大数据技术及数据分析课程培训(PPT 51页)

合集下载

环境统计业务系统培训教材ppt(36张)

3、废气核算-物料衡算法-高炉煤气
①此页面为：高炉煤气核算页面
②填写相应数据，若有需要上传的相关文件则上传相关文件反之则无需上传，最后点击【确定】保存数据
环境统计业务系统培训教材(PPT36页)
数据核算
环境统计业务系统培训教材(PPT36页)
3、废气核算-物料衡算法-烧结球团
①此页面为：烧结球团核算页面
②填写相应数据，若有需要上传的相关文件则上传相关文件反之则无需上传，最后点击【确定】保存数据
环境统计业务系统培训教材(PPT36页)
数据核算
环境统计业务系统培训教材(PPT36页)
3、废气核算-特殊工序
环境统计业务系统培训教材(PPT36页)
数据核算
特殊工序：
1、钢铁行业的烧结，球团（对应基104表）； 2、火电行业的电站锅炉（对应基102表）； 3、水泥行业的熟料生产（对应基103表）； 4、所有行业的自备电厂（对应基102表）以上所述工序中排污节
数据核算
环境统计业务系统培训教材(PPT36页)
3、废气核算-物料衡算法-硫磺回收装置
①此页面为：硫磺回收装置核算页面
②填写相应数据，若有需要上传的相关文件则上传相关文件反之则无需上传，最后点击【确定】保存数据
环境统计业务系统培训教材(PPT36页)
数据核算
环境统计业务系统培训教材(PPT36页)
点已存在只需选择需要进行核算的设备即可
环境统计业务系统培训教材(PPT36页)
3、废气核算-产排污系数法
①选择使用产排污系数法，先点击【添加系数】按钮打开弹框
②在弹出的窗口中选择所属行业下相应的产品并点击【确定】按钮

ESD培训课程ppt课件

ESD培训课程ppt课件
目录
• ESD概述与基础知识 • ESD防护体系建立与实施 • 生产现场ESD防护措施 • 产品质量控制与ESD关联性分析 • 实验室环境下ESD测试方法论述 • 总结回顾与展望未来发展趋势
01
ESD概述与基础知识
ESD定义及危害
定义
ESD（Electro-Static Discharge ）即静电放电，指具有不同静电电位的物体互相靠近或直接接触引起的电荷转移现象。
危害
ESD会对电子设备造成损坏或性能下降，如击穿集成电路、烧毁电路板等，严重影响产品质量和生产效率。
静电产生原理与条件
产生原理
静电是由于物体之间电荷不平衡而产生的，通常是由摩擦、接触、分离等过程引起的。
产生条件
干燥的环境、物体表面的不洁净、高速运动或摩擦等都会增加静电产生的可能性。
人体静电模型及放电过程
长期规划
建立ESD防护体系，提升公司整体防静电能力
05
实验室环境下ESD测试方法论述
实验室环境搭建及参数设置指导
实验室选址
选择远离电磁干扰源、温湿度适宜、洁净度高的场所。
设备配置
选用高精度、高稳定性的ESD测试设备，如静电放电枪、测试台
等。
参数设置
根据测试需求和设备性能，合理设置实验室环境的温湿度、气压
学员B
本次培训课程内容丰富、专业性强，让我对ESD防护有了更全面的了解。特别是在实践操作中，我深刻体会到了理论知识与实际应用的结合，收获颇丰。
学员C
通过与其他学员的交流和分享，我不仅学到了更多的知识和经验，还结识了很多志同道合的朋友。我相信在未来的工作中，我们可以共同探讨和解决更多的问题。

酒店客房运营管理：酒店客房智能化操作与管理培训ppt课件

自动化
通过传感器、控制器等设备实现客房设备的自动化运行。
个性化
根据客户喜好和需求，提供定制化的智能服务。
国内外智能化客房应用现状
国内应用现状
近年来，国内酒店业对智能化客房的关注度不断提高，部分高端酒店已经开始尝试引入智能化客房解决方案。同时，一些专业的智能客房服务提供商也逐渐崭露头角，推动智能客房市场的发展。
定期演练和培训
定期组织酒店员工进行应急处理演练和培训，提高员工应对突发事件的能力和效率。
及时响应和处置
在发生网络安全事件或客人隐私泄露事件时，酒店应立即启动应急处理预案，及时响应并处置相关事件，最大限度地减少损失和影响。
05
员工培训与素质提升
员工对新技术接受度调查及培训需求分析
调查目的
了解员工对酒店客房智能化技术的接受程度，为制定培训计划提供依据。
物联网技术融合
物联网技术将进一步与酒店客房智能化操作相融合，实现设备间的互联互通，提高运营效率。
大数据分析与优化
通过大数据分析，酒店将更加精准地了解客户需求，优化客房配置和服务，提高客户满意度。
企业应对策略建议
加强技术创新与研发
酒店应关注行业技术动态，积极投入研发，保持技术领先地位。
提升员工素质与技能
支持多种信号源输入、语音控制及互动游戏等功能，提升客人的观影体验。
智能安防系统
配备烟雾报警器、紧急呼叫按钮等设备，确保客人的人身安全。
03
智能化客房服务与管理
前台接待与入住流程优化
自助入住系统
通过自助终端，客人可以快速完成登记、选房、支付等步骤，提高入住效率。
人脸识别技术
应用人脸识别技术，实现快速身份验证和房间分配，提升客户体验。

智慧农业ppt课件

提高农业生产效率
通过智能化的农业装备和系统，实现精准种植、养殖和生产管理，提高农业生
产效率。
增强农业抗风险能力
通过智能化的监测预警系统，及时发现并应对农业生产中的风险和问题，
减少损失。
优化资源配置
利用物联网、大数据等技术，实现农业资源的实时监测、分析和优化配置，提高资源利用效率。
促进农业可持续发展
人工智能技术
01
人工智能技术是智慧农业的重要发展方向，通过机器学习、深度学习等技术，实现农业生产过程的智能化决策和管理。
02
人工智能技术可以帮助农民更好地了解农业生产环境、预测病虫害发生等，提高农业生产效益和农产品质量。
云计算技术
云计算技术是智慧农业的重要基础设施，通过云计算平台的建设，实现农业生产数据的集中存储和管理，为农业生产提供高效、可靠的数据服务。
发展阶段
21世纪初，随着云计算、大数据等技术的兴起，智慧农业进入快速发展阶段。
成熟阶段
近年来，人工智能技术的突破和应用，智慧农业逐渐走向成熟和普及。
智慧农业的应用场景
智能种植
通过智能化监测和管理，实现作物生长环境的精准调控和病
虫害预警防治。
智能养殖
运用物联网技术，实现养殖环境的智能监测和调控，提高养殖效率。
物联网技术可以实现农业生产过程的自动化控制，提高生产效率，降低生产成本，同时还可以实现农产品质量追溯，保障食品安全。
大数据技术
大数据技术是智慧农业的重要支撑，通过对农业生产过程中产生的海量数据进行采集、存储、分析和挖掘，为农业生产提供科学决策和智能化管理。
大数据技术可以实现农业生产过程的可视化展示和预测预警，帮助农民及时发现和解决问题，提高农业生产效益。

2.1从数据到大数据(教学课件)-八年级信息科技上册同步教学(清华版2024)

讲授新课
大数据的特征
巨景性 Volume
多样性 Wariety
高速性 Velocity
价值性 Value
讲授新课
巨量性是指数据体量巨大，即大量的从各种
数据源中产生的任意类型的数据。通常大数据的门槛是 10~100TB，名著《红楼梦》约 87 万汉字，10TB约等于 66 亿部《红楼梦》，而我国一个中等城市 50 年所积累的医疗数据量就能达到10PB(1PB=1024TB)级。现在，多体、社交媒体及其他类型网络每天产生的海量数据，不断刷新一个个量级单位，TB、PB已经不足以衡量人类社会产生的数据量，开始跃升为EB(1EB=1024PB)、ZB 级别(1ZB=1 024EB)
N
E
W
E
N
Eห้องสมุดไป่ตู้
R
G
Y
现实中的大数据
PART 03
讲授新课
1.智能交通借助云计算和物联网技术，智慧城市系统中的各种交通流量监控数据实时汇聚，交通运输领域的智能化发展进程正在逐步加快，我们日渐感受到了交通变得越来越便利。例如，地图导航软件能给出从一个地方到另一个地方的推荐路线和预估的时间;假如某个路口发生事故，用户打开地图导航软件会在第一时间收到“绕路”的贴心提示等。
讲授新课
2.医疗健康大数据改变了传统的医疗健康服务模式。例如，新型的可穿戴医
疗设备的舒适度将与正常衣物无异，并且能够全天候监测人体5相关部位的多种生理参数，通过网络上传到“云端”服务器，结合大数据分析相关算法进行数据处理，将用户的身体健康状况及时反馈给用户，并给出预警措施和就医指导，做到疾病的早发现、早治疗。2020年，新型冠状病毒引发了一场全球危机，世界各国都在抗击疫情大数据技术在疫情防治方面发挥了重要的作用，如人们出行使用的健康码。健康码是以个人健康数据为基础，由个人申报、后台大数据信息比对生成的个人专属二维码，用于帮助人员跨省安全有序流动，正常复工、复产、复学。

数据科学与大数据技术专业特色课程研究

数据科学与大数据技术专业特色课程研究篇一：随着大数据时代的到来，数据科学与大数据技术成为了热门的专业领域。

为了满足企业对数据分析和处理的需求，许多大学和研究机构都开设了数据科学与大数据技术专业，并且开设了一系列特色课程来培养学生的技能和知识。

一、数据科学与大数据技术基础课程数据科学与大数据技术专业的基础课程包括数据结构与算法、数据库原理、数据挖掘和机器学习等。

这些课程旨在让学生掌握数据处理和分析的基本原理和方法，了解常用的数据处理工具和编程语言，培养数据科学的思维方式和解决问题的能力。

二、大数据计算与存储技术课程大数据的处理和分析需要使用到一系列的计算和存储技术。

在这些课程中，学生将学习到大数据存储技术如Hadoop和Spark，以及大数据计算框架和分布式系统的原理与实践。

这些课程将帮助学生理解大数据处理的基本架构和流程，并且培养他们使用相应工具进行大数据处理和分析的能力。

三、数据可视化与故事讲述课程数据科学的一个重要应用是将数据可视化并通过故事讲述的方式传达给其他人。

数据可视化与故事讲述课程旨在培养学生使用可视化工具和技术，将数据转化为易于理解和传达的图形和图表，并通过故事讲述的方式向非专业人士解释和传递数据分析的结果和结论。

四、实践与项目课程为了让学生将所学的理论知识应用到实际问题中，许多专业还设置了实践与项目课程。

学生将在这些课程中参与真实的数据分析项目，通过与企业或研究机构的合作，解决实际问题并获得实践经验。

这些课程将帮助学生将理论知识转化为实际应用能力，并且培养他们的团队合作和沟通能力。

总之，数据科学与大数据技术专业的特色课程旨在培养学生在数据处理和分析方面的专业知识和技能。

通过这些课程的学习，学生将具备处理大数据的能力，并且能够使用数据科学的方法解决实际问题。

这些课程的设置将有助于培养更多的数据科学和大数据技术专业人才，满足社会对数据分析和处理的需求。

篇二：随着数据科学和大数据技术的迅速发展，越来越多的高校和教育机构开始开设相关的专业课程。

培训培训数据分析报告(PPT

THANKS 感谢观看
描述性统计分析还可以通过绘制直方图、箱线图等图形，更加直观地展示数据的分布情况。
推断性统计分析
推断性统计分析是通过样本数据来推断总体特征的统计方法，包括参数估计和假设检验。
假设检验是通过样本数据来检验关于总体的某个假设是否成立，帮助我们了解总体特征是否符合预期。
参数估计是通过样本数据来估计总体的参数值，如总体均值和总体比例。
案例二：销售培训数据分析
总结词
销售业绩与培训效果关联性
详细描述
通过对销售培训数据进行分析，探究销售业绩与培训效果之间的关联性。收集销售人员的培训参与情况、考核成绩和销售业绩数据，利用统计分析方法，如回归分析或相关分析，分析培训效果与销售业绩之间的关联程度。根据分析结果，优化销售培训计划，提
高销售人员的专业能力和业绩。
总结词
员工参与度、学习效果与满意度
详细描述
通过分析员工在线培训数据，评估员工参与度、学习效果和满意度。使用数据分析工具，如Excel或Python，对在线培训平台的数据进行可视化分析，以了解员工的学习进度、课程完成率和考试成绩等。同时，结合员工反馈，评估在线培训的优缺点，为后续培训提供数据的准确性和完整性。
数据清洗与整理
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，对缺失值进行填补或删除。
数据整理
将数据按照统一格式进行分类、排序和组织，以便进行后续分析。
数据存储与备份
数据存储
选择合适的存储介质和数据库管理系统，确保数据的安全性和可访问性。
推断性统计分析可以帮助我们了解总体的特征和规律，从而为决策提供依据。
数据可视化分析
数据可视化分析是通过图形化手段呈现数据和分析结果，帮助人们更加直观地理解数据和分析结

(完整版)大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他一、概念："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。

接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。

最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度概念:大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

研究机构Gartner概念："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。

它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。

研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。

" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。

预测方法与技术(培训讲座课件)

04
相对误差（Relative Error）：预测值与实际值之间的相对误差，通常以百分比表示。
预测方法的适用场景与选择原则
时间序列预测方法
适用于具有时间依赖性的数据，如股票价格、销售数据等。选择原则包括考虑数据
的时间趋势、季节性等因素。
回归分析方法
适用于解释和预测因变量与自变量之间的关系。选择原则包括确定合适的自变量、考虑数据的线性或非线性关系等。
VS
详细描述
神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并通过激活函数输出结果。神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重来逐渐逼近目标函数，最终实现复杂的非线性映射关系。神经网络在处理大规模数据集、图像识别、语音识别等领域具有显著的优势。
CHAPTER 05
组合预测方法
权重组合预测方法
准确性。
集成学习预测方法
总结词
通过构建多个学习器并集成它们的预测结果，以获得更好的预测性能。
详细描述
集成学习是一种强大的机器学习方法，其核心思想是将多个学习器的预测结果进行集成，以获得更好的预测性能。常见的集成学习方法有Bagging、Boosting和 Stacking等。这些方法通过引入一定的多样性来提高学习器的泛化能力，从而在各种预测任务中表现出色。
CHAPTER 06
预测方法的评估与选择
预测精度评估指标
01
均方误差（Mean Squared Error）：衡量预测值与实际值之间的平均差异，是常用的精度评估指标。
02
均方根误差（Root Mean Squared Error）：均方误差的平方根，也是评估预测精度的常用指标。
03
平均绝对误差（Mean Absolute Error）：预测值与实际值之间的平均绝对差值。

(精)信息化基础知识培训ppt课件

03
数据加密原理、对称加密与非对称加密、数字签名的原理与应
用等。
云计算、大数据等新技术应用
1 2

云计算
云计算的基本概念、云计算的服务模式（IaaS、 PaaS、SaaS）与部署模式（公有云、私有云、混合云）等。
大数据
大数据的特征与价值、大数据处理技术（分布式存储与计算、数据挖掘与分析等）与应用领域。
系统分析方法与工具
系统分析方法
介绍结构化分析方法、面向对象分析方法等常用的系统分析方法
。
系统分析工具
阐述如数据流图、数据字典、 UML等用于系统分析的工具。
系统分析案例
通过案例演示如何运用系统分析方法和工具进行实际分析。
系统设计方法与工具
系统设计方法
介绍结构化设计方法、面向对象设计方法等常用的系统设计方法。
办公软件的功能与使用技巧
如Word中的排版技巧、Excel中的数据处理技巧、PowerPoint中的演示技巧等。
网络基础知识
03
互联网的发展历程与现状
互联网的起源
从ARPANET到全球互联网的演变过程。
互联网的发展阶段
互联网的现状
全球互联网用户规模、网络应用与服务、网络基础设施等方面的现状与趋势。
确保企业信息化投资的有效性，提升企业的核心竞争力。
信息化战略规划的制定步骤
分析企业内外部环境，确定信息化战略目标，制定实施计划和保障措施。
企业资源计划（ERP）系统实施案例
ERP系统的定义
一种集成化的管理信息系统，实现企业资源的优化配置和业务流程的重组。
ERP系统实施案例
某大型制造企业通过实施ERP系统，实现了生产、销售、采购等业务流程的整合和优化，提高了企业运营效率和市场竞争力。

竞品总结分析汇报PPT模板

03
直接竞争者分析
03
家长学堂APP展示
03
知子花APP展示
03
宝宝树APP展示
03
Hale Waihona Puke 家长帮APP展示03
战略目标
盈利模式
市场推广
延迟符
直接竞争者分析
03
直接竞争者分析
03
家长学堂： 8万左右、中等、比较小、1.8万
知子花： 8万左右、有一定知名、中等
宝宝树： 1000万、品牌知名度高、媒体影响力大、1万+
VIPkidAPP展示
03
间接竞争者分析
03
分豆教育：播种希望，大数据慧智云提供因材施教服务方案，主要对B端进行合作
VIPkid：插上语言的翅膀，自由行走在全世界，北美外教、视频、名人代言、媒体报道（门户、数据）、o2o代理、网络推广、渠道合作支付宝等。
51talk：想学就学；通过一对一外教skype、QQ；纽交所上市、低价、名人代言、媒体报道、o2o代理、网络推广、渠道合作支付宝等。
潜在竞争者分析
03
邢帅教育APP展示
03
咪咕学堂APP展示
03
慕课APP展示
03
潜在竞争者分析
03
邢帅教育：各类职业培训、自考培训直播、录播，依靠网络学院资质进行强有力的拓展
咪咕学堂：覆盖K12和职业培训市场，录播和直播，名师、渠道合作名师、通信运营商
慕课网：IT培训，借英国MOOC的名气
A类：早教机构 B类：私立幼儿园 C类：游乐场
6~12岁
小儿
性格塑造、学习习惯
12~15岁
少年
心理健康、学习成绩
A类：全国连锁课外辅导机构 B类：省内连锁课外辅导机构 C类：小众品牌课外辅导机构

华为大数据解决方案介绍(PDF 51页)

2013年7月21日星期日华为大数据解决方案介绍FusionInsight Hadoop大数据定义和发展历史 1 大数据在其他行业的应用2 FusionInsight Hadoop 企业版介绍4 FusionInsight Hadoop 成功实践5大数据在运营商的应用与挑战3业界大数据定义大数据（英语：Big data[1][2]），或称巨量资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

网络上每一笔搜索，网站上每一笔交易，敲打键盘，点击鼠标的每一个输入都是数据，整理起来分析排行，它的功能可不仅仅止于事后被动了解市场，搜集起来的资料还可以被规画，引导开发更大的消费力量。

Data-intensive computing：Data-intensive computing is a class of parallel computing applications which use a data parallel approach to processing large volumes of data typically terabytes or petabytes in size and typically referred to as Big Data. Computing applications which devote most of their execution time to computational requirements are deemed compute-intensive and typically require small volumes of data, whereas computing applications which require large volumes of data and devote most of their processing time to I/O and manipulation of data are deemed data-intensive.大数据发展历史2003Greenplum 2005Aster Data Vertica ParAccel 2006Hadoop 创始人根据谷歌论文创建原型 2008Hadoop 在 Yahoo 实验室完成孵化2010、2011华为在SmartCare 解决方案中集成Hadoop 、流处理、MPP DB 并在2012年推出大数据解决方案平台产品家族FusionInsight IBM 推出大数据系列产品InfoSphere BigInsights, StreamsEMC 收购Greenplum ，与MapR 合作，推出Greenplum HDHP 收购Vertica技术趋势：封闭平台日渐路窄，开放创新势不可挡传统大数据平台公司被迫开源，大公司加入Apache Hadoop 开源生态系统开源生态系统继续保持活力，相关创新日趋加速2010Q2发布InfoSphere BigInsights2011Q4放弃自研平台，发布HDInsight 2011Q2，发布Greenplum HD2011Q2,LexisNexis RiskSolutions‘ High Performance Computing Cluster will be offered as open source code pitting it against Hadoop. 但是为时已晚，HPCC 将被迫局限在较小的市场。

大数据时代背景(PPT 24页)

想驾驭这庞大的数据，我们必须了解大数据的特征。
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“ 大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
大数据的构成
• 在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；
• 在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；
• 解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析；
•
37、相互了解是朋友，相互理解是知己。
•
38、没有所谓失败，除非你不再尝试。
•
39、有时可能别人不在乎你，但你不能不在乎自己。
•
40、你必须成功，因为你不能失败。
•
41、羡慕别人得到的，不如珍惜自己拥有的。
•
42、喜欢一个人，就该让他（她）快乐。
软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案
微软： • 2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门）合作目标是开发了一系列能够提升生产力和
提高决策速度的设备。
EMC： • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq； • 大数据解决方案已包括40多个产品。
Oracle： • Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle

商业数据分析与决策培训ppt

Tableau
统计和数据分析领域常用的语言，具有丰富的统计和机器学习库（如ggplot2、 dplyr、caret等）。
可视化数据分析工具，可以通过拖放界面快速创建图表和仪表板，便于理解和分享分析结果。
02 数据可视化与报告
数据可视化的重要性
01
02
03
直观展示数据
通过图形、图表等形式将数据直观地呈现出来，帮助人们更好地理解数据。
支持向量机
支持向量机是一种分类模型，通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。
决策树
决策树是一种分类或回归模型，它通过树状图的形式展示决策过程，并用于预测目标变量的值。
随机森林
随机森林是一种集成学习模型，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。
监督学习与无监督学习
THANKS
数据收集
根据分析目标，收集相关数据。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数据的分布和特征。
结果呈现
将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，便于理解和பைடு நூலகம்用。
数据分析工具介绍
Excel
Python
常用的电子表格软件，适合初学者进行简单的数据处理和分析。
R语言
强大的编程语言，常用于数据清洗、处理和分析，可以结合多种库（如Pandas、 Numpy、Matplotlib）进行数据处理和可视化。
发现数据规律
可视化有助于发现数据中的模式、趋势和关联性，为进一步的数据分析提供基础。
提高决策效率
快速准确地传达数据信息和趋势，有助于决策者更快地做出决策。
常用数据可视化工具与技巧
01
02

《大数据分析技术》课程教学大纲

《大数据分析技术》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标大数据分析技术是分析和处理大数据的手段和方法，当今大数据作为信息的重要载体在信息化社会扮演着重要的角色。

通过研究有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制等核心基础，掌握运用现代计算机工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法。

通过本课程的学习，学生们能够：从大数据中获取有用的信息；提高信息素养；获得驾驭大数据的能力。

三、教学学时分配《大数据分析技术》课程理论教学学时分配表＊理论学时包括讨论、习题课等学时。

《大数据分析技术》课程实验内容设置与教学要求一览表四、教学内容和教学要求第一章大数据挖掘分析概述（3学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生了解高维海量数据挖掘技术等。

（二）教学重点与难点教学重点：数据挖掘技术教学难点：大数据降维理论与方法（三）教学内容第一节大数据概述第二节数据降维基本原理第三节数据挖掘的起源与发展第二章数据降维（12学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生掌握高维数据降维的基本理论与方法等。

（二）教学重点与难点教学重点：常见的数据降维算法的特点教学难点：常见的数据降维算法的原理以及性能（三）教学内容第一节线性与非线性降维技术第二节监督与非监督式降维算法第三节基于全局与局部方法的数据降维本章习题要点：大数据降维技术。

第三章聚类分析及其应用（9学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生掌握常见聚类算法及其在大数据分析中的应用等。

（二）教学重点与难点教学重点：聚类算法基本原理、及其归类教学难点：常见聚类算法的优缺点及适宜的数据集、高维数据的聚类结果的有效性（三）教学内容第一节层次聚类（Hierarchical Clustering）1．合并法2．分解法3．树状图第二节非层次聚类1．划分聚类2．谱聚类本章习题要点：聚类算法及其应用。

第四章大规模机器学习（12学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生掌握大规模机器学习算法及其在大数据分析中的应用等。

大数据相关的培训课程(2024)

讲解数据挖掘的基本概念、任务和方法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库与数据挖掘的实践应用
阐述数据仓库在数据挖掘中的作用和意义，以及数据挖掘对数据仓库的依赖和要求。
2024/1/30
通过案例分析和实践操作，展示数据仓库与数据挖掘在企业决策支持、市场分析等领域的应用和价值。
1 2 3
信贷风险评估
通过大数据分析，对借款人的历史信用记录、社交网络行为、消费习惯等信息进行挖掘，以更准确地评估其信贷风险。
投资策略优化
运用机器学习算法对历史投资数据进行分析，发现潜在的投资机会和风险因素，为投资者提供更科学的决策依据。
金融欺诈检测
通过实时监测和分析大量交易数据，识别异常交易行为，有效预防和打击金融欺诈行为。
27
THANKS
感谢观看
2024/1/30
28
了解如何将数据转化为引人入胜的故事，以便更好地传达信息
和洞察。
18
05
大数据安全与隐私保护
2024/1/30
19
数据加密技术
对称加密
学习使用相同的密钥进行加密和解密，如AES加密算法。
非对称加密
掌握公钥和私钥的使用方法，了解RSA等加密算法。
混合加密
结合对称和非对称加密技术，实现高效安全的数据传输。
大数据相关的培训课程
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 大数据概述与基础 • 大数据采集与预处理 • 大数据存储与管理 • 大数据分析与可视化 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践案例分析
2
01
大数据概述与基础