大数据概述ppt课件
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大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
22
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
2024/1/26
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
2024/1/26
26
项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
2024版大数据PPT免费
政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、 准确性和时效性，推动政府治理体系 和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引 擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、 图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入 应用，人们产生的数据量 呈指数级增长，形成了海 量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使 得各种设备产生的数据不 断汇聚，进一步推动了大 数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算 和存储能力，为大数据的 处理和分析提供了有力支 持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现 预测和解释。
2024全新大数据ppt课件免费
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程，我对大数据 有了更深入的了解，掌握了大数 据处理的基本技能和方法，对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅，不仅加深了对理论 知识的理解，还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构，包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通，以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术，对海量数据进行 自动化、智能化的分析， 挖掘数据中的潜在价值。
大数据介绍ppt
大数据的价值与影响
01
价值
02
商业价值：通过大数据分析，企业可以更准确地了 解市场需求，优化产品和服务。
03
社会价值：政府和企业可以利用大数据提高公共服 务和决策效率。
大数据的价值与影响
• 个人价值：大数据也可以帮助个人更好地了解自己和他人 。
大数据的价值与影响
影响 经济影响：大数据产业已经成为全球经济的重要组成部分。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用数据，优化医疗资源的 配置和调度，提高医疗效率和质量。
金融投资
1 2
市场预测
通过对历史市场数据的挖掘和分析，预测市场走 势和未来趋势，为投资决策提供支持。
风险管理
通过对金融数据的分析和建模，识别和评估潜在 的风险因素，为风险管理提供依据。
3
客户画像
通过对客户数据的挖掘和分析，了解客户的投资 偏好和风险承受能力，为个性化服务提供支持。
数据完整性
由于数据丢失、篡改等原因，数据完整性难以保证，需要采用数据 校验和恢复技术。
数据可信度
由于数据造假、欺骗等问题，数据可信度受到挑战，需要建立数据 信任机制。
数据处理与分析效率问题
数据存储与处理
大数据量巨大，需要高效的数据 存储和处理技术，如分布式存储 、并行计算等。
数据查询与分析
大数据查询和分析需要快速响应 和高效处理，需要采用实时计算 、流式计算等技术。
数据安全与隐私保护
数据安全
通过加密技术、访问控制和安全审计等手段，确保大数据的 安全性和完整性。
隐私保护
在处理大数据时，需要遵守隐私保护原则，保护个人隐私和 敏感信息，避免数据泄露和滥用。
03
大数据应用领域
大数据介绍ppt课件
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图（heatmap.js）
管理大数据“易”,理解大数据“难”
•目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑， 解决高并发数据存取的性能要求及数据存储 的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解 仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数 据资源化、知识化、普适化的核心.
作用：
- 成本降低，能用PC机，不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
大数据ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
(2024年)大数据介绍PPT课件
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
大数据介绍PPT课件
优点
价格昂贵 不能自动切片 固定表结构 读写性能差 高并发读写需求
缺点
非关系型数据库NoSql
非关系型数据库：Hbase、MongoDB、Redis等
性 能
优点
读写性能高 基于键值对无耦合 数据存储格式丰富 价格低大多免费
对 比
缺点
不提供sql支持 学习成本高 BI支持弱
场景不同效果也不同，目前NoSql是最为合适大数据发展的
气象
优化 城市
实时交通信息：利用社交网络和天气数据来优化最
新的交通情况
智能城市系统：自动通知消防、公安、医院等，迅速 到达现场处理
VS
自然灾害预测：实时监测、对潜在危机做出快速响应，
通过卫星和遥感技术,远程获取灾区情况，制定合理
救援计划
正确
方式 智慧城市建设：宏观调控人口、环境、土地
资源利用等，做高效的城市规划建设…
我们已经进入一个无处不网、无时不网的时代！
大数据与云计算
▪ 云计算与大数据的关系是静与动的关系， ▪ 前者强调的是计算、存储能力； ▪ 大数据需要处理大数据的能力
培亚马逊、SMG、淘宝
用户消费数据
信用卡中心、蚂蚁金服
用户地理位置数据
谷歌地图、大众点评、美团等APP的 自动定位系统
互联网金融数据
支付宝、陆金所
用户社交等UGC数据
fackbook、新浪
合理使用大数据
大数据之提高经济策略
金融服务 电子商务 消费行业
结合热点、题材、政策和历史数据及趋势分析，制定良好的方向
变化
在web 2.0的时代， 人们从信息的被动 接受者变成了主动 创造者
数据
全球每秒钟发送 2.9 百 万封电子邮件， 每天会有 2.88 万个小 时的视频上传到 Youtube， 推特上每天发布 5 千 万条消息
大数据演讲(PPT 23张)
Idea!
大数据视角下分析每个人的学习
概述：
大数据时代背景 下，通过收集学习者学 习方面的信息，利用数 据挖掘分析技术构建教 育领域相关模型来探索 教育变量之间的相关关 系，从而为教育教学决 策以及学习者学习状况 提供有效支持以及反馈。
数据来源
领域 学习者知识 研究目标 数据来源
学习者掌握了哪些知 1、学习者被问答时的应答数据 识（例如概念、技能、 （包括应答时间、所犯错误等） 思维技能等） 2、学习者随堂或课下的练习数据 （包括内容、持续时间等） 3、学习者的测试结果数据 4、学习者书目阅读情况数据。 学习者不同的学习行 为与学习者的学习结 果之间的关系 1、学习者学习花费时间、课程完 成情况。 2、在课堂、学校、家中学习行为 的变化情况。 3、学习者参加各类活动数据。 （包括类型、时间、频率等） 1、半自动反馈式的调查问卷 2、学习者对课程学习的积极程度
学习者行为
学习者经历
学习者对于自己的学 习经历的满意度
研究目标
1、发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等之间 的相关关系，预测学习者未来的学习趋势。可为其以后的学习方 向做出决策。（比如高考后填报专业） 2、发现学习者的学习规律、兴趣、或者根据数据阐释学习者的学 习表现为其提供相应的反馈从而促进更加有效的学习。 3、研究分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据进 而对课程教学进行实时修正。（比如发现某个课程学习者普遍出 勤率不搞、作业完成情况较差。就要分析是课程的原因还是教学 行为或者其他方面原因） 4、对比不同教学方式所取得的效果，探索和改进最佳教学内容和 最佳教学顺序 。
温家宝：故宫现在 人多吗？迁徙预测世界杯大数据部利用大数据搜索过去5 年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据， 共涉及到19972名球员和1.12亿条相关数 据，再利用一个由搜索专家设计的机器 学习模型来对这些数据进行汇总和分析， 进而做出预测结果。针对本届世界杯的 16场淘汰赛的预测，准确度达到了3%。
大数据ppt课件
。
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
大数据介绍pptppt课件2024新版
据处理能力。
数据存储与管理技术
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模数据集，具有 高容错性和高吞吐量。
HBase
一个高可扩展性的列存储系统，用于存储非结构化和半结构化的 稀疏数据。
Cassandra
一个高度可扩展的NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障 的数据存储服务。
03
零售行业
通过分析消费者购买 行为和趋势，实现精 准营销和库存管理。
04
能源行业
利用大数据分析优化 能源生产和消费，提 高能源利用效率和可 持续性。
05
大数据挑战与未来趋势
Chapter
大数据面临的技术挑战
数据存储
随着数据量不断增长，如何有效地存储和管理这些数 据成为一大挑战。
数据处理
大数据处理需要高性能计算资源，如何优化算法和提 高处理效率是关键。
数据安全
保障大数据的安全性和隐私保护是亟待解决的问题。
大数据面临的业务挑战
01
数据质量
大数据中存在大量噪声和无效数 据，如何保证数据质量是一大挑 战。
数据整合
02
03
数据驱动决策
如何将不同来源、格式的数据进 行整合，以便更好地分析和应用 。
如何利用大数据分析结果指导业 务决策，提高决策的科学性和准 确性。
据库表，并提供简单的SQL 实时读写访问大规模数据集
查询功能。
。
Kafka是一个分布式流处理平 台，用于构建实时数据管道 和流应用。它提供高吞吐量 、可扩展性、容错性等特性 ，适用于实时数据流处理场
景。
Sqoop是一个用于在 Hadoop和结构化数据存储（ 如关系型数据库）之间进行
信息技术大数据ppt课件
可以帮助企业发现市场趋势和潜在商机，为商业模式创新提供有力支持。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
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目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
大数据的介绍PPT课件
东海岸的沃尔玛营业两小时后之后，中海岸才开始营业，沃尔玛就会把东海岸当天 这两小时的营业情况、相关数据传给中海岸。
中海岸就会根据这个数据知道了这天人们的购物喜好，决定货品怎么摆放，哪些货 物摆放在一起会比较好。
这种方式给沃尔玛带来了很大的利润。
12
美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测
塔吉特公司能在不被清楚告知的情况下预测出一个女性的怀孕情况
19
日本先进工业技术研究院的坐姿研究与汽车
防盗系统
该研究所教授把每个驾车者的坐姿量化为精确的数据，使其对司机识别的正确率高 达98%。
这项技术作为汽车防盗系统，一旦识别驾车者不是车主，就会自动熄火。
这一技术还可汇集事故发生前驾车者的姿势变化数据，分析坐姿与行驶安全的关系， 在司机疲劳驾驶时发出警示或自动刹车。
疾控中心得到流感方面的信息往往会有一两周的滞后，这种滞后导致公共卫生机构 在疫情爆发的关键时期反而无所适从。
谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来预测流感的传播，得到的信息是非常准确和 及时的。
23
“量化自我”
通过一种非干预的手段，把一些所谓的医疗传感器放到我们的身边，比如我们戴一 个腕表、一枚戒指、一个耳塞、一副眼镜等，通过这些设备我们可以了解自己的心 跳、血压情况，甚至包括我们体表的健康状况，从而对一些大病（如癫痫等）进行 早期预测。
20
UPS快递——大数据技术下的最佳行车路径
UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到 车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。同时， 这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。
UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的。2011年，UPS 的驾驶员少跑了近4828万公里的路程，节省了300万加仑的燃料并且减少了3万公吨 的二氧化碳排放量。
中海岸就会根据这个数据知道了这天人们的购物喜好，决定货品怎么摆放，哪些货 物摆放在一起会比较好。
这种方式给沃尔玛带来了很大的利润。
12
美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测
塔吉特公司能在不被清楚告知的情况下预测出一个女性的怀孕情况
19
日本先进工业技术研究院的坐姿研究与汽车
防盗系统
该研究所教授把每个驾车者的坐姿量化为精确的数据，使其对司机识别的正确率高 达98%。
这项技术作为汽车防盗系统，一旦识别驾车者不是车主，就会自动熄火。
这一技术还可汇集事故发生前驾车者的姿势变化数据，分析坐姿与行驶安全的关系， 在司机疲劳驾驶时发出警示或自动刹车。
疾控中心得到流感方面的信息往往会有一两周的滞后，这种滞后导致公共卫生机构 在疫情爆发的关键时期反而无所适从。
谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来预测流感的传播，得到的信息是非常准确和 及时的。
23
“量化自我”
通过一种非干预的手段，把一些所谓的医疗传感器放到我们的身边，比如我们戴一 个腕表、一枚戒指、一个耳塞、一副眼镜等，通过这些设备我们可以了解自己的心 跳、血压情况，甚至包括我们体表的健康状况，从而对一些大病（如癫痫等）进行 早期预测。
20
UPS快递——大数据技术下的最佳行车路径
UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到 车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。同时， 这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。
UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的。2011年，UPS 的驾驶员少跑了近4828万公里的路程，节省了300万加仑的燃料并且减少了3万公吨 的二氧化碳排放量。
大数据简介PPT课件
容错机制
通过任务重试和失败转移等机制，确保计算任务的可靠性。
分布式数据库HBase
列式存储
支持高效的数据压缩和快速的数据访问。
可扩展性
可线性扩展存储和计算能力，满足大规模数据处理需求。
实时性
提供实时的数据读写能力，支持在线事务处理。
数据仓库Hive
数据建模
支持复杂的数据结构和数据类型，满足多样 化的数据分析需求。
提升数据处理和分析能力
企业应不断提升自身的数据处理和分析能力 ，充分挖掘大数据的潜在价值。
培养大数据人才
企业应积极培养具备大数据技能和专业素养 的人才，为大数据应用提供有力支持。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
理技术和工具。
成熟期
03
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为
推动社会进步的重要力量。
大数据应用领域
• 金融行业：大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、投资决策等方面。通过对海量数据的挖掘 和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解客户需求、制定投资策略等。
• 医疗行业：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。通过对医疗数据 的挖掘和分析，医疗机构可以提高疾病预测的准确性、实现个性化治疗、优化医疗资源配置等。
数据可视化技术
将数据以图形、图像等形式展现出来 ，帮助用户更直观地理解数据和分析 结果。
04 大数据存储与管理
分布式存储原理及实践
分布式存储概念
介绍分布式存储的定义、特点及其与传统存储的区别 。
分布式存储架构
详细阐述分布式存储的架构，包括数据分布、副本管 理、一致性协议等关键技术。
通过任务重试和失败转移等机制，确保计算任务的可靠性。
分布式数据库HBase
列式存储
支持高效的数据压缩和快速的数据访问。
可扩展性
可线性扩展存储和计算能力，满足大规模数据处理需求。
实时性
提供实时的数据读写能力，支持在线事务处理。
数据仓库Hive
数据建模
支持复杂的数据结构和数据类型，满足多样 化的数据分析需求。
提升数据处理和分析能力
企业应不断提升自身的数据处理和分析能力 ，充分挖掘大数据的潜在价值。
培养大数据人才
企业应积极培养具备大数据技能和专业素养 的人才，为大数据应用提供有力支持。
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理技术和工具。
成熟期
03
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为
推动社会进步的重要力量。
大数据应用领域
• 金融行业：大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、投资决策等方面。通过对海量数据的挖掘 和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解客户需求、制定投资策略等。
• 医疗行业：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。通过对医疗数据 的挖掘和分析，医疗机构可以提高疾病预测的准确性、实现个性化治疗、优化医疗资源配置等。
数据可视化技术
将数据以图形、图像等形式展现出来 ，帮助用户更直观地理解数据和分析 结果。
04 大数据存储与管理
分布式存储原理及实践
分布式存储概念
介绍分布式存储的定义、特点及其与传统存储的区别 。
分布式存储架构
详细阐述分布式存储的架构，包括数据分布、副本管 理、一致性协议等关键技术。
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定律名称 内 容
摩尔定律
每平方英寸硅芯片上的晶体管数目每18个月到24个月将增加一 倍。40年来，这个预言每每应验，而且后人又增加一条：“价 格同时下降一半”。 摩尔定律揭示了信息技术进步的速度，铸造数据滋生的利器！ 预测互联网的带宽每6个月增长1倍，其增长速度是摩尔定律预 测的CPU增长速度的3倍。并预言将来上网会免费。 吉尔德定律（又称胜利者浪费定律）：大带宽支撑大数据
1GB=1024MB=230B
1TB=1024GB=240B 1PB=1024TB=250B 1EB=1024PB=260B 1ZB=1024EB=270B
1部高清电影大约1GB
eBay每天产生的数据量约为50TB Google每月需要处理的数据量约600PB 美国的医疗数据量约为150EB 2013年全球数据量预计4ZB
3、处理速度快(Velocity) 从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策 的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的 不同
4、价值巨大但密度低(Value) 以公安部门视频追踪为例，连续不间断监控过程中，可能 有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的价值。 构建大数据平台，投入大，产出可能会比投入低许多。
吉尔德定律
预测网络的价值与网络用户数的平方成正比。也就是说，N个 连结创造出N×N的效益。上网的人数越多，产生的效益越多。 麦特卡尔定律 麦特卡夫定律：大数据价值是用户创造的
大数据的发展历程
表1-2 大数据发展的三个阶段 阶段 第一阶段： 萌芽期 时间 内容
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商 上世纪90年代 业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库 至本世纪初 、专家系统、知识管理系统等。 Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统 处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破， 本世纪前十年 大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分 布式系统两大核心技术，谷歌的GFS和MapReduce等发 数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道 大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会 智能化程度
第二次浪潮
1995年前后
互联网 物联网、云计 算和大数据
信息传输
第三次浪潮
2010年前后
信息爆炸
信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
信息科技为大数据时代提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
大数据的特点:
1、数据量大(Volume)
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说 每两年就增长一倍（大数据摩尔定律） 人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量 预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据 量将增长近30倍
1.3 大数据的影响
大数据对科学研究、思维方式和社会发展都具有重要而深 远的影响。 ① 在科学研究方面，大数据使得人类科学研究在经历了实 验、理论、计算三种范式之后，迎来了第四种范式—— 数据。 ② 在思维方式方面，大数据具有“全样而非抽样、效率而 非精确、相关而非因果”等三大显著特征，完全颠覆了 传统的思维方式。 ③ 在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方 式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业的深度融 合，大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现。
大数据概述教学
重点与难点
• 内容：大数据的概念和应用、大数据与云计算、 物联网的关系。 • 重点：理解大数据的概念、大数据与云计算、物 联网的关系。 • 难点：大数据对科学研究、思维方式和社会发展 的影响。
内容提纲
1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
信息科技为大数据时代提供技术支撑
3. 网络带宽不断增加
图1-4 网络带宽随时间变化情况
信息科技为大数据时代提供技术支撑
3. 网络带宽不断增加
图1-4 网络带宽随时间变化情况
数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
图1-5 数据产生方式的变革
信息时代三定律
YB(Yottabyte,尧字节)
1YB=1024ZB=280B
2029年全球数据量预计达1YB
2、数据类型繁多(Variety) 大数据是由结构化和非结构化 数据组成的 – 10%的结构化数据，存储在 数据库中 – 90%的非结构化数据，它们 与人类信息密切相关 非结构化数据类型多样 – 邮件、视频、微博 – 位置信息、链接信息 – 手机呼叫、网页点击 – “长微博”
存储单位
bit Byte KB(Kilobyte,千字节) MB(Megabyte,兆字节)
换算关系
二进制位 1B=8bit 1KB=1024B=210B 1MB=1024KB=220B
含义与实例
1张照片约2MB
GB(Gigabyte,吉字节)
TB(Trillonbyte,太字节) PB(Petabyte,拍字节) EB(Exabyte,艾字节) ZB(Zettabyte,泽字节)
1.1 大数据时代
第三次信息化浪潮 根据IBM前首席执行官郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一次 重大变革
表1-1 三次信息化浪潮 信息化浪潮 第一次浪潮 发生时间 1980年前后 标志 个人计算机 解决问题 信息处理 代表企业
Intel、AMD、IBM、苹 果、微软、联想、戴 尔、惠普等
第二阶段： 成熟期
第三阶段： 大规模 应用期
2010年以后
1.2 大数据概念
大数据的定义 • 一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服 务的数据集合。 • 泛指一个时代、一项技术、一种文化、一个挑战。（通常 也是大数据集、大数据技术与大数据应用的总称）
摩尔定律
每平方英寸硅芯片上的晶体管数目每18个月到24个月将增加一 倍。40年来，这个预言每每应验，而且后人又增加一条：“价 格同时下降一半”。 摩尔定律揭示了信息技术进步的速度，铸造数据滋生的利器！ 预测互联网的带宽每6个月增长1倍，其增长速度是摩尔定律预 测的CPU增长速度的3倍。并预言将来上网会免费。 吉尔德定律（又称胜利者浪费定律）：大带宽支撑大数据
1GB=1024MB=230B
1TB=1024GB=240B 1PB=1024TB=250B 1EB=1024PB=260B 1ZB=1024EB=270B
1部高清电影大约1GB
eBay每天产生的数据量约为50TB Google每月需要处理的数据量约600PB 美国的医疗数据量约为150EB 2013年全球数据量预计4ZB
3、处理速度快(Velocity) 从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策 的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的 不同
4、价值巨大但密度低(Value) 以公安部门视频追踪为例，连续不间断监控过程中，可能 有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的价值。 构建大数据平台，投入大，产出可能会比投入低许多。
吉尔德定律
预测网络的价值与网络用户数的平方成正比。也就是说，N个 连结创造出N×N的效益。上网的人数越多，产生的效益越多。 麦特卡尔定律 麦特卡夫定律：大数据价值是用户创造的
大数据的发展历程
表1-2 大数据发展的三个阶段 阶段 第一阶段： 萌芽期 时间 内容
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商 上世纪90年代 业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库 至本世纪初 、专家系统、知识管理系统等。 Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统 处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破， 本世纪前十年 大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分 布式系统两大核心技术，谷歌的GFS和MapReduce等发 数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道 大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会 智能化程度
第二次浪潮
1995年前后
互联网 物联网、云计 算和大数据
信息传输
第三次浪潮
2010年前后
信息爆炸
信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
信息科技为大数据时代提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
大数据的特点:
1、数据量大(Volume)
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说 每两年就增长一倍（大数据摩尔定律） 人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量 预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据 量将增长近30倍
1.3 大数据的影响
大数据对科学研究、思维方式和社会发展都具有重要而深 远的影响。 ① 在科学研究方面，大数据使得人类科学研究在经历了实 验、理论、计算三种范式之后，迎来了第四种范式—— 数据。 ② 在思维方式方面，大数据具有“全样而非抽样、效率而 非精确、相关而非因果”等三大显著特征，完全颠覆了 传统的思维方式。 ③ 在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方 式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业的深度融 合，大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现。
大数据概述教学
重点与难点
• 内容：大数据的概念和应用、大数据与云计算、 物联网的关系。 • 重点：理解大数据的概念、大数据与云计算、物 联网的关系。 • 难点：大数据对科学研究、思维方式和社会发展 的影响。
内容提纲
1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
信息科技为大数据时代提供技术支撑
3. 网络带宽不断增加
图1-4 网络带宽随时间变化情况
信息科技为大数据时代提供技术支撑
3. 网络带宽不断增加
图1-4 网络带宽随时间变化情况
数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
图1-5 数据产生方式的变革
信息时代三定律
YB(Yottabyte,尧字节)
1YB=1024ZB=280B
2029年全球数据量预计达1YB
2、数据类型繁多(Variety) 大数据是由结构化和非结构化 数据组成的 – 10%的结构化数据，存储在 数据库中 – 90%的非结构化数据，它们 与人类信息密切相关 非结构化数据类型多样 – 邮件、视频、微博 – 位置信息、链接信息 – 手机呼叫、网页点击 – “长微博”
存储单位
bit Byte KB(Kilobyte,千字节) MB(Megabyte,兆字节)
换算关系
二进制位 1B=8bit 1KB=1024B=210B 1MB=1024KB=220B
含义与实例
1张照片约2MB
GB(Gigabyte,吉字节)
TB(Trillonbyte,太字节) PB(Petabyte,拍字节) EB(Exabyte,艾字节) ZB(Zettabyte,泽字节)
1.1 大数据时代
第三次信息化浪潮 根据IBM前首席执行官郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一次 重大变革
表1-1 三次信息化浪潮 信息化浪潮 第一次浪潮 发生时间 1980年前后 标志 个人计算机 解决问题 信息处理 代表企业
Intel、AMD、IBM、苹 果、微软、联想、戴 尔、惠普等
第二阶段： 成熟期
第三阶段： 大规模 应用期
2010年以后
1.2 大数据概念
大数据的定义 • 一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服 务的数据集合。 • 泛指一个时代、一项技术、一种文化、一个挑战。（通常 也是大数据集、大数据技术与大数据应用的总称）