交通大数据的实战应用PPT
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交通大数据技术及其应用--课件--第5章-基于大数据的群体出行分析及预测技术全文
5.2.4 模型应用 5.2.4.1 数据集
(１)网约出行数据集。网约车数据集来源于国内主要运营商 滴滴出行。
基于前述章节，需要把订单数据中连续的信息进行离散化 处理，离散处理后的数据集见表。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
CBD区域样本用户Sch均值为32.2km2 ,以Sch的自然对数 [ln(Sch)]为横轴,统计ln(Sch)的频数及累积频率,如图所示。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
5.2.2 基于贝叶斯网络的区域分类模型构建方法 5.2.2.1 模型构建
对于任一交通小区h来说，该交通小区共有K个主题特征，主题特征分 布θh服从参数αh的Dirichlet分布，对与某一主题zh，k下的单词分布，有服从 参数为β和γ的Dirichlet分布。假设共有K个主题，ψ为K×V t矩阵，V t表示不 同时间窗口个数，φ是K×V s矩阵，其中V s表示不同出行特征个数。ψtk (φsk) 矩阵中的每个元素表示不同特征的概率分布。综上，即可观测到交通小区h 中不同时间窗口w th下和出行特征w sh的联合概率分布。在任一交通小区内 的总共出行记录条数可以标记为Ntaz，上述整体生成模型的概率图模型可以
(１)网约出行数据集。网约车数据集来源于国内主要运营商 滴滴出行。
基于前述章节，需要把订单数据中连续的信息进行离散化 处理，离散处理后的数据集见表。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
CBD区域样本用户Sch均值为32.2km2 ,以Sch的自然对数 [ln(Sch)]为横轴,统计ln(Sch)的频数及累积频率,如图所示。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
5.2.2 基于贝叶斯网络的区域分类模型构建方法 5.2.2.1 模型构建
对于任一交通小区h来说，该交通小区共有K个主题特征，主题特征分 布θh服从参数αh的Dirichlet分布，对与某一主题zh，k下的单词分布，有服从 参数为β和γ的Dirichlet分布。假设共有K个主题，ψ为K×V t矩阵，V t表示不 同时间窗口个数，φ是K×V s矩阵，其中V s表示不同出行特征个数。ψtk (φsk) 矩阵中的每个元素表示不同特征的概率分布。综上，即可观测到交通小区h 中不同时间窗口w th下和出行特征w sh的联合概率分布。在任一交通小区内 的总共出行记录条数可以标记为Ntaz，上述整体生成模型的概率图模型可以
智慧交通大数据应用ppt
智能交通产业发展一直以来多以政府管理部门的应用导向为主，涉及管理部门繁多、管理职责分散，而由于体制造成部门利益不能整合，导致资源不能共享，重复建设情况严重，“信息孤岛”丛生，有悖于共享性、综合性、应用性智能交通建设思路，不利于智能交通行业整体发展。
谢谢你的观看
发展趋势未来交通场景发展中面临的挑战
3
ITS的发展 与挑战
发展趋势
DEVELOPMENT PROSPECT
交通运行态势精确感知和智能化调控
载运工具智能化与人车路的协同
基于移动互联的综合交通智能化服务
物流交通会向协同方向发展
未来交通场景
发展中面临的挑战
由于交通信息生产的速度越来越快，种类越来越多，对于智能交通平台软件架构提出了空前的挑战，传统的交通数据存储和分析模式已经渐渐不能满足日益提高的存储和分析要求。
智能交通系统
智能交通的特征
ITS的应用
目前，智慧交通的应用现状的主要体现如下：1.解决交通问题的重要工具2.进行数据采集的重要来源
2
云计算的应用
（1）建设道路交通流量、交通态势分析系统、交通诱导发布系统
通过交通流量分析和态势分析系统，实时分析当前城市道路拥堵情况，并通过诱导发布系统，发布道路实时状况。民众在了解道路拥堵状况后可以合理地选择出行线路，减轻局部拥堵严重的情况。配合交通诱导发布系统，还可以实时提醒车辆前方路段的异常情况，提前绕行。
智能交通行业标准的制定、出台一直处于滞后的状态，直接影响到我国的智能交通发展，也影响了企业的积极介入，而缺少行业标准直接导致各系统之间难以兼容，导致资源浪费。
智能交通从产业类型上分智能交通产品及技术提供、智能交通系统集成、智能交通行业咨询服务、智能交通系统运营服务等，由于产业领域过于宽泛，产业体系复杂，产业领域的各企业发展良莠不齐，缺乏具有全国性影响力的龙头类企业，严重影响到智能交通的整体发展。
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发展趋势未来交通场景发展中面临的挑战
3
ITS的发展 与挑战
发展趋势
DEVELOPMENT PROSPECT
交通运行态势精确感知和智能化调控
载运工具智能化与人车路的协同
基于移动互联的综合交通智能化服务
物流交通会向协同方向发展
未来交通场景
发展中面临的挑战
由于交通信息生产的速度越来越快，种类越来越多，对于智能交通平台软件架构提出了空前的挑战，传统的交通数据存储和分析模式已经渐渐不能满足日益提高的存储和分析要求。
智能交通系统
智能交通的特征
ITS的应用
目前，智慧交通的应用现状的主要体现如下：1.解决交通问题的重要工具2.进行数据采集的重要来源
2
云计算的应用
（1）建设道路交通流量、交通态势分析系统、交通诱导发布系统
通过交通流量分析和态势分析系统，实时分析当前城市道路拥堵情况，并通过诱导发布系统，发布道路实时状况。民众在了解道路拥堵状况后可以合理地选择出行线路，减轻局部拥堵严重的情况。配合交通诱导发布系统，还可以实时提醒车辆前方路段的异常情况，提前绕行。
智能交通行业标准的制定、出台一直处于滞后的状态，直接影响到我国的智能交通发展，也影响了企业的积极介入，而缺少行业标准直接导致各系统之间难以兼容，导致资源浪费。
智能交通从产业类型上分智能交通产品及技术提供、智能交通系统集成、智能交通行业咨询服务、智能交通系统运营服务等，由于产业领域过于宽泛，产业体系复杂，产业领域的各企业发展良莠不齐，缺乏具有全国性影响力的龙头类企业，严重影响到智能交通的整体发展。
交通 大数据 PPT
03
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04
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79% 39% 90% 67% 54% 85%
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请在此处输入具体内容，文字请尽量 言简意赅，此处为具体文字，表述该 章节文字主题。请在此处输入具体内 容，文字请尽量言简意赅，此处为具 体文字，表述该章节文字主题。
29%
单击添加文本 单击添加文本
77%
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汇报人：XXX时间：XX年XX月
目录
CONTENTS
1
添加主题
2
添加主题
3
添加主题
4
添加主题
，小店逐渐没有了昔日的门庭若市。你若问我为何？我会告诉你是因为新的老板不讲诚信，不为自 己的良心负责。还经常把过期的食品夹杂其中一起卖，简直背弃天良！ 时光荏苒，小店的顾客在悄悄的&;流逝&;，新店主你可知为何？你可知悔改？ 隔着时空，我仿佛看见老店主挽着诚信，一路走来。诚信是张无形的信用卡。诚信守法我在行动作 文800字-满分作文网
诚信守法从我做起，对于这个光荣的责任，要让他在我们身上起到很大的作用。我们要刻不容缓， 马上行动。&;诚信守法&;它离我们很近。它看不见也摸不着，而是要我们去实践中真正的去体会到 的。 学校是学生的天堂，我们要在那里成长获取知识。所以学习是我们现阶段的使命，在学习中为
交通基础数据采集及应用ppt课件
成图比例尺 1：10000
1：500
1：10000
1：2000
点 位 测 量 精 分米级
厘米级
分米级
厘米级
度
地 面 控 制 测 需要
需要
需要
无需
量
地 物 属 性 采 需判读，不能采集与摄影方 带有人工主观性，野外 半自动采集，数据过程 快速采集、智能识别、客观全面反应地
集
向相平行的地物之属性，难 作业时间长，耗费人力 中需要人工干预，耗费 物属性
.
交通GIS应用
14
.
从二维GIS到三维GIS
二维GIS
平面 抽象、图形、符号 只有X、Y轴上的信息 无法解析空间信息
15
三维GIS
立体 直观、真实 拥有X、Y、Z轴上的 信息 可以解析空间信息
.
3
交通基础数据信息化
16
.
交通基础信息特点？
点多
线长
面广
数据复杂
交通数据的种 类繁多（包括 属性数据、空 间数据、影像 数据等），数 据量大，操作 复杂，人工管 理难度大
0.05 0.05 0.5 m
Roll and Pitch 0.02 0.02 0.02 ° Roll and Pitch 0.02 0.02 0.02 °
True Heading 0.05 0.1 0.2 ° True Heading 0.025 0.05 0.05 °
POSLV 420 PP IARTK DGPS Units POSLV 610 PP IARTK DGPS Units
LOGO .
交通基础数据采集及应用 -移动测图系统方案
1
目录
1
关于滨湖
2
大数据背景下的交通规划技术探讨(PPT 51页)
道路交通运行监测
——道路车速融合系统
针对主城区，研发部署“两客一危”车辆（约1.3万台）GPS车速处理 系统，并与出租车GPS车速进行融合，提高车速覆盖率、准确性。
开展了“自由流车速及拥堵感受”专项调查研究，针对每个路段制定 拥堵标准。
出租车 GPS数 据
两客一 危GPS 数据
公交车 GPS数 据 14
19
道路交通运行分析应用
2015年8月27日嘉华大桥匝道事故交通影响分析
事故造成路网车速下降3~4km/h，交通指 数上升0.7~0.8，缓行与拥堵里程比例由8%上升 至22%，观音桥地区和加州地区受影响最严重， 拥堵时长达6个小时。
拥堵里程比例
0.25 0.22
0.20
0.15
0.10 0.10
线圈、卡口、 微波检测器数 据；视频、 交通事件（事 故、交通组 织）、机动车 与驾驶人
IC卡、轨 道客流、 公交GPS、 公交线路 站点、 运营信息
公路车流量； 高速公路收 费数据；监 控视频；公 路、铁路、 水运、民航 客货运量。
道路 开竣 工、 建设 计划
停车场 信息、 桥隧监 控视频
机场 客流 及运 营信 息；
（三）有效监测城市发展及人口活动，支撑城乡规划
◎大范围客流移动监测分析案例 ◎职住及通勤分析案例
重庆手机信令基本情况
重庆交通综合信息平台于2011年底开始实时接入了重庆移动2G手机信 令数据、2012年底开始接入重庆联通公司的2G/3G 手机信令数据。
重庆移动监测范围为主城及周边的19个区县，面积约2.7万平方千米， 基站约3万个，位置区109个。重庆联通监测范围覆盖主城及周边38个 区县，面积8.24万平方千米，基站2.5万个，位置区94个。
智慧交通大数据整体解决方案(31页 PPT)
汇报人姓名
汇报日期
添加标题
互联网+交通实践
添加标题
宏邮境与需求分祈
CONTENTS
2020年 ，基本形成目标一致、功能协调、运转高效、有机衔接的交通运输信息化智能化发展总体格局 ，交通 运输信息化普及程度大幅度提升 ，重点领域智能化发展取得突破 ，交通运输信息化智能化发展水平显著提高。——交通运输部办公厅《关于推进交通运输信息化智能化发展的指导意见》
互联网+交通总体框架建设 1个数据中心 、推出 2项支撑服务 、打造 3大互联网+平台
资本模式通信规范终端规范运营规范电子收 费领域交通信 息服务运输信 息化标 准规范运营体系
应用 安全系统 安全数据 安全网络 安全硬件 安全使用 安全安全 管理安 全 体 系
通过建设集网络汇集、数据交换、信息存储、综合处理及支持服务于一体的交通融合大数据中心, 实现各交通有关部门的互联互通 ，收集、存储和处理分散在各部门的交通基础数据和运行数据 ，完成所有信息的交换、共享和整合交通大数据中心江西福建云南广西 广东混合云专享云 公有云交通冷数据离线类不经常访问
公众提高公众出行便利性• 及时获得多维、互动的实时交通 信息服务• 便利的电子付费 ，包括“一卡 通”、 ETC等• 高效的行车、停车导航服务
企业提升服务品质 ，增强运营效益• 创新产品服务 ，提升营业收入• 规范人、车及基础设施管理 ，降 低运营成本• 立足与新技术契合领域 ，创造增 值效益
技术创新驱动市场变革• 大数据/北斗/云计算/移动互联网• IT DT ，ICT IIT• Uber/嘀嘀打车切入车联网领域• 腾讯推出车联开放平台
互联网+交通发展趋势：新机遇、新市场、新经济
海南
交通数据分析(最终版)PPT课件
பைடு நூலகம்
4 交通流的时间序列建模及预测（案例）
使用极大似然法估计模型参数，同时为在计算机运算过程中提高运算
精度和避免溢出，将该序列设为{xt},令
yt
xt x x
其中，x , x 分别为序列{xt}的均值和方差，yt服从标准正态分布。
运用AIC准则和极大似然估计对得到的标准正态平稳序列{yt}进行ARMA建
3 时间序列建模
3.4 时间序列建模的应用
①系统描述。根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合的方 法对系统进行客观的描述，一般是比较可靠的。
②系统分析。当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化 去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。
③预测未来。用随机模型去拟合时间序列，可预测该时间序列的未来值。 ④决策和控制。根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目 标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。
（2）相对数时间序列 把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。
（3）平均数时间序列 一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。
3 时间序列建模
3.1 时间序列建模
根据对系统观测得到的时间序列数据通过曲线拟合和参数估计或谱分析等来建立 系统的数学模型的理论和方法。它的理论基础是数理统计学。
时间序列分析
指导老师：邵海鹏 汇 报 人：庞悦 耿洪杨
汇报提纲
汇报提纲
outline
1
时间序列分析
2
要素和分类
3
时间序列建模
4
案例分析
@SCHOOL OF ElECTRONIC & CONTROL ENGINEERING
4 交通流的时间序列建模及预测（案例）
使用极大似然法估计模型参数，同时为在计算机运算过程中提高运算
精度和避免溢出，将该序列设为{xt},令
yt
xt x x
其中，x , x 分别为序列{xt}的均值和方差，yt服从标准正态分布。
运用AIC准则和极大似然估计对得到的标准正态平稳序列{yt}进行ARMA建
3 时间序列建模
3.4 时间序列建模的应用
①系统描述。根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合的方 法对系统进行客观的描述，一般是比较可靠的。
②系统分析。当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化 去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。
③预测未来。用随机模型去拟合时间序列，可预测该时间序列的未来值。 ④决策和控制。根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目 标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。
（2）相对数时间序列 把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。
（3）平均数时间序列 一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。
3 时间序列建模
3.1 时间序列建模
根据对系统观测得到的时间序列数据通过曲线拟合和参数估计或谱分析等来建立 系统的数学模型的理论和方法。它的理论基础是数理统计学。
时间序列分析
指导老师：邵海鹏 汇 报 人：庞悦 耿洪杨
汇报提纲
汇报提纲
outline
1
时间序列分析
2
要素和分类
3
时间序列建模
4
案例分析
@SCHOOL OF ElECTRONIC & CONTROL ENGINEERING
城市公共交通大数据解决方案ppt
第一章
企业概况
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企业概况
此处添加详细文本描述，建议与标题相 关并符合整体语言风格，语言描述尽量 简洁生动。尽量将每页幻灯片的字数控
制在 200字以内
01 点击此处更换文本https:///点击
提高学生的素质为目标，力求让美术教学对学生的成长和发展起到更大的作用。 三任劳 学校其他工作 本学期我校开展了一系列的比较大型的文艺表演活动，“英语周活动”， 剧”表演，“小学部师生手工制作发明展览”等等；同时还有许多的宣传海报展览橱窗 制作等任务。其中不仅涉及到很多的美术宣传工作，有的更是需要我们全程积极参与创 于学校布置下来的每一项任务，我都能以我最大的热情把它
2019
解决方案PPT
适用商业策划书/ 招商融资 / 合作洽谈
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1
加入标题
0
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2014
2015
2016
2017
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第二章
行业分析
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行业分析
“ ” 点击此处添加标题 • 标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改，顶部“开始”面板中可以对 字体、字号、颜色、行距等进行修改。建议正文12号字，1.3倍字间距。 • 双击图片，在顶部导航中找到填充，下拉菜单选择填充方式，选择“图片或纹 理”，在来自图片中选择想要插入的图片，点击插入并确定。 • 标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改，顶部“开始”面板中可以对 字体、字号、颜色、行距等进行修改。建议正文12号字，1.3倍字间距。 • 双击图片，在顶部导航中找到填充，下拉菜单选择填充方式，选择“图片或纹 理”，在来自图片中选择想要插入的图片，点击插入并确定。
交通大数据的应用
交通大数据的应用1. 引言1. 背景介绍：随着城市化进程加快，交通拥堵问题日益突出。
2. 目的和意义：利用交通大数据进行分析和预测，可以帮助优化道路规划、提高运输效率等。
2. 数据采集与处理1. 数据来源：包括传感器、摄像头、GPS设备等多种方式。
2. 数据类型：a) 实时流量信息；b) 道路状况（如车速、密度）；c) 出行模式统计（公共汽车/地铁使用情况）；d) 历史出行记录。
3.基于位置服务的应用案例1.实时导航系统：a）根据实时流量信息为驾驶员提供最佳路径建议。
b）通过智能方式APP或嵌入式导航仪展示导航结果。
2.停车场指引系统:a ) 根据停车位数量及其可获得性向用户推荐空闲停车位.b ) 提供即将到达目标附近区域内有关该区域所有合法泊位(含临街非机动货物装卸点)的详尽资讯,以便司机选择合适的停车位.3.公共交通优化:a ) 根据实时流量信息调整公共汽车/地铁运行计划,以提高服务质量和减少拥堵。
b）根据历史出行记录分析用户乘坐偏好，为其推荐最佳路线。
4. 数据挖掘与预测1. 预测模型：利用大数据技术构建交通流预测模型，如基于神经网络、回归算法等方法。
2. 应用案例：a) 预测道路状况变化；b) 分析城市人口迁移趋势，并进行相应规划。
5.隐私保护与安全性考虑1.匿名处理: 在使用个人位置数据时采取必要的去标识化手段来确保个体隐私不被泄露.6.本文档涉及附件：- 行程轨迹样本数据集（CSV格式）- 实时流量监控系统接口说明书7.法律名词及注释：- GDPR (General Data Protection Regulation): 欧洲联盟颁布并执行的一项关于个人数据保护和隐私权利方面的综合性条例。
该条例旨在加强对个人数据的保护和隐私权利。
- CCPA (California Consumer Privacy Act): 加州消费者隐私法，旨在增强对加州居民个人信息的控制和透明度，并规定了企业应如何处理这些信息。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
指获得数据的速度
大数据的特征
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值
复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
真实性（Veracity）
数据的质量
可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构 化
半结 构化
非结 构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据， 非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查 报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按 指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有 必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集 和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
互联网大数据 PPT通用模板
宣讲人：XXX 时间：XXX.X.X.
目录 CONTENTS
1 大数据是什么？ 2 大数据的特征和结构 3 大数据时代的机遇和挑战 4 大数据的趋势 5 大数据的应用和案例
童年是什么？童年犹如是一幅优美的图画，是一首动听的歌谣。然而，对于我来说，童年还是一个 温暖、幸福、可爱又傻气的瞬间。 有一年暑假，我和妈妈回了湖北老家，体会到了&;火炉城市&;的威力。火辣辣的太阳炙烤着大地， 到处都是刺眼的阳光，连树叶都无精打采地耷拉着，好像只要一个火星，就会熊熊燃烧。知了在大 树上像约好了似的，一起发疯地叫着：&;热死了，热死了&;&;&; 我和弟弟热得满脸通红，外婆帮我们扇着蒲扇，可是扇出来的风还是热的。外公从树荫下的水井里 变戏法似的捞出一个大西瓜，用他那双苍老的大手拍了拍，只听见&;砰砰&;的响声，外公满意地边 笑边说&;嗯，好瓜！&;。听说有西瓜吃，我和弟弟早工”比较好理解，争议性也不大。有时我 们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人 自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能 的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就 是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它 诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、 思维（MIND）（包括无意识的思维 （UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了 解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
80+
BUSINESS SERVICES Professional corporate human capital vis-a-vis performance channels.
容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数 据的价值和潜在的信息
种类（Variety）
数据类型的多样性
速度（Velocity）
BIG DATA
何谓大？
（数据度量）
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
等候在一旁了。我和弟弟一人一半，然后像两匹饿狼一样狂吃起来。 外公见我们吃不够的样子，又从阴凉处拿来了一大篮子的绿香瓜、白梨瓜、小金瓜放在门口。我和 弟弟就坐在门槛上津津有味地吃着。我看弟弟吃的脸像一只小花猫，打趣道：&;我旁边有一只在啃 瓜的小花猫，好作文:..好笑，去照照镜子吧！&;弟弟吃饱了，就一溜烟地跑去照镜子洗脸了，我还 是一如既往地坐着吃。慢慢地，我也吃饱了，但那沁人心脾的瓜香，那鲜艳欲滴的瓜瓤，我怎么也 抵挡不住诱惑，我从来没吃过那么好吃的瓜，于是又情不自禁地拿起了一个小金瓜吃起来。每当香 甜的瓜汁流入喉咙，我就感觉一下子飞到了九霄云外，在凉爽的白云里跟小鸟捉迷藏&;&; 不知不觉中篮子里
大数据带来的变革
更多
不是随机样本 而是全部数据
1
2
更好
不是因果关系 而是相关关系
3
更杂
不是精确性 而是混杂性
PART 02
大数据的特征和结构
Synergistically utilize technically sound portals with frictionless chains. Dramatically customize empowered networks rather than goal-opportunities.
80+
BUSINESS SERVICES Professional corporate human capital vis-a-vis performance channels.
大数据（BIG DATA）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进 行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
PART 01
大数据是什么？
Synergistically utilize technically sound portals with frictionless chains. Dramatically customize empowered networks rather than goal-opportunities.
大数据定义
多样化
洞察 发现力
海量
决策力
流程优 化能力
高增 长率
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
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。 大数据就是“未来的新石油”。
大数据的特征
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值
复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
真实性（Veracity）
数据的质量
可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构 化
半结 构化
非结 构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据， 非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查 报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按 指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有 必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集 和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
互联网大数据 PPT通用模板
宣讲人：XXX 时间：XXX.X.X.
目录 CONTENTS
1 大数据是什么？ 2 大数据的特征和结构 3 大数据时代的机遇和挑战 4 大数据的趋势 5 大数据的应用和案例
童年是什么？童年犹如是一幅优美的图画，是一首动听的歌谣。然而，对于我来说，童年还是一个 温暖、幸福、可爱又傻气的瞬间。 有一年暑假，我和妈妈回了湖北老家，体会到了&;火炉城市&;的威力。火辣辣的太阳炙烤着大地， 到处都是刺眼的阳光，连树叶都无精打采地耷拉着，好像只要一个火星，就会熊熊燃烧。知了在大 树上像约好了似的，一起发疯地叫着：&;热死了，热死了&;&;&; 我和弟弟热得满脸通红，外婆帮我们扇着蒲扇，可是扇出来的风还是热的。外公从树荫下的水井里 变戏法似的捞出一个大西瓜，用他那双苍老的大手拍了拍，只听见&;砰砰&;的响声，外公满意地边 笑边说&;嗯，好瓜！&;。听说有西瓜吃，我和弟弟早工”比较好理解，争议性也不大。有时我 们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人 自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能 的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就 是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它 诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、 思维（MIND）（包括无意识的思维 （UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了 解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
80+
BUSINESS SERVICES Professional corporate human capital vis-a-vis performance channels.
容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数 据的价值和潜在的信息
种类（Variety）
数据类型的多样性
速度（Velocity）
BIG DATA
何谓大？
（数据度量）
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
等候在一旁了。我和弟弟一人一半，然后像两匹饿狼一样狂吃起来。 外公见我们吃不够的样子，又从阴凉处拿来了一大篮子的绿香瓜、白梨瓜、小金瓜放在门口。我和 弟弟就坐在门槛上津津有味地吃着。我看弟弟吃的脸像一只小花猫，打趣道：&;我旁边有一只在啃 瓜的小花猫，好作文:..好笑，去照照镜子吧！&;弟弟吃饱了，就一溜烟地跑去照镜子洗脸了，我还 是一如既往地坐着吃。慢慢地，我也吃饱了，但那沁人心脾的瓜香，那鲜艳欲滴的瓜瓤，我怎么也 抵挡不住诱惑，我从来没吃过那么好吃的瓜，于是又情不自禁地拿起了一个小金瓜吃起来。每当香 甜的瓜汁流入喉咙，我就感觉一下子飞到了九霄云外，在凉爽的白云里跟小鸟捉迷藏&;&; 不知不觉中篮子里
大数据带来的变革
更多
不是随机样本 而是全部数据
1
2
更好
不是因果关系 而是相关关系
3
更杂
不是精确性 而是混杂性
PART 02
大数据的特征和结构
Synergistically utilize technically sound portals with frictionless chains. Dramatically customize empowered networks rather than goal-opportunities.
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大数据（BIG DATA）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进 行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
PART 01
大数据是什么？
Synergistically utilize technically sound portals with frictionless chains. Dramatically customize empowered networks rather than goal-opportunities.
大数据定义
多样化
洞察 发现力
海量
决策力
流程优 化能力
高增 长率
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
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。 大数据就是“未来的新石油”。