大数据讲义
【讲义文稿】大数据的意识形态性及其创新逻辑
【讲义文稿】大数据的意识形态性及其创新逻辑大数据的意识形态性及其创新逻辑尊敬的老师、亲爱的同学们：大数据已经逐渐成为我们生活中的一个关键词，它正日益被广泛应用于各行各业。
然而，我们是否真正认识到了大数据的意识形态性以及其背后的创新逻辑呢？首先，大数据具有一种强烈的意识形态性，即数据主导的思维模式。
在传统社会中，决策者往往依靠经验和直觉进行决策，而在大数据时代，决策者的思维方式发生了根本性的变化。
他们不再凭借个人主观意见进行决策，而是通过对大量数据的分析和挖掘，得出准确的结论。
因此，大数据的意识形态性在很大程度上打破了传统的决策模式，赋予了数据以决策的权力。
其次，大数据的创新逻辑是基于数据挖掘和人工智能技术的。
随着计算机技术的不断发展，我们现在能够存储和处理比以往任何时候都更多的数据。
而通过对这些数据的挖掘和分析，我们可以发现隐藏其中的规律和趋势，从而提供有助于决策的信息。
此外，人工智能技术的应用使得我们能够更好地理解和处理大数据。
通过机器学习和深度学习等技术，我们可以让计算机具备智能识别、分类和分析数据的能力，从而实现更高效、准确和精细的数据分析。
然而，正如任何技术一样，大数据也存在一些潜在的问题和挑战。
首先，由于数据量的巨大增长，我们面临着数据隐私和信息安全的风险。
大数据的应用需要采集和存储大量的个人数据，这可能导致个人隐私泄露的风险增加。
其次，面对庞大的数据量，我们可能陷入数据过载的困境。
虽然大数据提供了丰富的信息，但我们需要具备有效的工具和方法来筛选和分析这些数据，以得出有用的结论。
总的来说，大数据具有强烈的意识形态性和创新逻辑。
它改变了我们的思维方式，使决策更加科学和准确，并通过数据挖掘和人工智能技术实现了更高效、准确和精细的数据分析。
然而，我们也需要正视大数据带来的挑战和问题，加强数据隐私保护和信息安全措施，同时提高数据处理和分析的能力。
谢谢大家！大数据的意识形态性及其创新逻辑在当今社会，大数据已经成为信息时代最有代表性的产物之一。
大数据相关框架讲义(1-11)
第一讲在win7上安装配置HADOOP伪分布式集群1、安装虚拟机和操作系统VMware-workstation-full-10.0.0 或VirtualBox-4.2.18-88781-Win 下载VMware下载VirtualBoxubuntu-13.04-server-amd64.iso 下载ubuntu2、设置root用户密码sudo passwd root3、上传文件利用WinSCP上传JDK和HADOOP文件，利用putty连接虚拟机中的ubuntu，下载WinSCP，下载putty，下载jdk，下载jdk4、配置JDK和HADOOPtar -xzvf jdk-7u40-linux-x64.tar.gztar -xzvf hadoop-1.2.1.tar.gzsudo vi /etc/profile增加：export JAVA_HOME=/home/ysc/jdk1.7.0_40export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin: /home/ysc/hadoop-1.2.1/binsource /etc/profile5、配置HADOOP配置主机名称及网络vi /etc/hostname指定名称为host001vi /etc/hosts替换内容为：192.168.137.128 host001同时加入C:\Windows\System32\drivers\etc \hosts文件查看是否启用IPV6：cat /proc/sys/net/ipv6/conf/all/disable_ipv6显示0说明ipv6开启，1说明关闭关闭ipv6的方法：sudo vi /etc/sysctl.conf增加下面几行，并重启#disable IPv6net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6 = 1配置SSHcd /home/yscsudo apt-get install openssh-serverssh-keygen -t rsa（密码为空，路径默认）cp .ssh/id_rsa.pub .ssh/authorized_keysssh host001yescd hadoop-1.2.1配置HADOOP环境变量vi conf/hadoop-env.sh增加：export JAVA_HOME=/home/ysc/jdk1.7.0_40配置HADOOP运行参数vi conf/masters改localhost为host001vi conf/slaves改localhost为host001vi conf/core-site.xml<property><name></name><value>hdfs://host001:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/ysc/tmp</value></property>vi conf/hdfs-site.xml<property><name>.dir</name><value>/home/ysc/dfs/filesystem/name</value> </property><property><name>dfs.data.dir</name><value>/home/ysc/dfs/filesystem/data</value></property><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property>vi conf/mapred-site.xml<property><name>mapred.job.tracker</name><value>host001:9001</value></property><property><name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name><value>4</value></property><property><name>mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum</name><value>4</value></property><property><name>mapred.system.dir</name><value>/home/ysc/mapreduce/system</value></property><property><name>mapred.local.dir</name><value>/home/ysc/mapreduce/local</value></property>格式化名称节点并启动集群hadoop namenode -format启动集群并查看WEB管理界面start-all.sh访问http://host001:50030可以查看JobTracker 的运行状态访问http://host001:50060可以查看TaskTracker 的运行状态访问http://host001:50070可以查看NameNode 以及整个分布式文件系统的状态，浏览分布式文件系统中的文件以及log 等hadoop jar hadoop-1.2.1/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar -input input -output output-streaming -mapper /bin/cat -reducer /usr/bin/wchadoop jar hadoop-1.2.1/hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount input output停止集群stop-all.sh第二讲建立开发环境编写HDFS和MAP REDUCE程序1、在eclipse中配置hadoop插件将hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar 复制到eclipse/plugins目录下，重启eclipse。
大数据时代讲义
一、大数据及其特点二、为什么叫大数据时代三、数据成为战略资源四、大数据与人力资源管理五、大数据与社会综合治理六、大数据人才需求“天地者，万物之逆旅；光阴者，百代之过客”。
每一个21世纪的中国人都感受到了当前科技发展之迅猛，时不我待、学习追赶之必要。
当我们还没有弄清什么是个人计算机的时候，互联网就到来了；当我们还没有弄清什么是互联网的时候，大数据时代已经到来了。
——马云•一、大数据及其特点（一）大数据的定义大数据就是很大的数据。
但是在不同领域，又有不同的状况。
大数据作为一种数据集合，当我们使用这个概念的时候，实际包含有三层含义：一是数据很大；二是变化很快；三是构成复杂。
但是，大数据里面却蕴藏着大知识、大智慧、大价值和大发展。
大数据不光是一大堆数据的存在，更重要的是大数据还是一种思维方式和新的管理、治理路径。
因此，应该引起充分的重视。
我认为，对于我们人才管理领域来说，大数据的出现，乃是一个可以大幅度提升管理水平的、千载难逢的良好契机。
•（二）大数据是怎么出现的大数据是数据量变积累达到质变的结果；当今的世界，基本上一切都可以用数字表达，所以叫数字化的世界；我们每个人都是数据的制造者。
•谷歌（Google）& 脸谱（Facebook） 第一个提出大数据概念的是麦肯锡公司 2013年，是大数据元年。
•（三）大数据与云计算的关系大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统。
如果没有大数据的信息积淀，“云计算”的能力再强大，也没有用武之地。
大数据与“云计算”二者结合起来，将给世界带来一场深刻的管理技术革命与社会治理创新，当然，人才管理也包括在内。
•（四）大数据重视事物的关联性✓大数据有一个重要特点，就是不讲为什么，而重视关联性。
•榨菜指数 & 方便面指数•（五）大数据的价值重在挖掘对于大数据，不仅要搜集它，更重要的是挖掘它，并从中找出关系、重点、规律，洞察其发展趋势。
•（六）大数据将颠覆诸多传统以往，社会科学研究常用的“抽样调查”，曾经被认为是社会文明得以建立的牢固基石，其应用范围很广。
工业大数据分析-数据融合教学讲义
任务2.5 数据融合任务概述本节主要介绍常见的数据融合的原理和方法，并通过案例实现进行实操演示。
数据集选用“工业用水处理投药量数据”。
数据连接是基于连接字段按照给定的连接方式进行两个表格的字段组合得到新的数据表，支持两个数据表的单个或多个字段为连接字段的连接操作，连接方式包括内连接、外连接、左连接、右连接。
数据追加是针对原有业务数据库系统分析基础上提出的，它解决的是在数据仓库初始数据转载后，如何再向数据仓库输入变化的数据的问题。
它要求对原有的业务系统作最小改造，并记录在数据追加周期内数据的变化过程减小由于提取周期而影响数据分析展现，同时减少访问整个业务数据库。
“数据追加周期”是指将操作型环境的变化反映到数据仓库中，会有一个时间延迟。
数据拆分即数据分割，是指把逻辑上是统一整体的数据分割成较小的、可以独立管理的物理单元进行存储，以便于重构、重组和恢复，以提高创建索引和顺序扫描的效率。
数据分割使数据仓库的开发人员和使用者具有更大的灵活性。
通过本任务的学习：（1）能够选择系统内的数据源，通过数据融合的方式对数据进行连接；（2）能够选择系统内的数据源，通过数据融合的方式对数据进行追加；（3）能够选择系统内的数据源，通过数据融合的方式对数据进行拆分。
任务实现2.5.1 数据连接数据连接是基于连接字段按照给定的连接方式进行两个表格的字段组合，从而得到新的数据表，支持多个数据表的单个或多个字段为连接字段的连接操作，连接方式包括内连接、外连接、左连接、右连接。
图2-5-1 数据连接节点数据连接案例操作步骤如下：步骤1：在建模界面放置2个文件输入节点，文件输入节点中的数据文件选择“工业用水处理投药量数据”，选择“数据融合-数据连接”，拖入建模区进行连接,如图2-5-2所示。
图2-5-2 数据连接建模步骤2：双击打开“数据连接”节点，如图2-5-3 所示,配置两个数据表的连接关系。
图2-5-3 数据连接配置步骤3：完成连接配置，点击右上角“运行”按钮，如图2-5-4所示。
《决战大数据》讲义
《决战大数据》讲义在当今数字化的时代，数据已经成为了一种极其重要的资源。
企业和组织能否有效地利用数据，直接关系到其在市场竞争中的地位和未来的发展。
这就是我们所说的“决战大数据”。
大数据是什么？简单来说，大数据就是大量的、多样化的、高速产生的数据集合。
这些数据来源广泛，包括互联网、社交媒体、传感器、交易记录等等。
它们的规模之大、增长速度之快、类型之复杂，远远超出了传统数据处理技术的能力范围。
为什么大数据如此重要？首先，大数据能够帮助企业更好地了解消费者。
通过分析消费者的行为数据、购买历史、偏好等信息，企业可以精准地把握市场需求，推出更符合消费者需求的产品和服务。
比如，电商平台通过分析用户的浏览和购买行为，能够为用户推荐个性化的商品，提高用户的购买转化率。
其次，大数据有助于优化企业的运营。
企业可以利用大数据监控生产流程、供应链管理、库存水平等，及时发现问题并进行调整，从而提高效率、降低成本。
例如，制造业企业通过对设备运行数据的监测和分析，可以提前预测设备故障，进行预防性维护，减少停机时间。
再者，大数据能够为企业的创新提供支持。
基于对大量数据的挖掘和分析，企业可以发现新的商业机会、创新业务模式。
比如，共享经济的兴起就是基于对闲置资源和用户需求数据的有效整合。
然而，要想在这场大数据的决战中取得胜利，并非易事。
企业面临着诸多挑战。
数据质量就是一个关键问题。
大量的数据并不意味着都是有价值的，其中可能存在着错误、缺失、重复等问题。
如果不进行有效的数据清洗和筛选，这些低质量的数据将会影响分析结果的准确性和可靠性。
数据安全也是不容忽视的。
随着数据的价值不断提升，数据泄露的风险也日益增大。
企业必须采取严格的安全措施，保护用户的隐私和数据的安全。
此外，人才短缺也是制约企业大数据发展的一个因素。
大数据分析需要具备专业知识和技能的人才，包括数据科学家、数据分析师、数据工程师等。
而目前，这类人才在市场上供不应求。
那么，企业应该如何应对这些挑战，在决战大数据中胜出呢？首先，要建立完善的数据管理体系。
《决战大数据》讲义
《决战大数据》讲义第一章：大数据概述1.1 大数据的定义大数据指的是传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内快速增长的、复杂的大规模数据集。
它具有四个主要特征：大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）。
1.2 大数据的来源与应用场景大数据的来源包括社交媒体、物联网、电子商务、金融交易、医疗记录等。
应用场景包括推荐系统、金融风控、智能城市、智慧医疗等。
第二章：大数据技术架构2.1 数据采集与存储数据采集包括日志收集、数据挖掘、网络爬虫等。
数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
2.2 数据处理与分析数据处理技术包括数据清洗、数据集成、数据转换等。
数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习等。
2.3 数据可视化与展示数据可视化是将数据以图形、表格等形式展示出来，以便于用户理解和分析。
常见数据可视化工具包括Tableau、Power BI、ECharts等。
第三章：大数据应用案例解析3.1 电商推荐系统电商推荐系统通过分析用户行为数据，为用户提供个性化的商品推荐，从而提高销售额和用户满意度。
3.2 金融风控金融风控系统通过分析用户信用数据，预测用户违约风险，从而帮助金融机构降低信贷风险。
3.3 智能城市智能城市通过整合城市各类数据，实现城市资源的优化配置，提高城市治理水平和居民生活质量。
3.4 智慧医疗智慧医疗系统通过分析患者医疗数据，为医生提供诊断参考，为患者提供个性化治疗方案。
第四章：大数据安全与隐私保护4.1 大数据安全大数据安全主要包括数据加密、访问控制、安全审计等方面，旨在保护数据不被非法获取、篡改和泄露。
4.2 隐私保护隐私保护技术包括数据脱敏、差分隐私、同态加密等，旨在确保个人隐私在大数据分析应用中不被泄露。
第五章：大数据的未来发展趋势5.1 人工智能与大数据的融合人工智能技术在大数据分析中的应用将越来越广泛，助力企业挖掘更多价值。
大数据数据挖掘培训讲义1：机器学习数据挖掘知识发现简介
19
e-commerce
A person buys a book (product) at
What is the task?
20
Successful e-commerce – Case Study
Task: Recommend other books (products) this person is likely to buy
6
From terabytes to exabytes to …
UC Berkeley 2003 estimate: 5 exabytes (5 million terabytes) of new data was created in 2002.
/research/projects/how-much-info-2003/
Weka
machine learning workbench
Data Mining
associations, deviation detection, clustering, visualization
Case Studies
targeted marketing, genomic microarrays
13
Data Mining for Customer Modeling
Customer Tasks:
attrition prediction targeted marketing:
cross-sell, customer acquisition
credit-risk fraud detection
Recommendation program is quite successful
2025届信息技术一轮复习讲义：专题1 数据、信息、大数据与信息系统
专题1数据、信息、大数据与信息系统知识点一数据、信息与知识【知识梳理】1.数据是对客观事物的________表示，如图形符号、________、字母等。
2.数据的记录必须依赖于________，可以以________、________、________、________等作为载体。
3.大多数的数据会随着________的推移而变化，人们在利用数据的同时，自身的行为也在________。
4.单纯的数据是________意义的，数据和关于数据的________是密不可分的，________可以理解为对数据的解释。
5.信息的主要特征有________性、________性、________性、可________性、________性。
6.信息被加工后，也可以依附于________的载体，体现了信息的可存储性与传递性。
7.信息具有价值性，信息的价值包括________价值与________价值。
同一信息对不同人来说，价值可能是不一样的。
8.知识是人类在社会实践中所获得的________和________的总和，知识是可以________和传递的。
人们通过归纳、演绎、比较等手段对信息进行挖掘，形成________。
9.与数据和信息相比，知识更接近________，它与________相关。
掌握某种知识时，可以了解事物的原因以及如何解决问题。
10.________是一种更高层次的综合能力，主要表现为收集、加工、应用、传播知识的能力以及对事物发展的前瞻性看法。
【经典案例】数据是信息加工处理的原材料，往往表现为数字、文字、图像等符号。
对这些数据进行解释后，形成特定的信息，某个信息具有载体依附性、时效性、共享性等特性。
对同一类信息进行分析、综合，抽象出相关特性，形成知识。
掌握某种知识时，利用知识了解事物的原因以及如何解决问题，并作出相应的决策。
在实际生产生活中，采用不同的决策，灵活应用各类知识，体现人们的智慧。
【例1】下列关于数据和信息的说法，正确的是()A.在数据处理过程中不会有新的信息产生B.信息的保存和传播可以不依附于载体C.信息的价值因人而异，但信息不会有虚假D.计算机中的数据表现形式不同，但都以二进制方式存储思维点拨听课笔记：____________________________________________________________ ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________【变式1】下列关于数据和信息的说法，不正确的是()．．．A.信息的显性价值指的是信息内容本身具有的价值B.人们在利用数据的同时，自身的行为也在产生数据C.历史上很多珍贵文献没有流传下来，主要是因为载体遭到破坏D.与数据和信息相比，知识更接近行动，但它与决策无关【例2】下列关于数据、信息与知识说法，正确的是()A.所有的数据经过数字化后才能被存储下来B.获取数据的方式有很多种，包括人工方式、传感器获取C.信息在共享传递的过程中不会发生损耗，其价值也不变D.不同的人获取了相同的信息，就会构建相同的知识体系思维点拨听课笔记：_____________________________________________________________ ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________【变式2】下列关于数据、信息与知识的说法，正确的是()A.数据是对信息加工后获取到的B.知识表现为对认识的累积，形成对事物的远见和卓越的判断力C.传感器的普及加速了数据的传输与处理D.信息是用来消除随机不确定性的东西知识点二大数据概念、特征及加工处理【知识梳理】1.大数据代表着________、速度快、种类繁多的信息资产，需要特定的技术和分析方法将其转换为价值。
工业大数据分析-工业大数据概述教学讲义
任务1.1 工业大数据概述在工业领域中，工业大数据围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。
其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
工业大数据能够促进形成企业和消费者之间的信息主动反馈机制，为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径，将大大提升产品服务价值，为制造业转型升级开辟了新途径。
工业大数据具备双重属性：价值属性和产权属性。
一方面，通过工业大数据分析等关键技术能够实现设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节智能化水平的提升，满足用户定制化需求，提高生产效率并降低生产成本，为企业创造可量化的价值；另一方面，这些数据具有明确的权属关系和资产价值，企业能够决定数据的具体使用方式和边界，数据产权属性明显。
工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。
本书从8章来对工业大数据分析这门课进行阐述。
分别为第一章：工业大数据概述、第二章：工业大数据预处理、第三章：工业大数据特征工程、第四章：工业大数据统计分析方法、第五章：工业大数据统计图表方法、第六章：工业大数据挖掘、第七章：Python语言编程和SQL语言编程方法、第八章：工业大数据挖掘评估八个章节来描述。
1.1.1工业大数据的相关概念及简介近年来，随着信息化和技术产业化的不断创新和发展，人们提出了以智能技术为基础的生产理念，并在世界范围内开始了新一轮的智能化的工业革命。
我们都知道，发展国内制造业是增强国家综合能力和国际竞争力的重要途径。
《大数据基础》讲义项目3
项目三数据库基础知识知识目标➢了解数据及数据库的基本含义➢了解数据库的类型➢了解数据库管理系统➢了解数据库语言SQL能力目标➢掌握数据库的基本内涵➢掌握数据库的类型➢掌握关系型数据库的特征➢掌握数据库管理系统及数据库语言素质目标能掌握数据库分类与关系型数据库的特征，并准确表述关系型数据库的逻辑特征；准确把握数据库管理系统及其数据库语言的区别。
知识精讲任务一数据库一、数据库的定义在了解数据库之前，我们要先了解一下数据是怎么储存的。
我们都知道，当我们的祖先还在荒野中茹毛饮血的时候，就学会了利用结绳记事来进行数据储存，这些被打上结的绳子就是“数据”，如图3-1所示，虽然这种数据很难保存、很难提取。
图3-1 结绳记事后来祖先利用甲骨、竹简、纸张来储存文字数据，近代发明了录音机、摄像机来储存音频数据，虽然数据载体一直在变化，但是数据存储的方式并没有发生很大的变化，都属于传统存储方式。
直到信息时代的到来，数据存储的方式才发生了重大变革并朝着两分方向发展：文件与数据库。
（1）文件相当于把数据存放在Excel当中，形成读写文件后进行存储，然后通过python 等工具对文件数据进行筛选、处理、提取；（2）数据库则是把数据按照其结构将其储存在计算机中，形成一个具有大数据量的数据集合，相当于存放文件的文件柜，如图3-2所示。
图3-2 数据库示意图利用数据库存储数据是目前最为流行的方式，因为数据库拥有持久化存储，读写速度也很高，更关键的是数据库可以在极大程度上保证数据的有效性，而不像Excel等文件极易产生修改错误。
数据库顾名思义就是数据的集合，是由一张张数据表组成的。
总之，数据库是有组织的数据集合。
它是模式（schema）、表（table）、查询（query）、报告（report）、视图（view）和其他对象的集合。
数据库是系统地组织或结构化地索引信息存储库（通常是一组连接的数据文件），可以轻松地检索、更新、分析和输出数据。
大数据基础教学讲义—大数据思维
大数据基础教学讲义—大数据思维在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
无论是企业的决策制定、市场营销，还是社会的公共服务、科学研究，大数据都发挥着越来越重要的作用。
然而，要真正理解和运用大数据，首先需要具备大数据思维。
那么，什么是大数据思维呢？大数据思维，简单来说，就是一种基于海量数据进行思考和决策的方式。
它与传统的思维方式有很大的不同。
在过去，我们往往依靠有限的样本数据、个人经验和直觉来做出判断。
而大数据思维则要求我们从全局的角度看待数据，关注数据之间的相关性，而非仅仅是因果关系。
传统的思维模式中，我们通常会先提出一个假设，然后通过收集少量的、有针对性的数据来验证这个假设。
这种方法在数据量有限的情况下是可行的。
但在大数据时代，数据的规模和复杂性远远超出了我们的想象。
如果仍然采用这种小样本的思维方式，很可能会错过许多重要的信息。
大数据思维的一个重要特点是数据的全面性。
我们不再满足于局部的、抽样的数据，而是追求尽可能多的、涵盖各个方面的数据。
例如，一家电商企业要了解消费者的购买行为，不再仅仅依靠问卷调查或者少数用户的购买记录，而是分析所有用户的浏览、搜索、购买、评价等全方位的数据。
只有这样，才能更准确地把握消费者的需求和偏好。
另一个关键特点是重视数据的相关性。
在大数据中，很多时候我们难以明确地确定因果关系，但通过分析数据之间的相关性，也能为我们提供有价值的洞察。
比如，通过分析天气数据和超市的销售数据，可能会发现下雨天时雨伞和热饮的销量会增加，尽管我们可能无法确切解释其中的因果机制，但这种相关性可以帮助商家提前做好备货和促销的准备。
大数据思维还要求我们具备快速处理和分析数据的能力。
随着数据的不断产生和积累，数据的时效性变得越来越重要。
如果不能及时对数据进行处理和分析，那么数据的价值就会大打折扣。
因此，掌握先进的数据处理技术和工具，如分布式计算、数据挖掘算法等，是运用大数据思维的必要条件。
工业大数据分析-聚类算法教学讲义
任务6.3聚类算法任务概述聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。
其原理是：组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。
组内的相似性（同质性）越大，组间差别越大，聚类就越好。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，是知识发现的基础。
本节以聚类分析中的模糊C均值为例来讲解相关案例实现过程。
模糊聚类分析作为无监督机器学习的主要技术之一，是用模糊理论对重要数据分析和建模的方法。
建立了样本类属性的不确定性描述。
在众多模糊聚类算法中，模糊C均值算法应用最广泛且较为成功。
模糊C均值聚类算法通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分群的目的。
●数据格式①不支持设置类属性（输出）；②（输入）支持离散型（名词）属性和连续型（数值）属性。
●参数说明图6-3-1模糊C均值参数设置具体说明参见表 6-7:表6-7模糊C均值参数设置本案例使用的数据集是某水厂投药控制系统实时采集的数据信息，数据均为瞬时测量值，包括历史原水水质数据、原水流量数据、沉淀池浊度和混凝剂投加量（PAC耗）数据等，共6166个样本。
数据文件：投药量数据.csv。
数据集说明（共137行，6列），同表6-2。
通过本任务的学习：（1）能够构建聚类算法模型对工业大数据进行分析。
任务实现具体操作如下：步骤1：建模区分别拖入“文件输入”节点、“设置角色”节点和“模糊C均值”节点，构建如下模型，如图6-3-2所示：图6-3-2聚类算法-构建模型步骤2：“文件输入”节点配置，选择工业用水处理投药量数据，具体操作图形如下，如图6-3-3所示：图6-3-3聚类算法-文件输入-文件上传步骤3：点击确定，完成文件输入配置。
对“设置角色”节点配置如下，如图6-3-4所示：图6-3-4聚类算法-设置角色步骤4：“模糊C均值”节点配置如下，如图6-3-5所示：图6-3-5聚类算法-模糊C均值-节点配置步骤5：点击右上角执行按钮，如图6-3-6所示图6-3-6执行模型步骤6：模型运行结果如下，如图6-3-7、图6-3-8和图6-3-9所示：图6-3-7聚类算法-运行结果1图6-3-8聚类算法-运行结果2图6-3-9聚类算法-运行结果3运行结果说明：通过以上图片，完成学习如何进行聚类算法的建模和运行方法，聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。
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“大数据”是指数据海量、计算复杂 的数据集合，其在一定时间内难以依 靠已有数据处理技术来进行有效的采 集、管理和分析。大数据通常满足以 下“4V”特点：
信息 价值
规模 巨大
产生 高速
形式 多样
大数据最核心的价值是: 社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社 会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息 汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、 分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味” 的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优 化自身，就是大数据的价值。
云计算面 临的安全 问题
隐私保护和 数据安全 运行环境的 安全
使用者视角
内容安全
云计算关键技术: 云计算是分布式处理、并行计算和网 格计算等概念的发展和商业实现，其技术实质是计算、 存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化，云 计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面 具有自身独特的技术。云计算的关键技术包括以下几个 方向： 虚拟机技术 虚拟机，即服务器虚拟化是云计算 底层架构的重要基石。在服务器虚拟化中，虚拟化软件 需要实现对硬件的抽象，资源的分配、调度和管理，虚 拟机与宿主操作系统及多个虚拟机间的隔离等功能，目 前典型的实现（基本成为事实标准）有Citrix Xen、 VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V等。
《中国家庭金融调查报告》
中国的住房自有率是89.68%； 世界平均住房自有率是60%； 瑞士是31%,紧随其后的是瑞典和德国； 住房自有率最高是亚美尼亚,在1998年 时高达96.3%。
住房自有率水平高的国家,几乎都是经
济水平发展比较低的转轨国家,而住房
自有率低的国家则大多为经济发达的
国家。 发达国家人口流动性强,为了减少住房
(3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障 服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。 (4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化 的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 通俗的来讲，云计算就是让计算变成像水、电、煤气一样的基础设 施，人们可以像购买水、电、煤气一样购买计算服务，因此可以说 云计算重新定义了IT软硬件资源的设计和购买的方式，从而可能引发 IT产业的大规模变革。 云计算主要分为四类：公共云、私有云、社区云及混合云。公共云 是利用互联网，面向公众提供云计算服务;私有云是利用企业内网和 专网，面向单一企业或组织提供云计算服务，这些服务是不提供于 公众使用的;社区云是利用内网、专网及VPN，为多家关联部门提供 云计算服务;混合云是上述两种或三种云的组合
买卖的麻烦,很多人宁愿租房住而不是
买房。相反,落后国家人口流动性较差,
拥有自有住房的家庭,反而更可能居住
在自己拥有的住房中。
北京北五环买房： 120平方米——600万
投资理财： 5%-10%利率（30-60万）
租房： 租金1万/月 房子质量好 无须物业费、维修维护、折旧、 可能的房产税…
住宾馆（30-60万）： 未必每天都住； 弹性，按需 ； 客房服务、卫生、餐饮； 拎包入住。
云计算之PaaS、 SaaS。
安全是把 双刃剑
云计算的基础设施、 安全设施非常完备。 放在云里面的数据， 对云的管理而言又 是不安全的。
虚拟化
去重压缩
保密 绿色 节能
数据
保护
安全
可靠
虚拟化技术带来 全新安全威胁 数据集中存储引 发的安全问题
关键技术视角
云服务的管理和 调度产生的安全 问题 传统安全威胁的 新特点
云 计 算 虚 拟 化 资 源
计算虚拟化
数 据 中 心 物 理 资 源
数据中心虚拟化（ vDC) 网络虚拟化
存储虚拟化
云计算是以公开的标准和服务为基础，以互联网 为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网 络计算服务，让互联网这片"云"成为每一个网民 的数据中心和计算中心。IDC(国际数据资讯公司) 预计2010年将是"云端运算服务元年"，认为云计 算的增长速度将是传统IT行业增长率的6倍，未来 5年云端服务的平均年增长率可望达到26%。在国 内，云计算与物联网一道被列为将会给人们的生 活带来变革，甚至会改变生活、生产方式的新技 术。
数据存储技术: 云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地 为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有分布 式、高吞吐率和高传输率的特点。目前数据存储技术主要有 Google的GFS（Google File System，非开源）以及HDFS （Hadoop Distributed File System，开源），目前这两种技术已 经成为事实标准。 数据管理技术: 云计算的特点是对海量的数据存 储、读取后进行大量的分析，如何提高数据的更新速率以及进一步 提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。云计算的 数据管理技术最著名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时 Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。云 计算的资源管理需要负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管 理等工作，实现节点故障的屏蔽，资源状况监视，用户任务调度， 用户身份管理等多重功能。在云计算时代，SOA架构和以Web Service为特征的业务模式仍是业务发展的主要路线。 云计算相关 的安全技术: 云计算模式带来一系列的安全问题，包括用户隐私的 保护、用户数据的备份、云计算基础设施的防护等，这些问题都需 要更强的技术手段，乃至法律手段去解决。
云计算特点如下： (1) 超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100 多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“ 云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百 上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力 。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应 用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形 的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需 了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔 记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需 要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。
3、大数据的基本概念
大数据是一种数据，具有可扩展性、多样性、复 杂性的特点，需要一种新的架构、新的技术、新 的算法以及新的分析工具去管理这些数据，同时 从中抽取隐含在内的重要信息。（“Big Data” is data whose scale, diversity, and complexity require new architecture, techniques, algorithms, and analytics to manage it and extract value and hidden knowledge from it.）
非结构化数据 : 非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段 的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据 库，用它不仅可以处理结构化数据(如数字、符号等信息) 而且更适合处理非结构化数据(全文文本、图象、声音、 影视、超媒体等信息) 结构化数据 : 结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景 中更容易理解，比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据 库;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。 大数据中90%的数据属于机器数据。除了来自于服务 器、存储、网络中的传统IT数据以外，来自移动互联网、 物联网中的大量非结构化数据也都属于机器数据。相比 数据库数据，机器大数据具有数量大、增长速度快、复 杂性高、多样化等特点，但是价值密度略低。
数据的度量 尺度: 1KB=103B 1MB=106B 1GB=109B 1TB=1012B 1PB=1015B 1EB=1018B 1ZB=1021B 1YB=1024B
互联网数据 2011年全球数据产生量达到1.8ZB，以每本书 10MB计算，相当于七百万个中国国家图书馆 的容量。预计到2020年将达到35ZB,“大数据” 来敲门.
源于Facebook、Twitter及其他来 源的社交媒体数据构成。包括呼叫 详细记录CDR、设备和传感器信息、 GPS和地理定位映射数据、通过管 理文件传输Manage File Transfer 协议传送的海量图像文件、Web文 本和点击流数据、科学信息、电子 邮件等等，可以预测未来。
大数据的涌现已经催生出 了设计用于数据密集型处 理的架构，例如具有开放 源码、在商品硬件群中运 行的Apache Hadoop。
大数据的产业价值及发展趋势
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一、重新理解大数据
（一）大数据概念及其特点
数据
知识
决策
行业细化 数字化
关联 模式
市场定位 资金分配
多媒体
多维度 大规模 细粒度
趋势
相关 分类
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广告营销 时机选择 位置选择
1、大数据概念的发展脉络
信息价值 以视频为例，7X24小时的全城监控视频中，可能有用的数 据仅仅只有一两秒。可用信息在数据总量中的比例低，但其 潜在价值巨大。
从视频中发现犯罪嫌疑人周克华
全球未来5年58%的增 速，2017年达到500 亿美元。
中国2013年增速为 138%，2017年市场达 到100亿 。
2011年-2016年中国大数据市场规模 2011 年-2016年中国大数据市场规模 2011年是中国大数据市场元年 2012年政府、互联网、电信、 金融的大数据市场规模较大， 2012年-2016年迎来大数据市场的飞速发展。 四个行业将占据一半市场份额。
由于各个行业都存在大数据 应用需求，潜在市场空间非常 可观。
2012年中国大数据市场规模将达到4.7亿元， 2013年大数据市场将迎来增速为138.3%的飞 跃，到2016年，整个市场规模逼近百亿。