大数据概念技术与应用(PPT 27张)
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大数据技术及应用简介PPT课件
41
随机样本划分的数据块分布
42
大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
46
大数据分析平台集群
47
支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
14
• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
15
中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
16
数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
17
关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。
随机样本划分的数据块分布
42
大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
46
大数据分析平台集群
47
支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
14
• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
15
中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
16
数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
17
关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。
大数据技术与应用(成功案例)ppt课件
32 32
大数据商业价值---企业经营决策
某商店卖 牛奶，通过数据分 析，知道在本店买 了牛奶的顾客以后 常常会再去另一店 买包子，人数还不 少，那么这家店就 可以考虑与包子店 合作，或直接在店 里出售包子。
33 33
大数据商业价值---个性化营销
银行与客户的交 流渠道进行了整合，只要 某个客户在网上点击查询 了有关房贷利率的信息， 系统就会提示呼叫中心在 电话交流时推荐房贷产品， 如果发现顾客确实对此感 兴趣，销售部门就会发送 推介信息给客户，如果这 位顾客到银行网点办事， 业务人员就会详细介绍房 贷产品，开始只有少量的 线索，但通过多渠道的与 顾客交互接触，在这个过 程中，令顾客体验了银行 精准、体贴的服务，其结 果是营业收入大为增加， 成本大幅降低，
31•顺应客户购买行为习惯
31
大数据商业价值---大数据为“未来的新石油”
2013年，世界上存储的数 据预计能达到约1.2泽（约12亿TB） 字节，如果把这些数据全部印刷成 书，这些书可以覆盖整个美国52次， 如果将之存储于标准的光盘，这些 光盘可以堆成五堆，每一堆都可以 伸到月球。
2012年3月22日，奥巴马 政府宣布投资2亿美元拉动大数据相 关产业发展，将“大数据战略”上 升为国家战略。奥巴马政府甚至将 大数据定义为“未来的新石油”。
从范围来看，
传统数据管理方式
外部性管理，依赖管理力度和执行自律，成难毁 易。
元数据
数据 稽核
管理 制度
从内涵来看，
非结构化数据、内外部数据混搭、 云化处理等都会冲击传统管理模式
挑战1
从形式来看，
数据加工的复杂度和速度要求越来 越高，也对传统管理效率提出挑战
挑战2 6
资产验证
大数据商业价值---企业经营决策
某商店卖 牛奶，通过数据分 析，知道在本店买 了牛奶的顾客以后 常常会再去另一店 买包子，人数还不 少，那么这家店就 可以考虑与包子店 合作，或直接在店 里出售包子。
33 33
大数据商业价值---个性化营销
银行与客户的交 流渠道进行了整合，只要 某个客户在网上点击查询 了有关房贷利率的信息， 系统就会提示呼叫中心在 电话交流时推荐房贷产品， 如果发现顾客确实对此感 兴趣，销售部门就会发送 推介信息给客户，如果这 位顾客到银行网点办事， 业务人员就会详细介绍房 贷产品，开始只有少量的 线索，但通过多渠道的与 顾客交互接触，在这个过 程中，令顾客体验了银行 精准、体贴的服务，其结 果是营业收入大为增加， 成本大幅降低，
31•顺应客户购买行为习惯
31
大数据商业价值---大数据为“未来的新石油”
2013年，世界上存储的数 据预计能达到约1.2泽（约12亿TB） 字节，如果把这些数据全部印刷成 书，这些书可以覆盖整个美国52次， 如果将之存储于标准的光盘，这些 光盘可以堆成五堆，每一堆都可以 伸到月球。
2012年3月22日，奥巴马 政府宣布投资2亿美元拉动大数据相 关产业发展，将“大数据战略”上 升为国家战略。奥巴马政府甚至将 大数据定义为“未来的新石油”。
从范围来看，
传统数据管理方式
外部性管理，依赖管理力度和执行自律，成难毁 易。
元数据
数据 稽核
管理 制度
从内涵来看，
非结构化数据、内外部数据混搭、 云化处理等都会冲击传统管理模式
挑战1
从形式来看，
数据加工的复杂度和速度要求越来 越高，也对传统管理效率提出挑战
挑战2 6
资产验证
大数据培训课件(PPT 27页)
• 大数据的“大”还体现在企业的数据观突 破了传统的管理视野。
– 举例：商超的促销定价怎么做
处理大数据需要专门的技术方案
传统数据
• 数据库 • OLTP系统 • 中心式架构
大数据
• 数据仓库 • OLAP • 数据挖掘 • 云计算架构 • Hadoop
所以，马云说…
• “我们正从IT（信息技术）时代走向DT（数 据技术）时代”、“IT时代是制造，DT时 代是创造”。
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验 的决策”，传统企业应当从客户端、产品 端、管理端寻找介入机会，切不可陷入技 术端陷阱。
– 举例：谷歌流感趋势预测饱受质疑
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略。 支持通过数据整合颠覆公司低效的流程和 业务，信息化部门的职能从软硬件日常维 护转向助推商业逻辑重构。
我对大数据的理解
• 大数据是指超大规模的数据集合，往往还 具有类型多样、快速流转、和价值密度低 等特点，人们无法通过传统数据技术，以 可接受的代价来驾驭处理它。
两点认识
• 大数据的“大”不只是“数量大”，类型 多样、快速流转和价值密度低才是其有别 于传统“数据”概念的关键所在。
– 举例：NEC用脸部识别技术提升销售
• 2015.7 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 • 2015.9 《国务院关于促进大数据发展行动纲要》 • 2015.5《安徽省人民政府办公厅关于促进电子政务协调发
展的实施意见》 • 2015.9 《安徽省委省政府关于加快调结构转方式促升级
– 举例：商超的促销定价怎么做
处理大数据需要专门的技术方案
传统数据
• 数据库 • OLTP系统 • 中心式架构
大数据
• 数据仓库 • OLAP • 数据挖掘 • 云计算架构 • Hadoop
所以，马云说…
• “我们正从IT（信息技术）时代走向DT（数 据技术）时代”、“IT时代是制造，DT时 代是创造”。
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验 的决策”，传统企业应当从客户端、产品 端、管理端寻找介入机会，切不可陷入技 术端陷阱。
– 举例：谷歌流感趋势预测饱受质疑
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略。 支持通过数据整合颠覆公司低效的流程和 业务，信息化部门的职能从软硬件日常维 护转向助推商业逻辑重构。
我对大数据的理解
• 大数据是指超大规模的数据集合，往往还 具有类型多样、快速流转、和价值密度低 等特点，人们无法通过传统数据技术，以 可接受的代价来驾驭处理它。
两点认识
• 大数据的“大”不只是“数量大”，类型 多样、快速流转和价值密度低才是其有别 于传统“数据”概念的关键所在。
– 举例：NEC用脸部识别技术提升销售
• 2015.7 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 • 2015.9 《国务院关于促进大数据发展行动纲要》 • 2015.5《安徽省人民政府办公厅关于促进电子政务协调发
展的实施意见》 • 2015.9 《安徽省委省政府关于加快调结构转方式促升级
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。
2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
![2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/ce91353800f69e3143323968011ca300a6c3f6b1.png)
利用大数据技术和人工智能算法，可以对海量医疗数据进行分析和挖掘，为医生提供临床决 策支持。例如，通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析，可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
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
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
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
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
1-大数据概述PPT课件
0年前后
物联网、云计 算和大数据
信息爆炸
将涌现出一批新的市 场标杆企业
.
4
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
.
5
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
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
所谓数据科学家:是指运用统计分析、机器学习、分布式 处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息， 以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服 务的人才。
数据科学家已经誉为“今后10年IT行业最重要的人才”。
.
20
1.4 大数据的应用
大数据应用无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电 信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各 业。
包括数据抽取、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle 、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等）
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云 数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和 管理
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算 法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现， 帮助人们更好地理解数据、分析数据
大数据技术和应用(PPT 22张)
大数据的收集方式
物联网 云计算
移动互联网
车联网 手机、平板电脑、PC 遍布地球各个角落的各种各样的传感器
大数据的收集方式
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍 布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方 式。
大数据领域的技术
Hadoop
Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce 的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一个 应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算 节点运行非常巨大的数据集。 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益 于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天 然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎 尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操 作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以 直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了 将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个 节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)
其他大数据技术
Apache Drill
为了帮助企业 用户寻找更为有效、 加快Hadoop数据查
大数据的应用
大数据在风电领域的应用
首先，结合了大数据分析和天气建模技术的能源 电力系统能够提高风电的可靠性。以往对风资源的预 测不够精准，在风能无法贡献预期功力时，火电就要 作为后备电力。这样，电网对风电的依赖程度越高， 需要建设后备电站的成本就越高。另外，启用火电站 的就等于向环境中释放碳排。然而，在大数据分析的 帮助下，温度、气压、湿度、降雨量、风向和风力等 变量都得到充分考虑，对风电的预测更加精准。电网 调度人员可以提前做好调度安排，也有助于电网消纳 更多风torm的话，可能会是这样： 分布式实时计算系统。按照storm作者的说法，storm 对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意 义。 在淘宝，storm被广泛用来进行实时日志处理， 出现在实时统计、实时风控、实时推荐等场景中。一 般来说，我们从类kafka的metaQ或者基于hbase的 timetunnel中读取实时日志消息，经过一系列处理， 最终将处理结果写入到一个分布式存储中，提供给应 用程序访问。我们每天的实时消息量从几百万到几十 亿不等，数据总量达到TB级。对于我们来说，storm
大数据技术及应用PPT课件
.
17
大数据技术介绍
何为大数据
技术能力视角
大数据指的是规模超过现有数据库工具获取、 存储、管理和分析能力的数据集额，并同时强 调并不是超过某个特定数量级的数据集才是大 数据
大数据内涵视角
大数据是具备海量、高速、多样、可变等特征 的多维数据集，需要通过可伸缩的体系结构实 现高效的存储、处理和分析。
.
• 实时数据流处理的要求，是区别大数 据引用和传统数据仓库技术，BI技术 的关键差别之一；
• 1s 是临界点，对于大数据应用而言, 必须要在1秒钟内形成答案，否则处 理结果就是过时和无效的；
.
30
中央政府对大数据的重视程度
习近平 政府管理不仅要讲究策略，还要讲究手段，比如大数据技术
的应用，2014年3月8日 “大数据”首次写入政府工作报告
该是一种什么样的体验。（其实你的信息，什么时候想要什么东西都
已经被商户预测啦，已经提前将商品运往目的地。甚至你路过的广告
屏，视频网站，包括使用的APP都将引导你消费。）
3.数据足够大就称呼其为大数据吗？（其实不然，关键在于其中承载
的信息。数据处理之后才可以称之为信息或者叫做知识。其实大数据
可以这样理解，当数据增长速度超过了计算机处理能力的增长速度，
大量的不相关信息；对未来趋势与模式的可预测分析；深度 复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能）
实时分析而非批量式分析；数据输入、处理与丢弃； 立竿见影而非事后见效
.
26
大数据技术
Volume
1Bity
1K B
1 M B
1G B
1T B
1P B
1E B
1Z B
1Y B
1PB相当于50%的全美学术研究图书馆藏书信息内容 5EB相当于至今全世界人类所讲过的话语 1ZB如同全世界海滩上的沙子数量总和 1YB相当于7000位人类体内的微细胞总和
大数据技术原理与应用ppt课件
2. Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作， 成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常；
3. 当客户端开始写入文件的时候，开发库会将文件切分成多个packets，并在内 部以"data queue"的形式管理这些packets，并向Namenode申请新的blocks， 获取用来存储replicas的合适的datanodes列表，列表的大小根据在Namenode 中对replication的设置而定。
完整最新ppt
5
HDFS系统架构图
元数据操作
DFSClient
读操作
Datanodes
NameNode
Metadata(Name, replicas..) (/home/foo/data,6. ..
块操作
同步元数据和日志
Secondary NameNode
Datanodes
机架
写操作
DFSClient
每个文件都会被切分成若干个块（默认64MB） 每一块 都有连续的一段文件内容是存储的基本 单位。
客户端写文件的时候，不是一个字节一个字节写 入文件 系统的，而是累计到一定数量后，往文件个数据包。
Chunk
无
Secondary 无 NameNode
Block(64KB)
在每一个数据包中， 都会将数据切成更小的块（ 512 字节 ） ， 每一个块配上一个 奇偶校验码 （CRC）， 这样的块，就是传输块。
的每一个用户端同时更新。
完整最新ppt
26
Hadoop YARN MR调度
完整最新ppt
27
Yarn vs MR 1.0
• MR1.0
大数据技术与应用培训课件ppt精品模板分享(带动画)
用户画像：通过数据挖掘，对电商平台的用户进行精准画像，包括性别、年龄、地域、职业 等特征
购买偏好：分析用户的购买偏好，包括商品类别、品牌、价格等，为电商平台提供个性化推 荐和定制化营销方案
浏览行为：通过对用户浏览行为的监测和分析，了解用户的兴趣和需求，优化商品陈列和页 面设计
营销策略：根据用户行为数据，制定针对性的营销策略，提高用户转化率和订单价值
什么是数据可视化
可视化类型：表格、 图表、地图等
可视化工具： Tableau、 PowerBI、D3.js 等
可视化最佳实践： 明确目的、选择合 适的图表、优化布 局、色彩搭配等
提升决策效率
助力企业升级 转型
增强业务创新 能力
实现数据驱动 的精准决策
发展趋势：持续增长，影响范围更广，与各行业融合 技术创新：人工智能、区块链、物联网等技术的融合，推动大数据发展 应用前景：智慧城市、金融风控、医疗健康等领域，大数据将发挥更大作用 挑战与问题：数据安全、隐私保护、技术人才短缺等问题需要解决
分布式存储系 统：将数据分 散存储在多个 节点上，提高 存储容量和可
靠性
数据仓库：将 存储的数据进 行整合、清洗 和加工，为数 据分析提供支
持
数据存储与管理 数据预处理 分布式计算 大数据挖掘
数据挖掘：从大量数据中提取有用的信息和知识 可视化技术：将数据以图形、图像、动画等方式呈现，便于理解和分析 大数据挖掘与可视化应用：为企业提供决策支持、市场分析、风险评估等服务 大 数 据 挖 掘 与 可 视 化 工 具 ： 如 Ta b l e a u 、 Po w e r B I 等 ， 提 高 工 作 效 率 和 成 果 质 量
了解自身背景和需求，明确学习目标和方向。 结合实际工作场景，选择合适的大数据技术和工具，提高工作效率和质量。 通过实践操作，加深对大数据技术与应用的理解和掌握，提高解决问题的能力。 不断学习和更新知识，跟上大数据技术和应用的最新发展，提升自身竞争力。
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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)。
大数据要解决的问题
Velocity 快速的数据流转
Value
Variety 多样的数据类型
Volume 海量的数据规模
巨大的数据价值
二
相关技术与应用
相关技术
相关技术
1
大数据时代的背景相关技术
大数据怎么用
2
云计算与大数据
Hale Waihona Puke 3大数据领的应用什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
21世纪是数据信息大发展的时 代，移动互联、社交网络、电子商务 等极大拓展了互联网的边界和应用范 围，各种数据正在迅速膨胀并变大。 互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器， 智慧地球）、车联网、GPS、医学影 像、安全监控、金融（银行、股市、 保险）、电信（通话、短信）都在疯 狂产生着数据。
大数据时代到来
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据 爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增 长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会 继续保持下去。这意味着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 TB PB EB ZB
这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴 大数据时代正在来临..
大数据的4V特征
非结构化数据的超大规模和增长
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义 大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能 (咨询、报告等）
大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。 海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录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 以告诉我们未来会发生什么。 海量数据处理： 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。
存储
• • • 结构化数据： 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
大数据技术：
• • • • 数据采集：ETL工具 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等
大数据 BigData
大数据引领我们走向数据智能化时代
目录
大数据的定义理解
相关技术与应用
机遇与挑战
一
大数据的定义理解
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
Dada大
什么是大数据
2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
“大数据”的诞生：
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的 程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学 和基因学，创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域 中。
Big Data名词由来
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
大数据时代到来
新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年… 每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
体量Volume
多样性Variety
价值密度Value
实时分析而非批量式分析
数据输入、处理与丢弃 速度 Velocity “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。
立竿见影而非事后见效
解决方案：
• • Hadoop（MapReduce技术） 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）
技术领域的挑战
技术架构的挑战： 1、对现有数据库管理技术的挑战
传统的数据库部署不能处理数TB 级别的数据，也 不能很好的支持高级别的数据分析。急速膨胀的数 据体量即将超越传统数据库的管理能力。 如何构建全球级的分布式数据库(GloballyDistributed Database) ，可以扩展到数百万的 机器，数已百计的数据中心，上万亿的行数据。
大数据技术将被设计用于 在成本可承受 （economically）的条件 下，通过非常快速 （velocity）的采集、发现 和分析，从大量化 （volumes）、多类别 （variety）的数据中提取 价值（value），将是IT 领 域新一代的技术与架构
一些相关技术
分析技术：
• • • • 数据处理：自然语言处理技术 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 文本情感分析 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真