大数据导论PPT-第5章分析
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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
大数据概论课件PPT下载(85张)完美版
•大数据（big data），又称巨量数据集合，是指无法 在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管 企业内部数据的采集是对企业内部各种文档、视频、音频、邮件、图片等数据格式之间互不兼容的数据采集。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
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、We b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。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
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、We b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。
大数据的分析课件ppt
阐述数据质量评估、监控及提升的方法论和 实践经验。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
大数据导论PPT全套完整教学课件2024新版
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等，适用 于海量数据的存储和访问，支持 高并发读写和灵活的数据模型。
云存储服务
如Amazon S3、阿里云OSS等， 提供弹性扩展、按需付费的在线 存储服务。
分布式计算技术
1 2 3
MapReduce编程模型
将大规模数据处理任务拆成若干个可以在集群 中并行执行的小任务，实现数据的分布式处理。
数据质量定义及维度
阐述数据质量的定义，从准确性、完 整性、一致性、时效性等多个维度评
价数据质量。
数据质量评价标准
数据质量提升策略
介绍业界通用的数据质量评价标准， 如信息质量评估框架（IQAF）等。
探讨数据清洗、数据整合、数据变换 等数据质量提升策略及实施方法。
未来发展趋势预测及挑战应对
大数据与人工智能融合
政府信息公开与透明化建设
政府数据开放共享
通过大数据平台实现政府各部门间数据共享，提高政府决策效率和 透明度。
政策效果评估
利用大数据分析技术对政策实施效果进行实时监测和评估，为政策 调整提供依据。
舆情分析与应对
运用大数据技术对社会舆论进行实时监测和分析，帮助政府及时了 解民意，提高应对突发事件的反应速度。
ABCD
物联网技术体系
感知层、网络层、应用层
物联网在大数据中的应用案例
智能交通、智能家居、智能医疗等
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
边缘计算概述
边缘计算的定义、特点、应用场景
雾计算概述
雾计算的定义、特点、与云计算的区别和联系
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
降低数据传输延迟、提高数据处理效率、增强数据安全性
物理资源层、虚拟化层、平台管理层 、应用服务层
大数据分析课件
大数据分析课件大数据分析课件第一章：引言1.1 课程介绍本章将介绍大数据分析课程的背景、目的和内容概述。
第二章：大数据概述2.1 大数据定义本节将定义大数据的概念，解释其特点和意义。
2.2 大数据应用领域本节将介绍大数据在各个行业中的应用，如零售业、金融业、医疗保健等。
2.3 大数据处理工具本节将介绍大数据处理的常用工具，如Hadoop、Spark等。
第三章：数据采集与清洗3.1 数据采集方法本节将介绍常用的数据采集方法，如网络爬虫、传感器数据获取等。
3.2 数据清洗技术本节将介绍数据清洗的方法和技术，以确保数据的准确性和完整性。
第四章：数据存储与管理4.1 数据存储技术本节将介绍数据存储的技术和数据库管理系统，如关系型数据库、NoSQL数据库等。
4.2 数据仓库与数据湖本节将介绍数据仓库和数据湖的概念、特点和使用场景。
第五章：数据分析与挖掘5.1 数据分析方法本节将介绍数据分析的常用方法，如统计分析、机器学习、数据可视化等。
5.2 数据挖掘技术本节将介绍数据挖掘的技术和方法，如关联规则、聚类分析、分类算法等。
第六章：大数据应用案例6.1 零售业案例本节将介绍大数据在零售业中的应用案例，如商品推荐、销售预测等。
6.2 金融业案例本节将介绍大数据在金融业中的应用案例，如风险评估、反欺诈分析等。
6.3 医疗保健案例本节将介绍大数据在医疗保健领域中的应用案例，如疾病预测、医疗资源管理等。
第七章：数据隐私与安全7.1 数据隐私保护本节将介绍数据隐私的概念和保护措施，如数据脱敏、隐私政策等。
7.2 数据安全管理本节将介绍数据安全管理的方法和技术，如访问控制、加密算法等。
第八章：大数据伦理与法律8.1 大数据伦理问题本节将介绍大数据应用中涉及的伦理问题，如数据歧视、隐私侵犯等。
8.2 大数据法律框架本节将介绍与大数据相关的法律法规和政策，如数据保护法、隐私法等。
第九章：总结与展望9.1 课程总结本节将总结本课程的主要内容和学习收获。
Chapter5-大数据技术原理与应用-第五章-NoSQL数据库-pdf
《大数据技术原理厦与门应大用学》计算机科学系 厦门大学计算机科学系
林子雨 2015年ziy版ulin@
提纲
• 5.1 NoSQL简介 • 5.2 NoSQL兴起的原因 • 5.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 5.4 NoSQL的四大类型 • 5.5 NoSQL的三大基石 • 5.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 本章小结
键/值对
典型应用
内容缓存，比如会话、配置文件、参数、购物车等
优点
扩展性好，灵活性好，大量写操作时性能高
缺点 使用者
无法iak）、BestBuy（Riak）、 Twitter（Redis和Memcached）、StackOverFlow（Redis）、 Instagram （Redis）、Youtube（Memcached）、Wikipedia （Memcache育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年6月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9
欢迎访问《大数据技术原理与应用》教材官方网站： /post/bigdata
Dataset
Document_id-1
Document-1
Document_id-2
Document-2
Document_id-3
Document-3
Document_id-4
Document-4
文档数据库
KeyValue Node1
Key-Value2 Key-Value1
KeyValue Node3
数据完整性
容易实现
很难实现
任何一个RDBMS都可以很容易实现数据完整性，比如通过主键或 者非空约束来实现实体完整性，通过主键、外键来实现参照完整 性，通过约束或者触发器来实现用户自定义完整性 但是，在NoSQL数据库却无法实现
大数据的分析课件ppt
THANK YOU
感谢观看
总结词
通过大数据分析，深入了解用户在电商平台上的行为模 式和偏好，优化产品推荐和营销策略。
详细描述
收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买、评价等数 据，运用数据分析工具进行挖掘和分析。识别用户的购 买习惯、兴趣爱好和消费趋势，为产品开发和营销提供 有力支持。
社交媒体情绪分析
总结词
利用大数据分析社交媒体上的文本、图片和视频，了 解公众的情绪和态度，为企业决策提供依据。
预测性分析
预测模型建立
利用回归分析、时间序列分析、机器学习等技术，建 立数据预测模型，对未来数据进行预测。
模型评估与优化
通过交叉验证、调整参数等方法，评估模型的预测精 度和稳定性，并进行优化和改进。
预测结果解读
对预测结果进行解释和说明，帮助用户理解预测的意 义和价值。
规范性分析
01
数据关联分析
通过关联规则挖掘、相关性分析 等技术，发现数据之间的关联和 规律，为决策提供支持。
数据清洗
在数据存储之前，需要对数据进行清洗，去除重 复、错误或不完整的数据。
数据整合
将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行更 全面的分析。
数据分析
利用统计分析、机器学习等技术对大数据进行深 入分析，以揭示数据中的模式和趋势。
数据可视化
数据可视化是将大数据以图形、图表 等形式呈现出来，以便更好地理解和 解释数据。
数据泄露风险
大数据的收集和处理涉及到大量的个人隐私信息，需要采取有效 的安全措施，防止数据泄露和滥用。
访问控制和权限管理
建立完善的访问控制和权限管理制度，对数据进行分级管理，确 保只有经过授权的人员能够访问相关数据。
加密与脱敏技术
大数据技术导论(PPT 32页)_7473
7
什么是大数据
定义4: 大数据有两个基本特征不同于传统的数据 集： 1.大数据不一定存储于固定的数据库，而 是分布在不同地方的网络空间 2.大数据以半结构化或非结构化数据为主 ，具有较高的复杂性。
8
内容
1. 什么是大数据
2.研究背景
3. 深入思考
9
克强指数（Li keqiang index）:
问题与挑战：数据规模巨大、模态多样、关联复杂、真伪难辨 现有数据处理方法感知度量难、特征融合难、模式挖掘难
1155
大数据的现实需求：预测未来
预测未来：全量数据、流式数据、离线数据的关联分析，态势与效应的判定与调控 ，揭示事物发展的演变规律，进而对事物发展趋势进行预测
基于Twitter 数据的选举结果预测:
14
大数据的现实需求：感知现在
感知现在：历史数据与当前数据的融合， 潜在线索与模式的挖掘， 事件、群体与社会发展状态的感知
中国发展指数（物价、环境、健康）
犯罪线索挖掘
需求：掌握现状，如淘宝CPI、环境指数 需求：发现线索,如罪犯行为轨迹 难点：PB级社会媒体数据，百亿级日志数据， 难点：PB级日志数据、EB级监控数据中 结构与非结构数据关联，历史与流式数据并存 发现嫌疑人及其行为模式犹如大海捞针
3
什么是大数据
•定义2：3V
Big Data are high-volume, highvelocity, and/or high-variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process optimization -- Gartner
什么是大数据
定义4: 大数据有两个基本特征不同于传统的数据 集： 1.大数据不一定存储于固定的数据库，而 是分布在不同地方的网络空间 2.大数据以半结构化或非结构化数据为主 ，具有较高的复杂性。
8
内容
1. 什么是大数据
2.研究背景
3. 深入思考
9
克强指数（Li keqiang index）:
问题与挑战：数据规模巨大、模态多样、关联复杂、真伪难辨 现有数据处理方法感知度量难、特征融合难、模式挖掘难
1155
大数据的现实需求：预测未来
预测未来：全量数据、流式数据、离线数据的关联分析，态势与效应的判定与调控 ，揭示事物发展的演变规律，进而对事物发展趋势进行预测
基于Twitter 数据的选举结果预测:
14
大数据的现实需求：感知现在
感知现在：历史数据与当前数据的融合， 潜在线索与模式的挖掘， 事件、群体与社会发展状态的感知
中国发展指数（物价、环境、健康）
犯罪线索挖掘
需求：掌握现状，如淘宝CPI、环境指数 需求：发现线索,如罪犯行为轨迹 难点：PB级社会媒体数据，百亿级日志数据， 难点：PB级日志数据、EB级监控数据中 结构与非结构数据关联，历史与流式数据并存 发现嫌疑人及其行为模式犹如大海捞针
3
什么是大数据
•定义2：3V
Big Data are high-volume, highvelocity, and/or high-variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process optimization -- Gartner
大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
5.2数据分析方法
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3 ）数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
5.1 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索 大数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。
大数据导论 第5章 大数据分析
大数据导论第5章大数据分析在当今数字化的时代，数据正以前所未有的速度增长和积累，大数据分析已成为企业和组织获取洞察、做出决策的关键手段。
在这一章中，我们将深入探讨大数据分析的各个方面。
大数据分析的定义和重要性不言而喻。
简单来说，大数据分析就是对大规模、多样化的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和知识。
为什么它如此重要呢？想象一下，企业如果能够准确预测市场需求，就能优化生产和库存管理，降低成本；医疗机构如果能分析患者的数据，就能更精准地诊断疾病，制定个性化的治疗方案。
大数据分析的特点首先体现在数据的规模上。
我们处理的数据量极其庞大，可能达到 TB 甚至 PB 级别。
其次，数据的类型多样，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如 XML 文档）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
此外，数据的产生速度快，实时性要求高，需要我们能够快速处理和分析。
在进行大数据分析时，数据采集是第一步。
这就像是为烹饪收集食材，我们要从各种来源获取数据，比如传感器、社交媒体、网站、交易系统等。
采集到的数据可能是杂乱无章的，需要进行数据清洗，去除重复、错误和不完整的数据，就像把食材挑拣干净一样。
接下来是数据存储。
由于数据量巨大，传统的数据库可能无法胜任，这时就需要用到分布式存储系统，如 Hadoop 的 HDFS 等。
这些系统能够将数据分布存储在多个节点上，提高存储容量和访问效率。
数据处理是核心环节之一。
在这个阶段，我们使用各种技术和工具对数据进行处理和转换，以便后续的分析。
例如，使用 MapReduce 框架进行并行计算，快速处理大规模数据。
分析方法的选择取决于具体的问题和数据特点。
常见的分析方法包括描述性分析，即对数据的基本特征进行总结和描述；预测性分析，利用历史数据预测未来的趋势和结果；以及规范性分析，为决策提供最佳的行动方案。
在大数据分析中，可视化是一个重要的手段。
通过将复杂的数据以图表、图形等直观的形式展示出来，能够帮助我们更快速地理解数据，发现其中的规律和趋势。
大数据分析ppt课件完整版
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。
大数据分析PPT
趋势七
数据质量是BI(商业智能)成功的关键：采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八
数据生态系统复合化程度加强：大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。
= 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
商品零售大数据
消费大数据
大数据PPT
BIG DATA PRESENTATION
BIG DATA
大数据的数据度量？
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
趋势三
科学理论的突破：随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
数据质量是BI(商业智能)成功的关键：采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八
数据生态系统复合化程度加强：大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。
= 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
商品零售大数据
消费大数据
大数据PPT
BIG DATA PRESENTATION
BIG DATA
大数据的数据度量？
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
趋势三
科学理论的突破：随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
《大数据系统运维PPT》第5章 安全管理
攻击检测与防护不足
大多数应用和API缺乏检测、预防和响应手动或自动化攻击的能力。攻击保护措施不限于基本 输入验证，还应具备自动检测、记录和响应，甚至阻止攻击的能力。应用所有者还应能够快速 部署安全补丁以防御攻击。
跨站请求伪造 （CSRF）
一个跨站请求伪造攻击迫使登录用户的浏览器将伪造的HTTP请求，包括受害者的会话cookie 和所有其他自动填充的身份认证信息，发送到一个存在漏洞的web应用程序。这种攻击允许攻 击迫使受害者的浏览器生成让存在漏洞的应用程序认为是受害者的合法请求的请求。
为某些非容易的获取讯息，利用社会科学尤其心理学，语言学，欺诈学将其进 行综合，有效的利用人性的弱点，并最终获得信息为最终目的学科称为“社会 工程学”（Social Engineering）。社会工程学中比较知名的案例是网络钓鱼， 通过大量发送声称来自于银行或其他知名机构的欺骗性垃圾邮件，意图引诱收 信人给出敏感信息（如用户名、口令、帐号ID、ATMPIN码或信用卡详细信息） 的一种攻击方式。
5.5 安全措施
SSL中间人攻击
第五章 安全管理
大数据应用人才培养系列教材
第五章 安全管理
5.1 安全概述 5.2 资产安全管理 5.3 应用安全 5.4 安全威胁 5.5 安全措施 习题
习题：
1.安全中的完整性指的是计算机服务时间内，确保服务的可用。 2.视频监控重点是实时监控，一般不需要存档。 3.跨站脚本（XSS）漏洞的原因是因为缺少强壮的认证措施。 4.健壮的输入和输出过滤可以大大降低Web应用受攻击的风险。 5.开发过程中的漏洞只能通过修改代码规避，其他方式都不可行。
5.4 安全威胁
灾害 洪灾灾害 地震灾害
第五章 安全管理
01
大数据 第5章 大数据计算框架
5.1.3
交互式处理框架
在解决了大数据的可靠存储和高效计算后，如何为数据分析人 员提供便利应用，日益受到关注，而最便利的分析方式莫过于交互 式查询。一些批处理和流计算平台如Hadoop和Spark也分别内置了交 互式处理框架。 由于SQL已被业界广泛接受，目前的交互式处理框架都支持用类 似SQL的语言进行查询。早期的交互式分析平台建立在Hadoop的基础 上，被称作SQL-on-Hadoop。后来的分析平台改用Spark、Storm等引 擎，不过SQL-on-Hadoop的称呼还是沿用了下来。SQL-on-Hadoop也 指为分布式数据存储提供SQL查询功能。
5.1.1
批处理框架
批处理是一种用来计算大规模数据集的方法，它在大数据世界有 着悠久的历史，最早的Hadoop就是其中一种，而后起之秀Spark也是 从批处理开始做起的。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算 过程完成后返回结果。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征。 有界：批处理的数据集是数据的有限集合。 持久：数据通常存储在某种类型的持久存储系统中，如HDFS或数 据库。 大量：批处理操作通常处理极为海量的数据集。
பைடு நூலகம்
5.2 MapReduce
MapReduce是Hadoop大数据处理框架的处理引擎，能够运行在由 上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的、具有容错能力 的方式并行地处理TB级别的海量数据集。MapReduce对历史的批量数 据的处理具有很强的优势，且用户能够基于此引擎轻松地编写应用 程序，以实现分布式的并行数据处理。
基于流式处理框架的系统会对随时进入系统的数据进行计算。 相比批处理，这是一种截然不同的处理方式。流式处理无须针对整 个数据集执行操作，而会对通过系统传输的每个数据项执行操作。 流式处理的数据集是“无边界”的，这就产生了如下 3个重要的影响。 （1）完整数据集只能代表截至目前已经进入系统中的数据总量。 （2）工作数据集会更加相关，在特定时间只能代表某个单一数据项。 （3）处理工作是基于事件的，除非明确停止，否则没有“尽头”。 处理结果立即可用，并会随着新数据的抵达继续更新。
大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析
5.3 数据挖掘
第五章 大数据分析
Mahout
Mahout的主要数据目标集是大规模数据，因此Mahout能够建立运行在 Apache Hadoop平台上的可伸缩的机器学习算法，这些算法通过 Mapreduce模式实现，但并不局限于Hadoop平台。
5.3 数据挖掘
Spark MLlib
MLlib是构建在Apache Spark上 的一个可扩展的分布式机器学习 库，充分利用了 Spark 的内存计 算和适合迭代型计算的优势，将 性能大幅度提升。MLlib支持的 分类算法主要有：朴素贝叶斯、 逻辑回归、决策树和支持向量 机.MLlib支持的回归算法主要有： Lasso、线性回归、决策树和岭 回归。聚类算法属于非监督式学 习，MLlib目前支持广泛使用的 Kmeans算法。MLlib也支持基于 模型的协同过滤，其中用户和商 品通过一小组隐语义因子进行表 达，并且这些因子也用于预测缺 失元素。
第五章 大数据分析
数据来源
大数据的来源按照数据产生主体可划分为三层。最外层的 是巨量的各类机器产生的数据，次外层是人为产生的大量 数据。最内层主要是来自企业的数据。
巨量的各类机
1
器产生的数据
人为产生的大
2 量数据
3
企业的数据
5.2数据分析方法
数据分析活动步骤
数据获取及储存
1
数据信息抽取及无用信息的清洗
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
大数据导论 第5章 大数据分析
5.2 业务理解
5.2.2 动态了解-流程模型
如果一个业务系统按SOA思想来建设，你可能会看到有哪些上层的 核心业务模块，核心的领域服务层和底层的数据模型层，核心的业务模 块本身是如何调用核心领域服务来进行协同和衔接的。只有清楚了业务 流程才可能理解清楚业务模块之间的协同和集成关系，否则你看到的是 孤立的业务模块，业务模块和业务流程之间出现断点而无法真正想清楚 业务模块间如何协同来支撑业务的。
原始的数据可能会有很多问题，比如残缺的数据、重复的数据、 无效的数据度量单位不一致等等。把这些影响分析的数据处理好， 才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是 没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故 障时监测无效的。
5.3 数据认知
5.3.1 数据当的统计分析方法对收集来的大量数 据进行分析，将它们加以汇总和理解。数据分析的目的就是 为了提取有用信息和形成决策依据。大数据分析就是用分布 式策略对数据进行分析，相对于小数据分析，大数据分析的 处理理念有了3个明显的转变： （1）数据采用全体而不是抽样的； （2）分析要的是效率而不是绝对精度； （3）分析的结果要的是相关性而不是因果性。
511数据分析原则51大数据分析概述1大数据分析应是可视化分析2大数据分析的理论核心是数据挖掘算法3大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析4大数据分析广泛应用于网络数据挖掘5大数据分析离不开数据质量和数据管理512大数据分析特点51大数据分析概述513大数据分析流程51大数据分析概述514数据分析师基本技能和素质数据分析师要求软件硬件正确的思维对数据敏感懂业务懂管理懂分析懂工具懂设计数学思维统计思维逻辑思维理解数据异常分析指标设计理解领导理解用户项目分析数据建模清洗挖掘项目实施数据可视化讲故事51大数据分析概述515大数据分析难点1可扩展性2可用性3领域知识的结合4结果的检验第五章大数据分析数据分析引擎hive521粗粒度的全局了解52业务理解接触一个全新的业务系统首先要搞清楚这个业务系统主要是支撑什么样的业务
大数据分析导论(2024)
26
THANKS
感谢观看
REPORTING
2024/1/28
27
6
PART 02
大数据分析技术
REPORTING
2024/1/28
7
数据挖掘技术
数据预处理
包括数据清洗、数据集成、数 据变换和数据规约等步骤，旨 在提高数据质量和减少数据维
度。
2024/1/28
关联规则挖掘
通过寻找数据项之间的有趣关 联，揭示隐藏在数据中的模式 或规律。
分类与预测
利用已知类别的样本建立分类 模型，预测新样本的类别或属 性值。
医疗资源优化
利用大数据分析技术，对医疗资源的分布、需求和利用情况进行实时监测和分析，优化医疗资源的配置和管 理，提高医疗服务的效率和质量。
药物研发和临床试验
通过分析海量的医学文献、基因数据、临床试验结果等信息，加速药物研发的过程，提高药物研发的成功率 和安全性。
22
PART 06
大数据挑战与未来趋势
市场趋势预测
通过分析历史销售数据、用户评 价等信息，预测市场趋势和消费 者需求变化，为商家制定销售策 略和库存管理提供依据。
2024/1/28
20
金融领域应用案例
2024/1/28
信贷风险评估
利用大数据分析技术，对借款人的历史信用记录、财务状 况、社交网络等信息进行深度挖掘和分析，评估借款人的 信贷风险，提高信贷决策的准确性和效率。
股票市场分析
通过分析历史股票价格、交易量、新闻事件等信息，预测 股票市场的走势和波动情况，为投资者提供投资决策支持 。
反欺诈检测
利用大数据分析和机器学习技术，实时监测金融交易中的 异常行为和模式，及时发现和防范金融欺诈行为。
THANKS
感谢观看
REPORTING
2024/1/28
27
6
PART 02
大数据分析技术
REPORTING
2024/1/28
7
数据挖掘技术
数据预处理
包括数据清洗、数据集成、数 据变换和数据规约等步骤，旨 在提高数据质量和减少数据维
度。
2024/1/28
关联规则挖掘
通过寻找数据项之间的有趣关 联，揭示隐藏在数据中的模式 或规律。
分类与预测
利用已知类别的样本建立分类 模型，预测新样本的类别或属 性值。
医疗资源优化
利用大数据分析技术，对医疗资源的分布、需求和利用情况进行实时监测和分析，优化医疗资源的配置和管 理，提高医疗服务的效率和质量。
药物研发和临床试验
通过分析海量的医学文献、基因数据、临床试验结果等信息，加速药物研发的过程，提高药物研发的成功率 和安全性。
22
PART 06
大数据挑战与未来趋势
市场趋势预测
通过分析历史销售数据、用户评 价等信息，预测市场趋势和消费 者需求变化，为商家制定销售策 略和库存管理提供依据。
2024/1/28
20
金融领域应用案例
2024/1/28
信贷风险评估
利用大数据分析技术，对借款人的历史信用记录、财务状 况、社交网络等信息进行深度挖掘和分析，评估借款人的 信贷风险，提高信贷决策的准确性和效率。
股票市场分析
通过分析历史股票价格、交易量、新闻事件等信息，预测 股票市场的走势和波动情况，为投资者提供投资决策支持 。
反欺诈检测
利用大数据分析和机器学习技术，实时监测金融交易中的 异常行为和模式，及时发现和防范金融欺诈行为。
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RapidMiner是德国多特蒙德工业大学 于2007年推出的世界领先的数据挖掘 工具，能够完成的数据挖掘任务涉及 范围广泛，并且能够简化数据挖掘过 程的设计和评价。 RapidMiner
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
Pentaho BI
Pentaho BI是一个以流程为核心的，面向 解决方案（Solution）而非工具组件的框 架，其目的在于将一系列企业级BI产品、 API、开源软件等组件加以集成，方便商 务智能应用的开发。Pentaho BI包括多个 工具软件和一个web server平台，支持分 析、报表、图表、数据挖掘和数据集成等 功能，允许商业分析人员或研发人员分析 模型，创建报表，商业规则和BI流程。
*** 数据挖掘
人工神经网络
人工神经网络是一种模拟大 脑神经突触联接结构来进行 信息处理的数学模型，具有 强大的自主学习能力和联想 存储功能并具有高度容错性 ，非常适合处理非线性数据 以及具有模糊性、不完整性 、冗余性特征的数据。
第五章 大数据分析
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
大数据挖掘工具
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。
可视化分析与信息绘图学和信息可视化相关。数据可视
可视化 分析
化的目标是以图形方式清晰有效地展示信息，从而便于 解释数据之间的特征和属性情况。
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
Apache Drill Apache Drill 在基于 SQL 的数据分析和商 业智能（BI）上引入了 JSON (JavaScript Object Notation, JS对象标记)文件模型， 使得用户能查询固定架构、演化架构以 及各种格式和数据存储中的模式（ columnar -free）无关数据。
Storm
Storm是一个开源的、分布式的 具有高容错性的实时计算系统。 Storm能够十分可靠地处理庞大 的数据流，能够用来处理Hadoop 的批量数据。Storm应用领域广 泛，包括：在线机器学习、实时 分析、分布式RPC（远过程调 用）、持续计算、ETL等等。 Storm的处理速度非常迅速，每 个节点每秒可以处理上百万个数 据元组，Storm支持多种语言编 程，具有容错性高、可扩展、易 于设置和操作的特点。
第五章 大数据分析
数据来源
大数据的来源按照数据产生主体可划分为三层。最外层的 是巨量的各类机器产生的数据，次外层是人为产生的大量 数据。最内层主要是来自企业的数据。
巨量的各类机
1
器产生的数据
人为产生的大
2 量数据
3
企业的数据
***数据分析方法
数据分析活动步骤
数据获取及储存
1
数据信息抽取及无用信息的清洗
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
Mahout
Mahout的主要数据目标集是大规模数据，因此Mahout能够建立运行在 Apache Hadoop平台上的可伸缩的机器学习算法，这些算法通过 Mapreduce模式实现，但并不局限于Hadoop平台。
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
Spark MLlib
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3） 数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
聚类
聚类分析是把一组数 据按照差异性和相似性 分为几个类别，使得属 于同一类的数据之间相 似性尽可能大，不同类 之间的相似性尽可能小 ，跨类的数据关联性尽 可能低。
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
回归分析
回归分析是确定两种或两种以上变
量相互之间依赖性关系的一种统计
分析方法，用以分析数据的内在规
律，常用于数值预报、系统控制等
陈述问题
数据收集
进行预处理
挖掘数据
解释模型得出结论
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
大数据挖掘
数据挖掘是创建数据挖掘模型的一组试探法和计算方法，通过对提供的数据进行分析，查找特定 类型的模式和趋势，最终形成创建模型。
分类
一种重要的数据分析形式，根据重要数据类的特征向量值及其他约束条件，构造分类函数或 分类模型，目的是根据数据集的特点把未知类别的样本映射到给定类别中。
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
***数据分析方法
第五章 大数据分析
数据分析方 数据分析是指数据收集、处理并获取数据信息的过程。通过数据分析，人们可以从杂乱 法概述 无章的数据当中获取有用的信息，从而找出研究对象的内在规律。
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
***数据分析方法
Apriori算法
FP-Growth算法
大数据挖掘工具
Hadoop
如此复杂和庞大的数据集面前，传统的数据挖掘分析工具已经不能胜任大数据的挖掘分析。 针对大数据庞大的规模以及复杂的结构，目前业界已开发了众多的大数据挖掘分析工具。
Mahout
Spark MLlib
Storm
Apache Drill RapidMiner
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
刘 鹏 张 燕 总主编 付 雯 主编
陈 甫 李法平 副主编
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
*** 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索大 数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
第五章 大数据分析
数据分析的类型
根据数据分析深度，可将数据分 析分为三个层次：描述性分析 （descriptive analysis），预测性 (predictive analysis）分析和规则 性分析（prescriptive analysis）。 在统计学的领域当中，数据分析 可划分为描述性统计分析、探索 性数据分析及验证性数据分析三 种类型。 在人类探索自然的过程中，通常 将数据分析方法分为定性数据分 析和定量数据分析两大类。 按照数据分析的实时性，一般将 数据分析分为实时数据分析和离 线数据分析。
4 大必 要的活 动步骤
第五章 大数据分析
（2）采集数据
数据采集就是运用合适的方法来有效收 集尽可能多的相关数据，从而为数据分 析过程的顺利进行打下基础。常用的数 据采集方法包括：系统日志采集方法， 这是目前广泛使用的一种数据采集方法。
（4）数据挖掘
数据挖掘的目的是在现有数据基础之上利 用各类有效的算法挖掘出数据中隐含的有 机质信息，从而达到分析推理和预测的效 果，实现预定的高层次数据分析需求。
MLlib是构建在Apache Spark上的 一个可扩展的分布式机器学习库， 充分利用了 Spark 的内存计算和 适合迭代型计算的优势，将性能 大幅度提升。MLlib支持的分类算 法主要有：朴素贝叶斯、逻辑回 归、决策树和支持向量机.MLlib 支持的回归算法主要有：Lasso、 线性回归、决策树和岭回归。聚 类算法属于非监督式学习，MLlib 目前支持广泛使用的Kmeans算法。 MLlib也支持基于模型的协同过滤， 其中用户和商品通过一小组隐语 义因子进行表达，并且这些因子 也用于预测缺失元素。
Hadoop是一种能够对大数据进行并行分布式处理的计算框架， 以一种可靠、可伸缩、高效的方式对海量数据经突触联接结构来进行
信息处理的数学模型，具有
强大的自主学习能力和联想
存储功能并具有高度容错性
，非常适合处理非线性数据
以及具有模糊性、不完整性 Hadoop实现了一个分、布冗式余文性件特系征统的（数H据ad。oop Distributed File System）， 简称HDFS。HDFS具有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉硬件 上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大 数据集（large data set）的应用程序。
***数据分析方法
第五章 大数据分析
分析数据
统计分析基于统计理论，属于应用数学的一个分支。在 统计理论中，随机性和不确定性由概率理论建模。统计 统计分析 分析技术可以分为描述性统计和推断性统计。
数据挖掘可以认为是发现大数据集中数据模式的一种计算过 程。许多数据挖掘算法已经在机器学习、人工智能、模式识 数据挖掘 别、统计和数据库领域得到了应用。
问题。
关联分析最主要的目的就是找出
隐藏在数据之间的相互关系和关
联性，即可以根据一个数据项的
出现推导出其他相关数据项的出
现。 关联分析
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
Pentaho BI
Pentaho BI是一个以流程为核心的，面向 解决方案（Solution）而非工具组件的框 架，其目的在于将一系列企业级BI产品、 API、开源软件等组件加以集成，方便商 务智能应用的开发。Pentaho BI包括多个 工具软件和一个web server平台，支持分 析、报表、图表、数据挖掘和数据集成等 功能，允许商业分析人员或研发人员分析 模型，创建报表，商业规则和BI流程。
*** 数据挖掘
人工神经网络
人工神经网络是一种模拟大 脑神经突触联接结构来进行 信息处理的数学模型，具有 强大的自主学习能力和联想 存储功能并具有高度容错性 ，非常适合处理非线性数据 以及具有模糊性、不完整性 、冗余性特征的数据。
第五章 大数据分析
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
大数据挖掘工具
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。
可视化分析与信息绘图学和信息可视化相关。数据可视
可视化 分析
化的目标是以图形方式清晰有效地展示信息，从而便于 解释数据之间的特征和属性情况。
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
Apache Drill Apache Drill 在基于 SQL 的数据分析和商 业智能（BI）上引入了 JSON (JavaScript Object Notation, JS对象标记)文件模型， 使得用户能查询固定架构、演化架构以 及各种格式和数据存储中的模式（ columnar -free）无关数据。
Storm
Storm是一个开源的、分布式的 具有高容错性的实时计算系统。 Storm能够十分可靠地处理庞大 的数据流，能够用来处理Hadoop 的批量数据。Storm应用领域广 泛，包括：在线机器学习、实时 分析、分布式RPC（远过程调 用）、持续计算、ETL等等。 Storm的处理速度非常迅速，每 个节点每秒可以处理上百万个数 据元组，Storm支持多种语言编 程，具有容错性高、可扩展、易 于设置和操作的特点。
第五章 大数据分析
数据来源
大数据的来源按照数据产生主体可划分为三层。最外层的 是巨量的各类机器产生的数据，次外层是人为产生的大量 数据。最内层主要是来自企业的数据。
巨量的各类机
1
器产生的数据
人为产生的大
2 量数据
3
企业的数据
***数据分析方法
数据分析活动步骤
数据获取及储存
1
数据信息抽取及无用信息的清洗
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
Mahout
Mahout的主要数据目标集是大规模数据，因此Mahout能够建立运行在 Apache Hadoop平台上的可伸缩的机器学习算法，这些算法通过 Mapreduce模式实现，但并不局限于Hadoop平台。
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
Spark MLlib
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3） 数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
聚类
聚类分析是把一组数 据按照差异性和相似性 分为几个类别，使得属 于同一类的数据之间相 似性尽可能大，不同类 之间的相似性尽可能小 ，跨类的数据关联性尽 可能低。
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
回归分析
回归分析是确定两种或两种以上变
量相互之间依赖性关系的一种统计
分析方法，用以分析数据的内在规
律，常用于数值预报、系统控制等
陈述问题
数据收集
进行预处理
挖掘数据
解释模型得出结论
*** 数据挖掘
第五章 大数据分析
大数据挖掘
数据挖掘是创建数据挖掘模型的一组试探法和计算方法，通过对提供的数据进行分析，查找特定 类型的模式和趋势，最终形成创建模型。
分类
一种重要的数据分析形式，根据重要数据类的特征向量值及其他约束条件，构造分类函数或 分类模型，目的是根据数据集的特点把未知类别的样本映射到给定类别中。
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
***数据分析方法
第五章 大数据分析
数据分析方 数据分析是指数据收集、处理并获取数据信息的过程。通过数据分析，人们可以从杂乱 法概述 无章的数据当中获取有用的信息，从而找出研究对象的内在规律。
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
***数据分析方法
Apriori算法
FP-Growth算法
大数据挖掘工具
Hadoop
如此复杂和庞大的数据集面前，传统的数据挖掘分析工具已经不能胜任大数据的挖掘分析。 针对大数据庞大的规模以及复杂的结构，目前业界已开发了众多的大数据挖掘分析工具。
Mahout
Spark MLlib
Storm
Apache Drill RapidMiner
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
刘 鹏 张 燕 总主编 付 雯 主编
陈 甫 李法平 副主编
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
*** 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索大 数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
第五章 大数据分析
数据分析的类型
根据数据分析深度，可将数据分 析分为三个层次：描述性分析 （descriptive analysis），预测性 (predictive analysis）分析和规则 性分析（prescriptive analysis）。 在统计学的领域当中，数据分析 可划分为描述性统计分析、探索 性数据分析及验证性数据分析三 种类型。 在人类探索自然的过程中，通常 将数据分析方法分为定性数据分 析和定量数据分析两大类。 按照数据分析的实时性，一般将 数据分析分为实时数据分析和离 线数据分析。
4 大必 要的活 动步骤
第五章 大数据分析
（2）采集数据
数据采集就是运用合适的方法来有效收 集尽可能多的相关数据，从而为数据分 析过程的顺利进行打下基础。常用的数 据采集方法包括：系统日志采集方法， 这是目前广泛使用的一种数据采集方法。
（4）数据挖掘
数据挖掘的目的是在现有数据基础之上利 用各类有效的算法挖掘出数据中隐含的有 机质信息，从而达到分析推理和预测的效 果，实现预定的高层次数据分析需求。
MLlib是构建在Apache Spark上的 一个可扩展的分布式机器学习库， 充分利用了 Spark 的内存计算和 适合迭代型计算的优势，将性能 大幅度提升。MLlib支持的分类算 法主要有：朴素贝叶斯、逻辑回 归、决策树和支持向量机.MLlib 支持的回归算法主要有：Lasso、 线性回归、决策树和岭回归。聚 类算法属于非监督式学习，MLlib 目前支持广泛使用的Kmeans算法。 MLlib也支持基于模型的协同过滤， 其中用户和商品通过一小组隐语 义因子进行表达，并且这些因子 也用于预测缺失元素。
Hadoop是一种能够对大数据进行并行分布式处理的计算框架， 以一种可靠、可伸缩、高效的方式对海量数据经突触联接结构来进行
信息处理的数学模型，具有
强大的自主学习能力和联想
存储功能并具有高度容错性
，非常适合处理非线性数据
以及具有模糊性、不完整性 Hadoop实现了一个分、布冗式余文性件特系征统的（数H据ad。oop Distributed File System）， 简称HDFS。HDFS具有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉硬件 上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大 数据集（large data set）的应用程序。
***数据分析方法
第五章 大数据分析
分析数据
统计分析基于统计理论，属于应用数学的一个分支。在 统计理论中，随机性和不确定性由概率理论建模。统计 统计分析 分析技术可以分为描述性统计和推断性统计。
数据挖掘可以认为是发现大数据集中数据模式的一种计算过 程。许多数据挖掘算法已经在机器学习、人工智能、模式识 数据挖掘 别、统计和数据库领域得到了应用。
问题。
关联分析最主要的目的就是找出
隐藏在数据之间的相互关系和关
联性，即可以根据一个数据项的
出现推导出其他相关数据项的出
现。 关联分析