大数据核心技术PPT

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技术研发核心优势PPT

持续优化和改进技术研发流程和方法
规划实施方案
确定研发目标：明确技术研发的方向和目标，如提高产品质量、降低成本等。
制定研发计划：根据研发目标，制定详细的研发计划，包括研发时间、人员、资金等。
建立研发团队：组建专业的研发团队，包括技术专家、工程师等，确保研发工作的顺利进行。
实施研发工作：按照研发计划，开展研发工作，包括实验、测试、改进等。
团队建设成果
团队成员：高学历、高技能、高素质
团队管理：扁平化、人性化、高效化
团队文化：创新、协作、共享、共赢
团队成果：多项专利、多个研发项目成功、多个行业奖项获得
团队发展计划
招聘优秀人才：吸引和留住优秀的技术研发人才
培训和发展：提供培训和发展机会，提高团队成员的技能和知识水平
创新和合作：鼓励团队成员创新和合作，提高团队的研发效率和质量
持续创新：不断研发新技术，保持竞争优势
技术评估指标
技术先进性：是否采用最新技术，是否具有领先性
技术可行性：技术是否成熟，能否实现预期目标
技术经济性：技术成本与效益是否合理，能否带来经济效益
技术安全性：技术是否安全可靠，是否符合相关标准和法规要求
技术应用领域
4
行业应用现状
交通行业：应用于智能交通、自动驾驶、车联网等领域
绩效评估：建立合理的绩效评估体系，激励团队成员发挥最大潜力
技术研发成果
3
创新技术分类
人工智能技术：包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等
云计算技术：包括分布式计算、虚拟化、云存储等
大数据技术：包括数据挖掘、数据分析、数据可视化等
物联网技术：包括传感器、无线通信、嵌入式系统等
区块链技术：包括去中心化、加密和资源

AI人工智能云计算大数据简介ppt模板(2024)

8
行业现状与趋势分析
2024/1/30
行业现状
AI技术已经渗透到各行各业，成为推动产业转型升级的重要力量。同时，AI技术也面临着数据安全、隐私保护等挑战。
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应用。
17
金融风控领域也是大数据应用的重要场景之一，通过对客户信用记录、交易行为等数据的分析，可以评估客户的信用风险等级，从而制定更加精准的信贷政策和风险控制策略。
05
AI+云计算+大数据融合创新
2024/1/30
18
三者关系剖析
1
AI、云计算和大数据的互补性
AI提供智能分析和决策能力，云计算提供弹性计算资源，大数据提供海量数据存储和处理能力。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行深度融合，拓展应用场景和市场空间。
人才培养与生态建设
加强人才培养和生态建设，为AI、云计算和大数据产业的发展提供有力的人才保障和良好的生态环境。
2024/1/30
25
07
总结与展望
2024/1/30
26
本次报告核心内容回顾
发展历程
从1956年达特茅斯会议提出“人工智能”概念开始，AI经历了符号主义、连接主义和深度学习三个发展阶段，逐渐从学术研究走向商业化应用。
2024/1/30
7
核心技术及应用领域
2024/1/30
核心技术
机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
应用领域
智能机器人、智能家居、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等。

大数据架构介绍课件

案例中的架构设计
采用分布式架构，提高系统的可扩展性和容错性
使用Hadoop作为大数据处理平台，实现海量数据的存储和处理
利用Spark进行实时数据处理和分析，提高数据处理效率
采用NoSQL数据库，如 MongoDB，实现高并发、低延迟的数据访问
使用数据仓库技术，如 Hive，进行数据整合和存储
常见的大数据架构包括Lambda架构、 Kappa架构和IoT架构等。
大数据架构的目标是实现数据的高效处理和价值挖掘。
架构类型
批处理架构：适合大规模数据处理，如 MapReduce、 Hadoop等
云原生架构：利用云计算资源进行大数据
处理，如AWS、 Azure等
流处理架构：适合实时数据处理，如 Storm、Spark Streaming等
采用数据可视化工具，如 Tableau，实现数据的直观展示和分析
案例中的技术挑战
数据量庞大：需要处理海量数据，对存储和计算能力要
求高
数据多样性：需要处理各种类型的数据，如文本、图像、
音频等
数据实时性：需要实时处理数据，对数据处理速度要求
高
数据质量：需要保证数据的准确性、完整性和一致性，对数据清洗和预处理要求高
02
金融服务：大数据在金融服务领域的应用，如风险评估、投资决策等
04
交通领域：大数据在交通领域的应用，如交通流量预测、智能交通管理等
06
政府管理：大数据在政府管理领域的应用，如公共安全、城市规划等
架构优化方向
01
实时数据处理：提高数据处理速度，降低延迟
02
云原生架构：利用云平台优势，提高系统弹性和可扩展性

IT新技术课件PPT

商业模式创新与变革
商业模式变革
新技术的发展推动了商业模式的变革，企业需要重新审视自身的商业模式，以适应市场需求和技术变化。
创新机遇
新技术也为企业提供了创新的机会，通过运用新技术，企业可以开发出更具竞争力的产品和服务。
05
新技术未来发展趋势
5G技术
5G技术是当前最新的移动通信技术，具有高速率、低延迟和大连接数等优势，能够满足未来各种物联网应用的需求。
隐私保护
新技术应用常常涉及到用户隐私信息，如何合理合法地收集、使用和保护用户隐私信息成为重要挑战。
技术更新与人才需求
技术更新快速
IT新技术发展迅速，企业需要不断跟进技术更新，同时对人才技能的要求也在不断变化。
人才需求多样化
随着新技术的出现，企业需要具备不同技能的人才来支持技术应用和业务发展。
6G技术将与人工智能、大数据、云计算等深度融合，为各种智能应用提供强大的支持。
6G技术的发展还需要解决很多技术难题，如频谱资源、设备成本、网络覆盖等问题，需要不断探索和创新。
量子计算
量子计算是一种全新的计算方式，利用量子力学原理进行信息处理和计算，具有超强的计算能力和
数据处理能力。
量子计算在密码学、化学模拟、优化问题等领域具有广泛的应用前景，将为人类带来前所未有的
人工智能的应用场景包括智能语音助手、智能客服、智能家居等，能够提供便捷、高效的服务。
人工智能的发展趋势是向通用化、个性化、自主化方向发展，未来将进一步推动人机交互和智能技术的普及和应用。
区块链
区块链是一种基于去中心化、分布式、不可篡改的数据存储和传输技术。
区块链的应用场景包括数字货币、供应链管理、版权保护等，能够提供透明、可信的服务。

大数据平台核心技术

大数据平台核心技术随着信息技术的迅速发展，越来越多的数据被生成和收集，数据分析和处理的需求也越来越强。

在这样的背景下，大数据平台应运而生，成为支持大数据处理的关键技术之一。

大数据平台核心技术包括：数据存储、数据处理、数据分析和可视化等方面。

本文将详细介绍大数据平台核心技术及其应用。

一、数据存储数据存储是大数据平台的核心技术之一。

一个好的数据存储方案可以提高数据处理和管理的效率，同时可以减少硬件和配置的成本。

数据存储的主要技术包括：关系型数据库、NoSQL 数据库和分布式文件系统等。

1. 关系型数据库关系型数据库是传统的数据存储方式。

它采用SQL语言作为数据操作语言，可以实现数据的结构化存储和高效查询。

在大数据平台中，关系型数据库主要应用于数据的事务处理和分析报表等场景。

常见的关系型数据库有Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server等。

2. NoSQL数据库NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，与传统的关系型数据库相比，具有可扩展性强、数据类型灵活、高性能和高可用性等特点。

NoSQL数据库主要应用于大规模数据存储和实时数据处理等场景。

常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。

3. 分布式文件系统分布式文件系统是一种高度可扩展的分布式存储系统，可以存储和处理大容量的数据。

它具有高容错性、高性能和高可用性等特点。

分布式文件系统常用于海量数据的读写和分布式计算等场景。

常见的分布式文件系统有Hadoop Distributed File System（HDFS）和GlusterFS等。

二、数据处理数据处理是大数据平台的另一个核心技术。

数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据计算、数据生成和数据存储等。

数据处理的主要技术包括：MapReduce、Spark和Flink等。

1. MapReduceMapReduce是一种分布式计算模型，由Google公司提出，可应用于大规模数据处理。

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。

智慧食安大数据解决方案介绍课件

智慧食安大数据解决方案介绍课件
演讲人
目录
01. 智慧食安大数据解决方案概述
02. 智慧食安大数据解决方案的核心技术
03. 智慧食安大数据解决方案的应用场景
04. 智慧食安大数据解决方案的价值与优势
智慧食安大数据解决方案概述
方案背景
01
食品安全问题日益严重，影响人民健康
02
传统监管方式难以满足食品安全监管需求
01
实时监控食品生产过程中的
安全隐患
02
及时发现并处理食品安全问
题
03
提前预警食品安全事故，降
低企业损失
04
提高食品企业的风险管理能
力
05
保障消费者食品安全，提升企业品牌形象
智慧食安大数据解决方案的价值与优势
提高食品安全监管效率
1.
实时监控：对食品生产、流通、销售等环节进行实时监控，及时发现问题
2.
预警机制：建立食品安全风险预警机制，提前发现潜在风险
3.
数据分析：利用大数据技术对食品安全数据进行深入分析，为监管决策提供依据
4.
协同监管：实现多部门、多地区之间的协同监管，提高监管效率
5.
社会共治：鼓励社会力量参与食品安全监管，形成社会共治格局
降低食品安全风险
STEP1
STEP2
STEP3
品安全问题
04
食品消费环节：提供食品安全信息，帮助消费者做出明
智的食品选择
食品溯源与追踪
食品生产环节：实时监控生产过程，确保食品安全
食品流通环节：追踪食品流通路径，确保食品来源可追溯
食品销售环节：实时监控销售情况，确保食品销售安全

大数据平台核心技术(自主模式)清华大学

大数据平台核心技术（自主模式）第一讲作业1，蚂蚁金服的贷款业务可以做到（1）秒极速审批？无须人工干预2，单一集群规模可以达到（10000）以上服务器（保持80%线性扩展）3，ODPS Graph 可以支持100亿顶点和（1500）亿边的规模，支持节点失败自动恢复4，ODPS每秒钟创建订单数在2014年双11达到了（8）万笔第二讲作业1，13亿人口，平均每人每年产生的照片和视频存储量为500MB.如果对一年产生的数据进行存储需要什么级别的存储量（EB）2下面对分布式文件写入方式描述不正确的是（使用主从模式写入可以有效提高网络利用率，同时可以降低写入延迟）3，下面对分布式读取方式描述正确的是（如果采用基于统计的方法来避免读取的时候——进行更新）4，为保证从分布式存储系统中读取的数据正确，需要采用哪种数据处理方式（checksum数据校验）5，对数据进行checksum数据校验不需要的数据参数是（数据存储位置）第三讲作业1，分布式调度类似于PC机的什么部件（CPU）2，下面对分布式调度需要解决问题的说法正确的是（分布式调度既要解决任务调度也需要解决资源调度的问题）3，伏羲分布式调度系统中负责资源调度的角色是（Fuximaster）4，为了加快instance运行，通常在调度上采取什么策略(数据locality调度)5，伏羲通过什么封装了Mapreduce过程中的数据shuffle？（streamline）6，伏羲的backup instance 机制不需要参考的信息是（数据locality）7，下列关于伏羲资源调度优先级策略的书法错误的是（每个job——越高）8，伏羲资源调度支持抢占，下面说法错误的是（最低优先级任务被抢后，抢占过程即终止）9，阿里云伏羲分布式调度系统与社区Hadoop MR最大的区别是（不要选Hadoop与伏羲的调度策略不同）10，伏羲资源调度的目标包括（全选）11，关于伏羲资源调度quota机制的描述正确的是（不要选一个任务组成一个group）12，伏羲支持下列哪些角色的failover？（全选）13，伏羲在支持大规模方面采用哪些技术（不要选增加数据量）第四讲作业1，下面哪种语言是典型的声明式语言（SQL）2，下面那种用关系算子实现的MapReduce模型是正确的（Foreach->GroupBy->sort->foreach）3，下面那个阶段的BSP模型中可以独立并发执行的？（本地计算阶段）4，下面哪些是BSP模型的缺点（栅栏同步开销比较大）5，在ODPS Graph编程模型里，是以什么为核心来编程的（顶点）6，下面哪些是函数式编程语言有特点（不要选函数可以改变外部变量的状态）7，下面对MapReduce编程模型的描述哪些是错误的（1，Map或Reduce任务重启可能会影响最终的输出结果；2，多个Map任务之间有关联）8，下面哪些是关系型编程模型中的典型算子？（全选）9，下面哪种工具或软件可以作为关系型计算中的执行引擎？（Tez，Spark）第五讲作业1，用MergeJOIN的方式在分布式系统上完成2TB订单表和100K的省份表ID上的链接，改成IO量（包括跨网络读写和本地外排开销），大约是多少（10TB）2，聚合一般需要分成两个阶段进行，第一个阶段中增加Hash-semi aggregate有机会——数据量会是未优化前的多少？（三分之一）3，Hash join的使用场景是有限制的，他不能支持所有类型的连接，它的限制包括（不要选点击编辑答案内容只有INNER JOIN才可以使用Hash join算法）4，下面的SQL那些有可能经过的两个阶段（只经过一次shuff）就计算出结果（全选）5，在集群计算的过程总、中，如果发现集群带宽已经打满，但是cpu平均负载30%，下面那些措施可能会有帮助？（1，shuff数据时，开启压缩来减少读写数据量；2，写分布式文件系统时，开启压缩来减少写数据量）第六讲作业1，分布式文件系统中最常见的距离计算法则是什么？（步长计算法则）2，分布式计算过程中，以下那种计算调度方式代价更小？（将计算发送到数据所在机器进行）3全局数据管理调度主要为了解决哪方面的问题?(不要选人力成本)第七讲作业1，下列哪几个系统属于流式计算（piccolor，s4）2，下面对流式描述正确的是（temporal SQL是适合流式计算的SQL语言）3，以下哪种说法正确？（批量计算可以转化为流计算运行）4，下面对系统雪崩准确地描述有（1，系统雪崩是由于系统设计问题——直至系统当机的现象，；2，系统雪崩最初原因与。

大数据系统架构概述介绍课件

02 医疗资源优化：大数据系统可以帮助医院优化资源配置，提高医疗服务质量。
03 药物研发：大数据系统可以帮助研究人员分析药物成分和疗效，加速药物研发进程。
04 远程医疗：大数据系统可以实现远程医疗，让患者在家就能接受专家的诊断和治疗。
大数据系统的发展趋势
实时数据处理
实时数据处理技术在大数据系统中的应用越来越广泛
能够快速恢复。
5
灵活性：系统能够适应不同的应用场景和需求，提供灵
活的解决方案。
3
容错性：系统能够自动检测和处理错误，确保数据的准
确性和完整性。
6
成本效益：系统在设计和实施过程中，需要充分考虑成本效益，以实现最佳
的投入产出比。
大数据系统的主要组件
数据采集与存储
数据采集：从各种来源收集数据，包括互联网、物联网设备、企业内部系统等
等 ● 数据分析：利用各种分析方法和工具，如机器学习、数据挖掘、统计分析等，对数据进行深入分
析 ● 数据可视化：将分析结果以图表、仪表盘等形式展示，便于理解和决策
大数据系统架构的核心组件
01
数据采集：负责从各种数据源收集数据
02
数据存储：负责存储和管理大量数据
03
数据处理：负责对数据进行清洗、转换、分析和挖掘
数据可视化与展示
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
数据可视化工具：如Tableau、 Power BI等，用于将数据转化为图表和图形
数据展示平台：如数据大屏、仪表盘等，用于展示数据和分析结果
可视化设计原则：如清晰、简洁、易于理解等，以提高数据展示效果
数据展示方式：如实时数据、历史数据、预测数据等，以满足不同场景的需求

高中信息技术必修课件大数据与人工智能

诊断和治疗水平。
金融行业风险评估和预测
信贷风险评估
01
通过大数据分析，评估借款人的信用状况和还款能力，降低信
贷风险。
市场预测与投资决策
02
利用大数据和人工智能技术，分析市场趋势和投资者行为，为
投资决策提供支持。
金融欺诈检测
03
基于大数据挖掘和分析，识别潜在的金融欺诈行为，保护投资
者和金融机构的利益。
02
大数据技术基础
数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫、传感器数据收集、日志文件收集等
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值检测与处理等
数据转换
数据格式转换、数据标准化、数据离散化等
特征提取
基于领域知识、统计方法、机器学习等方法进行特征提取
数据存储与管理技术
分布式文件系统
Hadoop HDFS、GlusterFS等
数据仓库
Hive、HBase等
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra、Redis等
数据流处理
Apache Kafka、Apache Flink等
数据分析与挖掘方法

统计分析
数据可视化
机器学习
深度学习
描述性统计、推断性统计等
折线图、柱状图、散点图、热力图等
分类、回归、聚类、降维等算法
人工智能发展历程
03
萌芽期
发展期
成熟期
20世纪50年代至60年代，人工智能处于萌芽期，主要进行基础理论和算法研究。
20世纪70年代至80年代，人工智能进入发展期，专家系统、自然语言处理等领域取得重要进展。
20世纪90年代至今，人工智能进入成熟期，机器学习、深度学习等算法不断涌现，并在图像识别、语音识别等领域取得突破性进展。

大数据方面核心技术有哪些(一)2024

大数据方面核心技术有哪些（一）引言概述：大数据已经成为当前社会发展的热点领域之一，它能够以前所未有的方式对海量数据进行分析和应用。

在大数据领域中，核心技术的应用对于数据处理、存储和分析具有重要意义。

本文将介绍大数据方面的核心技术，其中包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。

正文内容：一、数据采集1. 传感器技术：通过传感器获取实时数据，如温度、压力和运动等。

2. 高速数据捕获技术：利用高速数据捕捉设备，对数据进行高效采集，确保数据捕获的准确性和完整性。

3. 云计算技术：通过云平台获取分布式数据，实现多方数据聚合。

二、数据存储1. 分布式存储系统：利用分布式存储系统，将海量数据分布式地存储在多台服务器上，提高数据的可靠性和存储容量。

2. 列存储技术：采用列存储结构，在处理大量数据时能够提高查询速度和压缩比率。

3. NoSQL数据库：使用非关系型数据库管理大数据，实现高性能和灵活的数据存储。

三、数据处理1. 分布式计算：利用分布式计算系统，将大规模数据进行分割，并在多台计算机上并行处理，提高数据处理速度。

2. 并行计算技术：通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理器上同时执行，实现高效的数据计算。

3. 流式处理：采用流式处理技术，对实时数据进行快速处理和分析，以支持实时决策。

四、数据分析1. 数据挖掘：利用数据挖掘技术发现数据中的模式和趋势，从而提供决策支持和业务洞察。

2. 机器学习：应用机器学习算法对大数据进行建模和预测，从而实现智能化的数据分析和决策。

3. 文本分析：通过自然语言处理和文本挖掘技术，对大数据中的文本信息进行分析和理解。

五、数据可视化1. 图表和可视化工具：使用图表、地图和可视化工具将数据转化为可理解的图形和可视化表达形式。

2. 交互式可视化：通过交互式可视化技术，使用户能够探索和分析大数据，并从中提取有用的信息。

3. 实时可视化：实时地将数据可视化展示，以便及时发现和分析数据中的异常和趋势。

云计算和大数据讲座ppt(详细)

集成能力
可与其他开源技术（如 Kubernetes）集成，提供更丰富的功能。
选择合适平台进行大数据处理建议
评估业务需求
明确业务需求和数据规模，选择能够满足性能和可扩展性要
求的云平台。
了解技术兼容性
确保所选平台支持现有的技术栈和开发工具，减少迁移成本和风险。
考虑成本效益
对比不同平台的定价模型和服务等级协议（SLA），选择性价比高的平台。
发展历程
云计算经历了从网格计算、效用计算、自主计算到云计算的演变过程，近年来得到了快速发展和广泛应用。
云计算架构及核心技术
云计算架构
云计算架构包括基础设施层、平台层和应用层三个层次，分别对应IaaS、 PaaS和SaaS三种服务模式。
核心技术
云计算核心技术包括虚拟化技术、分布式计算技术、自动化管理技术等，这些技术共同支撑了云计算的高效、灵活和可扩展性。
大数据在零售行业的应用包括市场趋势分析、消费者行为分析、精准营销等。例如，通过分析消费者的购物历史、浏览行为等数据，可以为消费者提供更加个性化的商品推荐。
大数据在制造业的应用包括生产流程优化、质量控制、供应链管理等。例如，通过分析生产线上传感器采集的数据，可以实时监测生产过程中的异常情况并及时处理。
人工智能与云计算和大数据的结合将为企业提供更精准的市场分析、用户画像和智能决策支持。
企业级市场需求推动行业变革
随着企业数字化转型的加速，对云计算和大数据的需求将持续增长。
企业需要借助云计算和大数据技术来优化业务流程、提高运营效率、降低运营成本等。
未来，云计算和大数据行业将不断推出更加符合企业级市场需求的产品和服务，推动行业的变革和发展。

2024版大数据PPT完整版

02
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据在传输和存
储过程中的安全性。
04
访问控制
建立严格的访问控制机制，确保只有授权用户能够访问敏感数据。
30
企业如何制定和执行安全策略
制定完善的安全管理制度
明确数据安全管理的目标、原则、流程和组织架构。
强化员工安全意识培训
定期开展数据安全培训，提高员工对数据安全的重视程度和操作技能。
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、回归分析等。
应用案例
电商平台的用户行为分析、金融领域的风险评估、医疗行业的疾病预测等。
21
机器学习算法原理及实践
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，得到模型后用于预测新数据。
无监督学习
对无标签数据进行学习，发现数据中的内在结构和规律。
2
01
大数据概述
2024/1/29
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
3
大数据定义与特点
定义
大数据是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。
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素（如颜色、形状、大小等）。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码，以便人们能够直观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段，如缩放、拖拽、筛选等，以便用户能够更深入地探索数据。
2024/1/29
25
常见数据可视化工具介绍
2024/1/29
Tableau

大数据分析概述PPT课件

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
➢ 大数据技术：
• 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
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 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
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
等。
Velocity 速度
• 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.
• 实时处理的要求,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.

大数据技术原理与应用-完整版ppt课件

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
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全
1.5大数据关键技术
两大核心技术
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS Software as a Service
《大数据技术原理与应用》
主讲教师：
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
内容提要
本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章
系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用
表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理、苹果、微软、联