大数据的介绍ppt

大数据介绍
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目录
大数据的概念 大数据与传统数据的区别？ 大数据的典型特征（3V） 广义的大数据 大数据应用案例
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大数据的概念
大数据(Big Data)是指无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处 理的海量的、复杂的数据集合
简单一点的说，就是用现有一般技术难以管理的数据。
所谓大数据，是一个综合性概念，它包括： （1）因具备3V特征而难以进行管理的数据 （2）对这些数据进行存储、处理、分析的技术 （3）以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织
大数据的应用案例
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穿孔卡片与美国人口普查
美国在1880年进行的人口普查，耗时8年才完成数据汇总。因此，他们获得的很多 数据都是过时的。
这项技术作为汽车防盗系统，一旦识别驾车者不是车主，就会自动熄火。
这种方式给沃尔玛带来了很大的利润。
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美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测
塔吉特公司能在不被清楚告知的情况下预测出一个女性的怀孕情况
该公司找出了大概20多种与怀孕的关联物，给顾客进行“怀孕趋势”评分
这些数据甚至使得零售商能够比较准确地预测预产期，这样就能够在孕期的每个阶 段给客户寄送相应的优惠券
1890年进行的人口普查，预计要花费13年的时间来汇总数据。
后来，美国人口普查局通过用赫尔曼-霍尔瑞斯发明的穿孔卡片制表机来进行1890年 的人口普查，耗时一年。
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麻省理工与通货紧缩预测软件
美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数（CPI），这是用来测试通货膨 胀率的。
政府通过人工采集价格信息数据每年大概需要花费两亿五千万美元。这些数据是精 确的也是有序的，但是数据往往会有几周的滞后。
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RFID技术
RFID是Radio Frequency Identification的缩写，即射频识别，俗称电子标签。
RFID是一种简单的无线系统，由一个询问器(或阅读器)和很多应答器(或标签)组成。 该系统用于控制、检测和跟踪物体。
RFID技术在超市和图书馆中的应用
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车联网
未来车联网技术将重新定义汽车DNA。借助无线通讯，城市内车与车之间，车与建 筑之间，车与人之间都将建立更加智能紧密的互联。
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物联网
物联网（Internet of Things，缩写）是一个基于互联网、传统电信网等信息承载 体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可 以查找出它们的具体位置。
通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制，也可以对 家庭设备、汽车进行遥控，以及搜寻位置、防止物品被盗等各种应用。
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大数据与传统数据的区别？
➢ 小明去了一百次书店 传统数据：要回答的问题是他第一百零一次买不买书，即业绩和经营指标的问题； 大数据：要回答的是他第一百零一次买什么书，需要将什么样的内容推荐给他。 ➢ 群体和个体的区别 传统定义上，更多关注的是一类人群，用同一类规则制订套餐给他们； 互联网时代，要把每个人都精准刻画出来，进行精准匹配。
因此每当季节性飓风来临时，沃尔玛就会把蛋挞与飓风用品摆放在一起，从而增加 销量。
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沃尔玛：东海岸——中海岸——西海岸
在美国，东海岸、中海岸、西海岸之间有两小时时差。
东海岸的沃尔玛营业两小时后之后，中海岸才开始营业，沃尔玛就会把东海岸当天 这两小时的营业情况、相关数据传给中海岸。
中海岸就会根据这个数据知道了这天人们的购物喜好，决定货品怎么摆放，哪些货 物摆放在一起会比较好。
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Hitwise，通过流量判断消费者喜好
数据创新再利用的一个典型例子是搜索关键词。
消费者和搜索引擎之间的瞬时交互形成了一个网站和广告的列表，实现了那一刻的 特定功能。这些信息除了实现基本用途之外，它还可以变得非常有价值。
如数据代理益百利旗下的网页流量测量公司Hitwise，让客户采集搜索流量来揭示消 费者的喜好。
麻省理工学院（MIT）的两位经济学家，通过一个软件在互联网上每天可以收集到50 万种商品的价格，他们能比官方数据提前发现通货紧缩趋势。
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沃尔玛，请把蛋挞与飓风用品摆在一起
通过对历史交易记录这个庞大数据库进行观察，沃尔玛注意到，每当季节性飓风来 临之前，不仅手电筒销量增加，而且美式早餐含糖零食蛋挞销量也增加了。
无人驾驶是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预 定目标的智能汽车。
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自动泊车系统
自动泊车系统，顾名思义驾驶者双手可以离开方向盘，在车辆停好之前要做的只是 等待。
自动泊车系统主要由两部分组成：控制单元和位于前后保险杠以及两侧的超声波雷 达探头。
按动自动泊车辅助系统激活按钮之后，雷达探头可在车辆行驶时对车辆两侧进行扫 描。
控制单元对雷达反馈的信息进行分析，从而估算出车位是否足以容纳车辆停放。
自动泊车系统随后将通过助力转向系统对车辆行驶方向进行干预，并以控制单元规 划好的路径将车辆停入车位。
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日本先进工业技术研究院的坐姿研究与汽车
防盗系统
该研究所教授把每个驾车者的坐姿量化为精确的数据，使其对司机识别的正确率高 达98%。
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大数据的典型特征（3V）
Volume（容量） 现在基本上是指从几十TB到几PB这样的数量级，未来，可能只有几EB数量级的数
据量才能称得上是大数据了。(1T=1024G,1P=1024T) Variety（多样性）
结构化和非结构化数据 Velocity（速度）
数据产生和更新的频率
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广义的大数据
通过装载在车辆上的电子标签利用无线射频等识别技术，实现在信息网络平台上对 所有车辆的属性信息和静、动态信息进行提取和有效利用，并根据不同的功能需求 对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务。
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无人驾驶
无人驾驶被人认为是车联网的终极目标
无人驾驶车依赖的技术很多，比如导航、雷达、庞大数据计算等，要实现这些技术 需要和物联网紧密结合起来。