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最新Big-Data-大数据介绍(全英)ppt课件
Why ‘Big Data’ is a big Deal
Big data differs from traditional information in mind-bending ways: Not knowing why but only what The challenge with leadership is that it’s very driven by gut instinct in most cases Air travelers can now figure out which flights are likeliest to be on time, thanks to data scientists who tracked a decade of flight history correlated with weather patterns Publishers use data from text analysis and social networks to give readers personalized news. health care is one of the biggest opportunities, If we had electronic records of Americans going back generations, we'd know more about genetic propensities, correlations among symptoms, and how to individualize treatments.
Main steps in adopting an analytical system
大数据英文版
大数据英文版Title: Big Data: An OverviewIntroduction:Big Data has become a buzzword in today's digital era. It refers to the massive amount of data generated from various sources, which can be analyzed to reveal patterns, trends, and insights. This article provides a comprehensive overview of Big Data, covering its definition, characteristics, applications, challenges, and future prospects.I. Definition and Characteristics of Big Data:1.1 Volume:- Big Data refers to the vast amount of structured, unstructured, and semi-structured data that is generated every second.- It includes data from social media, online transactions, sensors, and other sources.- The volume of Big Data is measured in petabytes, exabytes, and zettabytes.1.2 Velocity:- Big Data is generated at an unprecedented speed.- Real-time data streams from social media, sensors, and other sources contribute to its velocity.- The ability to process and analyze data in real-time is crucial for deriving meaningful insights.1.3 Variety:- Big Data encompasses a wide range of data types, including text, images, videos, audio, and more.- It includes structured data from databases, semi-structured data from XML files, and unstructured data from emails, social media posts, etc.- The variety of data poses challenges in terms of storage, processing, and analysis.II. Applications of Big Data:2.1 Business Analytics:- Big Data analytics helps organizations gain insights into customer behavior, market trends, and competitive intelligence.- It enables businesses to make data-driven decisions, optimize operations, and improve customer satisfaction.- Predictive analytics and machine learning algorithms are used to identify patterns and predict future outcomes.2.2 Healthcare:- Big Data plays a significant role in healthcare by analyzing patient records, medical images, and genomic data.- It helps in disease diagnosis, personalized medicine, drug discovery, and healthcare resource management.- Real-time monitoring of patient data can detect anomalies and provide timely interventions.2.3 Smart Cities:- Big Data analytics is used in urban planning, transportation management, and energy optimization in smart cities.- It enables the collection and analysis of data from sensors, CCTV cameras, and social media to improve city services.- Predictive models can be created to optimize traffic flow, reduce energy consumption, and enhance public safety.III. Challenges in Big Data:3.1 Data Privacy and Security:- With the increasing volume and variety of data, ensuring data privacy and security becomes crucial.- Organizations must comply with regulations and implement robust security measures to protect sensitive information.- Techniques like encryption, access controls, and anonymization are used to safeguard data.3.2 Data Quality and Integration:- Big Data often comes from disparate sources, leading to data quality issues.- Data integration and cleansing techniques are used to ensure the accuracy and consistency of data.- Data governance frameworks are implemented to maintain data integrity and reliability.3.3 Scalability and Infrastructure:- Big Data requires scalable storage and processing infrastructure to handle large volumes of data.- Distributed computing frameworks like Hadoop and Spark are used to process data in parallel.- Cloud computing provides on-demand scalability and cost-effective solutions for Big Data processing.IV. Future Prospects of Big Data:4.1 Artificial Intelligence and Machine Learning:- Big Data and AI are closely intertwined, with AI algorithms driving insights from Big Data.- Machine learning techniques enable automated data analysis, pattern recognition, and predictive modeling.- The integration of Big Data and AI will continue to advance automation and decision-making.4.2 Internet of Things (IoT):- The proliferation of IoT devices generates massive amounts of data, contributing to Big Data.- IoT data combined with Big Data analytics can optimize processes, improve efficiency, and enable new services.- The integration of IoT and Big Data will revolutionize industries like manufacturing, transportation, and healthcare.4.3 Ethical Considerations:- As Big Data becomes more prevalent, ethical considerations surrounding data usage and privacy will gain importance.- Organizations need to establish transparent data governance policies and ensure responsible data handling practices.- The ethical use of Big Data will be crucial in maintaining trust and avoiding potential societal risks.Conclusion:Big Data is transforming the way businesses, industries, and societies operate. Its vast volume, high velocity, and diverse variety present both opportunities and challenges. By harnessing the power of Big Data analytics, organizations can gain valuable insights,make informed decisions, and drive innovation. However, ethical considerations and data privacy must be addressed to ensure responsible and sustainable use of Big Data in the future.。
《大数据专业英语》课件—01What Is Big Data
New Words
storage compute
[ˈstɔrɪdʒ] [kəmˈpju:t]
precise insightful predict predictive indication maximize
[prɪˈsaɪs] [ˈɪnˌsaɪtfʊl] [prɪˈdɪkt] [prɪˈdɪktɪv] [ˌɪndɪˈkeɪʃn] [ˈmæksɪˌmaɪz]
2.大数据的三V 2.1大量 数据量很重要。对于大数据，必须处理大量低密度、非结构化的数据。这可以是未 知价值的数据，例如Twitter反馈的数据，网页或移动应用上的点击流，或来自有效 传感器设备的数据。这可能是的数十TB的数据，而对其它组织，数据甚至可以达到 数百PB的量级。
参考译文
2.2高速 高速是接收数据并可能以此采取行动的速率很快。一些支持互联网的智能产品实 时或接近实时运行，需要实时评估和行动。
参考译文
4.2预测性维护 可以预测机械故障的因素可能深深地隐藏在结构化数据中，例如设备年份、品牌和 机器型号以及数百万个日志条目、传感器数据、错误消息和发动机温度等的非结构 化数据。通过在问题发生之前分析这些潜在问题的迹象，组织可以更经济地部署维 护并尽量延长部件和设备的正常运行时间。
4.3客户体验 争夺客户无时不在。现在比以往能更加清晰地了解客户体验。通过大数据，可以从 社交媒体、Web访问、呼叫日志和其它数据源收集数据，从而改善交互体验并最大 限度地提高交付价值。开始提供个性化优惠，减少客户流失，并主动处理问题。
format engine on-demand gradually popularity clarity explore discover
[ˈfɔrmæt] [ˈɛndʒɪn] [ɒn-dɪˈmɑ:nd] [ˈɡrædʒʊəlɪ] [ˌpɒpjuˈlærɪtɪ] [ˈklærɪtɪ] [ɪkˈsplɔ:] [dɪsˈkʌvə]
BIGDATA-大数据精品PPT课件
大数据的作用如何
• 谷歌的判断就建立在大 数据基础上：即以一种 特定方式，对海量数据 进行分析，获得有巨大 价值的产品和服务或深 刻的洞见。
大数据的作用如何
• 世界的本质是数据 • 案例1：2009年，甲型H1N1流感爆发的前几周，
谷歌的工程师在《自然》杂志上预测大型流感 传播即将到来。不需分发口腔试纸或调查医生， 他们建立了一个系统，在每天收到的数十亿条 搜索指令中关注特定检索词条（如“哪些是治 疗咳嗽和发热的药物”等）的频繁使用与流感 传播之间的联系，及时判断流感从哪里传出。 而疾控中心要到流感爆发一两周后才能确定。
19
大数据背后的价值
衍生于亚马逊、Google等互联网公司
互联网越来越智能 Google精确掌握用户行为、 获取需求
Facebook用户 产生内容，创造 需求。
Google分析用 户搜索信息，满 足用户需求 雅虎提供静态的 导航信息
告诉司机少左转
坐姿提醒你累了
蛋挞搭着飓风卖
错误数据也有用
混乱数据也有用
BIG DATA
分享人：
不知道BIG DATA?
你out了!
大数据
作
你
是
用
知
什
如
道么何吗 Nhomakorabea为
背
何
后
而
的
来
价
值
大数据是什么
除了上帝， 任何人都要用数据说话
Big Data时代到来
在web 2.0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
BIG DATA 大数据 英文演讲ppt
becoming an important production factor.
Big data: Taobao transaction volume
Fourth: The industrial Internet will drive big data to the ground. Big data is a focus of industrial Internet development, big data can land in traditional industries, Related to the development process of industrial Internet, so in the industrial Internet stage, big data will gradually land, but also will inevitably land.
Gather Data
AnGaatlhyezre DDaattaa
EAT
SPICY
HCHOINTESPEDORDIRNPINKK
RESTAURANT
Driving route planning
Discount push
speech recognition
search
Interest analysis
out remote diagnosis and treatment .It will help improve the relationship between doctors and patients and alleviate the problem of insufficient quality medical resources.
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The early years of data revoallenges
Data
privacy access and sharing
Analysis
“what is the data really telling us?”
summarizing the data interpreting defining and detecting anomalies
Big data
Taobao search
definition
definition
Big data is the need for new processing mode to have a stronger decision-making power, insight into the ability to find and process optimization to adapt to the massive, high growth rate and diversification of information assets.
fig. New types of research data about human behavior and society pose many opportunities if crucial infrastructural challenges are tackled.
Part 5 conclusion
Part 5 conclusion
Today data require scientific and computational intelligence. Big Data Future is a free, public, multidisciplinary conference on
大数据英语PPT演示课件
The early years of data revolution:
challenges
challenges
Data
privacy access and sharing
Analysis
“what is the data really telling us?”
summarizing the data interpreting defining and detecting anomalties
Data revolution
today a massive amount of data is regularly being generated and flowing from various sources, through different channels, every minute in today’s Digital Age.
fig. New types of research data about human behavior and society pose many opportunities if crucial infrastructural challenges are tackled.
Part 5 conclusion
Characteristics:
Volume : data size Velocity :speed of change Variety : different forms of data sources
application
application
Bank transactions
1.3 million transactions in 2015 worldwide;
《大数据专业英语》课件—12Data Security
个性化互动 购物体验 数据井 网络罪犯 只是…的问题 设立，安上 留神，谨防，提防 风险管理，风险管控 在许多方面 安全威胁
Phrases
dynamic data static data storage medium computational security access control method granular access control mandatory access control security flaw keep in mind
参考译文
2.10数据存储的隐私保护 NoSQL等数据存储存在许多安全漏洞，这些漏洞会导致隐私威胁。一个突出的安 全漏洞是，在标记或记录数据期间或在流式传输或收集数据时，无法加密数据； 把数据分发到不同的组的时候，也无法加密数据。
3.结论 组织必须确保所有大数据库都免受安全威胁和漏洞的影响。在数据收集期间，应 实现所有必要的安全保护，例如实时管理。考虑到大数据的庞大规模，组织应该 记住管理此类数据可能很困难并需要非常努力。但是，采取所有这些步骤将有助 于维护消费者隐私。
v.自动分级
n.验证，确认 n.过滤；筛选 adj.可信的，可靠的；认证了的 adj.合法的，合理的；正规的
n.预防；阻止，制止 n.映射器；映射程序 adj.智能的；聪明的；有智力的 adj.易受攻击的 n.来源，起源，出处 n.身份验证；认证；证明，鉴定 v.辨认，识别，承认
New Words
参考译文
2.大数据安全和隐私的挑战 大数据无法仅根据其规模来描述。但是，最基本的理解是，大数据是无法以传统数 据库方式处理其大小的数据集。这种数据积累有助于以多种方式改善客户服务。但 是，如此庞大的数据也会带来许多隐私问题，使大数据安全成为任何组织的主要关 注点。在数据安全和隐私领域，许多组织正在承认这些威胁的存在，并采取措施防 止这些威胁。
《大数据专业英语》课件—04ETL
参考译文
2.3 用于Hadoop的ETL——以及更多 ETL已经发展到支持集成，而不仅仅是传统的数据仓库。高级ETL工具可以 将结构化和非结构化数据加载并转换到Hadoop中。这些工具从Hadoop并行 读取和写入多个文件，简化了数据合并到公共转换过程。一些解决方案包含 针对在Hadoop上运行的事务和交互数据的预构建ETL转换库。ETL还可以与 跨事务系统、运营数据存储、BI平台、主数据管理（MDM）中心和云相集 成。
参考译文
2.5 ETL和数据质量 ETL和其它数据集成软件工具——用于数据清理、分析和审计——确保数据 值得信赖。 ETL工具能与数据质量工具集成，ETL供应商在其解决方案中包 含了相关工具（例如用于数据映射和数据沿袭的工具）。
2.6 ETL和元数据 元数据有助于我们了解数据的沿袭（来自何处）及其对组织中其它数据资产 的影响。随着数据架构变得越来越复杂，跟踪组织中不同数据元素的使用和 相关性非常重要。例如，如果将Twitter帐户名添加到客户数据库，则需要会 对哪些有影响，例如对ETL作业、应用程序或报告的影响。
3.5 ETL与ELT 先有ETL。后来，组织增加了ELT，它作为一种补充方法。ELT从源系统中提取数 据，将其加载到目标系统，然后使用源系统的处理能力进行转换。这加速了数据 处理，因为它发生在数据所在之处。
参考译文
3.6数据质量 在集成数据之前，通常会创建一个临时区域，可以清理数据，数据值可以标准化 （NC和North Carolina，Mister和Mr.，或Matt和Matthew），可以验证地址并删 除重复项。许多解决方案仍然是独立的，但数据质量程序现在可以作为数据集成 过程中的转换的一部分来运行。
vt.混合；（使）调和；协调 n.混合；混合物
《大数据专业英语》课件—08Data Processing
adj.预定义的 n.沉淀物 v.沉淀 v.连接；联结
vt.调查；审查；研究 vi.作调查
Phrases
data pre-processing garbage in, garbage out data gathering missing value computational biology knowledge discovery training set survey data be split into macro editing aggregation method
[ɪˈreləvənt] [ˈnɔɪzɪ]
unreliable preparation filter considerable
[ˌʌnrɪˈlaɪəbl] [ˌprepəˈreɪʃn] [ˈfɪltə] [kənˈsɪdərəbl]
selection transformation extraction perform manually assistance
参考译文
2.1.3宏编辑 宏编辑有两种方法： •聚合方法 在发布之前，几乎每个统计机构都遵循这种方法：验证要公布的数字是否合理。这 是通过将发布表中的数量与先前发布的相同数量进行比较来实现。如果观察到异常 值，则对导致可疑数量的各个记录和字段应用宏编辑程序。 •分布方法 可用数据用于表征变量的分布。然后将所有单个值与分布进行比较。包含可能被视 为不常见的值（给定分布）的记录是进一步检查和可能编辑的候选者。
参考译文
4.1典型用途 数据转换通常应用于数据集内的不同实体（例如，字段、行、列、数据值 等），并且可以包括诸如提取、解析、加入、标准化、扩充、清理、合并 和过滤操作。期望整理后的数据可供下游使用。 接收整理结果数据的可以是个人，例如将进一步调查数据的数据架构师或 数据科学家、将直接在报告中使用数据的业务用户或者进一步处理数据并 将其写入目标（如数据仓库、数据湖或下游应用程序）的系统。
《大数据专业英语》课件—06Database Basic Concept
结构化英语查询语言 SQL 访问组
Listening to Text A
参考译文
数据库基本概念
1. 数据、数据库和数据库管理系统 在计算机科学中，适合电脑使用的任何形式的东西都是数据。数据通常与程序不同。 程序是一组指令，详细地描述了计算机要执行的任务。在这个意义上说，不是程序 代码的东西都是数据。 数据库是所组织的信息的集合，这样可以很容易地访问、管理和更新这些信息。有 一种观点认为，数据库可以根据其内容分为以下几类：概要、文字、数字和图像。 在计算中，有时也根据数据库的组织方法对其分类。最普遍的组织方法是关系数据 库——表式数据库，在这个数据库中定义数据以便可以用不同的方式进行重组和访 问。分布式数据库分散在网络中的不同位置，可以有多个副本。一个面向对象编程 数据库与对象类和子类中定义的数据相一致。
[ˈækses] [ˌbɪblɪə'ɡræfɪk] [fʊl-tekst] [əˈprəʊtʃ] [riˈɔ:gənaɪz] [dɪˈspɜ:sl] [ˈreplɪkeɪt] [ˈkɒŋgrʊənt] ['sʌbklɑ:s] [ˈəʊvəsaɪt] [ˌri:əˈsembl] [ɪkˈstend] [ˈmɒdɪfaɪ]
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Unit 6
Database Basic Concept
Contents
New Words Abbreviations
Phrases 参考译文
New Words
access bibliographic full-text approach reorganize dispersal replicate congruent subclass oversight reassemble extend modify
大数据——英语口语考试PPT
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character
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
舒贻胜 21425172
5、The influence of Big Data
Traffic
Traffic flow data
◆Optimize the construction of road network. ◆ Tell the drivers choose the best driving route.
舒贻胜 21425172
5、The influence of Big Data
Application field：
marketing management medical and health traffic financial services business management
climatology
4V volume
large storage capacity large amount of calculation source data format, such as text ,image ,audio etc. growth speed of information the demanded processing speed difficulty valuable
Garbage information Fraud calls
Safety
Hackers get your password Terrorist launch more attacks
Criminals predict your whereabouts
舒贻胜 21425172
舒贻胜 21425172
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
《大数据专业英语》课件—09Data Mining
[əˈsembl] [ˌekspləˈreɪʃn] [skæn] [prɪˈskraɪb]
vt.（用示例、图画等）说明；给…加插 图 vt.引发，触发 n.需求，要求
adj.初步的，初级的；预备的；开端的 n.准备工作；初步措施
n.计划，打算 v.规划，计划，打算 v.集合，收集
n.探测；搜索，研究 v.审视 vt.指定，规定 vi.建立规定，法律或指示
obtain solicitation exclude
[əbˈteɪn] [ˌsəlɪsɪ'teɪʃn] [ɪkˈsklu:d]
vt.构建，建造；构成；创立 n.电子表格 n.关系；联系 vt.隐藏，隐匿 adj.凭经验的；以观察或实验为依据的 adj.可识别的；可辨别的 n.行动，活动；功能，作用；手段 n.行为；态度 n.解决方案，答案 vt.构想出，规划；确切地阐述；用公式 表示
参考译文
1.7数据挖掘和数据仓库 无论数据是存储在平面文件、电子表格、数据库表还是一些其它存储格式中，都可 以挖掘数据。数据的重要标准不是存储格式，而是它对要解决的问题的适用性。 正确的数据清理和准备对于数据挖掘非常重要，数据仓库可以促进这些活动。但是， 如果数据仓库不包含解决问题所需的数据，则它将毫无用处。 Oracle Data Mining要求将数据显示为单记录格式的案例表。每个记录（案例）的所 有数据必须包含在一行中。最典型的情况是，案例表是一个视图，用挖掘所需的格 式显示数据。
correctness hypothesis sample
[kə'rektnɪs] [haɪˈpɒθɪsɪs] [ˈsɑ:mpl]
summarization inductive inference conclusion cube
大数据英语PPT
Thank you
1.3 million transactions in 2015 worldwide;
Medical treatment
Electronic health record
E-commerce
Taobao Amazon
transportation
Flow of traffic map Now: available digital data:150 EB(Exabyte)(2005) 1200 EB(2010)
Predicted: the stock of digital data is expected to increase 44 times between 2007 and 2020, doubling every 20 months.
the possibilities for new enterprises grounded in “big data” to improve economic, social, and political life. What is needed is both intent and capacity to be sustained and strengthened, on the basis of a full recognition of the opportunities and challenges.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Part 5 conclusion
Today data require scientific and computational intelligence. Big Data Future is a free, public, multidisciplinary conference on
《大数据专业英语》课件—02Data Model
参考译文
数据模型的主要目的是通过提供数据的定义和格式来支持信息系统的开发。 数据模型明确地确定数据的结构。数据模型的典型应用包括数据库模型、信息系 统设计和数据交换。通常，数据模型以数据建模语言定义。
2.数据模型的三个视角 在1975年，ANSI确定数据模型实例可以是以下三种类型之一（见图2-1）： •概念数据模型：它描述了一个域的语义，即模型的范围。例如，它可以是组织或 行业感兴趣领域的模型。它由实体类组成，表示域中重要的各类事物，以及实体 类对之间关联的关系断言。概念模式指定了可以使用模型表达的事实或命题的种 类。从这个意义上讲，它定义了一个人工“语言”中允许的表达式，其范围受到 模型范围的限制。 •逻辑数据模型：它描述了语义，由特定的数据操作技术表示。这包括表和列的描 述、面向对象的类和XML标记等。 •物理数据模型：它描述了存储数据的物理方法。这涉及分区、CPU、表空间及类 似的东西。
[baɪnd] [ˈæ rəʊ] [ɪ kˈstenʃn] [ˈnəʊtəbl] [kɑ:dɪ'næ lɪ tɪ] [rəʊˈbʌst]
n.继承，遗传 n.图表；示意图 vt.用图表示；图解 adj.图画的，绘画的 n.记号，标记法 n.（计算机）文档 vt.证明；记录；为…提供证明 vt.绑定；约束；捆绑 n.箭头记号 n.伸展，扩大，延长 adj.值得注意的；显著的 n.基数 adj.健壮的，强健的，结实的
涉及到... ...；与... ...相关 与... ...一致 执行，进行 被转换为 数据库模型 平面模型 表模型 层次模型，分层模型 网络模型 树状结构 基于... ... 一阶谓词逻辑 有限集
Phrases
mathematical foundation object-relational model attribute free star schema data warehouse fact table dimension table entity-relationship model differ from semantic data model physical data model software engineering geographic data model geographic information system generic data model conceptual data model
大数据介绍1ppt课件
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实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
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实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图（heatmap.js）
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管理大数据“易”,理解大数据“难”
•目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑， 解决高并发数据存取的性能要求及数据存储 的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解 仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数 据资源化、知识化、普适化的核心.
大数据时代的发展趋势
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大数据时代的发展趋势
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大数据时代的发展趋势
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大数据时代的发展趋势
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数据挖掘基本方法
➢预测建模：将已有数据和模型用于对未 知变量的语言。（1）分类，用于预测离 散的目标变量（2）回归，用于预测连续 的目标变量
➢关联分析：反映一个事物与其他事物之 间的相互依存性和关联性。用来发现描述 数据中强关联特征的模式。
➢聚类分析：发现紧密相关的观测值组群， 使得与属于不同簇的观测值相比，属于同 一簇的观测值相互之间尽可能类似
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
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Electronicaobao Amazon
transportationf traffic
The current traffic flow data and historical data from road traffic system acquisition equipment acquired (types of data resources, after numerous) centralized, unified management, deep processing, to achieve the flow of dynamic, real-time and accurate traffic prediction and judgment, so as to realize the real-time traffic flow data sharing to improve city road traffic congestion problem.
Part 5 conclusion
Today data require scientific and computational intelligence. Big Data Future is a free, public, multidisciplinary conference on
the possibilities for new enterprises grounded in “big data” to improve economic, social, and political life. What is needed is both intent and capacity to be sustained and strengthened, on the basis of a full recognition of the opportunities and challenges.
Now: available digital data:150 EB(Exabyte)(2005) 1200 EB(2010)
Predicted: the stock of digital data is expected to increase 44 times between 2007 and 2020, doubling every 20 months.
Big data
Taobao search
definition
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Big data is the need for new processing mode to have a stronger decision-making power, insight into the ability to find and process optimization to adapt to the massive, high growth rate and diversification of information assets.
fig. New types of research data about human behavior and society pose many opportunities if crucial infrastructural challenges are tackled.
Part 5 conclusion
The early years of data revolution:
challenges
challenges
Data
privacy access and sharing
Analysis
“what is the data really telling us?”
summarizing the data interpreting defining and detecting anomalies
Characteristics:
Volume : data size Velocity :speed of change Variety : different forms of data sources
application
application
Bank transactions
1.3 million transactions in 2015 worldwide;
Thank you
opportunities
opportunities
Data revolution
today a massive amount of data is regularly being generated and flowing from various sources, through different channels, every minute in today’s Digital Age.