大数据平台PPT
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大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
22
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
2024/1/26
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
2024/1/26
26
项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
大数据中心 ppt
我国数据中心机架规模持续稳步增长，大型以上数 据中心规模增长迅速。近年来，我国数据中心机架规模稳 步增长，按照标准机架 2.5kW 统计，截止到 2021 年年 底，我国在用数据中心机架规模达到 520 万架，近五年 年均复合增速超过 30%。其中，大型以上数据中心机架 规模增长更为迅速，按照标准机架 2.5kW 统计，机架规 模420 万架，占比达到 80%。
从我国数据中心下游应用分 布情况来看，互联网厂商是我国 数据中心主要的应用端，需求占 比达60%，其次为金融业和政府 机关，占比分别为20%和10%。
CONTENTS
目 录
01. 行业概述及发展背景
02. 行业发展现状及市场分析
03 项目总体规划及建设方案 .
04. 案例分析 05. 盈利模式心、中金数据昆山以号中心）
我国头部互联网企业及第三方服务商也在积极开展节能减排技术实践，建设运营HVDC、自研“零功耗”臵顶冷却单元及 AI 调优技术，年均 PUE 达到 1.08； 秦淮数据环首都数据中心利用模块化、绿电交易及资源回收等技术，年均 PUE 达到 1.15，可再生能源利用率达到了 100%。
行业发展现状-低碳环保：技术机制不断完善，节能实践快速推进
国际互联网巨头积极推动绿色能源使用，促进数据中心节能减排。谷歌、苹果和脸书积极公布可再生能源使用进展，并 分别于2017 年、2018 年及 2020 年实现运营体系 100%可再生能源使用。微软和亚马逊计划于 2025 年实现 100%可再生能 源使用目标。
◈《数据中心能效限 定值及能效等级》 GB40879-2021 ◈《关于完整准确全 面贯彻新发展理念做 好碳达峰碳中和工作 的意见》
◈关于组织开裹2021 年国家绿色数据中心 推荐工作的通知 ◈《“十四五”信息通 信行业发展规划》、 《关于加强产融合作 推动工业绿色发展的 指导意见》
《Hadoop大数据平台构建和应用》PPT Hadoop大数据平台构建和应用三
Hadoop大数据平台构建和应用
王喜
项目六 岗位和技能数据分析
任务1 使用Mahout 命令行进行岗位聚类分析 6.1.1 功能需求 由于招聘网站上的数据非常的庞大，所抓取到的文本信息甚至
需要以TB为单位来存储，所以在进行大数据量的代码实现之前， 我们需要先对小数据集进行测试，以验证算法的可行性。 我们从51job上收集了30条岗位信息，其中10条是大数据开发工 程师，10条是云计算开发工程师，10条是Web开发工程师，每 一个岗位信息都用一个txt文件保存，编码格式为UTF-8（与 Linux默认编码格式一致），读者也可以自行学习如何在Linux 中批量修改txt文件的编码格式。 由于我们已知这30个测试数据集应该聚成3类，所以我们可以 直接进行k-means算法的实现，也可以进行Canopy结合K-means 的算法实现，在本节中我们将分别呈现两种方法的代码与结果。
注意问题
3．距离的度量 常用的距离度量方法包括：欧几里得距离和余弦相似度。两者都
是评定个体间差异的大小的。欧几里得距离度量会受指标不同单 位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化，同时距离越大，个 体间差异越大；空间向量余弦夹角的相似度度量不会受指标刻度 的影响，余弦值落于区间[-1,1]，值越大，差异越小。但是针对具 体应用，什么情况下使用欧氏距离，什么情况下使用余弦相似度？ 从几何意义上来说，n维向量空间的一条线段作为底边和原点组成 的三角形，其顶角大小是不确定的。也就是说对于两条空间向量， 即使两点距离一定，他们的夹角余弦值也可以随意变化。感性的 认识，当两用户评分趋势一致时，但是评分值差距很大，余弦相 似度倾向给出更优解。举个极端的例子，两用户只对两件商品评 分，向量分别为(3,3)和(5,5)，这两位用户的认知其实是一样的， 但是欧式距离给出的解显然没有余弦值合理。
王喜
项目六 岗位和技能数据分析
任务1 使用Mahout 命令行进行岗位聚类分析 6.1.1 功能需求 由于招聘网站上的数据非常的庞大，所抓取到的文本信息甚至
需要以TB为单位来存储，所以在进行大数据量的代码实现之前， 我们需要先对小数据集进行测试，以验证算法的可行性。 我们从51job上收集了30条岗位信息，其中10条是大数据开发工 程师，10条是云计算开发工程师，10条是Web开发工程师，每 一个岗位信息都用一个txt文件保存，编码格式为UTF-8（与 Linux默认编码格式一致），读者也可以自行学习如何在Linux 中批量修改txt文件的编码格式。 由于我们已知这30个测试数据集应该聚成3类，所以我们可以 直接进行k-means算法的实现，也可以进行Canopy结合K-means 的算法实现，在本节中我们将分别呈现两种方法的代码与结果。
注意问题
3．距离的度量 常用的距离度量方法包括：欧几里得距离和余弦相似度。两者都
是评定个体间差异的大小的。欧几里得距离度量会受指标不同单 位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化，同时距离越大，个 体间差异越大；空间向量余弦夹角的相似度度量不会受指标刻度 的影响，余弦值落于区间[-1,1]，值越大，差异越小。但是针对具 体应用，什么情况下使用欧氏距离，什么情况下使用余弦相似度？ 从几何意义上来说，n维向量空间的一条线段作为底边和原点组成 的三角形，其顶角大小是不确定的。也就是说对于两条空间向量， 即使两点距离一定，他们的夹角余弦值也可以随意变化。感性的 认识，当两用户评分趋势一致时，但是评分值差距很大，余弦相 似度倾向给出更优解。举个极端的例子，两用户只对两件商品评 分，向量分别为(3,3)和(5,5)，这两位用户的认知其实是一样的， 但是欧式距离给出的解显然没有余弦值合理。
阿里巴巴离线大数据处理平台(PPT 30页)
• 连接R与ODPS • 集成ODPS的算法
多集群架构
业务增长的速度永远快于技术完善的速度， 如何支撑日益膨胀的存储和计算需求？
多集群架构
• 多计算机群
– 解决规模瓶颈 – 统一meta
• 准实时数据同步
– 减少热数据跨机房 – 业务迁移
• 多控制机群
– 持多个团队在一个平台上开发？
• ODPS (Open Data Processing Service) • 支持海量结构化数据的离线存储和计算 • 以RESTful API的方式提供服务 • 基于阿里巴巴自主知识产权的分布式操作系统 • 支持高吞吐量的数据上传下载服务 • 支持SQL和存储过程 • 支持MapReduce、BSP编程框架 • 支持常用的矩阵运算和数据挖掘算法 • 支持多用户管理和基于ACL和policy的权限控制 • 基于ODPS可以打造完整的数据仓库解决方案
1. 认证.
2. 检查用户权限, 检查数据保护策略.
3. 给Fuxi Job配置最小权限的Capability.
eg, pangu cap权限如下: {
“pangu://odps/prjA/shop/”: R, “pangu://odps/prjB/sale_detail/”: R, “pangu://odps/prjB/t1/”: W }
1. Java沙箱
2. Linux进程级沙箱
3. 虚拟机沙箱
灵活的授权方式
{ "Version": "1", "Statement": [ {
"Effect": "Allow", "Principal": "zinan.tang", "Resource": "acs:odps:*:projects/sampleprj/tables/test_*", "Action": ["odps:Update", "odps:Select"] "Condition" : {
大数据介绍ppt课件
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
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）
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）
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.
作用：
- 成本降低，能用PC机，不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
政务大数据PPT课件
航空行业解决方案
客票销售电子商务平台
航空代理人销售平台
机场旅客服务平台
机场信息管理系统
航空协会与管理机构信息系统
1
0
智慧医疗：可穿戴设备、电子病历、远程医疗、移动支付
政府公卫监控/决策平台
上门诊疗/随访
个人/家庭健康档案
社区熙康
全科医生随诊包
健康小屋
转诊/远程医疗
区域中心医院 HIS
全方位支持/协同
个人/家庭健康档案
社区服务中心 （HIS、公卫系统）
个人/家庭健康档案区域诊疗平台
区域医疗信息网平台
地区大型综合医疗医院 11
2019/12/19
12
智慧教育：整合各类教育资源，实现教育资源平衡
教育主管部门
学校
老师
家长
学生
智慧校园
智慧教室
智慧图书馆
电子书包
远程教育
校园一卡通
平安校园
教育管理公共服务平台
缺乏数据共享的技术支撑 能力和基础平台
2
政务大数据中心建设定位
依托城市大数据中心相关平台和应用支撑，汇聚城市管理各相关部门业务数据，进行集中展示和 分析，提升城市运行管理、政务服务、城市综合管理决策和产业转型升级等方面的综合能力。
惠民
推动公共服务便利化，让百 姓办事不求人，实现衣食住 行医疗教育等公共服务便捷 化，市民生活幸福指数明显 提升
预测模型
统计报表分析
政务数据分析
预测结果
宏观调控 交通规划 安全通告 Fra bibliotek动指……挥管理者可以实现 管理者可以实现
民生资源：
社会保险收支预测
价格波动预测
市场经济预测
《大数据平台简介》课件
B
C
D
可扩展性强
大数据平台采用分布式架构，可以根据业 务需求进行横向和纵向的扩展，满足企业 不断增长的数据处理需求。
数据整合能力强
大数据平台能够整合不同来源、不同格式 的数据，实现数据的统一管理和分析。
挑战分析
数据安全风险高
随着数据量的增长，数据安 全问题也日益突出，如何保 障数据的安全和隐私成为大 数据平台面临的重要挑战。
定义
大数据平台是一个集数据存储、处理、分 析和管理于一体的综合性系统，旨在高效 处理大规模数据集，挖掘其潜在价值。
高效性
具备高性能的数据处理能力，能够快速处 理和分析大规模数据。
可靠性
提供数据备份、恢复和容错机制，确保数 据安全可靠。
扩展性
具备水平扩展和垂直扩展能力，可根据业 务需求灵活增加计算和存储资源。
大数据平台的应用场景
数据分析与挖掘
对海量数据进行深入分析和挖掘，发现 潜在规律和趋势，为企业决策提供支持
。
数据科学与机器学习
利用大数据平台进行数据建模、特征 工程、模型训练和评估等，支持机器
学习和人工智能应用。
数据仓库与报表
构建企业级数据仓库，提供标准化的 报表和查询服务，满足企业日常运营 和管理的需求。
05
CATALOGUE
大数据平台案例分析
案例一：某电商的大数据平台建设
总结词
该电商企业通过大数据平台建设，实现 了精准营销、个性化推荐和供应链优化 。
VS
详细描述
该电商企业利用大数据技术，收集并分析 用户行为、购买历史、浏览记录等数据， 实现了个性化推荐和精准营销。同时，通 过大数据分析，优化了供应链管理，降低 了库存成本，提高了运营效率。
大数据ppt模板课件
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30%
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60%
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100 %
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35%
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There are many variations of passages of lorem ipsum available, but the majority have suffered
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of passages of lorem
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of passages of lorem
of passages of lorem
of passages of lorem
ipsum available
ipsum available
ipsum available
ipsum available
some form The humour randomized words
添加标题内容
There are many variations of the a passages lorem ipsum available, but the majority have suffered of the alteration in
2010
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Series 1 Series 2 Series 3 Series 4
添加标题内容
There are many variations of passages but the majority have suffered alteration in some form by injected.
智慧城管大数据平台 ppt课件
全民参与
全民监督
全民服务
PPT课件
爱城市——我的城市我的家，全民城管全民管！
32
228
PPT课件
交流答疑、THANKS
谢谢
THE END 229
66
事件部件管理法
• 城市部件：即物化的城市管理对象。主要包括道路、桥梁、水、电、气、 热 等市政公用设施及公园、绿地、休闲健身娱乐设施等公共设施，也包括 门 牌、广告牌匾等部分非公共设施。为了便亍对城市部件的管理，将按照 城 市功能对城市部件进行分类。
• 事件：为非部件类的城市管理事件。主要有7大类：大件废弃物，私搭乱建， 垃圾碴土，宣传广告，街面秩序，工地管理，环境卫生。
………
智慧城管
运行环境
应用系统
机构体制建设
➢监督指挥中心机构编 制 ➢与职队伍（坐席人员 和监 督员） ➢数字城管运行规范 ➢评价考核体系
应用系统建设
➢ 标准9大应用系统 ➢ 系统扩展应用 ➢ 系统外延应用 ➢ 智慧公众服务平台 ➢ 综合指挥调度系统
PPT课件
114
智慧城管的平台架构
智慧城管系统
九个部分标准系统
PPT课件
224
云平台特点：灵活定制
业务短信
采集员 管理
数据 分析
车辆定位
第三方地图
领导督办
云平台
移动处置
部件 管理
公众服务 微平台
视频接入 ……
基亍住建部规范标准开发，根据丌同区(县)的需求个性化定制不拓展，随意组合。
PPT课件
225
云平台特点：大数据分析能力
决策推送 数据分析
大数据分析 子系统
构建维护 子系统
受理子系统
大屏幕监督 指挥子系统
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
移动互联网大数据分析管理PPT模板
常见的机器学习算法
包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
数据可视化技术
数据可视化技术
01
数据可视化技术可以将复杂的数据以直观的方式呈现出来，帮
助用户更好地理解和分析数据。
数据可视化技术的应用场景
02
在移动互联网领域，数据可视化技术可以应用于用户行为轨迹
图、流量热力图、销售漏斗图等方面。
数据可视化的常用工具
访问控制与权限管理
访问控制策略
根据数据的敏感性和重要性，制 定合理的访问控制策略，限制对 数据的访问权限。
身份认证
采用多因素认证或强密码策略， 确保只有经过身份验证的用户才 能访问数据。
权限管理
对不同用户设定不同的权限等级， 控制用户对数据的访问范围和操 作权限。
数据脱敏与匿名化
数据脱敏
通过移除或遮盖敏感信息，降低数据泄露的风险。例如，将敏感字段替换为星号或删除相 关字段。源自 案例四：某移动医疗平台的健康数据分析
总结词
提供个性化健康服务
详细描述
通过大数据分析，对移动医疗平台用户的健 康数据、医疗记录等信息进行整合和分析， 为用户提供个性化的健康建议和服务，帮助 用户改善生活习惯和预防疾病。
THANKS
感谢观看
03
包括Tableau、Power BI、ECharts等。
大数据分析工具
大数据分析工具
大数据分析工具可以对海量数据进行高效处理、分析和可视化，帮助用户快速获取有价值的信息。
常见的大数据分析工具
包括Hadoop、Spark、Storm等。
03
移动互联网大数据的应用
用户行为分析
数据来源
包括用户在移动应用上的点击、浏览、搜索、购买等行为数据， 以及设备信息、地理位置等数据。
包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
数据可视化技术
数据可视化技术
01
数据可视化技术可以将复杂的数据以直观的方式呈现出来，帮
助用户更好地理解和分析数据。
数据可视化技术的应用场景
02
在移动互联网领域，数据可视化技术可以应用于用户行为轨迹
图、流量热力图、销售漏斗图等方面。
数据可视化的常用工具
访问控制与权限管理
访问控制策略
根据数据的敏感性和重要性，制 定合理的访问控制策略，限制对 数据的访问权限。
身份认证
采用多因素认证或强密码策略， 确保只有经过身份验证的用户才 能访问数据。
权限管理
对不同用户设定不同的权限等级， 控制用户对数据的访问范围和操 作权限。
数据脱敏与匿名化
数据脱敏
通过移除或遮盖敏感信息，降低数据泄露的风险。例如，将敏感字段替换为星号或删除相 关字段。源自 案例四：某移动医疗平台的健康数据分析
总结词
提供个性化健康服务
详细描述
通过大数据分析，对移动医疗平台用户的健 康数据、医疗记录等信息进行整合和分析， 为用户提供个性化的健康建议和服务，帮助 用户改善生活习惯和预防疾病。
THANKS
感谢观看
03
包括Tableau、Power BI、ECharts等。
大数据分析工具
大数据分析工具
大数据分析工具可以对海量数据进行高效处理、分析和可视化，帮助用户快速获取有价值的信息。
常见的大数据分析工具
包括Hadoop、Spark、Storm等。
03
移动互联网大数据的应用
用户行为分析
数据来源
包括用户在移动应用上的点击、浏览、搜索、购买等行为数据， 以及设备信息、地理位置等数据。
大数据平台数据分层方案架构图——PPT模板美化
未来也可用于准实时数据查询。
大数据平台数据分层方案架构图
提示：下载后内容可以直接编辑
1 应用库
数据 访问
SQL 精细化
营销
HSQ L
其他应 用1
API
其他应 用2 FTP
ETL
2 主数据仓库
信息子层
指标 报表 标签 数据 数据 库
客户 统一 视图
……
高度汇总层（MK）
分布式数据库
3
MPP
轻度汇总层（MK）
明细数据层 （DW）
Hadoop平台
VAC
和计算时间。
E
3
T
MC话单
轻度汇总层：主题域内部基于明细层
L
业务平 台
数据，进行多维度的、用户级的汇总。
明细数据层：主题域内部进行拆分、
非结构化数据
关联。是对ODS操作型数据按照主题 域划分规则进行的拆分及合并
GN口
4
互联网
ODS层：数据来源于各生产系统，通
获取层
数据源
过ETL工具对接口文件数据进行编码 替换和数据清洗转换，不做关联操作。
4
话单数据 非结构化数据
1 应用层：应系统的私有数据，应用
的业务数据。
精细化营销做为大数据平台的一个上
结构化数据
层应用，有由大数据平台提供数据支 撑
2 信息子层：报表数据、多维数据、指
BSS
数
标库等数据来源于汇总层。
据
经分
汇总层：主题域之间进行关联、汇总
采
DM
计算。汇总数据服务于信息子层，目
集
的是为了节约信息子层数据计算成本
《大数据平台介绍》课件
THANKS
大数据平台的应用场景
总结词：大数据平台广泛应用于商业智能、智慧城市 、金融风控等领域。
详细描述：大数据平台在许多领域都有广泛的应用。在 商业智能领域，企业利用大数据平台进行市场分析、用 户行为分析、销售预测等，以提升业务决策的准确性和 效率。在智慧城市领域，大数据平台用于城市管理、交 通监控、公共安全等方面，提高城市运行效率和公共服 务水平。在金融风控领域，大数据平台用于风险评估、 信贷审批、欺诈检测等，以提升金融业务的安全性和可 靠性。此外，大数据平台还在医疗健康、科学研究、智 能制造等领域得到广泛应用。
恢复策略
制定详细的数据恢复流程和预案，以便在数据丢失或损 坏时能够迅速恢复数据。
性能优化与升级方案
性能优化
根据大数据平台的运行情况，对系统性能进行优化，提高数据处理速度和系统稳定性。
升级方案
根据技术发展和业务需求，制定升级方案，确保大数据平台能够持续满足业务发展需求 。
06 大数据平台的发展趋势与展望
总结词
随着数据量的快速增长和数据处理需求的日益复杂，传统数据处理方式无法满足需求，因此大数据平台应运而生 。
详细描述
随着互联网、物联网、社交媒体等领域的快速发展，数据量呈爆炸式增长，同时数据处理需求也变得日益复杂。 传统数据处理方式在处理速度、效率、规模等方面存在局限性，无法满足大数据时代的需求。因此，大数据平台 作为一种新型的数据处理框架和工具，应运而生。
详细描述
大数据通常是指数据量巨大、难以用传统数据处理工具和方法处理的数据集合。它具有4V特性，即体 量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的规模庞大，速 度指数据处理速度快，多样指数据类型多样，价值指大数据具有很高的潜在价值。
大数据培训课件ppt
总结词：辅助诊断、病患监测、药物研发
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
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人工
“人工”比较好理解，争议性也不大。 有时我们会要考虑什么是人力所能及 制造的，或者人自身的智能程度有没 有高到可以创造人工智能的地步，等 等。但总的来说，“人工系统”就是 通常意义下的人工系统。
人工 智能
智能
关于什么是“智能”，就问题多多了。 这涉及到其它诸如意识 （CONSCIOUSNESS）、自我 （SELF）、思维（MIND）（包括无 意识的思维 （UNCONSCIOUS_MIND））等等问 题。人唯一了解的智能是人本身的智 能，这是普遍认同的观点。
加大隐私 泄露风险
1
• 大量数据的集中存储增加了其泄露的风险； • 一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。
对现有存储和安防措施提出挑战 2
• 复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合规； • 安全防护手段更新升级慢，存在漏洞
被运用到攻击手段中 3
• 黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精准； • 大数据为黑客发起攻击提供了更多的机会
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
01
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
学习
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超 出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理
02
思考
论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一 个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、
03
推理
灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多
种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科
规划
也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发
04
挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
机遇和挑战
BIG DATA
大数据（BIG DATA）
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。
大数据定义
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样
大数据带来的变革
更多
不是随机样本而是全部数据
01
更好
不是因果关系 而是相关关系
03
更杂
不是精确性 而是混杂性
02
❖ 容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数 据的价值和潜在的信息
❖ 种类（Variety）
数据类型的多样性
❖ 速度（Velocity）
指获得数据的速度
大数据的特征
1 2
3
7 6
非结构化
在以云计算为代表的技术创新大幕的 衬托下，这些原本看起来很难收集和 使用的数据开始容易被利用起来了
半结构化
企业中80%的数据都是非结构化 数据，这些数据每年都按指数增 长60%。
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
大数据的发展趋势
语音识别
多场景语音服务支持专家，让你的设备长上耳 朵，让你的设备开口说话
人脸识别
基于智能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸 识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一
整套技术方案
机器学习
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实 用的行业大数据解决方案
文字识别
依托业界领先的深度学习技术，提供了自然场 景下整图文字检测、定位、识别等功能
深度学习
针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学 习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打 造智能应用和服务
自然语言
基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行 分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对 话交互
大数据的趋势
趋势一 趋势二 趋势三 趋势四
数据的资源化：是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争
机遇
• 大数据技术促进国家和社会发展 • 大数据蓝海成为企业竞争的新焦点 • 大数据时代呼唤创新型人才
挑战
• 大数据技术的运用仍有困难 • 大数据给信息安全带来新挑战
机遇1：大数据技术促进国家和社会发展
机遇
实现科学发展
当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、 城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发 展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息 网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析 对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出 科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
的定义。
速度
高增长
随着计算机技术的发展及印刷技 术进步，平面设计在视觉感观领 域问题。
“大数据”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。
海量
真实
来适应海量、高增长率和多
多样 样化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
大数据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。 大数据就是“未来的新石 油”。
斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入“棱镜门”事件的公司包括微 软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后， 这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合作，并相继发表声明，呼吁 政府采取更透明态度，以证明他们的“清白”。
大数据给信息安全带来新挑战
5 4
❖ 价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值
❖ 复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
❖ 可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结 构化数据，非结构化数据越来越成为 数据的主要部分。
做出科学决策
机遇
机遇2：大数据蓝海成为企业事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6年间，美国的情报部门通过一 个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、 文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌前，动 动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。