互联网大数据ppt
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2024版关于互联网ppt课件
•互联网概述与发展历程•互联网技术基础与原理目录•各类应用服务解析•网络安全与防护措施•移动互联网时代下的变革与挑战•总结：未来互联网发展趋势预测01互联网概述与发展历程互联网定义及特点定义互联网是一种全球性的计算机网络，通过TCP/IP协议族连接各种设备和网络，实现信息的共享和交换。
特点开放性、全球性、交互性、信息丰富、服务多样。
互联网起源与历史起源互联网的起源可追溯到20世纪60年代，当时美国国防部高级研究计划局（ARPA）为了应对核战争威胁，开始研究分布式网络通信技术。
发展历程从ARPANET到TCP/IP协议族的诞生，再到万维网（World Wide Web）的出现和商业化，互联网经历了不断的发展和演变。
全球范围内的发展现状用户规模全球互联网用户数量已超过40亿，普及率逐年上升。
技术创新5G、物联网、人工智能等新技术与互联网的融合，推动了互联网的持续创新和发展。
应用领域互联网已渗透到各个领域，如电子商务、在线教育、远程医疗、智能制造等，改变了人们的生活方式和社会经济发展模式。
02互联网技术基础与原理1 2 3传输控制协议（TCP）和网际协议（IP）是互联网通信的基础，构成了一组完整的网络通信协议族。
TCP/IP协议族定义TCP/IP协议族采用分层结构，包括应用层、传输层、网络层和链路层，各层之间通过特定的协议进行通信。
分层结构TCP/IP协议族实现了不同网络设备和系统之间的可靠通信，确保数据在互联网中的传输和交换。
主要作用TCP/IP协议族及其作用域名系统（DNS ）是用于将域名转换为IP 地址的分布式数据库系统。
DNS 定义用户在浏览器中输入网址时，DNS 服务器会将域名解析为对应的IP 地址，以便计算机能够找到并访问目标网站。
工作原理DNS 提高了互联网的可用性和可访问性，使用户能够更方便地访问网站和应用。
主要作用DNS 域名解析系统HTTP/HTTPS协议原理HTTP定义超文本传输协议（HTTP）是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议。
2024大数据ppt课件完整版
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目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
互联网+大数据PPT课件
病人
医院
医生
药房
网站、APP、客 服中心
报销审核/福利管 理服务机构
审核批准后付款
银行
医保局
缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控，造 成中间环节的非法返点
.
缺乏完善的审核工具和 监控手段，报销中存在欺
诈、浪费、滥用的现象
小型本地经销商 小型经销商
分销层级过 多，效率低下
大型经销商 药厂
数据来源：中国信息化百人会发布了《智慧医疗与大数据2015年度报告》
11/4/2019
.
20
公共卫生方向
用户搜索数据 数据建模与分析
疾病预测
11/4/2019
2015年医疗健康数据应用方向 商业应用方向
用户监测数据 医学实验数据 医疗诊断数据 医学学术资源
•••• •••
数据库 /云端
医疗机构 保险公司 制药企业
等现象，医保基金浪费和流失比例不低于50%，控费审核迫在眉睫。
11/4/2019
.
8
中国出现三甲医院看病难的问题，其原因主要有两点： （1）医疗资源分布不均衡是根本原因 （2）分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
2013年中国各级医院发展情况
三级医院 占比7.2%
诊疗次数占比45.2%
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
11/4/2019
.
17
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
18
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主，这两项占到医疗总支出的 96.5%；而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主，这两部分占比达 80.6%。同美国相比，我国公民医疗负担较重，同时缺少商业保险作为补充支付方
医院
医生
药房
网站、APP、客 服中心
报销审核/福利管 理服务机构
审核批准后付款
银行
医保局
缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控，造 成中间环节的非法返点
.
缺乏完善的审核工具和 监控手段，报销中存在欺
诈、浪费、滥用的现象
小型本地经销商 小型经销商
分销层级过 多，效率低下
大型经销商 药厂
数据来源：中国信息化百人会发布了《智慧医疗与大数据2015年度报告》
11/4/2019
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20
公共卫生方向
用户搜索数据 数据建模与分析
疾病预测
11/4/2019
2015年医疗健康数据应用方向 商业应用方向
用户监测数据 医学实验数据 医疗诊断数据 医学学术资源
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数据库 /云端
医疗机构 保险公司 制药企业
等现象，医保基金浪费和流失比例不低于50%，控费审核迫在眉睫。
11/4/2019
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8
中国出现三甲医院看病难的问题，其原因主要有两点： （1）医疗资源分布不均衡是根本原因 （2）分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
2013年中国各级医院发展情况
三级医院 占比7.2%
诊疗次数占比45.2%
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
11/4/2019
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17
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
18
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主，这两项占到医疗总支出的 96.5%；而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主，这两部分占比达 80.6%。同美国相比，我国公民医疗负担较重，同时缺少商业保险作为补充支付方
大数据PPT免费
人工智能和机器学习在大数据中的应用前景
数据挖掘与预测分析
通过机器学习算法对历史数据进行深度挖掘，发现数据间的潜在 联系和规律，实现预测分析。
自动化决策支持
基于大数据和人工智能技术，构建自动化决策支持系统，提高决策 的准确性和效率。
个性化推荐与服务
利用大数据分析和机器学习技术，为用户提供个性化的产品推荐和 服务体验。
总结：把握大数据时代机遇，应对挑战
01
强化技术创新
持续推动大数据、人工智能、物联网等领域的技术创新，提升数据处理
和分析能力。
02
加强人才培养
重视大数据领域人才培养，打造具备跨学科知识和技能的专业团队。
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
THANK YOU
物联网和5G技术对大数据的影响和挑战
数据量爆炸式增长
物联网设备的普及和5G技术的推广将带来数据量的爆炸式 增长，对大数据存储和处理能力提出更高要求。
数据实时性要求提 高
物联网和5G技术使得数据实时传输和处理成为可能，对大 数据处理速度和实时性要求更高。
数据安全与隐私保 护
随着物联网设备的普及，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保障。
工具选择建议
根据数据量、分析需求、呈现效果等因素选择合适的工具。
图表类型选择及设计原则
1 2
常见图表类型
柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等。
图表选择原则
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类型。
3
图表设计原则
简洁明了、颜色搭配合理、突出重点、避免过度 装饰。
报告撰写技巧与注意事项
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
大数据介绍ppt
大数据的价值与影响
01
价值
02
商业价值：通过大数据分析，企业可以更准确地了 解市场需求，优化产品和服务。
03
社会价值：政府和企业可以利用大数据提高公共服 务和决策效率。
大数据的价值与影响
• 个人价值：大数据也可以帮助个人更好地了解自己和他人 。
大数据的价值与影响
影响 经济影响：大数据产业已经成为全球经济的重要组成部分。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用数据，优化医疗资源的 配置和调度，提高医疗效率和质量。
金融投资
1 2
市场预测
通过对历史市场数据的挖掘和分析，预测市场走 势和未来趋势，为投资决策提供支持。
风险管理
通过对金融数据的分析和建模，识别和评估潜在 的风险因素，为风险管理提供依据。
3
客户画像
通过对客户数据的挖掘和分析，了解客户的投资 偏好和风险承受能力，为个性化服务提供支持。
数据完整性
由于数据丢失、篡改等原因，数据完整性难以保证，需要采用数据 校验和恢复技术。
数据可信度
由于数据造假、欺骗等问题，数据可信度受到挑战，需要建立数据 信任机制。
数据处理与分析效率问题
数据存储与处理
大数据量巨大，需要高效的数据 存储和处理技术，如分布式存储 、并行计算等。
数据查询与分析
大数据查询和分析需要快速响应 和高效处理，需要采用实时计算 、流式计算等技术。
数据安全与隐私保护
数据安全
通过加密技术、访问控制和安全审计等手段，确保大数据的 安全性和完整性。
隐私保护
在处理大数据时，需要遵守隐私保护原则，保护个人隐私和 敏感信息，避免数据泄露和滥用。
03
大数据应用领域
大数据云计算互联网科技网络安全PPT
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互联网大数据时代宣讲PPT模板
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2018
互联网办公大数据 公司企业宣传
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2017
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2017
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