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大数据ppt课件
• 医疗：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优 化等方面。通过对医疗数据的挖掘和分析，医疗机构可以更加准确地预测疾病 发展趋势、为患者提供个性化治疗方案、优化医疗资源配置等。
• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
数据存储与处理技术的发展趋势
如数据湖、数据仓库等技术的融合和发展，以及 AI技术在数据存储和处理领域的应用。
03
大数据采集与预处 理
数据采集方法与技术
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为，自动抓 取网页数据。
API接口调用
利用应用程序编程接口，获取 结构化数据。
数据流捕获
实时监听和捕获数据流中的数 据。
自然语言处理
利用深度学习技术处理文 本数据，如情感分析、机 器翻译等。
05
大数据可视化技术 与实践
数据可视化原理与方法
数据映射原理
将数据映射到视觉元素（如颜色 、形状、大小等），通过视觉感 知呈现数据的内在结构和规律。
数据驱动的图形渲
染
利用计算机图形学技术，根据数 据特征动态生成图形图像，实现 数据的直观展示。
交互与动态展示
提供丰富的交互手段（如拖拽、 缩放、筛选等），支持数据的动 态更新和实时展示，增强用户体 验。
常见数据可视化工具介绍
Tableau
功能强大的数据可视化工具，支持多种数据源连接，提供丰富的图 表类型和自定义选项。
Power BI
微软推出的商业智能工具，集成了数据查询、建模和可视化功能， 易于上手且具有丰富的可视化效果。
• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
数据存储与处理技术的发展趋势
如数据湖、数据仓库等技术的融合和发展，以及 AI技术在数据存储和处理领域的应用。
03
大数据采集与预处 理
数据采集方法与技术
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为，自动抓 取网页数据。
API接口调用
利用应用程序编程接口，获取 结构化数据。
数据流捕获
实时监听和捕获数据流中的数 据。
自然语言处理
利用深度学习技术处理文 本数据，如情感分析、机 器翻译等。
05
大数据可视化技术 与实践
数据可视化原理与方法
数据映射原理
将数据映射到视觉元素（如颜色 、形状、大小等），通过视觉感 知呈现数据的内在结构和规律。
数据驱动的图形渲
染
利用计算机图形学技术，根据数 据特征动态生成图形图像，实现 数据的直观展示。
交互与动态展示
提供丰富的交互手段（如拖拽、 缩放、筛选等），支持数据的动 态更新和实时展示，增强用户体 验。
常见数据可视化工具介绍
Tableau
功能强大的数据可视化工具，支持多种数据源连接，提供丰富的图 表类型和自定义选项。
Power BI
微软推出的商业智能工具，集成了数据查询、建模和可视化功能， 易于上手且具有丰富的可视化效果。
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ppt课件
改善社会治理和公共服务
2
• 大数据技术可以提升政府服务能力和效率 ，推动公共服务的个性化和精细化。
推动科技创新和进步
3
• 大数据技术为科学研究提供了更加高效和 准确的数据分析工具，推动了科技创新和进
步。
大数据的技术与发展
数据采集与存储技术
数据处理和分析技术
• 大数据的采集和存储需要使用分布式 文件系统、数据库等技术。
分析方法
结论与展望
• 采用自然语言处理、图像识别、情感 分析等方法，对社交媒体数据进行情感分 析，提取其中的情感词汇和情感表达。
• 通过基于社交媒体的情绪分析。我们 可以更好地了解公众对于某个事件或产品 的情感倾向
案例五：金融行业的风控大数据应用
背景与目标
• 金融行业是风险密集的行业，如何 有效地进行风险控制是金融行业的重要 任务之一
市场调研
02
• 通过大数据分析，了解市场趋势和竞争对手情况，制定
市场策略。
客户分析
03
• 通过分析客户数据，了解客户需求和行为，提供个性化
服务。
医疗健康
病患数据分析
• 通过分析病患数据，提高医疗质量和效率。
药物研发
• 通过大数据分析，加速药物研发过程。
健康管理
• 通过分析个人健康数据，提供个性化健康建议。
分析方法
• 采用数据挖掘、空间分析等方法， 对城市数据进行分类、预测、聚类等分 析。
结论与展望
• 通过基于公共数据的城市规划研究 。我们可以提高城市规划的科学性和有 效性
案例四：基于社交媒体的情绪分析
背景与目标
数据来源
• 社交媒体的普及使得人们可以在网络 上公开表达自己的情绪和意见
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
大数据PPT
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BACKGROUND INTRODUCTION
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8Байду номын сангаас%
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BACKGROUND INTRODUCTION
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大数据PPT模板
03
价值密度低
如随着物联网的广泛应用，信息 感知无处不在，信息海量，但价 值密度较低，如何通过强大的机 器算法更迅速地完成数据的价值 “提纯”，是大数据时代亟待解 决的难题。
04
速度快、时效高
这是大数据区分于传统数据挖掘 最显著的特征。根据IDC的“数字 宇宙”的报告，预计到2025年， 全球数据量将达到175ZB，而其 中大部分是非结构化数据。大数 据时代最大的转变就是，放弃对 因果关系的渴求，而取而代之关 注相关关系。
数据预处理与清洗策略
数据清洗
去除重复、错误、不完 整的数据，保证数据质
量。
数据转换
将数据转换成适合分析 的格式，如将文本数据
转换为数值型数据。
数据归约
通过降维、聚类等方法 减少数据量，提高处理
效率。
缺失值处理
根据数据特点选择合适 的缺失值填充方法，如 均值填充、插值法等。
数据存储与管理技术选型
01
政策法规对企业合规性要求
遵守相关法律法规
01
遵守国家和地方关于大数据安全和隐私保护的法律法规，确保
企业合规经营。
建立完善的管理制度
02
建立完善的大数据安全和隐私保护管理制度，明确各部门和人
员的职责和权限。
加强员工培训
03
加强员工对大数据安全和隐私保护的意识和技能培训，提高员
工的安全意识和防范能力。
数据歧视和不公平问题
大数据算法可能会存在数据歧视和不公平问题，需要关注算法公正 性和透明度。
社会责任和道德约束
在发展大数据技术的同时，需要注重社会责任和道德约束，保障社 会公共利益和福祉。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
大数据ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
写在最后
仿佛记得多年前，梦想着能拥有1GB的硬盘，可时至今日，主流硬盘的容量已经用TB为单位 （1TB＝1024GB），而根据《美国白宫2014年全球“大数据”白皮书》预测，仅2013年全球 新生成和复制的信息量就达到4ZB，1ZB约为1024X1024X1024X1024GB！！！惊呼人类社 会已经真正进入信息时代，大数据将不可避免的影响人们的日常生活和宏观经济。 与此同时，我们也看到大数据带来了一些其他问题，诸如：数据安全、隐私保护等等，在美国 等发达国家，已经初步建立起比较完善的法律法规和道德准则来规范大数据的使用，使大数据 发挥积极影响的同时，尽可能的消除可能会带来的威胁，避免制造危害；但在中国等发展中国 家，却还有很长的路要走……
90% 在台湾，通过智慧交通的解决方案，
IBM通过智慧的行李运输系统，帮助阿姆斯特丹机场每年多运输
的火车都能按时发车准点到达。
2000万件行李。
40% 通过预警分析系统，里士满
市的犯罪率一年内就猛降了
在阿姆斯特丹，市政府采用先进的洪水 监测及预警系统防止海浪侵袭及决堤。
智能电表的使用，让马其他的市
民精准的支付自己所耗的电费。
为了便于学习和使用，本文 档下载后内容可随意修改调 整及打印，欢迎下载。
35% 在纽约城，通过数据分析
及预警报告，犯罪率降低了
15% 在IBM的帮助下，太平洋西北区的家庭
直接与智能电网连接，由此用电高峰负载降低了
智慧高速
运营安全 收费管理
事故预防 交通管制 道路养护
F 5
* K
Q
F 8
4 F j u
1 Y ^ g
O S D ! f
D 6 A 1 0
¥
数据统计 分析预测 增收堵漏
价 值 分析使用和二次开发。
四“V”特点
Volume 体量大
Variety 多样性强
Velocity 速度快
Value 价值密度高
非结构化数据的规模超 大，比结构化数据的增 长快10-50倍。
存在很多不同形式（文 本、图像、视频、机器 数据），无模式或者模 式不明显。
实时分析而非批量式分 析，数据输入、处理与 丢弃，立竿见影而非事 后见效。
乐观 53%
促进社会、政治和经济 智能化发展，带来积极 的影响。
应用领域
News
医疗与健康 数据新闻学
社会管理
¥
经济管理
物联网
智慧城市
科技 创新 共铸智慧城市新篇章 IBM智慧城市运行解决方案
20% 瑞典首都斯德哥尔摩，通过
智慧的交通，拥堵情况降低了
在IBM的帮助下，迈阿密 - 德戴县公立学校在行政管理，教学成绩 和组织绩效等方面都取得显著的提高和进步。
ＢＩＧ ＤＡＴＡ
数据
读书笔记之四
主编：郭晓科 读书笔记：@后知后觉
这是一场革命，我们现在做的只是冰山一角，但是由于庞大的数据新来源而带来的定 量化方法，将横扫学界、商界和政界，所有领域都将被触及。
——哈佛大学定量社会研究所主任加里 • 金（Gany King）
基本概念
定 义 大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管 理和分析能力的数据群。
大量的不相关信息，对 未来趋势与模式的可预 测分析，深度复杂分 析。（机器学习、人工 智能）
发展阶段
第一阶段
数据的数 字化与构建
第二阶段
数据通过 网络被使用
第三阶段
数据基本 分析的应用
第四阶段用，对整个社会是 一个噩梦。
其他 8%
悲观 39%