大数据融合及应用PPT张
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大数据应用案例分析PPT课件
职业是什么？
对什么感兴趣？
消费习惯和特征是什么 ？
赢利点在哪？
公司在哪？
年龄分布、区域分布是什么样的？
02 用 户 画 像 体 系
驾驶行为数据将构建精准的车险用户画像
性别 犯罪记录 年龄
国籍
违章驾驶记录
驾驶时间
碰撞事故
车辆维修 收入情况 疲劳驾驶 酒驾经历 生活方式
行为 习惯
地理位置
使用药物情况
开车地点 职业 驾照类别 开车频率 开车原因 健庩状况
04 产 品 竞 争
截至2016年7月呈现2亿音乐用户听歌行为以及2万音乐人活跃行为
*听歌进入社交化时代，听歌单、听歌看评论成为流行听歌行为； *个性化推荐已覆盖多数听歌用户，越来越多用户通过个性化推荐发现好 音乐；*听歌进入多元化时代，民谣、电音、二次元音乐崛起； *独立音乐人迅速崛起，社交互动助推音乐人涨粉； *90后已成为音乐消费主力人群； *用户付费意识明显提高，付费会员数和数字专辑售卖增长迅猛；
7、分享自己的口味
主要需求（音乐消费者）
1、播放音乐 2、发现音乐 （喜欢的、特别的、潮流的） 3、展示自我，有基于音乐的互动。
用户分析 05
—目标用户：热爱音乐，对音乐有较高需求的高素质年轻人群。
通过数据可以发现网易云音乐用户群中19-30岁年龄段用户最多，占比达到48%，整体用户群偏年轻 化。
1、传播自己的音乐，让 更多的人知道 2、与粉丝有互动
歌手 有一定知名度，有粉丝基础
3、进一步提高知名度， 吸引更多粉丝
唱片 公司
商业机构，营利是最重要的目 的。
4、提高收入
音乐爱 好者
喜欢分享音乐，评论音乐
5、希望得到更多展示 （专栏）
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
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。
大数据及其典型应用 ppt课件
*某些搜索字词非常有助于了解流感疫情。Google 流感趋势
会根据汇总的 Google 搜索数据，近乎实时地对全球当前的 流感疫情进行估测。
*搜索流感相关主题的人数与实际患有流感症状的人数之间存
在着密切的关系。当然，并非每个搜索“流感”的人都真的 患有流感，但将与流感有关的搜索查询汇总到一起时，便可 以找到一种模式。将统计的查询数量与传统流感监测系统的 数据进行了对比，结果发现许多搜索查询在流感季节确实会 明显增多。通过对这些搜索查询的出现次数进行统计，便可 以估测出世界上不同国家和地区的流感传播情况。
信息资源管理-扩展知识 大数据及其典型应用
video
*棱镜门
*波士顿马拉松爆炸案
*PredPol
*少数派报告
*2013 大数据元年
2
*
2019/8/4
*
一、大数据的相关概念
二、国内外大数据分析的研究现状
三、构建大数据分析平台
四、公共安全领域大数据应用案例
3
2019/8/4
4
2019/8/4
* 数据管理技术发展历史
包含与“流感”相关，并带有位置标签的 tweet；然后，在地 图上标注这些 tweet 的位置分布，以及随时间产生的变化。同 时，还制作了流感的动态变化模型。新模型中，流感包括 4 个 阶段：无传染阶段、爆发阶段、稳定阶段以及衰退阶段。
*此外，采用了全新的算法，试图尽可能快得发现不同时期的转
换节点。实际上，Li 和 Cardie 在 2008 年 6 月至 2010 年 6 月 间，已经利用 100 万美国人的 360 万条 tweet ，验证了该方 法的有效性。 为了检验他们的预测是否成真，Li 和 Cardie 将 他们的分析与 CDC 进行对比。他们说，“我们确信，流感相 关 tweet 与 CDC 提供的流感疾病案例数目，呈显著相关。 ”
会根据汇总的 Google 搜索数据，近乎实时地对全球当前的 流感疫情进行估测。
*搜索流感相关主题的人数与实际患有流感症状的人数之间存
在着密切的关系。当然，并非每个搜索“流感”的人都真的 患有流感，但将与流感有关的搜索查询汇总到一起时，便可 以找到一种模式。将统计的查询数量与传统流感监测系统的 数据进行了对比，结果发现许多搜索查询在流感季节确实会 明显增多。通过对这些搜索查询的出现次数进行统计，便可 以估测出世界上不同国家和地区的流感传播情况。
信息资源管理-扩展知识 大数据及其典型应用
video
*棱镜门
*波士顿马拉松爆炸案
*PredPol
*少数派报告
*2013 大数据元年
2
*
2019/8/4
*
一、大数据的相关概念
二、国内外大数据分析的研究现状
三、构建大数据分析平台
四、公共安全领域大数据应用案例
3
2019/8/4
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2019/8/4
* 数据管理技术发展历史
包含与“流感”相关，并带有位置标签的 tweet；然后，在地 图上标注这些 tweet 的位置分布，以及随时间产生的变化。同 时，还制作了流感的动态变化模型。新模型中，流感包括 4 个 阶段：无传染阶段、爆发阶段、稳定阶段以及衰退阶段。
*此外，采用了全新的算法，试图尽可能快得发现不同时期的转
换节点。实际上，Li 和 Cardie 在 2008 年 6 月至 2010 年 6 月 间，已经利用 100 万美国人的 360 万条 tweet ，验证了该方 法的有效性。 为了检验他们的预测是否成真，Li 和 Cardie 将 他们的分析与 CDC 进行对比。他们说，“我们确信，流感相 关 tweet 与 CDC 提供的流感疾病案例数目，呈显著相关。 ”
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
第十三讲数据融合的应用PPT课件
智能信息处理技术
六、属性级融合模型
▪ 属性信息融合是基于目标类型的识别融合。传感 器网络中各传感器节点对环境事件监测所获得的 数据流，经分析处理提取特征，然后用模式识别 方法完成属性信息融合。根据对传感器数据的识 别层次，属性数据融合结构可分为三类： 1、数据层属性融合结构 2、特征层属性融合结构 3、决策层属性融合结构
2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
特征抽取是将传感器的数据表示为能反映事物属性 的特征向量；
该层关键是抽取一致的、有用的信息，排除无用甚 至矛盾的信息，进行融合的数据量、计算量均属 中等。
6
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
（2）数据关联： 传统多传感器的数据融合着重解决多目标的数据 关联问题。
WSN由于大量节点之间的通信可能引起干扰，且 传感器测量存在不精确性，因此它更注重解决数 据的相关二义性问题。
7
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
（3）能量约束： WSN中节点能量有限，且节点发送与接收数据
15
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
2、分布式结构
源节点发送的数据经中间节点转发时，中间节点 查看数据包的内容，进行相应的数据融合后再传 送到汇聚节点，由汇聚节点实现数据综合。
在一定程度上提高了网络数据收集的整体效率， 减少了传输的数据量，从而降低能耗，提高了信 道利用率。
16
自动化学院NUຫໍສະໝຸດ T5自动化学院NUST
智能信息处理技术
主要表现
（1）稳定性： 传统多传感器融合系统通过扩展空间覆盖范围和 提高抗干扰能力来增强运行的鲁棒性。
WSN则从提高数据收集效率出发，数据融合多基 于网内进行，考虑到部分节点会由于恶劣环境因 素或自身能量耗尽而造成失效情形，因此稳健性 和自适应性是WSN数据融合实现的前提。
大数据技术及应用教学课件第1章-大数据技术概述
大数据技术及应用
Big Data Technology and Application
目录
CONCENTS
第1章 大数据技术概述 第2章 大数据采集与预处理 第3章 大数据存储技术 第4章 大数据分析挖掘-分类 第5章 大数据分析挖掘-回归
目录
CONCENTS
cont.
第6章 大数据分析挖掘-聚类 第7章 大数据分析挖掘-关联规则 第8章 大数据可视化技术 第9章 电信行业大数据应用 第10章 其他行业大数据应用
的纷繁复杂，而不再追求精确性；最后，不再探
求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关
系。
• —— Viktor Mayer-Schönberger
2 大数据技术
ห้องสมุดไป่ตู้
用户
企业
政府机构
科研部门
数据展现
数据分析
数据存储 与管理
数据可视化
传统技 术
数据挖掘
机器学习
数理统计
云计算技 术
并行计算
实时计算与流式计算
第1章
大数据技术概述
主要内容
01
什么是大数据
02
大数据技术
03
大数据应用
1 什么是大数据？
大数据是需要新处
大数据是指大小超 出传统数据库工具
01
理模式才能具有更 强的决策力、洞察
的获取、存储、管
发现力和流程优化
理和分析能力的数 据集。 —麦肯锡
04
能力的海量、高增
02
长率和多样化的信 息资产。 —Gartner
数据规约
在不损害挖掘结果准确性的前 提下, 通过有效的数据采样和 属性选择, 缩小数据集的规模, 提高数据挖掘的效率。
大数据和融合及应用共51页文档
大数据和融合及应用
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
第十三讲数据融合的应用PPT课件
▪ 对简单的聚集操作十分有效，对于一般的查询请 求，作用不是非常明显；
当查询请求为收集所有传感器节点采集的温度值时，转 发节点收到子节点发来的查询结果后无法进行聚集操作， 只能将每个子节点的查询结果依次发送到父节点。
32
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
典型算法：TiNA
▪ TiNA是一种利用传感器节点采集数据的时间一致 性进行网内融合的机制；
通常各传感器单独做出决策后，再将决策信息传送 到决策中心做出最终决策。
进行融合的数据量、计算量均较小。
20
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
七、基于多Agent的数据融合模型
▪ Agent是指在一定环境下具有自主性、持续性、社 会性和代理性等特征的计算实体；有自己的知识 库和推理机制，能主动对环境的作用做出反应；
▪ 在满足用户对于数据准确性需求的前提下，通过 网内融合尽可能地节省能量。
33
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
基本思想
▪ 当前采集的数据与上一次采集的数据的差值大于 某指定的容忍限度时，节点才进行数据发送；
▪ 采用定向扩散的方式建立路由树，为每个节点分 配梯度值并指定其父节点，节点为了利用数据的 时间一致性，必须保存额外的信息；
2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
特征抽取是将传感器的数据表示为能反映事物属性 的特征向量；
该层关键是抽取一致的、有用的信息，排除无用甚 至矛盾的信息，进行融合的数据量、计算量均属 中等。
19
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
3、决策层属性融合结构
在特征层属性融合基础上，对监测对象进行分类判 别，从而得出判决信息；
当查询请求为收集所有传感器节点采集的温度值时，转 发节点收到子节点发来的查询结果后无法进行聚集操作， 只能将每个子节点的查询结果依次发送到父节点。
32
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
典型算法：TiNA
▪ TiNA是一种利用传感器节点采集数据的时间一致 性进行网内融合的机制；
通常各传感器单独做出决策后，再将决策信息传送 到决策中心做出最终决策。
进行融合的数据量、计算量均较小。
20
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
七、基于多Agent的数据融合模型
▪ Agent是指在一定环境下具有自主性、持续性、社 会性和代理性等特征的计算实体；有自己的知识 库和推理机制，能主动对环境的作用做出反应；
▪ 在满足用户对于数据准确性需求的前提下，通过 网内融合尽可能地节省能量。
33
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
基本思想
▪ 当前采集的数据与上一次采集的数据的差值大于 某指定的容忍限度时，节点才进行数据发送；
▪ 采用定向扩散的方式建立路由树，为每个节点分 配梯度值并指定其父节点，节点为了利用数据的 时间一致性，必须保存额外的信息；
2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
特征抽取是将传感器的数据表示为能反映事物属性 的特征向量；
该层关键是抽取一致的、有用的信息，排除无用甚 至矛盾的信息，进行融合的数据量、计算量均属 中等。
19
自动化学院
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智能信息处理技术
3、决策层属性融合结构
在特征层属性融合基础上，对监测对象进行分类判 别，从而得出判决信息；
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大数据融合及应用
什么是大数据融合？
大数据融合是指将各个领域、各个来源的大数据进行集成、整合、处理、分析、利用的一种数据处理方法，它使得小数据可以被转化为大数据并支持传统和新兴数据类型，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
它可以将不同的数据类型与特征进行结合和融合，从而为数据分析和处理提供更广泛的视野和更丰富的维度。
大数据融合需要以高效的方式进行数据存储和管理，通常使用数据仓库和数据
湖进行数据存储和管理。
大数据融合的应用
大数据融合可以应用于各个领域，如医疗、金融、能源、环境等。
以下是一些
具体的应用案例：
医疗健康方面
1. 个性化医疗
大数据融合可以收集、整合、存储患者的个人信息和病史、医疗记录和基因信
息等数据，从而为医生提供更准确的诊断和治疗方案，并提供更加个性化的医疗服务。
2. 疾病预警和控制
大数据融合可以对全球流行病进行实时监测并提供预警，提高疾病控制和预防
的效率。
例如，新冠疫情的爆发时，大数据分析技术可以预测疫情的传播和发展趋势。
金融领域
1. 风险管理
大数据融合可以收集、整合、分析多个数据来源的金融数据，从而提供更加准
确的风险评估和预测，为金融机构的借贷决策提供支持。
2. 交易和客户分析
大数据融合可以对客户的历史交易记录和行为进行分析，从而帮助金融机构制
定更好的交易策略和预测客户的行为。
能源领域
1. 智能能源
大数据融合可以对能源数据进行收集和分析，从而提供更准确的能源消费预测
和控制，包括电力、天然气、水资源等。
通过数据分析可以找到节约能源的方法。
2. 资源利用
大数据融合可以对环境数据进行分析，支持对资源和环境的评估和利用，从而
帮助实现可持续的资源利用策略和环保措施。
如何应用大数据融合？
大数据融合需要通过以下的步骤来实现：
1.数据收集和存储：从多个数据源收集不同类型和格式的数据，并存储
在数据仓库或数据湖中。
2.数据集成和清洗：将不同源和格式的数据进行集成，并对数据进行清
洗和筛选，以保证数据的准确性和完整性。
3.数据分析：使用大数据分析技术对数据进行处理和分析，如机器学习、
深度学习、数据挖掘等。
4.数据应用：将数据分析的结果应用到实际业务中，例如对营销策略、
运营效率、产品创新等方面进行优化和改善。
大数据融合技术已经被广泛应用于各个领域和行业中，为企业和组织提供了更
加准确、高效和智能的数据处理和决策支持。
在未来，大数据融合将成为数据处理和分析的重要手段和工具，推动社会和人类的发展和进步。