1、大数据概念认知与特征
对大数据的认识
对大数据的认识大数据是指规模庞大、类型繁多且难以处理的数据集合。
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的重要资源和研究领域。
在各个行业和领域中，大数据的应用已经取得了显著的成果，并对决策、创新和发展产生了深远的影响。
一、大数据的特点1. 规模庞大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB来计量，远远超过传统数据处理方法的能力。
2. 多样性：大数据包含了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等，具有多种类型和多种形式。
3. 时效性：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时的处理和分析，以满足实时决策和应用的需求。
4. 价值密度低：大数据中包含了大量的噪声和冗余信息，需要通过挖掘和分析来提取有价值的信息。
二、大数据的应用领域1. 金融行业：大数据在金融行业中的应用非常广泛，包括风险管理、反欺诈、信用评估、投资决策等方面。
通过对大量的交易数据和用户行为数据进行分析，可以提高风险控制能力和决策效果。
2. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以帮助提高疾病预测和诊断的准确性，优化医疗资源的配置，改善医疗服务的质量和效率。
例如，通过分析患者的基因数据和临床数据，可以实现个性化的治疗方案。
3. 零售业：大数据在零售业中可以帮助企业进行市场分析、销售预测和用户行为分析，以优化产品定价、推广策略和供应链管理。
通过对大量的销售数据和用户行为数据进行挖掘，可以提高企业的竞争力和盈利能力。
4. 交通运输：大数据在交通运输领域的应用可以帮助提高交通管理和运输效率，减少交通拥堵和事故发生。
通过对交通流量数据和车辆轨迹数据进行分析，可以实现交通信号优化、路径规划和交通事故预警等功能。
5. 媒体娱乐：大数据在媒体娱乐领域可以帮助企业进行用户画像、内容推荐和营销策略。
通过对用户行为数据和社交媒体数据进行分析，可以提高用户体验和品牌影响力。
三、大数据的挑战和未来发展1. 数据隐私和安全：大数据的应用涉及大量的个人和机密信息，如何保护数据的隐私和安全成为一个重要的挑战。
对大数据的认识
对大数据的认识大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着信息技术的迅速发展，人们在日常生活、商业活动、科学研究等各个领域产生了大量的数据。
这些数据包含着珍贵的信息和洞察力，通过对大数据的认识和分析，可以匡助我们做出更明智的决策，提升效率和竞争力。
一、大数据的特点1. 规模庞大：大数据的数据量通常是传统数据处理方法无法处理的。
它可以包括数十亿甚至数百亿的数据记录。
2. 复杂度高：大数据不仅仅是结构化数据，还包括非结构化和半结构化数据，如文本、图象、音频、视频等。
这些数据需要通过特殊的技术和算法进行处理和分析。
3. 多样性：大数据来自不同的来源和领域，包括社交媒体、传感器、金融交易等。
这些数据具有不同的格式和特点，需要采用不同的方法进行处理和分析。
4. 实时性：大数据的产生速度非常快，需要实时或者近实时地进行处理和分析，以便及时获取实用的信息和洞察。
二、大数据的应用领域1. 商业决策：通过对大数据的分析，可以了解消费者的需求、购买行为和偏好，匡助企业制定更精准的营销策略和产品定位。
2. 金融风控：大数据可以匡助金融机构识别潜在的风险和欺诈行为，提高风险管理和反欺诈能力。
3. 医疗健康：通过分析大数据，可以发现疾病的流行趋势、患者的治疗效果和药物的副作用，为医疗决策提供依据。
4. 城市管理：大数据可以匡助城市管理者监测交通流量、环境污染和能源消耗，优化城市规划和资源配置。
5. 物流运输：通过对大数据的分析，可以优化物流路径和运输计划，提高物流效率和成本控制。
6. 社交媒体：大数据分析可以匡助企业了解用户的社交网络、兴趣和行为，提供个性化的推荐和服务。
7. 科学研究：大数据分析在天文学、生物学、气象学等科学领域有着广泛的应用，匡助科学家发现新的规律和知识。
三、大数据的处理和分析技术1. 数据采集和清洗：从不同的数据源采集数据，并进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
2. 存储和管理：选择合适的存储技术和架构，如分布式文件系统和数据库，以支持大数据的存储和管理。
对大数据的认识
对大数据的认识引言概述：随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中一个热门的话题。
大数据的概念指的是规模庞大、复杂多样的数据集合，这些数据集合通常难以用传统的数据处理工具进行处理和分析。
本文将从五个方面详细阐述对大数据的认识。
一、大数据的定义和特点1.1 大数据的定义：大数据是指数据量庞大、速度快、多样性强的数据集合。
1.2 大数据的特点：数据量大、速度快、多样性强、价值密度低、处理复杂。
二、大数据的应用领域2.1 商业和市场营销：大数据分析可以匡助企业了解消费者需求、预测市场趋势，从而制定更有效的营销策略。
2.2 医疗保健：大数据分析可以匡助医疗机构提高诊断准确性、预防疾病、改善患者护理，提高医疗服务质量。
2.3 城市规划和交通管理：大数据分析可以匡助城市规划者更好地了解城市居民的出行习惯、交通状况，从而优化交通流动性和减少拥堵。
三、大数据的挑战和难点3.1 数据获取和存储：大数据的获取和存储需要庞大的存储空间和高效的数据处理技术。
3.2 数据质量和隐私保护：大数据中存在着数据质量不一致和隐私泄露的风险，需要采取相应的措施进行保护。
3.3 数据分析和应用：大数据的分析和应用需要强大的计算能力和专业的数据分析人材。
四、大数据的机遇和发展趋势4.1 商业创新和增长：大数据分析可以匡助企业发现新的商业模式和机会，推动商业创新和增长。
4.2 科学研究和发现：大数据分析可以匡助科学家从庞大的数据集中发现新的规律和知识，推动科学研究的发展。
4.3 社会管理和公共服务：大数据分析可以匡助政府和社会组织更好地理解社会问题和公众需求，优化社会管理和公共服务。
五、大数据的前景和影响5.1 经济发展：大数据的应用将推动经济的数字化转型和创新驱动发展。
5.2 社会变革：大数据的普及将改变人们的生活方式、工作方式和社交方式，对社会产生深远影响。
5.3 个人隐私和数据安全：大数据的应用也带来了个人隐私和数据安全的问题，需要加强相关法律法规和技术手段的保护。
大数据的定义
大数据的定义随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
然而，对于大数据的定义却存在着不同的解释和理解。
本文将从不同角度解析大数据的定义，从而帮助读者更好地理解和应用大数据。
一、大数据的概念大数据是指数据量巨大的数据集合，无法在常规的数据库管理工具下进行捕捉、管理和处理的数据。
这些数据具有高速流动、多样化、高价值和高复杂性的特点，主要来源于互联网、传感器设备、社交媒体等。
二、大数据的特点1. 体量巨大：大数据的特点之一是数据量庞大，以至于传统的数据管理技术无法胜任，需要借助新的存储和计算技术来处理。
2. 多样化：大数据包含各种类型的数据，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。
3. 高速流动：大数据的产生速度非常快，往往以实时或接近实时的速度涌现。
这就要求对数据的采集、处理和分析都要具备高速实时处理的能力。
4. 高价值：大数据蕴含着巨大的商业和科学价值，通过挖掘和分析大数据可以发现潜在的商业机会、改进决策和优化业务流程。
5. 高复杂性：大数据往往具有较高的复杂性，包括数据的关联性、多维度分析和模式识别等。
因此，处理和分析大数据需要强大的计算能力和高级算法。
三、大数据的应用领域大数据的应用领域广泛，几乎涵盖了各个行业，以下是一些常见的应用领域：1. 商业智能：通过对大数据的分析，企业可以了解市场趋势、顾客需求和竞争对手的动态，从而做出有针对性的战略决策。
2. 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛，可以帮助银行预测客户风险、进行反欺诈分析、优化信贷风险管理等。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以用于疾病预测、医疗资源管理、个性化治疗等方面，提高医疗服务的效率和质量。
4. 城市规划：大数据可以帮助城市规划者优化交通、提高能源利用效率、预测自然灾害等，实现城市的可持续发展。
5. 物流管理：通过对大数据的分析，可以优化物流路径、提高供应链的效率，降低成本，增加利润。
如何理解大数据
如何理解大数据引言概述：大数据是当今信息时代的核心概念之一，它对于各行各业的发展和决策都有着重要的影响。
理解大数据的概念和意义，对于个人和企业都至关重要。
本文将从五个方面详细阐述如何理解大数据。
一、大数据的定义和特点1.1 大数据的定义：大数据是指规模庞大、类型多样、生成速度快的数据集合。
1.2 大数据的特点：数据量大、速度快、多样性、价值密度低、隐私性。
二、大数据的采集和存储2.1 数据采集：大数据的采集包括结构化数据和非结构化数据，通过传感器、社交媒体、日志文件等方式获取。
2.2 数据存储：大数据的存储需要借助分布式文件系统和数据库，如Hadoop、NoSQL等技术，以满足数据的高效存储和查询需求。
2.3 数据清洗和预处理：由于大数据的多样性和复杂性，需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和可用性。
三、大数据的分析和挖掘3.1 数据分析：大数据分析是对大数据进行挖掘和分析，以发现数据中的潜在模式和规律，从而提供决策支持和业务优化。
3.2 数据挖掘：数据挖掘是从大数据中提取有价值的信息和知识，包括分类、聚类、关联规则等技术，用于发现数据背后的隐藏信息。
3.3 机器学习：机器学习是大数据分析的重要工具之一，通过训练模型，使计算机能够从数据中学习和预测，实现自动化的决策和优化。
四、大数据的应用领域4.1 金融行业：大数据在金融行业的应用包括风险管理、信用评估、反欺诈等方面，通过对大量数据的分析和挖掘，提高金融机构的决策能力和风险控制能力。
4.2 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用包括个性化医疗、疾病预测、药物研发等方面，通过对大量医疗数据的分析和挖掘，提高医疗服务的质量和效率。
4.3 市场营销：大数据在市场营销领域的应用包括用户画像、精准营销、市场趋势分析等方面，通过对用户行为和市场数据的分析和挖掘，提高市场营销的精准度和效果。
五、大数据的挑战和未来发展5.1 数据安全和隐私保护：大数据的应用面临着数据安全和隐私保护的挑战，需要加强数据的加密和权限控制，保护用户的隐私权益。
大数据的定义及基本特征
大数据的定义及基本特征在现代信息技术快速发展的背景下，大数据已经成为了一个越来越重要的概念。
大数据是指规模庞大、类型多样且以高速增长为特点的数据集合，它具有以下特征：1. 三个“V”的特征：大数据通常被描述为具有三个“V”的特征，即“Volume”（体量大）、“Variety”（类型多样）和“Velocity”（高速增长）。
体量大表示数据集的规模非常庞大，传统数据库管理技术已经无法满足其存储和处理的需求；类型多样指数据集包含多种不同的数据类型，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；高速增长表示大数据以极快的速度进行产生和增长。
2. 全球化和全面化：大数据的产生不受地理和行业的限制，它可以来自各个领域，如互联网、金融、医疗、交通等。
这使得大数据具有全球化和全面化的特征，可以用来分析和解决各种问题。
3. 内外数据的融合：大数据不仅包括内部数据，还可以涵盖外部数据。
内部数据指的是组织机构自身产生的数据，如客户信息、交易记录等；而外部数据指的是来自于第三方的数据，如社交媒体数据、气象数据等。
大数据的分析需要将内外数据进行融合，以获取更全面的视角和更准确的结论。
4. 价值的挖掘和实时应用：大数据的分析可以帮助挖掘数据中的价值和潜力，发现隐藏的模式和规律。
这些价值和潜力可以应用于各个领域，如市场营销、风险管理、精准医疗等。
同时，大数据的分析通常需要实时进行，以满足对信息的及时性和即时性要求。
5. 数据隐私和安全：大数据的应用离不开对数据隐私和安全的保护。
随着大数据规模的增大和数据来源的多样化，保护数据的隐私和安全变得尤为重要。
对于大数据的治理和安全管理是一个复杂且关键的挑战。
总结起来，大数据是具有体量大、类型多样、高速增长等特征的数据集合。
它的定义和基本特征决定了大数据具有全球化和全面化的特征，能够融合内外数据并挖掘其价值，同时需要关注数据隐私和安全。
大数据分析对于决策制定、业务优化和社会创新具有重要意义，对于各个领域的发展都有着深远的影响。
大数据的定义和特征
大数据的定义和特征近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据成为了一个备受瞩目的词汇。
所谓大数据，指的是规模庞大、多样化的数据集合，这些数据以及它们背后的技术和应用，正在深刻改变我们的生活和社会。
本文将介绍大数据的定义和特征，帮助读者更好地理解其重要性。
一、大数据的定义大数据是指以至少TB级甚至PB级为单位的海量、高速、多样化的数据集合。
与传统数据不同，大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等。
大数据除了数据量大、多样化外，还有三个主要特征：速度快、价值密度低和全面性。
速度快指的是数据的传输、处理和分析速度较高，可以在实时或准实时的时间内获取和处理数据。
价值密度低意味着大数据中只有一小部分数据对应用具有实际价值，而大部分数据并不直接与应用相关。
全面性指的是大数据包含了丰富的信息，可以提供全面的视角和维度。
二、大数据的特征1.数据量大大数据的首要特征是数据量的庞大。
与传统数据相比，大数据的数据量达到了以往难以想象的级别。
这些数据涵盖了各个领域，例如商业、社交媒体、传感器网络等。
众多的数据源产生了海量的数据，这就要求我们具备高效的数据存储和处理能力。
2.多样性与传统数据相比，大数据具有更高的多样性。
大数据不仅包含了结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。
结构化数据指那些可以用表格或数据库表示的数据，如用户信息、销售数据等；半结构化数据指那些具有一定结构但不适合传统方法处理的数据，如日志文件、电子邮件等；非结构化数据则是指无特定结构或格式的数据，如文本、图像、音频和视频。
3.速度快大数据的处理速度要求相当高。
数据以极快的速度产生，要求我们能够及时获取、存储和处理大规模的数据流。
例如金融交易、网络传感器、社交媒体等领域的数据需要实时或准实时地进行分析和处理。
4.价值密度低大数据中只有一小部分数据对应用具有直接的价值。
相比之下，大部分数据并不直接与应用相关，这就要求我们能够通过数据分析和挖掘，快速找出有价值的信息。
对大数据的认识
对大数据的认识大数据是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据处理技术进行管理和分析的数据集合。
随着互联网、物联网和数字化技术的快速发展，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
本文将从定义、特点、应用和挑战等方面对大数据进行认识和介绍。
一、定义大数据是指数据量大到无法用传统的数据管理和处理工具进行处理的数据集合。
它具有以下特点：数据量大、数据类型多样、数据生成速度快、数据价值隐含。
二、特点1. 数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB、EB甚至更大的规模来衡量，远远超过了个人计算机或传统数据库的处理能力。
2. 数据类型多样：大数据包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
3. 数据生成速度快：大数据的生成速度非常快，如社交媒体上的实时数据、传感器数据等，需要实时处理和分析。
4. 数据价值隐含：大数据中蕴含着大量的信息和价值，通过对数据的挖掘和分析，可以帮助企业做出更准确的决策，提高效率和竞争力。
三、应用大数据在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 商业智能：通过对大数据的分析，可以揭示消费者的购买行为、偏好和趋势，帮助企业进行精准营销和产品定位。
2. 金融风控：大数据可以帮助金融机构进行风险评估和欺诈检测，提高金融安全性。
3. 医疗健康：通过对大数据的分析，可以提高医疗诊断的准确性和效率，辅助疾病预防和治疗。
4. 城市管理：大数据可以帮助城市进行交通管理、环境监测、资源调配等，提高城市的智能化水平。
5. 人工智能：大数据是人工智能发展的基础，通过对大数据的学习和分析，可以让机器具备更强的智能和学习能力。
四、挑战尽管大数据带来了巨大的机遇和潜力，但也面临着一些挑战：1. 数据隐私与安全：大数据中包含大量的个人隐私信息，如何保护数据的安全和隐私成为一个重要问题。
2. 数据质量：大数据中存在着噪声、错误和不完整的数据，如何对数据进行清洗和校验是一个挑战。
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大数据生态:软件是引擎
大数据的应用不仅仅是精准营销
• 通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典型应用，但是大数据在各行 各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景
消费 行业
金融 服务
食品 安全
医疗 卫生
军事
交通 环保
电子 商务 气象
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.
•非结构化海量信息的智能化处理：自然语言理解、 多媒体内容理解、机器学习等.
大数据为什么重要？
更高一层数据层面整合企业内外部
更高数据层面整合
大数据组成和展現方式？
大数据平台技术
12/8/2015
新模式和新技术
新平台技术
▪ 基于SQL语言: 面对OLAP
的传统行和列
不同范围的服务
新的传输方案
腾讯在天津投资建立亚洲最大的数据中心；也在投资建立大数据处理中心；新浪推出企业微博 产品，提供精准的数据分析服务。
Gartner 2011年技术成熟曲线,大数据处于高速发展期
技术演进历史揭示未来是大数据驱动的智慧经济模式
什么才是大数据?
• 海量数据就是大数据？
指数型增长的海量数据
• 大数据就是云计算？大Biblioteka 据技术挑战12/8/2015
大数据技术挑战
12/8/2015
大数据与传统数据库的区别
• 大数据是在传统数据库学科的分支——数据仓库与数据挖 掘的基础上进一步发展起来的。但有两点比较主要的不同：
– 结构化程度
• 传统数据库保存的是结构化或者半结构化的数据，以二维表或者标准 XML文件的方式存储数据，由于结构清晰，处理相对容易； • 大数据面向的是一切计算机可以存储的数据格式，包括互联网上的各 种网页、图片、音频、视频，包括办公文档、报表，包括人们在搜索 引擎中输入的关键词、在社交网络中的留言、喜好，也包括各种传感 器自动收集的监控结果等等，显然不同的格式处理起来更加困难。
大数据时代的新思维
主讲：桂云苗
“大数据的应用”学习路线图
深入 大数据带来的思维变化 大数据带来的价值链 大数据发展现状与未来 大数据 vs 人类 大数据算法与理论 大数据系统与实践 NoSQL Hadoop
认知
初识
什么是大数据 大数据的特性 大数据与传统技术的关系 大数据与其他新兴技术的关系
参考资料推荐
展现方式：大型控制中心、移动终端
在多样性、体量、速度三大主要特征的指引下，大数据将有新型的展现方式：大型控制中 心和移动终端，实现数据的实时处理和快速决策。
▪ 传统交付模式 - 单片或基于设
备的解决方案
数据入 口/汇聚
▪ 云: 能够充分利用物理设施的 ▪ 不基于SQL或map-reduce
的: 由谷歌率先发起 数据平台
弹性，以实现处理快速增长数 据的能力
▪ 数据流: 基于运行商数据直接
生成任意图形 分析
“数据库将演变成一个虚拟的， 基于云计算，超级可扩展的分布 式平台。” - Forrester analyst Jim Kobielus
对大数据的進一步理解
大数据比云计算更为落地
商业模式驱动
应用需求驱动
云计算本身也是大数据的一种业务模式
大数据不仅仅是“大”
多大？ PB 级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠 覆性的价值
软件是大数据的引擎
• 和数据中心（Data Center） 一样，软件是大数据的驱 动力. • 软件改变世界!
Variety 多样性
•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人与人交互 信息,位置信息等是大数据的主要来源. •能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一.语义 分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息技术等,都会在大数据分析时获得 应用.
– 异常数据的处理
• 传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要高精确度的领域，如 银行对每个账户的管理； • 大数据则允许异常数据存在，更多应用在预测方面，找出大量数据中 隐藏的关联关系，少量异常数据不会对总体结果产生影响。
大数据的4V特性
非结构化数据的超大规模和增长
体量Volume
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 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 不连贯的语法或句义
多样性Variety
价值密度Value
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Vs传统商务智能 (咨询、报告等）
实时分析而非批量式分析
速度Velocity
数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
•
对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理结果就是过时和无 效的.
•
实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术,BI技术的关键差别之 一.
Volume 数据量
PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB
BIG DATA
大数据概念认知与特征
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
前瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。它在满足你需 求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是Facebook。 谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的行为、喜好等 信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理解就越深入，他的广告就越精准。 广告的价值就越高。 这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告，找到生财之道。 颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨擘。
微博为新浪带来巨大价值
马云的判断来自于数据分析
“2008年初,阿里 巴巴平台上整个买 家询盘数急剧下滑 ，欧美对中国采购 在下滑。海关是卖 了货,出去以后再 获得数据;而我们 提前半年时间从询 盘上推断出世界贸 易发生变化了。”
马云对未来的预测，是建立在对用户行文分析的基础上。通常而言，买家在采购商品前，会比较多 家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一 个相对的数值，综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大，保证用户行为模型的 准确性。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘的下降。