大数据培训材料
大数据时代培训资料(PPT 39张)
2011年-2016年中国大数据市场规模 计世资讯认为，2011年是中国大数据市场元年， 一些大数据产品已经推出，部分行业也有大数据 应用案例的产生。2012年-2016年，将迎来大 数据市场的飞速发展。
计世资讯预测，2012年中国大数据市场规模将 达到4.7亿元，2013年大数据市场将迎来增速为 138.3%的飞跃，到2016年，整个市场规模逼近 百亿。
•Google的BigTable BigTable提出了一种很有趣的数据模型，它将各列数据进行排序存 储。数据值按范围分布在多台机器，数据更新操作有严格的一致性保证。 •Amazon的Dynamo Dynamo使用的是另外一种分布式模型。Dynamo的模型更简单， 它将数据按key进行hash存储。其数据分片模型有比较强的容灾性，因 此它实现的是相对松散的弱一致性：最终一致性。
商业价值
结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
艾普云—Openstack云系统专家
用户行为分析
艾普云—Openstack云系统专家
大数据应用案例（中信银行信用卡中心）
大数据时代
Is coming……
艾普云—Openstack云系统专家
目录
1.
什么是Big Data
2.
大数据市场简析
3.
云与大数据
4.
大数据应用案例
5. 艾普云—Openstack云系统专家
艾普云在大数据时代的布局
2
Big Data名词由来
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
大数据管理培训复习材料
⼤数据管理培训复习材料第⼀篇⼤数据概论1.传感器采集的数据主要包括温度、压⼒、转速、声⾳、光线、位置、⽓味、磁场等物理量2.埋点技术的⽬的埋点技术通过在代码的关键部位植⼊统计代码，追踪⽤户的点击⾏为3.Hadoop是处理⼤数据有效技术有效技术4.第三次信息化浪潮的标志是“⼤云物移”5.⼤数据发展的萌芽期是上世纪90年代6.数据的产⽣⽅式经历了从“被动”、“主动”、到“⾃动”的转变7.麦肯锡对⼤数据定义是⼀种规模⼤到在获取、存储、管理、分析⽅⾯⼤⼤超出了传统数据库软件⼯具能⼒范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四⼤特征8.⼤数据的4V特征是体量⼤、多样性、价值密度低、速度快9.1PB=1024*1024GB10.互联⽹的数据以⾮结构化数据为主11.办公⽂档、⽂本、图⽚、⾳频这些都是⾮结构化的数据第⼆篇数据采集1.传感器数据处理的第⼀步是将电压信号转化为对应的物理量2.企业⾃⾝的APP产品可以通过埋点技术采集⽤户⾏为的数据3.数据采集与业务功能的开发会产⽣冲突4.互联⽹数据的采集依赖爬⾍技术5.互联⽹数据采集后可以应⽤于舆情管理、客户分析、⾏业分析、对⼿分析6.企业采集互联⽹数据不⼀定⾃⼰开发爬⾍程序，可以利⽤第三⽅采集⼯具第三篇数据仓库1.数据仓库的ETL过程包括数据抽取、转换、装载2.数据仓库是⾯向管理的系统，⽽普通数据库是⾯向业务的系统3.数据仓库对数据的访问时只读式的访问4.数据仓库是⾯向主题设计的，⽽普通数据库是⾯向应⽤设计的5.数据仓库的四个特征是⾯向主题的、集成的、随时间变化的、⾮易失的6.数据仓库虽然会⽐普通数据库保留更多的历史数据，但是它也需要根据时间变化删去旧的数据内容7.下⾯两个图中，图2是多维数据库的表现⽅式，更适合于数据仓库的OLAP操作图1 图2产品名称地区销售量冰箱东北 50冰箱西北 60彩电东北 70彩电西北 80空调东北 90空调西北 100 东北西北冰箱 50 60 彩电 70 80 空调 90 1008. 数据仓库的OLAP 操作包括上卷、下钻、切⽚、旋转等操作9. 数据仓库常⽤的模型包括雪花型和星型10. 下图表现的是雪花型的模型设计11. 数据仓库的表会引⼊冗余，也会对源表进⾏物理分割12. 数据仓库元数据的作⽤是描述了数据的结构、内容、键、索引等项内容13. 静态元数据包含名称、描述、格式、数据类型、关系、⽣成时间、来源、索引、类别、域、业务规则等14.动态元数据包含⼊库时间、更新周期、数据质量、统计信息、状态、处理、存储位置、存储⼤⼩、引⽤处等15.数据仓库的运维包含以下⼏部分数据安全管理、数据质量管理、数据备份和恢复16.数据仓库的数据量不断增长，针对增长数据的管理有哪些⽅法利⽤概括技术、对细剖数据的控制、对历史数据的限制、对数据使⽤范围的进⾏限制、将睡眠数据移出。
大数据培训资料
大数据培训资料大数据培训资料=====================一、背景介绍---------------------在当今数字时代，海量的数据被、处理和分析。
大数据技术正成为企业和组织获得关键业务洞见和决策支持的重要工具。
本章将介绍大数据的背景和概念，以及其在不同行业中的应用。
1.1 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、处理速度快的数据集合。
它具有以下特点：- 规模庞大：大数据主要是针对海量数据而言，通常以TB（1TB = 1024GB）或PB（1PB = 1024TB）为单位。
- 复杂多样：大数据包含结构化数据（如关系型数据库、Excel 表格等）和非结构化数据（如文本、图像、声音等）。
- 处理速度快：大数据需要使用高性能的计算机系统和并行处理技术来实时或准实时地处理和分析数据。
1.2 大数据的应用场景大数据技术在各个行业都有广泛的应用，包括但不限于以下领域：- 金融：大数据可以分析客户行为、风险评估和金融市场变化，辅助决策和高频交易。
- 零售：大数据可以帮助零售商了解顾客购买行为和偏好，进行精准营销和库存管理。
- 制造业：大数据可以优化供应链管理、设备维护和质量控制，提高生产效率和产品质量。
- 物流：大数据可以优化物流路线规划、车辆调度和配送时间，提高运输效率和降低成本。
- 医疗保健：大数据可以分析病患数据和疾病模式，提供个性化医学诊断和治疗方案。
二、大数据技术概述---------------------本章将介绍大数据技术的主要组成部分和相关技术，以及它们的作用和应用。
2.1 大数据存储和处理技术- 分布式存储：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3等。
- 分布式计算：Hadoop MapReduce、Apache Spark等。
- 列式存储：Apache HBase、Apache Cassandra等。
- 内存计算：Apache Ignite、Redis等。
大数据培训课件
MLlib
MLlib是Spark的机器学习库，提供了多 种机器学习算法和工具，方便用户进行数 据挖掘和分析。
RDD
弹性分布式数据集（RDD）是Spark的基 本数据结构，提供了丰富的操作来支持各 种数据处理需求。
Spark Streaming
Spark Streaming是Spark提供的实时数 据流处理模块，可以处理来自各种数据源 的数据流。
分类与预测
利用已知类别的样本建立分类模型，对未知类别的样本进 行类别预测，或者根据历史数据预测未来趋势。
关联规则挖掘
通过寻找数据项之间的有趣关联和相关关系，发现隐藏在 数据中的模式和规律。
聚类分析
将数据对象分组成为多个类或簇，使得同一个簇中的对象 彼此相似，而不同簇中的对象尽可能相异。
机器学习算法
数据处理技术：数据处理技术是指对 数据进行采集、清洗、转换、分析等 处理的技术。常见的数据处理技术包 括批处理、流处理、图处理等。在大 数据领域，通常采用分布式计算框架 来进行大规模数据处理，如Hadoop 的MapReduce、Spark等。
数据存储与处理技术的发展趋势：随 着大数据技术的不断发展，数据存储 与处理技术也在不断演进。未来，数 据存储技术将更加注重数据的安全性 、可靠性和可扩展性；数据处理技术 将更加注重实时性、智能化和自动化 。同时，随着人工智能、机器学习等 技术的不断发展，数据存储与处理技 术也将与之深度融合，实现更加智能 化、自动化的数据处理和分析。
Spark SQL
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据 的模块，提供了SQL查询和DataFrame API两种方式来处理数据。
其他大数据平台与工具
Flink
Flink是一个开源的流处理框架，提供 了高性能、低延迟的数据处理能力， 适用于实时数据流处理场景。
教师集中培训讲稿-大数据(实用)
二、商用功能。搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些
在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗 热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些 是网民关注的。商家重点去筹集和推出这些类别的 商品，从而给商人带来商机，这就是大数据在商业 中的应用。如：阿里云知道谁需要贷款。
①这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交 易和数据在阿里的平台上运行，阿里通过对商户最 近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资 金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜 在的贷款对象进行沟通。使更多的贷款对象成为他 的顾客。
• 东方祥云凭借大数据精准预测，使兴仁县打鱼凼水库免受 洪灾侵袭，平塘县减少了5.8亿元的损失。传统的洪水预 报技术，针对小流域只能提供30分钟左右的预警时间，而 东方祥云利用大数据技术，可以把预警时间提前72小时。
• 此外，大数据能帮我们更精准地掌握各种信息，提高工作 效率。各个领域应用非常广泛，比如在，疾病预防、公安 破案……
• ①2013年10月2号，九寨沟景区，因游客太多， 发生交通瘫痪，拥堵数公里长，导致游九寨沟，实际到177000 多人，准确率达到93.73%，因此景区提前作好了 相关准备工作。避免了2013年出现的现象。
②利用大数据的预测功能，美国一家百货公司向女顾 客推荐孕妇产品。
• 美国的一家百货公司上线了一套客户分析工具， 可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行 产品推荐。一次，他们根据一个女孩在这家连锁 店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开 始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产 品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，但后来其 家长才知道是女孩隐瞒了怀孕消息。
“大数据”在生活中的应 用
认识大数据
• 大数据，大数据就是数据体量大，种类繁 多的数据，它是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。
大数据培训资料
大数据培训资料大数据培训资料一、介绍大数据1.1 什么是大数据1.2 大数据的应用领域1.3 大数据的重要性和挑战二、大数据基础知识2.1 数据的类型2.2 数据存储与处理2.2.1 数据存储技术2.2.2 数据处理技术2.3 数据分析与挖掘2.3.1 数据可视化2.3.2 数据挖掘算法2.3.3 机器学习和深度学习三、大数据技术以及工具3.1 Hadoop3.1.1 Hadoop的架构3.1.2 Hadoop的核心组件3.1.3 HDFS的原理和工作机制3.2 Spark3.2.1 Spark的概述3.2.2 Spark的应用场景3.2.3 Spark的核心概念和组件3.3 NoSQL数据库3.3.1 NoSQL的概念和分类3.3.2 NoSQL数据库的应用3.3.3 NoSQL数据库的特点和优势3.4 数据可视化工具3.4.1 Tableau3.4.2 Power BI3.4.3 QlikView四、大数据的应用案例4.1 金融行业4.1.1 风险控制与欺诈检测4.1.2 客户行为分析4.1.3 营销策略优化4.2 零售行业4.2.1 供应链管理4.2.2 忠诚度和客户细分4.2.3 销售预测和库存管理4.3 健康医疗领域4.3.1 个性化医疗和基因分析4.3.2 医疗资源优化4.3.3 病症预测和监测五、大数据的安全与隐私保护5.1 大数据安全的挑战5.2 大数据隐私保护的方法5.3 大数据安全和隐私保护的法律法规六、附件本文档涉及的附件包括但不限于：1.示例代码2.数据集样例3.相关文献法律名词及注释1.GDPR（General Data Protection Regulation，通用数据保护条例）：欧盟于2018年5月25日实施的一项数据保护法律法规，旨在加强对个人数据的保护和隐私权。
2.HIPAA（Health Insurance Portability andAccountability Act，医疗保险便携性和责任法案）：针对美国医疗保健行业的法律法规，旨在保护个人的医疗信息隐私。
大数据应用与技术培训手册
大数据应用与技术培训手册第一章大数据概述 (3)1.1 大数据概念与特征 (3)1.1.1 数据量大（Volume）：大数据涉及的数据量通常非常庞大，远远超出了传统数据库的处理范围，需要采用新型技术来应对。
(3)1.1.2 数据类型繁多（Variety）：大数据包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，数据类型丰富多样，如文本、图片、音频、视频等。
(3)1.1.3 处理速度快（Velocity）：大数据的处理速度要求高，需要在短时间内完成数据的采集、存储、处理和分析，以满足实时性需求。
(3)1.1.4 价值密度低（Value）：在大数据中，有价值的信息往往隐藏在海量数据之中，需要通过数据挖掘和分析技术提取出有价值的信息。
(3)1.2 大数据发展历程 (3)1.2.1 数据积累阶段：互联网、物联网和社交媒体的快速发展，人类产生和积累的数据量呈指数级增长。
(3)1.2.2 技术创新阶段：为了应对大数据的挑战，分布式计算、云计算、数据挖掘和可视化等技术应运而生，为大数据处理和分析提供了技术支持。
(3)1.2.3 应用拓展阶段：大数据技术的成熟，各行业纷纷将其应用于实际业务中，推动了大数据在各领域的应用和发展。
(3)1.3 大数据应用领域 (3)1.3.1 金融领域：大数据技术在金融领域中的应用包括风险管理、欺诈检测、客户画像等。
(4)1.3.2 医疗健康领域：大数据技术可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
41.3.3 零售领域：通过分析消费者行为数据，企业可以优化商品推荐、库存管理等。
41.3.4 智能制造领域：大数据技术可以应用于工厂生产优化、产品故障预测等。
(4)1.3.5 社会治理领域：大数据技术在公共安全、交通管理、城市规划等方面具有重要作用。
(4)1.3.6 教育领域：大数据技术可以用于教育资源的优化配置、个性化教学等。
(4)1.3.7 文体娱乐领域：大数据技术在电影、音乐、游戏等产业中的应用，可以提升用户体验，推动产业发展。
2024版大数据培训课件pptx
大数据培训课件pptx $number{01}目录•大数据概述•大数据技术基础•大数据平台与工具•大数据挖掘与分析方法•大数据在各行各业应用实践•大数据挑战与未来发展趋势01大数据概述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。
特点大数据具有Volume（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。
123大数据发展历程成熟期2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为推动社会进步和发展的重要力量。
萌芽期20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注于数据存储和计算能力的提升。
发展期2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，Hadoop 等开源技术不断涌现，数据处理和分析能力得到进一步提升。
金融大数据在金融领域的应用包括风险管理、客户分析、精准营销等方面。
医疗大数据在医疗领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。
教育大数据在教育领域的应用包括个性化教学、教育资源共享、教育评估等方面。
政府大数据在政府领域的应用包括智慧城市、公共安全、政策制定等方面。
大数据应用领域02大数据技术基础分布式计算架构Master/Slave 架构、MapReduce 架构等分布式计算概述定义、特点、优势等分布式计算编程模型MapReduce 编程模型、BSP 编程模型等分布式计算框架Hadoop 、Spark 等分布式计算原理存储技术02030104HBase 、Cassandra 等MySQL Cluster 、Oracle RAC 等HDFS 、GFS 等Amazon S3、Google Cloud Storage 等分布式文件系统NoSQL 数据库云存储技术分布式数据库大数据分析技术数据挖掘技术数据预处理数据处理与分析技术数据清洗、数据转换、数据规约等统计分析、机器学习、深度学习等分类、聚类、关联规则挖掘等03大数据平台与工具Hadoop生态系统介绍Hadoop概述Hadoop的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 生态系统介绍Spark 概述弹性分布式数据集，实现容错和高效计算RDD处理结构化数据的模块，提供SQL查询功能Spark SQL处理实时数据流的模块，支持实时分析和处理Spark Streaming机器学习库，提供常见的机器学习算法和工具MLlib图计算库，支持图形处理和并行计算GraphXFlinkKafkaStormCassandraRedis其他大数据平台与工具流处理框架，支持实时数据流处理和批处理分布式流处理平台，实现实时数据流传输和处理实时计算系统，支持分布式实时计算和处理分布式NoSQL 数据库，支持高可用性和可扩展性内存数据库，支持高速读写和持久化存储04大数据挖掘与分析方法数据挖掘基本概念及过程数据挖掘定义从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。
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“燃信”-行业应用（党政、金融）
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“燃信”-应用案例4：扬州苏宁双11活动
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根据基站、用 户画像获取目 标用户数据
1、精准推送（直连大数据平台（比如筛选出玄武区、男性、20~40岁，一周使用 途牛app至少一次等）
2、富媒体（30s高清视频、50秒音频、10张图片或者200万文字）
3、行业百搭（政府、旅游、金融、商贸、汽车、房产、母婴等） 4、支持数据跟踪能力（跟踪燃信到达、链接点击、app下载情况）
5、价格低廉（5毛/条，10000条起做，量多最多便宜至2毛，含数据筛选和通道）
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投放内容：景点宣传推广、欢迎 信息、导购信息、安全投诉服务 景点导览信息、随身讲解 景点定位、导航 优点：1、提升景点宣传的品牌 效应、提升旅游服务质量 2、拓宽推广受众群体 3、精准投放
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大容量，营销活动一次到位； 信用卡申请视频指南； APP客户端下载入口，拉动下 载。
目标客户
目标客户
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面向省、市、地方政府机关 、组织宣传部、党政机关； 卫计委、应急办、公安系统 等。
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通过高清电影片花、高 清海报与文字和H5链 3.49% 接的组合，让用户能够 成功购票率 视觉和听觉的双重感官 体验，对电影作品进行 进行宣传；
“燃信”-应用案例3：旅游漫入
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“燃信”下发苏宁双 11 活动宣传，通过优 惠活动链接进行引流 登记
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其他大数据产品介绍
1、大数据咨询报告（5万/份） 2、分店选址分析 3、三维验真：验证姓名、身份证、号码是否一致 4、信用分：客户将待查询号码通过我司接口查询该号码信用值
5、二次卡清理：二次放卡号码清除前号主信息，避免无法注册的情况 6、交通行业、城市管理、旅游等，人口热点分布热力图、通勤分析等 7、舆情通、商情通产品 8、失联用户修复 ：针对用户换号码后失联情况，由客户提供身份证后，我司 匹配该身份证下活跃号码后，外呼或短信通知该客户 9、法院文书送达 10、掌厅、电视、微信公众号投放广告 11、第三方大数据（银联等）
大数据业务培训（大数据精确营销）
第一步：客户提供筛选 口径和广告素材
举例：圣诞节推广该酒店旗 下恐龙主题酒店
第二步： 第三步：省公司筛选出号码后， 由移动大数据库筛选目标用户 通过短信、燃信投放广告
客户方提供：
1：筛选口径：筛选出南京地 区，年龄20~40岁用户，最 近10天浏览过途牛、同程、 亲子周末app的用户，消费 中等偏上
2、发送素材：该用户想通过 燃信方式推广，提供酒店宣 传图片、视频、宣传文字 3、投放时间，圣诞前一周
……
身份 特征
南京地区，年龄 20~40岁用户
标签库
消费 特征 上网 特征 最近10天浏览过途牛、 同程、亲子周末app的 用户
中高端用户 是否欠费 …….
燃信=江苏移动大数据+富媒体彩信
政府
产品内容
内部政治学习及宣传；党建 活动宣传；廉政工作建设； 工会活动；重要领导重要讲 话宣传。
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产品内容
品牌推广；营销活动；信用卡 用户拓展；APP客户端下载推 广； 微信公众号推广。
产品优势
大容量，直接推送学习资料、 宣讲资料；关键会议讲话视 频，可保存后多次学习；作 为政府微信公众号、微博公 众号等辅助推广手段。
视频 短信 =
2 MB
X10
高清视频
30秒
=
无损音频
50秒
=
高清图片
10张
=
200万字 (10部长篇 小说)
“燃信”-目标客户
银行品牌宣传、营销活动推广 （仅限国有银行） 游戏宣传、APP推广等
地产楼盘销售、影视制片方剧 旅游局、大型景区等城市宣传、 旅游宣传、重大活动推广 政府内部政治学习及宣传、 4S店、酒店、大型连锁店、商圈 商场等活动推广 重要领导重要讲话宣传、 党建工作等 目推广、院线营销等