大数据与数据挖掘培训课件(PPT 40张)
合集下载
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)目录•大数据概述与背景•数据分析基础•数据挖掘技术与方法•大数据在各行各业应用案例•大数据挑战与机遇并存•企业如何布局大数据战略•总结回顾与展望未来发展趋势大数据概述与背景大数据定义及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。
特点大数据具有数据量大、数据种类多、处理速度快、价值密度低等特点。
大数据产生背景互联网发展随着互联网技术的不断发展和普及，人们产生的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
物联网兴起物联网技术的兴起使得设备间的连接和数据交互变得更加频繁和复杂，产生了大量的数据。
社交媒体普及社交媒体的普及使得人们更加愿意分享自己的信息和观点，形成了海量的用户生成数据。
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，大数据将成为企业核心竞争力的重要组成部分。
人工智能与大数据融合人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处理效率和准确性。
数据安全和隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这些领域的数字化转型和创新发展。
数据分析基础结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型及来源01020304如关系型数据库中的表格数据，具有固定的数据结构和类型。
如文本、图像、音频、视频等，没有固定的数据结构和类型。
如XML 、JSON 等格式的数据，具有一定的数据结构但不完全固定。
包括企业内部数据、公开数据、第三方数据等。
数据预处理与清洗去除重复、无效、错误数据，填充缺失值等。
将数据转换为适合分析的格式和类型，如数值型、类别型等。
消除数据间的量纲差异，使数据具有可比性。
大数据分析与挖掘培训ppt
AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根 据环境反馈自动调整模 型参数，提高模型泛化 能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行 融合，如文本、图像、 视频等，挖掘多模态数 据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易 行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分 析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案 和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行 预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告 等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数 据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便于后 续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算， 生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于 存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等， 用于并行处理大规模数据 。
分布式数据库
HBase、Cassandra等， 用于存储和查询大规模数 据。
数据库技术
大数据时代下的数据挖掘简易ppt课件
➢让数据“发声” ➢小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 ➢全数据模式，样本＝总体
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
“更杂”——不是精确性，而是混杂性 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有
➢大数据价值的3大构成 ➢大数据掌控公司 ➢大数据技术公司 ➢大数据思维公司和个人 ➢全新的数据中间商 ➢专家的消亡与数据科学家的崛起 ➢大数据，决定企业的竞争力
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
如何利用大量数据
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘定义
演变历程
20世纪 60年代前
原始 文件
20世纪 60年代
数据库
20世纪 80年代
数据 仓库
现在
数据 挖掘
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘受多学科的影响
数据库技术
B
统计学 A
数据挖掘
C 信息科学
框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱，剩下95%的非框架数 据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界 的窗户。
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
“更杂”——不是精确性，而是混杂性 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有
➢大数据价值的3大构成 ➢大数据掌控公司 ➢大数据技术公司 ➢大数据思维公司和个人 ➢全新的数据中间商 ➢专家的消亡与数据科学家的崛起 ➢大数据，决定企业的竞争力
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
如何利用大量数据
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘定义
演变历程
20世纪 60年代前
原始 文件
20世纪 60年代
数据库
20世纪 80年代
数据 仓库
现在
数据 挖掘
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘受多学科的影响
数据库技术
B
统计学 A
数据挖掘
C 信息科学
框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱，剩下95%的非框架数 据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界 的窗户。
大数据时代下的数据挖掘简易演示课件
大数据时代下的数据挖掘简易演示课件一、教学内容本节课我们将学习大数据时代下的数据挖掘简易演示。
我们将通过一个简单的例子来了解数据挖掘的概念和方法。
教材的章节为《大数据与数据挖掘》。
二、教学目标1. 学生能够理解数据挖掘的概念和作用。
2. 学生能够掌握数据挖掘的基本方法。
3. 学生能够进行简单的数据挖掘实践。
三、教学难点与重点重点：数据挖掘的概念和方法。
难点：数据挖掘实践操作。
四、教具与学具准备教具：电脑、投影仪、课件。
学具：笔记本、彩色笔。
五、教学过程1. 引入：通过一个生活中的例子，比如淘宝购物推荐，来引出数据挖掘的概念。
2. 讲解：介绍数据挖掘的定义、作用和基本方法。
3. 演示：通过一个具体的数据挖掘案例，演示数据挖掘的过程和方法。
4. 实践：学生分组进行数据挖掘实践，选取一组数据，运用所学的方法进行挖掘。
5. 讨论：学生分组讨论数据挖掘的结果和意义。
六、板书设计1. 数据挖掘概念2. 数据挖掘方法3. 数据挖掘实践七、作业设计1. 请简述数据挖掘的概念和作用。
2. 请列举三种数据挖掘的方法。
答案：关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析。
八、课后反思及拓展延伸通过本节课的学习，学生们对数据挖掘有了初步的了解和实践。
在实践过程中，他们能够运用所学的方法进行数据挖掘，并从中获取有价值的信息。
但也存在一些问题，比如学生对数据挖掘的深度理解不够，对一些复杂方法的掌握不足。
在今后的教学中，我将继续深入讲解数据挖掘的相关知识，并通过更多的实践案例来帮助学生们更好地理解和掌握数据挖掘的方法和技巧。
同时，我也将引导学生们思考数据挖掘在现实生活中的应用，激发他们对数据挖掘的兴趣和热情。
重点和难点解析一、教学内容本节课我们主要学习了大数据时代下的数据挖掘简易演示。
我们通过一个简单的例子来了解数据挖掘的概念和方法。
教材的章节为《大数据与数据挖掘》，我们需要重点关注的是数据挖掘的基本概念、方法和过程。
二、教学目标本节课的教学目标有三个，我们需要重点关注的是学生能够理解数据挖掘的概念和作用，以及掌握数据挖掘的基本方法。
大数据挖掘工具培训课件(ppt 36张)
3 of 44
4.1 Mahout
Mahout在各平台支持的机器学习算法
算法 聚类算法 Canopy 单机 — deprecated MapReduce — deprecated Spark — —
《大数据》配套PPT课件
H2O — —
k-means 模糊k-means 流k-means 谱聚类 分类算法 逻辑回归 朴素贝叶斯 随机森林 隐马尔可夫模型 多层感知器 协同过滤算法 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤 基于ALS的矩阵分解 基于ALS的矩阵分解（隐式 反馈） 加权矩阵分解 降维算法 奇异值分解 Lanczos
《大数据》配套PPT课件
调用Mahout API运行k-means聚类算法,指定Hadoop配置信息、输入数据、 初始聚类中心，迭代2次得到聚类结果
8 of 44
4.1 Mahout
基于多维输入数据运行k-means算法 60维数据样本
《大数据》配套PPT课件
600条60维趋势数据（600行60列）
2008年之前
发 展 历 史
Apache Lucene开源搜索引擎的子项目 实现Lucene框架中的聚类以及分类算法
吸纳协调过滤项目Taste成为独立子项目
2010年以后
成为Apache顶级项目 实现聚类、分类和协同过滤等机器学习算法 既可以单机运行也可在Hadoop平台上运行
驱象人
目标：机器学习平台，提供类似R的DSL以支持线性代数运算（如分布式向量计 算）、大数据统计等基本功能
MLlib
运行在Spark平台上专为在集群上并行运行而设计
内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集
离散型 分类 逻辑回归 支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升决策树 (GBT) 聚类 k-means 高斯混合 快速迭代聚类(PIC) 隐含狄利克雷分布(LDA) 二分k-means 流k-means
4.1 Mahout
Mahout在各平台支持的机器学习算法
算法 聚类算法 Canopy 单机 — deprecated MapReduce — deprecated Spark — —
《大数据》配套PPT课件
H2O — —
k-means 模糊k-means 流k-means 谱聚类 分类算法 逻辑回归 朴素贝叶斯 随机森林 隐马尔可夫模型 多层感知器 协同过滤算法 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤 基于ALS的矩阵分解 基于ALS的矩阵分解（隐式 反馈） 加权矩阵分解 降维算法 奇异值分解 Lanczos
《大数据》配套PPT课件
调用Mahout API运行k-means聚类算法,指定Hadoop配置信息、输入数据、 初始聚类中心，迭代2次得到聚类结果
8 of 44
4.1 Mahout
基于多维输入数据运行k-means算法 60维数据样本
《大数据》配套PPT课件
600条60维趋势数据（600行60列）
2008年之前
发 展 历 史
Apache Lucene开源搜索引擎的子项目 实现Lucene框架中的聚类以及分类算法
吸纳协调过滤项目Taste成为独立子项目
2010年以后
成为Apache顶级项目 实现聚类、分类和协同过滤等机器学习算法 既可以单机运行也可在Hadoop平台上运行
驱象人
目标：机器学习平台，提供类似R的DSL以支持线性代数运算（如分布式向量计 算）、大数据统计等基本功能
MLlib
运行在Spark平台上专为在集群上并行运行而设计
内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集
离散型 分类 逻辑回归 支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升决策树 (GBT) 聚类 k-means 高斯混合 快速迭代聚类(PIC) 隐含狄利克雷分布(LDA) 二分k-means 流k-means
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第1章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
(3) 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是建立在统计学理论的VC维理论和
结构风险最小原理基础上的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许 多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机算 法将在后面章节做详细介绍。
第一章 数据挖掘概念
1. 什么是测量误差和数据收集误差 测量误差是测量中测量结果与实际值之间的差值叫误差。 数据收集误差是指收集数据时遗漏数据对象或属性值，或包含了其他数据对象等情况。
2. 什么是噪声 噪声是从物理角度而言，噪声是波形不规则的声音。
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
第一章 数据挖掘概念
第一章 数据挖掘概念
1.3 数据挖掘的应用
第一章 数据挖掘概念
1. 算法延展性
算法延展性即为算法弹性，随着数据产生、采集技术的快速进步，以GB、TB、PB（1GB=1024MB， 1TB=1024GB，1PB=1024TB）为单位的数据集越来越普遍。
2. 高维性
在以前的数据库构成中只有少量属性的数据集，现在大数据集群构成中是具有成百上千属性的数据集。
1.2 数据探索
1.2.1 数据概述
1. 属性 （1）区分属性可通过属性可能取值的个数来判断。 （2）非对称的属性 2. 数据集的一般特性
数据集一般具有三个特性，分别是维度、稀疏性、 分辨率三个，它们对数据挖掘有重要影响。 3. 较常见的数据类型
第一章 数据挖掘概念
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
1.3 数据挖掘的应用
1.3.3 数据挖掘的应用场景
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
大数据与数据挖掘精品PPT课件
✓ 2017.6.3 菜鸟和顺丰在中国邮政局主持下和解。
背后数据之争
①顺丰：我的快递业务以商务件为主，不完全依赖淘宝件，且我从 未放弃过电商，顺丰优选仍然是生鲜电商中的领导者，我不愿意 将数据拱手让人。
②阿里(菜鸟)：我已经拥有巨大的电商数据积累，要物流数据是为了 客户服务体验和数据商业化，没有数据我这种轻资产公司就什么 都不是了。
大数据是什么?
大数据(Big Data):
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。
简单一点的说，就是用现有一般技术 难以管理的数据。
大数据的典型特征
✓ Volume（容量） 数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
✓ Variety（多样性） 种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日
志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了 更高的要求 ✓ Velocity（速度）
数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。数据产生和更新的频率 ✓ Value （价值）
数据做什么？
能干的太多了，用户画像、精准营销、用户体验提升、决策辅助等 等，我们就说说个简单的： 用户画像 上面整个过程中，系统已经给用户做了画像。 姑娘A，家住北京，电话，地址，25-35岁，女性，消费能力中等， 资产情况好，准备生姑娘下次打开淘宝的时候（手机/PC），系 统页面自动会将下面产品放在首页： 母婴用品，中高端（孕妇装、儿童装、纸尿裤、奶 粉统统来一套）服装，中高化妆品，国内知名品 牌。。。。。。 剩下的事情你懂得，淘宝页面可是很有限的，为了 提高广告效率，你看把我家淘宝累成啥样了？所以 卖货的筒子，赶紧掏钱啊，引流效果很好的。。。。 还可以这样： 当姑娘A登陆虾米音乐的时候，阿里就直接给他推 送25-35岁女性的歌曲，顺便把A常听的歌曲也加入 数据库。。。 打开支付宝的时候，顺手推荐下理财产品，反正A 也有闲钱，放着多浪费啊，来看看这些。。。 顺手还能推荐一下儿童的0岁保险^_^.
背后数据之争
①顺丰：我的快递业务以商务件为主，不完全依赖淘宝件，且我从 未放弃过电商，顺丰优选仍然是生鲜电商中的领导者，我不愿意 将数据拱手让人。
②阿里(菜鸟)：我已经拥有巨大的电商数据积累，要物流数据是为了 客户服务体验和数据商业化，没有数据我这种轻资产公司就什么 都不是了。
大数据是什么?
大数据(Big Data):
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。
简单一点的说，就是用现有一般技术 难以管理的数据。
大数据的典型特征
✓ Volume（容量） 数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
✓ Variety（多样性） 种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日
志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了 更高的要求 ✓ Velocity（速度）
数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。数据产生和更新的频率 ✓ Value （价值）
数据做什么？
能干的太多了，用户画像、精准营销、用户体验提升、决策辅助等 等，我们就说说个简单的： 用户画像 上面整个过程中，系统已经给用户做了画像。 姑娘A，家住北京，电话，地址，25-35岁，女性，消费能力中等， 资产情况好，准备生姑娘下次打开淘宝的时候（手机/PC），系 统页面自动会将下面产品放在首页： 母婴用品，中高端（孕妇装、儿童装、纸尿裤、奶 粉统统来一套）服装，中高化妆品，国内知名品 牌。。。。。。 剩下的事情你懂得，淘宝页面可是很有限的，为了 提高广告效率，你看把我家淘宝累成啥样了？所以 卖货的筒子，赶紧掏钱啊，引流效果很好的。。。。 还可以这样： 当姑娘A登陆虾米音乐的时候，阿里就直接给他推 送25-35岁女性的歌曲，顺便把A常听的歌曲也加入 数据库。。。 打开支付宝的时候，顺手推荐下理财产品，反正A 也有闲钱，放着多浪费啊，来看看这些。。。 顺手还能推荐一下儿童的0岁保险^_^.
- 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)。
大数据与数据挖掘
第二部分 大数据
大数据体系
• 大数据概念 • 大数据行业应用 • 数据分析与挖掘 • 大数据技术
数据的大小
• 物理属性的数据
公斤、公里、升等
• 信息属性的数据
位 (Bit)是量度信息的基本单位，只有0、1两种二进制状态。
8位(bit)组成一个字节 (1Byte，8bit)，能够容纳一个英文字符，而一个 (2Byte，16bit)的存储空间。
• 社交网络的发展
• 简单地说，社交网络是在互联网上与其他人相联系的一个 络站点通常围绕用户的基本信息而运作，用户基本信息是 欢的事、不喜欢的事、兴趣、爱好、学校、职业或任何其 合。通常，这些站点提供不同级别的隐私控制。社交网络 过一个或多个共同点将一些人相互联系起来而建立一个群 • 国外：Facebook, twitter • Facebook2012年拥有大约6.29亿用户，他们通过上千亿的朋 互连接。这个巨大的社交网络覆盖了大约10%的全球总人 • 国内：新浪微博，微信，人人网
• 娱乐化社交网络
• 2002年，LinkedIn成立;2003年，运用丰富的多媒体个性化 力的Myspace成立;2004年，复制线下真实人际关系来到线 的Facebook成立中国社交网络产品相也继出现，如2005年 、2008年成立的开心网。
•
美国国会图书馆藏书（151,785,778册）（2011年4月 235TB ），1EB = （？）倍美国国会图书馆存储的信息
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低
网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低
网络带宽的提升
云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升
云计算的兴起
网络技术的发展 智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
• 亚马逊数字图书馆
• 文本资料的数字化 • 亚马逊的数字图书馆
• 地理方位的数字化
• 对地理位置的数据化需要满足一些前提条件：需要能精确 域内的每一块地方；需要一套标准的标记体系；需要收集 工具。简而言之，就是地理范围、标准、工具或者说量化 集。只有具备了这些，才能把位置信息当成数据来存储和
• 莫里斯航海图表
• 社交网络的理论基础
• 1967年，哈佛大学的心理学教授米尔格伦(1934～1984)创立 理论，简单地说：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人 ，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生 度分隔理论，每个个体的 社交圈都不断放大，最后成为一 。这是社会性网络（Social Networking）的早期理解。
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
练习题
• 促进大数据技术到来的主要因素有那些？ • 大数据时代的到来主要是由于网上的数据量大规模增
• 大数据不仅是网络业的未来，而且是整个 济发展的未来。
早期的大规模数据应用
• 文本资料的数字化
• 将文本资料转化成数字信息存储，可进行搜索，传播。
UPS的快速定位系统
• UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能 辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、 和GPS。这些设备方便了公司监督管理员工并优化行 • UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经 的。设计了尽量少左转的路线，因为左转要求货车在 过去，所以更容易出事故。而且，货车往往需要等待 左转，也会更耗油，因此，减少左转使得行车的安全 得到了大幅提升。
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起
网络技术的发展
智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展
智能终端的普及
我国社交网络的发展
• E-mail点对点
• 人与人之间可以通过电子邮件交流
• BBS点对面
• BBS将点对点形式演变为点对面，降低交流成本。实现了个 向可共享的聚合信息的进步。天涯、猫扑、西祠胡同等产 的典型企业。2006年年以前，资本主要关注BBS及博客形态 品，但是后期来看，这类企业的发展多不尽人意。
1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes
1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
练习题
• 3PB=( ? )GB
•
假设《红楼梦》含标点87万字（不含标点853509字） 于（？）部红楼梦？1TB 约等于（？）部？
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及
一页书籍：10KB 一张低分辨率照片：100KB
一次胸透视：10MB
一张CD光盘：500MB 一部高质量电影：1GB
大te = 8 bit
1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes
第二部分 大数据
大数据体系
• 大数据概念 • 大数据行业应用 • 数据分析与挖掘 • 大数据技术
数据的大小
• 物理属性的数据
公斤、公里、升等
• 信息属性的数据
位 (Bit)是量度信息的基本单位，只有0、1两种二进制状态。
8位(bit)组成一个字节 (1Byte，8bit)，能够容纳一个英文字符，而一个 (2Byte，16bit)的存储空间。
• 社交网络的发展
• 简单地说，社交网络是在互联网上与其他人相联系的一个 络站点通常围绕用户的基本信息而运作，用户基本信息是 欢的事、不喜欢的事、兴趣、爱好、学校、职业或任何其 合。通常，这些站点提供不同级别的隐私控制。社交网络 过一个或多个共同点将一些人相互联系起来而建立一个群 • 国外：Facebook, twitter • Facebook2012年拥有大约6.29亿用户，他们通过上千亿的朋 互连接。这个巨大的社交网络覆盖了大约10%的全球总人 • 国内：新浪微博，微信，人人网
• 娱乐化社交网络
• 2002年，LinkedIn成立;2003年，运用丰富的多媒体个性化 力的Myspace成立;2004年，复制线下真实人际关系来到线 的Facebook成立中国社交网络产品相也继出现，如2005年 、2008年成立的开心网。
•
美国国会图书馆藏书（151,785,778册）（2011年4月 235TB ），1EB = （？）倍美国国会图书馆存储的信息
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低
网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低
网络带宽的提升
云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升
云计算的兴起
网络技术的发展 智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
• 亚马逊数字图书馆
• 文本资料的数字化 • 亚马逊的数字图书馆
• 地理方位的数字化
• 对地理位置的数据化需要满足一些前提条件：需要能精确 域内的每一块地方；需要一套标准的标记体系；需要收集 工具。简而言之，就是地理范围、标准、工具或者说量化 集。只有具备了这些，才能把位置信息当成数据来存储和
• 莫里斯航海图表
• 社交网络的理论基础
• 1967年，哈佛大学的心理学教授米尔格伦(1934～1984)创立 理论，简单地说：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人 ，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生 度分隔理论，每个个体的 社交圈都不断放大，最后成为一 。这是社会性网络（Social Networking）的早期理解。
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
练习题
• 促进大数据技术到来的主要因素有那些？ • 大数据时代的到来主要是由于网上的数据量大规模增
• 大数据不仅是网络业的未来，而且是整个 济发展的未来。
早期的大规模数据应用
• 文本资料的数字化
• 将文本资料转化成数字信息存储，可进行搜索，传播。
UPS的快速定位系统
• UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能 辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、 和GPS。这些设备方便了公司监督管理员工并优化行 • UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经 的。设计了尽量少左转的路线，因为左转要求货车在 过去，所以更容易出事故。而且，货车往往需要等待 左转，也会更耗油，因此，减少左转使得行车的安全 得到了大幅提升。
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起
网络技术的发展
智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展
智能终端的普及
我国社交网络的发展
• E-mail点对点
• 人与人之间可以通过电子邮件交流
• BBS点对面
• BBS将点对点形式演变为点对面，降低交流成本。实现了个 向可共享的聚合信息的进步。天涯、猫扑、西祠胡同等产 的典型企业。2006年年以前，资本主要关注BBS及博客形态 品，但是后期来看，这类企业的发展多不尽人意。
1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes
1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
练习题
• 3PB=( ? )GB
•
假设《红楼梦》含标点87万字（不含标点853509字） 于（？）部红楼梦？1TB 约等于（？）部？
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及
一页书籍：10KB 一张低分辨率照片：100KB
一次胸透视：10MB
一张CD光盘：500MB 一部高质量电影：1GB
大te = 8 bit
1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes