大数据分析PPT(共 73张)
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大数据介绍PPT模板
洗、分析和可视化等。
03
大数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫
日志收集
API接口
数据交换
通过模拟浏览器行为， 自动抓取网页数据。
收集系统、应用、设备 等产生的日志数据。
通过调用API接口获取数 据。
与其他系统或平台进行 数据交换。
数据清洗与转换
01
02
03
04
缺失值处理
对缺失数据进行填充、删除或 插值处理。
大数据介绍PPT模板
目
CONTENCT
录
• 大数据概述 • 大数据技术架构 • 大数据采集与预处理 • 大数据存储与管理 • 大数据分析方法与应用 • 大数据挑战与未来发展
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。
数据泄露风险
大数据的集中存储和处理增加了 数据泄露的风险，需要加强安全
防护措施。
隐私保护问题
大数据中包含大量个人隐私信息， 如何在利用数据的同时保护个人隐 私是一个重要挑战。
跨境数据传输安全
随着全球化的加速，跨境数据传输 频繁，如何确保数据传输的安全性 和合规性也是一个需要关注的问题 。
大数据技术发展趋势预测
异常值处理
识别并处理数据中的异常值， 如离群点、噪声等。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 ，如数值型、类别型等。
数据标准化
对数据进行标准化处理，消除 量纲影响。
数据集成与融合01来自020304
数据集成
大数据分析教材PPT图文
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大数据分析PPT
01
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Special Condition
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02
标题内容概述
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大数据分析方法精选ppt
话标准、表现情感等相似的定量评分
注：部分研究问题已经明显定量化，部分则需要人工确定 量化标准
步骤6：运用数据分析方法产生结论
内容：套用各种数据方法产出结论
形式：数值、概率值、图表
分析软件和语言
SPSS、SAS、Matlab、smartPLS Python、R等等
分析方法：
常规统计方法：T检验、方差分析、相关分析、回归分析 、因子分析、时间序列分析、结构方程模型等，参考任 意一本统计学教材。
各种全新的配套手段：
存储（云）；处理（并行）； 保护（安全性）；分析（数据挖掘、机器学习）
潜力无限 vs 言过其实？ 创新为主 vs 传承为主？
引言
思考1：“大”数据，到底应该多大？
量级不严格、范围不严格
思考2：新方法，到底有多新？
大多数传承传统方式 新方法解决面窄
思考3：新结论，到底多有价值？
总结
总结
大数据和新方法只是新的资源和工具 挖掘数据价值的还是人
我们还会继续沿derstanding 大胆假设、小心求证 – Insight 实践产出理论、理论指导实践 – Prospect
Thanks
此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！ 部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！感谢你的观看！
数据分析的具体流程
步骤1：建立对对象的整体认知
内容：对对象建立主观印象 意义：产生新问题；产生对问题的合理假设 着手点：
观察现状；例子：购物中心的消费习惯转变 观察数据；例子：消费数据分析暗示的消费群体变化 此外，闻者有心：例子：外卖数据暗示房价
步骤2：提出希望探索的宏观问题
内容：提出大目标 形式：“A对B的影响”、“A未来一年的销售额”
注：部分研究问题已经明显定量化，部分则需要人工确定 量化标准
步骤6：运用数据分析方法产生结论
内容：套用各种数据方法产出结论
形式：数值、概率值、图表
分析软件和语言
SPSS、SAS、Matlab、smartPLS Python、R等等
分析方法：
常规统计方法：T检验、方差分析、相关分析、回归分析 、因子分析、时间序列分析、结构方程模型等，参考任 意一本统计学教材。
各种全新的配套手段：
存储（云）；处理（并行）； 保护（安全性）；分析（数据挖掘、机器学习）
潜力无限 vs 言过其实？ 创新为主 vs 传承为主？
引言
思考1：“大”数据，到底应该多大？
量级不严格、范围不严格
思考2：新方法，到底有多新？
大多数传承传统方式 新方法解决面窄
思考3：新结论，到底多有价值？
总结
总结
大数据和新方法只是新的资源和工具 挖掘数据价值的还是人
我们还会继续沿derstanding 大胆假设、小心求证 – Insight 实践产出理论、理论指导实践 – Prospect
Thanks
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数据分析的具体流程
步骤1：建立对对象的整体认知
内容：对对象建立主观印象 意义：产生新问题；产生对问题的合理假设 着手点：
观察现状；例子：购物中心的消费习惯转变 观察数据；例子：消费数据分析暗示的消费群体变化 此外，闻者有心：例子：外卖数据暗示房价
步骤2：提出希望探索的宏观问题
内容：提出大目标 形式：“A对B的影响”、“A未来一年的销售额”
大数据ppt资料
大数据ppt资料大数据 PPT 资料在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
无论是企业的决策制定、市场营销，还是医疗保健、科学研究等领域，大数据都发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们深入了解一下大数据的相关知识。
首先，我们要明白什么是大数据。
简单来说，大数据就是指那些规模巨大、复杂多样、快速生成的数据集合。
这些数据的规模之大，往往超出了传统数据处理工具和技术的能力范围。
大数据的特点通常可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）和 Value（价值）。
大量意味着数据的规模极其庞大。
比如，互联网公司每天产生的用户行为数据、交易数据等，都以海量的规模存在。
高速则指数据的生成和处理速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流配送等，数据需要在极短的时间内被收集、分析和处理。
多样是指数据的类型繁多，不仅包括结构化的数据，如表格中的数据，还包括非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等。
而价值则是大数据的核心所在，通过对海量数据的分析和挖掘，我们能够发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，从而为决策提供支持，创造商业价值。
那么，大数据是如何产生的呢？随着信息技术的飞速发展，特别是互联网、物联网、移动设备等的普及，数据的生成和收集变得越来越容易。
人们在使用互联网进行搜索、购物、社交等活动时，都会产生大量的数据。
企业的业务系统、传感器设备、监控摄像头等也在不断地收集着各种数据。
此外，科学研究、医疗保健等领域的数字化进程也加速了数据的生成。
大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，企业可以利用大数据进行精准营销。
通过分析用户的消费行为、兴趣爱好等数据，企业能够向用户推送个性化的广告和产品推荐，提高营销效果和客户满意度。
大数据还可以帮助企业优化供应链管理，通过对库存、销售、物流等数据的分析，实现更高效的库存控制和物流配送。
在金融领域，银行和证券公司可以利用大数据进行风险评估和欺诈检测。
大数据汇报(内部精华版)ppt课件
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1
Question
➢大数据从何而来，互联网技术发展现状？ ➢什么是大数据、云计算与大数据有什么 关系、大数据类型？ ➢大数据如何获取、存储、处理、分析的 技术？ ➢大数据怎么用、未来发展趋势？
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2
互联网发展趋势
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3
风云变幻中……
2021/5/10
完整最新ppt
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17
完整最新ppt
18
大数据系统 整体架构
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19
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
完整最新ppt
20
数据挖掘与分析
➢知识发现（KDD）是从数据集中识别 出有效的、新颖的、潜在有用的，以及 最终可理解的模式的过程。 ➢数据挖掘是数据库知识发现（KDD） 中不可缺少一部分
2021/5/10
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66
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 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
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
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22
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。
1
Question
➢大数据从何而来，互联网技术发展现状？ ➢什么是大数据、云计算与大数据有什么 关系、大数据类型？ ➢大数据如何获取、存储、处理、分析的 技术？ ➢大数据怎么用、未来发展趋势？
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互联网发展趋势
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3
风云变幻中……
2021/5/10
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大数据系统 整体架构
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19
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
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20
数据挖掘与分析
➢知识发现（KDD）是从数据集中识别 出有效的、新颖的、潜在有用的，以及 最终可理解的模式的过程。 ➢数据挖掘是数据库知识发现（KDD） 中不可缺少一部分
2021/5/10
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66
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 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
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
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22
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。
ppt大数据
分布式计算技术
MapReduce编程模型
01
一种用于大规模数据处理的编程模型，将问题拆分为若干个可
以在集群中并行执行的小任务。
Spark计算框架
02
一种基于内存计算的分布式计算框架，提供比MapReduce更快
的计算速度和更丰富的功能。
Flink流处理框架
03
一种用于实时数据流处理的分布式计算框架，支持高吞吐、低
法规与合规性要求
随着数据安全和隐私问题的日益突出，相关法规和合规性要求也在 不断完善，对企业提出了更高的合规要求。
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整、不一 致的数据，对数据分析和决策造成了干扰。
数据可信度评估
由于缺乏统一的数据质量标准，如何评估数据的可 信度成为大数据应用的重要问题。
通过边缘计算，可以减少大量数据的网络传输， 降低网络带宽和延迟对大数据处理的影响。
3
提高数据处理效率
边缘计算可以充分利用终端设备的计算能力，提 高大数据处理的效率和响应速度。
大数据推动数字化转型
业务模式创新
大数据可以为企业提供 更深入的市场洞察和用 户行为分析，帮助企业 进行业务模式的创新。
运营效率提升
大数据的发展历程
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，一些企业开始尝试利用 数据进行业务分析。
发展期
成熟期
2013年至今，大数据技术和应用逐渐 成熟，成为企业和政府决策的重要依 据。同时，大数据产业也形成了较为 完整的产业链和生态系统。
2009年至2012年，大数据逐渐受到 关注，相关技术和应用开始快速发展 。
延迟的数据流处理。
大数据分析讲稿ppt教案
一致性
不同来源的数据是否 能够相互匹配和验证 。
03 大数据分析技术
CHAPTER
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、异常、缺失数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ，以便于分析。
数据集成
将多个数据源的数据整合 到一个统一的数据仓库中 。
数据分析方法
特点
大数据分析具有数据量大、处理速度 快、数据类型多样等特点，能够为企 业提供更精准、全面的数据分析结果 ，帮助企业做出更好的决策。
大数据分析的重要性
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数 据，为企业提供及时、准确的分 析结果，从而提高决策效率和准
确性。
发现潜在机会
通过对数据的深入挖掘和分析，企 业可以发现隐藏在数据中的机会和 趋势，从而制定更具针对性的市场 策略。
大数据伦理、法律与社会责任
总结词
大数据的伦理、法律和社会责任是大数 据发展中不可忽视的重要问题。
VS
详细描述
随着大数据技术的广泛应用，数据隐私、 信息安全、算法公正等问题也日益凸显。 因此，在大数据的发展过程中，需要关注 和解决这些伦理、法律和社会责任问题。 例如，加强数据隐私保护、建立数据安全 标准、推动算法公正等，以确保大数据技 术的健康发展。
以更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，降低营销成本。
03
精准营销工具
精准营销工具包括用户画像、推荐系统、A/B测试等，可以帮助企业实
现个性化推荐、优化广告投放等。
风险管理与控制
风险管理概述
风险管理工具
风险管理是指对企业面临的各种风险 进行识别、评估、控制和监控的过程 。
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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.
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• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、 半结构化数据爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生 的数据量相当于之前产生的全部数据量。
TB
PB
EB
ZB
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• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪
海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所
处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此
举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港
之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批
研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，
这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单…
每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联
网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…
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大数据时代的背景
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大数据的4V特征 体量Volume 多样性Variety
价值密度Value
非结构化数据的超大规模和增长 • 占总数据量的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
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非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的 数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、 图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等
。
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全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，
足够一个人昼夜不息的读5.5 年…
每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个
人昼夜不息的观看3.3 年…
推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，
阻止了疫情的蔓延。
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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. •文本/图片/视频 等非结构化/半结析的技术,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.
这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理 的范畴
大数据时代正在来临…
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大数据时代的背景
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常 提及Big Data。
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）
速度Velocity
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
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
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.
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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
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大数据不仅仅是“大”
多大？ PB 级
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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
指数型增长的海量数据
所有研究都表明，未来数年数据量会呈现指数增长。根据麦肯 锡全球研究院（MGI）估计，全球企业2010年在硬盘上存储了 超过7EB（1EB等于10亿GB）的新数据，而消费者在PC和笔 记本等设备上存储了超过6EB新数据。1EB数据相当于美国国 会图书馆中存储的数据的4000多倍。事实上，我们如今产生如 此多的数据，以至于根本不可能全部存储下来。例如，医疗卫 生提供商会处理掉他们所产生的90%的数据（比如手术过程中 产生的几乎所有实时视频图像）。
大数据分析
——大数据引领我们走向数据智能化时代
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大数据的定义理解
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大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
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