大数据数据科学和数据产业课件
1.3数据科学与大数据 -人教中图版(2019)高中信息技术必修一课件
人教中图版(2019) 数据与计算 1.3 《数据科学与大数据 》
1.3.2大数据及其应用
➢ 大数据应用
① 生活服务
目前大数据在生活服务方面的应用较为广泛， 通过分析客户的爱好和消费行为及其趋势等，提 供更为精准的服务。
人教中图版(2019) 数据与计算 1.3 《数据科学与大数据 》
1.3.2大数据及其应用
大数据存储与管理技术
大数据分析与挖掘技术
大数据可视化与应用技术
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人教中图版(2019) 数据与计算 1.3 《数据科学与大数据 》
➢ 大数据技术 ① 大数据采集技术
大数据采集技术通过物联传感、社交网络等 方式获得各种类型的海量数据。
人教中图版(2019) 数据与计算 1.3 《数据科学与大数据 》
➢ 大数据应用 ④ 社区管理
大数据现在已经被广泛应用到社区管理中， 为保护居民安全和维护公众利益发挥着越来越重 要的作用。大数据的合理应用可以使我们的生活 变得更安全。
巩固提升
人教中图版(2019) 数据与计算 1.3 《数据科学与大数据 》
1.通行大数据行程卡的技术原理是什么？(上网获取）
2. 在我国很多城市共享单车成为解决短距离出行不便问题的新选择。试分析 这个典型的“互联网+”应用中 ， 大数据的采集是如何实现的 ， 又是如何存储和传 输的？
数据分析师： 数据分析师负责挖掘大量数据。寻找关系，模式，以及数据的趋势。之后，提供引人注目的报告和可 视化，以分析数据，从而做出最可行的业务决策。
统计员： 使用统计理论和方法收集，分析数据，理解定性和定量数据。
数据管理员： 数据管理员应确保所有相关用户都可以访问该数据库。他还确保它正确执行并保持安全，不受黑客攻 击。
数据科学导论教学课件(共8章)-第3章大数据生态系统
记录
心的传输网络。
汇集
预处理
转换
数据需要我们根据业务模型与应用
需求进行筛选，之后通过传具主要是前端的各类数据
2
采集装置。
原始数据存在着多种可用性不强的
问题，比如缺失值、异常值等问题，
需要在处理之前进行必要的预处理。
从该阶段开始，数据信息进入数据
4
中心，为应对实时海量数据，需要
An Example of OpenMP
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <omp.h>
int main(int argc, char* argv[]) { // 编译原语 # pragma omp parallel for for(int i = 0; i < 10; ++i)
5
分析
底层处理上，数据以二进制信息的 形式参与，而模拟形式更适合人类 理解。该阶段便将分析结果以图表 形式展现出来，形象且直观。可视 化工作的运行依赖计算、存储与网 络资源，依赖可跨平台使用的专用 软件。
展现
它主要利用前期数据进行有监督或
无监督学习器的训练与优化，以让
数据“说话”，为后续工作提供智
慧支持。此阶段需综合运用计算资
数据科学 导论
Chapter 3
大数据生态系统
目录
CONTENTS
01 数据生态 02 并行与分布式处理 03 Hadoop, Spark, Storm
数据生态（数据是生命）
鉴于其海量、多样、高速与价值稀疏性，如何有效发现隐藏在数据背后的知识，或者“让数据说话”，是这个时代的 鲜明主题。把数据比作生命，我们可以根据其衍生、传播、转储、运行、展现与回收等不同阶段，兼顾数据特征与业务要求， 分别研发处理工具，对其进行有多级反馈的流水处理。该系统内含多个模块，模块间相互影响、彼此制约，在平衡中完成数 据治理，可谓大数据生态系统。
数据科学与大数据技术
数据科学与大数据技术概述数据科学和大数据技术是目前信息时代中面临的重大挑战和机遇。
随着互联网的发展和信息技术的快速进步，人们的数据产生速度不断增加，其中包括结构化数据和非结构化数据。
如何处理、分析和利用这些海量的数据成为了当前科学研究和产业发展的关键问题。
数据科学和大数据技术应运而生，成为解决这些问题的核心工具和方法。
数据科学数据科学是关于从数据中抽取有用的知识和信息的学科。
它涉及到多个学科领域，如统计学、数学、计算机科学、信息科学等。
数据科学的任务包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等。
通过对数据的处理和分析，人们可以发现隐藏在数据背后的模式、趋势和规律，从而支持决策制定和问题解决。
数据科学的基本步骤包括：1.数据收集：收集相关数据，并确保数据的完整性和准确性。
2.数据清洗：处理数据中的噪声、异常值和缺失值，并进行数据标准化。
3.数据分析：应用统计学和机器学习等方法对数据进行分析和建模。
4.数据可视化：通过图表、图形和可视化工具将分析结果可视化，以便于理解和传达。
数据科学的应用领域非常广泛，包括商业、金融、医疗、社交网络等。
通过对大量数据的处理和分析，数据科学可以为企业提供更好的商业洞察、改善决策和提高效率，为医疗领域提供更好的诊断和治疗方案，为社交网络提供个性化的推荐和定制服务。
大数据技术大数据技术是处理和分析大规模、高速度和多样化数据的一套技术和工具。
大数据的特点包括数据量大、处理速度快和数据类型多样。
相比传统的数据处理方式，大数据技术具有更好的扩展性、灵活性和效率性。
大数据技术的关键技术和工具包括：1.分布式存储系统：将大数据存储在多台计算机上，提高存储能力和效率。
2.分布式计算框架：将计算任务分发给多台计算机并行处理，加快数据处理速度。
3.大数据处理工具：如Hadoop、Spark等，提供数据处理和分析的功能和接口。
4.数据挖掘和机器学习算法：用于从大数据中提取有用的模式和知识。
大数据培训课件(PPT 27页)
– 举例：商超的促销定价怎么做
处理大数据需要专门的技术方案
传统数据
• 数据库 • OLTP系统 • 中心式架构
大数据
• 数据仓库 • OLAP • 数据挖掘 • 云计算架构 • Hadoop
所以，马云说…
• “我们正从IT（信息技术）时代走向DT（数 据技术）时代”、“IT时代是制造，DT时 代是创造”。
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验 的决策”，传统企业应当从客户端、产品 端、管理端寻找介入机会，切不可陷入技 术端陷阱。
– 举例：谷歌流感趋势预测饱受质疑
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略。 支持通过数据整合颠覆公司低效的流程和 业务，信息化部门的职能从软硬件日常维 护转向助推商业逻辑重构。
我对大数据的理解
• 大数据是指超大规模的数据集合，往往还 具有类型多样、快速流转、和价值密度低 等特点，人们无法通过传统数据技术，以 可接受的代价来驾驭处理它。
两点认识
• 大数据的“大”不只是“数量大”，类型 多样、快速流转和价值密度低才是其有别 于传统“数据”概念的关键所在。
– 举例：NEC用脸部识别技术提升销售
• 2015.7 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 • 2015.9 《国务院关于促进大数据发展行动纲要》 • 2015.5《安徽省人民政府办公厅关于促进电子政务协调发
展的实施意见》 • 2015.9 《安徽省委省政府关于加快调结构转方式促升级
大数据介绍ppt课件
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
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。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图（heatmap.js）
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.
作用：
- 成本降低，能用PC机，不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
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。
大数据培训专题培训课件
市场营销
金融学
生活娱乐
总统选举
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二.大数据的应用领域——政治领域
大数据帮助奥巴马 成功实现连任
奥巴马的数据团队对数以 千万计的选民邮件进行了大数 据挖掘，精确预测出了更可能 拥护奥巴马的选民类型，并进 行了有针对性的宣传，从而帮 助奥巴马成为了美国历史上唯 一一位在竞选经费处于劣势下 实现连任的总统。
2013年世界范围内狭义的大数据产业产值只有186亿美元 ，但广义的大数据应用几乎覆盖所有产业。据麦肯锡公司预 测，开放数据仅在教育、保健等7个行业便可释放3.2万亿～
5.4万亿美元的经济价值。
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二.大数据的应用领域
教育学 情报学 公共服务
天文学
电子政务
传媒业
生物医学
商业智能 图书馆学
气候学
企业管理
全球网民平均每月 使用流量（MB）
12000 10000
10240
8000
6000
4000
2000
1024
1 0
10 100
1998 2000 2003 2008 2014
全球网民平均每月使用流量： 1M（1998） 10M（2000） 100M（2003） 1G（2008） 10G（2014）
全球流量累计达到1EB（即10亿GB） 的时间 一年（2001） 一个月（2004） 一周（2007） 一天（2013） 一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘
18：00，你回到了家，你的可穿戴设备告诉你，今天你在室内和室外的时间分别 都是多少，你一天内吸入了多少雾霾。
22：00，晚上睡觉的时候，你家的孩子哭闹起来。你把孩子的哭声录入一个大 数据软件中。软件能告诉你孩子为什么哭。是饿了，还是哪里不舒服，还是说 只是想撒撒娇……
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动计划》，因此有人认为是克利夫兰首次将数据科学作为一个单独的学科，并把数据科学 定义为统计学领域扩展到以数据作为现金计算对象相结合的部分，奠定了数据科学的理论 基础。
数据科学 目标
以从数据中提取信息和知识进而辅助决 策为目标。
大数据应用 大数据的应用领域（2）
公共安全
汇聚融合公共安全领域人口、视频、人脸、指纹、情报等数据，研发图像与视频智能
解析、结构化存储和智能搜索技术，面向图像智能处理的大数据一体机，提升快速 应急响应、突发事件监测处理等能力。
金融证券
汇聚融合A股、B股、港股和美股近百万笔/秒的交易数据等，近2万家专业媒体100万
条/天的实时资讯，实时跟踪微博、微信等互联网舆情数据，提供更快、更全、 更准的风险预警、预测和个性化金融信息服务。
大数据应用 大数据的应用领域（3）
互联网营销
汇聚融合互联网内容数据，用户行为交互数据，互联网网络流量数据，研究语义理解、人群
识别、智能推荐等智能分析技术，构建互联网领域知识库和用户行为模型；开发面向 互联，提供互联网营销服务，促进企
• 大多数人以经验思维为主，判断多而论证少。基于数据的实证更少。 • 凭经验得出的判断往往难以证明。将经验思维转变为实证思维是通向数据科
学时代，通向数据驱动的管理决策的关键步骤。
数据科学 机器翻译
• 自然语言的机器翻译是人工智能研究的一个重要题目。语言学家不辞劳 苦地编撰大型词典和与语法、句法、语义学有关的规则，数十万词汇构 成词库，语法规则高达数万条，考虑各种情景、语境，穷举式的做法根 本达不到最基本的翻译质量。
在CCF 大数据专家委员 会于2013 年12月发布的《 2014 年大数据发展趋势预测 》报告中都预测数据科学将 作为一门新的交叉学科逐步 兴起。甚至类似波色子的发 现，数学、生物、物理、化 学、材料等领域将在一定程 度上依赖数据科学才能取得 突破性进展。
数据科学 内涵
数据科学作为一项新的科学，还有很多根本 问题没有解决，甚至很多问题还没有被提出 。
数字生活
汇聚服装、餐饮、住宿、出行等各类数字化生活和消费服务信息，结合流行时 尚、行业发展指数、用户消费习惯、地理位置等信息的分析挖掘，提供面向消 费者的实时、在线、互动的个性化衣食住行生活信息
议程 大数据 数据科学 数据产业
数据科学 数据学和数据科学
• 数据学（Dataology）和数据科学（DataScience）是关于数据的科学，定义为研究 探索Cyberspace中数据界奥秘的理论、方法和技术。主要有两个内涵：一个是研究 数据本身；另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法，称为科学研究的 数据方法。
国家自然科学基金委员会在2014 年组织的未 来五年的“十三五”规划中，特别尝试设立 了“数据与计算科学”这一专门面向大数据 的学科方向，还具体定义该方向是研究数据 的感知、收集、传输、管理、分析与应用的 交叉性学科，旨在揭示数据的内在规律，探 索数据计算理论，实现从数据到知识的转化 ，为大数据的科学计算以及在重要应用领域 的预测、决策与应用提供基础。
业从传统营销模式向互联网营销模式转型。
公共设施
汇聚城市各类道路、桥梁、隧道、商业楼宇等监测数据，为公共设施规划、养 护决策提供依据、实现对公共设施的实时监测。
大数据应用 大数据的应用领域（4）
农业
汇集各类农业数据，建立农产品供求信息实时预测模型，设计灾害预警与应急处置预 案，为保障农产品的数量安全提供宏观决策依据，构建农产品质量追溯机制，提升农 产品质量监管能力；实时追踪农业三资数据，打造农村民生数据平台，为资源合理调 配、资产安全监管提供可靠的数据支撑
数据科学 发展历史
• 数据科学在20世纪60年代已被提出，当时并未获得学术界的注意和认可。 • 1974年彼得.诺尔出版了《计算机方法的简明调查》中将数据科学定义为：“处理数据的
科学，一旦数据与其代表事物的关系被建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴”。 • 1996年在日本召开的“数据科学、分类和相关方法”，已经将数据科学作为会议的主题
医疗卫生
汇聚融合医疗、环境、气象、药品和社交网络数据等资源库，开展相关指标体系及模
型的研究，提供疾病就医导航、健康自我检查、临床诊疗精细决策、医疗资源配 置、流行病跟踪与分析、疫情与突发事件监测及处置等服务。
交通出行
汇聚融合全市道路交通、公共交通、对外交通以及相关领域30TB以上的大数据资源，
提供跨行业交通大数据挖掘分析、短期交通状况预测等功能，实现支撑政府快速 交通部署、交通行业管理和智慧出行服务；研发覆盖全国机场的流量管理系统 （CDM）,实现机场协同决策。
大数据、数据科学和 数据产业
复旦大学 赵卫东 博士
wdzhao@
议程 大数据 数据科学 数据产业
大数据应用 大数据的主流应用经典案例 公共安全领域
• 车牌被摘除，识别 困难大
• 卡口视频、图像、 标签数据总量惊人， 大海捞针
• 识别实时性要求极 高
大数据应用 大数据的应用领域（1）
制造
整合已有的建模数据，建立仿真工厂，对已有的生产实绩数据进行生产仿真，模拟工 厂运行，为工厂实际建设提供决策依据。收集产品生产过程各环节的实时质量数据， 实现敏捷的一体化质量监测和管控，并支持产品质量追溯。
大数据应用 大数据的应用领域（5）
电力
收集发电厂实时运行数据，建立发电厂数字仿真模型，为提高生产安全性、提高发电效率 提供决策依据。实时收集电网电力资产状态数据，实现电力资产在线状态检测和电网运行监 控，主动安全预警和调度、维保，保障电网可靠高效运行，最终实现坚强智能电网；快速收 集用电数据，为需求响应、负荷预测、调度优化、投资决策提供支持。
数据科学 大数据和数据科学
• 数据科学基础问题体系本身就是大数据领域的研究热点。 • 数据科学将带动多学科融合。 • 数据科学是作为一个与大数据相关的新兴学科出现的，在大数据处理的理论研究方面，新型
的概率和统计模型将是主要的研究工具。
谷歌无人驾驶汽车
数据科学 科学研究的第四范式
数据科学 从经验思维到实证思维