大数据分析概述PPT优质课件
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大数据分析PPT(共 73张)
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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。
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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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大数据介绍PPT课件
数据清洗与转换
缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
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。
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪 声等。
数据规约
降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。
数据集成与融合
01
数据集成
将来自不同数据源的数据进行整合， 形成一个统一的数据视图。
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
增量备份
仅备份自上次完整备份以来发生更改的数据，以 减少备份时间和存储空间。
数据去重
识别并删除重复的数据记录，确保 数据的唯一性。
03
02
数据融合
对多个数据源的数据进行融合，提 取出更全面、准确的信息。
数据校验
对数据进行校验，确保数据的准确 性和一致性。
04
04 大数据存储与管 理
分布式存储原理
数据分片
将大数据集分割成小块，分别存储在多个节点上，以实现数据的分 布式存储。
大数据可视化
处理大规模数据集的可视化技术，如分布式可视化、并行可视化等。
06 大数据挑战与未 来趋势
数据质量与可信度问题
数据来源多样性
大数据来自各种渠道和源头，数 据质量参差不齐，可能存在不准 确、不完整或误导性的数据。
数据清洗与预处理
为确保数据质量，需要进行数据 清洗、去重、异常值处理等预处 理步骤，增加数据处理复杂性和 成本。
大数据分析课件
大数据分析课件一、引言随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，数据已经成为当今社会的一种重要资源。
大数据分析作为一种新兴的数据处理方法，通过对海量数据的挖掘、分析和利用，为各行各业提供决策依据，成为推动社会进步的重要力量。
本课件旨在介绍大数据分析的基本概念、技术体系、应用场景及发展趋势，帮助读者了解大数据分析的核心内容，为实际应用提供理论支持。
二、大数据分析基本概念1.大数据（1）数据量巨大：大数据涉及的数据量通常达到PB （Petate）级别，甚至更高。
（2）数据类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。
（3）数据速度快：大数据的产生速度极快，如社交网络、物联网等实时产生的数据。
2.大数据分析（1）数据采集：从各种数据源获取原始数据。
（2）数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、集成等操作，提高数据质量。
（3）数据存储：将预处理后的数据存储在适当的数据仓库或数据湖中。
（4）数据分析：运用统计、机器学习等方法对数据进行挖掘和分析。
（5）数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示，便于用户理解和使用。
三、大数据分析技术体系1.分布式计算框架为了应对大数据处理的需求，分布式计算框架应运而生。
常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
这些框架可以将大数据分布式存储在多个节点上，实现数据的并行处理，提高数据处理效率。
2.数据挖掘算法数据挖掘算法是大数据分析的核心。
常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等。
这些算法可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息和知识。
3.机器学习技术机器学习是一种让计算机自动从数据中学习规律的方法。
在大数据分析中，机器学习技术可以帮助我们构建预测模型，实现对未知数据的预测和分类。
常见的机器学习算法有决策树、支持向量机、神经网络等。
4.数据可视化技术数据可视化技术可以将复杂的数据以图形、图像等形式展示，便于用户理解和分析。
大数据介绍ppt
大数据的价值与影响
01
价值
02
商业价值：通过大数据分析，企业可以更准确地了 解市场需求，优化产品和服务。
03
社会价值：政府和企业可以利用大数据提高公共服 务和决策效率。
大数据的价值与影响
• 个人价值：大数据也可以帮助个人更好地了解自己和他人 。
大数据的价值与影响
影响 经济影响：大数据产业已经成为全球经济的重要组成部分。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用数据，优化医疗资源的 配置和调度，提高医疗效率和质量。
金融投资
1 2
市场预测
通过对历史市场数据的挖掘和分析，预测市场走 势和未来趋势，为投资决策提供支持。
风险管理
通过对金融数据的分析和建模，识别和评估潜在 的风险因素，为风险管理提供依据。
3
客户画像
通过对客户数据的挖掘和分析，了解客户的投资 偏好和风险承受能力，为个性化服务提供支持。
数据完整性
由于数据丢失、篡改等原因，数据完整性难以保证，需要采用数据 校验和恢复技术。
数据可信度
由于数据造假、欺骗等问题，数据可信度受到挑战，需要建立数据 信任机制。
数据处理与分析效率问题
数据存储与处理
大数据量巨大，需要高效的数据 存储和处理技术，如分布式存储 、并行计算等。
数据查询与分析
大数据查询和分析需要快速响应 和高效处理，需要采用实时计算 、流式计算等技术。
数据安全与隐私保护
数据安全
通过加密技术、访问控制和安全审计等手段，确保大数据的 安全性和完整性。
隐私保护
在处理大数据时，需要遵守隐私保护原则，保护个人隐私和 敏感信息，避免数据泄露和滥用。
03
大数据应用领域
大数据分析课件
大数据分析课件大数据分析课件第一章：引言1.1 课程介绍本章将介绍大数据分析课程的背景、目的和内容概述。
第二章：大数据概述2.1 大数据定义本节将定义大数据的概念，解释其特点和意义。
2.2 大数据应用领域本节将介绍大数据在各个行业中的应用，如零售业、金融业、医疗保健等。
2.3 大数据处理工具本节将介绍大数据处理的常用工具，如Hadoop、Spark等。
第三章：数据采集与清洗3.1 数据采集方法本节将介绍常用的数据采集方法，如网络爬虫、传感器数据获取等。
3.2 数据清洗技术本节将介绍数据清洗的方法和技术，以确保数据的准确性和完整性。
第四章：数据存储与管理4.1 数据存储技术本节将介绍数据存储的技术和数据库管理系统，如关系型数据库、NoSQL数据库等。
4.2 数据仓库与数据湖本节将介绍数据仓库和数据湖的概念、特点和使用场景。
第五章：数据分析与挖掘5.1 数据分析方法本节将介绍数据分析的常用方法，如统计分析、机器学习、数据可视化等。
5.2 数据挖掘技术本节将介绍数据挖掘的技术和方法，如关联规则、聚类分析、分类算法等。
第六章：大数据应用案例6.1 零售业案例本节将介绍大数据在零售业中的应用案例，如商品推荐、销售预测等。
6.2 金融业案例本节将介绍大数据在金融业中的应用案例，如风险评估、反欺诈分析等。
6.3 医疗保健案例本节将介绍大数据在医疗保健领域中的应用案例，如疾病预测、医疗资源管理等。
第七章：数据隐私与安全7.1 数据隐私保护本节将介绍数据隐私的概念和保护措施，如数据脱敏、隐私政策等。
7.2 数据安全管理本节将介绍数据安全管理的方法和技术，如访问控制、加密算法等。
第八章：大数据伦理与法律8.1 大数据伦理问题本节将介绍大数据应用中涉及的伦理问题，如数据歧视、隐私侵犯等。
8.2 大数据法律框架本节将介绍与大数据相关的法律法规和政策，如数据保护法、隐私法等。
第九章：总结与展望9.1 课程总结本节将总结本课程的主要内容和学习收获。
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。
大数据的介绍PPT课件
所谓大数据，是一个综合性概念，它包括： （1）因具备3V特征而难以进行管理的数据 （2）对这些数据进行存储、处理、分析的技术 （3）以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织
9
麻省理工与通货紧缩预测软件
美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数（CPI），这是用来测试通货膨 胀率的。
30
VISA＆MasterCard与商户推荐
像VISA和MasterCard这样的信用卡发行商，它们能够从自己的服务网获取更多的 交易信息和顾客的消费信息
它们的商业模式从单纯的处理支付行为转变成了收集数据
一个称为MasterCard Advisors的部门收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡 用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分 析结果卖给其他公司
5
大数据的典型特征（3V）
Volume（容量） 现在基本上是指从几十TB到几PB这样的数量级，未来，可能只有几EB数量级的数
据量才能称得上是大数据了。(1T=1024G,1P=1024T) Variety（多样性）
结构化和非结构化数据 Velocity（速度）
数据产生和更新的频率
6
广义的大数据
如数据代理益百利旗下的网页流量测量公司Hitwise，让客户采集搜索流量来揭示消 费者的喜好。
14
物联网
物联网（Internet of Things，缩写IOT）是一个基于互联网、传统电信网等信息承载 体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可 以查找出它们的具体位置。
疾控中心得到流感方面的信息往往会有一两周的滞后，这种滞后导致公共卫生机构 在疫情爆发的关键时期反而无所适从。
1-大数据概述PPT课件
0年前后
物联网、云计 算和大数据
信息爆炸
将涌现出一批新的市 场标杆企业
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4
信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
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5
信息科技为大数据时代提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
所谓数据科学家:是指运用统计分析、机器学习、分布式 处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息， 以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服 务的人才。
数据科学家已经誉为“今后10年IT行业最重要的人才”。
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20
1.4 大数据的应用
大数据应用无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电 信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各 业。
包括数据抽取、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle 、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等）
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云 数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和 管理
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算 法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现， 帮助人们更好地理解数据、分析数据
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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。
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大数据的技术与应用
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大数据的技术与应用
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。
• 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， 阻止了疫情的蔓延。
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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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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.
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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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。
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大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据 和联机分析数据，是结构化的、通过关系数据库 进行管理和访问的静态、历史数据。通过这些数 据，我们能了解过去发生了什么。
海量交互数据： 源于各种网络和社交媒体。它包括了呼叫详细记 录、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数 据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、评价数据、科学信息、 电子邮件等等。可以告诉我们未来会发生什么。
覆性的价值
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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）。
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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/半结构化数据 •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.
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大数据的4V特征 体量Volume
多样性Variety
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
• 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
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
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）
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。
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大数据时代的背景
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。
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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， 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…