大数据发展现状和趋势41页PPT
大数据：发展现状与未来趋势
大数据：发展现状与未来趋势【摘要】大数据在当今社会中扮演着至关重要的角色。
本文首先介绍了大数据的定义和重要性，接着探讨了大数据的发展现状以及技术在各领域的应用。
然后分析了大数据发展面临的挑战，揭示了大数据未来的发展趋势以及前景。
结论部分讨论了大数据对社会和经济的影响，强调了大数据发展的必要性，以及技术持续创新在大数据领域的重要性。
大数据不仅是一个技术领域，更是推动社会进步和经济发展的关键驱动力量。
对于实现智能化、数字化社会的发展目标，大数据技术将继续发挥重要作用。
【关键词】大数据、发展现状、未来趋势、定义、重要性、应用领域、挑战、发展前景、影响、创新、社会、经济、必要性1. 引言1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，这些数据量大到传统数据库工具无法处理。
大数据的特点包括3V：数据量大（Volume）、数据种类多（Variety）和数据处理速度快（Velocity）。
大数据的定义并不仅仅局限于数据的规模大小，更重要的是对数据的深入挖掘和分析，从中发现隐藏的信息和价值。
大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的数据），还包括非结构化数据（如社交媒体数据、文本数据、音频数据等）。
大数据的涵盖范围非常广泛，涉及到各个领域和行业，如互联网、金融、医疗、教育等。
大数据的应用已经深入到我们生活的方方面面，为我们提供了更多的便利和服务。
大数据的定义在不断演化和发展，随着技术的进步和商业需求的推动，大数据的概念也在不断拓展和深化。
大数据的定义不断地被重新解释和重新塑造，成为引领社会发展和经济增长的重要驱动力量。
1.2 大数据的重要性大数据的重要性体现在多个方面。
大数据可以帮助企业更好地了解消费者需求，通过分析海量数据，发现用户的偏好和行为模式，从而为产品和服务的研发、推广和销售提供有效的支持。
大数据可以帮助企业做出更准确的决策。
通过对数据的分析和挖掘，企业可以及时掌握市场动态，预测发展趋势，从而制定更科学的战略规划。
大数据：发展现状与未来趋势
大数据：发展现状与未来趋势大数据是指在数据规模非常大，处理速度非常快的环境下，使用各种科学的方法，非常精确地挖掘、提取有价值信息的一种技术。
随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，大数据已经成为当今世界信息化发展的重要标志和核心驱动力之一。
本文将从大数据的发展现状和未来趋势两个方面展开探讨。
回顾大数据的发展现状。
随着互联网的快速发展，各种在线服务和社交媒体的广泛应用，使得大量的数据被产生出来。
数据的规模变得越来越庞大，传统的数据处理方法已经不能满足对大数据的需求。
为了更好地处理和分析大数据，许多企业和组织开始探索新的大数据处理技术和工具。
大数据处理平台如Hadoop、Spark等应运而生，它们通过分布式计算的方式，能够高效地处理大规模数据。
随着人工智能技术的快速发展，机器学习、数据挖掘等技术也得到了广泛应用，为大数据的分析和挖掘提供了强大的支持。
展望大数据的未来趋势。
随着技术的不断进步和数据的不断积累，大数据的发展前景非常广阔。
数据的规模将进一步增大。
随着智能设备的普及，物联网的快速发展，以及人们对个人数据的不断产生，数据的规模将呈现出爆炸式增长的趋势。
对大数据的需求将更加迫切。
大数据不仅可以帮助企业做出更好的商业决策，还可以为公共安全、医疗健康、城市管理等提供重要支持。
大数据处理和分析的能力将成为未来科技竞争的关键。
大数据与人工智能的结合将成为大趋势。
人工智能通过机器学习和深度学习等技术，能够提取和分析大量的数据，并通过智能算法做出预测和决策。
大数据为人工智能提供了庞大的训练数据集，而人工智能则能够进一步提高大数据的分析能力和应用效果。
大数据作为当前信息技术发展的重要方向，将在未来得到更广泛的应用和发展。
随着数据规模的增大和技术的突破，大数据处理和分析的能力将得到进一步提升。
大数据与人工智能的结合将产生更大的价值和影响力。
未来的大数据时代，将为我们提供更多的机会和挑战。
大数据的分析课件ppt
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
【精品推荐完整版】大数据(big data)现状 前景 趋势 问题分析【ppt版可编辑】
技术演进历史揭示未来是大数据驱动的智慧型经济模式
大数据崛起
分析量数据并非是新鲜事物，但近年才有革命性的变化：
数据生成速度加 快
网络使用人数逐年递增 硬件成本指数型递减
存储成本指数下 降
8
大数据崛起
云端数据扩增 企业非结构化数据量飞速增长
流动数据大量增 加
企业可用数据资 源增大
大数据崛起
大数据实际上是对更广泛数据的数据挖掘，以前因为成本、处理速度、数据量不 足等问题无法处理，随着软硬件的发展，这些问题如今已不是难以跨越的鸿沟！
大数据的意义----为每位用户量身打造
用户在线的每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，就是大数据的典型来源。互联网企业之所以取得令人瞩目的成 绩，其核心的本质就是包括用户网络操作的大数据，进行记录和分析，比用户自己更了解用户，从而洞悉用户的潜在的、 真实的需求，形成预判。这是传统企业花费重金都难以企及的梦想。
监控手机的使用状况和账单 的缴付模式
对Twitter和Facebook等社交 媒体网站的数据筛查
政治 经济
如果数据突然发生变化，那 可能预示着经济困境正在加 剧
国情 调控
若社交媒体提及粮食或种族冲突， 那可能预示爆发了饥荒或者国内骚 乱
医疗 保卫
社交媒体上提到某地区受到感染， 是对疫情流行的有效早期预警
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）。
大数据发展介绍ppt
消费 行业
交通 环保
电子 商务 气象
*
5、管理大数据“易”理解大数据“难”
• 虽然大数据是一个重大问题，真正的问题 是让大数据更有意义 • 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
解决方案：
• • Hadoop（MapReduce技术） 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）
*
大数据的应用
——企业在投入
行业拓展者，打造大数据行业基石：
IBM： • IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处 理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS） • IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。 • 该产品组合包括： • 打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析 软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息 为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案 微软： • 2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和 提高决策速度的设备。 EMC： • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq； • 大数据解决方案已包括40多个产品。 Oracle： • Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。
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大数据也为信息安全乃至国家安全保障提供新的理念和技术手段，利用大数据 分析挖掘，可以提高安全态势感知、预测以及应急处置的能力，提高情报分析 、安全保障的现代化水平，提升国家安全攻防能力。
政府领域
大数据提供更为
广深的公共服务
美国孟菲斯市警察局启 用大数据预测型分析系统后 ，过去五年暴力犯罪率大幅 下降。洛杉矶警察局的警员 利用大数据信息，来决定当 天巡逻地点和布置警力，犯 罪率大大下降。
农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了大约30%，并使库 存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心的能耗降低了约80%。
1.2大数据的特征
数量大 聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
多样性 从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
速度快 一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
价值
大数据背后潜藏的价值巨大，但是价值密度低，如同 浪里淘沙却又弥足珍贵。
3
1.3大数据的意义(1/2)
（1）大数据对人类思维模式、科学范式、组织方式、生产方式、生活方式的 影响具有深刻意义。 强调思维方式的转变，抛弃过去凭经验的做法，通过对数据进行深入分析，总 结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，让数据说明一切； 重视数据资源的积累和建设，把数据视为与能源、材料同等重要的战略资源； 善于利用适当的技术来对数据资源进行挖掘利用，释放数据潜在的价值，从而 提供更多解决问题的新思路、新方法和新工具； 提高政府决策、经济管理、企业运营、公共服务的科学化和智慧化水平。
大数据汇报(内部精华版)ppt课件
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
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17
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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。
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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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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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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。
大数据：发展现状与未来趋势
大数据：发展现状与未来趋势随着信息技术的快速发展和互联网的普及，人类社会进入了一个信息爆炸的时代。
在这个时代中，大数据被认为是未来的发展趋势之一。
大数据的概念最早出现在20世纪90年代，随着信息技术的不断发展和应用，大数据的概念也得到了不断的拓展和深化。
大数据不仅是一种技术和工具，更是一种重要的资源和资产，它对经济、社会和科技的发展都具有重要的影响。
本文将从发展现状和未来趋势两个方面来探讨大数据的重要性和影响。
一、大数据的发展现状1. 大数据的定义和特点大数据是指在一定时间范围内，对海量、多样和高速的数据进行采集、管理和分析，从而发现隐藏在数据中的知识和价值。
大数据的特点主要包括四个方面：海量、多样、高速和价值密度低。
海量指的是数据的规模非常庞大，多样指的是数据来源的种类非常丰富，高速指的是数据的采集和传输速度非常快，价值密度低指的是数据中包含了大量的无用信息。
这些特点使得传统的数据处理方法和工具已经无法胜任大数据的处理和分析任务。
2. 大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，涵盖了经济、金融、医疗、教育、交通、环保等多个领域。
在经济领域，大数据可以帮助企业进行市场分析、产品定位、客户关系管理等方面的工作；在金融领域，大数据可以帮助银行和证券公司进行风险控制、信用评估、投资决策等方面的工作；在医疗领域，大数据可以帮助医院进行疾病预测、诊断辅助、治疗方案选择等方面的工作；在教育领域，大数据可以帮助学校进行学生管理、教学评估、教学改进等方面的工作；在交通领域，大数据可以帮助交通管理部门进行交通规划、交通管制、交通安全等方面的工作；在环保领域，大数据可以帮助环保部门进行环境监测、环境评估、环境管理等方面的工作。
3. 大数据技术的发展随着大数据的应用领域不断扩大，大数据技术也在不断发展和创新。
目前，大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个方面。
在数据采集方面，主要涉及数据的获取、清洗和转换；在数据存储方面，主要涉及数据的管理、备份和恢复；在数据处理方面，主要涉及数据的整合、加工和挖掘；在数据分析方面，主要涉及数据的统计、建模和预测。