会展大数据应用(PPT22张)

第19课数据呈现可视化课件(22张PPT)

1．趋势可视化趋势可视化通常用于描绘数据随时间的变化趋势。常见的趋势可视化包括折线图、柱形图、像素图等。
折线图
柱形图
第19课学习内容
二、熟悉常见的数据可视化方式
2．比例可视化比例可视化通常用于显示不同部分所占整体的比例关系。常见的比例可视化包括饼图、环形图等。
饼图
环形图
第19课学习内容
第19课学习内容
三、体验数据可视化
利用Python绘制温度变化趋势图
主要代码
第19课课堂总结
1．数据可视化的作用包括发现数据异常、了解整体情况、发现趋势变化等。
2．常见的数据可视化方式包括趋势可视化、比例可视化、分布可视化和标签云。
3．对环境数据进行可视化，包括数据准备、设置画布和标题、绘制图表并显示等步骤。
二、熟悉常见的数据可视化方式
3．分布可视化将散点图与地图结合，可以表示数据在地理位置上的分布情况。例如，可以在共享单车手机应用软件中轻松查询附近的空闲单车。
散点图与地图结合
第19课学习内容
二、熟悉常见的数据可视化方式
4．标签云标签云可以直观地展示一段文本数据中的高频词，词频越高字体就越大，让人不用阅读全文也可以大概了解文本中的重点内容。
第19课学习内容
一、了解数据可视化的作用
在生活中，你看见过哪些数据可视化的应用场景？说说数据可视化有哪些作用？
第19课学习内容
一、了解数据可视化的作用
1．发现数据异常通过数据可视化可以更加容易地识别并定位数据中存在的异常。例如，对温度数据进行可视化呈现后，可以直观地发现13:00左右的数据有异常。
例如，一些航班出行服务的手机应用软件会提供近期该航班的起降时间，如图所示，人们可以判断近期乘坐此航班大概率会晚点。

大数据融合及应用PPT张

大数据融合及应用什么是大数据融合？大数据融合是指将各个领域、各个来源的大数据进行集成、整合、处理、分析、利用的一种数据处理方法，它使得小数据可以被转化为大数据并支持传统和新兴数据类型，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。

它可以将不同的数据类型与特征进行结合和融合，从而为数据分析和处理提供更广泛的视野和更丰富的维度。

大数据融合需要以高效的方式进行数据存储和管理，通常使用数据仓库和数据湖进行数据存储和管理。

大数据融合的应用大数据融合可以应用于各个领域，如医疗、金融、能源、环境等。

以下是一些具体的应用案例：医疗健康方面1. 个性化医疗大数据融合可以收集、整合、存储患者的个人信息和病史、医疗记录和基因信息等数据，从而为医生提供更准确的诊断和治疗方案，并提供更加个性化的医疗服务。

2. 疾病预警和控制大数据融合可以对全球流行病进行实时监测并提供预警，提高疾病控制和预防的效率。

例如，新冠疫情的爆发时，大数据分析技术可以预测疫情的传播和发展趋势。

金融领域1. 风险管理大数据融合可以收集、整合、分析多个数据来源的金融数据，从而提供更加准确的风险评估和预测，为金融机构的借贷决策提供支持。

2. 交易和客户分析大数据融合可以对客户的历史交易记录和行为进行分析，从而帮助金融机构制定更好的交易策略和预测客户的行为。

能源领域1. 智能能源大数据融合可以对能源数据进行收集和分析，从而提供更准确的能源消费预测和控制，包括电力、天然气、水资源等。

通过数据分析可以找到节约能源的方法。

2. 资源利用大数据融合可以对环境数据进行分析，支持对资源和环境的评估和利用，从而帮助实现可持续的资源利用策略和环保措施。

如何应用大数据融合？大数据融合需要通过以下的步骤来实现：1.数据收集和存储：从多个数据源收集不同类型和格式的数据，并存储在数据仓库或数据湖中。

2.数据集成和清洗：将不同源和格式的数据进行集成，并对数据进行清洗和筛选，以保证数据的准确性和完整性。

大数据分析PPT(共 73张)

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COMPANY LOGOTYPE INSERT
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.
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
• 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
' LOGO '
• 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…
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT

大数据数据可视化展示系统PPT

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大数据云计算
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引爆大数据时代
我准备好了！
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2024版大数据PPT免费

政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、准确性和时效性，推动政府治理体系和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入应用，人们产生的数据量呈指数级增长，形成了海量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使得各种设备产生的数据不断汇聚，进一步推动了大数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算和存储能力，为大数据的处理和分析提供了有力支持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现预测和解释。

大数据技术原理与应用ppt课件

• 在 TaskTracker 端，以 map/reduce task 的数目作为资源的表示过于简单，没有考虑到 cpu/ 内存的占
用情况。
• MapReduce 框架在有任何重要的或者不重要的变化
( 例如 bug 修复，性能提升和特性化 ) 时，都会强
制进行系统级别的升级更新。强制让分布式集群系统
的每一个用户端同时更新。
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26
Hadoop YARN MR调度
完整最新ppt
27
Yarn vs MR 1.0
• MR1.0
–Job Tracker
• 资源管理 • 任务调度、监控
• Yarn
–ResourceManager
• 调度、启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster、另外监控 ApplicationMaster
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Cite from Dean and Ghemawat (OSDI 2004)
17
MapReduce并行处理的基本过程
6.主节点启动每个 Map节点执行程序，每个map节点尽可能读取本地或本机架的数据进行计算
7.每个Map节点处理读取的数据块,并做一些数据整理工作(combining, sorting 等)并将中间结果存放在本地；同时通知主节点计算任务完成并告知中间结果数据存储位置
• 其中一个开源实现即Hadoop MapReduce
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15
MapReduce并行处理的基本过程
1.有一个待处理的大数据，被划分为大小相同的数据块(如 64MB),及与此相应的用户作业程序
2.系统中有一个负责调度的主节点(Master), 以及数据Map和Reduce 工作节点(Worker)

(2024年)大数据介绍PPT课件

绿色计算与节能
随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为各行业提供更准确、及时的数据支持。
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
2024/3/26
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器数据仓库
18
数据挖掘与分析工具
2024/3/26
• Apache Spark: 一个快速、通用的大规模数据处理引擎。
19
数据挖掘与分析工具
01
内存计算
2024/3/26
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。
35
06 大数据挑战与未来趋势
2024/3/26
36
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。
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。
2024/3/26
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。

大数据应用技术介绍 ppt课件

Zookeeper： Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址 HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康状况 Zookeeper避免HMaster单点问题
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master在运行主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：