大数据：技术与应用实践指南
电子商务大数据分析与应用指南
用户行为数据可视
化
利用热力图、流图等展示用户在 网站或APP上的点击、浏览等行 为，帮助运营人员优化页面设计 和用户体验。
竞品分析数据可视
化
通过雷达图、散点图等展示竞品 在价格、销量、评价等方面的表 现，帮助企业制定竞争策略和产 品优化方案。
如何提高数据可视化效果
选择合适的图表类型
根据数据类型和分析目的选择合适的图 表类型，避免使用过于复杂或不适合的
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，以避免对分析 结果产生不良影响。
03
电子商务大数据存储与管理
分布式存储技术原理及应用
分布式文件系统
采用可扩展的分布式文件系统，如 Hadoop的HDFS，用于存储海量的非 结构化数据。
NoSQL数据库
分布式数据库
采用分布式数据库解决方案，如 Google Spanner、Amazon Aurora 等，实现数据的强一致性和高可用性 。
利用已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输 出，如分类、回归等。
无监督学习
发现数据中的内在结构和模式，如聚类、降维、异常 检测等。
强化学习
通过智能体与环境互动学习最优决策策略，如推荐系 统、智能客服等。
深度学习在电商领域探索
卷积神经网络（CNN）
应用于图像识别和处理，如商品图片分类、 搜索等。
04
电子商务大数据分析技术与 方法
统计分析方法
描述性统计
运用图表、图形和数字描述数据的基本特征，如均值、中位数、 众数、方差等。
推论性统计
通过样本数据推断总体数据的特征，包括假设检验、置信区间估计 等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系，如回归分析、因子分析、聚类分析等。
大数据在电信行业的应用指南
大数据在电信行业的应用指南第1章大数据在电信行业的发展概述 (3)1.1 电信行业大数据的背景与意义 (3)1.2 国内外电信行业大数据发展现状 (4)1.3 电信行业大数据的发展趋势 (4)第2章电信行业大数据技术架构 (4)2.1 电信行业大数据技术体系 (5)2.1.1 技术体系概述 (5)2.1.2 技术体系特点 (5)2.2 数据采集与存储技术 (5)2.2.1 数据采集技术 (5)2.2.2 数据存储技术 (6)2.3 数据处理与分析技术 (6)2.3.1 数据处理技术 (6)2.3.2 数据分析技术 (6)2.4 数据挖掘与可视化技术 (6)2.4.1 数据挖掘技术 (6)2.4.2 可视化技术 (7)第3章用户行为分析与个性化推荐 (7)3.1 用户行为数据采集与预处理 (7)3.1.1 数据采集 (7)3.1.2 数据预处理 (7)3.2 用户行为分析模型与方法 (7)3.2.1 用户行为分析模型 (7)3.2.2 用户行为分析方法 (8)3.3 个性化推荐系统设计与实现 (8)3.3.1 推荐系统架构 (8)3.3.2 推荐算法 (8)3.4 个性化推荐在电信行业的应用案例 (8)第4章网络优化与故障预测 (9)4.1 网络优化概述 (9)4.1.1 基本概念 (9)4.1.2 优化目标 (9)4.1.3 优化方法 (9)4.2 大数据在网络优化中的应用 (9)4.2.1 数据采集与预处理 (9)4.2.2 网络功能分析 (9)4.2.3 用户行为分析 (9)4.2.4 参数优化与调整 (9)4.3 故障预测方法与模型 (9)4.3.1 故障预测方法 (10)4.3.2 故障预测模型 (10)第5章智能运维与自动化运维 (10)5.1 智能运维的背景与需求 (10)5.2 大数据在智能运维中的应用 (10)5.2.1 数据采集与预处理 (10)5.2.2 数据分析与挖掘 (10)5.2.3 预测性维护 (11)5.3 自动化运维技术与发展趋势 (11)5.3.1 自动化运维技术 (11)5.3.2 发展趋势 (11)5.4 智能运维与自动化运维实践案例 (11)5.4.1 案例一：某电信企业智能运维系统 (11)5.4.2 案例二：某电信公司自动化运维平台 (11)5.4.3 案例三：某电信运营商大数据分析与应用 (11)第6章网络安全与风险管理 (11)6.1 电信行业网络安全挑战与需求 (11)6.1.1 网络安全挑战 (11)6.1.2 网络安全需求 (12)6.2 大数据在网络安全中的应用 (12)6.2.1 数据挖掘与分析 (12)6.2.2 安全态势感知 (12)6.2.3 智能化安全防护 (12)6.3 风险评估与管理方法 (13)6.3.1 风险评估方法 (13)6.3.2 风险管理方法 (13)6.4 网络安全与风险管理实践案例 (13)6.4.1 案例一：某电信企业数据泄露防护 (13)6.4.2 案例二：某电信企业5G网络安全防护 (13)6.4.3 案例三：某电信企业网络安全风险评估与应对 (13)第7章融合与创新：跨行业数据应用 (13)7.1 跨行业数据融合的背景与意义 (13)7.1.1 背景介绍 (14)7.1.2 意义分析 (14)7.2 跨行业数据融合方法与技术 (14)7.2.1 数据融合方法 (14)7.2.2 数据融合技术 (14)7.3 跨行业数据应用场景与实践 (15)7.3.1 应用场景 (15)7.3.2 实践案例 (15)7.4 跨行业数据应用案例解析 (15)7.4.1 案例一：某电信企业联合金融机构推出基于用户消费行为的信贷产品 (15)7.4.2 案例二：某电信企业与医疗企业合作，推出远程医疗服务平台 (15)7.4.3 案例三：某电信企业参与智慧城市建设，优化交通信号灯控制策略 (16)第8章大数据在营销与客户关系管理中的应用 (16)8.1.1 客户细分与精准营销 (16)8.1.2 营销活动监测与优化 (16)8.1.3 跨界合作与数据整合 (16)8.2 客户关系管理概述 (16)8.2.1 客户关系管理的定义与目标 (16)8.2.2 客户关系管理的关键环节 (17)8.3 大数据在客户关系管理中的应用 (17)8.3.1 客户信息整合与分析 (17)8.3.2 客户生命周期管理 (17)8.3.3 客户互动与关怀 (17)8.4 营销与客户关系管理实践案例 (17)第9章大数据与5G技术融合创新 (18)9.1 5G技术概述及其与大数据的关系 (18)9.1.1 5G技术概述 (18)9.1.2 5G与大数据的关系 (18)9.2 大数据在5G网络优化中的应用 (18)9.2.1 网络规划与优化 (18)9.2.2 网络切片管理 (18)9.2.3 预测性维护 (18)9.3 大数据在5G行业应用中的创新实践 (18)9.3.1 智能制造 (18)9.3.2 智慧医疗 (18)9.3.3 智慧交通 (19)9.4 5G与大数据融合应用案例 (19)9.4.1 案例一：某城市5G智能交通项目 (19)9.4.2 案例二：某企业5G智能制造项目 (19)9.4.3 案例三：某医疗机构5G远程医疗项目 (19)第10章电信行业大数据未来展望 (19)10.1 电信行业大数据发展瓶颈与挑战 (19)10.2 未来电信行业大数据技术发展趋势 (20)10.3 电信行业大数据应用创新方向 (20)10.4 电信行业大数据发展策略与建议 (20)第1章大数据在电信行业的发展概述1.1 电信行业大数据的背景与意义信息技术的飞速发展，电信行业作为国家经济的重要组成部分，其数据量呈现出爆炸式增长。
大数据技术与应用课程设计报告
大数据技术与应用课程设计报告一、引言大数据技术与应用已经成为当今社会发展的重要方向，其在各行各业中的应用越来越广泛。
本文将对大数据技术与应用课程设计进行全面详细的报告。
二、课程设计目标本课程设计旨在培养学生对大数据技术与应用的理解和掌握，具备分析和解决实际问题的能力。
具体目标包括：1.了解大数据概念及其背景知识；2.掌握大数据采集、存储、处理和分析等基本技术；3.熟悉大数据应用领域及其案例；4.能够运用所学知识分析并解决实际问题。
三、教学内容1. 大数据概述介绍大数据的定义、特点及其背景知识，包括云计算、物联网等相关技术。
2. 大数据采集与存储介绍大数据采集与存储的基本原理和方法，包括Hadoop、Spark等相关技术。
3. 大数据处理与分析介绍大数据处理与分析的基本原理和方法，包括MapReduce、Hive 等相关技术。
4. 大数据应用领域及案例介绍大数据应用领域及其案例，包括金融、医疗、电商等行业的应用案例。
5. 大数据实践通过实际案例，让学生了解大数据技术在实际问题中的应用。
四、教学方法1. 理论授课：讲解大数据概念、原理和方法。
2. 实验课程：通过实验操作，让学生掌握大数据采集、存储、处理和分析等基本技术。
3. 案例分析：通过分析大数据应用案例，让学生了解大数据技术在实际问题中的应用。
五、教学评价方式1. 平时表现（30%）：包括出勤率、作业完成情况等。
2. 期中考试（30%）：考查学生对于理论知识的掌握程度。
3. 期末考试（40%）：考查学生对于理论知识和实践能力的综合运用能力。
六、教材及参考书目1. 《大数据基础》李卫民著2. 《Hadoop权威指南》 Tom White 著3. 《Spark快速大数据分析》 Holden Karau 著七、结语本课程设计旨在培养学生对大数据技术与应用的理解和掌握，具备分析和解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生将掌握大数据采集、存储、处理和分析等基本技术，并了解大数据应用领域及其案例。
高效利用大数据破案的实践指南
高效利用大数据破案的实践指南大数据时代的到来，为刑侦破案工作带来了前所未有的机遇与挑战。
大数据具有海量、高速、全面、多样的特点，利用大数据分析技术可以帮助警方快速梳理犯罪线索、发现隐藏在数据中的关联信息，提高破案效率和侦查能力。
本文将介绍一些高效利用大数据破案的实践指南。
一、数据整合与清洗在大数据破案过程中，首先需要进行数据整合与清洗工作。
警方可以从各种渠道获得大量的数据，包括社交媒体数据、通讯数据、银行数据等。
为了高效利用这些数据，需要对其进行整合和清洗，消除重复数据、剔除错误信息，并对数据进行分类和标注，以便后续的分析和挖掘工作。
二、数据挖掘与分析数据挖掘是指利用各种统计学和机器学习算法来发掘数据中隐藏的模式和规律，从而获得有价值的信息。
在大数据破案的实践中，数据挖掘技术可以应用于犯罪行为分析、犯罪嫌疑人追踪和预测等方面。
1. 犯罪行为分析通过对历史案件数据进行挖掘和分析，可以寻找犯罪行为的规律和特征。
例如，可以利用数据挖掘技术发现不同类型犯罪之间的相关性，进而为警方提供预防犯罪的参考和侦破案件的线索。
2. 犯罪嫌疑人追踪大数据分析可以帮助警方追踪犯罪嫌疑人。
通过分析嫌疑人的社交网络、行为轨迹等数据，可以确定嫌疑人的关系网络和可能的藏匿地点，从而提供重要的线索。
3. 犯罪预测利用大数据分析技术，可以对犯罪行为进行预测。
通过分析历史犯罪数据和社会经济数据，建立犯罪预测模型，可以预测某一地区在未来的一段时间内可能发生的犯罪类型和数量，有助于警方制定针对性的预防和打击措施。
三、数据可视化与呈现数据可视化技术可以将复杂的大数据转化为直观、易于理解的图表、图像或动画等形式，直观地展示犯罪活动的时空分布、犯罪模式和犯罪人员的关系等信息。
这不仅有助于警方全面了解犯罪情况，还可以帮助公众更好地认识犯罪问题，加强社会共治。
四、数据安全与隐私保护在大数据破案过程中，数据安全和隐私保护至关重要。
警方应采取一系列的措施来保护涉案数据的安全和隐私，包括加强数据传输和存储的安全性、确保数据访问的合法性和授权性等。
大数据相关书籍
1、数据挖掘导论(完整版)作者：（美）陈封能，（美）斯坦巴赫，（美）库玛尔著，范明等译出版社：人民邮电出版社2、大数据:技术与应用实践指南赵刚3、O'Reilly：Hadoop权威指南（第2版）清华大学出版社4、数据挖掘：概念与技术（原书第3版）机械工业出版社 [美] Jiawei Han，等著范明，孟小峰译5、大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理 [美]Anand Rajaraman，[美]Jeffrey David Ullman著王斌译人民邮电出版社6、Hadoop实战（第2版）陆嘉恒著7、数据时代 [英]维克托·迈尔-舍恩伯格，[英]肯尼思·库克耶著盛杨燕，周涛译8、Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理蔡斌，陈湘萍著9、Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理董西成著10、数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用卢辉著11、分布式云数据中心的建设与管理郑叶来，陈世峻编12、大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战杨传辉著13、数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理（第3版） [美] 林那夫（Gordon S. Linoff），[美] 贝里（Michael J.A.Berry）著巢文涵，张小明，王芳译清华大学出版社14、驾驭大数据 [美] Bill Franks著15、企业级数据仓库原理、设计与实践16、移动的帝国，作者: 曾航 / 刘羽 / 陶旭骏出版社: 浙江大学出版社副标题: 日本移动互联网兴衰启示录出版年: 2014-1-117、用户体验的要素，作者: Jesse James Garrett 出版社: 机械工业出版社副标题: 以用户为中心的Web设计译者: 范晓燕18、大数据云图作者: 大卫•芬雷布 (David Feinleib) 出版社: 浙江人民出版社副标题: 如何在大数据时代寻找下一个大机遇原作名: BIG DATA DEMYSTIFIED：How Big Data Is Changing The Way We Live, Love and Learn 译者: 盛杨燕出版年: 2013-12-1。
大数据技术专业《HBase 入门与实践》课程标准
贵州XXX学院《HBase入门与实践》课程标准（2023年版）《HBase入门与实践》课程标准一、课程基本信息二、课程定位与任务（一）课程定位《HBase入门与实践》是一门分布式数据库，是大数据技术核心课程之一，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、HBase数据模型、数据操纵语言数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hbase Shell的使用、模式设计等重要章节，安排了HBase入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
（二）课程任务以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、HBase数据模型、数据操纵语言数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hbase Shel1的使用、模式设计等重要章节，安排了HBase入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
三、课程设计思路面向实践，以理论知识与具体应用相结合的方式介绍HBase,理论切合实际，由浅入深，深入解析分布式数据库原理，加强对HBse概念及技术的理解与巩固。
面向企业，切实培养企业方需要的操作型人才，课程设计围绕大数据技术要求合理设计HBase所需相关知识，为深入学习大数据做下铺垫。
四、课程目标本课程重点是学习 HBase 的设计与应用。
重点学习分布式数据库HBase 的访问接口、数据模型、实现原理、运行机制。
（一）知识目标(1)HBase 分布式数据库背景-NoSQL 与传统 ROBMS(2)HBase 安装(3)HBase 单机部署(4)HBase 的配置与启动(5)分布式部署(6)启动集群与集群增删节点(7)HBase 数据模型(8)逻辑模型与物理模型(9)HBase Shell 的使用(10)数据操纵语言(11)模式设计(12)HBase 性能调优（二）素质目标(13)培养学生诚实守信的性格(14)培养学生独立思考、解决问题的能力(15)培养按时、守时的工作观念(16)培养学生的团队协作能力(17)培养学生能遵纪守法并尊重知识产权，不使用计算机伤害和危害他人利益(18)培养学生自主学习的能力（三）能力目标(19)能够掌握 HBase 的基本概念。
《Hadoop大数据技术与应用》课程教学大纲 - 20190422
Hadoop大数据技术与应用（含实验）教学大纲前言一、大纲编写依据《Hadoop大数据技术与应用》是数据科学、大数据方向本科生的一门必修课。
通过该课程的学习，使学生系统的学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，让学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，帮助学生在学习理论知识的同时，提高学生的实践能力，系统的掌握Hadoop主要组件的原理及应用，为其他相关课程的学习提供必要的帮助。
二、课程目的1、知识目标学习Hadoop平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备一定的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
2、能力目标(1) 工程师思维方式通过本课程的学习，引导学生养成工程师逻辑思维、系统思维的思维方式及习惯。
(2) 分析及解决问题的能力课程中实验由浅及深，有一定的步骤及难度，操作不当可能会遇到问题；遇到问题时老师会给出引导，但不会直接告诉解决方法，因此，如何分析、分析完成后实施具体的解决步骤，都需要学生摸索完成，在这个摸索实践过程中，学生的分析及解决问题的能力得到培养。
三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的理论教学内容以讲授为主、辅以操作演示，讲授的主要内容有：Hadoop概述，Hadoop安装部署，分布式文件系统HDFS，分布式计算MapReduce，资源管理调度组件YARN，列式存储HBase，数据仓库组件Hive，数据分析引擎Pig，日志采集组件Flume等。
根据教学大纲的要求，突出重点和难点。
(2) 教师指导下的学生自学实践课程由若干实验组成，每个实验都包含实验目的、实验原理、实验环境等，需要学生结合理论知识，充分发挥自主学习的能力来完成实验，老师在这个过程中更多起到辅导的作用。
工业大数据采集与处理技术实践指南
工业大数据采集与处理技术实践指南工业大数据的采集与处理，在现代工业生产中扮演着至关重要的角色。
通过有效的采集和处理技术，企业可以获取并分析大量的实时数据，以便优化生产过程、提高效率、减少成本、改善产品质量。
本文将介绍工业大数据采集与处理的实践指南，帮助读者更好地理解和使用这些技术。
一、工业大数据采集技术1. 传感器与物联网技术工业生产中的传感器和物联网技术是工业大数据采集的关键组成部分。
传感器可以根据预先设定的参数从设备或环境中采集数据，并将其传输到数据中心或云平台进行处理和分析。
物联网技术可以实现设备之间的联网和数据交换，从而实现大规模数据的采集和集中管理。
2. 数据采集与存储系统为了实现高效的数据采集，在工业大数据的采集过程中需要建立适当的数据采集与存储系统。
这些系统可以根据需求选择合适的数据采集设备和传输方式，并将采集到的数据存储到相应的数据库或数据仓库中。
常见的数据采集与存储系统包括数据采集器、数据传输协议和数据库管理系统。
3. 边缘计算和边缘设备随着工业生产中数据量的不断增长，边缘计算和边缘设备越来越受到关注。
边缘计算将数据处理和分析的能力移动到接近数据源的边缘设备上，可以减少数据传输的延迟和带宽压力，并提供实时决策支持。
边缘设备如智能传感器和嵌入式计算机可以直接在设备端进行数据采集和处理，减少对云平台的依赖性。
二、工业大数据处理技术1. 数据清洗与预处理在进行工业大数据分析之前，需要对采集到的原始数据进行清洗和预处理。
数据清洗可以去除数据中的异常值和重复值，修复缺失值和错误数据，并进行数据格式转换和统一化处理。
预处理包括数据的标准化、归一化和降维等操作，以便于后续的数据分析和建模。
2. 数据分析与挖掘技术工业大数据的分析和挖掘可以帮助企业发现数据中的潜在规律和价值信息。
常用的数据分析与挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等。
这些技术可以帮助企业分析生产过程中的异常情况、预测设备故障、优化生产计划，并提供决策支持。
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赵刚 博士 北京赛智时代信息技术咨询有限公司（CIOManage ） 总经理
作者简介
赵刚，博士。北京赛智时代信息技术咨询有限公司创始人。 历任国内著名信息化咨询公司赛迪顾问股份有限公司高级副总裁、首 席信息化咨询顾问，国内计算机系统集成一级资质企业北京赛迪时代 信息产业股份有限公司总经理、首席架构师，2012年获得中国电子 信息产业发展研究院十大“赛迪学者”称号，兼任中国信息化推进联 盟专家、中国电子学会高级会员。 近2年，主持和参与过的信息化咨询和集成项目有：国家新 一代信息技术应用战略研究、亚太地区智慧城市指标体系研究、中国 －欧盟信息社会研究、天津市智慧城市规划、国土资源部分布式国土 资源信息共享服务平台、国家图书馆文津馆智能搜索集群平台、公安 部虚拟化数据平台、中海油企业级数据中心和灾备中心规划、国药集 团私有云计算平台规划、北京市物联网应用示范项目初步设计、鄂尔 多斯市人口基础数据库建设等。 在信息化领域耕耘10余年，服务的政府、企业客户超过100 家，发表文章若干篇，著有专著《IT管理体系－战略、管理和服务》， 参与编写《智慧城市：规划、建设和评估》、《信息化基本知识》、 《信息系统审计》等。
社交网络等多方面应用。指出大
数据对于联合国和各国政府来说 是一个历史性的机遇，联合国还
探讨了如何利用包括社交网络在
内大数据资源造福人类。
/sites/default/files/BigDataforDevelopment-GlobalPulseMay2012.pdf
1. Volume 2. Variety
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时代， IDC预计到2020 年，全球将总共拥有 35ZB 的数据量。
结构化、半结构化和非结构化数据
如今的数据类型早已不是单一的数据表，日 志、BLOG、微博、音频、视频等多种数据类型， 对数据的处理能力提出了更高的要求。
大数据为全球经济发展孕育了新的机会
2012年12月“世界经济论坛”发布“Big Data, Big Impact”报告 阐述大数据 为国际经济社会发展带来的新机会，建议各国工业界、学术界、非营利性机构与管理 者一起利用大数据所创造的机会。
更快地变革跟踪和响应 更好地理解危机行为的演变
更准确地满足服务需求 更有能力预测供需变化
书的目录结构 •第1章 大数据的概念和发展背景 •第2章 大数据应用的业务需求 •第3章 大数据应用的总体架构和关键技术 •第4章 大数据与企业级应用的整合策略 •第5章 大数据应用的实践方法与案例 •第6章 大数据应用的主流解决方案 •第7章 大数据应用的未来挑战和趋势
如同全世界海滩上的沙子数量总和，目前进入。
1Zettabyte(ZB)=1024 EB
5EB相当于至今全世界人类所讲过的话语。
1Exabyte (EB)=1024 PB
一个事实：2010年全球进入ZB级的大数据时代 大数据：新的自然资源！
。
•随着互联网等信息技术的广泛应用，数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番， 这意味着人类在近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。 •全球在2010 年正式进入ZB时代，预计到2020 年，全球将总共拥有35ZB的数据量。
• 大物理分析 • 基因图谱分析
• Google、Yahoo、 Facebook等互联网公 司基于分布式计算解 决海量数据处理问题 • 全球2010年进入ZB 时代
• 美国政府、联合国、 世界经济组织以及各个 经济和社会领域的企业 和组织机构关注数据开 放与大数据应用
导读目录
什么是大数据？
从大数据的发展历程说起
第二阶段 （2003－2010年） 第一阶段 （20世纪90年代后） 科技技术 大数据应用 互联网与电子商务 大数据应用 第三阶段 （2010年以后） 经济和社会各个领域 大数据应用
• 气象地图分析
20
不同行业的大数据应用需求
行业
互联网
应用需求
用户数据分析、用户行为分析、推荐系统、数据管理平台（DMP)、广 告跟踪和优化、内容针对性投放、产品分析、病毒式传播、社交图谱关 系分析、位置和邻近跟踪…
货架商品关联性分析、产品推荐、市场营销… 基于客户行为分析的市场营销、产品创新、客户满意度分析、流失预测、 金融欺诈行为监测和预防、金融风险分析与预测… 政府信息开放、宏观经济形势分析和预测、民主选情分析、公共安全监 测和分析、城市基础设施实时监测和分析… 基因组学测序分析、疫情和健康趋势分析、医疗电子健康档案分析… 智能电网分析应用、石油企业大数据分析… 产品需求分析、产品故障诊断与预测、供应链分析与优化、工业物联网 分析… 客户分析、话单分析、信令分析、网络分析与优化、安全智能… 交通流量分析与预测、交通安全水平分析与预测、道路环境监测与分析 21
大数据
哪些主体怎样产生这些数据？
机器与机器/人互动产生的数据
微信、 微博、 博客、 视频、 日志、 音频 ；
人与人互动产生的数据
交易系统产生的数据 OLTP/关系型数据库
RFID、 视频监控、 M2M日志、 传感器数据
• 从计算机系统－社交人-物联，数据量越来越大，价值密度越来越低，潜在价值越来越大 • 从交易数据到交互数据
/docs/WEF_TC_MFS_BigDataBigImpact_Briefing_2012.pdf
数据之“大”
相当于于一个英文字母。 相当于一则短篇故事的内容。 1Megabyte(MB)=l024 KB 相当于一则短篇小说的文字内容。 相当于贝多芬第五乐章交响曲的乐谱内容。 相当于一家大型医院中所有的X光图片资讯量。 相当于50%的全美学术研究图书馆藏书资讯内容。
前言
• 这本书目标读者是大数据技术应用人员，希望让读者明白大数据是如 何落地的，从数据分析的业务需求到大数据技术实现是如何完成的。 • 这本书是从系统架构的角度来阐述大数据，覆盖面广，但受篇幅所限， 很像是一本大数据技术架构的综述和框架，更深入的技术细节就需要读 者做延伸阅读。 • 这本书写作过程中参考了赛智时代公司的大数据研究和咨询成果，也 参阅了大量网络和技术社区中的研究文章，是在边研究、边应用、边总 结中写出的书。 • 这本书是大数据技术发展过程的阶段性总结，随着技术的发展，这本 书也需要不断完善，读者可以关注我的博客。
1Kilobyte(KB)=1024 B
1Byte（字节）
1Gigabyte(GB)=1024 MB
1Terabyte(TB)=1024 GB
1Petabyte(PB)=l024 TB
1Yottabyte(YB)=1024ZB
人类尚未进入的数字时代，但已经并不遥远……
/blog/2012/03/29/big-data-big-deal
国际社会敦促各国政府重视大数据带来发展机会
2012年5月，联合国发布了一 份非常重要的大数据白皮书，总
结了各国政府如何利用大数据更
好地服务和保护人民，列举了大 数据在交通、经济、疫情预测、
• 公共安全分析
大数据价值挖掘的三大方向
1、发现大数据的潜在价值 发现过去没有发现的数据 潜在价值，例如对忽视了的客户 评论文档的利用。 2、实现大数据整合创新的价值 通过不同数据集的整合， 创造新的数据价值，例如对客户 在不同渠道购买行为的整合分析。 3、老数据集在新领域再利用的 价值 在一个领域已经发挥过价 值的数据，再次应用在新的领域 创造出新价值，例如一个业务客 户分析数据重用到另一个业务。
利用数据
•内部业务系统数据库中 •集聚企业应用的数据
结构化数据 •建立企业级主数据模
• 报表
• 报告
• 可视化图表 • 社交网络分享
•内部交易中同时生成的 型 其他非结构化化数据
•企业外部电子采购、电
子商务、客户服务系统 等生成的外部结构化数 据
构化的社交网络、流媒 •企业外部网站、移动应
用、社交网络、传感器、 视频监控设备等产生的 非结构化数据 体、传感器、物联网等 数据
零售 金融 政府 医疗 能源 制造 电信 交通物流
电子商务：基于客户行为分析的产品推荐
看过本商品的顾客还看了 （相似选购行为分析 －推荐相似产品） 购买本商品的顾客还购买了 根据客户的浏览历史为您推荐 （相似购买行为分析 （预测客户喜好 －推荐组合产品） －推荐最适合的产品）
用数据来说“大数据”
•亚马逊每秒将产生 72.9笔商品订单
1 sec
1 min
•全球每秒钟发送出 290万封电子邮件
•新浪微博每秒要接受100万以上的响应请求
•每分钟会有 20个小时的视频上传到Youtube… •每天被每个家庭消费的平均数据有375M •淘宝每天交易超过数千万笔，其单日数据产生量超过20T
互联网：用户行为分析与热点发现
社区：基于客户喜好分析的定向广告
当前，大数据已成为全球经济热门话题
2011年，麦肯锡全球研究院（MGI）发布《大数据：创新、竞争和生产力 的下一个新领域》报告，这份报告研究了数字数据和文档的状态，同时讲解了处 理这些数据能够释放出的潜在价值，分析了大数据的活动和价值链。
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都是什么类型的数据？ 80%复杂的非结构化数据 20%结构化数据
Web网页 WEB点击流 文档 社交网络 物联网
vs.
关系型数据库
电话呼叫 各种日志 移动设备数据 多媒体
什么是大数据？ ——著名的4V
大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进 行抓取、管理和处理的数据集合（维基百科）。它有四个主要特征：