大数据时代试题培训课件
大数据时代培训资料(PPT 39张)

2011年-2016年中国大数据市场规模 计世资讯认为,2011年是中国大数据市场元年, 一些大数据产品已经推出,部分行业也有大数据 应用案例的产生。2012年-2016年,将迎来大 数据市场的飞速发展。
计世资讯预测,2012年中国大数据市场规模将 达到4.7亿元,2013年大数据市场将迎来增速为 138.3%的飞跃,到2016年,整个市场规模逼近 百亿。
•Google的BigTable BigTable提出了一种很有趣的数据模型,它将各列数据进行排序存 储。数据值按范围分布在多台机器,数据更新操作有严格的一致性保证。 •Amazon的Dynamo Dynamo使用的是另外一种分布式模型。Dynamo的模型更简单, 它将数据按key进行hash存储。其数据分片模型有比较强的容灾性,因 此它实现的是相对松散的弱一致性:最终一致性。
商业价值
结构化数据向非结 构化数据演进,使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心,而是围绕大数 据为核心; 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值,未来投 资倾斜。
艾普云—Openstack云系统专家
用户行为分析
艾普云—Openstack云系统专家
大数据应用案例(中信银行信用卡中心)
大数据时代
Is coming……
艾普云—Openstack云系统专家
目录
1.
什么是Big Data
2.
大数据市场简析
3.
云与大数据
4.
大数据应用案例
5. 艾普云—Openstack云系统专家
艾普云在大数据时代的布局
2
Big Data名词由来
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
大数据培训课件

03
大数据处理技术的发展也经历了多个阶段,包括分布式计算、数据挖掘、机器学习和人工智能等。
大数据的应用场景非常广泛,下面列举几个典型的应用场景
金融行业:在金融领域,大数据被广泛应用于风险控制、客户画像、精准营销等方面,帮助银行、证券和保险等金融机构更好地管理风险和提高业务效益。
医疗行业:大数据在医疗领域的应用也越来越广泛,例如通过分析医疗记录和病例,提高诊断准确率和医疗质量,同时还可以帮助医疗机构更好地管理和规划资源。
介绍如何将物联网设备产生的数据进行收集、整合和分析,以实现智能化、精细化的管理。
物联网与大数据的融合应用
讲解如何将物联网与大数据进行深度融合,实现更高效、更智能的解决方案。
大数据在物联网中的应用
区块链技术提高数据安全性
介绍如何利用区块链技术的独特优势,提高大数据的安全性和可信度。
区块链与大数据的整合应用
讲解如何将区块链技术与大数据进行结合,实现数据的安全存储、流转和交易。
大数据与区块链的融合
从政策、技术、应用场景等多角度探讨大数据产业的未来发展趋势和战略方向。
未来趋势与发展战略
阐述大数据产业面临的挑战和机遇,并分析未来可能出现的创新点和增长点。
未来挑战与机遇应用综合案例
时序分析
利用已知数据建立模型,预测未来的趋势和结果。
预测性分析
将数据分为不同的类别,如决策树、朴素贝叶斯等。
分类分析
寻找数据之间的相关性,如购物篮分析。
关联性分析
02
01
03
04
05
实战案例分享
04
大数据安全与隐私保护
数据加密
加密是保护数据安全最基础的方法之一,通过将明文数据转换成密文数据,以防止未经授权的访问。对称加密算法和非对称加密算法是两种常用的加密算法。
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MLlib
MLlib是Spark的机器学习库,提供了多 种机器学习算法和工具,方便用户进行数 据挖掘和分析。
RDD
弹性分布式数据集(RDD)是Spark的基 本数据结构,提供了丰富的操作来支持各 种数据处理需求。
Spark Streaming
Spark Streaming是Spark提供的实时数 据流处理模块,可以处理来自各种数据源 的数据流。
分类与预测
利用已知类别的样本建立分类模型,对未知类别的样本进 行类别预测,或者根据历史数据预测未来趋势。
关联规则挖掘
通过寻找数据项之间的有趣关联和相关关系,发现隐藏在 数据中的模式和规律。
聚类分析
将数据对象分组成为多个类或簇,使得同一个簇中的对象 彼此相似,而不同簇中的对象尽可能相异。
机器学习算法
数据处理技术:数据处理技术是指对 数据进行采集、清洗、转换、分析等 处理的技术。常见的数据处理技术包 括批处理、流处理、图处理等。在大 数据领域,通常采用分布式计算框架 来进行大规模数据处理,如Hadoop 的MapReduce、Spark等。
数据存储与处理技术的发展趋势:随 着大数据技术的不断发展,数据存储 与处理技术也在不断演进。未来,数 据存储技术将更加注重数据的安全性 、可靠性和可扩展性;数据处理技术 将更加注重实时性、智能化和自动化 。同时,随着人工智能、机器学习等 技术的不断发展,数据存储与处理技 术也将与之深度融合,实现更加智能 化、自动化的数据处理和分析。
Spark SQL
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据 的模块,提供了SQL查询和DataFrame API两种方式来处理数据。
其他大数据平台与工具
Flink
Flink是一个开源的流处理框架,提供 了高性能、低延迟的数据处理能力, 适用于实时数据流处理场景。
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大数据处理
• 周涛博士说:大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样 ,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。
• 具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,此处总 结了一个基本的大数据处理流程。整个处理流程可以概括为四步,分 别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。
• 采集: • 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或
• Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海 量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Hadoop体系架构
Pig
Hive
MapReduce HDFS
ChuKwa HBase
•
• •
ZooKeeper
• • •
•
Pig是一个基于Hadoop的大规模数 据分析平台,Pig为复杂的海量数据 并行计算提供了一个简易的操作和 编程接口 Chukwa是基于Hadoop的集群监 控系统,由yahoo贡献 hive是基于Hadoop的一个工具, 提供完整的sql查询功能,可以将 sql语句转换为MapReduce任务进 行运行 ZooKeeper:高效的,可扩展的协 调系统,存储和协调关键共享状态 HBase是一个开源的,基于列存储 模型的分布式数据库 HDFS是一个分布式文件系统。有着 高容错性的特点,并且设计用来部 署在低廉的硬件上,适合那些有着 超大数据集的应用程序 MapReduce是一种编程模型,用 于大规模数据集(大于1TB)的并 行运算
请求 2. NameNode根据文件大小和文件块配
置情况,返回给Client它所管理部分 DataNode的信息。 3. Client将文件划分为多个文件块,根 据DataNode的地址信息,按顺序写 入到每一个DataNode块中。
2024年度大数据基础知识培训PPT课件

成熟期
21世纪初至2010年左右 ,大数据技术逐渐成熟, 分布式存储和计算技术得 到广泛应用。
爆发期
2010年至今,随着互联网 、物联网、人工智能等技 术的飞速发展,大数据应 用逐渐渗透到各行各业。
5
大数据应用领域
金融
大数据在金融领域应用广泛,如信用 评估、风险控制、客户画像等。
02
医疗
大数据可以帮助医疗机构实现精准医 疗、个性化治疗等,提高医疗质量和 效率。
建立统一的大数据平台,整合企业内部和 外部数据资源。
培养大数据人才
加强数据安全和隐私保护
加强大数据人才培养和引进,打造专业化 的大数据团队。
建立完善的数据安全和隐私保护机制,确保 企业数据安全。
2024/2/2
29
THANKS
感谢观看
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30
跨界数据融合
跨界数据融合将创造更多商业价值和社会价 值。
2024/2/2
数据驱动决策
大数据将为企业和政府提供更加精准、科学 的决策支持。
数据治理法规完善
随着大数据应用的深入,数据治理法规将不 断完善,保障数据安全和隐私。
28
企业如何应对大数据挑战
制定大数据战略
构建大数据平台
明确企业大数据发展目标、路径和重点任 务。
2024/2/2
17
流处理技术
2024/2/2
流处理基本概念
介绍流处理的定义、应用场景及挑战。
Kafka流处理平台
阐述Kafka的基本原理、核心特性及其在流处理中的应用。
Flink流处理框架
讲解Flink的核心概念、编程模型及优化技术,以及其在流处理领 域的应用案例。
18
大数据BigData培训课件(PPT 101页)

MapReduce 技术框架
• 分布式文件系统 • 并行编程模型 • 并行执行引擎
27
分布式文件系统
(Google file system)
• 分布式文件系统运行于大规模集群之上,集 群使用廉价的机器构建.
• 数据采用键/值对(key/value)模式进行存储.
• 整个文件系统采用元数据集中管理、数据 块分散存储的模式,通过数据的复制(每份数 据至少3 个备份)实现高度容错.
4
大数据时代
大规模数据主要来源2: 网站点击流数据
为了进行有效的市场营销和推广,用户在网 上的每个点击及其时间都被记录下来;利用 这些数据,服务提供商可以对用户存取模式 进行仔细的分析,从而提供更加具有针对性 的服务
5
大数据时代
大规模数据主要来源3: 移动设备数据
通过移动电子设备包括移动电话和PDA、 导航设备等,我们可以获得设备和人员的位 置、移动、用户行为等信息,对这些信息进 行及时的分析,可以帮助我们进行有效的决 策,比如交通监控和疏导系统
12
时间序列分析
– 比如在金融服务行业,分析人员可以开发针对性 的分析软件,对时间序列数据进行分析,寻找有 利可图的交易模式(profitable trading pattern), 经过进一步验证之后,操作人员可以使用这些交 易模式进行实际的交易,获得利润
13
大规模图分析和网络分析
• 社会网络虚拟环境本质上是对实体连接性 的描述.在社会网络中,每个独立的实体表示 为图中的一个节点,实体之间的联系表示为 一条边.
40
MapReduce应用领域的扩展
• 若干开发者发起了Apache Mahout 项目的 研究,该项目是基于Hadoop 平台的大规模 数据集上的机器学习和数据挖掘开源程序 库,为应用开发者提供了丰富的数据分析功 能
大数据培训课件

通过大数据分析市场趋势、投资风险和信用状况,为银行、证券和保险等金 融机构提供精准的决策支持和风控手段,提高收益和降低风险。
医疗与教育行业
医疗行业
通过大数据分析疾病趋势、医疗资源分布和医疗质量,为医疗机构提供全面的数 据分析支持,提高医疗效率和医疗服务质量。
教育行业
通过大数据分析学生学习情况、兴趣爱好和职业规划,为学校提供个性化的教育 方案和教学资源,提高教育质量和学生学习效果。
MapReduce
YARN
分布式计算模型,将大数据集拆分成小数据 集,并利用集群进行并行处理和计算。
资源管理系统,负责分配和管理集群中的计 算资源。
Spark生态系统
Spark
MLlib
Spark SQL
Spark Streaming
分布式计算框架,提供快速、通 用、分布式计算能力,支持 Scala、Java、Python等编程语 言。
大数据算法与应用
推荐算法
介绍协同过滤、基于内容的推荐等推荐 算法原理及实现。
聚类算法
介绍K-means、DBSCAN等聚类算法原 理及实现。
分类算法
介绍决策树、朴素贝叶斯等分类算法原 理及实现。
回归算法
介绍线性回归、岭回归等回归算法原理 及实现。
大数据安全与隐私保护
1 2
数据加密
介绍对称加密、非对称加密等加密技术,保障 数据安全传输和存储。
Samza
分布式流处理框架,提供可扩展、高可靠性的数据处理能力。
Apache Beam
统一的编程模型和API,用于构建包括批处理和流处理在内的通用数据处理管道。
05
大数据开发实践
大数据开发平台介绍
01
大数据培训课件(PPT2)精编版

医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘,加速新 药研发进程,提高研发效率和成
功率。
教育行业:个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析,对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析,为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议,提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术,对学生的学习数据进行实时监测和分析 ,发现学生的学习问题和薄弱环节,提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ,使得同一组内的数据尽 可能相似,不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练,得到一 个模型,用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互,学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为,及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业:精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析,对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析,为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案,提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术,对个人的健康 数据进行实时监测和分析,提供 个性化的健康管理计划和建议, 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下,从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型,学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络,实现对图像内容的 自动识别和分类。
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《大数据》试题单选题1、大数据的核心就是(B)A、告知与许可B、预测C、匿名化D、规模化2、大数据不是要教机器像人一样思考。
相反,它是(A)A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
B、被视为人工智能的一部分。
C、被视为一种机器学习。
D、预测与惩罚。
3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而(C),但与样本数量的增加关系不大。
A、降低B、不变C、提高D、无关4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用(A)的方法A、所有数据B、绝大部分数据C、适量数据D、少量数据5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比(A)A、更有效B、相当C、不具备可比性D、无效6、相比依赖于小数据和精确性的时代,大数据因为更强调数据的(D),帮助我们进一步接近事实的真相。
A、安全性B、完整性C、混杂性D、完整性和混杂性7、大数据的发展,使信息技术变革的重点从关注技术转向关注(A)A、信息B、数字C、文字D、方位8、大数据时代,我们是要让数据自己“发声”,没必要知道为什么,只需要知道(B)A、原因B、是什么C、关联物D、预测的关键9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的(C)A、基础B、前提C、核心D、条件10、(C)下列说法正确的是A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据;B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了;C、所有数据都是有价值的;D、在大数据时代,收集、存储和分析数据非常简单;11、关于数据创新,下列说法正确的是(D)A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加;B、由于数据的再利用,数据应该永久保存下去;C、相同数据多次用于相同或类似用途,其有效性会降低;D、数据只有开放价值才能得到真正释放。
12、关于数据估值,下列说法错误的是(B)A、随着数据价值被重视,公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴;B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中,数据都是有价值的;C、数据的价值可以通过授权的第三方使用来实现D、目前可以通过数据估值模型来准确的评估数据的价值评估13、在大数据时代,下列说法正确的是(B)。
A、收集数据很简单B、数据是最核心的部分C、对数据的分析技术和技能是最重要的D、数据非常重要,一定要很好的保护起来,防止泄露14、随着数据科学家的崛起,(C)的地位将发生动摇。
A、国家领导人B、大型企业C、行业专家和技术专家D、职业经理人15、大数据公司的多样性表明了(B)A、数据作用的体现B、数据价值的转移C、数据技术的发展D、数据思维的创新16、以下哪种说法是错误的(B)A、将罪犯的定罪权放在数据手中,借以表达对数据和分析结果的崇尚,这实际上是一种滥用。
B、随着数据量和种类的增多,大数据促进了数据内容的交叉检验,匿名化的数据不会威胁到任何人的隐私。
C、采集个人数据的工具就隐藏在我们日常生活所必备的工具当中,比如网页和智能手机应用程序。
D、预测与惩罚,不是因为所做,而是因为将做。
17、只要得到了合理的利用,而不单纯只是为了“数据”而“数据”,大数据就会变成(B)A、强大的威胁B、强大的武器C、预测工具D、分析工具18、在大数据时代,我们需要设立一个不一样的隐私保护模式,这个模式应该更着重于(A)为其行为承担责任。
A、数据使用者B、数据提供者C、个人许可D、数据分析者19、对大数据使用进行正规评测及正确引导,可以为数据使用者带来什么切实的好处(A)A、他们无须再取得个人的明确同意,就可以对个人数据进行二次利用。
B、数据使用者不需要为敷衍了事的评测和不达标准的保护措施承担法律责任。
C、数据使用者的责任不需要强制力规范就能确保履行到位。
D、所有项目,管理者必须设立规章,规定数据使用者应如何评估风险、如何规避或减轻潜在伤害。
20、促进隐私保护的一种创新途径是(D):故意将数据模糊处理,促使对大数据库的查询不能显示精确的结果。
A、匿名化B、信息模糊化C、个人隐私保护D、差别隐私多选题1、大数据与三个重大的思维转变有关,这三个转变是什么?(ACD)。
A、要分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量的数据样本。
B、我们乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性。
C、在数字化时代,数据处理变得更加容易、更加快速,人们能够在瞬间处理成千上万的数据。
D、我们的思想发生了转变,不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。
2、下面关于大数据的解说正确的是(ABC)。
A、大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。
B、大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。
C、大数据还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。
D、无效的数据越来越多。
3、大数据的科学价值和社会价值正是体现在(AB)A、一方面,对大数据的掌握程度可以转化为经济价值的来源。
B、另一方面,大数据已经撼动了世界的方方面面,从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域。
C、大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途,而更多源于它的二次利用。
D、大数据时代,很多数据在收集的时候并无意用作其他用途,而最终却产生了很多创新性的用途。
4、关于大数据的说话正确的有(ABC)A、大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。
B、大数据不仅让我们不再期待精确性,也让我们无法实现精确性。
C、错误并不是大数据固有的特性,而是一个亟需我们去处理的现实问题,并且有可能长期存在。
D、错误性是大数据本身固有的。
5、社会将两个折中的想法不知不觉地渗入了我们的处事方法中,我们甚至不再把这当成一种折中,而是把它当成了事物的自然状态。
这两个折中的方法是什么?(AB)A、第一个折中是我们默认自己不能使用更多的数据,所以我们就不会去使用更多的数据。
B、第二个折中出现在数据的质量上。
C、第一个折中是我们能够容忍模糊和不确定出现在一些过去依赖于清晰和精确的领域。
D、第二个折中是能够得到一个事物更完整的概念,我们就能接受模糊和不确定的存在。
6、数据化最早的根基是什么(AC)A、计量B、数字化C、记录D、阿拉伯数字7、关于数据创新包含(ABCDEF)A、数据的再利用B、重组数据C、可扩展数据D、数据的折旧值E、数据废气F、开放数据8、关于数据的潜在价值,说法正确的是(ABCD)。
A、数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山一角,而绝大部分则隐藏在表面之下。
B、判断数据的价值需要考虑到未来它可能被使用的各种方式,而非仅仅考虑其目前的用途。
C、在基本用途完成后,数据的价值仍然存在,只是处于休眠状态D、数据的价值是其所有可能用途的总和9、下列哪些属于数据废气(ABC)A、搜索关键词时,人们的错误拼写;B、人们浏览网页时停留的时间;C、人们阅读电子书章节的时间长短;D、商品每月被购买的数量。
10、下面例子属于大数据技术公司的是(ABCD)A、四大机票预订系统之一的ITA SoftwareB、与各行各业的公司合作应用高级无线感应技术来收集数据,然后对这些数据进行分析的埃森哲咨询公司。
C、微软研究中心与华盛顿中心医院合作分析了多年来的匿名医疗记录D、在对冲基金工作的金融工程师杰夫•贝索斯创建了网上书店亚马逊。
11、下列属于数据中间商的是(BCD)A、中国最大的银行中国银行,拥有大量客户的数据。
B、西雅图的交通数据处理公司Inrix,汇集了来自美洲和欧洲近1亿辆汽车的实时交通数据。
C、中国最大的汽车网站,汽车之家,各家汽车的数据和大量用户。
D、Quantcast通过帮助网站记录用户的网页浏览历史来测评用户的年龄、收入、喜好等个人信息,然后向用户发送有针对性的定向广告。
12、进行大数据分析的人可以轻松地看到大数据的价值潜力,这极大地刺激着他们进一步(ABD)我们个人数据的野心。
A、采集B、存储C、分析D、循环利用13、关于大数据和互联网,以下哪些说法是正确的(ABD)A、互联网的出现使得监视变得更容易、成本更低廉也更有用处。
B、大数据不管如何运用都是我们合理决策过程中的有力武器。
C、大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途,而更多源于它的二次利用。
D、大数据时代,很多数据在收集的时候并无意用作其他用途,而最终却产生了很多创新性的用途。
14、单纯依据大数据预测作出决策需遵循哪些原则(ABCD)A、公开原则B、公正原则C、可反驳原则D、确保个人动因能防范数据独裁的危害15、大数据时代对信息进行有效、公正管理的三项策略是什么(ABC)A、在使用预测分析时考虑个人动因B、隐私保护从个人许可到数据使用者承担责任的转变C、催生大数据审计员D、将反垄断法付诸行动判断题1、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高,但与样本数量的增加关系不大。
(√)2、内大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。
(√)3、要想获得大规模数据带来的好处,混乱应该是一种标准途径,而不应该是竭力避免的。
(√)4、数据化就是数字化,是相互等同的关系。
(×)5、即使数据用于基本用途的价值会减少,但潜在价值却依然强大。
(√)6、大数据思维,是指一种意识,认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。
(√)7、对于大型、中等、小型规模的公司而言,大数据对中等规模的公司帮助最大。
(X)8、大数据的核心思想就是用规模剧增来改变现状。
(√)9、内部算法师将扮演公正的审计员的角色,在客户或政府所要求的任何时候,根据法律指令或规章对大数据的准确程度或者有效性进行鉴定。
(×)。