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最新Big-Data-大数据介绍(全英)ppt课件
volume, variety, velocity, variability
Why ‘Big Data’ is a big Deal
Big data differs from traditional information in mind-bending ways: Not knowing why but only what The challenge with leadership is that it’s very driven by gut instinct in most cases Air travelers can now figure out which flights are likeliest to be on time, thanks to data scientists who tracked a decade of flight history correlated with weather patterns Publishers use data from text analysis and social networks to give readers personalized news. health care is one of the biggest opportunities, If we had electronic records of Americans going back generations, we'd know more about genetic propensities, correlations among symptoms, and how to individualize treatments.
Main steps in adopting an analytical system
Why ‘Big Data’ is a big Deal
Big data differs from traditional information in mind-bending ways: Not knowing why but only what The challenge with leadership is that it’s very driven by gut instinct in most cases Air travelers can now figure out which flights are likeliest to be on time, thanks to data scientists who tracked a decade of flight history correlated with weather patterns Publishers use data from text analysis and social networks to give readers personalized news. health care is one of the biggest opportunities, If we had electronic records of Americans going back generations, we'd know more about genetic propensities, correlations among symptoms, and how to individualize treatments.
Main steps in adopting an analytical system
BIGDATA-大数据精品PPT课件
大数据的作用如何
• 谷歌的判断就建立在大 数据基础上：即以一种 特定方式，对海量数据 进行分析，获得有巨大 价值的产品和服务或深 刻的洞见。
大数据的作用如何
• 世界的本质是数据 • 案例1：2009年，甲型H1N1流感爆发的前几周，
谷歌的工程师在《自然》杂志上预测大型流感 传播即将到来。不需分发口腔试纸或调查医生， 他们建立了一个系统，在每天收到的数十亿条 搜索指令中关注特定检索词条（如“哪些是治 疗咳嗽和发热的药物”等）的频繁使用与流感 传播之间的联系，及时判断流感从哪里传出。 而疾控中心要到流感爆发一两周后才能确定。
19
大数据背后的价值
衍生于亚马逊、Google等互联网公司
互联网越来越智能 Google精确掌握用户行为、 获取需求
Facebook用户 产生内容，创造 需求。
Google分析用 户搜索信息，满 足用户需求 雅虎提供静态的 导航信息
告诉司机少左转
坐姿提醒你累了
蛋挞搭着飓风卖
错误数据也有用
混乱数据也有用
BIG DATA
分享人：
不知道BIG DATA?
你out了!
大数据
作
你
是
用
知
什
如
道么何吗 Nhomakorabea为
背
何
后
而
的
来
价
值
大数据是什么
除了上帝， 任何人都要用数据说话
Big Data时代到来
在web 2.0的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
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
大数据BigData培训课件(PPT 101页)
26
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
MapReduce 技术框架
• 分布式文件系统 • 并行编程模型 • 并行执行引擎
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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
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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
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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
[课件]BigData数据大爆炸PPT
![[课件]BigData数据大爆炸PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/fcd8152df12d2af90242e64f.png)
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据 ”是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 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时 ，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的 大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System （GFS）的发布， 大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
我们应该如何利用大数据？ 大数据包含几个方面的内涵 1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析 也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理， 筛选等操作，变为结构数据。 4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等 等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到 更真实全面的反馈。 很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数 据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都 会有大数据需求。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型 的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点 至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。 目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未 被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据 科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与 自然和社会活动之间的关系。
大数据介绍ppt课件
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
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。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图（heatmap.js）
管理大数据“易”,理解大数据“难”
•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、普适化的核心.
作用：
- 成本降低，能用PC机，不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
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。
大数据介绍PPT课件
非关系型数据库：Hbase、MongoDB、Redis等
性 能
优点
读写性能高 基于键值对无耦合 数据存储格式丰富 价格低大多免费
对 比
缺点
不提供sql支持 学习成本高 BI支持弱
场景不同效果也不同，目前NoSql是最为合适大数据发展的
云 计 算
2021/7/11
导航
GPS
汽车电子设备
iPhone
移动电话
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…
相关领域应用..
2021/7/11
医疗卫生 消费行业 电子商务
交通环保
军事
金融服务
食品安全
气象
①建设公共基础设施应该如何选址？ ②怎样有效提高公众生活安全水平？ ③人口土地、资源利用如何优化？ ④自然灾害、雾霾情况怎样最大化去改善？ ⑤城市交通拥堵情况怎么去解决？
2021/7/11
非关系型（列）
数据库
数据灵活
2021/7/11
低价格
高性能
数据灵活
关系型数据库
关系型数据库：Mysql、Oracle、SQserver等
易理解 使用方便 支持sql 易于维护
优点
价格昂贵 不能自动切片 固定表结构 读写性能差 高并发读写需求
2021/7/11
缺点
非关系型数据库NoSql
地球上至今的数据量..：
在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球一共新 产生了约180EB的数据； 在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。
而有市场研究机构预测：到2020 年，整个世界的数 据总量将会增长44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）
【精品推荐】精品完整版Big Data大数据技术交流分析【ppt版可编辑】
Big Data大数据技术交流目录❖1.大数据技术介绍❖2.Hadoop(HDFS,MapReduce)介绍❖3.Hadoop的最新发展❖4.流计算技术❖5.内存数据库❖6.列式数据库❖7.各技术适用的场合❖8.讨论什么是大数据？大数据指的是海量无法通过传统方式管理的数据。
Big Data作为一个专有名词成为热点，主要应归功于近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。
无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互……要处理的数据量实在是太大、增长太快了，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应付。
大数据的4V 特性多样性Variety 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）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数据技术分布式缓存、基于MPP 的分布式数据库、分布式文件系统、各种NoSQL 分布式存储方案,内存数据库等。
存储处理应用Map Reduce ，流计算HIVE,pig,R ，mahout 等查询统计，数据挖掘技术❖大数据的存储❖采用了一批新技术，主要包括分布式缓存、基于MPP的分布式数据库、分布式文件系统、各种NoSQL分布式存储方案等。
分布式数据库与传统数据库对比大规模并行处理MPP (Massively Parallel Processing)。
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------Ma Yun
content
Cases of Big Data What’s Big Data How to Deal with Big Data More Apply on ’Big Data’ Risks of ’Big Data’
Case 1
Target(美国第二大百货商店)knows you are pregnant.
Taobao Index（淘宝指数） Function: for the seller, it’s a free market
adviser; for the customer, it helps make
decisions, grasp the current trends, the shopping tendency and characteristics of the same person.
Case 2
Beer and Diaper(尿布) Revenue had been increased by 30%through bunding sales.
What’s Big Data
Big data is a term applied to data sets whose size is beyond the ability of commonly used software tools to capture, manage, and process the data within a tolerable elapsed time.
characteristics: Volume(数据体量大)、Variety(数据类型
多)、 Velocity(价值密度低)、Variability(处理速
How to deal with Big Data
Data Collection Data Pretreatment Data Storage and
Manage Data Mining Data Application
How to deal with Big Data
Data mining has the following definition:
1. Extracting previously unknown and potentially useful information from the data 2. The science of extracting a large amounts of data or useful information from the database.
Six common classes of tasks:
1. Anomaly detection 2. Association rule
learning 3. Clustering 4. Classification 5. Regression 6. Summarization
Apply of Big Data
Q3:What’s your opinion on Big Data?
Big Data
THANK YOU FOR LISTENING
Q1: Is Big Data a pile of data collection? A. True B. False
Q2:At the following, which one is the case of Big Data? A. Student information management system B. Beer and Cigarette C. Beer and Diaper
THE AGE
OF BIG
DATABiblioteka Group OneWe haven’t found out the PC era, when mobile Internet was coming, while we didn’t find out the mobile Internet, when the era of big data is coming.
The More Apply…
On G.overnment
On Private sector
On Science
…
…
Risks of Big Data
When big data dominates everything------1. Privacy Leak（隐私隐藏） 2. Data Dictatotship（数据独裁）
content
Cases of Big Data What’s Big Data How to Deal with Big Data More Apply on ’Big Data’ Risks of ’Big Data’
Case 1
Target(美国第二大百货商店)knows you are pregnant.
Taobao Index（淘宝指数） Function: for the seller, it’s a free market
adviser; for the customer, it helps make
decisions, grasp the current trends, the shopping tendency and characteristics of the same person.
Case 2
Beer and Diaper(尿布) Revenue had been increased by 30%through bunding sales.
What’s Big Data
Big data is a term applied to data sets whose size is beyond the ability of commonly used software tools to capture, manage, and process the data within a tolerable elapsed time.
characteristics: Volume(数据体量大)、Variety(数据类型
多)、 Velocity(价值密度低)、Variability(处理速
How to deal with Big Data
Data Collection Data Pretreatment Data Storage and
Manage Data Mining Data Application
How to deal with Big Data
Data mining has the following definition:
1. Extracting previously unknown and potentially useful information from the data 2. The science of extracting a large amounts of data or useful information from the database.
Six common classes of tasks:
1. Anomaly detection 2. Association rule
learning 3. Clustering 4. Classification 5. Regression 6. Summarization
Apply of Big Data
Q3:What’s your opinion on Big Data?
Big Data
THANK YOU FOR LISTENING
Q1: Is Big Data a pile of data collection? A. True B. False
Q2:At the following, which one is the case of Big Data? A. Student information management system B. Beer and Cigarette C. Beer and Diaper
THE AGE
OF BIG
DATABiblioteka Group OneWe haven’t found out the PC era, when mobile Internet was coming, while we didn’t find out the mobile Internet, when the era of big data is coming.
The More Apply…
On G.overnment
On Private sector
On Science
…
…
Risks of Big Data
When big data dominates everything------1. Privacy Leak（隐私隐藏） 2. Data Dictatotship（数据独裁）