大数据发展分析类素材PPT文档
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大数据分析PPT(共 73张)
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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.
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• 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
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• 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…
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大数据介绍PPT模板
洗、分析和可视化等。
03
大数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫
日志收集
API接口
数据交换
通过模拟浏览器行为， 自动抓取网页数据。
收集系统、应用、设备 等产生的日志数据。
通过调用API接口获取数 据。
与其他系统或平台进行 数据交换。
数据清洗与转换
01
02
03
04
缺失值处理
对缺失数据进行填充、删除或 插值处理。
大数据介绍PPT模板
目
CONTENCT
录
• 大数据概述 • 大数据技术架构 • 大数据采集与预处理 • 大数据存储与管理 • 大数据分析方法与应用 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据定义与特点
定义
大数据是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，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。
数据泄露风险
大数据的集中存储和处理增加了 数据泄露的风险，需要加强安全
防护措施。
隐私保护问题
大数据中包含大量个人隐私信息， 如何在利用数据的同时保护个人隐 私是一个重要挑战。
跨境数据传输安全
随着全球化的加速，跨境数据传输 频繁，如何确保数据传输的安全性 和合规性也是一个需要关注的问题 。
大数据技术发展趋势预测
异常值处理
识别并处理数据中的异常值， 如离群点、噪声等。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 ，如数值型、类别型等。
数据标准化
对数据进行标准化处理，消除 量纲影响。
数据集成与融合01来自020304
数据集成
大数据的分析课件ppt
阐述数据质量评估、监控及提升的方法论和 实践经验。
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。
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。
大数据分析课件
大数据分析课件一、引言随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，数据已经成为当今社会的一种重要资源。
大数据分析作为一种新兴的数据处理方法，通过对海量数据的挖掘、分析和利用，为各行各业提供决策依据，成为推动社会进步的重要力量。
本课件旨在介绍大数据分析的基本概念、技术体系、应用场景及发展趋势，帮助读者了解大数据分析的核心内容，为实际应用提供理论支持。
二、大数据分析基本概念1.大数据（1）数据量巨大：大数据涉及的数据量通常达到PB （Petate）级别，甚至更高。
（2）数据类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。
（3）数据速度快：大数据的产生速度极快，如社交网络、物联网等实时产生的数据。
2.大数据分析（1）数据采集：从各种数据源获取原始数据。
（2）数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、集成等操作，提高数据质量。
（3）数据存储：将预处理后的数据存储在适当的数据仓库或数据湖中。
（4）数据分析：运用统计、机器学习等方法对数据进行挖掘和分析。
（5）数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示，便于用户理解和使用。
三、大数据分析技术体系1.分布式计算框架为了应对大数据处理的需求，分布式计算框架应运而生。
常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
这些框架可以将大数据分布式存储在多个节点上，实现数据的并行处理，提高数据处理效率。
2.数据挖掘算法数据挖掘算法是大数据分析的核心。
常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等。
这些算法可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息和知识。
3.机器学习技术机器学习是一种让计算机自动从数据中学习规律的方法。
在大数据分析中，机器学习技术可以帮助我们构建预测模型，实现对未知数据的预测和分类。
常见的机器学习算法有决策树、支持向量机、神经网络等。
4.数据可视化技术数据可视化技术可以将复杂的数据以图形、图像等形式展示，便于用户理解和分析。
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
大数据技术PPT模板
数据挖掘与算法应用
数据探索
对数据进行初步的探索性分析，了解数据的分布、关联性等特征。
算法选择
根据分析目标选择合适的算法，如分类、聚类、回归、关联规则 挖掘等。
模型训练与优化
利用选定的算法对处理后的数据进行模型训练，并通过调整参数 等方式优化模型性能。
结果呈现与评估优化
结果可视化
将分析结果以图表、图像等形式进行可视化展示， 便于理解和交流。
大数据可视化技术
D3.js
一种JavaScript库，提供丰富的数 据可视化工具和API，支持交互式 数据可视化。
Tableau
一款数据可视化工具，提供直观 的数据分析和可视化界面，支持 多种数据源和数据格式。
Power BI
微软开发的数据可视化工具，提 供多种数据分析和可视化功能， 支持实时数据流的处理和展示。
未来发展趋势预测及建议
人工智能与大数据融合
AI技术将进一步提高大数据处理和分析的智 能化水平。
跨领域数据共享
打破数据壁垒，实现跨领域数据共享，释放 更大价值。
数据驱动决策
大数据技术将更广泛应用于企业决策、政府 治理等领域。
建议
加强大数据技术人才培养，推动相关法规和 政策完善，促进大数据产业健康发展。
成熟期
2013年至今，大数据技术进入快速发展阶段，数据处理和 分析能力不断提升，人工智能、机器学习等技术与大数据 融合，推动大数据应用向更深层次发展。
大数据技术应用领域
金融
大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、精 准营销等方面，通过大数据分析可以提高金融机构的风险控 制能力和业务效率。
结果评估
对分析结果进行评估，包括准确性、可靠性、稳 定性等方面的评估。
大数据汇报(内部精华版)ppt课件
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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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66
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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22
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。
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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66
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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22
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ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
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信息社会（知识社会）
新技术，新机遇：问IT产业谁主沉浮？
中国万亿IT市场（2011年-2016年）
你方唱罢我登场，问IT产业谁出沉浮？
云计算、大数据、移动互联、社交网络、电子 商务等不断发展与融合，改变着中国人的生活
、工作和学习方式。
信息技术：润物细无声
信息技术特别是互联网悄然变革了我们的生活方式、工作方式 和思维方式 • 加速了人才的培养和技术成熟的速度 • 加强了中国社会的沟通和融合
中国IT产业：更丰富的内容和服务
基于大数据各种新型应用 将不断出现
云计算产品的不断推出将推 动“云时代”的到来
移动互联网用户应用 入口竞争将更加激烈
中国IT产业高速发展：天时、地利、人和
• 带宽高速增长：从2G到3G再到4G，移动互联
网带宽有了1000倍的增长。 • 后台支撑技术的进步：云计算、大数据技术
的进步
• 硬件设备迅速普及：手机、平板等智能移动 终端设备的价格不断降低，用户可速增长。
• 开放式平台：开源硬件及开源软件发展，打
造一个开放式的产业链。 • 新的终端技术的融入：GPS、体感技术、新型
传感器设备、可穿戴终端技术不断发展
中国IT产业：未来发展阵型
社交网络
云计算
• 应用为导向 • 大数据为业务引擎
2个 角色
1：提供者 以租代售，由卖 产品变为卖服务 ，提高资源利用 率并降低服务成 本 2：使用者 以租代买，提高 投资回报率
3种 模式
1：SAAS(软件 即服务) 2：PAAS（平 台即服务） 3：IAAS（基础 设施即服务）
4种 部署
1：私有云 2：社区云 3：公有云 4：混合云
5个 特点
1：宽带网络接 入 2：按需服务 3：资源共享 4：快速弹性扩 展 5：服务可度量
按需付费服务
硬件Biblioteka 软件用户云
存储
提交请求
网络
服务
什么是云计算: 业务模式
1
服务可租用
：用户所需 资源不在客
2
服务可计量
：服务能力 具有分钟级
3
高性价比：
具有较之传 统模式5倍 云计算
户一端而在
网络
或秒级的计
量能力
以上的性价
比优势
什么是云计算：技术特性
云计算的定义与特征（12345）
1个 定义
通过网络接入弹 性可扩展的物理 或虚拟资源池， 并可以以按需、 自服务的方式对 资源进行部署和 管理的服务模式
信息资源日益成为重要生产要素的表现
农业革命实 现了游牧经济 到农业经济的 变革，农业生 产成为社会经 济的主导因素 ；开创了 5000多年以 土地、牲畜、 简单的劳动工 具为主要资源 的农业经济。
农业社会
工业革命开创 了300年以材料 、能源和机器为 主要资源的工业 经济。工业经济 时代的管理重点 是生产，制造业 是工业经济时代 的主体产业，刚 性的生产方式关 注的是劳动生产 率的提升。
2008-2015年中国桌面和移动互联网网民规模
6.6
6
5.05 4.57 3.84 5.98 5.51
7.2 7.1 6.0
5.2 4.5
3
3.0 2.3 1.2
3.0
3.6
0 2008 2009 2010 2011e 2012e 2013e 2014e 2015e
中国网民规模（亿人）
中国移动互联网用户规模（亿人）
一算变多算
一存变多存
IAAS云：虚拟机统一调度和管理 提高资源效率
云计算的4大支撑技术
虚拟化技术
硬件虚拟化 系统虚拟化 应用虚拟化
四大技术是拆分 分布技术是合成
海量数据管理技术
列族存贮 主服务器 子表服务器
一机变多机
一库变多库
并行运算技术
映射（Map) 归约（Reduce)
海量数据存贮技术
元数据节点 数据节点
引子1：中国各种信息系统，面临着更多的用户，我们的系统需要处理更多的数据。 需要更强大的基础设施能力，以及数据处理能力。
智能终端：一切应用及服务的入口
移动互联网改变世界：全天候在线 • 移动互联网：使每个人随时随地任何终 端模式接入互联网，使每个人可以全天 候工作、学习、购物等。
移动互联网在中国万亿级别的IT市场中的比 重及复合增长率越来越大，成为IT产业新的 金矿； 得终端者得天下：小米、中华酷联，一切应 用和服务的入口
工业社会
信息革命开创了以信息资源 为关键资源的知识经济。 第一个是信息处理和传播方 式的巨大进步。 第二个是先进的信息处理和 传播方式的广泛普及化应用 。 第三个是由此对社会面貌、 社会状态、社会结构和体制 的全方位、综合性和全息性 的改造。
基于新一轮IT创新变 革和知识经济的深入 发展，构建城市发展 的智慧环境，形成基 于海量信息和智能过 滤处理的新的生活、 产业发展、社会管理 等模式，面向未来构 建一种更新的城市形 态。
人云亦云 众说纷纭
个对互联网的比喻，“云”是很容易理解的。但是一旦同“计算”联系起
来，它的意义就扩展了，而且开始变得模糊起来。有些分析师和公司把云 计算仅仅定义为计算的升级版——基本上就是互联网上提供的众多虚拟服 务器。另外一些人把云计算定义的更加宽泛，他们认为用户在防火墙保护
之外消费的任何事物都处于“云”之中。
• 淘宝、京东改变了人们购物的方式
• 政府网上一站式服务大厅• 、搜狗等搜索引擎：有问题找• 12306改变了购票难这一中国人的老大难问题 • 手机已经与我们的工作、生活密不可分 • 4.5G、5G移动互联网，可能率先在中国实施 • 中国在IT技术的某些方面正在赶超欧美强国
互联网用户增速迅猛
• 云计算为基础支撑
移动互联 网 大数据
• 移动互联网为带动 • 社交网络为纽带 • 电子政务为引领 • 电子商务为增长点
电子政务
电子商务
二、云计算构建新型信息基础设施
什么是云计算：云的业务模式
Gartner高级分析师Ben Pring评价道：“它正在成为一个大众化 的词语。”但是，问题是似乎每个人对于云计算的理解各不相同。作为一
云计算和大数据现状及趋势分析
大数据的探索与实践
提纲
一、信息技术推动中国高速发展 二、云计算构建新型信息基础设施
三、大数据将变革既有的数据观 四、信息时代的高科技犯罪 五、云计算大数据相关案例
一、信息技术推动中国高速发展
发展
• 改革开放三十多年来，中国走过了美国等资本主义国家上百年才 走完的发展道路，信息技术在国我的发展功不可没。