大数据技术与应用课件第4章第2节
网页请求的方式一般分为两种：GET和POST。 1）GET：GET是最常见的请求方式，一般用于获取或者查 询资源信息，也是大多数网站使用的方式。
2）POST：POST与GET相比，多了以表单形式上传参数的功 能，因此除了查询信息外，还可以修改信息。
用户使用爬虫来获取网页数据的时候，一般要经过以下几步 ： 发送请求。 获取相应内容。 解析内容。 保存数据。
大数据清洗的质量规范
冗余数据的处理方法
冗余数据既包含重复的数据，也包含对分析处理的问题 无关的数据，通常采用过滤数据的方法来处理冗余数据。例 如，对于重复数据采用重复过滤的方法，对于无关的数据则 采用条件过滤的方法。
数据清洗的评估描述
数据清洗的评估实质上是对清洗后的数据的质量进行评 估，而数据质量的评估过程是一种通过测量和改善数据综合 特征来优化数据价值的过程。数据质量评价指标和方法研究 的难点在于数据质量的含义、内容、分类、分级、质量的评 价指标等。
2）查看数据的元数据以及数据特征：一是看元数据，包 括字段解释、数据来源、代码表等等一切描述数据的信息； 二是抽取一部分数据，使用人工查看方式，对数据本身有一 个直观的了解，并且初步发现一些问题，为之后的处理做准 备。
在数据清洗中，原始数据源是数据清洗的基础，数据分 析是数据清洗的前提，而定义数据清洗转换规则是关键。
在利用大数据预测的房价时，由于全国各地的工资收入
水平是不同的。因此直接使用原始的数据值，那么他们对房 价的影响程度将是不一样的，而通过标准化处理，可以使得 不同的特征具有相同的尺度。
目前有许多中数据标准化方法，常用的有最小-最大标准 化、Z-score标准化和按小数定标标准化等。
在进行数据质量评估时，要根据具体的数据质量评估需求
对数据质量评估指标进行相应的取舍。但是，数据质量评估 至少应该包含以下两方面的基本评估指标：数据对用户必须 是可信的和数据对用户必须是可用的。
数据的标准化，是通过一定的数学变换方式，将原始数
据按照一定的比例进行转换，使之落入到一个小的特定区间 内，例如0~1或-1~1的区间内，消除不同变量之间性质、量 纲、数量级等特征属性的差异，将其转化为一个无量纲的相 对数值。
在大数据清洗中常见的数据清洗规则主要包括有：非空
检核、主键重复、非法代码清洗、非法值清洗、数据格式检 核、记录数检核等。
（2）数据清洗-缺省值清洗 1）确定缺省值范围 2）去除不需要的字段
（3）填充缺省值内容
4）重新获取数据
（3）数据清洗-格式与内容清洗
1）时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致 2）内容中有不该存在的字符 3）内容与该字段应有内容不符
数据清洗
在众多数据中总是存在着许多“脏”数据，即不完整、不 规范、不准确的数据，因此数据清洗就是指把“脏数据”彻 底洗掉，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，从 而提高数据质量。
在实际的工作中，数据清洗通常占开发过程的50%-70%左 右的时间。
数据清洗的含义是检测和去除数据集中的噪声数据和无关 数据，处理遗漏数据，去除空白数据域和知识背景下的白噪 声。
噪声数据的处理方法
噪声数据是指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的 数据，这些数据对数据的分析造成了干扰。噪声数据主要包 含错误数据、假数据和异常数据。
（1）分箱法 分箱法是通过考察某分箱之后，需要对每个箱子中的数据进行平滑处理。
（4）数据清洗-逻辑错误清洗
逻辑错误清洗是指通过简单的逻辑推理来发现数据中存在 的问题数据，从而防止分析结果走偏。 1）数据去重。 2）去掉不合理的值。
3）去掉不可靠的字段值。 4）对来源不可靠的数据重点关注。
在填写年龄时，将“20岁”写为了“200岁”，或是“20岁”就可以将该值清除。
（5）数据清洗-多余的数据清洗
平滑方法主要有：按平均值平滑、按边界值平滑和按中值平 滑。
（3）回归法 回归法是试图发现两个相关的变量之间的变化模式，通
过使数据适合一个函数来平滑数据，即通过建立数学模型来 预测下一个数值，包括线性回归和非线性回归。
回归法
（4）聚类分析 将数据集合分组为若干个簇，在簇外的值即为孤立点，
这些孤立点就是噪声数据，应当对这些孤立点进行删除或者 替换。
一致性检查
一致性检查是根据每个变量的合理取值范围和相互关系， 检查数据命名是否规范，是否有冲突，数据内容是否合乎要 求，记录是否有拼写错误，发现超出正常范围、逻辑上不合 理或者相互矛盾的数据。
用1-7级量表测量的变量出现了0值，体重出现了负数， 身高出现了负数，年龄出现了负数，考试成绩出现了负数等， 都应视为超出正常值域范围。
（6）数据清洗-关联性验证
销售公司有汽车的线下购买信息，也有电话客服问卷信 息，两者通过姓名和手机号关联，那么要看一下，同一个人 线下登记的车辆信息和线上问卷问出来的车辆信息是不是一 致的，如果不是那么需要调整或去除数据。
大数据清洗的质量规范
数据缺失值的处理方法
（1）删除缺失值 （2）均值填补法 （3）热卡填补法 （4）最近距离决定填补法 （5）回归填补法 （6）多重填补法 （7）k-最近邻法 （8）有序最近邻法 （9）基于贝叶斯的方法
数据标准化概述
数据的标准化，是通过一定的数学变换方式，将原始数 据按照一定的比例进行转换，使之落入到一个小的特定区间 内，例如0~1或-1~1的区间内，消除不同变量之间性质、量 纲、数量级等特征属性的差异，将其转化为一个无量纲的相 对数值。
在比较学生成绩时，一个百分制的变量与一个5分值的 变量放在一起是无法比较的。只有通过数据标准化，都把它 们标准到同一个标准时才具有可比性。
无效值和缺失值的处理
由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效 值和缺失值，需要给予适当的处理。常用的处理方法有：估 算，整例删除，变量删除和成对删除。
数据清洗流程
数据清洗-预处理
1）选择数据处理工具：一般使用关系型数据库，单机可使 用MySQL。如果数据量大（千万级以上），可以使用文本文 件存储+Python操作的方式。
Scrapy爬虫框架
Scrapy是一个使用Python语言编写的开源网络爬虫框架， 是一个高级的Python爬虫框架。Scrapy可用于各种有用的应 用程序，如数据挖掘，信息处理以及历史归档等，目前主要 用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。
Scrapy框架由Scrapy Engine、Scheduler、Downloader、Spiders、Item Pipeline、 Downloader middlewares以及Spider middlewares等几部分组成
网络数据的采集
爬虫主要是与网页打交道的，在了解爬虫之前，必须要 了解网页的工作方式。 （1）网页请求和响应的过程
1）Request（请求）。每一个用户打开的网页都必须在最 开始由用户向服务器发送访问的请求。
2）Response（响应）。服务器在接收到用户的请求后， 会验证请求的有效性，然后向用户发送相应的内容。客户端 接收到服务器的相应内容后，再将此内容展示出来，以供用 户浏览。
第04章 国外电子政务的发展 电子政务PPT课件
– 英国从1994年开始电子政务建设，电子政务发展晚于美国， 却大有后来居上的态势。
– 在电子政务建设方面，英国政府先后制定了《政府现代化白 皮书》、《信息时代公共服务战略框架》和《21世纪政府电 子服务》等一系列规划。
– 截止到2001年9月，英国已经具有覆盖60%家庭的宽带接入能 力；有38%的英国家庭和51%的成年人使用互联网；有190万 个中小企业接入了互联网。
第五节 新加坡电子政务的发展
一、发展概述
– 新加坡从1981年起就开始发展电子政务，从 1981 年到 1985 年，新加坡电子政务的主要目标是“公共事务的计算机化方案”， 这一阶段以推进新加坡政府机构办公自动化为重点。
– 1986年新加坡政府推行“国家IT计划”，目标是引进先进的网 络技术。
– 1992年，新加坡政府发布“IT 2000计划”，目标是将新加坡 变为一个智能岛，成为全球性IT中心。
二、基本特点
– 第一，发挥中央政府的统一和协调作用 – 第二，强化基础设施建设 – 第三，以“客户为中心”，强化政府服务理念
三、最新发展
加拿大政府正在规划推动的电子政务应用项目 包括：
– (1)推动电子化的公开投标系统 – (2)推行单一的商业注册登记号码 – (3) 运用电子资料交换系统推动"电子商务" – (4) 试行以电子布告栏及国际互联网络传送政府的
第六节 国外电子政务发展的主要特点和趋势
一、国外电子政务发展的主要特点
1、领导人的政治意愿与具体实现的结合 2、以用户为中心，引进“客户关系管理”技术 3、门户网站成为主要趋势
二、国外电子政务建设的基本经验
– 1、以政府业务流为主线发展电子政务 – 2、遵循“慎审规划，小步快走”的战略原则 – 3、确立电子政务发展的优先级 – 4、以规范化和标准化的方法发展电子政务 – 5、建立政府和企业的合作关系 – 6、加强电子政务的安全管理
分布式文件系统HDFSPPT课件
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
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3.1 分布式文件系统
• 3.1.1 • 3.1.2
计算机集群结构 分布式文件系统的结构
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3.1.1计算机集群结构
•分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算 机节点构成计算机集群 •与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目 前的分布式文件系统所采用的计算机集群，都是由普通硬件构成的，这就 大大降低了硬件上的开销
客户端 文件名或数据块号 名称节点
(Client)
(NameNode)
数据块号、数据块位置
写数据 读数据
数据节点 (DataNode)
数据节点 （DataNode）
……
本地Linux文件系统
本地Linux文件系统
机架1
……
备份
数据节点
数据节点
（DataNode）
（DataNode）
……
本地Linux文件系统
Ø名称节点起来之后，HDFS中的更新操作会重新写到EditLog 文件中，因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见）， 如果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致系 统运行的十分缓慢，但是，如果往EditLog文件里面写就不会这 样，因为EditLog 要小很多。每次执行写操作之后，且在向客户 端发送成功代码之前，edits文件都需要同步更新。
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3.4.3通信协议
• HDFS是一个部署在集群上的分布式文件系统，因此，很多 数据需要通过网络进行传输。 • 所有的HDFS通信协议都是构建在TCP/IP协议基础之上的。 • 客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连 接，并使用客户端协议与名称节点进行交互。 • 名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互。 • 客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的。在设计上，名称节点不会主动发起RPC， 而是响应来自客户端和数据节点的RPC请求。
《云计算导论：概念 架构与应用》第4章PaaS服务模式
4.3.2 特点
1. 开发框架的选择性
Cloud Foundry云平台支持各种框架的灵活选择， 这些框架包括Spring for Java、.NET、Ruby on Rails、Node.js、Grails、Scala on Lift以及更多合 作伙伴提供的框架（如Python，PHP等），大大 提高了平台的灵活性。
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Cloud Foundry是VMware推出的业界第一个开源PaaS云平台，它支持多种框架、语言、 运行时环境、云平台及应用服务，使开发人员能够在几秒钟内进行应用程序的部署和扩展，无 需担心任何基础架构的问题。同时，它本身是一个基于Ruby on Rails的由多个相对独立的子系 统通过消息机制组成的分布式系统，使平台在各层级都可水平扩展，既能在大型数据中心里运 行，也能在一台计算机中运行，二者使用相同的代码库。
Cloud Foundry PaaS平台
4.3.3 逻辑结构
Cloud Foundry是由相对独立的多 个模块构成的分布式系统，每个模块单 独存在和运行，各模块之间通过消息机 制进行通信。Cloud Foundry各模块本 身是基于Ruby语言开发的，每个部分可 以认为拿来即可运行，不存在编译等过 程。
Brokers
（健康管 Execution （服务代
理器） （应用执行） 理）
Messag e Bus （消息总 线）
Metering &
Logging （计量和 日志）
123456 78
4.3.4 整体架构
从图中可以看到，Cloud Foundry平台主要 由Router、Cloud Controller、Health Manager、 DEA、NFS、NATS、Cloud Controller Database以及Service等模块组成。这些模块协 同合作，通过特定的消息传输机制和API接口进 行通信，就可以使整个云平台正常运行。由于 在集群环境下每个模块都有多个部署节点，从 而保证了云平台的可靠性和弹性动态扩展的需 求，使得应用程序可以稳定可靠地运行在Cloud Foundry云平台上。
大数据技术在医疗行业的运用及案例分析
大数据技术在医疗行业的运用及案例分析第1章大数据与医疗行业概述 (3)1.1 大数据概念及其在医疗领域的应用 (3)1.1.1 大数据概念 (3)1.1.2 大数据在医疗领域的应用 (3)1.2 医疗行业发展趋势与大数据技术的融合 (4)1.2.1 医疗行业发展趋势 (4)1.2.2 大数据技术与医疗行业的融合 (4)1.3 国内外大数据医疗政策与发展现状 (4)1.3.1 国外大数据医疗政策与发展现状 (4)1.3.2 国内大数据医疗政策与发展现状 (4)第2章医疗大数据的类型与来源 (5)2.1 医疗大数据的分类 (5)2.2 医疗大数据的主要来源 (5)2.3 医疗大数据的存储与管理 (5)第3章大数据技术在医疗行业的应用场景 (6)3.1 精准医疗与疾病预测 (6)3.1.1 疾病风险评估 (6)3.1.2 病因分析 (6)3.1.3 精准医疗 (6)3.2 临床决策支持系统 (6)3.2.1 电子病历分析 (6)3.2.2 临床路径优化 (7)3.2.3 跨科室协作 (7)3.3 药物研发与基因组学 (7)3.3.1 药物靶点发觉 (7)3.3.2 药物再定位 (7)3.3.3 基因组学分析 (7)3.3.4 药物不良反应监测 (7)第4章医疗大数据分析技术 (7)4.1 数据挖掘与机器学习 (7)4.1.1 疾病预测与风险评估 (7)4.1.2 病因分析与治疗推荐 (7)4.1.3 药物研发与筛选 (8)4.2 深度学习在医疗大数据中的应用 (8)4.2.1 医学图像识别与分析 (8)4.2.2 基因组学与生物信息学 (8)4.2.3 自然语言处理 (8)4.3 医疗数据可视化与交互分析 (8)4.3.1 数据可视化 (8)4.3.2 交互分析 (8)第5章医疗大数据安全与隐私保护 (9)5.1.1 医疗大数据安全挑战 (9)5.1.2 医疗大数据安全策略 (9)5.2 数据脱敏与隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏技术 (10)5.2.2 隐私保护技术 (10)5.3 医疗数据共享与开放 (10)5.3.1 医疗数据共享与开放的安全问题 (10)5.3.2 医疗数据共享与开放的应对措施 (10)第6章智能医疗设备与物联网技术 (11)6.1 智能医疗设备概述 (11)6.1.1 定义与分类 (11)6.1.2 发展历程 (11)6.1.3 应用现状 (11)6.2 物联网技术在医疗领域的应用 (12)6.2.1 患者监护 (12)6.2.2 药品管理 (12)6.2.3 医疗资源优化 (12)6.3 医疗设备数据采集与分析 (12)6.3.1 数据采集 (12)6.3.2 数据分析 (12)6.3.3 应用案例 (12)第7章医疗大数据平台构建与运维 (13)7.1 医疗大数据平台架构设计 (13)7.1.1 总体架构 (13)7.1.2 数据层 (13)7.1.3 服务层 (13)7.1.4 应用层 (13)7.2 医疗数据集成与交换技术 (13)7.2.1 数据集成 (13)7.2.2 数据交换 (14)7.3 大数据平台运维与优化 (14)7.3.1 运维管理 (14)7.3.2 功能优化 (14)第8章大数据在医疗行业的管理与决策支持 (14)8.1 医疗资源优化配置 (14)8.1.1 医疗资源分配现状 (14)8.1.2 大数据在医疗资源优化配置中的应用 (15)8.1.3 案例分析 (15)8.2 医疗质量管理与绩效评估 (15)8.2.1 医疗质量管理的重要性 (15)8.2.2 大数据在医疗质量管理中的应用 (15)8.2.3 案例分析 (15)8.3 医疗保险与费用控制 (15)8.3.2 大数据在医疗保险费用控制中的应用 (16)8.3.3 案例分析 (16)第9章大数据在医疗行业的典型应用案例分析 (16)9.1 疾病预测与风险评估 (16)9.1.1案例一：基于大数据的糖尿病预测 (16)9.1.2案例二：大数据在心血管疾病风险评估中的应用 (16)9.2 药物不良反应监测与预警 (16)9.2.1案例一：基于大数据的药物不良反应监测 (16)9.2.2案例二：大数据在疫苗不良反应监测中的应用 (16)9.3 智能诊断与远程医疗 (17)9.3.1案例一：基于大数据的肺癌早期诊断 (17)9.3.2案例二：大数据在远程医疗中的应用 (17)第10章医疗大数据未来发展趋势与展望 (17)10.1 医疗大数据技术发展趋势 (17)10.1.1 数据来源多样化 (17)10.1.2 人工智能技术深度应用 (17)10.1.3 区块链技术保障数据安全 (17)10.2 医疗行业创新与大数据应用 (17)10.2.1 智能诊疗 (17)10.2.2 智能健康管理 (18)10.2.3 药物研发 (18)10.3 大数据在医疗领域面临的挑战与对策 (18)10.3.1 数据质量与完整性 (18)10.3.2 数据隐私与安全 (18)10.3.3 人才培养与政策支持 (18)第1章大数据与医疗行业概述1.1 大数据概念及其在医疗领域的应用1.1.1 大数据概念大数据指的是在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集合。
《大数据技术原理与操作应用》第3章习题答案
第三章单选题1、下列选项中，若是哪个节点关闭了，就无法访问Hadoop集群（）。
•A、namenode•B、datanode•C、secondary namenode•D、yarn参考答案:A答案解析:暂无解析2、下列说法中，关于客户端从HDFS中读取数据的说法错误的是（）。
•A、客户端会选取排序靠前的DataNode来依次读取Block块•B、客户端会把最终读取出来所有的Block块合并成一个完整的最终文件•C、客户端会选取排序靠后的DataNode来依读取Block块•D、如果客户端本身就是DataNode，那么将从本地直接获取数据参考答案:C答案解析:暂无解析3、下列选项中，用于检验数据完整性的信息的是（）。
•A、心跳机制•B、ACK机制•C、选举机制•D、垃圾回收机制参考答案:B答案解析:暂无解析4、下列选项中，关于HDFS说法错误的是（）。
•A、HDFS是Hadoop的核心之一•B、HDFS源于Google的GFS论文•C、HDFS用于存储海量大数据•D、HDFS是用于计算海量大数据参考答案:D答案解析:暂无解析5、下列选项中，用于存放部署Hadoop集群服务器的是（）。
•A、namenode•B、datanode•C、rack•D、metadata参考答案:C答案解析:Rack是用来存放部署Hadoop集群服务器的机架。
6、下列选项中，用于删除HDFS上文件夹的方法是（）。
•A、delete()•B、rename()•C、mkdirs()•D、copyToLocalFile()参考答案:A答案解析:FileSystem对象调用delete()方法可以删除文件夹，delete()方法接收两个参数，第一个参数表示要删除的文件夹路径，第二个参数用于设置是否递归删除目录。
7、下列选项中，关于HDFS的架构说法正确的是（）。
•A、HDFS采用的是主备架构•B、HDFS采用的是主从架构•C、HDFS采用的是从备架构•D、以上说法均错误参考答案:B答案解析:HDFS采用主从架构（Master/Slave架构）。
金融科技概论 课件第4章
金融科技概论
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国内外人工智能的发展动态
• 企业规模方面。中国人工智能企业数量为全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的 城市。截至2018年6月，全球共监测到人工智能企业总数达4925家，其中美国人工智能企 业数2028家，位列全球第一。
• 风险投资方面。中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，根据2013年到2018年 第一季度全球的投融资数据显示，中国在人工智能投融资规模上已经超越美国成为全球 最“吸金”国家，但是在投融资笔数上，与美国仍有一定差距。
• 二十世纪五十年代到七十年代初，人工智能研究处于“推理期”，那时人们着力于赋予 机器逻辑推理能力，那时认为具有这一能力的机器即具有“智能”。这一阶段的代表性 工作主要有纽维尔（Newell）和西蒙（Simon）的“逻辑理论家”(Logic Theorist)程序 以及此后的“通用问题求解”(General Problem Solving)程序等，并且这些工作在当时 取得了令人振奋的结果。例如，“逻辑理论家”程序证明了《数学原理》中的全部定理， 甚至有定理比原作者罗素（Russell）和怀特海（Whitehead）证明得更巧妙，纽维尔和 西蒙也因此获得了1975年图灵奖。
• 最后，在人工智能是否可能具有“人性”方面学界依然存在争论。古往今来，不少学者 都对人具有社会性这一特点极为关注，许多学者认为人工智能只是一堆金属，即使最终 会有思考的能力，但也不可能会有社会性，他们不可能会像人一样具有丰富的情感，不 会懂得喜怒哀乐，也不会产生欲望与追求，不会理解人类的情感，通俗来说即没有“人 性”，也因此无法和人类一样拥有主体地位。而不少学者却并不这样认为，他们提出这 个问题完全可以在技术发展到一定程度之后加以克服，现今虚拟技术日益发达，以后可 以将人工智能放入虚拟时空，人工智能可以在经过加速之后的时间里获得与人类相同的， 真实的社会经历，从而产生和人类一样的情感，此时人工智能便可以完全的融入人类社 会。
大数据应用与管理实战指南
大数据应用与管理实战指南第1章大数据概述 (3)1.1 大数据的发展历程 (3)1.2 大数据的核心概念 (4)1.3 大数据的应用领域 (4)第2章大数据技术架构 (5)2.1 分布式存储技术 (5)2.1.1 分布式文件系统 (5)2.1.2 分布式数据库 (5)2.1.3 分布式缓存 (5)2.2 分布式计算技术 (5)2.2.1 MapReduce (5)2.2.2 Spark (5)2.2.3 Flink (6)2.3 大数据传输与调度技术 (6)2.3.1 数据传输 (6)2.3.2 数据调度 (6)2.3.3 数据流处理 (6)第3章数据采集与预处理 (6)3.1 数据源分析 (6)3.2 数据采集方法 (7)3.3 数据预处理技术 (7)第4章数据存储与管理 (8)4.1 关系型数据库 (8)4.1.1 关系型数据库概述 (8)4.1.2 常见关系型数据库 (8)4.1.3 关系型数据库在大数据时代的挑战 (8)4.2 非关系型数据库 (8)4.2.1 非关系型数据库概述 (8)4.2.2 常见非关系型数据库 (8)4.2.3 非关系型数据库与关系型数据库的融合 (8)4.3 大数据存储方案选型 (8)4.3.1 大数据存储需求分析 (8)4.3.2 存储方案选型原则 (8)4.3.3 常见大数据存储解决方案 (9)4.3.4 存储方案选型实例 (9)第5章数据分析与挖掘 (9)5.1 数据挖掘算法 (9)5.1.1 分类算法 (9)5.1.2 聚类算法 (9)5.1.3 关联规则挖掘算法 (9)5.1.4 时间序列分析算法 (9)5.2.1 Hadoop (9)5.2.2 Spark (10)5.2.3 Flink (10)5.2.4 TensorFlow (10)5.3 数据可视化技术 (10)5.3.1 商业智能（BI）工具 (10)5.3.2 JavaScript可视化库 (10)5.3.3 地理信息系统（GIS） (10)5.3.4 3D可视化技术 (10)第6章大数据应用场景实战 (10)6.1 金融领域应用 (10)6.1.1 客户画像构建 (10)6.1.2 信贷风险评估 (11)6.1.3 智能投顾 (11)6.2 电商领域应用 (11)6.2.1 用户行为分析 (11)6.2.2 库存管理优化 (11)6.2.3 营销活动策划 (11)6.3 医疗领域应用 (11)6.3.1 疾病预测与预防 (11)6.3.2 精准医疗 (11)6.3.3 医疗资源优化配置 (11)第7章大数据项目管理 (11)7.1 项目规划与评估 (12)7.1.1 项目目标确立 (12)7.1.2 资源配置 (12)7.1.3 项目计划制定 (12)7.1.4 项目评估 (12)7.2 项目实施与监控 (12)7.2.1 项目启动 (12)7.2.2 数据采集与处理 (12)7.2.3 数据分析与挖掘 (12)7.2.4 项目进度监控 (12)7.2.5 项目质量保障 (12)7.2.6 项目风险管理 (13)7.3 项目成果评估与优化 (13)7.3.1 项目成果评估 (13)7.3.2 项目成果展示 (13)7.3.3 项目经验总结 (13)7.3.4 项目优化建议 (13)7.3.5 项目闭环 (13)第8章大数据安全与隐私保护 (13)8.1 大数据安全威胁与挑战 (13)8.1.2 大数据安全挑战 (14)8.2 数据加密与脱敏技术 (14)8.2.1 数据加密技术 (14)8.2.2 数据脱敏技术 (14)8.3 数据安全法规与政策 (14)8.3.1 数据安全法律法规 (14)8.3.2 数据安全政策 (15)第9章大数据运维与优化 (15)9.1 大数据平台运维管理 (15)9.1.1 运维管理策略 (15)9.1.2 运维管理工具 (15)9.1.3 运维管理最佳实践 (15)9.2 数据仓库功能优化 (16)9.2.1 功能优化策略 (16)9.2.2 技术手段 (16)9.2.3 实践案例 (16)9.3 大数据应用功能监控 (16)9.3.1 监控策略 (16)9.3.2 监控工具 (17)9.3.3 实践案例 (17)第10章大数据未来发展趋势 (17)10.1 人工智能与大数据 (17)10.2 边缘计算与大数据 (17)10.3 大数据在其他领域的应用前景 (18)第1章大数据概述1.1 大数据的发展历程大数据的发展可追溯至二十世纪九十年代，初期表现为数据存储、处理和分析技术的逐步积累与演进。
《大数据技术原理与应用》 期末复习重点
大数据技术原理与应用期末复习重点一、1、数据产生方式大致经历了3个阶段：运营式系统阶段、用户原创内容阶段、感知式系统阶段。
2、大数据的特点:数据量大（volume）、数据类型繁多（variety）、处理速度快（velocity）、价值密度低（value）；4V+1C （C：复杂度complexity）。
3、云计算的特点：超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。
4、科学研究方面经历的4种范式：实验、理论、计算、数据。
5、大数据四种计算模式:批量计算(针对大规模数据的批量数据)；流计算(针对流计算的实时计算)；图计算(针对大规模图结构数据的处理)；查询分析计算(大规模数据的存储管理和查询分析)。
6、数据总体上可以分为静态数据和流数据。
7、对静态数据和流数据的处理，对应着两种截然不同的计算模式：批量计算和实时计算。
8、Hadoop的特性：高可靠性、高效性、高扩展性、高容错性、成本低、运行在Linux平台上、支持多种编程语言。
9、Hadoop的核心子项目：HDFS和MapReduce。
HDFS 2.0的新特性HDFS HA和HDFS联邦。
10、YARN体系结构中的三个组件：ResourceManager、ApplicationMaster和NodeManager。
二、1、分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统。
2、名称节点：名称节点也叫主节点，负责管理分布式文件系统的命名空间，负责文件和目录的创建、删除和重命名等，同时管理着数据节点和文件块的映射关系。
数据节点：数据节点也叫从节点，负责数据的存储和读取，在存储时，有名称节点分配存储位置，然后由客户端把数据直接写入相应的数据节点。
第二名称节点：完成EditLog合并到FsImage的过程，缩短合并的重启时间，其次作为“检查点”保存元数据的信息。
3、HDFS体系结构：HDFS采用了主从结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点和若干个数据节点。
大数据安全与个人隐私保护主题班会PPT课件
随着大数据技术的快速发展,个人信息安全和隐私保护日益受到重视。本节将探讨大数据时代下隐私安全的挑战,并提出可行的保护措施。
by w k
什么是大数据?
数据量大
大数据指的是数据量巨大、种类繁多,从 TB 级到 ZB 级的各类结构化和非结构化数据。这些数据来自多个来源,如社交媒体、物联网设备等。
大数据企业的隐私保护措施
加密技术
采用先进的加密算法保护客户数据,防止未经授权的访问和泄露。
访问控制
建立完善的权限管理系统,限制员工对敏感数据的访问范围。
数据匿名化
对收集的个人信息进行脱敏处理,减少隐私风险。
安全审计
定期开展安全审计和风险评估,及时发现并修复安全漏洞。
政府在隐私保护中的责任
1
制定法律法规
4
保持冷静
当遇到可疑情况时,保持冷静并寻求专业人士的帮助。
养成良好的隐私保护习惯
注意信息泄露
谨慎地管理个人信息,避免在公共场合泄露敏感信息。
审慎使用设备
定期检查手机、电脑等设备的隐私设置,确保隐私安全。
谨慎上网行为
上网时保持警惕,小心谨慎地浏览网页,避免不必要的信息泄露。
合理使用社交
在社交媒体上只分享适当的内容,并设置良好的隐私保护。
政府应制定明确的隐私保护法律,规范企业和个人的数据收集、使用和共享行为。
2
加强执法力度
政府要加大对隐私违法行为的打击力度,维护公众的合法权益。
3
引导企业自律
政府应鼓励企业建立健全的隐私保护机制,主动保护用户隐私。
4
提升公众意识
政府应加大对隐私保护的宣传教育,增强公众的隐私保护意识。
立法保护个人隐私权
高教社2024Python数据可视化教学课件01章数据可视化概述
形来反映。 常见可视化图形：柱状图、折线图、饼图、直方图、气泡图、密度图和散点图等。
# 举例：柱状图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(15) y = 1.5*x plt.bar(x, y, label="y=1.5*x") plt.legend() plt.show()
常用图形有：平行坐标图、RadViz雷达图、Andrews曲线等。下面以平行坐标图 为例，其他方式见教材。
以经典的鸢尾花数据集为例，下表是5条鸢尾花的数据，前4列是鸢尾花的4个 特征(花萼sepal长、宽，花瓣petal长、宽)，最后1列是鸢尾花的3种分类。
Sepal Length 6.4 5 4.9 4.9 5.7
聚类图（正交布局）
Flare软件包的目录结构(径向布局)
第3节 数据可视化分类 一、层次数据可视化 2．空间填充法（space-efficiency）
空间填充法是从空间的角度来实现层次数据的可视化。为了表达节点的父子关系， 将子节点整个封装在父节点中。
磁盘空间可视化图(空间填充法)
第3节 数据可视化分类 一、层次数据可视化 3．混合填充法
时间序列 局部到整体 频率分布 名义比较
排序 偏差 相关 地理或地理空间
第2节 数据可视化的意义
二、可视化的适用范围
数据可视化的适用范围有着不同的划分方法，常见的关注焦点就是信息的呈现。
《Data Visualization: Modern Approaches》》概括阐述了数据可视化 的下列7个主题：