《中国大数据产业生态图谱2016》(PPT)
2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状
2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状一、大数据的来源数据来自于一切客观存在，包括宏观到微观的物理世界，各种生物体、人类社会活动、感知、认识和思维的结果。
随着信息技术的发展，当通常所说的数据是指经过数字化转换后的信息，是可以被量化、分析和再利用的信息，包含数值、文字、符号、音频、视频等不同形态。
对数据的分析都并非新鲜事，如交通规划、宏观经济分析、电力系统规划、气象预测、高能物理、航天航空、基因工程等大规模数据分析和计算早已在人类生产和生活中发挥着关键的作用。
早在1970年哈佛大学关于资源三角形的论述中，将材料、能源、信息看成是推动社会发展的三种基本资源，因此传统的商业智能和数据库厂商得以出现并快速发展。
数据规模和类型的剧变：互联网和移动互联网的发展、传感技术的广泛应用，使得数据的规模和种类急剧增长。
数据类型也不仅仅包含关系型数据，还出现了大量的日志、文本、图片、音频和传感器等非结构化和半结构化数据。
2020年所产生的数据量是2009年的44倍。
数据存储成本下降：单位信息存储成本的下降，使得对海量数据的分布式存储技术难度降低。
30年前，1TB存储的成本为16亿美金，如今通过云存储服务所需不到100美金。
大规模数据处理成为可能：随着计算机技术能发展，对非结构化数据的处理和分析方式组建成熟，MapReduce模型以及云计算模式的出现，是大规模数据处理的成本和技术门槛大大降低。
数据采集更为密集和广泛：随着移动互联网和物联网技术的发展，使得数据的采集更加方便。
数据分析应用的发展：Google、百度、淘宝等数据分析的经典案例给业界带来很强的冲击。
二、行业术语SparkSpark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS（Hadoop Distributed FileSystem），因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
大数据介绍ppt
案例三：亚马逊的客户分析
总结词
亚马逊利用大数据技术深入分析客户行为和喜好，提 供个性化服务和精准营销。
详细描述
亚马逊通过收集用户的购物历史、浏览记录、搜索行为 等数据，利用大数据分析技术，深入了解客户的行为和 喜好。这使得亚马逊能够为客户提供个性化的服务和精 准的营销。例如，根据用户的购物历史和浏览记录，推 送相关商品和促销信息，提高转化率和销售额。
大数据通常指大规模的数 据集，这些数据集可能来 自各种来源，如社交媒体 、企业数据库、物联网设 备等。
大数据不仅指数据规模的 大小，还涉及到数据的采 集、处理、存储、分析和 可视化等多个方面。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
体量（Volume）
大数据通常指大规模的数据集，数据量 从TB级别跃升到PB级别。
03
大数据技术的应用领域
商业智能与决策支持
商业智能
通过大数据分析，企业可以获取更深 入的客户洞察，优化销售和营销策略 ，提高客户满意度和忠诚度。
决策支持
大数据分析结果可以为企业的战略决 策提供有力支持，帮助企业做出更明 智、更科学的决策。
预测分析
预测市场趋势
通过分析大数据，企业可以预测市场趋势和消费者行为，提前做好市场布局和产 品规划。
数据存储
由于大数据的规模庞大，需要使用专门的大规模存储系统来存储数据，如Hadoop的HDFS、Hive等。这些存储 系统能够存储PB级别的数据，并具有良好的可扩展性和容错性。
数据处理与分析
数据处理
是指对采集到的数据进行清洗、去重、分类等操作，以便更好地分析数据。数据处理需要使用各种编 程语言和技术，如Python、Spark等。
云计算与大数据的融合
大数据介绍PPT课件
数据清洗与转换
缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
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。
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪 声等。
数据规约
降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。
数据集成与融合
01
数据集成
将来自不同数据源的数据进行整合， 形成一个统一的数据视图。
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
增量备份
仅备份自上次完整备份以来发生更改的数据，以 减少备份时间和存储空间。
数据去重
识别并删除重复的数据记录，确保 数据的唯一性。
03
02
数据融合
对多个数据源的数据进行融合，提 取出更全面、准确的信息。
数据校验
对数据进行校验，确保数据的准确 性和一致性。
04
04 大数据存储与管 理
分布式存储原理
数据分片
将大数据集分割成小块，分别存储在多个节点上，以实现数据的分 布式存储。
大数据可视化
处理大规模数据集的可视化技术，如分布式可视化、并行可视化等。
06 大数据挑战与未 来趋势
数据质量与可信度问题
数据来源多样性
大数据来自各种渠道和源头，数 据质量参差不齐，可能存在不准 确、不完整或误导性的数据。
数据清洗与预处理
为确保数据质量，需要进行数据 清洗、去重、异常值处理等预处 理步骤，增加数据处理复杂性和 成本。
大数据的分析课件ppt
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。
赛迪：2016中国大数据产业生态地图
赛迪：2016中国大数据产业生态地图2016中国大数据产业生态地图在工业和信息化部的指导和支持下，中国电子信息产业发展研究院于2016年8月2日重磅发布《2016中国大数据产业生态地图》。
该研究成果由中国电子信息产业发展研究院下属单位《软件和集成电路》杂志社、赛迪智库软件产业研究所、赛迪顾问股份有限公司共同完成。
依托中国电子信息产业发展研究院的资源优势，《软件和集成电路》杂志社自2016年3月始，展开了为期5个月的调研工作。
调研工作组调研了近千家大数据相关企业，回收了近500份企业调研问卷，对市场知名度高、差异化竞争明显、创新商业模式独特的大数据目标企业进行了走访，完成了近百份大数据企业个案深度调研样本，总计整理出近30万字企业个案资料。
在此基础上，赛迪顾问通过对中国大数据产业地图调查问卷的全方位深层次分析，呈现了丰富详实的大数据产业发展现状和未来演进趋势。
针对主流大数据技术流程，进行全面梳理，对未来重要技术突破点进行了透彻的分析。
同期，赛迪智库软件产业研究所通过对全国近30个省市的调研，梳理了我国大数据政策、大数据资源、大数据组织等产业生态情况，对区域大数据发展概况进行了分析，并对我国大数据产业发展的机遇、问题、趋势做出了研判。
《2016中国大数据产业生态地图》首次提出了大数据生态的三层定义，对数据服务、基础支撑、融合应用等三层生态进行了精准的层次化分析，结合企业的功能使命进行了梳理归类，为关注大数据产业的同行提供了一个全景式的展望。
近期《2016中国大数据产业生态地图白皮书》将面向“中国大数据产业生态联盟”理事单位发布，以支持联盟企业更快速地发展。
附：《2016中国大数据产业生态地图》2016中国大数据产业生态地图。
中国数字营销市场生态图谱2016
中国数字营销市场生态图谱2016本产品保密并受到版权法保护中国数字营销市场生态图谱需求方平台广告交易平台广告运营移动媒体PC端媒体广告主/广告代理DSPAN数据管理平台用户数据提供方程序化广告供应方平台门户云服电商视频社交其他应用程序移动网站互联网媒体数据服务其他展示广告搜索引擎营销搜索引擎社会化营销营销服务内容生产方广告投新的需求方平台不断涌现，市场竞争激烈需求方平台由于流量作弊、交易不透明、品牌安全等行业内部问题，以及广告市场、宏观经济增长低迷的外部因素影响，部分第三方需求方平台生存艰难，行业清洗持续中。
互联网广告运营商通过自建私有需求方平台深化布局，程序化购买广告呈现不可逆趋势，需求方平台数量持续增加。
私有需求方平台第三方需求方平台资源实力与技术能力并重，多元化发展增强抗风险能力DSPAN业务类型多元化，向移动营销、游戏行业等垂直领域深化服务能力，为广告主提供社会化营销、联运、海外发行等服务。
开发者广告变现服务市场格局已定，传统网盟从资源向技术转型完成，服务能力从游戏、工具APP 向传统品牌广告主辐射。
低价值积分墙广告市场认可度降低，互动型激励广告、移动端图文、视频、信息流等广告形式增多。
媒体自建广告交易平台成为趋势第三方广告交易平台进入门槛升高广告交易平台第三方广告交易平台私有广告交易平台互联网红利消失，媒体重视库存流量的精细化运营，私有广告交易平台增多。
未来随着更多的媒体推出私有广告交易平台，程序化购买广告的渗透程度进一步加深。
短视频、直播等平台丰富了社会化营销形式，营销与内容结合更加紧密社会化营销营销服务内容生产方除传统的社会化媒体外，短视频、直播等平台涌现，社会化营销形式丰富。
广告主不仅看重自媒体拥有的丰富流量，同时需要强大的创意能力，借助内容帮助品牌进行传播。
提升社会化营销的数字化水平，将是未来服务商提升服务效率的重要任务。
模式创新与技术突破成为企业转型重要依托搜索引擎营销搜索引擎营销服务业务增长缓慢，服务商凭借技术和数据的积累纷纷转型向程序化购买等新型业务转型。
中国互联网健康生态图谱2016
中国互联网健康生态图谱2016本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws中国互联网健康生态图谱营养师、美容师、健身教练、心理咨询师、医护人员专业人士互联网健康服务提供商互联网运营方资源提供方智能硬件提供商第三方服务提供商应用分发孕婴健康医疗/健康机构生理健康医疗美容健康管理运动健康养生保健心理健康两性生活保健品/百货企业系统集成数据分析支付物流广告营销优质资源体现互联网健康服务专业度医护人员、营养师、美容师、健身教练、心理咨询师专业人士患者端互联网医疗服务提供商互联网运营方资源提供方健康机构智能硬件提供商第三方服务提供商应用分发孕婴健康医疗机构生理健康医疗美容健康管理运动健康养生保健心理健康两性生活保健品/百货企业系统集成数据分析支付物流广告营销资源提供方位于互联网健康产业链上游环节，在产品内容和渠道布局上价值显著。
厂商正积极探索资源提供方价值，向专业人士、机构和药品商品供应方通过签约或战略合作等方式获取优质内容和渠道。
营养师、美容师、健身教练、心理咨询师、医护人员专业人士资源提供方医疗/健康机构保健品/百货企业服务提供商结合线上线下，推动移动健康服务商业化进程医护人员、营养师、美容师、健身教练、心理咨询师专业人士患者端互联网医疗服务提供商互联网运营方资源提供方健康机构智能硬件提供商第三方服务提供商应用分发孕婴健康医疗机构生理健康医疗美容健康管理运动健康养生保健心理健康两性生活保健品/百货企业系统集成数据分析支付物流广告营销孕婴健康、运动健康领域用户较为集中；运动健康领域用户使用时长较长。
互联网健康服务提供商孕婴健康生理健康医疗美容健康管理运动健康养生保健心理健康两性生活产品多以健康数据记录、个人健康管理、资讯、社交为主。
厂商积极探索盈利模式，加入电商业务、线下增值服务、线下传统服务模式，线上线下相结合进一步推动商业化进程。
大数据行业生态图谱
大数据行业生态图谱3.0——信息图发表于2014-05-29 15:07| 1774次阅读| 来源中国大数据| 2条评论| 作者佚名大数据分布式文件系统风险投资【编者按】创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。
虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。
经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。
他对大数据市场的几个最为关键的演变趋势做出预测。
以下为原文：2012年，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。
两年后的今天，经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。
（期间bloomberg推出过一个2013版大数据生态地图）在大数据生态地图3.0版中，Turck从一个风险投资者的角度对两年来大数据市场的最新发展进行了深入的研判，并对未来趋势进行解读，以下是Turck眼中大数据市场的几个最为关键的演变趋势：竞争加剧：创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。
例如一些创业项目类别，例如数据库（无论是NoSQL还是NewSQL），或者社交媒体分析，目前正面临整合或去泡沫化（随着Twitter收购BlueFin和GNIP，社交分析领域的整合已经开始）虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，当然，这类大数据创业本来就是资金密集型项目。
大数据市场尚处于初期阶段：虽然大数据的概念已经热炒了数年，但我们依然处于市场的早期阶段，虽然过去几年类似Drawn和Scale这样的公司失败了，但是相当多的公司已经看到了胜利的曙光，例如Infochimps、Causata、Streambase、ParAccel、Aspera、GNIP、BlueFinLanbs、BlueKai等。