大数据与信息采集简介汇总65页PPT

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数据采集基础知识PPT课件

将处理后的数据存储在计算机中，以便后续使用。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传输两种，有线传输稳定可靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证等措施，确保数据传输过程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等，不同介质具有不同的性能和成本。
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contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收集、提取和整理数据的过程，为后续的数据分析、数据挖掘等提供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。

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。
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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

大数据平台技术实例教程【ch02】数据采集和大数据 PPT课件

互联网数据形式的不断丰富和网络技术的不断发展，图像、数据库、音频、视频、多媒体等不同类型数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取它们。
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通用搜索引擎的目标是实现尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。
第二章
数据采集和大数据
新工科建设之路·数据科学与大数据系列大数据平台技术实刚教程
01 数据采集和 E T L
在数据库建设过程中有ETL的操作。ETL即在数据抽取过程中进行数据的加工转换，然后加载到存储器中，常用工具有Kafka、Flume、Kettle等。研究大数据、分析大数据的首要前提是拥有大数据。而拥有大数据的方式，要么是自己采集和汇聚数据，要么是获取别人采集、汇聚、整理之后的数据。银行、电商、搜索引擎等公司具备从事大数据分析的资源和条件，因为它们通过业务系统积累了大量的业务数据和用户行为数据，而普通的IT公司并不具备这样的天然条件。
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NumPy
使用Python进行科学计算所需的基础包。它提供了强大的连维数组对象,集成 C/C++和FORTRAN代码的工具及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数功能。
Scrapy
快速的高级Web爬行和Web 抓取框架，用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据，还可用于从数据挖掘到监控和自动化测试的各种用途。
开发工具JupyterNotebook
JupyterNotebook是一种Web应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，方便研究和教学。在原始的 PythonShell与IPython中，可视化在单独的窗口中进行，而文字资料及各种函数和类脚本包含在独立的文档中。JupyterNotebook能将这一切集中到一处，方便用户使用。

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可编辑课件
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HDFS 分布式文件系统
HDFS： - 分布式文件存储系统，存储海量的数据；
- 数据冗余，硬件容错； - 流式的数据访问； - 存储大文件;
- 适合数据批量读写，吞吐量高；适一次写入，多次读取，顺序读写。 - 不适合交互式应用，低延迟很难满足不支持多用户并发写相同文件。
➢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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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
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
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2.什么是云计算？
云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，是各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。
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数字足迹与城市计算
出租车GPS 数字足迹：不同时刻的城市热点检测、城市区域的功能特性分类、路径规划、出租车司机寻客策略、异常轨迹检测、城市道路交通流量预测等；
移动社交网络数字足迹：探索个人和群体移动模式、群体事件监测、个性化的兴趣点推荐和搜索服务、交叉重叠式社群的发现与诠释等；
移动电话数字足迹：测量城市交通系统效率、优化城市道路、人的移动性、地区经济发展、传染病预测、监测群体移动位置预测群体事件等。

大数据介绍ppt

大数据的价值与影响
01
价值
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商业价值：通过大数据分析，企业可以更准确地了解市场需求，优化产品和服务。
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社会价值：政府和企业可以利用大数据提高公共服务和决策效率。
大数据的价值与影响
• 个人价值：大数据也可以帮助个人更好地了解自己和他人。
大数据的价值与影响
影响经济影响：大数据产业已经成为全球经济的重要组成部分。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用数据，优化医疗资源的配置和调度，提高医疗效率和质量。
金融投资
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市场预测
通过对历史市场数据的挖掘和分析，预测市场走势和未来趋势，为投资决策提供支持。
风险管理
通过对金融数据的分析和建模，识别和评估潜在的风险因素，为风险管理提供依据。
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客户画像
通过对客户数据的挖掘和分析，了解客户的投资偏好和风险承受能力，为个性化服务提供支持。
数据完整性
由于数据丢失、篡改等原因，数据完整性难以保证，需要采用数据校验和恢复技术。
数据可信度
由于数据造假、欺骗等问题，数据可信度受到挑战，需要建立数据信任机制。
数据处理与分析效率问题
数据存储与处理
大数据量巨大，需要高效的数据存储和处理技术，如分布式存储、并行计算等。
数据查询与分析
大数据查询和分析需要快速响应和高效处理，需要采用实时计算、流式计算等技术。
数据安全与隐私保护
数据安全
通过加密技术、访问控制和安全审计等手段，确保大数据的安全性和完整性。
隐私保护
在处理大数据时，需要遵守隐私保护原则，保护个人隐私和敏感信息，避免数据泄露和滥用。
03
大数据应用领域

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。

《信息采集》课件

在信息采集过程中，要遵守相关法律法规，确保信息采集的合法性和合规性。
保护采集到的数据免受未授权访问和不当使用。使用安全的存储和传输方法。
3 信息可靠性
4 考虑市场竞争
评估信息来源的可靠性，并进行交叉验证以确保准确性。
关注竞争对手的动态，收集与其产品和策略相关的信息。
结论
通过学习本课程，您已经了解了信息采集的重要性和方法。将这些知识应用于实际工作中，您将能够更好地了解市场和用户需求，从而取得成功。
2
筹备工作
准备所需工具和资源，如电脑、软件、访谈提纲、问卷等。
3
策略选择
根据信息的类型和所需时间，选择合适的信息采集策略，如问卷调查、实地调研等。
4
信息采集
执行所选策略，通过各种途径获取信息，如搜索、访谈、观察等。
5
数据处理
整理和分析采集到的信息，找出关键洞察，并归纳总结。
注意事项
1 法律合规
2 数据安全
4 在线问卷
访问专业数据库如 LexisNexis和EBSCO，获取专业领域的深度信息。
5 网络采访
通过盯紧社交媒体如微博和微信公众号，了解用户需求和行业趋势。
设计并发送在线问卷，收集用户反馈和市场数据。
通过与业内专家和意见领袖的访谈，收集深度洞察。
信息采集的步骤
1
明确目的
定义您的信息采集目标，确保所采集到的信息有助于解决您的问题。
课堂互动
案例分析
分析一个实际案例，讨论如何利用信息采集进行决策和解决问题。
问答环节
回答学员提出的问题，深入探讨信息采集的实践应用。
谢谢收听！
希望本节课程能够帮助您更好地掌握信息采集的技巧和方法。如有任何问题，请随时提问。

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。

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44、卓越的人一大优点是：在不利与艰难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
大数据与信息采集简介汇总
16、自己选择的路、跪着也要把它走完。 17、一般情况下)不想三年以后的事，只想现在的事。现在有成就，以后才能更辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须充满光明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的人只能引为烧身，只有真正勇敢的人才——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育；而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔