大数据概述(2018年2月版本)
大数据基本概念
大数据基本概念大数据是当今信息技术领域中一个备受关注的热门话题。
随着互联网的兴起和信息量的爆炸式增长，大数据已经成为了对企业和社会有重要影响的关键要素之一。
本文将介绍大数据的基本概念，包括定义、特征以及应用领域。
一、定义大数据是指数量庞大、类型繁多、传统处理方式无法高效处理的数据集合。
这些数据通常以TB、PB甚至EB为单位计量。
大数据的产生源自各种各样的数据源，包括社交媒体、传感器设备、交易记录以及日常生活中的各种数字信息等。
二、特征大数据具有以下几个显著的特征：1. 体量大：大数据的数量通常以非常庞大的规模存在，远超过传统数据处理手段的承载能力。
2. 速度快：大数据以高速生成和流动的方式存在，要求处理方式能够实时或接近实时地对数据进行分析和利用。
3. 多样性：大数据来源多种多样，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文档、音频、视频等）。
4. 真实性：大数据通常是原始数据，未经处理和加工，因此具备一定的真实性和直观性。
5. 价值密度低：大数据中存在大量的冗余数据和噪音数据，其中有部分数据可能具备高价值，但大部分数据需要经过深入分析才能发现其潜在价值。
三、应用领域大数据的出现为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
以下是几个典型的大数据应用领域：1. 金融行业：通过分析大量的交易数据、客户行为数据和市场数据，金融机构可以更好地了解风险状况、产品市场表现以及客户需求，从而制定更科学的决策。
2. 零售行业：通过分析消费者购买数据、在线用户行为和社交媒体数据，零售商可以提高精细化营销的效果，实施个性化推荐以及预测需求和库存情况。
3. 医疗保健：通过分析病历数据、医疗设备传感器数据和基因组学数据，医疗机构可以实现个性化治疗、疾病预测和流行病控制等。
4. 交通运输：通过分析交通传感器数据、行车记录仪数据和地理空间数据，交通部门可以优化交通流量、改善路网状况以及提高交通安全性。
大数据概论
大数据概论在当今时代，大数据已经成为一个不可忽视的概念，它涉及到数据的收集、存储、分析和应用等多个方面。
大数据不仅仅是数据量的简单增长，更是数据类型和处理方式的革命性变化。
本文将对大数据的基本概念、特点、应用领域以及挑战进行概述。
首先，大数据的定义是指数据量巨大、类型繁多、处理速度快、价值密度低的数据集合。
这些数据集合通常来源于互联网、社交媒体、移动设备、传感器网络等，它们能够被分析和处理，以揭示出有价值的信息和洞察。
大数据的特点可以概括为四个“V”：体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和价值（Value）。
体量指的是数据的规模，通常以TB或PB为单位；速度指的是数据的生成和处理速度，需要实时或近实时的处理能力；多样性指的是数据类型的多样性，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；价值则是指从大数据中提取出的有用信息和知识。
在应用领域方面，大数据已经被广泛应用于金融、医疗、教育、政府、零售、交通等多个行业。
例如，在金融行业，大数据可以帮助银行进行风险评估和欺诈检测；在医疗领域，它可以帮助医生进行疾病诊断和治疗决策；在零售行业，大数据可以用于顾客行为分析和个性化推荐。
然而，大数据也面临着一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题，随着个人数据的大量收集，如何保护用户的隐私和数据安全成为一个重要议题。
其次是数据质量的问题，大数据往往包含大量的噪声和不准确的信息，如何确保数据的准确性和可靠性是数据处理的关键。
再次是技术挑战，包括数据存储、处理和分析的技术难题，需要高效的算法和强大的计算能力。
总之，大数据作为一种新兴的技术趋势，正在深刻地影响着我们的生活和工作。
它为我们提供了前所未有的洞察力和决策支持，但同时也带来了一系列挑战。
未来，随着技术的进步和法规的完善，大数据将发挥更大的作用，推动社会的发展和创新。
大数据的概述
大数据的概述随着互联网和计算机技术的迅速发展，数据不仅在数量上大幅增加，而且在类型上也变得越来越多样化。
这些类型包括文本、音频、图像、视频等，由此产生的数据被称为大数据。
大数据正逐渐成为当今世界经济和科技发展的重要驱动力之一。
一、什么是大数据大数据是指以传统数据库管理系统无法处理的数据规模和类型为特征的数据集合，通常大小至少为1TB。
这些数据集合不仅数量庞大，而且速度快、多样化、复杂度高，储存和处理这些数据需要新的技术和工具。
大数据分析通常被认为是一种能够实现从海量、异构、非结构化数据中提取有用信息的技术。
二、大数据的应用1. 商业分析大数据可用于商业分析和市场研究，可以通过对客户行为的跟踪和分析来了解客户需求和行为模式，从而优化产品和服务。
例如，亚马逊使用大数据分析来优化其推荐系统，提高客户体验和销售额。
2. 医疗保健大数据可以帮助医疗保健行业提高病人的医疗保健质量和降低成本。
通过对病人数据的分析，可以帮助医生诊断疾病和制定个性化治疗方案。
此外，大数据技术还可以在医药工业中加快新药开发和减少新药上市时间。
3. 交通运输大数据可以帮助交通运输行业改善运输效率和减少交通拥挤。
例如，谷歌地图使用实时交通数据来预测交通拥堵情况，并根据实时路况给出实时导航建议。
4. 公共安全大数据技术可以应用于公共安全领域，用于预测和防止犯罪行为。
例如，伦敦警方使用大数据技术来预测犯罪发生的时间和地点，从而增强警力部署效率。
三、大数据的挑战大数据技术虽然有广泛的应用和发展前景，但同时也带来了许多挑战。
其中面临的最大挑战之一是数据隐私和安全问题。
如何保护大数据的隐私和安全是现代社会中急需解决的问题之一。
同时，由于大数据的多样化和复杂性，传统的数据处理方法已经不能胜任大数据分析的任务，因此需要全新的算法和技术来处理和分析大数据。
结论随着各行各业采用大数据技术，大数据将成为未来经济和科技发展的驱动力之一。
但同时，也需要各界合作，共同解决数据安全和隐私等问题。
大数据的概念
大数据的概念引言：随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中一个非常热门的话题。
大数据是指规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合，其快速增长和复杂性给传统数据处理方法带来了挑战。
本文将从概念、特点、应用、挑战和前景五个方面详细介绍大数据。
一、概念：1.1 数据规模：大数据通常指的是数据量非常庞大，超出了传统数据库管理系统的处理能力。
它的数据量可能以TB、PB甚至EB来计量。
1.2 数据类型：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据，如文本、图片、视频、音频等。
1.3 数据来源：大数据可以来自各种渠道，包括社交媒体、物联网设备、传感器、日志文件等。
二、特点：2.1 速度：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
2.2 多样性：大数据包含多种类型的数据，需要使用多种技术和工具进行处理和分析。
2.3 价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和冗余信息，需要进行筛选和清洗，提取有价值的信息。
三、应用：3.1 商业决策：大数据可以帮助企业进行市场分析、用户行为分析，从而做出更准确的商业决策。
3.2 健康医疗：大数据可以应用于医学研究、疾病预测和个性化医疗，改善医疗服务质量。
3.3 城市管理：大数据可以用于城市交通管理、环境监测和资源分配，提高城市的智能化水平。
四、挑战：4.1 存储和处理：大数据的存储和处理需要使用分布式系统和并行计算技术，对硬件设备和算法提出了更高的要求。
4.2 隐私和安全：大数据的应用涉及大量的个人隐私信息，如何保护数据的安全和隐私成为一个重要的挑战。
4.3 人才短缺：大数据分析需要具备数据科学、统计学和计算机技术等多方面的知识，人才短缺是一个制约大数据发展的问题。
五、前景：5.1 商业价值：大数据的应用可以帮助企业发现商机、提高效率和创造价值，将成为企业竞争的重要因素。
5.2 社会进步：大数据的应用可以改善医疗、教育、城市管理等领域，提升社会服务水平，推动社会进步。
大数据的基本概念及主要特征ppt
大数据的基本概念及主要特征1. 引言在当今信息时代，随着互联网的发展和各种技术的迅猛进步，海量数据的产生和存储已经成为一项巨大挑战。
为了更好地应对这种挑战，大数据的概念应运而生。
本文将介绍大数据的基本概念和其主要特征。
2. 大数据的基本概念大数据是指数量巨大、类型繁多的数据集合。
这些数据通常具有高速、多样和大体积的特点。
大数据的特点可以从以下几个方面来进行描述：2.1 体积大大数据的最显著特征是数据的规模非常庞大。
传统的数据处理工具和方法已经无法高效地处理如此大规模的数据。
2.2 多样性大数据不仅包含结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。
这些数据可以来自各种来源，如传感器数据、社交媒体数据、文本数据等。
2.3 速度快大数据的产生速度非常快。
在某些情况下，数据几乎是实时生成的，需要快速处理和分析。
3. 大数据的主要特征除了上述基本概念之外，大数据还具有以下主要特征：3.1 变量性大数据的特点之一是数据类型和数据结构可能会随时间变化。
因此，数据处理和分析方法需要具备一定的灵活性，能够应对这种变化。
3.2 高度相关性大数据集合中的数据往往是高度相关的。
通过对这些数据进行挖掘和分析，可以发现潜在的关联规则和模式，为决策制定提供有益的信息。
3.3 价值密度低大数据集合中大部分数据可能是无效的或冗余的。
因此，从这些数据中提取有价值的信息需要进行有效的处理和分析，以提高数据的价值密度。
3.4 隐私和安全性大数据的处理和存储涉及大量的用户和个人相关信息。
因此，确保大数据的隐私和安全性成为了一个重要的问题，需要采取相应的措施。
4. 总结本文介绍了大数据的基本概念和其主要特征。
大数据的规模庞大、多样性、高速和变量性使其在处理和分析方面具有独特的挑战和机遇。
在未来的发展中，我们需要继续探索和应用新的技术和方法，以更好地处理和利用大数据的潜力。
大数据介绍
大数据介绍随着信息技术的飞速发展，互联网、物联网、云计算等新兴技术不断涌现，数据量呈现出爆炸式增长，大数据时代已经来临。
大数据作为一种具有高度价值的信息资产，正在深刻地改变着我们的生活、工作和思维方式。
本文将对大数据的概念、特点、应用及挑战进行介绍，以期为读者提供一个全面的认识。
一、大数据的概念2.数据类型繁多（Variety）：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
3.数据处理速度快（Velocity）：大数据的产生、处理和分析需要高速的计算能力和实时性。
4.数据价值密度低（Value）：大数据中蕴含的价值密度较低，需要通过高效的数据挖掘和分析技术提取有用信息。
二、大数据的特点1.数据量大：随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度不断加快，数据量呈现出指数级增长。
据统计，全球数据量每两年翻一番，预计到2025年，全球数据量将达到175ZB （Zettate）。
2.数据类型繁多：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
其中，非结构化数据占据主导地位，如文本、图片、音频、视频等。
3.数据处理速度快：大数据的产生、处理和分析需要高速的计算能力和实时性。
例如，在金融、电商等领域，实时数据分析已成为企业核心竞争力之一。
4.数据价值密度低：大数据中蕴含的价值密度较低，需要通过高效的数据挖掘和分析技术提取有用信息。
据统计，大数据中仅有约2%的数据具有分析价值。
5.数据来源多样：大数据来源于多种渠道，如互联网、物联网、传感器、移动设备等。
这使得大数据具有广泛的应用场景，如金融、医疗、教育、交通等领域。
三、大数据的应用1.金融领域：大数据在金融领域具有广泛的应用，如风险评估、信用评级、欺诈检测等。
通过分析客户的消费行为、社交网络等数据，金融机构可以更准确地评估客户的信用状况，降低信贷风险。
2.医疗领域：大数据在医疗领域的应用包括疾病预测、辅助诊断、个性化治疗等。
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。
大数据大数据简单概述
引言：随着科技的不断进步和数字化时代的到来，大数据已经成为了一个热门的话题。
在各个领域，大数据正发挥着越来越重要的作用。
但是，对于很多人来说，大数据仍然是一个相对陌生的概念。
本文将对大数据进行简单概述，介绍其定义、特点和应用领域等相关内容。
概述：在信息技术发展的推动下，大数据已经成为了一个重要的资源。
大数据指的是规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集。
其特征主要表现在数据的三个V方面：Volume（数据量大）、Variety （数据类型多样）和Velocity（数据流速快）。
正文内容：1.大数据的定义和特点1.1数据量大：大数据的核心特征之一就是其数据量非常巨大。
在过去的几十年里，随着互联网的兴起和信息技术的进步，数据的产生速度呈指数级增长。
1.2数据类型多样：大数据不仅仅涵盖了结构化数据（如传统数据库中的表格数据），还包括了非结构化数据（如文本、音频和视频等）和半结构化数据（如日志文件和机器的数据）。
1.3数据流速快：随着物联网的兴起，数据的流速越来越快。
对于一些实时性要求较高的应用，如风险控制和安全监测等，对于数据处理的时效性要求非常高。
2.大数据的应用领域2.1商业智能和决策支持：大数据在商业智能和决策支持方面发挥着重要作用。
通过对大量数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解市场、客户和竞争对手，从而做出更明智的决策。
2.2市场营销：大数据的分析可以帮助企业了解消费者的需求和喜好，从而制定更精准的市场营销策略。
通过对客户行为和偏好的分析，企业可以提高销售和市场份额。
2.3健康医疗：在健康医疗领域，大数据可以帮助医生和研究人员更好地了解疾病的发展趋势和治疗方法。
同时，大数据分析还可以提高医疗机构的效率和准确性。
2.4城市管理和智慧城市：大数据可以帮助城市管理者更好地了解城市的运行情况和居民的需求，从而制定更合理的城市规划和管理政策，推动城市的可持续发展。
2.5金融风控和欺诈检测：大数据的分析可以帮助金融机构提高风险控制和欺诈检测的能力。
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1.2大数据概念
1.2.1 数据量大
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数 据摩尔定律） 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 预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍
继续装ing
1.3大数据的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来，在 科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式
实验
理论
计算
数据
1.3大数据的影响
• 在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式： – 全样而非抽样 – 效率而非精确 – 相关而非因果
Web 2.0数据 –查询日志/点击流
–Twitter/ Blog / SNS
–Wiki
1.2.3 处理速度快
从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
1.2.4 价值密度低
价值密度低，商业价值高 以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是 具有很高的商业价值
1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
3. 网络带宽不断增加
图1-4 网络带宽随时间变化情况
1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
图1-5 数据产生方式的变革
1.1.4 大数据的发展历程
提纲
1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系
1.1大数据时代
1.1.1第三次信息化浪潮
• 根据IBM前首席执行官郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一 次重大变革
1.4大数据的应用
• 大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、 医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹
典型的大数据应用实例
Kevin Spacey
David Fincher
大数据分析
英国同名小说《纸牌屋》
风靡全球的美剧《纸牌屋》
典型的大数据应用实例
从谷歌流感趋势看大数据的 应用价值
1.3大数据的影响
• 在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方式，大数据应用 有力促进了信息技术与各行业的深度融合，大数据开发大大推动了新技 术和新应用的不断涌现
• 在就业市场方面，大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业 • 在人才培养方面，大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信息技
术相关专业的现有教学和科研体制
表1-2 大数据发展的三个阶段
阶段
时间
第一阶段：萌 芽期
上世纪90年 代至本世纪 初
第二阶段：成 本世纪前十
熟期
年
第三阶段：大 规模应用期
2010年以后
内容
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟 ，一批商业智能工具和知识管理技术开始被 应用，如数据仓库、专家系统、知识管理系 统等。
Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产 生，传统处理方法难以应对，带动了大数据 技术的快速突破，大数据解决方案逐渐走向 成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核 心技术，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技 术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道
1.2.2 数据类型繁多
大数据是由结构化和非结构化数据组成的
– 10%的结构化数据，存储在数据库中
– 90%的非结构化数据，它们与人类信 息密切相关
科学研究 –基因组 –LHC 加速器 –地球与空间探测
企业应用 –Email、文档、文件 –应用日志 –交易记录
Web 1.0数据 –文本 –图像 –视频
利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库 、云数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据 的存储和管理
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖 掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视 化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构 建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数 据安全
“谷歌流感趋势”，通过跟踪 搜索词相关数据来判断全美地区面 数据采集
数据存储和管理 数据处理与分析 数据隐私和安全
表1-5 大数据技术的不同层面及其功能
功能
利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平 面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成， 最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据 挖掘的基础；或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的 输入，进行实时处理分析
表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮 发生时间
标志
第一次浪潮 1980年前后 个人计算机
解决问题
代表企业
信息处理
Intel、AMD、IBM、 苹果、微软、联想、 戴尔、惠普等
第二次浪潮 1995年前后 互联网
2010年前后 计算和大数
据
信息爆炸
将涌现出一批新的市 场标杆企业
1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
来自斯威本科技大学（Swinburne University of Technology）的研究团队， 在2013年6月29日刊出的《自然通讯（Nature Communications）》杂志的 文章中，描述了一种全新的数据存储方式，可将1PB（1024TB）的数据存 储到一张仅DVD大小的聚合物碟片上。
1.5大数据关键技术
两大核心技术 大数据
分布式存储
分布式处理
GFS\HDFS
BigTable\HBase NoSQL（键值、列族、图形、文档数据库） NewSQL（如：SQL Azure）