听课笔记大数据概论
计算机一级考试考点学习笔记--大数据的发展
计算机一级考试考点学习笔记--大数据的发展1. 什么是大数据？大数据是指规模庞大、来源复杂且无法用常规软件进行处理和管理的数据集合。
通常，这些数据具有以下特点：- 高速：数据的产生和获取速度非常快。
- 多样：数据的类型和形式非常多样化。
- 大量：数据的容量非常庞大，一般以TB、PB、EB为单位。
- 高价值：通过对大数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在其中的有价值信息。
2. 大数据的发展历程大数据的发展经历了以下几个阶段：- 数据爆炸阶段：随着互联网的快速发展，产生了大量的结构化和非结构化数据。
- 大规模存储阶段：为了存储和管理大量的数据，出现了分布式存储和处理框架，如Hadoop。
- 分布式计算阶段：为了加快对大数据的处理速度，出现了基于分布式计算的并行处理框架，如Spark。
- 数据洞察阶段：通过数据挖掘和分析，能够发现数据背后的规律和价值。
3. 大数据的应用领域大数据的应用非常广泛，包括但不限于以下几个领域：- 商业智能：通过对大数据的分析，能够洞察市场趋势，优化经营策略。
- 金融领域：通过对大数据的挖掘，可以做出更好的风险评估和预测。
- 医疗健康：通过对大数据的分析，可以提升医疗服务的质量和效率。
- 城市管理：通过对大数据的处理和分析，可以提升城市管理的智能化水平。
- 交通运输：通过对大数据的挖掘，可以优化交通路线和减少交通拥堵。
4. 大数据的挑战和问题虽然大数据的发展带来了很多机遇，但也面临着一些挑战和问题：- 数据隐私和安全性：大数据中可能存在敏感信息，需要保护用户的隐私和数据安全。
- 数据采集和整合：大数据的来源多样，需要解决数据采集和整合的问题。
- 数据分析和挖掘：对大数据进行高效的分析和挖掘是一个挑战，需要进行算法优化和性能调优。
- 人才短缺：大数据领域需要专业的人才，目前存在人才短缺的问题。
总之，大数据的发展前景广阔，对各行各业都具有重大意义，但同时也需要解决一些挑战和问题，进一步推动大数据的应用和发展。
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。
1019大数据笔记记录
一、大数据,云计算,AI概述1、背景及来源大数据的背景:20世纪开始，政府和各行业（如医疗、通信、交通、金融等）信息化的发展，积累了海量数据。
而且目前数据增长速度越来越快。
如何实现对海量数据的存储、查询、分析，使之产生商业价值，是目前面临的主要挑战。
2、大数据的定义目前没有统一的大数据的定义。
Gartner:“大数据”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。
麦肯锡：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。
但它同时强调，并不是说一定要超过特定TB 值的数据集才能算是大数据。
维基百科：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合.总结成一句话、大数据实际上不是一项单一的技术，而是一个概念，一套技术，一个生态圈。
3、大数据的4大特征第一个特征:数据量大（Volume）.第二个特征:数据类型繁多（Variety）第三个特征:价值密度低（Value）第四个特征是速度快、时效高（Velocity）。
4、大数据生态圈框架:Hadoop、Spark集群管理：MapReduce、Yarn、Mesos开发语言：Java、Python、Scala、Pig、Hive、SparkSQL。
数据库：NoSQL、HBase、Cassandra、Impala。
文件系统：HDFS、Ceph。
搜索系统：Elastic Search采集系统：Flume、Sqoop、Kafka流式处理：Spark Streaming、Storm发行版：HortonWorks、Cloudera、MapR集群管理：Ambari、大数据管理平台机器学习：Spark MLLib、Mahout5、大数据应用大数据的应用已经深入到各行各业各领域，如金融（银行、证券、P2P）、互联网、通信、交通、医疗、环保等等！6、大数据应用：案例分享案例：无线通信大数据平台VMAX数据量：以深圳市南山区为例，一天大概2T的数据。
大数据管理与应用专业笔记
大数据管理与应用专业笔记一、概述大数据管理与应用专业是当前信息管理领域中备受瞩目的专业方向之一。
随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，海量数据的产生和应用已经成为了现代社会不可忽视的问题。
大数据管理与应用专业应运而生，旨在培养具备大数据处理与管理能力的专业人才，以满足社会对于数据管理和应用的需求。
二、专业课程1.大数据原理与技术本课程主要介绍大数据的基本概念、原理和技术，包括大数据的特征、存储与处理技术、大数据分析与挖掘技术等内容。
学生通过学习，可以对大数据的基本概念有所了解，了解大数据的存储和处理技术，掌握大数据分析与挖掘的基本方法。
2. 数据管理系统本课程主要介绍数据管理系统的结构、原理和技术，包括数据库系统、数据仓库、数据挖掘等内容。
学生通过学习，可以了解不同类型数据管理系统的特点以及其在大数据环境中的运行原理和技术。
3. 大数据编程与开发本课程主要介绍大数据编程和开发的相关技术，包括Hadoop生态系统、Spark、Flink 等大数据框架的编程与开发技术。
学生通过学习，可以掌握大数据编程和开发的基本原理和方法，提高对大数据处理和应用的技术能力。
4. 大数据应用案例分析本课程主要介绍大数据在不同领域的应用案例，包括金融、医疗、电商等行业的大数据应用案例分析。
学生通过学习，可以深入了解大数据在实际领域中的应用，并掌握大数据分析和挖掘技术在不同行业中的应用方法。
三、专业能力培养1. 数据管理能力学生通过学习数据管理系统和大数据原理与技术，掌握数据管理系统的搭建、维护和优化能力，具备数据清洗、整合、存储和分析的能力。
2. 数据分析能力学生通过学习大数据应用案例分析和大数据编程与开发，掌握大数据分析工具和技术，具备对大数据进行分析和挖掘的能力，可以从海量数据中提取有效信息。
3. 专业实践能力学生通过实习和课程设计，实际应用所学的知识和技能，具备在实际工作中处理大数据和应用大数据技术的能力，解决大数据管理与应用中的实际问题。
大数据技术原理与应用第三版核心知识点
大数据技术原理与应用第三版核心知识点一、大数据概述1. 大数据定义大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，这些数据量大到传统数据处理工具无法处理。
2. 大数据特点- 五V特点：大数据具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）五个特点。
- 非结构化数据：大部分大数据都是非结构化数据，需要通过特定的技术进行处理和分析。
二、大数据技术基础1. 分布式存储- Hadoop分布式文件系统HDFS：将大数据存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和并行处理能力。
2. 分布式计算- MapReduce计算模型：将数据分片并行处理，提高了数据处理的速度和效率。
3. 数据清洗和预处理- 数据清洗：去除噪音数据、填补缺失值、处理异常值等。
- 数据预处理：将数据转换成可供分析的格式，如规范化、归一化等。
三、大数据存储技术1. NoSQL数据库- HBase：面向列的分布式数据库，适用于大规模结构化数据存储。
- MongoDB：面向文档的数据库，适用于存储半结构化数据。
2. 大数据文件格式- Parquet、ORC等列式存储格式：适用于大规模数据存储和分析，能够减少I/O操作。
四、大数据处理技术1. 数据挖掘- 聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、异常检测等。
2. 机器学习- 逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等机器学习算法在大数据中的应用。
3. 实时流式处理- Storm、Flink等实时流式处理框架，在大数据实时处理中的应用。
4. 图计算- 图数据库、图计算框架如Neo4j、GraphX等在大数据图计算中的应用。
五、大数据分析与应用1. 数据可视化- Tableau、Power BI等工具的应用，将大数据分析结果直观展现。
2. 业务智能- 利用大数据分析结果进行商业决策和趋势预测。
3. 个性化推荐系统- 利用用户行为数据进行个性化推荐，提升用户体验。
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结大数据是指数据量巨大、传统数据处理工具无法处理的数据集合。
随着信息科技的快速发展，大数据的意义与作用也越来越受到关注。
在大数据领域，有一些重要的知识点需要我们了解和掌握。
本文将对大数据导论的知识点进行总结，包括大数据的定义、特点、挑战以及应用等方面。
一、大数据的定义大数据的定义尚无统一标准，但通常包括以下几个方面：数据量大、数据类型多样、数据生成速度快、数据价值高等。
简单来说，大数据是指规模庞大、难以用传统的数据处理工具进行存储、管理和分析的数据集合。
二、大数据的特点1. 高容量：大数据所包含的数据量庞大，远远超出传统数据库的存储能力。
2. 多样性：大数据涵盖了多种类型的数据，包括结构化数据（如数据库、电子表格等）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
3. 实时性：大数据的生成速度极快，有些数据源甚至以每秒钟数十万条的速度产生。
4. 不确定性：大数据往往具有一定的噪音和不准确性，需要采用特殊的处理方式。
三、大数据的挑战1. 存储挑战：大数据的存储需求极大，传统的数据库和文件系统无法满足其存储需求。
2. 处理挑战：大数据的处理需要使用分布式计算、并行计算等技术，传统的串行计算方式已无法满足需求。
3. 分析挑战：大数据分析需要解决大规模数据的算法设计和计算模型的问题，如数据挖掘、机器学习等。
4. 隐私保护挑战：大数据的应用涉及大量的个人隐私信息，如何保护隐私成为一大挑战。
四、大数据的应用1. 商业智能：大数据分析可以帮助企业了解用户行为、市场趋势等，从而为决策提供依据。
2. 社交网络分析：大数据分析可以揭示社交网络中的关系、影响力等，为社会学、心理学等领域提供支持。
3. 金融领域：大数据分析可以帮助金融机构发现欺诈行为、进行风险评估等。
4. 医疗健康：大数据分析可以帮助医疗机构提供个性化治疗方案、预测疾病传播等。
5. 城市管理：大数据分析可以帮助城市进行交通管理、环境监测等，提升城市的智能化水平。
大数据学习总结
大数据学习总结随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据成为了当今社会中一个炙手可热的话题。
作为一名学习大数据的学生，我在这段时间里深入学习了大数据的相关知识和技术，并对此进行了总结。
一、大数据的概念和特点大数据是指规模巨大、类型多样且难以处理的数据集合。
与传统数据相比，大数据具有以下特点：1. 3V特性：大数据具有大量（Volume）、多样（Variety）和高速（Velocity）的特点。
2. 数据价值：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过对其进行分析和挖掘，可以帮助企业做出更准确的决策。
3. 数据处理：传统的数据处理方法已经无法胜任大数据的处理需求，因此需要使用大数据技术和工具进行处理和分析。
二、大数据的技术和工具在学习大数据的过程中，我接触到了一些常用的大数据技术和工具，包括：1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据的存储和处理任务。
2. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，具有高效的内存计算能力，适用于各种数据处理任务。
3. Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以通过类似SQL的查询语言进行数据分析和查询。
4. HBase：HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，适用于存储海量数据。
5. Kafka：Kafka是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，用于处理实时数据流。
三、大数据的应用领域大数据在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：1. 金融行业：大数据可以通过分析用户的消费行为和信用记录，帮助银行和保险公司进行风险评估和信用评分。
2. 零售业：通过分析顾客的购买记录和行为，可以帮助零售商预测销售趋势和优化库存管理。
3. 医疗健康：大数据可以帮助医疗机构分析患者的病历和医疗数据，提供个性化的诊断和治疗方案。
4. 物流运输：通过分析交通流量和货物运输数据，可以优化物流路线和提高运输效率。
5. 社交媒体：大数据可以分析用户的社交行为和兴趣，帮助社交媒体平台提供个性化的推荐和广告。
大数据知识点总结
大数据知识点总结大数据（Big Data）是指无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大规模数据集合。
随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
本文将对大数据的定义、特点、应用以及面临的挑战进行总结和分析。
一、大数据的定义大数据是指数据量大到无法用传统数据库工具进行存储、管理和处理的一种数据集合。
大数据的特点主要体现在以下三个方面：1. 数据量大：传统数据库系统难以承载大规模的数据量，而大数据通常以TB（TB级别）甚至PB（PB级别）计算。
2. 数据种类多样：大数据不仅包括结构化数据（如关系数据库中的表格数据），还包括半结构化数据（如XML、JSON等格式数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
3. 数据速度快：大数据的生成速度非常快，需要实时或接近实时地对数据进行处理、分析和挖掘。
二、大数据的特点1. 高速性：大数据处理要求能够高效地进行实时或近实时的数据分析和决策，以满足日益增长的业务需求。
2. 多样性：大数据包含各种类型的数据，如传感器数据、社交媒体数据、日志数据等。
这些多样性的数据需要通过多种方法进行处理和分析。
3. 不确定性：大数据源源不断地产生，其数据质量和准确性难以保证。
因此，对大数据的处理需要考虑到不确定因素，并采取相应的处理策略。
三、大数据的应用1. 商业智能和决策支持：通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场趋势和消费者需求，以便制定更准确的商业策略和决策。
2. 社交网络分析：利用大数据技术可以对社交网络数据进行分析，揭示人们之间的联系和互动模式，为社交媒体平台的运营和管理提供重要依据。
3. 金融风险管理：大数据可以帮助金融机构及时识别异常交易行为和欺诈风险，提高风险管理的效率和准确性。
4. 医疗保健：通过对大规模医疗数据的分析，可以发现疾病的风险因素和预测模型，为医疗决策和疾病治疗提供支持。
5. 智慧城市建设：利用大数据技术，可以对城市中的各种数据进行整合和分析，实现城市资源的合理分配和优化管理。
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数据太多 维数灾难？
数据太乱 结构化与非结构化
生成机制难掌握（DGP， Data Generating Process）
谁是总体？谁在创造数据？
总体创造数据的动机和行为机制是什么？
官方统计还有存在必要吗？
结构化数据与非结构化数据
社会科学：因果与相关
社会科学的核心：因果解释
自然科学与社会科学：可控实验与自然实验
P2P贷款
众筹
网络虚拟
支付功能
0.5%费率
资源分配
投融资渠道不畅，超过30%中国人储蓄率在20%以上
征信的分类
资产（个人企业）
是否诚信（个人）
中国征信市场的现状
人民银行的征信系统有8亿数据（活跃的有3亿）
25%的人有征信数据
美国有70%的人
电商有个人消费数据（大概有3亿）
征信与消费的结合
租车
4W+1H
T：任务
P：效果评价
E：经验集（训练集）
训练和预测
最佳预测：Bias-Variance平衡
一般来说，模型越复杂，变量越多，Bias2越低，但var(f(x))越大
所以对于模型选择，一个很重要的准则是降维。
大数据对社会科学的机遇与挑战
机遇
数据来源极大拓展
获取信息速度大大加快
计算能力极大增强
核心：技术、数据+人
Computationby the people：如主体参与、群体智能
大数据的主要技术手段
关键技术
Hadoop：分布式管理平台
来自Google的设计思想：
一个分布式文件系统和并行执行环境（HDFS和MapReduce）
方便用户处理海量数据
云计算
机器学习
计算机针对特定任务（Tasks）和效果评价指标（Performance Measurement），基于已有经验（Experiences），自动地不断改进算法，并随着E的扩大不断提高对T的执行效果（P）
4.商业机构（手机记录、信用卡记录、保险记录、商场购物记录）、
5.健康数据（电子医疗设备记录、医疗检测）、
6.卫星信息系统（物联网）
我们都有哪些数据？
文本信息
中文分词
多媒体
时间序列（高频数据）
空间数据
网页数据
社会网络
大数据与社会科学
第一层次：基于数据的知识发现（KnowledgeDiscover in Database, KDD）
产品众筹（共）
股权众筹（权益）
债权众筹（权益）
私的含义:小众大额
非公开宣传
持有人不能超过200人
针对高端人群
众包
把复杂的任务以自由自愿的形式外包给非特定的大众网络的做法模式
利用空闲时间
靠大众力量
之
Rm（“A“）清除
Ls（）显示出
Vector一位c
Matrix二位
Arraym*n*q*p一种类型储存
ListVectorMatrix二位
困难：反向因果与共因变量
统计学：从相关到因果
大数据：相关易于因果，相关重于因果？
大数据对研究还有意义吗？
大数据同样会促进“因果解释”
社会科学的研究范式：假设检验（演绎法）
大数据：寻找相关（归纳法）
信息增加与避免错误因果
政策：预测与因果
我们是不是过于重视“因果”？
关键：数据生成机制是否稳定？
两类政策问题：“降雨术问题”与“雨伞”问题
Array
8月25日
社会网络分析
郑路
1、概要
网络是指物体节点和物体之间的连线所组成的集合。
节点:行动者：个人、
作为单元互动结构的网络
网络研究看成是一切互动形式的研究
信息传递
网站链接
信息交换
贸易
信用与资金流动
友谊
信任
网络分析的隐含前提
比起节点自身的属性，节点之间的关系对行为的影响更甚。
买东西的决定受周围人际关系的影响
针对复杂查询（如数据挖掘），数据量为GB至TB时即可称为大数据。
大数据特性：4V
Volume：体量巨大
Velocity：速度极快
Variety：模态多样
Veracity：真伪难辨
无所不在的数据生成源：
1.全社会（发言、网状结构）、
2.网络用户（浏览行为、搜索行为）、
3.管理者（发票、医院记录、交通检测）、
如：price index
预测（forcasting）和现测（nowcasting）
如：对google trends的利用
社会计算（ComputationalSocial Sciences）
Computationabout(of)the people：如社会情感
Computation forthe people：如信任计算、风险计算
大数据与社会科学概论
刘涛雄
大纲
1.大数据概论
2.大数据的主要技术手段
3.数据分析技术：机器学习概论
4.“大数据社会科学”
何为大数据？（Big Data）
特点：大。超过常用软件工具的收集、管理和处理数据的能力范围的数据集。
但是，也不是简单地以规模论大，而是相对的复杂程度。
如果以现在计算机的能力：
针对简单查询（如关键词查询），数据量为TB或PB是即可称为大数据。
有理论假设的好处：可以节省信息量，缩小搜寻范围。
当数据获取和处理能力足够强，KDD也能体现其优势。
例子：Hedonometrics and Twitter
How Obama’s Data Crunchers helped him win
活跃领域：
数据挖掘（data mining）
政治学、经济学、社会学、心理学、管理学
5P
5C+1S
支付数据——财务关系
消费数据——消费习惯
金融数据——信用记录
社交数据——个人特征
行为数据——
P2P点对点
线上获取信息和资金
பைடு நூலகம்流程：
获取借贷列表和信用审核
信贷审核：
实地审核
线上项目审核系统
确定借款利率
固定利率
按融资期限长短和信用等级确定利率
确定担保模式：
共同体众筹
类型（按回报划分）
捐赠众筹（共）
降雨术：因果（干预问题）
雨伞：预测（对策问题）
但任何一个政策措施，其影响可能是十分复杂的，有能被解释的部分也有不能被解释的部分。
互联网金融简介对中国的贡献
征信
财富管理
P2P
大数据要和先进的方法一起使用
一、传统金融业务
传统方式（支付、个人理财）放在互联网上支付
二、互联网和金融的化学反应、
支付体系
互联网征信
城市兴起
莫斯科为什么成为首都
热丽亚为什么成为政治、经济、文化中心
与地理位置有关，陆陆与水陆，水陆更重要
朋友的朋友对你的心里趋向有影响
某一节点的行为不仅与直接相联的连带有关，也会受到整个网络结构连结模式的影响。
从关注：“个体特征”到关注“关系”
现在营销分析关注社交网络，微信的股价是600亿，2015年赚了18亿美元，
小群体分析：
社会思潮分析：
美国选民的政治空间两极化。
网络与政治观点的关系？
国际贸易与国际关系