大数据与互联网经济解读93页PPT
合集下载
2020互联网+大数据PPT
添加标题
Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have a stronger.
添加标题
Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have a stronger.
Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have a stronger decision-making power, insight into the discovery of force and process optimization capabilities of massive, high growth rate and diversified information assets.
a stronger.
2
1
添加标题
Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have
a stronger.
添加标题
Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have
PART 03 输入标题
大数据培训讲义PPT(共 75张)
+ 软件改变世界!
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
互联网+大数据PPT课件
病人
医院
医生
药房
网站、APP、客 服中心
报销审核/福利管 理服务机构
审核批准后付款
银行
医保局
缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控，造 成中间环节的非法返点
.
缺乏完善的审核工具和 监控手段，报销中存在欺
诈、浪费、滥用的现象
小型本地经销商 小型经销商
分销层级过 多，效率低下
大型经销商 药厂
数据来源：中国信息化百人会发布了《智慧医疗与大数据2015年度报告》
11/4/2019
.
20
公共卫生方向
用户搜索数据 数据建模与分析
疾病预测
11/4/2019
2015年医疗健康数据应用方向 商业应用方向
用户监测数据 医学实验数据 医疗诊断数据 医学学术资源
•••• •••
数据库 /云端
医疗机构 保险公司 制药企业
等现象，医保基金浪费和流失比例不低于50%，控费审核迫在眉睫。
11/4/2019
.
8
中国出现三甲医院看病难的问题，其原因主要有两点： （1）医疗资源分布不均衡是根本原因 （2）分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
2013年中国各级医院发展情况
三级医院 占比7.2%
诊疗次数占比45.2%
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
11/4/2019
.
17
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
18
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主，这两项占到医疗总支出的 96.5%；而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主，这两部分占比达 80.6%。同美国相比，我国公民医疗负担较重，同时缺少商业保险作为补充支付方
医院
医生
药房
网站、APP、客 服中心
报销审核/福利管 理服务机构
审核批准后付款
银行
医保局
缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控，造 成中间环节的非法返点
.
缺乏完善的审核工具和 监控手段，报销中存在欺
诈、浪费、滥用的现象
小型本地经销商 小型经销商
分销层级过 多，效率低下
大型经销商 药厂
数据来源：中国信息化百人会发布了《智慧医疗与大数据2015年度报告》
11/4/2019
.
20
公共卫生方向
用户搜索数据 数据建模与分析
疾病预测
11/4/2019
2015年医疗健康数据应用方向 商业应用方向
用户监测数据 医学实验数据 医疗诊断数据 医学学术资源
•••• •••
数据库 /云端
医疗机构 保险公司 制药企业
等现象，医保基金浪费和流失比例不低于50%，控费审核迫在眉睫。
11/4/2019
.
8
中国出现三甲医院看病难的问题，其原因主要有两点： （1）医疗资源分布不均衡是根本原因 （2）分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
2013年中国各级医院发展情况
三级医院 占比7.2%
诊疗次数占比45.2%
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
11/4/2019
.
17
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
18
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主，这两项占到医疗总支出的 96.5%；而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主，这两部分占比达 80.6%。同美国相比，我国公民医疗负担较重，同时缺少商业保险作为补充支付方
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。
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
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
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。
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
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
大数据介绍ppt
大数据的价值与影响
01
价值
02
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。
03
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
1 2
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。
3
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
《互联网大数据课件》
机器学习在大数据中的应用
机器学习是大数据分析的重要工具，可用于预测分析、模式识别和聚类分析 等。
大数据在企业管理中的应用
1
客户关系管理
通过大数据分析客户行为和喜好，提
供应链管理
2
供个性化的服务和推荐。
利用大数据分析供应链数据，提高生
产和分销的效率。
3
业务决策
通过大数据分析企业内外部数据，为 业务决策提供决策支持。
2
将计算任务划分为多个子任务，并行
处理，缩短处理时间。
3
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高 数据处理的效率和可靠性。
图像处理
使用图像处理算法对图像数据进行分 析和处理。
大数据存储技术
云存储
使用云平台将大数据存储在远 程的服务器上，提供高效的存 储和数据管理。
分布式文件系统
数据库管理系统
将大数据分散存储在多个节点 上，提供高可用性和可扩展性。
通过数据库来存储和管理大数 据，提供高效的查询和数据处 理能力。
大数据计算技术
批处理
对大析数据流，适 用于实时监控和预警等场景。
图计算
对图结构数据进行复杂计算 和分析，如社交网络分析。
大数据安全性问题
大数据的存储和处理过程中面临着数据隐私、数据泄露和数据安全的风险。保护大数据的安全至关重要。
《互联网大数据课件》
本课件将介绍大数据的定义和应用场景，以及互联网时代中大数据的重要性。 其中包括大数据的来源、分析方法、处理、存储和计算技术，以及安全性问 题。我们还将探讨人工智能、机器学习和大数据在企业管理、金融和医疗领 域的应用。
什么是大数据？
大数据是指海量、高速产生的数据集合，难以使用传统数据库工具进行处理和分析。
互联网大数据时代PPT模板扁平风252024新版
01
大数据技术将不断发展和完善，包括更高效的数据处理和分析技术、 更智能的数据挖掘和机器学习算法等。
02
大数据将与云计算、物联网、人工智能等新技术深度融合，形成更加 强大的技术应用体系。
03
大数据将在更多领域得到应用，如智慧城市、智能制造、智慧农业等 ，推动数字化和智能化转型。
04
大数据将促进数据共享和开放，推动数据经济的发展和数据产业的壮 大。
1 2
封面设计
运用扁平化设计元素，如简洁的标题、图标和背 景色块，打造专业且引人注目的PPT封面。
目录页布局
利用扁平化设计的层次感，通过不同大小的色块 、图标和标题，清晰地展示PPT的结构和主题版原则，合理安排文本、图 片和图表等元素，使内容更加易读和易于理解。
优秀扁平风PPT案例欣赏
互联网大数据时代 PPT模板扁平风25
目录
• 互联网大数据时代概述 • 扁平化设计风格解析 • 数据可视化技巧与方法 • 互联网大数据时代下行业应用 • 企业如何应对互联网大数据时代挑战 • 总结与展望
01
互联网大数据时代概述
互联网发展历程及现状
互联网起源
从ARPANET到全球互联网的发展历程
数据可视化重要性
提升数据理解
通过图形化展示，使得复杂数据更易于理解和分 析。
发掘数据价值
通过可视化手段，有助于发现数据中的隐藏规律 和趋势。
促进沟通合作
数据可视化使得团队成员之间更容易沟通和协作 ，提高工作效率。
常见数据可视化工具介绍
Tableau
功能强大的数据可视化工具 ，支持多种数据源，提供丰 富的图表类型和交互式分析 功能。
教育行业应用现状及趋势
现状
大数据在教育行业的应用主要体现在个性化教学、教育评估、教育资源优化等方面。通过对海量教育 数据的挖掘和分析，教育机构能够更准确地了解学生的学习情况和需求，提供个性化的教学方案和资 源。
大数据技术将不断发展和完善，包括更高效的数据处理和分析技术、 更智能的数据挖掘和机器学习算法等。
02
大数据将与云计算、物联网、人工智能等新技术深度融合，形成更加 强大的技术应用体系。
03
大数据将在更多领域得到应用，如智慧城市、智能制造、智慧农业等 ，推动数字化和智能化转型。
04
大数据将促进数据共享和开放，推动数据经济的发展和数据产业的壮 大。
1 2
封面设计
运用扁平化设计元素，如简洁的标题、图标和背 景色块，打造专业且引人注目的PPT封面。
目录页布局
利用扁平化设计的层次感，通过不同大小的色块 、图标和标题，清晰地展示PPT的结构和主题版原则，合理安排文本、图 片和图表等元素，使内容更加易读和易于理解。
优秀扁平风PPT案例欣赏
互联网大数据时代 PPT模板扁平风25
目录
• 互联网大数据时代概述 • 扁平化设计风格解析 • 数据可视化技巧与方法 • 互联网大数据时代下行业应用 • 企业如何应对互联网大数据时代挑战 • 总结与展望
01
互联网大数据时代概述
互联网发展历程及现状
互联网起源
从ARPANET到全球互联网的发展历程
数据可视化重要性
提升数据理解
通过图形化展示，使得复杂数据更易于理解和分 析。
发掘数据价值
通过可视化手段，有助于发现数据中的隐藏规律 和趋势。
促进沟通合作
数据可视化使得团队成员之间更容易沟通和协作 ，提高工作效率。
常见数据可视化工具介绍
Tableau
功能强大的数据可视化工具 ，支持多种数据源，提供丰 富的图表类型和交互式分析 功能。
教育行业应用现状及趋势
现状
大数据在教育行业的应用主要体现在个性化教学、教育评估、教育资源优化等方面。通过对海量教育 数据的挖掘和分析，教育机构能够更准确地了解学生的学习情况和需求，提供个性化的教学方案和资 源。