大数据概述ppt课件
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大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
22
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
2024/1/26
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
2024/1/26
26
项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
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。
2024版大数据PPT免费
政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、 准确性和时效性，推动政府治理体系 和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引 擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、 图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入 应用，人们产生的数据量 呈指数级增长，形成了海 量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使 得各种设备产生的数据不 断汇聚，进一步推动了大 数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算 和存储能力，为大数据的 处理和分析提供了有力支 持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现 预测和解释。
2024全新大数据ppt课件免费
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程，我对大数据 有了更深入的了解，掌握了大数 据处理的基本技能和方法，对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅，不仅加深了对理论 知识的理解，还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构，包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通，以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术，对海量数据进行 自动化、智能化的分析， 挖掘数据中的潜在价值。
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
大数据介绍ppt课件
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
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
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图（heatmap.js）
管理大数据“易”,理解大数据“难”
•目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑， 解决高并发数据存取的性能要求及数据存储 的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解 仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数 据资源化、知识化、普适化的核心.
作用：
- 成本降低，能用PC机，不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
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。
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。
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定律名称 内 容
摩尔定律
每平方英寸硅芯片上的晶体管数目每18个月到24个月将增加一 倍。40年来，这个预言每每应验，而且后人又增加一条：“价 格同时下降一半”。 摩尔定律揭示了信息技术进步的速度，铸造数据滋生的利器！ 预测互联网的带宽每6个月增长1倍，其增长速度是摩尔定律预 测的CPU增长速度的3倍。并预言将来上网会免费。 吉尔德定律（又称胜利者浪费定律）：大带宽支撑大数据
1GB=1024MB=230B
1TB=1024GB=240B 1PB=1024TB=250B 1EB=1024PB=260B 1ZB=1024EB=270B
1部高清电影大约1GB
eBay每天产生的数据量约为50TB Google每月需要处理的数据量约600PB 美国的医疗数据量约为150EB 2013年全球数据量预计4ZB
3、处理速度快(Velocity) 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
4、价值巨大但密度低(Value) 以公安部门视频追踪为例，连续不间断监控过程中，可能 有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的价值。 构建大数据平台，投入大，产出可能会比投入低许多。
吉尔德定律
预测网络的价值与网络用户数的平方成正比。也就是说，N个 连结创造出N×N的效益。上网的人数越多，产生的效益越多。 麦特卡尔定律 麦特卡夫定律：大数据价值是用户创造的
大数据的发展历程
表1-2 大数据发展的三个阶段 阶段 第一阶段： 萌芽期 时间 内容
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商 上世纪90年代 业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库 至本世纪初 、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， 本世纪前十年 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等发 数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道 大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会 智能化程度
第二次浪潮
1995年前后
互联网 物联网、云计 算和大数据
信息传输
第三次浪潮
2010年前后
信息爆炸
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
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
大数据的特点:
1、数据量大(Volume)
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
1.3 大数据的影响
大数据对科学研究、思维方式和社会发展都具有重要而深 远的影响。 ① 在科学研究方面，大数据使得人类科学研究在经历了实 验、理论、计算三种范式之后，迎来了第四种范式—— 数据。 ② 在思维方式方面，大数据具有“全样而非抽样、效率而 非精确、相关而非因果”等三大显著特征，完全颠覆了 传统的思维方式。 ③ 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。
大数据概述教学
重点与难点
• 内容：大数据的概念和应用、大数据与云计算、 物联网的关系。 • 重点：理解大数据的概念、大数据与云计算、物 联网的关系。 • 难点：大数据对科学研究、思维方式和社会发展 的影响。
内容提纲
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
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
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
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
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
信息时代三定律
YB(Yottabyte,尧字节)
1YB=1024ZB=280B
2029年全球数据量预计达1YB
2、数据类型繁多(Variety) 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 非结构化数据类型多样 – 邮件、视频、微博 – 位置信息、链接信息 – 手机呼叫、网页点击 – “长微博”
存储单位
bit Byte KB(Kilobyte,千字节) MB(Megabyte,兆字节)
换算关系
二进制位 1B=8bit 1KB=1024B=210B 1MB=1024KB=220B
含义与实例
1张照片约2MB
GB(Gigabyte,吉字节)
TB(Trillonbyte,太字节) PB(Petabyte,拍字节) EB(Exabyte,艾字节) ZB(Zettabyte,泽字节)
1.1 大数据时代
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
表1-1 三次信息化浪潮 信息化浪潮 第一次浪潮 发生时间 1980年前后 标志 个人计算机 解决问题 信息处理 代表企业
Intel、AMD、IBM、苹 果、微软、联想、戴 尔、惠普等
第二阶段： 成熟期
第三阶段： 大规模 应用期
2010年以后
1.2 大数据概念
大数据的定义 • 一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服 务的数据集合。 • 泛指一个时代、一项技术、一种文化、一个挑战。（通常 也是大数据集、大数据技术与大数据应用的总称）
摩尔定律
每平方英寸硅芯片上的晶体管数目每18个月到24个月将增加一 倍。40年来，这个预言每每应验，而且后人又增加一条：“价 格同时下降一半”。 摩尔定律揭示了信息技术进步的速度，铸造数据滋生的利器！ 预测互联网的带宽每6个月增长1倍，其增长速度是摩尔定律预 测的CPU增长速度的3倍。并预言将来上网会免费。 吉尔德定律（又称胜利者浪费定律）：大带宽支撑大数据
1GB=1024MB=230B
1TB=1024GB=240B 1PB=1024TB=250B 1EB=1024PB=260B 1ZB=1024EB=270B
1部高清电影大约1GB
eBay每天产生的数据量约为50TB Google每月需要处理的数据量约600PB 美国的医疗数据量约为150EB 2013年全球数据量预计4ZB
3、处理速度快(Velocity) 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
4、价值巨大但密度低(Value) 以公安部门视频追踪为例，连续不间断监控过程中，可能 有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的价值。 构建大数据平台，投入大，产出可能会比投入低许多。
吉尔德定律
预测网络的价值与网络用户数的平方成正比。也就是说，N个 连结创造出N×N的效益。上网的人数越多，产生的效益越多。 麦特卡尔定律 麦特卡夫定律：大数据价值是用户创造的
大数据的发展历程
表1-2 大数据发展的三个阶段 阶段 第一阶段： 萌芽期 时间 内容
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商 上世纪90年代 业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库 至本世纪初 、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， 本世纪前十年 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等发 数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道 大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会 智能化程度
第二次浪潮
1995年前后
互联网 物联网、云计 算和大数据
信息传输
第三次浪潮
2010年前后
信息爆炸
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
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
大数据的特点:
1、数据量大(Volume)
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
1.3 大数据的影响
大数据对科学研究、思维方式和社会发展都具有重要而深 远的影响。 ① 在科学研究方面，大数据使得人类科学研究在经历了实 验、理论、计算三种范式之后，迎来了第四种范式—— 数据。 ② 在思维方式方面，大数据具有“全样而非抽样、效率而 非精确、相关而非因果”等三大显著特征，完全颠覆了 传统的思维方式。 ③ 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。
大数据概述教学
重点与难点
• 内容：大数据的概念和应用、大数据与云计算、 物联网的关系。 • 重点：理解大数据的概念、大数据与云计算、物 联网的关系。 • 难点：大数据对科学研究、思维方式和社会发展 的影响。
内容提纲
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
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
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
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
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
信息时代三定律
YB(Yottabyte,尧字节)
1YB=1024ZB=280B
2029年全球数据量预计达1YB
2、数据类型繁多(Variety) 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 非结构化数据类型多样 – 邮件、视频、微博 – 位置信息、链接信息 – 手机呼叫、网页点击 – “长微博”
存储单位
bit Byte KB(Kilobyte,千字节) MB(Megabyte,兆字节)
换算关系
二进制位 1B=8bit 1KB=1024B=210B 1MB=1024KB=220B
含义与实例
1张照片约2MB
GB(Gigabyte,吉字节)
TB(Trillonbyte,太字节) PB(Petabyte,拍字节) EB(Exabyte,艾字节) ZB(Zettabyte,泽字节)
1.1 大数据时代
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
表1-1 三次信息化浪潮 信息化浪潮 第一次浪潮 发生时间 1980年前后 标志 个人计算机 解决问题 信息处理 代表企业
Intel、AMD、IBM、苹 果、微软、联想、戴 尔、惠普等
第二阶段： 成熟期
第三阶段： 大规模 应用期
2010年以后
1.2 大数据概念
大数据的定义 • 一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服 务的数据集合。 • 泛指一个时代、一项技术、一种文化、一个挑战。（通常 也是大数据集、大数据技术与大数据应用的总称）