大数据技术与应用基础第1章大数据概述精品PPT课件
数据，这部分数据属于结构化数据，可直接进行处理使用，为公司决策提供依据。
（2）互联网及移动互联网。 移动互联网促进更多用户从传统的数据使用者转变为数据生产者。
（3）物联网。 物联网技术的发展，使得视频、音频、RFID、M2M、物联网和传感
器等产生大量数据，其数据规模更巨大。
三、大数据的产生及数据类型
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、信息安全的要素
第1章 大数据概述
P1
第1章 大数据概述
P1
THANtening, this course is expected to bring you value and help
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特征
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
一、大数据的发展
大数据综述
Google上每天需要处理24PB的数据；
淘宝累计的交易数据量高达100PB；
每天会有2.88万个小时的视频上传到 Youtobe； 根据国际数据公司IDC的测算，到2020 年数字世界将产生35000EB的数据。
第1章 大数据概述
P1
大规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算 技术和信息系统的处理能力。 因此，寻求有效的大数据处 理技术、方法和手段已经成 为现实世界的迫切需求。
一、大数据的发展
大数据有多重要
第1章 大数据概述
P1
一、大数据的发展
国家政策
第1章 大数据概述
P1
内容 导航
CONTENTS
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
三、大数据的产生及数据类型
第1章 大数据概述
P1
近年来互联网、云计算、移动互联网、物联网及社交网络 等新型信息技术的发展，使得数据产生来源非常丰富：
（1）企业内部及企业外延。 企业原有内部系统如ERP、OA等应用系统所产生的存储在数据库中
为方便学习与使用课件内容，课件可以在下载后自由编辑， 请根据实际情况调整
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
二、大数据的概念及特性
大数据的概念： 关于大数据难以有一个非常定量的定义。
大数据指的是 那些大小超过 标准数据库工具软件 能够收集、存储、 管理和分析的数据集。
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统
大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、大数据计算模式和系统
大数据计算模式及典型系统和工具
第1章 大数据概述
P1
大数据计算模式
典型系统和工具
大数据查询分析计 HBase ， Hive ， Cassandra ， Premel ， Impala ， Shark ，
第1章 大数据概述
P1
第1章
大数据概述
21世纪高等院校“云计算和大数据”人才培养规划教材 《大数据技术与应用基础》
能力 要求
CAPACITY
第1章 大数据概述
P1
掌握大数据技术的基本情况，了解大数 据和云计算行业的新技术。
具有良好的自学能力，对新技术有学习、 研究精神，具有较强的动手操作能力。
培养良好的职业道德。
算
Hana，Redis等
批处理计算 流式计算
迭代计算 图计算
内存计算
MapReduce，Spark等
Scribe，Flume，Storm，S4，Spark Steaming、Apex、 Flink等 HaLoop，iMapReduce，Twister，Spark等
Pregel，Giraph，Trinity，PowerGraph，GraphX等
数据类型
按生产主体：
按数据作用 方式： 按数据类型：
第1章 大数据概述
P1
按数据类型： 按生产主体：
结构化数据 半结构化数据 非结构化数据
企业应用产生的少量数据 用户产生的大量数据 机器产生的巨量数据
数据类型很多，此处从不同方面分析。
按数据作用方式：
交易数据 交互数据
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
Dremel，Hana，Redis等
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CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
五、大数据的主要技术层面和技术内容
第1章 大数据概述
P1
大数据主要技术层面和技术内容
04 应用层 算法层 03
和多样化的信息资产。 ——Gartner
二、大数据的概念及特性
大数据的特性
1．大体量 （Volume）
3．时效性 （Velocity）
第1章 大数据概述
P1
2．多样化 （Variety）
4．大价值 （Value）
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CONTENTS
第1章 大数据概述
P1
大数据的发展
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
（1）基础层 基础层主要提供大数据分布存储和并行计算的硬 件基础设施。
（2）系统层 在系统软件层，需要考虑大数据的采集、大数据 的存储管理和并行化计算系统软件几方面的问题。
02 系统层
（3）算法层 考虑如何能对各种大数据处理所需要的分析挖掘 算法进行并行化设计。
基础层 01
（4）应用层 基于上述三个层面，可以构建各种行业或领域的 大数据应用系统。
——麦肯锡
大数据
…………
第1章 大数据概述
P1
在信息技术中，“大数据”是 指一些使用目前现有数据库管理工 具或者传统数据处理应用很难处理 的大型而复杂的数据集。
其挑战包括采集、管理、存储、 搜索、共享、分析和可视化。
——维基百科
“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
（2）互联网及移动互联网。 移动互联网促进更多用户从传统的数据使用者转变为数据生产者。
（3）物联网。 物联网技术的发展，使得视频、音频、RFID、M2M、物联网和传感
器等产生大量数据，其数据规模更巨大。
三、大数据的产生及数据类型
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大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、信息安全的要素
第1章 大数据概述
P1
第1章 大数据概述
P1
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大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特征
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
一、大数据的发展
大数据综述
Google上每天需要处理24PB的数据；
淘宝累计的交易数据量高达100PB；
每天会有2.88万个小时的视频上传到 Youtobe； 根据国际数据公司IDC的测算，到2020 年数字世界将产生35000EB的数据。
第1章 大数据概述
P1
大规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算 技术和信息系统的处理能力。 因此，寻求有效的大数据处 理技术、方法和手段已经成 为现实世界的迫切需求。
一、大数据的发展
大数据有多重要
第1章 大数据概述
P1
一、大数据的发展
国家政策
第1章 大数据概述
P1
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大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
三、大数据的产生及数据类型
第1章 大数据概述
P1
近年来互联网、云计算、移动互联网、物联网及社交网络 等新型信息技术的发展，使得数据产生来源非常丰富：
（1）企业内部及企业外延。 企业原有内部系统如ERP、OA等应用系统所产生的存储在数据库中
为方便学习与使用课件内容，课件可以在下载后自由编辑， 请根据实际情况调整
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
二、大数据的概念及特性
大数据的概念： 关于大数据难以有一个非常定量的定义。
大数据指的是 那些大小超过 标准数据库工具软件 能够收集、存储、 管理和分析的数据集。
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统
大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、大数据计算模式和系统
大数据计算模式及典型系统和工具
第1章 大数据概述
P1
大数据计算模式
典型系统和工具
大数据查询分析计 HBase ， Hive ， Cassandra ， Premel ， Impala ， Shark ，
第1章 大数据概述
P1
第1章
大数据概述
21世纪高等院校“云计算和大数据”人才培养规划教材 《大数据技术与应用基础》
能力 要求
CAPACITY
第1章 大数据概述
P1
掌握大数据技术的基本情况，了解大数 据和云计算行业的新技术。
具有良好的自学能力，对新技术有学习、 研究精神，具有较强的动手操作能力。
培养良好的职业道德。
算
Hana，Redis等
批处理计算 流式计算
迭代计算 图计算
内存计算
MapReduce，Spark等
Scribe，Flume，Storm，S4，Spark Steaming、Apex、 Flink等 HaLoop，iMapReduce，Twister，Spark等
Pregel，Giraph，Trinity，PowerGraph，GraphX等
数据类型
按生产主体：
按数据作用 方式： 按数据类型：
第1章 大数据概述
P1
按数据类型： 按生产主体：
结构化数据 半结构化数据 非结构化数据
企业应用产生的少量数据 用户产生的大量数据 机器产生的巨量数据
数据类型很多，此处从不同方面分析。
按数据作用方式：
交易数据 交互数据
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大数据的发展
Dremel，Hana，Redis等
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大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
五、大数据的主要技术层面和技术内容
第1章 大数据概述
P1
大数据主要技术层面和技术内容
04 应用层 算法层 03
和多样化的信息资产。 ——Gartner
二、大数据的概念及特性
大数据的特性
1．大体量 （Volume）
3．时效性 （Velocity）
第1章 大数据概述
P1
2．多样化 （Variety）
4．大价值 （Value）
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第1章 大数据概述
P1
大数据的发展
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
（1）基础层 基础层主要提供大数据分布存储和并行计算的硬 件基础设施。
（2）系统层 在系统软件层，需要考虑大数据的采集、大数据 的存储管理和并行化计算系统软件几方面的问题。
02 系统层
（3）算法层 考虑如何能对各种大数据处理所需要的分析挖掘 算法进行并行化设计。
基础层 01
（4）应用层 基于上述三个层面，可以构建各种行业或领域的 大数据应用系统。
——麦肯锡
大数据
…………
第1章 大数据概述
P1
在信息技术中，“大数据”是 指一些使用目前现有数据库管理工 具或者传统数据处理应用很难处理 的大型而复杂的数据集。
其挑战包括采集、管理、存储、 搜索、共享、分析和可视化。
——维基百科
“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
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大数据技术及应用简介PPT课件
41
随机样本划分的数据块分布
42
大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
46
大数据分析平台集群
47
支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
14
• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
15
中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
16
数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
17
关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。
随机样本划分的数据块分布
42
大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
46
大数据分析平台集群
47
支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
14
• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
15
中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
16
数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
17
关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。
大数据技术与应用培训课件
YARN
Spark是一个快速、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。
Spark概述
MLlib是Spark的机器学习库，提供了多种常见的机器学习算法和工具。
MLlib
弹性分布式数据集（RDD）是Spark的基本数据结构，提供了丰富的操作来处理和分析数据。
人才培养难题
大数据技术需要与业务场景深度融合才能发挥最大价值，如何实现技术与业务的融合是企业需要解决的问题。
技术与业务融合
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据技术将帮助企业实现更加精准的市场分析和用户画像。
数据驱动决策
人工智能与大数据融合
数据共享与开放
数据安全与隐私保护加强
人工智能技术的发展将进一步推动大数据技术的应用，两者将相互融合为企业创造更多商业价值。
RDD
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的模块，提供了SQL查询和DataFrame API两种方式。
Spark SQL
Spark Streaming是Spark提供的实时数据流处理模块，可以处理来自不同数据源的数据流。
Spark Streaming
02
01
03
04
05
Flink是一个流处理和批处理的开源平台，提供了高吞吐、低延迟的数据处理能力。
持续学习与实践
THANKS
感谢观看
制定量化指标
了解企业现有的数据资源，包括内部数据和外部数据，明确数据的来源、质量和可用性。
梳理数据资源
根据业务需求和目标，选择合适的大数据技术，如Hadoop、Spark、Flink等，以及相关的数据处理和分析工具。
技术选型
对选定的技术和工具进行评估，包括性能、稳定性、易用性、社区支持等方面，确保能够满足项目需求。
大数据概论课件PPT下载(85张)完美版
•大数据（big data），又称巨量数据集合，是指无法 在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管 企业内部数据的采集是对企业内部各种文档、视频、音频、邮件、图片等数据格式之间互不兼容的数据采集。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
大数据技术与应用课件第1章(上)
文本数据比结构化数据要占用更多的内存，比如“hello！”这样一个简单的 单词，计算机用二进制表示出来，会看到一长串数字。那么可想而知，大量的 文本将占用更多的存储空间，表示起来也更加复杂。
图像是另一种非结构化数据。一张标有数字8的图像，大家看到它可能会想到 马路上各种各样的广告牌和数字显示LED屏。这个图像是由很多小方格组成的， 小方格被称为像素点。
第1章 大数据介绍
大数据概述
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、 管理和处理的数据集合，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。 。
大数据时代的概念最早是全球知名咨询公司麦肯锡提出的。按照麦肯锡的理 念来理解，大数据并不是神秘的，不可触摸的，它是一种新兴的产业，从提出 概述至今不断在推动着世界经济的转型和进一步的发展。
2008年9月《自然》杂志在推出了名为“大数据”的封面专栏，同年“大数据” 概念得到了美国政府的重视。
2014年“大数据”首次出现在我国国内的《政府工作报告》中。
2015年国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》。
2016年我国大数据行业发展的相关政策细化落地，国家发改委、环保部、 工信部、国家林业局、农业部等均推出了关于大数据的发展意见和方案。
大数据的影响
（1）大数据对科学活动的影响 （2）大数据对思维方式的影响 （3）大数据对社会发展的影响 （4）大数据对就业市场的影响
数据
在我们的生活中，数据无处不在。比如银行通过收集客户的受教育程度、经 济能力、住房情况等数据，可以开展相应的金融业务和服务。再比如医院的电 子病历上，通常包含患者的病程情况、检查检验结果、手术记录等，这些数据 可以有效的辅助医生来监控病人的病情。
大数据介绍pptppt课件
01大数据概述Chapter大数据的定义与特点定义特点1 2 3萌芽期发展期成熟期大数据的发展历程物联网物联网产生的海量数据需要大数据技术进行处理和分析，以实现智能化应用。
金融机构利用大数据分析进行风险评估、信用评级、反欺诈等。
医疗健康大数据在医疗健康领域的应用包括疾病预测、个性化医疗、药物研发等。
商业智能通过大数据分析，帮助企业了解市场趋势、客户需求和行为公共服务效率和质量，如交通拥堵预测、大数据的应用领域02大数据技术基础Chapter分布式计算技术MapReduce01Spark02Flink03Hadoop HDFS一个分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模数据集，具有高容错性和高吞吐量。
HBase一个高可扩展性的列存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。
Cassandra一个高度可扩展的NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
数据挖掘与机器学习通过统计学、计算机视觉、自然语言处理等技术，从数据中提取有用信息和预测未来趋势。
数据清洗与整合对数据进行预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等，以保证数据质量。
SQL 与NoSQL 数据库（如MySQL 、PostgreSQL ）和非关系型数据库（如MongoDB 、Redis ）。
数据可视化技术TableauPower BID3.js03大数据平台与工具ChapterHadoop平台介绍Hadoop概述Hadoop核心组件Hadoop应用场景Spark概述01Spark核心组件02Spark应用场景03Flink概述Flink核心特性Flink应用场景常用大数据工具介绍Hive HBase Kafka Sqoop04大数据应用案例Chapter风险管理与合规客户洞察投资决策支持精准医疗流行病预测与防控医疗资源优化智能调度预测性维护供应链优化通过实时分析交通状况、货物信息和配送需求，实现智能调度和路线规划。
01020304通过分析学生的学习数据，提供个性化教育资源和教学方法。
《大数据技术及应用》教学课件 第1章 绪论
1.4.1大数据处理的主要环节
3.大数据的存储与管理 目前， “分布式存储系统”是大数据存储的主要技术手段，例如，分布式文件系统、集群文件系统和并行文件系统等。 云存储也是大数据存储常用的技术方法，它通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等，将网络中各种不同的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
1100102
小李
女
1999-08-05
1100103
小陈
男
2000-03-07
结构化数据示例
1.1.2 大数据的构成
（2）半结构化数据：半结构化数据具有一定的结构性，但又灵活多变。例如XML、HTML格式的文件，其自描述、数据结构和内容混杂在一起。可扩展标记语言XML是一种W3C制定的标准通用标记语言，已成为国际上数据交换的一种公共语言。
讨论同学们谈谈大数据的作用
数据带来的思维方式变革
1.3
1.3 大数据带来的思维方式变革
大数据时代要关注三大变革： （1）处理数据理念的思维变革 （2）挖掘数据价值的商业变革 （3）面对数据风险的管理变革 其中，对于大数据时代带来的处理数据理念的思维模式转变，舍恩伯格提出了三个常著名的观点。
3.要效率，允许不精确
大数据处理技术基础
1.4
大数据处理的主要环节大数据的技术支撑流行的大数据技术
1.4.1大数据处理的主要环节
1.数据采集 数据采集又称为数据获取，是指从现实世界系统中采集信息，并进行计量和记录的过程。数据的来源可能是传感器、互联网、系统运行的日志文件等，也可能是人类生活和生产活动所产生的各种类型的数据。在数据规模不断扩大的情况下，运用数据采集自动化工具，从外部系统、互联网和物联网等自动获取、传输和记录数据已经成为必要的技术手段。
3.大数据的存储与管理 目前， “分布式存储系统”是大数据存储的主要技术手段，例如，分布式文件系统、集群文件系统和并行文件系统等。 云存储也是大数据存储常用的技术方法，它通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等，将网络中各种不同的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
1100102
小李
女
1999-08-05
1100103
小陈
男
2000-03-07
结构化数据示例
1.1.2 大数据的构成
（2）半结构化数据：半结构化数据具有一定的结构性，但又灵活多变。例如XML、HTML格式的文件，其自描述、数据结构和内容混杂在一起。可扩展标记语言XML是一种W3C制定的标准通用标记语言，已成为国际上数据交换的一种公共语言。
讨论同学们谈谈大数据的作用
数据带来的思维方式变革
1.3
1.3 大数据带来的思维方式变革
大数据时代要关注三大变革： （1）处理数据理念的思维变革 （2）挖掘数据价值的商业变革 （3）面对数据风险的管理变革 其中，对于大数据时代带来的处理数据理念的思维模式转变，舍恩伯格提出了三个常著名的观点。
3.要效率，允许不精确
大数据处理技术基础
1.4
大数据处理的主要环节大数据的技术支撑流行的大数据技术
1.4.1大数据处理的主要环节
1.数据采集 数据采集又称为数据获取，是指从现实世界系统中采集信息，并进行计量和记录的过程。数据的来源可能是传感器、互联网、系统运行的日志文件等，也可能是人类生活和生产活动所产生的各种类型的数据。在数据规模不断扩大的情况下，运用数据采集自动化工具，从外部系统、互联网和物联网等自动获取、传输和记录数据已经成为必要的技术手段。
1-大数据概述PPT课件
0年前后
物联网、云计 算和大数据
信息爆炸
将涌现出一批新的市 场标杆企业
.
4
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
.
5
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
所谓数据科学家:是指运用统计分析、机器学习、分布式 处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息， 以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服 务的人才。
数据科学家已经誉为“今后10年IT行业最重要的人才”。
.
20
1.4 大数据的应用
大数据应用无处不在，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。
包括数据抽取、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle 、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等）
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
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
(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
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。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
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大数据分析方法与 应用
2024/3/26
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统计分析方法
2024/3/26
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。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
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隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
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企业如何保障大数据安全
大数据介绍1ppt课件
➢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
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
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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）
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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.
大数据时代的发展趋势
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大数据时代的发展趋势
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大数据时代的发展趋势
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大数据时代的发展趋势
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数据挖掘基本方法
➢预测建模：将已有数据和模型用于对未 知变量的语言。（1）分类，用于预测离 散的目标变量（2）回归，用于预测连续 的目标变量
➢关联分析：反映一个事物与其他事物之 间的相互依存性和关联性。用来发现描述 数据中强关联特征的模式。
➢聚类分析：发现紧密相关的观测值组群， 使得与属于不同簇的观测值相比，属于同 一簇的观测值相互之间尽可能类似
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
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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
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
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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）
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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.
大数据时代的发展趋势
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大数据时代的发展趋势
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大数据时代的发展趋势
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大数据时代的发展趋势
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数据挖掘基本方法
➢预测建模：将已有数据和模型用于对未 知变量的语言。（1）分类，用于预测离 散的目标变量（2）回归，用于预测连续 的目标变量
➢关联分析：反映一个事物与其他事物之 间的相互依存性和关联性。用来发现描述 数据中强关联特征的模式。
➢聚类分析：发现紧密相关的观测值组群， 使得与属于不同簇的观测值相比，属于同 一簇的观测值相互之间尽可能类似
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
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大数据技术概述ppt
大数据的发展
大数据处理技术的不断发展，如分布式计算、云计算、数据挖掘等，为大数据的应用提供了更加广阔的空间。
大数据已经成为企业和政府部门的重要资源，能够为其决策提供更加准确、及时的数据支持。
大数据还催生了很多创新性的应用，如个性化推荐、智能客服、精准营销等，为人们的生产生活带来了便利。
大数据的架构与技术
大数据的产生
社交媒体、电子商务、在线视频等互联网应用产生了大量的数据。
互联网
企业数据
移动设备
物联网
企业通过各种业务活动（如销售、财务、人力资源等）积累了大量的数据。
智能手机、平板电脑等移动设备的使用越来越普遍，产生了大量的位置数据、用户行为数据等。
物联网设备（如智能家居、智能城市等）产生的数据也属于大数据的范畴。
预测拥堵
通过对历史交通数据和实时交通数据进行大数据分析，预测交通拥堵地点和时间，提前制定应对措施。
智能交通
通过大数据分析借款人的信用历史、财务状况、社交行为等信息，更精准地评估借款人的信用风险。
金融行业
风险控制
通过对金融市场的历史数据、实时数据和宏观经济数据进行大数据分析，预测市场趋势，为企业制定更为合理的投资策略。
分布式文件系统
如HBase、Cassandra等，具有高性能、高并发访问能力，适用于存储半结构化和非结构化数据
NoSQL数据库
如MySQL、PostgreSQL等，具有高可靠性、高性能，适用于存储结构化数据
关系型数据库
大数据处理技术
大数据处理技术是指对海量数据进行处理和分析，以便从数据中提取有价值的信息
互联网与电子商务
用户行为分析
根据用户的兴趣、偏好和历史行为，进行个性化推荐，提高用户满意度和粘性。