大数据的基本概念与应用前景(PPT 39页)
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大数据基本介绍ppt课件(2024)
数据预处理
包括数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约等步骤，为后续 的数据分析和挖掘提供高质量的
数据。
2024/1/30
数据挖掘算法
如分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等，用于发现数据中的 潜在规律和模式。
数据可视化技术
将数据以图形或图像的形式展现出 来，帮助用户更直观地理解数据和 分析结果。
11
2024/1/30
03
大数据基础设施建设
12
云计算平台构建
2024/1/30
云计算平台架构
包括IaaS、PaaS、SaaS等层次，提供弹 性可扩展的计算、存储、网络等资源。
虚拟化技术应用
通过虚拟化技术实现资源的池化、动态分 配和高效利用。
容器化技术
采用Docker等容器化技术，实现轻量级 、快速部署的应用运行环境。
15
2024/1/30
04
大数据在各行业应用案例
16
金融行业应用案例
2024/1/30
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更有效地识别、评估和监控 风险，确保合规经营。
客户洞察
通过分析客户行为、偏好和交易数据，金融机构可以提供更个性 化的产品和服务，提高客户满意度。
信贷评估
大数据可以帮助金融机构更准确地评估借款人的信用状况，降低 信贷风险。
13
数据中心建设与运维
数据中心选址与设计
考虑地质、气候、能源等因素，进行 科学合理的选址和设计。
智能化运维管理
运用人工智能、大数据等技术，实现 数据中心的智能化运维管理，提高运 维效率和质量。
高可用性与容灾备份
采用冗余设计、负载均衡等技术手段 ，确保数据中心的高可用性和容灾备 份能力。
包括数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约等步骤，为后续 的数据分析和挖掘提供高质量的
数据。
2024/1/30
数据挖掘算法
如分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等，用于发现数据中的 潜在规律和模式。
数据可视化技术
将数据以图形或图像的形式展现出 来，帮助用户更直观地理解数据和 分析结果。
11
2024/1/30
03
大数据基础设施建设
12
云计算平台构建
2024/1/30
云计算平台架构
包括IaaS、PaaS、SaaS等层次，提供弹 性可扩展的计算、存储、网络等资源。
虚拟化技术应用
通过虚拟化技术实现资源的池化、动态分 配和高效利用。
容器化技术
采用Docker等容器化技术，实现轻量级 、快速部署的应用运行环境。
15
2024/1/30
04
大数据在各行业应用案例
16
金融行业应用案例
2024/1/30
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更有效地识别、评估和监控 风险，确保合规经营。
客户洞察
通过分析客户行为、偏好和交易数据，金融机构可以提供更个性 化的产品和服务，提高客户满意度。
信贷评估
大数据可以帮助金融机构更准确地评估借款人的信用状况，降低 信贷风险。
13
数据中心建设与运维
数据中心选址与设计
考虑地质、气候、能源等因素，进行 科学合理的选址和设计。
智能化运维管理
运用人工智能、大数据等技术，实现 数据中心的智能化运维管理，提高运 维效率和质量。
高可用性与容灾备份
采用冗余设计、负载均衡等技术手段 ，确保数据中心的高可用性和容灾备 份能力。
大数据介绍ppt
3.大数据类型：结构化与非结构化数据
数据模型： 结构化数据：二维表（关系型） 半结构化数据：树、图 非结构化数据：无 结构化数据：先有结构、再有数据 半结构化数据：先有数据，再有结构
虚拟数据库
信息管理系统（HIS）
电子病历
*
销售管理系统
*
关系数据库曾经是万能的
关系数据模型
远程监护平台
Google 大数据处理技术
大数据时代的发展趋势
大数据时代的发展趋势
大数据时代的发展趋势
大数据时代的发展趋势
医学资料
仅供参考,用药方面谨遵医嘱
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ping、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
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
开源Apache项目，灵感来源于Google的三篇论文：BigTable、MapReduce、GFS； Hadoop核心组件包括： -分布式文件系统（HDFS） -分布式数据库存储系统（Hbase） -分布式计算构架（MapReduce） 使用Java编写 运行平台：Linux
大数据驱动架构概念图
*
*
大数据存储 云计算技术是最理想的解决方案！？
*
*
社会计算研究
*
*
城市计算的基本框架
*
NWU 智能信息处理研究所
*
数字足迹与城市计算
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
大数据的基本概念与应用前景
1980以来，每40个月翻一番
数据量增速，是GDP增速的4倍
全
数据处理能力，是GDP增速的9倍
球
数据 量
2000年人类信息75%是模拟数据，2007年 是6%，现在1%？
（
ZB
）
大数据的基本概念与应用前景
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低，是大数据的一个典型特征.
大数据时代的演变
大数据
大数据的基本概念与应用前景
大数据的4V特性
大数据的基本概念与应用前景
DB:2的110次方，
NB的1000倍
NB:2的100次方，
BB:2的90次方，
BB的1000倍
绝大部分 应用在这 两个数量 级
YB的1000倍
YB:2的80次方，
ZB:2的70次方，
ZB的1000倍
EB的1000倍
Biomedical Discovery
Healthcare Delivery
Health Prevention
大数据的相关技术
• ETL工具（ ExtractionTransformation -Loading，数据 提取、转换和加 载）
• 数据众包 （CrowdSouring）
• 结构化、非结构化 和半结构化数据
大数据的基本概念与应 用前景
2020/11/15
大数据的基本概念与应用前景
内容
一、大数据的重要性 二、大数据的基本特点 三、大数据的相关技术与概念 四、大数据的医学应用 五、大数据的机遇与挑战
大数据的基本概念与应用前景
不同国家的大数据战略
国家/地区
时间
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。
大数据发展现状和趋势[优质ppt]
![大数据发展现状和趋势[优质ppt]](https://img.taocdn.com/s3/m/ccc812484431b90d6d85c729.png)
大数据对国家信息安全和用户隐私保护带来新挑战，发达国家将可以利用掌握 相关核心技术的优势大量获取敏感信息，大量用户个人信息的采集和集中处理 也会加大隐私泄露风险。
大数据也为信息安全乃至国家安全保障提供新的理念和技术手段，利用大数据 分析挖掘，可以提高安全态势感知、预测以及应急处置的能力，提高情报分析 、安全保障的现代化水平，提升国家安全攻防能力。
政府领域
大数据提供更为
广深的公共服务
美国孟菲斯市警察局启 用大数据预测型分析系统后 ，过去五年暴力犯罪率大幅 下降。洛杉矶警察局的警员 利用大数据信息，来决定当 天巡逻地点和布置警力，犯 罪率大大下降。
农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了大约30%，并使库 存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心的能耗降低了约80%。
1.2大数据的特征
数量大 聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
多样性 从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
速度快 一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
价值
大数据背后潜藏的价值巨大，但是价值密度低，如同 浪里淘沙却又弥足珍贵。
3
1.3大数据的意义(1/2)
（1）大数据对人类思维模式、科学范式、组织方式、生产方式、生活方式的 影响具有深刻意义。 强调思维方式的转变，抛弃过去凭经验的做法，通过对数据进行深入分析，总 结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，让数据说明一切； 重视数据资源的积累和建设，把数据视为与能源、材料同等重要的战略资源； 善于利用适当的技术来对数据资源进行挖掘利用，释放数据潜在的价值，从而 提供更多解决问题的新思路、新方法和新工具； 提高政府决策、经济管理、企业运营、公共服务的科学化和智慧化水平。
大数据也为信息安全乃至国家安全保障提供新的理念和技术手段，利用大数据 分析挖掘，可以提高安全态势感知、预测以及应急处置的能力，提高情报分析 、安全保障的现代化水平，提升国家安全攻防能力。
政府领域
大数据提供更为
广深的公共服务
美国孟菲斯市警察局启 用大数据预测型分析系统后 ，过去五年暴力犯罪率大幅 下降。洛杉矶警察局的警员 利用大数据信息，来决定当 天巡逻地点和布置警力，犯 罪率大大下降。
农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了大约30%，并使库 存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心的能耗降低了约80%。
1.2大数据的特征
数量大 聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
多样性 从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
速度快 一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
价值
大数据背后潜藏的价值巨大，但是价值密度低，如同 浪里淘沙却又弥足珍贵。
3
1.3大数据的意义(1/2)
（1）大数据对人类思维模式、科学范式、组织方式、生产方式、生活方式的 影响具有深刻意义。 强调思维方式的转变，抛弃过去凭经验的做法，通过对数据进行深入分析，总 结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，让数据说明一切； 重视数据资源的积累和建设，把数据视为与能源、材料同等重要的战略资源； 善于利用适当的技术来对数据资源进行挖掘利用，释放数据潜在的价值，从而 提供更多解决问题的新思路、新方法和新工具； 提高政府决策、经济管理、企业运营、公共服务的科学化和智慧化水平。
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大数据与云计算（1）
蓝蓝的天上白云飘
白云下面数据跑
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利 用宝藏的利器。
…
facebook 社交网络
电子商务
淘宝、 ebuy
…
…
微博、 Apps
移动互联网
21世纪是数据信息大发展的时代，移动互 联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的 边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大 。
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。
数据、信息、知识与智能
Data Information
Descriptive:
What happened? • Disease categories
• Adverse events
Knowledge
Wisdom Take Tylenol
Predictive:
What might happen? • High-risk patients
2013年3月 发布大数据战略报告，宣布将于2013年7月前完成政 府大数据制定，促进大数据在政府中的应用
2014年3月5日，“大数据”首次进入我国政府工作报告， 11月15日李克强总理提出在疾病防治、灾害预防、 社会保障、电子政务等领域开展大数据应用示范。
Source: Nigel Holmes 2012 / Smolan & Erwitt: The Human Face of Big Data
大数据技术将被设计用于在成本可承 受的条件下，通过非常快速（velocity） 的采集、发现和分析，从大量化（volume s）、多类别（variety）的数据中提取价 值（value）
Acquisition Storage
Processing Integration Retrieval
Display
大数据时代的演变
大数据的4V特性
DB:2的110次方，
NB的1000倍
NB:2的100次方，
BB:2的90次方，
BB的1000倍
绝大部分 应用在这 两个数量 级
YB的1000倍
YB:2的80次方，
ZB:2的70次方，
ZB的1000倍
EB的1000倍
EB:2的60次方，
PB:2ealth Prevention
大数据的相关技术
数据采集
统计分析、预测与挖掘
数据储存与管理
• ETL工具（ ExtractionTransformation -Loading，数据 提取、转换和加 载）
• 数据众包 （CrowdSouring）
• 结构化、非结构化 和半结构化数据
• 分布式文件系统 • 关系数据库 • 非关系数据库
（NoSQL） • 数据仓库 • Hadoop • 云计算和云存储 • 实时流处理
• A/B Testing • 关联规则分析 • 分类 • 聚类 • 遗传算法 • 神经网络 • 预测模型 • 模式识别 • 时间序列分析 • 回归分析 • 系统仿真 • 机器学习 • 优化 • 空间分析 • 社会网络分析 • 自然语言分析 • MapReduce • R语言
• Genetic risks
39°= Fever 39°C 39
Prescriptive:
What should we do? • Minimize readmissions • Personalized therapeutics
Biomedical Discovery
Healthcare Delivery
大数据的基本概念与应用前景
内容
一、大数据的重要性 二、大数据的基本特点 三、大数据的相关技术与概念 四、大数据的医学应用 五、大数据的机遇与挑战
不同国家的大数据战略
国家/地区
时间
内容
美国
日本
欧盟 英国 澳大利亚 中国
2012年3月 启动由联邦政府六个部门组织的大数据研究计划，投 资两亿美元。将“大数据战略”上升为国家战略，认为 大数据为“未来的新石油”
没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花； 没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大数据与云计算（2）
TB的1000倍
TB:2的40次方，
GB:2的30次方， MB的1000倍
GB的1000倍
MB:2的20次方，
KB:2的10次方，
KB的1000倍
1024=1KB
/view/2166859.htm
一个英文字母=1字节（byte）
1980以来，每40个月翻一番
2012年7月 《面向2020年的ICT综合战略》将“通过大数据应用促 进社会发展经济增长”作为五大重点之一，并提出活 力数据战略，提升日本竞争力
2012年9月 联合欧洲整体力量，制定大数据战略，作为欧盟 Horizon 2020战略一部分，加速追赶
2013年1月 英国把大数据作为八大关键技术领域之一，计划两年 内向大数据关键技术投入1.89亿英镑，抢占先机
数据量增速，是GDP增速的4倍
全
数据处理能力，是GDP增速的9倍
球
数据 量
2000年人类信息75%是模拟数据，2007年 是6%，现在1%？
（
ZB
）
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低，是大数据的一个典型特征.
内容
一、大数据的重要性 二、大数据的基本特点 三、大数据的相关技术与概念 四、大数据的医学应用 五、大数据的机遇与挑战
内容
一、大数据的重要性 二、大数据的基本特点 三、大数据的相关技术与概念 四、大数据的医学应用 五、大数据的机遇与挑战
“大数据”的诞生：
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。
信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念 。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。