大数据模型构建平台介绍v1.0图文.ppt38
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(完整版)大数据介绍ppt
•非结构化海量信息的智能化处理：自然语言 理解、多媒体内容理解、机器学习等.
➢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
2020/4/14
6
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
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
-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
HDFS 分布式文件系统
HDFS： - 分布式文件存储系统，存储海量的数 据；
- 数据冗余，硬件容错； - 流式的数据访问； - 存储大文件;
- 适合数据批量读写，吞吐量高；适 一次写入，多次读取，顺序读写。 - 不适合交互式应用，低延迟很难 满足不支持多用户并发写相同文件。
➢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
2020/4/14
6
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
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
-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
HDFS 分布式文件系统
HDFS： - 分布式文件存储系统，存储海量的数 据；
- 数据冗余，硬件容错； - 流式的数据访问； - 存储大文件;
- 适合数据批量读写，吞吐量高；适 一次写入，多次读取，顺序读写。 - 不适合交互式应用，低延迟很难 满足不支持多用户并发写相同文件。
大数据分析平台总体架构方案ppt课件
从中长期看，数据仓库对金融集团分散在各个业务系统中的数据 整合、清洗，有助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实 用性
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
大数据介绍PPT模板
洗、分析和可视化等。
03
大数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫
日志收集
API接口
数据交换
通过模拟浏览器行为， 自动抓取网页数据。
收集系统、应用、设备 等产生的日志数据。
通过调用API接口获取数 据。
与其他系统或平台进行 数据交换。
数据清洗与转换
01
02
03
04
缺失值处理
对缺失数据进行填充、删除或 插值处理。
大数据介绍PPT模板
目
CONTENCT
录
• 大数据概述 • 大数据技术架构 • 大数据采集与预处理 • 大数据存储与管理 • 大数据分析方法与应用 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据定义与特点
定义
大数据是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。
数据泄露风险
大数据的集中存储和处理增加了 数据泄露的风险，需要加强安全
防护措施。
隐私保护问题
大数据中包含大量个人隐私信息， 如何在利用数据的同时保护个人隐 私是一个重要挑战。
跨境数据传输安全
随着全球化的加速，跨境数据传输 频繁，如何确保数据传输的安全性 和合规性也是一个需要关注的问题 。
大数据技术发展趋势预测
异常值处理
识别并处理数据中的异常值， 如离群点、噪声等。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 ，如数值型、类别型等。
数据标准化
对数据进行标准化处理，消除 量纲影响。
数据集成与融合01来自020304
数据集成
大数据的介绍PPT课件
所谓大数据，是一个综合性概念，它包括： （1）因具备3V特征而难以进行管理的数据 （2）对这些数据进行存储、处理、分析的技术 （3）以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织
9
麻省理工与通货紧缩预测软件
美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数（CPI），这是用来测试通货膨 胀率的。
30
VISA＆MasterCard与商户推荐
像VISA和MasterCard这样的信用卡发行商，它们能够从自己的服务网获取更多的 交易信息和顾客的消费信息
它们的商业模式从单纯的处理支付行为转变成了收集数据
一个称为MasterCard Advisors的部门收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡 用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分 析结果卖给其他公司
5
大数据的典型特征（3V）
Volume（容量） 现在基本上是指从几十TB到几PB这样的数量级，未来，可能只有几EB数量级的数
据量才能称得上是大数据了。(1T=1024G,1P=1024T) Variety（多样性）
结构化和非结构化数据 Velocity（速度）
数据产生和更新的频率
6
广义的大数据
如数据代理益百利旗下的网页流量测量公司Hitwise，让客户采集搜索流量来揭示消 费者的喜好。
14
物联网
物联网（Internet of Things，缩写IOT）是一个基于互联网、传统电信网等信息承载 体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可 以查找出它们的具体位置。
疾控中心得到流感方面的信息往往会有一两周的滞后，这种滞后导致公共卫生机构 在疫情爆发的关键时期反而无所适从。
大数据平台交流PPT课件
3
2、建设目标 1、数据管理目标：建设统一的数据管控体系，对整个集团各个项目的数据进行集 中化管理，保障数据质量。 2、数据应用目标
➢ DaaS：Data as a Service，使数据管理集中化管理，让更多的用户无需去 注意底层数据的问题，而将注意力完全放在如何使用这些数据。 ➢ BIaaS：Business Intelligence as a service，提供一系列数据分析、数据可 视化组件，作为一种敏捷的BI服务为项目提供支撑。
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
11
数据存储架构
历 史 归 档 数 据
临 时 数 据 区
区
应用数据区 主题数据区
源数据区
索
沙
引
盘
数
演
据
练
区
区
12
一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据集成 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
13
1、数据治理过程中遇到的问题 在业务需求方面：缺乏企业级通用的业务规则。各业务部门制定自己的业务标准， 部门之间的标准常常有矛盾或相互混淆。 在数据质量方面：以满足功能应用为主，未形成企业级的整体数据架构设计，数 据共享上比较困难，数据冗余、数据完整性、数据合规性、数据一致性等问题突出； 在组织管控方面：针对数据质量管控提升，业务部门与信息部门之间未达成共识， 职责划分不清，标准规范不统一，未形成企业级统一的管理体系、管理规范和执行 流程。 在数据发现方面：各部门建设了大量的业务系统，信息资源数量多、门类广、分 布分散、信息不对称的特性，没有统一的机制进行资源的发现和定位。
数据质量问题处理 流程
2、建设目标 1、数据管理目标：建设统一的数据管控体系，对整个集团各个项目的数据进行集 中化管理，保障数据质量。 2、数据应用目标
➢ DaaS：Data as a Service，使数据管理集中化管理，让更多的用户无需去 注意底层数据的问题，而将注意力完全放在如何使用这些数据。 ➢ BIaaS：Business Intelligence as a service，提供一系列数据分析、数据可 视化组件，作为一种敏捷的BI服务为项目提供支撑。
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
11
数据存储架构
历 史 归 档 数 据
临 时 数 据 区
区
应用数据区 主题数据区
源数据区
索
沙
引
盘
数
演
据
练
区
区
12
一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据集成 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
13
1、数据治理过程中遇到的问题 在业务需求方面：缺乏企业级通用的业务规则。各业务部门制定自己的业务标准， 部门之间的标准常常有矛盾或相互混淆。 在数据质量方面：以满足功能应用为主，未形成企业级的整体数据架构设计，数 据共享上比较困难，数据冗余、数据完整性、数据合规性、数据一致性等问题突出； 在组织管控方面：针对数据质量管控提升，业务部门与信息部门之间未达成共识， 职责划分不清，标准规范不统一，未形成企业级统一的管理体系、管理规范和执行 流程。 在数据发现方面：各部门建设了大量的业务系统，信息资源数量多、门类广、分 布分散、信息不对称的特性，没有统一的机制进行资源的发现和定位。
数据质量问题处理 流程
大数据建模概述课件
特征处理复杂
需要对特征进行归一化、标准化、离散化等处理 ，以适应不同模型的需求。
特征工程缺乏标准
不同的特征选择和处理方法可能导致模型性能差 异较大，缺乏统一的标准和规范。
模型选择与评估挑战
模型选择困难
01
面对众多模型，如何选择最合适的模型是一个挑战。
模型评估标准不一
02
不同的评估指标可能导致模型性能评价结果不同，缺乏统一的
大数据建模的重要性
01
02
03
提高决策效率
通过大数据建模，企业可 以更快速地获取有价值的 信息，提高决策效率和准 确性。
优化业务流程
通过对业务流程中的数据 进行建模和分析，可以发 现潜伏的问题和改进点， 优化业务流程。
推动创新
大数据建模可以帮助企业 发现新的市场机会和业务 模式，推动创新和业务增 长。
发掘，及时发现潜伏的公共卫生问题和疫情，采取有效措施加以应对。
零售行业应用场景与发展趋势
商品推举与个性化服务
大数据建模可以帮助零售行业实现商品推举和个性化服务，通过数据分析和发 掘，了解消费者的购买行为和喜好，为消费者提供更符合其需求的商品和服务 。
供应链优化与库存管理
大数据建模可以应用于零售行业的供应链优化和库存管理领域，通过数据分析 和预测，实现更精确的库存管理和物流配送，提高运营效率和客户满意度。
金融行业应用场景与发展趋势
风险管理与合规
大数据建模可以帮助金融行业实现更准确的风险评估和合 规管理，通过数据分析和预测，提高决策效率和准确性。
客户画像与精准营销
通过大数据建模，金融行业可以更深入地了解客户需求和 行为，构建客户画像，实现精准营销和个性化服务。
讹诈检测与反洗钱
需要对特征进行归一化、标准化、离散化等处理 ，以适应不同模型的需求。
特征工程缺乏标准
不同的特征选择和处理方法可能导致模型性能差 异较大，缺乏统一的标准和规范。
模型选择与评估挑战
模型选择困难
01
面对众多模型，如何选择最合适的模型是一个挑战。
模型评估标准不一
02
不同的评估指标可能导致模型性能评价结果不同，缺乏统一的
大数据建模的重要性
01
02
03
提高决策效率
通过大数据建模，企业可 以更快速地获取有价值的 信息，提高决策效率和准 确性。
优化业务流程
通过对业务流程中的数据 进行建模和分析，可以发 现潜伏的问题和改进点， 优化业务流程。
推动创新
大数据建模可以帮助企业 发现新的市场机会和业务 模式，推动创新和业务增 长。
发掘，及时发现潜伏的公共卫生问题和疫情，采取有效措施加以应对。
零售行业应用场景与发展趋势
商品推举与个性化服务
大数据建模可以帮助零售行业实现商品推举和个性化服务，通过数据分析和发 掘，了解消费者的购买行为和喜好，为消费者提供更符合其需求的商品和服务 。
供应链优化与库存管理
大数据建模可以应用于零售行业的供应链优化和库存管理领域，通过数据分析 和预测，实现更精确的库存管理和物流配送，提高运营效率和客户满意度。
金融行业应用场景与发展趋势
风险管理与合规
大数据建模可以帮助金融行业实现更准确的风险评估和合 规管理，通过数据分析和预测，提高决策效率和准确性。
客户画像与精准营销
通过大数据建模，金融行业可以更深入地了解客户需求和 行为，构建客户画像，实现精准营销和个性化服务。
讹诈检测与反洗钱
大数据分析平台规划蓝图及功能介绍ppt课件
4
<目录>
? 1、数据体系架构介绍 ? 2、数据分析平台架构及范围介绍 ? 3、数据分析平台操作介绍
5
2.1 数据分析系统 -系统架构
应用展现层
业务 模型层
统一信息门户
浏览器
财务 分析主题
采购
工程
人力
分析主题 分析主题 分析主题
审批数据 分析
跨分专析业
综合统计
大分数析据
分析
应用 工具层
ห้องสมุดไป่ตู้
数据分析平台 预定义报表
规划中
管理变革 科研投入 专利技术 两化融合
省分绩效分析 绩效横向对标 国资委核任期考
国资委效经营绩
竞争力评价
技术创新 经营能力 人力资本 企业文化 市场规模
投资
资费…
省分 视图
绩效理管 综合价评
运营 管层理
关注 方向
关注 领域
投资 计划
采购 管理
转固 交资
投资 收益
项目 建设
采购 订单
资产 管理
效益 评估
?
? ? 预算执行分析 利润专题分析
? ? 总体投资分析 工程进度分析
合同执行分析 订单统计分析
? ? 成本控制分析 ? 项目信息分析
库存管理分析
7
? ? 资产专题分析 ? 项目转固分析
库龄分布分析
2.3 数据分析平台—分析主题
把集团战略转变为可衡量的目标和方法，包括财务、计划建设、采购、运营、人力、绩效等，通过全面的分析框 架，将企业愿景转化为绩效指标并层层细化、分解，落实到部门及岗位
系统 ERP 库存辅助
财辅系统 计划建设 运维项目
流程引擎 合同管理
大数据平台简介 ppt课件
Blockreport：当一个DataNode启动时，它会扫描本地文件系统，生成 所有HDFS数据块的一个列表，然后向NameNode发送一个报告。
HDFS的基本结构之 DataNode 39
Datanode一般是一个节点一 个，负责所在物理节点的存储 管理，是文件系统中真正存储 数据的地方 一个文件被分成一个或多个数 据块，这些块存储在一组 Datanode上 Datanode负责处理文件系统 客户端的读写请求。 在Namenode的指挥下进行 block的创建、删除和复制 周期性的向Namenode汇报 其存储的数据块信息
14zookeeper分布式协调服务15sqoophadoop与关系数据库间的数据同步工具16flume分布式日志采集工具17amarihadoop集群安装部署监控工具1819大数据领域的三驾马车clouderahortonworksmapr20clouderadistributionhadoopcdh21hortonworksdataplatformhdp22maprconvergeddataplatform23hadoop主流厂商比较开源开源架构创新完全开源收取服务费工具不开源收取license费用重构了底层内核收取license费用24云服务集团软件集团浪潮大数据平台产品hdp云海insighthdindatahd2526相关背景资料hadoop
并发写入、文 件随机修改
不支持多用户对同一文件进行操作，而且写操作只 能在文件末尾完成，即追加操作。
HDFS现在遇到的主要问题 33
分布后的文件系统有个无法回避的 问题，因为文件不在一个磁盘导致 读取访问操作的延时，这个是 HDFS现在遇到的主要问题
HDFS 调优是使用时最 应该注意的。
现阶段，HDFS的配置是按照高数据吞吐量优化的，可能会以高时 间延时为代价。但万幸的是，HDFS是具有很高弹性，可以针对具 体应用再优化。
HDFS的基本结构之 DataNode 39
Datanode一般是一个节点一 个，负责所在物理节点的存储 管理，是文件系统中真正存储 数据的地方 一个文件被分成一个或多个数 据块，这些块存储在一组 Datanode上 Datanode负责处理文件系统 客户端的读写请求。 在Namenode的指挥下进行 block的创建、删除和复制 周期性的向Namenode汇报 其存储的数据块信息
14zookeeper分布式协调服务15sqoophadoop与关系数据库间的数据同步工具16flume分布式日志采集工具17amarihadoop集群安装部署监控工具1819大数据领域的三驾马车clouderahortonworksmapr20clouderadistributionhadoopcdh21hortonworksdataplatformhdp22maprconvergeddataplatform23hadoop主流厂商比较开源开源架构创新完全开源收取服务费工具不开源收取license费用重构了底层内核收取license费用24云服务集团软件集团浪潮大数据平台产品hdp云海insighthdindatahd2526相关背景资料hadoop
并发写入、文 件随机修改
不支持多用户对同一文件进行操作，而且写操作只 能在文件末尾完成，即追加操作。
HDFS现在遇到的主要问题 33
分布后的文件系统有个无法回避的 问题，因为文件不在一个磁盘导致 读取访问操作的延时，这个是 HDFS现在遇到的主要问题
HDFS 调优是使用时最 应该注意的。
现阶段，HDFS的配置是按照高数据吞吐量优化的，可能会以高时 间延时为代价。但万幸的是，HDFS是具有很高弹性，可以针对具 体应用再优化。