项目1初识Hadoop-任务1.1大数据概述
《Hadoop大数据技术》课程理论教学大纲
《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。
三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。
了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。
掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
01第一章 初识Hadoop大数据技术
第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。
本章的主要内容如下。
（1）大数据技术概述。
（2）Google的三篇论文及其思想。
（3）Hadoop概述。
（4）Hadoop生态圈。
（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。
1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。
19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。
Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。
据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。
2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。
图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。
2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。
19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库 数据仓库 第一台 计算机 ENIAC 面世 磁带+ 卡片 人工 管理 磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
hadoop大数据原理与应用
hadoop大数据原理与应用Hadoop大数据原理与应用随着信息技术的飞速发展，大数据成为当今社会的热门话题之一。
而Hadoop作为大数据处理的重要工具，因其可靠性和高效性而备受关注。
本文将介绍Hadoop大数据的原理和应用。
一、Hadoop的原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。
其核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
HDFS是一个可靠的分布式文件系统，能够将大文件分成多个块并存储在不同的计算机节点上，以实现高容错性和高可用性。
而MapReduce是一种编程模型，将大规模数据集分成多个小的子集，然后在分布式计算集群上进行并行处理。
Hadoop的工作流程如下：首先，将大文件切分成多个块，并将这些块存储在不同的计算机节点上。
然后，在计算机节点上进行并行计算，每个节点都可以处理自己所存储的数据块。
最后，将每个节点的计算结果进行整合，得到最终的结果。
Hadoop的优势在于其可扩展性和容错性。
由于其分布式计算的特性，Hadoop可以轻松地处理大规模数据集。
同时，Hadoop还具有高容错性，即使某个计算机节点发生故障，整个计算任务也不会中断，系统会自动将任务分配给其他可用节点。
二、Hadoop的应用Hadoop广泛应用于大数据分析和处理领域。
以下是几个典型的应用场景：1.数据仓库：Hadoop可以存储和处理海量的结构化和非结构化数据，为企业提供全面的数据仓库解决方案。
通过使用Hadoop，企业可以轻松地将各种类型的数据整合到一个统一的平台上，从而更好地进行数据分析和挖掘。
2.日志分析：随着互联网的普及，各种网站和应用产生的日志数据越来越庞大。
Hadoop可以帮助企业对这些日志数据进行实时分析和处理，从而发现潜在的问题和机会。
3.推荐系统：在电子商务和社交媒体领域，推荐系统起着重要的作用。
Hadoop可以帮助企业分析用户的行为和偏好，从而提供个性化的推荐服务。
hadoop大数据技术基础 python版
Hadoop大数据技术基础 python版随着互联网技术的不断发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术成为了当前互联网行业的热门话题之一。
Hadoop作为一种开源的大数据处理评台，其在大数据领域的应用日益广泛。
而Python作为一种简洁、易读、易学的编程语言，也在大数据分析与处理中扮演着不可或缺的角色。
本文将介绍Hadoop大数据技术的基础知识，并结合Python编程语言，分析其在大数据处理中的应用。
一、Hadoop大数据技术基础1. Hadoop简介Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架，它主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。
Hadoop分布式文件系统用于存储大规模数据，而MapReduce计算框架则用于分布式数据处理。
2. Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，例如HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等。
这些组件形成了一个完整的大数据处理评台，能够满足各种不同的大数据处理需求。
3. Hadoop集群Hadoop通过在多台服务器上构建集群来实现数据的存储和处理。
集群中的各个计算节点共同参与数据的存储和计算，从而实现了大规模数据的分布式处理。
二、Python在Hadoop大数据处理中的应用1. Hadoop StreamingHadoop Streaming是Hadoop提供的一个用于在MapReduce中使用任意编程语言的工具。
通过Hadoop Streaming，用户可以借助Python编写Map和Reduce的程序，从而实现对大规模数据的处理和分析。
2. Hadoop连接Python除了Hadoop Streaming外，Python还可以通过Hadoop提供的第三方库和接口来连接Hadoop集群，实现对Hadoop集群中数据的读取、存储和计算。
这为Python程序员在大数据处理领域提供了更多的可能性。
大数据教程01第一章 大数据概述
数据量很大，超大的数据量决定了需要考虑的数据价值和潜在
（Volume） 信息；同时也决定了计算的规模。
多样
多样指大数据数据类型的多样性，大数据包含着半结构化、非结构化的
（Variety） 数据。
价值
海量的大数据中，真正有价值的数据可能很少，因此从整体来看，大数
（Value） 据的价值密度低。
Master 是 Namenode ， Slave 是 Datanode ， HDFS 集 群 由 一 个 名 称 节 点 （Namenode）和一定数量的数据节点（Datanode）组成。其中 Namenode控 制客户端对数据的访问和负责管理文件系统命名空间，是一个负责管理文件 系统命名空间和客户端访问文件的中央服务器。Datanode通常用于管理连接 到节点的存储，即管理正在运行的节点上的数据存储。在内部，Datanode节 点包含有一个或多个块（blocks）并将数据存储在其中，HDFS是使用Java语 言构建的;任何支持Java的机器都可以运行NameNode或DataNode。
第一章 大数据基础
1.1 大数据发展背景概述 1.2 大数据相关概念及特点 1.3 大数据应用过程 1.4 大数据技术 1.5 大数据应用行业 1.6 大数据的挑战和机遇
1.3 大数据应用过程
1.3.1 数据采集 1.3.2 预处理 1.3.3 数据存储管理 1.3.4 数据挖掘分析
1.3.1 数据采集
2.集群（Clustering） 指将多台计算机或者服务器通过物理上以及软件上的部署，使其像 一台计算机一样被使用。集群强调的是扩展。
3.分布式（Distribute） 指是将任务或者数据切分到不同的服务器进行计算或者存储，分布 式强调的是切分。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
《大数据技术原理与操作应用》最新版精品课件第1章
1.2 Hadoop的介绍
Hadoop的发展历史
2003—2004 年，Google 公布部分GFS 、MapReduce 思想的细节， Doug Cutting 等人用两年的业余时间实现了DFS 和MapReduce 机制，使 Nutch 性能飙升。
2005 年，Hadoop 作为Lucene 的子项目Nutch的一部分正式引入 Apache 基金会。由于NDFS 和MapReduce 在Nutch 引擎中有着很好的应用。
1.2 Hadoop的介绍
Hadoop 的生态体系
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，目前 Hadoop 已经发展成为包含很多项目的集合。Hadoop 的核心是HDFS 和 MapReduce，Hadoop 2. 0 还包括YARN。随着Hadoop 的兴起，其框架下的 开发工具也逐渐丰富。
11
1.2 Hadoop的介绍
Hadoop的由来
Apache Hadoop 项目是一款可靠、可扩展的分布式计算开源软件。 Hadoop 软件库是一个框架，该框架的两个核心模块是分布式文件系统(HDFS) 和数据计算MapReduce。
MapReduce 允许用户在不了解分布式系统底层知识的情况下，以可靠 、容错的方式灵活地并行处理大型计算机集群(数千个节点)上的大量数据。用 户可以轻松地搭建和使用Hadoop 分布式计算框架，并充分地利用集群的运算 和存储能力，完成海量数据的计算与存储。
(二)大数据预处理技术
大数据的预处理包括对数据的抽取和清洗等方面。由于大数据的数据类 型是多样化的，不利于快速分析处理，数据抽取过程可以将数据转化为单一的 或者便于处理的数据结构。
9
(三)大数据存储及管理技术
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Big Data
研究大数据的意义
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质 有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、 深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据 并不在于“大”，而在于“有用”。数据的价值含 量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言， 如何利用这些大规模数据，发掘其潜在价值，才是 赢得核心竞争力的关键。
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大数据的应用场景
零售行业的应用
2. 支撑行业收益管理 大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了广阔的空间。需 求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析 大多是对企业自身的历史数据进行预测和分析，容易忽视整个零售行业 信息，因此预测结果难免会存在偏差。企业在实施收益管理过程中，如 果在自有的数据基础上，依靠自动化信息采集软件来收集更多的零售行 业数据，以此来了解更多的市场信息，这将会对制订准确的收益策略， 取得更高收益起到推进作用。
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大数据的应用场景
医疗行业的应用
1. 优化医疗方案，提供最佳治疗方法
借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案， 从而建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人 的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确 诊。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、 年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方 案，帮助更多人及时进行治疗。
Hadoop作为一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以利用Hadoop生态 体系开发和处理海量数据。由于Hadoop有可靠及高效的处理性能，使得它逐渐成为分析大数据 的领先平台。
本章将针对大数据以及Hadoop的相关概念进行详细讲解， 为后面知识的学习建立概念体系。
CONTENTS
PART 01
捷、精准 。 .
5. 产品创新
通过高端数据分析和综合 化数据分享，有效对接银 行、保险、信托、基金等 金融产品，使金融企业能 够从其他领域借鉴并创造 新的金融产品。
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大数据的应用场景
零售行业的应用
在美国零售业上有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放 在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长！为什么看起来风马牛 不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢？后来经过分 析发现这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩买纸尿裤的同时， 也会为自己买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就将啤酒摆放在 尿不湿旁边，顾客购买会更方便，销量自然也会大幅上升。
大数据的应用场景
金融行业的应用
1. 精准营销
互联网时代的银行在互联网的冲击下，迫 切的需要掌握更多用户信息，继而构建用 户360度立体画像，即可对细分的客户进 行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
2. 风险管控
应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部 多源异构数据和外部征信数据，更好的完善风 控体系。内部可保证数据的完整性与安全性， 外部可控制用户风险。
ONE
什么是大数据
巨量数据 麦肯锡 Gartner.
总
大数据的特征
大量 多样 高速 价值
TWO
结
THR
研究大数据的意义
不在于大，在于价值 预测
大数据的应用场景
医疗 .金ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 零售
FOU
Title Works About Help
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谢谢
北信：马东波
BITC 项目1 初识Hadoop
任务1.1 大数据概述
主讲教师：马东波
学习目标
ONE
了解大数据及其特征
THREE
了解Hadoop的发展 历史及其版本
TWO
熟悉大数据的典型应用
FOUR
掌握Hadoop的 生态体系
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章节概要
随着近几年计算机技术和互联网的发展，“大数据”这个词被提及的越来越频繁。与此同时， 大数据的快速发展也在无时无刻影响着我们的生活。例如，医疗方面，大数据能够帮助医生预测 疾病；电商方面，大数据能够向顾客个性化推荐商品；交通方面，大数据会帮助人们选择最佳出 行方案。
什么是大数据
最早提出“大数据”这一概念的是全球知名咨询公司麦肯锡，他是这样 定义大数据的：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传 统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据 流转、多样的数据类型以及价值密度四大特征。
研究机构Gartner是这样定义大数据的：“大数据”是需要新处理模式 才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率 和多样化的信息资产。
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大数据的应用场景
医疗行业的应用
2. 有效预防预测疾病
解决患者的疾病，最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群 众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库 和健康档案中。群众需要定期去做检查，及时更新数据，以便于通过大 数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。
Title Works About Help
PART03
研究大数据的 意义
研究大数据的意义
Big Data
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通， 人们之间的交流也越来越密切，生活也越来越便捷，然而 大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴的创办人马 云曾经说过，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代， DT就是Data Technology数据科技，这显示出大数据对于 阿里巴巴集团来说是举足轻重的。
Title Works About Help
PART04
大数据的应用 场景
Title Works About Help
大数据的应用场景
医疗行业的应用
大数据让就医、看病更简单。随着大数据在医疗行业的深度融合， 大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告 等信息资源，所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通 过有效、连续的诊疗记录，给病人提供优质、合理的诊疗方案。
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研究大数据的意义
Big Data
研究大数据，最重要的意义是预测。因为数据从根本上讲，是对 过去和现在的归纳和总结，其本身不具备趋势和方向性的特征， 但是我们可以应用大数据去了解事物发展的客观规律、了解人类 行为，并且能够帮助我们改变过去的思维方式，建立新的数据思 维模型，从而对未来进行预测和推测。知名互联网公司谷歌对其 用户每天频繁搜索的词汇进行数据挖掘，从而进行相关的广告推 广和商业研究。
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大数据的应用场景
零售行业的应用
3. 挖掘零售行业新需求 作为零售行业企业，如果能收集网上零售行业的评论数据，建立网评大 数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析消费者的消费行为、价值取 向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新 产品，量化产品价值，制订合理的价格及提高服务质量，从中获取更大 的收益。
什么是大数据
PART 02
大数据的特征
PART 03
研究大数据的意义
PART 04
大数据的应用场景
PART01
什么是大数据
什么是大数据
高速发展的信息时代，新一轮科技革命和变革正在加速推进，技术创新日益成为重 塑经济发展模式和促进经济增长的重要驱动力量，而“大数据”无疑是核心推动力。
那么，什么是“大数据”呢？如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么 可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据？不同的机构或学者有不同的理解，难以有 一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、 YB甚至BB来衡量。
PART02
大数据的特征
大数据的特征
大量Volume
01
数据量的存储单位从过去GB到TB、甚至达到
PB、EB
03
高速Velocity
大数据采集、处理计算速度较快、能满足实时 数据分析需求
02
多样Varity
数据类型复杂多样、包括结构型数据、非结构 型数据、源数据、处理数据等。
04
价值Value
将原始数据经过采集、清洗、深度挖掘、数据 分析后具有较高的商业价值
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大数据的应用场景
金融行业的应用
4. 服务创新
通过对大数据的应用，改善 与客户之间的交互、增加用 户粘性，为个人与政府提供 增值服务，不断增强金融企 业业务核心竞争力。
3. 决策支持
通过大数据分析方法改善经营决 策，为管理层提供可靠的数据支 撑，从而使经营决策更高效、敏
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大数据的应用场景
零售行业的应用
1. 精准定位零售行业市场 企业进入或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性 分析，只有通过项目评估和可行性分析才能决定是否适合进入或者开拓 这块市场。通常分析这个区域流动人口、消费水平、客户的消费习惯、 市场对产品的认知度以及当前的市场供需情况等等，这些问题的背后包 含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析 就是零售行业市场精准定位的过程。