大数据统计 案例PPT
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农业大数据PPT (2)_ppt课件
生产
销售
应用层 信息服务 ODM 元数据
私有
主数据
数据
应用层 信息服务 ODM 元数据
私有
主数据
数据
仓储
应用层 信息服务 ODM 元数据
私有
主数据
数据
其它
应用层 信息服务 ODM 元数据
私有
主数据
数据
数据共享服务
元数据检索
数 元数据校验 据
管 元数据管理 控
平 元数据 台
数据服务
五、建设前景
架构：从分散到统一
应用系统
• 数据采集 • 行业预警 • 信息交互 • 流程化办公
综合分析系统
综合管理系统 • 资源统一管理
• 应用统一管理
• 安全统一管理
• 流程统一管理
三、总体规划
信息资源库
• 企业信息库 • 政策信息库 • 综合分析库 • 管理信息库 • 安全数据库 • 基础数据库
• 数据资源管理 • 数据整合处理 • 数据导出管理 • 历史数据管理 • 数据备份恢复
供依据
销售系统
大数据 综合服务
生产系统
根据数据分析提供 仓储依据
仓储系统
根据数据分析提供 生产依据
2016年6月1日
一、农业大数据时代
大数据时代，随着硬件设备发展，计算机计算能 力的提高，互联网的崛起，数据呈现疯狂增长。
季节性
地域性
多样性
周期性
现代农 业特点
大数据量 分类杂多 数据及时 关联性强
数据无处不在
数据无时不有
一、农业大数据时代
根据不完全统计，现代中国农业每年产生8000pb的数 据存储。
其中：农业资源数据3500pb 农业生产数据2500pb 农业市场数据1000pb 农业管理数据1000bp
9.3 统计案例 公司员工的肥胖情况调查分析 课件(共50张PPT)
正常；24≤BMI＜28为偏胖；BMI≥28为肥胖.
为了解某公司员工的身体肥胖情况，研究人员从公司员工体检数
据中，采用比例分配的分层随机抽样方法抽取了90名男员工、50名女
员工的身高和体重数据，计算得到他们的BMI值如下页．
23.5
21.6
30.6
22.1
23.7
20.6
24.0
23.9
20.8
21.5
20.9 23.7 23.7 23.0 18.7 27.3 21.2 17.3 23.5 30.1
制表
1. 求极差
35.3 − 16.0 = 19.3
2. 决定组距和组数
极差 19.3
=
= 2.41
8
组数
3. 将数据分组
4. 列频率分布表
男员工BMI值
23.5 21.6 30.6 22.1 23.7 20.6 24.0 23.9 20.8 21.5
22.1
21.6
19.0
20.2
19.6
17.3
17.9
23.4
18.7
23.1
17.3
22.4
20.8
25.1
21.3
27.7
23.5
23.6
19.4
23.1
18.6
24.1
21.3
19.5
18.7
21.0
22.6
16.0
18.0
17.9
22.1
19.3
19.3
22.8
29.0
21.4
22.3
18.8
19.7
27.4
23.5
23.6
30.5
22.3
为了解某公司员工的身体肥胖情况，研究人员从公司员工体检数
据中，采用比例分配的分层随机抽样方法抽取了90名男员工、50名女
员工的身高和体重数据，计算得到他们的BMI值如下页．
23.5
21.6
30.6
22.1
23.7
20.6
24.0
23.9
20.8
21.5
20.9 23.7 23.7 23.0 18.7 27.3 21.2 17.3 23.5 30.1
制表
1. 求极差
35.3 − 16.0 = 19.3
2. 决定组距和组数
极差 19.3
=
= 2.41
8
组数
3. 将数据分组
4. 列频率分布表
男员工BMI值
23.5 21.6 30.6 22.1 23.7 20.6 24.0 23.9 20.8 21.5
22.1
21.6
19.0
20.2
19.6
17.3
17.9
23.4
18.7
23.1
17.3
22.4
20.8
25.1
21.3
27.7
23.5
23.6
19.4
23.1
18.6
24.1
21.3
19.5
18.7
21.0
22.6
16.0
18.0
17.9
22.1
19.3
19.3
22.8
29.0
21.4
22.3
18.8
19.7
27.4
23.5
23.6
30.5
22.3
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
财政大数据分析ppt课件
地址：北京市海淀区蓝靛厂东路2号金源时代商务中心B座6A 邮编：100097 电话：400-8861266 传真：8
财政大数据分析
财政大数据 分析应用解 决方案
http：//
第一页开门见山的介绍解决方案的理念和分析模块
治续 理发 能展采久 力、用其 打热数龙 造点据信 。问共《
题建财 和的政 各创大 级新数 政理据 府念分 关，析 切面应 ，向用 专区解 为域决 提财方 升政案 政可》 府持
成果共享
4 预算执行分析
分析理论
分析支出进度、趋势、 支出偏好和支出结构， 并合理预警
5 国库现金分析
探求国库现金流运行特 点和规律，测算最佳库 财政大数据存分量析
成功案例
财政部
北京市财政局
河南省财政厅
决算分析
以决算业务数据为基础， 结合预算执行明细数据及 外部的统计数据进行深度 分析挖掘，建设以“决算基 本分析、决算效率评价、 异常点数据挖掘、热点专 题分析”为核心的决算分析 体系。
龙信数据（北京）有限公司
中国数据智库的倡导者和践 行者，专注于大数据挖掘分 析。
强强联手，打造财政大数据分析决策解决方案
数据分析 能力
技术能力
外部数据 资源
核心优势
北京久其软件股份有限公 司
中国领先的管理软件供应商， 长期致力于为政府部门和企业 集团提供咨询及信息化管理解 决方案。
财政大数据分析
高端智库
财政大数据分析
精细化预算
第四页介绍久其龙信在精细化预算方面的成功实践、 独创方法论和优势
如何合理、科学编制支出预算（精细化）
方法论：在收入预测的基础上，利用预算执行及决算的历史数据分析，结合专 项资金的特点，引入相对应的社会化等外部数据，构建精细化预算模型。
财政大数据分析
财政大数据 分析应用解 决方案
http：//
第一页开门见山的介绍解决方案的理念和分析模块
治续 理发 能展采久 力、用其 打热数龙 造点据信 。问共《
题建财 和的政 各创大 级新数 政理据 府念分 关，析 切面应 ，向用 专区解 为域决 提财方 升政案 政可》 府持
成果共享
4 预算执行分析
分析理论
分析支出进度、趋势、 支出偏好和支出结构， 并合理预警
5 国库现金分析
探求国库现金流运行特 点和规律，测算最佳库 财政大数据存分量析
成功案例
财政部
北京市财政局
河南省财政厅
决算分析
以决算业务数据为基础， 结合预算执行明细数据及 外部的统计数据进行深度 分析挖掘，建设以“决算基 本分析、决算效率评价、 异常点数据挖掘、热点专 题分析”为核心的决算分析 体系。
龙信数据（北京）有限公司
中国数据智库的倡导者和践 行者，专注于大数据挖掘分 析。
强强联手，打造财政大数据分析决策解决方案
数据分析 能力
技术能力
外部数据 资源
核心优势
北京久其软件股份有限公 司
中国领先的管理软件供应商， 长期致力于为政府部门和企业 集团提供咨询及信息化管理解 决方案。
财政大数据分析
高端智库
财政大数据分析
精细化预算
第四页介绍久其龙信在精细化预算方面的成功实践、 独创方法论和优势
如何合理、科学编制支出预算（精细化）
方法论：在收入预测的基础上，利用预算执行及决算的历史数据分析，结合专 项资金的特点，引入相对应的社会化等外部数据，构建精细化预算模型。
大数据银行应用(PPT 45张)
挑 战
构建银行业 大数据分析 平台
培养银行业 的大数据分 析人才
1
数据挖掘是什么？ 模型+算法 数据挖掘实践分享
2
3
心得与总结
从运筹帷幄到决胜千里…
…… 樯谈羽 橹笑扇 灰间纶 飞 巾 烟 灭 ......
大数据在银行业的应用场景
很多互联网公司愿意将自己定位为数据企业
未来银 行更加 倾向于 数据分 析挖掘
• 数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来 发展和引领行业的机遇。 • 数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提 高客户忠诚度 • “数据的收集能力+数据的分析能力=企 业智 商”
在大数据背景下面临的挑战
大数据时代银行业的应对策略
银行业开始尝试接入和整合外部数据资源
国际同行业 大数据运用的 经验教训
推动大数据应用的策略
建立完善的 大数据工作 管理体系
增强数据 挖掘与分析 运用能力
以大数据技 术促进智慧 银行建设
建立基于 大数据分析 的定价体系
依托大数据 技术提升风 险管理水平
大数据在银行业的应用场景
未来银行业的发展趋势
客户是驱动零售企业生存发展的核心资源
未来银 行业更 加倾向 于零售 营销
• 银行依赖存贷款利差创造利润的盈利方式须调整。 • 零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越 大的比重。 • 大部分客户数据通常是用户在社交网络、移动终 端 设备等媒介留下的海量碎片化数据，收集数据 并对客户的行为属性进行有效的分析，是支撑以 客户为中心发展模式的重要手段。 • 构建以客户为中心的精确的银行运营全景视图就 显得尤为重要。
大数据应用
主要内容
大数据在银行业的应用场景 未来银行业的发展趋势
构建银行业 大数据分析 平台
培养银行业 的大数据分 析人才
1
数据挖掘是什么？ 模型+算法 数据挖掘实践分享
2
3
心得与总结
从运筹帷幄到决胜千里…
…… 樯谈羽 橹笑扇 灰间纶 飞 巾 烟 灭 ......
大数据在银行业的应用场景
很多互联网公司愿意将自己定位为数据企业
未来银 行更加 倾向于 数据分 析挖掘
• 数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来 发展和引领行业的机遇。 • 数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提 高客户忠诚度 • “数据的收集能力+数据的分析能力=企 业智 商”
在大数据背景下面临的挑战
大数据时代银行业的应对策略
银行业开始尝试接入和整合外部数据资源
国际同行业 大数据运用的 经验教训
推动大数据应用的策略
建立完善的 大数据工作 管理体系
增强数据 挖掘与分析 运用能力
以大数据技 术促进智慧 银行建设
建立基于 大数据分析 的定价体系
依托大数据 技术提升风 险管理水平
大数据在银行业的应用场景
未来银行业的发展趋势
客户是驱动零售企业生存发展的核心资源
未来银 行业更 加倾向 于零售 营销
• 银行依赖存贷款利差创造利润的盈利方式须调整。 • 零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越 大的比重。 • 大部分客户数据通常是用户在社交网络、移动终 端 设备等媒介留下的海量碎片化数据，收集数据 并对客户的行为属性进行有效的分析，是支撑以 客户为中心发展模式的重要手段。 • 构建以客户为中心的精确的银行运营全景视图就 显得尤为重要。
大数据应用
主要内容
大数据在银行业的应用场景 未来银行业的发展趋势
常用的数据分析方法PPT模板
1．方差分析
方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显 著性检验。由于受各种因素的影响，方差分析研究所 得的数据呈现波动状。
造成波动的因素可分成两类，一类是不可控的随 机因素，另一类是研究中施加的对结果形成影响的可 控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控 制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
顾客购物篮中商品之间的关联，可以挖掘顾客的购物习惯， 从而帮助零售商更好地制定有针对性的营销策略。
20
在众多的关联规则数据挖掘算法中，最著名的是Apriori算法。关联规则算
法不但在数值型数据集的分析中有很大用途，而且在纯文本文档和网页文件中 也有着重要用途。比如发现单词间的并发关系及Web的使用模式等，这些都是 Web数据挖掘、搜索及推荐的基础。
知 识 库
15
1．聚类分析
聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我
们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达 到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相 似性较高，组间对象相似性较低。
在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决， 比如网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题、 用户分类问题等。其中，用户分类是最常见的情况。
24
1．大数据生态平台——Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理 的软件框架。但Hadoop是以一种可靠、高效、 可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的， 因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护 多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重 新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行 的方式工作，通过并行处理加快处理速度。 Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此 外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本 比较低，任何人都可以使用。
大数据的处理和分析ppt课件
• 大数据的分析
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
旅游与大数据ppt课件
注重个性化服务，满足客 户多样化的需求。
关注行业动态和技术发展 ，持续创新和改进。
谢谢您的聆听
THANKS
营销渠道选择
根据目标客户群体的特征，选择合适的营 销渠道，如社交媒体、搜索引擎等。
营销内容设计
设计有吸引力的营销内容，如优惠券、特 价活动等，吸引潜在客户关注。
营销效果评估
通过数据分析，评估营销活动的效果，及 时调整策略。
客户关系管理优化
客户细分
根据客户特征和行为，将 客户细分为不同群体，实 现个性化服务。
旅游市场预测
利用历史数据和实时数据，对旅游市场趋 势进行预测，为旅游企业提供决策支持。
旅游产品推荐
根据游客的浏览历史、购买记录和偏好等 信息，为游客推荐个性化的旅游产品。
旅游舆情监测
实时监测和分析旅游相关的舆情数据，及 时发现和处理问题，提高旅游服务质量。
提升旅游服务质量和效率
优化旅游资源配置
通过大数据分析，合理调配旅游 资源，提高资源利用效率。
全球旅游市场竞争激烈， 各国纷纷推出特色旅游产 品，吸引国际游客。
对比分析
国内外旅游市场在产品创 新、服务质量、营销策略 等方面存在差异，需要相 互借鉴和学习。
未来发展趋势预测
个性化旅游
随着消费者需求多样化， 个性化旅游产品将更受欢 迎，如定制旅行、主题旅 行等。
智慧旅游
利用大数据、人工智能等 技术，提升旅游服务质量 和效率，实现智慧化管理 和服务。
数据挖掘技术
应用关联规则挖掘、聚类分析等方 法，发现旅游数据中的潜在规律和 关联关系。
预测模型构建
利用时间序列分析、机器学习等技 术，构建旅游需求预测模型，为旅 游规划和决策提供支持。
2024版大数据分析PPT模板
02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎，提供了Java、Scala、 Python等多种编程语言的API。
一个流处理和批处理的开源框架， 支持实时数据流分析和处理。
8
数据存储技术
03
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，用于存储大规模数 据集，提供高吞吐量访问和容错能力。
临床试验数据分析
对临床试验数据进行深入挖掘和分析，发现新的治疗方法和药物作用 机制，推动医学研究的进步。
2024/1/26
29
其他领域的大数据分析应用
2024/1/26
智慧城市
利用大数据分析技术，对城市交通、环境、能源等领域的 数据进行全面分析，提高城市管理的智能化水平。
教育领域 通过分析学生的学习数据、教师的教学数据等，发现教育 过程中的问题和不足，优化教学方法和策略，提高教育质 量。
大数据分析PPT模板
2024/1/26
1
目录
2024/1/26
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法 • 大数据分析流程 • 大数据分析工具与平台 • 大数据分析实践案例
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
3
大数据的定义与特点
数据量大
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级 别以上的数据。
金融
信用评分、风险管 理、投资策略等。
2024/1/26
政府
城市规划、交通管 理、公共安全等。
制造业
生产优化、故障预 测、供应链管理等。
6
02
大数据技术基础
2024/1/26
7
分布式计算技术
大数据分析讲稿ppt教案 (2)
05
大数据挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
总结词
数据安全与隐私保护是大数据分析中最重要的挑战之一，需要采取有效的措施来保护数 据的安全和隐私。
详细描述
随着大数据的普及，数据安全和隐私保护问题越来越突出。为了确保数据的安全，需要 采取一系列的安全措施，如数据加密、访问控制和安全审计等。同时，为了保护用户的 隐私，需要遵循隐私法规和政策，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR），以避免数据
分类和预测
利用已知数据进行训练，对未知数据进行分类或预测。
机器学习
监督学习
利用已知结果的数据进行训练，对未知结果 的数据进行预测。
无监督学习
对没有标签的数据进行学习，发现数据的内 在结构和关系。
强化学习
通过与环境的交互进行学习，以最大化奖励 或最小化惩罚。
数据可视化
图表
使用柱状图、折线图、饼图等基本图表展示 数据。
泄露和滥用。
数据质量与准确性
总结词
数据质量与准确性是大数据分析的关键因素，需要采取有效的数据清洗和校验措施来提高数据的质量和准确性 。
详细描述
在大数据分析中，数据质量参差不齐，需要进行数据清洗和校验。数据清洗主要包括去除重复数据、处理缺失 值和异常值等。数据校验则主要是通过数据验证规则和业务规则等来确保数据的准确性和一致性。这些措施能 够提高数据的质量和准确性，从而为后续的数据分析提供更好的基础。
总结词
商业智能通过数据可视化工具呈现分析结果，便于理解和 使用。
详细描述
商业智能通常通过数据可视化工具（如仪表盘、报表、图 表等）呈现分析结果，使得分析结果更加直观易懂，方便 企业决策者快速了解业务状况，做出更好的决策。
总结词
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80+
BUSINESS SERVICES Professional corporate human capital vis-a-vis performance channels.
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。
80+
BUSINESS SERVICES Professional corporate human capital vis-a-vis performance channels.
容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数 据的价值和潜在的信息
种类（Variety）
数据类型的多样性
速度（Velocity）
大数据带来的变革
更多
不是随机样本 而是全部数据
1
2
更好不是因ຫໍສະໝຸດ 关系 而是相关关系3更杂
不是精确性 而是混杂性
PART 02
大数据的特征和结构
Synergistically utilize technically sound portals with frictionless chains. Dramatically customize empowered networks rather than goal-opportunities.
禁后悔了，只要告他作业，也不会和他闹矛盾，是我错了，没遵守承诺。 承诺，不能违反，否则会失去比当前利益更重要的东西。承诺作文550字-满分作文网
承诺是什么？承诺是一个人答应另一个人一件事并做到，这样叫承诺，我也有过承诺的经厉。 一天放学，我和夏继涛一块放学一起去，他提议：&;明天是星期六，我们明天一起去看电影吧！&; 找回答道：&;好啊！这个假期我正愁没事干呢！我们明天下午4点在电影院门口集合。&;夏继涛说： &;好！&; 到了明天，早上，爸爸妈妈还有姐姐都在整理东西，我奇怪的问：&;你们干啥呢？&;妈妈疑惑的说： &;我们不是去爷爷家住几天的吗？你也整理一下，你也一块去吧！我刚要答应，可转念又
指获得数据的速度
大数据的特征
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值
复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
真实性（Veracity）
数据的质量
可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构 化
半结 构化
非结 构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据， 非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查 报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按 指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有 必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集 和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
互联网大数据 PPT通用模板
宣讲人：XXX 时间：XXX.X.X.
目录 CONTENTS
1 大数据是什么？ 2 大数据的特征和结构 3 大数据时代的机遇和挑战 4 大数据的趋势 5 大数据的应用和案例
午觉了，晚上告你。&;小明伤心地说：&;你现在直接告诉我吧。&;&;谁叫你不听老师布置作业的， 现在来问我，我晚上告你会死吗？&;小明立刻闭上了嘴，挂掉了作文:..电话，我得意地笑了起来， 看起了电视。突然我想起作业还没写好，就关掉了电视，开始写作业了。 夜幕降临，我终于写好了作业，松了一口气，刚准备看电视，又想起了小明的约定，&;嘟嘟嘟&;一 定是小明打来了电话，&;喂，小明吗？有什么事吗？&;作业是什么？&;&;哦，我忘了，而且我要睡 觉了。&;&;你是故意的！告诉我作业对你有什么不利的吗？&;小明大吼起来，&;别烦我看电视了！ &;我也不甘示弱地大叫起来，然后直接挂掉了手机。睡觉了，想起这件事，不
大数据定义
多样化
洞察 发现力
海量
决策力
流程优 化能力
高增 长率
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
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、高增长率和多样化的信息资产。 大数据就是“未来的新石油”。
PART 01
大数据是什么？
Synergistically utilize technically sound portals with frictionless chains. Dramatically customize empowered networks rather than goal-opportunities.
BIG DATA
何谓大？
（数据度量）
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
人工 智能
人工
智能
“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我 们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人 自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能 的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就 是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它 诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、 思维（MIND）（包括无意识的思维 （UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了 解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。