《数据科学与大数据技术导论》大数据的应用
数据科学与大数据技术导论-第3章-大数据与云计算
3.2.4 云平台技术
谷歌云平台
谷歌云平台主要由网络系统、硬件系统、软件 系统和应用服务组成。
网络系统：包括了内部网络与外部网络。 硬件系统：包括服务器、整合服务器的服务器 机架和连接服务器机架的数据中心。 软件系统：包括每个服务器的单机操作系统和 底层软件系统，底层软件系统有文件系统等。 应用服务：主要包括内部使用的软件开发工具、 PAAS平台服务和SAAS服务。
· 扩展安全性能 · 控制成本 · 引入新技术
3.1.4 云计算的分类
差异点
合同形式 标准化程度 建设模式 盈利模式
周期 云服务商成本
运营模式 用户关注点 客户群体
公有云
租用制（产品化程度不明显） 高，自服务，定制化少
投入成本设计建设机房，提供客户租用 后续收取租用费用（单个订单收费较低）
5-10年后规模效应盈利 高昂（需建设机房） 规模化服务、长期运营回收成本 价格敏感，使用便捷 中小型传统企业、互联网企业及个人
03
单用户单处理机模式
多个用户可通过分 时技术共享单处理机的 资源，这种计算方式也 被称为集中式计算。
03
分布式计算模式
3.1.1 云计算的概念
云计算的定义
狭义的云计算：服务提供商通过分布式 计算和虚拟化技术建立数据中心或超级计算 机，为用户提供数据存储、科学计算等服务。
广义的云计算：服务提供商通过建立网 络服务器集群，向不同类型的客户提供在线 软件使用、数据存储、硬件借租等服务。
3.1.1 云计算的概念
云计算的优势
云计算大大消 减了企业信息化的 成本投入，按需付 费降低了信息化投 资，使企业重心转 向业务，提高工作 效率和企业的利润。
对企业
对个人
数据科学与大数据技术导论-第2章-大数据概述
• 目前专业人才的缺乏仍然是大数据产业所面临的重要问题。据中国商委会数 据分析部统计，我国大数据市场未来将面临1400万的人才缺口。除此之外， 我国大数据人才资源存在着结构不平衡的问题。
MB（Megabyte，兆字节） GB（Gigabyte，吉字节） TB（Trillionbyte，太字节） PB（Petabyte，拍字节）
节（PB）级及以上，可想而知大数据的体 量是非常庞大的。
EB（Exabyte，艾字节） ZB（Zettabyte，兆字节）
换算关系
1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB 1PB=1024TB 1EB=1024PB 1ZB=1024EB
2.2.1 大数据的概念与特征
1.大数据的特征
（1）数据量大
数据量大是大数据的首要特征，通过 右表数据的存储单位换算关系可更形象的 表现出大数据的庞大的数据量。通常认为，
单位 B（Byte，字节） KB（Kilobyte，千字节）
处于吉字节（GB）级别的数据就称为超大 规模数据，太字节（TB）级别的数据为海 量级数据，而大数据的数据量通常在拍字
01
大数据的产生和发展
PART ONE
2.1.1 大数据的产生背景
信息化的浪潮是不断更迭的，根据国际商业机器公司(IBM）前 CEO郭士纳的观 点，IT领域每隔若干年就会迎来一次重大变革，每一次的信息化浪潮，都推动了信息 技术的向前发展。目前，在IT领域相继掀起了3次信息化浪潮，如下表所示。
第四章 《大数据导论》大数据分析
第四章《大数据导论》大数据分析在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门话题。
它不仅改变了我们的生活方式，还对商业、科学、医疗等各个领域产生了深远的影响。
那么，究竟什么是大数据分析呢？大数据，简单来说，就是规模极其庞大的数据集合。
这些数据的规模大到传统的数据处理技术和工具难以应对。
而大数据分析，则是对这些海量数据进行处理、分析和解读，以提取有价值的信息和洞察。
大数据分析的重要性不言而喻。
对于企业来说，它可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，从而优化产品和服务，提高市场竞争力。
例如，电商平台通过分析用户的购买历史、浏览记录和评价等数据，可以精准地向用户推荐商品，提高销售转化率。
对于医疗行业，大数据分析可以帮助医生更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案。
通过分析大量的病历数据和医疗影像，医生可以发现疾病的模式和趋势，提前进行预防和干预。
大数据分析的过程通常包括数据收集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等环节。
数据收集是大数据分析的第一步。
数据的来源多种多样，包括传感器、社交媒体、网络日志、交易记录等。
这些数据可能是结构化的，如数据库中的表格数据；也可能是非结构化的，如文本、图像和视频等。
为了确保数据的质量和准确性，在收集数据时需要进行有效的筛选和清洗。
数据存储是为了保存收集到的数据。
由于大数据的规模巨大，传统的数据库系统往往无法胜任，因此需要使用分布式存储系统，如Hadoop 分布式文件系统（HDFS）等。
这些系统可以将数据分布存储在多个节点上，实现高效的存储和访问。
数据处理是对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
这一步的目的是将杂乱无章的数据整理成有组织、有结构的数据，以便后续的分析。
例如，去除重复的数据、纠正错误的数据、将不同来源的数据进行整合等。
数据分析是大数据分析的核心环节。
在这里，会使用各种分析方法和技术，如统计分析、机器学习、数据挖掘等，来挖掘数据中的潜在模式、关系和趋势。
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代
历年、各省、文理科、各专业分数线
3 of 38
1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
《数据科学与大数据技术导论》大数据的应用
《数据科学与大数据技术导论》大数据的应用哎呀，说起大数据，这可真是个神奇又厉害的东西！咱们今天就来好好聊聊《数据科学与大数据技术导论》里提到的大数据的应用。
先给您讲个我自己碰到的事儿。
前阵子我去商场逛街，逛着逛着就发现了个特别有意思的现象。
我走进一家服装店，店员特别热情地给我推荐了几款衣服，而且居然都特别符合我的风格和尺码。
我就好奇啊，问她怎么这么了解我。
店员笑着说，这都是大数据的功劳。
原来，他们通过收集顾客的购买记录、浏览偏好，甚至是在店里的行走路线和停留时间，就能分析出顾客的喜好和需求，从而提供更贴心的服务。
这让我第一次真切地感受到大数据就在咱们身边，而且影响着咱们的日常生活。
那大数据在其他方面的应用更是广泛得超乎想象。
就说医疗领域吧，以前医生诊断病情，主要靠经验和各种检查。
但现在有了大数据，情况可大不一样啦。
通过收集大量患者的病历、症状、治疗方案和康复情况等数据，医生们可以更准确地判断疾病，制定更个性化的治疗方案。
比如说，对于一种罕见病，以往可能因为病例太少，医生们缺乏足够的经验和参考。
但有了大数据，就能把全国各地甚至全世界的相关病例整合起来，让医生们能更快地找到有效的治疗方法。
教育领域也是大数据的“用武之地”。
老师们可以通过分析学生的学习成绩、作业完成情况、课堂表现等数据，了解每个学生的学习特点和薄弱环节，然后有针对性地进行辅导。
我就知道有个学校，利用大数据发现有个学生数学成绩一直不太好，通过进一步分析发现他在几何部分特别薄弱。
于是老师专门给他制定了强化几何学习的计划，没多久这孩子的成绩就有了明显的提高。
还有交通领域，大数据能让咱们的出行更顺畅。
比如说，通过分析各个路段的车流量、拥堵情况，交通管理部门可以实时调整信号灯的时间，优化道路规划。
有一次我出门，本来以为会被堵在路上，结果手机导航提前就提醒我走了一条不那么拥堵的小路，顺利避开了堵车，这可多亏了大数据的功劳。
在金融行业，大数据更是发挥着重要作用。
数据科学与大数据导论心得体会
数据科学与大数据导论心得体会数据科学与大数据导论是一门综合性的课程，通过对数据科学和大数据的基本概念、原理和应用进行讲解，帮助学生全面了解数据科学和大数据领域的基础知识。
在上完这门课之后，我对数据科学和大数据有了更深入的了解，并获得了一些心得体会。
首先，数据科学和大数据领域的重要性不容忽视。
随着信息技术的发展，数据量呈爆炸式增长，如何处理和分析这些海量的数据成为了一个亟待解决的问题。
数据科学与大数据的发展为我们提供了解决这个问题的方法和工具。
通过对数据的挖掘、分析和建模，可以从大数据中发现有价值的信息，为决策和创新提供支持。
其次，数据科学和大数据领域是跨学科的。
在数据科学和大数据的研究和应用过程中，涉及到多个学科的知识和技术，包括数学、计算机科学、统计学、机器学习等。
因此，要成为一名优秀的数据科学家或大数据分析师，需要不断学习和掌握多个学科的知识，以便更好地应对复杂的数据分析和数据处理任务。
第三，数据科学和大数据领域需要具备良好的数据分析和问题解决能力。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题场景和需求，选择合适的数据分析方法和工具，合理地进行数据清洗、数据整合和数据挖掘，从而得出准确的结论和预测。
良好的数据分析和问题解决能力对于数据科学和大数据领域的人才来说至关重要。
第四，数据科学和大数据领域还面临一些挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题。
由于大数据的特点，其中可能包含大量敏感的个人信息，如何保护数据的隐私和安全成为了一个重要的问题。
其次是数据质量问题。
大数据中往往存在着数据缺失、噪声和异常值等问题，这些问题会对数据分析结果的准确性和可信度造成影响。
因此，我们需要注重数据质量的保证，通过数据清洗和处理等方法解决数据质量问题。
最后，我对数据科学和大数据的未来充满期待。
随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，数据科学和大数据必将发挥更重要的作用。
通过对大数据的深入挖掘和分析，我们可以发现更多有价值的信息，并将其应用于决策、创新和发展中。
数据科学与大数据技术导论-第7章-大数据分析工具
Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59,Feb 25 2020,22:45:29) [MSC v.1916 32 bit (Intel)]
on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Reader来阅读这个工作簿，并可以对工作簿中的数据
进行过滤、筛选和检验。
Tableau Public适合想要在Web上分析交互式数据
（4）
的用户，它是一款免费的服务产品。用户可以将创建
Tableau Public
的视图发布在Tableau Public上，并且将其分享在网页、
博客，或者类似于Facebook和Twitter的社交媒体上。
布和管理Tableau Desktop制作的仪表板，同时也可以
（2）
Tableau Server
发布和管理数据源。Tableau Server基于浏览器的分析
技术，当仪表板做好并且发布到Server后，其他同事
通过浏览器或平板电脑就可以看到分析结果。此外，
Tableau Server也支持平板电脑的桌面应用端。
版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多的用于独立的和大型的项目开发。
Python不仅支持命令式编程和函数式编程，
而且支持面向对象的程序设计。
Python的语法简洁清晰，拥有支持几乎所有
领域应用开发的扩展库。它可以把多种语言程序
融合到一起，并且实现无缝拼接，更好的发挥不
同语言和工具的优势，满足不同应用领域的需求。
大数据导论知识点总结大一
大数据导论知识点总结大一大数据是当今信息时代的重要组成部分，对于大一学生来说，了解大数据的导论知识点是一项必备的能力。
本文将总结大数据导论知识点，帮助大一学生理解和掌握相关概念。
一、什么是大数据大数据是指规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集合。
它具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
这些特点使得传统的数据处理方法变得不再适用，需要借助新的技术和工具来处理和分析大数据。
二、大数据的应用领域1. 商业领域：大数据可以用于市场调研、用户行为分析、精准广告投放等，帮助企业做出更好的决策。
2. 社交网络：大数据可以用于社交网络分析、群体行为预测等，帮助人们更好地理解社交网络的运作规律。
3. 金融领域：大数据可以用于信用评估、风险控制、欺诈检测等，提高金融行业的效率和安全性。
4. 医疗健康：大数据可以用于疾病预测、医疗资源优化等，促进医疗行业的发展和改进。
三、大数据的技术工具1. 分布式存储和计算：大数据处理需要将数据存储在多个节点上，并通过并行计算来提高处理速度。
常见的分布式存储和计算框架包括Hadoop和Spark等。
2. 数据挖掘和机器学习：大数据中包含丰富的信息，通过数据挖掘和机器学习算法可以从中提取有价值的知识。
常见的数据挖掘和机器学习工具包括Python的Scikit-learn库和R语言等。
3. 可视化工具：可视化是大数据分析中重要的一环，通过图表和可视化效果可以更直观地展示数据的特征和关系。
常见的可视化工具包括Tableau和D3.js等。
四、大数据的挑战和未来发展1. 隐私和安全：大数据技术的迅速发展带来了个人隐私和数据安全的风险。
未来需要加强对数据隐私和安全的保护措施。
2. 数据质量和准确性：大数据中可能存在噪声和错误，对数据进行清洗和校验是一个重要的工作。
未来需要提高数据质量和准确性的标准。
3. 人才需求：随着大数据应用的普及，对于大数据分析和处理的专业人才需求日益增长。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《数据科学与大数据技术导论》大数据的应用《数据科学与大数据技术导论》大数据的应用
⒈引言
⑴数据科学和大数据技术的定义和背景
⑵大数据在各行各业的应用现状和趋势
⑶本文档的目的和结构
⒉数据科学基础
⑴数据科学的概念和原理
⑵数据收集和处理方法
⑶数据可视化和解释
⑷数据挖掘和机器学习算法
⒊大数据技术概述
⑴大数据的特点和挑战
⑵大数据存储和管理技术
⑶大数据处理和分析技术
⑷大数据安全和隐私保护
⒋大数据在企业管理中的应用
⑴大数据在市场营销中的应用
⑵大数据在供应链管理中的应用
⑶大数据在人力资源管理中的应用
⑷大数据在财务管理中的应用
⒌大数据在社会领域的应用
⑴大数据在医疗健康领域的应用
⑵大数据在城市规划和交通管理中的应用
⑶大数据在环境保护和自然资源管理中的应用
⑷大数据在社会事件和舆情分析中的应用
⒍大数据的法律与伦理问题
⑴大数据隐私保护的法律框架
⑵大数据在个人权益和社会正义中的问题
⑶大数据伦理和道德的考量
附件：
⒈数据科学与大数据技术导论课程讲义
⒊相关数据科学和大数据技术的参考书目
法律名词及注释：
⒈隐私保护：指个人在使用互联网和其他信息技术时，对个人信息的保护和控制权。
包括个人信息收集、使用和传输的规定和约束。
⒉个人权益：指个人享有的基本权利和自由，如言论自由、隐私权、人身安全等。
⒊社会正义：指社会中资源的分配公平和个体之间权利和义务的平等。