大数据技术的创新与实践
互联网创新技术的实践和应用
互联网创新技术的实践和应用在当今数字化的时代，互联网创新技术如同奔腾不息的洪流，以惊人的速度改变着我们的生活和社会的运行方式。
从便捷的在线购物到高效的远程办公，从智能的交通管理到精准的医疗诊断，互联网创新技术的实践和应用无处不在，深刻地影响着我们的日常。
首先，云计算技术是互联网创新的一大支柱。
它为企业和个人提供了强大的计算能力和存储资源，使得数据处理和应用部署变得更加灵活高效。
以往，企业需要投入大量资金建设自己的数据中心，维护服务器等硬件设施。
而有了云计算，企业可以根据实际需求灵活租用计算和存储资源，大大降低了成本，提高了资源利用率。
例如，许多中小企业借助云计算平台搭建自己的电商网站、客户关系管理系统等，能够快速上线业务，应对市场变化。
个人用户也能通过云存储服务轻松备份和共享照片、文档等重要资料。
大数据技术的出现则让我们能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息。
通过收集、分析和处理大量的数据，企业可以更准确地了解消费者的需求和行为，从而优化产品和服务。
比如，电商平台利用大数据分析用户的浏览和购买历史，为用户推荐个性化的商品；社交媒体通过分析用户的兴趣和社交关系，推送更符合用户喜好的内容。
此外，大数据在交通、医疗、金融等领域也发挥着重要作用。
交通部门可以根据交通流量数据优化信号灯设置，改善道路拥堵状况；医疗机构能够基于患者的病历数据进行疾病预测和治疗方案优化；金融机构依靠大数据进行风险评估和信用评级，提高金融服务的安全性和准确性。
物联网技术将物理世界与数字世界紧密连接在一起。
通过在各种设备和物品上安装传感器，实现了物与物、人与物的互联互通。
智能家居就是一个典型的应用场景，用户可以通过手机远程控制家中的灯光、电器、门锁等设备，实现智能化的生活体验。
在工业领域，物联网技术使得工厂能够实时监控生产设备的运行状态，进行预测性维护，提高生产效率和产品质量。
农业领域也引入了物联网技术，实现对农田的精准灌溉、施肥和病虫害监测，提高农业生产的效益和可持续性。
创业成功案例：大数据分析与应用的创新实践
创业成功案例：大数据分析与应用的创新实践对于当前各个领域而言，大数据已经成为创新和竞争的最重要的资源。
很多领域都开始超前布局，并寻求更好的数据分析与应用。
这篇文章主要讲述大数据分析与应用在某创业公司中的创新实践，探讨“创业公司如何用大数据技术盘活生意”。
该创业公司专注于餐饮外卖业务，面对外卖市场竞争异常激烈的现状，想要在市场中立足，就需要用大数据建设各项系统，如评价师、机器学习模型、数据仓库等技术，来实现精细化的管理，减少资金的浪费和减少营销风险。
首先，对于其评价工作，从传统的用户评分制度转向数据化评价制度，将用户评价变成数据，并进行可视化展示，让用户和商家比较观察到各个方面的分析数据。
当然，数据准确性的问题是最为关键的一点，因此，对于其评价师团队，公司采用了一系列的培训，提高员工的数据分析能力和数据驱动思维能力，同时也加入了运营和市场等不同类型的人员，让评价的全面性更高，质量更好！其次，针对食品偏好领域建立了完整的机器学习处理模型，分析消费者需要和喜好，达到更好的食品推荐。
这方面是我们讲到如何将基本数据转化成更加可靠且便利的操作模型的核心途径，有了这些操作模型，公司对外宣传、意见收集、决策制定等工作可进行更加深层次的硬分析。
最终，创业公司需要将所有这些数据综合起来，对其市场进行深度分析，挖掘出用户最需要的物品、商家生产条件等，以便为更高效的发展经济。
在研究大数据分析与应用的创新实践方面，该公司特别注重数据的真实性和有效性。
为了确保数据的真实性和有效性，公司将建立数据仓库作为其目标设备环境。
同时，评价建设具有管理控制的监测系统，定期监测，对于存在的问题进行分析，制定和完善其管理措施。
此外，该创业公司还实际应用大数据分析技术，对其生产和经营进行深入探讨，特别是在食品品质、顾客评价、生产成本等方面的数据分析和深入建设，使公司更加具有市场竞争力。
在生意的发展中，创业公司的生产和管理过程中都将面临各种复杂条件，因此，在保证数据的质量和真实性的同时，也需要进行创新实践。
大数据技术在教育中的应用研究与实践
大数据技术在教育中的应用研究与实践随着科技不断发展，大数据技术已经成为各行各业的新时代利器，而其在教育领域的应用也越来越受到广泛关注。
本文将从大数据技术对教育的作用、现有大数据技术在教育中的应用以及其未来发展方向三个方面来进行探讨。
一、大数据技术对教育的作用大数据技术作为信息时代的新兴技术，其应用于教育中已经开始发挥重要的作用。
首先，利用大数据技术，可以收集和分析大量的学生数据，如个人信息、学科成绩、学习行为等，从而对学生的学习状态和学习进展进行科学的评估。
其次，大数据技术也有利于学校探索个性化教育的新模式，可以根据学生的学习特点和需求，为他们量身定制学习计划和课程内容，使学生更加自主地学习和掌握知识。
此外，在学校管理方面，大数据技术也可以帮助学校提高信息化水平和化繁为简的能力，为学校的管理和决策提供数据支持和决策依据。
二、现有大数据技术在教育中的应用目前，国内外已经出现了一些将大数据技术应用于教育领域的实践案例。
例如：1. Pearson EducationPearson Education是一家全球领先的教育出版公司，其利用大数据技术，开发了一款名为“enVisionMATH”的在线数学教育平台。
在这个平台上，学生可以进行自我评估和反思，并根据自己的学习情况进行课程安排。
2. 华为教育云华为教育云是一款面向学校和学生的智能教育云平台，其可以收集和处理学生的学习数据，提供学生成长档案，为学校和家庭提供数据支持和决策建议。
同时，该平台还可以开展校内教研活动和智能化管理，提升学校管理水平和教学质量。
3. 北京师范大学北京师范大学的教育大数据实验室致力于将大数据技术应用于教育领域。
该实验室开发了一系列针对学生学习行为、学科成绩等数据的分析和预测模型，为学生和学校提供量身定制的学习计划和教学服务。
三、大数据技术在教育中的未来发展方向大数据技术在教育领域的应用还处于起步阶段，在未来的发展中，我们可以期待更多创新和应用的出现。
14 大数据创新实践案例
的论文“The PageRank citation ranking：
Bringing order to the Web”
PageRank 算法中使用的数学知识包括：矩阵 的性质、特征值和特征向量、幂迭代方法等
互联网推荐系统
电子商务大数据应用与创新
广告索引库
大规模网页排名算法：PageRank
• 网页排名是网络搜索引擎的核心 • PageRank 是著名网络搜索引擎 Google 用于评测一个网
页 “重要性” 或 “影响力” 的一种方法
PageRank算法
这一漂亮的想法出自于Stanford大学1998年在 读博士研究生Larry Page和Sergey Brin
Improve urban planning, Ease Traffic Congestion, Save Energy, Reduce Air Pollution, ...
Urban Data Analytics
Data Mining, Machine Learning, Visualization
大数据原理与实践
Principles and Practice of Big Data
Syllabus
第一部分 大数据基础 • 第1章 大数据的基本概念 • 第2章 大数据的技术架构 • 第3章 大数据的应用
第三部分 大数据工程与实践 • 第10章 大数据工程 • 第11章 大数据创新实践案例
第二部分 大数据技术原理 • 第4章 大数据感知与获取 • 第5章 大数据存储 • 第6章 大数据管理 • 第7章 大数据计算 • 第8章 大数据分析 • 第9章 大数据可视化
数字化时代的创新创业实践和思路
数字化时代的创新创业实践和思路数字化时代的创新创业实践与思路随着数字化技术的不断迭代和创新，数字化时代已经到来。
在这个数字化时代中，创业者需要不断创新和实践，才能赢得市场。
数字化时代的创新创业实践和思路，是每一位创业者都需要掌握和了解的内容。
第一章：数字化时代的创新数字化时代的创新主要体现在技术上的不断升级和发展。
数字化技术的发展，为创新提供了很大的空间和支持。
创业者需要掌握这些数字技术，才能在市场上立足和发展。
数字化技术中的云计算、人工智能、大数据等技术，都是数字化时代中的重要技术。
这些技术的应用，大大提升了企业的效率和竞争力。
例如，企业可以通过云计算技术，将数据存储在云端，节约了硬件设备的成本，提高了数据的安全性；人工智能技术可以帮助企业实现智能化运营，提高员工的工作效率，节约成本；而大数据技术可以为企业提供更准确的数据分析和预测，帮助企业更加了解市场的变化，使拥有更优势。
数字化时代的创新，不仅体现在技术上，也体现在商业模式上。
在数字化时代中，可持续发展、社交网络等商业模式的出现，都是数字化时代中的创新发展。
这些商业模式的出现，增加了创业者创新和实践的空间。
第二章：数字化时代的创业实践数字化时代的创业实践，需要掌握更多的数字技术和应用，而且还需要更多地深入人心，贴近人民群众的需求，才能更好的实践创业。
数字化时代中的创业实践，需要关注行业动态，了解数字经济发展趋势，做好市场调研工作，以此为基础，选定适合的产品。
例如，针对当下年轻人对于健康饮食的追求，可以考虑开发智能饮水机产品，满足年轻人对健康的需求，满足消费者对智能家居的追求。
创业实践中，还需要越来越多地关注用户。
数字化时代的创业者，应该把用户体验放在第一位，通过用户数据分析，了解用户的喜好和需求，根据数据分析结果，优化产品设计和服务，更好地满足用户需求。
数字化时代的创业实践需要跨越传统领域的壁垒，创新的加入，数字化技术的运用。
例如，传统制造业的工人分类，价格低，难以满足大型企业快速、多样化的生产需求。
创新技术应用与实践总结汇报
创新技术应用与实践总结汇报随着科技的不断发展，创新技术在各行各业的应用越来越广泛，对于企业和个人来说，如何将创新技术应用到实践中，取得更好的效果，成为了一个重要的课题。
在这方面，我们进行了一系列的研究和实践，现在我将就我们的成果进行总结汇报。
首先，我们在人工智能领域进行了一系列的研究和实践。
通过深度学习技术，我们成功地开发了一款智能客服系统，能够自动识别用户问题并给出解决方案，大大提高了客户服务的效率。
同时，我们还将人工智能技术应用到了生产线上，实现了智能化的生产调度和质量控制，大大提高了生产效率和产品质量。
其次，我们还在大数据领域进行了创新技术的应用与实践。
通过对海量数据的分析，我们成功地建立了一套精准营销系统，能够根据用户的行为和偏好，精准地推送个性化的营销内容，取得了良好的营销效果。
同时，我们还利用大数据分析技术进行了供应链优化，实现了库存的精准管理和物流的智能调度，大大降低了成本并提高了效率。
最后，我们还在物联网领域进行了创新技术的应用与实践。
通过将物联网技术应用到设备监控和维护中，我们成功地实现了设备的远程监控和故障预警，大大减少了设备的故障率和维护成本。
同时，我们还将物联网技术应用到了智能家居领域，实现了家居设备的远程控制和智能化管理，提升了居住体验。
通过以上的实践与总结，我们深刻认识到创新技术在实践中的重要性，同时也意识到创新技术的应用需要与实际需求相结合，才能取得更好的效果。
我们将继续深入研究和实践，不断探索创新技术在各个领域的应用，为推动企业发展和社会进步做出更大的贡献。
大数据在教育行业中的实践与创新
大数据在教育行业中的实践与创新一分析大数据助力教学改革这些年以来，伴随网络技术的发展，大数据已经在教育行业得到了普及应用，甚至已经有人预言，在未来，大数据会使教育行业实现翻天覆地的变革。
通过大数据能够掌握学生在学校的表现，考核成绩和对职业规划。
在很多的国家，类似的数据已经被政府机构用来进行分析。
最近这些年，在线教育和网课已经成为了普遍现象，这使得大数据在教育行业有了更为宽广的应用范围。
有专业人事认为，大数据会给教育行业带来一次深化改革，这主要体现在学习、教学、教育政策等诸多方面。
教育行业大数据分析主要的目的在于提升学生的学习质量和效率，从而使他们成为一名能够为社会做出贡献的优秀人才。
在学生的作业和考试成绩里具有非常多有价值的信息，但并未引起教育工作者的重视。
而对大数据进行分析，则就可充分挖据出这些有价值的信息，而且还能够将这些信息用来提升学生的学习效果以及提高期末考试成绩和日常出勤率。
目前，大数据分析在很多国家的教育行业中得到了普遍的使用，成为了教改的主要推手。
为能够迎合这样的态势，美国教育界制定了大数据方案，以此希望推动大数据分析在教育行业的普及应用。
而具体的实施情况已经在《通过教育数据挖掘和学习分析增进教与学》进行了公布。
为了能够更好的应用大数据，相关专业人士打造了“学习分析系统”，其能够实现对数据的挖掘，并使数据得到合理应用。
目的在于让教育行业的人员掌握学生是如何进行学习。
比方说“学困生”的出现是由于学习环境不好所导致的吗？考试成绩不理想是不是就说明学生并没有彻底理解所学的知识，或是由于经常因故请假所导致？通过大数据分析，可为教育行业提供有价值的信息，从而使他们能够解答平时难以解答的难题。
有些人或许会有这样的疑问，那就是大数据对教育能够起到什么作用？比尔盖茨曾在一次教育会议上表示，通过大数据分析可提高学生的学习效果，改善校园教育系统。
他还表示在这十多年的时间里教育行业在技术层面始终裹足不前，在研发力度方面十分疲软。
人工智能与大数据应用的创新和实践
人工智能与大数据应用的创新和实践随着科技的不断进步，人工智能和大数据已成为当今最热门的话题之一。
它们不仅在机器人制造和自动化方面发挥重要作用，还在各个行业和领域的创新和实践中得到广泛应用。
本文将讨论人工智能和大数据在创新和实践中的各种应用，以及它们对日常生活的影响。
一、人工智能在医疗领域的应用在医疗行业中，人工智能技术已经开始发挥重要作用。
例如，医生可以利用人工智能技术来优化患者治疗方案，并在短时间内做出准确的诊断结果。
此外，智能医疗设备可以监测患者的身体状况，并将数据传送到云端系统中，以供医生进行分析和诊断。
这种技术不仅可以提高医疗效率，并减少医疗成本，同时也能互联医院，为人们带来更好的医疗体验。
二、大数据在金融领域的应用在金融行业中，大数据技术可以对客户的信用历史、借贷行为和投资记录进行分析和预测，以帮助银行和金融机构制定更好的风险控制策略。
此外，金融公司还可以利用大数据技术识别欺诈行为，降低欺诈风险。
这种技术不仅可以保护金融安全性，同时也能为客户提供更快捷、更安全的金融服务。
三、人工智能在交通领域的应用在交通行业中，智能交通系统可以利用人工智能技术来改善交通状况，优化交通流量，减少拥堵，并提高道路安全性。
此外，人工智能技术还可以应用到自动驾驶汽车中，使其能够自主决策和规划路线。
这种技术不仅可以提高交通效率，同时也可以减少交通事故的发生。
四、大数据在教育领域的应用在教育领域中，大数据技术可以对学生的学习行为、教师的教学过程和教材的使用情况进行分析和评估，从而为学生提供更个性化的学习体验。
此外，教育机构也可以利用大数据技术为学生定制培训计划，并提供更准确的职业发展建议。
这种技术不仅可以提高学习效率，同时也可以为学生提供更好的职业发展机会。
五、人工智能在生活中的应用在日常生活中，人工智能技术已经开始普及。
例如，人工智能语音助手可以帮助人们管理家庭事务、购物和娱乐等活动。
此外，人工智能技术还可以应用到智能家居中，使其能够自动调节室内温度、照明等，提供更舒适的居住体验。
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星环科技 公司成立
式SQL引擎（Inceptor）能 稳定处理100TB，支持分布 式事务和存储过程，Spark
2013
技术已经领先于国外同行
Gartner发布数据
Hortonworks 成立，MapR 成立
Greenplum发布 Hadoop版本 Pivotal HD
2014
Spark成为 Apache顶级
Context Independent Data Warehouse 上下文无关联数据仓库
2020/5/4
数据源不断增多，访问和数据同步变得复杂；开 始包括非结构化和半结构化数据；上层业务和使 用部门增多，资源管理和安全控制变得困难。
Logical Data Warehouse 逻辑数据仓库
数据量增大、应用不断增加， 运行沉重缓慢，不堪重负 Scalable Traditional Data Warehouse 可伸缩的云计算架构数据仓库
7
今日议程
1
大数据发展趋势
2 大数据业务创新
3
大数据技术实践
2020/5/4
8
传统数据仓库技术面临的挑战
数据处理延时长，无法看到实时运营状况 Operational Data Warehouse 实时数据仓库
企业 数据仓库
原先的逻辑数据模型，不能有效支撑数 据快速分析和价值发现；需要新的方法 发掘数据的统计相关性、因果关系、关 联关系等规律。
仓库与数据管理解 决方案魔力象限， 首次将Hadoop厂 商作为远见者进行 评判
2011
2013
项目，所有 Hadoop发行 版厂商宣布支
持Spark
2016
HADOOP timeline
2006
Google发表 BigTable论文 Apache Hadoop 项目正式成立
2020/5/4
Cloudera 作为第 一个Hadoop发行 版公司成立
9
Hadoop大数据平台应具备的能力
实时数据
CRM
现
ERP
有
业 务
HR
系
统 Finance
……
Kafka
实时接收
ETL 调度
T+0 ~ T+1
非/半结构化数据
社交网络 宏观政策/
经济 其他信息
Flume …
实时推荐 精准营销 实时风控
实时运维预警
审计业务 用户画像 数据仓库
小微贷款 产品差异化定价 担保链分析
智慧银行
将数据资产 转化为业务价值
智能化、认知技术
① 数字化->信息可视化->智能化 ② 嵌入式BI->敏捷BI ③ 全员探索 ④ 报表->数理统计->自我学习 ⑤ 认知技术
移动互联
① 移动App ② O2O线上线下融合
云平台、云计算、区块链
① Iaas/Pass/Saas，公有云/私有云
② 虚拟化VS容器技术
ACRM
大数据技术的创新与实践
2020/5/4
1
今日议程
1
大数据发展趋势
2 大数据业务创新
3
大数据技术实践
2020/5/4
2
未来有哪些可以巧借的创新技术？
大数据
① 关系型->MPP->Hadoop ② 数据湖、信息水库、数据资产 ③ 数权法、数据交易所
物联网、VR虚拟技术
① 2020年25亿设备联网 ② 自动驾驶 ③ 虚拟技术
2008
雅虎贡献Hadoop 源码 Hadoop成为 Apache顶级项目
2011
Hadoop2.0 发布，引入资 源管理YARN
2013
Spark发布
2015
Spark的流行将 逐渐让 MapReduce、 Tez走进博物馆
Cloudera创始人将 Impala作为交互式SQL 引擎，其他Hadoop组件 迁移到Spark上来
Cloudera公布继 HBase以后的第一个 Hadoop原生存储替 代方案——Kudu
5
大数据在金融行业的能力进阶
大数据相关技术 给企业带来更强的数据处理和计算能力，使得
较难实现的需求快速突破了原有技术瓶颈。
实
时
• 无监督深度学习
• 事件触发式自动推理引擎
• 自适应进化演算
• 自然语言理解与虚拟机器人
Google发表GFS 论文，第二年发表 MapReduce论文
2004
2003
Hadoop第一 个版本发布
2007
Doung加入 雅虎并开始 部署Hadoop
2006-2008
星环科技核心研发 团队同步开始 Hadoop平台研发
HBase发布
2008
Facebook 开源HIVE
2009
星环科技基于Spark的交互
Data Engineers 数据分析师
数据、统计软件、统计模型等方面的专家，充分 理解计算机处理“陷阱”或误区。
Business Analyst 业务分析师
利用在线分析处理和多维工具，创建新的业务模型， 部分人员熟悉计算机语言和计算机处理技术。
Casual User 普通用户
定期使用门户和预置接口，较少有设计多维分析 的能力。
批
• 作业数据直接存储
处
理
统计分析 数据存储与联机查询
• 客户细分统计分析、客户户画像
• 支持历史数据在线查询 • 支持明细查询、关键字查询及全文索引
2020/5/4
6
大数据技术的人才储备战略
2020/5/4
Data Scientist 数据科学家
统计学、抽象数学、编程、业务流程等方面的专 家。负责沟通与领导。
real-time
大数据技术的高速发展
interactive
batch
RDBMS
数据处理的软件栈在过去十年中从底向上几乎全部被重写 2020/5/4
EB PB TB
集中式计算 -> 分布式计算
4
Hadoop技术发展与现状
Doung Cutting创 立Nutch搜索项目， 并基于Google论 文实现 DFS / MapReduce
自主学习
• 产品差异化定价 • 信用风险、催收分析、关联风险
准
决策支持
• 流动性风险实时预警 • 反欺诈（在线欺诈、欺诈网络、索赔欺诈…)
实 时
• 业务数据探索 • 模型测试验证
数据探索与业务预测
• 业务趋势预测 • 客户行为预测（流失预测、精准营销）
• 业务统计报表 • 自助报表分析
离
线
• 生产数据实时与T+1复制
③ 区块链
2020革
新技术在四个维度上快速增加处理能力
大数据量 Volume
高速 Velocity
多样 Variety
准确价值 Veracity
可处理的数据量从TB、PB增加到EB
从离线处理进步到实时数据处理
记录、文本、图片、音频、视频等多种数 据类型 从基于历史的统计，发展到数据挖掘和预 测性分析