浅谈大数据技术及应用教案资料
大数据及其典型应用教案
总结词
大数据的来源、价值
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体等领域。大数据的价值体现在商业洞察、决策支持、市场预测、个性化服务等方面，有助于提升企业竞争力，推动经济发展。
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大数据典型应用场景
详细描述
数据可视化能够直观地展示数据之间的关系和趋势，帮助企业快速发现问题、预测未来，制定有效的战略
大数据平台成为网络攻击的重点目标，面临诸如拒绝服务、SQL注入等恶意攻击的风险。
数据的集中存储增加了数据被篡改的风险，可能导致数据失真和误导。
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加密算法
使用高级加密算法对数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。
密钥管理
建立密钥管理体系，对加密密钥进行安全存储和分发，避免密钥泄露风险。
精准营销利用大数据分析消费者的行为和偏好，实现个性化推荐和精细化运营。
通过对消费者的购买记录、浏览行为、社交媒体互动等数据进行深入分析，精准营销能够为消费者提供定制化的产品或服务推荐，提高转化率和客户满意度。
精准营销还涉及到用户画像的建立，通过对用户数据的整合和分析，形成具有代表性的用户画像，用于市场细分和定位。
提供高可靠性和高吞吐量的数据存储能力，适合处理大规模数据。
Hadoop MapReduce
用于大规模数据集的并行处理，通过映射和归约操作实现数据处理。
Hadoop YARN
资源管理和调度框架，提供可扩展的资源管理和调度能力。
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集中式存储和管理结构化数据的系统，支持多维数据分析。
数据仓库
总结词
商业智能通过大数据技术，对企业的业务数据进行处理和分析，提供决策支持。
大数据应用攻略教案
大数据应用攻略教案教案标题：大数据应用攻略教案教学目标：1. 了解大数据的概念和应用领域；2. 掌握大数据分析的基本原理和方法；3. 能够运用大数据分析工具进行数据处理和分析；4. 培养学生的数据分析能力和解决问题的能力。
教学内容：1. 大数据概述a. 定义和特点b. 应用领域和案例介绍2. 大数据分析基础a. 数据收集和清洗b. 数据存储和管理c. 数据分析方法和工具介绍3. 大数据分析实践a. 数据可视化b. 数据挖掘和模型构建c. 数据分析案例实践教学步骤：第一课时：1. 引入大数据概念和应用领域，引发学生对大数据的兴趣；2. 分析大数据对社会和经济的影响，讨论大数据的重要性；3. 介绍大数据的定义和特点，让学生对大数据有一个基本的了解。
第二课时：1. 介绍大数据分析的基础知识，包括数据收集和清洗的步骤和方法；2. 解释数据存储和管理的重要性，介绍常用的大数据存储和管理工具；3. 简要介绍大数据分析的方法和工具，如机器学习、数据挖掘等。
第三课时：1. 演示数据可视化的方法和工具，如Tableau、Power BI等；2. 引导学生使用数据可视化工具对给定的数据进行可视化分析；3. 分析和讨论数据可视化结果，培养学生的数据分析能力。
第四课时：1. 介绍数据挖掘和模型构建的基本原理和方法；2. 指导学生使用数据挖掘工具进行数据分析和模型构建；3. 引导学生对数据挖掘结果进行解读和分析，培养学生的问题解决能力。
第五课时：1. 组织学生进行大数据分析案例实践，提供真实的大数据案例和相关数据；2. 学生根据所学知识和工具对案例数据进行分析和解读；3. 学生展示分析结果和解决方案，进行讨论和评价。
教学评价：1. 学生的参与度和表现；2. 学生对大数据概念和应用的理解程度；3. 学生在实际案例分析中的能力表现；4. 学生对数据分析工具的熟练程度。
教学资源：1. 大数据应用案例和相关数据；2. 大数据分析工具和软件；3. 数据可视化工具和软件。
大数据技术教案
大数据技术教案【引言】大数据技术正逐渐成为现代社会中不可或缺的重要组成部分。
随着科技的发展和信息的爆炸式增长，人们需要处理和分析的数据量也越来越大，这就迫使我们寻找更先进的技术来应对这一挑战。
本教案旨在介绍大数据技术的概念、应用以及具体实施方法，帮助学生全面了解大数据技术的原理和意义，为他们开启大数据领域的学习之旅。
【第一部分：大数据技术概述】近年来，大数据技术逐渐崭露头角，成为科技界的热门话题。
那么，什么是大数据技术呢？1.1 定义大数据技术是指应对数据量巨大、种类繁多且速度快的数据进行处理和分析的一系列方法、工具和技术。
通过大数据技术，我们能够从庞杂的数据中提取有意义的信息，为决策提供科学的依据。
1.2 特点大数据技术具有以下几个显著特点：- 数据量大：传统数据库无法储存和处理的超大规模数据；- 高速性：实时或近实时地对数据进行处理和分析；- 多样性：结构化、半结构化和非结构化数据的混合；- 价值密度低：很多数据虽然庞大，但其中只有一小部分对决策产生重要影响；- 数据质量不可靠：大数据中存在一定比例的错误数据，需要进行清洗和筛选。
1.3 应用领域大数据技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：- 金融行业：通过对海量交易数据进行分析，预测市场趋势和风险；- 医疗保健：利用大数据技术进行疾病防控和诊断；- 零售行业：通过分析消费者购物行为，制定精准的推广策略；- 物流管理：通过实时监控和预测，提高物流效率；- 社交网络：通过挖掘用户行为和兴趣，实现个性化推荐。
【第二部分：大数据技术实施方法】学习了大数据技术的概念和应用领域后，我们需要了解具体的实施方法。
2.1 数据收集大数据技术的第一步是数据的收集。
数据可以来自于多个渠道，如传感器、社交媒体、日志文件等。
在数据收集的过程中，需要确保数据的完整性和准确性。
2.2 数据清洗与预处理通常情况下，原始数据中存在许多无效、重复或错误的信息。
《大数据的应用》 教学设计
《大数据的应用》教学设计一、教学目标1、让学生了解大数据的概念和特点。
2、使学生掌握大数据在不同领域的应用实例。
3、培养学生对大数据应用的分析和思考能力。
二、教学重难点1、重点（1）大数据的概念和特点。
（2）大数据在商业、医疗、交通等领域的应用。
2、难点（1）如何引导学生理解大数据处理和分析的复杂过程。
（2）如何培养学生运用大数据思维解决实际问题的能力。
三、教学方法1、讲授法：讲解大数据的基本概念和相关知识。
2、案例分析法：通过实际案例分析大数据的应用。
3、小组讨论法：组织学生进行小组讨论，促进学生的思维碰撞和交流。
四、教学过程1、课程导入（10 分钟）通过播放一段关于大数据改变生活的视频短片，引发学生对大数据的兴趣，提问学生在日常生活中是否接触过大数据相关的应用，引导学生思考大数据对生活的影响。
2、知识讲解（30 分钟）（1）大数据的概念解释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。
（2）大数据的特点强调大数据的 5V 特点，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。
通过具体的例子帮助学生理解每个特点的含义。
（3）大数据的处理流程简单介绍大数据的处理流程，包括数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化等环节，让学生对大数据的处理有一个初步的了解。
3、案例分析（30 分钟）（1）商业领域以电商平台为例，讲解如何通过用户的浏览记录、购买行为等数据进行用户画像，实现精准营销和个性化推荐。
（2）医疗领域介绍医疗大数据在疾病预测、药物研发、医疗影像诊断等方面的应用，如通过分析大量的病历数据，提前发现疾病的流行趋势，为医疗决策提供支持。
（3）交通领域以智能交通系统为例，讲解如何利用车辆的定位数据、道路传感器数据等实现交通流量的实时监测和智能调度，缓解交通拥堵。
浅谈大数据分析技术及其应用
浅谈大数据分析技术及其应用大数据分析技术及其应用大数据时代的到来，让数据分析技术变得尤为重要。
大数据分析技术是指通过对海量数据的收集、处理、挖掘和分析，从中获取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持和指导。
本文将从大数据分析技术的基本原理、应用领域以及发展趋势等方面进行探讨，以便更好地了解这一热门技术。
一、大数据分析技术的基本原理1.1 数据收集大数据分析的第一步是收集海量的数据。
这些数据可以来自各种渠道，如传感器、日志文件、社交网络、以及用户行为等。
收集的数据量庞大，需要通过高端的数据采集设备和方法进行处理，保证数据的完整性和准确性。
1.2 数据处理数据处理是大数据分析的核心环节。
数据处理的目标是将庞大的数据集转化为有用的信息。
这一过程主要包括清洗、集成、变换和加载等步骤。
清洗数据是为了去除数据的噪音和冗余，保证数据的可靠性；集成数据是将来自不同来源的数据合并在一起，形成完整的数据集；变换数据是通过运用各种数据分析技术，将原始数据转化为可以理解和使用的形式；加载数据是将处理后的数据载入到数据库或数据仓库中，方便后续的分析。
1.3 数据挖掘与分析数据挖掘与分析是大数据分析的关键环节。
数据挖掘是指通过使用统计学、机器学习、人工智能等技术，从庞大的数据集中发现隐含的模式、规律和关联，从中提取有价值的信息。
数据分析是指对挖掘出来的数据进行统计、可视化和推理等分析方法，从中得到结论和决策支持。
二、大数据分析技术的应用领域2.1 金融行业大数据分析在金融行业中的应用非常广泛。
金融机构可以通过对大量的金融数据进行分析，预测市场走向、优化投资策略、降低风险等。
同时，大数据分析还可以帮助金融机构发现信用卡欺诈、洗钱等违法行为，提高金融风控水平。
2.2 零售行业零售行业也是大数据分析的热门应用领域之一。
通过对消费者的购买行为、偏好和需求等进行分析，零售商可以更好地了解市场需求，优化产品定位和营销策略。
此外，大数据分析还可以帮助零售商进行库存管理和供应链优化，提高经营效益和客户满意度。
《大数据技术及应用》教学课件 第1章 绪论
3.大数据的存储与管理 目前， “分布式存储系统”是大数据存储的主要技术手段，例如，分布式文件系统、集群文件系统和并行文件系统等。 云存储也是大数据存储常用的技术方法，它通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等，将网络中各种不同的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
1100102
小李
女
1999-08-05
1100103
小陈
男
2000-03-07
结构化数据示例
1.1.2 大数据的构成
（2）半结构化数据：半结构化数据具有一定的结构性，但又灵活多变。例如XML、HTML格式的文件，其自描述、数据结构和内容混杂在一起。可扩展标记语言XML是一种W3C制定的标准通用标记语言，已成为国际上数据交换的一种公共语言。
讨论同学们谈谈大数据的作用
数据带来的思维方式变革
1.3
1.3 大数据带来的思维方式变革
大数据时代要关注三大变革： （1）处理数据理念的思维变革 （2）挖掘数据价值的商业变革 （3）面对数据风险的管理变革 其中，对于大数据时代带来的处理数据理念的思维模式转变，舍恩伯格提出了三个常著名的观点。
3.要效率，允许不精确
大数据处理技术基础
1.4
大数据处理的主要环节大数据的技术支撑流行的大数据技术
1.4.1大数据处理的主要环节
1.数据采集 数据采集又称为数据获取，是指从现实世界系统中采集信息，并进行计量和记录的过程。数据的来源可能是传感器、互联网、系统运行的日志文件等，也可能是人类生活和生产活动所产生的各种类型的数据。在数据规模不断扩大的情况下，运用数据采集自动化工具，从外部系统、互联网和物联网等自动获取、传输和记录数据已经成为必要的技术手段。
大数据分析与应用教案
大数据分析与应用教案一、教案简介本教案旨在介绍大数据分析与应用领域的基本知识和技术，帮助学生理解大数据的概念、特点以及在各个行业中的应用。
通过本教案的学习，学生将能够了解大数据分析的基本原理和方法，并能够运用相关工具进行实际应用。
二、教学目标1. 理解大数据的概念、特点以及对各行业的影响；2. 掌握大数据分析的基本原理和方法；3. 熟悉大数据分析工具的使用；4. 学会运用大数据分析进行实际应用；5. 培养学生的数据分析思维和解决实际问题的能力。
三、教学内容1. 大数据的概念和特点：a. 定义和解释大数据的概念；b. 分析大数据的特点及其对传统数据处理方式的挑战；c. 探讨大数据对各行业的影响和意义。
2. 大数据分析的基本原理和方法：a. 数据处理流程与技术：数据获取、数据清洗、数据存储和数据分析；b. 常用大数据分析方法：数据挖掘、机器学习、人工智能等；c. 大数据分析中的统计学基础和模型应用。
3. 大数据分析工具的使用：a. Hadoop及其生态系统介绍；b. Spark及其应用场景和工具链；c. NoSQL数据库及其特点。
4. 大数据分析的实际应用：a. 金融行业中的大数据分析应用；b. 电商行业中的大数据分析应用；c. 医疗健康领域中的大数据分析应用；d. 其他行业中的大数据分析应用案例。
四、教学方法1. 讲授法：通过讲解理论知识，介绍大数据的概念、特点和应用，指导学生建立大数据思维和分析能力；2. 案例分析法：选取典型的大数据应用案例，在课堂上进行分析和讨论，加深学生对大数据分析的认识；3. 实践操作法：引导学生运用大数据分析工具，进行实际操作和应用，培养学生的数据分析和解决问题的能力；4. 分组讨论法：组织学生就某个特定场景或问题展开小组讨论，分享各自的见解和观点，提高学生的思维能力和团队合作能力。
五、教学评估1. 平时成绩：包括课堂表现、小组讨论参与情况、作业完成情况等；2. 期中考试：考察学生对大数据概念、特点、分析原理和工具的理解能力；3. 期末项目：要求学生自行选择一个行业或领域，运用大数据分析方法和工具进行实际案例分析，并提交相应报告。
《1.3.2大数据及其应用》说课稿高中信息技术人教版必修1
3.角色扮演：通过模拟大数据分析的场景，让学生扮演不同的角色，体验不同的职责和任务。
4.反馈和评价：学生在完成任务后，进行自我评价和小组内互评，教师给予反馈和建议。
这些互动方式能够促进学生的参与和合作，提高他们的学习积极性和学习效果。
这些资源在教学中的作用是，PowerPoint能够清晰地呈现教学内容，网络资源能够提供更多的信息来源和案例分析，大数据分析软件能够让学生动手实践，白板和笔则能够灵活记录和展示教学过程。
（三）互动方式
我计划以下方式设计师生互动和生生互动的环节：
1.师生互动：通过提问、回答和讨论的方式，教师引导学生思考问题，及时解答学生的疑问。
五、板书设计与教学反思
（一）板书设计
我的板书设计注重布局合理、内容精炼、风格清晰。板书分为三个区域：标题区、内容区和总结区。标题区位于黑板顶部，清晰地标明课程标题；内容区按照教学内容的主线展开，左侧列出知识点标题，右侧详细记录讲解要点和案例分析；总结区位于黑板底部，用于总结本节课的核心概念和应用。板书在教学过程中起到梳理知识点、强化记忆、引导思考的作用。为确保板书清晰简洁，我会提前规划板书内容，使用关键词和图表辅助表达，并在课后及时清理黑板，保持板面的整洁。
（二）教学反思
在教学过程中，可能遇到的问题包括学生对大数据概念的理解困难、实践操作不熟练等。我将通过以下方式应对：对难以理解的概念提供更多实例和解释，对操作环节提供分步骤指导和个别辅导。课后，我将通过学生的作业、课堂表现和反馈来评估教学效果。具体的反思和改进措施包括：根据学生的反馈调整教学进度和难度，针对学生的弱点提供额外的学习资源，定期检查学生的学习成果，以确保教学目标的实现。
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浅谈大数据技术及应用浅谈大数据技术及应用（黑体小二）哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。
本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。
而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。
这些问题都将在文中一一列举关键词：大数据云计算应用浅谈大数据技术及应用1 引言大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。
与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。
此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。
大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。
包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。
2 大数据的定义一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知､获取､管理､处理和服务的数据集合。
大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集､发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。
大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)､variety(模态繁多)､velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。
大数据价值链可分为4个阶段:数据生成､数据采集､数据储存以及数据分析。
数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,是大数据价值的实现,是大数据应用的基础,其目的在于提取有用的值,提供论断建议或支持决策,通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。
3大数据的价值大数据在投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。
[3]比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。
Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。
如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式： 1手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业。
3既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2还未有被大数据触及过的业务领域。
这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
下面是大数据在当下的杰出表现：大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度，而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。
人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划。
4大数据应用大数据应用,是利用大数据分析的结果,为用户提供辅助决策,发掘潜在价值的过程。
4.1 大数据分析的关键领域根据数据的生成方式和结构特点不同,本文将数据分析划分为6个关键技术领域。
4.1.1结构化数据一直是传统数据分析的重要研究对象,目前主流的结构化数据管理工具,如关系型数据库等,都提供了数据分析功能。
分析商业和科研领域会产生大量的结构化数据,而这些结构化数据的管理和分析依赖于数据库､数据仓库､OLAP和业务流程管理成熟商业化技术。
得益于关系型数据库技术的发展,结构化数据的分析方法较为成熟,大部分都以数据挖掘和统计分析为基础。
2.1.2文本是常用的存储文字､传递信息的方式,也是最常见的非结构化数据。
存储信息最常见的形式就是文本,例如电子邮件通信､公司文件到网站页面､社交媒体内容等。
因此,文本分析被认为比结构化数据挖掘更具有商业化潜力。
通常情况下,文本分析,也称为文本挖掘,指的是从非结构化文本中提取有用信息和知识的过程。
文本挖掘是一个跨学科领域,涉及到信息检索､机器学习､统计､计算语言学尤其是数据挖掘。
2.1.3 Web数据Web技术的发展,极大地丰富了获取和交换数据的方式,Web数据高速的增长,使其成为大数据的主要来源。
在过去的10年中,我们见证互联网信息的爆炸式增长,同时Web分析作为一个活跃的研究领域也已经出现。
Web分析旨在从Web 文档和服务中自动检索､提取和评估信息用以发现知识。
Web分析建立在几个研究领域之上,包括数据库､信息检索､自然语言处理和文本挖掘等。
Web内容涉及多种类型的数据,例如文本､图像､音频､视频､代号､元数据以及超链接等。
2.1.4多媒体数据随着通讯技术的发展,图片､音频､视频等体积较大的数据,也可以被快速地传播,由于缺少文字信息,其分析方法与其他数据相比,具有显著的特点。
近来,多媒体数据(主要包括图像､音频和视频)正以惊人的速度增长,几乎无处不在。
由于多媒体数据多种多样而且大多数都比单一的简单结构化数据和文本数据包含更丰富的信息,提取信息这一任务正面临多媒体数据语义差距的巨大挑战。
多媒体分析的研究涵盖的学科种类非常多,从多媒体摘要､多媒体注解､多媒体索引和检索､多媒体的建议和多媒体事件检测等。
5物联网大数据应用物联网不仅是大数据的重要来源,还是大数据应用的主要市场。
在物联网中,现实世界中的每个物体都可以是数据的生产者和消费者,由于物体种类繁多,物联网的应用也层出不穷。
在物联网大数据的应用上,物流企业应该有深刻的体会。
UPS快递为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎故障,它的货车上装有传感器､无线适配器和GPS。
同时,这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。
UPS 为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的。
智慧城市,是一个基于物联网大数据应用的热点研究项目,帮助政府领导在治理水资源､减少交通拥堵和提升公共安全方面制定决策时获得更好的信息支撑武汉交管局将大数据分析运用到了今年端午节的交通导流，武汉交管局科研部门与以往凭经验预测不同，此次预报利用了高德电子地图提供的大数据，经过交管部门最新开发的软件进行运算后得出结论。
市交管局首次与导航服务平台合作，通过采集智能手机以及车载导航定位等信息，分析道路通行规律，合理分流，细化交通管制措施，在节假日和重要节点对交通拥堵状况进行预警。
据预测，拥堵时段自端午节前的19日下午2时开始，持续到晚上9时，下午5时至6时拥堵最为严重。
端午期间，20日10时至12时、22日傍晚6时至7时为拥堵高峰，建议错峰出行。
大数据分析武汉高峰、平峰交通显示，6月19日14时起，我市各大主干道将提前进入拥堵，持续至21时，其中晚高峰17时至18时拥堵状况将最为严重。
3.结论参考文献[1]草根网.大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域［EB/OL］.［2012－11－15］./content/V170404.htm[2][英] 维克托·迈尔-舍恩伯格，[英] 肯尼思·库克耶著；盛杨燕，周涛译《大数据时代》浙江人民出版社 2013[3]Big data,Big Impact: New Possibilities for International Development [EB/OL]./upload/2012-07/12071422217694.pdf,2013-04-09.。