PPT大数据
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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
2024年度《大数据时代》PPT课件
生物信息学与大数据
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
25
06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
26
课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
20
05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
21
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
6
02
大数据技术基础
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
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06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
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课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
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05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
21
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
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02
大数据技术基础
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
2024版大数据PPT免费
政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、 准确性和时效性，推动政府治理体系 和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引 擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、 图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入 应用，人们产生的数据量 呈指数级增长，形成了海 量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使 得各种设备产生的数据不 断汇聚，进一步推动了大 数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算 和存储能力，为大数据的 处理和分析提供了有力支 持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现 预测和解释。
2024全新大数据ppt课件免费
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程，我对大数据 有了更深入的了解，掌握了大数 据处理的基本技能和方法，对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅，不仅加深了对理论 知识的理解，还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构，包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通，以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术，对海量数据进行 自动化、智能化的分析， 挖掘数据中的潜在价值。
大数据ppt课件
改善社会治理和公共服务
2
• 大数据技术可以提升政府服务能力和效率 ，推动公共服务的个性化和精细化。
推动科技创新和进步
3
• 大数据技术为科学研究提供了更加高效和 准确的数据分析工具，推动了科技创新和进
步。
大数据的技术与发展
数据采集与存储技术
数据处理和分析技术
• 大数据的采集和存储需要使用分布式 文件系统、数据库等技术。
分析方法
结论与展望
• 采用自然语言处理、图像识别、情感 分析等方法，对社交媒体数据进行情感分 析，提取其中的情感词汇和情感表达。
• 通过基于社交媒体的情绪分析。我们 可以更好地了解公众对于某个事件或产品 的情感倾向
案例五：金融行业的风控大数据应用
背景与目标
• 金融行业是风险密集的行业，如何 有效地进行风险控制是金融行业的重要 任务之一
市场调研
02
• 通过大数据分析，了解市场趋势和竞争对手情况，制定
市场策略。
客户分析
03
• 通过分析客户数据，了解客户需求和行为，提供个性化
服务。
医疗健康
病患数据分析
• 通过分析病患数据，提高医疗质量和效率。
药物研发
• 通过大数据分析，加速药物研发过程。
健康管理
• 通过分析个人健康数据，提供个性化健康建议。
分析方法
• 采用数据挖掘、空间分析等方法， 对城市数据进行分类、预测、聚类等分 析。
结论与展望
• 通过基于公共数据的城市规划研究 。我们可以提高城市规划的科学性和有 效性
案例四：基于社交媒体的情绪分析
背景与目标
数据来源
• 社交媒体的普及使得人们可以在网络 上公开表达自己的情绪和意见
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
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- 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)。
深度学习
针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学 习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打 造智能应用和服务
挑战
• 大数据技术的运用仍有困难 • 大数据给信息安全带来新挑战
机遇1：大数据技术促进国家和社会发展
机遇
实现科学发展
当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息 化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设 施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推 进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数 据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发 展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重 要价值。
加大隐私 泄露风险
1
• 大量数据的集中存储增加了其泄露的风险； • 一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。
对现有存储和安防措施提出挑战 2 被运用到攻击手段中 3
• 复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合 规；
• 安全防护手段更新升级慢，存在漏洞
• 黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精准； • 大数据为黑客发起攻击提供了更多的机会
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
机遇和挑战
机遇
• 大数据技术促进国家和社会发展 • 大数据蓝海成为企业竞争的新焦点 • 大数据时代呼唤创新型人才
01 02 03 04
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。
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样
的定义。
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
做出科学决策
机遇
机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6年间，美国的情报部门通过一 个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、 文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌前，动 动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。
30
20
10 15
0
❖ 价值（value）
32 B
合理运用大数据，以低成本
创造高价值
12
28
D
C
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
大数据的结构
结构化
非结构化
半结构化
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。
海量
“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。
大数据定义
高增长率
多样化
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”。
大数据的发展趋势
语音识别
多场景语音服务支持专家，让你的设备长上耳 朵，让你的设备开口说话
人脸识别
基于智能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸 识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一
整套技术方案
机器学习
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实 用的行业大数据解决方案
Hale Waihona Puke 文字识别依托业界领先的深度学习技术，提供了自然场 景下整图文字检测、定位、识别等功能
斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入“棱镜门”事件的公司包括微 软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后， 这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合作，并相继发表声明，呼吁 政府采取更透明态度，以证明他们的“清白”。
大数据给信息安全带来新挑战
“智能”
大数据带 来的变革
1
更多 不是随机样本
而是全部数据
2
更好 不是因果关系
而是相关关系
3
更杂 不是精确性
而是混杂性
大数据的特征
❖ 容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数
E
据的价值和潜在的信息
❖ 种类（Variety）
数据类型的多样性
❖ 速度（Velocity）
A 40
32
指获得数据的速度
“人工”
“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。
针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学 习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打 造智能应用和服务
挑战
• 大数据技术的运用仍有困难 • 大数据给信息安全带来新挑战
机遇1：大数据技术促进国家和社会发展
机遇
实现科学发展
当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息 化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设 施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推 进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数 据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发 展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重 要价值。
加大隐私 泄露风险
1
• 大量数据的集中存储增加了其泄露的风险； • 一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。
对现有存储和安防措施提出挑战 2 被运用到攻击手段中 3
• 复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合 规；
• 安全防护手段更新升级慢，存在漏洞
• 黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精准； • 大数据为黑客发起攻击提供了更多的机会
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
机遇和挑战
机遇
• 大数据技术促进国家和社会发展 • 大数据蓝海成为企业竞争的新焦点 • 大数据时代呼唤创新型人才
01 02 03 04
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。
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样
的定义。
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
做出科学决策
机遇
机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6年间，美国的情报部门通过一 个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、 文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌前，动 动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。
30
20
10 15
0
❖ 价值（value）
32 B
合理运用大数据，以低成本
创造高价值
12
28
D
C
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
大数据的结构
结构化
非结构化
半结构化
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。
海量
“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。
大数据定义
高增长率
多样化
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”。
大数据的发展趋势
语音识别
多场景语音服务支持专家，让你的设备长上耳 朵，让你的设备开口说话
人脸识别
基于智能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸 识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一
整套技术方案
机器学习
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实 用的行业大数据解决方案
Hale Waihona Puke 文字识别依托业界领先的深度学习技术，提供了自然场 景下整图文字检测、定位、识别等功能
斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入“棱镜门”事件的公司包括微 软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后， 这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合作，并相继发表声明，呼吁 政府采取更透明态度，以证明他们的“清白”。
大数据给信息安全带来新挑战
“智能”
大数据带 来的变革
1
更多 不是随机样本
而是全部数据
2
更好 不是因果关系
而是相关关系
3
更杂 不是精确性
而是混杂性
大数据的特征
❖ 容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数
E
据的价值和潜在的信息
❖ 种类（Variety）
数据类型的多样性
❖ 速度（Velocity）
A 40
32
指获得数据的速度
“人工”
“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。