大数据量处理PPT
合集下载
大数据处理的基本思想和架构课件浙教版(2019)高中信息技术必修1(33张PPT)
据不适合使用Hadoop进行处理的是 C
A.某市高三学生模拟考成绩 B.某小区所有住户上半年的用水量 C.某市天气的实时变化情况 D.某大型超市3年的生鲜销售情况
图4.2.2 Hadoop的组成
同时适用于静态和动态数据
A
C
下列不属于Hadoop计算平台组成部分的是( ) B
mon公共库 B.分布式文件系统NTFS C.分布式数据库HBase D.分布式并行计算模型MapReduce
浙教版 信息技术（高中）
必修1 数据与计算
第4章 数据 处理与应用
4.2 大数据处理
学习 目标
1 大数据处理的基本思想 2 批处理计算和流计算、图计算，编程处理数据 3 文本数据处理，文本数据分析与应用 4 数据可视化
1 重点：大数据处理的思想和编程处理数据。
重点 难点
2 难点：编程处理数据。
课堂导入
下列关于分布式文件系统，说法错误的是( )
B
A.是一个高度容错性的系统B.适合于静态数据的存储，但不适合于流数据的
存储C.Hadoop系统采用基于列的存储方式进行存储D.大规模海量数据以文
件的形式，用多个副本保存在不同的存储节点中
C
图4.2.6 蛋白质激素构成图 （由2.7万个节点和794万条边组成）
大数据特征 表格处理软件
数据量体大 速度快 数据类型多 价值密度低
×
大数据技术、理论和处理方法
大数据处理的基本思想和架构
分治思想
开发“羊了个羊”小程序 写代码 画界面 设计游戏 宣传 计算机专业 美术专业 计算机专业 新媒体专业
成果
子问题==小问题？
n:1 1:n
n个志愿来自10个不同的城市，每个城市按每个志愿参加志愿活 动降序排列。小明把n个志愿按城市分成10个集合，在每个集合
A.某市高三学生模拟考成绩 B.某小区所有住户上半年的用水量 C.某市天气的实时变化情况 D.某大型超市3年的生鲜销售情况
图4.2.2 Hadoop的组成
同时适用于静态和动态数据
A
C
下列不属于Hadoop计算平台组成部分的是( ) B
mon公共库 B.分布式文件系统NTFS C.分布式数据库HBase D.分布式并行计算模型MapReduce
浙教版 信息技术（高中）
必修1 数据与计算
第4章 数据 处理与应用
4.2 大数据处理
学习 目标
1 大数据处理的基本思想 2 批处理计算和流计算、图计算，编程处理数据 3 文本数据处理，文本数据分析与应用 4 数据可视化
1 重点：大数据处理的思想和编程处理数据。
重点 难点
2 难点：编程处理数据。
课堂导入
下列关于分布式文件系统，说法错误的是( )
B
A.是一个高度容错性的系统B.适合于静态数据的存储，但不适合于流数据的
存储C.Hadoop系统采用基于列的存储方式进行存储D.大规模海量数据以文
件的形式，用多个副本保存在不同的存储节点中
C
图4.2.6 蛋白质激素构成图 （由2.7万个节点和794万条边组成）
大数据特征 表格处理软件
数据量体大 速度快 数据类型多 价值密度低
×
大数据技术、理论和处理方法
大数据处理的基本思想和架构
分治思想
开发“羊了个羊”小程序 写代码 画界面 设计游戏 宣传 计算机专业 美术专业 计算机专业 新媒体专业
成果
子问题==小问题？
n:1 1:n
n个志愿来自10个不同的城市，每个城市按每个志愿参加志愿活 动降序排列。小明把n个志愿按城市分成10个集合，在每个集合
大数据培训课件ppt
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防 金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化 的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传 播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
大数据概述
大数据的定义与特点
定义
大数据是指数据量巨大、复杂度 高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊 断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决 策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化 配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括 数据挖掘、知识发现和科研协 作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
大数据的处理和分析课件
金融服务
大数据可以用于风险评估、投 资决策和讹诈检测等方面，提 高金融服务的效率和安全性。
政府管理
大数据可以帮助政府机构更好 地了解社会问题和政策效果， 提高管理和决策的效率和准确
性。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
使用爬虫技术、API接口、传感器等 手段获取数据。
数据清洗
大数据挑战与未来发展
数据隐私与安全挑战
数据泄露风险
大数据的集中存储和传输增加了 数据泄露的风险，对个人隐私和
企业机密构成威胁。
信息安全问题
大数据的共享和交换过程中，信 息安全问题成为关键挑战，需要
加强数据加密和访问控制。
法律法规限制
各国对数据隐私和安全的法律法 规限制不同，企业在跨国经营时
需要遵守相关法律法规。
大数据技术发展趋势
实时处理与流计算
随着物联网、社交媒体等应用的普及，实时处理和流计算成为大 数据技术的重要发展趋势。
人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术在大数据处理和分析中的应用日益广泛， 能够提高数据处理和分析的效率和准确性。
云为大数据提供了更加高效、灵活和可靠的 处理和分析能力。
供应链优化
通过分析供应链数据，优 化库存管理、物流运输等 环节，降低成本，提高效 率。
医疗健康应用案例
个性化治疗方案
基于患者的基因组、生活 习惯等数据，为患者提供 个性化的治疗方案。
疾病预测与预防
通过分析历史病例和流行 病学数据，预测疾病的产 生和传播趋势，为预防措 施提供根据。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用 情况，优化医疗资源的配 置和管理，提高医疗效率 和质量。
大数据十大经典算法SVM-讲解PPT
大数据十大经典算法svm-讲解
contents
目录
• 引言 • SVM基本原理 • SVM模型构建与优化 • SVM在大数据处理中的应用 • SVM算法实现与编程实践 • SVM算法性能评估与改进 • 总结与展望
01 引言
算法概述
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种监督学习模型，用于数据 分类和回归分析。
性能评估方法
01
准确率评估
通过计算模型在测试集上的准确率来评估SVM算法的性能，准确率越
高，说明模型分类效果越好。
02
混淆矩阵评估
通过构建混淆矩阵，可以计算出精确率、召回率、F1值等指标，更全面
地评估SVM算法的性能。
03
ROC曲线和AUC值评估
通过绘制ROC曲线并计算AUC值，可以评估SVM算法在不同阈值下的
核函数是SVM的重要组成部分 ，可将数据映射到更高维的空 间，使得原本线性不可分的数 据变得线性可分。常见的核函 数有线性核、多项式核、高斯 核等。
SVM的性能受参数影响较大， 如惩罚因子C、核函数参数等 。通过交叉验证、网格搜索等 方法可实现SVM参数的自动调 优，提高模型性能。
SVM在文本分类、图像识别、 生物信息学等领域有广泛应用 。通过具体案例，可深入了解 SVM的实际应用效果。
SVM算法实现步骤
模型选择
选择合适的SVM模型，如CSVM、ν-SVM或One-class SVM等。
模型训练
使用准备好的数据集对SVM模 型进行训练，得到支持向量和 决策边界。
数据准备
准备用于训练的数据集，包括 特征提取和标签分配。
参数设置
设置SVM模型的参数，如惩罚 系数C、核函数类型及其参数 等。
contents
目录
• 引言 • SVM基本原理 • SVM模型构建与优化 • SVM在大数据处理中的应用 • SVM算法实现与编程实践 • SVM算法性能评估与改进 • 总结与展望
01 引言
算法概述
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种监督学习模型，用于数据 分类和回归分析。
性能评估方法
01
准确率评估
通过计算模型在测试集上的准确率来评估SVM算法的性能，准确率越
高，说明模型分类效果越好。
02
混淆矩阵评估
通过构建混淆矩阵，可以计算出精确率、召回率、F1值等指标，更全面
地评估SVM算法的性能。
03
ROC曲线和AUC值评估
通过绘制ROC曲线并计算AUC值，可以评估SVM算法在不同阈值下的
核函数是SVM的重要组成部分 ，可将数据映射到更高维的空 间，使得原本线性不可分的数 据变得线性可分。常见的核函 数有线性核、多项式核、高斯 核等。
SVM的性能受参数影响较大， 如惩罚因子C、核函数参数等 。通过交叉验证、网格搜索等 方法可实现SVM参数的自动调 优，提高模型性能。
SVM在文本分类、图像识别、 生物信息学等领域有广泛应用 。通过具体案例，可深入了解 SVM的实际应用效果。
SVM算法实现步骤
模型选择
选择合适的SVM模型，如CSVM、ν-SVM或One-class SVM等。
模型训练
使用准备好的数据集对SVM模 型进行训练，得到支持向量和 决策边界。
数据准备
准备用于训练的数据集，包括 特征提取和标签分配。
参数设置
设置SVM模型的参数，如惩罚 系数C、核函数类型及其参数 等。
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。
4.2大数据处理-【新教材】浙教版高中信息技术必修第一册课件【02】
不同的计算模式需要使用不同的产品
正如“不同的锁需要不同的钥匙”企业中不同的应用场景数据不同的计算模式，需要使 用不同的大数据技术
大数据处理类型？
一、批处理计算
设想：硬盘读取速度永远满足要求！
你发现：目前的硬盘容量是1T，速度100MB/s
要把现在的硬盘数据刷一遍，要两个多小时，太可怕了。 而Hadoop就是一个并行处理海量数据的工具。
练一练
3.下列软件主要用于进行流计算的有（ B） A.Hadoop B.Storm C.Pregel D.Spark
练一练
4.实时处理与批处理整合的优势有（A ） ①可以在同一个平台做批处理计算和流计算 ②缩短了批处理计算和流计算之间的切换延时 ③有利于降低使用成本 ④增加了系统开销 A.①②③ B.①②④ C.②③④ D.①③④
Hadoop 诞生于大搜索应用
MapReduce | GFS | BigTable
Doug Cutting
批处理计算
Hadoop是什么？
是一个可运行于大规模计算机集群上的分布式系统基础架构， 适用于静态数据批处理计算。 方便用户便捷处理海量数据。 目前Yahoo!(雅虎)是最主要的贡献者。
国内外那些企业用Hadoop?
想一想
5.（开放题）试述应用“分治”思想，从日日志大数据文件映射为若干个（如1000个）小文件，再对每个小 文中出现的IP进行频率统计，找出频率大的部分及其频率。然后再汇总 1000个小文件的处理结果，从中找出频率最大的IP。
4
面包、黄油、鲑鱼、鸡
5
鸡蛋、面包、黄油
6鲑鱼、尿布、牛奶7面包、茶叶、糖、鸡蛋
8
咖啡、糖、鸡、鸡蛋
9
面包、尿布、牛奶、盐
数据处理与统计PPT课件
将数据以图形或图像的形式展现 出来，使得数据更加直观、易于 理解，有助于发现数据中的规律 和趋势。
常见可视化工具
Excel、Tableau、Power BI、 D3.js等，这些工具提供了丰富的 图表类型和交互功能，方便用户 进行数据可视化呈现。
常见图表类型及其适用场景
柱状图
适用于比较不同类别数据的大 小和差异，如销售额、人口数
推论性统计分析
利用SPSS进行t检验、方差分析、回 归分析等推论性统计方法，探究变量 之间的关系。
统计图表制作
运用SPSS绘制直方图、散点图、箱 线图等统计图表，直观展示数据分布 和规律。
05
大数据处理技术探讨
大数据定义及特点
大数据定义
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。
案例：Hadoop在大数据处理中应用
Hadoop概述
Hadoop在大数据处理 中应用
Hadoop生态系统
Hadoop是一个由Apache基金会所 开发的分布式系统基础架构，用户可 以在不了解分布式底层细节的情况下 ，开发分布式程序，充分利用集群的 威力进行高速运算和存储。
Hadoop可以处理大数据中的各种问 题，包括超大数据集（大到超过一台 独立的物理计算机的存储容量）的存 储，以及跨集群节点并行处理数据。 Hadoop通过分布式存储和计算技术 ，可以高效地处理大数据，并提供高 可用性、可扩展性和容错性。
数据采集
根据需求从各种数据源中收集 数据，包括数据库、文件、网 络等。
数据整合
将不同来源的数据进行整合， 形成一个统一的数据集，方便 后续分析。
常见可视化工具
Excel、Tableau、Power BI、 D3.js等，这些工具提供了丰富的 图表类型和交互功能，方便用户 进行数据可视化呈现。
常见图表类型及其适用场景
柱状图
适用于比较不同类别数据的大 小和差异，如销售额、人口数
推论性统计分析
利用SPSS进行t检验、方差分析、回 归分析等推论性统计方法，探究变量 之间的关系。
统计图表制作
运用SPSS绘制直方图、散点图、箱 线图等统计图表，直观展示数据分布 和规律。
05
大数据处理技术探讨
大数据定义及特点
大数据定义
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。
案例：Hadoop在大数据处理中应用
Hadoop概述
Hadoop在大数据处理 中应用
Hadoop生态系统
Hadoop是一个由Apache基金会所 开发的分布式系统基础架构，用户可 以在不了解分布式底层细节的情况下 ，开发分布式程序，充分利用集群的 威力进行高速运算和存储。
Hadoop可以处理大数据中的各种问 题，包括超大数据集（大到超过一台 独立的物理计算机的存储容量）的存 储，以及跨集群节点并行处理数据。 Hadoop通过分布式存储和计算技术 ，可以高效地处理大数据，并提供高 可用性、可扩展性和容错性。
数据采集
根据需求从各种数据源中收集 数据，包括数据库、文件、网 络等。
数据整合
将不同来源的数据进行整合， 形成一个统一的数据集，方便 后续分析。
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
- 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)。
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。
互联网大数据PPT
The construction of enterprise culture refers to the process of forming, shaping and spreading the ideas related to corporate culture. It is necessary to emphasize on the word "construction" and avoid the implementation of heavy slogans.
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”。
规划
学习
模拟人 的行为
思考
推理
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超 出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理 论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一 个应用分支。
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
大数据的特征和结构
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（VeloБайду номын сангаасity）
指获得数据的速度
大数据的特征
PowerPoint Of Technology
汇报人：xxx 时间：XX年XX月
目录
CONTENTS
01 大数据是什么？ 02 大数据的特征和结构 03 大数据时代的机遇和挑战 04 大数据的趋势 05 大数据的应用和案例
为，这，就是童年的意义。城南旧事读后感500字-满分作文网
躺在那草坪上，想着那无忧无虑的感受，小英子&;&; 《城南旧事》这本书讲述了一位小学一年级的孩子，她叫小英子，热心帮助别人，还帮别人找到了 他的生母&;&; 书中有一件事让我难忘。小英子一次在家，看到好朋友们在绿油油的草坪上，踢着球，&;呀！进了！ &;&;呀！防住了！&;许多欢声笑语弥漫在辽阔的草地上。小英子她妈不让她出去踢球，说怕到时候 出什么事，但小英子非常反对，就跟妈妈说出去跟同学做作业。于是，她刚出去，长长细细的辫子 扎到了门旁的挂钩，她用力一扯&;&;出来了。她一看球刚好落在她脚边，猛一踢，踢出了十万八千 里。但是，球被踢飞了，小
英子作文:..非常自责，答应上学时一定把球还给他们。果真，星期一上学时，她真把球还给了他们。 当然，在生活中，我们这种事情也不少见。比如说，一天，烈日当空，我早早地来到学校，看见一 位五年级的同学不小心把我送给班级的一盆花打碎了。我当时恼羞成怒，但他却很伤心地对我说： &;对不起！对不起！我五天之内一定还你一盆一模一样的花盆。&;听了他这番话，我的怒气立马飘 到了九霄云外。四天之后，一盆崭新的花又站立在那不起眼的书柜上。 这本书给我们暗示的道理也极为深刻，告诉了我们：自己说过的话要言而有信。我可以用论语中的 一句名言来形容：与朋友交，言而有信。城南旧事读后感500字-满分作文网
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。
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
童年是甜甜的棉花糖，
大数据是什么？
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。
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