大数据的介绍PPT课件

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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

2024大数据ppt课件完整版

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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。

大数据介绍pptppt课件

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01大数据概述Chapter大数据的定义与特点定义特点1 2 3萌芽期发展期成熟期大数据的发展历程物联网物联网产生的海量数据需要大数据技术进行处理和分析,以实现智能化应用。

金融机构利用大数据分析进行风险评估、信用评级、反欺诈等。

医疗健康大数据在医疗健康领域的应用包括疾病预测、个性化医疗、药物研发等。

商业智能通过大数据分析,帮助企业了解市场趋势、客户需求和行为公共服务效率和质量,如交通拥堵预测、大数据的应用领域02大数据技术基础Chapter分布式计算技术MapReduce01Spark02Flink03Hadoop HDFS一个分布式文件系统,设计用来存储和处理大规模数据集,具有高容错性和高吞吐量。

HBase一个高可扩展性的列存储系统,用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。

Cassandra一个高度可扩展的NoSQL数据库,提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。

数据挖掘与机器学习通过统计学、计算机视觉、自然语言处理等技术,从数据中提取有用信息和预测未来趋势。

数据清洗与整合对数据进行预处理,包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等,以保证数据质量。

SQL 与NoSQL 数据库(如MySQL 、PostgreSQL )和非关系型数据库(如MongoDB 、Redis )。

数据可视化技术TableauPower BID3.js03大数据平台与工具ChapterHadoop平台介绍Hadoop概述Hadoop核心组件Hadoop应用场景Spark概述01Spark核心组件02Spark应用场景03Flink概述Flink核心特性Flink应用场景常用大数据工具介绍Hive HBase Kafka Sqoop04大数据应用案例Chapter风险管理与合规客户洞察投资决策支持精准医疗流行病预测与防控医疗资源优化智能调度预测性维护供应链优化通过实时分析交通状况、货物信息和配送需求,实现智能调度和路线规划。

01020304通过分析学生的学习数据,提供个性化教育资源和教学方法。

2024全新大数据ppt课件免费

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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。

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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

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ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢异常检测:识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本,它可以搜索引擎从万维网上下载网 页,是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr) ➢科学研究:在线人类行为,在线社群 演化,复杂网络,数据挖掘领域的实证 科学研究,快速收集大量数据
Task:携程数据库(游客数据、点评记录)
实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图(heatmap.js)
管理大数据“易”,理解大数据“难”
•目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑, 解决高并发数据存取的性能要求及数据存储 的横向扩展,但对非结构化数据的内容理解 仍缺乏实质性的突破和进展,这是实现大数 据资源化、知识化、普适化的核心.
作用:
- 成本降低,能用PC机,不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态,通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算,无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算:把集中的运算分散开来
物联网:把分散的设备连在一起
Hadoop:把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop

大数据课件ppt

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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)

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。
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所谓大数据,是一个综合性概念,它包括: (1)因具备3V特征而难以进行管理的数据 (2)对这些数据进行存储、处理、分析的技术 (3)以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织
9
麻省理工与通货紧缩预测软件
美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数(CPI),这是用来测试通货膨 胀率的。
大数据介绍
1
2
目录
大数据的概念 大数据与传统数据的区别? 大数据的典型特征(3V) 广义的大数据 大数据应用案例
3
大数据的概念
大数据(Big Data)是指无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处 理的海量的、复杂的数据集合
简单一点的说,就是用现有一般技术难以管理的数据。
如数据代理益百利旗下的网页流量测量公司Hitwise,让客户采集搜索流量来揭示消 费者的喜好。
14
Байду номын сангаас
物联网
物联网(Internet of Things,缩写IOT)是一个基于互联网、传统电信网等信息承载 体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
在物联网上,每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结,在物联网上都可 以查找出它们的具体位置。
5
大数据的典型特征(3V)
Volume(容量) 现在基本上是指从几十TB到几PB这样的数量级,未来,可能只有几EB数量级的数
据量才能称得上是大数据了。(1T=1024G,1P=1024T) Variety(多样性)
结构化和非结构化数据 Velocity(速度)
数据产生和更新的频率
6
广义的大数据
通过对历史交易记录这个庞大数据库进行观察,沃尔玛注意到,每当季节性飓风来 临之前,不仅手电筒销量增加,而且美式早餐含糖零食蛋挞销量也增加了。
因此每当季节性飓风来临时,沃尔玛就会把蛋挞与飓风用品摆放在一起,从而增加 销量。
11
沃尔玛:东海岸——中海岸——西海岸
在美国,东海岸、中海岸、西海岸之间有两小时时差。
RFID技术在超市和图书馆中的应用
16
车联网
未来车联网技术将重新定义汽车DNA。借助无线通讯,城市内车与车之间,车与建 筑之间,车与人之间都将建立更加智能紧密的互联。
通过装载在车辆上的电子标签利用无线射频等识别技术,实现在信息网络平台上对 所有车辆的属性信息和静、动态信息进行提取和有效利用,并根据不同的功能需求 对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务。
20
UPS快递——大数据技术下的最佳行车路径
UPS快递多效地利用了地理定位数据。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。
17
无人驾驶
无人驾驶被人认为是车联网的终极目标
无人驾驶车依赖的技术很多,比如导航、雷达、庞大数据计算等,要实现这些技术 需要和物联网紧密结合起来。
无人驾驶是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预 定目标的智能汽车。
18
自动泊车系统
自动泊车系统,顾名思义驾驶者双手可以离开方向盘,在车辆停好之前要做的只是 等待。
自动泊车系统主要由两部分组成:控制单元和位于前后保险杠以及两侧的超声波雷 达探头。
按动自动泊车辅助系统激活按钮之后,雷达探头可在车辆行驶时对车辆两侧进行扫 描。
控制单元对雷达反馈的信息进行分析,从而估算出车位是否足以容纳车辆停放。
自动泊车系统随后将通过助力转向系统对车辆行驶方向进行干预,并以控制单元规 划好的路径将车辆停入车位。
政府通过人工采集价格信息数据每年大概需要花费两亿五千万美元。这些数据是精 确的也是有序的,但是数据往往会有几周的滞后。
麻省理工学院(MIT)的两位经济学家,通过一个软件在互联网上每天可以收集到50 万种商品的价格,他们能比官方数据提前发现通货紧缩趋势。
10
沃尔玛,请把蛋挞与飓风用品摆在一起
该公司找出了大概20多种与怀孕的关联物,给顾客进行“怀孕趋势”评分
这些数据甚至使得零售商能够比较准确地预测预产期,这样就能够在孕期的每个阶 段给客户寄送相应的优惠券
13
Hitwise,通过流量判断消费者喜好
数据创新再利用的一个典型例子是搜索关键词。
消费者和搜索引擎之间的瞬时交互形成了一个网站和广告的列表,实现了那一刻的 特定功能。这些信息除了实现基本用途之外,它还可以变得非常有价值。
通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制,也可以对 家庭设备、汽车进行遥控,以及搜寻位置、防止物品被盗等各种应用。
15
RFID技术
RFID是Radio Frequency Identification的缩写,即射频识别,俗称电子标签。
RFID是一种简单的无线系统,由一个询问器(或阅读器)和很多应答器(或标签)组成。 该系统用于控制、检测和跟踪物体。
东海岸的沃尔玛营业两小时后之后,中海岸才开始营业,沃尔玛就会把东海岸当天 这两小时的营业情况、相关数据传给中海岸。
中海岸就会根据这个数据知道了这天人们的购物喜好,决定货品怎么摆放,哪些货 物摆放在一起会比较好。
这种方式给沃尔玛带来了很大的利润。
12
美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测
塔吉特公司能在不被清楚告知的情况下预测出一个女性的怀孕情况
4
大数据与传统数据的区别?
小明去了一百次书店 传统数据:要回答的问题是他第一百零一次买不买书,即业绩和经营指标的问题; 大数据:要回答的是他第一百零一次买什么书,需要将什么样的内容推荐给他。 群体和个体的区别 传统定义上,更多关注的是一类人群,用同一类规则制订套餐给他们; 互联网时代,要把每个人都精准刻画出来,进行精准匹配。
19
日本先进工业技术研究院的坐姿研究与汽车
防盗系统
该研究所教授把每个驾车者的坐姿量化为精确的数据,使其对司机识别的正确率高 达98%。
这项技术作为汽车防盗系统,一旦识别驾车者不是车主,就会自动熄火。
这一技术还可汇集事故发生前驾车者的姿势变化数据,分析坐姿与行驶安全的关系, 在司机疲劳驾驶时发出警示或自动刹车。
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