第三章 《大数据导论》大数据管理
之后每隔一定时间ISO都会更新新版本的SQL标准，目前最新的版本 已经演进到2016。
02 结构化查询语言：SQL构成
新型数据管理与查询系统
2010年前后，美国谷歌公司为满足搜索业务的需求，推出了以分布式文件系统GFS （Google File System）、分布式计算框架MapReduce、列族数据库BigTable为代表的 新型数据管理与分布式计算技术。Doug Cutting领衔的技术社区研发了对应的开源版 本，在Apache开源社区推出，形成了Hadoop大数据技术生态，不断迭代发展出一系列 大数据时代的新型数据管理技术，例如面向内存计算的Spark大数据处理软件栈， MangoDB、Cassandra等各类型NoSQL数据库，Impala、SparkSQL等分布式数据查询技术 （Sql on Hadoop）。
数据管理的内涵 数据管理技术 数据管理技术是指对数据进行分类、编码、存储、索引和查询，是大数据 处理流程中的关键技术，负责数据从落地存储（写）到查询检索（读）的核心 系统。数据管理技术从最早人们使用文件管理数据，到数据库、数据仓库技术 的出现与成熟，再到大数据时代NoSQL等新型数据管理系统的涌现，一直是数 据领域研究和工程领域的热点。
属性域：生表
性别 年龄 图书证号 所在系
一个属性
S3001 张明 男 S3002 李静 女
22 B20050101 外语 21 B20050102 外语
一个元组
S4001 赵丽 女
21 B20050301 管理
01 关系模型：数据结构
如果在一个关系中存在唯一标识一个元组的属性集合（可以是单 一属性构成的集合），则称该属性集合为这个关系的键或码。
结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种 数据库查询和程序设计语言，用于查询、更新和管理关系数据库系统。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数 据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户 了解具体的数据存放方式，所以即使是具有完全不同底层结构的不同 数据库系统, 也可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理 的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和 强大的功能。
02 Hadoop分布式文件系统（HDFS）：副本管理
为了提高系统中文件数据的可靠性，HDFS系统提供了一种副本 机制：默认情况下，每一个文件块都会在HDFS系统中拥有三个副本， 副本数可以在部署集群时手动设置。通常这三个副本会被放置在不 同的数据服务器上，这样就保证了即便其中某一个副本丢失或者损 坏，都可以保证该文件块可以继续使用，甚至还可以利用其他两个 副本来恢复丢失或者损坏的那个副本。
选择：从关系中选取满足条件的元组， 例如从学生表中选出所有的男学生。
投影：从关系中抽取出若干属性形成一 个新的关系，例如我们只抽取学生的姓 名和所在系。
并和差：并操作就是将两个同类关系中 的元组集合合并起来形成新的关系，差 操作则是从两个同类关系的元组集合中 找出不同的元组集合。
02 结构化查询语言
按照不同的用途，SQL语言通常被分成三个子集（子语言）： 数据定义语言（DDL：Data Definition Language），用于操纵数据
库模式，例如数据库对象（表、视图、索引等）的创建和删除。数 据定义语言的语句包括动词CREATE和DROP，之后用数据库对象的类 型名词区分要定义的数据库对象，例如TABLE、VIEW、INDEX。 数据操作语言（DML：Data Manipulation Language），用于对数据 库中的数据进行各类操作，包括读取和修改，其语句包括动词 SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。它们分别用于查找、增加、修 改和删除表中的行。 数据控制语言（DCL：Data Control Language），包括除DDL和DML 之外的其他杂项语句，这些语句包括对访问权限和安全级别的控制、 事务的控制、连接会话的控制等。
01 关系模型：数据结构
从横向看，二维表中的一行被称为是关系中的一个元组 （Tuple），关系本质上就是由同类元组构成的集合。
从纵向看，二维表由很多列构成，列被称为关系的属性 （Attribute），同一个集合中的元组都由同样的一组属性值组成。
属性的取值范围被称为域（Domain），它也可以被理解为属性中 值的数据类型。
01 分布式文件系统分类
从用途来看，目前主流的分布式文件系统主要有两类： 第一类分布式文件系统主要面向以大文件、块数据顺序读
写 为 特 点 的 数 据 分 析 业 务 ， 其 典 型 代 表 是 Apache 旗 下 的 HDFS。 另一类主要服务于通用文件系统需求并支持标准的可移植 操作系统接口（Portable Operating System Interface of UNIX， 缩写为 POSIX ），其代表包括Ceph和GlusterFS。 这种分类仅表示各种分布式文件系统的专注点有所不同，并 非指一种分布式文件系统只能用于某种用途。
03 数据库事务
为防止不同用户同时操作同一数据时产生的不良影响，现代的数据 库管理系统中都引入了事务（Transaction）的概念。事务由一系列的 数据库操作构成，它必须满足四个特性（被简称为ACID特性）： （1）原子性（Atomicity）：事务所包含的所有操作要么全部正确地反 映在数据库中，要么全部不反映； （2）一致性（Consistency）：事务的执行会使数据库从一种一致性的 状态达到另一种一致性状态，即事务的执行不会让数据库出现不一致； （3）隔离性（Isolation）：事务之间是隔离的，每个事务都感觉不到 系统中有其他事务在并发地执行； （4）持久性（Durability）：一个事务成功完成后，它对数据库的改 变是永久的，即使系统出现故障也是如此。
大数据管理
王建民 清华大学软件学院 大数据系统软件国家工程实验室
2018.7 北京
目录
01 数据管理概述 02 关系数据库 03 分布式文件系统 04 新型数据管理与查询系统
PART 1 数据管理概述
本章重点介绍数据存储与管理技术的概念与发展过程，选 择经典的关系数据库技术以及大数据时代的分布式文件系统技 术、NoSQL与Sql on Hadoop技术新型大数据存储与查询技术进 行介绍。
数据库 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算
机存储设备上的仓库。简单来说是本身可视为电子化的文件柜，用户可以对文 件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。严格来说，数据库是长期储 存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。
数据管理历史
关系数据库
上世纪70年代，IBM公司的E.F.Codd开创了关系数据库理论，80年代随着事务处理 模型的完善，关系数据管理在学术届和工业界取得主导地位，并一直保持到今天。关 系数据库的核心是将数据保存在由行和列组成的简单表中，而不是将数据保存在一个 层次结构中。Codd开创了关系数据库和数据规范化理论研究，获得了1981年的图灵奖， 关系数据库也很快成为数据库市场的主流。
关系数据模型的基本数据结构就是关系（Relation），一个关系对应 着一个二维表，二维表的名字就是关系名。
关系名 表3-1 学生表
学号 姓名 性别 年龄 图书证号 所在系
S3001 张明 男
22 B20050101 外语
S3002 李静 女
21 B20050102 外语
S4001 赵丽 女
21 B20050301 管理
用来唯一标识一个元组的最小属性集合，称为主键（主码）。
主键
键 学生表
学号 姓名 性别 年龄 图书证号 所在系
S3003 张磊 男
22 B20050101 外语
S3002 李静 女
21 B20050102 外语
S4006 张磊 女
21 B20050301 管理
01 关系模型：数据结构
从横向看，二维表中的一行被称为是关系中的一个元组 （Tuple），关系本质上就是由同类元组构成的集合。
PART 2 关系数据库
关系数据库建立在关系数据模型之上，是主要用来存储结构 化数据并支持数据的插入、查询、更新、删除等操作的数据库。
01 关系模型
关系数据模型是以集合论中的关系概念为基础发展起来的。关系数据 模型中无论是实体还是实体间的联系均由单一的数据结构——关系来表 示。关系数据模型中对的数据操作通常由关系代数和关系演算两种抽象 操作语言来完成，此外关系数据模型中还通过实体完整性、参照完整性 和自定义完整性来确保数据的完整一致
02 结构化查询语言：SQL历史
SQL是IBM在其System R系统中首次提出的。1979年ORACLE公司首先 提供商用的SQL，其后IBM公司在DB2和SQL/DS数据库系统产品中也实 现了SQL。
1986年10月，美国ANSI采用SQL作为关系数据库管理系统的标准语言 （ANSI X3. 135-1986），后为国际标准化组织（ISO）采纳为国际 标准。
22 B20050101 外语 21 B20050102 外语
一个元组
S4001 赵丽 女
21 B20050301 管理
01 关系模型：数据操作
关系数据模型的数据操作分为查询和更新两类。 关系更新可细分：插入（Insert）、修改（Update）、删除 （Delete）； 关系查询包括：选择（Select）、投影（Project）、并（Union）、 差（Except）以及连接（Join）等。
02 Hadoop分布式文件系统（HDFS）：特点
HDFS作为Hadoop的分布式文件系统，其功能为数据的存储、管理和 出错处理。它是类似于GFS的开源版本，设计的目的是用于可靠地存储 大规模的数据集，并提高用户访问数据的效率。
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业中不可忽视的重要资源。
大数据的广泛运用带来了许多创新和机遇，也带来了许多挑战和隐私问题。
本文将从以下几个方面对大数据导论的相关知识点进行总结。
一、大数据的定义与特点1. 定义：大数据是指在传统数据库和数据管理工具无法处理的规模巨大、结构复杂或速度快的数据集合。
2. 特点：- 数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB级别计量，超出了传统数据库的处理能力。
- 数据类型多样：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种数据类型。
- 时效性高：大数据的生成速度极快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
- 数据价值潜力大：大数据蕴含着丰富的信息和洞见，可以帮助决策者做出更准确的决策。
二、大数据的来源与获取1. 来源：大数据的来源包括但不限于以下几方面：- 传感器和物联网设备：如智能手机、智能家居设备等。
- 社交媒体和网络数据：如微博、微信、新闻网站等。
- 企业内部数据：如销售数据、用户行为数据等。
- 公共数据：如交通数据、天气数据等。
2. 获取：获取大数据的方式主要有以下几种：- 爬取和抓取：通过网络爬虫等技术手段，从网页、社交媒体等获取数据。
- 日志记录和监测：通过系统日志、服务器日志等记录数据。
- 传感器和仪器收集：通过传感器和仪器采集现场数据。
- 购买和订阅：从数据提供商购买或订阅数据。
三、大数据的存储与管理1. 存储技术：- 关系型数据库：适用于结构化数据的存储和管理，如MySQL、Oracle等。
- 非关系型数据库：适用于半结构化和非结构化数据的存储和管理，如MongoDB、Redis等。
- 分布式文件系统：适用于大规模数据的分布式存储，如Hadoop的HDFS等。
- 内存数据库：适用于高速读写的场景，如Redis、Memcached等。
2. 管理技术：- 数据清洗和预处理：对原始数据进行清洗、去噪和转换，以便后续处理和分析。
大数据导论 第3章 数据获取与处理
赖于高质量的数据；数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成）； 3. 原始数据中存在的问题：不完整，缺少属性值或仅仅包含聚集数据；
含噪声，包含错误或存在偏离期望的离群值；不一致，用于商品分类的 部门编码存在差异。
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1. 数据存在的问题
1. 数据收集工具可能错误，数据记录中很多人为的或计算 机导致的的错误。
3.1大数据获取手段
目录
获取手段
爬虫技术
基本流程
爬虫策略
1. 数据获取手段
1. 通过传感器自动采集 2. 数据交易平台购买 3.利用网络爬虫爬取网页上的数据
3
2. 爬虫技术概念
从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的 URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直 到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题 无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
主要是用来存储网页中下载下来的数据记录的容器，并提供生成索引的目标源。中大型的数据库产品 有：Oracle、Sql Server等。
7
3.网络爬虫的基本工作流程
（1）首先选取一部分精心挑选的种子URL； （2）将这些URL放入待抓取URL队列； （3）从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS， 并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进 已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。 （4）分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL， 并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
大数据导论教案(附加条款版)
大数据导论教案一、课程概述本课程旨在为大学生提供大数据的基本概念、技术和应用方面的导论性知识。
通过本课程的学习，学生将能够了解大数据的基本概念、特点和应用领域，掌握大数据处理的基本技术和方法，培养运用大数据分析解决问题的能力。
二、教学目标1.了解大数据的基本概念、特点和应用领域。
2.掌握大数据处理的基本技术和方法。
3.培养运用大数据分析解决问题的能力。
三、教学内容1.大数据的基本概念数据、信息、知识、智慧的关系大数据的定义、特点和价值2.大数据的来源与类型结构化数据、半结构化数据和非结构化数据数据来源：互联网、物联网、社交媒体等3.大数据处理技术数据采集、存储与管理数据预处理：数据清洗、数据集成、数据转换数据分析：统计分析、机器学习、深度学习数据可视化4.大数据应用领域搜索引擎、推荐系统、广告投放金融、医疗、教育、智慧城市社交网络分析、舆情监控5.大数据安全与隐私保护数据安全：加密、安全存储、访问控制隐私保护：数据脱敏、差分隐私、匿名化6.大数据产业发展与政策法规全球大数据产业发展现状与趋势我国大数据产业发展现状与政策法规四、教学方法1.讲授：讲解基本概念、技术和应用领域。
2.案例分析：分析典型大数据应用案例，了解实际应用场景。
3.课堂讨论：针对热点问题进行讨论，培养学生的思辨能力。
4.实践操作：安排实验课程，让学生动手实践大数据处理技术。
5.小组合作：分组完成课程项目，培养学生的团队协作能力。
五、教学安排1.课时安排：共计32学时，每周2学时，连续16周。
2.教学进度：根据教学内容，合理分配学时，确保教学质量。
六、考核方式1.平时成绩：出勤、课堂表现、作业等（30%）2.实验报告：实验课程完成情况（30%）3.课程项目：小组合作完成的大数据项目（40%）七、教学资源1.教材：《大数据导论》（待定）2.参考文献与网络资源：提供相关论文、研究报告、在线课程等八、教学效果评估1.课堂互动：观察学生参与度、提问和回答问题情况。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
2024年度《大数据技术导论》课程教学大纲
NoSQL数据库概述
阐述NoSQL数据库的概念、特点及其与关系型数据库的区别。
主要NoSQL数据库类型
介绍键值存储、列式存储、文档存储和图形存储等主要的NoSQL 数据库类型及其代表产品。
NoSQL数据库应用案例
展示NoSQL数据库在不同领域的应用实例，如MongoDB在Web 开发中的应用、Cassandra在分布式系统中的应用等。
及其在大数据存储中的角色。
HDFS架构与原理
02
详细解析HDFS的架构，包括NameNode、DataNode、Block
等核心概念，以及其高可的基本操作指南，如文件的上传、下载、查看等，并
通过实例演示其用法。
12
NoSQL数据库简介
2024/3/23
数据加密技术
采用先进的数据加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性 。
隐私保护法规
制定和完善隐私保护法规，规范大数据的收集、存储和使用行为，保 护个人隐私不受侵犯。
2024/3/23
24
数据质量与治理问题
数据质量问题
大数据中存在着大量重 复、错误和不完整的数 据，严重影响数据分析 结果的准确性和可信度 。
2024/3/23
智能能源管理
利用大数据和物联网技术 ，实现能源的智能分配和 优化。
公共安全监控
通过大数据分析，提高城 市公共安全监控和应急响 应能力。
22
06 大数据挑战与未来发展
2024/3/23
23
数据安全与隐私保护问题
数据泄露风险
随着大数据技术的广泛应用，数据泄露事件频繁发生，对企业和个 人隐私造成严重威胁。
10
讲解数据可视化的基本 原理和常用工具，如 Tableau、D3.js等，以 及如何将分析结果以直 观的方式呈现出来。
《大数据导论》配套教学教案
结构化数据：能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型，行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。
重点关注传统算法和大数据时代算法的区别
Hadoop平台和Spark平台的基本构成和特征
掌握大数据的3种主要数据类型
熟悉典型的大数据应用开发流程
了解典型的数据科学算法应用流程
教学设计
1、教学思路：（1）通过本章的学习，使读者掌握计算机操作系统的基本知识，建立对大数据技术基础的整体印象；（2）介绍Linux操作系统经历的3个主要发展阶段和目前Linux的主要应用场景；（3）回顾编程语言的发展，详细介绍编程语言的种类，并讲解了当前流行的一门编程语言Python语言的特点和优势；（4）简述传统SQL数据库的发展历程，讲解其技术特点；（5）比较NoSQL和NewSQL数据库的技术特色和特点；（6）分别讲述Hadoop和Spark大数据平台的基本构架和工作原理；（7）简述大数据应用开发的一般流程及典型数据科学算法的应用流程。
二、内容大纲：具体可结合本章的PPT课件进行配合讲解。
1.1人类信息文明的发展
1.2大数据时代的来临
1.2.1信息技术的发展
1.2.2数据产生方式的变革
1.3大数据的主要特征
1.3.1大数据的数据特征
1.3.2大数据的技术特征
1.4大数据的社会价值
三、讨论问题
1-1简述人类信息文明的发展过程并展望未来的发展方向。
二、内容大纲：具体可结合本章的PPT课件进行配合讲解。
《大数据导论》,林子雨编著 教学大纲
《大数据导论》,林子雨编著教学大纲本课程是一门介绍大数据概念、技术和应用的导论课程。
学生将在此课程中了解大数据的定义、特点、处理方法、分析技术和应用场景。
通过本课程的学习，学生将掌握大数据的基本概念和技术知识，以及了解大数据在不同领域的应用和发展趋势。
二、课程教学目标本课程旨在帮助学生：1.理解大数据的概念和特点；2.掌握大数据的处理方法和分析技术；3.了解大数据在不同领域的应用场景；4.了解大数据的发展趋势和未来发展方向。
三、课程内容本课程的主要内容包括以下几个方面：1.大数据概念和特点；2.大数据处理方法和技术；3.大数据分析技术和应用；4.大数据在不同领域的应用场景；5.大数据的发展趋势和未来发展方向。
四、教学方法本课程采用多种教学方法，包括讲授、互动讨论、案例分析、课程设计等，以帮助学生深入理解大数据概念、技术和应用。
五、考核方式本课程的考核方式主要包括平时成绩和期末考试成绩。
平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等；期末考试成绩占总成绩的70%左右。
六、教材参考书目1.《大数据时代》雷颐著2.《大数据的互联世界》马化腾著3.《大数据技术与应用》吴军著4.《大数据导论》林子雨编著5.《大数据分析与挖掘技术》刘洋著七、教学进度安排第一周：课程介绍、大数据概念和特点第二周：大数据处理方法和技术第三周：大数据分析技术和应用第四周：大数据在不同领域的应用场景第五周：大数据的发展趋势和未来发展方向第六周：总结与复习八、备注本课程的教学内容和进度安排仅供参考，实际教学中可根据学生情况进行适当调整。
《大数据导论》—教学大纲
《大数据导论》教学大纲前言一、大纲编写依据《大数据导论》是一门通识课程，也是数据科学与大数据专业的必要先修课程，面对大一学生开设。
通过该课程学习，让学生了解大数据专业的内涵特点、大数据与社会经济发展的关系以及大数据的主要学科知识和课程体系。
同时培养学生大数据处理问题的思维，引导学生认知大数据技术。
要求学生了解学习大数据需要掌握的基础技术知识，熟悉海量数据处理的基本流程以及与之匹配使用的主要技术和工具。
通过本课程的学习，加深学生对大数据的认识，并为后续专业课程打下良好基础。
二、课程目的1、知识目标通过课程学习让学生掌握大数据的概念和基本特征、理清大数据、云计算与人工智能的关系，了解大数据与社会各领域的应用关系。
并就大数据硬件架构和处理流程及相关技术与工具介绍，让学生了解数据预处理，Hadoop、Spark、Strom、数据存储及数据分析等技术，为后续相关课程做铺垫，让不同专业学生可选择不同方向继续大数据的深入学习。
2、能力目标(1) 实践能力通过本课程的学习，培养自我学习和自我设计的意识和能力；培养数据搜集、加工处理和分析的能力；通过合作学习培养沟通交往、团队协作等能力。
(2) 创新能力通过学习大数据产生促进新应用、新技术、新工具的产生，培养学生的创新精神，在什么情况下可以尽快抓住机会，促进学生将大数据与生活结合起来，培养使用大数据技术解决问题的思维。
三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有大数据的基本概念和基本特征、大数据行业必备基础知识、数据采集与预处理方法、大数据存储与管理、大数据计算框架、数据存储技术、数据分析技术，以及大数据与热门行业云计算和人工智能的结合。
根据教学大纲的要求，突出重点和难点。
(2) 教师指导下的学生自学指导学生自主学习大数据热门技术网络爬虫、Hadoop、Spark及Strom。
教师通过给出一些相关的实例帮助学生理解和进行程序设计，并布置相应的习题让学生进行练习。
大数据导论-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
数据削减
数据消减技术的主要目的就是用于帮助从原有巨大数据集中获得一个精 简的数据集，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。数据削减 的主要策略有以下几种： 1. 数据立方合计：这类合计操作主要用于构造数据立方（数据仓库操
作）。 2. 维数消减：主要用于检测和消除无关、弱相关、或冗余的属性或维
（数据仓库中属性）。 3. 数据压缩：利用编码技术压缩数据集的大小。
数据集成处理
1. 模式集成（Schema Integration）问题 就是如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配，这其中就涉及 到实体识别问题。 例如： 如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的 “custom_number”是否表示同一实体。 数据库与数据仓库的元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。
Bin的划分方法一般有两种，一种是等高方法，即每个Bin中的元素的个
数相等；另一种是等宽方法，即每个Bin的取值间距（左右边界之差）
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如：
排序后价格：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin： —Bin1：4,8,15 —Bin2：21,21,24 —Bin3：25,28,34
例如：每天数据处理常常涉及数据集成操作销售额（数据）可以进行 合计操作以获得每月或每年的总额。
这一操作常用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。
数据转换处理
3. 数据泛化处理（Generalization）。所谓泛化处理就是用更抽象（更 高层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对象。 例如：街道属性可以泛化到更高层次的概念，诸如：城市、国家。 对于数值型的属性也可以映射到更高层次概念 如年龄属性。如：年轻、中年和老年。
《大数据导论》—教学大纲
本课程旨在实现以下几个培养目标：
（1）引导学生步入大数据时代，积极投身大数据的变革浪潮之中；
（2）了解大数据概念，熟悉大数据应用，培养大数据思维，养成数据安全意识；
（3）了解大数据专业知识体系，形成对大数据专业的整体认知；
（4）熟悉大数据各个环节的相关技术，为后续深入学习相关大数据技术奠定基础；
（1）平时成绩：包括上课考勤和作业；
（2）期末考试：采用笔试，闭卷；
（3）最终成绩：平时成绩和期末考试成绩按5:5比例加权求和。
六、选用教材
七、参考书目与文献
八、课程网站等支持条件
课程主讲教师建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，提供讲义PPT、课程习题、学习指南、授课视频、技术资料等全方位、一站式免费服务，帮助学生更好学习大数据课程，网站地址：
（5）激发学生基于大数据的创新创业热情。
三、教学方法
本课程以课程理论教学为主，并提供大量补充学习资料，以深化学生对知识的理解。在理论教学层面，高屋建瓴地探讨大数据，超脱技术讲解技术，内容深入浅出，简单易懂，适合各个年级学生学习；同时，在课堂上为学生展示丰富的实际应用案例，激发学生学习兴趣，开拓学生视野，培养学生大数据思维。
4
第7章 数据处理与分析
数据处理与分析的概念、机器学习和数据挖掘算法、大数据处理与分析技术、大数据处理与分析代表性产品
6
第8章数据可视化
可视化概述、可视化图表、可视化工具、可视化典型术选择、系统实现、案例所需知识和技能
2
合计
32
五、考核方式与要求
四、主要内容及学时安排
章（或节）
主要内容
学时安排
第1章 大数据概述
数据的概念、大数据时代到来的背景、大数据的发展历程、世界各国的大数据发展战略、大数据的概念与影响、大数据的应用以及大数据产业