大数据概论：大数据与大数据时代ppt
大数据与人力资源管理(共37张PPT)
大数据与薪酬管理
大数据时代下，企业可以通过大数据技术对员工的工作情况进行准确的记录，并科学的分 析和处理这些数据，结合企业的薪酬绩效标准，运用网络化的技术手段对员工的考核结果以及工 资进行计算。大数据技术能够计算员工工资，并能够利用网络数据对比企业薪酬的标准。通过大 数据理念，依据企业自身的发展需要以及目标，为企业制定科学的战略规划，对企业的人事信息 数据等进行整理、挖掘和分析，努力实现大数据时代下的人力资源管理，强化业务关系，使得企 业人力资源管理水平得到提升。
过去，愿意实行信息共享者 ，被认为是傻瓜；今天，不愿意 共享者成为没有出路的人。
1.大数据与大数据时代概述
大数据时代：数据成为战略资源
人类储存信息量的增长速度比世界经济增长速度快4倍，而计算机处理能 力的增长速度比世界经济增长速度快9倍。今天大数据已经成为解决各种世界难题
的有力武器。 在奥巴马看来，大数据是未来的新石油，对它的占有与控制，犹如对领地权、制
大数据作为一种数据集合，当我们使用这个概念的时候， 实际包含有三层含义，一是数据很大；二是变化很快；三是 构成复杂。但是，大数据里面蕴藏着大知识、大智慧、大价值
和大发展。
大数据不光是一大堆数据的存在，更重要的是大数据还是一种 思维方式和管理、治理路径。因此，应该引起充分的重视。 我认为，对于我们人才管理领域来说，大数据的出现，乃是 一个可以大幅度提升管理水平的良好契机。
大数据与人才培训
随着“中国智造”和“互联网+”的提出，传统的企业员工培训模式已不 能适应发展要求。因此，从企业实际情况出发，利用大数据技术将信息化建设的 成果运用到培训管理中，通过顶层设计，高位推动，合力共为，逐步形成大培训 格局和“全员学习、全员培训”局面，实现“向培训要能力，以培训促发展”的 现代企业管理理念，是人才红利时代企业在市场竞争中立于不败之地的一项重要 竞争优势。
大数据的技术与实践课件(PDF 125页)
大数据技术概论
• 现代数据管理需求分析 • 关系数据库的挑战与应对 • 大数据的定义与特征 • 大数据技术家族
海量数据管理——时代的挑战
数据管理最大的挑战是：高负荷下的
海量数据管理
IDC研究表明：
全球数据产量仅2011就达1.8ZB(或1.8 万亿GB，每个美国人每分钟写3条 Twitter信息，共写2.6976万年； 未来十年的全球数据量将增长50倍。
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大数据的相关定义---大家都大数据，其实并不是说一件事，必须澄清
• ■大数据
•代表现代信息社会的本质特征，它是更加广泛更加深入的数字化，以及全社会范围内数据的互联 互通。 • “更加广泛、更加深入的数字化”，幵不等同亍纸质文档电子化，而是数据指导业务的习惯、
策略与模式。 • “全社会范围内数据的互联互通”，是指企业现在面对的不仅仅是其内部数据互联互通的问题
大数据技术教程---
------ Hadoop/NoSQL的技术与实践
议程
1
大数据技术概论
2
Hadoop MapReduce教程
3
Hadoop MapReduce技术分析
4
NoSQL教程
5
NoSQL技术分析
6
大数据与关系数据库及技术趋势分析
7
大数据技术新进展
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大数据与新一代企业数据架构规划
补充与答疑
部分产品实现资源精细化管理，支持混合负载 大多数情况下更适合亍批量操作为主的OLAP场景
企业交易操作支持与数据管理 复杂BI报表与分析需求
Oracle ExaData，IBM PureData，TeraData，EMC GreenPlum
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大数据技术概论
大数据概述及其数据分析案例
模型建立
根据分析目标和数据形式，选用合适的机器学习算法，建立分类与预测、聚类 分析、关联规则、偏差检测等模型等等。
模型评价
模型分类与预测的评价方法有：绝对误差、均方误差、混淆矩阵等等。
机器学习—监督学习
机器学习—分类算法
机器学习—回归算法
机器学习—聚类算法
机器学习—关联分析算法
深度学习
深度学习模型的“深”意味着神经网络的结构深，由至少3层组成，深度模型一层的 输出作为下一层的输入。通过这种方式，可以实现对输入信息进行分级表达。深度学习与 传统模式识别方法的最大不同在于它所采用的特征是从大数据中自动学习得到，而非采用 手工设计。
模型建立
模型评价
应用展示
探索性分析
数据质量分析：数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据。
数据特征分析：对数据进行质量分析以后，可以通过绘制图表、计算某些特 征量等进行数据的特征分析。
数据预处理
数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据，噪声数据平滑、处理 缺失值、异常值等。
数据变换：对数据进行规范化处理，数据归一、连续属性离散化、属性构造。 数据规约：数据规约后产生更小但保持原数据完整性的新数据集，提高建模 效率和准确性。
然 Kafka 可 用 于 很 多 流 处理系统，但按照设
计，Samza可以更好地 发 挥 Kafka 独 特 的 架 构 优势和保障。
Flink是一种可以 处理批处理任务的 流处理框架。该技 术可将批处理数据 视作具备有限边界 的数据流，借此将 批处理任务作为流 处理的子集加以处 理。为所有处理任 务采取流处理为先 的方法会产生一系 列有趣的副作用。
深度学习简单介绍
大数据可视化展示
数字经济概论课件：需求牵引供给
（4）企业文化创新
新世代职员更加早熟、眼界更加宽广、更注重分享、自我实现、创新精 神和个人自由，更愿意接受数字化技术。相对而言，他们更加自我、重 视个性、关注工作是否与兴趣爱好相一致等。
资料来源：戚聿东, 蔡呈伟. 数字化企 业的性质:经济学解释[J]. 财经问题研 究, 2019, 000(005):121-129.
（2）基于消费者价值的关键业务和流程创新 以数字基础设施为承载基础，以数据为关键要素对整个业务流程实现再造。 以数据流通取代传统的业务流程，使企业的业务经营模式发生变化。 把数据活动纳入价值创造流程，寻找新的价值创造方向和路径。 基于流程再设计，以数据充分流通作为解决问题的新方法，提高某一业务流程 的效率或效果。
规模效应即规模经济，指生产规模达到一定程度而使生产、管理成本下降，从而利 润增加的现象。 差异化服务又称个性化服务，指针对客户的不同需求，重视对目标市场的细分，努 力提供多种产品与服务，对不同的客户需求提供个性化服务与资费选择。
价值共创是以个体为中心，由消费者与企业共同创造价值的理论，包括消费者单独 创造价值、消费者与企业互动共同创造价值、消费者与消费者互动创造价值。 商业模式创新是企业创造价值的逻辑范式，即企业在一定的价值链或价值网络中如 何向客户提供产品和服务、并获取利润。 大数据4V属性包括规模性(Volume)、聚合数据的多样性(Variety)、数据收集运用传 播的快速性(Velocity)、数据蕴含的价值性(Value)。
产消者是指参与生产活动的消费者。
4.1.1 数字经济时代消费者需求的转变
大数据技术应用概论(一)2024
大数据技术应用概论（一）【引言概述】大数据技术是指为了处理和分析大规模、高速生成的结构化和非结构化数据而制定的技术和方法。
随着互联网和信息化的迅猛发展，大数据技术应用在各个领域得到了广泛的关注和应用。
本文将介绍大数据技术的概况，并探讨其应用在不同领域的重要性和需求。
【正文】一、大数据技术概述1. 大数据技术定义与特点2. 大数据技术的发展历程3. 大数据技术的基本架构和主要组成部分4. 大数据技术与传统数据库技术的区别5. 大数据技术的未来发展趋势二、大数据技术在商业领域的应用1. 大数据技术在市场营销中的应用2. 大数据技术在金融行业的应用3. 大数据技术在零售行业的应用4. 大数据技术在电子商务中的应用5. 大数据技术在客户关系管理中的应用三、大数据技术在科学研究中的应用1. 大数据技术在医疗领域的应用2. 大数据技术在生物信息学中的应用3. 大数据技术在天文学研究中的应用4. 大数据技术在气象和环境科学中的应用5. 大数据技术在地质勘探中的应用四、大数据技术在社交网络中的应用1. 大数据技术在社交媒体分析中的应用2. 大数据技术在舆情监测中的应用3. 大数据技术在个性化推荐系统中的应用4. 大数据技术在社交网络安全中的应用5. 大数据技术在社交网络营销中的应用五、大数据技术在智能城市中的应用1. 大数据技术在交通管理中的应用2. 大数据技术在智能能源管理中的应用3. 大数据技术在智慧环境监测中的应用4. 大数据技术在安全监控中的应用5. 大数据技术在智能城市规划中的应用【总结】大数据技术的快速发展与日益增长的数据量密切相关。
通过引入大数据技术，各行业能够更好地管理和分析数据，从而实现更准确的决策和优化业务运营。
未来，随着技术的不断创新和完善，大数据技术将继续在各个领域发挥重要作用，推动社会的进步和发展。
大数据十大经典案例ppt课件
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5“魔镜”预知石油市场走向
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如果你对“魔镜”还停留在“魔镜魔镜，告诉我 谁是世界上最美的女人”，那你就真的out了。“魔 镜”不仅仅是童话中王后的宝贝，而且是真实世界 中的一款神器。其实，“魔镜”是苏州国云数据科 技公司的一款牛逼的大数据可视化产品，而且是国 内首款喔。
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10 超市预知高中生顾客怀孕
明尼苏达州一家塔吉特门店被客户投诉，一位中 年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女 儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为 女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货 就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关 关系分析得出事情的真实状况。
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7 大数据与乔布斯癌症治疗
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA 进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费 用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文 档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助 乔布斯延长了好几年的生命。
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8 ห้องสมุดไป่ตู้巴马大选连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被 归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模与 深入的数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与 经验进行决策的优势急剧下降，在政治领域，大数 据的时代已经到来；各色媒体、论坛、专家铺天盖 地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋不已，无 数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
3意料之外：
胸部最大的 是新疆妹子
淘宝数据平台显示，购买最 多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯 占比达41.45%，其中又以75B 的销量最好。其次是A罩杯， 购买占比达25.26%，C罩杯只 有8.96%。在文胸颜色中，黑 色最为畅销。以省市排名，胸 部最大的是新疆妹子。
《大数据概论》教学大纲
《大数据概论》教学大纲课程名称：大数据概论课程代码：XXXXX学时：XX学分：X课程介绍：本课程介绍大数据概念、基本原理、核心技术以及应用领域等内容。
通过本课程的学习，学生将了解大数据的特点、挑战和机遇，掌握大数据处理的基本技术与方法，培养大数据思维和解决问题的能力。
教学目标：1.了解大数据的基本概念、特点和发展趋势；2.熟悉大数据处理的基本原理和关键技术；3.掌握大数据挖掘和分析的方法和工具；4.了解大数据应用领域和现实案例；5.培养学生的大数据思维和解决问题的能力。
教学内容与安排：-第一讲：大数据概述(2学时)-大数据的定义、特点和挑战-大数据的应用场景和价值-第二讲：大数据处理技术(4学时)-大数据存储与管理-大数据处理架构-分布式计算与并行处理-第三讲：数据挖掘与分析(6学时)-数据预处理与清洗-数据挖掘与机器学习-数据可视化与分析工具-第四讲：大数据技术与工具(4学时)- Hadoop与MapReduce- Spark与Flink-NoSQL数据库-第五讲：大数据应用案例分析(4学时) -电商数据分析与推荐系统-社交媒体数据分析与用户画像-公共安全与城市治理-第六讲：大数据伦理与隐私保护(2学时) -大数据伦理与隐私保护意义-大数据隐私保护技术与方法-第七讲：大数据的发展趋势与挑战(2学时)-大数据技术的发展趋势-大数据带来的挑战与解决方案教学方法：本课程采用讲授理论知识、分组讨论案例分析和实践操作等多种教学方法相结合，注重培养学生的实际动手能力和解决实际问题的能力。
教材与参考书目：教材：-《大数据处理》著者：XXX出版社：XXX参考书目：-《大规模数据分析》著者：XXX出版社：XXX-《大数据时代》著者：XXX出版社：XXX考核方式：平时成绩占50%，期末考试占50%。
平时成绩包括课堂表现、实验报告和小组项目等。
备注：本课程内容为初步安排，根据实际教学需要可以适当进行调整和完善。
生态环境大数据概论
生态环境大数据概论
生态环境大数据是指在生态环境领域收集、存储、管理和分析大规模数据的实践和技术。
它涵盖了多个方面，包括生物多样性、气候变化、土地利用、水资源管理、空气质量、野生动植物保护等等。
以下是生态环境大数据的概论：
1.数据来源：生态环境大数据来自各种数据源，包括
传感器、卫星遥感、气象站、生态监测站、社交媒
体、移动应用程序和其他数据收集方法。
这些数据
可以是结构化数据（如传感器数据和监测数据）或
非结构化数据（如图像、文本和音频数据）。
2.数据规模：生态环境大数据通常以大规模数据集的
形式存在，因为生态系统和环境变化具有复杂性和
多样性，需要大量数据来全面理解和分析。
3.数据处理：处理生态环境大数据需要高度复杂的数
据分析和处理技术，包括数据清洗、特征提取、数
据挖掘、机器学习和人工智能等技术，以从数据中
提取有价值的信息和见解。
4.目标和应用：生态环境大数据的主要目标是帮助监
测和保护生态环境，预测气候变化，支持可持续资
源管理，提高环境保护措施的效果。
它在生态学研
究、自然灾害预测、政策制定、资源规划等方面具
有广泛的应用。
5.挑战和难题：处理生态环境大数据面临一些挑战，
包括数据质量问题、数据隐私问题、数据安全问
题、计算资源需求等。
此外，数据的多样性和复杂
性也增加了分析的复杂性。
总的来说，生态环境大数据的概念是将现代数据科学和技术应用于生态学和环境科学领域，以更好地理解和管理地球上的生态系统和环境，从而促进可持续发展和环境保护。
这一领域在不断发展，有望为解决全球环境问题提供重要的支持和见解。