大数据管理PPT课件
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信息管理与大数据应用课件
聚类分析：将数据集分成不同的组，使得同一组内的数据尽可能相似
分类分析：根据已知的数据集构建分类模型，用于预测新数据的类别
关联分析：挖掘数据集中的关联规则，用于发现商品之间的关联关系
时间序列分析：对时间序列数据进行处理和分析，用于预测未来趋势和行为
信息管理应用实践
企业信息管理系统的应用和实践
企业信息管理系统的定义和功能
目录
01
添加目录标题
02
信息管理概述
03
大数据应用概述
04
信息管理技术基础
05
大数据处理技术基础
06
信息管理应用实践
添加章节标题
信息管理概述
信息管理的概念
信息管理的目的和意义
提高组织效率：通过有效管理信息，提高组织内部沟通效率，减少信息冗余和重复。
01
02
提升决策质量：准确、及时的信息是决策的基础，信息管理有助于提升决策的科学性和准确性。
01
数据收集：使用爬虫、API等方式获取数据
04
02
03
数据清洗：去除重复、无效数据，处理缺失值和异常值
数据存储：使用关系型数据库、NoSQL数据库等存储数据
数据处理和分析：使用SQL、Python等语言进行数据处理和分析
05
数据可视化：使用图表、报表等方式展示数据分析结果
06
数据应用：将数据分析结果应用于实际业务中
信息技术的特点：信息技术具有数字化、网络化、智能化等特点，能够实现信息的快速传输、高效处理和智能应用，为人类的生产和生活带来极大的便利。
信息技术的应用：信息技术广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育、军事等，成为推动社会进步和发展的重要力量。
信息系统的组成和功能
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。
大数据的分析课件ppt
阐述数据质量评估、监控及提升的方法论和 实践经验。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
大数据在城市治理方面的应用ppt课件
10
灾害预警
案例：纽约火灾防治
作用效果：通过100 万栋建筑物相关数据， 包括居民收入水平、建筑物年份、电气性能 情况等数据进行分析，对对建筑物的火险概 率依次排列; 实施当年火灾发生率下降了约 24%。
11
谢谢
12
8
治安管理
案例：波斯顿爆炸案的侦破
背景：2013 年，波士顿国际马拉松赛现 场发生了连环爆炸弹袭击事件。
作用效果:FBI调查人员通过对案发现场采集 的大量数据进行比对、查找和分析，最终确 定了犯罪嫌疑人。
9
灾害预警
案例：纽约火灾防治 背景：纽约每年有近3 000栋建筑因火灾损 毁，消防人员的救援速度受城市复杂环境的 影响，防火重于救火。
3
交通管理
4
交通管理
案例：宁波.智慧交通
5
交通管理
案例：飞象停车
功能：车位租赁 车位发布 电子支付 共享方式
应用城市：北京
6
பைடு நூலகம் 交通管理
美国城市交通拥堵排名：
7
交通管理
解决办法 通过对现有交通数据，以及来自社交媒体的 新数据，交通信号灯、二氧化碳传感器以及 相关的传感器数据，帮助驾驶者重新规划路 线。
大数据在城市治理方面的应用
——主讲人：***
1
应用案例
公共设施管理 交通管理 治安管理 灾害预警
2
公共设施管理
实例：拉斯维加斯城市管网
背景：拉斯维加斯因未能全面掌握市政管 网信息而时常发生被施工活动误挖的情况; 利用大数据开发了城市的市政基础设施网络 仿真模型。
作用效果：通过模型观察路面和地下的各种 管线设施，市政管理者可以实时掌握地下关 键资产的位置和状况
灾害预警
案例：纽约火灾防治
作用效果：通过100 万栋建筑物相关数据， 包括居民收入水平、建筑物年份、电气性能 情况等数据进行分析，对对建筑物的火险概 率依次排列; 实施当年火灾发生率下降了约 24%。
11
谢谢
12
8
治安管理
案例：波斯顿爆炸案的侦破
背景：2013 年，波士顿国际马拉松赛现 场发生了连环爆炸弹袭击事件。
作用效果:FBI调查人员通过对案发现场采集 的大量数据进行比对、查找和分析，最终确 定了犯罪嫌疑人。
9
灾害预警
案例：纽约火灾防治 背景：纽约每年有近3 000栋建筑因火灾损 毁，消防人员的救援速度受城市复杂环境的 影响，防火重于救火。
3
交通管理
4
交通管理
案例：宁波.智慧交通
5
交通管理
案例：飞象停车
功能：车位租赁 车位发布 电子支付 共享方式
应用城市：北京
6
பைடு நூலகம் 交通管理
美国城市交通拥堵排名：
7
交通管理
解决办法 通过对现有交通数据，以及来自社交媒体的 新数据，交通信号灯、二氧化碳传感器以及 相关的传感器数据，帮助驾驶者重新规划路 线。
大数据在城市治理方面的应用
——主讲人：***
1
应用案例
公共设施管理 交通管理 治安管理 灾害预警
2
公共设施管理
实例：拉斯维加斯城市管网
背景：拉斯维加斯因未能全面掌握市政管 网信息而时常发生被施工活动误挖的情况; 利用大数据开发了城市的市政基础设施网络 仿真模型。
作用效果：通过模型观察路面和地下的各种 管线设施，市政管理者可以实时掌握地下关 键资产的位置和状况
大数据培训课件(PPT 27页)
• 大数据的“大”还体现在企业的数据观突 破了传统的管理视野。
– 举例：商超的促销定价怎么做
处理大数据需要专门的技术方案
传统数据
• 数据库 • OLTP系统 • 中心式架构
大数据
• 数据仓库 • OLAP • 数据挖掘 • 云计算架构 • Hadoop
所以，马云说…
• “我们正从IT（信息技术）时代走向DT（数 据技术）时代”、“IT时代是制造，DT时 代是创造”。
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验 的决策”，传统企业应当从客户端、产品 端、管理端寻找介入机会，切不可陷入技 术端陷阱。
– 举例：谷歌流感趋势预测饱受质疑
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略。 支持通过数据整合颠覆公司低效的流程和 业务，信息化部门的职能从软硬件日常维 护转向助推商业逻辑重构。
我对大数据的理解
• 大数据是指超大规模的数据集合，往往还 具有类型多样、快速流转、和价值密度低 等特点，人们无法通过传统数据技术，以 可接受的代价来驾驭处理它。
两点认识
• 大数据的“大”不只是“数量大”，类型 多样、快速流转和价值密度低才是其有别 于传统“数据”概念的关键所在。
– 举例：NEC用脸部识别技术提升销售
• 2015.7 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 • 2015.9 《国务院关于促进大数据发展行动纲要》 • 2015.5《安徽省人民政府办公厅关于促进电子政务协调发
展的实施意见》 • 2015.9 《安徽省委省政府关于加快调结构转方式促升级
– 举例：商超的促销定价怎么做
处理大数据需要专门的技术方案
传统数据
• 数据库 • OLTP系统 • 中心式架构
大数据
• 数据仓库 • OLAP • 数据挖掘 • 云计算架构 • Hadoop
所以，马云说…
• “我们正从IT（信息技术）时代走向DT（数 据技术）时代”、“IT时代是制造，DT时 代是创造”。
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验 的决策”，传统企业应当从客户端、产品 端、管理端寻找介入机会，切不可陷入技 术端陷阱。
– 举例：谷歌流感趋势预测饱受质疑
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略。 支持通过数据整合颠覆公司低效的流程和 业务，信息化部门的职能从软硬件日常维 护转向助推商业逻辑重构。
我对大数据的理解
• 大数据是指超大规模的数据集合，往往还 具有类型多样、快速流转、和价值密度低 等特点，人们无法通过传统数据技术，以 可接受的代价来驾驭处理它。
两点认识
• 大数据的“大”不只是“数量大”，类型 多样、快速流转和价值密度低才是其有别 于传统“数据”概念的关键所在。
– 举例：NEC用脸部识别技术提升销售
• 2015.7 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 • 2015.9 《国务院关于促进大数据发展行动纲要》 • 2015.5《安徽省人民政府办公厅关于促进电子政务协调发
展的实施意见》 • 2015.9 《安徽省委省政府关于加快调结构转方式促升级
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。
大数据ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
政务大数据PPT课件
航空行业解决方案
客票销售电子商务平台
航空代理人销售平台
机场旅客服务平台
机场信息管理系统
航空协会与管理机构信息系统
1
0
智慧医疗：可穿戴设备、电子病历、远程医疗、移动支付
政府公卫监控/决策平台
上门诊疗/随访
个人/家庭健康档案
社区熙康
全科医生随诊包
健康小屋
转诊/远程医疗
区域中心医院 HIS
全方位支持/协同
个人/家庭健康档案
社区服务中心 （HIS、公卫系统）
个人/家庭健康档案区域诊疗平台
区域医疗信息网平台
地区大型综合医疗医院 11
2019/12/19
12
智慧教育：整合各类教育资源，实现教育资源平衡
教育主管部门
学校
老师
家长
学生
智慧校园
智慧教室
智慧图书馆
电子书包
远程教育
校园一卡通
平安校园
教育管理公共服务平台
缺乏数据共享的技术支撑 能力和基础平台
2
政务大数据中心建设定位
依托城市大数据中心相关平台和应用支撑，汇聚城市管理各相关部门业务数据，进行集中展示和 分析，提升城市运行管理、政务服务、城市综合管理决策和产业转型升级等方面的综合能力。
惠民
推动公共服务便利化，让百 姓办事不求人，实现衣食住 行医疗教育等公共服务便捷 化，市民生活幸福指数明显 提升
预测模型
统计报表分析
政务数据分析
预测结果
宏观调控 交通规划 安全通告 Fra bibliotek动指……挥管理者可以实现 管理者可以实现
民生资源：
社会保险收支预测
价格波动预测
市场经济预测