大数据英语PPT
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大数据专业英语教程 Unit 10 What Is Hadoop
本句中，Even if individual nodes experience high rates of failure when running jobs on a large cluster 是一个让步状语从句，修饰主句的谓语 is replicated。在该从句中，when running jobs on a large cluster 是一个时间状语从句，修饰从句的谓语 experience。so that it can be recovered easily in the face of disk, node or rack failures 是一个目的状语从句，修饰主句的谓 语 is replicated。
节点失效，节点故障；点失效 容错 作业调度 集群资源管理 分散，展开 完成，实现，执行 并行处理 按比例增加，按比例提高 说得委婉些，说得好听一点
Abbreviations
HPC (High Performance Computing) SAN (Storage Area Network) RDBMS (Relational DataBase Management System) HDFS (Hadoop Distributed File System)
New Words
ห้องสมุดไป่ตู้
restriction throughput availability localize
[] [] [❖] []
n.限制，约束 n.吞吐量，生产量，生产能力 n.可用性，有效性，实用性 v.(使)局部化，本地化
Phrases
programming language tea cozy software library Apache Software Foundation non-profit organization free，open-source software distributed system machine-generated data log data data preparation scripting language
节点失效，节点故障；点失效 容错 作业调度 集群资源管理 分散，展开 完成，实现，执行 并行处理 按比例增加，按比例提高 说得委婉些，说得好听一点
Abbreviations
HPC (High Performance Computing) SAN (Storage Area Network) RDBMS (Relational DataBase Management System) HDFS (Hadoop Distributed File System)
New Words
ห้องสมุดไป่ตู้
restriction throughput availability localize
[] [] [❖] []
n.限制，约束 n.吞吐量，生产量，生产能力 n.可用性，有效性，实用性 v.(使)局部化，本地化
Phrases
programming language tea cozy software library Apache Software Foundation non-profit organization free，open-source software distributed system machine-generated data log data data preparation scripting language
大数据介绍英文讲述
Variability
Inconsistency of the data set can hamper processes to handle and manage it.
Veracity
The quality of captured data can vary greatly, affecting accurate analysis.
on Alibaba’s marketplaces
US$1,133,942
spent on Alibaba
1 2
Definition
Characteristic NoSQL RDBMS MapReduce Applications
C
3
ONTENTS 4 5
6
1
Definition
1 Definition
Eventual Consistency
at some point in the future, data will converge to a consistent state. No guarantees are made “when”.
3 NoSQL
JSON Structure
{ field1: value1, field2: value2 … fieldN: valueN } var mydoc = { _id:ObjectId("5099803df3f4948bd2f98391"), name: { first: "Alan", last: "Turing" }, birth: new Date('Jun 23, 1912'), death: new Date('Jun 07, 1954'), contribs: [ "Turing machine", "Turing test", …], views : NumberLong(1250000) }
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
22
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
2024/1/26
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
2024/1/26
26
项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
大数据PPT免费
人工智能和机器学习在大数据中的应用前景
数据挖掘与预测分析
通过机器学习算法对历史数据进行深度挖掘，发现数据间的潜在 联系和规律，实现预测分析。
自动化决策支持
基于大数据和人工智能技术，构建自动化决策支持系统，提高决策 的准确性和效率。
个性化推荐与服务
利用大数据分析和机器学习技术，为用户提供个性化的产品推荐和 服务体验。
总结：把握大数据时代机遇，应对挑战
01
强化技术创新
持续推动大数据、人工智能、物联网等领域的技术创新，提升数据处理
和分析能力。
02
加强人才培养
重视大数据领域人才培养，打造具备跨学科知识和技能的专业团队。
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。
THANK YOU
物联网和5G技术对大数据的影响和挑战
数据量爆炸式增长
物联网设备的普及和5G技术的推广将带来数据量的爆炸式 增长，对大数据存储和处理能力提出更高要求。
数据实时性要求提 高
物联网和5G技术使得数据实时传输和处理成为可能，对大 数据处理速度和实时性要求更高。
数据安全与隐私保 护
随着物联网设备的普及，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保障。
工具选择建议
根据数据量、分析需求、呈现效果等因素选择合适的工具。
图表类型选择及设计原则
1 2
常见图表类型
柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等。
图表选择原则
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类型。
3
图表设计原则
简洁明了、颜色搭配合理、突出重点、避免过度 装饰。
报告撰写技巧与注意事项
大数据介绍英文讲述
The reduce function then combines the intermediate values into one or more final values for the same key. --Reduce
3
NoSQL
3 NoSQL
NoSQL refers to document-oriented databases SQL doesn’t scale well horizontally. It is schemaless. But not formless (JSON format). JSON: data interchange format Mongo Database Couch Database
3 NoSQL
Benefits
• Column-oriented organizations are more efficient when an aggregate needs to be computed over many rows but only for a notably smaller subset of all columns of data, because reading that smaller subset of data can be faster than reading all data. • Column-oriented organizations are more efficient when new values of a column are supplied for all rows at once, because that column data can be written efficiently and replace old column data without touching any other columns for the rows. • Row-oriented organizations are more efficient when many columns of a single row are required at the same time, and when row-size is relatively small, as the entire row can be retrieved with a single disk seek. • Row-oriented organizations are more efficient when writing a new row if all of the column data is supplied at the same time, as the entire row can be written with a single disk seek.
3
NoSQL
3 NoSQL
NoSQL refers to document-oriented databases SQL doesn’t scale well horizontally. It is schemaless. But not formless (JSON format). JSON: data interchange format Mongo Database Couch Database
3 NoSQL
Benefits
• Column-oriented organizations are more efficient when an aggregate needs to be computed over many rows but only for a notably smaller subset of all columns of data, because reading that smaller subset of data can be faster than reading all data. • Column-oriented organizations are more efficient when new values of a column are supplied for all rows at once, because that column data can be written efficiently and replace old column data without touching any other columns for the rows. • Row-oriented organizations are more efficient when many columns of a single row are required at the same time, and when row-size is relatively small, as the entire row can be retrieved with a single disk seek. • Row-oriented organizations are more efficient when writing a new row if all of the column data is supplied at the same time, as the entire row can be written with a single disk seek.
大数据专业英语教程 Unit 12 How to Manage Big Data’s Big
Notes
[3] The variety, velocity and volume of big data amplify the security management challenges that are addressed in traditional security management.
v.制作 adj.巨大的，庞大的 n.无效率，无能 adj.整理过的；统一的；加固的 adj.诱惑人的 n.攻击者
New Words
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
recognition devastating amplify deposit
dataset regulatory adequate workflow adversary configuration authenticate
Phrases
consumer need share with crown jewels trade secret upwards of financial institution government regulation come into play on a case-by-case basis data transfer distributed environment
New Words
node vulnerability straightforward
patch
automation framework uniform deactivate inactive probability offensive
prudent
[] [❖] [ ]
[ ]
[] [ ] [] [ ❖] [ ❖] [] [❖]
[t]
n.节点 n.弱点，攻击 adj.坦率的，简单的，易懂的，直截了 当的
大数据专业英语教程 Unit 1 Big Data
普遍的；一般的；整体的 依照 立刻, 马上 标准差，标准偏差 按比例增加，按比例提高 迷上，沉溺于 简而言之，一言以蔽之 过度分析 由...代替 与...一致 来自，源于 从...抽取 构成，组成 客户联络中心，客户服务中心
New Words
contender volatility variability cornerstone viability gigantic proportion
[] [❖] [❖] [] [❖] [ ] []
guzzle fascinate
[] [ ]
fad funnel
[ ] []
n.竞争者 n.波动率；波动性；波动 n.变异性；可变性 n.奠基石，基础，最重要部份 n.可行性，切实可行，能办到；生存能力 adj.巨人般的，巨大的 n.比例；均衡；部分 vt.使成比例；使均衡，分摊
Phrases
big data capitalize on holy grail
extracted ... from data warehouse business intelligence tool information explosion be superseded by … wake up invade into unstructured text underlying data pertain to in the attempt to
adv.极端地，非常地 adj.基础的，基本的 n.基本原则，基本原理 adj.能证实的 adj.诚实的，说实话的 vt.违犯，冒犯，干扰；违反 adj.悲惨的，灾难的 adj.看得见的，明显的，显著的 n.可见物 vt.超越，胜过 n.边界，分界线 adj.全能的，无所不能的 n.可视化
大数据十大经典算法kNN讲解PPT
KNN算法的缺陷
观察下面的例子，我们看到，对于位置样本X，通过KNN算法，我们显然可以得到X应属于红点，但对于位置样本Y，通过KNN算法我们似乎得到了Y应属于蓝点的结论，而这个结论直观来看并没有说服力。
KNN算法的具体实现
由上面的例子可见：该算法在分类时有个重要的不足是，当样本不平衡时，即：一个类的样本容量很大，而其他类样本数量很小时，很有可能导致当输入一个未知样本时，该样本的K个邻居中大数量类的样本占多数。 但是这类样本并不接近目标样本，而数量小的这类样本很靠近目标样本。这个时候，我们有理由认为该位置样本属于数量小的样本所属的一类，但是，KNN却不关心这个问题，它只关心哪类样本的数量最多，而不去把距离远近考虑在内，因此，我们可以采用权值的方法来改进。和该样本距离小的邻居权值大，和该样本距离大的邻居权值则相对较小，由此，将距离远近的因素也考虑在内，避免因一个样本过大导致误判的情况。
KNN算法的缺陷
从算法实现的过程大家可以发现，该算法存两个严重的问题，第一个是需要存储全部的训练样本，第二个是需要进行繁重的距离计算量。对此，提出以下应对策略。
KNN算法的改进：分组快速搜索近邻法
其基本思想是：将样本集按近邻关系分解成组，给出每组质心的位置，以质心作为代表点，和未知样本计算距离，选出距离最近的一个或若干个组，再在组的范围内应用一般的knn算法。由于并不是将未知样本与所有样本计算距离，故该改进算法可以减少计算量，但并不能减少存储量。
问题：有一个未知形状X(图中绿色的圆点)，如何判断X是什么形状?
K-最近邻算法
显然，通过上面的例子我们可以明显发现最近邻算法的缺陷——对噪声数据过于敏感，为了解决这个问题，我们可以可以把位置样本周边的多个最近样本计算在内，扩大参与决策的样本量，以避免个别数据直接决定决策结果。由此，我们引进K-最近邻算法。
观察下面的例子，我们看到，对于位置样本X，通过KNN算法，我们显然可以得到X应属于红点，但对于位置样本Y，通过KNN算法我们似乎得到了Y应属于蓝点的结论，而这个结论直观来看并没有说服力。
KNN算法的具体实现
由上面的例子可见：该算法在分类时有个重要的不足是，当样本不平衡时，即：一个类的样本容量很大，而其他类样本数量很小时，很有可能导致当输入一个未知样本时，该样本的K个邻居中大数量类的样本占多数。 但是这类样本并不接近目标样本，而数量小的这类样本很靠近目标样本。这个时候，我们有理由认为该位置样本属于数量小的样本所属的一类，但是，KNN却不关心这个问题，它只关心哪类样本的数量最多，而不去把距离远近考虑在内，因此，我们可以采用权值的方法来改进。和该样本距离小的邻居权值大，和该样本距离大的邻居权值则相对较小，由此，将距离远近的因素也考虑在内，避免因一个样本过大导致误判的情况。
KNN算法的缺陷
从算法实现的过程大家可以发现，该算法存两个严重的问题，第一个是需要存储全部的训练样本，第二个是需要进行繁重的距离计算量。对此，提出以下应对策略。
KNN算法的改进：分组快速搜索近邻法
其基本思想是：将样本集按近邻关系分解成组，给出每组质心的位置，以质心作为代表点，和未知样本计算距离，选出距离最近的一个或若干个组，再在组的范围内应用一般的knn算法。由于并不是将未知样本与所有样本计算距离，故该改进算法可以减少计算量，但并不能减少存储量。
问题：有一个未知形状X(图中绿色的圆点)，如何判断X是什么形状?
K-最近邻算法
显然，通过上面的例子我们可以明显发现最近邻算法的缺陷——对噪声数据过于敏感，为了解决这个问题，我们可以可以把位置样本周边的多个最近样本计算在内，扩大参与决策的样本量，以避免个别数据直接决定决策结果。由此，我们引进K-最近邻算法。
Spark快速大数据分析ppt课件
核心概念与基本操作
Spark中对数据的所有操作不外乎：
1、创建RDD 2、转化已有RDD，即转化操作(transformation):由一个RDD生成一个新的RDD 3、调用RDD操作进行求值，即行动操作(action):会对一个RDD计算出一个结果
创建RDD的方式: 1、通过已有集合生成，用于原型开发和测试
Spark简介
Spark主要包含了如下图所示的组件： 1、Spark Core:实现了Spark的基本功能，包含任务调度、 内存管理、错误恢复与存储系统交互等模块，还包含了对弹 性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的API定义。
2、Spark SQL:是Spark操作结构化数据的程序包，通过 Spark SQL可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言 (HQL)来查询数据。
newRDD = RDD1.intersection(RDD2)
核心概念与基本操作
3、subtract操作，生成一个元素只存在于RDD1，不存在于RDD2的新 RDD，subtract会保留newRDD中的重复元素
newRDD = RDD1.subtract(RDD2) 4、distinct操作，生成一个去重后的新RDD
newRDD = oldRDD.filter(lambda x: x > 5)
2、map操作对RDD1中的每个元素进行函数操作后，将结果构成新的RDD，以下意为对 RDD中的每个元素进行平方构成新RDD
newRDD = oldRDD.map(lambda x: x ** 2)
3、flatMap操作和map操作类似，但是如果操作后的结果为一个列表，则取出列表中的 元素构成新RDD，而非将列表构成新RDD
chapter1-大数据专业英语教程-朱丹-清华大学出版社
Some of this data is held in transactional data stores – the byproduct of fast-growing online activity. Machine-to-machine interactions, such as metering, call detail records, environmental sensing and RFID systems, generate their own tidal waves of data. All these forms of data are expanding, and that is coupled with fast-growing streams of unstructured and semi structured data from social media .
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我们身边的每件事物每时每刻都在产生大量的数据。每个 数字流和社交媒体的互动都会产生数据。这些数据通过系 统、传感器和移动设备传输。大数据源于众多数据源，其 产生速度、数据量和多样性都迅速增长。要从大数据中提 取有意义的信息价值，需要最优的处理能力、分析能力和 技术。
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Velocity. Thornton May says, “Initiatives such as the use of RFID tags and smart metering are driving an ever greater need to deal with the torrent of data in near-real time. This, coupled with the need and drive to be more agile and deliver insight quicker, is putting tremendous pressure on organizations to build the necessary infrastructure and skill base to react quickly enough.”
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我们身边的每件事物每时每刻都在产生大量的数据。每个 数字流和社交媒体的互动都会产生数据。这些数据通过系 统、传感器和移动设备传输。大数据源于众多数据源，其 产生速度、数据量和多样性都迅速增长。要从大数据中提 取有意义的信息价值，需要最优的处理能力、分析能力和 技术。
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Velocity. Thornton May says, “Initiatives such as the use of RFID tags and smart metering are driving an ever greater need to deal with the torrent of data in near-real time. This, coupled with the need and drive to be more agile and deliver insight quicker, is putting tremendous pressure on organizations to build the necessary infrastructure and skill base to react quickly enough.”