数据有乾坤大数据课件
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大数据培训课件pptx
数据孤岛问题
数据分散
不同部门或业务单元之间的数据分散存储和管理 ，导致数据难以整合。
数据接口不兼容
不同系统之间的数据接口不兼容，导致数据难以 交换和共享。
ABCD
数据标准不统一
不同部门或业务单元的数据标准不一致，导致数 据难以整合和共享。
数据共享意识不足
由于缺乏数据共享的文化和意识，导致部门或业 务单元之间的数据难以共享和利用。
数据加密技术
对称加密、非对称加密等
隐私保护技术
差分隐私、匿名化等
访问控制策略
基于角色的访问控制（RBAC）、基 于属性的访问控制（ABAC）等
数据安全法规与标准
GDPR、ISO 27001等
03
大数据应用场景
金融行业应用
风险评估与控制
金融监管与合规
大数据可以帮助金融机构评估客户信 用风险、市场风险和操作风险，提高 风险预警和应对能力。
案例二：电商用户画像大数据应用
总结词
利用大数据技术构建用户画像，实现个性化推荐和精准营销。
详细描述
电商企业通过收集和分析用户的购物行为、浏览记录等数据，构建用户画像， 实现个性化推荐和精准营销。这不仅可以提高用户满意度和忠诚度，还可以增 加销售额和市场份额。
案例三：医疗影像大数据应用
总结词
利用大数据技术处理医疗影像数据，提 高诊断准确性和治疗
01
02
03
数据采集
定义、工具、方法、挑战
数据存储
分布式存储系统、NoSQL数 据库、关系型数据库
数据存储介质
SSD、HDD、磁带等
04
数据存储安全性
加密、备份、恢复策略
数据处理与分析
数据处理语言
大数据培训讲义PPT(共 75张)
+ 软件改变世界!
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
大数据培训课件pptx
数据挖掘过程
包括数据准备、数据挖掘、结果评估和应用四个阶段。
数据挖掘任务
分类、聚类、关联规则挖掘、预测等。
常用数据挖掘算法介绍
分类算法
决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
关联规则挖掘算法
线性回归、逻辑回归、时间序列分析 等。
聚类算法
K-means、层次聚类、DBSCAN等。
预测算法
Apriori、FP-Growth等。
在线教育
大数据和云计算技术使得 在线教育得以普及，学生 可以通过网络随时随地学 习各种课程。
教育评估与改进
通过分析学生的表现和成 绩等数据，教育机构可以 评估教学效果并不断改进 教学方法和课程。
其他行业应用实践
01
智慧城市
大数据和物联网技术被广泛应用于智慧城市建设中，包括交通管理、环
境监测、公共安全等方面。
数据分析方法及应用案例
数据分析方法
描述性统计、推断性统 计、可视化分析等。
应用案例
电商用户行为分析、金 融风险控制、医疗健康
数据分析等。
数据分析工具
Excel、Python、R语言 等。
05
大数据在各行各业应用实践
金融行业应用实践
风险管理与合规
高频交易与算法交易
利用大数据分析技术，金融机构可以 更有效地识别、评估和管理风险，包 括信用风险、市场风险和操作风险等。
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS等
02
NoSQL数据库
HBase、 Cassandra等
03
分布式数据库
MySQL Cluster、 Oracle RAC等
04
云存储技术
Amazon S3、 Google Cloud
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。
大数据分析课件
大数据分析课件一、引言随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，数据已经成为当今社会的一种重要资源。
大数据分析作为一种新兴的数据处理方法，通过对海量数据的挖掘、分析和利用，为各行各业提供决策依据，成为推动社会进步的重要力量。
本课件旨在介绍大数据分析的基本概念、技术体系、应用场景及发展趋势，帮助读者了解大数据分析的核心内容，为实际应用提供理论支持。
二、大数据分析基本概念1.大数据（1）数据量巨大：大数据涉及的数据量通常达到PB （Petate）级别，甚至更高。
（2）数据类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。
（3）数据速度快：大数据的产生速度极快，如社交网络、物联网等实时产生的数据。
2.大数据分析（1）数据采集：从各种数据源获取原始数据。
（2）数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、集成等操作，提高数据质量。
（3）数据存储：将预处理后的数据存储在适当的数据仓库或数据湖中。
（4）数据分析：运用统计、机器学习等方法对数据进行挖掘和分析。
（5）数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示，便于用户理解和使用。
三、大数据分析技术体系1.分布式计算框架为了应对大数据处理的需求，分布式计算框架应运而生。
常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
这些框架可以将大数据分布式存储在多个节点上，实现数据的并行处理，提高数据处理效率。
2.数据挖掘算法数据挖掘算法是大数据分析的核心。
常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等。
这些算法可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息和知识。
3.机器学习技术机器学习是一种让计算机自动从数据中学习规律的方法。
在大数据分析中，机器学习技术可以帮助我们构建预测模型，实现对未知数据的预测和分类。
常见的机器学习算法有决策树、支持向量机、神经网络等。
4.数据可视化技术数据可视化技术可以将复杂的数据以图形、图像等形式展示，便于用户理解和分析。
2024全新大数据ppt课件免费
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。
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
上课关于大数据的演讲ppt课件
…
…
微博、 Apps
移动互联
1.海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据 海量交互数据 海量数据处理
2.沙里淘金，价值密度低
以视频为例，一部一小时的视 频，在连续不间断监控过程中，可能 有用的数据仅仅只有一两秒。
3.实时获取需要的信息
6
大数据时代全新的思维方式
分析事物时，依赖该事物的所有数据，不再 是进行样本分析,收集时需收集所有数据。
月：收录数据235TB ） 1EB = 4000倍美国国会图书馆存储的信息量
4
一天之间，互联网上要发生多少事
每天有2940亿封电子邮件发出，如果这些是纸质信件，在美国需要花费 两年时间处理；
每天有200万篇博客在网上发布，这些文章相当于《时代》杂志刊发770 年的总量；
每天有2.5亿张照片上传至社交网站Facebook，如果都打印出来，摞在一 起能有80个埃菲尔铁塔那么高；
3
大数据
《红楼梦》含标点87万字（不含标点853509字） 每个汉字占两个字节：1汉字=16bit = 2*8位
=2bytes 1GB 约等于671部红楼梦 1TB 约等于631,903 部 1PB 约等于647,068,911部 美国国会图书馆藏书（151,785,778册）（2011年4
GB
1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
地球上至今总共的数据量：
在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代， 全球一共新产生了约180EB的数据；
在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。
而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
大数据的介绍PPT课件
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。
30
VISA＆MasterCard与商户推荐
像VISA和MasterCard这样的信用卡发行商，它们能够从自己的服务网获取更多的 交易信息和顾客的消费信息
它们的商业模式从单纯的处理支付行为转变成了收集数据
一个称为MasterCard Advisors的部门收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡 用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分 析结果卖给其他公司
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
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
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。
疾控中心得到流感方面的信息往往会有一两周的滞后，这种滞后导致公共卫生机构 在疫情爆发的关键时期反而无所适从。
2023大数据培训教案ppt标准课件PPT2精编版
大数据安全问题分析
数据泄露风险
大数据环境下，数据泄露可能涉 及大量个人信息和企业敏感数据
，造成严重后果。
数据篡改与破坏
恶意攻击者可能篡改或破坏大数 据，导致数据失真或不可用。
非法访问与使用
未经授权的用户可能非法访问和 使用大数据，侵犯个人隐私和企
业权益。
隐私保护技术探讨
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，降低数据泄露风 险。
常见实时计算框架
目前比较流行的实时计算框架包括 Storm、Spark Streaming、Flink 等。
Storm实时计算框架
01
Storm概述
Storm是一个开源的分布式实时计算框架，主要用于处理大规模的数据
流。它支持水平扩展和高可用性，能够处理高速、持续不断的数据流。
02 03
Storm核心组件
Spark Streaming应用场景
Spark Streaming适用于需要实时分析和处理大规模数据流的场景，如实时报表生成、实 时数据仓库建设、实时推荐系统等。同时，它也可以与其他大数据组件（如Kafka、 Flume等）进行集成，构建更加复杂和高效的实时数据处理管道。
大数据安全与隐私
05
保护
Spark Streaming实时流处理
Spark Streaming概述
Spark Streaming是Spark生态系统中的一个重要组成部分，主要用于处理实时数据流。 它基于Spark Core进行扩展，提供了对实时数据流的批处理和窗口处理能力。
Spark Streaming核心原理
Spark Streaming将输入数据流切分成一系列连续的小批次（micro-batch），每个批次 作为一个RDD进行处理。通过这种方式，Spark Streaming能够将流处理转化为批处理， 从而利用Spark的强大计算能力进行高效处理。