大数据应用研究(PPT 33张)

耗电量 铁路货运量 银行贷款发放量
英国著名政经杂志《经济学 人》认为：克强指数比官方GDP 数字更能反映中国经济的现实状 况。花旗银行在编制时将各自权 重分别设定为40%、25%和35% 。
大数据涉及诸多不同的领域
天文
气象
基因
医学
经济
物理
其他领域
用户生成数据
Deep Web数据
多模态内容数据
网络与关系数据
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美国的大数据规划-大数据上升为国家意志
• 2012年3月29日，美国联邦政府整合6个部门宣布2亿美元的 “Big Data Research and Development Initiative”
– 促进采集、存储、维护、管理、分析和共享海量数据的核心技术；
– 利用以上技术来加速科学与工程发现的步伐，强化国家安全，改变教 育和学习；
• 社会价值
– 例如：2009年淘宝网推出淘宝CPI来反映网络购物的消费趋势和价格 动态
• 其他价值…
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大数据的战略意义
• 大数据的深度资源挖掘与价值利用是国家战略
• 从 深空 + 深海 深网
深空探索
2012年我国神州 九号进入太空
深海探测
2012年我国蛟龙号 探测水下7000米
深网挖掘
实现大数据价值的 深度挖据和高度利用！
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• 科研价值
大数据的价值 Data is the next Intel Inside. The future belongs to the companies and people that turn data into products. ----著名出版公司O‘Reilly的创始人Tim O‘Reilly

式等，结合大数据及数字
化学习的特征，大数据背 景下的数字化学习发展性 评价系统应具备如下特征：
数字化学习发展性评价系统设计
教师
干预/评价
学生
课程学习活动 学习契约 章节测试 课前测试 同学互评
讨论互动 过程测试 期末测试
大数据
数据采集
数据清理 数据转化 混合存储系统
采 集 与 存 储 子 系 统
教师评价
的数据能够为学校和教师的教学提供参考，及时、准确的评估学生的学业状况，发现学生潜在存在的问题，进而
2019/2/25
国外教育大数据公司介绍
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IBM
当IBM刚刚开始与这一学区合作时，除了学生成绩不好之外，该县还面临着辍学率已增加到48%的严峻情况。根
队法》（No Child Lift Behind，NCLB），学生成绩糟糕的地方政府将受到惩罚。为了应对这一巨大的挑战，该县
网络学习行为层次的划分, 有助于对
于针对网络学习者的行为特征, 设计
在对网络学习行为进行分析的过程中
几种常见的网络学习行为的属性参数
2019/2/25
什么是xAPI
什么是xAPI呢？它是新一代的学习技术规格，破除了过去eLearning标准SCORM只能记录课件阅读过程的
记录不同学习活动中的学习者行为，包含移动学习、模拟、虚拟世界、严肃游戏、真实世界中的活动、体验式学
等不同类型的学习活动。这也解决了我们过去在学习记录与分析上的缺口，因为学习不只是阅读课件，学习发生
这些过程都可以透过xAPI记录下来。当需要记录一项学习活动时，xAPI协议就会发出以”主词＋动词＋受词”的
存在或者存在于学习管理系统里。
(Learning RecordStore)，学习记录库记录并储存所有发生的表述，学习记录库能够跟其它的学习记录库分享这

洗、分析和可视化等。
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大数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫
日志收集
API接口
数据交换
通过模拟浏览器行为， 自动抓取网页数据。
收集系统、应用、设备 等产生的日志数据。
通过调用API接口获取数 据。
与其他系统或平台进行 数据交换。
数据清洗与转换
01
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缺失值处理
对缺失数据进行填充、删除或 插值处理。
大数据介绍PPT模板
目
CONTENCT
录
• 大数据概述 • 大数据技术架构 • 大数据采集与预处理 • 大数据存储与管理 • 大数据分析方法与应用 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据定义与特点
定义
大数据是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，是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的海量、高增长率和多样化的信息 资产。
数据泄露风险
大数据的集中存储和处理增加了 数据泄露的风险，需要加强安全
防护措施。
隐私保护问题
大数据中包含大量个人隐私信息， 如何在利用数据的同时保护个人隐 私是一个重要挑战。
跨境数据传输安全
随着全球化的加速，跨境数据传输 频繁，如何确保数据传输的安全性 和合规性也是一个需要关注的问题 。
大数据技术发展趋势预测
异常值处理
识别并处理数据中的异常值， 如离群点、噪声等。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 ，如数值型、类别型等。
数据标准化
对数据进行标准化处理，消除 量纲影响。
数据集成与融合01来自020304
数据集成

随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问 题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
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04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
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总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择 合适的图表类型，如柱状图、
折线图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI 等，可实现数据的快速可视化 呈现。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。

Flink
03
一个流处理和批处理的开源框架，提供了高吞吐、低延迟的数
据处理能力。
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数据存储与管理技术
2024/3/26
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模数据集，具有 高容错性和高吞吐量。
HBase
一个高可扩展性的列存储系统，用于存储非结构化和半结构化的 稀疏数据。
Cassandra
一个高度可扩展的NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障 的数据存储服务。
9
数据处理与分析技术
SQL与NoSQL数据库
用于数据的存储和查询，包括关系型数据库 （如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数 据库（如MongoDB、Redis）。
2024/3/26
数据挖掘与机器学习
通过统计学、计算机视觉、自然语言处理等技术， 从数据中提取有用信息和预测未来趋势。
金融科技
金融机构利用大数据分析进行 风险评估、信用评级、反欺诈 等。
商业智能
通过大数据分析，帮助企业了 解市场趋势、客户需求和行为 模式，为决策提供支持。
2024/3/26
医疗健康
大数据在医疗健康领域的应用 包括疾病预测、个性化医疗、 药物研发等。
物联网
物联网产生的海量数据需要大 数据技术进行处理和分析，以 实现智能化应用。
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02
大数据技术基础
Chapter
2024/3/26
7
分布式计算技术
2024/3/26
MapReduce
01
一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，将问题拆分为
若干个可以在集群中并行处理的小任务。
Spark
02