大数据培训材料

⼤数据管理培训复习材料第⼀篇⼤数据概论1.传感器采集的数据主要包括温度、压⼒、转速、声⾳、光线、位置、⽓味、磁场等物理量2.埋点技术的⽬的埋点技术通过在代码的关键部位植⼊统计代码，追踪⽤户的点击⾏为3.Hadoop是处理⼤数据有效技术有效技术4.第三次信息化浪潮的标志是“⼤云物移”5.⼤数据发展的萌芽期是上世纪90年代6.数据的产⽣⽅式经历了从“被动”、“主动”、到“⾃动”的转变7.麦肯锡对⼤数据定义是⼀种规模⼤到在获取、存储、管理、分析⽅⾯⼤⼤超出了传统数据库软件⼯具能⼒范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四⼤特征8.⼤数据的4V特征是体量⼤、多样性、价值密度低、速度快9.1PB=1024*1024GB10.互联⽹的数据以⾮结构化数据为主11.办公⽂档、⽂本、图⽚、⾳频这些都是⾮结构化的数据第⼆篇数据采集1.传感器数据处理的第⼀步是将电压信号转化为对应的物理量2.企业⾃⾝的APP产品可以通过埋点技术采集⽤户⾏为的数据3.数据采集与业务功能的开发会产⽣冲突4.互联⽹数据的采集依赖爬⾍技术5.互联⽹数据采集后可以应⽤于舆情管理、客户分析、⾏业分析、对⼿分析6.企业采集互联⽹数据不⼀定⾃⼰开发爬⾍程序，可以利⽤第三⽅采集⼯具第三篇数据仓库1.数据仓库的ETL过程包括数据抽取、转换、装载2.数据仓库是⾯向管理的系统，⽽普通数据库是⾯向业务的系统3.数据仓库对数据的访问时只读式的访问4.数据仓库是⾯向主题设计的，⽽普通数据库是⾯向应⽤设计的5.数据仓库的四个特征是⾯向主题的、集成的、随时间变化的、⾮易失的6.数据仓库虽然会⽐普通数据库保留更多的历史数据，但是它也需要根据时间变化删去旧的数据内容7.下⾯两个图中，图2是多维数据库的表现⽅式，更适合于数据仓库的OLAP操作图1 图2产品名称地区销售量冰箱东北 50冰箱西北 60彩电东北 70彩电西北 80空调东北 90空调西北 100 东北西北冰箱 50 60 彩电 70 80 空调 90 1008. 数据仓库的OLAP 操作包括上卷、下钻、切⽚、旋转等操作9. 数据仓库常⽤的模型包括雪花型和星型10. 下图表现的是雪花型的模型设计11. 数据仓库的表会引⼊冗余，也会对源表进⾏物理分割12. 数据仓库元数据的作⽤是描述了数据的结构、内容、键、索引等项内容13. 静态元数据包含名称、描述、格式、数据类型、关系、⽣成时间、来源、索引、类别、域、业务规则等14.动态元数据包含⼊库时间、更新周期、数据质量、统计信息、状态、处理、存储位置、存储⼤⼩、引⽤处等15.数据仓库的运维包含以下⼏部分数据安全管理、数据质量管理、数据备份和恢复16.数据仓库的数据量不断增长，针对增长数据的管理有哪些⽅法利⽤概括技术、对细剖数据的控制、对历史数据的限制、对数据使⽤范围的进⾏限制、将睡眠数据移出。

大数据培训资料大数据培训资料=====================一、背景介绍---------------------在当今数字时代，海量的数据被、处理和分析。

大数据技术正成为企业和组织获得关键业务洞见和决策支持的重要工具。

本章将介绍大数据的背景和概念，以及其在不同行业中的应用。

1.1 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、处理速度快的数据集合。

它具有以下特点：- 规模庞大：大数据主要是针对海量数据而言，通常以TB（1TB = 1024GB）或PB（1PB = 1024TB）为单位。

- 复杂多样：大数据包含结构化数据（如关系型数据库、Excel 表格等）和非结构化数据（如文本、图像、声音等）。

- 处理速度快：大数据需要使用高性能的计算机系统和并行处理技术来实时或准实时地处理和分析数据。

1.2 大数据的应用场景大数据技术在各个行业都有广泛的应用，包括但不限于以下领域：- 金融：大数据可以分析客户行为、风险评估和金融市场变化，辅助决策和高频交易。

- 零售：大数据可以帮助零售商了解顾客购买行为和偏好，进行精准营销和库存管理。

- 制造业：大数据可以优化供应链管理、设备维护和质量控制，提高生产效率和产品质量。

- 物流：大数据可以优化物流路线规划、车辆调度和配送时间，提高运输效率和降低成本。

- 医疗保健：大数据可以分析病患数据和疾病模式，提供个性化医学诊断和治疗方案。

二、大数据技术概述---------------------本章将介绍大数据技术的主要组成部分和相关技术，以及它们的作用和应用。

2.1 大数据存储和处理技术- 分布式存储：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3等。

- 分布式计算：Hadoop MapReduce、Apache Spark等。

- 列式存储：Apache HBase、Apache Cassandra等。

- 内存计算：Apache Ignite、Redis等。

大数据培训资料大数据培训资料一、介绍大数据1.1 什么是大数据1.2 大数据的应用领域1.3 大数据的重要性和挑战二、大数据基础知识2.1 数据的类型2.2 数据存储与处理2.2.1 数据存储技术2.2.2 数据处理技术2.3 数据分析与挖掘2.3.1 数据可视化2.3.2 数据挖掘算法2.3.3 机器学习和深度学习三、大数据技术以及工具3.1 Hadoop3.1.1 Hadoop的架构3.1.2 Hadoop的核心组件3.1.3 HDFS的原理和工作机制3.2 Spark3.2.1 Spark的概述3.2.2 Spark的应用场景3.2.3 Spark的核心概念和组件3.3 NoSQL数据库3.3.1 NoSQL的概念和分类3.3.2 NoSQL数据库的应用3.3.3 NoSQL数据库的特点和优势3.4 数据可视化工具3.4.1 Tableau3.4.2 Power BI3.4.3 QlikView四、大数据的应用案例4.1 金融行业4.1.1 风险控制与欺诈检测4.1.2 客户行为分析4.1.3 营销策略优化4.2 零售行业4.2.1 供应链管理4.2.2 忠诚度和客户细分4.2.3 销售预测和库存管理4.3 健康医疗领域4.3.1 个性化医疗和基因分析4.3.2 医疗资源优化4.3.3 病症预测和监测五、大数据的安全与隐私保护5.1 大数据安全的挑战5.2 大数据隐私保护的方法5.3 大数据安全和隐私保护的法律法规六、附件本文档涉及的附件包括但不限于：1.示例代码2.数据集样例3.相关文献法律名词及注释1.GDPR（General Data Protection Regulation，通用数据保护条例）：欧盟于2018年5月25日实施的一项数据保护法律法规，旨在加强对个人数据的保护和隐私权。

2.HIPAA（Health Insurance Portability andAccountability Act，医疗保险便携性和责任法案）：针对美国医疗保健行业的法律法规，旨在保护个人的医疗信息隐私。

大数据应用与技术培训手册第一章大数据概述 (3)1.1 大数据概念与特征 (3)1.1.1 数据量大（Volume）：大数据涉及的数据量通常非常庞大，远远超出了传统数据库的处理范围，需要采用新型技术来应对。

(3)1.1.2 数据类型繁多（Variety）：大数据包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，数据类型丰富多样，如文本、图片、音频、视频等。

(3)1.1.3 处理速度快（Velocity）：大数据的处理速度要求高，需要在短时间内完成数据的采集、存储、处理和分析，以满足实时性需求。

(3)1.1.4 价值密度低（Value）：在大数据中，有价值的信息往往隐藏在海量数据之中，需要通过数据挖掘和分析技术提取出有价值的信息。

(3)1.2 大数据发展历程 (3)1.2.1 数据积累阶段：互联网、物联网和社交媒体的快速发展，人类产生和积累的数据量呈指数级增长。

(3)1.2.2 技术创新阶段：为了应对大数据的挑战，分布式计算、云计算、数据挖掘和可视化等技术应运而生，为大数据处理和分析提供了技术支持。

(3)1.2.3 应用拓展阶段：大数据技术的成熟，各行业纷纷将其应用于实际业务中，推动了大数据在各领域的应用和发展。

(3)1.3 大数据应用领域 (3)1.3.1 金融领域：大数据技术在金融领域中的应用包括风险管理、欺诈检测、客户画像等。

(4)1.3.2 医疗健康领域：大数据技术可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。

41.3.3 零售领域：通过分析消费者行为数据，企业可以优化商品推荐、库存管理等。

41.3.4 智能制造领域：大数据技术可以应用于工厂生产优化、产品故障预测等。

(4)1.3.5 社会治理领域：大数据技术在公共安全、交通管理、城市规划等方面具有重要作用。

(4)1.3.6 教育领域：大数据技术可以用于教育资源的优化配置、个性化教学等。

(4)1.3.7 文体娱乐领域：大数据技术在电影、音乐、游戏等产业中的应用，可以提升用户体验，推动产业发展。

大数据培训课件pptx $number{01}目录•大数据概述•大数据技术基础•大数据平台与工具•大数据挖掘与分析方法•大数据在各行各业应用实践•大数据挑战与未来发展趋势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。

特点大数据具有Volume（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。

123大数据发展历程成熟期2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为推动社会进步和发展的重要力量。

萌芽期20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注于数据存储和计算能力的提升。

发展期2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，Hadoop 等开源技术不断涌现，数据处理和分析能力得到进一步提升。

金融大数据在金融领域的应用包括风险管理、客户分析、精准营销等方面。

医疗大数据在医疗领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。

教育大数据在教育领域的应用包括个性化教学、教育资源共享、教育评估等方面。

政府大数据在政府领域的应用包括智慧城市、公共安全、政策制定等方面。

大数据应用领域02大数据技术基础分布式计算架构Master/Slave 架构、MapReduce 架构等分布式计算概述定义、特点、优势等分布式计算编程模型MapReduce 编程模型、BSP 编程模型等分布式计算框架Hadoop 、Spark 等分布式计算原理存储技术02030104HBase 、Cassandra 等MySQL Cluster 、Oracle RAC 等HDFS 、GFS 等Amazon S3、Google Cloud Storage 等分布式文件系统NoSQL 数据库云存储技术分布式数据库大数据分析技术数据挖掘技术数据预处理数据处理与分析技术数据清洗、数据转换、数据规约等统计分析、机器学习、深度学习等分类、聚类、关联规则挖掘等03大数据平台与工具Hadoop生态系统介绍Hadoop概述Hadoop的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 生态系统介绍Spark 概述弹性分布式数据集，实现容错和高效计算RDD处理结构化数据的模块，提供SQL查询功能Spark SQL处理实时数据流的模块，支持实时分析和处理Spark Streaming机器学习库，提供常见的机器学习算法和工具MLlib图计算库，支持图形处理和并行计算GraphXFlinkKafkaStormCassandraRedis其他大数据平台与工具流处理框架，支持实时数据流处理和批处理分布式流处理平台，实现实时数据流传输和处理实时计算系统，支持分布式实时计算和处理分布式NoSQL 数据库，支持高可用性和可扩展性内存数据库，支持高速读写和持久化存储04大数据挖掘与分析方法数据挖掘基本概念及过程数据挖掘定义从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。