大数据应用系统建设方案ppt课件

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大数据可视化管控平台建设及系统应用方案

02
客户细分与定位
03
个性化服务与推荐
基于客户画像，进行客户细分和精准定位，提高客户满意度和忠诚度。
根据客户行为分析结果，提供个性化服务和产品推荐，提高客户转化率和复购率。
产品优化与创新
产品反馈收集
通过大数据可视化管控平台，收集用户对产品的反馈和评价，为产品优化提供依据。
产品性能分析
分析产品销售数据和用户行为数据，评估产品性能和市场需求，指导产品改进和升级。
06
大数据可视化管控平台案例分析
案例一：某电商平台的用户行为分析
总结词
通过大数据可视化技术，对电商平台用户行为进行深入分析，提升用户体验和营销效果。
详细描述
该平台收集了用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，通过可视化技术将数据转化为图表、图像等形式，帮助企业了解用户需求、购买习惯和兴趣偏好，进而优化产
降低运营成本
优化数据处理流程，减少人工干预和重复工作，降低运营成本。
平台建设的历史与发展
早期阶段
数据处理主要依靠手工和传统软件工具，数据处理能力有限。
发展阶段
随着大数据技术的兴起，出现了专门针对大数据处理的工具和平台。
当前阶段
大数据可视化管控平台已经成为企业数字化转型的重要组成部分，广泛应用于各个行业和领域。
确平台的建设目标。
选型标准
02
根据评估结果，制定选型标准，包括平台的稳定性、扩展性、
易用性、安全性等方面。
供应商选择
03
根据选型标准，选择合适的平台供应商，综合考虑其产品功能
、技术实力、服务支持等因素。
数据整合与治理
数据源整合
将分散在各个业务系统的数据进行整合，实现数据的集中存储和管理。

2024大数据ppt课件完整版

2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风险控制和客户管理，提高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能，方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在一个图表上操作时，其他相关图表也能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。

大数据应用PPT模板

通过监控数据，及时发现平台故障或异常情况。
故障排查
预防措施
对发现的故障进行排查，定位故障原因，并采取相应的处理措施。
分析故障原因，总结经验教训，采取预防措施避免类似故障再次发生。
平台优化与扩展方案
性能优化
针对大数据平台的性能瓶颈，进行优化处理，提高平台运行效率。
迁移方案
对于需要迁移的大数据平台，制定详细的迁移计划和方案，确保迁移过程顺利进行。
可扩展性
可横向扩展至数千个节点，满足大规模数据存储和访问需求。
实时性
支持实时数据读写操作，满足实时应用需求。
容错性
通过数据备份和恢复机制，确保数据的高可用性。
数据挖掘与机器学习
数据挖掘算法
介绍常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
机器学习模型
阐述机器学习基本原理和常用模型，如线性回归、逻辑回归、神经网络等。
数据存储加密
利用加密算法和密钥管理技术对存储在数据库、文件系统等介质中的数据进行加密，防止数据泄露。
加密算法选择
根据数据的重要性和安全性要求，选择合适的加密算法，如AES、RSA等。
敏感信息识别和脱敏处理技术
敏感信息识别
通过数据扫描和模式识别技术，自动发现数据中的敏感信息，如个人身份信息、银行卡号等。
物流行业应用
智能物流
01
利用大数据和人工智能技术，实现物流过程的自动化和智能化，
提高物流效率和准确性。
物流优化
02
通过对海量物流数据的挖掘和分析，发现物流过程中的瓶颈和
问题，提出优化方案和建议，降低物流成本。
供应链协同
03
利用大数据实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作，提

(2024年)大数据介绍PPT课件

绿色计算与节能
随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为各行业提供更准确、及时的数据支持。
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
2024/3/26
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器数据仓库
18
数据挖掘与分析工具
2024/3/26
• Apache Spark: 一个快速、通用的大规模数据处理引擎。
19
数据挖掘与分析工具
01
内存计算
2024/3/26
大数据可视化
处理大规模数据集的可视化技术，如分布式可视化、并行可视化等。
35
06 大数据挑战与未来趋势
2024/3/26
36
数据质量与可信度问题
数据来源多样性
大数据来自各种渠道和源头，数据质量参差不齐，可能存在不准确、不完整或误导性的数据。
数据清洗与预处理
为确保数据质量，需要进行数据清洗、去重、异常值处理等预处理步骤，增加数据处理复杂性和成本。
缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
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。
2024/3/26
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪声等。
数据规约
降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。

大数据ppt课件

改善社会治理和公共服务
2
• 大数据技术可以提升政府服务能力和效率，推动公共服务的个性化和精细化。
推动科技创新和进步
3
• 大数据技术为科学研究提供了更加高效和准确的数据分析工具，推动了科技创新和进
步。
大数据的技术与发展
数据采集与存储技术
数据处理和分析技术
• 大数据的采集和存储需要使用分布式文件系统、数据库等技术。
分析方法
结论与展望
• 采用自然语言处理、图像识别、情感分析等方法，对社交媒体数据进行情感分析，提取其中的情感词汇和情感表达。
• 通过基于社交媒体的情绪分析。我们可以更好地了解公众对于某个事件或产品的情感倾向
案例五：金融行业的风控大数据应用
背景与目标
• 金融行业是风险密集的行业，如何有效地进行风险控制是金融行业的重要任务之一
市场调研
02
• 通过大数据分析，了解市场趋势和竞争对手情况，制定
市场策略。
客户分析
03
• 通过分析客户数据，了解客户需求和行为，提供个性化
服务。
医疗健康
病患数据分析
• 通过分析病患数据，提高医疗质量和效率。
药物研发
• 通过大数据分析，加速药物研发过程。
健康管理
• 通过分析个人健康数据，提供个性化健康建议。
分析方法
• 采用数据挖掘、空间分析等方法，对城市数据进行分类、预测、聚类等分析。
结论与展望
• 通过基于公共数据的城市规划研究。我们可以提高城市规划的科学性和有效性
案例四：基于社交媒体的情绪分析
背景与目标
数据来源
• 社交媒体的普及使得人们可以在网络上公开表达自己的情绪和意见

大数据课件ppt

适用于大规模数据集处理，具有高效的数据处理能力和内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件，如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库、网络、文件等）获取数据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的数据，保证数据的质量和准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另一种，以便进行后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、闪存等）保存数据，以便长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭示潜或属性进行分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的准确性和可信度。

《大数据时代》PPT课件

临床试验与优化
利用大数据分析，提高临床试验的效率，加速新药的研发和上市。
医疗资源管理
优化医疗资源的配置，提高医疗服务的效率和质量。
教育行业应用
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
05
大数据未来发展趋势
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化推荐系统
加密与匿名化技术
采用先进的加密和匿名化技术，确保数据存储和传输过程中的安全性。
技术挑战与解决方案
数据处理速度
大数据处理需要高速的计算和存储能力，传统技术可能无法满足需求。
分布式计算与存储技术
采用分布式计算和存储技术，提高数据处理速度和效率。
数据质量问题
大数据中可能存在大量不准确、不完整或重复的数据，影响分析结果的准确性。
企业如何抓住大数据机遇
制定大数据战略
明确大数据在企业发展中的战略地位，制定相应的发展规划和实施路径。
推动数据驱动决策
将大数据分析融入企业决策过程，提高决策的科学性和准确性。
ABCD
培养大数据人才
加强大数据领域的人才培养和引进，打造具备专业技能和创新精神的大数据团队。
创新大数据应用模式
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等方面的创新应用模式，提升企业竞争力。

大数据技术原理与应用完整版ppt课件

表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理、苹果、微软、联
想、戴尔、惠普等
第二次浪潮
1995年前后
互联网
雅虎、谷歌、阿里信息传输巴巴、、腾讯等第三次浪潮
2010年前后
物联网、云计算和大数据
《大数据技术原理与应用》
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
内容提要
本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章
系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用
第二阶段：成熟期
第三阶段：大规模应用期
Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生
，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术
本世纪前十年
的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，
谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追
捧，Hadoop平台开始大行其道
在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业的深度融合，大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现

云计算与大数据发展规划课件(PPT55张)

25
发展形势之三
表现出四大显著趋势。
云计算服务创新水平不断提升，产业链上中下游企业整合趋势更加明显，面向云计算的集成服务能力显著提高。国内云计算应用市场进一步发展与成熟，市场空间显著扩大。云计算服务发展迅速，公共云服务和大型企业、机构内部的私有云建设与运维将成为重点，带动云计算产业整体发展。对云计算公共服务和标准化的需求将进一步提升。
发展现状之一：国家部委加强规划引导
国家十二五规划纲要、“十二五”国家战略性新兴产业发展规划：将云计算列为新一代信息技术产业重点领域软件和信息技术服务业“十二五”发展规划、电子信息制造业“十二五”发展规划：将云计算列为发展重点
开展云计算服务创新发展试点示范突破关键核心技术，加强应用软件开发，推进硬件设备产业化
9
发展现状之一：国家部委加强规划引导
云计算标准化推进
成立云计算标准工作组，开展需求调研，梳理形成云计算标准体系框架研究制定云计算技术标准、服务标准和有关安全管理规范，切实开展虚拟化、云数据存储和管理、计算资源管理、云计算安全架构、云计算服务交付模式等标准的研制工作组织 SOA 和信息技术服务标准（ ITSS ）工作组积极参与 ISO/IEC JTC1 SC38和SC7等国际标准组织活动和国际标准制定工作。
17
中国云计算发展阶段
准备阶段
起飞阶段
公有云
成熟阶段
公有云
私有云混合云
云计算成为基础设施
私有云
商业模式尚在探讨用户认知仍需教育 2007年 2010年
生态建设和商业模式实践用户成功案例日益丰富
生态和商业模式成熟云计算成为必备IT资源 2015年 20XX年

智慧城管大数据平台 ppt课件

全民参与
全民监督
全民服务
PPT课件
爱城市——我的城市我的家，全民城管全民管！
32
228
PPT课件
交流答疑、THANKS
谢谢
THE END 229
66
事件部件管理法
• 城市部件：即物化的城市管理对象。主要包括道路、桥梁、水、电、气、热等市政公用设施及公园、绿地、休闲健身娱乐设施等公共设施，也包括门牌、广告牌匾等部分非公共设施。为了便亍对城市部件的管理，将按照城市功能对城市部件进行分类。
• 事件：为非部件类的城市管理事件。主要有7大类：大件废弃物，私搭乱建，垃圾碴土，宣传广告，街面秩序，工地管理，环境卫生。
………
智慧城管
运行环境
应用系统
机构体制建设
➢监督指挥中心机构编制 ➢与职队伍（坐席人员和监督员） ➢数字城管运行规范 ➢评价考核体系
应用系统建设
➢ 标准9大应用系统 ➢ 系统扩展应用 ➢ 系统外延应用 ➢ 智慧公众服务平台 ➢ 综合指挥调度系统
PPT课件
114
智慧城管的平台架构
智慧城管系统
九个部分标准系统
PPT课件
224
云平台特点：灵活定制
业务短信
采集员管理
数据分析
车辆定位
第三方地图
领导督办
云平台
移动处置
部件管理
公众服务微平台
视频接入 ……
基亍住建部规范标准开发，根据丌同区(县)的需求个性化定制不拓展，随意组合。
PPT课件
225
云平台特点：大数据分析能力
决策推送数据分析
大数据分析子系统
构建维护子系统
受理子系统
大屏幕监督指挥子系统

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玻璃
生态环境大数据应用系统”可以利用省厅“四大行业IC卡总量系统”实现对上（省级）先核算先预警，对下(县级)指标考核网格责任分解。
Part 4
功能拓展
职能辅助
促进建设
环境保护主管部门业务职能辅助
采集、分析、衍生的数据还可以广泛的应用到环境保护主管部门各类业务管理工作中。
排污许可证年审发放工作，可以直接应用“大气/水污染智能管控系统”数据对企业实际排污情况进行考核，客观全面的对污染源是否按证达量排污进行评价。
3
近两年国家陆续出台了一系列“关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见”、“促进大数据发展行动纲要”等重要文件，中心思想就是加强信息互通、共享机制的建立，充分利用先进理念整合技术、资源，推动大数据的开发与应用。运用大数据应用系统，符合国家政策匹配社会进步节奏，是各级政府提高服务和监
管能力的基础。通过高效利用现代化信息技术、社会数据资源和社会化的信息服务，将
动力设备运行状态及参数、蒸汽供电和循环冷却水等生产能耗量、半成品和成品产出入库量等主要工况参数进行采集，模拟搭建单位产品工况参数模型。
污染处理设施处理效率参数模型
9
对污染处理设施（脱硫、脱硝、调节、生化、沉淀）进出口污染物自
动监测数据、脱硫浆液脱硝喷氨、絮凝沉淀和污泥活化等化学置换品及添
加物消耗量、动力设备运行状态及能耗量等运行参数进行采集，模拟搭建污染处理设施处理效率参数模型。
吸附数据
专项数据库与综合数据库定期同步，自动吸纳其他原始数据，任意组合发掘行业内数据关联性因素生成专题数据模型。系统能自动形成数据关联提示，通过提示及政策导向条件设置寻求数据环境管理价值增长点，提升功能涵盖范围。
形成体系
结合当前环境保护地域性、综合性特点进行应用性设计，利用“大数据应用系统”综合数据库，提取工业企业生产、工况、污染治理、污染物排放等特征数据数据建立专项应用数据库。
应用模块
15 污染源现场端监控采集模块数据采集
污染源现场端控制模块
传输评估
污染源在线监测智能管控模块应用模块监控设施运营智能管理模块
实时监控
监督监管
中心管理平台业务应用模块
数据使用
政府环保工作应用模块
决策支撑
数据使用 01
省级环境监察部门
16
02
应用监测数据、分析报告对企业排污状况进行阶段性执法结论审核，同时结合专项行动、区域综合污染整治、各类督办督导型工作进行设定应用。
应用实例——省厅“四大行业IC卡总量系统”
17
热电
在DCS运行中控室安装总量控制器，在脱硝、除尘、脱硫系统控制室分别安装数据采集器。
钢铁
在DCS中控室安装总量控制器，在烧结脱硫系统控制室安装数据采集器。
水泥
在DCS运行中控室安装总量控制器，在脱硝、除尘、脱硫系统控制室分别安装数据采集器。在DCS运行中控室安装总量控制器，在脱硝系统控制室安装数据采集器。
理模型。
功能优势
12
立体显示企业生产负荷、能耗负荷、治理负荷、
排污负荷，对区域大气污染解析精准定位污染源提供全方位保障。通过多单位数据的独立分析和参数
模型衍生数据结果的比对分析，保证了系统自动评
估污染源现状的客观性。
Part 3
系统应用
应用内容
应用模块应用实例
应用内容
14
紧密结合
结合当前环境保护地域性、综合性特点进行应用性设计，利用“大数据应用系统”综合数据库，提取工业企业生产、工况、污染治理、污染物排放等特征数据数据建立专项应用数据库。
污染物监控设施运营智能管理系统
Part 2
功能构架
单位产品工况参数模型
污染处理设施处理效率参数模型污染源排污检测数据管控模型污染智能管控管理模型功能优势
单位产品工况参数模型
8
对企业生产系统进煤（料）量、中间辅料输送量、生产工况温度、投
料量、中间辅料配比添加量、生产工况温度等运行控制参数、电机等辅助
污染源排污检测数据管控模型
10
对出口在线监测设备运行参数、标样和实际水样校验参数、运营单位
工作过程参数进行采集提取，形成污染源排污监测数据管控模型。
污染智能管控管理模型
11
对单位产品工况参数模型、污染处理设施处理效率参数模型、污染源排污监测数据管控模型数据进行关联合并，搭建大气/水污染智能管控管
03
加强跨部门数据关联比对分析等加工服务，充分发掘政府数据价值。
04
多渠道引导、采集、掌握企业生产经营、销售物流数据，构建大数据监管模型，进行关联分析，为政府决策和监管提供脉络清晰的企业经营行为、规律和特征数据。
系统组成——设备界面等
6
污染智能管控系统
监控平台数据采集控制系统
管理平台污染源在线监测智能管控系统
市级环境执法
04
05
大气污染防治
06
环境影响评价
07
排污权交易
08
环境监测与应急
按照网格化属地管理规定，企业污染源日常监管职责在县级环保局，“大数据应用系统”生态环境保护专项应用数据库提供的污染源数据可以直接应用于日常业务管理工作中。
县级环保部门管理应用
09
污染物排放总量核查
目录
Contents
系统简介
系统组成
系统目标现场示图产品展示
系统应用
应用内容应用模块
应用实例
功能架构
单位产品工况参数模型
污染处理设施处理效率参数模型污染源排污检测数据管控模型污染智能管控管理模型
功ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ拓展
环境保护主管部门业务职能辅助二次研发实现全市大气污染防治综合数据管理应用
功能优势
系统简介
与全省“大气、水” 污染区域、流域环境质量监测数据系统关联应用，形成数据双向索引，在省级环境质量监测系统与市级执法监测系统之间建立缓冲关联数据带。
省级环境监测部门
03
通过“大数据应用系统”对辖区内环境执法责任企业的产、排、治、减、出全过程管理数据管控，实现精准执法问责处理，强化提升执法反应能力。
有效提升政府行政监管能力，在提效、保质的基础上降低监管成本。
Part 1
系统介绍
建设原则系统组成系统目标现场示图现场示图产品展示
建设原则
5
01
充分利用大数据技术，积累掌握共性、个性化需求，提供更具针对性的保障服务，推动可持续发展。
02
数据统计调查信息采集和挖掘分析技术的创新与社会发展同步。