大数据技术介绍PPT

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大数据培训课件ppt

欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
大数据概述
大数据的定义与特点
定义
大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括数据挖掘、知识发现和科研协作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集

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ppt

大数据的价值与影响
01
价值
02
商业价值：通过大数据分析，企业可以更准确地了解市场需求，优化产品和服务。
03
社会价值：政府和企业可以利用大数据提高公共服务和决策效率。
大数据的价值与影响
• 个人价值：大数据也可以帮助个人更好地了解自己和他人。
大数据的价值与影响
影响经济影响：大数据产业已经成为全球经济的重要组成部分。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用数据，优化医疗资源的配置和调度，提高医疗效率和质量。
金融投资
1 2
市场预测
通过对历史市场数据的挖掘和分析，预测市场走势和未来趋势，为投资决策提供支持。
风险管理
通过对金融数据的分析和建模，识别和评估潜在的风险因素，为风险管理提供依据。
3
客户画像
通过对客户数据的挖掘和分析，了解客户的投资偏好和风险承受能力，为个性化服务提供支持。
数据完整性
由于数据丢失、篡改等原因，数据完整性难以保证，需要采用数据校验和恢复技术。
数据可信度
由于数据造假、欺骗等问题，数据可信度受到挑战，需要建立数据信任机制。
数据处理与分析效率问题
数据存储与处理
大数据量巨大，需要高效的数据存储和处理技术，如分布式存储、并行计算等。
数据查询与分析
大数据查询和分析需要快速响应和高效处理，需要采用实时计算、流式计算等技术。
数据安全与隐私保护
数据安全
通过加密技术、访问控制和安全审计等手段，确保大数据的安全性和完整性。
隐私保护
在处理大数据时，需要遵守隐私保护原则，保护个人隐私和敏感信息，避免数据泄露和滥用。
03
大数据应用领域

大数据基础介绍课件

智能化发展
人工智能与大数据的结合：AI技术在大数据分析中的应用，提高数据分析效率
自动化决策：利用大数据进行自动化决策，提高决策效率和准确性
物联网与大数据的融合：物联网设备产生的大量数据，为智能化发展提供数据支持
隐私保护与数据安全：智能化发展过程中，需要关注数据安全和隐私保护问题，确保数据安全可靠。
5
度大：需要采用先
进的数据处理和分
析技术，如机器学
习、深度学习等。
大数据的应用领域
01
医疗保健：疾病预测、诊断和治疗
02
金融：风险评估、投资决策和客户服务
04
交通：交通流量预测、路线规划和自动驾驶
05
教育：个性化教学、学生成绩预测和资源优化
03
零售：商品推荐、库存管理和供应链优化
06
政府：公共安全、城市规划和政策制定
06
区块链技术：如Hyperledger、 Ethereum等，适用于数据安全和去中心化存储
数包括互联网、传感器、数据库等
数据分析：利用各种数据分析方法和工具，如统计分析、数据挖掘、机器学习等，对数据进行深入分析和挖掘，以发现数据背后的规律和价值
02
非关系型数据库：如MongoDB、 Cassandra等，适用于半结构化和非结构化数据存储
03
分布式文件系统：如HDFS、 GFS等，适用于大规模数据存储
04
数据仓库技术：如Hive、Spark 等，适用于数据分析和处理
05
云计算技术：如AWS、Azure等，适用于数据存储和计算资源的弹性扩展
数据清洗：对数据进行清洗、去噪、缺失值处理等，以保证数据的质量和可用性

大数据课件

数据清洗与转换技术
数据去重
消除重复数据，减少数据冗余。
数据填充
对缺失值进行填充，保证数据完整性。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式或类型，如文本转换为数值型等。
数据标准化
消除量纲影响，将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
数据集成与融合技术
数据集成方法
采用数据仓库、联邦数据库等方式，将不同来源的数据集成到一个统一的数据存储中。
大数据课件
contents
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据采集与预处理 • 大数据分析方法 • 大数据可视化技术 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践
01
大数据概述
大数据的定义与特点
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。
匿名化技术
通过对数据进行匿名化处理，使得无法识别特定个体，从而保护个人隐私。
法律法规与伦理道德问题
法律法规约束
遵守相关法律法规，如《个人信息保护法》等，确保大数据处理和使用合法合规。
伦理道德考量
在大数据处理和使用过程中，需要遵循伦理道德原则，尊重个人隐私和权益。
社会责任意识
企业和个人需要树立社会责任意识，积极采取措施保护大数据安全和隐私，促进大数据产业的健康发展。
云计算与大数据关系
云计算概念
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。云计算的核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。

大数据的本质课件ppt

特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）巨大、产生速度（Velocity）快、种类（Variety）繁多、价值密度（Value）低。
大数据的来源与产生
来源
大数据可以来自各种不同的领域和渠道，如互联网、社交媒体、电子商务、物联网、移动通信等。此外，企业内部的业务数据也是大数据的重要来源之一。
数据质量与可信度问题
数据质量
确保数据的准确性、完整性、一致性和真实性。
数据清洗
通过技术手段和流程，去除重复、错误或不真实的数据。
数据验证
使用多种数据源和算法，对数据进行交叉验证，确保数据的可信度。
数据隐私与安全问题
数据加密
使用高级加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
数据访问控制
实施严格的访问控制策略，限制对敏感数据的访问权限。
的数据支持。
02
实时数据处理
随着物联网、边缘计算的发展，大数据技术将更加注重实时数据处理，
以更好地支持实时分析和决策。
03
数据安全与隐私保护
随着数据泄露和隐私侵犯事件的增加，大数据技术将更加注重数据安全
和隐私保护，确保数据的安全性和可靠性。
大数据在各行业的未来应用
01
02
03
04
金融行业
大数据将在金融行业中得到更广泛的应用，如风险评估、投资决策、客户关系管理等。
应用阶段
近年来，大数据技术已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育、政府等。通过使用大数据技术，企业能够更好地理解客户需求、预测市场趋势、优化业务流程，并提高效率和决策质量。
CHAPTER 02
大数据的核心概念
数据挖掘
数据挖掘的定义

大数据技术和应用(PPT 22张)

大数据的收集方式
物联网云计算
移动互联网
车联网手机、平板电脑、PC 遍布地球各个角落的各种各样的传感器
大数据的收集方式
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据领域的技术
Hadoop
Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce 的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)
其他大数据技术
Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查
大数据的应用
大数据在风电领域的应用
首先，结合了大数据分析和天气建模技术的能源电力系统能够提高风电的可靠性。以往对风资源的预测不够精准，在风能无法贡献预期功力时，火电就要作为后备电力。这样，电网对风电的依赖程度越高，需要建设后备电站的成本就越高。另外，启用火电站的就等于向环境中释放碳排。然而，在大数据分析的帮助下，温度、气压、湿度、降雨量、风向和风力等变量都得到充分考虑，对风电的预测更加精准。电网调度人员可以提前做好调度安排，也有助于电网消纳更多风torm的话，可能会是这样：分布式实时计算系统。按照storm作者的说法，storm 对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。在淘宝，storm被广泛用来进行实时日志处理，出现在实时统计、实时风控、实时推荐等场景中。一般来说，我们从类kafka的metaQ或者基于hbase的 timetunnel中读取实时日志消息，经过一系列处理，最终将处理结果写入到一个分布式存储中，提供给应用程序访问。我们每天的实时消息量从几百万到几十亿不等，数据总量达到TB级。对于我们来说，storm

(完整版)大数据介绍ppt

大数据的定义与特性
定义
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。这些数据可以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为，如发布动态、点赞、评论等，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、添加购物车、下单等行为，以及用户的购买记录和偏好数据。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析，为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据等，辅助医生进行疾病诊断，同时预测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等进行深度分析，评估企业的信用风险和投资风险，帮助金融机构做出更明智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制定更有效的投资策略和风险管理方案，提高投资回报率。

2024版大数据分析PPT模板

02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处理引擎，提供了Java、Scala、 Python等多种编程语言的API。
一个流处理和批处理的开源框架，支持实时数据流分析和处理。
8
数据存储技术
03
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集，提供高吞吐量访问和容错能力。
临床试验数据分析
对临床试验数据进行深入挖掘和分析，发现新的治疗方法和药物作用机制，推动医学研究的进步。
2024/1/26
29
其他领域的大数据分析应用
2024/1/26
智慧城市
利用大数据分析技术，对城市交通、环境、能源等领域的数据进行全面分析，提高城市管理的智能化水平。
教育领域通过分析学生的学习数据、教师的教学数据等，发现教育过程中的问题和不足，优化教学方法和策略，提高教育质量。
大数据分析PPT模板
2024/1/26
1
目录
2024/1/26
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法 • 大数据分析流程 • 大数据分析工具与平台 • 大数据分析实践案例
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
3
大数据的定义与特点
数据量大
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别以上的数据。
金融
信用评分、风险管理、投资策略等。
2024/1/26
政府
城市规划、交通管理、公共安全等。
制造业
生产优化、故障预测、供应链管理等。
6
02
大数据技术基础
2024/1/26
7
分布式计算技术

大数据演讲(PPT 23张)

Idea!
大数据视角下分析每个人的学习
概述：
大数据时代背景下，通过收集学习者学习方面的信息，利用数据挖掘分析技术构建教育领域相关模型来探索教育变量之间的相关关系，从而为教育教学决策以及学习者学习状况提供有效支持以及反馈。
数据来源
领域学习者知识研究目标数据来源
学习者掌握了哪些知 1、学习者被问答时的应答数据识（例如概念、技能、（包括应答时间、所犯错误等）思维技能等） 2、学习者随堂或课下的练习数据（包括内容、持续时间等） 3、学习者的测试结果数据 4、学习者书目阅读情况数据。学习者不同的学习行为与学习者的学习结果之间的关系 1、学习者学习花费时间、课程完成情况。 2、在课堂、学校、家中学习行为的变化情况。 3、学习者参加各类活动数据。（包括类型、时间、频率等） 1、半自动反馈式的调查问卷 2、学习者对课程学习的积极程度
学习者行为
学习者经历
学习者对于自己的学习经历的满意度
研究目标
1、发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等之间的相关关系，预测学习者未来的学习趋势。可为其以后的学习方向做出决策。（比如高考后填报专业） 2、发现学习者的学习规律、兴趣、或者根据数据阐释学习者的学习表现为其提供相应的反馈从而促进更加有效的学习。 3、研究分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据进而对课程教学进行实时修正。（比如发现某个课程学习者普遍出勤率不搞、作业完成情况较差。就要分析是课程的原因还是教学行为或者其他方面原因） 4、对比不同教学方式所取得的效果，探索和改进最佳教学内容和最佳教学顺序。
温家宝：故宫现在人多吗？迁徙预测世界杯大数据部利用大数据搜索过去5 年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据，共涉及到19972名球员和1.12亿条相关数据，再利用一个由搜索专家设计的机器学习模型来对这些数据进行汇总和分析，进而做出预测结果。针对本届世界杯的 16场淘汰赛的预测，准确度达到了3%。

大数据技术原理与应用-完整版ppt课件

利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全
1.5大数据关键技术
两大核心技术
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS Software as a Service
《大数据技术原理与应用》
主讲教师：
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
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

大数据基础知识培训PPT课件

数据安全概念
确保数据在存储、传输和处理过程中的保密性、完整性和可用性。
隐私保护技术
如数据脱敏、加密、匿名化等，保护个人隐私和数据安全。
数据安全法规与标准
如GDPR、CCPA等，规定数据收集、处理和使用等方面的要求和规范。
04
大数据处理技术
批处理技术
1 2
MapReduce编程模型介绍MapReduce的基本原理、编程接口及运行过程。
机器学习技术
机器学习基本概念
介绍机器学习的定义、分类及应用场景。
TensorFlow机器学习框架
阐述TensorFlow的基本原理、核心特性及其在机器学习中的应用。
Scikit-learn机器学习库
讲解Scikit-learn的核心概念、常用算法及实践技巧，以及其在机器学习领域的应用案例。
05
大数据应用实践
数据挖掘与分析工具
Mahout
基于Hadoop的机器学习库，提供数据挖掘和数据分析算法。
MLlib
Spark的机器学习库，包含常用的机器学习算法和实用程序。
Tableau
可视化数据分析工具，支持多种数据源和拖拽式操作界面，方便用户进行数据分析和挖掘。
Power BI
商业智能工具，提供数据可视化、报表制作和数据分析功能，可与
Flink流处理框架
讲解Flink的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在流处理领域的应用案例。
图计算技术
图计算基本概念
介绍图计算的定义、应用场景及挑战。
Pregel图计算模型
阐述Pregel的基本原理、编程接口及运行过程。
Giraph图计算框架
讲解Giraph的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在图计算领域的应用案例。

大数据的介绍PPT课件

东海岸的沃尔玛营业两小时后之后，中海岸才开始营业，沃尔玛就会把东海岸当天这两小时的营业情况、相关数据传给中海岸。
中海岸就会根据这个数据知道了这天人们的购物喜好，决定货品怎么摆放，哪些货物摆放在一起会比较好。
这种方式给沃尔玛带来了很大的利润。
12
美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测
塔吉特公司能在不被清楚告知的情况下预测出一个女性的怀孕情况
19
日本先进工业技术研究院的坐姿研究与汽车
防盗系统
该研究所教授把每个驾车者的坐姿量化为精确的数据，使其对司机识别的正确率高达98%。
这项技术作为汽车防盗系统，一旦识别驾车者不是车主，就会自动熄火。
这一技术还可汇集事故发生前驾车者的姿势变化数据，分析坐姿与行驶安全的关系，在司机疲劳驾驶时发出警示或自动刹车。
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。
谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来预测流感的传播，得到的信息是非常准确和及时的。
23
“量化自我”
通过一种非干预的手段，把一些所谓的医疗传感器放到我们的身边，比如我们戴一个腕表、一枚戒指、一个耳塞、一副眼镜等，通过这些设备我们可以了解自己的心跳、血压情况，甚至包括我们体表的健康状况，从而对一些大病（如癫痫等）进行早期预测。
20
UPS快递——大数据技术下的最佳行车路径
UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。同时，这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。
UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的。2011年，UPS 的驾驶员少跑了近4828万公里的路程，节省了300万加仑的燃料并且减少了3万公吨的二氧化碳排放量。

大数据技术基础 PPT

要的一环，它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。数据采集的方法：
基于物联网的采集方法
系统日志采集方法
网络数据采集方法其他数源自采集方法2.3.2 数据采集的方法
1.基于物联网的采集方法
数据的采集有基于物联网传感器的采集，也有基于网络信息的数据采集。基于物联网的采集，例如在智能交通中，数据的采集有：基于GPS的定位信息采集、基于交通摄像头的视频采集、基于交通卡口的图像采集、基于路口的线圈信号采集等。
《大数据分析及应用实践》
第二章：大数据技术基础
目录
CONTENTS
2.1基础架构支持 2.2云计算 2.3数据采集 2.4数据存储
1.基础架构支持
2.1.1 Hadoop
➢ Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 ➢ Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 ➢ Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce ➢ Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力 ➢ 几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务，如谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等，都
支持Hadoop
2.1.1 Hadoop Hadoop技术架构
•经过多年的发展，Hadoop项目不断完善和成熟，目前已经包含多个子项目（如下图2-2所示） •除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop项目还包括Common、Avro、Zookeeper、HBase、Hive、Chukwa、Pig等子项目，它们提供了互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务

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Web 2.0数据 –查询日志/点击流 –Twitter/ Blog / SNS –Wiki
2.3 处理速度快
从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
2.4 价值密度低价值密度低，商业价值高以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的商业价值
继续装ing
3大数据的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来，在科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式
实验
理论
计算
数据
3大数据的影响
• 在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式：
– 全样而非抽样 – 效率而非精确 – 相关而非因果
3大数据的影响
信息化浪潮发生时间
标志
第一次浪潮 1980年前后个人计算机
解决问题
代表企业
信息处理
Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等
第二次浪潮 1995年前后互联网
2010年前后计算和大数
据
信息爆炸
将涌现出一批新的市场标杆企业
• 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
• 在就业市场方面，大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业 • 在人才培养方面，大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信息技
术相关专业的现有教学和科研体制
“谷歌流感趋势”，通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况
5大数据关键技术
技术层面数据采集
数据存储和管理数据处理与分析数据隐私和安全
表1-5 大数据技术的不同层面及其功能
功能
利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础；或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析
阶段
时间
第一阶段：萌芽期
上世纪90年代至本世纪初
第二阶段：成本世纪前十
熟期
年
第三阶段：大规模应用期
2010年以后
内容
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。
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
5大数据关键技术
两大核心技术大数据
分布式存储
GFS\HDFS BigTable\HBase NoSQL（键值、列族、图形、文档数据库） NewSQL（如：SQL Azure）
分布式处理 MapReduce
6大数据计算模式
表1-3 大数据计算模式及其代表产品
大数据计算模式批处理计算流计算
大数据技术介绍PPT
提纲
1 大数据时代 2 大数据概念 3 大数据的影响 4 大数据的应用 5 大数据关键技术 6 大数据计算模式 7 大数据产业 8 大数据与云计算、物联网的关系
1大数据时代
1第三次信息化浪潮
• 根据IBM前首席执行官郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一次重大变革
表1-1 三次信息化浪潮
利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全
2信息科技为大数据时代提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
2信息科技为大数据时代提供技术支撑
3. 网络带宽不断增加
图1-4 网络带宽随时间变化情况
3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
图1-5 数据产生方式的变革
4 大数据的发展历程
表1-2 大数据发展的三个阶段
2信息科技为大数据时代提供技术支撑
存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
2信息科技为大数据时代提供技术支撑
来自斯威本科技大学（Swinburne University of Technology）的研究团队，在2013年6月29日刊出的《自然通讯（Nature Communications）》杂志的文章中，描述了一种全新的数据存储方式，可将1PB（1024TB）的数据存储到一张仅 DVD大小的聚合物碟片上。
4大数据的应用
• 大数无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹
典型的大数据应用实例
Kevin Spacey
David Fincher
大数据分析
英国同名小说《纸牌屋》
风靡全球的美剧《纸牌屋》
典型的大数据应用实例
从谷歌流感趋势看大数据的应用价值
大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅提高
2大数据概念
2.1 数据量大
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律）人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍
2.2 数据类型繁多
大数据是由结构化和非结构化数据组成的 – 10%的结构化数据，存储在数据库中
– 90%的非结构化数据，它们与人类信息密切相关
科学研究 –基因组 –LHC 加速器 –地球与空间探测
企业应用 –Email、文档、文件 –应用日志 –交易记录
Web 0数据 –文本 –图像 –视频