新技术知识介绍-大数据PPT

格式：pptx
大小：5.01 MB
文档页数：28

下载文档原格式

新技术基础知识介绍——大数据[优质ppt]

据的精度。
更好
不是因果关系而是相关关系，大数据的核心是预测，相关关系是大数据预测的关键，揭示“是什
么”，而不是“为什么”
来源：维克托·迈尔-舍恩伯格,英，数据科学的技术权威 13
典型事例，对相关性的追求
佛教关于因果报应的解释
哲学范畴的因果关系
舍恩伯格对大数据的相关性解释
佛教《三世因果经》主要讲：一是人的命是自己造就的；原因和结果是揭示客观世界中普遍联系着的事物具有
A：人工智能
B：区块链
C：云
D：大数据
IoT：物联网
• 智能制造、供应链 • 智能财务、HR • 智能营销 • • 数字资产
• 外部协同在云端 • 内部协同在云端 • 信息存储在云端 • 基础设施在云端
• 大数据市场分析 • 大数据精准营销 • 大数据精细管理 • 大数据智能决策
二是怎样为自己造一个好命；三是行善积德与行凶作恶先后相继、彼此制约的一对范畴。原因是指引起一定
干坏事的因果循环报应规律。
现象的现象，结果是指由于原因的作用而引起的现象。
10
不同认知角度的大数据定义
原始版本
大数据技术
用以区分数据
“信号”数据
暗数据
新瓶装旧酒
以大数据的三个特征数量（Volume）种类（Variety）速度（Velocity）定义大数据，是最为人所知，且被公认的一种。
我们除了面对更大量（Volume）更多种类（Variety）、更快速（Velocity）的数据以外，一批新技术应运而生，尤其是用以存储和处理数据的开源技术，如Hadoop、 NoSQL等。学习和使用这些技术和工具，需要一个有别于传统技术的名称，最终，将其称为“大数据”。

大数据专题(共43张PPT)

应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具有高度的容错性和可扩展性。它采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据技术将发挥更加重要的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共享和开放，促进数据的流通和利用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL，使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分析。Hive还支持自定义函数和存储过程等功能，增强了其数据处理能力。

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

(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。

大数据技术PPT模板

数据挖掘与算法应用
数据探索
对数据进行初步的探索性分析，了解数据的分布、关联性等特征。
算法选择
根据分析目标选择合适的算法，如分类、聚类、回归、关联规则挖掘等。
模型训练与优化
利用选定的算法对处理后的数据进行模型训练，并通过调整参数等方式优化模型性能。
结果呈现与评估优化
结果可视化
将分析结果以图表、图像等形式进行可视化展示，便于理解和交流。
大数据可视化技术
D3.js
一种JavaScript库，提供丰富的数据可视化工具和API，支持交互式数据可视化。
Tableau
一款数据可视化工具，提供直观的数据分析和可视化界面，支持多种数据源和数据格式。
Power BI
微软开发的数据可视化工具，提供多种数据分析和可视化功能，支持实时数据流的处理和展示。
未来发展趋势预测及建议
人工智能与大数据融合
AI技术将进一步提高大数据处理和分析的智能化水平。
跨领域数据共享
打破数据壁垒，实现跨领域数据共享，释放更大价值。
数据驱动决策
大数据技术将更广泛应用于企业决策、政府治理等领域。
建议
加强大数据技术人才培养，推动相关法规和政策完善，促进大数据产业健康发展。
成熟期
2013年至今，大数据技术进入快速发展阶段，数据处理和分析能力不断提升，人工智能、机器学习等技术与大数据融合，推动大数据应用向更深层次发展。
大数据技术应用领域
金融
大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、精准营销等方面，通过大数据分析可以提高金融机构的风险控制能力和业务效率。
结果评估
对分析结果进行评估，包括准确性、可靠性、稳定性等方面的评估。

大数据培训课件pptx

数据呈现
将处理后的数据以易于理解的方式呈现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保护法》等，确保大数据处理合法合规。

(2024年)大数据ppt课件

• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理）、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全

(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。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
❖ 事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6 年间，美国的情报部门通过一个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌前，动动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。
语音识别
多场景语音服务支持专家，让你的设备长上耳朵，让你的设备开口说话
“人工”
“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
01
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
学习
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理
02
思考
论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
加大隐私泄露风险
大量数据的集中存储增加了其泄露的风险；一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。
对存储和安防挑战
复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合规；安全防护手段更新升级慢，存在漏洞
被运用到攻击手段中
黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精准；大数据为黑客发起攻击提供了更多的机会
“智能”
大数据带来的变革
1
更多不是随机样本
而是全部数据
2
更好不是因果关系
而是相关关系
3
更杂不是精确性
而是混杂性
❖ 容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息
❖ 种类（Variety）
数据类型的多样性
❖ 速度（Velocity）
指获得数据的速度
大数据的特征
1 2
3
大数据定义
高增长率
多样化
来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
大数据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。大数据就是“未来的新石油”。
何谓大？
（数据度量）
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
非结构化
在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了
半结构化
企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
大数据的三个层面
特征价值现在大数据定义探讨和未来隐私
1
2
分布式处理平台感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的政府的企业的个人的大数据大数据大数据大数据
机遇
大数据技术促进国家和社会发展大数据蓝海成为企业竞争的新焦点大数据时代呼唤创新型人才
挑战
大数据技术的运用仍有困难大数据给信息安全带来新挑战
机遇1：大数据技术促进国家和社会发展
实现科学发展做出科学决策
当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
大数据（BIG DATA）
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。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样
的定义。
海量
“大数据”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。
❖ 斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入 “棱镜门”事件的公司包括微软、雅虎、谷歌、苹果、 Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后，这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合作，并相继发表声明，呼吁政府采取更透明态度，以证明他们的“清白”。
大数据给信息安全带来新挑战
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、
03
推理
灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多
种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科
规划
也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发
04
挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地展。
机遇和挑战
7 6
5 4
❖ 价值（value）
合理运用大数据，以低成本创造高价值
❖ 复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
❖ 可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数据的过程
大数据的结构
结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。