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大数据概论教材

大数据概论教材

大数据分析价值：根据Andrew Pole的大数据模 型,Target连锁制订了全新的广告营销方案，结果 Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。 Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾 客群开始向其他各种细分客户群推广，从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的 销售额从440亿期”的乱战， 以“更懂中国、更懂中国用户”迅速发展。 发展：即使在Google没有撤离之前p;未来：错过了移动互联网的入口。用户依旧 很多，通过大数据分析做精准广告投放，依旧在 走Google的路。
大数据的价值所在
美国政府推出了“大数据”战略，媲美与当年克林顿政府时代的信息高速公路计划。奥巴马 希望借助大数据来将美国经济带出泥潭。从基础建设、到IT硬件、软件、网络，最后到数据 。 2010年12月，总统行政办公室下属的科技技术顾问委员会 ，信息技术顾问委员会向奥巴马和国会提交了《规划数据未 来》的专门报告，该报告把数据收集和使用的工作，提到了 战略的高度。“如何收集、保存、维护、管理、分析、共享 正在呈指数级增长的数据是我们必须面对的一个重要挑战。 如何保证这些数据现在、将来的完整性和可用性，我们面临 着很多的问题和挑战。如何使用这些数据，则是另外一个挑 战。。。。应对好这些挑战，将引导我们在科研、医疗、商 业和国家安全方面开创新的成功。” 2012年3月29日，奥巴马政府又进一步推进了其“大数据战 略”。奥巴马的高级顾问、总统科学技术顾问委员会的主席 霍尔德伦代表国防部、能源部等6个联邦政府部门宣布，将 投入2亿多美元立即启动“大数据发展研究计划”Big Data Research and Development Initiative，以推动大数据 的提取、存储、分析、共享和可视化。

《数据库概论》课件

《数据库概论》课件

关系数据库的软件系统。
特点
02
以表格形式存储数据，数据之间存在明确的关联关系，遵循一
定的数据完整性约束。
发展历程
03
从早期的层次数据库到关系数据库，再到现代的分布式数据库
和云数据库。
关系数据库管理系统的功能
数据存储
能够创建和管理关系数据 库，将数据以表格形式存 储在磁盘上。
数据检索
提供查询语言（如SQL） 用于检索、插入、更新和 删除数据。
反规范化设计
为了提高查询性能，适当增加冗余，简化数据操作。
三范式与范式之间的关系
第一范式（1NF）定义了关系的原子性；第二范式（2NF）定义了关系的主键和外键关系 ；第三范式（3NF）定义了关系的非主属性对主属性的独立性。
04
关系数据库管理系统
关系数据库管理系统的概述
定义
01
关系数据库管理系统（RDBMS）是一种用于存储、检索和管理
金融行业
用于银行、证券、保险等 金融机构的数据存储、处 理和分析，支持金融业务 的高效运转。
政府机构
用于政府办公自动化、电 子政务等领域，提高政府 服务效率和信息公开度。
05
数据库技术的发展趋势
大数据时代的数据库技术
大数据处理
随着大数据时代的来临，数据库技术也在不 断发展，以应对海量数据的存储、查询和分 析需求。
数据库设计的步骤
需求分析
收集、分析和整理业 务需求，明确数据需
求和功能需求。
概念设计
使用E-R图等工具，设 计数据库的概念结构
。
逻辑设计
将概念结构转换为逻 辑结构，如关系模型
。
物理设计
确定数据库的存储结 构、索引等物理属性

大数据技术概论

大数据技术概论

大数据技术概论一、什么是大数据技术？1.1 定义大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具集合。

它涉及到数据的收集、存储、处理和分析等多个方面，通过运用各种大数据技术，人们可以从庞大的数据中获取有价值的信息并进行深入的分析。

1.2 大数据技术的重要性大数据技术在当今信息化社会中显得尤为重要。

随着互联网的普及和数字化生活的加速发展，产生的数据量呈现爆发式增长趋势。

传统的数据处理方式已经无法胜任海量数据的处理任务，因此需要借助大数据技术来解决这一难题。

同时，大数据技术也为企业和组织带来了许多新的商机和竞争优势，因此被广泛应用于各个领域。

二、大数据技术的背景和发展历程2.1 大数据的背景大数据的概念最早出现于20世纪90年代，当时被认为是和超级计算机相关的一种技术。

随着互联网技术的飞速发展和社交网络的兴起，大规模数据的产生和积累成为可能，人们开始关注如何利用这些数据创造价值。

于是，大数据技术应运而生。

2.2 大数据技术发展的里程碑1.2003年，Google推出了MapReduce和Google File System（GFS）两个重要的分布式计算和存储框架，为大数据技术的发展奠定了基础。

2.2008年，Hadoop项目成立，成为大数据技术的代表性开源软件，通过其分布式计算框架和分布式文件系统，实现了大规模数据的存储和处理。

3.2009年，Apache Spark项目启动，该项目提供了一个快速、通用的大数据处理引擎，逐渐成为大数据领域的热门工具。

4.2011年，IBM推出了Watson计算机，该计算机通过大数据技术实现了自然语言处理和机器学习等功能，赢得了人类智力竞赛Jeopardy！的冠军。

三、大数据技术的基本原理和核心技术3.1 大数据技术的基本原理大数据技术的基本原理包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等几个方面。

首先，需要通过各种传感器、物联网设备等方式采集数据；然后，将数据存储到分布式文件系统或者数据库中；接下来，使用分布式计算框架对数据进行处理和分析；最后，通过各种数据挖掘和机器学习算法，从数据中发现有价值的信息。

《大数据概论》教学大纲

《大数据概论》教学大纲

《大数据概论》教学大纲课程名称：大数据概论课程代码：XXXXX学时：XX学分：X课程介绍：本课程介绍大数据概念、基本原理、核心技术以及应用领域等内容。

通过本课程的学习，学生将了解大数据的特点、挑战和机遇，掌握大数据处理的基本技术与方法，培养大数据思维和解决问题的能力。

教学目标：1.了解大数据的基本概念、特点和发展趋势；2.熟悉大数据处理的基本原理和关键技术；3.掌握大数据挖掘和分析的方法和工具；4.了解大数据应用领域和现实案例；5.培养学生的大数据思维和解决问题的能力。

教学内容与安排：-第一讲：大数据概述(2学时)-大数据的定义、特点和挑战-大数据的应用场景和价值-第二讲：大数据处理技术(4学时)-大数据存储与管理-大数据处理架构-分布式计算与并行处理-第三讲：数据挖掘与分析(6学时)-数据预处理与清洗-数据挖掘与机器学习-数据可视化与分析工具-第四讲：大数据技术与工具(4学时)- Hadoop与MapReduce- Spark与Flink-NoSQL数据库-第五讲：大数据应用案例分析(4学时) -电商数据分析与推荐系统-社交媒体数据分析与用户画像-公共安全与城市治理-第六讲：大数据伦理与隐私保护(2学时) -大数据伦理与隐私保护意义-大数据隐私保护技术与方法-第七讲：大数据的发展趋势与挑战(2学时)-大数据技术的发展趋势-大数据带来的挑战与解决方案教学方法：本课程采用讲授理论知识、分组讨论案例分析和实践操作等多种教学方法相结合，注重培养学生的实际动手能力和解决实际问题的能力。

教材与参考书目：教材：-《大数据处理》著者：XXX出版社：XXX参考书目：-《大规模数据分析》著者：XXX出版社：XXX-《大数据时代》著者：XXX出版社：XXX考核方式：平时成绩占50%，期末考试占50%。

平时成绩包括课堂表现、实验报告和小组项目等。

备注：本课程内容为初步安排，根据实际教学需要可以适当进行调整和完善。

大数据高职系列教材之数据清洗PPT课件：第1章 概论

大数据高职系列教材之数据清洗PPT课件：第1章 概论
图 基 于 聚 类 的 孤 立 点 识 别
1
大数据应用人才培养系列教材
第一章 概论
1 .1 数 据 清 洗 概 述 1.2 数据标准化 1.3 数据仓库
习题
1.2数据标准化
1.2.1 数据标准化概念
● 数据标准化/规范化（Data Standardization/Normalization）是机构 或组织对数据的定义、组织、分类、记录、编码、监督和保护进行标准化 的过程，有利于数据的共享和管理，可以节省费用，提高数据使用效率和 可用性。
● 数据清洗对随后的数据分析非常重要，因为它能提高数据分析的准确 性。但是数据清洗依赖复杂的关系模型，会带来额外的计算和延迟开销， 必须在数据清洗模型的复杂性和分析结果的准确性之间进行平衡。
1.1数据清洗概述
1.1.4 数据清洗流程
● 数据清洗通过分析“脏数据”的产生原因和存在形式，利用数据溯源的 思想，从“脏数据”产生的源头开始分析数据，对数据流经环节进行考察， 提取数据清洗的规则和策略，对原始数据集应用数据清洗规则和策略来发 现“脏数据”并通过特定的清洗算法来清洗“脏数据”，从而得到满足预 期要求的数据。具体而言，数据清洗流程包含以下基本步骤：
大数据应用人才培养系列教材
第一章 概论
1 .1 数 据 清 洗 概 述 1.2 数据标准化 1.3 数据仓库
习题
1.3数据仓库简介
1.3.1 数据仓库定义
● 数据仓库（Data Warehouse, DW）是基于信息系统业务发展需要， 基于传统数据库系统技术发展形成能够并逐步独立出来的一系列新的应用 技术，目标是通过提供全面、大量的数据存储来有效支持高层决策分析。
1.3数据仓库简介
1.3.4 数据仓库相关技术

大数据概论

大数据概论

大数据的4V特征
大数据的4V特征
大数据的4V特征
大数据的4V特征
大数据的4V特征
体量Volume
非结构化数据的超大规模和增长 •占总数据量的80~90% •比结构化数据增长快10倍到50倍 •是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 •很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） •无模式或者模式不明显 •不连贯的语法或句义 •大量的不相关信息 •对未来趋势与模式的可预测分析 •深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等） 实时分析而非批量式分析 •数据输入、处理与丢弃 •立竿见影而非事后见效
• ETL • 数据众包 （CrowdSouring）
• • •
结构化、非结构化 和半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 （NoSQL） 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理
大数据的相关技术
1.8大数据分析的四种典型工具简介
1．Hadoop Hadoop是一个能够对算平台。 2．Spark Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统， 目的是更快速的进行数据分析。
管理模式
利用数据进行决策
教育变革
大数据让教育真正面对每 一个独立的个体
哲学变革
数据挖掘与认识论挑战 数据资源与价值观转变 数据足迹与伦理观危机
大数据带来的思维变革
大数据时代的思维方式 大数据时代，人们对待数据的思维方式变化：
•从样本思维转向总体思维：带来更全面的认识，可以更清楚地 发现样本无法揭示的细节信息； •从精确思维转向容错思维：当拥有海量即时数据时，绝对的精 准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容 许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知 识和洞察力； •从因果思维转向相关思维：努力颠覆千百年来人类形成的传统 思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。 •从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能 力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至 类似于人类的“智慧”。

大数据概论

大数据概论大数据概论1、引言1.1 背景与意义1.2 定义与特点1.3 发展历程2、大数据基础2.1 数据类型与来源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 数据采集与清洗2.4 数据分析与挖掘2.5 数据可视化3、大数据应用领域3.1 金融与商业3.2 健康与医疗3.3 教育与研究3.4 交通与城市管理3.5 社交网络与媒体3.6 其他领域应用4、大数据技术4.1 数据存储技术4.1.1 关系型数据库4.1.2 非关系型数据库4.1.3 分布式文件系统4.2 数据处理技术4.2.1 批处理4.2.2 流式处理4.2.3 图计算4.3 数据挖掘与机器学习4.4 与深度学习4.5 云计算与大数据5、大数据管理与风险5.1 数据隐私与安全5.2 数据治理与合规5.3 数据伦理与道德5.4 数据风险与应对策略5.5 数据监管与法律法规6、未来展望6.1 大数据发展趋势6.2 大数据的挑战与机遇6.3 大数据对社会的影响附件：1、大数据案例研究报告2、大数据应用实践指南3、大数据分析工具手册法律名词及注释：1、数据隐私：个人或组织的个人信息在被收集、存储、处理、使用和传输过程中的保护与控制权。

2、数据治理：在整个组织范围内对数据的规范管理，包括数据的审计、存储、传输、使用等方面。

3、数据伦理：基于对数据使用的价值观和原则，对数据使用过程中合理性、公正性等方面的考量。

4、数据风险：在大数据环境下，数据的泄露、误用等被非法获取、篡改或滥用的风险。

5、数据监管：针对大数据相关业务进行监管，确保数据的合规性和安全性。

时空大数据(PPT60页)

为人类社会创造大价值，一切靠数据说话，凭 数据决策，已经成为人们必须面对的问题。正因为如此，关注并从事该领 域研究的人越来越多，特别是近几年来，一些学者撰写和出版了不少有关 大数据的著作，各地先后成立了不少大数据方面的中心、实验室、研究院 等。
1.引言
撰写出版的著作：
1. （英）迈尔-舍恩伯格，（英）库克耶著，盛杨燕，周涛译，大数据 时代[M]，浙江人民出版社，2013.6
1.引言
9. 段云峰，秦晓飞著，大数据的互联网思维[M]，电子工业出版社， 2015.10
10. （美）埃里克·西格尔著，周昕译，大数据预测[M]，中信出版社， 2015.4
11. （美）Bernard Marr著，秦磊，曹正凤译，智能大数据SMART准则： 数据分析方法、案例和行动纲领[M]，电子工业出版社，2015.10
2. （美）BillFranks著，黄海，车皓阳，王悦等译，驾驭大数据[M]， 人民邮电出版社
3. （美）著，王斌译，大数据挖掘[M]，人民邮电出版社，2013.2 4. （英）迈尔-舍恩柏格著，袁杰译，删除：大数据取舍之道[M]，浙
江人民出版社，2013.1 5. 涂子沛著，大数据[M]，广西师范大学出版社，2012 6. （美）Jure Leskovec，Anand Rajaraman，Jeffrey David Ullman
时空大数据：挑战与机遇
2020年11月25日
01 引言
CONTENT
02 “互联网+”与大数据
03 时空大数据 04 面临的挑战与机遇
05 总结
01 引言 PART ONE
1.引言
当前，人们都在谈论“大数据”，甚至认为全球信息化已迈入 “大数据时代”。随着智能感知、互联网和物联网及云计算（互联网+） 等新兴信息技术的迅速发展，人们的行为、位置，甚至身体、生理特征， 大气、水质、环境的每一点变化，都成为了可被感知、记录、存储、分析 和利用的数据；事实上，随着全球卫星导航定位技术、天空地一体遥感技 术、地理信息系统技术和通信网络技术的发展，地球表层的几何特征和物 理特征等，早就成为了可被感知、记录、存储、分析和利用的地理时空数 据（时空数据）。因此，“大数据时代”的到来，是信息时代数字化、网 络化和智能化发展的必然趋势，是全球信息化发展到高级阶段的产物。

大数据概论

期”的乱战， 以“更懂中国、更懂中国用户”迅速发展。 发展：即使在Google没有撤离之前p;未来：错过了移动互联网的入口。用户依旧 很多，通过大数据分析做精准广告投放，依旧在 走Google的路。
持续创新传统的企业级数 据仓库产品线 收购Aster Data Hadoop、MapReduce ——Teradata首席客户官 周俊凌
大数据的“精准营销”
消费 行业
金融 服务
食品 安全
医疗 卫生
军事
交通 环保 电子 商务 气象
大数据不仅仅“大”
TB级以上的数据处理；
• B,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB,JB
比“大”更棘手的数据的复杂性。 虽然如此之大，有时候甚至大数据中的小数据如 一条微博就具有颠覆性的价值。 合适的方法寻找有价值的信息！
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
大数据之“大”
大数据的“大”体现在如下几个方面：
• 体量（Volume）：互联网的飞速发展，导致非结构化 数据高速增长和超大规模，占到数据总量的80%-90%之 多，比结构化数据增长快10倍到50倍，是传统数据仓 库的10倍到50倍。 • 多样性（Variety）：大数据是异构的、且多样性的。 诸多不同的表现形式：文本、图形图像、视频、机器 数据等；无模式或者模式不明显；不连贯的语法或语 义。 • 价值密度（Value）：大量的不相关信息；对未来趋势 和模式的可预测分析；深度的复杂分析； • 速度（Velocity）：实时分析而非批量式分析；立竿 见影而非事后见效。

第1章-大数据概论

主动式生成数据
Web2.0、移动互联网的发展使人们可以随时随地通过移动终端生成数据， 人们开始主动地生成数据。
感知式生成数据
感知技术的发展促进了数据生成方式发生了根本性的变化，如遍布城市 各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集、生成数据。
1.1.4 大数据的特点
传统数据
数据产生方式 被动采集数据
3．Storm
Storm是一种开源软件，一个分布式、容错的实时 计算系统。
4．Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数 据查询的方法，Apache软件基金会发起了一项名为 Drill的开源项目。Apache Drill实现了Google’s Dremel。
1.5大数据未来发展趋势
本章小结
近年来大数据应用带来了令人瞩目的成绩。 作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的 战略布局，制定战略规划。
总而言之，大数据技术的发展必将解开宇宙 起源的奥秘和对人类社会未来发展的趋势有推动 作用。
大数据
主动生成数据
数据采集密度
采样密度较低，采样数据有限
利用大数据平台，可对需要分析事件的数据 进行密度采样，精确获取事件全局数据
数据源
数据源获取较为孤立，不同数 据之间添加的数据整合难度较大
利用大数据技术，通过分布式技术、分布式 文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源 获取的数据进行整合处理
数据处理方式
1.1.7 大数据的特征 大数据呈现出“4V+1O”的特征，具体如下：
数据量大（Volume） 多样化（Variety） 数据价值密度化（Value） 速度快，时效高（Velocity） 数据是在线的（On-Line）
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不同的定义基本是从大数据的特征出发，通过这些特征的阐述和归纳 试图给出其定义。在这些定义中，比较有代表性的是4V定义，即认为大 数据需满足4个特点。
大数据的特点
• 数据体量(Volumes)巨大。大型数据集，从TB 级别，跃升到 PB 级别。 （Volumes）
• 数据类别（Variety ）繁多。来自多种数据源，数据种类和格式冲破了 （Variety） 以前数据所限定的结构化数据范畴积累到一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着以
往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天
文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。这个概念几乎应用
到所有人类智力与发展的领域中。
“大数据”带来的影响
•
当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时，一个崭新的
概念“大数据”横空出世。大数据是继云计算、物联网之后 IT 产业
• 认知大数据的三个层面 第一层面是：理论
理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我 们从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性从对大 数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展 趋势。从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长 久博弈。
第二层面是：技术
系统为代表。 实时流处理（Stream Processing）技术以Yahoo的S4系统为代
表。 交互式分析（Interactive Analysis）技术以谷歌的Dremel系统
为代表。
大数据与云计算 大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密
不可分。如果将各种大数据的应用比作一辆辆“汽车”支撑 起这些“汽车”运行的“高速公路”就是云计算。正是云计算技 术在数据存储’管理与分析等方面的支撑“才使得大数据有用 武之地。
（一） 获取有用数据 （二） 数据分析 （三） 数据显示 （四） 实时处理数据的能力
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相 比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面 的综合成本是最优的。
大数据的构成 大数据包括：交易数据和交互数据集在内的所有数据集。
• （公式）大数据=海量数据+复杂类型的数据
大数据要解决的核心问题 与传统海量数据的处理流程相类似，大数据的处理也包括获取与
特定的应用相关的有用数据，并将数据聚合成便于存储、分析、查询 的形式; 分析数据的相关性，得出相关属性; 采用合适的方式将数据分 析的结果展示出来等过程。 相关步骤：
又一次颠覆性的技术革命，对国家治理模式，企业决策、组织和
业务流程，以及个人生活方式等都将产生巨大的影响。大数据的
挖掘和应用可创造出超万亿美元的价值，将是未来 IT 领域最大
的市场机遇之一，其作用堪称又一次工业革命。
• 大数据产生的背景
•
随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增
长。大约每两年翻一番，根据监测，这个速度在2020 年之前会继续保持
技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。可以从云计 算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从 采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是：实践 实践是大数据的最终价值体现。我们从互联网的大数据，政
府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据 已经展现的美好景象及即将实现的蓝图
价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。 主要可分为：数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，
统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现等8种技术。 大数据技术主要形成了批处理、流处理和交互分析三种计算
模式： 离线批处理（Batch Processing）技术以MapReduce和Hadoop
达到364EB，约为日本的60%，北美的7％。
•
淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等
于1000GB），存，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求
，几十PB数据。
• 大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。 信息数据的单位由TB-PB-EB-ZB的级别。这些由我们创造的信息背后产生的 这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴。如何管理和使用这 些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。
第二部分
• 大数据的概念
大数据的概念及特点
大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象。
大数据本身是一个比较抽象的概念，单从字面来看，它表示数据规模 的庞大。但是仅仅数量上的庞大显然无法看出大数据这一概念和以往的 “海量数据”（massive data）、“超 大 规 模 数 据”（very large data） 等概念之间有何区别。对于大数据尚未有一个公认的定义。
下去。这意味着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。
•
资料显示，2011年，全球数据规模为1.8ZB，可以填满575亿个32GB的
iPad，这些iPad可以在中国修建两座长城。到2020年，全球数据将达到
40ZB，如果把它们全部存入蓝光光盘，这些光盘和424艘尼米兹号航母重
量相当。我国，2010年新存储的数据为250PB，2012年中国的数据存储量
• 处理速度（Velocity）快。包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1 秒定律。
（Velocity）
• 价值(Value) 密度低,以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的 数据仅仅一两秒钟。
（Value）
第三部分 大数据的相关技术及应用
大数据技术 大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有
大数据概论
汇报人：周文涛 指导老师：张晓琳 专业：计算机科学与技术
大数据 Big Data
大数据引领我们走向数据智能化时代
第一部分
• 大数据产生背景和 意义
第二部分 • 大数据的概念及特 点 • 大数据的相关技术
第三部分 及应用
第一部分 大数据产生背景和意义
“大数据”的横空出世
•
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆