大数据产业调研及分析报告_图文.ppt.ppt

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Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
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• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
数据量增加
数据结构日趋复杂
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
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。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。
TB
PB
EB
ZB
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• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪
海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所
处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此
举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港
之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批
研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，
这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单…
每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联
网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…
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01
标题内容概述
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2020
云计算互联网智能 科技大数据
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名的成语&;退避三舍&;的由来。 诚信是一个人精神世界的代表，因为它代表了一个人的品质，代表了一个人的精神，代表了将来你 是怎样的一个人。因此不管是大人还是小孩都应该做到诚信，不违背你曾立下的誓言，说到就一定 做到。因为诚信他伴随着我们的一生，朋友啊！请想想，如果一个人在这一生中如果没有诚信相伴 的话，那会是多么的可悲啊！所以在人生中诚信是最重要的；如果一个人没有诚信的话那么他又有 何资格说&;孝&;，更没有资格说&;忠&;。诚信并非是什么海誓山盟，也不是什么立志的誓言，而是 生活中一些小小的事情。 记得那是我在作文:..小学的时候，班里边一位学得特别差的学生向我借10元钱，并答应我星期六中 午14：00
汇报人：XXX时间：XX年XX月
目录
CONTENTS
1

秋天，秋姑娘下的雨，是最好不过了 。她的 雨跟春 雨姑娘 相比， 多了一 份优雅 ，一份 恬静。 她常常 让农民 咧开了 嘴，LH J+FHX为丰收 唱起了 欢歌。
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境分析
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评估报告
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国内IT企业的大数据计划
阿里巴巴：未来将是数据公司
阿里巴巴拥有最大的电商数据,阿里巴巴集团主席马云
在多个场合都表达过阿里巴巴的"三大战略",即平台、金融、
数据,在他的计划中,阿里巴巴最终将会是一个数据公司.："深度学习"大数据
拥有中国最大的网民行为数据库,今年成立了
深度学习研究院,通过大数据"深度学习"出互联网的未来.
教育行业
9 /34
教育专家遴选 清华大学图书馆以海量多来源数据为基础,通过分析海量文献数据的特点,自动甄别
出清华大学目标学者.目前,已成功甄别出清华50位专家学者.
大数据的发展现状3
企业运营管理
制
IBM公司利用大数据分析工具,辅助##钢铁集团进行企业管理.实现了
造
##钢铁集团的精细化管理,使决策更加准确,且使成功降低了20%以上.
行业
发展现状1
互联网 行业
电信 行业
行业
支撑政务活动开展 英国圣克鲁斯警局分析城市、
社交数据,构建犯罪趋势模型, 对重点区域的犯罪进行预测. 增强社会服务能力 美国迈阿密戴德县分析关键 县政工作数据,帮助政府制定 水资源、交通拥堵和提升公 共安全等方面决策.
20##2季度末,累计投放贷 精准营销
市场分析7—潜在市场
1
医疗
对美 国医疗行 业来说,大 数据每年 拥有3000 亿美元的 潜在价值.
2
制造
生产商 可以利用大 数据使产品 研发、组装 成本消减 50%,人力成 本消减7%.
3
位置服务
利用全 球的个人位 置信息,每 年可以取得 6000亿美元 的消费者.
4
零售

THANK YOU
感谢观看
总结词
通过大数据分析，深入了解用户在电商平台上的行为模 式和偏好，优化产品推荐和营销策略。
详细描述
收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买、评价等数 据，运用数据分析工具进行挖掘和分析。识别用户的购 买习惯、兴趣爱好和消费趋势，为产品开发和营销提供 有力支持。
社交媒体情绪分析
总结词
利用大数据分析社交媒体上的文本、图片和视频，了 解公众的情绪和态度，为企业决策提供依据。
预测性分析
预测模型建立
利用回归分析、时间序列分析、机器学习等技术，建 立数据预测模型，对未来数据进行预测。
模型评估与优化
通过交叉验证、调整参数等方法，评估模型的预测精 度和稳定性，并进行优化和改进。
预测结果解读
对预测结果进行解释和说明，帮助用户理解预测的意 义和价值。
规范性分析
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数据关联分析
通过关联规则挖掘、相关性分析 等技术，发现数据之间的关联和 规律，为决策提供支持。
数据清洗
在数据存储之前，需要对数据进行清洗，去除重 复、错误或不完整的数据。
数据整合
将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行更 全面的分析。
数据分析
利用统计分析、机器学习等技术对大数据进行深 入分析，以揭示数据中的模式和趋势。
数据可视化
数据可视化是将大数据以图形、图表 等形式呈现出来，以便更好地理解和 解释数据。
数据泄露风险
大数据的收集和处理涉及到大量的个人隐私信息，需要采取有效 的安全措施，防止数据泄露和滥用。
访问控制和权限管理
建立完善的访问控制和权限管理制度，对数据进行分级管理，确 保只有经过授权的人员能够访问相关数据。
加密与脱敏技术

数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。

1.
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2019
2016
2015
2014
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分布式计算架构
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
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个性化医疗
通过大数据分析，对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析，为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术，对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究，为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析，对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测，提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断扩大，同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。