大数据解析课件.ppt

1、大数据大数据(shj)(shj)解解析析第一页，共四十二页。目录(ml)01 大数据概述02 大数据相关技术产品03 大数据应用04 大数据展望第二页，共四十二页。什么什么(shn me)是大数据是大数据到底什么是大数据？大数据就是：海量数据本身(bnshn)+处理方法 大数据(big data)或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模(gum)巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内到达撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。第三页，共四十二页。身边的大数据军事、政治身边的大数据军事、政治(zhng

2、zh)、娱乐、体育、娱乐、体育第四页，共四十二页。人物理论、技术、应用人物理论、技术、应用(yngyng)、政策、政策第五页，共四十二页。海量(hiling)、多样性、价值海量(hiling)存储技术、分布式计算技术非相关数据的相关性分析(fnx)、全样本数据.影响 数据 技术 创新思维大数据影响商业变革的三个要素大数据影响商业变革的三个要素第六页，共四十二页。海量数据并行计算非结构数据Hadoop机器学习分布式计算关键词：大不同(b tn)大数据大数据(shj)(shj)标签标签不相关(xinggun)R语言全样本预测洞察效率第七页，共四十二页。大数据大数据(shj)思维思维所谓(suwi)

3、大数据思维，是指一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。?大数据时代?第八页，共四十二页。大大数据数据(shj)思维思维 相关(xinggun)分析聚类分析神经网络遗传算法机器(j q)学习不是随机样本，而是全体数据不是精确性，而是混杂性不是因果关系，而是相关关系?大数据时代?全体数据纷繁复杂相关关系第九页，共四十二页。大数据的四大大数据的四大(s d)(s d)特性特性4V 数据量特别(tbi)大1、volume2、variely3、velocity4、value数据(shj)多样化数据处理速度快数据处理价值密度低第十页，共四十二页。大数据=海量数据+复杂(

4、fz)类型的数据海量(hiling)交易数据交易海量交互(jioh)数据人的交互行为海量数据处理物联网Facebook淘宝、京东第十一页，共四十二页。大数据处理流程大数据处理流程(lichng)和方法和方法采集(cij)预处理 处理(chl)与管理 分析挖掘 应用复杂性即时性规模性异构性根本要求数据融合数据打标数据关联决策辅助商业智能风险预警智能交通欺诈识别大规模辅助处理分布式存储与计算流处理可视化分析预测性分析数据挖掘算法数据质量和数据管理语义引擎爬虫抓取感知采集调研数据标签清洗外部数据接入隐私权第十二页，共四十二页。大数据挖掘与分析大数据挖掘与分析(fnx)的五个根本面的五个根本面可视化分

5、析(fnx)预测性分析(fnx)语义引擎数据质量和数据管理数据挖掘算法可视化分析第十三页，共四十二页。目录(ml)01 大数据基本介绍02 大数据相关技术及产品03 大数据应用04 大数据展望第十四页，共四十二页。采集(cij)处理分析(fnx)挖掘存储组织(zzh)管理强！大数据处理流程技术需求大数据处理流程技术需求快!及时！智能！可视化！高效！量大！平安！第十五页，共四十二页。大数据大数据(shj)涉及的关键技术涉及的关键技术需求需求(xqi)技术(jsh)描述关键技术海量数据分布式处理Hadoop 生态系统针对大量数据进行分布式处理的系统框架实时数据处理Streaming Data流计算

6、引擎非结构化数据处理可视化交互界面通过交互式可视化界面辅助用户进行分析交互式可视化探索分析技术智能数据分析智能数据分析大规模机器学习技术计算机模拟人类学习行为，包括特征提取、图形生成等保护隐私数据与信息个体的对应关系等平安技术高效存储和管理大规模数据数据存储藏份技术、数据放置和调度技术、数据溯源存储、放置、调度大规模的数据数据隐私保护数据隐私防范保护措施与数据平安技术大数据采集处理大数据分析存储、组织、管理大数据核心技术主要涉及三大块：大数据采集处理、大数据分析、大数据存储、组织、管理文本处理技术；自然语言理解；多媒体处理技术文本内容分词与分析；图像、音视频分析第十六页，共四十二页。分布式计算

7、分布式计算古代，人们用牛来拉重物，当一头小牛拉不动一根原木时，他们想的并不培育更大更壮的牛。同样，我们也不需要动辄(dngzh)使用超级计算机，而应试着结合使用更多计算机系统。格蕾丝莫里霍珀 1906-1992第十七页，共四十二页。Ambari安装(nzhung)、部署、配置和管理工具HDFS分布式文件系统MapReduce分布式计算框架(kun ji)Pig数据流处理(chl)Hive数据仓库Mahuot数据流处理Hbase实时分布式数据库Zookeeper分布式协作效劳Sqoop数据库ETL工具Flume日志收集工具Hadoop！第十八页，共四十二页。大数据的计算大数据的计算(j sun)

8、模式模式批处理 准确(zhnqu)流处理(chl)实时代表：strom、S4代表：Hadoop、Spark对于先存储后计算,实时性要求不高,同时,数据的准确性、全面性更为重要的应用场景,批量计算模式更适宜对于无需先存储,可以直接进行数据计算,实时性要求很严格,但数据的精确度要求稍微宽松的应用场景,流式计算具有明显优势第十九页，共四十二页。平台平台(pngti)系统：阿里巴巴系统：阿里巴巴存储层数据源计算层产品主站备库RAC主站日记(rj)实时(sh sh)流数据Hadoop集群/云梯数据魔方淘宝指数开放API数据中间层/gliderMyFOXProm1500个结点，每日4000个JOB，处理1

9、.5PB，凌晨2点结束，接过20T查询层DataX/DbSync/TimeTunnel第二十页，共四十二页。IBM大数据大数据(shj)(shj)平台和框架平台和框架第二十一页，共四十二页。云计算(j sun)是“大脑大数据(shj)是“灵魂大数据大数据(shj)与云计算与云计算第二十二页，共四十二页。大数据与云计算大数据与云计算(j sun)物联网直接的关系数据层面物联网直接的关系数据层面通过各种传感设备进行海量(hiling)信息的采集海量数据处理/分析(fnx)/挖掘大数据物联网海量数据 高效存储云计算内部海量信息的收集记录互联网/移动互联网第二十三页，共四十二页。结合应用结合应用(yn

10、gyng)案例案例近日，据报道，阿拉巴马州亨兹维尔市的一家传感器网络公司开发出一个基于传感器的物联网+大数据+云计算平台(pngti)Synapse Wireless神经元无线网络，该解决方案主要面向医疗行业客户，能够“催促医护人员洗手。第二十四页，共四十二页。目录(ml)01 大数据概述02 大数据相关技术产品03 大数据应用04 大数据展望第二十五页，共四十二页。主要主要(zhyo)应用应用趋势(qsh)预测可视化分析(fnx)精准营销精准营销舆情监控第二十六页，共四十二页。洞察洞察(dngch)先机，掌控未来先机，掌控未来神奇(shnq)大数据！微软命中多项奥斯卡大奖第二十七页，共四十二

11、页。可视化分析可视化分析(fnx)宏观(hnggun)态势可视化宏观(hnggun)态势可视化设备仿真运行可视化数据统计分析可视化第二十八页，共四十二页。舆情舆情(yqng)监测监测第二十九页，共四十二页。洞察客户，精准洞察客户，精准(jn zhn)营销营销电子商务社区社交移动应用用户(yngh)画像效劳个性化推荐(tujin)客户洞察精准营销商品及内容画像效劳商品及内容数据抓取用户行为采集第三十页，共四十二页。主要应用主要应用(yngyng)行业行业金融第三十一页，共四十二页。智慧城市智慧城市(chngsh)中大数据的应用中大数据的应用第三十二页，共四十二页。电信电信(dinxn)大数据大数

12、据网络(wnglu)洞察运营(ynyng)洞察用户洞察核心：网络数据核心：用户数据核心：内部运营数据网络规划、优化用户运营/细分/营服降低增效/风险控制第三十三页，共四十二页。目录(ml)01 大数据概述02 大数据相关技术产品03 大数据应用04 大数据展望第三十四页，共四十二页。机遇机遇(jy)与挑战与挑战机遇(jy)？挑战(tio zhn)？存储信息整合政策技术瓶颈新的商业模式互联网数据变现政府管理第三十五页，共四十二页。关键：大数据关键：大数据(shj)时代的隐私保护时代的隐私保护第三十六页，共四十二页。数据数据(shj)将是企业竞争的核心资产将是企业竞争的核心资产“向IT说再见，企业

13、级市场进入(jnr)DT时代“IT尝试控制，DT要增强人的能力.IT要让人变成机器，DT要让机器像人一样(yyng)工作；IT要求每样事情遵从同样的标准、要求一致，而DT那么要求每样事情都是独特的、与众不同。第三十七页，共四十二页。大数据的局限大数据的局限(jxin)与风险与风险太少？太多？太假？太危险(wixin)？然而(rn r)，并不是神！第三十八页，共四十二页。数据(shj)推荐(tujin)引擎新型(xnxng)营销海量数据海量存储技术全样本分析复杂的数据类型感情分析大数据新型营销预测趋势舆情监控思路总结思路总结大数据的大数据的360度洞察度洞察技术思维关联性分析分布式计算技术价值关

14、注效率第三十九页，共四十二页。？到底啥是大数据(shj)？现在，你懂了吗？不是数据挖掘不是海量数据(shj)不是数据分析也不是噱头！是不懂？你484sa第四十页，共四十二页。第四十一页，共四十二页。内容(nirng)总结大数据解析。大数据就是：海量数据本身+处理(chl)方法。大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。非相关数据的相关性分析、全样本数据。2022/1/2。2022/1/2。“处理(chl)流程与处理(chl)技术的要求。数据隐私防范保护措施与数据平安技术。同样，我们也不需要动辄使用超级计算机，而应试着结合使用更多计算机系统。DataX/DbSync/TimeTunnel。互联网/移动互联网。你484sa第四十二页，共四十二页。