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大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識培訓(xùn)演講人:日期:FROMBAIDU大數(shù)據(jù)概念與特點(diǎn)大數(shù)據(jù)存儲與管理大數(shù)據(jù)處理與分析方法大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用場景大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問題探討大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢預(yù)測目錄CONTENTSFROMBAIDU01大數(shù)據(jù)概念與特點(diǎn)FROMBAIDUCHAPTER大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)(bigdata)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。發(fā)展歷程隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)逐漸成為信息技術(shù)領(lǐng)域的重要發(fā)展方向,經(jīng)歷了從數(shù)據(jù)積累、技術(shù)發(fā)展到應(yīng)用創(chuàng)新的演變過程。大數(shù)據(jù)定義及發(fā)展歷程數(shù)據(jù)量大大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P(1000個(gè)T)、E(100萬個(gè)T)或Z(10億個(gè)T)。類型繁多包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等,多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。價(jià)值密度低如隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用,信息感知無處不在,信息海量,但價(jià)值密度較低。如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”,是大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的難題。大數(shù)據(jù)基本特征分析速度快、時(shí)效高這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。根據(jù)IDC的“數(shù)字宇宙”的報(bào)告,預(yù)計(jì)到2025年,全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到175ZB,而其中80%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)往往以數(shù)據(jù)流的形式動態(tài)、快速地產(chǎn)生,具有很強(qiáng)的時(shí)效性,用戶只有把握好對數(shù)據(jù)流的掌控才能有效利用這些數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)基本特征分析金融行業(yè)大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用非常廣泛,如風(fēng)險(xiǎn)控制、客戶畫像、智能投顧、量化交易等。通過對海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘,金融機(jī)構(gòu)可以更準(zhǔn)確地評估風(fēng)險(xiǎn)、了解客戶需求、提高投資收益。零售行業(yè)大數(shù)據(jù)可以幫助零售企業(yè)了解市場趨勢、優(yōu)化庫存管理、提高銷售效率。例如,通過分析消費(fèi)者的購物歷史和偏好,零售企業(yè)可以制定更精準(zhǔn)的營銷策略和促銷計(jì)劃。大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用場景醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用包括疾病預(yù)測、個(gè)性化治療、健康管理等方面。通過對大量醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析和挖掘,醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測疾病的發(fā)生和發(fā)展趨勢,為患者提供更個(gè)性化的治療方案和健康管理建議。智慧城市大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于智慧城市的各個(gè)領(lǐng)域,如智能交通、智能安防、智能環(huán)保等。通過對城市運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析,政府和企業(yè)可以更有效地管理城市資源、提高城市運(yùn)行效率、改善居民生活質(zhì)量。大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用場景數(shù)據(jù)源01大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的最上游是數(shù)據(jù)源,包括各類傳感器、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站等產(chǎn)生的大量原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理與分析02中游是數(shù)據(jù)處理與分析環(huán)節(jié),包括數(shù)據(jù)采集、清洗、整合、存儲、挖掘等環(huán)節(jié)。這些環(huán)節(jié)需要借助各種大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具來完成。數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)03下游是數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)環(huán)節(jié),包括各類基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和服務(wù),如金融風(fēng)控、智能推薦、精準(zhǔn)營銷等。這些應(yīng)用和服務(wù)將大數(shù)據(jù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化為實(shí)際的商業(yè)價(jià)值和社會價(jià)值。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈概述02大數(shù)據(jù)存儲與管理FROMBAIDUCHAPTER

分布式文件系統(tǒng)原理及應(yīng)用分布式文件系統(tǒng)概念分布式文件系統(tǒng)是一種允許文件通過網(wǎng)絡(luò)在多臺主機(jī)上分享的文件系統(tǒng),可讓多機(jī)器上的多用戶分享文件和存儲空間。分布式文件系統(tǒng)特點(diǎn)具有高容錯(cuò)性、可擴(kuò)展性、高效性等特點(diǎn),適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和存儲。分布式文件系統(tǒng)應(yīng)用廣泛應(yīng)用于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理、視頻存儲等領(lǐng)域,如Hadoop的HDFS就是典型的分布式文件系統(tǒng)。要點(diǎn)三NoSQL數(shù)據(jù)庫概念NoSQL即“不僅僅是SQL”,泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起,傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在處理web2.0網(wǎng)站,特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心,出現(xiàn)了很多難以克服的問題,而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。0102NoSQL數(shù)據(jù)庫類型主要包括鍵值存儲、列存儲、文檔存儲、圖形存儲等類型。NoSQL數(shù)據(jù)庫選型建議根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的NoSQL數(shù)據(jù)庫類型,如對于大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可選擇列存儲數(shù)據(jù)庫,對于文檔類型數(shù)據(jù)可選擇文檔存儲數(shù)據(jù)庫。03NoSQL數(shù)據(jù)庫簡介與選型建議數(shù)據(jù)倉庫概念數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)集成了多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng),可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和轉(zhuǎn)換,使得數(shù)據(jù)更加規(guī)范化和易于分析。商業(yè)智能分析技術(shù)商業(yè)智能分析技術(shù)是一種基于數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)智能分析技術(shù),可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶需求,優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和決策。數(shù)據(jù)倉庫與商業(yè)智能分析技術(shù)應(yīng)用廣泛應(yīng)用于企業(yè)決策支持、市場分析、客戶關(guān)系管理等領(lǐng)域,提高企業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策能力。數(shù)據(jù)倉庫與商業(yè)智能分析技術(shù)數(shù)據(jù)恢復(fù)策略制定完善的數(shù)據(jù)恢復(fù)策略,包括數(shù)據(jù)恢復(fù)流程、恢復(fù)方式、恢復(fù)時(shí)間等方面,確保在數(shù)據(jù)丟失或損壞時(shí)能夠及時(shí)恢復(fù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)備份策略根據(jù)數(shù)據(jù)重要性和業(yè)務(wù)需求制定合適的數(shù)據(jù)備份策略,包括備份周期、備份方式、備份存儲介質(zhì)等方面。數(shù)據(jù)備份恢復(fù)實(shí)踐定期進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)演練,確保備份數(shù)據(jù)的可用性和恢復(fù)策略的有效性。同時(shí),加強(qiáng)對備份數(shù)據(jù)的安全管理,防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問。數(shù)據(jù)備份恢復(fù)策略及實(shí)踐03大數(shù)據(jù)處理與分析方法FROMBAIDUCHAPTER把輸入的數(shù)據(jù)集切分為若干獨(dú)立的數(shù)據(jù)塊,由Map任務(wù)以完全并行的方式處理。之后,Map任務(wù)會對輸入的數(shù)據(jù)塊進(jìn)行必要的預(yù)處理,輸出一系列中間結(jié)果。Map階段Reduce任務(wù)會接收到Map任務(wù)的輸出,對其進(jìn)行適當(dāng)?shù)暮喜⑻幚?,最終得到輸出結(jié)果。Reduce階段易于編程、良好的擴(kuò)展性、高容錯(cuò)性、適合PB級以上海量數(shù)據(jù)的離線處理。MapReduce優(yōu)點(diǎn)批量處理框架MapReduce原理Storm實(shí)時(shí)計(jì)算框架Storm是一個(gè)開源的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng),可以簡單、可靠地處理大量的數(shù)據(jù)流。它支持多種編程語言,并且具有強(qiáng)大的容錯(cuò)能力和水平擴(kuò)展能力。SparkStreaming實(shí)時(shí)計(jì)算框架SparkStreaming是ApacheSpark的擴(kuò)展庫,用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。它將輸入數(shù)據(jù)流切分成一系列小批量數(shù)據(jù),然后使用Spark引擎進(jìn)行快速處理。Storm與SparkStreaming比較Storm更適合于需要低延遲處理的場景,而SparkStreaming則更適合于需要處理大量歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的場景。實(shí)時(shí)計(jì)算框架Storm/SparkStreaming分類算法聚類算法回歸算法關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在大數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用01020304如決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等,可用于對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理。如K-means、DBSCAN等,可用于對大數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式。如線性回歸、邏輯回歸等,可用于對大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析。如Apriori算法等,可用于挖掘大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。Echarts可視化技術(shù)Echarts是一個(gè)開源的JavaScript可視化庫,可以生成多種類型的圖表,包括折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等。它支持大數(shù)據(jù)量的展示,并且具有良好的交互性和可定制性。Tableau可視化技術(shù)Tableau是一款商業(yè)智能工具,可以快速分析、可視化并分享大量數(shù)據(jù)。它提供了豐富的圖表類型和交互功能,使用戶能夠輕松地探索和理解數(shù)據(jù)。Echarts與Tableau比較Echarts更適合于需要高度定制化和交互性的場景,而Tableau則更適合于需要快速分析和可視化大量數(shù)據(jù)的場景。同時(shí),Tableau提供了更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和挖掘功能??梢暬故炯夹g(shù)Echarts/Tableau04大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用場景FROMBAIDUCHAPTERApriori算法通過逐層搜索迭代方法,利用項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則找出頻繁項(xiàng)集,從而挖掘出數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。FP-Growth算法通過構(gòu)建頻繁模式樹(FP-tree)來壓縮數(shù)據(jù)集,直接在樹上進(jìn)行頻繁項(xiàng)集的挖掘,相比Apriori算法效率更高。應(yīng)用場景購物籃分析、網(wǎng)頁點(diǎn)擊流分析、醫(yī)療診斷關(guān)聯(lián)分析等。010203關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori/FP-Growth將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)簇,每個(gè)簇的中心是所有屬于該簇的數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值,通過迭代優(yōu)化使得每個(gè)點(diǎn)到其所屬簇中心的距離之和最小。K-means算法基于密度的聚類算法,將密度相連的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為一個(gè)簇,能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇并識別出噪聲點(diǎn)。DBSCAN算法客戶細(xì)分、圖像分割、異常檢測等。應(yīng)用場景聚類分析算法K-means/DBSCAN分類預(yù)測模型決策樹/支持向量機(jī)信用評分、疾病預(yù)測、廣告投放等。應(yīng)用場景通過樹形結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測,每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征或?qū)傩?,根?jù)特征值將數(shù)據(jù)劃分到不同的子節(jié)點(diǎn)中,最終到達(dá)葉節(jié)點(diǎn)得到分類或預(yù)測結(jié)果。決策樹通過在高維空間中尋找一個(gè)超平面來將數(shù)據(jù)分隔開,使得不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)距離超平面最遠(yuǎn),從而實(shí)現(xiàn)分類和預(yù)測。支持向量機(jī)(SVM)研究網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)(個(gè)體或群體)和邊(連接節(jié)點(diǎn)的關(guān)系)的結(jié)構(gòu)和屬性,分析網(wǎng)絡(luò)中的社群、影響力傳播等現(xiàn)象。社會網(wǎng)絡(luò)分析根據(jù)用戶的歷史行為和偏好,利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為用戶推薦感興趣的內(nèi)容或產(chǎn)品,提高用戶體驗(yàn)和滿意度。推薦系統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)分析、電商推薦、內(nèi)容推薦等。應(yīng)用場景社會網(wǎng)絡(luò)分析和推薦系統(tǒng)05大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問題探討FROMBAIDUCHAPTER采用先進(jìn)的加密算法,如AES、RSA等,對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲和傳輸,確保數(shù)據(jù)在未經(jīng)授權(quán)的情況下無法被訪問。數(shù)據(jù)加密技術(shù)通過數(shù)據(jù)脫敏、k-匿名、l-多樣性等技術(shù)手段,對個(gè)人隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理,降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。匿名化處理數(shù)據(jù)加密技術(shù)和匿名化處理方法基于角色訪問控制(RBAC)、屬性訪問控制(ABAC)等模型,設(shè)計(jì)細(xì)粒度的訪問控制策略,確保只有經(jīng)過授權(quán)的用戶才能訪問相應(yīng)數(shù)據(jù)。建立完善的權(quán)限管理體系,對用戶、角色、權(quán)限進(jìn)行統(tǒng)一管理,實(shí)現(xiàn)權(quán)限的動態(tài)分配和回收。訪問控制和權(quán)限管理策略設(shè)計(jì)權(quán)限管理訪問控制法律法規(guī)遵循遵守相關(guān)法律法規(guī),如《個(gè)人信息保護(hù)法》、《網(wǎng)絡(luò)安全法》等,確保大數(shù)據(jù)處理活動合法合規(guī)。合規(guī)性要求解讀深入解讀相關(guān)法規(guī)和政策要求,為企業(yè)提供合規(guī)性建議和指導(dǎo),降低違法違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。法律法規(guī)遵循及合規(guī)性要求解讀定期開展大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評估,識別潛在的安全威脅和漏洞,制定相應(yīng)的防范措施。風(fēng)險(xiǎn)評估建立完善的審計(jì)流程,對大數(shù)據(jù)處理活動進(jìn)行全面監(jiān)控和審計(jì),確保各項(xiàng)安全措施得到有效執(zhí)行。審計(jì)流程企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)評估和審計(jì)流程06大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢預(yù)測FROMBAIDUCHAPTER云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供彈性可擴(kuò)展的計(jì)算和存儲資源,促進(jìn)大數(shù)據(jù)處理效率提升。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),為大數(shù)據(jù)分析提供豐富數(shù)據(jù)源,推動智能決策和優(yōu)化。新技術(shù)融合創(chuàng)新將推動大數(shù)據(jù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)融合創(chuàng)新

人工智能在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用前景人工智能通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值,實(shí)現(xiàn)智能預(yù)測和決策。大數(shù)據(jù)為人工智能提供訓(xùn)練和優(yōu)化數(shù)據(jù)集,提高模型準(zhǔn)確性和泛化能力。人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合將推動智能化時(shí)代的到來。

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