大数据分析与报告.pptx
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1、大数据分析与报告contents目录大数据概述大数据技术基础大数据采集与预处理大数据分析方法大数据在各行各业应用案例大数据挑战与未来发展大数据概述01定义大数据是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。特点大数据具有数据量大、数据种类多、处理速度快、价值密度低四个基本特征。大数据定义与特点数据资源化大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对廉价的存储空间和计算资源,是大数据分析的基石。大
2、数据的发展推动数据科学理论的进步,包括统计学、计算机、数学、数据科学等学科的理论和实践产生巨大变革和突破。未来,数据科学将成为一门专门的学科,被更多人认可。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与云计算的深度结合科学理论的突破数据科学和数据联盟的成立大数据发展趋势金融行业医疗行业智慧城市教育行业大数据应用领域大数据可以帮助医疗行业实现临床操作比较效果分析、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控等应用。大数据可以构建城市智能交通、环保监测、城市规划和智能安防应用。大数据可以变革教育内容、教育方式和教育评价等整个教育过程。大数据在高频交易、社交情绪分析和信
3、贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。大数据技术基础02Hadoop分布式文件系统(HDFS)一种高度容错性的系统,用于在低成本硬件上存储大量数据。NoSQL数据库一种非关系型的数据库,用于存储和检索大量非结构化数据。云存储一种通过网络提供高可扩展和高可用的数据存储服务。分布式存储技术03Flink一种流处理和批处理的开源框架,用于构建数据密集型应用。01MapReduce一种编程模型,用于大规模数据集的并行处理。02Spark一种快速、通用的大规模数据处理引擎。分布式计算框架分类算法通过训练数据集学习分类规则,用于预测新数据的类别。关联规则学习从大型数据集中发现项集之间的有趣关系或关联。聚
4、类算法将数据分成不同的组或簇,使得同一组内的数据尽可能相似,不同组之间的数据尽可能不同。深度学习一种机器学习的方法,通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。数据挖掘与机器学习算法大数据采集与预处理03API接口通过调用第三方API接口获取数据。数据库从关系型数据库、NoSQL数据库等中抽取数据。日志文件从系统、应用等的日志文件中提取数据。网络数据通过爬虫技术从网站、社交媒体等网络平台上采集数据。传感器数据从物联网设备、智能手机等传感器中收集数据。数据来源及采集方法异常值检测与处理利用统计方法、箱线图等识别异常值,并进行处理。缺失值处理采用插值、删除或基
5、于模型的方法处理缺失值。数据转换进行标准化、归一化等操作,将数据转换为适合分析的格式。特征工程通过特征选择、特征构造等方法优化特征集。文本清洗去除停用词、词干提取、分词等文本处理技术。数据清洗与转换技术数据集成方法数据融合策略数据质量评估数据安全性保障数据集成与融合策略采用数据仓库、数据湖等技术实现数据的集中存储和管理。对数据质量进行评估,确保数据的准确性、一致性和完整性。利用多源数据融合技术,如实体链接、数据关联等,实现不同来源数据的整合。采取加密、脱敏等措施保障数据安全,防止数据泄露和滥用。大数据分析方法04对数据进行清洗、去重、填充缺失值等预处理操作,保证数据质量。数据清洗和预处理统计指
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