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大数据基础第一章:大数据概述.ppt

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简介:
本章为《大数据基础》课程的第一讲,主要内容包括大数据的基本概念、发展历程以及大数据的重要特征和应用场景等。通过学习,读者可以对大数据有一个全面的认识和理解。 大数据是指那些无法在一定时间内通过传统处理工具进行捕捉、存储、管理和分析的大量高容量、高速度且多样化的数据集合。随着信息技术的发展及应用领域的扩展,大数据时代的到来将对企业和个人产生深远的影响。 大数据时代的特点包括: 1. 数据生成速度加快:传感器、智能手机和物联网等设备产生的多源信息使得数据生成的速度大大提升。 2. 数据组织复杂且非结构化:大数据的构成形式多样而复杂,并且大部分是无明确结构的数据。 3. 访问频率及并发性提高:由于访问需求增加,处理和分析这些大规模数据集变得更具挑战。 定义大数据的关键要素包括: 1. 容量(Volume):指的是庞大的数据规模。 2. 多样性(Variety):指来源广泛且类型多样的数据集合。 3. 高速生成(Velocity):表示新数据的产生速度快于以往任何时候。 基于不同应用领域的大数据服务种类繁多,如社交媒体、电子商务、医疗健康以及金融和电信等。同时,在大数据分析方面也存在多种类型的分析方法,例如操作性分析、复杂数据分析及深度挖掘技术等。此外,时间序列分析与算法交易也是重要的研究方向之一。 在实际应用场景中,金融行业已广泛应用了自动化风险管理工具,并通过预测模型来实现客户数据管理以及财务实时监控等功能;而在其他领域如工业制造和医疗医药等行业也正逐渐引入大数据解决方案以提高效率和服务质量。 支持这些应用的技术包括物联网技术、云计算服务框架、数据挖掘技术和机器学习算法等。随着相关领域的持续创新与发展,未来将会有更多的机会来探索并利用大数据的价值所在。

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    本章为《大数据基础》课程的第一讲,主要内容包括大数据的基本概念、发展历程以及大数据的重要特征和应用场景等。通过学习,读者可以对大数据有一个全面的认识和理解。 大数据是指那些无法在一定时间内通过传统处理工具进行捕捉、存储、管理和分析的大量高容量、高速度且多样化的数据集合。随着信息技术的发展及应用领域的扩展,大数据时代的到来将对企业和个人产生深远的影响。 大数据时代的特点包括: 1. 数据生成速度加快:传感器、智能手机和物联网等设备产生的多源信息使得数据生成的速度大大提升。 2. 数据组织复杂且非结构化:大数据的构成形式多样而复杂,并且大部分是无明确结构的数据。 3. 访问频率及并发性提高:由于访问需求增加,处理和分析这些大规模数据集变得更具挑战。 定义大数据的关键要素包括: 1. 容量(Volume):指的是庞大的数据规模。 2. 多样性(Variety):指来源广泛且类型多样的数据集合。 3. 高速生成(Velocity):表示新数据的产生速度快于以往任何时候。 基于不同应用领域的大数据服务种类繁多,如社交媒体、电子商务、医疗健康以及金融和电信等。同时,在大数据分析方面也存在多种类型的分析方法,例如操作性分析、复杂数据分析及深度挖掘技术等。此外,时间序列分析与算法交易也是重要的研究方向之一。 在实际应用场景中,金融行业已广泛应用了自动化风险管理工具,并通过预测模型来实现客户数据管理以及财务实时监控等功能;而在其他领域如工业制造和医疗医药等行业也正逐渐引入大数据解决方案以提高效率和服务质量。 支持这些应用的技术包括物联网技术、云计算服务框架、数据挖掘技术和机器学习算法等。随着相关领域的持续创新与发展,未来将会有更多的机会来探索并利用大数据的价值所在。
  • ——笔记分享.pdf
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    这份PDF文档包含《大数据》课程第一章的内容概要和学习笔记,适合于希望快速掌握大数据基础概念和技术要点的学习者参考。 【大数据概述】 大数据是指数据量巨大、处理速度快且种类繁多的数据集合,并具有价值密度低的特点。这一概念的出现与三次信息化浪潮密切相关:第一次信息化浪潮始于1980年前后,由个人计算机引领,解决了信息处理的问题;第二次浪潮在1995年前后,以互联网为核心,实现了信息传输;第三次浪潮则发生在2010年前后,物联网、云计算和大数据成为主要推动力量。 数据的产生方式经历了从运营式系统到用户原创内容再到感知式系统的转变。物联网作为最底层的基础技术平台通过摄像头、传感器等设备大量收集数据,推动了大数据时代的发展。大数据发展分为萌芽期、成熟期及大规模应用阶段三个时期。 四V特征(Volume, Velocity, Variety 和Value)定义了大数据的核心特性,并对传统思维方式提出了新的挑战:全样而非抽象化处理;效率优先于精度要求;相关性分析取代因果关系研究。 【典型应用场景】 例如,影视剧制作利用观众喜好定制剧情走向。谷歌流感趋势预测则通过搜索数据来识别潜在的流行病爆发情况。这些实例展示了大数据在不同领域的应用潜力。 【关键技术】 关键的数据存储技术包括分布式系统如GFSHDFS、Big TableHbase、NoSQL和NewSQL等;而处理技术则涵盖了MapReduce及Spark,其中后者基于内存计算以提高效率并适用于实时需求场景。 【数据分析模式】 除了传统的离线批处理(例如使用MapReduce),大数据还支持流式分析、图算法以及查询与解析等多种数据处理方式。这些方法共同满足了不同业务环境下的多样化需求。 【与其他技术的关系】 大数据是云计算服务的重要组成部分,而物联网则是其主要的数据来源之一。三者相互关联并推动信息技术的持续创新和发展,在数字化世界中扮演着至关重要的角色。
  • 完整版课程资料集1-导论--览(共38页).ppt
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    本资料为《完整版大数据课程》系列之一,涵盖大数据基础概念、技术框架及应用实例等内容。此章节主要介绍大数据的基本概述与核心价值,适合初学者入门学习。包含38页PPT内容。 1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系
  • 念梳理
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    本课程旨在系统性地介绍和解析大数据领域的核心概念与技术框架,帮助初学者构建全面的知识体系。 这是一个大数据蓬勃发展的时代。面对海量的信息流与多元化数据的涌现,大数据为个人生活、企业经营乃至国家和社会的发展带来了机遇与挑战,成为了IT信息产业中最具潜力的领域之一。“大数据导论”是一门理论性和实践性都很强的课程。本教材针对信息管理、经济管理和相关专业的学生需求,系统全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能,涵盖了大数据及其时代背景、可视化方法、商业规则、思维方式变革、医疗健康领域的应用、创造力激发、预测分析工具和技术在云端的应用等内容,并详细讲解了支撑这些技术和数据科学的知识体系以及未来发展趋势。教材内容具有较强的系统性、可读性和实用性。
  • 技术原理与应用——简介
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    本章为《大数据技术原理与应用》开篇之作,系统阐述了大数据的基本概念、特性及其重要性,并简述了大数据的发展历程和未来趋势。 第一章 大数据概述 1.1 大数据时代 1.1.1 第三次信息化浪潮 以下是历次信息化浪潮的简要介绍: | 信息化浪潮 | 发生时间 | 标志 | 解决的问题 | 代表企业 | |------------|----------|------------|--------------------|----------------------------------| | 第一次 | 1980年前后 | 个人计算机 | 信息处理 | Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想等 | | 第二次 | 1995年前后 | 互联网 | 信息传输 | 雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度等 | | 第三次 | 2010年前后 | 物联网和大数据 | 信息爆炸 | 谷歌、IBM、亚马逊、阿里云等 | 在信息技术迅速发展的背景下,大数据已经成为推动社会进步的关键力量之一。从第一章的《大数据概述》中可以看出,大数据技术的发展与三次信息化浪潮紧密相关,并且这些浪潮分别对应了不同的技术革新和企业崛起。 第一次信息化浪潮以个人计算机的普及为标志,极大地提高了信息处理的能力,这使得Intel、AMD、IBM等公司迅速发展起来;第二次浪潮则由互联网的兴起主导,解决了信息传输的问题,从而推动了雅虎、谷歌、阿里巴巴等公司的快速成长。第三次信息化浪潮,则以物联网和大数据技术为代表,不仅解决了海量数据产生的问题,并预示着新一轮的技术革新与企业竞争。 随着信息技术在存储能力、处理速度以及网络带宽方面的显著提升,我们进入了第三次信息化的高潮阶段。例如,在存储方面,闪存技术的进步大大增加了数据容量并提高了可靠性;而在计算性能上,CPU的不断进化使得大数据处理的速度得到了极大的提高。与此同时,宽带互联网的发展也极大地促进了大数据在各个领域的流动和应用。 从传统运营系统到用户生成内容再到现代感知系统的演变过程中,数据量呈现爆炸式增长的趋势。这种趋势不仅体现在“4V”特征(即大规模、多样性、高速度以及低价值密度)上,还深刻地影响了科研方法的革新,并推动了基于数据分析决策模式的发展。 随着大数据技术在金融、汽车制造和电信等行业的广泛应用,社会各领域也在深度融合中不断进步。同时,在教育方面也带来了重要的变革,促进了相关专业的教学与研究体系改革。云计算作为基础设施则为这些应用提供了强大的支持,它不仅能够提供可扩展的计算资源,还实现了IT资产的有效利用。 大数据技术的发展离不开物联网的支持,两者结合使得物理世界和数字世界的界限逐渐模糊化。通过构建一个覆盖全社会的大数据生态系统,我们步入了一个全新的智能化与数字化时代。这一时代的到来不仅是技术革新所带来的结果,更是企业战略调整及社会运作模式转变的具体体现。 面对这样的新时代背景,我们需要积极学习并掌握大数据的技术原理,并不断深化其应用范围以适应快速变化的社会需求。
  • 射频全(
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    本章为《射频基础概览大全》系列书籍的第四章节,深入浅出地介绍了射频技术的基本概念、工作原理及应用领域,适合初学者与专业人员参考学习。 这是一份适合射频人员阅读的基础资料,非常珍贵且精心整理的。
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    本文章介绍了C++编程语言中的基础数据类型,包括整型、浮点型、字符型等,并简述了它们的特点和应用场景。 一、整形 1. 整形包括char、short、int、long 和 long long 这五种类型,默认为 signed XX。 规则如下:short 至少 16 位;int 至少与 short 同样长或更长;long 至少 32 位,且至少和 int 长度相同;long long 至少 64 位,并且至少和 long 等长。 此外,后四种类型还有无符号变体:unsigned short、unsigned int、unsigned long 和 unsigned long long。需要注意的是,unsigned 实际上是 unsigned int 的简写。 在32位与64位计算机中,int 类型的大小和指针的大小有所不同。
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    《数据库系统概论》(第5版)PPT是人民大学出版社出版教材配套资料,内容涵盖关系数据库、SQL语言等核心知识,适用于教学与自学。 《数据库系统概论》第五版(人大版)的PPT资源较少。该书由王珊、萨师煊编著,通过配套的PPT可以帮助大家更好地结合课本内容进行学习。