大數據時代培訓課件-展示頁
2024-10-25 13:56本頁面
【正文】 和預處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。,大數據處理,周濤博士說：大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。 5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理） 數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。,大數據分析的五個基本方面,4. Semantic Engines（語義引擎） 我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。 2. Data Mining Algorithms（數據挖掘算法） 可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。,大數據分析的五個基本方面,1. Analytic Visualizations（可視化分析） 不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。,大數據分析與處理方法介紹,眾所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。 速度快時效高（Velocity） 第四個特征是處理速度快，時效性要求高。 價值密度低（Value） 第三個特征是數據價值密度相對較低。 類型繁多（Variety） 第二個特征是數據類型繁多。,四個特征,數據量大（Volume） 第一個特征是數據量大。我們現在還處于所謂“物聯網”的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發(fā)展的“可穿戴”科技將能互相連接與溝通。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce（分布式計算）一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。大數據時代,班級:電信111,大數據簡介,數據正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業(yè)的重要性。 哈佛大學社會學教授加里”,大數據簡介,隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。 大數據到底有多大？一組名為“互聯網上一天”的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發(fā)出的郵件有2940億封之多（相當于美國兩年的紙質信件數量）；發(fā)出的社區(qū)帖子達200萬個（相當于《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬臺…… 這樣的趨勢會持續(xù)下去?？萍嫉倪M步已經使創(chuàng)造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬件、軟件、人才及服務之上的商業(yè)投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”，是大數據時代亟待解決的難題。這是大數據區(qū)分于傳統(tǒng)數據挖掘最顯著的特征。那么越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速
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