萨师煊国际大数据分析与研究中心-课件·PPT

▪ 通过这些元组指针到student表中检索到所有年龄大于20的学生。
An Introduction to Database System
第24页，共100页。
选择操作的实现（续）
❖［例1-C4］ 以C4为例，Sdept＝‘CS’ AND Sage>20，如果
Sdept和Sage上都有索引：
▪ 算法一：分别用上面两种方法分别找到Sdept＝‘CS’的一组元组指针 和Sage>20的另一组元组指针
第27页，共100页。
连接操作的实现（续）
1. 嵌套循环方法(nested loop)
▪ 对外层循环(Student)的每一个元组(s)，检索内层循环 (SC)中的每一个元组(sc)
▪ 检查这两个元组在连接属性(sno)上是否相等 ▪ 如果满足连接条件，则串接后作为结果输出，直到外
层循环表中的元组处理完为止
第21页，共100页。
一、 选择操作的实现
❖［例1］Select * from student where <条件表达 式> ； 考虑<条件表达式>的几种情况：
C1：无条件；
C2：Sno＝'200215121'；
C3：Sage>20；
C4：Sdept＝'CS' AND Sage>20；
An Introduction to Database System
❖ 分类依据：支持关系模型的程度 ❖ 分类
⒈ 表式系统：支持关系数据结构(即表)
⒉ (最小)关系系统
支持：关系数据结构
选择、投影、连接关系操作
⒊ 关系完备的系统
支持：关系数据结构 所有的关系代数操作
⒋ 全关系系统 支持：关系模型的所有特征 特别是:数据结构中域的概念

详细描述
通过大数据分析金融交易数据，及时发现 异常交易和潜在的欺诈行为，为金融机构
提供风险预警和预防措施。
B A 总结词
风险预警、预防欺诈
C
D
应用效果
降低金融风险、减少经济损失、提高客户 信任度。
技术实现
利用机器学习、数据挖掘等技术进行风险 预警和欺诈检测。
智慧城市大数据应用
总结词
城市管理、公共服务
数据转换
对数据进行必要的转换，如归一 化、标准化等。
数据存储与计算
数据存储方式
选择合适的数据存储方式，如关
系型数据库、NoSQL数据库、分
布式存储系统等。
01
数据计算性能
02
优化数据计算性能，提高数据处
理速度。
数据安全
确保数据安全，包括数据加密、 权限控制等方面。 03
数据备份与恢复
04 制定数据备份和恢复计划，以防 数据丢失。
详细描述
大数据通常是指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的来源，如社交媒体、企业数据 库、物联网设备等。大数据的特性包括数据量大、处理速度快、数据类型多样和价值密度低。这些特性使得大数 据的处理和分析需要采用更为先进的技术和工具。
大数据的应用领域
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用，包 括商业智能、金融、医疗、教育等。
Flink是一种流处理框架， 它支持高性能的实时数据 流处理，适用于大规模数 据流的处理和分析。
数据挖掘算法
9字
数据挖掘是从大量数据中提 取有用信息的过程，常用的 算法包括聚类、分类、关联 规则挖掘等。
9字
决策树是一种分类算法，它 通过构建树状结构来对数据 进行分类，并预测未来的数 据点属于哪个类别。

An Introduction to Database System
自身连接（续）
FIRST表（Course表）
Cno 1 2 3 4 5 6 7 Cname 数据库 数学 信息系统 操作系统 数据结构 数据处理 PASCAL语言 Cpno 5 1 6 7 Ccredit 4 2 4 3 4 2 4
An Introduction to Database System
外连接（续）
执行结果：
Student.Sno 200215121 200215121 200215121 200215122 200215122 200215123 200215125 Sname 李勇 李勇 李勇 刘晨 刘晨 王敏 张立 Ssex 男 男 男 女 女 女 男 Sage 20 20 20 19 19 18 19 Sdept CS CS CS CS CS MA IS Cno 1 2 3 2 3 NULL NULL Grade 92 85 88 90 80 NULL NULL
表2，逐一查找满足连接条件的元组，找到后就将表1中的第二个
元组与该元组拼接起来，形成结果表中一个元组。 重复上述操作，直到表1中的全部元组都处理完毕
An Introduction to Database System
排序合并法(SORT-MERGE)
常用于=连接
首先按连接属性对表1和表2排序
An Introduction to Database System
3.4 数据查询
3.4.1 单表查询 3.4.2 连接查询 3.4.3 嵌套查询 3.4.4 集合查询 3.4.5 Select语句的一般形式
An Introduction to Database System

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阐述数据质量评估、监控及提升的方法论和 实践经验。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。

July 9, 2012
About SUNY – Binghamton
Founded in 1946 after WWII. Located in Binghamton – a city in Southern Tier of New York State About 15,000 students
(3,000 grad students) IBM was founded in
Binghamton One of the 4 University
Centers of SUNY system: SUNY at Stony Brook, SUNY at Buffalo, SUNY at Albany. For more information, see /features/premier/index.html
Related terms for DIR: metasearch engine, federated search, web DB integration system
The Scale – How Large?
It can be as large as the number of data sources on the Web. A 2007 survey (Madhavan et al. 2007) indicates there were
Where do Web data reside?
Iceberg Structure:
A small fraction is on the Surface Web with mostly static web pages that are crawlable by following hyperlinks.
about 50 million searchable Web data sources in 2007.

数据库在建立、运行和维护时由DBMS统一管理和控制 保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用 发生故障后的系统恢复
数据库的建立和维护功能(实用程序)
数据库初始数据装载转换 数据库转储 介质故障恢复 数据库的重组织 性能监视分析等
其它功能
DBMS与网络中其它软件系统的通信 两个DBMS系统的数据转换 异构数据库之间的互访和互操作
上机软件 SQL Server 2000
An Introduction to Database Systems
考试成绩
平时成绩 （书面作业、上机练习、综合练习） 期末考试
An Introduction to Database Systems
内容安排(1)
基础篇

第一章 第二章 第三章 第四章 第五章
An Introduction to Database Systems
文件系统中数据的结构
记录内有结构。
数据的结构是靠程序定义和解释的。
数据只能是定长的。
可以间接实现数据变长要求，但访问相应数据的应用程序复杂了。
文件间是独立的，因此数据整体无结构。
可以间接实现数据整体的有结构，但必须在应用程序中对描述数据 间的联系。
数据的独立性：独立性差，数据的逻辑结构改变必须
修改应用程序 数据控制能力：应用程序自己控制
An Introduction to Database Systems
应用程序与数据的对应关系(文件系统阶段)
应用程序１ 应用程序２ ...…
文件１ 文件2 ...…
存取 方法
应用程序ｎ
文件n
文件系统阶段应用程序与数据之间的对应关系

特征选择
从众多特征中选择出对模型训练有重 要影响的特征，以提高模型性能。
降维处理
通过某些方法降低数据的维度，以便 更好地进行可视化和分析，如t-SNE 、PCA等降维技术。
03
数据分析方法与技术
描述性统计分析
01
02
03
数据集中趋势度量
通过平均数、中位数和众 数等指标，描述数据分布 的中心位置。
医疗健康
政府决策
通过数据分析挖掘医疗数据中的有用信息 ，提高医疗服务的效率和质量。
政府部门利用数据分析技术对社会、经济 和环境等领域的数据进行分析，为政策制 定和决策提供科学依据。
02
数据收集与预处理
数据收集的方法与技巧
01
02
03
04
网络爬虫
通过编写程序模拟浏览器行为 ，自动抓取互联网上的信息。
人工智能与机器学习
通过自动化和智能化技术提高数据分析的效 率和准确性。
大数据融合
将不同来源和结构的数据进行融合，以提供 更全面的视角和更深入的分析。
实时数据分析
利用流处理等技术对数据进行实时分析，以 满足对即时洞察的需求。
数据可视化与交互
通过先进的数据可视化技术，使分析结果更 易于理解和交流。
如何成为优秀的数据分析师
数据挖掘
利用算法和模型从大量数据中 挖掘出有用的信息和模式，包 括分类、聚类、关联规则挖掘 和预测等。
可视化分析
将数据以图形、图像等形式展 现出来，帮助用户更直观地理
解数据和分析结果。
数据分析的应用领域
商业智能
金融风控
通过数据分析帮助企业了解市场、客户和 业务，优化业务流程和降低成本。
利用数据分析技术对金融风险进行识别、 评估和监控，提高金融机构的风险管理水 平。

医疗领域：精准医疗和智慧健康
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对 患者的基因组、生活习惯、病史等信息 进行深入挖掘和分析，实现个性化诊断 和治疗方案的制定，提高治疗效果和患 者生活质量。
VS
智慧健康
利用大数据技术，可以对人们的健康数据 进行实时监测和分析，提供个性化的健康 管理和预防保健建议，促进人们养成健康 的生活方式。
数据仓库
用于存储和管理多个数据 源的数据，提供数据清洗 、整合和转换等功能。
数据处理与分析技术
批处理技术
对大量数据进行批量处理，适用于离线数据 处理场景。
机器学习技术
流处理技术
对实时数据流进行连续处理，适用于在线数 据处理场景。
通过训练模型对数据进行自动化分析和预测 ，提供智能化决策支持。
02
01
数据可视化技术
将数据以图表、图像等形式展示，帮助用户 更直观地理解数据和分析结果。
04
03
03 大数据采集与预处理
数据来源及采集方法
社交媒体
微博、微信、抖音等社交平台上的用户生成内容。
企业内部数据
CRM、ERP等系统产生的业务数据。
数据来源及采集方法
物联网设备
传感器、智能设备等产生的实时数据。
D
06 大数据在各行各业应用案例
金融行业：风险控制和客户画像
风险控制
利用大数据分析技术，金融机构可以对借款人的信用历史、 财务状况、社交网络等信息进行深入挖掘和分析，从而更准 确地评估借款人的信用风险，提高信贷决策的准确性。
客户画像
金融机构可以利用大数据技术对客户的消费习惯、投资偏好 、社交网络等信息进行收集和分析，形成全面的客户画像， 为个性化金融产品和服务的设计提供有力支持。

有序分类因变量的检验方法 • 当自变量为两分类或无序多分类变量时，研究目的往往是考察这些类别组的因变 量中位数是否相同，此时应当使用两样本秩和检验或者多样本秩和检验进行分析。 • 当自变量为有序多分类变量时，如果希望利用序列特征，则可以按照两有序变量 的相关分析指标体系来分析。 • 当自变量为连续变量时，简单的统计分析对此无能为力，可以考虑使用因变量为 有序分类的Logistic回归模型来分析。
相关分析的指标体系：在提及相关分析时往往考察的是连续变量的相关关系，实际上对 任何类型的变量，都可以用相应的指标进行相关关系的考察。 • 名义变量的相关指标 • 有序变量的相关指标 • 连续变量的相关指标
12
这里所说的多变量模型指的是在模型中可以区分出因变量和自变量，并且模型中可以有 多个自变量或因变量，建模的目的是考察各自变量对因变量的作用强弱，最终对因变量 取值进行预测的统计模型。 方差分析/一般线性模型：典型的方差分析对应的是因变量为连续变量，自变量为分
4
经典统计分析方法论对整个流程的控制和干预非常严格，但是在很多情况下无法满足， 形成了所谓半试验研究支持下的统计分析方法论，其具体特征如下： 研究设计具有明显的向实际情况妥协的特征，所谓七大步骤可能不被严格遵循，从
数据准备开始的后三步的重要性比经典分析方法论高。 研究设计可能无法做到理想化，例如抽样与分组的完全随机性，试验组与对照组干
9
针对数据独立性或随机性的检验：考察样本的随机性，如果样本不是从总体整随机抽取 的，所做的任何推断将变得没有价值，对于这类问题，最简单的方法是进行游程检验。
针对分布类型的检验：常见的情况是检验某个连续变量所在总体的分布是否服从正态分 布，因为正态分布是很多后续统计分析的前提。
假定分布类型后针对某个分布参数的检验： • 考察中位数是否等于某个假定值，采用秩和检验 • 对于连续型变量，研究者最关心的往往是其均数是否等于某个假定数值，单样本图t 检验是常用的方法。

THANK YOU
感谢观看
总结词
通过大数据分析，深入了解用户在电商平台上的行为模 式和偏好，优化产品推荐和营销策略。
详细描述
收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买、评价等数 据，运用数据分析工具进行挖掘和分析。识别用户的购 买习惯、兴趣爱好和消费趋势，为产品开发和营销提供 有力支持。
社交媒体情绪分析
总结词
利用大数据分析社交媒体上的文本、图片和视频，了 解公众的情绪和态度，为企业决策提供依据。
预测性分析
预测模型建立
利用回归分析、时间序列分析、机器学习等技术，建 立数据预测模型，对未来数据进行预测。
模型评估与优化
通过交叉验证、调整参数等方法，评估模型的预测精 度和稳定性，并进行优化和改进。
预测结果解读
对预测结果进行解释和说明，帮助用户理解预测的意 义和价值。
规范性分析
01
数据关联分析
通过关联规则挖掘、相关性分析 等技术，发现数据之间的关联和 规律，为决策提供支持。
数据清洗
在数据存储之前，需要对数据进行清洗，去除重 复、错误或不完整的数据。
数据整合
将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行更 全面的分析。
数据分析
利用统计分析、机器学习等技术对大数据进行深 入分析，以揭示数据中的模式和趋势。
数据可视化
数据可视化是将大数据以图形、图表 等形式呈现出来，以便更好地理解和 解释数据。
数据泄露风险
大数据的收集和处理涉及到大量的个人隐私信息，需要采取有效 的安全措施，防止数据泄露和滥用。
访问控制和权限管理
建立完善的访问控制和权限管理制度，对数据进行分级管理，确 保只有经过授权的人员能够访问相关数据。
加密与脱敏技术

何谓大？
（数据度量）
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实用 的行业大数据解决方案
深度学习
针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学习 平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打造智 能应用和服务
自然语言
基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行分 析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对话交 互
大数据的发展趋势
云计算的深度结合：大数据离不开云处理，
斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入“棱镜门”事件的公司包括微 软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后， 这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合作，并相继发表声明，呼吁 政府采取更透明态度，以证明他们的“清白”。
大数据给信息安全带来新挑战
海量
“大数据”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。

VS
详细描述
大数据通常指那些超出传统数据处理软件 处理能力的数据集。这些数据集可能包括 结构化数据（如数据库中的表格），半结 构化数据（如日志文件），以及非结构化 数据（如社交媒体帖子或图片）。大数据 的4V特点分别描述了其规模巨大、处理 速度快、数据类型多样以及具有高价值的 特点。
大数据的应用领域
数据生命周期管理
03
根据数据的重要性和使用频率，制定合理的数据存储策略和备
份方案，确保数据的可追溯性和可用性。
大数据人才培养和技能提升
培训和教育计划
制定针对不同层次和需求的大数据培训和教育计 划，提高从业者的技能水平和综合素质。
交流和分享平台
搭建交流和分享平台，促进从业者之间的互动和 学习，推动大数据技术的普及和应用。
激励和评价机制
建立激励和评价机制，对优秀的人才进行表彰和 奖励，激发从业者的积极性和创造力。
大数据技术的未来趋势和方向
1
2 3
人工智能与大数据的融合
随着人工智能技术的不断发展，大数据将与人工 智能技术进一步融合，实现更智能的数据分析和 应用。
数据可视化与交互式分析
借助可视化技术和交互式分析工具，使数据呈现 更加直观、易理解，提高数据分析的效率和效果 。
金融风险控制
总结词：通过大数据分析技术，监测和 预警金融市场的风险因素，提高风险控 制和防范能力。
风险预警系统：实时监测市场和借款人 的风险变化，及时发出预警信号，帮助 金融机构采取应对措施。
信用风险评估：整合借款人的历史表现 、资产负债表等信息，评估借款人的信 用等级和违约风险。
详细描述
市场风险分析：分析金融市场的价格波 动、交易量等数据，预测市场走势，为 投资决策提供依据。

13.3.1 数据模型的发展
❖ 1. 对传统的关系模型 (1NF) 进行扩充，引入了少数构造器， 称为复杂数据模型
一种是偏重于结构的扩充 一种是侧重于语义的扩充
❖ 2. 增加全新的数据构造器和数据处理原语，以表达复杂的 结构和丰富的语义
❖ 3. 面向对象的数据模型 ❖ 4. XML数据模型
13.3 数据库系统发展的特点
❖ 空间数据查询语言是为了正确表达以上查询请求
空间数据库管理系统
❖ 功能
提供对空间数据和空间关系的定义和描述 提供空间数据查询语言，实现对空间数据的高效查询和操
作 提供对空间数据的存储和组织 提供对空间数据的直观显示等
第十三章 数据库技术新发展
13.1 数据库技术发展概述 13.2 数据库发展的3个阶段 13.3 数据库系统发展的特点 13.4 数据库技术发展趋势 13.5 小结
❖ 数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域 之一，也是应用最广的技术之一
第一代的网状、层次数据库系统 第二代的关系数据库系统 第三代数据库系统--数据库大家族
数据库技术发展概述(续)
❖ 下图通过一个三维空间的视图从数据模型、新技术内容、应用领域3个方面， 描述了数据库系统的发展、特点和相互关系
❖ 目标
提供对紧急情况及时反应的能力
❖ 方法
嵌入ECA，即事件-条件-动作规则
主动数据库(续)
❖ 为支持ECA规则，主动数据库的研究集中于解决 以下问题：
1. 主动数据库的数据模型和知识模型 2. 执行模型 3. 条件检测 4. 事务调度 5. 体系结构 6. 系统效率
13.3 数据库系统发展的特点
并行计算技术利用多处理机并行处理产生的规模效益来提高系统 的整体性能，为数据库系统提供了一个良好的硬件平台

FOXPRO的记录定位、插入、删除与恢复命令的应用；掌握数组与数据库文
件间的数据传递；掌握FOXPRO数据库的排序、索引、检索及数据统计命令
的应用。
五、FOXPRO程序设计
掌握FOXPRO程序文件的建立、修改与运行操作及命令使用；掌握
FOXPRO的键盘输入命令；掌握FOXPRO的运行控制命令；掌握FOXPRO程
数据的约束条件是一组完整性规则的集合。
数据库原理
30
1.2.2 概念数据模型
一、基本概念 （1）实体（Entity）
客观存在并可以相互区别的事物称为实体。（具体，抽象） （2）属性（Attribute）
实体所具有的某一特性。 例：（02001，刘成海，男，20，土木建筑）
（3）码（Key）－键
唯一表示实体的属性集。
数据库原理
17
一、人工管理阶段（20世纪50年代中期以前）
此时期特点：计算机主要用于科学计算。没有磁盘； 只有汇编语言，没有操作系统，没有管理数据的软件；数 据处理方式是批处理。
此时期数据管理特点： （1）数据不保存 （2）应用程序管理数据 （3）数据不共享 （4）数据不具有独立性
数据库原理
18
应用程序1
系统为网状数据库系统。
数据库原理
23
3、E.F.Codd的文章（1970年）
第一次提出关系模型的文章是E.F.Codd于1970年在美 国计算机学会通信杂志（CACM）上发表的“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”一文。 这篇文章奠定了关系数据库的理论基础，使关系数据库从 一开始就建立在集合论和谓词演算的基础上。
数据库原理

国脉信息学院——数据库系统概论
4.2 数据库安全性控制
4.2.1 用户标识与鉴别 4.2.2 存取控制 4.2.3 自主存取控制方法 4.2.4 授权与回收
4.2.5 数据库角色
4.2.6 强制存取控制方法
国脉信息学院——数据库系统概论
4.2.3 自主存取控制方法
定义存取权限
存取权限
存取权限由两个要素组成
国脉信息学院——数据库系统概论
例题
[例1] 把查询Student表权限授给用户U1
GRANT SELECT ON TABLE Student TO U1;
国脉信息学院——数据库系统概论
例题（续）
[ 例 2] 把对 Student 表和 Course 表的全部权限 授予用户U2和U3 GRANT ALL PRIVILIGES ON TABLE Student, Course TO U2, U3;
直接或编写应用程序执行非授权操作
通过多次合法查询数据库从中推导出一些保密数 据
国脉信息学院——数据库系统概论
4.2 数据库安全性控制概述
通过多次合法查询数据库从中推导出一些保密数 据
例：某数据库应用系统禁止查询单个人的工资，但 允许查任意一组人的平均工资。用户甲想了解张 三的工资，于是他： 首先查询包括张三在内的一组人的平均工资 然后查用自己替换张三后这组人的平均工资 从而推导出张三的工资 破坏安全性的行为可能是无意的，故意的，恶意
三类计算机系统安全性问题
技术安全类 管理安全类 政策法律类
国脉信息学院——数据库系统概论
4.1 计算机安全性概论
4.1.1 计算机系统的三类安全性问题
4.1.2 安全标准简介
国脉信息学院——数据库系统概论

第十一页，共72页。
Variety 多样性
•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世 界中人与人交互信息,位置信息等是大数据的主要来源. •文本/图片/视频 等非结构化/半结构化数据 •能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核 心技术之一.语义分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息 技术等,都会在大数据分析时获得应用.
第十二页，共72页。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数 据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、
XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
第十三页，共72页。
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理结果就 是过时和无效的.
一样，软件是大数据的驱动力 .
• 软件改变世界!
第二十二页，共72页。
大数据生态:软件是引擎
第二十三页，共72页。
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着 企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相 融合。
大数据技术被设计用于在成本可
海量交互数据： 源于各种网络和社交媒体。它包括了呼叫详细记录、设备
和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理 文件传输协议传送的海量图像文件、Web文本和点击 流数据、评价数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
第十八页，共72页。
大数据的技术与应用
第十九页，共72页。
大数据的技术与应用
• 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等