大数据知识分享ppt2024全新•大数据概述与发展趋势•大数据基础设施与关键技术•数据挖掘与分析方法论述•大数据在各行业应用案例剖析•大数据安全与隐私保护策略探讨•未来发展趋势预测与挑战应对contents目录01大数据概述与发展趋势数据量大数据类型多样处理速度快价值密度低大数据定义及特点大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别以上的数据。大数据处理需要在秒级时间内给出分析结果，处理速度快。大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比，即数据价值密度越低，数据总量越大。机器学习阶段该阶段主要关注的是利用大数据进行机器学习和数据挖掘，代表技术有TensorFlow、PyTorch等。批处理阶段该阶段主要关注的是大规模数据的批量处理，代表技术有MapReduce、Hadoop等。流处理阶段该阶段主要关注的是实时数据的流处理，代表技术有Storm、SparkStreaming等。交互式查询阶段该阶段主要关注的是大规模数据的交互式查询和分析，代表技术有Impala、Presto等。大数据技术演进历程2024年大数据领域展望数据隐私和安全随着大数据的广泛应用，数据隐私和安全问题将越来越受到关注，未来将有更多的技术和政策来保护个人隐私和数据安全。数据融合和共享未来将有更多的数据融合和共享平台出现，促进不同领域和行业之间的数据交流和合作。数据驱动决策大数据将更多地被用于企业决策和政府治理等领域，通过数据分析挖掘出更多有价值的信息和知识。人工智能与大数据的结合人工智能和大数据的结合将产生更多的创新应用，如智能推荐、智能客服、智能医疗等。02大数据基础设施与关键技术分布式存储技术概述介绍分布式存储的基本概念、原理及优势。典型分布式存储系统分析HadoopHDFS、Ceph、GlusterFS等主流分布式存储系统的架构、特性及应用场景。分布式存储技术挑战与发展趋势探讨分布式存储技术面临的挑战，如数据一致性、可扩展性、容错性等，以及未来发展趋势，如存储计算分离、智能存储等。分布式存储技术原理及应用03分布式计算技术挑战与发展趋势探讨分布式计算技术面临的挑战，如数据倾斜、任务调度等，以及未来发展趋势，如实时计算、图计算等。01MapReduce原理及编程模型详细解析MapReduce的原理、编程模型及实现过程，包括Map和Reduce两个阶段的任务划分、数据流转等。02典型分布式计算框架介绍除了MapReduce之外的典型分布式计算框架，如Spark、Flink等，并分析其特点、适用场景及与MapReduce的比较。分布式计算框架MapReduce等流处理与实时计算技术探讨流处理与实时计算技术面临的挑战，如数据乱序、状态管理等，以及未来发展趋势，如流批一体、自适应计算等。流处理与实时计算技术挑战与发展趋势介绍流处理与实时计算的基本概念、原理及优势，包括处理无界数据流的能力、低延迟等。流处理与实时计算概述分析KafkaStreams、ApacheFlink、ApacheBeam等主流流处理与实时计算系统的架构、特性及应用场景。典型流处理与实时计算系统03数据挖掘与分析方法论述从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。数据挖掘定义数据挖掘过程数据挖掘任务包括数据准备、数据挖掘、结果评估和应用四个阶段。分类、聚类、关联规则挖掘、预测等。030201数据挖掘基本概念及过程对数据进行概括和总结，包括数据的集中趋势、离散程度、分布形态等。描述性统计分析通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。推断性统计分析将数据以图形或图像的形式展现，便于直观理解和分析。数据可视化分析常用数据分析方法介绍通过训练数据集学习出一个模型，用于预测新数据。监督学习从无标签的数据中学习数据的内在结构和特征。无监督学习利用少量有标签数据和大量无标签数据进行学习。半监督学习智能体在与环境交互的过程中学习最优行为策略。强化学习机器学习在大数据分析中应用04大数据在各行业应用案例剖析信贷风险评估通过大数据分析，对借款人的历史信用记录、财务状况等进行全面评估，提高信贷决策的准确性和效率。投资组合优化利用大数据技术对海量投资信息进行实时分析和挖掘，为投资者提供个性化的投资组合建议，降低投资风险。市场趋势...
