大数据分析培训contents目录•大数据分析概述•大数据处理技术•大数据分析方法•大数据分析工具与平台•大数据在各行各业应用案例•大数据挑战与未来发展趋势大数据分析概述01CATALOGUE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01020304大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别以上的数据。大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。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。大数据应用领域应用于高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析等领域。应用于临床决策支持、个性化医疗和健康管理等方面。应用于交通管理、环境监测和城市规划等领域。应用于精准营销、用户画像和商品推荐等方面。金融行业医疗领域智慧城市电商行业提升决策效率发现潜在规律优化业务流程创造新的商业模式大数据分析价值大数据分析可以快速地处理和分析大量数据，提供实时决策支持，提高决策效率。大数据分析可以帮助企业发现业务流程中的瓶颈和问题，进而优化流程，提高运营效率。大数据分析可以挖掘出隐藏在大量数据中的潜在规律和趋势，为企业的战略制定提供有力支持。大数据分析可以揭示出消费者的需求和行为模式，为企业创造新的商业模式和盈利点。大数据处理技术02CATALOGUEHadoop分布式文件系统（HDFS）一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价的硬件设备上，提供高吞吐量的数据访问。NoSQL数据库一类非关系型数据库的总称，主要用来存储非结构化和半结构化的数据，如MongoDB、Cassandra等。分布式表格系统如HBase、Phoenix等，用于存储海量的结构化数据，并提供实时查询和分析功能。分布式存储技术Spark一个快速、通用的大规模数据处理引擎，提供了Java、Scala、Python和R等语言的API，支持批处理、流处理、图计算和机器学习等应用场景。MapReduce一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。Flink一个流处理和批处理的开源框架，提供了高吞吐、低延迟的数据处理能力，支持事件时间处理和精确一次处理语义。分布式计算框架数据清洗与预处理数据清洗包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等，以保证数据的质量和准确性。数据转换将数据从原始格式转换为适合分析的格式，如数据归一化、离散化、特征提取等。数据降维通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法降低数据的维度，以减少计算的复杂度和提高模型的性能。大数据分析方法03CATALOGUE对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。描述性统计推论性统计多元统计通过样本数据推断总体特征，包括假设检验、方差分析等。研究多个变量之间的关系，包括回归分析、因子分析等。030201统计分析方法通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。监督学习发现数据中的内在结构和模式，如聚类、降维等。无监督学习智能体通过与环境交互，学习达到目标的最佳策略。强化学习机器学习方法模拟人脑神经元连接，构建多层网络结构进行学习和预测。神经网络专门处理图像数据，通过卷积层、池化层等提取图像特征。卷积神经网络处理序列数据，如文本、语音等，具有记忆功能。循环神经网络通过生成器和判别器的博弈，生成与真实数据相似的新数据。生成对抗网络深度学习方法大数据分析工具与平台04CATALOGUEFlink一个开源的流处理和批处理框架，支持有状态的计算和事件时间处理。Kafka一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用。Hive基于Hadoop的数据仓库，提供SQL查询功能，方便数据分析和挖掘。Hadoop一个开源的分布式计算框架，允许跨集群进行大规模数据处理。Spark一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持实时流处理、机器学习和图计算。常见大数据分析工具介绍选择合适的硬件和网络环境，安装和配置操作系统、Java环境等。集群环境搭建Hadoop集群搭建Spark集群搭建数据仓库建设安装和配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框...
