大数据导论教案课程概述大数据导论课程是一门介绍大数据概念、技术和应用的入门课程。本课程旨在帮助学生了解大数据的基本概念，掌握大数据分析的基本方法，并学会如何运用大数据技术解决实际问题。本课程适用于各专业的本科生和研究生，以及对大数据技术感兴趣的读者。 课程目标通过本课程的学习，学生将能够：1、理解大数据的概念、特点和意义；2、掌握大数据分析的基本方法和技术，包括数据预处理、数据挖掘、数据可视化等；3、学会运用大数据技术解决实际问题，如市场分析、疾病预测、城市规划等； 4、了解大数据技术的伦理和社会影响。 课程内容第一章概述1.1 大数据的概念和定义1.2 大数据的来源和特点1.3 大数据的应用领域第二章数据预处理2.1 数据清洗2.2 数据转换2.3 数据标准化第三章数据挖掘3.1 分类算法3.2 聚类算法3.3 关联规则挖掘3.4 时间序列分析第四章数据可视化4.1 图表制作4.2 数据透视表制作4.3 数据地图制作第五章大数据应用案例5.1 市场分析5.2 疾病预测5.3 城市规

数据案例分析、数据分析在商业上的应1、体育赛事预测世界杯期间，歌、百度、微软和盛等公司都推出了赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程64场赛，准确率为67%，进淘汰赛后准确率为94%。现在互联公司取代章鱼保罗试赛事预测也意味着未来的体育赛事会被数据预测所掌控。“在百度对世界杯的预测中，我们共考虑了团队实、主场优势、最近表现、世界杯整体表现和博彩公司的赔率等五个因素，这些数据的来源基本都是互联，随后我们再利个由搜索专家设计的机器学习模型来对这些数据进汇总和分析，进做出预测结果。”---百度北京数据实验室的负责张桐2、股票市场预测去年英国华威商学院和美国波顿学物理系的研究发现，户通过歌搜索的融关键词或许可以融市场的向，相应的投资战略收益达326%。此前则有专家尝试通过Twitter博情绪来预测股市波动。理论上来讲股市预测更加适合美国。中国股票市场法做到双向盈利，只有股票涨才能盈利，这会吸引些游资利信息不对称等情况为改

《数据科学与大数据技术导论》第一章数据与大数据时代1.1从数据到大数据1.2大数据的概念1.3大数据思维1.4数据科学的内涵1.5大数据处理流程1.6大数据应用of 381.1从数据到大数据第一章数据和大数据时代智慧：关心未来，具有预测的能力智慧Wisdom知识:提炼信息之间的联系、行动的能力，完成任务知识Knowledge信息:排序,筛选,公式等加工处理后有逻辑的数据信息Information数据：原始素材，客观事物性质或状态的描述，文字、图形、图像、视频等类型数据Data2of 381.1从数据到大数据第一章数据和大数据时代1.数据及数据的作用数据的作用:志愿填报从知识中，发现规律，做出决策，填报志愿：可能出现2种情况：如愿或失意，体现智慧智慧Wisdom知识三年或五年高校招生趋势:位次变化、均值变化、最值变化、招生人数变化等。志愿填报规则Knowledge信息历年高校各专业分数线、线上、线下、位次、最高、最低、平均等;历年、各高校、各专业在各省的招生人数Information数据Data历年、各省、文理科、各专业分数线Bof

LOGO第一章大数据概述随着信息技术的迅猛发展和普及应用,行业应用系统的规模迅速扩大,其所产生的数据呈指数型增长。达到PB(1024TB)级规模的海量数据已远远超出了传统的计算技术和信息系统的处理能力,从而促进了大数据(Big Data)的产生。第1章大数据概述1117第2章大数据与云计算第3章从产业结构来探索大数据技术第4章大数据的硬件架构集群第5章大数据开发与计算技术第6章大数据存储技术第7章大数据分析第8章大数据与人工智能本课件是可编辑的正常PPT课件什么是大数据01_大数据的数据特征及对科学研究的影响02大数据概述大数据的数据类型03_大数据的可用性及衍生价值04_大数据的发展趋势05本课件是可编辑的正常PPT课件PART01什么是大数据目前,我们已经进入大数据时代,但对很多人来说,什么是大数据,大数据是怎么产生的,它有什么用?从计算机的角度认识从信息时代怎么进入大数据时代的,这些东西并不清楚,所以本节主要解决以上问题,让我们能够从科学的角度认识大数据。本课件是可编辑的正常PPT课

《大数据导论》配套教学教案第1章什么是大数据大数据的概念、发展历程课时内容授课时间45分钟课时1和主要特征教学目标让学生了解什么是大数据，以及大数据的社会价值体现在人类生活的哪些方面了解人类信息文明的发展历程熟悉大数据时代的来临和具体发展表现教学重点掌握大数据的主要特征掌握大数据的社会价值教学难点熟悉大数据的4V特征1、教学思路：（1）阐释人类信息文明的发展历程及其对人类生活产生的影响；（2）讲解信息技术主要解决的4个核心问题的具体发展表现；（3）理论阐述了数据生产方式的变革历程，以及各个阶段的具体发展情况；（4）从数据、技术特征两个教学设计方面分析大数据的主要特征；（5）大数据的社会价值体现在哪些方面。2、教学手段：（1）通过课堂讨论提出问题，活跃课堂气氛并激发学生的学习兴趣；（2）从系统的角度出发，全面介绍了大数据技术的基础知识，作为大数据技术的基础教材，以提升读者对大数据的认知，每章结束都配有习题，帮助老

大数据技术学习路线指南:大数据就是什么[日期:2014-11-18]来源:百度经验作者:icantwish[字体:大中小]大数据技术作为决策神器,日益在社会治理与企业管理中起到不容忽视的作用,美国,欧盟都已经将大数据研究与使用列入国家发展的战略,类似谷歌,微软,百度,亚马逊等巨型企业也同样把大数据技术视为生命线以及未来发展的关键筹码。这个系列的教程将从技术与应用的角度解读大数据与云计算里的具体内容, 与您一起拔高人生的视野。大数据就是什么？首先,大数据技术就是什么？简而言之,从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说,就就是根据特定目标,从数据收集与存储,数据筛选,算法分析与预测,数据分析结果展示,以辅助作出最正确的抉择,其数据级别通常在PB以上,复杂程度前所未有。关键作用就是什么？挖掘出各个行业的关键路径,帮助决策,提升社会(或企业)运作效率。最初就是在怎样的场景下提出？在基础学科经历信息快速发展之后,就诞生了“大数据”的说法。但其实就是随着数据指数级的增长,尤

大数据技术是一系列复杂的系统，它为用户提供了“全面而高效的数据收集、处理、分析，有的甚至于深度学习”等功能，此外还可以提供实时感知和决策支持等功能。它通常会使用自动收集、存储、解码和处理各种不同类型的数据来挖掘数据模式和特征。大数据技术以有效较高的，可快速部署的方式，各行业中处处展现出自己的神奇作用。以健康行业为例，连接医疗企业、政府部门、技术服务商以及普通消费者等社会关系，利用大数据联合预防性策略，实现预测保健的功能。比如，处理来自互联网上的用户活动数据，用来分析健康趋势，以精准个性化的方式为用户提供健康管理和服务。在教育领域，大数据技术可以应用于详细的学习管理，帮助人们更好地理解学习过程，以及有效改善教育成果，如教育质量等。例如，学校可以使用大数据分析分析校内学生的行为，以及学习环境与学习成绩之间的关系，从而科学安排课程，改善教材，优化课时安排，并跟踪学习过程的发展和教学质量的改进。在

10月23日至11月3日，我有幸参加了管理信息部主办的“20xx年大数据分析培训班”，不但重新回顾了大学时学习的统计学知识，还初学了Python、SQL和SAS等大数据分析工具，了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台，学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法，亲身感受了大数据的魅力。两周的时间，既充实、又短暂，即是对大数据知识的一次亲密接触，又是将以往工作放在大数据基点上的再思考，可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会，也非常感谢xx培训学院提供的完善的软硬件教学服务。近年来，大数据技术如火如荼，各行各业争先恐后投入其中，希望通过大数据技术实现产业变革，银行作为数据密集型行业，自然不甘人后。我行在大数据分析领域，也进行了有益的探索，并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人，我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制，我们也苦于缺少有效的数据分析模型，不能给审计实践提供有效的支持。这次培训

笔记第一章：大数据概述1.1大数据的定义大数据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，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。1.2大数据的特征1.Volume（数据量大）：数据规模巨大，从TB级别跃升到PB、EB甚至ZB级别。例如，互联网公司每天产生的用户行为数据、日志数据等。像淘宝每天的交易记录数以亿计，数据存储量不断攀升。 2.Velocity（处理速度快）：要求实时或近实时处理数据。如金融交易中的高频交易，股票交易系统需要在毫秒级甚至微秒级对交易数据进行处理，以完成交易决策。3.Variety（数据类型多样）：包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、非结构化数据（如文本、图片、音频、视频）和半结构化数据（如XML、JSON格式数据）。例如，社交媒体平台上，用户发布的文字动态、上传的图片和视频，以及用户信息中的半结构化数据。4.Value（价值密度低）：虽然数据总量大，但有

大数据的基本概念1.大数据的定义2.大数据的特点（Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity）3.大数据的应用领域 大数据处理技术1.数据采集2.数据存储3.数据清洗4.数据分析与挖掘5.数据可视化 大数据分析方法1.描述性分析2.预测性分析3.规范性分析4.大数据分析的挑战 大数据处理平台1.Hadoop 生态系统（HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Spark 等）2.大数据处理平台的选择与比较 大数据安全与隐私保护1.大数据安全威胁2.数据隐私保护技术（匿名化、加密、数据水印等）3.数据安全管理策略 大数据应用案例1.电商行业的大数据应用2.金融行业的大数据应用3.医疗行业的大数据应用4.智慧城市的大数据应用 总结1.大数据的重要性2.大数据技术的发展趋势3.大数据面临的挑战及未来展望 以上是一份《大数据导论》的复习资料，涵盖了大数据的基本概念、处理技术、分析方法、处理平台、安全与隐私保护以及应用案例等方面的内容。希望这份资料能够帮助你更好地复习《大数据导论》这门课程。

客观部分：（单项选择、多项选择）(一)、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是(D)A.MongoDB B.HBase C.Cassandra D.DB2 2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是(A)A. Apriori算法是一种(A)算法A.关联规则B.聚类C.分类D.预测(二)、多项选择1.大数据的特征包括(ABCD)A.体量大(Volume)B.多样性(Varietty)C.速度快(Velocity)D.价值高(Value)2.按照数据结构分类,数据可分为(ABC)A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.无结构数据3.根据产生主体的不同,大数据可以分为(BC)A.产量企业应用产生的数据B. 主观部分：(一)、名词解释1.流处理流处理:“动态数据”转变为“正使用数据”,直接处理(Straight-through Process), 任务来一件做一件，信息来一点处理一点，有的直接过滤掉，有的存起来。对于流数据，多采用流处理，获得实时智能，速度快。2.磁盘阵列磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks，RAID)，全称为“冗余的独立磁盘阵列”。冗余是为了补救措施、保证可靠性而采取的一种方法，独立是指磁盘阵列不在主机内而是自成一个系统。磁盘阵列是由很多价格较便宜的磁盘，组合成一个容量巨大的磁盘组，利用个别磁盘提供数据所产生加成效果提升整个磁盘系统效能。

2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是（）A.AzureB.HadoopC.Spark--2精选文库D.Storm考核知识点：主流开源分布式计算系统参见讲稿章节：4.2附：（考核知识点解释）由于Google没有开源Google分布式计算模型的技术实现，所以其他互联网公司只能根据Google三篇技术论文中的相关原理，搭建自己的分布式计算系统。Yahoo的工程师DougCutting和MikeCafarella在2005年合作开发了分布式计算系统Hadoop。后来，Hadoop被贡献给了Apache基金会，成为了Apache基金会的开源项目。Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，并根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。尽管和Google内部使用的分布式计算系统原理相同，但是Hadoop在运算速度上依然达不到Google论文中的标准。不过，Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon以及国内的百度、阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布式计算系统。Spark也是Apache基金会的开源项目，它由加州大学伯克利分校的实验