大数据时代课件

1提纲大数据所带来的机遇和挑战大数据时代的思维和变革大数据在企业中的应用案例2每天有2940亿封电子邮件发生，如果这些是纸质信件，在美国需要花费两年时间处理。每天有200万篇博客在网上发布，这些文章相当于?时代?杂志刊发770年的总量。每天有2.5亿张照片上传至社交网站Facebook，如果都打印出来，摞在一起能有80个埃菲尔铁塔那么高。每天有86.4万小时视频被上传至视频网站Youtube，相当于不间断播放视频98年。每天有1.87亿个小时的音乐会在流媒体音乐网站Pandora上播放，如果一台电脑从公元元年就开始播放这些音乐会，到现在还没完没了地接着放。3一天之间，互联网上要发生多少事45地球上至今总共的数据量：在2006年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球一共新产生了约180EB的数据；在2021年，这个数字到达了1.8ZB。而有市场研究机构预测：到2021年，整个世界的数据总量将会增长44倍，到达35.2ZB〔1ZB=10亿TB〕！6“大数据〞时代的爆炸增长想驾驭这庞大的数据，我们必须了解大数据的特征。2021年9月4日?自然?杂志社，推出的名为“大数据〞的专刊，创造出了“大数据〞这个概念。“大数据〞的诞生7美国疾病控制中心要在流感爆发两周后才知道谷歌的大数据预测只需要一天“谷歌流感趋势〞把大数据推上风口浪尖8大数据〔bigdata〕，巨量数据集合是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。什么是“大数据〞？9“大数据〞特征10Hadoop是基于Google有关大数据的论文实现的开源工程，最初的框架由DougCutting在2005年提出，目前是由Apache维护的开源工程。从初创到现在，Hadoop体系在几年中开发完成了一系列重要的子工程，已经形成了一个涵盖数据存储、管理和分析功能的较为完整的大数据生态系统，成为大数据存储与处理领域地位最重要、应用最广泛的开源框架。大数据存放在哪？如何分析？11Hadoop是运行在大量通用计算单位上提供海量数据存储与并行计算的平台框架。基于X86集群水平可扩展基于MapReduce的并行计算能力设计规模：PB级的数据量，数千台计算节点大数据存放在哪？如何分析？12提纲大数据所带来的机遇和挑战大数据时代的思维和变革大数据在企业中的应用案例13量化思维——一切皆可量化决策思维——让数据驱动全样思维——样本=总体关联思维——追求相关关系……14大数据思维151.量化思维：一切皆可量化数据是指存储在某种介质上能够识别的物理符号，是对客观事物性质和状态的描述。先有数据再说应用。16数据，从最不可能的地方提取17数据，从最不可能的地方提取18数据，从最不可能的地方提取苹果在2021年申请的“耳机、耳塞或耳麦的运动检测系统〞专利。这种包含各种传感器的耳机可以检测各项生理指标，包括体温、心率和排汗水平。根据专利文件，健身检测系统被隐藏在耳机中，用户通常在运动时戴着耳机听音乐。通过将耳机放在耳朵里或附近，嵌入的运动传感器可以获得体温、排汗和心率方面的数据。除了基于皮肤的检测功能，耳机内部还可以集成加速度传感器，这样可以收集准确的运动数据。19数据，从最不可能的地方提取202.决策思维：让数据驱动2021年的3月15日，马云在德国的汉诺威IT博览会上的主题演讲：“一家互联网公司要想活得长久，必须找到一个方式让互联网经济和实体经济相结合，这个方式就是数据。〞“未来的世界，我们将不再由石油驱动，而是由数据驱动。〞21未来的世界由数据驱动22数据驱动的工业4.023数据驱动的人生243.要全部数据，不要抽样！模型不再那么重要，让数据说话。在小数据时代，随机采样就是利用最少的数据获得更多的信息。而且采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅度的增加，与样本数量的增加关系不大。在大数据时代，随着收集数据的便捷性，以及数据处理速度加快，我们可以分析到更多的数据，甚至是可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。2021年发布的lytro相机就是一款具有“大数据〞的相机。传统的相机只可以记录一束光的不同，而lytro相机可以收录这个光场所有的光，到达1100万束左右。具体生成什么样的照片那么可以在拍摄之后再根据需要做决定。25利用所有数据，而不是一小局部采样数据因为大数据是建立在掌握所有数据，至少是尽可能多的数据根底上，所以我们就可以正确的考察细节并进行新的分析。生活中真正有趣的事情经常隐匿在细节之中，而采样分析法却无法捕捉到这些细节。26利用所有数据，而不是一小局部采样数据274.“关联〞思维强调数据之间的关联也很有用，而不去追求数据之间的因果关系。因果关系是最深刻的一类联系，但是我们很多时候并不能获得。28是什么，而不是为什么相关关系通过识别有用的关联物来帮助我们分析一个现象，而不是通过提示其内部的动作机制。但相关关系没有绝对，只有可能。蛋挞与飓风用品沃尔玛是世界上最大的零售商，掌握了大量的零售数据。通过分析，沃尔玛发现，每当季节性飓风来临之前，不仅手电筒销售量增加了，而且蛋挞的销量也增加了。因此，当季节性暴风来临时，沃尔玛会把库存的蛋挞放在靠近飓风用品的位置，以方便顾客。观察的范围包括：每一个顾客购物清单以及消费额、购物篮中的物品、具体的购置时间甚至是购置当日的天气。29是什么，而不是为什么在以前人们需要有了想法，然后再去收集数据去测试这个想法的可行性。而现在我们有了更多的数据以及更好的工具之后，要找到相关关系就变得更快，更容易了。大多数据情况下，一旦我们完成了对大数据的相关分析，而又不再满足于仅仅知道“是什么〞时，我们就会继续向更深层研究因果关系，找出背后的“为什么〞。提纲大数据所带来的机遇和挑战大数据时代的思维和变革大数据在企业中的应用案例30大数据在企业中的应用之一

预测3132大数据提升预测准确性3334百度如何做到通过爬虫等方法取得35百度预测大数据在企业中的应用之二

营销:精准营销、整合营销、联合营销363738电商巨头阿里大数据生态圈已经建立39零售业ZARA通过大数据创造独特竞争力40零售业ZARA通过大数据创造独特竞争力41传统制造企业耐克公司大数据战略耐克凭借一种名为Nike+的新产品变身为大数据营销的创新公司。所谓Nike+，是一种以“Nike跑鞋或腕带+传感器〞的产品，只要运动者穿着Nike+的跑鞋运动，iPod就可以存储并显示运动日期，时间、距离、热量消耗值等数据。用户上传数据到耐克社区，就能和同好分享讨论。凭借运动者上传的数据，耐克公司已经成功建立了全球最大的运动网上社区，超过1000万活泼的用户，每天不停地上传数据，耐克借此与消费者建立前所未有的牢固关系。42大数据能为Nike带来什么Nike+：硬件、软件、社区的大平台43大数据带给Nike的是利润大数据在企业中的应用之三

智慧城市4445什么是智慧城市由商业公司IBM在2021年提出概念：城市由六个核心系统组成：组织〔人〕、业务/政务、交通、通讯、水和能源。这些系统不是零散的，而是以一种协作方式相互衔接。而城市本身，那么是由这些系统所组成的宏观系统。“智慧城市〞的建设是个系统工程将集成整个城市所涉及的社会综合管理与公共效劳资源，通过物联化、互联化、智能化方式，促进各种城市功能彼此协调运作，以实现更全面的互联互通、更深入的智能化。无真正意义上的智慧城市范例可供参考但智能化、便捷的生活方式是可以预想的构成要素。最终让每个普通市民的日常生活因此受惠，提升生活品质。46智慧城市的开展状况我国智慧城市建设从2021年第一批试点开始，目前已有290个市县区列入智慧城市试点，还有一些没被列入试点的城市也开始建设智慧城市。据不完全统计，在我国已有500多个城市进行了智慧城市建设。银川虽然是第二批列入智慧城市试点的城市，但银川与中兴通讯合作，紧抓时代机遇，迅速落地并成为全国首个高标准、全功能的智慧城市样板。目前，智慧银川已经与乌镇互联网、贵阳大数据并列为我国信息领域里产政结合三大热点之一。47银川截至目前，银川已部署智能快递柜、智能垃圾桶、免费WIFI、人脸识别门禁、大气与噪音监测系统、直饮水改造、智慧医疗系统等11项智能化设备配套的小区数量到达20个，预期到今年年底数量将增加到100个以上。同时，在智慧城市建设上，银川在智慧政务、智慧交通、智慧环保等10大重点领域13个模块建设上独显特色，形成了可复制、可推广的智慧城市“银川模式〞。48智慧城市实例——无锡大数据中心49智慧城市实例——无锡大数据中心50智慧城市实例——无锡大数据中心大数据在企业中的应用之四

中国移动大数据5152中国移动的大数据53内部的应用之精准营销54内部的应用之洞察客户55对外部的应用景点舒适指数据预测根据位置信令来分析景区用户数量，帮助旅游景区了解游客来源、分布等信息客流量分析帮助一些大的零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况。56北京市旅游局景点舒适度预报提纲大数据所带来的机遇和挑战大数据时代的思维和变革大数据在企业中的应用案例5758大数据时代的机遇和挑战5960大数据蓝海成为企业竞争的新焦点大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。大数据正在对每个领域都造成影响，包括商业、经济等领域。大数据正在保重新的蓝海，催生新的经济增长点，正在成为企业竞争的新焦点。61大数据时代呼唤新型人才大数据时代的新的就业岗位：大数据分析师数据管理专家大数据算法工程师数据产品经理等62挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担忧投入比较多的本钱，导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决，或者很多企业都处于观望尝试的态度，从根本上影响了企业在大数据方向的开展，也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产，甚至由于数据没有应用场景，删除很多有价值历史数据，导致企业数据资产流失。因此，这方面需要大数据从业者和专家一起，推动和分享大数据应用场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。63挑战二：企业内部数据孤岛严重64挑战三：数据可用性低，数据质量差很多中型以及大型企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不标准。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不标准不合理的情况。以上种种原因，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。而大数据的意义不