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《大数据技术及数据分析》
•大数据技术概述
•大数据技术核心组件
•数据分析方法与流程
•大数据技术在各行业应用案例
目•大数据技术挑战与未来发展趋势
录
contents
01
大数据技术概述
大数据定义与特点
定义
大数据是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。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多
样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据技术发展历程
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，
1此时的数据处理主要依赖于关系型数据库和传统
的数据处理技术。
发展期
2009年至2012年，随着互联网和物联网的普及，
2数据量开始爆发式增长，大数据技术开始得到广
泛关注和研究。
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，各种大数
据处理框架和工具不断涌现，大数据应用逐渐渗
3透到各行各业。
大数据技术应用领域
医疗领域电商领域
通过大数据分析挖掘医疗数据利用大数据技术进行用户行为
中的潜在价值，提高医疗服务分析、商品推荐等，提高电商
的效率和质量。平台的用户体验和销售业绩。
金融领域智慧城市工业领域
利用大数据技术进行风险评估、运用大数据技术实现城市管理将大数据技术与工业制造相结
信用评级、客户画像等，提高的智能化和精细化，提升城市合，实现工业生产的智能化和
金融业务的智能化水平。运行效率和居民生活质量。个性化定制。
02
大数据技术核心组件
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性、高扩展性的数据存储服务，支持大规模数据集的处理和分析。
NoSQL数据库
采用非关系型数据模型，支持海量数据的存储和访问，具有高性能、高可用性和可伸缩性
等特点。
云存储服务
提供弹性可扩展的存储服务，支持数据的备份、恢复和共享等功能。
分布式计算框架
MapReduce
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