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1.1 大数据的基本概念在线视频

下一节:1.2 大数据的演变过程

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1.1 大数据的基本概念课程教案、知识点、字幕

大家好

我是西安工程大学

管理学院的邵景峰教授

这节呢

我们主要讲大数据的基本概念

演变过程

它的基本应用和处理模式

具体呢我主要从第一节开始

大数据的基本概念

首先呢

我给大家介绍一下大数据产生的背景

随着人类进入21世纪

尤其是互联网和移动互联网技术的发展

使得人与人之间的联系变得日益密切

社会结构也日趋复杂

生产力水平也得到大幅度的提升

人类创造性活力得到充分释放

与之相适应的数据规模

和处理系统发生了巨大变化

从而产生了大数据

在当前大数据的产生过程当中

主要与人类社会生活和网络结构

复杂化的一些关系呢密切相关

而且人们的生活水平也发生了变化

人们的生活活动也变成了数字化

科学研究的信息化水平也发生了变化

其意义和价值在于可帮助人们

解释复杂的社会行为和社会结构

以此提高生产力

进而丰富人们发现自然规律的手段

由此呢

大数据从三个方面的内涵

第一个 深度

深度主要是指单一领域数据汇聚的规模

可以进一步理解为数据内容的维度

第二个 广度

广度主要是指多领域数据汇聚的规模

侧重体现在数据的关联交叉和融合等方面

第三个 密度

密度主要指时空维上数据汇聚的规模

即数据积累的厚度

以及数据产生的速度

在这过程当中

我们整个的数据库及数据管理技术

也带来了巨大的挑战

在这里面

大数据管理是要综合考虑

数据的广度和深度 密度等

主要解决数据的获取

抽取 集成 复杂分析 解释等相关技术要点

由此与传统数据管理技术相比

大数据管理技术难度更高

处理数据的速度呢更加的麻烦

这是我们主要阐述的

大数据的基本概念方面

我介绍到这里

大数据管理与挖掘课程列表:

第1章 课程概述

-第1章 教学目标

--第1章 教学目标

-1.1 大数据的基本概念

--1.1 大数据的基本概念

-1.2 大数据的演变过程

--1.2 大数据的演变过程

-1.3 大数据应用

--1.3 大数据应用

-1.4 大数据的处理模式

--1.4 大数据的处理模式

-1.5 大数据管理的关键技术

--1.5 大数据管理的关键技术

-第1章 作业

--第1章 作业

-第1章 讨论

--第1章 讨论

第2章 大数据融合

-第2章 教学目标

--第2章 教学目标

-2.1 大数据融合的概念

--2.1 大数据融合的概念

-2.2 大数据融合的方法论

--2.2 大数据融合的方法论

-2.3 数据融合技术

--2.3 数据融合技术

-2.4 知识融合技术

--2.4 知识融合技术

-2.5 大数据融合的驱动枢纽

--2.5 大数据融合的驱动枢纽

-2.6 小结

--2.6 小结

-第2章 作业

--第2章 作业

-第2章 讨论

--第2章 讨论

第3章 大数据存储

-第3章 教学目标

--第3章 教学目标

-3.1 大数据存储与管理方法

--3.1 大数据存储与管理方法

-3.2 基于新型存储的大数据管理

--3.2 基于新型存储的大数据管理

-3.3 大数据处理与存储一体化技术

--3.3 大数据处理与存储一体化技术

-3.4 小结

--3.4 小结

-第3章 作业

--第3章 作业

-第3章 讨论

--第3章 讨论

第4章 大数据分析

-第4章 教学目标

--第4章 教学目标

-4.1 大数据的实时分析

--4.1 大数据的实时分析

-4.2 大数据的交互式分析

--4.2 大数据的交互式分析

-4.3 云在线聚集

--4.3 云在线聚集

-4.4 大数据的智能分析

--4.4 大数据的智能分析

-4.5 小结

--4.5 小结

-第4章 作业

--第4章 作业

-第4章 讨论

--第4章 讨论

第5章 大数据隐私

-第5章 教学目标

--第5章 教学目标

-5.1 隐私保护技术

--5.1 隐私保护技术

-5.2 隐私保护技术的应用

--5.2 隐私保护技术的应用

-5.3 大数据隐私管理

--5.3 大数据隐私管理

-5.4 小结

--5.4 小结

-第5章 作业

--第5章 作业

-第5章 讨论

--第5章 讨论

第6章 大数据管理系统

-第6章 教学目标

--第6章 教学目标

-6.1 云计算 大数据基础平台与支撑技术

--6.1 云计算 大数据基础平台与支撑技术

-6.2 批数据与流数据管理系统

--6.2 批数据与流数据管理系统

-6.3 SQL NOSQL与NEWSQL系统

--6.3 SQL NOSQL与NEWSQL系统

-6.4 小结

--6.4 小结

-第6章 作业

--第6章 作业

-第6章 讨论

--第6章 讨论

第7章 数据回归方法

-第7章 教学目标

--第7章 教学目标

-7.1 一元回归

--7.1 一元回归

-7.2 多元回归

--7.2 多元回归

-7.3 逐步回归

--7.3 逐步回归

-7.4 Logistic回归

--7.4 Logistic回归

-7.5 应用实例-多因子选股模型的实现

--7.5 应用实例-多因子选股模型的实现

-7.6 小结

--7.6 小结

-第7章 作业

--第7章 作业

-第7章 讨论

--第7章 讨论

第8章 分类方法

-第8章 教学目标

--第8章 教学目标

-8.1 分类方法概要

--8.1 分类方法概要

-8.2 K-近邻(KNN)

--8.2 K-近邻(KNN)

-8.3 贝叶斯分类

--8.3 贝叶斯分类

-8.4 神经网络

--8.4 神经网络

-8.5 LOGISTIC分类

--8.5 LOGISTIC分类

-8.6 判别分析

--8.6 判别分析

-8.7 支持向量机(SVM)

--8.7 支持向量机(SVM)

-8.8 决策树

--8.8 决策树

-8.9 分类的评判

--8.9 分类的评判

-8.10 小结

--8.10 小结

-第8章 作业

--第8章 作业

-第8章 讨论

--第8章 讨论

第9章 聚类方法

-第9章 教学目标

--第9章 教学目标

-9.1 聚类方法概要

--9.1 聚类方法概要

-9.2 K-means方法

--9.2 K-means方法

-9.3 层次聚类

--9.3 层次聚类

-9.4 神经网络聚类

--9.4 神经网络聚类

-9.5 模糊C-均值(FCM)方法

--9.5 模糊C-均值(FCM)方法

-9.6 高斯混合聚类方法

--9.6 高斯混合聚类方法

-9.7 类别数的确定方法

--9.7 类别数的确定方法

-9.8 应用实例-股票聚类分池

--9.8 应用实例-股票聚类分池

-9.9 小结

--9.9 小结

-第9章 作业

--第9章 作业

-第9章 讨论

--第9章 讨论

第10章 预测方法

-第10章 教学目标

--第10章 教学目标

-10.1 预测方法概要

--10.1 预测方法概要

-10.2 灰色预测

--10.2 灰色预测

-10.3 马尔科夫预测

--10.3 马尔科夫预测

-10.4 实用实例-纺纱质量预测

--10.4 实用实例-纺纱质量预测

-10.5 小结

--10.5 小结

-第10章 作业

--第10章 作业

-第10章 讨论

--第10章 讨论

第11章 诊断方法

-第11章 教学目标

--第十一章 教学目标

-11.1 离群点诊断概要

--11.1 离群点诊断概要

-11.2 基于统计的离群点诊断

--11.2 基于统计的离群点诊断

-11.3 基于距离的离群点诊断

--11.3 基于距离的离群点诊断

-11.4 基于密度的离群点挖掘

--11.4 基于密度的离群点挖掘

-11.5 基于聚类的离群点挖掘

--11.5 基于聚类的离群点挖掘

-11.6 应用实例-纱线断点诊断

--11.6 应用实例-纱线断点诊断

-11.7 小结

--11.7 小结

-第11章 作业

--第11章 作业

第12章 大数据技术应用

-第12章 教学目标

--第12章 教学目标

-12.1 数字挖掘技术的应用

--12.1 数字挖掘技术的应用

-12.2 纺纱质量控制

--12.2 纺纱质量控制

-第12章 作业

--第12章 作业

-第12章 讨论

--第12章 讨论

1.1 大数据的基本概念笔记与讨论

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