文档介绍：2015年12月大数据分析主讲人:大数据综述大数据的特征大数据采集、存储技术大数据分析系统架构大数据建模分析方法分析结果的可视化展示技术目录●随着现代信息采集技术、物联网、云计算、互联网络等信息技术以及新兴服务产业的快速发展,使得人类社会的数据种类和规模(社会管理、生产生活、行业产业、文化教育、资源环境等)正以前所未有的速度增长,数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源(原始数据和应用数据)。●“如何更好地管理和利用大数据”已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的技术挑战和利用价值。●自2008年《Nature》杂志发表大数据专辑以来,大数据的概念和价值得到越来越多的关注。2012年,美国和中国分别将大数据提升到国家战略高度。大数据综述卫星监测数据资源环境数据智慧城市数据大数据综述视频监测气象监测-24个指标土壤养分监测-15个指标土壤水分监测-5个指标生长监测-16个指标过程监测数据统计数据网络数据大数据综述数据无处不在数据无时不有数据无物不生数据无人不感多源性异质性多样性增长性随着传感器、智能移动设备、互联网等技术的发展,数据呈现爆炸式增长。大数据综述自古以来,在科学研究上,先后历经了实验、理论和计算3种范式。当数据量不断增长和累积到今天,传统的3种范式在科学研究,特别是一些新的研究领域已经无法很好地发挥作用,需要有一种全新的第4种范式来指导新形势下的科学研究。基于这种考虑,图灵奖获得者、著名数据库专家JimGray博士提出了一种新的数据探索型研究方式,被他自己称之为科学研究的“第4种范式”。大数据综述科学研究方法科学发现的4种范式大数据的发展对传统的数据处理技术体系提出了巨大的挑战,需要我们在数据采集、数据标准、数据处理、数据分析、数据展现等方面做全新的技术升级。大数据综述大数据技术是一个典型的跨领域研究方向,在数据的采集、存储、传输、管理、安全和分析等诸多方面均面临着技术变革和创新。数据复杂性计算复杂性系统复杂性数据处理技术与系统批量数据处理技术与系统流量数据处理技术与系统交互式数据处理技术与系统多媒体数据处理技术与系统大数据综述大数据面临的挑战大数据处理系统的三大发展趋势数据处理引擎专用化数据处理平台多样化数据计算实时化大数据分析支撑技术和应用深度学****知识计算社会计算可视化典型应用场景等大数据综述