大数据治理模型设计方案.pptx

大数据治理模型设计方案;一、大数据、物联网、智慧城市的思考;一、大数据、物联网、智慧城市的思考;一、梳理业务流程，规划数据资源;一、ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值;一、大数据高性能存储及管理;一、即时查询、报表监控、智能分析、模型预测;二、大数据数据质量、处理框架及测评;概述;大数据处理流程;目录;数据质量定义;数据质量的内容;数据质量问题（脏数据来自哪里？）;数据质量问题分类;数据质量控制方法;数据预处理;数据清洗;数据集成/数据变换;数据集成中数据质量问题分类;数据变换处理内容;数据规约;数据质量测评;分析 Entity Resolution（实体解析）;分析 Entity Resolution（实体解析）;分析 Entity Resolution（实体解析）;目录;大数据处理框架Hadoop;Hadoop的生态圈;MapReduce运行流程;MapReduce示例——WordCount;MapReduce示例——WordCount代码（Mapper）;MapReduce示例——WordCount代码（Reducer）;MapReduce示例——WordCount代码（Main）;大数据单元测试—MRUnit工具;MRUnit示例;Mapper的单元测试;Reducer的单元测试;MapReduce调试与测试的建议;目录;大数据的基准测试;SQL-On-Hadoop基准测试分析;SQL-On-Hadoop基准测试分析;SQL-On-Hadoop基准测试分析;SQL-On-Hadoop基准测试分析;SQL-On-Hadoop基准测试分析;三、大数据智能算法及测评;概述 ? 如何从大规模、动态的、异构的数据中， 利用智能算法处理与挖掘有价值的信息， 已成为大数据研究与应用的重要方向 ? 这部分主要从大数据的算法层面介绍大数 据测评方法 ?数据的聚类和分类是机器学习与数据挖掘领域 的经典算法，大数据时代仍有广泛应用 ?个性化推荐系统是面向终端用户的典型应用， 在电子商务、音乐视频网站等有着广泛的应用;概述;目录;聚类及其在大数据中的应用;聚类及其在大数据中的应用;聚类及其在大数据中的应用;聚类的典型算法及分析-层次聚类;聚类的典型算法及分析-层次聚类;聚类的典型算法及分析-K-均值聚类;聚类的典型算法及分析-K-均值聚类;聚类的典型算法及分析-K-均值聚类;聚类的并行化;聚类的并行化;大数据智能算法测试的方法论;智能算法测试的测试方法-蜕变测试;智能算法测试的测试方法-蜕变测试;智能算法测试的测试方法-蜕变测试;基于蜕变测试的聚类算法测试;基于蜕变测试的聚类算法测试;关于蜕变测试应用于大数据智能算法的思考;聚类质量的评估;聚类质量的评估;聚类质量的评估;聚类质量的评估;目录;分类及其在大数据中的应用;分类及其在大数据中的应用;分类的典型算法及分析-朴素贝叶斯分类算法;分类的典型算法及分析-朴素贝叶斯分类算法;分类的典型算法及分析-支持向量机算法;分类的典型算法及分析-支持向量机算法;分类的典型算法及分析-支持向量机算法;分类算法（分类器）性能的评估;分类算法（分类器）性能的评估;分类算法（分类器）性能的评估;分类算法（分类器）性能的评估;分类算法（分类器）性能的评估;目录;推荐系统概述;推荐系统的应用;推荐系统算法-基于内容的推荐;推荐系统算法-基于用户的协同过滤推荐;推荐系统算法-基于物品的协同过滤推荐;推荐系统的测评实验;推荐系统的测评实验;推荐系统的测评实验;推荐系统的测评实验;推荐系统的评估;推荐系统的评估;推荐系统的评估;推荐系统的评估;推荐系统的评估;推荐系统的评估;推荐系统的评估;推荐系统的评估;推荐系统的评估;推荐系统的评估;