⑴ ppt 什么是大数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程回优化能力的海量、高答增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
⑵ 要做一个介绍大数据的PPT,求大神帮帮忙，感激不尽！
问题描述不清楚哟，不过还是提供点信息给你吧。
1.大数据是什么？怎么理解大数据？
数据就好比地球上的水，单个数据就是一滴水，小溪、河流、湖泊，对应不同的数据体量，所有的水最终汇到海洋，大数据就象地球上的海洋，它足够大，水滴足够多，多到用人工数不清楚，里面的资源超级丰富，那些资源也是数据。这么说，你明白大数据了吗？就是把超级多数据信息汇集到一起，然后在里面“钓大鱼”。
2.都说大数据有4V的特征，是什么意思？
大数据的4V，就是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值高Value”“速度快Velocity”，同样以海洋为例：
A.容量大：地球表面有70%左右都是海洋，想想里面都有多少水滴？大数据时代，每一个人、每一件物品的信息、状态，都能够形成一系列随时更新的数据，数据量也呈现出指数级的增长；
B.多样性：海洋里面的物产非常多样化，就拿海鲜来说，小智一天吃一种，这辈子都可能吃不完一遍（所以小智不会纠结吃什么的问题），太平洋的海水和大西洋的海水是有区别的，不同地方海水里面蕴含的物质、生活的物种都有不同，海洋就是超级大宝藏，里面有原油、有萌宠、也有大白鲨之类的猎手……大数据也和海洋一样复杂，各种结构化、非结构化数据，汇成了数据海洋；
C.价值高：说到这个，资深吃货口水直流，海里好吃的有大龙虾、石斑鱼、三文鱼……更不用说其它宝贝啦，数据海洋里面各种资源同样丰富到极致，人们利用海洋，开发海洋中无穷的价值；
D.速度快，有两个层面的意思，一是海水流动快，二是随着技术的提升，我们对海水的利用也加快了速度（看看快艇、游轮的发展），毕竟嘛，先来吃肉、后来喝汤，这个道理，你懂的。
3.对大数据的处理，以海洋捕鱼为例：
通过技术手段，在茫茫大海中找到鱼群较集中的地点，这是数据挖掘；
捕到的鱼进行初步分类，把太小的鱼放回海中（养大了才好吃，原谅我是吃货），这是数据清洗；
然后把鱼运上岸，仔细分类，根据实际情况决定哪些鱼送到海鲜市场卖活的，哪些鱼用于做鱼干，这是数据分析；
鱼干、鱼罐头、鱼子酱、鱼肝油……目不暇接的海产品最终呈现在我们面前，此为数据可视化。
更多的，可进一步交流。
⑶ 怎么找电子版七上历史大数据
怎么找电子版七上历史大数据
资料搜集是个相当繁琐与累的工作，也是投资入门的基本，良好的信息资料搜集能力有利于我们快速了解投资主体的基本情况，为后续的调研及一手资料的获得打下较好的基础。
一、搜索引擎（重点掌握）
搜索引擎是我们信息资料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息资料需要使用恰当的关键词和一些搜索技巧。目前国内主要的搜集引擎有如下10个，近期还有较多行业型搜索冒出来，需找专业型行业资料可以使用行业型搜索引擎。
由于每个搜索引擎都有一定的局限性，可以把要搜索的关键词在多个搜索引擎试一下，可能会搜出你意想不到的结果。
大家对国内的引擎基本都很熟悉，尤其是网络和google，需要搜索同一主题的资料，不同的人所搜出来的结果可能就天差地别了，主要原因在于如下两点：
1、搜索关键字的选择
举例说明，假如我们要搜索大数据行业发展相关资料，如果我们就在网络上搜索“大数据”，结果非常多，无法进行筛选，可以对关键词进一步界定，如“大数据行业”、“大数据市场规模”、“中国大数据产业”、“大数据技术”、“大数据企业”等等，需要不停地变换搜索关键词，直到查到满意的搜索结果，在查找的过程中可以根据查找结果内容再进行对关键词进行修正，修正有些名称专业表达方式，因为最开始搜索我们表达的不一定准确。
2、搜索技巧
主要是针对网络、google等搜索引擎一些高级搜索技巧。常用技巧主要有如下几个方面：
（1）文件类型搜索：使用filetype，如在网络或google中键入“filetype:pdf 大数据”搜索出有关大数据内容pdf内容，而且这些文档基本都是可直接下载。还可以变换为其他的如“filetype:doc”、“filetype:ppt”、“filetype:xls”等等，注意其中的冒号为英文的冒号，一定要变换为英文冒号。
（2）定位于哪个网站上搜索：使用site，如在网络或google中键入“大数据空格site:sina.com”,则在http://sina.com搜索有关大数据的一些资料信息，这个特别适用针对某些信息可能在哪些网站上出现的一个快速搜索方法，注意冒号也是英文的，网站名称也不用加www。
（3）精确匹配搜索：使用“”，如在网络中键入“大数据行业”，表示搜索“大数据行业”五个必须联在一起的，如果不加“”，搜到的为大数据及行业两个词并列显示结果，没有这么精确匹配。
（4）限制性的网页搜索：使用intitle,如在网络键入“intitie:大数据”，限定于搜索标题中含有“大数据”网页，如果输入“intitie:大数据市场规模”限定于搜索标题中含有“大数据”和“市场规模”的网页。
3、搜索引擎推荐
1）http://scholar.google.com/ 虽然还是Beta版，但个人已觉得现在已经是很好很强大了，Google学术搜索滤掉了普通搜索结果中大量的垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次数。略显不足的是，它搜索出来的结果没有按照权威度（譬如影响因子、引用次数）依次排列，在中国搜索出来的，前几页可能大部分为中文的一些期刊的文章。
2）http://www.scirus.com Scirus 是目前互联网上最全面、综合性最强的科技文献搜索引擎之一，由Elsevier科学出版社开发，用于搜索期刊和专利，效果很不错！Scirus覆盖的学科 范围包括：农业与生物学，天文学，生物科学，化学与化工，计算机科学，地球与行星科学，经济、金融与管理科学，工程、能源与技术，环境科学，语言学，法 学，生命科学，材料科学，数学，医学，神经系统科学，药理学，物理学，心理学，社会与行为科学，社会学等。
3）http://www.base-search.net/ BASE是德国比勒费尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160个开放资源（超过200 万个文档）的数据。
4）http://www.vascoda.de/ Vascoda是一个交叉学科门户网站的原型，它注重特定主题的聚合，集成了图书馆的收藏、文献数据库和附加的学术内容。
5）http://www.goole.com/ 与google比较了一下发现，能搜索到一些google搜索不到的好东东 。它界面简洁，功能强大，速度快，YAHOO、网易都采用了它的搜索技术。各位可以一试。
6）http://www.a9.com Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的，Webresult部分是基于Google的，所以保证和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在书本内搜索的功能和个性化功能：主要是可以记录你的搜索历史。现在还是Beta，不过试用后感觉很好，向大家推荐一试 ，不过缺憾是现在书本内搜索没有中文内容。
7）http://www.ixquick.com 严格意义上讲不是搜索引擎，是连接搜索引擎和网络用户的信息立交桥。新一代的搜索引擎应运而生，Ixquick meta－search正是目前最具光芒的新星。但是对于大多数国内用户来说，Ixquick还很陌生。Ixquick众多独特的功能我不一一介绍了，只介绍我们最关心的，搜索数据库密码。使用方法：先进入Ixquick，以“Proquest”数据库为例。填入Proquest Username Password History Online后点击search，看看出来的结果，第一页中第6个，proquest的username和password赫然在目，别急，再看第4个结 果“HB Thompson Subscription Online Databases”，即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/，进入 后发现这是一个密码页，选择Magazines& Journals栏，就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric LibraryElementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum(remote)等众多数据库的密码，都有uesrname和password，随便试一下EBSCO，OK，成功登陆。
8）http://vivisimo.com/ cmu的作品，对搜索的内容进行分类，这样可以有效地做出选择，比较有特色。可实现分类检索，检索速度也很好，如EBSCO 密码几分钟就可找一大堆 .http://search.epnet.com/，User ID:mountain，Password: ridge，这个密码可以试试。
9）http://www.findarticles.com/ 一个检索免费paper的好工具。进入网页以后，可以看到他有三个功能，driectory web article，其中article对我们很有帮助，你可以尝试输入你要找的文章，会有很多发现的！
10）http://www.chmoogle.com 现点击后或跳转到http://www.emolecules.com ，在此搜索引擎里可以搜索到超过千万种化学品信息或相应的供应商，与Chemblink有点相似，但提供的化学品理化信息没有Chemblink详细，与其不同的是该搜索引擎可提供化学品结构式搜索（主页上有在线绘制化学结构式的搜索框）。
11）http://www.ojose.com/ OJOSE (Online JournalSearch Engine，在线期刊搜索引擎)是一个强大的免费科学搜索引擎，通过OJOSE，你能查找、下载或购买到近60个数据库的资源。但是感觉操作比较复杂。
12）http://citeseer.ist.psu.e/ 一个关于计算机和信息科学的搜索引擎。
13）http://hpsearch.uni-trier.de/ 专家个人主页搜索引擎。
14）www.aol.com 里面的搜索引擎功能由google提供，搜索结果与google一样，如果google无法登陆，可以用这个网站代替。
二、数据库
数据库是研究人员重要的数据来源之一，目前券商、基金研究研究机构都购买有商业数据库，目前研究用的数据库主要分为两大类，一是商业数据库，二是学术数据库。
1、商业数据库
商业数据库大多为金融投资所用，主要分为国内与国外数据库两大类。1）国内商业数据库国内数据库主要有如万德、恒生聚源、锐思数据库、CSMAR数据库、巨潮数据库等。目前万德数据库主要定位于国内高端客户，市场占有率较高，80%左右，当然其售价较高。恒生聚源也定位为机构客户，性价比较高，售价要比万德便宜的多。CSMAR数据库定位于学术与高校，其中金融数据比较全，强大。锐思数据库定位于学术，质量一般。巨潮数据库为深交所旗下数据库，有一定的特殊优势。
2）国外商业数据库
国外数据库主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等，国外数据库中彭博是比较全也大的，在国内销售也较好，但是售价奇贵。一般不做国际市场研究，大多用不到国外数据库，毕竟国外数据库公司对国内的行业数据及公司数据不如本土数据库公司的做得好。
2、学术数据库
学术数据库基本为高校、研究机构所用，也分为国内与国外两大类，学术数据库中一些学术论文、行业数据、统计年鉴还是有用的，缺点就是其中有些数据的相对较旧，无法做到实时更新。
1）国内学术数据库
中国知网：国内最大学术数据库，包括期刊、学位论文、统计年鉴等。
万方数据：仅次于中国知网，包括期刊、学位论文等。
人大复印资料：期刊、论文等。
维普：期刊、论文等。
中经网：有较多行业研究报告，宏观数据较全。
国研网：数据较为权威，有些报告可以一看。
上海公共研发平台：可以注册，人工审核，内包含较多数据库。
2）国外学术数据库
EBSCO：较全的一个数据库，内包含较多的商业数据，好用
Elsevier：学术文章全，更新速度快。
以上大致介绍了国内的商业及学术数据库，但这些数据库都是通过收费或学校账号才能使用，对于平时临时研究用的一些人，没有必要去购买，下面介绍一些免费可用的数据库。
3）免费可用的数据库
数据汇：http://www.shujuhui.com/database/ 国内的宏观数据，国外的也有一部分，可以导出来，免费好用。
数据圈：http://www.shujuquan.com.cn/ 免费共享平台，行业研究报告，统计年鉴等