大数据分析技术架构解决方案
技术创新，变革未来
运营平台需求说明 Form：产品部制作人：龚山艳日期：2011/11/28 TO：运营部 背景 目前的产品部缺少推出产品后对用户行为数据的收集分析，监测推向市场的产品（细分到二级功能栏目）用户使用状况及用户偏好。 运营BI平台需要实现的其中之一目标：满足产品经理对自己搭建的产品模块的各项流量数据指标进行对比，挖掘用户偏好，监控新推出的产品用户关注度等功能，以便于对产品细节进行改进。 目标 通过搭建运营BI平台进行用户行为数据统计，建立标准化模型，对产品进行按栏目分类、按时间、按PV、UV、用户停留时间等数据进行横纵向图表分析用户行为、数据挖掘，掌握产品推向市场的的总体表现，以及深度挖掘用户的喜好及用户的需求，分析产品的优势及不足之处，便于产品经理提出产品改进计划，不断推出更符合用户需求、具有竞争力的产品。 需求说明 一、需求概述 条件索引：时间、指标、栏目 时间维度：时段、周、季度及日历表自定义，日统计是分时段，周/月/季是按日统计（汇总值与每日值）； 主要指标： 1）流量指标--独立访客(UV)、IP、停留时间，访问量（PV）、人均浏览次数、人均在线时长； 2）运算指标--跳转率、回访率、流失率、其他流量指标占比； 3）用户分类指标--总用户、新用户、活跃用户、流失用户； 4）用户信息指标--访问频率、首次访问时间、最近一次登陆时间、访问频率、平均停留时间、所用操作系统、分辨率、用户属哪类（分析师、基金经理、研究员、投资顾问）； 栏目分级：一级、二级（栏目、功能键）见附表。 四大模块：全局运营分析、流量指标分析、用户信息分析、用户体验分析； 功能要求：报表展示、灵活查询对比、导出外部文件、数据有连惯性有精度、排除干扰因素；
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分
经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个 小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业 务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台 整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的
摘要 网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等有了这些数据更合理的安排工作。 第1章前言 很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。 1.1网站分析的主要作用 网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性； 2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等； 4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持； 1.1.1网站站内分析的一种认识 网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行： 1.看看自己网站的名称 所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应； 2.分析自己的网站关键词
大数据下的数据分析平台架构 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。 作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。 Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。 大数据分析的分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。 ?按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。 实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。 对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。 ?按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。 这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)
文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.
数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；
教学科研大数据平台 解决方案
目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)
车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。
农村大数据平台解决方案
时间：2018年9月
1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)
农村大数据平台解决方案 根据《关于实施乡村振兴战略的意见》（中发〔2018〕1号）、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》（农办市〔2016〕30号）、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》（农市发〔2016〕5号）、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》（农市发〔2015〕6号）和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）等有关部署文件要求，公司经过大量的调研和论证，集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系，包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台 作为农村大数据平台的核心与基础，集成了大数据平台的多个底层组件，提供分布式存储（HDFS）、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算，ETL 调度与操作，实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务，图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。 平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转；为管理人员与数据工程师提供数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用，实现农业大数据分析人员的交流平台。 1
任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日：
第一项：日常性数据（基础） 1.流量相关数据： 1.1IP 1.2PV 1.3在线时间 1.4跳出率 1.5新用户比例 2.订单相关数据： 2.1总订单 2.2有效订单 2.3订单有效率 2.4总销售额 2.5客单价 2.6毛利润 2.7毛利率 3.转化率相关数据： 3.1下单转化率 3.2付款转化率。 简要说明： 1.因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2.因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3.由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠
EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。第二项：每周数据分析（核心） 用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 1.网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。 这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。 来说明下重要的数据指标： 1.1跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。 1.2回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较高，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。 1.3访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。 2.运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
数据分析架构及方法 一、数据分析曾存在的缺点 在今天的各类型企业中，数据分析岗位已经基本得到普及和认可，这个岗位的核心任务往往是支撑运营和营销，将企业内部的数据，客户的数据进行分析和总结，形成以往工作情况的量化表现，以及客户的行为趋势或特征等。 如果从更宏观的角度来认识数据分析岗位的话，每一个数据分析人员都明白，其实数据分析岗位要达到的目标就是希望通过数据来发现潜在的规律，进而帮助预测未来，这一点同数据挖掘的目标一致。那么为什么在大多数公司都已经具备的数据分析岗位基础上，今天却还是在反复提到数据挖掘这个概念，我们就需要来看看数据分析都有哪些是没有做到的内容。 1、数据分散 多数数据分析岗位在公司中的岗位设置是隶属在单一业务部门中作为一个支撑岗，只有少数的公司是将数据分析作为一个独立的部门。其差异性在于，前者的数据分析所能分析的内容仅限于自身部门所输出的指标，比如投诉部门只看投诉处理过程中的数据，销售部门只看销售过程中的数据，一旦涉及到需要将各类指标汇总分析的情况，这种组织架构就会带来极大的负面影响，由于不同部门具备自己部门指标导出的权限，且与其他部门的配合并不影响绩效任务，所以这种跨部门采集数据的过程往往效率奇低。而数据分析最关键的就在于汇集更多的数据和更多的维度来发现规律，所以以往的数据分析多是做最基础的对比分析以及帕累托分析，少有使用算法来对数据进行挖掘的动作，因为越少的指标以及越少的维度将会使得算法发挥的效果越差。 2、指标维度少 在以往的企业中，数字化管理更多的体现在日常运维工作中，对于客户端的数据采集虽然从很早以前就已经开展，CRM系统的诞生已经有很久的时间了，但是一直以来客户端的数据维度却十分缺失，其原因在于上述这些途径所获得的数据多为客户与企业产生交互之后到交互结束之间的数据，但是这段时间只是这个客户日常生活中很少的一部分内容，客户在微博，微信上的行为特点，关注的领
多维数据库的概念并不复杂，（图四：pic4.jpg）举一个例子：我们想描述2003年4月份可乐在北部地区销售额10万元时，牵扯到几个角度：时间、产品、地区。这些叫做维度。至于销售额，叫做度量值。当然，还有成本、利润等。 这样一个模型，可以用一个三维的立方体来描述，每个维度分别代表了时间、产品和地区，立方体上的单元代表了度量值。 进一步，维度可以分为不同的层次，因此这个模型也可以回答诸如“2003年第一季度日用品在南方的销售情况”等。 扩展一下我们的想象，除了时间、产品和地区，我们还可以有很多维度，例如客户的性别、职业、销售部门、促销方式等等。实际上，使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。 虽然结构上15维的立方体很复杂，但是概念上非常简单，不是吗？ 数据分析系统的总体架构分为四个部分：源系统、数据仓库、多维数据库、客户端（图五：pic5.jpg） * 源系统：包括现有的所有OLTP系统，搭建BI系统并不需要您更改现有系统。 * 数据仓库：数据大集中，通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次，当然是自动的。数据仓库依然建立在关系型数据库上，往往符合叫做“星型结构”的模型。 * 多维数据库：数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构，每一个立方体描述了一个业务主题，例如销售、库存或者财务。 * 客户端：好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。 实际案例：在下面的案例中，我们利用Oracle 9i搭建了数据仓库，Microsoft Analysis Service 2005搭建了多维数据库，ProClarity 6.1 做为客户端分析软件。 分解树好象一个组织图。当它被展开时，通过在选定条目的重复下钻，分解树展示了您想获得的整个路径。此外，您还可以在较低级别选择一个条目并创建一个含有更加详细信息的新的分解树。 分解树在回答以下问题时很有效： * 在指定的产品组内，哪种产品有最高的销售额？ * 在特定的产品种类内，各种产品间的销售额分布如何？ * 哪个销售人员完成了最高百分比的销售额？ 在图六（pic6.jpg）中，可以对2001年个季度的销售额和所占百分比一目了然。任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开，在该分解树中，在大区这一层是按国家展开，在国家这一层是按产品分类展开。 投影图使用散点图的格式，显示2个或3个度量值之间的关系。数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系，而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。 投影图很适合分析大量的数据。在显示因果关系方面有明显效果，比如例外的数据点就可以考虑进一步研究，因为它们落在“正常”的点群范围之外。 在图七中（pic7.jpg）各色各样的数据点代表不同产品，可以看出网络设备集中于右下区域