https://www.doczj.com/doc/1d19099543.html,
大数据使一个新时代应运而生_光环大数据培训
在“大数据”趋势的驱动下，企业具有更大规模的收集和处理数据的能力，越来越广泛的信息加速了各行各业决策的速率和准确率。而大数据的“大”，已成为存储业界目前所面临的严峻挑战。据IDC预测，到2015年，大数据技术和服务市场将从2010年的32亿美元增长到169亿美元，年复合增长率（CAGR）达到39.4%，几乎是整个信息和通信技术市场年复合增长率的七倍。快速的数据流转，动态的数据体系，以及越来越多样化的数据类型，面对如此海量的数据规模，尽管业界的专业人士不断的推崇“大数据”，但其所带来的复杂程度和处理难度，使得企业不得不去重新考虑存储基础架构的问题。
随着企业不断寻求通过各种方法创新并为客户构建更好的解决方案，他们面临的一个最大挑战是，如何使真正对社会具有深远意义以及可持续影响力的创新解决方案实现商业化。据 IDC 调查，到2014年，绝大部分数据将是非结构化数据。因此，在数据大爆炸或大数据的背景下，我们需要具备发挥非结构化数据巨大潜力的能力，以便生成新的可持续业务、从现有资产获取经济价值并提高用户生产效率。
大数据洞察，基础架构先行
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据和信息由家庭和办公场所的各种设备生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业带来严峻的数据管理问题。
IDC认为传统的基础架构不能满足大数据需求和挑战。支持大数据部署的架构必须可以动态调整，并具备以下主要特性：
按需提供的容量和可扩展性，使基础架构能够在必要时根据容量和性能扩展或缩减规模。
维持“始终在线”的环境以及防止计划外停机的故障恢复能力。
内置数据管理，并且能够在每个处理阶段以及每个后处理常规运行阶段管理数据保护、监管达标、处置和同化。
针对大数据的容量需求，存储虚拟化是目前为止提高容量效率最重要最有效的解决方案，它为缺乏这些能力的现有存储系统拓展了自动分层和精简配置等存储效率的工具。拥有了虚拟化存储，便可以将来自内部、外部和多厂商存储的结构化和非结构化数据的文件、内容和块存储等所有的数据类型，整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产成为一个单一的存储资源池时，自动分层和精简
https://www.doczj.com/doc/1d19099543.html,
大化，甚至达到重用现有资产以延长使用，显著提高IT灵活性和容量效率，以满足非结构化数据增长的需求。目前，借助HUS中型企业可以在不影响性能的情况下能够扩展系统容量达到近3PB，自动更正性能问题，通过动态虚拟控制器实现快速预配置。此外，通过VSP的虚拟化，大型企业可以创建接近四分之一EB 容量的存储池。
针对非结构化数据，传统文件系统中有限的索引节点总数导致文件系统可以容纳的文件、目录或其它对象的最大数量受到限制。而HNAS和HCP使用基于对象的文件系统，这使它们能够扩展到PB级，以及数十亿的文件或对象。位于VSP 或HUS顶部的HNAS和HCP网关可以充分利用模块存储的可扩展性，同时享受到通用管理平台Hitachi Command Suite带来的好处。HNAS和HCP为大数据文件和内容构建起了相应的架构。
除了可扩展性，大数据必须能够不受干扰地持续扩展并具有跨越不同时代技术的迁移能力。数据迁移必须保持在最小范围，且在后台完成。大数据应该只需要复制一次便可以恢复可用性；通过版本控制来跟踪变更，而不是为大数据发生的每一个变更备份整个大数据。大数据太大而无法整体备份。整个HDS的产品系列均可以实现数据的后台移动和分层，也可以增加VSP或HUS块数据池、HNAS 文件系统或HCP租户的容量，并自动在新的容量中调整数据。旧的文件系统与块数据存储设备不支持动态扩展。为了使用新的存储容量，这些旧系统中的数据不得不从旧的块数据存储或文件系统中重新加载到新的存储容量中。
不论企业规模大小，信息过载都是长期以来难以解决的问题。企业需要高度集成的基础架构堆栈，以便统一地对所有来源的大数据进行汇聚、访问管理、分析和交付。这需要基础架构能够管理和理解信息。根据及时、相关、全面、准确的信息而非猜测来采取行动，企业也会因此赢得竞争优势。反之，则会在浩瀚的信息中受制于繁杂的数据、拘泥不前。
三步走，轻松驾驭大数据
基于对云计算和大数据的深入研究，HDS提出了三步云战略，即基础架构云、内容云和信息云。三步云战略基于企业现有的IT设施，为企业的所有数据提供单一的虚拟化平台。其中基础架构云目的为提供动态基础架构，以实现支持所有数据的单一平台。而内容云则基于这一单一平台，借助智能工具，实现对所有类型数据的索引、搜索和发掘。让数据可以更容易地被发现、共享并且重新利用，因而也会变得更有价值。在信息云中，和大数据会更加关联，让各种信息分析工具和流程与底层基础架构完美集成。连接不同的数据集，揭示其中的规律，以为企业用户提供有价值的信息和商业洞察，帮助客户应对在医疗、生命科学、能源研究、社会基础设施等领域的挑战。
https://www.doczj.com/doc/1d19099543.html,
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。
光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
参加“AI智客计划”，享2000元助学金！
【报名方式、详情咨询】
光环大数据网站报名：https://www.doczj.com/doc/1d19099543.html,
手机报名链接：http:// https://www.doczj.com/doc/1d19099543.html, /mobile/
? 1.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.起步：建设大数据存储和云计算中心 o B.中期：创建大数据综合试验区 o C.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 o D.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? 2.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.大数据的运用能够维护社会治安 o B.大数据的运用能够加强交通管理 o C.大数据的运用有利于走群众路线 o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用 ? 3.截至2015年12月，中国网民规模达（）。（单选题1分）得分：1分 o A.3.88亿 o B.4.88亿 o C.5.88亿 o D.6.88亿 ? 4.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求：到（）年，初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。（单选题1分）得分：1分 o A.2020年 o B.2025年
o C.2030年 o D.2035年 ? 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪？（单选题1分）得分：1分 o A.18世纪 o B.19世纪 o C.20世纪 o D.21世纪 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.质量控制信息化 o B.生产经营信息化 o C.市场流通信息化 o D.资源环境信息化 ?7.大数据元年是指（）。（单选题1分）得分：1分 o A.2010年 o B.2011年 o C.2012年 o D.2013年 ?8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题1分）得分：1分 o A.三 o B.四 o C.五
https://www.doczj.com/doc/1d19099543.html, O 大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训 IT行业对人才需求日益增加，大数据已经成为了企业竞争的核心力量。各中小企业求贤若渴，急需全面掌握大数据基础技能与知识的人才。如此盛况，也吸引了很多其他行业人员转行加入到IT大军中来。 那么，从培训机构走出来的学生，就业情况究竟如何呢? 光环大数据的指导老师表示，现在通过培训出来的求职者很多，但是真正符合企业要求的人才却不多。究其根本原因，就在于项目开发的实践经验缺乏，达不到企业需求标准。因此光环大数据对症下药，将企业的各大真实项目带到教学讲台，真正培养学生动手、动脑的实操技能，实行产学研三位一体的教学模式。 1.光环大数据与众多学校合作，为计算机专业的学生提供一个实训平台，让他们更多的接触项目开发过程中会遇到的各种问题，并寻找解决方法。同时，光环大数据还会给学员提供大数据研究报告，用数据分析与实证方法，利用“互联网+教育”技术手段提高教学水平、升级教育模式。光环大数据教学采用“原厂资源与技术+一线专业讲师分模块现场教学+研发讲师面对面解惑答疑”360 度全方位教学模式培养学员。致力于引领中国IT人才实践教学新模式! 2.光环大数据与各大企业通力合作，通过有针对性的训练课程，强化实操能力，推荐制面试，为学员们的顺利就业提供了有力保障。未来，光环大数据还将依托雄厚的师资力量，开展更加完善的课程与项目实践。深入挖掘市场、课堂契合点，无缝对接企业用人需求。大数据实验室的用户主要面向高校信息工程专业的老师、学生、教研组及科研人员，采用产学研相结合的方式，将教学、科研与市场需求相结合，此产品体现了光环大数据在大数据人才
https://www.doczj.com/doc/1d19099543.html, 大数据使一个新时代应运而生_光环大数据培训 在“大数据”趋势的驱动下，企业具有更大规模的收集和处理数据的能力，越来越广泛的信息加速了各行各业决策的速率和准确率。而大数据的“大”，已成为存储业界目前所面临的严峻挑战。据IDC预测，到2015年，大数据技术和服务市场将从2010年的32亿美元增长到169亿美元，年复合增长率（CAGR）达到39.4%，几乎是整个信息和通信技术市场年复合增长率的七倍。快速的数据流转，动态的数据体系，以及越来越多样化的数据类型，面对如此海量的数据规模，尽管业界的专业人士不断的推崇“大数据”，但其所带来的复杂程度和处理难度，使得企业不得不去重新考虑存储基础架构的问题。 随着企业不断寻求通过各种方法创新并为客户构建更好的解决方案，他们面临的一个最大挑战是，如何使真正对社会具有深远意义以及可持续影响力的创新解决方案实现商业化。据 IDC 调查，到2014年，绝大部分数据将是非结构化数据。因此，在数据大爆炸或大数据的背景下，我们需要具备发挥非结构化数据巨大潜力的能力，以便生成新的可持续业务、从现有资产获取经济价值并提高用户生产效率。 大数据洞察，基础架构先行 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据和信息由家庭和办公场所的各种设备生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业带来严峻的数据管理问题。 IDC认为传统的基础架构不能满足大数据需求和挑战。支持大数据部署的架构必须可以动态调整，并具备以下主要特性： 按需提供的容量和可扩展性，使基础架构能够在必要时根据容量和性能扩展或缩减规模。 维持“始终在线”的环境以及防止计划外停机的故障恢复能力。 内置数据管理，并且能够在每个处理阶段以及每个后处理常规运行阶段管理数据保护、监管达标、处置和同化。 针对大数据的容量需求，存储虚拟化是目前为止提高容量效率最重要最有效的解决方案，它为缺乏这些能力的现有存储系统拓展了自动分层和精简配置等存储效率的工具。拥有了虚拟化存储，便可以将来自内部、外部和多厂商存储的结构化和非结构化数据的文件、内容和块存储等所有的数据类型，整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产成为一个单一的存储资源池时，自动分层和精简
可穿戴设备，开启大数据新时代 随着人机交互、移动操作系统、语音智能等技术的接连突破，可穿戴智能设备正在形成一股新的市场潮流。目前，可穿戴设备已被用于工业、运动、娱乐、医疗和健康等多个领域。除来自硬件设备的销售外，借助云计算、移动互联网与大数据相关应用，可穿戴设备服务的提供将形成更大的市场机会。 目前可穿戴设备多以具备部分计算功能、可连接手机及各类终端的便携式配件形式存在，主流的产品形态包括以手腕为支撑的watch类(包括手表和腕带等产品），以脚为支撑的shoes类（包括鞋、袜子或者将来的其他腿上佩戴产品），以头部为支撑的Glass类（包括眼镜、头盔、头带等），以及智能服装等各类非主流产品形态。在产品越来越轻巧、功耗越来越低的趋势下，将可穿戴设备连接到智能手机和平板电脑进行数据处理，并与云端实现无缝通信，将会产生大量对消费者生活影响深远的信息。可穿戴设备在物联网系统中是智能终端，随着技术的发展，这些穿戴式设备不仅可以作为系统的终端，还可以成为真正的物联网节点。在行业和消费市场的协力驱动下，可穿戴设备或将成为唤醒物联网2.0的潮流先锋，助力物联网从1.0时代迈向2.0时代。 可穿戴设备根植于物联网，产品范围从智能设备到健康与行为感应器应有尽有。由此早就了新的大数据时代，我们可供利用的数据收集手段在逐渐增多，可挖掘的数字资源也在成倍扩展。数据扩展和应用的广泛化，使得围绕人自身的一切改善和推进都可以借助科技实现实时和交互。因为我们的身体就是计算机、身体即数据，给人体扩展新空间提供了更大空间。现在已经开展市场推广的健身和健康的智能穿戴设备，就是通过对人体自身的实时监测和数据处理，帮助人们改善自身的身体状态和健康状况，在医疗康复等领域的先行也为可穿戴设备的社会化普及和形成有所帮助，科技为人服务，只有人性化关注才是好的技术。 可穿戴设备领域看似门槛低，实则是竞争壁垒相当高的一门“生意”。其竞争并非是单一硬件的较量，必须以云服务为基础，同时整合软件开发、硬件设计、云计算、大数据等诸多环节，使其完美、无缝地整合在一起，从而提供极致用户体验，对企业综合能力是一个严峻的挑战。总体而言，可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备终端，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能，可穿戴设备将会对我们的生活、感知带来很大的转变。相信随着大数据、云计算、移动互联联网三大技术的完美融合，将会给可穿戴设备带来更好的用户体验效果!（文/郭涛，中国互联网协会专家委员）
大数据产业的发展现状及发展举措 摘要：数据是信息化时代的“石油”。随着大数据的 兴起，与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。本文在分析大数据产业分类及特点的基础上，重点探讨了我国大数据产业的发展现状和发展举措，以期为我国大数据产业发展探索更明晰的思路。 关键词：大数据；大数据产业；发展现状；发展举措 随着大数据的兴起，与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。大数据产业是以互联网、物联网为基础建立起来的一种信息服务业，适时发展大数据产业不仅有助于提高信息资源的利用率，促进国家治理模式和企业决策流程重塑，而且还有利于进一步加强产业创新能力，促进我国创新型国家的早日建成。 一、大数据产业分类及特点 （一）大数据产业分类 根据不同的角度，大数据产业有不同的划分方法。一是二分法。根据占有大数据情况不同，大数据产业可以分为自身生产数据或获取数据的产业和为大数据产业生产基础设 施和技术支持的大数据衍生产业；二是三分法。根据数据的营销模式不同，大数据产业可以分为数据产品销售，为用户
提供个性化服务的服务类产业、整合数据为用户提供整套服务的产业以及通过专业化分析为用户提供产品销售和广告 推介的产业；三是五分法。根据价值模式不同，大数据产业可以分为五种模式：内生型、外生型、寄生型、产品型以及云计算服务型。 （二）大数据产业特点 一是产业服务个性化。据相关调查显示，利用数据进行分析的企业不仅在销售额上比未运用数据分析的企业增长 百分之二十，而且在企业增长率上表现得更为突出，高达百分之五十。由此可见，种类广泛、数量庞大的大数据不仅能够挖掘用户需求，开展个性化定制，创造巨大的价值，而且还能满足高端客户的需求，提升企业生产率，获得更高的经济受益。换句话说，大数据产业已成为企业实现个性化发展的重要工具。二是产业决策智能化。随着大数据产业的发展，大数据产业不仅能促进劳动与资本一体化，提升企业自身的决策智能化发展水平，而且还能推动生产组织去中心化，为行业决策智能化提供平台。过去，局限于信息化技术发展水平，企业只关注数据的存储和传输，对数据的获取、分析和处理还不足企业存储和传输信息的百分之五，也就是说，大数据作为企业发展的重大战略仍未得到充分的重视，其在推动企业决策智能化和科学化发展过程中未能发挥领头羊的 作用。三是产业技术的高创新性。在大数据时代，数据已渗
公需科目大数据培训考试 考试时长：120分钟考生：王瑞忠总分：100 及格线：60 考试时间：2017-02-22 12:08-2017-02-22 12:26 100分 1.2013年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年， 农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分 A.2Mbps B.4Mbps C.6Mbps D.8Mbps 2.通过精确的3D打印技术，可以使航天器中（）的导管一次成型，直接对接。（单选 题1分）得分：1分 A.55% B.65% C.75% D.85% 3.戈登?摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复 杂程度，每（）左右可以翻一番。（单选题1分）得分：1分 A.1个月
B.4个月 C.6个月 D.18个月 4.以下选项中，不属于信息时代的定律的是（）。（单选题1分）得分：1分 A.摩尔定律 B.达律多定律 C.吉尔德定律 D.麦特卡尔夫定律 5.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联 分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）。（单选题1分）得分：1分 A.新一代信息技术 B.新一代服务业态 C.新一代技术平台 D.新一代信息技术和服务业态 6.2015年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分）得分：1分 A.4万
B.14万 C.24万 D.34万 7.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》？（单选题1分）得分：1 分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年 8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题 1分）得分：1分 A.三 B.四 C.五 D.六 9.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播， 这个活动就叫（）。（单选题1分）得分：1分
大数据学习手册_光环大数据培训 大数据学习手册，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。 事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。 未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。 在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带
大数据公司排名-大数据培训机构排名 大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！ 在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！ 2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供
专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的） 3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。 大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。 当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。
[摘要]大数据技术作为新世纪信息技术发展的重要产物，深刻影响着经济和社会生活的方方面面，成为时代的新引擎、新动力。 在我国石油化工行业，大数据技术能够有效解决行业结构性矛盾、增强行业创新能力、减小安全环保压力。 从四个方面探讨大数据技术在石油化工领域中的应用，包括化工原料或矿石勘探，油气数字化生产，化工管道风险评估，化工生产安全管理，有助于读者了解大数据在石油化工行业的应用，为石油化工领域未来发展提供思路。 [关键词]大数据技术；石油化工；信息技术大数据是指通过物联网、传感器等多种手段获取到的巨型数据集。 这些数据集非常庞大，大小从数太字节，1等于1024至数拍字节，1为1024不等，远超出人类在可接受时间内通过常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的能力。 海量的数据中蕴含了丰富的行业知识，促使着我们需要对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值。 目前，大数据技术成为各行业发展的新推动力。 从2012年起，美、日、德等西方发达国家纷纷发布大数据相关的纲领性文件，通过实施大数据战略改善社会生产力[1]。 我国也紧跟时代步伐，大力发展应用大数据技术。 我国在《石化和化学工业发展规划2016-2020年》中明确提出要利用大数据技术发展石油化工产业。
目前，大数据技术在石油化工领域的应用主要体现在化工原料和矿石勘测、油气的数字化生产、化工管道风险评估、化工生产安全管理等几个方面。 1应用大数据技术的化工原料或矿石勘探各类测量数据支撑着化工原料和矿石的勘探、运输、管理等过程。 传统的数据整理如同做笔记一样，研究人员每发现一种矿物质便会记录并分类，不仅包括其发现的地点，矿床年龄，还包括矿物的化学成分和物理性质，数据记录量大。 传统方式效率低而通过大数据技术可以较好地实现对数据的分析和利用。 应用大数据技术勘探最多的化工原料是油气。 通过大数据技术，实现对海量历史数据的分析，尽可能地提高采收率和油气产量，并通过对地震、钻井、生产数据的综合分析，提供更为智能的生产服务，成为改变油气开发方法的依据。 [2]大数据还应用于预测矿物勘探。 传统的矿物勘探如同游戏，不同矿产产于不同高度，记录十分烦琐，大数据技术可以将数十万地点的数百万份矿物样品进行全面的记录与分类，进而提高信息利用提取效率，为矿石勘测起了重大作用。 2应用大数据技术的油气数字化生产利用大数据实现油田数字化进程，极大程度上提高了油田的产量。 通过对数据的深度挖掘，以往被忽视的、不易发现的、隐藏的数据被利用起来，可以实现提高６％的采收率和８％的油气产量。
大数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望 发表时间：2019-08-02T10:15:05.827Z 来源：《基层建设》2019年第9期作者：王建宇[导读] 摘要：随着信息技术不断发展，各种新进技术不断被应用于我国石油行业，促进了我国石油行业的快速发展。 中国石油天然气股份有限公司吉林油田分公司红岗采油厂吉林省大安市 131300摘要：随着信息技术不断发展，各种新进技术不断被应用于我国石油行业，促进了我国石油行业的快速发展。大数据挖掘技术应用于石油生产的各个环节，大大提升了石油生产的经济效益。因此本文在此技术上重点研究了大数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望，从而更好促进我国石油行业的发展。 关键词：大数据挖掘技术；石油工程；应用前景展望背景 1.油田数据挖掘技术 1.1数据挖掘概述 数据挖掘就是通过一定的技术手段来研究数据背后的规律，学界一般这样表述，数据挖掘技术就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的工业生产数据中，通过一定的算法来提出数据背后隐含的、不为人知、同时又具有价值的规律的过程。数据挖掘任务有不同的分类，一般可以概括地分成：分类和回归。对于这种任务对于不同的算法可能二者又有一定的统一性。在进行数据挖掘任务时，一般需要根据具体的任务来进行判断该任务是属于哪一种任务，是回归还是分类，然后根据不同的任务来选择合适的算法，从而使得数据挖掘出来的效果更加优异。在开展数据挖掘时，要意识到数据是数据挖掘的基础，只有通过对于当前数据的学习，得到出来数据潜在的规律，才能更好对于未来的数据执行一定的操作。但是这种预测是一定的概率的，因此通过数据挖掘的出来的结论一般是具有统计规律的。一般来说，数据量越大，算法一定时，所发掘的规律更加准备，在进行预测时也会更加精准。 1.2石油行业的数据挖掘 为了更好促进石油领域的发展，很多数据挖掘技术被广泛应用于石油生产的各个环节。对于不同的环节往往采用的不同的数据模型，一般国内外在把数据挖掘技术应用于石油产业的过程中，主要是通过建立不同的数据挖掘模型，从而提高石油产业的发展。 我国主要将数据挖掘的相关技术应用于石油储层评价、施工方式的选择、生产指标的预测以及石油系统的诊断。对于不同环节的工作往往采用的算法不尽相同，基于传统的机器学习的算法包括了决策树、随机森林、聚类算法以及粗糙集等，基于深度学习的方法可以应用于分类和回归等各个环节。但是深度学习的数据挖掘算法往往需要很大的数据集进行训练，同时还需要人为进行数据集的标定等等，但是基于深度学习的方法往往在准确率方面的性能远超于传统的机器学习。这是因为深度学习的算法能够具有以下的特点，第一学习深度特征、第二自主学习，第三非线性映射、第四较强泛化能力。虽然深度学习的模型在训练和调试方面需要投入大量的人力物力，但是一旦模型被训练好之后就可以一直使用。我国很多研究人员将深度学习的数据挖掘技术应用在稠油开采方式进行筛选，取得了很好的效果，在各项性能方面都超过了传统的数据挖掘算法。 2.基于大数据的数据挖掘技术的特点 2.1大数据技术的特点 相关性是大数据技术很重要的一个特征。在大数据环境下，通过分析数据之间的相关性，往往可以得出来很重要的结论。具体的实现过程就是通过相关分析大量数据来挖掘数据背后存在的显著性的统计因素，然后利用这些统计因素进一步分析得到预期结果。进行相关分析的技术手段有很多，常见的手段有基于最小二乘方法或者利用多回归模型来构建大数据模型，然后进行回归分析得到影响变量的主要因素，这些因素就可以广泛应用于石油勘测的风险预测工程中,这个过程就不用使用基于风险评估的手段进行了。往往通过大数据得出来的影响因素可以直接用在石油生产的各个环节的过程中,可以有效预测出石油生产各个指标的发展趋势。因此，在大数据技术的背景下，大量的数据为石油生产的各个环节的发展奠定了基础，通过相关分析就可以很快得到石油生产各项指标的参数以及风险评估情况，以此制定的石油生产计划更加的科学合理。 2.2云计算为大数据挖掘技术提供了可靠的技术支持 云计算技术使得大数据技术计算实现了可能，同时它扩展了虚拟技术、分布式技术、并行技术等技术框架，为大数据计算提供了灵活性和可扩展性的应用程序服务、资源存储服务等云服务，几乎涵盖了所有的信息资源。包括数据资源、应用程序、计算资源、存储资源和基础设施等都可以从云服务中获得。但是云计算存在着很大的安全隐患，这也是限制它发展的很重要的一个因素，但是云计算提供了很大的快捷性和可靠性。通过云服务，工程审计人员可以构建数据云，从而利用数据云的大量数据进行审计业务的开展与实施。 3.石油工程大数据挖掘应用展望 3.1能够有效提高石油产量 随着信息技术不断发展，石油生产的各个环节已经实现了自动化、智能化和信息化，通过各种智能传感器和物联网技术能够采集油田生产环节的各种数据，这些数据包括了采油与地面工程的生产、作业等各个类型的数据，这些数据能够储存在数据库中，为开展数据挖掘算法研究了提供了第一手数据。另外随着我国石油企业的信息发展，各种信息系统被应用于石油生产的各个环节，尤其以中石油A5系统为代表的。A5系统的推广和油气生产物联网系统A11的实施，为采集石油生产环节的数据做出了重要贡献，然后通过数据挖掘技术来提出数据背后隐藏的规律，从而更好地指导石油生产，能够保障石油企业的经济效率。把数据挖掘技术应用石油生产的环节具有很多优点，能够保障管理人员即使更加预测的指标和风险评估来制定相应的生产技术，同时这些预测的指标往往是基于大数据得出来的统计规律，往往更具有一般性。管理者利用这些指标来指导石油生产，往往可以有效提升油田产量、采收率、效率、效益。 3.1网络化发展 近些年随着石油信息技术的不断发展，行业的基于数据挖掘的物联网技术也得到了很大的提升。监督管理人员在任何地点都可以对于石油生产的各个环节进行有效的监督，这一技术得以实现主要由于网络化技术的发展。另外一方面，随着工业化网络系统的发展，石油生产环节也越来越智能化，智能传感器通过使用数据挖掘技术能够对于系统的相关参数进行合理分析，一般发现异常就通过控制系统向相关管理系统发送错误报告，从而对于故障进行合理的修复。网络化的技术使得人们加强了对于生产环节的控制力度，从而更好促进我国石油行业的发展。
https://www.doczj.com/doc/1d19099543.html, 光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析 光环大数据培训机构，美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。” 一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。 大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。 尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。 举个销售类的例子， Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。 接下来，我们就看一下，全球顶级的5个数据可视化案例。 一、航线星云 关于洞察 截止到2012年1月，开源网站https://www.doczj.com/doc/1d19099543.html,上记载了大约6万条直飞航班信息，这些航班穿梭在3000多个机场间，覆盖了500多条航线。 通过高级分析技术，我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。同种颜色的圆点和粗线提供了见解，它们代表提供相同航线的航空公司，显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。
石油行业大数据分析 平 台 方 案
目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) （一）石油行业大数据分析概念 (2) （二）石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) （一）数据模型 (4) （二）数据生命周期 (5) （三）数据标准 (6) （四）主数据 (8) （五）数据质量 (9) （六）数据服务............................................................................................ 1 1 （七）数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) （一）制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 （二）石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5
公需科目大数据培训考试 1.第一个提出大数据概念的公司是（单选题1分）得分：1分 ? A.麦肯锡公司 ? B.脸谱公司 ? C.微软公司 ? D.谷歌公司 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，到2020 年，统筹区域布局，依托现有资源建成（）区域临床医学数据示范中心。（单选题1分）得分：1分 ? A.100个 ? B.300个 ? C.400个 ? D.200个 3.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫 战”？（单选题1分）得分：1分 ? A.北大 ? B.浙大 ? C.复旦 ? D.清华 4.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 ? A.宏课程
? B.微课程 ? C.小课程 ? D.大课程 5.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 ? A.计算就是物理计算 ? B.搜索就是计算 ? C.数据的内涵发生了改变 ? D.计算的内涵发生了改变 6.大数据的本质是（单选题1分）得分：1分 ? A.洞察 ? B.联系 ? C.挖掘 ? D.搜集 7.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分： 1分 ? A.中期：创建大数据综合试验区 ? B.起步：建设大数据存储和云计算中心 ? C.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? D.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 8.根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15 万处更新。（单选题1分）得分：1分 ? A.2008年
培训计划 学习中心 贵州省专业技术人员在线学习平台 公需科目大数据培训考试 考试时长：120分钟考生：胡恩松总分：100 及格线：60 考试时间：2017-02-28 00:49-2017-02-28 01:26 81分 1.根据周琦老师所讲，高德实时统计用户近（）行驶里程数据与用户数，一旦发现异常则报警。（单选题1分）得分：1分 A.5分钟 B.10分钟 C.15分钟 D.20分钟 2.（）年，部分计算机专家首次提出大数据概念。（单选题1分）得分：0分 A.2005 B.2008 C.2010 D.2011 3.根据涂子沛先生所讲，现在非结构化数据已经占人类数据总量的（）。（单选题1分）得分：1分 A.45% B.60% C.75% D.95% 4.大数据元年是指（单选题1分）得分：1分 A.2010年 B.2011年 C.2012年 D.2013年 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪？（单选题1分）得分：0分 A.18世纪 B.19世纪 C.20世纪 D.21世纪 6.根据涂子沛先生所讲，数据挖掘开始兴起于哪一年？（单选题1分）得分：0分 A.1980年 B.1983年 C.1989年 D.1993年 7.2012年，（）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特
征。（单选题1分）得分：1分 A.中国 B.日本 C.美国 D.英国 8.根据周琦老师所讲，高德早在（）就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。（单选题1分）得分：1分 A.2002年 B.2004年 C.2005年 D.2007年 9.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分）得分：1分 A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 10.在保护个人隐私方面，吴军博士并没有提到以下哪种方法？（单选题1分）得分：1分 A.技术的方法 B.文化的方法 C.法律的方法 D.双向监督的方法 11.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分）得分：0分 A.嘉义市 B.台中市 C.嘉兴市 D.高雄市 12.“（）大数据交易所”2015年4月14日正式运营，目前，交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业，交易总金额突破6000万元。（单选题1分）得分：1分 A.安顺 B.贵阳 C.毕节 D.遵义 13.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分）得分：1分 A.价值递增 B.价值递减 C.价值不变 D.价值先增后减 14.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分）得分：1分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年
（一）改变传统新闻获取渠道 上个世纪80年代，数据挖掘技术出现并引出数据库这一概念，新闻 作为社会发展重要参与者，自2004年之初，谷歌、百度等新闻频道已经 开始依靠网络收集并整合新闻资源。大数据时代下，由于信息量与日俱增，且具有明显的碎片化特点，数据新闻作为新型概念出现在人们视野中。通 过数据挖掘等途径，借助信息有用性、用户就性等获取新闻线索成为现代 新闻传播的重要途径，不仅有效减少新闻挖掘时间，还能够进行更具针对 性的报道。 （二）改变传统新闻传播方式 大数据趋势下，人们对自身参与性有了重新认识，移动互动成为常态，媒介融合发展潮流势不可挡，尤其是对于新闻的深度报道，单纯文字及图 片已经无法让众人相信，更多的是通过大数据析出的数据信息，并结合可 视化技术，提高新闻报道真实性，相比较传统传播方式，更具有互动性、 共享性等优势。 （三）改变传统新闻舆论导向 舆论导向作为新闻的主要功能之一，大数据时代下，数据不但能够反 映受众情绪，还能够体现受众舆论动态，且针对大数据技术受众的分析， 能够兼顾人们个体与整体双方面，并立足于数据，结合相关政策，使舆论 导向朝着正确方向发展，进而提高新闻舆论导向准确性。 新时代下，无论是新闻内容问题，还是渠道问题，都能够对着媒介融 合迎刃而解。高品质新闻的基础是真实、全面的新闻内容，现阶段，新闻 自身服务性特点要求利用大数据相关技术，以更好地贴近人们实际生活、 人民群众，为社会经济健康发展提供更加优质的服务。由此可见，大数据 时代的到来对新闻传播产生了极大冲击，传统新闻传播如何更好地适应大 数据发展趋势发人深省。 （四）改变了新闻表达形式 广播、电视的新闻表达方式主要是依靠视频和音频，报纸、杂志的新 闻表达方式则主要依靠文字和图片。而大数据时代的到来，可以利用互联 网和先进的信息技术，将这些新闻表达方式充分结合，拓宽新闻传播渠道，使新闻的传播方式更加多样化。 （五）改变了对新闻真实性的影响 在新闻学界中，新闻真实性理论一直是学者们争议的焦点之一。新闻 真实性的理论也出现了多种不同的概念，并在实践中，新闻报道一直处于 单个事件的现象真实和总体真实的悖论之中。大数据时代的到来，为新闻 从业者带来了一种新的报道思路，能通过计算机实现海量样本的挖掘和量 化研究，使新闻报道更加全面、完整。 大数据背景下传统新闻的应对策略 （一）是转变新闻思维方式
公需科目大数据培训考试 97分 ? 1.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.小课程 o B.宏课程 o C.微课程 o D.大课程 ? 2.根据涂子沛先生所讲，普适计算是在哪一年提出的？（单选题1分）得分：1分 o A.1988年 o B.1965年 o C.1989年 o D.2004年 ? 3.“（）阿里巴巴·贵州年货节”销售额突破8.5亿元，促进了贵州电子商务加快发展。（单选题1分）得分：1分 o A.2016 o B.2013 o C.2014 o D.2015 ? 4.大数据要求企业设置的岗位是（）。（单选题1分）得分：1分
o A.首席分析师和首席工程师 o B.首席分析师和首席数据官 o C.首席信息官和首席工程师 o D.首席信息官和首席数据官 ? 5.吴军博士认为未来二十年就是（）为王的时代。（单选题1分）得分：1分 o A.文化 o B.工业 o C.数据 o D.农业 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.生产经营信息化 o B.资源环境信息化 o C.质量控制信息化 o D.市场流通信息化 ?7.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题1分）得分：1分 o A.多维分析统计用户出行规律 o B.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 o C.补充与完善路网属性 o D.高德地图导航有躲避拥堵功能
?8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。 （单选题1分）得分：1分 o A.六 o B.四 o C.三 o D.五 ?9.由于有了现代信息技术的支撑，研制一个新型号的航天器，周期缩减到（）以内。（单选题1分）得分：1分 o A.6个月 o B.12个月 o C.18个月 o D.24个月 ?10.世界上第一台电子计算机（ENIAC）是在哪一年宣告诞生的？（单选题1分）得分：1分 o A.1948年 o B.1947年 o C.1946年 o D.1949年 ?11.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分）得分：1分 o A.2004年 o B.1988年 o C.1965年
大数据时代是必然人类正处在新时代的起点上 大数据时代已然展露出其恢宏磅礴的历史趋势，但没有人能够预见在新常态下它到底将扮演何种角色，到底将如何改变世界。在信息大爆炸，数据量飞速增长的今天，大数据时代已成为一种必然。我们可以把大数据看成是数字世界对物理世界的镜像，以现在物理世界的数字化程度来看，目前的镜像度不超过5%。因此，大数据的未来还会更好、更快，人类正处在新时代的起点上。 大数据=互联网+云计算 关于互联网、云计算和大数据之间的关系，可以如此理解，“互联网妈妈和云计算爸爸生了个大数据孩子”。如何解读这三者关系呢？这三者的起源是互联网，互联网出现之后有大量的非确定性状态和非确定性业务发展和扩展，以及子数据，包括用户规模和数据量的增长。那么传统的IT就没法处理，所以就必须有新的IT架构出现，那就是云计算，最典型的起源就是谷歌的三架马车，来构建全球的信息的技术，所以云计算是支撑互联网快速发展的技术使能型，互联网快速发展，导致用户越来越多，那么数据就会越来越多，云计算技术是处理互联网和大数据的一种技术体系。云计算是对互联网和大数据的有效支持，互联网则提供了一个人的行为有效量化的、不受别人侵犯隐私的观察渠道。 因此，云计算、互联网、大数据三者之间关系的解剖是理解大数据产业发展以及未来战略设计非常重要三个关键因素 大数据是把双刃剑 没有人能否认大数据正在开启一次重大的时代转型，像互联网浪潮一样，大数据将全面甚至更深层次地改变人们的生活、工作和商业模式。大数据是把双刃剑，首先体现在它所带来的大数据产业的机会与约束上。现在大数据如此火爆的时候，我们对数据的利用率还不到7%，可见数据的挖掘使用，还存在着不可预想的发展空间。而另一方面，在移动互联网盛行的当下，网络处处留下了我们的“数据”，一定程度下，衍生了网络安全问题。如何找到平衡点，让大数据服务于人类而不会失控，也是值得思考的问题。 大数据的出现是必然 大数据未来更大的空间在于人工智能，这方面可想象的空间非常大。正如之前所说，人类对大数据的应用还不到7%，在未来，人工智能将是大数据产业发展的主要方向之一。 就如同电影《永无止境》提出的问题：人类通常只使用了20%的大脑，如果剩余80%大脑潜能被激发出来，世界会变得怎样?在企业、行业和国家的管理中，通常只有效使用了不到20%的数据，如果剩余80%数据的价值激发起来，世界会变得怎么样呢?随着互联网、大数据的不断发展，如果人类利用了更大的大数据，世界又会发生什么呢？人工智能在未来又将带给我们什么惊喜呢？那就取决于你的想象力了。 【编辑推荐】 大数据虽然很热但也需要冷处理 毕业季特刊：剥开大数据的层层面纱 大数据分析到底需要多少种工具？ 移动应用安全战场赤膊拼杀，大数据能否拯救百亿市场 企业没有大数据，只有坏数据
大数据开发培训课 大数据的火爆我们是有目共睹的，学习大数据无疑都会选择一家专业的大数据培训学校，因为一般自学的效果都不是很好，毕竟大数据包含的技术知识太多了，首先要先了解大数据的一些基本概念。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要理清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义：数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是很容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。 不过数值是所有数据中很容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，都是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要
指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K 线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如：针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。 4.数据挖掘 这个概念的定义也是众说纷纭，落到实际，主要是在传统统计学的基础上，