大数据分析应用最多的9个关键领域
随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大多数企业和社会都会受到大数据分析的影响，但大数据是究竟是如何帮助增加价值呢?
下面让我们来看看9个高价值大数据应用，这些都是大数据分析应用的关键领域：
1. 理解、定位客户，以及为客户提供服务
这是现在最大的最广为人知的大数据应用领域之一。这里的重点是使用大数据来更好地了解客户以及他们的行为和喜好。企业都热衷于收集社交媒体数据、浏览器日志、文本分析和传感器数据，来更全面地了解他们的客户。在大多数情况下，这里的总的目标是创建预测模型。例如美国零售商Target通过利用大数据分析，他们现在可以非常准确地预测他们的客户什么时候想要小孩。另外，通过使用大数据，电信公司现在可以更好地预测客户流失，沃尔玛可以更好地预测哪些产品将会热卖，汽车保险公司能够了解其客户的驾驶水平，而政府则能够了解选民的偏好。
2. 理解和优化业务流程
大数据也越来越多地用于优化业务流程。通过利用从社交媒体数据、网络搜索趋势以及天气预报挖掘出的预测信息，零售商能够优化其库存。其中广泛应用大数据分析的业务流程是供应链或配送路线优化。在这方面，地理定位或无线电频率识别传感器被用来追踪货物或送货车，并通过整合实时交通数据来优化路线。人力资源业务流程也能够通过使用大数据分析来改进。这包括优化人才招聘，以及使用大数据工具衡量公司文化和人员参与度。
3. 大数据改善每个人的生活
大数据不仅适用于企业和政府，也适用于我们每一个人。我们现在可以利用从可穿戴设备(例如智能手表或智能手链)生成的数据，这让我们可以追踪我们的热量消耗、睡眠模式等。我们还可以利用大数据分析来寻找爱情，大多数网上交友网站都使用大数据工具和算法来帮助我们寻找最合适的对象。
4. 提高医疗和研发
大数据分析的计算能力使我们能够在几分钟内解码整个DNA，并让我们可以找到新的治疗方法，同时更好地理解和预测疾病模式。就像所有人能够受益于智能手表和可穿戴设备产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人更好地治病。未
来的临床实验将不会仅限于小样本，而是将服务于每个人。大数据技术已经被用来监视早产婴儿以及患病婴儿。通过记录和分析每次心跳以及呼吸模式，医生现在可以在任何身体不适症状出现之前预测24小时的情况。这样，医生就可以更早地救助患病婴儿。
5.提高体育成绩
现在很多运动都已经开始采用大数据分析技术。例如用于网球鼻塞的IBM Slam Tracker工具，我们使用视频分析来追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现，而运动器材中的传感器技术(例如篮球或高尔夫俱乐部)让我们可以获得对比赛的数据以及如何改进。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠，以及社交对话来监控其情感状况。
6. 优化机器和设备性能
大数据分析还可以让机器和设备变得更加智能和自主化。例如，大数据工具被用来运行谷歌的自驾车。丰田的普锐斯配有相机、GPS以及强大的计算机和传感器，来在道路上安全驾驶，而不需要人类的干预。大数据工具还可以用来优化智能电网。我们甚至可以使用大数据工具来优化计算机和数据仓库的性能。
7. 改善安全和执法
大数据被广泛应用于提高安全和执法过程。大家肯定都知道美国国家安全局(NSA)在使用大数据分析来对抗恐怖主义活动，甚至用来监控我们的生活。其他企业则使用大数据技术来检测和阻止网络攻击。警察还可以使用大数据工具来捉住罪犯，甚至预测犯罪活动，信用卡公司使用大数据来检测欺诈性交易。
8. 改进和优化的城市和国家
大数据还被用来改善我们的城市和国家的很多方面。例如，它让城市可以基于实时交通信息、社交媒体和天气数据来优化交通情况。很多城市正在试点大数据分析技术，试图转变为智能城市，将交通基础设施和公共设施程序都加入进来。
9. 金融交易
大数据在金融行业的应用主要是在金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中，大数据算法被用来作出交易决定。现在，大多数股权交易都是通过大数据算法进行，这些算法越来越多地开始考虑社交媒体网络和新闻网站的信息来在几秒内做出买入和卖出的决定。
上述9个领域是大数据应用最多的领域，当然，随着大数据工具越来越普及，还有很多其他大数据应用领域，以及很多新的应用。
大数据的五大关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘 离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习
2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现 图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。
术大数据关键技 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技 术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大 数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 社交网络交互数据及数据是指通过 RFID传感器数据、射频数据、（或称之半结构化移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、是大数据知识服务模型的根本。为弱结构化）及非结构化的海量数据，重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入非结构化的海量数据的智能化识别、实现对结构化、系统，半结构化、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻
克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决． 大数据隐策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，私保护技术等。 二、大数据预处理技术 ）抽取：1主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。数据抽取过程可以帮助我们因获取的数据可能具有多种结构和类型，以达到快速分将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数析处理的目的。2据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相 半结构化和应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、可表示、非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去件系统（DFS突破分布式非关系型大数冗余及高效低成本的大数据存储技术；据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，突破大数据移动、研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 非关系型数据开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、数非关系型数据库主要指的是库以及数据库缓存系统。其中，NoSQL据库，
大数据关键技术 大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等． 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术 经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处
课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；
大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采 集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大 数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决
策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"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。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，
通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位
置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。
大数据应用分析案例分 析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"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。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
Data Base Technique ? 数据库技术 Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 151 【关键词】物联网 大数据处理 关键技术研究 在当前社会物联网发展中，许多人们利用互联网等通信技术方法，通过新的手段紧密连接传感器，控制器，机器，人和物。形成人与物，物与物互联，实现信息快速，实现远程管理控制和智能化网络。本文现在分析了物联网中大数据的发展，并总结了它使用的关键技术。 1 物联网中大数据处理的水平和状态 1.1 物联网大数据应用设计本身存在一定缺陷，缺乏与实际情况的整合 影响物联网大数据在生活中应用的关键原因之一是计算机本身的关键技术设计不完善。有些缺陷与大数据信息的实际情况无法结合。这对大数据的保存和传播产生了不利影响。这一点原因也是极其关键的。同时，由于我国信息量众多，人流众多，大众对于不同信息的观众程度和好奇度提升，因此，计算机关键技术应结合应用的实际情况。 1.2 大数据处理过程的管理不与信息管理相结 合 计算机伴随着现代化科学技术的发展慢慢的在人们的日常生活中普及化，为人们的生活和工作提供了极大的便利。但是，由于中国物联网大数据产业发展缓慢，它仍然属于传统的基础产业。各种技术通常是传统的，这导致对该行业中相关管理者缺乏了解。分配给这部分的资金投入较少，使得工作仍主要依赖人工。此现象在我国的社会基层普遍性存在。同时在这个过程中也耗费了很大的人力和物力以及财力。同时领导层对该工作的重视程度不够，也就导致资金来源缺乏，很多设备供应不上，缺少高技术人才。基于物联网大数据处理的关键技术 文/陈云云 1.3 物联网大数据在应用前缺乏安全的数据处 理 由于物联网大数据的投入使用是一个很严谨的工作，所以计算机关键技术在投入到正式应用之前，要求相关技术人员对关键计算机技术应用的各个方面进行反复检查，并将做好数据处理工作，与此同时还要对获取到的数据参数进行多维分析，进行综合考虑各个方面的具体情况，最终得出结论是否能够投入使用当 中。尽管如此，在目前我国大部分地区都只关注相关的产业进步及经济利益，完全将一些基本的安全保障忽视掉了。 1.4 相关人员的专业水平相对较低，缺乏监督 作为一个基础产业，物联网大数据产业在中国当前仍旧处于一个低水平的状态，而且在这方面工作的相关人员在社会地位的分配方面也比较低，如此使得员工在自身的工作热情度大大减退，并且从源头上制约了行业的发展。大家对自己的职业本质尚不清楚。此外，许多工人的知识和技能熟练程度低也很常见。相对 而言工作效率比较低，并且绝大多数员工也不是很了解自己的工作，针对一些先进的技术也并不具备很高的掌握度。综合素质普遍低下。 2 基于物联网大数据处理的关键技术研究 针对以上的一些有关物联网大数据在现实生活中的实际应用，再结合物联网大数据在当今时代的发展，笔者通过分析提出了几点改进措施。 2.1 大数据关键技术 2.1.1 大数据采集技术 数据的采集通常可以划分为设备数据的收集以及web 数据的爬取两大类。而且针对不同的区域其所对应的数据采集方法亦不相同，我们比较常用的数据收集软件包括Splunk 、Scoop 、Flume 、Logstash 、Ketl 等各种各样的网络爬虫以及网站公开APL 等方式。从中获取到的大数据依据其结构的不同，又可以划分为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等等。 2.1.2 大数据存储技术 针对不同的大数据要求其需要具备具有差异性的存储介质以及组织管理形式。另外数据存储介质包括内存和磁盘以及磁带等；而主要的数据组织管理形式又包括了依行组织，依列组织，依健值组织，依关系组织等。如果在当大数据的处理只是为了响应用户的简单查询和处理请求的时候，同时数据量又在其轻型的存储范围能力以内，那么可以把大数据存储到轻型的数据库内。其中轻型数据库包括关系型数据库(SQL)，非关系型数据库(NOSQL)，和新型数据库等(NEWSQL)等等。2.1.3 大数据分析处理技术 第一步就是要对大数据进行预处理，即就是通过数据的清理和集成以及数据规约或者数据转换来有效提升数据质量，进而为数据的处理和数据的分析以及数据的可视化做好准备工作。因此，预处理技术又可以划分为四种类型:即数据清理技术和数据集成技术以及数据规约技术与数据转换技术。以目前的发展境况分析看来，对于流式数据的预处理技术可以主要划分为基于数据的技术以及基于任务的技术。2.1.4 大数据可视化技术 使降低大数据的使用难度，进而有效地在大数据和用户之间进行信息的传递，这些都使得大数据的可视化成为必要性工作内容。数据的可视化具体运用计算机图形学以及图像处理技术，有效的将数据成功转换为图形或者图像在计算机屏幕上显示出来，再做交换处理。此外对于大数据的可视化处理和传统的数据可视化他们的不同点就在于关于大数据可视化技术其主要考虑到的即大数据的4V 特征，如此便能够支持交互且进行实时更新。2.2 物联网关键技术应用对策2.2.1 改进设计方案，结合事实 物联网大数据的实际实践表明，合理的系统与方法对于大数据的应用起决定性作用。所以计算机关键技术可以在这两个方面进行改进，来提高和实际情况的融合程度。对计算机关键技术的要求是：有必要快速转换信息，输入各种类型的信息，并控制不良信息。增加这方面的投入，需要大量引进先进技术和人才。2.2.2 进行信息化管理方式 在计算机关键技术在物联网大数据中得到广泛应用后，其管理亦可以与计算机的关键技术进行有机结合，即就是需要采取某种计算机程序展开具体的管理工作，再者就需要一定数量的计算机设备的工作支持。第一步就是公司需要对其系统的日常维护任务进行进一步设 ●课题:基于大数据的物联网技术研究。山西省“1331工程”重点学科建设计划经费资助（英文缩写为“1331KSC”）和山西警察学院创新团队经费资助。 <<下转152页
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的
数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
超人学院：大数据处理的关键技术 大数据技术，从本质上讲是从类型各异、内容庞大的数据中快速获得有价值信息的技术。目前，随着大数据领域被广泛关注，大量新的技术已经开始涌现出来，而这些技术将成为大数据采集、存储、分析、表现的重要工具。 大数据处理的关键技术主要包括：数据采集、数据预处理(数据清理、数据集成、数据变换等)、大数据存储、数据分析和挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等)。 该图展示了如何将大量的数据经过一系列的加工和处理，最终以有价值的信息形式到达用户的手中。在数据分析中，云技术与传统方法之间进行联合，使得一些传统的数据分析方法能够成功地运用到大数据的范畴中来。
一、数据的采集技术 数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或传感器形 式等)的各种类型的结构化、半结构化的数据，并允许用户通过这些数据来进行 简单的查询和处理工作。 二、数据集成与处理技术 数据的集成就是将各个分散的数据库采集来的数据集成到一个集中的大型 分布式数据库，或者分布式存储集群中，以便对数据进行集中的处理。 该阶段的挑战主要是集成的数据量大，每秒的集成数据量一般会达到百兆，甚至千兆。 三、大数据存储及管理技术 数据的海量化和快增长特征是大数据对存储技术提出的首要挑战。为适应大数据环境下爆发式增长的数据量，大数据采用由成千上万台廉价PC来存储数据方案，以降低成本，同时提供高扩展性。 考虑到系统由大量廉价易损的硬件组成，为了保证文件整体可靠性，大数据通常对同一份数据在不同节点上存储多份副本，同时，为了保障海量数据的读写能力，大数据借助分布式存储架构提供高吐量的数据访问。 超人学院主要培训内容Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System是 较为有名的大数据文件存储技术。HDFS是GFS的开源实现，它们均采用分布式存储的方式存储数据(将文件块复制在几个不同的节储节点上)。在实现原理上，它们均采用主从控制模式(主节点存储元数据、接收应用请求并且根据请求类型 进行应答，从节点则负责存储数据)。
大数据关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据米集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的XX识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。
基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。 重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数
可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书 XXX技术有限公司 2018年7月
目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 2.1.1.传统BI模式 (6) 2.1.2.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) 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) 1
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) 5.1.1.多数据源 (17) 5.1.2.数据建模 (18) 5.1.3.多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 5.2.1.UI编排 (20) 5.2.2.丰富组件 (21) 5.2.3.事件引擎 (24) 5.2.4.运行引擎 (24) 2
5.3.系统管理 (26) 5.3.1.我的报表 (26) 5.3.2.工程化管理 (27) 5.3.3.主题管理 (27) 5.3.4.布局管理 (27) 5.3.5.数据源管理 (27) 5.3.6.基础管理 (28) 5.4.可视化展示 (29) 5.4.1.决策仪表盘 (29) 5.4.2.大屏综合显示 (30) 5.4.3.交互式WEB界面 (30) 5.4.4.基于GIS的数据可视 (33) 5.5.其他功能 (38) 5.5.1.数据探索 (38) 5.5.2.事件定义 (38) 5.5.3.项目管理 (39) 3
《应用统计学系列教材·大数据分析:方法与应用》可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。 目录 第1章大数据分析概述 1.1大数据概述 1.1.1什么是大数据 1.1.2数据、信息与认知 1.1.3数据管理与数据库 1.1.4数据仓库 1.1.5数据挖掘的内涵和基本特征1.2数据挖掘的产生与功能 1.2.1数据挖掘的历史 1.2.2数据挖掘的功能 1.3数据挖掘与相关领域之间的关系1.3.1数据挖掘与机器学习 1.3.2数据挖掘与数据仓库 1.3.3数据挖掘与统计学 1.3.4数据挖掘与智能决策 1.3.5数据挖掘与云计算 1.4大数据研究方法 1.5讨论题目 1.6推荐阅读 第2章数据挖掘流程 2.1数据挖掘流程概述 2.1.1问题识别 2.1.2数据理解 2.1.3数据准备 2.1.4建立模型 2.1.5模型评价 2.1.6部署应用 2.2离群点发现 2.2.1基于统计的离群点检测 2.2.2基于距离的离群点检测 2.2.3局部离群点算法 2.3不平衡数据级联算法 2.4讨论题目 2.5推荐阅读 第3章有指导的学习 3.1有指导的学习概述3.2K—近邻 3.3决策树 3.3.1决策树的基本概念 3.3.2分类回归树 3.3.3决策树的剪枝 3.4提升方法 3.5随机森林树 3.5.1随机森林树算法的定义 3.5.2如何确定随机森林树算法中树的节点分裂变量 3.5.3随机森林树的回归算法 3.6人工神经网络 3.6.1人工神经网络基本概念 3.6.2感知器算法 3.6.3LMS算法 3.6.4反向传播算法 3.6.5神经网络相关问题讨论 3.7支持向量机 3.7.1最大边距分类 3.7.2支持向量机问题的求解 3.7.3支持向量机的核方法 3.8多元自适应回归样条 3.9讨论题目 3.10推荐阅读 第4章无指导的学习 4.1关联规则 4.1.1静态关联规则算法Apriori算法 4.1.2动态关联规则算法Carma算法 4.1.3序列规则挖掘算法 4.2聚类分析 4.2.1聚类分析的含义及作用 4.2.2距离的定义 4.2.3系统层次聚类法 4.2.4K—均值算法 4.2.5BIRCH算法 4.2.6基于密度的聚类算法 4.3基于预测强度的聚类方法 4.3.1预测强度 4.3.2预测强度方法的应用 4.3.3案例分析 4.4聚类问题的变量选择 4.4.1高斯成对罚模型聚类