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填表注意事项
一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。
二、以上各报告内容及要求由相关院（系、所）做具体要求。
三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。
四、本表填写要求文句通顺、内容明确、字迹工整。
1研究背景
1.1研究背景以及现实意义
随着Internet的迅速发展，现在处于一个信息爆炸的时代，人们可以在网络上获取更多的信息，如文本、图片、声音、视频等，尤其是文本最为常用和重要。因此文本的分类在发现有价值的信息中就显得格外重要。文本分类技术的产生也就应运而生，与日常生活紧密联系，就有较高的实用价值[1]。
文本分类的目的是对文本进行合理管理，使得文本能分门别类，方便用户获取有用的信息。一般可以分为人工[2]和自动分类。人工分类是早期的做法，这种方式有较好的服务质量和分类精度，但是耗时、耗力、效率低、费用高。而随着信息量以惊人的速度增长，这种方式就显得很困难，所以需要一种自动分类的方式来代替人工分类；自动分类节省了人力财力，提高准确力和速度。
1.2国内外研究现状
国外对于文本分类的研究开展较早，20世纪50年代末，H.P.Luhn[3]对文本分类进行了开创性的研究将词频统计思想应用于文本分类，1960年，Maro 发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，K.Spark，GSalton，R.M.Needham，M.E.Lesk以及K.S.Jones等学者在这一领域进行了卓有成效的研究。目前，文本分类已经广泛的应用于电子邮件分类、电子会议、数字图书馆]、搜索引擎、信息检索等方面[4]。至今，国外文本分类技术在以下一些方面取得了不错的研究成果。
(1)向量空间模型[5]的研究日益成熟Salton等人在60年代末提出的向量空间模型在文本分类、自动索引、信息检索等领域得到广泛的应用，已成为最简便高效的文本表示模型之一。
(2)特征项的选择进行了较深入的研究对于英法德等语种，文本可以由单词、单词簇、短语、短语簇或其他特征项进行表示。
国内对于文本分类的研究起步比较晚，1981年，侯汉清教授对于计算机在文本分类工作中的应用作了探讨，并介绍了国外计算机管理分类表、计算机分类检索、计算机自动分类、计算机编制分类表等方面的概况。此后，我国陆续研究出一批计算机辅助分类系统和自动分类系统。但是中英文之间存在较大差异，国内的研究无法直接参照国外的研究成果，所以中文文本分类
技术还存在这一些问题。
(1)缺少统一的中文语料库不存在标准的用于文本分类的中文语料库，各个学者分头收集自己的训练文本集，并在此基础上开展研究，因此，系统的性能可比性不强。同时，由于财力人力有限，中文语料库的规模普遍不大。
(2)向量空间模型的研究还不十分成熟国内的学者，例如，吴立德和黄萱菁也提出了如何选择特征项的问题，他们提出可以使用字、词、概念作为特征项来构成向量空间模型，并对以此为基础的文本分类系统进行了初步的性能比较。但是，在这方面的研究[6]还没有深入的开展，尤其是对于概念的定义不清晰，没有全面的比较和测试系统。另外，在特征项抽取算法方面也缺少深入的研究。
(3)文本分类算法的研究不十分完整每个分类器通常只实现一种分类算法，然后进行测试和分析，缺少完整的多种分类算法性能的比较和测试。
2解决方案
2.1KNN文本分类算法
KNN[7]算法最初由Cover和Hart于1968年提出[8]，是一个理论上比较成熟的方法。该算法的基本思想是:根据传统的向量空间模型，文本内容被形式化为特征空间中的加权特征向量，即D=D(T1，W1;T2，W2;…;Tn，Wn)。对于一个测试文本，计算它与训练样本集中每个文本的相似度，找出K个最相似的文本，根据加权距离和判断测试文本所属的类别。具体算法步骤如下:
(1)对于一个测试文本，根据特征词形成测试文本向量。
(2)计算该测试文本与训练集中每个文本的文本相似度，计算公式为:
式中:di为测试文本的特征向量，dj为第j类的中心向量;M为特征向量的维数;Wk为向量的第k维。
(3)按照文本相似度，在训练文本集中选出与测试文本最相似的k个文本。
(4)在测试文本的k个近邻中，依次计算每类的权重，计算公式如下:
式中:x为测试文本的特征向量;Sim(x，di)为相似度计算公式;b为阈值，有待于优化选择;而y(di，Cj)的取值为1或0，如果di属于Cj，则函数值为1，否则为0。
(5)比较类的权重，将文本分到权重最大的那个类别中。KNN方法基于类比学习，是一种非参数的分类技术，在基于统计的模式识别中非常有效，对于未知和非正态分布可以取得较高的分类准确率，具有鲁棒性、概念清晰等优点。但在文本分类中，KNN方法也存在不足，如KNN算法是懒散的分类算法，各维权值相同，使得特征向量之间的距离计算不够准确，影响分类精度。针对这些不足，分别提出了相应的改进算法。下面将详细介绍。
2.2改进的KNN文本分类算法
2.2.1提高分类效率的改进算法
KNN算法的主要缺点是，当训练样本数量很大时将导致很高的计算开销。KNN算法是懒散的分类算法，对于分类所需的计算都推迟到分类时才进行，
在其分类器中存储有大量的样本向量，在未知类别样本需要分类时，再计算
和所有存储样本的距离，对于高维文本向量或样本集规模较大的情况，其时
间和空间复杂度较高。针对这个缺点，提出了一些改进算法:如基于FuzzyART
的K-最近邻分类改进算法，该算法用模糊自适应共振理论(FuzzyART)对K-
最近邻的训练样本集进行浓缩，以改善K-最近邻的计算速度。该算法首先用FuzzyART将训练样本集中的每一类样本进行聚类，减少了训练样本集的数据量，提高了算法的计算速度，保持了预测精度，从而使该算法适用于海量数
据集的情况。试验表明，该算法适用于对复杂而数据量较大的数据库进行分类。提出了一种基于K-近邻方法的渐进式中文文本分类技术，利用文本的标题、摘要、关键词、重点段落进行渐进式的分类处理。这样，不用分析全文
就能将部分待分类文本成功分类，从而提高了文本分类的效率。试验结果表明，该方法在保证分类准确率的基础上能够有效地提高分类效率。对于减少KNN计算量的优化而做的研究主要是如何从原始数据集中选取代表实例集，
大部分仅对低维的情况适用，而且在代表实例集每增加或删除一个代表实例时，都要对样本进行一次测试，工作量大，为此，根据测试文档在各个样本
类中的分布情况提出了基于KNN分类的两个有助于减少大量计算的重要算法:排类算法和归类算法。从而构建了一个基于KNN的快速文档分类方法。理论
与实验证明，这种方法可以在不影响原有准确率的条件下，提高文档的分类
速度。
2.2.2基于模式聚合和特征降维的改进算法
在计算相似度时，不考虑特征词间的关联关系。针对这一不足进行的改进有:主要考虑文档间特征词属性关联与共现对相似度的作用，用一个匹配系数调整两文档间的距离。它实质上是强化了文本中语义链属性因子的作用，修正了次要因素的噪声影响，使文本分类结果更加理想，已有的测试结果证明了这一点，尤其在测试文本与训练文本集中的某些文本直观上较相似时，结果更佳。通过分析特征词对分类贡献的大小，提出了一种应用向量聚合技术的KNN文本
分类方法，很好的解决了关联特征词的提取问题，该方法根据每个特征词的CHI 分布曲线来确定它们在分类中的贡献，应用向量聚合技术很好地解决了关联特征词的提取问题。其特点在于:聚合文本向量中相关联的特征词作为特征项，从而取代传统方法中一个特征词对应向量一维的做法，这样不但缩减了向量的维数，而且加强了特征项对文本分类的贡献。试验表明，该方法明显提高了分类的准确率和召回率。
2.2.3基于特征加权的改进算法
KNN方法是建立在VSM模型上的，其样本距离的测度使用欧式距离或余
弦距离，各维权值相同，也就是以为各维对于分类的贡献是相同的，这是不
符合实际情况的，同等的权重使得特征向量之间距离或夹角余弦的计算不够
准确，进而影响分类精度。针对这一不足，提出了基于神经网络和CHI的改
进KNN方法，应用SOM神经网络进行VSM模型各维权重的计算。该方法首先
运用CHI概率统计方法进行初步特征提取和模式聚合，其特征权重的计算原
理为:如果某一维在各个类别中取值基本相同，那么此维对于文本分类的贡献
率就相对较低，如果在各个类别中取值有较大的差异，那么就具有较强的文
本分类能力，而方差正好是反应变量分布均匀状态的主要指标。该方法有效
地提高了文本分类的精度。提出了利用SVM[9]来确定特征的权重，即基于SVM
特征加权算法(FWKNN，featureweightedKNN)。试验表明，在一定的条件下，FWKNN能够极大地提高分类准确率。该方法利用SVM可以定量确定样本的每
个特征与分类的相关度———由分类函数的权重向量给出:
其中为每个样本对应的Lagrange乘子。特征权重确定后，就可以修改样
本之间的距离函数以便更好地反映实际问题。
3实验结果及分析
3.1数据集
实验数据集由中科院计算所提供的中文文本分类语料库TanCorpV1.0，本语料库收集了12类文本，共14150篇。该数据集中的文本已通过分词、去除停用词等预处理工作，可为实验节省一定的时间。本次实验在其中抽取了财经、电脑、教育、科技、体育和娱乐6个类，每个类别随机抽取600篇文本，共3600篇。计算出平均文本长度后，通过互联网各类论坛搜索出文本长度约为每个类别平均文本长1/5-1/2的测试文本共600篇，每类100篇。3.2改进的KNN实验方案
在3600篇文本中随机抽取每个类中的400篇作为训练文本，其余的1200篇作为待测文本。反复使用不同Low值，观察分类结果，直到找到合适的值。
3.3改进的KNN实验结果及分析
执行3.2中方案，其目的在于观测Low的取值的对查全率、查准率、F1值以及分类耗时的影响，从中找到比较合适的Low值。其结果如图3-1和图3-2所示。
图3-1 Low/Mid∈[0,1]的分类结果
图3-2 Low/Mid∈[0,1]的分类耗时
可以看出，当Low/Mid ≥ 0.6时，KNN分类器的查全率、查准率和F1
值开始趋于稳定，并且其分类耗时是随着Low/Mid的增大成正比的。
4总结与展望
本文系统地介绍了KNN文本分类算法基本原理，以及针对KNN算法的不足而做的各种改进，对文本分类算法的理论研究和实际应用起了指导作用。目前，KNN文本分类算法在科技文献分类、网络信息文本分类、中文不良文本的过滤以及对未知病毒的检测等领域取得了一定的成果。总之，随着互联网和多媒体技术的发展，要求文本分类技术在文本的处理方法、克服噪声干扰、分类精度等方面有进一步的提高。如何利用KNN算法在这些方面做进一步的改进依然是一个研究热点。
参考文献
1 袁军鹏, 朱东华, 李毅. 文本挖掘技术研究进展. 计算机应用研究, 2006, 23(2): 1-4
2 J.W.Han, M. Kamber. 数据挖掘：概念与技术. 北京. 机械工业出版, 2007: 3-6
3 Luhn H.P. Auto-encoding of documents for information retriveal systems. In: M.Boaz,
Modem Trends in Documentation, 1959: 45-58
4 苏金树, 张博锋, 徐昕. 基于机械学习的中文文本分类技术研究进展. 软件学报，
2006, 17: 1848-1859
5 Salton G, Wong A, Yang C S. A Vetor spaee Model for Automatic Indexing. In:
Communications of ACM, 1975, 18(11): 613-620
6 Nigam K, Mccallum A, Thrun S, et al. Learning to classify text from labeled and
unlabeled documents. In: Mostow J, Madison C.R, eds. Proc. Of the 15 th
National Conf.
on Artificial Intelligence. Wisconsin, 1998: 792-799
7 Yiming Yang. An evaluation of statistical approaches to text categorization. In:
Information Retrieval, 1999, 1(1): 69-90
8 Cover T.M, Hart P.E. Nearest neighbor pattern Classification. In: IEEE Transon
Information Theory, 1967, 13(1): 21-27
9 Park SB, Zhang BT. Co-Trained support vector machines for large scale unstructured
docmuent classificaiton using unlabled data and syntactie information. In: Information
processing and Management, 2004, 4(03): 421-439
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教育之通病是教用脑的人不用手，不教用手的人用脑，所以一无所能。教育革命的对策是手脑联盟，结果是手与脑的力量都可以大到不可思议。
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加快转型和建设国家中心城市、复兴大武汉提供有力支撑。 (二)发展目标 运用云计算、物联网和宽带接入等新一代信息技术，深度整合挖掘我市现有的信息技术优势和数据资源价值，从基地、技术、企业以及应用平台等环节入手，构建既有全国领先水平，又有我市特色的大数据产业体系。重点建设“光谷云村”、左岭大数据产业园等大数据产业基地和市政务云数据中心、地理空间信息云数据中心、长江流域云数据中心、数控工程系统云数据中心、国家教育云数据中心、音视频多媒体服务云数据中心、质量服务云数据中心、车联网云数据中心等8个云数据中心，并选择若干条件成熟、具有大数据市场前景的领域，建立多个大数据应用和交易平台，形成“2+8+N”的大数据产业发展格局。 到2018年，创造一批具有自主知识产权和国内领先水平的大数据新技术、新产品、新标准；建成一批能够集聚全国乃至世界数据资源的大数据产业平台和示范项目；开发一批发展模式领先、服务体系完善、集聚效应明显、支柱地位显著的大数据应用领域；聚集一批国际知名的大数据研发、产品制造、服务运营公司总部和龙头企业，形成丰富的大数据资源聚集地和完善的产业链，培育年营业额超过100亿元的大数据企业5家，50—100亿元的大数据企业10家，10—50亿元的大数据企业20家以上，新上市公司10家，全市大数据产业实现产值达2000亿元，带动相关产业新增销售收入过万亿元，支撑创建中国软件名城、武汉
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/2811315047.html, 国内外大数据产业发展现状与趋势研究 作者：方申国谢楠 来源：《信息化建设》2017年第06期 大数据作为新财富，价值堪比石油。 进入21世纪以来，随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，数据体量迎来了爆炸式的增长，大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。根据IDC（互联网数据中心）预测，2020年的数据增长量将是2010年的44倍，达到35ZB。世界经济论坛报告称，“大数据为新财富，价值堪比石油”。随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展，大数据应用领域随之不断丰富。大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。 大数据产业发展现状 全球大数据产业发展概况 目前，大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。随着各国抢抓战略布局，不断加大扶持力度，全球大数据市场规模保持了高速增长态势。据IDC预测，全球大数据市场规模 年增长率达40%，在2017年将达到530亿美元。美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志；2015年发布“大数据研究和发展计划”，深入推动大数据技术研发，同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力，共享大数据提供的机遇。目前，美国大数据产业增长率已超过71%，大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入，2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目，投资兴办大数据研究中心，通过大数据技术在公开平台上发布了各层级数据资源，直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入，并预测到2017年，大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位，或将带来2160亿英镑的经济增长。法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr，以便于公民自由查询和下载公共数据；2013年相继发布《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等，通过为大数据设立原始扶持资金，推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目，为大数据应用建立良好的生态环境，并积极建设大数据初创企业孵化器。日本在《日本再兴战略》中提出开放数据，将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一，积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展，零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。韩国政府高度重视大数据发展，科学、通信和未来规划部与国家信息社会局（NIA）共建大数据中心，大力推动全国大数据产业发展。根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示， 数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%，位列第一；数据库构建服务以41.8%的占有
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2016微信用户数据报告（想知道的全在这） 想运营好微信公众号，需要好好研究研究微信公众平台后台提供的数据显示以及统计功能更，比如增粉掉粉情况，图文阅读量留言点赞次数等信息，对于运营微信自媒体是很有益处的。这次要给大家讲的数据主要分为3个部分，用户增长来源分析、图文阅读分析和用户属性分析，虽然我是科技类的自媒体，但是对于数据影响因素的分析还是具有一定的普适性，所以小编希望通过解读本号数据背后影响因素，能给大家的微信公号运营，带来一些实质性帮助。 第一部分：用户分析 1：用户新增来源的5种方式 【搜索公众号名称】：即搜索微信微信公众号的名称获得关注，这类号一般是具有一定的品牌知名度，或定位足够垂直，或广告宣传到位，用户会自通过关键词搜索，例如杜蕾斯、汽车、北京(地方号)、移动互联网、PPT等。所以在取名的时候，要取与公号定位相符的名字，有利于被搜索到。如果怕别人也用同样的名字，可以选择注册商标、微信微信认证、提高粉丝互动率等方式，提高公号排名。 【搜索微信微信号】：通过这种方式关注的用户，一般属于较为精准的用户，毕竟微信微信ID是一串字母加数字的结合，记忆和输入都很难，所以最好是结合公众号的名称设定ID，不但好记还好输入。尽量减少用户的记忆和输入成本，会在一定程度上增加关注量。建议使用拼音、英文名、字母+简单数字等组合，不太建议在微信微信号中加个下划线或短杠，会导致输入困难，关注量下降。 【图文消息右上角菜单】：这个关注按钮隐藏较深，很多人不知道阅读文章时的右上角按钮里还隐藏了“查看公众号”的功能，所以通过这个方式关注公众号的占比很低。
【名片分享】：直接的名片分享，一般应该都是通过微信微信人与人，或微信微信群的口碑传播，这个数据占比越高，说明这个号的质量越好，受欢迎程度越高。 【扫二维码及其他】：大部分账号的粉丝来源，都是“其他”类最多，一般包括3个渠道，图文消息标题下蓝色链接、微信微信公众号二维码、广点通系统推广 a、图文消息标题下蓝色链接： 这种蓝色链接字体关注的方式是较为常见的一种关注方式，而且很方便，用户点击一下就可弹出关注界面。很多公众号都会在图文页面中加上提示，让用户关注公众号。 账号通常也会在页面底部提示大家点击阅读原文进行关注，其实也是利用这样的方式;只是跳转了一个页面，比如点击阅读原文后跳转到这么一个提示页面：
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。
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
公安大数据平台视频大数据平台 1.1.1.Hadoop基础平台 系统设计和实现基于Hadoop为基础平台，采用分布式文件系统、分布式列式数据库对数据进行存储，融合流式计算、批处理计算及即席查询多种计算模式，实现数据快速处理的同时极大提高了系统的可扩展性。 1、HDFS HDFS (Hadoop Distributed File System) 是Hadoop项目的核心子项目；是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。它可以运行于廉价的商用服务器上。总的来说，可以将HDFS的主要特点概括为以下几点。 (1) 处理超大文件 这里的超大文件通常是指数百GB、甚至数百TB大小的文件。在Yahoo!, Hadoop集群也已经扩展到了4000个节点, 用来存储管理PB ( PeteBytes)级的数据。 (2) 流式地访问数据 HDFS的设计建立在更多地响应“一次写入、多次读取”任务的基础之上。一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。对HDFS来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。 (3) 运行于廉价的商用机器集群上
Hadoop设计对硬件需求比较低，只须运行在廉价的商用硬件集群上，而无须昂贵的高可用性机器上。 2、MapReduce MapReduce是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比，MapReduce适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。MapReduce广泛应用于日志分析、海量数据排序、在海量数据中查找特定模式等场景中。 在Hadoop中，每个Mapreduce任务都被初始化成为一个job。每个job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reudce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示，即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统
资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企
我国大数据产业发展现状 一、产业总体情况 （一）市场规模快速增长，供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来，我国大数据产业从无到有，全国各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。易观国际数据显示，2011-2014年，我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元，年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测，2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度，在十二五末市场规模接近100亿元。 图1 2011-2016年我国大数据市场规模 37.447.3 5975.798.9129.326.7%24.7%28.4%30.7%30.7%0%5%10%15%20%25%30%35%0 20 40 60 80 100 120 140 201120122013 201420152016规模（亿元）增速 数据来源：易观国际数据，2015.1 我国已经初步形成了由互联网企业（以百度、阿里、腾讯为代表）、传统IT 厂商（以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表）、大数据企业（以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表）共同组成的市场供给关系，但各环节发展水平不均衡，在
大数据产业链高端环节缺少成熟的产品和服务，面向海量数据的存储和计算服务较多，而前端环节数据采集和预处理，后端环节数据挖掘分析和可视化，及大数据整体解决方案等产品和服务较为匮乏。 （二）技术创新基础初具，应用驱动创新特征明显 技术创新基础初具。十二五以来，工业和信息化部、国家发展与改革委员会、科技部等部门高度重视大数据的发展，利用“核高基”科技重大专项、电子发展基金等进行了前沿部署，针对互联网和大数据发展的迫切需求，安排了非结构化数据管理研究、大型通用数据库系统研究等课题，对非结构化数据管理、大型数据管理的核心技术进行集中攻关。我国企业已经在大数据领域开始布局，不仅加强物理存储设备与处理能力的建设，也加快技术产品的研发与人才队伍的培养。 应用驱动创新特征明显。十二五以来，大数据领域由技术创新转驱动向应用创新驱动转变的趋势开始显现，很多技术和产品是在应用需求的引导下完成的创新和突破。在Hadoop、Spark、Storm等开源技术的影响下，大数据的技术壁垒越来越低，使得开展大数据业务的企业无需担忧技术实现问题，而是将更多的精力和资源投入到对需求的挖掘、分析和满足上。面对各行业的特性需求和不同用户的个性化需求，企业不断地创新出新技术、新产品、新业态和新模式。 （三）投融资活动初步兴起，行业应用成为热点方向 投融资活动初步兴起。十二五期间，我国大数据领域融资并
分析：公安大数据应用的构建方式与难点 来源：苏州科达 公安行业一直是安防技术应用的前沿市场，在安防领域，目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： 1、统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 2、数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 3、预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智
能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。 公安大数据应用的构建方式与难点 以车辆分析系统为例，介绍如何在平安城市大数据平台上构建应用： 1、数据的来源与构成 基于大数据平台的车辆分析系统，其数据可分为静态数据与动态数据。静态数据主要来源于车驾管库、盗抢库、布控车辆库、涉案车辆库等公安业务系统的资源情报类数据库，这些数据构成了车辆数据仓库的核心库。动态数据主要是来源于卡口联网平台，其数据可分为结构化的卡口通行数据与非结构化的卡口过车图片，这些数据随着时间的推移而不断增长，构成了车辆数据仓库的中心库。来自于其他设备如枪机、球机等视频监控设备抓拍或截取的车辆图片，来自于系统外的车辆图片，构成了车辆数据仓库的外围库。 2、数据的存储 对于核心库的车辆静态数据，通常都是存储于关系型数据库中。对于中心库的卡口通行数据，则存放在面向列的高可靠高性能分布式数据库HBase中，其中实时过车记录部分，因其查询量大且更新速度快，放置在内存中以优化吞吐量，降低系统I/O负荷。外围库的车辆图片数据，则存储在类似于IPSAN这样的普通存储空间内。 3、数据的结构化与搜索查询 对于卡口过车图片这样的海量非结构化数据而言，为了实现数据的检索，必须通过智能分析技术对其进行结构化并入库，从卡口图片中提取出车牌颜色、车身颜色、车标、细分车型等传统卡口前端不能提供的结构化信息并存储在HBase 中。
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
我国大数据产业发展的影响因素研究 数据已经成为一种重要的生产资源,大数据作为新兴产业,其自身的发展能够带动经济的增长,同时可以通过“数据驱动”的方式推动传统产业的转型升级,对我国经济实现创新发展具有重要的意义。但是大数据产业是近几年提出来的新概念,相关研究目前还不完善,对于大数据产业发展影响因素的方面研究比较少,也未能有学者构建系统地大数据产业发展影响因素的评价指标体系。同时大数据产业在我国发展呈现了一条与传统产业并不相似的发展路径:在产业基础薄弱的贵州省,大数据产业发展迅猛。由此可以见,大数据产业可能与传统产业有着不同的发展影响因素。 本文首先分析了大数据、云计算和物联网的关系以及大数据产业形成的内在机制,界定了本文的研究对象。在新兴产业发展影响因素理论的基础上,结合大数据产业的特征,对大数据产业发展的影响因素进行了深入的分析,从技术因素、人才因素、资金资本因素、商业模式因素、市场规模因素、政策环境因素以及基础设施因素等7个方面建立了大数据产业发影响因素的指标体系。再次,通过调查问卷方式调研了大数据产业相关的从业或者研究人员获得数据,采用因子分析的方法,提取了三个公共因子,分别是内在价值因子、外部环境因子以及产业基础因子。并且根据因子得分得到了我国大数据产业发展影响因素的指标权重,实证结果表明:对于我国大数据产业发展的影响因素,按照其重要程度依次是技术因素、高端人才因素、商业模式因素、资金资本因素以及政策环境因素,而基础设施因素和市场规模因素我国大数据产业的发展影响比较小。 相对于传统产业而言,基础设施因素和市场规模因素对于大数据产业发展的重要作用并未体现,可能的原因是互联网能够大大降低时空成本,产业链条在空间上的分布比较松散,对于大数据产业发展起支撑作用的产业可以分布在不同的地方,因此,基础设施因素对于大数据产业的发展影响的作用被弱化了;大数据产业的产品是知识而非物理形态的产品,通过互联网的运输,市场边界极大程度地扩大了,市场因素不再是决定大数据产业集聚的关键因素。接下来,根据大数据产业发展的影响因素对比分析得出,国内外大数据产业发展的有共同的影响因素:大数据技术研发、大数据资本投入、大数据人才的培养、大数据产品的应用、大数据交易平台、国家层面的大数据产业政策、数据隐私保护相关的法律法规以及
浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格
华为公安大数据解决方案
公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景
通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务
免责声明 本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素，可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。华为可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。 版权所有 ? 华为技术有限公司 2015。 保留一切权利。 非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。商标声明 、HUAWEI 、华为、 是华为技术有限公司的商标或者注册商标。 在本手册中以及本手册描述的产品中，出现的其他商标、产品名称、服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。 华为技术有限公司 深圳市龙岗区坂田华为基地 电话: (0755) 28780808 邮编: 518129 版本号: M3-036728-20150422-C-1.0 https://www.doczj.com/doc/2811315047.html, 统一大数据平台：? 实现公安内外部数据整合和共享，实现全能力大数据处理平台。完备存储引 擎、计算/分析能力，实现整合公安内部和外部的数据，提升信息共享能力。 超强的数据分析：? 丰富高效数据分析/挖掘算法，更能匹配公安业务，实现辅助破案、预防犯罪 和决策支持 ；通过智能分析和关系关联挖掘，快速发现数据内涵，提供数据挖掘和数据内在关联的图形化展示。 实时：? 提高数据分析效率，抓住黄金24小时，辅助案件侦破；百亿级记录秒级检索查询，迅速定 位关键数据。 开放合作：? 提供开放数据服务平台，联合行业ISV 合作，聚焦大数据服务合作，助力公安信息化 建设。
2014年“微信朋友圈营销”生态数据研究报告 1.本数据分析报告，着重分析月流水量在1000元以上的商家数据，对月流水量在1000元以下的商家数据进行了剔除 2.本报告会对微信朋友圈营销商家具有建设性指导作用 本数据分析报告，主要包含以下部分 第一部分：基础数据分析 第二部分：商家差别因素分析 第三部分：商家共性分析 第一部分：基础数据分析 1.数据总览 最高月流水：200W元 最低月流水：1000元 平均月流水：94989元 说明： 平均月流水9w多，已经是个不错的数据，可见朋友圈营销的能量还是很强的，难怪那么多人追捧。 2.对商家的级别划分 绝大部分商家的流水在一万内，只有11%的人流水过10w，过百万的更是只有3%
3.下面将从4点对商家的朋友圈营销数据进行基础分析 (1)卖什么？(商品种类、货源) (2)卖给谁？(客户性别、客户年龄段、新老客户比例、平均受众客户群数量、平均客单价) (3)如何卖？(个人or团队、兼职or团队、有无实体店、销售模式、公众号跟个人微信的销售量对比、客户来源、交易方式or交易平台、是否自建渠道) (4)商家对微信的看法(朋友圈营销最大困难、对微信限制好友数量的看法、对朋友圈营销的看法) (1)卖什么？ 1.商品种类 (注：有的商家会同时出售多种商品，所以各商品种类的比例的和不是100%) 从整体上来看，月流水无论是1000元的，还是100W元以上的，大多都是以女性商品为主，其中面膜、化妆品和服装的占比最高，这也能解释为什么大家总能在朋友圈看到有人卖面膜、化妆品和服装的原因了； 珠宝玉器、琥珀，虽然是卖的商家少，但是流水和利润都还是不错的；
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
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。