大数据分析标准功能点简介.doc

大数据-基本功能【大数据-基本功能】一、概述大数据是指规模庞大且难以通过传统数据处理应用来进行捕捉、管理和处理的数据集合。

随着信息技术的发展和应用场景的不断拓展，大数据的应用正越来越广泛，其具备着许多基本功能，为企业和个人提供了更全面、准确的数据支持。

本文将重点介绍大数据的基本功能。

二、数据采集大数据的基本功能之一就是数据采集。

在众多数据源中，大数据应用有能力从各种渠道采集和获取海量的数据。

这些渠道包括传感器、社交媒体、网络日志、移动设备等，通过采集这些数据可以实时、准确地了解和监控用户行为、需求、趋势等信息。

例如，电商企业可以通过数据采集来了解用户对商品的喜好，从而进行精准推荐。

三、数据存储大数据还需要一个稳定、安全的数据存储平台。

数据存储是大数据的基本功能之一，其包括数据的持久化保存、备份和恢复等功能。

由于大数据量大、高速增长，传统的关系型数据库已经无法满足大数据存储的需求。

因此，大数据存储通常采用分布式文件系统（如Hadoop）和云存储技术，确保数据的可靠性和安全性。

四、数据处理与分析大数据的价值主要体现在对数据进行处理和分析上。

数据处理与分析是大数据的核心功能之一，它能够对海量的数据进行清洗、整合、挖掘和分析。

通过数据处理和分析，可以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和价值。

例如，金融机构可以通过对市场数据的分析，预测股票价格的波动趋势，从而进行交易决策。

五、数据可视化大数据处理和分析的结果往往很难直接理解和应用，因此大数据还需要通过数据可视化来将数据转化为可视化的图表、图像或动画等形式，以便于用户更直观、快速地理解和应用数据。

数据可视化可以帮助用户掌握数据的全貌，挖掘数据中的规律和变化趋势。

例如，航空公司通过数据可视化可以实时监控飞机的飞行数据，及时发现潜在的风险并做出相应的应对。

六、数据安全和隐私保护大数据中涉及到的数据量庞大，包含了各种敏感信息，因此数据安全和隐私保护成为大数据的基本功能之一。

大数据分析挖掘的主要目标功能
（1）对数据的统计分析与特征描述
统计分析与特征描述可对数据本质进行刻画。

统计分析包括对数据分布、集中与发散程度的描述，主成分分析，相关性分析等。

描述结果可用散点图、直方图等展现。

（2）关联规则挖掘和相关性分析
如买牛奶也会买面包，这些商品构成了关联规则；购买电脑一段时间后购买内存卡等，这称为频繁序列模式。

（3）分类与回归
分类是通过对一些已知类别标号的训练数据进行分析，找到一种可以描述和区分数据类别的模型，然后用这个模型来预测未知类别标号的数据所属的类别。

分类模型有很多，如决策树、贝叶斯分类器、KNN分类器、组合分类算法等。

回归则是对数值型的函数进行建模，常用于数值预测。

（4）聚类分析
聚类分析是对未知类别标号的数据进行直接处理。

聚类的目标是使聚类内数据的相似性最大，聚类间数据的相似性最小。

每一个聚类可以看成是一个类别，从中可以导出分类的规则。

（5）异常检测或者离群点分析
数据集中包含的一些数据与数据模型的总体特性不一致，称为离群点。

离群点可以通过统计测试进行检测，如假定数据服从某一概率分布，看对象是否在分布范围内。

也可以使用距离测量，将与任何聚类都相距很远的对象当作离群点。

也可以用基于密度的算法来检测局部区域内的离群点。

大数据分析平台的使用指南随着科技的发展和互联网的普及，大数据成为了当今社会中不可忽视的重要资源。

它具有广泛的应用范围，可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提升生产效率等等。

为了更好地利用大数据，许多企业和研究机构都开始使用大数据分析平台。

本文将为您介绍大数据分析平台的使用指南，帮助您更好地利用大数据来支持决策。

一、了解大数据分析平台的基本概念大数据分析平台是指为处理、存储和分析大规模数据而设计的软件工具集合。

它可以帮助用户轻松地从各种来源（如社交媒体、传感器、日志文件等）中收集、组织和分析数据。

同时，大数据分析平台还提供各种分析工具和算法，用于挖掘数据背后的价值和洞察。

二、选择合适的大数据分析平台在选择合适的大数据分析平台之前，您需要考虑以下几个方面：1. 任务需求：首先确定您需要解决的问题是什么，需要哪些功能来支持您的工作。

不同的大数据分析平台可能有不同的特点和功能，选择适合您需求的平台是至关重要的。

2. 性能和可伸缩性：考虑您的数据量和用户量，确定平台是否能够处理您的数据规模，并能随着需求的增长而扩展。

3. 安全性和隐私保护：大数据分析涉及到大量的敏感信息，平台应该提供高级的安全性特性和隐私保护功能，确保数据的安全性和合规性。

4. 用户界面和易用性：一个良好的用户界面能够提升用户的工作效率，减少学习成本。

因此，您需要选择一个界面友好、易于使用的平台。

根据以上考虑，您可以选择像Hadoop、Spark、Teradata等知名的大数据分析平台。

或者您也可以根据需求选择基于云端的数据分析服务，如Amazon Redshift、Google BigQuery等。

三、平台的基本功能和操作流程当您选择了合适的大数据分析平台后，接下来需要了解平台的基本功能和操作流程。

以下是一个简单的操作流程：1. 数据收集：首先，您需要从各种数据源中收集数据，并将其导入到平台中。

数据源可以包括日志文件、数据库、传感器等。

大数据分析平台技术要求》大数据分析平台技术要求1.技术构架需求为建立先进、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，采用平台化策略。

基本要求包括：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，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、数据交换平台和应用支撑平台，按照SOA的体系架构，实现对XX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XX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。

___：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。

大数据和数据分析随着互联网和信息技术的迅猛发展，数据的数量不断增加，数据分析也逐渐得到了广泛的应用。

大数据和数据分析已成为当今社会的热门话题之一。

本文将阐述大数据和数据分析的概念、原理、应用和未来发展。

一、大数据的概念和原理大数据是指传统关系型数据库无法存储和处理的大规模、高速和多样化的数据集合。

它不仅包括结构化数据，如数字、文本和图像数据，还包括半结构化和非结构化数据，如电子邮件、社交媒体数据和日志文件等。

大数据的原理包括四个方面：数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。

1. 数据采集数据采集是指收集大数据的过程。

它主要通过传感器、RFID、互联网和移动设备等技术手段进行。

数据采集需要收集海量的数据，这就要求数据采集系统具有高效、安全、准确的特点。

2. 数据存储数据存储是指将采集到的数据存储到数据库中。

传统的关系型数据库无法满足大数据的存储和查询需要，因此出现了NoSQL等非关系型数据库。

非关系型数据库采用分布式存储、水平扩容、多副本备份等技术，保证数据的高可用性和可伸缩性。

3. 数据处理数据处理是指将存储在数据库中的大数据转化成有用的信息的过程。

数据处理需要使用一些专门的技术，如Hadoop、Spark、Storm等开源的大数据处理框架。

这些框架采用分布式计算和内存计算等技术，实现多节点的数据处理和分布式计算。

4. 数据分析数据分析是指根据已经处理好的数据，获取有价值的信息。

数据分析可以采用数据挖掘、机器学习、预测分析等技术，对数据进行挖掘和分析，得到有关业务运营、用户偏好等信息，为企业提供更加精细化的决策支持。

二、大数据和数据分析的应用大数据和数据分析在各行各业中都有广泛的应用。

下面列举几个典型的应用场景。

1. 金融领域金融领域是大数据和数据分析的重要应用领域之一。

金融机构可以利用大数据和数据分析技术实现风险管理、反欺诈、客户关系管理等功能。

例如，采用大数据挖掘技术可以发现金融欺诈行为，同时，利用数据分析技术可以实现客户画像，针对客户的需求推荐个性化的金融服务。

智慧诺思大数据分析服务平台常用功能用户手册哈勃智远（北京）科技有限公司2019版目录一、前言 3二、系统功能使用指导前台 32.1 系统登录 3 2.2 定制监测 4 2.3 事件分析 6 2.4 人物分析7 2.5 舆情报告92.6 检索中心12三、系统功能使用指导管理台123.1 栏目管理13 3.2 用户界面管理14 3.3 用户界面绑定管理15一、前言为了对用户使用提供指导，确保无技术门槛以易学易用为目标，依据系统功能，特制订此操作手册。

二、系统功能使用指导前台2.1 系统登录步骤一，在浏览器中输入访问地址：显示如下图所示：步骤二，输入用户名，密码点击登录按钮即可登录系统如输入用户名密码错误，系统会给予相应提示。

系统登录成功后，可见系统由三大部分组成，分别是检索中心、导航栏及导航栏下的定制功能菜单如下图所示：2.2 定制监测功能说明：系统提供强大的组合定制监测功能，包含信息定制、热点定制、饼状图定制、柱状图定制、趋势图定制、热词图定制等。

一般来说，提供用户试用账号后，工程师已经根据用户需求定制好用户关注信息。

用户拥有修改权限。

如何修改定制监测的内容，以下为在重点微博监测中，添加“改革开放”或者“习近平”为例进行定制监测内容的修改。

步骤一，鼠标放置修改按钮，左键点击后弹出修改窗口如下图步骤二，在关键词间关系输入“改革开放”“习近平”后点击保存按钮。

系统即自动将重点微博号关于“改革开放”和“习近平”相关信息筛选出来。

2.3 事件分析功能说明：事件分析可实现事件自动追踪、事件脉络梳理、事件溯源、事件人物机构抽取、事件热点分析、事件热词分析、事件声量统计、事件新闻分析、事件网民分析、事件微博分析。

如何创建自己关注的事件，以下以“改革开放40周年”专题事件为例进行事件创建。

步骤一，进入事件分析页面，点击新建事件按钮如下图所示，如已有创建好的事件，则创建按钮在右上角。

步骤二，点击新建事件后，系统默认弹出事件新建窗口如下图所示：需输入事件名称、事件信息类型、事件关键词间关系、事件起止日期，点击保存即可。

大数据的基本功能1. 引言随着信息化时代的到来，数据的产生和累积呈现出爆发式增长的趋势。

为了应对这一挑战，大数据技术应运而生。

大数据是指规模庞大、类型繁多、速度快且难以处理的数据集合。

它在各个行业和领域都具有重要的应用价值，为人们提供了相当多的机会和挑战。

本文将介绍大数据的基本功能，包括数据采集、处理、存储、分析和应用等方面。

2. 数据采集大数据的第一个基本功能是数据采集。

数据采集是指从各种源头获取数据，并进行必要的清洗和转化，以便后续的处理和分析。

数据采集可以分为内部数据采集和外部数据采集两种方式。

内部数据采集内部数据采集是指从组织内部已有的系统和数据库中获取数据。

这些数据通常由企业的各个部门和业务系统产生，包括销售、采购、人力资源等。

数据采集的方式可以通过连接到关系型数据库或者使用数据抽取工具进行。

外部数据采集外部数据采集是指从外部渠道获得数据，可以是公共数据源、社交媒体、传感器等。

例如，政府公开的数据集、社交媒体平台上的用户评论等都可以作为外部数据进行采集。

数据采集的方式包括数据爬取、API接口调用等。

3. 数据处理数据处理是大数据的核心环节，通过对数据的清洗、转换和整合，使得数据变得更有价值。

数据处理包括数据清洗、数据转换和数据整合三个过程。

数据清洗数据清洗是指对不完整、不准确、重复和不一致的数据进行处理，以提高数据的质量和可信度。

数据清洗可以包括去除错误数据、填充缺失数据、去重和标准化数据等操作。

数据转换数据转换是指将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以满足后续处理和分析的需求。

常见的数据转换操作包括数据格式转换、数据压缩、数据加密等。

数据整合是指将来自不同源头的数据进行整合和融合，以产生更有价值的信息。

数据整合可以通过数据仓库、ETL工具、数据集成等方式实现。

4. 数据存储数据存储是指将处理后的数据保存到适当的存储介质中，以便后续的访问和分析。

数据存储的选择应根据数据量、访问频率和性能要求等因素进行。

大数据平台功能大数据平台是指基于大数据技术构建的一种管理和分析大规模数据的系统。

它具有多种功能，以下是其中的几个重要功能。

1. 数据存储和管理：大数据平台能够高效地存储和管理大规模数据。

它可以支持多种数据存储引擎，如Hadoop Distributed File System（HDFS）、Apache Cassandra等，能够在大规模数据环境下实现高可靠性和高性能的数据存储和管理。

2. 数据集成和清洗：大数据平台可以将来自多个数据源的数据进行集成和清洗。

它可以连接各种数据源，如关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件等，并提供数据清洗和转换的功能，确保数据的整合性和一致性。

3. 数据分析和挖掘：大数据平台提供了丰富的数据分析和挖掘功能。

它支持各种数据分析算法和工具，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，并能够处理复杂的数据分析任务，如数据建模、预测分析、关联分析等。

4. 实时数据处理：大数据平台可以进行实时数据处理，对数据进行低延迟的处理和分析。

它支持流式数据处理技术，能够从数据源中实时提取数据，并对数据进行实时处理和分析，实现实时监控、实时预警等功能。

5. 可视化和报表：大数据平台可以将数据分析结果可视化，生成报表和图表，以便用户更直观地了解数据分析结果。

它提供了丰富的可视化工具和报表模板，能够生成各种类型的图表和报表，并支持数据的导出和共享。

6. 安全和权限管理：大数据平台具有完善的安全和权限管理机制。

它可以对数据进行加密和访问控制，确保数据的安全性和隐私性。

同时，它也提供了灵活的权限管理功能，能够对不同用户和角色进行权限设置和管理。

7. 扩展性和容错性：大数据平台具有高度的扩展性和容错性。

它可以轻松地扩展到大规模集群，通过添加更多的计算和存储节点来适应不断增长的数据量和计算需求。

同时，它也能够自动检测和处理节点故障，确保系统的稳定性和可靠性。

总体而言，大数据平台是一个功能强大的系统，能够帮助用户高效地存储、管理和分析大规模数据。

大数据报表标准功能点简介U8分析报表包括两个工具，别离为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统治理、分析报表门户、数据仓库治理、数据整合平台。

一、分析报表工具1.分析报表系统治理分析报表系统治理包括根底设置、数据配置、数据抽取、权限治理四个功能。

a)根底设置在根底设置中有两个地址需要设置，企业目录和加密效劳器设置。

企业目录功能是确立企业实际分析治理的数据范围。

加密效劳器设置的功能是通过设置加密效劳器IP地址或机械名，将加密监听程序指向加密效劳器，以读取加密点。

b)数据配置报表工程用于设置进展财务报表分析的报表工程。

图2-1 U8分析报表工程页面自概念分类提供依照存货、客户、供给商档案进展自概念分类概念，对任何档案用户能够依照不同业务需要设置自概念分类。

系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。

分类爱惜：可对当前自概念分类下的分类明细进展新增、修改、删除操作。

档案归类：可对当前自概念分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。

点击分类爱惜栏中的编辑，进入分类治理页面；一样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。

a)数据抽取数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。

数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。

自动抽取能够设置抽取方案，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。

抽取日记提供了数据抽取完成的情形的查看。

b)权限治理角色用户功能能够进展角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，和用户与角色的所属关系等爱惜工作。

权限治理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录构造权限。

目录构造的权限方式分为阅读、修改、完全操纵〔删除〕，可依如实际业务需要授予适合的权限。

2.U8分析报表门户U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展现的平台。

大数据看板在当今这个信息爆炸的时代，大数据已经成为企业和组织获取洞察力、优化决策和增强竞争力的关键工具。

大数据看板，作为一种可视化工具，能够帮助用户快速理解大量复杂的数据集，从而做出更加明智的决策。

以下是对大数据看板的详细介绍。

大数据看板的核心功能是将数据转化为直观的图表和图形，使得用户能够一目了然地看到数据的关键指标和趋势。

这些看板通常包括以下几个方面：1. 实时数据展示：大数据看板能够实时更新数据，让用户随时掌握最新的信息。

这对于需要快速响应市场变化的行业尤为重要。

2. 多维度分析：通过大数据看板，用户可以从多个维度对数据进行分析，比如时间、地区、用户群体等，以发现数据背后的深层次联系。

3. 交互式操作：用户可以通过点击、拖拽等交互操作来探索数据，这种互动性使得数据分析更加灵活和深入。

4. 定制化视图：大数据看板允许用户根据自己的需求定制视图，比如选择特定的数据集、图表类型或者颜色方案，以满足个性化的展示需求。

5. 集成多种数据源：一个强大的大数据看板能够集成来自不同数据源的信息，包括社交媒体、网站流量、销售数据等，为用户提供全面的数据分析视角。

6. 预警和通知：通过设置阈值，大数据看板可以在数据达到特定条件时发出预警，帮助用户及时采取行动。

7. 移动访问：随着移动设备的普及，许多大数据看板也支持在手机或平板电脑上访问，使得用户可以随时随地查看数据。

8. 易于分享和协作：大数据看板通常支持分享功能，用户可以轻松地将看板分享给团队成员或客户，促进信息的流通和协作。

通过这些功能，大数据看板不仅提高了数据分析的效率，还增强了决策的透明度和准确性。

无论是在商业智能、市场分析、客户关系管理还是其他领域，大数据看板都是一个不可或缺的工具。

随着技术的不断进步，我们可以预见，大数据看板将在未来发挥更加重要的作用。

大数据分析理论和技术（全文）大数据分析理论和技术（全文）胡经国本文作者的话：本全文由已在百度文库发表的本文3篇连载文档汇集而成。

特此说明。

一、大数据分析基本方法从所周知，对于大数据最重要的是现实大数据分析。

只有通过数据分析，才能获取有价值的信息。

越来越多的应用涉及到大数据，而且又都显示了大数据不断增长的复杂性。

所以在大数据领域，大数据分析方法就显得尤为重要。

可以说，大数据分析方法是确保数据分析最终信息或结果是否具有价值的决定性因素。

那么，大数据分析方法有哪些呢？下面简要介绍大数据分析的五个基本方法。

1、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法（Data Mining Algorithms）。

各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式，才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。

也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能够深入数据内部，挖掘出公认的价值。

另外一个方面，也正是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据。

如果一个算法要花上好几年才能得出结论，那么大数据的价值也就无从说起了。

数据可视化是给人看的，而数据挖掘则是给机器看的。

集群、分割、孤立点分析，还有其他的算法，让我们深入数据内部，挖掘价值。

这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

2、预测性分析大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析（Predictive Analytic ）。

从大数据中挖掘出特点，通过科学地建立模型，之后通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

数据挖掘可以让分析员更好地理解数据；而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

因此，具备预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）对于预测性分析十分重要。

3、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management）。

数据分析系统数据分析系统是一种计算机应用程序，用于从不同来源收集、存储和分析数据。

它通过收集数据，处理数据以及生成报告等方式，帮助人们更好地理解数据，提出问题和找到解决方案。

本文将详细介绍数据分析系统的定义、功能、组成部分以及在不同行业中的应用。

一、什么是数据分析系统数据分析系统是一种应用程序，它能够从各种不同的数据源（如数据库、文件和互联网）中收集数据，并使用各种算法和技术来处理这些数据和搜寻数据趋势。

通过数据分析系统，用户可以对数据进行分类、评估、查询、建模和预测，以更好地理解数据、发现活动趋势并做出决策。

数据分析系统可用于各个领域，例如商业、科学、医疗保健和政府部门等。

二、数据分析系统的功能1. 数据采集：数据分析系统能够从内部数据源或公共数据源中自动采集原始数据。

初步的数据采集通常涉及诸如ETL（提取、转换和加载）等过程，其中原始数据从多个数据源中提取出来，经过一系列的数据抽取、清洗、转换、处理和质量控制，最终转换为可用的格式并加载入目标系统。

2. 数据存储：数据分析系统可以将已处理过的数据存储在内部或外部数据库中，以便随时使用和查询。

数据库还提供了一些基本的统计信息和跟踪功能，例如查询次数和行为分析等。

常见的数据库类型包括关系型数据库（如Oracle、MySQL和SQL Server）和非关系型数据库（如MongoDB和Hadoop）。

3. 数据管理：数据分析系统需要管理数据，并向用户提供快速的数据访问权限。

它应该能够处理各种形式的数据，并在其基础上进行模型构建和预测分析。

为了保持数据的准确性，系统需要支持多层次的数据访问权限和安全性措施。

4. 数据处理：数据分析系统是对数据进行清洗、整理和处理的重要工具。

各种算法和技术可以通过数据分析系统来处理特定的数据类型，并自动执行泛化、分类、聚类、回归、计算和过滤操作。

5. 数据可视化：对数据进行可视化，是数据分析系统最重要的功能之一。

它使用户可以轻松地理解数据，并更好地发现趋势和异常数据。