大数据轻分析介绍

第1篇一、引言随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，文化娱乐消费需求日益旺盛。

各类文化活动、电影、电视剧、综艺节目等吸引了大量观众。

为了更好地了解观众群体特征、消费习惯以及市场趋势，本文通过对观众统计数据进行分析，为相关文化产业提供决策依据。

二、数据来源本次观众统计数据分析报告所使用的数据来源于我国某知名数据分析平台，该平台收集了全国范围内的观众观影、看电视、参加文化活动等数据，数据时间跨度为2019年至2021年。

数据包括观众的基本信息（如年龄、性别、职业、地域等）、消费习惯、观影偏好、观看渠道等。

三、数据分析方法1. 描述性统计分析：对观众的基本信息、消费习惯、观影偏好、观看渠道等数据进行统计描述，揭示观众群体的总体特征。

2. 相关性分析：分析观众基本特征与消费习惯、观影偏好、观看渠道等之间的相关性。

3. 交叉分析：分析不同观众群体在消费习惯、观影偏好、观看渠道等方面的差异。

4. 聚类分析：根据观众特征，将观众划分为不同的群体，分析各群体特征。

四、数据分析结果1. 观众基本信息（1）年龄分布：观众年龄主要集中在18-35岁，占比达到60%。

其中，18-25岁年龄段观众占比最高，为30%。

（2）性别比例：观众性别比例基本均衡，男性观众占比为49%，女性观众占比为51%。

（3）地域分布：观众地域分布广泛，一线城市观众占比为30%，二线城市观众占比为40%，三线城市观众占比为20%，四线城市及以下观众占比为10%。

2. 消费习惯（1）观影频率：观众平均每月观影次数为3.5次，其中，每月观影4-5次的观众占比最高，为40%。

（2）观看渠道：观众观看电影、电视剧、综艺节目的主要渠道为线上，占比分别为60%、70%、80%。

3. 观影偏好（1）电影类型：观众偏好动作、喜剧、爱情、科幻等类型电影，其中，动作类电影占比最高，为40%。

（2）电视剧类型：观众偏好古装、现代、悬疑、刑侦等类型电视剧，其中，古装剧占比最高，为35%。

深入浅出数据分析数据分析作为一种重要的信息处理和决策支持方法，在现代社会中扮演着至关重要的角色。

通过对海量数据的收集、整理、分析和解释，数据分析可以帮助人们更好地了解现象规律、发现问题原因、进行预测和制定决策。

本文旨在以通俗易懂的方式深入浅出地介绍数据分析的基本概念、方法和应用。

一、数据分析简介1.1 数据分析概述数据分析是指通过对数据进行收集、清洗、处理、分析和呈现，从中发现有意义的信息、总结规律、提取知识以支持决策和行动。

数据分析通常包括描述性分析、推断性分析和预测性分析等多个方面。

1.2 数据分析的重要性数据分析在商业、科研、社会管理等领域都有着广泛的应用。

通过数据分析可以帮助企业优化产品、提升服务质量、拓展市场份额；科学研究中可以发现新知识、验证假设、推动学科发展；政府和公共机构可以通过数据分析更好地了解社会问题、制定政策和规划。

二、数据分析方法2.1 数据采集数据分析的第一步是数据的采集，数据可以来源于各种渠道，包括传感器、数据库、网络等。

在数据采集过程中需要注意数据的准确性和完整性。

2.2 数据清洗数据清洗是指对采集到的原始数据进行去重、去噪声、填充缺失值等处理，保证数据的质量，为后续分析提供可靠的数据基础。

2.3 数据分析方法数据分析方法主要包括描述统计分析、探索性数据分析、假设检验、回归分析等。

不同的数据分析方法适用于不同类型的数据和分析目的，分析人员需要根据具体情况选择合适的方法。

三、数据分析应用3.1 商业决策在商业领域，数据分析可以帮助企业了解顾客需求、优化营销策略、提高运营效率，从而提升竞争优势。

通过分析销售数据、用户行为数据等信息，企业可以更好地预测市场走向、调整产品结构和定价策略。

3.2 医疗健康在医疗健康领域，数据分析可以帮助医生提高诊断准确性、个性化治疗方案和预测疾病风险。

通过分析患者的基因数据、医疗记录等信息，可以为个体提供更精准的医疗服务。

四、总结数据分析是一门复杂而又重要的技术，它不仅可以帮助人们更好地了解世界，也可以为决策提供有力支持。

计算机软件的大数据应用与分析技术第一章：引言随着信息技术的不断发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。

计算机软件在大数据应用与分析技术方面起着举足轻重的作用。

本章将介绍大数据的概念和重要性，并概述计算机软件在大数据应用和分析中的角色。

第二章：大数据的概念与特点大数据是指规模巨大、高速生成和多样化的信息资源。

其特点主要包括：数据量大、速度快、种类多、价值密度低以及隐私保护等。

本章将详细介绍大数据的定义、特点和挑战，以及为什么大数据对社会和企业具有重要意义。

第三章：大数据应用领域大数据应用涉及各个领域，包括金融、医疗、交通、电商等。

本章将重点介绍几个典型的大数据应用领域，讨论其应用场景和技术挑战。

第四章：计算机软件在大数据应用中的角色计算机软件在大数据应用中起着重要的作用。

本章将介绍计算机软件在大数据应用中的几个关键角色，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。

同时，还将介绍计算机软件在大数据应用中的技术要求和挑战。

第五章：大数据分析技术大数据分析技术是实现大数据应用的关键。

本章将详细介绍大数据分析技术的基本原理和常用算法，包括关联分析、聚类分析、分类分析等。

同时，还将介绍几个典型的大数据分析工具和平台。

第六章：大数据应用案例分析本章将通过几个典型的大数据应用案例，实际展示计算机软件在大数据应用和分析中的作用。

从金融风控、医疗诊断、智能交通等不同领域的应用案例入手，分析其应用场景、实现方法和效果。

第七章：大数据应用与分析的未来发展趋势大数据应用与分析技术正处于迅猛发展的阶段，未来将呈现出更广阔的发展前景。

本章将分析大数据应用与分析的未来发展趋势，包括技术、方法、工具和应用等方面的发展趋势。

第八章：结论本章将总结全文内容，重点强调计算机软件在大数据应用与分析技术中的重要性和作用。

同时，还会指出未来发展的方向和挑战。

通过以上章节内容的展开，本文对计算机软件的大数据应用与分析技术进行了深入的探讨。

企业轻量化大数据架构研究李军(四川中电启明星信息技术有限公司 四川成都 610041)摘要：对于很多中小型的大数据项目，应用MySQL等关系型数据库无法实现大数据的存储与计算，应用传统Hadoop大数据生态又太重，比较耗费人力、财力、服务器等资源。

该文研究企业轻量化大数据架构的一种落地方案，并分析其应用场景。

该文研究的轻量化大数据架主要针对企业应用中绝大多数结构化和半结构化大数据分析，数据量规模在1 TB到10 PB之间。

轻量化架构采用MPP数据库（Doris）作为底层存储和计算引擎，Kafka作为数据接入缓冲通道，开发一体化轻量管理组件实现大数据开发中常用的任务调度、表管理、SQL开发、数据接入等功能。

关键词：轻量化大数据架构 MPP数据库 数据任务调度 数据接入中图分类号：TP392文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2023)15-0062-04 Research on the Big Data Architecture of the Lightweight ofEnterprisesLI Jun(Aostar Information Technologies Co., Ltd., Chengdu, Sichuan Province, 610041 China)Abstract:For many small-and medium-sized big data projects, the application of relational databases such as MySQL cannot realize the storage and computing of big data, and the application of traditional Hadoop big data ecology is too heavy and consumes more resources such as manpower, financial resources and servers. This paper studies a landing scheme of the big data architecture of the lightweight of enterprises and analyzes its application scenarios. The big data architecture of lightweight studied in this paper is mainly for the analysis of most structured and semi-structured big data in enterprise applications, and the data size is 1 TB~10PB. The architecture of light‐weight uses the MPP database (Doris) as the underlying storage and computing engine, and uses Kafka as the buffer channel for data access, and develops integrated lightweight management components to achieve the commonly-used functions such as task scheduling, table management, SQL development and data access in big data develop‐ment.Key Words: Big data architecture of lightweight; MPP database; Data task scheduling; Data access1 常用大数据架构与传统数据分析一样，大数据信息时代首先要考虑的就是数据存储问题[1]，其次是数据的计算问题。

2015年12月出版正文目录1、医疗行业市场空间广阔，互联网医疗方兴未艾 (4)1.1、医疗行业发展空间广阔 (4)1.2、互联网医疗方兴未艾 (7)2、对接医院与患者的互联网医疗平台有望闭环 (11)2.1、互联网医疗具有7 大类别，其闭环需构建三大要素 (11)2.1.1、互联网医疗具有7 大类别 (11)2.1.2、互联网商业模式的闭环需要从三大要素的构建着手 (12)2.2、我国医疗服务的特点决定医院成为最好的流量入口 (13)2.2.1、医生资源成为互联网医疗流量导入的关键 (13)2.2.2、对接公立医院是卡位医生资源的关键 (15)2.3、对接医院与患者的互联网医疗平台具有强用户粘性 (16)2.3.1、医疗资源配置不合理是看病难与看病贵的核心原因 (16)2.3.2、对接医院与患者的模式将成为优化医疗资源配置重要手段 (18)2.3.3、第三方平台有望形成对医疗资源的广泛覆盖 (20)2.4、分级诊疗将推动互联网医疗平台模式落地 (21)2.4.1、分级诊疗势在必行 (21)2.4.2、政策与技术双重推动，第三方互联网平台运营分级诊疗将成趋势 (23)2.5、健康大数据运营打开互联网医疗长期价值空间 (25)2.5.1、健康大数据价值巨大，亟待挖掘 (25)2.5.2、我国健康大数据融合开始启动 (28)2.5.3、平台模式成为转型数据运营的最优路径 (29)3、由提供产品到数据运营，医疗信息化厂商涅槃 (31)3.1、医疗信息化厂商具有与医院连接形成平台的优势 (31)3.2、把握具有综合产品能力与跨区域优势的医疗信息化龙头 (34)4.3、美国价值医疗促进健康大数据应用 (36)4.3.1、Athenahealth 打通健康大数据运营获得高估值 (39)4.3.2、Practice fusion：数据运营的典型 (41)5、主要公司分析 (42)5.1、创业软件：向健康大数据运营平台转型 (42)5.2、万达信息：建立健康大数据运营平台 (43)5.3、卫宁软件：医院信息化高速扩张，B2B2C 战略转型互联网医疗 (44)5.4、银江股份：通过社区医疗和健康管理O2O 变现 (45)5.5、海虹控股：医保资源优势显著，PBM 模式的最佳标的 (45)5.6、延华智能：以城市级医疗数据平台打造健康管理闭环 (46)5.7、万方发展：覆盖医院数量有望快速提升 (47)5.8、东华软件：互联网医疗生态体系蓄势 (48)6、健康大数据行业投资结论 (49)6.1、边界扩张和衍生产业的发展推动健康服务产业10 万亿空间 (49)6.2、医改不断推进，大数据发展行动纲要出台打消数据运营的政策疑虑 (49)6.3、健康大数据运营具有生态化特征，是互联网医疗最具前景的方向 (50)6.4、第三方平台有望成为健康大数据运营的主流模式 (50)6.5、医疗信息化厂商占据关键入口，转型健康大数据运营平台具有天然优势 (51)6.6、具有综合产品能力与跨区域优势的医疗信息化龙头有望胜出 (51)附录1：PBM 模式成型的关键：资源优势与药品议价权 (52)附录2：医改已经触及核心利益环节，改革成效值得期待 (56)附录3：福建三明模式标杆效应明显，医改破冰能见度大幅提升 (61)图表目录图表 1：我国医疗卫生费用支出占GDP 比重与发达国家存在较大差距 (5)图表 2：2008-2013年医疗机构诊疗人次逐年提升 (5)图表 3：2008-2013年医院次均门诊费用逐年提升 (6)图表 4：大健康服务产业范围不断拓展 (6)图表 5：我国医疗服务行业核心产业链条 (7)图表 6：互联网医疗对服务本身的推动尚处于初期发展阶段 (8)图表 7：2013 年医药电商销售额仅占药品销售额0.32% (9)图表 8：医药电商销售品类处方药占比极低 (10)图表 9：国家政策彰显医改力度与决心 (10)图表 10：我国当前互联网医疗有7 大类别 (11)图表 11：服务标准化、供给充足，打车平台快速扩张 (13)图表 12：服务个性化，医生资源稀缺，互联网医疗扩张受多方制约 (14)图表 13：2020 年公立医院每千人床位数 (15)图表 14：制度设计造成优质医疗资源向发达地区大型医院聚集 (16)图表 15：2012 年我国城市每千人医疗资源远高于农村 (16)图表 16：2012 年我国三级医院床位利用率显著高于基层 (17)图表 17：公立医院平均药品收入占比超过40% (17)图表 18：远程医疗功能示意图 (18)图表 19：互联网医院功能示意图 (19)图表 20：区域健康管理功能示意图 (19)图表 21：互联网对接医院与患者，平台模式与垂直整合模式的对比 (20)图表 22：世界主要卫生服务体制国家均采用分级诊疗进行医疗资源配置 (21)图表 23：其他国家实施分级诊疗的基本框架 (21)图表 24：2012 年我国各级医院平均诊疗人次 (22)图表 25：2012 年部分国家每万人口医师数量 (22)图表 26：医改从多方面为分级诊疗提供支撑 (23)图表 27：我国分级诊疗体系顺利运营的三大要素 (24)图表 28：分级诊疗实现医生与医生、医生与患者、医院与医院对接 (24)图表 29：第三方通过提供云管端的互联网设施与应用，搭建分级诊疗平台 (25)图表 30：第三方平台来主导医疗资源的联动将带来更大的灵活度 (25)图表 31：健康大数据资源池 (26)图表 32：我国已具有一定健康大数据基础 (26)图表 33：预计我国可穿戴设备将快速增长 (26)图表 34：健康大数据将为美国每年节省千亿美元级卫生费用 (27)图表 35：健康大数据运营的5 大商业路径 (28)图表 36：大数据发展行动纲要出台，打消市场对于数据运营的政策疑虑 (28)图表 37：当前我国健康大数据融合是趋势 (29)图表 38：平台模式更贴近大数据的本质 (29)图表 39：健康大数据运营具有生态化特征 (30)图表 40：分级诊疗平台转型数据运营，潜在商业模式和收入来源 (30)图表 41：四种建立平台的主要途径 (31)图表 42：以医生为入口向以医院为入口转变符合平台对于粘性的要求 (31)图表 43：春雨医生、平安保险开展自建诊所计划，向以医院为入口转变 (32)图表 44：医疗信息化厂商向数据运营转型的路径 (32)图表 45：主要医疗信息化厂商服务客户与产品 (33)图表 46：医疗信息化厂商通过提供产品实现医疗资源卡位 (33)图表 47：区域卫生信息化具有区域统筹优势 (34)图表 48：美国医疗保障计划中商业健康保险人口覆盖率达57% (36)图表 49：美国医疗健康产业已经涌现出一批巨头企业 (37)图表 50：各医疗参与主体共同推进健康管理 (37)图表 51：奥巴马平价医疗法案主要内容 (39)图表 52：美国涌现大量基于健康数据运营的公司 (39)图表 53：2006-2014年Athenahealth 收入及增速 (40)图表 54：2006-2014年Athenahealth 净利润 (40)图表 55：Athenahealth 与美国其它主要医疗信息化上市公司对比 (41)图表 56：Athenahealth 商业模式：健康大数据运营平台 (41)图表 57：数据平台与入口助Practice Fusion 实现健康管理模式闭环 (42)图表 58：ESI 药品福利管理由处方审核监控向综合控费转变 (52)图表 59：保险、药品零售\电商、第三方平台组成PBM 厂商主体 (53)图表 60：PBM 模式主要通过药品流通议价与配送盈利 (53)图表 61：2012-2014年ESI、Catamaran 药品相关收入占比 (54)图表 62：2012-2014年ESI、Catamaran 毛利率 (55)图表 63：资源优势与药品议价能力成为PBM 的重要竞争力 (55)图表 64：医保控费市场格局开始呈现集中化趋势 (56)图表 65：公立医院的逐利性和垄断性是看病难看病贵的核心内因 (57)图表 66：多方制度设计造成医改难题 (58)图表 67：三医联动是本次医改的核心内容 (58)图表 68：三医联动触动核心利益环节 (59)图表 69：三明市医疗改革取得初步成效，实现多方共赢 (61)1、医疗行业市场空间广阔，互联网医疗方兴未艾1.1、医疗行业发展空间广阔个人健康需求驱动医疗服务价值不断提升：医疗健康需求是刚需。

轻数据
根据公司研究院和分析部门高层商讨决定，公司将于今日起无偿开放部分公司内部舆情监测数据。

这部分数据被定义为--Social·轻数据。

所谓Social·轻数据是北京优捷信达信息科技公司为互联网口碑数据分析师、互联网文本挖掘爱好者提供的聚合各个社交媒体平台受众口碑数据的免费数据服务。

我们对数据进行聚合、处理、文本分析、语义挖掘等工作，为广大数据爱好者提供典型、方便、轻量的数据形态，使大家采用传统的数据分析工具就可以展开互联网文本数据的分析。

既享受互联网大数据中蕴含的洞察和价值，又不必为其复杂性所困扰。

本期的开放数据主题为《来自星星的你》、《教育》方面、《马航事件》方面。

这三组数据是通过慧眼舆情监测系统进行监测，在各自行业都比较有代表性。

并且经过分析部门工作人员对数据的深度处理，已经可以利用传统的数据分析工具进行各方面的需求分析。

为了给数据爱好者们提供更多的便利条件和丰富的数据源，优捷信达研究员计划每周放出一组数据供大家参考。

并且欢迎广大朋友提出宝贵的意见和建议。

放出的数据都提供免费的下载，大家可以先访问轻数据页面然后点击下载链接进行自助下载。

第1篇摘要随着社会经济的快速发展，性别观念的变化逐渐成为人们关注的焦点。

本报告通过对大量社会数据进行分析，旨在揭示当前社会中“重女轻男”现象的普遍程度、影响因素及其社会影响。

报告将从人口数据、教育、就业、家庭消费、社会观念等多个维度进行分析，并提出相应的对策建议。

一、引言“重女轻男”现象，即在社会生活中，女性相对于男性受到更多的关注、优待和资源倾斜。

这一现象在我国有着悠久的历史，但随着时代的变迁，其表现形式和影响范围也在不断变化。

本报告将通过大数据分析，探究“重女轻男”现象的现状、成因及其社会影响。

二、数据分析方法本报告采用的数据来源包括国家统计局、教育部、人力资源和社会保障部等官方统计数据，以及相关社会调查报告。

数据分析方法主要包括描述性统计、相关性分析和回归分析等。

三、数据分析结果1. 人口数据（1）性别比例失衡：根据国家统计局数据，我国男性人口数量持续高于女性，性别比例失衡现象明显。

（2）出生性别比：近年来，我国出生性别比逐渐趋于正常，但仍存在一定程度的偏差。

2. 教育领域（1）教育资源分配：数据显示，女性在教育领域享有更多的资源，如家庭教育投入、课外辅导等。

（2）教育成就：女性在高考、研究生入学等考试中成绩普遍优于男性。

3. 就业领域（1）性别歧视：调查数据显示，部分行业存在明显的性别歧视现象，女性在就业竞争中处于劣势。

（2）薪酬差异：相同职位，女性的薪酬普遍低于男性。

4. 家庭消费（1）消费观念：在家庭消费中，女性承担更多责任，如购物、家务等。

（2）消费能力：女性在消费能力上相对较弱，消费决策权相对较低。

5. 社会观念（1）性别角色认知：社会普遍认为女性应承担家庭责任，男性应承担社会责任。

（2）性别歧视观念：部分人群仍存在性别歧视观念，认为女性能力不如男性。

四、成因分析1. 历史因素：我国传统文化中“男尊女卑”的观念根深蒂固，导致“重女轻男”现象长期存在。

2. 经济发展：随着经济的快速发展，女性在就业、教育等领域取得了一定的优势，进一步加剧了“重女轻男”现象。

请解释什么是大数据分析。

原题目：请解释什么是大数据分析大数据分析是一种利用计算机技术和算法对大规模数据集进行处理和解释的方法。

这些数据集通常包含庞大的、复杂的、实时的和多样化的数据，无法通过传统的数据处理方法进行分析。

大数据分析包括以下几个主要步骤：1. 数据收集首先，需要从各种来源收集大量的数据。

这些数据可以来自传感器、社交媒体、互联网、移动设备等。

2. 数据存储和处理收集到的数据需要存储在适当的数据存储系统中，如数据库、数据湖或数据仓库。

在数据存储后，需要使用合适的技术和工具对数据进行处理和清洗，以确保数据的质量和可用性。

3. 数据分析和挖掘在数据处理完成后，可以开始进行数据分析和挖掘。

这包括使用统计学、机器研究、人工智能等方法来发现数据中的模式、关联和趋势。

通过大数据分析，可以揭示隐藏在数据中的洞察力，并帮助做出有效的决策。

4. 数据可视化和呈现数据可视化是将分析结果以可视化的方式展示出来，使得非技术人员也能够理解和利用分析结果。

通过数据可视化，可以更加直观地呈现数据的变化和发现。

大数据分析在各个领域都得到了广泛的应用，如市场营销、金融、医疗、交通等。

它可以帮助企业预测趋势、优化运营、提高效率，也可以帮助政府做出更好的政策决策。

然而，大数据分析也面临一些挑战，如数据隐私和安全性、数据质量和可靠性等问题。

在进行大数据分析时，需要遵守相关法律法规和伦理准则，确保数据的使用是合法和合理的。

综上所述，大数据分析是一种利用计算机和算法处理大规模数据集的方法，通过对数据的收集、存储、处理、分析和可视化等多个步骤，揭示数据中的模式和洞察力，帮助做出有效的决策和优化业务。

它在各个领域都有重要的应用价值。

VCollab—大数据轻量化、可视化工具产品介绍VCollab是全球首屈一指的CAD/CAE仿真数据轻量化、可视化和共享技术开发者，可以成功地帮助制造企业的设计人员、仿真人员、优化人员、产品经理在不需要复杂的架构或昂贵的CAD/CAE软件前提下直接读取仿真结果、实现人员之间的协同交流，极大促进了制造企业仿真能力、信息化水平和生产力提升。

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解决方案大数据轻量化•可提取后续需要显示，处理，协同的关键数据，过滤非必要数据。

• 压缩数据组• 压缩后生成轻量化的，高效的3D可处理的.CAX文件，其产生的大数据结果可方便在各领域通过网络交流协同。

压缩结果常用CAE软件压缩结果文件提取压缩ANSYS结果文件CAX标准化• CAX标准格式是满足CAD，CAM，及CAE数据协同要求的标准文件格式。