下载文档原格式
大数据平台简介随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用，越来越多的数据被产生并存储在各个地方。
这些数据来源涉及个人信息、企业数据、社交媒体内容、传感器数据等等。
如何有效地分析和利用这些海量数据，成为了许多组织和企业面临的挑战。
为了解决这一问题，大数据平台应运而生。
大数据平台是一个集成了大数据处理工具和技术的综合系统，旨在帮助企业和组织处理、分析和利用大规模的数据集。
它通过收集、存储、处理和可视化数据，实现对数据的深入挖掘和分析，为用户提供有价值的信息和见解。
大数据平台通常由以下几个主要组成部分构成：1. 数据采集大数据平台需要从各个数据源收集数据，包括传感器、社交媒体、企业数据和公共数据库等。
这些数据来源多样化且容量庞大，因此平台需要具备高效的数据采集能力，能够实时、批量或周期性地获取数据。
2. 数据存储大数据平台需要提供一个稳定可靠、容量庞大的数据存储系统。
传统的关系型数据库已经不能满足大数据存储需求，因此大数据平台通常采用分布式文件系统或NoSQL数据库来存储数据。
3. 数据处理大数据处理是大数据平台的核心功能之一。
平台需要提供分布式计算和处理能力，以支持对大规模数据的处理和分析。
常用的大数据处理框架有Hadoop、Spark和Flink等。
4. 数据分析和挖掘大数据平台不仅需要提供数据处理功能，还需要提供数据分析和挖掘的能力。
平台应该支持各种分析算法和模型，以帮助用户从海量数据中发现隐藏在其中的规律和关联性。
5. 数据可视化数据可视化是将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以帮助他们更好地理解数据。
大数据平台通常提供各种数据可视化工具和组件，使用户能够通过图表、地图、仪表盘等形式直观地呈现数据。
大数据平台的应用场景十分广泛，涵盖了各个行业和领域。
例如，在金融领域，大数据平台可以帮助银行和保险公司实现风险评估和欺诈检测；在电子商务领域，大数据平台可以帮助企业进行营销和推荐系统的优化；在医疗保健领域，大数据平台可以帮助医生和保健机构提供更有效的诊断和治疗方案。
大数据管理平台产品介绍一、概述在当今数据驱动的商业环境中，企业和组织需要一个强大的大数据管理平台来收集、存储、处理和分析海量的数据。
我们的大数据管理平台提供了一系列强大的工具和服务，旨在帮助用户从复杂的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化运营和创新服务。
二、核心功能数据集成•数据采集：支持多种来源的数据接入，包括社交媒体、交易系统、物联网设备等。
•数据清洗：强大的数据预处理功能，可以去除冗余数据、纠正错误并标准化格式。
数据存储•分布式存储：采用可扩展的分布式存储系统，确保数据的安全性和高可用性。
•高效索引：为快速查询性能建立索引，提高数据检索效率。
数据处理•实时处理：支持实时数据处理和流分析，以便迅速响应业务需求。
•批量处理：高效的批量数据处理能力，适用于大规模的数据分析工作。
数据分析•高级分析：集成了机器学习、数据挖掘和统计模型，支持预测分析和模式识别。
•可视化工具：提供丰富的数据可视化工具，帮助用户直观理解数据分析结果。
数据安全与治理•访问控制：多级访问控制确保数据安全，防止未授权访问。
•数据质量管理：内置数据质量监控机制，确保数据的准确性和一致性。
三、技术架构云原生架构•多云支持：可在多个云平台上运行，包括公有云、私有云和混合云。
•容器化：利用容器技术实现服务的微服务化，易于部署和扩展。
可扩展性•动态伸缩：根据工作负载自动调整资源，优化性能和成本。
•多租户架构：支持多租户，满足不同客户的隔离需求。
四、应用场景•商业智能：为商业智能提供数据支持，揭示消费者行为和市场趋势。
•风险管理：通过分析历史数据，预测潜在风险并制定相应策略。
•客户洞察：深入理解客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
•产品开发：利用用户反馈和市场数据，指导新产品的研发。
五、总结我们的大数据管理平台是为满足现代企业的数据分析和业务智能需求而设计的。
它不仅提供了强大的数据处理能力，还确保了数据的安全性和完整性。
通过使用我们的平台，企业可以释放数据的全部潜力，推动数据驱动的决策，从而在竞争激烈的市场中保持领先。
大数据服务平台功能简介大数据服务平台是一个集成多种大数据技术和功能的综合性平台，旨在提供一站式解决方案来处理、存储和分析大数据。
本文介绍了大数据服务平台的主要功能，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面。
一、数据采集大数据服务平台提供了丰富的数据采集功能，可以从多个数据源中收集数据。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集，可以通过API、数据传输工具或者直接接入数据源的方式进行数据采集。
同时，平台还提供了数据质量监控和数据清洗功能，可确保采集到的数据准确、完整、一致。
二、数据存储大数据服务平台提供了高可靠性和高扩展性的数据存储功能。
它支持将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS，以及在列式数据库中，如HBase和Cassandra。
这种分布式存储方式不仅可以容纳大量数据，还可以实现数据的冗余备份，确保数据的安全性和可靠性。
三、数据处理大数据服务平台提供了数据处理的能力，可以对大规模数据进行复杂的计算和分析。
它支持批量处理和实时处理两种方式。
对于批量处理，平台提供了分布式计算框架，如Hadoop的MapReduce和Spark，可以高效地处理大量数据。
对于实时处理，平台提供了流式计算框架，如Storm和Flink，可以实时地对数据进行处理和分析。
四、数据可视化大数据服务平台提供了数据可视化的功能，可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来。
它支持各种数据可视化工具和库，如Tableau、Power BI和D3.js，可以根据用户需求自定义可视化界面和交互方式。
通过数据可视化，用户可以更直观地理解和分析数据，发现数据中的潜在关系和趋势。
五、安全与权限管理大数据服务平台注重数据的安全性和权限管理。
它提供了身份认证和访问控制的功能，可以对不同用户和角色进行权限的划分和管理。
同时，平台还支持数据的加密、传输的安全保证，以及日志的记录和审计，保障数据的机密性、完整性和可用性。
大数据产品及服务能力一、引言本文档旨在介绍我们公司的大数据产品及服务能力，包括产品概述、技术架构、功能特性、应用案例、服务支持等方面的内容。
通过阅读本文档，您可以全面了解我们公司在大数据领域的能力和优势。
二、产品概述本章节将详细介绍我们公司的大数据产品，包括产品名称、主要功能、适用场景等内容。
我们的大数据产品旨在帮助客户更好地管理和利用海量数据，实现数据驱动的业务决策和创新。
2.1 产品名称我们的大数据产品名称为，是一款功能强大的大数据管理和分析平台。
2.2 主要功能我们的大数据产品具备以下核心功能：- 数据采集：支持从多种数据源获取数据，并进行实时或批量的数据采集。
- 数据存储：提供稳定可靠的数据存储方案，支持多种存储引擎，如Hadoop、HBase等。
- 数据处理：支持海量数据的处理和分析，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等。
- 数据可视化：提供丰富的数据可视化工具，将数据以图表、报表等形式展示，便于用户分析和决策。
- 数据安全和隐私保护：采用严格的安全措施，保护用户的数据安全和隐私。
2.3 适用场景我们的大数据产品适用于各行各业的企业和组织，特别适合以下场景：- 电商平台：帮助电商平台进行用户行为分析、销售预测等，提升运营效果。
- 金融机构：支持金融机构进行风险评估、反欺诈等，提高业务运营的安全性和效率。
- 制造业：协助制造业企业进行生产线优化、质量控制等，提升企业的生产效率和产品质量。
三、技术架构本章节将介绍我们大数据产品的技术架构，包括系统组成，数据处理流程等。
3.1 系统组成我们的大数据产品由以下几个核心组件组成：- 数据采集组件：负责从不同数据源采集数据，并进行清洗和预处理。
- 数据存储组件：提供数据存储和管理的功能，支持分布式存储和高可用性。
- 数据处理组件：包括数据分析、数据挖掘、机器学习等功能，支持批量和实时处理。
- 数据可视化组件：提供直观的数据可视化界面，方便用户进行数据分析和展示。
一、应用背景法律实证研究方法作为法学研究方法论体系中的重要方法之一，已经被越来越多的研究者所使用和关注。
但落到操作层面，研究者想采用实证研究方法，依然要面临不少障碍：●数据采集难：可得的公开数据越来越多，但如何采集下来●变量设计难：变量基于理论假设和样本观察而获得，但如何通过大样本观察●数据处理难：基于本课题设计了研究变量，但如何在大样本中高精度地提取●数据分析难：统计模型及工具的使用对法学背景研究者有一定困难●持续跟踪难：研究阶段性结束后，研究数据还会持续更新，如何跟踪和对照鉴于以上诸多问题，北京法意科技有限公司（以下简称“法意科技”）历经十几年的技术研究和数据积累，推出的“法学大数据分析平台”，旨在为研究者提供数据采集、数据建模、数据处理、数据模型扩展、数据统计分析、数据可视化应用等全套科研助手服务，解决科研人员在课题研究过程中研究方法认识选用不足、数据收集整理耗时费力、组织管理困难等障碍，真正将研究人员从大量的资料整理和统计工作中解放出来，有效支撑了法律实证研究科研服务。
二、产品介绍“法学大数据分析平台”（以下简称“平台”）是面向法学院校、相关科研机构、政法行业开发的集课题资源汇总、数据统计分析、科研成果发布等于一体的科研互联网工具和服务平台，聚焦法学科研的数据应用。
平台具有10大优势：1.数据全从各种正规渠道全面收录裁判文书案例数据，案例样本超3000万，数据权威。
2.变量多基础变量高达2000项。
3.质量好样本经过严格的去重处理，每个变量的精准度经过专门的质量体系控制平均准确率达到95%。
4.更新快作为2003年就开始进行案例数据库的研发商，对数据的更新有一套成熟的运行体系。
5.检索强支持3种检索模式，既有满足搜索引擎式的快速检索模式，也有满足开放式组合检索模式，检索逻辑包含与、或、非等20种，且支持“条件组”的组合检索逻辑。
6.支持自定义课题管理支持对课题样本数据进行检索和剔除，精细化筛选数据样本。
大数据平台产品体系介绍全面透视大数据平台的架构、能力与价值数据采集分析与挖掘可视化计算与存储•ETL •ESB•爬虫•Kafka•消息中间件•HDFS•Hbase•Hive•MapReduce•MPP•Spark Stream•Hadoop•人工智能•实时分析•离线分析•流式分析•Quick BI•UI 可视化平台•DX关联分析系统•DE根因分析系统基于大数据基础服务提供用户大数据采集、存储、计算能力；通过分析平台实现轻BI商业智能、人工智能服务，具备一站式数据应用能力。
大数据产品体系大数据平台产品架构大数据平台特点领先技术创新⚫专业实验室提供业界领先技术支撑⚫内嵌业界领先的分析技术和模型开放易集成⚫架构开放，支持构建应用百花齐放的局面⚫预置更加智能化/自动化的专项应用⚫自研系列产品，易提供定制工具，快速响应需求行业借鉴⚫商业模式洞察，创新模式快速响应⚫业界资源汇聚整合，行业经验共享安全可靠⚫专业的大数据平台建设和维护能力⚫电信级安全标准要求，保障系统数据安全低成本⚫X86化的计算云，存储云，缓解IOE 扩容带来的成本压力⚫集中化的采集、处理，解决烟囱式系统的冗余浪费BIG Data25%20%大数据交换汇集平台◆ETL、ESB、爬虫、Kafka、消息中间件原始数据源数据采集交换区大数据存储分散、种类多样化，时效性差异大多种技术手段，平台化系统，快速部署，统一监控管理为大数据应用提供全兼容数据存储任务流程调度操作控制流程控制转换流程数据抽取数据加载数据转换调度操作控制子任务Pyspider（互联网爬虫）Spark Streaming + kafka（流数据）大数据交换汇集ETL丰富的E T L构件库E T L界面及效果提高开发效率缩短周期➢图形化界面创建数据采集转换、抽取、清洗作业；➢支持智能采集；丰富的数据交换功能➢支持多种数据库、实时接口及库表交换、文件交换；➢支持全量、增量方式的数据捕捉方式；实现复杂数据处理➢零编码的数据处理产品;➢零编码图形化拖拽方式，完成数据抽取、转化、清洗设计；支持多种存储架构➢支持hadoop、Mpp、传统数仓多层次安全机制保障➢支持分级分域授权、三员分离；➢支持通道安全，支持SSL传输通道加密功能；➢支持数据加密，支持国密算法；➢支持交换全过程监控、审计，并提供邮件、短信预警功能；E T L 的监控管理单一业务的任务详情图形化展示任务执行日志任务运行情况变化曲线全方位洞察一项任务执行定义指定任务的报警规则定制指定任务的报警渠道指定报警信息的接收者根据需要控制告警规则的启用与关闭告警帮你随时把握任务异常可视化手段多角度作业监控作业执行状态与成功率监控对作业进行多角度排序ETL 任务执行一览无余四方伟业互联网爬虫工具是一个集成在数据模块下的自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问网页与相关的链接，获取所需要的信息，无需安装任何软件，挖掘互联网数据、配置规则简单（支持循环翻页、集合、点击事件、模拟账号登录）支持分布式采集、定时循环采集、有效的防范IP被封，支持采集数据导出，并且能够对接各种主流存储结构的面向主题爬虫。
用户应用爬虫引擎运行管理监控平台配置管理统计查询解析器任务调度中心应用支撑定制化模块任务管理数据处理监控日志管理互联网分页数据多层网页复杂网页事件网页互联网爬虫工具互联网爬虫工具-界面展示一周内完成近20000户网店信息采集及比对数据本身价值超过10万元4天完成18725户企业官网信息合法性检测一月内完成全成都市220万户企业主体信息的采集，并实现每半月滚动更新一次一个月完成40万户企业ICP备案信息采集①企业主体信息：220万户（近亿条数据）②企业ICP 备案信息：40万户（200多万条数据）③企业官网信息：3W 户（8.6万条数据）④企业店铺信息：2W 户（6.5万条数据）沉淀的数据：大数据治理平台◆元数据管理、数据质量管理大数据治理平台功能架构组织：角色、责任、权限策略：计划、部署、监控、评估数据标准管理数据元管理目录管理数据字典管理段码管理信息类管理资源检索业务配置数据质量管理数据库管理数据规则管理数据映射配置任务调度任务监控问题数据治理资源监控管理质量统计分析数据管理数据资源管理数据库配置管理数据台帐管理开放服务系统在线服务管理服务调用认证服务监控数据治理-元数据管理数据治理-数据标准与质量数据治理-界面展示大数据基础平台◆大数据存储、计算基础框架，运维管理监控。
分布式计算引擎批处理MapReduce内存计算Spark流处理StormHive 、SparkSQL 、Redis 、Phoenix 、StreamCQL 、SparkStreamingHBaseHDSF数据存储ZookeeperParquet分布式数据存储oraclePostgreSQLMySqlSqlServer Yarn （分布式资源管理）Elasticsearch分布式数据存储软件管理配置管理故障管理性能管理安全管理租户管理备份管理运维管理ETLDB实时采集批量采集网络爬虫kafaka校验与清洗Sqoop FlumeWeb Service 文件Gecco socket伟业可视化平台Tableau QlikView可视化系列。
实时分析人工智能数据挖掘系列伟业智能分析平台SAS 、SPSS RapidMiner大数据基础平台架构大数据应用流程控制任务耗时情况总览耗时监控，透视任务执行的时间状态监控，随时掌握任务执行状态的总体分布任务状态情况总览耗时的任务和步骤，需要得到我们的重点关照具体任务耗时追踪大数据分析流程监控与调度大数据基础平台：应用流程实现任务导航列表任务查询任务创建拖拽算法，拼接数据分析流程定义任务基本属性配置任务调度信息大数据基础平台：数据查询数据图表数据明细元数据信息查询日志历史记录HDFS文件大数据基础平台—运维监控管理提高部署运维效率统一管理，自动化操作使集群运维成本下降：30%精确定位故障问题检查集群状态，使故障减少：80%业务可视化，业务设备关联，故障定位时间缩短：50%直观运行监控展示丰富的监控报警和报告大数据智能分析平台◆算法模型管理、大数据挖掘分析MQ/Kafka用户画像风险画像商品画像社区画像产品画像HDFS/Tachyon/Hive/Hbase 数据接口数据层分类聚类关联推荐统计文本挖掘图像识别搜索引擎Mahout ML/Graphx/StreamingRPythonOpenCVDL4JDeeplearning4j算法接口项目管理组件管理工作流调度管理元数据数据流权限管理资源管理结果管理分析接口应用接口模型管理规则配置策略仿真策略实验规则库知识库模型库评分引擎风控业务精准营销业务报表智能运营模型监控实时报表模型评估社交网络算法引擎分析引擎决策引擎业务层业务场景导入数学分析建模大数据模型发布应用大数据应用政务大数据应用工业大数据应用交通大数据应用旅游大数据应用… …数据归集与预处理算法选择算法自定义分析建模设计模型训练模型发布模型调度运行管理知识库管理模型运行大数据运行服务大数据可视化展示知识库共享大数据分析与挖掘—模型全生命周期管理大数据智能分析平台界面-总体布局案例:客户基金定投购买响应预测-客户细分特征解读▪该子群客户均拥有贷款；▪该子群客户几乎均不拥有定存、国债等稳定收益产品；▪该子群客户很少拥有基金、黄金、利得盈等投资理财产品；▪该群客户全不持有信用卡。
V1：长期负债族▪AUM 均值是所有子群中最高的；▪近三个月稳定性资产积累余额均值（定存加国债）是所有群体中最高的；▪极少客户持有活存、信用卡和基金；交易次数是所有子群中最少的。
▪平均年龄是所有子群中最高的，超过50岁。
V5：固定储蓄族▪该群中客户的人数是所有子群中最多的；▪该群客户全部持有活存，且持有借记卡的比例较高，达83.9%。
▪该群中的客户利用活存进行交易是所有子群中最频繁的。
▪该子群客户几乎不拥有其他产品。
V2：活跃结算族▪该群客户以结算类帐户和固定储蓄帐户用以满足基本日常需求。
▪从总体分布比例上来看，持有其他产品的比例很低。
▪该群客户理财以稳定收益的国债、行内理财产品为主，同时，几乎都不持有基金V3：基本需求族▪AUM 均值较高，在所有细分群体中居第二位；▪几乎所有的该群客户拥有基金；且基金的持有余额在所有子群中是最高的。
▪持有行内利得盈、汇得盈等理财产品的比例最高；▪另有少量客户持有信用卡、国债等产品；V4：高端积极理财族▪该群客户几乎全部持有贷款和信用卡；▪信用卡消费金额、次数较大；▪几乎全部（99%）客户均有活存；且活存借方、贷方交易次数和金额均较大。
▪少量客户拥有稳定性资产积累和基金；V6：活跃负债族▪该子群客户全部持有基金；▪近三个月基金持有余额均值在所有子群中居第二位，仅次于高端积极理财族。
▪持有定存比例很低，而价值客户的平均水平为23.6%。
▪少量客户（5.9%）客户拥有信用卡，且无论是开卡率还是消费金额都很低。
V7：积极理财族▪该子群中的客户全部持有信用卡；▪信用卡的消费金额较高，和消费次数是所有子群中最高的。
▪仅有1.78%的客户持有定存；▪少量客户持有基金（7.74%），但这群基金客户的余额较高（46600元）V8：潇洒信用卡族案例:客户基金定投购买响应预测-细分结果分析案例:客户基金定投购买响应预测模型流程图构建流程图进行模型训练案例:客户基金定投购买响应预测模型规则配置配置决策树规则和回归参数配置基金定投相应预测模型规则引擎是将模型的结果，回归参数，或者决策树的规则，配置到规则库中，后台可实现批处理评分或者实时评分根据回归参数、评分卡参数生成的评分卡根据客户信息实时生成的评分卡实时的监控营销发布、执行和成交的情况比较精准营销与大众营销的成功率等大数据可视化平台◆大数据可视化UI设计工具、敏捷BIWYDC 可视化平台商业智能BI终端用户、BI 分析人员、页面开发人员表格、图表数据展现，还能编排高级的UI 页面每个图表平均支持80个以上的属性配置支持页面级、组件级的定时刷新，动态模型绑定灵活的事件响应，组件、页面间/系统内外参数传递终端用户、BI 分析人员面向表格类、图表类数据展现支持简单和基本样式、可设置性低固定页面，固定数据仅基本的钻取、联动支持海量数据渲染主要以后台计算结果的方式展现用户使用群体编排效果样式设置动态绘制可编程能力渲染性能支持流式布局之上，增加自由布局、响应式布局提供自定义模板、多种布局组件页面布局多使用流式布局、固定布局固定模板支持多样化的WEB 组件，数量达50个以上少量、基本无WEB 组件W Y D C 可视化平台与B I 的区别大数据可视化U I 设计UI 编排组件库事件联动模型数据过滤条件设置组件渲染容器监听主题管理布局模板任务管理UI 设计平台专精于业务数据可视化展示，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求。
