数据可视化的发展与大数据时代的应用

关于帆软公司介绍

“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统

完善的功能极低的学习成本

丰富的经验高效的服务朴实的文化

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“FineBI 的商业智能分析模块可以预测模拟企业将来的发展，协助企业根据数据分析结果及时调整策略做出更好的决策，增强企业在大数据时代的可持续竞争性

海量数据快速处理自动建模

可视化分析易实施易维护移动BI

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数据可视化的发展

先计算机时代计算机读图时代

未来计算机读表时代大数据时代

先计算机时代

先驱陈正祥（1922-2003）

?中国地理学界第一人

?一生致力于绘图，他主张用地图说话，用地图反映历史，

利用地图对政治，经济、文化、生态、环境等现象进行

描绘和阐述。

?陈正祥认为，“有些长篇大论说不清楚的现象，用地图

来表示却可一目了然”

蝗神庙分布图

计算机读表时代——报表工具

水晶报表

思达报表

润乾报表

帆软报表用友报表

报表工具的全球开山鼻祖中国式复杂报

表CS端开发工

具

java报表和web

报表开创者

中国式复杂报

表WEB端开创者

中国式复杂报

表领导者

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客观性问题的重要作用凸显出来。有价值大数据汇聚具备的特点有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键：一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，

大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/121371396.html, 大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训光环大数据培训是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据、人工智能人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。 2016年，各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地，被专家们称为“大数据元年”。无论如何，大数据已经成为IT领域的流行趋势，那么，2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些? Infogix首席执行官兼总裁表示，2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值，以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验。企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性，更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技术来引导业务。以下分享2017年大数据领域的十大趋势预测： 1.大数据的扩散大数据的扩散使得快速分析数据获得有价值的洞察变得至关重要，企业必须将未使用的大数据(也称为黑暗数据)转换为可用的数据。目前大数据还没有产生实质性或决定性的价值和产品，所以企业想要通过新的产品或思想在竞争中获得优势还是大有可为的。 2.使用大数据改善客户体验

https://www.360docs.net/doc/121371396.html, 使用大数据通过从传统系统转移到供应商系统、并购和核心系统升级来改进客户体验。通过自助服务灵活性分析数据，快速了解领先趋势，同时了解新客户收购增长机会。使用大数据来更好地了解客户，以便通过交叉销售或加售来提高收入，以及通过减少客户流失来消除收入损失的风险。 3.更广泛地采用Hadoop Hadoop绝对是大数据领域的一匹黑马，现在越来越多的企业采用Hadoop做大数据存储，逆向思维，创新的Hadoop解决方案会不会是未来企业的刚需呢?利用Hadoop企业能够使用高级分析来查找大量数据，通过查找有价值信息的数据从而得出更多有利可图的决策。 4.预测分析一方面，精确预测未来的行为和事件能够大幅提高盈利能力。另一方面，快速改进欺诈检测能够尽量减少收入风险，提高运营绩效。 5.基于云的数据分析将数据分析迁移上云，加速了新功能的采用，将数据转变为行动。另外，数据分析迁移上云，降低了维护和操作的成本。 6.趋向于信息学和数据价值的识别利用信息学来整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值。 7.利用数据虚拟化实现最大的商业智能

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

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

大数据的发展应用前景介绍

大数据的发展应用前景介绍越来越多的人投身于大数据行业，这几年，大数据的火爆也产生了很多疑问，大数据是不是过于被热捧了，产生的价值是不是与实际并不相符。无忧考网今天为大家来简单的描述下大数据的一个意义，也让参加大数据培训的同学有个很好的认识。大数据与事务因为许多数据流入企业，企业的大数据剖析人员搜集并剖析这些数据，从而为企业发展供给所需的洞察力。小数据事务范畴的这一新改动也意味着企业现在将寻找知道怎么处理当今许多信息流入中最为重要的问题的职业专家。大数据带给企业运营方法的洞察力也使得之前的小数据事务发生了巨大的改动。当人们不得不人工监控公司的库存，发货地址以及怎么完结时，现在大数据的改动将使所有这些变得更有效率。主动软件能够完结核算作业，在出售方面供给更好的报答。增加的潜力人们现在也能够找到许多就业机会，就像现在大数据怎么改动竞赛环境一样。这种状况的一个比如是一位28岁的斯坦福大学教授研讨政治学和数学的状况。在他的一项研讨中，他能够创建一个算法，这个算法能够剖析博客文章，新闻文章和新闻稿。这样做的意图是为了更好地猜测政治观念将怎么改动。在推举剖析和猜测方面这个算法

有着巨大的潜力。现在标明有许多需求添补的空白，以取得更准确的成果。大数据年代现在，各个范畴的大数据爆破式增加。人们在网上的所有社交活动和行为都将对刻画社会风气带来影响，这是企业应该更多地了解大数据以及怎么供给协助的众多原因之一。现在，供货商，客户和货运方能够经过产品系列中的立异进行监控。企业有必要了解大数据对其环境的影响和优点，而这些数据曾经是小数据。消费主义 “大数据”一词描绘了人们改动对世界运作方法的了解的方法。如果不满足消费者的需求，所有这些改动和立异将是不完整的。现在，它能够在从洗衣机到电表不同的消费产品中布置传感器。这些来自这些产品的数据将使制造商，政府和民间社会了解更多状况，他们将看到消费者怎么消费他们的产品，以及怎么改进，并发明更好的版别。大数据现在变得更简单被消费者所了解。毫无疑问，大数据为企业和个人日子带来了许多增加的机遇。有了这些改动就有危险，但大数据的危险不应该超越供给的优点。职业专家和政府部门的作业就是管理好收益并抵消危险。这样做将保证人们能够从大数据的发展中受益。科技的发展往往伴随着淘汰一批，产生一批，历史的车轮浩浩荡荡，碾压没有上车的，上车的自然享受历史前进的红利。

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台技术方案北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。（1）商业智能商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限：首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。（2）公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

详谈数据可视化的现状及发展趋势

现如今，数据可视化由于数据分析的火热也变得火热起来，不过数据可视化并不是一个新技术，虽然说数据可视化相对数据分析来说比较简单，但是数据可视化却是一个十分重要的技术。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于数据可视化的现状以及数据可视化的发展趋势。首先我们说一下国外的数据可视化的发展现状，其实在外国，数据可视化是一个成熟的技术，他们借助数据可视化技术，有很多的视觉化传播媒体使用图像化的方式进行传播信息，从而提升了自己的影响力。像一些知名的媒体比如卫报、芝加哥论坛报、BBC、ABC等，都是用数据可视化让自身影响力大大提高。其实随着电脑技术的成熟和搜索引擎技术的发展，政府信息公开化，众包模式的兴起，人们获取和解读数据的可能性大大提高，基于数据挖掘、理解数据基础上的数据新闻可视化，成为新闻叙事手段一个新的发展方向和突破。那么国内的数据可视化的发展现状是什么呢？其实我国媒体利用数据可视化进行新闻报道处于刚刚起步阶段。这是因为在过去，我们借助于常用饼状图、柱状图、表格等形式来美化版面，通过数字加空镜头、画外音的形式宣扬某一领域的发展历程。这种报道方式陈旧，内容抽象化，语言机关化公文化，流于表面，难以让受众真正理解和思考数字的纵深意义，揭示事件发展的方向和趋势。所以说，要想改变这一状态，就需要不破不立。现在有很多的媒体都显示了我国数据可视化相比过去有所发展。那么数据可视化的发展趋势与现存问题是什么呢？其实在未来数据可视化的发展历程中，数据的处理能力为核心，交互式可视化是新趋势。数据可视化新闻对新兴技术的依赖，暴露出

传统媒体的短板。数据可视化使受众与媒体的关系发生根本变化，得以感受到传统报道难以揭示的现象和规律。当然需要注意的是，我们相信数据的力量但不能只靠数据，数据也可能存在误差，要避免数据偏差和数据失真，就要学会去除噪音数据的干扰和不断修正的方法。加之数据可视化新闻制作周期长、人力成本高，与新闻的时效性存在一定冲突都有待于未来技术的进一步发展来提升报道质量，缩短报道时间。另外，尽管主流媒体和新兴媒体在新闻报道中做了大量数据可视化的尝试，但其发展仍然面临着受众关注度不高、数据源开发有限、相关专业人才匮乏等问题。所以说我国的数据可视化还有很长的路要走。在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化的相关知识，具体包括国内外的数据可视化的发展现状以及数据可视化的发展趋势与现存问题，通过这些内容我们可以更好地理解数据可视化。

大数据可视化的主要应用

数据可视化的主要应用实时的业务看板和探索式的商业智能是目前数据可视化最常见的两个应用场景。对于企业而言，传统的商业智能产品或报表工具部署周期很长，从设计、研发、部署到交付，往往需要数月甚至更长的时间，IT部门也需要为此付出很大精力；对于决策者而言，想要了解业务发展，不得不等待每周或每月的分析报告，这意味决策周期将更加漫长。在商业环境快速变化的今天，每周或每月的分析报告显然无法满足企业快节奏的决策需求，企业负责人首先需要的是实时的业务看板。实时业务看板，意味着可视化图表会随着业务数据的实时更新而变化。一方面，这使得企业决策者可以第一时间了解业务的运营状态，及时发现问题并调整策略；另一方面，实时的数据更新也大大提高了分析人员的工作效率，省去了很多重复式的数据准备工作。实时业务看板满足了数据呈现，想要进行深入的数据分析，企业负责人还需要探索式的商业智能。由于大数据在国外落地较早，且数据基础更好，所以探索式分析在国外已成为主流。在Gartner 2017 BI（商业智能）魔力象限报告中也可以看出，传统的BI厂商已从领导者象限出局，自助探索式分析将成为趋势。而目前，国内企业仍然以验证式分析为主。验证式分析是一种自上而下的模式。即企业决策者设定业务指标，提出分析需求，分析人员再根据相关需求进行报表定制。这种模式必须先有想法，之后再通过业务数据进行验证。所以验证式分析对数据质量要求很高，如果数据本身出现问题，那么即便通过科学的数据建模进行分析，结果也肯定是错误的。相比于验证式分析，探索式分析对数据质量要求相对较低，同时也不需要复杂的数据建模。“探索式分析的意义在于，它允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下，通过数据本身所呈现出的可视化图表进行查看和分析。”

Google大数据发展与应用总结归纳

精心整理 Google IT 2019年9月11日

目录一、简述 (4) 二、Google经典三篇大数据论文介绍 (5) 2.1、GFS (5)

一、大数据时代的来临 1.大数据的概念：按照维基百科上的定义，所谓“大数据”（big data）在当今的互联网业指的是这样一种现象：一个网络公司日常运营所生成和积累用户网络行为的数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭”。这些数据量是如此之大，已经不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量，而是以P （1000个T），E（一百万个T）或Z（据。大数据泛指巨量的数据集，尔街日报》将大数据时代、竞争、生产力提高的前沿。加快了信息化向社会经济各方面、大众 1MB（兆字，2008年是1GB（1GB等于1024MB），（即10亿GB或1000PB）的时间在2001 年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB（1PB等于1000TB）。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB 数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十

PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。

城市交通大数据可视化框架及实现

城市交通大数据可视化框架及实现随着智能交通在物联网、云计算、移动互联等领域的结合应用和迅速发展，其发展模式已经从传统的信息不均衡、信息处理能力低效的系统发展成为真正的运用新技术的智能交通系统。智能交通系统是多个与交通有关的系统的综合应用，包括车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等，这些应用运用大数据技术、云计算技术、移动互联技术等为交通系统的智能化效率的提高提供重要的支持，不断提高智能交通系统的数据分析判断能力，以优化交通的运行管理，精准地掌握交通状况，给车辆和出行者带来更加智能化的服务。目前大数据技术已经应用在很多城市的智能交通领域，公众出行越来越离不开交通大数据分析带来的便利。随着大数据技术的兴起，智能交通的发展也在飞速前进的阶段，交通大数据的总量已从TB级跃升为PB级并仍在不断攀升。但目前，在如何运用大数据技术有效处理分析这些日益剧增的交通大数据分析获取更有价值的信息的问题上，我国的智能交通发展仍然处于开始阶段。如何运用大数据技术，有效分析利用交通大数据，实现大数据的可视化，使其发挥出应有的价值，是现阶段智能交通发展的重要任务。 1数据可视化基本框架 1.1 数据可视化流程科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结

构并被广泛应用于数据可视化系统中。可视分析学的基本流程则通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。从数据到知识的转化方式有两种途径，交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。过程中用户即可以对可视化结果进行交互的修正，也可以调节参数以修正模型。在相当多的应用场合，异构数据源需要在可视分析或自动分析方法之间被整合。因此，这个流程的第一步需要将数据预处理并转换，导出不同的表达，便于后续的分析，其他的预处理任务包括数据清洗、数据规范、数据归类和异构数据源集成。在任何一种可视化分析过程中，人都是最核心的要素。机器智能虽然在很多场合都比人的效率要高，但是机器只能承担替代一部分人所承担的工作，并不能够最终决策或对知识进行加工和使用。所以数据可视化的目的并不是替代人的判断和决策，而是为人所用，增强人的能力，提高人的效率。 1.2数据可视化流程中的核心要素数据可视化流程中的核心要素包括 3 个方面。 1.2.1 数据表示与变换数据可视化的基础是数据表示和变换。为了允许有效的可视化、分析和记录，输入数据必须从原始状态变换到一种便于计算机处理的结构化数据表示形式。通常这些结构存在于数据本身，需要研究有效的数据提炼或简化方法以最大程度地保持信息和知识的内涵及相应的上下文。

Google大数据发展与应用

IT新技术课题报告Google大数据技术专业名称：软件工程姓名：王六平 2019年12月19日

目录一、简述 (4) 二、Google经典三篇大数据论文介绍 (5) 2.1、GFS (5) 2.2、MapReduce (6) 2.3、BigTable一个分布式的结构化数据存储系统 (7) 三、Google新大数据论文介绍 (8) 3.1、Caffeine：处理个体修改 (8) 3.2、Pregel：可扩展的图计算 (9) 3.3、Dremel：在线可视化 (11) 四、Google大数据的应用 (14)

一、大数据时代的来临 1.大数据的概念：按照维基百科上的定义，所谓“大数据”（big data）在当今的互联网业指的是这样一种现象：一个网络公司日常运营所生成和积累用户网络行为的数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭”。这些数据量是如此之大，已经不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量，而是以P（1000个T），E（一百万个T）或Z（10亿个T）为计量单位，所以称之为大数据。大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。 2.大数据的发展互联网特别是移动2互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB（1PB等于1000TB）。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量

大数据可视化系统需求书模板

大数据可视化系统

第一章项目背景 . 项目背景大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 . 建设目标食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。第2章、需求分析 . 现状分析公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信

息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台（如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 . 系统目标建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行

国内外政务大数据应用发展述评_方向与问题_于施洋

国内外政务大数据应用发展述评：方向与问题 * 于施洋①　王建冬**①　童楠楠①② ①国家信息中心信息化研究部　北京　100045②中国人民大学信息资源管理学院　北京　100872 摘　要:关键词：大数据正在成为国家的重要战略资源，已是社会各界关注的焦点。从大数据的概念入手，界定了大数据概念的内涵、外延，指出政务大数据应用应成为政府管理改革的全新阶段。基于国内外政务大数据发展现状，在评述国内外政府大数据应用发展的基础上，提出中国政务大数据发展需坚持整体性政府、透明化政府和服务型政府三个基本方向，需避免将将大数据等同于开放数据、共享数据和海量数据三大认识误区，需警惕数据权的恶意使用或过度滥用、大数据带来的信息歧视和互联网公司侵害国家数据主权三大潜在问题。电子政务；政务大数据；大数据应用；信息资源；数据开放近年来，大数据在全球范围内受到追捧。据国际数据资讯（IDC）公司监测，全球数据量大约每两年翻一番，预计到2020年，全球将拥有35ZB的数据量。据统计，平均每一秒即有200万用户在使用Google搜索，Facebook注册用户超过10亿，每天生成300TB以上的日志数据。同时，传感网、物联网、社交网络等技术迅猛发展，引发数据规模爆炸式增长，大数据时代已经到来。著名的管理和咨询公司麦肯锡（McKinsey）认为，“大数据已经渗透到工业和商业领域的各个方面，成为影响生产的一个重要因素”，大数据的应用涉及经济、文化、教育、医疗、公共管理等各行各业。正是由于大数据的广泛应用及其背后蕴藏的巨大潜力和价值，许多国家纷纷将“大数据”的建设和发展上升为国家战略，积极推动大数据应用的发展。中国政府虽已发布《促进大数据发展行动纲要》，将数据定性为国家基础性战略资源，但各级政府在推动政务大数据应用方面，仍存在不少问题。所谓政务大数据，是指政府推动大数据应用发展的过程或大数据在公共服务领域的应用实践。本文在评述国内外政务大数据 *基金项目：国家发展改革委重大问题软科学研究项目“大数据与重大政策评估研究”。**通讯作者收稿日期：2015-11-09 专题报告应用发展的基础上，界定了大数据的概念内涵和外延，指出中国政务大数据应用发展的方向及应避免的认识误区和需警惕的潜在问题。一、大数据的概念内涵及其外延对于大数据概念的界定，目前尚无统一的认识。由于所从事学科领域的差异，国内外学者对“大数据”有不同的看法。一些学者从计算科学角度出发，认为大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。[1]还有学者从信息资源的角度出发，指出大数据是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[2]而近年来，从事社会科学领域研究的学者认为，大数据的概念内涵不应仅仅局限在技术层面：大数据可以定义为在合理时间内采集大规模资料、处理成为常规使用者更有效决策的社会过程。[3]基于现有学者对“大数据”的研究，本文从大数据的内涵、外延出发，分别作界定（参见图1）。

大数据可视化分析平台介绍

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得基础支撑环境,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得融合数据资源视角，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得综合情况，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,整合现有数据资源結合政务大数据得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、旅游等重点行业得数据综合分析，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、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与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得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得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得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得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：通过对海量得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，促进民生得发展。

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/121371396.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

数据可视化技术的发展与变化

数据可视化技术的发展与变化我们对传统的数据可视化都比较熟悉——条形图、饼状图、柱状图、散布图、曲线图，以及用不同颜色对不同省份进行标注的地图等等。从源数据到人们眼中的可见的数据，这个过程可以说是一个从粗糙，迷惑到简约，高雅的升华。这也是数据可视化的魅力所在，这一过程在我看来可以分为以下部分： 1、获取数据数据来源可以从磁盘上的一个文件，或者网络资源 2、归类，结构化根据数据的意义进行结构化，分析归类 3、筛选不是所有的数据你都有兴趣，也不是所有的数据是有效的 4、统计，挖掘关注的点需要数据算法等进行统计，或者从已有数据引出新的概念 5、选择可视化形式确定可视的方式，比如表格，线图，bar图，tree等等 6、改善，提纯使用合理的样式，标准化的页面，以及设计，颜色等方面的理论支持 7、操纵数据添加方法来操作，控制你想看到的数据特性这样的数据可视化表达方式已经成为了包括政府、科研和商业在内的各行各业的通用标准。然而，随着当今数据分析技术的发展，数据可视化也在发生着剧变。在下文中，我们一

起来看看它都有哪些显著的变化。想一想你在选择应用工具之前，最希望将哪一个类别的数据进行可视化呢?这些数据是多维度的吗? 一般情况下，我们针对一个以上维度的数值进行可视化,在图表中，我们可以看到，月销售额是量度，时间是维度;月销售额在时间跨度中呈现了出来。以这个具体的实例来看，就是失业人数为量度，地理信息为维度(可以是省份、地区或者是业务区域等等)。在多维度的数据库中，用户可以通过多个不同的维度对多个不同的量度进行分析，问题就在于我们怎样“看到”这些复杂的结果。所幸的是，今天的许多应用工具都能达到这类可视化要求了，不信的话就搜索一下“可视化工具”吧。在数据可视化领域，某教授成就斐然。请注意，他不是一个商人，他只是一位在瑞典卡罗林斯卡研究所(Sweden’s Karolinska I nstitute)工作的教授。Rosling热衷技术，关注世界健康，发自内心地想要帮助人们理解复杂的数据分析。他的个人网站非常值得一看：通过尺寸、颜色和运动来表现可视化，不可思议。同时，你还可以免费下载他的软件。如果你的数据不是多维度的，那是不是非常非常大呢? 众所周知，大数据在关系数据库引擎中存储和分析起来都很困难。因此，对大数据的解

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)

大数据及其在各领域的应用

大数据及其在各领域的应用引言：随着互联网的飞速发展，特别是近年来社交网络、物联网和云计算的飞速发展和大量应用，人们所接触和关注的数据量出现爆炸式增长，使得数据的极大丰富和复杂成为当今社会的重要特征。对大数据分析和处理的技术也随之建立完善并丰富起来。主要介绍大数据的概念和特点，分析了实现大数据处理的关键技术和大数据的应用领域，列举了几种大数据在现实生活中的典型应用。首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC的监测统计，即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长了62%，达到80万PB（1PB等于10GB），到2011年全球数据总量已经达到1.8ZB（1ZB等于1万亿GB），并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020年全球数据量总量将达到40ZB，10年间增长20倍以上，到2020年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总

量的75%。如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。虽然大数据日益升温，但与大多数信息学领域的问题一样，大数据的基本概念及特点，大数据要解决核心问题，目前尚无统一的认识，大数据的获取、存储、处理、分析等诸多方面仍存在一定的争议，大数据概念有过度炒作的嫌疑。欧洲的一些企业甚至认为大数据就是海量数据存储，仅将大数据视作是可以获取更多信息的平台。本文分析当前流行的几种大数据的概念，讨论其异同，从大数据据有的典型特征角度描述大数据的概念和特点，从整体上分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，在此基础上，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。大数据的概念和特点大数据是个较为抽象的概念，正如信息学领域但是面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主大多数新兴概念样，大数据至今尚无确切、统的定义。来自维基百科的定义为：大