大数据项目介绍文件

XXXXX有限公司大数据项目介绍

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

大数据应用项目商业计划书

大数据应用项目商业计划书企业大数据应用平台商业计划书深圳富思数据分析技术开发有限公司日期：二○一四年五月二十五日

目录目录 (2) 一、项目的概述 (4) 1.1 项目提出的原因 (4) 1.2 项目的先进性与优势 (4) 1.3 公司的定位 (5) 二、项目的市场分析 (5) 2.1企业大数据应用的广阔前景： (5) 2.2 市场发展规模 (5) 三、产品功能介绍 (5) 3.1 管理咨询产品介绍 (5) 3.2 PGS智能管理系统介绍 (6) 3.2.1 PGS的基于业务平台的技术架构 (6) 3.2.2 PGS智能管理系统功能介绍 (6) 3.3 儒道网云平台的企业大数据应用平台介绍 (8) 3.3.1 云平台的数据仓库技术 (8) 3.3.2 云平台的基于数据模型的数据挖掘技术 (8) 3.3.3 儒道网云平台的功能介绍 (8) 四、市场营销推广策略 (9) 4.1 为客户提供通用型的免费产品，快速抢占客户 (9) 4.2 为客户提供增值服务，增强客户粘附性 (9) 4.3 与客户形成战略合作 (9) 五、富思的商业模式 (9) 5.1、商业模式解读 (9) 5.1.1 富思大数据应用平台的运营机制的核心： (9) 5.1.2 富思大数据应用平台示意图 (10) 5.2、盈利模式 (10) 5.2.1 管理咨询的收入模式： (10) 5.2.2 PGS智能管理系统的收入模式 (10) 5.2.3 儒道网平台的收入模式： (11) 六、项目风险分析 (11) 6.1 技术风险 (11) 6.2 市场风险 (11) 七、未来公司的战略发展规划 (11) 7.1 公司的使命和愿景 (11) 7.2 建立与企业直接关联的大数据应用平台 (12) 7.3 实现数据应用与移动商务无缝对接 (12) 八、公司概况介绍 (12) 8.1 公司基本情况 (12) 8.1.1 公司股权结构 (13) 8.1.2 企业的经营能力与业绩 (13) 8.2 管理团队介绍 (13)

数据挖掘工具应用及前景分析

数据挖掘工具应用及前景

介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象：数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。名称映射:映射至类别字段名的值的规范。结果:由函数创建的结果的名称和位置。分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。值映射:映射至其它值的规范。函数：发掘:单个发掘函数的参数。预处理:单个预处理函数的参数。序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。统计:单个统计函数的参数。统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

大数据平台项目方案说明

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。

5种数据挖掘工具分析比较

数据挖掘工具调查与研究姓名：马蕾学号：18082703

5种数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象：数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。名称映射:映射至类别字段名的值的规范。结果:由函数创建的结果的名称和位置。分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。值映射:映射至其它值的规范。函数：发掘:单个发掘函数的参数。预处理:单个预处理函数的参数。序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。统计:单个统计函数的参数。统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

湖南2020年大数据和区块链产业发展重点项目申报书

附件1 2020年大数据和区块链产业发展重点项目申报书申报单位（盖章）负责人推荐单位（盖章）申报日期2020年月日湖南省工业和信息化厅编制 2020年2月

填报说明一、提交材料包括申报书纸质材料和电子文档，申报单位必须确保纸质材料和电子文档的一致性。二、请用A4幅面编辑，正文字号为4号宋体，行距26磅。一级标题3号黑体，二级标题3号楷体。三、纸质材料请使用A4纸双面印刷，装订平整。电子文档以光盘或U 盘形式存储。

一、项目及申报单位基本信息

二、项目摘要（4000字以内）项目名称、项目背景和必要性、技术基础，建设内容、规模、方案和地点，项目运营模式，各项建设条件落实情况，项目总投资及资金来源、经济和社会效益分析等。三、项目单位基本情况四、项目建设内容项目建设的主要内容、建设规模、采用的技术路线与特点、项目运营模式、产品或服务市场预测、建设地点、建设工期和进度安排、建设期管理、成果推广计划及后续完善方案等。五、项目市场前景 1、与国内外同类项目关键指标的比较、潜在用户、市场前景及风险预测； 2、可实现的预期成果，包括用户数、业务量的增长，须有二年期内的可考核技术指标和社会经济效益指标。六、现有基础和条件 1、申报单位在相关领域的已有基础、主要成果。 2、项目实施具备的支撑条件，包括项目资金、设备以及重点实验室、工程中心等研究平台在项目中所起的作用等。列出现有与本项目有关的主要平台或设备（说明用途）。 3、项目团队的规模和结构，包括年龄、专业、职称等情况，团队规模要适度。 4、单位项目核心人员情况，包括工作简历、主要学术业绩，

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。以下为原文：大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

区块链应用项目商业计划书两篇

区块链应用项目商业计划书两篇篇一：区块链应用项目商业计划书导读：根据英国市场研究公司Juniper Research发布的报告显示，到20XX年底，全球将有超过一半的大公司正在积极部署区块链技术。区块链技术应用十分广泛，除了金融服务行业（比特币），其他行业也能从中大大获益，尤其是商品防伪。中国山寨行业发达，假货横行，而目前的防伪系统已不能完全满足市场需求。 1、项目简介：区块链应用项目商业计划书 2、团队介绍： CEO 资深的java架构师，曾供职于谷歌亚洲研究院、华为等公司。区块链网的联合创始人，中国最早报道区块链的网站之一，目前DAU达到100万。对计算机技术和区块链应用有深刻的理解销售总监前道左咨询高级顾问，曾在零售行业（沃尔玛中国、苏宁易购）担任过高管和策略顾问。担任美素佳儿奶粉中国区供应链和物流总监，对零售行业上下游服务商的把控力强 CTO 毕业于斯坦福大学计算机专业，精通Java、Php等开发语言。在项目管理，系

统构架，大数据处理，高并发控制等方面有丰富的经验。精通区块链原理及相关技术，主要负责放心购的所有技术架构 3、痛点分析：主流防伪系统安全性较低：旧防伪系统（如全息图）和新防伪系统（如二维码，简单的RFID/NFC）等，这些比较低端的方式即使加密了也很容易被破解，且复制的成本非常低，并不能做到完全意义上的防伪。防伪真空区：国内山寨行业发达，假货横行。目前市面上却只有针对如钻石等奢侈品的专属防伪验证方式，奶粉、酒品等原价不高但人们格外在意真伪性的商品亟待一种可靠而成本低廉的解决方案。商家对商品管控力弱：商家缺乏实用的供应链金融工具，难以形成对商品流转的溯源、定位追踪等有效的管理。

大数据应用项目商业计划书

大数据应用项目商业计划书目录目录............................................................................................................... 错误!未定义书签。一、项目的概述 (2) 1.1 项目提出的原因 (2) 1.2 项目的先进性与优势 (2) 1.3 公司的定位 (3) 二、项目的市场分析 (3) 2.1企业大数据应用的广阔前景： (3) 2.2 市场发展规模 (3) 三、产品功能介绍 (4) 3.1 管理咨询产品介绍 (4) 3.2 PGS智能管理系统介绍 (4) 3.2.1 PGS的基于业务平台的技术架构 (4) 3.2.2 PGS智能管理系统功能介绍 (5) 3.3 儒道网云平台的企业大数据应用平台介绍 (6) 3.3.1 云平台的数据仓库技术 (6) 3.3.2 云平台的基于数据模型的数据挖掘技术 (7) 3.3.3 儒道网云平台的功能介绍 (7) 四、市场营销推广策略 (7) 4.1 为客户提供通用型的免费产品,快速抢占客户 (7) 4.2 为客户提供增值服务,增强客户粘附性 (8) 4.3 与客户形成战略合作 (8) 五、富思的商业模式 (8) 5.1、商业模式解读 (8) 5.1.1 富思大数据应用平台的运营机制的核心： (8) 5.1.2 富思大数据应用平台示意图 (9) 5.2、盈利模式 (9) 5.2.1 管理咨询的收入模式： (9) 5.2.2 PGS智能管理系统的收入模式 (9) 5.2.3 儒道网平台的收入模式： (9) 六、项目风险分析 (10) 6.1 技术风险 (10) 6.2 市场风险 (10) 七、未来公司的战略发展规划 (10) 7.1 公司的使命和愿景 (10) 7.2 建立与企业直接关联的大数据应用平台 (10)

数据挖掘主要工具软件简介

数据挖掘主要工具软件简介 Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分： a、通用型工具； b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具； c、快速发展的面向特定应用的工具。通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工

具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具： 1. QUEST QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点： (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 (2)各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 (3)算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2. MineSet MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点：（1）MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示，用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map

大数据课程基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。一、基本概念在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。

大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月

一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

项目征集大数据领域大数据基础支撑领域大

附件1 项目征集指南一、大数据领域（一）大数据基础支撑领域 1．大数据加工领域。 ■大数据采集手段与采集范围的产品与技术； ■面向不同行业发展大数据挖掘、服务及数据可视化等产品与技术。 2．大数据安全领域。在数据安全、信息安全、云平台安全等领域的大数据安全产品与技术。（二）大数据应用。 1．政务服务大数据应用。在政务数据开放共享、政府治理能力精准、行政管理手段智能、公共安全监管提升等领域的大数据应用。 2．普惠民生大数据应用。健康医疗大数据应用、社会保障大数据应用、新型教育大数据应用。 3．公共服务大数据应用。

能源管理大数据应用、交通服务大数据应用、旅游服务大数据应用、生态环保大数据应用、危化及冶金大数据应用、公共资源交易及公共服务事项大数据应用。 4．产业创新大数据应用。智能制造大数据应用、金融大数据应用、物流大数据应用、电商大数据应用、知识产权大数据应用。二、云服务平台云服务典型案例严格限制在云计算范畴，云计算业务是指利用云计算中心的软硬件资源，通过互联网或其他网络以随时获取、按需使用、弹性扩展、协作共享等方式，为用户提供的计算存储、开发支撑、应用部署、应用软件、运行管理等服务，主要包括基础设施及服务（IaaS）、平台及服务（PaaS）、应用即服务（SaaS）等类型。三、工业互联网（一）工业互联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的各类工业互联网平台。通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系，建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发环境，

基于区块链的大数据应用

区块链以其可信任性、安全性和不可篡改性，为隐私保护下的大数据开放共享提供了有力保障，区块链让更多的大数据被解放出来。区块链能够进一步规范数据的使用，精细化授权范围。脱敏后的数据交易流通，则有利于突破信息孤岛，逐步推动形成基于全球化的数据交易场景。典型应用场景：（1）政务大数据《基于区块链的开发区政务大数据平台项目》-北京经济技术开发区该项目对接政务系统涉及政府20余个职能部门，通过本平台的建设实现了政务数据的融合、交换、共享、确权、追溯及全程安全加密。同时融合云、网、数、链、智相关技术，搭建智链立交桥，通过机制、流程和技术建立数据共享信任体系，对每条信息进行单独加密，防止信息泄露，实现政务数据实时归集、可信共享、权责清晰，确保数据不可被随意篡改，并通过智能合约的数据目录规则、数据隐私管理规则等标准模板，实现新业务快速部署，加速政务应用创新。基于区块链的政务大数据平台，瞄准政务大数据在隐私保护和确权情况下实现可信交换和自由流通的痛点，将各委办局节点的数据打通，使用基于区块链和智能合约的可信数据交换方式使各方共享数据。比如，工商部门可以把其拥有的数据授权开放给税务部门，对于税务部门来说，仅仅只是获得了数据的使用权。在数据可信共享的基础上，基于区块链的智能合约平台将政务大数据知识化形式化，把各部门各机构的业知识、办事流程，生成一个个的智能合约，为政府部门内部办事流程和服务群众提供支持和方便，同时也可以极大的促进政务大数据和知识的流动和传播，让数据的价值无限放大。借助于政务大数据平台完善的安全机制和审计追踪流程，各部门和机构也免去数据泄密的担忧。同时通过开放平台，提供外部数据服务，为社会和群众提供各种基于政务大数据平台的基础服务，提升政务服务水平。其他案例： ?北京市海淀区推出基于区块链等技术的“不动产登记＋用电过户”同步办理的新举措，实现以二手房交易为主题的各项服务的联动办理。 ?广州市黄浦区新上线了商事服务区块链平台，在全国首创“区块链+AI” 企业开办服务模式，探索实现港澳企业商事服务“足不入境，离岸办理”。

常用数据挖掘工具介绍

常用数据挖掘工具介绍 1.SAS统计分析软件 SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。 SAS统计分析软件特点如下：信息存储简便灵活语言编程能力强丰富的统计分析方法较强的统计报表与绘图功能友好的用户界面宏功能支持分布式处理采用输出分发系统功能强大的系统阅读器 SAS统计分析软件界面如下： SAS分析案例如下：

2.Clementine数据挖掘软件 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。 Clementine软件特点如下：支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享提供模型评估方法数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中满足大数据量的处理要求能够对挖掘的过程进行监控，及时处理异常情况具有并行处理能力支持访问异构数据库提供丰富的接口函数，便于二次开发挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形 Clementine软件界面如下：

Clementine分析案例如下： 3.R统计软件 R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。作为一个免费的统计软件，它有UNIX、 LINUX、MacOS和WINDOWS 等版本，均可免费下载使用。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:

2020大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： ●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ●高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 ●高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ●Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。三、第二种工具：HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，

区块链应用项目商业计划书

区块链应用项目商业计划书 The latest revision on November 22, 2020

导读：根据英国市场研究公司JuniperResearch发布的报告显示，到2018年底，全球将有超过一半的大公司正在积极部署区块链技术。区块链技术应用十分广泛，除了金融服务行业（比特币），其他行业也能从中大大获益，尤其是商品防伪。中国山寨行业发达，假货横行，而目前的防伪系统已不能完全满足市场需求。以下是一份区块链应用项目商业计划书范文，如有雷同，纯属巧合！ 1、项目简介：区块链应用项目商业计划书 2、团队介绍： CEO 资深的java架构师，曾供职于谷歌亚洲研究院、华为等公司。区块链网的联合创始人，中国最早报道区块链的网站之一，目前DAU达到100万。对计算机技术和区块链应用有深刻的理解销售总监前道左咨询高级顾问，曾在零售行业（沃尔玛中国、苏宁易购）担任过高管和策略顾问。担任美素佳儿奶粉中国区供应链和物流总监，对零售行业上下游服务商的把控力强 CTO 毕业于斯坦福大学计算机专业，精通Java、Php等开发语言。在项目管理，系统构架，大数据处理，高并发控制等方面有丰富的经验。精通区块链原理及相关技术，主要负责放心购的所有技术架构 3、痛点分析：主流防伪系统安全性较低：旧防伪系统（如全息图）和新防伪系统（如二维码，简单的RFID/NFC）等，这些比较低端的方式即使加密了也很容易被破解，且复制的成本非常低，并不能做到完全意义上的防伪。防伪真空区：国内山寨行业发达，假货横行。目前市面上却只有针对如钻石等奢侈品的专属防伪验证方式，奶粉、酒品等原价不高但人们格外在意真伪性的商品亟待一种可靠而成本低廉的解决方案。商家对商品管控力弱：商家缺乏实用的供应链金融工具，难以形成对商品流转的溯源、定位追踪等有效的管理。 4、区块链技术解决方案：独一无二的标签：每一个产品对应的标签都有一个独特编号的芯片，完整地记录了产品在供应链上流转的信息。动态数据库：芯片上的数据会随机变化。即使仿冒者打破安全系统并复制一份一模一样的数据出来，这份数据也会迅速过时。商品追踪溯源：24小时管理企业从报价到出货的每一项信息，让企业的每一项信息变的透明、可查询、流转更迅速。防伪校验：用手机触碰标签，真伪验证过程只需要2-3秒钟，支持NFC和扫描二维码两种方式，并可多次查询产品信息。 5、市场规模：防伪行业发展环境变化：在互联网时代，防伪行业的市场环境出现了巨大变化。首先，互联网改变了消费者的消费习惯，却也提供了网络防伪的发展空间。目前，服装、日用百货、电子产品、化妆品、家用电器、食品等是网络购物主要品类，也将是防伪行业发展新的增长点。区块链正站在风口上，处于商业市场庞大，经济快速增长的中国。发展于宏观经济减速，企业转型需求旺盛的关键时期。在企业服务落后，互联网流量经济深入人心的今天，国家鼓励万众创业的大好时期。天时地利人和皆在。

大数据分析主流工具-Spark介绍

大数据分析主流工具-Spark介绍 Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项目，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架。spark发展十分迅速，2014年，Hadoop的四大商业机构均宣称全力支持Spark，今后将全面接收基于Spark编写的数据挖掘与分析算法，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark 框架。近两年，Spark在中国的发展达到了一个前所未有的状态和高度。其中阿里巴巴的搜索和广告业务，最初使用Mahout和MapReduce来解决复杂的机器学习问题，但是在效率和代码维护方面并不理想，现已转向Spark框架。淘宝技术团队使用Spark实现了多次迭代的机器学习算法和一些高计算复杂度的算法，并将其运用在推荐系统上；同时还利用Spark中的一系列组件解决了基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等许多生产问题。此外，腾讯也是最早使用Spark的应用之一，借助Spark快速迭代的优势，腾讯提出了大数据精准推荐，并采用“数据+算法+系统”这套技术方案支持每天上百亿的请求量。

Spark四大特性之特性一：快速相同的实验环境与数据下，在内存中运行相同的程序，Spark比MapReduce快约100倍；在磁盘中运行相同的程序，Spark要MapReduce快约10倍。例如图2所示，Spark和MapReduce进行逻辑回归运算后的实验数据。针对于非常考验系统性能的排序问题，图3解释Spark与MapReduce对100TB 数据样本排序的实验结果比较：MapReduce用了2100台机器，花费72分钟；而Spark仅用207台机器，不到前者的1/10，花费23分钟，接近前者的1/3。

区块链项目白皮书

EOPT区块链方案白皮书让价值贡献者参与价值分享 2018年7月4日

目录 CONTENTS 摘要 (3) 第1章.区块链的兴起和未来发展趋势 (5) 1.区块镇链的兴起 (6) 2.区块链的设计思想 (8) 3.经济层面的设计思想 (8) 4.技术层面的设计思想 (9) 5.区块链的核心技术 (9) 6.未来发展趋势 (10) 第2章.EOPT区块链去中心解决方案 (12) 1. 设计原则 (12) 2.EOPT区块链的特点 (13) 3.整体架构 (13) 4.平台产品服务层 (14) 5. EOPT区块链应用场景概览 (14) 第3章.技术特色和优势 (14) 1.采用加密代币技术 (14) 2.高性能 (14) 3.高速接入 (15) 4.高安全性 (15) 5.安全的密钥管理体系 (16)

6.高效运营 (16) 责任与义务 (16) 结语 (16) 参考文献 (16)

摘要当下，随着移动互联网、社交网络和物联网的普及，社会协作形态正在从传统的中心化的公司制向合伙人公司制和去中心化的社群形态转变，尤其在区块链世界表现得更为突出。在社群组织中，如何建立信任变得非常重要。我们每个人都在无时不刻产生有用的行为，诸如信用数据、注意力、互联网踪迹都是个人的重要数据资产，包括社交、娱乐、购物、出行等等方面，而这些资产在过去并不曾被个体重视。而今EOP-Token为您构建区块链身份，帮助您发现自身价值，使得个人分享价值得以公平公正的体现。 EOP-Token（以下简称EOPT）区块链通过一个系统的算法设计，将用户信任、奖励机制和社群共识有机的结合起来。EOPT区块链世界的核心，就是社群。社群，代表着公平公正与民主。社群之间流动性强，对内有着更好的分配与组织方式，社群对于人员的激励更加透明、公平，哪一个社群做得更好，对人员的吸引力更大，便使得其对外也具有更高的竞争能力，对于中心化组织也有着更强力的冲击和优势，这是未来社会的趋势。 EOPT区块链的愿景是打造服务全球中小企业最受欢迎的区块链生态应用平台。EOPT作为精准定位区块链创业应用孵化+共享共赢大数据人脉圈商业模型的发展平台，通过去中心化的区块链网络直接连接全球商业参与者、服务者与消费者，采用周期数据开源的贡献值算法，多达85%的多元区块链数字加密资产营收与

史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍

从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价的硅晶半导体所蕴

藏的秘密，大量的数据可以按0或1的二进制方式存储半导体材料内，它们的存储能力如此巨大，成本如此低廉，以至于以往被轻易忽略的数据都能被忠实的保存下来：我们每一下轻微的呼吸、每一次心脏的跳动、每一下鼠标的点击，企业里员工的每一次出勤、财务的每一笔账单、客户的每一个评论，包罗万象都能一一记录。与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。传统的数据是指用数字或文字描述的内容，通称为结构化数据，而大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据。例如人群之间看不见的社交关系（Social Relationships），移动设备发射的GPS位置，网络传播的图像、视频信号，可穿戴设备采集的健康数据等。对这些各种各样

的数据的采集、挖掘、运用，也是现代大数据挖掘的重要研究课题。正在发生的大数据变革，恐怕是人类技术发展中最重要的话题之一，它冲击着许多主要的行业，包括零售业、服务业、电子商务和金融领域等，同时大数据技术也正在彻底的改变我们的日常生活。如果把数据比作是矿石的话，大数据挖掘技术就是要从矿石中提炼出黄金，并形成各种精致的制成品发挥作用的过程。它既能够通过移动应用和云服务追踪和提升个人的生活品质，也能为现代企业带来更高效和稳健的管理方式。小到个人，大到企业和国家，大数据均是极度重要的一个议题，需要我们真正的深入理解它，因此本文将对大数据挖掘技术给出全景式的介绍，首先