公安大数据警务大数据分析系统方案设计(图文)

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展厅:综合应用解决方案

物联网与大数据作为信息时代的技术产物，受到社会各界的广泛关注，如何利用物联网技术与大数据分析算法提升办案效率，已成为各国警方分析研究的课题。本文构想了一套基于物联网技术的警务大数据分析模型，意在探讨该套模型在实际应用中的可行性，以及可能遇到的困难。背景介绍警察作为一个国家的重要机构，肩负着维护社会稳定，打击违法犯罪的重要职责，面对着越来越狡猾的犯罪分子，警方需要有效提升预防和打击犯罪的能力，单靠警员人工破案已无法满足社会需求，因此国家提出“科技强警”的发展战略，借助

高科技装备、信息化手段帮助警方打击违法犯罪，“金盾工程”更是将公安信息化建设推向了高潮。然而，随着信息时代的到来，犯罪分子作案手段越发多变、隐蔽，传统的信息化手段已很难帮助警方快速分析研判。

近年来，“物联网”、“大数据”越来越被人们所熟知，著名的“谷歌汽车”、“大数据流感预测”更是成为物联网技术与大数据预测应用的经典案例。这两个在几年前还不为人知的技术名词，仿佛是在一夜之间闯入了我们的生活，将人们拉入了科幻电

影中的场景。那什么是“物联网”、“大数据”呢？

物联网技术是利用互联网等通信技术手段把传感器、控制器、机器、人与物通过新的方式联系在一起，形成人与物、物与物互联，实现信息化，远程管理控制和智能化的网络。

作为物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命，大数据是信息爆炸时代的产物，人们每天上网、交流、购物、订票……产生了数以亿级的数据，而这项技术的意义并不在于掌握了庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的预测处理。

警方分析研判的关键是挖掘人员、组织、案（事）件、阵地以及物品五要素之间的关联关系，如果能够借助物联网技术获取五要素信息，那么将大大提升警方获取线索信息的效率，同时也能避免人为错误。而面对庞杂的线索信息，则可以借助大数据分析技术实现深入，高效的挖掘分析，进而快速找出五要素之间的关联关系。

本文试图探讨构建一套基于物联网技术的警务大数据分析

模型，借以提高警方线索采集和分析研判过程的准确性和效率。

技术架构基于物联网技术的警务大数据分析模型是一种利

用大数据分析算法对海量警务物联网线索信息进行深度挖

掘分析的系统模型。它包括了物联感知层、数据传输层、数据分析层以及数据展示层，同时，它还要与现有的公安信息

网有效融合，实现信息共享碰撞。

物联感知层警务物联网，是指利用感知技术与智能装置对警务工作关注对象进行自动感知识别，通过网络，技术处理和智能分析，实现对关注对象状态和态势信息的实时掌握，达到对关注对象动态监测、精确管理和科学指挥的目的。

目前警方所应用的场景有旅客身份证查验、警车警员GPS 定位、城区视频监控、道路卡口车辆监控、重点部位报警防范、重点人员手机定位、枪支RFID标签定位等，可以采集到人员、车辆以及物品的城市时空数据，为警方建立基本要素排查提供大量真实可靠的原始数据。

数据传输层经过移动互联网、有线网络等媒介传输到系统模型的物联网数据，具有数据量大，且分布在不同时域，空域的特点，是无法直接使用的，为此需要按照一定的标准规则对它们进行初步的筛选和归类整合，将其转化为兼容系统模型的，具有统一规范标准的“元数据”。

数据分析层经过初步归类整合的数据依旧是海量且缺乏直观联系关系，无法为警方提供研判依据，为此需要借助专业的数据挖掘算法对这些数据进一步分析、整合。同时还要与公安信息网中的线索与情报进行碰撞，以降低单一数据源造成的信息可靠性低等问题。常用的分析算法有分类分析、回归分析、聚类分析以及关联分析。

分类分析根据一定的分类准则将具有不同特征的数据划分

到不同类别的过程。以某地区团伙作案为例，该区域近一段时期是团伙犯罪高发期，警方对该区域以及邻近区域娱乐场所以及出租屋的人员进行集中排查，采集到大量的身份证信息和手机串号信息。

通过对午夜时段的身份证号以及手机串号进行碰撞，可以筛选出一批经常出入于犯罪高发区的可疑人员名单，进而帮助警方缩小排查范围。

回归分析通过对自变量和因变量做一定的相关性分析，由此建立回归方程，用以预测变量的依赖关系。加利福尼亚警方曾利用火灾预警系统来预测建筑物火情以及分析纵火案。加利福尼亚警方通过将一年内火灾案件与当天天气，建筑物自身因素等资料数据化，形成了一套火灾级别与火灾因素的拟合函数，当火灾因素点越丰富时，拟合出来的火灾隐情拟合函数曲线就越细腻平滑，精准度也就越高，进而形成经验数据，有效提升火灾预警能力。同时，警方也不放过那些异常点，因为往往异常点代表着具有“人为纵火”嫌疑，警方再通过对这些异常点的分析，找出隐藏在火灾背后的案情。聚类分析不同于分类分析，聚类分析没有先验知识，一般是将一堆看似毫无规则的数据根据某种特征进行划分，不同属性的数据分到不同的组。警方可以根据时间或者空间为基准属性，对采集到的身份证号，报警信息，手机串号等进行分组，进而发现可疑线索。

例如，某文物保护单位午夜时分发生文物盗窃案件，通过对该单位近一周内的监控录像、手机串号等数据的采样，警方首先将可疑目标锁定在午夜时段出现的四个手机串号上，因为该时段不可能是正常游客参观时段，具有可疑性，但由于作案人带了头套和手套，未能取得有价值的作案监控录像。警方再对其余时间进行排查碰撞发现，在案发前三天，可疑目标手机串号出现在文物展览时段，通过对该时段的监控录像与手机串号进行排查定位，就可以有效缩小排查范围。

关联分析用于在大量杂乱无章的数据中寻找有价值数据间

的相关关系。通过分析犯罪嫌疑人的基本信息、亲朋好友、交通工具、银行账户以及出行记录等，就能绘制出一张犯罪嫌疑人的关系网，进而为警方快速掌握犯罪嫌疑人动向提供有力线索。

数据展示层伴随着大数据应用而出现的技术还有可视化展

示技术，它能够很直观的将大数据分析产生的晦涩难懂的数据以图表的形式展示出来，帮助警方根据图表特征快速研判。本模型针对警务案件研判特点，选取了几种常见的图表模型做展示。

关联关系图关联关系图与关联分析算法配套使用，用于展示研判分析结果各元素之间的关系，该图将各元素分为中心元素和关联元素，关联元素围绕着中心元素展开。通常用于犯罪嫌疑主体与客体之间的关联关系。【注：中心元素和关联

元素的要素类型可以相同，也可以不同】时空时序图通常与分类分析算法、聚类分析算法配合使用，按照时空属性，展示行为主体在一定时空范围内的行为轨迹，通常用于展示犯罪嫌疑人或嫌疑车辆的行为轨迹。热点分布图通常与聚类分析算法配合使用，用于碰撞挖掘人员行为习惯，关联关系以及异常行为之间的“共性”。应用架构基于物联网技术的警务大数据分析模型本身不能直接破案，但它可以帮助警方缩小排查范围，缩短排查用时。由于它需要整合多方信息资源，因此是一套跨部门，跨警种的分析应用模型。

水平维度

警方在办案过程中经常会遇到多警种配合工作的情况，而各警种获取线索信息的渠道可能有所不同，导致对同一个目标元素得到不同的数据，这时就需要对大家获取的信息进行核实，并以某一个或多数人的信息为最终结论数据。（注：依靠物联网技术获取的数据会降低数据的差异性概率，但案件线索并非只有物联网采样数据，还有很多数据要通过其他渠道获得）

垂直维度

分析采集在应用这套模型时，应该按照不同级别，职能分工使用。基层单位主要负责线索的采集，实际办案单位则肩负线索采集和分析研判过程，而省厅则作直接利用分析研判结果，对各区域的治安情况，警员的工作情况进行分析考核。

建设难点虽然物联网、大数据已经不再是个陌生的技术，它也已经被广泛应用到各行各业，小到“物品标签”，大到“百度大数据分析计划”，似乎这两类技术无所不能，但事实上，要想充分发挥技术的优势，还需要一定的条件。

物联网，它被憧憬的应用形式之一便是连接城市，各种各样的传感器，视频监控无处不在，追中人们的行动并生成大量的数据，从而更高效的管理城市，但物联网技术的软硬件缺乏一个统一或者相对统一的标准，很难靠一家技术公司就能对接，整合各家的设备或系统。

大数据，一项伟大的发明，它将“星占卜”变成了“现实”，但从它的词意就可以知道，它的样本即全部，需要大量且非单一的数据做支撑，“共享”必不可少，但首先要解决各部门间的

信息壁垒，以及跨公安网信息交互引起的信息安全问题。

文章总结虽然笔者通过理论依据以及工作实践总结出了这

套系统模型，但模型应用到实际，并构建出完整的可实用的软件系统仍然有很长一段路需要走，这需要公安干警以及相关行业技术从业者的共同努力。

技术手段不可能直接用于破案，但如果能够科学合理的应用，充分发挥它的作用，就能大大提升警方办案效率。而这些都是建立在完备的管理机制和人员认识之上的，需要警方、科学工作者以及社会共同的努力。

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大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、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。技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，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、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校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我校的业务需求，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。 ?ETL：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。具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

数据分析方法课程设计报告

《数据分析方法》课程实验报告 1.实验内容（1）掌握回归分析的思想和计算步骤；（2）编写程序完成回归分析的计算，包括后续的显著性检验、残差分析、Box-Cox 变换等内容。 2.模型建立与求解(数据结构与算法描述) 3.实验数据与实验结果解：根据所建立的模型在MATLAB中输入程序（程序见附录）得到以下结果：（1）回归方程为：说明该化妆品的消量和该城市人群收入情况关系不大，轻微影响，与使用该化妆品的人数有关。的无偏估计：（2）方差分析表如下表：方差来源自由度平方和均方值回归（） 2 5384526922 56795 2.28

误差（）12 56.883 4.703 总和（）14 53902 从分析表中可以看出：值远大于的值。所以回归关系显著。复相关，所以回归效果显著。解：根据所建立的模型，在MATLAB中输入程序（程序见附录）得到如下结果：（1）回归方程为：在MTLAB中计算学生化残差（见程序清单二），所得到的学生化残差r的值由残差可知得到的r的值在（-1，1）的概率为0.645，在（-1.5，1.5）的概率为0.871，在（-2，2）之间的概率为0.968. 而服从正态分布的随机变量取值在（-1，1）之间的概率为0.68，在（-1.5，1.5）之间的概率为0.87，在（-2.2）之间的概率为0.95，所以相差较大，所以残差分析不合理，需要对数据变换。取=0.6进行Box-Cox变换在MATLAB中输入程序（见程序代码清单二）取，所以得到r的值（r的值见附录二）其值在（-1，1）之间的个数大约为20/31=0.65，大致符合正态分布，所以重新拟合为：拟合函数为：通过F值，R值可以检验到，回归效果显著（3）某医院为了了解病人对医院工作的满意程度和病人的年龄，病情的严重程度和病人的忧虑程度之间的关系，随机调查了该医院的23位病人，得数据如下表：

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。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。一、项目范围的界定没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面：（1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。（2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。（3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析；二、关键业务流程分析业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口六、集群需求大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向：如何设计企业级大数据分析平台？传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。突破设计原则建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式：文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；

列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策；索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。数据存储的二八原则不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、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。技术构架的基本要求：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，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、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校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我校的业务需求，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，

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

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的基础支撑环境，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的融合数据资源视角，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的综合情况，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，结合政务大数据的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、旅游等重点行业的数据综合分析，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、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和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的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的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的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的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：通过对海量的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，促进民生的发展。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析报告

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现（广州城市职业学院广东广州510405）摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。一、研究的意义目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。

中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

大数据分析标准功能点简介.doc

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具，分别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管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。一、分析报表工具 1.分析报表系统管理分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。图2-1 U8分析报表项目页面自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)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。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据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示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析大数据分析处理架构图数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性；计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

基于Hadoop数据分析系统设计

摘要随着云时代的来临，大数据也吸引越来越多的关注，企业在日常运营中生成、积累的用户网络行为数据。这些数据是如此庞大，计量单位通常达到了PB、EB甚至是ZB。Hadoop作为一个开源的分布式文件系统和并行计算编程模型得到了广泛的部署和应用。本文将介绍Hadoop完全分布式集群的具体搭建过程与基于Hive的数据分析平台的设计与实现。关键字Hadoop，MapReduce，Hive

Abstract With the advent of cloud, big data also attract more and more attention, the enterprise of the generation and accumulation in the daily operation of the user network behavior data. The data is so large, the measuring unit is usually achieved the PB, EB, and even the ZB. The Hadoop distributed file system as an open source, and parallel computing programming model has been widely deployed and application. This article introduces Hadoop completely distributed cluster process of concrete structures, and the design and implementation of data analysis platform based on the Hive. key words Hadoop，MapReduce，Hive

大数据分析平台

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8210625034.html, 大数据分析平台作者：郑纬民陈文光来源：《中兴通讯技术》2016年第02期摘要：认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性，忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性，而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡，是未来的重要发展方向。关键词：大数据；分布与并行处理；并行编程；容错；可扩展性 Abstract：Existing big data analytic platforms， such as MapReduce and Spark， focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words：big data； distributed and parallel processing； parallel programming； fault tolerance； scalability 随着信息化技术的发展，人类可以产生、收集、存储越来越多的数据，并利用这些数据进行决策，从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多，比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性，即数据量大（Volume），到达速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。大数据分析利用数据驱动的方法，在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。由于大数据的3V属性，需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求，因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术，虽然具有很强的数据访问和计算能力，但其使用的MPI编程模型编程较为困难，对容错和自动负载平衡的支持也有缺陷，主要运行在高成本的高性能计算机系统上，对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难，负载不平衡和容错困难的问题，业界发展出了一系列技术，包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台，是目前较为流行的大数据处理生态环境，得到了产业界的广泛使用。但是在文章中，我们通过分析认为：MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则，而在系统的处理性能上做了过多的让步，使得所需的处理资源过多，处理时间很长，这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系，我们提出了一种

如何设计企业级大数据分析平台

如何设计企业级大数据分析平台？传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。突破设计原则建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式：文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策；索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。数据存储的二八原则不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理。经过加工的数据可以以数据集市或数据模型的形式存储在NoSQL数据库中，这也是后面要讲到的“离线”与“在线”数据。理解企业的数据处理需求数据库到数据仓库，是事务型数据到分析型数据的转变，分析型数据需要包括的是：分析的主题、数据的维度和层次，以及数据的历史变化等等。而对大数据平台来说，对分析的需求会更细，包括：查询：快速响应组合条件查询、模糊查询、标签搜索：包括对非结构化文档的搜索、返回结果的排序统计：实时反映变化，如电商平台的在线销售订单与发货计算出的库存显示挖掘：支持挖掘算法、机器学习的训练集针对不同的数据处理需求，可能需要设计不同的数据存储，还需要考虑如何快速地将数据复

数据分析系统-APP建设方案

决策分析系统APP端建设方案

目录 1. 概述 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设目标 (3) 2. 设计方案 (4) 2.1. 系统建设的思路如下： (4) 2.2. 系统架构 (4) 2.3. 运行环境 (5) 2.4. 系统组成 (5) 3. 建设原则 (5) 3.1. 实用性 (5) 3.2. 先进性 (6) 3.3. 前瞻性和整体性 (6) 3.4. 集成性 (6) 3.5. 扩展性 (6) 3.6. 经济性 (6) 3.7. 可管理性和可维护性 (7) 3.8. 安全性 (7) 3.9. 稳定性和可靠性 (7) 3.10. 可重构性 (7) 3.11. 设计规范 (7) 4. 架构设计 (8) 5. 功能设计概述 (12) 6. 表样设计 (13)

1.概述 1.1.项目背景移动互联，是基于“个人移动数字信息终端”（如：手机、平板电脑、PDA 等）接入互联网，用户在移动的状态下同时能使用的互联网的业务。移动设备能力不断加强，操作界面不断优化，外观时尚轻薄，能满足8小时以上的连续户外操作的需求，价格也不断下降，智能手机的用户不断增加；同时，随着中国联通、中国电信、中国移动等运营上的3G网络不断发展，覆盖面至少到乡镇一级，理论速度都提升少2M以上；根据摩根（Morgan）的报告，移动互联时代的设备将超过100亿台，一个“人人有手机、时时在移动、处处在互联”的时代，将势不可挡的来临，企业将移动互联网技术应到工作业务中，为工作人员的工作带来方便快捷。 XXXX在建的数据分析系统，为营销工作带来方便快捷的数据查询服务器，为了使用人员能在脱离办公场所在外的地方进行数据查询分析服务，应用移动互联网技术对数据分析系统进行模块升级扩展，建设数据分析系统APP移动客户端，方便使用人员在移动的环境下快速进行获数据查询分析工作，更有效率的开展工作。 1.2.建设目标将先进的便携终端/移动通讯技术与现代卷烟营销模式紧密结合，不断提升卷烟营销运作、管理和决策支持水平。（1）在管理决策层面，及时掌握卷烟营销情况，为决策、调度提供信息依据。充分利用营销业务数据库、经营分析数据库等为领导层搭建宏观层面的监控