基于多目标规划的遥测数据处理

大数据分析研究现状、问题与对策

大数据分析研究现状、问题与对策随着大数据不断的持续发展，全世界越来越注重大数据的发展，大数据领域当中最为重视的问题在于如何进行对大数据科学有效的分析。经过研究发现，目前在进行大数据的研究当中还有一些问题没有得到解决，这些问题的存在会影响到大数据今后的发展。由此，下文主要对大数据的现状进行了阐述，针对其中存在的问题进行了深入的分析，并且提出了相应的解决对策，希望能够给予同行业工作人员相应的参考价值。标签：大数据；分析；现状；问题；对策前言：随着IT技术迅速的发展，各个领域的数据量都在持续的增加，只用人工的智能無法将大量的数据进行处理和分析。在2012年，美国的奥巴马政府在白宫网上将《大数据研究和发展倡议》公开发布，其目的是为了加强从大量复杂数据集合而获取的知识和见解的能力。这个倡议的发布，使得对大数据的研究在全球范围内产生了热议。由此，在大数据背景之下，我们要将大数据的采集、存储以及分析的问题进行探究。 1、大数据分析研究的现状 1.1研究大数据的方法在进行大数据的分析时，要选择有效的分析方式进行大数据的分析，这也是其中最为重要的研究内容。大数据的分析方法会影响到大数据最终的分析结果，并且针对不同的分析方法要对不同类型的大数据进行分析。复杂数据的识别技术和传统文本识别技术以及关系数据识别技术都是不同的，这就导致在进行分析大数据时有很大的难度。通常复杂数据所使用的技术是大都是XML数据、图数据以及网络上的复杂实体识别技术等。从大数据系统的构架来看，在进行大数据的分析时，主要是应用了九层构架的方式来进行的分析，但还要对其应用进行深入的探究。 1.2大数据分析驱动科学萌芽大数据技术会严重的影响到信息科学技术，大数据技术能够转变很多产业的发展方式，例如，在社会媒体中，大数据能够将传统媒体的受众分析和传播的方式进行更改。此外，在大数据的背景之下，也将客户的生命周期的理论进行了改变。并且大数据在进行实际的发展阶段，也给其他行业的发展带来了影响，由此，在这样的状态下，大数据在发展的同时要和各个行业共同发展，要将技术进行不断地更新，促使双方发展的更好。 2大数据面临的问题 2.1存储问题

遥测数据处理软件

遥测数据处理软件我们能够提供全面的遥测数据处理和分析软件,这些软件从体系结构上分成以下层次: －供用户开发遥测数据处理软件的应用程序接口API Acroamatics公司提供遥测数据处理软件应用程序接口API,用户能够用API编写访问Acroamatics各种遥测板卡的程序,程序能够对遥测板卡进行设置和控制. API由能够进行连接编译的库文件和包括C语言源程序代码头文件组成,也包括一些驱动程序和服务程序. 通过七个软件库来实现API的各种功能,其中五个动态连接库,两个静态连接库. －供用户进行遥测数据处理编程的专用遥测语言遥测数据处理编译器实时显示命令语言:用户可以用这个语言写遥测设置文件来控制数据显示.用户能够用遥测数据处理机编译器提出或修改通过设置菜单系统进行的数据实时显示.实时数据显示的功能包括曲线显示,棒型条显示,数据刷显示. tdpg:遥测数据处理机发生器TDPG是Acroamatics遥测数据处理机系统一个软件.可以用它为遥测数据处理构造设置程序.Tdpg是一个软件许可证,当你购买遥测数据处理机时,tdpg包括在软件包中.tdpg设置语言要比遥测数据处理机编译器tdpc抽象,它能对PCM数据流,帧格式,PCM字进行操作,能够编制处理函数实现自己的处理算法. 软件配置程序:用户可以用这个程序修改和定制遥测数据处理的配置文件. －770/880 pcm系统处理软件Mpxtdp 这个软件是针对770/880 PCM系统开发的,它除了能够以窗口菜单方式实现基本的数据处理功能外,还与770/880 PCM系统的机载程序数据库交联,能够自动将770/880 PCM机载数据库的相关内容加载到数据处理数据库中. －与NI公司LabVIEW软件的接口 Acroamatcs公司提供了与NI公司LabVIEW软件的编程接口,用户可以通过这个接口用LabVIEW软件编制自己的虚拟仪表处理程序.

遥测数据统一接收平台

目录第一章概述 (4) 第二章产品特点 (7) 2.1 统一接收 (7) 2.2 多种接收方式 (7) 2.3 易扩展 (7) 2.4 监控管理 (7) 2.5 业务数据分级使用 (8) 2.6 服务上层应用 (8) 第三章产品定位 (9) 3.1 统一管理 (9) 3.2 实时监测 (9) 3.3 提高效率 (9) 3.4 科学决策 (9) 第四章产品功能 (10) 4.1 测站管理 (10) 4.2 测站监测 (11) 4.3 报文接收 (12) 4.4 数据查询 (13) 4.5 人工召测 (13) 4.6 系统维护 (18) 4.7 数据统计 (20)

4.8 地理信息系统 (20) 第五章服务保障 (21)

第一章概述遥测数据是通过传感器被遥测终端接收到的实时数据。来自遥测对象，反映遥测对象的数字特征或状态，可作为科研和决策分析的数据依据。遥测数据终端是防水型测控设备，采用高性能锂电池供电，可采集各类仪表、变送器的输出信号并通过GPRS或短消息远程传输数据，适用于不具备供电条件、环境恶劣的监测现场，广泛应用于供水、水利、农业、地质、环保等行业。近年来，水利作为国家基础设施建设的优先领域，实现了跨越式的发展。中小河流水文监测项目、山洪灾害监测系统、水资源监测系统相继开展建设，各省新建（改建）自动遥测站点都已近万处。由于遥测站设备来自不同的厂家，而每家厂商都各自提供一套接收平台和遥测数据库，造成应用不便、管理困难。为应对这一局面，各级水文单位急需一套集测站监控管理，数据统一接收，智能人工召测于一体的水文水资源监测数据接收与处理软件，并且能够入统一入水文水资源相关标准数据库，为上层应用提供服务。 2012年水利部相继出台了《水文监测数据通信规约》和《水资源监控管理系统数据传输规约》（SZY206-2012）。这两个规约规定了监测系统中传感器与遥测终端的串行接口及数据通信协议、遥测站与中心站之间的数据传输通信协议等技术内容，为规范水文监测数据传输设备互相兼容、资源共享提供坚实的技术支撑。在基于上述两个标准协议基础上，北京北科博研科技有限公司凭

大数据研究现状综述概要

大数据研究综述网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战.同时,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,迫切需要探讨大数据的科学问题,发现网络大数据的共性规律,研究网络大数据定性、定量分析的基础理论与基本方法. 文中分析了网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性,总结了网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面的主要问题与研究现状,并对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式、新型的IT基础架构和数据的安全与隐私等方面的发展趋势进行了展望. 网络大数据的深挖掘、大规模利用是新兴产业界的立足点.即便针对大数据的研究目前还没有建立一套完整的理论体系,也缺少高效快速的处理、分析与挖掘的算法与范式,但大数据的应用前景毋庸置疑,因为大数据从根本上来说就是来源于应用的问题。网络大数据可为世界经济创造巨大价值,提高企业和公共部门的生产率和竞争力,并为消费者创造巨大的经济利益。大数据近期发展: 1.网络空间感知与数据表示 2.网络大数据存储与管理体系 3.网络数据挖掘 4.社会计算以及网络数据平台系统与应用以上四点见:网络大数据:现状与展望第3,4,5,6节作者:王元卓2013年

5.在大数据处理中,应用云计算技术,促进大数据处理系统的功能多样化。见: 讨论云计算技术下的大数据处理系统任量2014年

多星遥测参数处理显示一体化平台研究(精)

第二部分遥控遥测技术多星遥测参数处理显示一体化平台研究马猛，陈健，巫震宇（北京遥感信息研究所）摘要从实际出发，结合工程实践，提出了一种多星遥测参数处理显示一体化平台思想。主要对该思想的流程以及该思想中涉及的关键性问题进行了一系列阐述。关键词多星：遥测处理０引言随着我国航天事业的蓬勃发展，卫星数量不断增多，卫星的遥测数据处理面临着平台和载荷类型多样、多星同时过顶或单星多站接力等复杂情况，如果每个型号都单独建立一套遥测数据处理系统的话，不仅不方便业务工作，也造成了财力、物力等资源的浪费。因此，有必要建立一套综合遥测数据处理系统，采用统一分散相结合的思想，将多颗卫星的遥测数据进行统一管理，对处理的结果可选择性分散显示。根据这些情况，介绍了一种基于动态控制和模块化设计思想的综合遥测数据处理系统。１需求分析为了适应遥感卫星地面系统多星多站的发展需要，以及节约遥感卫星地面应用系统的资源，多星遥测数据处理系统只需要安装在一台服务器端。就可以完成对多颗不同种类遥感卫星的遥测数据的统一处理的功能的能力。系统主要完成以下功能： ①接收不周地面测控站发送来的不同型号遥感卫星的遥测数据，并对接收到的数据进行误码判断： ②将接收到的同一卫星从不同地面测控站发送来的数据进行分析，按照多站接力的原则，对各路数据进行分拣，将冗余数据抛弃； ③将多颗卫星的原始遥测数据存入缓冲区，并激活相应数据处理线程，对数据进行处理，将处理结果进行广播； ④在数据结果显示终端，根据需要选择希望监视的卫星，对参数处理结果进行显示。２平台结构框架及主要流程研究多星遥测参数处理显示一体化平台的主要任务是接收地面测控站转发的卫星遥测数据，对不同型号或种类卫星，按照其遥测数据处理要求和处理方法，进行分流、挑点、处理和显示，直接或间接反映卫星的姿态、平台的工机作状态以及有效载荷的工作参数和设备状态。罗７台结构框架如图１所示。多星遥测参数处理显示一体化平台的运行流程为：首

遥感卫星影像图像数据处理介绍

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像图像数据处理介绍北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。 2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。 3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。

4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。 5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。 8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。技术能力说明北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。一．图像预处理 1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。

遥感数据处理方法

遥感数据处理方法---案例四、利用MRT批量拼接MODIS数据来源：夏江周的日志 Q:有大量MODIS 数据需要进行拼接，如何完成这个无聊的工作？ A:利用MODIS Reprojection Tool(MRT)工具批量完成开始：操作步骤: 1:新建一个DATA文件夹，将HDF数据拷到DATA文件夹下; 2:在DATA文件夹下再新建个Result文件夹（存放拼接后数据）; 3:将以下代码内容粘到一个txt文件中，更改txt文件扩展名为bat即可，假设你命名该bat 文件名为MODISmosaic.bat；程序导读：rem 开始的为注释；MOSAICINPUT.TXT为程序自动生成的，不用管；MRTDATADIR为你的MRT安装文件中data的路径，“c:/MRT/bin/ mrtmosaic.exe”改成你的mrtmosaic.exe的安装路径。"set /a DAY= %DAY% + 16 "则是因为输入数据是16天间隔的，根据数据改你的程序。 rem Set the MRTDATADIR environmental var to the MRT data directory. set MRTDATADIR=C:\MRT\data set /a DAY=2000161 rem **batch data start time** set /a DEADLINE=2000193 rem **batch data end time** :start if %DAY% leq %DEADLINE% (goto ORDER) else exit :ORDER rem **save the file name into a notepad** dir *%DAY%.*.hdf/a/b/s > MOSAICINPUT.TXT rem **execute mosaic ** rem Set the mrtmosaic.exe directory. c:/MRT/bin/mrtmosaic.exe -i MOSAICINPUT.TXT -s "1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0" -o M OSAIC_TMP_%DAY%.hdf rem **copy the result to a file and delete the input data** copy MOSAIC_TMP_%DAY%.hdf Result & del MOSAIC_TMP_%DAY%.hdf del *%DAY%.*.hdf set /a DAY= %DAY% + 16

遥感数据处理方法

遥感数据处理方法刚从卫星上获取的遥感数据格式为NTF格式，遥感数据要变成我们所需的数据一般需要做3步处理：1、遥感数据融合；2、遥感数据正射投影校正；3、裁剪拼接以及分幅等；以下是处理步骤：一、遥感数据融合：所用软件：Erdas 所需资料：NTF原始数据资料（注意备份）步骤： 1、打开erdas软件 2、选择Interpreter模块 3、选utilities选项 4、再选layer stack选项 5、依次添加需融合的数据 6、设置参数与输出路径 7、Ok 二、正射校正：所需软件：erdas 所需资料：融合后IMG数据、DEM高程数据、控制点资料数据、RPC.TXT数据步骤： 1、打开erdas软件 2、选择data preparation模块 3、打开待校正的img数据 4、选择校正模型“Iknos” 5、设置模型参数，输入RPC.TXT参数文件，设置坐标系“WGS84”或高斯克律ka…系，修改参数中央经度102.00.0000与偏移距离17500000.0000meter。并加入dem高程数据。 6、选择添加控制点按钮设置参考信息，如有地图做参照影像时，选择image layer。只有参考点数据时，选择keybord only。 7、使用添加控制点按钮选取对应的控制点，控制点选好后“yigema”技术校正中的误差值大小，反复执行修正错误点，直到达到理想误差范围。 8、点“斜方格”按钮，进行正射校正，设置输出路径，选择差值方法“Resample method” 并设置输出文件分辨率大小。三、图像拼接：所需软件：erdas 所需资料：几幅img影像步骤： 1、打开erdas软件 2、打来dataprep模块 3、点mosaic images选项 4、再打开mosaic toll选项

遥感数据处理流程

遥感图像处理流程转 (2013-08-2010:27:24) 转载▼ 一．预处理 1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。图1消除噪声前图2消除噪声后（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

图3去条纹前图4去条纹后图5去条带前图6去条带后 2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中

一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。（1）影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。图7图像配准前图8图像配准后（2）影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正. 3．几何精纠正为准确对遥感数据进行地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的，这个过程称为几何精纠正。（1）图像对图像的纠正利用已有准确地理坐标和投影信息的遥感影像，对原始遥感影像进行纠正，使其具有准确的地理坐标和投影信息。（2）图像对地图（栅格或矢量）利用已有准确地理坐标和投影信息的扫描地形图或矢量地形图，对原始遥感影像进行纠正，使其具有准确的地理坐标和投影信息。

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

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/f618970196.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

大数据发展背景与研究现状

大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分 MGI）发 “赢技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系

统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在。2012年Gartner认为，不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点，海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式，才能为数据信息使用者提供有效的信息，使得企业洞察危险的能力增强，流程得以优化，决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀

时代要想得到有价值的信息，要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系，乐于加收纷繁复杂的数据，而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元，公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据，增加政府的开放和透明度可以给年9 展的进程。2017年8月30日，国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”，并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验，通过签署站多合作，可以实现资源共享，优势互 3国家十三五规划纲要

大数据处理技术发展现状及其应用展望

. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望一、定义著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”这是大数据的最早定义。业界（于2012年，高德纳修改了对大数据的定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三，商业价值高。第四，处理速度快。在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、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。二、大数据的技术技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识

大数据的国内外研究现状发展动态分析.doc

大数据的国内外研究现状及发展动态分析1 产生地背景与意义上世纪年代到年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等.尽管当时人们称其为大数据，但以今日地数据量来看，这些数据无疑是非常有限地.随着地出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式地数据，包括、文档，以及后来出现地图片、图像、影像和音频等.此时企业内部生产数据地已不仅是企业地财务人员，还包括大量地办公人员，这极大地促进了数据量地增长.互联网地兴起则促成了数据量地第三次大规模增长，在互联网地时代，几乎全民都在制造数据.而与此同时，数据地形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生地数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集地数据.时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用地进一步丰富，数据已呈指数级地增长，企业所处理地数据已经达到级，而全球每年所产生地数据量更是到了惊人地级.在数据地这种爆炸式增长地背景下，“大数据”地概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议.在大数据时代，我们分析地数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样地依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据地精确度，而是坦然面对信息地混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析地“据”也由传统地因果关系变为相关关系.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据热潮地掀起让中国期待“弯道超越”地机会，创造中国企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追地战略

机遇.传统行业对于底层设备、基础技术地要求非常高，企业在起点落后地情况下始终疲于追赶.每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段.这种一步落后、处处受制于人地状态在大数据时代有望得到改变.大数据对于硬件基础设施地要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件地相对落后.与在传统数据库操作层面地技术差距相比，大数据分析应用地中外技术差距要小得多.而且，美国等传统强国地大数据战略也都处于摸着石头过河地试错阶段.中国市场地规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台.大数据对于中国企业不仅仅是信息技术地更新，更是企业发展战略地变革.随着对大数据地获取、处理、管理等各个角度研究地开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”.任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累.数据是企业地核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在地.大数据是信息技术演化地最新产物，确立了数据这一信息技术元素地独立地位.正因为数据不再是软硬件及应用地附属产物，才有了今天爆炸式地数据增长，从而奠定了大数据地基础.为了充分利用数据资产，大数据产业也呼之欲出.大数据时代来临，使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力.大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域，商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域，将构成产业链中快速发展地三驾马车.就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来年复合年均增长率( ) 为，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 信息安全预计未来年有望保持～地快速增长，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 云计算刚进入成长期，预计未来年将超，年产业规模预计将

云南省大数据建设现状研究

- 31 - 第14期 2018年7月No.14July，2018 随着物联网时代的发展和需要，数据成为人类新一代能源物资，成了变革人类生产、生活以及教育方式的科学决策力量。云南省作为边疆少数民族地区，如何通过把握数据时代发展契机来努力实现经济社会跨越式发展以及成为面向南亚东南亚辐射中心[1]，是当前云南省大数据建设的一个重要任务。 1 政府高度重视重点行业和领域大数据的开放开发工作为贯彻落实国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》[2] ，结合云南省实际，于2017年6月制定了《关于重点行业和领域大数据开放开发工作的指导意见》（以下简称《意见》）[3] 。通过率先开放开发12个重点行业和8个重点领域的大数据，积极探索符合云南地区特色的大数据发展模式。该《意见》以2018年和2020年为时间节点，分别指出大数据开放发展的双重目标，这将为云南省建设发展大数据指明前进方向。另外，《意见》所述内容也已经明确提出了重点领域和行业大数据开放发展的主要任务，且在文末也附了云南省重点行业和领域大数据开放开发工作重点任务分工表，各重点行业和领域应该各司其职，与新时代的发展握手，加快对数据的开放和共享，增强数据的活力，努力实现云南省经济的跨越式发展。 2 大数据建设的基础环境不断优化2.1 云南省信息产业发展良好2.1.1 产业规模不断壮大根据统计（见图1），截至2015年12月，云南省电子信息产业各类企业将近400户，其中，规模以上企业有124户，占比31%。规模以上企业分为电子信息制造企业以及软件和信息技术服务企业，分别占比15%和85%。可以看出，云南省所有电子信息产业各类企业，特别是规模及以上企业的发展壮大为大数据的建设发展提供强有力的技术支撑。2.1.2 软件和信息技术服务业增速领先西部省区据工业和信息化部反馈，西部地区软件业务的收入占全国的11.5%，且增速最快的前5名分别是：云南、安徽、海南、贵州以及陕西（见图2），其软件业务收入分别增长40.2%， 33.3%，31.7%，21.9%和21.9%。云南省近几年在政府的带领下，紧抓信息产业的发展，这为大数据的建设发展、数据资源的共享融通等方面奠定了良好的基础。图1 2015年云南省电子信息产业发展情况图2 2017年上半年，软件和信息技术服务业方面收入增长率前5名对比 2.1.3 制订了清晰明确的信息产业收入目标根据行业统计（见图3），2015年云南省的通信服务业、电子信息制造业、软件和信息技术服务业的收入分别是311 张国丽，黄永仙，舒茜*，马映梅（云南师范大学，云南昆明 650500）摘要：开发与挖掘各重点行业和领域的数据，提升大数据的应用价值，是当前大数据建设的重要任务，对促进云南省经济增长和转型升级具有重要意义。文章从政府视角、大数据建设基础环境以及已有的大数据研究院着手分析云南省大数据建设现状，以期为云南省大数据的建设发展提供相应的理论支撑。关键词：云南省；大数据建设；现状无线互联科技 Wireless Internet Technology 云南省大数据建设现状研究作者简介：张国丽（1994— ），女，四川广元人，硕士研究生；研究方向：民族教育信息化。*通信作者：舒茜（1994— ），女，云南昭通人，硕士研究生；研究方向：数字化学习环境与技术。

金融大数据研究分析报告

目录第一章大数据背景与动态 (3) 1.1 大数据的宏观价值与背景 (3) 1.1.1 国家——保障数据安全，促进数据开放 (3) 1.1.2 政府——转变理念，集成信息，抓住机遇 (5) 1.1.3 学术——科学的研究数据，用数据来研究科学 (6) 1.1.4 产业——产业需要变革，行业需要互融互通 (7) 1.1.5 公司——平台化竞争，特色应用化生存 (8) 1.1.6 投资——大数据将提供价值分析新视角 (9) 1.2 国内外大数据发展动态 (10) 1.2.1 国外大数据发展动态 (10) 1.2.2 我国大数据发展动态 (15) 1.2.3 大数据相关社区 (18) 1.2.4 我国大数据行业协会 (22) 第二章大数据典型应用 (24) 2.1 金融大数据应用现状 (24) 2.2 大数据信贷 (26) 2.3 大数据征信 (28) 2.4 大数据投资 (29) 2.5 金融大数据发展趋势 (31)

第一章大数据背景与动态 1.1 大数据的宏观价值与背景从大历史观来看，“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的概念，它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明，大范围的消除信息不对称的现象，释放巨大的生产力，深刻改变社会的面貌，提升国家治理，革新科学研究的思想，促进产业间的跨界、融合和颠覆，并将极大的促进文明的传播、凝聚、和升华。数据自古存在。乌龟壳、树皮、绸缎都曾经是记录数据的媒介，现在都已经退出了舞台；留声机、磁带机也曾经风靡一时，也已难觅踪影；现在当红的信息技术，像个人电脑、智能手机、IPad在不远的将来也将被陈列在博物馆。唯有数据，虽然不断的变换表现形态，将一直伴随人类走向未来。物联网本质上是器物层面的技术，从大数据的视角而言，是采集数据的终端。云计算本质上是IT服务交付手段的变革，并由此引发一系列技术基础架构的更新。物联网和云计算都是信息技术发展的一定阶段的自然延伸，依然属于信息技术范畴。而大数据可以看成是数据积累到一定规模后，引发的质变。大数据超越信息技术，使人们重新界定国家竞争的主战场，重新审视政府治理水平，重新认识科学研究的新范式，重新审视产业变迁的驱动因素，重新理解投资的决策依据，重新思考公司的战略和组织。综上所述，大数据将是保障国家安全、社会治理和推动经济发展的恒久主题！ 1.1.1 国家——保障数据安全，促进数据开放 2012年3月份，奥巴马发布了美国版的《大数据发展计划》，通过这个计划，可以看出：国家层面大数据技术领域的竞争事关一国的安全和未来。国家数字主权体现为对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。大数据必须上升为国家意志，落实为国家战略。欧盟、日本、新加坡等国家已经开始纷纷行动。

大数据的国内外研究现状及发展动态分析

产生地背景与意义上世纪年代到年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等.尽管当时人们称其为大数据，但以今日地数据量来看，这些数据无疑是非常有限地.随着地出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式地数据，包括、文档，以及后来出现地图片、图像、影像和音频等.此时企业内部生产数据地已不仅是企业地财务人员，还包括大量地办公人员，这极大地促进了数据量地增长.互联网地兴起则促成了数据量地第三次大规模增长，在互联网地时代，几乎全民都在制造数据.而与此同时，数据地形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生地数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集地数据.时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用地进一步丰富，数据已呈指数级地增长，企业所处理地数据已经达到级，而全球每年所产生地数据量更是到了惊人地级.在数据地这种爆炸式增长地背景下，“大数据”地概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议.在大数据时代，我们分析地数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样地依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据地精确度，而是坦然面对信息地混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析地“据”也由传统地因果关系变为相关关系.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据热潮地掀起让中国期待“弯道超越”地机会，创造中国企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追地战略机遇.传统行业对于底层设备、基础技术地要求非常高，企业在起点落后地情况下始终疲于追赶.每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段.这种一步落后、处处受制于人地状态在大数据时代有望得到改变.大数据对于硬件基础设施地要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件地相对落后.与在传统数据库操作层面地技术差距相比，大数据分析应用地中外技术差距要小得多.而且，美国等传统强国地大数据战略也都处于摸着石头过河地试错阶段.中国市场地规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台.大数据对于中国企业不仅仅是信息技术地更新，更是企业发展战略地变革.随着对大数据地获取、处理、管理等各个角度研究地开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”.任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累.数据是企业地核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在地.大数据是信息技术演化地最新产物，确立了数据这一信息技术元素地独立地位.正因为数据不再是软硬件及应用地附属产物，才有了今天爆炸式地数据增长，从而奠定了大数据地基础.为了充分利用数据资产，大数据产业也呼之欲出.大数据时代来临，使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力.大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域，商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域，将构成产业链中快速发展地三驾马车.就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来年复合年均增长率( ) 为，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 信息安全预计未来年有望保持～地快速增长，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 云计算刚进入成长期，预计未来年将超，年产业规模预计将达万亿元.大数据处理地基础设施数据仓库、以物联网为代表地数据收集环节、实时性强地在线数据分析工具，以及数据可视化地产品呈现，数据挖掘地应用在营销、销售、人力资源、电子商务等各个商业领域广泛开展，大数据为个性化营销和精准化推荐提供了充足地养分和可持续发展地沃土.同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击.对现代企业地管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响，使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉.大数据将催生由信息驱动地地商业模式，在企业地价值链中发挥中间作用，通过商业交易创建极具价值地“排出数据”；数据驱动地决策制定，利用可控实验，企业能够验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变；利用大数据进一步提高算法和机器分析地作用，避免成本高昂地人工干预，节约成本，提高效益.文档收集自网络，仅用于个人学习