大数据处理平台构架设计说明书
大数据平台架构设计与实现
大数据平台架构设计与实现随着数据量的爆炸式增长，大数据平台逐渐成为众多企业必不可少的一项重要技术，它能够帮助企业在海量数据中挖掘出更加精准、有用的信息。
然而，一个高效、可靠的大数据平台不仅仅需要拥有大量的数据存储和计算能力，还需要有合理的架构设计和实现方案。
本篇文章着重介绍大数据平台架构设计和实现方案的相关内容。
一、大数据平台的定义在大数据平台的定义中，大数据可以是拥有超过传统数据库管理系统能够存储和处理的能力的数据集合。
可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据，而大数据平台就是建立在这些大数据之上的数据处理、存储、管理及分析工具的集合。
二、大数据平台的架构设计大数据平台的架构设计是让数据从采集到存储、处理再到分析等各个环节实现自动化流程的过程。
大数据平台的架构设计分为以下三个方面的基础组成：1、数据采集层数据采集层是大数据平台架构的第一步，它负责从各种设备、软件、传感器和各种现场活动中收集数据。
数据采集层应该尽可能地把数据从源头采集，建立在数据生产源的数据采集系统最优。
2、数据存储层数据存储层是大数据平台架构的第二步，它是数据存放的区域。
在数据存储层，数据会被存储在一种或者多种的存储介质中，比如Hadoop的HDFS、Apache的Cassandra、NoSQL、RDBMS等。
对于典型的企业级大数据平台，基于云的数据存储成为了最主流的架构选择。
3、数据处理层数据处理层是大数据平台架构的第三步，它的作用是以批处理、流处理、机器学习等一系列技术手段对数据进行处理和分析。
典型的大数据处理方案，需要基于Hadoop的MapReduce算法和Spark流处理框架。
三、大数据平台的实现方案1、采用异构系统集成采用异构系统集成可以使得数据能在不同的系统和数据源之间进行无缝衔接、便于网络对数据进行管理、分析和智能输出。
比如熟悉的Hadoop、代表Apache的Storm，以及管理方式各异的NoSQL数据库。
大数据平台与架构设计方案
大数据平台与架构设计方案目录一、引言 (2)二、大数据平台与架构设计 (3)三、全球大数据产业发展现状 (5)四、中国大数据产业发展状况 (7)五、大数据人才短缺与培养挑战 (10)六、大数据行业发展趋势预测 (12)一、引言随着互联网的不断发展和数字化时代的加速推进，大数据技术已逐渐渗透到各行各业中，并对经济和社会发展产生重要影响。
在大数据技术蓬勃发展的也面临着技术创新的挑战以及应用中的多重困境。
近年来，中国大数据产业规模不断扩大。
随着信息化建设的深入推进和数字化转型步伐的加快，国内大数据市场呈现快速增长态势。
大数据产业涉及硬件基础设施、软件服务、数据处理等多个领域，整体产业链日趋完善。
数据泄露可能导致个人隐私曝光、企业资产损失、客户流失等严重后果。
对于个人而言，数据泄露可能导致其身份信息、财产信息等被非法利用。
对于企业而言，数据泄露可能导致商业机密泄露、客户信任危机，甚至可能面临法律制裁。
数据采集是大数据处理的第一步。
为了实现高效的数据采集，需要采用各种数据抓取、数据接口等技术手段，从各种来源收集数据。
还需要考虑数据的实时性和准确性。
对象存储技术是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行存储和管理。
对象存储系统采用分布式存储方式，具有可扩展性强、数据一致性高等优点，特别适用于非结构化数据的存储。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、大数据平台与架构设计（一）大数据平台概述大数据平台是指基于大数据技术，集数据存储、处理、分析和应用为一体的综合性平台。
它以高效、稳定、安全、灵活的方式处理海量数据，为用户提供数据驱动的业务决策和支持。
大数据平台的特点主要体现在以下几个方面：1、数据量大：能够处理海量数据，满足各种规模的数据处理需求。
2、数据类型多样：支持结构化、非结构化等多种数据类型。
3、处理速度快：采用高性能的数据处理技术和架构，提高数据处理速度。
大数据平台整体架构设计方案（PPT）
大数据平台整体架构设计方案（PPT）
近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。
如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，下方这份PPT材料介绍了大数据平台功能架构设计，各子模块建设方案，如架构设计、数据治理、区块链。
可视化平台等。
大数据分析平台架构设计与实现
大数据分析平台架构设计与实现在当今信息时代，数据已经成为了一种宝贵的资源。
如何有效地处理、分析和应用大数据成为了许多企业和组织迫切需要解决的问题。
大数据分析平台的架构设计就显得尤为重要。
本文将介绍大数据分析平台架构设计与实现的相关内容。
一、引言随着互联网的迅猛发展，各类数据不断涌现，大数据分析的需求也与日俱增。
为了更好地帮助企业和组织从数据中挖掘出有价值的信息，大数据分析平台的架构设计变得至关重要。
二、平台架构设计原则1. 可靠性：大数据分析平台的数据源可能来自于多个不同的地方，包括海量的结构化数据和非结构化数据。
设计时需要考虑数据的完整性、一致性和准确性，确保数据分析的可靠性。
2. 可扩展性：大数据数量庞大，不断增长。
平台的架构设计应该具备良好的扩展性，能够随着数据量的增加而扩展，以满足不断增长的数据需求。
3. 高性能：大数据分析通常需要进行复杂的计算和处理，因此平台的架构设计需要考虑到高性能的需求，保证数据分析的实时性和高效性。
4. 安全性：在大数据分析平台的设计过程中，安全性是一项非常重要的考虑因素。
数据的保密性、完整性和可用性都需要得到充分的保障。
三、平台架构设计模型根据上述原则，我们可以考虑采用以下的大数据分析平台架构设计模型：1. 数据采集与存储层：该层是大数据分析平台的基础，负责从各个数据源采集数据，并将数据进行存储。
可以考虑使用分布式文件系统（如HDFS）进行数据存储，以实现高可靠性和可扩展性。
2. 数据清洗与集成层：该层负责对采集到的数据进行清洗和集成，消除数据中的冗余和噪音，并将不同数据源的数据进行整合。
这一过程中可以考虑使用ETL （Extract, Transform, Load）工具来实现。
3. 数据处理与分析层：该层是大数据分析平台的核心，包括大数据存储、处理和分析的各种技术。
可以考虑使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）进行大数据的处理和分析，以实现高性能和可扩展性。
大数据平台架构设计说明书
大数据平台总体架构规格说明书V1.0版●目录●目录 (2)I.简介 (4)1.目的 (4)2.词汇表 (4)3.引用 (4)II.整体介绍 (5)1.系统环境 (5)2.软件介绍 (5)3.用途 (6)4.简介 (6)5.核心技术 (7)●大规模并行处理MPP (7)●行列混合存储 (8)●数据库内压缩 (8)●内存计算 (9)6.M ASTER N ODE (9)7.D ATA N ODE (9)III.MASTER NODE (10)1.简介 (10)2.C ONTROL 模块 (10)3.SQL模块 (10)4.A CTIVE-P ASSIVE SOLUTION (16)IV.DATA NODE (19)1.简介 (19)2.重要模块 (19)3.数据存储 (20)4.数据导入 (21)V.分布式机制 (23)1.概括 (23)2.数据备份和同步 (24)3.时间同步机制 (27)4.分布式LEASE机制查询过程备忘 (27)VI.内存管理机制 (29)VII.V3.0版的初步设计思路 (30)I.简介1.目的本文详细描述了DreamData数据库系统。
介绍了系统的目标、功能、系统接口、系统行为、系统约束以及系统如何响应。
本文面向系统参与者以及系统开发人员。
2.词汇表术语定义作者提交被审查文档的人。
为了防止多个作者的情况出现，这个术语指全程参与文档制作的主要作者。
3.引用II.整体介绍1.系统环境图 1 –系统环境2.软件介绍DreamData是在从分布式数据库的基础上发展而来，同时加入一些NoSQL的基因的新一代大数据实时分析分布式数据库，并且支持内存计算。
DreamData最大的特色就是大而快，它能极快地导入和处理海量的数据，并在这个基础上能极快地进行用户所需数据统计和分析。
相对传统数据库Oracle而言，DreamData的单机性能要高出50倍以上，并且随着节点数量的增加，整体性能会同步提升。
数据库构架及设计说明书
数据库构架及设计说明书数据库架构及设计说明书1. 引言1.1 目的本文档旨在详细说明数据库的构架和设计，以确保系统的稳定性、安全性和可扩展性。
1.2 范围本文档适用于数据库的构建和设计过程，并包括数据库架构，表结构设计，索引设计和安全策略等内容。
2. 数据库架构2.1 整体架构说明整个数据库系统的架构图，并详细解释各个组件的功能和关系。
2.2 分布式架构设计如果数据库采用分布式架构，应该说明分布式节点的数量、分布策略以及数据同步机制等。
2.3 数据库服务器配置详细描述数据库服务器的硬件配置和操作系统选择，并解释如何保证数据库服务器的性能和可靠性。
3. 表结构设计3.1 数据库范式选择根据系统需求和数据特点，选择合适的数据库范式进行表结构设计。
3.2 实体和属性定义定义每个实体和实体属性，并解释它们之间的关系和依赖。
3.3 主键和外键约束说明每个表的主键和外键约束，并解释它们的作用和约束规则。
4. 索引设计4.1 索引类型选择根据查询需求和数据特点，选择合适的索引类型，如B 树索引、哈希索引等。
4.2 索引字段选择选择适合作为索引字段的列，并解释选择的原因和注意事项。
4.3 引入和删除索引策略解释何时引入新索引以及何时删除旧索引，以提高查询性能和减少维护成本。
5. 安全策略设计5.1 用户和角色权限管理详细描述用户和角色的权限管理方式，并解释如何保护数据库免受未经授权的访问和操作。
5.2 数据备份和恢复策略说明数据库的备份和恢复策略，包括备份频率、备份介质和恢复方案等。
5.3 审计和日志监控解释如何记录和监控数据库的操作日志，并提供审计功能以便追踪和审查对数据库的访问和操作。
6. 附件本文档附带以下附件：- 数据库架构图纸- 数据库表结构设计文档- 索引设计和优化文档- 安全策略和权限管理文档7. 法律名词及注释- 数据保护法：保护个人数据的法律法规，包括个人隐私权、数据存储和传输等方面的规定。
- 知识产权法：保护知识产权的法律法规，包括版权、商标、专利等方面的规定。
大数据平台设计方案
（3）数据查询：使用Hive进行大数据查询。
（4）数据挖掘：采用机器学习算法库，如TensorFlow、PyTorch等。
（5）数据可视化：使用ECharts、Tableau等工具实现数据可视化。
四、数据安全与合规性
1.数据安全：采用物理安全、网络安全、数据加密、访问控制等技术手段，确保数据安全。
第2篇
大数据平台设计方案
一、引言
在信息技术迅猛发展的当下，大数据已成为企业竞争力的重要组成部分。为了高效利用数据资源，提升决策质量，降低运营成本，本公司决定构建一套先进的大数据平台。本方案旨在提供一份详尽、合规的大数据平台设计方案，以支撑企业未来发展需求。
二、项目目标
1.构建统一、高效的数据资源中心，实现数据的集中管理和有效利用。
-数据处理：采用Spark分布式计算框架，实现快速、高效的数据处理。
-数据查询：使用Hive进行大数据查询，满足复杂查询需求。
-数据挖掘：集成TensorFlow、PyTorch等机器学习算法库，实现数据挖掘和分析。
-数据可视化：运用ECharts、Tableau等工具，实现数据可视化展示。
四、数据安全与合规性
（2）数据存储层：采用分布式存储技术，实现海量数据的存储和管理。
（3）数据处理层：对数据进行清洗、转换、整合等处理，提高数据质量。
（4）数据服务层：提供数据查询、分析、可视化等服务，满足业务部门需求。
（5）应用层：基于数据服务层提供的接口，开发各类应用，为决策层和业务部门提供支持。
2.技术选型
（1）数据存储：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行海量数据存储。
-数据存储层：采用分布式存储技术，实现大数据的高效存储和管理。
大数据分析平台设计方案
大数据分析平台设计方案一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各个行业中不可忽视的重要资源。
随着数据量的不断增长，传统的数据分析方法已经无法满足企业对数据深度挖掘的需求。
因此，构建一套高效、可靠的大数据分析平台迫在眉睫。
本文将重点介绍一种基于云计算、并行计算和机器学习等技术的大数据分析平台设计方案。
二、背景分析随着互联网和物联网的快速发展，海量数据持续涌现。
传统的数据分析方法，如关系型数据库和数据仓库，面临着数据量过大、处理速度慢、数据结构复杂等问题。
因此，开发一套新型的大数据分析平台，能够高效处理和分析海量数据，对于企业决策和业务优化具有重要意义。
三、设计原则1. 横向扩展性：平台应具备良好的横向扩展性，能够根据数据规模的增长进行动态的资源分配和负载均衡。
2. 高可用性和容错性：平台应具备高可用性和容错性，能够保证数据分析的稳定运行，避免单点故障。
3. 高性能：平台应具备高性能的数据处理和计算能力，以实现实时、快速的数据分析与挖掘。
4. 灵活的数据模型：平台应支持多种数据模型，如关系型数据、非关系型数据和图数据等，以满足不同业务需求。
四、系统架构基于上述的设计原则，我们提出以下大数据分析平台的系统架构：1. 数据收集与预处理数据收集和预处理是大数据分析的首要环节。
在该阶段，数据可以通过各种方式进行采集，如日志记录、传感器数据等。
然后对采集到的数据进行清洗、过滤和转换，并对数据进行初步的统计分析，以便后续的深入挖掘。
2. 分布式存储与管理在大数据分析平台中，分布式存储系统是核心基础设施之一。
我们可以选择使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）或类似的开源分布式存储系统。
通过数据切分、冗余备份和分布式管理，来确保数据的可靠存储和高效访问。
3. 数据处理与计算数据处理与计算模块是大数据分析平台的核心功能之一。
这里我们可以采用并行计算框架，如Apache Spark或Hadoop MapReduce，以实现分布式的数据处理和计算。
大数据分析平台规划设计方案
硬件与基础设施需求分析
硬件资源配置
01
根据大数据分析平台的规模和性能要求，配置合适的硬件资源
，如服务器、存储设备等。
基础设施规划
02
规划大数据分析平台所需的基础设施，如网络、电力、空调等
基础设施的规划。
硬件与基础设施成本估算
数据交互
02
03
大屏展示
提供丰富的数据交互功能，如筛 选、过滤、排序等，方便用户对 数据进行操作和探索。
支持大屏展示，方便用户对多个 可视化组件进行整合和展示，提 高数据可视化效果。
04
大数据分析平台关键技术
数据清洗与整合技术
数据预处理
包括数据去重、异常值处理、缺失值填充等，确保数 据质量。
数据转换
数据挖掘与机器学习技术
特征工程
提取和生成有效特征，提高模型性能。
算法选择
根据业务需求选择合适的算法，如分类、聚 类、回归等。
模型评估
使用准确率、召回率等指标评估模型性能。
数据可视化技术
提供交互式界面，支持用 户深入探索数据。
使用图表、地图等形式展 示数据关系和趋势。
生成各类数据报表，直观 展示关键指标。
06
大数据分析平台效益评估
经济效益评估
直接经济效益
通过大数据分析，企业可以更精准地定位目标客户，提高营销效果 ，从而增加销售额和利润。
间接经济效益
大数据分析有助于企业优化内部管理，降低运营成本，提高生产效 率。
长期经济效益
大数据分析能够帮助企业预测市场趋势，提前布局，抢占先机，实现 可持续发展。
未来趋势
人工智能、机器学习等技术的融合，将进一步提 高大数据分析的智能化和自动化水平。
大数据平台系统概要设计说明书(学习模板)
系统概要设计说明书一、现状与需求分析1.1项目建设背景1.2系统建设现状市大XXX台的建设，深入参照了《公共信息台总体框架》，遵循《务信息资源目录体系》国家标准与《务信息资源交换体系》并结合了市市电子务发展的实际需要。
二、总体设计2.1质量与安全管理1.在大XXX台建设和运行过程中，定期对系统进行整体的风险评估。
发现安全隐患，及时调整安全策略，实行动态防护。
2.根据系统的重要程度和自身安全需求，依据国家标准《计算机信息系统安全保护等级划分准则》，实行等级防护、适度防护等措施。
3.要求所有被采用的安全产品都必须提供开放接口，以利于将来建设统一的安全管理中心，对安全事件进行有效及时的监控和响应。
4.将防护重点放在系统层和应用层的安全上。
重点保护局部计算环境和XXX文件的安全（如核心XXX库等），确保系统用户身份的真实性和可审核性。
为了应对以上提出的要求，将会实现XXX加密、XXX脱敏、访问控制、身份认证和日志审计五个大的方面的功能。
2.2开发原则1.标准性、开放性系统所采用的相关标准必须与国际、国家、、市级标准相符合，确保系统具有良好的开放性，能够实现与多种技术和软硬件台的有机集成。
2.安全性系统应具有完整、全面的安全体系和良好的安全性，能够提供信息传输保密性、XXX完整性、身份识别和数字认证、防抵赖性等安全保障措施，确保信息交换的安全运行。
系统设计不影响各部门相关信息系统的安全性。
3.可扩展性系统采用可扩展的技术体系架构，以适应信息化建设和应用系统快速发展的要求。
系统必须支持异构XXX库之间XXX交换和共享，支持主流关系型XXX库，支持不同操作系统之间信息交换应用的互联互通。
4.高可靠性系统应具有良好的可靠性，建立各种故障的快速恢复机制，确保实现7×24小时地正常运转，确保信息交换工作正常运行。
5.可管理性系统应具有良好的可管理性，允许管理人员通过管理工具实现系统全面的监控、管理和配置，并为系统故障的判断、排错和分析提供支撑，可对信息交换流程进行简易、灵活地定制和调整，同时对系统运行情况能够实时的统计分析、报表展示。
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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。
4 设计策略1. 系统高可用、高性能、易扩展，安全稳定，实用可靠，满足用户的需要。
2. 系统可以进行扩展，增加数据的种类和数量。
3. 系统可以复用别的软件和算法。
5 系统总体结构5.1 大数据集成分析平台系统架构设计1.逻辑架构2架构说明系统分为9个层次：1）数据源：CSMAR数据库、高频系列数据库、量化因子仓库、风险控制模型数据库、量化舆情数据库、互联网的网页。
2）数据获取层：接收数据源的数据和抓取网页，建立知识图谱将网页数据结构化，为人工和机器决策提供依据。
3）数据导入层：通过sqoop把数据库的数据导入hbase，用flume、kafka 把网页导入hbase。
4）数据加工层：对导入的数据进行清洗、抽取、整合，并存入数据核心存储层。
5）数据核心存储层：采用hbase、关系数据库保存加工后的数据。
6）数据分析处理层：通过统计分析、数据挖掘、机器学习、风控模型等对大数据进行分析处理。
7）数据服务存储层：存储分析结果，包括Elastic search分布式搜索，redis 分布式缓存。
8）应用层：包括报表引擎、规则引擎、风控搜索引擎、用户认证系统、统计分析接口等。
9）服务层：对内的应用服务和对外的应用服务，为用户提供系统功能。
系统采用一系列先进的开源技术框架，实现大数据的抽取、ETL转换、清洗、整合、汇总、统计分析，得出可信度高的结果，高速稳定地响应用户的请求，可对公司的宽系列产品提供高质量的支持。
还可建立企业云，把大数据平台放到云上。
系统从CSMAR数据库、高频系列数据库、量化因子仓库、风险控制模型数据库、量化舆情数据库抽取数据，还用机器爬虫从互联网上抓取与金融相关的网页，对这些结构化和非结构化的数据进行抽取、清洗、整合、转换，存入hbase 数据库。
统计分析程序采用一定的算法和模型通过spark、hadoop的yarn、hive、pig 等读取处理数据，结果保存在服务层数据库，为用户提供可信的数据，还可通过可视化以各种统计图展现出来，通过pc、手机可以看到结果。
系统提供可视化的操作界面，用户可自己定义统计统计和参数，系统计算分析后给出对应的图表。
3.系统的特点1、高负载和海量数据处理能力以云存储或本地存储为基石，以云计算或企业服务器为处理核心，建立了海量的数据业务支撑的大数据平台。
每天可以承受千万级PV的访问压力，支撑亿级用户及P级各类数据存储如金融数据、网页、日志文件、图片、文档、影音等。
基于此大数据支撑平台，不仅可以处理日以继夜增长的TB级数据增量，更能满足各类实时业务需求2、业界领先的实时性在实时处理领域实现秒级突破，可以对各项业务数据惊醒实时查看与统计，方便客户快速做出决策和即时响应，适应当今快节奏发展趋势。
如传统监控对年、月、周、日的频次统计，可以实现24小时内的实时监控，和管理当前实时变化的统计仪表盘数据，更能实现7*24的用户实时行为监测及秒级分析。
3、全面运营监控指标体系不仅拥有常见的接入站点的运营监控流量指标如UV、PV、IP、新旧访客数，还建立了行为质量指标如用户的请求，统计分析的正确度，并可在此基础之上加入客户行为分析、统计模型调优、算法调优、网站访客背景分析、鼠标点击行为等高智能的分析功能，从而为业务发展及运营策略提供了有力的数据支撑。
4、对用户来源和数据的深入挖掘与分析通过该平台不仅可以看到接入网站用户的基本信息(跳出率、回访次数、回访频率、国家分析、省份分析、城市分析、网络位置、浏览器、移动终端等)，还可以了解到客户来源(如来源页面、网站、搜索引擎、关键字等)。
并且在此基础上可以了解到客户访问路径，对数据进行多维钻取，进而对网站客户数据信息的采集、挖掘更加深入。
对大数据进行深入的分析，为提升网站流量、提供科学的推荐依据、实现高质量的客户差异化服务给出有力的数据支撑。
5、对用户行为进行实时跟踪、立体分析及即时沟通和个性推荐服务可以针对实时在线的个体用户进行WEB IM即时沟通，提供即时的一对一服务。
并可以结合业务需求，在实现客服人员与用户一对一的同时，展现该用户的历史业务操作行为及个性化信息，如用户消费历史记录统计、行为习惯及喜好等。
6、统一数据接入平台数据接入层采用sqoop、flume、分布式日志系统，实现推拉模式的各种主流方式，并可按需升级为统一数据接入平台，不仅支持日志及页面源码数据，还可以实现各类接口数据的无缝可视化接入，如关系型和非关系型数据、各种主流非结构化数据等。
7、立体推荐及算法可替换平台可以对数据进行多种分析算法和模型的处理，采用mahout、mlib的二元分类、线性回归、聚类、协同过滤、卷积神经网络（CNN）进行机器学习，采用RF（随机森林）、SVM（支持向量机）、半监督学习，通过训练达到权重等参数的最佳化，优化样本空间，并实现完全自动化调参和学习。
还可结合用户群体特征、个性行为历史及各种显式、隐式反馈进行人脑分析，实现个体用户和群体用户的立体化推荐和全过程的人工干预。
以算法平台为支撑，建立了可视化的算法训练和推荐结构的过滤植入，以增强客户个性化服务配置。
实现了各种算法的替换、组合和深度学习，如传统的UCF、ICF及业务创新的二度人脉剪枝算法等，以尽符合人脑思维习惯。
8、多种风格统计分析数据展现方式对数据统计分析实现人性化的各种浏览器体验，传统风格如线性、柱形、饼状分析图为企业对不同时段网站访问量、网站不同模块的访问量、针对访客的不同分类进行更加直观的分析。
创新风格如热力图，更形象、视觉化的体现网站页面不同位置客户点击密度，实时反映出群体用户的兴趣特征，增强运营。
用户可以自定义条件，得到可视化结果。
9、主流客户端的全端统计该方案不仅可以统计WINDOWS/MAC/LINUX各类PC用户的主流浏览器客户端(如IE、360、Chrome、Firefox等)的数据，还能针对移动互联网用户统计主流移动客户端(如iphone,ipad,Android手机等)的各类数据，并能根据RESTful接口开发各类所需的各端统计，如WAP手机端，嵌入设备端等。
10、操作体验简洁方便该方案秉承了人性化的设计理念。
在确保精准、高效的基础上简化了操作过程，数据检索分析一键解决，极大的方便了客户使用。
各类所需统计数据一目了然，并能针对主要数据如用户信息、用户行为等进行一键化深度分析或即时服务操作。
11、可靠性强以云平台作为支撑。
该平台有极强的可靠性，能够保证该软件更稳定、有效、安全的运行。
12、可扩展性强以云平台作为支撑，可以实现各类平台组件按需横向扩展，如存储扩容、计算增强等。
13、集成性强丰富的接口具有极强的集成性。
可以实现与企业内部业务系统的高密度集成，根据不同业务部门需求调取数据和数据分析结果。
14、可视化强统计分析数据以图表，热图等方式体现，方便客户对比判断，在使用时更舒适、方便，提供客户体验度。
各种操作过程如算法训练、人工干预、数据ETL等均实现可视化，根本性解决了手工代码操作的问题。
15、提供定制服务可以根据客户的特定需求进行更丰富的功能扩展，量身打造适宜的实时运营分析及服务平台。
5.2 可视化平台系统架构设计数据可视化平台，实现大数据的可视化和互动操作。
1.逻辑架构2. 架构说明系统分为3个层次：1）应用系统：提供可视化的操作界面和显示结果，还包括决策支持、业务分析等。
2）大数据平台：包括分布式数据库hbase，对大数据的ETL和分析使用。
3）.数据源：包括集成平台的所有数据。
可以使用百度的开源软件echarts实现各种统计图表的生成。
可视化效果如下：6 其它6.1 数据库设计根据数据源进行科学的数据库设计，对habse的列族进行合理的划分，对核心库和存储库区别设计。
6.2 系统管理对系统、用户、数据库等进行管理。
6.3 日志管理系统用kafka保存日志。