大数据专题
大数据系列专题（1）：星环科技——企业级大数据基础软件的先行者
证券研究报告 | 2022年10月19日大数据系列专题（1）：星环科技——企业级大数据基础软件的先行者证券分析师：熊莉S0980519030002联系人：黄浩峻行业研究 · 深度报告投资评级：超配（维持评级）证券分析师：朱松S0980520070001报告摘要l星环科技是国内领先的企业级大数据基础软件开发商。
星环科技是国内领先的企业级大数据基础软件开发商，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件及服务，已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，支撑客户及合作伙伴开发数据应用系统和业务应用系统，助力客户实现数字化转型。
2022年6月，公司多个产品或子产品入选Gartner发布的《中国数据库管理系统供应商识别指南》，在识别的8类数据库管理系统产品中，公司入选产品覆盖其中7类，是覆盖超过7类或以上产品的四家厂商之一，以及覆盖多模数据库的四家厂商之一。
l公司营收保持稳健增长，毛利率维持高位。
公司营收保持稳健增长，公司营业收入从2018年的1.13亿元增长到2021年的3.31亿元，复合增速43.1%，公司当前各项费用投入较大，目前仍处于亏损状态。
公司作为大数据产品型公司，2018-2021年毛利率分别为61.61%、60.69%、58.02%、58.94%，毛利率水平维持高位，此外，公司十分重视研发投入，研发费用绝对值保持稳定增长，研发费用率依旧维持高位。
从客户行业划分来看，金融、能源、政府等为公司当前主要行业。
l以大数据基础平台为核心，构建明日数据世界。
公司主要为客户提供数字化基础设施底层、中间层的基础软件和技术服务，支持客户的技术团队及合作伙伴构建数据和业务应用系统，助力客户进行数字化转型。
大数据基础软件业务为公司主营业务，营收占比超八成，主要包括大数据与云基础平台软件（TDH和TDC）、分布式关系型数据库（ArgoDB和KunDB）、数据开发与智能分析工具（TDS和Sophon）三大类。
司法大数据专题报告之危险驾驶罪
司法大数据专题报告之危险驾驶罪危险驾驶罪是指当驾驶人因饮酒、吸毒、过度疲劳或者其他原因令其行驶机动车时，因危害安全的行为造成交通事故造成人员伤亡或财产损失的，应当以危险驾驶罪追究刑事责任。
随着社会经济的快速发展，交通事故也在逐年增多，其中很大一部分是由于危险驾驶而导致的。
因此，如何更好地利用司法大数据来打击危险驾驶行为，遏制交通事故的发生，成为了当前最为重要的问题之一。
一、危险驾驶罪的法律条文根据中华人民共和国刑法第一百条第二款、第一百零三条、第二百零一条等规定，危险驾驶罪的主要内容包括：（1）酒后驾驶。
驾驶人饮酒后驾车，以危险方法危害公共安全，造成严重交通事故，导致人员伤亡和财产损失等后果的，应当以危险驾驶罪追究刑事责任。
（2）吸毒后驾驶。
驾驶人吸食毒品后驾车，以危险方法危害公共安全，造成严重交通事故，导致人员伤亡和财产损失等后果的，应当以危险驾驶罪追究刑事责任。
（3）疲劳驾驶。
驾驶人连续驾驶时间过长、疲劳驾驶，以危险方法危害公共安全，造成严重交通事故，导致人员伤亡和财产损失等后果的，应当以危险驾驶罪追究刑事责任。
二、危险驾驶罪的危害和管理危险驾驶罪的危害十分显著。
首先，危险驾驶会直接导致交通事故的发生，给人身安全和财产安全带来极大的威胁。
其次，危险驾驶会导致其他人的恐惧和不安，破坏社会和谐和安定。
最后，危险驾驶会增加司法机关的工作量和社会成本。
为了应对危险驾驶罪的挑战，司法部门需要采用各种手段加强管理。
首先，加大道路巡逻力度，及时发现危险驾驶行为，采取相应的处罚措施。
其次，应当利用科技手段，比如利用智能监控摄像头和全息扫描仪来进行监控，对危险驾驶行为进行实时监测和判断。
同时，司法部门应当持续加强对道路参与者的宣传教育，提高公共意识，让公众认识到交通安全的重要性和自己应尽的道德责任。
三、司法大数据在危险驾驶罪中的应用司法大数据在危险驾驶罪中有着不可替代的重要作用，可以通过以下途径体现：（1）司法大数据可以为司法部门提供决策支持。
行业常见大数据分析报告方法和专题分析报告
行业常见数据分析方法和专题分析1行业分析方法12行业调研主要途径63数据常见分析方法74数据分析主要图表95专题分析11专题一：分析11专题二：移动应用12专题三：零售行业〔电商行业可参考〕14专题四：产品市场运营or活动推广191行业分析方法2行业调研主要途径2.统计局统计、年鉴网络常见查询方法：●百度包括百度搜索和文库内容●搜狗微信搜索●第三方公司：艾瑞咨询、尼尔森、易观智库●百度指数、微博指数●移动应用：talkingdata 、友盟●关于数据来源有一个大数据导航推荐3数据常见分析方法建立在小蚊子根底上的整理和思考。
原文见：://mp.weixin./s?__biz=MzA5MjcxNDQxNw==&mid=551953540&idx=1&sn=b1741234fd7de219affbcd5 ef5eeef9b&scene=21#wechat_redirect数据分析两大根底：指标和维度，在我看来就是分析问题时确定可考核量化指标。
维度就是多指标组合分析。
如同指标就是一个个积木，积木越细化越多样越好，选择不同维度将指标组合如同积木组合图案，每一个图案都代表一个画像，重点是分析维度最后得出的结论是有重要意义的，对决策有参考价值。
1、指标〔两大思维之一：拆分〕指标，用于衡量事物开展程度的单位或方法，它还有个IT上常用的名字，也就是度量。
例如：人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。
很多公司都有自己的KPI指标体系，就是通过几个关键指标来衡量公司业务运营情况的好坏。
指标需要经过加和、平均等汇总计算方式得到，并且是需要在一定的前提条件进展汇总计算，如时间、地点、X围，也就是我们常说的统计口径与X围。
指标可以分为绝对数指标和相对数指标，绝对数指标反映的是规模大小的指标，如人口数、GDP、收入、用户数，而相对数指标主要用来反映质量好坏的指标，如利润率、留存率、覆盖率等。
司法大数据专题报告之性侵类犯罪
司法大数据专题报告之性侵类犯罪一、引言司法大数据在近年来成为了一个备受关注的话题，因为随着社会的发展，人们对于司法行业的要求也越来越高，需要司法机关在更短的时间内做出更准确的判断，而正是在这个背景下，司法机关逐渐开始应用司法大数据技术。
而在所有犯罪案件中，性侵类犯罪是一类特别需要司法大数据技术支持的案件，因为它不仅数量巨大，而且处理起来也十分复杂，如果不使用先进的数据处理手段，就很难在合理的时间内完成所有的判断和调查工作。
二、性侵类犯罪概述性侵类犯罪是指犯罪嫌疑人对被害人进行非法性行为的行为，包括强奸、猥亵等，这类犯罪对被害人的心理和身体都会造成不可逆转的损害，而且由于性侵案件通常都会在一定程度上影响到公共安全，因此这类案件的破案工作也是非常重要的。
目前，在我国，对于性侵类犯罪的判定主要会考虑到以下几方面因素：被害人的证言、现场勘验、DNA比对等。
但是，在具体的案件中，由于证据的稀缺性或者不存在等原因，有时候很难准确地判断刑事责任人的身份。
而此时，如果可以运用司法大数据技术，就可以更好地解决这个问题。
三、司法大数据技术在性侵类犯罪中的应用1、数据分析在性侵类犯罪的案件中，首先需要进行的工作就是对相关数据进行分析，通过分析数据，可以更好地了解案件中的一些重要信息，这些信息包括但不限于嫌疑人的犯罪专长、犯罪方式、作案地区等等。
而针对这些数据进行分析，需要使用到大数据分析平台。
这个平台会自动将所有的数据整合到一起，并且可以为不同的数据建立相应的模型，通过数据模型进行数据分析和应用，为审判人员提供指导意见。
而在这个过程中，就可以通过数据分析找出案件中的一些潜在线索，这些线索可以大大提高破案效率。
2、智能辅助判断在性侵类犯罪案件中，判断嫌疑人与被害人之间是否存在关系是非常重要的一步，而这个判断过程需要对证据进行逐一比对，需要审判人员具有较高的专业能力。
此时，如果可以应用智能辅助判断技术，就可以大大提高判断准确度。
结合大数据专题谈一谈对科技强国的认识和感想
结合大数据专题谈一谈对科技强国的认识和感想人才强则事业强，人才兴则科技兴。
高科技人才是引领科技创新发展的关键“变量”，只有在扩大“增量”、提升“质量”、盘活“存量”上下功夫，才能真正抢占科技创新发展的“制高点”。
扩大高科技人才“增量”。
当前，以信息技术、生物技术、新材料技术等为代表的高新技术产业呈现“井喷式”增长，然而，我国高科技人才的增长速度远远滞后于高新技术产业的发展速度，高新技术产业对高科技人才的需求仍存在较大缺口。
为此，要进一步扩大高科技人才“增量”，使人才增长速度与高新技术产业发展速度相吻合、相协调。
要切实发挥高水平研究型大学和科技领军企业在育才、引才、聚才中的主导作用，深化校企间合作，实施高科技人才开发工程，共建高科技人才孵化基地。
要充分利用项目招标引才、岗位特需引才、海外筑巢引才、亲情乡情引才等途径，加强高科技人才地区间的交流互动，积极探索引进国内外“高精尖”人才新路径。
提升高科技人才“质量”。
本次大会上有一个词被反复提及，那就是“高水平”，例如，要“着力打造一支高水平的科技人才队伍”，要“实现高水平科技自立自强”，等等。
当前，我国科技实力正在从量的积累迈向质的飞跃、从点的突破迈向系统能力提升，在这一过程中，人才是先导，更是关键。
而高科技人才队伍质量的优劣，直接决定了能否实现高水平自立自强这一“愿景”。
为此，要着力打造一支整体素质高、专业能力强且具有改革创新能力的高科技人才队伍。
要紧扣科技发展和产业转型的实际需要，聚焦人才队伍的年龄结构、层次结构、性别比例、地区分布等方面，加强研判，统一规划。
要进一步严明高科技人才准入门槛，划定高科技人才职称评定标准，充分发扬高科技人才“传帮带”制度，为提升高科技人才队伍整体质量提供基本遵循。
盘活高科技人才“存量”。
高科技人才不仅要“引进来”，更要“留得住”。
当前，高科技人才流失依然是制约我国科技发展的`一个重要因素。
为此，要进一步盘活现有高科技人才“存量”，通过出台住房、户口、薪酬、补贴等优惠政策，为高科技人才大有所为、大有作为营造良好的外部环境。
医院大数据平台专题分析：住院时间长短对比分析
住院总费用
19 cICDCode varchar(20),
疾病编码
20 cDiagResult varchar(100),
疾病名称
21 zljg varchar(20),
治疗结果
22 qjcs varchar(20),
抢救次数
23 mzzyzd varchar(20),
门诊与住院诊断符合与否
24 czcyzd varchar(20),
37 no_frequency varchar(20),
每日次数
38 no_medicineway varchar(20), 药品用法
39 yjhlts integer,
I级护理天数
40 tjhlts eger,
特级护理天数
5
41CoNpoy_rFigahret C©la2s0s1v4arAcchcaer(n2t0u)r,e 42 FareClassName varchar(20)
•大数据分析方法
➢ 关键词抽取(tfidf) ➢ 图分析(graph analysis) ➢ 路径分析(npath) ➢ 统计分析(Percentile)
成果与展望 • 找出影响住院时间长的
关键因素
• 改善病人住院流程，提 升服务质量
• 减少病人的住院费用
效益
2
住院时长对比分析流程
数据准备
数据处理 数据分析
初诊与出院诊断符合
25 StartTime varchar(30),
开医嘱日期
26 LastlyBillTime varchar(30),
停医嘱日期
27 yzts integer,
医嘱天数
28 yzbm varchar(20),
大数据专题(共43张PPT)
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
大数据介绍专题课件
大数据介绍专题课件近年来，大数据逐渐成为社会各个领域的热词。
然而，对于大多数人来说，关于大数据究竟是什么以及它对我们的生活有何影响，仍然存在许多疑惑。
本篇文章将介绍大数据的基本概念和原理，并探讨它对各个行业的影响。
一、大数据的定义和特点大数据是指那些因数据量巨大、种类繁多以及产生速度较快而无法通过传统技术手段进行管理、处理和分析的数据。
它具有以下几个特点：1.体量大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB为单位。
借助云计算和存储技术的发展，人们能够存储和处理这些庞大的数据量。
2.多样性：大数据不仅包含结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如社交媒体上的文本、图片和视频等。
3.时效性：大数据的产生速度非常快，需要在短时间内进行实时分析和决策。
4.价值密度低：大数据中隐藏的有价值信息只占整体数据的一小部分，因此需要通过数据挖掘和分析技术来提取并实现数据的高价值利用。
二、大数据的应用领域大数据在各个领域都有广泛的应用，下面将重点讨论大数据在以下四个领域的应用。
1.商业与市场营销大数据的应用在商业和市场营销领域尤为突出。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和喜好，进而制定更精准的营销策略。
此外，大数据还能帮助企业优化供应链管理、预测销售趋势以及进行风险管理等。
2.医疗与健康大数据在医疗与健康领域的应用正在改变我们的生活。
通过对庞大的医疗数据进行分析，医生可以提前发现疾病风险、制定更个性化的治疗方案，并提供更好的医疗服务。
此外，大数据还可以用于疾病预测、公共卫生管理以及药物研发等方面。
3.交通与城市管理随着城市的不断发展，交通和城市管理的需求也越来越迫切。
大数据的应用可以帮助城市管理者实时监测交通流量、优化交通路线，从而减少交通拥堵。
此外，大数据分析还可以用于城市规划、环境监测以及智慧城市建设等。
4.金融与风险管理在金融行业，大数据的应用已经成为一种趋势。
通过对大数据的分析，金融机构可以更好地评估风险、预测市场趋势以及制定更精准的投资策略。
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有趣的“大数据”经典数据案例
啤酒与尿布 沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常
会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己。如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成 了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。 QQ圈子把前女友推荐给未婚妻
2012年3月腾讯推出QQ圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网， 把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理 能力给人带来“震撼”。 网站根据你的购物搜索进行商品广告推送
大数据处理之一：采集 利用数个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简
单的查询和处理工作。
大数据处理之二：导入/预处理 统计与分析主要利用分布式数据库或分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进
行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。
大数据处理之三：统计/分析 统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是
现今要处理的资料量更庞大、资料产生跟处理速度更惊人、资料来源更多样， 于是处理、储存大量资料的新技术跟工具快速发展，像是开源软体 Hadoop 跟 NoSQL 资料库。新科技诞生后，开发者跟使用者需要一个专业名词来与之前的科技作出区 别，于是「大数据」一词因应而生。
大数据的特点
• Volume(大量) • Velocity(高速) • Variety(多样) • veracity(真实性)
据统计，国家图书馆的藏书量有2600万册，如果从数据来看的话，一个家庭 一年产生的数据相当于半个国家图书馆的数据总量。 而大数据并非现在才出现，比 如在古代的人口普查，中国在东汉时期就有几千万人，这显然也是庞大数据。大数 据并不是什么崭新的概念，好几十年前 CERN 的科学家就在处理每秒上看 PB (Peta Bytes)巨量资料。那为什么一直到近几年「大数据」这颗塬子弹才爆发呢。
应用在云平台的支撑 下让庞大的数据得以 保存和处理。
移动互联网
•
移动互联网能更
准确、更快地收集用
户信息，比如位置、
生活信息等数据。
社交网络
•
提供大量的UGC、
内容、音• 物联网的不断应
用与发展促使数据 大量增长。
数
据 1.Analytic
分 Visualization
I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要
是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实 现一些高级别数据分析的需求。
大数据技术环境：在新兴信息技术的推动下逐渐趋向成熟
云计算 • 云计算服务和云
➢ 越来越多配备了连续测量、报告运行情况的传感器的设备的出现。几年前， 跟踪遥测发动机运行仅限于价值数百万美元的航天飞机。
➢ 计算机产生的数据可能包含着关于因特网和其他使用者行动和行为的数据， 从而提供了对他们的愿望和潜在需求的有用信息。
➢ 使用者自身产生的数据信息。人们通过电邮、短信、微博、QQ等产生的 文本信息。
大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模
巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达
到撷20取13、年管马理云、卸处任理阿、里并集整团理CE成O的为职帮位助时企曾业说经，营大决家策还更没积 搞极清目P的C时的代资的讯时。候，移动互联网来了，还没搞清移动互联 网近的几时年候，，被大热数炒据的时大代数来据了，。不只是指资料，也指这些用来 分析、处理巨量资料的新兴科技。
我们上淘宝买了东西之后，阿里巴巴能够轻而易举地得到我们的购物行为、 和浏览数据，通过云计算分析后，进行精准的行为预测，然后进行商品信息推送。 国内最大的婚恋交友网站
作为一家婚恋网站，百合网不仅需要经常做一些研究报告，分析注册用户的 年龄、地域、学历、经济收入等数据，即便是每名注册用户小小的头像照片，背 后也大有挖掘的价值。
大数据与物联网、移动互联网、社交网络、云计算等主流技术 结合，缺一不可，相辅相成，才能越走越远、、、
大数据发展的现状
“读心术”、“未卜先知”，都是大数据分析头上的耀眼光环。不管你 据信统不计信，，目“前数全据球”1真2的0家会运说营话商。中人约们有在4互8%联的网运上营的商一正切在行实为施都大会数留据下业数 务据，，其而中通主过流对业这务些也数涉据及的数分据析产，生就、能数够据得采到集消、费数习据惯存、储职、业数、据喜处好理甚、至数 据性分格析等、信数息据。展在示这及些数信据息应的用基多础个上方，面政，府典可型以大治数理据交技通术，及减应少用犯产罪品率包，括 用而于企大业数则据可组以织利与用管这理些的数分据布进式行文有件针系对统性H的ad营o销op，、提分升布业式绩计。算系虽统然目 M前ap大R数ed据u分ce析；还用处于于大发数展据的分初析级的阶数段据，挖要掘从工海具量SP的SS非；结用构于性大数数据据中应提用取服 务出的有阿用里信巴息巴并推不出是的一数件据容分易享的平事台儿、，G但oo是g很le推多出企的业数已据经分开析始平利台用等大。数大据 型分以析In并te推rn出et了为相核关心的的应公用司和，产如品Am。azon, Google, eBay, Twitter 和 Facebook正使用海量信息的外部特性认识消费行为，预测特定需求和整 体趋势。
!
有人预言说未来将会是三分技术，七分数据，得数据者得天下。。。
!
Big Data, it’s more than what you think
大数据，是当今公众津津乐道的一个热词，人们纷纷在探讨大数 据所带来的科技进步及所蕴含的巨大价值，甚至有人把大数据形容为 未来世界的石油，更有人夸张的宣称掌握了大数据的人，就可以像上 帝一样来俯瞰整个世界。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。 基础架构：云存储、分布式文件存储等。 数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机 交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以 自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为 计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一 方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。 统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方 分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、 回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主 成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最 优尺度分析）、bootstrap技术等等。 数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类 （Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖 掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。 结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于 不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正 是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理） 才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数 据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能 得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
Master Data
Management
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据
（数据质量和数据管理）管 实理 和， 有无 价论 值是 。在大学数术据研分究析还的是基在础商就业是应以用上领五域个，方都面能，够当保然证更分加析深结入果大的数真据
分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据 分析方法。
➢ 至今最大的数据是音频、视频和符号数据。这些数据结构松散，数量巨大， 很难从中挖掘有意义的结论和有用的信息。
大数据的主流技术
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据,如关系数据、平面数据文 件等抽取到临时中间层后,进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中， 成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
析 （可视化分析）
的
五
个 2.Data Mining
基 本 方
Algotiyhms（数据 挖掘算法）
面
3.Predictive Analytic Capabilities（预测 性分析能力）
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他 们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能 够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图 说话一样简单明了。
近年来，全球数据存储量呈现爆炸式增长，美国互联网数据中心指出,互联网上 的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才 产生的。据中为咨询预测，到2020年，全球数据量将达到35ZB（相当约90亿块 4TB硬盘容量）。 根据国际数据公司（IDC）的测算，似乎没有足够的磁盘空间存 储。
就传统IT 企业来看，其结构化和非结构化的数据增长也是惊人的。2005年企业 存储的结构化数据为4EB，到2015年将增至29EB，年复合增长率逾20%。非结构化 数据发展更猛。2005年为22EB，2015年将增至1600EB，年复合增长率约60%，远 远快于摩尔定律。
那么，庞大的数据 到底来自哪里呢？？？？！！