海量历史交易信息查询与分析系统
智能网联云控平台系统功能清单
云数据中心
车、路信息规则分析引擎子系统
路口拥堵分析子系统 交通信息分析
控制系统 流量诱导控制子系统
路面危险异物警告系统
车辆自身状态信息管理子系统
车辆行驶路线管理系统
车辆异常运行事件管理子系统
车辆状态管理
系统
驾驶员异常行为取证视频管理系统
大数据基础 能力平台
驾驶员异常生理指标事件管理系统 多维度行为综合分析系统
2. 车辆定位实时位置
3. 车辆定点位置识别
交通信息感知
4. 5.
交通参与者信息 交通拥堵信息
6. V2X感知信息
7. 路面异物信息
8. 交通气象信息
1、车辆身份检测识别
2、交通状态评估
交通信号优先 3、信号状态调整
选择控制系统 4、优先策略优选
5、计算机系统性能优化
6、优先信号服务
1. App支撑平台端内容 (1) 平台端内容编辑界面与发送功能。 (2) 推送人员的范围可以选择 2. POI 信息维护 (1) 海量POI信息增删改查功能。 车路协同信息 (2) 为APP或者其他移动终端等各种应用终端 服务系统 提供POI数据支撑。 3. 路况和预警发布 (1) 地图展示道路交通路况信息。 (2) 自动预警路段配置。 (3) 自动预警预案配置。 (4) 自动预警下发能力。
31.. 车与辆路预侧警雷达、信号灯、天气等传感器基础
V2X边缘计算 数据交互，数据采集及发布与控制的功能。
网关系统（钟 2. 与车辆交互，具备车辆位置发布的功能。
控制网云控 平台
凯强）
3. 接受云端统一参数配置及应用的功能。 41..路具侧备设各备种及场数景据的信数息据地处图理展分示析功能能力。
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战和机遇。
为了从海量数据中获取有价值的信息，大数据平台下的可视化分析系统成为必不可少的工具。
本文将介绍大数据平台下的可视化分析系统的设计与实现。
一、设计目标大数据平台下的可视化分析系统的设计目标是通过可视化的方式帮助用户快速、直观地理解和分析海量数据，从而支持决策制定和业务优化。
具体地，设计目标包括：1. 提供直观的数据可视化界面，以便用户能够轻松地浏览和理解数据。
2. 支持多样化的数据展示方式，如表格、图表、地图等，以满足不同用户的需求。
3. 提供灵活的数据筛选和过滤功能，以帮助用户在海量数据中找到感兴趣的信息。
4. 支持交互式数据分析和探索，以便用户能够深入挖掘数据中的隐藏模式和规律。
5. 支持数据的实时更新和动态展示，以及数据的历史记录和比较分析。
二、系统架构大数据平台下的可视化分析系统的架构应该具备高性能、可扩展和易用性等特点。
一种常见的系统架构包括以下几个关键组件：1. 数据采集与存储：负责从各种数据源中采集、清洗和存储数据。
这一部分可以利用大数据平台的技术，如Hadoop、Spark等。
2. 数据处理与分析：负责对采集到的数据进行预处理、分析和建模。
这一部分需要结合统计分析、机器学习和人工智能等技术，提取数据中的有用信息。
3. 可视化界面：负责将数据处理和分析的结果以可视化的方式呈现给用户。
这一部分可以利用Web技术和数据可视化工具，如D3.js、Tableau等。
4. 用户交互与操作：负责接收用户的请求和操作，并与后台系统进行交互。
这一部分需要提供直观友好的用户界面和交互方式，如拖拽、下拉框、点击等。
5. 安全与权限管理：负责保障系统的安全性和数据的隐私性，同时管理用户的权限和角色。
这一部分需要结合身份认证和访问控制等技术，确保系统的可靠性。
三、实现过程大数据平台下的可视化分析系统的实现过程包括以下几个步骤：1. 数据采集与存储：首先，确定需要采集和存储的数据源，并设计相应的数据模型和表结构。
大数据分析的推荐系统
大数据分析的推荐系统在当今信息爆炸的时代，人们面临着海量的数据和信息，寻找适合自己的产品或服务变得困难而繁琐。
为了帮助用户更方便地获得所需的信息，推荐系统应运而生。
推荐系统通过分析用户的历史数据和行为，提供个性化的推荐，满足用户需求，提升用户体验。
一、推荐系统的定义与应用推荐系统是根据用户的个人需求和兴趣，利用大数据分析和机器学习的方法，自动地向用户推荐个性化的商品、信息或服务。
推荐系统已经广泛应用于电子商务、社交媒体、在线娱乐等领域。
以电子商务为例，推荐系统可以根据用户的购买记录、浏览记录以及其他行为数据，为用户推荐感兴趣的商品，提高购买转化率和用户满意度。
二、推荐系统的工作原理推荐系统的工作原理主要包括数据收集、用户建模、相似度计算和推荐算法等环节。
首先，推荐系统需要收集用户的历史行为数据，如购买记录、浏览记录、评分记录等。
然后，通过对用户行为数据进行分析和建模，可以构建用户的兴趣偏好模型。
接下来，推荐系统需要计算用户与其他用户或商品的相似度，以找到与用户兴趣相符合的推荐对象。
最后，通过推荐算法，将个性化推荐结果返回给用户。
三、推荐系统的关键技术1. 大数据分析：推荐系统依赖于大数据分析技术，通过对海量的用户数据和商品数据进行挖掘和分析，可以提取出用户的兴趣特征，从而进行个性化推荐。
2. 机器学习：推荐系统利用机器学习算法对用户数据进行建模和预测，以实现精准的推荐。
常用的机器学习算法包括协同过滤、内容过滤和基于模型的推荐算法等。
3. 增量式推荐：推荐系统需要实时更新用户的兴趣模型，对新的行为数据进行处理和分析，以提供实时的个性化推荐结果。
4. 推荐算法评估：为了提高推荐系统的准确性和效果，需要对推荐算法进行评估和优化。
评估指标包括准确率、召回率、覆盖率等。
四、推荐系统的优势与挑战推荐系统的优势在于可以为用户提供个性化的服务和推荐，提高用户满意度和购买意愿，同时也可以帮助企业实现精准营销和提高销售额。
不动产统一登记信息应用平台总体技术框架
技术架构不动产登记信息管理根底平台采用国产自主可控信息技术、按照云计算模式构建，技术架构如图2所示。
图2不动产登记信息管理根底平台技术架构1.根底设施层根底设施层也称根底设施即效劳层〔IaaS 〕，是将计算资源、存储资源、网络资源等物理资源进展整合，按照云效劳模式和云架构建立共享资源池，形成可按需动态扩展的高性能计算环境、大容量存储环境，满足海量不动产登记数据存储、高并发用户登记业务办理和信息共享查询，以及各级登记业务系统接入平台的需要。
不动产登记数据 其他数据不动产登记统一接入效劳 不动产登记效劳 不动产登记信息 共享、查询与分析效劳2.平台层平台层也称平台即效劳层〔PaaS〕,是不动产登记信息管理根底平台的枢纽，负责对物理资源、数据资源、应用效劳、通用资源等进展统一管理、监控与调度，负责提供给用开发和部署的环境。
3.数据资源层数据资源层也称数据即效劳层〔DaaS〕,由不动产登记数据、其他数据等组成，负责数据的统一组织与管理，对应用层的不动产登记信息系统、信息共享和查询效劳系统、信息分析系统提供数据支撑。
不动产登记数据包括覆盖全国的、通过历年土地、房屋、林地、草原、海域登记积累的登记信息。
不动产登记数据通过日常登记业务实时动态更新。
4.应用层应用层也称软件即效劳层〔SaaS〕。
面向各类用户，通过网络提供不动产登记信息的查询、分析、交换、共享效劳和登记业务办理效劳。
效劳对象包括各级不动产登记机构，国土资源、住房城乡建立、农业、林业、海洋等部门，公安、民政、财政、税务、工商、金融、审计、统计等部门，以及权利人、利害关系人等。
通过统一应用效劳门户向用户呈现。
5.标准和制度保障体系标准和制度保障体系包括数据和应用效劳方面和技术标准规*及管理制度，确保不动产登记信息管理根底平台各组成局部之间，以及平台与外部系统交互能够有效衔接，规*运转。
6.平安保障体系平安保障体系包括平安管理制度、平安根底设施、网络平安、主机平安、应用平安、数据平安等内容，保障数据存储、传输、访问、共享的平安。
商业银行的大数据分析与
商业银行的大数据分析与商业银行的大数据分析与决策随着信息技术的快速发展，大数据分析在商业银行的运营中扮演着越来越重要的角色。
商业银行拥有海量的交易数据和客户信息，通过对这些数据的深入挖掘和分析，可以为银行提供全面的洞察力和决策支持。
本文将探讨商业银行如何利用大数据分析来优化经营和决策。
一、大数据分析在商业银行中的应用领域1. 个人征信风险评估：商业银行通过对大数据的分析，可以更准确地评估个人征信风险。
通过分析客户的信用历史、还款能力等数据，银行可以根据个人征信评估结果来制定个性化的贷款利率和额度，从而降低风险和提高贷款收益。
2. 营销策略优化：通过对客户的行为数据进行分析，商业银行可以更好地理解客户的需求和偏好，并根据这些信息来制定更精准的营销策略。
例如，对客户的消费习惯进行分析，可以根据其购买行为来推荐相关产品，提高销售转化率。
3. 风险管理：商业银行通过对大数据进行分析，可以实时监测交易风险，并及时采取相应的应对措施。
通过对异常交易、欺诈行为等进行识别和分析，银行可以降低金融风险，保障资金安全。
二、商业银行的大数据分析平台建设商业银行在进行大数据分析之前，需要建设一个稳定、可靠的大数据分析平台。
该平台可以基于云计算、大数据存储和计算等技术来实现。
以下是商业银行构建大数据分析平台的关键步骤：1. 数据收集与清洗：商业银行需要收集、整理和清洗各类数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。
清洗后的数据才能确保质量和准确性，为后续分析提供可靠的基础。
2. 数据存储与管理：商业银行需要选择合适的数据存储系统，如分布式文件系统或关系数据库等，来存储和管理大量的数据。
这些系统需要具备高可靠性、高可扩展性和高性能等特点。
3. 数据分析与挖掘：商业银行可以通过各种数据分析技术，如机器学习、数据挖掘和统计分析等，来对大数据进行深度挖掘。
这些技术可以帮助银行发现隐藏在数据中的规律和模式，为决策提供支持。
4. 结果可视化与应用：商业银行需要将分析结果以可视化形式展示，如数据仪表盘、报表和图表等，方便管理层和决策者理解和运用。
财政大数据综合查询分析系统(FCAS)
财政大数据应用案例综合查询分析系统（Financial Comprehensive Analyses System，简称：FCAS）综合查询分析系统是一款报表展示系统。
它以财政业务支撑平台为数据基础，通过抽取、转换整理后，以图表形式展示给用户。
图1 报表一功能概述综合查询分析系统用于满足各层次用户的查询及宏观决策支持，它能够产生各种汇总表、明细表，如《省本级预算明细台账》；资金账表《银行存款对应关系分析》；并且能够将汇总数据分解展开，如《总财力分析》、《总财力分析明细》。
能够让用户从各种角度分析数据，为用户的分析和决策提供数据支持。
综合查询分析系统可以查询预算编制、指标、计划、支付、财税收入、非税收入、库存日报、电子缴款书等各个财政业务环节的数据。
而且对各类查询报表进行了分析整理形成大类分析主题。
报表如下：预算指标分析主题报表：总财力分析总财力分析(明细)上年结转分析(明细)上年结转分析(同期对比)上年结转分析(分处室)预算分配分析预算分配分析(同期对比)预算执行表(预算)执行进度分析主题报表：预算支出进度分析计划支出结余中央专款分析主题报表：中央专款下达情况表预算管理主题报表：全省(市)支出预算情况分析预算执行动态分析(分处室)财政分处室分单位预算表待分指标分配情况分析本级对账单(明细)下级对账单(明细)预算执行主题报表：实拨资金统计分析预算执行情况分析(单位、科目)预算计划支付情况分析计划执行情况分析分处室预算执行进度分析预算执行分析(单位、功能、经济)预算结余分析表补助下级分析主题报表：分地市补助支出情况分析预算编制主题报表：支出预算总表省级支出预算分科目汇总表省级支出预算明细表支出预算功能经济分类总表 项目支出预算明细表基本支出工资福利支出预算表 基本支出商品和服务支出预算总表 基本支出对个人和家庭的补助支出预算表非税收入主题分析报表省级政府非税收入结算情况表 非税收入分类管理情况表 电子缴款书省级政府非税收入分类分部门征收情况表税收主题分析报表省（市）级预算收入报表 中央级预算收入报表 地方预算收入报表地方预算收入总额分成报表 库存日报表专项支出主题分析 三农支出总表 二、系统结构系统处理流程:三、综合查询分析系统特点：1、全面性综合查询分析系统搜索的数据涵盖了从预算编制、年初预算到计划、支付、执行各个业务环节的数据。
《大数据导论》简答题与答案
《大数据导论》简答题与答案1.人类社会的数据产生方式经历了哪些阶段？简述各阶段的特点。
人类历史上从未有哪个时代和今天一样产生如此海量的数据，人类社会的数据产生方式大致经历了3个阶段：运营式系统、用户原创内容阶段、感知式系统阶段。
（1）运营式系统：数据库的出现使得数据管理的复杂度大大降低，实际中数据库大都为运营系统所采用，作为运营系统的数据管理子系统，如超市的销售记录系统、银行的交易记录系统、医院病人的医疗记录等。
人类社会数据量第一次大的飞跃正是建立在运营式系统广泛使用数据库开始，这些数据规范、有秩序、强调数据的一致性，且这些数据的产生方式是被动的。
（2）用户原创内容阶段：互联网的诞生促使人类社会数据量出现第二次大的飞跃，但真正的数据爆发产生于Web2.0时代，其重要标志就是用户原创内容。
以博客、微博为代表的新型社交网络的出现和快速发展，使得用户产生数据的意愿更加强烈；新型移动设备出现，易携带、全天候接入网络的移动设备使得人员在网上发现自己意见的途径更为便捷数据结构复杂，无秩序，不强调数据的一致性或只强调弱一致性，这些数据的产生方式是主动的。
（3）感知式系统：人类社会数据量第三次大的飞跃最终导致了大数据的产生，这次飞跃的根本原因在于感知式系统的广泛使用。
微小带着处理功能的传感器设备广泛布置于社会的各个角落，通过这些设备对整个社会的运转进行监控，这些设备会源源不断地产生新数据，这些数据的产生方式是自动的，数据呈现多源异构、分布广泛、动态演化等。
简单来说，数据产生经历了被动、主动和自动三个阶段，这些被动、主动和自动的数据共同构成了大数据的数据来源。
2. 大数据处理的关键技术都有哪些？并做简要描述。
大数据处理的关键技术主要包括：数据采集和预处理、数据存储、数据计算处理、数据分析和挖掘、数据可视化展示等。
1).数据采集，又称数据获取，是大数据生命周期的第一个环节，通过RFID射频识别技术、传感器、交互型社交网络以及移动互联网等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
海量数据查询分析系统备份与恢复策略设计
收稿 １期 ； ０ — ３ ０ ３ ２ ７ ０— １ ０ 作者简介 ： 桂早芳 。 ， 男 黄冈职 业技术学院讲 师。
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９１ ・
维普资讯
第１ 期
海量数据查 询分析系统备份与恢复策略设计
第 ９ 卷
同时运行业务数据采集 、 加载和查询分析 的情况 下， 占用更少的 Ｉ ／ Ｏ和存储 网络带宽 ， 更小的磁盘 空间和支持更灵活数据集粒度选择 ， 满足海量数据 查询分析系统要求 ， 并较好 的解决了上述矛盾。
维普资讯
第９ 卷第 １ 期
２∞ 年 ３月 ０
黄 冈 职 业 技 术 学 院 学 报
Ｖ．Ｎ． ｄ９ ｏ１
Ｍａ ．Ｏ田 ｒ２
海量数据查询分析 系统备份与恢 复策略设计
桂 早 芳
（ 冈职业技 术学院 黄
摘
湖北
黄冈
４ ８０ ） ３０２
要： 解决 海量数 据查询 分析 系统 存在 的数 据量ห้องสมุดไป่ตู้ 查询速 度 ， 据访 问局 部性 与数据 无 限制性 需求 数
ＤａａＱｕ ｒｉｇａ ｄＡｎ ｌｓ ｔ ｅｙｎ ａｙｉ ｎ ｓ
Ｇｕ ａ － ａ ｇ ｉＺ ｏ—ｆｎ
（ｔａｇ ａｇｐｌ ｅｈｉ ｃｌｇ ｔ ｎｇ ｎ ｏｙ ｃｎｃ ｏｅｅ ｕ ｔ ｌ
Ｈ ａｇａ ｇ ｕｎｇ ｎ
４８ ） ３（２ Ｉ
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传统的关系型数据库，因为其数据模型以及预定义的操作 模式，在很多情况下不能很好的满足以上的需求,所以新型数 据库如今在大数据的场景下，取代了传统关系型数据库成为 主导。相信未来随着大数据的发展，新型数据库将会颠覆数 据库领域。
大数据架构加强对NoSQL的支持
Cloudera在介绍Hadoop的未来发展规划时，指出未来很重 要的一点就是加强对NoSQL数据库的支持。
Strata大会趣闻
SequoiaDB在Strata
SequoiaDB作为现场的参展商之一，也是中国唯一一家参展 的厂商，受到了现场观众的瞩目。
SequoiaDB还在Showcase上发表了“SequoiaDB加速你的 数据（Accelerate your data with SequoiaDB）”的演讲。
此外，在演讲结束后，涛哥还接受了O’rei Nhomakorabealy的采访。
3.数据库领域风起云涌
新型数据库的不断壮大
“We need a new kind of database to do things we have never done before!” ----- Eric Frenkiel (CTO of MemSQL)
新型数据库厂商的参加也是本届SHW大会亮点之一，其中 有NoSQL界的佼佼者，如Couchbase、Aerospike、 Marklogic和SequoiaDB等，也有NewSQL的许多厂商，如： MemSQL、VoltDB和ScaleDB等等。这些企业在现场和 Cloudera、Hortonworks这些大数据领头羊一样，得到了 广泛的关注。
4.Strata的中国脸 孔
中国厂商参加Strata
本次SHW大会召开的时间，恰逢中国的春节，而中国元素也 成为其中非常亮眼的一部分。在大会上，中国企业华为和腾 讯，先后发表了题为“大数据如何改变电信的运营和商业模 式（How Big Data Transforms the Way Telcos Operate and Do Business）”以及“腾讯的Spark应用与优化 （Usages and Optimizations of Spark at Tencent）”的 这两场主题演讲，并在现场和会议期间得到了热烈的反响。
“We will improve the integration with NoSQL database to make Hadoop more versatile.” -----Amr Awadallah (CTO of Cloudera)
Spark也将在未来更好的支持新型数据库，特别是NoSQL数据库。