大数据的研究与应用 (1)
大数据分析与应用研究报告
大数据分析与应用研究报告一、引言随着信息技术的快速发展，大数据概念越来越被广泛关注和应用。
本文旨在对大数据分析与应用进行深入研究，探讨其在各个领域中的应用价值和潜力。
二、大数据概述1. 定义大数据是指由传统的数据管理工具难以处理的大规模数据集合，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
2. 特点大数据具有五个特点：大规模性、高速性、多样性、价值密度低和难以处理。
三、大数据分析方法1. 数据采集对于大数据分析，首先需要进行数据采集，包括传感器数据、交易数据、社交媒体数据等多种形式的数据。
2. 数据存储为了对大数据进行分析，需要使用各种存储技术，如数据仓库、分布式文件系统等。
3. 数据清洗与预处理数据清洗与预处理是大数据分析的关键步骤，它包括数据去重、数据过滤、数据格式转换等操作。
4. 数据分析和挖掘数据分析和挖掘是大数据分析的核心环节，包括数据建模、数据挖掘算法的应用等。
5. 可视化和解释对于分析结果的可视化和解释能够帮助决策者更好地理解数据，发现隐藏的信息和模式。
四、大数据在商业领域的应用1. 市场营销利用大数据分析可以了解消费者的购买需求、购买偏好等信息，从而制定更精准的市场营销策略。
2. 供应链管理通过大数据分析可以实现供应链的优化，提高货运效率和降低成本。
3. 金融风控大数据分析在金融领域中可以用于风险评估、欺诈检测等，提升金融机构的风控能力。
4. 客户关系管理通过大数据分析可以追踪客户行为，提供个性化的服务，提升客户满意度和忠诚度。
五、大数据在医疗领域的应用1. 疾病预测结合大数据分析方法，可以预测某些疾病的发生概率和风险，为医疗机构和个人提供预防和干预措施。
2. 精准医疗通过对大数据的分析，可以实现对个体患者的精准诊断和治疗，提高治疗效果和患者满意度。
3. 医疗资源优化利用大数据分析，可以对医疗资源进行有效的调配和管理，提高资源利用效率和医疗服务质量。
六、大数据在交通领域的应用1. 交通拥堵预测通过对大量交通数据的分析，可以实现对交通流量和交通拥堵情况的准确预测，提供交通优化的方案。
大数据分析环境下的机器学习研究与应用
大数据分析环境下的机器学习研究与应用一、概念解析大数据（Big Data）是指数据量巨大、类型多样、处理复杂、分析价值丰富的数据集合，它为企业配置了一个庞大、高复杂和高度挑战性的分析环境。
机器学习是大数据分析环境下非常重要的技术之一，它是一种前沿的人工智能技术，通过让机器能够主动地学习和形成判断模型，从而实现智能化。
二、机器学习的应用场景机器学习广泛应用于智能化搜索引擎、图像识别、智能客服、智能家居等领域。
具体来说，大数据分析环境下常见的机器学习应用场景包括：1.智能化搜索引擎：通过机器学习在大数据中挖掘出用户热门搜索词，进而优化搜索结果的匹配度，提高搜索效率和精准度。
2.图像识别：通过机器学习对图像进行分析和学习，提取其中的特征信息，从而实现图像识别、分类、检测等。
3.智能客服：通过机器学习对用户的就诊、购物、投诉等行为数据进行学习和分析，实现智能化客服，提高服务体验和效率。
4.智能家居：通过机器学习对用户的家庭生活习惯、偏好等行为数据进行分析，自动调控温度、光照等，提高居家舒适度和智能化。
三、机器学习的研究方向随着大数据时代的到来，机器学习的研究方向也在不断拓展。
下面介绍几个比较热门的机器学习研究方向：1.深度学习：指建立神经网络模型，通过多层非线性的变换去学习数据表示，从而实现高级抽象和强大的学习能力。
2.增强学习：指让智能体通过与环境交互获得经验，从而不断优化自己行为的能力。
3.迁移学习：指利用已经学会的知识和经验，快速适应新的任务和环境。
通过对机器学习的不断研究和发展，能够再大数据环境下实现更多智能化和人性化的应用。
四、机器学习的三个要素机器学习的三个要素分别是模型、算法和优化方法。
1.模型：是机器学习中的一个关键概念，它是指根据数据特点和规律的不同，所采用的不同的描述和预测方法。
常见的机器学习模型包括决策树、逻辑回归、K-近邻等。
2.算法：和模型有关，它是指在模型基础上所使用的预测方法。
医学健康大数据分析与应用研究
医学健康大数据分析与应用研究一、引言健康大数据（big health data）是指医疗健康领域中生产的、量极大、多来源、多层次、多类型、多维度的数据资料。
医学健康大数据具有重要意义，可以帮助医疗卫生行业提高管理效率、提升服务质量和水平，优化服务方式，改善健康政策决策。
二、医学健康大数据概述医学健康大数据包含了多种数据类型，如病历、影像、生理指标、基因等，同时涉及到多个层面，如医院、社区、家庭等。
通过充分挖掘和分析这些数据，可以揭示出疾病的规律、趋势和特点，进而制定更具个性化和针对性的医疗方案，为人们带来更加科学和有效的治疗和保健手段。
不同于传统医疗信息化所积累的临床数据，健康大数据还包括了全社会的卫生数据、环境数据、人群行为等大众行为数据，这些数据汇聚起来具有极大的分析价值，同时市场巨大。
三、医学健康大数据分析技术1.自然语言处理技术自然语言处理技术可以将医学文献、病历等大量非结构化的数据转换成结构化数据，帮助医疗行业更好地管理和利用这些数据。
此外，自然语言处理技术还可以帮助医生进行病历的判读和诊断，提高临床诊疗水平。
2.数据挖掘技术数据挖掘技术是从海量数据中挖掘出有价值的信息，并形成模式和规律，在医疗行业中可以用于疾病的预测、诊断和治疗指导。
例如，数据挖掘技术可以通过分析疾病的发生规律和变化趋势，制定预防策略和康复方案。
3.云计算技术云计算技术可以在全球范围内协同各方，为医疗行业提供强大的数据存储、计算和处理能力。
医疗机构可以将庞大的医学健康大数据上传到云端，利用共享服务和数据挖掘等技术，实现数据分析和共享，充分发挥数据的价值。
四、医学健康大数据应用1.疾病预测和预防医学健康大数据可以根据人群的基因、生活方式、医疗状况等因素，通过数据挖掘和深度学习等技术，制定出个性化的疾病预防方案。
2.医疗管理和服务医学健康大数据可以帮助医院和医生进行人员管理、设备管理、病历管理和医疗服务等各个方面的工作，提高医疗行业的管理效率和服务水平。
大数据可视化技术的研究与应用
大数据可视化技术的研究与应用随着互联网、物联网等技术的发展，数据的量、质、速度等属性不断提高，随之而来的信息的可视化成为了重要的课题。
大数据可视化技术是一种通过可视化方式使数据更易于理解、分析、应用的技术。
它是大数据分析与展示的桥梁，广泛应用于交通、金融、工业、医疗等领域。
一、大数据可视化技术的研究进展大数据可视化技术虽然是一个比较新的领域，但其研究进展已经颇为丰富。
近年来，研究者们开始探究使用良好的图形界面来展示大数据，以期货好展示、分析数据。
因此，许多研究工作集中在图形表达领域，包括基于Web、应用程序等的可交互“重量”可视化。
在图形表达方面，大数据可视化技术使用的图形包括热力图、网络图、地图、条形图、散点图等。
石墨烯 (Graphene) 是一个可重复使用的图表和数据可视化库，它提供了许多通用的可视化表达形式。
由于石墨烯能够快速渲染大量数据，因此成为了科学计算、工程和数据分析中最常用的图表库之一。
此外，还有一些可重复使用的可视化库，例如D3. js、Chart. js、Square和Sigma.js。
D3 是一种利用Web标准来创建交互式的可视化图形的JavaScript 库。
它可以将数据转换为HTML、SVG和CSS，使开发者能够更改数据的呈现方式。
而Chart.js是一个简单的可重复使用的可视化库，主要侧重于创建静态图表，如条形图、柱状图、饼图等。
Sigma.js是一种可重复使用的网络可视化库，允许开发者创建半复杂的交互式网络图。
二、大数据可视化技术的应用领域大数据可视化技术广泛应用于各个领域，以下是几个应用案例：1. 金融投资金融风险控制和投资分析拥有大量和复杂的数据。
投资者可以利用大数据可视化技术来分析市场趋势、成交量和价格走势，以及收益率、回撤等金融指标。
2. 工业生产生产过程涉及到的各种数据如订单、机器状态、人工干预等都可以通过大数据可视化技术进行监测和控制。
运用可视化技术的整个产业链包括原材料采购、生产计划、进度跟踪和质量控制，全程监控生产数据或者对表现进行即时屏幕演示。
大数据在经济学研究中的应用与发展趋势
大数据在经济学研究中的应用与发展趋势随着互联网技术的不断进步，我们已经进入了一个大数据时代。
在这个时代中，大数据对各行各业都有着重要的影响，经济学研究也不例外。
本文将探讨大数据在经济学研究中的应用和发展趋势。
一、大数据在经济学中的应用1. 市场分析市场分析一直是经济学研究的重点之一。
利用大数据技术，我们可以更全面地分析市场。
比如，我们可以通过分析互联网消费者的购买记录、搜索历史、浏览行为和社交媒体活动等数据，更准确地预测消费者的需求和趋势，从而为企业提供更好的营销策略。
2. 金融研究金融研究也一直是经济学研究的重点之一。
利用大数据技术，我们可以更全面地分析市场。
比如，我们可以通过分析互联网消费者的购买记录、搜索历史、浏览行为和社交媒体活动等数据，更准确地预测消费者的需求和趋势，从而为企业提供更好的营销策略。
3. 政策研究政策研究是经济学研究的重要方向之一。
利用大数据技术，我们可以更全面地了解社会的现状和问题。
比如，我们可以通过分析政府公开数据、社交媒体数据和传统媒体数据等，更准确地分析社会问题，提供更为科学的政策建议。
二、大数据在经济学中的发展趋势1. 数据共享大数据是由多个数据源组成的，这包括政府、企业和个人等不同方面。
为了更好地促进大数据在经济学研究中的应用，数据共享将成为一大趋势。
通过数据共享，我们可以更加方便地获取需要的数据，从而更好地进行研究。
2. 数据安全随着大数据的普及，数据安全将成为重要的研究方向之一。
在经济学研究中，我们会涉及到一些敏感信息，如个人身份信息和企业机密等。
因此，数据安全将成为大数据在经济学研究中不可或缺的一部分。
3. 人工智能人工智能已经成为大数据时代不可或缺的一部分。
在经济学研究中，我们可以利用人工智能技术，分析复杂的关系，预测未来的趋势，从而更准确地预测经济发展的方向。
4. 数据可视化数据可视化将成为大数据时代经济学研究的重要方向之一。
通过数据可视化，我们可以更加清晰地呈现数据，更加直观地理解数据，从而更加准确地进行分析。
大数据的应用与发展趋势研究
大数据的应用与发展趋势研究随着科技的不断发展，大数据成为了一个崭新而又高效的信息处理方式，被广泛应用于各个行业。
大数据的应用给予我们更多的思考和思路，这篇文章将会详细研究大数据的应用与未来发展趋势。
一、大数据的应用大数据的应用可以包括云计算、互联网搜索、数据采集、大数据分析与应用等行业，具有广泛的发展前景。
1. 云计算云计算是一种迅速发展的新型技术，其应用支持大量的数据分析和应用。
云计算技术可以为我们提供高效、安全和稳定的存储和分析能力，有助于大数据处理和应用的发展。
2. 互联网搜索大数据可用于互联网搜索的进一步提升。
通过大数据分析，互联网搜索引擎可以更精准地收集信息和数据，对用户的需求有更准确的反应和回应。
在这一方面，大数据可以为用户带来更便捷而高效的搜索体验。
3. 数据采集大数据的应用还可以被用于数据采集，通过网络爬虫和数据抓取工具采集大量的数据。
大数据采集对于企业决策和分析有很大的作用，帮助企业在决策的过程中获得更准确的信息。
4. 大数据分析与应用大数据的应用与分析是大数据技术最基本的应用之一。
通过大数据分析，我们可以获取大量的数据并从中发现规律和趋势，优化各种各样的业务应用和实时数据分析。
二、大数据发展的趋势1. 人工智能大数据分析技术与人工智能技术的结合，将成为未来的重要趋势。
人们可以基于巨大的数据量训练各种人工智能算法，以便从中获取精确的数据模型，实现自动化和智能化的业务决策。
2. 可靠性和安全性大数据世界中，数据应用的安全性和可靠性将成为未来的重要发展趋势。
企业在数据中心和移动设备之间建立安全可靠的连接，同时也需要更加高效的数据加密和备份技术，保证数据的确切安全。
3. 人类道德和合理性大数据技术发展之路上，我们需要更多的考虑人类道德和合理性。
我们需要通过透明化的数据管理，确保人们的个人隐私不会被侵犯，在大数据的过程中更多的考虑人性，保持公平合理的态度。
4. 多源信息未来的大数据技术将更加注重多源信息的处理，这将能够在分析数据的时候更加全面深入地挖掘数据，收集和整合多个数据源的信息，获取准确的数据情报和获取更全面的数据策略。
大数据存储技术的研究与应用
大数据存储技术的研究与应用随着信息技术的日新月异，大数据应运而生并成为建立现代化社会的基石之一。
大数据的产生和飞速增长使得传统数据存储方法无法应对这一挑战，因此，大规模数据存储技术的研究和发展愈发重要。
本文将探讨大数据存储技术的研究现状及其应用领域。
一、大数据存储技术的现状针对数据存储方案，有三种主流方法：基于磁盘存储、基于内存存储和基于云存储。
其中，基于磁盘存储更为常见，但由于大规模数据的存储和处理需求，云存储和内存存储也开始饱受关注。
1. 基于磁盘存储的大数据存储技术传统的大数据存储方式在磁盘存储上有着广泛的应用，其核心技术之一是分布式文件系统。
分布式文件系统适用于多个计算机节点间的文件访问和存储。
其中，最为著名的分布式文件系统是Hadoop Distributed File System (HDFS)。
HDFS是由Apache Hadoop项目开发的分布式文件系统，用于存储和处理数据集。
2. 基于内存存储的大数据存储技术随着计算硬件和大数据应用场景的不断发展，基于内存的数据存储技术逐渐受到重视，因为内存相比于传统的磁盘存储，具有更快的访问速度和更高的吞吐量。
基于内存存储的大数据技术通常采用分布式数据结构存储模型，如分布式哈希表，其应用领域包括机器学习、实时分析和实时事务处理等。
3. 基于云存储的大数据存储技术随着云计算和云存储的应用越来越广泛，云存储作为一种新兴的数据存储方式也备受瞩目。
云存储将数据集中存储在公共云上，提供了高度可靠性，大容量且高效的数据存储和处理能力。
然而，云存储的成本和隐私问题等相关问题仍需要进一步解决。
二、大数据存储技术的应用领域大数据存储技术的广泛应用已经成为科技领域和各行各业的压轴力量，以下列举其中的几个典型应用场景。
1. 在医疗领域的应用在医疗领域，大数据存储技术被广泛应用于病人数据的存储和处理，从而为医疗机构的管理和分析提供方便。
例如，在医疗机构中应用的电子病历系统、医学图像处理以及医药研发等领域都需要大规模的数据存储和处理。
大数据统计回归分析方法的研究与应用
大数据统计回归分析方法的研究与应用一、引言随着信息技术的不断发展，大数据已经成为一个热门话题，该技术已经在各种领域广泛应用，特别是在企业管理和数据分析领域。
而作为大数据分析中较为重要的一种方法，统计回归分析也引起了越来越多人的关注。
本文将介绍大数据统计回归分析方法的相关理论，及其在实际应用中的优势与局限。
二、理论基础1.1 统计回归分析的定义统计回归分析是一种多元统计方法，旨在建立一种数学模型，分析数据之间的关系。
通过定量分析来自变量和因变量之间的关系，找出影响因变量（即结果）的因素，为数据的预测和优化提供依据。
当有两个及以上自变量时，称之为多元回归分析。
1.2 统计回归分析的步骤统计回归分析主要包括以下步骤：(1)数据收集：收集相关数据和变量，并根据相应的目的进行数据选择。
(2)变量选择：选择有关问题的最显著的自变量。
(3)统计模型建立：构建合适的统计模型，建立自变量之间以及自变量和因变量之间的关系。
(4)参数估计：使用已有数据估算模型的参数。
(5)假设检验：使用统计学方法检验模型是否显著。
(6)模型解释力：通过解释各参数的含义及其影响来判断模型的有效性和解释力。
(7)模型应用：使用统计回归模型来对未知数据进行预测和决策分析。
1.3 统计回归分析的类型统计回归分析包括线性回归和非线性回归两种类型。
(1)线性回归：自变量和因变量之间存在一定的线性关系，可用一条直线来拟合数据。
(2)非线性回归：自变量和因变量之间存在非线性关系，需要使用其他曲线来拟合数据。
三、应用实践2.1 统计回归分析在市场研究中的应用(1)商品现状分析：通过商品的价格，促销和其他因素的回归分析，推测商品的需求和供应状态，进而确定价格战略。
(2)市场渗透率分析：通过历史销售数据，市场调查和其他数据，建立回归模型，辨别存在并推测市场渗透率，为公司制订战略提供依据。
(3)产品属性分析：通过对产品属性与产品销售数据的回归分析，推测出影响产品销售的主要因素，并采取相应措施，以增加产品竞争力。
工业大数据技术研究与应用
工业大数据技术研究与应用数据是企业管理和决策的重要资源，工业大数据技术的出现使得工业领域的数据资源得以更加充分地利用，为企业提供预测、分析和决策支持等方面的服务。
本文将论述工业大数据技术的研究和应用，并简要分析其中的优缺点。
一、工业大数据技术的研究工业大数据技术目前仍处于研究阶段，主要包括以下几方面内容：1. 数据采集和处理工业生产环境复杂多变，需要采用多种数据采集设备和传感器对生产现场所涉及的各种数据进行采集和传输。
同时，还需要针对采集到的数据进行处理与分析，提出合理、高效的数据处理算法。
这方面的研究内容包括：传感器网络、无线通信技术、高效采样算法等。
2. 数据存储和管理工业大数据需要进行高效地存储和管理，以便随时、准确地进行数据分析。
这方面的研究内容包括：分布式数据库、数据压缩与加密、海量数据存储及其管理等。
3. 数据分析和挖掘工业大数据的数据量庞大，需要针对不同的数据类型和业务需求进行有效的数据分析和挖掘。
这方面的研究内容包括：数据分析算法、机器学习、数据挖掘等。
4. 数据可视化和应用工业大数据研究的最终目标是将数据化为实用的信息，在企业管理和决策中得到广泛应用。
因此，数据可视化和应用是实现工业大数据的重要环节。
这方面的研究内容包括：数据可视化技术、智能决策支持系统等。
二、工业大数据技术的应用工业大数据技术的应用在不同的行业、企业中有着丰富而广泛的表现，其中包括以下几个方面：1. 智能制造工业大数据技术在智能制造领域的应用非常突出，可以实现生产过程自动化、智能化，提高生产效率和产品质量。
例如，利用工业大数据技术可以对生产线进行自动优化调度、进行质量控制与监测、降低生产成本、提高生产效率等。
2. 物联网工业大数据与物联网的结合非常紧密，可以实现设备的远程监测、统一管理等功能。
例如，在机器人生产中，利用传感器和工业大数据技术可以进行机器人状态的远程监测和诊断，提高机器人故障诊断速度和准确率。
3. 供应链管理工业大数据技术在供应链管理中的应用非常广泛，可以实现供应链效率的提升和成本的降低。
高校大数据管理和分析方法研究与应用
高校大数据管理和分析方法研究与应用随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据应用在各行各业都得到了广泛的关注和应用。
在高校教育管理方面，大数据的管理和分析方法研究与应用也成为当前的热点话题。
本文将探讨高校大数据管理和分析方法的研究与应用，以及其对高校教育管理的意义和影响。
一、高校大数据管理的意义和目标高校作为培养人才的重要平台，拥有大量的教学和学生信息，这些信息呈现出多样化、复杂化的特点。
大数据管理的意义在于有效地管理这些信息资源，为高校教育管理决策提供科学依据，实现高校的教育目标。
高校大数据管理的目标是建立高校数据仓库，实现数据的采集、存储、查询和分析，以支持高校教务、学工、招生等各个管理部门的工作。
通过对大数据的管理，高校可以迅速了解学生的学习情况、学科兴趣、心理健康等方面的信息，及时对学生进行个性化的指导和管理，提高教学质量。
二、高校大数据管理的方法（一）数据采集与存储高校的大数据采集包括从不同的数据源获取数据，如学籍管理系统、科研项目管理系统、教学评价系统等，以及学生的自主填报等方式。
数据的存储可以采用云计算技术，利用分布式存储和计算框架，建立高可靠性和可扩展性的数据仓库。
（二）数据清洗与预处理高校大数据中存在数据质量问题，如数据冗余、不一致、缺失等，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗是指去除重复、无效、错误的数据；数据预处理是指对数据进行标准化、缺失值处理、异常值处理等，以提高数据的准确性和可用性。
（三）数据分析与挖掘高校大数据的分析与挖掘是将数据转化为有价值的信息和知识的过程。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
通过这些方法，可以发现学生的学习特点、风险预警、学科发展趋势等，为高校决策提供科学依据。
（四）数据可视化与决策支持高校大数据的可视化是将分析结果通过图表、报告、仪表盘等方式呈现给管理者，以便他们更好地理解和利用数据。
数据可视化有助于高校决策者快速获取重要信息，辅助决策分析与决策制定，提高决策的质量和效率。
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毕业设计（论文）报告题目大数据的研究与应用二级学院物联网与软件技术学院专业物联网应用技术班级物联（单招）1601学生姓名王龙学号100160869指导教师杨晔2019年3月毕业论文（设计）承诺书本人郑重承诺：1、本论文（设计）是在指导教师的指导下，查阅相关文献，进行分析研究，独立撰写而成的。
2、本论文（设计）中，所有实验、数据和有关材料均是真实的。
3、本论文（设计）中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或机构已经撰写发表过的研究成果。
4、本论文（设计）如有剽窃他人研究成果的情况，一切后果自负。
作者签名：签字日期：年月日大数据的研究与应用摘要：现如今的21世纪，经济水平在不断的快速发展，大数据已经不是一个陌生的代名词，越来越多的存在于人们的视线中。
无论是在人们日常的生活中，还是人们的衣食住行以及工作，都发挥着重大的用途。
不了解的人可能觉得大数据只能运用在商业或者政府机构，实际上还适用于我们每一个人。
在当今年代，伴随着计算机信息技术的不断发展，已经融入到了各种行业当中。
随着网上的信息资源量的不断膨胀增加，此技术给人们带来方便的同时，由于它的复杂性质还是带来了一些用户使用的不方便。
大数据的类型具有多样化的特征，能够进行多样化的数据存储以及分析功能，同时还能够捕获大量的信息资源进行存储和分析，这是传统的数据处理技术远远达不到的。
本文正是进行研究我国大数据技术的发展现状和面临的挑战，并提出有效的发展策略，以至于可以为中国大数据技术的发展起到借鉴意义。
关键词：大数据、价值、数据处理技术、多样化Research and application of big dataAbstract：With the rapid development of the 21st century, people should be quite familiar with the term "big data." Big data is also increasingly integrated into our daily lives. From our food and clothing to work, big data plays a very important role and role. Big data is not only for business and government, but for everyone in our lives. Nowadays, with the rapid development of computer information technology and Internet information technology, computer network technology has penetrated into all walks of life. The information resources on the network have exploded, and the use of Internet information technology has brought great convenience to our lives. The complexity of the information on the Internet has also caused great trouble to users. The data types in the era of big data are also more diverse. Traditional data processing techniques are difficult to meet the storage and analysis of diverse data. However, big data technology can effectively solve the problem of acquisition, storage and analysis of massive information. In-depth study of the development status and challenges of China's big data technology, and propose a targeted development strategy to provide reference for the development of China's big data technology.Key Words ：Big data、Value、Data processing technology、Diversification前言 (1)第一章选题意义 (2)1.1选题的背景 (2)1.2大数据的发展现状和研究意义 (2)1.2.1 大数据的发展现状 (2)1.2.2 大数据的研究意义 (3)第二章数据简介 (4)2.1大数据的定义 (4)2.2 大数据的内涵 (4)2.3 大数据的特征 (5)第三章大数据技术 (6)3.1基础阶段 (6)3.2 存储阶段 (7)3.3 架构设计阶段 (8)3.4 实时计算阶段 (9)3.5 数据采集阶段 (9)第四章大数据的具体应用领域 (11)4.1 金融领域 (11)4.2 安防领域 (11)4.3 能源领域 (12)4.4 业务领域 (13)4.5 医疗领域 (14)4.6 电力行业领域 (15)第五章基于大数据的大气环境监测 (16)5.1 大数据技术在大气环境监测行业中的意义 (16)5.2 环境大数据的概念 (16)5.3 环境数据的采集与获取 (17)5.4 环境数据的存储与处理 (19)5.5 环境数据的应用 (20)总结 (23)致谢 (24)参考文献 (25)大数据处理模式，具有便捷而又快捷的特点，这种模式也是本文将要研究的重点。
绝大多数的人都赞同一个观点——大数据是最好的工作模式来进行大批量的数据处理，这是其他的模式替代不了的，也是毫无疑问的。
作为现在最流行的一种技术，大数据不仅能够搜集新的知识以及发现新的机遇，还能够创造出很高的价值空间。
普遍认为，大数据的时代到来并不是一个终点，而是一个起点，使得人们会对生活、工作甚至世界的认知度以及理解度增加。
现如今的计算机存储的信息增加量的速度比世界经济的发展速度还要快上4倍，同时计算机数据处理能力的进步速度比世界经济的发展速度快上9倍。
规模对于信息来说，是比较重要的，之所以大数据时代会如此的厉害，是由于存在着上千亿量的数据项支撑着，其核心是它的预测功能。
第一章选题意义1.1选题的背景在我们的生活当中，以及融入了很多的物联网、社交网络以及云计算等技术。
随着当今的计算能力、存储空间以及网络带宽的快速发展，人们在各个行业所累积的数据，都在不断的呈现着增加的趋势。
经研究可以发现，互联网搜索引擎能够支撑数十亿次数的网页搜索，几乎每天可以处理上万TB字节的数据，而且全球的通信网的主干网上在一天的时期内就有大约数万TB字节数据不断的传输。
就好比，从事于医疗方面的医院和药店等地方，每天都会记载许多的数据。
随着当今数据的存储量的升级、大数据的应用不断的广泛以及其本身自有的价值，使我们必须去深入的探究其应用，以至于我们可以更好的受益于这些数据。
大数据在本质上其实是一种针对数据技术革命，不仅在国家宏观调控，商业战略决策，服务业务以及管理方式有了重大的影响，甚至在个人的生活起居中带来了一个重大的影响。
大数据自身的高价值，也社会经济中的发展，带来了新的高收益的机遇。
同时大数据的技术更新，被称之为又一次的“工业革命”。
1.2大数据的发展现状和研究意义1.2.1 大数据的发展现状在中国现在的大数据行业的发展还是处于初级阶段，但是其发展空间很大。
是因为中国的数据资源量特别广泛，基于这些众多的资源量，可以为中国带来好的机遇以及发展环境。
随着中国对信息技术的重视度不断增加，以及数据处理技术的广泛普及，导致我国的数据资源的曲线不断上升。
与此同时，由于中国信息产地不断地对大数据处理技术进行研究以及推进，更是为中国的大数据技术的发展推向了一个新的阶段，提供了发展动力。
在最近的几年时间，中国的大数据行业产生的产品特征，慢慢的由信息驱动转变为应用模式发展。
中国用户具有很大的需求量市场，所以大数据产业的发展前景很好，也正是因为庞大的市场效益，大数据产业才有了生存的动力。
大数据行业的发展前景还引起了国外政府的注意力，很多的国家设置了一些有关大数据的政策，并且针对大数据的发展进行了详细的研究。
现如今国与国之间的竞争已经不是单单的是军事力量，已经上升到了综合国力之间的斗争。
而有关大数据的应用就是其中一个方面，所以，各个国家都必须注重对数据的获取及其控制的研究。
美国早就在2012年的时候，奥巴马政府就进行制定了有关大数据研究及其发展的计划，现如今是美国非常重要的信息科技发展部署地。
并且美国政府坚信大数据以后肯定会成为一种好比黄金、石油一般重要的资源。
不仅是美国，还有一些其他的欧洲国家以及日本，都先后进行了有关大数据研究的计划，并为本身的国家数据行业的发展提供了初期的市场培育。
1.2.2 大数据的研究意义1、国家战略意义相比较于自然资源和人力资源，大数据与其一样都是比较重要的战略资源，并且能够体现出一个国家数字主权。
在目前的大数据技术当代的时代中，国家的竞争已经上升到了各世界国家大数据的范围、活性和数据的分析及其运用的能力。
除去以前的海陆空战斗的模式，现在已经转变为了在网络空间的数据主权竞争。
2、科学研究意义在人们经过采用计算机来分析记录周围自然界的发现、人们的社会发展历程以及自然与人的关系的环节中，由于大量的数据产生致使人们在无意识中建立了一种数据自然，不仅如此，人与社会以及宇宙的历史会演变为数据的历史。
中科院院士李国杰先生早在之前就说过：“如果大数据产业处于落后的地位，那么将不能处于产业战略的制高点，并且代表着数字主权无险可守，甚至导致国家安全将出现漏洞。
”第二章数据简介2.1大数据的定义大数据通俗来讲，说的是在不能接受的时间范畴之内，通过使用部分软件工作来获取、管理以及处理的数据集合。
必须经过新型的处理模式才能够具备更为强大的决策力、洞察力以及流程化优化能力，以及具有增长率高和信息资产的多样化的特征。
大数据的实际战略意义并不是存储大量的数据资源，而重点是对数据信息进行专业的处理。
有相关报道针对大数据的说法是：大数据的计量范围超过了一些传统的数据库软件的功能。