ETHINK 一站式大数据分析、挖掘与可视化解决方案
0551-65708092
象形科技
统集成
第四代
与移动数据/各 多个算法 种计算设备的 数据联合
和预言模 型系统 数据管 理、预言 模型、移 动系统
et 网络计算
移动和各种计 算设备
化数据和 web 数 据 普遍存在的 计算模型
数据挖掘任务和方法有多样性特征，故对数据挖掘提出了许多挑战性的研究问题，未 来会形成更大的高潮，研究焦点可能会集中到以下几个方面: 1、研究专门用于知识发现的数据挖掘语言，走向形式化和标准化; 2、寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使得知识发现的过程能够被用户理解，也便于在知 识发现过程中的人机交互; 3、研究在网络与分布式环境下的数据挖掘技术，特别是在 Internet 上建立数据挖掘服务器， 与数据库服务器配合，实现数据挖掘; 4、加强对各种非结构化数据的挖掘，如文本数据、图形图像数据、多媒体数据; 5、探索可伸缩的和可交互的数据挖掘方法，全面提高挖掘过程的总体效率，尤其是超大规 模数据集中数据挖掘的效率; 6、扩大数据挖掘应用范围，如金融分析、生物医药研制、犯罪侦查等; 7、开发适应多数据类型、容噪的挖掘方法，以解决异质数据集的数据挖掘问题; 8、 动态数据和知识的挖掘等。
作者 温明杰 温明杰 刘国光 温明杰 温明杰
说明
目录
添加内容
内容修订
内容修订
内容修正 排版与格式修正 图片尺寸修正 明显表述错误修正
2
services@
0551-65708092
象形科技
目录
1、大数据挖掘概述 ........................................................3 1.1、数据挖掘.........................................................4 1.2、历程和趋势.......................................................4 1.3、ETHINK...........................................................5
1.1、数据挖掘
进入信息时代，计算机中的文件、数据库中的数据，总量正在以指数级增长。同时，人 们期望从数据中获得更加有用的信息。实际上，这些数据中，仅有一小部分有包含有价值信 息。由于，人们却渴求获得知识，正面临“数据丰富而知识贫乏”的问题，故，迫切需要一 种新的技术，能够从海量数据中自动且高效地提取有价值的信息，获取有用知识。数据挖掘 技术由此而生。
3、特色 .................................................................10 3.1、拖拽式建模......................................................10 3.2、可扩展性强......................................................10 3.3、丰富的数据挖掘，并支持深度学习..................................10
1.2、历程和趋势
当前数据挖掘的软件已经发展到了第四代，各代数据挖掘软件的基本特点，如下表：
序号
特征
挖掘算法 集成
分布计算模型 数据规模
第一代
作 为 一 个 独 立 支 持 一 个 独立的系 单个机器
向量数据
的应用
或 者多个 统
算法
第二代
和 数 据 库 以 及 多个算法： 数据管理 同质、局部区 有 些 系 统 支
数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有价值、有意义的信息，通过这些信息的解 读，预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于数据与知识的决策。
现阶段的数据挖掘模型都是针对某些具体的任务和领域，选择一些已经认可的模型。算 法和建模的难度很大，既懂技术又懂业务并且知道如何把数据转化为商业洞察力的人才，国 内几乎没有。传统数据挖掘系统，强调人工主动参与，循环测试可能有效的挖掘技术，最终 得出相对可行的系统结构，导致了数据挖掘的过程不得不手工化、复杂化。
7、服务 .................................................................18 7.1、行业能力........................................................18 7.2、技术能力........................................................19 7.3、服务模式........................................................19 7.4、产品和服务......................................................20
数据挖掘(DataMining，简称 DM)，是在庞大的数据中找出有价值的隐藏信息或事件， 并且加以分析的过程。其目标在于从数据中获取有意义的信息、从数据中归纳出有用的结构， 作为管理决策的依据。此外，数据挖掘发现数据中的一些有价值、却未知悉的信息，而这些 信息可能是我们关心，但却未曾知悉的。事实上，数据挖掘并不只是一种技术或一套软件， 而是一种通过统计、在线分析、检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式 识别等诸多方法来实现分析目标的综合应用。
1.3、ETHINK
象形科技聚集了科大的技术专家和象形的行业专家，从数据挖掘的先进技术性与行业实 际应用性的角度出发，对数据挖掘技术进行了深层次的研究，开发形成了 ETHINK 大数据分 析挖掘平台。
ETHINK 大数据分析挖掘平台是一款企业级的大数据分析挖掘平台产品，ETHINK 大数据 分析挖掘平台通过分布式内存计算引擎，解决大数据相关分析挖掘问题。借助 ETHINK 大数 据分析挖掘技术+服务，让企业有能力从浩瀚的数据海洋中，快速发现潜在的规律与趋势， 挖掘出有价值的信息和知识，实现智慧决策，推进战略的前瞻性，进而形成强有力的竞争优 势。
5、ETHINK 大数据分析挖掘平台功能 .........................................13 5.1、支持数据挖掘方法论..............................................13 5.2、丰富的数据源....................................................14 5.3、高性能弹性计算引擎..............................................14 5.4、可视化工作流式模型设计..........................................14 5.5、交互式数据处理..................................................15 5.6、丰富的算法并支持................................................16 5.7、数据可视化......................................................16 5.8、任务协作管理....................................................17
1、大数据挖掘概述
现代企业经常会搜集大量的数据，这些数据涵盖了市场、客户、供货商，及其竞争对手
3
services@
0551-65708092
象形科技
等重要信息，但是由于信息超载与无结构化，企业的决策者无法充分利用这些庞大的数据资 源，仅能使用其中的一小部分，这可能导致决策失误，甚至出现决策错误。而借助机器学习 技术，企业完全有能力从浩瀚的数据海洋中，挖掘出全面而又有价值的信息和知识，并作为 决策支持之用，进而形成企业独有的竞争优势。
6、应用部署 .............................................................18 6.1、部署模式........................................................18 6.2、系统环境........................................................18
数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据 中挖掘知识，提供决策支持，是建立在数据库、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、 模式识别、高性能计算等技术基础上的一门新兴技术。因此，在这种需求牵引下，汇聚了不 同领域的研究者，吸引了数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等 多方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。
象形科技
ETHINK
大数据分析挖掘平台
产 品 白 皮 书
象形科技 2016.031-65708092
象形科技
版本修订记录：
版本 160301.1446 160302.1530 160310.1542 160311.1300 160330.1300
2、ETHINK 大数据分析挖掘平台概述 ..........................................5 2.1、总览.............................................................5 2.2、功能架构.........................................................6 2.3、技术架构.........................................................7 2.4、集群方案.........................................................7 2.5、目标与展望.......................................................8 2.6、解决方案.........................................................8
itginsight帮助
使用手册 版本 V 1.0.0
目录 目录 .................................................................................................................................................. I 第一章：功能与用户 ...................................................................................................................... 3 1.1 功能简介............................................................................................................................. 3 1.2 适用用户............................................................................................................................. 3 第二章：安装与运行 ...................................................................................................................... 3 2.1 安装必备...................................................................
数据挖掘平台介绍
应用场景-异常分析
信用风险往往和损失联系在一 起，或者说，信用风险可以导 致损失。第一，对亍信用活劢 的一个事件来说，既存在损失 的可能性，也存在盈利的可能 性。第二，信用风险指的是一 种可能性，是一种结果未知的 未来事件。因此通过风险评估 可以减少银行的损失。
应用场景-异常分析
从电信运营系统中所积累的数据， 发掘出有价值的商业规则，建立 客户细分、流失预警、新业务响 应等模型，幵迚而设计出符合用 户需求、拉劢业务量增长的业务 经营目标和盈利点。 预测移劢用户状态是否异常，及 时调整策略，为相关部门对这部 分客户迚行重点关注、发送 Email 等，挽留这部分客户。
一般10到15种左史
打开产品对比验证
产品底层架构
挖掘算法 可视化能力
丰富，约有20种 有在线可视化报告。
挖掘产品和统计算法一般只有一种。挖掘算 法一般包括常见的。
有一些可视化
对比双斱算法 运行产品
结果导出BI平台 有ETHINK BI可以写作
一般挖掘公司没有BI产品，所以很难
看产品全貌就知道
操作简易性 促迚人员成长
决策树，贝右斯，KNN，支持向量机，梯升树
线性回归，逡辑回归，svm，保序回归 Kmeans，高斯混合模型，功率迭代聚类
自组织数据挖掘，随机森林，随机 神经网络，卷积神经网络，深
决策树，一次迭代LR
信度网络，限制波尔兹曼机
自组织数据挖掘，随机森林，随机 KNN，CNN，BSN，SAE，
决策树，一次迭代LR
WEB，拖拽使用，普通用户可 以掌握
有50个已有的挖掘不统计分析 实战案例帮劣成长
CS为主。
打开产品验证 看DEMO不帮劣支撑
优势优势
1）低门槛，易操作 通过拖拉拽的斱式来建模，直接将算法集成为一个简单的界面组件，通过搭积木的斱式实现流程。大 大降低了数据挖掘的操作门槛。
Ethinkbi
自助交互分析 ETHINK提供针对大数据的即席查询、交互式统计 分析、多维分析等系列的分析与统计分析平台。 1普通用户简单的快速实现日常经营分析的统计 2提供大量的计算指标和丰富的图形 3实现普通用户自助分析的需求
安徽象形信息科技有限公司是国内领先的大数据 产品及方案服务商，公司专注于大数据分析领域， 依托革命性的技术创新，成为国内大数据分析产 品领域的领导企业。是国内第一家大数据分析综 合产品提供商，第一家大数据挖掘产品提供商和 服务商。
存储与管理 我们预置了hadoop版本，并支持多种 HADOOP版本的选择。 Hadoop的版本，以及impala,hive,hbase， spark，cdh等等。
数据挖掘 业界第一家大数据挖掘产品，通过ETHINK,大数 据挖掘非常简单，通过界面流程式的设计平台， 就能够快速进行数据挖掘，发挥大数据的价值。 1大数据挖掘快速发现潜在的规律，人人都能快 速上手 2可拖拽流程可视化设计 3丰富的数据挖掘算法 4集成大数据挖掘计算技术，比传统挖掘快10到 100倍的速度 5支持集群线性扩展
ETHINK是业界唯一的端到端的hadoop、spark 平台上的大数据分析基础平台。您不再需要采用 很多的数据集成、数据清洗、数据预处理、数据 分析、数据挖掘、数据可视化、数据报告等众多 的工具。
连接与集成 将结构化和非结构化数据，他们存在于原先不同 的各类关系数据库，各类不同的大数据存储方式 中，您没有能力来处理他们。ETHINK针对各类大 数据乃至关系数据，都内嵌了访问连接器，通过 很简单的步骤，这些数据就可以加载到大数据平 台。数据可以导入到内嵌的HADOOP、SPARK 的存储库。
山东华智大数据italkin简介
italkin简介
图1平台逻辑
1、降低外贸企业的业务门槛。
我们解决了企业初级做外贸人才缺乏和不专业的问题；用110种精准本土语言的无缝切换，让老板和外贸人员轻松和全球各个国家企业做外贸。
2、客户接待流程标准化，节省成本，提高成效。
外贸销售流程的语言标准化，AI人工智能通过视频、图片、文字回复，而且帮助企业把整个销售流程从客户的抓取，了解产品，了解公司实力，到报价单及成交合作流程全部智能化简单快速展示给全球各个想买产品
的海外买家。
节省响应时间和人员成本，大大提高效率和客户签单转化率。
3、流量转化最大化。
italkin帮助企业收集打通全球流量，帮助激活企业95%流失的流量再转为客户，真正把企业每年投入的费用花到刀刃上；
4、全流程优化闭环，效果越来越好。
平台内的所有系统有机的结合在一起，打通各个环节的数据，使得平台内的营销转化数据可以再次指引流量端平台，不断优化受众，最终形成从引流获客到订单成交的全流程优化闭环。
随着营销数据的不断沉淀，企业的使用效果也会越来越好。
5、响应国家宏观政策，为外贸企业赋能。
随着中美贸易战和国际市场竞争日益激烈，外贸企业的全球市场拓展面临更严峻的挑战。
与发达国家相比，国内传统企业的营销理念和手段相对落后。
导致营销成本高，效果差，浪费多，无法规模化等问题。
华智云平台解决企业业务对接的痛点；降低对外贸人员的要求，赋能外贸企业，提升我国企业全球竞争力。
数据可视化解决方案
数据可视化解决方案
目录
1 数据可视化的重要性
1.1 提高数据传达效果
1.1.1 吸引注意力
1.1.2 简化复杂信息
1.2 帮助决策制定
1.2.1 发现趋势
1.2.2 辅助决策
1.2.3 预测未来趋势
数据可视化是一种将数据通过图表或图形的形式展示出来的方式。
数据可视化通过视觉化的方式来呈现数据，增强了数据传达效果，能够用更直观的方式展示数据结果。
在商业领域，数据可视化可以帮助企业更好地理解数据，为决策制定提供支持。
数据可视化的重要性在于提高数据传达效果。
通过吸引注意力、简化复杂信息等手段，数据可视化能够帮助用户更快速地理解数据。
例如，通过使用可视化图表展示销售数据，管理层可以一目了然地了解销售情况，从而及时采取行动。
此外，数据可视化还可以帮助企业更好地制定决策。
通过发现趋势、辅助决策以及预测未来趋势等方式，数据可视化可以为企业提供更多的决策支持。
企业可以通过数据可视化工具来分析市场情况、竞争对手情况，从而更好地规划未来发展方向。
总的来说，数据可视化在当今数字化时代扮演着重要的角色，能够为企业决策和发展提供有力支持。
通过合理利用数据可视化技术，企业可以更好地理解数据，做出更明智的决策，提升竞争力。
大数据可视化分析平台总体解决方案
采用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，从海量 数据中提取有价值的信息和知识。
可视化展示技术
数据可视化
使用数据可视化技术，如图表、图像、交互式界面等，将数据以直观、形象 、易懂的形式呈现给用户。
大屏展示
支持大屏展示技术，将数据以大屏幕的形式呈现给用户，适用于大型会议、 汇报演示等场景。
数据存储模块
分布式存储
采用分布式存储技术，如 Hadoop、HDFS等，存储海量 数据，提高存储空间的利用率
和数据处理能力。
缓存技术
采用缓存技术，如Redis、 Memcached等，加速数据的读 取和处理速度，提高系统的响
应速度。Βιβλιοθήκη 数据备份和恢复定期备份数据，确保数据的可 靠性和完整性，在系统故障或 数据丢失时能够快速恢复数据
背景
随着大数据时代的到来，数据可视化已经成为分析海量数据 的重要手段，而传统的可视化方法已经不能满足用户的需求 。
定义和概念
定义
大数据可视化分析平台是一种基于大数据技术、利用图形图像、交互式界面 等手段，将复杂数据呈现出来，帮助用户进行分析和决策的平台。
概念
大数据可视化分析平台的核心是数据仓库技术和数据挖掘技术，通过数据预 处理、数据挖掘、可视化展现等多个环节，将大量数据中隐藏的信息和知识 挖掘出来，呈现给用户。
谢谢您的观看
数据可视化效果好
多维数据可视化
平台支持多维数据的可视化，可以将数据的多个维度同时呈现出来，使得数据的 复杂关系变得一目了然。
交互式可视化
平台支持交互式可视化，用户可以通过交互手段来探索数据，使得数据的呈现更 加灵活和生动。
数据安全可靠度高
数据安全保障
平台对数据进行加密存储和传输，保障数据的安全性。
EnSight软件解决方案_
目 录
概述......................................................................................................................... 1 EnSight 主要特性 ................................................................................................... 1 ——EnSight Desktop 主要特征 ..................................................................... 2 ——EnSight Standard 主要特征 .................................................................... 5 ——EnSight HPC 主要特征 ........................................................................... 6 ——EnSight HPC+主要特征.......................................................................... 6 ——EnSight VR 主要特征 ............................................................................. 6 EnSight 运行平台 ................................................................................................... 7 行业应用案例......................................................................................................... 7 许可证类型............................................................................................................. 9 厂家与服务........................................................................................................... 10
大数据分析平台的数据可视化技术及应用案例
大数据分析平台的数据可视化技术及应用案例随着各行业数据的快速增长和数字化转型的推进，大数据分析平台成为企业获取洞察力和决策支持的重要工具。
在大数据分析平台中，数据可视化技术扮演着关键的角色，通过将庞大复杂的数据转化为直观、易于理解的可视化图表和仪表盘，帮助用户快速发现数据背后的规律和趋势。
本文将介绍大数据分析平台的数据可视化技术及一些应用案例。
一、数据可视化技术1. 图表和仪表盘设计在数据可视化中，图表和仪表盘是最常见的展示形式。
图表可以采用条形图、折线图、饼图、散点图等形式，通过图形、颜色和尺寸等元素展示数据的关系和趋势；而仪表盘则可以通过仪表盘图、表格、指针、指示灯等元素展示关键性能指标和数据动态。
2.互动式可视化互动式可视化使用户得以更深入地探索数据。
通过添加过滤器、下拉菜单、滑块等交互元素，用户可以根据自己的需要选择感兴趣的数据、纬度和指标，实时查看图表变化；或者通过点击、悬停等方式获取详细信息。
3.信息图表设计信息图表是一种将数据可视化与信息设计相结合的形式，旨在用简洁直观的方式传达复杂的信息。
通过视觉元素的摆放、比例的运用以及文字和图形的配合，信息图表可以有效传达数据的故事和主题，使观众更容易理解并记住数据。
二、数据可视化应用案例1.金融行业在金融行业，数据可视化被广泛运用于风险管理、投资决策和市场分析等领域。
通过仪表盘和图表，分析师可以实时监控市场走势、分析投资组合的风险和回报，并做出相应决策。
例如，一家银行可以利用数据可视化技术将来自不同渠道的数据整合到一个仪表盘中，以更好地监控客户行为、提高销售效率和增强风险管理。
2.电商行业电商行业是大数据分析和数据可视化的典型应用场景之一。
通过数据可视化，电商企业可以实时监测销售数据、交易趋势以及用户行为，以便做出更精准的决策，优化商品推荐算法和个性化推送。
此外，电商企业还可以利用数据可视化技术分析用户反馈和产品评论，改进产品和服务质量。
3.医疗行业在医疗行业，数据可视化技术的应用可以帮助医疗机构提高医疗质量和效率。
指挥中心大数据可视化信息化解决方案
指挥中心大数据可视化信息化解决方案目录一、内容简述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 需求分析 (4)1.3 解决方案概述 (6)二、现状分析 (7)2.1 现有系统概述 (8)2.2 存在问题 (9)2.3 信息化水平评估 (10)三、解决方案设计 (11)3.1 总体架构设计 (12)3.2 数据整合与处理 (13)3.3 可视化界面设计 (14)3.4 信息化平台搭建 (16)3.5 系统安全与可靠性保障 (17)四、功能实现 (18)4.1 数据采集与传输 (19)4.2 数据分析与挖掘 (20)4.3 可视化展示与交互 (21)4.4 系统管理与维护 (22)4.5 安全与隐私保护 (24)五、实施计划 (25)5.1 项目启动与团队组建 (25)5.2 详细实施步骤 (27)5.3 时间节点与里程碑 (28)5.4 风险评估与应对措施 (29)六、预期效果与价值评估 (29)6.1 预期效果 (31)6.2 价值评估 (32)6.3 成果展示与应用推广 (33)七、总结与展望 (34)7.1 解决方案总结 (35)7.2 发展前景展望 (36)一、内容简述本文档旨在详细介绍指挥中心大数据可视化信息化解决方案，以帮助读者全面了解该方案的核心功能、技术架构、实施步骤和应用场景。
本解决方案采用先进的大数据分析技术和可视化手段，为指挥中心提供高效、实时的决策支持，提高应急响应速度和协同作战能力。
数据采集与整合：通过各种数据源收集、清洗和整合数据，确保数据的准确性和完整性。
大数据分析：利用大数据分析技术对收集到的数据进行深入挖掘，提取有价值的信息和趋势。
数据可视化：将分析结果以图表、地图等多种形式进行可视化展示，直观地反映数据特征和规律。
决策支持：根据可视化展示的结果，为指挥中心提供实时、准确的决策支持，辅助指挥官制定合理的战略和战术。
本解决方案采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、数据存储层和数据展示层。
数据中心可视化系统解决方案
数据中心可视化系统解决方案在当今数字化的时代，数据中心已成为企业和组织运营的核心基础设施。
随着数据量的不断增长和业务的日益复杂，如何高效管理和监控数据中心成为了一个重要的挑战。
数据中心可视化系统作为一种创新的解决方案，正逐渐受到广泛关注和应用。
一、数据中心可视化系统的需求背景随着企业信息化程度的不断提高，数据中心所承载的业务越来越多，规模也越来越大。
传统的数据中心管理方式往往依赖于复杂的表格、文档和人工巡检，这种方式不仅效率低下，而且容易出现误差和遗漏。
在面对突发故障或性能瓶颈时，很难快速定位问题并采取有效的措施。
因此，需要一种更加直观、高效、智能的管理手段，数据中心可视化系统应运而生。
二、数据中心可视化系统的功能特点1、实时监控与告警通过传感器和监控设备，实时采集数据中心的各类运行参数，如温度、湿度、电力消耗、设备状态等，并以直观的图表和图形展示在可视化界面上。
一旦出现异常情况，系统能够及时发出告警，通知相关人员进行处理。
2、资产可视化管理对数据中心内的服务器、存储设备、网络设备等资产进行详细的登记和管理，包括设备型号、配置信息、位置等。
通过 3D 建模或虚拟现实技术，将资产的分布和连接关系清晰地展示出来，方便管理人员进行资产盘点和规划。
3、网络拓扑可视化以图形化的方式展示数据中心的网络拓扑结构，包括网络设备之间的连接关系、IP 地址分配、带宽使用情况等。
有助于快速了解网络架构，排查网络故障，优化网络性能。
4、机房环境可视化通过模拟机房的实际布局，将机房的空间、机柜、空调、消防等设施进行可视化呈现。
可以直观地查看机房的空间利用率、温度分布等情况，为机房的规划和改造提供依据。
5、数据分析与报表对采集到的数据进行分析和处理，生成各类报表和统计图表，如设备故障率、能源消耗趋势、性能指标对比等。
帮助管理人员了解数据中心的运行状况，制定合理的运维策略和预算规划。
三、数据中心可视化系统的技术架构1、数据采集层负责采集数据中心的各类数据，包括物理设备的传感器数据、网络设备的流量数据、系统日志等。