数据分析在互联网行业的应用

互联网大数据案例分享

互联网大数据案例手中握有数据的公司站在金矿上，挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。有某互联网咨询公司，其手中有大量用户行为数据，希望建立用户行为分析系统，但面临数据量大，无法做到分析的实时性。也曾组建过Hadoop团队，但基于Hive 的分析系统不够实时，且项目预算有限。这家咨询公司后来通过Yonghong Z-Suite搭建大数据分析平台，完成了大数据量下的用户行为实时分析，那么下面就介绍下这个互联网大数据案例：首先需要分析的数据量是90 天细节数据约50 亿条数据，硬盘存储空间10TB左右。这些数据已经存储在Hadoop上，只是Hadoop无法做到实时分析，需要将其导入到Data Mart 中。考虑到数据压缩到Data Mart中后所需存储空间会变小，10TB的数据导入到Data Mart 中会经过压缩后大致需要900G的存储空间。假设900G的数据中有1/3是热数据需要分析的，则认为系统内存量需要300G，假设每台机器有64G内存，则大致需要5台机器。于是有如下配置： 90天的50亿详细数据已经导入到Data Mart中，经过系统调优，基于这些数据做的电商用户行为分析，互联网视频分析，互联网金融网站访问分析等等都可以在秒级响应。之后进行每日数据增量更新，并删除超过90天的数据，保存用于分析的数据为90天。

如何达到高性能计算呢？目前很多产品都是通过分布式并行计算来处理大数据计算，需要的技术有分布式文件系统，分布式通讯，计算任务拆解为可分布执行的分布式任务，需要库内计算等技术；另外列存储也是大数据高性能计算所需要的技术。上述互联网大数据案例的大数据分析平台的架构有了大数据，还要从大数据中提取价值，离不开分析工具，通过丰富的分析功能，在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战，需要高性能计算做支撑，才能在大数据的金矿中挖到金子。

互联网行业类型

互联网行业是指从事互联网运营服务、应用服务、信息服务、网络产品和网络信息资源的开发、生产以及其他与互联网有关的服务活动的行业总称。通常,互联网企业按服务类型或功能可以分为行业基础服务、商务应用、交流娱乐和互联网媒体四个大类。 1、行业基础服务类以日常常用的功能为主,主要包括新闻资讯、信息搜索、邮箱和信息撮合四大类,其中,新闻资讯包括综合门户(新浪、搜狐等)和行业垂直资讯(中国化工网、搜房网等),信息搜索包括综合搜索(百度等)和行业垂直搜索(去哪儿等),另外,邮箱(网易等)和信息撮合(58同城、赶集网等)也拥有大量用户。行业基础服务类网站以用户免费为策略,吸引了大批个人用户,主要商业模式是通过广告等后端收费模式变现。图1:行业基础服务类网站 2、商务应用类主要包括电子商务、人才招聘、网络教育和第三方支付等大类,其中,电子商务是主角,具体包括三个类型:综合电商(B2B的阿里巴巴、慧聪网,B2C的天猫、京东、易讯,C2C的淘宝网等)、垂直电商(凡客、携程、唯品会等)、企业自建(苏宁易购、国美商城等)。第三方支付公司众多,但支付业务主要依托电商平台,因此,形成规模的主要是支付宝、财付通和快钱等少数几家。商务应用类网站作为连接买卖(服务)双方的桥梁,客户既包括企业用户,也包括个人用户,用户在这类网站上主要获取商品或服务供销信息,具备较强的交易场景,商业模式主要为向卖家收费的前端收费模式,当然,也包括部分后端收费业务。图2:商务应用类网站

主要源于: 1、信息安全因素,支持监测设备国产化。环境数据均是无线传播的,且监测设备逐步走向一体化模式,同时可监测到敏感信息。从信息安全角度考虑,政府鼓励监测设备国产化,国产龙头企业的市场份额将进一步提升。 2、本土龙头企业具有扩张的先发优势(技术储备+资金实力)。环境监测的单一监测指标市场空间有限,公司要做大规模,必须依赖多领域扩张——自主研发或收购兼并。国内龙头在经历了上市融资后,资金充裕,研发投入占比高(近4%),奠定了技术优势和资金优势,具备扩张潜能。 3、第三方运维,是国内企业竞争的蓝海。向第三方运维转型,是环境监测企业的发展趋势,也是加大行业内分化的重要环节——运营维护对设备经验和数据经验要求高,运营毛利率(毛利率60-70%)高于监测设备制造(毛利率40%-50%),龙头企业更具实力。从信息安全性角度考虑,第三方运维更适合本土龙头。图:主要覆盖环境监测公司比较

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

电子信息产业行业分类目录及注释

附件四：电子信息产业行业分类目录及注释

《电子信息产业行业分类》注释 A0000 雷达工业行业 A4020 雷达整机制造指雷达整机产品的制造。包括：----战术导弹配套产品等； ----地面雷达、机载雷达、舰载雷达等。 A4021 雷达专用配套设备及部件制造指为雷达整机产品配套的专用设备及部件产品。包括：-----二次雷达应答机、高度表、指挥仪、雷达侦察干扰设备、敌我识别器、雷达装备配套产品、指挥仪装备配套产品、雷达车厢、雷达天线、雷达用油机、雷达维护备件。 B0000 通信设备工业行业 B4011 通信传输设备制造指有线或无线通信传输设备的制造。包括：-----通信发射机、通信接收机、微波通信设备、卫星应用产品、散射通信设备、通信导航定向设备、载波通信设备、光通信设备。 B4012 通信交换设备制造指实现电路（信息）交换或接口功能设备的制造。包括：-----模拟电话交换设备、数字程控电话交换设备、IP电话信号转换设备、数字移动通讯交换设备、电报交换设备、综合业务数字交换设备、数据交换、光通信交换设备；网管、监控设备；无线接入设备、电缆线接入设备、光钎接入设备等。 B4013 通信终端设备制造指电台、有线电话单机、数据通信设备、通信电子对抗设备通信导航设备等各种有线通信终端接收设备的制造。包括：-----收发合一中小型电台； -----电话单机（普通、录音、可视、IC卡、投币等）； -----数据通信设备（传真机、数传机、数字分组交换机）； -----通信电子对抗设备（侦察、测向、干扰、保密等设备）； -----通信导航车辆（无线通信车、有线通信车、通信对抗车）； -----通信配套产品等。 B4014 移动通信设备制造指移动通信设备的制造。包括：-----移动通信设备：蜂窝移动通信设备、无线寻呼设备、集群移动通

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析大数据营销大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可

通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程：大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。专业背景近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测专业发展现状填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。专业示例笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析大数据营销，依托大数据技术的基础大数据营销是基于多平台的大量数据行大数据营销衍生于互联网上，应用于互联网广告行业的营销方式。依托多平台的大数据采集，以及大数据技业，又作用于互联网行业。给品牌企业带来更能够使广告更加精准有效，术的分析与预测能力，高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等[1]?。数据 [2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易时效性强调在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重对此提出了时间营销策略，AdTime要。全球领先的大数据营销企业它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前

的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程： [3]?大数据营销并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的全球领先的大很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。．率先推出了大数据广告运营平台——云图。据AdTime数据营销平台介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算

行业分类一览表

A011谷物种植 A012豆类、油料和薯类种植 A013棉、麻、糖、烟草种植 A014蔬菜、食用菌及园艺作物种植 A015水果种植 A016坚果、含油果、香料和饮料作物种植 A017中药材种植 A019其他农业 A021林木育种和育苗 A022造林和更新 A023森林经营和管护 A024木材和竹材采运 A025林产品采集 A031牲畜饲养 A032家禽饲养 A033狩猎和捕捉动物 A039其他畜牧业 A041水产养殖 A042水产捕捞 A051农业服务业 A052林业服务业 A053畜牧服务业 A054渔业服务业 B061烟煤和无烟煤开采洗选 B062褐煤开采洗选 B069其他煤炭采选 B071石油开采 B072天然气开采 B081铁矿采选 B082锰矿、铬矿采选 B089其他黑色金属矿采选 B091常用有色金属矿采选 B092贵金属矿采选 B093稀有稀土金属矿采选 B101土砂石开采 B102化学矿开采 B103采盐 B109石棉及其他非金属矿采选 B111煤炭开采和洗选辅助活动 B112石油和天然气开采辅助活动 B119其他开采辅助活动 B120其他采矿业C131谷物磨制 C132饲料加工 C133植物油加工 C134制糖业 C135屠宰及肉类加工 C136水产品加工 C137蔬菜、水果和坚果加工 C139其他农副食品加工 C141焙烤食品制造 C142糖果、巧克力及蜜饯制造 C143方便食品制造 C144乳制品制造 C145罐头食品制造 C146调味品、发酵制品制造 C149其他食品制造 C151酒的制造 C152饮料制造 C153精制茶加工 C161烟叶复烤 C162卷烟制造 C169其他烟草制品制造 C171棉纺织及印染精加工 C172毛纺织及染整精加工 C173麻纺织及染整精加工 C174丝绢纺织及印染精加工 C175化纤织造及印染精加工 C176针织或钩针编织物及其制品制造 C177家用纺织制成品制造 C178非家用纺织制成品制造 C181机织服装制造 C182针织或钩针编织服装制造 C183服饰制造 C191皮革鞣制加工 C192皮革制品制造 C193毛皮鞣制及制品加工 C194羽毛(绒)加工及制品制造 C195制鞋业 C201木材加工 C202人造板制造 C203木制品制造 C204竹、藤、棕、草等制品制造 C211木质家具制造 C212竹、藤家具制造 C213金属家具制造 C214塑料家具制造 C219其他家具制造 C221纸浆制造 C222造纸 C223纸制品制造 C231印刷 C232装订及印刷相关服务 C233记录媒介复制 C241文教办公用品制造 C242乐器制造 C243工艺美术品制造 C244体育用品制造 C245玩具制造 C246游艺器材及娱乐用品制造 C251精炼石油产品制造 C252炼焦 C253核燃料加工 C261基础化学原料制造 C262肥料制造 C263农药制造 C264涂料、油墨、颜料及类似产品制造 C265合成材料制造 C266专用化学产品制造 C267炸药、火工及焰火产品制造 C268日用化学产品制造 C271化学药品原料药制造 C272化学药品制剂制造 C273中药饮片加工 C274中成药生产 C275兽用药品制造 C276生物药品制造 C277卫生材料及医药用品制造 C281纤维素纤维原料及纤维制造 C282合成纤维制造 C291橡胶制品业 C292塑料制品业 C301水泥、石灰和石膏制造 C302石膏、水泥制品及类似制品制造 C303砖瓦、石材等建筑材料制造 C304玻璃制造

IT行业分类及标准

IT行业分类及标准发布日期：2005-12-27 2001年对中国股市来说是个“政策年”、“监管年”、“辩论年”，也是大起大落充满戏剧色彩的一年。证监会加强监管，违规事件不断曝光。T族股票的退市机制也逐步建立完成并实施。政策出台覆盖面广、频率高、影响大。随着这些事件，中国股市也从6月14日的2245点开始下落，最低达到1339点，这是一个向理性回归挤泡沫的过程，痛苦而悲壮。在此过程中，许多曾风靡一时的高科技股成为先行跳水的对象，无论是因为造假事件，还是受行业不景气影响，作为所谓高科技板块主力的IT股已经在众多股民心中投下了巨大的阴影，使资本市场敬而远之。股市是国民经济的风向标，那么将股市搅得人心惶惶的IT股，其真实的情况究竟是什么样子的？那些在挤泡沫过程中下跌幅度达90%以上的IT股能否真正反映我国IT业的现状？如果能，以现有IT上市公司为代表的我国IT业基本现状究竟如何？怀着这样的疑问，互联网实验室对国内IT上市公司的现状进行深入详细的研究和分析，希望以多年 IT咨询业专家的眼光对IT上市公司进行剖析和估量，为各类投资者、管理者和IT业专家提供参考。在对IT上市公司2001年的总体状况进行分析研究之前，互联网实验室花费了大量的时间和精力，将148家IT上市公司2001年报数据重新分类整理，将包括公司基本状况、股本结构、十大股东情况、高管人员情况、员工学历构成、员工职能构成、主营业务构成、控股子公司情况、募集与非募集资金使用情况、诉讼与仲裁情况、资产转让情况、重大关联交易情况、重大合同履行情况、重大担保事项、财务状况等十几个方面的数据制作成数据库，并生成近百个变量，通过归纳整理，去除了大部分个性数据，选取其中一部份能够代表IT上市公司分行业整体情况的共性指标进行分析，尽可能使本报告能够全面客观地反映IT上市公司基本现状，并结合自身IT咨询经验对未来的中国IT产业及各子行业做出初步的预期和推测。整理数据的同时，我们发现各公司年报披露的格式虽然相近，但其中的信息含量差异较大，导致某些数据缺失和不完整，从而无法进行完整全面地分析。因此，互联网实验室只能在数据可获可用的基础上，对中国IT上市公司的基本现状进行描述。研究IT上市公司之前，首先应该界定什么是IT？哪些公司属于IT公司？但是，对于这两个问题的答案，众说纷纭，国内国外都有无数的标准来定义。近年来，随着信息技术业的发展，越来越多的公司介入IT这个新兴热门的行业。99年网络股较热的时期，市面上流传和媒体报道的网络概念股曾一度达到数百家。很多公司都忙着参股、控股与IT、互联网题材相关的公司，惟恐失去资本市场的青睐。2001年网络股、IT概念风光不再，资本市场也一直倡导理性投资的理念，但媒体上仍然经常出现某些从事传统主营的公司宣称自己迈入IT行业的报道。究竟这类公司能否纳入我们的研究范围？如何才能使我们研究的对象真正反映整体IT上市公司的水平？这是在研究IT上市公司之初，我们所遇到的最大困难和困惑。针对这些问题，互联网实验室通过对国内外大量不同的国民经济行业分类标准的分析比较，并结合我国上市公司的实际情况，经过反复论证，制定了一套既符合通用标准又符合国内实际和我们研究目的的分类标准。几乎每个国家和地区都有自己的国民经济行业分类标准，互联网实验室阅读比较大量标准后，选取了其中的四个作为我们制定IT业分类标准的依据和基础。这四个标准分别是《国际标准产业分类》、《全球行业分类标准》、《国民经济行业分类标准》、《上市公司行业分类指引》。以上这些标准都是由国内外权威机构或业内资深投资公司制定发布的。下面分别就这四个标准中涉及到信息技术业的分类进行比较。

大数据时代,互联网数据分析及内容调整

大数据时代，互联网数据分析及内容调整互联网大数据时代，企业也应对该时期做出全面的分析，提供更优秀的数据分析。在庞大的数据库面前，找到自己需要而且有用的数据极为困难，但是如果，知道解决问题的方法，对于一个企业来说，则会变得极为简单。互联网大数据时代，必须做到快速调整、信息精准、周全稳定三方面，一是为了在该阶段迅速的做出整合调整，二也是为了信息安全，保证数据的稳定。在大数据时代，数据如无穷的宝藏，取之不尽、用之不竭，可以在这些数据基础上进行不断地创新。对于数据的运用，几乎没有止境，即使我们从数据挖掘中获得了一定收益，但其真实价值仿佛悬浮在海洋中的冰山，看到的还只是冰山一角，绝大部分隐藏在表面之下。对于大数据的挖掘是一个持续的过程，数据的价值也会被不断地从深层予以挖掘。在大数据时代，企业在制定营销策略时，要遵从以下三个准则： 1、快速调整。在互联网大数据时代，网民的行为是快速动态变化的，这就要求企业借助数据分析，需要快速进行营销的动态调整，以快速顺应这种变化，及时作出营销策略的调整。其中，企业一方面要引导消费行为，另一方面要借助口碑，提升品牌和企业的传播力度；

2、信息精准。大数据的价值在于能准确记录消费者的信息轨迹，从而取消费者真实的行为、态度以及对于信息的反应，能够准确定义消费群体、信息接触点，准确低知道营销动作。所以，利用数据的准确性，不仅要注重消费者信息接触点是否准确，更要向消费者推送准确的内容、诉求和信息给消费者。这便是我们多次提及的“营销要精准化”。平时，企业所制定的营销策略，实施的结果往往是引起气消费者的反感，这里面除了广告推送频率不当，还有一个重要原因是营销策略不精准； 3、周全稳定。大数据的海量一方面给营销者提供了获取消费者真实行为的便利性，另一方面，消费者动态的行为变化也为企业造成困扰。这是因为信息周期太短，需要企业在利用数据的时候必须要做到稳定，以免为了应付突发的信息不能考虑周全而犯更多的营销错误。要做到这点，就需要企业能够合理理清信息的真假，合理地利用口碑。大数据营销时代是未来企业营销的大趋势。作为企业，应该如何管理和应用这些大数据，并努力控制隐私和公共空间的边际界限，制定更切合实际的营销策略，则是每个企业都要面临的问题。在大数据时代，营销的大数据色彩越来越浓。传统互联网时代用过的多种营销，包括事件营销、电子邮件营销、社交化营销等，也都

我国行业分类网

中国行业分类网介绍行业分类网简介中国行业分类网是一个全行业贸易信息的门户网站，网站以提供产品销售、产品采购、价格查询、招商代理、企业黄页、产品资讯等信息免费发布服务。中国行业分类网为更便捷更直接的为您找到需要的产品，按照区域来发布与展示各地经销商发布的各类贸易信息，覆盖全国300多个地级城市。行业分类网网站定位核心定位：中国最大的农业信息网站集群；区域定位：本地化、区域化、可靠化、便捷化；服务定位：以各地经销商为主，涵盖各种有生意需求的客户；精神定位：持之以恒，永不放弃；行业分类网站宗旨以本地化、身边化、便捷化服务为目的，逐步发展成为线上线下，双服务于民的网络综合平台，做NO.1的贸易信息平台，做信得过的网络服务平台。行业分类网站口号实实在在做市场，踏踏实实为民服务。行业分类一级目录为40于个分类，800多个二级产品分类，部分重要行业分类如下：家居类厨具母婴用品卧室家具炊具餐具缝纫编织

餐厅家具庭院家具灶具书房家具床上用品金属制品竹木制品家用陶瓷家电类净水器榨汁机咖啡机/豆浆机电热壶/电热杯微波炉油烟机取暖器空调机冰箱/冷柜电视机影碟机摄像机/照相机热水器吸尘器视听器材灯光音响电脑数码类显示器打印机 CPU 移动存储主板内存硬盘机箱台式机 MP3/mp4 扫描仪音箱喇叭绘图机墨盒笔记本服务器/工作站移动PC 工控产品网络工程便携式碟机数码摄像头数码相机数码摄像机数码录音笔 MD掌上影院数码配件服装类工作服/制服婴儿/童装睡衣/浴衣衬衣内衣 T恤泳装西服风衣/外套夹克

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课程名称大数据分析与应用

课程名称：大数据分析与应用一、课程编码：课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士三、先修课程：无四、教学目标通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。五、教学方式课堂学习、研讨班与应用实践六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；

无人机行业应用分类

无人机行业应用随着无人机技术的发展，细分市场领域的需求增长，无人机的应用正展现出越来越丰富的可能性。航拍、植保，替代电力工人巡线等等，无人机的应用越来越广泛，正推动着各个领域的发展。根据国家权威机构的研究表明，目前民用无人机下游行业应用分类如下：一、农业方面：农业植保、农作物数据监测 1.用于农业事前预防：农田信息监测通过对大面积农田、土地进行航拍，从航拍的图片、摄像资料里了解农作物的生长周期，对农田进行全面的有效监测。 2.用于农业事中监测：农药喷洒无人机进行农药喷洒可以降低农作物生物灾害，具有高效安全、覆盖疏密程度高、防治成效好、节水节药成本低等优势。 3.用于农业事后控制：农业保险勘查当出现大面积自然灾害时，农作物查勘定损工作量极大，其中最难以界定的就是损失面积问题。无人机通过高分辨率图像和高精度定位数据获得能力、多种任务的应用拓展能力的特点可以高效的处理这种工作量极大的任务。通过航拍查勘获取航拍成果数据、对航拍图片的后期处理与技术分析，农田保险公司可以准确测定实际受灾面积，进行农田保险灾害损失勘查，不仅提高了工作效率，更能降低人为因素导致定损结果的误差。二、电力石油方面：电力巡线、石油管道巡检装配有高清数码摄像机和照相机以及GPS定位系统的多旋翼无人机，可沿线路进行自主巡航普查，对塔架、绝缘子等可悬停详查，实时传送拍摄影像，监控人员可在电脑上同步收看与操作。而在山洪爆发、地震灾害等紧急情况下，多旋翼无人机可以对线路的潜在危险，诸如塔基陷落等问题进行勘测与紧急排查，丝毫不受路面状况

的影响，既免去攀爬杆塔之苦，又能勘测到人眼的死角，对于迅速恢复供电很有帮助。无人机在待巡查的石油管道上空沿线飞行，无人机在自动飞行模式下，用内置高清摄像机指向待巡查的石油管道，采集管道详情影像、并通过无线远距离实时回传至地面站。通过3G网络传输功能，还可将无人机视频影像实时传输至石油企业在全球任何地点的手机终端或指挥中心。夜间可以配置无人机载红外热像仪实现巡线检。三、检灾方面：灾情监测、应急指挥、地震调查中国幅员辽阔，地质灾害频发频繁,灾前预警、灾时监测、灾后重建等需对灾区进行反复遥感动态监测，搭载了高清拍摄装置的多旋翼无人机对受灾地区进行航拍，可以提供一手的最新影像。利用无人机载视觉系统可以迅速、有效、全方位搜索自然灾害及突发事故的遇难者和幸存者。四、林业方面：森林防火、森林灾害防治、保护区野生动物检测无人机作为一种新型的中低空实时电视成像和红外成像快速获取系统，在对车、人无法到达地带的林业资源调查、生态环境、森林防火、森林病虫害防治等方面尤其独特的优势。在森林消防方面，作为现有林业监测手段的有力补充，无人机除了能在发生森林火灾时快速定位火点，确定火情外，更能对林业火灾进行监测、预防。森林火灾的发生，因地理位置分散偏僻，发生之初通常很难发现，若能及时监测到林火的发生，将火灾扼杀在萌芽状态，抢占灭火先机，就能将产生的破坏和损失大大降低。利用航拍影像，可以第一时间检测保护区野生动物情况。五、气象方面：空气监测人机搭载生态大气检测仪可实现区域空气质量的在线自动监测，能全天候、连续、自动地监测环境空气中的二氧化硫、二氧化氮、臭氧、一氧化碳、、PM10和有机挥发物的实时变

大数据应用与案例分析

大数据应用与案例分析当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，

通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。二、大数据应用案例之：能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

大数据应用分析案例分析

大数据应用分析案例分析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据应用与案例分析当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

行业分类说明

行业分类说明一、制造业 1.装备制造。包括轨道交通、大型工程机械和成套特种设备制造、精密数控装备和高端智能装备制造等。 2.船舶工业。包括船舶的设计与制造、专业仪器仪表等船舶附件设计、船舶相关装备器材及消费用品的制造等。 3.电子信息产业制造。包括数字视听、信息通讯、计算机终端及外部设备、工业电子、集成电路、光电子、太阳能光伏、半导体、云计算机、物联网等。二、新兴产业 4.新能源。包括新能源及装备、核电、风电、固体燃料、燃气、柴油等生物能源。 5.新一代信息技术。包括信息技术研究开发与应用、信息设备与器件制造、新型平板、物联网与云计算等。 6.海洋工程装备与高技术船舶。包括船舶和海洋工程装备制造、海洋渔业装备、海洋油气开发装备、海洋交通运输装备、海洋工程等。 7.节能环保。包括废黑色金属、废有色金属、废塑料、废橡胶、木材、电子产品等资源再生利用等。 8.新材料。包括光电子、微电子、新型显示材料、碳纤维、

稀土材料、纳米材料、钛合金、高工程塑料、单晶硅、多晶硅等。三、现代服务业 9.港航物流。包括船舶驾驶、物流机械、港口机械、港口装卸仓储、港航建设配套、港航物流衍生服务业等。 10.软件及信息服务。包括软件技术服务、业务流程外包服务、动漫游戏、系统集成、互联网络增值服务、软件产品和嵌入式系统软件开发等。 11.商务会展。包括法律服务、信息咨询、公关服务、策划、布展、接送服务等。 12.文化创意。包括广播影视、动漫、音像、传媒、视觉艺术、表演艺术、工艺与设计、雕塑、环境艺术、广告装潢、服装设计等。 13.研发设计。包括以知识或技术提供的技术开发服务、产品开发服务、工程设计服务、产品设计服务等。 14.旅游。包括交通、酒店住宿、景区游览、餐饮、购物、文化娱乐等。四、其他行业 15.教育。包括专业课程教学、专业建设、实验室建设、院校管理、校内外实训、高职教育、科研、学术交流、专业

基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘[第二版]

毕业论文(设计) 题目基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘系信息工程系专业、年级计算机网络12级学生姓名赵伯韬指导教师康健职称副教授论文字数9956 完成日期2015 年 4 月30 日

唐山职业技术学院毕业设计任务书信息工程系计算机网络专业一班学生姓名：赵伯韬学号：121120101 一、毕业设计（论文）题目：基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘任务进行的日期：2014 年 12 月 10 日起至 2015 年 4 月 30 日三、任务书的内容：基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘（一）选题的目的和意义：随着近年来国内互联网APP的强势发展与三网融合的态势进展，互联网APP行业的市场竞争愈发激烈，各运营商基于用户习惯产品的竞争将是服务的竞争。由于互联网APP业务的多样性，国内运营商逐步从“产品独立运营”向以“客户为中心”的融合运营模式转变，新的商业模式和日趋激烈的竞争环境对电信增值业务运营管理提出了新的要求和挑战。（二）设计内容：首先探讨了用户行为分析及其方法，深入学习各种数据挖掘的算法与软件的基础上构建用户行为分析与业务匹配模型。然后在对移动互联网的数据分析理解之后进行数据收集，对于获取到的数据，按照ETL （Extraction-Transformation-Loading）对七千万条数据进行清理、整合，构建数据库。通过数据挖掘的相关工具对用户行为分别在热点时间、用户兴趣、匹配业务等角度采用聚类、文本挖掘、关联分析等方法进行知识挖掘，从统计数据中发现现有营销策略的问题，给运营商提供新的思路并为精准营销提供数据支撑。（三）主要参考资料： [1] 王禹媚，田俊维移动互联网产业发展国际论坛会议纪要2013中国国际工业博览会论坛上海2014年11月10日 [2] 宴宗明基于用户行为分析的移动通信增值业务市场策略研究长沙：2013 [3] 杰斌．数据挖掘与OLAP理论与务实．北京：清华大学出版社，20013 （四）时间进度要求： 2013年12月-2014年3月毕业设计调查 2014年4月—2014年8月毕业设计初步设计 2014年9月—2015年1月毕业设计详细设计 2015年2月—2015年5月准备毕业答辩指导教师签名： 2015年 5月 16 日教研室主任签名：年月日学生签名：年月日

大数据分析与应用

《应用统计学系列教材·大数据分析:方法与应用》可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。目录第1章大数据分析概述 1.1大数据概述 1.1.1什么是大数据 1.1.2数据、信息与认知 1.1.3数据管理与数据库 1.1.4数据仓库 1.1.5数据挖掘的内涵和基本特征1.2数据挖掘的产生与功能 1.2.1数据挖掘的历史 1.2.2数据挖掘的功能 1.3数据挖掘与相关领域之间的关系1.3.1数据挖掘与机器学习 1.3.2数据挖掘与数据仓库 1.3.3数据挖掘与统计学 1.3.4数据挖掘与智能决策 1.3.5数据挖掘与云计算 1.4大数据研究方法 1.5讨论题目 1.6推荐阅读第2章数据挖掘流程 2.1数据挖掘流程概述 2.1.1问题识别 2.1.2数据理解 2.1.3数据准备 2.1.4建立模型 2.1.5模型评价 2.1.6部署应用 2.2离群点发现 2.2.1基于统计的离群点检测 2.2.2基于距离的离群点检测 2.2.3局部离群点算法 2.3不平衡数据级联算法 2.4讨论题目 2.5推荐阅读第3章有指导的学习 3.1有指导的学习概述3.2K—近邻 3.3决策树 3.3.1决策树的基本概念 3.3.2分类回归树 3.3.3决策树的剪枝 3.4提升方法 3.5随机森林树 3.5.1随机森林树算法的定义 3.5.2如何确定随机森林树算法中树的节点分裂变量 3.5.3随机森林树的回归算法 3.6人工神经网络 3.6.1人工神经网络基本概念 3.6.2感知器算法 3.6.3LMS算法 3.6.4反向传播算法 3.6.5神经网络相关问题讨论 3.7支持向量机 3.7.1最大边距分类 3.7.2支持向量机问题的求解 3.7.3支持向量机的核方法 3.8多元自适应回归样条 3.9讨论题目 3.10推荐阅读第4章无指导的学习 4.1关联规则 4.1.1静态关联规则算法Apriori算法 4.1.2动态关联规则算法Carma算法 4.1.3序列规则挖掘算法 4.2聚类分析 4.2.1聚类分析的含义及作用 4.2.2距离的定义 4.2.3系统层次聚类法 4.2.4K—均值算法 4.2.5BIRCH算法 4.2.6基于密度的聚类算法 4.3基于预测强度的聚类方法 4.3.1预测强度 4.3.2预测强度方法的应用 4.3.3案例分析 4.4聚类问题的变量选择 4.4.1高斯成对罚模型聚类