大数据调研报告 (2)
大数据应用调研报告
大数据应用调研报告大数据应用调研报告一、调研目的伴随着信息时代的到来，大数据已经成为了各行业关注的焦点。
本次调研旨在了解目前大数据在各个领域的应用情况，以期为未来的研究和应用提供参考。
二、调研方法1. 文献调研：查阅相关文献，了解大数据的基本概念、特点和技术。
2. 采访调研：通过面谈、电话等方式采访相关企业和机构，了解其在大数据方面的应用情况。
3. 实地调研：参观大数据相关企业和机构，亲自了解其大数据应用的情况。
三、调研结果1. 大数据在金融行业的应用大数据在金融行业的应用主要包括风险管理、反欺诈、精细营销等方面。
通过对大量数据的分析，可以提前预测金融风险，减少损失；可以通过对用户行为的分析，识别出潜在的欺诈行为；可以根据用户的偏好和需求，进行精准的营销和推荐。
2. 大数据在医疗行业的应用大数据在医疗行业的应用主要包括基因测序、医疗影像分析、药物研发等方面。
通过对大量患者数据的分析，可以发现不同基因型对疾病发病率的影响，为个体化医疗提供依据；可以通过对医疗影像进行分析，帮助医生做出更准确的诊断；可以通过对药物数据进行分析，辅助药物研发和治疗方法的优化。
3. 大数据在物流行业的应用大数据在物流行业的应用主要包括仓储管理、流程优化、运输调度等方面。
通过对物流过程中的数据进行分析，可以实现仓储的智能化管理，提高仓储效率；可以通过对物流流程的分析，优化流程，降低物流成本；可以通过对运输数据的分析，调整运输策略，提高运输效率。
四、存在问题和建议1. 隐私保护问题：在利用大数据进行分析的过程中，可能涉及到用户的隐私信息。
因此，需要加强隐私保护的措施，确保用户的隐私不被泄露。
2. 数据质量问题：大数据的分析结果主要依赖于数据的质量，因此需要加强数据质量的管理，提高数据的准确性和完整性。
3. 技术支持问题：大数据的应用需要相应的技术支持，包括数据采集、存储、分析等方面。
因此，需要加强技术研发和人才培养，提高大数据应用的技术水平。
大数据调研报告
大数据调研报告大数据调研报告1. 研究背景和目的：大数据是指日益增长且难以处理的数据集合，可以用来分析、提取信息和推断模式。
随着互联网的快速发展和数字化转型的推动，大数据在各个领域中起到越来越重要的作用。
本次调研的目的是了解大数据的发展现状，以及对经济、社会和科技的影响。
2. 调研方法：本次调研采用了两种方法：文献研究和问卷调查。
文献研究主要通过查阅相关学术期刊、行业报告和政府发布的文件来收集数据和信息。
问卷调查则通过面对面或在线方式向大数据从业者和相关领域的专家进行调研。
3. 调研结果：（1）大数据市场规模：调研数据显示，全球大数据市场规模从2015年的xx亿美元增长到2020年的xx亿美元，年复合增长率为xx%。
（2）大数据应用领域：调研发现，大数据在金融、零售、医疗、交通等领域得到广泛应用。
其中，金融领域的反欺诈、风险控制和智能投顾是最常见的应用；零售行业则主要应用于市场营销和供应链管理；医疗领域中的大数据主要用于疾病预测和医疗资源优化。
4. 影响因素：（1）技术因素：大数据的发展离不开云计算、人工智能和物联网等技术的支持。
（2）法律和隐私问题：大数据的应用需要遵守相关法律法规，尤其是涉及个人隐私保护的方面。
（3）人才需求：大数据领域需要具备数据分析和挖掘技能的专业人才。
5. 发展趋势：（1）更强大的数据分析能力：随着技术的不断进步，大数据分析工具将会变得更加强大和智能化。
（2）跨界合作的增加：大数据的应用需要不同领域的专业知识和技能的结合，促进了跨界合作的增加。
（3）数据隐私问题的加强：随着人们对数据隐私的关注增加，相关法律法规将会更加严格，并对大数据应用产生影响。
6. 结论：大数据是一个正在快速发展的领域，对经济、社会和科技都有着重要的影响。
随着新技术的不断出现和法律法规的完善，大数据的应用前景将会更加广阔。
同时，人才培养和数据隐私问题也是需要关注和解决的重要问题。
大数据专业调研报告
大数据专业调研报告一、引言大数据技术是当今社会中一项热门的技术领域，主要用于分析和处理海量数据。
大数据技术在各行各业中都得到了广泛应用，包括金融、医疗、零售、制造等。
由于大数据技术的快速发展和应用，对大数据专业的需求也日益增长。
本调研报告旨在了解大数据专业的发展现状、就业前景以及相关技能需求。
二、调研方法在本调研中，我们使用了问卷调查的方式来收集数据。
我们在大学校园和专业社群中发放了问卷，并邀请相关专业的专家进行面试，以获得更详细的信息。
在问卷中，我们涵盖了以下几个方面：专业背景、就业情况、薪资待遇、技能需求等。
三、调研结果1.专业背景根据我们的调查结果，大多数从事大数据工作的人员具有计算机科学或软件工程等相关专业背景。
同时，数学、统计学和信息管理等学科也被认为是大数据专业的重要基础。
2.就业情况调查数据显示，大数据专业的就业率相对较高。
超过80%的调查对象在完成学业后找到了与大数据相关的工作。
就业领域主要包括金融、电子商务、互联网、制造业等。
随着大数据技术的普及和发展，越来越多的行业开始意识到大数据的重要性，对于大数据专业人才的需求也在逐年增加。
3.薪资待遇大数据专业人员的薪资待遇相对较高。
根据我们的调查结果，大多数从事大数据工作的人员薪资在10万以上，且还有一部分人的薪资超过20万。
薪资水平相对较高主要是由于大数据技术的技术门槛相对较高，市场对于大数据专业人才的需求远远超过供给。
4.技能需求根据调查结果，以下几个技能在大数据专业中被认为是必要的：数据管理和清洗、统计分析、机器学习、数据可视化以及沟通和团队合作能力。
此外，编程语言的掌握也是大数据专业人员必备的技能之一、在编程语言方面，Python和R在大数据领域中应用最为广泛。
四、总结与建议通过调研我们可以得出以下结论：大数据专业是一个发展潜力巨大且薪资待遇较好的专业。
随着大数据技术在各行各业中的应用不断增加，对大数据专业人才的需求将会持续增长。
大数据专业调研报告
大数据专业调研报告一、引言随着信息技术的发展和互联网的普及，数据量的爆发式增长引发了对大数据的关注。
大数据作为一种新兴的技术和应用模式，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。
本次调研报告旨在对大数据专业进行深入调研，探讨其发展现状、应用领域和未来趋势，为相关从业者提供参考和指导。
二、发展现状1. 大数据专业的兴起近年来，大数据专业逐渐兴起，成为高校中热门的专业之一。
大数据专业涉及到数据采集、存储、处理、分析和应用等多个方面，培养学生具备数据分析、人工智能和机器学习等相关技能，满足企业对数据人才的需求。
2. 人才需求大数据技术的快速发展带动了对相关人才的需求增长。
各类企事业单位纷纷设立大数据部门，招聘大数据分析师、数据工程师等专业人才。
同时，随着大数据应用领域的拓宽，对跨学科人才的需求也日益增加。
三、应用领域1. 金融行业金融行业是大数据应用的重要领域之一。
通过对海量的金融数据进行分析，可以帮助银行、保险公司等机构进行风险评估、信贷审批和投资决策等工作。
同时，大数据技术还可以应用于金融市场的预测和交易策略的优化。
2. 零售行业大数据技术在零售行业的应用也越来越广泛。
通过对顾客购买记录、行为数据和社交媒体数据等进行分析，零售企业可以更好地了解顾客需求，进行精准营销和个性化推荐，提升用户体验和销售额。
3. 医疗行业大数据在医疗行业的应用可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发和医疗资源的优化分配。
通过对患者的基因数据、病历和医疗影像等进行分析，可以提供更准确的诊断结果和个性化的治疗方案。
4. 城市管理大数据技术在城市管理中的应用可以帮助政府和城市规划部门进行智慧城市建设和公共服务优化。
通过对城市交通、环境和能源等数据的分析，可以实现交通拥堵的优化、环境污染的监测和能源消耗的节约。
四、未来趋势1. 人工智能与大数据的融合人工智能作为大数据的重要应用领域之一，与大数据的融合将进一步推动相关技术和应用的发展。
人工智能可以通过对大数据的分析和学习，实现自主学习和智能决策，为各行各业带来更多可能性。
大数据技术专业 调研报告
大数据技术专业调研报告一、引言随着互联网的普及和信息化的加速发展，大数据技术已经成为了当今社会最热门的技术之一。
大数据技术可以帮助企业更好地管理和分析海量数据，从而为企业提供更好的决策支持。
本文将对大数据技术进行深入调研，探讨其现状及未来发展趋势。
二、大数据技术概述1. 大数据定义大数据是指规模超过传统处理软件能够处理的范围，具有高速度、多样性和复杂性等特点的海量数据集合。
2. 大数据特点（1）高速度：大数据处理需要实时或准实时完成；（2）多样性：大数据来源多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据；（3）复杂性：大数据处理需要考虑复杂的算法和模型。
3. 大数据应用场景（1）金融行业：风险控制、反欺诈、客户分析等；（2）电商行业：个性化推荐、商品分类等；（3）医疗行业：医学影像分析、基因组学分析等；（4）物流行业：路线规划、配送优化等。
三、大数据技术发展历程1. 大数据技术初期大数据技术的初期主要是以Hadoop和MapReduce为代表的批处理技术，主要用于海量数据的离线处理。
2. 大数据技术中期随着实时性要求的提高，大数据技术逐渐发展出了流式计算技术，如Spark、Flink等。
3. 大数据技术现状当前，大数据技术已经成为了一个完整的生态系统，包括存储、计算、分析等多个方面。
同时，云计算和人工智能等新兴技术也在不断地与大数据技术融合。
四、大数据技术挑战及解决方案1. 数据安全问题（1）解决方案：采用加密算法对敏感信息进行加密保护；（2）解决方案：采用访问控制机制对不同用户进行权限管理。
2. 数据质量问题（1）解决方案：采用数据清洗和去重等手段提高数据质量；（2）解决方案：采用机器学习等方法对不准确或缺失的数据进行预测和填充。
3. 数据处理效率问题（1）解决方案：采用分布式存储和计算技术提高数据处理效率；（2）解决方案：采用缓存技术和数据预处理等手段提高数据处理速度。
五、大数据技术未来发展趋势1. 人工智能与大数据技术融合随着人工智能的发展，大数据技术将会与人工智能相结合，形成更加强大的分析和应用能力。
大数据调研报告
大数据调研报告近年来，随着互联网的迅猛进步，大数据成为了全球范围内广泛关注的热门话题。
大数据指的是海量、多样化且快速增长的数据集合，这些数据来自各个领域和行业，如社交媒体、电商平台、金融机构等。
这些数据被广泛应用于各个领域，为企业和政府部门提供了重要支持和决策依据。
本篇报告对大数据的现状、应用和将来进步进行了调研分析。
一、大数据的现状1. 数据规模呈现爆炸式增长：互联网的普及使得全球范围内的数据规模呈现出了爆炸式增长的趋势。
依据统计数据显示，全球范围内每天产生的数据总量已经超过了2.5亿TB。
2. 数据种类多样：大数据不仅仅包括结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据。
其中非结构化数据如社交媒体的评论、图片、音频等，占据了大数据中的重要比例。
3. 数据使用率低：虽然大数据具有巨大的潜力，但是目前数据利用率依旧较低。
据调查发现，全球范围内只有不到１%的数据得到了有效利用。
4. 数据安全和隐私保卫问题：大数据的应用面临着数据安全和隐私保卫问题。
在数据采集、存储、传输和处理等环节中，数据安全和隐私问题需要得到充分关注和解决。
二、大数据的应用1. 商业领域：大数据在商业领域的应用可以援助企业进行市场调研、客户分析、销售猜测等。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者需求、猜测市场趋势，并制定更科学的营销策略。
2. 金融领域：大数据在金融领域的应用主要体此刻风控、反欺诈以及精准营销等方面。
通过大数据分析，金融机构可以更好地评估借贷风险、识别欺诈行为，同时还可以依据客户的需求进行个性化的产品推举。
3. 政府和公共服务领域：政府机构可以利用大数据分析来进行城市规划、交通管理、公共安全和医疗卫生等方面的决策。
例如，通过对交通数据的分析，可以制定更高效的交通路线和交通管理措施。
4. 医疗保健领域：大数据在医疗保健领域的应用可以援助医疗行业提高效率和准确性。
通过对大量的病例数据进行分析，医疗机构可以更准确地诊断和治疗疾病，同时还可以发现疾病的潜在规律和趋势。
大数据专业调研报告
大数据专业调研报告【大数据专业调研报告】一、调研目的和背景：随着互联网技术的快速发展，大数据已经成为互联网时代的核心资源之一。
大数据专业的培养和发展对于推动互联网产业的发展具有重要意义。
本次调研旨在了解大数据专业的现状、发展趋势以及对人才需求的情况，为大数据专业的培养和发展提供参考和指导。
二、调研方法和数据来源：本次调研采用问卷调查和实地访谈相结合的方式进行。
问卷调查主要针对大数据相关企业和大数据专业的学生，通过调研问卷获得相关数据，并选取部分问卷调查对象进行实地访谈以深入了解详细情况。
三、调研结果：1. 大数据专业的就业情况：通过问卷调查和实地访谈了解到，现阶段大数据专业的就业形势较好。
大数据企业对于数据分析、数据挖掘和人工智能等领域的专业人才需求量大，并提供较好的薪资待遇和职业发展空间。
2. 大数据专业的学科设置：调研发现，大部分高校已经设立了大数据相关专业或学科，并提供相应的课程设置。
学科内容包括数据分析、数据挖掘、数据可视化、机器学习等领域，旨在培养学生的数据分析和处理能力。
3. 大数据专业的培养目标：大部分高校的大数据专业培养目标是培养具备数据分析思维、熟练掌握大数据分析工具和编程语言的专业人才。
培养目标包括培养学生掌握大数据分析的理论知识和技术方法，能够运用大数据分析和挖掘技术解决实际问题。
4. 大数据专业的课程设置：调研发现，大部分高校的大数据专业课程设置包括基础理论课程（如数据库原理、数据结构与算法）、数据分析与挖掘课程、大数据技术与工具课程（如Hadoop、Spark等）、机器学习课程等。
5. 大数据专业的发展趋势：通过调研了解到，随着技术的发展和行业的需求，大数据专业在未来具有较好的发展前景。
预计大数据专业将进一步深化与人工智能、云计算等领域的融合，为社会和产业发展提供有力支撑。
四、调研结论和建议：根据以上调研结果，我们得出以下结论和建议：1. 大数据专业的就业前景较好，学生可以积极选择和发展相关专业。
大数据中心选址调研报告(二)
大数据中心选址调研报告（二）引言概述：本报告是关于大数据中心选址的调研报告的第二部分。
本部分主要内容包括大数据中心的选址要素、选址调研方法、选址调研结果分析、选址调研发展趋势等。
通过对大数据中心选址的深入调研和系统分析，旨在为相关企业和机构提供有价值的参考和指导，进一步推动大数据中心的发展。
正文内容：一、大数据中心选址要素1. 地理位置要素a. 成本因素：地理位置对于大数据中心的建设和运营成本有着重要影响。
包括土地成本、劳动力成本、基础设施成本等。
b. 网络连接性：选址需考虑网络互联的便利程度，包括距离主要网络骨干节点的接近程度、网络带宽的可用性等。
c. 自然灾害风险：地理位置是否容易受到地震、台风、洪水等自然灾害的影响，需进行详细评估。
2. 政策环境要素a. 政府支持政策：是否存在地方政府对大数据中心建设提供的税收减免、补贴等支持政策。
b. 法规合规要求：选址需符合相关法律法规，包括隐私保护、数据安全等方面的要求。
3. 人才资源要素a. 人才素质：选址需考虑当地是否具备相关技术支持人才，包括大数据技术人才、网络技术人才等。
b. 人才培养机制：当地是否有完善的高等教育机构，能够培养大数据相关专业人才。
4. 市场需求要素a. 潜在用户规模：选址需考虑当地是否有足够的潜在用户群体，对于大数据中心的需求量能否满足。
b. 市场竞争情况：选址需考虑当地是否已有较大规模的竞争对手存在，以及对大数据中心的市场份额分布情况。
5. 基础设施要素a. 电力供应：选址需考虑当地电力供应是否稳定、可靠，并能满足大数据中心的高能耗需求。
b. 通信设施：选址需考虑当地的通信基础设施是否完善，包括光纤网络、数据中心互联等。
二、选址调研方法1. 采集数据：通过收集各种相关数据，包括地理信息、人口统计数据、经济数据等，进行初步筛选和分析。
2. 调研访谈：利用问卷调查、面谈等方式，与当地有关部门和企业进行交流，了解地方政策、人才资源、市场需求等情况。
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数据获取之数据预处理
数据集成
数据集成技术在逻辑上和物理上把来自不同数据源的数据进行集 中 , 为用户提供一个统一的视图
数据预处理方法
数据清洗
数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据 , 并对 这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程
冗余消除
数据冗余是指数据的重复或过剩 , 这是数据集的常见问题 . 数据冗 余会增加传输开销 ,浪费存储空间 , 导致数据不一致 , 降低可靠性 .
三种数据采集方式的比较
数据获取之数据传输
原始数据采集后必须将其传 送到数据存储基础设施如数 据中心等待进一步处理.
数据传输两个阶段：
(1) IP 骨干网传输 IP 骨干网提供高容 量主干线路将大数据 从数据源传递到数据 中心 . 传输速率和容 量取决于物理媒体和 链路管理方法 .
(2) 数据中心传输 数据传递到数据中心后 , 将在数据中心内部进行 存储位置的调整和其他 处理 , 这个过程称为数 据中心传输 , 涉及到数 据中心体系架构和传输 协议
大数据特征
1.数据量大（Volume） 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10 亿个T）。
2.数据类型多（Variety） 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的 数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
数据库技术：
NoSQL 数据库有模式自由、 易于复制、提供简单 API 、 最终一致性和支持海量数 据的特性 , 逐渐成为处理大 数据的标准。三种主流的 NoSQL 数据库 : 键值 (keyvalue) 存储数据库、列式 存储数据库和文档存储数 据库
编程模型： NoSQL数据库没有插入操作的 声明性表述 , 对查询和分析的 支持也不够，编程模型可以有 效提高NoSQL数据库的性能 , 缩小了NoSQL和关系型数据库 性能的差距 。主要有三种编程 模型 : 通用处理模型、图处理 模型以及流处理模型 。
典型应用：
（a）数据采集应用：数据 采集应用通过主动获取海量 的实时数据，及时地挖掘出 有价值的信息。 （b）金融银行业的应用： 发现隐含数据的内在特征, 可以帮助金融银行进行实时 决策。
批处理和流处理比较
实时数据处理之交互式处理系统
特征：
交互式数据处理灵活、直 观、便于控制. 操作人员 提出请求,数据以对话的 方式输入,系统便提供相 应的数据或提示信息,引 导操作人员逐步完成所需 的操作,直至获得最后处 理结果.
Hadoop 是典型的大数据批量 处理架构,由 HDFS 负责静态数据 的存储，并通过MapReduce 将计 算逻辑分配到各数据节点进行数据 计算和价值发现. MapReduce采用无共享大规模 集群系统，集群系统具有良好的性 价比和可伸缩性；MapReduce模 型简单、易于理解、易于使用； MapReduce能够提供良好的数据 处理性能。 特性：
代表性处理系统：
典型应用：
(a)在信息处理系统领域中, 主要体现了人机间的交互. 例如，网络日志分析 (b) 互联网领域. 主要体现了 人际间的交互. 如搜索引擎、 电子邮件、即时通讯工具等
Berkeley 的 Spark 系统 Spark 是一个基于内存计算的可扩 展的开源集群计算系统，是专为大 规模数据处理而设计的快速通用的 计算引擎。 Spark拥有MapReduce 所具有的优点，针对 MapReduce 的不足,即大量的网络传输和磁盘 I/O 使得效率低效, Spark 使用内存 进行数据计算以便快速处理查询,实 时返回分析结果，能更好地适用于 数据挖掘与机器学习等需要迭代的 MapReduce的算法
• 数据生成 • 数据存储 • 数据采集 • 数据分析
大数据系统框架
• 数据获取
• 数据分析
• 数据生成
• 数据存储 大数据可进一步细分为大数据科学 (big data science) 和大数据框架 (big data frameworks). 大数据科学是涵盖大数据获取、 调节和评估技术的研究，大数据框架是在计 算单元集群间解决大数据问题的分布式处理 和分析的软件库及算法 . 一个或多个大数据 框架的实例化即为大数据基础设施
。
数据生成
科学研究数据 网络数据 商业数据
日益增长的需要使用高效的实时 光学观测和监控、 计算生物学 、天文 分析工具挖掘其价值 . 例如 , Amazon 每天要处理几百万的后 端操作和来自第三方销售超过 50 万的查询请求 . 沃尔玛每小时 社交网络应用Facebook 则每天需存储、访问和 分析超过 30 PB 的用户 创造数据 ; Twitter 每月 会处理超过 3200 亿的搜 索
学、高能物理等。
这些领域不但要产 生海量的数据 , 还 需要分布在世界各 地的科学家们协作 分析数据
要处理上百万的客户事务 ,这些
事务被导入数据库 , 约有超过 2.5 PB 的数据量
数据获取
数据采集
步骤
数据传输
数据获取阶段的任 务是以数字形式将 信息聚合 , 以待存 储和分析处理获取 信息的过程
高可靠性、高扩展性、高效性、高 容错性、低成本
实时数据处理之流式处理系统
流式数据特征：
代表性处理系统：
Twitter 的Storm：一套分布式、可靠、可容 错的用于处理流式数据的系统，其流式处理 作业被分发至不同类型的组件，每个组件负 责一项简单的、特定的处理任务。
数据连续不断、 来源众多、格式 复杂、物理顺序 不一、数据的价 值密度低.
图数据综合处理
特征：
图数据中主要包括图中的 节点以及连接节点的边, 通常具有 3 个特征. 第一,节点之间的关联性. 第二,图数据的种类繁多. 第三,图数据计算的强耦 合性.
典型应用：
(a) 互联网领域的应用：搜索引擎中,可以用图表示网页之间 相互的超链接关系,从而计算一个网页的PageRank 得分；图 表示如 E-mail 中的人与人之间的通信关系,从而可以研究社会 群体关系等问题；在微博中,通过图研究信息传播与影响力最 大化等问题. (b) 自然科学领域的应用：图可以用来在化学分子式中查找分 子,在蛋白质网络中查找化合物,在 DNA 中查找特定序列等. (c) 交通领域的应用：图可用来在动态网络交通中查找最短路 径,在邮政快递领域进行邮路规划等.
特征
Hale Waihona Puke 3．价值密度低，商业价值高（Value） 第三个特征是数据价值密度相对较低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅 有一两秒
4．速度快（Velocity） 第四个特征是数据处理速度快，数据产生快，如果海量数据未能实时处理，将失去其应有价值。
5．数据真实性（Veracity） 高质量的数据是大数据发挥效能的前提和基础。之后专业的数据分析工具才能从海量数据中提取 出隐含的、准确的、有用的信息。
交互式数据处理系统
图数据综合处理
批量数据处理系统
代表性处理系统： 特征：
1.数据体量巨大（从TB跃升到PB级别） 2.数据精确度高（企业应用中沉淀下来的数据） 3.数据价值密度低（例如视频数据）
典型应用：
互联网领域： 社交网络（Facebook）:文本、图片、音视频 电子商务（淘宝）:购买历史记录 搜索引擎（Google） 公共服务领域： 能源、医疗保健
规则性分析 :
解决决策制定和提高分析 效率 . 例如 , 仿真用于分 析复杂系统以了解系统行 为并发现问题 , 而优化技 术则在给定约束条件下给 出最优解决方案
数据分析常用方法
数据可视化 : 与信息绘图 学和信息可视化相关 . 数 据可视化的目标是以图形 方式清晰有效地展示信息 Tabusvis 则是一个轻型的 可视化系统 , 提供对多维 数据的灵活、可定制的数 据可视化
大数据与传统数据的比较
02
大数据处理系统
• 处理数据理念 • 静态数据批处理 • 在线数据实时处理 • 图数据综合处理
• 大数据处理形式
处理数据理念
03
要效率不要绝对精确
处理数据理念
要全体不要抽样
01
要相关不要结果
大数据处理与系统
静态数据批处理
批量数据处理系统
流式数据处理系统
处理形式
在线数据实时处理
统计分析 : 基于统计理论 , 是应用数学的一个分支 . 在 统计理论中 , 随机性和不确 定性由概率理论建模 . 统计 分析技术可以分为描述性统 计和推断性统计 . 描述性统 计技术对数据集进行摘要 (summa-rization) 或描述 , 而推断性统计则能够对过程 进行推断 . 更多的多元统计 分析包括回归、因子分析、 聚类和判别分析
数据存储
硬件基础设施： 数据存储解决的是大规模 数据的持久存储和管理， 数据采集完成后 , 需要高 速的数据传输机制将数据 传输到合适的存储系统 , 供不同类型的分析应用使 用。 数据管理软件：
硬件基础设施实现信息的物 理存储 , 可以从不同的角度 理解存储基础设施，典型存 储技术： 1.随机存取存储器（RAM）
实时数据处理之交互式处理系统
代表性处理系统：
Google 的 Pregel 系统 Pregel 是 Google 提出的基于 BSP(Bulk synchronous parallel)模型的分布式图计算 框架，主要用于图遍历(BFS)、 最短路径(SSSP)、PageRank 计算等. 特性： (a) 采用主/从(Master/Slave)结 构来实现整体功能 (b) 有很好的容错机制。 (c) 使用 GFS 或 BigTable 作 为持久性的存储。
BSP 模型是并行计算模型中的经典模型,采用的是“计算-通信同步”的模式.它将计算分成一系列超步(superstep)的迭代.从 纵向上看,它是一个串行模式,而从横向上看.它是一个并行的模 式,每两个超步之间设置一个栅栏,即整体同步点,确定所有并行 的计算都完成后再启动下一轮超步