可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案
采用丰富的可视化技术，如图表、地图、热力图等，将数据进行可视化展示。
可视化技术
数据可视化与交互
通过友好的交互方式，如拖拽、缩放、过滤等操作，方便用户进行数据分析和探索。
交互设计
支持多维度的数据分析，包括时间维度、空间维度、指标维度等，提高平台的灵活性和实用性。
多维分析
数据可视化技术实现
03
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案可以选择ECharts、AntV、D3.js等前端可视化库，实现数据的可视化展示。
前端可视化方案
后端可视化方案则可以使用Tableau、PowerBI等商业智能工具，或者使用Python中的pandas、numpy等数据处理库，对数据进行处理和可视化。
后端可视化方案
经验分享
在项目实施过程中，我们注重团队协作和沟通，充分发挥每个人的专业特长，注重数据质量管理和流程优化，注重与校方及相关部门的沟通与协调。
项目总结与经验分享
未来工作展望
进一步完善平台功能，提高数据处理效率和可视化效果，加强平台的可维护性和可扩展性，推广智慧校园大数据可视化分析平台的应用范围。
挑战与应对
学习效果评估
通过对学生的成绩、学习时间、学习效率等数据进行挖掘和分析，评估学生的学习效果，为教师和学生提供反馈。
学生流失预警
通过分析学生流失原因和趋势，及时发现潜在问题，为学校采取措施提供依据。
学生生活和学习行为分析与应用
教师教学质量评估
通过分析教师的工作量、教学质量、学生评价等数据，对教师的教学质量进行评估，为教师晋升和奖励提供依据。
平台架构与功能设计
02
基于云计算架构
采用分布式、模块化的设计思想，利用云计算技术，实现高效的数据存储和处理。
大数据开启公安情报工作新时代
大数据开启公安情报工作新时代摘要当前，大数据已成为学术界、企业界乃至政府关注的焦点。
大数据应用于公安领域，将推动公安情报工作发展与变革。
公安情报工作以信息资源开发为核心，需要拥有数量足够庞大的信息资源，而大数据可以弥补公安机关信息资源的不足。
公安机关顺应大数据时代的发展要求，应更新观念，提高大数据获取、分析与应用能力，并做好数据安全和隐私保护工作。
关键词公安情报工作大数据信息资源一、大数据的概念关于“大数据”（BigData），目前仍未有统一的定义，通常是指“无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”。
①它是由不断增长的数据量和数据种类逐渐衍生出来的一种现象。
大数据之“大”并不是仅仅指数据量的大小，而是体现在它的规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
②关于大数据的特征，可归结为4V：海量的数据规模（Volume），快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity），不同结构、不同来源、不同形态的各种数据类型（Variety），更高的准确性（Veracity）③或巨大的数据价值（Value）。
大数据一词起源甚早。
二十世纪八十年代，美国就有人提出这一概念。
近年来，大数据一词日益流行，各国企业界、学术界不断对此进行探讨，现已成为国家和政府层面的发展战略。
2008年9月，英国《自然》杂志推出“大数据”专刊，阐述大数据所带来的技术挑战、现有解决技术以及未来发展方向。
同年12月，美国“计算社区联盟”发表白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》，阐述在数据驱动的研究背景下，解决大数据问题所需的技术以及面临的一些挑战。
④2011年2月，美国《科学》杂志推出“数据处理”专刊，讨论数据迅速增长带来的种种问题与机遇，提出数据的搜集、维护和使用已成为科学研究的主要方面。
2011 年5月，著名咨询公司麦肯锡发布报告《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》，详细列举大数据的核心技术，深入分析大数据在不同行业的应用，明确提出政府和企业决策者应对大数据发展的策略。
大数据在政府部门的应用
政府和中央政府）在实施法律和规章、提供公共服务和监管
金融交易的过程中积累了大量数据。这些数据的属性、价值
和带来的挑战，都不同于公司运营中产生的数据。政府的大
数据特征属性可以表述为存储、安全和多样性。通常，每个
政府机构或部门都有自己的存储机构，用于存储公共或机密信
息，而且并不愿意分享各自的专有信息。
每个系统都保存有与其他系统隔绝的信息，这使得政府
对于政府的大数据项目而言，确保获取高度管制行业（比
如金融服务和医疗机构）信息的合规性，是搜集数据的另一
２０１４年 ／ 第６期 物联网技术 ７
专题介绍 Feature
个障碍。比如，当从与医疗相关的大数据获取有效信息的时
候，必须解决美国医疗管制制度对数据保护的问题。针对医
疗行业的大数据分析，美国与医疗相关的两个法案健康保险
隐私权之间，应该有一条清晰的界限。表 1 所列是企业与政
府大数据项目的属性比较。
表 1 企业与政府大数据项目的属性对比
属性 目标
企业 为股东创造利润
政府 国家稳定和持续发展
愿景
发展竞争力优势， 顾客满意
基本权利安全（平等、 公主、自由），改善全
民福利，经济增长
决策制定
基于自身利益最大化和 基于自身利益最大化和
网络出版时间：2014-06-27 15:58 网络出版地址：/kcms/detail/61.1224.TN.20140627.1558.002.html
专题介绍 Feature
大数据在政府部门的应用
工业和信息化部国际经济技术合作中心 高常水，江道辉，蒋钦云
大数据的概念已经表明，大数据不仅仅是海量的数据， 还包括通过处理大数据从中获取价值。如今，大数据与商业智 能、商业分析和数据挖掘是同义词，已经使商业智能从报告 和决策支持转移到预测和制定未来行动纲领。新的数据管理 系统旨在应对大数据带来的挑战，如分布式架构技术是一个 开源平台，目前是在管理存储和接入，以及高速并行处理大 规模数据集等方面应用最为广泛的技术。然而，对于很多企 业，特别是不少中小企业来说，分布式技术是一个挑战。因 为这些中小企业往往不具备应用大数据需要的专业人员和经 验，他们需要外部资源帮助。应该看到，大数据应用需要的不 是纯粹基于技术的技能，找到正确的分析大数据的技能，或 许是企业应用大数据面临的最大难题。对于大部分企业来说， 发现和选择胜任的数据专家（在数据挖掘、可视化、操作和发 现等方面）是困难而昂贵的。
公需科目-大数据前沿技术及应用-考试与答案(全)
你现时的得分是100！1、下列单位不是数据单位？（）BA、bitB、NBC、GBD、TB2、（）主要承担了搭建大数据平台上层建筑的任务。
BA、数据存储技术B、数据开发技术C、数据计算技术D、数据挖掘技术3、下列哪项不属于商业大数据的类型。
（）DA、传统企业数据B、机器和传感器数据C、社交数据D、电子商务数据4、信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。
凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门。
CA、技术B、研究C、信息D、管理5、以下哪个数据单位最大？（）CA、MBB、KBC、TBD、GB6、大数据技术的战略意义是（）。
CA、掌握庞大的数据信息B、促进互联网和信息行业的发展C、对这些含有意义的数据进行专业化处理D、企业内部，以及企业与供应商、客户、合作伙伴和员工数字化共享所有形式的数据资源7、（）主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等。
BA、采集B、统计/分析C、导入 / 预处理D、数据挖掘1、云计算包括有三个部分，分别是（）。
ABCA、基础设施服务B、平台服务C、软件服务D、数据服务2、“大数据”的特点是（）。
ABCDA、数据体量大B、数据类别大C、数据处理速度快D、数据真实性高3、美国哈佛大学的研究小组给出了著名的资源三角形。
包括（）ACDA、信息B、数据C、物质D、能量4、大数据平台的三个重要的技术部分。
ABDA、数据交易技术B、数据交互技术C、数据存储技术D、数据处理技术5、大数据处理流程可以概括为（）。
ABCDA、采集B、导入和预处理C、统计和分析D、数据挖掘6、互连网上出现的海量信息可以划分为三种。
分别为（）。
ABCA、结构化信息B、非结构化信息C、半结构化信息D、特殊化信息1、政府数据资源丰富，应用需求旺盛，政府应该是大数据发展的推动者，不是大数据应用的受益者。
错对错2、电子商务数据属于商业大数据的类型错对错3、大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2024版年度大数据导论配套教材课件完整版电子教案
MapReduce。HDFS提供了高可靠性的数据存储能力，而MapReduce
则提供了强大的分布式计算能力。
03
Hadoop应用场景
Hadoop适用于各种需要处理大规模数据集的场景，如日志分析、数据
挖掘、机器学习等。同时，Hadoop还可以与其他大数据工具和技术进
行集成，以提供更强大的功能。
13
Spark平台介绍
拓展课程内容
随着大数据技术的不断发展，将不断更 新和拓展课程内容，引入更多的新技术 和新应用，以适应行业需求和学生发展 需要。同时，加强与其他相关课程的衔 接和配合，形成更加完善的大数据课程 体系。
2024/2/2
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THANKS
感谢观看
2024/2/2
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展方向。
人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术在大数据处理、分析和挖掘方面发挥着越来越重要的作用，未 来将与大数据技术更加紧密地结合。
2024/2/2
可视化技术与工具
大数据可视化技术和工具的发展使得人们能够更直观地理解和分析大数据，提高了大数 据的利用价值。
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大数据对未来社会的影响
改变决策方式
供应链管理
实时监测和分析供应链数据，了解供应链状态和趋势，为供应链优化 和决策提供支持。
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05 大数据挑战与未 来趋势
2024/2/2
22
大数据面临的挑战
2024/2/2
数据安全与隐私保护
随着大数据的快速发展，数据泄露、黑客攻击等安全风险不断增加， 如何保障数据安全和用户隐私成为亟待解决的问题。
2024/2/2
15
大数据挖掘工具
2024/2/2
BI-CENTER嵌入式BI套件技术白皮书.v5.6
BI-CENT V5.6 嵌入式BI套件技术白皮书目录1 产品定位及技术架构 (3)1.1 BI –决策支持技术 (3)1.2 BI 产品线与“BI-CENTER 嵌入式BI套件” (4)2 “BI-CENTER 嵌入式BI套件”的特点 (8)2.1 自由报表工具 (8)2.1.1 设计理念 (8)2.1.2 自由报表的功能特点： (10)2.1.3 性能特点 (10)2.1.4 自由报表的技术架构 (11)2.2 OLAP分析工具 (11)2.2.1 设计理念 (11)2.2.2 OLAP分析工具的功能特点 (12)2.2.3 OLAP分析工具的技术架构 (14)2.3 综合仪表板工具 (14)2.3.1 设计理念 (14)2.3.2 综合仪表板的功能特点： (16)2.3.3 综合仪表板的技术架构 (16)3 部署方式 (16)3.1 以Jar包、资源包的方式部署 (17)3.2 以独立运行的方式部署 (17)4 系统和运行环境的要求 (17)4.1 支持的关系型数据库 (17)4.2 支持的OLAP Server (18)4.3 硬件环境 (18)4.4 软件环境 (18)5 “BI-CENTER 嵌入式BI套件”的测评数据 (18)5.1 测试场景 (19)5.2 测试结果 (21)5.2.1 响应时间 (21)5.2.2 资源占用 (22)5.2.3 资源释放 (23)6 典型案例 (24)6.1 Fintelligen银行数据集成平台 (24)6.2 兰州市数据中心 (25)1 背景1.1 BI – 决策支持技术BI(商务智能或商业智能)，泛指辅助企业（或组织）进行科学决策的IT 技术和架构。
上图简要示意了企业（或组织）的决策过程。
企业（或组织）的决策过程是这样一个一个闭环的过程：生产、业务系统（如：ERP 、CRM 、进销存系统等）在运营过程中，产生了大量数据，但业务系统本身，却无法站在全局的角度，解读这些数据；因而，需要BI 应用系统来整合，分析这些数据，并以直观的方式展现给决策者。
大数据魔镜云平台版用户使用手册第二版
2、仪表盘................................................................................................................................ 18 2.1 图表操作.................................................................................................................. 18 2.2 调整以及丰富仪表盘............................................................................................... 18 2.3 分享仪表盘.............................................................................................................. 20 2.4 其他功能.................................................................................................................. 21
数据资产管理ppt课件
专业数据管理
高效数据处理 持续质量改进
快速响应
• 数据标准化制定 • 数据架构管理 • 主数据管理 • 指标数据管理 • 代码标准化管理 • 规则稽核评估
• 数据采集 • 数据加工 • 数据分发 • 数据共享 • 敏感数据管理
• 质量规则管理 • 问题定位分析 • 影响范围分析 • 问题知识库 • 质量标准定位 • 数据标准化管理
应用
17
关键特性介绍：完善的数据治理与管控（5/5）
一站式统一运维监控
➢ 为运维部门提供了一个中央管理点，使得运维 人员可以紧密有效地对系统上发生的事件进行 控制，为分布式环境创建一个“任务控制”中 心。
➢ 对收集到报警信息及时触发各种动作，可通过 邮件、短信、语音等方式提醒运维人员
➢ 对日常监控数据的分析，也可以帮助运维人员 分析出系统中存在的性能瓶颈，以便采取适当 的解决措施对系统进行优化或扩展。
以元模型驱动，连接数据管理，开发、运维和生产运行，形成一体化管理
生产运行环境
同步开
运维管理 发任务
元数据库 元数据库
2 上线
元数据 采集
元数据管理
元数据查询 元数据分析 元数据维护 元数据采集
1
开发管理 开发过程管理 需求开发管理 项目开发管理 。。。。
3 统一日志、通信、控制中心
运维监控管理
数据生命周期管理 应用生命周期管理 进程启停 临时任务管理
图形 组件
报表 组件 地图 组件
……
社区组件
以组件的形式保 证应用在其内部 的事务控制动作
调度 类 邮件 触发
……
流程 类
短信 触发
规则组件
封装了特定业务 逻辑，有明确的 输入和输出，保 证业务规则的实 现
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可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书
XXX技术有限公司 2018年7月 数据分析平台解决方案
1 目录 1. 背景概述 ......................................................................................................... 5 2. 现状分析 ......................................................................................................... 6 2.1. 主流BI模式......................................................................................... 6 2.1.1. 传统BI模式 ................................................................................. 6 2.1.2. 敏捷BI模式 ................................................................................. 7 2.2. 平台推荐模式 ...................................................................................... 8 3. 整体需求 ....................................................................................................... 10 3.1. 数据源支持 ........................................................................................ 10 3.2. 自助式查询 ........................................................................................ 10 3.3. OLAP联机分析 ................................................................................ 11 3.4. UI编排功能 ....................................................................................... 12 3.5. 丰富的组件 ........................................................................................ 13 3.6. 多种展示方式 .................................................................................... 13 数据分析平台解决方案 2 3.7. 外部数据服务 .................................................................................... 14 4. 总体设计 ....................................................................................................... 15 4.1. 数据分析 ............................................................................................ 16 4.2. 设计运行 ............................................................................................ 16 4.3. 系统管理 ............................................................................................ 16 4.4. 可视化展示 ........................................................................................ 16 5. 功能设计 ....................................................................................................... 17 5.1. 数据分析 ............................................................................................ 17 5.1.1. 多数据源 ..................................................................................... 17 5.1.2. 数据建模 ..................................................................................... 18 5.1.3. 多维BI分析 ............................................................................... 18 5.2. 设计运行 ............................................................................................ 20 5.2.1. UI编排 ........................................................................................ 20 5.2.2. 丰富组件 ..................................................................................... 21 5.2.3. 事件引擎 ..................................................................................... 24 5.2.4. 运行引擎 ..................................................................................... 24 数据分析平台解决方案 3 5.3. 系统管理 ............................................................................................ 26 5.3.1. 我的报表 ..................................................................................... 26 5.3.2. 工程化管理................................................................................. 27 5.3.3. 主题管理 ..................................................................................... 27 5.3.4. 布局管理 ..................................................................................... 27 5.3.5. 数据源管理................................................................................. 27 5.3.6. 基础管理 ..................................................................................... 28 5.4. 可视化展示 ........................................................................................ 29 5.4.1. 决策仪表盘................................................................................. 29 5.4.2. 大屏综合显示 ............................................................................ 30 5.4.3. 交互式WEB界面 ..................................................................... 30 5.4.4. 基于GIS的数据可视 ............................................................... 33 5.5. 其他功能 ............................................................................................ 38 5.5.1. 数据探索 ..................................................................................... 38 5.5.2. 事件定义 ..................................................................................... 38 5.5.3. 项目管理 ..................................................................................... 39