大数据深度挖掘技术与大数据应用..
浅谈大数据技术及应用
浅谈大数据技术及应用大数据技术及应用随着信息时代的到来，大数据技术逐渐成为推动社会发展的重要力量。
本文将对大数据技术的定义、特点以及其在不同领域的应用进行探讨。
一、大数据技术的定义和特点大数据技术是指用来处理海量、高速、多源、异构数据的一系列技术手段和方法。
其特点包括以下几个方面：1.数据规模庞大：大数据技术所处理的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过了传统数据库所能处理的数据规模。
2.数据来源多样：大数据技术所处理的数据源来自于多种渠道，包括传感器、社交媒体、云计算等，具有多样性和复杂性。
3.数据处理高效：大数据技术通过并行计算、分布式存储等方式，能够以更快的速度对海量数据进行处理和分析。
4.数据价值挖掘：大数据技术通过对数据进行深度分析和挖掘，能够发现数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
二、大数据技术在商业领域的应用1.市场营销：通过大数据技术，企业可以对消费者行为进行更细致的分析，了解消费者需求并制定更精准的营销策略。
2.供应链管理：大数据技术可以实时监控和分析供应链中的各个环节，优化供应链的配送路径和库存管理，提高运营效率。
3.金融风控：大数据技术可以对金融机构的交易数据进行实时监测和分析，识别潜在的风险，提高风险控制能力。
4.客户服务：通过对客户数据的分析，企业可以推送个性化的服务和产品，提高客户满意度和忠诚度。
三、大数据技术在医疗领域的应用1.疾病预防和控制：大数据技术可以通过分析人群的健康数据，预测疾病的传播趋势，及时采取措施进行防控。
2.个体化诊疗：通过对个体的基因、生理数据进行分析，大数据技术可以为医生提供更精准的诊断和治疗方案。
3.医疗资源优化：大数据技术可以帮助医疗机构合理配置资源，提高医疗服务的效率和质量。
四、大数据技术在城市管理中的应用1.交通管理：通过对城市交通流量数据的分析，大数据技术可以优化交通信号灯配时，减少拥堵和交通事故。
2.环境监测：大数据技术可以实时监测城市的空气质量、噪音水平等环境指标，为环保部门提供决策依据。
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
数据挖掘技术在大数据分析中的应用
数据挖掘技术在大数据分析中的应用随着信息技术的飞速发展，数据量也越来越庞大，这就促使了数据挖掘技术的快速崛起。
数据挖掘技术是指从数据库中获取信息并进行分析、挖掘出有用的信息的过程。
在大数据分析中，数据挖掘技术发挥着越来越重要的作用。
本文将详细阐述数据挖掘技术在大数据分析中的应用。
一、数据挖掘技术与大数据分析数据挖掘技术是从大量数据中挖掘出有意义的信息，这些信息可以是隐含的、未知的或者新颖的。
而大数据分析是从海量数据中提取有效信息的过程，它可以使企业或组织更好地决策和实现业务目标。
数据挖掘技术和大数据分析有很大的关联，数据挖掘技术是大数据分析中的一项重要技术手段。
二、数据挖掘技术在大数据分析中的应用1.决策树决策树算法是数据挖掘中常用的一种分类算法，可以帮助企业或组织快速分析数据并做出决策。
例如，在金融领域，银行可以根据客户的数据（如年龄、职业、收入等）构建决策树，预测客户是否会逾期还款，从而及时采取措施，减少损失。
2.聚类聚类是将相似对象分组的过程，该过程可以帮助企业或组织快速分析客户群体和商品类型，挖掘出其中的规律和特点。
例如，在电商领域，企业可以通过聚类算法将消费者分为不同的群体，然后根据不同群体的喜好和偏好，向不同群体推荐不同的商品，从而提高销售额。
3.关联分析关联分析是指在数据集中挖掘高度相关的数据，以发现数据集中的规律和关系。
例如，在零售行业，企业可以对销售数据进行关联分析，挖掘出商品之间的关联性，以便更好地制定促销策略。
4.文本挖掘文本挖掘可以将大量的非结构化文本数据转化为结构化数据，并提取出其中的有用信息。
例如，在舆情分析中，可以通过文本挖掘技术快速分析大量的新闻和社交媒体数据，并了解公众对某一事件或话题的态度和看法。
三、数据挖掘技术在大数据分析中的优势1.快速准确大数据分析通常需要处理海量数据，使用传统的手动方法处理数据耗时费力且容易出错。
数据挖掘技术可以通过算法迅速地对海量数据进行处理，准确地提取出有用的信息。
大数据分析与挖掘技术
大数据分析与挖掘技术第一章：引言随着信息技术的不断发展和普及，数据已经成为当今世界最重要和最有价值的资产之一。
而大数据分析和挖掘技术则成为了现代企业和生产力的重要支撑，因此受到了越来越广泛的关注和应用。
大数据分析和挖掘技术是利用计算机和相关软件对大规模复杂数据进行处理、解释和分析的一种技术方法，它在金融、医疗、能源、社交网络等诸多领域都得到了应用，极大的提高了企业的竞争力和效率。
本文将从理解大数据的背景出发，介绍大数据的意义及应用场景，重点分析大数据分析和挖掘技术在实际运用中的优势和局限性，并介绍大数据分析和挖掘技术的未来发展方向。
第二章：什么是大数据数据是指客观事物的表现和存储，一般包括数字、文字、图像、音频等多种形式。
而随着信息技术的飞速发展，数据的数量也在快速增长。
大数据指的是那些数据量特别大，类型繁多，处理和分析难度较大的数据。
这些数据来源包括但不限于互联网、社交网络、手机定位、传感器、交易记录等。
据摩尔定律，企业在不断扩大的数据存储和处理需求面前，需要更快、更强劲的计算机硬件和更先进、更高效的算法。
第三章：大数据的意义及应用场景1. 帮助企业了解客户和市场规律企业可以通过大数据分析和挖掘技术来深入了解客户的购买行为、产品偏好等信息，从而针对不同的客户推销不同的产品，提高销售量和效率。
同时，企业也可以通过大数据来对市场趋势和规律进行分析，进行更加科学的决策和规划。
2. 优化生产和管理流程在生产制造领域，企业可以通过大数据分析和挖掘技术来获取工艺参数、机器运行状态等信息，进一步提升生产效率和产品质量，降低成本和风险。
同时，大数据技术也可以在企业管理流程中应用，比如员工摸底调查、业务过程优化等。
3. 维护公共安全和应急管理政府和公共安全领域也可以利用大数据技术，比如交通管理、城市安全监测、疾病监测等可以通过大数据分析和挖掘技术进行有效管理和应对。
此外，在灾难应急管理中，大数据可以帮助救援人员更有效地获取和分析有关灾难的信息，并应对突发事件。
数据挖掘与大数据分析
数据挖掘与大数据分析数据挖掘和大数据分析是当今信息时代中不可或缺的技术和方法。
随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，海量的数据被持续地产生和积累。
而数据挖掘和大数据分析正是通过对这些海量数据的处理和分析，发掘隐藏在其中的有价值的信息和知识。
一、什么是数据挖掘是指通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现模式、关联、异常和趋势等有用的知识的过程。
它利用统计学、机器学习、数据库系统和可视化等技术，通过计算和算法，对数据集中的模式和规律进行探索和提取。
数据挖掘可以帮助人们理解数据，预测未来趋势和行为，优化决策和提高效率。
大数据分析则是指对大规模、高速和多样化的数据进行收集、处理、分析和展现的过程。
与传统的数据分析相比，大数据分析具有更高的速度、更强的实时性和更有效的分析能力。
通过大数据分析，人们可以了解消费者行为、市场趋势、产品质量和风险识别等，并做出相应的决策和调整。
二、数据挖掘与大数据分析的应用数据挖掘和大数据分析在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 商业领域：数据挖掘可以帮助企业对客户的购买行为、消费偏好和需求进行分析，从而制定更有针对性和个性化的推广和营销策略。
大数据分析可以帮助企业了解市场竞争情况、产品销售趋势和用户反馈，从而优化产品和服务。
2. 金融领域：数据挖掘和大数据分析可以用于识别金融欺诈行为、预测股市和汇率趋势，以及评估信用风险和市场风险等。
通过对大数据的分析和挖掘，可以提高金融机构的风险管理能力，减少损失和提高效益。
3. 医疗领域：数据挖掘和大数据分析可以用于疾病诊断和预防、医疗资源分配和医疗质量评估等。
通过分析大数据，可以寻找和发现疾病的潜在因素和风险，提供个性化的医疗服务和推荐。
4. 城市管理：数据挖掘与大数据分析可以辅助城市规划和管理，包括交通规划、环境保护、资源分配、社会治理等方面。
通过对大数据进行分析和挖掘，可以提供实时的交通流量信息、环境监测数据和人口迁移趋势，有助于优化城市管理和提升居民生活质量。
大数据分析与挖掘技术
大数据分析与挖掘技术近年来，随着信息技术的迅猛发展，大数据分析与挖掘技术逐渐崭露头角。
这项技术通过收集、存储和分析海量的数据，帮助企业和组织发现潜在的商机和问题。
本文将从技术原理、应用领域以及未来发展方向三个方面对大数据分析与挖掘技术进行探讨。
一、技术原理大数据分析与挖掘技术基于大数据的三个特点：速度、多样性和规模。
首先，大数据处理速度快，可以在短时间内对海量数据进行分析与处理；其次，大数据来源多样，包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、视频等；最后，大数据的规模巨大，要求采用分布式存储和计算的方式进行处理。
在技术层面上，大数据分析与挖掘技术包括数据收集、数据存储、数据处理和数据应用四个阶段。
首先，数据收集阶段通过各种手段和渠道获取数据，如传感器、日志、社交媒体等。
其次，数据存储阶段将数据进行结构化存储，以便后续的分析和挖掘。
然后，数据处理阶段采用各种算法和模型对数据进行分析、建模和优化。
最后，数据应用阶段将分析结果应用于实际业务中，提供决策支持和业务优化。
二、应用领域大数据分析与挖掘技术已经在各个领域取得了广泛应用。
首先，在金融行业，大数据分析可以实现风险预测、欺诈检测以及个性化推荐等功能，帮助金融机构提高业务效率和风险控制能力。
其次，在医疗健康领域，大数据分析可以对医疗数据进行挖掘，提供疾病预测、诊断辅助等服务，为医疗决策提供支持。
此外，大数据分析在市场营销、物流管理、城市规划等方面也有广泛应用。
三、未来发展大数据分析与挖掘技术的未来发展方向主要包括技术创新、产业应用和数据安全三个方面。
首先，在技术创新方面，需要提升大数据分析的实时性、多样性和可扩展性，同时结合人工智能和云计算等技术，进一步提升分析模型的准确性和效率。
其次，在产业应用方面，需要将大数据分析与挖掘技术与各行业深度融合，帮助企业和组织实现数字化转型和智能化升级。
最后，在数据安全方面，需要加强对大数据的隐私保护和合规管理，确保数据的合法性和安全性。
大数据分析的数据挖掘技术和方法
大数据分析的数据挖掘技术和方法近年来，随着大数据时代的到来，数据分析和数据挖掘技术的研究和应用已经成为一个热门的话题。
大数据分析技术已经被广泛应用于商业、医疗、能源、交通等诸多领域，并取得了良好的应用效果。
本文将聚焦于大数据分析的数据挖掘技术和方法，探讨其优点、技术路线和应用场景，并尝试提出一些问题和展望。
一、数据挖掘技术和方法概述数据挖掘是指从大规模数据集中提取有效信息的过程，是一种基于数据驱动的分析技术。
它通过设计合适的算法和模型，从海量数据中找出数据之间的联系和规律，以支持决策制定、商业预测、产品设计等企业和组织的决策活动。
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类、聚类、预测和异常检测等方法。
具体来说，常用的数据挖掘技术有：决策树分析、聚类分析、关联规则分析、预测模型和异常检测等。
这些技术的目的都是为了从数据集合中挖掘出对决策和业务有用的信息。
二、大数据分析的技术路线大数据分析的过程主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个阶段。
其中，数据采集是指从不同的来源获取数据，包括内部系统数据和外部数据，数据需求会议对数据的采集提出了要求。
数据处理阶段主要针对采集到的数据进行去重、清洗、预处理等处理，以保证数据的完整性和准确性。
数据分析阶段则是将处理后的数据应用于数据挖掘、统计分析、机器学习、深度学习等算法和模型，从而挖掘有价值的信息。
通常情况下，大数据分析的技术路线从数据采集、数据存储、数据预处理、数据挖掘、数据建模、数据可视化六个方面展开。
在这六个方面，数据挖掘、数据建模和数据可视化是大数据分析中的重要环节。
三、大数据分析的应用场景大数据分析技术具有很强的灵活性和适应性，广泛应用于金融、医疗、电子商务、保险、物流等领域。
以金融领域为例，数据挖掘技术能够通过对各类金融数据的挖掘和分析，对股票价格、汇率波动、基金收益等进行预测，帮助投资者实现理财增值。
在医疗领域，大数据分析技术可以运用在疾病预测、诊断和治疗等领域，为医生提供科学的治疗建议。
大数据在化工企业中的应用与挖掘
大数据在化工企业中的应用与挖掘随着信息技术的快速发展和数据量的急剧增加，大数据已成为当今各个领域中不可忽视的力量。
在化工企业中，大数据的应用与挖掘也逐渐受到重视。
本文将探讨大数据在化工企业中的应用方式以及它对企业决策与效益提升的潜在影响。
一、大数据在化工企业中的应用方式1. 数据采集与管理在化工企业中，各个环节都产生大量的数据，包括生产过程中的实时数据、设备传感器数据、原材料与产品质量数据等。
通过建立先进的数据采集和管理系统，将这些分散的数据进行集中管理，可以有效提高数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与预测化工企业的生产环节复杂多样，生产过程中产生的大量数据包含着重要的信息。
通过大数据分析技术，可以对这些数据进行挖掘和分析，发现其中的规律与潜在问题。
基于对历史数据的分析，还可以进行预测性分析，为企业的决策提供参考依据。
3. 过程优化与控制大数据分析能够帮助企业发现生产过程中可能存在的问题，并对生产参数进行优化调整。
通过实时监测生产指标，结合大数据分析结果，及时调整生产参数，可以提高生产效率、降低生产成本，并保证产品质量的稳定性。
4. 供应链管理化工企业面临着复杂的供应链管理问题，包括原材料采购、生产计划、库存管理等。
大数据技术可以帮助企业对供应链进行全面优化，实现更有效的物流管理、减少库存风险，并提高整体供应链的运转效率。
二、大数据在化工企业中的潜在影响1. 提升企业决策能力通过大数据的应用与挖掘，化工企业可以获取更全面、准确的信息，帮助企业决策者做出更明智的决策。
在市场预测、生产计划、设备维护等方面，大数据分析可以为决策者提供更准确的数据依据，减少决策的风险。
2. 提高生产效率与产品质量大数据分析可以帮助企业识别生产过程中的瓶颈与优化点，通过实时监测与调整生产参数，提高生产效率与产品质量。
同时，通过对原材料与产品质量数据的分析，可以避免质量问题的发生，提高产品合格率，并降低不良品率。
3. 优化供应链管理大数据技术可以帮助化工企业实现供应链的全面优化。
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通常的时间跨度在数百毫秒 到数秒之间
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多项国家自然科学基金
开创了基于人类视觉智能的动态目标捕捉、跟踪和行为分析的研 究，在国内外杂志、会议发表了多篇高水平论文。 获得视频识别，知识学习与推理相关发明专利2项，申请发明专利 7项。
审计行业大数据知识推理系统
大数据技术来实现国家经济免疫系统
传统审计 大数据审计
无法跨地区、跨行业审计
跨行业、跨区域审计
理量达 – 分析结果快速响应
典型应用场景
OLAP Server
交互式查询
关系型数据库
业务 数据
实时流处理
Hbase/Hive/Hdfs
其它 数据
批处理
ERP
生产
销售
Excel
Txt
图片、… 声音
调 度 管 理
特点一
丰富建模方法 可拖拽式建模
传统的关系型数据(mysql、Oracle等)
列式数据库(Hbase)
非结构化数据(Hdfs、文件系统) 大数据（Hbase、Hive） 特点 特点
特点
通过视觉工作方式轻松获得此 界面可以保障操作的灵活性 在最短的时间内形成最多样的 模型大数据挖掘，速度快
ETHINK产品架构
手机 统计分析平台 平板 多维自助分析 电脑 可视化数据 挖掘平台
SQL接口
JDBC/ODBC
内存计算服务 Scala /Java/Python 数据挖掘模型算法库/语义分析
目录
联合实验室 大数据分析平台
产品技术架构
典型行业应用案例
技术基础研究方向 实验室介绍-技术基础研究方向
研究方向 关键任务 制高点 1）基于内存计算的机器学习算法 2）行业大数据深度机器学习模型 3）大数据可视化挖掘
大数据 可视化挖掘
1）新型内存迭代数据挖掘算法 2）数据挖掘可视化开发平台 3）房地产、金融、电信等机器 学习模型研究
审计行业大数据知识推理系统 （国家863项目） 房地产大数据分析
制造业大数据信息挖掘云图
1. 制造业生产设备生命周期大数据分析。 2. 制造业信息云图。
碳交易平台
1. 大数据碳金融算法与模型建立。 2. 碳交易与分析平台。
大数据环境下的无重叠视域跟踪
大数据技术，解决视频领域的知识识别， 知识发现，知识集成与跟踪，推理等关键 技术问题。
大数据 云计算技术
实验室介绍-研究成果
产学研合作项目 合作成果
1）智慧城市合作
大数据环境下的无重叠视域跟踪 2）9项大数据视频专利 技术研究项目
3）多项国家自然科学基金 4）大数据视频分析平台 1. 课题《大数据环境下基于案例的知识推理平台》申请国 家863计划 2. 审计数据中心平台，全国推广中。 1. 建立房产数据开发服务平台，提供公众服务。 2. 房地产价值评估。建立房产评估模型，房地产指数等模 型。
可扩展性强 自定义模型，扩充组件
JDBC Web Services Restful api
特点二
大数据处理 开放型平台
GB
PB
特点 特点
基于Spark平台 内存计算 运算速度快
BS结构，一站式建模、评估、部署
特点三
执行数据挖掘时，方法论非常重要. 因为准确的方法论能够提高作业速度, 能系 大数据处理能力 统地减少各种进展状况，所以选择正确的方法论是很重要的 . CRISP-DM 方法论 是全球认可的数据挖掘的标准执行方法论.
1）基于内存的迭代算法研究 2）内存大数据高速统计分析技 术 1）大数据自然语言识别 2）非结构化数据的知识发现、 集成技术 1）大数据云计算平台技术 2）商业智能云平台技术
大数据 内存计算
1）基于大数据内存的计算技术 2）国内产品领先
大数据语 义分析
大数据平台的可视化集成目前是空 白领域 1）云BI技术及大数据平台的核心技 术研究 2）大数据云BI在国内应用是未来趋 势，有望建成国内第一家云BI平台
特点
基于Spark平台 内存计算
场景应用（实验室模拟实验课题）
功能模块
金融电客户分群的精准智能营销 3.基于公司价值评价的证券策略投资 1.电力负荷预测 2.自适应防窃漏电实时诊断 1.电子商务网站用户行为分析
互联网行业
2.基于用户行为分析的定向广告投放 3.企业信息系统用户服务感知评估
制造业行业 公共服务业
1.制造设备生命周祺管理 2.制造业投入产出预测 1.空气质量预测 2.卷烟消费者购买行为分析 3.纳税人偷税漏税评估
目录
联合实验室 大数据分析平台
产品技术架构
典型行业应用案例
技术架构解决方案-要解决的问题
基于spark内存的计算模型，同时支持批处理、交互式处理、流 处理。
事后审计、周期性审计
复杂性隐蔽问题难以发现 依据小样本经验地毯式排查
审计跨12个行业，跨地区数据源
连续审计
智能化，具有预测功能 大数据分析，建立抵御和预防手段
大数据知识推理系统
数据 接口
审计数 据中心
疑 点 数 据
房地产大数据
利用大数据建模技术，实现房地产价格指数、房地产评估模型
碳交易
利用大数据建模技术，建立全省碳排放计量监测体系的数据体系、技术 体系、模型体系和评估体系，形成满足碳排放计量关系方程和参数
交互式查询
批处理
实时 在线处理
实时 流处理
技术架构解决方案-分布式内存计算
批处理应用
（分钟级别~小时级别）
实时流处理
（持续不断）
OLTP/在线事务处理应用
（毫秒~秒级别）
OLAP/在线交互式分析应用
（秒级别）
技术架构解决方案-交互式查询
通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间
– 按数据维度进行统计、聚合
目录
联合实验室 大数据分析平台
产品技术架构
典型行业应用案例
数据挖掘应用领域
数据挖掘越来越多的应用到了各个领域中，主要包括与客户关系管理相关的模型、与风 险控制相关的模型、与生产销售预测相关的模型等
产品
产品名 ETHINK可视化挖掘
概要
通过在浏览器内，鼠标拖拽形 式实现加载数据、转换、建模 、评估、图形以及结果输出