大数据-基本功能

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大数据-基本功能

大数据-基本功能

大数据-基本功能【大数据-基本功能】一、概述大数据是指规模庞大且难以通过传统数据处理应用来进行捕捉、管理和处理的数据集合。

随着信息技术的发展和应用场景的不断拓展,大数据的应用正越来越广泛,其具备着许多基本功能,为企业和个人提供了更全面、准确的数据支持。

本文将重点介绍大数据的基本功能。

二、数据采集大数据的基本功能之一就是数据采集。

在众多数据源中,大数据应用有能力从各种渠道采集和获取海量的数据。

这些渠道包括传感器、社交媒体、网络日志、移动设备等,通过采集这些数据可以实时、准确地了解和监控用户行为、需求、趋势等信息。

例如,电商企业可以通过数据采集来了解用户对商品的喜好,从而进行精准推荐。

三、数据存储大数据还需要一个稳定、安全的数据存储平台。

数据存储是大数据的基本功能之一,其包括数据的持久化保存、备份和恢复等功能。

由于大数据量大、高速增长,传统的关系型数据库已经无法满足大数据存储的需求。

因此,大数据存储通常采用分布式文件系统(如Hadoop)和云存储技术,确保数据的可靠性和安全性。

四、数据处理与分析大数据的价值主要体现在对数据进行处理和分析上。

数据处理与分析是大数据的核心功能之一,它能够对海量的数据进行清洗、整合、挖掘和分析。

通过数据处理和分析,可以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和价值。

例如,金融机构可以通过对市场数据的分析,预测股票价格的波动趋势,从而进行交易决策。

五、数据可视化大数据处理和分析的结果往往很难直接理解和应用,因此大数据还需要通过数据可视化来将数据转化为可视化的图表、图像或动画等形式,以便于用户更直观、快速地理解和应用数据。

数据可视化可以帮助用户掌握数据的全貌,挖掘数据中的规律和变化趋势。

例如,航空公司通过数据可视化可以实时监控飞机的飞行数据,及时发现潜在的风险并做出相应的应对。

六、数据安全和隐私保护大数据中涉及到的数据量庞大,包含了各种敏感信息,因此数据安全和隐私保护成为大数据的基本功能之一。

大数据分析平台的使用指南

大数据分析平台的使用指南

大数据分析平台的使用指南随着科技的发展和互联网的普及,大数据成为了当今社会中不可忽视的重要资源。

它具有广泛的应用范围,可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提升生产效率等等。

为了更好地利用大数据,许多企业和研究机构都开始使用大数据分析平台。

本文将为您介绍大数据分析平台的使用指南,帮助您更好地利用大数据来支持决策。

一、了解大数据分析平台的基本概念大数据分析平台是指为处理、存储和分析大规模数据而设计的软件工具集合。

它可以帮助用户轻松地从各种来源(如社交媒体、传感器、日志文件等)中收集、组织和分析数据。

同时,大数据分析平台还提供各种分析工具和算法,用于挖掘数据背后的价值和洞察。

二、选择合适的大数据分析平台在选择合适的大数据分析平台之前,您需要考虑以下几个方面:1. 任务需求:首先确定您需要解决的问题是什么,需要哪些功能来支持您的工作。

不同的大数据分析平台可能有不同的特点和功能,选择适合您需求的平台是至关重要的。

2. 性能和可伸缩性:考虑您的数据量和用户量,确定平台是否能够处理您的数据规模,并能随着需求的增长而扩展。

3. 安全性和隐私保护:大数据分析涉及到大量的敏感信息,平台应该提供高级的安全性特性和隐私保护功能,确保数据的安全性和合规性。

4. 用户界面和易用性:一个良好的用户界面能够提升用户的工作效率,减少学习成本。

因此,您需要选择一个界面友好、易于使用的平台。

根据以上考虑,您可以选择像Hadoop、Spark、Teradata等知名的大数据分析平台。

或者您也可以根据需求选择基于云端的数据分析服务,如Amazon Redshift、Google BigQuery等。

三、平台的基本功能和操作流程当您选择了合适的大数据分析平台后,接下来需要了解平台的基本功能和操作流程。

以下是一个简单的操作流程:1. 数据收集:首先,您需要从各种数据源中收集数据,并将其导入到平台中。

数据源可以包括日志文件、数据库、传感器等。

大数据技术概述

大数据技术概述

大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析(机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨 询、报告等)

速度Velocity
实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
大数据要解决的问题
Streams Real time Near time
Batch
Velocity 快速的数据流转
高级算法 神经网络 支持向量机 ……
预测
回归预测 时间序列预测 ……
孤立点(Outlier)挖掘
数据库中可能包含一些数据对象,它们 与数据的一般行为或模型很不一致,这 些对象称作孤立点
孤立点包括很多潜在的知识,如分类中 的反常实例、不满足规则的特例、观测 结果与模型预测值的偏差、量值随时间 的变化等
你是E、Z又怎样? 价值才是王道!中移动的教训 对大数据要宽容,容错性是大 数据重要特征!准确率与召回率 大数据不是万能的,没有大数 据也不是万万不能的!移动互联 网最赚钱的是谁? 懂点技术当然更好,但不要迷 失在不靠谱的技术中! 知道自己想要什么更重要!
目录
大数据概述 大数据平台架构 数据平台功能规划 大数据核心技术——Data Ming 案例展示
或者聚集
➢ 有监督学习 (分类)
➢ 训练集是带有类标签的 ➢ 新的数据是基于训练集进行分类的
分类的两个步骤
➢ 模型创建: 对一个类别已经确定的训练集创建模型
➢ 用于创建模型的数据集叫做训练集 ➢ 每一条记录都属于一个确定的类别,使用类标签属性记录类别 ➢ 模型可用分类规则、决策树或者神经网络的形式来表达
聚类挖掘的应用
➢ 用户细分与市场营销: 帮助市场人员发现客户中的不同群体, 然后用这些知识来开展一个目标明确的市场计划;

司法大数据的功能及其实现

司法大数据的功能及其实现

司法大数据的功能及其实现作者:代晓焜来源:《法制博览》2019年第04期摘要:司法大数据是司法机关在司法活动中通过对原始数据的收集加工而形成的信息,其具有大量性、多样性、真实性和开放性的特征。

司法大数据的基本功能是提升审判质效,辅助功能是落实司法责任,衍生功能是推进司法公开,核心功能是助力社会治理。

完善数据方面的立法规范、做好数据的收集与加工、提高司法数据的智能化程度、实现数据的开放共享是司法大数据功能的实现路径。

关键词:司法大数据;功能;实现中图分类号:D926文献标识码:A文章编号:2095-4379-(2019)11-0014-03作者简介:代晓焜(1998-),女,河南开封人,武汉大学法学院,本科生,研究方向:法学,行政诉讼法学。

数据是客观存在的事物,已经成为当今和未来人类社会法治的“石油”。

①作为现代社会的重要资源,数据在各个行业发挥了不可替代的作用。

司法大数据是司法机关在司法活动中通过对原始数据的收集加工而形成的信息,是司法机关司法活动情况的客观记录,也是研究法律实施情况、社会综治情况、经济社会发展情况的重要参照。

②关注各种数据的收集、分析、总结和运用,以行业分类为标准,建立各个行业领域的数据库已成为大数据时代背景下助推行业发展的重要抓手。

《人民法院四五改革纲要》指出:“要深化司法统计改革,以‘大数据、大格局、大服务’理念为指导,建立司法信息大数据中心。

”这表明整个司法系统已经开始认识到大数据时代的重要影响力。

准确把握司法大数据的特性,深入分析司法大数据的功能作为,充分挖掘司法大数据的超凡价值,既是加强司法大数据研究与应用的重大课题,也是全面推进智慧法院建设的必经环节。

一、司法大数据的特征与其他数据信息相比,司法大数据具有数量巨大、类型多样、客观真实、开放共享等四个特征。

(一)大量性随着司法公开逐步推进,包括裁判文书公开、审判流程信息公开、执行信息公开、庭审信息公开等内容的网上平台均已开通,司法大数据迅猛激增,海量集聚。

大数据应用平台功能清单

大数据应用平台功能清单
1.实现服务器名称、数据库类型、数据库、表名称、字段名称、 字段描述的搜索。 2.实现元数据字段信息展示,包含字段名称、字段类型、字段描 述、数据表等基本信息。
1.用户根据实际需要可实现新建文件夹功能,并在文件列表实现 重命名文件夹、和删除文件等功能。
1.数据模型主要实现将有字段关联关系的两个及以上的多各数据 表实现关联,并在数据可视化上进行图表分析使用。 2.用户根据实际需要可创建数据模型,通过添加数据表选择对应 的数据库和数据表,通过设置表字段关联实现两个表的关联关 系,包括内部关联、左侧关联、右侧关联和完全外部关联。填写 数据模型描述用于后续查看,数据模型字段实现关联后表的维度 和度量的字段查看,查看宽表可浏览关联后的表所有字段信息 3.通过文件列表和数据模型列表可实现数据模型的编辑、预览、 重命名和删除等功能。
规则类预警 /
8
智能预警
算法类预警 /
功能清单
功能要求
1.采集配置实现多种数据源的全量采集信息,无需开发接口,无 需修改数据源即可实现。 2.数据源配置:选择数据源类型并填写相关服务器、端口、用户 名、密码信息。 3.任务信息配置:填写任务名称,选择全量采集。
1.采集记录模块实现查看所有采集时间和执行结果,做到采集任务的可视化。
1.实现日志来源、日志级别、日志内容、时间的搜索。
1.日志管理实现记录整个系统平台的所有日志,用于后续开发、 运营等定位分析。 2.日志列表展示列表基本信息,包含日志来源、日志级别、创建 时间、日志内容及详情等基本信息。
1、驾驶舱是以图表的方式直观的显示各项指标,实时反映学校的 运行状态,将采集的数据形象化、直观化、具体化。驾驶舱与学 校画像直接相连,通过点击驾驶舱内相关数据指标,可直接“钻 取”到学校画像中的数据详情,帮助领导层快速获取信息。通过 驾驶舱,高校管理人员可以直观看到不同业务单元的关键信息指 标,全面、动态掌握学校整体情况。避免了传统方式中存在的效 率低、真实性低的弊端,为高校管理提速。 2、支持“钻取式查询”,实现对指标的逐层细化、深化分析。支 持多种可视化主题样式,可以定制化用户专题展示样式,同时支 持大屏显示功能。 可以新建/编辑报告,快速生成学生多维度的分析报告,满足决策 和业务需求;可通过简单的拖拽的交互操作,即可进行数据分 析,支持智慧标签、智能预警的灵活组合,快速洞察数据背后的 价值;根据学校不同的业务需求,定制不同的数据指标和分析纬 度 规则类预警管理人员以学生的各项行为数据作为条件,也可自定 义设置数据范围,进行规则类预警规则的创建,帮助学校应对不 同时期的不同预警需求。 算法类预警是通过大数据挖掘手段进行的精准的预警分析,从而 可以准确高效的推送给管理人员,提高学生的管理效率。

大数据技术在推荐系统中的应用

大数据技术在推荐系统中的应用

大数据技术在推荐系统中的应用近年来,大数据技术的出现极大地推动了众多领域的发展,其中包括推荐系统。

推荐系统是一种利用数据挖掘和机器学习技术推荐个性化信息的技术系统,已被广泛应用于电子商务、社交网络、娱乐等领域。

本文将探讨大数据技术在推荐系统中的应用。

一、大数据技术的功能大数据技术是指处理大量、多样化数据,并从中获得价值和知识的技术。

大数据技术可以支持四个基本的功能:存储、处理、分析和可视化。

首先,大数据技术的存储功能可以轻松地存储大量的数据,包括结构化和非结构化的数据,因此可以支持推荐系统存储任何形式的数据,从而更好地为用户推荐个性化内容。

其次,大数据技术的处理功能可以使数据经过多种复杂的算法进行加工,从而获得可用的信息和数据模型。

这个功能可以支持推荐系统进行数据挖掘和分析,发现用户偏好和行为模式,生成个性化的推荐结果。

第三,大数据技术的分析功能可以对大量数据进行深入和高效的探索、挖掘、发现和分析。

这个功能可以支持推荐系统通过数据分析和模型预测,为用户推荐更准确和实用的内容。

最后,大数据技术的可视化功能可以将研究结果以可视化的方式展现,使人们可以更直观地了解数据的信息和意义。

这个功能可以支持推荐系统采用图表、交互式可视化等方式,更好地向用户展现推荐结果。

二、大数据技术在推荐系统中的应用1. 推荐算法优化推荐算法是推荐系统的核心,目的是从众多的物品数据中寻找出最适合用户的数据。

大数据技术可以优化推荐算法的准确性和速度。

近年来,深度学习等方法在推荐系统中被广泛采用,这些算法可在大数据环境下进行极端的并行处理和优化训练,从而增强模型的准确度和泛化能力,提高推荐效率。

2. 多模态数据推荐随着网络的普及,人们获取信息的形式也越来越多样化,比如文本、图像、视频、语音等。

传统的基于内容的推荐系统只能处理文本数据,而大数据技术可以实现多模态数据推荐。

利用大数据处理技术,可以获取大量的图像、声音、视频等数据,从而可以实现更为全面和立体的个性化推荐内容。

大数据处理平台的使用教程

大数据处理平台的使用教程

大数据处理平台的使用教程随着大数据技术的发展和应用,大数据处理平台成为了企业和组织管理海量数据的关键工具。

本文将介绍大数据处理平台的基本概念、使用方法和一些常见的功能,帮助读者快速上手使用大数据处理平台。

一、什么是大数据处理平台大数据处理平台是一种软件工具,旨在处理和管理海量数据。

它可以采集、存储、处理和分析大量数据,帮助企业和组织从数据中发现有价值的信息和洞察。

大数据处理平台通常由多个组件构成,包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等模块。

二、大数据处理平台的基本组件1.数据采集模块数据采集模块负责从各种来源收集数据,包括传感器、设备、网站和数据库等。

数据采集可以通过实时连接或定期批量导入的方式进行。

大数据处理平台提供了多种数据采集工具和协议,使得用户可以轻松地从不同的数据源中获取数据并导入到平台上。

2.数据存储模块数据存储模块用于存储数据,提供高效的数据存储和管理功能。

常用的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。

大数据处理平台通常支持多种数据存储技术,使用户可以根据具体需求选择适合的存储方式。

3.数据处理模块数据处理模块是大数据处理平台的核心功能,用于处理和分析海量数据。

它包括数据清洗、转换、计算和建模等功能,可以帮助用户从原始数据中提炼出有用的信息和结论。

大数据处理平台通常提供了多种数据处理工具和算法,使用户可以灵活地进行数据处理和分析。

4.数据可视化模块数据可视化模块用于将处理和分析结果可视化展示,帮助用户更直观地理解数据。

它提供了多种图表、图形和仪表盘等展示方式,用户可以根据需要选择合适的可视化方式,并进行交互式的数据探索和分析。

三、使用大数据处理平台的步骤1.准备数据在使用大数据处理平台之前,首先需要准备好要处理的数据。

这包括确定要采集的数据源、数据的格式和获取方式。

可以使用平台提供的数据采集工具或者自行开发数据采集程序,将数据导入到平台上。

2.选择合适的数据存储方式根据数据的特点和需求,选择合适的数据存储方式。

大数据技术岗位所需技能及能力详述

大数据技术岗位所需技能及能力详述
特征工程
能够从原始数据中提取有意义的特征,用于机器学习模型训练。
算法应用
了解并能够应用常见的机器学习算法,如分类、聚类、回归和关联规则挖掘等。来自据可视化可视化工具使用
熟悉常用的数据可视化工具,如Tableau、Power BI等。
可视化设计
能够根据业务需求设计有效的数据可视化方案,帮助用户更好地理解数据。
沟通能力
总结词
良好的沟通能力是大数据技术岗位的重要软技能之一。
详细描述
大数据技术岗位需要与团队成员、上级领导、客户等各方进行有效的沟通,确保 信息的准确传递和理解。沟通能力包括口头表达、书面表达和语言理解等方面, 需要具备清晰、简洁、准确的语言表达能力,以及倾听和回应的能力。
学习能力
总结词
持续学习能力是大数据技术岗位必备的软技 能之一。
02
UE
大数据编程语言与工具
Java
总结词
Java是大数据领域最常用的编程语言之一,具备跨平台、可移植性强、高效稳定的特性 。
详细描述
Java语言广泛应用于大数据处理、数据分析和数据挖掘等领域。它提供了丰富的API和 库,如Hadoop、Spark等,使得开发者能够轻松地处理大规模数据集。Java语言还具
详细描述
熟悉数据仓库的设计与构建,了解数据挖掘的基本原理和方法,如关联分析、序列挖掘、分类和聚类 等,能够运用数据仓库与数据挖掘技术进行深层次的数据分析。
04
UE
大数据岗位所需软技能
问题解决能力
总结词
具备较强的问题解决能力是大数据技术岗位的核心要求之一。
详细描述
大数据技术岗位面临的问题通常具有复杂性和多样性,需要具备敏锐的洞察力和分析能 力,能够快速定位问题并找到有效的解决方案。问题解决能力包括对问题的识别、分析
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电信业大数据经分系统基本功能
Document#:2013-00105
Date:2013年7月21日
大数据是一个非常新的市场,市面上大部分的大数据产品都基于开源项目Hadoop。

虽然Hadoop是一个较为成熟的产品,但属于第一代大数据产品,利用Hadoop开发的大数据产品无法保障系统的可靠性、不支持快速实时查询、数据库不能修改、数据库一旦发生问题不能回复等等。

大数据系统对提升企业竞争力,实现精细化管理、精准化营销、提升企业管理和运营能力上都将发挥着决定性作用。

在项目的选型上至关重要。

我们注意到那些基于Hadoop开发的大数据产品,其报价相对来说比较低。

价格是项目选型的一个至关重要的指标,但更重要的是价有所值。

我们知道某省移动花了¥200左右引进了一个基于Hadoop的大数据产品,该系统只能处理2个月的数据,系统没有转为电信系统开发的应用,只是对话单做了一些简单处理和不多的一些统计。

因为在Hadoop之上开发应用极为困难,导致系统验收已经近一年,目前还无法上线。

即使有一天上线,也不可能成为该公司今后大数据的平台。

这意味着公司还必须继续投资,不仅浪费了资金,更重要的是由此带来的商业成本的损失。

根据我们多年对电信业经分系统的经验和结合大数据技术、大数据市场的特点,下面是大数据经分系统应该有的一些性能、功能指标,仅供我们的客户参考。

系统功能
下面5个系统功能是整个系统实时性和可靠性的根本保障。

不具备这些功能的大数据系统都无法保障系统的可靠性和实时性。

这5个功能是电信级大数据的必须功能。

所有基于Hadoop的大数据系统都不支持这些功能。

功能重要性描述
01数据库可修改性必须所有基于Hadoop的大数据产品其数据库都无
法修改。

即使一些产品在应用层面上实现了数
据库的修改,但这将严重影响系统的性能。


从根本上解决Hadoop的可修改性现在即使在
国外也没用解决。

02大数据
Transaction(事
务)必须Hadoop通过数据备份保障数据的可靠性,这给人们一假象,认为这样的系统是可靠的。


数据备份只能保障数据的可靠性,不能保障数
据修改过程的可靠性。

一旦数据修改过程出问
题,无论有多少数据备份都无法恢复系统,严
重时导致系统崩溃。

因此没有大数据
Transaction(事务)的大数据产品无法保障系
统的可靠性。

03大数据快照必须所有基于Hadoop的大数据产品都不支持快
照。

没有快照的数据系统无法恢复系统。

一旦
系统出现问题,系统将因无法恢复而崩溃。


此没有快照的大数据系统都是不可靠的系统。

04增量处理必须没有增量处理的大数据系统无法保障系统的实
时性。

所有基于Hadoop的大数据产品都不支
持增量处理,都无法保障系统的实时性。

05快速实时查询必须所有基于Hadoop的大数据产品都不支持快速
实时查询。

虽然有一些技术,例如Impala、
Singer、Drill在某种意义上实现了快速实时查
询,但这些技术仍然沿用的是“逐条全表查
询”,需要耗费少则几百台设备、多则上千台
设备。

业务功能
下面是我们根据大数据技术专门为电信业开发的功能。

这些功能都已经实现并在一些运营商中使用。

所有功能都支持不少于3年的数据,并且查询速度极快(都不大于10秒钟,一般3秒之内完成)。

06话单全数据查询重要支持至少3年全数据话单查询,并支
持任意多条件话单全数据查询,包括
按电话号码、通话时间、通话时长、
电信个数、上网流量、业务类型、基
站、地市县等等。

必须支持实时查
询,每个查询一个不大于10秒钟。

07全数据话务分析重要提供多维度话务分析,包括时间维
度、业务类型、通话时长、通话次
数、短信个数、上网流量、每日时
段、地市县等等。

所实现的各种统计
分析都可以在10秒钟内完成,且所
有统计都支持不少于3年数据。

08基站分析重要以基站为单位,提供多维度话务分
析,包括时间、业务类型、通话时
长、通话次数、短信个数、上网流
量、每日时段、所属网格等等。

所实
现的各种统计分析都可以在10秒钟
内完成,且所有统计都支持不少于3
年数据。

09竞争对手分析重要了解每个竞争对手(既其他运营商)
每天新发展了多少客户、每天流失了
多少客户、每天客户数统计。

并按所
设计的数学模型,将竞争对手的新
增、流失细化到每个地市县,对指导
公司运营极为重要。

10宏观趋势分析重要为公司领导层专门设计,提供每日经
营指标分析,包括:(1)通话时长
(2)通话次数
(3)短信个数
(4)上网流量
(5)新增竞争对手客户
(6)流失竞争对手客户
(7)话费收入
(8)套餐客户话费
(9)套餐客户话务量
(10)套餐客户通话次数
(11)套餐客户短信个数
(12)套餐客户上网
所有这些宏观数据按每日统计,并按
全省、各市,并支持不少于3年数
据。

11运营异常分析重要系统对以下话务指标按每日统计做异
常分析,既每日数据与前六天的平均
值相比。

该值被称为“波动值”。


日波动值大于一个值得值的称为“异
常”。

系统自动检测每日运营异常,
并按全省、各市统计:(1)通话时

(2)通话次数
(3)短信个数
(4)上网流量
(5)新增竞争对手客户
(6)流失竞争对手客户
(7)话费收入
(8)套餐客户话费
(9)套餐客户话务量
(10)套餐客户通话次数
(11)套餐客户短信个数
(12)套餐客户上网
所有这些宏观数据按每日统计,并按
全省、各市,并支持不少于3年数
据。

12按业务类型话务分析重要以业务类型为中心,对以下话务数据按时间轴、全省或各市、套餐客户、
基站做分析:
(1)通话时长
(2)通话次数
(3)短信个数
(4)上网流量
(5)新增竞争对手客户
(6)流失竞争对手客户
(7)话费收入
(8)套餐客户话费
(9)套餐客户话务量
(10)套餐客户通话次数
(11)套餐客户短信个数
(12)套餐客户上网
所有这些宏观数据按每日统计,并按
全省、各市,并支持不少于3年数
据。

13收费分析重要以收费为中心,对以下话务数据按时
间轴、全省或各市、套餐客户、基站
做分析:
(1)通话时长、
(2)通话次数
(3)短信个数
(4)上网流量(上行)
(5)上网流量(下行)
(6)上网流量(总和)
所有统计支持不少于3年数据,获得
每个统计值时间不大于10秒。

14分级管理重要按省、地市、县、网格支持四级分级
管理。

每一级的用户只能看到自己的
数据。

上级主管部门可以看到下属单
位的数据。

15数据超市重要各种统计数据、运营数据、分析数
据、数据报表等等都可以包装为数据
服务,放在“数据超市”里。

数据的
使用受授权控制。

被授权的用户可以
非常方便地查看这些数据。

16查询结果保存重要查询结果可以按照现有保存并可以授
权他人使用。

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