大数据挖掘私有云平台解决方案
大数据与云计算(论文).
大数据与云计算摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。
秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（big data）”时代已经来临[1]。
大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。
如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。
大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。
本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。
关键词: 大数据云计算数据分析数据挖掘引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。
2008 年9 月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”( big data) 的专刊。
2011 年5 月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Big data: The next frontier for innovation，competition，and productivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。
2012 年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。
2012 年3 月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。
随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。
地理时空大数据管理与应用云平台建设
四、应用场景
2、生态环境保护：利用云平台对生态环境数据进行实时监测、分析和预测， 为环境治理和生态保护提供科学支持。具体实施方案包括：建立环境监测数据采 集系统；利用云计算和大数据技术进行数据处理和分析；开发环境监测应用服务， 如空气质量预测、水体污染监测等。
四、应用场景
3、自然资源管理：利用云平台对土地、矿产、水资源等自然资源数据进行整 合、管理和分析，提高资源利用效率和管理水平。具体实施方案包括：建立自然 资源数据仓库；利用云计算和大数据技术进行数据处理和分析；开发自然资源管 理应用服务，如土地利用规划、矿产资源监测等。
一、地理时空大数据管理与应用 云平台建设的背景和意义
一、地理时空大数据管理与应用云平台建设的背景和意义
地理时空大数据是指涉及地理空间和时间变化的各类数据，包括但不限于地 理信息、气象、卫星导航等。这些数据具有体量大、更新快、精度高等特点，对 于社会经济发展、国家安全、生态环境保护等方面具有重要意义。然而，传统的 数据管理方法已经无法满足这些数据的有效处理和应用，因此地理时空大数据管 理与应用云平台建设显得尤为重要。
二、时空大数据管理
为实现高效、安全的时空大数据管理，需要建立完善的技术体系和管理机制。 首先，要采用先进的数据管理技术和工具，如Hadoop、Spark等，提高数据处理 效率和质量。其次，要加强数据安全管理，建立完善的数据加密、备份和恢复机 制，保障数据的安全性和可靠性。再次，要建立科学的数据治理机制，规范数据 处理流程和标准，保证数据的准确性和一致性。
二、时空大数据管理
二、时空大数据管理
时空大数据管理是指利用先进的技术手段，对海量地理时空数据进行高效、 安全的管理。其核心内容包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面。
云计算与大数据在物联网中的融合应用
云计算与大数据在物联网中的融合应用随着技术的发展和人们对信息的需求不断增加，物联网作为信息智能化的核心技术正逐渐走进人们的生活，将会改变我们未来的生活方式。
而云计算和大数据则是让物联网发挥出更大作用的重要技术支持。
本文将探讨云计算和大数据在物联网中的融合应用。
一、云计算在物联网中的应用1. 私有云和公有云云计算是一种新型的计算模式，具有高效、低成本、可靠、安全等优点。
物联网中的设备数量巨大，对计算资源的需求也非常大。
云计算的优势可以更好地满足物联网的计算需求。
在物联网中，私有云和公有云是两种常见的云计算模式，它们可以根据不同情况进行选择。
私有云是一种专门为企业、机构或个人提供的云计算环境，不与其他用户共享资源。
私有云提供更高的安全性和可控性，可以根据个人或企业的需求进行定制。
在物联网中，私有云可以用于处理机密数据或重要数据，保证数据安全性。
公有云是一种开放的云计算环境，多个用户可以共享同一组计算资源，具有弹性、高效和低成本等优点。
在物联网中，使用公有云可以更加灵活地处理海量数据，快速进行数据处理和分析。
2. 边缘计算物联网中的设备分布广泛，需要快速处理的数据量也非常庞大。
边缘计算是将信息处理从数据中心移向数据源或者接近数据源的位置进行，可以避免数据传输中的延迟，提高数据处理的速度。
在物联网中，采用边缘计算的方式可以大大提高数据处理的速度和效率。
3. IaaS、PaaS、SaaSIaaS、PaaS、SaaS是云计算中的三种不同部署模式。
IaaS（基础设施即服务）是提供基础的计算、网络和存储设施，用户可以按需配置自己的应用程序和系统环境。
PaaS（平台即服务）是通过互联网提供应用程序开发环境和运行环境的云计算服务。
用户可以在该平台上进行应用程序的开发、测试、运行等。
SaaS（软件即服务）是通过互联网提供的已经部署好的软件服务。
用户可以直接调用这些服务而无需自行部署。
在物联网中，这三种云计算部署模式可以根据对计算资源的需求进行选择，实现更加灵活、高效的计算服务。
云计算技术在各行业的解决方案研究与应用实践
云计算技术在各行业的解决方案研究与应用实践第1章云计算技术概述 (5)1.1 云计算的发展历程 (5)1.1.1 早期摸索（20世纪90年代至21世纪初） (5)1.1.2 云计算概念提出（2006年） (5)1.1.3 云计算快速发展（2006年至今） (6)1.2 云计算的关键技术 (6)1.2.1 虚拟化技术 (6)1.2.2 分布式计算与存储技术 (6)1.2.3 数据中心技术 (6)1.2.4 资源调度与优化技术 (6)1.2.5 安全与隐私保护技术 (6)1.3 云计算的服务模式与部署方式 (6)1.3.1 基础设施即服务（IaaS） (6)1.3.2 平台即服务（PaaS） (6)1.3.3 软件即服务（SaaS） (7)1.3.4 公共云 (7)1.3.5 私有云 (7)第2章云计算在行业的应用 (7)2.1 电子政务云建设 (7)2.1.1 电子政务云建设背景 (7)2.1.2 电子政务云建设方案 (7)2.1.3 电子政务云建设成效 (8)2.2 大数据分析与决策支持 (8)2.2.1 大数据分析背景 (8)2.2.2 大数据分析方案 (8)2.2.3 大数据分析成效 (8)2.3 智慧城市云计算平台 (9)2.3.1 智慧城市云计算平台建设背景 (9)2.3.2 智慧城市云计算平台建设方案 (9)2.3.3 智慧城市云计算平台成效 (9)第3章云计算在金融行业的应用 (10)3.1 金融云服务架构 (10)3.1.1 金融云服务架构的组成 (10)3.1.2 金融云服务架构的优势 (10)3.2 云计算在银行领域的实践 (10)3.2.1 基础设施云化 (10)3.2.2 核心业务系统上云 (10)3.2.3 金融创新产品 (10)3.3 保险业与云计算的结合 (10)3.3.2 优化保险产品创新 (11)3.3.3 提升客户服务水平 (11)3.4 证券行业的云计算应用 (11)3.4.1 高频交易 (11)3.4.2 投资研究 (11)3.4.3 风险管理 (11)第4章云计算在医疗行业的应用 (11)4.1 医疗云计算基础设施建设 (11)4.1.1 医疗云架构设计 (11)4.1.2 关键技术 (12)4.1.3 实施策略 (12)4.2 电子病历与云端存储 (12)4.2.1 电子病历系统架构 (12)4.2.2 云端存储技术 (12)4.2.3 应用实践 (12)4.3 医疗大数据分析与挖掘 (12)4.3.1 医疗大数据来源与特点 (12)4.3.2 数据分析方法 (12)4.3.3 应用实践 (13)4.4 区域医疗信息化与云计算 (13)4.4.1 区域医疗信息化架构 (13)4.4.2 云计算在区域医疗信息化中的应用 (13)4.4.3 应用实践 (13)第5章云计算在教育行业的应用 (13)5.1 教育云计算的发展现状与趋势 (13)5.1.1 教育云计算的定义与特点 (13)5.1.2 国内外教育云计算发展现状 (13)5.1.3 教育云计算的发展趋势 (13)5.2 云计算在远程教育中的应用 (13)5.2.1 远程教育概述 (13)5.2.2 云计算在远程教育中的实践案例 (13)5.2.3 云计算在远程教育中的优势与挑战 (14)5.3 智慧校园与云计算 (14)5.3.1 智慧校园的构建理念 (14)5.3.2 云计算在智慧校园中的应用场景 (14)5.3.3 智慧校园云计算解决方案的实践案例 (14)5.4 教育资源共享与云计算 (14)5.4.1 教育资源共享的重要性与现状 (14)5.4.2 云计算在教育资源共享中的应用 (14)5.4.3 云计算促进教育资源共享的案例分析 (14)5.1 教育云计算的发展现状与趋势 (14)5.1.1 教育云计算的定义与特点 (14)5.1.2 国内外教育云计算发展现状 (14)5.2 云计算在远程教育中的应用 (14)5.2.1 远程教育概述 (14)5.2.2 云计算在远程教育中的实践案例 (14)5.2.3 云计算在远程教育中的优势与挑战 (14)5.3 智慧校园与云计算 (15)5.3.1 智慧校园的构建理念 (15)5.3.2 云计算在智慧校园中的应用场景 (15)5.3.3 智慧校园云计算解决方案的实践案例 (15)5.4 教育资源共享与云计算 (15)5.4.1 教育资源共享的重要性与现状 (15)5.4.2 云计算在教育资源共享中的应用 (15)5.4.3 云计算促进教育资源共享的案例分析 (15)第6章云计算在制造业的应用 (15)6.1 制造业与云计算的融合 (15)6.1.1 云计算在制造业的技术架构 (15)6.1.2 制造业云计算的关键技术 (15)6.1.3 制造业云计算的商业模式创新 (15)6.2 工业大数据与云计算 (15)6.2.1 工业大数据的概念与特点 (15)6.2.2 云计算在工业大数据处理中的应用 (15)6.2.3 工业大数据在制造业的价值体现 (15)6.3 智能制造与云平台 (15)6.3.1 智能制造的发展趋势与云平台的关系 (16)6.3.2 云计算在智能制造中的应用场景 (16)6.3.3 智能制造云平台的构建与实施 (16)6.4 制造业供应链管理中的云计算应用 (16)6.4.1 供应链管理的挑战与云计算的应对策略 (16)6.4.2 云计算在供应链协同管理中的作用 (16)6.4.3 云计算在供应链风险管理中的应用 (16)6.4.4 云计算在供应链优化与决策支持中的实践案例 (16)第7章云计算在物流行业的应用 (16)7.1 物流云计算基础设施建设 (16)7.1.1 物流云平台架构设计 (16)7.1.2 物流云数据中心布局 (16)7.1.3 云计算在物流信息安全保障中的作用 (16)7.2 云计算在物流仓储管理中的应用 (16)7.2.1 仓储资源调度与优化 (16)7.2.2 仓储物流信息集成与共享 (16)7.2.3 仓储智能化设备与云计算的融合 (16)7.3 物流运输与云计算 (17)7.3.1 运输路径优化 (17)7.3.2 运输车辆监控与调度 (17)7.3.3 货物追踪与查询 (17)7.4.1 供应链协同平台构建 (17)7.4.2 供应链风险管理 (17)7.4.3 供应链优化与决策支持 (17)第8章云计算在零售行业的应用 (17)8.1 零售业云计算的发展趋势 (17)8.1.1 零售行业对云计算技术的需求 (17)8.1.2 云计算在零售行业的发展现状 (17)8.1.3 零售业云计算的未来发展趋势 (17)8.2 云计算在电子商务中的应用 (17)8.2.1 电子商务平台架构的云化 (17)8.2.2 云计算在电子商务中的优势体现 (17)8.2.3 电子商务中的云计算应用场景 (18)8.3 消费者行为分析与云计算 (18)8.3.1 消费者行为分析在零售业的重要性 (18)8.3.2 云计算在消费者行为分析中的应用 (18)8.3.3 基于云计算的消费者行为分析案例 (18)8.4 零售业物流与云计算 (18)8.4.1 零售业物流面临的挑战与云计算的应对策略 (18)8.4.2 云计算在零售物流中的实际应用 (18)8.4.3 零售业物流与云计算的融合发展趋势 (18)8.1 零售业云计算的发展趋势 (18)8.1.1 零售行业对云计算技术的需求 (18)8.1.2 云计算在零售行业的发展现状 (18)8.1.3 零售业云计算的未来发展趋势 (18)8.2 云计算在电子商务中的应用 (18)8.2.1 电子商务平台架构的云化 (18)8.2.2 云计算在电子商务中的优势体现 (19)8.2.3 电子商务中的云计算应用场景 (19)8.3 消费者行为分析与云计算 (19)8.3.1 消费者行为分析在零售业的重要性 (19)8.3.2 云计算在消费者行为分析中的应用 (19)8.3.3 基于云计算的消费者行为分析案例 (19)8.4 零售业物流与云计算 (19)8.4.1 零售业物流面临的挑战与云计算的应对策略 (19)8.4.2 云计算在零售物流中的实际应用 (19)8.4.3 零售业物流与云计算的融合发展趋势 (20)第9章云计算在能源行业的应用 (20)9.1 能源云计算基础设施建设 (20)9.1.1 云计算在能源领域的需求分析 (20)9.1.2 能源云计算基础设施架构设计 (20)9.1.3 能源云计算基础设施的关键技术 (20)9.1.4 能源云计算基础设施的安全保障 (20)9.2 智能电网与云计算 (20)9.2.1 云计算在智能电网中的作用 (20)9.2.2 基于云计算的智能电网数据管理 (20)9.2.3 云计算在智能电网中的应用案例分析 (20)9.2.4 云计算在智能电网中的挑战与应对策略 (20)9.3 新能源管理与云计算 (20)9.3.1 新能源产业发展现状与云计算需求 (20)9.3.2 云计算在新能源管理中的关键应用 (20)9.3.3 基于云计算的新能源发电预测与优化 (20)9.3.4 云计算在新能源并网与调度中的应用 (20)9.4 能源大数据与云计算 (20)9.4.1 能源大数据的概念与挑战 (20)9.4.2 云计算在能源大数据处理中的应用 (20)9.4.3 能源大数据分析与挖掘技术 (20)9.4.4 基于云计算的能源大数据服务平台 (20)第10章云计算在信息安全领域的应用 (21)10.1 云计算安全挑战与对策 (21)10.1.1 安全挑战 (21)10.1.2 对策 (21)10.2 数据安全与隐私保护 (21)10.2.1 数据安全 (21)10.2.2 隐私保护 (21)10.3 云计算安全防护技术 (22)10.3.1 安全隔离技术 (22)10.3.2 入侵检测与防御技术 (22)10.3.3 安全审计与监控技术 (22)10.4 云安全产业生态与发展趋势 (22)10.4.1 产业生态 (22)10.4.2 发展趋势 (22)第1章云计算技术概述1.1 云计算的发展历程云计算作为信息技术的一种新兴形态，起源于20世纪90年代的网格计算和集群计算。
基于大数据的精准营销分析平台综合解决方案
定制化报表与报告
根据客户需求，定制各类报表与报告，包括 消费者画像、市场趋势分析等。
03
平台功能模块
用户行为分析
用户搜索行为分析
通过分析用户搜索关键词和搜索频率，了解 用户的需求和兴趣，为产品开发和营销策略 制定提供依据。
基于大数据的精准 营销分析平台综合 解决方案
2023-11-10
目录
• 引言 • 大数据精准营销分析平台架构 • 平台功能模块 • 技术实现细节 • 平台应用场景与优势 • 平台价值与未来趋势
01
引言
背景介绍
随着互联网和数字技术的不断发展，大数据技术在各行各业得到了广泛应用。
在市场营销领域，基于大数据的精准营销分析平台成为了越来越多企业的必然选择 。
02
大数据精准营销分析 平台架构
数据采集
实时数据采集
通过数据接口、网络爬虫等技术，实时 收集网站、社交媒体、市场调研等渠道 的数据。
VS
历史数据整合
将不同来源、不同格式的历史数据进行整 合，包括消费者行为、市场趋势等数据。
数据存储
数据存储架构设计
设计高效、可扩展的数据存储架构，包括分布式文件系统、NoSQL数据库等。
金融行业应用
风险控制
通过大数据分析，对借款人的信用历史、资产负债表、经 营情况等进行全面评估，为金融机构提供更加准确的风险 评估结果。
精准营销
根据金融产品的特点和目标客户的需求，通过大数据分析 进行精准定位和推广，提高营销效果和客户满意度。
客户关系管理
通过对客户行为、交易数据的分析，深入了解客户需求， 提供个性化服务方案，提高客户黏性和忠诚度。
煤炭行业大数据云平台解决方案
矿山行业信息化存在的问题
信息系统普通停留在电子化阶
7
段，无法帮助管理人员决策
企业发展的不均衡导致企 业信息化水平相差悬殊
1
无法有效综合协调集团整体资
2 源调度
6 信息化人才缺乏，尤其
在生产企业尤为突出
矿山行业信息化挑战
集团对下属企业安全生产
3 管控水平有待进一步提高
5 风险隐患只能事后处理，无法
有效预防
OA办公系 统
ERP管理系
统
数
据
接
口
……
MIS应用系 统
GIS地理信 息系统
瓦斯监控
人员定位
产量监控
DSB数据服务总线
顶板监测
通风监测
皮带集控
副井提升 压风机监测 电力监控
洗选系统
数据仓储
ModBus
OPC
RS485
SPABUS ModBus RTU MMS
HIDIC
基于13种算法进行数据分析
➢ 各类安全、生产资源的智能调度
1、矿山安全生产综合调度管理系统
为矿山提供完整的安全生产解决方案
2、矿山无线综合调度管理系统
远程移动式终端的智能监测
3、矿山井下无线生产管理系统
井下隐患拍照，瓦斯巡检，设备点检
4、矿山机电设备管理系统
利用计算机信息系统简历完善的设备管理体系
5、矿山6s党委绩效考核管理系统
整体架构
矿山行业应用及 大数据应用
网络系统
04Part Four 煤炭大数据云平台介绍
集团安全生产综合调度系统
报警结果
集团安全生产综合监测平台
无线 监测
隐患 排查
综合 监测
智慧审计大数据云平台整体解决方案
审计效率挑战：传统审计方法效率低 下，审计人员需要花费大量时间筛选 和分析数据。
基于以上背景，我们提出了智慧审计 大数据云平台整体解决方案。
方案目标
01
02
03
提升审计效率
通过大数据技术和人工智 能，快速处理和分析海量 数据，提升审计效率。
增强数据安全性
采用先进的数据加密和安 全防护技术，确保审计数 据的安全和合规。
提供决策支持
通过数据挖掘和分析，为 审计部门提供有价值的决 策支持信息。
方案价值
效率提升：通过智慧 审计大数据云平台， 审计人员可以高效处 理和分析大量数据， 提高工作效率。
风险降低：平台可以 帮助审计人员更准确 地识别和评估风险， 降低审计风险。
06
未来展望与升级计划
行业趋势与技术创新
数据分析与人工智能融合随着来自工智能技术的不断发展，未来智慧审计大数据云平台将更加注重数据分析与AI的融 合，通过机器学习、深度学习等技术提升数据分析的准确性和效率。
区块链技术应用于数据安全
区块链技术能够提供分布式、去中心化的数据存储和验证方式，可增强智慧审计大数据云 平台的数据安全性和可信度。
风险报告
定期生成风险报告，对企业的风险状况进行全面 梳理和评估，为决策层提供决策依据。
跨部门协作与信息共享
跨部门协作
通过云平台，实现审计部门与其他部门的实时沟通和协作，提高 审计工作效率和效果。
信息共享
建立统一的信息共享平台，打破信息孤岛，实现审计数据、分析 结果、风险预警等信息的实时共享。
权限管理
制定项目计划
根据项目目标、业务范围和团队能力，制定详细、可行的项目计划， 为后续工作提供明确的时间表和任务分工。
物联网私有云平台系统解决方案(DOCX 28页)
物联网私有云平台系统解决方案(DOCX 28页)物联网私有云平台系统解决方案目录第一章背景 (3)1.1挑战 (3)1.2机遇 (3)第二章需求分析 (4)2.1现状分析 (4)2.2需求分析 (4)第三章方案设计 (5)3.1总体规划、分步实施 (5)3.2立足现状、稳妥推进 (5)3.3 滚动推进、持续改进 (5)3.4 重点突出、以点带面 (5)第四章方案设计 (6)4.1物联网私有云系统架构 (6)4.1.1系统架构 (6)4.1.3系统数据流程 (7)4.2方案详细设计 (7)4.3数据传输 (8)4.4数据规则引擎（定制） (9)4.4数据存储 (10)4.5数据分析处理 (10)4.6前端web展示 (11)4.6.1物联网私有云平台搭建 (11)4.6.2用户中心 (19)4.6.3日志及报警审计 (22)4.7数据安全 (24)4.7.1用户数据隐私 (25)4.7.2访问许可验证 (25)4.7.3用户数据分离 (26)4.7.4攻击防范机制 (26)4.7.5丰富的智能硬件接入方案 (26)第五章案例解析 (26)5.1成功案例 (26)5.2方案优势 (28)第一章背景1.1挑战物联网是指利用传感技术、RFID标签、嵌入式系统技术等，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大的网络，其目的是将所有物品与互联网连接在一起以用于识别和管理-----也就是目前国内市场热炒的“互联网+”的概念的一种具象化表现。
物联网应用行业为多学科，多领域交叉产业，涉及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业检测等等。
随着市场经济的不断发展，市场对物联网行业的以来也越来越大。
我国于2009年8月提出“感知中国”以来，物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一，在中国受到了极大的关注。
据预测，2020年全球物联网产业产值将是互联网的30倍，仅中国物联网产业产值将超过5万亿。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
可参考度 84% 8% 6% 1% 1% 30% 50%
智慧云平台解决方案
监控和优化模型
新增模型
建设以人才为系统服务，系统为企业服务的智云平台，对 企业数据进行大融合的同时融合企业专家的经验和能力， 通过智云平台整合不同领域众多专家的能力生产出企业所 需的各种大专家系统，以提升现有专家的能力，降低人才 短缺和流失风险。另外，通过对企业数据的集中管理实现 企业的集中化管理，提高企业执行力和决策能力，并挖掘 企业发展新机会。
简单直观的建模方式——客户端工作界面：可以本地执行也可以提交集群服务器执行，大小数据轻松搞定 只需拖拉拽就可以完成大数据挖掘，整个过程可以全部无需编程！
丰富的数据挖掘算法：丰富易操作、分布式并行内存计算
购物篮分析
客户流失预测
媒体分级分析
模型评估
时间序列
市场细分
微博分析
文本挖掘
信用评分
1、大数据挖掘平台 2、报表分析平台 3、自助可视化平台
史上最简单的数据挖掘平台，满足业务分析师、数据科学家等自助挖掘数据
有了数据挖掘算法，可视化才充满生命力
大数据挖掘，功能超出你的想象
简单直观的建模方式——WEB工作界面：用户无需安装直接web中建模，对用户PC配置要求低
只需拖拉拽就可以完成大数据挖掘，整个过程可以全部无需编程！
大数据私有云平台解决方案
Summary…
1 大数据私有云平台整体介绍
传统数据挖掘面临的困境？
第一，分析周期太长，难以满足快速的商业需求。 第二，要求必须得有历史数据，对于新的产品没有历史数据怎么办呢。 第三，技术门槛太高难以掌握，人才急缺。 第四，数据量太大，挖不动海量的数据。
小就是大，重大…
医药专家系统
异常检测
云版数据挖掘界面
丰富的数据挖掘算法：丰富易操作、分布式并行内存计算
第一，各种ETL算法； 第二，时间序列预测算法（针对目标为数值型且带时间纬度的预测场景，如预测未来每个月的销 量）：指数平滑算法、Arima算法、线性回归算法、移动平均算法等； 第三，目标变量为字符型的分类预测类算法（比如预测新来的顾客会买什么类型的产品，或者预 测客户属于哪种级别）：决策树算法、神经网络算法、支持向量集算法、贝叶斯网络算法、逻辑 回归算法、KNN算法等； 第四，目标变量为数值型的分类预测类算法（比如预测各种影响因素的变化对汽车销量的影响）： 线性回归算法、神经网络算法、贝叶斯网络算法聚类算法等； 第五，聚类分析类算法（对产品进行分类或者对客户进行分群）：SOTA算法、K-Means、KMedoids、层次聚类、模糊C均值等； 第六，关联分析类算法（源自购物篮分析，比如分析产品购物中，哪些产品会被同时购买的可能 性比较大，这样超市可以将这些产品靠近摆放，即给顾客方便，又可以提高销量）：Apriori算 法、关联规则、子集匹配、项集搜索等； 第七，模型评估类算法（用于评估模型的稳定性和准确性）：交叉验证、分类评估、数值评估等； 第八，各种文本挖掘算法（用于分析非结构化数据）； 第九，各种社会网络分析算法（用于分析社交类数据、意见领袖挖掘等）； 第十，开源算法集成。不仅集成了R的所有算法和优势，还规避了R的不足。
满 足 业 务 用 户 和 业 务 分 析 人 员 自 由 灵 活 的 探 索 数 据
满 足 业 务 用 户 和 业 务 分 析 人 员 自 由 灵 活 的 探 索 数 据
architecture…
2
大数据平台计算架构
实现挖掘全过程的无代码化
模型最佳设计工具
3.发布 2.制作模型
您可以将模型直接发布到Smartbi服务器 中，也可制定定期定时的模型运行计划， 还可以将模型保存为PMML的通用格式或 者将结果导入数据库中，支持对其进行二 次开发。
系统管理
生产 营销
财务
…
企业内部数据
外部行业数据
外部互联网数据
原始数据示例
销售
回款 应收
指标库 示例
不带现款分析模型最终保留变量
标签库 示例
指标 超期金额比例 定单总金额 超期次数比例 现款金额比例 订单记录数 超期金额比例 定单总金额
标签 适合评估订单超期 适合评估订单超期 适合评估订单超期 适合评估订单超期 适合评估订单超期 适合评估客户在客户挖掘 模型
客户交往圈识 别模型
流量使用跟踪及 激发释放模型
客户偏好模型
渠道常客看管和 识别模型
重点政企客户看 管模型
预警投诉热点客户判 定模型
客户信用等 级评估模型
…
地理信息平台
移动应用平台
指标云
标签库
数据集市
用户管理
数据管理
任务管理
大数据管理平台（内置Hadoop+Mysql存储解决方案）
无论大数据的任何参与者，都能从大数据挖掘平台中受益
定
管理者
制
开
发
业务用户
业务分析师
分
析 平
数据科学家
台
报表开发人员
打造领导驾驶舱、移动驾驶舱，对公司全面及时的运营监控 最佳的业务分析、洞察、研究的可视化预测平台 最易用的自助可视化与自助挖掘平台 迄今为止算法最丰富、功能最易用、输出最美观的挖掘平台 最易用的报表开发平台，基于EXCEL灵活定制开发报表
部署服务器
1.准备查询
数据库
成果安全分享的平台 数据的集中管理
分布式大数据挖掘示意图
Hadoop分布式计算（Mapreduce）
Spark并行内存计算
HDFS
JDBC数据库
Smartbi服务器
Smartbi 数据源
vendor…
1、大数据挖掘平台 2、报表分析平台 3、自助可视化平台
满 足 报 表 开 发 人 员 灵 活 快 速 的 开 发 报 表
1、大数据挖掘平台 2、报表分析平台 3、自助可视化平台
满 足 业 务 用 户 和 业 务 分 析 人 员 自 由 灵 活 的 探 索 数 据
满 足 业 务 用 户 和 业 务 分 析 人 员 自 由 灵 活 的 探 索 数 据
大数据&数据挖掘&人工智能
从传统报表到商业智能再到预测性分析，数据的价值逐步提升
不只是大数据应用平台，也是可以全面满足各种用户的分析平台
大数据应用门户（创建仪表盘，支持移动端）
精准营销专家系统、客户维稳专家系统、收入预测专家系统、社交媒体传播系统、经分决策系统等…
精准营销模型 动态监测模型
客户维稳模型