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1、2022大数据分析_腾讯大数据分析 大数据分析由我整理，希望给你工作、学习、生活带来便利，猜你可能喜爱“腾讯大数据分析”。 1什么是大数据？ 云中大数据：融合技术 如今，大数据分析和云计算是全球企业最为关注的两大 IT 话题，大数据分析供应独具价值的洞察，帮助企业打造竞争优势，启迪创新，推动收益增长。作为 IT 服务的交付模式，云计算可以增加业务敏捷性，提高生产力，同时增加效率，降低成本。 2大数据能给我们带来什么？ 中国社会的急剧发展带来了数据的暴增，从街头的交通摄像头到商场的打折信息，再到网商的用户资料、信息，无不充斥着大量的数据，而在这背后，如何找出有用数据，如何发觉规律，如何找到新的商
2、业机会？ 大数据原委能给我们带来什么？ 信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，而这种数据的改变没有一个按部就班的过程，呈现跨越式的特征。比如手机里的信息不断地积累，从最起先的通讯录到短信、彩信，再发展到现在的智能手机时代，更多的来自于应用的数据如微博等正在积累起大量的数据信息。放大到社会而言，产生的数据更是异样庞杂。毫无疑问，大数据时代已经来了。 什么是大数据？ ，数据已从 TB 级别跃升至 PB 级别；对大数据，现在比较流行的是用 4 个“V”来总结其四个层面的含义：容量巨大（Volume） 数据类型多（Variety），从一般的文字、视频、图片到渐渐增多的地理位置信息等，类型纷繁，已无规律
3、可循；价值密度低（Value），以视频为例，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据或许只有一两秒；处理速度快（Velocity），实时分析对某些应用才更有意义，而不是批量式分析，即时处理已经成为趋势之一。 大数据的发展趋势和带来的机会 在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽视，企业数据被谈及的更多。企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。面对这些应用需求，企业依托自身的数据库系统就可以解决，例如应用少量 x86 服务器、客户端，再加上 Sybase 系统、Oracle 系统、Unix 系统等。 随着互联网的快速发展，在
4、企业数据还没有井喷的时候，我们就发觉个人用户以及社会应用产生的数据已经起先爆发了，比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据，这种非对称性数据充斥在我们四周，包括网络日志、点击流、电话记录、医疗记录、传感器和监控摄像头等等，各种来源的巨量数据种类丰富，让人无所适从。此时传统的硬件设备起先显得捉襟见肘，无法满意这种庞杂数据带来的应用需求。许多时候，或许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。因此，对于数据精准分析的需求正在呼喊做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。 比如说，在淘宝浩大的用户群中，淘宝卖家如何精准驾驭一个新用户的需求？一家饭馆如何利用细微环
5、节满意每一个食客对于美味的需求？越来越多的应用需求推动着大数据的发展。更主要的是，将来可能各种传感器会出现在社会的各个地方，数据会更多，比如交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。如此巨量的数据，处理难度可想而知。 大数据给中国市场带来什么？ 大数据应用需求在中国更加明显。中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网起先成型大数据的时代正在到来，不仅有机遇，也存在挑战，且机遇大于挑战。 目前，网络搜寻曾经在
6、数据分析方面获得了一些机会，但远远不够，而且也是在相对偏窄的一个区域内利用信息，更多的数据散落在社会各个环节中，梳理分析出这些大数据带来的商业机会渐渐凸显价值。在中国市场，工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信 息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息平安技术，也都与大数据亲密相关。 大数据背后的商业机会 在实现大数据的过程中，硬件和软件供应商都可以找到合适的位置和方法来实现自身的价值，因为大数据的实现须要硬件具备足够的性能、敏捷性以及牢靠
7、性和软件层面的优化支持。从目前的企业计算领域来看，IA架构是承载和实现大数据的志向平台。对于数据分析来说，基于英特尔至强处理器的双路/多路平台具备开放式、普及性、易优化、敏捷易扩展等特点，是实现大数据应用的精彩载体。英特尔的双路至强处理器已经通过实践验证了自身在计算实力的领先性，而以其为基础的主流服务器和存储系统具备无可比拟的扩展性。对于商业智能来说，基于英特尔至强处理器的多路平台则具备高性能、高能效、敏捷扩展以及高性价比等优势。 此外，英特尔还拥有类似于英特尔发行版 Hadoop 这样的开源分布式架构以及相关的软件工具如编译器、函数库等，英特尔已经形成了完整的大数据解决方案。英特尔供应经过验
8、证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。Hadoop 对海量数据处理的支持，可以让用户不再依靠价格昂扬的大型专有设备，而是通过大量 x86 服务器集群就可解决利用较高性价比的 x86 服务器来搭配并行计算架构，从而可以以最符合经济效益的方式完成浩大的计算任务。 对于国内市场而言，对于大数据应用机会的重视和抓取已经更加明显，作为世界上人口最多的国家，中国产生数据的潜力可想而知，即便能驾驭其中一部分大数据，对于企业发展也具有不行估量的价值。比如微博等社交网络平台上产生的大量碎
9、片化信息，假如被合理应用，并精准分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，那么就能驾驭下一个互联网发展机会抑或革命，这还仅仅是互联网层面，放眼到全行业，可以利用的机会则更多。而英特尔与产业合作伙伴的强大产业生态链能够满意行业需求的同时在大数据时代用创新技术将大数据背后的价值一一呈现，并促进更多商业机会的出现。 3大数据：落地正值时我们正处于一个信息大爆炸的时代：宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，视频通讯、医疗影像、地理信息、监控录像等视频记录，传感器、导航设备等非传统 IT 设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据正在充斥整
10、个网络。据权威市场调查机构IDC预料，将来每隔 18 个月，整个世界的数据总量就会翻倍；到 2022 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到 35.2ZB(1ZB=10亿TB)。“大数据”时代正在来临！ “大数据”的价值 所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从 TB 级跃升至 PB 级；其次是区分于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较困难，超过 80% 都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中 RFID 的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟
11、都在进行，微博随时都有人在更新；最终，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天，你须要从监控录像中找出某个人，那么就须要能够快速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜寻及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。 全球知名询问机构麦肯锡在关于“大数据”时代的探讨报告中指出，数据已经渗透到了每一个行业和业务职能领域，渐渐成为重要的生产因素；人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。在互
12、联网时代，数据本身就是资产，而“大数据”则意味着这些资产正在变得浩大无比。虽然云计算可以为数据资产供应保管的场所和访问的渠道，但如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是“大数据”时代的核心问题。这就好比一座日益膨胀的矿山，虽然其中蕴含着大量的贵金属，但是要想获得这些价值，就必需解决筛选冶炼的问题。 “大数据”对IT解决方案提出更高要求 在“大数据”时代，超过 80% 的数据都呈现非结构化状态，这些数据正在持续不断地增加，并且须要长时间存储，非热点数据也会被随机访问。这种状况与传统的、基于关系型数据库的核心数据存储方式有显著的差异。这种差异，使得传统的数据存储和管理解决方
13、案无法胜任“大数据”时代的分析、管理和挖掘工作。传统的关系型数据库以及数据分析软件处理的结构化数据通常是GB级别的，很难适应“大数据”时代 TB、PB 级困难数据类型的检索分析。同时，因为“大数据”时代数据每时每刻都在快速增长，传统解决方案也无法适应这种近乎无限的扩张性。为了适应“大数据”时代的到来，企业须要从技术、应用、硬件等各个层面做好打算，采纳更新的IT解决方案，才能满意“大数据”收集、存储、管理和分析的要求。 “大数据”时代的IT解决方案，须要容纳数量浩大的用户和数据生产者，能够从企业及社区网络、移动智能终端、传感器及物联网、定位及地理信息设备中获得大量的视频、语音、图片、文字、产品信
14、息、地理信息、时间信息等非结构化数据，并对这些海量困难数据进行分析和挖掘，从而获得真正有价值的数据用于后续的经营。这种应用模式，要求“大数据”时代的IT解决方案具备可变的数据接口和高效的数据导入、管理、分析、统计技术；能够支持PB级别的数据、支持非结构化以及结构化数据、支持每秒万次级查询，拥有更高的系统牢靠性以及更高的统计分析效率，这就对计算实力、内存数据处理实力和管理实力提出了特别高的要求。 对于企业而言，“大数据”时代爆炸性增长的数据既是巨大的机遇，也将是巨大的挑战。在“大数据”时代，IT解决方案既要能够更高效、低成本的存储和管理，也要能够更快速、敏捷及稳定的检索和分析。而在这些方面，已经
15、有不少厂商在努力围绕大数据整合解决方案，英特尔就是其中的佼佼者。首先，IA 架构广泛的普及率可以为企业供应更高的一样性，是承载和应对“大数据”的志向平台。英特尔 至强 处理器拥有更高的计算性能和内存数据处理实力，以其为核心的服务器和存储系统具备开放式、普及性、易优化、敏捷等特点，具备无可比拟的扩展性，特别适合应对“大数据”的挑战。除此之外，英特尔还有包括 Hadoop 这种开源架构等软件方案（如编译器、函数库等），也将对“大数据”的处理供应了更高的效能。这些软件方案通过优化底层算法，可实现更高的应用效率和更均衡的计算存储分布；与英特尔硬件技术相结合，可以供应更高的平台性能。同时，还能供应跨数据
16、中心的HBase数据库虚拟大表功能，并且实现了 HBase 数据库复制和备份功能，在功能方面也更适应“大数据”时代管理分析的须要。这一切，都为收集数据、分析数据、优化数据、利用数据供应了坚实的基础。 中国的“大数据”时代 “大数据”时代的核心应用就是对已知的数据进行分析来为将来发展和企业经营供应参考。作为一个人口大国，中国在“大数据”时代拥有巨大的机会和挑战。机会在于，我国拥有世界上最多的人，从而可以供应最多的数据以供分析挖掘。而挑战则是，我们怎样才能从海量的数据中找出价值。凭借浩大的人口基数和市场，我国各行各业的规模都在不断扩大，从而制造出浩大的数据。电商、快递、企业的网站和IT系统都承载了
17、大量的数据；传统的大型超市、卖场、商场也集聚了大量的信息。特殊是移动互联浪潮下各种手持智能终端的普及和定位设备的应用，也在不断产生大量的数据。假如能够对这些数据进行分析挖掘，找出有价值的信息，就能够大大促进中国企业的发展。比如，电信运营商可以对客服中心的数据进行分析来建立客服中心智能协助平台，帮助运营商把客服中心从成本中心转变成营销中心；汽车厂商可以分析各大汽车论坛用户的海量评论来监控品牌口碑及舆情；电商企业可以分析用户的各种历史数据来挖掘用户的喜好，从而实现精准营销。面对“大数据”带来的机遇和挑战，我国政府在物联网“十二五”规划上把信息处理技术作为 4 项关键技术创新工程之一提出，其中就包括
18、了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等“大数据”相关的重要技术。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息平安技术，也都与“大数据”亲密相关。 “大数据”的将来 “大数据”的到来已经无可阻挡，这将考验我们的技术是否跟得上数据的爆炸。比如，才智城市的建立将变更现在的城市生态，但是作为信息采集源头的数万个摄像头，假如通过实时高效的图像分析而实现有机结合，就是我们须要解决的问题。英特尔作为IT上游领导厂商，通过深化了解 OEM 厂商、ISV、SI 甚至用户的需求，将产业链上的每一环都紧紧扣在生态系统四周，使之发挥最大的能动性，来应对“大数据”时代的挑战。在电信、石油、
19、交通、医疗以及制造等行业，英特尔以开发的架构支持新型的商业智能，将这一生态系统的力气发挥到极致。信息就是资源，谁驾驭了“数据”，谁就驾驭了将来。驾驭大数据，就在当下。英特尔将利用各种软硬件技术资源，帮助合作伙伴发掘数据价值，从而应对“大数据”时代的挑战。 4大数据背后隐含的“商业隐私” 信息的密集爆发，带来了大量的数据积累，数据的改变几乎没有一个按部就班的过程，砰然爆发的速度太快了，从居家到社交，从生活到工作都会形成大量的数据，无论是有用的还是无用的数据都围绕在我们四周。我们不会在意大量的数据，但是对自己有用的数据是很在意的，最简洁的一个例子，我们手机里的信息就不断地积累，通讯录在增加，还有邮
20、箱，假如说以前仅仅是短信息，那么现在还有彩信，照片，包括微博等等都积累起大量的数据信息。 数据多了就显得凌乱，甚至乱序，而这仅仅是我们个人的一些信息就显得如此驳杂和繁多。那么对于社会公共信息来说，积累起来的数据信息是超海量的，汇总进而分析这些数据的价值就变得特别关键，而且也潜在着特别巨大的商机。 大数据应用场景之一 每天开车上街，司机们很在意的是测速摄像头，对于公共资源维护者来说也在意这些数据，当然他们不仅仅是测速，更多的是道路信息采集。什么路段拥堵了，哪个路口出交通事故了，一些城市已经树立了交通指示屏，可以特别清楚明白地为司机提示哪条路段现在是什么状况，拥堵还是畅通，有没有交通事故等等，这都
21、是对数据采集后的分析结果呈现。之前，我们在城市的路口经常可以看到许多交通地图，不过现在这种平面单一的指示正在被数字标牌所取代。当然不仅仅是路口，在商场、电梯，地铁、候机楼、包括楼宇的户外广告等等，都已经不再是简洁的一个平面美女，更多地已经起先呈现数字化了。 大数据应用场景之二 各种尺寸的屏幕动态化呈现更多信息，假如说以前我们还惊异于滚动的数字屏幕，那么随着信息化的快速发展，单纯地动感已经无法满意我们的需求，更广泛的信息呈现才是更迫切的一种需求。而且这种需求是双向的，对大众和商家都很重要。于是智能化数字标牌出现了。这类产品具备了互动的功能，用户可以用触摸或者体感的方式和它们进行交互操作，同时，它
22、们都是联网的设备，可以与数据中心或者其他的数字标牌进行数据的传递，还可以搜集并分析数据，为不同的人群进行定制化的互动展示。这就是大数据的一种应用。英特尔还推出了一套智能系统，通过在数字标牌上的应用，实现丰富的功能。 大数据应用场景之三 在大量数据的背后，如何找出有用数据，如何发觉规律，如何找到新的商业机会？大数据，带来了一个全新的机会，这个机会须要软硬件的结合，须要大型数据的分析实力。在这方面，英特尔赐予了硬件方面的强力支持，这里的硬件不仅仅是服务器端的，还有更多的终端产品，包括微小终端等等，都呈现数据分析后的结果以及快速分析的过程。 比如，英特尔的一款采纳了酷睿 i5/i7 处理器的虚拟试衣
23、镜 K-mirror。它能够通过红外线感应器，将试衣者的人体轮廓抓取出来，协作深度感应器测算人体与屏幕的距离，最终将预先存储在魔镜里面的虚拟衣服自然地搭配到试衣者的身体上。借助 K-mirror，试衣者无需穿上婚纱，便可以轻松、快速地进行选择与搭配，使得以往困难繁琐的婚纱选择与试穿过程变得简洁随意且妙趣横生。目前已有众多婚纱影楼、服装零售店铺安装了这款体感式虚拟试衣镜，吸引了大量顾客体验这种高科技的试衣感受。 大数据应用场景之四 在移动市场我们经常听到精准营销，包括广告的投放等等。但是广告投资商特别在意的是自己的投放原委获得了多少的回报和收益，或者自己的投放带来的反馈又是什么，在哪里的投放获得
24、最大的回报率？这都存在着大量数据的分析和归纳。有国外媒体报道，eBay 的数据库每天增加 50TB，每天最少都有数百万次的商品查询，数据库每日增加 1.5 兆笔记录，数据库的总容量则已超过 9PB。每天新增的数据量浩大，数据库也极其浩大，从中分析顾客的阅读、消费行为就变成了一件很困难的事情。 大数据应用场景之五 再比如 Facebook，每天都有数亿用户留下浩大的数据，包括大量的图片、影片等传统数据库系统较不擅长的非结构化数据。针对网络社交平台，一些公司已经起先探讨和布局大数据的关键技术Hadoop。基于 Hadoop 的海量数据分布式处理，可以不再依靠价格昂扬的大型专属设备，而通过自建大量
25、x86 服务器群集来解决。它利用大量平价的服务器，搭配并行计算架构，以最符合经济效益的方式创建浩大的计算量。而且，英特尔可以供应经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。 大数据应用之中国机遇 上述五个应用场景代表着现在市场和行业里对于大数据时代的典型描述，而对于国内市场而言，大数据分析和应用的机会也颇大，因为中国的用户量太浩大了，产生数据的潜力不行估量，假如能驾驭其中一部分大数据就对企业发展具有意想不到的价值。我们正面临着大数据工业革命，不仅包含传统的结构化(或关联
26、型)数据，而且也包含各类非结构化、非对称性数据。这些数据不仅尺寸浩大，而且增 长速度更快于摩尔定律。可以说，谁能合理地分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。 大数据之背后的故事 基于大数据的盛行，许多软硬件厂商都在寻求着适合自己的方向，而英特尔利用不同级别的处理器架构，不同的数据应用架构，以及相关的解决方案，帮助用户从端到端找到完整的解决方法。在大数据分析方面，敏捷、强大和开放的解决方案更简单来实现现有需求以及将来的升级扩展。而英特尔正在利用开放的架构联合业界合作伙伴一同为大家打造不同的大数据方案，帮助用户解决实际难点。无论从应用、需求还是解决方案层面，大数据都已经
27、到了“应时而生”的时代，而在这背后，从后端数据挖掘分析的厂商到应用的供应商都能从中找到黄金机会，在促进大数据时代的同时完成自己的商业目标。 利用大数据分析绩效 利用大数据分析绩效一般来说，在公司中对员工的绩效考评标准主要有2种：上级评价和业务数据体现（假如有的话）。不仅有主观评论也有客观数据，使得考评结果不倾向于任何一方。然而，大. 医疗大数据分析报告（定稿） 大数据的意义在于供应“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发觉不了的趋势。在利用大数据发掘价值的全部行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大. 教化大数据分析领域竞品分析 互联网教化大数据分析领域竞争产品分析
28、报告中国的教化恒久没有解决学生如何独立思索、自由精神和人格同等的问题，恒久没有让学生提出疑问、不找标准答案，没有解决如何熬炼他们. 大数据分析平台的需求报告 大数据分析平台的需求报告供应统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。一、项目范围. 贪腐官员忏悔辞大数据分析 自由谈 来源：凤凰评论原创出品 2022.12.23“官员悔过书”的大数据分析在奥古斯丁那里，“我忏悔故我在”，落马官员们把它转化为，“我忏悔故我的政治命运可能还在”。在这种功利赤. 本文来源：网络收集与整理，如有侵权，请联系作者删除，谢谢！第18页 共18页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页