互聯網大數據展示

Ⅰ 大數據都體現在哪些方面

第一：大數據技術不斷提升數據自身的價值。大數據技術的核心訴求之一就是數據的價值化，大數據產業鏈幾乎都是圍繞數據價值化來打造的，隨著大數據技術的不斷發展，數據的價值必然會越來越大。
第二：人工智慧離不開數據。數據作為人工智慧發展的三個重要基礎，在未來的智能化時代也將扮演著重要的角色，所以數據的價值也必然會隨著人工智慧技術的發展而得到提升。在工業互聯網時代，人工智慧技術是一個重要的發展趨勢，藉助於人工智慧技術，工業互聯網能夠發揮出更大的作用，從而能夠為廣大的行業企業賦能。
第三：數據是互聯網的價值載體。互聯網發展到現在，急需一個體現互聯網價值的載體，而數據就是這個天然的載體，相信隨著互聯網的不斷發展，互聯網整合社會資源的能力會越來越強，數據的價值也會不斷得到攀升。由於互聯網無處不在，所以通過數據來承載互聯網價值也比較方便，未來通過互聯網來實現「價值交換」也是一個比較明顯的發展趨勢。

Ⅱ 如何讓大數據可視化

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

為什麼會產生大數據？為什麼要使用大數據呢？在這里給大家再通俗的解釋一下：

起初，數據量很少的時代，通過表格工具、mysql等關系型資料庫（二維表資料庫，數據逐行插入）就能夠解決數據存儲的問題。

但是，隨著互聯網的飛速發展，產品以及用戶的激增，產生了海量的數據。考慮到長足發展，公司會對產品、用戶相關的原生數據、埋點數據等進行分析，傳統的關系型資料庫就無法滿足需要，只能通過行式、分布式等資料庫來存儲這些數據（HBASE、hive等，能夠實現集群化，及分配到多台主機上同時計算）。

認識數據可視化

有了數據之後，對數據分析就是成了最關鍵的環節，海量的數據讓用戶通過逐條查看是不可行的，圖像化才是有效的解決途徑。少量的數據可以通過表格工具生成圖表、tou視表的方式進行分析，但是大數據的分析就需要藉助專門的可視化工具了，常見的可視化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有數等。

大部分商用數據可視化工具的計算、圖表展示雖然比較強大，但是卻無法做到實時數據快速生成，數據也多為push（固定的范圍）的方式，有時候數據還需要二次加工滿足可視化產品的規則（商用產品多考慮通用性，無法適用於所有企業的數據規范）。

除此之外，現在很多圖表插件的開源化（如：Echart、GoogleChart），以及行業內對數據安全性等的考慮，越來越多的公司也開始進行數據可視化的私有化部署。

數據可視化的實現

數據可視化產品（系統）的結構框架主要分為三層：數據存儲層、數據計算層、數據展示層。

1.數據存儲層

數據存儲層在開頭已經和大家說過了，在數據可視化產品（系統）中，既支持常規數據（MySQL、CSV等）可視化，也支持大數據（hive、HBASE等）的可視化，滿足日常分析人員定性、定量的分析。

在考慮到數據安全的因素，數據存儲還會與許可權管理相結合，實現不同角色的人員只能訪問指定的數據（未來有機會再分享）。

2.數據計算層

這里的計算不是平時所說的聚合、排序、分組等計算，解釋之前我們先了解一下數據分析的工作流程吧：

產品/運營人員提出數據需求，如「APP一周留存」；

分析師確認需求後需要明確本次分析需要的欄位及分析方式；

數倉人員提供整理後的表格（數據模型，多張表join後合成的中間表）；

分析師基於數據模型進行可視化分析。

數倉提供的數據模型主要分為增量、全量數據，不能直接對某個較長范圍的數據進行分析，舉個例子1月1日、1月2日兩天都產生了數據，增量、全量的數據存儲方式效果如下：

以上述舉例的「APP一周留存」，就需要每天計算一下隔日留存，才能夠基於每天的隔日留存計算出一周的留存。分析師每天會有很多任務，大量的基礎計算（如每天的隔日留存）就可讓電腦自動完成，這里就需要依賴調度功能（你可以理解成一個自動運行公式的工具）。

通過以上內容，我們可以得到多表關聯、定時計算就是計算層的主要功能。

3.數據展示層

數據展示層分為兩部分：

一部分是對看圖人的可視化，看圖人包括：產品、運營、高層主管等。根據需求方的要求，將數據用適合的圖表呈現，比如，趨勢相關用折線圖、數據明細用表格、留存用漏斗圖……

另一部分是對作圖人的可視化，作圖人主要是分析師。讓分析師用可視化的操作，來代替盡可能多的SQL語句輸入。常見的可視化工具中，可以快捷得將數據模型中的欄位拖拽到維度/度量（可理解為X、Y軸）中。

通過可視化產品（系統）結構學習，我們不難看出，實現數據可視化的操作過程包括：數據連接（存儲）、製作數據模型（計算）、製作圖表（展示）。

如何實現大數據可視化系統.中琛魔方大數據分析平台表示正確適當的可視化使得講故事變得很簡單。它也從復雜、枯燥的數據集連接了語言、文化間的代溝。所以不要僅僅是展示數據，而是要用數據講故事。

Ⅲ 數據可視化如何讓大數據更加人性化

每天都有海量的數據出現，依靠傳統的人工方式去呈現數據價值，可能一輩子都處理不完。我們需要新的軟體和技術，去更深入的理解和利用大數據集合。最佳的方法是提高數據可視化的水平。康拓普數據洞察平台，專注於大數據可視化技術，致力於幫助客戶挖掘和利用數據價值，指導客戶如何利用數據可視化工具讓大數據更加人性化。

縱觀生活，大數據的應用十分普遍：淘寶運用大數據為客戶推薦商品信息，網路用大數據幫助大家精準搜索，谷歌地圖用大數據指引出行。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟用戶更關心數據結果的展示而非大數據。

比如我們常用的智能手機，它既是一款數據採集工具，同時也是一個多媒體的數據可視化展示平台：比如我們看的新聞中有大量的數據圖表；我們娛樂的影視劇和電子游戲，頻繁出現的數據可視化元素，讓作品更具科技感；在教育與科普方面，數據可視化的應用更廣，因為大家已經對傳統單調的講述方式失去興趣，喜歡更加直觀、高效的信息呈現形式。

未來，隨著智能手機、平板電腦和車載電腦等平台日漸普及且不斷融合，新的交互手段將成為數據可視化的趨勢。那麼，我們如何更加快速、深入、全面的展示大數據背後的信息呢? 答案是我們需要更加人性化的數據可視化設計。

如何設計更加人性化的數據可視化效果？

其實，數據可視化早已存在，我們用的PPT、EXCEL中就可以將數據的各種屬性和變數呈現出來。對於大數據，這遠遠不夠。

近年來，大數據可視化發展迅速，隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大，不斷有酷炫奪目的可視化案例出現。但是，數據可視化的圖形設計，並不是越酷炫越好，而是要貼合用戶需求。

大數據可視化應該更貼近用戶的使用習慣和使用需求，就像交通指示牌一樣，讓車主准確到達目的就行，而無需復雜的圖形。因此，在大數據可視化設計時，也需因地制宜：

首先，對於簡單明了的大數據集合，可以用餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎最常見的應用。

其次，遇到復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，就要先進行數據採集、數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘等一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的，還是允許交互的？最後由數據工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。

這些復雜的製作步驟，目前的大數據可視化平台可以幫你實現。「康拓普大數據洞察平台」，內置大量豐富的可視化圖表，滿足客戶不同場景的需求，是一款超級實用的大數據可視化工具。

康拓普數據洞察平台，為您定製更貼合需求的數據可視化

康拓普數據洞察平台，基於大數據和互聯網時代設計，它是一款自助式的大數據可視化工具，為您提供豐富的圖標效果展示，幫助您洞察大數據的潛力和價值。平台支持多終端（ PC、平板、手機端）、跨平台（iOS、安卓、Windows）對數據進行可視化展現。

康拓普數據洞察平台，支持多個報表在頁面上靈活布局，自由組合，一目瞭然，快速響應用戶需求。還可以幫助非專業的人士通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用，滿足各行業在日常業務中的監控、調度、會展演示等多場景使用需求。

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Ⅳ 大數據在互聯網用戶系統中的應用

大數據在互聯網用戶系統中的應用
但是對於今日的互聯網和移動互聯網，大數據的規模和應用深度早已不次於傳統的電信、民航等行業，甚至超過不少。因此筆者還是想寫些東西淺談一下互聯網的大數據應用，權當拋磚引玉，也希望更多的朋友參與交流和討論。
首先，第一篇想談一下互聯網的用戶系統。無論互聯網還是移動互聯網，本身具有很大的特性就是互聯，所以我們都可以稱之為互聯網，或者說移動互聯網是互聯網的一個子集和延伸。
在傳統的電信、民航、能源等行業，企業的客戶和主體用戶構成都是有身份ID的。比如電信行業中身份證登記的手機卡號，比如民航用戶乘坐航班登機的身份證或護照信息等，這些信息可以作為基本的用戶身份ID,便於企業對其用戶、客戶進行身份辨別，並對後續的用戶行為進行跟蹤和分析。傳統企業所存儲的用戶信息的很大優勢在於完整性，很多先天的比如姓名、性別、年齡甚至籍貫等真實的基礎身份信息都可以簡單獲得。而在互聯網上，用戶的訪問都是匿名的，即使用戶在接入互聯網的時候使用的登記信息是實名的，但那主要是提供給電信服務商和公共安全機構備案而用。普通的互聯網網站在用戶面前是完全透明的被"圍觀"的，這個狀況在web1.0 的主要產品--門戶網站中最為典型。到了web2.0 時代，互聯網開始變得互動起來，用戶從簡單的匿名瀏覽，變成了可以通過注冊身份參與信息的製造和流通。這個時候，誕生了這個時代在談的互聯網大數據應用中非常重要的一個非決定性條件--用戶身份系統。為什麼說是"非決定性條件"呢？因為，在這之前，大量的數據分析也是可以做的，但是由於對用戶缺乏身份缺乏甄別，因此數據分析能夠應用的場景和得到的數據都相對很有限，但並不代表不能做大數據分析。而web2.0的用戶身份系統誕生，則使互聯網某種程度上具有了和傳統行業同樣的用戶身份記錄系統，數據統計和分析都可以更精準和深入。其中，以騰訊QQ、新浪UC等PC桌面產品為代表的互聯網早期產品，應該是建立了互聯網更早的用戶身份系統，我們也可以看到這些系統在其後續的web產品鋪開時同樣被繼承了過來。
那麼，互聯網的用戶身份系統，一般都具有哪些信息呢？
打開任何一個網站，我們都可以看到注冊頁面需要填寫用戶名/email,性別，年齡 等基本信息。當然，不同的網站和互聯網產品有不同的用戶資料細化的程度。拿現在比較流行的幾款產品做比較，其他互聯網產品大多類似：1.新浪微博中用戶可以填寫自己的昵稱、頭像、真實姓名、所在地、性別、生日、博客地址、email、QQ/MSN、自我介紹、用戶標簽、教育信息、職業信息……；2.騰訊QQ客戶端上可以填寫頭像、昵稱、個性簽名、姓名、性別、英文名、生日、血型、生肖、故鄉、所在地、郵編、電話、學歷、職業、語言、手機……
看起來還真不少，那麼網站要用戶的這些信息會被幹嘛用呢？
這里筆者劉三德認為主要有以下幾點：1. 展示自我；2.作為唯一的身份ID用作用戶身份區別；3.搜索和推薦相關；4.網站自身可以做用戶分析和用戶行為跟蹤。展現自我放到第一位是因為這是從產品滿足用戶需求的角度決定的，用戶資料的首要任務就是為了作為用戶唯一的可識別身份標識展示自我。其次，搜索和推薦相關這一點筆者劉三德計劃在後續用專門的篇章來寫，此處簡單理解即可。最後一點，也就是本文所關注的一點，就是用用戶身份來做數據分析。涉及到的用戶分析主要維度為用戶資料和用戶行為。同樣，用戶行為也計劃在後續篇章專門來寫，本文著重討論一下用戶資料的分析。
可能行業內的一些文章和老前輩的觀點，數據首先要量大、其次要有高的復雜度，才可以稱為大數據。但筆者認為，大數據在一維的層次上不一定具有很強的復雜度，大部分是由最簡單的數據形式構成。就譬如用戶資料，一個網站如果有一千萬的注冊用戶，如果每個用戶的資料具有6個有效欄位，就是6000萬的有效數據。而將這6000萬的有效數據通過一層或者幾層簡單的統計疊加分析、交叉分析等，在計算上本身就具有了不小的復雜度。何況現今的互聯網產品，尤其社交類產品如FACEBOOK,騰訊QQ、新浪微博等動輒上億的注冊用戶，本身用戶系統就是一個非常具有價值的大數據。[page]
通過分析用戶系統可以得到什麼呢？
當然，用戶填寫的注冊資料中包含的資料，都是最基礎的分析數據。還是用數據說話，如下圖：

以上圖片來自互聯網
以上數據是第三方機構公布的，而且都是最簡單的一維數據，我們可以看到很多家網站的用戶資料對比（上面引用的部分數據來源也可為線上調查問卷等形式）。對於獨立的一個網站來說，用戶資料的分析當然只是局限在自己的網站范圍之內。進入互聯網web2.0時代以後，大家都開始更加重視用戶和用戶體驗，對於網站自身用戶的特徵進行分析，可以更好的網站的用戶特性分布，方便針對網站的用戶群特點更有針對性的進行對應的產品設計和研發。比如通過了解用戶的消費層次等，也可以更好的提供用戶消費相關展示和服務。
那麼，無用戶身份信息的互聯網是否不再大數據？--不用注冊的用戶身份系統的。
可能有的朋友會對這個話題存疑問，也可能有的朋友會驚恐，認為隱私泄露了，其實這里的應用也非常簡單。在類似傳統的web1.0 門戶類以展示為主的互聯網產品中，也是可以做數據的分析和挖掘的，而且也有比較成熟的方案。是否有朋友曾經經歷過以下場景：在網路上搜索汽車、查了半天汽車資料，一個小時以後再隨手打開的一個圖書閱讀網站上居然出現了"汽車廣告".其實，即使我們沒有在這些網站上注冊，網路等搜索引擎本身還是可以為用戶標識一個唯一的身份信息，雖然這個身份信息只是臨時的，可能有效期也只有幾天左右。但是，這依然是一種唯一的用戶身份，只不過是記錄的信息有限而已，但是仍然為用戶行為分析提供了很大的幫助。感興趣的朋友可以搜索"google adsense隱私政策" 進行相關了解，此處不在贅述。
用戶資料系統方便了一系列的大數據挖掘
除了傳統的互聯網桌面端和web端產品，最近幾年突飛猛進的移動互聯網以及終端應用，基本也都有完備的用戶信息系統。apple蘋果公司做了app store,迄今為止的應用下載次數突破250億次，而每一次的下載都需要使用唯一的用戶ID,通過分析，蘋果可能比你父母更加了解你想要什麼--這屬於用戶行為分析范疇，後續將專門討論。
總之，用戶身份和資料的分析是互聯網大數據分析中最基礎的分析，用戶身份系統在互聯網的大數據時代，為後續的用戶行為分析和對應的企業產品、服務設計提供了基石，也為更加深入的數據挖掘奠定了基礎。

Ⅳ 大數據讓互聯網+會展蘊含無限可能

大數據讓互聯網+會展蘊含無限可能_數據分析師考試

隨著技術的進步，移動互聯網正是會展業急需的神奇工具，讓會展行業能夠更深入地對會展資源進行開發，衍生出頗具想像空間的「互聯網+會展」新模式。

會展是物流、人流、資金流、信息流的高度聚合。專業會展，更是能夠將國內乃至世界相關領域最高端的產品、企業、人才、資訊集聚在一起。然而美中不足的是，一場會展短則兩三天，長則五六日，會展結束之後大家便各奔東西，其中多數人就此相忘於江湖。

從某種角度來說，傳統會展模式對會展資源的利用度、開發度並不高。這並非會展業人士不努力，而是會展期間的資源太多、時間又太短，用傳統方式根本無法深入開發。

不過，隨著技術的進步，移動互聯網正是會展業急需的神奇工具，讓會展行業能夠更深入地對會展資源進行開發，衍生出頗具想像空間的「互聯網 會展」新模式。

就在近日，《國務院關於進一步促進展覽業改革發展的若干意見》里提出，加快信息化進程。引導企業運用現代信息技術，開展服務創新、管理創新、市場創新和商業模式創新，發展新興展覽業態。舉辦網路虛擬展覽會，形成線上線下有機融合的新模式。推動雲計算、大數據、物聯網、移動互聯等在展覽業的應用。

可以預見的是，未來基於PC互聯網以及移動互聯網的互聯網業務將成為傳統會展的重要組成部分。線下會展 線上會展的模式將成為大型會展的標配。

大數據下：「互聯網 會展」的三大優勢

一、在會展宣傳方面，線上線下宣傳相結合的方式無疑比傳統線下渠道單打獨斗好。尤其是專業買家的邀約方式更是如此。許多專業會展都需要邀請大量國外專業買家到會。那麼，通過電子郵件渠道、通過國外專業網站廣告投放的渠道就顯得實惠又高效。

二、對接供需雙方的需求是會展最為重要的基本功能。將參展商、專業買家的基本資料整理成冊，人工配對推動信息的會展服務方式雖然也頗有效果，但存在成本高、信息利用率低以及匹配誤差較大等問題。一旦將大數據、雲計算、移動互聯網技術引入其中，許多過去的難題便能迎刃而解。會展主辦方只需要用適當的渠道，將參展商、買家的信息精準錄入系統，甚至僅僅需要引導人們主動提交個人和公司、產品信息到系統之中，隨後的供需對接匹配、信息分發等會展服務工作都可以自動完成。

三、在過去，專業會展的產品都是直接對應經銷商、批發零售商。但在線上，這些產品和服務不但可以365天、一天24小時不停歇地進行展示，也能不停歇地進行線上交易。而且，在線上不但可以與商家對接，也可以直接向普通消費者銷售產品。甚至可以通過大數據實現精細營銷和精準客戶管理，通過與海外零售商合作實現本土化售後服務。

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Ⅵ 互聯網與大數據專業主要學習哪些科目內容

互聯網大數據主要學習計算機基礎、微軟大數據分析、營銷型網站視覺設計、網路設備與網路設計、動態網站開發、SEO搜索引擎優化、新媒體運營等等一系列課程，畢業後可從事大數據分析師、大數據運營師、大數據伺服器管理工程師、大數據系統集成工程師、大數據產品經理、大數據應用開發等工作。具體可聯系學校規劃師進行詳細咨詢！

Ⅶ 互聯網大數據是什麼

大數據（big data）是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

特徵：

1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。

2、種類（Variety）：數據類型的多樣性。

3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度。

4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity）：數據的質量。

6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。

7、價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。

(7)互聯網大數據展示擴展閱讀：

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

互聯網大數據的八個趨勢：數據的資源化，與雲計算的深度結合，科學理論的突破，數據科學和數據聯盟的成立，數據泄露泛濫，數據管理成為核心競爭力，數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵，數據生態系統復合化程度加強。

網路-大數據

Ⅷ 大數據關鍵技術有哪些

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

1、大數據採集技術

大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

4、大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

(8)互聯網大數據展示擴展閱讀：

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡。

1、製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。