圖紙在大數據下應用

1. 如何使用大數據對圖像進行處理

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

2. 在數據分析中,柱形圖,折線圖和餅形圖分別應用什麼情況

1.柱狀圖

1）適用場抄景：適用場合是二維數據集（每個數據點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較，用於顯示一段時間內的數據變化或顯示各項之間的比較情況。

2）優勢：柱狀圖利用柱子的高度，反映數據的差異，肉眼對高度差異很敏感。

3）劣勢：柱狀圖的局限在於只適用中小規模的數據集。

2）優勢：明確顯示數據的比例情況，尤其合適渠道來源等場景。

3）劣勢：肉眼對面積大小不敏感。

數據圖表均由BDP個人版製作而成！

3. 大數據是如何融入並改變我們的生活

大數據是如何融入並改變我們的生活

隨著互聯網以及各種智能設備的發展，人們的行為、位置、生理特徵等等，無時無刻不在生成數據被這些設備所採集，然後通過網路源源不斷的傳輸，在計算機上將有型的數據轉化為無形的財富，融入人們的生活每個角落。

曾經有這樣一個事情，美國明尼蘇達地區有一男子向一家零售商店的店長投訴，稱該公司最近給他十幾歲的女兒郵寄嬰兒服裝和孕婦服裝的優惠券。店長大方的向他道了歉。後來這個女孩的確懷孕了。可見大數據的無所不在，這家商店通過分析女兒購買無味濕紙巾和補鎂葯品的記錄就猜到了。

有人把大數據形容為未來世界的石油，有人宣稱掌握大數據的人可以像上帝一樣俯瞰整個世界，美國政府甚至已經把對大數據的研究上升為國家戰略。衣、食、住、行，大數據都能派上用場。大數據海量、多變、多樣，與傳統數據不可同日而語。

百貨行業精準的廣告投放

對零售業來說，大數據來自於消費者在數字世界的痕跡——網購記錄、社交網路的行蹤的集合，它們為理解消費者的行為提供了依據。比如，在網上買了一些衣服，在之後的一段時間，網頁兩側的廣告欄里不斷出現與購買的衣服類似的服裝的廣告。

美國的百貨店Kohl』s，曾貼出告示，讓消費者進入商店後用手機搜索Kohl』s的折扣信息。當我溜達到某個櫃台時，一張剛才搜索過但沒買的商品的折扣券就會發到我的手機上。這當然會讓商店賣出商品的幾率增加，因為消費者在消費現場更容易被促銷廣告打動；據統計，70%的人會更樂於在這時收到折價券。這樣既不會對消費者造成困擾，又可以使銷售量上升。

食品行業個性化的定製

大數據在食品行業的應用悄然興起。於是Co.Design版塊的可視化數據設計師格斯·文茨瑞克（Gus Wezerek）和作家馬克·威爾遜（Mark Wilson）與一家食品業資訊公司Food Genius一起合作，研究了8萬8千份菜單和5千9百萬個菜品製作出了這份美國各州最有特色的食品圖表。

圖表顯示出每個州最有特色、獨一無二的菜品。圖表中還體現出了各地區5大類特別的飲食愛好。Food Genius還可以告訴餐館什麼樣的描述最吸引客人，可以提升價格。什麼樣的配料組合可以最大化利潤

大數據尋找人們最愛的房屋

谷歌住房搜索查詢量變化可對住房市場發展趨勢進行預測，得益於大數據分析的成功運用。前些年，有機構根據搜索量，對於不同地區的美國人喜歡的房屋進行了統計，調查中也出現了一些讓人意想不到的結果。

比如康涅狄格州滑雪度假屋的搜索超過了科羅拉多等州，佛羅里達「頂層公寓」的搜索量也高於紐約。這些數據可以幫助房屋中介和地產商們知道人們更願意住什麼樣的房屋，便可以投其所好的推薦和建造。

大數據帶來出行新體驗

對於汽車巨頭福特公司，大數據則是在圖紙設計出來之前就發揮了作用。新產品開發團隊想知道新款休旅車的後門應該做成手動打開還是還是腳踏電動後門。用傳統方式調查，結果不明朗。於是福特團隊從社交網路上搜集大量信息後發現，人們都喜歡電動後門，這就成了福特的決策依據。

說到出行一定離不開地圖，位於紐約的Citimap開發的社交地圖為該領域帶來新的活力，它展示的是一個基於社會關系的地圖，用戶可以在Citimap APP上創造自己的地圖並與朋友分享，情侶可以創造他們的幽會地點，買手們可以創建購物地圖，美食愛好者可以創造美食地圖等等。與O2O相比，這樣的地圖數據更鮮活，更有針對性。

可以說我們正在經歷著大數據的時代，是一次重大的時代轉型，其信息風暴正在變革著人們的生活、工作和思維。在這場革新中我們會遇到困難，比如數據安全，隱私問題。但隨著各項制度的明確，政府的推動和企業的自律，相信在我們未來的生活中，感受到更多的是大數據為我們生活帶來的便捷和舒適。

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4. 大數據在土木工程上的應用

大數據技術在土木工程中的應用
一、大數據技術在建築能耗分析中的應用
在土木工程建設及建築過程中，建築能耗的產生與很多因素均存在密切關系，主要包括空間局部、佔地面積以及光照條件等方面。相關研究人員可以通過對數據挖掘框架進行合理應用，深入分析辦公室區域佔用數據，在此基礎上通過對各種先進大數據技術進行利用，可將建築佔用模式及相關時間表計算出來，依據計算所得到的結果可提出多種能源節約方案，在建築能耗分析方面能夠得到更多有價值思路。另外，可利用消耗模式對建築能耗問題進行分析，在建築能耗分析中電力數據屬於比較重要的一種，利用傳統數據分析方法無法將其完成，而通過對大數據技術進行利用，對於大量建築空間樣本中各種用電設備，可實行定時數據採集，也就能夠得到大量用電數據。在此基礎上，利用特徵提取、聚類及關聯分析等相關大數據處理技術，可對用途及類型不同的各種耗電設備數據實行統計，也就能夠得到通用電力消耗模式，利用這種模式能夠對今後建築中實際電力消耗情況實行預測，從而更好把握能源消耗情況，也就能夠更好進行工程建設。
二、大數據技術在建築破壞檢測中的應用
對於破壞檢測而言，其所指的就是在特定情況下檢測建築物實際受損情況，比如，在發生過自然災害之後，需要利用無人機設備採集建築物圖像，且利用多角度圖像合成，可在檢測建築物破壞情況方面提供比較理想的相關基礎數據。但是，利用無人機進行圖像拍攝，其速度比較快，若建築區域比較多，則需要在一定時間內處理大量數據圖像，在這種情況下便需要通過對大數據技術的利用，從而對大量圖像數據進行處理，在此基礎上也就能夠更好獲得建築實際損壞情況，也就能夠得到更理想的檢測結果。
三、大數據技術在土木工程中的應用前景
目前，在土木工程中大數據技術雖然有著比較廣泛的應用，並且有關研究也越來越多，然而其整體應用及發展情況仍處於初步發展階段，仍舊有很多關鍵性技術問題需要進一步解決。在目前物聯網技術不斷發展及應用的背景下，感測器在土木工程中也有著越來越多的應用，其數據採集方面的頻率越來越高，這對於土木工程技術創新發展具有很好促進作用。在目前土木工程建設及發展過程中，利用大數據技術探索基本規律已經成為必然趨勢，通過對這些規律進行利用，在土木工程建設、維護及管理方面能夠具有更科學合理的依據。另外，在當前土木工程實際發展過程中，大數據技術表現出較大應用發展潛力，在構建大數據技術應用系統框架方面，可提供有效技術支持。隨著今後建築行業及大數據技術不斷發展，在建築、道路以及橋梁等各種土木工程中，大數據技術也必然會有著越來越廣泛的應用，在基礎設施建設方面也必然會成為重要技術保障，表現出比較理想的應用前景，具有較高的價值。
在目前土木工程建設及實際發展過程中，對現代化技術及方法進行應用已經成為必然趨勢，並且也是必然需求，而大數據技術就是各種技術中比較重要的，且比較有優勢的一一種。作為土木工程專業人員及研究人員，應當對土木工程特點及優勢加強認識，並且應當對大數據技術在土木工程中各個方面的應用充分掌握，把握其應用前景，以實現大數據技術的更理想應用，為土木工程發展奠定更理想的基礎。

5. 圖計算應用場景有哪些

圖計算模型在大數據公司，尤其是IT公司運用十分廣泛。近幾年，以深度學習和圖計算結合的大規模圖表徵為代表的系列演算法發揮著越來越重要的作用。圖計算的發展和應用有井噴之勢，各大公司也相應推出圖計算平台，例如Google Pregel、Facebook Giraph、騰訊星圖、華為GES、阿里GraphScope等。

GraphScope 是阿里巴巴達摩院實驗室研發的一站式圖計算平台。GraphScope 提供 Python 客戶端，能十分方便的對接上下游工作流。它具有高效的跨引擎內存管理，在業界首次支持 Gremlin 分布式編譯優化，同時支持演算法的自動並行化和支持自動增量化處理動態圖更新，提供了企業級場景的極致性能。GraphScope 已經證明在多個關鍵互聯網領域（如風控，電商推薦，廣告，網路安全，知識圖譜等）實現重要的業務新價值，其代碼當前已在github/alibaba/graphscope 上開源，以供更多開發者使用。

6. 數據可視化大屏目前的應用場景，在哪些行業與場景

目前應用比較多的是政府、軍隊、交通等機構，不過現在常規的互聯網企業也應用的比較多，最常見的就是雙十一的數據大屏。

在企業的應用場景主要有下面4個：

1、實時監控中心，主要監控活動

觀遠數據大屏

7. 好用的企業圖紙防泄密軟體是哪個

根據各行業的統計分析，現在的企業對防泄密軟體的需求是比較大的，而且在大數據的發展下，尤其是對於圖紙設計類的企業來說，圖紙設計數據就是立業之根本，所以要對企業內部的圖紙類數據進行高度保護。

企業選擇防泄密軟體就是要對所有的終端數據進行安全保護，比如說對企業內部各種的文檔類型和各類圖紙設計軟體進行加密，用域之盾就可以對電腦中的所有重要數據進行加密，通過一個加密策略就能夠完成，而且經過加密的文件和軟體在該區域網內也是可以正常瀏覽或編輯的，如果是外發到區域網之外的話就會出現打開是亂碼的情況，想要正常外發就需要提前得到管理端審批，那樣才能發出去，在很大程度保證了文件的安全問題。

8. 如何將枯燥的大數據呈現為可視化的圖和動畫

一些博客也會介紹常用的可視化工具，因此可視化並不是非常特化的研究領域，你就回可以用編程語言來寫自己答的可視化系統了。

4，表現形式，ProtoType等。

2，Google Public Data 等. 更進一步，根據自己數據的特點，比如 Mathematica，R，繪制清楚直觀的圖表，交互方式等都可以有很自主的設計。作為非計算機專業的人員，數據處理，SPSS。

31，比如 22個免費的數據可視化和分析工具. 入門書的話，你可以去看看 Edward Tufte 的一些書籍，它可以有非常廣泛的應用和創建途徑，可以嘗試使用一些編程或者數學工具來進行自定義圖表繪制，你可以藉助現有的程序和軟體. 如果你擁有一定的編程基礎。Excel。這樣你就會有很自由的發揮空間和操控能力.可視化是連接用戶和數據的橋梁，是我們向用戶展示我們的成果的一種手段

9. 大數據下為什麼要進行地圖可視化

地圖可視化是復用來分析制和展示與地理位置相關的數據，並以實際地圖的形式呈現，這種數據表達方式更為明確和直觀，讓人一目瞭然，方便大家挖掘深層信息，更好的輔助決策。其中，有行政地圖，熱力地圖，統計地圖，軌跡地圖，氣泡地圖等多種酷炫的形式。

1、行政地圖：BDP中一共有面積圖（圖1）和氣泡圖（圖2）兩種展現形式，如果你的數據涉及祖國的行政區域，需要把企業不同省份數據顯示在地圖上，那這種形式一定對你適用。 最重要的是，地圖有鑽取功能，可以點擊區域位置了解下層數據（例如：福建省—福州市—鼓樓區）。多層鑽取可以幫助你深入了解業務，有問題也能第一時間找到問題的淵源。

以上地圖圖表皆來自bdp個人版，除了地圖圖表，還支持更多幾十種數據圖表，拖拽即可選擇圖表類型。

10. 如何用大數據的方法繪制知覺圖

如何用大數據的方法繪制知覺圖
統研究時代，知覺圖(perceptual map)是一個簡潔直觀解析品牌定位的經典工具。然而隨著大數據時代的降臨，傳統的數據獲取方法受到了不斷的沖擊，原來使用焦點小組(Focus Group) 或調研問卷獲得數據變成了一項費時費力，且耗費成本的工作。
大數據背景下，可不可以有更簡單，更快捷的方式獲知品牌及其競爭對手的定位？可不可以快速評價品牌定位是否達到目標位置？可不可以全面檢驗修正品牌傳播策略正確與否？
這些問題都值得我們來探討。
知覺圖是什麼？
先來說說知覺圖的含義：
知覺圖是消費者對某一系列產品或品牌的知覺和偏好的形象化表述。目的是嘗試將消費者或潛在消費者的感知用直觀的、形象化的圖像表達出來。特別是用在產品、產品系列、品牌的定位方面，也會用於描述企業與競爭對手的相對位置方面。
知覺圖可以是多維的，但通常的情形是二維的。
下圖通過兩維展示了消費者心目中筆記本電腦品牌在用戶導向/標准配置，創意設計/經濟實用方面的品牌定位。此例中，消費者認為，蘋果品牌代表了創新設計及用戶導向的特性。而三星筆記本則代表了經濟實用和標准配置。

*非真實數據，僅用於展示
如何用大數據的方法繪制知覺圖？
繪制知覺圖，涉及到至少6個步驟：
確定研究方向：
作為咨詢研究公司，研究方嚮往往是通過對消費者的研究，獲取其對於客戶某產品及其競爭對手產品的感覺或偏好。這時我們要選擇符合該產品的一系列變數指標以及想要研究的目標品牌。
通常來說， 品牌和變數指標之間存在一個理想的比例關系，即1.3-1.6倍，也就是說如果研究8-10個品牌，大致需要14-15個變數。在傳統研究時代，通過問卷獲取消費者認知的階段中，對於品牌的研究一般不超過20個，否則可能導致調查對象的疲倦，最終影響調研結果。而在大數據獲取的背景下，數據是本身的獲取是相對客觀的，並不存在這個問題。這也算是大數據繪制知覺圖的優勢之一。
獲取數據
本次介紹的大數據獲取用戶感知數據的方式，主要來自電商評論數據的獲取。與傳統途徑相比，它具有採集快速，數據量大的特點。
在HCR最新的研究項目中，僅6個月內關於幾大剃須刀品牌的商品評論數據就採集33萬條之多，而採集時間卻僅用了一天。省去了問卷設計，調研對象邀約，答題，統計等多個環節，最終獲取到多於問卷調研對象百倍的原始數據。
當然這種大數據的採集方式，也會存在短板，比如評價不同品牌的個體不相同，個人評論的尺度的不同可能會影響最終的結果。但通過大量級的數據收集，可以將這種誤差控制在可控范圍內。任何一項研究都可能存在誤差，而傳統問卷抽樣所導致的誤差問題可能更明顯。
確定產品變數
傳統問卷的採集形式中，確定產品維度的工作是在數據採集前完成的，即先確定需要考察的產品屬性，之後體現在問卷設計當中向調查對象提問。
在大數據的研究方法中，在數據採集之後，可通過高頻屬性的方式，提煉出某產品最受關注的一系列屬性。例如：物流，服務，促銷，價格，外觀，功能，質量，體驗等。每一項指標分為正面，中性，負面。相當於以往問卷式研究中的1-3分量表，即負面等於1分表示不滿意，中性等於2分表示一般，正面等於3分表示滿意。
數據處理
計算每一條評價在不同的指標下的分數，匯總後取平均值，得到不同品牌在各項指標下的平均得分。此處以剃須刀為例（非真實數據）：
用因子分析中的主成分分析法可以得出每個品牌及每項指標的兩維（X,Y）值：
繪圖
根據品牌及指標的X,Y值，繪制出知覺圖。在繪制知覺圖的時候，有一項工作是非常重要的。即坐標軸的命名。此處可根據軸兩側45%角內指標的特性，為X,Y軸命名。例如：X軸負半軸，可根據便攜，價格和促銷/贈品來命名，比如「經濟實用」。如果遇到命名指標數量過少的情況，如Y軸負半軸，則可用正半軸相關指標的反義詞來輔助命名。
圖表解讀：
位置越相近的品牌，說明他們的市場定位越接近。而同屬一個象限的品牌，在本質上可以被聚類。例如博朗與松下；奔騰，科美及朗威；飛利浦與飛科。他們彼此形成強烈的競爭關系。對於這些品牌，可以通過知覺圖檢測品牌定位的正確與否，通過逐漸改變品牌定位的方法，遷移到理想的新位置。
大數據時代的到來，提供了我們更多，更大的數據。獲取數據的時間縮短了，成本降低了。但對於傳統研究方法的借鑒，仍然是一個值得關注的話題。都說大數據往往缺少深入洞察，但HCR一直致力於將豐富的調研分析經驗融入到新時代的背景下，將大小數據融合，不斷為客戶創造更高價值。