大數據分析挖掘系統

Ⅰ 大數據、數據挖掘各自的特色是什麼

首先是大數據。 我認為大數據與其說是詳細的技術細節實現，倒不如說它首先是一個方法論，他的提出並不是開天闢地的大創造，而是對一種文體解法的總結，並把這類方法正式提出來作為解決現實問題的一種可行手段。 然而光有方法是沒用的，它必須要落地，必須要切實地在實際工作中能有產出，能看得見摸得著。那麼與之對應地就有一大批完整的技術體系發展了起來，尤其是在開源社區的推動下，這種發展愈加迅猛。 這一些技術包括什麼呢？我稍微列舉一下，排名不分前後：計算模型、計算引擎、運維、調度、虛擬化、存儲等等。實際上這些東西沒有一樣是在這波浪潮中被新提出來的，在早先都已經有所成果，只是在特定的時間，他們的地位和角色得到了巨大的提升和整個社會的承認。 於是，我們有了maprece、有了hadoop/spark/storm/，有了ganglia等運維系統，有諸如Yarn/mesos這樣的調度系統，有docker這樣性能極其出色的虛擬化工具，有了hdfs/hbase這樣優秀的分布式存儲容器。當他們被有機地組合在一起的時候，此時，就已經具備對大數據進行高性能處理的基本條件了。

那麼什麼是雲計算呢？我屬於那種想要把分布式計算和雲計算兩個概念嚴格分開的那群人。我看到很多人提到雲計算的時候想到的不是openstack、docker這些技術而是hadoop、spark這些，我覺得這兩者還是應該區分一下的。

曝光率最高的hadoop和spark等計算引擎，通常作為上述我提到的大數據技術鏈中的核心環節之一，因為他們直接或間接（比如加個hive）地暴露給用戶進行使用，很多時候用戶看到得最多。而他們最主要的任務是在於提供一種簡單的方法，使開發者或者用戶能夠快速開發或生成出能夠並行執行的應用。這樣帶來一個最大的好處在於，原本那些專注業務的演算法專家們，可能並不是非常精通並行計算的方方面面，這種框架就幫助他們不需要太關心並行計算相關的實現，只需要調用介面就可以了。 但是這就是雲計算嗎？來看看定義：我認為雲計算最大的幾個特點在於資源按需使用，彈性分配，虛擬化等能力。它最大的幾個作用就是，對於一個組織或集體來說，當有各種復雜應用運行在上面時，能夠做到資源利用最大化，不同應用之間能夠做到隔離互相不幹擾。它將整個集群N台伺服器的資源抽象成資源池，然後進行跨節點之間的分割。

然後可以看到了，像hadoop/spark這樣的系統，雖然後續通過一些附加插件或者組件也提供了類似的資源調度虛擬化這樣的功能，但是他們本質，或者說是設計初衷，是為了計算，附加功能嚴格來說是在他們設計初衷的系統邊界之外的。

Ⅱ 醫療大數據的分析和挖掘發展現狀如何未來會有什麼樣的應用前景

如今是大數據時代，前景自然好了，據前瞻產業研究院《2016-2021年中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，總的來說，醫療大數據應用主要體現在臨床操作、研發、新的商業模式、付款/定價、公眾健康五大領域，在這些場景中，大數據的分析和應用都將發揮巨大的作用。
醫療大數據的應用對於臨床醫學研究、科學管理和醫療服務模式轉型發展都具有重要意義，而大數據技術的運用前景是十分光明的。
醫院和醫療行業面臨的大數據主要有醫學影像、視頻(教學、監控)及文獻等非結構化數據。由於這些數據增長很快且結構復雜，給數據管理和利用帶來較大的壓力，存儲與管理成本不斷提高，數據利用困難、利用率低。除了數據數量和形態的迅速增加，醫療數據還需要越來越長的保留期。一旦存儲系統的安全性出現問題，導致醫療數據丟失，醫院會面臨嚴重不良局面。醫療大數據的應用要保證數據的全面性、准確性、實時性和使用的便捷性，要能快速運算和快速展現，要與日常工作平台緊密結合。
國人已經把健康大數據上升為國家戰略，而面對「大數據」的挑戰，醫院必須考慮三大主要問題。
(1) 數據存儲是否安全可靠?因為系統一旦出現故障，首先考驗的就是數據的存儲、災備和恢復能力。如果數據不能迅速恢復，而且恢復不能到斷點，則將對醫院的業務、患者滿意度構成直接損害。
(2) 如何提高醫院運行和服務的效率?提高效率就是節省醫生的時間，從而緩解醫療資源的緊張狀況，在一定程度上可以幫助解決「看病難」的問題。
(3) 如何控制大數據的成本?存儲架構是否合理，不僅影響醫院IT系統的成本，而且關乎醫院的運營成本，醫療數據激增，使醫院普遍存在著較大的存儲擴容壓力。如今，醫院的存儲設備大多是由不同廠商構成的完全異構的存儲系統。這些不同的存儲設備利用各自不同的軟體工具來進行控制和管理，這樣就增加了整個系統的復雜性，使管理成本非常高。
未來，大數據必將影響醫療行業，未來醫療行業的大數據將會具體應用在：臨床輔助決策，醫療質量監管，疾病預測模型，臨床實驗分析。其發展空間有：個人健康門戶，慢病管理和健康管理，電子病歷和臨床質量監控，醫學知識管理，臨床路徑和循證醫學，遠程醫療和移動醫療，醫學研究數據倉庫和共享平台，跨醫療機構協作平台。

Ⅲ 大數據分析一般用什麼工具分析

比較常用到的一些大數據分析工具
1.專業的大數據分析工具
2.各種Python數據可視化第三方庫
3.其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。

Ⅳ 大數據時代,企業需要分析,也需要風險

大數據時代,企業需要分析,也需要風險

當談論大數據時代和互聯網已然成為一種時尚時，我仍然要說，現在並不是大數據時代，也不存在互聯網思維。基於互聯網作為技術的理念，互聯網確實已經並繼續引起行業變革，對供應鏈和生產營銷甚至組織架構等都產生了影響，但是從企業經營者的角度考慮，只不過是面對一種技術的應變，是方法和游戲規則的改變，但是這並沒有對其經營管理上的認知產生改變。那些熱衷營銷的老闆不會變成以產品為導向，而奉行軍事化管理的企業主也不會投向人本主義的懷抱。
數據是為經營管理服務的，對數據的運用可以追溯到幾千年前。沃爾瑪至今依舊保存著上世紀八十年代至今的所有銷售數據，因此沃爾瑪甚至可以以5年為周期分析商品的迭代和變化趨勢，進而對未來產生影響。深層次的數據分析和數據挖掘系統在善於運用的企業中早已成熟，但是對於不善管理決策的人，較多的數據反而是累贅。雖然我們現在能根據即時通訊工具等的定位分析出春節的人類遷徙，但是在某種程度上來講，這本來就是可以預測的，並且較為原始點的鐵路數據也能反應出來，不過在數據的處理上會麻煩而已。因此，技術逐漸進步的意義不過是數據分析更加易得，但是，即使是當下意義上的大數據分析也早已得到了實現，因此現在很難說這是一個時代。
1、小米手機和戴爾的比較——小米顛覆了什麼？
小米確實取得了很大的成功，甚至成為了一個典範，目前依舊有很多模仿者和追隨者，在很多人看來是互聯網思維的證明。綜合來講，小米的成功基於兩點：供應鏈和營銷。在供應鏈上，直銷並預售應該實現了賬期為負，從而帶來了現金流上的收益（或表現在成本的降低）。在營銷上，飢餓營銷和粉絲經濟可謂做到了極致。戴爾電腦也是採用直銷+預售的模式，不但實現了即時生產（JIT），也使賬期達到了負的十多天。並且，與小米相比，戴爾還實現了大規模定製這一現在很多企業渴望而不能實現的目標。並且，雖然賣的是電腦，戴爾主要採用的直銷模式是，電話直銷。
在營銷上，小米手機也並不是開創者，蘋果的粉絲經濟也最先取得了類似的成功。但值得警惕的是，隨著競爭對手的大規模模仿（就像小米模仿蘋果一樣），小米技術上的劣勢逐漸顯現。
隨著新媒體的發達，營銷手段的多元化呈現出來，粉絲經濟和熱點話題將成為有效手段，但這並不是互聯網時代的專利。例如，海爾當年的砸冰箱就是非常棒的營銷案例，而如果發生在今天這種事情依舊會取得很好的效果（如果是首創的話）。那些之前通過電視劇來塑造品牌形象的經營者（海爾、王老吉等），在互聯網時代依舊有意識去拍網路劇等手段進行營銷。因此，思維沒有變，變化的是方法。
2、沃爾瑪：大數據分析由來已久
在二戰時，多學科的交叉應用就使數據分析起到了很大的作用，而基於計算機技術的大數據分析並不是近幾年的事情，作為一家至今依舊是全球營業額最大的公司，沃爾瑪在上世紀八十年代的作為現在很多企業依舊沒有達到，這主要表現在對數據的運用上。
沃爾瑪率先使用了條形碼、POS機，並發射了自己的衛星，這些使沃爾瑪能夠對所有銷售數據進行保存，沃爾瑪的資料庫現在依舊是世界最大的資料庫之一。對於中國目前很多傳統企業來講，很多至今都沒有數據分析的意識，更不用說深層次的數據挖掘。亞馬遜的推薦商品一直是引以為傲的，這是協同搜索和群體智能技術的運用，但是目前在很多購物網站上，當你買了一副羽毛球拍之後，推薦給你的依舊是球拍而不是羽毛球。因此數據本來就是存在的，而在對數據的應用上還遠遠不夠。隨著互聯網技術的不斷進步，可視化的數據分析工具將會越來越多，但是數據量也會越來越大，這就對企業管理決策者提出了更高的要求。
面對眾多的供應商，沃爾瑪運用電子數據交換（EDI）建立了客戶關系管理系統和其他決策系統來提高效率。但是目前在國內，上下游企業間的協同辦公能力還很差，也只有為數不多的企業擁有信息決策系統。隨著互聯網技術對供應鏈的影響從終端到中間環節及生產的過渡，供應鏈也會得到優化甚至重新塑造，辦公類軟體和管理信息系統將會得到更廣泛的應用，這主要通過專業的技術公司結合管理咨詢來實現。
3、跨越「專業鴻溝」
在這一技術浪潮中，對於很多傳統企業，辦公信息化和信息系統的建立將主要通過第三方或外包給第三方來實現，這對企業來講並不構成挑戰。並且目前已經有很多大型企業都擁有自己的SAP系統和OA系統，而在決策系統上還比較欠缺。但是，除了辦公工具的改變，互聯網技術在供應鏈上（主要變現是生產、營銷和銷售上）的應用將由企業內部操作，這就可能會在不同部門之間出現「專業鴻溝」。
這里的「專業鴻溝」是借鑒「數字鴻溝」的說法。數字鴻溝是發生在信息程度不對等的社會之間的信息獲取差異，但不同於數字鴻溝，專業鴻溝是發生在同一社會不同專業之間的，也就是說發生在同一公司不同部門之間。隨著互聯網應用的廣泛，很多傳統企業都將引進互聯網方面的人才，但是這些互聯網專業的人員對企業的產品和客戶並不是特別了解，而企業的傳統渠道負責人對互聯網技術的工作方法也比較陌生。當企業的產品為消費品時，互聯網方面人員還可以通過自身的同理心來感知，但是，當企業的產品不是消費品而是半成品或生產資料時，這將成為一大障礙。比如，某水果電商宣稱他們的所有水果從摘下來到顧客手中都不會超過6小時，這在業內人士看來是沒有必要甚至對於某些品類是錯誤的。我們有理由相信，互聯網未來將成為一種人人都需要學習的技術，但是，在相當長的一段時間內，專業鴻溝將會存在並對現階段的轉型產生影響。
4、企業該怎麼做
因此，我認為，對於目前的企業經營者和創業者，更應該關注產品和服務本身，及時了解新技術在各方面的應用和洞察行業的發展方面並把握先機，就像沃爾瑪當年所做的一樣。更為主要的是，要從管理角度而非技術角度思考問題。少談些概念，多做些實事，這是對創業者的最好建議。相反，提出「互聯網思維」的網路創始人李彥宏先生在「互聯網思維」的應用上就很不令人滿意。在O2O領域，擁有地圖優勢的網路完全可以打造一個基於地理信息系統的生活服務平台，但卻推出了直達號這一至今沒有存在感的產品。網路也推出了打車、錢包等產品，但很多人卻沒聽說過。一直為別人做推廣的網路在營銷推廣上相比競爭對手差的太遠。在網路打車沒有起色之後，網路又後知後覺地投資了Uber,但面對本土土豪滴滴快滴沒有看出有什麼優勢。打車及專業領域目前依舊面對很強的政策問題，外來的和尚不太好念經。可以預見的是，網路剛推出的度秘將會由於技術超前而不成熟而不被市場看好。如果網路不能在O2O領域取得成功，之後將會被迫採取收縮戰略專注於搜索領域。這是值得我們深思的。

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Ⅳ 大數據挖掘方法有哪些

謝邀。

大數據挖掘的方法：

• 神經網路方法

神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。

• 遺傳演算法

遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。

• 決策樹方法

決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。

• 粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。

• 覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。

• 統計分析方法

在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。

• 模糊集方法

即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

Ⅵ 大數據分析系統具體指的是什麼

隨著大數據時代的來臨，大數據分析應運而生。據我所知，九舞數字已經擁有了大數內據分析系統容。這個系統包括：智能大數據分析、智能招商成果統計、獨立賬號管理。再詳細點就是智能大數據分析是根據二維碼微沙盤掃描成果，在後台生成大數據追蹤系統，形成不同時段的大數據分析，並分析傳播效果；智能招商成果的統計是根據不同客戶的訪問量，分析出意向客戶的存在，篩選優質客戶，確定意向後拜訪交流，節約人力輸出，減少時間浪費；獨立賬號管理是根據不同招商主體，設定不同許可權的賬號，每個賬號旗下的招商信息均可生成獨立報表。

Ⅶ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。