图纸在大数据下应用

1. 如何使用大数据对图像进行处理

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

2. 在数据分析中,柱形图,折线图和饼形图分别应用什么情况

1.柱状图

1）适用场抄景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

2）优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

3）劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

2）优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

3）劣势：肉眼对面积大小不敏感。

数据图表均由BDP个人版制作而成！

3. 大数据是如何融入并改变我们的生活

大数据是如何融入并改变我们的生活

随着互联网以及各种智能设备的发展，人们的行为、位置、生理特征等等，无时无刻不在生成数据被这些设备所采集，然后通过网络源源不断的传输，在计算机上将有型的数据转化为无形的财富，融入人们的生活每个角落。

曾经有这样一个事情，美国明尼苏达地区有一男子向一家零售商店的店长投诉，称该公司最近给他十几岁的女儿邮寄婴儿服装和孕妇服装的优惠券。店长大方的向他道了歉。后来这个女孩的确怀孕了。可见大数据的无所不在，这家商店通过分析女儿购买无味湿纸巾和补镁药品的记录就猜到了。

有人把大数据形容为未来世界的石油，有人宣称掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界，美国政府甚至已经把对大数据的研究上升为国家战略。衣、食、住、行，大数据都能派上用场。大数据海量、多变、多样，与传统数据不可同日而语。

百货行业精准的广告投放

对零售业来说，大数据来自于消费者在数字世界的痕迹——网购记录、社交网络的行踪的集合，它们为理解消费者的行为提供了依据。比如，在网上买了一些衣服，在之后的一段时间，网页两侧的广告栏里不断出现与购买的衣服类似的服装的广告。

美国的百货店Kohl’s，曾贴出告示，让消费者进入商店后用手机搜索Kohl’s的折扣信息。当我溜达到某个柜台时，一张刚才搜索过但没买的商品的折扣券就会发到我的手机上。这当然会让商店卖出商品的几率增加，因为消费者在消费现场更容易被促销广告打动；据统计，70%的人会更乐于在这时收到折价券。这样既不会对消费者造成困扰，又可以使销售量上升。

食品行业个性化的定制

大数据在食品行业的应用悄然兴起。于是Co.Design版块的可视化数据设计师格斯·文茨瑞克（Gus Wezerek）和作家马克·威尔逊（Mark Wilson）与一家食品业资讯公司Food Genius一起合作，研究了8万8千份菜单和5千9百万个菜品制作出了这份美国各州最有特色的食品图表。

图表显示出每个州最有特色、独一无二的菜品。图表中还体现出了各地区5大类特别的饮食爱好。Food Genius还可以告诉餐馆什么样的描述最吸引客人，可以提升价格。什么样的配料组合可以最大化利润

大数据寻找人们最爱的房屋

谷歌住房搜索查询量变化可对住房市场发展趋势进行预测，得益于大数据分析的成功运用。前些年，有机构根据搜索量，对于不同地区的美国人喜欢的房屋进行了统计，调查中也出现了一些让人意想不到的结果。

比如康涅狄格州滑雪度假屋的搜索超过了科罗拉多等州，佛罗里达“顶层公寓”的搜索量也高于纽约。这些数据可以帮助房屋中介和地产商们知道人们更愿意住什么样的房屋，便可以投其所好的推荐和建造。

大数据带来出行新体验

对于汽车巨头福特公司，大数据则是在图纸设计出来之前就发挥了作用。新产品开发团队想知道新款休旅车的后门应该做成手动打开还是还是脚踏电动后门。用传统方式调查，结果不明朗。于是福特团队从社交网络上搜集大量信息后发现，人们都喜欢电动后门，这就成了福特的决策依据。

说到出行一定离不开地图，位于纽约的Citimap开发的社交地图为该领域带来新的活力，它展示的是一个基于社会关系的地图，用户可以在Citimap APP上创造自己的地图并与朋友分享，情侣可以创造他们的幽会地点，买手们可以创建购物地图，美食爱好者可以创造美食地图等等。与O2O相比，这样的地图数据更鲜活，更有针对性。

可以说我们正在经历着大数据的时代，是一次重大的时代转型，其信息风暴正在变革着人们的生活、工作和思维。在这场革新中我们会遇到困难，比如数据安全，隐私问题。但随着各项制度的明确，政府的推动和企业的自律，相信在我们未来的生活中，感受到更多的是大数据为我们生活带来的便捷和舒适。

以上是小编为大家分享的关于大数据是如何融入并改变我们的生活的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

4. 大数据在土木工程上的应用

大数据技术在土木工程中的应用
一、大数据技术在建筑能耗分析中的应用
在土木工程建设及建筑过程中，建筑能耗的产生与很多因素均存在密切关系，主要包括空间局部、占地面积以及光照条件等方面。相关研究人员可以通过对数据挖掘框架进行合理应用，深入分析办公室区域占用数据，在此基础上通过对各种先进大数据技术进行利用，可将建筑占用模式及相关时间表计算出来，依据计算所得到的结果可提出多种能源节约方案，在建筑能耗分析方面能够得到更多有价值思路。另外，可利用消耗模式对建筑能耗问题进行分析，在建筑能耗分析中电力数据属于比较重要的一种，利用传统数据分析方法无法将其完成，而通过对大数据技术进行利用，对于大量建筑空间样本中各种用电设备，可实行定时数据采集，也就能够得到大量用电数据。在此基础上，利用特征提取、聚类及关联分析等相关大数据处理技术，可对用途及类型不同的各种耗电设备数据实行统计，也就能够得到通用电力消耗模式，利用这种模式能够对今后建筑中实际电力消耗情况实行预测，从而更好把握能源消耗情况，也就能够更好进行工程建设。
二、大数据技术在建筑破坏检测中的应用
对于破坏检测而言，其所指的就是在特定情况下检测建筑物实际受损情况，比如，在发生过自然灾害之后，需要利用无人机设备采集建筑物图像，且利用多角度图像合成，可在检测建筑物破坏情况方面提供比较理想的相关基础数据。但是，利用无人机进行图像拍摄，其速度比较快，若建筑区域比较多，则需要在一定时间内处理大量数据图像，在这种情况下便需要通过对大数据技术的利用，从而对大量图像数据进行处理，在此基础上也就能够更好获得建筑实际损坏情况，也就能够得到更理想的检测结果。
三、大数据技术在土木工程中的应用前景
目前，在土木工程中大数据技术虽然有着比较广泛的应用，并且有关研究也越来越多，然而其整体应用及发展情况仍处于初步发展阶段，仍旧有很多关键性技术问题需要进一步解决。在目前物联网技术不断发展及应用的背景下，传感器在土木工程中也有着越来越多的应用，其数据采集方面的频率越来越高，这对于土木工程技术创新发展具有很好促进作用。在目前土木工程建设及发展过程中，利用大数据技术探索基本规律已经成为必然趋势，通过对这些规律进行利用，在土木工程建设、维护及管理方面能够具有更科学合理的依据。另外，在当前土木工程实际发展过程中，大数据技术表现出较大应用发展潜力，在构建大数据技术应用系统框架方面，可提供有效技术支持。随着今后建筑行业及大数据技术不断发展，在建筑、道路以及桥梁等各种土木工程中，大数据技术也必然会有着越来越广泛的应用，在基础设施建设方面也必然会成为重要技术保障，表现出比较理想的应用前景，具有较高的价值。
在目前土木工程建设及实际发展过程中，对现代化技术及方法进行应用已经成为必然趋势，并且也是必然需求，而大数据技术就是各种技术中比较重要的，且比较有优势的一一种。作为土木工程专业人员及研究人员，应当对土木工程特点及优势加强认识，并且应当对大数据技术在土木工程中各个方面的应用充分掌握，把握其应用前景，以实现大数据技术的更理想应用，为土木工程发展奠定更理想的基础。

5. 图计算应用场景有哪些

图计算模型在大数据公司，尤其是IT公司运用十分广泛。近几年，以深度学习和图计算结合的大规模图表征为代表的系列算法发挥着越来越重要的作用。图计算的发展和应用有井喷之势，各大公司也相应推出图计算平台，例如Google Pregel、Facebook Giraph、腾讯星图、华为GES、阿里GraphScope等。

GraphScope 是阿里巴巴达摩院实验室研发的一站式图计算平台。GraphScope 提供 Python 客户端，能十分方便的对接上下游工作流。它具有高效的跨引擎内存管理，在业界首次支持 Gremlin 分布式编译优化，同时支持算法的自动并行化和支持自动增量化处理动态图更新，提供了企业级场景的极致性能。GraphScope 已经证明在多个关键互联网领域（如风控，电商推荐，广告，网络安全，知识图谱等）实现重要的业务新价值，其代码当前已在github/alibaba/graphscope 上开源，以供更多开发者使用。

6. 数据可视化大屏目前的应用场景，在哪些行业与场景

目前应用比较多的是政府、军队、交通等机构，不过现在常规的互联网企业也应用的比较多，最常见的就是双十一的数据大屏。

在企业的应用场景主要有下面4个：

1、实时监控中心，主要监控活动

观远数据大屏

7. 好用的企业图纸防泄密软件是哪个

根据各行业的统计分析，现在的企业对防泄密软件的需求是比较大的，而且在大数据的发展下，尤其是对于图纸设计类的企业来说，图纸设计数据就是立业之根本，所以要对企业内部的图纸类数据进行高度保护。

企业选择防泄密软件就是要对所有的终端数据进行安全保护，比如说对企业内部各种的文档类型和各类图纸设计软件进行加密，用域之盾就可以对电脑中的所有重要数据进行加密，通过一个加密策略就能够完成，而且经过加密的文件和软件在该局域网内也是可以正常浏览或编辑的，如果是外发到局域网之外的话就会出现打开是乱码的情况，想要正常外发就需要提前得到管理端审批，那样才能发出去，在很大程度保证了文件的安全问题。

8. 如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画

一些博客也会介绍常用的可视化工具，因此可视化并不是非常特化的研究领域，你就回可以用编程语言来写自己答的可视化系统了。

4，表现形式，ProtoType等。

2，Google Public Data 等. 更进一步，根据自己数据的特点，比如 Mathematica，R，绘制清楚直观的图表，交互方式等都可以有很自主的设计。作为非计算机专业的人员，数据处理，SPSS。

31，比如 22个免费的数据可视化和分析工具. 入门书的话，你可以去看看 Edward Tufte 的一些书籍，它可以有非常广泛的应用和创建途径，可以尝试使用一些编程或者数学工具来进行自定义图表绘制，你可以借助现有的程序和软件. 如果你拥有一定的编程基础。Excel。这样你就会有很自由的发挥空间和操控能力.可视化是连接用户和数据的桥梁，是我们向用户展示我们的成果的一种手段

9. 大数据下为什么要进行地图可视化

地图可视化是复用来分析制和展示与地理位置相关的数据，并以实际地图的形式呈现，这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便大家挖掘深层信息，更好的辅助决策。其中，有行政地图，热力地图，统计地图，轨迹地图，气泡地图等多种酷炫的形式。

1、行政地图：BDP中一共有面积图（图1）和气泡图（图2）两种展现形式，如果你的数据涉及祖国的行政区域，需要把企业不同省份数据显示在地图上，那这种形式一定对你适用。 最重要的是，地图有钻取功能，可以点击区域位置了解下层数据（例如：福建省—福州市—鼓楼区）。多层钻取可以帮助你深入了解业务，有问题也能第一时间找到问题的渊源。

以上地图图表皆来自bdp个人版，除了地图图表，还支持更多几十种数据图表，拖拽即可选择图表类型。

10. 如何用大数据的方法绘制知觉图

如何用大数据的方法绘制知觉图
统研究时代，知觉图(perceptual map)是一个简洁直观解析品牌定位的经典工具。然而随着大数据时代的降临，传统的数据获取方法受到了不断的冲击，原来使用焦点小组(Focus Group) 或调研问卷获得数据变成了一项费时费力，且耗费成本的工作。
大数据背景下，可不可以有更简单，更快捷的方式获知品牌及其竞争对手的定位？可不可以快速评价品牌定位是否达到目标位置？可不可以全面检验修正品牌传播策略正确与否？
这些问题都值得我们来探讨。
知觉图是什么？
先来说说知觉图的含义：
知觉图是消费者对某一系列产品或品牌的知觉和偏好的形象化表述。目的是尝试将消费者或潜在消费者的感知用直观的、形象化的图像表达出来。特别是用在产品、产品系列、品牌的定位方面，也会用于描述企业与竞争对手的相对位置方面。
知觉图可以是多维的，但通常的情形是二维的。
下图通过两维展示了消费者心目中笔记本电脑品牌在用户导向/标准配置，创意设计/经济实用方面的品牌定位。此例中，消费者认为，苹果品牌代表了创新设计及用户导向的特性。而三星笔记本则代表了经济实用和标准配置。

*非真实数据，仅用于展示
如何用大数据的方法绘制知觉图？
绘制知觉图，涉及到至少6个步骤：
确定研究方向：
作为咨询研究公司，研究方向往往是通过对消费者的研究，获取其对于客户某产品及其竞争对手产品的感觉或偏好。这时我们要选择符合该产品的一系列变量指标以及想要研究的目标品牌。
通常来说， 品牌和变量指标之间存在一个理想的比例关系，即1.3-1.6倍，也就是说如果研究8-10个品牌，大致需要14-15个变量。在传统研究时代，通过问卷获取消费者认知的阶段中，对于品牌的研究一般不超过20个，否则可能导致调查对象的疲倦，最终影响调研结果。而在大数据获取的背景下，数据是本身的获取是相对客观的，并不存在这个问题。这也算是大数据绘制知觉图的优势之一。
获取数据
本次介绍的大数据获取用户感知数据的方式，主要来自电商评论数据的获取。与传统途径相比，它具有采集快速，数据量大的特点。
在HCR最新的研究项目中，仅6个月内关于几大剃须刀品牌的商品评论数据就采集33万条之多，而采集时间却仅用了一天。省去了问卷设计，调研对象邀约，答题，统计等多个环节，最终获取到多于问卷调研对象百倍的原始数据。
当然这种大数据的采集方式，也会存在短板，比如评价不同品牌的个体不相同，个人评论的尺度的不同可能会影响最终的结果。但通过大量级的数据收集，可以将这种误差控制在可控范围内。任何一项研究都可能存在误差，而传统问卷抽样所导致的误差问题可能更明显。
确定产品变量
传统问卷的采集形式中，确定产品维度的工作是在数据采集前完成的，即先确定需要考察的产品属性，之后体现在问卷设计当中向调查对象提问。
在大数据的研究方法中，在数据采集之后，可通过高频属性的方式，提炼出某产品最受关注的一系列属性。例如：物流，服务，促销，价格，外观，功能，质量，体验等。每一项指标分为正面，中性，负面。相当于以往问卷式研究中的1-3分量表，即负面等于1分表示不满意，中性等于2分表示一般，正面等于3分表示满意。
数据处理
计算每一条评价在不同的指标下的分数，汇总后取平均值，得到不同品牌在各项指标下的平均得分。此处以剃须刀为例（非真实数据）：
用因子分析中的主成分分析法可以得出每个品牌及每项指标的两维（X,Y）值：
绘图
根据品牌及指标的X,Y值，绘制出知觉图。在绘制知觉图的时候，有一项工作是非常重要的。即坐标轴的命名。此处可根据轴两侧45%角内指标的特性，为X,Y轴命名。例如：X轴负半轴，可根据便携，价格和促销/赠品来命名，比如“经济实用”。如果遇到命名指标数量过少的情况，如Y轴负半轴，则可用正半轴相关指标的反义词来辅助命名。
图表解读：
位置越相近的品牌，说明他们的市场定位越接近。而同属一个象限的品牌，在本质上可以被聚类。例如博朗与松下；奔腾，科美及朗威；飞利浦与飞科。他们彼此形成强烈的竞争关系。对于这些品牌，可以通过知觉图检测品牌定位的正确与否，通过逐渐改变品牌定位的方法，迁移到理想的新位置。
大数据时代的到来，提供了我们更多，更大的数据。获取数据的时间缩短了，成本降低了。但对于传统研究方法的借鉴，仍然是一个值得关注的话题。都说大数据往往缺少深入洞察，但HCR一直致力于将丰富的调研分析经验融入到新时代的背景下，将大小数据融合，不断为客户创造更高价值。