大数据建模引擎

① 如何搭建大数据分析平台

1、 搭建大数据分析平台的背景
在大数据之前，BI就已经存在很久了，简单把大数据等同于BI，明显是不恰当的。但两者又是紧密关联的，相辅相成的。BI是达成业务管理的应用工具，没有BI，大数据就没有了价值转化的工具，就无法把数据的价值呈现给用户，也就无法有效地支撑企业经营管理决策；大数据则是基础，没有大数据，BI就失去了存在的基础，没有办法快速、实时、高效地处理数据，支撑应用。 所以，数据的价值发挥，大数据平台的建设，必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。
2、 大数据分析平台的特点
数据摄取、数据管理、ETL和数据仓库：提供有效的数据入库与管理数据用于管理作为一种宝贵的资源。
Hadoop系统功能：提供海量存储的任何类型的数据，大量处理功率和处理能力几乎是无限并行工作或任务
流计算在拉动特征：用于流的数据、处理数据并将这些流作为单个流。
内容管理特征：综合生命周期管理和文档内容。
数据治理综合：安全、治理和合规解决方案来保护数据。
3、 怎样去搭建大数据分析平台
大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。我们可以利用亿信一站式数据分析平台（ABI），可以快速构建大数据分析平台，该平台集合了从数据源接入到ETL和数据仓库进行数据整合，再到数据分析，全部在一个平台上完成。
亿信一站式数据分析平台（ABI）囊括了企业全部所需的大数据分析工具。ABI可以对各类业务进行前瞻性预测分析，并为企业各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。

② 大数据技术有哪些

随着大数据分析市场迅速扩展，哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢？在Forrester Research的一份最新研究报告中，评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。
1. 预测分析技术
这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……
2. NoSQL数据库
NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知识发现
支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。
4. 大数据流计算引擎
能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 内存数据结构
通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。
6. 分布式文件存储
为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 数据虚拟化
数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。
8. 数据集成
用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 数据准备
减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。
10. 数据质量
使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

③ 大数据引擎的主要功能

所谓大数据引擎，也称网络大数据引擎，指的是对大数据进行收集、存储、计算、挖掘和管理，并通过深度学习技术和数据建模技术，使数据具有“智能”。网络大数据引擎主要包含三大组件：开放云、数据工厂和网络大脑。
网络在开发和运营一整套自主研发的大数据引擎系统，包括数据中心服务器设计、数据中心规划和设计、大规模机器学习、分布式存储、超大规模集群自动化运维、数据管理、数据安全、机器学习（特别是深度学习）、大规模GPU并行化平台等方面，网络“大数据引擎”具有先进性和安全性。

④ 大数据处理的五大关键技术及其应用

作者 | 网络大数据

来源 | 产业智能官

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括：

大数据采集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为：

大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术：改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。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。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

预测分析成功的7个秘诀

预测未来一直是一个冒险的命题。幸运的是，预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。

尽管如此，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。

预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分，就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。

这里有七个建议，旨在帮助您的组织充分利用其预测分析计划。

1.能够访问高质量、易于理解的数据

预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。”

了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl - Ding问道，他是流行病学家、营养学家和健康经济学家，目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测，模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。

简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道，FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。”

2.找到合适的模式

SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出，每个人都痴迷于算法，但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。“如果找不到适合的模式，那么他们就毫无用处，”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。”

模式通常以两种方式隐藏:

模式位于两列之间的关系中。例如，可以通过即将进行的交易的截止日期信息与相关的电子邮件开盘价数据进行比较来发现一种模式。Mooney说:“如果交易即将结束，电子邮件的公开率应该会大幅提高，因为买方会有很多人需要阅读并审查合同。”

模式显示了变量随时间变化的关系。“以上面的例子为例，了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用，”Mooney说。

3 .专注于可管理的任务，这些任务可能会带来积极的投资回报

纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今，人们很想把机器学习算法应用到海量数据上，以期获得更深刻的见解。”他说，这种方法的问题在于，它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。Urmeneta解释说:“这会导致问题太大，数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。这样是不可能获得成功的。”

而当任务相对集中时，成功的可能性就会大得多。Urmeneta指出:“如果有问题的话，我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。“这样，我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。”

4.使用正确的方法来完成工作

好消息是，几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。然而，这也是个坏消息。芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现，使用新方法很容易让人兴奋”。“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最性感、最新的方法。”

罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。“必须拥有一种高效且可解释的技术，一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性，然后将其外推到最有可能的未来，”Yang说。

5.用精确定义的目标构建模型

这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用计划。“有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。

对此，Fontes也表示同意。“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，”她解释道。“如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。”

6.在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系

在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。”然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。

7.不要被设计不良的模型误导

模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。

没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如，在一项假设的减肥研究中，可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而，那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面，戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此，虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的，但在一个有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能 、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

⑤ 大数据分析用什么软件数据分析软件有哪些优缺点是什么

用过OurwayBI参加数据可视化大赛

OurwayBI采用Node.js。速度非常快，利用基于时间序列的内存计算技版术，减少与数据库的交互权，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作，设置了操作指引，智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验等。

我的小微笑数据可视化作品

⑥ 如今智能化成为未来发展趋势，那么智慧高速智慧公路也可以

智慧交通是在智能交通的基础上，融入了物联网、云计算、大数据、移动互联网、人工智能等新技术。通过高新技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。

大数据分析、智能决策为智慧交通主要技术特征

智慧交通运用大数据技术从海量数据中提取有价值的信息，实时分析、预测、调控交通运输需求，促进交通运营效率、道路网通行能力和设施使用效率的提升。基于行业管理和信息服务需求，利用人工智能最新技术，将动态交通大数据、实时动态交通分配、交通诱导措施等紧密联动，实现交通运输基础设施和运载装备的智能控制、行业智能管理以及信息智能服务。

——更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国智慧交通行业市场前瞻与投资规划分析报告》。

⑦ 大数据开发难不难学

说实话是难的

大数据领域三个较为常见的发展方向：大数据分析、大数据开发、大数据科研

这个三个方向的难度是递增的，大数据开发排第二，是较难的。

大数据开发需要学习的课程：

阶段一：javaSE开发

阶段二：JavaEE开发

阶段三：并发编程实战开发

阶段四：Linux精讲

阶段五：Hadoop生态体系

阶段六：Python实战开发

阶段七：Storm实时开发

阶段八：Spark生态体系

阶段九：ElasticSearch

阶段十：Docker容器引擎

阶段十一：机器学习

阶段十二：超大集群调优

阶段十三：大数据项目实战

总结下上面的课程内容，大数据开发需要学java、linxu、数据库、hadoop、spark、storm、python、ElasticSearch、Docker等知识。

大数据开发学出之后能从事的工作

1. Hadoop开发工程师

2.数据挖掘工程师

3.大数据科学家

4.首席数据官（CDO）

5.ETL研发

6.大数据信息架构开发

⑧ 从预测到“现测” 大数据商业建模的新发展

从预测到“现测”：大数据商业建模的新发展

大数据商业建模的新发展方向在哪里？怎么样预测才能真正发挥大数据的特有优势？从预测到“现测”是如何实现的？百分点首席模型科学家陈宇新教授为我们做了更深一层的阐述，从预测到“现测”：大数据商业建模的新发展。

以下是陈宇新教授在2015百分点大数据操作系统（BD-OS）暨D轮融资发布会上的演讲摘录：

谢谢大家，谢谢各位来宾！非常荣幸在今天这个场合给大家分享关于大数据商业建模新发展的一些思考，这也是现在百分点研发的一个前沿。

大家都知道预测是大数据商业应用的一个核心，大数据预测需要大量的高质量数据加上非常先进的模型，在当前的情况下什么是预测领域新的热点或者一个新的发展方向？怎么样预测才能真正发挥大数据特有的优势？这是我想分享的，在这之前给大家先介绍两条最近媒体报道的新闻，从新闻上大家或许能够看出一些新的发展趋势。这两条新闻都是8月份华尔街日报刊登的。

第一条，苹果和谷歌正在开发在用户想要之前就知道用户想要什么的技术，在你不知道想要什么之前就告诉你想要什么，这两款产品大家也听说过，对苹果来说叫“主动助手”，对谷歌来说这个产品叫“谷歌现代”。这两家公司通过对你未来肯定要做的事情的一个探知反过来推测你最近的将来想干什么。谷歌通过邮件可以知道你今天下午六点有班飞机，下午三点的时候根据你现在的位置，根据北京的交通流量告诉你现在该走了，如果走的话该打什么车，滴滴或者Uber，这是它预测的思路，通过对一些已知的未来的事件的掌握来推测即将发生的未来应该干什么的一个预测。

跟这个看起来没有特别关系，但是有共通之处的另一条新闻，宏观经济指标预测，这家公司名字叫“现测”，创始人是哥伦比亚大学诺贝尔经济学奖得主的博士生，大数据预测宏观经济指标，比如物价指数。为什么叫“现测”？不是预测，而是很快的把刚刚发生的整个美国各种物价变化归纳出来呈现给用户，描述刚刚发生的事件，而不是真正预测未来的物价怎么样。为什么这件事有意义？因为通常政府颁布的指标是一个月或者一个季度以前的，它能做到一分钟之前。

这两条新闻有一个共同的关键词就是“现”，NOW，这是目前对于大数据应用的一个非常重要的趋势，那就是从预测到现测，预测是大数据建模技术的一个核心，但同时也是大数据建模的一个最大的难点，大家都说大数据很厉害，能预测很多东西，你能不能告诉我明天中国的股票是涨100点还是跌50点，没有人可以做到。但是大数据的优势在于很多时候我们真正需要的并不是预测，而是所谓的现测，是对极近过去的描述和极近将来的预测。

什么叫极近？一天以前或者一小时以前？这实际上是取决于我们现在数据量的多少和技术的发展，趋势是这个极越来越短，本来一个月前的经济数据，现在可以知道一分钟之前的，高频交易之前的我们需要知道一秒钟之前的数据。这是我们想到的现测的定义，现是一个动态过程，现测是指我们目前状况之前一点时间和之后一点时间情况的描述或者预测，这实际上是大量的大数据应用所真正用到的预测模型，比如高频交易，实际上已经知道市场的情况，但是在别人反应之前我们就知道了极近的过去发生的。

推荐引擎，这是大数据应用非常重要的，也是百分点最原始的DNA，根据消费者在这个页面上当前的状态，马上给他一个现时的推荐，这个推荐可能只是在一秒甚至半秒之内，实时投放的RTB广告，还有打车软件，大家用过滴滴专车，他们背后的原理是现测的原理，我知道车在什么地方，你在什么地方，交通状况，我就可以推测下一分钟车开到哪儿，知道前一秒车在什么地方。现测刚刚发生的事情，即将发生的事情，背后有一个非常重要的科学原理。自然也好，给了我们一个非常重要的预测手段，万世万物都有一个所谓的惯性，这个惯性效率发生的时候就使得我们预测能够比较准确。一个物体从斜面上往下滑，下一秒这个木块在什么地方可以预测的非常准确，现测为什么有它的准确性，来源于万世万物背后的惯性。

放在社会领域，惯性是由场景驱动的，比如明天我的太太过生日，生日要买生日礼物，有了这个目标，根据惯性原理，预测就变成一个现测。

现测的优势一个是利用所谓的惯性原理，另外利用了时间差，这是大数据的特点，因为大数据往往是实时的数据，海量高频的数据，这张图大家可以看到如果我每十分钟照一个这样的照片，可能就错过这个镜头，如果每一个微秒或者每半秒拍一个照片可能就看到这个镜头，看到这个镜头就有一个惯性的应用，这个女士拿起这个橘子，如果没有时间差，比如5分钟拍一次照这个镜头就错过了，但是如果频率高的话，我们知道她拿这个橘子看一下，虽然孩子拉走了，但她对这个橘子有兴趣，这个情况下我们可以有一些营销手段。

说起来跟预测一样，实际上这是一个描述问题，高频的描述效果跟预测是非常像的，我们并不在预测她到底喜欢苹果还是橘子，只不过我们描述从预测变成了实测，描述非常有优势，这样我们把一个非常艰难的预测问题变成一个描述问题。这是我讲的为什么对大数据来说我们具有现测的优势。

我有一些博士生在做模型的建立和模型的测试，根据现测的概念，我们可以发展出一系列的技术模型，这些模型有一系列商业的应用。一个是协同过滤和时间序列的分析，通常在计算机科学领域，大家都知道协同过滤的算法，如果放在现测的考量中，就像计量经济学的时间序列分析，在高频交易中大量用的是时间序列分析，现在做的把协同过滤和时间序列分析结合起来，大家可以做出一个相应的应用。

第二是用户画像，结合快速迭代的贝叶斯学习，我们知道用户大概是一个什么样的人，什么样的人会做什么样的事情，但是这个惯性趋势放在一个特定的场景中我们可以看以前的需要，到一个修正，这个修正必须在实时中完成，很快的迭代。

第三，百分点开发了一些数据动态可视化和人机互动的产品。人脑的优势在于对一个场景的综合把握能得到一个比计算机更好的预测，但是大数据能快速实时的截取这样的信息，如果我们动态的展现出一些数据来，通过人机互动就可以判断，有超市人员在的条件下，判断这位女士喜欢橘子，让电脑直接判断的话不一定很准确，但是我们通过动态数据可视化使得人对一些全景的预测和电脑对数据的抓取有机的结合。

现在一些学者重点研究的就是基于运筹优化和行为科学的反时序预测，换句话说用未来来预测当下，听上去有点儿悬乎，很多时候我们远处的未来，你可能飞机票买好了明天要飞这是确切的未来，我们有了确切的未来用它来帮助预测当下，比如你在一家百货商店，王府井百货，我起码知道你肯定是要出去的，你不可能一辈子呆在里面，你要出这家百货店就这几条路径，根据这一条就可以通过运筹优化的方法告诉你大约几条选择，每条选择经过哪几个货架，有几个可能的商品推荐，把几个非常难以把握的预测问题变成已知终点反推回来的运筹优化问题，有相当多的应用，这也是百分点以前做和现在做的非常紧密的结合点，百分点的DNA本来就有实时推荐，和现测是不谋而合的理念。

百分点在建模方面做的非常多的就是用户画像和细化场景，仔细推敲，细化场景更往前走一步不光研究用户场景，而是研究用户在这个场景里的目标是什么，在这个会场上我的目标是跟大家交流，任何用户在任何商业环境或者任何场景当中，它实际上都有一个目的所在，到一个饭店的目的是吃饭，到学校的目的是读书，我们把这个目的找到，刚才我讲的技术，通过目的知道未来你想要的东西，反推回来当下想干什么。已知用户画像推他当下的想法行为，目前建立的这套数据体系和场景细分，包括用户画像，为什么在现测的范围里有很多的应用。所以，积累大量的数据，有非常好的前景。

像大数据预测公司一样，很多金融相关的信息及实时经济指数，对过去的描述来预测未来。还有一个跟金融信息相关的领域，个人征信。从现测角度，以前所谓的人口学指标，过去行为的指标，现在有更多的做法，一个人购买大件的商品，买一辆车，这个信息马上反馈到你个人的征信系统，你的现金流水平发生变化，这样一种实时监控的做法，类似的有在做个性化的企业营销。

同样刚才举的例子，个人的金融，信用卡根据你实时消费情况的变化可以计算出你这个月大概还能用多少钱，每个月开销钱的总数，银行存款多少，根据这个反推回来，反推你买什么东西，否则你推荐的用户可能没有财力消费。

第三个应用，旅游出行管理。你的航班，比如我知道明天天气要变化，可以通过这个反推回来知道你在北京要开会，明天天气不好，可以实时提醒你是不是把机票换成火车票，这是现测的概念，知道未来的一些确定性反过来帮助你解决不确定性。

个人健康管理，目标三个月减重五斤，根据这个可以反推回来每天该减多少，吃多少，实时调整你的健康管理计划。

最后把一些东西放在一起，就可以打造所谓的数字生活的助理，把你整个生活各个方面管理起来，给你提供最佳的体验。

为什么刚才反复强调现测的重要性，而且大数据应用有极大的优势，以前大数据经常提到这一点，所谓的三个V或者四个V，但是通常大家对大数据的探讨，这个V往往是Velocity，能够很快的把海量的数据进行处理，当你知道刚刚过去的事情和即将到来的未来。另外，大数据的相对优势，对短尺度的应用性具有特别的优势，但是对长尺度的应用性反而不具有明显的优势。

在长尺度上我可以说我也不需要大数据，用小数据就能获得成功。但是短尺度的预测，我说不出来今天晚上大家晚饭吃什么，大数据往往知道这一点，因为它知道你中午吃了什么，是哪里人，爱吃什么，现在在什么位置，周围有什么饭店，往往通过这个能推出来你要吃什么，而且通过你什么时候吃的中饭，身高体重，推出你什么时候一定饿得不行了，我们可以反推回来做一系列的介绍。这是大数据非常大的优势，在商业中应该特别重视这一点。通过大数据用户画像和细化场景建模发掘和利用行为惯性。这就是大数据价值提升和扬长避短的一个新的发展趋势，希望大家多多指正和交流。谢谢！

以上是小编为大家分享的关于从预测到“现测” 大数据商业建模的新发展的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑨ 做大数据分析一般用什么工具呢

一、Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

八、EverString

everstring主要是通过大数据的预测分析建模为企业提供业务和客户推荐的SaaS服务，获取和积累了两个数据信息资源库，一个行业外部的资源库（公有SaaS收费形式），一个行业自己内部的资源库（私有），然后再通过机器学习和人工智能的方法对数据进行相应行业或是领域的建模，最后得到一个比较不错的结果，优化于人工可以得到的结果，而且Everstring也成为了初创大数据公司里面估值很高的公司。

⑩ 海致大数据建模平台大于31怎么算

海致大数据建模平台大于31的算法如下。本文来自由海致网络技术公司翟士丹分享。专注于大数据技术领域，Apache Spark Contributor，有丰富的Spark SQL引擎调优经验。海致全称海致网络技术公司，成立于2013年7月。作为一家技术驱动的创业型公司，海致的创始班底拥有丰富的技术经验。核心团队成员来自网络、微软、IBM、EMC、硅谷等知名企业的资深互联网专家。