视云大数据平台

A. 大数据云分析平台的安全性怎么样

SpeedBI数据云是一款免收费免安装、自适应pc、移动端的大数据云分析产品。登录便可免费版使用平台上的所有权功能，根据实际需求制作直观易懂、分析挖掘深入的数据可视化报表，真正实现数据辅助决策，融入数字经济市场中。

SpeedBI数据云安全吗？

毕竟是要处理企业数据，安全问题绝对是重中之重。奥威软件自然倍加重视。

SpeedBI数据云通过过严密的权限管理制度，完善组织结构、明确账号权限。管理者可根据用户角色限定业务数据权限，保证数据安全。

举个例子：当管理者对某个角色权限限定在销售部，该角色登陆后便只能浏览销售部的数据分析，而无法查看诸如财务、人事等的数据分析报表。

SpeedBI数据云严密的权限管理制度，不仅便于企业内部部门和人员利用相应数据，轻松实现数据驱动，还最大限度提升了数据分析效率，加快数据决策落地。其操作简单，数据报表展现直观易懂、全面细致，是当下企业落实数据可视化分析的不二选择。

B. 什么是云计算和大数据

什么是云计算和大数据？云计算与大数据要学啥
近年来，云计算可谓是出尽了风头。无论是IT设备厂商、电信运营商，还是服务提供商、内容提供商，都纷纷“找门子”与云计算“拉关系”，大家削尖了脑袋拼命地往云计算这艘船上挤，如果自己的产品、理念或者技术与云计算根本沾不上边，那简直都羞于见人。云计算似乎无所不能，无处不在，一时间风靡全球。国内外各大媒体更是争先恐后地追捧云计算的独特魅力。
云计算就是把数据以最廉价的成本变成财富。这就像老板跟更秘书的关系一样一样的，大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。信息社会，数据量不仅在快速增长，同时技术也在不断提高，近几年大多数企业都因为大数据二尝到了甜头。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没任何价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的究极云计算，对于降低数据提取过程中的成本，成为了最合格的秘书。
第一次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据，看有了这个十八般武艺的秘书，省了多大的事儿啊，回到正题，在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。
数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。

C. 大数据室如何应用的有什么大数据平台的推荐呢

一、医疗大数据 看病更高效
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。
在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。
二、生物大数据 改良基因
自人类基因组计划完成以来，以美国为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA网络全书计划、英国十万人基因组计划等。这些计划引领生物数据呈爆炸式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据革命，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。
我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。
当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。
与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二，国外在生物大数据领域的领先人才多，尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果，总体而言，国内高水准团队还是少。其三，欧美讲求成果应用，层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四，在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上，中国都亟待全面跟进。
三、金融大数据 理财利器
金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。
大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。
可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：
（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐
（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈
（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制
（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度
（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品
四、零售大数据 最懂消费者
零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。
未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。
想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。
五、电商大数据 精准营销法宝
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。
电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。
六、农牧大数据 量化生产
大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。
由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，政府将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同时精度也将大大提高。
七、交通大数据 畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。但是，问题和困境也非常突出，从各个城市的发展状况来看，智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘：对交通信息的感知和收集有限，对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析，对交通态势的研判预测乏力，对公众的交通信息服务很难满足需求。这虽然有各地在建设理念、投入上的差异，但是整体上智能交通的现状是效率不高，智能化程度不够，使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用，也造成了大量投入上的资金浪费。这其中很重要的问题是小数据时代带来的硬伤：从模拟时代带来的管理思想和技术设备只能进行一定范围的分析，而管理系统的那些关系型数据库只能刻板的分析特定的关系，对于海量数据尤其是半结构、非结构数据无能为力。
尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算，而是更好的面对混杂，把握宏观态势；大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系，使得处理海量非结构化数据成为可能，也必然促使我们努力把一切事物数据化，最终实现管理的便捷高效。
目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
八、教育大数据 因材施教
随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。
在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子，教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗？究竟如何，不妨借助数据来看。比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。
大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。
在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。
毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命。不久的将来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
九、体育大数据 夺冠精灵
从《点球成金》这部电影开始，体育界的有识之士们终于找到了向往已久的道路，那就是如何利用大数据来让团队发挥最佳水平。从足球到篮球，数据似乎成为赢得比赛甚至是奖杯的金钥匙。
大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。
尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。有教练表示：“在球场上，比赛的输赢取决于比赛策略和战术，以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策，但这些细节转瞬即逝，所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言，他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。”
十、环保大数据 对抗PM2.5
前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之内，平均降雨量达164毫米，也是北京市61年以来最大规模暴雨。此次暴雨因来势凶猛而给广大市民生活带来巨大影响。其实，摊上这种事儿，最主要的还是需要气象部门及时、准确地做出预警，并协同其他运营商部门，将这种预警信息第一时间下发到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那场暴雨不仅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了业内人士关于一场“大数据”的探讨。
气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报的准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。
尤其是进入秋冬季以来，我国多个城市爆发雾霾天气，空气污染严重。随着PM2.5对于人体健康的危害日益被公众熟知，人们对于“雾霾假”的呼声也越来越高。有人调侃，重度污染天走在上班路上就是一台“人肉吸尘器”。
由此看来，依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策，任重道远。一是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报，准确统计？掌握此数据的部门是否能向社会公开？北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分，产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大？二是要冲破数据挖掘分析应用的技术壁垒，当然前提就是数据公开。
在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。目前，NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB。由NWS生成的最终分析结果，就呈现在日常的天气预报和预警报道上。
十一、食品大数据 舌尖上的安全
民以食为天，食品安全问题直是国家的重点关注问题，关系着人们的身体健康和国家安全。近几年，毒胶囊、镉大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不断考验着消费者的承受力，让消费者对食品安全产生了担忧。
近几年外国旅游者减少了到中国旅游，进口食品大幅度增加，这其中一个主要原因就是食品安全问题。随着科学技术和生活水平的不断提高，食品添加剂及食品品种越来越多，传统手段难以满足当前复杂的食品监管需求，从不断出现的食品安全问题来看，食品监管成了食品安全的棘手问题。此刻，通过大数据管理将海量数据聚合在一起，将离散的数据需求聚合能形成数据长尾，从而满足传统中难以实现的需求。在数据驱动下，采集人们在互联网上提供的举报信息，国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息，挖出不法加工点，提高执法透明度，降低执法成本。国家可以参考医院提供的就诊信息，分析出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，第一时间进行处理，降低已有不安全食品的危害。参考个体在互联网的搜索信息，掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势，及时进行干预，降低其流行危害。政府可以提供不安全食品厂商信息，不安全食品信息，帮助人们提高食品安全意识。
当然，有专业人士认为食品安全涉及到从田头到餐桌的每一个环节,需要覆盖全过程的动态监测才能保障食品安全,以稻米生产为例,产地、品种、土壤、水质、病虫害发生、农药种类与数量、化肥、收获、储藏、加工、运输、销售等环节,无一不影响稻米安全状况,通过收集、分析各环节的数据,可以预测某产地将收获的稻谷或生产的稻米是否存在安全隐患。
大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。
十二、政府调控和财政支出 大数据令其有条不紊
政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据还还可以帮助政府进行监控自然资源的管理，无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等，大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。同时大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。
大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理。政府运作效率的提升，决策的科学客观，财政支出合理透明都将大大提升国家整体实力，成为国家竞争优势。大数据带个国家和社会的益处将会具有极大的想象空间。
十三、舆情监控大数据 名探柯南
《黑猫警长》大家都很熟悉，它讲述的是“黑猫警长”如何精明能干、对坏人穷追不舍、跌宕起伏的故事情节。拿到大数据时代背景下的话，虽然它也能体现“黑猫警长”的尽职尽责、聪明能干，但更多的会归结到一个问题：为何还是如此的被动、低效？疾病可以预防，难道犯罪不能预防么？
答案是肯定的。美国密歇根大学研究人员就设计出一种利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法。具体做法是，研究人员通过大量的多类型数据（从人口统计数据到毒品犯罪数据到各区域所出售酒的种类、治安状况、流动人口数据等等），创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。同时，还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中，并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。
国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台，正能量的东西有，负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息，这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的图片和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和反社会行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人，处罚了虐待小孩的家长。
大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。

D. 国内目前有几家做大数据平台的公司哪家比较好

北京九章云极科技有限公司成立于2013年。专注于大数据核心技术的研发,致力建设最高性能的智能数据处理平台,为企业用户提供端到端的大数据解决方案,帮助企业快速具备大数据分析能力。

目标客户主要集中在金融，旅游、教育，交通等大数据集中的行业。

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2017年,首席数据官联盟发布的《中国大数据企业排行榜》中,九章云极的算法模型排名第二、开源技术服

务排名第二;在《第一届大数据优秀案例》评选中,荣获旅游行业大数据优秀案例奖。

2016年,九章云极荣获中国大数据领域“最具成长力企业奖”和“优秀创新产品奖”。DataCanvas集成数据平台针对国内大数据应用的现状和痛点，以企业需求为导向，帮助企业进行数据基础架构的迁移，并同时提供全能的数据分析平台，一站式解决数据存储和分析的难题，让数据存储、查询、分析和可视化形成闭环并快速落地，让企业在未来数据竞争的时代夺得先机。

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丢失前需要开启“查找我的iphone”功能才可以，找回方法：

1.首先要进入iPhone手机的“设置”菜单，之后选择“iCloud”，进入“iCloud”后向下拉菜单找到“查找我的iPhone”打开。

2.接下来需要用PC或者Mac来登陆，网址输入完之后需要用自己的AppleID和密码登陆，登陆之后找到“查找我的iPhone”选项。

3.点击进入“查找我的iPhone”后系统会自动定位地理位置，这时需要点击顶部菜单，在里面选择想要设置“丢失模式”的设备。

4.当选择好要设置的设备后，系统会跳出一个菜单，这时继续点击“丢失模式”。

5.点击之后，如果此前没有设置过密码，这时系统会提示要输入密码锁定设备。反之，系统会提示输入手机号码。输入完手机号码之后点击下一步，这时系统会让输入一段文字，输入的文字会和刚才的电话号码一起显示在手机上，设置完后点击完成。

6.当设置完后，iPhone手机就会收到刚刚设置的号码和短信，这时如果遇到好心人就会给回拨电话了。

在前面有关恒星演化的理论中已谈到，当一个大质量的恒星在其生命最后阶段会因自身的引力而坍缩。它自身的引力是如此之强，以致它的核坍塌直至成为一个没有大小、密度极大的数学上的点。围绕这个点有一个直径只有几公里被称为视界的区域，这里引力强得使任何东西、甚至于连光都不能逃逸出去，这就是黑洞。其实，除此之外，黑洞还有一种成因：就是在宇宙大爆炸的早期，宇宙的压力和能量是如此之强，使无限大一瞬压缩成为不同尺度和无限多质量坚决一点的太初黑洞。通常，对一个物体的完整描述需要很多参量，而黑洞只需用质量、角动量和电荷三个参量描述第一时间里面所有物质都压成粉碎角动量质量和重量和电荷描述拉近一点形成黑洞只有四种类型：最简化的无电荷、无转动的球对称黑洞-----史瓦西黑洞；有电荷、无转动的球对称黑洞；无电荷但有转动的黑洞；以及又带电荷又有转动的黑洞

早期宇宙物质的分布相对集中，彼此之间相隔的距离不远，在各处飘荡着的黑洞很有可能相互遭遇，导致两个具有强大引力场的天体发生剧烈的碰撞，然后合而为一。此外，在一些星系内部，星系中心的强引力会使邻近的恒星及星际物质更加趋向中心，当聚集在一起的质量大到一定程度的时候，就会坍缩成黑洞。或者，星系中心区域的一些大质量恒星死亡后坍缩成小黑洞，它们有许多机会相互碰撞而形成更大的黑洞。在我们的银河系中心和类星体中心都有这种超级大黑洞。

• 黑洞宿命有他的质量决定一般为20亿年到40亿年如果有公生体可以到40亿80亿年，一般认为，黑洞一旦形成就不会转化为别的什么东西。黑洞的质量只会因吸进外界的物质而增加，绝不会因逃脱物质而减少。也就是说，按照经典物理学，黑洞是不能向外发出辐射的。但霍金认为，按照量子力学，可以允许粒子从黑洞中逃逸出来。

E. 什么是智慧城市时空大数据与云平台

智慧城市是在数字城市、平安城市等基础框架之上建立的全新实体，通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合，自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制，为城市管理和公众提供各种智能化的服务。

从国家政策来看，中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市(一期)”项目的支持下，863计划智慧城市项目(一期)总体组提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进，最下层的是城市的感知层，再是传输层，再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层，最上面是智慧应用层，贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。

而要真正实现智慧城市，必须引入大数据技术，主要包含三大方面的需求，通过以下三个方面才能实现海量数据的搜集、处理、加工、分析，并真正作用于具体细分行业：

一、大数据融合技术

我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。

二、大数据处理技术

大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。

三、大数据分析和挖掘技术

大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。相比于大数据融合和处理技术，大数据分析与挖掘技术更为复杂，是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。

随着大数据技术的不断发展，以及行业用户对大数据技术的需求日渐明显，大数据行业应用遍地开花。小编通过金鹏信息在智慧城市大数据应用的探索，分享一些国内外的实际案例供借鉴。

1.国内的智慧城市

2013年3月，北京市的“智慧朝阳服务网”正式上线。通过大数据技术的处理、分析手段，从支撑库提炼出数据后发送到服务管理系统，然后通过服务门户，包括微信、微博、移动应用、服务网站、机顶盒等多元化的方式与不同的用户群体进行沟通。

2.国外的智慧城市

瑞典首都斯德哥尔摩市政府在通往市中心的道路上设置了18个路边控制站，通过使用RFID技术以及利用激光、照相机和先进的自由车流路边系统，自动识别进入市中心的车辆，自动向在周一至周五(节假日除外)6:30到18:30之间进出市中心的注册车辆收税。通过收取“道路堵塞税”减少了车流，交通拥堵降低了25%，交通排队所需的时间下降50%，道路交通废气排放量减少了8%-14%，二氧化碳等温室气体排放量下降了40%。

3.智慧医疗

金鹏信息医疗制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标，在郑州区域卫生数据中心形成了完整的大数据解决方案。经过反复测试和调优，这一区域卫生大数据计算架构可以满足海量数据(一亿条以上记录数)的高并发检索和实时数据分析的性能要求，满足了“智慧”的大数据需求。

4.智慧警务

通过充分利用云计算、物联网、大数据和视频智慧分析技术、GIS(地理信息系统)、GPS(全球定位系统)、移动通信网络、移动警务智能系统、数字集成等前沿科技，实现警务工作现代化、智能化、流程化、可视化。

5.智慧交通

郑州建立智能公交系统，使公交车信息就在地图上显示出来：如最近的一辆公交车还有5分钟到站，满员;下一辆公交车还有10分钟到站，有空座，可以选择乘坐;下楼2分钟，走到站台1分钟，余下7分钟，还有时间坐下喝杯热茶。

6.智慧消防

郑州建立智能消防系统，报警人只需拨打119，系统将立刻定位报警人当前位置，并调用位置所在区域监控摄像头，确定灾情地点和火势情况。

7.智慧城市规划

在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息进行挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。
金鹏信息智慧城市解决方案

F. 大数据时代，云展会如何做

2020年4月7日召开的国务院常务会议决定，第127届中国进出口商品交易会（简称“广交会”）将于6月中下旬在网上举办。这将是中国历史悠久的贸易盛会首次以网络形式举办，让中外客商足不出户下订单，做生意。我们以广交会打造的云展会为例介绍。

1.选主题。指在特定市场、行业内选定主题，定义本次展会目标、方向及核心价值。

2.聚资源。根据主题，通过传统展会模式聚集资源。

3.建平台、做活动，促交互。包括以下三部分内容：展示平台、严肃交互场景和自由交流场景。其中，云展会展示平台是指还原展会中企业形象展示、展品展示的功能模块，可参考B2B平台，可以结合视频、直播、VR等新技术。严肃交互场景是指展会中严肃正式的商业活动，比如开幕式、高峰论坛、行业研讨会等，这类活动一般是单向的，可通过直播方式进行。自由交流场景是指展会中人与人面对面的交流，比如客商交流、互动、小范围会议等，这类活动一般来说是双向或多向的，可通过即时通讯和会议工具实现。

【注意】

1.主题要精准。对于传统线下展会来说，一般都会设置几个大主题，但在云展会，选定主题时应该避免这样选题，首先不建议设置多个大主题，选定一个就好， 与此同时，选定的主题越专、精，效果越好。互联网有一个词—“跳出率”，是指在只访问了入口页面就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。主题越精准，观众就越容易找到想看的东西，跳出率就越低，效果越好。

2.展期要限定。很多会展策划方案都在讲：原来是3天的展会，上线后就是365天了。这个说法没错，展示的确可以365天，但非展期一定没多少流量，效果非常有限。展会有一条核心逻辑是某段时间内聚集了海量资源，如果去掉时间限制，资源就会从时间维度分散，也就谈不上聚集资源了。不过，展商的企业展现和产品展示变成线上365天后，打破了线下展会的时间边界，达成有效补充。同样，“云展会”平台中的供需信息也是365天展示的，能长期服务于展会参与者及上下游产业链，这也符合互联网的长尾理论。

G. 大数据平台的软件有哪些

现在肯定是大数据更吃香，但是后端也是不错的，所以你根据个人的喜好来选择吧！