大数据应用需求分析报告

① 大数据的产生与发展现状研究

摘 要：大数据的产生给未来信息技术带来新的机遇与挑战。大数据对数据处理的有效性、实时性提出了更高要求，需要根据大数据的特点对当前数据处理技术实施变革，从而形成更有益于大数据采集、存储、处理、管理、分析、共享的新兴技术。本文从大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。

关键词 ：大数据 物联网 信息处理 海量计算

一、大数据的产生与发展现状

随着物联网、云计算等信息技术的飞速发展，大数据技术(Big Data)也越发进入人们的视线。大数据是用传统方法或工具很难处理或分析的数据信息。目前，人们对大数据的理解还不够全面和深入，关于大数据的含义也没有一个统一的定义。亚马逊大数据科学家John Rauser认为：大数据是超过任何一台计算机处理能力的庞大数据量。Informatica 的中国区首席顾问但彬指出：大数据是海量数据与复杂类型的数据的结合。而维基网络则把大数据定义成诸多大而复杂的、难以用当前数据库处理的数据集合。

大数据研究受到国内外学术界和工业界的广泛关注，已成为当今信息时代全世界讨论的热点。2008年，Nature杂志就推出大数据专刊，计算社区联盟也在同一年发表了报告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science and society》，报告阐述了解决大数据问题所需的关键技术以及所面临的挑战。美国奥x政府于2012年3月在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，提出了通过收集、处理海量、复杂的数据信息，从而提升能力，加快科学和工程领域的创新步伐，转变学习教育模式，强化美国本土的安全”。2011年1月，微软公司同惠普公司合作开发了一系列能够提升生产力，同时提高决策速度的设备。此外，欧盟委员会也提出驾驳大数据浪潮的战略思路，日本发布的《面向 2020 的 ICT综合战略》也提出需要构造大量丰富的数据基础。

近年来，我国也积极开展对大数据的研究。2011年10月，工信部确认京沪深杭等 5 城市为“云计算中心”试点城市。2012年6月，中国计算机学会青年计算机科技论坛也举办了“大数据时代，智谋未来”学术报告研讨会。大数据及其科学研究方法涉及应用领域很广，并将与国计民生密切相关的科学决策、金融工程以及知识经济领域紧紧接合。

二、大数据的特点

目前，企业界和学术界都一致认为，大数据具有4个“V”特征，即：容量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)和至关重要的`价值(Value)。

(1) 容量(Volume)巨大。海量的数据集从TB 级别提升到PB 级别。

(2) 种类(Variety)繁多。大数据数据源有多种，数据格式和种类不同于以前所规定的结构化数据范畴。

(3)价值(Value)密度低。如视频的例子，在不间断连续监控的过程中，可能有意义的数据仅有一两秒。

(4)速度(Velocity)快。包含大量实时、在线数据处理分析的需求1秒钟定律。

三、大数据应用的领域

大数据产业的发展将推动全球经济由粗放型向集约型转变，这将对提升企业整体竞争力和政府监管能力具有意义深远的影响。

商业作为大数据的重要应用领域。沃尔玛公司通过对消费者购物行为等一系列非结构化数据的分析，了解不同顾客的购物习惯，公司从所销售的数据进行分析，从而选出适合在一起搭配出售的商品;淘宝也针对买家开设了大数据平台，为客户量身打造了一整套完善的网购体验产品。

大数据在金融业也起到了至关重要的作用。美国Equifax公司利用大数据技术，通过对其的数据库中与财务有关的记录海量信息进行索引处理和交叉分享，从而得到客户的个人信用等级，以推断出客户的支付需求与能力。

随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展。2010年，中国公布的《十二五规划》指出：要重点建设国家级、省级和地市级三级医疗卫生信息平台，建设电子病历和电子档案两个最为基础的数据库。各级医院也将在医疗信息仓库、数据中心等领域加大投入，医疗数据信息的存储将愈加被关注，医疗信息中心的关注焦点也将由传统的计算领域转为存储领域。

除此之外，大数据在制造业领域也有着广阔的应用。制造业企业积累了广泛的数据信息，在开展对业务数据进行技术管理的同时，企业需要通过大数据处理技术来帮助决策者从数据库储存的海量信息中找到有价值的信息，并且对其进行分析处理，从而增强决策的正确性、规避风险。

四、大数据所面临的挑战

大数据技术使人们能够更好地利用之前不能使用的各个数据类型，找出被忽略的信息，促进企业组织更加高效、智能。但随着对大数据研究的不断深入，人们也更加意识到当大数据技术向人们敞开“方便之门”的同时，也带来了众多的挑战：

(1)大数据需要更为专业化的管理技术人才。

(2) 大数据的合理利用需要解决容量大、类别多和时效性高的数据处理问题。

(3)大数据的利用对信息安全提出了更高要求。

(4)大数据的集成与管理问题。

这些挑战已成为关系到未来大数据发展的重要因素，同时也成为未来引领大数据发展的推动力。

五、结束语

大数据已经逐步渗透到人们工作生活的诸多领域中，对于大数据的研究也在不断的深化。本文针对大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。大数据的发展还处于初级阶段，还有更为广阔的空间需要人们不断开拓，如何合理地利用大数据、更加高效地处理大数据来为人们服务仍需要广大研究者不断地研究和探索。

参考文献：

[1]刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报，2014，46(6)：957- 972.

[2]严霄凤，张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展，2013，23(4)：168-172.

[3]刘俊.基于大数据流的Multi-Agent系统模型研究[J].计算机技术与发展， 2007，17(5)：166-169.

② 大数据未来的发展前景怎么样

大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。

大数据产业链全景梳理：应用范围持续扩大

从大数据产业链上下游来看，大数据行业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据行业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据行业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

③ 怎么写好一份数据分析报告

我们了解什么叫大数据分析么
麦肯锡给大数据定义：“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。“
基于我对以上定义的理解，我总结的大数据分析就是，将获取的数据，打通，整合，找寻规律，立即得出决策信息。
数据获取
我总结的数据源可分类三类：
(1)一方数据：用户事实数据
例如用户在某金融机构购买的理财产品，时间，哪个出单口，姓名，电话等，或者运营数据，例如某互联金融app，用户操作行为数据
(2)二方数据：其实这部分叫做广告投放数据
例如，广告展示量，活动页点击量，广告来源等。也有公司将这部分数据作为第三方数据，因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司，三方数据
(3)三方数据：行业数据，也叫公开数据
例如行协的数据，或者互联网行为数据，例如某互联网公司用户在此网站的行为数据，或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表，以及可采集到线下数据。
打通：其实就是利用关键点的采集整合一二三方数据。例如我们可以通过手机号将一方和三方数据整合，或者利用cookie，或者imei号等将二方、三方数据整合。但是由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制，以及互联网和移动端数据的跨平台打通技术难点，我们现实的匹配率很低，例如一方和三方的数据匹配达到20%其实就算比较不错的情况，当然运营商数据除外。
找寻规律：目标就是数据清理，从非结构化数据变成结构化数据，以便统计，数据探索，找寻规律，形成数据分析报告观点。本文将会在第三部分阐述。
立即决策：将数据分析报告中的观点系统化或产品化，目前而言，大部分公司还是会依靠人工决策。
为什么需要大数据分析 看上去大数据分析似乎按照这些步骤来，但是从第一步的数据源来说，其实已经反应了大数据的特点，就是杂乱无章，那么怎么从这些数据找寻规律，分析的内容和目标是否对应上，似乎就是我们需要大数据分析的理由
现在，大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况，同时，对于热点，人群分析，我们看到的统计值，目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营，那么问题来了，怎么用数据分析来指导数据决策呢
数据分析的报告思路(本文从移动端的角度进行切入)
基于我对数据分析的理解，我将数据报告会分成三大类：市场分析、运营分析、用户行为分析。
市场分析
由于市场分析一般而言是定性、定量分析，最近热播剧《我的前半生》贺函和唐晶的职业就是来去咨询公司的一般会以访谈、问卷调查来一份市场分析报告去告诉客户他们的市场占有量，消费者观点等。
这里，我们以移动互联网数据的市场分析为例，通常来说，数据源是公开数据，或者在第三方数据。正如我们所讲，将sdk嵌入开发者应用，就可以收集到安装以及使用列表，那么开发者使用的sdk越多，我们能收集的数据源也越多，这样就可以形成安装app排名，使用app排名，这里面所说的覆盖率、活跃率也是这个意思，例如：即此款应用安装量、使用量在整体金融类的安装量、使用量占比。
那么，这些市场分析的作用呢，一般而言，是对公司市场营销的总结，比如某金融公司kpi是为了获客，他们做了一系列营销，下个月排名我们可以查询到此款应用的安装量，是否较上个月上升呢 那么我们的竞品表现呢，他们是不是也做了一些列的营销活动排名上升下降 我们都可以通过市场分析，竞品分析来观测，但是这部分的观点由于是市场数据，我们只能通过大量的搜寻官网活动，或者互联网广告推测营销来推测是否竞争对手排名上升和这些营销活动有关。
同时，根据市场的走势图，我们能发现潜在的竞争对手，例如：我们能看出下图中的工商银行由于手机属于高覆盖高活跃组，即安装xxapp活跃人群也是最高的，因此，无疑xx银行是所有银行组潜在竞争对手。需要更加注意他们的市场策略
运营分析
移动互联网提出的方法论：3A3R，笔者之前在做咨询的时候，此方法论也可以将网站分析套用，总结来说3A3R就是：
感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知
这里需要注明下，运营分析只是一个公司的baseline，让产品经理，运营人员，市场人员根据自己本公司的数据参考做出合理的决定，同时，运营的数据只是参考或者叫警示，若要具体，需要特定细节的分析，例如是否app改版，怎么改 需要增加哪家渠道合作。

④ 2022年度上海市级医院互联网总平台便民服务大数据分析报告有哪些内容

2022年度上海市级医院互联网总平台便民服桥或枝务大数据分析报告包含平台总体情况、智能服务数据分敏敏析、数字化转型应用成效三大板块。2022年，上海市级医院互联网总平台提供预约服务460万次，互联互通互认惠及202万用户，提供互认服务1028万人次，市级医院团芹平均互认率已达96.25%。

⑤ 浅析未来大数据的发展趋势

浅析未来大数据的发展趋势

随着我国进入大数据时代，很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态，充分提升大数据的应用对于我国各个行业，都会有非常重要和有效的指导性作用。那么，大数据的发展趋势到底是怎样的呢?下面，就让我们一起来了解一下吧。

第一、突破科学理论

大数据的发展十分快速，对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样，对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命，其相关技术的普及，对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。

第二、成立数据联盟和数据科学

在不久的未来，大数据将会成为一个专门的学科，会被更多的人所熟知和了解，并且，大数据相关职业也会逐渐普及，由于大数据的普遍使用，也会催生出更多的行业岗位，数据共享会在企业层面进行扩展，从而成为产业的核心。

第三、数据形成资源化

所谓资源化，就是社会和企业对于已经成为战略资源的大数据内容，给予了更多的关注的认识，从而使大数据成为了大家所关注和抢夺的焦点，所以，企业将会对大数据资源进行战略计划的制定，从而获得市场的主导。

第四、深度结合云计算

云计算的存在为大数据的处理提供了强有效的支撑作用，大数据的运作与运处理是不可分割的，从2013年开始，云计算技术和大数据处理技术就已经有效的结合，其关系也非常密切，而随着大数据时代的不断发展，两者的关系也会更加的密切和契合。

第五、数据管理成为企业的核心竞争力

企业对大数据处理有了更为明确的定义并且持续发展，从而能够影响企业的发展和决策。并且，大数据进行的数据处理活动，对于企业的经营业务和管理效率也都会产生直接的影响。

大数据作为现今时代不可忽视的一种数据分析处理技术，是企业能够对自身充分认识和指导发展的有效手段，其发展趋势也是不可小觑的。

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⑥ 如何利用大数据进行用户需求分析

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地理解地自然语言，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。

⑦ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

⑧ 大数据分析的前瞻性，分析工具_大数据预测分析的应用

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据差闷笑，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。

首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。

1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

2、SQLServer的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQLServer数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;

接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。

1、CrystalReport水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表虚含软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。

第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;

1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;

2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASWStatistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。

最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。

1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。

2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到罩掘很多零件;

3、SwiffChart软件：制作图表的软件，生成的是Flash。

⑨ 医疗大数据的分析和挖掘发展现状如何未来会有什么样的应用前景

前景不错，据前瞻产业研究院《全球健康医疗大数据行业发展前景预测与版投资战略规划分权析报告》显示，目前我国的医疗行业现状是，优质医疗资源集中在大城市，地方以及偏远地区医疗条件较差，医疗资源的配置不合理，导致了大量的长尾需求，催生了广阔的互联网医疗市场。在此背景下，互联网的“连接”属性得以发挥，有效提高了长尾市场的信息流通，降低了产品扩大受众群的成本，而大数据技术的应用能够使得医疗服务更加完善和精准。
医疗大数据的应用主要指的是将各个层次的医疗信息和数据，利用互联网以及大数据技术进行挖掘和分析，为医疗服务的提升提供有价值的依据，使医疗行业运营更高效，服务更精准，最终降低患者的医疗支出。
目前，中国医疗大数据应用可以简单分为两大方向

第一类，是对传统医疗的优化，即服务于医疗机构的大数据应用（包含医院、险企、药企、医疗器械企业等传统医疗行业机构）。
第二类，是对传统医疗的补充，即服务于大众医疗健康的大数据应用。是针对传统医疗服务未覆盖到的市场需求，利用互联网和大数据技术和服务加以补充，例如：诊前分诊、就诊数据跟踪及信息反馈等个人健康管理服务。