大数据分析挖掘系统

Ⅰ 大数据、数据挖掘各自的特色是什么

首先是大数据。 我认为大数据与其说是详细的技术细节实现，倒不如说它首先是一个方法论，他的提出并不是开天辟地的大创造，而是对一种文体解法的总结，并把这类方法正式提出来作为解决现实问题的一种可行手段。 然而光有方法是没用的，它必须要落地，必须要切实地在实际工作中能有产出，能看得见摸得着。那么与之对应地就有一大批完整的技术体系发展了起来，尤其是在开源社区的推动下，这种发展愈加迅猛。 这一些技术包括什么呢？我稍微列举一下，排名不分前后：计算模型、计算引擎、运维、调度、虚拟化、存储等等。实际上这些东西没有一样是在这波浪潮中被新提出来的，在早先都已经有所成果，只是在特定的时间，他们的地位和角色得到了巨大的提升和整个社会的承认。 于是，我们有了maprece、有了hadoop/spark/storm/，有了ganglia等运维系统，有诸如Yarn/mesos这样的调度系统，有docker这样性能极其出色的虚拟化工具，有了hdfs/hbase这样优秀的分布式存储容器。当他们被有机地组合在一起的时候，此时，就已经具备对大数据进行高性能处理的基本条件了。

那么什么是云计算呢？我属于那种想要把分布式计算和云计算两个概念严格分开的那群人。我看到很多人提到云计算的时候想到的不是openstack、docker这些技术而是hadoop、spark这些，我觉得这两者还是应该区分一下的。

曝光率最高的hadoop和spark等计算引擎，通常作为上述我提到的大数据技术链中的核心环节之一，因为他们直接或间接（比如加个hive）地暴露给用户进行使用，很多时候用户看到得最多。而他们最主要的任务是在于提供一种简单的方法，使开发者或者用户能够快速开发或生成出能够并行执行的应用。这样带来一个最大的好处在于，原本那些专注业务的算法专家们，可能并不是非常精通并行计算的方方面面，这种框架就帮助他们不需要太关心并行计算相关的实现，只需要调用接口就可以了。 但是这就是云计算吗？来看看定义：我认为云计算最大的几个特点在于资源按需使用，弹性分配，虚拟化等能力。它最大的几个作用就是，对于一个组织或集体来说，当有各种复杂应用运行在上面时，能够做到资源利用最大化，不同应用之间能够做到隔离互相不干扰。它将整个集群N台服务器的资源抽象成资源池，然后进行跨节点之间的分割。

然后可以看到了，像hadoop/spark这样的系统，虽然后续通过一些附加插件或者组件也提供了类似的资源调度虚拟化这样的功能，但是他们本质，或者说是设计初衷，是为了计算，附加功能严格来说是在他们设计初衷的系统边界之外的。

Ⅱ 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

如今是大数据时代，前景自然好了，据前瞻产业研究院《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。
医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。
医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临严重不良局面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性，要能快速运算和快速展现，要与日常工作平台紧密结合。
国人已经把健康大数据上升为国家战略，而面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。
(1) 数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则将对医院的业务、患者满意度构成直接损害。
(2) 如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。
(3) 如何控制大数据的成本?存储架构是否合理，不仅影响医院IT系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。
未来，大数据必将影响医疗行业，未来医疗行业的大数据将会具体应用在：临床辅助决策，医疗质量监管，疾病预测模型，临床实验分析。其发展空间有：个人健康门户，慢病管理和健康管理，电子病历和临床质量监控，医学知识管理，临床路径和循证医学，远程医疗和移动医疗，医学研究数据仓库和共享平台，跨医疗机构协作平台。

Ⅲ 大数据分析一般用什么工具分析

比较常用到的一些大数据分析工具
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

Ⅳ 大数据时代,企业需要分析,也需要风险

大数据时代,企业需要分析,也需要风险

当谈论大数据时代和互联网已然成为一种时尚时，我仍然要说，现在并不是大数据时代，也不存在互联网思维。基于互联网作为技术的理念，互联网确实已经并继续引起行业变革，对供应链和生产营销甚至组织架构等都产生了影响，但是从企业经营者的角度考虑，只不过是面对一种技术的应变，是方法和游戏规则的改变，但是这并没有对其经营管理上的认知产生改变。那些热衷营销的老板不会变成以产品为导向，而奉行军事化管理的企业主也不会投向人本主义的怀抱。
数据是为经营管理服务的，对数据的运用可以追溯到几千年前。沃尔玛至今依旧保存着上世纪八十年代至今的所有销售数据，因此沃尔玛甚至可以以5年为周期分析商品的迭代和变化趋势，进而对未来产生影响。深层次的数据分析和数据挖掘系统在善于运用的企业中早已成熟，但是对于不善管理决策的人，较多的数据反而是累赘。虽然我们现在能根据即时通讯工具等的定位分析出春节的人类迁徙，但是在某种程度上来讲，这本来就是可以预测的，并且较为原始点的铁路数据也能反应出来，不过在数据的处理上会麻烦而已。因此，技术逐渐进步的意义不过是数据分析更加易得，但是，即使是当下意义上的大数据分析也早已得到了实现，因此现在很难说这是一个时代。
1、小米手机和戴尔的比较——小米颠覆了什么？
小米确实取得了很大的成功，甚至成为了一个典范，目前依旧有很多模仿者和追随者，在很多人看来是互联网思维的证明。综合来讲，小米的成功基于两点：供应链和营销。在供应链上，直销并预售应该实现了账期为负，从而带来了现金流上的收益（或表现在成本的降低）。在营销上，饥饿营销和粉丝经济可谓做到了极致。戴尔电脑也是采用直销+预售的模式，不但实现了即时生产（JIT），也使账期达到了负的十多天。并且，与小米相比，戴尔还实现了大规模定制这一现在很多企业渴望而不能实现的目标。并且，虽然卖的是电脑，戴尔主要采用的直销模式是，电话直销。
在营销上，小米手机也并不是开创者，苹果的粉丝经济也最先取得了类似的成功。但值得警惕的是，随着竞争对手的大规模模仿（就像小米模仿苹果一样），小米技术上的劣势逐渐显现。
随着新媒体的发达，营销手段的多元化呈现出来，粉丝经济和热点话题将成为有效手段，但这并不是互联网时代的专利。例如，海尔当年的砸冰箱就是非常棒的营销案例，而如果发生在今天这种事情依旧会取得很好的效果（如果是首创的话）。那些之前通过电视剧来塑造品牌形象的经营者（海尔、王老吉等），在互联网时代依旧有意识去拍网络剧等手段进行营销。因此，思维没有变，变化的是方法。
2、沃尔玛：大数据分析由来已久
在二战时，多学科的交叉应用就使数据分析起到了很大的作用，而基于计算机技术的大数据分析并不是近几年的事情，作为一家至今依旧是全球营业额最大的公司，沃尔玛在上世纪八十年代的作为现在很多企业依旧没有达到，这主要表现在对数据的运用上。
沃尔玛率先使用了条形码、POS机，并发射了自己的卫星，这些使沃尔玛能够对所有销售数据进行保存，沃尔玛的数据库现在依旧是世界最大的数据库之一。对于中国目前很多传统企业来讲，很多至今都没有数据分析的意识，更不用说深层次的数据挖掘。亚马逊的推荐商品一直是引以为傲的，这是协同搜索和群体智能技术的运用，但是目前在很多购物网站上，当你买了一副羽毛球拍之后，推荐给你的依旧是球拍而不是羽毛球。因此数据本来就是存在的，而在对数据的应用上还远远不够。随着互联网技术的不断进步，可视化的数据分析工具将会越来越多，但是数据量也会越来越大，这就对企业管理决策者提出了更高的要求。
面对众多的供应商，沃尔玛运用电子数据交换（EDI）建立了客户关系管理系统和其他决策系统来提高效率。但是目前在国内，上下游企业间的协同办公能力还很差，也只有为数不多的企业拥有信息决策系统。随着互联网技术对供应链的影响从终端到中间环节及生产的过渡，供应链也会得到优化甚至重新塑造，办公类软件和管理信息系统将会得到更广泛的应用，这主要通过专业的技术公司结合管理咨询来实现。
3、跨越“专业鸿沟”
在这一技术浪潮中，对于很多传统企业，办公信息化和信息系统的建立将主要通过第三方或外包给第三方来实现，这对企业来讲并不构成挑战。并且目前已经有很多大型企业都拥有自己的SAP系统和OA系统，而在决策系统上还比较欠缺。但是，除了办公工具的改变，互联网技术在供应链上（主要变现是生产、营销和销售上）的应用将由企业内部操作，这就可能会在不同部门之间出现“专业鸿沟”。
这里的“专业鸿沟”是借鉴“数字鸿沟”的说法。数字鸿沟是发生在信息程度不对等的社会之间的信息获取差异，但不同于数字鸿沟，专业鸿沟是发生在同一社会不同专业之间的，也就是说发生在同一公司不同部门之间。随着互联网应用的广泛，很多传统企业都将引进互联网方面的人才，但是这些互联网专业的人员对企业的产品和客户并不是特别了解，而企业的传统渠道负责人对互联网技术的工作方法也比较陌生。当企业的产品为消费品时，互联网方面人员还可以通过自身的同理心来感知，但是，当企业的产品不是消费品而是半成品或生产资料时，这将成为一大障碍。比如，某水果电商宣称他们的所有水果从摘下来到顾客手中都不会超过6小时，这在业内人士看来是没有必要甚至对于某些品类是错误的。我们有理由相信，互联网未来将成为一种人人都需要学习的技术，但是，在相当长的一段时间内，专业鸿沟将会存在并对现阶段的转型产生影响。
4、企业该怎么做
因此，我认为，对于目前的企业经营者和创业者，更应该关注产品和服务本身，及时了解新技术在各方面的应用和洞察行业的发展方面并把握先机，就像沃尔玛当年所做的一样。更为主要的是，要从管理角度而非技术角度思考问题。少谈些概念，多做些实事，这是对创业者的最好建议。相反，提出“互联网思维”的网络创始人李彦宏先生在“互联网思维”的应用上就很不令人满意。在O2O领域，拥有地图优势的网络完全可以打造一个基于地理信息系统的生活服务平台，但却推出了直达号这一至今没有存在感的产品。网络也推出了打车、钱包等产品，但很多人却没听说过。一直为别人做推广的网络在营销推广上相比竞争对手差的太远。在网络打车没有起色之后，网络又后知后觉地投资了Uber,但面对本土土豪滴滴快滴没有看出有什么优势。打车及专业领域目前依旧面对很强的政策问题，外来的和尚不太好念经。可以预见的是，网络刚推出的度秘将会由于技术超前而不成熟而不被市场看好。如果网络不能在O2O领域取得成功，之后将会被迫采取收缩战略专注于搜索领域。这是值得我们深思的。

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Ⅳ 大数据挖掘方法有哪些

谢邀。

大数据挖掘的方法：

• 神经网络方法

神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。

• 遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

• 决策树方法

决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。

• 粗集方法

粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。

• 覆盖正例排斥反例方法

它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。

• 统计分析方法

在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。

• 模糊集方法

即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

Ⅵ 大数据分析系统具体指的是什么

随着大数据时代的来临，大数据分析应运而生。据我所知，九舞数字已经拥有了大数内据分析系统容。这个系统包括：智能大数据分析、智能招商成果统计、独立账号管理。再详细点就是智能大数据分析是根据二维码微沙盘扫描成果，在后台生成大数据追踪系统，形成不同时段的大数据分析，并分析传播效果；智能招商成果的统计是根据不同客户的访问量，分析出意向客户的存在，筛选优质客户，确定意向后拜访交流，节约人力输出，减少时间浪费；独立账号管理是根据不同招商主体，设定不同权限的账号，每个账号旗下的招商信息均可生成独立报表。

Ⅶ 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。