大数据项目需求调研及分析报告

问：如何进行大数据分析及处理？

1. 答：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宽大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，高纤巧嫌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，都能够保证分析结毁手果的真实和有价值。
   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。

问：如何进行大数据分析及处理？

1. 答：给大家介绍一款亲测好用的大数据分析软件。
   Tempo大数据分析平台是一款面向企业级用户的一体化大数据分析应用平台。平台基于大数据架构，集数据可视化探索、数据深度分析、成果管理应用于一体，面向御薯企业各级数据分析、数据价值利用人员，有效解决数据价值发掘明拆烂和利用问题。平台便捷的数据接入与准备，一体化的数据挖掘与可视化分析，灵活多样的成果管理与应用，为用户提供专业、敏捷、易用的数据分析与应用体验。
   1.高性能的大数据处理
   基于大数据架构，支持分布式存储、分布式并行计算、内存计算，实现海量数据分析。
   2. 领先的分析算法引擎
   基于大数据挖掘应用的独创分布式算法引擎，内嵌世界领先的L½稀疏迭代/回归、视觉聚激漏类、稀疏时间序列等算法，及自主研发的中文文本算法。
   3.灵活开放的系统集成
   灵活开放的架构，支持图形、算法节点快速扩展，支持与企业现有业务系统无缝融合。
2. 答：大数据分析及处理是通过对互联网信息清洗、抽取、排重、分类、摘要、聚类、关联、索引、存储的。
   独立的分析引擎系统，其中配置管理平台模块为B/S结构，引擎工具模块为C/S结构图形用户界面，采用多机分布式和单机多实例部署。引擎工具模块分四个子引擎，按照数据清洗引擎、数据特征化引擎、数据分析结果生成引擎、数据结果渲染引擎的数据流自动机模型运行。
                                              
   引擎工具模块通过自动分词、自动聚类、自动分类/规则分类/混合分类、文本相似性检索（自动排重）、自动摘要+主题词标引（自由词+行业主题词）、常识校对、信息过滤、拼音、同音检索、相关短语检索、自然语言检索等文本挖掘技术，对数据进行研判，并结合全文检索技术实现结构化与非结构化的数据管理，支持结构化和非结构化数据的混合检索。
3. 答：探码科技大数据分析及处理过程
   数据集成：构建聚合的数据仓库
   将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时的汇总采集，为企业构建自由独立的数据库。消除了客户数据获取不充分，不及时的问题。目的是将客户生产、运营中所需要的数据进行收集存储。
   2.数据管理：建立一个强大的数据湖
   将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力，为您的业务提供有价值的见解。
   3.数据应用：将数据产品化
   将数据湖中的数据，根据客户所处的行业背景、需求、用户体验等角度将数据真正的应用化起来生成有价值的应用服务客户的商务办公中。将数据真正做到资产化的运作。
   聚云化雨的处理方式：
   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。
4. 答：数据分析目前国内的佼佼者是FineBI,多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现，其应用特性主要体现在两方面：一是即时查陵皮询桥历到效果（Online），这要求后台数据的计算速度和前台浏览器的展示速度都要很快；二是多维度自定义分析，这要求BI工具的多维数据库应该具有较大的灵活性，尺消差可以随用户的要求组合任意的指标和维度。只有同时满足这两个特性的交互分析过程，才是多维OLAP分析，才能保障用户即时看到其分析需求对应的数据统计结果，以及通过切换维度和改变条件等方式，满足根据上一步的结果即时产生的新的分析需求。
5. 答：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镇搏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伍旅携速的处理大数据，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。语义引擎需要设计腔伏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。
6. 答：近日，由中国软件网、海比研究联合中国软件行业协会应用软件产品云服务分会，发布了《2017年中国大数据可视化市场研究报告》。
   东软凭借两款大数据可视化产品，在2017年中国大数据可视化市场份额排名中，位居第三，并成为收入增长最快的厂商，增长率超过100%！
   不可否认，整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值，是未来的趋势。而对于目前企业最关心的大数据可视化，今后的一个基本需求趋势——让数据可视化不仅仅是可见，更要求可控。大数据可视化，是把数据分析的结果以图形化、图像化的方式展现，帮助人们理解复杂的数据，快速获得数据的价值。
   在大数据秒级分析的基础上，东软的DataViz，在数据可视化领域不断突破。近百种数据可视化形式，GIS地图可视化、3D可视化，一组杂乱无序的业务数据，分分钟就能变成炫酷动图。
   DataViz 定位敏捷BI，面向业务人员提供自助式数据探索与可视化分析服务。平台提供可视化接入数据源、可视化定义数据集、自助式可视化分析工具和交互式故事板等功能，旨在以自助式数据探索与可视化分析方式，帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值，让企业决策更“有据可依”。
   DataViz 提供固定分辨率功能，可以按照大屏的尺寸进行精准的可视化布局和实现，并可以按照长边铺满等进行宽高适应。与此同时，DataViz可以自由设定背景图片、背景色等，提供实时效果预览，轻松在本地电脑即可制作大屏可视化仪表板，例如在大屏界面中，通过地图、折线图、柱状图、列表等图表，展现数据分析大屏。
   我们置身于大数据时代，有效的利用大数据决定着我们未来，而大数据可视化工具，是您必不可少的工具。从大数据分析到大数据展现，这次，东软不仅拼实力，还拼颜值！
7. 答：亿信ABI是一款集数据采集、处空游理、分析和展示为一体的平台。全方位满足用户的数据应用场景，通过丰富的数据分析手段，为用户提供一站式数据分析平台。并且很大程度上能降低数据分析实施技术门槛，使复杂的工作简单化、重复的工作智能化。
   亿信ABI中的数据整合模块，相当于一整套数仓实施工具，其中丰富的处理转换组件，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度，用于帮助***和企业构建数据仓库册亏桥，完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析。
   报表分析里内州猛置了上百种可视化元素和图形。不仅支持80多种统计图，还囊括了世界、中国各省市的地图及gis地图，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。同时abi还支持动态炫酷的酷屏分析，独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表，将创意变为现实。
8. 答：大数据：难以用常规的数据库工具获取、存储、管理、分析的数据集合。

问：大数据分析的分析步骤

1. 答：大数据分析的五个基本方面
   1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要哪模求。可视化可以直观的展示大则数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
   2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
   3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
   4. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
   5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
   数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质滚缓棚量的分析结果。
   假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。