电视用户大数据分析报告
电视用户数据分析
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1 总体描述 (4)
1.1 建设目标 (4)
1.2 整体架构 (4)
2 功能实现 (6)
2.1 数据采集模块 (6)
2.1.1 数据收集 (6)
2.1.2 数据处理 (6)
2.2 数据分析 (7)
2.3 数据可视化 (8)
2.4 系统管理 (9)
3 初步方案 (10)
3.1 C平台接口日志分析 (10)
3.2 流水文件分析 (11)
4 技术实现 (11)
1总体描述
1.1建设目标
互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务，可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集，统计分析，建设实时数据分析系统，对OTT的EPG界面设计、内容运营有着重要意义。
系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上，实时（定期）获取用户行为数据，结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据，通过大数据处理平台（如Hadoop），对OTT的各纬度指标进行统计分析，并提供用户自定义分析功能，进行数据展示，为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。
1.2整体架构
负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取，包括2部分内容：（1）平台日志：结合运营平台的日志管理模块，实现获取并接收用户的行为数据；（2）APK日志上报。提供数据接口，且支持FTP等传输导入。
数据抓取用于接入存储数据，目前分为三部分：
（1）C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志，由FLUME进行抓取；再通过KAFKA将数据输送到STORM 中；STORM 将元数据直接存放到HDFS中。
（2）各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中，方便查找。
（3）将流水文件（需转换为csv格式）和流水日志（导出txt格式）通过文档上传系统上传到HDFS中，文件所在的文件夹以当天日期命名（减少需处理的文件数量，提高效率）。
●数据分析
基于hadoop大数据处理技术，将数据收集获取到的基础数据，进行数据预处理、数据统计计算，包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等，并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求，设计结果表数据，并对其进行实时统计计算，并将结果数据，推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能，用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能，便于非数据分析人员对系统进行二次分析。
数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度，给展示系统提供数据支撑：（1）由STORM 对C平台接口日志进行处理，将处理后的数据存放到ELK中进行展示。
（2）由SPARK离线处理HDFS上的流水文件，将处理后的数据保存到mongodb中。（设定时任务每天零点自动开始SPARK任务，对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理）。
●可视化系统（BI）
BI系统负责可视化数据分析模块建设，将数据分析的数据，在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示，用于图形化展示最终的分析结果：初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形；
后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。
数据挖掘对离线数据进行分析，形成相关模型，并用模型对数据进行计算分析：使用SPARK Mllib （机器学习）训练模型，来完成精准推荐和视频打分等功能。
●元数据管理与数据质量管理系统
元数据管理对接入的数据进行管理，数据质量管理是对云平台上存储数据进行质量控制，保证数据真实可靠。
2功能实现
2.1数据采集模块
2.1.1数据收集
互联网电视运营大数据分析数据来源于各业务运营平台，数据分为APK上报数据、业务平台后台日志数据。
（1）终端首次开机上电后，主动向运营平台上报认证信息，终端经过认证后才能激活，认证信息包含了终端的基本信息；
（2）获取到终端开机、心跳、浏览访问、直播、点播、回看、订购、遥控器按键、停留时间等行为数据；
（3）获取到OT终端SN/MAC、软件版本号；
（4）获取各终端活跃度信息：首次活跃时间，最后活跃时间，活跃总时长等活跃详情。
（5）获取用户搜索影视内容关键词信息，包含影视名称、演员名称等。
（6）获取用户点播详情：开始结束时间、点播内容、点播时长等。
（7）获取用户订购信息：订购时间、订购金额、退购时间、订购次数、退购次数等。
2.1.2数据处理
（1）将运营平台上报提交的数据进行收集和预处理；
（2）用户行为原始数据，经由数据标准化处理，支持对日志合并、数据清洗。数据
过滤操作，形成统一的数据结构；
2.2数据分析
通过对互联网电视运营平台的数据收集，建立OTT用户行为数据库，并在此基础上建立OTT用户行为分析指标，该指标主要包括以下内容：
（1）提供OTT核心指标统计分析，包括日（总）用户数、日（总）访问量、视频播放量、人均停留时间等。
实时统计OTT在线用户数、总活跃用户数、总点击用户数、开机用户数、视频播放用户数、视频播放转化率、播放时长等指标；
针对各指标展示，提供可视化图表展示，以及历史数据查询功能。
（2）提供用户健康度分析
统计OTT总用户数、当日用户数、新安装用户数、留存率、活跃度等健康度指标，并提供图形化图表展示，以及历史数据查询功能；
（3）提供用户终端信息统计分析，包括终端型号、MAC地理位置分析
按终端盒子厂商、型号为纬度，统计分析OTT的访问用户数、播放用户数、播放量、播放转化率等指标，并提供可视化图形展示和历史数据查询；
按终端软件版本，统计分析OTT的访问用户数、播放用户数、播放转化率等指标，并提供可视化图形展示和历史数据查询；
按省份、运营商为纬度，统计OTT的访问用户数、播放用户数、播放量、播放转化率等指标，并提供可视化图形展示和历史数据查询；
（4）提供用户所有页面的访问量、人均停留时间分析等
统计OTT的各个页面的访问量、访问时间、访问时长等指标，并提供可视化图形展示；
统计OTT各页面的来源路径和流出路径的用户量、访问次数等指标数据，并提供可视化图形展示；
（5）提供节目内容播放路径分析
按照关键路径分析，统计各核心业务的转化率，分析用户在标准路径中各步骤的流失情况，并以直观图表展现。
（6）提供页面热力图分析
提供页面热力图功能，用户可以框选热力图区域，页面显示该区域的用户量、转化率、播放内容、次数等数据。
（7）提供节目内容分析，提供按播放类型分析，如点播、专题等；提供按内容分析，包括电视、电影、综艺、体育等
对点播业务，提供从内容分类到节目名称不同纬度的指标统计，统计指标包括访问量、播放量、播放转化率、排名等指标；
对其他业务类型，按照节目内容的不同纬度，提供访问量、播放量、播放时长、节目排名等指标统计。
（8）提供用户订购分析，订购是否成功、订购来源、订购失败原因、订购编号、订购时间等分析。
，统计产品的订购量、取消订购量、续订、订购总数计费、业务量排名等指标统计；
次数的统计；
（9）提供用户兴趣分析
根据用户产品包订购记录及观看记录进行用户画像，并对用户观看偏好进行分析，建立用户兴趣表。
2.3数据可视化
（1）提供大屏数据可视化
针对大屏数据展示，进行定制化，实时展示当前在线用户数、点播用户数、直播用户数、回看用户数等核心指标。
（2）提供多种用户视角，多种指标纬度数据可视化展示
针对OTT的各项数据，系统提供基于整体概况、分业务、地理信息、页面、路径、内容、运营等多种纬度，包括访问量、转化率、播放量等多项指标的统计，并提供可视化展示。
（3）支持用户自定义分析
系统支持用户自定义查询，允许用户根据自身业务需要，自定义查询分析系统数据，并支持选择指标，定制折线图、饼图等可视化图形进行展示，可以将分析结果以EXCEL 形式输出。
（4）提供数据导出功能
提供将统计结果的数据以EXCEL文件的形式导出，便于相关人员对数据进行二次分析和图表制作。
2.4系统管理
（1）用户权限管理
针对业务不同层次的需求，提供系统管理员、普通用户等不同角色的页面权限管理；
（2）提供自定义功能任务管理
针对自定义分析，提供任务管理功能，包括任务创建、删除、状态查看、结果查看等功能。
（3）元数据管理与数据质量管理
元数据管理对接入的数据进行管理，数据质量管理是对云平台上存储数据进行质量控制，保证数据真实可靠。
3初步方案
3.1C平台接口日志分析
1、通过C平台VOD/OMS/BMS等模块收集系统日志，Flume是一个分布式、可靠、和高可
用的海量日志聚合的系统，支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。2、采用分布式消息系统kafka中间件，处理用户行为（登录、浏览、点击、分享、喜
欢）以及系统运行日志（CPU、内存、磁盘、网络、系统及进程状态）。
3、对采集到的数据进行实时分析，采用apache的storm。
4、HDFS分布式文件系统完成海量消息信息的存储。HDFS 通过一个高效的分布式算法，
将数据的访问和存储分布在大量服务器之中，在可靠地多备份存储的同时还能将访问分布在集群中的各个服务器之上，是传统存储构架的一个颠覆性的发展。
5、采用分布式计算算法，完成数据分析、数据挖掘。
3.2流水文件分析
一期：完成数据抓取保存元数据。
二期：完成数据分析，完成BI系统。
三期：优化全套流程，提高性能，用户可自定义模型，BI系统自动完成对应维度的图形展示。
四期：完成数据挖掘。
4技术实现
采用Hadoop处理系统，实现对用户行为数据的实时处理和统计分析，主要功能如下：（1）采用Hadoop2.X，支持多种平台组件
Hadoop系统最新的版本，并支持HDFS、Hbase、Map/Reduce、YARN、Hive等一系列组件。
（2）平台管理
可对平台的系统服务，硬件进行安装部署，监控告警，方便运维人员对系统进行管理。对所有功能提供基于Web的控制台操作页面，并支持良好的UI操作，使得管理员
能够轻松驾驭大数据平台。对常用的管理功能，如软件的启停、软件中某类服务的启停、节点角色配置、高可用设置、负载均衡等，管理系统也将提供一键式的操作，降低管理员的工作复杂度，减少管理工作量。
（3）监控功能
提供各组件全面的监控功能，对平台中各个层次的软硬件状态、性能等进行全方位的监控，并以直观的方式加以展现。设备监控将提供各服务器节点、存储设备、网络设备的状态和运行性能监控，以及设备中各部件的基本信息监控，如CPU、网卡、硬盘等部件的信息。
（4）告警功能
对平台中各软硬件资源全面监控的基础上，提供健全的告警机制，在故障发生的第一时间将告警通知给管理员。管理系统提供多种方式的告警探测方式，可以对各种状态异常直接进行告警，也可以基于某项监控指标设定阈值进行告警，如磁盘空间利用率到90%需告警。
（5）调参功能
实现大数据平台内各种软件的参数修改，自动完成相关参数在各软件、各服务节点上的设置并让其生效。对于在调优阶段，管理员通过易用的调参功能，能够及时有效的调整系统参数，从而使得系统能够运行在最佳状态。
（6）诊断功能
提供快速的诊断工具，帮助用户快速准确、及时有效的找到故障的根本原因。提供全面的日志查询、搜索功能，能够将各软件的日志信息进行汇总分析，并直观的提供Web 浏览界面，方便用户查询。
（7）权限控制
各个组件都支持安全管理，包括Zookeeper，HDFS，YARN以及Spark，impala，kafka等，可以控制用户对组件的使用权限控制。
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 规划设计/投资分析/实施方案
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数 据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对 上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了IDC需求的不断增加。近年来，各国5G技术的发展和商用化的推广将进一步促进IDC行业爆发增长。未来，IDC行业将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。 该IDC设备项目计划总投资10201.37万元，其中：固定资产投资7582.04万元，占项目总投资的74.32%；流动资金2619.33万元，占项目 总投资的25.68%。 达产年营业收入25582.00万元，总成本费用20319.60万元，税金及 附加203.11万元，利润总额5262.40万元，利税总额6191.36万元，税后 净利润3946.80万元，达产年纳税总额2244.56万元；达产年投资利润率51.59%，投资利税率60.69%，投资回报率38.69%，全部投资回收期4.08年，提供就业职位433个。 本文件内容所承托的权益全部为项目承办单位所有，本文件仅提供给 项目承办单位并按项目承办单位的意愿提供给有关审查机构为投资项目的 审批和建设而使用，持有人对文件中的技术信息、商务信息等应做出保密
性承诺，未经项目承办单位书面允诺和许可，不得复制、披露或提供给第 三方，对发现非合法持有本文件者，项目承办单位有权保留追偿的权利。 ...... IDC是数字化转型的基础设施，国内方面，我们认为在新基建的推动下，IDC行业有望迎来内生动力（云计算）和外部驱动力（产业政策）的共振。我们认为零售型业务和定制型业务长期来看皆具备发展潜力，不同公司基 于各自禀赋有望走出自己的最佳成长路径。重点推荐：数据港、光环新网、奥飞数据；建议关注：宝信软件等。
2019年大数据云计算行业分析报告
2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月
目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)
（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)
大数据分析报告与可视化
.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点
大数据时代的财务经营分析
大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。
⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网
什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：
行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元 【报告编号】R331187 报告目录： 前言 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，
医疗大数据分析报告
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库
大数据开题报告
篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表 篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计（论文）开题报告 题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 据悉，“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数
2018年数据中心IDC行业分析报告
2018年数据中心IDC 行业分析报告 2018年6月
目录 一、巨头军备竞赛，数据中心进入需求扩张期 (5) 1、数据中心：云计算时代的IT资源载体 (5) （1）从成本中心到生产力，计算资源云化大势所趋 (6) （2）核心+边缘：超大规模与边缘数据中心两级并举 (7) 2、IDC资源供需失衡持续扩大 (8) （1）云端数据存储、传输与计算需求指数性增长 (8) ①数据中心流量 (8) ②数据中心数据存储量 (8) （2）技术瓶颈与扩张模式使得数据中心资源只能线性供给 (8) ①资源利用率与用户体验不匹配 (9) ②摩尔定理失效导致CPU与存储器性能提升趋缓 (9) ③冯结构数据中心面临瓶颈 (9) 3、云计算巨头军备竞赛，行业进入需求扩张新周期 (11) （1）公有云增长超预期，巨头展开IDC资源军备竞赛 (11) （2）我国云计算巨头迅速跟进，IDC行业进入新一轮需求扩张期 (13) ①国内云计算快速增长，巨头持续加码 (13) ②IDC行业进入需求扩张期 (15) 二、以美为鉴：专业IDC服务商成长空间巨大 (16) 1、行业分工下专业IDC服务商优势凸显 (16) （1）IDC服务商可分为电信运营商、专业IDC服务商与云服务商 (16) ①基础电信运营商 (16) ②网络中立的专业IDC服务商 (16) ③云服务商 (17) （2）专业IDC服务商守护云生态健康发展 (18) ①稳定性：头部用户稳定要求压倒一切 (18) ②成本可控：降低客户自建成本风险 (19)
③准确预判行业趋势，实现技术快速迭代 (21) ④中立性与多样化服务为客户提供灵活选择 (21) 2、从Equinix看美国专业IDC服务商发展历程 (22) 3、以美为鉴:中国专业IDC服务商空间巨大 (25) 三、相关领域及企业 (28) 1、一线城市机房资源储备是核心 (28) （1）数据中心选址：一线热数据，三线冷数据 (28) （2）数据中心结构型过剩：三线城市上架率不足 (29) （3）一线城市供需失衡，未来价格有望稳中向上 (30) 2、深度云化的专业IDC服务商降本增效 (31) 3、好口碑才有好市场 (32) 4、重点企业：光环新网 (33) （1）IDC机柜毛利率稳中有升，机柜数量2018年迎来释放期 (34) （2）云服务牌照如期落地，AWS业务合规启程，公司打开更大成长空间 (34)
16种常用的大数据分析报告方法汇总情况
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
大数据时代的大数据管理研究报告
大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术
提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展
2018年数据中心市场调研分析报告
2018年数据中心市场调研分析报告
目录 第一节互联网流量红利传导路径 (6) 一、新兴互联网应用崛起，推动互联网流量持续高速增长 (7) 1、高清视频、直播等业务或成为推动互联网流量增长的主力军 (9) （1）OTT-TV 视频流量快速增加 (9) （2）新兴在线娱乐（视频直播）模式推动互联网流量规模攀升 (10) 2、物联网流量到2021 年或占全球IP 流量的5% (10) 3、云计算时数据中心东西流量成主导 (10) 二、2016 年我国移动互联网流量增速翻倍，人均流量消费水平仍远低于美国 (11) 第二节全球数据中心发展路径 (16) 一、规模上，超大型数据中心逐年增加，单体承载流量能力倍增 (17) 二、分布上，欧美商业化数据中心主要集中在中心城市，第三方服务商占主流 (19) 三、区域维度，北美市场规模最大，亚太增长速度最快 (23) 四、国家维度，美国市场规模最大，中国增长潜力最强 (23) 五、发展模式上，美国以扩建和改建为主，中国处于以新建为主的粗犷式发展期 (24) 第三节我国数据中心发展现状 (27) 第四节数据中心，光通信的下一个突破点 (30) 一、数据中心流量模型发生变化，内部架构向扁平化演进 (30) 1、数据中心流量模型发生显著变化 (30) 2、越来越多的网络扁平化需求 (30) 二、顺应数据中心网络架构新需求，脊叶网络架构应运而生 (30) 三、数据中心脊叶网络架构优势明显 (31) 四、云数据中心建设驱动光模块市场持续高景气 (32) 五、全球产业链再配臵，产业转移下的中国崛起 (35) 第五节行业相关公司分析 (39) 一、中际装备 (39) 1、位列国内光模块第一梯队，40G/100G 高端光模块优势明显 (42) 2、高品质客户资源结构，受到谷歌、亚马逊、华为、中兴等知名公司认可 (43) 3、中际装备收购苏州旭创，开启高速光模块成长之旅 (43) 二、博创科技 (44) 1、公司光无源器件业务稳定发展，DWDM 产品增长势头强劲 (45) 2、募投项目逐渐达产，强化无源光器件领域市场竞争力 (46) 3、携手美国Kaiam 公司强势进军光有源器件领域 (46) 4、加速布局高速有源器件领域 (48) 5、把握光器件技术发展趋势，积极开拓MEMS 技术平台 (49) 三、光环新网 (50) 1、收购优质标的，业绩增长明显 (51) 2、把控稀缺IDC 地域资源，不断新增机柜，巩固自身优势 (53) 3、收购中金云网，进军金融IDC 服务领域 (54) 4、携手AWS，充分打开IaaS 市场空间 (54) 5、收购无双科技，切入SaaS 市场 (55)
电视用户大数据分析报告
电视用户数据分析
文档修改记录
目录 1 总体描述 (4) 1.1 建设目标 (4) 1.2 整体架构 (4) 2 功能实现 (6) 2.1 数据采集模块 (6) 2.1.1 数据收集 (6) 2.1.2 数据处理 (6) 2.2 数据分析 (7) 2.3 数据可视化 (8) 2.4 系统管理 (9) 3 初步方案 (10) 3.1 C平台接口日志分析 (10) 3.2 流水文件分析 (11) 4 技术实现 (11)
1总体描述 1.1建设目标 互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务，可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集，统计分析，建设实时数据分析系统，对OTT的EPG界面设计、容运营有着重要意义。 系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上，实时（定期）获取用户行为数据，结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据，通过大数据处理平台（如Hadoop），对OTT的各纬度指标进行统计分析，并提供用户自定义分析功能，进行数据展示，为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。 1.2整体架构
负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取，包括2部分容：（1）平台日志：结合运营平台的日志管理模块，实现获取并接收用户的行为数据；（2）APK日志上报。提供数据接口，且支持FTP等传输导入。 数据抓取用于接入存储数据，目前分为三部分： （1）C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志，由FLUME进行抓取；再通过KAFKA将数据输送到STORM 中；STORM 将元数据直接存放到HDFS中。 （2）各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中，方便查找。 （3）将流水文件（需转换为csv格式）和流水日志（导出txt格式）通过文档上传系统上传到HDFS中，文件所在的文件夹以当天日期命名（减少需处理的文件数量，提高效率）。 ●数据分析 基于hadoop大数据处理技术，将数据收集获取到的基础数据，进行数据预处理、数据统计计算，包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等，并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求，设计结果表数据，并对其进行实时统计计算，并将结果数据，推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能，用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能，便于非数据分析人员对系统进行二次分析。 数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度，给展示系统提供数据支撑：（1）由STORM 对C平台接口日志进行处理，将处理后的数据存放到ELK中进行展示。 （2）由SPARK离线处理HDFS上的流水文件，将处理后的数据保存到mongodb中。（设定时任务每天零点自动开始SPARK任务，对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理）。 ●可视化系统（BI） BI系统负责可视化数据分析模块建设，将数据分析的数据，在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示，用于图形化展示最终的分析结果：初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形； 后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储 介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据 量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民 都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动 产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种 爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦 苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求 非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取 得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头 过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对 于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处 理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。 大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。
大数据行业研究报告
大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1
一：大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2
2016年数据中心行业分析报告(完美版)
(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年3月
2015年数据中心行业分析报告数据中心是互联网、云计算和大数据等产业的重要基础设施之一。近几年来，随着我国互联网、云计算和大数据产业的加速发展，数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。 近几年，随着互联网、云计算和大数据产业的加速发展，我国数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约7132万平方米，总机房面积约400万平方米。 IDC关于中国数据中心市场今日公布的数据表示，2010年中国数据中心总数量已经达到504,155 个，市场总规模达到92亿美元，IDC预测该市场在2010年至2015年仍将保持两位数的增长率，2015年该市场规模将达到约157亿美元。 一、发展: 三个阶段 IDC认为数据中心在中国的发展大体上经历了三个阶段： 1、2000年前后
数据中心的概念随互联网进入中国，第一次掀起了建设数据中心的热潮。但是由于互联网在中国尚未普及，在用户数、内容、应用等各方面都存在明显的局限性，用户对数据中心尚未产生有效的需求。在2001年的互联网泡沫破灭之后，数据中心的发展很快进入了蛰伏期。 2、2004年至2008年 随着互联网的普及和我国信息化建设的发展，无论是国民经济还是百姓生活对信息技术的应用和依赖都日益广泛和深入，从服务提供方和用户方两端都纷纷投入巨资建设数据中心。数据中心行业经历了从小到大、优胜劣汰的过程，作为重要的IT基础设施，数据中心迎来了快速发展的黄金期。 3、2008年至今 互联网的发展和国民经济各主要行业的信息化建设日趋成熟，移动互联网、云计算等新兴技术和商业模式不断涌现，数据中心的数量不断增加，规模不断扩大。与此同时，行业内越发重视运营的效率和资源整合的能力，建设绿色数据中心成为未来数据中心发展的方向。
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告
目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)
一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面： 首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格
大数据分析报告经典语录汇总情况
数据分析经典语录汇总 【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点；第三，多动手，不动手，靠脑袋想是不够的，不要怕错，大不了错了重来。 数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。 【数据分析流程】首先明确分析目的，然后搭建分析体系，确定各个分析内容，进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成，最后检验是否达到分析目的！ 【数据挖掘流程】①业务理解：清晰定义业务问题；②数据理解：有什么数据，数据质量心中有数；③数据准备：数据抽样、转换、缺失值处理等；③建模：选择和应用不同的模型技术，调整模型参数；④评估：对前面步骤进行评估；⑤部署：把数据挖掘成果送到相应人手中，并进行日常监测和维护、更新。 【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么？然后，再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。 【数据分析5步走】1、锁定分析目标，梳理思路，叫纸上谈兵；2、把杂乱的数据整理出图表报表，用数据探业务，叫自问数答；3、锁定核心抓重点，设定最终算法，叫挟天子以令诸侯；4、梳理重点发现，准备剧本开拍，接受PK，叫才辨无双；5、效果梳理，总结经验，叫内视反听。 【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。 数据分析如果一开始数据分析方向就错了，所有努力都是徒劳，后果不堪设想。亲们，数据分析前先明确目的，再根据分析目的确定分析框架与内容，以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】：趋势分析：查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势，得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息；对比分析：自己和自己比，找趋势、规律；自己和别人比，找差异、问题。结构分析：拆字诀，子类目、属性值、新老会员、各个运营节点，都可拆。 【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围；2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪，多次尝试；3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述；4、需要耐心和细致，不能出现任何疏漏，别一个老鼠害一锅汤；5、高级数据分析不一定是最好的，简单有效才是最好的。 【如何用数据看透问题】1、确定指标，看数值；2、问题还不够明确？将指标层层分解；3、只看数值还不能确定问题？多周期看趋势；4、问题初步明确了，找不到原因或者发力点？将统计对象分类，拆解为不同角度来观察；5、参考行业对比数据，如果有的话...而每一步具体怎么走，全靠业务理解！
大数据平台分析报告
密级：内部公开 环境数据中心 大数据平台分析 Big data platform analysis SOFTWARE PRODUCT FPI-Company 聚光科技（杭州）股份有限公司
目录 1. 大数据背景 (1) 1.1. 什么是大数据 (1) 1.2. 发展现状 (1) 1.3. 大数据的应用 (2) 2. 大数据平台介绍 (4) 2.1. 定位 (4) 2.1.1.产品概述 (4) 2.2. 功能 (4) 2.3. 设计 (4) 2.4. 技术.............................................................................. 错误！未定义书签。 2.5. 总结 (4) 3. 环境数据中心 (5) 3.1. 背景定位 (5) 3.2. 功能 (5) 3.2.1 (5) 3.2.2............................................................................. 错误！未定义书签。 3.3. 设计 (6) 3.4. 技术.............................................................................. 错误！未定义书签。 4. 总结 (6)
1.大数据背景 1.1.什么是大数据 大数据最早在上世纪90年代被提出，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 现在，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3V特征”：量级（V olume），速度（Velocity）和多样性（Variety）。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个V——Value，价值；而IBM在其相关文档中给出的第四个“V”则是真实性（Veracity)。 大数据的价值：在海量的规则或不规则数据之中，用新的数据处理手段，以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。 1.2.发展现状 随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升，互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称，每天全球几十亿人使用计算机、GPS设备、电话和医疗设备，产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家，他们的需求和习惯尚未被真正理解，如果能够借助大数据相关技术分析和挖掘数据背后的信息，将有助于认识需求、提供预测和防范危机。 大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以AaaS（分析即服务）为主要标志的Cloud 2.0时代。