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自动驾驶数据分析以及融合应用研究-汽车与保险大数据产业联盟

金融大数据平台项目规划

金融大数据服务平台项目规划书北京XXXX技术有限公司研发中心 2014年11月

一. 项目介绍 1.1项目背景银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。

汽车行业数据分析

12月份汽车行业销售数据点评： 2012年12月，汽车销量为180.99辆，环比增长1.05%，同比增长7.12%，月度环比和同比均呈不同程度增长，汽车销售形势总体稳定。其中乘用车销售146.29万辆，环比增长0.11%，同比增长6.87%。商用车销售34.70万辆，环比增长5.24%，同比增长8.20%。乘用车增长稳健，商用车持续向好。行业呈现持续复苏态势。图1：2007-2012年汽车月度实际销量图2：2012年12月产销分类数据乘用车中，轿车销量99.78万辆，环比下降1.56%，同比增长5.23%；MPV 销量4.12万辆，环比下降3.62%，同比下降7.96%；SUV销量为20.71万辆，

环比增长9.49%，同比增长19.35%；微客销量21.68万辆，环比增长10.26%，同比增长7.13%。市场表现最为亮眼的仍是SUV。目前国内汽车市场呈现明显的二元化趋势：一方面首辆车市场增幅可观；一方面是消费升级需求强烈。过去购买5-10万元首辆车的消费者，开始了消费升级，这些消费者大多选择购买SUV。所以预计未来几年SUV市场仍值得密切关注。图3：2007-2012年乘用车月度实际销量 12月份自主品牌和日系车的走势：一、中汽协首次将“自主品牌”改称为“中国品牌”。中汽协的解释是：根据WTO规则，有产品生产地所属规则，所以改称为中国品牌，改的符合规则，顺理成章且比较清晰。二、12月，中国品牌乘用车共销售68.86万辆，环比增长7.83%，同比增长16.93%，市场占有率为47.07%，比上月增长3.37个百分点，比上年同期增长4.05个百分点，其中中国品牌轿车共销售34.49万辆，环比增长6.62%，同比增长22.71%，占轿车销售总量的34.56%，占有率比上月增长3.25个百分点，比上年同期增长4.93个百分点。中国品牌的市场竞争力持续提升。三、日系乘用车本月销量为21.73万辆，环比增长27.64%，同比下降25.86%，占乘用车销售总量的14.85%，比上月提升3.20个百分点，比上年同期下降6.56个百分点。预计目前中日钓鱼岛问题仍在持续发酵，日系车市场表现仍不容乐观。据统计，2012年12月，销量排名前十位的SUV品牌依次为：哈弗、本田CRV、IX35、瑞虎、智跑、S6、逍客、Q5、胜达和途胜，分别销售3.13万辆、1.90

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

中国汽车行业季度分析报告

【最新资料,Word版，可自由编辑！】目录 I汽车行业基本运行情况 (1) 一、影响汽车产业发展的宏观经济因素分析 (2) 二、汽车工业产销平稳增长，但盈利能力下降 (4) （一）汽车产销仍保持较为稳定的增长 (4) （二）汽车价格下降导致汽车整体盈利能力下降 (9) 三、增速放缓加剧汽车企业分化 (10) （一）汽车大型企业竞争优势依然稳固 (11) （二）主要轿车厂家与品牌加快分化 (12) （三）多数企业盈利水平下滑 (14) II汽车行业的重点问题分析 (15) 构成整车特征的汽车零部件进口管理问题分析 (15) 一、KD装配汽车的现状与发展趋势 (15) 二、KD装配汽车盛行的四大主要原因分析 (17) 三、KD装配汽车对我国汽车工业发展的影响分析 (19)

四、《办法》对整车特征的界定分析 (20) 五、《办法》对我国汽车工业发展的作用分析 (23) 六、对《办法》实施后的政策效果评价 (26) III结论与预测 (29) 1、短期内汽车产销规模依然受到一定压制 (29) 2、盈利增速减缓、分化趋于明显 (29) 3、加息对汽车产业的抑制作用不会太大 (29) 4、前9个月车价下降11%，第四季度仍有走低可能 (30)

I汽车行业基本运行情况较之前几年30%-40%甚至更高的增长幅度，三季度汽车业确实出现了增速下降的态势，但那是在基数扩大后的一个必然结果。汽车业作为一个上下游关联度极大的产业，在目前燃油、原材料供给和道路交通条件紧张的形势下，适度发展不仅可以避免大起大落所造成的巨大冲击，更能发挥支柱产业应有的作用。因此15%-20%的发展速度对于目前的中国汽车业来说是合理的。一、影响汽车产业发展的宏观经济因素分析 1、快速稳定的经济增长为汽车快速发展提供基础国民经济的增长是影响汽车市场发展的重要因素。世界发达国家汽车工业发展都与国民经济发展直接相关，并基本保证与GDP 的同步增长。中国汽车工业正处于高速增长期，且作为国民经济的支柱产业，其增长率要高于GDP增长，也高于其他汽车工业快速增长国家的平均水平，如图1-1。据国家统计局数据显示，2004年前3季度我国国内生产总值累计93144亿元，同比增长%，比上半年回落个百分点，比一季度回落个百分点，预计第四季度的GDP 增

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

中国汽车进出口数据分析

1.中国汽车进出口概况随着我国经济的持续发展和人民生活水平的日益提高，中国市场的汽车消费迅剧膨胀，近些年来中国汽车工业的增长一直以两位数的速度攀升，预计未来十年内中国汽车的需求量将会保持10%到15%的增长速度，这种惊人且持续且高速的增长速度必然将会带动中国的汽车物流业的蓬勃发展，到2020年中国将成为世界上最大的汽车消费国和生产国。据中汽协公布数据显示，2011年中国汽车产销量略有增长，2011年全国汽车产量1841.89万辆，同比增长0.84%；全国汽车销量为1850.51万辆，同比增长2.45%。乘用车好于行业平均水平，2011年全国乘用车产量1448.53万辆，同比增长4.23%，占总产量的78.64%；乘用车销量1447.24万辆，同比增长5.19%，占总销量的78.20。进出口数据方面，根据海关数据统计，2011年全年的中国汽车累计进口103.9万台，年度累计增速为28%；而全年海关出口汽车85万台，增速为50%，从整车进口商品市场表现看，11年全年狭义乘用车进口增长28%到100.4万台，与汽车进口的总体增速基本一致。其中轿车和SUV分别进口41万台和43万台，约占狭义乘用车进口总量的41%和43%，MPV车型约占狭义乘用车进口总量的16%为16万多台。客车和货车进口数量所占进口总量比例较小，分别为1.3万台和1.945万台。并且通过下图可以看出，近期SUV进口保持较为强势的增长状态，而轿车进口则稳步增长，进口车的增长差异化较为明显。

上述两个图表指出，11年全年中国进口轿车41万辆，进口的主力国家是德国和日本，两国合计所占轿车进口总量的70%，年内美国和法国所占比例有所增长，11年全年SUV车型进口表现突出，达到43万辆，日韩系和美系SUV是市场主力，约占进口总量的65%，另外斯洛伐克，英系SUV进口量表现不俗。

汽车行业大数据应用案例

汽车行业大数据应用案例在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。凯文凯利认为：“在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。” 在贵阳大数据论坛上，马凯副总理提出：大数据是国家战略资源，部分公共数据资源也将逐步开放，让企业用互联网+更好的服务社会。

基于汽车行业超长的产业链，从不同的层面看，汽车大数据必然是多维度的，有不同的理解和看法，我们试从各行业角度试加分析：先看一组数据：中国有3亿驾驶员，1.5亿车主，100多个品牌6000多款车，24000多家4S店，44万家维修厂，600万家洗车行...... 主机厂：汽车大数据的顶层和基础

主机厂是汽车的制造者，他们领先的设计、技术及制造能力和知识产权，使其在整个汽车生态链中起绝对主导作用——所有的零部件设计及软件系统，都由主机厂主导，所有衍伸产品都以主机厂的产品设计规格为标准（适配软件、模具、型号、规格尺寸乃至汽车改装和汽车电子产品以及汽车用品等等）。同时，主机厂有完善的零部件配套、物流配送、销售体系，所有该体系内的企业都要按照其标准化模式运行；原始汽车维修技术资料以及CRM和ERP 系统：4S店的后台管理系统由主机厂提供，能够调取车主的姓名、住址、行驶证数据及通联、保险、维修保养记录（车主脱离4S店体系之前）。主机厂零部件数据包括包括字段：配件名称、配件代码、品牌、型号、年代、替代配件、替代关系、图示、价格等等。

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统方案

目录第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

汽车行业数据分析

汽车行业数据分析十二五我国汽车工业的发展思路是以科学发展观为统领，坚持开放和自主发展相结合，调整优化产业结构，增强自主创新能力，发展自主品牌产品，提升综合竞争力，迈向汽车工业强国。汽车工业的发展目标是保持稳定增长，结构调整取得明显成效，自主创新能力显著增强，自主品牌产品在国内市场占据主导地位，建成世界汽车出口重要基地和出口大国，全面提升在世界汽车工业中的地位。2015年，全国汽车产量将达到2500万辆；汽车工业增加值占国内生产总值的比例将达到3%；行业集中度进一步提高，形成3~4家年产400万辆以上大型企业(集团)；汽车整车出口占汽车总产量的10%~15%(含海外生产产品)；汽车零部件出口形成以进入国际汽车配套体系为主的格局。 2001-2010年我国和全球汽车市场增长速度对比

2000-2010年我国汽车销售量情况

2010年汽车行业对拉动中国消费增长做出的贡献

数据分析：通过对上述数据进行分析，可以得出以下结论： 1、在全球范围内看，中国已经成为汽车生产与消费需求大国，市场规模和潜力巨大 2、2000年-2010年，中国汽车行业的产销量出于高速、持续增长时期，并逐步成为国民经济的支柱产业； 3、汽车类消费品在社会消费品总额当中所占比例不断增大，在2010年其增长率远超会消费品的增长； 4、汽车行业对中国经济的总体拉动作用十分显著； 5、国家大力支持汽车产业的发展，将汽车产业定位于国民经济支柱产业的政策不断落实。 2010年河北省乘用车上牌量在全国所占比重

2010年底河北省各市汽车保有量（万辆） 2010年河北省中级车乘用车市场份额排名（上牌量）

车企大数据如何应用

车企大数据如何应用汽车商业评论理想中的大数据，让它成为诗成为远方好了，我们还是着手眼下或者未来三五年的事华思远邓明辉从玄学到厌恶，再到中性，人们对大数据的认识经历了三个阶段。第一阶段，认为大数据是玄学。它很牛、很神，它什么都能做，没有它不行，未来全都是它的，你不懂它就会被社会无情抛弃，所有人都宣传他们准备或正在搞大数据。第二阶段，发现大数据是在吹牛扯淡。它其实就是服务器公司、数据库公司、硬盘公司、报表软件公司、科技公司炒作的噱头罢了。它来得很慢，它成本很高，它并不能迅速带来直接的好处。想要数据又大又快，那么数据很难做的很深，无法基于这些肤浅的数据深入洞察；想要数据又大又准，这得花时间，想想我们企业最小的生理需求——期末编制财报要几天？想要数据又快又准，那么覆盖的广度又有问题；想要数据又大、又准、又快，则需要花很多很多钱。第三阶段，大数据成了一个中性词。理想中的大数据，让它成为诗成为远方好了，我们还是着手眼下或者未来三五年的事：把基础数据梳理好、把标准搞好；把核心系统的数据及

时性和准确性提高；把报表系统进行更新，使出报表的速度从一周提升到一天以内。造成这段曲折的，其实是源于大数据前面的“大”字。但无论怎样，“大”还是会被继续沿用。对车企而言，何谓我们的大数据？销量不过100万辆的企业有没有“大”数据？我们的供应链、生产、财务数据算不算大数据？车主的购物记录、社交媒体上的印记属不属于我们的“大”数据？交通、天气是不是我们的“大”数据？我们认为，车企大数据应用的重点，不是在于如何获取更多的数据，而是围绕业务目标和具体的业务问题，基于一定的数据分析，来解决问题、达成目标，体现数据的价值——这和“大”没有直接关系，甚至有点远离“大”，而强调小、深、精。 1大数据可以解决哪些问题排在首位的，当属营销和销售问题，这与营销效果、客户行为分析、客户体验提升、客户保留有关，这一领域也是当前关注和投入最多的部分。在发展中国家，汽车需求主要来自初次购买者，车企对客户保留计划的关注非常少。但随着时间推移，当市场变得成熟时，换车的买家比例也会增加，此时，稳定的客户保留就变得至关重要，它和可持续性增长有着直接的联系。为了保留客户并促使他们再次购买，必须在接触品牌的每一个环节和阶段让他们感到满意。

大数据架构的介绍及分析

大数据架构的介绍及分析数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我

们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈：分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。

大数据应用案例分析说课讲解

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微

全球汽车市场月销量数据统计分析报告

全球汽车市场2013年1月销量数据统计分析报告中国汽车市场：1月汽车销量203万辆同比增长46% 据中国汽车工业协会统计分析，2013年1月，汽车产销环比和同 2013年1月中国汽车市场销量（分车型）

日本：1月新车销售229,333辆日本汽车销售协会联合会和全国微型车协会联合会6日发布的1月国内新车销量数据显示，丰田汽车的混动车“AQUA”同比大增66.6%至22466辆，连续4个月蝉联榜首。

排在第二位的是本田的微型车“N BOX”，销量同比上升约1.1倍，为20552辆。丰田混动车“普锐斯”则大降39.1%列第三位。去年9月环保车补贴制度结束后，日本国内新车销售陷入低迷，。现代汽车海外销售362,509辆，增加30.5%；韩国国内销售50,211辆，增加11%。起亚汽车海外销售224,322辆，增加26.8%；国内销售36,250万辆，增加6%。韩国GM出口57,179辆，增加5.9%；国内销售10,031辆，增加24.7%。双龙汽车出口6,585辆，增加21.3%；国内销售4,035辆，增加43.9%。雷诺三星出口1,859辆，

减少77.4%；国内销售3,850辆，减少38.0%。附件：日本公布1月新车销量丰田AQUA居首据日本共同社2月6日消息，日本汽车销售协会联合会和全国微型车协会联合会6日发布的1月国内新车销量数据显示，丰田汽车的混动车“AQUA”同比大增66.6%至22466辆，连续4个月蝉联榜附件：1月份韩国汽车海外销量同比增加24.8% 据《韩国经济》2月2日报道，韩国汽车业界1日公布的数据显示，2013年1月份，韩国5家汽车生产企业海外销售汽车651,878辆，

汽车行业大数据有什么用

2016年5月13日下午，来自汽车新能源各个行业的专家和企业共聚一堂，探讨新能源汽车服务生态圈下发展新动向。嘉之道汽车具有前瞻性和实用性的话题设置，演讲嘉宾的精彩分享使得本次沙龙收获了与会者的一致好评。嘉之道汽车作为此次沙龙的主题策划与承办方，邀请蔚来汽车、吉利新能源、华晨宝马、万马新能源等来自新能源整车制造、充电桩生产以及后市场数据服务等多个领域的企业高管，就不同话题结合自身业务，发表对于行业发展前景、对现行政策的执行理解与反馈。嘉之道汽车董事长徐锦泉先生作开场致辞。他表示目前中国新能源汽车的热潮，很大一部分是由政策和补贴带动起来的。一旦优惠政策被取消，中国新能源汽车是否还能维持稳健的销售境况？答案似乎并不乐观。这对中国新能源汽车来说，是困境，也是机遇。

中国的新能源汽车补贴和政策都是集中在买车端，而在实际的用车和后续服务上，是没有任何补贴，所以现在的用车市场和服务链中，大量的商业模式正在形成，这可能是驱动新能源汽车未来健康发展的一个重要契机和动力。嘉之道汽车合伙人陈良宇亦发表主题演讲，他认为，互联网不仅需要知识，更需要智慧，而大量的数据积累和分析是获得行业经验的重要手段。嘉之道汽车很早就聚焦于汽车行业，建立了有效数据监测收集系统与信息查询平台，可以满足生产商、购买方等的不同需求。在这一点上，嘉之道汽车非常愿意与在座的各位同行，一起来共享我们的知识，我们的智慧。这次沙龙的举办即是嘉之道分享精神的体现。沙龙由上海市发改院主办，主题策划与会议执行由嘉之道汽车全程主导，是嘉之道汽车深耕行业多年的一次成果展示。同时也成功搭建起政府、学校、企业的产学研新平台，进一步有效推动了行业各主体的协同合作与整体发展。

(完整word版)大数据分析系统需求

大数据分析系统需求天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

目录一、系统定位 (2) 二、功能模块 (3) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11)

1、系统定位从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块：（1）爬虫系统（2）数据处理、存储、计算系统（3）数据人工智能分析、可视化系统（4）外部接口其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。

汽车市场产销数据分析案例

06 年9 月中国汽车产销数据分析 9月汽车产销环比同比双双快速增长。06年9月全国汽车产销实现环比同比双双增长，而且销量增幅远大于产量增幅。其中，汽车生产64.38万辆，环比增长27.54%，同比增长28.34%；汽车销售63.50万辆，环比增长20.24%，同比增长28.03%。1-9月，全国汽车产销528.32万辆和517.00万辆，同比增长25.74%和25.01%。06年1-9月全国汽车产销增速较上年同期分别快17.56个百分点和14.89个百分点。行业影响今年金九色正浓，市场规模在扩张。在经历了7-8月份传统淡季之后，9月全国汽车产销量实现环比同比双双快速增长，乘用车产销45.84万辆和45.57万辆，分别增长27.97%和28.71%；商用车产销18.54万辆和17.93 万辆，分别增长29.26%和26.33%。与上年同期相比，不但乘用车销量继续维持28.71%的高增速，而且商用车销量增速在上月18.88%的基础上继续提升至26.33%，二者较8月分别增长20.57%和19.42%。无疑，今年九月汽车尤其是乘用车销售形势可谓“金色正浓”（图1），反映出中国汽车市场规模正在持续扩张。

注释：在上表中，江淮汽车（600418.SS）和上海汽车（600104.SS）之06-07年EPS和PER按照完成定向增发后总股本和预测利润模拟计算，S湘火炬（000549.SZ）按照潍柴动力吸收合并股改后总股本和预测利润模拟计算，上表中A股股价=S湘火炬股价X 3.53。需求增长因素强劲存在推动汽车市场规模快速扩张。尽管06年以来存在燃料油价格上涨、新的汽车消费税收政策和城市交通堵塞更趋严重等诸多不利因素影响，但在中国人均可支配收入持续较快增长、城镇居民私人轿车需求增势强劲、大型基建和城际城市物流的货车需求回升以及新农村建设助推汽车消费等有利因素的作用下，中国汽车尤其是乘用车（轿车）市场消费规模

大数据在汽车行业的运用及影响分析

The Industrial Study | 产业研究 MODERN BUSINESS 现代商业42 大数据在汽车行业的运用及影响分析侯庆坤　北京卡达克数据技术有限公司　北京　100176 摘要:大数据的的收集、整理与分析，正在潜移默化地影响着汽车行业，其已成为汽车领域改革与发展的重要基础。随着消费者生活方式的转变，汽车行业的生产方式及服务模式都将发生变化，这对企业的发展提出更高的目标。借助于大数据平台，充分分析市场信息，才有利于企业做出正确的决策。本文在介绍大数据定义的基础上，探讨了汽车大数据的含义，分析了汽车大数据的来源，解释了大数据在汽车行业的具体运用及影响。关键词:大数据；汽车行业；运用；影响汽车行业在经历高速的扩张后，已步入产销平稳阶段。在当前的市场竞争中，如何利用现有的数据信息中生产出满足消费者需求的汽车，是汽车行业应考虑解决的问题。随着互联网技术的快速发展，汽车行业与互联网技术正在逐渐融合，促使智能化、服务化、方便出行等消费者的需求得到释放。通过了解潜在客户的消费需求，收集和整理各种信息，达到精准营销的目的，实现消费者的需求，进而在生产和销售环节加强管控，实现盈利。这就大数据如何影响汽车行业发展的真实写照。一、汽车大数据 (一)大数据含义大数据的定义基本涵盖三个方面的信息：第一，社会生活都可以被数据化。借助于先进的技术，几乎每个生物的生活轨迹都能够被实时记录。通过互联网技术，各种信息都可以在网络上呈现出来，行为得到监测。第二，数据规模大，生成速度快。生成数据的主体越来越广泛化，数据的传输方式由点到线线到面、面到网状裂变，使数据的数量骤增。第三，大数据技术操作处理更加广泛。随着大数据技术的快速发展，大数据的收集、整理、存储和应用都以成为可能。随着数据量极的增加，数据的处理由关系型数据库逐渐演变为数据仓库、挖掘和可视化等。大数据的特征主要包括三种：一是海量化(Volume)。从字节、兆、千兆……，数字的边界是无穷的。数字正在以指数型的方式快速增长。2011年，全球大约有1.8泽数据，到2012年，大约有2.5艾数据。二是多样化(Variety)。大数据来源于人与人之间的聊天信息、企业间的交易数据、商品的物流信息等。这些信息以文本、文件、视频、语音等信息呈现。数据的来源不同，格式就存在差异，且超过一半以上的数据都是非结构化数据。对于这些数据，需要运用专业的数据处理基础对其进行关联度分析。三是快速化(Velocity)。快速化特征是大数据与传统数据的重要区别之一。现阶段，快速化所需要的数据处理技术进步较大，涉及到计算的要素成本例如存储都以有所降低。这意味着将快速化作为行业的创新点已成为现实。 (二)汽车大数据互联网的快速发展和智能终端等设备的出现，推动了大数据的快速增长。因汽车行业具有产业链长、涉及范围广等特征，所以该行业在整个国家的经济发展中起着重要的作用。纵览汽车的产业链，可以将其分为三个大模块：生产模块、销售模块和服务模块，若对其进行细分，有新能源汽车模块、智能汽车模块、考试培训模块等等。每个模块都将会产生大量的数据。 1.汽车大数据的来源。 (1)销售店。销售店里所建立的客户信息是比较多的，这些信息来源于现实客户和潜在客户，涉及客户的家庭住址、工作行业、电话、维修时间等等。潜在的客户就是近期有买车打算但还处在选择阶段的人。对于销售店来说，他们的主要任务就是通过相关渠道，获取潜在客户的信息，在较短的时间内，促使交易达成，满足潜在客户需求，将其转变为现实客户，进而创造利润。 (2)社交工具和专业网站。用户在贴吧、微博、QQ空间或朋友圈等可以了解各种品牌的汽车信息。用户还可以在百度上搜 s t r i b u t i o n N e t w o r k s [J ].I E E E T r a n s a c t i o n s o n P o w e r S y s t e ms,2011,26(1):206-213. [6]BrucePG,FreunbergerSA,HardwickLJ,etal.Li-O-2andLi-S b a t t e r i e s w i t h h i g h e n e r g y s t o r a g e (v o l 11,p g 19,2012)[J ].NatureMaterials,2012,11(2). [7]HanS,HanS,SezakiK.DevelopmentofanOptimalVehicle-to-Gri dAggregatorforFrequencyRegulation[J].IEEETransactionsonSma rtGrid,2010,1(1):65-72. [8]G u i l l e C ,G r o s s G.A c o n c e p t u a l f r a m e w o r k f o r t h e V 2G )implementation[J].EnergyPolicy,2009,37(11):4379-4390. [9]QianK,ZhouC,AllanM,etal.ModelingofLoadDemandDuetoEV BatteryCharginginDistributionSystems[J].IEEETransactionsonP owerSystems,2011,26(2):802-810. [10]AugustynV,SimonP,DunnB.Pseudocapacitiveoxidematerialsf orhigh-rateelectrochemicalenergystorage[J].Energy&Environmen talScience,2014,7(5):1597-1614. 作者简介：马浩峻，北方工业大学经济管理学院学生。 DOI:10.14097/https://www.wendangku.net/doc/6813197206.html,ki.5392/2019.03.022