Big Data - 大数据分析最佳实践 - Pass

大数据分析最佳实践

大数据不仅是一个流行话题，更是企业中实实在在存在的需求。

许多企业开始着手于大数据分析项目，但在此之前，我们需要一个良好的部署方案以确保最终的结果能够为业务服务。

选择合适的技术是规划的第一部分，当企业选择了数据库软件、分析工具以及相关的技术架构之后，我们就可以进行下一步并开发一个真正成功的大数据平台。

当然，我们也没必要过分夸大项目管理进程的作用，成功的大数据分析项目来自于多个方面。

在本文中，我们就将介绍五个技巧，企业用户进行平台部署的时候可以作为一定的参考：

只选择你所需要的数据。

出于其本身性质而言，大数据分析项目中我们会遇到海量的数据集。

但是海量数据并不代表一个企业的所有数据，也不是相关数据源中的所有信息都需要我们来进行分析。

企业需要确定哪些数据具有战略价值，能够为分析服务。

举例来说，什么样的信息组合对于客户维系起到至关重要的作用？或者股票市场中，有哪些数据隐藏着交易的模式？

在规划阶段，把注意力集中在业务目标之上，将有助于企业对分析进行精准的定位，在此基础之上我们可以也应该了解哪些数据能够满足这些业务目标。

在一些情况下，包含所有数据的案例也会有，但毕竟还是少数。

我们往往只需要大数据中的一个子集来进行分析。

构建高效的业务角色然后处理相应的复杂度。

积极应对复杂性是大数据分析项目成功的关键之一。

为了能够最终得到正确的分析结果，我们需要让所有相关的业务数据所有者参与到流程当中，以确保提前制定必要的业务角色。

一旦业务角色制定完毕，技术人员就可以评估相应的复杂度，以及所需要做的工作。

这就指向了部署的下一个阶段。

以协同的方式将业务角色转化为相关的分析。

建立业务角色对于大数据分析应用来说只是第一步，接下来IT或者分析专家需要创建相应的算法。

但这部分工作并不应该是独立的，起初的查询越准确，那么所需要的开发工作就越少。

许多项目都需要持续反复的开发工作，究其原因还是因为项目执行人员和业务部门沟通出现了问题。

因此，在项目开发的进程中，我们需要双方协同并及时沟通，以便保障项目的顺利进行。

确定一个维护计划。

除了项目之前的一些开发工作，我们还需要不间断地注意变更。

在业务需求变化之上的日常查询维护固然重要，但毕竟它只是整个分析项目管理的一部分。

随着数据集的不断增长以及业务用户对分析过程的不断熟悉，他们对系统的要求也会相应地增加。

分析团队必须能够及时地满足额外的要求。

此外，在进行软硬件选项评估的时候，其中一个必须考虑的元素就是在不断变化的业务环境中能否支持迭代的开发过程。

能够根据需求变化而改变的分析系统，在长时间内都会体现它的价值。

牢记用户需求，不是部分用户，而是所有用户。

随着自助式BI工具的流行，在大数据分析项目中把终端用户放到考虑范畴之内就显得并不奇怪了。

当然，能够应对不同数据类型的IT架构非常重要，但是系统的可操作性和交互性同样是我们需要考虑的问题。

这需要我们把不同类型用户的反馈考虑在内，从高管层到操作工，从分析师到统计员都需要能够访问到大数据分析应用，不管是用何种方式。

而他们对于工具的接受度，在很大程度上决定了项目成功与否。

举例来说，普通员工或者业务经理不需要自己去运行一个大数据分析查询，他们只需要能够访问可视化的报表或者仪表盘就可以了。

而分析人员以及IT部门可能就需要一些深入的功能。

并没有一种方法能够确保所有的大数据分析项目成功，但是了解一些最佳实践一定能够让你的大数据项目规划变得更加清晰。

对于大数据分析的技术问题太过细节复杂，不是一朝一夕能够解释清楚，因此我们在本文中并没有提到技术细节。

但技术和业务两方面决定着大数据项目的成败，只注重技术而忽视业务需求将会导致项目失衡，反之亦然。

入门大数据,需要学习哪些基础知识

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。 数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。 学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响

3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式 后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.wendangku.net/doc/809353776.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

202x年企业风险监测预警大数据平台-word版

企业风险监测预警大数据平台 一. 背景介绍 1.1国内非法集资现状 截至2015年底国内非法集资案件爆发式增长，发案数量、涉案金额、参与集资人数、跨区域案件、大案要案达历年峰值。新增案件6077起，数量、金额和参与人数，同比增长71% 57% 120%跨省案件、亿元以上案件、参与人数1000人以上分别同比增长73% 44% 78% 2016年公安机关非法集资类案件共立案1万余起，平均案值达1365万元，亿元以上案件逾百起。2015年法院新收非法吸收公众存款案件4825件，集资诈骗案件1018件;分别同比增长127%48.83% 2016年法院新收非法吸收公众存款案件6717件，集资诈骗案件1173 件；分别同比增长39.21%、15.22%。2017年以非法集资犯罪为案由的裁判文书为5782份，与2016年的5747份基本持平，可以判断近两年的非法集资犯罪案件的审判数量基本持平，远超过2015年的2422份，相比2015年增长了138% 随着国家对金融市场管控政策的不断调整以及互联网金融的快 速发展，非法集资项目推介的主渠道也向线上转移，犯罪手段不断翻新，支付方式更加多元，扩散速度不断加快，犯罪活动周期大大缩短，给打击非法集资工作带来了新困局。 面对目前非法集资案件的高发态势，国务院、市委市政府各级领导高度重视，多次批示或召开专题会议，研究部署相关事项，强调要从有效防范和化解风

险，维护社会稳定的高度出发，加大力度抓好非法集资案件处置工作。 近几年来先后出台了〈〈关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、〈〈促进互联网金融健康发展的指导意见》、〈〈国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、〈〈北京市进一步做好防范和处置非法集资工作的管理办法》等规范性文件，强调了防范和打击非法集资工作的重要性并在政策层面上给予规范，同时上述文件中 也多次提到监管部门应创新工作方式，充分利用互联网、大数据等技术手段加强对非法集资的监测预警。 所以，迫切需要将大数据技术运用到非法集资的监测预警中，建 立立体化、社会化、信息化的监测预警体系，及早的引导、规范、和处置非法集，遏制非法集资高发势头。针对目前的形势，九次方大数据设计并研发了大数据监测预警非法集资平台。 1.2非法集资政策法规 近几年来国内先后出台了〈〈关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、〈〈促进互联网金融健康发展的指导意见》、〈〈国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、国务院〈〈处置非法集资条例（征求意见稿）》。 在2018年两会政府工作报告，对于2018年的工作工作安排中, “坚决打好三大攻坚战”第一项就强调了“严厉打击非法集资、金融诈骗等 违法活动”，可见2018年打击非法集资依旧是政府的重点工作。 1.3非法集资监控困境

2016年最新国人阅读大数据分析报告

近日，一群日本孩子在泰国机场候机时一人一书捧在手里的阅读场景被媒体曝出，成为网友热议焦点，引来点赞一片。在当下这个知识、信息大爆炸的时代，广义上我们每天都在接受着汹涌而来的各类讯息，而狭义上我们的阅读则变得越来越少那么国人究竟咋阅读？下面林克艾普大数据分析师将以大数据为基础，为您揭秘国人的阅读现状。 2015年国人平均纸质图书的阅读量4.58本，你读了几本？ 据林克艾普大数据挖掘后发现，2015年我国成年国民图书阅读率为58.4%，较2014年上升了0.4个百分点。从阅读量来看，2015年我国国民人均纸质图书阅读量为4.58本，与2014年相比增加了0.02本，但对比2013年的4.77本还有微弱下降。报纸和期刊阅读量分别为54.76期和4.91期，与2014年相比也出现了不同程度的下降。 他山之石

据林克艾普大数据了解，2015年我国国民人均纸质图书阅读量为4.58本，这其中还包括教材教辅。而据不完全统计，犹太人以64本的年人均阅读量雄踞世界首位。日本、法国、韩国的人均阅读读书量分别为40本、20本和11本。与日韩等国相比，我国纸质图书平均阅读量差距不小，究其原因，或许是因为网络时代到来，人们获取信息的渠道日益增多，快餐化、娱乐化的阅读方式正悄然成为趋势，令人们很难静下心捧一本书细细品味。 国人平均电子书阅读量逐年增长 移动互联网的蓬勃发展为人们提供了“任何时间、任何地点、任何内容”的阅读环境，随着

生活节奏加快，数字阅读已成为人们在碎片化时间重要的阅读方式。据林克艾普大数据了解，2012年至2015年，我国国民人均电子书阅读量分别为2.35本、2.48本、3.22本和3.26本，呈现出逐年增长的趋势。 传统媒介中，纸质图书阅读时间最长 据林克艾普大数据了解，在2015年传统纸质媒介中，我国成年国民人均每天读书时间最长，为19.69分钟；人均每天读报时长和每天阅读期刊时长分别为17.01分钟和8.83分钟。相较于2014年，纸质图书阅读时长略有增加，报纸和期刊阅读时长则有所下降。 2015年国人首次日均手机阅读时长超过1小时 经林克艾普大数据挖掘后发现，受数字媒介迅猛发展的影响，数字化阅读方式的接触率较2014年的58.1%上升至64.0%，提升了5.9个百分点，其中，手机阅读增速最快。据统计，2015年，我国成年国民人均每天手机阅读时长为62.21分钟，比2014年的33.82分钟增加了28.39分钟。这是历次统计中首次日均手机阅读时长超过1小时。人均每天网络阅读接触时长为54.84分钟，每天微信阅读时长为22.63分钟。此外，人均每天利用平板电脑阅读时长和电子阅读器阅读时长分别为12.71分钟和6.82分钟。

云计算和大数据基础知识培训课件

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据 中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进 行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

大数据成功案例电子教案

1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。

云计算和大数据基础知识

* 1: 100. 云计算 （一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系： 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 （二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM

2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理 （一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:

企业风险监测预警大数据平台

企业风险监测预警大数据平台 一.背景介绍 1.1国内非法集资现状 截至2015年底国内非法集资案件爆发式增长，发案数量、涉案金额、参与集资人数、跨区域案件、大案要案达历年峰值。新增案件6077起，数量、金额和参与人数，同比增长71%、57%、120%。跨省案件、亿元以上案件、参与人数1000人以上分别同比增长73%、44%、78%。 2016年公安机关非法集资类案件共立案1万余起，平均案值达1365万元，亿元以上案件逾百起。2015年法院新收非法吸收公众存款案件4825件，集资诈骗案件1018件；分别同比增长127%、48.83%。2016年法院新收非法吸收公众存款案件6717件，集资诈骗案件1173件；分别同比增长39.21%、15.22%。2017年以非法集资犯罪为案由的裁判文书为5782份，与2016年的5747份基本持平，可以判断近两年的非法集资犯罪案件的审判数量基本持平，远超过2015年的2422份，相比2015年增长了138%。 随着国家对金融市场管控政策的不断调整以及互联网金融的快速发展，非法集资项目推介的主渠道也向线上转移，犯罪手段不断翻新，支付方式更加多元，扩散速度不断加快，犯罪活动周期大大缩短，给打击非法集资工作带来了新困局。

面对目前非法集资案件的高发态势，国务院、市委市政府各级领导高度重视，多次批示或召开专题会议，研究部署相关事项，强调要从有效防范和化解风险，维护社会稳定的高度出发，加大力度抓好非法集资案件处置工作。 近几年来先后出台了《关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、《促进互联网金融健康发展的指导意见》、《国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、《北京市进一步做好防范和处置非法集资工作的管理办法》等规范性文件，强调了防范和打击非法集资工作的重要性并在政策层面上给予规范，同时上述文件中也多次提到监管部门应创新工作方式，充分利用互联网、大数据等技术手段加强对非法集资的监测预警。 所以，迫切需要将大数据技术运用到非法集资的监测预警中，建立立体化、社会化、信息化的监测预警体系，及早的引导、规范、和处置非法集，遏制非法集资高发势头。针对目前的形势，九次方大数据设计并研发了大数据监测预警非法集资平台。 1.2非法集资政策法规 近几年来国内先后出台了《关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、《促进互联网金融健康发展的指导意见》、《国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、国务院《处置非法集资条例（征求意见稿）》。 在2018年两会政府工作报告，对于2018年的工作工作安排中，

HCNA-BigData新版(无答案)

1、YARN 服务中，如果要给队列 QueueA 设置容量为 30%，应该配置那个参数？ A、https://www.wendangku.net/doc/809353776.html,er-limit-factor B、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percent C、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.capacity D、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.state 2、判断题：FusionInsight 集群组网设计中，二层组网指集群内二层交换，集 群节点在一个子网里，适用节点数小于 200 的集群场景 3、FusionInsigh HD 系统中 HDFS 默认 Block Size 是多少？ A、32M B、64M C、128M D、256M 4、FusionInsight Manager 会定时备份哪些数据？（多选） A、NameNode B、LDAP C、OMS D、DBService 5、某高校的 FusionInsight HD 集群中有 230 个节点，在进行集群规划时，下 列哪些进程应该部署在数据节点上？（多选） A、DataNode B、NameNode C、NodeManager D、RegionServer E、DBServer F、SolrServer 6、判断题：Spark 应用运行时，如果某个 task 运行失败则导致整个 App 运行 失败 7、Hbase 的数据文件 HFile 中一个 KeyValue 格式包含哪些信息？（多选） A、Key B、Value C、TimeStamp D、Key Type 8、安装 FusionInsight HD 的 Streaming 组件时，Nimbus 角色要求安装几个节点？ A、1 B、2 C、3 D、4 9、FusionInsight HD 产品中，关于 Kafka 组件说法正确的有？（多选） A、删除 Topic 时，必须确保 Kafka 的服务配置 deleted.topic.enable 配置为ture B、Kafka 安装及运行日志保存路径为/srv/Bigdata/kafka/ C、ZooKeeper 服务不可用会导致 Kafka 服务不可用 D、必须使用 admin 用户或者 kafkaadmin 组用户进行创建 Topic 10、客户 IT 系统中 FusionInsight HD 集群有 150 个节点，每个节点 12 块磁盘（不做 RAID，不包括 OS 盘），每块磁盘大小 1T，只安装 HDFS，按照默认配置 最大可存储多少数据？ A、1764TB B、1800TB C、600TB

互联网+环境保护监管监测大数据平台整体解决方案

互联网+环境保护 监管监测大数据平台整体 解 决 方 案

目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21

2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)

3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)

hcna(bigdata)-单选题

1.Spark是用以下那种编程语言实现的？ A.C B.C++ C.JAVA D.Scala 2.FusionInsight Manager对服务的管理操作，下面说法错误的是？ A.可对服务进行启停重启操作 B.可以添加和卸载服务 C.可以设置不常用的服务隐藏或显示 D.可以查看服务的当前状态 4.FusionInsight HD的Loader在创建作业时，Connector有什么作用？ A.确定有哪些转换步骤 B.提供优化参数，提高数据导入/导出性能 C.配置作业如何与外部数据进行连接 D.配置作业如何与内部数据进行连接 5.下列哪个HDFS命令可用于检测数据块的完成性？ A.hdfs fsck B.hdfs fsck /-delete C.hdfs dfsadmin -report D.hdfs balancer –threshold 1 6. YARN中设置队列QueueA的最大使用资源量，需要配置哪个参数？ A.yarn_scheduler.capacity.root. https://www.wendangku.net/doc/809353776.html,er-limit-factor B.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.minimum-user-limit-factor C.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.state D.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.maximum- capacity 7.FusionInsight Manager 对服务的配置功能说法不正确的是 A、服务级别的配置可对所有实例生效 B、实例级别的配置只针对本实例生效 C、实例级别的配置对其他实例也生效 D、配置保存后需要重启服务才能生效 8.关于fusioninsight HD安装流程，说法正确的是： A 安装manager>执行precheck>执行preinstall>LLD工具配置>安装集群>安装后检查>安装后配置 B LLD工具配置>执行preinstall>执行precheck>安装manager>安装集群>安装后检查>安装后配置 C安装manager> LLD工具配置>执行precheck>执行preinstall>安装集群>安装后检查>安装后配置 D LLD工具配置>执行preinstall>执行precheck>安装集群>安装manager>安装后检查>安装后配置

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。

那么大数据思维是怎么回事我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。

到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，

会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图

2020年大数据应用分析案例分析(实用)

大数据应用分析案例分析大数据应用与案例分析当下，”大数据"几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新.大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体.大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益.大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。...感谢聆听... 大数据应用的关键，也是其必要条件,就在于＂IT”与”经营"的融合,当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。

一、大数据应用案例之：医疗行业 ＳetｏｎＨｅaｌｔhcare是采用ＩBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过30０0次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折. ...感谢聆听... 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类Apｐ。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药. 二、大数据应用案例之:能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来.通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~３个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电.因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便

数据大爆炸,“互联网+”基础设施数据中心大发展(下)

数据大爆炸，“互联网+”基础设施数据中心大发展（下） 云计算推动数据中心行业集中化 数据中心向云计算 IAAS 演进 经过近年来的发展，我国云计算服务落地布局已基本完成。我国云计算在中国的发展整体滞后于美国，自 2007 年引入相关概念后，发展至今已基本完成相关云服务的落地布局。我国云计算产业所经历的发展阶段总结如下： 学习国外阶段（ 2007-2009 年）。我国云计算起步相对较晚， 2007 年左右国内领先的科技公司开始向海外学习云计算相关技术，逐步推动一些云计算研发项目，并尝试做一些平台类产品，但并未商业化。

政府驱动阶段（ 2009-2012）。 2009 年开始政府部门逐步出台了一系列政策鼓励云计算产业的发展，地方政府也配合着进行了一些项目投资，但由于当时国内云计算产业与技术都还不够成熟，且用户对云计算的安全性等问题存在顾虑，直到 2012 年底前云计算都并未被广泛地采用。 云计算服务落地阶段（ 2013-2015）。 2013 年开始，我国云计算技术已步入成熟，企业对云计算已有一定认识，且通过云计算削减成本的意愿较强烈，阿里、百度、盛大等国内互联网公司纷纷推出自己的云计算业务，同时 Microsoft, Google, Salesforce 等海外云计算公司开始纷纷将其云计算业务引入中国。 2013 年 12 月18 日 Amazon 正式宣布将其云计算业务 AWS 引入中国，标志着国内外各云计算巨头在国内布局基本完毕。相关公司此后将陆续开始在国内推广自己的云计算服务，国内市场竞争大幕开启。 云计算服务可分为 IaaS、 PaaS 和 SaaS 三种类型。三者的核心区别在于其云服务商提供的资源类型不同，美国国家标准与技术研究院（ NIST）对这三种类型的服务的定义如下：

大数据知识竞赛试题

大数据知识竞赛试题 学院队名 一、单选题（每题1分） 1、小米摄像头记录下来的10分钟视频属于哪类数据： A、结构化数据 B、半结构化数据 C、非结构化数据 2、结构化数据具备哪种特征： A、具备明确逻辑关系 B、不具备明确逻辑关系 C、不一定具备明确逻辑关系 3、指纹打卡的数据属于哪些数据： A、传感数据 B、交互数据 C、交易数据 4、大数据擅长处理哪个级别的数据？ A、MB B、GB C、TB D、PB 5、电子邮件是什么类型数据： A、非结构化数据 B、结构化数据 C、半结构化数据 6、网络新闻是什么类型数据： A、非结构化数据 B、结构化数据 C、半结构化数据 7、下列属于结构化数据的是： A、图片 B、一卡通学生信息 C、简历

8、表1属于几维列表? 表1 A、二维 B、三维 C、四维 D、五维 9、图1中的警衔级别属于哪种属性？ 图1 A、标称属性 B、二元属性 C、序数属性 D、数值属性 10、关系型数据库中所谓的“关系”是指什么 A、数据库中的数据彼此间存在任意关联 B、数据模型满足一定条件的二维表格式 C、两个数据库之间有一定的关联 11、下列哪种数据类型不适合MySQL存储： A、EXCEL报表 B、图片和声音 C、数据库里的财务数据 12、以下不属于ACID原则的是： A、原子性 B、相对性 C、隔离性 D、持久性

13、淘宝自主设计的自动化分布式存储系统是： A、MongoDB B、HBase C、Oceanbase 14、BeansDB 是一个由我国哪个公司网站自主开发的： A、淘宝 B、豆瓣社区 C、优酷 D、视觉中国 15、下列不是NewSQL数据库的是： A、Sybase B、MemSQL C、TokuDB 16、下列不是NoSQL数据库的是： A、Bigtable B、Dynamo C、DB2 17、下列不是传统关系型数据库的是： A、MySQL B、HBase C、Sybase 18、下面关于数据挖掘的说法哪些是错误的： A、数据挖掘涉及数据融合、数据分析和决策分析和决策支持等内容 B、数据源必须是真实的、大量的、含有噪声的和用户感兴趣的数据 C、所有发现的知识都是绝对的 19、下列不属于数据挖掘知识的方法 A、数学方法 B、归纳方法 C、实验方法 20、一般情况下，舆情监测内容不包含： A、对主流门户网站、国内外主流论坛、主流媒体、主流搜索引擎等站点进行全景扫描 B、对单位相关刑事、民事、行政案件与信息进行全面收集、精确分析、清晰归类和个性统计 C、对个人或家成员庭银行帐户及个人财产情况进行全面收集、分析和统计 21、科学可视化、信息可视化和可视分析三者之间如何区分： A、三者从属关系 B、三者属于递进关系 C、三者之间没有清晰边界

big data《大数据时代》读书笔记——精华观点和核心语句

big data《大数据时代》 精华观点和核心语句 不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系。 如同工业革命要开放物质交易、流通一样，开放、流通的数据是时代趋势的要求。开放所带来的改变远远大于拥有权和隐私性保护所带来的问题。 要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。 作者认为相关关系比因果关系重要，译者表示反对，认为放弃因果等于放弃人类的智力优势，是末日之始。导致相关关系比因果关系重要的原因在于，我们机器学习和以结果为导向的研究思路误导人类。 公共医疗：Google通过分析03到08的流感相关搜索词条，将45中词条组合输入一个数学模型之后，得到的流感预测数据和官方统计数据有97%吻合。09年判断准确，及时预报流感。 商业：farecast利用十万亿条飞机票价记录，预测飞机票价准确度高达75%，利用farecast购买机票的旅客平均每张机票节省50美元。 不再需要一致性的数据库和僵化的层次结构，不再需要结构化查询语言sql，最新的数据库为非关系型数据库nosql。 美国股市每天成交量高达70亿股，其中三分之二都是由数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的，这些程序利用海量数据来预测利益和降低风险。 数据爆炸式增长，绝大部分为数字信息，极少部分为模拟数据。数据每三年多翻一番。数据规模的量变产生质变，就比如万有引力对生物体大小的关系，纳米技术对现实生活物质的性质有所改变一样，空气阻力和重量和形状关系一样。 大数据的核心在于预测，把数学算法运用到海量数据中来预测事情发生的可能性。 不再依赖于随机采样，不在热衷于追求精确度。并非完全放弃精确度，只是不再沉迷于此。不在热衷于寻找因果关系，而是寻找事物之间的相关性。 数据化意味着从一切事物中汲取数据，甚至包括我们以前认为和“信息”搭不上边的事情。比方说，一个人所在的位置、引擎的振动、桥梁的承重等等。 如同电影《点石成金》中，棒球球探们在统计学家面前相形见绌——直觉的判断被迫让位于精准的数据分析。 正文： 第一章：样本=全体 统计学家证明，采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅度提高，但与样本数量的增加关系不大。随机采样取得了巨大的成功，但是他的成功利亚与采样的绝对随机性，实现采样的随机性非常困难，一旦采样过程中存在任何偏见，分析结果就会相去甚远。搜集的数据越来越多，分析和预测结果就会越来越准确，并发现一些细节和微乎其微的重要问题。 有些情况下，异常值才是重要的信息，大数据的处理方法就不会错过这个异常值。商务是即时的，因此数据分析也应该是即时的。 《魔鬼经济学》 大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是通过采用所有数据的方法。数据量不一定很大，但需要全部，包含了所有的信息。

大数据经典使用十大案例

如有人问你什么是大数据？不妨说说这10个典型的大数据案例(-from 互联网) 在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v 特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的–可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。“也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。 下面是其中的10个典型案例： 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。”Laney分析到。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.wendangku.net/doc/809353776.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析（Laney没有说出这家公司的名字）。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提