㈠ 如何搭建一个数据库服务器平台
方法/步骤 1、刚刚接触mysql数据的人，第一步新建数据库，可打开phpmyadmin； 2、然后选择数据库菜单； 3、点击sql菜单； 4、在输入框中输入下面语句 create database 数据库名; 最后点执行，新数据库就建好了。
㈡ 怎么搭建大数据分析平台
数据分析平台就是将公司所有的数据进行进行收集整理，包括系统数据、业务数据等，在统一的数据框架下实现对数据的挖掘和分析，最后通过可视化的手段进行数据展示。1、通常来说，企业内部的运营和业务系统每天会积累下大量历史数据，一些企业最多是对一些零散的数据进行浅层次的分析，真正的海量数据其实并没有得到真正有效的分析利用。
2、同时，随着系统的不断增加和积累，沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合，后期的报表展示和可视化分析也就成了空壳应用。
3、一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。
搭建大数据分析平台可以到思迈特软件Smartbi了解一下，它在金融行业，全球财富500强的10家国内银行中，有8家选用了思迈特软件Smartbi；国内12家股份制银行，已覆盖8家；国内六大银行，已签约4家；国内排名前十的保险公司已经覆盖6家；国内排名前十的证券公司已经覆盖5家。
数据分析平台靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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㈢ 数据库建设
（一）数据准备
1.数据收集
1∶25万遥感地质填图数据包含影像数据和矢量数据两种格式，影像数据主要包括：TM原始影像、SPOT原始影像、SAR原始影像、TM与SPOT融合影像、TM与SAR融合影像、信息增强分类处理后的整幅影像或影像子区；矢量数据主要包括：航磁等值线影像、1∶25万地形图、地质图、航磁解译地质图、遥感解译单元图、遥感解译地质图。现以新疆瓦石峡地区、内蒙古阿龙山地区为例，具体情况如下：
（1）瓦石峡地区
TM卫星影像
SAR卫星影像
航磁等值线（TIF）影像
航磁解译地质图
地质图
遥感解译影像单元图
遥感解译地质图
（2）阿龙山地区
TM卫星影像
SPOT卫星影像
航磁等值线（TIF）影像
地质图
航磁解译地质图
遥感解译地质图
2.数据预处理
1）影像数据处理，主要针对原始影像数据
（1）将TM原始影像、SPOT原始影像、SAR原始影像、航磁等值线（.JPG）数据格式转换为ERDAS的.IMG格式。
（2）对转换后的IMG文件进行投影转换。投影系采用6度分带的横轴墨卡托（Transverse Mercator）投影，投影参数为：
Units：Meters
Scale Factor：1.0
Longitude Of Center：123 00 00
Latitude Of Center：0 00 00
False Easting：500 KM
False Northing：0 KM
Xshift：0
Yshift：0
椭球（spheroid）体采用克拉索夫（Krasovsky）椭球，参数为：
SemiMajor：6378245.0000 Meters
SemiMinor：6356863.0188 Meters
坐标系采用大地坐标，度量单位为米，这样可以在GIS系统中方便的量算特征的长度和面积。
（3）图像坐标纠正
参照地形图选择同名点，对影像数据进行坐标精校正。同名点的选择不少于12个。
2）矢量数据处理
工作主要针对地质图、航磁解译地质图、遥感解译单元图、遥感解译地质图。
（1）数据分层
根据图面特征信息内容和制图要求，每幅矢量图按特征类型划分为点、线、面（区）三个图层。划分的依据是遥感地质解译图件的信息不完全等同于其他地质调查图件，它表现的内容主要是：从影像图中判读出的地层、岩石影像单元及构造界线，但各种地质特征的单位、时代、分类、度量、结构、方向等的描述不是十分具体，因此在属性定义上比较一致，对一个图件不需要产生基于同一特征类型的专题图层，因此按矢量特征类型划分较为合理、简便。
（2）图件扫描矢量化
将地质、影像单元等图件扫描成 TIF影像文件，按照分层要求，将每个图件数字化为点、线、面三个图层文件。处理的图件和产生的矢量图层文件见表3-1至3-7。
表3-1 矢量图层表
1∶25万遥感地质填图方法和技术
c.面特征：由于影像单元图的面特征描述有其特殊之处，有时遵照地层、岩石的分类方法国家标准，但绝大部分是按照影像颜色、纹理等划分和称谓，因此进行分类编码十分困难，有待进一步研究解决。
以上编码方法是在每种特征类型组合最大值和预留一定的扩充余地的基础上编制的，编码方案参照国标：GB958—89区域地质图图例（1∶5万）
（6）属性定义
说明：由于地质代号的组成方式极为复杂，使用了上下角标、希腊字符、拉丁字母等，而这些字符和格式在纯文本的属性字段中是不能完全或准确表达的，因此在录入时对地质代号进行了一些简化。
例如：Pt2xh简化为Pt2xh
简化为An1—3
（二）建立数据库
GIS空间数据库有两种存储形式：一是基于文件索引的传统空间数据库管理体系；二是采用商用关系数据库的解决方案，二者各有千秋。第一种结构是对应用的集成，而数据是松散的，虽不利于数据的集中管理，但对不同系统平台之间共享数据提供了很大方便，特别是数据较少的小型应用系统。这种结构的另外一个可取之处是方案简单，工作量小，不需要数据库方面的专业知识。第二种结构既是应用的集成，也是数据的集成，并且提供所有的RDBMS的数据和安全管理优势，但它需要专用的空间数据引擎，对其他软件使用数据是一个极大的限制，必须进行数据的导入导出和格式转换，并且要求使用者对RDBMS有一定的操作和管理经验。
由于本集成系统采用的是ARC/INFO和ERDAS软件，它们之间只能达到文件方式的数据共享，虽然ARC/INFO 8提供了GeoDataBase这种关系数据库管理模式，实现真正的空间数据集中管理和RDBMS所有的数据管理能力，但为了满足两个软件之间数据的交互处理，本系统采用文件索引形式的数据库。在数据完备的基础上，建库工作需以下两个步骤：
（1）首先创建基于项目的不同格式、不同类型的目录树工作区，把所有数据文件分类保存在这个工作区中，工作区框架以瓦石峡幅数据为例（图3-5）。
（2）然后在 ARC/INFO 的 ARCMAP中新建一个 MAP DOCUMENT（以下简称为文档），添加所有数据文件到文档中。文档中每个数据文件都被称为一个 LAYER（以下简称为层），每个矢量层可以有它自己的环境，文档可以保存环境的变化。使用者只需打开这个文档即可调用项目所有的数据文件，并且恢复到上一次工作时的状态。
图3-5 数据分层结构图
在MAP DOCUMENT这种集成的数据环境下，使用者可以采用ARC/INFO 8的ARCEDITOR、ARCMAP参照影像图层进行矢量化的解译工作，对已形成的图件直接进行图形和属性编辑，进行辅助解译的空间分析，对各种图件进行叠加比较，使用文字标签或属性字段标注特征，按照分类符号化特征，制作专题图，打印输出图件报表等，实现一系列与遥感解译有关的功能和操作。
由于ARC/INFO提供的地质图式图例和符号不能满足我国的地质成图要求，因此制图软件采用地质行业较为通用的MAPGIS。通过ARCTOOLS工具将最终的解译成果矢量地质图转换为ARC/INFO的标准交换格式E00，提交给MAPGIS形成绘图文件，出版印刷。具体的实施方案和技术流程见“成果图件制作方法研究”一节。
㈣ 数据平台建设的方案有哪几种
1、常规数据仓库
数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。
2、敏捷型数据集市
数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。
3、MPP(大规模并行处理)架构
进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapRece框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。
MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。
4、Hadoop分布式系统架构
当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、网络、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。
Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。
关于数据平台建设的方案有哪几种，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
㈤ 数据库建设方面
在全面收集了研究区的地、物、化、遥以及所产出的矿床地质特征资料的基础上，完成研究区系统和详细的工作区研究程度图，详细地勾勒了全区总的已经开展的工作状况。
完成中国地质调查局的关于数据库和图库建设的任务，完成了西南三江中段矿产地质数据库，该地质数据库由地质图数据库、矿产地数据库、地理底图数据库、物探数据库（包括重力数据库和航磁数据库）、化探数据库、遥感构造解译数据库六大子库构成。数据库建设的主要进展包括：①完成研究区457个矿床（点）资料收集（四川272个、西藏185个）；②完成了研究区1：2.5万图幅-数据点区域化探数据（共2364个数据点）及藏东和川西地区1：20万区域化探数据36个分幅的数据库收集和建设，并利用多种方法进行必要的数据处理和元素分布背景分析，取得满意的效果；③建立了西南三江中段重力数据库和重力场数据库；④完成 Landsat TM 图像处理，图像波段组合采用 TM543（RGB）进行假彩色合成，同时进行必要的和详细的线、环构造解译；⑤以MapGIS为基础平台，采用VB为开发工具实现二次开发，初步完成了一个针对本区各个子库的管理系统，主要完成各个子库的统一管理及浏览功能；⑥完成三江中段矿产地质数据库成果文件的详细分类。