Ⅰ 大数据分析方法解读以及相关工具介绍
大数据分析方法解读以及相关工具介绍
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？
大数据分析的五个基本方面
（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。
（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量的分析结果。
AnalyticVisualizations（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求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
SemanticEngines（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。
DataMiningAlgorithms（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。
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。
大数据处理
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据分析工具详解 IBM惠普微软工具在列
去年，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza；EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon；Teradata收购了Aster Data 公司；随后，惠普收购实时分析平台Vertica等，这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的，大数据时代已经来临，大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。
而在这里面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看以下八大关于大数据分析的工具。
EMC Greenplum统一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收购了其EMC Greenplum统一分析平台（UAP）是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作，或者在不同的孤岛之间转移数据。正因为如此，UAP包括ECM Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC为大数据开发的硬件是模块化的EMC数据计算设备（DCA），它能够在一个设备里面运行并扩展Greenplum关系数据库和Greenplum HD节点。DCA提供了一个共享的指挥中心（Command Center）界面，让管理员可以监控、管理和配置Greenplum数据库和Hadoop系统性能及容量。随着Hadoop平台日趋成熟，预计分析功能会急剧增加。
IBM打组合拳提供BigInsights和BigCloud
几年前，IBM开始在其实验室尝试使用Hadoop，但是它在去年将相关产品和服务纳入到商业版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。
IBM随后又在10月通过其智慧云企业（SmartCloud Enterprise）基础架构，将BigInsights和BigSheets作为一项服务来提供。这项服务分基础版和企业版；一大卖点就是客户不必购买支持性硬件，也不需要IT专门知识，就可以学习和试用大数据处理和分析功能。据IBM声称，客户用不了30分钟就能搭建起Hadoop集群，并将数据转移到集群里面，数据处理费用是每个集群每小时60美分起价。
Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇
Informatica公司在去年10月则更深入一步，当时它推出了HParser，这是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境。据Informatica声称，软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能，不久会添加其他的数据处理代码。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族产品及Informatica平台的最新补充，旨在满足从海量无结构数据中提取商业价值的日益增长的需求。去年， Informatica成功地推出了创新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一个专门为大数据而构建的统一数据集成平台。
甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance)，是一个软、硬件集成系统，在系统中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一个开源R。该大数据机采用Oracle Linux操作系统，并配备Oracle NoSQL数据库社区版本和Oracle HotSpot Java虚拟机。Big Data Appliance为全架构产品，每个架构864GB存储，216个CPU内核，648TBRAW存储，每秒40GB的InifiniBand连接。Big Data Appliance售价45万美元，每年硬软件支持费用为12%。
甲骨文Big Data Appliance与EMC Data Computing Appliance匹敌，IBM也曾推出数据分析软件平台InfoSphere BigInsights，微软也宣布在2012年发布Hadoop架构的SQL Server 2012大型数据处理平台。
统计分析方法以及统计软件详细介绍
统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。
一、指标对比分析法指标对比分析法
统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。
指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。
二、分组分析法指标对比分析法
分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
三、时间数列及动态分析法
时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。
时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格（如用不变价或用价格指数调整）计算不同年份相同产品的价值，然后才能进行对比。
为了观察我国经济发展的波动轨迹，可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列，并据以绘制成曲线图，令人得到直观认识。
四、指数分析法
指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。
指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。
用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡种类繁多，如财政平衡表、劳动力平衡表、能源平衡表、国际收支平衡表、投入产出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。
六、综合评价分析
社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。
进行综合评价包括四个步骤：
1.确定评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。
2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。
3.确定各指标的权数，以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同，需要对不同指标赋予不同的权数。
4.对指标进行汇总，计算综合分值，并据此作出综合评价。
七、景气分析
经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动，保持经济的稳定发展，一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题，景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析，可分为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。
宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法，经过十多年时间和不断完善，已形成制度，定期提供景气分析报告，对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用，便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整，防止经济的大起大落。
企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中，采取抽样调查的方法，通过问卷的形式，让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类：一是对宏观经济总体的判断和预期；一是对企业经营状况的判断和预期，如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。
八、预测分析
宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。
统计预测属于定量预测，是以数据分析为主，在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类：一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测，属于时间数列分析；另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，属于回归分析。
预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期（季节）变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型，求解模型中的参数又有许多方法。
Ⅱ 如何让大数据与前端结合
大数据里面有一个课叫数据可视化，这就是结合的一个过程
Ⅲ 前端工程师与大数据和人工智能有什么交集
你先理解一下，什么是前端，前端就是你所看见的，前端工程师的目的，让用户以最舒适的方式观看程序作品。
大数据，可以说是数据管理的一种模式。
而人工智能，可以这么说，一种自动识别然后做出相对的反应的程序产品。
他们之间，即是独立的，又是相互依赖的。
就计算机而言，对数据的管理，人工智能让程序产生智慧，都是为前端服务的，目的都是给人们带来一种最舒适的产品。
Ⅳ 前端怎么优化大数据页面
来源:前端的性能优化都有哪些东西?作者:野次前端性能优化是个巨大的课题,如果要面面俱到的
Ⅳ 前端处理较大数据量防止页面卡死的方法
把数组分割一下，然后把数据一段一段的显示到页面，可利用 window.requestAnimationFrame或者setInterval不断填充数据；
window.requestAnimationFrame() 告诉浏览器——你希望执行一个动画，并且要求浏览器在 下次重绘之前 调用指定的回调函数更新动画。该方法需要传入一个回调函数作为参数，该回调函数会在浏览器下一次重绘之前执行；
原文
Ⅵ 针对前端大数据量处理（如10W+）
一般对两个数组做做交集和并集处理用遍历方法一般就是通过遍历for等方法，但是如果遇到大数据量（10万条数据）就会用到很长的时间和耗费内存，因为javascrip为单线程，会影响到用户的体验和页面渲染、逻辑处理等问题！
使用定时器去让大数据遍历的时候能分成很多个异步方法(每个异步方法去遍历大数据数组的一部分数据)去执行，互相也不影响，并监听到所有异步方法执行完成再进行下一步处理！岂不美滋滋！
之前方法
使用for循环一次性遍历0W条数据来查找交集和并集，发现使用的时间能达到10S左右（相当影响体验感受和逻辑处理）
方法优化 DataProcessing 类
// 测试数据
63毫秒！ 可以对DataProcessing进行更多的扩展！
多学习、多看报、多运动，不对的地方望指出来，谢谢
Ⅶ 前端和大数据能结合吗
看你这个问题的题目就感觉你对前端和大数据都不太了解，想要学习前端可以考虑通过培训像华清远见就是这方面的领导者，欢迎学习
Ⅷ 介绍有关计算机的一种前端技术
大数据基础概念
“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云卸任演讲
本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。
首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。
我们知道：
第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志，
第二次工业革命以石油为基础，内燃机和电信技术为标志，
第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，
第四次工业革命以可再生能源为基础，_________为标志。
空白处你会填上什么？欢迎大家讨论。但是目前可以预测的是，数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。
一、大数据的应用
大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
Mckinsey列出了各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力。《Big data: The next frontier for innovation, competition, and proctivity》
各种Data之间的关系图，注意Open Data是完全包含了Open government data（政府开放数据）
Mckinsey也列出了Open Data时代里七大行业潜在的经济价值，自上而下分别是教育，运输，消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、消费金融。（感谢知友安阳提供的补充链接资料）
大数据的类型大致可分为三类：
传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
从理论上来看：所有产业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。
(2).第二产业
2013年9月，工业和信息化部发布了《关于印发信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》的通知。明确提出推动物联网在工业领域的集成创新和应用：
实施物联网发展专项，在重点行业组织开展试点示范，以传感器和传感器网络、RFID、工业大数据的应用为切入点，重点支持生产过程控制、生产环境检测、制造供应链跟踪、远程诊断管理等物联网应用，促进经济效益提升、安全生产和节能减排。
大数据的业务多是数据驱动型，具有数据量大、种类多、实时性高的特点。工业企业对数据的记录以往看来主要分为两种方法：传统的纸笔和Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患，也让数据挖掘无从谈起。
随着信息化与工业化的融合发展，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节。例如Sensor、RFID、Barcode、物联网等技术已经在企业中得到初步应用，工业大数据也开始逐渐得到积累。企业中生产线高速运转时机器所产生的数据量不亚于计算机数据，而且数据类型多是非结构化数据，对数据的实时性要求也更高。因此工业大数据所面临的问题和挑战很多，所以通用电气公司（General Electric）的副总裁兼全球技术总监William Ruh认为相对于工业大数据来说，工业互联网（Instrial Internet）才是当前急需的，因为大数据本身并没有让信息的提取更加智能，业务比数据本身更加重要。他举了一个核磁共振成像扫描的例子：
Here’s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data proced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.
At a very simplistic level, there are many indivials working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be needed for the exam; an MRI technologist operates the scanner; and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.
又如在工业中，压力、温度等数据的特点是需要语境才能理解的。燃气轮机排气装置上的温度读数与一台机车的内部温度是完全不同的。燃气轮机改善热敷需要使用非常复杂的算法运行模型。在笔记本电脑上，一个典型的查询要获得答案一般需要三个星期。在基于大数据的分布式系统上发布同样的查询执行一种计算只需要不到一秒钟。
第三方认证机构（TÜV NORD GROUP），工业
德国汉德技术监督服务有限公司的前身是德国锅炉检验协会（简称TÜV）早在1869年，德国锅炉检验协会就承担了德国国内所有锅炉运行安全的检验工作，保证了锅炉生产的安全。渐渐的，德国锅炉检验协会取得了德国政府的授权，开展对其他产品的检验工作，从采矿，电力系统开始，到压力容器，机动车辆，医疗设备，环境保护，宇航工业，医疗产品等等，现在的德国汉德技术监督服务有限公司已经成为了许许多多产品的安全代号。主要体系认证包括企业质量管理体系，生产环境体系，生产碳排放方案等。TÜV当前从建筑绿色标准体系方面提出了对于大数据能源管理的探索，以微软新总部，蒂森克虏伯电梯总部为例，在整个项目实施中引入大数据能源管理，在建筑的设计规划阶段、施工阶段、运营阶段等多个阶段通过数据化的能源管理系统，实现建筑的低碳、绿色、智能。
工业自动化软件商（Wonderware ），工业
Wonderware作为系统软件涉及的专业企业，对于大数据的计算和运用是从比较“IT”的角度出发的。Wonderware 的实时数据管理软件能够提供一个工厂所需要的从建立到报废的所有实时数据。目前已经退出移动版本，工程总监在手机上就能够随时随地监控设备的运行状况。目前全球超过三分之一的工厂应用Wonderware公司的软件解决方案。
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大数据在电力行业的应用前景有哪些？
(3).第三产业
这一个部分的内容比较多。这里只提出一些典型的应用例子，欢迎补充。
健康与医疗：Fitbit® Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，例如行走步数、卡路里消耗、睡眠时长等数据与健康记录来改善我们的健康状况；Early Detection of Patient Deterioration等公司正在开发床垫监测传感器，自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动。该传感器收集的数据以无线方式被发送到智能手机和平板电脑进行进一步分析；美国公共卫生协会（APHA: American Public Health Association）开发Flu Near You用来的症状，通过大数据分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。
视频：互联网电视能够追踪你正在看的内容，看了多长时间，甚至能够识别多少人坐在电视机前，来确定这个频道的流行度。Netflix 美国国内规模最大的商业视频流供应商，收集的数据包括用户在看什么、喜欢在什么时段观看、在哪里观看以及使用哪些设备观看等。甚至记录用户在哪视频的哪个时间点后退、快进或者暂停，乃至看到哪里直接将视频关掉等信息。典型的应用是Netflix公司利用数据说服BBC重新翻拍了电视连结剧《纸牌屋》，而且成功的挖掘出演员Kevin Spacey和导演David Fincher的支持者与原剧集粉丝的关联性，确定新剧拍摄的最佳人选。
When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.
交通：《车来了》通过分析公交车上GPS定位系统每天的位置和时间数据，结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间；WNYC开发的Transit Time NYC通过开源行程平台（Github：OpenTripPlanner和MTA ）获取的数据将纽约市划分成2930个六边形，模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间（地铁和步行，时间是上午九点），最终建模出4290985条虚拟线路。用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间；实时交通数据采集商INRIX-Traffic的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。
电子商务：Decide 是一家预测商品价格并为消费者提出购买时间建议的创业公司，通过抓取亚马逊、百思买、新蛋及全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析，最终整合在一个页面中方便消费者对比查看，并且能够预测产品的价格趋势，帮助用户确定商品的最好购买时机。已经于2013年被 eBay收购。
政治：奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据，让他可以专注于对他最感兴趣的选民，谷歌执行董事长Eric Schmidt当时向奥巴马的大数据分析团队投资数百万美元并聚拢核心成员成立了Civis Analytics咨询公司，该公司将会将在奥巴马连任竞选中所获得的经验应用到商业和非营利行业中。（了解更多可以看看MIT technology的文章The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term）
金融：ZestFinance | Big Data Underwriting 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill创立金融数据分析服务提供商，使用机器学习算法和大数据为放款者提供承保模式，旨在为那些个人信用不良或者不满足传统银行贷款资格的个人提供服务。公司使用分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。目前违约率比行业平均水平低 60%左右。另外一个不得不提到的是风险管理先驱者FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores，通过大数据分析为银行和信用卡发卡机构、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。FICO 信用分计算的基本思想是：把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。FICO 已经为三分之二的世界 100 强银行提供服务，提高了客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额。想了解更多的企业可以看看附录中《经济学人》的文章《Big data: Crunching the numbers》。
电信： 美国T-mobiles采用Informatica - The Data Integration Company平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，根据分析结果优化网络布局为客户提供了更好的体验，在一个季度内将流失率减半；韩国 SK telecom新成立一家公司SK Planet，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前推出符合用户兴趣的业务防止用户流失。美国AT&T 公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。英国BT - Broadband公司发布了新的安全数据分析服务Assure Analytics—BT news releases，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。
一般来说盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，所以还有很多大家不知道的神秘应用潜伏在黑暗里，如同《三体》中的”黑暗森林法则“。
宇宙就是一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人，像幽灵般潜行于林间，轻轻拨开挡路的树枝，竭力不让脚步发出一点儿声音，连呼吸都必须小心翼翼：他必须小心，因为林中到处都有与他一样潜行的猎人，如果他发现了别的生命，能做的只有一件事：开枪消灭之。在这片森林中，他人就是地狱，就是永恒的威胁，任何暴露自己存在的生命都将很快被消灭，这就是宇宙文明的图景，这就是对费米悖论的解释。
二、大数据的定义
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显着特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
看看专家们怎么说。
舍恩伯格，大数据时代 (豆瓣)
不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。
埃里克·西格尔，大数据预测 (豆瓣)
大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。
城田真琴，大数据的冲击 (豆瓣)
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。
三、大数据的价值
了解了大数据的典型应用，理解了大数据的定义。这时相信在每个人的心中，关于大数据的价值都有了自己的答案。
2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预测。
Limits of Predictability in Human Mobility
A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of indivials, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each indivial’s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.
而大数定理告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。
举个例子，我们向上抛一枚硬币，硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的，但当我们上抛硬币的次数足够多后，达到上万次甚至几十万几百万次以后，我们就会发现，硬币每一面向上的次数约占总次数的二分之一。偶然中包含着某种必然。
随着计算机的处理能力的日益强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。
实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。
如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。
如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。
如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。
如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。
如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。
如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。
最终，我们都将从大数据分析中获益。
四、结束语。
Here's the thing about the future.关于未来有一个重要的特征
Every time you look at it,每一次你看到了未来
it changes because you looked at it.它会跟着发生改变 因为你看到了它
And that changes everything else.然后其它事也跟着一起改变了
数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。
祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐：）
Ⅸ Web前端 Java和大数据有什么关系
简单的说Java语言是做大数据研发的工具之一，不少早期做大数据平台开发的程序员都是做Java开发出身，而且Hadoop平台本身就是采用Java语言开发的，所以很多做大数据开发的程序员第一个排序实验都是使用Java语言开发的。所以，Java是早期做大数据开发的基础之一。
大数据确切的说，它并不能算一门具体的技术，而是一种概念，一种大的技术范畴。大数据主要是用来处理，分析，存储海量数据，对这些大量的数据进行加工处理等操作。大数据领域里面涉及到Hadoop，hive，flink，hbase，java等各种具体的技术，看清楚，在这里Java也可以为大数据的实现提供服务哦。所以可以说，Java可以帮助我们实现大数据的开发，Java就像是一个“建筑工人"，它可以把各种数据原料整合在一起，构建出大数据这么一个环境。
通常情况下，我们说的大数据，是指基于Hadoop的大数据生态，在这个生态中，有很多很多的产品，每个产品负责解决大数据整体方案中的一个问题，如Hadoop自身包含MapRece,Yarn,HDFS等，MapRece 负责批处理计算，HDFS负责的分布式存储，YARN负责资源管理，其他如HBASE负责数据存储，等等。这些大数据生态中的不同产品，大部分都是由Java开发的，所以说它们与Java密不可分。
由于软件自身由Java开发，因此基本这些大数据产品做开发，Java语言就是首选，因为这些产品基本都提供Java语言的编程接口API。
还有一些产品，虽然不是用Java语言开发，但是使用了基于JVM的语言，如Spark是由Scala语言开发的，而Scala是基于JVM的，这就意味着可以进行Scala与Java的混合开发，同样离不开Java。
大数据框架的编写支持很多开发语言，但是Java在大数据开发方面有很大的优势，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，因此Java在大数据方面有很大优势。在大数据的中，也许别的你可能不在意，但是Hadoop想必你是注意到了的吧，大数据中不得不学的重要内容。
关于Java和大数据有什么关系，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