互联网大数据库
新型智库建设之“互联网+智库”大数据平台的研究--以吉安市为例
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2019.32.007新型智库建设之“互联网+智库”大数据平台的研究①——以吉安市为例肖丽萍1 张慧1 王倩倩1 肖月明2(1.吉安职业技术学院 江西吉安 343000;2.吉安市凤凰小学 江西吉安 343000)摘 要：如何稳步、快速地推动革命老区的经济发展，离不开人才的培养与引进。
吉安智库建设起步较晚，而随着经济实力的提升，越来越多的人才选择到了吉安。
该文分析“互联网+”行动的优势特点，着重分析“互联网+”给新型智库发展带来的新机遇。
然后提出了科研新生产力——“互联网+智库”大数据平台的构建方案并分析其运行机制。
关键词：互联网+ 新型智库 大数据 智库建设 人才中图分类号：F061文献标识码：A文章编号：1672-3791(2019)11(b)-0007-022015年1月，中央印发《关于加强中国特色新型智库建设地点意见》文件，强调指出我国特色新型智库建设是一项重大且紧迫的任务，是增强国家软实力、推进国家治理能力现代化的重要指标。
如何在各省、市、县（区）建立不同层级的一套管、治有力，运行有方的人才系统，充分发挥智囊团的学术创新、产业实践、建言献策、社会服务和舆论引导等功能，是亟待解决和寻求突破的重点问题。
1 吉安市智库建设现状近年来，吉安市在人才引进、人才不流失等工作上做了大量工作。
2018年中共吉安市委、吉安市人民政府关于印发《关于实施“庐陵英才”计划的意见》，明确思想，确认本市人才强市战略，重点打造“1+4”主导产业、新兴产业和“六大富民产业”，建立健全吉安市新型智库[1]。
同年，吉安市委办公厅、市政府办公室出台《关于印发吉安市政府智库建设工作方案的通知》（吉府办字[2018]89号）文件，进一步强调结合该市实际，建立健全决策咨询制度，推动科学民主决策，加大政府智库的建设进度。
2019年7月，吉安市在上海成功举办2019吉安长三角地区“三请三回”恳谈会在沪举办，此举措不仅是贯彻落实省委、省政府“三请三回”行动，更是旨在汇聚庐陵英才，助推吉安可持续高质量跨越式经济发展的具体行动。
互联网与大数据
互联网与大数据互联网与大数据是当今社会中的两个重要概念，它们的结合对于各行各业都具有重要意义。
本文将从互联网和大数据的定义、互联网与大数据的关系、互联网与大数据的应用领域以及互联网与大数据的未来发展进行详细阐述。
一、互联网和大数据的定义互联网是指通过计算机网络将全球各地的计算机连接在一起，实现信息的传输和共享。
它是一个开放的网络平台，可以实现人与人、人与机器之间的交流和互动。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，无法通过传统的数据处理工具进行管理和分析。
大数据具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
二、互联网与大数据的关系互联网和大数据是相辅相成的关系。
互联网的发展为大数据的产生提供了基础，而大数据的分析和应用也推动了互联网的进一步发展。
首先，互联网的普及和发展使得数据的产生和获取更加便捷。
通过互联网，人们可以随时随地获取各种类型的信息，产生了大量的数据。
其次，大数据的分析和应用为互联网提供了更多的可能性。
通过对大数据的分析，可以挖掘出有价值的信息和规律，为互联网的发展提供了指导和支持。
三、互联网与大数据的应用领域互联网与大数据的结合在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用领域：1. 电商行业：互联网和大数据的结合使得电商行业得以迅速发展。
通过对用户的行为数据进行分析，电商企业可以了解用户的购买偏好，提供个性化的推荐服务，提高销售效率和用户满意度。
2. 金融行业：互联网和大数据的结合为金融行业带来了巨大的变革。
通过对用户的消费、投资等数据进行分析，金融机构可以评估风险、制定个性化的理财方案，提高金融服务的效率和质量。
3. 医疗行业：互联网和大数据的结合为医疗行业提供了更多的可能性。
通过对患者的健康数据进行分析，医疗机构可以实现个性化的诊疗方案，提高诊断的准确性和治疗的效果。
4. 城市管理：互联网和大数据的结合为城市管理提供了更多的手段。
通过对城市中各种传感器和设备产生的数据进行分析，可以实现智能交通、智能环保等领域的创新，提高城市的管理效率和居民的生活质量。
互联网大数据的应用
互联网大数据的应用在当今信息时代，互联网的发展已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
而随着互联网应用范围的不断拓展，海量数据的产生已经成为了互联网时代的主要特征之一。
这些数据可以被称为“大数据”，而互联网大数据的应用已经成为了互联网发展的重要方向之一。
一、什么是互联网大数据？互联网大数据是指在互联网上产生的海量数据，其中所包含的信息量非常巨大，是人们经过处理、分析后才能够获得有价值的信息。
这些数据主要来源于手机APP、社交媒体、电子邮件、搜索引擎、在线支付等网络平台。
随着互联网的不断发展，每天都有数以亿计的数据产生，数据形式多样，包括文本、图片、视频等多种。
二、互联网大数据的应用方向1. 商业应用方向商业上最常用的大数据应用包括数据挖掘、数据分析、市场调查等。
通过海量的数据分析，商家可以获取消费者生活方式、购物习惯、消费能力等方面的信息，并针对这些信息来制定相应的销售策略和广告宣传方法，从而实现商业上的高效盈利。
2. 教育应用方向互联网大数据的应用也可以助力教育行业。
通过对学生的学习习惯、兴趣爱好等方面的数据分析，可以协助教师更好地制定教学方案，提高学生成绩。
3. 医疗应用方向在医疗行业，大数据也可以通过对患者的病情、家族史等方面信息的收集和分析，来协助医生更好地诊治患者，并可通过数据挖掘的方式来发现某些疾病的患病原因，进而预测、预防相应的疾病。
4. 交通应用方向互联网大数据的应用还包括交通行业。
通过对交通流量、拥堵点分析等方面的数据挖掘，可以对城市交通进行实时分析，并协助城市规划者做好相应的交通规划工作。
三、互联网大数据应用的局限性和风险1. 隐私泄露的风险在使用大数据时，很难确保所有数据的安全，以及确保数据不会被泄露。
这将给个人隐私带来威胁，可能会造成严重的社会后果。
2. 数据分析的局限性大数据分析需要专业团队进行深入的研究和开发，因此对资源需求较大。
但是有时候数据仅仅只是数据，无论是什么数据，只要数据源不正确，数据挖掘和分析得出的结论也可能是不可靠的。
互联网+大数据
互联网+大数据1、引言
1.1 背景介绍
1.2 目的和范围
1.3 术语和缩写
2、互联网与大数据的概念
2.1 互联网的定义
2.2 大数据的定义
2.3 互联网+大数据的概念
3、互联网+大数据的关键技术
3.1 云计算
3.2 分布式存储
3.3 数据挖掘与分析
3.4 与机器学习
4、互联网+大数据的应用场景
4.1 金融行业
4.2 广告与营销
4.3 医疗健康
4.4 零售与电商
4.5 城市管理与智慧城市
5、互联网+大数据的挑战与机遇 5.1 数据隐私与安全
5.2 数据质量与准确性
5.3 法律与监管环境
5.4 人才与技术
5.5 市场竞争与商业模式创新
6、互联网+大数据的发展趋势
6.1 数据驱动的决策
6.2 跨界合作与创新
6.3 数据治理与规范
6.4 数据智能化与自动化
7、结论
7.1 总结主要观点
7.2 展望未来发展趋势
附件：
1、互联网+大数据行业报告
2、相关研究论文和书籍
3、相关案例分析和成功经验
法律名词及注释：
1、互联网法：指对互联网技术发展和应用进行规范的法律法规，包括网络安全、数据保护、合同法等相关法律。
2、数据隐私：指个人的信息和数据在互联网环境中的保护与控
制权。
3、数据主权：指数据拥有者对其数据的所有权、控制权和使用权。
4、知识产权：指专利权、商标权、著作权等涉及创造性和独创
性的产权。
互联网大数据分析
互联网大数据分析随着互联网的快速发展，全球范围内每天都会产生大量的数据。
这些数据蕴含着巨大的价值，但同时也带来了分析和利用的挑战。
为了更好地利用这些数据，互联网大数据分析应运而生。
本文将探讨互联网大数据分析的意义、方法和应用。
一、互联网大数据分析的意义互联网大数据分析是指通过对互联网海量数据的收集、处理、分析和挖掘，发现其中的规律、趋势和潜在价值，从而为决策提供科学依据的过程。
它的意义主要体现在以下几个方面：1. 支持决策：互联网大数据分析可以帮助企业、政府等组织更好地做出决策。
通过对用户行为、消费习惯、偏好等数据的分析，可以为产品设计、市场推广、政策制定等提供有力的支持。
2. 发现商机：互联网大数据中蕴藏着大量的商机。
通过对市场、竞争对手、用户等数据的分析，可以发现新的商机和潜在的市场需求，为企业的发展和创新带来新的机会。
3. 提升效率：互联网大数据分析可以帮助企业提升运营效率。
通过对供应链、生产流程、人力资源等数据的分析，可以发现问题和瓶颈，并提出优化方案，实现资源的合理配置和效率的提升。
二、互联网大数据分析的方法互联网大数据分析的方法多种多样，可以根据具体需求选择适合的方法。
以下是几种常用的分析方法：1. 关联分析：通过挖掘数据中的关联规则，分析不同变量之间的关系。
这种方法适用于发现用户的购买偏好、产品的相关性等。
2. 聚类分析：将数据按照相似度进行分组，从而得到不同的类别。
这种方法适用于市场细分、用户分类等。
3. 预测分析：通过建立预测模型，预测未来的趋势和结果。
这种方法适用于销售预测、市场需求预测等。
4. 文本分析：对文本数据进行挖掘，发现其中的情感、主题等信息。
这种方法适用于舆情分析、产品评论分析等。
三、互联网大数据分析的应用互联网大数据分析已经广泛应用于各个领域，以下是几个典型的应用案例：1. 电子商务：通过对用户的购买历史、点击行为等数据的分析，电商企业可以向用户提供个性化的推荐、精准的广告等服务，提升销售额和用户满意度。
《互联网大数据课件》
机器学习在大数据中的应用
机器学习是大数据分析的重要工具，可用于预测分析、模式识别和聚类分析 等。
大数据在企业管理中的应用
1
客户关系管理
通过大数据分析客户行为和喜好，提
供应链管理
2
供个性化的服务和推荐。
利用大数据分析供应链数据，提高生
产和分销的效率。
3
业务决策
通过大数据分析企业内外部数据，为 业务决策提供决策支持。
2
将计算任务划分为多个子任务，并行
处理，缩短处理时间。
3
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高 数据处理的效率和可靠性。
图像处理
使用图像处理算法对图像数据进行分 析和处理。
大数据存储技术
云存储
使用云平台将大数据存储在远 程的服务器上，提供高效的存 储和数据管理。
分布式文件系统
数据库管理系统
将大数据分散存储在多个节点 上，提供高可用性和可扩展性。
通过数据库来存储和管理大数 据，提供高效的查询和数据处 理能力。
大数据计算技术
批处理
对大析数据流，适 用于实时监控和预警等场景。
图计算
对图结构数据进行复杂计算 和分析，如社交网络分析。
大数据安全性问题
大数据的存储和处理过程中面临着数据隐私、数据泄露和数据安全的风险。保护大数据的安全至关重要。
《互联网大数据课件》
本课件将介绍大数据的定义和应用场景，以及互联网时代中大数据的重要性。 其中包括大数据的来源、分析方法、处理、存储和计算技术，以及安全性问 题。我们还将探讨人工智能、机器学习和大数据在企业管理、金融和医疗领 域的应用。
什么是大数据？
大数据是指海量、高速产生的数据集合，难以使用传统数据库工具进行处理和分析。
大数据的互联网分析应用
大数据的互联网分析应用引言随着互联网的普及和发展，网络上产生的数据量呈现爆炸式增长，这些海量的数据被称为大数据。
大数据的出现给互联网分析带来了很多机遇和挑战，它可以帮助企业更好地了解用户需求、优化产品设计、提高业务效率等。
本文将探讨大数据在互联网分析中的应用和意义。
1. 大数据的概念和特点1.1 概念大数据是指规模超过传统数据库处理能力的数据集合。
它的特点包括数据量大、速度快和多样化等。
大数据的产生主要来自互联网、社交媒体、物联网等多个渠道。
1.2 特点•数据量大: 大数据的主要特点是数据量巨大，传统数据库无法处理。
这些数据包含了用户的行为、偏好、社交关系等信息。
•速度快: 大数据的产生速度非常快，要求系统能够实时处理和分析数据。
•多样化: 大数据包含了结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等多种形式，需要相应的分析工具来提取有价值的信息。
2. 互联网分析的意义互联网分析是指通过对互联网上的数据进行收集、整理和分析，来获取有价值的信息和洞察力。
互联网分析可以帮助企业了解用户需求、优化产品设计、提高业务效率等。
以下是互联网分析的几个重要意义：2.1 了解用户需求互联网分析可以通过收集用户行为数据，如浏览记录、点击率等，来了解用户的兴趣和需求。
通过分析这些数据，企业可以调整产品设计、优化用户体验，提高用户满意度。
2.2 提高营销效率通过对互联网数据的分析，企业可以了解用户的购买习惯、消费偏好等信息，从而能够更加精准地进行广告投放和营销活动。
这样可以降低广告成本，提高营销效率。
2.3 优化产品设计互联网分析可以帮助企业了解产品的使用情况和用户对产品的评价，从而优化产品设计，提高产品的质量和用户体验。
通过分析用户的反馈数据，企业可以快速发现和修复产品中的问题。
2.4 提高业务效率互联网分析可以帮助企业了解业务运营情况，发现并解决业务流程中存在的问题。
通过对数据的实时分析，企业可以及时调整业务策略，提高业务效率。
互联网大数据介绍
市场规模不断扩大，预 计未来几年内将保持高 速增长
客户关系管理：通过对客户数据的 分析，提高客户满意度和忠诚度
03
供应链管理：通过对供应链数据的 分析，优化库存管理和物流配送
04
风险管理：通过对金融数据的分析， 预测和防范金融风险
市场营销
01
用户画像：通过大数据分析，精准定位目标客户群体
02
精准营销：根据用户画像，制定个性化的营销策略
03
市场预测：通过大数据分析，预测市场趋势，提前布局
04
客户关系管理：通过大数据分析，提高客户满意度和忠诚度
客户关系管理
客户数据整合：整 合客户信息，提供 全面的客户视图
客户细分：根据客 户特征和行为，细 分客户群体，制定 差异化营销策略
客户行为分析：分 析客户行为，预测 客户需求和购买意 愿
客户满意度管理：监 控客户满意度，及时 发现和解决客户问题， 提高客户忠诚度
数据产生速 度快：互联 网大数据的 产生速度非 常快，需要 实时处理和 分析
数据价值高： 互联网大数 据蕴含着丰 富的信息， 具有很高的 商业价值和 社会价值
01
02
03
04
互联网大数据的应用
市场营销：通过分析 用户行为，实现精准 营销
医疗保健：利用大数 据技术，提高医疗诊 断和治疗水平
交通管理：通过实时 数据分析，优化交通 流量和减少拥堵
数据处理技术
01
数据清洗：去除 重复、错误、缺
失的数据
02
数据集成：将不 同来源的数据整
合在一起
03
数据分类：根 据数据特征进
行分类
04
数据挖掘：通过 算法发现数据中
的模式和规律
互联网大数据的发展现状与未来趋势分析
互联网大数据的发展现状与未来趋势分析随着互联网的快速发展和普及，互联网大数据已经成为人们关注的热门话题。
大数据的发展已经给我们的生活带来了诸多便利和改变，同时也带来了一些挑战和风险。
本文将从互联网大数据的发展现状和未来趋势两方面进行探讨。
一、互联网大数据的发展现状1. 数据量的爆炸式增长在过去几十年里，随着互联网的普及，人们生产和消费的数据呈现爆炸式增长的趋势。
无论是个人在社交媒体上的行为，还是企业的交易数据，都是大数据的重要来源。
2. 数据的多样化和复杂性互联网大数据不再局限于传统的结构化数据，如数据库中的表格数据。
越来越多的数据类型如文本、图像、音频、视频、传感器数据等纷至沓来。
同时，数据之间的关联性日益复杂，需要使用更加高级的算法和工具进行存储、处理和分析。
3. 数据分析的普及和应用随着大数据技术的进步，数据分析不再是高科技企业的专利，越来越多的企业和个人开始利用大数据进行业务分析和决策支持。
例如，电商企业可以利用用户的购买记录和行为数据，提供个性化的商品推荐；社交媒体平台可以分析用户的兴趣和偏好，定向推送广告。
二、互联网大数据的未来趋势1. 个人数据保护的挑战随着大数据应用的增加，个人数据安全和隐私保护成为一个严峻的问题。
如何在利用大数据的同时保护用户个人隐私，成为互联网公司亟待解决的难题。
未来，我们可以期待各种技术和政策的发展，以更好地保护个人数据。
2. 数据挖掘和机器学习的进一步发展随着大数据的积累，越来越多的行为数据可以用于数据挖掘和机器学习。
未来，我们可以期待更加高级的算法和模型的应用，以从大数据中挖掘出更多的有价值的信息和知识。
3. 人工智能与大数据的融合人工智能是当前科技领域的热门技术之一。
大数据作为人工智能的重要基础，未来两者的融合将会产生更加强大的能力和应用。
例如，利用大数据驱动的人工智能算法，可以更好地理解和响应人类的需求，实现智能化的产品和服务。
4. 云计算和边缘计算的发展大数据需要庞大的计算和存储资源来处理和存储，云计算和边缘计算将成为支撑大数据应用的关键技术。
互联网与大数据
互联网与大数据简介：互联网与大数据是当今信息时代的两个重要概念。
互联网是指全球范围内的计算机网络系统，通过各种通信协议连接起来，使得全球各地的计算机能够互相通信和交流。
大数据是指海量的、多样化的、高速产生的数据集合，这些数据集合具有高度的复杂性和多样性。
互联网与大数据的结合，不仅给人们的生活带来了巨大的便利，也为各行各业的发展提供了无限的可能性。
一、互联网的发展与影响1. 互联网的发展历程互联网起源于20世纪60年代的美国，经过几十年的发展，如今已经成为全球最重要的信息交流和共享平台。
从最初的军事用途到如今的智能手机、智能家居等应用，互联网正在深入到人们的日常生活中。
2. 互联网的影响a. 经济领域：互联网的兴起使得电子商务成为可能，人们可以通过网络购物、在线支付等方式进行交易，推动了经济的发展和全球贸易的繁荣。
b. 社交媒体：社交媒体平台如Facebook、Twitter等改变了人们的社交方式，使得人们可以方便地分享信息、交流想法、结识朋友。
c. 教育与学习：互联网为教育提供了全新的机会和方式，人们可以通过在线课程、远程教育等方式获取知识，促进了教育的普及和提升。
二、大数据的定义与特点1. 大数据的定义大数据是指由传感器、挪移设备、社交媒体等产生的海量数据集合，这些数据集合具有高速产生、多样性、复杂性等特点，需要借助先进的技术和工具进行存储、处理和分析。
2. 大数据的特点a. 体量大：大数据以TB、PB、EB等级别计量，数据量庞大，远远超出传统数据库的处理能力。
b. 多样性：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，包括文本、图象、音频、视频等多种形式。
c. 高速产生：大数据以极快的速度产生，如社交媒体上的实时数据、物联网设备的传感器数据等。
d. 复杂性：大数据具有多维度、高度关联的特点，需要借助复杂的分析方法和工具进行挖掘和发现隐藏的信息。
三、互联网与大数据的关系与应用1. 互联网与大数据的关系互联网为大数据的产生和传输提供了基础设施和通信网络，大数据则为互联网提供了丰富的内容和应用场景。
互联网数据库应用案例
互联网数据库应用案例近年来，随着互联网的飞速发展，数据库的应用正变得越来越广泛。
互联网数据库的应用不仅可以提供高效的数据管理和检索功能，还能为用户带来便利和个性化的服务。
本文将介绍几个互联网数据库应用的案例，展示其在不同领域的巨大潜力和优势。
一、电子商务领域：淘宝电商平台作为中国最大的电商平台之一，淘宝依托互联网数据库的强大功能，实现了海量商品的在线上架、搜索和推荐等功能。
通过互联网数据库，淘宝可以灵活地管理和调整商品信息，同时提供准确的搜索结果和个性化推荐。
用户可以根据商品的关键词、价格、销量等信息找到所需商品，并通过淘宝的评价系统获取其他用户对商品的评价和体验，从而做出更加明智的购买决策。
互联网数据库的应用使淘宝成为了一个庞大的虚拟商城，为消费者和商家提供了更加便利的交流和交易平台。
二、社交媒体领域：Facebook社交网络作为全球最大的社交媒体平台之一，Facebook积极采用互联网数据库技术，以应对海量的用户和数据。
互联网数据库为Facebook提供了高效的数据存储、检索和分析功能，确保了用户信息和社交关系的安全性和准确性。
此外，互联网数据库还支持Facebook的个性化推荐和精准广告投放，根据用户的兴趣和行为习惯为他们提供更有价值的信息和服务。
通过互联网数据库的应用，Facebook成功地实现了用户规模和用户活跃度的双重增长，并在全球范围内取得了巨大的商业成功。
三、医疗领域：电子病历管理系统传统的病历管理方式繁琐且易丢失，为了提高医疗信息的管理效率和安全性，越来越多的医疗机构开始采用互联网数据库的应用。
通过互联网数据库，医疗机构可以将患者的电子病历存储在云端，实现数据的集中管理和安全共享。
医生可以通过互联网数据库快速地检索和分析病历数据，提高诊断准确性和治疗效果。
患者也可以通过互联网数据库随时查询和管理自己的病历信息，更好地参与到医疗决策中。
互联网数据库的应用在医疗领域的推广将为疾病的预防、诊断和治疗带来革命性的变化。
互联网大数据
大数据是什么
What's The Big Data
大数据是什么
捕捉、管理和处理的数 据集合，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。
BIG DATA
大数据是什么
海量
决策力
互联网大数据 BIG DATA ERA
科技创新为体验而生
大数据
BIG DATA
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越 多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用 来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据， 这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时 间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时 的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数 十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
亚马逊可能会根据之前的订单和其他因素，预测用 户的购物习惯，从而在他们实际下单前便将包裹发 出。根据该专利文件，虽然包裹会提前从亚马逊发 出，但在用户正式下单前，这些包裹仍会暂存在快 递公司的转运中心或卡车里。
应用和案例
应用和案例
$
金融大数据
❖ 阿里“水文模型”是按小微企业类目、级别等分别统计 一个阿里系商户的相关“水文数据”库。
挑战
机遇和挑战
机遇和挑战
机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。 大数据正在对每个领域都造成影响，包括商业、经济等领域。
大数据正在促生新的蓝海，催生新的经济增长点，正在成为企业竞争的新焦点。
机遇和挑战
机遇3：大数据时代呼唤创新型人才
1 EB 1 ZB 1 YB 1 BB 1 NB 1 DB
移动互联网下的大数据分析与价值应用
移动互联网下的大数据分析与价值应用随着互联网和移动互联网的普及，人们的生活越来越离不开数据。
因此，大数据已经成为了当前信息时代最热门的话题之一。
从企业角度来看，大数据分析也成为了企业提升竞争力、实现智能决策的必备手段。
本文将从移动互联网下的大数据分析与价值应用的角度进行探讨，帮助读者更深入了解大数据的概念、特点、应用和发展。
一、大数据概述首先，我们需要了解什么是大数据。
简单来讲，大数据就是指数据量大、更新快、种类多、格式多样的数据集合。
大数据的特点主要有以下几个方面：1.数据量庞大：包括结构化、半结构化和非结构化数据。
2.数据生成速度快：传感器、社交网络、智能设备、物联网等现代设备源源不断地产生着海量数据。
3.跨领域数据：来自各种业务应用、数据存储格式和存储位置，如数据库、文件、图像、音频、视频等。
4.数据密度低：很多大数据是低密度数据，即存在很多缺失、离群、异常数据。
二、移动互联网下大数据特点从移动互联网下的角度来看，大数据还有以下三个特点：1.数据体量极大随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及，移动互联网用户数量与日俱增，同时也引发了移动互联网登录时间、访问频率、位置信息等各种复合指标不断增长。
这些大数据的体量都非常庞大，需要使用强大的处理能力来分析和应用。
2.数据多样性极高由于移动互联网上用户生产的信息来源广泛，数据类型和结构都非常多样化，如文本、图像、视频数据等。
因此，需要利用不同的技术和算法对分散的数据进行处理和分析，以获取有用的信息。
3.数据时效性极强移动互联网上用户的行为、兴趣等数据可以实时采集、处理和分析，从而帮助企业更加及时地进行营销和用户服务。
同时，移动互联网的数据处理速度要求也更高，通常需要实时或靠近实时地响应。
三、大数据分析与价值应用大数据分析包括数据采集、清洗、存储、处理和分析，通过对这些环节进行优化和设计，得到具有相关业务数据价值的信息和知识。
从价值应用角度来讲，大数据分析可以发挥以下作用：1. 帮助企业制定决策大数据分析能够为企业提供关于市场趋势、消费者偏好、产品性能等方面的信息，从而促进企业决策的制定和执行，更好地把握市场行情和客户需求。
互联网和大数据的关系
互联网和大数据的关系在当代社会中，互联网和大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
互联网的快速发展和普及，以及数据的快速增长和应用，为我们的日常生活、经济、医疗、教育等方方面面带来了巨大的影响。
本文将探讨互联网和大数据之间的紧密关系，并分析这种关系对社会发展的影响。
1. 互联网与大数据的概念和特点互联网是指多个计算机网络互相连接形成的、覆盖全球的网络系统。
它不仅仅是一个信息存储和传递的平台，还是一个全球化的沟通和合作工具。
互联网的特点包括全球覆盖、信息共享、即时传输、互动性强等。
大数据是指由于互联网技术的快速发展，我们每天都会产生海量的数据，这些数据量大、种类多样、速度快且具有高价值。
大数据的特点包括容量大、速度快、多样性、价值高等。
2. 互联网和大数据的关系密不可分。
首先，互联网的快速发展提供了大量的数据来源。
人们在日常生活中使用互联网进行各种活动，比如网购、社交媒体、浏览网页等，这些活动产生了大量的数据。
这些数据通过互联网平台，如搜索引擎、社交媒体等被记录、存储和传输，形成了庞大的大数据资源。
其次，大数据为互联网提供了更好的应用和服务。
大数据可以通过分析、挖掘和利用，为互联网用户提供个性化和智能化的服务。
比如，根据用户的搜索记录和兴趣偏好进行个性化推荐；利用大数据分析用户的消费习惯，提供精准的广告服务等。
大数据的应用使得互联网变得更加智能和高效。
再者，互联网和大数据的结合促进了信息的共享和协作。
通过互联网和大数据技术，不同地区、不同行业的人们可以方便地共享和交流信息。
这种信息的共享不仅促进了各行各业的创新和发展，还促进了社会的进步和共同繁荣。
最后，互联网和大数据的发展也给数据安全和隐私保护带来了新的挑战。
互联网的普及和大数据的应用使得个人和机构的信息容易受到侵害和滥用。
因此，社会各界需要加强对数据的安全管理和隐私保护，建立相应的法律法规和技术手段，保护个人和机构的数据安全和隐私权益。
3. 互联网和大数据对社会发展的影响互联网和大数据的快速发展对社会发展产生了深远的影响。
大数据常用数据库汇总
大数据常用数据库汇总随着互联网的快速发展，大数据已经成为了当下炙手可热的话题。
大数据的处理和分析对于企业和组织来说至关重要，它们需要一种高效的数据库来存储和管理海量的数据。
本文将介绍一些常用的大数据数据库，帮助读者了解并选择适合自己需求的数据库。
一、HadoopHadoop 是由Apache基金会开发的一款开源分布式数据处理框架。
它是目前最流行的大数据处理平台之一。
Hadoop 可以将大规模数据分散存储在集群中的多个节点上，实现数据的高可靠性和高可扩展性。
同时，Hadoop 还提供了一个分布式文件系统（HDFS）作为数据存储解决方案。
二、CassandraCassandra 是一款开源的分布式数据库，最初由Facebook开发并开源。
Cassandra 具有高度可扩展性和高容错性，可以在大规模分布式系统中处理大量的数据。
它采用分布式的存储方式，数据可以根据预定义的复制因子进行复制，以实现容错和高可用性。
三、MongoDBMongoDB 是一款开源的文档数据库，旨在简化开发人员的数据存储和查询体验。
它采用了 NoSQL 的思想，数据以 JSON 格式存储，具有灵活的数据模型和强大的查询能力。
MongoDB 可以在分布式环境中部署，提供高可用性和扩展性。
四、HBaseHBase 是 Apache Hadoop 生态系统中的一个分布式列存数据库，它是在 HDFS 上构建的。
HBase 是以 Google 的 Bigtable 为原型设计的，可以在大规模分布式系统中存储和管理海量的结构化数据。
它具有高扩展性和高可靠性，并且可以实现快速的数据读写操作。
五、Spark SQLSpark SQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个模块，提供了结构化数据处理和分析的功能。
它支持 SQL 查询和 DataFrame API，可以通过 Spark 的机器学习和图处理功能来进行高级分析。
Spark SQL 可以读取和写入各种数据源，包括关系型数据库、Parquet、Hive等。
大数据库建设方案
大数据库建设方案一、引言随着互联网的高速发展和科技的不断进步，大数据逐渐成为各个行业的重要组成部分。
作为企业管理和决策的重要依托，大数据库的建设成为了不可或缺的任务。
本文将就大数据库的建设方案进行详细的分析和探讨。
二、需求分析1. 数据规模根据企业的规模和业务需求，确定大数据的规模和容量。
包括数据的种类、数据的增长率、数据的存储需求等。
2. 数据源确定大数据库的数据源，包括企业内部的各种系统和外部的数据接口。
在确定数据源时，需要考虑数据的可靠性和实时性。
3. 数据处理和分析需求根据企业的业务需求，确定大数据库的数据处理和分析需求，包括数据清洗、数据整合、数据挖掘、数据可视化等。
4. 数据安全和隐私保护需求对于大数据库的建设，数据的安全和隐私保护是非常重要的。
需要制定相应的安全策略和措施，保证数据的机密性、完整性和可用性。
三、技术架构设计1. 数据库选择根据需求分析和技术评估，选择合适的数据库技术。
常用的大数据库包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式数据库等。
2. 数据存储和处理策略根据数据规模和存储需求，设计合适的数据存储和处理策略。
可以采用数据分区、数据备份、数据压缩等技术手段来提高存储效率和性能。
3. 数据集成和ETL流程设计设计数据集成和ETL（Extract-Transform-Load）流程，实现数据的提取、转换和加载。
可以采用数据集成工具和ETL工具来简化和自动化数据流程。
4. 数据安全和隐私保护制定有效的数据安全和隐私保护策略，包括权限控制、数据加密、防火墙设置等。
确保数据的安全性和隐私性。
四、系统实施和管理1. 系统部署根据技术架构设计和系统需求，进行系统的部署和安装。
包括硬件设备的选购和配置、软件的安装和配置等。
2. 系统测试和优化进行系统的测试和性能优化，确保系统的稳定性和可靠性。
可以采用性能测试工具和监控工具来评估和监测系统的性能。
3. 数据质量管理建立有效的数据质量管理体系，进行数据质量评估和数据清洗工作。
互联网大数据
点击添加文本点击添加文本 点击添加文本点击添加文本
点击添加文本 02
点击添加文本点击添加文本 点击添加文本点击添加文本
点击添加文本
点击添加文本点击添加文本
03
点击添加文本点击添加文本
点击添加文本
04
点击添加文本点击添加文本 点击添加文本点击添加文本
点击添加标题
点击添加文本
点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本 点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本
98%
点击添加文本
点击添加文本 点击添加文本 点击添加文本
40%
点击添加文本
点击添加文本 点击添加文本 点击添加文本
点击添加标题
点击添加文本
点击添加文本点击添加文本 点击添加文本点击添加文本
点击添加文本
点击添加文本点击添加文本 点击添加文本点击添加文本
点击添加文本
点击添加文本点击添加文本 点击添加文本点击添加文本
点击添加文本 点击添加文本 点击添加文本
点击添加文本 点击添加文本 点击添加文本
点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本
点击添加标题
点击 添加文本
点击 添加文本
点击 添加文本
点击添加文本 点击添加文本
点击添加文本
点击添加标题
28%
点击添加文本
点击添加文本 点击添加文本 点击添加文本
点击添加文本
点击添加文本 点击添加文本 点击添加文本
点击添加文本
点击添加文本 点击添加文本 点击添加文本
点击添加文本
点击添加文本 点击添加文本 点击添加文本
点击添加标题
输入标题文本 输入标题文本 输入标题文本
移动互联网大数据分析
移动互联网大数据分析随着移动互联网的普及，越来越多的数据被产生、收集和存储。
这些数据包含着我们的生活、购买和使用偏好等多种信息。
这些数据被称为大数据，而对这些数据进行分析，成为了一个非常重要的话题和领域，即移动互联网大数据分析。
移动互联网大数据分析的意义移动互联网大数据分析的意义十分重要，它可以帮助企业和机构更好地了解消费者和市场需求，优化产品和服务，提高竞争力和实现商业目标。
不仅如此，移动互联网大数据分析还涉及到很多其他的领域，如人工智能、物联网和云计算等等。
这其中，最重要的部分是数据分析、挖掘和可视化，由于数据量庞大，手工处理已经不再适用。
因此，移动互联网大数据分析一般借助于计算机和相关技术来进行数据处理。
数据分析可以分为两个类别：一是基于非结构化数据的分析，如社交媒体、网页、音视频、搜索日志等；二是基于结构化数据（例如电子商务平台上的订单、交易数据）的分析。
移动互联网大数据分析应用移动互联网大数据分析的应用非常广泛。
最显著的应用，莫过于在电商领域。
互联网平台会通过对用户的购买记录、搜索记录等数据，分析用户偏好，然后利用机器学习算法，提供更加个性化的推荐。
对于互联网平台来说，这是提升用户购物体验的一个重要方向。
除了电商，移动互联网大数据分析的应用还涉及到在线广告推送、社交媒体推文等等。
例如，我们在社交媒体上看到广告，就是经过对我们的兴趣、喜好等多方面进行分析之后，推送出的内容。
这个过程涉及到人格分析、行为分析、文本分析等多个方面。
移动互联网大数据分析技术对企业和机构的意义企业和机构在进行移动互联网大数据分析时，主要是希望了解用户基础情况、消费情况、品牌偏好、品质诉求等信息。
这些信息能够帮助企业和机构更好地了解自己的受众，优化产品、服务和品牌形象，提升市场竞争力。
同时这个过程还能够提高用户的满意度和用户忠诚度，以及创造更高的商业价值。
为了实现这些目标，企业和机构需要掌握移动互联网大数据分析技术。
互联网数据库
互联网数据库互联网数据库是当今信息技术发展中的重要组成部分，它扮演着存储和管理海量数据的关键角色。
本文将探讨互联网数据库的定义、功能、分类以及其在个人和企业领域中的应用。
一、互联网数据库的定义互联网数据库是指基于互联网技术实现的数据存储和管理系统。
它通过网络连接将分散的数据集中存储在服务器上，并通过互联网进行高效的数据访问和交互。
互联网数据库能够提供丰富的查询和操作功能，从而满足用户对数据的多样化需求。
二、互联网数据库的功能1. 数据存储：互联网数据库能够将大量的数据进行有效存储，包括文本、图像、音视频等各种形式的数据。
它通过将数据进行结构化组织，实现高效的数据存储和管理。
2. 数据查询：互联网数据库提供了强大的查询功能，用户可以通过特定的查询语言或界面来检索所需的数据。
这种灵活性和高效性使得用户能够快速获取所需信息，提高工作效率。
3. 数据安全：互联网数据库以安全性为基础，通过权限管理、加密通信等手段保护数据的机密性和完整性。
它能够防止未经授权的访问和恶意攻击，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
4. 数据备份与恢复：互联网数据库具备数据备份和恢复功能，以应对数据丢失、损坏或系统故障等情况。
通过定期备份数据，并建立灾难恢复机制，可以有效减轻数据丢失所带来的影响。
三、互联网数据库的分类根据不同的存储结构和数据模型，互联网数据库可以分为关系型数据库、非关系型数据库和面向对象数据库等多种类型。
1. 关系型数据库：采用表格的方式组织数据，数据之间通过定义的关系进行连接。
其中最常用的关系型数据库系统为MySQL、Oracle和SQL Server等。
2. 非关系型数据库：不采用传统的表格结构，而是使用键-值对、文档、列族等方式来存储和组织数据。
非关系型数据库的代表有MongoDB、Redis和Cassandra等。
3. 面向对象数据库：以对象为基本单位进行数据存储和管理，支持面向对象编程的特性。
面向对象数据库的典型代表包括db4o和OrientDB等。
互联网与大数据
互联网与大数据一、引言互联网与大数据是当今社会中的两大热门话题，它们的结合对于经济、科技和社会发展都具有重要意义。
本文将详细介绍互联网与大数据的概念、特点以及它们对各个领域的影响。
二、互联网的概念和特点互联网是指全球范围内通过计算机网络互相连接起来的网络系统。
它的特点包括开放性、全球性、去中心化和高效性。
1. 开放性：互联网是一个开放的平台，任何人都可以通过互联网进行信息的传递和交流。
这使得互联网成为了一个全球性的信息资源库。
2. 全球性：互联网不受地域和国界的限制，可以实现全球范围内的信息传递和交流。
这使得人们可以随时随地获取到全球各地的信息。
3. 去中心化：互联网的结构是去中心化的，没有一个中心控制节点。
这使得互联网具有高度的灵活性和韧性，一旦某个节点出现故障，其他节点仍然可以正常运行。
4. 高效性：互联网可以实现高效的信息传递和交流，大大提高了人们的工作效率和生活质量。
三、大数据的概念和特点大数据是指规模巨大、种类繁多且增长速度快的数据集合。
它的特点包括三个V：大量性、多样性和高速性。
1. 大量性：大数据的规模非常庞大，通常以TB、PB甚至EB来计量。
这些数据来自于各个领域和渠道，包括社交媒体、传感器、日志文件等。
2. 多样性：大数据的种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
这些数据形式各异，需要通过特定的技术和工具进行处理和分析。
3. 高速性：大数据的增长速度非常快，每天都会产生大量的数据。
这要求我们能够快速地采集、存储和处理这些数据，以及及时地获取有价值的信息。
四、互联网与大数据的关系互联网和大数据是相辅相成的。
互联网提供了大数据的基础设施和载体，而大数据则为互联网提供了更多的应用场景和商业机会。
1. 互联网为大数据提供了数据源：互联网上的各种应用和平台产生了大量的数据，包括用户的行为数据、社交网络数据、传感器数据等。
这些数据构成了大数据的基础。
2. 大数据为互联网提供了应用场景：通过对大数据的分析和挖掘，我们可以获取用户的喜好和需求，从而为他们提供个性化的服务和推荐。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据质量监控 异常返回分析 元数据管理系统
hbase
Scribe\firehose
建设路线
服务体系 各种服务体系
数据仓库 各种主题仓库
数据仓库 各种主题仓库
hadoop hbase Scribe\firehose
调度系统 监控系统 实时计算 资源及数据管理
元数据管理系统
高性能计算
分布式数据挖掘平台 hadoop优化、hadoop2.0、数据分离 面向普通用户和企业用户的实时查询、统计分析系统
2.小样本
大数据
1.数据全集
2.大样本（全集）
3.因果
4.非实时
3.关联
4.实时要求
先行 者们
用大数据的人们啊，你们在干啥？
淘宝
双11
350亿哪里来？
阿里巴巴
个性化LIST 搜索 搜索引擎
活动投放 物流宝
应用
首页 推荐 投放系统
。。。
业务系统
推荐引擎
。。。
离线建模
相似商品 类目关联 相似店铺 用户分群 相似品牌 购物周期
BD
BD,为何你如此的
屌！
定义大数据？
大交易数据
大交互数据
OLTP OLAP； 数据仓库
社交媒体数据 其他如（设备）
大数据集成
大数据处理
HADOOP
数据特征
传统数据
数据量 速度 多样性 价值 GB -> -> TB GB TB
大数据
TB -> PB 以上 TB -> PB 以上 持续，年增长 60% 持续，年增长 60% 多维数据 多维数据 数据挖掘，预测 数据挖掘，预测
IBM
我们准备好了，你们来
买吧！
IBM金融犯罪管理解决方案
方案
案例分析师利用现 有案例分析历史数 据，找出规律。
业务规则分析师 分解规则
调查员使用
IBM的ODM
ODM接受业务事件幵执行 事件规则判断，过来可以 欺诈交易给规则引擎处理
对于ODM规则引擎评分超 过一定分值的可疑欺诈交 易推送至案件管理平台， 由发欺诈调查员核实处理
第一阶段
第一阶段
第一阶段
应用案例
舆 情 监 测 微 报 告 风 声 墙 微 指 数 风 云 榜 电 影 口 碑
六 度 人 脉
用 户 流 失 预 测 竞 争 力 模 型 多 栖 倾 向 发 现
话用 口 题户 碑 识兴 模 别趣 型 图 谱
社用 圈 区户 子 地圈 属 位子 性 判发 标 别现 数据
新浪信息系统部 高级数据挖掘经 理 李云辉 新浪大数据处理
关于会议
关于会议
关于 主题
2013出门不提大数据感觉都不是IDC圈的人！
“大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，
还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”
——马云
BD
大数据是
啥？
数据获取周期长 分析需求撞墙
业务多需稳定 计算实时性
数据稳定性高 数据口径一致
能力
海量数据处理 能力
数据规范化 易用化、扩展 能力
数据开放、 安全管理能力
计算资源掌控 能力
数据质量管理 能力
数据 平台
hadoop
数据仓库 业务数据集市 SLA服务标准
数据指数 自助统计查询 数据校准管理
资源管理 调度系统 实时计算
商品
商品基本标签
商品质量评分
关键属性挖掘
商品生命周期
基础算法
品牌
挖掘工具 品牌分层模型 品牌相识模型 品牌排序模型 品牌特性模型 产品分析
物流
物流时效
预测补货模型
分仓模型
LBS模型
物流数据集市
物流雷达
350亿！ 不容易！
新浪
大数据之
路？
全景图
需求
用户量大增长快 产品多样更新快
需求量大变化快
需求多样计算复杂
用大智慧去匹配大数据，探索新的价值。
——马超
左右未来的四大趋势
社交网络将不仅包含 个人员，也将包括设 备，以及产品 移动应用 程序下载 的公司期待 2013年使用 内部企业社 交网络应用 首次超过PC销售额
的新开发应用将集成分析功能
左右未来的四大趋势
数据价值
1.华尔街根据民众情绪抛售股票； 2.对冲基金依据购物网站的顾客评论，分 析企业产品销售状况；
用 户 状 态 识 别
推 荐 模 型
内容模型 分情分 词感词 算词词 法库库
关系模型 元 距 离 分 组 兴 趣
商业模型 用户运营模 型
图用 户 基 础 视 用 户 样 本 库 用 户 影 响 力 用 户 成 熟 度
竞争基础 流 量 监 测 重 点 用 户
博文分析基础 用户关系基础 用户属性基础 用户行为基础 外部竞争基础
品牌偏好 价栺偏好 类目偏好 店铺偏好
。。。
任务提交 调度管理 数据源
IDE
GETWAY
天网调度
数据挖掘 服务器 在线数据龄性别预测
会员分层体系
母婴宝宝年龄预测 会员诚信度评估 商家诚信 预警模型 商家综合排序
用户个性化偏好 用户评价标签 商家排序 数据集市
基础支撑
商家
商家成长指数
ODM规则引擎对 可疑欺诈交易进 行评分，主要是 根据事件模式、 客户行为模式对 交易进行评分
自然语言描述风险匹配规则
规则表、规则树、自然语言、规则流描述各种风险规则
用户可以通过WEB使用！
完
谢谢聆听 欢迎指正
3.银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；
4.投资机构搜集幵分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹； 5.美国疾病控制和预防中心依据网民搜索， 分析全球范围内流感等病疫的传播状况； 6.美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博， 实时分析选民对总统竞选人的喜好。
对比传统
传统数据 1.结构化、关系性
关于 会议
2014.1.8-北京-国家会议中心-大数据分会B
关于会议
关于会议
关于会议
微软托管技术高 级架构师 王健 籍CloudOS之力， 鼓IDC云帆
乐蜂网大数据平 台部 高级经理 罗萌 乐蜂网大数据技 术与应用 IBM 新兴市场部 大数据中心总监 王晓梅 大数据时代下的 新机会，新价值 阿里共享业务事 业部数据挖掘专 李传福 大规模用户行为 数据分析 酷讯公司商业分 析总负责人（BI leader）秦宇 演讲主题：大数 据那些事
数据量稳定，增长不快 数据量稳定，增长不快 结构化数据为主 结构化数据为主
统计和报表 统计和报表
“大数据”指数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力。于此同时， 及时捕捉、存储、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力。正 在快速增长，就像摩尔定律一样。 ——mckinney global institute