360大数据平台
大数据平台简介
大数据平台简介随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用，越来越多的数据被产生并存储在各个地方。
这些数据来源涉及个人信息、企业数据、社交媒体内容、传感器数据等等。
如何有效地分析和利用这些海量数据，成为了许多组织和企业面临的挑战。
为了解决这一问题，大数据平台应运而生。
大数据平台是一个集成了大数据处理工具和技术的综合系统，旨在帮助企业和组织处理、分析和利用大规模的数据集。
它通过收集、存储、处理和可视化数据，实现对数据的深入挖掘和分析，为用户提供有价值的信息和见解。
大数据平台通常由以下几个主要组成部分构成：1. 数据采集大数据平台需要从各个数据源收集数据，包括传感器、社交媒体、企业数据和公共数据库等。
这些数据来源多样化且容量庞大，因此平台需要具备高效的数据采集能力，能够实时、批量或周期性地获取数据。
2. 数据存储大数据平台需要提供一个稳定可靠、容量庞大的数据存储系统。
传统的关系型数据库已经不能满足大数据存储需求，因此大数据平台通常采用分布式文件系统或NoSQL数据库来存储数据。
3. 数据处理大数据处理是大数据平台的核心功能之一。
平台需要提供分布式计算和处理能力，以支持对大规模数据的处理和分析。
常用的大数据处理框架有Hadoop、Spark和Flink等。
4. 数据分析和挖掘大数据平台不仅需要提供数据处理功能，还需要提供数据分析和挖掘的能力。
平台应该支持各种分析算法和模型，以帮助用户从海量数据中发现隐藏在其中的规律和关联性。
5. 数据可视化数据可视化是将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以帮助他们更好地理解数据。
大数据平台通常提供各种数据可视化工具和组件，使用户能够通过图表、地图、仪表盘等形式直观地呈现数据。
大数据平台的应用场景十分广泛，涵盖了各个行业和领域。
例如，在金融领域，大数据平台可以帮助银行和保险公司实现风险评估和欺诈检测；在电子商务领域，大数据平台可以帮助企业进行营销和推荐系统的优化；在医疗保健领域，大数据平台可以帮助医生和保健机构提供更有效的诊断和治疗方案。
360天眼产品
基于人工智能机器 自学习的入侵检测
nbt引擎
检测结果
产生准确的入侵告警
告警信息存入分析平台， 与威胁情报告警信息相 辅助，作为攻击取证及 快速溯源的数据支撑
文件威胁鉴定器
• 多种不同引擎，多维度检测威胁 • 已知检测与未知检测相互补充 • 静态检测与动态监测相辅相成 • 准确的评分机制降低误报与漏报
天
特种木马类
眼
检
测
能
高级漏洞攻击类
力
可以通过特征检测的威胁
天眼的检测能力
覆盖威胁的全生命周期的本地检测能力
威胁
生命
进入
周期
网络
漏洞 利用
安装恶 意软件
远程 通信
横向渗 透/泄密
天眼 数据 采集
天眼 威胁 检测
传感器捕 获行为
天擎捕获行为
传感器多种引擎可以检测的入侵
传感器可以检 测PHP脚本
文件威胁鉴定可以发现问题
数据服务总线
威胁情报
存
储
ES 索引文件
SQL
分析语义统一
预处理
数据采 集
流量数据
归一化、数据抽取、转换、富化
终端数据
威胁情报数据
威胁情报 中心
流量传感器
流量采集
流 量 采 集
协议分析
DNS FTP HTTP SSL SMB
……
检测引擎
基于沙箱的webshell上 传检测
基于双向会话分析的 Web入侵检测
对于攻击威胁的信息，可以让我们了解高级威胁的全貌，并可以被抽象成可机读威胁情报（MRTI），用来
进行应对决策，并对威胁进行响应。
攻击特点
外链URL
大数据平台实战应用
大数据平台实战应用随着互联网技术的逐步发展，大数据已经成为了这个信息时代最热门的话题之一。
我们可以从互联网和社交媒体等数据来源中获取大量的数据，这些数据可以用于市场营销、社交网络分析、金融分析等领域。
但是数据的处理和分析需要一定的技术和工具支持。
在这方面，大数据平台是一个非常重要的技术，它可以帮助我们收集、存储、处理和分析数据，从而获得更好的商业价值。
在本文中，我们将介绍大数据平台的实际应用，包括数据采集、数据存储、数据处理和可视化展示。
我们将通过实例介绍多个基于大数据平台的商业方案，以帮助读者更好地了解大数据平台的实际应用。
数据采集第一步，我们需要收集数据。
数据采集是大数据分析过程的关键步骤。
它的目的是将来源于不同数据源的信息导入到一个单一的数据仓库中，这些数据元素可以是图片、文档、视频、音频、日志或传感器数据等。
数据采集的质量非常重要，因为采集到的数据将直接影响到后面的数据分析结果。
在选取数据采集工具时，我们需要考虑它的稳定性、灵活性、可扩展性和安全性。
数据存储接下来，我们需要将收集到的数据存储到我们的大数据平台中，以便于后续的数据处理和分析。
存储大量数据需要大量的存储容量，因此我们需要使用分布式存储技术来实现高可靠性、高扩展性、高性能和高容量的存储。
目前市面上常用的分布式存储系统有Hadoop、Kafka、Cassandra、MongoDB 等。
这些存储系统广泛应用于大数据平台中，并且不断发展和完善。
数据处理数据处理是大数据平台中最重要的环节之一。
目前主流的数据处理技术是基于Hadoop的MapReduce和Spark。
MapReduce是一个处理大规模数据的计算框架，主要用于一次性的批处理数据。
Spark则是一个内存计算框架，可以在集群计算时保持高性能。
因此，多数情况下，Spark会比MapReduce 运行速度更快。
同时，Spark也支持流式数据处理和机器学习，因此在大数据平台的实际应用中，Spark已经逐渐替代了MapReduce。
大数据分析平台的使用指南
大数据分析平台的使用指南随着科技的发展和互联网的普及，大数据成为了当今社会中不可忽视的重要资源。
它具有广泛的应用范围，可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提升生产效率等等。
为了更好地利用大数据，许多企业和研究机构都开始使用大数据分析平台。
本文将为您介绍大数据分析平台的使用指南，帮助您更好地利用大数据来支持决策。
一、了解大数据分析平台的基本概念大数据分析平台是指为处理、存储和分析大规模数据而设计的软件工具集合。
它可以帮助用户轻松地从各种来源（如社交媒体、传感器、日志文件等）中收集、组织和分析数据。
同时，大数据分析平台还提供各种分析工具和算法，用于挖掘数据背后的价值和洞察。
二、选择合适的大数据分析平台在选择合适的大数据分析平台之前，您需要考虑以下几个方面：1. 任务需求：首先确定您需要解决的问题是什么，需要哪些功能来支持您的工作。
不同的大数据分析平台可能有不同的特点和功能，选择适合您需求的平台是至关重要的。
2. 性能和可伸缩性：考虑您的数据量和用户量，确定平台是否能够处理您的数据规模，并能随着需求的增长而扩展。
3. 安全性和隐私保护：大数据分析涉及到大量的敏感信息，平台应该提供高级的安全性特性和隐私保护功能，确保数据的安全性和合规性。
4. 用户界面和易用性：一个良好的用户界面能够提升用户的工作效率，减少学习成本。
因此，您需要选择一个界面友好、易于使用的平台。
根据以上考虑，您可以选择像Hadoop、Spark、Teradata等知名的大数据分析平台。
或者您也可以根据需求选择基于云端的数据分析服务，如Amazon Redshift、Google BigQuery等。
三、平台的基本功能和操作流程当您选择了合适的大数据分析平台后，接下来需要了解平台的基本功能和操作流程。
以下是一个简单的操作流程：1. 数据收集：首先，您需要从各种数据源中收集数据，并将其导入到平台中。
数据源可以包括日志文件、数据库、传感器等。
大数据分析平台的使用教程
大数据分析平台的使用教程大数据分析平台是一个集数据处理、存储和分析于一体的工具，它可以帮助用户从大量的数据中提取有用的信息和洞见。
本文将为您介绍如何使用大数据分析平台进行数据处理和分析的教程。
第一步：数据准备在使用大数据分析平台之前，我们需要准备好要分析的数据。
通常，这些数据以结构化的形式存在，可以是数据表、电子表格或数据库中的数据。
确保数据选取充分、准确，并且符合分析需求。
第二步：数据导入一旦数据准备好，我们就可以将其导入大数据分析平台进行处理和分析。
大多数大数据分析平台提供各种数据导入工具和接口，以满足不同数据源的要求。
您可以选择将数据上传到分析平台的服务器，或者直接连接到远程数据源进行实时数据分析。
第三步：数据清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗的步骤包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
大数据分析平台通常提供各种功能和工具来帮助您完成这些任务，例如数据清洗工具、自动化清洗算法等。
第四步：数据建模在数据清洗完成后，我们可以开始构建数据模型。
数据模型用于描述数据之间的关系和规律，并提供一种可视化的方式来理解和分析数据。
根据具体的分析需求，可以选择不同的数据建模方法，例如关联分析、分类和回归分析、聚类等。
大数据分析平台通常提供多种数据建模工具和算法，以满足不同的分析需求。
第五步：数据分析在数据建模完成后，我们可以开始进行数据分析。
数据分析是从数据中提取有用信息和洞见的过程。
具体的数据分析方法包括统计分析、机器学习、文本分析等。
大数据分析平台提供各种分析工具和算法，帮助用户发现数据中的模式、趋势、异常等，并得出相应的结论和建议。
第六步：数据可视化数据可视化是将数据分析结果以可视化的形式展示出来的过程。
通过数据可视化，用户可以更好地理解和解释数据，并进行进一步的分析和决策。
大数据分析平台通常提供多种数据可视化工具和库，例如图表、地图、仪表盘等，使用户能够直观地展示和分享他们的分析结果。
大数据分析平台的使用方法与使用注意事项
大数据分析平台的使用方法与使用注意事项随着互联网及数字化技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的资源。
大数据分析平台作为处理和分析大量数据的工具，在各行各业中发挥着重要的作用。
本文将介绍大数据分析平台的使用方法，并提供一些使用注意事项，以帮助读者更好地利用该平台。
一、大数据分析平台的使用方法1. 数据导入大数据分析平台的第一步是导入需要分析的数据。
通常情况下，数据可以来自各种不同的来源，如数据库、日志文件、传感器等。
用户需要将数据导入到分析平台中，这可以通过将数据文件上传至平台或通过API接口实现。
在导入数据之前，用户需要先进行数据清洗和整理，以确保数据的完整性和准确性。
2. 数据存储大数据分析平台通常采用分布式存储系统来存储数据。
用户可以选择合适的存储方式和存储格式，如Hadoop的HDFS、Amazon S3等。
在存储数据时，用户需要考虑数据的安全性、可扩展性和效率等因素。
3. 数据处理一旦数据存储完毕，用户可以开始进行数据处理及分析。
大数据分析平台提供了各种处理工具和算法，如MapReduce、Spark等。
用户可以根据自己的需求选择适合的工具和算法，进行数据处理和分析。
在处理过程中，需要注意避免数据倾斜和瓶颈问题，合理分配计算资源，以提高处理效率。
4. 数据可视化数据可视化是将分析结果以图表、图形等形式展示出来的过程。
大数据分析平台通常提供了丰富的可视化工具和方法，如Tableau、PowerBI等。
用户可以根据自己的需求选择适合的可视化工具，将分析结果直观地展示出来，以便更好地理解和传达分析结果。
二、大数据分析平台的使用注意事项1. 数据安全在使用大数据分析平台时，保护数据的安全性是至关重要的。
用户需要确保数据的存储、传输和处理过程中的安全性，采取适当的安全措施，如数据加密、访问权限控制等。
同时，用户还需要遵循相关的法律法规和隐私政策，保护用户和企业的合法权益。
2. 数据质量数据质量对于分析结果的准确性和可靠性至关重要。
360理财靠谱吗怎么样
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具体而言，360理财方面声称将在网站端，用户访问各种理财网站、财经资讯网站时关注网页安全、网站安全、用户信息安全；在资金端，关注用户的账户安全、资金安全、支付安全；在产品端，用户对P2P、众筹甚至股票、基金的财产保值增值安全也有极高的关注度。
而360理财中的财富小活宝是定向委托投资，风险性要高于货币基金（包括货币基金对接的宝宝类产品）。
投资者在购买财富小活宝时也不要忽视风险性，不过背靠奇虎360，平台风险性较小。
想投资理财就会有风险，尤其在利润市场化的今天。
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但是，谁都想将余钱很好的，有效而无任何风险的利用起来，换句话说也就是利用余钱来挣钱。
例如你财富最先推出的产品之一“中证360互联网+大数据100指数”。
该产品的设计主要是通过对市场数据的处理分析来进行市场观察，通过包括360搜索关键字、360浏览器在内的产品平台，以及相关股票的访问和搜索量，来反映“用户对于股票的情绪”，以期降低产品风险。
360理财靠谱吗？小编认为，你财富背靠360这个大平台，平台资质较好，投资者可以予以关注，同时也要兼顾网络理财风险，理性。
大数据技术在互联网营销中的应用案例分析
大数据技术在互联网营销中的应用案例分析随着互联网技术的不断发展，大数据技术逐渐进入人们的视野，并被广泛应用于各行各业。
其中，互联网营销作为一种新型营销手段，大数据技术的应用更是屡见不鲜。
本文将以多个案例为例，探讨大数据技术在互联网营销中的应用及其效果。
案例一：360搜索的精准定位360搜索作为新一代搜索引擎，一直在致力于提升用户体验和搜索的准确性。
在推广方面，360搜索与企业合作，针对不同的用户群体和行业进行了精准的搜索定位。
具体来说，通过分析用户的搜索痕迹、兴趣偏好等信息，360搜索可以将广告投放到与用户搜索内容相关的网页上，从而增加广告曝光率，提高广告点击率。
此外，360搜索还根据搜索行为进行广告分类，打造了不同的广告投放策略。
例如，对于搜索体育赛事的用户，360搜索会优先投放体育装备和竞猜等相关广告。
通过这种方式，广告的展示效果和转化率得到了大幅提升，企业获得了更多的曝光和销售机会。
案例二：阿里巴巴的大数据服务阿里巴巴作为中国最大的电商企业，一直在探索大数据技术在电商行业中的应用。
其在技术与服务方面都有了不俗的建树。
作为阿里巴巴的主要服务平台之一，天猫的大数据服务为平台内的店铺提供了丰富的数据分析和优化服务。
从店铺的流量、订单、评价等多维度数据入手，对店铺转化率进行分析和优化，提高店铺的销售额和曝光量，助力企业发展。
此外，阿里巴巴还利用大数据技术进行行业研究和数据分析，发布了多个行业报告，对企业决策提供了参考和支持。
例如，2019年阿里巴巴发布了《中国生鲜消费发展报告》，深度分析了中国生鲜市场发展趋势，为生鲜企业提供了宝贵的市场研究数据和策略建议。
案例三：微信公众号的个性化推荐微信公众号已经成为企业推广和营销的重要渠道之一，而其个性化推荐功能，则是一个值得关注的亮点。
微信公众号利用大数据技术和机器学习算法，分析用户的历史行为和兴趣爱好，为用户推荐最相关和最有价值的文章和内容。
例如，当用户经常浏览某一类别的文章和主题，微信公众号会根据用户的历史需求和行为，为用户推荐更多相关内容，增强用户的粘性和使用体验。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源（数据分析）平台网站分析类：百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索360指数- 基于360搜索的大数据分享平台Alexa - 网站排名Google Analytics - Google出品，可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品移动应用分析类：友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据，提供应用排行榜ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用，分析超过6亿条数据蝉大师- App数据分析与ASO优化专家，应用与游戏推广平台百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台媒体传播类：微博指数优酷指数微票儿票房分析BOM票房数据爱奇艺指数数说传播百度风云榜微博风云榜爱奇艺风云榜豆瓣电影排行榜新媒体排行榜品牌微信排行榜清博指数易赞- 公众号画像电商数据类：阿里价格指数淘宝魔方京东智圈淘宝排行榜投资数据类：Crunchbase - 一个免费的科技公司、技术行业知名人物和投资者相关信息的数据库清科投资界- 风险投资,私募股权,创业者相关投资,私募,并购,上市的研究IT桔子- 关注TMT领域创业与投资的数据库创投库- 提供最全的投资公司信息Angel - 美国创业项目大全Next - 36kr子站，每天更新新产品介绍Beta List - 介绍初创公司金融数据类：积木盒子- 全线上网络借贷信息中介平台网贷中心- 告网贷行业危机,公正透明地披露网贷平台数据网贷之家- P2P网贷平台排名网贷数据- 网贷天下- 行业过去30天详细交易数据,网贷天下统计、发布,每天6点更新中国P2P网贷指数零壹数据-专业互联网金融数据中心大公金融数据全球股票指数爱股说-基金经理分析找股平台私募基金管理人综合查询中财网数据引擎游戏数据：百度网游风云榜360手机游戏排行榜360手游指数CGWR排行榜App Annie游戏指数小米应用商店游戏排名TalkingData游戏指数游戏玩家排名&赛事数据国家社会数据：中国综合社会调查中国人口普查数据中国国家数据中心中国家庭收入项目中国健康和营养调查中国统计数据全国企业信息查询北京宏观经济数据库中国金融信息网其它数据：蚂蚁金服研究院- 网消指数&互金指数二手市场行情中国网络骗子地图春运迁徙地图房价指数中国城市拥堵指数百度研究院PC平台百度城市热力图数据分析机构：艾瑞iResearch艾媒iimedia易观国际企鹅智酷_腾讯网手游那点 - 全事球互联网市场研究dataeye - 专注于泛娱乐领域的大数据分析和挖掘Accenture（埃森哲）AnalysysAsymcoCanalysCTRCNNICCB InsightsDeloitte（德勤）Digi-CapitaForrester（弗雷斯特）Gartner（高德纳）GfK（捷孚凯）IDC（国际数据）KPCB（凯鹏华盈）MMD研究所Nielsen（尼尔森）NPD（恩帛源）OfcomPiper Jaffray & CoStrategy AnalyticsUBS（瑞银）pewresearchcenter。
个人大数据查询平台有哪些
个人大数据查询平台有哪些概述随着互联网的发展和智能设备的普及，个人数据的产生和存储量快速增长。
个人大数据查询平台应运而生，为个人提供了便捷的查询和分析个人数据的功能。
本文将介绍一些知名的个人大数据查询平台。
1. Google TakeoutGoogle Takeout是谷歌提供的一项服务，可以方便地下载和导出个人在Google平台上的数据。
用户可以选择导出的数据类型，如Gmail邮件、Google Drive文件、Google日历、YouTube历史记录等。
通过Google Takeout，用户可以随时获取并备份自己在谷歌平台上的个人数据，方便查询和管理。
2. Facebook数据导出工具Facebook数据导出工具是Facebook提供的一项功能，允许用户将个人在Facebook上的数据导出。
用户可以选择导出的数据类型，包括帖子、相片、视频以及聊天记录等。
通过该工具，用户可以方便地获取自己在Facebook上的个人数据备份，进行个人数据的查询和分析。
3. Apple Health对于使用苹果设备的用户，Apple Health是一个非常有用的个人大数据查询平台。
Apple Health可以记录用户的健康数据，包括步数、心率、睡眠等。
用户可以随时查看自己的健康数据，并生成健康报告。
同时，Apple Health还支持与其他健康应用的数据同步，为用户提供全面的个人健康数据查询和管理功能。
4. FitbitFitbit是一款智能手环或智能手表产品，用户可以通过Fitbit平台查询和分析个人的健康和运动数据。
Fitbit通过内置的传感器，可以实时记录用户的步数、心率、睡眠等数据，并将其同步到Fitbit平台上。
用户可以通过Fitbit手机应用或网页端查询自己的运动数据，并查看运动趋势和健身目标的完成情况。
5. 微博数据查询针对微博用户，微博提供了一些数据查询功能。
用户可以登录微博开放平台，通过API接口查询自己的微博数据，包括微博内容、关注列表、粉丝列表等。
360借条和融360一样吗
360借条和融360一样吗
360借条是360金融推出的无抵押消费信贷平台，上线于2016年9月，基于360大数据对客户信用进行整体评估，并在此基础上提供即时到账的消费贷款，根据信用风险、支付习惯、消费情况等综合考虑，授予用户不同的借款额度，借款额度为500-20万元。
此条答案由有钱花提供，希望对您有帮助。
和阿里旗下的借呗、腾讯旗下的微粒贷一样，有钱花是度小满金融（原百度金融）的信贷服务品牌，属于大公司、大品牌，正规安全，不仅利率很低而且十分靠谱。
依托百度技术和场景优势，有钱花运用人工智能和大数据风控技术，已累计放款超过4000亿元，为无数用户提供了方便、快捷、安心的互联网信贷服务。
手机端点击下方，立即测额，最高可借额度20万。
1、融360（北京融世纪信息技术有限公司），“互联网+金融”典型业态，是新型的网络金融服务公司，利用大数据、搜索等技术，让上百家银行的金融产品可以直观地呈现在用户面前。
融360，成立于2011年，移动金融智选平台，提供贷款、信用卡、理财等金融产品的搜索比价及申请服务。
2、360借条是360金融旗下个人及小微信贷平台（360金融是奇虎360旗下的综合性互联网金融服务集团，属于北京奇虎科技有限公司），上线于2016年9月，基于360大数据对客户信用进行评估，并在此基础上提供即时到账的消费贷款。
奇虎360拥有360安全卫士、360安全浏览器、360保险箱、360杀毒、360软件管家、360手机卫士、360极速浏览器、360安全桌面、360手机助手、360健康精灵、360云盘、360搜索,360随身wifi等一系列产品所以两家只
是合作商，不是同一家公司的。
感觉都很一般，我推你用有钱拿这个app，不会给你推一些不稳妥的。
360搜索市场占比
360搜索市场占比简介在最近的搜索引擎市场中，360搜索逐渐崭露头角，并且在一些特定领域已经取得了较大的市场占比。
本文将为您介绍360搜索的市场占比，并分析其原因和未来可能的发展。
市场占比分析根据最新的数据，截至目前为止，360搜索在中国搜索引擎市场的市场占比大约为20％。
虽然相比百度这样的搜索引擎巨头仍然有一定差距，但在短短几年内取得这样的成绩已经可以说是相当成功了。
原因分析1. 安全性360搜索以其出色的安全性而闻名。
在过去的几年中，百度一直受到恶意软件、虚假信息等问题的困扰，严重影响了用户体验。
与此相比，360搜索通过积极的攻击拦截技术和安全搜索功能，为用户提供了更安全、更可靠的搜索体验。
2. 用户体验搜索引擎市场竞争激烈，用户体验成为了关键因素之一。
360搜索通过其简洁、快速和精准的搜索结果，吸引了大量用户。
360搜索在搜索结果页面的设计上更加符合用户的信息需求，让用户能够更快速地获取到他们想要的信息。
3. 品牌效应360集团作为国内知名的互联网公司，拥有强大的品牌认知度。
360搜索直接受益于360集团的品牌效应，吸引了大量用户的关注和使用。
很多用户在使用其他360集团的产品时会顺便尝试使用360搜索，从而提高了其市场占比。
发展前景对于360搜索来说，市场占比的提高仍然是一个持续努力的过程。
以下是一些可能促进其进一步发展的要素：1. 技术创新随着人工智能和大数据技术的不断发展，搜索引擎的技术也在不断更新。
360搜索需要不断创新，利用这些前沿技术提升搜索结果的精确性和个性化。
2. 用户需求的变化随着用户对于搜索引擎的需求不断变化，360搜索需要及时调整策略以满足用户的需求。
例如，用户对于移动设备上的搜索需求越来越高，360搜索需要进一步优化其移动搜索体验。
3. 合作伙伴关系的拓展与其他互联网公司的合作可以帮助360搜索扩大其影响力。
例如，与电商平台和媒体公司的合作可以增加搜索广告的曝光和收入。
360 金融方案
360 金融方案介绍本文档介绍了 360 金融方案，包括其背景、功能、优势以及应用场景。
该方案提供了全面的金融服务，从贷款和理财到支付和信用评估，满足了用户的各种金融需求。
背景金融行业一直是技术创新的关键领域之一。
随着互联网的发展和智能手机的普及，金融科技（FinTech）公司不断涌现，提供了更加便捷和智能的金融服务。
360 作为一家领先的互联网公司，致力于提供全面的金融解决方案，为用户提供一站式的金融服务。
功能360 金融方案包括以下主要功能：1. 贷款服务借助 360 金融方案，用户可以简单快捷地申请个人或商业贷款。
同时，用户还可以通过该方案获取最新的贷款产品信息，比较不同产品的利率和条件，并选择最合适的贷款方案。
2. 理财服务360 金融方案提供了各种理财产品，例如基金、股票和债券。
用户可以根据自己的风险偏好和投资目标选择适合自己的理财产品，并通过该方案进行投资和交易。
3. 支付服务360 金融方案集成了多种支付方式，包括银行卡支付、第三方支付和移动支付。
用户可以通过该方案方便地进行在线支付、转账和充值。
4. 信用评估服务360 金融方案基于大数据和机器学习技术，提供了准确的信用评估服务。
用户可以查询自己的信用分数并了解自己的信用状况，以便更好地管理自己的财务事务。
优势360 金融方案的优势体现在以下几个方面：1. 一站式服务360 金融方案提供了贷款、理财、支付和信用评估等多种金融服务，用户可以通过一个平台满足各种金融需求，避免了多个平台之间的切换和管理。
2. 高效便捷360 金融方案通过自动化和智能化技术，简化了贷款申请、理财投资、支付转账等流程，提高了用户的办理效率和体验。
3. 数据驱动360 金融方案基于大数据和机器学习技术，能够分析用户的金融行为和偏好，为用户提供个性化的金融服务和推荐，提高用户的满意度和体验。
4. 安全可靠360 金融方案采用了多层次的安全措施，保护用户的财务信息和交易安全。
360数据库审计系统
360 实效平台、聚效平台
360 实效平台、聚效平台
大数据浪潮来袭，营销行业朝着实效趋势转变。
360一直在通往实效营销的路上飞奔，推出了360点睛实效平台和聚效平台。
360点睛实效平台被定位为一站式大数据实效营销平台，通过大数据决策系统，对目标受众的年龄、地域、职业、爱好、收入等进行精准刻画，并勾勒出更加真实的用户画像，从而为品牌主进行精准投放和营销决策提供依据。
在投放端的点睛广告投放系统，统筹了包括好搜，网站导航，应用商店等PC和移动端优质广告资源，通过一站式投放系统，满足广告主跨平台和多渠道的广告投放需求。
360与秒针、艾瑞、谷歌等第三方平台推出了商业开放平台，为品牌广告主实现了“找到用户-一站式投放-转化监测”的完整营销闭环。
而360 聚效平台拥有“PC端+移动端同步覆盖”、“开放式的生态体系”及“海量优质数据支撑保障”三项优势，使精准推送、全网投放和收益优化成为可能。
由于移动端环境相比PC端更加封闭，使得移动Ad Exchange在整个产业链的地位和作用更加凸显。
聚效平台也是全球领先的跨屏开放式Ad Exchange流量交易平台，实现了站内与站内资源、PC 端与移动互联网资源的全面覆盖，标志着360成为全媒体营销平台，打破了传统品牌引导、媒体展示、受众接受的固有
模式，创造了更有价值的内容与实效营销的新模式。
360大数据平台
360大数据平台360大数据平台一、引言本文档旨在介绍和详细说明360大数据平台的功能、特点和使用方法。
该平台是由360公司开发的一种大数据分析与处理工具，能够帮助用户快速、高效地处理和分析大规模数据。
二、平台概述1.1 平台概述360大数据平台是一款基于云计算技术的大数据处理与分析平台。
它提供了一系列功能强大的工具和功能，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等，可广泛应用于各个行业中的大数据处理需求。
1.2 主要特点1.2.1 强大的数据采集能力360大数据平台支持多种数据源的采集，包括数据库、文件、网络接口等，能够快速、稳定地获取大量数据。
1.2.2 高效的数据存储与管理该平台提供了高效的分布式存储系统，能够将大量数据进行存储和管理，保证数据的完整性和安全性。
1.2.3 强大的数据处理与分析功能通过内置的大数据处理引擎和算法库，360大数据平台能够对海量数据进行快速、精确的处理与分析，实现数据的清洗、筛选、汇总、计算等功能。
1.2.4 可视化的数据展示该平台提供了丰富的数据可视化工具和图表，用户可以通过可视化界面直观地查看和呈现分析结果。
三、平台功能2.1 数据采集功能2.1.1 数据库数据采集该功能支持主流的关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server等）的数据采集，用户可以通过配置连接参数和SQL语句来实现数据的抽取和采集。
2.1.2 文件数据采集该功能支持多种文件格式（如CSV、Excel、文本文件等）的数据采集，用户可以通过选择文件路径和指定数据格式来进行数据的导入。
2.1.3 网络接口数据采集该功能支持通过HTTP或其他网络接口获取数据的采集，用户可以通过配置接口地质和参数来获取数据。
2.2 数据存储功能2.2.1 分布式数据存储360大数据平台提供了分布式数据存储系统，能够将大量数据进行分布式存储和管理，以保证数据的安全性和可扩展性。
2.2.2 数据压缩与加密该平台支持对数据进行压缩和加密，以提高数据的存储效率和安全性。
360金融基本情况汇报
360金融基本情况汇报
360金融是中国领先的互联网金融科技公司，成立于2013年。
公司总部位于中国广东省广州市。
在过去的几年中，360金融
凭借其卓越的技术和创新的产品迅速崛起，并且成为中国互联网金融市场的一颗璀璨明星。
首先，360金融通过其在线借贷平台提供个人信贷服务。
用户
可以在360金融平台上申请个人贷款，快速获得借款审批，并且无需抵押或担保。
360金融利用大数据和人工智能技术，对
用户的信用和风险进行评估，从而为用户提供量身定制的借款方案。
这使得借款过程更加方便快捷，满足了用户的各种贷款需求。
其次，360金融致力于打造一个安全可靠的线上金融交易环境。
他们采用了多种安全技术和措施，以保护用户的财务和个人信息不受盗窃和滥用。
平台上的交易和付款都经过严格的安全验证和加密处理，确保用户的资金安全。
此外，360金融与各大商业银行合作，为用户提供基于移动互
联网的金融服务。
用户可以通过360金融平台进行在线转账，缴费，购买保险等各种金融交易。
这些服务大大提高了用户的金融便利性和效率。
最后，360金融还积极拓展国际市场。
他们已在新加坡成立子
公司，计划进一步扩大其在东南亚地区的业务并实现全球化发展。
总的来说，360金融是一家以技术创新为驱动的金融科技公司。
他们通过在线借贷平台，为用户提供个人信贷服务，并致力于构建一个安全可靠的线上金融交易环境。
他们与各大商业银行合作，提供各种便捷的金融服务。
未来，我们期待360金融能够继续发挥其优势，为中国以及全球的用户提供更好的金融服务。
化被动为主动——360态势感知与安全运营平台
化被动为主动——360态势感知与安全运营平台
佚名
【期刊名称】《网络安全和信息化》
【年(卷),期】2017(000)001
【摘要】对威胁情报的搜集和分析是发现威胁的关键，传统的安全运营平台因缺乏大数据存储与分析挖掘能力，以及没有丰富的威胁情报做支撑，难以发现真正的威胁。
【总页数】1页(P46-46)
【正文语种】中文
【中图分类】U18
【相关文献】
1.立足大数据:360发布态势感知及安全运营平台 [J], 黄海峰
2.360推出国内首个工业互联网安全态势感知系统 [J], ;
3.360发布新一代态势感知及安全运营平台NGSOC [J], 方言
4.电子政务系统网络安全安全防护之变\r——浅谈态势感知与安全运营平台 [J], 施驰乐
5.基于网络安全态势感知的主动防御技术分析 [J], 赵宏凯
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
360大数据平台
• 360大数据业务(搜索 广告 杀毒 语音\图像识 别…)
• 360大数据架构图
产品
搜索
安全
广告
语音
图像
机器学习 平台
文件存储 平台
计算
实时计算 平台
M/R计算 平台
存储
• 语音识别
– 7人小团队一年时间在搜索语音识别领域超过讯飞 – 利用公司海量数据优势和海量数据挖掘经验
3.50% 3.00% 2.50% 2.00% 1.50% 1.00% 0.50% 0.00%
字错误率
3.09%
1.82%
360搜索
讯飞语音+
• 回归
– 逻辑回归
• 机器翻译
– SMT – EMBT
• 其它
– PageRank：网页排序 – ALS：矩阵分解
• Hadoop平台（HDFS, M/R）
– 360内部分支版本（从2010年开始） – 单集群规模5K个节点，年底到10K节点 – 增加了权限管理，性能优化一系列改进
• 大数据分析平台—云图
• Euler平台算法库
• 聚类
– k-means – 凝聚层次聚类 – minhash – Disjoint-Set – Query Clustering
• 分类
– 随机森林 – GBDT – LLGC – 朴素贝叶斯
• 主题模型
– plsa – Lda
• 协同过滤
– User-based – Item-based
360大数据平台介绍
• 360大数据规模&能力
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存储
文件存储 平台 表格存储 平台 对象存储 平台 块存储 平台
底层
云主机 内核 硬件
• HBase平台（HDFS, M/R）
– – – – 运行全球最大的HBase集群之一（3K节点） 存储记录总条数达到100万亿条 增加索引引擎，满足关系型数据库查询需求 增加搜索引擎，对存入平台的所有数据支持字符检索
360大数据平台介绍
唐会军
• 360大数据规模&能力
– 大数据服务器规模超过30000台
– 总存储数据量接近1EB，每天新增超过1PB – 每天各种数据计算任务10万个，每天处理数据量10PB – 具备一分钟内调动几十万颗CPU核参与计算能力 – 具备一秒钟处理1TB数据能力
• 360大数据技术路线
分布式矩阵
MPI通信框架
计算框架
存储
• Euler平台算法库
• 聚类
– – – – – k-means 凝聚层次聚类 minhash Disjoint-Set Query Clustering 随机森林 GBDT LLGC 朴素贝叶斯
• 协同过滤
– User-based – Item-based
• 回归
– 器翻译
– SMT – EMBT
• 主题模型
– plsa – Lda
• 其它
– PageRank：网页排序 – ALS：矩阵分解
• Hadoop平台（HDFS, M/R）
– 360内部分支版本（从2010年开始） – 单集群规模5K个节点，年底到10K节点 – 增加了权限管理，性能优化一系列改进
• 大数据分析平台—云图
• 语音识别
– 7人小团队一年时间在搜索语音识别领域超过讯飞 – 利用公司海量数据优势和海量数据挖掘经验
字错误率
3.50% 3.00% 2.50% 2.00% 1.50% 1.00% 0.50% 0.00% 360搜索 讯飞语音+ 1.82% 3.09%
谢谢！
• Cassandra平台
– Cassandra集群总规模全球第一（超过10K节点） – 增加数据备份，数据冗余EC方案，索引等一系列功能 – 修复BUG无数，稳定性经受住线上7*24小时，一年 365天无服务中断考验
• 机器学习平台Euler
应用 计算
作业管理&任务调度 分类 聚类 回归 …
分布式向量
– 利用最廉价的PC服务器+开源/自主开发软件构建而成 – 数据的可靠性，扩展性全部自主可控，成本不到IOE方案的1/100
• 360大数据业务(搜索 广告 杀毒 语音\图像识别…)
• 360大数据架构图
产品
搜索 安全 广告 语音 图像
计算
机器学习 平台 实时计算 平台 M/R计算 平台 流式计算 平台