指南：本文的首席执行官注释，向您介绍哪些选项当前正在使用大数据分析。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
大数据分析申请的九个主要领域
随着大数据的应用越来越广泛，行业行业也越来越低，我们每天都能看到一些新颖的大数据应用程序，以帮助人们从中获得真正的有用价值。受大数据分析的影响，但是大数据如何帮助人们挖掘有价值的信息？让我们看一下9个非常高价值的大数据的应用。这些是分析应用程序中大数据的关键领域：
1.了解客户并满足客户服务需求
当前，大数据的应用是最广为人知的。关键是如何应用大数据以更好地了解客户及其爱好和行为。企业喜欢收集社交数据，浏览器日志，分析文本和传感器数据以了解客户的更多信息综合性。在正常情况下，建立了数据模型。大数据的应用，电信公司可以更好地预测丢失的客户，而Wal -Mart将更准确地预测将出售哪种产品。汽车保险行业将了解客户的需求和驾驶水平。
2.业务流程优化
大数据还有助于优化业务流程。您可以使用社交媒体数据，网络搜索和天气预报来挖掘有价值的数据。其中，大数据中最广泛使用的是供应链和分销路线的优化。在这两个方面，地理位置定位和射频标识跟踪货物和卡车交付，使用真实的时间运输路线数据来制定更优化的ROUTE.人类资源业务也通过分析大数据进行了改进，其中包括优化人才招募。
3.大数据正在改善我们的生活
大数据不仅适用于企业和政府，而且适用于生活中的每个人。我们可以使用可穿戴设备（例如智能手表或智能手镯）生成最新数据，这使我们可以根据消费进行跟踪我们的卡路里和睡眠模式也使用大数据分析来找到我们的爱。在大多数情况下，约会网站是大数据应用程序工具，可帮助需要匹配适当对象的人。
4.改善医疗和研发
大数据分析应用程序的计算能力使我们能够在几分钟内解码整个DNA。让我们开发最新的治疗解决方案。在同一时间，您可以更好地理解和预测疾病。只是人们穿着智能手表等，大数据也可以帮助患者更好地治疗病情。BIG数据技术现已应用监测医院过早的婴儿和生病的婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳，医生可以对婴儿的身体做出预测。这可以帮助医生更好地营救婴儿。
5.提高运动表现
现在，许多运动员在培训期间采用大数据分析技术。例如篮球或高尔夫俱乐部）使我们能够从游戏和数据中获取数据和如何改进。许多精英运动队还跟踪竞争环境使用的智能技术以跟踪其营养状况和睡眠的活动以及社交对话以监控他们的情绪状况。
6.优化机器和设备性能
大数据分析还可以使积极和设备在应用程序中更加智能和自治。例如，Google已使用大数据工具来开发Google自动驾驶汽车。它可以在没有人类的情况下安全地驱动流量。BIG数据工具还可以优化智能手机。
7.提高安全和执法
现在，大数据已在安全执法过程中广泛使用。所有人都知道，美国安全机构使用大数据来对抗恐怖主义，甚至监控人们的日常生活。Enterprises应用大数据技术来防止网络攻击。POLICE应用大数据捕获罪犯的工具，信用卡公司应用了大数据工具来跨越阈值汽车欺诈交易。
8.改善我们的城市
大数据还用于改善我们的日常生活。例如，基于城市真实的交通信息，使用社交网络和天气数据来优化最新的交通状况。许多城市目前正在分析和试行大数据。
9.金融交易
金融行业的大数据主要应用金融交易。高频交易（HFT）是广泛的大数据应用程序。大数据算法应用于交易决策。许多股权交易现在使用大数据算法。这些算法现在越来越多地考虑社交媒体和网站新闻，以决定是否在接下来的几秒钟内购买还是出售。
以上九个是拥有最大数据应用程序的九个领域。当然，随着大数据的应用越来越流行，有许多新的大数据应用程序和新的大数据应用程序。
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有很多很棒的大数据来帮助人们真正从中受益。社会上的大多数公司基本上都受到大数据分析的影响，但是大数据如何增加企业及其产品的价值？
让我们有效地研究9个大数据的关键领域，并受益：
1.扩大客户，分析客户需求并提供客户需求的服务
这是大数据应用中最常见，最广为人知的领域。它的主要方向是企业通过大数据分析更好地了解客户的行为和偏好。为了更全面地获取这些信息，公司热衷于移动社交媒体，浏览器日志，文本分析和相关数据。所有工作都是创建一个预测模型。例如，美国零售商的目标可以准确预测客户何时通过大数据分析希望儿童，WAL -MART可以更好地预测将出售哪些产品，而政府可以更好地掌握政府事务。与大众的生活相关。
2.企业内部优化业务流程并提高工作效率
在许多领域，大数据越来越多地用于优化业务流程。主要手段是收集大数据信息，例如社交媒体数据，在线搜索趋势和天气预报以执行大数据分析。预测信息使包括零售商在内的大多数公司都可以准确分析其自己的业务流程的优势和缺陷，并找到基于大数据分析的结论，适当的调整方法和业务模型。例如，通过使用大数据分析，优化人才招聘以及衡量企业文化和锻炼的参与，可以通过大量分析，优化人才招募和衡量人力资源业务流程。
3.机器和设备的性能优化
在大数据时代，机器和设备的开发趋势必定会更加聪明，更自主，例如Google自动驾驶，GPS，强大的计算机以及由大数据工具运行的强大计算机和传感器。
4.国家改善安全和执法部门
信用卡安全性，网络安全，犯罪活动等是法律和执法的持续主题。警察可以使用大数据工具来捕捉最烦人并预测犯罪活动。信用卡公司可以使用大数据工具来检测欺诈交易。BIG数据在法律和执法过程中广泛使用，从而提高了执法的敏感性，并提高了犯罪和恐怖活动的控制和可预测性。
5.智能城市建设和智能转型
在国家安全和执法部门中使用大数据已改善了安全和执法。它也是城市和国家转型的必要工具。许多城市正在试行大数据分析技术，将运输和公共设施纳入情报范围，并试图转变为智能城市。BIG数据分析技术基于Urban真实的 - 时间流量信息，社交媒体和天气数据，及时优化交通状况，并总结真实的 - 时间通信消息。此外，在将城市和国家转向智能的过程中，大数据工具和技术可以提供必不可少的平台和道路。
6.与个人生活密切相关的大数据
政府和企业的大数据实际上适合个人生活。当人工智能产品进入日常生活（例如智能手表）时，我们可以从可穿戴设备的应用中生成数据，跟踪个人卡路里消费，睡眠模式等。大数据可以成为爱情的好助手。许多社交平台和网站使用大数据工具和算法来分析其他信息，例如用户，以帮助其用户找到最合适的对象。
7.大数据使医疗技术的应用和研究和开发更快，高效
如果每个人都可以从智能产品中受益，那么在医疗领域，大数据也可以帮助医生更好地学习，诊断和治疗疾病。在目前，大数据技术已用于监控早产婴儿和病态的婴儿，记录每个心跳，并分析呼吸模式。医生可以在任何不适之前的24小时内预测病情。EssenceFuture临床实验不仅限于小样本，还可以为所有人提供服务，并使医务人员和研究人员能够更好地理解和预测疾病模型。大数据分析的计算能力可以在几分钟内解码整个DNA。查找新处理方法的周期。
8.跟随 - 任意运动员获得更好的改进
大数据分析技术在体育领域的使用不再是少数。这种监控几乎已经渗透到运动员生活的各个方面。，（例如篮球或高尔夫俱乐部），通过获得鼻塞数据和分析结果得到改进。此外，许多精英运动队还使用智能技术来跟踪外部运动员的活动，以获得其营养状态和睡眠，以及睡眠和睡眠，以及甚至社交对话，例如更多的日常和详细信息，以监控其情绪状况。
9.用于金融交易，准确销售和购买
大数据在金融行业中的应用主要是在金融交易领域，尤其是高频交易领域（HFT）。大多数股票交易都是通过大数据算法进行的。这些算法越来越考虑社交媒体和新闻网站的影响因素，以便在几秒钟内做出买卖的决定。
以上九个区域是目前拥有最大数据的区域。随着大数据工具变得越来越流行，将会有更多其他应用程序和更多的新应用程序。
提供大数据工具和技术的平台也将增加，并且覆盖范围将更宽，更完整。作为国内杰出的公司数据定制服务平台之一，免费数据致力于为企业和开发人员提供高质量的数据资源，API接口和数据自定义服务等，重点涵盖公司信用数据，财务数据，社会公众舆论，生活数据场。
首先要说的是Hadoop开发工程师。许多人对Hadoop一词不太清楚。实际上，Hadoop是一个在数据分析中常见的分布式文件系统，称为HDFS。此通用系统称为Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。该系统可以以可靠，高效，缩放方式处理数据。因此，Hadoop开发工程师是数据分析中的重要位置。
然后谈论数据分析师。DATA分析师是数据分析中最直接的职业。DATA分析师专门研究行业数据收集，分类和分析，并基于数据进行行业研究，评估和预测。DATA工程师使用工具来提取，分析，分析，分析，分析，分析，分析和预测。并通过工具来反映数据以实现数据分析的重要性。当然，数据分析师需要掌握计算机语言，例如Python，Matlab等，以帮助数据分析师提高数据分析的效率并更好地分析数据。
然后说数据挖掘工程师，数据挖掘机通常从大量数据中提取某些数据。这些数据很有价值且规律。可以看出，必须从大量数据中找到数据挖掘。需要一定的数学知识，例如线性代数，概率理论等。这对于数据挖掘工程师来说很方便，以最大程度地减少数据。
最后，让我们谈谈大数据视觉工程师。在目前，随着大数据在人们的工作和日常生活中的应用，大数据的可视化也改变了阅读和理解有关信息信息的方式。BIG数据视觉工程师必须根据产品业务功能满足需求的设计可视化解决方案。根据不同的视觉场景和性能要求，选择适当的可视化技术。在同一时间，与前端开发人员合作以比较样本。要根据方案和技术选择进行大量样本。与视觉设计师合作以改善视觉样本也是必要的。
回答2021-05-10
问ta
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哪些行业是使用的数据分析
大数据适用于各个行业，包括金融，汽车，餐饮，电信，能源，能源，娱乐等，所有各行各业和其他行业，所有各行各业都纳入了大数据的痕迹：制造业。：使用工业大数据来提高制造水平，包括产品，包括产品模式诊断和预测，分析过程，改进生产过程，优化生产流程的能源消耗，工业供应链的分析和优化，生产计划和日程安排。金融行业：大数据在高频交易，社交情感分析和信用风险分析的三个主要金融创新领域中发挥了重要作用。自动化行业：使用大数据和事物技术的无人驾驶汽车将进入我们的日常生活，而不是远处。internet行业：通过大数据技术分析用户行为，生产建议和有针对性的广告行业：使用大数据来实现餐饮O2O模型，以完全改变传统的餐饮操作方法。Telecom行业：使用大数据技术来实现客户出发分析，及时掌握客户离开网络的趋势，并介绍客户保留措施。
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哪些行业需要数据分析？
1.我们都知道，在医疗行业中做更多的医疗保健可以帮助人们缓解血液流通，并具有延长寿命的好处，但实际上，医疗行业的发展必须归因于大数据背后的无声支持。随着大数据收集和处理能力的增强，我们能够通过健康跟踪健康设备记录的数据来跟踪人们的健康。2。自从大数据的分析和物流行业的发展以来，物流行业也进入了高级歌曲的阶段。例如，您可以感觉到。E-商务晋升，物流将始终具有后勤位置。无论是国内物流还是跨境物流，由于货物的激增，数量都会增加，这导致了物流周期。可以在3中解决的问题几天，当促销晋升时，积压将有半个月甚至一个月的时间。在2020年，双打十一和双人十二章中，快速交付的数量比往年多，但是因为新秀有智能分类系统，很少听到有人抱怨快速交付速度很慢。3。面部识别行业的面部识别算法早在10年前就已经开始成形。但是，由于各种干扰因素，例如动物，涂鸦，照片等，它们都影响了面部识别技术的进一步发展。，我们只能说这个行业有所改善。4。多年前，我们已经将无人驾驶技术视为梦想，但是由于我们有大量的驾驶数据，近年来，无人驾驶汽车逐渐出现在我们的视野中。数据传感器（雷达，相机，GP，超声传感器等）， 自动驾驶汽车还使用来自其他汽车的数据。它可以帮助他们建立最新的路线图并浏览所有这些数据源。据估计，无人驾驶汽车每秒可以生成近1 GB的数据，这相当于一年的PB数据，这等同于汽车生成的数据。
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大数据分析是指大规模数据的分析。BIG数据可以概括为5 V，大数据，大数据，快速（速度），品种（品种），值和真实性。BIG数据是指数据集是指的是在一定时间段内无法捕获，管理和处理常规软件工具。BIG数据技术是指从各种数据中快速获取有价值信息的能力。大数据的技术，包括大型并行处理（MPP）数据库，数据挖掘功率网格，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，Internet和可扩展存储系统。BIG数据具有四个基本特征：首先，巨大的数据量（vomule），2。数据的品种，3。速度和低值密度（值）。现在已经出现了许多新技术。这些新技术将是大数据收集，存储，处理和演示的最强大的工具。BIG数据处理通常具有以下关键技术：大数据收集，大数据预处理，大数据存储和管理，大数据分析以及挖掘，大数据显示和应用程序（大数据检索，大数据可视化，大数据应用程序，大数据安全等）。大数据处理之一：集合。大数据的收集是指多个数据库的使用要从客户端接收数据（Web，App或Sensor表单等），并且用户可以使用这些数据库来制作简单的查询和处理工作。例如，E -Commerce将使用传统的关系数据库MySQL和Oracle存储每个交易数据。此外，NOSQL数据库（例如REDIS和MONGODB）也通常用于数据收集。在收集大数据的过程中，其主要特征和挑战并行很高，因为可能有成千上万的用户可以访问和操作， 例如火车票票务销售网站和TAOBAO。当峰值价值达到100万时，有必要在收集端部署大量数据库来支持。以及如何在这些数据库之间进行负载平衡和分片。彻底思考和设计。BIG数据处理2：导入和预处理。尽管要有效地分析这些大量数据，但收集结束中仍会有很多数据库结束集中式的大型分布式数据库或分布式存储群集，并可以导入基础基础。进行一些简单的清洁和预处理工作。还有一些用户使用Twitter中的Storm从Twitter中执行流媒体数据来满足真实时间 - 时间某些业务的计算要求。引言和预处理过程的特征和挑战主要是进口数据。每秒进口量通常达到100m，甚至千兆位级别。BIG数据处理3：统计和分析。统计学和分析主要使用分布式数据库，或分布式计算簇来制作存储的大规模数据的一般分析和分类摘要，以满足其中的满足最常见的分析需求。在这方面，Hadoop可以使用一些真正的时间 - 需要Willemc的绿色绿色，甲骨文的exadata，以及基于MySQL基于MySQL的存储以及一些批处理处理或半结构数据需求的Infobright。分析是涉及的大量数据，其系统资源，尤其是I/O将具有很大的职业。BIG数据处理四：挖掘。与以前的统计数据和分析过程不同，数据挖掘通常没有任何PRE-设置主题，主要基于基于各种算法的现有数据计算，以预测效果（预测）， 从而达到某种程度上的数据分析需求。更典型的算法是用于聚类的Kmeans，用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes。所使用的主要工具是Hadoop的Mahout。此过程的特征和挑战主要因采矿算法而复杂化，而所涉及的计算的数量和计算非常大。常用的数据挖掘算法主要是单线线程。整个大数据处理的一般过程至少应符合这四个步骤，以便将其视为相对完整的大数据处理。大数据的处理方法大致分为两个类型：数据流处理方法和批处理数据处理方法。数据流处理的方法适用于具有较高真实时间需求的场合。无需等待所有数据处理之前的所有数据，但是处理了一些小数据。更多的位置要求机器的处理器具有快速的性能并具有较大的主内存能力。请求不高。批处理数据处理方法是切成小数据块，以处理要处理的整个数据，然后对其进行处理。重点放在大小的小数据数据上，以形成一个小任务，分别处理，并且在数据传输后未计算形成小任务的过程，而是计算方法（通常是计算函数 - 映射和简化的方法）这些数据块的最终结果。目前，大数据的处理分析正在成为新一代信息技术集成的节点。摩托车互联网，互联网，社交网络，数字家庭，电子商务等是新一代信息技术的应用形式。这些应用程序继续生成大数据。通过管理，处理，分析和优化不同数据源的管理， 结果将被馈回上述应用程序，并将创造巨大的经济和社会价值。BIG数据也是信息行业中连续高速增长的新引擎。在新技术，新产品和新格式中进行持续的高速增长。大数据市场将继续出现。在硬件和集成设备的领域，大数据将对芯片和存储行业产生重要影响，还将诞生集成的数据存储处理服务器，内存计算和其他市场。在软件和服务领域，大数据将触发数据快速处理分析，数据挖掘技术和软件产品的开发。BIG数据使用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业中的决定都在变化。”业务驱动到“数据驱动”。大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出回应；它可以提供更准确，更有效的营销策略，为商人提供决策支持；它可以帮助企业为消费者提供更及时和个性化的服务；在医疗保健中，在医疗中可以提高诊断和药物有效性的准确性；在公共利用领域，大数据也开始在促进经济发展和维持社会稳定方面发挥重要作用。大数据时代的科学研究方法将发生重大变化。例如，抽样调查是基础研究社会科学的方法。在大数据时代，通过实际的时间监控，您可以跟踪互联网上研究对象产生的大规模行为数据，执行挖掘分析，揭示常规事物并提出研究结论和对策。展示， 大数据在医疗领域广为人知。公共卫生部门可以通过涵盖全国患者的电子病历数据库来监测流行病，500万美国人最常见的检索条目用于对冬季流感进行更及时，更准确的预测。H5N1鸟类流感感染于2003年，研究并发布了H7N9人类病例区域。社会网络为许多慢性疾病患者提供临床症状交换和诊断和治疗经验共享平台。医生可以从外部医院获取统计数据。基于人类基因的大数据分析，可以实现正确的医学治疗。在药物研究和开发方面，大数据的战略意义是专门研究医疗和健康数据在各个方面。可以衡量患者的细节，甚至可以衡量公众的行为和情感细节。符合其特征或症状的药物和服务，并已进行了调整和优化。部门或公司，它可以通过大数据技术分析互联网上公共疾病药物需求的趋势，以确定更有效的投资 - 产品比率，并合理地分配有限的R＆D资源。成本，制药公司可以优化物流信息平台和管理，并更快地获得回报。通常，从研发到市场到市场的新药大约有13年。使用数据分析预测可以帮助制药研究和开发部门或企业将是早期医学推向市场。在疾病诊断和治疗方面， 健康数据可用于通过健康云平台智能收集健康数据，居民可以随时检查自己的健康。提醒可能的健康问题，避免患有高风险患者患有慢性疾病的患者，避免慢性疾病患者恶化，减轻个人和医疗保险负担，实现疾病ScienceManage。对于医疗和卫生机构，医院可以减少住院时间患者，减少紧急治疗的数量，并实现增加家庭护理比例的目标，并任命门诊医生。WuhanUnion Hospital还与市区的八个社区卫生服务中心建立了遥控器，并将将来提供“从医院到家庭”服务。H机构，由实际时间处理管理系统生成的数据以及历史数据，使用大数据技术来分析诊断资源的使用，实现机构的科学管理，提高医疗和健康服务的水平和效率，指导医学和健康资源的科学规划和分配还可以增强医疗价值并形成个性化的医学治疗，例如基于遗传科学的医学模型。在公共卫生管理的条款中，大数据可以不断整合和分析公共卫生数据，改善疾病预测和预警功能，并防止流行病的爆发。公共卫生部可以通过涵盖该地区的全面健康管理信息平台和住宅信息数据库来迅速监测传染病，进行全面的流行监测， 并通过综合疾病监测和反应程序快速反应。降低感染感染疾病的速度。通过提供准确，及时的公共卫生咨询，它将大大提高对公共卫生风险的认识，同时，它还将减少该咨询感染感染疾病的风险。在居民的健康管理方面，居民的电子健康文件是居民健康管理中大数据的重要数据基础。深度 - 深度 - 深度为-depth in -ddepth in -dectth in -depth in -dectth in -depth in -depth in -depth in -depth in -ddepth in -depth in -depth in -depth in -depth in -depth in -depth in -ddepth in -depth in -ddepth in -depth in -depth in -depth in -depth和-depth in -depth in -depth in -depth in -depth in -depth in -depth in -depth在-depth中 - 从社会，心理学，环境，营养和锻炼的视角中，每个人都提供全面的健康安全服务，以帮助和指导人们成功地维护自己的健康。此外，大数据可以整合和整合患者的健康信息。在线远程提供更好的数据证据进行诊断和治疗，通过挖掘数据，通过移动设备定位数据等分析居民的影响因素，对居民的健康进行智能监测，进一步提高了居民的健康管理水平。通常使用健康风险因素，互联网，物联网，医疗和健康信息系统以及相关信息系统的分析。它可以系统地从健康危险因素中收集数据，包括环境因素（使用GIS系统收集大气，土壤，水文学和其他数据），生物学因素（包括监测致病性微生物，细菌，病毒，真菌等的致病数据）， 经济和社会因素（分析经济收入，营养状况，人口移民，城市化，教育和就业以及其他因素），个人行为和心理因素，医疗和卫生服务因素以及人类生物遗传因素等数据技术以比较和分析健康风险因素，评估和选择不同地区和人员与健康相关的风险因素，并产生健康监测评估图和知识库。可能会为居民的健康干预提出有限面积和有针对性的干预计划为了促进居民健康水平的改善。具有大数据分析的用户具有大数据分析专家和普通用户，但是大数据分析的最基本要求是视觉分析，因为视觉分析可以假装凭直觉呈现大数据特征。读者被接受像看图片一样简单。大数据分析的核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘的算法可以根据不同的数据类型和格式更科学地介绍数据本身的特征。各种统计方法（可以称为真理）可以渗透到内部数据并挖掘出公认的价值。其他方面也是因为另一个方面是因为在这些数据挖掘算法中，可以更快地处理大数据。如果算法需要几年的时间来得出结论，那么大数据的价值就无法说。 然后可以将新数据带入模型以预测未来的数据。非结构化数据的多元化为数据分析带来了新的挑战。我们需要一组工具系统来分析和完善数据。需要设计道义引擎，以具有足够的人工智能来主动从数据中提取信息。5。数据质量和数据管理。数据分析与数据质量和数据管理密不可分。高质量的数据和有效的数据管理可以确保分析的真实性和宝贵性在学术研究领域或业务应用领域导致。大数据分析的基础是以上五个方面。当然，如果您更多地参与 - 深度大数据分析，那么有很多更独特，更深，更专业的大数据分析方法。DATA收集：ETL工具负责分布式，异构数据源（例如）关系数据，图形数据文件等要清理，转换和集成在线分析，处理和数据挖掘的基础。DATA访问：关系数据库，NOSQL，SQL等。INFRASTRUCTURE架构：云存储，分布式文件存储等.DATA处理：自然语言处理（自然语言处理）是一门与计算机互动与计算机互动的学科。处理自然语言的关键是让计算机“理解”自然语言，因此自然语言处理也称为自然语言理解，也称为计算语言学。一方面，它是语言信息处理的一个分支，另一方面，它是核心之一人工智能的图片。统计分析：假定的检查，重要的测试，差分分析，相关分析，相关分析，t检验，平方分析，体面分析，部分分析，距离分析，回归分析，简单回归分析， 多回归分析，逐渐回归预测和回报预测以及回归预测和回归预测预测分析，脊回报，逻辑回归分析，曲线估计，因子分析，聚类分析，主要成分分析，因子分析，因子分析，快速聚类方法和聚类方法，差异方法，判断分析，相应的分析，多样化的相应分析（最佳标准标准分析），引导技术等。DATA挖掘：分类，估计，预测，预测，亲和力组或关联组或关联规则，聚类，描述和可视化，描述和可视化）等和可视化。挖掘（文本，网络，图形图像，视频，音频等）模型预测：预测模型，机器学习，构建仿真。呈现：云计算，标签云，关系图等。大数据的收集指的是使用多个数据库从CLIEN接收数据t（Web，App或Sensor表单等），用户可以使用这些数据库来制作简单的查询和处理工作。例如，E -Commerce将使用传统的关系数据库MySQL和Oracle来存储每个事务数据。此外，NOSQL数据库（例如REDIS和MONGODB）也通常用于数据收集。在收集大数据的过程中，其主要特征和挑战并行很高，因为可能有成千上万的用户可以访问和操作，例如火车票票务销售网站和TAOBAO。当峰值价值达到100万时，有必要在收集端部署大量数据库来支持。以及如何在这些数据库之间进行负载平衡和分片，确实需要彻底地进行思想和设计。尽管您想有效地分析这些大规模数据，但在藏品端将有很多数据库 您仍然应该从前端导入这些数据到集中的大型分布式数据库或分布式存储群集，并可以导入基础基础。进行一些简单的清洁和预处理工作。还有一些用户使用Twitter的Storm到计算数据以满足某些业务的实际计算需求。简介和预处理过程的特征和挑战主要是导入数据。每秒进口量通常达到100m，甚至千兆位级别。统计学和分析主要使用分布式数据库，或分布式计算簇来制作存储在其中的大量数据的一般分析和分类摘要，以满足最常见的分析需求。在这方面，Hadoop可以使用一些真正的时间 - 需要Willemc的绿色绿色，甲骨文的exadata，以及基于MySQL基于MySQL的存储以及一些批处理处理或半结构数据需求的Infobright。分析是涉及的大量数据，其系统资源，尤其是I/O将具有很大的职业。与以前的统计数据和分析过程不同，数据挖掘通常没有任何预集主题，主要基于现有基于各种算法的数据计算，以预测效果（预测），从而达到某种程度的数据分析需求。较典型的算法是用于聚类的Kmeans，用于统计学习的SVM和NaiveBayes进行分类。所使用的主要工具是Hadoop的Mahout。此过程的特征和挑战主要是针对采矿算法复杂的，并且所涉及的计算的数量和计算非常大。通用数据挖掘算法主要是单线线程。整个大数据处理的一般过程至少应符合这四个步骤，以便将其视为相对完整的大数据处理。
公共或政府部门以创建和利用大量数据而闻名。BIG数据分析为政府机构提供了节省公共资金的机会。实际上，通过有效利用大数据分析，联邦政府可以节省数千亿美元每年的美元。以下是大数据分析对联邦和政府的好处：
快速而完美的决定 - 制定
当确定大数据分析中的趋势和其他见解时，制定组织决策变得更加容易，更快。这是通过使用流工具和其他技术来实现的。如果这些工具不可用，可以恢复决策 - 以猜测或完全避免避免做决定的过程。
提高生产率
必要工具的可用性允许所有用户有效地使用大数据分析集以找到信息，做出明智的决策并提供更好的服务。政府的更好选择将转变为公民的服务。
提高透明度并降低成本
许多政府税务机构存储个人信息，并将在整个公共部门复制此信息。公民被要求填写以收集政府已经拥有的数据的表格。提供预填充的表格以帮助加快处理时间并减少收集信息中的错误。
如果数据存储在中心位置，则所有政府机构都可以轻松地从共享池访问信息。这还有助于降低效率并仅确保正确的数据。
使用大数据分析的政府可以使信息自由传播，提高透明度并与公民建立信任。公民了解政府所收集的政府以及政府如何处理数据。这种透明度使公民能够监视政府支出的效果，并迫使政府明智地支出。组织可以通过处理和共享大数据分析来提供信息作为服务。
消除欺诈，消除浪费和滥用
政府大数据分析的核心优势之一是消除欺诈。此外，组织可以通过识别差异来消除内部浪费。在任务上延长，这些机构可以消除政党或其服务人员造成的虐待和欺诈。
减少犯罪和安全威胁
大数据分析可以帮助政府部门发现构成对社会安全威胁的犯罪和其他非法活动。BIG数据分析还将帮助当地和政府减少社区中的犯罪活动的努力。
对大数据分析的仔细分析可以帮助发现异常的行为模式，这表明欺诈行为可用。该模式可用于提供配置文件和统计参数，以识别可疑交易，然后密切监视它们。将信息 - 中心方法应用于不同数据集可以帮助提高刑事司法系统的有效性和效率。
提高投资回报率
大数据分析的主要目的是优化IT系统的使用并增强财务活动的分析。政府机构可以整合其数据和分析工具，将大大降低基础架构和运营成本。
改善任务结果
大数据分析提供了预测的功能和建模数据方案的功能。
改善应急响应
大数据分析可用于处理危险的自然灾害，发现健康问题，防止水资源短缺并协调数千个流离失所。
识别并降低效率低下的效率
对大数据分析的仔细分析有助于政府机构和当地议会了解他们过去犯的错误。
劳动效率
大数据分析可以帮助地方政府或其他机构了解由员工离职或退休引起的劳动差距。这些机构可以通过确保新员工填补退休人员引入的差距来提供平稳的运营。
大数据分析在政府中的应用
大数据分析的灵活性使其在不同的领域中使用。通过实施大数据分析平台，政府机构可以访问大量对每日功能至关重要的信息。真实的时间访问此信息使政府能够指出需要关注，做出更好，更快决策并制定必要更改的领域。以下是政府中可以使用的领域：
卫生保健
医疗保健是世界各地的主要问题。许多卫生系统依赖政府的补贴和支持。因此，存在浪费资源或破裂的政府补贴的风险。BIG数据分析使政府有机会明确了解资金的位置和分配背后的原因。这意味着政府机构可以更好地控制资源及其社区的有效性。
农业
追踪一个国家甚至世界的牲畜和土地很难。对于政府，追踪其公民中种植的各种农作物和牲畜是一项困难的任务。BIG数据分析可以改变政府管理和支持农民和支持农民和支持农民和资源。收集和分析很多
数据的能力使农业管理更加容易。
运输
每天，数以百万计的公民在开车或步行时使用公共道路。许多因素会影响道路安全，例如道路状况，警察，车辆安全和天气状况。与这些因素有关，几乎不可能控制所有可能导致事故的一切。大数据分析使政府能够监督
运输部门确保道路更安全，道路更好，并且道路已更新。
地方政府机构可以分析从不同道路上的交通流量获得的数据。分析工具可帮助路传感器，摄像头和GPS设备传输的真实时间流量数据。回报率，此信息使交通管理人员能够确定对道路安全的潜在威胁。通过实际时间时间调整公共交通路线可以解决城市交通流量引起的任何潜在威胁。
教育
大数据分析可以帮助政府更好地了解联邦和地方一级的教育需求。
这样可以确保年轻人获得最高质量的教育，这将在未来为该国带来巨大的好处。
消除贫困
世界上许多国家都试图消除多年来的贫困。
大数据分析为政府提供了必要的工具，以揭示有关如何降低全球贫困水平的更好的创新想法。这些数据使确定紧急需求以及如何满足这些需求的领域更容易。
政府案件
天气预报：
中国国家海洋和大气管理局继续从海洋，土地和空气传感器收集数据。当您听到飓风或龙卷风的天气预报时，数据来自NOAA。该组织使用大数据分析方法来收集大数据分析方法并分析大量数据以提供正确的信息。
国家安全：
NSA从大数据分析中获得其数据处理功能。它使用由NSA设计的开源项目Accumulo为用户提供大型表中存储的数据的功能。智能政府事务：大数据分析政府做这些事情以轻松访问信息并增强安全性。当代理商将数据集放在一起时，它可以使用帐户来调查各种细节，同时又可以访问可能泄露个人信息的信息。
犯罪调查和预防：
联合国毒品和犯罪办公室报告说，2009年罪犯的洗钱超过1.6万亿美元，占GDP的2.7％。金融犯罪犯罪部法律局（FINCEN）使用大数据分析工具来收集大量数据分析工具并分析大量的银行交易。这有助于打击洗钱，资金恐怖主义和其他非法活动。
网络安全：
土地和安全部为传感器使用侵入性检测系统。除了检测恶意软件和未经授权的访谈外，传感器还可以分析联邦系统的互联网流量。BIG数据分析用于识别异常和可疑行为。获得的信息有助于抗击网络犯罪。
改善服务交付：
大数据分析已在自然资源局实施，以帮助保护，恢复和管理国家的历史，自然和文化资源以及子孙后代。该机构创建了共享服务通知，其中包含其他机构中其他机构的信息该州可能需要。该共享信息池为机构和公众的利益提供了见解和分析。
结论：以上是向所有人介绍哪些选项当前正在使用大数据分析的首席执行官注释。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解更多有关此的信息，请记住收集并遵循此站点