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文档简介

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2、系统管理错误!未定义书签。可视化展示错误!未定义书签。5.功能设计错误!未定义书签。数据分析错误!未定义书签。多数据源错误!未定义书签。数据建模错误!未定义书签。多维BI分析错误味定义书签。设计运行错误!未定义书签。UI编排错误味定义书氯丰富组件错误!未定义书签。事件引擎错误!未定义书签。运行引擎错误!未定义书签。53系统管理错误!未定义书签。我的报表错误!未定义书签。工程化管理错误味定义书氯主题管理错误味定义书签。布局管理错误味定义书氯数据源管理错误!未定义书签。 基础管理错误味定义书氯5.4.可视化展示错误!未定义书签。决策仪表盘错误!未定义书签。大屏综合显示错误!未定义书签。交互式WEB

3、界面错误!未定义书签。基于GIS的数据可视错误味定义书签。55其它功能错误!未定义书签。数据探索错误味定义书氯事件定义错误味定义书签。项目管理错误味定义书氯基础管理错误味定义书签。安全管理错误味定义书签。部署与集成错误!未定义书签。当前，我们的世界已经迈入大数据（Big Data）时代，随着互 联网、物联网、云计算等信息技术的迅猛发展，信息技术与人类 世界、经济、军事、科研、生活等方面不断交叉融合，催生了超 越以往任何年代的巨量数据。数据正在变得无处不在、触手可 及，数据的背后隐藏着信息，而信息之中蕴含着知识和智慧。而数据创造的真正价值，在于我们能否提供进一步的稀缺的 附加服务，就是数据分析。数据的分析过程往往离不开机器和人 的相互协作与优势互补。从这一立足点出发，大数据分析的理论 和方法研究能够从两个维度展开：一是从机器或计算机的角度出 发，强调机器的计算能力和人工智能，以各种高性能处理算法、智 能搜索与挖掘算法等为主要研究内容，例如基于Hadoop和 MapReduce/Spark框架的大数据处理方法以及各类面向大数据的 机器学习和数据挖掘方法等，这也是当前大数据分析领域的研究 主流；另一个维度从人作为分析主体和需求主体的角度出发，强调 基于人机交

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