大数据分析讲稿

12月大

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据

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析主讲人：第1页大数据综述大数据特征大数据采集、存放技术大数据分析系统架构

大数据建模分析方法分析结果可视化展示技术大数据综述大数据特征大数据采集、存放技术大数据分析系统架构

大数据建模分析方法分析结果可视化展示技术大数据综述大数据特征大数据采集、存放技术大数据分析系统架构大数据建模分析方法分析结果可视化展示技术目

录第2页●伴随当代信息采集技术、物联网、云计算、互联网络等信息技术以及新兴服务产业快速发展，使得人类社会数据种类和规模（社会管理、生产生活、行业产业、文化教育、资源环境等）正以前所未有速度增加，数据从简单处理对象开始转变为一个基础性资源（原始数据和应用数据）。●“怎样更加好地管理和利用大数据”已经成为普遍关注话题。大数据规模效应给数据存放、管理以及数据分析带来了极大技术挑战和利用价值。●自《Nature》杂志发表大数据专辑以来，大数据概念和价值得到越来越多关注。年，美国和中国分别将大数据提升到国家战略高度。大数据综述●伴随当代信息采集技术、物联网、云计算、互联网络等信息技术以及新兴服务产业快速发展，使得人类社会数据种类和规模（社会管理、生产生活、行业产业、文化教育、资源环境等）正以前所未有速度增加，数据从简单处理对象开始转变为一个基础性资源（原始数据和应用数据）。●“怎样更加好地管理和利用大数据”已经成为普遍关注话题。大数据规模效应给数据存放、管理以及数据分析带来了极大技术挑战和利用价值。●自《Nature》杂志发表大数据专辑以来，大数据概念和价值得到越来越多关注。年，美国和中国分别将大数据提升到国家战略高度。大数据综述伴随当代信息采集技术、物联网、云计算、互联网络等信息技术以及新兴服务产业快速发展，使得人类社会数据种类和规模（社会管理、生产生活、行业产业、文化教育、资源环境等）正以前所未有速度增加，数据从简单处理对象开始转变为一个基础性资源（原始数据和应用数据）。“怎样更加好地管理和利用大数据”已经成为普遍关注话题。大数据规模效应给数据存放、管理以及数据分析带来了极大技术挑战和利用价值。自《Nature》杂志发表大数据专辑以来，大数据概念和价值得到越来越多关注。年，美国和中国分别将大数据提升到国家战略高度。大数据综述第3页大数据综述大数据综述卫星监测数据资源环境数据智慧城市数据大数据综述第4页大数据综述大数据综述视频监测气象监测-24个土壤水分监测-5个指标生长监测-16个指标土壤养分监测-15个指标过程监测数据统计数据网络数据大数据综述第5页数据无处不在数据无时不有数据无物不生数据无人不感多源性异质性多样性增加性伴随传感器、智能移动设备、互联网等技术发展，数据展现爆炸式增加。大数据综述第6页自古以来，在科学研究上，先后历经了试验、理论和计算3种范式。当数据量不停增加和累积到今天，传统3种范式在科学研究，尤其是一些新研究领域已经无法很好地发挥作用，需要有一个全新第4种范式来指导新形势下科学研究。基于这种考虑，图灵奖取得者、著名数据库教授Jim

Gray博士提出了一个新数据探索型研究方式，被他自己称之为科学研究“第4种范

式”。大数据综述自古以来，在科学研究上，先后历经了试验、理论和计算3种范式。当数据量不停增加和累积到今天，传统3种范式在科学研究，尤其是一些新研究领域已经无法很好地发挥作用，需要有一个全新第4种范式来指导新形势下科学研究。基于这种考虑，图灵奖取得者、著名数据库教授Jim

Gray博士提出了一个新数据探索型研究方式，被他自己称之为科学研究“第4种范

式”。大数据综述大数据综述n

科学研究方法自古以来，在科学研究上，先后历经了试验、理论和计算3种范式。当数据量不停增加和累积到今天，传统3种范式在科学研究，尤其是一些新研究领域已经无法很好地发挥作用，需要有一个全新第4种范式来指导新形势下科学研究。基于这种考虑，图灵奖取得者、著名数据库教授Jim

Gray博士提出了一个新数据探索型研究方式，被他自己称之为科学研究“第4种范式”。第7页科学范式时

间方法论经验上千年以前描述自然现象理论最近几百年使用模型，归纳计算最近几十年模拟（仿真）复杂现象数据探查（eScience）目前经过仪器或模拟获取数据，基于软件数据处理，计算机信息存放，数据科学分析科学发觉4种范式大数据发展对传统数据处理技术体系提出了巨大挑战，需要我们在数据采集、数据标准、数据处理、数据分析、数据展现等方面做全新技术升级。大数据综述第8页大数据技术是一个经典跨领域研究方向，在数据采集、存放、传输、管理、安全和分析等很多方面均面临着技术变革和创新。数据复杂性计算复杂性系统复杂性数据处理技术与系统批量数据处理技术与系统

流量数据处理技术与系统

交互式数据处理技术与系统多媒体数据处理技术与系统大数据综述大数据技术是一个经典跨领域研究方向，在数据采集、存放、传输、管理、安全和分析等很多方面均面临着技术变革和创新。数据复杂性计算复杂性系统复杂性数据处理技术与系统批量数据处理技术与系统

流量数据处理技术与系统

交互式数据处理技术与系统多媒体数据处理技术与系统大数据综述大数据综述n

大数据面临挑战大数据技术是一个经典跨领域研究方向，在数据采集、存放、传输、管理、安全和分析等很多方面均面临着技术变革和创新。l

数据复杂性

l

计算复杂性

l

系统复杂性n数据处理技术与系统l

批量数据处理技术与系统l

流量数据处理技术与系统l

交互式数据处理技术与系统l多媒体数据处理技术与系统第9页大数据处理系统三大发展趋势数据处理引擎专用化数据处理平台多样化数据计算实时化大数据分析支撑技术和应用深度学习知识计算社会计算可视化经典应用场景等大数据综述大数据处理系统三大发展趋势数据处理引擎专用化数据处理平台多样化数据计算实时化大数据分析支撑技术和应用深度学习知识计算社会计算可视化经典应用场景等大数据综述n

大数据处理系统三大发展趋势l

数据处理引擎专用化l

数据处理平台多样化l

数据计算实时化n

大数据分析支撑技术和应用l

深度学习l

知识计算

l

社会计算

l

可视化l

经典应用场景等大数据综述第10页n大数据分析关键技术框架1、大数据经典处理模式—MapReduceMapReduce是一个编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）并行运算。Map（映射）和Reduce（归约），以及它们主要思想，都是从函数式编程语言里借鉴。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程情况下，将自己程序运行在分布式系统上。当前软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新键值对，指定并发Reduce（归约）函数，用来确保全部映射键值对中每一个共享相同键组。大数据综述第11页图1

MapReduce执行流程图大数据综述图1MapReduce执行流程图大数据综述图1

MapReduce执行流程图大数据综述第12页MapReduc模型首先将用户原始数据源进行分块，然后分别交给不一样Map任务区处理。Map任务从输入中解析出链/值(Key/Value)对集合，然后对这些集合执行用户自行定义Map函数得到中间结果，并将该结果写入当地硬盘。MapReduc任务从硬盘上读取数据之后会依据Key值进行排序，将含有相同Key值组织在一起，由用户自定义MapReduc函数作用于这些排好序结果并输出最终止果。从MapReduc处理过程能够看出，MapReduc关键设计思想在于：1）将问题分而治之；2）把计算推到数据而不是把数据推到计算，有效地防止数据传输过程中产生大量通信开销。

MapReduc模型简单，且现实中很多问题都可用MapReduc模型来表示。大数据综述MapReduc模型首先将用户原始数据源进行分块，然后分别交给不一样Map任务区处理。Map任务从输入中解析出链/值(Key/Value)对集合，然后对这些集合执行用户自行定义Map函数得到中间结果，并将该结果写入当地硬盘。MapReduc任务从硬盘上读取数据之后会依据Key值进行排序，将含有相同Key值组织在一起，由用户自定义MapReduc函数作用于这些排好序结果并输出最终止果。从MapReduc处理过程能够看出，MapReduc关键设计思想在于：1）将问题分而治之；2）把计算推到数据而不是把数据推到计算，有效地防止数据传输过程中产生大量通信开销。

MapReduc模型简单，且现实中很多问题都可用MapReduc模型来表示。大数据综述大数据综述n原理和技术路线p

MapReduc模型首先将用户原始数据源进行分块，然后分别交给不一样

Map任务区处理。Map任务从输入中解析出链/值(Key/Value)对集合，然后对这些集合执行用户自行定义Map函数得到中间结果，并将该结果写

入当地硬盘。pMapReduc任务从硬盘上读取数据之后会依据Key值进行排序，将含有相同Key值组织在一起，由用户自定义MapReduc函数作用于这些排好序结果并输出最终止果。p

从MapReduc处理过程能够看出，MapReduc关键设计思想在于：

1）将问题分而治之；2）把计算推到数据而不是把数据推到计算，有效地防止数据传输过程中产生大量通信开销。l

MapReduc模型简单，且现实中很多问题都可用MapReduc模型来表示。第13页2、经典大数据处理平台—Hadoopl

由Apache基金会所开发分布式系统基础架构。用户能够在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序。充分利用集群优势进行高速运算和存放。l

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop

Distributed

File

System，

HDFS。HDFS有高容错性特点，而且设计用来布署在低廉硬件上，提供高吞吐量来访问应用程序数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）应用程序。HDFS能够流形式访问文件系统中数据。l

Hadoop框架最关键设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存放，则MapReduce为海量数据提供了计算模式。l

Hadoop已经发展成为包含文件系统、数据库、数据处理等功效模块在内完整系统，某种程度上能够说已经成为大数据处理工具实际上标准。大数据综述第14页图3

HadoopDB体系架构（Google）大数据综述第15页3、大数据处理基本框架大数据处理经典框架及流程大数据综述第16页n大数据处理流程能够定义为在适当工具辅助下，对广泛异构数据源进行抽取和集成，结果按照一定标准统一存放。利用适当数据分析技术对存放数据进行分析，从中提取有益知识并利用恰当方式将结果展现给终端用户。可分为三个主要步骤：数据抽取与集成、数据分析以及数据解释。1）数据抽取与集成：在大数据集合中提取出关系和实体，经过关联和聚合之后采取统一定义结构来存放这些数据，同时对数据进行清洗，确保数据质量及可信性。现有数据抽取与集成方式能够大致分为以下4种类型：基于物化或ETL方法引擎，基于联邦数据库或中间件方法引擎，基于数据流方法引擎，基于搜索引擎方法。大数据综述第17页2）数据分析：整个大数据处理流程关键。从异构数据源抽取和集成数据组成了数据分析原始数据，依据不一样应用需求能够从这些数据中选择全部或部分进行分析。面向经典大数据分析领域，如推荐系统、商业智能、决议支持等，当前数据分析技术主要有：挖掘建模分析（数据挖掘方法），智能建模分析（机器学习方法），统计分析等。3）数据解释：将数据分析分析结果面向用户进行展示，如可视化方式，人机交互方式，分析图表方式等。大数据综述2）数据分析：整个大数据处理流程关键。从异构数据源抽取和集成数据组成了数据分析原始数据，依据不一样应用需求能够从这些数据中选择全部或部分进行分析。面向经典大数据分析领域，如推荐系统、商业智能、决议支持等，当前数据分析技术主要有：挖掘建模分析（数据挖掘方法），智能建模分析（机器学习方法），统计分析等。3）数据解释：将数据分析分析结果面向用户进行展示，如可视化方式，人机交互方式，分析图表方式等。大数据综述数据分析：整个大数据处理流程关键。从异构数据源抽取和集成数据组成了数据分析原始数据，依据不一样应用需求能够从这些数据中选择全部或部分进行分析。面向经典大数据分析领域，如推荐系统、商业智能、决议支持等，当前数据分析技术主要有：挖掘建模分析（数据挖掘方法），智能建模分析（机器学习方法），统计分析等。数据解释：将数据分析分析结果面向用户进行展示，如可视化方式，人机交互方式，分析图表方式等。大数据综述第18页4、大数据时代面临技术创新：大数据时代数据存在着以下几个特点：多源异构、分布广泛、动态增加、先有数据后有模式，正是这些与传统数据管理迥然不一样特点，使得大数据时代数据管理面临着新挑战。（1）大数据集成：广泛异构性（数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者融合），数据产生方式多样性带来数据源改变，数据存放方式改变，数据质量改变。（2）大数据分析：数据处理实时性（在线、近线、离线），动态改变环境中索引设计，先验知识缺乏。（3）大数据隐私问题（4）大数据能耗问题（5）大数据处理与硬件协同大数据综述4、大数据时代面临技术创新：大数据时代数据存在着以下几个特点：多源异构、分布广泛、动态增加、先有数据后有模式，正是这些与传统数据管理迥然不一样特点，使得大数据时代数据管理面临着新挑战。（1）大数据集成：广泛异构性（数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者融合），数据产生方式多样性带来数据源改变，数据存放方式改变，数据质量改变。（2）大数据分析：数据处理实时性（在线、近线、离线），动态改变环境中索引设计，先验知识缺乏。（3）大数据隐私问题（4）大数据能耗问题（5）大数据处理与硬件协同大数据综述4、大数据时代面临技术创新：大数据时代数据存在着以下几个特点：多源异构、分布广泛、动态增加、先有数据后有模式，正是这些与传统数据管理迥然不一样特点，使得大数据时代数据管理面临着新挑战。大数据集成：广泛异构性（数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者融合），数据产生方式多样性带来数据源改变，数据存放方式改变，数据质量改变。大数据分析：数据处理实时性（在线、近线、离线），动态改变环境中索引设计，先验知识缺乏。大数据隐私问题大数据能耗问题大数据处理与硬件协同大数据综述第19页（6）大数据管理易用性：从数据集成到数据分析、直到最终数据解释，易用性应该贯通整个大数据流程。易用性挑战，突出表达在两个方面：首先大数据时代数据量大，分析更复杂，得到结果形式愈加多样化，其复杂程度已经远远超出传统关系数据库；其次，大数据已经广泛渗透到人们生活各个方面，很多行业都开始有了大数据分析需求、利用。（7）可视化标准：原位分析，用户界面与交互设计，大数据可视化，数据库与存放，算法，数据移动、传输和网络架构，不确定性量化，并行化，面向领域与开发库、框架以及工具，社会，小区以及政府参加。（8）匹配标准：（9）反馈标准：大数据综述（6）大数据管理易用性：从数据集成到数据分析、直到最终数据解释，易用性应该贯通整个大数据流程。易用性挑战，突出表达在两个方面：首先大数据时代数据量大，分析更复杂，得到结果形式愈加多样化，其复杂程度已经远远超出传统关系数据库；其次，大数据已经广泛渗透到人们生活各个方面，很多行业都开始有了大数据分析需求、利用。（7）可视化标准：原位分析，用户界面与交互设计，大数据可视化，数据库与存放，算法，数据移动、传输和网络架构，不确定性量化，并行化，面向领域与开发库、框架以及工具，社会，小区以及政府参加。（8）匹配标准：（9）反馈标准：大数据综述大数据管理易用性：从数据集成到数据分析、直到最终数据解释，易用性应该贯通整个大数据流程。易用性挑战，突出表达在两个方面：首先大数据时代数据量大，分析更复杂，得到结果形式愈加多样化，其复杂程度已经远远超出传统关系数据库；其次，大数据已经广泛渗透到人们生活各个方面，很多行业都开始有了大数据分析需求、利用。可视化标准：原位分析，用户界面与交互设计，大数据可视化，数据库与存放，算法，数据移动、传输和网络架构，不确定性量化，并行化，面向领域与开发库、框架以及工具，社会，小区以及政府参加。匹配标准：反馈标准：大数据综述第20页5、元数据及元数据管理元数据是关于数据数据，数据之间关联关系以及数据本身一些属性大都是靠元数据来表示。可视化技术离不开元数据支持，因为假如无法准确表征出数据之间关系，就无法对数据进行可视化展示。数据起源技术更是离不开元数据管理技术，因为数据起源需要利用元数据来统计数据之间包含因果关系在内各种复杂关系，并经过这些信息来进行相关推断。怎样在大规模存放系统中实现海量元数据高效管理将会对大数据易用性产生主要影响，海量元数据管理问题是需要尤其关注一个问题。大数据综述5、元数据及元数据管理元数据是关于数据数据，数据之间关联关系以及数据本身一些属性大都是靠元数据来表示。可视化技术离不开元数据支持，因为假如无法准确表征出数据之间关系，就无法对数据进行可视化展示。数据起源技术更是离不开元数据管理技术，因为数据起源需要利用元数据来统计数据之间包含因果关系在内各种复杂关系，并经过这些信息来进行相关推断。怎样在大规模存放系统中实现海量元数据高效管理将会对大数据易用性产生主要影响，海量元数据管理问题是需要尤其关注一个问题。大数据综述5、元数据及元数据管理u元数据是关于数据数据，数据之间关联关系以及数据本身一些属性大都是靠元数据来表示。u可视化技术离不开元数据支持，因为假如无法准确表征出数据之间关系，就无法对数据进行可视化展示。u数据起源技术更是离不开元数据管理技术，因为数据起源需要利用元数据来统计数据之间包含因果关系在内各种复杂关系，并经过这些信息来进行相关推断。u怎样在大规模存放系统中实现海量元数据高效管理将会对大数据易用性产生主要影响，海量元数据管理问题是需要尤其关注一个问题。大数据综述第21页6、信息融合利用计算机技术对按时序取得若干传感器观察信息在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需决议和预计任务而进行信息处理过程。多传感器系统是信息融合硬件基础，多源信息是融合加工对象，协调优化和综合处理是信息融合关键。需深入研究问题：数据融合系统功效模型、抽象层次、系统体系结构、设计和性能评价等方面，还有待于从系统角度进行探讨。大数据综述6、信息融合利用计算机技术对按时序取得若干传感器观察信息在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需决议和预计任务而进行信息处理过程。多传感器系统是信息融合硬件基础，多源信息是融合加工对象，协调优化和综合处理是信息融合关键。需深入研究问题：数据融合系统功效模型、抽象层次、系统体系结构、设计和性能评价等方面，还有待于从系统角度进行探讨。大数据综述6、信息融合u利用计算机技术对按时序取得若干传感器观察信息在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需决议和预计任务而进行信息处理过程。u多传感器系统是信息融合硬件基础，多源信息是融合加工对象，协调优化和综合处理是信息融合关键。u需深入研究问题：数据融合系统功效模型、抽象层次、系统体系结构、设计和性能评价等方面，还有待于从系统角度进行探讨。大数据综述第22页开发多传感器数据融合系统MSF系统则需要一个形式框架，方便对MSF系统进行形式化描述，对系统性质进行形式化表示和验证，从而提升系统结构可靠性和系统行为可预测性。形式系统可表示为S=〈M,T〉；其中，M

为模型，T为理论。数据融合可视为形式系统上运算：1）能用形式语言来描述世界(系统)、传感过程；2）能用模型来表示数据、数据运算和数据间关系，模型由域、常量、函数以及域中元素间关系组成；3）能用理论来表现关于世界和关于传感器符号知识。一个形式语言、一个形式语言理论和一个模型共同组成一个形式系统。大数据综述开发多传感器数据融合系统MSF系统则需要一个形式框架，方便对MSF系统进行形式化描述，对系统性质进行形式化表示和验证，从而提升系统结构可靠性和系统行为可预测性。形式系统可表示为S=〈M,T〉；其中，M

为模型，T为理论。数据融合可视为形式系统上运算：1）能用形式语言来描述世界(系统)、传感过程；2）能用模型来表示数据、数据运算和数据间关系，模型由域、常量、函数以及域中元素间关系组成；3）能用理论来表现关于世界和关于传感器符号知识。一个形式语言、一个形式语言理论和一个模型共同组成一个形式系统。大数据综述u开发多传感器数据融合系统MSF系统则需要一个形式框架，方便对

MSF系统进行形式化描述，对系统性质进行形式化表示和验证，从而提升系统结构可靠性和系统行为可预测性。u形式系统可表示为S=〈M,T〉；其中，M为模型，T为理论。

u数据融合可视为形式系统上运算：u1）能用形式语言来描述世界(系统)、传感过程；u2）能用模型来表示数据、数据运算和数据间关系，模型由域、常量、函数以及域中元素间关系组成；u3）能用理论来表现关于世界和关于传感器符号知识。u一个形式语言、一个形式语言理论和一个模型共同组成一个形式系统。大数据综述第23页7、大数据处理流程整个大数据处理流程能够定义为在适当工具辅助下，对广泛异构数据源进行抽取和集成，结果按照一定标准统一存放。利用适当数据分析技术对存放数据进行分析，从中提取有益知识并利用恰当方式将结果展现给终端用户。详细来说能够分为数据抽取与集成、数据分析以及数据解释。大数据价值完整表达需要各种技术协同，文件系统提供最底层存放能力支持。为了便于数据管理，需要在文件系统之上建立数据库系统。经过索引等构建，对外提供高效数据查询等惯用功效，最终经过数据分析技术从数据库中大数据提取出有益知识。大数据综述7、大数据处理流程整个大数据处理流程能够定义为在适当工具辅助下，对广泛异构数据源进行抽取和集成，结果按照一定标准统一存放。利用适当数据分析技术对存放数据进行分析，从中提取有益知识并利用恰当方式将结果展现给终端用户。详细来说能够分为数据抽取与集成、数据分析以及数据解释。大数据价值完整表达需要各种技术协同，文件系统提供最底层存放能力支持。为了便于数据管理，需要在文件系统之上建立数据库系统。经过索引等构建，对外提供高效数据查询等惯用功效，最终经过数据分析技术从数据库中大数据提取出有益知识。大数据综述7、大数据处理流程u整个大数据处理流程能够定义为在适当工具辅助下，对广泛异构数据源进行抽取和集成，结果按照一定标准统一存放。利用适当数据分析技术对存放数据进行分析，从中提取有益知识并利用恰当方式将结果展现给终端用户。详细来说能够分为数据抽取与集成、数据分析以及数据解释。u大数据价值完整表达需要各种技术协同，文件系统提供最底层存放能力支持。为了便于数据管理，需要在文件系统之上建立数据库系统。经过索引等构建，对外提供高效数据查询等惯用功效，最终经过数据分析技术从数据库中大数据提取出有益知识。大数据综述第24页8、数据抽取与集成对所需数据源数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合之后采取统一定义结构来存放这些数据。从数据集成模型来看，现有数据抽取与集成方式能够大致分为以下种类型：基于物化或方法引擎、基于联邦数据库或中间件方法引擎、基于数据流方法引擎及基于搜索引擎方法。大数据综述8、数据抽取与集成对所需数据源数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合之后采取统一定义结构来存放这些数据。从数据集成模型来看，现有数据抽取与集成方式能够大致分为以下种类型：基于物化或方法引擎、基于联邦数据库或中间件方法引擎、基于数据流方法引擎及基于搜索引擎方法。大数据综述8、数据抽取与集成u对所需数据源数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合之后采取统一定义结构来存放这些数据。u从数据集成模型来看，现有数据抽取与集成方式能够大致分为以下种类型：基于物化或方法引擎、基于联邦数据库或中间件方法引擎、基于数据流方法引擎及基于搜索引擎方法。大数据综述第25页9、数据分析数据分析是整个大数据处理流程关键，大数据价值产生于分析过程。从异构数据源抽取和集成数据组成了数据分析原始数据，依据不一样应用需求能够从这些数据中选择全部或部分进行分析。传统分析技术如数据挖掘、机器学习、统计分析等在大数据时代需要作出调整，这些技术在大数据时代面临着一些新挑战。主要有：数据量大并不一定意味着数据价值增加；大数据时代算法需要进行调整；数据结果好坏衡量。大数据综述第26页10、数据解释可视化技术；人机交互技术；数据起源技术。l

在线（Online）毫秒-秒级；近线（Nearline）分-小时级；离线（Offline）天为基本单位。大数据综述第27页微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖，微软纽约研究院经济学家大卫.罗斯柴尔德(David

Rothschild)，经过搜集赌博市场、好莱坞证券交易所、用户自动生成信息等大量公开数据建立预测模型，利用大数据成功预测年第85届24个奥斯卡金像奖项中19个。20Rothschild再次成功预测第86届奥斯卡奖24个奖项中21个，并准确预测出最正确电影、最正确导演、最正确男女主角、最正确男女配角等重头奖项获奖者，准确率为100％。11月奥巴马大选连任成功也被归功于大数据，他竞选团体以前对民意进行了大规模与深入数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决议优势急剧下降，在政治领域，大数据时代已经到来。大数据综述微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖，微软纽约研究院经济学家大卫.罗斯柴尔德(David

Rothschild)，经过搜集赌博市场、好莱坞证券交易所、用户自动生成信息等大量公开数据建立预测模型，利用大数据成功预测年第85届24个奥斯卡金像奖项中19个。20Rothschild再次成功预测第86届奥斯卡奖24个奖项中21个，并准确预测出最正确电影、最正确导演、最正确男女主角、最正确男女配角等重头奖项获奖者，准确率为100％。11月奥巴马大选连任成功也被归功于大数据，他竞选团体以前对民意进行了大规模与深入数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决议优势急剧下降，在政治领域，大数据时代已经到来。大数据综述准微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖，微软纽约研究院经济学家大卫.罗斯柴尔德(David

Rothschild)，经过搜集赌博市场、好莱坞证券交易所、用户自动生成信息等大量公开数据建立预测模型，利用大数据成功预测年第85届24个奥斯卡金像奖项中19个。20Rothschild再次成功预测第86届奥斯卡奖24个奖项中21个，并确预测出最正确电影、最正确导演、最正确男女主角、最正确男女配角等重头奖项获奖者，准确率为100％。u奥巴马大选连任成功11月奥巴马大选连任成功也被归功于大数据，他竞选团体以前对民意进行了大规模与深入数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决议优势急剧下降，在政治领域，大数据时代已经到来。大数据综述第28页电商大数据伴随大型电子商务平台发展，以往分散经济数据开始聚合在像阿里巴巴、京东、亚马逊这么巨头手中，可以实时完成汇总、瞬间完成数据分析，这些电商数据成为了解社会、行业甚至细化到企业数据百宝库。能够分析出消费者行为，进行准确推荐营销，预测企业走势或者行业兴衰。给平台管理者和商家、产家带来大量商机和利润。数据新闻让英国撤军10月23日《卫报》利用维基解密数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中全部人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出窗口则有详细说明：伤亡人数、时间，造成伤亡详细原因。密布红点多达39万，格外触目惊心。一经刊出马上引发朝野震动，推进英国最终做出撤出驻伊拉克军队决定。大数据综述电商大数据伴随大型电子商务平台发展，以往分散经济数据开始聚合在像阿里巴巴、京东、亚马逊这么巨头手中，可以实时完成汇总、瞬间完成数据分析，这些电商数据成为了解社会、行业甚至细化到企业数据百宝库。能够分析出消费者行为，进行准确推荐营销，预测企业走势或者行业兴衰。给平台管理者和商家、产家带来大量商机和利润。数据新闻让英国撤军10月23日《卫报》利用维基解密数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中全部人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出窗口则有详细说明：伤亡人数、时间，造成伤亡详细原因。密布红点多达39万，格外触目惊心。一经刊出马上引发朝野震动，推进英国最终做出撤出驻伊拉克军队决定。大数据综述u电商大数据伴随大型电子商务平台发展，以往分散经济数据开始聚合在像阿里巴巴、京东、亚马逊这么巨头手中，可以实时完成汇总、瞬间完成数据分析，这些电商数据成为了解社会、行业甚至细化到企业数据百宝库。能够分析出消费者行为，进行准确推荐营销，预测企业走势或者行业兴衰。给平台管理者和商家、产家带来大量商机和利润。”。将伊拉克战争中全部数据新闻让英国撤军10月23日《卫报》利用维基解密数据做了一篇“数据新闻人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出窗口则有详细说明：伤亡人数、时间，造成伤亡详细原因。密布红点多达39万，格外触目惊心。一经刊出马上引发朝野震动，推进英国最终做出撤出驻伊拉克军队决定。大数据综述第29页Google成功预测冬季流感20，Google经过分析5000万条美国人最频繁检索词汇，将之和美国疾病中心在到年间季节性流感传输时期数据进行比较，并建立一个特定数学模型。最终谷歌成功预测了2009冬季流感传输，甚至能够详细到特定地域和州。u大数据与乔布斯癌症治疗乔布斯是世界上第一个对本身全部DNA和肿瘤

DNA进行排序人。为此，他支付了高达几十万美元费用。他得到不是样本，而是包含整个基因数据文档。医生按照全部基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年生命。大数据综述第30页互联网、传感技术及其应用迅猛发展产生了各种各样海量数据，它们存放和处理很多都是前所未研究；社会和生产性服务业（包含物质、精神等方面）爆炸式发展产生了海量数据；智慧城市，智能小区、交通、通信、物流、医疗、能源、信息化、机器人等应用中产生了大量数据。

互联网、传感技术及其应用迅猛发展产生了各种各样海量数据，它们存放和处理很多都是前所未研究；社会和生产性服务业（包含物质、精神等方面）爆炸式发展产生了海量数据；智慧城市，智能小区、交通、通信、物流、医疗、能源、信息化、机器人等应用中产生了大量数据。n大数据分析产生背景l

互联网、传感技术及其应用迅猛发展产生了各种各样海量数据它们存放和处理很多都是前所未研究；l

社会和生产性服务业（包含物质、精神等方面）爆炸式发展产生了海量数据；l

智慧城市，智能小区、交通、通信、物流、医疗、能源、信息化、机器人等应用中产生了大量数据。大数据特征和定义第31页“大数据”名称来自于未来学家托夫勒所著《第三次浪潮》1980年，著名未来学家托夫勒在其所著《第三次浪潮》中热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮华彩乐章”。《自然》杂志在9月推出了名为“大数据”封面专栏。从年开始“大数据”才成为互联网技术行业中热门词汇。最早应用“大数据”是麦肯锡企业（McKinsey）对“大数据”进行搜集和分析构想，来自于世界著名管理咨询企业麦肯锡企业。麦肯锡企业看到了各种网络平台统计个人海量信息具备潜在商业价值，于是投入大量人力物力进行调研。在206月公布了关于“大数据”汇报，该汇报对“大数据”影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽分析。麦肯锡汇报得到了金融界高度重视，而后逐步受到了各行各业关注。大数据特征和定义第32页“大数据”特点由舍恩伯格和库克耶在编写《大数据时代》中提出“大数据”4V特点：Volume（数据量大）、Velocity（输入和处理速度快）、Variet（数据多样性）、Value（价值密度低）。这些特点得到了广泛认可，凡提到“大数据”特点文章，基本上采取了这4个特点。在云计算技术出现之后“大数据”才凸显其真正价值自从有了云计算服务器，“大数据”才有了能够运行轨道，才能够实现其真正价值。有些人就形象地将各种“大数据”应用比作一辆辆“汽车”，支撑起这些“汽车”运行“公路”就是云计算。最著名实例就是Google搜索引擎。面对海量Web数据，Google于首先提出云计算概念。支撑Google内部各种“大数据”应用，正是Google企业自行研发云计算服务器。u维基百科对大数据定义：大数据是指利用惯用软件工具捕捉、管理和处理数据所耗时间超出可容忍时间数据集。大数据特征和定义第33页任一概念或事物标准上都可用其含有特征来描述或定义。一旦研究对象用其属性界定以后再开展各种设定目标研究。一样，“大数据”概念也可从其主要特征（属性）描述或定义开始来对它研究。大数据应该含有“大”或“多”特征（属性），但大数据不只是其包含数据量大而已。因为仅仅数据量大问题，现有计算机软硬件技术基本上都已可处理，无须新提概念。那么，我们所要研究对象是什么？应该称作什么？它可能含有哪些主要特征？任一概念或事物标准上都可用其含有特征来描述或定义。一旦研究对象用其属性界定以后再开展各种设定目标研究。一样，“大数据”概念也可从其主要特征（属性）描述或定义开始来对它研究。大数据应该含有“大”或“多”特征（属性），但大数据不只是其包含数据量大而已。因为仅仅数据量大问题，现有计算机软硬件技术基本上都已可处理，无须新提概念。那么，我们所要研究对象是什么？应该称作什么？它可能含有哪些主要特征？任一概念或事物标准上都可用其含有特征来描述或定义。一旦研究对象用其属性界定以后再开展各种设定目标研究。一样

“大数据”概念也可从其主要特征（属性）描述或定义开始

来对它研究。大数据应该含有“大”或“多”特征（属性），但大数据不只是其包含数据量大而已。因为仅仅数据量大问题，现有计算机软硬件技术基本上都已可处理，无须新提概念。那么，我们所要研究对象是什么？应该称作什么？它可能含有哪些主要特征？大数据特征和定义第34页1.数量大大数据首要特征当然应该是“规模大”。何谓大，对于不一样应用问题可有不一样衡量标准，所以大小本身含有相对性，不能简单用数量划界来区分大小。大数据可指大数据集合中包含数据多，也可指组成大数据网络包含子数据个数多。应该说，这些问题假如没有时空限制，标准上都已能用现有软硬件技术处理。这种大数据特征普通用来指明该大数据是由很多很多子数据组成集合，现有各种数据库中数据大多是这种数据。1.数量大大数据首要特征当然应该是“规模大”。何谓大，对于不一样应用问题可有不一样衡量标准，所以大小本身含有相对性，不能简单用数量划界来区分大小。大数据可指大数据集合中包含数据多，也可指组成大数据网络包含子数据个数多。应该说，这些问题假如没有时空限制，标准上都已能用现有软硬件技术处理。这种大数据特征普通用来指明该大数据是由很多很多子数据组成集合，现有各种数据库中数据大多是这种数据。1. 数量大大数据首要特征当然应该是“规模大”。何谓大，对于不一样应用问题可有不一样衡量标准，所以大小本身含有相对性，不能简单用数量划界来区分大小。大数据可指大数据集合中包含数据多，也可指组成大数据网络包含子数据个数多。应该说，这些问题假如没有时空限制，标准上都已能用现有软硬件技术处理。这种大数据特征普通用来指明该大数据是由很多很多子数据组成集合，现有各种数据库中数据大多是这种数据。大数据特征和定义第35页2、类型多大数据能够包含各种结构化数据和非结构化数据，数据类型很多，用现有DBMS等软件技术难以描述和处理。这种大数据特征普通用来指明该大数据中包含各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其它数据类型。2、类型多大数据能够包含各种结构化数据和非结构化数据，数据类型很多，用现有DBMS等软件技术难以描述和处理。这种大数据特征普通用来指明该大数据中包含各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其它数据类型。2、类型多大数据能够包含各种结构化数据和非结构化数据，数据类型很多，用现有DBMS等软件技术难以描述和处理。这种大数据特征普通用来指明该大数据中包含各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其它数据类型。大数据特征和定义第36页3.维度高描述数据属性维数高，不但能够多至成百上千（有限维），乃至无穷维（可数维、连续维），应用时不得不先降维后才能深入处理。这种大数据特征（高维度）普通用来指明构建大数据时能够包含各种高维度子数据。尤其，能够采取无穷维度数据。3.维度高描述数据属性维数高，不但能够多至成百上千（有限维），乃至无穷维（可数维、连续维），应用时不得不先降维后才能深入处理。这种大数据特征（高维度）普通用来指明构建大数据时能够包含各种高维度子数据。尤其，能够采取无穷维度数据。3. 维度高描述数据属性维数高，不但能够多至成百上千（有限维），乃至无穷维（可数维、连续维），应用时不得不先降维后才能深入处理。这种大数据特征（高维度）普通用来指明构建大数据时能够包含各种高维度子数据。尤其，能够采取无穷维度数据。大数据特征和定义第37页4、媒体多表征大数据媒体（或介质）众多，包含文字、语言、音频、图像、视频、以及各种不停涌现着新媒体等等。这种大数据特征（多媒体）普通用来指明构建该类大数据媒体各种多样，乃至包含刚在网上新出现各种新媒体。5.动态性和实时性大数据结构和内容等都可动态改变，而且改变频率高、速度快、范围广，数据形态含有极大动态性，处理需要极快实时性。4、媒体多表征大数据媒体（或介质）众多，包含文字、语言、音频、图像、视频、以及各种不停涌现着新媒体等等。这种大数据特征（多媒体）普通用来指明构建该类大数据媒体各种多样，乃至包含刚在网上新出现各种新媒体。5.动态性和实时性大数据结构和内容等都可动态改变，而且改变频率高、速度快、范围广，数据形态含有极大动态性，处理需要极快实时性。4、媒体多表征大数据媒体（或介质）众多，包含文字、语言、音频、图像、视频、以及各种不停涌现着新媒体等等。这种大数据特征（多媒体）普通用来指明构建该类大数据媒体各种多样，乃至包含刚在网上新出现各种新媒体5. 动态性和实时性大数据结构和内容等都可动态改变，而且改变频率高、速度快、范围广，数据形态含有极大动态性，处理需要极快实时性。大数据特征和定义第38页6.多源性组成大数据子数据起源空间分布广、时间连续长、网点种类多、数据采集和存放等设备类型复杂繁多，从而造成采取标准不一、表述方式不一样、以及数据语义解释混乱等现象，它们都给大数据处理带来很多困难。这种大数据特征（多源性）普通用来指明构建大数据子数据数据来自很多地域、很多时间等等。大数据特征和定义第39页不确定性不确定性包含随机性和含糊性等特征，能够表达在数据内容、结构、处理、以及所含子数据间关联等多方面。大数据中能够包含众多含有不一样概率分布随机数和众多含有不一样定义域含糊数。数间关联含糊不清、而且可能随时复随杂机性改变。一个大数据能够又是另一些大数据（作为其子数据）组成集合，或者由很多大数据互联或超链接（包含递归链接）而成复杂网络。另外，高维度数据各维之间各种关联关系也是产生复杂性主要原因。大数据特征和定义第40页9.强噪声大数据中，往往有用数据和大量无用数据混在一起，所以大数据处理一项必要工作就是“不停地清垃圾、除噪声”。这个特征也可称为数据“价值密度”低，大数据往往是有用数据一个“贫矿”。10.毒数据多大数据中，可能存在大量有毒数据和有用数据混在一起。所以大数据处理一项必要工作就是“不停地去除可能毒数据，包含各种病毒、木马、蠕虫、以及恶意程序等等”。9.强噪声大数据中，往往有用数据和大量无用数据混在一起，所以大数据处理一项必要工作就是“不停地清垃圾、除噪声”。这个特征也可称为数据“价值密度”低，大数据往往是有用数据一个“贫矿”。10.毒数据多大数据中，可能存在大量有毒数据和有用数据混在一起。所以大数据处理一项必要工作就是“不停地去除可能毒数据，包含各种病毒、木马、蠕虫、以及恶意程序等等”。强噪声大数据中，往往有用数据和大量无用数据混在一起，所以大数据处理一项必要工作就是“不停地清垃圾、除噪声”。这个特征也可称为数据“价值密度”低，大数据往往是有用数据一个“贫矿”。毒数据多大数据中，可能存在大量有毒数据和有用数据混在一起。所以大数据处理一项必要工作就是“不停地去除可能毒数据，包含各种病毒、木马、蠕虫、以及恶意程序等等”大数据特征和定义第41页11.可信性、安全性和实时性要求高为了实现大数据高保密性和高安全性，往往在大数据处理过程中需要加入许多动态改变密码密钥加解密机制，以及软件文档验证/认证等可信机制。而且含有严格解密实时性要求。其实，在使用有限长度密码时，没有实时性要求就等于没有保密性。11.可信性、安全性和实时性要求高为了实现大数据高保密性和高安全性，往往在大数据处理过程中需要加入许多动态改变密码密钥加解密机制，以及软件文档验证/认证等可信机制。而且含有严格解密实时性要求。其实，在使用有限长度密码时，没有实时性要求就等于没有保密性。11. 可信性、安全性和实时性要求高为了实现大数据高保密性和高安全性，往往在大数据处理过程中需要加入许多动态改变密码密钥加解密机制，以及软件文档验证/认证等可信机制。而且含有严格解密实时性要求。其实，在使用有限长度密码时，没有实时性要求就等于没有保密性。大数据特征和定义第42页12.社会性大数据往往含有很强社会性，比如，对于互联网语言，不一样年纪、不一样阶层和不一样地域人士往往会有各不相同了解和利用。所以，为了准确地处理诸如互联网上舆情大数据，必须仔细考虑数据内容了解中各种社会性原因。13.可执行性大数据除了包含作为处理对象“数据”之外，普通还可随带能够处理对应“数据”大量可执行代码（程序）。即每个大数据都可分为“数据”和“代码”两部分。所以能够说一个含有大量数据程序也是一个大数据。比如面向对象数据库就可认为含有这种可执行性。又如空间飞行器在轨维护数据。12.社会性大数据往往含有很强社会性，比如，对于互联网语言，不一样年纪、不一样阶层和不一样地域人士往往会有各不相同了解和利用。所以，为了准确地处理诸如互联网上舆情大数据，必须仔细考虑数据内容了解中各种社会性原因。13.可执行性大数据除了包含作为处理对象“数据”之外，普通还可随带能够处理对应“数据”大量可执行代码（程序）。即每个大数据都可分为“数据”和“代码”两部分。所以能够说一个含有大量数据程序也是一个大数据。比如面向对象数据库就可认为含有这种可执行性。又如空间飞行器在轨维护数据。社会性大数据往往含有很强社会性，比如，对于互联网语言，不一样年纪、不一样阶层和不一样地域人士往往会有各不相同了解和利用所以，为了准确地处理诸如互联网上舆情大数据，必须仔细考虑数据内容了解中各种社会性原因。可执行性大数据除了包含作为处理对象“数据”之外，普通还可随带能够处理对应“数据”大量可执行代码（程序）。即每个大数据都可分为“数据”和“代码”两部分。所以能够说一个含有大量

数据程序也是一个大数据。比如面向对象数据库就可认为含有这种可执行性。又如空间飞行器在轨维护数据。大数据特征和定义第43页1.可视化分析（Analytic

Visualizations）数据可视化是数据分析工具最基本要求。可视化能够直观展示数据，让数据自己说话，让用户直观看到结果。2.数据挖掘算法（DataMiningAlgorithms）借助机器等工具，利用数据挖掘中集群、分割、孤立点分析及其它算法可深入数据内部，挖掘有价值信息。3.预测性分析能力（Predictive

Analytic

Capabilities）数据挖掘能够让用户更加好了解数据，而预测性分析能够让用户依据可视化分析和数据挖掘结果做出一些预测性判断。4.语义引擎（Semantic

Engines）非结构化数据多样性带来了数据分析新挑战，需要一系列工具去解析、提取、分析数据。语义引擎设计成能够从“文档”中智能提取信息。5.数据管理和数据质量（Data

Management

and

Master

Data

Quality

）

经过标准化流程和工具对数据进行处理，确保高质量分析结果。大数据分析五个基本方面1.可视化分析（Analytic

Visualizations）数据可视化是数据分析工具最基本要求。可视化能够直观展示数据，让数据自己说话，让用户直观看到结果。2.数据挖掘算法（DataMiningAlgorithms）借助机器等工具，利用数据挖掘中集群、分割、孤立点分析及其它算法可深入数据内部，挖掘有价值信息。3.预测性分析能力（Predictive

Analytic

Capabilities）数据挖掘能够让用户更加好了解数据，而预测性分析能够让用户依据可视化分析和数据挖掘结果做出一些预测性判断。4.语义引擎（Semantic

Engines）非结构化数据多样性带来了数据分析新挑战，需要一系列工具去解析、提取、分析数据。语义引擎设计成能够从“文档”中智能提取信息。5.数据管理和数据质量（Data

Management

and

Master

Data

Quality

）

经过标准化流程和工具对数据进行处理，确保高质量分析结果。大数据分析五个基本方面n大数据分析五个基本方面可视化分析（AnalyticVisualizations）数据可视化是数据分析工具最基本要求。可视化能够直观展示数据，让数据自己说话，让用户直观看到结果。数据挖掘算法（Data

Mining

Algorithms）借助机器等工具，利用数据挖掘中集群、分割、孤立点分析及其它算法可深入数据内部，挖掘有价值信息。预测性分析能力（Predictive

Analytic

Capabilities）数据挖掘能够让用户更加好了解数据，而预测性分析能够让用户依据可视化分析和数据挖掘结果做出一些预测性判断。语义引擎（Semantic

Engines）非结构化数据多样性带来了数据分析新挑战，需要一系列工具去解析、提取、分析数据。语义引擎设计成能够从“文档”中智能提取信息。数据管理和数据质量（DataManagement

andMasterDataQuality

） 经过标准化流程和工具对数据进行处理，确保高质量分析结果。大数据特征和定义第44页1.数据精准获取技术可穿戴式信息获取技术可植入、可嵌入式数据获取技术微型移动信息获取技术生物传感、微纳米传感器、便携式传感器等新型设备。1.数据精准获取技术

可穿戴式信息获取技术可植入、可嵌入式数据获取技术微型移动信息获取技术生物传感、微纳米传感器、便携式传感器等新型设备。1.

数据精准获取技术u

可穿戴式信息获取技术u

可植入、可嵌入式数据获取技术

u

微型移动信息获取技术u

生物传感、微纳米传感器、便携式传感器等新型设备。大数据获取第45页大数据数据标准化标准体系框架Ø采集内容Ø传输速率Ø存放格式Ø汇交方法Ø采集方式Ø编码标准Ø存放方式Ø汇交内容Ø采集时间Ø传输方式Ø存放安全Ø汇交分类Ø采集地点Ø传输冗余Ø数据结构Ø汇交范围Ø

……Ø

……Ø采集规范Ø传输标准Ø存放标准Ø汇交标准Ø

……Ø

……数据标准化技术Ø

数据增值关键在于整合，但整合前提是数据标准统一。领域数据标准化变得极为迫切，信息采集、传输、存放、汇交标准规范亟需大量出台，产业（行业）基准数据库亟需建立。基准数据库大数据整合处理第46页建模技术：农作物生长与产量形成机理建模；农产品消费行为与消费量改变动态建模；基于多代理系统进行农业智能仿真模拟；关联分析：教授会商系统结合；教授智慧动态引入；仿真模拟智能化和自适应；3.大数据分析处理技术（以农业为例）仿真过程介入；仿真结果反馈；生产与市场决议流程优化。建模技术：农作物生长与产量形成机理建模；农产品消费行为与消费量改变动态建模；基于多代理系统进行农业智能仿真模拟；关联分析：教授会商系统结合；教授智慧动态引入；仿真模拟智能化和自适应；3.大数据分析处理技术（以农业为例）仿真过程介入；仿真结果反馈；生产与市场决议流程优化。关联分析：教授会商系统结合；教授智慧动态引入；仿真模拟智能化和自适应；大数据分析处理技术（以农业为例）建模技术：农作物生长与产量形成机理建模；农产品消费行为与消费量改变动态建模；基于多代理系统进行农业智能仿真模拟；n

仿真过程介入；n

仿真结果反馈；n

生产与市场决议流程优化。大数据分析和解释第47页大数据分析和解释第48页5.大数据+超级计算种子基因数据+环境因子数据+遗传模型+超级计算经过计算机动态模拟种子生产过程、产量形成过程……5.大数据+超级计算种子基因数据+环境因子数据+遗传模型+超级计算经过计算机动态模拟种子生产过程、产量形成过程……大数据+超级计算种子基因数据+环境因子数据+遗传模型+超级计算经过计算机动态模拟种子生产过程、产量形成过程……大数据处理第49页6.大数据交互式可视化技术农信采监测数据可视化大数据背景下，在交互式数据可视化技术支撑下，经过对高频变产品市场数据处理，实现多品种、多地域、多类型产品市场变动内在机理、波动周期、市场走势可视化展现。6.大数据交互式可视化技术农信采监测数据可视化大数据背景下，在交互式数据可视化技术支撑下，经过对高频变产品市场数据处理，实现多品种、多地域、多类型产品市场变动内在机理、波动周期、市场走势可视化展现。农信采监测数据可视化6.大数据交互式可视化技术大数据背景下，在交互式数据可视化技术支撑下，经过对高频变产品市场数据处理，实现多品种、多地域、多类型产品市场变动内在机理、波动周期、市场走势可视化展现。大数据分析和解释第50页地质数据分析结果可视化地质数据分析结果可视化l

地质数据分析结果可视化大数据分析和解释第51页l

盆地勘测数据可视化大数据分析和解释第52页l

预测结果数据可视化大数据分析和解释第53页大数据建模分析是大数据应用和产生价值关键！定量数据分析模型定性数据推理分析模型定量与定性信息混合处理模型构建分析模型所对应数据结构具备可扩展、可裁剪和交互定制能力，可实现时间同时处理。大数据分析模型：①基于统计分析方法多元回归分析模型相关性（原因）分析模型差异性分析模型马尔科夫时序数据处理模型等7.大数据建模分析技术大数据建模分析是大数据应用和产生价值关键！定量数据分析模型定性数据推理分析模型定量与定性信息混合处理模型构建分析模型所对应数据结构具备可扩展、可裁剪和交互定制能力，可实现时间同时处理。大数据分析模型：①基于统计分析方法多元回归分析模型相关性（原因）分析模型差异性分析模型马尔科夫时序数据处理模型等7.大数据建模分析技术7.大数据建模分析技术大数据建模分析是大数据应用和产生价值关键！l

定量数据分析模型l

定性数据推理分析模型l

定量与定性信息混合处理模型p

构建分析模型所对应数据结构具备可扩展、可裁剪和交互定制能力，可实现时间同时处理。大数据分析模型：①基于统计分析方法l

多元回归分析模型l

相关性（原因）分析模型l

差异性分析模型l

马尔科夫时序数据处理模型等大数据建模分析第54页②采取数据挖掘方法动态分类和聚类算法关联分析模型序列模式挖掘算法异常情况（现象）发觉和分析算法③基于智能建模方法，基于动态神经网络仿真系统支持向量机动态贝叶斯网络可生长决议树等分析模型6.大数据建模分析技术②采取数据挖掘方法动态分类和聚类算法关联分析模型序列模式挖掘算法异常情况（现象）发觉和分析算法③基于智能建模方法，基于动态神经网络仿真系统支持向量机动态贝叶斯网络可生长决议树等分析模型6.大数据建模分析技术6.大数据建模分析技术②

采取数据挖掘方法l

动态分类和聚类算法l

关联分析模型l

序列模式挖掘算法l

异常情况（现象）发觉和分析算法③基于智能建模方法，l

基于动态神经网络仿真系统l

支持向量机l

动态贝叶斯网络l

可生长决议树等分析模型大数据建模分析第55页④针对建模要素数据可能为定量、定性或半定量情况，基于含糊集理论、云变换理论、粗糙集等方法，研究建立可进行定量与定性数据属性相转换和融合综合处理方法和模型；⑤针对多层次、多阶段分析问题，建立集成份析模型和决议主题导向分析模型链，实现对决议问题协同分析和过程支持。6.大数据建模分析技术④针对建模要素数据可能为定量、定性或半定量情况，基于含糊集理论、云变换理论、粗糙集等方法，研究建立可进行定量与定性数据属性相转换和融合综合处理方法和模型；⑤针对多层次、多阶段分析问题，建立集成份析模型和决议主题导向分析模型链，实现对决议问题协同分析和过程支持。6.大数据建模分析技术6.大数据建模分析技术④针对建模要素数据可能为定量、定性或半定量情况，基于含糊集理论、云变换理论、粗糙集等方法，研究建立可进行定量与定性数据属性相转换和融合综合处理方法和模型；⑤针对多层次、多阶段分析问题，建立集成份析模型和决议主题导向分析模型链，实现对决议问题协同分析和过程支持。大数据建模分析第56页大数据环境下，决议与预测方法向“数据+模型+分析”模式发生着深刻转变，展现出高频实时、深度定制化、全周期沉醉式交互、跨组织数据整合、多主体决议等特征。大数据含有海量、多源、异构特征、实时处理、决议要素数据分布式采集和存放等特点，迫切需要研究建立专门针对大数据分析模型、算法和工具。研究智能化数据处理方法，以适应从处理结构化数据向处理更多非结构化数据、从处理单一数据集向迭代增加数据集、从批处理向流处理转变；研究面向管理主题和决议要素，愈加趋于自适应和自识别数据算法，以满足大数据智能化、实时性处理要求；6.大数据建模分析技术大数据环境下，决议与预测方法向“数据+模型+分析”模式发生着深刻转变，展现出高频实时、深度定制化、全周期沉醉式交互、跨组织数据整合、多主体决议等特征。大数据含有海量、多源、异构特征、实时处理、决议要素数据分布式采集和存放等特点，迫切需要研究建立专门针对大数据分析模型、算法和工具。研究智能化数据处理方法，以适应从处理结构化数据向处理更多非结构化数据、从处理单一数据集向迭代增加数据集、从批处理向流处理转变；研究面向管理主题和决议要素，愈加趋于自适应和自识别数据算法，以满足大数据智能化、实时性处理要求；6.大数据建模分析技术6.大数据建模分析技术大数据环境下，决议与预测方法向“数据+模型+分析”模式发生着深刻转变，展现出高频实时、深度定制化、全周期沉醉式交互、跨组织数据整合、多主体决议等特征。大数据含有海量、多源、异构特征、实时处理、决议要素数据分布式采集和存放等特点，迫切需要研究建立专门针对大数据分析模型、算法和工具。l

研究智能化数据处理方法，以适应从处理结构化数据向处理更多非结构化数据、从处理单一数据集向迭代增加数据集、从批处理向流处理转变；l

研究面向管理主题和决议要素，愈加趋于自适应和自识别数据算法，以满足大数据智能化、实时性处理要求；大数据建模分析第57页研究“跨域关联”技术，经过大数据与云计算结合，不一样领域数据集跨域关联有利于发掘产品各个步骤痕迹，从凌乱纷繁数据背后找到产品生产、流通和消费轨迹，把“大数据”变成“小数据”，形成反应事物本质规律“最小数据集”。在模型与算法构建中，应充分考虑决议原因多元、数据增加、规模大、静态与动态数据结合、定量与定性信息相混合等特征，分析模型结构和信息处理机制应具备可扩展性，其结构参数和性质参数应具备自适应优化调整能力。6.大数据建模分析技术研究“跨域关联”技术，经过大数据与云计算结合，不一样领域数据集跨域关联有利于发掘产品各个步骤痕迹，从凌乱纷繁数据背后找到产品生产、流通和消费轨迹，把“大数据”变成“小数据”，形成反应事物本质规律“最小数据集”。在模型与算法构建中，应充分考虑决议原因多元、数据增加、规模大、静态与动态数据结合、定量与定性信息相混合等特征，分析模型结构和信息处理机制应具备可扩展性，其结构参数和性质参数应具备自适应优化调整能力。6.大数据建模分析技术6.大数据建模分析技术l

研究“跨域关联”技术，经过大数据与云计算结合，不一样领域数据集跨域关联有利于发掘产品各个步骤痕迹，从凌乱纷繁数据背后找到产品生产、流通和消费轨迹，把“大数据”变成“小数据”，形成反应事物本质规律“最小数据集”。l

在模型与算法构建中，应充分考虑决议原因多元、数据增加、规模大、静态与动态数据结合、定量与定性信息相混合等特征，分析模型结构和信息处理机制应具备可扩展性，其结构参数和性质参数应具备自适应优化调整能力。大数据建模分析第58页7.基于深度学习模型大数据分析技术深度学习是机器学习领域一个新研究方向，近年来在图像分析、语音识别、计算机视觉等多类应用中取得突破性进展，其动机在于建立模型模拟人类大脑神经连接结构，在处理图像、声音和文本这些信号时，经过多个变换阶段分层对数据特征进行描述，进而给出数据解释。以图像数据为例，灵长类视觉系统中对这类信号处理依次为:首先检测边缘初始形状，然后再逐步形成更复杂视觉形状。一样地，深度学习经过组合低层特征形成愈加抽象高层表示属性类别或特征，给出数据分层特征表示。7.基于深度学习模型大数据分析技术深度学习是机器学习领域一个新研究方向，近年来在图像分析、语音识别、计算机视觉等多类应用中取得突破性进展，其动机在于建立模型模拟人类大脑神经连接结构，在处理图像、声音和文本这些信号时，经过多个变换阶段分层对数据特征进行描述，进而给出数据解释。以图像数据为例，灵长类视觉系统中对这类信号处理依次为:首先检测边缘初始形状，然后再逐步形成更复杂视觉形状。一样地，深度学习经过组合低层特征形成愈加抽象高层表示属性类别或特征，给出数据分层特征表示。7.基于深度学习模型大数据分析技术第59页l

深度学习是机器学习领域一个新研究方向，近年来在图像分析、语音识别、计算机视觉等多类应用中取得突破性进展，其动机在于建立模型模拟人类大脑神经连接结构，在处理图像、声音和文本这些信号时，经过多个变换阶段分层对数据特征进行描述，进而给出数据解释。l

以图像数据为例，灵长类视觉系统中对这类信号处理依次为:首先检测边缘初始形状，然后再逐步形成更复杂视觉形状。一样地，深度学习经过组合低层特征形成愈加抽象高层表示属性类别或特征，给出数据分层特征表示。深度学习概念最早由多伦多大学G.E.Hinton等于提出，指基于样本数据经过一定训练方法得到包含多个层级深度网络结构机器学习过程。传统神经网络随机初始化网络中权值，造成网络很轻易收