移動互聯網大數據分析處理技術

㈠ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

㈡ 大數據處理有哪些關鍵技術

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。
1、大數據採集技術
大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

4、大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡。

1、製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

㈢ 針對物聯網，移動互聯，大數據等新一代信息技術，企業有哪些發展與應用需求

主要由以下三點作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從逗業務驅動地 轉變逗數據驅動地。

㈣ 人力資源管理中應用大數據分析及移動互聯網技術有何思路和建議

要寫論文還是什麼啊、、
首先，要分開解讀你這個問題。什麼是人力資源管理，大數據分析和移動互聯網對其他的行業有何影響，在人力資源管理中，我們又能借鑒什麼。這是思路。
再說說建議。建議都是趨向於利，避於害。那麼我們就要注意大數據分析的幾個重要性，量大、真實、速度快等，我們怎麼可以做到這幾點呢，多平台、多方向、真實認證等等手段去做。移動互聯也可以同思路去寫，安排好邏輯就行了。
個人見解，希望能幫到你。

㈤ 移動互聯網如何讓大數據「落地」，有哪些產品實例

問題補充：「大數據」這件事大家提了很久，可是真正能用好的產品少之又少。移動互聯網使得更多、更廣的數據不斷產生，它是否能真正促使大數據「落地」，變成每個人真正能享受到的服務？下面是來自知乎小夥伴maggie的回答：雲計算出現之前，傳統的計算機無法處理大量的非結構化數據，雲計算使得海量數據的存儲和快速分析成為可能，而每個人都擁有的智能終端（手機、電腦、智能設備）以及帶寬不斷增加的移動通信網路，使得海量數據的收集成為可能。大數據的核心在於「預測」，而雲計算使數據從「小樣本」轉變成有機會對所有可能的數據進行分析，預測將基於 「數據之間的關聯性」 而非 「為什麼是這樣的因果性」，我們只需要按照預測出來的趨勢去響應，使用這些結果。比如預測機票價格的走勢，並給出可信度，幫助用戶來決定什麼時間購買機票最省錢。它不用關心為什麼機票會有差異，是因為季節性還是因為其他什麼原因，它僅僅是預測當前的機票未來一段時間會上漲還是下降。如果機票價格有上漲的趨勢，系統就系統用戶立即購買機票。而原始的數據可以從機票預訂資料庫或者行業網站上扒下來。這項預測技術可以用在類似的相關領域。比如賓館預訂，商品購買等。比如通過汽車引擎的散熱和振動來預測引擎是否會出現故障。亞馬遜的推薦系統是很好的例子：亞馬遜從每一個客戶身上捕獲了大量的數據，歷史購買了什麼，哪些商品只是瀏覽卻沒有購買，瀏覽停留的時間，哪些商品是合並購買的，它要做的是找到產品之間的關聯性，感興趣的可以去搜索亞馬遜推薦引擎的專利。在中國，淘寶、支付寶擁有大量的用戶數據，還記得 「淘寶時光機嗎「 ？通過數據分析，把畢業- 戀愛- 遷移城市-結婚- 買房- 生子- 買車的人生軌跡串起來，我不敢說有多准，但是的確感動了我們。從數據中挖掘出背後的故事，這是一個非常有意思的關聯性數據挖掘嘗試。想想也挺可怕的，淘寶是個擁有海量用戶數據的平台，每天還有源源不斷地從移動終端、電腦上不斷增加的數據，如果把這些數據利用起來，不止可以做商品購物推薦，同時還可以對可能的關聯性做預測。在零售行業，銷售數據的統計分析，可以讓供應商監控銷售速率、數量、以及存貨情況，可以知道什麼貨物和什麼貨物擺在一起，放在什麼位置銷量最好，特定的季節，什麼產品銷量最高。公共設施領域，不再是隨機的巡檢，而是針對設施上報的數據以及故障發生的歷史數據、環境數據進行分析和預測，集中人力和物力優先檢查最有可能出現問題的那些設施，減少整體平均的故障發生率。大數據革命首先要把這些可以獲得的數據收集上來，包括未來可能被利用的信息。比如很多應用不管是不是需要位置信息，通常都會問你要位置信息，為未來能做出更多的智能反應做數據儲備。保險公司通過車險投保人的歷史數據（時間、地點、實際行駛路程）來為車險定價。廣告公司可以根據人們的居住地點、要去的地方，提供定製廣告，信息匯集起來可能會揭示某種發展趨勢。交通服務公司可以通過手機的位置來預測交通情況，和某個地方目前聚集了多少人。最近的 」棱鏡計劃「 ，從音視頻、圖片、郵件、文檔以及連接信息中分析個人可能對國家安全造成威脅的行動。大數據可用的領域實在是很多，具體有什麼好點子，哪些產品有機會，我覺著還得多去想和研究。總結起來，首先是數據收集，除了利用現有的數據渠道之外，還可能需要改造一些產品形態，使得數據更好地被量化和可被學習。然後是通過雲計算來做數據相關性的分析，這裡面有大量的演算法工作要去做，所以未來演算法人才是最具有技術挑戰的工種。

㈥ 海量移動互聯網數據 怎麼做數據分析

一、數據量過大，數據中什麼情況都可能存在。
如果說有10條數據，那麼大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至 過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行處理，尤其海量的數據中，什麼情況都可能存在，例如，數據中某處格式出了問題，尤其在程序處理時， 前面還能正常處理，突然到了某個地方問題出現了，程序終止了。
二、軟硬體要求高，系統資源佔用率高。
對海量的數據進行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統資源。一般情況，如果處理的數據過TB級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。
三、要求很高的處理方法和技巧。
這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經驗的積累，也是個人的經驗的總結。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規則。
下面我們來詳細介紹一下處理海量數據的經驗和技巧：
一、選用優秀的資料庫工具
現在的資料庫工具廠家比較多，對海量數據的處理對所使用的資料庫工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟 公司最近發布的SQL Server 2005性能也不錯。另外在BI領域：資料庫，數據倉庫，多維資料庫，數據挖掘等相關工具也要進行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。筆者在實際數據分析項目中，對每天6000萬條的日誌數據進行處理，使用SQL Server 2000需要花費6小時，而使用SQL Server 2005則只需要花費3小時。
二、編寫優良的程序代碼
處理數據離不開優秀的程序代碼，尤其在進行復雜數據處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數據的處理至關重要，這不僅僅是數據處理准確度的問題，更是數據處理效率的問題。良好的程序代碼應該包含好的演算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。
三、對海量數據進行分區操作
對海量數據進行分區操作十分必要，例如針對按年份存取的數據，我們可以按年進行分區，不同的資料庫有不同的分區方式，不 過處理機制大體相同。例如SQL Server的資料庫分區是將不同的數據存於不同的文件組下，而不同的文件組存於不同的磁碟分區下，這樣將數據分散開，減小磁碟I/O，減小了系統負荷， 而且還可以將日誌，索引等放於不同的分區下。
四、建立廣泛的索引
對海量的數據處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等欄位，都要建立相應 索引，一般還可以建立復合索引，對經常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數據時，曾經在一個ETL流程中，當插入表時，首先刪除索引，然後插入完 畢，建立索引，並實施聚合操作，聚合完成後，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。
五、建立緩存機制
當數據量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設置的好差也關繫到數據處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數據聚合操作時，緩存設置為100000條/Buffer，這對於這個級別的數據量是可行的。
六、加大虛擬內存
如果系統資源有限，內存提示不足，則可以靠增加虛擬內存來解決。筆者在實際項目中曾經遇到針對18億條的數據進行處理， 內存為1GB，1個P42.4G的CPU，對這么大的數據量進行聚合操作是有問題的，提示內存不足，那麼採用了加大虛擬內存的方法來解決，在6塊磁碟分區 上分別建立了6個4096M的磁碟分區，用於虛擬內存，這樣虛擬的內存則增加為 4096*6 + 1024 =25600 M，解決了數據處理中的內存不足問題。
七、分批處理
海量數據處理難因為數據量大，那麼解決海量數據處理難的問題其中一個技巧是減少數據量。可以對海量數據分批處理，然後處 理後的數據再進行合並操作，這樣逐個擊破，有利於小數據量的處理，不至於面對大數據量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進行，如果不允許拆分數據，還 需要另想辦法。不過一般的數據按天、按月、按年等存儲的，都可以採用先分後合的方法，對數據進行分開處理。
八、使用臨時表和中間表
數據量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成後，再利用一定的規則進行合 並，處理過程中的臨時表的使用和中間結果的保存都非常重要，如果對於超海量的數據，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作， 可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。
九、優化查詢SQL語句
在對海量數據進行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優良的SQL腳本和存儲 過程是資料庫工作人員的職責，也是檢驗資料庫工作人員水平的一個標准，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關聯，少用或不用游標，設計好高效的資料庫表 結構等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數據使用游標，運行3個小時沒有出結果，這是一定要改用程序處理了。
十、使用文本格式進行處理
對一般的數據處理可以使用資料庫，如果對復雜的數據處理，必須藉助程序，那麼在程序操作資料庫和程序操作文本之間選擇， 是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網路日誌都是文本格式或者 csv格式（文本格式），對它進行處理牽扯到數據清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導入資料庫再做清洗。
十一、定製強大的清洗規則和出錯處理機制
海量數據中存在著不一致性，極有可能出現某處的瑕疵。例如，同樣的數據中的時間欄位，有的可能為非標準的時間，出現的原因可能為應用程序的錯誤，系統的錯誤等，這是在進行數據處理時，必須制定強大的數據清洗規則和出錯處理機制。
十二、建立視圖或者物化視圖
視圖中的數據來源於基表，對海量數據的處理，可以將數據按一定的規則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基於視圖進行，這樣分散了磁碟I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區別。
十三、避免使用32位機子（極端情況）
目前的計算機很多都是32位的，那麼編寫的程序對內存的需要便受限制，而很多的海量數據處理是必須大量消耗內存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數的限制也十分重要。
十四、考慮操作系統問題
海量數據處理過程中，除了對資料庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用伺服器的，而且對系統的安全性和穩定性等要求也比較高。尤其對操作系統自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。
十五、使用數據倉庫和多維資料庫存儲
數據量加大是一定要考慮OLAP的，傳統的報表可能5、6個小時出來結果，而基於Cube的查詢可能只需要幾分鍾，因此處理海量數據的利器是OLAP多維分析，即建立數據倉庫，建立多維數據集，基於多維數據集進行報表展現和數據挖掘等。
十六、使用采樣數據，進行數據挖掘
基於海量數據的數據挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數據，一般的挖掘軟體或演算法往往採用數據抽樣的方式進行處理，這樣 的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數據的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經對1億2千萬行的表數據進行采樣，抽取出 400萬行，經測試軟體測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。
還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數值型的聚合比對字元型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。
海量數據是發展趨勢，對數據分析和挖掘也越來越重要，從海量數據中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要准確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數據的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。
海量數據處理專題（一）——開篇
大數據量的問題是很多面試筆試中經常出現的問題，比如 google 騰訊 這樣的一些涉及到海量數據的公司經常會問到。
下面的方法是我對海量數據的處理方法進行了一個一般性的總結，當然這些方法可能並不能完全覆蓋所有的問題，但是這樣 的一些方法也基本可以處理絕大多數遇到的問題。下面的一些問題基本直接來源於公司的面試筆試題目，方法不一定最優，如果你有更好的處理方法，歡迎與我討 論。
本貼從解決這類問題的方法入手，開辟一系列專題來解決海量數據問題。擬包含 以下幾個方面。
Bloom Filter
Hash
Bit-Map
堆(Heap)
雙層桶劃分
資料庫索引
倒排索引（Inverted Index）
外排序
Trie樹
MapRece
在這些解決方案之上，再藉助一定的例子來剖析海量數據處理問題的解決方案。
最簡單的一點專業的事情讓專業的人去做吧 招聘懂的人來做才王道

㈦ 移動互聯網如何讓大數據，有哪些產品實例

你說的是搜集數據嗎？我所在的公司以前做網路安全，現在做了安晟無限城市項目，主要是針對公共場所的無線WIFI，可以搜集到非常詳細精準的數據，但是這些數據是不公開的，報備公安機構。

㈧ 大數據處理分析技術類型有哪些

1、交易數據

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2、人為數據

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流，這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3、移動數據

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4、機器和感測器數據

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。

㈨ 大數據處理的關鍵技術都有哪些

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

1、大數據採集技術

大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

4、大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。