电子数据侦查

电子数据侦查
电子数据侦查

从电子数据取证到电子数据侦查

摘要

从1999年美国出现第一款商用计算机取证工具并随后引入中国,从2013年《刑事诉讼法》首次确立“电子数据”作为证据的法律地位至今,电子数据取证技术和产品已经在司法机关得到广泛应用。然而,电子数据取证以技术为先的理念极大地限制了其自身发展的空间。本文针对电子数据取证的局限性,提出电子数据侦查的理念:在刑事案件侦查全过程中,以发现和收集案件相关证据、查明犯罪事实、确定和查获犯罪嫌疑人为目标,围绕以案件要素构成的研判模型,从海量电子数据中挖掘线索和证据,直至案件侦破终结的一系列案件研判活动。并依此理念提出满足公安机关和检察机关侦查业务需求的解决方案。

关键词:电子数据侦查、案件构成要素、案件研判模型、智能研判

1什么是电子数据侦查?

1.1 从电子数据取证起步

1991年,在第一届国际计算机调查专家会议上,首次提出“计算机证据(Computer Evidence)”和“计算机取证(Computer Forensic)”。

1999年,美国出现了第一款计算机取证的商用工具EnCase。此后,以计算机取证为代表的电子数据取证的理念、技术和工具产品开始引入到国内,成为刑事案件侦查的技术手段之一。

2013年1月1日施行的《中华人民共和国刑事诉讼法》首次确立了“电子数据”作为证据的法律地位,电子数据取证在司法机关迎来了更大的发展机遇。全国公安机关县级以上网安部门、公安机关基层科所队基本完成智能终端数据取证设备的全面部署,正在逐步形成规范化、常态化的数据采集工作机制,为公安机关电子数据取证工作奠定了坚实的基础。检察机关已经建成全国的电子数据云平台,并开始覆盖基层检察院,应用服务正在向侦查办案部门延伸。

1.2 电子数据取证局限性

由于限定于电子数据证据和线索的取证分析,传统电子数据取证以技术为先的理念具有以下不足,限制了其发展空间:

1.电子数据作为独立的侦查线索和证据来源,没有与传统侦查手段获取的线索和证据关联,不能站在刑事案件

侦查的高度,融合两种线索和证据来源,共同为侦查业务服务。

2.由于定位于技术支持地位,电子数据取证产品为用户提供的是技术性的取证分析功能(例如,关系分析、行

为轨迹、异常分析等)。用户面对的是复杂难懂的功能逻辑。为完成刑事案件侦查任务,他们需要在各种取证分析功能之间切换,手工输入各种已知的线索信息。研判分析的结果多以技术性的文字、图表形式展现。

3.电子数据取证产品通常限于在特定侦查阶段,为特定具体的侦查任务提供证据和线索,提供技术性研判分析。

研判结果无法直观呈现,不能在侦查团队内部交流共享,不能回溯推演。

针对电子数据取证的局限性,本文首次提出电子数据侦查的理念,提出满足公安机关和检察机关两大司法机关侦查业务需求的解决方案。

1.3 什么是电子数据侦查

电子数据侦查是在以刑事案件侦查为主的各类案件侦查或者调查办理全过程中,以收集和发现案件相关证据、查明犯罪事实、确定和查获违法犯罪嫌疑人为目标,围绕案件构成要素,从海量的电子数据中挖掘线索和证据,直至案件侦破终结的一系列案件研判活动。

电子数据侦查的核心要素包括:

1.以电子数据取证技术手段,采集并汇聚以手机和个人计算机为主的各种涉案设备的电子数据[1](这里的涉

案设备指案件中嫌疑人、被害人或者其他相关人拥有或使用的各种电子终端设备);

2.融合传统侦查手段获取的案件证据和线索[1](通常是已经记录在公安机关或检察机关的网上办案系统、现

场勘验信息系统、询问/讯问笔录信息系统等系统中的电子数据);

3.整合司法机关(公安机关和检察机关)各种情报信息资源[1],整合社会情报信息资源[1];

4.建立以犯罪主体、相关人(受害人和知情人)、相关物、作案行为、作案时间、作案空间、作案动机目的、

作案结果等刑事案件要素构成的案件研判模型;

5.在以刑事案件侦查为主的各类案件侦查或调查办理全过程中,以案件研判模型为核心展开的一系列案件研判

活动;

6.案件研判活动的目的是为发现和收集案件证据、查明犯罪事实、确定和查获犯罪嫌疑人等各项侦查任务服务。

电子数据侦查活动的本质是利用已知线索和证据,从以电子数据形式存在的海量情报信息[1]中挖掘出更多新线索和证据,再利用新线索继续挖掘其它线索,如此循环反复,直至查明违法犯罪行为、动机目的、组织分工以及违法犯罪结果等相关事实,直至侦查终结。

2电子数据侦查的理念和优势

2.1 电子数据侦查的理念

下图描述了电子数据侦查的理念和内涵,以下将做详细阐述。

图1 电子数据侦查概念模型

1.以电子数据取证手段,采集并汇聚各种涉案终端设备上的电子数据

截止2015年12月,我国网民规模达 6.88 亿,其中手机网民达6.2亿,占网民的90%以上,只使用手机上网的网民1.3亿,占整体网民的大约18.5%。手机用户数超过13亿户,手机普及率达95.5部/百人。用户规模超过1亿的网络应用包括:即时通讯、搜索引擎、网络新闻、网络视频、网络音乐、网上支付、网络购物、网络游戏、网上银行、网络文学、旅行预订、电子邮件、团购、互联网医疗、论坛/bbs、在线教育、互联网理财。这组数字表明:手机已经成为人们日常生活的必需品,以智能手机为主的智能终端设备记录了人们日常沟通交流、生活工作、娱乐学习、出行购物等等行为。在这个大数据的时代,不论是数字化犯罪还是传统手段犯罪,除非“不食人间烟火”,否则都将落入“天网恢恢,疏而不漏”的电子数据记录体系。

其中,以电子数据取证技术手段、从涉案终端设备上采集并汇聚的电子数据记录着涉案相关人、尤其是犯罪嫌疑人的日常行为,是电子数据侦查最重要的线索和证据来源。

2.融合传统侦查手段获取的案件证据和线索

电子数据侦查整合传统侦查手段获取的案件证据和线索,包括:物证书证,证人证言,被害人陈述,犯罪嫌疑人、被告人供述和辩解,鉴定意见,勘验检查、辨认、侦查实验等笔录,视听资料。这些线索和证据通常已经记录在公安机关或检察机关的网上办案系统、人员信息采集系统、现场勘验信息系统、询问/讯问笔录信息系统等信息系统中,以结构化、半结构化或者非结构化电子数据形式存在。

电子数据侦查融合这些传统线索和证据,通过碰撞比对、搜索等传统分析手段,从海量涉案设备电子数据中挖掘线索和证据,可以大大提高案件侦破成功率。

3.整合司法机关(公安机关和检察机关)各种情报信息资源

司法机关情报信息资源通常包括:公安情报平台、警务综合应用平台、警用地理信息平台、网安综合应用平台、人口信息库、机动车信息库、在逃人员信息系统、被盗抢汽车信息系统、禁毒信息管理系统、电信诈骗案件侦查破案协助平台、旅馆住宿信息系统、网吧上网信息系统等等。这些海量的情报信息中隐藏着犯罪分子犯罪行

为的蛛丝马迹,电子数据侦查整合这些情报信息,使得从中挖掘犯罪线索和证据、查明犯罪事实、确定和查获犯罪嫌疑人成为可能。

4.整合社会情报信息资源

社会情报信息资源是指电信、互联网服务、银行、证券、水电煤公用服务、广电、邮政、快递、医院等各类社会服务企业单位,以及工商、税务、海关、民政、房地产登记这类行政管理部门所运营维护的各类信息系统中保存的情报信息。这些情报信息记录了普通社会人群生活、工作、娱乐、购物、出行等日常行为,其中也包括违法犯罪分子的日常行为以及违法犯罪行为。与司法机关的情报信息资源相比,这些情报信息覆盖的社会人群更加广泛,记录的社会行为更加全面、详尽。通过整合这些社会信息资源,完全有可能捕捉到犯罪分子更多的蛛丝马迹,让其无处遁形。

电子数据侦查只有整合了社会情报信息资源,将挖掘犯罪线索和证据的数据空间扩展到普通社会人群的日常行为,才能成为真正意义上的“电子数据侦查”。

从下图我们可以看到传统侦查手段获取的线索和证据、涉案设备电子数据、司法机关情报信息资源和社会情报信息资源在电子数据侦查中的层次关系。电子数据侦查活动的本质就是利用已知线索和证据,从这些以电子数据形式存在的海量情报信息中挖掘出更多新线索和证据。

图2 传统侦查证据线索、涉案设备电子数据、司法机关和社会情报信息的层次关系

5.建立以案件要素构成的案件研判模型

电子数据侦查首先需要建立以案件相关人(犯罪分子、受害人和其他知情人)、相关物、作案行为、作案时间、作案空间、作案动机目的、作案结果等刑事案件要素构成的案件研判模型,包括涉案人关系模型(其中又包括嫌疑人团伙关系模型),涉案行为模型、涉案时间模型、涉案空间模型、作案动机目的模型、作案结果模型等。

图3 刑事案件构成要素

案件研判模型具有以下意义和作用:

?案件研判模型由案件构成要素的组成,记录了案件相关人、相关物、涉案行为的时间和空间、作案动机目的、作案结果等,成为案件研判分析的基础—以案件研判模型为核心展开的案件研判活动。

?案件研判模型记录了已知线索和证据,并以可视化的形式直观呈现出来。侦查人员可以根据已知线索,按照其熟悉的侦查思路展开研判分析,发现新线索,新线索可以自动记录在研判模型中。

?在以刑事案件侦查为主的各类案件侦查或调查办理全过程中,案件研判模型可以记录各个办案阶段的研判结果,并在侦查团队内部交流共享、推演回溯,使得跨部门、跨警种、跨区域的联合协同侦查成为可能。

?案件研判模型可以记录侦查员的研判行为。通过归纳分析优秀侦查员的研判思路,将其固化为智能研判算法,转化为系统自动执行的研判功能。

?可以利用人工智能技术,通过机器学习侦查员研判行为和思路,系统自动生成智能研判算法。

案件研判模型既可以是针对所有刑事案件共性的案件要素的通用案件模型,也可以是针对特定案件类型和侦查模式的特定类型案件模型。

由于刑事案件本身的复杂性,没有适合各种案件的通用侦查模式和研判思路。但针对特定类型案件的发案规律,经过长期刑事侦查实践总结出了科学的侦查模式,优秀的侦查员根据各自侦查办案实践形成了一系列有效的研判思路。基于特定类型的案件研判模型,完全可以通过归纳分析,将这些侦查模式和研判思路固化形成适合特定案件类型的智能研判算法。

图4 证据线索、案件研判模型与研判活动的关系

6.电子数据侦查为刑事案件侦查的全过程提供案情研判服务

即使尚未获取涉案设备电子数据,电子数据侦查也可以基于传统手段获取的线索和证据建立案件研判模型,在刑事案件侦查全过程中开展案件研判活动,循环反复地根据已知线索获取更多线索和证据,直至案件侦查终结。整个刑事案件侦查过程就是一个涉案线索逐步丰富,涉案证据逐步完整并形成证据链,案件研判模型中案件构成要素逐步完备的过程。

电子数据侦查需要支持各种侦查形式,包括:普通刑事案件侦查、重大特定刑事专案侦查、串并案侦查。

电子数据侦查的服务对象已经从电子数据取证分析人员,扩展到侦查员、专业的情报分析人员、专案侦查中的指挥员,即整个刑事案件侦查团队。

7.电子数字侦查可以为行政违法案件调查服务—以治安案件为主

除为刑事案件侦查外,电子数据侦查还可为以治安案件为主的行政违法案件调查服务,为公安机关基层办理案件服务。

8.电子数据侦查可以为专项斗争的侦查任务服务

电子数据侦查还可为专项斗争的全过程提供支撑服务,包括从电子数据中搜集材料、总结犯罪特点、深挖犯罪事实,查证专项斗争中发现的重大线索,为后续的立案侦查做准备。

2.2 电子数据侦查的优势

与传统电子数据取证相比,电子数据侦查具有如下优势:

表1 电子数据侦查与传统电子数据取证的对照

3电子数据侦查解决方案

针对公安机关和检察机关两大司法机关实施刑事案件侦查的业务需要,以及公安机关调查办理以治安案件为主的行政违法案件的业务需要,本文提出一套完整的行业解决方案—取证互联通。

3.1 业务功能定位

电子数据侦查解决方案的业务功能定位于:

1.电子数据云平台—汇聚、整合电子数据

●汇聚涉案设备电子数据

●整合案事件信息数据—检索网上办案系统,整合传统侦查手段获取的线索和证据

●整合司法机关数据资源—连接司法机关情报信息系统,检索刑嫌管控、阵地控制信息数据,覆盖刑嫌

管控对象;检索基础信息数据(如人口库、卡口库等),覆盖普通人群信息。

●整合社会数据资源(如电信话单、银行账单等)—有机会从涵盖普通人群的全场景电子数据中挖掘线

索,锁定违法犯罪分子。

目标用户角色:平台的规划者

2.电子数据取证分析

挖掘案件线索和证据,为案件侦查和调查取证提供技术支持

目标用户角色:电子数据取证分析人员、取证技术管理者

3.电子数据侦查研判

案件研判分析:在案件侦查全过程中,直接为刑事案件侦查和治安案件调查办理服务

违法犯罪态势分析:分析违法犯罪发生规律、背后动因以及发展态势

目标用户角色:侦查员及业务管理者,侦查业务主管领导;基层办案人员及业务管理者

3.2 解决方案特点

电子数据侦查整体解决方案业务逻辑架构如下图所示:

图5 取证互联通业务逻辑架构

本解决方案特点:

1.方案设计紧紧围绕提升客户战力目标,符合用户任务场景要求

围绕提升客户战力目标,对目标用户群体进行精确细分,将提升战力目标分解到各个用户角色的任务目标,依据用户任务目标和任务场景进行系统设计。并进一步用量化指标考察用户利用本系统完成任务的情况,通过数据统计分析定量评估实际案件侦查的运营效果、存在的问题和系统完善方向。例如:

1)评价系统对提高侦查员破案率和破案时效性的实际效果

2)统计取证分析员从涉案设备电子数据中挖掘出的线索证据数量

3)评价涉案设备电子数据质量与案件侦查效果的关系

4)评价平台涉案设备电子数据数量和质量

2.针对跨部门、跨警种、跨区域合成作战场景设计的安全访问控制机制

对电信诈骗、侵犯公民个人信息、网络赌博等这类跨地域甚至跨境的涉众类新型犯罪,需要多部门跨区域协同作战,由此延伸出多地区、多警种侦查团队协同研判的需求;由于涉案数据敏感性同时又有高度安全保密的需求,取证互联通安全访问控制机制同时满足两方面需求。

3.针对特定案件类型建立特定案件研判模型

以电信诈骗、侵害公民个人身份信息、非法买卖银行卡等涉众类犯罪为例,通过对案件发生、侦破模式的提炼,可固化形成特定的涉案人关系、犯罪行为等研判模型,支持跨区域、跨部门(警种)的协同研判,支持自动串并案分析。

图6 特定类型案件实例

4. 稳固而有弹性的系统架构

支持灵活的部署方式以及多系统协同运营;

支持灵活的跨区域、跨部门(警种)警务协作;

支持业务扩展,如通过简单的系统升级动态扩充智能研判算法,按案件类型扩展案件分析模型,扩充违法犯罪态势分析功能。

5. 灵活而丰富的数据接口

针对各类异构数据源(结构化、半结构化、非结构化),数据适配层定义了统一汇聚数据接口,确保系统具备整合各类情报信息的强大能力。

6. 快速而高效的搜索算法

结合数据库检索和全文搜索引擎,实现快速高效搜索。

未来本系统支持通过语义分析自动从非结构化数据中提取案件线索和证据并进一步自动建立涉案行为过程模型、支持自动统计分析侦查员研判思路并固化形成智能研判算法。

结束语

经过以刑事案件侦查为核心的司法实践运用,电子数据取证在技术、产品、服务和侦查研判等方面的实践积累,为电子数据侦查奠定了坚实的基础。我们相信,通过引入新的理念和坚持不懈地创新,再加上已有实践积累,电子数据在刑事案件侦查上的应用水平将登上新的台阶,为提高司法机关战力做出更大贡献。

大数据与中国商业地理分析

大数据与中国商业地理分析 作者:McKinsey China|九月10, 2013| 城市化与可持续发展, 技术,媒体与通信, 麦肯锡季刊| 从全球范围来看,采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者,宜家家居、麦当劳、星巴克等专门成立了商业地理分析团队,来指导其在中国的店铺选址。麦肯锡的“解读中国”商业地理分析团队亦感受到来自客户方越来越强烈的需求。我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 ——“80%的商业数据都是带有地理信息的” ——“商业地理分析的目的就是把对的产品放在对的位置上” ——“选址分析专家就是帮助客户找到最有利位置的…风水?先生” 科学选出最优位置 我们服务过一家全国股份制商业银行,该银行希望规划未来在中国某一线城市的网点开设计划。这些网点须开设在(潜在)顾客集中的区域,方便个人及企

业客户的业务办理,同时要避免选择过度竞争的区域,确保业务的健康增长。该如何科学地选出最优位置? 而这正是商业地理分析最擅长的领域。评估某一个特定地点是否具有商业价值,深入该地进行调查是传统的“笨”办法。若想从一百多个城市中选出每个城市的重点商圈,仅凭个人或者小团队的有限知识和商业直觉是远远不够的。我们认为,一个可行的方案是,利用这些城市的矢量地图并加载更细层面的经济、人口和地理数据,借助地理信息系统(GIS)来实现批量处理和定量分析。打个比方,风水先生一旦配备了现代化装备,就升级成为商业地理分析专家,他们凭借商业地理数据帮助客户寻找并确定城市中的最优位置。 为了帮助这家股份制银行挑选最有利位置,我们采取了抽丝剥茧层层深入的方法,从街道到商业楼宇,对可能的位置进行深入分析。综合该城市超过200 个街道的人口统计信息、分区富裕程度、分区内各银行网点的分布及开业年限、各类商业信息点的分布等信息,将这些街道分区归纳为核心分区、次核心分区和避免分区三个大类。新设网点时优先考虑核心分区。接下来,深入到每一个街道分区内部,根据分区特征、商业信息点的分布与区域聚集度进行打分,结合该城市各分区内已建/在建/筹建楼宇列表选出网点的最优位置(见图1)。

大数据分析报告中常用地10种图表及制作过程

数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月684513984252 2 月336616688265 3 月437916094282 4 月611811565194 5 月29197842126 6 月224911863189 200 150 冰箱100电视 50电脑 1月2月3月4月5月6月 图 1数点折线图 300 250 200电脑 150电视 100 冰箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 电脑 60% 40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图

柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、 圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200150 冰箱 100电视50电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300250200电脑150电视100冰箱 500 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100%80%139 160 115 60%166 78 118 电脑40%45 18 电视 19667949冰箱 20% 68 61290% 3343221月2月 3月 4月5月 6月 图6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比,该图的目的 是强调每个数据系列的比例。 4线-柱图

大数据分析标准功能点简介

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具,分别为分析报表工具和业务模型设计器,其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置,企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名,将加密监听程序指向加密服务器,以读取加密点。 数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义,对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类,可修改。 分类维护:可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类:可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑,进入分类管理页面;同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库,抽取的结果形成ODS数据仓库,供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种:手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划,选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作,用户密码的修改操作,以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理,可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制(删除),可根据实际业务需要授予适合的权限。 U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表,是基于业务模型做查询,并通过查询生成报表的平台;是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中,我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务,营销、库存、采购等主题),对于用户的个性化报表需求,可以单独定制。 对于已经设计好的报表,可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题,点击分析主题button打开分析首页。如图所示,点击财务分析主题按钮,财务首页报表则打开。

大数据分析专项职业能力考核规范

大数据分析专项职业能力考核规范 一、定义 运用计算机及相关软件,具备对各种类型的大数据进行数据建模、管理,数据分析、数据探索和数据可视化等能力。 二、适用对象运用或准备运用本项能力求职、就业的人员三、能力标准 与鉴定内容

(六)数据 探索1. 针对不同的数据,设计 基于各种规则、公式的实 时数据过滤; 2. 针对不同的数据和模 型,设计基于各种规则、 公式的数据广度和深度探 索和钻取; 3. 针对不同的数据,设计 基于各种规则、公式的联 动模型设计; 4. 针对不同的数据,设计基 于各种规则、公式的联动 页面设计; 5. 针对不同的数据范围统 计,设计数据范围的实时 调整和统计方法调整; 1. 基于统一的大数据分析平台 配置,将模型中各种形式的数 据过滤、数据连接过滤、统计 后数据过滤进行关联,并设计 实现统一的模型实时过滤; 2. 基于统一的大数据分析平台 配置,将多个模型中各种形式 的数据过滤、数据连接过滤、 统计后数据过滤进行关联合 并,并设计实现统一的页面数 据实时过滤; 3. 基于统一的大数据分析平台 配置,配置实时多维度数据分 析; 4. 基于统一的大数据分析平台 配置,配置默认数据钻取; 5. 基于统一的大数据分析平台 配置,配置定制数据钻取; 6. 基于统一的大数据分析平台 配置,配置单模型联动; 7. 基于统一的大数据分析平台 配置,配置多模型联动; 8. 基于统一的大数据分析平台 配置,配置数据统计实时数据 范围和实时统计方法。 20% (七)数据 分析1?数据模型设计、实现; 2. 基于各种规则、公式的数 据过滤; 3. 基于各种规则、公式的数 据列输出配置; 4?数据的分类统计,基于 等间隔、固定数量、定制 的范围分类统计; 5. 基于各种规则、公式的统 计后数据过滤; 6. 基于各种规则、公式的结 果排序; 7. 基于各种规则、公式的数 据范围控制; 8. 基于各种规则、公式的模 型数据结果的二次加工、 清洗、转换; 9. 数据透视模型的配置; 10. 数据模型的固化,将数 据模型实现串联、并联, 创建复杂数据模型; 11.数据模型计算形式、快 照的配置。 1. 基于统一的大数据分析平 台配置数据的过滤、清洗; 2. 基于统一的大数据分析平台 配置各种形式的值和范围统 计,各种形式的灵活日期范围 统计; 3. 数学及统计学相关基础知 识; 4. 有通过PHP、Python、R 语 言等语言进行数据统计分析的 经验; 5. 数学表达式、条件表达 式、逻辑表达式的编写和调 试; 6. 数学、时间、字符、逻辑 等公式的编写和调试; 7. 数据透视表的配置、使用 和理解; 8. 不少于一个行业的业务理解 和积累; 9. 数据思维,基于任何数据 都可以发现背后的规律和价 值,对数据有较好的洞祭力; 10. 用户画像、用户经营分 20%

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,天互数据总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL 的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

大大数据分析报告方向教学计划清单

大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验,提高业务效率,在大数据蓬勃发展的阶段里,需要对现有业务系统进行转型升级;作为大数据核心部分,大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才,在数据处理,数据分析方面,大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及,开源框架,比如hadoop,spark等,也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建,使得作为大数据的研发/分析带来基础设施,让学员掌握,同时,对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程,掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法,为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中,通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下,就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中,掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识,敏锐的数据观察力,和部分软件开发的知识,也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程,实际培训课程中,会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标,以实际项目为中心,以合理知识结构分解为手段,结合实际的应用场景,对大数据进行文本,图标等大数据进行分析和学习,主要以实际操作让学员对相关知识点掌握,达到理论与实际结合,教学与企业融合的内容。学员学成后,能够利用清洗后的数据,根据提供的先验知识,可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 (一)知识目标 1.理解大数据概念及应用场景,先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析

地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析 在自然资源管理体制发生变革、技术发展突飞猛进、国内外形势日新月异、技术大融合、业务大整合的背景下,将自然资源调查监测与地理空间大数据紧密的结合起来,从战略和全局高度研究和谋划创新发展,对自然资源管理具有重要的意义。文章将主要对地理空间大数据服务自然资源调查监测进行分析,并展望其发展方向。 标签:地理空间大数据;自然资源;调查监测 前言 为履行中央关于自然资源部统一行使全民所有自然资源资产所有者职责和统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责(简称“两统一”职责),2018年10月,自然资源部研究印发了《自然資源科技创新发展规划纲要》,提出了以“一核两深三系”为主体的自然资源重大科技创新战略,将构建地球系统科学核心理论支撑(“一核”),引领深地探测、深海探测国际科学前沿(“两深”),建立自然资源调查监测、国土空间优化管控、生态保护修复技术体系(“三系”)。在地理空间大数据架构下,按照自然资源调查监测的工作要求,能够建立全流程地理空间大数据技术体系。 1自然资源管理与调查监测 根据自然资源部的管理职责,自然资源管理工作主要包含以下4个方面:①开展自然资源统一调查评价监测;②开展自然资源统一确权登记;③建立空间规划体系并监督实施;④自然资源保护与国土空间生态修复。 其中,开展自然资源统一调查评价监测,任务包括制定自然资源调查监测制度、指标体系和统计标准;组织实施自然资源调查和监测;对自然资源调查监测成果进行汇交、管理、使用和发布等。 2地理空间大数据服务自然资源调查监测 2.1全天候立体化监测网 一方面建立基于传感器的“天基—空基—地基”地球观测数据一体化获取网络,另一方面,利用基础地理信息数据、常态化数据交换获得各类专题统计分析与调查数据和互联网上的众源地理空间数据,形成满足自然资源调查监测的全天候立体化监测网,提升对监测区域的全天候和众源数据获取能力。 2.2自然资源调查监测大数据仓库 面向众源、异构、动态性自然资源调查监测数据源的共建共享与集成应用,

运营大数据分析报告指标文档

运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能:以数据记录时间为筛选条件显示 本页下数据,默认首个时间范围框为当前日期前30天,第二个 时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历,用户可选择年份、月份和日期,日历内日期默认选择为当前日 期前一日,最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为 筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快 速筛选按钮,点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范 围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择:可选择按小时和按单日来作为统计 的维度,如选择小时则可显示每天12:00到13:00(或其他时 间段内)网站浏览量(或访客数)的数据统计。 ③数据统计区域(表格):首行显示全网站昨日的浏览量、 独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长,第 二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图:可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴,与1.1和 1.2中的时间范畴相关;纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标 移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期 或时间段,以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据:点击该按钮跳转至“概览信息 详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能:以数据记录时间为筛选条件显示 本页下数据,默认首个时间范围框为当前日期前30天,第二个

时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历,用户可选择年份、月份和日期,日历内日期默认选择为当前日 期前一日,最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为 筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快 速筛选按钮,点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范 围最长为365天。 ②时间统计方式选择:可选择按小时和按单日来作为统计 的维度,如选择小时则可显示每天12:00到13:00(或其他时 间段内)网站浏览量(或访客数)的数据统计。 ③数据统计区域(表格):首行显示全网站昨日的浏览量、 独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长,第 二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。该 表格与时间选择功能无关联。 ④详细数据展现区域:表格形式展现,在上述所选时间范 围和时间维度内,显示对应的pv、uv、pv/uv、vv、平均访问 时长、IP数和跳出率、转化率数值,每页显示十个,表格底部 有分页按钮,点击可到达对应页数。 ⑤导出表格:以excel表格形式导出当前信息 1.2网址来源 ①时间范围选择功能:以数据记录时间为筛选条件显示本 页下数据,默认首个时间范围框为当前日期前30天,第二个时 间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历, 用户可选择年份、月份和日期,最终结果以两个选择区域内选 择的时间的时间差为筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近 7天和最近30天的快速筛选按钮,点击对应按钮以对应时间进 行数据筛选。选择范围最长为365天。 ②表格展示对应数据

地理信息可视化大数据系统分析

地理信息可视化大数据系统分析 1、前言 伴随着IT技术的飞速发展,人类社会已步入信息化时期,人类活动和社会经济发展所累积的专业知识和工作经验依靠智能化技术积累成大量的数据资源。步入二十一世纪,随着互联网技术、移动互联和物联网技术的盛行,数据资源正展现为类型和经营规模的迅速扩大,比如中国电商企业淘宝公司每日均值约有6000万账号登录和20亿PV,沪深两市每日4个钟头的交易时间会产生三亿条以上逐笔成交数据,腾讯企业各种数据储存量(经压缩解决后)超出100PB。大量数据资源为数据发掘和剖析从而发觉和运用数据使用价值出示了前所未有的机会,大数据时期早已来临。 1980年,知名未来学者阿尔文·托夫在《第三次浪潮》一书里写到:假如说IBM的服务器打开了信息化改革的序幕,那么“大数据”才算是第三次浪潮的华彩协奏曲。自2009年开始,“大数据”变成了互联网信息技术行业的流行词汇。在2011年,美国知名咨询管理顾问公司麦肯锡明确提出大数据时期的见解:“数据,早已渗入现如今的每一个制造行业和业务职能行业,称之为重要的生产要素”。同一年三月,美国奥巴马政府部门就在白宫网站更新了《大数据研究和发展倡议》,将为此投入两亿美金以上资产,用以产品研发大数据重要技术,以占领数据资源综合利用的主阵地。诸多征兆莫不说明大数据身后潜在着极大的使用价值。那么,究竟什么叫大数据?百度百科界定大数据或称海量资料,指的是所涉及到的材料规模巨大到没法透过现阶段主流工具软件,在有效时间内做到获取、管理、解决并梳理变成协助企业运营决策更积极目的的新闻资讯。 具体来说,大数据关键有4个特性:一是数据规模极大,从TB级別上升到PB级別上述;二是数据种类繁杂,包含网络日记、视频、照片、地理位置信息等多种类型数据;三是使用价值相对密度低,以视频为例子,持续无间断监控过程中,可能有效的数据仅仅有一两

麦肯锡的中国视角:大数据与商业地理分析

麦肯锡的中国视角:大数据与商业地理分析麦肯锡的中国视角:大数据与商业地理分析 从全球范围来看,采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者,宜家家居、麦当劳、星巴克等与门成立了商业地理分析团队,来指导其在中国的店铺选址。麦肯锡的“觋读中国”商业地理分析团队亦感受到来自客户斱越来越强烈的需求。我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 , 80%的商业数据都是带有地理信息的 , 商业地理分析的目的就是把对的产品放在对的位置上 , 选址分析与家就是帮劣客户找到最有利位置的‘风水’先生 科学选出最优位置 我们服务过一家全国股份制商业银行,该银行希望规划未来在中国某一线城市的网点开设计划。这些网点须开设在,潜在,顾客集中的区域,斱便个人及企业客户的业务办理,同时要避免选择过度竞争的区域,确保业务的健康增长。该如何科学地选出最优位置?

而这正是商业地理分析最擅长的领域。评估某一个特定地点是否具有商业价值,深入该地进行调查是传统的“笨”办法。若想从一百多个城市中选出每个城市的重点商圈,仅凭个人戒者小团队的有限知识和商业直觉是进进不够的。我们认为,一个可行的斱案是,利用这些城市的矢量地图幵加载更细层面的经济、人口和地理数据,借劣地理信息系统,GIS,来实现批量处理和定量分析。打个比斱,风水先生一旦配备了现代化装备,就升级成为商业地理分析与家,他们凭借商业地理数据帮劣客户寻找幵确定城市中的最优位置。为了帮劣这家股份制银行挑选最有利位置,我们采取了抽丝剥茧层层深入的斱法,从街道到商业楼宇,对可能的位置进行深入分析。综合该城市超过200个街道的人口统计信息、分区富裕程度、分区内各银行网点的分布及开业年限、各类商业信息点的分布等信息,将这些街道分区归纳为核心分区、次核心分区和避免分区三个大类。新设网点时优先考虑核心分区。接下来,深入到每一个街道分区内部,根据分区特征、商业信息点的分布不区域聚集度进行打分,结合该城市各分区内已建/在建/筹建楼宇列表选出网点的最优位置,见图1,。 沙盘上的商业地理 商业地理分析正如将军俯视沙盘,挖掘商业数据的地理纬度,将城市的戓略高地和价值洼地一览无遗,运筹帷幄,决胜千里。

《大数据分析平台技术要求》

大数据分析平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。 ?

2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对XX数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据XX的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作, 支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。

地理信息大数据挖掘与分析

Data Base Technique ? 数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 175【关键词】地理信息 大数据 数据挖掘1 地理信息大数据的特征 随着信息技术的发展,各种地理地质探索程度的加深,每天都会产生大量的地理信息大数据,对于这些大数据的特征进行分析,开展实际应用具有极为重要的意义。 1.1 数据量巨大且多样化 随着地理信息数据收集手段的日益丰富使得地理信息的数据呈现出几何倍的增长,以全国4000个基准站计算显示,其总的数据规模已经超过了250GB ,如果扩大到全球的范围内,每天产生的数据量更是巨大。同时随着测绘技术、运动网络以及智能终端的应用,地理信息的数据来源越来越多,应用的技术越来越高超。人们可以通过无人机、卫星、气球拍摄等影响数据,手机、定位车等移动设备获得实时的信息,数据的来源以及种类越来越多样化。 1.2 数据产生较为快速 对于数据信息的获取上,高分辨率的影像等数据信息可以实时的获取,高分二号的重复采样周期为4天,资源三号的采样周期缩短到5天,对于传感器等相关移动设备获取信息的周期为实时,在对于这些信息的处理上,都是以秒来计算,同时数据的实效性可以依据分钟来计算,为此可见地理信息数据的产生与分析速度极为快速。 1.3 数据的应用价值极高 地理信息内部蕴含着巨大的财富,可以有效的指导人们的生产与生活活动,依据相关的数据显示,地理信息大数据可以人给服务商带来的收入超过1500亿美元,为用户带来的价值将会超过8000亿美元。 1.4 同传统地理信息的比较 首先为地位不同,传统的地理信息主要服务于政府,而大数据信息则面向于大众开展的应用服务。地理信息的数据产生部门也从相关单位,专业部门转变为每个人都是大数据地理信息的收集者,数据的量也从MB 发展到地理信息大数据挖掘与分析 文/曾航 唐险峰 谭龙生 PB ,部分的实效数据已经实现了实时的更新。2 地理信息大数据挖掘系统云平台分析地理信息大数据已经为证明其具有较大的应用基础,同时数据挖掘分析能力成为智慧应用的关键,为此数据的挖掘与分析能力显得尤为重要。针对于目前地理信息的特征,要想实现大数据到智慧应用的转变,需要应用到云储存技术、关系与非关系型数据库储存量巨大,通过人工智能以及云计算技术等,通过一定的排列剔除可信度低、未经过检测的数据,经过清洗以及转换之后得到可以利用的地理信息数据。最后通过统计分析、数据挖掘等分析未来的情况,这些操作实现的平台为地理信息处理云平台。地理信息系统的云平台不仅仅支持的为桌面端以及Web 端的应用,为企业以及政府部门提供提供服务,其还是一个服务性以及跨部门的云平台。地理信息云平台含有各种趋势化的技术与数据,在数据管理层面支持3D 数据、公共地理框架数据以及街景、实时位置以及感知数据等,在支持数据格式层面含含有关系型数据、表格、图片以及非关系型数据等几种格式,地理信息数据服务系统还加入了网络社会媒体,网络设备传输的流数据等。对于实际功能层面,处理具有传统的可视化查询、编辑以及分析等功能之外,同时还可以提供的为在线的地理信息触发、地理信息围栏筛选等功能,经过处理之后需要的信息可以通过列消息、邮件以及地图成果等传递给用户。在具体使用的时候,用户可以根据各种类型终端实时的范围地理信息云平台,同时依据云平台获得订阅自身需要的素具信息,并不需要关系数据是如何采集与获取就可以得到较好的服务。3 地理信息大数据的挖掘与应用探析地理信息云平台可以轻而易举的实现各种信息资源的共享,使用地理信息资源的模式从推动应用转变为利用信息挖掘应用,可以为政府、企业以及社会公众等的决策提供支持服务。3.1 城市人文信息的挖掘一个城市夜晚的灯光水平会直接的反应该城市的工业化水平,人口的分布情况等,通过遥感卫星夜间的影响可以获得各个城市经济的要素信息。比如利用夜光减少的情况,分析居民的大规模迁移与战争的发展情况,通过经济统计数据、夜光影响以及土地覆盖类型的数据等,可以得到网格化的GDP 数据,对于政府制定经济发展政策具有较大的帮助。3.2 公安应急应用针对于开放式的广场,公安部门难以掌握好人口的聚集程度,进而难以给出科学的人口流量控制方法,较为容易出现踩踏的事故。为此可以借助于手机热点的大数据计算得到每平方米内部聚集人口的数量,之后结合手机热点的流动趋势,可以精确的判断出每平方米人口的聚集量变化趋势,进而可以及时的做出相关应急措施,避免由于人口超负荷的汇聚带来较大的伤亡。3.3 环境与卫生监测在卫生领域,可以判断流感蔓延的实际情况,对于用户在相关搜索引擎输入的咳嗽、 发烧等热点检索信息,具体的分析流感疫情实际的蔓延情况,进而为政府部门快速的应对疾病的蔓延提供第一手珍贵的资料。同时还可以在环保领域的雾霾监测应用,对于污染企业帆布的信息、风向的具体走势以及道路分布,交流流量、人群轨迹等大量的数据开展开展汇集、处理以及实时分析,进而可以获得可视化的雾霾分布图以及雾霾的变化趋势图,进而为政府部门提前的应对雾霾天气、开展环境整治等方面的工作提供必要的指导。3.4 交通出行规划应用人们在出行时通常会考虑当时的路况,绕开拥堵路段,去选宽松路段,但这些宽松路段便会由于车辆的增加而逐渐成为新的拥堵路段,所以导航系统的应用能够通过以往的大量数据,来以现阶段车辆行驶的大概趋势为基础,对用户合理的行驶路线进行分析,以此帮助用户有效避开拥挤路段。4 结束语伴随着地理信息数据获取手段的逐渐增加,地理信息数据也开始进入到大数据时代,地理信息大数据中,用户不在为地理信息数据资源的覆盖性以及发展趋势等担心,而是需要关注于数据如何的组织管理,如何的获取可靠的数据信息,需要花费更多的经理在数据的应用挖掘上,更好的服务于政府、企事业单位以及社会大众。同时我们还需要注意的为,在大数据时代个人隐私面临较为严峻的挑战,如何的防止私人信息泄密是值得关注话题,为此我们今后需要做的就是积极的完善地理信息云平台,深入的挖掘数据内部含有的价值,促进信息产业的发展与进步。参考文献[1]周星,桂德竹.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇和挑战[J].地理信息世界,2013(05):17-20.[2]周顺平,徐枫.大数据环境下地理信息产业发展的几点思考[J].地理信息世界,2014(01):45-50.[3]武长安,姜楠.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇与挑战[J].住宅与房地产,2017(23).[4]刘纪平,张福浩,王亮等.面向大数据的空间信息决策支持服务研究与展望[J].测绘科学,2014,39(05):8-12.[5]曾元武,陈泽鹏,方晓乐等.大数据时代下地理信息公共平台建设展望[J].测绘通报,2015(11):84-87.作者单位重庆市规划信息服务中心 重庆市 401121

(完整版)大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念: "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念: "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 大数据分析的五个基本方面: 1、可视化分析Analytic Visualizations 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者

《大数据分析报告》课程实用标准

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路,及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力,为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容;在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性和实用性 (2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系和教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养和职业素养养成,突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作,顺序性和过程性很强,课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导和复杂计算分析,把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授和训练,适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队

大数据和商业地理分析:-中国视角

大数据与商业地理分析:中国视角 从全球范围来看,采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者,宜家家居、麦当劳、星巴克等专门成立了商业地理分析团队,来指导其在中国的店铺选址。麦肯锡的“解读中国”商业地理分析团队亦感受到来自客户方越来越强烈的需求。我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 “80%的商业数据都是带有地理信息的” “商业地理分析的目的就是把对的产品放在对的位置上”

“选址分析专家就是帮助客户找到最有利位置的‘风水’先生” 科学选出最优位置 我们服务过一家全国股份制商业银行,该银行希望规划未来在中国某一线城市的网点开设计划。这些网点须开设在(潜在)顾客集中的区域,方便个人及企业客户的业务办理,同时要避免选择过度竞争的区域,确保业务的健康增长。该如何科学地选出最优位置? 而这正是商业地理分析最擅长的领域。评估某一个特定地点是否具有商业价值,深入该地进行调查是传统的“笨”办法。若想从一百多个城市中选出每个城市的重点商圈,仅凭个人或者小团队的有限知识和商业直觉是远远不够的。我们认为,一个可行的方案是,利用这些城市的矢量地图并加载更细层面的经济、人口和地理数据,借助地理信息系统(GIS)来实现批量处理和定量分析。打个比方,风水先生一旦配备了现代化装备,就升级成为商业地理分析专家,他们凭借商业地理数据帮助客户寻找并确定城市中的最优位置。 为了帮助这家股份制银行挑选最有利位置,我们采取了抽丝剥茧层层深入的方法,从街道到商业楼宇,对可能的位置进行深入分析。综合该城市超过200个街道的人口统计信息、分区富裕程度、分区内各银行网点的分布及开业年限、各类商业信息点的分布等信息,将这些街道分区归纳为核心分区、次核心分区和避免分区三个大类。新设网点时优先考虑核心分区。接下来,深入到每一个街道分区内部,根据分区特征、商业信息点的分布

教育大数据分析领域竞品分析

互联网教育大数据分析领域竞争产品分析报告 中国的教育永远没有解决学生如何独立思考、自由精神和人格平等的问题,永远没有让学生提出疑问、不找标准答案,没有解决如何锻炼他们的创造能力的问题。——俞敏洪 【中国互联网教育整体趋势】 纵观中国教育互联网产业,截止到2015年11月31日,通过数据显示,记录在案的互联网教育公司共有1487家,在整体互联网企业中占比约7%,比例在其他诸行业中较为靠前。在细分方向上,在线教育创业的四大龙头分别K12、儿童早教、职业教育、语言学习,它们总共囊括65%互联网教育市场份额。这个行业的创业在产品模式和参与者背景上都出现了一些新变

化,家教O2O在创业项目中变着越来越频繁。数据显示教育 +O2O项目中,有超过60%的产品都2014年之后才成立的,而且在2015年的上半年又一波较为集中的获投热潮。越来越多传统教育的从业者甚至是传统教育机构的创办者,也出现在了互联网教育的创业市场中,比较典型的有疯狂老师、轻轻家教、跟谁学等。其中很多公司都获得了投融资的支持: 对于互联网教育,BAT在2015年都有不同程度的加码布局。 百度在今年上半年最主要的动作,是在今年6月时拆分旗下的作业帮,成立独立新公司——小船出海教育科技(北京)有限公司,并且在9月时引入红杉和君联资本的投资。这是百度对自身业务的又一次“精兵简政”,也是百度“航母计划”的试水和实践,有助于进一步提升和完善百度在O2O和K12教育上的市场布局。 阿里巴巴在今年5月份把淘宝同学升级为淘宝教育,并表示将展开更多与线下教育机构的合作,帮助优质的线下机构向线上机构转型。而在就在刚刚过去的一周,阿里还推出了在线直播

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。

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