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班级： 计某某1907

（二）大数据与大数据分析 3

说起大数据估计大家都觉得只听过概念，但具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像***都叫大***，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托XXXXX迈尔XXXXX舍恩伯格及肯尼斯XXXXX库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。

关于大数掘的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad?等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，?在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。 其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体里也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大里的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一-?。 第三个方面的就是大数据相关技术的速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单-存储，?这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容里的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数里级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有「速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。

（二）大数据与大数据分析

说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像***都叫大***，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在《大数据代》提到了大数据的4个特征，-个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。

一个是数里比较大，大致有多大，就是大到PB级别，甚至ZB级别，1PB等于1024TB,?1TB等于1024G,那么1PB等于100多G,当然了具体的计算方法可以相关资料数据进行查询，总之，和传统的单个网站数据库存储的数据相比，已经是它的上百倍还多，而只有数据体里达到了PB级别以上，才能被称为大数据。第二个是价值大，价值是大体量数据的更深一步的演变，就是说，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预则疾病的发生。这些都是大数据的价值。 第三个就是多样性，如果只有单一的数据，?那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，?这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。 第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1?秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这-点也是和传细的数据挖掘技术有着本质的不同。 总之，这些就是大数据的四个特征，只有具备了这些特征的数据才能称为大数据，那么实际中的大数据是怎么样呢?业内著名的和大数据相***，七牛云存储将要在8月29日、30日举办一次大数据会议，对于位于大数据技术产业链***来说，我们应该可以获得更多的干货爆料。

数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。?

大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。?

不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。

大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT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。

大数据，当今最火热的IT词汇，它有几个特点：分别是海量数据、急速、种类繁多和数据真实，围绕大数据而衍生出数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等，极具商业价值，为诸多行业所用。而大数据需求分析，正是大数据的典型产物，通过大数据分析用户需求，我们可以得知用户的年龄阶段、消费行为、使用习惯等，通过这些数据锁定目标用户，企业便可以制定出有效性营销策略。

需求分析是互联网行业工作中最基本的能力，不只是产品经理，包括运营，市场，销售人员等都必须对需求有所了解，才能知道怎么去设计产品方案，运营用户，推广产品，最后把用户或流量转化成企业的收入。

需求分析也是一项获取比较困难的能力，一个产品是否有人用，有多少人用，很多时候取决于产品经理对需求的把握是否准确，如果需求把握的准确，往往能一针捅破天，产品迅速获得大量用户，如果把握不准确，则发展缓慢，白白浪费时间和资源；大多数产品从出生就是失败的，好的产品也是九死一生，想一下获取这项能力有多困难。

很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，而通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品，可能是我们所有企业都应该去考虑的一个大数据的应用场景。借助大数据，我们对采集来的企业内部，例如线下终端的数据，与外部数据，例如社交媒体的评论，通过消费者行为分析以及基于位置的营销等手段，让企业摸清消费者的需求，彻底改变曾经跟着感觉的状态，走出直觉猜测消费者的需求的局面。

因此，企业迫切需要建立利用内部数据以及外部数据的机制，全渠道了解消费者的需求，使用数据平台进行分析，来确定消费者对与产品某种特点的偏好，了解使产品抢占市场的重要产品特征，从而改善产品设计，为产品提供相应的改造升级的明确方向。

一物***在大数据领域深耕多年，从成立之初就是一家以技术驱***，在数据需求分析方面拥有多种高新技术，拥有自主研发的“新零售消费大数据平台”，可以实现智能需求分析，让数据分析更快速和准确，***在互联网、人工智能等领域也在不断探索，坚持用最前沿的技术来不断挖掘大数据更多价值。

（1）各版块访问量比重分析（树状图)；

（2）各版块访问量时间趋势分析(并排条图)；

（3）各版块用户访问分析（访问次数）(散点图)；

（4）访问来源TOP5分析（媒介来源、UV ）（条形图）

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。

说到使用数据的力量提升人们的能力，唯有 Tableau 高度专注地致力于开发强大的可扩展平台，借以帮助人们更好地查看和理解数据；即使是全球最大的组织，Tableau 的平台也足以满足其需求。深入了解 Tableau 平台如何帮助您将数据转化为推动行动的见解，并且同时能让 IT 团队满意。且Tableau 是非常强大、安全且灵活的端到端数据分析平台，提供从连接到协作的一整套功能。

PHP的相关访客量最多相关的访问次数和访问人数是最多但查找的板块最少

Java和PHP相关的在各个时间段中被访问的次数是最多的，但查找和问题与事例在各个时间段被访问的次数却很少

数据正在迅速能胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据像炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如(《纽约时报》20XX年2月的一筒专栏中所称，“大数据"?时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里:金说:“这是一?场革?命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

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近年来，电力行业和国网公司在陆续推进智能配电网建设，并且成效显著。然而数据融合不充分、信息应用效果不佳、电网安全隐患发现滞后、配电运行技术缺乏优化等问题也日益暴露、亟待解决。

变电站大数据全景监测平台依托「博微易数-大数据可视化分析平台」，将变电站配电房的各项设备指标、环境指标等数据信息通过采集、集成、改造等方式进行标准化管理，实现大数据全景监测。突破电力行业老痛点，革新配电发展新型态。

1.配电数据采集：平台以第三方设备通讯、集成、改造等方式采集配电房（开关柜、变压器、电缆等）各项设备指标。对配电过程进行实时监控和实时分析，定时获取、传输、存储和分析生产过程中的配电运行信息，汇总至博微易数大数据融合系统。之后再对配电数据进行数据清洗、数据集整合、多维钻取等分析，用数据来厘清配电站的运转规律。

2.环境数据采集：实时监控各类环控指标。同时提供与门禁、除湿机、空气净化、空调、风机、水泵、排风扇等相关设施联动策略，实现配电房内的门禁管理、恒温恒湿、空气净化、自动通风、自动排水等功能。

3.无人值守，监控预警：远程巡检、异常警报、远程控制、监控视频集成、维修维保等功能可以通过平台轻松实现，将有效避免工作人员疏忽隐患、巡检流程繁琐、机器损坏维修不及时等问题。对配电运行状态及影响安全运行的因素（如：电压、电流、功率、环境温度、湿度、设备异常、火灾、水灾、过热、绝缘状况等）实现在线监测。

当有异常情况发生时，终端装置采集到该实时信息后立即记录此信息，并进行校对、分析、处理。若确认为报警信号时，则以声和光的方式发出预警信息和报警信号，使故障信息能够早期发现并及时处理，为配电系统安全运行提供保障。

4.配电分析评价模型：数据分析将以配电、能源、高级应用、数据图表、综合指标等方面，多维度为变电、配电等工作提供科学的数据支撑。

• 配电数据分析：图形分析、曲线分析、限值分析、状态分析、隐患分析、曲线对照。

• 能源数据分析：能耗对比分析、能源预测、能源优化分析、能源预警。

• 高级应用分析：系统提供实时数据测控接口和历史数据接口，方便其他系统的高级应用。

• 数据图表分析：提供对历史数据的图表分析，可对多条曲线进行对比显示。

• 综合指标分析：提供对历史数据某时间段内的测量次数、超限次数、极值、平均值等指标的统计数据。

通过各项数据的积累和分析，建立实用的配电分析评价模型，从配电节能、配电安全、电量预测的角度，得出合理化建议分析报告。 

5.全景大屏展示：分析结果可以通过大屏、手机移动端、PC电脑端、Pad等多种展示方式进行，其中大屏演示功能是在易数BI可视化分析基础上的延伸，不仅演示效果酷炫，还将全面系统的关联各类数据的分析结果，从全局的角度实时掌握配电动态、紧密追踪配电站变化、清晰直观的了解当前配电情况。省时省力精准科学，一眼窥见预警信息，紧急避险确保电力系统安全运行。

1.未来可期，通过使用博微易数，企业将以各项数据的积累和分析为基础，建立实用的配电评价模型，从配电节能、配电安全、电量预测的角度给园区配电管理带来从量到质的变化。

2.充分利用变电站大数据资源与技术，智能合理淘汰老旧、高能耗设备，采取技术或行为节能，改善用电环境和条件，提高供电能力、设备功效和电网运行稳定性，缩短查找和处理故障的时间，实现节能与安全的双保障。