排除問題線索可以收集哪些大數據

Ⅰ 小調查:請你收集幾個有關大數的信息,並把它們寫下來。

小調查:請你收集幾個有關大數的信息,並把它們寫下來。構成一個人體需要500萬億個細胞，一天有24小時即1440分鍾86400秒，一年有365天有8760小時525600分鍾31536000秒，中國的土地面積960萬平方公里(9600000)，中國是世界上人口最多的國家，人口有1,300,000,000（十三億)。大數據：大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[1]中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。[2]
中文名
大數據
外文名
big data,mega data
提出者
維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶
提出時間
2008年8月中旬
應用學科
計算機，信息科學，統計學
快速
導航
特徵結構應用意義趨勢IT分析工具促進發展
定義
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

Ⅱ 如何用大數據解決生活中的問題

1、應用於能源

隨著工業化進程的加快，大量溫室氣體的排放，全球氣候發生了變化，因此推動低碳環保顯得尤為重要。將大數據技術應用到能源領域可以為低碳做出巨大貢獻。低碳能源大數據主要由能源信息採集、能源分布式運行、能源數據統計分析、能源調度四個模塊組成。通過這四個模塊，可以科學、自動、高效地實現能源生產和能源管理，實現節能。

2、醫學應用

大數據在醫療領域的應用主要是通過收集和分析大數據進行疾病的預防和治療。患者佩戴大數據設備後，該設備可以收集有意義的數據。通過大數據分析，可以監測患者的生理狀態，從而幫助醫生及時、准確、有效地治療患者。據新華網報道，大數據分析可以讓我們在幾分鍾內解碼整個DNA，找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。

3、對於金融業來說

大數據在金融業的主要應用是金融交易。許多股權交易都是使用大數據演算法進行的，大數據演算法可以快速決定是否出售商品，使交易更加簡潔和准確。在這個大數據時代，把握市場機遇，快速實現大數據商業模式創新顯得尤為重要。

4、應用於地理信息

地理信息系統(GIS)需要及時處理相關的空間信息，以及存儲的大量數據和工作任務。將大數據技術合理地應用到地理信息系統中，不僅可以及時處理地理信息，而且可以提高處理結果的准確性。

5、應用於消費

為了在未來的市場中站穩腳跟，建立大資料庫，充分利用大數據技術顯得尤為重要。淘寶、京東等企業將通過大數據技術自動記錄用戶交易數據，對用戶信用進行分析和記錄，形成長期龐大的資料庫，為後續金融業務布局提供徵信和風控數據。

6、應用於製造業

大數據影響生產力，使機器設備在應用中更加智能化、自主化，使生產過程更加簡潔、准確、安全，提高生產能力。此外，大數據技術可以幫助企業了解客戶的偏好，從而生產出市場需要的產品。

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Ⅲ 大數據,會用還要善用

大數據,會用還要善用
人類進入大數據時代，大數據應用滲透到各行各業中，不斷形塑新業態。
對紀檢監察工作而言，大數據技術能幫助清除監督「盲點」。大數據技術能在海量數據中發現高概率現象，通過收集、對比、分析發現數據異常，挖掘隱藏其中的問題線索，使監督更加精準，從而減少紀檢監察工作的「死角」和「盲點」。
大數據技術有利於突破監督「難點」。通過建設跨部門數據互聯互通共享機制，實現監管模式創新。比如，各地應用大數據嚴防「車輪上的腐敗」，建立規范的公務用車運行監管平台，開通「實時定位、多車管理、歷史軌跡、衛星抓拍、定點停放、停車統計」等功能，對公車私用等問題實施精準打擊。
大數據技術在查找監督「重點」上也能發揮重要作用。通過運用社會公共服務生成的海量數據，可以發現新增廉政風險點、違紀違法新花樣，確定監督重點；運用「互聯網＋監督」模式，能充分釋放群眾和媒體監督的正能量，形成無處不在的監督網路，實現黨內監督與黨外監督的良性互動。
大數據在紀檢監察領域應用前景廣闊。面對大數據浪潮，我們不僅要「想用」，還要「會用」，更要「善用」。
用好大數據，先從「想用」開始。首先要牢固樹立運用大數據解決重點、難點問題的意識，主動利用大數據手段尋求解決方案。深入了解大數據技術的最新趨勢、最新動態，經常搜集反饋硬體設備、軟體系統、工具創新等方面的最新信息，用成熟的技術、定型的成果為紀檢監察系統大數據應用平台建設提供支持。
要「會用」大數據。在有效管控風險的基礎上，敢嘗敢試，及時跟進新的大數據技術工具，抓好新舊方法之間的分析對比、轉換提升。要瞄準需花大量時間重復、記憶的事，尋求大數據解決方案，把紀檢監察幹部從一般的、繁瑣的、沉重的簡單勞動中解放出來，把精力更多投入需要發揮主觀能動性的工作中，提升工作效能。
要「善用」大數據。任何科技手段都只是工具，能否找到最合理使用方法，關鍵在人。既不能敵視工具，也不能唯工具論，以大數據應用包打天下。要成為運用大數據的主人，不被大數據「綁架」。用好自下而上的創新能力，充分發揮年輕幹部接受、運用新事物快的優勢，以點帶面地推動大數據應用在紀檢監察系統常態化，積極探索運用大數據技術推動「權力入籠」的新手段，提高工作質量與效益。

Ⅳ 大數據怎麼採集數據

數據採集是所有數據系統必不可少的，隨著大數據越來越被重視，數據採集的挑戰也變的尤為突出。我們今天就來看看大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法：
1、離線採集：工具：ETL；在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時採集：工具：Flume/Kafka；實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3、互聯網採集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。爬蟲除了網路中包含的內容之外，對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
4、其他數據採集方法對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據採集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。數據的採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動。

Ⅳ 大數據分析 挖掘出的五大安全線索

大數據分析：挖掘出的五大安全線索

隨著安全分析技術不斷成熟，企業會驚喜地發現對安全相關數據的系統分析能夠為他們挖掘出很多有價值的信息，下面是5個從安全分析中挖掘出的信息：

1、挖掘出你不知道需要提出的問題

IT基礎設施和安全工具產生的巨量非結構化數據讓安全分析師甚至很難開始查詢數據，以回答有關企業風險狀態的常見問題。讓分析程序回答這些顯而易見的問題有時候會出現意想不到的回報，因為會出現其他模式來回答安全團隊可能沒想過要提出的問題。

「通常情況下，在數據被存儲和訪問之前，企業可能不知道他們需要什麼或者他們想要解決什麼問題，」OpenDNS公司首席技術官Dan Hubbard表示，「分析技術可以發現安全情報，並挖掘出我們不知道的問題。」

更重要的是，這些趨勢的可視化還可以幫助更好地與業務部門溝通風險，並解決業務領導可能提出的重要問題。

安全服務供應商BTB Security公司管理合夥人Ron Schlecht表示，「他們會開始提出很好的問題，所以你應該尋找一個不同的視角，對於你應該尋找的東西，以及你應該如何看待這些問題，最好與不同的業務領導進行合作，這會讓大家明白安全對整個企業的重要性。」

2、找出不同數據來源之間的關聯

通常情況下，安全分析程序會在數據來源之間進行關聯，而安全團隊可能從來沒有發現過這種關聯。

「大多數安全分析程序需要將來自不同來源的數據整合到單個引擎，來進行分析，查找模式和異常情況，」Cambridge Intelligence公司北美地區總經理Corey Lanum表示，「當我的客戶從不同數據來源載入數據時，他們通常立即會看到原本存儲在不同資料庫沒有關聯的數據元素之間存在的關聯。」

這種類型的建模可以用於發現網路不同部分、不同部門信息之間的關聯。

3、發現你永遠想像不到的數據泄漏

安全分析技術給你帶來的第一個驚喜是讓你發現想像不到的數據泄漏的具體證據。

RSA公司高級產品營銷經理Matthew Gardiner表示：「經常會挖掘出的信息是，他們會發現已經持續了一段時間的數據泄漏。」他解釋說，這可能不是某種復雜的民族國家間諜活動導致的泄漏，或者黑社會性質犯罪阻止竊取的數據。

他說道，「只是數據轉移到企業外部不知明的地方造成的泄漏，接下來的問題是，搞清楚如何控制數據流向。」

4、發現你從來不知道的IT操作問題

安全分析技術的優勢可能會超出IT安全的范疇，轉而深入IT操作。在很多情況下，對安全數據進行建模和點連接還可以發現IT操作問題，這些問題可能會影響可操作性、工作流和效率。

Schlecht表示：「讓很多企業驚訝的一個好處是，安全分析還能夠幫助找出IT操作問題，這是因為分析程序能夠獲得一定的可視性。」

例如，多年前，Schlecht曾在企業內部工作，他發現一個新的分析程序不僅能幫助發現安全問題，還能夠發現企業應用程序的開發問題，而這個問題讓其開發團隊困擾了數小時。在檢查應用程序和安全事件日誌後，一些完全無關的東西幫助找出了問題的根源。

5、找出你不知道的策略違規行為

分析技術還提供了另一個驚喜：發現企業中的策略違規行為，這通常是一把雙刃劍。這些不一定是惡意行為，但是確實違反了策略，麻煩的是，一旦安全團隊看到這些違規行為，他們就會採取行動，而不管多麼麻煩。

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Ⅵ 大數據採集從哪些方面入手

1. 數據質量把控

不論什麼時候應用各種各樣數據源，數據質量全是一項挑戰。這代表著企業必須做的工作中是保證數據格式准確配對，並且沒有重復數據或缺乏數據導致分析不靠譜。企業必須先分析和提前准備數據，隨後才可以將其與別的數據一起開展分析。

2.拓展

大數據的使用價值取決於其數量。可是，這也將會變成一個關鍵難題。假如企業並未設計構架方案開始進行拓展，則將會迅速面臨一系列問題。其一，假如企業不準備基礎設施建設，那麼基礎設施建設的成本費便會提升。這將會給企業的費用預算帶來壓力。其二，假如企業不準備拓展，那麼其特性將會明顯降低。這兩個難題都應當在搭建大數據構架的整體規劃環節獲得處理。

3、安全系數

盡管大數據能夠為企業加深對數據的深入了解，但保護這種數據依然具備挑戰性。欺詐者和網路黑客將會對企業的數據十分感興趣，他們將會試著加上自身的仿冒數據或訪問企業的數據以獲得敏感信息。

互聯網犯罪嫌疑人能夠製作數據並將其引進其數據湖。比如，假定企業追蹤網址點一下頻次以發覺總流量中的出現異常方式，並在其網址上搜索犯罪行為，互聯網犯罪嫌疑人能夠滲入企業的系統軟體，在企業的大數據中能夠尋找很多的比較敏感信息，假如企業沒有維護周圍環境，數據加密數據並勤奮密名化數據以清除比較敏感信息的話，互聯網犯罪嫌疑人將會會發掘其數據以獲得這種信息。

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Ⅶ 我們需要了解身邊的哪些大數據

如今，數據這個詞讓很多人感到困惑，其中包括一些商人。但沒有人責怪他們，因為大數據是一個相當令人困惑的概念。關於大數據的唯一共識就是「大數據」這個術語本身並沒有特定的定義。大數據最簡單的定義是任何一組對於Excel電子表格來說太大的原始數據。現在大多數人都能理解。除此之外，最重要的是理解我們身邊所有的大數據。
大數據能為企業帶來什麼?
大數據是偉大的。在商業上獲得機會是一件好事。但它能真正為企業的業務做些什麼呢?很多。但大數據本身對普通業務人員沒有多大用處。作為一個企業家，真正需要的是洞察力。幸運的是，有像企業數據目錄這樣的工具，企業家可以使用這些數據來了解其所掌握的數據。
大數據分析可以用來存儲、處理、分析以及從大量結構化和非結構化數據中得出結論。數據流處理是一種大數據解決方案，可以幫助企業同時分析和理解連續數據或歷史數據。它結合歷史數據和連續數據來添加場景。以下是可以了解人們身邊的大數據，從而改善業務的一些方法：
調整企業的業務模式
數據可以給企業帶來令人興奮的創收新途徑，從而成為其商業模式的一部分。企業可以通過多種方式將數據貨幣化。例如，可以將數據出售給客戶和第三方，以創建新的收入來源。要從中賺取收入，企業所要做的就是確保所生成的數據為其消費者提供增值服務。
例如，Facebook免費提供給用戶帳號，但該公司仍然收入。Facebook公司利用其大量的用戶數據，並利用免費的服務和人們須支付費用的一些服務獲得利潤。傳統上，Facebook一直從廣告中獲得收入。企業可以調整其商業模式，並採用大數據創造一些收入。
招聘和管理人才
大數據可幫助企業留住現有員工，確定最佳招聘渠道，並選擇最佳人選。企業可以分析個人發展，生產力數據，曠工數據等，以獲得招聘部門和員工管理見解。這些數據大部分可以免費使用。
改善業務運作
它可以用來改善每個行業的業務運作。實際上，任何生成數據的業務流程都可以進行優化以提高效率。一些數據流程包括客戶訂購系統，運送車輛上的感測器，以及生產線上的機器。
分析競爭對手情況
企業必須分析競爭對手的商店/網站，或獲知業界消息，以了解他們的行事方式。如今，企業甚至足不出戶就可以知道對手在做什麼。因為大數據使其財務和其他重要信息隨時可用。
識別行業趨勢
在涉及趨勢分析和預測的時候，找出企業要找的東西是非常容易的。Google，Twitter和Facebook上的熱門話題每天都在閃現。只要企業知道自己在找什麼，就一定會有所獲。
無論是哪個行業的企業，每天都可能會產生有大數據。大企業和中小企業的數據量正以驚人的速度增長。問題是，大多數人不知道如何處理數據，而那些充分利用大數據的企業將在業務競爭中獲益。
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Ⅷ 常用的大數據技術有哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

Ⅸ 生活中有哪些大數據

有：電商行業，金融行業，醫療行業，農牧漁，生物科技，改善城市，改善安全和執法。

一、電商行業

電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。

二、金融行業

大數據在金融行業應用范圍是比較廣的，它更多應用於交易，現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

三、醫療行業

醫療機構無論是病理報告、治癒方案還是葯物報告等方面都是數據比較龐大行業，我們可以藉助大數據平台收集不通病例和治療方案，以及病人的基本特徵，可以建立針對疾病特點的資料庫。

四、農牧漁

這樣可以幫助農業降低菜賤傷農的概率，也可以精準預測天氣變化，幫助農民做好自然災害的預防工作，也能減少人員損傷。

五、生物技術

基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以藉助大數據技術的應用。

六、改善城市

大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

Ⅹ 大數據可以解決的問題有哪些

大數據復可以做什制么？

獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化

大數據的核心作用是數據價值化，簡單說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。

簡單的說，大數據可以做的是：記錄一切、描述一切、預測一切

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。大數據的作用可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。