排除问题线索可以收集哪些大数据

Ⅰ 小调查:请你收集几个有关大数的信息,并把它们写下来。

小调查:请你收集几个有关大数的信息,并把它们写下来。构成一个人体需要500万亿个细胞，一天有24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟31536000秒，中国的土地面积960万平方公里(9600000)，中国是世界上人口最多的国家，人口有1,300,000,000（十三亿)。大数据：大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[2]
中文名
大数据
外文名
big data,mega data
提出者
维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶
提出时间
2008年8月中旬
应用学科
计算机，信息科学，统计学
快速
导航
特征结构应用意义趋势IT分析工具促进发展
定义
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

Ⅱ 如何用大数据解决生活中的问题

1、应用于能源

随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。

2、医学应用

大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。

3、对于金融业来说

大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。

4、应用于地理信息

地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。

5、应用于消费

为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。

6、应用于制造业

大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。

关于如何用大数据解决生活中的问题，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅲ 大数据,会用还要善用

大数据,会用还要善用
人类进入大数据时代，大数据应用渗透到各行各业中，不断形塑新业态。
对纪检监察工作而言，大数据技术能帮助清除监督“盲点”。大数据技术能在海量数据中发现高概率现象，通过收集、对比、分析发现数据异常，挖掘隐藏其中的问题线索，使监督更加精准，从而减少纪检监察工作的“死角”和“盲点”。
大数据技术有利于突破监督“难点”。通过建设跨部门数据互联互通共享机制，实现监管模式创新。比如，各地应用大数据严防“车轮上的腐败”，建立规范的公务用车运行监管平台，开通“实时定位、多车管理、历史轨迹、卫星抓拍、定点停放、停车统计”等功能，对公车私用等问题实施精准打击。
大数据技术在查找监督“重点”上也能发挥重要作用。通过运用社会公共服务生成的海量数据，可以发现新增廉政风险点、违纪违法新花样，确定监督重点；运用“互联网＋监督”模式，能充分释放群众和媒体监督的正能量，形成无处不在的监督网络，实现党内监督与党外监督的良性互动。
大数据在纪检监察领域应用前景广阔。面对大数据浪潮，我们不仅要“想用”，还要“会用”，更要“善用”。
用好大数据，先从“想用”开始。首先要牢固树立运用大数据解决重点、难点问题的意识，主动利用大数据手段寻求解决方案。深入了解大数据技术的最新趋势、最新动态，经常搜集反馈硬件设备、软件系统、工具创新等方面的最新信息，用成熟的技术、定型的成果为纪检监察系统大数据应用平台建设提供支持。
要“会用”大数据。在有效管控风险的基础上，敢尝敢试，及时跟进新的大数据技术工具，抓好新旧方法之间的分析对比、转换提升。要瞄准需花大量时间重复、记忆的事，寻求大数据解决方案，把纪检监察干部从一般的、繁琐的、沉重的简单劳动中解放出来，把精力更多投入需要发挥主观能动性的工作中，提升工作效能。
要“善用”大数据。任何科技手段都只是工具，能否找到最合理使用方法，关键在人。既不能敌视工具，也不能唯工具论，以大数据应用包打天下。要成为运用大数据的主人，不被大数据“绑架”。用好自下而上的创新能力，充分发挥年轻干部接受、运用新事物快的优势，以点带面地推动大数据应用在纪检监察系统常态化，积极探索运用大数据技术推动“权力入笼”的新手段，提高工作质量与效益。

Ⅳ 大数据怎么采集数据

数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：
1、离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。
2、实时采集：工具：Flume/Kafka；实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
3、互联网采集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。爬虫除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。

Ⅳ 大数据分析 挖掘出的五大安全线索

大数据分析：挖掘出的五大安全线索

随着安全分析技术不断成熟，企业会惊喜地发现对安全相关数据的系统分析能够为他们挖掘出很多有价值的信息，下面是5个从安全分析中挖掘出的信息：

1、挖掘出你不知道需要提出的问题

IT基础设施和安全工具产生的巨量非结构化数据让安全分析师甚至很难开始查询数据，以回答有关企业风险状态的常见问题。让分析程序回答这些显而易见的问题有时候会出现意想不到的回报，因为会出现其他模式来回答安全团队可能没想过要提出的问题。

“通常情况下，在数据被存储和访问之前，企业可能不知道他们需要什么或者他们想要解决什么问题，”OpenDNS公司首席技术官Dan Hubbard表示，“分析技术可以发现安全情报，并挖掘出我们不知道的问题。”

更重要的是，这些趋势的可视化还可以帮助更好地与业务部门沟通风险，并解决业务领导可能提出的重要问题。

安全服务供应商BTB Security公司管理合伙人Ron Schlecht表示，“他们会开始提出很好的问题，所以你应该寻找一个不同的视角，对于你应该寻找的东西，以及你应该如何看待这些问题，最好与不同的业务领导进行合作，这会让大家明白安全对整个企业的重要性。”

2、找出不同数据来源之间的关联

通常情况下，安全分析程序会在数据来源之间进行关联，而安全团队可能从来没有发现过这种关联。

“大多数安全分析程序需要将来自不同来源的数据整合到单个引擎，来进行分析，查找模式和异常情况，”Cambridge Intelligence公司北美地区总经理Corey Lanum表示，“当我的客户从不同数据来源加载数据时，他们通常立即会看到原本存储在不同数据库没有关联的数据元素之间存在的关联。”

这种类型的建模可以用于发现网络不同部分、不同部门信息之间的关联。

3、发现你永远想象不到的数据泄漏

安全分析技术给你带来的第一个惊喜是让你发现想象不到的数据泄漏的具体证据。

RSA公司高级产品营销经理Matthew Gardiner表示：“经常会挖掘出的信息是，他们会发现已经持续了一段时间的数据泄漏。”他解释说，这可能不是某种复杂的民族国家间谍活动导致的泄漏，或者黑社会性质犯罪阻止窃取的数据。

他说道，“只是数据转移到企业外部不知明的地方造成的泄漏，接下来的问题是，搞清楚如何控制数据流向。”

4、发现你从来不知道的IT操作问题

安全分析技术的优势可能会超出IT安全的范畴，转而深入IT操作。在很多情况下，对安全数据进行建模和点连接还可以发现IT操作问题，这些问题可能会影响可操作性、工作流和效率。

Schlecht表示：“让很多企业惊讶的一个好处是，安全分析还能够帮助找出IT操作问题，这是因为分析程序能够获得一定的可视性。”

例如，多年前，Schlecht曾在企业内部工作，他发现一个新的分析程序不仅能帮助发现安全问题，还能够发现企业应用程序的开发问题，而这个问题让其开发团队困扰了数小时。在检查应用程序和安全事件日志后，一些完全无关的东西帮助找出了问题的根源。

5、找出你不知道的策略违规行为

分析技术还提供了另一个惊喜：发现企业中的策略违规行为，这通常是一把双刃剑。这些不一定是恶意行为，但是确实违反了策略，麻烦的是，一旦安全团队看到这些违规行为，他们就会采取行动，而不管多么麻烦。

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Ⅵ 大数据采集从哪些方面入手

1. 数据质量把控

不论什么时候应用各种各样数据源，数据质量全是一项挑战。这代表着企业必须做的工作中是保证数据格式准确配对，并且没有重复数据或缺乏数据导致分析不靠谱。企业必须先分析和提前准备数据，随后才可以将其与别的数据一起开展分析。

2.拓展

大数据的使用价值取决于其数量。可是，这也将会变成一个关键难题。假如企业并未设计构架方案开始进行拓展，则将会迅速面临一系列问题。其一，假如企业不准备基础设施建设，那麼基础设施建设的成本费便会提升。这将会给企业的费用预算带来压力。其二，假如企业不准备拓展，那麼其特性将会明显降低。这两个难题都应当在搭建大数据构架的整体规划环节获得处理。

3、安全系数

尽管大数据能够为企业加深对数据的深入了解，但保护这种数据依然具备挑战性。欺诈者和网络黑客将会对企业的数据十分感兴趣，他们将会试着加上自身的仿冒数据或访问企业的数据以获得敏感信息。

互联网犯罪嫌疑人能够制作数据并将其引进其数据湖。比如，假定企业追踪网址点一下频次以发觉总流量中的出现异常方式，并在其网址上搜索犯罪行为，互联网犯罪嫌疑人能够渗入企业的系统软件，在企业的大数据中能够寻找很多的比较敏感信息，假如企业没有维护周围环境，数据加密数据并勤奋密名化数据以清除比较敏感信息的话，互联网犯罪嫌疑人将会会发掘其数据以获得这种信息。

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Ⅶ 我们需要了解身边的哪些大数据

如今，数据这个词让很多人感到困惑，其中包括一些商人。但没有人责怪他们，因为大数据是一个相当令人困惑的概念。关于大数据的唯一共识就是“大数据”这个术语本身并没有特定的定义。大数据最简单的定义是任何一组对于Excel电子表格来说太大的原始数据。现在大多数人都能理解。除此之外，最重要的是理解我们身边所有的大数据。
大数据能为企业带来什么?
大数据是伟大的。在商业上获得机会是一件好事。但它能真正为企业的业务做些什么呢?很多。但大数据本身对普通业务人员没有多大用处。作为一个企业家，真正需要的是洞察力。幸运的是，有像企业数据目录这样的工具，企业家可以使用这些数据来了解其所掌握的数据。
大数据分析可以用来存储、处理、分析以及从大量结构化和非结构化数据中得出结论。数据流处理是一种大数据解决方案，可以帮助企业同时分析和理解连续数据或历史数据。它结合历史数据和连续数据来添加场景。以下是可以了解人们身边的大数据，从而改善业务的一些方法：
调整企业的业务模式
数据可以给企业带来令人兴奋的创收新途径，从而成为其商业模式的一部分。企业可以通过多种方式将数据货币化。例如，可以将数据出售给客户和第三方，以创建新的收入来源。要从中赚取收入，企业所要做的就是确保所生成的数据为其消费者提供增值服务。
例如，Facebook免费提供给用户帐号，但该公司仍然收入。Facebook公司利用其大量的用户数据，并利用免费的服务和人们须支付费用的一些服务获得利润。传统上，Facebook一直从广告中获得收入。企业可以调整其商业模式，并采用大数据创造一些收入。
招聘和管理人才
大数据可帮助企业留住现有员工，确定最佳招聘渠道，并选择最佳人选。企业可以分析个人发展，生产力数据，旷工数据等，以获得招聘部门和员工管理见解。这些数据大部分可以免费使用。
改善业务运作
它可以用来改善每个行业的业务运作。实际上，任何生成数据的业务流程都可以进行优化以提高效率。一些数据流程包括客户订购系统，运送车辆上的传感器，以及生产线上的机器。
分析竞争对手情况
企业必须分析竞争对手的商店/网站，或获知业界消息，以了解他们的行事方式。如今，企业甚至足不出户就可以知道对手在做什么。因为大数据使其财务和其他重要信息随时可用。
识别行业趋势
在涉及趋势分析和预测的时候，找出企业要找的东西是非常容易的。Google，Twitter和Facebook上的热门话题每天都在闪现。只要企业知道自己在找什么，就一定会有所获。
无论是哪个行业的企业，每天都可能会产生有大数据。大企业和中小企业的数据量正以惊人的速度增长。问题是，大多数人不知道如何处理数据，而那些充分利用大数据的企业将在业务竞争中获益。
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Ⅷ 常用的大数据技术有哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

Ⅸ 生活中有哪些大数据

有：电商行业，金融行业，医疗行业，农牧渔，生物科技，改善城市，改善安全和执法。

一、电商行业

电商行业是最早利用大数据进行精准营销，它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等，有利于精细社会大生产。

二、金融行业

大数据在金融行业应用范围是比较广的，它更多应用于交易，现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

三、医疗行业

医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业，我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。

四、农牧渔

这样可以帮助农业降低菜贱伤农的概率，也可以精准预测天气变化，帮助农民做好自然灾害的预防工作，也能减少人员损伤。

五、生物技术

基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器，科学家可以借助大数据技术的应用。

六、改善城市

大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。

Ⅹ 大数据可以解决的问题有哪些

大数据复可以做什制么？

获取大数据后，用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化

大数据的核心作用是数据价值化，简单说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。

简单的说，大数据可以做的是：记录一切、描述一切、预测一切

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据的作用可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。