行内人士皆知，大数据分析平台的搭建有利于帮助企业构建统一的数据存储和数据处理资源，围绕企业业务开展大数据应用建设，最终形成面向服务化的数据资产。大数据分析平台的搭建，需要具备哪些功能模块? 1、数据标准子系统 包含检查规则、检查执行、工作流引擎、分析报告、元数据管理、规则配置、日志管理及系统设置等功能。 2、数据门户子系统 包含搜索及查询、移动端APP、接口及服务、数据展现、安全管理、
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2023-08-30 12:51:09
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大数据分析平台作为大数据应用最前沿的技术，一直受到人们的期待和关注。大数据分析平台能承载从数据提取到数据价值变现过程中所有功能。而在这个过程中，有三个方面值得关注和重点发展。 数据可视化功能 数据可视化是当下最热门的大数据应用技术，数据可视化就是将数据或者数据分析结果以图表的形式展示在各种平台上。这要求大数据分析平台有着强大的数据图表渲染功能，并且要内置丰富的可视化
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2023-12-23 21:09:50
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1． 概念、分类数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础
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2023-11-17 22:12:00
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面对海量的各种来源的数据，如何对这些零散的数据进行有效的分析，得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。 在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析
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2024-08-14 22:03:58
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一、首先介绍几种常见的架构批流一体架构面临的挑战 传统架构 数据仓库的架构随着业务分析实时化的需求也在不断演进，但在数据分析平台的最初起步阶段，为了满足实时分析需求，传统方案的做法一般都会将实时分析和历史批量数据分析拆分成2种不同的独立架构，形成如下图片所示的异构环境：在这样完全不同的独立异构环境下，不管是从部署架构层面，还是从数据存储介质层面都可以说是完全不一致的，这就使得在技术实现上面临比较大
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2023-09-25 19:21:05
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# 医疗大数据分析功能架构及应用示例
## 引言
医疗大数据分析是当今医疗领域的一个重要应用方向。随着医疗技术的发展和病人数据的积累，利用大数据分析来挖掘潜在的医疗信息已经成为医疗研究和决策的重要手段。本文将介绍医疗大数据分析的功能架构，并通过一个简单的示例代码来说明其应用。
## 医疗大数据分析功能架构
医疗大数据分析的功能架构主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型建立和结果评估等
原创
2024-01-09 03:56:13
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在数字时代，您选择的大数据分析平台必须满足非常广泛的需求。中琛魔方总结了大数据分析平台必须提供的4大功能，满足您对当前及未来的需求，提高您的竞争地位，实现卓越的业务成果。 一、它必须容纳海量数据 如果大数据分析平台无法扩展以存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度所带来的作用相当有限。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。被设计为用于处理结构化数据的大数据平台使用MPP，
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2023-12-31 21:02:24
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当前是大数据发展时代，对于企业而言需要紧紧抓住契机乘势而上，利用好内部数据做好数字化转型，可以为企业带来更高的发展空间。大数据开源平台是助力企业提升办公效率的软件平台，那么，哪里有这样的大数据开源平台？我们可以跟随小编的步伐，一起来了解下这种平台的优势和特点。一、关于大数据开源平台 大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台常见
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2024-01-31 07:24:14
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大数据分析主要是对大数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。“有用信息”这一术语是指识别不同的模式、链接、客户偏好、市场趋势，以帮助企业做出更好、更明智的决策。 在通常情况下，数据分析帮助企业评估数据集并将其转化为有用的东西。但是，由于更高级的分析，大数据分析是一场更复杂的游戏。大数据分析拥有先进的元素，例如假设分析、统计算法、预测模型等。 自从2000年以来，“大数据”一直是商业领域的
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2023-11-16 21:58:21
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大数据分析概念 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性(Veracity)。 大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应
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2023-11-13 17:00:48
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随着互联网、大数据等技术的不断创新和发展，数据呈几何级增长趋势。如何在海量数据中获取有价值的信息和知识已经成为许多企业迫切需要解决的问题之一。数字时代的到来加速了商业模式的变化。企业要想在竞争激烈的市场中生存和发展，就必须顺应数字化转型的趋势。在这样的市场环境下，许多企业选择搭建大数据分析平台，进一步推动企业资金管理走向数字化和智能化。 如果不知道什么是大数据分析平台，不知道大数据分析平台是
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2023-09-11 17:23:17
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大数据技术已经成为各个行业和企业竞争的优势，很多企业都明白，只要通过大数据技术挖掘有效利用的数据价值信息，就会有胜算的把握，发展大数据技术有什么优势? 首先，可以海量数据存储。 随着信息化与网络安全建设的发展，企业的信息系统、安全设备越来越多，所产生的告警、日志等安全数据也呈爆发式增长，传统安全分析技术一直无法解决海量数据的实时处理与海量存储的问题。 传统关系型数据库的数据处理效率在30
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2024-01-15 13:15:44
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在架构设计中，没有万能的软件架构能解决所有问题，不同的场景、需求、限制下需要有针对性的架构模式才能满足项目需求。大数据架构设计模式中，需要从分层、分割、分布式、集群、缓存、异步、灾备、自动化几个方面考虑。1.分层大数据平台从逻辑上通常分为数据源层、数据预处理和存储层、数据计算分析层和数据消费层。2.分割分割是根据不同的业务主体，将整体业务体进行切割并细分到多个小业务，然后通过各自的集群
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2023-08-08 01:00:01
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俗话说的好：工欲善其事，必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员;我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息， 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢?此时就需要倚仗大数据可视化(B
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2024-01-31 22:27:33
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现如今，数据的重要性日益凸显。在运用数据的一起，数据的运用和挖掘也决定着企业的竞赛价值。数据从开始的原始状况经过数据分析技术的整合，变成关于企业有利的数据源。那么，业务数据分析的思路有哪些呢? 1、简单趋势 经过实时拜访趋势了解供货商及时交货状况。如产品类型，供货商区域(交通因子)，收购额，收购额对供货商占比。 2、多维分化 依据分析需要
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2023-12-15 17:19:28
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大数据分析是什么？大数据分析软件有哪些？这是现在这个信息时代每一个企业管理者、经营参与者都需要了解的。今天，小编就来针对性地总结一下，什么是大数据分析，以及2019年主流的商业大数据分析软件。一、大数据分析是什么大数据分析的特点有以下几点：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程
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2023-09-18 16:10:59
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推荐阅读：世界的真实格局分析，地球人类社会底层运行原理企业IT技术架构规划方案华为内网最火的文章：什么是内卷？不是你需要中台，而是一名合格的架构师（附各大厂中台建设PPT）【中台实践】华为...
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2021-06-11 09:33:05
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在如今这个流量为王的互联网时代，数据分析逐渐登上了占据人们眼球的位置，直到你再也无法忽视它。因为这不仅仅是跟企业和有关的技能，在未来更加发达的科技时代，数据分析人人可期。数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。今天我们来分析一
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2023-09-21 15:47:38
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大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理(例如，清洗，验证等)，存储数据，数据处理、数据分析等(例如做预测分析，生成在线使用建议等等)，最后呈现和可视化的总结、汇总结果。 大数据系统的这些高层次的组件： 1、各种各样的数据源 当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播
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2023-08-30 13:18:49
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数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当行动。 1.数据分析的目的 数据分析的目的就是对过去发生的现象进行评估和分析，寻找事物存在的证据及原因，并在这个基础上对未来事物的发生和发展做出结论并形成能够指导未来行为的知识或者依据。 数据分析的核心并不在于数据本身
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2023-08-17 16:48:44
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