大數據的案例
大數據智能決策.
本文旨在綜述大數據決策的特點以及大數據決策技術的發展現狀,分析大數據智能決策面臨的問題與挑戰,并對一些潛在研究方向進行展望.文章結構如下:第1 節介紹了大數據的概念及特性,總結了大數據決策的特點; 第2 節從智能決策支持系統、基于不確定性分析的智能決策、基于信息融合的智能決策、基于關聯分析的智能決策和基于增量分析的智能決策五個方面綜述了大數據智能決策的研究與發展現狀; 第3 節討論了大數據智能決策面臨的挑戰與發展趨勢; 第4 節為結束語.
1 大數據決策
1.1 大數據的概念及特性
由于不同領域的大數據在特性上存在差異,并且人們分析大數據的背景和應用大數據的目的不同,因此不同的領域專家對大數據的定義也各不相同.高德納咨詢公司、維基百科、美國國家科學基金會分別從不同的角度給出了大數據的定義.我國的《工業大數據白皮書(2019 版)》還對工業大數據進行了定義[12].簡言之,大數據就是無法在合理時間內利用現有的數據處理手段進行諸如存儲、管理、抓取等分析和處理的數據集合[13].
有關大數據的特性,業界普遍將其歸納為4V 特性:一是數據體量(Volume) 大,如一些電商企業日常處理PB 級別的數據已經常態化; 二是數據類型多樣(Variety),如在工業大數據中數據類型包含了數值、文本、圖片、音頻、視頻以及傳感器信號等;三是大數據的價值(Value) 巨大,但價值密度稀疏,需要通過分析和挖掘來獲取數據當中有價值的信息;四是大數據的高通量(Velocity),它除了指數據高速產生以外,還意味著數據的采集與分析過程必須迅速及時,以滿足用戶“及時、實時” 的決策需求.
展開 大鍛件大數據系統架構的研究
結束語
本文給出以下主要結論：①大數據是根本性解決大鍛件質量不穩定問題的一種必要選擇，是實現大鍛件智能制造的必由出路；②大鍛件工藝參數化方法和工藝細化軟件是增加有價值的大鍛件數據實現大數據目標的源頭，本文給出了基本方法和軟件雛形；③給出了采集存儲工藝數據、設備中數據和質量數據并加以集成應用的建議方法和數據庫雛形；④給出了創新的大鍛件統計分析方法，智能報告方法和大數據系統架構。
本研究對穩定我國大鍛件的產品質量、支持大鍛件企業管理決策、實現大鍛件大數據目標、智能制造以及企業的轉型升級有一定的參考價值。
——摘自《鍛造與沖壓》2016年第3期
展開 郭臺銘：云端大數據分析將成為八大生活的基石
5月26日，2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會在貴陽開幕。富士康科技集團創辦人兼總裁郭臺銘在演講中說，將來在三網融合的基礎上，云端大數據分析將成為富士康“八大生活”的基石，也是寬帶中國的實際應用，透過云網端的串接，富士康的“八大生活”應用將貫穿我們每一天，云端大數據分析將為全人類打造一個智能生活網。
郭臺銘說，富士康集團已從一個制造業轉型為六流公司，所謂六流，其實是在大數據產業中一個關鍵的信息處理技術，大數據咨詢處理過程中蘊含著信息流、技術流與資金流、人員流、物料流、過程流這六個方面。六流哲理深藏在公司治理、產業創新、應用凈化過程中，因為六流的虛實結合，軟硬整合，才能貫穿整個大數據的應用，讓大數據的積累更有意義，更進而轉化為有用的作為決策的小數據，幫助我們創新與分析決策。透過這些有用的小數據，可以邁向萬物聯網的智能社會，這就需要這六流來幫公司進行轉型，進而實現互聯網+八大生活，這也是富士康在轉型過程中不忘的重要使命。我們可以采取更多的有用的大數據，再通過六流分析為我們創造智能生活。
“富士康打造全球最先進的服務器與數據中心，提供更綠色、更智能的云端儲存技術服務。”郭臺銘介紹。在移動終端方面，富士康已經是全球最大移動終端制造廠；在物聯網方面，富士康正在全力推動在工業自動化與機器人配合工業版4.0的演進，富士康將全力投入在萬物聯網方面的關鍵技術，尤其在中國制造2025中將全力參與，絕不缺席。
郭臺銘認為，在互聯網+時代，富士康的八大生活就是包括工作生活、教育生活、娛樂生活、家庭生活、安全生活、采購與交易生活、交通環保生活。
展開 大數據與AI時代
作者 | 一驥絕塵
出品 |
焉知
什么是大數據？
“大數據”這個詞相信大家都十分熟悉。從字面理解，這不就是很多很多的數據嗎？
那什么是很多很多的數據呢？戰國時代，五輛馬車裝載的竹簡就是很多很多的數據。到宋代，壘起來跟人一樣高的書籍就是很多很多的數據。到我小時候，1.44MB的軟盤里就承載了很多很多的數據。時至今日，256GB基本是手機存儲容量的標配，1TB硬盤里的存儲空間也經常捉襟見肘。經常談論到PB和EB（1PB=1024GB，1EB=1024PB），才讓人感覺到數據量確實很多很多。
圖1：大數據概念圖
對于大數據，很多機構和學者都給出了不同的定義，例如研究機構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。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。
那我們怎么來理解大數據呢？實際上我們可以從大數據的3V特征來剖析。
圖2：大數據與其3V特征
Volume
指的是數據總量大，一般來說其數據量起碼超過一臺計算機的內存和硬盤容量。例如2020年12月的微博月活躍用戶數為5.21億，微信月活用戶數則為12.25億。其產生的數據總量是巨大的。
Velocity
指的是數據產生和變化的速度快。例如世界上平均每分鐘就會有2億封郵件發送出去。
展開 
ArcGIS地理大數據實踐
目錄：
什么是大數據
——What is big data
空間大數據的傳統策略
——當互聯網遇上空間分析
現實的挑戰很嚴峻
——當量變成為質變的時候
大數據中，我們能做什么？
——We are action in Big data
大數據帶來的思考
——Think in Big data
1、什么是大數據？
——What is big data
現今大數據的幾種認識：
數據量大就是大數據
不用（傳統）數據庫就是大數據
用了Hadoop，就是大數據
我們是否可以憑借上面的條件判斷呢？當然不，那么用什么條件呢？
展開 大數據建模、分析、挖掘技術
隨著《關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》發布，各類型數據呈現出了指數級增長，數據成了每個組織的命脈。今天所產生的數據比過去幾年所產生的數據大好幾個數量級，企業有了能夠輕松訪問和分析數據以提高性能的新機會，如何從數據中獲取價值顯得尤為重要，也是大數據相關技術急需要解決的問題。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。數據建模不僅僅是任意組織數據結構和關系，還必須與最終用戶的需求和問題聯系起來，并提供指導，幫助確保正確的數據正確使用正確的方法獲得正確的結果。
為響應科研及工作人員需求，根據《國務院關于推行終身職業技能培訓制度的意見》提出的“緊跟新技術、新職業發展變化，建立職業分類動態調整機制，加快職業標準開發工作”要求，中國管理科學研究院現代教育研究所（http://www.pdhb.org.cn）聯合北京龍騰亞太教育咨詢有限公司特舉辦“大數據建模、分析、挖掘技術應用研修班”。本次培訓采用實戰培訓模式。
本次培訓由北京龍騰亞太教育咨詢有限公司承辦并進行相關費用收取及發票開具。具體通知如下：
一、時間安排:
2023年8月18日 — 2023年8月22日 上海（同時轉線上直播）
（18日報到發放上課材料，19日-22日上課）
二、培訓目標
1.掌握大數據建模分析與使用方法。
2.掌握大數據平臺技術架構。
3.掌握國內外主流的大數據分析與BI商業智能分析解決方案。
4.掌握大數據分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數據分析、金融客戶分析方面的應用。
5.掌握主流的基于大數據Hadoop和Spark、R的大數據分析平臺架構和實際應用。
展開 工業大數據正在改變制造業
工業大數據正在改變制造業
■陳震聰/ACMT
前言
人們經常談到制造業是一個有點過時的行業，但是人們可能會驚訝于其能夠從使用大數據中受益。
圖1: 工業大數據正在改變制造業
由于獲得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造業正在不斷發展。大數據如何改變制造業，以下是大數據正在重塑全球制造業的幾種方式：
?讓設備人員的精度及進度更高
成功制造取決于制造商繼續具有競爭力的準確性。在大數據出現之前，最好的方法是投資更好的設備，如MIG 焊機設備，或對員工進行更好的培訓。然而，使用大數據，制造商可以使用計算機程序來優化流程，并更加巧妙地分析錯誤，從而防止這些錯誤產生。
?最少的資源消耗下有更高產量
大多數制造商購買原材料并制造成品，他們銷售價格高過制造成本。在該系統中，制造商可以獲得更高的收益（每個成品使用的原材料越少），企業的經營就更有利可圖。新的大數據應用程序使制造商能夠更好地了解其整體產量，并有機會改進其運營方法，生產產品獲得更多的利潤。
?價值動力驅使下有更好的預測
供應鏈預測和需求預測是制造商的兩個關鍵工具。他們可以確定制造商需要生產多少產品，何時淡季減緩生產進度，以及在倉庫中的庫存或出貨量。大數據有助于制造商更好地掌握這種供應鏈關系的流程變化，因此可以在最有價值的生產條件下進行生產。
?供需平衡下能預測和跟蹤供應商業績
制造商也可以使用大數據跟蹤供應商的業績。例如，如果供應商持續提供不合格的劣質產品，就可以準確計算出這種可能性，并確定選擇新的供應商是否更加具有成本效益。
?高效驅動下有更高的可追溯性
大數據還使制造商的流程更加透明和可追溯。制造商的原材料在生產過程中以及生產階段有多少損失？給定批次產量多少，目前存儲在哪里？運送需要多長時間，一旦需要運送，產品在哪里？
展開 基于大數據模型的數字孿生建模方法
本文來自：智造苑
隨著大數據、云計算等技術的高速發展，促進了人工智能技術的革命性進步，為數字孿生的建模提供了新的手段，指出了新的方向。采用大數據建模的方法，通過黑盒建模的方式，構建輸入和響應之間的關聯關系模型，由于數據的輸入和響應是實際的數據，因此模型可以更準確地逼近物理世界，可以實現更準確的建模。需要指出，大數據模型并不是對物理模型的替代，而是對物理模型的良好補充。
1. 大數據建模的關鍵技術
大數據建模主要的關鍵技術包括工業大數據預處理技術、工業大數據可視化分析技術、工業大數據標記技術、特征工程技術和人工智能技術。
1）工業大數據預處理技術
本節的工業大數據的預處理技術區別于數據搜集時的數據清洗技術，數據清洗技術面向的是大數據中存在的錯誤數據、冗余數據和異常點，而本文所述的工業大數據技術則是在數據清洗以后進行的數據預處理工作，其目標是從高質量的數據中，提取出與目標問題相關的分量，其主要手段為濾波。
濾波的主要方法有滑動平均濾波、IIR和FIR濾波器濾波、基于小波分析的濾波和基于EMD的濾波方法。
滑動平均的濾波方法的本質是通過平均實現低通濾波，將波形加以平滑，減少信號中的高頻振蕩成分，其優點是對相位保持的較好，而缺點則是沒有針對具體的頻帶進行濾波。
IIR和FIR濾波器則是設計脈沖響應函數的頻響特性，進行特定頻段的濾波，可以實現頻段的精準分離，包括低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器和帶阻濾波器，其缺點是會影響原始信號的相位，這對原始信號相位有要求的分析需要謹慎使用。
展開 吳恩達：AI是時候從大數據轉向「小數據」了
預訓練大模型本身的優勢我們在很多新聞中都感受到了。然而打造大模型并不是一件輕松容易的事情，需要耗費大量的數據、算力資源等，大模型的意義是為了讓算法模型集中化，但是市場中有條件的企業和機構都開始耗費大量資源自研大模型。大模型算法模型的集中化優勢，經過這些機構對集中資源的分化，又有種煙囪式的割裂。
一些機構和產業界對大模型的參與到角逐，使得其呈現出一種宣傳炫技般的畫面感受。這樣的發展模式很可能會給行業帶來一些不好的影響：
大模型成為一些機構和企業秀肌肉的軍備競賽，開始比拼各自參數集數量級。你百億級，我就千億級。數據集本身就有限，標榜自己的數據集越大，水分可能就比較多，而在真實落地使用的情況方面，也并不不一定理想
算力資源和訓練時間消耗過大，且也只限于部分行業的部分問題，普適性差
國內預訓練模型的玩家們可用的中文數據集有限，就是我們知道的幾種主流常用數據來源。在有限的數據集里，大家使用的數據未免重復，而因此研究出來的大模型能力就比較接近
大模型是否優秀，不僅依賴數據的精度與網絡結構，也是對其與行業結合軟硬件協同能力的比拼。
展開 人工智能 大數據 深度強化學習
課程安排
一、大數據概述
二、大數據處理架構Hadoop
三、分布式文件系統HDFS
四、分布式數據庫HBase
五、MapReduce
六、Spark
七、IPython Notebook運行Python Spark程序
八、Python Spark集成開發環境
九、Python Spark決策樹二分類與多分類
十、Python Spark支持向量機
十一、Python Spark 貝葉斯模型
十二、Python Spark邏輯回歸
十三、Python Spark回歸分析
十四、Spark ML Pipeline 機器學習流程分類
十五、Python Spark 創建推薦引擎
十六、項目實踐
培訓目標
1.掌握大數據建模分析與使用方法。
2.掌握大數據平臺技術架構。
3.掌握國內外主流的大數據分析與BI商業智能分析解決方案。
4.掌握大數據分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數據分析、金融客戶分析方面的應用。
5.掌握主流的基于大數據Hadoop和Spark、R的大數據分析平臺架構和實際應用。
6.掌握基于Hadoop大數據平臺的數據挖掘和數據倉庫分布式系統平臺應用，以及商業和開源的數據分析產品加上Hadoop平臺形成大數據分析平臺的應用剖析。
7.掌握常見的機器學習算法。
來源：www.chinaai.org.cn
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展開 科技前沿 | 物聯網與大數據分析有何關聯？
大數據和物聯網 (IoT) 是企業領導者非常關心的兩個熱門話題。這兩個方面都會對公司捕獲和分析數據以推動業務決策的能力產生重大影響。在當今的環境中，物聯網和大數據并駕齊驅的情況很多。但是，它們是作為獨立的技術發展而來的，并且也存在一定差異。這就提出了一個問題—兩者究竟是如何聯系起來的？
什么是大數據？
自數字時代開始以來，大數據一直是一個不斷發展的概念。
其用于描述由三個特征定義的龐大數據集，稱為三 V——體積（Volume）、速度（Velocity）和多樣性(Variety)—大數據與其他數據集的不同之處在于大小（體積）、增長/變化率（速度）和集合中的各種結構化、非結構化和半結構化數據。
擁有龐大數據集的好處是您可能會在如此大的數據集中發現隱藏其中的模式或趨勢。此外，它還支持全視圖。然而，由于大數據的規模和復雜性，其價值取決于您能否對這些大數據進行分析—而不是數據本身—這是一個很大的挑戰。大數據非常龐大和復雜，以至于無法通過傳統的信息處理和分析方法從如此多的信息中發現業務價值。
從以往來看，組織如果想從中獲得任何有價值的見解，就必須投入大量的時間、金錢和資源來分析數據。幸運的是，由于計算的進步，大數據分析現在可以將大數據集與高性能分析相結合。這樣會碰撞出什么樣的火花呢？您現在可以從以前笨拙的數據集中發現可行性見解。大數據分析將龐大的數據集打包成一種易于理解的格式，以使組織能夠使用。
此外，通過結合人工智能 (AI) 和機器學習等技術，可以發現更多適用的見解。
展開 
工業 4.0 - 什么是大數據？
什么是大數據？
大數據指的是海量、持續增長的數據，這些數據非常復雜，傳統的數據處理方法難以處理。如今，這些數據幾乎產生于生活的所有領域--無論是通過社交媒體、傳感器、機器還是數字交易。
為了更好地理解大數據，人們通常將其稱為 5V，它概括了這些數據量的主要特征：
量（數據量）：
每天產生的數據量是巨大的。如今，企業收集的信息量從 TB 到 PB 不等。
速度：
數據是實時生成的，例如通過實時跟蹤生成的數據，必須以同樣快的速度進行處理。
多樣性：
大數據包含多種數據類型，從結構化表格、半結構化日志文件到非結構化格式。
真實性（真實性）：
并非所有數據都準確可靠。因此，確保數據的質量和可信度是一個重要方面。
價值：
最終目的是從收集的數據中獲益，例如通過更好的決策或新的業務模式。
大數據包括不同的數據格式：
結構化數據組織清晰，例如在表格中定義了列。
半結構化數據有一定的順序，但不遵循固定的方案。
非結構化數據最為普遍，同時也最難分析。
分析大數據的重要性：
醫療保健：個性化醫療
金融：風險管理和預測風險管理和預測
電子商務： 優化供應鏈
大數據的優缺點
處理和分析大數據
處理和分析大數據對于從大量復雜數據中獲得有價值的見解至關重要。這需要專門的技術和工具來高效地進行處理和后續分析。
處理技術：數據處理主要有兩種方法，它們在方法和速度上各不相同：
批量處理：
這種方法收集大量數據，并在稍后時間點進行處理。
展開 科技前沿 | 什么是大數據中的實時分析？
大數據并不是一個新概念，它一直在整個數字時代發展，所以要充分理解這個概念，讓我們先了解一下大數據發展的前期。
自數字時代開始以來，組織一直在收集數據并嘗試對其進行分析以指導決策過程。隨著數字環境的發展，數字系統的廣泛使用導致海量數據呈指數級增長。
隨著數據集變得越來越龐大和復雜，它們最終取代了處理和分析數據的傳統方法。這些計算挑戰推動了分析的發展，這些分析使用強大的計算機處理能力從龐大的可變數據集中獲取準確的見解。
這個過程稱為大數據分析，意味著組織可以分析以前由于規模龐大而無法訪問的數據集。分析越來越大的數據集已經解鎖了對業務流程、客戶、市場等的新的、重要的洞察力。
大數據分析是一個廣義的術語，可以細分為幾個不同的子類型。
適用于不同的場景
描述性分析是指其描述和理解一組數據的能力。
診斷分析可以解釋已識別趨勢或事件發生背后的原因。
規范性分析能夠分析趨勢或事件，并提出有助于決策過程的行動。
預測分析采用人工智能和機器學習，根據當前和過去的數據預測未來可能出現的情況。
將實時數據分析應用于大數據已將以前的追溯流程轉變為如今的立即行動。一旦信息進入大數據基礎設施，企業現在就可以獲得（并采取行動）有價值的見解。
組織可以在系統處理實時信息時了解為什么會發生某些事情，并準確預測事件的結果，同時獲得即時的規范性建議—即使數據量巨大。
展開 2023中國重慶大數據及云計算博覽會
中國大數據與云計算博覽會將成為中國規模最大、層次最高、效益最好的行業展。本次展會將建立覆蓋全球的宣傳平臺，為參展企業的產品快速進入市場搭建最有效的貿易渠道。本屆展會將聚集各種大數據與云計算企業在同一平臺展示，順應了行業發展趨勢，也便于供需雙方開展全方位、深層次的洽談交流。中國大數據云計算博覽會本著立足中國—輻射全球”的長遠理念，充分發揮大數據與云計算的優勢作用，打造出一個行業領域全新的國際品牌盛會，為廣大企業提供一個難得的宣傳展示交流平臺。誠邀行業企業積極參與，共話大數據與云計算行業發展大計，共襄盛舉！
參展范圍：
1.大數據運用管理、通用技術、累積、處理、DWH工具、內存數據庫、高速數據處理引擎、數據儲存、數據刪除、數具挖掘、數據分析工具，大數據管理解決方案數據中心基礎設施解決方案、邊緣數據中心方案、微模塊數據中心、綜合布線系統、大屏幕顯示系統、安防系統、物聯網技術、AI輔助運維技術、AI能效管理技術、可視化數據中心管理系統；
2.云端運算服務、云端平臺、安裝支持服務、建設服務、云端管理服務、云化運移服務、SaaS應用、云端計算基礎設施、服務器、儲存、虛擬軟體、數據中心、云空間、LaaS、安全解決方案、建造云端計算環境的安全解決方案、云端計算安全解決方案、適合中小企業的云端運算解決方案；
參展流程：
1、展位安排原則：“先申請、先付款、先安排”。
展開 （轉載）分布計算 | 大數據機器學習系統研究進展
要實現高效的大數據機器學習，需要構建一個能同時支持機器學習算法設計和大規模數據處理的一體化大數據機器學習系統。研究設計高效、可擴展且易于使用的大數據機器學習系統面臨諸多技術挑戰。近年來，大數據浪潮的興起，推動了大數據機器學習的迅猛發展，使大數據機器學習系統成為大數據領域的一個熱點研究問題。介紹了國內外大數據機器學習系統的基本概念、基本研究問題、技術特征、系統分類以及典型系統；在此基礎上，進一步介紹了本實驗室研究設計的一個跨平臺統一大數據機器學習系統——Octopus（大章魚）。
關鍵詞：大數據；機器學習；分布并行計算；大數據處理平臺
1 大數據機器學習系統研究背景
近年來，大數據技術在全球發展迅猛，掀起了巨大的研究熱潮，引起全球業界、學術界和各國政府的高度關注。隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用數據呈爆炸性增長。動輒達到數百TB甚至數PB規模的行業/企業大數據已經遠遠超出了傳統計算技術和信息系統的處理能力。與此同時，大數據往往隱含著很多在小數據量時不具備的深度知識和價值，大數據智能化分析挖掘將為行業/企業帶來巨大的商業價值，實現多種高附加值的增值服務，從而提升行業/企業生產管理決策水平和經濟效益。
大數據分析挖掘處理主要分為簡單分析和智能化復雜分析兩大類。簡單分析主要采用類似于傳統數據庫OLAP的處理技術和方法，用SQL完成各種常規的查詢統計分析；而大數據的深度價值僅通過簡單分析是難以發現的，通常需要使用基于機器學習和數據挖掘的智能化復雜分析才能實現。
機器學習和數據分析是將大數據轉換成有用知識的關鍵技術，并且有研究表明，在很多情況下，處理的數據規模越大，機器學習模型的效果會越好[1~3]。
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