大数据时代
体积大、类型多、速度快、真实性高

大数据时代

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
大数据特点
  • 资讯模块

    可以无限级设定资讯类别,文章权限控制,什么样的会员级别可以查看,并记录某个会员查看过什么文章。
  • 专题模块

    强大的专题功能,站长可以跟据某向内容在某些特定的时期推出一些专题,可以制作不同的专题模板,各种功能调用模块。
  • 展会模块

    管理员可以在后台发布详细的展会情况,包括展馆管理,推荐展馆,国内外展会等等。
  • 新闻模块

    会员可以在后台发布企业新闻,管理员也可开启会员投稿功能,直接将会员新闻发布到资讯中。
大数据分析
B2C系统功能
  • 数据采集
    ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
  • 数据存取
    关系数据库、NOSQL、SQL等。
  • 基础架构
    云存储、分布式文件存储等。
  • 数据处理
    自然语言处理是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。
  • 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、因子分析等等。
  • 数据挖掘
    分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)描述和可视化、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)。
  • 模型预测
    预测模型、机器学习、建模仿真。
  • 结果呈现
    云计算、标签云、关系图等。
大数据处理
  • 大数据处理之一:采集

    筷子PaaS云平台利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作,使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,也使用Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库进行数据的采集。
  • 大数据处理之一:导入/预处理

    筷子PaaS云平台针对来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。并且使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。
  • 大数据处理之一:统计/分析

    筷子PaaS云平台的统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,于此同时为了保证实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等。
  • 大数据处理之一:挖掘

    筷子PaaS云平台的数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要针对是在现有数据上面进行基于聚类的Kmeans、SVM和NaiveBayes的计算算法,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。筷子PaaS云平台主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
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