大数据采集管理及分析系统 大数据采集管理及分析系统应用
编辑整理：整理来源：360问答，浏览量：80，时间：2022-08-15 22:56:01
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前沿：大数据采集管理及分析系统
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
□ 本报记者 黄辉
□ 本报通讯员 刘宇
“学校门口总是有人乱停车，孩子进出既不方便，也不安全。”
“想买个东西，找了半小时没地方停车。”
……
近段时间以来，省市人民检察院通过检察大数据研判中心平台接收群众反映城区行车难、停车难线索56条。
为解决群众急难愁盼，市检察院开展“行车难、停车难”检察公益诉讼专项监督活动，通过大数据研判平台的数据采集、智能分析、预警研判功能，提升线索收集效率、开展分析研判、强化长效跟踪等方面效能，目前已办理公共交通安全公益诉讼案件11件，督促有关部门对公共停车场规范管理，新增免费停车泊位1800余个；督促整治校园周边违法停车、挤占人行道乱象，消除交通安全隐患。
“行车难、停车难”问题的解决，是检察机关探索开展大数据法律监督、促进社会市域治理的生动缩影。检察机关通过数据归集、碰撞，发现监督线索，让数据“说话”，向数据“求解”，破解传统方式难以解决的法律监督难点问题。
今年4月，市玉山县人民检察院通过大数据分析平台发现，某乡2022年1月以来非法狩猎类案件较多，占全县同类案件的60％。经分析，该乡处于赣浙两省交界，违法猎捕行为相对突出，且大多属于流窜作案。玉山县检察院及时发出检察建议，深入乡村开展法治宣讲活动，帮助该乡开展“靶向”治理和精准防范，从源头上预防和遏制该类案件高发态势。
省人民检察院将大数据法律监督与区块链创新试点相结合，组织全省检察机关积极参与全国检察大数据法律监督模型竞赛活动，激发了市县检察院及各业务条线探索开展大数据业务应用的积极性，开拓了办案人员的大数据思维。
“我院构建的违法违规减刑、假释和暂予监外执行模型，主要是运用了政法队伍教育整顿成果。”长堎地区人民检察院检察官助理王犇介绍说，他在参加全国检察机关大数据法律监督模型竞赛期间，自主设计了违法违规减刑、假释、暂予监外执行案件类监督模型，从地区监狱自查的案件中，梳理出23条研判规则，从减刑裁定书筛选发现疑似问题线索，被省检察院选用。研判规则是动态的，随着法律的不断完善和中心工作的进展，法律监督模型也将不断完善。
“不管您是‘佛系父母’，还是一直在‘鸡娃’的路上，最重要的是孩子的全面健康成长……”市乐安县人民检察院通过“刘莹姐姐”云平台小程序，向社会普及家庭教育促进法，借助大数据，构建“司法、学校、家庭、社会”“线上＋线下”一体的帮教体系。市安源区人民检察院上线“晨曦云平台”，通过该平台可快速举报涉未成年人保护线索，保护范围覆盖辖区11个镇（街道）、118个社区、87所学校和4．6万名未成年人。
自全省政法跨部门大数据办案平台上线以来，检察机关积极加强与其他政法机关的信息共享，提高法律监督效能。市余江区人民检察院通过大数据协同办案，实现案件流转“零时差”。今年4月，该院办理的一起交通肇事案，在侦查机关“一键发送”后几秒内完成接收，审查终结后移送法院起诉，让案件办理在法定程序内跑出“加速度”。同时，余江区检察院平均每件案件在案卷扫描、移送等工作环节节约6天时间，通过对裁判文书进行大数据分析，发现虚假诉讼线索6件，涉案金额20余万元。
来源： 法治日报--法治网
补充拓展：大数据采集管理及分析系统
大数据专业全称“大数据采集与管理专业”。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
1、行业现状：现在越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。
2、课程设置：大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。
3、核心技术：
（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。
（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
（推荐答案！）大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
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