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⑴ 大数据分析行业发展趋势及成果有哪些

【导读】目前，大数据分析是一个非常热门的行业，一夜间，似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力，但是对于大数据分析行业来说，仍然处于快速发展的初期，这是一个快速发展的领域，每时每刻的都在产生新的变化。那么你知道大数据分析行业发展趋势及成果有哪些吗?还不清楚的一起来了解了解吧!

1.基于云的大数据分析

Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具，这个最初被设计工作在物理机的集群上，但是目前这种现象已经改变，越来越多的基于云中的数据处理器技术出现，例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款，谷歌BigQuery中的数据分析服务，IBM的Bluemix云平等等，这些都是基于云的大数据分析平台。

2. Hadoop：新的企业数据操作系统

Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演变成分布式资源管理器，它可能将是数据分析的一个通用的操作系统。有了这些系统，你可以将不同的数据操作和分析操作插入到Hadoop分布式存储系统中来执行。

3.更多的预测分析

随着大数据的发展，分析师不仅会嗯更多的数据一起工作，而且还将处理大量的许多属性的工具。但是随着大数据行业的发展，针对旧数据的分析更多的是为了提供预测的功能，毕竟人们更希望利用原有的数据来对未来产生有利的用途。

4. 更多更好的NoSQL

替代传统的基于SQL的关系数据库的产品被称为NoSQL数据库，如今被迅速的普及在特定种类的分析应用程序中。而且这一势头在持续增长，据估计，预计未来将有15至20个开源的NoSQL数据库共同存在，他们各自有的的专长，这些数据库会得到快速的发展。

5.在内存分析

使用内存数据库来加快分析处理的方式如今越来越受欢迎，很多用户都非常喜欢这种方式，目前很多基于内存的分析管理工具以及出现，其中以亚马逊的HANA一体机尤为明显。

除了分析软件看好这个市场，作为全球的企业级市场的处理器生产商，英特尔也非常看好这一领域的发展，从目前其产品推出的发展趋势来看，其内存支持将会越来越大，一些特定的产品甚至支持的比硬盘的容量还要大。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据分析行业发展趋势及成果有哪些?”的相关内容，希望对大家有所帮助。那我们如何入门学习大数据呢，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。

⑵ 大数据和智慧交通有哪些应用的案例

大数据方面的应用案例

在医疗方面，纽约的mountsinai医院利用数千名患者的数据、历年汇报的流感爆发数据等数据与病毒的变异过程做交叉比对。通过这种工作，科学家和医生可以预测病毒如何传播，以及对抗这些病毒的最佳途径；甚至有可能使用预测分析来判断病毒的传播方式，然后采取行动来限制这一传播。据说这家医院有望在未来阻止流感的发生。

在交通方面，浙江某城市与英特尔合作，安装了1000个数字监控设备，100个智能监测点系统，超过300个检查点的电子警察，和500多个视频监控系统。通过更有效地监测交通和拥堵数据，改善交通流量，减少道路交通事故。

在废物处理方面， 英国曼彻斯特垃圾处理局有一套系统，能够利用数据使得产生的垃圾被尽可能多的再次利用。通过对来自不同地区的卡车进出加工厂时进行称重，能够了解每个地区所产生的垃圾数量。这些数据帮助当局出台了相应的政策，鼓励那些特定的社区更好的垃圾回收和垃圾减量。

在建筑方面， 住房慈善机构hact从400,000座住房中持续不断地收集数据，并进行了各种数据分析。通过数据来发现设计、建造、布局中存在的潜在问题，进而在建造新的楼宇时优化相关的参数，避免这些问题，改进政府保障房的的维修，规划空间合理使用。

智能应用服务，Google提供的大数据分析智能应用包括客户情绪分析、交易风险（欺诈分析）、产品推荐、消息路由、诊断、客户流失预测、法律文案分类、电子邮件内容过滤、政治倾向预测、物种鉴定等多个方面。据称，大数据已经给Google每天带来2300万美元的收入。例如，一些典型应用如下：

（1）基于Map Rece，Google的传统应用包括数据存储、数据分析、日志分析、搜索质量以及其他数据分析应用。

（2）基于Dremel系统， Google推出其强大的数据分析软件和服务 — BigQuery，它也是Google自己使用的互联网检索服务的一部分。Google已经开始销售在线数据分析服务，试图与市场上类似亚马逊网络服务(Amazon Web Services)这样的企业云计算服务竞争。这个服务，能帮助企业用户在数秒内完成万亿字节的扫描。

（3）基于搜索统计算法，Google推出搜索引擎的输写纠错、统计型机器翻译等服务。

（4）Google的趋势图应用。通过用户对于搜索词的关注度，很快的理解社会上的热点是什么。对广告主来说，它的商业价值就是很快的知道现在用户在关心什么，他们应该在什么地方投入一个广告。据此，Google公司也开发了一些大数据产品，如“Brand Lift in Adwords”、“Active GRP”等，以帮助广告客户分析和评估其广告活动的效率。

（5）Google Instant。输入关键词的过程，Google
Instant 会边打边预测可能的搜索结果。

谷歌的大数据平台架构仍在演进中，追去的目标是更大数据集、更快、更准确的分析和计算。这将进一步引领大数据技术发展的方向。

在竞选方面，直到2012年，奥巴马的数据团队对数以千万计的选民邮件进行了大数据挖掘，精确预测出了更可能拥护奥巴马的选民类型，并进行了有针对性的宣传，从而帮助奥巴马成为了美国历史上唯一一位在竞选经费处于劣势下实现连任的总统。只要数据量够大，够及时，挖掘够深刻，就可以洞悉每个选民的投票几率。

在教育方面，"以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，在学生管理数据库中挖掘出有价值的数据，经过过程性和综合性的考虑，找到学生各种行为之间的内在联系，考量背后的逻辑关系，并作出恰当的教学决策。以某集团最新出版的全球少儿美语旗舰课程为例，引入了首款应用于少儿英语学习领域的MyEnglishLab在线学习辅导系统（以下简称MEL），应用大数据技术全程实时分析学生个体和班级整体的学习进度、学情反馈和阶段性成果，从而及时找到问题所在对症下药，实现对学习过程和结果的动态管理。

智慧交通的应用案例

根据ITS114的不完全统计，截至2015年12月31日，包括城市智慧交通和高速公路机电市场的全年千万项目统计规模为182.5亿，其中主要分为四大市场1.交通管控市场千万项目规模为84.24亿。2.智慧交通/智能运输市场千万项目规模为20.33亿。3.高速公路机电市场千万项目规模为75.8亿。4.平安城市千万项目规模为56.6亿。以上四个市场都有着很多的智慧交通方面的应用案例。

具体的在交通管控市场方面， 当前各个省积极构建的交通运行监测与应急指挥系统，还有围绕着视频、图像分析，从而实现在治安、交通、工业制造、汽车、人工智能等等诸多领域的应用亦是智慧交通的典型案例。如深圳榕享的"交通仿真与智能管控机器人"可实时采集视频检测数据与线圈检测数据，将采集的交通流数据、信号配时等数据输入到建立的仿真路网模型中，进行实时的交通系统仿真。通过一体化交通仿真模型，机器人能快速找出路网拥堵点以及分析路网的常发性拥堵点，并对交通流运营状况的演变进行预测和分析。在交通仿真与智能管控机器人平台上，还可对城市的任意交叉口的交通环境进行设置，周边居民可将相关建议"告知"机器人，实时模拟交叉口改良效果，实现全民参与、全民实践、全民创新的交通管理新模式。

智慧交通/运输方面各种“专车”“快车”“拼车”“代驾”平台类和软件数据类的实例比比皆是，如我们都熟知的“滴滴快递”“uber"“e代驾”等app应用。

交通工具新型技术案例方面：如无人驾驶、自动驾驶、智能车等等；在2015年12月互联网大会上李彦宏展示的无人车，李书福展现的自动驾驶技术都体现了当前智能交通工具的发展。 更近一点的是，汽车电子标识、ETC、车路协同。2015年的新能源客车市场呈爆发性增长，新能源客车销量达到37363辆，同比增长213.19%，同时2015年国务院印发《新能源公交车推广应用考核办法（试行）》、《电动汽车充电基础设施发展指南》等等政策文件，可预见的是新能源汽车将会造就一个巨大的市场，建立在新能源汽车之上的车联网也将搭上顺风车。

平安城市也有很多已经成型的智慧交通案例。平安城市是基于GIS数字地图技术，高度整合治安监控、智能交通、数字城管、应急指挥等子系统，改变传统的静态管理和单点管理，实现实时、动态的联动管理新模式，实现了整个城市的治安、交通、城管、应急联动等各个职能部门的联动，建立了高效的城市部门联动机制，提高了城市的集成化、智慧化管理水平。根据高清视频监控系统的特点和应用需求，结合当前与今后一定时期内图像监控系统与图像应用系统的发展需要，建设一套先进的平安城市综合应用平台，为指挥调度、调查取证、应急处置、交通管理等多种后台应用提供及时、可靠的视频图像信息，服务于实战。市面上常见的平安城市系统具备的主要功能大部分都有：人脸卡口功能；交通事件检测功能；智能检索功能；道路违法抓拍功能；车辆稽查布控功能；非现场执法；分析研判功能；交通事态监控功能；视频质量检测功能；智能应用管理功能；数据格式及通信功能；远程控制功能；指挥调度功能；勤务管理功能； 设备运行状态监测功能。

⑶ 大数据分析领域有哪些发展趋势

1.基于云的大数据分析

Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具，这个最初被设计工作在物理机的集群上，但是目前这种现象已经改变，越来越多的基于云中的数据处理器技术出现，例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款，谷歌BigQuery中的数据分析服务，IBM的Bluemix云平等等，这些都是基于云的大数据分析平台。

2. Hadoop：新的企业数据操作系统

Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演变成分布式资源管理器，它可能将是数据分析的一个通用的操作系统。有了这些系统，你可以将不同的数据操作和分析操作插入到Hadoop分布式存储系统中来执行。

3.更多的预测分析

随着大数据的发展，分析师不仅会嗯更多的数据一起工作，而且还将处理大量的许多属性的工具。但是随着大数据行业的发展，针对旧数据的分析更多的是为了提供预测的功能，毕竟人们更希望利用原有的数据来对未来产生有利的用途。

4. 更多更好的NoSQL

替代传统的基于SQL的关系数据库的产品被称为NoSQL数据库，如今被迅速的普及在特定种类的分析应用程序中。而且这一势头在持续增长，据估计，预计未来将有15至20个开源的NoSQL数据库共同存在，他们各自有的的专长，这些数据库会得到快速的发展。

5.在内存分析

使用内存数据库来加快分析处理的方式如今越来越受欢迎，很多用户都非常喜欢这种方式，目前很多基于内存的分析管理工具以及出现，其中以亚马逊的HANA一体机尤为明显。

除了分析软件看好这个市场，作为全球的企业级市场的处理器生产商，英特尔也非常看好这一领域的发展，从目前其产品推出的发展趋势来看，其内存支持将会越来越大，一些特定的产品甚至支持的比硬盘的容量还要大。

关于大数据分析领域有哪些发展趋势，环球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。

⑷ bigquery跟hadoop有什么区别

二者处理数据的思路是一样的, 分布式并行处理, 某种程度上也都能完成同样的工作. 但mpp仍是关系型数据库技术, 能较好支持SQL, 使用更方便 (举例：GreenPlum) hadoop是开源平台, 本身不是数据库, 但可处理非结构化数据

⑸ 如何连接bigquery 管理页面

like '%a%'任何情况下都不会走索引。
写出
substr(SSPCS,1,6) between '500101' and '500234'并且建立函数索引。
PS：网上有说like '500112%'这种能通过索引查询。

⑹ BigQuery SQL自动更新数据

sql表数据自动更新
要实现两个表之间的数据的自动更新，可以采用触发器来实现，触发器的实现方法：
1、A表有数据更新的时候自动更新B表：
create or replace trigger tg after update on A for each row
begin
update B set xx=xx where b.aid = a.id;
end;
/
2、A表插入数据时，B表更新数据：
create or replace trigger tgg after insert on A for each row
begin
insert B values(xxxx);
end;
/
如果不需要每条数据都跟新，只需要在每次A更新的时候更新B，可以将后面的for each row去掉。

⑺ google BigQuery 如何匹配字符

用php自带的字符串处理函数，你自己查查手册，看看有哪些函数，自己摸索一下就能解决，锻炼自己解决问题的能力呢，么么哒

⑻ 为什么Google的BigQuery在大数据并发处理中脱颖而出

大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。

现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。

类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。

大数据是什么？

由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：

量级（Volume）：大量的数据
速率（Velocity）：高速的数据产出
多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。
正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：

网站分析
移动分析
设备/传感器数据
用户数据（CRM）
统一的企业数据（ERP）
社交数据
会计系统
销售点系统
销售体系
消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）
公司内部电子表格
公司内部数据库
位置数据（空间位置、GPS定位的位置）
天气数据
但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。

想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅维基网络的大数据词条。

大数据的好处

大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如下好处：

根据数据背景获得更完整的情况
利用数据驱动做出更好的商业决策
降低商业风险
市场上最好的解决方案
开发出更好的定制化产品或服务
更好的预测客户的需求和想法
迅速适应市场
在实时数据的趋势和预测上更加主动
建立精确的生命价值周期（LTV）、地图和用户类型
阅读更长和更复杂的属性窗口（用于网站点击流数据）
对通过细分的更复杂的导航进行可视化，并且改善你的转化漏斗（用于网站点击流数据）
并不适用所有人

请记住，大数据分析并不适合所有人。如果你没有安装并且制定分析中的目标、没有准备好归因模型、再营销和高级细分，那么你就没有为大数据做好准备。

如果你把谷歌分析使用到了极限，特别是由于他的采样数据。那么你已经准备好接触大数据的皮毛了。

入门级大数据解决方案

目前有一大批面向企业级的大数据解决方案，比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。这篇文章是面向寻找入门级大数据解决方案的中小型企业的读者。下面我们将讨论数据分析的输出，并且分享两个相对廉价的解决方案，从而帮助你开始使用大数据分析。

分析结果的输出

目前对于大多数企业而言，数据分析主要还是针对核心数据。然而在未来，数据分析将不会采用采样数据，并且会结合其他来源的数据，使用更加复杂的工具（比如Tableau）去分析他。谷歌分析是一个伟大的工具，但是你能获得的结果目前已经到达极致了。

汇总数据的第一步往往是你输出数据分析的过程。

如果你是一个谷歌分析高级版的用户，这将很容易被推进。因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。（学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成，请查看视频）

如果你是一个谷歌分析标准版的用户，也不用担心。我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。

（注：你可能也注意到了其他的可以导出谷歌分析未采样数据的工具，但是不同的是，这是我们的主要工作。作为一个谷歌分析工具的咨询公司，我们不得不经常帮助客户导出未采样的数据做报告用。但是当我们发现了其他工具的一些问题时，我们不得不自己创建一个更可靠的解决方案。）

一旦你导出了你的数据，你可以做好准备把它导入到一个大数据分析工具中进行存储、处理和可视化。这就给我们带来了最好的入门级大数据解决方案。

⑼ Google Bigquery中worker翻译成什么意思

精英，白领。