上市公司年報大數據處理技術

⑴ 大數據處理分析技術類型有哪些

1、交易數據

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2、人為數據

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流，這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3、移動數據

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4、機器和感測器數據

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。

⑵ 大數據分析技術包括哪些

1、數據收集

對於任何的數據剖析來說，首要的就是數據收集，因而大數據剖析軟體的第一個技能就是數據收集的技能，該東西能夠將分布在互聯網上的數據，一些移動客戶端中的數據進行快速而又廣泛的收集，一起它還能夠敏捷的將一些其他的平台中的數據源中的數據導入到該東西中，對數據進行清洗、轉化、集成等，然後構成在該東西的資料庫中或者是數據集市傍邊，為聯絡剖析處理和數據挖掘提供了根底。

2、數據存取

數據在收集之後，大數據剖析的另一個技能數據存取將會繼續發揮作用，能夠聯系資料庫，方便用戶在運用中貯存原始性的數據，而且快速的收集和運用，再有就是根底性的架構，比如說運貯存和分布式的文件貯存等，都是比較常見的一種。

3、數據處理

數據處理能夠說是該軟體具有的最中心的技能之一，面對龐大而又雜亂的數據，該東西能夠運用一些計算方法或者是計算的方法等對數據進行處理，包括對它的計算、歸納、分類等，然後能夠讓用戶深度的了解到數據所具有的深度價值。

4、計算剖析

計算剖析則是該軟體所具有的另一個中心功能，比如說假設性的查驗等，能夠幫助用戶剖析出現某一種數據現象的原因是什麼，差異剖析則能夠比較出企業的產品銷售在不同的時刻和區域中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時刻和地域中進行布局。

5、相關性剖析

某一種數據現象和別的一種數據現象之間存在怎樣的聯系，大數據剖析通過數據的增加減少改變等都能夠剖析出二者之間的聯系，此外，聚類剖析以及主成分剖析和對應剖析等都是常用的技能，這些技能的運用會讓數據開發更接近人們的應用方針。

⑶ 大數據處理技術都有什麼哪些是必會的

有這么幾個重要的框架，批處理框架 Hadoop、流處理框架 Storm 、混合框架 Spark，這幾個都是必會的，不過想從事大數據開發只學這幾個還不夠，像hbase、hive等都需要學習，具體的學習路線你可以找一個平 台看看 ， 選擇八斗學 院

⑷ 大數據處理的關鍵技術都有哪些

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

1、大數據採集技術

大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

4、大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

⑸ 大數據處理技術之數據清洗

我們在做數據分析工作之前一定需要對數據進行觀察並整理，這是因為挖掘出來的數據中含有很多無用的數據，這些數據不但消耗分析的時間，而且還會影響數據分析結果，所以我們需要對數據進行清洗。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下數據清洗的相關知識。
那麼什麼是數據清洗呢？一般來說，數據清洗是指在數據集中發現不準確、不完整或不合理數據，並對這些數據進行修補或移除以提高數據質量的過程。而通常來說，數據清洗框架由5個步驟構成，第一就是定義錯誤類型，第二就是搜索並標識錯誤實例，第三就是改正錯誤，第四就是文檔記錄錯誤實例和錯誤類型，第五就是修改數據錄入程序以減少未來的錯誤。
我們按照數據清洗的步驟進行工作的時候還需要重視格式檢查、完整性檢查、合理性檢查和極限檢查，這些工作也在數據清洗過程中完成。數據清洗對保持數據的一致和更新起著重要的作用，因此被用於多個行業。而尤其是在電子商務領域，盡管大多數數據通過電子方式收集，但仍存在數據質量問題。影響數據質量的因素包括軟體錯誤、定製錯誤和系統配置錯誤等。通過檢測爬蟲和定期執行客戶和帳戶的重復數據刪，對電子商務數據進行清洗。所以說數據清洗倍受大家的關注。
而在RFID領域，有關文獻研究了對RFID數據的清洗。一般來說，RFID技術用於許多應用，如庫存檢查和目標跟蹤等。然而原始的RFID數據質量較低並包含許多由於物理設備的限制和不同類型環境雜訊導致的異常信息。這就是骯臟數據產生的影響，所以說數據清洗工作是多麼的重要。而這一文獻則實現了一個框架，這種框架用於對生物數據進行標准化。在該框架的輔助下，生物數據中的錯誤和副本可以消除，數據挖掘技術能夠更高效地運行。
所以說數據清洗對隨後的數據分析非常重要，因為它能提高數據分析的准確性。但是數據清洗依賴復雜的關系模型，會帶來額外的計算和延遲開銷，必須在數據清洗模型的復雜性和分析結果的准確性之間進行平衡。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於數據清洗的相關知識，通過這篇文章我們不難發現數據清洗的重要性——數據清洗工作占據整個數據分析工作的七成時間。希望這篇文章能夠更好地幫助大家。

⑹ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

⑺ 企業大數據處理需要注意的幾個問題

對於企業來說，如果想更好利用大數據，首先要從物聯網、互聯網和傳統信息系統三方面入手。
目前有大量的數據採集公司把Web系統作為重要的數據來源，在此基礎上可以進行大量的價值化操作；傳統信息系統往往與具體的行業有緊密的聯系，不同企業往往都會有自己的信息系統，傳統信息系統是利用大數據的基礎，通過在傳統信息系統上進行大數據改造往往是首先要完成的事情。
作為企業來說，一方面要根據自身業務的特點來搭建物聯網系統，另一方面要注重行業整體數據的獲取（來自於Web系統），最後結合自身信息系統的數據完成具體決策的制定。

⑻ 大數據處理有哪些關鍵技術

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。
1、大數據採集技術
大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

4、大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡。

1、製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

⑼ 大數據概念上市公司有哪些

「大數據」相關的公司：

數據處理、分析環節、綜合處理：勤智數碼、拓爾思、版美亞柏權科；

語音識別：科大訊飛；

視頻識別：海康威視、大華股份、華平股份、中威電子、國騰電子；

商業智能軟體：久其軟體、用友軟體；

數據中心建設與維護：勤智數碼、天璣科技、銀信科技；

IT咨詢、方案實施：勤智數碼；