大数据深度挖掘技术与大数据应用.pptx

大数据深度挖掘技术与大数据应用是当前信息技术领域的热点，它涵盖了多个方面的技术和实践。大数据是指那些传统数据处理工具无法有效管理和处理的海量、高速、多样化的信息资源。深度挖掘技术则旨在从这些大数据中发现有价值的知识和洞察。 联合实验室是进行技术研发和创新的重要场所，它们通常集合了学术界和工业界的资源，共同研究大数据的前沿技术。在大数据分析平台方面，这些实验室致力于开发高效的数据处理和分析工具，如基于内存计算的机器学习算法，以提升数据处理的速度和效率。内存计算允许数据在内存中快速流动，减少了磁盘I/O的延迟，使得大数据分析更加实时。 在产品技术架构上，例如ETHINK可视化挖掘平台，它提供了一个直观的拖拽式界面，让用户无需编程即可进行数据加载、转换、建模和评估。平台支持多种数据源，包括关系型数据库、Hbase、Hive、Hdfs等，同时具备对非结构化数据的处理能力，如文本、图片和声音。此外，平台基于Spark，利用内存计算技术，处理大规模数据的速度非常快，能处理GB级别的数据。 在典型行业应用案例中，大数据技术被广泛应用于房地产、金融、电信、电力和互联网等多个行业。例如，房地产大数据分析可以帮助建立房产数据开发服务平台，进行房产价值评估；在金融领域，大数据用于信用卡用户流失预测和精准营销；电力行业利用大数据进行电力负荷预测和防窃漏电诊断；互联网行业则依赖大数据进行用户行为分析，优化广告投放，以及评估用户服务感知。 此外，大数据云计算技术也是研究的重点，包括大数据云计算平台技术和商业智能云平台技术。云BI技术结合大数据，有望在国内构建第一个云BI平台，实现跨地区、跨行业的连续审计和智能化预测，解决了传统审计的局限性。 在知识推理系统方面，大数据环境下的无重叠视域跟踪技术以及大数据视频分析平台的开发，为视频领域的知识识别、发现、集成和跟踪提供了关键技术支持。在审计行业，大数据知识推理系统能够帮助构建抵御和预防风险的机制，而在碳交易领域，大数据建模技术用于建立碳排放计量监测体系。 大数据深度挖掘技术与大数据应用是推动各行各业数字化转型的关键，它们不仅提升了数据处理能力，还通过智能分析和预测，为企业决策提供了有力支持。随着技术的不断进步，我们可以期待更多的创新应用将涌现，进一步释放大数据的潜力。