质变的新里程中民投租赁大数据分析平台

大数据分析平台Spark在“蘑菇云”行动中发挥了关键作用。

海量数据时代，数据分析需求紧迫。京东金融构建大数据分析平台，助力企业有效利用数据实现精准决策。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

随着互联网、移动互联网和物联网的蓬勃发展，我们已经置身于海量数据的时代。据数据调查公司IDC预测，到2011年，全球数据总量将达到1.8万亿GB。在这样的背景下，对海量数据进行精准分析已经成为一项非常紧迫的需求。

大数据算法通过分类、聚类、预测以及关联规则分析等方法，揭示数据内在规律和关联，为数据分析提供更高效、准确的支持，进而实现数据价值挖掘和决策优化。

在ArcGIS平台上，大数据分析和挖掘正成为关键的研究方向和实践应用领域。利用其强大的空间数据处理能力，ArcGIS正在推动大数据时代下地理信息系统的革新和应用拓展。

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

###大数据分析平台技术白皮书关键知识点解析####一、商业智能技术概述与BI@Report定位**1.1商业智能技术基础**商业智能（BI, Business Intelligence）是一套集成的数据搜集、管理和分析系统，其核心目标是帮助企业的各个层级决策者获取必要的信息与知识，从而能够更加精准地作出有利于企业的决策。商业智能系统主要包括以下几个关键阶段： - **数据预处理**：这是整合企业业务系统原始数据的第一步，通常涉及数据的抽取、转换和加载（ETL）过程。 - **数据仓库**：它是一种专门设计用于存储和支持决策过程的数据集合。通过多维结构重新组织企业的业务数据，以便更好地支持决策

大数据算法是处理海量数据的核心技术，它涵盖了从数据采集、预处理、存储、分析到结果呈现等一系列步骤。这些算法高效地挖掘隐藏在复杂数据中的模式、关联和趋势，为业务决策提供有力支持。在描述中提到的\"非常牛逼的大数据分析算法\"可能是指那些能够处理复杂问题、高精度预测或者显著提高效率的高级算法。推荐系统是大数据算法应用的一个典型场景，它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好、社交网络等信息，预测用户可能感兴趣的产品或服务，并进行个性化推荐。常见的推荐算法有基于内容的推荐、协同过滤、混合推荐等。其中，协同过滤分为用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤，通过寻找相似用户或物品的相似性来预测用户喜好。大数据处理