数据分析平台

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。

大数据分析平台Spark在“蘑菇云”行动中发挥了关键作用。

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

数据总是让人觉得有点复杂，不过像这个【某瓣读书数据】的案例还是蛮简单易懂的。它不仅展示了如何从多个维度对数据进行深度，还带了不少实际应用场景。你可以看到数据清洗、数据可视化等操作的细节，学习起来轻松。而且，通过这个案例，能看到实际开发中常遇到的数据问题，适合新手或者想要进阶的开发者。嗯，如果你正好有兴趣，也可以看看相关的其他案例，像是【某商超销售数据】和【气象数据 CSV 文件案例】这些都挺不错的哦。

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供基于Hadoop的SQL查询接口和多维分析（OLAP）功能，支持处理超大规模数据。最初由eBay公司开发并贡献给开源社区。它能够在亚秒内查询庞大的Hive表。本资料涵盖了移动、百度、美团和京东等企业在Kylin平台上的实际建设案例。

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

想搞定大数据，但又觉得技术复杂吗？IBM InfoSphere 大数据平台会是个不错的选择。它结合了强大的BigInsights和Streams两大核心组件，能企业在大数据上更加得心应手。是BigInsights，对 Hadoop 的优化相当到位，不仅能提高查询效率，还能通过扩展节点来提升能力。而Streams则实时数据流，能即时、过滤各种实时数据，像是传感器数据、网络日志等。比起传统数据仓库，这个平台在大规模非结构化数据的上有优势。如果你需要一个灵活又强大的大数据方案，InfoSphere 绝对值得一试。其实，它早就被多大公司应用过了，比如丹麦的风力发电公司 Vestas，就用它天气数据，优

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。

数据分析将大量原始数据转化为洞察力的过程。它利用统计方法深入挖掘数据背后的信息，揭示隐藏的规律，最终形成有价值的结论。这对于制定决策和采取有效行动至关重要，同时也是质量管理体系的重要支撑环节。