图灵汇官网

大数据（四）：常见AI术语浅谈（4）

四、大数据展示和应用技术

1. 大数据可视化

   大数据的展示主要依赖于可视化技术，这是当前最有效的手段之一。大数据可视化通过图表等形式，清理、整理和展示大数据分析的结果。它能够生动地传达数据的内在价值，帮助企业利用数据智能开展相关业务。其特点包括简洁明了和直观易懂。

   大数据可视化由运行系统中的数据加上统计、分析和预测，最终以软件界面的形式呈现。该技术可分为三个分支：科学计算可视化、信息可视化和可视分析。近年来，这三个分支逐渐融合，统称为“大数据可视化”。

2. 大数据可视化的技术分类

   数据可视化技术可以根据不同的目标进行分类，常见的数据可视化目标包括：

   • 对比：比较不同元素或不同时刻的数值。
   • 分布：描述数据的分布特征，是最常用的可视化方法之一。
   • 组成：展示数据的静态或动态组成。
   • 关系：分析变量间的相关性，常用于判断多个因素之间的相互影响。
   • 趋势：展示数据随时间的变化情况。

   大数据可视化技术包括标签云、历史流、空间信息流等。

3. 大数据应用技术

   大数据在以下三大领域发挥重要作用：商业智能、政府决策和公共服务。

   • 商业智能技术（BI）：运用现代数据仓库技术、联机分析处理、数据挖掘和数据展示技术来实现商业价值。商业智能技术将大数据转化为知识、分析和结论。其核心技术包括数据仓库、数据采集、数据挖掘和数据可视化。

   • 政府决策技术：通过广泛应用互联网、大数据和云计算等新技术，推动政府管理和服务的数字化转型，简化行政程序，提升服务质量。大数据的应用使得政府决策更加依赖数据分析，提高了信息的及时性、全面性和准确性。

   • 公共服务：大数据在公共服务领域的应用非常广泛，特别是在公共卫生和医疗服务方面。例如，诊疗大数据和临床大数据的应用为疾病诊断和治疗提供了数据支持，显著提升了医疗服务的质量。

五、大数据工具和技术汇总

为了更好地理解大数据技术，我们对相关内容进行了梳理：

1. 大数据采集

   • 数据抓取：利用网络爬虫技术抓取网络信息。
   • 自动化工具：如八爪鱼采集器、无头浏览器等。
   • 数据清洗技术：如标准分数（Z-score）。
   • 数据集成技术：包括联邦式、中间件模型和数据仓库。

2. 大数据处理

   • 分布式计算框架：如MapReduce。
   • 开源大数据处理框架：如Spark。
   • 流处理框架：如开源的分布式实时计算系统Storm。
   • 图处理框架：如迭代的图计算系统Giraph。

3. 大数据分析

   • 数据挖掘、机器学习、统计分析：以及可视化工具，如Tableau和PowerBI等。

4. 大数据存储

   • 分布式文件系统：如HDFS。
   • 开源分布式数据库：如Cassandra。
   • 非关系型数据库：如NoSQL。
   • 基于分布式文件存储的数据库：如MongoDB。

5. 大数据安全

   • 数据加密技术：包括数据传输加密、数据存储加密、数据完整性的鉴别技术和密钥管理技术。
   • 数据备份和恢复：确保数据的安全性和可靠性。