大数据分析精选(九篇)
第1篇：大数据分析范文
关键词：数据分析；大数据；可视化；电商服务；大数据技术
0引言
近年来，随着移动互联网、云计算、大数据、人工智能的迅猛发展，全球大数据存储量持续快速增长，其中中国数据量的增长最为迅速。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年至2018年全球大数据储量分别为4.3ZB、6.6ZB、8.6ZB、16.1ZB、21.6ZB、33.0ZB，近年全球大数据储量的增速每年都保持在40%左右。根据IDC最新的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%[1]。IDC最新的《全球半年度大数据支出指南，2018H2》预测在2019年度，大数据与商业分析解决方案全球市场的整体收益将达到1896.6亿美元，相比2018年增长12.1%。IDC预测，2019年中国大数据市场总体收益将达到96.0亿美元，2019-2023年预测期内的年CAGR（复合年均增长率）为23.5%，增速高于全球平均水平。到2023年，市场规模则将增长至224.9亿美元[2]。在这样的背景下，数据在全球市场经济运转中的价值日趋显著，所以数据分析服务应当顺应当前国家政策以及未来市场，收集大型电商网站的数百条关于大数据分析服务的真实信息和数据相关的门户网站，研究当前小型数据分析服务和个人数据分析服务的销售情况与大型门户网站的定价、服务，从小型数据分析服务和个人数据分析服务的需求程度、服务反馈，来分析小型数据分析服务和个人数据分析服务的发展趋势，并分析两者之间的优缺点。
1电商服务现状分析
1.1淘宝
淘宝网是中国现下最受欢迎的专业网购零售平台之一，注册用户数量高达5亿，日均浏览量超过1.3亿。在淘宝出售数据分析等相关服务，在没有知名度的情况下，前期不需要投入大量宣传投入，靠着淘宝自带的流量，也不会担忧没有人流量。但淘宝的数据分析服务也存在如下问题。⑴数据和人工成本估算，以及数据收益机制还不成熟，导致商品的定价没有统一标准，也没有可参考的依据，价格相差过大，客户无法判断商家所给的定价是否与自己的需求相匹配。⑵交易双方信任机制难以建立，把握数据使用流向问题难以解决[3]。淘宝商家在淘宝注册商铺资质最低费用为1000元，若是发生纠纷，商家跑路所需承担的风险很小，个人的权益难以保障。⑶交易评价真实性不可查，涉及电商销售，难免会存在刷单行为，客户也很难辨别商品评论的真实性，存在被误导以及引诱消费的风险。
1.2大型门户网站
本研究以数据为关键词，找寻了四个大型门户，分别对它们的框架、定价、服务对象进行研究分析。火车采集器主打数据采集，有较为清晰的定价，有免费版供需求不多、不需要太深入处理数据的人群使用，更多的版本选择让用户可以自由的根据自己的需求做选择。除此之外，还有在线客服可进行咨询、指导。八爪鱼采集器主打数据采集，操作简单，是人人可用的数据采集器。采集教程有图文版和视频教程，让客户更容易上手。采集软件也有不同的定价，方便客户选择。问题的解决方案也有细分，涵盖了新闻采集、电商采集、金融采集数据服务、市场洞察等十几种，可为不同领域的客户提供有针对性的方案。前嗅主打数据采集和大数据可视化。比起前两个按软件的版本来定价，前嗅的定价更为详细些。前两者的数据采集需要自己动手完成，而前嗅有ForeSpider数据采集引擎可自己爬取数据，也可以选择数据代采。在数据采集这个模块，前嗅就分出了6种服务及定价，对客户来说更详细也更好理解。可视化报告分出了3种不同的需求，预存云数据系统，研究报告和定制报告。还可根据客户数据进行情感分析、用户画像分析、语义识别等。集搜客主打网页抓取和内容分析，主要是对文本的处理和情感分析。集搜客有专门的爬虫软件，分为4个版本，每个版本都有自己的定价。除此之外，也有定制服务的价格，划分出了6个定制项目，并显示每个服务最低的价格。火车采集器、八爪鱼采集器、前嗅、集搜客在页面下方都放了合作的企业，其中有中国人民银行、中国电信、可口可乐、凤凰网、中国平安等知名大型企业，对它们是一种能力的认证，也是交易的认可。
2数据分析服务的商业需求
2.1淘宝：小型数据服务方
本研究以“数据分析”为关键词，于2020年8月通过爬虫技术爬取淘宝电商网站的529条信息。其中包括9个字段：商品名、链接、图片、价格、邮费、店铺名、月销数量、店铺评分、发货地等。去除重复、不符主题的噪声数据，留取了202条有效数据。去除对本次研究没有研究意义的字段，本研究将对这202条有效数据的价格、月销数量、高频关联词、发货地这四个字段进行分析。
2.2门户网站：大型数据服务方
2.2.1火车采集器。火车采集器是目前互联网上应用最广泛的数据处理、分析和挖掘软件。软件凭借其灵活的配置与强大的性能领先国内其他数据采集类产品，并赢得众多企业和用户认可。目前共客户使用的有五个版本，可以免费使用，有需要更强大功能的付费版本，价格在960元至8600元，购买后的版本均可终身使用。2.2.2八爪鱼采集器。八爪鱼采集器是一款拥有百万用户的数据采集软件，其使用方法简单易懂，不懂网络爬虫技术，也能轻松采集想要的数据。目前共客户使用的有七个版本，有免费的版本，付费版本价格在49元至69800元以及根据顾客要求制定节点再定价格。私有部署版、数据服务都没有明确的价格，需要根据客户需求来制定方案，再根据方案制定价格。2.2.3前嗅智能大数据专家。前嗅是可提供数据采集、定制和研究可视化报告、自然语言处理以及大数据周边配套产品等且拥有国内唯一自主知识产权Web服务器系统的大型门户网站。在价格的制定上，比前两者分的更细，许多服务的起步价多为200元至400元。划分板块多，衍生的服务更为多样。2.2.4集搜客GooSeeker。集搜客GooSeeker是一款网页抓取和内容分析，把互联网装进表格和数据库的软件。网络爬虫软件目前有四个版本，除了免费版本外，其他三个版本的价格在49元至20000元之间，还有根据需求的定制服务。通过对以上四个大型门户网站的调研，发现每个服务方所服务的人顾客群体有所区别，需求存在着明显的差异。火车采集器和八爪鱼采集器都是主打数据采集的软件，但价格上却有所差别，火车采集器的价格明显比八爪鱼便宜，可见针对的目标客户是不一样的。前嗅智能大数据专家针对的是有大数据技术需求方面的人群，大数据的衍生服务也包括在内，多样且全能。集搜客是针对有网页抓取和内容分析，主要是对文本的处理和情感分析的需求的顾客群体。以上四个大型门户网站都有自己明确的市场定位，针对不同的需求，发展自己的特点。
3数据调查与分析的方法及过程
利用爬虫技术爬取了2020年8月大型电商网站的数百条关于大数据分析服务的真实信息，研究当前小型数据分析服务和个人数据分析服务的销售价格、月销数量、顾客评分等，结合词频分析和统计技术，以及分析大型电商网站的大数据分析服务质量、价格、服务种类。
3.1价格分析
在本次爬取的信息中，价格较为多样化，单价从1元到500元不等，数字较为随机，可见淘宝的数据分析标准没有统一，差异性较大。大多标价也非实际交易价格，实际交易价格往往是在双方交流后才确定的价格。没有统一的定价标准，会导致顾客在购买服务之前难以了解实际交易价格与自己心理预期价格的差距，从而难以选择与自己心理预期相符的服务。
3.2月销数量
在本次爬取的信息中，单项付款最多人数为717人，最少为0人，月销数量大于100的占总收集信息的10%。但仅看付款数量无法判断实际交易人数，因为一人可拍下数量不可知（如：单价100元，在交流后，所需服务实际需要为400元，可以单价*4拍下）。如图1所示。
3.3高频次关联词
在本次爬取的信息中，标题中除了数据分析出现的高频词汇有：spss、可视化、爬虫、python、stata、统计。出现的频次分别为：可视化出现61次、spss出现59次、stata出现30次、python出现31次、爬虫出现23次、统计出现19次。其中spss、stata、python都是数据分析工具，不同的行业与需求对数据分析工具有不同的要求，可视化的高频次出现体现着客户对数据可视化的需求强烈。如图2所示。
3.4发货地分析
在本次爬取的信息中，发货地有北京、上海、杭州、深圳、南京、成都和武汉等地址。其中出现次数较多的为北京、上海、南京，分别为44次、29次、16次。这三大城市的占比为44%，可见这三大城市的数字经济发展明显优于其他城市。如图3所示。从价格、月销量、高频次关联词、发货地址的分析结果看，以淘宝网为代表的小型数据服务方的定价模糊，没有清晰、明确的定价标准，月销量有高有低，但由于定价模糊的关系，并不能判断它的真实销量。从高频关联词数据分析与可视化关系紧密这一点看，数据可视化是数据分析中的一大需求点，发货地点多为一线城市，可见经济与数据经济关系成正比关系。
4结论与建议
经过研究和分析电商数据分析服务的多方面数据，获知了以淘宝电商为主体的小型数据分析服务在体系上的不完善，多数是在商品标题添加相关词，但商品详情页面没有详细的服务名称、服务范围、服务价格，大多需要咨询客服才能了解；以大型门户网站为主题的数据分析服务为主体的数据分析服务都有着自己明确且清晰的体系，有详细的产品分类，可提供服务的范围，有标准的定价，以及自己的主打的特色产品，火车采集器、八爪鱼采集器、集搜客也提供有免费的服务，供客户体验产品、了解产品。当前我国数据资源流通存在诸多瓶颈问题，尚不具备作为一种生产要素的商品化、资产化机制，无法界定权属、无法评估质量、无法有效定价、无法可信流通等问题较为突出[3]。在此提出以下建议供参考。⑴推进建立商品化、资产化和规范化的数据商品体系。⑵建立第三方数据监督机构。市场的数据质量难以保障，已过期数据、错误数据、没有意义的数据俯拾皆是，第三方机构可监督数据的来源，评判数据的可用性。⑶小型数据分析服务应确立自己的基本框架，将所能提供的服务、服务范围、服务价格，进行清晰的划分并标明，让顾客能更加简单便捷、有对比性的了解所提供的服务。⑷建立成熟的数据和人工成本估算以及数据收益机制。纵观淘宝和大型门户网站对同类服务的定价，价格相差悬殊。建立成熟的数据和人工成本估算以及数据收益机制可以为客户避免“贵的就是对的”的心理；也可以避免客户一味的贪图便宜买到假数据。
第2篇：大数据分析范文
关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设
引言
进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。
然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。
1 实施数据分析的方法
在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显的优势，在信息处理的过程中，需要对大容量数据、分析速率，以及多格式的数据三大问题进行详细的分析和掌握。
1.1 Hadoop HDFS
HDFS，即分布式文件系统，主要由客户端模块、元数据管理模块、数据存储服务模块等模块组成，其优势是储存容量较大的文件，通常情况下被用于商业化硬件的群体中。相比于低端的硬件群体，商业化的硬件群体发生问题的几率较低，在储存大容量数据方面备受欢迎和推崇。Hadoop，即是分布式计算，是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架，为应用程序的透明化的提供了一组具有稳定性以及可靠性的接口和数据运动，可以不用在价格较高、可信度较高的硬件上应用。一般情况下，面对出现问题概率较高的群体，分布式文件系统是处理问题的首选，它采用继续运用的手法进行处理，而且还不会使用户产生明显的运用间断问题，这是分布式计算的优势所在，而且还在一定程度上减少了机器设备的维修和维护费用，特别是针对于机器设备量庞大的用户来说，不仅降低了运行成本，而且还有效提高了经济效益。
1.2 Hadoop的优点与不足
随着移动通信系统发展速度的不断加快，信息安全是人们关注的重点问题。因此，为了切实有效地解决信息数据安全问题，就需要对大量的数据进行数据分析，不断优化数据信息，使数据信息更加准确，安全。在进行数据信息的过程中，Hadoop是最常用的解决问题的软件构架之一，它可以对众多数据实行分布型模式解决，在处理的过程中，主要依据一条具有可信性、有效性、可伸缩性的途径进行数据信息处理，这是Hadoop特有的优势。但是世界上一切事物都处在永不停息地变化发展之中，都有其产生、发展和灭亡的历史，发展的实质是事物的前进和上升，是新事物的产生和旧事物的灭亡，因此，要用科学发展的眼光看待问题。Hadoop同其他数据信息处理软件一样，也具有一定的缺点和不足。主要表现在以下几个方面。
首先，就现阶段而言，在企业内部和外部的信息维护以及保护效用方面还存在一定的不足和匮乏，在处理这种数据信息的过程中，需要相关工作人员以手动的方式设置数据，这是Hadoop所具有的明显缺陷。因为在数据设置的过程中，相关数据信息的准确性完全是依靠工作人员而实现的，而这种方式的在无形中会浪费大量的时间，并且在设置的过程中出现失误的几率也会大大增加。一旦在数据信息处理过程中的某一环节出现失误，就会导致整个数据信息处理过程失效，浪费了大量的人力、物力，以及财力。
其次，Hadoop需求社会具备投资构建的且专用的计算集群，在构建的过程中，会出现很多难题，比如形成单个储存、计算数据信息和储存，或者中央处理器应用的难题。不仅如此，即使将这种储存形式应用于其他项目的上，也会出现兼容性难的问题。
2 实施数据挖掘的方法
随着科学技术的不断发展以及我国社会经济体系的不断完善，数据信息处理逐渐成为相关部门和人们重视的内容，并且越来越受到社会各界的广泛关注和重视，并使数据信息分析和挖掘成为热点话题。在现阶段的大数据时代下，实施数据挖掘项目的方法有很多，且不同的方法适用的挖掘方向不同。基于此，在实际进行数据挖掘的过程中，需要根据数据挖掘项目的具体情况选择相应的数据挖掘方法。数据挖掘方法有分类法、回归分析法、Web数据挖掘法，以及关系规则法等等。文章主要介绍了分类法、回归分析法、Web数据挖掘法对数据挖掘过程进行分析。
2.1 分类法
随着通信行业快速发展，基站建设加快，网络覆盖多元化，数据信息对人们的生产生活影响越来越显著。计算机技术等应用与发展在很大程度上促进了经济的进步，提高了人们的生活水平，推动了人类文明的历史进程。在此背景下，数据分析与挖掘成为保障信息安全的基础和前提。为了使得数据挖掘过程更好地进行，需要不断探索科学合理的方法进行分析，以此确保大数据时代的数据挖掘进程更具准确性和可靠性。分类法是数据挖掘中常使用的方法之一，主要用于在数据规模较大的数据库中寻找特质相同的数据，并将大量的数据依照不同的划分形式区分种类。对数据库中的数据进行分类的主要目的是将数据项目放置在特定的、规定的类型中，这样做可以在极大程度上为用户减轻工作量，使其工作内容更加清晰，便于后续时间的内容查找。另外，数据挖掘的分类还可以为用户提高经济效益。
2.2 回归分析法
除了分类法之外，回顾分析法也是数据挖掘经常采用的方法。不同于分类法中对相同特质的数据进行分类，回归分析法主要是对数据库中具有独特性质的数据进行展现，并通过利用函数关系来展现数据之间的联系和区别，进而分析相关数据信息特质的依赖程度。就目前而言，回归分析法通常被用于数据序列的预计和测量，以及探索数据之间存在的联系。特别是在市场营销方面，实施回归分析法可以在营销的每一个环节中都有所体现，能够很好地进行数据信息的挖掘，进而为市场营销的可行性奠定数据基础。
2.3 Web数据挖掘法
通讯网络极度发达的现今时代，大大地丰富了人们的日常生活，使人们的生活更具科技性和便捷性，这是通过大规模的数据信息传输和处理而实现的。为了将庞大的数据信息有目的性地进行分析和挖掘，就需要通过合适的数据挖掘方法进行处理。Web数据挖掘法主要是针对网络式数据的综合性科技，到目前为止，在全球范围内较为常用的Web数据挖掘算法的种类主要有三种，且这三种算法涉及的用户都较为笼统，并没有明显的界限可以对用户进行明确、严谨的划分。随着高新科技的迅猛发展，也给Web数据挖掘法带来了一定的挑战和困难，尤其是在用户分类层面、网站公布内容的有效层面，以及用户停留页面时间长短的层面。因此，在大力推广和宣传Web技术的大数据时代，数据分析技术人员要不断完善Web数据挖掘法的内容，不断创新数据挖掘方法，以期更好地利用Web数据挖掘法服务于社会，服务于人们。
3 大数据分析挖掘体系建设的原则
随着改革开放进程的加快，我国社会经济得到明显提升，人们物质生活和精神文化生活大大满足，特别是二十一世纪以来，科学信息技术的发展，更是提升了人们的生活水平，改善了生活质量，计算机、手机等先进的通讯设备比比皆是，传统的生产关系式和生活方式已经落伍，并逐渐被淘汰，新的产业生态和生产方式喷薄而出，人们开始进入了大数据时代。因此，为了更好地收集、分析、利用数据信息，并从庞大的数据信息中精准、合理地选择正确的数据信息，进而更加迅速地为有需要的人们传递信息，就需要建设大数据分析与挖掘体系，并在建设过程中始终遵循以下几个原则。
3.1 平台建设与探索实践相互促进
经济全球化在对全球经济发展产生巨大推力的同时，还使得全球技术竞争更加激烈。为了实现大数据分析挖掘体系良好建设的目的，需要满足平台建设与探索实践相互促进，根据体系建设实际逐渐摸索分析数据挖掘的完整流程，不断积累经验，积极引进人才，打造一支具有专业数据分析与挖掘水准的队伍，在实际的体系建设过程中吸取失败经验，并适当借鉴发达国家的先进数据平台建设经验，取其精华，促进平台建设，以此构建并不断完善数据分析挖掘体系。
3.2 技术创新与价值创造深度结合
从宏观意义上讲，创新是民族进步的灵魂，是国家兴旺发达的不竭动力。而对于数据分析挖掘体系建设而言，创新同样具有重要意义和作用。创新是大数据的灵魂，在建设大数据分析挖掘体系过程中，要将技术创新与价值创造深度结合，并将价值创造作为目标，辅以技术创新手段，只有这样，才能达到大数据分析挖掘体系建设社会效益与经济效益的双重目的。
3.3 人才培养与能力提升良性循环
意识对物质具有反作用，正确反映客观事物及其发展规律的意识，能够指导人们有效地开展实践活动，促进客观事物的发展。歪曲反映客观事物及其发展规律的意识，则会把人的活动引向歧途，阻碍客观事物的发展。由此可以看出意识正确与否对于大数据分析挖掘体系平台建设的重要意义。基于此，要培养具有大数据技术能力和创新能力的数据分析人才，并定期组织教育学习培训，不断提高他们的数据分析能力，不断进行交流和沟通，培养数据分析意识，提高数据挖掘能力，实现科学的数据挖掘流程与高效的数据挖掘执行，从而提升数据分析挖掘体系平台建设的良性循环。
4 结束语
通过文章的综合论述可知，在经济全球化趋势迅速普及的同时，科学技术不断创新与完善，人们的生活水平和品质都有了质的提升，先进的计算机软件等设备迅速得到应用和推广。人们实现信息传递的过程是通过对大规模的数据信息进行处理和计算形成的，而信息传输和处理等过程均离不开数据信息的分析与挖掘。可以说，我国由此进入了大数据时代。然而，就我国目前数据信息处理技术来看，相关数据技术还处于发展阶段，与发达国家的先进数据分析技术还存在一定的差距和不足。所以，相关数据分析人员要根据我国的基本国情和标准需求对数据分析技术进行完善，提高思想意识，不断提出切实可行的方案进行数据分析技术的创新，加大建设大数据分析挖掘体系的建设，搭建可供进行数据信息处理、划分的平台，为大数据时代的数据分析和挖掘提供更加科学、专业的技术，从而为提高我国的科技信息能力提供基本的保障和前提。
参考文献
[1]唐东波.基于神经网络集成的电信客户流失预测建模及应用[J].大众商务，2010（06）.
[2]刘蓉，陈晓红.基于数据挖掘的移动通信客户消费行为分析[J].计算机应用与软件，2006（02）.
[3]魏娟，梁静国.基于数据挖掘技术的企业客户关系管理（CRM）[J].商业研究，2005（07）.
[4]田苗苗.数据挖掘之决策树方法概述[J].长春大学学报，2004（06）.
[5]王晓佳，杨善林，陈志强.大数据时代下的情报分析与挖掘技术研究――电信客户流失情况分析[J].情报学报，2013.
[6]刘京臣.大数据时代的古典文学研究――以数据分析、数据挖掘与图像检索为中心[J].文学遗产，2015.
第3篇：大数据分析范文
[关键词]大数据 专利分析 数据挖掘 可视化
中图分类号：TU94 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）05-0298-01
一、引言
随着网络、通信、运算、存储技术的发展及成本降低，大数据在搜索引擎、互联网金融、电子商务、医疗卫生等诸多领域已经开始产生重大影响。“大数据”作为当前科技关键词的大热门之一，截至本文刊发时，在百度搜索引擎中相关网页搜索结果超过1亿个，相关新闻搜索结果逾148万篇。数据已经成为重要的生产要素之一，相关组织、机构所掌握的数据规模、对数据的分析运用能力已经成为考量其综合实力的重要因素。专利分析的主要功能在于从孤立的专利文献中多层次多角度地挖掘信息，并处理成具有预测功能的报告为企业所用，而对海量数据进行挖掘、计算及可视化，正是大数据分析的主要内容。可以预见，基于大数据的专利分析将成为未来的发展趋势。
二、专利分析现状
一般认为，专利分析发轫于1949年Seidel所提出的专利引文分析专利文献重要性的概念，但将其应用于企业的战略与竞争分析，是上世纪90年代后随着信息、网络、数据库技术的发展才得以实现的。
专利分析通常是指对专利文献进行数据挖掘、加工、统计处理，进而获取符合分析目标要求的有价值信息，主要应用包括专利导航、专利预警、专利布局、专利评估、技术规避、侵权分析等。
专利分析的方式方法很多，其过程一般包括数据采集处理阶段、专利分析阶段、报告形成及成果展示阶段。由于专利分析的对象数据规模庞大，因此通常需要借助计算机和分析工具，但是人员的参与仍然必不可少，例如在数据采集处理阶段，需要完成技术分解、检索、数据加工、数据标引等工作，而检索过程中的检索策略的制定、检索要素的筛选、结果噪声去除等很大程度上依赖于专利分析人员的经验和能力，这也导致了专利分析的高成本、高门槛。另外，由于专利的早期公开延迟审查制度，导致专利分析所针对的专利文献都是一至两年前申请的技术方案，不能代表最新技术的发展现状。
三、大数据时代
互联网用户对大数据有了越来越多的直观体验，在社交网络中被推荐的联系人或内容，是基于社交网络大数据得到的用户之间、用户与社区之间的隐含关系信息；在电商网站被推荐的商品，是基于处理海量的访问、购买、评论数据分析出的消费行为信息；在搜索引擎中定向投放的广告，是通过对广告大数据的处理分析得到的。
著名管理咨询公司麦肯锡首先预言了大数据时代的来临，“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。阿里巴巴董事局主席马云则直接地指出，虽然阿里巴巴是全球最大的零售平台，但是阿里巴巴不是一家零售公司，而是一家数据公司。
“大数据”相对于传统“小数据”的特点，传播非常广泛的是Gartner集团分析师Laney所总结出的三个“V”，即容量（Volume）、种类（Variety）、速度（Velocity）。以此为基础，IBM进一步将其扩充到四个“V”，即：1、容量（Volume），大数据时代的数据量已达PB（1024TB）乃至EB（1024PB）级；2、种类（Variety），大数据时代的数类型庞杂，除结构化数据，还包括互联网自媒体数据、图片、音视频等非结构化数据；3、速度（Velocity），大数据需要快速的处理才能获取有价值的信息；4、真实（Veracity），需要从大数据中筛选真实数据才能得到真实的信息。维克托・迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中提出，大数据时代带来的变革主要包括：不是随机样本，而是所有数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。在大数据时代，不再需要借助随机采样的方法处理数据，而是对所有数据进行处理以分析具体事件；不再需要数据的微观精确性，只需在宏观上洞悉数据的总体方向；不再需要事件与原因之间的因果关系，而是通过相关关系了解事件的发生进程。
四、基于大数据的专利分析展望
基于大数据分析的主要内容以及专利分析的现状，可以预测未来基于大数据的专利分析发展将包括以下几个方面。
1、基于语义引擎数据采集处理。以往的机器检索，计算机只能在字符匹配层级认知用户的输入信息，不能理解信息的含义，特别是在专利信息的检索过程中，检索策略的设定和调整都需要借助人工方式。而随着计算机技术和人工智能的发展，通过对网络大数据的语义标注处理，使计算机能够从语义层级理解输入信息，例如Apple公司的语音识别工具Siri、专利检索系统Patentics等，都采用了语义引擎。在此基础上发展专利数据采集，例如实现语义专利信息检索，可以降低对专利分析人员个人能力的依赖，降低专利分析的成本。
2、基于数据挖掘算法、预测性分析和数据质量管理的专利分析。大数据分析的核心在于数据挖掘算法，从大数据中挖掘价值信息并研究对象之间的相关性，从而挖掘出对象间的未知联系，利用这种相关性信息，可以实现定制化分析，并将专利分析的结果与企业需求结合得更加紧密。通过预测性分析模型，从大数据中获得规律性信息，可以预测专利发展趋势、技术乃至行业的发展走向，允许企业根据专利分析结果对专利布局、技术发展路线做出预先判断，能够很大程度地避免由于专利公开滞后对专利分析准确性造成的影响。通过数据质量管理方法，借助标准化数据处理流程和质量管理方法对数据进行处理，可确保获得的分析结果具有较高的质量和可靠性。
3、基于可视化分析的报告形成及成果展示。可视化分析能够自动将负责数据分析结果转换为图表，借助图表简单直观的展示复杂的大数据分析结果，还能够针对不同的分析对象选择不同的展示内容和展示方式，能够有效的降低专利分析使用门槛、扩大用户群体。
五、结语
大数据时代的到来为专利分析提供了新的技术工具和技术思想，对从业人员来说既是挑战也是机遇。将大数据分析充分运用到专利信息的数据挖掘、可视化预测，改善专利分析的用户体验将成为专利分析的重要研究发展方向
参考文献
[1] 马天旗.专利分析―方法、图表解读与情报挖掘[M].北京：知识产权出版社，2015：1.
[2] 杨铁军.专利分析实务手册[M].北京：知识产权出版社，2012：1-10.
第4篇：大数据分析范文
通过一系列收购，EMC已经建立了一条比较完善的大数据产品线。在此基础上，EMC抛出了大数据之旅的三段论。
第一关：构建云基础架构
大数据分析和处理的基础是完善的云基础架构，主要包括大数据存储和大数据分析两个平台。
EMC大数据存储平台的两大支柱产品是Isilon集群NAS以及Atmos海量智能存储。Isilon集群NAS是EMC两年前收购的产品，具有很强的横向扩展能力，使用起来非常方便。目前，Isilon集群NAS被用于许多云存储的项目。Atmos海量智能存储可以很好地支持分布式大数据计算。许多电信运营商基于Atmos构建了公有云系统，其部署非常简单，而且性价比很高。
EMC的大数据解决方案分成纯软件和软硬件一体两种。Isilon集群NAS与Greenplum软件组成了一体化解决方案。蔡汉辉介绍说：“Isilon集群NAS目前主要作为大数据存储平台，可与Greenplum、Hadoop结合，但同时也会兼顾传统存储应用。为了更好地支持大数据和云服务，Isilon集群NAS在今年底还会开放API，让更多第三方的厂商能基于Isilon集群NAS平台进行开发。”
EMC大数据分析平台的核心是两年前收购得来的Greenplum的产品，主要包括Greenplum Database（支持结构化数据库）和Greenplum HD（支持Hadoop）。蔡汉辉介绍说：“Greenplum大数据分析平台可以实时处理任何来源的数据，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。Greenplum不仅可以处理PB级的数据，而且处理速度可以达到10TB/h。”
第二关：实现社交化服务
构建高性能、可靠、灵活的大数据分析平台是第一步，接下来，用户要构建数据处理的协作平台，建立自助服务的环境。EMC把这个阶段称为社交化阶段。
2012年3月，EMC了首个用于大数据的社交工具集Greenplum Chorus，使得数据科学家可以通过类似Facebook的社交方式进行协作。Greenplum Chorus是EMC中国研发团队主导开发的产品。Greenplum Chorus基于开放的架构，是一个用于数据挖掘和协作分析的流程平台。Greenplum Chorus包括数据探索、个人项目工作空间（又称个人沙盒）、数据分析和几个主要环节。
Greenplum Chorus开发主管庄富任介绍了Greenplum Chorus的工作流程：Greenplum Chorus提供了强大的搜索引擎，可以快速寻找到数据，并将这些数据进行关联，从而实现数据采集的可视化；采集来的数据被放到个人沙盒中进行处理，这个处理过程不会影响整个数据库的运行；在协作分析阶段，数据分析人员可以共享工作空间、代码，协同工作兼具灵活性和安全性；最后，相关的处理结果被出来。上述处理过程将循环往复。
Greenplum Chorus未来将走向开源。EMC已经了一个名为OpenChorus的计划，其目标是促进技术创新，同时促进那些运行在Greenplum Chorus平台上的协作的、社交化的数据应用的普及。2012年下半年，EMC还将公布Greenplum Chorus源代码，让更多人加入到Greenplum Chorus阵营中来。
第三关：敏捷开发服务
大数据处理的第三个阶段就是构建一个敏捷的开发环境，用于实时决策，并且更好地支持大数据应用程序。
从形式上看，传统的大数据方案包括打包方案和定制化开发两种。打包方案具有高效率、低成本的优势，但是需要精确的数据模型。定制化开发可以实现应用的创新，但是实施起来难度大，周期长，而且价格昂贵。EMC希望为用户提供一种敏捷开发的方式，在充分发挥上述两种方案优势的同时弥补其不足。为此，2012年3月，EMC收购了Pivotal Labs公司。Pivotal Labs是一家私营的敏捷软件开发服务和工具提供商。
第5篇：大数据分析范文
我们知道，HDFS中的文件分配表的核心是NameNode，客户端主要通过NameNode执行数据操作，DataNode会与其他DataNode进行通信并复制数据块以实现冗余，这样单一的DataNode损坏就会导致集群的数据丢失。但是NameNode一旦发生故障，后果就会非常严重。虽然NameNode可以故障转移，但是花费大量的时间，这也意味着序列中会有更多的等待时间。此外，HDFS的垃圾回收，尤其是Java垃圾回收还需要占用大量的内存，一般是本机有效内存的10倍左右。
因为HDFS的设计更多是建立在响应“一次写入、多次读写”任务的基础上，多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的大部分数据，也就是说对HDFS而言，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效，所以HDFS在语言选择方面更偏向于基础语言，而不是高级语言。
传统的操作可以用更短的时间来开发部署，维护成本更低、安全性更好。业内有这样一种说法，大多数操作系统支持C语言、汇编和Java的原因是文件系统处于一个较低水平。HDFS的工具和其他文件系统工具相^存在差距，比起曾经处理的任何文件系统或分布式存储，HDFS周围的工具表现不佳。基于Java的文件系统只能搭上IT人员最喜爱的POSIX工具的末班车，尝试过NFS挂载HDFS吗？其它的HDFS工具的安装也相对较复杂，相反如果使用REST bridge Tool和客户端命令行就会非常容易。
HDFS支持原生代码扩展，提高了运行效率。另外社区也为NameNode的发展作出了很多贡献。如果想要打造一个高端的系统，那么必须打破监测和诊断工具中的NameNode瓶颈，总之在操作系统上使用基于C或C ++的较为成熟的分布式文件系统往往是更好的选择。
第6篇：大数据分析范文
五六年前，一头扎进人口报道这个领域，第一感觉是跌进了数据的汪洋大海。从全国普查到各种抽样调查，从人口总量、分年龄、分性别数据到迁移、婚育、教育等数据，对于一个游泳技术不佳的人来说，这片数据汪洋足以让我头晕，甚至恐惧。
摸爬滚打几年之后，渐渐地，对人口数据，从陌生到熟悉，它的面孔也从严肃刻板变成了可亲可近。
的确，人口数据会说话，而且还很善谈。它需要的，是愿意倾听的耳朵。
可惜愿意倾听的耳朵似乎不是非常多。这缘于人们对数据的态度。刚做人口记者时，听到一位学者用戏谑的口气说，“要想富，倒腾数”，感觉颇为震惊。后来慢慢发现，对一些人来说，数据的确是可以帮助他们发财甚至升官的好工具。
为了某种目的，为了要印证或者驳倒某些观点，无论是基础数据还是计算模型，甚至是研究方法，都可以拿来随意运用。这样的行为在人口研究领域屡见不鲜。
当然，人口学界也不乏有识之士，他们以科学、公正的态度对待数据，尽可能地去接近真相、发现真相，尽管因为这样那样的原因，目前能得到的人口数据还比较有限，质量也不尽如人意。
于是，人口学界出现很多怪现状：总和生育率(每个妇女在育龄期间平均生育子女数)等基本人口数据长期存在巨大分歧，成了说不清道不明的迷局；人口数量预测一再出现离奇谬误等等。而单独二孩政策实施后，在全国、各省数据都非常精确的情况下，依然出现截然相反的解读。这背后对人口数据明目张胆的不尊重让我这个外行都觉得痛心。
这种怪现状导致的直接结果就是，普通民众对人口问题的认识颇为模糊，大部分还停留在几十年前的“中国人太多了”、“中国人就是爱生娃”、“人多负担重，环境资源承担不起太多人”等观念上，对中国人口的新变化缺乏清楚的认识。
这就出现一个有意思的反讽：不少人对经济利益上的得失斤斤计较，洞若观火，但是对更重要的人口问题——人类自己的再生产问题却漠不关心，不求甚解。这自然不是一句“人口数据太专业了，普通人谁有闲工夫搞懂这个”能应付过去的。
这些问题和争议吸引我更加努力地去关注和探寻人口领域的真相。到底是什么导致总和生育率等基本的人口数据存在那么多说不清道不明的隐秘？政策与时俱进本是非常简单明了的事，到底是什么力量在阻止在拉扯？怎样能让阳光照进人口政策这个与每一个人利益息息相关的公共政策决策过程中？
在我思考和报道这些问题的过程中，读者给了我巨大的鼓励。很多读者通过微信、微博、邮件咨询政策动向，倾诉自己在生育过程中经历的酸甜苦辣。7月22日，我采写的消息《全面二孩放开政策正抓紧推进》刊出后，仅仅一天内就在第一财经网站创下了数百万人次的浏览记录。在多家门户网站，该消息被放上头条；在微信上，这条消息引爆了朋友圈。大量的关注和评论使我更加清楚地看到，在中国人口处在历史发展节点的今天，人口政策的变化深深触动民心，身为一名人口记者，我的使命就是努力做出真实、负责任的报道，推动政策往符合民心、符合整体利益的方向发展。这也是人口大数据系列报道出笼的根本动力。
人口数据非常庞杂，不同机构的相关调查和记录都会生产出人口数据。到底以什么样的人口数据为准呢？在咨询了多位人口学者之后，我们确定以国家统计局十年一次的人口普查、五年一次的1%人口抽样调查、每年统计公报中的人口数据为基础，同时涵括公安、教育、社保等部门及其他相关机构的人口数据。这些数据中有调查所得的人口基础数据，也有网络提供的实时变动的动态数据，比如手机提供的人口流动轨迹等，共同绘就中国人口的全息地图。我们的任务，就是通过展现和解析人口大数据来尽可能客观公正地呈现事实。
第7篇：大数据分析范文
首先，何谓大数据呢？
大数据，是收集大型和复杂数据，以及有关数据分析的术语，记录着任何可识别的个人信息，例如姓名、地址、消费取向、以及病史。这些数据量阻碍了传统分析方法的有效性。大数据不是专注个别数据之间的精确关系，而是使用各种算法和技术，来推断整个数据的总趋势，注重的是数量而不是质量，是寻找“什么”的相关性，而非“为什么”的因果关系。
比如，通过收集来的大数据进行分析，可以为政府(或企业)的建设计划，提供巨大的前景和机会，产生更有效和更快速的见解。但也可能存在严重的隐私挑战、不准确的预测结果、抱有偏见的数据，以及未经授权使用个人信息。
据《华尔街日报》(中文版)的报道，“华为”正在通过其荣耀Magic智能手机收集用户活动信息，以打造其人工智能功能(使手机能够基于用户的短信内容推荐餐厅)。为此，“腾讯”已要求中国政府介入此事。
其实，政府机构有必要制定保障措施，以确保个人信息得到适当的收集、使用、保留和披露。举美国为例。奥巴马总统根据“爱国者法案”第215条，关于美国国家安全局进行大数据收集计划改革的演讲之后，总统顾问约翰·派德斯塔(Richard Podesta)宣布：
“一项全面检讨大数据将如何影响我们的生活和工作方式、政府和公民之间的关系、以及公共和私营部门如何刺激创新，最大限度地让这些信息自由流动，但同时尽量减少隐私风险”，旨在允许政府收集民众的电话数据。
自2012年“消费者权益隐私权法案”以来，这是白宫宣布的第一个主要有关隐私的举措。联邦政府的主要官员，包括总统科学顾问和总统科学技术顾问委员会等，也都许下了这样的承诺。
说实在的，这个问题在大数据之前就存在，直到大数据分析提供了准确的工具和技术，即DIKW(Data数据，Information信息，Knowledge知识，Wisdom智慧)金字塔。而大数据分析的最复杂的从业者，一直走在金字塔的智慧之上。
随着时间的推移，数据收集在过去十年中，呈现爆炸式的增长，从医药、金融机构、社交网络等多个领域。这些“知识”被跟踪，并被策划成一个非常个人化的个人资料，使大多数人感到非常不舒服(知道某人或某事对他们了解甚多)，个人隐私可能完全暴露无遗。
任何高新科技都可能是把双刃剑。谈到这儿，我不禁想起了号称“人类历史上最好看的小说”《基地》系列里的心理史学(Psycohistory)，它准确预测了社会的发展，对于个人而言，是势不可挡的。这是科普科幻大师阿西莫夫从统计物理学得来的灵感：
第8篇：大数据分析范文
一、大数据背景下的数据管理理念
首先要明确几个基本理念：一是要高质量地满足外部监管要求。与业务主管部门工作性质不同，数据管理工作第一任务就是满足外部监管要求，确保不出监管责任事故，这是数据管理工作的基础和底线。二是数据要与业务紧密结合，数据对客户营销、业务发展、产品创新和风险管理都具有越来越重要的作用。数据分析不清楚、数据挖掘不充分，直接影响业务发展。三是为业务发展提供决策支持。通过数据分析，满足行领导在管理决策中所需要的信息，包括内部管理、业务发展、客户营销、风险管理等各个方面；为所辖分支机构、各业务条线提供数据服务。
二、数据管理工作转型规划
（一）明确数据是一种价值资产，不再刻意追求精准性而是强调数据的分析预测功能，关注相关性而非因果性。
银行的一切活动都被数据化，客户的每一个行为、资金流转的每一个细节、每一个决策、每一次交流都成为数据，这些数据一旦得到深入分析使用，会深刻改变银行创造价值的模式。数据的价值在被发掘后还能够不断产生新的价值，其真实价值就像浮在水面上的冰山一角，绝大部分都隐藏在表面以下。
大数据时代，为了收集到数量庞大的信息，我们需放弃严格精确的选择，因为储存和处理都不再是问题，大量结构化、非结构化数据看似垃圾，但垃圾数据里可能蕴藏着巨大财富。
关于信息数据统计与业务经营决策的结合，要相关性分析不要原因分析。数据爆炸使得科学的研究方法都落伍了，无需理论指导的纯粹的相关关系研究已经逐步取代了大量的传统研究范式。例如对冲基金通过剖析社交网络上的数据信息预测股市走向，京东和亚马逊根据用户在网站上的类似查询来进行产品推荐，微博通过用户的社交网络图来猜测其喜好。
（二）建立完善的数据管理体系
首先加强部门协作，共同实现大数据应用目标。业务部门要切实承担大数据采集、分析、应用的职责，数据管理部门要对大数据工作进行组织协调、集中管理、加强推动，尤其是支持业务部门加强数据挖掘分析；其次数据统一管理，数据管理部门统一管理数据，树立数据权威，避免数据孤岛。其它部门不能再随意自行定义数据、做自己独立的数据系统，不能再重复过去那种落后的零散的数据采集和管理方式；再次配备高素质人才，这是实施大数据管理的关键。一方面要从内部培养，数据管理人员要不断学习新的数据分析技术，掌握新的分析工具，另一方面要采取措施多补充一些人才，包括招收一批专业性强的学校毕业生、面向社会招聘一些高素质的数据管理和分析人才；最后加强对数据采集工作的管理，建立数据真实性完整性责任机制。完善基层人员提供准确、完整数据的责任和职责，建立责任机制和良好数据文化，对提供数据不真实、不完整、不及时的行为要进行追责。
（三）强化数据服务和数据挖掘分析，由管理报表工作向经营与管理数据并重，重点满足业务转型需求
报表管理固然是信息监管统工作的第一要务，但工作重点应转向更多地向业务一线、营业部门和业务条线输送数据、分析报告和分析结果，支持业务部门使用数据。数据管理部门不能仅局限为数据统计部门，要构建真正的问题导向型机构，重点关注业务发展中的问题，通过大数据分析和大数据应用，帮助业务部门一起解决问题。一是要主动搜集各机构、各部门和各条线的数据需求，并充分发挥数据管理部门的专业优势，进行深层次的挖掘和分析，满足各机构、业务部门在精准营销、风险防控、经营管理等方面的需求。二是要引导下级行充分利用现有数据资源，主动用好数据。总行层面梳理全行的数据资源，使分行全面了解全行数据资源，进而实现通过数据支持预测和决策、服务转型目标。三是整合外部数据资源，通过多种途径解决外部数据引入。对于区域性的外部商业数据，各省分行可根据需要自行采购，对于全国性的外部数据需求，总行层面统一进行采购，从而实现全行数据资源共享，以满足各机构业务转型发展对于数据的迫切需求。四是做好数据安全管理和权限取数管理工作，取数、用数要符合安全要求和管理制度。
（四）完成要全体不要抽样观念的转变
以前采样统计的目的就是用最少的数据得到最多的信息，而现在大数据更强调数据的完整性和混杂性，反而能够帮助人们进一步接近事实的真相。大数据中的“大”不是绝对意义上的大，它是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法，全数据模式，样本就是总体。
从大数据的角度看，统计的主要精力应该放在趋势性、时效性和前瞻性等战略分析上。作为一个大型国有银行，若在跨业务、跨部门的系统之间去追求简单的数据一致性，是存在偏离统计主要发展方向的。如在判断是否应该向某些拥有不良信用记录的人提供小额短期贷款，传统的信息评分机制关注少量突出的事件，比如一次还款的延迟等，而大数据则分析了大量不那么突出的事件，会大大降低贷款拖欠率。
总之，国有银行需要改变大数据理念和数据操作方式，将数据分析作为统计的亮点，而不仅仅是数据管理；建立完善的数据管理体系，不再把精确性当成重心，而是接受混乱和错误的存在；侧重于分析相关关系，而不再寻求原因分析；完成要全体不要抽样观念的转变。切实让大数据管理工作成为我行实现战略转型、提高经营效益、有效降低经营风险的法宝，也成为我们解决面临的困难和问题、重塑核心竞争能力的关键。
参考文献：
第9篇：大数据分析范文
关键词：分布式数据库技术 大数据 运用 策略
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）12-0235-01
随着人们对互联网的应用越来越广泛，尤其是在移动技术支持下，用户的数量在不断上升，而数据类型以及用户数量的快速增长，也对传统数据处理的方法提出了改进的要求。因此，为了更好地适应发展需要，分布式的数据库技术就适应这种需要而诞生。通过大数据中的存储、分析以及管理的要求不断提升，更好地服务于人们经济发展的实际需要。
1 应用于大量业务中的方法
各行业在互联网载体中逐渐由实体经济发展转向虚拟经济模式的发展，这带来的是业务量的提升，因此，在各个行业中的业务管理工作量也出现增加的情况。分布式的数据库技术可以处理各行业中所产生的业务带来较好地帮助。首先，根据实际情况分析，当业务用户不断增加时，分布式的数据库可以把一些具有较高负载管理的数据进行分类处理[1]，从而能够处理大量业务以及所产生的大量数据，进而完成对应的业务要求；其次，在进行业务办理方面，分布式数据库能够科学地提炼出优先级客户数据管理，例如通过区分客户级别来说提升数据处理能力，如分为VIP用户以及优先权处理，从而使得他们所占领的数据资源能够尽快进入合理管理体系中；最后，在大数据中通过对当前所提取的热点数据进行分析，设置一些具有优先级的数据，从而使得分布式数据库能够在业务办理的过程中保持高效性。
2 应用于大量数据加载中的方法
在目前应用中，分布式的数据库的优点集中表现为：它拥有超强数据的加载能力，可以较好地处理大数据中的数据。这主要依赖于数据加载中所具有的处理能力而发挥着明显的作用，同时提升了数据信息广泛运用的能力。根据相关统计数据可以得知，在分布式的数据库中实现了日汇数据的总量而且达到了三十亿条，而平均在每个单节点中地加载效率也达到15000条每秒，如果对这些数据进行以月为单位统计[2]，那么每月加载的数据可以达到大约300亿条，同时在单节点中所加载的数据效率也可以提升至55000条每秒，而在分布式的数据库中所发挥其卓越性能集中体现出来。
3 应用于负载支撑中的方法
在大数据背景下，面对不同业务类型以及数量不断增加，例如在数据装载方面、数据的加工以及计算等工作中，可以在分布式的数据库中找到更好地负载支撑，从而提升不同类型的数据处理能力。因此，数据在应用中不再是单一局限在某一数据库中，在分布式的数据库中可以把这些数据实施分类处理，从而使得大数据中的各种问题能够在数据库完美进行混合与应用，这就得益于对分布式的数据库所提供的支撑帮助作用，如对数据实施筛选、推进数据加工以及处理等，然后按照一定的方式或者是设计一个特定程序对其中的数据进行处理，更好地满足目前工作中对各个不同行业的业务需求。
4 应用在扩容方面
处于大数据的时代背景之下，人们非常重视数据，对其中所蕴含的价值更是不断挖掘，从而使得数据能够为人们的提供宝贵较大的财富。因此，在数据保存的工作中，存κ且桓鍪分重要的工作。在一般情况下，数据通过分类处理之后，随着用户地不断增加，已有的存储容量难以满足数据存储需求，这就需要进行扩容，由此在设备存储中出现了空间不足情况，对数据存储扩容问题就要进行集中处理。在传统数据处理方式中，如对数据进行移动处理[3]，或者是打包的方式等，从而实现对数据扩容处理的目的，但是在扩容之后，对数据会受到一定的影响，如查询工作不便等。而分布式的数据库技在广泛使用就可以较好地提升数据处理能力，通过分布式的数据库中直接地增加新节点，就可以有效地应对当前大量数据增加的情况，同时对扩容处理工作也能够轻松实现。分布式的数据库经过扩容之后，可以达到1000多个节点，这就更好地满足了数据量增加所需要的存储量。
5 结语
本文通过分析了大数据时代下所出现的各种数据情况，在分布式数据库中可以很好地满足具体应用的需求。在此次分析中，对大量的业务、数据加载、负载支撑以及扩容等工作做出详细分析，从而更好地满足目前大数据中增加的情况。分布式数据库技术能够在今后的应用中更好地提升服务质量，同时也启示人们需要重视对分布式的数据库研究以及学习，本文中所提出的几点应用策略，希望能够对大数据研究工作带来一定帮助。
参考文献
[1]陈吉荣，乐嘉锦.基于Hadoop生态系统的大数据解决方案综述[J].计算机工程与科学，2013，35（10）：25-35.
