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    2. 歡迎訪問 中國智慧物流網,
      • 主管單位:住建部中國城市科學研究會
      • 組長單位:中物協(北京)物流工程設計院
      智慧技術 Products
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      發布時間: 2019 - 12 - 24
      近日,電商巨頭亞馬遜宣布了一項重要舉措:要求所有三方賣家從8月31日開始,將其包裹的投遞速度提高40%。那么,亞馬遜究竟是如何在保證銷量的同時,提高整個平臺物流效率的?其實,亞馬遜不僅僅是電商平臺,還是一家科技公司,其在業內率先使用了大數據,利用人工智能和云技術進行倉儲物流的管理,創新推出了預測性調撥、跨區域配送、跨國境配送等服務,并由此建立了全球跨境云倉??梢哉f,大數據應用技術是亞馬遜提升物流效率、應對供應鏈挑戰的關鍵。所謂物流大數據,即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。大數據應用技術在物流行業可以提升物流效率、應對供應鏈挑戰。同時,數據賦能物流行業,能夠給行業帶來新的機遇和挑戰。數據是賦能的魔法,尤其是物流大數據應用,使物流企業能夠提高效率,降低成本,并尋求新的商機,可以說,大數據正在成為物流行業最大的福利。聯想到這幾年物流行業的快速發展,處處可見的大物流、大流通、新物流、新渠道、新零售、無界零售等等,成立的前提都是數據應用,是數據的變現與數據沉淀的結果?,F如今,大數據已經滲透到物流的各個環節,并已成為物流行業創新的基石。未來,物流行業對大數據的需求前景將會更加廣闊,大數據對包括供應鏈在內的行業變革以及跨界融合已在進行之中。PetaBase-i助力提升碼頭業務運行效率 在全球化的今天,集裝箱運輸業約占世界海運貿易總值的一半以上,集裝箱運輸已成為海運供應鏈非常重要的一環。堆場是集裝箱碼頭的基礎資源,堆場集箱堆位的分配管理直接影響碼頭的運作效率。國內一家知名度較高的上市公司(以下簡稱z 客戶),擁有幾十個面積多達上百萬平方米的碼頭和集裝箱場站資源,每年為全球客戶提供價值數十億的倉儲碼頭服務。在接觸PetaBase-i 之前,z 客戶一直使用集裝箱信息管理系統來監控吉箱場位情況并進行相關統計分析。信息管理系統使用的是傳統關系型數據庫...
      發布時間: 2018 - 11 - 12
      近年來互聯網的高速發展引領人類進入了一個信息量爆炸性增長的時代。每個人的生活中都充滿了結構化和非結構化的數據。隨著人類生活全面向互聯網轉移,大數據時代將會不可避免的到來!作為全球互聯網的前沿概念,大數據主要包括兩方面特征:一方面整個社會的信息量急劇增長,另一方面個人可獲取的信息也呈指數增長。從科技發展的角度來看,“大數據”是“數據化”趨勢下的必然產物!并且隨著這一趨勢的不斷深入,在不遠的將來我們將身處于一個“一切都被記錄,一切都被數字化”的時代。 在這種背景下,對大數據的有效存儲以及良好地分析利用變的越來越急迫。而數據分析能力的高低決定了大數據中價值發現過程的好壞與成敗。本文以大數據時代的數據分析為主題,簡明的闡述了國內大數據分析的發展現狀、大數據的分析模式以及主要的分析技術、大數據時代數據分析的幾個核心概念等相關問題。1.國內大數據分析的發展現狀數據分析是數據處理流程的核心,因為數據中所蘊藏的價值就產生于分析的過程。所謂“大數據分析”,其和以往數據分析的最重要的差別在于數據量急劇增長。由于數據量的增長,使得對于數據的存儲、查詢以及分析的要求迅速提高。從實際操作的角度看,“大數據分析”需要通過對原始數據進行分析來探究一種模式,尋找導致現實情況的根源因素,通過建立模型與預測來進行優化,以實現社會運行中各個領域的持續改善與創新。雖然近兩年來“大數據”的概念越來越多的被媒體以及行業提及,但“大數據分析”在國內的發展卻仍處于初期階段。從行業實踐的角度看,只有少數幾個行業的部分企業,能夠對大數據進行基本分析和運用,并在業務決策中以數據分析結果為依據。這些行業主要集中在銀行與保險,電信與電商等領域。以銀行業為例,目前大型國有銀行在其主營業務中均引入了數據分析,但深度尚可,廣度不夠,尚未擴充到運營管理的所有領域;而中小銀行在數據分析方面的人員與能力建設尚處于起步階段。對于支撐起...
      發布時間: 2018 - 11 - 06
      作者:Jens Riedl, Andreas Jentzsch, Nils Christian Melcher, Jan Gildemeister, Daniel Schellong, Christopher Höfer, and Peter Wiedenhoff翻譯:任曉萌“ 公路貨運傳統企業可能不愿意進行數字化,但數字化轉型的趨勢迫在眉睫。在改變了零售、娛樂和旅游等以消費者為導向的行業之后,數字初創企業開始進軍商業導向型行業。公路貨運是由人工流程主導的高度分散的行業,被數字初創企業視為早該改變的對象。與此同時,新的數字貨運商受益于投入資金的顯著增長。從2012年1月到2017年9月,風險投資基金對數字化的航運和物流初創企業的投資超過33億美元。而這些資金的很大一部分被用于公路貨運初創企業,其中包括Convoy(美國在線貨運平臺)、Freightex(最近被UPS收購的英國虛擬物流提供商)和EasyPost(谷歌支持的在線物流提供商)等企業。對于傳統企業來說,公路貨運一直是一個競爭激烈,利潤率低的行業。傳統企業現在必須采取行動,抓住數字機遇,否則就會面臨利潤下滑和銷量下滑的風險。數字初創企業可以通過引入新的商業模式和解決長期低效率的問題來穩固企業?!?傳統公路貨運存在的四大問題數字初創企業正瞄準公路貨運行業。傳統公路貨運存在著問題,尤其在西歐市場上的問題表現得最為明顯,這為數字初創企業提供了轉變市場的機會(參見圖1)。圖 1 傳統公路貨運存在的問題(1)市場高度分化,信息透明度低。在西歐,公路貨運行業擁有超過30萬家規模從數十億歐元到小型自駕車運營的公路貨運企業。而規模最大的公路貨運企業DBSchenker(德鐵信可,別名“全球國際貨運”)的市場價值份額僅為2.1%(參見圖2)。這種嚴重的市場分化常常促使競爭對手攜手合作,以獲得規模經濟并為客戶提供...
      發布時間: 2018 - 10 - 17
      大數據平臺,是關于所有想要創造一個大數據戰略,并與他們所掌握的數據相匹配的企業的。企業必須了解如何在一個企業內部使用大數據。為此,我們將在本文中為大家介紹企業大數據使用的八大典型案例。當然,如果您的企業有更多、更好的案例,也歡迎通過文章的評論與我們交流與溝通。真正實時的了解您的客戶在過去,我們總是傾向于通過采用小組和調查問卷的方式找出我們的客戶在哪里。而當調查結果總結出來時,結果往往已經是過時的了。而利用大數據,這種狀況將不再發生。大數據能夠幫助企業完全勾勒出其客戶的DNA。充分了解客戶是有效的與客戶達成生意合作的關鍵。當然,在這一過程中,如果不能很好的保護好客戶的隱私,也是很容易走向極端的。但如果企業能夠確??蛻舻碾[私不受威脅,大數據可以為企業提供針對個體客戶的十分個性化的見解。使用互連的社交媒體數據、移動數據、網絡分析和其他數據分析,企業可以充分了解每一位客戶,實時的知道他們想要什么,以及何時想要。真正了解您的客戶,意味著您可以結合客戶的個性化特點,給出有針對性的建議或顯示廣告。亞馬遜已然將這一點做到了極致,他們為客戶推薦的產品絕不是一個巧合。亞馬遜的推薦引擎完全是基于客戶在過去一段時間的購買行為所做的:客戶的購物車中所收藏的商品、客戶喜歡的商品、其它用戶瀏覽或購買的商品。亞馬遜使用的該算法,為每位客戶定制了專屬的個人主頁。利用該策略是:該公司在其第三財政季度期間銷售增長27%,達到了131.8億美元,而去年同期的銷售額則為96億美元。企業共同創建、實時改進和創新產品在過去,我們要與客戶會面,與他們一起討論他們想要什么,向他們展示我們的最終完成的產品。如果客戶不喜歡它,您便會有麻煩了。而利用大數據,這一切變成為過去的歷史了。大數據分析可以幫助企業更好地了解客戶所想要的產品。通過從社會媒體和博客上收集人們如何評價某款產品,能夠為企業提供比傳統的問卷調查更多的信息。特別是當...
      發布時間: 2018 - 09 - 19
      編 者 按:近年來,在制造業智能化和全球化發展及電子商務迅速崛起的多重推動下,中國物流行業正在從傳統物流向現代物流迅速轉型,智慧物流產業迎來發展機遇期。中國倉儲與配送協會副會長、國家郵政局發展研究中心學術委員會委員、智慧物流首席特邀專家王繼祥是智慧物流概念的提出者和倡導者,本文中他認為物聯網、云計算、大數據、人工智能等技術的不斷發展,為智慧物流創新發展創造了條件。但我國物流行業發展多層次、多樣化的發展現狀,要求智慧物流的發展不能搞“一刀切”,要根據經濟和社會需求,從信息化和標準化做起,因地制宜、實事求是地推動智慧物流的發展。物聯網技術,智慧物流發展的重要基礎物流是物質資料從供應者到需求者的物理運動,是運輸、保管、包裝、裝卸、流通加工、配送以及信息等多項基本活動的統一整體。對于物流的概念,王繼祥表示:“把物質連接起來的系統是物流,物流的核心是物質資料流動過程中的計劃、運籌、控制,因此物流是系統思維的產物,由于物流的連接特點,使得‘信息的連接’成為了推動物流發展變革的核心動力。正是基于此,物聯網的發展實現了物流過程中的作業對象、設備等信息的連接,奠定了智慧物流的發展基礎?!弊?009年,在國家大力倡導下,中國物聯網技術呈現發展熱潮,在物流領域,物聯網技術逐步得到普及應用?;谖锫摼W技術在物流業應用,王繼祥在2009年首次提出了“智慧物流”概念,開始大力倡導“智慧物流”。對于智慧物流概念,王繼祥認為:智慧物流,指的是基于物聯網技術應用,實現互聯網向物理世界延伸,互聯網與物流實體網絡融合創新,實現物流系統的狀態感知、實時分析、精準執行,進一步達到自主決策和學習提升,擁有一定智慧能力的現代物流體系。根據智慧物流定義與技術架構,王繼祥提出了智慧物流的三大組成體系:智慧思維系統、信息傳輸系統和智慧執行系統。智慧思維系統是物流大腦,是智慧物流最核心的系統。大數據是智慧思考的資源,云計算是智...
      發布時間: 2018 - 09 - 05
      1998年,“大數據”概念首次出現在美國《科學》雜志中。近20年來,大數據浪潮一波波向世人撲面而來。有人形容,大數據就像一片無邊無際的大海,海面一浪高過一浪,而浪潮之下深不見底。大數據的核心口號是量化世界,量化世界為創構世界奠定了基礎。在大數據的基礎上,物數據化和數據物化構成循環。這是因為,物數據化事實上就是物信息化,數據物化實質上就是信息物化。隨著現代信息技術的發展,創構活動及其產物與人的存在方式越來越密切地聯系在一起。這里涉及一個新的重要概念:信息。在控制論創始人維納看來,“信息就是信息,既不是物質也不是能量”。這個定義看上去像是同義反復,卻富有深意。比如,物能復制成本呈正比增加,而信息復制的邊際成本遞減;物能越分享越少,而信息越共享越多。信息的這些重要性質,在作為樣本數據的小數據時,顯示不出重要性;而在大數據基礎上,則變得非同尋常。在大數據的基礎上,信息會對人類的文明發展產生極為重要的影響。面對大數據打開的這扇大門,我們不能不深入思考:這將是怎樣的一扇門,又會把我們帶進一個怎樣的新世界 ■面對一張拍好的平面照片,再要換個角度去觀察已不太可能。大數據則幾乎保留了全緯度。面對大數據,我們可以從不同的角度進行考察。作為樣本數據,小數據是“殘缺”的。就像尼采說抽象的概念是“干枯的標本”,樣本數據和抽象概念的共同特點都是已經“失活”了。而大數據意味著活數據(動態數據)、全數據?!鰧τ诖髷祿碚f,信息是活的,是隨著時間而流動的。高速的數據流更能在時間上與現實過程同步,因而跟人類的生存密切聯系在一起。不僅如此,只有高速流動的數據,才能提供無限的可能性。以往受速率限制,人們獲得的數據和所要反映的內容往往脫節,而數據流的高速率使我們把握對象的手段越來越完善?!鲇腥颂岢?,大數據的價值密度低,數據挖掘相當于“沙里淘金”。其實,對于同一個結構開放的大數據,一些人可能視其為一堆垃圾,...
      發布時間: 2018 - 07 - 05
      大數據已經滲透到物流領域的各個環節之中,其作為一種新興技術,它給物流的發展帶來了更多的機遇。對物流企業而言,合理地運用大數據技術,對企業的管理、客戶關系維護、資源配置等方面都將起到積極的作用,使物流決決策更加高效與準確。隨著信息時代數據量的劇增,深化物流管理最為有效的方法是引入數據分析技術,對物流數據進行分析和預測,取代經驗論,幫助決策者做出快速、準確的決策。1、物流領域常用數據分析場景梳理我們整個物流環節,數據分析的應用可以分為兩個方向,規劃和預測。其中規劃方向的應用往往是以成本和時間為優化目標,或者是兩者綜合的多目標優化,在分析過程中我們往往是通過成本構成或者時間構成的角度去尋找他的影響因素,在分析這些影響因素的基礎之上,找到合理的變量取值,使得成本最優,時間最少。常用的應用場景包括倉儲選址規劃、運輸路徑規劃、倉儲布局規劃。預測方向的應用場景主要包括市場銷售預測、采購需求預測、供貨周期預測,預測不會直接產生經濟效益,它的意義主要體現在在了解未來發展方向和發展量的基礎上采取合理的預防措施,比如說市場銷售預測是為了合理安排生產和庫存,進而獲得供應鏈總體成本的最優。在大數據時代,我們獲得數據越來越多,不管是數量上還是維度上,常用數據分析方法也都有可以進一步的拓展,使結果更加的合理準確。2、倉儲選址規劃常用數據分析方法倉庫選址是指在一個具有若干供應點及若干需求點的經濟區域內,選一個地址建立倉庫的規劃過程。合理的選址方案應該使商品通過倉庫的匯集、中轉、分發,達到需求點的全過程的效益最好。倉儲選址步驟如下圖所示。常用的倉儲選址數據分析方法包括精確重心法、加權評分法、P-中值法、鮑摩-瓦爾夫模型、多級多設施選址模型等等。(1)精確重心法(2)加權評分法(3)P-中值法(4)鮑摩-瓦爾夫模型(5)多級—多設施選址模型3、倉儲選址常用方法對比分析由于不同的企業在建設物流配送中心時,對配送...
      發布時間: 2018 - 06 - 21
      大數據從區域分布、創建年度、投資規模、占地規模、功能分析五個方面入手。近年來,我國物流行業增長迅速,在國民經濟中起著舉足輕重的作用,從某種意義上講,物流業的發展已成為衡量一個國家綜合國力的重要標志。物流園區是物流業集聚發展的重要載體,經過10多年發展,我國物流園區得到快速發展,產業地位日益突出,對于轉變物流發展方式,加快行業轉型升級具有重要作用。物流產業大數據平臺從區域分布、創建年度、投資規模、占地規模、功能分析五個方面入手,主要針對園區類型、園區地址、創建年度、投資金額、占地面積、服務功能等相關數據進行了具體的分析。區域分布根據平臺數據,按照全國31個省市區域進行劃分,篩除重復項后共計28個省市,各省市分布的物流園區數量排名情況見圖1:圖1 28個省份物流園區數量分布圖物流園區在28個省市的排名情況如圖1所示,從圖中可以清晰的看出,東南沿海省市的物流園區數量較多,西部地區分布較少。由此看出物流園區的規劃建設與區域經濟息息相關,同時高度發展的經濟也是物流設施、物流技術不斷進步的基礎;物流園區的建設要求廣泛的市場需求及充足的建設條件,因此大部分物流園區集中在沿海省市。圖2 七大經濟區域園區數量占比圖如圖2所示,按照我國劃分的七大經濟區域,華北地區、華南地區、華中地區、華東地區、東北地區、西南地區、西北地區的物流園區數量占比情況分別為19%、7%、10%、49%、5%、7%、3%。創建年度 對物流園區信息中創建年度進行篩重處理,統計結果如圖3所示:圖3 1992—2014年物流園區數量分布圖根據物流園區成立年份的統計數據可知,1992年至2001年期間,我國正處于物流園區的建設時期,物流園區的企業數量相對較少;從2002年到2014年,經過十多年的發展,初具規模的物流園區越來越多,其園區的基礎設施和現代化建設水平也在不斷改善。投資規模 按照投資金額的具體分類標準對其進行統計分析...
      發布時間: 2018 - 05 - 15
      隨著大數據的應用范圍不斷擴大,越來越多的企業開始部署大數據戰略。通過大數據技術構建數據中心,挖掘出隱藏在數據背后的信息價值,為企業提供有益的幫助,從中獲取利益。企業應該把大數據看做是一項戰略資源,在戰略規劃、商業模式和人力資本等方面做出全方位的部署。什么是物流大數據?所謂物流的大數據,即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。通過大數據分析可以提高運輸與配送效率、降低物流成本、更有效地滿足客戶服務要求。將所有貨物流通的數據、物流快遞公司、供求雙方有效結合,形成一個巨大的即時信息平臺,從而實現快速、高效、經濟的物流。信息平臺不是簡單地為企業客戶的物流活動提供管理服務,而是通過對企業客戶所處供應鏈的整個系統或行業物流的整個系統進行詳細分析后,提出具有中觀指導意義的解決方案。許多專業從事物流數據信息平臺的企業形成了物流大數據行業。國家出臺的政策支持目前,國家出臺的與大數據相關的物流行業規劃和政策包括:《第三方物流信息服務平臺建設案例指引》、《商貿物流標準化專項行動計劃》、《物流業發展中長期規劃(2014-2020年)》、《關于推進物流信息化工作的指導意見》等一系列政策,將大數據、信息化處理方法作為物流行業轉型升級的重要指導思想?! 〈送?,交通運輸部正在編制的物流發展“十三五”規劃,其中統籌謀劃現代物流發展,指出要發展智慧物流,適時研究制定“互聯網”貨物與物流行動計劃,深入推進移動互聯網、大數據、云計算等新一代信息技術的應用;強化公共物流信息平臺建設,完善平臺服務功能?! ∥锪鞔髷祿袠I的生命周期比較長,一般要在5-8年,前期的數據積累和沉淀耗時耗力耗財。目前,中國物流大數據產業正處于起步階段,未來2年有望快速發展,率先實現大數據增值。企業如何應用大數據?大數據在物流企業中的應用貫穿了整個物流企業的各個環節。主要表現在物流決策、物流企業行政管理、物流客戶...
      發布時間: 2018 - 05 - 08
      這幾年的物流產業......平臺中興之后,百花齊放,但依然前途漫漫快遞巨頭割據,零擔江湖奮戰加速,整合并購常態商業蝶變加速,傳統物流+新興物流交替聯盟、聚盟,合縱連橫,心不齊,區域網絡拼接不易科技驅動,細分產業重構,找到物流的增長新G點…..復融供應鏈聯合創始人 副總裁 復融學院執行院長,復旦管院物流與供應鏈沙龍副秘書長楊斌先生在Logis舉辦的第三期“經管類師資培訓之大數據分析與挖掘”中從產業變革視角和行業整合視角對新商業時代的物流行業應用問題進行了深入解讀:物流產業趨勢及未來五年后的物流:生態圈的跑馬圈地5年后的物流是圍繞數據+、快遞+、快運+、平臺+、商業供應鏈+這幾個生態圈在做的。核心是數據,誰掌握了數據,誰就會在未來的物流商業中掌握更大的話語權,這也正是現在企業對數據守口如瓶的原因。以數據為核心會延展到其他的幾個生態圈,比如快遞+供應鏈、快遞+快運等等,這些融合會帶來新一輪生態圈的跑馬圈地,未來物流行業的轉型升級也將會出現在這幾個生態圈里面。物流的終局:寡頭基礎設施寡頭,百花齊放的新應用我們可以做一個大膽的預測:在未來的某一天,整個物流行業會衍生成幾大模塊,首先在外部是萬物互聯的數據包絡,以此為基礎會出現巨頭壟斷的基礎設施市場,這個基礎設施包括:云、網絡(實體網絡和虛擬網絡)、端等全渠道的泛物流基礎設施。在此基礎之上會衍生出許多面向B/C端的物流應用網絡、供應鏈服務網絡等圍繞物流用戶的個性化服務。物流大數據正在來臨更強數據能力:驅動物流轉型升級,數據價值有待挖掘為什么越來越重視數據?需要從兩個維度來看:第一,從現在看未來,我們要講究科技管理,要有標準化、結構化、流程化的數據來驅動數據化的持續改善。第二,從未來看現在,要看到未來商業的發展用未來的黑科技驅動物流顛覆,也就是管理科技。更強快的物流響應:數據為網,微數據+大數據雙輪驅動在物流領域里面一定是微數據和大數據的...
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      大數據分析現狀、模式與常用4大分析技術探討

      發布時間: 2018-11-12
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      近年來互聯網的高速發展引領人類進入了一個信息量爆炸性增長的時代。每個人的生活中都充滿了結構化和非結構化的數據。隨著人類生活全面向互聯網轉移,大數據時代將會不可避免的到來!




      作為全球互聯網的前沿概念,大數據主要包括兩方面特征:一方面整個社會的信息量急劇增長,另一方面個人可獲取的信息也呈指數增長。從科技發展的角度來看,“大數據”是“數據化”趨勢下的必然產物!并且隨著這一趨勢的不斷深入,在不遠的將來我們將身處于一個“一切都被記錄,一切都被數字化”的時代。

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      在這種背景下,對大數據的有效存儲以及良好地分析利用變的越來越急迫。而數據分析能力的高低決定了大數據中價值發現過程的好壞與成敗。本文以大數據時代的數據分析為主題,簡明的闡述了國內大數據分析的發展現狀、大數據的分析模式以及主要的分析技術、大數據時代數據分析的幾個核心概念等相關問題。


      1.國內大數據分析的發展現狀


      數據分析是數據處理流程的核心,因為數據中所蘊藏的價值就產生于分析的過程。所謂“大數據分析”,其和以往數據分析的最重要的差別在于數據量急劇增長。由于數據量的增長,使得對于數據的存儲、查詢以及分析的要求迅速提高。從實際操作的角度看,“大數據分析”需要通過對原始數據進行分析來探究一種模式,尋找導致現實情況的根源因素,通過建立模型與預測來進行優化,以實現社會運行中各個領域的持續改善與創新。


      雖然近兩年來“大數據”的概念越來越多的被媒體以及行業提及,但“大數據分析”在國內的發展卻仍處于初期階段。


      從行業實踐的角度看,只有少數幾個行業的部分企業,能夠對大數據進行基本分析和運用,并在業務決策中以數據分析結果為依據。這些行業主要集中在銀行與保險,電信與電商等領域。以銀行業為例,目前大型國有銀行在其主營業務中均引入了數據分析,但深度尚可,廣度不夠,尚未擴充到運營管理的所有領域;而中小銀行在數據分析方面的人員與能力建設尚處于起步階段。對于支撐起我國龐大國民生產總值的建筑業、制造業以及貿易行業,其數據分析應用遠遠沒有進入規?;l展階段,這些行業在IT方向的開支主要集中在公司日常的流程化管理領域。


      從技術發展的角度看,一些已經較為成熟的數據分析處理技術,例如商業智能技術和數據挖掘技術,已經在多個行業領域里得到廣泛和深入的應用。最典型的就是電商行業,運用這些技術對行業數據進行分析,對提高行業的整體運行效率以及增加行業利潤都起到了極大的推動作用。但對于像Hadoop、非結構化數據庫、數據可視化工具以及個性化推薦引擎這樣的新技術,其較高的技術門檻和高昂的運營維護成本使得國內只有少數企業能夠將其運用到深入分析行業數據中。


      從數據來源的角度看,在能夠實現數據化運營的企業中,絕大多數僅僅完成了依靠企業自身所產生的數據解決自身所面臨的問題,并且是依據問題來收集所需要的數據。而僅有極少數互聯網企業能夠發揮出大數據分析的真正價值:同時運用企業外部和內部的數據來解決企業自身的問題,通過數據分析預測可能出現的問題,并依據數據分析的結果進行商業決策。在一定程度上實現了由數據化運營向運營數據的轉變。


      2.大數據的主要分析模式與技術


      2.1 大數據的主要分析模式


      大數據時代所分析的數據的最主要特征是“多源異構”,其分析過程是逐層抽象、降維、概括和解讀的過程。從數據采集的源頭進行劃分,可將大數據時代分析處理的數據對象劃分為以下幾個類別:


      (1)各網頁中用戶的瀏覽次數、點擊率,各種社交網站、動態網站網頁內容信息的變化,搜索引擎中關鍵詞的搜索量、網絡實時監控數據等互聯網數據。


      (2)可以用于分析用戶行為、對系統的操作、以及系統運行狀態的日志數據。


      (3)在通信領域中的各種信號、信令數據,用戶的個人信息以及通話位置、時長等數據。


      (4)國民經濟中各領域、各行業的統計分析數據。


      對于這些數量龐大的,來自不同源頭的非結構化數據。其分析模式的特點如下:對于互聯網產生的數據,其最主要的應用是建立搜索引擎,通過搜索引擎進行數據檢索、處理。隨著技術的不斷發展,個性化推薦引擎以及大數據分析引擎的問世能夠更加高效的在海量數據中分析得出更有價值的信息;對于日志數據,可對用戶點擊瀏覽的行為日志和系統運行行為日志進行分析。使得系統能夠根據實際情況產生出更加智能的結果。日志數據與網頁數據的分析處理模式較為類似,都是通過細致分析從而探尋出數據中蘊藏的價值。這種數據分析處理模式稱為“離線批處理模式”;對于通信領域的數據分析,分析決策人員會對經過細致分析的數據進行統計歸納和查詢,并且在最短的時間內獲得最有價值的信息。以此來確保系統的交互性并最大限度地提升用戶體驗。這種數據分析處理模式稱為“查詢式分析”模式;對于互聯網以及國民經濟中重要行業的數據進行實時監控,這種模式稱為“實時數據分析處理“模式。


      以上為依據時間特征劃分的數據分析模式。而實現這些分析模式的主要方法有:分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡、WEB數據挖掘等。


      2.2 大數據的主要分析技術


      要想從急劇增長的數據資源中挖掘分析出有價值的信息,需要先進的分析技術作支撐。從宏觀上看,大數據分析技術發展所面臨的問題均包含三個主要特征:


      (1)數據量龐大并以驚人的速度增長;


      (2)數據種類與結構多樣化,并以半結構化和非結構化的數據為主;


      (3)需要具備及時快速的分析速度,即實時分析。這些特征使得傳統的數據分析技術無法滿足要求,更加先進的數據分析平臺才是大數據時代更好的選擇。


      為了有效應對大數據時代數據分析問題的三個主要特征以及滿足大數據分析的基本需求,當前以及未來一段時期內將主要通過分布式數據庫或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數據進行由淺入深的分析和分類匯總。例如,為滿足實時分析的需求通常會采用Qracle的Exadata 和EMC的GreenPlum。而目前分析處理大數據的應用最廣泛的核心技術為Hadoop。


      Hadoop是由Apache基金會所開發的一個基于Java的分布式數據處理和分析的軟件基礎架構。在這種架構下,用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下,開發分布式程序。Hadoop能夠將數量龐大的數據分解成規模較小、易訪問的數據集并發送到多臺服務器上進行分析,以此獲得高效的分析速率。該架構主要由文件系統以及數據處理兩部分功能模塊組成。


      3.大數據分析的幾個核心概念


      3.1 K―平均算法


      K―平均算法是一種得到廣泛應用的基于劃分的聚類算法。其把M個對象分為N個簇,使得每個簇內具有較高的相似度。


      在應用該算法進行數據分析時,首先應輸入包含M個對象的數據集A以及簇的數目N。從A中任意選擇N個對象作為初始簇中心并且不斷重復,隨后計算出簇中對象的均值,將每個對象分配到最相似的簇并且不斷更新簇均值,最后計算準則函數直到其不再發生變化為止。因為該算法的復雜度大約是0(nkt),所以該算法在處理大數據集時是相對可伸縮的和高效率的。


      3.2 奇異值分解


      假設A是一個m×n階矩陣,其中的元素全部屬于實數域或復數域。如此則存在一個分解使得A=U∑V*。其中U是m×m階酉矩陣,Σ是半正定m×n階對角矩陣,而V*是n×n階酉矩陣的共軛轉置矩陣。這樣的分解就稱為A的奇異值分解。


      在MATLAB仿真軟件中計算奇異值分解的函數式為:[b.c.d]=svd(x)


      3.3 主成分分析(PCA算法)


      從宏觀上來說,主成分分析是指在研究一項變量較多的課題時,將這些變量通過線性變換而簡化為幾個重要變量的一種多元統計分析方法。而在數據分析領域,主成分分析的主要作用是對大規模的數據集進行分析與簡化。其主要體現在降低數據集的維數,同時盡可能保持數據集中的對所研究的問題最有價值的特征。簡而言之,就是保留低階主成分,忽略高階主成分。其具體方法是通過對協方差矩陣進行特征分解,從而得出數據的特征向量與特征值。主成分分析在數學上可以理解為一個正交化的線性變換,把數據整體變換到一個新的坐標系中,使得這一數據的任何投影的第一大方差在第一主成分上,第二大方差在第二主成分上,依次類推。


      3.4 決策樹學習


      從廣義上講,決策樹是一種運用圖解法的概率分析,即在已知各種事件發生概率的基礎上,通過構建決策樹來探究期望值大于等于零的概率,同時判斷可行性的決策分析方法。


      決策樹學習是數據分析領域常用的方法,其目的是構建一個模型來預測樣本的目標值。一棵決策樹的訓練就是依據一個既定指標,將訓練數據集分為幾個子集并且在所產生的子集中不斷重復此方法的過程,直到一個訓練子集的類標都相同時為止。決策樹主要有兩種類型:分類樹和回歸樹。其中分類樹的輸出是樣本的類標,而回歸樹輸出的是一個實數。決策樹的優點體現在即可以處理數值型數據也可以處理類別型數據,并且適合處理大規模數據。


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      來源:智慧城市生活


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