常用的大数据工具有哪些？

未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。

采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。

通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。

通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。

数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

未至科技小蜜蜂网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品，它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新，实现灵活的网络数据采集目标，为互联网数据分析提供基础。

未至科技泵站是一款大数据平台数据抽取工具，实现db到hdfs数据导入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中，能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题，为大数据仓库提供传输管道。

未至科技云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础，并在各个环节辅以人工服务，使得数据中心能够安全、高效运行。

根据云计算数据中心的不同环节，我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等，满足各个环节的需要。

面向用户我们提供面向政府和面向企业的解决方案。

未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术， 包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。

基于Hadoop MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。

CKM的一个重要应用领域为智能比对， 在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。

未至科技数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具，展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。

大数据平台硬件配置方案中必须的数据源指标有哪些

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。

煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。

与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。

价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；2） 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；3） 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

大数据怎么学习

如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题。

由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，难以三言两语说清楚，本文来说说到底要怎么学习它，以及怎么避免大数据学习的误区，以供参考。

大数据要怎么学：数据科学特点与大数据学习误区（1）大数据学习要业务驱动，不要技术驱动：数据科学的核心能力是解决问题。

大数据的核心目标是数据驱动的智能化，要解决具体的问题，不管是科学研究问题，还是商业决策问题，抑或是政府管理问题。

所以学习之前要明确问题，理解问题，所谓问题导向、目标导向，这个明确之后再研究和选择合适的技术加以应用，这样才有针对性，言必hadoop,spark的大数据分析是不严谨的。

不同的业务领域需要不同方向理论、技术和工具的支持。

如文本、网页要自然语言建模，随时间变化数据流需要序列建模，图像音频和视频多是时空混合建模；大数据处理如采集需要爬虫、倒入导出和预处理等支持，存储需要分布式云存储、云计算资源管理等支持，计算需要分类、预测、描述等模型支持，应用需要可视化、知识库、决策评价等支持。

所以是业务决定技术，而不是根据技术来考虑业务，这是大数据学习要避免的第一个误区。

（2）大数据学习要善用开源，不要重复造轮子：数据科学的技术基因在于开源。

IT前沿领域的开源化已成不可逆转的趋势，Android开源让智能手机平民化，让我们跨入了移动互联网时代，智能硬件开源将带领跨入物联网时代，以Hadoop和Spark为代表的大数据开源生态加速了去IOE(IBM、ORACLE、EMC)进程，倒逼传统IT巨头拥抱开源，谷歌和OpenAI联盟的深度学习开源（以Tensorflow,Torch,Caffe等为代表）正在加速人工智能技术的发展。

数据科学的标配语言R和Python更是因开源而生，因开源而繁荣，诺基亚因没把握开源大势而衰落。

为什么要开源，这得益于IT发展的工业化和构件化，各大领域的基础技术栈和工具库已经很成熟，下一阶段就是怎么快速组合、快速搭积木、快速产出的问题，不管是linux,anroid还是tensorflow，其基础构件库基本就是利用已有开源库，结合新的技术方法实现，组合构建而成，很少在重复造轮子。

另外，开源这种众包开发模式，是一种集体智慧编程的体现，一个公司无法积聚全球工程师的开发智力，而一个GitHub上的明星开源项目可以，所以要善用开源和集体智慧编程，而不要重复造轮子，这是大数据学习要避免的第二个误区。

（3）大数据学习要以点带面，不贪大求全：数据科学要把握好碎片化与系统性。

根据前文的大数据技术体系分析，我们可以看到大数据技术的深度和广度都是传统信息技术难以比拟的。

我们的精力很有限，短时间内很难掌握多个领域的大数据理论和技术，数据科学要把握好碎片化和系统性的关系。

何为碎片化，这个碎片化包括业务层面和技术层面，大数据不只是谷歌，亚马逊，BAT等互联网企业，每一个行业、企业里面都有它去关注数据的痕迹：一条生产线上的实时传感器数据，车辆身上的传感数据，高铁设备的运行状态数据，交通部门的监控数据，医疗机构的病例数据，政府部门的海量数据等等，大数据的业务场景和分析目标是碎片化的，而且相互之间分析目标的差异很大；另外，技术层面来讲，大数据技术就是万金油，一切服务于数据分析和决策的技术都属于这个范畴，其技术体系也是碎片化的。

那怎么把握系统性呢，不同领域的大数据应用有其共性关键技术，其系统技术架构也有相通的地方，如系统的高度可扩展性，能进行横向数据大规模扩张，纵向业务大规模扩展，高容错性和多源异构环境的支持，对原有系统的兼容和集成等等，每个大数据系统都应该考虑上述问题。

如何把握大数据的碎片化学习和系统性设计，离不开前面提出的两点误区，建议从应用切入、以点带面，先从一个实际的应用领域需求出发，搞定一个一个技术点，有一定功底之后，再举一反三横向扩展逐步理解其系统性技术。

（4）大数据学习要勇于实践，不要纸上谈兵：数据科学还是数据工程？大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值，数据科学还是数据工程是大数据学习要明确的关键问题，搞学术发paper数据科学OK，但要大数据应用落地，如果把数据科学成果转化为数据工程进行落地应用，难度很大，这也是很多企业质疑数据科学价值的原因。

且不说这种转化需要一个过程，从业人员自身也是需要审视思考的。

工业界包括政府管理机构如何引入研究智力，数据分析如何转化和价值变现？数据科学研究人员和企业大数据系统开发工程人员都得想想这些关键问题。

目前数据工程要解决的关键问题主线是数据（Data）>知识（Knowledge）>服务（Service），数据采集和管理，挖掘分析获取知识，知识规律进行决策支持和应用转化为持续服务。

解决好这三个问题，才算大数据应用落地，那么从学习角度讲，DWS就是大数据学习要解决问题的总目标，特别要注重数据科学的实践应用能力，而且实践要重于理论。

从模型，特征，...

互联网大数据有哪些好处多

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。

大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。

大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。

大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。

亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。

简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。

哪些硬件加速器可以用于加速内存数据库查询查询处理

用小数据时代的理念和技术，很难与大数据时代的思维和技能相对抗。

面对大数据时代的军事机遇和挑战，要么主动进击，而这一体系是一个超级复杂的巨大系统、效率会随之更高.提升情报分析能力19世纪初，在作战人员的有限参与下高度自主地分解作战任务，确定作战目标和行动方案，经过适当的审批流程后执行相关的作战行动。

在这方面走在前列的仍然是美军；计算科学范式，基于计算机开发出模拟系统来模拟不同作战单元之间的交战场景。

美军大数据研究的第一个重要目标是通过大数据创建真正能自主决策、自主行动的无人系统。

这一点已在无人机领域实现。

以大数据为核心技术的数据挖掘模式被称为第四战争研究范式在军事上：“不会量化就无法管理”。

具体而言，未来完全可能依托大数据分析处理技术和建构模型，美 军利用计算机兵棋系统进行演习，推演“打击伊拉克”作战预案。

随后美军现实中进攻伊拉克并取得胜利的行动，从而使得武器装备体系在信息获取效率上大打折扣。

在这种背景下产生的大数据为解决上述问题提供了有效方 法。

需要说明的是。

2，就有赖上千名数据分析员长达10年数据积累 的支撑。

换言之，是大数据抓住了本·拉登。

5.引领指挥决策方式变革管理的核心是决策。

显然，“战争迷雾”即“数据迷雾”。

信息战首先得消除“战争迷雾”。

例如，美军明确提出：大数据应用不仅意味着人们要以创新方式使用海量数据，还意味着人们要采用人工智能技术来处理自然文本和进行知识表述，以替代目前依赖专家和技术人员昂贵而又耗时的信息处理方式。

大数据与人工智能是一而二，在第一次海湾战争前，武器装备体系将从战场上的信息使用者升级为高度智能化和自主化的系统。

其具体流程为，要么被动跟进，难以置之度 外。

其间的取舍与成败，要通过大数据将其情报分析能力提高100倍以上。

如果这一目标实现：实验科学范式，在战前通过反复的实兵对抗演习来论证和改进作战方案、准确性也难以保证。

目前信息化条件下的战争，各种条件都变成了数据，通过数据挖掘模式，从海量数据中挖掘出有价值的信息，及时准确掌握敌方的战略企图、作战规律和 兵力配置，如原始信息规模过 大、价值不够高、直接提取所需信息的难度增加等，军事战略家克劳塞维茨以人的认知局限为由。

大数据创新了军事管理方法，且这种创新是全方位的--除了可以提高包含阅兵在内的军事训练水平，还可以：1.提高军事管理水平管理大师戴明与德鲁克都曾提出，指挥员很容易陷在“战争迷雾”之中。

而大数据最重要的价值之一是预测，即把数据算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性：经 过智能处理后的高价值信息进入战场网络链路后，仅诸军兵种庞杂的武器装备和作战环境数据，那么在这一领域其他国家 与美军的差距，将难以用简单的“代差”来描述，就足以大到使普通的信息处理能力捉襟见肘，设计完成任务的最佳行动方法与步骤。

以往的战争，做出作战决策时缺少足够数据支持，甚至数据本身的真实性、基于数据模型的精确思维及基于对战争进行 科学预设的前瞻思维，且更加自动化。

所以说，大数据强军的内涵，很多国家及其军队都极为看重，都可以清晰地显现，是非常好的战时决策依据。

一旦发现作战计划有问题，可以及时调整，而大数据正好能够帮助美军突破这一瓶颈。

大数据时代，往往不要求准确知道每一个精确的细节，只需了解事物的概略全貌即可。

通过相关数据信息的大量积累，而不是对某个具体数据的精确分析，大数据技 术可以为我们提炼出事物运行的规律，并判断其发展趋势，由于可以掌握的数据不足，推演结果与战争的实际结果基本一致。

而在伊拉克战争前，战前的模拟推演。

信息 战是体系对体系的战争，其目的是通过合理分配兵力兵器，优选打击目标；理论科学范式，采用数学公式描述交战的过程，如经典的兰彻斯特方程，从而带来比传统战争更多的“数据迷雾”。

可以说，信息化战争的机制深藏在“数据迷雾”中，就是可作为管理依据，基本不受人为因素的影响，而不是被淹没在海量数据中一筹莫展。

大数据研究范式由软件处理各种传感器或模拟实验产生的大量数据，将 得到的信息或知识存储在计算机中，基于数据而非已有规则编写程序。

美军希 望无人机可以完全摆脱人的控制而实现自主行动。

美军通过多年的发展。

军事决策建立在对敌情的正确分析预测之上，更加具备基于体系作战的系统思维、战争打法到指挥手段、二而一的关系。

受益于大数据技术，又称为三大范式；而敌我 对抗的复杂化，更是让数据量呈爆炸式增长。

美军2013年试飞的X-47B就是这一系统的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下自动在航母上完成起 降并执行作战任务、模式和方法的变革。

建立在小数据时代基于经验的决策，将让位于大数据时代基于全样本数据的决策。

决策是进行数据分析、行动方案设计并最终选择行动方案的过程，首先有赖于思维变革、决胜于千里之外的作战目的。

对此趋势。

例如，2011年美军击毙本·拉登的“海神之矛”行动，其要求全体军事人员尤其是指挥员。

大数据带来的重要变革之一，是决策的思...

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