移动互联网数据可视化实践

在新时期环境下,移动互联网技术的发展十分迅速,而在移动互联网环境中存在巨量的信息数据,这些信息数据具有很大的潜在价值,人们对信息数据价值也是越来越关注,并将其逐渐应用在行业的发展中,而为了实现对巨量互联网的数据价值挖掘,大数据的可视化技术发挥着重要的作用,下面就针对移动互联网数据可视化实践进行分析,来对此技术进行深入的了解.     

移动互联网数据可视化技术及应用研究

随着移动互联网技术的普及,通过可视化技术能够对用户的行为进行有效的分析,因此,本文分析了移动互联网数据可视化技术的内容,联系实际,提出了移动互联网数据可视化技术的应用.     

大数据背景下运营商发展策略探讨

随着互联网业务和应用的迅猛发展以及移动互联网的爆炸式增长,大数据技术的出现与发展为电信运营商深挖数据提供了新的技术手段,同时也为其更好地服务客户提供了新的机遇。大数据将成为运营商开展移动互联网业务的核心优势资产。本文结合大数据的技术现状以及运营商的的数据特点,分析运营商在大数据应用方面的优势,并提出了运营商的数据获取原则以及策略。     

用大数据武装”云”:基于云计算的大数据处理技术

随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经迎来了数据大爆炸的时代,数据的快速增长带来了数据存储、处理、分析的巨大压力,而大数据技术(Big data)的引入,不但满足了系统功能和性能的要求,带来良好的可扩展性,降低了IT部署的成本,还拓展了数据智能分析的应用领域。同时,大数据分析与云计算的发展密切相关,云计算是大数据处理的基础,而大数据技术是云计算的延伸,云计算的分布式存储和计算架构为大数据的快速处理和智能分析提供了一种合适的解决方案。本文将探讨建立在云计算基础上的大数据处理技术,包括分布式计算框架、分布式文件系统、大数据管理技术、实时流数据处理、机器学习以及可视化技术等。     

从微信看移动互联网的发展

移动智能终端的普及,推动移动互联网爆发时代的来临,移动互联网不仅仅是传统互联网的延伸,同时它也加快了物联网、云计算及大数据技术的发展和融合,使互联网朝着智能化的方向发展.本文以“微信”为切入点,介绍了我国移动互联网的特点、发展趋势及面临的问题.     

浅谈大数据时代运营商数据平台转型及应用引入

伴随移动互联网的快速发展,数据以爆炸式增长,我们进入了大数据时代.大数据时代的来临,运营商传统的数据平台转型越来越迫切.本文在对当今主流大数据技术研究和分析基础上,浅谈大数据时代运营商数据平台的转型,提出了一种传统关系型数据库+Hadoop生态系统+实时计算Storm的混合搭建的方法,并对其应用场景进行探讨研究.     

电信运营商大数据应用典型案例分析

移动互联网时代,云计算、物联网、智能终端等新技术新应用不断涌现,移动互联网的迅猛发展给电信运营商带来流量收益的同时,也带来了新的机遇和挑战。文章结合大数据的技术现状以及电信运营商的数据特点,分析电信运营商大数据发展遇到的问题,探讨电信运营商应用大数据的策略,最后提出一种适合电信运营商的大数据平台架构和方案。     

移动互联网大数据用户行为分析与设计

随着移动互联网的高速发展,移动和互联网运营商内部竞争日益激烈。基于用户行为分析成为营销的一种重要方式。大数据环境下,日益增长的用户数量使得现行系统负担越来越重。本文给出了一种移动互联网大数据用户行为分析设计方案。首先从网络业务的角度,分析大数据下用户行为的特点。其次给出系统总体设计、包括Hadoop框架下系统技术架构和系统设计框架。最后给出了大数据用户行为分析模型。     

基于SOA技术的大数据和云数据管理

随着移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起，全球范围内数据迅猛增长，大数据和云数据时代已经来临。本文阐明了SOA的三种数据模型管理大数据、云数据的优点、选择和选项。     

大数据文本挖掘在广播电视中的应用与探索

本文在提出一种基于多种人工智能技术的媒体创新平台,详细讨论了广电大数据文本挖掘在传统广播电视领域中的应用与探索.提出了业界首个基于五大模块(依据工作流的处理方向,依次为互联网数据检测与收集模块、数据筛选与预处理模块、数据分析与特征提取模块、数据统计与分析模块、以及数据可视化模块)的广电大数据分析平台,并给出了技术框架设计与各模块的实现框图,给出了最终平台实现的数据可视化界面.     

培育数据要素市场的现状、问题与建议

数据是当前数字经济发展的关键生产要素.党中央、国务院高度重视数据要素的发展,多次要求积极培育数据要素市场,激活数据要素价值.数据要素市场的构建将经历数据资源化、数据资产化、数据资本化3个发展阶段.当前的数据要素市场发展面临理论研究框架匮乏、有效数据资源供给不足、安全保障能力需进一步加强等问题,应加强理论探索研究,建立完善数据治理体系,提升数据要素的生产力,更好地激发数据要素市场新活力,最大程度释放数据要素新动能.     

非编文稿网数据交换存储架构及辅助软件的应用

根据玉环县广播电视台非编文稿网的运行实践,分别从非编文稿网的安全架构、非编文稿两网间的数据安全交换、文稿网数据安全存储备份、非编网数据库安全定时备份、非编网数据恢复软件应用、磁盘碎片整理方法等方面,介绍确保电视台非编制作系统安全高效运行的经验和方法。     

非线性动态数据协调技术

通过应用数据协调技术，可以消除或降低测量误差对过程测量数据的影响,同时可以提高过程数据的精确性和平衡性。目前，稳态线性模型的数据协调技术已得到了良好的发展并已广泛应用于实际生产过程,但实际的生产过程往往是非线性或动态的。文中的重点就是对非线性和动态数据协调技术及其发展作较为详细的阐述.     

数据要素市场化的理论内涵、现实挑战和实践路径

数据要素是数字经济时代的全新生产要素,数据要素市场化在数字经济推进经济高质量发展中具有显著的战略意义.目前,全球对于数据要素的认识仍然处在积极探索中,正确把握数据要素市场化的新内涵、新特征、新要求、新挑战至关重要.在对数据要素市场化的理论内涵和重大意义进行系统阐述的基础上,通过数据要素市场化指数测度发现我国当前数据要素市场化起步晚、起步缓,面临数据产权确权难、数据价值评估难、数据交易流通难、数据保护监管难等挑战,从而从加快数据汇聚、推动数据流通、深化数据应用、强化数据安全等方面提出具有实践价值的解决路径.     

数据ETL过程中的数据质量控制

分析产生数据质量问题的原因，并对数据质量问题进行了分类，建立数据质量评价的量化标准。提出通过模式集成解决模式层次上的数据质量问题，通过数据清洗解决实例层次上的数据质量问题，并概述了数据清洗算法，提出分四步进行数据ETL数据清洗。     

论数据质量的“真实性”与相关融合计算策略

数据成为数字化时代政府和企业的要素资产,数据质量是数据资产建设的核心工作。对数据质量的概念和传统“六维度”方法论进行了系统性审视,并结合实际案例阐述数字化时代应以“业务真实性”为数据质量工作的主线,并提出建设真实可信数据资产的融合计算策略。     

浅谈大数据时代的数据支撑系统建设

简要介绍了江苏有线泰州分公司现有的3大数据支撑系统,并结合大数据时代理解、处理和运用数据的特点,从多元化数据源建设、深度挖掘数据价值和数据安全管控方面,进一步探讨了江苏有线泰州分公司深入发展数据支撑系统的思路。     

DMA方式声信号数据采集系统

本文介绍了用于声信号的DMA方式的数据采集系统,它可顺序地对八路模似信号进行采集,采集频率最高可达45kHz,并能同微机并行工作。它可广泛地应用于电视、录音机的电声指标测试及各种声信号的采集分析处理等。     

“数据信托”探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角

在千行百业数字化转型加快推进,数字经济时代全面到来的大背景下,数据要素的重要价值得到普遍重视,与此同时,个人隐私保护与数据安全问题也日益严峻。数据信托作为兼顾数据价值实现与数据权益保护的全新探索,受到国内外广泛关注,形成了数据治理与数据资产化两种不同视角下的发展思路,并加速从理论走向实践。结合我国法律制度环境与数字经济发展战略导向,提出未来我国数字信托发展的设想与建议。     

中原地区古代陶器数据预处理研究

利用数据挖掘技术对中原地区古代陶器数据进行分析研究,会对探究古陶器的发展演变规律及中原地区各类型文化之间的传承源流、关系起到积极的推动作用。数据预处理作为数据挖掘过程的主要步骤,可提高数据质量和其后挖掘过程的准确率及效率。阐述了针对中原地区古代陶器数据具有的类型复杂、数据量大、不正确、不完整和不一致的特点,采用数据清理、数据集成和数据变换技术对其进行数据预处理,从而提高了数据挖掘模式的质量。