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机械工业年鉴pdf
C0f3d30c8时间2024-03-01 09:08:04分类工业机械浏览33
大数据如何获得？如何统计分析？
大数据或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据***，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力***和知识服务能力。在商业领域指的是所涉及的资料规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于组织和个人职业生涯而言,成功的大数据项目应该都是一场成果显著的胜利。但如果优先顺序出错，那么大数据项目在实行伊始便注定将以失败告终。区分数据真实度（veracity）、可视化（visualization）（value）的优先顺序是成功的关键。
大数据处理具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是***集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
我了解的利用大数据引擎系统帮助传统企业做精准营销的公司是湖北米多科技，他们有完整的数据系统，利用二维码为入口，全场景赋码的理念和空码赋值的技术，重构传统品牌企业大数据基因。关于如何获取大数据和如何进行统计分析，你可以查查他们的*** 湖北米多科技 了解详细的信息。
主要讨论大数据的分析
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
“大数据的运用，汽车私人定制服务已经不远。”
这里仅从笔者比较熟悉的汽车行业举一个例子，分享一下车联网大数据在汽车产业运用的一个例子，抛砖引玉。
2017年我国汽车保有量已经达到2.05亿辆，而且预计在未来的销量还会增加，到2020年达到3000万辆。
汽车的最终目的是为人们提供移动出行的解决方案，对于未来汽车的发展趋势，业界基本上有一个共识，未来的汽车会朝着“电动化，网联化，智能化，共享化”四个方向发展。
基于汽车网联化的发展，形成了以用户为中心的生态链，如下图：
围绕在车主周围，有不同层级的参与者。传统的主机厂，汽车制造商，硬件供应商，4S店，只是其中很一小部分。还有各种服务商，提供商，开发商，保险公司，传媒，甚至教育机构，也扮演着重要的角色。
汽车产业数据，驾驶行为数据，汽车感知数据，外部环境数据，还有最重要的人的社会数据，都储存在“庞大的汽车保有量”这个数据库中。
从数据源角度，可以将大数据统计工具分两类：有数据源和无数据源。
解释：依靠海量网络数据为数据源，整理呈现分析最终展现出来给你看的统计工具。
此类工具包括：
百度指数：以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台：
5118：可掌控一些大网站运营所需的关键数据（如今日头条）
其他还包括微信指数/搜狗指数/360指数/微指数……
大数据的数据来源主要有三个渠道，分别是物联网系统、传统信息处理系统以及互联网应用（Web和App），所以要想获得大数据就要从这三个渠道来获取。
物联网系统产生的数据占据着大数据中的重要比例，物联网产生的数据多以非结构化数据为主，包括视频、音频、传感数据等等。物联网的应用领域众多，比如工业物联网、农业物联网、车联网、智慧城市等都会产生大量的数据，通常情况下这些数据的***集都是有严格要求的，是不能开放给个人的。如果个人要想获得这部分数据，一个比较可行的方案是跟数据***集者进行合作，比如做数据分析等业务。
传统信息系统涵盖的领域非常广泛，有政务系统、企业ERP、教育信息系统、医疗信息系统等等，传统信息系统涵盖的数据多以结构化数据为主，而且往往有较高的精确度和关联关系，这部分数据的价值密度也是相对比较高的。
但是传统信息系统涵盖的数据往往涉及到个人隐私、商业机密等内容，所以这部分内容通常是受到严密保护的。随着大数据技术的发展，业界对于政务系统的数据开放的呼声越来越高，经过脱敏的数据往往并不会对个人隐私构成侵犯，所以未来某些政务系统的大数据会陆续开放出来。
互联网应用也是产生大数据的重要基础之一，包括各种Web应用以及大量的App产品，这部分数据多以半结构化为主，数据内容也存在真***难辨的情况，但是由于这部分数据的价值密度相对还是比较高的，所以现在不少互联网公司就是基于这些数据对用户进行“画像”，从而进行多维度的分类。
至于大数据分析工具，推荐2个给你。
1、FineReport
FineReport是一款纯J***a编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和***理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
来看看它做的dashboard吧：
厦门的经济支柱是什么？
我是厦门本地人做过农业服务业也尝试过工业，除了小饭店赚点生活费其他都亏得一塌糊涂。拼死拼活几十年不及邻里盖几栋房子出租或者***赔偿的收入，现在也老了没力气再去拼搏、正准备回乡下盖房子养老，因为无业可创！
房地产是厦门的经济支柱。
为了稳住房地产，城市需要扩容，快速大幅增加常驻人口。增加人口，就需要增加城市综合服务能力，于是brt，地铁，机场，各个大通道加速投资建设。这样带动就业和拉动投资消费，房地产有效支撑。
近几年当然是靠商品房和旅游了，没什么讲的！***就是搞金融和旅游城市，其他实体经济已经严重衰老，从企业的[_a***_]收入就可以看出来，已是全国最低水平。国家一直再扶植厦门，希望走出商品房的***！
工业已经严重衰退，大部分工业已经开始搬撤厦门。从2013、2014年开始，房地产已经成为厦门的支柱，Zf开始卖地发财，开发商使劲忽悠，把漳州周边的房产也是带动了起来，从2016开始，人才开始慢慢流失，特别是2017年金砖的影响，周边200公里以内，很多企业整顿停产，工人无工能打，80后开始面对上有老下有小已经清醒，反思厦门是否安居乐业的城市，所以今年去年厦门除了房地产、城市绿化业、公路建设以外，真正农民工只能领到一天1-200元，最后发财的是谁，大家心里清楚。其他产业已经开始萧条，比如我们小公司公司今年会亏本300万，老板七省八省，依然省不了Zf公关费，具体大家懂的～～
厦门的经济支柱产业主要由电子行业、机械制造、化工行业三大支柱产业组成。总产值为2049.59亿元，占全市规模以上的工业产值73.60%，其中第二产业贡献率55.9，第三产业贡献率为39.5%，第三产业是金融业、房地产业、旅游服务业组成。工业产业值排名为戴尔(中国)、宸鸿行业、友达光电、联想移动通信、翔鹭石化、冠捷显示科技、达运精密等组成的厦门重要支柱产业群。
一、厦门城市特征，厦门是东南沿海中心城市，港口旅游城市，地理位置在福建省东西端，西临漳州、北邻南安和晋江、南与大小金门和大担岛隔海相望。陆地面积1699.39平方公里，总人口401万。厦门(故名鹭岛)素有海上花园城市美誉，由本岛厦门岛、离岛鼓浪屿、西岸海沧半岛、北岸集美半岛、东岸翔安半岛、大小嶝岛、内陆同安、九龙江等组成。素有东方的夏威夷之称。有城在海上、海在城上、青山碧海、蓝天、红花、白鹭之美誉的海滨旅游名城。
二、厦门是国家副省级城市之一，又是***单列市之一。现在又是厦门海西经济区和福建省自贸试验区。厦门又是全国著名的风景旅游名城，古浪屿素有东方的夏威夷、中国钢琴岛、音乐之乡美誉。岛上素有万国建筑博览、成为集观光旅游度***、购物、休闲***一体的综合性海岛风景文化旅游区。
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