简介：摘要：Hadoop & Spark系统使用VMware workstation Pro 来部署安装相关虚拟机，使用xshell来进行对虚拟机的命令行操作，虚拟机操作系统使用Linux centOS 7。相关代码使用Scala编程语言编写，开发工具IDE使用IntelliJ IDEA开发。本次实验主要是旨在搭建一个成熟的、高效的、快速的大数据计算集群并利用该系统实现大数据领域常见的数据分析操作。以此来实现Hadoop 与 Spark 的融合，利用Hadoop HDFS的分块存储的优势为大数据系统提供底层的存储服务，利用Spark 的内存计算快速、高效的优势为大数据系统提供计算服务，这样就弥补了Hadoop系统计算效率低和spark系统无法提供存储服务的两大弊端，实现技术上的优势互补。

简介：摘要：数据分析的更广泛应用一般可分为两类方向，重点是数据的处理和呈现，是数据的采集、获取、处理和可视化方法；另一个重点是提取和确定数据的主要特征，即数据的质量。近年来，气象处十分重视收集气象资料。此外，许多国家气象站、区域站、气象雷达、气象卫星、闪电定位、大气场、土壤湿度、能见度等都得到了升级。在此基础上，本文主要分析了大数据时代气象数据分析结果应用的新趋势。

简介：摘要：当前世界迎来了大数据时代，随着多媒体等多种技术的应用，社会中的相关领域时刻都涌现大量的数据，增加了技术处理以及分析的难度。通常情况下大数据具有复杂性，而且还具有数量大、分布式的特点，这样就必须要采取新的技术方法对数据进行处理，因此智能分析技术在数据的处理中具有非常重要的意义。本文在分析不同种传统数据智能分析理念的基础上，分析了结合新平台开发的新型分析方法。

简介：摘要：在气象数据分析中合理应用大数据技术，能够有效提升气象数据的分析效率以及分析结果的精准性，同时也能进一步扩展气象数据的应用价值。大数据和气象数据的良好融合，是时代发展的必然趋势，能够给人们的生活提供极大的便利，因此，相关人员必须对其给予高度重视。文章简单阐述了大数据时代气象数据特征结构，介绍了基于大数据的气象数据分析框架，并针对大数据时代气象数据分析应用方向进行了研究。

简介：网上阅卷收集了全面而连续的"大"数据,这为洞察教学效果、改进教学行为提供了更确定的数据支撑,更有利于发挥考试的诊断功能。而要发挥大数据的诊断和反馈功能,就必须通过多维数据交叉对比,保持比较水平的一致和数据分类等途径,在同类数据内部以及多类数据之间进行关联或对比。在此基础上,将数据重组并创新性地应用于试题命制、教学改进等方面。

简介：摘要：在车联网和大数据的背景下，CAN总线数据的分析与挖掘对于汽车行业的发展意义重大。这些数据不仅蕴含着车辆运行状态的关键信息，还为车辆智能化、安全性提升、以及后市场服务的创新提供了丰富的资源。因此，本文将探讨基于车联网与大数据的Can总线数据分析与挖掘方法。

简介：随着大数据时代的到来,数学知识在生活中的应用逐渐受到越来越多的关注,统计在实际生活中的应用也越来越广泛。学生数据分析观念的形成离不开对数学知识的学习,因此,培养学生的数据观念离不开对生活中数学知识的探究,本文主要从数据分析的概念,数据的收集、整理、分析方法等角度,探讨培养学生数据分析观念的策略。

简介：摘要电网运行和生产方面的信息都储存在电网调度中心内，但是这类信息却没有得到有效的管理，无法发挥应有的作用。本文首先介绍了电网调度运行分析的主要内容，并对电网数据分析和挖掘系统进行了分析，促进了电网的平稳运行和有效管理。

简介：摘要：随着当今时代的快速增长，计算机行业也得到了很大的发展，随之就出现了大数据这一名词。大数据是当今时代的最火热的计算机行业新名词。随着当今社会的大数据时代发展迅速，我国的情报分析工作也在不断地更新和变化。大数据的形成更加便利了国防部的情报分析工作，使得我们国防部门之间的信息安全及工作内容等方面也更有保障。如今通过大数据与情报工作的不断分析研究可知，这两者的关系密不可分，在某些方面存在一些共同点和相似点但又有一些差异。

简介：摘要经过近年的发展，数据挖掘已经形成了很成熟的理论，应用也渗透到各个领域。在最近多年来，随着计算机技术和网络技术的飞速发展，人们面临的数据量呈现指数增长，传统数据采集的方法和技术面临巨大困难，如何将来自于大量原始数据的重要内容从中挖掘出来，已经成为一个亟待解决的重要课题。在电力行业，随着电力业务体系应用智能化、自动化技术的深入和普及，电力数据的数据分析、测试、仿真等应用需求与时俱增，数据挖掘技术与大数据分析的结合已成为电力系统高效发展、稳定运行的有效智能保障。

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简介：摘要：随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，大量的数据被产生、存储和传输。这些数据包括社交媒体数据、电子商务数据、物联网数据等。大数据分析与数据挖掘是处理这些海量数据的有效方法。大数据分析是指使用统计分析方法对海量数据进行分析，以提取有用信息和形成结论。数据挖掘则是一种从大量数据中发掘模式和知识的技术。

简介：摘要：在大数据与人工智能技术飞速发展的当下，金融领域迎来新机遇。本研究针对金融数据分析，融合大数据与人工智能技术。大数据技术涵盖数据采集、存储、处理及挖掘，应对金融数据海量、多样、高速的特性。引入人工智能，如机器学习与深度学习算法，实现智能分析与预测。系统设计注重数据流程、功能模块及交互界面，确保易用高效。在风险评估管理中，整合多源数据，结合 AI 算法构建精准模型，预警潜在风险。投资决策方面，基于大数据深度分析与 AI 智能预测，提供科学决策依据。客户关系管理中，挖掘客户行为数据，实现精准营销与个性化服务。本研究旨在打造强大的金融数据分析系统，提升金融机构运营效率、优化决策、增强风险管控能力，推动金融行业在大数据时代创新发展，具有重要理论与实际应用价值。

简介：摘要：本研究以大数据技术为基础，探讨了变电运行数据分析在电力领域中的应用及其对决策支持的影响。随着电力系统规模和复杂性的不断增加，传统的数据分析方法已不再适应精细化运营的需求。本研究以实际变电运行数据为基础，运用大数据分析技术，从数据采集、存储、处理到分析建模，实现了对变电设备状态、故障预测等关键信息的深度挖掘。通过构建数据驱动的决策模型，为电力运营决策提供科学依据，优化设备运行效率，提升供电可靠性。研究结果表明，基于大数据技术的变电运行数据分析不仅能够实现实时监测和预警，还能为电力系统的智能化管理和优化运行提供有力支持。

简介：摘要：随着大数据技术的迅猛演进，实时数据分析与挖掘在多个领域的应用变得愈发普遍。本文深入探讨了实时数据分析与挖掘在大数据处理中的核心地位，详细解析了数据预处理、实时数据流处理以及机器学习算法在实时数据分析中的关键作用。此外，对当前实时数据分析与挖掘面临的挑战进行了系统梳理，并对未来的发展趋势进行了展望，以期为该领域的研究与应用提供有价值的参考。

简介：摘要：油井测试是石油工业中常用的一种技术手段，通过对油井进行测试和监测，可以获取关于井底油藏性质及井筒条件的数据信息。这些数据对于油田的开发和管理具有重要的意义。因此，对于油井测试数据的分析与解释方法的研究显得尤为重要。基于此，本篇文章对油井测试数据分析与解释方法进行研究，以供参考。

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简介：摘要：汽车底盘试验数据分析与管理是汽车研发过程中关键的一步，它对于评估底盘性能、改进底盘设计和控制产品质量都具有重要的意义。本文主要探讨了汽车底盘试验数据分析与管理的必要性、策略以及具体流程，同时介绍了如何确保数据的准确性和完整性、提高数据分析的效率以及支持数据的可视化和报告生成。

简介：2018年普通高等学校招生全国统一考试大纲正式发布,数学学科对数据处理能力的要求是：会收集、整理、分析数据,能从大量数据中抽取对研究问题有用的信息,并做出判断.数据处理能力主要是指针对研究对象的特殊性,选择合理的收集数据的方法,根据问题的具体情况,选择合适的统计方法整理数据,并构建模型对数据进行分析、推断,获得结论.

简介：摘要本文介绍了质量检验和数据分析技术的基本概念，描述了装备部件检验管理类型、质量检验具体工作及过程。论述了质量检验数据分析技术的要素；说明了数据分析技术在质量检验中的应用，阐述了检验人员运用数据分析技术可进一步加强完善质量检验工作。