大数据分析技术架构方案PPT.ppt

大数据分析技术架构方案是通过构建具备高效计算能力、能够处理海量数据、并支持多种数据处理模式的平台，以支持复杂的数据分析任务。该方案覆盖了数据挖掘、机器学习、可视化展示等多个方面，并针对特定行业如房地产、金融、电信等提供定制化解决方案。技术架构的核心是内存计算技术，这种计算模式能够提供极高的数据处理速度和实时分析能力，从而应对大数据环境下的挑战。 技术基础研究方向包含开发新型内存迭代数据挖掘算法、基于内存计算的机器学习算法、以及数据挖掘可视化开发平台。研究重点在于提升算法效率、实现大数据深度机器学习模型，并为非结构化数据提供知识发现功能。其中，大数据自然语言识别和语义分析是关键技术，为大数据平台的可视化集成提供了技术支撑。 云计算技术也在大数据分析技术架构中扮演重要角色，尤其是商业智能云平台技术的应用，能够提供大规模数据的存储和计算服务。云BI技术的集成，使得大数据分析平台能够支持更为广泛的应用场景，为企业用户提供高效的数据分析服务。 大数据环境下的无重叠视域跟踪技术，是解决视频领域知识识别、知识发现、知识集成与跟踪的关键技术。这些技术对于视频内容分析、行为分析等方面具有重要应用价值。此外，大数据技术在审计行业的应用，提供了一种全新的审计方法，实现了跨地区、跨行业的数据整合与分析，提供智能化审计手段，增强审计的效果。 在房地产行业，大数据建模技术被用于实现房地产价格指数和评估模型的开发。而碳交易领域则通过大数据建模，建立了碳排放计量监测体系的数据体系、技术体系、模型体系和评估体系，为碳排放量的精确计算提供了科学依据。 产品方面，ETHINK可视化挖掘平台通过在浏览器内提供拖拽式操作，实现了数据加载、转换、建模、评估、图形展示和结果输出，提供快速而灵活的大数据挖掘操作。其产品架构支持多种数据源，包括传统关系型数据库和列式数据库，并具有强大的扩展性。其特点包括丰富的建模方法、可扩展性强、基于Spark平台以及内存计算技术，能够提供高效率的数据处理。 大数据处理平台支持多种数据处理模式，包括批处理、交互式处理和流处理，满足不同场景下的数据分析需求。针对特定场景的应用模块如信用卡用户流失预测、精准智能营销、电力负荷预测、用户行为分析等，展示了大数据分析在多个行业中的应用潜力。 技术架构解决方案针对的问题包括优化基于Spark内存的计算模型，该模型支持批处理、交互式查询和实时流处理等多种处理模式。分布式内存计算的应用，使得批处理应用能够更加高效地处理大规模数据集。