主要工作環(huán)節(jié)包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示與應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等。).大數(shù)據(jù)處理的五大關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用作者|網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)源|工業(yè)情報(bào)員數(shù)據(jù)處理是對(duì)復(fù)雜海量數(shù)據(jù)價(jià)值的提煉，最有價(jià)值的地方是預(yù)測(cè)分析，可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家更好地理解數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果得出預(yù)測(cè)決策。

目前，隨著計(jì)算機(jī)設(shè)備的不斷升級(jí)和數(shù)據(jù)量的不斷增加，被審計(jì)單位使用的數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)不再是access、sqlserver等小型數(shù)據(jù)庫(kù)。步驟1:備份來(lái)自被審計(jì)實(shí)體的oracle數(shù)據(jù)，并詢問(wèn)用戶名和密碼。步驟2:在審計(jì)員的計(jì)算機(jī)上安裝oracle客戶端。第三步:將oracle備份數(shù)據(jù)恢復(fù)到審計(jì)員的電腦上，第四步:配置odbc數(shù)據(jù)源，如下:啟動(dòng)控制面板管理工具，數(shù)據(jù)源用戶DNS，添加名稱，選擇“Oracle Home 92”數(shù)據(jù)源名稱，審計(jì)員自行填寫tnsservicename數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)名稱。步驟3中創(chuàng)建的用戶名okpassword，步驟3中創(chuàng)建的用戶名的密碼ok，經(jīng)過(guò)以上步驟，數(shù)據(jù)源配置完成。

什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)(Big data，megadata)，或稱巨量數(shù)據(jù)，是指海量的、高增長(zhǎng)的、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力。在維克多·邁耶、勛伯格和肯尼斯·庫(kù)克耶合著的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中，大數(shù)據(jù)是指所有的數(shù)據(jù)都用于分析和處理，而沒(méi)有隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。大數(shù)據(jù)的4V特征:體量(海量)、速度(高速)、多樣性(多樣性)、價(jià)值(價(jià)值)。

“大數(shù)據(jù)”是一種海量的、高增長(zhǎng)的、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察和發(fā)現(xiàn)力以及流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換句話說(shuō)，如果把大數(shù)據(jù)比作一個(gè)行業(yè)，那么這個(gè)行業(yè)盈利的關(guān)鍵就在于提高數(shù)據(jù)的“處理能力”，通過(guò)“處理”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

作者|網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)源|工業(yè)情報(bào)員數(shù)據(jù)處理是對(duì)復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)價(jià)值的提煉，最有價(jià)值的地方是預(yù)測(cè)分析，可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家更好地理解數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果得出預(yù)測(cè)決策。主要工作環(huán)節(jié)包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示與應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等。).

GIS空間數(shù)據(jù)源主要包括:(1)地圖:各類地圖是GIS最重要的數(shù)據(jù)源，因?yàn)榈貓D是地理數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)描述形式。國(guó)內(nèi)大部分GIS系統(tǒng)的圖形數(shù)據(jù)大部分來(lái)自地圖。⑵遙感影像數(shù)據(jù):遙感影像是GIS中極其重要的信息源。通過(guò)遙感影像可以快速、準(zhǔn)確地獲取大面積、全面的專題信息，空間遙感影像還可以獲取周期性數(shù)據(jù)，為GIS提供豐富的信息。

大蜜蜂數(shù)據(jù)，巧妙培育大數(shù)據(jù)風(fēng)控互聯(lián)網(wǎng)金融火了，大數(shù)據(jù)風(fēng)控也火了。于是，不斷有公司跳出來(lái)說(shuō)要做大數(shù)據(jù)，為互聯(lián)網(wǎng)金融公司提供大數(shù)據(jù)風(fēng)控。想做大數(shù)據(jù)風(fēng)控的人能做好嗎？風(fēng)控大數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)性，但做大數(shù)據(jù)風(fēng)控也需要工匠精神。無(wú)法回避的首要問(wèn)題是大數(shù)據(jù)源的問(wèn)題，即大數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、管理和分析。在中國(guó)，目前公共信用機(jī)構(gòu)尚未建立，信用數(shù)據(jù)不能完全以公共服務(wù)的形式獲得。而且我國(guó)對(duì)人和企業(yè)的信用評(píng)級(jí)沒(méi)有歷史傳統(tǒng)，信用社會(huì)建設(shè)處于起步階段。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控真的只有數(shù)據(jù)抓取技術(shù)才能做到嗎？“風(fēng)控大數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)性和工匠精神。對(duì)于很多專業(yè)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，通過(guò)技術(shù)手段在線抓取數(shù)據(jù)并不難，但真正難的是如何識(shí)別、篩選、分析真正對(duì)風(fēng)控有價(jià)值的信息，沒(méi)有在金融風(fēng)控領(lǐng)域的深厚經(jīng)驗(yàn)，沒(méi)有專注并結(jié)合行業(yè)頂尖數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，這是不可能的。最終，你從大數(shù)據(jù)中得到的可能只是更多的錯(cuò)誤信號(hào)和噪音。

GIS空間數(shù)據(jù)源主要包括:(1)地圖:各類地圖是GIS最重要的數(shù)據(jù)源，因?yàn)榈貓D是地理數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)描述形式。國(guó)內(nèi)大部分GIS系統(tǒng)的圖形數(shù)據(jù)大部分來(lái)自地圖。⑵遙感影像數(shù)據(jù):遙感影像是GIS中極其重要的信息源。通過(guò)遙感影像可以快速、準(zhǔn)確地獲取大面積、全面的專題信息，空間遙感影像還可以獲取周期性數(shù)據(jù)，為GIS提供豐富的信息。

比如人口規(guī)模、人口構(gòu)成、國(guó)民生產(chǎn)總值等等。⑷實(shí)測(cè)數(shù)據(jù):各種實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，尤其是一些GPS點(diǎn)數(shù)據(jù)和地籍測(cè)量數(shù)據(jù)，往往是GIS的一個(gè)非常準(zhǔn)確的現(xiàn)勢(shì)信息，5.數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù):目前，隨著各種專題地圖的制作和各種GIS系統(tǒng)的建立，直接獲取數(shù)字圖形數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的可能性越來(lái)越大。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)也成為GIS信息源不可或缺的一部分，(6)各種書面報(bào)告和立法文件:對(duì)于一個(gè)多用途或綜合性的系統(tǒng)，一般需要一個(gè)大而靈活的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支持其非常廣泛的應(yīng)用范圍。