醫(yī)療大數(shù)據(jù)、智慧健康主題匯報(bào)課件

醫(yī)療大數(shù)據(jù)&智慧健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)&智慧健康1目錄什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)&醫(yī)療數(shù)據(jù)中心，強(qiáng)大支撐目錄什么是大數(shù)據(jù)？2大數(shù)據(jù)什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆炸增長(zhǎng)大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略影響大數(shù)據(jù)什么是大數(shù)據(jù)？31-什么是大數(shù)據(jù)1-什么是大數(shù)據(jù)4電影《點(diǎn)球成金》2011年布拉德?皮特主演的《點(diǎn)球成金》是一部美國(guó)奧斯卡獲獎(jiǎng)影片。所講述的是皮特扮演的棒球隊(duì)總經(jīng)理利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)分析，對(duì)球隊(duì)進(jìn)行了翻天覆地的改造，讓一家不起眼的小球隊(duì)能夠取得巨大的成功。電影《點(diǎn)球成金》2011年布拉德?皮特主演的《點(diǎn)球成金》是一5數(shù)據(jù)本質(zhì)是生產(chǎn)資料和資產(chǎn)VS僅供開(kāi)采162年僅供開(kāi)采45年僅供開(kāi)采60年不可再生資源過(guò)去3年數(shù)據(jù)總量比以往4萬(wàn)年還多2013年，10分鐘的信息總量將達(dá)1.8ZB2010年全球數(shù)據(jù)總量1.2ZB，年增長(zhǎng)50%數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)本質(zhì)是生產(chǎn)資料和資產(chǎn)VS僅供開(kāi)采僅供開(kāi)采僅供開(kāi)采不可再生6什么是數(shù)據(jù)？SocialMediaMachine/SensorDOC/MediaWebClickstreamAppsCallLogLog半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)什么是數(shù)據(jù)？SocialMediaMachine/Se71Byte

=

8

Bit1KB

=

1，024

Bytes1MB

=

1，024

KB

=

1，048，576

Bytes1GB

=

1，024

MB

=

1，048，576

KB

=

1，073，741，824

Bytes1TB

=

1，024

GB

=

1，048，576

MB

=

1，099，511，627，776

Bytes1PB

=

1，024

TB

=

1，048，576

GB

=1，125，899，906，842，624

Bytes1EB

=

1，024

PB

=

1，048，576

TB

=

1，152，921，504，606，846，976

Bytes1ZB

=

1，024

EB

=

1，180，591，620，717，411，303，424

Bytes1YB

=

1，024

ZB

=

1，208，925，819，614，629，174，706，176

Bytes？什么是大數(shù)據(jù)？—數(shù)據(jù)度量何為1Byte =8Bit？什么是大數(shù)據(jù)？—數(shù)據(jù)度量何8什么是大數(shù)據(jù)？中國(guó)國(guó)家圖書館：2631萬(wàn)冊(cè)數(shù)據(jù)沒(méi)有辦法在可容忍的時(shí)間下使用常規(guī)軟件方法完成存儲(chǔ)、管理和處理任務(wù)《紅樓夢(mèng)》含標(biāo)點(diǎn)87萬(wàn)字（不含標(biāo)點(diǎn)853509字）每個(gè)漢字占2個(gè)字節(jié)：1漢字=16bit

=

2*8位=2bytes1GB

≈

671部紅樓夢(mèng)1TB

≈

631，903

部1PB

≈

647，068，911部美國(guó)國(guó)會(huì)圖書館藏書（151，785，778冊(cè)）1EB=4000*美國(guó)國(guó)會(huì)圖書館存儲(chǔ)的信息量什么是大數(shù)據(jù)？中國(guó)國(guó)家圖書館：2631萬(wàn)冊(cè)數(shù)據(jù)沒(méi)有辦法在可容9大數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生的？信息世界、物理世界、人類社會(huì)(CPH)三元世界彼此融合、交互映射形成大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的來(lái)源大數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生的？信息世界、物理世界、人類社會(huì)(CPH)大10“大數(shù)據(jù)”是如何產(chǎn)生的？半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會(huì)生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了一個(gè)開(kāi)始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長(zhǎng)速度也在加快。信息爆炸的學(xué)科如天文學(xué)和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念。如今，這個(gè)概念幾乎應(yīng)用到了所有人類智力與發(fā)展的領(lǐng)域中?！按髷?shù)據(jù)”是如何產(chǎn)生的？半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入11“大數(shù)據(jù)”是如何產(chǎn)生的？194619511956196119701974197919912001200320082011第一臺(tái)計(jì)算機(jī)ENIAC面世磁帶+卡片人工管理磁盤被發(fā)明，進(jìn)入文件管理時(shí)代網(wǎng)絡(luò)型SQLE-RGE公司發(fā)明第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)庫(kù)，但僅限于GE自己的主機(jī)1960年代，IT系統(tǒng)規(guī)模和復(fù)雜度變大，數(shù)據(jù)與應(yīng)用分離的需求開(kāi)始產(chǎn)生，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)開(kāi)始萌芽并蓬勃發(fā)展，并在1990年后逐步統(tǒng)一到以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為主導(dǎo)IBME.F.Dodd提出關(guān)系模型SQL語(yǔ)言被發(fā)明關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)ORACLE發(fā)布第一個(gè)商用SQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，后續(xù)快速發(fā)展數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)始涌現(xiàn)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始全面普及且平臺(tái)無(wú)關(guān)，進(jìn)入成熟期2001年后，互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)量成倍遞增，量變引起質(zhì)變，開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)管理技術(shù)提出全新的要求1946年，電腦誕生，數(shù)據(jù)與應(yīng)用緊密捆綁在文件中，彼此不分Hadoop成為Apache頂級(jí)項(xiàng)目，重點(diǎn)支持海量數(shù)據(jù)分布式管理和分布式計(jì)算GFS谷歌發(fā)表論文介紹分布式計(jì)算數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展歷史數(shù)據(jù)管理技術(shù)歷經(jīng)人工管理、文件管理、數(shù)據(jù)庫(kù)管理等時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)使該領(lǐng)域進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展階段“大數(shù)據(jù)”是如何產(chǎn)生的？19461951195619611912大數(shù)據(jù)是“未來(lái)的新石油”2012年，世界上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)達(dá)到1.5ZB（約1億TB）字節(jié)，如果把這些數(shù)據(jù)全部印刷成書，這些書可以覆蓋整個(gè)美國(guó)52次，如果將之存儲(chǔ)于標(biāo)準(zhǔn)的光盤，這些光盤可以堆成五堆，每一堆都可以伸到月球。2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動(dòng)大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”上升為國(guó)家戰(zhàn)略。奧巴馬政府甚至將大數(shù)據(jù)定義為“未來(lái)的新石油”。大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)就是“未來(lái)的新石油”。大數(shù)據(jù)是“未來(lái)的新石油”2012年，世界上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)達(dá)到1.132-大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆炸增長(zhǎng)2-大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆炸增長(zhǎng)1413000+個(gè)iPhone應(yīng)用下載Skype上37萬(wàn)+分鐘的語(yǔ)音通話Twitter上發(fā)布98000+新微博上傳6600張新照片到flickr發(fā)出290萬(wàn)+條EmailFacebook上更新69.5萬(wàn)+條新?tīng)顟B(tài)YouTube上上傳600+新視頻淘寶光棍節(jié)10680+個(gè)新訂單12306出票1840+張大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆炸增長(zhǎng)13000+個(gè)iPhone應(yīng)用下載大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆炸增長(zhǎng)15大數(shù)據(jù)的4V特征大數(shù)據(jù)的4V特征16大數(shù)據(jù)——Volume數(shù)據(jù)量PB是大數(shù)據(jù)層次的臨界點(diǎn).Bity->KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB1Bity1KB1MB1GB1TB1PB1EB1ZB1YB1NB1YB大數(shù)據(jù)——Volume數(shù)據(jù)量PB是大數(shù)據(jù)層次的臨界點(diǎn).B17大數(shù)據(jù)——Variety多樣性物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)行業(yè)/企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源多企業(yè)內(nèi)部多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的興起，帶來(lái)了微博、社交網(wǎng)站、傳感器等多種來(lái)源。數(shù)據(jù)類型多保存在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只占少數(shù)，70~80%的數(shù)據(jù)是如圖片、音頻、視頻、模型、連接信息、文檔等非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)性強(qiáng)數(shù)據(jù)之間頻繁交互，比如游客在旅行途中上傳的圖片和日志，就與游客的位置、行程等信息有了很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。大數(shù)據(jù)——Variety多樣性物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)行業(yè)/企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)互18大數(shù)據(jù)——Velocity速度82254132215327現(xiàn)在及未來(lái)幾年內(nèi)美國(guó)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)（PB/月）源自英國(guó)Coda研究咨詢公司大數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度快大數(shù)據(jù)的處理速度快實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理的要求，是區(qū)別大數(shù)據(jù)引用和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，BI技術(shù)的關(guān)鍵差別之一；1s是臨界點(diǎn)，對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用而言，必須要在1秒鐘內(nèi)形成答案，否則處理結(jié)果就是過(guò)時(shí)和無(wú)效的；大數(shù)據(jù)——Velocity速度8225413221532719大數(shù)據(jù)——Value價(jià)值挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值類似沙里淘金，從海量數(shù)據(jù)中挖掘稀疏但珍貴的信息；價(jià)值密度低，是大數(shù)據(jù)的一個(gè)典型特征；為了一點(diǎn)金子，需要保存全部沙子大數(shù)據(jù)——Value價(jià)值挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值類似沙里淘金，從海20大數(shù)據(jù)的價(jià)值推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動(dòng)力重塑國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新機(jī)遇提升政府治理能力的新途徑大數(shù)據(jù)的價(jià)值推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動(dòng)力重塑國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新機(jī)遇213-大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略影響3-大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略影響22大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略影響大數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的新石油，將與陸?？仗煲粯酉笳鲊?guó)家的主權(quán)大數(shù)據(jù)成為促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”新經(jīng)濟(jì)和社會(huì)進(jìn)步的催化劑實(shí)驗(yàn)觀察的范式理論支撐的范式計(jì)算模擬的范式數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的范式大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、云計(jì)算產(chǎn)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)+X產(chǎn)業(yè)等等成為國(guó)家主權(quán)的新疆域形成社會(huì)進(jìn)步的新引擎提供科學(xué)研究的新范式形成高新科技的新領(lǐng)域大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略影響大數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的新石油，將與陸?？仗煲粯酉?3大數(shù)據(jù)&醫(yī)療大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法大數(shù)據(jù)&醫(yī)療大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用24醫(yī)療健康，剛性需求醫(yī)療健康，剛性需求25看病難，看病貴看病難，看病貴26看病難，看病貴看病難，看病貴271-大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用1-大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用28非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——文字建立標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)系統(tǒng)醫(yī)學(xué)知識(shí)模型信息提取文本模塊化機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)規(guī)則歸納電子病歷數(shù)據(jù)挖掘支持：臨床決策、建立臨床路徑、臨床指南，診療過(guò)程追蹤1、語(yǔ)言處理技術(shù)2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)3、應(yīng)用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——文字建立標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)學(xué)知識(shí)信息提取文本模塊化機(jī)29生物特征識(shí)別技術(shù)通常按照，掃描、數(shù)字化處理、分析、特征提取、存儲(chǔ)、匹配分類幾個(gè)步驟處理。目前掃描數(shù)字化處理已經(jīng)相對(duì)成熟，主要的研究集中在分析和特征提取方面。計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)：醫(yī)學(xué)CAD1、圖像預(yù)處理：灰度直方圖、去噪、圖像增強(qiáng)2、圖像特征提?。哼吘壏指?、灰度共生矩陣3、圖像分類：支持向量機(jī)算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種衍生算法）圖像之全息眼鏡非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——圖像生物特征識(shí)別技術(shù)通常按照，掃描、數(shù)字化處理、分析、特征提取、30非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——視頻遠(yuǎn)程醫(yī)療在線教育非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——視頻遠(yuǎn)程醫(yī)療在線教育31科技，改變生活物聯(lián)網(wǎng)3G通訊技術(shù)WIFI條碼及RFID云計(jì)算智能手持終端新型健康管理設(shè)備……科技，改變生活物聯(lián)網(wǎng)32物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù)的快速發(fā)展為各類監(jiān)測(cè)與控制提供了可能。物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù)的快速發(fā)展為各類監(jiān)測(cè)與控制提供了可能。33智能終端智能終端34可穿戴醫(yī)療設(shè)備2022/12/21可穿戴醫(yī)療設(shè)備2022/12/1735智能家用醫(yī)療健康檢測(cè)設(shè)備智能家用醫(yī)療健康檢測(cè)設(shè)備36應(yīng)用研發(fā)：預(yù)測(cè)建模提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析個(gè)性化治療

疾病模式的分析

臨床操作：比較效果研究臨床決策支持系統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度遠(yuǎn)程病人監(jiān)控

付款/定價(jià)

：自動(dòng)化系統(tǒng)

基于衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)和療效研究的定價(jià)計(jì)劃應(yīng)用研發(fā)：臨床操作：付款/定價(jià)

：372-非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段2-非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段38機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是近20多年興起的一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一類從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的基礎(chǔ)。機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是近20多年興起的一門多領(lǐng)域交叉學(xué)39聚類分析聚類分析又稱群分析，它是研究(樣品或指標(biāo))分類問(wèn)題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。聚類分析起源于分類學(xué)，但是聚類不等于分類。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。聚類分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動(dòng)態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)報(bào)法等。聚類分析聚類分析又稱群分析，它是研究(樣品或指標(biāo))分類問(wèn)題的40非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段41健康大數(shù)據(jù)云服務(wù)豐富智能硬件用戶體驗(yàn)健康大數(shù)據(jù)云服務(wù)豐富智能硬件用戶體驗(yàn)42智能家用醫(yī)療健康檢測(cè)設(shè)備未來(lái)趨勢(shì)智能家用醫(yī)療健康檢測(cè)設(shè)備未來(lái)趨勢(shì)433-流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)3-流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)44流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)2008年，谷歌推出了其著名的流感趨勢(shì)網(wǎng)站（/flutrends）。該網(wǎng)站假定的前提是：如果用戶患上了流感，則他們會(huì)搜索更多同流感相關(guān)的信息。如此一來(lái)，如果對(duì)任何一個(gè)國(guó)家或地區(qū)有關(guān)流感的搜索量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，就能較好推斷出某個(gè)國(guó)家或地區(qū)是否正爆發(fā)流感。事實(shí)上，谷歌的這項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)被證實(shí)很有效。谷歌的相應(yīng)數(shù)據(jù)，同美國(guó)疾病控制與預(yù)防中心(CDC)等政府機(jī)構(gòu)所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)非常接近（97%）。在某些情況下，谷歌甚至能夠比CDC提前一周預(yù)測(cè)出哪些地區(qū)將爆發(fā)流感。流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)2008年，谷歌推出了其著名的流感趨勢(shì)網(wǎng)站（ht45流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)46流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)474-計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法4-計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法48計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)隱含在其中有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程，也是一種決策支持過(guò)程。其主要基于人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。49計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)高度自動(dòng)化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，可以幫助企業(yè)、商家、用戶調(diào)整市場(chǎng)政策、減少風(fēng)險(xiǎn)、理性面對(duì)市場(chǎng)，并做出正確的決策。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類算法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web數(shù)據(jù)挖掘等。這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)高度自動(dòng)化地分析，做出歸納性的推50計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--分類算法分類算法是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類。其目的是通過(guò)分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別中?？梢詰?yīng)用到涉及到應(yīng)用分類、趨勢(shì)預(yù)測(cè)中。如淘寶商鋪將用戶在一段時(shí)間內(nèi)的購(gòu)買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--分類算法分類算法是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)51計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--聚類算法聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類別屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--聚類算法聚類類似于分類，但與分類的目的不52計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于金融行業(yè)企業(yè)中用以預(yù)測(cè)客戶的需求。例如淘寶可以根據(jù)用戶瀏覽、購(gòu)買等習(xí)慣推測(cè)人群分類，如孕婦、電腦愛(ài)好者等。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)53計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--回歸分析回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過(guò)函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來(lái)發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對(duì)數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場(chǎng)營(yíng)銷中，回歸分析可以被應(yīng)用到各個(gè)方面。如通過(guò)對(duì)本季度銷售的回歸分析，對(duì)下一季度的銷售趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)并做出針對(duì)性的營(yíng)銷改變。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--回歸分析回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的屬性54計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種先進(jìn)的人工智能技術(shù)，因其自身自行處理、分布存儲(chǔ)和高度容錯(cuò)等特性非常適合處理非線性的以及那些以模糊、不完整、不嚴(yán)密的知識(shí)或數(shù)據(jù)為特征的處理問(wèn)題，它的這一特點(diǎn)十分適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問(wèn)題。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多種模型及算法，但在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘中使用何種模型及算法并沒(méi)有統(tǒng)一的規(guī)則，而且人們很難理解網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)及決策過(guò)程。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種先進(jìn)的人工智55計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--十大經(jīng)典算法C4.5K-MeansSupportvectormachinesTheApriorialgorithm最大期望(EM)算法PageRankAdaBoostk-NearestNeighborNaiveBayesCART計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--十大經(jīng)典算法C4.5PageRank56數(shù)據(jù)中心，強(qiáng)大支撐服務(wù)和保障業(yè)務(wù)技術(shù)支持使用案例數(shù)據(jù)中心，強(qiáng)大支撐服務(wù)和保障571-服務(wù)和保障1-服務(wù)和保障58中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所煙臺(tái)分所數(shù)據(jù)中心是具有國(guó)內(nèi)一流標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心，擁有高速光纖線路、完備的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)。為客戶提供便捷、高質(zhì)量的服務(wù)。擁有一流的設(shè)施和先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，在為您提供高質(zhì)量的IT服務(wù)的同時(shí)為您節(jié)省了時(shí)間和成本，為企業(yè)E時(shí)代的發(fā)展成功提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)中心概況中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所煙臺(tái)分所數(shù)據(jù)中心是具有國(guó)內(nèi)一流標(biāo)59存儲(chǔ)容量達(dá)到2.2PB，能提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及備份。存儲(chǔ)容量提供分布式、高可靠的高性能計(jì)算和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。分布式架構(gòu)配備500余臺(tái)高性能服務(wù)器，總計(jì)算能力達(dá)到60萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算/秒。計(jì)算能力數(shù)據(jù)中心介紹——硬件配置存儲(chǔ)容量達(dá)到2.2PB，能提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及備份。存儲(chǔ)容量60數(shù)據(jù)中心介紹——環(huán)境設(shè)施供電設(shè)施運(yùn)行環(huán)境安保消防基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心介紹——環(huán)境設(shè)施供電設(shè)施運(yùn)行環(huán)境安保消防基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)61&服務(wù)器整機(jī)租賃為中小企業(yè)、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，提供高性能服務(wù)器的整機(jī)租賃服務(wù)，煙臺(tái)分所能夠提供主機(jī)、電力、網(wǎng)絡(luò)、環(huán)境的可靠保障，為企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)等提供有力保障。服務(wù)器托管利用煙臺(tái)分所數(shù)據(jù)中心的機(jī)柜空間，為企業(yè)自行采購(gòu)的服務(wù)器等設(shè)備提供托管服務(wù)，能夠提供可靠的電力、網(wǎng)絡(luò)、環(huán)境服務(wù)。租賃托管服務(wù)&服務(wù)器整機(jī)租賃為中小企業(yè)、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，提供高性能服務(wù)器的整機(jī)622-業(yè)務(wù)技術(shù)支持2-業(yè)務(wù)技術(shù)支持63操作系統(tǒng)技術(shù)支持系統(tǒng)安裝配置優(yōu)化；系統(tǒng)常見(jiàn)服務(wù)搭建配置；系統(tǒng)安全性配置；數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)支持Oracle安裝配置優(yōu)化；MySql安裝配置優(yōu)化；雙機(jī)熱備配置；安全性配置；系統(tǒng)數(shù)據(jù)服務(wù)操作系統(tǒng)技術(shù)支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)支持雙機(jī)熱備配置；系統(tǒng)數(shù)據(jù)服務(wù)64可擴(kuò)展性：不改變物理資源配置的情況下進(jìn)行規(guī)模調(diào)整。高可用性：不影響用戶的情況下對(duì)物理資源進(jìn)行刪除、轉(zhuǎn)移、故障切換提高安全性：虛擬機(jī)資源間的隔離和劃分提高使用靈活性：實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的資源部署和重配置降低管理成本：減少物理資源的數(shù)量，實(shí)現(xiàn)中央管理五大特性虛擬化服務(wù)可擴(kuò)展性：不改變物理資源配置的情況下進(jìn)行規(guī)模調(diào)整。高可用性：65XenServer方案輕量級(jí)Docker方案虛擬化服務(wù)XenServer方案輕量級(jí)Docker方案虛擬化服務(wù)66XenServer方案單機(jī)XenServer方案對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性要求不高的情景；多機(jī)XenServer集群HA高可用性；故障自動(dòng)遷移；動(dòng)態(tài)工作負(fù)載均衡；VM故障容錯(cuò)鏡像；分布式交換機(jī)；Failover集群on-line伸縮存儲(chǔ)實(shí)時(shí)熱備份WAN重量級(jí)虛擬化服務(wù)XenServer方案單機(jī)XenServer方案多機(jī)XenS67四路48核x4SAN共享存儲(chǔ)最高上百臺(tái)虛擬機(jī)高可用集群平穩(wěn)運(yùn)行五年虛擬化CitrixXenServer四路48核x4SAN共享存儲(chǔ)最高高可用集群平穩(wěn)運(yùn)行五年虛擬化68多臺(tái)服務(wù)器搭建的高可用xen集群2套，運(yùn)行虛擬機(jī)112臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施云化-xen集群技術(shù)多臺(tái)服務(wù)器搭建的高可用xen集群2套，基礎(chǔ)設(shè)施云化-xen集69輕量級(jí)Docker方案秒級(jí)操作：創(chuàng)建、啟動(dòng)、停止等；資源高效：使用宿主機(jī)的內(nèi)核，資源更高效利用；系統(tǒng)隔離：文件系統(tǒng)隔離，獨(dú)立根文件系統(tǒng)；資源隔離：不同的流程容器；高可用性：迅速的擴(kuò)容縮容、滾動(dòng)升級(jí)、自動(dòng)負(fù)載均衡；輕量級(jí)虛擬化服務(wù)輕量級(jí)Docker方案秒級(jí)操作：創(chuàng)建、啟動(dòng)、停止等；輕量級(jí)虛70資源快速升級(jí)簡(jiǎn)便實(shí)用虛擬化-輕量級(jí)Docker方案資源快速升級(jí)簡(jiǎn)便實(shí)用虛擬化-輕量級(jí)Docker方案71秒級(jí)的虛擬機(jī)創(chuàng)建和分鐘級(jí)的資源釋放自由度夠大，有root權(quán)限，自己的主機(jī)完全由自己管理完善的技術(shù)支持。強(qiáng)大的后臺(tái)管理功能5臺(tái)服務(wù)器，共創(chuàng)建近500個(gè)虛擬鏡像虛擬環(huán)境服務(wù)器資源使用率平均在70%以上基礎(chǔ)設(shè)施云化-docker集群技術(shù)秒級(jí)的虛擬機(jī)創(chuàng)建和分鐘級(jí)的資源釋放5臺(tái)服務(wù)器，共創(chuàng)建近72資源負(fù)載CPU、內(nèi)存、IO、磁盤空間進(jìn)程、服務(wù)進(jìn)程存活、Web響應(yīng)、日志報(bào)錯(cuò)數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle、Mysql健康狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淅L制、實(shí)時(shí)流量、網(wǎng)絡(luò)延遲系統(tǒng)資源監(jiān)控：CPU使用百分比、CPU隊(duì)列、內(nèi)存和SWAP使用率、硬盤空間使用率、IO使用率、目錄使用率；數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)監(jiān)控：oracle下tns、login、cache命中率、表空間等；Mysql下的端口、databasename、login、slave等；進(jìn)程狀態(tài):進(jìn)程狀態(tài)和數(shù)量、單個(gè)進(jìn)程的CPU/內(nèi)存等的資源占用；日志狀態(tài)監(jiān)控：系統(tǒng)日志、應(yīng)用日志的關(guān)鍵字段報(bào)警；網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)控：ping延遲、netin/netout、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備吞吐、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備CPU/內(nèi)存使用率；報(bào)警通知和處理：提供短信、郵件、聲音報(bào)警，7x24小時(shí)值守第一時(shí)間處理和告知。IT監(jiān)控系統(tǒng)IT業(yè)務(wù)監(jiān)控保障資源負(fù)載CPU、內(nèi)存、IO、磁盤空間進(jìn)程、服務(wù)進(jìn)程存活、We73系統(tǒng)資源使用率監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源監(jiān)控及曲線圖；網(wǎng)絡(luò)資源使用監(jiān)控及曲線圖；系統(tǒng)空間監(jiān)控及曲線圖；低負(fù)載服務(wù)器提高系統(tǒng)利用率建議；定制的系統(tǒng)監(jiān)控對(duì)各系統(tǒng)提出的定制化需求提供監(jiān)控服務(wù)；定期發(fā)送系統(tǒng)監(jiān)控及運(yùn)行狀態(tài)報(bào)告；綠色整合只需一個(gè)普通用戶、一個(gè)進(jìn)程、一個(gè)端口，以超低負(fù)載駐守后臺(tái)，精準(zhǔn)監(jiān)控指定項(xiàng)目，權(quán)限完全隔離，對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)無(wú)任何影響。系統(tǒng)監(jiān)控服務(wù)系統(tǒng)資源使用率監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源監(jiān)控及曲線圖；網(wǎng)絡(luò)資源使用監(jiān)控74電力系統(tǒng)保安系統(tǒng)消防系統(tǒng)環(huán)境系統(tǒng)機(jī)房環(huán)境監(jiān)控保障電力系統(tǒng)保安系統(tǒng)消防系統(tǒng)環(huán)境系統(tǒng)機(jī)房環(huán)境監(jiān)控保障75分布式系統(tǒng)MongoHDFSCeph自包含文件存儲(chǔ)、快存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)無(wú)中心結(jié)構(gòu)：高可靠性，杜絕單點(diǎn)故障增添新節(jié)點(diǎn)方便，擴(kuò)展性極強(qiáng)高度自動(dòng)化：replication、re-balancing、failuredetection、failurerecovery可自我修復(fù)的分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)；高可用性：支持自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移；高性能：分布式的多臺(tái)主機(jī)提供服務(wù)；高可擴(kuò)展性，無(wú)需停機(jī)動(dòng)態(tài)擴(kuò)；使用低成本存儲(chǔ)和服務(wù)器構(gòu)建；面向集合的存儲(chǔ)：適合存儲(chǔ)對(duì)象及JSON形式的數(shù)據(jù)高容錯(cuò)性：多份數(shù)據(jù)冗余高可用性：支持自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移高性能：分布式的多臺(tái)主機(jī)提供服務(wù)高可伸縮性：自動(dòng)分片以支持云級(jí)別的伸縮性分布式存儲(chǔ)技術(shù)分布式MongoHDFSCeph自包含文件存儲(chǔ)、快存儲(chǔ)、對(duì)象76oracleactivedataguardMysql&Heartbeat應(yīng)用多機(jī)熱備LVS負(fù)載均衡完全冗余保護(hù)可實(shí)時(shí)備份、跨IDC部署多機(jī)熱備oracleactivedataguardMysql77普通文件備份；數(shù)據(jù)庫(kù)增量備份；虛擬化級(jí)別備份；網(wǎng)絡(luò)設(shè)備備份；數(shù)據(jù)保障-備份服務(wù)普通文件備份；數(shù)據(jù)庫(kù)增量備份；虛擬化級(jí)別備份；網(wǎng)絡(luò)設(shè)備備份；78多線網(wǎng)絡(luò)接入網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)絡(luò)帶寬和安全保障多線網(wǎng)絡(luò)接入網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)絡(luò)帶寬和安全保障793-使用案例3-使用案例80html5技術(shù)支持移動(dòng)設(shè)備訪問(wèn)，為移動(dòng)辦公提供方便繪制服務(wù)器性能、數(shù)據(jù)增長(zhǎng)量圖表，使得數(shù)據(jù)顯示更加直觀導(dǎo)出excel、巡檢、發(fā)送mail等功能硬盤、內(nèi)存、CPU監(jiān)控信息計(jì)算各服務(wù)器物理資源使用率負(fù)載，引導(dǎo)最大化利用硬件資源運(yùn)維管理系統(tǒng)html5技術(shù)支持移動(dòng)設(shè)備訪問(wèn)，為移動(dòng)辦公提供方便運(yùn)維管理系81ping狀態(tài)監(jiān)控服務(wù)器負(fù)載監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)負(fù)載/網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淞髁勘O(jiān)控進(jìn)程、日志監(jiān)控及報(bào)警數(shù)據(jù)庫(kù)各類詳細(xì)狀態(tài)監(jiān)控多方式通知：短信、郵件、聲音監(jiān)控系統(tǒng)ping狀態(tài)監(jiān)控監(jiān)控系統(tǒng)827*24小時(shí)實(shí)時(shí)資源監(jiān)測(cè)7*24小時(shí)實(shí)時(shí)資源監(jiān)測(cè)83基于OpenSSL庫(kù)的應(yīng)用層VPN實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單易用，OpenVPN允許參與建立VPN的單點(diǎn)使用共享金鑰，電子證書，或者用戶名/密碼來(lái)進(jìn)行身份驗(yàn)證。多系統(tǒng)支持：Solaris、Linux、OpenBSD、FreeBSD、NetBSD、MacOSX與MicrosoftWindows以及Android和iOS上運(yùn)行，安全性保障：包含了許多安全性的功能。通過(guò)使用OpenVPN結(jié)合防火墻策略，可以安全的控制訪問(wèn)策略。VPN系統(tǒng)基于OpenSSL庫(kù)的應(yīng)用層VPN實(shí)現(xiàn)VPN系統(tǒng)84分布式采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)規(guī)則過(guò)濾系統(tǒng)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)新聞采集器RDBMSICTBase分布式實(shí)時(shí)搜索系統(tǒng)實(shí)時(shí)過(guò)濾RESTfulAPIs論壇采集器博客采集器元搜索采集器評(píng)論采集器回溯過(guò)濾態(tài)勢(shì)分析話題發(fā)現(xiàn)引擎熱門文章分析熱詞分析熱點(diǎn)話題分析熱點(diǎn)實(shí)體分析消息隊(duì)列輿情監(jiān)測(cè)服務(wù)平臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)信息預(yù)警系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)航服務(wù)平臺(tái)分布式調(diào)度框架URL全局查重引擎實(shí)體抽取引擎采集任務(wù)生成分布式數(shù)據(jù)總線采集結(jié)果入庫(kù)消息隊(duì)列消息隊(duì)列輿情熱點(diǎn)分析系統(tǒng)統(tǒng)一配置平臺(tái)信源配置失效檢測(cè)信源管理電子報(bào)采集器微博采集器日志收集與管理系統(tǒng)資源狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)源智能報(bào)表系統(tǒng)圖像分析引擎文本提取圖像比對(duì)圖像特征提取融合報(bào)道支撐平臺(tái)數(shù)據(jù)平臺(tái)總體技術(shù)架構(gòu)分布式采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)規(guī)則過(guò)濾系統(tǒng)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)新聞采集器RDB85針對(duì)醫(yī)學(xué)影像信息大數(shù)據(jù)的可計(jì)算性科學(xué)問(wèn)題與關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展深入研究：提出一種融合CPU和GPU架構(gòu)的通用大規(guī)模圖像并行計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)體系設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法研制大規(guī)模影像數(shù)據(jù)的高效并行計(jì)算平臺(tái)和存儲(chǔ)原型系統(tǒng)（大規(guī)模圖像計(jì)算的無(wú)級(jí)擴(kuò)展并行存儲(chǔ)系統(tǒng)ICTStor及高效存取的新型鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)ICTBase）

解決多模態(tài)、多維“大顆粒度”醫(yī)學(xué)圖像的高效存儲(chǔ)和快速計(jì)算等問(wèn)題。醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)——中科院重點(diǎn)部署項(xiàng)目針對(duì)醫(yī)學(xué)影像信息大數(shù)據(jù)的可計(jì)算性科學(xué)問(wèn)題與關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展深入研86DatanodeDatanodeDatanodeDatanodeDatanodeNamenodeICTStore分布式文件系統(tǒng)ICTBase實(shí)時(shí)、分布式、高位數(shù)據(jù)庫(kù)MapReduce/Spark/Hive分布式計(jì)算Zookeeper分布式協(xié)作服務(wù)Mysql集中式存儲(chǔ)BDE大數(shù)據(jù)引擎管理平臺(tái)用戶Ganglia分布式監(jiān)控系統(tǒng)影像檢索請(qǐng)求、任務(wù)設(shè)計(jì)、狀態(tài)監(jiān)控調(diào)用Mapreduce算法進(jìn)行分布式計(jì)算通過(guò)索引獲取影像檢索信息結(jié)果返回獲取計(jì)算結(jié)果醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS并通過(guò)Mapreduce算法進(jìn)行實(shí)時(shí)索引獲取監(jiān)控信息BDA大數(shù)據(jù)深度分析平臺(tái)醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)——系統(tǒng)架構(gòu)DatanodeDatanodeDatanodeDatano87醫(yī)療大數(shù)據(jù)&智慧健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)&智慧健康88目錄什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)&醫(yī)療數(shù)據(jù)中心，強(qiáng)大支撐目錄什么是大數(shù)據(jù)？89大數(shù)據(jù)什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆炸增長(zhǎng)大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略影響大數(shù)據(jù)什么是大數(shù)據(jù)？901-什么是大數(shù)據(jù)1-什么是大數(shù)據(jù)91電影《點(diǎn)球成金》2011年布拉德?皮特主演的《點(diǎn)球成金》是一部美國(guó)奧斯卡獲獎(jiǎng)影片。所講述的是皮特扮演的棒球隊(duì)總經(jīng)理利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)分析，對(duì)球隊(duì)進(jìn)行了翻天覆地的改造，讓一家不起眼的小球隊(duì)能夠取得巨大的成功。電影《點(diǎn)球成金》2011年布拉德?皮特主演的《點(diǎn)球成金》是一92數(shù)據(jù)本質(zhì)是生產(chǎn)資料和資產(chǎn)VS僅供開(kāi)采162年僅供開(kāi)采45年僅供開(kāi)采60年不可再生資源過(guò)去3年數(shù)據(jù)總量比以往4萬(wàn)年還多2013年，10分鐘的信息總量將達(dá)1.8ZB2010年全球數(shù)據(jù)總量1.2ZB，年增長(zhǎng)50%數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)本質(zhì)是生產(chǎn)資料和資產(chǎn)VS僅供開(kāi)采僅供開(kāi)采僅供開(kāi)采不可再生93什么是數(shù)據(jù)？SocialMediaMachine/SensorDOC/MediaWebClickstreamAppsCallLogLog半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)什么是數(shù)據(jù)？SocialMediaMachine/Se941Byte

=

8

Bit1KB

=

1，024

Bytes1MB

=

1，024

KB

=

1，048，576

Bytes1GB

=

1，024

MB

=

1，048，576

KB

=

1，073，741，824

Bytes1TB

=

1，024

GB

=

1，048，576

MB

=

1，099，511，627，776

Bytes1PB

=

1，024

TB

=

1，048，576

GB

=1，125，899，906，842，624

Bytes1EB

=

1，024

PB

=

1，048，576

TB

=

1，152，921，504，606，846，976

Bytes1ZB

=

1，024

EB

=

1，180，591，620，717，411，303，424

Bytes1YB

=

1，024

ZB

=

1，208，925，819，614，629，174，706，176

Bytes？什么是大數(shù)據(jù)？—數(shù)據(jù)度量何為1Byte =8Bit？什么是大數(shù)據(jù)？—數(shù)據(jù)度量何95什么是大數(shù)據(jù)？中國(guó)國(guó)家圖書館：2631萬(wàn)冊(cè)數(shù)據(jù)沒(méi)有辦法在可容忍的時(shí)間下使用常規(guī)軟件方法完成存儲(chǔ)、管理和處理任務(wù)《紅樓夢(mèng)》含標(biāo)點(diǎn)87萬(wàn)字（不含標(biāo)點(diǎn)853509字）每個(gè)漢字占2個(gè)字節(jié)：1漢字=16bit

=

2*8位=2bytes1GB

≈

671部紅樓夢(mèng)1TB

≈

631，903

部1PB

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647，068，911部美國(guó)國(guó)會(huì)圖書館藏書（151，785，778冊(cè)）1EB=4000*美國(guó)國(guó)會(huì)圖書館存儲(chǔ)的信息量什么是大數(shù)據(jù)？中國(guó)國(guó)家圖書館：2631萬(wàn)冊(cè)數(shù)據(jù)沒(méi)有辦法在可容96大數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生的？信息世界、物理世界、人類社會(huì)(CPH)三元世界彼此融合、交互映射形成大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的來(lái)源大數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生的？信息世界、物理世界、人類社會(huì)(CPH)大97“大數(shù)據(jù)”是如何產(chǎn)生的？半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會(huì)生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了一個(gè)開(kāi)始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長(zhǎng)速度也在加快。信息爆炸的學(xué)科如天文學(xué)和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念。如今，這個(gè)概念幾乎應(yīng)用到了所有人類智力與發(fā)展的領(lǐng)域中?！按髷?shù)據(jù)”是如何產(chǎn)生的？半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入98“大數(shù)據(jù)”是如何產(chǎn)生的？194619511956196119701974197919912001200320082011第一臺(tái)計(jì)算機(jī)ENIAC面世磁帶+卡片人工管理磁盤被發(fā)明，進(jìn)入文件管理時(shí)代網(wǎng)絡(luò)型SQLE-RGE公司發(fā)明第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)庫(kù)，但僅限于GE自己的主機(jī)1960年代，IT系統(tǒng)規(guī)模和復(fù)雜度變大，數(shù)據(jù)與應(yīng)用分離的需求開(kāi)始產(chǎn)生，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)開(kāi)始萌芽并蓬勃發(fā)展，并在1990年后逐步統(tǒng)一到以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為主導(dǎo)IBME.F.Dodd提出關(guān)系模型SQL語(yǔ)言被發(fā)明關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)ORACLE發(fā)布第一個(gè)商用SQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，后續(xù)快速發(fā)展數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)始涌現(xiàn)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始全面普及且平臺(tái)無(wú)關(guān)，進(jìn)入成熟期2001年后，互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)量成倍遞增，量變引起質(zhì)變，開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)管理技術(shù)提出全新的要求1946年，電腦誕生，數(shù)據(jù)與應(yīng)用緊密捆綁在文件中，彼此不分Hadoop成為Apache頂級(jí)項(xiàng)目，重點(diǎn)支持海量數(shù)據(jù)分布式管理和分布式計(jì)算GFS谷歌發(fā)表論文介紹分布式計(jì)算數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展歷史數(shù)據(jù)管理技術(shù)歷經(jīng)人工管理、文件管理、數(shù)據(jù)庫(kù)管理等時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)使該領(lǐng)域進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展階段“大數(shù)據(jù)”是如何產(chǎn)生的？19461951195619611999大數(shù)據(jù)是“未來(lái)的新石油”2012年，世界上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)達(dá)到1.5ZB（約1億TB）字節(jié)，如果把這些數(shù)據(jù)全部印刷成書，這些書可以覆蓋整個(gè)美國(guó)52次，如果將之存儲(chǔ)于標(biāo)準(zhǔn)的光盤，這些光盤可以堆成五堆，每一堆都可以伸到月球。2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動(dòng)大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”上升為國(guó)家戰(zhàn)略。奧巴馬政府甚至將大數(shù)據(jù)定義為“未來(lái)的新石油”。大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)就是“未來(lái)的新石油”。大數(shù)據(jù)是“未來(lái)的新石油”2012年，世界上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)達(dá)到1.1002-大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆炸增長(zhǎng)2-大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆炸增長(zhǎng)10113000+個(gè)iPhone應(yīng)用下載Skype上37萬(wàn)+分鐘的語(yǔ)音通話Twitter上發(fā)布98000+新微博上傳6600張新照片到flickr發(fā)出290萬(wàn)+條EmailFacebook上更新69.5萬(wàn)+條新?tīng)顟B(tài)YouTube上上傳600+新視頻淘寶光棍節(jié)10680+個(gè)新訂單12306出票1840+張大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆炸增長(zhǎng)13000+個(gè)iPhone應(yīng)用下載大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆炸增長(zhǎng)102大數(shù)據(jù)的4V特征大數(shù)據(jù)的4V特征103大數(shù)據(jù)——Volume數(shù)據(jù)量PB是大數(shù)據(jù)層次的臨界點(diǎn).Bity->KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB1Bity1KB1MB1GB1TB1PB1EB1ZB1YB1NB1YB大數(shù)據(jù)——Volume數(shù)據(jù)量PB是大數(shù)據(jù)層次的臨界點(diǎn).B104大數(shù)據(jù)——Variety多樣性物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)行業(yè)/企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源多企業(yè)內(nèi)部多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的興起，帶來(lái)了微博、社交網(wǎng)站、傳感器等多種來(lái)源。數(shù)據(jù)類型多保存在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只占少數(shù)，70~80%的數(shù)據(jù)是如圖片、音頻、視頻、模型、連接信息、文檔等非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)性強(qiáng)數(shù)據(jù)之間頻繁交互，比如游客在旅行途中上傳的圖片和日志，就與游客的位置、行程等信息有了很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。大數(shù)據(jù)——Variety多樣性物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)行業(yè)/企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)互105大數(shù)據(jù)——Velocity速度82254132215327現(xiàn)在及未來(lái)幾年內(nèi)美國(guó)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)（PB/月）源自英國(guó)Coda研究咨詢公司大數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度快大數(shù)據(jù)的處理速度快實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理的要求，是區(qū)別大數(shù)據(jù)引用和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，BI技術(shù)的關(guān)鍵差別之一；1s是臨界點(diǎn)，對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用而言，必須要在1秒鐘內(nèi)形成答案，否則處理結(jié)果就是過(guò)時(shí)和無(wú)效的；大數(shù)據(jù)——Velocity速度82254132215327106大數(shù)據(jù)——Value價(jià)值挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值類似沙里淘金，從海量數(shù)據(jù)中挖掘稀疏但珍貴的信息；價(jià)值密度低，是大數(shù)據(jù)的一個(gè)典型特征；為了一點(diǎn)金子，需要保存全部沙子大數(shù)據(jù)——Value價(jià)值挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值類似沙里淘金，從海107大數(shù)據(jù)的價(jià)值推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動(dòng)力重塑國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新機(jī)遇提升政府治理能力的新途徑大數(shù)據(jù)的價(jià)值推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動(dòng)力重塑國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新機(jī)遇1083-大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略影響3-大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略影響109大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略影響大數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的新石油，將與陸?？仗煲粯酉笳鲊?guó)家的主權(quán)大數(shù)據(jù)成為促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”新經(jīng)濟(jì)和社會(huì)進(jìn)步的催化劑實(shí)驗(yàn)觀察的范式理論支撐的范式計(jì)算模擬的范式數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的范式大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、云計(jì)算產(chǎn)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)+X產(chǎn)業(yè)等等成為國(guó)家主權(quán)的新疆域形成社會(huì)進(jìn)步的新引擎提供科學(xué)研究的新范式形成高新科技的新領(lǐng)域大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略影響大數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的新石油，將與陸?？仗煲粯酉?10大數(shù)據(jù)&醫(yī)療大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法大數(shù)據(jù)&醫(yī)療大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用111醫(yī)療健康，剛性需求醫(yī)療健康，剛性需求112看病難，看病貴看病難，看病貴113看病難，看病貴看病難，看病貴1141-大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用1-大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用115非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——文字建立標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)系統(tǒng)醫(yī)學(xué)知識(shí)模型信息提取文本模塊化機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)規(guī)則歸納電子病歷數(shù)據(jù)挖掘支持：臨床決策、建立臨床路徑、臨床指南，診療過(guò)程追蹤1、語(yǔ)言處理技術(shù)2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)3、應(yīng)用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——文字建立標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)學(xué)知識(shí)信息提取文本模塊化機(jī)116生物特征識(shí)別技術(shù)通常按照，掃描、數(shù)字化處理、分析、特征提取、存儲(chǔ)、匹配分類幾個(gè)步驟處理。目前掃描數(shù)字化處理已經(jīng)相對(duì)成熟，主要的研究集中在分析和特征提取方面。計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)：醫(yī)學(xué)CAD1、圖像預(yù)處理：灰度直方圖、去噪、圖像增強(qiáng)2、圖像特征提?。哼吘壏指?、灰度共生矩陣3、圖像分類：支持向量機(jī)算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種衍生算法）圖像之全息眼鏡非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——圖像生物特征識(shí)別技術(shù)通常按照，掃描、數(shù)字化處理、分析、特征提取、117非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——視頻遠(yuǎn)程醫(yī)療在線教育非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——視頻遠(yuǎn)程醫(yī)療在線教育118科技，改變生活物聯(lián)網(wǎng)3G通訊技術(shù)WIFI條碼及RFID云計(jì)算智能手持終端新型健康管理設(shè)備……科技，改變生活物聯(lián)網(wǎng)119物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù)的快速發(fā)展為各類監(jiān)測(cè)與控制提供了可能。物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù)的快速發(fā)展為各類監(jiān)測(cè)與控制提供了可能。120智能終端智能終端121可穿戴醫(yī)療設(shè)備2022/12/21可穿戴醫(yī)療設(shè)備2022/12/17122智能家用醫(yī)療健康檢測(cè)設(shè)備智能家用醫(yī)療健康檢測(cè)設(shè)備123應(yīng)用研發(fā)：預(yù)測(cè)建模提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析個(gè)性化治療

疾病模式的分析

臨床操作：比較效果研究臨床決策支持系統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度遠(yuǎn)程病人監(jiān)控

付款/定價(jià)

：自動(dòng)化系統(tǒng)

基于衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)和療效研究的定價(jià)計(jì)劃應(yīng)用研發(fā)：臨床操作：付款/定價(jià)

：1242-非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段2-非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段125機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是近20多年興起的一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一類從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的基礎(chǔ)。機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是近20多年興起的一門多領(lǐng)域交叉學(xué)126聚類分析聚類分析又稱群分析，它是研究(樣品或指標(biāo))分類問(wèn)題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。聚類分析起源于分類學(xué)，但是聚類不等于分類。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。聚類分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動(dòng)態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)報(bào)法等。聚類分析聚類分析又稱群分析，它是研究(樣品或指標(biāo))分類問(wèn)題的127非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段128健康大數(shù)據(jù)云服務(wù)豐富智能硬件用戶體驗(yàn)健康大數(shù)據(jù)云服務(wù)豐富智能硬件用戶體驗(yàn)129智能家用醫(yī)療健康檢測(cè)設(shè)備未來(lái)趨勢(shì)智能家用醫(yī)療健康檢測(cè)設(shè)備未來(lái)趨勢(shì)1303-流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)3-流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)131流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)2008年，谷歌推出了其著名的流感趨勢(shì)網(wǎng)站（/flutrends）。該網(wǎng)站假定的前提是：如果用戶患上了流感，則他們會(huì)搜索更多同流感相關(guān)的信息。如此一來(lái)，如果對(duì)任何一個(gè)國(guó)家或地區(qū)有關(guān)流感的搜索量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，就能較好推斷出某個(gè)國(guó)家或地區(qū)是否正爆發(fā)流感。事實(shí)上，谷歌的這項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)被證實(shí)很有效。谷歌的相應(yīng)數(shù)據(jù)，同美國(guó)疾病控制與預(yù)防中心(CDC)等政府機(jī)構(gòu)所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)非常接近（97%）。在某些情況下，谷歌甚至能夠比CDC提前一周預(yù)測(cè)出哪些地區(qū)將爆發(fā)流感。流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)2008年，谷歌推出了其著名的流感趨勢(shì)網(wǎng)站（ht132流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)133流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)1344-計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法4-計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法135計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)隱含在其中有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程，也是一種決策支持過(guò)程。其主要基于人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。136計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)高度自動(dòng)化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，可以幫助企業(yè)、商家、用戶調(diào)整市場(chǎng)政策、減少風(fēng)險(xiǎn)、理性面對(duì)市場(chǎng)，并做出正確的決策。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類算法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web數(shù)據(jù)挖掘等。這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)高度自動(dòng)化地分析，做出歸納性的推137計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--分類算法分類算法是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類。其目的是通過(guò)分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別中?？梢詰?yīng)用到涉及到應(yīng)用分類、趨勢(shì)預(yù)測(cè)中。如淘寶商鋪將用戶在一段時(shí)間內(nèi)的購(gòu)買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--分類算法分類算法是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)138計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--聚類算法聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類別屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--聚類算法聚類類似于分類，但與分類的目的不139計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于金融行業(yè)企業(yè)中用以預(yù)測(cè)客戶的需求。例如淘寶可以根據(jù)用戶瀏覽、購(gòu)買等習(xí)慣推測(cè)人群分類，如孕婦、電腦愛(ài)好者等。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)140計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--回歸分析回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過(guò)函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來(lái)發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對(duì)數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場(chǎng)營(yíng)銷中，回歸分析可以被應(yīng)用到各個(gè)方面。如通過(guò)對(duì)本季度銷售的回歸分析，對(duì)下一季度的銷售趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)并做出針對(duì)性的營(yíng)銷改變。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--回歸分析回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的屬性141計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種先進(jìn)的人工智能技術(shù)，因其自身自行處理、分布存儲(chǔ)和高度容錯(cuò)等特性非常適合處理非線性的以及那些以模糊、不完整、不嚴(yán)密的知識(shí)或數(shù)據(jù)為特征的處理問(wèn)題，它的這一特點(diǎn)十分適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問(wèn)題。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多種模型及算法，但在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘中使用何種模型及算法并沒(méi)有統(tǒng)一的規(guī)則，而且人們很難理解網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)及決策過(guò)程。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種先進(jìn)的人工智142計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--十大經(jīng)典算法C4.5K-MeansSupportvectormachinesTheApriorialgorithm最大期望(EM)算法PageRankAdaBoostk-NearestNeighborNaiveBayesCART計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法--十大經(jīng)典算法C4.5PageRank143數(shù)據(jù)中心，強(qiáng)大支撐服務(wù)和保障業(yè)務(wù)技術(shù)支持使用案例數(shù)據(jù)中心，強(qiáng)大支撐服務(wù)和保障1441-服務(wù)和保障1-服務(wù)和保障145中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所煙臺(tái)分所數(shù)據(jù)中心是具有國(guó)內(nèi)一流標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心，擁有高速光纖線路、完備的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)。為客戶提供便捷、高質(zhì)量的服務(wù)。擁有一流的設(shè)施和先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，在為您提供高質(zhì)量的IT服務(wù)的同時(shí)為您節(jié)省了時(shí)間和成本，為企業(yè)E時(shí)代的發(fā)展成功提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)中心概況中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所煙臺(tái)分所數(shù)據(jù)中心是具有國(guó)內(nèi)一流標(biāo)146存儲(chǔ)容量達(dá)到2.2PB，能提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及備份。存儲(chǔ)容量提供分布式、高可靠的高性能計(jì)算和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。分布式架構(gòu)配備500余臺(tái)高性能服務(wù)器，總計(jì)算能力達(dá)到60萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算/秒。計(jì)算能力數(shù)據(jù)中心介紹——硬件配置存儲(chǔ)容量達(dá)到2.2PB，能提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及備份。存儲(chǔ)容量147數(shù)據(jù)中心介紹——環(huán)境設(shè)施供電設(shè)施運(yùn)行環(huán)境安保消防基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心介紹——環(huán)境設(shè)施供電設(shè)施運(yùn)行環(huán)境安保消防基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)148&服務(wù)器整機(jī)租賃為中小企業(yè)、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，提供高性能服務(wù)器的整機(jī)租賃服務(wù)，煙臺(tái)分所能夠提供主機(jī)、電力、網(wǎng)絡(luò)、環(huán)境的可靠保障，為企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)等提供有力保障。服務(wù)器托管利用煙臺(tái)分所數(shù)據(jù)中心的機(jī)柜空間，為企業(yè)自行采購(gòu)的服務(wù)器等設(shè)備提供托管服務(wù)，能夠提供可靠的電力、網(wǎng)絡(luò)、環(huán)境服務(wù)。租賃托管服務(wù)&服務(wù)器整機(jī)租賃為中小企業(yè)、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，提供高性能服務(wù)器的整機(jī)1492-業(yè)務(wù)技術(shù)支持2-業(yè)務(wù)技術(shù)支持150操作系統(tǒng)技術(shù)支持系統(tǒng)安裝配置優(yōu)化；系統(tǒng)常見(jiàn)服務(wù)搭建配置；系統(tǒng)安全性配置；數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)支持Oracle安裝配置優(yōu)化；MySql安裝配置優(yōu)化；雙機(jī)熱備配置；安全性配置；系統(tǒng)數(shù)據(jù)服務(wù)操作系統(tǒng)技術(shù)支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)支持雙機(jī)熱備配置；系統(tǒng)數(shù)據(jù)服務(wù)151可擴(kuò)展性：不改變物理資源配置的情況下進(jìn)行規(guī)模調(diào)整。高可用性：不影響用戶的情況下對(duì)物理資源進(jìn)行刪除、轉(zhuǎn)移、故障切換提高安全性：虛擬機(jī)資源間的隔離和劃分提高使用靈活性：實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的資源部署和重配置降低管理成本：減少物理資源的數(shù)量，實(shí)現(xiàn)中央管理五大特性虛擬化服務(wù)可擴(kuò)展性：不改變物理資源配置的情況下進(jìn)行規(guī)模調(diào)整。高可用性：152XenServer方案輕量級(jí)Docker方案虛擬化服務(wù)XenServer方案輕量級(jí)Docker方案虛擬化服務(wù)153XenServer方案單機(jī)XenServer方案對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性要求不高的情景；多機(jī)XenServer集群HA高可用性；故障自動(dòng)遷移；動(dòng)態(tài)工作負(fù)載均衡；VM故障容錯(cuò)鏡像；分布式交換機(jī)；Failover集群on-line伸縮存儲(chǔ)實(shí)時(shí)熱備份WAN重量級(jí)虛擬化服務(wù)XenServer方案單機(jī)XenServer方案多機(jī)XenS154四路48核x4SAN共享存儲(chǔ)最高上百臺(tái)虛擬機(jī)高可用集群平穩(wěn)運(yùn)行五年虛擬化CitrixXenServer四路48核x4SAN共享存儲(chǔ)最高高可用集群平穩(wěn)運(yùn)行五年虛擬化155多臺(tái)服務(wù)器搭建的高可用xen集群2套，運(yùn)行虛擬機(jī)112臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施云化-xen集群技術(shù)多臺(tái)服務(wù)器搭建的高可用xen集群2套，基礎(chǔ)設(shè)施云化-xen集156輕量級(jí)Docker方案秒級(jí)操作：創(chuàng)建、啟動(dòng)、停止等；資源高效：使用宿主機(jī)的內(nèi)核，資源更高效利用；系統(tǒng)隔離：文件系統(tǒng)隔離，獨(dú)立根文件系統(tǒng)；資源隔離：不同的流程容器；高可用性：迅速的擴(kuò)容縮容、滾動(dòng)升級(jí)、自動(dòng)負(fù)載均衡；輕量級(jí)虛擬化服務(wù)輕量級(jí)Docker方案秒級(jí)操作：創(chuàng)建、啟動(dòng)、停止等；輕量級(jí)虛157資源快速升級(jí)簡(jiǎn)便實(shí)用虛擬化-輕量級(jí)Docker方案資源快速升級(jí)簡(jiǎn)便實(shí)用虛擬化-輕量級(jí)Docker方案158秒級(jí)的虛擬機(jī)創(chuàng)建和分鐘級(jí)的資源釋放自由度夠大，有root權(quán)限，自己的主機(jī)完全由自己管理完善的技術(shù)支持。強(qiáng)大的后臺(tái)管理功能5臺(tái)服務(wù)器，共創(chuàng)建近500個(gè)虛擬鏡像虛擬環(huán)境服務(wù)器資源使用率平均在70%以上基礎(chǔ)設(shè)施云化-docker集群技術(shù)秒級(jí)的虛擬機(jī)創(chuàng)建和分鐘級(jí)的資源釋放5臺(tái)服務(wù)器，共創(chuàng)建近159資源負(fù)載CPU、內(nèi)存、IO、磁盤空間進(jìn)程、服務(wù)進(jìn)程存活、Web響應(yīng)、日志報(bào)錯(cuò)數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle、Mysql健康狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淅L制、實(shí)時(shí)流量、網(wǎng)絡(luò)延遲系統(tǒng)資源監(jiān)控：CPU使用百分比、CPU隊(duì)列、內(nèi)存和SWAP使用率、硬盤空間使用率、IO使用率、目錄使用率；數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)監(jiān)控：oracle下tns、login、cache命中率、表空間等；Mysql下的端口、databasename、login、slave等；進(jìn)程狀態(tài):進(jìn)程狀態(tài)和數(shù)量、單個(gè)進(jìn)程的CPU/內(nèi)存等的資源占用；日志狀態(tài)監(jiān)控：系統(tǒng)日志、應(yīng)用日志的關(guān)鍵字段報(bào)警；網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)控：ping延遲、netin/netout、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備吞吐、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備CPU/內(nèi)存使用率；報(bào)警通知和處理：提供短信、郵件、聲音報(bào)警，7x24小時(shí)值守第一時(shí)間處理和告知。IT監(jiān)控系統(tǒng)IT業(yè)務(wù)監(jiān)控保障資源負(fù)載CPU、內(nèi)存、IO、磁盤空間進(jìn)程、服務(wù)進(jìn)程存活、We160系統(tǒng)資源使用率監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源監(jiān)控及曲線圖；網(wǎng)絡(luò)資源使用監(jiān)控及曲線圖；系統(tǒng)空間監(jiān)控及曲線圖；低負(fù)載服務(wù)器提高系統(tǒng)利用率建議；定制的系統(tǒng)