datav(大数据处理的流程是什么)

datav，大数据处理的流程是什么？

诚邀。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

一、数据收集

在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。

二、数据预处理

大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。 数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量;

数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量;。

数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。

数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。

总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

三、数据处理与分析

1、数据处理

大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。MapReduce是一个批处理的分布式计算框架，可对海量数据进行并行分析与处理，它适合对各种结构化、非结构化数据的处理。分布式内存计算系统可有效减少数据读写和移动的开销，提高大数据处理性能。分布式流计算系统则是对数据流进行实时处理，以保障大数据的时效性和价值性。

总之，无论哪种大数据分布式处理与计算系统，都有利于提高大数据的价值性、可用性、时效性和准确性。大数据的类型和存储形式决定了其所采用的数据处理系统，而数据处理系统的性能与优劣直接影响大数据质量的价值性、可用性、时效性和准确性。因此在进行大数据处理时，要根据大数据类型选择合适的存储形式和数据处理系统，以实现大数据质量的最优化。

2、数据分析

大数据分析技术主要包括已有数据的分布式统计分析技术和未知数据的分布式挖掘、深度学习技术。分布式统计分析可由数据处理技术完成，分布式挖掘和深度学习技术则在大数据分析阶段完成，包括聚类与分类、关联分析、深度学习等，可挖掘大数据集合中的数据关联性，形成对事物的描述模式或属性规则，可通过构建机器学习模型和海量训练数据提升数据分析与预测的准确性。

数据分析是大数据处理与应用的关键环节，它决定了大数据集合的价值性和可用性，以及分析预测结果的准确性。在数据分析环节，应根据大数据应用情境与决策需求，选择合适的数据分析技术，提高大数据分析结果的可用性、价值性和准确性质量。

四、数据可视化与应用环节

数据可视化是指将大数据分析与预测结果以计算机图形或图像的直观方式显示给用户的过程，并可与用户进行交互式处理。数据可视化技术有利于发现大量业务数据中隐含的规律性信息，以支持管理决策。数据可视化环节可大大提高大数据分析结果的直观性， 便于用户理解与使用，故数据可视化是影响大数据可用性和易于理解性质量的关键因素。

大数据应用是指将经过分析处理后挖掘得到的大数据结果应用于管理决策、战略规划等的过程，它是对大数据分析结果的检验与验证，大数据应用过程直接体现了大数据分析处理结果的价值性和可用性。

大数据应用对大数据的分析处理具有引导作用。在大数据收集、处理等一系列操作之前，通过对应用情境的充分调研、对管理决策需求信息的深入分析，可明确大数据处理与分析的目标，从而为大数据收集、存储、处理、分析等过程提供明确的方向，并保障大数据分析结果的可用性、价值性和用户需求的满足。

bi软件使用心得体会？

powerBI的资料比较少，尤其是中文的就更少了，你可以看看他们首页的指导式学习视频。

问题的话，我个人感觉是数据源连接和各个组件的使用这一块，不熟悉的话，确实比较麻烦，组件太多了。

国外分析工具好像都挺麻烦的，国内的就简单很多，不知道是不是大环境问题。

你可以试一下一些比较便捷的分析软件，比如帆软、DataFocus、海致BDP这种，dataV就算了，感觉是瞎做的。

那个DataFocus是最新的敏捷BI，用法跟浏览器搜索差不多，说是自然语言处理，性能也不错，响应速度挺快的，刚用不久，还挺有意思的。

这些都可以去官网找一找试用，你可以都试试，看哪个适合你。

企业数据化管理怎么做？

作为IT从业人员，对于企业初期做数据化管理，提几点建议：

1. 如果是想建立数据归口，建议将数据都规整到数据库中。

2. 首先找IT部门了解一下实现的技术逻辑，没有人比公司IT部门更了解实现的机理、难题(不太清楚你们公司的业务，数据量大，是否考虑上数据仓库之类)。其次将现有数据进行评估，和IT部门讨论实现方案和背后的障碍。需不需要增加软硬件？需要上哪些系统？预算大致多少？

企业数据集成管理系统

3. 报表工作是围绕业务的，所以后面还要和业务部门讨论。需要实现哪些需求？需要哪些报表？哪些分析？哪些流程需要挂到节点上，配合模式? 画个流程。

恒逸石化基础数据结构图

4. “大而全的excel”，这肯定是要上云表平台这样的报表系统的。此外，还要考虑是独立部署，还是集成开发。所有的这些，也需要和it主管谈一下。

如果你还是没有头绪，那我举例说明

使用云表开发平台，这样的无代码开发平台可以有效地将企业数据进行规整。

不管企业是想上ERP，还是WMS或者MES，BI，OA，进销存等管理系统，云表平台都可以快速响应，并灵活部署，功能拓展，也丝毫不在话下。

你只需要在和excel很像的界面，拖拉拽，即可像画表格一样，将各类个性化的管理系统给“画”出来。

商品信息

全程用不到一行代码，二次开发更是让系统历久弥新，永不过时。

即使是0基础的业务人员，也能轻松上手。

如此一来，企业的业务部门自己就能把企业的数据给弄好。

不用再与IT部门进行交接，也因此消除了企业内部的信息孤岛，更是避免了业务人员与IT人员之间推诿扯皮的现象发生。

当然，像一般的数据处理问题以及各种复杂业务场景应用问题，云表平台也是支持的

比如数据分析，数据透视，报表模板自定义打印，权限控制，流程审批，多人协同，工作流，闹钟提醒，消息推送，OpenAPI，外接数据源，H5，网站，小程序，微商城，对接用友，金蝶，sap，钉钉，浪潮，企业微信，PDA，高拍仪，电子秤，地磅，GPS等外部软硬件，一键生成移动端app......

都可以在云表平台这里形成“All in One”的一站式服务体系：即一个云表平台，掌控所有数据信息。

其实，云表平台并不是籍籍无名的。

像中铁16局，中冶集团，恒逸石化集团，许继电气集团，华为等知名企业都在用云表平台来管理企业数据化。

你也不用担心学不会，其实云表平台还蛮简单的，1-2周便可上手。

官网有免费视频教程，若你想进一步学习，点击进入我的个人主页最下方，可获取。11位大咖呕心力作无代码编程教材。

对了，它还是提供免费版本的。

免费的软件获取方式，在此奉上：

方法一：

1.头条app搜索“云表”。

2.进入之后，在右上角三条杠处，找到“登录”。（或者进去后直接点击“免费注册”）

3.信息填报完毕，即可在“管理控制台”免费获取。

方法二：

点击我的头像，进入个人主页后，在下方找到“免费下载”

企业的数据化管理，不容忽视，而云表平台，将会是你的得力助手。

有哪些数据可视化做的比较好的公司？

推荐——雀书无代码开发平台，介绍一下他家的可视化报表引擎吧，个人觉得挺不错的。

报表引擎起源于流行的工作流引擎的原理、报表格式的定义、报表内容的各种算法，产生报表引擎的思想。它主要是引用工作流引擎的流程运转原理，在原始数据的基础上，定义报表的格式、报表的算法，根据定义的算法自动执行计算，并输出计算后的结果，再根据定义的报表格式显示报表的内容。

在市面上有很多的报表数据分析大屏，今天小编就主要介绍雀书无代码开发平台的，请往下看：

组件：

柱状图，折线图，饼状图，漏斗图，仪表盘，双轴图，排名表，雷达图，指标卡，表格，透视图，地图。查询按钮，日历一个14个组件。

展示：

按钮，应用，待办流程，轮播图，日程，公告，帖子，7种展示。

选择数据集：

根据想呈现内容进行配置数据，可表队标进行关联，分组，函数公式的计数，最大值，最小值，求和，平均值，还可对数据进行筛选，给字段排序，限制数据量。

配置报表：

先选择报表组件，然后配置数据。

报表统计：

企业相关人员可以通过大数据报表可视化形成的图形，进行数据方面的分析，可以将一些企业运营中存在的问题或者产品出现的数据问题，进行合理的避免。大数据形成的图形，可以很直观、很清晰地显示数据，并且可以节约工作人员的时间，从而可以间接的节约时间。

数据大屏：

雀书平台的报表搭建操作简单，业务人员可在线完成报表设计、修改等、缩减开发时间、成本、测试等环节、有效地提高了企业的办公效率，可以去试试，，溜了。赶紧去试试吧。

重庆的河流地形是怎么发育的？

近日，重庆洪水登上了微博热搜。

回看2020年，洪涝灾害的新闻层出不穷。

图源来自百度百科

洪涝灾害已经严重影响到了当地居民的生活。7月7日高考首日，安徽黄山歙县受暴雨影响，大部分考生都没能按时抵达考场，原定的语文考试无奈延期并启用高考备用卷，也算是载入史册的一次延期了。

再来近日，“长江2020年第5号洪水”“嘉陵江2020年第2号洪水”陆续通过重庆主城中心城区，并大幅超过保证水位，重庆临江大量道路和居民楼都被淹没，磁器口、朝天门等标志性地段成为“重灾区”，所谓的“山城”就快被淹成“海岛”了。

8月14日重庆将防汛Ⅲ级应急响应提升为Ⅱ级，没过多久，在8月18日又将防汛Ⅱ级应急响应升级为Ⅰ级，短短五天内如此频繁地变换等级，足以看出这次洪水来势汹汹。

重庆近日洪水为何会泛滥成灾？原因大致有如下三条：

长江中上游地区出现大面积降雨，尤其是与重庆相邻的四川。二是两江上一轮洪峰水位尚未退去，下一轮洪峰又相继叠加，两轮洪峰累积使得水位再次回涨。岷江、沱江、嘉陵江、涪江等河流同时超警超保，在长江、嘉陵江重庆段出现多流汇集的局面。

那么，知道了这些原因，我们就要采取相应的抗洪措施，实质上现在的抗洪模式已经在原有的传统抗洪模式上得以提升，但是由于洪涝灾害的不可预见性，在实施的过程中难免会遇到许多问题。

日前我们正处于大数据时代，如果将大数据与抗洪相结合的话，可以大大提高抗洪的效率，也能够提前做出一些预警。

我们来看一个智慧水利可视化大屏的案例：

水利行业数据可视化场景构建链条

受特殊地形地貌影响，某地极易产生小流域山洪等灾害，造成的经济损失难以控制，防汛形势严峻。通过构建防汛大脑可视化平台，以现有的汛情监测数据为核心依托，融合气象、互联网等多方数据，实现对该市1997个水利工程的综合监控，通过可视化涵盖暴雨洪涝、日常场景及台风3大大屏场景。

以下是一部分水利防汛大屏的演示：

防汛水利大屏

大屏主要分为主屏和子屏，主屏监控水位状况和受影响的因素数量，进行预警，子屏左边对实时降雨情况进行监控，右边显示降雨覆盖面积、江河水位和水库情况。

机器可以通过分析当前的形势进行自主的决策，省去了很多人力决策的时间与成本，大大增加了灾情防护的效率。

在防汛大数据指挥作战大屏上，我们非常直观地感受到了汛情关联信息，并通过这些作出汛情研判评估。通过人口热力分析图，台风路径预测，网格降雨预测和降雨覆盖面积等等，让相关人员可以从这些数据信息中最快得出相应措施，从而最大限度保障了居民的安全。

“建设防汛大脑前，气象、水利、自然资源等部门的监测数据并不共享，汛情监测有点像‘盲人摸象’。”金华市防汛抗旱应急管理中心副主任李会说道。

回到之前的问题，传统的抗洪模式的确犹如盲人摸象，但是通过数据大屏，我们可以做到精准的灾害预测与模拟，给当地的居民或者是政府进行预警。

这些年来由于人类对城市的过度开发，洪涝灾害愈发频繁，年水位也是在不断的上升，如果我们仅仅只是依赖传统的抗洪模式，很难抵挡住自然灾害，然而在科技飞速发展的今天，我们要做的就是对传统进行改革和创新，通过数据可视化大屏正好可以大大地提高抗洪效率，在灾难发生之前就做到心里有数。

数据可视化平台推荐：DataV、Easy[V] - 数据可视化（https://easyv.dtstack.com/fulingwkwd）、Raydata