最新疫情实时大数据报告范例【4篇】

最新疫情实时大数据报告范例【4篇】【参考指引】此文档资料“最新疫情实时大数据报告范例【4篇】”由三一刀客网友为您精编整理，供您阅读参考，希望对您有所帮助，喜欢就分享下载吧!最新疫情实时大数据报告【第一篇】摘要：近年来由于计算器技术和信息产业的快速发展，促使了相关的数据量也产生了极大的增长。然而面对这些庞大且杂乱的多维数据集，我们无法快速且有效的找到我们所需要的信息。因此我们必须要使用数据挖掘技术以从数据集中去提取我们所需要的资料，并且进行分析与处理。在本中，将介绍大数据挖掘分析软件Rapidminer，并且与其他旧有的数据挖掘分析软件来做一个功能性的比较。关键词：信息；Rapi；dMiner；大数据；挖掘；应用中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1007-9416（2019）01-0127-020引言透过线性回归、类神经网络、判定树和支持向量机，说明应用Rapidminer进行大数据挖掘分析的运作流程，并介绍Rapidminer的操作接口跟分析方法。本篇论文采用Rapidminer的原因，主要是因为它拥有非常便捷的图形化接口，而且使用者在操作上不需要再额外去学习其它的程序语法，只需要透过选取组件以及设定参数的方式就可以完成。而且在分析结果的显示上也非常的多样化，可以让使用者自行选择要观看哪一种图形显示分析的结果。1数据探勘流程探讨资料清除是过滤掉数据当中的那些噪声和无法判别的资料跟不一致的数据，保留可用的且有效的数据。数据的整合不一定都来自相同的一个数据库，所以必须做数据的整合，将来自不同数据库的数据整合处理完后处理在我们的数据仓储。数据选择在数据探勘中是一个相当重要的环节，选到有用的数据可以提高分析预测的准确度，但是选到无用的数据却可能会拉低分析预测的准确度，所以在做数据的选择时必须先对这些数据有一定的认识，才能做出正确的选择。数据转换由于人类和计算机的沟通的语言不同，所以当我们要让计算机来处理事情时，必须先将手头的数据转换成计算机可以识别的资料格式，或合并成数据探勘所需的数据形式来让计算机判读，像是执行汇总与聚合。数据探勘引擎数据探勘系统在数据探勘中算是非常重要的一个环节，因为它包含了探勘工作所需要的功能，像是特征化、相关系数与相互关系分析、判别、预测、群组分析、分群、离异值分析与演化分析等等。样式评估样式评估根据某些有趣度量，来辨认代表知识的有趣样式，也可以说是评估数据跟数据之间的关联性是否是有用的、重要的、是否正确。用户接口这个模块让用户可以与数据探勘系统进行沟通，他允许使用者透过设定数据探勘查询或工作与系统进行互动、提供讯息来帮助搜寻，对暂时数据探勘结果进行探索性数据探勘。2数据探勘工具Rapidminer开源式框架，支持各种类型的数据挖掘像是文本、网络、图像或是链接开放式的数据挖掘[1]。透过它复杂的图形用户接口，数据挖掘的過程可以更加的简洁且快速，直观地实现和执行，并且不需要额外的程序语言编辑技术。WEKA用于数据挖掘任务的算法的集合，算法可以直接应用在数据集上，也可以从自己设计的Jave代码调用[2]。Weka它包含了数据的预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化的工具也就是图形接口，Weka可以算是最古老，且最成功的开元数据挖掘库和软件，随后被集成为Rapidminer和R的扩充软件，也因为Rapidminer和R的出现，它们提供了使用者更加舒适且便利的使用环境，使得Weka的用户开始大幅的下降。KNIME图形接口的自由开源信息汇整系统，它具有杰出的数据统合能力，并且可以运用在数据查询（DataMining）、数据处理、数据分析、流程绘制以及流程规划与管理（Workflow）等等各方面。3数据探勘工具比较Rapidminer：独立平台；使用者：学习者、高级用户、专业用户、企业用户；用户接口：主要是透过图形接口来做流程的设计，也可以同时开启多个窗口来做操作；功能：大于500种，可透过扩展来新增额外的功能，且可扩展WEKA和R作为它的扩充元件，并进行协同工作；操作接口：简洁易懂的操作接口，不需要额外的学习程序语言的编辑能力，使用者只需要透过拉取所需的原件并且将其连接起来即可使用，使用者可自由配置操作接口；支持的输入格式：CSV、Excel、XML、Access、AML、ARFF、XRFF、SPSS、SASDatabases、JDBC....；支持输出模型格式：模型可以导出为不同的档案格式，像是bmp、jpg、pdf、PostScript、raw、XML等各种文件格式。WEKA：独立开发平台；使用者：学习者、一般用户；用户接口：图形接口；功能：约500种；操作接口：有四种模式可供使用者选择使用，每种模式都各有其优缺点，使用者需挑选最合适的使用模式使用；支持的输入格式：ARFF、CSV、、BSI、Localfile、URLs、JDBC..；支持输出模型格式：不支援。KNIME：Java平台；使用者：学习者、一般用户；用户接口：可在同一时间开启四个不同的视窗，用来做不同的功能；功能：约100种；操作接口：简洁易懂的使用接口，可以让使用者很容易得学会，也可以自由配置操作接口；支持的输入格式：ARFF，CSV，PMML，localfiles，URLs、JDBC..；支持输出模型格式：可以将档案汇出成压缩文件（ZIP），只有从KNIME导出的模型才可以再次汇入到KNIME中。4结语现今是个信息科技的时代，几乎所有事情都是可以用数字和数据来解释的，每件事情的发生都会有它的前因后果，所以我们可以从这些数据当中找出这些因果关系，并且加以利用就可以预测出我们所要的结果，单单只有一大堆的数据是没用的，需要使用Rapidminer这个数据挖掘分析软件，来从这些杂乱的数据库中萃取出我们所需要的信息，也就是从数据进行知识发掘，并且找出他们的相对应关系为我们使用。参考文献[1]胡可云.数据挖掘理论与应用[M].清华大学出版社，2008.[2]郑茹菁.数据挖掘开源平台性能分析[J].天津理工大学学报，2015，31（04）：33-38.最新疫情实时大数据报告【第二篇】数据质量管理是一个长期的过程，除了选择合适的软件以外，制订数据标准、规范流程同样重要。新一代客户数据整合（CDI）软件和主数据管理（MDM）软件给数据质量的管理带来了很大方便。但是，数据质量的保证仅靠软件显然是不行的。实际上，在整个数据质量的控制过程中，人仍然是关键因素。例如，仅仅数据的录入就涉及很多人:销售人员会录入客户信息和交易数据，客户服务部门的工作人员除了录入交易数据外，还会录入所服务公司的新的联系人，订单录入人员会输入客户身份信息。同样，出于销售、市场推广、计费等原因，在公司内还会有很多人对这些数据进行修改、更新。借助客户数据整合（CDI）软件和主数据管理（MDM）软件的帮助，人们可以把上述各种在不同时期因为不同目的而生成的数据进行一定程度的整合和清理，但是要想真正长期保证数据的高质量，还必须从以下5个方面着手。1.建立数据的标准，明确数据的定义。通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因（比如出于方便、习惯等）制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。2.建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。3.在数据转化流程中设立多个性能监控点。数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。4.对流程不断进行改善和优化。我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。5.把责任落实到人。通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。提高数据质量的三个步骤由于大多数系统和应用程序会持续不断接收到新数据，数据量也在不断增加，因此确保数据质量并不是一次就能完成的。所有企业都应该使用一种反复进行的阶段性过程来管理数据质量，此过程包括数据质量评估、规划以及策略的选择和实施。第一步对数据质量进行评估。评估当前的数据质量状态是第一步。对数据质量进行评估能帮助企业准确地了解数据的内容、质量和结构。主管人员参与数据质量评估以及分析在数据检查过程中发现的问题对于数据质量评估来说都很重要。在最有效的数据质量评估中，所有问题都将按照对业务影响从大到小的顺序列出，这将帮助IT机构节省项目成本。第二步，制订数据质量计划。彻底了解企业数据的内容和质量后，接下来的步骤是制订一个计划，来修改当前的错误并避免未来错误的发生。有效的计划不但可以提高企业当前所有应用程序中数据的质量，还将制定一些方式以确保新应用程序从一开始就遵循数据质量规则。第三步，选择和实施数据质量策略。选择改善企业数据质量的策略，要求决策者权衡每个数据质量计划的成本以及该策略产生的影响。目前的策略类型有两种:在企业输入数据时提高数据质量的方法称为“上游”方法，而从运营系统提取数据的应用程序（如数据仓库）中改善数据质量的方法是“下游”方法。上游策略研究当前应用程序的逻辑、数据和流程，解决检查过程中发现的异常情况。此策略可能涉及到更改应用程序逻辑、添加更好的表验证、改善与数据输入相关