互联网证券的主要运行模式有哪些

证券公司、基金公司等经营机构开设网络店铺，销售相关产品，并不属于本质意义上的互联网证券，至多是通过互联网开辟了一个新的产品销售接入渠道。”这份名为《中国证券业发展互联网证券的可能途径》的研究报告认为，互联网证券的准确定位应该是发挥互联网“开放、平等、协作、共享”的特征，以平台切入、以数据支撑、以销售告终的服务过程。其特点是，通过社交、数据库、图形化、排名等基于互联网技术、IT技术的手段，准确挖掘投资者真实需求信息全景，准确呈现产品、服务信息全景，并促进投资者需求与产品、服务准确匹配。

上述研究报告提出，证券业发展互联网业务，可以考虑从四个角度切入，寻找适当的模式：一是通过构建业务模式，更深入地挖掘潜在投资者真实需求，并且这种需求可为投资者简单地理解和掌握；二是通过构建业务模式，更准确地揭示产品、服务的特征；三是通过构建业务模式，创造基于社交、长尾的投资需求；四是通过图形化、数据库等信息技术，构建更直观的信息图谱。

QQ国际版近日发出通知，宣布将从5月20日后不再为欧洲用户提供服务。外界分析，腾讯这一做法可能与欧盟将于5月25日生效的《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation)有关。这一规章主要是给予欧盟地区公民对个人数据有更多的控制。

据介绍，欧盟监管新规“通用数据保护条例”规定，欧盟消费者将有权知道自己的哪些数据被社交媒体公司保存了下来，并有权要求删除这些数据。新规实施以后，违规公司最高可能面临全球年收入4%的巨额罚款。

观察者网注意到，欧盟新法规意在保护欧盟公民免受隐私和数据泄露的侵害。相比此前法规，新法规增加了域外适用性，即凡是涉及收集、处理欧盟公民信息的企业均需要服从这一规定。如果为非欧盟企业，需要在欧盟任命一名代表对此负责。

此前在个人隐私问题上，Facebook用户数据泄露丑闻持续发酵，一度有传闻Facebook将在欧洲面临2万亿美元的罚单，腾讯此次停止欧洲业务，或与此有关。

腾讯在推送的消息中所留下的链接，只有英法西德四国语言的简短声明。目前尚不了解腾讯此举的背后意义，一旦暂停服务后，欧洲地区华人或将受到影响。

四种语言声明

腾讯在2009年推出了QQ国际版，支持基本的聊天功能。

此前曾有外媒报道，QQ国际版的目标用户是外国人，但主要针对居住在中国的外国人。QQ国际版开发团队表示，“大家都知道QQ在中国十分流行，现在越来越多的外国人来中国，我们的主要目标是帮助这部分外国人同中国人或外国朋友交流，帮助他们扩大在中国的网络。我们同时希望建立一个提供所有信息和工具的平台。我们认为QQ国际版也可以帮助外国公司做业务，通过其与中国客户更好沟通。”

近年来，腾讯并未公布qq国际版的用户数量。外界认为，QQ国际版的使用远不及微信普遍。

而此次QQ国际版向欧洲用户推送消息将停止服务之际，腾讯的另一款即时聊天工具微信国际版并没有传出相关信息。观察者网注意到，早在去年5月，微信就已经在意大利设立办事处，并计划在英国开设办事处。或许微信满足了欧盟新法规，没有停止其在欧盟的服务。

不只QQ和脸书，也有很多应用程序将面临欧盟的新法规。目前，苹果公司正在逐渐改变自己的隐私政策。用户可以通过Apple ID的Web网站访问所有用户数据，同时还可以选择修改信息、暂时关闭或者彻底删除个人账户。这些新策略将从5月开始率先开放给欧盟国家用户，然后逐渐扩散到其它国家地区。

今年1月，负责监测移动应用程序中软件开发套件(SDK)使用情况的市场研究公司SafeDK发布报告称，超过55%的移动应用程序不符合新的欧洲隐私管理规定和谷歌应用商店Google Play的隐私政策。

SafeDK公司的最新报告发现，在它研究的数十万款安卓应用程序中，超过一半的应用程序使用了至少一款访问用户隐私数据的SDK。

经常被访问的隐私数据是用户的地理位置(26%)，其次则是用户设备中安装的应用程序列表(40%)。大约30%的应用程序还使用了访问用户联系人的SDK。

腾讯安全性曾在国内受质疑

一直以来，由于拥有大量的用户数据，即时聊天工具、社交软件频频被用户质疑个人隐私、信息是否得到保护、是否足够安全。甚至连吉利控股集团创始人、董事长李书福也不放心。2018年第一天便隔空diss了马化腾，李书福说：“现在的人几乎是全部透明的。我心里就想，马化腾肯定天天在看我们的微信，因为他都可以看的，随便看，这些问题非常大。”

结果第二天一早，微信官方就回应表示：不会去看用户的微信内容。微信不留存任何用户的聊天记录，聊天内容只存储在用户的手机、电脑等终端设备上。微信不会将用户的任何聊天内容用于大数据分析。微信也不会将用户的任何聊天内容用于大数据分析。“我们没有权限、也没有理由去‘看你的微信’。”

一石激起千层浪，网友们纷纷表示呵呵，“不留存”并不等同于“看不到”。

腾讯拥有一个强大的社交数据库，在业内已是不争的事实。此前，马化腾也曾强调腾讯有一个更强大的能力是，几乎掌握了每个中国人过去十几年来的面容变化，因为很多人从年轻开始，就一直在腾讯的平台上传照片。所以，甚至可以预测其老的时候是什么样子。一个现实案例是去年9月，有媒体曝光上市公司在微信群讨论商品价格涉嫌违法行为，被罚款近1亿。

不可否认的是，安全漏洞总是存在的。对于微信工程师来说，安全漏洞可能就是几行代码而已，而对于用户来说，这可是关系到个人信息和财产的安全。

（狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。（广义）大数据可以分为五个类型：Web 和社交媒体数据、机器对机器（M2M）数据、海量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。

Web 和社交媒体数据：比如各种微博、博客、社交网站、购物网站中的数据和内容。

M2M 数据：也就是机器对机器的数据，比如 RFID 数据、GPS 数据、智能仪表、监控记录数据以及其他各种传感器、监控器的数据。

海量交易数据：是各种海量的交易记录以及交易相关的半结构化和非结构化数据，比如电信行业的 CDR、3G 上网记录等，金融行业的网上交易记录、core banking 记录、理财记录等，保险行业的各种理赔等。

生物计量学数据：是指和人体识别相关的生物识别信息，如指纹、DNA、虹膜、视网膜、人脸、声音模式、笔迹等。

人工生成的数据：比如各种调查问卷、电子邮件、纸质文件、扫描件、录音和电子病历等。

在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。在传统系统中，数据需要先存储到关系型数据库/数据仓库后再进行各种查询和分析，这些数据我们称之为静态数据。而在大数据时代，除了静态数据以外，还有很多数据对实时性要求非常高，需要在采集数据时就进行相应的处理，处理结果存入到关系型数据库/数据仓库、MPP 数据库、Hadoop 平台、各种 NoSQL 数据库等，这些数据我们称之为动态数据。比如高铁机车的关键零部件上装有成百上千的传感器，每时每刻都在生成设备状态信息，企业需要实时收集这些数据并进行分析，当发现设备可能出现问题时及时告警。再比如在电信行业，基于用户通信行为的精准营销、位置营销等，都会实时的采集用户数据并根据业务模型进行相应的营销活动。

大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。大数据治理人员需要定期与企业高层管理人员进行沟通，保证大数据治理计划可以持续获得支持和帮助。相信随着时间的推移，大数据将成为主流，企业可以从海量的数据中获得更多的价值，而大数据治理的范围和严格程度也将逐步上升。

社交软件开发有哪些基础功能呢？我们一起来看看。

一、个人中心

用户填写个人资料，包括基本 *** 作的头像、昵称、ID号，个人资料首页挂载照片墙或者其他信息资料，帮助他人进一步了解你。

二、即时聊天

多种即时聊天模式，向陌生人发起聊天，匿名聊天，聊天对话框可以设置背景，表情包收藏栏，表情包应用等等。

三、动态分享

用户以、文字、音乐的形式分享心情动态，用户可以点赞、评论、转发，方便用户在互动、交流的过程中产生联结。

四、随机匹配

社交app根据用户资料和兴趣的匹配程度为用户随机匹配匿名聊天对象，****对双方不可见，双方在沟通之后可以选择通过系统添加****，以确保个人信息的安全

五、同城定位

用户可以选择开启同城定位与否，根据兴趣爱好划分，比如说：想寻找同城板友。可以在同城模块进行搜索，同样双方经过沟通进行下一步联系。

3种解决方法，也谈谈这三种的弊端吧！

方法：

一每创建一个用户自动创建一个该用户的好友用户表每一行的记录是一个好友记录

二做一个Frient的表,表中有两列,第一列UID是用户ID,第二列FID是对应该用户的好友

三,在用户信息的表中,有一个字段10000长度的varchar 里边用','号分割各个好友的ID

弊端：

一：只适合少量的用户论坛，如果有100万个注册用户，就得有100万张好友表，这样当用户一多，数据库会很大！

二：这种方法是给用户注册表创建一张好友关联表，这样或许是这三种方法中最好的方式了吧，但是注意记得要添加索引，不然查询起来，数据一多，会非常慢；

三、这样在程序方面会比较麻烦，先取出来，后添加数据，再update，感觉速度会上不来

数据类型

结构化数据：能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型，行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。

半结构化数据：所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据（如关系型数据库，面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。

非结构化数据：

非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每隔字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本，图像，声音，影视，超媒体等信息）。

认知大数据

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描述和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术室大数据价值体现的手段和前进的技术。在这里分别从云计算， 分布式处理技术，存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集，处理，存储到形成结构的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，企业的大数据和个人的大数据等方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

可以的啊，你具体功能是什么呢？浙江天尔软件技术有限公司，在十几年的开发经验中总结出以下注意事项，你可以参考下：

开发一个完整app需要掌握哪些知识

1、前期需求规划与信息——你需要制定出一个完整的需求文档，功能文档，流程图，时序图。

2、交互设计、UI设计——设计出基本且完善的原型图和app基础的交互设计效果，之后再根据这些设计出完整的UI界面并学会切图，一些需要做自适应的素材需要做点9patch。这里还需要你懂得px，pt和dp之间的换算，屏幕密度的换算和相互之间的系数，以便你的app能完美适应不同分辨率设备。其中交互设计需要你懂得很多人机 *** 作的技巧经验，掌握Axure等交互工具的使用，UI设计需要你掌握Photoshop和Illustrator等 *** 作。

3、使用ADT之类的开发环境进行app软件开发，你最基本的也得掌握java语言，熟悉android环境和机制。

4、如果不是单机版的app，需要用到服务器，那你还得掌握WebService相关知识和开发语

言，常用的有ASPNet，PHP，JSP等。

5、熟悉并能开发数据库。

6、某些功能需要做算法，这还需要一定得专业知识，尤其是数学基础。

7、熟悉API接口开发，这里包括你自行开发API的能力以及调用第三方API的经验。

8、熟悉TCP/IP，socket等网络协议和相关知识。

9、熟练掌握App发布的流程，真机调试技巧，证书，打包，上架。App开发其实不一定适合一个人搞，太费劲，除非是一个单机版的小应用，或者利用现成的app开发简单的第三方应用，否则还是让一个团队来完成各自擅长的领域。

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。

简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：

跨粒度计算(In-Databaseputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP puting)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

内存计算

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何 *** 作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE

MYSQL

这俩可算不上大型数据库管理系统

PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统

Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了

问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据如有帮助请采纳,谢!

问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库

问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

说起大数据，就要说到商业智能：

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展

商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点

1随机查询动态报表

2掌握指标管理

3随时线上分析处理

4视觉化之企业仪表版

5协助预测规划

导入BI的目的

1促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

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问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1真正的客户机/服务器体系结构。 2图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -

问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的>>

问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。

说说更通用的数据分析吧。

大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层

第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；

Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析：SAS的一个分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完>>

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