大数据处理_大数据处理技术

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析

(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

大数据开发涉及到的关键技术：

大数据采集技术

大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

大数据预处理技术

大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等 *** 作。

大数据存储及管理技术

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

大数据处理技术

大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。

大数据分析及挖掘技术

大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。

大数据展示技术

在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。

数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

             

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

       互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿

零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

                  二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。

1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

                  三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。

主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。

其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。

关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。

改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

                  四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。

改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。

根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。

统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。

神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。

数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

             

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

       1可视化分析。

数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。

数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

       2数据挖掘算法。

图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。

分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。

这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

      3预测性分析。

预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

      4语义引擎。

语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

      5数据质量和数据管理。

数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

                         

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、 决策、公共服务。

例如：商业智能技术， 决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

大数据关键技术解析

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术

数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

五、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

以上是小编为大家分享的关于大数据关键技术解析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

               

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

             

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

               

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

             

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

                 

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析

(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

            

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

                    

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

1、3DS Max

3D Studio Max，简称3DS MAX，是当今世界上销售量最大的三维建模、动画及渲染软件。可以说3DSMAX是最容易上手的3D软件，其最早应用于计算机游戏中的动画制作，后开始参与影视片的特效制作，例如《X战警》、《最后的武士》等。

2、Maya

Maya是世界顶级的三维动画软件，应用对象是专业的影视广告，角色动画，**特技等。Maya功能完善，工作灵活，易学易用，制作效率极高，渲染真实感极强，是**级别的高端制作软件。

Maya售价高昂，声名显赫，是制作者梦寐以求的制作工具，掌握了Maya，会极大的提高制作效率和品质，调节出仿真的角色动画，渲染出**一般的真实效果，向世界顶级动画师迈进。

3、Rhino

Rhinocero，简称Rhino，又叫犀牛，是一款三维建模工具。不过不要小瞧它，它的基本 *** 作和AutoCAD有相似之处，拥有AutoCAD基础的初学者更易于掌握犀牛。目前广泛应用于工业设计、建筑、家具、鞋模设计，擅长产品外观造型建模。

4、Zbrush

ZBrush是一个数字雕刻和绘画软件，它以强大的功能和直观的工作流程著称。它界面简洁， *** 作流畅，以实用的思路开发出的功能组合，激发了艺术家的创作力，让艺术家无约束地自由创作。它的出现完全颠覆了过去传统三维设计工具的工作模式，解放了艺术家们的双手和思维，告别过去那种依靠鼠标和参数来笨拙创作的模式，完全尊重设计师的创作灵感和传统工作习惯。

5、Google Sketchup

Sketchup是一套直接面向设计方案创作过程的设计工具，其创作过程不仅能够充分表达设计师的思想而且完全满足与客户即时交流的需要，它使得设计师可以直接在电脑上进行十分直观的构思，是三维建筑设计方案创作的优秀工具。

SketchUp是一个极受欢迎并且易于使用的3D设计软件，官方网站将它比喻作电子设计中的“铅笔”。它的主要卖点就是使用简便，人人都可以快速上手。并且用户可以将使用SketchUp创建的3D模型直接输出至GoogleEarth里，非常的酷！

6、Poser

Poser是Metacreations公司推出的一款三维动物、人体造型和三维人体动画制作的极品软件。Poser更能为你的三维人体造型增添发型、衣服、饰品等装饰,让人们的设计与创意轻松展现。

7、Blender

Blender是一款开源的跨平台全能三维动画制作软件，提供从建模、动画、材质、渲染、到音频处理、视频剪辑等一系列动画短片制作解决方案。Blender为全世界的媒体工作者和艺术家而设计，可以被用来进行3D 可视化，同时也可以创作广播和**级品质的视频，另外内置的实时3D 游戏引擎，让制作独立回放的3D 互动内容成为可能。

有了Blender，喜欢3D绘图的玩家们不用花大钱，也可以制作出自己喜爱的3D模型了。它不仅支持各种多边形建模，也能做出动画！

8、FormZ

FormZ是一个备受赞赏、具有很多广泛而独特的2D/3D形状处理和凋塑功能的多用途实体和平面建模软件。

对于需要经常处理有关3D空间和形状的专业人士(例如建筑师、景观建筑师、城市规划师、工程师、动画和插画师、工业和室内设计师)来说是一个有效率的设计工具。

9、LightWave 3D

美国NewTek公司开发的LightWave3D是一款高性价比的三维动画制作软件，它的功能非常强大，是业界为数不多的几款重量级三维动画软件之一。被广泛应用在**、电视、游戏、网页、广告、印刷、动画等各领域。它的 *** 作简便，易学易用，在生物建模和角色动画方面功能异常强大；基于光线跟踪、光能传递等技术的渲染模块，令它的渲染品质几尽完美。

10、C4D

C4D全名CINEMA 4D，德国MAXON出的3D动画软体。Cinema4D是一个老牌的三维软件。能够进行顶级的建模、动画和渲染的3D工具包。

C4D是一款容易学习、容易使用、非常高效，并且享有**级视觉表达能力的3D制作软件，C4D由于其出色的视觉表达能力已成为视觉设计师首选的三维软件。这个始于德国1989年的软件，至今已历时30年，现在功能越来越强大完善。

C4D是集万千宠爱于一身的设计界网红，C4D技术现在流行于电商设计，在平面设计、UI设计、工业设计、影视制作方面也是广泛运用，很多**大片的人物建模也都是用C4D来完成。

二、行业性的3D设计软件

1、AutoCAD

AutoCAD是Autodesk公司的主导产品，用于二维绘图、详细绘制、设计文档和基本三维设计，现已经成为国际上广为流行的绘图工具。AutoCAD具有良好的用户界面，通过交互菜单或命令行方式便可以进行各种 *** 作。它的多文档设计环境，让非计算机专业人员也能很快地学会使用。

2、CATIA

CATIA属于法国达索（DassaultSystemesSA）公司，是高端的CAD/CAE/CAM一体化软件。在20世纪70年代，CATIA第一个用户就是世界著名的航空航天企业DassaultAviation。目前，CATIA其强大的功能已得到各行业的认可，其用户包括波音、宝马、奔驰等知名企业。

3、UG

UG（UnigraphicsNX）是Siemens公司出品的一款高端软件，它为用户的产品设计及加工过程提供了数字化造型和验证手段。UG最早应用于美国麦道飞机公司，目前已经成为模具行业三维设计的主流应用之一。

4、Solidworks

Solidworks属于法国达索（DassaultSystemesSA）公司，专门负责研发与销售机械设计软件的视窗产品。Solidworks帮助设计师减少设计时间，增加精确性，提高设计的创新性，并将产品更快推向市场。Solidwords是世界上第一个基于Windows开发的三维CAD系统。该软件功能强大，组件繁多，使得Solidworks成为领先的、主流的三维CAD解决方案。

5、Pro/E

Pro/Engineer（简称Pro/E）是美国PTC公司研制的一套由设计至生产的机械自动化软件，广泛应用于汽车、航空航天、消费电子、模具、玩具、工业设计和机械制造等行业。

6、Cimatron

Cimatron是以色列Cimatron公司（现已被美国3DSystems收购）开发的软件。该系统提供了灵活的用户界面，主要用于模具设计、模型加工，在国际上模具制造业备受欢迎。

Cimatron公司团队基于Cimatron软件开发了金属3D打印软3DXpert。这是全球第一款覆盖了整个设计流程的金属3D打印软件，从设计直到最终打印成型，甚至是在后处理的CNC处理阶段，3DXpert软件也能够发挥它的作用。

三、3D雕刻建模软件：笔刷式高精度建模软件

1、ZBrush

美国Pixologic公司开发的ZBrush软件是世界上第一个让艺术家感到无约束自由创作的 3D设计工具。 ZBrush 能够雕刻高达 10 亿多边形的模型，所以说限制只取决于的艺术家自 身的想象力。

2、 MudBox

MudBox是Autodesk公司的3D雕刻建模软件，它和ZBrush相比各有千秋。在某些人看 来，MudBox的功能甚至超过了ZBrush，可谓ZBrush的超级杀手。

3、MeshMixer

Autodesk公司又开发出一款笔刷式3D建模工具MeshMixer，它能让用户通过笔刷 式的交互来融合现有的模型来创建3D模型（似乎是类似与Poisson融合或Laplacian融合的技 术），比如类似“牛头马面”的混合3D模型。值得注意的是，最新版本的MeshMixer还添加3D打印支撑优化新算法。

4、3DCoat

3d-coat 这是由乌克兰开发的数字雕塑软件，我们可以先看看官方的介绍：3D -Coat是专为游戏美工设计的软件，它专注于游戏模型的细节设计，集三维模型实时纹理绘制和细节雕刻功能为一身，可以加速细节设计流程，在更短的时间内创造出更多的内容。只需导入一个低精度模型，3D-Coat便可为其自动创建UV，一次性绘制法线贴图、置换贴图、颜色贴图、透明贴图、高光贴图。

5、Sculptris

Sculptris是一款虚拟建模软件，其核心重点在于建模粘土的概念，如果用户像创建小雕像，那么这款软件十分适合使用。

6、Modo

modo是一款高级多边形细分曲面，建模、雕刻、3D绘画、动画与渲染的综合性3D软件。由Luxology, LLC设计并维护。该软件具备许多高级技术，诸如N-gons（允许存在边数为4以上的多边形），多层次的3D绘画与边权重工具，可以运行在苹果的Mac OS X与微软的Microsoft Windows *** 作平台。

四、基于照片的3D建模软件

1、Autodesk 123D

Autodesk 123D Catch是建模软件的重点，用户使用相机或手机来从不同角度拍摄物体、人物或场景，然后上传到云，然后该软件利用云计算的强大计算能力，可将 数码照片中几分钟的时间内转换为3D模型，而且还自动带上纹理信息。我们试用 过几次，感觉它的使用还是很方便的。但是其生成的3D几何的细节不多，主要是 通过纹理信息来表现真实感的。有时软件也会失败，生成的几何是不正确的。

2、3DSOM Pro

3DSOM Pro是一款从高质量的照片来生成3D建模的软件，它可以通过一个真实物体的 照片来进行3D建模，并且制作的模型可以在网络上以交互的方式呈现。

3、PhotoSynth

微软开发了一款产品PhotoSynth，可将大量的照片做3D处理，但是它不是真正创建3D 模型，而是根据照片之间的相机参数及空间对应关系，建构一个虚拟的3D场景，使得用户 能够在从不同角度和位置来查看该场景，而显示的场景图像是由给定的照片所合成的。

五、基于扫描（逆向设计）的3D建模软件

1、Geomagic

Geomagic (俗称“杰魔”) 包括系列软件Geomagic Studio、Geomagic Qualify和Geomagic Piano。其中Geomagic Studio是被广泛使用的逆向工程软件，具有下述所有特点：确保完美 无缺的多边形和 NURBS 模型处理复杂形状或自由曲面形状时，生产效率比传统 CAD软件提高数倍；可与主要的三维扫描设备和CAD/CAM软件进行集成；能够作为一个独立的应 用程序运用于快速制造，或者作为对CAD软件的补充。是我们学生科研的必备软件之一。

2、ImageWare

Imageware 由美国 EDS 公司出品，后被德国Siemens PLM Software所收购，现在并入旗下的NX产品线，是最著名的逆向工程软件，Imageware因其强大的点云处理能力、曲面编辑能力和A级曲面的构建能力而被广泛应用于汽车、航空、航天、消费家电、模具、计算机零部件等设计与制造领域。

3、RapidForm

RapidForm是韩国INUS公司出品的逆向工程软件，提供了新一代运算模式，可实时将点 云数据运算出无接缝的多边形曲面，使它成为 3D扫描数据的最佳化的接口，是很多3D扫 描仪的OEM软件。我们购买的Konica Minolta 的激光扫描仪Range 7就是用RapidForm来进 行逆向设计。

4、ReconstructMe

ProFactor公司开发的ReconstructMe是一个功能强大且易于使用的三维重建软件，能够 使用微软的Kinect或华硕的Xtion进行实时3D场景扫描（核心算法是Kinect Fusion），几分 钟就可以完成一张全彩3D场景。我们尝试过，效果还可以。ReconstructMeQt提供了一个实 时三维重建利用ReconstructMe SDK（开源）的图形用户界面。

注：法国ManCTL公司开发的Skanect为Mac平台的第一款3D 扫描软件，也支持者华硕的 Xtion或者微软的Kinect进行实时3D 扫描

5、Artec Studio

Artec公司出品的Artec Eva, Artec Spider等手持式的结构光3D扫描仪，重量轻且易于使 用，成为许多3D体验馆扫描物体的首选产品。我试用过Artec Eva后感觉还是需要较多的技 巧才能扫描好物体，而且后期需要用软件进行较多的处理，比如数据的去噪、修复、光 滑、补洞等。同时，Artec公司还开发了一款软件Artec Studio，可以和微软的Kinect或华硕的 Xtion以 及其他厂商的体感周边外设配合使用，使其成为三维扫描仪。Kinect通过Artec Studio可以 完成模型扫描，然后进行后期处理，填补漏洞、清理数据、进行测量、导出数据等。不确 定它是否也使用了Kinect Fusion算法。

6、PolyWorks

PolyWorks是加拿大InnovMetric公司开发的点云处理软件，提供工程和制造业3D测量解 决方案，包含点云扫描、尺寸分析与比较、CAD和逆向工程等功能。

7、CopyCAD

CopyCAD 是由英国 DELCAM 公司出品的功能强大的逆向工程系统软件，它能允许从已存在的零件或实体模型中产生三维CAD模型。该软件为来自数字化数据的 CAD 曲面的产生提供了复杂的工具。CopyCAD 能够接受来自坐标测量机床的数据，同时跟踪机床和激光扫描器。

六、基于草图的3D建模软件

1、SketchUp

SketchUp是一套面向普通用户的易于使用的3D建模软件。使用SketchUp，创建3D模型就像我们使用铅笔在图纸上作图一般，软件能 自动识别你画的这些线条，加以自动捕捉。它的建模流程简单明了，就是画线成面，而后 拉伸成体，这也是建筑或室内场景建模最常用的方法。

2、Teddy

Teddy是一款基于草图的3D建模软件，可以通过绘制自由形状笔画来制作有趣的3D模型。Teddy需要在您的机器上安装Java，主要是为Windows设计的。

3、EasyToy

EasyToy是一款3D建模软件。它使用基于草图的建模方法和3D绘画方法。用户界面非常友好， *** 作非常简单。通过组合几个简单的 *** 作，可以快速创建复杂的3D模型。与现有的3D系统相比，EasyToy易于学习且易于使用。EasyToy具有广泛的应用，包括玩具设计，图形，动画和教育。

4、Magic Canvas

Magic Canvas一款可以从手绘草图中交互设计三维场景原型的软件，它将场景中模型的简单2D草图作为3D场景构造的输入。然后，系统自动识别数据库中的相应模型与用户输入的草图相匹配。

5、FiberMesh

FiberMesh是一款专门的网格生成工具。它可以动态创建真实几何体，也可以作为新的SubTool添加到现有模型中。在FiberMesh子调色板中的设置，可以为纤维，头发，毛发甚至植被生成完全不同的形状。

七、其他3D建模软件

1、人体建模软件

关于构建人体模型及动画，首推Metacreations公司的Poser软件（俗称“人物造型大 师”）和开源的MakeHuman软件。这两款软件都是基于大量人类学形态特征数据，可以快速形成不同年龄段的男女脸部及肢体模型，并对局部体形进行调整。可以轻松快捷地设计 人体造型、动作和动画。我读博期间用过Poser构建人体模型来做morphing，还是蛮方便的。

2、城市建模软件

加拿大Esri公司的CityEngine是三维城市建模的首选软件，可以利用二维数据快速创建三维场景，并能高效的进行规划设计。应用于数字城市、城市规划、轨道交通、管线、建 筑、游戏开发和**制作等领域。另外，CityEngine对ArcGIS的完美支持，使很多已有的 基础GIS数据不需转换即可迅速实现三维建模，缩短了三维GIS系统的建设周期。该软件早期是 ETH Zurich大学的Pascal Mueller研究小组创办的Procedural公司开发的，后被Esri公司收购。

3、网页3D (Web3D)建模工具

一些基于网页(web)开发的3D模型设计软件，即基于WebGL，可以在浏览 器中完成3D建模的工具。比如3DTin，TinkerCAD（被Autodesk收购）等，它们的界面 简单直观，有Chrome等浏览器插件插件，可以在线生成3D模型，直接存在云端，并在社区分享模型。

4、其他小巧的3D建模软件

这些软件大部分都非常小巧，而且是开源且完全免费的。有很多媒体工作者和艺术家用这些小软件来制作3D作品，其中Blender, K-3D, Art of Illusion, Seamless3d, Wings3D等软件的使用面稍微广泛些。

Blender

K-3D

Art of Illusion

SOFTIMAGE|XSI Mod Tool

Zmodeler

TopMod3d

Google SketchUp 6

AutoQ3D Community - 3D Editor

Anim8or

Seamless3d

BRL-CAD

3DPlus

3D Canvas

eDrawings

link 3D

Minos

freeCAD

Bishop3D

K3DSurf

DesignWorkshop Lite

GDesign 20

Sweet Home 3D

trueSpace

Alibre Design Xpress

3DVia Shape

八、虚拟现实软件和平台

虚拟现实软件本质上不是用于3D建模的，而是用来对生成好的3D模型和场景提供关于 视觉、听觉、触觉等虚拟的模拟，让用户如同身历其境一般。相关软件也有很多，只大致提及几个比较常见的。

1、 VirTools和Quest3D

法国VirTools公司的VirTools和美国Act-3D公司的Quest3D都是元老级的虚拟现实制作软 件，简单来说，就是工业或游戏用的实时图形渲染引擎，是3D虚拟和互动技术的集成工 具。可以让没有程序基础的美术人员利用内置的行为模块快速制作出许多不同用途的3D产 品，如网际网络、计算机游戏、多媒体、建筑设计、交互式电视、教育训练、仿真与产品 展示等 。网上的学习资料比较多。

2、Unity3D (U3D)

Unity Technologies开发的Unity3D (U3D)是最近几年冒出来的新秀，是一个全面整合的 专业虚拟3D和游戏引擎。它在制作虚拟现实及3D游戏方面上手非常容易， *** 作简单，互 动性好，有强大的地形渲染器。我们的学生使用U3D可以很快地制作一个3D游戏，因此也 强烈推荐大家学习使用。

3、Vega

Vega是MultiGen-Paradigm公司开发的用于实时视觉模拟和虚拟现实应用的开发引擎， 提供很多的C/C++语言的应用程序接口API，结合其应用程序的图形用户GUI界面软件LynX，可以迅速创建各种实时交互的3D环境。对于开发3D游戏和3D场景漫游的项目非常 方便。

4、OSG (Open Scene Graph)

OSG (Open Scene Graph)是一套开源的基于C++平台的应用程序接口API，能够让开发者 快速、便捷地创建高性能、跨平台的交互式图形程序。它将3D场景定义为空间中一系列连 续的对象，能够对3D场景进行有效的管理。由于OSG是开源和完全免费的，很多3D应用 的软件都选用OSG作为基础架构。几年前，我们与一个公司合作开发的义齿软件就选用 OSG作为管理3D数据的框架，使得开发非常方便。

对于没有设计基础的朋友来说相当不容易。下面介绍几款面向学校教育以及个人爱好者的简单三维软件。

1、Tinkercad

Tinkercad是一款基于网页的3D建模工具，设计界面色彩鲜艳可爱，如搭积木般简单易用，适合青少年儿童使用并进行建模。

国外一名叫Emily的3D打印爱好者使用Tinkercad建模然后打印出酿酒屋。从图中可以看到，利用Tinkercad同样可以完成漂亮的细节和优质的外观表现。

2、123D Design

123D Design通过简单图形的堆砌和编辑生成复杂形状。这种“傻瓜式”的建模方式，即使你不是一个CAD建模工程师，也能随心所欲地在123D Design里建模。

3、123D Sculpt

123D Sculpt是一款运行在ipad上的应用程序，它可以让每一个喜欢创作的人轻松创作出属于自己的雕塑模型。

4、123D Creature

123D Creature可根据用户的想象来创造各种生物模型。无论是现实生活中存在的，还是只存在于想象中的，都可以创造出来。

5、123D Make

123D Make将三维模型，转换为二维图案利用硬纸板、木料再现模型。它可创作美术、家具、雕塑或其他简单的物体。

6、123D Catch

利用云计算的强大能力，可将数码照片迅速转换为逼真的三维模型。只要使用傻瓜相机、手机或高级数码单反相机抓拍物体、人物或场景，人人都能利用123D Catch将照片转换成生动鲜活的三维模型。除PC外，现已推出手机APP，手机也能当三维扫描仪。

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