2024-08-21
1、公安工作中的大数据分析全流程通常包括以下几个主要步骤：数据采集和整理：从各种数据源中收集原始数据，并对数据进行清洗、去重和格式化，确保数据的准确性和一致性。数据源可以包括监控视频、案件报告、公共数据库、社交媒体等。
2、目的：分析近10年来在押罪犯入住酒店的规律，为公安防控工作提供指导。我们收集了10年内5亿多酒店数据和65万当地被拘留者数据。通过计算机集群，建立比较模型，并利用HADOOP组织数据。将65万条人员数据放入5亿条住宿数据中，寻找相同项目。
3、目前，大数据在公安领域的应用主要分为三个层次： 统计查询：这一层次是最基础的应用，主要关注已经发生的情况，用于回答历史和现状问题。例如，可以对流动人口进行分区域统计，对实有车辆的归属地进行统计，或者分析各类案件的数量分布和趋势。
大数据在生活中的应用有：农业互联网；金融业互联网；电子商务；医疗器械行业；零售业大数据；生物科技等。政府数据共享、物联网数据搜集等各种数据采集能力不断提升，云计算、人工智能等技术为数据存储、处理提供了可供进一步发展的能力。
大数据在金融行业的应用 金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业，证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析，通过对数据的监控和分析，有效规避风险。
数据采集，搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集， 后来被老大训了一顿）。
电商平台推荐系统：电商平台通过收集用户的浏览、购买历史、搜索记录等大量数据，利用机器学习和数据分析算法，为用户提供个性化的商品推荐。这种个性化推荐系统能够根据用户的兴趣和偏好，将最合适的商品推荐给用户，提高购物体验并增加销售额。
简述大数据平台的处理流程内容如下：数据采集：在数据采集方面，需要考虑不同来源的数据格式和协议，并采用合适的技术将其从源头获取。
大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等）叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。
大数据处理流程可以概括为四步：数据收集、数据清洗、数据存储与数据分析、数据可视化。在数据收集阶段，大数据处理的首要任务是整合来自不同来源的原始数据。这些数据可能来自社交媒体、企业数据库、物联网设备等。例如，在智能交通系统中，数据收集就涉及从各个路口的摄像头、车载GPS、交通流量传感器等捕捉信息。
1、数据获取：大数据分析师工作的首要步骤是获取数据。这一步骤涉及识别并访问存储企业数据的数据库或数据源。掌握基础的SQL（结构化查询语言）知识对于读取和组织数据至关重要。 数据理解：在获取数据之后，分析师需要对数据进行初步的理解和清洗。
2、大数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。
3、数据存取分为存储和提取两个部分。数据存储，大数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心在于，知道原始数据基础上需要经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。数据提取，大数据分析师首先需要具备数据提取能力。
4、数据收集 了解数据收集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包含数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。帮助数据剖析师更有针对性的控制数据生产和收集进程，避免因为违反数据收集规则导致的数据问题；一起对数据收集逻辑的认识增加了数据剖析师对数据的了解程度，尤其是数据中的反常改变。