如何处理好大数据发展，大数据服务，大数据
大数据在生活中的应用随处可见，比如：
1、最常见的，手机购物推荐商品给我们 精准的目标群体用户画像描绘，逐渐成为许多品牌商进行营销的重要工具。能够全面、准确的采集营销活动数据，经过大数据技术精准分析后可视化呈现。
2、移动端推送感兴趣的内容（图文、视频）给我们 移动互联网技术的持续突破、智能手机的功能不断增强、社交媒体平台不断涌现，内容传播也以几何倍数保持高速增长，消费者被海量信息环绕，难免会造成选择疲劳，倾向于选择真正感兴趣的内容，个性化需求得到了释放，获取信息时表现出随机性与碎片化特征。
3、吃住行都有大数据的参与 大数据更结合具体的经济应用，例如大数据+金融、大数据+教育、大数据+交通等，在各行各业发挥的价值越来越大。智慧医疗增加疾病诊断的准确性，治疗的有效性和副作用的最小化；智慧交通为人们出行保驾护航，高效率出行再也不是梦想；大数据在教育领域的应用推动教学改革，让教育成果更加普及…
求大数据治理解决方案
通过查找一些资料和相关文档，对大数据做了一个归纳，大体分为三个大类：第一类为机器和传感器数据：包括智能仪表、工业设备传感器、设备日志、交易数据及呼叫记录等；第二类为传统企业数据：包括CRMsystems的消费者数据，传统的ERP(Enterprise?Resource?Planning)数据，库存数据以及账目数据等；第三类为社交数据：包括用户行为记录，反馈数据等，如微博、微信、QQ这样的社交媒体平台。 那么大数据解决方案应该能够解决各个环节的数据问题，从数据的存储、管控到数据服务应用。
1.数据存储 支持多种数据源，包括常见的关系型数据库：Oracle、mysql、sqlserver、hive、DB2、达梦等，除此之外还应该支持非结构化数据的存储，如mongodb、hadoop既包括结构化数据，也包括文本、多媒体等非结构化数据。
2.数据管控 数据集成、数据交换、元数据的采集、数据标准的制定、数据质量的把控、主数据以及数据资产和安全的管理都属于数据治理的重要环节，根据数据类型和行业的不同提供有针对性的解决方案。数据集成能够根据不同的业务数据进行数据建模，数据交换要消除数据传输共享的壁垒，针对不同类型的数据源进行元数据的采集，摸清企业数据字典掌握数据的来龙去脉，在此基础之上，对数据的标准、质量以及企业的主数据、安全进行把控。
3.数据服务应用 对数据进行规范化流程治理完成后，对数据进行统计分析，对外提供服务应用，能够提高数据的价值、为领导提供决策依据。 这里强烈推荐亿信华辰的产品，可以去他们官网了解经典案例。
企业大数据处理解决方案有哪些
企业一般采用商业智能来对数据进行分析处理。 比如用于销售模块可以分析销售数据，挖掘市场需求；用于客户分析可以分析用户行为，精准营销；用于财务分析可以分析财务数据，预估风险之类的。 具体的比如通过商业智能系统FineBI平台，可以进行销售、回款、应收款、可售库存、推盘、动态成本、杜邦分析、资金计划等各类细分主题的分析，以地图、环比图、漏斗图等特征图表配以钻取联动显示，较好地从数据中观测销售过程出现的问题。 财务方面也可以通过FineBI建立绩效指标库和行业或标杆指标库作为财务分析的数据源，在绩效考核模型、投资评估模型、财务风险模型、经营分析模型的基础上分别建立资产主题、盈利主题、资金主题、收入主题、成本费用主题、存货主题等。通过这些分析主题对企业进行进度监控和经营预警，从而达到对企业战略的控制。
大数据的分析是怎样经过云处理的
1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。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。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
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大数据时代下企业怎样进行信息管理
对于大多数财会人士来说，“大数据”既是机遇也是挑战。一方面，大数据给财务人士创造了更好的条件，“得数据者得天下“，通过对大量的数据进行科学的分类整理以及分析，能够为企业决策提供强大的数据支撑。另一方面，也使其信息整合、数据挖掘、分析的能力面临巨大的挑战，如何从纷繁复杂的数据中挖掘出有利于企业发展的信息，并利用好这些信息指导企业运营，对于一个财务人士来说显得至关重要。 大数据时代，CMA将发挥至关重要的作用。CMA通过对企业内外部大数据进行集成、处理、控制、分析、整合，帮助企业实现战略落地。同时，CMA对海量数据持续分析和深入挖掘，从更高层面，更广范围、更加综合的视角提供更具战略性、系统性、前瞻性和价值性的建议。这意味着传统会计在职能重心上必须做出战略转变，朝着“战略性财务决策者”这条高附加值的道路发展，如果不能与时俱进，无疑将逐步面临“边缘化”的困境。
什么是“平均值的标准偏差”？
平均值的标准偏差是指一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。 例如，
A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差应该是17.078分,B组的标准差应该是2.160分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。 扩展资料 标准差可以当作不确定性的一种测量： 例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。 标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。 例如，
A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差约为17.08分，B组的标准差约为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。
对于有重复数据的大量数据怎么处理
大数据并发处理解决方案：
1、HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、图片服务器分离 对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群操作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传图片只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现图片服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。
3、数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。
4、缓存 缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。 网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，不是很熟悉，相信也肯定有。
5、镜像 镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。 硬件四层交换 第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。 第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、或其他协议。这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。 在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。
