《數(shù)字技能基礎(chǔ)》 課件 -5-4 決策分析之大數(shù)據(jù)技術(shù)

《數(shù)字技能基礎(chǔ)》TheDigitalCompetenceForOurStudents職業(yè)教育通識課程第五章數(shù)字技能之拓展模塊改變世界的人工智能技術(shù)身臨其境的虛擬現(xiàn)實技術(shù)滲入生活的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)決策分析之大數(shù)據(jù)技術(shù)01知識講解02學(xué)習(xí)目標(biāo)03操作演示和體驗04作業(yè)和預(yù)習(xí)小節(jié)目錄決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解啤酒與尿布全球零售業(yè)巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發(fā)現(xiàn)，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段。沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的數(shù)據(jù)分析成果早已成了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的經(jīng)典案例，被人津津樂道。什么是大數(shù)據(jù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解用訂購比薩餅來了解什么是大數(shù)據(jù)什么是大數(shù)據(jù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解2分鐘帶你了解什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)以及在生活中的應(yīng)用什么是大數(shù)據(jù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解2020年1月，杭州西湖景區(qū)利用“城市大腦”實時掌握景區(qū)人流量、客流量情況，利用數(shù)字駕駛艙聯(lián)動社區(qū)網(wǎng)格員，排查來自湖北方向車輛；武漢來杭人員及接觸人員共有近2.2萬人，居家醫(yī)學(xué)觀察人數(shù)21623人。什么是大數(shù)據(jù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解某個周末，你來到了某個商場，在一個咖啡廳里面點了一杯咖啡，然后開始用智能手機上網(wǎng)。咖啡廳提供了免費Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)，由于法規(guī)要求需要你提供手機號進行實名認(rèn)證，你毫不猶豫地輸入了手機號。于是免費Wi-Fi的服務(wù)商知道了你的信息：你的手機號和智能手機的MAC。然后你開始刷微博，由于微博的API通常不使用加密信道，于是Wi-Fi熱點通過偷窺HTTP請求獲得了你的微博賬號。通過你的微博，Wi-Fi服務(wù)商有可能了解你的性別年齡工作等信息。此外通過該熱點請求的很多元信息都會被服務(wù)商保留，雖然它們未必知道怎么挖掘這些元信息，但是它們會盡量將你的身份和這些信息關(guān)聯(lián)在一起并長期保留。喝完咖啡，你開始逛街，這時候你的手機會開始掃描熱點，商場可以通過Wi-Fi探針追蹤你的位置。如果商場使用的Wi-Fi服務(wù)商和咖啡廳是同一家，或者與服務(wù)商建立了數(shù)據(jù)交換的協(xié)議，那么商場有可能實名地追蹤你的軌跡。商場的Wi-Fi服務(wù)商同樣會非常有耐心地存儲你的信息，以備不時之需。在逛街的過程中，你打開了一些購物App用于比價，順便拍了一些照片發(fā)給好友。其中一些App會把你的MAC地址和通過Wi-Fi完成的定位信息也發(fā)送出去。如果存在一個完備的數(shù)據(jù)交易網(wǎng)絡(luò)，任何對你感興趣的人都有可能獲得以下信息：你的電話號碼、手機的MAC、微博賬號，何時出現(xiàn)在這個商場，在商場停留了多久，其間使用了哪些App，在咖啡廳訪問了哪些網(wǎng)站。而這一切都離不開Wi-Fi和MAC。如果更極端一點，你使用了專車軟件來這個商場，并且你經(jīng)常來這家商場，那么你很可能已經(jīng)在商場的常客數(shù)據(jù)庫里了，你的家庭住址也不再是個秘密。什么是大數(shù)據(jù)——從個體的角度展示用戶在大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈中的位置決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解定義：大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具獲取、存儲、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，具有數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)變化快、數(shù)據(jù)類型多樣和價值密度低四大特征。熟悉和掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技能，將會更有力地推動國家數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)。←大數(shù)據(jù)應(yīng)用之?dāng)?shù)據(jù)可視化什么是大數(shù)據(jù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解狹義上的大數(shù)據(jù)：用現(xiàn)有的一般技術(shù)難以管理的大量數(shù)據(jù)的集合?，F(xiàn)在的大數(shù)據(jù)和過去相比，主要有3點區(qū)別：1.隨著社交媒體和傳感器網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展，正產(chǎn)生出大量的多樣的豐富的數(shù)據(jù)；2.隨著硬件和軟件技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的存儲和處理成本正在大幅下降；3.隨著云計算等技術(shù)的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)的存儲、處理和可視化有了更多的用法。多大的數(shù)據(jù)集才能被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)，是一個可變的定義，并不定義大于一個特定數(shù)字的TB才叫大數(shù)據(jù)。因為隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，符合大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集容量也會增長；并且定義隨不同的行業(yè)也有變化，這依賴于在一個特定行業(yè)通常使用何種軟件和數(shù)據(jù)集有多大。什么是大數(shù)據(jù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解大數(shù)據(jù)理論雛形階段(1980-2006年)1980年，美國著名的未來學(xué)家阿爾文·托夫勒著在《第三次浪潮》書中，提出“大數(shù)據(jù)”的基本概念。1997年，美國宇航局研究員邁克爾·考克斯首次使用“大數(shù)據(jù)”這一術(shù)語：超級計算機生成大量的信息，不能被處理和可視化；數(shù)據(jù)集規(guī)模之大,超出了主存儲器、本地磁盤，甚至遠程磁盤的承載能力。大數(shù)據(jù)概念發(fā)展階段(2007-2012年)2007年，社交網(wǎng)絡(luò)，視頻網(wǎng)站導(dǎo)致大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。2010年以來，智能手機和購物APP等的應(yīng)用，數(shù)據(jù)海量化，碎片化和分布式特征更加明顯，移動數(shù)據(jù)急劇增長。2011年，麥肯錫正式定義了大數(shù)據(jù)的概念。2012年，美國白宮網(wǎng)站發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的時代特征大數(shù)據(jù)實踐應(yīng)用階段(2013年——至今)2014年，阿里巴巴馬云：“人類正從IT時代走向DT時代”。2015年國務(wù)院印發(fā)了《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》。2015年貴州省首個大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)，阿里云，騰訊數(shù)據(jù)中心，蘋果公司等入駐亞洲數(shù)據(jù)中心。大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解大數(shù)據(jù)具有5V的特點：Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。Volume（海量）：“數(shù)據(jù)爆炸”的時代，數(shù)據(jù)增長速度急劇加快。社交信息等這種非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)急速增長，比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長快10倍到50倍。2018年微信平均每天有450億次信息發(fā)送。一般來講，超過10TB規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量才能稱得上是大數(shù)據(jù)，可能很快需要100TB規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。Velocity（高速）：即數(shù)據(jù)的生成、流動的速度非?？?。比如對10TB的數(shù)據(jù)，能夠1秒就可以實現(xiàn)分析和處理，這就是高速。1、是很多數(shù)據(jù)是有時效性的，超過了這個時間這個數(shù)據(jù)就會失去作用。2、用戶對數(shù)據(jù)的利用要求快速，比如搜索引擎要求能夠快速的從海量的數(shù)據(jù)中搜索出想要的信息。Variety（多樣）：大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。社交媒體、視頻信息和傳感數(shù)據(jù)，涵蓋圖片、聲音、視頻和傳感等各類數(shù)據(jù)。Value（低價值密度）：雖然大數(shù)據(jù)的規(guī)模巨大，但是有價值的信息比較少。需要通過數(shù)據(jù)分析才能將大數(shù)據(jù)中的海量價值密度低的數(shù)據(jù)，抽取出少量有價值的信息。Veracity（真實性）：網(wǎng)絡(luò)中存在大量虛假的、錯誤的數(shù)據(jù)，需要找到真實可靠的數(shù)據(jù)。比如，淘寶的交易數(shù)據(jù)就存在大量的虛假成交量問題。大數(shù)據(jù)的特征決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解一、數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理數(shù)據(jù)采集：又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，比如計算機，智能手機和傳感器，從系統(tǒng)外部得到數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個接口。大數(shù)據(jù)的采集采用一些新的方法。比如：網(wǎng)絡(luò)爬蟲方法：搜索引擎比如百度經(jīng)常采用的方法。特定接口方法。系統(tǒng)日志方法：很多企業(yè)都有海量數(shù)據(jù)采集工具，多用于系統(tǒng)日志收集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume等。傳感器方法：比如智能手環(huán)。預(yù)處理技術(shù)：對采集到的大數(shù)據(jù)進行抽取和清洗等工作。數(shù)據(jù)采集過程會涉及到數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載三個過程，英文縮寫是ETL（Extract、Transform、Load）。大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解二、Hadoop平臺和Spark平臺大數(shù)據(jù)面對的主要問題：海量數(shù)據(jù)如何存儲？海量數(shù)據(jù)如何計算？Hadoop是一個由Apache基金會開發(fā)的開源的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶可以在不了解底層細節(jié)的情況下開發(fā)分布式程序。Hadoop框架最核心的設(shè)計就是：分布式文件系統(tǒng)HDFS（HadoopDistributedFileSystem）和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，而MapReduce則為海量的數(shù)據(jù)提供了并行計算。Hadoop憑借其開源特性和卓越性能，已成為該領(lǐng)域的事實標(biāo)準(zhǔn)。Spark是一個用于快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的通用引擎和計算平臺，是基于MapReduce開發(fā)的替代方案。優(yōu)點：1，Spark運行的速度更快；2，Spark豐富的API具有更強的易用性；3，Spark是一個通用引擎，支持離線和實時算法。大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解三、大數(shù)據(jù)的存儲和管理大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)分三種類型。1、傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，比如Oracle，MySQL，SQLServer等，存儲的都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采用的是結(jié)構(gòu)化查詢語言SQL。數(shù)據(jù)具有固定格式，例如填的表格，班級：網(wǎng)絡(luò)1901；姓名：張三。2、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，就是不定長、無固定格式的數(shù)據(jù)，例如微信發(fā)出的文字信息，語音信息，有時候非常長，有時候很短。3、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是一些XML或者HTML的格式的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)存儲采用分布式存儲技術(shù)，Hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS可以存儲超大文件。HBase（HadoopDatabase）是一個分布式數(shù)據(jù)庫，是一種典型的NoSQL（NotOnly）數(shù)據(jù)庫。大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解四、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系非常密切。大數(shù)據(jù)必須采用分布式架構(gòu)，必須依托云計算的分布式處理和云存儲、虛擬化技術(shù)。云計算是通過互聯(lián)網(wǎng)提供全球用戶存儲、計算和服務(wù)的硬件和網(wǎng)絡(luò)。云計算是基礎(chǔ)，沒有云計算，無法實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的存儲和計算；大數(shù)據(jù)是應(yīng)用，大數(shù)據(jù)的價值能夠使得云計算更好的和行業(yè)應(yīng)用相結(jié)合。人工智能是程序算法和大數(shù)據(jù)結(jié)合的產(chǎn)物?？梢院唵蔚恼J(rèn)為：人工智能=云計算+大數(shù)據(jù)。它們都以互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解五、大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化大數(shù)據(jù)分析：指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，是數(shù)據(jù)利用的關(guān)鍵，大數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖形的方式表示，向用戶清楚高效地表達數(shù)據(jù)的信息。AnalyticVisualizations（可視化分析）：數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓用戶直觀的看到結(jié)果。DataMining（數(shù)據(jù)挖掘）：可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。數(shù)據(jù)挖掘可以深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘有用的價值。PredictiveAnalytic（預(yù)測分析）：數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測分析可以做出一些預(yù)測性的判斷，可用于預(yù)測、優(yōu)化、預(yù)報和決策等用途。SemanticEngines（語義引擎）：由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性，需要工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎可以從數(shù)據(jù)中智能地提取信息。大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解Tableau軟件Tableau是一款數(shù)據(jù)可視化的智能軟件，是一種交互式數(shù)據(jù)可視化工具，可以用圖表、地圖的形式實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的交互式和可視化，它允許普通用戶輕松創(chuàng)建自定義的圖表，為用戶提供更好的數(shù)據(jù)觀察方法。Tableau有五大產(chǎn)品：TableauDesktop、TableauServer、TableauOnline、TableauPublic和Mobile，實際上這些產(chǎn)品都是為了解決一個問題：數(shù)據(jù)可視化。國際流行的數(shù)據(jù)可視化工具決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解阿里公司數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品——DataV百度公司數(shù)據(jù)可視化平臺——Sugar國內(nèi)數(shù)據(jù)可視化工具決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解金融領(lǐng)域：阿里巴巴借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過對交易數(shù)據(jù)、用戶行為等大數(shù)據(jù)進行實時分析處理，形成網(wǎng)絡(luò)商戶在電商平臺中的累積信用數(shù)據(jù)，進而提供信用貸款等金融服務(wù)。城市管理：利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能交通、環(huán)保監(jiān)測、城市規(guī)劃和智能安防。2016年10月，在云棲大會上，杭州向全球宣布啟動城市數(shù)據(jù)大腦建設(shè)。制造業(yè)：利用工業(yè)大數(shù)據(jù)提升制造業(yè)水平，包括產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測、分析工藝流程、改進生產(chǎn)工藝，優(yōu)化生產(chǎn)過程能耗、工業(yè)供應(yīng)鏈分析與優(yōu)化、生產(chǎn)計劃與排程。大數(shù)據(jù)還可以根據(jù)社交數(shù)據(jù)和電商數(shù)據(jù)，幫助廠商進行產(chǎn)品開發(fā)，設(shè)計和生產(chǎn)出滿足用戶需求的產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology知識講解無人駕駛行業(yè)：利用大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的無人駕駛汽車，可以根據(jù)行車流量、速度、停留時間等數(shù)據(jù)實時監(jiān)測路況，自動計算最佳路徑，尋找目的地停車位。根據(jù)用車習(xí)慣反饋應(yīng)用需求，提高無人駕駛車的可靠性、安全性、舒適性。網(wǎng)絡(luò)電商行業(yè)：淘寶和京東等電商平臺，運用大數(shù)據(jù)的各種算法，分析出客戶的消費習(xí)慣和興趣愛好改變生產(chǎn)計劃。餐飲行業(yè)：餐飲開店時要面對的問題，如做什么品類、賣什么菜品、在哪個位置、周邊人群的消費習(xí)慣是什么，都可以通過大數(shù)據(jù)來進行分析。電信行業(yè)：網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化運營管理和優(yōu)化。醫(yī)療行業(yè)：大數(shù)據(jù)可以幫助實現(xiàn)流行病預(yù)測、疾病識別、智慧醫(yī)療、健康管理。大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology學(xué)習(xí)目標(biāo)（1）理解大數(shù)據(jù)的基本概念、結(jié)構(gòu)類型和核心特征；（2）了解大數(shù)據(jù)的時代背景、應(yīng)用場景和發(fā)展趨勢；（3）熟悉大數(shù)據(jù)在獲取、存儲和管理方面的技術(shù)架構(gòu)，熟悉大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)知識；（4）掌握大數(shù)據(jù)工具與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具在應(yīng)用場景上的區(qū)別；（5）了解大數(shù)據(jù)分析算法模式，初步建立數(shù)據(jù)分析概念；（6）了解基本的數(shù)據(jù)挖掘算法，熟悉大數(shù)據(jù)處理的基本流程；（7）熟悉典型的大數(shù)據(jù)可視化工具；（8）了解大數(shù)據(jù)應(yīng)用中面臨的常見安全問題和風(fēng)險，以及大數(shù)據(jù)安全防護的基本方法，自覺遵守和維護相關(guān)法律法規(guī)。決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology操作演示和體驗任務(wù)一大數(shù)據(jù)來源百度指數(shù)（BaiduIndex）是以百度海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析平臺，是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)乃至整個數(shù)據(jù)時代最重要的統(tǒng)計分析平臺之一，百度指數(shù)能夠告訴用戶：某個關(guān)鍵詞在百度的搜索規(guī)模有多大，一段時間內(nèi)的漲跌態(tài)勢以及相關(guān)的新聞輿論變化，關(guān)注這些詞的網(wǎng)民是什么樣的，分布在哪里，同時還搜了哪些相關(guān)的詞，幫助用戶優(yōu)化數(shù)字營銷活動方案。主要功能模塊有：基于單個詞的趨勢研究（包含整體趨勢、PC趨勢還有移動趨勢）、需求圖譜、輿情管家、人群畫像；基于行業(yè)的整體趨勢、地域分布、人群屬性、搜索時間特征。？決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology操作演示和體驗任務(wù)一大數(shù)據(jù)來源飛瓜數(shù)據(jù)（/）飛瓜數(shù)據(jù)，是一款短視頻及直播數(shù)據(jù)查詢、運營及廣告投放效果監(jiān)控的專業(yè)工具，提供短視頻達人查詢等數(shù)據(jù)服務(wù)，并提供多維度的抖音、快手達人榜單排名、電商數(shù)據(jù)、直播推廣等實用功能，包括行業(yè)排行榜、漲粉排行榜、成長排行榜、地區(qū)排行榜、藍V排行榜等等，快速尋找抖音優(yōu)質(zhì)活躍賬號，了解不同領(lǐng)域KOL的詳情信息，明確賬號定位、受眾喜好、內(nèi)容方向。決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology操作演示和體驗任務(wù)一大數(shù)據(jù)來源CNKI知網(wǎng)熱點領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析用了多年中國知網(wǎng)，你知道知網(wǎng)可以用大數(shù)據(jù)做選題嗎？【研究學(xué)習(xí)平臺】，幫助你們從論文選題到論文寫作的一條龍式的幫助決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology操作演示和體驗任務(wù)一大數(shù)據(jù)來源CNKI知網(wǎng)熱點領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析實用功能1：學(xué)術(shù)熱點分析技能：【知網(wǎng)首頁】--【大數(shù)據(jù)研究平臺】--【學(xué)術(shù)熱點】1.可以直接勾選對應(yīng)學(xué)科，自由檢索該學(xué)科學(xué)術(shù)熱點。2.如果需要更細致，就可以勾選或全選對應(yīng)學(xué)科，輸入關(guān)鍵詞進行精確檢索。同時可以在結(jié)果中檢索重復(fù)進行二次檢索，直到找到貼合你想要的選題。而且學(xué)術(shù)熱點分析還可以按照主題的熱度值、主要文獻數(shù)、相關(guān)國家課題數(shù)、主要研究人員數(shù)和主要研究機構(gòu)數(shù)，給你更多學(xué)術(shù)熱點數(shù)據(jù)。決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology操作演示和體驗任務(wù)一大數(shù)據(jù)來源CNKI知網(wǎng)熱點領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析實用功能2：學(xué)術(shù)指數(shù)檢索技能：【知網(wǎng)首頁】--【知識元檢索】--【指數(shù)】1、輸入檢索的關(guān)鍵詞，舉例“先進制造業(yè)”，我們試著檢索一下它的指數(shù)2、檢索結(jié)果就會出現(xiàn)研究伊始到最新研究的學(xué)術(shù)關(guān)注度、媒體關(guān)注度、學(xué)術(shù)傳播度以及用戶關(guān)注度，后面還有研究學(xué)科分布、相關(guān)詞，研究進展（包括最早研究、最新研究和經(jīng)典文獻）決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology操作演示和體驗任務(wù)二數(shù)據(jù)可視化工具阿里云數(shù)據(jù)可視化平臺——DataV數(shù)據(jù)可視化DataV是阿里云一款數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用搭建工具，旨讓更多的人看到數(shù)據(jù)可視化的魅力，幫助非專業(yè)的工程師通過圖形化的界面輕松搭建專業(yè)水準(zhǔn)的可視化應(yīng)用，滿足會議展覽、業(yè)務(wù)監(jiān)控、風(fēng)險預(yù)警、地理信息分析等多種業(yè)務(wù)的展示需求。最知名應(yīng)用實例：天貓雙11，杭州城市大腦官方網(wǎng)址：/product/bigdata/datav決策分析之大數(shù)據(jù)BigDataTechnology操作演示和體驗任務(wù)二數(shù)據(jù)可視化工具百度公司數(shù)據(jù)可視化平臺——SugarSugar是百度云推出的敏捷BI和數(shù)據(jù)可視化平臺，目標(biāo)是解決報表和大屏的數(shù)據(jù)BI分析和可視化問題，解放數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的開發(fā)人力。Sugar提供界面優(yōu)美、體驗良好的交互設(shè)計，通