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班级： 计某某1907

（二）大数据与大数据分析 3

说起大数据估计大家都觉得只听过概念，但具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像***都叫大***，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托XXXXX迈尔XXXXX舍恩伯格及肯尼斯XXXXX库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。

关于大数掘的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad?等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，?在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。 其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体里也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大里的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一-?。 第三个方面的就是大数据相关技术的速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单-存储，?这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容里的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数里级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有「速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。

（二）大数据与大数据分析

说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像***都叫大***，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在《大数据代》提到了大数据的4个特征，-个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。

一个是数里比较大，大致有多大，就是大到PB级别，甚至ZB级别，1PB等于1024TB,?1TB等于1024G,那么1PB等于100多G,当然了具体的计算方法可以相关资料数据进行查询，总之，和传统的单个网站数据库存储的数据相比，已经是它的上百倍还多，而只有数据体里达到了PB级别以上，才能被称为大数据。第二个是价值大，价值是大体量数据的更深一步的演变，就是说，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预则疾病的发生。这些都是大数据的价值。 第三个就是多样性，如果只有单一的数据，?那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，?这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。 第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1?秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这-点也是和传细的数据挖掘技术有着本质的不同。 总之，这些就是大数据的四个特征，只有具备了这些特征的数据才能称为大数据，那么实际中的大数据是怎么样呢?业内著名的和大数据相***，七牛云存储将要在8月29日、30日举办一次大数据会议，对于位于大数据技术产业链***来说，我们应该可以获得更多的干货爆料。

数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。?

大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。?

不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。

大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

大数据，当今最火热的IT词汇，它有几个特点：分别是海量数据、急速、种类繁多和数据真实，围绕大数据而衍生出数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等，极具商业价值，为诸多行业所用。而大数据需求分析，正是大数据的典型产物，通过大数据分析用户需求，我们可以得知用户的年龄阶段、消费行为、使用习惯等，通过这些数据锁定目标用户，企业便可以制定出有效性营销策略。

需求分析是互联网行业工作中最基本的能力，不只是产品经理，包括运营，市场，销售人员等都必须对需求有所了解，才能知道怎么去设计产品方案，运营用户，推广产品，最后把用户或流量转化成企业的收入。

需求分析也是一项获取比较困难的能力，一个产品是否有人用，有多少人用，很多时候取决于产品经理对需求的把握是否准确，如果需求把握的准确，往往能一针捅破天，产品迅速获得大量用户，如果把握不准确，则发展缓慢，白白浪费时间和资源；大多数产品从出生就是失败的，好的产品也是九死一生，想一下获取这项能力有多困难。

很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，而通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品，可能是我们所有企业都应该去考虑的一个大数据的应用场景。借助大数据，我们对采集来的企业内部，例如线下终端的数据，与外部数据，例如社交媒体的评论，通过消费者行为分析以及基于位置的营销等手段，让企业摸清消费者的需求，彻底改变曾经跟着感觉的状态，走出直觉猜测消费者的需求的局面。

因此，企业迫切需要建立利用内部数据以及外部数据的机制，全渠道了解消费者的需求，使用数据平台进行分析，来确定消费者对与产品某种特点的偏好，了解使产品抢占市场的重要产品特征，从而改善产品设计，为产品提供相应的改造升级的明确方向。

一物***在大数据领域深耕多年，从成立之初就是一家以技术驱***，在数据需求分析方面拥有多种高新技术，拥有自主研发的“新零售消费大数据平台”，可以实现智能需求分析，让数据分析更快速和准确，***在互联网、人工智能等领域也在不断探索，坚持用最前沿的技术来不断挖掘大数据更多价值。

（1）各版块访问量比重分析（树状图)；

（2）各版块访问量时间趋势分析(并排条图)；

（3）各版块用户访问分析（访问次数）(散点图)；

（4）访问来源TOP5分析（媒介来源、UV ）（条形图）

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。

说到使用数据的力量提升人们的能力，唯有 Tableau 高度专注地致力于开发强大的可扩展平台，借以帮助人们更好地查看和理解数据；即使是全球最大的组织，Tableau 的平台也足以满足其需求。深入了解 Tableau 平台如何帮助您将数据转化为推动行动的见解，并且同时能让 IT 团队满意。且Tableau 是非常强大、安全且灵活的端到端数据分析平台，提供从连接到协作的一整套功能。

PHP的相关访客量最多相关的访问次数和访问人数是最多但查找的板块最少

Java和PHP相关的在各个时间段中被访问的次数是最多的，但查找和问题与事例在各个时间段被访问的次数却很少

数据正在迅速能胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据像炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如(《纽约时报》20XX年2月的一筒专栏中所称，“大数据"?时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里:金说:“这是一?场革?命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

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本发明属于数据可视化技术领域，具体涉及一种应用于大数据可视化的组件式数据交互系统和交互方法。

当前，人类世界已经迈入大数据(bigdata)时代，随着互联网、物联网、云计算等信息技术的迅猛发展，信息技术与人类世界的经济、军事、科研、生活等方面不断交叉融合，催生出超越以往任何年代的巨量数据。数据变得无处不在、触手可及。数据本身具备的不可阅读性和抽象性，给人们的数据应用造成了巨大困难。于是数据可视化技术应运而生，可视化技术的应用将人类面对可视化信息强大的感知认知能力与计算机的分析计算能力优势进行有机融合，在数据挖掘等方法技术的基础上，综合利用认知理论、科学/信息可视化及人机交互技术，辅助人们更直观和高效的洞悉大数据背后的信息、知识与智慧，完成了人与“数据”的沟通和交流。

目前的大数据可视化技术包括：文本可视化、网络(图)可视化、时空数据可视化，多维可视化、关系图谱数据可视化等，并辅助具备简单的olap人机交互能力，实现数据可视化呈现与分析能力。

大数据可视化平台的行业涉及企业、政府、金融、教育、医疗、工厂、交通、能源等，现有的数据可视化软件都是部署在内部网络，用于固定大屏或pc桌面的展示性质。而各大行业领域的应用需求已不再满足于纯粹的可视化展示界面，如金融行业，在人员分析的过程中，需要针对在大屏展示的数据内容进行调整、修正并及时投放回大屏；政府人员会议过程中和工作汇报时需要及时调取所需相关领域的数据进行展示和呈现；企业召开远程会议，需要各部门参与者及时将会议临时所需数据或对象状态信息相互共享或投放大屏；大屏展示页面的数据内容在由多个部门的人员共同制定时，需要同时编辑、同时操作以及相互间实时传递。而现在市面上的可视化平台或软件都固定在一个地点(如控制中心大厅、展示厅等)，仅用于上班时间的工作使用或人员参观展示，无法实现页面数据在不同终端用户、不同的地域的情况下进行修改、交互式传递以及互动共享。

本发明的目的在于：解决上述现有技术中的不足，提供一种应用于大数据可视化的组件式数据交互系统和交互方法，实现实时获取可视化页面的数据内容并支持后端修改，以组件形式实现在多用户、多终端之间的交互共享。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种应用于大数据可视化的组件式数据交互系统，包括屏幕展示终端、中间服务器、若干个决策编辑器和若干个渲染引擎终端，所述的决策编辑通过所述中间服务器与所述的渲染引擎终端通讯连接，所述的渲染引擎终端与所述的屏幕展示终端通讯连接，所述的渲染引擎终端与所述的中间服务器通讯连接，所述的若干个决策编辑器之间通过所述的中间服务器通讯连接，所述的决策编辑器用于进行页面可视化设计、编排和数据分析，所述的渲染引擎终端用于将二/三维图形进行渲染处理并输出至屏幕展示终端进行展示和交互。

进一步的，上述的交互系统还包括服务器端，所述的服务器端与所述的决策编辑器连接，所述的服务器端用于记录渲染引擎终端和决策编辑器的用户及其登录状态。

进一步的，上述的交互系统还包括权限管理模块，所述的权限管理模块设于所述服务器内，所述权限管理模块用于管理各平台或终端的用户对应的权限。

一种应用于大数据可视化的组件式数据交互方法，应用上述的应用于大数据可视化的组件式数据交互系统，包括以下步骤：

决策编辑器获取当前屏幕展示终端的展示页面，并对展示页面的排版、布局和/或数据呈现内容进行编辑，通过渲染引擎将编辑后的展示页面进行渲染处理后实时投放至屏幕展示终端；

在上述步骤执行的过程中，决策编辑器同时新增和/或删除展示页面并对已有的展示页面进行修改，然后将修改后的展示页面传输至其它在线的决策编辑器；

所述的展示页面在所述的数据交互系统内以组件形式进行维护、管理和传输。

进一步的，上述的渲染引擎和决策编辑器的用户及其登录状态统一记录至服务器端，所述的决策编辑器从服务器端获取各用户在线状态，若有用户退出系统，服务器端终止该用户的会话并删除该用户占用的资源，同时将更新后的用户列表发送至各决策编辑器。

进一步的，上述的服务器端与决策编辑器、服务器端与渲染引擎终端的数据传递通讯为加密传输。

进一步的，上述的决策编辑器的界面端通过手势和/或鼠标拖拽的操作获取当前屏幕展示终端的展示页面。

由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

本发明的应用于大数据可视化的组件式数据交互系统和交互方法实现了可视化页面及数据内容在不同平台、不同终端、不同用户之前的交互共享，从数字沙盘、3d投影到手机、pad移动设备全面实现信息实时交互与自由共享，拥有实现多用户之间的协同办公的能力；

本发明的应用于大数据可视化的组件式数据交互系统和交互方法实现了大屏展示数据内容的实时修正和更新，在任何地点，只要在网络覆盖，经过授权的用户将不受地域限制同时访问me系统；可广泛应用于教育、培训室、会议室、展览、演示厅等多样化场所以及跨区域会场同步呈现信息；

本发明的应用于大数据可视化的组件式数据交互系统和交互方法通过权限管理，使经过授权的用户无论在任何地点都可以完成数据的查询、编辑、修改、回传、演示及远程协同；满足临时会议，应急联动、远程部署、应急指挥、商务机会等高时效场景需求。

图1为本发明的组件式数据交互系统结构示意图。

参照附图1，对本发明的实施方式做具体的说明。

一种应用于大数据可视化的组件式数据交互系统，包括屏幕展示终端、中间服务器、若干个决策编辑器和若干个渲染引擎终端，所述的决策编辑通过所述中间服务器与所述的渲染引擎终端通讯连接，所述的渲染引擎终端与所述的屏幕展示终端通讯连接，所述的渲染引擎终端与所述的中间服务器通讯连接，所述的若干个决策编辑器之间通过所述的中间服务器通讯连接，所述的决策编辑器用于进行页面可视化设计、编排和数据分析，所述的渲染引擎终端用于将二/三维图形进行渲染处理并输出至屏幕展示终端进行展示和交互。

本交互系统支持windows、andriod系统。同时支持多用户分别登录android移动端、大屏、pc端等使用编辑器和渲染引擎。

进一步的，上述的交互系统还包括服务器端，所述的服务器端与所述的决策编辑器连接，所述的服务器端用于记录渲染引擎终端和决策编辑器的用户及其登录状态。

渲染引擎和编辑器的用户及其登录状态都统一记录到服务器端，决策编辑器端将维护所有渲染引擎和编辑器的用户状态，所有决策编辑器的使用用户能浏览当前在线的渲染引擎终端和其他编辑器的用户。决策编辑器端从服务器实时获取用户在线状态，如果有终端用户退出平台，服务器端会终止该用户的会话，删除该用户占用的资源，编辑器端将会获取到最新的用户列表，然后刷新在编辑器的界面上。

进一步的，上述的交互系统还包括权限管理模块，所述的权限管理模块设于所述服务器内，所述权限管理模块用于管理各平台或终端的用户对应的权限。

一种应用于大数据可视化的组件式数据交互方法，应用上述的应用于大数据可视化的组件式数据交互系统，包括以下步骤：

决策编辑器获取当前屏幕展示终端的展示页面，并对展示页面的排版、布局和/或数据呈现内容进行编辑，通过渲染引擎将编辑后的展示页面进行渲染处理后实时投放至屏幕展示终端；

在上述步骤执行的过程中，编辑器同时新增和/或删除展示页面并对已有的展示页面进行修改，然后将修改后的展示页面传输至其它在线的编辑器；

所述的展示页面在所述的数据交互系统内以组件形式进行维护、管理和传输。

在决策编辑器的界面端，支持通过手势和鼠标拖拽的操作，获取当前大屏展示终端的展示页面，对其页面的排版、布局、数据呈现内容进行编辑、修改等操作，再通过手势和鼠标拖拽的操作，将编辑后的页面实时投放到终端屏幕。同时在编辑器的界面端，支持新增和删除可视化页面、对已有页面的数据进行修改，并将当前编辑的内容通过手势和鼠标拖拽的操作，传给其他在线的编辑器终端的用户。而编辑器界面会实时显示消息通知，用户点开对应的消息通知，可查看其他用户发送过来的数据内容。

所有页面和数据内容，在平台内部都采用组件的方式进行维护和管理。页面在多终端、多用户之间的交互也就等同于组件的交互。

进一步的，上述的渲染引擎和决策编辑器的用户及其登录状态统一记录至服务器端，所述的决策编辑器从服务器端获取各用户在线状态，若有用户退出系统，服务器端终止该用户的会话并删除该用户占用的资源，同时将更新后的用户列表发送至各决策编辑器。

进一步的，上述的服务器端与服务器端与渲染引擎终端的数据传递通讯为加密传输。

进一步的，上述的决策编辑器的界面端通过手势和/或鼠标拖拽的操作获取当前屏幕展示终端的展示页面。

由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

本发明的应用于大数据可视化的组件式数据交互系统和交互方法实现了可视化页面及数据内容在不同平台、不同终端、不同用户之前的交互共享，从数字沙盘、3d投影到手机、pad移动设备全面实现信息实时交互与自由共享，拥有实现多用户之间的协同办公的能力；

本发明的应用于大数据可视化的组件式数据交互系统和交互方法实现了大屏展示数据内容的实时修正和更新，在任何地点，只要在网络覆盖，经过授权的用户将不受地域限制同时访问me系统；可广泛应用于教育、培训室、会议室、展览、演示厅等多样化场所以及跨区域会场同步呈现信息；

本发明的应用于大数据可视化的组件式数据交互系统和交互方法通过权限管理，使经过授权的用户无论在任何地点都可以完成数据的查询、编辑、修改、回传、演示及远程协同；满足临时会议，应急联动、远程部署、应急指挥、商务机会等高时效场景需求。

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