1、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)架構(gòu)解決方案,技術(shù)基礎(chǔ)研究方向,-技術(shù)基礎(chǔ)研究方向,開創(chuàng)了基于人類視覺智能的動態(tài)目標(biāo)捕捉、跟蹤和行為分析的研究，在國內(nèi)外雜志、會議發(fā)表了多篇高水平論文。 獲得視頻識別，知識學(xué)習(xí)與推理相關(guān)發(fā)明專利2項，申請發(fā)明專利7項。,大數(shù)據(jù)環(huán)境下的無重疊視域跟蹤,大數(shù)據(jù)技術(shù)，解決視頻領(lǐng)域的知識識別，知識發(fā)現(xiàn)，知識集成與跟蹤，推理等關(guān)鍵技術(shù)問題。,多項國家自然科學(xué)基金,大數(shù)據(jù)技術(shù)來實現(xiàn)國家經(jīng)濟(jì)免疫系統(tǒng),審計跨12個行業(yè)，跨地區(qū)數(shù)據(jù)源,審計行業(yè)大數(shù)據(jù)知識推理系統(tǒng),房地產(chǎn)大數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)建模技術(shù)，實現(xiàn)房地產(chǎn)價格指數(shù)、房地產(chǎn)評估模型,碳交易,利用大數(shù)據(jù)建模技術(shù)，建立全省碳排放計量監(jiān)測體系的數(shù)據(jù)體系、

2、技術(shù)體系、模型體系和評估體系，形成滿足碳排放計量關(guān)系方程和參數(shù),目錄,數(shù)據(jù)挖掘越來越多的應(yīng)用到了各個領(lǐng)域中，主要包括與客戶關(guān)系管理相關(guān)的模型、與風(fēng)險控制相關(guān)的模型、與生產(chǎn)銷售預(yù)測相關(guān)的模型等,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域,產(chǎn)品名,產(chǎn)品,ETHINK可視化挖掘,概要,通過在瀏覽器內(nèi)，鼠標(biāo)拖拽形式實現(xiàn)加載數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換、建模、評估、圖形以及結(jié)果輸出,特點,通過視覺工作方式輕松獲得此界面可以保障操作的靈活性 在最短的時間內(nèi)形成最多樣的模型大數(shù)據(jù)挖掘，速度快,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)挖掘模型算法庫/語義分析,Hbase/Hive/Hdfs,可視化數(shù)據(jù) 挖掘平臺,多維自助分析,調(diào) 度 管 理,SQL接口 JDBC/ODBC,

3、內(nèi)存計算服務(wù) Scala /Java/Python,OLAP Server,手機(jī),平板,電腦,批處理,實時流處理,交互式查詢,統(tǒng)計分析平臺,ETHINK產(chǎn)品架構(gòu),特點一,豐富建模方法,特點,可拖拽式建模,JDBC Web Services Restful api,可擴(kuò)展性強(qiáng) 自定義模型，擴(kuò)充組件,特點,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)(mysql、Oracle等) 列式數(shù)據(jù)庫(Hbase) 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(Hdfs、文件系統(tǒng)) 大數(shù)據(jù)（Hbase、Hive）,特點二,大數(shù)據(jù)處理,特點,開放型平臺,BS結(jié)構(gòu)，一站式建模、評估、部署,基于Spark平臺 內(nèi)存計算 運(yùn)算速度快,特點,GB,PB,特點三,大數(shù)據(jù)處理能力

4、,特點,基于Spark平臺 內(nèi)存計算,執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘時，方法論非常重要. 因為準(zhǔn)確的方法論能夠提高作業(yè)速度, 能系統(tǒng)地減少各種進(jìn)展?fàn)顩r，所以選擇正確的方法論是很重要的. CRISP-DM 方法論是全球認(rèn)可的數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行方法論.,場景應(yīng)用（實驗室模擬實驗課題）,目錄,基于spark內(nèi)存的計算模型，同時支持批處理、交互式處理、流處理。,技術(shù)架構(gòu)解決方案-要解決的問題,技術(shù)架構(gòu)解決方案-分布式內(nèi)存計算,批處理應(yīng)用 （分鐘級別小時級別）,OLTP/在線事務(wù)處理應(yīng)用 （毫秒秒級別）,OLAP/在線交互式分析應(yīng)用 （秒級別）,實時流處理 （持續(xù)不斷）,技術(shù)架構(gòu)解決方案-交互式查詢,通常的時間跨度在數(shù)十

5、秒到數(shù)分鐘之間 按數(shù)據(jù)維度進(jìn)行統(tǒng)計、聚合 根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合和預(yù)測 計算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和模式等 適合提供高速在線分析服 典型應(yīng)用場景 政府各部門數(shù)據(jù) 證券交易 銀行保險 企業(yè)ERP/CRM等 適用于數(shù)據(jù)量在GB到TB的高速數(shù)據(jù)分析,技術(shù)架構(gòu)解決方案-實時在線處理,通常的時間跨度在數(shù)百毫秒到數(shù)秒之間 數(shù)據(jù)來源多、高并發(fā)、數(shù)據(jù)處理量達(dá) 分析結(jié)果快速響應(yīng) 典型應(yīng)用場景 社交網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)聯(lián)關(guān)系分析 用戶分類、用戶行為預(yù)測 高并發(fā)查詢 按主鍵毫秒級檢索 按多維度秒級檢索 按照關(guān)鍵字秒級檢索,事件驅(qū)動計算模型，系統(tǒng)處于持續(xù)不斷計算之中，事件響應(yīng)延遲在毫秒秒級。 流式計算系統(tǒng)處理應(yīng)用的處理邏輯是由源源不

6、斷的數(shù)據(jù)流驅(qū)動。 典型應(yīng)用場景 有金融在線欺詐預(yù)警 廣告CTR 推薦系統(tǒng),技術(shù)架構(gòu)解決方案-實時流處理,技術(shù)架構(gòu)解決方案-批處理及離線挖掘,時間跨度在數(shù)十分鐘到數(shù)小時之間。 離線挖掘主要用于，多維統(tǒng)計預(yù)測，準(zhǔn)實時分析以及對客戶進(jìn)行聚類、分類等數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。 典型應(yīng)用場景 電子商務(wù)推薦引擎 流失客戶預(yù)測挽留 日志清洗、ETL 用戶行為分析,目錄,項目需求 將總行下發(fā)的數(shù)據(jù)及核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)整理、加載到省級數(shù)據(jù)中心，并進(jìn)行各項業(yè)務(wù)快速應(yīng)用開發(fā) 數(shù)據(jù)源 某省公積金中心，近五年的操作、交易記錄，共10億條左右。 系統(tǒng)環(huán)境 4臺X86架構(gòu)的PC服務(wù)器，共128G內(nèi)存 單臺服務(wù)器，8核CPU,32G

7、內(nèi)存 解決方案 Hbase導(dǎo)入海量數(shù)據(jù)，并支撐大數(shù)據(jù)查詢 可視化設(shè)計、可視化報表實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時分析,行業(yè)應(yīng)用案例-金融,行業(yè)應(yīng)用案例-金融,系統(tǒng)由對公客戶綜合積分子系統(tǒng)、展業(yè)通客戶綜合收益分析子系統(tǒng)、授信客戶資金結(jié)算子系統(tǒng)、對公柜面交易流水分析子系統(tǒng)等組成,行業(yè)應(yīng)用案例-金融,項目需求 整合第三方支付數(shù)據(jù)資源，分析挖掘客戶交易、反饋信息、交易行等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，最大限度地提升產(chǎn)品價值 數(shù)據(jù)源 某第三方支付平臺交易、反饋數(shù)據(jù)，月交易記錄量1億條。 系統(tǒng)環(huán)境 臺X86架構(gòu)的PC服務(wù)器，共96G內(nèi)存 單臺服務(wù)器，8核CPU,16G內(nèi)存 解決方案 Hbase導(dǎo)入海量數(shù)據(jù)，并支撐大數(shù)據(jù)查詢 Hiv

8、e對歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 可視化設(shè)計、可視化報表實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時分析 基于ETHINK可視化挖掘平臺，完成精準(zhǔn)營銷建模,持卡客戶多維分析： 持卡客戶人口統(tǒng)計特征分析 持卡客戶交易行為模式分析 持卡客戶應(yīng)用場景分析 特約商戶多維分析： 商戶基本信息分析/商戶業(yè)務(wù)收益分析 商戶價值貢獻(xiàn)度評估商戶收單風(fēng)險分析 持卡客戶和特約商戶雙向分析 特定特征客戶特定時間消費(fèi)商戶分布分析 特定時間在特定商戶消費(fèi)的客戶特征分析,行業(yè)應(yīng)用案例-金融,項目需求 煙草工業(yè)企業(yè)目前積累了大量的數(shù)據(jù)信息，管理方式由粗放式管理轉(zhuǎn)為精細(xì)化管理，產(chǎn)生了利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集、管理和展示分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和信息的訴求，于是如何利用這些數(shù)據(jù)創(chuàng)造更大的價值、為領(lǐng)導(dǎo)決策和企業(yè)精益管理提供有力支撐成為重要的課題。 數(shù)據(jù)存儲 近1年數(shù)據(jù)，每秒鐘10000個數(shù)據(jù)采集點 系統(tǒng)環(huán)境 硬件環(huán)境： 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器1臺+4臺分布式pc server 單臺4核，16G內(nèi)存 解決方案 流處理模塊處理設(shè)備實時數(shù)據(jù)流 事件預(yù)警開發(fā)平臺，實現(xiàn)問題預(yù)警 基于E