自从大数据被列入国家发展战略规划以来，各地方政府都在积极挖掘政务大数据的价值，建设各类政务大数据平台，通过数据融合和大数据应用平台来提升政务工作的效能。 对于地方招商相关部门来说，也需要将大数据和招商工作融合，用大数据精准招商平台来打破传统的招商思维，全面提升招商引资工作的效能。 因此，地方政府一定要顺应经济发展的形势，积极拥抱大数据，规划和建设大数据精准招商平台，加大力度开展招商引资工作，实现经济高质量发展。 中科点击招商大数据平台可以为地方定制产业招商地图，实现产业资源分布和产业发展规划可视化呈现和管理，找准富有特色且竞争性较高的产业群，使其形成强有力的产业集聚效应，并重视当地的软硬环境投资建设，不断发展相应的配套企业 政务工作数字化已经成为当下的趋势，也是提升政府治理水平的重要举措，招商引资作为推动地方经济发展的核心动力，更是需要融合大数据，通过搭建招商大数据平台，来融合产业发展规划、产业链研究、招商线索挖掘、招商项目管理等多个应用场景
该文件明确提出，通过推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制， 为此，建立政务大数据中心，整合各部门各业务系统的数据资源，提供统一高质量的政务数据服务 创新思维，建好大数据招商平台 创新是引领发展的动力，在互联网、大数据等技术的驱动下，招商引资工作需要打破传统的固有思维模式，地方政府要积极拥抱新技术，挖掘和探索全新的招商模式来提升招商引资工作的效能，实现更精准和更智能的招商 利用大数据来辅助精准招商已经成为当下最行之有效的招商模式。大数据招商平台也将成为政府招商引资工作的全新利器，因此地方政府要联合各级政务部门，共建大数据招商平台。 因此，提高大数据运用能力，高效采集、有效整合、充分运用政府数据和社会数据，健全政府运用大数据的工作机制，是建设大数据招商平台、提供大数据招商服务的制度保障。 中科点击招商大数据已经打造了标准化的大数据招商解决方案，应用到各地方众多招商部门，辅助地方招商部门对产业链上下游进行关联分析，精准挖掘产业链各节点上的优质目标企业，同时借助大数据算法模型对目标企业和产业人才进行客观的价值评测
提供包括云服务器，云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务，助力开发者和企业零门槛上云。
导语：深度学习在OCR领域的成功应用需要大量数据，数平精准推荐团队利用图像增强，语义理解，生成对抗网络等技术生成高质足量的数据，为算法模型提供燃料，帮助OCR技术服务在多种业务场景中快速迭代，提升效果。 我们的OCR算法当前主要应用于广告图片，不仅助力广告审核，更重要的是提取广告素材图片中的语义特征以求更精准的推荐[17]。 公司的业务图片中包含大量中文汉字文本行，中英文数字混合的情况，几乎没有这样大规模可用的文字检测识别数据集，由于获取大量带标注训练数据成本高，易扩展且速度快的数据机器生成便成为首选。 三、总结 本文分享了数平精准推荐团队在数据生成方面的工作，主要基于图像处理，图像理解，和生成对抗网络三种类型的技术快速产生大量带标注数据，在此之外，也在不断积累人工标注数据作为真实样本，这些真实样本不但客观反映了业务场景 腾讯TEG数平精准推荐团队OCR方面已经有了多年积累下的各项技术积累，愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同事们进行交流合作，以TEG的使命：专业、合作、伙伴为目标，唯愿以持续打造业界一流的数据、算法、
来源：http://www.uml.org.cn 一.大数据平台测试简述 大数据平台测试包括2部分：基础能力测试和性能测试 Ⅰ).基础能力测试 大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL 大数据平台是否能够支持多个调用接口以及对SQL语法的支持情况 大数据平台是否能够根据队列、用户的权重来细粒度地分配计算资源 Ⅱ).性能测试 基准测试:数据生成、负载选择和明确测试指标等内容 性能测试： 基准测试之上的扩展 二.大数据平台测试流程 Ⅰ).数据生成 BDGS: 能够快速生成保持真实数据特性的文本、表和图数据的数据生成工具 BDGS构造方法 a).数据筛选：选取代表性的真实数据集和相应的建模方法或工具 Ⅲ).测试指标 主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来测试对比平台性能 ? 三.大数据平台测试工具 Ⅰ).平台单组件测试 测试应用单一、效率高、成本低，但无法全面衡量大数据平台性能 ? b).测试领域：零售商 c).负载类型：离线分析 d).数据类型：结构化、半结构化、非结构化 四.大数据平台测试用例 Ⅰ).平台基准测试用例 主要是从性能的角度衡量大数据平台，包括数据生成、负载选择和明确测试指标等内容
大数据火不火想必大家心中有数，尤其在LBS定位功能的前提下，能够快速找到附近的商圈，吃喝玩乐可以说是样样不缺了。接下来我们先来认识一下LBS定位功能。 u=1410306745,2746930335&fm=26&gp=0.jpg 地理定位数据是为外卖平台绘制用户画像最为重要的一环。 基于以上相关特点，能够帮助外卖商家更为精准的洞察用户的真实需求，抓住稍纵即逝的营销机会。 而利用LBS获得精准用户主要做到以下几点，一让用户养成用外卖APP的习惯，能够在更多的地理位置得到用户分布的大数据；二优化立足于地理位置建立的周边搜索，增强用户对外卖APP的信任感；三根据不同的地理位置获取不同的福袋等等 总而言之，外卖APP的运营离不开LBS的支持，无论在哪里，都能够快速定位到附近的商圈，进一步发展本地外卖平台。
15.jpg 企业要进行大规模的数据分析，基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台，无疑是一种低成本高效率的选择。 Hadoop大数据平台 Hadoop在大数据技术生态圈，经过这么多年的发展，基础核心架构的地位，依然稳固。 针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构和框架组件来解决实际问题。 大数据分析平台需求规划 按照数据分析的时效性需求，大数据分析可分为实时数据分析和离线数据分析两种。 对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，可采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。 9.jpg 关于大数据平台搭建，基于Hadoop的数据分析平台，以上就是今天的分享内容了。
【数据猿导读】张涵诚认为，扶贫离不开大数据技术和分析平台的帮助与支持。因地制宜，可持续，透明化，个性化、精准有依据和互联网的助力，可以让更多贫苦户脱贫，实现产业扶贫。 完成以上工作，笔者认为离不开利用大数据技术和分析平台，因为大数据所记录的扶贫信息能够使扶贫工作能够做到实施求实，因地制宜，可持续，透明化，个性化、精准有依据，更重要的事情是利用大数据和互联网助力贫苦户脱贫 这里笔者提供一个建立开放的大数据精准扶贫平台，能让全社会参与进来的一种解决方案，系统的主要功能如下： ? 七 建立基于GIS系统和大数据可视化系统，依据系统中扶贫对象、资金、项目的数据库，从多个维度做扶贫数据分析平台，为掌握帮扶情况、预测脱贫成效和辅助领导决策提供重要依据。做到心中有数，统一管理。 研究领域主要包括： 大数据基础概论，大数据在企业和政府的应用实践，数据驱动业务变革的商业模式，医疗大数据运营体系、财税大数据、海关大数据、运营商大数据建设方案，旅游大数据平台建设方案，数据资产管理，大数据产业生态分析
大数据已经成为智慧政务的有力支撑，各地方政府部门都在积极拥抱大数据，建设政务大数据应用平台，打造数字化办公场景，全面提升政务工作的效能。 ，招商大数据的应用将更便捷、更精准的获取招商线索，洞察园区动态和行业情报，从而实现智能精准招商。 建好大数据平台，助力智慧招商 开展大数据招商，根本上还是要进行顶层设计，统筹各类数据，建立一套基于大数据的招商引资决策平台，才能实现智能招商、精准招商。 搭建大数据招商引资决策平台，必须做到高效采集、有效整合、充分利用政府数据和社会数据。 未来，大数据精准招商平台将成地方政府招商引资的标配，成为促进地方产业经济发展的重要工具。
一、通过大数据“理解消费者”行为特征 供需精准化 大数据第一个价值在于均衡供给和需求，购物中心根据客流数量和历史数据告知各商家下个时段预计顾客数，顾客APP接收精准推荐的优惠券，引导顾客流量，均衡供需。 ，从而实现大数据背后的精准化营销。 二、以大数据构建线上线下高效运营平台 利用数字科技，使用监控获取和分析线下客流信息 行业内众多的百货、购物中心、超市乃至专卖店都在使用客流监控系统，可以根据投资级别得到相应级别的数据，比如： ? 商户经营扶持的业务平台：针对商户扶持管理，大悦城启动Hadoop大数据业务平台。Hadoop大数据业务平台，是大数据分析技术之一，它能够让大悦城从传统销售模式转为预测销售模式 ? CRM社群：自建大数据体系，依托完善的经营数据和消费轨迹数据，精准分析并进行营销投放。
2015中国大数据技术大会第二天的大数据基础设施分论坛中，来自阿里云、Hulu、北京忆恒创源、阿里巴巴、企事录以及中科院计算所的技术专家分享了大数据基础设施从设计、搭建到平台测试标准各个方面的技术关键点 他首先讲解了阿里云大数据的发展史，接下来讲解了今天的阿里巴巴大数据平台到底能做什么事情，第一点最重要就是海量处理能力，这个离线计算平台支持SQL、MR、MPI、BSP算法平台。 除了海量数据处理能够，平台还可以提供数据整合能力，包括大数据的整合，把集团内部各个业务的数据整合在自己的平台，现在已经达到800PB的数据量，相互之间可以流转，包括结构化半结构化非结构化的数据，用统一的数据进行整合 还有数据交换能力，完全可信的数据交换平台，多层次的数据交换，还有数据管理能力，包括原数据管理，数据质量管理，数据标准管理。 接下来李超讲解了大数据平台里面三个比较重要的计算框架，一个是ODPS，第二个ADS实时数据分析，第三个StreamSQL，离线实时计算。前面两个已经在阿里云官网有云服务提供，后面一个处于准备当中。
一、概述 Apache Ambari是一个基于Web的支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控的开源工具，Ambari已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive 提供Web UI进行可视化的集群管理，简化了大数据平台的安装、使用难度。 for num in `seq 1 3`;do ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop-$num;done c.在ambari-server安装数据库 在ambari的setup中我们可以选择使用默认的postgresql，也可以自定义使用其他数据库，此处选用mariadb，便于后期管理维护 yum -y install mariadb-server mysql-connector-java systemctl start mariadb mysql -uroot password "mysqladmin" 登录数据库后我们采用root登录 d.配置本地
一、概述 Cloudera版本（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop，简称“CDH”），基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件，包括 HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop,简化了大数据平台的安装、使用难度。 生成密钥对 for num in `seq 1 3`;do ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop-$num;done c.在cm-server安装数据库 " 登录数据库后我们采用root登录 e.java环境配置 如果系统有安装java环境卸载干净使用oracle的jdk，此处使用jdk-7u80-linux-x64.rpm,在各节点均配置java环境 #将jar包复制到cm的lib目录下 cp mysql-connector-java-5.1.46/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar b.创建用户及初始化数据库
大数据平台技术栈 下面自底向上介绍各个层的主要项目。 1 采集层和传输层 ? 采集层 Sqoop 在hadoop和关系型数据库之间转换数据。 Kafka 消息队列，一个分布式流平台。 RocketMQ 阿里巴巴开源的消息队列。 2 存储层 ? Ignit是一个以内存为中心的分布式数据库，缓存和处理平台，用于事务，分析和流式工作负载，在PB级别的数据上提供接近内存速度访问数据。 Kudu Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用，目前是Apache Hadoop Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。Hive的设计目标是让精通SQL技能但Java编程技能相对较弱的分析师能对存放在Hadoop上的大规数据执行查询。
ETL是将业务系统的数据经过抽取，清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的额分散的，零乱的，标准不统一的数据整合到一起，为企业决策提供分析依据。ETL是BI项目中重要的一个环节。 数据抽取：把不同的数据源数据抓取过来，存到某个地方。例如：网络爬虫。 数据清洗：过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再抽取。 2 大数据平台架构 ? 首先，对于做大数据开发而言，平台的监控与报警和平台管理不归我们管，主要是给运维人员做的事情。我们要做的就是中间的事情。 然后来看看数据基础平台。 另外还有HBase，可以称作大数据中的数据库。Kafka的话一般会跟Flume作为一个组合。调度层，就是把计算层的计算放到调度层运行。如前面讲的小案例，就是把mapreduce放到yarn上面去运行。 计算层，就是对数据的处理运算。 接着看数据应用平台。元数据管理。这边的元数据要存储到关系型数据库中。作业平台管理，就是任务调度。交互分析就关系到sql语句。
为了解决当前数据中心运营过程中的数据管理组织混乱，无法深入数据本身，无法实现在线查看、浏览、分析计算等问题，我司推出了一款时空大数据云平台，能够实现数据的在线管理、在线可视化、在线计算以及在线代码编辑器等功能 针对大多数常用的空间数据以及观测数据（SHP、GEOJSON、KML、TIF、IMG、JP2、TXT、CSV、EXCEL、DAT等），平台能够像百度网盘一样进行数据的上传、下载、删除、移动、重命名等常规操作 并可以深入到数据实体而非数据文件进行管理，能够查看数据的缩略图，查看数据元数据（包含波段、空间范围、大小、分辨率等），查看数据统计信息（包含字段、数量、最大值、最小值、平均值等信息）等。 针对此，平台支持用户直接将上传到平台的空间数据叠加在地图上进行可视化，并能够配置点线面以及波段的显示样式等，还可以查看每一个空间对象的属性信息；观测数据可以通过表格和图表两种方式进行查看，并支持字段过滤等简单清洗操作 [在线代码编辑器-pandas库] [在线代码编辑器-spark] 五、总结 平台通过以上四个部分，实现了完整的数据中心解决方案。
Cloudera Manager：简称CM 是为了便于在集群中进行Hadoop等大数据处理相关的服务安装和监控管理的组件，对集群中主机、Hadoop、Hive、Spark等服务的安装配置管理做了极大的简化 它是Hadoop集群的软件分发及管理监控平台，通过它可以快速地部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。 ? 2、日志采集及检索：对于一个大规模的集群，CM提供了日志的收集功能，能够通过统一的界面查看集群中每台机器、各项服务的日志，并且可以根据日志级别进行检索。 四、集成功能 1、安全配置：为了方便Hadoop大数据平台与原有身份认证系统如AD、LDAP等的集成，CM只需在界面上配置即可完成。 4、数据审计：支持对数据的审计和访问 5、安全集成向导：启动Kerberos集成和外部安全认证集成，如支持通过内部数据库和外部服务进行用户认证。
腾讯大数据处理套件（TBDS）是基于腾讯多年海量数据处理经验，对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务，来构建您的大数据应用服务……
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