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大數據查看是什麼

發布時間:2023-01-24 17:26:45

Ⅰ 派出所大數據能查到什麼

法律分析:「大數據」的深度應用,開啟了公安警務工作的新紀元。傳統方式的治安防控體系已逐漸被以「大數據」為核心的信息化新技術所取代,信息化轉型已成為公安機關掌控當下和贏得未來的必由之路。目前對於公安大數據的應用方式,可以分為以下三個層次:(一)統計查詢:這是對大數據最基本的應用方式,主要面向歷史與現狀,回答已經發生了什麼事情,如流動人口分區域統計、實有車輛歸屬地統計、各類案件的數量分布和趨勢。(二)數據挖掘:是目前大數據的核心應用方式,其重點不在於發現因果,而是發現數據之間的關聯關系。這種關系可能可以直觀解釋,也可能不能馬上發現其中的深層次原因,但對工作具有一定指導意義,比如季節氣候與某些類型案件的關聯關系、車輛活動范圍、活動習慣與黑車的關聯關系。(三)預測預判:是大數據應用未來的發展方向,在數據統計、分析、挖掘的基礎上,建立起合適的數據模型,從數據的關聯關系入手,推導出因果關系,能夠對一定時期內的趨勢走向做出預測,對危險信號做出預警,指導預防工作的走向。這三個層次具體到實際業務系統,包括圖偵、車輛特徵分析系統、人員特徵分析系統、視頻偵查系統等等。這些系統以普通視頻監控、車輛/人員卡口、智 能IPC等監控前端獲取的視頻、圖片、結構化描述為基礎,通過大數據平台的智能分析,實現如以圖搜圖、語義搜圖、車輛/人員布控、疑似案件對比、詳細特徵分析等等深度大數據應用,幫助公安能夠快速、科學地偵破案件。公安大數據應用於不同警種,由於其實際應用需求的區別,解決的問題也有所區別。如智能交通領域,目前大數據主要應用於車輛的疏導,比如基於不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等),根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。這些應用目前已在很多大城市落地,比如平時大家在公交上看到移動電視里播放的上下班高峰路段實時畫面,就是基於大數據的技術分析所得。

法律依據:《中華人民共和國政府信息公開條例》

第七條 各級人民政府應當積極推進政府信息公開工作,逐步增加政府信息公開的內容。

第八條 各級人民政府應當加強政府信息資源的規范化、標准化、信息化管理,加強互聯網政府信息公開平台建設,推進政府信息公開平台與政務服務平台融合,提高政府信息公開在線辦理水平。

第九條 公民、法人和其他組織有權對行政機關的政府信息公開工作進行監督,並提出批評和建議。

Ⅱ 查大數據怎麼查

現今查詢個人網貸大數據報告的話,在微信就能很快地查詢到,不僅全面詳細,還很安全方便,不用擔心會造成隱私泄露。

​查詢個人網貸大數據:

只需要打開微信首頁,搜索:深查數據。點擊查詢,輸入信息即可查詢到自己的徵信數據,該數據源自全國2000多家網貸平台和銀聯中心,用戶可以查詢到自身的大數據與信用情況,可以獲取各類指標,查詢到自己的個人信用情況,網黑指數分,黑名單情況,網貸申請記錄,申請平台類型,是否逾期,逾期金額,信用卡與網貸授信預估額度等重要數據信息等。

Ⅲ 大數據是什麼意思舉例說明

大數據一般是用在應用領域,通過數據趨勢,或者數據透明化,為決策做參考。
舉個例子,現在國家允許公開企業信息,比如企業有沒有偷稅、漏稅,有沒有合同糾紛,通過大數據平台都可以查詢到,還可以知道企業的歷史信用等情況,這些就是大數據可以給普通企業、老百姓的幫助。再比如現在很多以前要在櫃台辦理的業務,線上就解決了,這都是在通過大數據的應用,惠及到老百姓的事情。

Ⅳ 大數據到底是啥在哪裡(通俗解釋)

大數據是什麼?在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念,
但是,在日常生活中大數據有離我們很近,我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利,個性化,人性化。
全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。
定義,結構特點,
我們身邊有哪些大數據,大數據帶來了什麼,
這四個方面了解。

那麼「大數據」到底是什麼呢?

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出:大數據即是一種規模大到在獲取,存儲,管理,分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢?1GB=1024MB,1PB=1024GB才足以稱為大數據。
其次,大數據具有什麼樣的特點和結構呢?

大數據從整體上看分為四個特點,第一,大量。

衡量單位PB級別,存儲內容多。

第二,高速。
大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。

第二,多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的,有文本數據,圖片數據,視頻數據等。因此數據是多種多樣的。

第三,價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值,還擁有商業價值。
大數據在結構上還分為:結構化,半結構化,非結構化。結構化簡單來講是資料庫,是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整,沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

那我們身邊有哪些東西是大數據呢?

在生產生活中常見的有電信數據:通話數據、簡訊數據、手機瀏覽數據。銀行數據,微信聊天數據等。

Ⅳ 有誰知道大數據指的是什麼

大數據(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而採用所有數據的方法[2])大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。
說起大數據,就要說到商業智能:
商業智能(Business Intelligence,簡稱:BI),又稱商業智慧或商務智能,指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具,是用來處理企業中現有數據,並將其轉換成知識、分析和結論,輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術,包含了從數據倉庫到分析型系統等。

商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫(或數據集市)、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語,其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業,不僅為企業提供信息獲取能力,而且通過對信息的開發,將其轉變為企業的競爭優勢,也有人稱之為混沌世界中的智能。因此,越來越多的企業提出他們對BI的需求,把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。

目前,商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識,幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據,以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的,也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數據轉化為知識,需要利用數據倉庫、線上分析處理(OLAP)工具和數據挖掘等技術。因此,從技術層面上講,商業智能不是什麼新技術,它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。

把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理,以保證數據的正確性,然後經過抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load),即ETL過程,合並到一個企業級的數據倉庫里,從而得到企業數據的一個全局視圖,在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變為輔助決策的知識),最後將知識呈現給管理者,為管理者的決策過程提供支持。

企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表

2.掌握指標管理

3.隨時線上分析處理

4.視覺化之企業儀表版

5.協助預測規劃

導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process):BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力,匯總公司內、外部的資料,整合成有效的決策資訊,讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

2.降低整體營運成本(Power the Bottom Line):BIS改善企業的資訊取得能力,大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本,而彈性的模組設計介面,完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。

3.協同組織目標與行動(Achieve a Fully Coordinated Organization):BIS加強企業的資訊傳播能力,消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距,並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質,使組織內的每個人目標一致、齊心協力。

商業智能領域的技術應用
商業智能的技術體系主要有數據倉庫(Data Warehouse,DW)、聯機分析處理(OLAP)以及數據挖掘(Data Mining,DM)三部分組成。

數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫(DW)就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合,用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。

在線分析處理(OLAP)技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息,進行快速、一致、交互地訪問,從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。

數據挖掘(DM)是一種決策支持過程,它主要基於AI、機器學習、統計學等技術,高度自動化地分析企業原有的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,預測客戶的行為,幫助企業的決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。

商業智能的應用范圍
1.采購管理

2.財務管理

3.人力資源管理

4.客戶服務

5.配銷管理

6.生產管理

7.銷售管理

8.行銷管理

商業智能實施步驟

商業智能系統處理流程[1]
商業智能(BI)作為一個概念,描述與業務緊密結合,並且根據需要進行相關特性展示和數據處理的過程。

為了讓數據「活」起來,往往需要利用數據倉庫、數據挖掘、報表設計與展示、聯機在線分析(OLAP)等技術。數據或者數據源包含的種類繁多,例如存儲在關系型資料庫中的,在外圍數據文件中的,在業務流中實時產生存儲在內存中的等等。而商業智能最終能夠輔助的業務經營決策,既可以是操作層的,也可以是戰術層和戰略層的決策。

這些分析有財務管理、點擊流分析(Clickstream)、供應鏈管理、關鍵績效指標(Key Performance Indicators, KPI)、客戶分析等。商業智能關注的是,從各種渠道(軟體,系統,人,等等)發掘可執行的戰略信息。商業智能用的工具有抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和載入(Load)軟體(搜集數據,建立標準的數據結構,然後把這些數據存在另外的資料庫中)、數據挖掘和在線分析(Online Analytical Processing,允許用戶容易地從多個角度選取和察看數據)等 。

商業智能系統的功能
商業智能系統應具有的主要功能:

數據倉庫:高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲,容量大,運行穩定,維護成本低,支持元數據管理,支持多種結構,例如中心式數據倉庫,分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。

數據ETL:數據ETL支持多平台、多數據存儲格式(多數據源,多格式數據文件,多維資料庫等)的數據組織,要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。

數據統計輸出(報表):報表能快速的完成數據統計的設計和展示,其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示,可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案,支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。

分析功能:可以通過業務規則形成分析內容,並且展示樣式豐富,具有一定的交互要求,例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析(OLAP分析),實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。

典型的商業智能系統
典型的商業智能系統有:

客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。

[編輯]商業智能解決方案廠商
提供商業智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等

最後,希望你關注一下FineBI,帆軟軟體的大數據解決方案,我看了,還是很不錯的

Ⅵ 貸款查大數據是查什麼

通常是指第三方徵信系統,借款人的信貸記錄就是用大數據技術整合起來的,在貸款的時候,各個貸款機構都會查看徵信系統中的大數據。
一般來說,如果借款人的數據中,有以下記錄,會影響到申請貸款:
1、借款人以前有關逾期償還信用卡或貸款的記錄。
2、借款人經常申請貸款,產生了大量的貸款記錄
拓展資料:
貸款,意思是銀行、信用合作社等機構借錢給用錢的單位或個人,一般規定利息、償還日期。
廣義的貸款指貸款、貼現、透支等出貸資金的總稱。銀行通過貸款的方式將所集中的貨幣和貨幣資金投放出去,可以滿足社會擴大再生產對補充資金的需要,促進經濟的發展,同時,銀行也可以由此取得貸款利息收入,增加銀行自身的積累。
具備條件
一般情況下,申請個人貸款需要符合以下這些條件:
1、在貸款銀行所在地有固定住所、有常住戶口或有效居住證明、年齡在65周歲(含)以下、具有完全民事行為能力的中國公民;
2、有正當職業和穩定的收入,具有按期償還貸款本息的能力;
3、具有良好的信用記錄和還款意願,無不良信用記錄;
4、能提供銀行認可的合法、有效、可靠的擔保;
5、有明確的貸款用途,且貸款用途符合相關規定;
6、銀行規定的其他條件。
注意事項
1、向銀行提供資料要真實,提供本人住址、聯系方式要准確,變更時要及時通知銀行;
2、貸款用途要合法合規,交易背景要真實;
3、根據自己的還款能力和未來收入預期,選擇適合自己的還款方式;
4、申請貸款額度要量力而行,通常月還款額不宜超過家庭總收入的50%;
5、認真閱讀合同條款,了解自己的權利義務;
6、要按時還款,避免產生不良信用記錄;
7、不要遺失借款合同和借據,對於抵押類貸款,還清貸款後不要忘記撤銷抵押登記;
8、提前還款必須提前一個月與銀行溝通才可以辦理。
9、外地人辦理商業貸款一般銀行要求借款人在本地有穩定的收入外,還要到戶口所在地開具戶籍證明(有的銀行還要求辦公證);而房屋置業擔保公司對外地人的要求要在本地有收入外再辦理個暫住證即可。

Ⅶ 大數據是什麼意思 大數據包括什麼

大數據,在近幾年越來越受到人們的關注,盡管大數據概念已經在各個行業中應用逐漸變得廣泛起來,但是對於大多數的人來說,大數據概念在他們眼裡還是模糊不清的,那麼,什麼叫大數據?大數據是什麼意思呢?我查詢整理了相關資料,希望能夠幫助到大家!

大數據的定義

由於計量、記錄、預測生產生活過程的需要,人類對數據探尋的腳步從未停歇,從原始數據的出現,到科學數據的形成,再到大數據的誕生,走過了漫漫長路。

2011年5月,麥肯錫研究院發布報告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次給大數據做出相對清晰的定義:「大數據是指其大小超出了常規資料庫工具獲取、儲存、管理和分析能力的數據集。」

2015年8月31日,國務院《促進大數據發展行動綱要》指出:「大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合,正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析,從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」

《大數據白皮書2016》稱:「大數據是新資源、新技術和新理念的混合體。從資源視角看,大數據是新資源,體現了一種全新的資源觀;從技術視角看,大數據代表了新一代數據管理與分析技術;從理念的視角看,大數據打開了一種全新的思維角度。」

當前,業界公認的大數據有「4V特徵,即:Volume(體量大)、Variety(種類多)、Velocity(速度快)和Value(價值高)。

大數據的作用在於在龐大的全量數據的基礎上,通過演算法模型,得出有意義的結果,進而進行資源配置的優化、現象的發現、未來的預測等。

大數據的內容

大數據涉及由不同設備和應用程序產生的數據,主要包括以下幾個領域:

1、黑匣子數據:它是直升機,飛機和噴氣機等的組件。它捕捉飛行機組的聲音,麥克風和耳機的錄音,以及飛機的性能信息。

2、社會媒體數據:Facebook和Twitter等社交媒體保存著全球數百萬人發布的信息和觀點。

3、證券交易所數據:證券交易所數據保存關於由客戶在不同公司的份額上做出的「買入」和「賣出」決定的信息。

4、電網數據:電網數據保持特定節點相對於基站消耗的信息。

5、運輸數據:運輸數據包括車輛的型號,容量,距離和可用性。

6、搜索引擎數據:搜索引擎從不同的資料庫檢索大量數據。

因此,大數據包含的數據是大量、高速度和可擴展的數據,其中,數據有三種類型:

(1)結構化數據:關系數據。

(2)半結構化數據:XML數據。

(3)非結構化數據:Word,PDF,文本,媒體日誌

Ⅷ 什麼是大數據,你知道嗎

大數據一般來說是相當於對某個領域的綜合統計,可以相對的篩選出相關的內容

Ⅸ 學校的大數據能查到什麼

可以查到學生的學籍信息以及教師的聯系方式。

大數據(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

名詞解釋:

對於「大數據」(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

Ⅹ 買車查大數據是什麼意思

買車查大數據是指第三方徵信系統,借款人的信貸記錄就是用大數據技術整合起來的,在貸款的時候,各個貸款機構都會查看徵信系統中的大數據。貸款買車才查,看你有沒有貸款逾期或者不良記錄,全款不會查的,現在有很多網貸,但是能接入央行徵信的沒幾個,所以後來就有了貸款大數據,如果借款人貸款大數據記錄較差的話,以後辦貸款可能被拒。

買車查大數據包含內容

個人風險綜合查詢違法犯罪記錄,刑事、行政拘留信貸逾期記錄,電商授權數據實名認證數據,風險評分,支付寶授權信息,收貨地址,購物記錄,認證時長,消費能力畫像,購物偏好,運營商授權報告異常通話,身份證實名信息查詢實名校驗,公安部系統,平台風險查詢平台借貸記錄,多頭借貸自動提醒,借貸預警。

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