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大数据查看是什么

发布时间:2023-01-24 17:26:45

Ⅰ 派出所大数据能查到什么

法律分析:“大数据”的深度应用,开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代,信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。目前对于公安大数据的应用方式,可以分为以下三个层次:(一)统计查询:这是对大数据最基本的应用方式,主要面向历史与现状,回答已经发生了什么事情,如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。(二)数据挖掘:是目前大数据的核心应用方式,其重点不在于发现因果,而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释,也可能不能马上发现其中的深层次原因,但对工作具有一定指导意义,比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。(三)预测预判:是大数据应用未来的发展方向,在数据统计、分析、挖掘的基础上,建立起合适的数据模型,从数据的关联关系入手,推导出因果关系,能够对一定时期内的趋势走向做出预测,对危险信号做出预警,指导预防工作的走向。这三个层次具体到实际业务系统,包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智 能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础,通过大数据平台的智能分析,实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用,帮助公安能够快速、科学地侦破案件。公安大数据应用于不同警种,由于其实际应用需求的区别,解决的问题也有所区别。如智能交通领域,目前大数据主要应用于车辆的疏导,比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等),根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地,比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面,就是基于大数据的技术分析所得。

法律依据:《中华人民共和国政府信息公开条例》

第七条 各级人民政府应当积极推进政府信息公开工作,逐步增加政府信息公开的内容。

第八条 各级人民政府应当加强政府信息资源的规范化、标准化、信息化管理,加强互联网政府信息公开平台建设,推进政府信息公开平台与政务服务平台融合,提高政府信息公开在线办理水平。

第九条 公民、法人和其他组织有权对行政机关的政府信息公开工作进行监督,并提出批评和建议。

Ⅱ 查大数据怎么查

现今查询个人网贷大数据报告的话,在微信就能很快地查询到,不仅全面详细,还很安全方便,不用担心会造成隐私泄露。

​查询个人网贷大数据:

只需要打开微信首页,搜索:深查数据。点击查询,输入信息即可查询到自己的征信数据,该数据源自全国2000多家网贷平台和银联中心,用户可以查询到自身的大数据与信用情况,可以获取各类指标,查询到自己的个人信用情况,网黑指数分,黑名单情况,网贷申请记录,申请平台类型,是否逾期,逾期金额,信用卡与网贷授信预估额度等重要数据信息等。

Ⅲ 大数据是什么意思举例说明

大数据一般是用在应用领域,通过数据趋势,或者数据透明化,为决策做参考。
举个例子,现在国家允许公开企业信息,比如企业有没有偷税、漏税,有没有合同纠纷,通过大数据平台都可以查询到,还可以知道企业的历史信用等情况,这些就是大数据可以给普通企业、老百姓的帮助。再比如现在很多以前要在柜台办理的业务,线上就解决了,这都是在通过大数据的应用,惠及到老百姓的事情。

Ⅳ 大数据到底是啥在哪里(通俗解释)

大数据是什么?在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念,
但是,在日常生活中大数据有离我们很近,我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利,个性化,人性化。
全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。
定义,结构特点,
我们身边有哪些大数据,大数据带来了什么,
这四个方面了解。

那么“大数据”到底是什么呢?

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出:大数据即是一种规模大到在获取,存储,管理,分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢?1GB=1024MB,1PB=1024GB才足以称为大数据。
其次,大数据具有什么样的特点和结构呢?

大数据从整体上看分为四个特点,第一,大量。

衡量单位PB级别,存储内容多。

第二,高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。

第二,多样。

数据的来源是各种渠道上获取的,有文本数据,图片数据,视频数据等。因此数据是多种多样的。

第三,价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值,还拥有商业价值。
大数据在结构上还分为:结构化,半结构化,非结构化。结构化简单来讲是数据库,是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

那我们身边有哪些东西是大数据呢?

在生产生活中常见的有电信数据:通话数据、短信数据、手机浏览数据。银行数据,微信聊天数据等。

Ⅳ 有谁知道大数据指的是什么

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法[2])大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
说起大数据,就要说到商业智能:
商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具,是用来处理企业中现有数据,并将其转换成知识、分析和结论,辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术,包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语,其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业,不仅为企业提供信息获取能力,而且通过对信息的开发,将其转变为企业的竞争优势,也有人称之为混沌世界中的智能。因此,越来越多的企业提出他们对BI的需求,把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据,以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的,也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、线上分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表

2.掌握指标管理

3.随时线上分析处理

4.视觉化之企业仪表版

5.协助预测规划

导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process):BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力,汇总公司内、外部的资料,整合成有效的决策资讯,让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

2.降低整体营运成本(Power the Bottom Line):BIS改善企业的资讯取得能力,大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本,而弹性的模组设计接口,完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。

3.协同组织目标与行动(Achieve a Fully Coordinated Organization):BIS加强企业的资讯传播能力,消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距,并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质,使组织内的每个人目标一致、齐心协力。

商业智能领域的技术应用
商业智能的技术体系主要有数据仓库(Data Warehouse,DW)、联机分析处理(OLAP)以及数据挖掘(Data Mining,DM)三部分组成。

数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

在线分析处理(OLAP)技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息,进行快速、一致、交互地访问,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

数据挖掘(DM)是一种决策支持过程,它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。

商业智能的应用范围
1.采购管理

2.财务管理

3.人力资源管理

4.客户服务

5.配销管理

6.生产管理

7.销售管理

8.行销管理

商业智能实施步骤

商业智能系统处理流程[1]
商业智能(BI)作为一个概念,描述与业务紧密结合,并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。

为了让数据“活”起来,往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析(OLAP)等技术。数据或者数据源包含的种类繁多,例如存储在关系型数据库中的,在外围数据文件中的,在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。

这些分析有财务管理、点击流分析(Clickstream)、供应链管理、关键绩效指标(Key Performance Indicators, KPI)、客户分析等。商业智能关注的是,从各种渠道(软件,系统,人,等等)发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取(Extraction)、转换(Transformation)和加载(Load)软件(搜集数据,建立标准的数据结构,然后把这些数据存在另外的数据库中)、数据挖掘和在线分析(Online Analytical Processing,允许用户容易地从多个角度选取和察看数据)等 。

商业智能系统的功能
商业智能系统应具有的主要功能:

数据仓库:高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储,容量大,运行稳定,维护成本低,支持元数据管理,支持多种结构,例如中心式数据仓库,分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。

数据ETL:数据ETL支持多平台、多数据存储格式(多数据源,多格式数据文件,多维数据库等)的数据组织,要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。

数据统计输出(报表):报表能快速的完成数据统计的设计和展示,其中包括了统计数据表样式和统计图展示,可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案,支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。

分析功能:可以通过业务规则形成分析内容,并且展示样式丰富,具有一定的交互要求,例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析(OLAP分析),实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。

典型的商业智能系统
典型的商业智能系统有:

客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。

[编辑]商业智能解决方案厂商
提供商业智能解决方案的着名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等

最后,希望你关注一下FineBI,帆软软件的大数据解决方案,我看了,还是很不错的

Ⅵ 贷款查大数据是查什么

通常是指第三方征信系统,借款人的信贷记录就是用大数据技术整合起来的,在贷款的时候,各个贷款机构都会查看征信系统中的大数据。
一般来说,如果借款人的数据中,有以下记录,会影响到申请贷款:
1、借款人以前有关逾期偿还信用卡或贷款的记录。
2、借款人经常申请贷款,产生了大量的贷款记录
拓展资料:
贷款,意思是银行、信用合作社等机构借钱给用钱的单位或个人,一般规定利息、偿还日期。
广义的贷款指贷款、贴现、透支等出贷资金的总称。银行通过贷款的方式将所集中的货币和货币资金投放出去,可以满足社会扩大再生产对补充资金的需要,促进经济的发展,同时,银行也可以由此取得贷款利息收入,增加银行自身的积累。
具备条件
一般情况下,申请个人贷款需要符合以下这些条件:
1、在贷款银行所在地有固定住所、有常住户口或有效居住证明、年龄在65周岁(含)以下、具有完全民事行为能力的中国公民;
2、有正当职业和稳定的收入,具有按期偿还贷款本息的能力;
3、具有良好的信用记录和还款意愿,无不良信用记录;
4、能提供银行认可的合法、有效、可靠的担保;
5、有明确的贷款用途,且贷款用途符合相关规定;
6、银行规定的其他条件。
注意事项
1、向银行提供资料要真实,提供本人住址、联系方式要准确,变更时要及时通知银行;
2、贷款用途要合法合规,交易背景要真实;
3、根据自己的还款能力和未来收入预期,选择适合自己的还款方式;
4、申请贷款额度要量力而行,通常月还款额不宜超过家庭总收入的50%;
5、认真阅读合同条款,了解自己的权利义务;
6、要按时还款,避免产生不良信用记录;
7、不要遗失借款合同和借据,对于抵押类贷款,还清贷款后不要忘记撤销抵押登记;
8、提前还款必须提前一个月与银行沟通才可以办理。
9、外地人办理商业贷款一般银行要求借款人在本地有稳定的收入外,还要到户口所在地开具户籍证明(有的银行还要求办公证);而房屋置业担保公司对外地人的要求要在本地有收入外再办理个暂住证即可。

Ⅶ 大数据是什么意思 大数据包括什么

大数据,在近几年越来越受到人们的关注,尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来,但是对于大多数的人来说,大数据概念在他们眼里还是模糊不清的,那么,什么叫大数据?大数据是什么意思呢?我查询整理了相关资料,希望能够帮助到大家!

大数据的定义

由于计量、记录、预测生产生活过程的需要,人类对数据探寻的脚步从未停歇,从原始数据的出现,到科学数据的形成,再到大数据的诞生,走过了漫漫长路。

2011年5月,麦肯锡研究院发布报告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义:“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”

2015年8月31日,国务院《促进大数据发展行动纲要》指出:“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”

《大数据白皮书2016》称:“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角看,大数据是新资源,体现了一种全新的资源观;从技术视角看,大数据代表了新一代数据管理与分析技术;从理念的视角看,大数据打开了一种全新的思维角度。”

当前,业界公认的大数据有“4V特征,即:Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。

大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上,通过算法模型,得出有意义的结果,进而进行资源配置的优化、现象的发现、未来的预测等。

大数据的内容

大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据,主要包括以下几个领域:

1、黑匣子数据:它是直升机,飞机和喷气机等的组件。它捕捉飞行机组的声音,麦克风和耳机的录音,以及飞机的性能信息。

2、社会媒体数据:Facebook和Twitter等社交媒体保存着全球数百万人发布的信息和观点。

3、证券交易所数据:证券交易所数据保存关于由客户在不同公司的份额上做出的“买入”和“卖出”决定的信息。

4、电网数据:电网数据保持特定节点相对于基站消耗的信息。

5、运输数据:运输数据包括车辆的型号,容量,距离和可用性。

6、搜索引擎数据:搜索引擎从不同的数据库检索大量数据。

因此,大数据包含的数据是大量、高速度和可扩展的数据,其中,数据有三种类型:

(1)结构化数据:关系数据。

(2)半结构化数据:XML数据。

(3)非结构化数据:Word,PDF,文本,媒体日志

Ⅷ 什么是大数据,你知道吗

大数据一般来说是相当于对某个领域的综合统计,可以相对的筛选出相关的内容

Ⅸ 学校的大数据能查到什么

可以查到学生的学籍信息以及教师的联系方式。

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

名词解释:

对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

Ⅹ 买车查大数据是什么意思

买车查大数据是指第三方征信系统,借款人的信贷记录就是用大数据技术整合起来的,在贷款的时候,各个贷款机构都会查看征信系统中的大数据。贷款买车才查,看你有没有贷款逾期或者不良记录,全款不会查的,现在有很多网贷,但是能接入央行征信的没几个,所以后来就有了贷款大数据,如果借款人贷款大数据记录较差的话,以后办贷款可能被拒。

买车查大数据包含内容

个人风险综合查询违法犯罪记录,刑事、行政拘留信贷逾期记录,电商授权数据实名认证数据,风险评分,支付宝授权信息,收货地址,购物记录,认证时长,消费能力画像,购物偏好,运营商授权报告异常通话,身份证实名信息查询实名校验,公安部系统,平台风险查询平台借贷记录,多头借贷自动提醒,借贷预警。

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