1樓：snowcbxexam膚
如果要分析的話,你獲取的資訊要足夠多。這樣才能意義。 比如30歲的人平均心跳是怎麼樣,男性,女性等,患與心臟病的,等等。從多種不同的緯度去分析,價值才更大。
2樓：匿名使用者
用androidsdk中的face detector實現人臉識別流程是這樣的：
1. 讀取一張**至bitmap （從resource中，或是從手機相簿中選取）
2. 使用facedetector api分析bitmap，將探測到的人臉資料以facedetector.face儲存在一個face list中；
3.將人臉框顯示在**上。
3樓：mexico卡卡
將帶有格式的文字儲存到資料庫中的方法/步驟：
1、在jsp中，頁面的帶有格式的文字內容外面用一個大的標籤，給定表簽名。
2、頁面做提交的時候用上面的表簽名點innerhtml的方式來獲取頁面帶有標籤和樣式的內容。
3、將上面取得的內容作為一個字串儲存到資料庫即可，下次把資料庫裡的內容直接輸出到頁面就可以了。
對於要輸出到word裡儲存樣式的方法也是類似的，只是需要去看一下word解析文字的方式與jsp有何區別，在輸出到word的時候做一下變換即可。
如何進行大資料分析及處理？
4樓：正義之士
大資料分析及處理是通過對網際網路資訊清洗、抽取、排重、分類、摘要、聚類、關聯、索引、儲存的。
獨立的分析引擎系統，其中配置管理平臺模組為b/s結構，引擎工具模組為c/s結構圖形使用者介面，採用多機分散式和單機多例項部署。引擎工具模組分四個子引擎，按照資料清洗引擎、資料特徵化引擎、資料分析結果生成引擎、資料結果渲染引擎的資料流自動機模型執行。
引擎工具模組通過自動分詞、自動聚類、自動分類/規則分類/混合分類、文字相似性檢索（自動排重）、自動摘要+主題詞標引（自由詞+行業主題詞）、常識校對、資訊過濾、拼音、同音檢索、相關短語檢索、自然語言檢索等文字挖掘技術，對資料進行研判，並結合全文檢索技術實現結構化與非結構化的資料管理，支援結構化和非結構化資料的混合檢索。
5樓：安徽新華電腦專修學院
大資料：難以用常規的資料庫工具獲取、儲存、管理、分析的資料集合。
6樓：匿名使用者
給大家介紹一款親測好用的大資料分析軟體。
tempo大資料分析平臺是一款面向企業級使用者的一體化大資料分析應用平臺。平臺基於大資料架構，集資料視覺化探索、資料深度分析、成果管理應用於一體，面向企業各級資料分析、資料價值利用人員，有效解決資料價值發掘和利用問題。平臺便捷的資料接入與準備，一體化的資料探勘與視覺化分析，靈活多樣的成果管理與應用，為使用者提供專業、敏捷、易用的資料分析與應用體驗。
1.高效能的大資料處理
基於大資料架構，支援分散式儲存、分散式平行計算、記憶體計算，實現海量資料分析。
2. 領先的分析演算法引擎
基於大資料探勘應用的獨創分散式演算法引擎，內嵌世界領先的l½稀疏迭代/迴歸、視覺聚類、稀疏時間序列等演算法，及自主研發的中文文字演算法。
3.靈活開放的系統整合
靈活開放的架構，支援圖形、演算法節點快速擴充套件，支援與企業現有業務系統無縫融合。
7樓：透明液體
億信abi是一款集
資料採集、處理、分析和展示為一體的平臺。全方位滿足使用者的資料應用場景，通過豐富的資料分析手段，為使用者提供一站式資料分析平臺。並且很大程度上能降低資料分析實施技術門檻，使複雜的工作簡單化、重複的工作智慧化。
億信abi中的資料整合模組，相當於一整套數倉實施工具，其中豐富的處理轉換元件，通過拖拽式的流程設計，實現了資料抽取、清洗、轉換、裝載及排程，用於幫助**和企業構建資料倉儲，完成資料融合，提升資料質量，服務資料分析。
報表分析裡內建了上百種視覺化元素和圖形。不僅支援80多種統計圖，還囊括了世界、中國各省市的地圖及gis地圖，通過設計與搭配，可衍生出成千上萬種視覺化效果。同時abi還支援動態炫酷的酷屏分析，獨特的3d全景視角，自由快捷製作各類互動式常規屏和大屏報表，將創意變為現實。
8樓：匿名使用者
資料分析目前國內的佼佼者是finebi,多維olap分析是bi工具分析功能的集中體現，其應用特性主要體現在兩方面：一是即時查詢到效果（online），這要求後臺資料的計算速度和前臺瀏覽器的展示速度都要很快；二是多維度自定義分析，這要求bi工具的多維資料庫應該具有較大的靈活性，可以隨使用者的要求組合任意的指標和維度。只有同時滿足這兩個特性的互動分析過程，才是多維olap分析，才能保障使用者即時看到其分析需求對應的資料統計結果，以及通過切換維度和改變條件等方式，滿足根據上一步的結果即時產生的新的分析需求。
9樓：小康爺
應該與城市規劃、gis資料、居民生活消費等資料有關吧，可以試著做做
10樓：探碼科技
資料整合：構建聚合的資料倉儲
將客戶需要的資料通過網路爬蟲、結構化資料、本地資料、物聯網裝置、人工錄入等進行全位實時的彙總採集，為企業構建自由獨立的資料庫。消除了客戶資料獲取不充分，不及時的問題。目的是將客戶生產、運營中所需要的資料進行收集儲存。
2.資料管理：建立一個強大的資料湖
將資料庫中的資料經過抽取、清洗、轉換將分散、零亂、標準不統一的資料整合到一起，通過在分析資料庫中建模資料來提高查詢效能。合併來自多個**的資料，構建複雜的連線和聚合，以建立資料的視覺化圖示使使用者能更直觀獲得資料價值。為內部商業智慧系統提供動力，為您的業務提供有價值的見解。
3.資料應用：將資料產品化
將資料湖中的資料，根據客戶所處的行業背景、需求、使用者體驗等角度將資料真正的應用化起來生成有價值的應用服務客戶的商務辦公中。將資料真正做到資產化的運作。
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類資料的處理應用。以資料為原料，通過網路資料採集、生產裝置資料採集的方式將各種原始資料凝結成雲，為客戶打造強大的資料儲存庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對儲存的資料進行計算整合讓資料與演算法產生質變反應化云為雨，讓真正有價值的資料流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成資料湖泊，對資料進行標註與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的資料支流匯合整合資料應用中，為行業使用者帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。
在資料探勘的過程中，什麼環節最重要
11樓：啾
一個完整資料探勘過程的四個步驟：
1、鑑別商業問題；
2、使用資料探勘技術將資料轉換成可以採取行動的資訊；
3、根據資訊採取行動；
4、衡量結果。
在現代社會中，公司大多數商務流程的核心部分是資料。而資料探勘的任務就是在如此海量的資料中發現有用的資料。但是僅僅發現資料那是不夠的。
我們必須對這種模型做出一定的反應，並採取行動，最後將有用的資料轉換成資訊，資訊變成行動，行動轉換成價值。這個就是資料探勘在商業應用上的一個完整的流程。
資料探勘分析工具有哪些？好用的
12樓：透明液體
資料分析和資料探勘並不是相互獨立的，資料分析通常是直接從資料庫取出已有資訊，進行一些統計、視覺化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。但是如果要分析已有資訊背後的隱藏資訊，而這些資訊通過觀察往往是看不到的，這是就需要用到資料探勘，作為分析之前要走的一個門檻。資料探勘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量資料，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。
這裡可以用億信abi幫助企業發現潛在的資訊，挖掘資料的潛在價值。abi融合了etl資料處理、資料建模、資料分析、資料填報、資料探勘等功能。其中資料分析模組支援報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、資料填報、資料探勘等多種分析手段對資料進行分析。
簡述資料庫 資料倉儲 和資料探勘三者之間的關係
13樓：可以叫我表哥
資料倉儲是要整合多種資料來源，比如個人財務記錄和購物記錄，比如企業的原料、生產、銷售的異構資料庫。資料庫一般是單一結構的，沒辦法整合異構源去做一個統一介面，所以在資料分析需求達到巨集觀規模後才弄出這麼個概念來。所謂面向事務和麵向主題就是這個意思。
事務是資料記錄查詢的單一任務，主題是資料分析目標的相關資料範疇。
資料倉儲是資料探勘的物件，進行大規模的資料探勘前先要建立資料倉儲，資料探勘的研究方向有偏向資料庫的。
14樓：換暱稱很難呀
既然簡述，我就最簡單的方法說。
資料庫是儲存目前最需要的資料的地方
資料倉儲就是一個放永久資料的地方。只增加，不減少。
資料探勘是在資料集上做的一種對資料存在的各種潛在的，相關的一種技術。
15樓：李盼真
資料庫資料庫（database）是按照資料結構來組織、儲存和管理資料的倉庫，它產生於距今五十年前，隨著資訊科技和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，資料管理不再僅僅是儲存和管理資料，而轉變成使用者所需要的各種資料管理的方式。
資料庫的定義：資料庫（database，db）是一個長期儲存在計算機內的、有組織的、有共享的、統一管理的資料集合。它是一個按資料結構來儲存和管理資料的計算機軟體系統。
資料庫的概念實際包括兩層意思：
（1）資料庫是一個實體，它是能夠合理保管資料的「倉庫」，使用者在該「倉庫」中存放要管理的事務資料，「資料」和「庫」兩個概念結合成為資料庫。
（2）資料庫是資料管理的新方法和技術，它能更合適的組織資料、更方便的維護資料、更嚴密的控制資料和更有效的利用資料。
資料倉儲
資料倉儲，英文名稱為data warehouse，可簡寫為dw或dwh。是決策支援系統（dss）和聯機分析應用資料來源的結構化資料環境。資料倉儲研究和解決從資料庫中獲取資訊的問題。
資料倉儲的特徵在於面向主題、整合性、穩定性和時變性。
資料倉儲，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘資料資源、為了決策需要而產生的，它並不是所謂的「大型資料庫」。
資料探勘
資料探勘(data mining)是通過分析每個資料，從大量資料中尋找其規律的技術，主要有資料準備、規律尋找和規律表示3個步驟。資料準備是從相關的資料來源中選取所需的資料並整合成用於資料探勘的資料集；規律尋找是用某種方法將資料集所含的規律找出來；規律表示是儘可能以使用者可理解的方式（如視覺化）將找出的規律表示出來。
主要是通過分析大量的資料，發現一些事物之間不易為人察覺的規律。可以建立在資料倉儲的基礎上，不過一個資料倉儲的建立會耗費大量的人力、物力、財力和較長的時間，若只為了進行資料探勘而建立一個資料倉儲是不值得的，但若資料倉儲本身是建立好的，那在其基礎上進行資料探勘則會省很多事情。
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