大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用 数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。 大数据的出现，开启了一次重大的时代转型。在IT时代，以前技术(technology, T)才是大家关注的重点，是技术推动了数据的发展;如今数据的价值凸显，信息(information, I)的重要性日益提高，今后将是数据推动技术的进步。大数据不仅改变了社会经济生活，也在影响了每个人的生活和思维方式，而这样的改变才刚刚开始。 大数据不仅促进了 云计算、物联网、计算中心、移动网络等技术的充分融合，还催生了许多学科的交叉融合。大数据的发展，既需要立足于信息科学，探索大数据的获取、存储、处理、挖掘和信息安全等创新技术与方法，也需要从管理的角度探讨大数据对于现代企业生产管理和商务运营决策等方而带来的变革与冲击。而在特定领域的大数据应用，更需要跨学科人才的参与。 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大 数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。 NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块，平台提供了客户端工具，云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台，可以供Java，Python，C，C#等各类开发语言使用。 大数据挖掘已成为大数据技术最重要的应用，它从大数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层提供有力依据，对产品或服务发展方向起到积极作用，将有力推动企业内部的科学化、信息化管理。在信息管理领域，综合应用数据分析技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。
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发表于 2019-3-29 11:37:37
