本研究报告主要针对大数据市场进行研究。首先理清大数据的定义及本质。而后，就大数据市场是处于概念期还是实战期做出判断分析，包括企业用户的实践情况，实践方向，实践障碍。最后，就大数据市场的发展潜力进行分析。

主要观点

1）大数据是传统数据管理的补强，帮助企业洞察未知，从而完成颠覆式变革

伴随着数据体量、形态的变化，数据价值不断提升，而企业相应的数据管理目标也随之改变，从最初的经营总结到决策支持，再到现在的构建颠覆式变革（重塑业务流程、组织和行业）。而针对于新的数据管理目标，传统技术已难支撑，企业需要大数据帮助其补强传统数据管理的短板大数据新的数据获取技术、预处理技术、存储技术、分析技术、可视化技术等使用更高维度、模式的算法挖掘数据，从而洞察未知，使企业构建颠覆式变革成为可能。

2）大数据正从概念走向实际落地，但前路仍然困难重重。

得益于众多外部利好的推动，一小部分企业开始现行尝试大数据，并且有大量用户积极评估，准备导入（36%）。但内功的修炼不足，包括从数据获取、预处理、存储、分析、可视化的实用性差强人意，导致企业用户实践步履维艰，企业客户犹豫不决，保持继续评估观望状态。

3）多方环境利好，大数据市场增长潜力巨大

首先，得益于政策红利，大数据基础逐渐完善，为大数据的发展提供了良好的基础条件及推力；其次，我国经济增速下行，市场竞争加剧，企业寻求精细化管理，为实践大数据提供了良好的契机。我国大数据有较为良好的基础条件、际遇、以及外部推力，未来会在全球大数据市场中占有较高比例，以国外市场突破千亿的情况来看，我国大数据市场仍有很高的成长空间。

4）产业链逐渐完善，并且纵向链条上的各细分市场均处于蓝海市场，并且在资本的助推下，创新厂商迎来良好的进入机会

从2014年来看，大数据产业链发展不均衡，导致市场资源无法有效整合，厂商缺乏价值链条的传导，市场开拓情况不佳；而发展到现在，大数据市场产业链已逐渐完善，从基础设施层来看，存储、数据库厂商无论是数量还是质量保持稳定成长，从分析层的厂商来看，国内不断的涌现如机器学习类、认知计算等厂商，从应用层来看，初创厂商如雨后春笋般冒出，虽然这片市场鱼龙混杂，但面对剧烈的竞争，这片市场的厂商成长也最为迅速。纵向产业链的各环节上，均处于行业生命周期的初始期或成长期。并且资本看好这片市场，多数创新厂商在A轮或A轮以前可以融到数千万的启动资金，极大程度的催熟创新厂商的成长。

来源：199it

从互联网券商的行业视角了解到，对所有受访企业而言，2017年的大数据采用率为53%，高于2015年的17%，而电信和金融服务行业则引领了这一趋势。报告、仪表板、高级可视化终端用户“自助服务”和数据仓库是商业智能的新应用技术和趋势。数据仓库优化仍然是大数据的主要用例，其次是客户/社会分析和预测维护。在大数据分布中，Cloudera是最受欢迎的，其次是Hortonworks、MAP / R和Amazon EMR。

这些和其他许多见解来自Dresner咨询服务的2017年大数据分析市场研究,这是他们智慧的一部分的研究。这第三个年度报告分析了围绕大数据分析的最终用户趋势和意图，定义为使最终用户能够访问和分析Hadoop生态系统中包含和管理的数据的系统。2017年的大数据分析市场研究代表了跨地域、功能、组织规模和垂直行业的数据的交叉部分。

“在我们全面研究大数据分析的三年时间里，我们看到使用量大幅增加，而那些没有计划采纳的人数大幅下降，”德累斯顿咨询服务公司(Dresner Advisory Services)创始人兼首席研究官霍华德德累斯顿(Howard Dresner)表示。在2017年，它已经成为最典型的大数据采用者，尽管所有部门——包括金融部门——都在考虑未来的使用。这表明，大数据正在变得不那么具有实验性，而更多的是在组织内部进行实际的追求。

北美的大数据分析以EMEA(53%)的使用率领先于其他地区。亚太地区的受访者表示，目前有44%的受访者表示他们“将来可能会使用大数据”。Spark、MapReduce和纱线是当今最流行的三个软件框架。超过30%的受访者认为Spark对他们的大数据分析策略至关重要。对超过20%的受访者来说，MapReduce和纱线是“至关重要的”。受调查者最喜欢的大数据访问方法包括Spark SQL、Hive、HDFS和Amazon S3。73%的受访者认为Spark SQL对他们的分析策略至关重要。超过30%的受访者认为Hive和HDFS也很重要。Amazon S3对于管理大数据访问的五个应答者之一是至关重要的。

从互联网券商的行业视角了解到，机器学习继续获得更多的行业支持，而Spark Machine learning Library(MLib)的投资计划预计在未来12个月内增长60%。在接下来的24个月里，MLib将根据调查结果支配机器学习。MLib可以从Sparklyr程序包和其他许多程序中访问，这将继续推动它的增长。

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寻找我们身边的优客

坦言成功与失败，交良师益友，品人生百态。

今日优客： 郭姝彤

最近，在全国热映的影片《少年》中，郭姝彤再次担纲女主角，这次的形象与之前她在《谁的青春不迷茫》之中所饰演的林天骄又有很大不同。说到角色，她信心满满，说到生活，她有自己的章法，这个92年出生的狮子座姑娘，喜欢有海的地方，不开心时会“暴饮暴食”，朋友们眼里的她最像的动物也是狮子：凶猛时志在必夺，温顺时也能暖化你。

UCAN:《谁的青春不迷茫》之中，你如何理解你所饰演的女一号林天骄？

郭姝彤：林天骄是一个挺高冷的学霸，和我的性格反差应该是挺大的。她有梦想，但由于父母的压力，她只能违背自己，所以她不是个快乐的人。当遇见高翔后，她才真正知道真正的面对自我才能自由，选择自己喜欢的路，变成一个勇敢的人。

UCAN:在与该片导演姚婷婷交流的过程中，有没有遇到哪些困难？

郭姝彤：创作中都有困难，而且青茫中林天骄的人物原型就是婷婷姐自己，而我和林天骄正好相反，有很多时候我不明白天骄为什么这么做，婷婷姐就会站在她的角度用她自己的故事来告诉我为什么林天骄就是这样的，为什么这场戏要这么演。

UCAN:12.16在全国上映的《少年》之中，你再次作为女主角，与欧豪演对手戏，你对他的印象如何？

郭姝彤：欧豪是一个面冷心热的男演员，虽然话不多，但很暖心。对工作很敬业，他有很多动作戏，难免会受伤，但是从来不说。对于演戏的态度很值得我们学习。

优客福利：

郭姝彤说，她自己目前最想尝试的角色是卧底，你是否觉得她很适合饰演一个心思复杂充满魅力的卧底，欢迎在后台留言给优小编，我们会选出5名回答最精彩的粉丝，赠送郭姝彤亲笔签名照一张！

驻足三秒的图片

能够让我们驻足三秒钟的图片，看到了什么？只有您知道！

今日穿越：雪国列车

瑞士山谷里的列车，寒冬造就了严酷的外部环境，但是一列红色的列车却让人们可以安全的穿越雪国，并且同时欣赏大自然壮美绝伦的景色。

读书是最低门槛的高贵

阅读也许不是万能的，但没有阅读是万万不能的。

今日悦读：火枪与账薄

15世纪末至17世纪是经济全球化大潮出现和迅速发展的阶段，即早期经济全球化时代。这个时代的特征是“火枪与账簿”。火枪代表了军事革命导致的新型暴力，账簿则意味着对商业利益的积极追求。早期经济全球化的出现和发展，导致东亚世界原有的秩序被打破，出现了前所未有的大变局。在这个历史的十字路口，中国未能抓住机遇，从而不得不再等上两个世纪，才又在新的国际环境中重新开始近代化的进程。

大千世界，看的不只是热闹

大事小情，总能映射出人性碰撞，多一份热点谈资。

今日聚焦：新一线城市未来哪家强？

更快的房价上涨速度、更大的市场份额，一直以来都是一线城市的最大优势，也是企业投资和购房者置业的最大底气所在。但近年来受到城市边界、人口承载力等因素影响，一线城市优势已不再突出，部分热点二线城市已经赶上并超越一线城市，“新一线城市”的概念也越来越多的为开发商和购房者所关注。

市场规模：二线城市已是市场主力，且增速两倍于一线

豪宅：一线仍为豪宅成交聚集地，部分二线城市已经渐渐赶上

房价：深、沪、京房价仍居前列，热点二线房价涨幅领先

库存：热点二线城市库存去化能力赶超一线城市

土地市场：热点二线已是企业争夺的成交主力场，多市成交金额倍增

土地价格：深圳地价居首位，5个二线城市平均地价破万

地王分布：一线城市中仅上海入选“十大地王城市”

城市投资价值指标体系：南京、杭州高居前列

投资城市初选：南京、杭州、苏州等9市更具投资价值

新一线城市之中的大数据分析中，我们不难看出，洗牌势在必行，而机遇始终存在，你对此有怎样的看法，欢迎在后台留言，与我们探讨。

穷游，富游，看世界总是好的

行万里路，或许已经成了人生最有意义的事儿……

今日足迹：去瓦尔帕莱索寻找聂鲁达

2016年已经接近尾声，而在瓦尔帕莱索，拉丁美洲的第一个雕刻博物馆开始了它的艺术征程。得益于Parque Cultural文化公园，曾经在智利人文景观中首屈一指的瓦尔帕莱索正悄然重掌领航。艺术家纷纷涌入这里，向巴勃罗 · 聂鲁达（Pablo Neruda）致敬。毫无疑问，Artillería缆索铁路是欣赏城市和港口的最佳方法。它是至今仍在运营的十条线路之一。跟随他，踏上一场致敬聂鲁达的艺术之旅吧！

英国艺术家Charles Uzzell-Edwards以绰号“邪恶的眼睛”被世人熟识并受到其他涂鸦者的喜爱。他被邀请创作这幅画以纪念智利诗人与政治家巴勃罗 · 聂鲁达。

用二维的方式表现三维

空间，是文明与安全感最完美的结合，而空间美学因有灵魂才算完整。

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六星级的One&Only沃根谷水疗度假中心由阿联酋航空一手打造，获得了世界首个零碳度假认证。这座美丽的度假村环绕于一片迷人景色里，坐落在大蓝山世界遗产区的两个国家公园之间，是澳洲第一家以野生动物及保护区为基础的奢华度假村。该度假酒店集人文、生态、环保三者为一体，为顶级奢华酒店打造了一个全新的高度，也在澳大利亚打造了一个独一无二的完美体验。它的空间是这样的：

人生是一场与美食的私奔

美食家，是对自己的人生负责的一群人……吃都不认真，干什么能行？

今日美食：日本最华丽的米其林法餐

这里可谓是日本最为华丽的餐厅，老板斥巨资买下了东京一座法式城堡，将内部布置得富丽堂皇。内有几家不同风格的Robuchon系列餐厅，包括较轻松休闲的L’Atelier de Jo l Robuchon 和La Table de Jo l Robuchon，拿到三星荣誉的是最正式最高级的Restaurant Jo l Robuchon，只在东京、拉斯维加斯、澳门、摩纳哥才有。餐厅于2004年开业, 自2008年东京米其林评鉴首发至今连续拿下六年的三星。今日优客，为大家呈现Chef的看家之作：艺术与美味的结合，请看上图。

地址：东京都目黒区三田 1-13-1 恵比寿ガーデンプレイス内

电话：81-03-5424-1347

健康是1，其他的都是0

健康是你一生最好的朋友，可你对她够好么？

今日健康：3种按脚法

1.推法：脚底板上半部“人字形”下约1厘米处，为肾反射区。双手大拇指并拢，用力摁住该位置，往上推36次，至脚底发热为止。

功效：此法对肾虚、中气不足者，有一定的益处。

2.压揉法：脚底后跟内圆上方中间的位置，为失眠反射区。双手大拇指按住该位置，用力压36次，压到有酸痛感为宜；再揉3到5分钟，至发热为宜。

功效：此方法，对头晕眼花、严重失眠者有帮助。

3.刮法：脚踝骨以下内外两侧。双手食指关节用力刮36次，至有酸痛感为宜。

功效：对前列腺等疾病有一定帮助。

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总体介绍

首先模拟一个数据分析场景，某企业积累了如下表格所示的销售数据：

表格中每一行表示某个时间段内某种商品在某个地区的销售情况。很明显，这些数据涉及到了时间、地区、产品三个业务角度。

在对这样的数据进行分析时，不同的角色都会基于自己所感兴趣的业务角度提出问题

销售经理关心各个地区的销售情况，希望找出销售增长率在平均水平之下的地区产品总监则希望了解近期内各种产品的销量对比，以作为后期产品研发方向的参考CEO想要知道近六个月内整体销售环比信息，用以评估是否达到公司运营目标

对于表格中的数据，可以将其转换为另一种数据格式 - "三维空间立方体"，如下图所示：

相对于表格，以三维立方体形式呈现的数据结构更加直观。

在这个数据立方体中，每一个坐标轴都代表一个业务角度（时间、地区、产品），坐标轴上的坐标值则表示了某个业务角度的一个确定的值（如：北京市、3月份、手机），不同坐标轴坐标值的交叉点则表示一个具体的销售额。

实际上，此数据立方体中表示业务角度的坐标轴就是维度，类似于三维立方体的数据结构则被称为多维数据结构（也称数据立方体）。

再次回顾前文中销售经理、产品总监、CEO各自提出的问题，不难发现他们各自所关注的维度分别为：地区、产品、时间

目前我们所模拟的这个数据分析场景较为特殊，因为只有三个维度，所以可以直观的将数据想象成一个三维立方体。

实际情况中，企业进行数据分析时往往要参考更多的维度，而且提出的问题也会更加复杂，此时，已经不能将数据以经典的三维立方体结构进行呈现。

虽然无法在三维空间中呈现更多维度的数据结构，但是面对更多维度时进行数据分析的思路却完全不变，不同的角色只需要从自身所关注的维度出发并提出问题即可，他们即不需要了解十几甚至几十维的数据如何存储，也无需考虑多维数据查询的具体实现方式。

核心概念简介

在多维数据分析领域中，有几个非常重要的核心概念：

数据立方体（Cube）维度（Dimension）成员（Member），又称维度成员（Dimension Member）度量（Measure）级别（Level）

维度（Dimension）

维度就是描述数据的业务角度。在不同的数据分析场景中，会存在若干个不同的维度。

以上图为例，存在三个维度：时间、地区、产品。在这个数据分析场景中，“哪种产品销量最好？”这样的问题显然主要关注的是产品这个维度，而“哪些地区连续六个月销售额环比增长？”则同时关注了地区和日期两个维度。

在一个多维数结构中，维度可以被抽象理解成一个坐标轴，图1中所示的数据分析场景由三个维度组成，每个维度各自代表了三维空间中的一个坐标轴。

相对于三维空间，具有更多维度的空间结构显然不易于被理解，实际上，您并不需要在头脑中想象出一个更多维度的空间场景，下文中几个简单的步骤将帮助您快速理解多维空间结构：

【理解一维空间结构】

一维空间是一把尺子，只有一个坐标轴，坐标轴上的一个坐标值就能确定一个点

【理解二维空间结构】

二维空间是一个平面，具有两个坐标轴，不同坐标轴上的两个坐标值确定一个点

【理解三维空间结构】

三维空间具有长、宽、高三个坐标轴，三个坐标轴坐标值确定一个点

【理解四维空间结构】

四维空间比三维空间多出一个坐标轴，这里我们称这个新的坐标轴为“第四坐标轴”，现在如果需要确定一个点，除了长、宽、高三个轴上的坐标值外，还需要第四坐标轴上的一个坐标值

【理解N维空间结构】

N（N可以是大于零的任意整数）维空间中具有N个坐标轴，需要N个不同坐标轴上的坐标值才能确定一个点

维度成员（Dimension Member）

前文介绍维度概念时，讲到可将维度理解成表示某种业务角度的坐标轴，而维度成员则非常类似于维度坐标轴上的坐标值。

以时间维度为例，“一季度”、“1月份”、“2月份”这三个维度成员同属于时间维度，它们各自表示了时间维度下一个具体的时间段。

由下图可以看出，同一个维度下的维度成员呈现出树状结构，我们将没有子级成员的成员称为明细成员（Leaf Member，又称明细维度成员Leaf Dimension Member），其他成员称为非明细成员。

数据立方体（Cube）

数据立方体表示由若干个维度所描述的一个数据集合，每个维度各自表示一个可对此数据集合进行观察和分析的业务角度。

之所以称为“立方体”，是因为由三个维度所描述的一个数据集，能够非常轻松的被想象成三维空间中的一个立方体结构。

需要注意的是，在多维数据分析体系中，一个数据立方体往往具有更多的维度，虽然更多维度形态并不像三维空间立方体那样直观，但维度表示某些业务角度的作用不会改变。

度量（Measure）

在一个数据立方体中，从每个维度上都选取一个确定的维度成员，这些维度成员组合所确定的一个点就是度量值。

在图 10示例中，日期维度：1月份、地区维度：河北省、产品维度：手机确定了一个最细粒度的数据方块，这个小数据方块（下文称为Data Cell）就是销售额6688这个度量值，显然，这表示“河北地区1月份手机产品的销售额是6688”。

如果仔细观察图 10，您可能会发现并没有一个Data Cell能够直接表示“北京市一季度手机产品的销售额”。由于一季度与1、2、3三个月份是父子级的关系，所以“北京市一季度手机产品的销售额”可以通过汇总计算得到，如下图所示：

图 11 - 度量值汇总

一般情况下，数据立方体中并不直接存储非明细成员所描述的度量值，而是通过对其后代成员中的全部明细成员进行汇总计算而得出。

级别（Level）

级别表示维度成员所描述业务角度的细节程度，也可理解为通过维度成员观察数据的粒度。例如日期维度中一季度、1月这两个成员，分别属于季度、月份两个不同的级别，显而易见，季度级别的维度成员描述数据的粒度较为宽泛，月级别则较为细致。

大数据行业发展如火如荼，国家政策利好，互联网大佬纷纷在大数据行业布局，我们想让自己的职业生涯在一个朝阳行业发展，肯定又要学习相关技术，让自己与时俱进，但是难就难在大数据是一个新兴事物，目前我国大学的专业里面还鲜少有这个专业，国家刚批的大数据专业，全国目前35个高校，但是从17年开始招生，2021年才有第一批毕业生进入职场，在四年期间，是大数据行业发展的飞速时期，没有行业发展是等着人才进入的，而是需要要虚位以待、蓄势待发，所以在没有高等教育准备好的大数据教育，如何高效的学习大数据，如何快速的与行业发展想契合，那么需要我们成为第一个吃螃蟹的人，作为一个随着大数据行业成长的职业人，首先要知道大数据是个啥？

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

那来帮大家分析下：如何高效的学习大数据。

经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？

那么你能找师傅带吗？

但凡有这种想法的人，或多或少都会存有侥幸之心，或者叫做“天真，单纯”。希望不花一分钱，就能更快速的学到更优质，更实用的技能。

关于这一点，我只想反问一句你：“如果你是大师，你凭什么愿意带我？”

其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。

先说一下大数据的4V特征：

数据量大，TB->PB

数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；

商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；

处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务：Zookeeper

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib

数据同步：Sqoop

任务调度：Oozie

······

第一步：初识Hadoop

1.1 学会百度与Google

不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。

Google首选，翻不过去的，就用百度吧。

1.2 参考资料首选官方文档

特别是对于入门来说，官方文档永远是首选文档。

相信搞这块的大多是文化人，英文凑合就行，实在看不下去的，请参考第一步。

1.3 先让Hadoop跑起来

Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。

关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么：

· Hadoop 1.0、Hadoop 2.0

· MapReduce、HDFS

· NameNode、DataNode

· JobTracker、TaskTracker

· Yarn、ResourceManager、NodeManager

自己搭建Hadoop，请使用第一步和第二步，能让它跑起来就行。

建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。

另外：Hadoop1.0知道它就行了，现在都用Hadoop 2.0.

1.4 尝试使用Hadoop

· HDFS目录操作命令；

· 上传、下载文件命令；

· 提交运行MapReduce示例程序；

· 打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。

· 知道Hadoop的系统日志在哪里。

1.5了解它们的原理

MapReduce：如何分而治之；

HDFS：数据到底在哪里，什么是副本；

Yarn到底是什么，它能干什么；

NameNode到底在干些什么；

ResourceManager到底在干些什么；

1.6 自己写一个MapReduce程序

仿照WordCount例子，自己写一个（照抄也行）WordCount程序，

打包并提交到Hadoop运行。

不会Java的话，Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。

如果能认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。

第二步：更高效的WordCount

2.1 学点SQL吧

如果不懂数据库的童鞋先学习使用SQL句。

2.2 SQL版WordCount

在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？

如果用SQL的话：

SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;

这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，SQL一句就搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。

2.3 安装配置Hive

Hive算是数据仓库工具，安装不难，网上有很多教程，配置完成后，可以正常进入Hive命令行。

2.4 试试使用Hive

尝试在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。

明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？

2.5 学会Hive的基本命令

创建、删除表；加载数据到表；下载Hive表的数据；并学习更多关于Hive的语法和命令。

0和Hadoop2.0的区别

MapReduce的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；

HDFS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；

自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；

会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句；

Hive SQL转换成MapReduce的大致流程；

Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；

从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。

第三步：把别处的数据搞到Hadoop上

此处也可以叫做数据采集，把各个数据源的数据采集到Hadoop上。

3.1 HDFS PUT命令

put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议需熟练掌握。

3.2 HDFS API

HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。

实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。

可以尝试了解原理，试着写几个Demo。

3.3 Sqoop

Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。

就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。

自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。

了解Sqoop常用的配置参数和方法。

使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；

使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；

PS：如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。

3.4 Flume

Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。

下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；

PS：Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。

3.5 阿里开源的DataX

之所以介绍这个，是因为以前某公司客户目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具，就是之前基于DataX开发的，个人感觉非常好用。现在DataX已经是3.0版本，支持很多数据源。你也可以在其之上做二次开发。

PS：有兴趣的可以研究和使用一下，对比一下它与Sqoop。

至此，你的“大数据平台”应该是这样的：

第四步：把Hadoop上的数据搞到别处去

前面介绍了如何把数据源的数据采集到Hadoop上，数据到Hadoop上之后，便可以使用Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？

其实此处的方法和第三步基本一致的。

4.1 HDFS GET命令

把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。

4.2 HDFS API

原理同3.2。

4.3 Sqoop

原理同3.3。

使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；

使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL；

4.4 DataX

原理同3.4

此时，“你的大数据平台”应该是这样的：

走完第三步和第四步的流程，那么你应该已经具备以下技能和知识点：

· 知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集；

· 知道sqoop（或者还有DataX）是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具；

· 知道flume可以用作实时的日志采集；

至此，对于大数据平台，应该已经掌握如何搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。

接下来的问题就是，Hive使用的越来越多，你会发现很多不愉快的地方，特别是速度慢，

大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapReduce来执行。

第五步：快一点吧，我的SQL

其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。

目前我们的方案使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概如下：

· 使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；

· Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署；

5.1 关于Spark和SparkSQL

什么是Spark，什么是SparkSQL。

Spark有的核心概念及名词解释。

SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。

5.2 如何部署和运行SparkSQL

Spark有哪些部署模式？

如何在Yarn上运行SparkSQL？

使用SparkSQL查询Hive中的表。

PS:Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。

第六步：一夫多妻制

其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。

在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面步节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。

为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。

6.1 关于Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。

6.2 如何部署和使用Kafka

使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。

使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。

Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。

至此，“大数据平台”应该扩充成这样：

这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS。

总结：

为什么Spark比MapReduce快。

使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。

使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。

自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。

前面的学习已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务（程序）来完成，各个任务�...

本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。

其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。

使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。

简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。

下面会详细介绍这四种方法。

1. 描述型分析：发生了什么？

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析：为什么会发生？

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析：可能发生什么？

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么？

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

结论

最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。

原文链接：http://kdnuggets/2017/07/4-types-data-analytics.html

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葡萄城是全球控件行业领导者，世界领先的企业应用定制工具、企业报表和商业智能解决方案提供商，为超过75%的全球财富500强企业提供服务。

从先进的BI工具到机器学习，人工智能，现代企业拥有着各式各样整理分析数据的方法和途径。数据科学家和企业领导人都关注着这些新技术的巨大潜力，然而，当我们将焦点放在分析工具身上时，我们也可能忽略了数据本身的重要性。毕竟如果没有正确的数据，视觉化和预测分析也没有任何用处。

每一个企业需要将他们的基础数据进行分析和甄别，在此基础上，对数据进行不同层次和结构的分类。原因如下:

数据深度融入在商业的各个环节

现代企业逐渐意识到，纷繁复杂的数据固然重要，而这些数据是否真的被企业职工运用，并对其工作产生了相关性的影响，才是企业领导所看重的。不同的层级岗位和职位角色都需要做出正确的决策，而良好的决策必须是基于用户数据所提出的。因此，不仅仅是数据科学团队，从产品部门到客户服务部门，再到销售等各个部门都应该获得这些数据资源和信息。

在现代企业中，对数据的处理还仅仅是在每个月的全体会议上查看各项指标还远远不够。组织必须要将数据驱动纳入到决策制定中。以现代营销团队为例。营销人员有大量的丰富的数据可供他们自由支配，尤其是在智能手机，平板电脑，社交媒体平台爆炸式普及的今天，这样，一个品牌可以远距离地与观众互动，并了解顾客的相关信息。如果所有的这些数据被收集到一个中心位置，进行数据分析，那么对客户的长期行为分析并进行消费预判则成为了可能。同样地，根据这样的方法，其他部门，如销售、产品和客户服务部门也能获得前所未有的数据量。

零碎数据共同形成宏观趋势判断

如今，数据在各个行业和企业扮演着越来越重要的角色，企业应该将数据视为机会。每个数据集——CRM、CMS、ERP、营销软件，都包含大量信息和基础数据。现在或许看起来很微小，可是对数据深入的挖掘和分析将会给企业带来巨大的财富。而在现实生活当中，由于不可能预先知道哪些数据很重要，所以企业需要收集尽可能多的数据，这样即使市场环境发生大的改变，企业也能够做出合理的预判和尽可能贴近市场的决策。

基础数据和数据分析同样重要

数据质量是重中之重，倾斜的数据会导致错误的结果。如果你的判断来源于不完整的数据基础，你的决策便会产生一定的偏差甚至产生错误，而这最终将会侵蚀在数据驱动文化背景下人们对数据分析的信心。因此，简洁、完整和正确的数据是有效决策产生的必要前提。

2016年美国总统大选的预测分析，很好地证明了数据质量的重要性。在当时的预测中，大多数数据是基于州级和国家级的电话投票进行的。但是电话调查中很容易出现无人接听的现象，而各州无人接听的占比率也存在着很大的区别，这会很大程度上影响选举团的预测（选举团制度是美国特有的一种选举方式， 选民在大选日投票时，不仅要在总统候选人当中选择，而且要选出代表50个州和华盛顿特区的538名选举人，以组成选举团。当选的选举人必须宣誓在选举团投票时把票投给在该州获胜的候选人。美国总统由选举团选举产生，并非由选民直接选举产生，获得半数以上选举人票者当选总统），结果就是，倾斜的数据产生错误的预测。

如今，机器学习已经受到了大量的炒作。而机器依据大数据分析出来的预判，是否真的能符合事实情况，很大程度上决定于是否拥有坚实的数据基础：一个将数据驱动纳入到组织文化的企业，采集到的简介、完整和正确的数据。”数据驱动”一词已存在多年，但在今天快节奏和迅猛发展的数字经济中，它将成为当代企业的文化使命。

大数据时代的到来，越来越多的人选择学习大数据，那关于大数据分析的六大基本方面是哪些，一起来了解一下

可视化分析

不管是对数据分析专家还是普通用户

数据可视化是数据分析工具最基本的要求

可视化可以直观的展示数据

让数据自己说话，让观众听到结果

数据挖掘算法

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的

集群、分割、孤立点分析还有其他的算法

让我们深入数据内部，挖掘价值

这些算法不仅要处理大数据的量

也要处理大数据的速度

预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据

而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果

做出一些预测性的判断

语义引擎

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息

数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践

通过标准化的流程和工具对数据进行处理

可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果

数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台

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大数据工具让企业能够从数据仓库获得洞察力，从而在数据驱动的业务环境中提供重要的竞争优势。

为了满足旺盛需求，大数据工具在迅速遍地开花。在大数据这一概念和业务战略出现以来的十年间，市面上出现了成千上万执行各种任务和流程的工具，它们都承诺可为你节省时间和资金，发掘业务洞察力从而实现创收。显然，一个不断增长的市场呈现在大数据分析工具的面前。

其中许多工具一开始就像最初的大数据软件框架Hadoop那样是开源项目，但后来商业公司迅速涌现，为开源产品提供新工具或商业支持和开发。

从中进行遴选可能很困难，尤其是许多大数据工具用途单一，而你可以用大数据处理许多不同的任务，所以你的分析工具箱会塞得满满当当。本文我们列出了市面上主要的大数据分析工具市面上主要的大数据分析工具，分三大?类别来介绍。

·主要的大数据工具·

如前所述，大数据工具往往属于单一用途类别，而使用大数据有多种方式。所以我们将按类别细分，然后讨论每个类别的分析工具。

一、大数据工具：数据存储和管理

大数据完全始于数据存储，也就是说始于大数据框架Hadoop。它是Apache基金会运行的一种开源软件框架，用于在大众化计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

很显然，由于大数据需要大量的信息，存储至关重要。但除了存储外，还需要某种方式将所有这些数据汇集成某种格式化/治理结构，从而获得洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础――离开了它，分析平台一无是处。在一些情况下，这些解决方案还包括员工培训。

这个领域的大玩家包括：

1. Cloudera

实际上是增加了一些额外服务的Hadoop，你会需要它，因为大数据不容易搞。Cloudera的服务团队不仅可以帮助你构建大数据集群，还可以帮助培训你的员工，更好地访问数据。

2. MongoDB

MongoDB是最受欢迎的大数据数据库，因为它适用于管理经常变化的数据：非结构化数据，大数据常常是非结构化数据。

3. Talend

作为一家提供广泛解决方案的公司，Talend的产品围绕其集成平台而建，该平台集大数据、云、应用程序、实时数据集成、数据准备和主数据管理于一体。

图1：Talend大数据集成平台包括数据质量和治理功能

二、大数据工具：数据清理

在你真正处理数据以获取洞察力之前，需要清理和转换数据，转换成可远程搜索的内容。大数据集往往是非结构化、无组织的，因此需要某种清理或转换。

当下，数据可能来自任何地方：移动、物联网和社交媒体，数据清理显得更为必要。并非所有这些数据都可以轻松“清理”以获得洞察力，因此优秀的数据清理工具极其重要。实际上，在未来几年，预计经过有效清理的数据会是可接受的大数据系统与真正出色的大数据系统之间的竞争优势。

4. OpenRefine

OpenRefine是一款易于使用的开源工具，通过删除重复项、空白字段及??其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的，但有一个相当大的社区可提供帮助。

5. DataCleaner

与OpenRefine一样，DataCleaner可将半结构化数据集转换成数据可视化工具可以读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。

6. 微软Excel

说真的，Excel有其用途。你可以从各种数据源导入数据。Excel在手动数据输入和复制/粘贴操作方面特别有用。它能消除重复项，查找和替换内容，检查拼写，还有用于转换数据的许多公式。但Excel很快陷入困境，不适合庞大数据集。

三、大数据工具：数据挖掘

一旦数据经过清理和准备，你可以通过数据挖掘开始搜索数据了。这时你执行这个实际的过程：发现数据、做出决定和进行预测。

数据挖掘是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常底层很复杂，但竭力提供　一种外观漂亮、对用户友好的用户界面，说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们确实需要人来编制查询，所以数据挖掘工具的好坏取决于使用它的专业人员。

7. RapidMiner

RapidMiner是一款易于使用的预测分析工具，有着对用户友好的可视化界面，这意味着你没必要编写代码即可运行分析产品。

8. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是一款包括五个数据挖掘产品的套件，面向企业级高级分析。另外IBM的服务和咨询首屈一指。

9. Teradata

Teradata为数据仓库、大数据和分析以及营销等应用提供端到端解决方案。这一切意味着贵公司可以真正成为数据驱动的公司，另外还有商业服务、咨询、培训和支持。

图2：与许多目前的大数据工具一样，RapidMiner解决方案也支持云

四、大数据工具：数据可视化

数据可视化是指以一种可读、实用的格式显示你的数据。你可以查看图表图形以及直观显示数据的其他图像。

数据可视化既是一门科学，又是一门艺术。随着大数据从有大批数据科学家支持的高管转移到整个公司上下，众多员工可以使用可视化工具极为重要。销售代表、IT支持和中层管理，这些团队个个都需要能够理解数据，因此重点放在易用性上。然而，易于阅读的可视化有时与来自深度特征集的数据读出相冲突，这带来了数据可视化工具面临的主要挑战之一。

10. Tableau

Tableau是该领域的领导者，其数据可视化工具专注于商业智能，无需懂得编程，即可创建各种地图、图表、图形及更多可视化元素。它共有五款产品，一款名为Tableau Public的免费版供潜在客户试用。

11. Silk

Silk是Tableau的简单版，让你可以通过地图和图表将数据可视化，无需任何编程。你在首次加载Silk时，它甚至会试着将数据可视化。它还让用户很容易在网上发布结果。

12. Chartio

Chartio使用自己的可视化查询语言，只要点击几下鼠标即可创建功能强大的仪表板，无需懂得SQL或其他建模语言。它有别于其他工具的地方主要在于，你可以直接连接到数据库，因此不需要数据仓库。

13.IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics结合了机器学习和人工智能，有助于提供智能数据科学助手，为业务分析员和数据科学家等拥有众多数据科学技能的用户扮演了向导。

·大数据工具的三个层次·

普华永道的移动数据和分析计划首席技术官Ritesh Ramesh表示，就先进程度和市场战略而言，大数据工具可分成三层金字塔。

第一层：最庞大的是一系列开源工具。每家公司以开源起家，像Cloudera和Hortonworks。除了基本的基础设施、服务器和存储外，没有多大的价值。大多数云厂商已将这一层实现了商品化。

第二层：在这一层，大多数这类厂商已有意增加各自的市场份额，在开源工具上面构建一些专有应用程序，从而做到与众不同。举例说，Cloudera开发了许多产品，比如驻留在Hadoop核心上的数据科学平台。

第三层：这些是针对特定垂直领域的应用程序。这些公司大多与普华永道、高知特或埃森哲等系统集成商合作。真正的价值出在这里，这对大数据工具开发商来说也是非常有效的竞争策略。

Ramesh表示，除了基本功能外，这些工具的三大方面备受欢迎。首先是数据处理工具。他说：“数据学习工具是客户的工具箱中确保数据质量和分析数据的重要工具，比如处理5000万行数据以发现洞察力。”

他表示，领先的厂商包括Trifacta、Paxata和Talend。

第二大类应用程序是治理，比如你如何定义元数据。他说：“好多人在这方面遇到困难。人们只是将大量垃圾数据倒到数据湖。市面上可在数据湖中积极发挥功效的工具不多。由于这项工作主要由IT人员完成，他们更有兴趣将数据倒到数据湖，而不是确立一种治理结构。”

主要厂商包括Waterline Data、以数据编目工具见长的Tamr和Collibra。

Ramesh说，经常出现的第三大需求是安全。他说：“人们希望一个产品就有安全访问的所有层(列、行和对象)。他们希望一款产品为不同的数据对象支持用户访问和安全。这也是个新兴领域。”

这个领域的主要厂商是Wandisco和FireEye。

End.

来源：网络大数据

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产品概述

合理界定城市人口规模，优化人口结构，建立全口径人口管理和服务体制，促进人口结构、产业结构、城市空间布局的联动调整，形成与现代化城市相适应的人口发展环境是城市发展的基础。目前各地市在公安、统计、卫生、民政、人力资源和社会保障等相关行业领域已积累了人口变动、婚姻、就业、教育、资源利用、城市化、经济社会等与人口相关的信息，但由于缺乏信息共享和整合的平台机制，客观上形成了一个个“信息孤岛”，既不利用提高统计效率，也不利于形成统一、高质量的人口宏观信息资源。以致政府管理部门难以全面、准确地掌握城市人口数据信息。 为了解决上述问题，急需建立全口径人口数据集成与分析应用系统。通过建立全口径人口数据集成与分析应用系统，推动人口基础数据的整合共享，为区域资源承载能力、实有人口统筹管理、人口全生命周期管理、人力资源能力素质、社会就业形势等的监测分析和评价决策提供信息支持，提高城市管理、服务和决策水平。

功能框架

系统通过数据交换平台将各职能局的相关业务数据和移动数据传送到交换库中，数据处理平台定时对交换库中的数据进行清洗比对关联获得基础库数据，基础库数据经过进一步的关联分析计算，生成特定的主题数据。系统利用GIS平台接口和HTML5等技术在手机、平板电脑、笔记本、PC机等多种平台上通过图表、地图等方式展现人口数据。

产品特点

1、通过数据整合、转化建立各类人口主题库

（1）建立城市全口径人口数据库：系统收集城市各职能局的业务数据，对数据进行清洗、比对、关联，获得人口空间数据，建立行政登记人口数据库。

（2）建立城市社会事业数据库：系统收集教育、卫生、民政及文体公共服务设施的数据，通过 对数据清洗、对比、关联，建立社会事业数据库。

（3）建立移动人口数据库：基于移动手机数据，实时测算分析城市区域动态人口数量和人口变动情况。结合城市网格区域定义，提供动态人口承载数据。

2、通过大数据分析平台，建立移动时点承载人口数据分析模型。

区域内移动电话的使用数量和区域内的人口数量有很强的关联性，通过特定的转换算法可以基本准确的从移动电话的使用数量计算出区域内的人口数量。由此计算出的人口数量反映了某时点该地区内的实际存在人数，因此称为“时点承载人口数量”。

3、为人口管理提供公共服务及科学决策依据

利用综合使用全口径人口数据库和社会事业数据库，可以对政府公共服务的当前状况做出科学评估，并对未来的发展建设提供数据分析基础；利用全口径人口数据库，可以随时获取城市人口结构、变化等数据，为政府人口管理提供科学依据。

4、实现人口信息共享

系统的数据交换平台可以在保证安全的前提下实现人口信息共享，满足不同部门、不同类型的电子政务对人口数据的需要。

成功案例

深圳市改革和发展委员会