大数据应用案例分析

金融系统包括对公客户综合积分子系统、展业通客户综合收益分析子系统、授信客户资金结算子系统、对公柜面交易流水分析子系统等。

介绍了联通大数据在不同行业的应用案例，为其他企业提供了借鉴和应用的参考。

Spark作为大数据处理的重要框架，以其高效、易用和弹性扩展的特性广受欢迎。本资料详细介绍了Spark在Core、SQL和Streaming处理方面的实战案例，帮助读者深入理解Spark的各类应用场景和操作技巧。首先，Spark Core模块提供了分布式任务调度、内存管理和错误恢复等基础功能，案例展示了如何创建SparkContext，并展示了RDD的基本操作和容错机制。其次，Spark SQL允许用户通过SQL或DataFrame/Dataset API进行结构化数据查询和处理，案例展示了不同数据源的注册和SQL查询，以及DataFrame的常见操作和高级功能。最后，Spark Streaming组件实现了对实时数据流的低延迟处理，案例中演示了如何设置DStream并处理来自不同数据源的流数据，同时涵盖了状态操作和事件时间处理等关键技术。此外，还介绍了Spark与Hadoop的集成，展示了在Hadoop上部署和运行Spark作业的实际操作。

这本实战指南对大数据及其相关技术的当前发展进行了全面总结，在保持理论深度的同时，强调实用价值。包含12个章节，涵盖了以下关键领域： 大数据的定义、特征和发展历程 数据获取和存储技术 数据抽取、清洗和集成 数据的查询、分析与建模方法 异构数据采集技术 文档存储与检索 异种数据的统一访问和转换 基于微博的股票市场预测系统实例 海量视频检索系统实例 HDFS云文件系统实例

该系统利用Hadoop架构收集运营商网络侧产生的大数据，深度加工数据并挖掘用户行为属性，构建用户行为分析模型，并有效探索具体用户行为应用。

本书深入探讨大数据分析的理论基础和实践应用，从前沿研究视角出发，阐释如何将理论知识转化为实际商业价值。 全书涵盖数据分析流程的各个环节，包括： 业务场景分析与建模: 剖析不同行业的大数据应用场景，阐述分析建模流程、关键任务以及模型部署的关键要素。 数据处理: 详细介绍数据收集、抽样、预处理等环节的实施要点。 模型技术: 系统讲解各类模型技术及其应用，包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等，涵盖线性回归、Logistic回归、决策树、聚类、关联规则、序列规则、神经网络、支持向量机、集成学习（Bagging、Boosting、随机森林）等。 实践应用: 阐述如何将分析成果转化为生产力，并结合实际案例，例如信用风险评估、欺诈识别、营销响应优化、客户流失预测、个性化推荐、网页分析、社交媒体分析、业务流程分析等，展示模型的实际应用。 本书语言简洁易懂，案例丰富实用，适合数据分析从业者、高校师生以及对大数据分析感兴趣的读者阅读参考。

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介绍一个 Access 数据库应用案例，展示其在实际开发中的应用价值。

根据提供的数据进行企业经营大数据分析，探索其潜在商业价值和应用前景。