Big Data in E-Government Applications

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在现代社会，大数据的冲击无处不在。其广泛的应用改变了各行各业的运作方式，从商业决策到社会行为分析，大数据带来了前所未有的变革。随着数据量的激增，如何有效管理和分析这些信息，成为了摆在各个行业面前的挑战。这一变化不仅影响了技术领域，也深刻影响了个人隐私和社会伦理的讨论。大数据的出现让我们开始思考未来技术的发展方向与数据安全的保护问题。

在当前的大数据时代背景下，LTE网络的发展带来了大量的数据，为网络分析提供了全新的机遇和挑战。详细介绍了如何运用MR（测量报告）数据和信令数据进行联合分析，以解决网络用户投诉、优化网络性能等问题。 MR数据是TD-LTE系统输出的一部分，包含了三个主要部分：MRs、MRE（事件性测量统计）和MRo（原始测量统计）。MRo文件中包含了每个用户每个周期性测量事件的原始统计信息，是定位过程中使用的重点数据。信令数据通过s1接口进行分析，提供了用户事件等信息的参考，尤其是在用户级信令统计方面。 联合分析中，MR数据用于定位计算，信令数据提供详细的用户事件信息，两者结合将数据视角从小区扩展到具体地理位置

Big Data by Nathan Marz with James Warren Publisher: Manning Publications Co.Development Editors: Renae Gregoire, Jennifer StoutAddress: 20 Baldwin Road, PO Box 761, Shelter Island, NY 11964Technical Development Editor: Jerry GainesCopyeditor: Andy CarrollProofreader: Katie TennantTechnical Proofrea

随着科技的迅猛发展，大数据时代为智能交通领域带来了诸多变革。将探讨在大数据时代背景下，人工智能、大数据等新技术在智能交通中的应用，以及这些技术如何推动智能交通系统的重大变革。\\智能交通系统面临的主要痛点包括信息资源整合、数据智能分析决策、大数据全生命周期的新技术应用、信息主动推送以及智能网联汽车的发展等。这些痛点需要通过采用新技术来解决，从而提升交通系统的效率、安全性和智能化水平。\\信息资源整合是智能交通发展的基础。通过整合来自不同交通参与者和交通基础设施的数据资源，可以实现信息共享和互联互通。这不仅提高了数据的可用性，还能够通过大数据分析技术，对交通模式进行深入挖掘和预测，为交通管理和规

大数据生态系统是一个涵盖了大数据技术、架构、应用以及相关生态链的广泛概念，处理、分析和管理传统数据库技术难以应对的大规模数据集。在这个生态系统中，Hadoop作为核心组件之一，被广泛使用，尤其适合于那些需要扩展到数千个节点的大型数据处理项目。Hadoop技术包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce编程模型和YARN资源管理器。HDFS提供了高容错性的存储能力，可存储大量数据并进行并行处理。MapReduce是一个编程模型，用于大规模数据集的并行运算。YARN负责资源管理和任务调度，它将计算资源分配给运行在Hadoop集群上的各种应用程序。

UNION: 并集，查询所有内容，重复的记录去除。示例：SELECT * FROM emp UNION SELECT * FROM emp20; UNION ALL: 并集，查询所有内容，包括重复记录。示例：SELECT * FROM emp UNION ALL SELECT * FROM emp20; INTERSECT: 交集，仅显示两个表中的重复记录。示例：SELECT * FROM emp INTERSECT SELECT * FROM emp20; MINUS: 差集，仅显示一个表中有而另一个表中没有的记录。示例：SELECT * FROM emp MINUS SEL

白皮书：Oracle：企业大数据解决方案(PDF) Oracle 提供的 企业大数据解决方案 帮助企业通过大数据技术实现业务转型和提升效率。 该解决方案包括数据处理、存储、分析及可视化等方面，支持企业在大数据时代中实现更高效的决策和创新。 结合 Oracle 的数据库技术和云平台，企业能够更好地管理、分析和挖掘海量数据的价值。 通过该解决方案，企业可以有效地提升运营效率、降低成本，并加强与客户的互动。内容涉及具体的技术实现、实际案例及业务场景应用，提供详细的指导和建议。

随着电力信息化的发展，电力数据的积累速度越来越快，如何使大数据产生价值、为公司科学发展提供支持的议题被越来越多地提及。内蒙古电力公司从2011年开始建设一体化平台数据中心，当前已经完成了公司各业务口的数据集成工作，为数据利用提供了基础。依据建设的一体化生产经营决策分析系统建设情况，从应用需求、应用技术、数据分析挖掘3个方面介绍了内蒙古电力公司在大数据背景下的数据仓库应用的探索与尝试。总结了建设成果与建设经验，得出做好分析展现应用的关键是需求管理，核心技术是数据挖掘的结论。