涕零
① ERP 软件大数据量录入界面如何设计
针对客户需要录入大量数据的页面，比如客户的合同，需要进入系统的信息量非常大。专方案一：属将录入界面根据需要录入的数据按业务逻辑顺序进行分组，每个分组包做成一个标签，标签页内包含一定量的数据。方案二：将所有字段组织在一个页面中，在页面中还是会将信息进行分组，在页面中增加一个冻结的导航栏，通过导航栏上的分组链接定位到对应的信息分组。原本大家都觉得二个方案好，我在作完了 2 个方案的原型后，我按照客户的业务模拟用户进行了一遍录入操作，发现第二个方案并不如预期那样功能，我把我的感受描述一下：所有字段在一个页面，字段的顺序是按照业务逻辑摆放的，所以快速导航了链接在录入场景下是没有作用的。由于客户需要录入的字段可能在针对不同的业务中存在重复，比如 “交费周期”，在不同的业务分组中都可能会定义这个字段。采用方案一时，在相同的位置摆放同样的字段，增加了熟悉感，而方案二则很难有这种感觉。以上是我的第一感觉，还请各位大侠来提提建议关于是否采用 EXCEL 导入的问题：… 显示全部
② 大数据系统的数据如何获取
1、从数据库导入
在大数据技术风靡起来前，关系型数据库(RDMS)是主要的数据分析与处理的途径。发展至今数据库技术已经相当完善，当大数据出现的时候，行业就在考虑能否把数据库数据处理的方法应用到大数据中，于是 Hive、Spark SQL 等大数据 SQL 产品就这样诞生。
2、日志导入
日志系统将我们系统运行的每一个状况信息都使用文字或者日志的方式记录下来，这些信息我们可以理解为业务或是设备在虚拟世界的行为的痕迹，通过日志对业务关键指标以及设备运行状态等信息进行分析。
3、前端埋点
为什么需要埋点?现在的互联网公司越来越关注转化、新增、留存，而不是简单的统计 PV、UV。这些分析数据来源通过埋点获取，前端埋点分为三种：手工埋点、可视化埋点、自动化埋点。
4、爬虫
时至至今， 爬虫的数据成为公司重要战略资源，通过获取同行的数据跟自己的数据进行支撑对比，管理者可以更好的做出决策。而且越难爬虫获取竞争对手的数据，对于公司来说是越有价值。
③ 大数据平台数据传输
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、管理和处理的回数据集答合，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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）
④ 大数据采集系统有哪些分类
1、体系日志搜集体系
对日志数据信息进行日志搜集、搜集，然后进行数据分析，发掘公司事务渠道日志数据中的潜在价值。简言之，搜集日志数据提供离线和在线的实时分析运用。目前常用的开源日志搜集体系为Flume。
2、网络数据搜集体系
经过网络爬虫和一些网站渠道提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。能够将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来，并将其提取、清洗、转化成结构化的数据，将其存储为一致的本地文件数据。
目前常用的网页爬虫体系有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等结构。
3、数据库搜集体系
经过数据库搜集体系直接与企业事务后台服务器结合，将企业事务后台每时每刻都在发生大量的事务记载写入到数据库中，最后由特定的处理分许体系进行体系分析。
目前常用联系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的搜集。
关于大数据采集系统有哪些分类，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑤ 结构化的数据怎么导入大数据系统中
现在大量数据导入录入的，都是用阿冲点击王软件完成，很方便省事的。
⑥ 大数据在医学领域的应用
这个应用他其实是有很多的，不过是在医学方面，他其实是任何方面都可以的。
⑦ 大数据系统数据表导入时出现错误是什么原因
1.导入的时候抄access中的表名必须是大写的,否则导进去之后,因为sqlplus运行到后台的时候会把所有字符自动变为大写,而oracle大小写敏感,所以生成的小写表无法访问,你用toad或DBARtsion也是白搭2.表中的字段名称比如user之类的改进改名，很有可能就会因为这个卡掉，得重新导3.注意数据库中的数据，有可能会出现因为数据导致导入一半后卡住，出现这种问题的时候多半是因为备注转化为的对象类型不对4.ACCESS中的备注问题，这个是个头疼的问题，真tm头疼，刚开始我用OLEDB方式连接数据库，备注默认转化的oracle数据类型为LONG，但是TNND每张oracle表中最多只有一个LONG类型的字段，（古怪的规定~！我找了半天没找到原因）
⑧ 大数据系统目前最为著名和流行的是什么
摘要一）预测分析
⑨ 大数据采集系统，有什么用处
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。1、大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。2、借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。3、大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。