面对海量的各种来源的数据，如何对这些零散的数据进行有效的分析，得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。

在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。

建设企业的基础数据中心，构建企业统一的数据存储体系，统一进行数据建模，为数据的价值呈现奠定基础。同时数据处理能力下沉，建设集中的数据处理中心，提供强大的数据处理能力；通过统一的数据管理监控体系，保障系统的稳定运行。有了数据基础，构建统一的应用中心，满足业务需求，体现数据价值。

随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。企业构建大数据平台，归根到底是构建企业的数据资产运营中心，发挥数据的价值，支撑企业的发展。

当今社会各地公安机关为改善办案方式,不断引进先进技术来提高工作效率。其中,伴随计算机技术的快速发展,大数据技术和云计算技术在公安机关侦查工作中也不断发挥出重要作用。基于此,对公安大数据情报分析系统的建设现状与应用情况进行研究。

那么如何进行大数据分析与处理呢？

1.可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点。

3. 预测性分析

大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

目前，我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有一定的市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，这些问题亟待解决。

针对我国大数据挖掘与分析能力弱、大数据算法应用和综合能力不高等问题，急需开展关键技术的攻关研发与突破工作。其目标是围绕数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论等重大基础研究进行前瞻布局，开展数据科学研究，引导和鼓励在大数据分析的理论、方法及关键应用技术等方面展开探索；加强数据清洗、大数据分析发掘、大数据可视化等领域关键技术攻关；围绕多源异构数据分析，针对视频、文本等多种数据类型，研究大规模机器学习的基础和创新方法，依托合作支撑单位开展面向大数据分析的全流程框架和工业标准的设定、大规模数据分析系统平台的搭建；针对多项代表性应用的大数据分析应用平台进行设计和优化，注重大数据分析理论和系统的源头创新，提升数据分析处理能力、知识发现能力和辅助决策能力；切实和有效地突破目前我国在大数据分析和应用方面的技术瓶颈，形成一整套具有国际影响力的大数据分析系统软件，推动我国大数据产业的发展。

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