大数据分析平台（Datahoop）简介

时间：2022-09-09

大数据分析平台（Datahoop）：主要通过集成企业内部运营支撑系统和外部数据，包括交易型大数据（Big Transaction Data）和交互型大数据（Big Interaction Data），通过多种云计算的技术将之集成和处理，向企业内部和外部企业客户提供有较大商业价值的信息支撑和智能解决方案，基于大数据平台建设的数据仓库的基础上，提供报表工具，分析工具，结合企业的实际需求进行的解决方案实施服务；企业的管理人员、业务分析人员等可以通过web、手机或其它移动设备访问，以便随时了解企业的关键指标和进行深度业务分析。

主要功能：

▪ 海量数据的存储及运算

▪ 集成了多种数据分析算法

▪ 多样性的数据可视化

▪ 数据分析报告的实时导出

词条
词条说明
上市公司财务并购估值要点！
上市公司实施收并购行为较非上市公司环境复杂，因为除了交易双方博弈还涉及市场反应、监管要求和对中介机构的规范。基于估值与定价是交易的重要前提，本文着重对上市公司估值与定价环节需要把握的要点予以整理，以期指导实务操作。首先需要明确：目标公司（也称标的公司）的估值是较终定价的基础，也就是估值并不是较终的定价，因为较终定价受到双方博弈和其他因素的影响。估值要点：1、估值依据：在现行的《上市公司重大资产重组
数据流模型描述
我们试图从数据集合、数据属性和计算类型三个不同方面对数据流的模型进行归纳和描述。实际上，很多文章提出了各种各样的数据流模型，我们并没有包括所有这些模型，只是将其中比较重要的和常见的进行了归纳和分类。形式化以下是对数据流的一个形式化描述。考虑向量α，其属性的域为[1..n](秩为n)，而且向量α在时间t的状态α(t)=在时刻s，α是
数据流新动向介绍
研究人员对数据流处理的研究不断深入，我们认为出现了以下新的动向：未来略图引入更多多的的统计计技技术来构造略图G. Cormode等主要处理对频繁项的计算。它以前人的主项（majority item ）算法([116, 117])为基础，使用了error-correcting codes来处理问题。如数据的每一位设立一个计数器，再根据这些计数器的计数结果来推断频繁项集合。Y. Tao等[118]实质
数据流产生背景
数据流应用的产生的发展是以下两个因素的结果：细节数据已经能够持续自动产生大量的细节数据。这类数据较早出现于传统的银行和股票交易领域，后来则也出现为地质测量、气象、天文观测等方面。尤其是互联网(网络流量监控，点击流)和无线通信网（通话记录）的出现，产生了大量的数据流类型的数据。我们注意到这类数据大都与地理信息有一定关联，这主要是因为地理信息的维度较大，容易产生这类大量的细节数据。复杂分析需要以近实时