大数据技术_ 基础理论 之主要行业应用

1 地震监测大数据

1.1 大数据时代和地震

1.2 密集地震观测网将地震带进大数据时代




1.3 地震大数据一定是巨量数据

1.4 地震大数据找关联

1.5 地震处理从复杂到简单-从“复杂算法”到“简单算法”

2 交通大数据

2.2 大数据应用交通的意义

1．智能交通系统中的交通数据


2.4 大数据挖掘技术在智能交通中的应用

2.5 河北交通卡口数据分析系统

3 环境大数据

3.1 环境大数据概念




3.2 环境数据的采集与获取



3.3 环境数据的存储与处理

3.4 环境数据的应用

4 警务大数据

4.1 大数据时代警务新模式

通过对警务大数据的建设，使我国各级公安机关可以真正地围绕以应用驱动为根本导向、以基础设施建设为关键支撑、以大数据综合应用为发展龙头、以自主创新为重要途径、以信息安全为主要保障的业务目标，深化开展公安警务大数据应用的建设工作。

大数据时代警务新模式是以互联网、物联网、云计算、智能引擎、视频技术、数据挖掘等为技术支撑，以公安信息化为核心，通过互联化、物联化、智能化的方式，促进公安系统各个功能模块高度集成、协调运作，实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”之目标的警务发展新理念和新模式，标志着公安信息化正在走向数字化、网络化、智能化的高度融合。

运用先进信息技术手段，全面感测、分析、整合警务运行中的各项关键信息，通过对社会各个方面各个层次的公安需求做出明确、快速、高效、灵活的智能响应，为公安工作提供高效的警务管理手段和拓展便民服务的新空间。

4.2 警务大数据应用价值

4.3 如何开展警务大数据研发

4.4 警务大数据应用场景

4.5 警务大数据发展思路

5.智慧城市

随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。

城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。