大數據系期貨分析模型

A. 數學建模美賽中大數據方面所涉及的模型有哪些

由於道路的數量，美國許多地區的交通容量有限。
例如，在大西雅圖地區，司機在交通高峰時段遇到長時間的延誤
因為交通量超過了道路網路的設計容量。這是特別
在州際公路5號，90號和405號以及州道路520號，特別感興趣的道路上發布
對於這個問題。
自動駕駛，合作車已被提出作為增加公路容量的解決方案
而不增加車道或道路的數量。這些汽車的行為與現有的交互
交通流和對方在這一點上還不太了解。
華盛頓州州長要求分析允許自駕的影響，
在Thurston，Pierce，King和Snohomish縣上列的道路上合作汽車。 （看到
提供的地圖和Excel電子表格）。特別是，效果如何改變
自駕車的百分比從10％增加到50％到90％？是否存在平衡？有沒有
性能變化明顯的傾翻點？在什麼條件下，如果有的話，應該有車道
專用於這些車？您對模型的分析是否表明有任何其他政策變化？
您的答案應包括對車道數量，峰值和/或車道數量的影響的模型
平均交通量，以及使用自動駕駛，合作系統的車輛的百分比。你的
模型應該解決自駕車之間的合作以及自驅動車之間的相互作用
和非自駕車輛。您的模型應該應用於的道路的數據
利息，在附加的Excel電子表格中提供。
您的MCM提交應包含1頁的摘要表，1 - 2頁的信
總督辦公室和您的解決方案（不超過20頁），最多23頁。注意：
附錄和參考文獻不計入23頁的限制。
一些有用的背景信息：
平均而言，每日交通量的8％發生在高峰旅行時間。
所有這些道路的名義速度限制為每小時60英里。
里程數從南到北，從西到東。
車道寬度是標準的12英尺。
高速公路90被分類為狀態路線，直到它與州際5相交。
如果此問題中提供的數據與任何其他來源之間存在沖突，請使用
這個問題提供的數據。

B. 大數據分析師進行數據挖掘常用模型有哪些

【導讀】機器學習和數據發掘是緊密相關的，要進行數據發掘需求掌握一些機器學習所用的方法和模型常識，通過模型的練習能夠得到處理數據的最優模型，那麼大數據分析師進行數據挖掘常用模型有哪些?下面就來一起了解一下。

1、半監督學習

半監督學習演算法要求輸入數據部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數據的內在結構以便合理的組織數據來進行預測。應用場景包括分類和回歸，演算法包括一些對常用監督式學習演算法的延伸，這些演算法首先試圖對未標識數據進行建模，在此基礎上再對標識的數據進行預測。

2、無監督學習模型

在非監督式學習中，數據並不被特別標識，學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構，應用場景包括關聯規則的學習以及聚類等。

3、監督學習模型

監督學習模型，就是人們經常說的分類，通過已經有的訓練樣本(即已知數據以及其對應的輸出)去訓練得到一個最優模型，然後再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。

以上就是大數據分析師進行數據挖掘常用模型，希望想要從事數據分析行業的大家，能夠趕快學習起來，如果還想了解更多，歡迎繼續關注!

C. 怎樣在期貨里看大數據

不管雲計算還是人工智慧都是大數據，大數據在不同行業有不同名稱，在期貨來看最多提到的就是智能投顧。大數據用一種技術和手段來找到未來不確定性中的確定性，為期貨發展帶來很多新的機會。
大數據在期貨行業的運用，陳新河舉例利用大數據預測飼料價格，用於期貨決策，就是用了大數據的外部性作用。此外，通過網路整體行業消費量景氣指數等建立一個模型，就能用大數據預測經濟形勢。

D. 統計模型和大數據模型所使用的主要演算法有什麼異同

以每24小時作為一份時間（而非自然日），根據用戶的配置有兩種工作模式：帶狀模式中，用戶僅定義開始日期時，從開始日期（含）開始，每份時間1個分片地無限增加下去；環狀模式中，用戶定義了開始日期和結束日期時，以結束日期（含）和開始日期（含）之間的時間份數作為分片總數（分片數量固定），以類似取模的方式路由到這些分片里。

1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的 sBeginDate 來確定起始時間
2. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 sPartionDay 來確定每個 MySQL 分片承載多少天內的數據
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 dateFormat 來確定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 Java 內部的時間類型
5. 然後求分片索引值與起始時間的差，除以 MySQL 分片承載的天數，確定所屬分片

1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的起始時間 sBeginDate、終止時間 sEndDate 和每個 MySQL 分片承載多少天數據 sPartionDay
2. 根據用戶設置，建立起以 sBeginDate 開始，每 sPartionDay 天一個分片，直到 sEndDate 為止的一個環，把分片串聯串聯起來
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 Java 內部的日期類型
5. 然後求分片索引值與起始日期的差：如果分片索引值不早於 sBeginDate（哪怕晚於 sEndDate），就以 MySQL 分片承載的天數為模數，對分片索引值求模得到所屬分片；如果分片索引值早於 sBeginDate，就會被放到 defaultNode 分片上

與MyCat的類似分片演算法對比

中間件
DBLE
MyCat

分片演算法種類 date 分區演算法 按日期（天）分片
兩種中間件的取模範圍分片演算法使用上無差別

開發注意點
【分片索引】1. 必須是字元串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基於用戶指定的 dateFormat 來轉換成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供帶狀模式和環狀模式兩種模式
【分片索引】3. 帶狀模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，理論上分片數量可以無限增長，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 環狀模式以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的時間長度除以單個分片長度得到恆定的分片數量，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 無論哪種模式，分片索引欄位的格式化字元串 dateFormat 由用戶指定
【分片索引】6. 無論哪種模式，劃分不是以日歷時間為准，無法對應自然月和自然年，且會受閏秒問題影響

運維注意點
【擴容】1. 帶狀模式中，隨著 sBeginDate 之後的數據出現，分片數量的增加無需再平衡
【擴容】2. 帶狀模式沒有自動增添分片的能力，需要運維手工提前增加分片；如果路由策略計算出的分片並不存在時，會導致失敗
【擴容】3. 環狀模式中，如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間有重疊，需要進行部分數據遷移；如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間沒有重疊，需要數據再平衡

配置注意點
【配置項】1. 在 rule.xml 中，可配置項為 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置項】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 規范的字元串，用於告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate

【配置項】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串

【配置項】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串；配置了該項使用的是環狀模式，若沒有配置該項則使用的是帶狀模式

【配置項】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非負整數，該分片策略以 86400000 毫秒（24 小時整）作為一份，而 sPartionDay 告訴 DBLE 把每多少份放在同一個分片

【配置項】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 標簽，非必須配置項，不配置該項的話，用戶的分片索引值沒落在 mapFile 定義

E. 數據分析方法與模型都有哪些

現在的大數據的流行程度不用說大家都知道，大數據離不開數據分析，而數據分析的方法和數據分析模型多種多樣，按照數據分析將這些數據分析方法與模型分為對比分析、分類分析、相關分析和綜合分析四種方式，這四種方式的不同點前三類以定性的數據分析方法與模型為主，綜合類數據分析方法與模型是注重定性與定量相結合。

一、分類分析數據分析法
在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類；或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

二、對比分析數據分析方法
很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

三、相關分析數據分析法相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系；另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。
而敏感性分析是指從定量分析的角度研究有關因素發生某種變化時對某一個或一組關鍵指標影響程度的一種不確定分析技術。
回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。
時間序列是將一個指標在不相同的時間點上的取值，按照時間的先後順序排列而成的一列數。時間序列實驗研究對象的歷史行為的客觀記錄，因而它包含了研究對象的結構特徵以及規律。

四、綜合分析數據分析法
層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。
而綜合分析與層次分析是不同的，綜合分析是指運用各種統計、財務等綜合指標來反饋和研究社會經濟現象總體的一般特徵和數量關系的研究方法。

上述提到的數據分析方法與數據分析模型在企業經營、管理、投資決策最為常用，在企業決策中起著至關重要的作用。一般來說，對比分析、分類分析、相關分析和綜合分析這四種方法都是數據分析師比較常用的，希望這篇文章能夠幫助大家更好的理解大數據。

F. 如何用大數據分析金融數據

有大數據分析工具的，免費的，你找一下大數據魔鏡。

G. 大數據分析領域有哪些分析模型

數據角度的模型一般指的是統計或數據挖掘、機器學習、人工智慧等類型的模型，是純粹從科學角度出發定義的。
1. 降維
在面對海量數據或大數據進行數據挖掘時，通常會面臨「維度災難」，原因是數據集的維度可以不斷增加直至無窮多，但計算機的處理能力和速度卻是有限的；另外，數據集的大量維度之間可能存在共線性的關系，這會直接導致學習模型的健壯性不夠，甚至很多時候演算法結果會失效。因此，我們需要降低維度數量並降低維度間共線性影響。
數據降維也被成為數據歸約或數據約減，其目的是減少參與數據計算和建模維度的數量。數據降維的思路有兩類：一類是基於特徵選擇的降維，一類是是基於維度轉換的降維。
2. 回歸
回歸是研究自變數x對因變數y影響的一種數據分析方法。最簡單的回歸模型是一元線性回歸（只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示），可以表示為Y=β0+β1x+ε，其中Y為因變數，x為自變數，β1為影響系數，β0為截距，ε為隨機誤差。
回歸分析按照自變數的個數分為一元回歸模型和多元回歸模型；按照影響是否線性分為線性回歸和非線性回歸。
3. 聚類
聚類是數據挖掘和計算中的基本任務，聚類是將大量數據集中具有「相似」特徵的數據點劃分為統一類別，並最終生成多個類的方法。聚類分析的基本思想是「物以類聚、人以群分」，因此大量的數據集中必然存在相似的數據點，基於這個假設就可以將數據區分出來，並發現每個數據集（分類）的特徵。
4. 分類
分類演算法通過對已知類別訓練集的計算和分析，從中發現類別規則，以此預測新數據的類別的一類演算法。分類演算法是解決分類問題的方法，是數據挖掘、機器學習和模式識別中一個重要的研究領域。
5. 關聯
關聯規則學習通過尋找最能夠解釋數據變數之間關系的規則，來找出大量多元數據集中有用的關聯規則，它是從大量數據中發現多種數據之間關系的一種方法，另外，它還可以基於時間序列對多種數據間的關系進行挖掘。關聯分析的典型案例是「啤酒和尿布」的捆綁銷售，即買了尿布的用戶還會一起買啤酒。
6. 時間序列
時間序列是用來研究數據隨時間變化趨勢而變化的一類演算法，它是一種常用的回歸預測方法。它的原理是事物的連續性，所謂連續性是指客觀事物的發展具有合乎規律的連續性，事物發展是按照它本身固有的規律進行的。在一定條件下，只要規律賴以發生作用的條件不產生質的變化，則事物的基本發展趨勢在未來就還會延續下去。
7. 異常檢測
大多數數據挖掘或數據工作中，異常值都會在數據的預處理過程中被認為是「噪音」而剔除，以避免其對總體數據評估和分析挖掘的影響。但某些情況下，如果數據工作的目標就是圍繞異常值，那麼這些異常值會成為數據工作的焦點。
數據集中的異常數據通常被成為異常點、離群點或孤立點等，典型特徵是這些數據的特徵或規則與大多數數據不一致，呈現出「異常」的特點，而檢測這些數據的方法被稱為異常檢測。
8. 協同過濾
協同過濾（Collaborative Filtering，CF)）是利用集體智慧的一個典型方法，常被用於分辨特定對象（通常是人）可能感興趣的項目（項目可能是商品、資訊、書籍、音樂、帖子等），這些感興趣的內容來源於其他類似人群的興趣和愛好，然後被作為推薦內容推薦給特定對象。
9. 主題模型
主題模型（Topic Model），是提煉出文字中隱含主題的一種建模方法。在統計學中，主題就是詞彙表或特定詞語的詞語概率分布模型。所謂主題，是文字（文章、話語、句子）所表達的中心思想或核心概念。
10. 路徑、漏斗、歸因模型
路徑分析、漏斗分析、歸因分析和熱力圖分析原本是網站數據分析的常用分析方法，但隨著認知計算、機器學習、深度學習等方法的應用，原本很難衡量的線下用戶行為正在被識別、分析、關聯、打通，使得這些方法也可以應用到線下客戶行為和轉化分析。

H. 期貨有幾大分析系統

股指期貨軟體交易中，有幾個名詞：買開倉、賣開倉、賣平今、買平今、買平倉、賣平倉一些期貨的基本知識 期貨術語 買開倉：是指下單時買入多單，也就是對指數看多、看漲。 賣開倉：是指下單時買入空單，也就是對指數看空、看跌。 買平倉：是指下單時把買入的多單賣出。 賣平倉：是指下單時把買入的空單賣出。 買平今：是專指下單時把當天買入的多單賣出。 賣平今：是專指下單時把當天買入的空單賣出 商品合約：是由期貨交易所統一制定的、規定在將來某一特定的時間和低點交割一定數量和質量商品的標准化合約。 期貨交易：是指在期貨交易所內集中買賣某種期貨合約的交易活動。 保證金：是指期貨交易者按照規定標准交納的資金，用於結算和保證履約。 結算：是指根據期貨交易所公布的結算價格對交易雙方的交易盈虧狀況進行的資金清算。 交割：是指期貨合約到期時，根據期貨交易所的規則和程序，交易雙方通過該期貨合約所載商品所有權的轉移，了結到期未平倉合約的過程。 開倉：開始買入或賣出期貨合約的交易行為稱為」開倉」或」建立交易部位」。 平倉：是指期貨交易者買入或者賣出與其所持期貨合約的品種、數量及交割月份相同但交易方向相反的期貨合約，了結期貨交易的行為。 持倉量：是指期貨交易者所持有的未平倉合約的數量。 持倉限額：是指期貨交易所對期貨交易者的持倉規定的最高數額。 倉單：是指交割倉庫開出並經期貨交易所認定的標准化提貨憑證。 撮合成交：是指期貨交易所的計算機交易系統對交易雙方的交易指令進行配對的過。 漲跌停板：是指期貨合約在一個交易日中的交易價格不得高於或者低於規定的漲跌幅度，超出該漲跌幅度的報價將被視為無效，不能成交。 強行平倉制度：是指當客戶的交易保證金不足並未在規定時間內補足，客戶持倉超出規定的持倉限額，因客戶違規受到處罰的，根據交易所的緊急措施應予強行平倉的，其他應予強行平倉的情況發生時，期貨經紀公司為了防止風險進一步擴大，實行強行平倉的制度。 頭寸：一種市場約定。期貨合約買方處於多頭（買空）部位，期貨合約賣方處於空頭（賣空）部位。 基差：同一商品當時現貨市場價格與期貨市場價格間的差異，如不另行指出，一般是用近期期貨合約月份來計算基差。 質押：指會員提出申請並經交易所批准，將持有的權利憑證移交交易所佔有，作為其履行交易保證金債務的擔保行為。權利憑證質押僅限於交易保證金，但虧損、費用、稅金等款項均須以貨幣資金結清。 逼倉：期貨交易所會員或客戶利用資金優勢，通過控制期貨交易頭寸或壟斷可供交割的現貨商品，故意抬高或壓低期貨市場價格，超量持倉、交割，迫使對方違約或以不利的價格平倉以牟取暴利的行為。根據操作手法不同，又可分為「多逼空「和「空逼多」兩種方式。 升水：1）交易所條例所允許的，對高於期貨合約交割標準的商品所支付的額外費用。2)指某一商品不同交割月份間的價格關系。當某月價格高於另一月份價格時，我們稱較高價格月份對較低價格月份升水。3）當某一證券交易價格高於該證券面值時，亦稱為升水或溢價。 套利：投機者或對沖者都可以使用的一種交易技術，即在某市場買進現貨或期貨商，同時在另一個市場賣出相同或類似的商品，並希望兩個交易會產生價差而獲利。 期權：又稱選擇權，期權交易實際上是一種權利的買賣。這種權利是指投資者可以在一定時期內的任何時候，以事先確定好的價格（稱協定價格），向期權的賣方買入或賣出一定數量的某種「商品」，不論在此期間該「商品」的價格如何變化。期權合約對期限、協定價格、交易數量、種類等作出約定。在有效期內，買主可以自由選擇行使轉賣權利；如認為不利，則可以放棄這一權利；超過規定期限，合同則失效，買主的期權也自動失效。期權有看漲期權和看跌期權之分。 空逼多：操縱市場者利用資金或實物優勢，在期貨市場上大量賣出某種期貨合約，使其擁有的空頭持倉大大超過多方能夠承接實物的能力。從而使期貨市場的價格急劇下跌，迫使投機多頭以低價位賣出持有的合約認賠出局，或出於資金實力接貨而受到違約罰款，從而牟取暴利。 多逼空：在一些小品種的期貨交易中，當操縱市場者預期可供交割的現貨商品不足時，即憑借資金優勢在期貨市場建立足夠的多頭持倉以拉高期貨價格，同時大量收購和囤積可用於交割的實物，於是現貨市場的價格同時升高。這樣當合約臨近交割時，追使空頭會員和客戶要麼以高價買回期貨合約認賠平倉出局；要麼以高價買入現貨進行實物交割，甚至因無法交出實物而受到違約罰款，這樣多頭頭寸持有者即可從中牟取暴利。 交易量：在某一時間內買進或賣出的商品期貨合約數量。交易量通常指每一交易日成交的合約數量。 空盤量：尚未經相反的期貨或期權合約相對沖，也未進行實貨交割或履行期權合約的某種商品期貨或期權合約總數量。 結算價：經加權後的成交價。 市價指令：交易指令形式之一。即按照市場當時的最好價格立即（盡快）買（賣）某一特定交割月份期貨合約的指令。 限價指令：由客戶確定價格限制或履約時間的指令。 停止指令：一種當市場價格達到某一特定水平時方可買進或賣出的指令。當商品或證券交易價格達到或高於停止價時，買進停止指令即變為市價指令，當交易價格降至或低於停止價時，賣出指令即變為市價指令。 近期月份：離交割期最近的期貨合約月份，亦稱現貨月份。 遠期月份：交割期限較長的合約月份，相對於近期（交割）月份。 套期圖利：同時買進和賣出兩種相關商品，並希望在日後對沖交易部位時有所獲利。例如，買進和賣出同一商品、但不同交割月份的期貨合約；買進和賣出相同交割月份，相同商品、但不同交易所的期貨合約；買進和賣出相同交割月份，但不同商品的期貨合約（但二商品間有相互關聯的關系）。 現金交割：是指到期末平倉期貨合約進行交割時，用結算價格來計算未平倉合約的盈虧，以現金支付的方式最終了結期貨合約的交割方式。 實物交割：是指期貨合約的買賣雙方於合約到期時，根據交易所制訂的規則和程序，通過期貨合約標的物的所有權轉移，將到期未平倉合約進行了結的行為。商品期貨交易一般採用實物交割的方式。 基本分析：運用供應和需求信息予測未來市場價格變化的分析方法。 技術分析：利用歷史價格、交易量、空盤量和其他交易數據預測未來價格趨勢的價格分析方法。 空頭套期保值：賣出期貨合約，以防止將來賣出現貨商品時因價格下跌而導致的損失。當賣出現貨商品時，將先以前賣出的期貨合約通過買進另一數量、類別和交割月份相等的期貨合約相對沖，以結束保值。亦稱賣期保值。 多頭套期保值：多頭套期保值是指交易者先在期貨市場買進期貨，以便在將來現貨市場買進時不致於因價格上漲而給自己造成經濟損失的一種期貨交易方式。 股指期貨：是一種以股票價格指數作為標的物的金融期貨合約。 維持保證金：客戶必須保持其保證金帳戶內的最低保證金金額。 履約保證金：為確保履行合約而由期貨合約買賣雙方或期權賣方存放於交易帳戶內的押金。商品期貨保證金不是一種股票的支付，也不是為交易該商品而預付的定金，而是一種良好信譽押金。 結算保證金：確保結算會員（通常為公司或企業）將其顧客的期貨和期權合約空盤履約的金融保證。結算保證金有別於客戶履約保證金。客戶履約保證金存放於經紀人處，而結算保證金則存放於票據交換所。雲掌財經團隊為您解答

I. 主流的大數據分析框架有哪些

1、Hadoop
Hadoop 採用 Map Rece 分布式計算框架，根據 GFS開發了 HDFS 分布式文件系統，根據 Big Table 開發了 HBase數據存儲系統。Hadoop 的開源特性使其成為分布式計算系統的事實上的國際標准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及國內的網路，阿里巴巴等眾多互聯網公司都以 Hadoop 為基礎搭建自己的分布。

2、Spark

Spark 是在 Hadoop 的基礎上進行了一些架構上的改良。Spark 與Hadoop 最大的不同點在於，Hadoop 使用硬碟來存儲數據，而Spark 使用內存來存儲數據，因此 Spark 可以提供超過 Ha?doop 100 倍的運算速度。由於內存斷電後會丟失數據，Spark不能用於處理需要長期保存的數據。

3、 Storm

Storm 是 Twitter 主推的分布式計算系統。它在Hadoop的基礎上提供了實時運算的特性，可以實時的處理大數據流。不同於Hadoop和Spark，Storm不進行數據的收集和存儲工作，它直接通過網路實時的接受數據並且實時的處理數據，然後直接通過網路實時的傳回結果。

4、Samza

Samza 是由 Linked In 開源的一項技術，是一個分布式流處理框架，專用於實時數據的處理，非常像Twitter的流處理系統Storm。不同的是Sam?za 基於 Hadoop，而且使用了 Linked In 自家的 Kafka 分布式消息系統。

Samza 非常適用於實時流數據處理的業務，如數據跟蹤、日誌服務、實時服務等應用，它能夠幫助開發者進行高速消息處理,同時還具有良好的容錯能力。

J. 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

數據分析模型主要是用來指導數據分析師進行一個完整的數據分析，更多是指導數據分析的思路。數據分析常用的模型有：
留存分析模型：用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為；
全行為路徑分析：根據每位用戶在APP或網站中的行為事件，分析用戶在APP或網站中各個模塊的流轉規律與特點，挖掘用戶的訪問或瀏覽模式，進而實現一些特定的業務用途；
漏斗分析模型：能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型；
熱圖分析模型：其實就是指頁面點擊分析；
事件分析模型：是針對用戶行為的分析模型之一，也是用戶行為數據分析的核心和基礎；
用戶分群模型：對用戶進行精細化運營，用戶分群能幫助企業更加了解用戶，分析用戶的屬性特徵、以及用戶的行為特徵；
用戶分析模型：通過查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、查看用戶按省份的分布情況等等，豐富用戶畫像維度；
黏性分析模型：在留存分析的基礎上，對一些用戶指標進行深化；