【科学出版社|矿床与地质大数据研究前景】
大数据的世界是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统 ， 终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等一系列的参与者共同构建的生态系统 。 数据的资源化、与云计算的深度结合、高效的数据管理及数据生态系统复合化程度的加强将是大数据研究的趋势 。
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基于大数据分析技术 ， 大数据分析应包括以下几方面的基本内容 。
1.数据挖掘
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法 。 不同的数据类型和格式 ， 需要不同的数据挖掘算法 ， 以更加科学地呈现数据本身具备的特点 。 各种多元统计方法 ， 由于能通过相关关系挖掘出深度价值 ， 因此是重要的数据挖掘分析工具 。
2.预测性分析
大数据表征的是过去 ， 但可以用来预测未来的变化 。 预测性分析是大数据分析最终应用的重要领域之一 ， 它从大数据中挖掘出特点 ， 通过科学建模型 ， 代入新数据 ， 即可预测未来 。
3.数据可视化分析
大数据可视化是大数据分析的基本要求 ， 它可以直观地呈现大数据特点 ， 同时能够非常容易地被人类所接受 。 常见的可视化技术包括基于集合、图标、图像的技术 ， 面向像素的技术和分布式技术等 。
4.语义引擎构建
由于数据采集的多元化 ， 数据类型的非结构化 ， 如何将多样的信息转化成计算机可以识别和计算的语言是进行大数据分析的基础 。
5.数据管理
【【科学出版社|矿床与地质大数据研究前景】】在地质时空大数据模型构建中 ， 数据融合是基础性的研究课题 ， 它贯穿于矿床与地质研究对象认知模型、矿床与地质时空数据感知模型、矿床与地质时空数据分析模型、矿床与地质时空数据挖掘模型、矿床与地质时空数据预测模型及地质时空数据决策模型的研究中 。
各类专题的地质时空大数据链组织与实现 ， 有赖于地质时空大数据平台的系统解决方案和整体架构 ， 以及数据融合方法和技术研究 ， 有赖于超算环境下矿床与地质时空大数据索引、调度机制和大数据引擎 ， 有赖于建立统一的运行云平台及智能监测、预警与管控的数据链 ， 发展矿床与地质时空大数据的安全存储、检索与隐蔽传输方法和技术 。
未来的大数据研究 ， 将严重依赖于大数据平台的建设 。 平台建设需要从以下几方面着力 。
1.建立一套运行机制
大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程 ， 必须建立良好的运行机制 ， 以促进建设过程中各个环节的正规有序 ， 实现统合 ， 搞好顶层设计 。
2.规范一套建设标准
没有标准就没有系统 。 应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准 ， 为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础 。
3.搭建一个共享平台
数据只有不断流动和充分共享 ， 才有生命力 。 应在各专用数据库建设的基础上 ， 通过数据集成 ， 实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享 。
4.培养一支专业队伍
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成 ， 因此 ， 必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍 。
其中 ， 大数据平台是基础数据平台 ， 用于统一组织、存储和管理相关部门的全部工作数据 ， 实现基础数据、地理信息数据和业务数据的共享 ， 提高业务管理、应急处理、服综合管理和分析决策能力 。
矿床与地质大数据研究前景矿床与地质时空数据除拥有一般大数据的“4V”共性特征外 ， 也有自己显著的个性特点 ， 突出体现在其专业背景特点上 。 对矿床与地质领域的不同来源、不同获取方式、不同结构及不同格式的离散数据 ， 开展结构化重建、关联分析、地学建模 ， 将加速地学知识的融汇 ， 深化对地球系统的认识和理解 ， 有望引发地球科学研究方式的变革 。
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