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论坛法律顾问：王进律师我的大数据之旅：简单粗暴、直接有效 | iCourt · 技术派
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我的大数据之旅：简单粗暴、直接有效 | iCourt · 技术派
对于法律人而言，大数据技术是最具性价比的。只要转变思维，再花一点时间跨越技术门槛，就能够享受高效工作的美好。iCourt，与众不同的法学院，用技术解放法律人，实现职业突破。了解详情，请长按二维码联系诺诺多。作者：罗艺 &单位：天津唯睿律师事务所微信号：luoyilvshi日，我在iCourt报的第一门课程就是大数据。那时我还并不太了解iCourt到底是什么，选报大数据这门课的原因现在想来还有一点点的政治色彩。为什么这么说呢？因为在2015年的两会上李克强总理提出了很多新的概念：比如说大数据、云计算、互联网+等等，那时我特别想知道律师实务的大数据到底是怎么回事呢？所以在好奇心的驱使下我报了大数据这门课程。&上过大数据课的学员有一个共同的感受，就是这门课程是性价比最高的课程，不仅仅因为它为我提供了一个神奇的网站iLaw，整合了很多免费的、收费的检索资源，而且它还改变了我的检索思维、使我们养成了检索习惯、最终能够形成成果展现出来。&一、改变了检索思维大数据课开场的时候，老师一般都会问：以前你用什么检索工具检索？回答最多的就是百度、威科先行、北大法宝、中国裁判文书网等等。其实大数据课并不是要告诉我们固定用什么样的工具去检索，而是告诉我们一种检索思维。&前几周我去大数据课复课，美邦老师有句名言我特别认同，他说：“简单粗暴、直接有效”。他自嘲：离开网络检索，他什么也不会，他只是知识的搬运工。他坚信，每一个问题自己肯定不是第一个遇到的人，肯定有其他人遇到过，肯定能够通过检索在网络上搜索出想要的答案。&有句话，可能大家在写毕业论文的时候都会听过：那就是，天下文章一大抄，看你会抄不会抄。其实检索也一样，问题答案就在网络上，看你会搜不会搜。这就是检索思维——简单粗暴、直接有效。&那么如何做到会搜？网络上有很多大咖写的干货：比如说曹会杰的《法律检索的方法与技巧》；高杉峻的《民商事案件法律检索标准流程》；张健的《法律检索指引》等等。&曹会杰老师在年前腊月二十七，在自己的微信里发布了一条朋友圈“这一年的法律检索干货文章，都在这了”。整合了各大公众号、APP刊发过的有关法律检索和知识管理的实务文章，共30多篇，然后按照法律检索综合篇、法律检索工具篇、关键词、案例检索、法律检索应用篇、法律检索报告、法律检索成果管理七个部分进行了系统的归类整理。&我当时如获至宝，虽然之前很多干货文章也都用印象笔记收藏过，但是没有曹会杰老师整理得那么的体系化，所以我把她的整理作为目录，搜索到所有文章，用A4双面彩打出来，大概有200多页，作为自己的大数据检索教程，放在手边，不时的看一看拓展检索思路。研读了这些文章后，就能事半功倍，搜索技能就能嗖嗖嗖的提升啦~~&二、养成了检索习惯上完大数据课之后，我的另一个变化就是养成了检索习惯，优化检索工具，在检索的同时做记录，在提交给我的主办律师结论的时候会同时提供给他检索记录。&检索习惯我觉得至少体现在两个方面：第一，是要养成写检索记录的习惯，记录检索的过程和初步检索结果；第二是要养成优化使用检索工具的习惯。&1. 养成写检索记录的习惯我这次复课之后，感觉做检索记录真的是太重要了。以前在利用iLaw系统时，检索到想要的结果后就完事大吉了，没有形成检索过程的记录，事后再需要复查的时候，仍然要再做一次重复性的劳动，无形中做了很多无用功。如果说，我在一开始就记录下来我用的哪个检索工具、针对哪些问题开展了哪些步骤的检索，得出的检索结论是什么的话，就可以为之后的研究、查找、案件分析等等做好基础性的工作。&除此之外，做检索记录的另外一个好处就是，当你面对你的师傅、你的主办律师、你的客户的时候，用检索记录作为依托你说话会更有底气。比如说主办律师交给年轻律师一项任务、或者对某个问题提出疑问，年轻律师会凭印象、凭经验、凭我们在学校里学的有限的知识去脱口而出地回答。这就会让你的师傅、你的主办律师很抓狂。那反过来想一想，如果当他抛出一个问题、一项任务之后，你拿到他面前的是你大量检索之后形成的检索报告的时候，他至少会在内心对你认真踏实的工作态度点一个大大的赞。&检索记录怎么样来做呢？可以截屏，也可以用文字的方法做记录。最近，有很多公号中的文章是关于如何写检索报告的，大家可以找几篇来研读，比如说江左，陈晓峰都有很多可供借鉴的模板，研究之后可以形成具有自己风格的检索记录。我个人认为，检索记录没有统一的格式，只要能清晰的体现你的检索思路、检索过程和检索结果就可以了。&所以我建议各位满天星们，当你回答师傅或主办律师问题的时候，你的手里一定要拿着东西去，或者是记录本、或者是检索记录、或者是有依据的结论。因此，检索习惯很重要，这是我们养成检索习惯的第一个方面。&2. 养成优化检索工具的习惯另外，检索习惯还体现在优化检索工具上。优化检索工具就是说你要用哪个平台来检索？用哪个工具检索？用哪个关键词检索？是用高级检索？还是用快捷检索？&美邦老师在课上说，他检索时用的习惯用的第一个检索工具就是搜狗的微信搜索，因为会有大量的新鲜的专业文章发布在里面，可供找到答案，他甚至把搜狗的微信搜索设置成首页，一打开网页就用它。&还有，就是针对不同的检索问题运用不同的检索工具。比如说你要检索某个公司的基本情况，可以用手机的APP启信宝来检索，会更加简便、快捷、全面；如果你想知道某个程序性、政策性比较强的问题答案的时候，可以试一试电话咨询。&比如说我最近对税收政策不太了解，那我就给税务局专门负责个人所得税政策的部门打电话咨询，因为这个部门对于政策性问题把控得最好。还比如说我最近接受律协培训委的工作咨询人社局关于继续教育的政策性问题，这些在网上都找不到比较理想的答案，那怎么办呢？最有效的办法就是给人社局专门负责继续教育的部门打电话咨询。所以，在这次复课后，给我的另一个启发就是，检索其实不仅仅局限于用电脑网页搜索，你可以用手机检索，甚至打电话咨询。我的经验是，只要能找到答案的检索方法，就是好方法。三、形成检索成果我们说，通过大数据检索只是过程，最终最好能形成产品，让大数据检索真正体现出价值。那么，通过大数据检索，我们能形成哪些法律产品呢？&我认为，至少能形成以下检索成果：1.大数据报告第一个，就是形成大数据报告，现在网络上有很多不同领域、不同专业的大数据报告分享。我想每一个学过iCourt大数据课程的学员，都应当尝试用检索技术写一篇大数据报告，这既是对学习效果的检验，也可以让我们全面体验一下，从检索、到记录、从归纳、到总结，最终形成能对他人有借鉴意义的报告的全过程。&2.策略分析报告策略分析报告可以写给诉讼案件的当事人，也可以写给非诉案件的客户。不论你的目标客户是谁，策略分析报告在写之前也需要有大量的事实和数据作为依托和佐证。有数据支撑的策略分析报告才能让你的客户更加的信服你。&当然，这份策略报告如果能在大数据检索的基础上，更加地注重颜值、能图文并茂、能彩色打印、将写作、可视化、大数据等等课程的精髓集合于一身的话，那将是非常完美的检索成果。3.写文章、出书第三个检索成果的体现，就是写文章，甚至是出书。&写文章的话，不一定非要写专业性很强的文章，你可以就某一个你感兴趣的问题展开检索，用文字的方式记录你的好奇心、然后是怎样通过检索一步一步得出答案的。比如说古城有一篇文章，就是出于对路边的一个广告牌的好奇心，写了一篇名为《法律人的检索游戏：广告的合规审查》的文章。还比如说，我自己最近的一篇文章，也是出于好奇心写的，有电话咨询的客户，问我私募基金登记法律意见书能不能做专项法律服务？收多少钱？还说是批量的，很着急。其实私募基金这一块我平时接触得并不多，但是我很好奇为什么她着急？为什么她说量大？为什么她在压低价格？出具法律意见书需要从哪几个方面来写？所以我就针对这些问题进行了全面的检索，检索到了2016年2月出台了关于私募基金管理方面新的规定，检索到了这部分法律业务的难点、重点和风险点，检索到了同行业间基本的报价水平等等，因此我将我的检索过程、检索结果和感受结合在了一起写了一篇文章。&所以，只要是你好奇的领域，都可以通过检索的方法，把你的心得、体会、过程写出来。&其实除了文章之外，还可以自己出一本书。大数据课的田老师在讲课时分享了他自己两本畅销书的选题经历，我深受启发。他说他在准备写书之前，就是在数据库中检索哪一类案由的案件最多，哪一类问题是当事人最迫切想知道的，得出结论后他就朝着这个方向选题，最后形成书籍。因为需求的人很多，所以这两本书非常畅销。&他的例子给我的启发就是，以前我们是自己对什么感兴趣就写什么，而现在，有了大数据检索，你就可以检索到读者想看什么。客户想知道什么，你就去写什么，形成这样的法律产品，才会有实际的商业价值。&因此，我想通过大数据的方法，深挖客户需求，形成法律产品，实现商业价值，才不虚对大数据课的学习。iCourt 与众不同的法学院
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16-08-03 &数据分析师和 大数据工程师 哪个好_百度知道
数据分析师和 大数据工程师 哪个好
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云计算，大数据产业发展迎来“黄金期”，产业集聚将进一步特色化发展，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。趋势一：政策环境持续优化、创新最活跃，将呈现特色化发展大数据综合试验区建设是国家统筹推进大数据产业发展的重要举措。年，我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入、云计算，大数据应用推进势头良好。围绕京津冀和珠三角跨区域类综合试验区，将更加注重数据要素流通，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，支撑跨区域公共服务、社会治理和产业转移，促进区域一体化发展。结合地方产业发展和应用特色，大数据产业集聚区和大数据新型工业化产业示范基地建设也将持续推进。趋势三：大数据与人工智能，赋能效应将进一步释放在《大数据产业发展规划年》中，是全球技术创新的竞争高地。大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术是最典型的网络信息技术，创新驱动是其发展的原动力，加快工业大数据基础设施建设，新兴技术间的融合创新更是产业发展的主基调。2017年，大数据的技术发展与物联网，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强，产业发展将推动形成特色领域，实施工业大数据应用示范工程。2017年，国家和地方大力推动大数据安全创新发展。2017年，随着《中华人民共和国网络安全法》及相关配套细则的正式实施：大数据产业集聚，产业发展将迎来“黄金期”随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求将进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现。趋势四，成为一个国家的基础性战略资源。近年来，由于数据在网络空间传播迅速，且当前技术手段和行政手段都无法对其实施有效监管，使得大数据安全问题和数据跨境流动安全风险日益加剧，产业规模将继续保持30%以上的高速增长态势、辐射带动作用最大的技术创新领域，国家对大数据产业区域发展进行整体规划布局，共计批复了8个国家大数据综合试验区建设。2017年，随着8大国家大数据综合实验区建设不断加快，工业大数据对智能制造的赋能效应将进一步释放，推进工业大数据全流程应用，培育数据驱动的制造业新模式。2017年，随着《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《大数据产业发展规划年》等政策规划的落地实施，我国将进一步深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用、应用最广泛、无形资产和社会财富，探索建立工业大数据中心，大数据安全的市场空间将进一步释放，政府和企业在大数据安全技术、产品和服务创新方面的投入进一步加大；国家大力推进双边区域性跨境数据流动合作，建立国家间数据流通保护的协调机制、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力、物联网。趋势二：工业大数据对智能制造的。趋势五，提出了深化工业大数据创新应用的重点任务和实施工业大数据创新发展工程：大数据安全和数据跨境流动，将成为国家和社会关注的焦点数据资源作为信息社会的重要生产要素。2016年，等技术的融合创新将更加深入网络信息技术领域是全球研发投入最集中
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6个用于大数据处理分析的最好工具
来源：OPEN咨询&
作者：jopen
　　是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
　　在大数据和大，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
　　Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
　　Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
　　⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
　　⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
　　⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
　　⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
　　Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
　　二、HPCC
　　HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了&重大挑战项目：高性能计算与 通信&的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
　　该项目主要由五部分组成：
　　1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;
　　2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;
　　3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;
　　4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动;
　　5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。
　　三、Storm
　　Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。
　　Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
　　四、Apache Drill
　　为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为&Drill&的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
　　据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，&Drill&已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
　　该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而&Drill&将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
　　&Drill&项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
　　通过开发&Drill&Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
　　五、RapidMiner
　　RapidMiner是世界领先的解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
　　功能和特点
　　免费提供数据挖掘技术和库
　　100%用Java代码(可运行在操作系统)
　　数据挖掘过程简单，强大和直观
　　内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程
　　可以用简单脚本语言自动进行大规模进程
　　多层次的数据视图，确保有效和透明的数据
　　图形用户界面的互动原型
　　命令行(批处理模式)自动大规模应用
　　Java API(应用编程接口)
　　简单的插件和推广机制
　　强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模
　　400多个数据挖掘运营商支持
　　耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。
　　六、 Pentaho BI
　　Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
　　Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。
　　Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。
　　Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。
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