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大数据 智能分析
随着计算机互联网、移动互联网、物联网、平板电脑、手机的大众化和微博、论坛、微信等网络交流方式的日益红火，数据资料的增长正发生着巨大的变化。
大数据兴起的第一个原因是数据量越来越大。从监测的数据来看，数据量越来越多，每年都会翻番，数据一直在飞速增长;针对即时数据的处理也变得越来越快;通过各种终端，比如手机、PC、服务器等产生的数据越来越多。大数据兴起的第二个原因也是最重要的原因就是科技的进步导致了存储成本的下降，这使得设备的造价出现大幅下降。新技术和新算法的出现是大数据火起来的第三个原因。最后一个原因也是最本质的原因就是商业利益的驱动极大地促进了大数据的发展。
数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象。
灵玖软件NLPIR大数据语义智能分析平台针对中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大时代语义智能分析的一大利器。
NLPIR大数据语义智能分析平台平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。
NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求，包括大数据完整的技术链条：网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
“大数据”的本质实际上是数据生产的社会化，其对统计尤其是***统计的冲击是重大的，不仅涉及到整个统计流程，更加对当前的***统计管理体制、机构设置、数据价值等方面形成了挑战。可以大胆预测，未来***统计的***角色会被统计专业性取代，经济分析的职能会被更为专业的经济分析部门取代，宏观数据的重要性会让位于更有信息价值的微观数据。
NLPIR大语义智能中文信息处理技术的出现已成为中文信息技术研究、发展、应用和产业的提供了重要的帮助，在互联网日益成长的今天，NLPIR大数据语义智能中文信息处理技术将会更加成熟并创新。
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