一、大数据智能分析系统总体架构

大数据智能分析系统总体架构包括数据源、数据采集与存储、数据处理与分析、数据展示与输出以及应用场景。

1. 数据源：包括企业内部数据、外部数据以及互联网数据等。
2. 数据采集与存储：利用数据采集工具和技术，从数据源中采集数据，并采用分布式存储技术进行存储。
3. 数据处理与分析：采用数据清洗、数据挖掘、机器学习等技术对数据进行处理和分析，挖掘数据价值。
4. 数据展示与输出：将分析结果以图表、报表等形式进行展示和输出，为决策提供支持。
5. 应用场景：大数据智能分析系统可应用于金融、医疗、物流、营销等多个领域。

二、大数据智能分析系统功能架构

大数据智能分析系统功能架构包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据展示以及系统管理。

1. 数据采集：支持多种数据源的采集，如数据库、文件、API等。
2. 数据存储：采用分布式存储技术，如Hadoop、HDFS等，实现海量数据的存储和管理。
3. 数据处理：包括数据清洗、数据整合、数据挖掘等，为数据分析提供高质量的数据支持。
4. 数据分析：采用机器学习、数据挖掘、统计分析等技 术，对数据进行深度分析，挖掘数据价值。
5. 数据展示：将分析结果以图表、报表等形式进行展示，为决策提供有力支持。
6. 系统管理：包括用户管理、权限管理、系统设置等，确保系统的稳定性和安全性。

三、大数据智能分

析系统技术架构

大数据智能分析系统技术架构包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析以及数据展示五个部分。

1. 数据采集：采用分布式爬虫技术，支持大规模数据的采集。
2. 数据存储：采用分布式存储技术，如Hadoop、HDFS等，实现海量数据的存储和管理。
3. 数据处理：采用分布式计算技术，如MapReduce、Spark等，实现高效的数据处理和计算。
4. 数据分析：采用机器学习、数据挖掘、统计分析等技 术，对数据进行深度分析，挖掘数据价值。
5. 数据展示：采用可视化技术，如数据可视化、图表展示等，将分析结果以直观的方式呈现给用户。

四、大数据智能分析系统应用架构方案

大数据智能分析系统应用架构方案包括数据源接入、数据处理与分析、数据展示以及应用场景。

1. 数据源接入：支持多种数据源的接入，如数据库、文件、API等。
2. 数据处理与分析：采用分布式计算技术对数据进行处理和分析，挖掘数据价值。
3. 数据展示：将分析结果以图表、报表等形式进行展示和输出，为决策提供支持。
4. 应用场景：大数据智能分析系统可应用于金融、医疗、物流、营销等多个领域。

通过以上介绍，我们可以看到大数据智能分析系统的总体架构、功能架构、技术架构以及应用架构方案。在实际应用中，需要根据不同领域的需求和应用场景，选择合适的技术和工具，构建符合自身需求的大数据智能分析系统。