大数据分析平台有数据采集、信息传输、信息录入、数据分析等专业的专利技术，具体分析如下：
1、数据采集模块
采集技术：采集技术涉及从各类数据源获取数据的方法，在“CN202111530955.4 申请案”中，详述了专门的数据采集模块，这些模块能够支持多种数据收集方式，增强信息收集的灵活性和多样性。
多样性保证：设计高效的数据采集模块是确保分析质量的第一步，良好的数据采集技术可以显著提升数据处理的准确性和分析结果的可靠性。
2、信息传输模块
传输安全：信息传输模块在大数据分析平台中充当数据传输的桥梁，确保数据在来源点和处理点之间的安全、高效转移，该模块需支持加密传输，防止数据在传输过程中被截取或篡改。
效率优化：针对大规模数据的快速处理需求，信息传输模块还需具备高效的数据处理能力，以适应海量数据的快速传输和处理。
3、信息录入模块
准确识别：信息录入模块关注于如何准确地识别并录入各种格式的数据，在“CN202111530955.4号申请”中提到的信息录入模块，能够对收集后的信息进行有效和无效的筛选，确保数据录入的质量。
过滤校验：该模块应具备数据清洗和预校验功能，通过初步的数据过滤和校验，提高数据的可用性和准确性。
4、数据分析模块
先进算法：应用统计和算法模型对数据进行深入分析，如分类、预测等，数据分析模块是大数据平台的核心，需要使用先进的数据分析技术和算法来挖掘数据中的有价值信息。
实时分析：对于需要实时反馈的应用场景，数据分析模块还应支持实时数据分析功能，以便快速响应数据变化并做出相应的决策支持。
5、分类处理模块
智能分类：分类处理模块依据预设的规则和算法，对分析结果进行智能分类，使得用户可以更加直观地理解数据分析结果。
自定义规则：用户可根据自己的需求定义不同的分类规则，使分类结果更符合特定行业或领域的要求。
6、数据储存模块
存储安全性：确保分析后的数据能够安全、可靠地存储于数据库中，数据存储模块需考虑数据的备份与恢复机制，防止数据丢失。
高效检索：设计索引和优化查询算法，提高数据检索的速度和精确性。
7、结果展示模块
交互式界面：提供图形化界面，使用户可以通过图表、仪表板等形式直观地理解数据分析结果。
定制化服务：根据不同用户的特定需求，提供定制化的展示内容，增强用户体验。
8、信息咨询模块
即时反馈：为用户提供即时的数据分析相关咨询和反馈，增强用户与平台之间的互动。
知识更新：定期更新数据分析相关的行业知识和新闻，帮助用户了解最新的市场和技术动态。
大数据分析平台的专利申请和研发活动非常活跃，涵盖了从数据采集到处理、存储直至展示的全过程，每一项技术都在不断推动大数据技术的边界，并助力于更智能、更高效的数据使用，通过这些专利技术，可以看到大数据分析平台正成为现代企业和科研机构不可或缺的重要工具。
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