数据初始化全流程

数据初始化全流程

完成税控服务器上架后，需要对系统必要的数据进行初始化，具体流程如下

系统中操作流程如下：

一、添加服务器列表即添加核心板。具体流程如下：

（1） 使用admin 登录税控服务器管理系统，点击左边菜单树中的“税控服务器管

理”-“税控服务器管理”，点击“添加服务器”标签，如下图所示：

注意：

服务器名称：服务器的名称 服务器型号：TCG-01S

税控服务器IP 地址：税控服务器的实际IP 地址 税控服务器端口号：12366

统一受理IP 地址：税局发票上传IP 地址 统一受理端口号：税局发票上传端口号

启用标志：主核心板的状态为“启用”，备用核心板状态为“停用”。

（2） 所有信息填写完毕后，点击上图中的”添加服务器信息“即可。 （3） 点击“服务器列表”标签，在操作栏，点击“

”修改按钮，可将“服务器名

称”按照对应税号修改为纳税人名称，修改完毕后，点击“

”进行保存即

可，截图如下：

二、在税号下创建分公司管理员。具体流程如下：

（1）使用admin登录税控服务器管理系统，点击左边菜单树中的“税控服务器管理”-“税控服务器管理”，点击“服务器列表”标签，如下图所示：

（2）点击上图中的“”管理按钮，进入到税控服务器管理界面，点击“系统管理”-“操作员管理”，进入到操作员管理界面，截图如下：

注意：

用户类型：选择管理员。

操作员代码：登录系统的用户帐号。

操作员名称：登录系统的用户人员名称。

启用标志：启用

（3）所有信息维护完毕后，点击“保存”即可。

三、使用分公司管理员创建开票终端。具体流程如下：

（1）使用分公司管理员登录税控服务器管理系统，点击左边菜单树中的“开票终端管理”-“开票终端管理”，点击“添加开票终端”，如下图所示：

注意：

开票终端代码：必须与开票点编码保持一致。

开票终端名称：开票点名称。

终端类型：选择“税控服务器”。

发票类型：增值税专用发票和增值税普通发票全部勾选上。

开户行名称账号：中间不允许有空格、换行键以及特殊字符。

销方地址电话：中间不允许有空格、换行键以及特殊字符。

注册码：暂未启用，任意输入数值即可。

（2）所有信息填写完毕后，点击上图中的”添加开票终端“即可。

四、使用分公司管理员创建开票员。具体流程如下：

（1）使用分公司管理员登录税控服务器管理系统，点击左边菜单树中的“系统管理”-“操作员管理”，点击“添加操作员”，如下图所示：

注意：

用户类型：选择”开票员“

启用标志：选择”启用“

选择开票点：点击下拉菜单选择到开票员对应的开票点。

（2）所有信息填写完毕后，点击上图中的”保存“按钮即可。

五、将电子发票分发到各开票终端。具体流程如下：

（1）分公司管理员使用主核心板（即防伪税控系统中的分机）对应的报税盘去税局领购发票。

（2）分公司管理员登录税控服务器管理系统，连接上报税盘，点击左边菜单树中的”报税盘管理“-”报税盘发票入库“，选择”报税盘发票分发“。

（3）在上图页面中输入报税盘口令，点击”请选择发票类型”下拉菜单，根据实际领购的电子发票信息选择对应的发票类型，点击”报税盘发票查询“系统将自动读出报税盘中的发票，显示出发票列表，如下图所示：

（4）点击上图中”操作”，选择需要分发的发票段，填写”分发分数“，点击”√“，显示”操作成功“即可。

（5）点击“发票管理”-“发票分发”，进入到发票分发界面，以分给开票终端为例，点击“分给开票终端”标签页，截图如下：

（6）选择需要分发的发票类型，点击上图中操作区域中的“”按钮，进入到发票分发界面，截图如下:

（7）填写“分发分数”，选择“开票终端”后，点击“”保存即可。

六、使用开票员登录税控服务器管理系统，点击左边菜单树种的”系统管理“-”修改证书

口令“。如图所示：

注意：

新证书口令：为税控钥匙当前口令，默认为8个8，不要就行修改。

如需要修改证书口令，必须到NISEC用户管理工具中进行修改，且修改后需要再次到税控服务器管理系统中进行设置，设置方法与上图相同。

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

(完整版)管理信息系统数据流程图和业务流程图

1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。（共10分） 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。（共15分）

3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程：

进书数据流程：

F3.2不合格采购单 售书业务流程：

售书数据流程：

4.背景：若库房里的货品由于自然或其他原因而破损，且不可用的，需进行报损处理，即这些货品清除出库房。具体报损流程如下： 由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单，交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损，则进行报损处理，并根据报损清单登记流水帐，同时修改库存台帐；若报损单上的货品不符合报损要求，则将报损单退回库房。 试根据上述背景提供的信息，绘制出“报损”的业务流程图、数据流程图。 报损业务流程图：（10分） 业务流程图： 数据流程图：

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

数据流程图和业务流程图案例

数据流程图和业务流程图案例 1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。

3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程： 书商采购单/新 书采购员 入库单退书单 编目员 合格新图 书 库管员 入库单 入库台帐 进书数据流程：

采购单审核 P3.1编目处理 p3.2入库单处理 p3.3供应商 F3.1采购单 F3.2不合格采购单 F3.3合格采购单F10入库单 F3.4不合格入库单 S2 图书库存情况存档 管理员 F9入库够书清单 F3.5合格入库清单 售书业务流程： 顾客 新书 收银员 收费单销售台帐 保安 未收费的 书 收费单/书 售书数据流程： 收费处理P1.1审核处理 P1.2E1顾客 F6购书单计划F1.1收费单 F1.2不合格收费单 S02S01S03S04图书库存情况存档 F4销售清单 图书销售存档 顾客需求图书情况存档 顾客基本情况存档 F4销售清单 F5顾客需求图书清单 F3顾客基本情况

管理信息系统数据流程图和业务流程图和E-R图.

1. 采购部查询库存信息及用户需求, 若商品的库存量不能满足用户的需要, 则编制相应的采购订货单, 并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部, 并附上采购收货单。公司检验人员在验货后,发现货物不合格, 将货物退回供应商,如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格, 如果合格则登记流水帐和库存帐目, 如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。 (共 10分 2.在盘点管理流程中,库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管,仓库主管查询库存清单和盘点流水账,然后根据盘点规定进行审核,如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员,由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。 (共 15分

3. “进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程:书商将采购单和新书送采购员; 采购员验收,如果不合格就退回, 合格就送编目员;编目员按照国家标准进行的分类编号,填写包括书名,书号,作者、出版社等基本信息的入库单;库管员验收入库单和新书,如果合格就入库,并更新入库台帐;如果不合格就退回。“售书”的流程:顾客选定书籍后, 收银员进行收费和开收费单, 并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店,书店保安审核合格后,放行,否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程:

进书数据流程: F3.2不合格采购单售书业务流程:

售书数据流程: 4. 背景 :若库房里的货品由于自然或其他原因而破损,且不可用的,需进行报损处理, 即这些货品清除出库房。具体报损流程如下: 由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单, 交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损,则进行报损处理, 并根据报损清单登记流水帐,同时修改库存台帐;若报损单上的货品不符合报损要求,则将报损单退回库房。

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。

数据流程与业务流程的区别

数据流程与业务流程的区别.txt21春暖花会开！如果你曾经历过冬天，那么你就会有春色！如果你有着信念，那么春天一定会遥远；如果你正在付出，那么总有一天你会拥有花开满圆。 一、不同之处 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是鞫 ? 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产 业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。 数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同 业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节; 增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同

大数据处理培训：大数据处理流程

大数据处理培训：大数据处理流程 生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。 大数据处理流程完成的智慧之路： 第一个步骤叫数据的收集。 首先得有数据，数据的收集有两个方式： 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以

将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。 一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。 现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。 上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。 检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。 另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足

大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例

方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多

大数据处理：技术与流程

大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。

大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析

大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析 数据采集，就是使用某种技术或手段，将数据收集起来并存储在某种设备上，这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析，大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下： 1.大数据收集过程 在收集阶段，大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上，为了获取更多的数据，大数据收集的时间频度大一些，有时也叫数据采集的深度。在空间维度上，为了获取更准确的数据，数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100 平方米的葡萄园的平均温度 为例。小数据时代，由于成 本的原因，葡萄园主只能在 葡萄园的中央设置一个温度 计用来计算温度，而且每一 小时观测一次，这样一天就 只有24个数据。而在大数据 时代，在空间维度上，可以 设置100个温度计，即每个 1平方米一个温度计；在时间维度上，每隔1分钟就观测一次，这

样一天就有144000个数据，是原来的6000倍。 有了大量的数据，我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度，如果加上时间刻度的话，还可以得出一个时间序列的曲线，结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度，数据量越来越大，数据存储问题就凸现。原来1TB的数据，可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储，而现在变成了6000TB，也就是需要6000块硬盘来存放数据，而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势，它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起，让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，这样人们就不用再害怕大数据了，大数据再大，增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多，名气最大的，目前市场上应用最广的，就是hadoop技术了，更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成，其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个，一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起，使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，至于数据如何在硬盘上存放和读取，这件事由hadoop和hdfs共同完成，不用我们操心，这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据，而数据存放在硬盘上的哪个磁道，我们是不用关心的。

新手学习-一张图看懂数据分析流程

新手学习：一张图看懂数据分析流程? 1.数据采集 ? 2.数据存储 ? 3.数据提取 ? 4.数据挖掘 ? 5.数据分析 ? 6.数据展现 ? 7.数据应用 一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。

作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。

当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： 数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。 生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。 接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。 数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。

业务流程图和数据流程图的区别.

一、业务流程图与数据流程图的区别 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。 数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同 业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节; 增补缺少的必须的环节; 确定计

大数据分析报告中常用地10种图表及制作过程

数据分析中常用的10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 表1家用电器前半年销售量 图1 数点折线图 图2堆积折线图 图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 图5堆积柱形图 图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。 4线-柱图 图7线-柱图 这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。 5两轴线-柱图

1月58501200048.75% 2月58401500038.93% 3月44502000022.25% 4月65001000065.00% 5月52001800028.89% 6月55003000018.33% 图8两轴线-柱图 操作步骤：01 绘制成一样的柱形图，如下表所示： 图1 操作步骤02： 左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”，得到图4的展示结果。 图2

图3 图4 操作步骤03： 选中上图4中的绿色柱子，更改图表类型，选择折线图即可，得到图5的展示

结果。

图5 主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况，对比更加明显，同时在一个图表中反映，易于分析。 6条形图 图9条形图 条形图类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，只是表现形式不同。 主要用于各项类的比较，例如，各省的GDP的比较或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较7三维饼图 以1月份3种家用电器的销售量占比为例，具体饼图如下所示： 图10 三维饼图 主要用于显示三种电器销售量的占比情况。有分离和组合两种形式。 8复合饼图 根据电话拜访结果展示出的信息状态。可以使有效信息得到充分展示，展示效果更佳，利于下一步分析的进行。 9母子饼图 母子饼图可直观地分析项目的组成结构与比重。 蔬菜白菜10萝卜20土豆30黄瓜5

大数据处理流程的主要环节

https://www.sodocs.net/doc/20164886.html, 大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系

https://www.sodocs.net/doc/20164886.html, 统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安

大数据处理业务流程设计

数据处理流程设计 数据处理流程包含数据预处理、统计分析、数据挖掘和数据质量管理等系列环节。如下图所示： 图1：数据处理业务架构 其中，数据预处理是对数据集进行抽样、转换、合并、删除、解析等数据预处理工作，主要是对数据格式、缺失值、异常值、记录、字段等进行处理，以便得到符合后续业务应用、数据统计和挖掘所需的高质量数据。数据统计和数据挖掘是通过大数据挖掘和机器学习模型对海量数据进行挖掘和学习，从而得到潜在的数据知识和规律。同时，作为数据质量相关的工作标准和规范的管理，也贯穿了整个数据处理的过程。 （1）数据预处理 为保证入库数据质量和数据规范性，提高存储和数据访问效率，为后续的统计分析功能提供数据基础，我们将数据预处理过程分解成数据质量校验、清洗转换、质量提升三个步骤，采用专家知识库及核心算法库，利用时间序列、数据融合、内存计算等技术，建立数据处理模型，对海量数据进行数据清洗，生成具有一定关系和逻辑的高质量数据。

（2）统计分析 数据统计分析。对设备运行的各种指标进行统计分析，包括发电指标统计、光资源指标统计、组件关键运行指标统计、逆变器关键运行指标统计、系统效率指标统计等，提供分类汇总、同比环比、偏差分析、排名分析等统计维度。主要侧重点是对不同维度的数据分布情况、时间变化趋势规律、多维度数据横向比较等进行数据统计计算。 （3）数据挖掘 数据挖掘。通过时间序列、聚类分析、关联算法等算法，借助支持向量机等深度学习模型，挖掘历史运行数据中的隐藏规律，为用户提供决策支持。 （4）数据质量管理 数据质量管理是数据工作的指导和规范文件，主要用于数据的开发、管理、维护、处理和应用的参照。根据流程将数据工作标准分为数据开发标准、数据处理标准、数据存储标准、数据建模标准和数据应用标准。

数据流程图和业务流程图案例教程

数据流程图和业务流程图案例教程

数据流程图和业务流程图案例教程 1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。（共10分） 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存 报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清 单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如 果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表 给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。

（共15分） 3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程：

书商 采购单/新 书 采购员 入库单 退书单 编目员 合格新图 书 库管员 入库单 入库台帐 进书数据流程： 采购单审核 P3.1编目处理 p3.2入库单处理 p3.3供应商 F3.1采购单 F3.2不合格采购单 F3.3合格采购单F10入库单 F3.4不合格入库单 S2 图书库存情况存档 管理员 F9入库够书清单 F3.5合格入库清单 售书业务流程：

大数据分析过程遇到的13个问题

大数据分析遇到的13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大 起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数据还是很大改怎么办呢？这些问题在这篇文章中都能找到答案，下面各个击破。 2、要做数据分析，首先要有数据 这个标题感觉有点废话，不过要做饭需要食材一样。有些数据时业务积累的，像交易订单的数据，每一笔交易都会有一笔订单，之后再对订单数据作分析。但是有些场景下，数据没法考业务积累，需要依赖于外部，这个时候外部如果有现成的数据最好了，直接join过来，但是有时候是需要自己获取的，例如搞个爬虫爬取网页的数据，有时候单台机器搞爬虫可能还爬不完，这个时候可能就开始考虑单机多线程爬取或者分布式多线程爬取数据，中间涉及到一个步骤，就是在线的业务数据，需要每天晚上导入到离线的系统中，之后才可以进行分析。3、有了数据，咋分析呢？ 先将数据量小的情况下，可能一个复杂的SQL就可以搞出来，之后搞个web 服务器，页面请求的时候，执行这个SQL，然后展示数据，好了，一个最简单的数据分析，严格意义上讲是统计的分析。这种情况下，分析的数据源小，分析的脚本就是在线执行的SQL，分析的结果不用传输，结果的展示就在页面上， 整个流程一条龙。 4、数据量大了，无法在线分析了，咋办呢？ 这个时候，数据量已经大的无法用在线执行SQL的形式进行统计分析了。这个时候顺应时代的东西产生了（当然还有其他的，我就知道这个呵呵），数据离线数据工具hadoop出来了。这个时候，你的数据以文件的形式存在，可能各个属性是逗号分隔的，数据条数有十几个亿。这时候你可能需要构建一个hadoop