(完整word版)大数据分析系统需求

大数据分析系统需求

天津绍闻迪康科技咨询有限公司

2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

目录

一、系统定位 (2)

二、功能模块 (3)

2.1爬虫系统 (3)

2.1.1数据源 (3)

2.1.2爬虫系统功能 (3)

2.2数据处理、存储、计算系统 (4)

2.2.1数据处理模块 (4)

2.2.2数据存储模块 (4)

2.2.3数据计算模块 (5)

2.3数据分析、可视化系统 (9)

2.4对外接口 (10)

2.4.1会员制体系 (10)

2.4.2其他 (10)

2.5其他 (11)

2.5.1数据痕迹 (11)

2.5.2信息安全 (11)

2.5.3注意事项 (11)

1、系统定位

从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块：

（1）爬虫系统

（2）数据处理、存储、计算系统

（3）数据人工智能分析、可视化系统

（4）外部接口

其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。

爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。

数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。

系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。

2、功能模块

2.1爬虫系统

2.1.1数据源

1）网站，可能是信息变化不大的静态网站，也可能是信息在实时更新的动态网站，例如博客或者论坛。网站库不定时更新。

2）数据库，需要模拟登陆，从一些数据库中抓取数据，例如论文或者专利数据库等，可能是从国内或者国外的数据库网站中。

3）自媒体，例如Facebook，twitter等，需要从中抓取一些个人信息，例如一个人的邮箱，可能需要与公司已有的天蝎系统结合，从天蝎系统已经分析出的个人信息Excel中抓取所需信息。（可具体商议）

2.1.2爬虫系统功能

1）爬虫系统需要从指定数据源网站中实时抓取信息，通过实体抽取，和数据库中的词条进行关联，自动更新数据库中已有的词条。

2）可以设定关键词，从全站以及所有数据源中抓取信息，进行数据处理后，按照词条准确匹配，存入数据库；

3）可以按照用户指定的关键词在指定的网站中抓取信息，生成结果。

4）爬虫得到的信息生成的报告等可以进行导出。

数据处理在更新或增加词条时需要将抓取到的信息与词条

中的属性进行匹配，将对应的信息录入。可以是实时更新，自动匹配更新；可以是非实时的，有一定的人工干预。由于库中数据有一大部分是国外的，有一些属性的显示方式并不唯一，需要有一定的匹配规则。

2.2数据处理、存储、计算系统

2.2.1数据处理模块

系统需要可以对导入系统的文档等数据和爬虫得到的数据进

行数据的预处理，进行分词切词，实体抽取（可能为中英日文）。需要可以自动增加新词条，对比现有词条实现词条的实时更新；或者也可以非实时更新可以有一定的人工干预，进行词条的半自动化增长。处理过程需要考虑处理的规则和词条匹配的规则。

2.2.2数据存储模块

存储在数据库中的数据分为几部分：

1）结构化数据

分词条存储在数据库中，词条分为：调研人物库，专

家库，论文库，专利库，领域库，专题库，快讯库。

还需要存储词条的一些非业务属性：词条的负责人，

参与人，时间周期，存储词条本身的时间轴，上传的

联系痕迹等。

2）非结构化存储

爬虫来的网页，文档（PDF、Word、Excel、PPT、图

片、视频）图片，视频。

2.2.3数据计算模块

数据库系统含有以下词条库：

（1）调研人物库：生成人物简历，信息包括：

?照片，姓名。

?基本信息：单位，语言，国别，生日，所在地，曾住地。

?联系方式：电话传真邮箱即时通讯方式

?教育经历：时间学习单位专业学历/学位

?工作经历：时间工作单位职位备注

?官方网站：官方人物数据库社会人物数据库

?学术情况：研究领域论文情况：包括引用次数的表格和具体论文。专利情况编写书籍参与会议表格所受奖励表格?合作项目：次数跨度涉及单位具体合作事件

?社会活动：媒体采访政治活动来华交流

?国内外自媒体：在国外社交网站上的交友列表

?人脉关系：总结（共多少人等）姓名、职位的表格家庭情况

?调研总结及合作建议：调研总结合作建议

?原始信息来源网站

?原始文档

（2）专家库：生成专家简历，包括：

?照片，姓名

?基本信息：国籍出生年月出生地语言种族

?联系方式：电话邮箱

?教育情况

?工作情况

?合作情况

?所属学会、协会或团体

?其他信息：研究领域获奖头衔

?原始文档

（3）领域库：有一定的分类，信息包括：

?从事研究相关领域的人员信息：包括姓名，所在地，毕业院校，单位等

?从事相关行业的公司、机构信息：分国别进行公司介绍包括：名称，类型，地址，联系方式等

?本领域的研究成果等

?领域相关的会议，事件等信息：会议举办时间，主要参与人

员，地点，名称。

?领域相关论文资料：论文名称，发表日期，作者等。

?领域相关：专题报告，名称，原始文件

（4）专利库：信息包括：

?专利名称

?专利申请时间，国别

?专利相关领域，

?专利涉及单位或学校

?专利涉及人员

（5）论文库：信息包括：

?论文题目，作者，国别

?所属领域

?发表时间

?论文原文

（6）专题库：将之前写过的专题报告做整理，信息包括：?题目，

?提交时间，

?具体报告：可以查看。

（7）快讯库：之前写过的快讯导入，或者手动添加，内容为：

?快讯标题，

?添加时间，

?领域，

?具体内容，原始文档。

系统本身包含以上几种词条库，库中数据实现可视化查看：1）以上数据首先需要从公司已有的文档中导入，自动匹配词条的属性，生成词条的可视化列表，其中词条的每一个属性作为一个标签，用户可以自己勾选需要的属性，自定义在页面中显示。

2）需要针对不同的国别对词条设置待遇、晋升机制的参考值：针对不同国家公务员，科研机构，高等院校有不同的待遇参考标准，需要在录入词条时能够人工选择，可以进行可视化对比。

3）库中数据可以进行导入导出。

4）数据库中每一个词条都要有相应的负责人，参与人，每一个词条都要有相应的创建更新时间和修改、更新浏览痕迹以及修改内容。对于一些词条，员工可以上传关于此词条的联系痕迹，比如，专家库中，员工可以上传一些和这个专家的联系记录。系统可以统计每个员工使用了多少词条，进行可视化查看。

系统中的存储数据主要包括结构化数据：词条数据；非结构化数据：爬虫系统爬取的或者第三方导入的网页、文档（PDF、Word、Excel、PPT、图片、视频）等。

2.3数据分析、可视化系统

系统需要能够进行关联分析，生成可视化列表，主要功能为：

1.库中结构化数据本身要进行关联分析，不同库中的词条会有属性能够进行相互关联，点击一个库中某一词条的相关属性可以进行跳转到另一库中的相关词条中。

2.可以根据一个关键词，从已有数据库全部词条库、库中存储的非结构化数据（爬虫数据等）中提取出来，形成关系图。如人物关系图或者机构关系图。若是输入人物希望包含人物的人际关系图，排出交友情况，公司，领域，会议，研究等相关信息，交友情况要根据人物共同出现的次数排序。若是输入公司或者机构可以查看公司地点，国家，类型，建立日期公司或机构的人员，分支机构等基本情况。若输入会议名称可以看到会议举办方，举办地点，主题，涉及领域，参会人员等。若输入领域可以查看领域相关的科研人员，领域得到研究成果，相关论文，研究机构等。关联需要可以查看到信息来源。

3.进行多维度分析，例如人物库中，可以生成一个人的时间轴，记录这个人的主要事件。可以生成这个人的兴趣爱好图，家人关系图等。行业技术机构库中可以生成主要事件的时间轴等。

4.输入两个关键词可以生成这两侧关键词之间的关系图，可以显示出多层关联，可以查看每层关联的证据。

5.可以对同一库中数据进行模糊查询，全文检索，或者按属性条件进行各种组合的筛选查询。

6.可以实现2-3同库词条的的对比，可视化展示出来。

2.4对外接口

2.4.1会员制体系

与微信开发对接，实现推送消息半自动化导入，系统数据库可以作为一项客户服务对用户有权限开放。

1.与公司已有的会员制微信体系的对接，系统后期作为客户可以使用的数据库商品，作为一项客户服务对用户有权限开放：需要可以把控客户的使用权限，让客户可以自动化便捷的使用数据库服务。

2. 实现推送消息半自动化导入，能够将系统抓取的数据导出，可以人工的方式导入，进行微信的推送。

2.4.2其他

1.可能与公司已有天蝎系统对接，实现一定格式的文档的导入作为爬虫系统的数据源。

2.可能与外部邮件营销系统对接，记录员工发送邮件地址，记录等。

3.可能与调查问卷分析平台对接，将调查问卷的分析结果导入等。

2.5其他

2.5.1数据痕迹

1.系统要有内部行为记录，可以查看：员工修改记录：查看修改词条痕迹以及具体的修改内容，员工使用记录；

2.有外部行为记录：记录客户的查看信息，记录用户行为，可以对客户行为进行一定的分析。

2.5.2信息安全

1.系统需要注重系统中的数据信息安全，设置接口可以在文档上传到系统时将公司文档防泄密软件的加密文件解密。

2.可以在从系统传到微信或导出时将文档解密正常的查看；导出的推送报告要有隐藏的水印。

2.5.3注意事项

1.系统可能分为几期开发。

2.爬虫系统需要考虑由于涉及数据源可能为海外，主要为英语和日语，国外网站会有不同的反爬机制。

3.需要驻场对接，更好的梳理了解公司业务逻辑。

4.系统完成后需要培训教程，帮助员工快速使用。

软件学院大数据实验室建设方案-2017

xxxx大数据实验室 建设方案 1

目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)

1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。 现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。 建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。 扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案 本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源 云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、

大学计算机：数据处理

4.2数据处理 所谓数据处理，实际上就是利用计算机对各种类型的数据进行加工处理。它包括对数据的采集、整理、储存、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列操作过程。数据处理的目的是从人们收集的大量原始数据中，获得人们所需要的资料并提取有用的数据成分，作为行为和决策的依据 随着计算机软件、硬件技术的发展，数据处理量的规模日益扩大，数据处理的应用需求越来越广泛，数据管理技术的发展也不断变迁，经历了从人工管理、文件系统、数据库系统3个阶段。当今世界上大多数的数据处理都依托于数据库管理系统。 1．人工管理阶段 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。在这一阶段，计算机除硬件外，没有管理数据的软件，数据处理方式是批处理。数据的组织和管理完全靠程序员手工完成，此阶段数据的管理效率很低，其特点如下。 （1）数据不保存 此阶段计算机主要用于科学计算，并不对数据进行其他操作，一般不需要将数据长期保存，只是在计算某一课题时将数据批量输入，数据处理完后不保存原始程序和数据。计算机断电之后计算结果也会随之消失。 （2）应用程序管理数据 数据需要由应用程序自己管理，没有相应的软件系统负责数据的管理工作。程序员不仅要规定数据的逻辑结构，而且要设计数据的物理结构，包括存储结构、存取方法和输入输出方式等，使得程序员负担很重。 （3）数据不共享 一组数据只能对应一个程序，数据是面向应用的。各个应用程序的数据各自组织，无法互相利用和互相参照，因此程序与程序之间有大量的冗余数据。 （4）数据不具有独立性 数据的逻辑结构和物理结构都不具有独立性。当数据的逻辑结构或物理结构

发生变化后，必须对应用程序做相应的修改，从而给程序员设计和维护应用程序带来繁重的负担。在人工管理阶段，程序与数据之间的一一对应关系如图所示。 2．文件系统阶段 20世纪50年代后期到60年代中期，硬件方面已有了磁盘、磁鼓等存储设备；软件方面，操作系统中已经有了专门的数据管理软件，一般称为文件系统。这时的计算机不仅用于科学计算，也大量用于数据处理。 此阶段数据管理具有如下特点。 (1)数据可以长期保存 由于计算机大量用于数据处理，数据需要长期保留以便在外存上反复进行查询、修改、插入和删除等操作。 (2)文件系统管理数据 由专门的软件即文件系统进行数据管理，文件系统把数据组织成相互独立的数据文件，利用“按文件名访问，按记录进行存取”的管理技术，可以对文件中的数据进行修改、插入和删除操作。文件系统实现了记录内的结构化，但就文件整体而言是无结构的。程序和数据之间由文件系统提供的存取方法进行转换，使应用程序与数据之间有了一定的独立性。程序员可以不必过多地考虑物理细节，将精力集中于算法。而且数据在存储上的改变不一定反映在程序上，大大节省了维护程序的工作量。文件系统阶段程序与数据之间的关系如图所示。

大数据实验室建设方案

高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 xx大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。 二、产品优势

?交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 ?真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 ?大数据实战及案例分析 提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 ?充分支撑科研工作 提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据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il?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、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在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。 二.第一种工具:Hadoop 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 以一种可黑、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。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，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。 ，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++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：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U ,其U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U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。

数据处理系统

数据处理系统 数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理(data processing)是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。 数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。 数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。 数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括:用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。 方式 根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和

软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。 数据处理对数据(包括数值的和非数值的)进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。如测绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理，技术情报管理、办公室自动化等。在地理数据方面既有大量自然环境数据(土地、水、气候、生物等各类资源数据)，也有大量社会经济数据(人口、交通、工农业等)，常要求进行综合性数据处理。故需建立地理数据库，系统地整理和存储地理数据减少冗余，发展数据处理软件，充分利用数据库技术进行数据管理和处理。

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

最新版大数据实训室建设项目解决方案 大数据实训室建设方案

最新版 大数据实训室建设项目 解决方案

目录 1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26)

4.6 实训室课程目标 (28) 4.7 学员能力要求 (28) 5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)

1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年 9 月 5 日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源，将大数据行业定位到国家战略层面，大数据成为推动经济转型发展的新动力，成为重塑国家竞争优势的新机遇，成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展，打破信息孤岛是关键。《纲要》指出，要加强顶层设计和统筹规划，形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前，建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前，信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前，60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题，这源于不同部门间数据开放标准的不统一，以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛，

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

计算机应用数据处理系统的自动控制技术

计算机应用数据处理系统的自动控制技术农业生产、工业生产以及日常生活，都是计算机自动控制技术应用的主要范围。在计算 机自动控制的网络技术当中应用管理思维以及逻辑运算方式，可通过不断提升生产效率的方 式改善生产环境。这是逐步解决控制技术中存在缺陷的途径之一。在此基础上，计算机自动 控制技术管理的灵活性得到真正意义上的改善，也可实现对自动控制中数据处理工作质量与 水平的提升。 一、计算机自动控制系统的特点 在计算机应用数据的处理中，自动控制技术在控制体系中存在许多显著优势，比如： 一是操作控制的灵活，由于计算机自动控制的具有操作简单和功能全面的特点，在对应 用数据控制的过程中实现灵活的操作管理； 二是自动化水平高，计算机自动控制不同于常规控制技术，它的操作方式更为简单且具 有技术性，节省了控制技术对人力的需求和投资的建设，更快的得到高收益。 三是计算机的自动控制水平能具有最优化的控制方法，在操作过程中可以根据系统的数 据进行自动调节，控制调节器确保运行状态的稳定。 二、计算机自动控制体系的分类 1.数据处理系统的内涵与特征 计算机在运行过程当中会涉及到不可避免的数据采集工作，采集完成后需要进行客观的 分析与整理，为实现对上述内容合理性的保障，需要将数据通道当中的控制优势，合理应用 在数据处理系统当中。优化运行当中的数据，将最为可靠的信息提供给其他数据系统用于运行。在监控计算机数据系统的同时，数据变量有效性也得到真正意义上的保障。工作人员必 须利用恰当的方式，详细、准确的记录数据变量情况。人工读数是传统数据控制工作的主要 方式，准确率较低以及消耗大量的人力物力是上述工作模式的明显缺陷。同样，这也是制约 数据处理工作发展的重要因素。 2.数据监督控制 在系统运行的过程中，为保证工艺和模型在系统运行中的参数、运行状况的良好，就要 做好数据的监督工作。监督控制是计算机根据生产过程中工艺的参数以及数学的模型给出的 最佳值，能够实现分级的控制计算机，这主要是由于它能够作为模拟或者数字的调节器进行 定值。当前，随着科学技术的不断发展，在现代生产技术的过程中通过对各个设备的状况进 行精准的把控，为实现有关部门在计算机应用数据的调度指导工作，在通信技术和CRT的显 示技术帮助下，使得记得算计的控制系统还具有生产的管理以及进行指挥调度的功能，进一 步的对计算机数据进行强化的监督工作。如果监督控制系统可实现对以下设备的科学搭配与 利用，就可逐步满足资源共享的目标，其中主要涉及到基本调节器、高速数据通道、CRT操 作站和监督计算机等。上述工作与卫星计算机之间同样存在密切联系，在整体监督系统时必 须充分发挥网络的优势与价值，从数据采集以及状态分析着手，保障资源共享的全面性。 三、计算机自动控制系统的构成 随着计算机技术的快速发展和应用，自动控制技术已经逐渐被引入生产生活的各个领域。从计算机控制系统特点、计算机控制系统分类、计算机控制系统构成、对象特性对控制性能 的影响等几个方面对该问题进行论述。 1.自动控制的控制对象

云计算大数据实验室建设解决方案

易霖博 云计算大数据 实验室建设解决方案

北京易霖博信息技术有限公司 2016年5月

目录

概述 云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，易霖博推出了一套面向高职院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。 第一章、云计算与大数据的发展趋势 1.1.云计算与大数据 云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用，云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。 30年前，存储1也就是约1000数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元。但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。 目前，云计算已经普及并成为行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。 大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技

数据处理系统

数据处理系统 1简介 其主要功能是将输入的数据信息进行加工、整理，计算各种分析指标，变为易于被人们所接受的信息形式，并将处理后的信息进行有序贮存，随时通过外部设备输给信息使用者。 2ETL ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。需要将数据加工整理为可供计算和分析的结构化数据。 3计算/分析 数据库 数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。 分析工具 数据分析工具，泛指指数据的挖掘，分析和展现等功能。指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。譬如Yonghong Z-Suite等工具。

数据必须能够储存，虽然并不要求每个人一定要熟练操作，但是至少要能理解数据的存储和数据的基本结构和数据类型，最好能够理解SQL查询晕的基本结构和读取方式等等。例如：数据的安全性、唯一性、冗余性，表的关系，粒度，容量等。 Access2003、Access07：这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储； MySQL数据库：这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，需要掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力； SQL Server 2005或更高版本：对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了； DB2，Oracle数据库：都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台； BI级：实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，这个主要是数据库的企业应用级了，一般这个时候的数据库都叫数据仓库了，Data Warehouse，建立在DW级上的数据存储基本上都是商

(完整word版)大数据分析系统需求

大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

目录 一、系统定位 (2) 二、功能模块 (3) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11)

1、系统定位 从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块： （1）爬虫系统 （2）数据处理、存储、计算系统 （3）数据人工智能分析、可视化系统 （4）外部接口 其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。

【实验室】大数据实验室解决方案 -2020版本

实验室 https://www.sodocs.net/doc/8a10320609.html, 精品资源 极简方案智能助手 实训无忧大数据智能实验室解决方案

产品概述 锐捷大数据智能实验室立足于当前大数据时代背景，深入研究高校大数据教学实训场景，深挖教学需求，自主研发的一款集教学、实验、实训、培训、测评、学情分析于一体的大数据专业教学产品。产品融合业界前沿的云计算、大数据、人工智能技术，通过对接大数据产业人才需求和高校大数据人才培养方案，平台提供了大数据教学管理、实验实训环境、技能评测模块、岗位胜任力分析等功能。 平台采用云平台（Docker）模式和客户端（VM）模式相融合的方案，全面满足不同院校教学需求，同时，平台融合应用AI技术，显著提升大数据教学和学习效率。 建设目标 锐捷大数据智能实验室，全面落实“产、学、研、训”一体化的思想，从教学、实训和科研应用等方面，培养行业特色和专业的人才，并做出相应的科研成果。 具体目标是： 深度对接产业用人需求和高校人才培养目标，制定特色大数据人才培养方案； 提供一套一流的大数据教学、实训和科研的平台环境，帮助师生提高大数据学习和科研的效率和成果； 配备完善课程体系、丰富的课程资源、真实的行业案例以及海量的数据资源，帮助师生夯实的大数据技术的学习和应用； 借助大数据教学实训平台、配套资源、资深大数据讲师团队，加强对骨干教师、学科带头人的培养，以及科研、学术交流等合作工作，加快师资队伍的建设步伐； 对接企业大数据真实项目,企业导师导师驻校开展项目式大数据实训，帮助学生无缝掌握企业用人标准，提升就业竞争力； 人才岗位

业务应用 用户功能 特色功能 A.人工智能教学与实训 B.大数据教学与实训 C.云计算教学与实训 课程资源管理 | 学生管理 | 教师管理权限管理 | 账号管理 | 教学资源更新 管理员 教师 学生 排课管理 | 课程管理 | 测评管理实验管理 | 过程监控 | 实验报告管理实验督导 | 视频管理 | 学情分析课程自定义 AI实验帮手AI督导助手AI学情分析 实验进度看板与详情 实验进度智能提醒登录状态 | 实验进度 督导提醒 | 学习效率AI测评助手 试题配置 | 测评计划发布 | 成绩管理自动评分（客观题、程序题、实操题）测评训练 | 测评考试 | 成绩查询 学习成绩分析 | 学习行为分析综合能力分析 | 学生画像技能提升路径 课程学习 | 视频学习实验操作 | 实验报告测评考试 | 技能训练成绩跟踪 | 互动交流 教学服务 专业建设服务 实训周服务 系统功能

数据处理系统

数据处理系统 近年来，大数据得到了学术界、产业界和政府的广泛关注。信息技术的迅猛发展，使得大数据的获取、传输、存储和分析成为可能，从中挖掘数据的价值，在促进科学发现、工程优化、商业风险控制、决策支持等领域取得了广泛的应用。 如何对大数据进行高效的存储和处理，是对计算机系统提出的重大挑战。正如维基百科对大数据的定义所描述的：“大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。”这里所说常规软件系统，指电子表格、传统关系型数据库等，无法有效管理和处理大数据系统。因而，大数据处理系统的研制非常重要，也是近年来学术界和工业界的研究热点。 谷歌在2003~2004年发表的GFS分布式文件系统(Google File System)和MapReduce编程框架，是大数据处理系统的先驱性工作。GFS通过多个数据备份的方法既提供了磁盘或服务器故障情况下的数据可用性，也提高了数据读取时的I/O带宽，为大数据分析提供了基础性的数据管理功能。MapReduce程序可以在分布式系统上运行，并能够实现自动容错和负载平衡，使得在故障率较高的大规模商用服务器集群上进行大规模数据处理的编程和运行维护大大简化。 尽管GFS和MapReduce系统在大数据处理方面取得了重要进展，

但它们都是谷歌的专有系统，外界无法直接使用。开源社区研制了Hadoop系统，其核心包括了类似GFS的分布式文件系统HDFS、用Java实现的MapReduce框架、以及资源管理和任务调度器YARN 等。以Hadoop核心系统为基础，Hadoop还有一些功能扩展组件，如支持大表数据的HBase、支持工作流的Tez、以及机器学习和数据挖掘算法库Mahout等。事实上，目前Hadoop已经成为大数据处理的标准。 尽管MapReduce取得了很大的成功，但人们也发现其处理模式需要对中间结果进行大量的I/O读写，这大大影响了处理性能，限制了其进一步的推广应用。为了解决这个问题，美国加州大学伯克利分校的艾恩·斯托伊卡(Ion Stoica)等提出了Spark系统，通过在内存中保存中间结果的方式来优化性能，在典型应用上可以比MapReduce 系统快一个数量级。目前Spark也已经集成到Hadoop系统中，成为一个重要的扩展部件，并得到广泛应用。 然而，Spark系统自身也存在严重的局限性。为了能够容错，Spark 采用了名为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets, RDD)的数据模型。Spark的计算是由数据集的变换来完成的,数据集一经创建，就不能修改，只能通过变换产生新的数据集。这种数据模型虽然对容错带来了很大的便利，但在很多大数据分析任务中会带来内存占用的巨大浪费和性能的显著下降。在实现层面，Spark基于

系统和数据分析

第一课SAS系统简介 一.SAS系统 1什么是SAS系统 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS软件 2SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3SAS系统的主要模块 SAS系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 ●SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 ●SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 ●SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 ●SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 ●SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 ●SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 ●SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接 口并自身也能进行数据管理 ●SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作 ●SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） ●SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户

大数据技术实验室建设探索与研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/8a10320609.html, 大数据技术实验室建设探索与研究 作者：王振华洪泓陈春丽 来源：《电脑知识与技术》2017年第12期 摘要：该文分析了大数据技术的前景与重要性，高校建设大数据实验室的意义和必要性。大数据技术是以数据存储、加工、分析为主，向企业或单位提供决策和预测。该文同时探讨了高校大数据技术课程体系，从科学研究和工程项目两个方向，分别设置相关课程。针对大数据技术实验室建设的几个关键要素进行分析，包括实验室基础平台建设，实验室队伍建设，数据资源建设等。 关键词：大数据；实验室建设；机器学习 信息技术与经济社会的快速发展促进了数据量的爆发性增长，数据已成为国家基础性战略资源。利用数据辅助决策、合理配置资源，将是未来企业创造价值的重要方法，也是未来新兴产业创建的重要依据。国家从战略的角度，已经开始重视大数据的发展。2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》系统部署大数据发展工作。2016年12月18日工业和信息化部印发《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。随着大数据技术的快速发展，对该类人才的培养也逐步成为高校信息技术教学的重要内容。 大数据技术数据分析处理是从数据中挖掘关键信息，达到辅助决策，提升运作效率的目标。大数据技术目前在各个行业和跨行业之间存在广泛的应用空间，其重要的应用之一，是预测性分析，从数据中挖掘出特点，建立模型，迭代验证，确立模型，最终实现预测。其中数据分析包括检查、清洗、转换和建模等方法，即根据特定目标，对数据进行收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，提出有建设性的意见，进而辅助决策。 大数据技术包含两个方面，即数据存储技术和计算分析技术。存储技术包括非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，MPP架构的新型数据库集群等。大数据中常用的分析技术有：关联规则挖掘、聚类、遗传算法、自然语言处理、神经网络、优化、模式识别、预测模型等。 1大数据课程体系 目前，高校大数据相关专业没有统一的课程体系，大数据技术相关的课程比较多。根据其应用的侧重点不同，可将大数据技术课程体系分为科学研究型和工程项目型两类。具体课程体系见下表1。 2大数据技术实验室建设理念 在高校培养大数据人才，利用高等学校的多学科优势建立大数据技术实验室尤为必要，不仅可以服务于高校的教学和科研，通过大数据技术的科研与实验，使学生掌握主流的大数据存

计算机数据处理090606128

计算机数据处理 学号：090606128姓名：宋展雄 摘要： 数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。 关键词：计算机数据的处理方式计算机对数据的加工处理计算机数据处理在各个方面的应用 正文： 计算机数据的处理方式 根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。 联机处理:实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。在联机处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间，然后再被执行。这就是脱机数据处理。 批处理方式是指：用户将作业交给系统操作员，系统操作员将许多用户的作业组成一批作业，之后输入到计算机中，在系统中形成一个自动转接的连续的作业流，然后启动操作系统，系统自动、依次执行每个作业。最后由操作员将作业结果交给用户。 批处理操作系统的特点是： 多道和成批处理。 一台主机连接了若干个终端，每个终端有一个用户在使用。用户交互式地向系统提出命令请求，系统接受每个用户的命令，采用时间片轮转方式处理服务请求，并通过交互方式在终端上向用户显示结果。用户根据上步结果发出下道命。分时操作系统将CPU的时间划分成若干个片段，称为时间片。操作系统以时间片为单位，轮流为每个终端用户服务。每个用户轮流使用一个时间片而使每个用户并不感到有别的用户存在。分时系统具有多路性、交互性、“独占”性和及时性的特征。 分时处理是指：一台主机连接了若干个终端，每个终端有一个用户在使用。用户交互式地向系统提出命令请求，系统接受每个用户的命令，采用时间片轮转方式处理服务请求，并通过交互方式在终端上向用户显示结果。