大数据知识服务平台构建关键技术研究
大数据知识服务平台构建关键技术研究
*
李晨晖崔建明陈超泉(桂林理工大学现代教育技术中心广西
541004)
摘要文章分析了大数据知识服务模式的运行机理,建立了大数据知识服务平台构建体系架构,阐
述了大数据知识服务平台构建过程中所涉及的主要关键技术,并对实施大数据知识服务模式的思路和发展提出了建议。
关键词大数据知识服务关键技术大数据生态系统
Studies in the Ke y Technolo gy of the Bi g Data Knowled g e Service Platform Construction
Li Chenhui Cui Jianming Chen Chaoquan
(Guilin Universit y of Technolo gy ,Modern Education Technolo gy Center ,Guan g xi ,541004)
Abstract This paper analyzes the mechanism of big data knowledge service mode ,establishes the system schema of
big data knowledge service platfor m ,describes the key technologies dur ing constructing the big data knowledge service p latform ,and p uts forward the ideas and su gg estion for im p lement and develo p ment of bi g data knowled g e service .
Ke y words bi g data ,knowled g e service ,ke y technolo gy ,bi g data eco -s y stem
*本文系2013年广西教育厅科研项目“物联网关联表征与机理模型的理论研究”(编号:桂科教201306L X157)及2011年度广西教育厅科研项目“云计算环境下大规模数据处理关键技术的研究”(编号:桂科教201106L X256)的研究成果之一。
1
引言
基于目前信息管理领域面临的挑战与机遇,文献[1-2]提出了一种面向智慧服务和自主需求的、关系型数据处理技术与非关系型数据处理技术嵌套融合的、基于大数据的知识服务新模式———大数据生态系统,为我国信息服务业由知识生产型向知识服务型转变,实现大数据信息化增效和知识服务增值,以及大数据知识资源和知识服务能力的共享、交易和协作,提供了一种思路、原则和方法。
大数据知识服务融合现有物联网、云计算、传感网、移动互联网等信息技术,通过对现有网络化信息管理和知识服务技术进行拓展和变革,将各类大数据资源、软硬件资源、网络资源、知识服务资源和能力虚拟化、物联化、服务化,并将大数据获取、存储、组织、分析、决策和显示等过程进行个性化、自主化、虚拟化、智能化、透明化和体验化的集中管理和经营,从而有效实现大数据生态系统中数据、知识、资源、能力、服务、过程和任务等要素的共享和协同,通过网络(包
括电信网、广播电视网、互联网、移动互联网等)为大
数据全生命周期(包括大数据获取阶段、存储阶段、组
织阶段、分析阶段、决策阶段及显示阶段等过程)提供按需使用、按需付费、基于群体创新、绿色环保、随时获取的知识服务。
大数据知识服务是大数据生态系统的核心,本文在文献[3]的基础上,结合物联网、云计算、传感网、移动互联网等相关信息技术及大数据知识服务的实际需求,深入剖析大数据知识服务平台构建过程,并对构建过程中所涉及的关键技术进行更深层次的探讨。2
大数据知识服务模式运行机理
大数据知识服务是为适应信息服务业智慧化、协作化、绿色化、先觉化和泛在化的发展趋势而衍生的一种基于网络(包括电信网、广播电视网、互联网、移动互联网等)的,用以解决结构化、半结构化及非结构化数据多维度处理的信息服务新模式,是在大数据获取、存储、组织、分析和决策过程中产生的,体现了大数据生态系统对知识、服务、资源和过程等的知识服
专题研究
图1大数据知识服务模式运行机理图
务配置和整合的能力,反映了知识服务实体或机构完成相应行业、领域、任务及预期目标的服务水平,包含了大数据知识服务全生命周期过程中所涉及的知识、
服务、资源和过程等因素,其运行原理如图1所示。在大数据知识服务模式下,构建大数据知识服务平台主要是将其作为一种研究方法或是一种服务工具,而不是把平台构建当成研究目标。而作为一种研究方法或工具,它与数据挖掘、统计分析、个性化搜索等人工智能方法有着不可分割的联系,也与物联网、云计算、传感网等信息技术相辅相成,但也有着不同于统计学、人工智能方法和信息技术的本质内涵、典型特征及运行机理。
从图1可以看出,大数据知识服务平台构建主要分为五个服务体系,即基础框架体系、大数据处理体系、过程管理体系、大数据分析与决策体系、交互体系。基础框架体系为大数据知识服务平台的运行提供业务、技术、框架及软硬件环境支持,并通过对大数据知识服务全生命周期过程中的数据、知识、资源、能力、服务、过程和任务七个因素进行感知、虚拟化接入,以体系框架及服务模块的形式提供给第三方大数据处理体系及过程管理体系;大数据处理体系构建于基础框架体系之上,主要负责数据获取、组织及存储等过程中针对结构化、半结构化和非结构化大数据的管理及处理技术,这一体系是大数据生态系统中的大数据技术核心部分;过程管理体系的功能是为知识服务过程的协作提供服务支撑,它可分解为网络环境下
多种服务模式、服务管理模式及过程管理模式的集合,实现大数据知识服务的高效管理,并可根据服务使用者的服务需求,动态、灵活地提供大数据知识服务;大数据分析与决策体系是构成大数据生态系统的核心部分,可以从海量的结构化、非结构化和半结构化数据中归纳、过滤及分析信息并依据数据分析结果进行快速、准确、智能地决策[4];交互体系主要研究大数据知识服务供应端各类服务资源和服务技术的嵌入式服务终端封装、接入、调动等,并研究大数据知识请求端接入到大数据知识服务平台、访问和调用平台中服务的技术体系。
大数据知识服务平台是一个大数据获取、存储、组织、分析和决策服务资源和服务能力共享、交易和协作的智慧平台。依据不同行业、不同领域、不同需求的大数据处理需求,在平台上实现数据、知识、资源、能力、服务、过程和任务等资源和能力的共享、协作和交易,平台的服务内容是大数据知识服务全生命周期,服务对象是信息服务行业的上下游知识服务产业链[5]
。同时,大数据知识服务需求者与平台之间是松耦合关系,大数据知识服务模式具有面向智慧服务和自主需求、不确定性,强调用户参与,支持按需使用、按需付费,共性技术目标与异性技术特征相辅相成,基于知识、能力、资源、过程共享和交易,基于群体创新、绿色环保等典型特征的知识服务模式。在大数据知识服务的全生命周期管理方面,平台提供服务设计、性能分析、大数据获取、存储、组织、分析、决策、服
务评估、服务过程管理、安全与隐私保护[6]等工具集,基本涵盖了大数据知识服务的全过程。在上下游知识需求产业链方面,平台为科学研究、互联网应用、电子商务和计算机仿真等领域的大数据处理的共享、协作和交易提供支撑。3
平台构建体系架构研究
大数据知识服务平台的开发、实施和应用是一项复杂而系统的工程,涉及许多亟待解决的关键技术。结合大数据知识服务模式的内涵、典型特征、运行机理和概念模型,本文提出了一种大数据知识服务平台构建体系架构,如图2所示。该图主要描述了大数据知识服务平台形成过程以及构建过程中所涉及的关键技术。
(1)数据源层。提供大数据知识服务全生命周期管理过程中所涉及的各类大数据来源,其中R FID 射
专
题
研
究
专
题
研
究图2大数据知识服务平台的体系架构
频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据将会成为信息服务领域未来大数据的几个主要来源。李国杰院士认为,目前大数据的来源可以粗略地分为两大类:一是来自物理世界,二是来自人类社会[7]。前者主要是来自于物联数据或科学实验数据,后者则主要与人类的社会活动相关。
(2)大数据智能感知层。主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、监控、初步处理和管理等。这一层解决的重要问题是大数据的感知、识别,信息资源的采集、分类、聚合等处理,从而为大数据知识服务平台对数据的智能化识别和管理提供支持[8]。
(3)基础支撑层。提供大数据知识服务平台所需的虚拟服务器,分布式虚拟存储,结构化、半结构化及非结构化数据的Sql-NoSql数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
(4)数据流转层。作为一个概念模型存在于大数据知识服务平台的体系架构之中,从大数据知识服务管理全生命周期研究角度(即大数据知识服务执行前、执行中、执行后)出发,将其划分为大数据获取层、存储层、组织层、分析层及决策层,一系列理论模型的构建为大数据处理工具层提供理论支撑和业务支持。
(5)大数据处理工具层。依据数据流转层的理论模型,结合用户的大数据处理需求及数据特征,
提供
专题研究大数据采集、加工、存储、组织、分析及决策等一系列
的工具集,并支持大数据知识服务需求与服务供应的
注册发布、需求发布、供需匹配、交易协作、服务质量
评价、知识服务聚合与分类、知识社区创建等。
(6)虚拟服务构件层。存储并管理各类粗细粒度
不等的大数据处理构建,供不同大数据知识服务需求
调用。作为大数据处理工具层与大数据知识服务平台
层之间的桥梁,在有效调度大数据处理工具层所提供
的各类大数据处理工具集中,通过服务优化管理技
术,采用智能优化算法对所有大数据处理工具组合进
行优选,在确定最优大数据处理服务组合和资源组合方
式后,将服务与资源进行关联绑定,进而部署执行,并将
结果及部署方案传递到大数据知识服务平台层。
(7)大数据知识服务平台层。需要指出的是,大数
据处理工具层是大数据处理系统的核心,而大数据知
识服务平台层则是大数据知识服务系统的核心,两者
之间并不能一概而论,前者强调的是数据处理,后者
强调的是知识服务,且前者是后者的基础。分为管理
层、业务层和应用接口层三层:①管理层主要是将接
入到大数据知识服务平台的各类大数据处理任务及
相应的解决方案等汇聚成虚拟大数据知识服务资源,
并通过大数据知识服务定义工具、虚拟化工具、业务
管理工具等,将虚拟大数据知识服务资源封装成业务
逻辑组件,发布到大数据知识服务业务逻辑层;②业
务层包含服务组件层、业务模型层和交易层三层,服
务组件层负责接受上一层所发布的大数据知识服务
处理任务及方案,依据方案将不同的大数据知识服务
构件组合成粗细粒度不同的大数据知识服务业务类
型,供不同的业务模型调用;业务模型层在接收到调
用命令后,可调用不同的服务组件的业务需求,可在
交易层为用户大数据处理需求提供搜索匹配,引导大
数据处理需求和大数据知识服务资源的交易,并记录
整个交易过程,在完成交易后,做出服务质量评价;③
应用接口层主要面向特定大数据处理领域,提供不同
的专业应用接口以及大数据知识服务用户的注册、登
录、验证、修改用户信息等通用管理接口。
(8)应用层。负责各类大数据知识服务需求的发
布、大数据知识服务过程的交互等,参与大数据知识
服务全生命周期管理的全过程。其中需要指出的是,
交互终端除了传统的移动终端、PC终端、专业终端及
门户等之外,物联感知终端、生物体验终端及其他隐
形终端也是未来大数据处理需求的新兴技术体系。
(9)网络传输层。主要指大数据知识服务平台运
行过程中必须依赖的网络环境和网络传输协议。
4平台构建的关键技术
在大数据知识服务平台构建过程中,所涉及的技
术领域非常广泛,文献[8]给出了云计算环境下信息
服务平台构建的技术体系,描述了所涉及的关键技
术。鉴于大数据知识服务模式是信息技术和信息服务
模式的更深层次的发展,同时为适应大数据知识服务
模式及平台构建的技术要求,这里根据大数据知识服
务平台构建的不同阶段及大数据处理的不同需求,总
结了构建过程中所涉及的主要关键技术,主要分为以
下八个部分。
(1)复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管
理与处理技术。主要是指对复杂结构化、半结构化和
非结构化大数据的管理及处理能力,需要解决大数据
的可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问
题。需要解决的技术包括结构化及半结构化数据的复
杂处理技术,非结构化大数据处理技术,大数据获取
模型,大数据过滤技术,大数据数据组织技术,海量易
购数据模型和存储技术,大数据智能分析技术,智能
决策技术,增量处理技术,大数据知识服务平台上
S q l-NoS q l计算的节能及调度优化技术,大数据处理
的开发、调试与管理技术,大数据获取、存储、组织、分
析和决策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输
与压缩技术,大数据安全与隐私保护技术等,特别是
半结构化和非结构化数据的高效处理技术,新的数据
表述方法,异构数据的数据融合技术,大数据的去冗
余及高效低成本的数据存储技术,大幅度降低大数据
处理、存储和传输的新技术,以及大数据挖掘分析工
具和开发环境等都是亟待解决的关键问题。
(2)大数据智能识别、传感与适配技术。如前面所
述,RFID射频数据、传感器数据等将会成为未来大数
据的主要来源,因此,大数据知识服务平台构建需要
解决大数据知识服务的数据、知识、资源、能力、服务、
过程和任务等资源和能力的智能感知、接入、网络传
输、海量传感数据的智能化高效管理与处理等技术。
互联网技术已经解决了一部分大数据知识服务的数
据、知识、资源、能力、服务、过程和任务等资源和能力
的接入问题,但为实现大数据知识全生命周期管理过
程的全面物联化、智能化以及各类服务资源和能力的
智能识别、传感和适配,必须着重攻克针对大数据源
的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。因此,如
何在智能物联网环境中,准确感知、管理和实时处理
每时每刻都在急速产生的传感、物联、交互数据将会
是大数据知识服务全生命周期管理过程中最亟待解
决的难点之一,特别是对时间敏感性很高的大数据进
行处理,是需要攻克的关键技术之一。
(3)大数据知识服务模式、体系架构、资源分类及
平台标准规范。从系统开发的角度出发,需要研究大
数据知识服务平台的内涵、运行机理、典型特征、体系
架构及服务模式。同时,大数据知识服务平台构建的
相关标准和规范的制定,包括大数据智能感知的识
别、传感及适配标准、所涉及的大数据分类标准、大数
据管理及处理标准及规范、知识服务的交易、协作和共享准则、知识服务接入准则、描述规范、访问协议及知识服务评价体系等。
(4)大数据知识服务全生命周期过程中的数据、知识、资源、能力、服务、过程和任务等资源和能力的虚拟化接入技术。大数据知识服务体现在大数据管理和处理过程中对知识、服务、资源和过程等资源和能力的知识服务配置和整合的能力,因此,针对平台资源和服务的虚拟化接入,需要分别对这七个要素的特征及内涵进行分析,提取每种要素的特征参量,并建立科学、合理、方便的评估,以便数据、知识、资源、能力、服务、过程和任务等资源和能力的虚拟化接入。
(5)大数据知识服务交易模型研究。主要为大数据供应者、运营者和使用者之间提供一种基于市场模式、行业模式、领域模式的大数据知识服务交易、协作和共享,需要提出一种基于多模态、多维度、可扩展的动态服务交易模型,用以支持面向智慧服务和自主需求的、强调用户参与的、支持按需使用和按需付费的、基于群体创新的大数据知识服务交易。因此,如何确立多元化动态交易模式、大数据知识服务交易过程模型及过程控制、可信交易的监测、动态交易规则的配置和部署以及双赢的智能交易协调机制等也是需要解决的关键技术之一。
(6)大数据知识服务全生命周期管理技术。为了提高大数据知识服务平台的服务水平,提升知识服务主体对平台的粘连性,需要对大数据知识服务全生命周期管理技术进行深入研究。
(7)大数据知识服务质量评价体系。大数据知识服务平台具有面向智慧服务和自主需求,强调用户参与,支持按需使用和按需付费,共性技术目标与异性技术特征相辅相成,基于知识、能力、资源、过程共享和交易,基于群体创新、绿色环保等典型特征,必然导致大数据知识服务平台是一个同时支持离线、实时数据处理的大数据处理模式,也就意味着大数据知识服务平台是一个高效率与高风险同步存在的知识服务模式,而控制风险是大数据知识服务平台成功运营的基础。因此,如何集合大数据处理需求及知识服务过程的业务特征,建立对大数据知识服务全生命周期管理质量的验证、评价、考核、分级、审核和监督体系,成为亟待解决的关键问题之一。尤其是在知识服务主体机构和大数据知识服务平台运营者、使用者、大数据供应者等之间建立系统、科学的无缝链接关系,将平台服务质量评价、机构服务质量评价、服务体系评价以及三者之间的相互结合作为实现大数据知识服务交易的核心引擎,对平台及相关主体进行全程监测评价和服务前、服务中、服务后评估机制等方面。
(8)支持多元化、可视化大数据知识服务终端交互技术。主要指支持用户的大数据处理需求、大数据管理与处理结果反馈、用户终端设备与大数据知识服
务平台交互的可视化、智能化及个性化的界面技术。
包括支持参与大数据知识服务全生命管理周期管理
的底层物理终端设备、传感终端及智能识别终端的智
能嵌入式接入技术,不同类型大数据知识服务平台的
互接入技术,用户请求接入、访问大数据知识服务平
台的控制技术,支持知识服务结果反馈与现实的、支
持大数据知识服务全生命周期管理的、支持多主体协
同的、支持多元化用户终端交互的可视化技术以及支
持大数据用户使用知识服务组件的技术等。
5大数据知识服务模式的实施思路
对大数据知识服务平台构建关键技术的深入研
究目的是为了大数据知识服务模式的实施。大数据知
识服务模式的实施应该遵循“以大数据处理需求为指引、以信息技术与人文精神融合为重点、以自主创新
与共享协作为方法、以服务模式的应用示范为目的”
的总体指导思想。
(1)以大数据处理需求为指引。紧密结合当前信
息服务领域发展过程中所面临的挑战与机遇,充分考
虑不同行业、不同领域、不同用户大数据处理需求,以
及我国信息服务行业在实现“信息处理由传统常规
处理向广度、深度转移,生产型服务向知识型服务转型,从信息服务产业链底层向高层转移”过程中的大
数据处理需求,结合先进的信息技术成果和信息化基础,提出相应的大数据知识服务模式。基于各类大数
据知识服务模式,构建相应的应用系统,开发大数据
知识服务平台。
(2)以信息技术与人文精神融合为重点。在现有
信息化基础、信息技术及新型知识服务范式的基础上,对云计算、物联网、传感网、移动互联网、人工智能、可信计算等信息技术进行有机融合和有效拓展,
并从人文角度,观察各类信息技术、信息资源、知识服
务过程等背后的共性关系、因果关系、关联关系及互
生关系,实现技术与人文的有机融合,从而攻克大数
据知识服务平台构建所需的各类关键技术。
(3)以自主创新与共享协作为方法。在大数据知
识服务平台构建技术的研究过程中,要以充分掌握基
础技术、研发并掌握核心关键技术为原则,充分发挥
团队协作精神,争取在大数据知识服务模式、体系架构、资源分类及平台标准规范等基础理论、方法、原则
方面实现原始创新;在关键技术研发、平台研发、平台
构建等方面实现集成创新;在大数据知识服务模式推广、应用、示范等方面实现应用创新。
(4)以新型知识服务模式的应用示范为目的。通
过大数据知识服务平台的应用示范研究总结新型知
识服务模式的成功经验,发现存在的问题,找出需要
改进的地方,进一步提炼用户的大数据处理需求,从
专
题
研
究
中国人民大学书报资料中心现隆重推出《情报资料工作》回溯数据库。数据库以一张光盘形式提供。1980年-1994年数据报价为340元。1995年后每季度更新数据,全年更新费为130元。
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邮政编码:100086账
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开户银行:中国农业银行东四北支行
专
题
研究
而改进和完善基础理论研究和技术研发的研究成果,最终确保应用示范的顺利实施。6结语
目前,大数据知识服务的理念和技术已经引起了学术界和产业界的关注。美国奥巴马政府的投资正式启动了“大数据研究和发展计划”的重大发展战略[9-10],这必将有力地推动大数据基础理论与应用的研究工作。我国信息服务领域也已经启动了大数据知识服务的部分内容研究,如中国计算机学会于2012年6月专门成立了大数据专家委员会,并举办了“大数据时代,
智谋未来”学术报告会[7]
;2012年中国图书馆学会年会专门组织“融合·创新·超越———共谋数字图书馆发展”的专题论坛,并邀请武汉大学陈传夫教授做了“大数据与数字图书馆”的专题报告[11];2012年教育部高校图工委信息技术应用年会专门组织专题报告“大数据时代的图书馆知识服务创新研究与探索”[12]等。可见,大数据知识服务已经成为新型知识服务范式新发展的重要内容。
大数据知识服务的研究是一个战略性的系统过程。它的发展将是一个长期的、螺旋式进化的、阶段性渐进的过程,需要“产、学、研、政”的通力协作和共同努力。
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[作者简介]李晨晖,女,1984年生,桂林理工大学现代教育技术中心讲师。
崔建明,男,1962年生,桂林理工大学现代教育技术中心副教授。陈超泉,男,1963年生,桂林理工大学现代教育技术中心副教授。收稿日期:2012-10-12
大数据学习课程大纲
大数据学习课程大纲 大数据培训课程哪个好？听千锋专家解析大数据课程，随着大数据飞速发展，加上人工智能对大数据技术的需要，让越来越多的人想要学习大数据课程，但不知道市面上的大数据培训课程哪个好？ 由于目前网络市场上各大大数据培训机构鱼龙混杂，很多学生花了大价钱也不一定能学到好的知识，达到理想中的效果，钱打了水漂不说，关键是耽误了宝贵的时间。那么，如何才能够从众多的培训机构中找出一个值得信赖的呢？对此，本栏目记者调查了已经入职到企业从事大数据研发的人们，针对入职企业、薪资及培训机构等调查，相信没有谁比“过来人”的经验更为中肯了，调查结果显示：入职企业有一线大公司也有中小型企业，薪资平均在15000+，当然重要的一点就是大家对机构的重视度，众人纷纷推荐千锋教育。 原因自然是跟千锋大数据课程设置有关，毕竟专业的大数据技术知识的学习是以大数据课程大纲来学习的。大数据课程决定着你是否能学到真正的大数据技术知识。
大数据课程大纲： 阶段一、Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 阶段二、HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用 阶段三、JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段四、Linux&Hadoopt体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段五、实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段六、Spark生态体系 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.sodocs.net/doc/b412523606.html,）阶段七、Storm生态体系 storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
游戏数据分析基础知识
时间 2015-1-31 数据分析——基础知识 一、新登用户数 日新登用户数 每日新注 并登录游 的用户数 周新登用户数 本周7天日新登用户数累计之和 新登用户数： 本 30天日新登用户数累计之和 可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏 走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行 二、一次会话用户数 日一次会话用户数 即新登用户中只 一次会话，且会话时长 于规定阈值 周一次会话用户数： 本周7天日一次会话用户数累计之和 一次会话用户数： 本 30天日一次会话用户数累计之和 可解决的问题： 1) 广渠道是否 刷量作弊行
2)渠道 广 量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如 网络状况 载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户 量，进一 分析则需要定 活跃用户的 一次 会话用户数 三、用户获取 本 CAC 用户获 本义 广 本/ 效新登用户 可解决的问题： 1)获 效新登用户的 本是多少 2)如何选择 确的渠道优化投放 3)渠道 广 本是多少 四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游 的用户数 周活跃用户数 WAU 截至当日，最 一周 含当日的7天 登录游 的用户数，一般按照自然周进行计算
活跃用户数 正AU 截至当日，最 一个 含当日的30天 登录过游 的用户数，一般按照自然 计算 可解决的问题： 1)游 的 心用户规模是多少 游 的总体用户规模是多少 2)游 产品用户规模稳定性 游 产品周期 化趋势衡量 3)游 产品老用户流失 活跃情况 渠道活跃用户 存周期 4)游 产品的粘性如何 正AU结合 广效果评估 备注 正AU层级的用户规模 化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的 广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显 外游 命周期处于 同时期，正AU的 化和稳定性也是 同的 五、日参与次数 DEC 日参 次数 用户对移 游 的使用记 一次参 ，即日参 次数就是用户每日对游 的参 总次数 可解决的问题： 1)衡量用户粘性 日 均参 次数
入门大数据,需要学习哪些基础知识
大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。 数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。 学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响
3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式 后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算
数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.sodocs.net/doc/b412523606.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！
方案-大数据平台项目建设方案
大数据平台项目建设方案(本文为word格式，下载后可编辑使用)
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”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，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、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构
建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
云计算和大数据基础知识培训课件
云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据 中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进 行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的
基于大数据的能力开放平台解决实施方案
基于大数据的能力开放平台解决方案
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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分
经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的
[数据分析] 神图 数据分析师的完整流程与知识结构体系
干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系 【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。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。 （注：图保存下来，查看更清晰） 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Prop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。（Webtrekk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： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o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。 o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。
大数据即服务DaaS以及大大数据
大数据技术发展态势跟踪 ——关于大数据的几个重要观点和产业技术路线发展 2014-8-14 11:50:31 文章来源：科技发展研究杂志 大数据（Big Data），普遍认为是指在特定行业中，超出常规处理能力、实时生成、类型多样化的数据集合体，具有海量（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）的4V 特征。 最早提出大数据特征的是2001 年麦塔集团（后被Gartner 公司收购）分析师道格?莱尼（Douglas Laney）发布的《3D 数据管理：控制数据容量、处理速度及数据种类》（3D Data Management: ControllingData Volume, Velocity and Variety），提出了4V 特征中的3V。最早提出词汇“Big Data”的是2011 年麦肯锡全球研究院发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告。之后，经Gartner 技术炒作曲线和2012 年维克托?舍恩伯格《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》的宣传推广，大数据概念开始风靡全球。 一、关于大数据的几个重要观点 大数据发展至今，伴随着很多争议。有人称之为“新瓶装旧酒”，也有人认为大数据的机遇被过于夸大，企业就是在这种怀疑和忐忑中抓紧推进大数据应用。客观上看，大数据在研究式、企业战略层面具有变革的潜力，但不宜过于强调其新颖性，不应同过去的数据学科领域割裂开来；21 世纪以来，大数据技术发生了革命性突破，主要体现在对3V 特性的“适应”和“运用”上，目前受益最大的是云计算产业，对其他产业和社会发展的变革作用尚未落地。 有如下几个重要判断和观点： 1、大数据的核心思想本质是数据挖掘。数据挖掘（Data Mining）借助计算机从海量数据中发现隐含的知识和规律，是一门融合了计算机、统计等领域知识的交叉学科，其核心的人工智能、机器学习、模式识别等理论在上世纪90 时代推行知识管理时已有显著进展。从本质上看，大数据带来的“思维大变革”以及一些数据驱动类的商业智能（Business Intelligence）模式创新，都是数据挖掘理论的延伸，表达为“数据挖掘相对于数理统计带来的思维变革”或许更加准确。比如，因果关系是数理统计中的重要容，基于完善的数学理论，代表是回归模型；而相关关系是数据挖掘中的重要容，基于强大的机器运算能力，代表是神经网络、决策树算法，这使得人们不需要了解背后复杂的因果逻辑也可以获得良好的分析和预测结果。从某种程度上说，必须感谢大数据的宣传者，正是这样的热炒才让数据挖掘这样一门小众却极具价值的科学展现在大众眼前，起到了很好的科普作用。 2、突破主要来自技术上的“能力拓展”。表现在对多样（Variety）、海量（Volume）、快速（Velocity）特征的“适应”和“运用”上：一是存储数据从结构化向半结构化、非结构化拓展，如基于Web 异构环境下的网页、文档、报表、多媒体等，导致了一批基于非结构化数据的专有挖掘算法的产生和发展。二是数据库从关系型向非关系型、分布式拓展，关系型数据库是以行和列的形式组织起来的结构化数据表，如Excel 表格，缺点在于存储容量小、数据扩展性和多样性差，而新的非关系型、分布式数据库可以弥补上述不足。三是数据处理从静态向实时交互拓展，新的大规模分布式并行数据处理技术能够实时处理社交媒体和物联网应用产生的大量交互数据，有效应对多样（Variety）和海量（Volume）带来的复
大数据平台项目方案说明
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 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”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，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、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台简介 1.1建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台： 为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。 为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3建设内容 基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。
大数据知识服务平台构建关键技术研究
大数据知识服务平台构建关键技术研究 * 李晨晖崔建明陈超泉(桂林理工大学现代教育技术中心广西 541004) 摘要文章分析了大数据知识服务模式的运行机理,建立了大数据知识服务平台构建体系架构,阐 述了大数据知识服务平台构建过程中所涉及的主要关键技术,并对实施大数据知识服务模式的思路和发展提出了建议。 关键词大数据知识服务关键技术大数据生态系统 Studies in the Ke y Technolo gy of the Bi g Data Knowled g e Service Platform Construction Li Chenhui Cui Jianming Chen Chaoquan (Guilin Universit y of Technolo gy ,Modern Education Technolo gy Center ,Guan g xi ,541004) Abstract This paper analyzes the mechanism of big data knowledge service mode ,establishes the system schema of big data knowledge service platfor m ,describes the key technologies dur ing constructing the big data knowledge service p latform ,and p uts forward the ideas and su gg estion for im p lement and develo p ment of bi g data knowled g e service . Ke y words bi g data ,knowled g e service ,ke y technolo gy ,bi g data eco -s y stem *本文系2013年广西教育厅科研项目“物联网关联表征与机理模型的理论研究”(编号:桂科教201306L X157)及2011年度广西教育厅科研项目“云计算环境下大规模数据处理关键技术的研究”(编号:桂科教201106L X256)的研究成果之一。 1 引言 基于目前信息管理领域面临的挑战与机遇,文献[1-2]提出了一种面向智慧服务和自主需求的、关系型数据处理技术与非关系型数据处理技术嵌套融合的、基于大数据的知识服务新模式———大数据生态系统,为我国信息服务业由知识生产型向知识服务型转变,实现大数据信息化增效和知识服务增值,以及大数据知识资源和知识服务能力的共享、交易和协作,提供了一种思路、原则和方法。 大数据知识服务融合现有物联网、云计算、传感网、移动互联网等信息技术,通过对现有网络化信息管理和知识服务技术进行拓展和变革,将各类大数据资源、软硬件资源、网络资源、知识服务资源和能力虚拟化、物联化、服务化,并将大数据获取、存储、组织、分析、决策和显示等过程进行个性化、自主化、虚拟化、智能化、透明化和体验化的集中管理和经营,从而有效实现大数据生态系统中数据、知识、资源、能力、服务、过程和任务等要素的共享和协同,通过网络(包 括电信网、广播电视网、互联网、移动互联网等)为大 数据全生命周期(包括大数据获取阶段、存储阶段、组 织阶段、分析阶段、决策阶段及显示阶段等过程)提供按需使用、按需付费、基于群体创新、绿色环保、随时获取的知识服务。 大数据知识服务是大数据生态系统的核心,本文在文献[3]的基础上,结合物联网、云计算、传感网、移动互联网等相关信息技术及大数据知识服务的实际需求,深入剖析大数据知识服务平台构建过程,并对构建过程中所涉及的关键技术进行更深层次的探讨。2 大数据知识服务模式运行机理 大数据知识服务是为适应信息服务业智慧化、协作化、绿色化、先觉化和泛在化的发展趋势而衍生的一种基于网络(包括电信网、广播电视网、互联网、移动互联网等)的,用以解决结构化、半结构化及非结构化数据多维度处理的信息服务新模式,是在大数据获取、存储、组织、分析和决策过程中产生的,体现了大数据生态系统对知识、服务、资源和过程等的知识服 专题研究
电商数据分析基础知识.doc
电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：
(1)流量类指标 独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标
数据基础知识及数据处理
数据处理 （从小数据到大数据） 一、小数据 1、信息的度量 在计算机中： 最小数据单位：位（bit） Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B） 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法 十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D 二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H
3、不同数制之间的转换方法 （1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。 例如： 10110.101B =1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1 =231.75D
D5.6H =D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D （2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。（除倒取，乘正取） 例，十进制数59转换为二进制数111011B
例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H （3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。(8421法) 例如：3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B （4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。（8421法）
知识咨询_大数据时代图书馆的知识服务增长点_王天泥
·图书馆与图书馆事业· 信息社会的快速发展与大量智能终端的广泛应用，使得数据的产生、来源、类型变得简单而丰富，越来越多的非结构化数据、半结构化数据呈爆发式增长趋势，且其组成结构、类型格式、存在形态等都愈加复杂，整个社会发展进入到了一个大数据时代。大数据时代，数据将成为社会资源的一部分被加以重视，基于数据的处理、分析、挖掘等服务都将被信息服务机构所应用和开展，这对承载着知识存储、组织、开发与传播重任的图书馆及以文献信息分析为基础的图书馆咨询服务工作造成了强烈冲击。基于以上考虑，笔者从图书馆咨询服务发展的角度，论述了大数据为图书馆知识咨询带来的机遇，重点对大数据时代图书馆知识咨询的两大发展驱动因素即数据资源与人才建设进行了分析，以引起业界学者对相关问题的共同关注与探讨。 1知识咨询是大数据时代图书馆咨询服务的新模式 1.1知识咨询服务：有别于传统咨询服务的创新型服务 知识咨询与参考咨询及信息咨询相比，在诸多方面均存在着差异：首先，从定义来看，知识咨询是针对用户在工作、学习、生活中的知识选择、吸收、利用需求，以图书馆员的图书馆学、情报学、信息学等专业知识为基础，利用先进的技术对相关信息进行提取、组织、优化，融入用户知识获取的全过程，为用户决策与创新提供丰富的知识、有效的答案；参考咨询是图书馆员根据用户需求而进行的文献搜集、检索、揭示、传递并提供知识产品的过程；信息咨询则是向用户提供有关数据、资料的服务过程［1］。其次，从服务的专业化、知识化水平来看，参考咨询和信息咨询都只限于所能提供的数据或信息，而知识咨询更在意是否能提供解决用户问题的知识［2］。再次，从服务类型来看，知识咨询服务的提供方式可以是参考咨询、信息咨询的服务提供方式，如将结构化(或标准化)文献信息、数据、线索提供给用户，或将进行了一定数据分析加工的知识产品提供给用户。但知识咨询服务更注重用户的专业化、知识化、个性化需求，提供解决用户实际问题的知识，以及与用户协同合作创造的知识服务和面向用户的知识管理等。 知识咨询：大数据时代图书馆的知识服务增长点 王天泥 （辽宁省图书馆辽宁沈阳110015） 摘要：随着社交网络、云计算、移动互联网的迅猛发展，数据产生的范围、方式、途径发生了翻天覆地的变化，全球进入到了大数据时代。阐述了知识咨询是图书馆未来咨询服务的新模式，分析了大数据给图书馆知识咨询服务带来的机遇，重点探讨了大数据时代的数据资源与人才建设两大知识咨询服务发展驱动因素。 关键词：大数据图书馆知识咨询 中图分类号：G252文献标识码：A文章编号：1003-6938（2013）02-0074-05 Knowledge Consultation:the Growth Points of Libraries'Knowledge Services in the Era of Big Data Abstract Because of the rapid development of social networking,cloud computing and mobile Internet,there is being an earth-shaking changes on the scope,way and channel of data generation.It is means that the era of big data is coming.The article describes the knowledge consultation is a new model of the future’s libraries consultation services,and analyzes the opportunities of consultation services in the era of big data.It is emphasis the driving factors of knowledge consultations, which including data resources and personnel development,in the era of big data. Keywords Big data;Library;Knowledge consultation 收稿日期：2013-03-20；责任编辑：魏志鹏
大数据培训心得及知识总结
大数据培训心得及知识总结 来源：扣丁学堂 给大家分享一个大数据培训心得，这是在扣丁学堂大数据视频教程学习大数据课程同学的培训心得。关于大数据培训心得每个学员都会有所不同，小编整理了一下同学的知识小结，也算是对数据库知识的学习心得，分享给初学者。 一：一般命令 (1)conn 连接 (2)passw 更改密码 (3)show users 查看当前用户 (4)start d:\a.sql; 执行指定的.sql文件 (5) select *from liu where name1='&name1'; 在查询中如果出现条件中加上&表示需要用户输入 二： (6)创建新用户(密码必须以字母开头) create user chuan identified by m123; (7)修改用户的密码 passwordchuan (8)删除用户 注意：如果要删除的用户已经创建了表，那么需要带一个参数cascade 三：用户权限 (1) 付给用户登陆权限。(必须为sys或者system)
grant connect to chuan; (2)权限的划分 《1》系统权限：用户对数据库的相关权限 《2》对象权限：用户对其他用户的数据对象的操作权限 (3)查看用户拥有的权限 常见的三个角色：connect，dba，resource(可以操作其他空间) select * from user_role_privs;--用户所拥有的oracle角色 select * from user_sys_privs; --用户所用户的系统权限 <1>当前用户可以赋给别的用户一些对象权限(select,update,delete,insert,all) grant select on emp to chuan (当前用户赋给chuan可以查看emp表的权限) 注意：当chuan这个用户查看emp表时，select *from sys.emp; <2>当前用户收回赋给别的用户的权限。 revoke select on emp from chuan <3> 赋给当前用户可以再赋给别的用户权限 grant select on emp to chuan with grant option(当收回这个权限时，别的用户也没有此权限) 一些可能会用到的数据库操作： 1、增加一个列： ALTER TABLE 表名 ADD(列名数据类型); 如： ALTER TABLE empADD(license varchar2(256)); 2、修改一个列的数据类型(一般限于修改长度，修改为一个不同类型时有诸多限制)
2018数据分析师考试大纲
2018CPDA 数据分析师考试大纲 第一部分考试介绍 一、考试目标 数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。 侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。 考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。 二、考试科目及考试形式 考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。 CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。 三、教材与资料 《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。 四、知识点要求注释 识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围； 理解：要求应知应会，非重点考试要求范围； 应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围； 了解：拓展性知识，非考试要求范围。 第二部分考试内容 根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容： 一、数据分析理论知识 数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算
大数据培训班是骗局吗
大数据培训班是骗局吗 信息技术与经济技术交会引发了大数据迅速增加，大数据在生产、消费、经济运行机制方面产生了重要影响，大数据人才缺口很大，2018年大数据就业形势依旧很好。那么千锋大数据开发培训学校靠谱吗？参加大数据就业培训怎么样？ 千锋大数据培训靠谱吗？我们可以从以下几个方面来了解： 课程设置 千锋大数据培训班，拥有业内先进的教学体系，结合名企需求，只教授真实前沿技术知识，理论+实战想相结合，保障学员学到真正实用的技能。 二、教研团队 千锋大数据培训靠谱吗？千锋大数据培训作为大数据培训机构的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。千锋大数据培训的老师坚持“教学为本”的方针；坚持“用良心做教育”的理念。全心全力帮助每一位学生。秉承对学生负责的基本原则，千锋多年来坚持面对面教学，传授真正实用的技能知识。
三、就业保障 千锋大数据培训靠谱吗？千锋大数据为保障学员就业与亚马逊达成战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资10k以上，学员反馈口碑非常好！ 2018年，大数据产业业态和资源要素加速汇聚，大数据核心区引领发展雏形彰显，大数据创新能力开始显现，大数据引领创新发展的体制机制进一步健全和理顺。大数据的技术体系逐步完善，大数据技术的开源模式有效降低了产业技术的壁垒，基础技术在大数据创新中的作用依然存在，但其重要性将逐步降低，大数据创新将更多地依赖于数据驱动和应用驱动。数据驱动创新源于大数据的基础技术体系。 大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。千锋大数据开发新进企业级服务器实战教学，20周带你一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。
人教版初中数学数据分析知识点训练及答案
人教版初中数学数据分析知识点训练及答案 一、选择题 1．某地区汉字听写大赛中，10名学生得分情况如下表： 那么这10名学生所得分数的中位数和众数分别是（） A．85和85 B．85.5和85 C．85和82.5 D．85.5和80 【答案】A 【解析】 【分析】 找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数（或两个数的平均数）为中位数；众数是一组数据中出现次数最多的数据，可得答案． 【详解】 把这组数据从小到大排列，处于中间位置的两个数都是85，那么由中位数的定义可知，这组数据的中位数是85； 在这一组数据中85出现的次数最多，则众数是85； 故选：A． 【点睛】 此题考查众数与中位数的意义．解题关键在于掌握众数是一组数据中出现次数最多的数据；中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（或最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数．如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会出错． 2．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（） A．84分B．85分C．86分D．87分 【答案】A 【解析】 【分析】 按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】 根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 ?+?=（分） 809084 1010
故选A 【点睛】 本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 3．在学校的体育训练中，小杰投掷实心球的7次成绩如统计图所示，则这7次成绩的中位数和平均数分别是（） A．9.7m，9.9m B．9.7m，9.8m C．9.8m，9.7m D．9.8m，9.9m 【答案】B 【解析】 【分析】 将这7个数据从小到大排序后处在第4位的数是中位数，利用算术平均数的计算公式进行计算即可． 【详解】 把这7个数据从小到大排列处于第4位的数是9.7m，因此中位数是9.7m， 平均数为：(9.59.69.79.79.810.110.2)79.8 ++++++÷=m， 故选：B． 【点睛】 考查中位数、算术平均数的计算方法，将一组数据从小到大排列后处在中间位置的一个数或两个数的平均数就是这组数据的中位数，平均数则是反映一组数据的集中水平． 4．某校共有200名学生，为了解本学期学生参加公益劳动的情况，收集了他们参加公益劳动时间（单位：小时）等数据，以下是根据数据绘制的统计图表的一部分． 学生 类型人数时间010 t ≤＜1020 t ≤＜2030 t ≤＜3040 t ≤＜40 t≥ 性别男73125304女82926328 学初中25364411