大数据分析技术与应用_实验2指导
目录
1实验主题 (1)
2实验目的 (1)
3实验性质 (1)
4实验考核方法 (1)
5实验报告提交日期与方式 (1)
6实验平台 (1)
7实验内容和要求 (1)
8实验指导 (2)
8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2)
8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3)
1.安装Eclipse (3)
2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3)
3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7)
4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8)
5.通过Eclipse 运行MapReduce (13)
6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)
1实验主题
1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境
2、在Eclipse中操作HDFS
3、在Eclipse中运行Wordcount程序
4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序
2实验目的
（1）理解Hadoop、Eclipse编程流程；
（2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想；
3实验性质
实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。
4实验考核方法
提交上机实验报告，纸质版。
要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。
同学之间实验报告不得相互抄袭。
5实验报告提交日期与方式
要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。
6实验平台
操作系统：Linux
Hadoop版本：2.6.0或以上版本
JDK版本：1.6或以上版本
Java IDE：Eclipse
7实验内容和要求
（1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境；
（2）运行实验指导上提供的Wordcount程序；
（3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录；
（4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果；
（5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想；
程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下：
把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。
设计思路：
数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个
value为任意值。继续反推，Map输出的key为数据。而在这个实例中每个数据代表输入文件中的一行内容，所以Map阶段要完成的任务就在采用Hadoop默认的作业输入方式之后，将value设置成key，并直接输出（输出中的value任意）。Map中的结果经过shuffle过程之后被交给Reduce。在Reduce阶段不管每个key有多少个value，都直接将输入的key复制为输出的key，并输出就可以了（输出中的value被设置成空）
输入数据data1:
2017-3-9 a
2017-3-10 b
2017-3-11 c
2017-3-12 d
2017-3-13 a
2017-3-14 b
2017-3-15 c
2017-3-11 c
输入数据data2:
2017-3-9 b
2017-3-10 a
2017-3-11 b
2017-3-12 d
2017-3-13 a
2017-3-14 c
2017-3-15 d
2017-3-11 c
输出结果：
2017-3-10 a
2017-3-10 b
2017-3-11 b
2017-3-11 c
2017-3-12 d
2017-3-13 a
2017-3-14 b
2017-3-15 c
2017-3-15 d
2017-3-9 a
2017-3-9 b
8实验指导
8.2 开启Hadoop所有守护进程
（eclipse运行程序前必须先启动Hadoop）
（1）首先格式化namenode并，开启hadoop相关进程（一般启动前把tmp里面的文件全部删除）
bin/hdfs namenode –format
sbin/start-dfs.sh
（2）查看所有进程
（3）把本地到hadoop/input （自己建立的）文件夹中到文件上传到hdfs文件系统到input 文件夹下（根据自己的程序的需要，上传不同的文件）
bin/hdfs dfs -mkdir /input
bin/hdfs dfs -put input/* /input
8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序
1.安装Eclipse
（已经安装好）安装目录：/home/hadoop/java/eclipse
2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin
在继续配置前请确保已经开启了Hadoop。
把下载好的hadoop-eclipse-plugin-2.7.1.jar（已经下载好，在桌面的大数据分析技术与应用_第2次实验内容/Hadoop_Eclipse插件，文件夹内）文件拷贝到eclipse 安装目录中的plugins文件夹内。如下图：
安装Hadoop-Eclipse-Plugin插件
启动Eclipse 后就可以在左侧的Project Explorer中看到DFS Locations（若看到的是welcome 界面，点击左上角的x 关闭就可以看到了）。
安装好Hadoop-Eclipse-Plugin插件后的效果
插件需要进一步的配置。
第一步：选择Window 菜单下的Preference。
打开Preference
此时会弹出一个窗体，窗体的左侧会多出Hadoop Map/Reduce 选项，点击此选项，选择Hadoop 的安装目录（如/home/hadoop/hadoop，Ubuntu不好选择目录，直接输入就行）。
选择Hadoop 的安装目录
第二步：切换Map/Reduce 开发视图，选择Window 菜单下选择Open Perspective -> Other，弹出一个窗体，从中选择Map/Reduce 选项即可进行切换。
切换Map/Reduce 开发视图
第三步：建立与Hadoop 集群的连接，点击Eclipse软件右下角的Map/Reduce Locations 面板，在面板中单击右键，选择New Hadoop Location。
建立与Hadoop 集群的连接
在弹出来的General 选项面板中，General 的设置要与Hadoop 的配置一致。一般两个Host 值是一样的，如果是伪分布式，填写localhost 即可，另外我使用的Hadoop伪分布式配置，设置fs.defaultFS 为hdfs://localhost:9000，则DFS Master 的Port 要改为9000。Map/Reduce(V2) Master 的Port 用默认的即可，Location Name 随意填写。
最后的设置如下图所示：
Hadoop Location 的设置
Advanced parameters 选项面板是对Hadoop 参数进行配置，实际上就是填写Hadoop 的配置项(/home/Hadoop/hadoop/etc/hadoop中的配置文件)，如果配置了hadoop.tmp.dir ，就要进行相应的修改。但修改起来会比较繁琐，我们可以通过复制配置文件的方式解决（下面会说到）。
总之，只要配置General 就行了，点击finish，Map/Reduce Location 就创建完成。
3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件
配置好后，点击左侧Project Explorer 中的MapReduce Location （点击三角形展开）就能直接查看HDFS 中的文件列表了（HDFS 中要有文件，如下图是WordCount 的输出结果），双击可以查看内容，右键点击可以上传、下载、删除HDFS 中的文件，无需再通过繁琐的hdfs dfs -ls 等命令进行操作了。
以下output/part-r-00000文件记录了输出结果。
使用Eclipse查看HDFS中的文件内容
如果无法查看，可右键点击Location 尝试Reconnect 或重启Eclipse。
注意：
HDFS 中的内容变动后，Eclipse 不会同步刷新，需要右键点击Project Explorer 中的MapReduce Location，选择Refresh，才能看到变动后的文件。
4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目
点击File 菜单，选择New -> Project...:
创建Project
选择Map/Reduce Project，点击Next。
创建MapReduce项目
填写Project name 为WordCount 即可，点击Finish 就创建好了项目。
填写项目名
此时在左侧的Project Explorer 就能看到刚才建立的项目了。
项目创建完成
接着右键点击刚创建的WordCount 项目，选择New -> Class
新建Class
需要填写两个地方：在Package 处填写org.apache.hadoop.examples；在Name 处填写WordCount。
填写Class信息
创建Class 完成后，在Project 的src 中就能看到WordCount.java 这个文件。将如下WordCount 的代码复制到该文件中。
package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class WordCount {
public WordCount() {
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf,
args)).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length < 2) {
System.err.println("Usage: wordcount
System.exit(2);
}
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(WordCount.TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
for(int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
}
public static class IntSumReducer extends Reducer
private IntWritable result = new IntWritable();
public IntSumReducer() {
}
public void reduce(Text key, Iterable
int sum = 0;
IntWritable val;
for(Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {
val = (IntWritable)i$.next();
}
this.result.set(sum);
context.write(key, this.result);
}
}
public static class TokenizerMapper extends Mapper
private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public TokenizerMapper() {
}
public void map(Object key, Text value, Mapper
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while(itr.hasMoreTokens()) {
this.word.set(itr.nextToken());
context.write(this.word, one);
}
}
}
}
5.通过Eclipse 运行MapReduce
在运行MapReduce 程序前，还需要执行一项重要操作（也就是上面提到的通过复制配置文件解决参数设置问题）：将/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop 中将有修改过的配置文件（如伪分布式需要core-site.xml 和hdfs-site.xml），以及
log4j.properties 复制到WordCount 项目下的src 文件夹
（~/workspace/WordCount/src）中：
没有复制这些文件的话程序将无法正确运行,原因参考6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题。
复制完成后，务必右键点击WordCount 选择refresh 进行刷新（不会自动刷新，需要手动刷新），可以看到文件结构如下所示：
WordCount项目文件结构
点击工具栏中的Run 图标，或者右键点击Project Explorer 中的WordCount.java，选择Run As -> Run on Hadoop，就可以运行MapReduce 程序了。不过由于没有指定参数，运行时会提示"Usage: wordcount "，需要通过Eclipse 设定一下运行参数。
右键点击刚创建的WordCount.java，选择Run As -> Run Configurations，在此处可以设置运行时的相关参数（如果Java Application 下面没有WordCount，那么需要先双击Java Application）。切换到"Arguments" 栏，在Program arguments 处填写"input output" 就可以了。
注意：在环境下测试，如果没有"/",会提示如下错误信息：
设置程序运行参数
或者也可以直接在代码中设置好输入参数。可将代码main() 函数的String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); 改为：
// String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); String[] otherArgs=new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数*/
设定参数后，再次运行程序（run on hadoop），可以看到运行成功的提示，刷新
DFS Location 后也能看到输出的output 文件夹。
WordCount 运行结果
至此，可以使用Eclipse 进行MapReduce程序开发了。
6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题
在使用Eclipse 运行MapReduce 程序时，会读取Hadoop-Eclipse-Plugin 的Advanced parameters 作为Hadoop 运行参数，如果我们未进行修改，则默认的参数其实就是单机（非分布式）参数，因此程序运行时是读取本地目录而不是HDFS 目录，就会提示Input 路径不存在。
所以我们需要将配置文件复制到项目中的src 目录，来覆盖这些参数。让程序能够正确运行。
log4j 用于记录程序的输出日记，需要log4j.properties 这个配置文件，如果没有复制该文件到项目中，运行程序后在Console 面板中会出现警告提示：
虽然不影响程序的正确运行的，但程序运行时无法看到任何提示消息（只能看到出错信息）。
数据分析实验报告
数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验
结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据：
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、
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
高校大数据实验室建设解决方案
高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 章鱼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，可以对行业数据进行分析统计，按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑。例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。 三、建设规模 按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务。 四、硬件配置 采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设，采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换。 每台节点的配置如下：
实验大数据误差分析报告和大数据处理
第二章 实验数据误差分析和数据处理 第一节 实验数据的误差分析 由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，以及人的观察力，测量程序等限制，实验观测值和真值之间，总是存在一定的差异。人们常用绝对误差、相对误差或有效数字来说明一个近似值的准确程度。为了评定实验数据的精确性或误差，认清误差的来源及其影响，需要对实验的误差进行分析和讨论。由此可以判定哪些因素是影响实验精确度的主要方面，从而在以后实验中，进一步改进实验方案，缩小实验观测值和真值之间的差值，提高实验的精确性。 一、误差的基本概念 测量是人类认识事物本质所不可缺少的手段。通过测量和实验能使人们对事物获得定量的概念和发现事物的规律性。科学上很多新的发现和突破都是以实验测量为基础的。测量就是用实验的方法，将被测物理量与所选用作为标准的同类量进行比较，从而确定它的大小。 1.真值与平均值 真值是待测物理量客观存在的确定值，也称理论值或定义值。通常真值是无法测得的。若在实验中，测量的次数无限多时，根据误差的分布定律，正负误差的出现几率相等。再经过细致地消除系统误差，将测量值加以平均，可以获得非常接近于真值的数值。但是实际上实验测量的次数总是有限的。用有限测量值求得的平均值只能是近似真值，常用的平均值有下列几种: (1) 算术平均值 算术平均值是最常见的一种平均值。 设1x 、2x 、……、n x 为各次测量值，n 代表测量次数，则算术平均值为 n x n x x x x n i i n ∑==+???++=121 (2-1) (2) 几何平均值 几何平均值是将一组n 个测量值连乘并开n 次方求得的平均值。即 n n x x x x ????=21几 (2-2) （3）均方根平均值 n x n x x x x n i i n ∑==+???++= 1 222221均 (2-3) (4) 对数平均值 在化学反应、热量和质量传递中，其分布曲线多具有对数的特性，在这种情况下表征平均值常用对数平均值。 设两个量1x 、2x ，其对数平均值
数据分析实验报告
《数据分析》实验报告 班级： 07信计0班 学号： 姓名： 实验日期 2010-3-11 实验地点： 实 验楼505 实验名称： 样本数据的特征分析 使用软件名称：MATLAB 1. 熟练掌握利用Matlab 软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差 与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差; 2. 熟练掌握jbtest 与lillietest 关于一元数据的正态性检验； 3. 掌握统计作图方法； 4. 掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 安徽省1990-2004年万元工业GDP 废气排放量、废水排放量、固体废物排放 量以及用于污染治理的投入经费比重见表 6.1.1,解决以下问题： 表6.1.1 实 验 目 的
1. 计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2. 计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3?做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDR废气排放量，安徽省与江苏省是否 服从同样的分布？
程序如下： clear;clc format ba nk %保留两位小数 %%%%%%%%%%%安徽省%数据%%%%%%%%%%%%%%%%%% A=[104254.40 519.48 441.65 0.18 94415.00 476.97 398.19 0.26 89317.41 119.45 332.14 0.23 63012.42 67.93 203.91 0.20 45435.04 7.86 128.20 0.17 46383.42 12.45 113.39 0.22 39874.19 13.24 87.12 0.15 38412.85 37.97 76.98 0.21 35270.79 45.36 59.68 0.11 35200.76 34.93 60.82 0.15 35848.97 1.82 57.35 0.19 40348.43 1.17 53.06 0.11 40392.96 0.16 50.96 0.12 37237.13 0.05 43.94 0.15 34176.27 0.06 36.90 0.13]; %计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度以及极差 A1=[mea n(A);var(A);std(A);std(A)./mea n(A);skew ness(A,0);kurtosis(A,0)-3;ra nge( A)] %E均值 A2=[1/4 1/2 1/4]*prctile(A,[25 50 75]) % 十算各指标的相关系数矩阵 A3=corrcoef(A) %做岀各指标数据直方图 subplot(221),histfit(A(:,1),8) subplot(222),histfit(A(:,2),8) subplot(223),histfit(A(:,3),8) subplot(224),histfit(A(:,4),7) %检验该数据是否服从正态分布 for i=1:4 [h(i),p(i),lstat(i),cv(i)]=lillietest(A(:,i),0.05); end h,p %十算岀前二列不服从正态分布，利用boxcox变换以后给岀该数据的密度函数[t1,l1]=boxcox(A(:,1)) [t2,l2]=boxcox(A(:,2)) [t3,I3]=boxcox(A(:,3))
大数据分析技术与应用_实验2指导
目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)
1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个
数据分析实验报告
《数据分析》实验报告 班级：07信计0班学号：姓名：实验日期2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 实验目的1.熟练掌握利用Matlab软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差； 2.熟练掌握jbtest与lillietest关于一元数据的正态性检验； 3.掌握统计作图方法； 4.掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 实验内容安徽省1990-2004年万元工业GDP废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表6.1.1，解决以下问题：表6.1.1废气、废水、固体废物排放量及污染治理的投入经费占GDP比重 年份 万元工业GDP 废气排放量 万元工业GDP 固体物排放量 万元工业GDP废 水排放量 环境污染治理投 资占GDP比重 （立方米）（千克）（吨）（%）1990 104254.40 519.48 441.65 0.18 1991 94415.00 476.97 398.19 0.26 1992 89317.41 119.45 332.14 0.23 1993 63012.42 67.93 203.91 0.20 1994 45435.04 7.86 128.20 0.17 1995 46383.42 12.45 113.39 0.22 1996 39874.19 13.24 87.12 0.15 1997 38412.85 37.97 76.98 0.21 1998 35270.79 45.36 59.68 0.11 1999 35200.76 34.93 60.82 0.15 2000 35848.97 1.82 57.35 0.19 2001 40348.43 1.17 53.06 0.11 2002 40392.96 0.16 50.96 0.12 2003 37237.13 0.05 43.94 0.15 2004 34176.27 0.06 36.90 0.13 1.计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2.计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3.做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDP废气排放量，安徽省与江苏省是 否服从同样的分布？
实验大数据误差分析报告与大数据处理
第一章实验数据误差分析与数据处理 第一节实验数据误差分析 一、概述 由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，以及人的观察力，测量程序等限制，实验测量值和真值之间，总是存在一定的差异，在数值上即表现为误差。为了提高实验的精度，缩小实验观测值和真值之间的差值，需要对实验数据误差进行分析和讨论。 实验数据误差分析并不是即成事实的消极措施，而是给研究人员提供参与科学实验的积极武器，通过误差分析，可以认清误差的来源及影响，使我们有可能预先确定导致实验总误差的最大组成因素，并设法排除数据中所包含的无效成分，进一步改进实验方案。实验误差分析也提醒我们注意主要误差来源，精心操作，使研究的准确度得以提高。 二、实验误差的来源 实验误差从总体上讲有实验装置（包括标准器具、仪器仪表等）、实验方法、实验环境、实验人员和被测量五个来源。 1.实验装置误差 测量装置是标准器具、仪器仪表和辅助设备的总体。实验装置误差是指由测量装置产生的测量误差。它来源于： （1）标准器具误差 标准器具是指用以复现量值的计量器具。由于加工的限制，标准器复现的量值单位是有误差的。例如，标准刻线米尺的0刻线和1 000 mm刻线之间的实际长度与1 000 mm单位是有差异的。又如，标称值为 1kg的砝码的实际质量（真值）并不等于1kg等等。 （2）仪器仪表误差 凡是用于被测量和复现计量单位的标准量进行比较的设备，称为仪器或仪表．它们将被测量转换成可直接观察的指示值。例如，温度计、电流表、压力表、干涉仪、天平，等等。 由于仪器仪表在加工、装配和调试中，不可避免地存在误差，以致仪器仪表的指示值不等于被测量的真值，造成测量误差。例如，天平的两臂不可能加工、调整到绝对相等，称量时，按天平工作原理，天平平衡被认为两边的质量相等。但是，由于天平的不等臂，虽然天平达到平衡，但两边的质量并不等，即造成测量误差。 （3）附件误差 为测量创造必要条件或使测量方便地进行而采用的各种辅助设备或附件，均属测量附件。如电测量中的转换开关及移动测点、电源、热源和连接导线等均为测量附件，且均产生测量误差。又如，热工计量用的水槽，作为温度测量附件，提供测量水银温度计所需要的温场，由于水槽内各处温度的不均匀，便引起测量误差，等等。 按装置误差具体形成原因，可分为结构性的装置误差、调整性的装置误差和变化性的装置误差。结构性的装置误差如：天平的不等臂，线纹尺刻线不均匀，量块工作面的不平行性，光学零件的光学性能缺陷，等等。这些误差大部分是由于制造工艺不完善和长期使用磨损引起的。调整性的装置误差如投影仪物镜放大倍数调整不准确，水平仪的零位调整不准确，千分尺的零位调整不准确，等等。这些误差是由于仪器仪表在使用时，未调整到理想状态引起的。变化性的装置误差如：激光波长的长期不稳定性，电阻等元器件的老化，晶体振荡器频率的长期漂移，等等。这些误差是由于仪器仪表随时间的不稳定性和随空间位置变化的不均匀性造成的。 2.环境误差 环境误差系指测量中由于各种环境因素造成的测量误差。 被测量在不同的环境中测量，其结果是不同的。这一客观事实说明，环境对测量是有影响的，是测量的误差来源之一。环境造成测量误差的主要原因是测量装置包括标准器具、仪器仪表、测量附件同被测对象随着环境的变化而变化着。 测量环境除了偏离标准环境产生测量误差以外，从而引起测量环境微观变化的测量误差。 3.方法误差
实验数据分析中的
实验数据分析中的 误差、概率和统计 §1 实验测量及误差 §2 粒子物理实验的测量数据 §3 粒子物理实验的数据分析 §1 实验测量及误差 大量科学问题（自然科学、社会科学）的研究与解决依赖于实验或测量数据（包括统计数据）。 §1.1 实验测量的目的及分类 》目的： 得到一个或多个待测量的数值及误差（确定数值）； 确定多个量之间的函数关系（寻找规律，确定分布）。 》分类： 1. 测量方式 直接测量 － 用测量仪器直接测得待测量 （尺量纸的长度） 间接测量 － 直接测量量为x r ，待测量为 y r ，y r 是x r 的函数 ()y f x =r r 例如待测量为大楼高度h ， 实测量为距离和仰角,x θ， 则tan h x θ=。 绝大部分问题是间接测量问题。 2. 测量过程 静态测量 － 待测量在测量过程中不变 多次测量求得均值 动态测量 － 待测量在测量过程中变化 例雷达站测离飞行气球的距离 多次测量求得气球的运动轨迹 3. 测量对象 待测量 － 固定常量 待测量 － 随机变量 例放射源单位时间内的计数 （假定寿命极长） 每次测量值不一定相同。
粒子物理实验数据分析中处理的都是间接、动态、随机变量的测量和处理问题。 随机变量―― 一次测量所得的值是不确定的， 无穷多次测量，一定测量值的概率是确定的。（统计规律性） 离散随机变量――测量值是离散的分立值（掷硬币和扔骰子试验） 二项分布、泊松分布、多项分布。 连续随机变量――测量值一个区间内的所有值 均匀分布、指数分布、正态分布、2 χ分布、F 分布、t 分布。 描述随机变量的特征量――概率分布或概率密度 非负性、 可加性、 归一性 ()0.f x ≥ 2 33 1 2 1 ()()().x x x x x x f x dx f x dx f x dx +=??? () 1.f x dx Ω =? ()0.i P x ≥ ()()().i j i j P x x P x P x ?=+ 1 () 1.n i i P x ==∑ 期望值（概率意义上的平均值） 离散型 ()()i i i E X x p x μ==∑ 连续型 ()xf x dx Ω= ? 方差（标准离差σ的平方） 离散型 2() ()(),i i i V X x p x μ=-∑ 连续型 2()()().V X x f x dx Ω μ=-? §1.2 测量误差及其分类 1．报导误差的重要性 ? 物理量的测量值及其误差是衡量其可靠性及精度的依据。 ? 没有误差的结果是没有意义的，因而是无法引用的。 ? 要改正只给测量中心值、不给误差的坏习惯。
实验8-1 大数据分析报告
实验8-1 数据分析 一、实验目的 1.理解数据挖掘的一般流程。 2.掌握数据探索和预处理的方法。 3.使用PHSTAT软件，结合Excel对给定的数据进行手工预处理。 4.使用WEKA软件，对给定的数据进行预处理。 二、实验容 在D盘中以“班级-学号-”命名一个文件夹，将下发的数据拷贝到该文件夹下，根据不同要求，对下发的文件进行相应的数据分析和处理。 0. 数据集介绍 银行资产评估数据bank-data.xlsx，数据里有12个属性，分别是id（编号）, age（年龄）, sex（性别）, region（地区）, income（收入）,married（婚否）, children（子女数）, car（是否有私家车）, save_act（是否有定期存款）, current_act （是否有活期账户）, mortgage（是否有资产抵押）, pep（目标变量，是否买个人理财计划Personal Equity Plan）。 1．数据探索之数据质量分析 新建“1-数据质量分析.xlsx”文件，导入“0-bank_data.xlsx”文件数据，请你用EXCEL对其进行数据质量分析。 【要求】
（1）请找出bank_data.xlsx表中的含有缺失值的记录。 （2）请你用PHSTAT软件绘制“income（收入）”属性的箱线图和点比例图，筛选出异常值。 （3）计算Whisker上限、Whisker下限，并利用高级筛选，找出该属性的异常值记录。 【提示】 （1）请找出bank_data.xlsx表中的含有缺失值的记录。 方法1：条件格式法 1）选取A1：L601区域。 2）开始--> 条件格式--> 新建规则（N）...，在"新建格式规则"对话框中，选择空值。如图8-1所示。 图8-1 “新建格式规则”对话框 3）点击“格式(F)…”按钮，设置特殊格式，高亮显示。如图8-2所示。
数据分析实验报告
数据分析实验报告 【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出：
方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689
1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 身高N60正态参数a,,b均值139.00
标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验
【最全最详细】数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (2) 1.1数据挖掘 (2) 1.1.1数据挖掘的概念 (2) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (3) 1.2.1关联规则的概念 (3) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (4) 2.用Matlab实现关联规则 (6) 2.1Matlab概述 (6) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (7) 3.用java实现关联规则 (11) 3.1java界面描述 (11) 3.2java关键代码描述 (14) 4、实验总结 (19) 4.1实验的不足和改进 (19) 4.2实验心得 (20)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据） ·数据集成（多种数据源可以组合在一起） ·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。 神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。 遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。 决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从
【实验室】大数据实验室解决方案 -2020版本
实验室 https://www.sodocs.net/doc/1b10831301.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
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数
据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组
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/1b10831301.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
光电效应实验报告数据处理 误差分析
表1-1：不同频率下的遏止电压表 λ（nm）365 404.7 435.8 546.1 577 v（10^14）8.219 7.413 6.884 5.493 5.199 |Ua|(v) 1.727 1.357 1.129 0.544 0.418 表1-2：λ=365（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-1.927 -1.827 -1.727 -1.627 -1.527 -1.427 -1.327 I/(10^-11)A-0.4 -0.2 0 0.9 3.9 8.2 14 -1.227 -1.127 -1.027 -0.927 -0.827 -0.727 -0.718 24.2 38.1 52 66 80 97.2 100 表1-3：λ=404.7（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v) -1.477 -1.417 -1.357 -1.297 -1.237 -1.177 -1.117 I/(10^-11)A -1 -0.4 0 1.8 4.1 10 16.2 -1.057 -0.997 -0.937 -0.877 -0.817 -0.757 -0.737 24.2 36.2 49.8 63.9 80 93.9 100 表1-4：λ=435.8（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-1.229 -1.179 -1.129 -1.079 -1.029 -0.979 -0.929 I/(10^-11)A-1.8 -0.4 0 2 4.2 10.2 17.9 -0.879 -0.829 -0.779 -0.729 -0.679 -0.629 -0.579 -0.575 24.8 36 47 59 71.6 83.8 98 100 表1-5：λ=546.1（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-0.604 -0.574 -0.544 -0.514 -0.484 -0.454 -0.424 I/(10^-11)A-4 -2 0 3.8 10 16.2 24 -0.394 -0.364 -0.334 -0.304 -0.274 -0.244 -0.242 34 46 56.2 72 84.2 98.2 100 表1-6：λ=577（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-0.478 -0.448 -0.418 -0.388 -0.358 -0.328 -0.298 I/(10^-11)A-3.1 -1.8 0 2 6 10.2 16.1 -0.268 -0.238 -0.208 -0.178 -0.148 -0.118 -0.088 -0.058 22.1 31.8 39.8 49 58 68.2 79.8 90.1 -0.04 100
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