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大数据环境下的增强学习综述_仵博

大数据环境下的增强学习综述*

仵博，冯延蓬，孟宪军，江建举，何国坤

（深圳职业技术学院教育技术与信息中心，广东深圳 518055）

摘要：在大数据应用领域，如何快速地对海量数据进行挖掘是当前大数据应用基础研究的热点和难点，也是制约大数据真正应用的关键．而机器学习是解决该问题的有效途径，本文综述抽象增强学习、可分解增强学习、分层增强学习、关系增强学习和贝叶斯增强学习等五类增强学习方法的研究进展，分析了它们的优势和缺点，指出将监督学习或半监督学习与增强学习相结合是大数据机器学习的有效方法．关键词：大数据；增强学习；维数灾

中图分类号：TP18 文献标志码：B 文章编号：1672-0318（2014）03-0071-05

增强学习（Reinforcement Learning，简称RL）是一种有效的最优控制学习方法，实现系统在模型复杂或者不确定等条件下基于数据驱动的多阶段优化学习控制，是近年来一个涉及机器学习、控制理论和运筹学等多个学科的交叉研究方向．增强学习因其具有较强的在线自适应性和对复杂系统的自学能力，使其在机器人导航、非线性控制、复杂问题求解等领域得到成功应用[1-4]．经典增强学习算法按照是否基于模型分类，可分为基于模型（Model-based）和模型自由（Model-free）两类．基于模型的有TD学习、Q学习、SARSA和ACTOR-CRITIC等算法．模型自由的有DYNA-Q和优先扫除等算法．以上经典增强学习算法在理论上证明了算法的收敛性，然而，在实际的应用领域，特别是在大数据环境下，学习的参数个数很多，是一个典型的NP难问题，难以最优化探索和利用两者之间的平衡[5-8]．因此，经典增强学习算法只在理论上有效．

为此，近年来的增强学习研究主要集中在减少学习参数数量、避免后验分布全采样和最小化探索次数等方面，达到算法快速收敛的目的，实现探索和利用两者之间的最优化平衡．当前现有算法按照类型可分为五类：1）抽象增强学习；2）可分解增强学习；3）分层增强学习；4）关系增强学习；5）贝叶斯增强学习．

1 抽象增强学习

抽象增强学习（Abstraction Reinforcement Learning，简称ARL）的核心思想是忽略掉状态向量中与当前决策不相关的特征，只考虑那些有关的或重要的因素，达到压缩状态空间的效果[9]．该类算法可以在一定程度上缓解“维数灾”问题．状态抽象原理如图1所示．

目前，状态抽象方法有状态聚类、值函数逼近和自动状态抽象等方法．函数逼近方法难于确保增强学习算法能够收敛，采用线性拟合和神经网络等混合方法来实现函数逼近是当前的研究热点和方向．状态聚类利用智能体状态空间中存在的对称性来压缩状态空间，实现状态聚类．自动状态抽象增

深圳职业技术学院学报 2014年第3期 No.3, 2014

收稿日期：2013-10-14

*项目来源：广东省自然科学基金项目（S2011040004769）和深圳市科技研发资金项目（JCYJ20120617134831736）

作者简介：仵博（1979-），男，河南桐柏人，副教授，博士，主要研究领域为序贯决策、机器学习和大数据.

冯延蓬（1980-），男，山东潍坊人，讲师，硕士，主要研究领域为无线传感器网络、智能决策和大数据.

孟宪军（1979-），男，北京大兴人，助理研究员，博士，主要研究领域为数据挖掘、自然语言处理和机器学习.

江建举（1976-），男，河南内乡人，高级工程师，硕士，主要研究机器人控制、群智能和大数据.

何国坤（1980-），男，广东深圳人，高级工程师，硕士，主要研究领域为软件工程、机器学习和大数据.

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）图1 状态抽象原理示意图

强学习方法利用U -树自动地由先验知识推理出状态抽象，是状态抽象增强学习研究的方向之一．以上算法都在一定程度上缓解了增强学习中大规模状态造成算法无法收敛的问题，但是存在以下缺点：1）增强学习的绩效依赖于状态抽象方法对状态空间的划分，如何合理划分子空间是状态抽象增强学习面临的难题．如果空间划分过粗，难以实现增强学习算法的快速收敛；而如果空间划分过细，则会丧失泛化能力．2）状态抽象方法与特定问题表示相关，缺少统一的理论框架，阻碍了状态抽象增强学习的广泛应用．

2 可分解增强学习

可分解增强学习（Factored Reinforcement Learning ，简称FRL ）是一种对状态转移函数和报酬函数进行压缩表示的增强学习方法[10]．该方法的核心思想是首先利用动态贝叶斯网络的条件独立特性和上下文独立特性将状态转移函数和报酬函数进行可分解描述，将离散的概率分布函数转化成决策树来表示，达到将大规模指数级的状态空间压缩到多项式级别的状态空间的目的，然后采用决策论回归方法对决策树进行学习，可分解原理如图2所示．

可分解增强学习的思想来源于Boutilier 等人在2000年发表在《Artificial Intelligence 》上的论文，该论文指出采用可分解表示方法可以将高维状态空间压缩为低维可求解空间，并详细介绍可分解的理论和方法，以及结构化动态规划（Structured Dynamic Programming ，简称SDP ）算法，为可分解增强学习奠定了理论基础．更进一步，Guestrin 等人[11]提出结构化线性规划

X Y

图2 可分解原理示意图

（Structured Linear Programming ，简称SLP ）算法和可分解增强学习算法，实现了求解240~250规模的问题．

由于FRL 极大地降低求解问题的规模，提供学习算法收敛速度，成为近年来的研究热点．例如，Degris 等人提出的SDYNA 算法，Kroon 等人提出的KWIK 算法[12]，Kozloval 等人提出的IMPSPITI 算法和TeXDYNA 算法[13]，Hester 等人提出的RL-DT 算法[14]，Szita 等人提出的FOIM 算法[15]，Vigorito 等人针对状态和动作连续情况下提出的OISL 算法[16]0．

以上FRL 算法相同之处是首先采用监督学习方法建立状态转移函数和报酬函数的可分解表示，然后根据观察结果，采用不同的方法来更新状态转移函数模型和报酬函数模型．因此，如何建立应用对象的可分解泛化表示，减少学习的参数个数，提高在后验分布采样算法的性能是目前研究的难点．

3 分层增强学习

分层增强学习（Hierarchical Reinforcement Learning ，简称HRL ）实质上也是一种任务分层方法，其核心思想是将一个大规模难于求解的问题分解成若干个较小规模易于求解的问题[10]．该算法可以有效解决学习参数数量随状态变量维数成指数级增长这一“维数灾”问题[17]．HRL 任务分层方法可分为手工分层和自动分层，手工分层方法是根据智能体先验知识采用手工方式来分解，自动任务分层方法是通过自动探索，自动发现和构造某种形式的层次结构．根据先验知识，采用自动任务分层方法是目前HRL 领域的研究热点．HRL 原理如图3所示．

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图3 分层原理示意图

由于HRL 能够有效降低求解问题的规模，成为当前增强学习研究的热点和难点．在当前研究成果中，具有里程牌意义的算法为Option 算法、HAMs 算法和MAXQ 算法．Option 算法的任务分层其实是在大数据空间上探索子目标并构造Option 的过程．HAMs 算法通过引入有限状态机概念，使之用于表达大数据空间中的区域策略．MAXQ 算法的任务分层是在任务空间上构造多个子任务的过程，它直接从任务分层的角度来处理大数据模型，所有子任务构成一个任务图．

近年来，国内外研究人员针对以上三个算法缺点，提出不少改进型HRL 算法．例如，Subramanian 等人提出的Human -Options 方法

[18]

，Joshi 等人[19]采用面向对象表示方法来构造

HRL 模型，利用特定领域知识进行动作选择，以提高学习效果．Jong 等人结合Rmax 算法和MAXQ 算法的优点，提出一种混合型RMAXQ 算法[20]．

以上算法在特定的实验平台和应用领域有效，但是面对如何划分层次来保证HRL 算法收敛的实时性和策略求解的最优性是目前的难题．

4 关系增强学习

人们在处理复杂领域的问题的时候，会很自然的使用关系的方法．关系增强学习（Relational Reinforcement Learning ，简称RRL ）是采用关系逻辑或图结构等表示方法来描述环境[21]．当前RRL 的研究主要以关系表示为基础，考虑在关系表示上如何把握环境的不同状态[22]．RRL 在的优点在于：首先，它可以将在相似环境中的对象和已经学习到的知识泛化到不同的任务中；其次，

使用关系表示也是一种比较自然的利用先验知识（背景知识）的方式．目前比较常用的方法就是用一阶逻辑形式扩展成关系先验，或者扩展成能表达概率和效用的扩展逻辑行为语言[23,24]．

RRL 利用关系逻辑的形式来描述复杂问题，利用先验知识进行逻辑推理，符合人类的思维习惯．但是，从目前应用来看，RRL 只在小规模特定问题有效，例如积木世界、十五子棋和一些小游戏中．如何实现RRL 的泛化，如何在大规模动态不确定环境下进行逻辑推理是RRL 领域中的难题．

5 贝叶斯增强学习

贝叶斯增强学习（Bayesian Reinforcement Learning ，简称BRL ）利用模型先验知识对未知模型参数建模，然后根据观察数据对未知模型参数的后验分布进行更新，最后根据后验分布进行规划，以期最大化期望报酬值[25]．由于BRL 为最优化探索和利用之间的平衡提供一种完美的解决方案，得到广泛关注，成为当前RL 领域研究的热点．RRL 原理如图4所示．

BRL 可分为模型自由[26]和基于模型[27]两类．模型自由增强学习算法直接学习最优策略和最优值函数，需求太多的探索，造成算法收敛速度慢，无法实现在线学习．同时，在实际的应用领域状态转移函数往往会丢失数据，造成算法的失真．基于模型的增强学习利用先验知识缓和数据丢失，加速算法收敛，减少探索次数，能够最优化平衡探索和利用二者之间的关系．但是，基于模型的增强学习计算量大，使其无法实现在线学习．为此，如何有效降低未知参数个数，提高在高维后验概率分布上规划

图4 贝叶斯增强学习原理示意图

的效率是目前增强学习的难题．

6 结论

在大数据中进行机器学习，特别是增强学习，是当前大数据基础研究的热点和难点，也是推进大数据应用的关键．规模巨大的数据是增强学习的瓶颈，针对于此，本文研究了当前五类增强学习方法，并指出它们的优势和缺点．大数据的关键在于应用，选用何种增强学习方法需要根据特定的应用而定．当前，在大数据应用领域，将监督学习或半监督学习与增强学习相结合是一条有效的方法．

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An Overview of Reinforcement Learning in Big Data

WU Bo, FENG Yanpeng, MENG Xianjun, JIANG Jianju, HE Guokun （Education Technology and Information Center, Shenzhen Polytechnic, Shenzhen, Guangdong 518055, China）

Abstract: In the field of big data application, processing the huge amount of data is an issue of great concern and a hard nut to crack in big data application basic research. It is also the main factor that affects the application of big data. Nevertheless, machine learning offers an effective approach to solving this problem. This paper reviews the research on abstract reinforcement learning, factored reinforcement learning, hierarchical reinforcement learning, relational reinforcement learning, and Bayesian reinforcement learning, analyzes their advantages and disadvantages respectively, and points out that combining supervised learning or semi-supervised learning with reinforcement learning is an effective method for machine learning in big data.

Key words: big data; reinforcement learning; curse of dimensionality

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数据挖掘研究现状综述

数据挖掘引言数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

大数据背景下财务管理工作方略谈

大数据背景下财务管理工作方略谈摘要：企业财务管理的水平直接影响了企业的内部发展状况，良好的财务管理制度有助于推动企业健康发展，提升企业发展的整体水平。当前，随着科学技术的不断发展，大数据时代已经来临，计算机网络逐渐深入到人们生活的方方面面，在企业财务管理中，也应当做好分析和探究，积极利用大数据时代的优势和特点，优化财务管理工作，促进财务管理更加科学化和规范化。本文就大数据背景下财务管理工作方面的内容进行分析和探究，并提出一系列有效的财务管理对策。关键词：大数据；财务管理；管理对策；科学化和规范化一、大数据背景下加强企业财务管理的意义大数据作为互联网的重要产物，对人们的影响非常大，不仅影响了人们的生活和工作，而且对企业的财务管理也具有较深刻的影响，因此在大数据背景下做好企业财务管理工作，提升财务管理的整体有效性就显得十分迫切。具体来说，大数据背景下加强企业财务管理的意义可以总结为如下几点： 1.有助于最大限度地规避企业财务风险

在企业的日常经营中无法避免地会遇到各种风险，如投资风险、信用风险等等，如果不好好应对和解决风险，将会对企业发展产生非常大的损失。在大数据背景下，企业与税务、工商以及银行各个机构联系更为紧密，通过数据处理技术进行经营活动的开展，及时对企业发展的具体情况进行分析，找出企业发展中存在的财务风险，并及时规避风险，有助于降低企业的损失，促进企业更加健康地发展。 2.有助于提升企业财务管理的效率传统财务管理模式下，企业主要是依靠人工进行数据的分析和计算，数据处理的水平低，并且容易出现差错，而大数据背景下，企业的财务管理不在仅仅局限于人工，而是能够通过网络进行数据的快速处理和分类，这就为财务管理提供了便捷性，降低出差错的可能性，使得财务管理的效率不断提升。同时，通过引进先进的计算机技术，企业能够从更多方面进行数据的分析和处理，使得计算出来的数据更加有效，能够为企业决策提供更加有效的参考。二、大数据背景下加强企业财务管理工作的具体对策大数据时代对企业的发展产生了深刻的影响，企业只有做好自身财务管理制度的更新和完善，提升财务管理的水平，有效顺应大数据时代的发展，才能更好地推动企业发展。大数据背景下加强企业财务管理工作十分重要，具体的策略如下：

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。江西理工大学

大数据环境下的企业管理

题目：大数据环境下的企业管理问题作者：唐梦梦摘要：大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。本文主要分析了大数据的特点，大数据对企业管理的影响，讨论了在大数据的影响下，企业如何进行管理决策和利用大数据应该注意的事项。利用统计学，数据库，EXCEL和数据挖掘等知识和数学方法得出以下指标及结论。从企业的产品销售情况可以得出哪些产品要淘汰，哪些产品要更新。从各个品牌的广告投放来获得有用的信息，了解对手的广告投放。方便企业花最少的成本，获取更多的利益。因此，大数据的时代，企业可以利用大数据，对数据“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策，进行管理决策。但是同时也要注意，合理利用大数据，不要神话大数据，要结合管理经验和数据进行共同决策管理。企业大引入大数据的时候要切合实际。正文：第一章大数据时代的特点视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有“大”这一个特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成。大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式。在大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。第二章大数据对企业管理的影响 1. 大数据推动企业管理变革当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。

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大数据环境下财务会计理论创新研究摘要：本文围绕当前的财务会计工作现状，分析大数据发展对传统会计带来的冲击，结合相关财务会计理论，研究大数据环境下财务会计理论创新的可行性，并据此提出促进企业财务会计的发展建议，希望能够为我国财务会计理论创新提供参考。关键词：财务会计理论；大数据时代；创新一、大数据环境对传统会计带来的冲击一是强化复式记账法。在大数据时代，借助于数据信息处理的便利性，财务工作人员可以利用云平台来进行数据信息的收集与处理，利用当前的财务软件进行智能化的处理，对原有的借贷记账法带来了冲击，现在只需要利用复式记账原理就可以实现会计账务的处理，而不是一定要满足借贷记账下“有借必有贷，借贷必相等”的规则。二是会计账务处理流程改变。传统财务会计的账务处理较为复杂且效率低，易出错。在大数据时代，借助数据信息化以及电算化在数据收集与分析上的优势，可以借助电算化软件实现记账、过账以及报账等工作的一体化流程，借助一个大数据库便可以实现全部的解决，在很大的程度上简化了会计的账务处理流程。三是优化传统会计岗位设置。传统的财务会计工作主要是依据过去交易或者事项形成的原始凭证为依据，逐步进行账务处理，其业务的处理特点使得相关岗位设置较为繁多。但是在大数据环境下，借助云计算技术，对相关的岗位处理流程进行了优化，省去了很多不必要的环节，也促使其机构设置更加的扁平化，减少很多财务会计岗位，降低企业的经营成本，但是同时也会给财务会计从业人员的就业带来影响。四是促使财务会计工作的转型。传统的财务工作重视财务数据却忽视战略性长远规划，不利于完成企业财务分析与战略的制定，不利于企业的长远发展。目前财务会计工作人员很大部分的工作都集中在经济业务的处理上，其工作效率较低并且不能为企业的发展带来长期有效的经济利益，太多的历史数据并不能够及时对企业的经营活动带来促进作用。而在大数据时代，随着数据信息共享的发展，可以实现数据的快速收集与分析处理，能够帮助企业管理决策层更好地进行资源的配置，优化其决策，推动会计工作的转型升级。五是促进了财务会计与管理会计的融合。大数据技术促进了企业信息化的发展，带动了企业管理方式的发展变化，同时也促进了财务会计向管理会计的转变。对相关会计从业人员的知识水平要求也不断提高，随着企业的业务综合性将会逐渐增强，相关知识的广度也会不断提升，内部管理控制以及财务控制等的影响也会逐渐加大，在很大程度上将会推动管理会计与财务会计的融合与发展。二、会计理论创新与变革的可行性分析 1.环境可行性在大数据环境下，促进了会计环境资本多元化的发展变化，也使得财务资本增长速度较快。社会经济的一体化发展，对企业的经济结构模式、运营方式以及管理方式都带来了影响，对会计环境的变革起到了良好的促进作用，也为会计理论的创新发展提供了大环境发展的可行性。 2.理论可行性随着现代化企业经济业务的复杂性不断增加，对会计的理论以及会计发展的技术要求也发生了转变，要加强对会计技术和会计理论更为深入的研究，紧扣时代发展的趋势，确定相关的会计目标，在信息技术发展的基础上突破原有的会计前提以及会计假设等，为会计信息的完

大数据环境下的数据迁移技术研究_王刚

Microcomputer Applications Vol. 30, No.5, 2013 研究与设计微型电脑应用 2013年第30卷第5期 ?1? 文章编号：1007-757X(2013)05-0001-03 大数据环境下的数据迁移技术研究王刚，王冬，李文，李光亚摘要：数据是信息系统运行的基础和核心，是机构稳定发展的宝贵资源。随着信息系统数据量成几何级数增加，特别是在当前大数据环境和信息技术快速发展情况下，海量数据迁移是企业解决存储空间不足、新老系统切换和信息系统升级改造等过程中必须面对的一个现实问题。如何在业务约束条件下，快速、正确、完整地实现海量数据迁移，保障数据的完整性、一致性和继承性，是一个关键研究课题。从海量数据管理的角度，阐述了海量数据迁移方法，比较了不同数据迁移的方案特点。关键词：大数据；数据迁移；存储中图分类号：TP391 文献标志码：A Data Migration Technology Research Based on Big Data Environment Wang Gang 1, Wang Dong 2, Li Wen 3, Li Guangya 2 (https://www.sodocs.net/doc/1b18862899.html,rmation Center of Shanghai Municipal Human Resources and Social Security, Shanghai200051, China; 2. Wonders Information Co., Ltd., Shanghai201112, China; 3. Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai201600, China) Abstract: The data is the core resource of the information system, it is the basis of the enterprise, With the continuous of business, a geometric increase in the amount of data generated by the information system, especially in the case of current data environment and information technology. The massive data migration is a real problem. With the business constraints, the massive data migration is a key research topic, in this paper, from the point of view of the massive data management, elaborated a massive data migration me-thod, and compare the characteristics of different data migration program. Key words: Big Data; Data Migration; Storage 0 引言数据一直是信息系统的基础和核心。一方面，随着企业业务的发展，信息系统覆盖面的扩大，管理和服务精细化层度的深入，集中式的管理信息系统正在不断应运而生，各行各业都先后出现了规模庞大的数据中心。这些数据中心经过一段时间的运行，其数据量正成几何级增长，有的甚至可以达到TB 级或PB 级。另一方面，新的技术架构和业务操作对性能指标提出了更高的要求，而这些要求往往需要通过软件升级或者硬件更新的方式来实现，因而在新老系统的切换或升级改造过程中，势必会面临一个现实问题――数据迁移。吕帅[1] 等人从分级存储管理的角度提出了混合存储环境下的数据价值评估模型和迁移过程控制理论，提出了数据价值的精确判定。徐燕[2] 等人利用编程基础实现了异构数据库系统间的数据迁移，提出了数据迁移的抽取、转换和载入3个过程。李喆[3]等从项目管理和方法论角度描述了企业级数据迁移的过程。张玺[4]针对数据从磁盘到磁带的数据迁移问题，提出了并行文件处理方式。丛慧刚[5]等人，从元数据角度，提出了数据迁移中元数据对映射模式体系，对采用源数据驱动ETL 引擎进行功能实现。这些研究都是根据具体工程中数据迁移这个关键问题进行了研究，但是随着信息技术的发展，针对数据迁移整体管理缺少研究。本文结合某特大型城市社会保险信息系统管理过程中大数据环境下，海量数据迁移问题进行整体分析，对可能需要大数据迁移的驱动因素和在数据迁移过程中需要关注的各类风险点进行了汇总分析，根据这些风险对数据迁移的各类方案进行分析、研究和论述，最后针对实际工作给出了实际应用。 1 数据迁移驱动分析 1) 新老系统切换需要：数据作为企业的核心资源，是企业业务连续和发展的基础，因此当信息系统更新或者新老系统切换时，需要对老系统的数据进行整理，抽取，并按照新系统的业务逻辑和数据规则进行迁移，以保障业务的连续性。 2) 搬迁或数据中心合并需求：很多政府政策上的指导引发了组织结构的变化以及数据分布的改变。一个非常有名的例子是美国的金融监管法案 (Ring-Fencing Senario)，这个法案要求所有的银行把数据通过几个步骤和高危投资业务进行隔离。而这些步骤会涉及大量的结构性数据（数据库）和非结构性数据（金融交易的图像存档）的迁移。 3) 性能提升需求：由于业务的发展，企业规模的变大， —————————————— 基金项目：核高基重大专项课题（2009ZX01043-003-004-05）；上海市教委科研创新项目（11YS205）和上海市高校“085工程”项目资助。作者简介：王刚（1974-）男，上海市，上海市人力资源和社会保障信息中心，工程师，本科，研究方向：计算机信息系统集成和安全管理，上海， 200051 王冬（1972-）男，上海市，万达信息股份有限公司，工程师，硕士，研究方向：信息系统软件工程和数据挖掘，上海，200051 李文（1972-）女，上海市，上海对外贸易学院，副教授，博士，研究方向：计量经济和数据挖掘，上海，200051 李光亚（1973-）男，上海市，万达信息股份有限公司，教授级高工，博士，研究方向：计算机软件、系统集成、信息安全、软件工程等，上海，200051

基于大数据环境下的数据安全探究

基于大数据环境下的数据安全探究一、大数据的概念大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。二、大数据环境的特点通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。 (二)数据形式多种多样随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。

(三)价值密度低对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。 (四)具有高效的运算速度和运算能力大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。三、大数据环境下存在的数据安全问题 (一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络黑客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。 (二)大数据环境下信息的可靠性下降

数据挖掘算法综述

数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监

督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是

针对微博用户信息的数据挖掘分析

针对微博用户信息的数据挖掘分析数据挖掘什么是数据挖掘？百度百科上定义，数据挖掘是“一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法”。简单来说，就是通过一定的分析，找出大量的数据中隐藏的一些特殊的相关性或者规律，并由这些规律挖掘出一些事物的特性。数据挖掘被广泛运用于企业的运营和发展中，企业常常通过对源自客户的大量的数据的分析，以获取客户的特性，由此尽可能应和客户的需求，从而能够在市场上博取更多消费者的青睐，以更具竞争力。分类分析、聚类分析和关联分析是数据挖掘的三大主要任务。在本项目中，重点运用到了聚类分析，并辅以关联分析。聚类分析主要任务是确立某一个对象属性作为标准（如空间坐标、时间等），然后根据数据对象在该属性上的相近程度或密集程度，将数据对象分成不同的簇，使得相比之下在同一个簇中的对象具有很高的相似性，并由此导出规则；而关联分析则是根据对象的属性，得出对象与其他对象之间隐含的关联，并得出规律，以便达到以下目的：给出某一个对象的某一种属性，便可知道该种情况包含了其他哪些对象的哪些属性。聚类和关联分析在文章接下来会有更加详细的描述异常分析、特异群组分析和演变分析是数据挖掘的另外三大任务，在这里我们不作详细描述。微博数据分析网络社交平台已经是现代人的生活中不可缺少的一部分，脸书、推特、人人、QQ、微博、微信等等类似的社交平台层出不穷，而这样的社交平台中无疑蕴含着大量的信息。企业可以分析这些数据，大致提取出用户的特征和生活规律，了解客户的需求，以便更好的利用这个平台，扩展业务，从而获取更大的盈利。对这些企业来说，这无疑是一个巨大的商机。本项目的工作 “基于空间轨迹和发博特点的微博用户特征数据分析”的主要任务是通过分析微博用户所发过的大量的微博中的时间及空间坐标，来得出用户的工作地/居住地、活动性、消费水平（消费偏好）、职业、亲子状况（孩子年龄）等特征及偏好，并最终提取出上述各种属性的关系，运用关联分析勾画出该用户的立体形象。下面，本文将对用户的活动性（及工作地/居住地）这一属性的分析及其相对应的数据挖掘分析，及其后续改进工作进行重点描述，并对关联规则的初步应用简要提及。 1、用户活动性、工作地/居住地我们用活动性来衡量一个用户的活跃程度，即判断该用户是尝尝四处奔波，还是喜欢老

大数据环境下的数据安全研究

大数据环境下的数据安全研究摘要：大数据蕴藏着价值信息，但数据安全面临严峻挑战。本文在分析大数据基本特征的基础上，提出了当前大数据面临的安全挑战，并从大数据的存储、应用和管理等方面阐述了大数据安全的应对策略。关键词：大数据；数据安全；云计算；数据挖掘 Abstract：The Big Data contain Valuable information，However, data security is facing serious challenges。based on the analysis of the basic characteristics of the Big Data，The paper propose the current risk of Big Data，and further from the Big Data’s storage, application and management expounds the Big Data Security strategy. Key words：Big Data；Data security；Cloud Computing；Data Mining 0引言随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设，全球数据量出现爆炸式增长，仅在2011年就达到1.8万亿GB。IDC 预计，到2020年全球数据量将增加50倍。毋庸臵疑，大数据时代已经到来。一方面，云计算为这些海量的、多样化的数据提供存储和运算平台，同时数据挖掘和人工智能从大数据中发现知识、规律和趋势，为决策提供信息参考。但是，大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度，随之而来的隐私数据或敏感信息的泄露事件时有发生。面对大数据发展的新特点、新挑战，如何保障数据安全是我们需要研究的课题。 1 大数据的特征大数据通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。随着对大数据研究的进一步深入，大数据不仅指数据本身的规模，也包括数据采集工具、数据存储平台、数据分析系统和数据衍生价值等要素。其主要特点有以下几点： 1.1数据量大大数据时代，各种传感器、移动设备、智能终端和网络社会等无时不刻都在产生数据，数量级别已经突破TB，发展至PB乃至ZB，统计数据量呈千倍级别上升。据估计，2012年全球产生的数据量将达到2.7ZB，2015年将超过8ZB[1]。 1.2类型多样当前大数据不仅仅是数据量的井喷性增长，而且还包含着数据类型的多样化发展。以往数据大都以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据，每年都以60%速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上[1]。 1.3运算高效基于云计算的Hadoop大数据框架，利用集群的威力高速运算和存储，实现了一个分布式运行系统，以流的形式提供高传输率来访问数据，适应了大数据的应用程序。而且，数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展，可从海量的数据中深度解析，提取信息，掌控数据增值的“加速器”。 1.4产生价值价值是大数据的终极目的。大数据本身是一个“金矿产”，可以从大数据的融合中获得意想不到的有价值的信息。特别是激烈竞争的商业领域，数据正成为企业的新型资产，追求数据最大价值化。同时，大数据价值也存在密度低的特性，需要对海量的数据进行挖掘分析

探讨大数据环境下的企业财务管理

探讨大数据环境下的企业财务管理随着现代信息技术的发展，目前企业的财务管理活动已经离不开大数据的影响。财务管理理论也需要考虑目前互联网金融与大数据时代带来的影响与冲击，进而进行相应的调整。本文分析了目前大数据环境下存在的问题，进而讨论大数据时代下企业财务管理的现状，最后提出了大数据环境下企业财务管理优化路径分析。标签：大数据环境；企业财务管理；投资风险；风险控制一、目前大数据环境下的存在的问题在大数据环境下，不少企业的管理等工作如财务管理工作与相关的财务管理理论都受到云计算与互联网经济的影响与冲击，面临着很多新技术的挑战，存在很多问题。概括起来，主要包括计量与财务风险的防范问题，如何对股东的价值进行计量与提升，如何利用财务理论对财务管理的具体实践进行具体分析，目前的财务管理理论是否能够进行重构与重组。在企业的管理活动中，大数据的经营理念与理论对企业的商业模式、管理方式、经营管理理念、战略决策方式与方法产生了很大冲击，促使企业进行相应的变革。下面针对目前企业经营管理中出现的问题提出了相应的对策与建议，以期对企业的经营管理进行优化。二、目前大数据环境下企业财务管理工作现状就目前企业财务管理中比较领先的管理系统来说，在企业财务管理的内容方面，在保持传统财务管理工作中财务资金的管理、成本控制的同时，应对这些资源进行充分整合，同时随着目前信息技术大数据的发展，其中加入了新的项目管理、业务经营管理、预算体系等不同项目，应对这些新添加的项目进行有效融合，基于大数据的环境下，把具体的管理项目进行模块化与数据化处理。目前社会各个层面出现了对企业财务信息及财务决策产生影响作用的因素，首先是财务会计的基本数据，除此之外，还包括资本市场情况、行业发展情况、供应商与客户之间的互动与沟通等，企业长远发展的战略规划、核心的技術研发进展情况、人力资源成本以及业务单位的有关信息等，都会对企业财务的分析与决策过程产生重大影响。三、大数据环境下的企业财务管理优化路径分析（1）企业管理中对投资决策的优化。在目前大数据的环境背景下，传统的评估投资技术已经不能够适应时代的发展，出现了很多的弊端。其中现金流估计方面会对整个投资项目产生重大直接影响，一旦投资人对现金流的实际情况掌握不够，那么项目投资就有可能崩盘。同时当现金流比较少或者现金流去向情况不

文献综述_数据挖掘

数据挖掘简介数据挖掘的任务数据挖掘的任务就是从实例集合中找出容易理解的规则和关系。这些规则可以用于预测未来趋势、评价顾客、评估风险或简单地描述和解释给定的数据。通常数据挖掘的任务包括以下几个部分: 数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值，或者用直方图、饼图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。数据泛化目前主要有两种技术:多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。多维数据分析方法是一种数据仓库技术，也称作联机分析处理(OLAP，onLineAnalysisProeess)。数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。决策的前提是数据分析。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大。因此一种很自然的想法是，把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便于决策支持系统使用。存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用，如著名的SAS数据分析软件包、Businessobject公司的决策支持系统Businessobjeet，以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。采用多维数据分析方法进行数据总结，它针对的是数据仓库，数据仓库存储的是脱机的历史数据。为了处理联机数据，研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。它的思路是，直接对用户感兴趣的数据视图(用一般的SQL查询语言即可获得)进行泛化，而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系，它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。有了泛化关系后，就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识，如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则，以及关联规则等。数据挖掘的分类数据挖掘所能发现的知识有如下几种: .广义型知识，反映同类事物共同性质的知识; .特征型知识，反映事物各方面的特征知识; .差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识; .关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识; .预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据; .偏离型知识。揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如，从一家超市的数据仓库中，可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”，也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”，这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。数据挖掘的方法数据挖掘并非一个完全自动化的过程。整个过程需要考虑数据的所有因素和其预定的效用，然后应用最佳的数据挖掘方法。数据挖掘的方法很重要。在数据挖掘的领域里.有一点已经被广泛地接受，即不管你选择哪种方法，总存在着某种协定。因此对实际情况，应该具体分析，根据累积的经验和优秀的范例选择最佳的方法。数据挖掘中没有免费的午餐，也没

数据挖掘_Twitter Users by Month Added(每月新增微博用户数量统计)

Twitter Users by Month Added(每月新增微博用户数量统计) 数据摘要： This dataset is a list of the number of user counts by the month in which the account was created collected from tweets sent between March 2006 and March 2010. Each user profile includes a timestamp for when the account was created. This dataset counts the number of users who created accounts and sorts them by year and month. Since the full scrape does not cover 100% of users, the total number of users is estimated by looking at the minimum and maximum user id number for each month. The coverage of the scrape is then calculated from this estimated number of users. 中文关键词：微博用户,每月新增,数据集,社会网络分析, 英文关键词： Twitter Users,Month Added,dataset, Social Network Analysis,

大数据时代下的财务管理

大数据时代下的财务管理 ACCA(特许公认会计师公会)与IMA(美国管理会计师协会)近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如何(而不是在何种程度上)影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。这篇名为《大数据：机遇和风险》(Big data: its power and perils)的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。大数据的优势在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性何时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。

数据挖掘课程论文综述

海南大学数据挖掘论文题目：股票交易日线数据挖掘学号：20100602310002 姓名：专业：10信管指导老师：分数：

目录目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12) 4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15)

1.数据挖掘目的数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。

互联网+环境保护监管监测大数据平台整体解决方案

目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21

2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)

3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)