区块链技术与大数据分析

大数据对供应链的影响

大数据对供应链的影响 随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。 第三产业供应链协同应用市场进入空间较大，尤其以医疗、金融、电子商务等细分领域需求较高。第二产业供应链协同市场成熟度逐步提高，尤其以物流、汽车、零售、公共事业为主要领域，供应链协同数据将起到市场升级的核心驱动作用。 企业到底如何应用大数据？ 1、预测：精确的需求预测。需求预测是整个供应链的源头，整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。 如汽车行业，在内部进行精准预测后，可以及时收集何时售出、何时故障及何时保修等一系列信息，由此从设计研发、生产制造、需求预测、售后市场及物流管理等环节进行优化，实现效率的提升，并给客户带来更佳的用户体验。

2、资源获取：敏捷、透明的寻源与采购。为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商满足生产需求；同时，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。 3、协同效率：建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。订单处理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。 4、供应链计划，与物料、订单同步的生产计划与排程。有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。 5、库存优化。成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。

大数据、物联网,区块链

物联网，区块链和大数据之间的关系 这三个技术之间互有联系又各有特点，其中的物联网、大数据是第三次信息化浪潮的代表技术，下面分别介绍一下这三个技术名词： 简单的说物联网就是物物相连的网络，把所有的物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，以实现智能化识别和管理。物联网应用中有三项关键技术：传感器技术、RFID标签、嵌入式技术。物联网的应用十分广泛，涵盖了交通、医疗、公共安全、装备制造、智能家居等等。 区块链是随着互联网金融概念火起来的概念，区 块链最著名的应用就是比特币。伴随着比特币的 火爆行情，大家对区块链颇为看好，尤其是著名 投资人徐小平的一番言论，把区块链直接推向了 投资的风口。那么什么是区块链呢？区块链技术 是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全，是一种全新的分布式基础架构与计算方式。要想解释清楚区块链的概念，真不是一两句话可以说明白的，简单说就是区块链能让你的数据在网络上安全的与别人进行交互，网络虚拟货币是典型的应用。 大数据的概念可以简单用4个特点来总结：数据量 大、数据结构多样、价值密度低、速度快。这几个 特点是公认的，当然也有人为大数据增加很多特点， 这里就不一一说明了。大数据的魅力在于让数据说 话，通过机器学习、数据挖掘等方式让数据呈现出 一定的规律和逻辑，能通过不相关的数据进行行为 预测，这些是大数据的应用价值。 物联网、云计算、大数据它们三者之间联系紧密， 物联网为大数据提供了数据，云计算为物联网提 供了搭建平台，云计算也为大数据分析提供了强 大的运算能力，物联网和区块链的正常运行，都 需要大数据的支撑，而在他们正常运行的过程中， 也同样会产生海量数据，从一定意义上讲大数据是物联网和区块链的基础，物联网和区块链是大数据的延伸。

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

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 接收到一个时就直接将key复制到输出的key中，并将value设置成空值。在MapReduce流程中，Map的输出 经过shuffle过程聚集成后会被交给Reduce。所以从设计好的Reduce输入可以反推出Map输出的key应为数据，而

供应链管理系统分析与设计

供应链管理系统（分析与设计） 指导老师： 另I」：系 专业： 班级： 小组成员: 供应链管理系统分析与设计 一、需求分析 需求分析的基本任务是准确地回答“系统必须做什么” 这个问题，是对目标系统提出完整、准确、清晰、具体的要求。需求分析的结果是系统开发的基础，关系到工程的成败和软件产品的质量。因此，必须用行之有效的方法对软件需求进行严格

的审查验证。 系统的基本需求描述并对员工一个企业可以注册一个公司编号，模式，C/S 供应链管理系统属于分配相应模块权限，获得使用权限的员工可根据自己的权限进行对自己的作业进行操作管理等。该系统属于客户端/服务器模式，可以通过客户端前台的操作界面访问后台数据库，对数据库进行数据的添加、更新、修改和删除。 系统的需求分析数据库结构设计的好坏将直接对应用系统的效率以及实现的效果产生影响，在数据库系统开始设计的时候应该尽量考虑全面，尤其应该仔细考虑用户的各种需求。需求分析过程是整个系统开发的重要阶段，分析的成功与否，决定着整个系统功能的完善性以及稳定性。在该阶段需求分析人员需要确定整个产品的功能要求，并且将现实事务抽象成对象并建模。 二、数据流图经到企业实地考察，对实际业务进行分析调研后，总结出企业的供应链管理大致分为基本资料管理、库存管理、采购管理、销售管理等 4 大作业流程，各个流程的数据流描述如下 1. 资料管理员主要对供应商信息、客户信息、产品信息进行维护，根据实际情况，将各项信息更新保存到各个表中。 2. 库存管理中，库存管理人员需要管理仓库信息，将仓库信息保存到仓库信息表中。由仓库信息和产品信息得到库存信息，将产品的库存信息保存到库存信息表中。在出库操作中，根据订单明细中的需求量获得产品出库信息，再更新到库存信息表中。入库操作中，在产品入库时，根据采购单明细中的产品购买信息作为参照，将实际到货的信息入库到仓库中，更新库存信息。 3. 采购人员需要对供应商信息进行管理，并将数据保存到供应商信息表中。在录 入采购单时，参照供应商信息，采购明细的录入需要参照产品信息表中的产品信息和库存信息表中的产品的库存量等信息。最后，将米购的产品的信息更新到产 品信息表中 4. 在管理客户信息时，将客户信息保存到客户信息表中。在录入订单时，参照 客户信息，定单明细的录入需要参照库存信息表和产品信息表中的产品信息。销售完成时需要更新产品信息。 生产部门采购部门仓库部门销售部门财务部门基础数基础数据输基础数 据输基础数基础数入入据输入据输入据输入系统参系统参系统参系统参 数系统参数设数设计数设计设计数设计计单据输单据输单据输单据输单 据输入入入入入生产业采购业库存信销售信财务信息数据务信息务信息 息数据息数据库数据库数据库库库中心数据库凭证自多样化引擎机OLTP

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

基于人工智能和区块链的健康医疗大数据与大数据服务

基于人工智能和区块链的健康医疗大数据与大数据服务 一、概述 AI、健康大数据，无疑是近几年的风口，但对于两者乃至其应用行业来说，其研发或管理的根基还是在于底层数据的积累。而我国健康医疗数据由于信息化推进不全面等众所周知原因，一直以来质量不高。成立之初便从我国健康医疗大数据的行业痛点入手，致力于获得结构化量化且高质量的数据，依托自己历经17年研发获得的经验数据以及深度专业设计的数据库，以大数据为依托逐渐开发出了针对健康服务行业的一套经济、完整的解决方案，包括健康大数据从系统建立到AI分析，区块链技术的应用，实现健康服务闭环再到服务行业的全链路解决方案。让领先的健康医疗科技普惠大众 眼睛是全身唯一不用手术就能直接看到血管和神经的部位！利用糖尿病、高血压患者需要每年（有的甚至三个月）进行一次眼底筛查的机会，从眼底看健康！使得糖尿病视网膜病变（DR）、青光眼、病理性近视、年龄相关性黄斑病变（AMD）、白内障（手术成熟度）等30种病变，糖尿病肾脏疾病（DKD）、高血压视网膜病变以及脑中风等脑心血管重大疾病，部分脑部肿瘤，在早期就被低成本发现！同时，系统还能用于广大青少年的眼健康和屈光不正和近视预防上，上工治未病！对于健康中国的建设，进一步推动人工智能、区块链技术和健康医疗大数据的发展与服务，都具有重要意义！ 在技术创新、价值兑现方面，在诸多方面取得实质性进展与突破。创始团队先后得到了10多项包括卫生部联合基金、多项国家自然科学基金、重点项目、国家十一五攻关子项目以及省重点科技项目的支持。在国内外著名高校和医疗机构专家的合作支持下，获得近百万人次、超过三百万个眼底图像试验、标注和筛查数据支持下的医学研究成果和明确的医学证据。将健康大数据与AI分析、区块链技术的应用落地到健康管理、健康保险的节费、控费、第三方医学影像中心、康养平台以及广大青少年的眼健康和屈光不正和近视预防等具体的健康医疗服务场景中，具有重要的实际应用价值。 在赋能健康服务产业转型升级方面，具备无可替代的覆盖健康服务全流程的能力：实时、持续、全流程、符合国际先进标准的质量控制体系Y-Qcs和患者隐私保护技术，让系统运行更加安全可靠，高特异性的C-Betago能够实现DR的早期轻度病变的AI检测、自动分级，自动输出眼底筛查报告、健康服务或复诊转诊意见；申报了国际专利PCT的生活方式干预激励Lii-Y，控糖、控压治疗效果

电商供应链管理浅谈

电商供应链管理浅谈

电商供应链管理浅谈

电商供应链管理浅谈 北京网络营销机构|北京网络营销方案|张金炜|肖将秋北京网络营销分析大数据时代，供应链协同大数据将起到市场升级的核心驱动作用。创新供应链管理模式，打造以客户为中心、大数据驱动供应链，缔造极致用户体验，成为攻占电商高地的核心装备。 大数据协同供应链管理 在企业运营的过程中积累了大量数据战略资产，如：市场趋势数据、用户行为数据、流量数据、订单数据、采购数据、库存数据等。电商平台的最大优势在于随时随地、持续大量地收集数据，为业务提供及时的、可视化的供应链数据，提升各流程环节绩效，实时优化流程、优化算法，并使未来销量计划及库存等可预测、可跟踪、可量化，从而提升整体供应链效率。同时企业也会抓取其它领域数据，包括微信、微博等社交数据，通过跨领域数据的融合产生乘法效应，发挥出最大商业价值。 北京网络营销课程了解到电商智能供应链系统依托大数据平台基础，应用人工智能的深度学习算法驱动，具体包括销量预测与自动补货系统、促销预测系统、动态定价系统、智能选品系统、库存健康系统、采购管理平台、供应商协同平台等智能系统，覆盖零售平台，从选品、采购、补货、定价、结算各个供应链环节，为业务提供全供应链的智能解决方案，为库存周转负责。 三大维度驱动市场升级 供应链协同大数据将成为市场核心驱动力，拓展未来电商价值空间。供应链管理能力是企业降低成本的第三利润源，并且已从后台转入与用户接触的前台，直接决定着用户体验。构建以客户为中心、大数据驱动下的智慧供应链是电商企业的战略目标。以京东为例，在数千万种sku(在售商品)、118个仓库、2045个配送站、数亿名用户的背后，正是精准、强大的供应链管理支撑体系，这是京东的生命线。 北京网络营销培训分析供应链管理是一种集成的管理思想和方法，是指企业通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得竞争优势。供应链管理是实现产业结构优化升级的重要途径，是企业继自然资源、人力资本后的第三个利润增长源泉，地位举足轻重。 北京网络营销公司盘点典型自营b2c电商供应链主要三大维度：供应商管理、采购管理和库存管理，它在供应商与买家间架设了端到端的“高速通道”，可提升运营效率，驱动消费升级。 供应商管理：传统供应商管理包括供应商基础管理、供应商评估管理、供应商绩效管理等。电商供应商管理则不同于传统供应商管理,利用开放的“平台思路”来与供应商协同是供应商管理的重点，也是提升供应链效率、降低库存周转的关键；在与供应商协同方面以“快速响应用户需求”为协同目标，并在计划、协同与补货方面进行深入的业务和技术融合，这样才可以形成真正意义的供应链。 采购管理：采销一体化是采购管理模型的核心，采购管理是覆盖了商品寻源、供应商管理、选品与定价、采购计划、采购管理、仓库管理(调拨、内配、库存等)、支付与结算、配送与售后的采销一体化的全流程管理。从采到销的“一条龙”服务同时给采销带来了巨大的挑战，如何用有限的人员和精力管理大量的sku采销成为高效管理的关键所在。如京东的图书采销需要一个人管理8万

大数据结合区块链技术_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/3711729216.html, 大数据结合区块链技术_光环大数据培训 日前，随着人们的生活水平不断提高，互联网、理财产品等的不断普及，诈骗方式也不断更新，利用技术手段，设计各种场景，研析人性弱点，形成一条完整的黑色产业链。近十年来，我国诈骗案件每年以20-30%的速度快速增长,造成经济损失222亿元以上。因此，反欺诈大数据的需求就变得格外急迫，清洗“脏”数据，保留数据的真实性就变得格外重要。 在反欺诈大数据行业拥有多年经验的读脉团队，对行业发展有着独到的看法。团队创始人刘忠奎先生表示：“原始数据需要合法采集、授权使用、经过交叉验证、降噪、脱敏等清洗步骤，生成结构化数据才能被应用于反欺诈领域，否则不但不会降低欺诈风险，还可能产生或放大风险。”为了避免产生类似风险，读脉团队率先使用最新的区块链技术结合大数据行业技术，构建一个开放式的DMChain反欺诈大数据生态群。 区块链技术采用分布式的存储方案，拥有良好的安全性及去中心化、去信任中介、可追溯、不可篡改等特征，可以使信息更透明、更真实，使数据获得直接的清洗，更加有效。DMChain在启动初期便提供数据清洗器、标签画像板、数据模型引擎等开源工具，让用户能够合理、高效的使用数据，加速反欺诈大数据的开放共享进程。 大数据区块链 首先数据通过Data Hub挖掘工具包对原始数据进行降噪、清洗，变成可使用的结构化数据;经过清洗的结构化数据，通过标签画像板，生成详细的风险管理报告;再经过数据建模工具计算，得出相应的反欺诈评分，对客户进行欺诈风险评级;之间运用AI技术应用开发出智能语音电核，进行人机结合优化风控结果;如果产生坏账，AI智能催收机器人将自动介入进行坏账催收，在此过程中，可采集和分析音频数据，生成电核数据和催收数据，不断优化话术和催收模型，识别欺诈行为。

《大数据分析方法与应用》教学大纲

《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高

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。

课程名称大数据分析与应用

课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；

宝洁公司的供应链分析

宝洁公司的供应链分析集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-

宝洁公司的供应链分析一、宝洁公司的简介 宝洁公司始创于1837年，是一家美国消费日用品生产商，也是目前全球最大的日用消费品品公司之一。公司拥有众多深受信赖的优质、领先品牌，包括帮宝适、碧浪、护舒宝、潘婷、飘柔、海飞丝、佳洁士、舒肤佳等等。 二、宝洁的基本供应链结构 三、供应链的主要运作模式 （一）采购管理 2005年以前，宝洁的采购组织以业务单元（GBU）划分，在这种组织结构下，为某项业务服务的采购人员归属同一部门，比如护发用品采购组就包括了买化学原料、各类包装、生产加工等等子类，其他采购组也是五脏俱全。 这样的采购管理模式的消耗和成本有：1、管理层次重叠，冗员多，致使管理费用高。2、每个采购组只采购自己本组需要的东西，需要购买数量

小，生产成本高。3、每个项目价格收集基本是串行操作，采购需要一一询价签约，浪费时间，采购效率慢。4、采购不专业化，不能更好的创造价值。 （二）库存管理 几年前，有两个数字让宝洁的高层寝食难安。一个是库存数据：在宝洁的分销体系中，有价值38亿美元的库存。另一个是脱销量。在零售店或折扣店中最重要的2,000种商品中，任何时刻都有11%的商品脱销。令人不解的是，系统中的大量库存并未降低脱销量。事实上，货架上脱销的商品常常堆积在仓库中。虽然库存系统表明有货，库存管理人员却无法找到。库存堆积如山，而顾客却经常买不到宝洁的产品。 库存管理模式的消耗和成本有：1、库存量大，库存管理困难，库存成本高。2、脱销量大，顾客买不到宝洁的商品，影响了宝洁在顾客心中的品牌形象。3、脱销量大，销售量变小，影响了公司的收入和资金运转，增加了公司的各种成本。 （三）销售管理 1、供货模式的转变 1997年，宝洁一改此前经由分销商和零售商供货的方式，逐步开始向重点零售商直接供货。宝洁将与大客户合作的客户业务发展团队中的财务、IT、物流、市场、品类管理与销售等环节的人员综合组成“联合团队”，将“后台部门”推到“前台”直接服务客户、解决问题，以项目管理的方式密切宝洁供应链中各个合作伙伴的关系。 2、信息技术的使用

大数据应用与案例分析

大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，

通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应

基于区块链的大数据应用

区块链以其可信任性、安全性和不可篡改性，为隐私保护下的大数据开放共享提供了有力保障，区块链让更多的大数据被解放出来。区块链能够进一步规范数据的使用，精细化授权范围。脱敏后的数据交易流通，则有利于突破信息孤岛，逐步推动形成基于全球化的数据交易场景。典型应用场景： （1）政务大数据 《基于区块链的开发区政务大数据平台项目》-北京经济技术开发区该项目对接政务系统涉及政府20余个职能部门，通过本平台的建设实现了政务数据的融合、交换、共享、确权、追溯及全程安全加密。同时融合云、网、数、链、智相关技术，搭建智链立交桥，通过机制、流程和技术建立数据共享信任体系，对每条信息进行单独加密，防止信息泄露，实现政务数据实时归集、可信共享、权责清晰，确保数据不可被随意篡改，并通过智能合约的数据目录规则、数据隐私管理规则等标准模板，实现新业务快速部署，加速政务应用创新。 基于区块链的政务大数据平台，瞄准政务大数据在隐私保护和确权情况下实现可信交换和自由流通的痛点，将各委办局节点的数据打通，使用基于区块链和智能合约的可信数据交换方式使各方共享数据。比如，工商部门可以把其拥有的数据授权开放给税务部门，对于税务部门来说，仅仅只是获得了数据的使用权。在数据可信共享的基础上，基于区块链的智能合约平台将政务大数据知识化形式化，把各部门各机构的业知识、办事流程，生成一个个的智能合约，为政府部门内部办事流程和服务群众提供支持和方便，同时也可以极大的促进政务大数据和知识的流动和传播，让数据的价值无限放大。借助于政务大数据平台完善的安全机制和审计追踪流程，各部门和机构也免去数据泄密的担忧。同时通过开放平台，提供外部数据服务，为社会和群众提供各种基于政务大数据平台的基础服务，提升政务服务水平。 其他案例： ?北京市海淀区推出基于区块链等技术的“不动产登记＋用电过户”同步办理的新举措，实现以二手房交易为主题的各项服务的联动办理。 ?广州市黄浦区新上线了商事服务区块链平台，在全国首创“区块链+AI” 企业开办服务模式，探索实现港澳企业商事服务“足不入境，离岸办 理”。

区块链技术发展现状和趋势学习资料-区块链创新发展的机遇与挑战

区块链创新发展的机遇与挑战 当前，全球已迎来前所未有的新一轮科技与产业革命，蓬勃发展的数字经济对人类生产生活、各国经济社会、全球治理体系、世界文明进程都带来了深刻改变，并产生着深远影响。作为数字经济底层技术的重要构成，区块链依托的数据基础日益坚实，面临的信息环境不断改善，自身的效率和安全性亦持续提升，在政策、资金和市场的多重推动之下，愈加呈现出对高质量发展的重要支撑作用。 一、区块链产业具备广阔空间 区块链产业的形成，一度与比特币的诞生和发展密不可分，直接指向了人类对于财富本源的追逐和渴望，在2013年至2017年间出现过全球性的急速爆发式增长，在2017年达到增速峰顶。在比特币等虚拟货币的热潮逐渐消退之后，各国已开始意识到区块链作为新兴底层计算技术的真正价值所在，纷纷加快战略布局，在逐步兴起的多元应用的拉动之下，维系着产业规模整体的稳定较快增长。 从全球来看，区块链产业发展动力依然充足。区块链应用场景已基本实现从起始的数字货币和矿机制造向金融服务的延伸，目前更是向着供应链、数字版权、食药可追溯等多个领域持续渗透。据中国电子学会统计，2017年全

球区块链产业规模为52亿美元，2018年为78亿美元，预计2019年全球产业规模将达到120亿美元左右，从2013年至2019年的年均增长率超过60%。 从我国来看，区块链产业具备广阔上扬空间。得益于互联网巨头的持续投入和新兴科技企业的积极进入，以及量大面广的潜在市场，区块链产业在2～3年的短时期内几乎完成了面向当前产业链全环节的覆盖式布局，数百家以区块链为主要业务的企业涵盖了产业链上游的硬件制造、平台服务、安全服务，产业链下游的产业技术应用服务，以及支撑产业发展的投融资、媒体、人才服务等多个环节。据中国电子学会统计，2017年我国区块链产业规模为21亿美元，2018年为29亿美元，预计2019年将达到42亿美元左右，2013至2019年的年均增长率超过65%。 二、全球区块链主要前沿态势 一是以大规模应用为特征的 3.0时代即将到来。随着技术的逐渐成熟，以及信息基础设施的相应完善，区块链有望从以金融应用为主的 2.0时代向经济社会多领域、大规模、产业化应用的 3.0时代迈进。相当一批区块链底层基础公链正在充分运用分片、跨链、侧链等技术，致力于提供商用级别的高性能解决方案。美国、德国、荷兰、新加坡等国家已经开始围绕区块链部署多维度应用，物流跟踪、生产制造、能源结算、慈善管理都是其中的重点领