技术创新，变革未来
大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
容提要 第一章建设工程信息管理概述 第二章建设工程信息管理流程 第三章建设工程文件档案资料管理（第一节建设工程文件档案资料管理概述） 大纲要求 熟悉：建设工程信息收集；建设工程文件档案资料的特征；建设工程文件档案资料管理职责；建设工程档案编制质量要求与组卷方法 掌握：建设工程档案资料验收与移交的程序和容 容讲解: 第一章建设工程信息管理概述 05年3题，06年1题 第一节信息与系统05年1题
【2005.72】信息的特点包括( )。 A．时效性 B．目的性 C．系统性 D．真实性 E．连续性 答案：ACD 第二节建设工程监理信息管理 05年2题，06年1题 建设工程监理的主要方法是控制，控制的基础是信息，信息管理是工程监理任务的主要容之一。
【2005.36】将分类对象按照所选定的若干属性或特征逐次地分成相应的若干个层级目录，并排列成一个有层次的、逐级展开的树状信息分类体系的分类方法是( )。 A．点分类法 B．面分类法 C．线分类法 D．三维分类法 答案：C 【2005.37】反映项目实施阶段的原材料实际消耗量、机械台班数和人工工日数的信息为( )。 A．流动信息 B．固定信息 C．项目外部信息 D．管理型信息 答案：A 【2006.36】建设工程项目信息可按信息层次划分为管理型、业务性和( )信息 A．部型 B．定型 C．战略性 D．历史性 答案：C 三、建设工程项目信息管理
第二章 建设工程信息管理流程 08年 2题，05、07、09年1题 第一节 建设工程信息流程概述 一、建设工程信息流程的组成 二、监理单位及项目监理部信息流程的组成 第二节 建设工程信息管理的基本环节 建设工程信息管理贯穿建设工程全过程，衔接建设工程各个阶段、各个参建单位和各个方面，其基本环节有：信息的收集、传递、加工、整理、检索、分发、存储。 一、建设工程信息的收集（熟悉）05年1题，07年1题，08年2题
1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。
6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。
编订：__________________ 单位：__________________ 时间：__________________ 化工单元操作的危险性分 析(正式) Deploy The Objectives, Requirements And Methods To Make The Personnel In The Organization Operate According To The Established Standards And Reach The Expected Level. Word格式 / 完整 / 可编辑
文件编号：KG-AO-4251-72 化工单元操作的危险性分析(正式) 使用备注：本文档可用在日常工作场景，通过对目的、要求、方式、方法、进度等进行具体、周密的部署，从而使得组织内人员按照既定标准、规范的要求进行操作，使日常工作或活动达到预期的水平。下载后就可自由编辑。 化工单元操作是指各种化工生产中以物理过程为主的处理方法，主要包括加热、冷却、加压操作、负压操作、冷冻、物料输送、熔融、干燥、蒸发与蒸馏等。 1 加热 加热是促进化学反应和物料蒸发、蒸馏等操作的必要手段。加热的方法一般有直接火加热(烟道气加热)、蒸汽或热水加热、载体加热以及电加热等。 (1)温度过高会使化学反应速度加快，若是放热反应，则放热量增加，一旦散热不及时，温度失控，发生冲料，甚至会引起燃烧和爆炸。 (2)升温速度过快不仅容易使反应超温，而且还会损坏设备，例如，升温过快会使带有衬里的设备及各种加热炉、反应炉等设备损坏。
(3)当加热温度接近或超过物料的自燃点时，应采用惰性气体保护；若加热温度接近物料分解温度，此生产工艺称为危险工艺，必须设法改进工艺条件，如负压或加压操作。 2 冷却 在化工生产中，把物料冷却在大气温度以上时，可以用空气或循环水作为冷却介质；冷却温度在15℃以上，可以用地下水；冷却温度在0～15℃之间，可以用冷冻盐水。 还可以借某种沸点较低的介质的蒸发从需冷却的物料中取得热量来实现冷却，常用的介质有氟里昂、氨等。此时，物料被冷却的温度可达－15℃左右。 (1)冷却操作时，冷却介质不能中断，否则会造成积热，系统温度、压力骤增，引起爆炸。开车时，应先通冷却介质；停车时，应先停物料，后停冷却系统。 (2)有些凝固点较高的物料，遇冷易变得黏稠或凝固，在冷却时要注意控制温度，防止物料卡住搅拌器或堵塞设备及管道。
数据管理、存储及集群技术概述 一、数据 1.数据的分类 1.1.用户数据：用户数据的保护比系统数据更具有挑战性，用户数据的丢失或泄露则是致命的，比如银行业务λ 1.2.系统数据：系统数据丢失了并不会造成企业真正的损失λ 1.3.应用数据：应用数据在企业中是最不能轻视的，大量攻击都是通过系统上应用的漏洞来开展的λ 2.数据可用性 2.1.哪些数据必需保证高可用λ 2.2.注意数据的生命周期：分类存储（打包归档还是直接存储）λ 2.3.数据的访问方法和频率：是只读的还是可读写的？是应用程序的数据，还是可以直接访问的数据？是一个网络配置文件，还是为为了安全的配置？λ 2.4.应用程序的“data starved”数据饥饿：不应该是数据跟不上来，而应该是程序跟不上λ 2.5.所有的一切都要防止单点故障（SPOF：single points of failur）λ 3.规划设计 3.1. 数据越少要求越小λ 3.2. 减小复杂性λ 3.3. 增加灵活性λ 3.4. 保证数据的完整性λ 二、集群 集群是有一组计算机来共同完成一件比较复杂的事情。 1.集群的目标 1.1. HPC（High Performance）：高性能集群，追求性能，大型的运算，λ 1.2. HA（High Availability）：高可用，追求稳定，主要是为了防止单点故障，为了实现的是24小时不间断的工作，并不要求有多快λ 1.3. LBC（Load Balancing）：负载均衡集群，基本不用（现大多数利用硬件LBC设备）λ 2.redhat的cluster products 2.1. RHCS（Redhat cluster suite）：红帽集群套件，在RHEL5的AP版自带的λ 2.2. GFS（Global File system）：全局文件系统，GFS支持并发写入。是一个集群级的文件系统。λ 2.3. CLVM （Clusterd logical volume manager）:集群级的逻辑卷，的LVM 只是单机版的逻辑卷，在一个节点做了LVM，只能在这个节点看到。若果使用的是CLVM，做的LVM则可以在整个集群中看到。λ 2.4. Piranha：LVS 基础上设计的一套负载均衡高可用解决方案，LVS是基于IP 的负载均衡技术，由负载调度器和服务访问节点组成。λ 3.集群的基本拓扑
数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文： 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。
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。
数据分析师的主要职责概述 数据分析师负责挖掘并分析行业的现状及需求，负责研究市场竞争对手的产品，进行分析对比，提供产品策略和运营建议。下面是小编为您精心整理的数据分析师的主要职责概述。 数据分析师的主要职责概述1 职责： 1. 在网站数据和营销传播两个方向上提供多维数据分析服务，并根据数据分析结果提出业务策略建议; 2. 负责使用网站分析工具，对全站的流量进行统计、分析和监控，分析流量的****、关键词、访问深度，停留时间等维度，能得出相应的逻辑给出指导意见; 3. 根据网站的架构和逻辑，对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析，对站内搜索行为作分析统计，对品类，页面内容的改进做指导; 4. 对平台的用户行为路径做统计分析，设置转化目标和布局跟踪代码，实时监控转化漏斗的各个环节，并且提出相对应的优化意见;
5. 对平台用户的地域分布、年龄比例，性别比例，职业构成等进行统计和分析，给出相应的建议; 6. 对已经形成订单的客户和订单管理系统中收集来的数据做整理，按照相应的逻辑进行分类，并配合其他市场人员进行营销和推广; 7. 对各个推广平台的数据进行整理，统一优化整个系统的数据资源配合进行全渠道营销。 任职要求： 1. 两年以上媒体网站、电商网站、网络营销数据分析岗位相关工作经历，有电商平台工作经历优先考虑; 2. 熟悉Google Analytics 或者Omniture 按照电商网站的类目逻辑和转化路径漏斗逻辑来布局数据监控代码，并且测试数据的准确性，形成相关的报表; 3. 熟练使用各种办公软件，如PPT、EXCEL等，能独立撰写数据分析报告; 4. 熟悉电子商务网站的数据分析模型和用户数据分析模型，了解如何通过数据分析优化电商平台; 5. 精通至少一种数据分析/挖掘软件操作，如SAS，SPSS等;
Excel 数据管理与图表分析 公式概述 在Excel 中，公式是一种可以自动完成计算的工具。通常情况下，公式由常数、变量、函数、名称以及运算符组成的一个表达式。 1．公式的结构 公式的结构主要有两种，一种为以等号开头，即在一个空白单元格中输入一个等号，Excel 就默认为用户输入了一个公式（公式一般都是以等号“=”开头）。在等号之后需要输入计算元素（操作数）。其中，各操作数之间均以运算符进行分隔，如图2-1所示为一个典型公式的语法结构： 图2-1 公式的结构 提 示 该公式的含义为：首先计算B1至E5单元格区域中的数据之和，即B1+C1+D1+E 1+B2+C2+D2+E2+B3+C3+D3+E3+B4+C4+D4+E4+B5+C5+D5+E5；然后，将B1单元格中的数值加上12；最后，将第一次计算的结果除以第二次计算的结果。 另一种方法是尊重Excel 以前Lotus 1-2-3 的用户操作习惯，允许用户使用以@符号作为公式的起始符号，然后，后面紧跟函数，其语法结构如图2-2所示。 图2-2 公式结构 提 示 Lotus 1-2-3是1983年Lotus 公司（该公司现已被IBM 公司收购）推出的1-2-3电 子表格系统，可以称得上是个人计算机软件的杰出代表。 这两个公式在结构上，除了开头的符号不同外，另外以@符号开头的公式必须后面紧随函数，而前一种结构则无此要求。下面来介绍一下这两种结构中的各元素的功能： ● 等号或@符号 为了区分公式与字符型的常数，Excel 规定公式的最前面必须加一个“=”等号或者“@”符号，然后再输入计算的各元素。 ● 单元格引用 通过指定单元格地址，来引用某个单元格或者单元格区域中的数据进行计算。 ● 运算符 包括一些符号，例如“+”加号和“*”乘号。 数字常量 等号 单元格引用 加法运算符 函数 除法运算符 @符号 函数
大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
化工单元操作技术期末复习题 一、单项选择题 1．天津得大气压强分别为101、33kPa，苯乙烯真空精馏塔得塔顶要求维持5、3kPa得绝站压强、则真空表上读数为( )。 A．96．03kPa B．一96．03kPa C．106．63kPa D． 98．03kPa 2．流体流动中能量损失得根本原因在于流体存在着( )。 A．密度 B．湍流 C．黏性 D．动能 3．密度为1000kg／m3得流体，在Φ108×4得管内流动，流速为2m／s，流体得粘度为1cp，其只Re为( )。 A． 105 B．2×107 C． 2×106 D． 2×105 4．计量泵得工作原理就是( )。 A．利用离心力得作用输送流体 B．依靠重力作用输送流体 C．依靠另外一种流体得能量输送流体 D．利用工作室容积得变化输送流体 5．对离心泵错误得安装或操作方法就是( )。 A．吸入管直径大于泵得吸入口直径 B．启动前先向泵内灌满液体 C．启动时先将出口阀关闭 D．停车时先停电机，再关闭出口阀 6．微粒在降尘室内能除去得条件为：停留时间( )它得降尘时间。 A．不等于 B．大于或等于 C．小于 D．大于或小于 7．导热系数得单位为( )。 A．W/m·℃ B．W/m2·℃ C．W/kg·℃ D．W/S·℃ 8．物质导热系数得顺序就是( )。 A．金属＞一般固体＞液体＞气体 B．金属＞液体＞一般固体＞气体 C．金属＞气体＞液体＞一般固体 D．金属＞液体＞气体＞一般固体 9．两组分物系得相对挥发度越小，则表示采用精馏方法分离该物系越( )． A．容易 B．困难 C．完全 D．无法判断 10．某精馏塔得馏出液量就是50kmol／h，进料量为120kmol／h，则釜残液得流量就是( )． A．100kmol／h 13．50kmol／h C． 70kmol／h D．125kmol／h 11．精馏塔中由塔顶向下得第n-1、n、n+l层塔板，其气相组成关系为( )。 A． y n+1＞y n＞y n-1 B． y n+1=y n=y n-1 C． y n+1＜y n＜y n-1 D． y n+1≤y n≤y n-1 12．吸收操作得目得就是分离( )。 A．气体混合物 B．液体均相混合物 C．气液混合物 D．部分互溶得均相混合物
监理工程考试辅导建设工程信息管理习题一 1、数据是( )。 A、资料 B、信息 C、客观实体属性的反映 D、数量 2、信息是( )。 A、情报 B、对数据的解释 C、数据 D、载体 3、按照建设工程项目目标划分，信息的分类有( )。 A、项目内部信息和外部信息 B、生产性、技术性、经济性和资源性信息 C、固定信息和流动信息 D、投资控制、进度控制、质量控制信息及合同管理信息 4、建设工程项目信息分类基本方法有面分类法和( ) A、系统分类法 B、标准分类法 C、线分类法
D、综合分类法 5、建设工程项目信息由文字图形信息、语言信息和( )构成。 A、经济类信息 B、新技术信息 C、固定信息 D、环境信息 6、建设工程信息流由( )组成。 A、建设各方的数据流 B、建设各方的信息流 C、建设各方的数据流综合 D、建设各方各自的信息流综合 7、建设工程文件是指( )。 A、在工程建设过程中形成的各种形式的记录，包括监理文件 B、在工程建设过程中形成的各种形式的记录，包括监理文件、施工文件、设计文件 C、在工程建设活动中直接形成的具有保存价值的文字、图表、声像等各种形式的历史记录 D、在工程建设过程中形成的各种形式的信息记录，包括工程准备阶段文件、监理文件、施工文件、竣工图和竣工验收文件 8、基于互联网的建设项目信息管理系统功能分为( )。 A、电子商务功能 B、文档管理功能 C、基本功能和扩展功能 D、通知与桌面管理功能
9、基于互联网的建设工程信息管理系统的特点有( )等。 A、用户是建设单位的承包单位 B、用户包括政府、监理单位、材料供应商 C、用户是建设工程的所有参与单位 D、用户依靠政府建设主管部门的网站 10、监理例会会议纪要由( )根据会议记录整理。 A、会议主持人 B、记录员 C、项目监理部 D、监理员 监理工程考试辅导建设工程信息管理习题二 1、建设工程文件档案资料是由( )组成。 A、建设工程文件 B、建设工程监理文件 C、建设工程验收文件 D、建设工程文件、建设工程档案和建设工程资料 2、送建设单位永久保存的监理文件有工程延期反告及审批和( )共两大类。 A、合同争议、违约报告及处理意见 B、分包单位资技材料 C、设计变更、治商费用报审与签认
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
《化工单元操作技术》课程标准 课程代码：00520205、00520209 适用专业：应用化工技术 学时：196 学分：11 开课学期：第二学期、第三学期、第四学期 第一部分前言 1.课程性质与地位 《化工单元操作技术》是应用化工技术专业的一门重要专业基础课程，核心能力课程，主要讲解化工生产中通用的物理操作过程，涉及化工生产中的流体输送、精馏、传热、吸收和干燥等单元操作，首次把学生带入化工生产领域真实和复杂的问题中，它的前续课程有《基础化学》、《化工制图与AutoCAD》等，后续课程有《化工生产技术》、《离子膜法制碱工艺》、《聚氯乙烯生产技术》、《炼焦工艺》等，在基础课和专业课之间起到了承上启下的桥梁作用，在整个课程体系中起到个承上启下的作用。学生通过该课程的学习，具备化工操作工和化工中控工工作岗位的能力，可取得“化工总控工”职业资格，因而该课程的学习是化工类专业学生综合职业能力培养和职业素质养成的重要支撑。 2.课程的设计思路 课程本着服务地方区域经济的原则，依据应用化工技术专业人才培养目标，深入企业调研，在满足企业岗位需求的基础上，融入化工总控工职业标准，从当前学情分析结合教学对象，确定课程的教学目标；打破传统的知识体系，以工作过程为导向序化课程内容，整合原来分散在《化工单元操作技术》、《化工仿真》、《化工设备使用与维护》等课程中的相关知识，由易到难设计贴近工作实践的学习情境、寻找企业真实项目载体、并以完成项目的工作过程为导向来设计工作任务进行教学内容的重构，对于每步工作任务，以“学生为中心”，从学生实际出发，精心设计提炼教学方案；最终构建“以能力为本位，理论突出应用，实践为重”的教学内容，突出教学内容职业化。 针对课堂教学活动需要、课程重难点和学生特点采用多样化的教学方法，激发学生学习兴趣，树立学习自信心。在以项目载体、任务驱动教学为主，实训教学、仿真教学、多媒体教学手段为辅的基础上，采用微课资源，引进角色转换轮岗操作法、以赛促教教学方法、分层次教学、互动启发式教学方法、问题探究式教学、分组讨论式、案例教学法、生活举例法、头脑风暴法、分类归纳法等教学方法创新教学做一体化教学模式。 本着以能力为本位的教学原则，打破传统的考核模式，探索构建时间灵活化、评价指标多元化、评价方式多样化、评价主体多元化的以能力为本位的评价考核体系，完成从知识、能力、职业素质三方面进行综合评价，过程性评价与终结性评价方式相结合评价，制定“量化评价”指标，构建合理的“评价”分值结构的目标，调动学生学习的积极性和主动性，发挥学生的学习潜能和创造性，使学生对自己的学习目标树立自信心。
（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）
（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
《化工单元操作》课程标准 课程名称：化工单元操作 适用专业：应用化工、石油化工的等化工类相关专业 课程类别：专业核心课 修课方式：必修 课程时数：256学时 一、课程性质和任务 （一）课程定位 \ 《化工单元操作》是承前启后、由理及工的桥梁，主要研究化工过程中各种单元操作，是一门强调工程观念、定量运算、设计、操作能力的训练，强调理论和实际相结合、提高分析问题、解决问题的能力及应用知识的综合技能课程，是高职院校化工类专业学生在具备了必要的数学、物理、物理化学、化工制图和计算技术等基础知识之后必修的专业课，目的使学生获得今后从事化工生产过程与化工生产工艺操作、管理等必备的技能。课程内容是以化工生产企业工段长以上岗位职工所需的职业能力为依据进行设置，其功能是使学生掌握常用的化工单元操作过程和反应过程的相关原理及相应设备操作及维护技能，会进行化工单元过程方案的选择、设备的选用及部分设备的简单设计，为今后学习《化工工艺》、《反应过程与技术》、《精细化工生产技术》、《石油加工生产技术》等核心课程的学习打下坚实的基础，注重培养学生的自学能力、分析问题和解决问题的能力、人际沟通能力，为走上工作岗位打下良好的基础。 (二)课程设计思路 按照“以能力为本位，以职业实践为主线，以项目课程为主体”的总体设计要求，以化工专业工程技术人员的相关工作任务和职业能力分析为依据，构建工作过程完整的课程体系。 该门课程以培养化工单元过程方案选择能力、设备选用与简单设计能力、装置的操作运行能力为基本目标，打破传统的学科完整体系，构建工作过程完整的学习过程，紧紧围绕工作任务完成的需要来选择和组织课程内容，突出工作任务与知识的联系，让学习者在职业实践活动的基础上掌握知识，增强课程内容与职业岗位能力要求的相关性，提高学习者的自学能力与就业能力。
大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。
实训报告 大一下学期的第10周，我们第一次在校实训——化工单元操作实训。流体输送不论是用来输送何种物料，其目的都是将流体从一个设备输送至另一个设备；加热与冷却的目的都是得到需要的操作温度；分离提纯的目的都是得到指定浓度的混合物等。把这些包含在不同化工产品生产过程中，发生同样物理变化，遵循共同的物理学规律，使用相似设备，具有相同功能的基本物理操作，称为单元操作。 本次实训的地点是学校实验楼。按老师要求，我们分成了小组，每个小组6、7个人一起拆装，这样有利于同学交流！第一天，大家都觉得很开心，很有趣，一个零件一个零件的仔细拆装，各个组在比赛谁快谁慢。老师也在耐心的给我们一边演示一边讲解！ 在老师的讲解下，我们对书本知识有了更深刻的了解！对离心泵、往复泵、旋转泵、旋涡泵、真空泵，有了深入的了解和认识。
泵，输送液体或使液体增压的机械。它将原动机的机械能或其他外部能量传送给液体，使液体能量增加。泵主要用来输送液体包括水、油、酸碱液、乳化液、悬乳液和液态金属等，也可输送液体、气体混合物以及含悬浮固体物的液体。 我们每个人拿着扳手，活口扳，锤子认真的拆装实验室里的管道，管道泵是适用于高层建筑增压送水、园林喷灌、冷却塔上水、远距离输水、空调、制冷冲洗、浴室等冷;暖水循环加压。使用温度80℃以下。内部窝轮转动使水上升，内部压强变小，由于大气压，水又进入窝轮部分。实际上也是水泵，一般直接装在水管道上、叫管道泵。 民用小型管道泵常用于水压不足的水管上增加水压，也可用于其他水循环系统。 化工单元操作是应用于各种化工生产中，在20世纪初，由美国麻省理工学院的科学家总结成一门独立的学科，和化工单元过程一起，组成学习化学工业生产的基础知识，这些单元的原理和计算方法，可以应用到各种化工门类的设计和生产过程中。
第二篇建设工程信息管理 第一章建设工程信息管理概述 一、数据、信息的基本概念(☆） （一)数据 数据－-是客观实体属性的反映，是一组表示数量、行为和目标，可以记录下来加以鉴别的符号。 数据,首先是客观实体属性的反映,客观实体通过各个角度的属性的描述,反映其与其他实体的区别。例如,在反映某个建筑工程质量时，我们通过对设计、施工单位资质、人员、施工设备、使用的材料、构配件、施工方法、工程地质、天气、水文等各个角度的数据搜集汇总起来，就很好地反映了该工程的总体质量。这里，各个角度的数据，即是建筑工程这个实体的各种属性的反映。 数据有多种形态，我们这里所提到的数据是广义的数据概念,包括文字、数值、语言、图表、图形、颜色等多种形态。今天我们的计算机对此类数据都可以加以处理，例如:施工图纸、管理人员发出的指令、施工进度的网络图、管理的直方图、月报表等都是数据。
(二)信息 信息和数据是不可分割的。信息来源于数据,又高于数据，信息是数据的灵魂：数据是信息的载体。对信息有不同的定义，从辩证唯物主义的角度出发，我们可以给信息如下的定义: 信息－－是对数据的解释,反映了事物（事件)的客观规律，为使用者提供决策和管理所需要的依据。 我们使用信息的目的是为决策和管理服务。信息是决策和管理的基础，决策和管理依赖信息,正确的信息才能保证决策的正确,不正确的信息则会造成决策的失误,管理则更离不开信息。传统的管理是定性分析，现代的管理则是定量管理,定量管理离不开系统信息的支持。 (三) 信息的时态 信息有三个时态:信息的过去时是知识，现代时是数据,将来时是情报。 (１）知识是前人经验的总结，是人类对自然界规律的认识和掌握，是一种系统化的信息。 (2）信息的现在时是数据。数据是人类生产实践中不断产生信息的载体,我们要用动态的眼光来看待数据，把握住数据的动态节奏，就掌握了信息的变化。 (3)信息的将来时是情报。情报代表信息的趋势和前沿,情报往往要用特定的手段获取,有特定的使用范围、特定的目的、特定的时间、特定的传递方式，带有特定的机密性。