Oracle大数据量数据导入导出示例 适用范围：不同Oracle数据库中的同一个表，大数据量导出导入 操作步骤： 1.新建导出SQL文件export.sql，内容如下： set trimspool on //去除重定向（spool）输出每行的拖尾空格，缺省为off set linesize 120 // 默认 set pagesize 2000 // 默认 set heading off // 输出域标题，缺省为on set term off //是否在屏幕上显示输出的内容，主要用与SPOOL结合使用, 缺省为off spool f:\TD_S_CHECKEXTRACTIONRULE.txt //输出符合要求格式的数据文件 // 下面是查询出来数据的文件格式 SELECT PLAN_ID||'~'||RULEITEM_ID||'~'||RULEITEM_NAME||'~'||RULEITEM_DESC||'~'||CREA TE_S TAFF_ID||'~'||to_char(CREA TE_DA TE, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')||'~'||RSRV_STR1||'~'||RSRV_STR2||'~'||RSRV_NUM3||'~'||RSRV_NUM4||'~'||RSRV_ DA T5||'~'||RSRV_DA T6 FROM ucr_cc.TD_S_CHECKEXTRACTIONRULE; spool off // 关闭输出，重要 2 在PL/SQL新建命令窗口(Command Window),执行export.sql,命令行：@f:\export.sql 如图： 3.新建导入控制文件import_controlfile.ctl，格式为ctl，内容如下： Load DATA
1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机
1、Which two statements about online redo log members in a group is true? B、All members in a group are the same size C、The members should be on different disk drivers 2、Which command does a DBA user to list the current status of archiving? A、ARCHIVE LOGLIST 3、How many control files are required to create a database? A、one 4、Complete the following sentence: The recommended configuration fro control files is? C Two control files on two disks 5、When you create a control file, the database has to be: C Open 6、Which data dictionary view shows that the database is in ARCHIVELOG mode? C、V$DATABASE 7、What is the biggest advantage of having the control files on different disks? B Guards against failure 8、Which file is used to record all changes made to the database and is used only when performing an instance recovery? A，Archive log file 9、How many ARCn processes can be associated with an instance? C ten 10、Whichtwo parameters cannot be used together to specify the archive destination? A．LOG_ARCHIVE_DEST and LOG_ARCHIVE_DUPLEX_DEST 第七章
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
Colin Cunningham, Intel Kumaran Siva, Intel Sandeep Mahajan, Oracle 03-Oct-2017 4:45 p.m. - 5:30 p.m. | Moscone West - Room 3020
Big Data Talk
Exploring New SSD Usage Models to Accelerate Cloud Performance – 03-Oct-2017, 3:45 - 4:30PM, Moscone West – Room 3020 Best Practices for Big Data in the Cloud - 03-Oct-2017, 4:45 - 5:30PM, Moscone West - Room 3020 1. 10 min - Sandeep
Oracle Big Data solution
1. 10 min – Scott Oracle Big Data solution
2. 15 min – Daniel
2. 15 min – Siva
FPGA enables new storage use cases
NVMe and NVMEoF, SPDK
3. 15 min – Sunil, Case Study Apache Spark and TeraSort
3. 15 min – Colin, Case Study
Apache Spark, Big Data Analytics
4. 5 min - QA
4. 5 min - QA
2
银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。
ORACLE数据库自动备份 由于每天都需要备份数据库，每天都写一遍备份语句很是麻烦，所以我从网上找到了一个window下编写批处理文件实现自动备份的方法： 备份代码 首先我们需要编写一个批处理文件，用于实现数据库的备份功能，粘贴如下代码到文本文档中，重新命名为***.bat（后缀名修改为bat）： 然后将下面代码复制到文本文档中：（红色字体是需要修改的地方） @echo off color 0b mode con cols=80 lines=25 echo 正在备份数据库，请稍后…… echo -------------------------------------- echo 指定数据库用户（在“=”后面写入你需要备份的数据库登录用户名） set yh=si0001 echo 指定数据库密码（在“=”后面写入你需要备份的数据库登录密码） set mm=si0001 echo 指定数据库服务名（在“=”后面写入你需要备份的数据库
服务名） set fwm=10.1.94.21/orcl echo 指定备份目录（指定备份的文件夹，以“\”结束） set ml=d:\backupOracle\ echo ---------------------------------------------- echo 开始计算日期和时间，用于备份文件的名称（由于是自动备份，备份的文件名我们定义为数据库登录名+系统时间—精确到秒） set hh=%time:~0,2% echo 如果小时是一位的，那么在前面补零 if /i %hh% LSS 10 (set hh=0%time:~1,1%) set rq=%DATE:~0,4%%DATE:~5,2%%DATE:~8,2% set sj=%hh%%TIME:~3,2%%TIME:~6,2% set wjm=%yh%%rq%%sj% echo ---------------------------------------------- echo 请核对以下数据是否正确 echo 用户名：%yh% echo 密码：%mm% echo 服务名：%fwm%
Oracle 大数据连接器Hadoop与 Oracle 数据库集成罗海雄
以下内容旨在概述产品的总体发展方向。该内容仅供参考，不可纳入任何合同。该信息不承诺提供任何资料、代码或功能，并且不应该作为制定购买决策的依据。描述的有关Oracle 产品的任何特性或功能的开发、发行和时间规划均由 Oracle 自行决定。
获取、组织、分析所有数据 Oracle 数据库云服务器 获取组织分析和可视化 流 Oracle 商务智能云服务器Oracle 大数据机 Oracle Big Data Connectors Endeca Information Discovery
议题 ?Oracle Hadoop装载器 ?Oracle Hadoop分布式文件系统直接连接器?Oracle Data Integrator Hadoop适配器?Oracle R Hadoop连接器 ?总结
概述 MapReduce 工作流的 最后阶段 分区表和未分区表 在线和离线加载 SHUFFLE /SORT SHUFFLE /SORT REDUCE REDUCE REDUCE MAP MAP MAP MAP MAP MAP REDUCE REDUCE ORACLE HADOOP 装载器
SHUFFLE /SORT SHUFFLE /SORT REDUCE REDUCE REDUCE MAP MAP MAP MAP MAP MAP REDUCE REDUCE 3. 从Reducer节点连接到数据库，并行加载到数据库分区（JDBC或OCI方式） 1. 从数据库读取目标表元数据 2.执行分区、排序和数据 转换 在线模式
某大型国有银行大数据营销案例项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击，银行业变革需求迫切，做为互联网+金融的先锋，某大型国有银行早已布局了银行电商平台，但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐，提高网站的用户体验、客单价和复购率，同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统，帮助运营人员优化网站运营。 项目目标 1、在该银行的电商商城上为用户提供精准实时的个性化推荐服务 2、提供网站运营智能分析工具 3、提供可视化分析报告 941大数据服务联盟解决方案： 1、个性化站内推荐 （1）部署代码，采集数据 通过js部码的方式，在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息和用户行为等非敏感信息，包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。 （2）建立推荐模型 对于收集上来的商品和用户行为信息，经过算法模型的处理变换为多种形式
的个性化推荐模型，并结合掌握的外部全网数据，形成更精确的推荐结果。（3）进行精准的个性化推荐 基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台和批处理平台进行个性化数据运营，形成个性化推荐方案，推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。 2、智能分析引擎 （1）客户画像 将商城的数据与全网数据整合，了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为，提供更准确的客户画像。 （2）商业分析和网站运维分析 整合商城前后端数据，提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析，通过分析引擎，向业务人员展示电子商务的核心数据情况，满足商业分析（BA）和网站运维分析(WA)的需求。 （3）算法和效果评估 建立完整的客户行为分析引擎，包括基于多种算法产生的客户行为模型和最终的效果评估优化等。 3、可视化数据分析报告 （1）可视化数据分析报告系统。 通过分析引擎，以行业通用的方式展示流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等可视化数据报告；向行内运营后台、店铺后台进行数据
健康医疗大数据解决方案 （白皮书） 九次方大数据公司 2016年6月
一、概述 大数据是经济社会信息化的产物，意味着一场社会革命，人们的行为足迹将转换为海量的数据。在信息时代，经济价值的实现从传统的基于物的生产、流动转变为基于信息的生产、流动，从生产信息到消费信息，社会生产方式、消费方式、思维方式乃至社会形态随之变化。随着城市的高速发展，传统的医疗卫生服务模式已经越来越难以满足人们日益快速增长的健康需求。借鉴世界各国经验，充分运用大数据技术，整合区域医疗卫生资源，建立协作互助、分级有序的新型医疗服务体系、公共卫生服务体系，是加强区域卫生管理，提高区域卫生资源效率，促进区域医疗卫生服务能力均衡发展，实现有限卫生资源覆盖更广泛人群的现实选择。 健康医疗大数据是涵盖人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。健康医疗大数据将以患者诊疗数据、居民健康数据、医药流通数据、疾病监测数据、互联网数据和医学数据等为主要数据来源。而不断数据化的信息，在使医院数据库信息容量不断膨胀的同时，也对疾病及病人的管理、控制和医疗研究起到了积极的作用，价值不菲。 “十二五”期间，医疗信息化建设取得了非常显著的成果。在数据标准化方面，已经完成了218项标准，主要是围绕互联互通、信息共享，满足区域信息平台的建设、医院信息平台的建设，以及电子健康档案建设的需要。同时，推进了标准应用的落地，主要是通过标准
符合性测试，来促进标准应用、互联互通；在医院信息化方面，已经在全国二级以上医院开展了基于电子病历的医院信息平台建设，在信息共享与交互方面，卫计委正在开展医院信息互联互通标准化成熟度测评工作，推动医院信息互联互通与共享；在区域信息化方面，国家级、省级、市级卫计委开展了基于健康档案的区域卫生信息平台建设，推动了医院、基层卫生机构、公共卫生机构等信息化及区域共享工作。 近年来，互联网医疗快速发展，智能穿戴设备层出不穷，产生了大量传统医疗机构之外的数据。目前互联网医疗服务主要集中在健康咨询、挂号预约、轻问诊、健康管理等方面。2015年9月，卫计委已全面启动《健康中国建设规划(2016-2020年)》，推动大健康、大卫生、大医学的发展。 但是，如何在海量的医疗大数据中提取信息的能力正快速成为战略性发展的方向，通过大数据分析挖掘出有价值的信息，将对疾病的管理、控制和医疗研究都有着非常高的价值，充分运用大数据、云计算技术，搭建合理先进的数据云服务平台，为管理者、广大患者、医务人员、科研人员、社会公众提供服务和协助，必将成为未来信息化工作的重要方向。 2016年6月，第136次国务院常务会议审议通过了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，《指导意见》从三个方面明确了今后医疗大数据的发展和规范：一是建设互联互通的国家、省、市、县四级人口健康信息平台。二是拓展公共卫生监测评估、传染病疫情预警等应用，重点推进网上预约分诊、检查检验结果共享互
1.ORACLE数据库物理结构包括以下三种文件，以下不属于的是（） A．系统文件 B．日志文件 C．数据文件 D．控制文件 2.下列哪个命令是用于ORACLE中数据导出的 ( ) A．exp B．imp C．input D．output 3.（）是用于控制数据访问的语言。 A．DML B．DDL C．DCL D．DLL 4.NULL表示什么（） A．0 B．空格 C．值 D．没有值 5.下面四个语句中哪一个是正确的?（） A．SELECT * , ENAME FROM EMP; B． DELETE * FROM EMP; C． SELECT DISTINCT EMPNO ,HIREDATE FROM EMP; D．SELECT ENAME|SAL AS “name” FROM EMP ; 6.假定有一表用户表users，其中一字段ID_card。为了维护数据的完整性，在设计数据库时，最好对ID_card字段添加约束，请问应该添加什么约束（） A． primary key B．check C．default D．not null 7.下面哪一个like命令会返回名字象HOTKA的行？（） A．where ename like ‘_HOT%' B．where ename like ‘H_T%' C．where ename like ‘%TKA_' D．where ename like ‘%TOK%' 8.（）操作符只返回由第一个查询选定但是没有被第二个查询选定的行。 A.UNION B.UNION ALL C.INTERSECT D.MINUS 9．EMPLOYEES表的结构如下：
目录 来自Connotate的解决方案 (2) 金融数据聚集 (2) 金融行业应用 (2) 金融行业应用案例-华尔街个案 (4) 用户案例:FactSet (5) Conotate功能介绍: (6) 来自Datameer的解决方案 (8) 大型零售银行 (8) 金融机构 (8) Datameer简介 (9) 来自Syncsort的解决方案 (13) Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (13) Syncsort的产品介绍 (15)
来自Connotate的解决方案 金融数据聚集 每天,所有的政治事件、金融行业动态、企业动态与其她的市场动态都会发布到网上。实时地监控与了解金融行业的动态对于占领与稳固金融数据的市场份额就是必不可少的。速度与精准度就是最关键的。 自动化Web数据监控与抽取功能,大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站与世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻与媒体新闻,并向其用户推送所需的信息,自动化监控的解决方案能够做到: ?通过监控市场动态,利用内部变化监控与关键字搜索方式,提供实时的更新报表 ?通过复制收集的数据与减少数据上传时的人工干预,大大提高了数据的精准度 ?通过选择性数据推送功能,向特定的管理员发出提醒,告知用户哪些企业网站、新闻门户与政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度(自动化抽取),大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据(语言不限)并转换成结构化数据,大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据,提高商务与管理的灵活性 有了Web数据自动化监控与抽取的Connotate,管理人员与分析人员可以收到关于数据更新的报告,无需再依赖易于出错的人工方式与繁琐的脚本语言处理工具 Connotate自动化监控所有数据源的数据,如银行网站等,下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式 Thomson Reuters(路透社)、 Dow Jones(道琼斯)、FactSet与其她世界各主流金融数据商都新来Connotate,用Connotate进行数据监控与抽取。 金融行业应用 信息与内容随时可以在Web上获得,随着其价值的增加,对相关的信息内容做出及时的措施、分析与加快决策就越来越显得重要。 有了Connotate的帮助下,投资者与分析师可以针对企业与部门的表现有更加深刻的认识,即使在市场瞧来并不就是很明显的表现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web上部门与政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力与招聘人员活动等操作数据,与各种能够帮助预测分析的指标。
SQL Statistical Functions Make Big Data + Analytics Simple Charlie Berger, MS Engineering, MBA Sr. Director Product Management, Data Mining and Advanced Analytics charlie.berger@https://www.doczj.com/doc/7b2792163.html, https://www.doczj.com/doc/7b2792163.html,/CharlieDataMine
Data, data everywhere Data Analysis platforms requirements: ?Be extremely powerful and handle large data volumes ?Be easy to learn ?Be highly automated & enable deployment Growth of Data Exponentially Greater than Growth of Data Analysts! https://www.doczj.com/doc/7b2792163.html,/more-data-than-analysts-the-real-big-data-problem/
Analytics + Data Warehouse + Hadoop ?Platform Sprawl –More Duplicated Data –More Data Movement Latency –More Security challenges –More Duplicated Storage –More Duplicated Backups –More Duplicated Systems –More Space and Power
一、在测试组环境中实际测试结果： 测试机器172.18.2.179 硬件：CPU3.2G*2双CPU物理内存1G硬盘：80G*2，7200转/s硬盘缓存8M ◆Sqlserver2000，在系统自带的pubs数据库中生成表，并插入数据，插入数据速度如下统计： 写入1万条数据，耗时3.5秒平均写入速度：2857条/S 写入10万条数据，耗时29.9秒平均写入速度：3344条/S 写入100万条数据，耗时289秒平均年写入速度：3460条/S 脚本如下，仅有两个常规字段（实际应用时，把表名中的X替换成1、10、100，并修改循环次数，分别执行三次，记录数据插入完成所用时间，使用秒表计时）： CREATE TABLE tblTestX(iID int IDENTITY(1,1),strData char(10)) GO SET NOCOUNT ON GO INSERT INTO tblTestX VALUES('Test') WHILE@@IDENTITY<1000000 INSERT INTO tblTestX VALUES('Test') 以上测试过程中，sqlserver进程内存占用70M左右。Cpu占用14%。 本机执行，不考虑网络延迟。 ◆oracle9i中，在现有sncp数据库中生成表，并插入数据，插入数据速度如下统计： 写入1万条数据，耗时1秒平均写入速度：10000条/S 写入10万条数据，耗时4.05秒平均写入速度：24691条/S 写入100万条数据，耗时38.8秒平均年写入速度：25773条/S 写入1000万条数据，耗时400.03秒平均年写入速度：24998条/S 脚本如下，仅有两个常规字段（实际应用时，把表名中的X替换成1、10、100，1000并修改循环次数，分别执行四次，记录数据插入完成所用时间，使用秒表计时）： create table tblTstX(id integer,test VARCHAR2(10)); declare a integer; begin for a in 1..10loop
第一部分：基本表格设计 一、业务描述 （一）存款业务 1、个人存款业务：开户业务、活期储蓄、整存整取定期储蓄、零存整取定期储蓄、教育储蓄、整存零取定期储蓄、存本取息定期储蓄、定活两便储蓄、资金归结、自动转账。 2、对公存款：活期存款、定期存款、单位协定存款、单位通知存款、结构性存款、外汇存款、集团账户存款等 （二）贷款业务 1、个人贷款：逸贷、一、二手个人住房贷款、个人信用贷款、个人助学贷款、个人经营贷款个人贷款卡货通、个人贷款网货通、个人商用车贷款、个人自建住房贷款、固定利率个人
住房贷款、特色还款方式与还款业务、个人委托贷款等 2、公司贷款：流动资金贷款（运营资金贷款，周转限额贷款，临时贷款，法人账户透资，备用贷款）、国贸易融资（国信用证，信用证项下打包贷款，国保理）、项目贷款、并购贷款、固定资产支持融资、房地产开发贷款等 （三）结算业务 包括个人结算业务、单位结算账户、国结算账户、现金管理、全球现金管理、跨境贸易人民币结算业务、代理业务、才智账户卡等 （四）电子银行业务 1网上银行：账户信息查询、转账交易、漫游汇款、贷记卡还款、网上缴费、理财服务、信息管理、网上外汇宝、电子工资单查询、账户管理 2银行：转账结算、信息查询、投资理财、其他功能 3手机银行：信息查询、转账汇款、缴费支付、信用卡、漫游汇款、农户贷款、定活互转、第三方存管、消息定制、账户管理、基金买卖 4自助银行：现金存款、现金取款、转账、查询余额、修改密码
二、数据量分析 1、整体数据量分析 类别2013-12-31 2013-06-30 2012-12-31 银行卡发卡量() 566,000,000.00 522,190,000.00 479,000,000 .00 借记卡发卡量() 467,014,000.00 405,000,000.00 356,883,000 .00 信用卡发卡量() 88,050,000.00 81, 398,000.00 75,723,000. 00 银行（户）96,210,000.00 83,921,000.00 71,920,000. 00 手机银行客户（户）109,000,000.00 72,512,000.00 57,213,270. 00 网上银行客户(户) 390,000,000.00 306,517,000.00 223,379,000 .00
智慧校园大数据综合解决方案
目录 1.背景 (5) 2.智慧校园建设整体规划 (8) 2.1.“智慧校园”的慨述 (8) 2.2.智慧校园设计依据 (9) 2.3.系统架构设计 (9) 2.3.1.系统设计原则 (9) 2.3.2.总体技术架构 (13) 2.3.3.智慧校园特色及优势 (15) 2.3.3.1.移动化应用 (15) 2.3.3.2.统一的信息标准 (15) 2.3.3.3.统一的身份认证 (15) 3.智慧校园建设内容 (16) 3.1.智慧校园信息化基础建设 (16) 3.1.1.基础网络建设 (16) 3.1.1.1.新建网络质量要求 (16) 3.1.1.2.校园网 (18) 3.1.1.3.无线网络覆盖 (21) 3.1.1.3.1.设计思路和理念 (21) 3.1.1.3.2.设计依据和标准 (21) 3.1.1.3.3.设计方案 (23) 3.1.1.3.4.协议标准选择 (23) 3.1.2.智慧安防 (24) 3.1.2.1.智慧监控 (24) 3.1.2.2.智慧车管 (26) 3.1.3.校园数字广播 (26) 3.1.4.多媒体教室 (29) 3.1.5.学习终端 (29) 3.1.6.可视化管理平台 (33) 3.1.6.1.系统架构 (36) 3.1.6.2.2.三维模型展示模块 (37) 3.1.6.2.3.监控管理模块 (38) 3.1.6.2.4.门禁系统管理模块 (40) 3.1.6.2.5.消防管理模块 (40) 3.1.6.2.6.管线管理模块 (42) 3.1.6.2.7.水电管理模块 (43) 3.1.6.2.8.人车定位管理模块 (45) 3.1.6.2.9.设备管理模块 (45) 3.1.6.2.10.教室管理模块 (46) 3.2.智慧教学 (47) 3.2.1.创新教 (47) 3.2.1.1.教育资源 (48) 3.2.1.2.互动授课 (50) 3.2.1.3.翻转课堂 (57) 3.2.1.4.网络教研 (58) 3.2.1.5.教学轨迹 (58) 3.2.2.自适应学 (60) 3.2.2.1.统一学习路径 (61) 3.2.2.2.智能作业 (64) 3.2.2.3.多种学习方式 (67)
第二章 填空题 1.oracle数据库从存储结构上可以分为__物理存储结构____和__逻辑存储结 构___. 2.在oracle数据库中，_数据文件__是指存储数据库的文件，数据库中的所有 数据最终都保存在_数据文件_中。 3.Oracle数据库从逻辑存储结构上可以分为表空间、_段___、区、_块___。一 个数据库实例由多个表空间组成，一个表空间由多个__段__组成，一个__段__有多个区组成，一个区由多个__块__组成。 4.将日志缓冲区的日志信息写入日志文件的后台进程是__LGWR__，如果数据库 实例运行在归档模式下，则日志文件中的容将会被__ARCn__进程写入归档日志。 5.oracle数据库的物理存储结构主要有数据库文件、__控制文件__和_日志文 件___这3种类型的文件组成。 6.如果一个服务器进程非正常终止，由oracle系统会使用__PMON__进程来释放 他所占用的资源。 7.oracle数据库中，段主要可以分为数据段、_索引段___、_临时段___和_回 退段___。 二、选择题 1.下面对数据库文件的叙述中，正确的是C A、一个表空间只能对应一个人数据库文件 B、一个数据文件可以对应多个表空间 C、一个表空间可以对应多个数据库文件 D、数据库文件存储了数据库中的所的日志信息 2.下面对数据库逻辑存储结构叙述中，正确的是__AB__ A、一个数据库实例由多个表空间组成 B、一个人段由多个区组成 C、一个人区由多个段组成 D、一个人块由多个区组成 3.下面哪种后台进程用于将数据缓冲区中的数据写入数据文件？__B__ A、LGWR B、DBWn C、CKPT D、ARCn 4.系统全局区包括下面那些区域？__ACD__ A、java池 B、软件代码区 C、数据缓冲区 D、日志缓冲区 5.解析后的sql语句会缓存到下面的SGA哪个区域中？_C___ A、java池 B、大型池
答:一种分页方法 <% int i=1; int numPages=14; String pages = request.getParameter(“page”) ; int currentPage = 1; currentPage = (pages==null)?(1):{Integer.parseInt(pages)} sql = “select count(*) from tables”; ResultSet rs = DBLink.executeQuery(sql) ; 第36 页共59 页 while(rs.next()) i = rs.getInt(1) ; int intPageCount=1; intPageCount=(i%numPages==0)?(i/numPages):(i/numPages+1); int nextPage ; int upPage; nextPage = currentPage+1; if (nextPage>=intPageCount) nextPage=intPageCount; upPage = currentPage-1; if (upPage<=1) upPage=1; rs.close(); sql=”select * from tables”; rs=DBLink.executeQuery(sql); i=0; while((i %> //输出内容 //输出翻页连接 合计:<%=currentPage%>/<%=intPageCount%>页 第一页 ”>上一页 <% for(int j=1;j<=intPageCount;j++){ if(currentPage!=j){ %> ”>[<%=j%>] < % }else{ out.println(j); } } %> ”>下一页
证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？ 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。
同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？ 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？ 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。
大数据营销的成功案例
大数据营销的成功案例 【篇一：大数据营销的成功案例】 随着的来临，越来越多的企业开始玩起的数字游戏，从海量的数据中挖掘有效的信息，研究用户消费习惯，利用挖掘出来的有效数据进行用户行为分析，从而做到精准的营销。 下面就来看看2个时代下运用数据营销的案例： 一、趣多多：依靠大数据玩转愚人节营销 趣多多在愚人节的这次营销活动，创造了6亿多次页面浏览并影响到近1,500万独立用户，品牌被提及的次数增长了270%。可以说这是一次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。不知道今年愚人节趣多多还会有怎样惊艳的表现。 趣多多到底做了些什么呢? 1、利用社交大数据的敏锐洞察，趣多多精准锁定了以18-30岁的年轻人为主流消费群体。 2、聚焦于他们乐于并习惯使用的主流社交和网络平台，如新浪微博、腾讯微博、百度大搜、社交移动app以及优酷视频等。 3、在愚人节当日进行全天集中性投放，围绕品牌的口号展开话题，全面贯彻实时且广泛的与用户沟通机制并深度渗透，使品牌在最佳时机得到有效曝光，也令目标消费者在当天能得到有趣和幽默的体验。 4、今年，趣多多更是联合今晚80后脱口秀，将趣多多以有趣为主题的品牌定位进一步加以强化。多支短片在趣多多官方微博亮相，主持人王自健和网友的互动也在第一时间和活动主题相呼应。 二、纸牌屋：依靠大进行营销
一部《纸牌屋》，让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台netflix在一季度新增超300万流媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26%，达到每股217美元，较去年8月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切，都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。 《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的c2b，即由用户需求决定生产。 如今，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，在大数据时代下为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。 【篇二：大数据营销的成功案例】 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做?我们看到几点：第一，我们整个中国是制造业大国，但是我们产能高度过剩; 第二，我们的产成品库存积压周转也不够灵活，在交易过程中，不能将经济效益更大化地提高? 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做?我们看到几点： 第一，我们整个中国是制造业大国，但是我们产能高度过剩; 第二，我们的产成品库存积压周转也不够灵活，在交易过程中，不能将经济效益更大化地提高?