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Klout Page 3--11 Peerindex Page 12--17 Tweetstats Page 18--25 Facebook insights Page 25--40
Klout 发布于2009.9月，它通过分析多家社交网站数据来衡量用户的社交影响力来衡量用户的社交影响力，，这些社交网站包括这些社交网站包括：：Twitter 、Facebook 、LinkedIn 、Foursquare 、Youtube 。Klout 的日UV 约在2.5万。
Klout将用户的社交影响力按照0—100的数值来衡量输入用户的twitter用户名进行查询，
下图示例为google的twitter账户社交影响力82
网络影响力代表该用户的受关注程度，这个指标的取值从右侧可以看出主要是各社交网站的互动用户数。
放大率代表该用户发表的内容能够被传播的能力，这是影响力的一个关键指标，从右侧表中可以看出该指标取值主要是各社交网站的互动数。
真实触达代表该用户在各社交网站有互动关系的用户数，如右侧表中所示。
Klout对该用户的话题进行分析，并提供+K功能供查询用户点击来持续修正结果和改善算法；
Klout会列出该用户所影响的其他用户，并按照这些用户各自的影响力进行排名；
Klout同时会将用户的一些成就值用icon形式展示出来；
Klout综述
优点：数据源涵盖各主流社交网站，结合数据与语义分析，具有客观性；
不足：需要用户授权才可以进行分析，同时这里的影响力是绝对的影响力，而不是某个领域的相对影响力，这会使
指标的含金量降低；
不同的是，，Peerindex Peerindex成立于2009.7月,与klout不同的是
更侧重于对用户UGC内容的分析；数据源来自于Facebook、Twitter、LinkedIn、Quora、自定义的RSS源。
Peerindex的访问量很低，下图来自google adplanner的统计
对每个用户的内容特征进行分析并使用雷达图展示，，Peerindex对每个用户的内容特征进行分析并使用雷达图展示
权威和活跃三个数值。
。
、权威和活跃三个数值
，同时提供受众
同时提供受众、
它把内容分为8个类别
个类别，
Peerindex 同时会对该用户的UGC 内容进行分析内容进行分析，，如主题的频次和共鸣和内容中引用的链接地址次和共鸣和内容中引用的链接地址；；
对每个主题列出一些评级比较高的用户，，可以看出Peerindex对每个主题列出一些评级比较高的用户
每个用户都被打上了谈论的主题tag。
对于注册用户，
，Peerindex提供twitter好友之间的指数对比对于注册用户
Peerindex综述
优点：侧重于用户UGC内容的分析，挖掘用户的日常讨论主题和兴趣；
不足：对于用户之间的互动和内容的传播分析较少；
Tweetstats成立于2008.1月，主要针对twitter的数据进行分析。
的访问量在持续下降。。
Tweetstats的访问量在持续下降
用户帐户的发表内容时间分布图。。Tweetstats提供该twitter用户帐户的发表内容时间分布图
提供对用户互动和发表方式的统计。。Tweetstats提供对用户互动和发表方式的统计
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。
社交网络如何与大数据“共舞”? 进入新世纪以来，互联网技术迈入了高速发展的快车道，网民数量在近年来呈指数上升，社交网络进入了强调用户参与和体验的时代。所谓社交网络是一种在信息网络上由社会个体集合及个体之间的连接关系构成的社会性结构。社交网络的诞生使得人类使用互联网的方式从简单的信息搜索和网页浏览转向网上社会关系的构建与维护，以及基于社会关系的信息创造、交流与共享。它不但丰富了人与人的通讯交流方式，也对社会群体的形成与发展方式带来了深刻的变革。 随着社交网络的不短涌现，社交网络企业之间不可避免的出现各种各样的竞争。在线社交网络方面，Facebook、校内网、开心网、QQ空间等不断竞争用户群，社交网络方面国内更是被新浪、腾讯、搜狐、网易等瓜分天下。如何不断创新、提高社交网络服务质量，以及吸引新用户、防止老客户流失是社交网络服务企业面临的重要问题。 在政府方面，社交网络及其信息服务正成为国家政治与安全的重要战略资源和手段，随着我国经济社会的深刻变革，我国正处于加快经济发展方式转变的攻坚阶段和转型时期，各种社会思潮的舆论反应都极易在社交网络上得到展现。开展社交网络及其信息服务的研究和应用，将有助于解决国家安全、社会发展等多方面存在的问题，具有重要的理论价值和战略意义。 互联网社交网络信息处理构成了一个典型的大数据系统，面向社交网络的大数据管理分析与服务综合运用搜索引擎技术、文本处理技术、自然语言处理和智能分析等技术，对互联网海量社交网络信息自动获取和分析，提供面向互联网的热点话题监测、分析、挖掘、溯源以及报表展示等功能，满足社交网络数据监控和热点事件追踪工作中各个环节的用户需求。面向社交网络的大数据管理分析与服务适用于宣传、公安、安全等部门进行舆论监测、引导和管理，也适用于企业进行产品口碑跟踪、技术情报收集和精准营销。 社交网络大数据分析需要有大数据的技术与产品支持，发达国家一些信息技术企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，成为大数据解决方案提供商。但过分依赖国外的大数据分析与技术平台，难以回避信息泄密风险。因此，在社交网络大数据分析领域，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。 在中部省份湖南，落户于长沙国家高新区的蚁坊软件是近年来在互联网大数据分析领域出现的一匹黑马，企业与国防科大计算机学院联合成立了“海量数据工程研究中心”，并建设了基于云计算技术互联网大数据中心处理、分析与服务平台，实现对包括社会化媒体在内的互联网海量信息的采集、加工、存储、检索和挖掘分析等功能，用户可通过互联网使用该公司的软件和服务。该平台每天采集各类网络信息超过两亿条，已拥有包括天河计算机在内的3000个服务器节点，在社交网络数据完整性和丰富性方面，处于国内同类公司第一梯队。 蚁坊软件拥有自主品牌的大数据处理平台：蚂蚁工厂（Antfact ），并专注于大数据信息挖掘。蚁坊为客户提供舆情应用服务，其中鹰击提供微博舆情监测分析服务，其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手，为舆情早报告、早响应提供先机；鹰眼提供全网舆情监测分析服务，方便客户“速读网”，掌控舆情发展态势。截止到2013年12月底，鹰眼全网舆情和鹰击微博舆情系统已在网宣、公安、国安、军事、教育、环保、金融、电信和食品卫生等行业拥有了2686家用户。 社交网络大数据成为了当前的应用热点，在大数据应用和落地方面具备先天的优势和基础。社交网络大数据的处理能力直接关系到国家的信息安全和社会稳定，建立安全和谐的网
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。
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口：显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如，我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下： ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new button create by DZX；Tip Text命令框中输入：Output。
③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类： ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行： ●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1) ●若想保存和调入程序： ●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口
社会网络分析方法 SNA分析软件 ●第一类为自由可视化SNA 软件，共有Agna 等9 种软件，位于图1 的右上角，这类软件可以自 由下载使用，成本低，但一般这类软件的一个共同缺点是缺乏相应的如在线帮助等技术支持； ●第二类为商业可视化SNA 软件，如InFlow 等3种，这类软件大都有良好的技术支持；（3）第 三类为可视化SNA 软件，如KliqFinder 等4 种，这类软件一般都是商业软件，但他们都有可以通过下载试用版的软件，来使用其中的绝大部分功能 ●第四类为自由非可视化SNA 软件，如FATCAT 等7 种，这类软件的特点是免费使用，但对SNA 的分析结果以数据表等形式输出，不具有可视化分析结果的功能； ●第五类为商业非可视化SNA 软件，只有GRADAP 一种，该软件以图表分析为主，不具有可 视化的功能。在23 种SNA 软件中，有16 种SNA 软件，即近70%的SNA 软件，具有可视化功能。 SNA分析方法 使用SNA 软件进行社会网络分析时，一般需要按准备数据、数据处理和数据分析三个步骤进行。尽管因不同的SNA 软件的具体操作不同，但这三个步骤基本是一致的。 1.准备数据，建立关系矩阵 准备数据是指将使用问卷或其他调查方法，或直接从网络教学支撑平台自带的后台数据库中所获得的用于研究的关系数据，经过整理后按照规定格式形成关系矩阵，以备数据处理时使用。这个步骤也是SNA 分析的重要的基础性工作。SNA 中共有三种关系矩阵：邻接矩（AdjacencyMatrix）、发生阵（Incidence Matrix）和隶属关系矩阵（Affiliation Matrix）。邻接矩阵为正方阵，其行和列都代表完全相同的行动者，如果邻接矩阵的值为二值矩阵，则其中的“0”表示两个行动者之间没有关系，而“1”则表示两个行动者之间存在关系。然而我们
社交网络现状分析中国社交网络的三个价值维度 2012-07-13 14:19 共计17846次阅读来源：DoNews赞我有话说小中 分享 “人，生来就有社会性。所以借助于互联网的社交网络，将会让世界更加紧密!”说这话的是美国著名社交网络公司Facebook的创始人马克·扎克伯格。这家已在美国上市的互联网公司是迄今为止，全球最为成功的社交网络之一。 随着互联网的发展以及人类互动和沟通需求的扩展，社交网络和社交媒体开始影响人们的生活。作为一个具有十几亿人口的大国，中国的社交网络也在波涛汹涌中蓬勃向前。那么，社交媒体对于国内互联网市场产生了怎样的意义?中国社交网络又在经历着怎样翻天覆地的变化? 社交改变信息传播和分享方式 社交网络即社交网络服务，源自英文SNS(Social Network Service)。社交网络表现形式多种多样，其中博客、论坛和播客发展较早，而微博、社区、QQ空间在最近几年呈现火爆趋势。人们通过这些社交网站或平台进行撰写、分享、评价、讨论、互动和沟通。在社交网络中，意见表达、见解交流、经验分享和观点沟通最为常见。 可以说，社交网络在互联网的汪洋中如鱼得水，其传播信息之快、范围覆盖之广、分享率之大，无不令人惊叹。社交网络已成为人们使用互联网的重要组成部分，不仅制造了人们社交生活中争相讨论的一个又一个热门话题，更吸引传统媒体争相跟进。如果说，以前了解网络新闻的途径是门户的话，显然今天社交网络已经开始占据主流。 细心的朋友可能已经发现，现在无论浏览什么网站，来自各个社交平台的分享组件已经成为网站的标配，而很多人也已经习惯了把信息分享到自己的社交网络中。在国外的网站或者APP应用中，Facebook和Twitter的出现频率和分享程度最高。在国内，来自两家领先的社会化分享按钮提供商Jiathis和Bshare的数据显示，QQ空间以绝对优势稳坐国内社会化分享的龙头位置，新浪微博、腾讯微博占据第二、第三的位置。 中外社交网络齐头并进 据国外知名数据监测公司Pingdom公布的数据显示，社交网络链接和网页插件已经占领了全世界所有网站的25%。在世界排名前一万的网站中，这种社交网络的占有率更是达到了惊人的49.3%。由此不难看出，社交媒体已经成为互联网不可分割的一部分。 社交网络对于互联网正在产生重要意义，在国外，几乎所有网站都急不可待的想与这些掌控着全世界十几亿用户的社交网站开展合作，用户和流量的导入，使得整个市场流动性更强。依仗庞大的用户资源，社交网络又极易产生巨头，于是怎样才能攀上这门亲戚，成为很多令国外网站心头疼的事情。 国外社交网络风生水起，环顾国内，中国社交网络和社交媒体也在迅猛发展中大浪淘沙。从早期的博客、论坛等初级社交媒体形式，发展到今天SNS、微博等相继登上历史舞台。在美国孕育出世界级社交网络facebook的同时，拥有七年历史，积聚大量人气和品牌价值的
DreamBI大数据分析平台 技术白皮书
目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)
2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)
智慧校园：统一数据管理与分析平台 中国高校信息化背景 希嘉教育讯：目前中国高校信息化发展基本已经完成了校园网主干设备等硬件环境的建设，并且根据校园特色，建设了一批平台和应用系统，解决了校园基础业务的信息化问题。随着移动互联、云计算、大数据等新兴技术的普及，社会信息化环境发生了巨大变化，社会服务意识崛起，学校信息化部门的理念也从管理转向人本化服务，提供统一、便捷、智慧的信息化服务，成为当前学校信息部门的重要发展方向。 希嘉教育讯：教育大数据之痛
高校各个业务系统满足不了现在高校需求 1、高校信息化设备：信息孤岛数据分散 2、高校信息化设备：数据缺乏统一标准 3、高校信息化设备：无法满足学校领导决策支撑的需求 4、高校信息化：缺乏对学生状态全面感知的有效手段高校信息化解决之道 统一数据管理与分析平台数据采集层：
灵活对接学校内部业务系统数据、机器数据和外部互联网数据。可分布式部署，具备灵活的扩展能力，是大数据平台的基础。 统一数据管理与分析平台运营数据层： 实现海量业务数据的集中清洗、存储、管理，统一数据规范，支撑决策层集中掌握校园整体运行情况。 统一数据管理与分析平台核心能力层： 具有丰富的原子能力和组装能力，供场景应用层灵活调用，是大数据基础平台的核心业务数据处理模块。 统一数据管理与分析平台场景应用层： 具有直接与用户交互的所有功能，系统的使用界面和视图，可快速灵活定制，满足各种校园使用场景和人员的需要，并具备统一门户功能。 统一数据管理与分析平台产品功能 统一数据管理与分析平台具有丰富的数据应用： 通过统一数据管理与分析平台释放校园数据价值，为学校搭建学生安全管理、校外媒体监测、网络日志分析等丰富的数据校园应用，打造大数据时代的智慧校园。 统一数据管理与分析平台具有开放的数据集市： 统一数据管理与分析平台基于统一的数据模型，在确保数据安全的前提下为学校提供开放的数据服务接口，帮助高校的开发人员和所有授权的数据应用开发商进行基于高校大数据的应用开发。
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。
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。
大数据报表标准功能点简介
U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。
档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。
常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。
4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
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基于大数据分析策略编排 设计与实现 2019年7月
目录 摘要 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 3第二章相关技术概述------------------------------------------------------------------------------------------ 5 1.1Tair 存储引擎 ---------------------------------------------------------------------------------------- 5 1. Tair的负载均衡算法-------------------------------------------------------------------------------- 6 2. Tair特点 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 7 3. Tair发展现状------------------------------------------------------------------------------------------ 8 1.2MVC 设计模式 --------------------------------------------------------------------------------------- 8 1.3Mybatis 框架 --------------------------------------------------------------------------------------- 10 1.4本章小结 --------------------------------------------------------------------------------------------- 10第三章策略管理平台业务需求分析 -------------------------------------------------------------------- 11 2.1策略管理平台业务陈述-------------------------------------------------------------------------- 11 2.1.1业务概述-------------------------------------------------------------------------------------------- 11 2.1.2 业务流程说明----------------------------------------------------------------------------------- 15 2.2策略管理平台需求建模-------------------------------------------------------------------------- 16 2.2.1 标签管理 ----------------------------------------------------------------------------------------- 16 2.2.2 策略标签关联管理 ---------------------------------------------------------------------------- 17 2.2.3 策略打标 ----------------------------------------------------------------------------------------- 19 2.2.4 策略分布管理----------------------------------------------------------------------------------- 21 2.2.5 策略效能管理----------------------------------------------------------------------------------- 23 2.2.6 策略对比 ----------------------------------------------------------------------------------------- 24 2.2.7 策略批量管理----------------------------------------------------------------------------------- 26 2.3策略管理平台数据建模-------------------------------------------------------------------------- 27 2.3.1 实体和属性 -------------------------------------------------------------------------------------- 28 2.3.2 实体间的关系----------------------------------------------------------------------------------- 29 2.4策略管理平台过程建模-------------------------------------------------------------------------- 30 2.5策略管理平台非功能需求 ---------------------------------------------------------------------- 32 2.6本章小结 --------------------------------------------------------------------------------------------- 34第四章策略管理平台系统总体设计 -------------------------------------------------------------------- 35 3.1设计原则 --------------------------------------------------------------------------------------------- 35 3.2策略管理平台系统应用架构 ------------------------------------------------------------------- 35