数据挖掘与大数据分析实验平台方案
北京红亚华宇科技有限公司
二零一五年
目录
一.背景 (4)
1.1数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 (4)
1.2数据挖掘与大数据分析实验室建设的必要性 (5)
二.数据挖掘与大数据分析实验室设计理念及目标 (5)
2.1实验室设计理念 (5)
2.2数据挖掘与大数据分析实验室建设目标与特色 (6)
2.2.1实验室建设目标 (6)
2.2.2实验室特色 (7)
三.数据挖掘与大数据分析实验平台建设方案 (8)
3.1基础环境建设 (8)
3.1.1IT环境建设 (8)
3.1.2网络环境建设 (8)
3.2实验平台功能 (9)
3.2.1用户管理功能 (10)
3.2.2实验管理功能 (10)
3.2.3课件资源管理功能 (11)
3.2.4实验加载功能 (12)
3.2.5考试管理功能 (13)
3.2.6Hadoop管理功能 (14)
3.2.7部署方式简易 (15)
3.2.8科研创新支撑 (15)
3.3实训平台特色 (16)
四.数据挖掘与大数据分析实验课程内容 (17)
4.1E XCEL数据处理 (20)
4.2统计与建模方法演示 (20)
4.3数据挖掘方法演示 (21)
4.4SAS编程基础 (22)
4.5R语言编程基础 (23)
4.6M Y SQL数据库操作 (23)
4.7JAVA数据爬取 (24)
4.8E XCEL高级编程 (25)
4.9SAS统计与建模 (26)
4.10SAS数据挖掘 (27)
4.11R语言统计与建模 (28)
4.12R语言数据挖掘 (29)
4.13H ADOOP大数据分析 (30)
4.14JAVA自然语言处理 (31)
4.15SAS数据分析综合应用 (32)
4.16R语言数据分析综合应用 (32)
4.17大数据分析综合应用 (33)
4.18实验列表 (34)
五.数据挖掘与大数据分析实验室建设优势 (36)
5.1方案优势 (36)
5.2技术优势 (36)
六.技术服务 (37)
6.1售前技术服务 (38)
6.2技术培训 (38)
6.3售后技术服务 (38)
七.数据挖掘与大数据分析实验室设备清单 (39)
一. 背景
1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势
移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是2012年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2012年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5.48亿美元增加到2017年的23.8亿美元，未来5年的复合增长率达到34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。
据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。
最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。
在传统的数据分析与商业数据挖掘中，人们通常遵循二八原则。也就是任务20%的用户提供了80%的价值，因此利用优势资源用户对于少数用户的服务。随着互联网的发展，越来越多的低价值用户进入到商业体系中，这部分用户成为商业企业竞争的目标。比如电商行业，大量顾客都是传统意义上的低价值客户，数据表明对于这部分用户价值的挖掘可以改变二八原则，甚至可达到价值的几乎均匀分布。并且由于计算技术的发展，对于大数据的分析也成为了可能。
1.2 数据挖掘与大数据分析实验室建设的必要性
数据挖掘与大数据分析是以计算机基础为基础，以挖掘算法为核心，紧密面向行业应用的一门综合性学科。其主要技术涉及概率论与数理统计、数据挖掘、算法与数据结构、计算机网络、并行计算等多个专业方向，因此该学科对于实验室具有较高的专业要求。实验室不仅要提供基础的开发环境，还要提供大数据的运算环境以及用于实验的实战大数据案例。这些实验素材的准备均需专业的大数据实验室作为支撑。
目前，在我国高校的专业设置上与数据挖掘与大数据分析实验相关的学科专业包括：计算机科学与技术、信息管理与信息系统、统计学、经济、金融、贸易、生物信息以及公共卫生等。这些专业的学生需要分别从原理、技术与应用等不同的角度掌握大数据分析的理论与分析方法。学生要很好地掌握这些课程，除了课堂学习，通过实验来加深理解和提高实际应用操作能力也是主要途径。调查表明，数据挖掘与大数据分析实验所需要的算法、计算环境以及数据等，都无法在我国高校现有的实验室中完成。因此，建设专门的数据挖掘与大数据分析实验室就显得非常重要。
二. 数据挖掘与大数据分析实验室设计理念及目标
2.1 实验室设计理念
数据挖掘与大数据分析实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。
本实验室建设方案融合数据挖掘与大数据分析专业教学、实训、实战等各层次实践教学，能够从面向大数据分析行业需求和促进学生职业发展的角度规划和建设数据挖掘与大数据分析实验室，真正在产业、学校、科研及实际项目中相互配合，发挥优
势，形成生产、学习、科学研究、实践运用的系统运作模式，从而建设大数据分析特色专业。
利用虚拟化教学资源，搭建实训平台和实战平台，将理论学习、实践教学和大数据分析实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。
利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。
通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。
2.2 数据挖掘与大数据分析实验室建设目标与特色
2.2.1 实验室建设目标
大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法利用目前主流软件工具，在合理时间内达到采集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的数据信息。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。因此数据挖掘与大数据分析实验室重点培养学生对于数据的处理与分析能力。由此可见，数据挖掘与大数据教学过程中包含数据挖掘算法与大数据分析算法两个部分的内容。学生首先要掌握数据挖掘的基本理论与算法，其次要掌握大数据处理的框架与平台，进而掌握针对大数据的数据挖掘方法。因此本实验室建设内容包括数据挖掘部分与大数据算法部分两大类实验。
数据挖掘部分的实验包括基本实验与算法实验两部分。基本实验用于给学生建立起数据挖掘的基本概念，展示常用的数据挖掘算法。以典型的应用数据为例，展示常用算法的分析效果。算法实验为学生提供编程框架，针对重要的数据挖掘算法进行实
现。该部分实验以R语言为开发环境，学生通过本实验室将掌握数据挖掘主要算法的实现方法。
大数据算法实验包括基本的大数据分析平台与算法实验以及典型实战数据分析实验两部分。大数据分析平台与算法实验包括平台配置与典型算法设计两大类，通过该类实验使得学生能够完成对于大数据分析平台的配置与初始化工作并具有基本MapReduce算法开发能力。典型实战数据分析实验，让学生利用真实的行业数据，完成大数据挖掘与分析，掌握数据挖掘与大数据分析的一般流程。
2.2.2 实验室特色
1、大数据环境搭建与大数据算法实现相结合。大数据算法作为最新的算法分析技术具有完全不同的设计思路，算法开发过程对初次接触该部分内容的本科生而言有较大的难度，一方面是算法思想的新颖性，另一方面则是算法实现对于程序开发的能力要求较高。因此为了实验的顺利完成，需要给学生一个入门的过程，本实验室通过环境搭建以及简单实验的过渡来实现的。本实验对于学生的要求是框架性的，允许学生的创新，以激发和培养学生的创新意识和创新能力。
2、多梯度、层次式的系列实验。为了照顾和覆盖能力和兴趣存在明显差别的多个学生群体，在设置特色实验的具体实验内容时，提供层次性、阶段性的开发目标，不同学生可以根据自己的能力差别选择合适的开发任务难度，而且在实验过程中，学生也可以根据进度调整相应的实验难度，以避免学生不能完成实验的情况，充分维护和提高学生参与该特色实验的兴趣和信心。
3、充分支撑的科研工作。系统提供数据分析接口，可将收集到的大数据进行分析统计，按自己需求生成报表，为科研工作提供数据支承。例如某地区经济数据分析、股市数据分析等。
三. 数据挖掘与大数据分析实验平台建设方案
作为专业的高校实验室建设方案提供商，结合相关知名高校及科研机构的教学及科研成果，提供了一套完整的高校数据挖掘与大数据分析的实验室解决方案。该实验室方案按照数据挖掘、大数据平台与算法、行业实战数据分析三个层次来搭建。通过典型的算法展示、算法实现结合大数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学的由点及面、理论到应用、涵盖原理验证/综合应用/自主设计及创新的多层次实验体系。
3.1 基础环境建设
实验室基础环境建设主要是支撑实验室教学运行的基本环境配套建设，包括学生实验用桌椅、教学用投影音响器材、实验室空调系统、综合布线系统、安防监控系统及实验室装修系统等。通过这些基础支撑环境的建设，才能保证实验室正常为教学和科研服务。
综合基础环境建设的各项内容，针对实验室的空间环境及现代实验教学的发展趋势，一个实验班级50个学生可分为5个实验组，每组可安排10个学生同时进行实验，这样可安排50个学生同时进行数据挖掘与大数据分析相关的实验课程。
3.1.1 IT环境建设
IT环境建设包括实验终端个人电脑和存储规划建设。
学生实验终端计算机一方面可以采用普通终端PC机，组合成实验室局域网，支撑学生进行实验，另一方面随着云计算技术的发展，学生计算机可以采用虚拟桌面云终端的设计方式，通过采用专用云资源服务器及存云调度设备进行设计，利用服务器虚拟化的方法来对终端进行支撑，用户通过部署在实验台的瘦客户端进行实验操作，所有应用、数据统一存放在后台服务器，虚拟桌面云终端不存放任何数据，可被管理工具统一管理，包括分发系统、更新软件、远程监控、审计等操作。虚拟桌面云平台也通过虚拟化平台的管理工具管理，大大降低维护人员的重复工作量。
3.1.2 网络环境建设
数据挖掘与大数据分析实验室网络部署环境如图1所示。其中，路由器和交换机
等网络设备将用户和存储连接起来，是用户之间以及用户与资源之间的通信设备；实训平台设备提供云存储和统一资源调度系统功能，其可以是一台设备，也可以是多台设备的集群部署，以提高设备的虚拟化能力，用户通过统一资源调度平台调用其中的所所有资源，而无需关注硬件设备；管理员可以对平台进行统一管理，包括账户管理、资源管理、实验管理等；普通用户可以通过平台进行各项数据挖掘实验及技术验证等操作。
针对校方已有的网络设备，可以进行整合，而且相关设备与模块也可根据校方专业教学和实验室建设的具体情况进行选择。
网络投影机
图数据挖掘与大数据分析实验室网络拓扑结构
3.2 实验平台功能
教学实训平台建设通过云计算虚拟化平台及教育管理平台实现教学实训平台的建设。
云计算虚拟平台通过云计算管理平台为计算机教学虚拟各种实验操作环境，让学生进行各种数据挖掘算法的演示与开发，真实体验数据科学在实际环境中的应用。
教育培训管理平台即我们通常说的网络学习平台,是一种基础性技术平台。它以课程管理为中心、学习活动驱动的一套辅助性培训信息化解决方案软件系统。创新性引进了模拟仿真教学的理念, 可将面授课堂完全搬到网络进行,同时引进了培训班的概念, 将课程学习及考试与培训班有机结合, 对在线培训进行有效管理。
3.2.1 用户管理功能
根据学校实际情况，管理员可以自定义添加删除专业、年级和班级，通过Excel 表格批量导入导出用户。根据实验环境也可进行用户的自主注册，由管理员审核后即可进行登录。
专业、年级、班级列表
批量导入用户列表
3.2.2 实验管理功能
根据教学安排制定课程表，安排学生的选修课和必修课，最后通过课程调度可以按课程或者按用户进行安排课程。
课程表
3.2.3 课件资源管理功能
针对高等院校计算机、商科、统计等学科相关专业德尔要求，本实验平台开发了包括低中高不同难度的17大类近百个实现项目。实验涵盖了统计分析、软件应用、算法展示、统计算法开发以及大数据计算等内容，可以满足不同学科不同层次学生的学习需求。
针对这些实验内容，实验平台开发了相应的实验指导书、实验数据说明以及实验数据等课件资源。学生可利用这些资源顺利完成实验内容。
课件资源
3.2.4 实验加载功能
通过web浏览器直接登录实训平台并启动实验，参照实验课件可以进行自主学习。在学生进行实验的过程当中，教师可以随时进行远程协助，对学生进行指导。实验结束后，自动释放系统资源。
学生实验环境
3.2.5 考试管理功能
针对实验课程在线进行课程实训考核，学生可根据老师的要求提交实验报告，老师在后台进行评分。
实验报告
成绩
后台打分
3.2.6 Hadoop管理功能
针对大数据处理机群，后台提供可视化的管理界在，可查看计算资源使用情况，可根据使用情况对机群进行管理及资源分配。
Hadoop机群管理
3.2.7 部署方式简易
数据挖掘与大数据分析实验平台部署非常简易，通过一根网线接入到实验室网络中，客户端无须安装任何客户端软件，即可完成设备的部署和环境的搭建。学生通过web页面访问设备并进行实验，教师和管理员通过web页面进行实验和设备的管理。
实验平台所需的计算资源均通过虚拟化的方式提供，可灵活适应教学实验与科研工作需求。
3.2.8 科研创新支撑
数据挖掘与大数据分析实验平台通过虚拟机的方式为学生提供了实验开发与操作平台，同时也为教师科研提供专门的算法开发平台。通过这些算法平台，教师可方便地进行数据爬取、文本分析、算法实现等开发工作，并且通过实验平台所提供的Hadoop 运算环境，自由设计算法处理数据。
开启科研虚拟机
实际科研数据案例分析
3.3 实训平台特色
云计算虚拟功能
平台采用云虚拟化技术，包括OS虚拟化（单平台多操作系统，容易扩展迁移）、APP虚拟化（一次安装，随处使用，方便共享）、实验环境虚拟化（用户接入实训平台，使用云虚拟环境提供的在线实验服务），提高了单台产品虚拟化能力，扩充了实验环境，达到了一台设备就是一个实验室的效果，降低了投入成本和维护成本。
虚拟机管理
●镜像生成器功能
用户可以非常方便的完成所需设备的镜像制作以及新实验的环境搭建，无需购买新的硬件设备。
●简便快捷整合功能
可以将实验需要的材料、虚拟机资源、网络、存储资源等整合成全新的实验供用户使用。
●实验课程并发功能
教师可以同时开展多个大数据分析课程，通过启动不动的实验课件，为不同的学员分配相应的实验课程。
●实验考评功能
提供教师编写考题的功能，可针对自身教学的需要，根据实验内容或相关知识点编写试题及答案加入题库；在给学生分配实验的同时可以引入相关的实验考题，学生在完成实验后回答相关的试题，系统将根据提交结果自动进行评分。
●统一管理功能
平台具备统一数据管理、实验内容管理等功能，结合真实网络、Hadoop环境、行业应用数据进行信息大数据分析实验。
四. 数据挖掘与大数据分析实验课程内容
数据挖掘与大数据分析涉及到概率论与数理统计、算法与数据结构、程序语言开发、数据挖掘、计算机网络、并行计算等多门学科。本实验课程的内容涵盖了上述所
涉及到的内容，并按照实验内容的复杂度分为初级、中级以及高级三个等级。同时实验课程也根据面向的专业不同，将实验内容分为了演示实验、一般操作性实验、开发性实验以及大数据开放实验等不同实现内容。这些内容的交叉组合可以实现针对不同专业与不同层次学生的实验课程设计。实验内容有4类共计100多个实验项目，采用实验管理系统，能够为数据挖掘与大数据教学及科研提供一个完整的、一体化的实验教学环境，从而打造出全方位的专业大数据分析实验室。
4.1 Excel数据处理
Excel 是微软公司office系列办公软件的组件之一，它是一个功能强大的电子表格程序。Excel不仅可以将整齐而美观的表格呈现给用户，还可以用来进行数据的分析和预测，完成许多复杂的数据运算，帮助使用者做出更加有根据的决策。同时它还具有强大的可视化功能可以将表格中的数据通过各种各样的图形、图表的形式表现出来，增强表格的表达力和感染力。因此Excel是用于数据挖掘与数据分析的最基本软件工具。
本类实验主要侧重Excel数据处理的教学，对学生无任何基础要求。本类实验包括：Excel基本操作、数据可视化、函数与公式、透视表和基本的数据分析方法。通过本类实验，学生可以掌握Excel数据处理的基本方法。
4.2 统计与建模方法演示
统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。建模就是建立模型，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述。建立系统模型的过程，又称模型化。建模是研究系统的重要手段和前提。
本类实验主要侧重统计学方法以及常用数学建模方法的演示，对学生无编程基础要求，也并不会涉及任何代码。本类实验包括：统计推断基础、统计分布、假设检验、
xxxx大数据实验室 建设方案 1
目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)
1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。 现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。 建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。 扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案 本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源 云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、
比对试验数据处理的3种方法 摘要引入比对试验的定义，结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种基本方法，即(:rubbs检验、F检验、t检验，并阐述三者关系。 在实验室工作中，经常遇到比对试验，即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部 对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。实验室间的比对试验是确定实验室的检测能 力，保证实验室数据准确，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动，比对试验方法简单实用，广 泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。国家实验室认可准则明确提出，实验室必须定期开展 比对试验。虽然比对试验的形式较多，如:人员比对、设备比对、方法比对、实验室间比对等等，但如何 将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。 以下笔者结合实验室A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法，即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。 1 数据来源情况 试样 在实验室的半成品仓库采取正交方法取样，样品为01. 15 mm制绳用钢丝。在同一盘上截取20 段长度为lm试样，按顺序编号，单号在实验室A测试，双号在实验室B测试。 试验方法及设备 试验方法见 GB/T 228-1987，实验室A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 000(编号2)。 测试条件 两实验室选择有经验的试验员，严格按照标准方法进行测试，技术人员现场监督复核，确认无误后 记录。对断钳口的试样进行重试。试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距 离(150 mm)相同。 试验数据 测试得出的两组原始试验数据见表to 表1 实验室A,B试验数据
社会科学研究数据分析与仿真实验室软件建设方案 基于政策方针的研究路径，针对数据收集、数据分析（规则提取）和仿真建模等三个主要阶段，为了满足政策方针各研究步骤的软件工具需要，政策分析实验室软件建设大致可以分为下列几大部分： 1.数据采集（合计58.2万元）PASW Data Collection25用户授权58.2万元 软件简介：Data Collection 是SPSS公司和IBM合并后的一款支持调查研究的软件平台，详见附件“PASW Data Collection产品介绍”。 2.数据分析（合计74.8万元）（1）统计分析软件（三大统计软件的介绍从略）（合计36.4万元）SAS EM模块学科带头人版本 3.3万元注：人大已经购买了SAS22模块版本，本次可以购买数据挖掘模块（EM模块）予以补充完善。 SPSS20用户授权10.8万元 SPSS CLEMENTINE20用户授权10.8万元注：这一软件是SPSS的数据挖掘模块STATA20用户授权11.5万元 （2）博弈分析软件（合计38.4万元）GAMS10用户授权18.6万元注：数学规划与优化高级建模软件（博弈分析软件），详见“百度百科”。 Xpress10用户授权19.8万元注：这一软件同样是一款博弈分析的软件，案例介绍中有供水管理的例子可供“水项目”参考（优化实例文件第15章），具体软件介绍和 实例详见附件。 3.仿真（合计81.6万元）（1）通用仿真软件 Anylogic1个用户专业版授权19万注：该软件仿真功能强大，为政策分析实验室核心2个用户专业版授权27万软件，每个专业版授权可获赠10个教育版授 3个用户专业版授权39万权，详见附件。 （2）领域仿真软件 Enterprise Dynamics (ED) 基本包（生产仓储仿真）+物流网络规划模块10用户授权7万元 基本包（生产仓储仿真）+应急疏散模块10用户授权7万元 基本包（生产仓储仿真）+机场解决方案模块10用户授权15万元 注：软件介绍详见附件 Autotrack 1用户授权9.6万元注：交通基础设施仿真软件，详见附件。 4.其他（合计43万元）Decision Tools 10用户授权31万元注：风险分析模拟软件，详见附件。 Risk Simulation 1用户授权6万元注：风险分析模拟软件，详见附件。 Vanguard System 1用户授权6万元注：风险分析模拟软件，详见附件。
高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 xx大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。 二、产品优势
?交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 ?真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 ?大数据实战及案例分析 提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 ?充分支撑科研工作 提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，
物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村
已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来
智慧社区大数据平台建设方案
目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户（访问渠道） (30) 3.3.7支撑体系（信息安全与标准规范体系） (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)
系统设计报告 1．引言 1.1摘要（摘要说明所设计开发系统的名称、目标和功能） 名称： 计算机大棚实验室系统设计 目的: 自动化运行 信息化管理 无纸化办公 功能: 提高实验室工作效率、科研水平、降低运行成本 保证实验室的质量管理在严格控制下运行，从而能使实验室的最终产品即所有的检测或管理数据、信息均符合相关的质量标准或规。 实现自动化监控大棚室温度以及温度的调节。 温湿度监控：实现对温室大棚温湿度参数的实时采集，测量空间的温度和湿度，由单片机对采集的温湿度值进行循环检测、数据处理、显示，实现温湿度的智能检测。 作物生长情况监控：对作物定时进行检查，是否出现生长问题，例如虫害、病害、缺水、温度等之类的影响，并进行相应的管理。 控制处理： 当温度或温湿度越限时报警，并根据报警信号提示采取一定手段控制。 当作物出现病虫害时，进行作物打药。
无线传输：用温湿度传感器将测量的温湿度数据通过无线模块进行传输。 对作物进行测评，看其生长是否正常，并进行相应的措施。 1.2 背景 1）项目的承担者: 项目责任人 2）用户: 实验室管理者 3）本系统和其他系统或机构的关系和联系: 无 1.3 工作条件和限制（包括计算机系统环境限制、保密和安全的限制等） 符合基本计算机网络和程序正常运行即可。 1.4 参考和引用资料 大棚自动化系统百度百科 2．总体设计 2.1模块设计
系统总体结构图（功能模块图） 检测器提取需要的相关信息，导入业务层与数据库相应数据进行比价，给出结论，并依据结论做出相应的措施，进而控制调节器进行调工作，直到检测器信息与数据库信息相匹配为止。 计算机大棚实验室系统 管理员 设备管理信息管理 设备购买设 备 维 护 设 备 控 制 作 物 信 息 实 验 室 信 息 管 理 员 信 息 自动管理 实 验 室 设 备 调 节 实 验 室 数 据 显 示 实 验 室 报 警 系 统 实 验 室 设 备 监 测
最新版 大数据实训室建设项目 解决方案
目录 1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26)
4.6 实训室课程目标 (28) 4.7 学员能力要求 (28) 5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)
1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年 9 月 5 日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源，将大数据行业定位到国家战略层面，大数据成为推动经济转型发展的新动力，成为重塑国家竞争优势的新机遇，成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展，打破信息孤岛是关键。《纲要》指出，要加强顶层设计和统筹规划，形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前，建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前，信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前，60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题，这源于不同部门间数据开放标准的不统一，以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛，
检测数据分析和处理程序 1、目的 规范检测报告、原始记录，对检测数据及其计算值的修改、判定作出规定。2、适用范围 适用于检测工作中的检测和检测数据的处理和分析。 3、职责 3.1由质量监督员检查实验室检测人员执行情况。 3.2各检测室负责人监督本部门人员执行。 4、工作程序 4．1 数据修改规则 4.1.1 进舍规则 根据GB8170-2008《数值修改规则》，检测数值或其计算值的进舍可根据概况为如下口诀： 四舍六入五考虑，五后非零则进一，五后皆零视奇偶， 五前为偶应舍去，五前为奇则进一。 4．2 修改位数规则 4.2.1 原始记录数值的有效位数至少应比标准规定的极限数值多一位。 4.2.2 检测报告中，检测数值或其计算值要进行修改，修改位数与标准规定的极限数值书定位数一致。 4．3 不许连续修改规则
规定拟修改数值应在确定修改位数后一次修改获得结果，而不得多次按4.1连续修改。 4．4 检测结果规则 4.4.1检测结果数据发出执行DZ/T 0130--2006《地质矿产实验室测试质量管理规范》。 4.4.2将检测数值或其计算值先进行修改，再加检测不确定度（需要时），然后作最终结果判定。 4．5 检测结果处理 4.5.1 原始数据的审核 (1) 检测条件是否符合标准要求； (2) 选择的数据转化公式，计算方法及其结果是否正确； (3) 数值修改、有效位数是否符合要求； (4) 原始记录填写是否规范，杠改处是否有修改人的证明； (5) 影响检测结果的信息是否有相应的正确描述，如标准规范、样品状态、环境条件，所用仪器设备、检测时间，校准记录等； (6) 原始记录的溯源性、真实性； (7) 计量单位是否正确或能溯源到国际单位制； (8) 属计算机或自动设备采集、处理数据的，投入使用前应经有关部门鉴定，或经数据验证，以确保数据的可靠性； (9) 数据分析人员的签字。 4.5.2 检测数据的审核
易霖博 云计算大数据 实验室建设解决方案
北京易霖博信息技术有限公司 2016年5月
目录
概述 云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，易霖博推出了一套面向高职院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。 第一章、云计算与大数据的发展趋势 1.1.云计算与大数据 云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用，云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。 30年前，存储1也就是约1000数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元。但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。 目前，云计算已经普及并成为行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。 大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技
数据分析系统APP 建设方案
文档仅供参考，不当之处，请联系改正。 决策分析系统 APP端建设方案
目录 1. 概述 (5) 1.1. 项目背景 (5) 1.2. 建设目标 (5) 2. 设计方案 (7) 2.1. 系统建设的思路如下： (7) 2.2. 系统架构 (7) 2.3. 运行环境 (7) 2.4. 系统组成 (8) 3. 建设原则 (8) 3.1. 实用性 (8) 3.2. 先进性 (8) 3.3. 前瞻性和整体性 (9) 3.4. 集成性 (9) 3.5. 扩展性 (9) 3.6. 经济性 (9) 3.7. 可管理性和可维护性 (10) 3.8. 安全性 (10) 3.9. 稳定性和可靠性 (10) 3.10. 可重构性 (10) 3.11. 设计规范..................................................... 错误!未定义书签。 4. 架构设计 (11) 5. 功能设计概述 (16)
6. 表样设计 (16)
1.概述 1.1.项目背景 移动互联，是基于“个人移动数字信息终端”（如：手机、平板电脑、PDA等）接入互联网，用户在移动的状态下同时能使用的互联网的业务。移动设备能力不断加强，操作界面不断优化，外观时尚轻薄，能满足8小时以上的连续户外操作的需求，价格也不断下降，智能手机的用户不断增加；同时，随着中国联通、中国电信、中国移动等运营上的3G网络不断发展，覆盖面至少到乡镇一级，理论速度都提升少2M以上；根据摩根（Morgan）的报告，移动互联时代的设备将超过100亿台，一个“人人有手机、时时在移动、处处在互联”的时代，将势不可挡的来临，企业将移动互联网技术应到工作业务中，为工作人员的工作带来方便快捷。 XXXX在建的数据分析系统，为营销工作带来方便快捷的数据查询服务器，为了使用人员能在脱离办公场所在外的地方进行数据查询分析服务，应用移动互联网技术对数据分析系统进行模块升级扩展，建设数据分析系统APP移动客户端，方便使用人员在移动的环境下快速进行获数据查询分析工作，更有效率的开展工作。 1.2.建设目标 将先进的便携终端/移动通讯技术与现代卷烟营销模式紧密结
实验室 https://www.doczj.com/doc/801342402.html, 精品资源 极简方案智能助手 实训无忧大数据智能实验室解决方案
产品概述 锐捷大数据智能实验室立足于当前大数据时代背景，深入研究高校大数据教学实训场景，深挖教学需求，自主研发的一款集教学、实验、实训、培训、测评、学情分析于一体的大数据专业教学产品。产品融合业界前沿的云计算、大数据、人工智能技术，通过对接大数据产业人才需求和高校大数据人才培养方案，平台提供了大数据教学管理、实验实训环境、技能评测模块、岗位胜任力分析等功能。 平台采用云平台（Docker）模式和客户端（VM）模式相融合的方案，全面满足不同院校教学需求，同时，平台融合应用AI技术，显著提升大数据教学和学习效率。 建设目标 锐捷大数据智能实验室，全面落实“产、学、研、训”一体化的思想，从教学、实训和科研应用等方面，培养行业特色和专业的人才，并做出相应的科研成果。 具体目标是： 深度对接产业用人需求和高校人才培养目标，制定特色大数据人才培养方案； 提供一套一流的大数据教学、实训和科研的平台环境，帮助师生提高大数据学习和科研的效率和成果； 配备完善课程体系、丰富的课程资源、真实的行业案例以及海量的数据资源，帮助师生夯实的大数据技术的学习和应用； 借助大数据教学实训平台、配套资源、资深大数据讲师团队，加强对骨干教师、学科带头人的培养，以及科研、学术交流等合作工作，加快师资队伍的建设步伐； 对接企业大数据真实项目,企业导师导师驻校开展项目式大数据实训，帮助学生无缝掌握企业用人标准，提升就业竞争力； 人才岗位
业务应用 用户功能 特色功能 A.人工智能教学与实训 B.大数据教学与实训 C.云计算教学与实训 课程资源管理 | 学生管理 | 教师管理权限管理 | 账号管理 | 教学资源更新 管理员 教师 学生 排课管理 | 课程管理 | 测评管理实验管理 | 过程监控 | 实验报告管理实验督导 | 视频管理 | 学情分析课程自定义 AI实验帮手AI督导助手AI学情分析 实验进度看板与详情 实验进度智能提醒登录状态 | 实验进度 督导提醒 | 学习效率AI测评助手 试题配置 | 测评计划发布 | 成绩管理自动评分（客观题、程序题、实操题）测评训练 | 测评考试 | 成绩查询 学习成绩分析 | 学习行为分析综合能力分析 | 学生画像技能提升路径 课程学习 | 视频学习实验操作 | 实验报告测评考试 | 技能训练成绩跟踪 | 互动交流 教学服务 专业建设服务 实训周服务 系统功能
专业实验室数据管理系统，让数据分析更便捷！ 目前实验室数据管理系统在西方发达国家的应用相对比较成熟，我们国家经过多年发展，很多实验室也开始逐渐认识到信息化在管理中的作用，纷纷开始引入LIMS。实验室数据管理系统也不断在各个行业进行不断的改进和提升。相信随着科技的不断进步，和产品功能的不断完善，实验室信息系统将完全可以实现各种虚拟化在线实验室的可能。 近年来，实验室数据管理系统的需求在不断提升，大家对其的要求也越来越高。当下很多人都会网上搜寻相关的信息。接下来就让小编带你走进它吧。 实验室数据管理系统的基本功能包括：业务流程管理、各类资源管理、行政管理以及各类客户需要个性化定义的功能。 实验室数据管理系统神鹰lims系统主要解决企业试验数据管理和利用效率问题，涉及到与企业试验过程执行、试验辅助资源、数据采集、数据管理、安全控制、企业软件协同方
面的管理功能。它填补了产品研制过程中试验环节数据管理空白，是企业产品研制过程中必不可少的信息化试验管理系统。 开发的实验室数据管理系统lims系统充分考虑企业用户的操作习惯，对系统管理的试验数据进行数据导航，并且使用了数据重复利用的结构框架，可以在数据分析处理的过程中调用历史试验数据，使得用户可以方便准确地定位目标数据。同时，多种格式的数据都可以被系统解析并且转换为自定义格式，在数据库中进行统一的保管方便用户的随时调用。此外，系统支持用户自定义格式文件的导入和用户界面的手动输入，可以实现对数据对象的访问控制。 北京天健通泰科技有限公司（以下简称天健通泰）是一家专门从事ISO/IEC17025实验室信息化建设的高科技企业，为国家高新技术企业、中关村高新技术企业。近年来，天健通泰先后承担了航空航天、汽车制造、兵器工业、通讯电子、能源环保、船舶海洋等十余领域检测和试验检验实验室的实验室信息化建设（LIMS）工程，具备丰富的实验室信息化研发、建设、部署和实践经验。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/801342402.html, 大数据技术实验室建设探索与研究 作者：王振华洪泓陈春丽 来源：《电脑知识与技术》2017年第12期 摘要：该文分析了大数据技术的前景与重要性，高校建设大数据实验室的意义和必要性。大数据技术是以数据存储、加工、分析为主，向企业或单位提供决策和预测。该文同时探讨了高校大数据技术课程体系，从科学研究和工程项目两个方向，分别设置相关课程。针对大数据技术实验室建设的几个关键要素进行分析，包括实验室基础平台建设，实验室队伍建设，数据资源建设等。 关键词：大数据；实验室建设；机器学习 信息技术与经济社会的快速发展促进了数据量的爆发性增长，数据已成为国家基础性战略资源。利用数据辅助决策、合理配置资源，将是未来企业创造价值的重要方法，也是未来新兴产业创建的重要依据。国家从战略的角度，已经开始重视大数据的发展。2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》系统部署大数据发展工作。2016年12月18日工业和信息化部印发《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。随着大数据技术的快速发展，对该类人才的培养也逐步成为高校信息技术教学的重要内容。 大数据技术数据分析处理是从数据中挖掘关键信息，达到辅助决策，提升运作效率的目标。大数据技术目前在各个行业和跨行业之间存在广泛的应用空间，其重要的应用之一，是预测性分析，从数据中挖掘出特点，建立模型，迭代验证，确立模型，最终实现预测。其中数据分析包括检查、清洗、转换和建模等方法，即根据特定目标，对数据进行收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，提出有建设性的意见，进而辅助决策。 大数据技术包含两个方面，即数据存储技术和计算分析技术。存储技术包括非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，MPP架构的新型数据库集群等。大数据中常用的分析技术有：关联规则挖掘、聚类、遗传算法、自然语言处理、神经网络、优化、模式识别、预测模型等。 1大数据课程体系 目前，高校大数据相关专业没有统一的课程体系，大数据技术相关的课程比较多。根据其应用的侧重点不同，可将大数据技术课程体系分为科学研究型和工程项目型两类。具体课程体系见下表1。 2大数据技术实验室建设理念 在高校培养大数据人才，利用高等学校的多学科优势建立大数据技术实验室尤为必要，不仅可以服务于高校的教学和科研，通过大数据技术的科研与实验，使学生掌握主流的大数据存
大数据实训室建设项目 解决方案
目录 1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26) 4.6 实训室课程目标 (28)
4.7 学员能力要求 (28) 5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)
1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年 9 月 5 日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源，将大数据行业定位到国家战略层面，大数据成为推动经济转型发展的新动力，成为重塑国家竞争优势的新机遇，成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展，打破信息孤岛是关键。《纲要》指出，要加强顶层设计和统筹规划，形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前，建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前，信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前，60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题，这源于不同部门间数据开放标准的不统一，以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛，实现数据共享，这对于行业发展至关重要。
决策分析系统APP端建设方案
目录 1. 概述 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设目标 (3) 2. 设计方案 (4) 2.1. 系统建设的思路如下： (4) 2.2. 系统架构 (4) 2.3. 运行环境 (5) 2.4. 系统组成 (5) 3. 建设原则 (5) 3.1. 实用性 (5) 3.2. 先进性 (6) 3.3. 前瞻性和整体性 (6) 3.4. 集成性 (6) 3.5. 扩展性 (6) 3.6. 经济性 (6) 3.7. 可管理性和可维护性 (7) 3.8. 安全性 (7) 3.9. 稳定性和可靠性 (7) 3.10. 可重构性 (7) 3.11. 设计规范 (7) 4. 架构设计 (8) 5. 功能设计概述 (12) 6. 表样设计 (13)
1.概述 1.1.项目背景 移动互联，是基于“个人移动数字信息终端”（如：手机、平板电脑、PDA 等）接入互联网，用户在移动的状态下同时能使用的互联网的业务。移动设备能力不断加强，操作界面不断优化，外观时尚轻薄，能满足8小时以上的连续户外操作的需求，价格也不断下降，智能手机的用户不断增加；同时，随着中国联通、中国电信、中国移动等运营上的3G网络不断发展，覆盖面至少到乡镇一级，理论速度都提升少2M以上；根据摩根（Morgan）的报告，移动互联时代的设备将超过100亿台，一个“人人有手机、时时在移动、处处在互联”的时代，将势不可挡的来临，企业将移动互联网技术应到工作业务中，为工作人员的工作带来方便快捷。 XXXX在建的数据分析系统，为营销工作带来方便快捷的数据查询服务器，为了使用人员能在脱离办公场所在外的地方进行数据查询分析服务，应用移动互联网技术对数据分析系统进行模块升级扩展，建设数据分析系统APP移动客户端，方便使用人员在移动的环境下快速进行获数据查询分析工作，更有效率的开展工作。 1.2.建设目标 将先进的便携终端/移动通讯技术与现代卷烟营销模式紧密结合，不断提升卷烟营销运作、管理和决策支持水平。 （1）在管理决策层面，及时掌握卷烟营销情况，为决策、调度提供信息依据。充分利用营销业务数据库、经营分析数据库等为领导层搭建宏观层面的监控
物联网大数据分析实验室建设方案 物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端1
物联网大数据分析实验室建设方案 数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网
物联网大数据分析实验室建设方案
一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。
在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来说，物联网应用传感器改善了信息获取的实时性和准确性，同时智能终端改变了人们利用和使用信息的习惯。目前存在的主要问题包括应用过于碎片化，缺少满足用户需求的创新型产品/服务，行业间缺乏
基于应用型本科院校的大数据实验室建设探究 我国的互联网技术与计算机技术不断发展，目前互联网企业数量明显增多，大数据技术也由此产生。针对应用型本科院校的大数据实验室建立，很多高校都已经认识到该工作的必要性。对此本文将详细列举高校实验室的常见问题，在此基础之上探究大数据实验室的原理，并对其建设方案展开细致化的讨论。 标签：应用型本科院校；大数据实验室；建设研究 引言：随着应用型本科院校的办学理念明晰，以及根据现代社会发展所确立的教学目标，需要加强各个专业尤其是实验探究类的专业，对大数据实验室建立的需求，由此经过对高校原有的实验室进行调整与改进，才能建立更加优质的课程教学平台，给应用型人才培养创造有利条件。 一、建立大数据实验室的重要影响作用 目前一些高校结合社会时代发展的要求，已经申请了云计算以及大数据专业（如图1）。给展业就是结合电子商务、互联网等行业的发展，将结构化的数据分析处理目标落实，要求学生掌握大数据原理、技术以及应用，从不同的角度去掌握大数据分析的理论以及方法，不仅要开展课堂学习，还需要通过实验探究的形式巩固自己的专业基础。在大数据实验室中，学生能将理论以及分析方法有效性掌握，进而得出一些探究经验，逐步完善自己的专业水平，所以对于应用型本科院校来讲，建立大数据实验室具备重要影响意义。 二、现阶段应用型本科院校实验室的常见问题 （一）实验室设备缺失 高校的实验室普遍存在硬件配置不足的情况，所以在目前高校的环境之中，很难给学生提供大数据的实验基础环境条件，阻碍教学工作以及学生的实验探究活动。 （二）实验室教学标准不足 大数据组建的主要特征就是其更新速度较快，且实验操作存在难度较大的现象，由于实验步骤较为繁琐，则实验探究是不具备统一的教学标准规范的。 （三）实验环境条件 普通的本科院校一般都没能充分考虑大数据分布式软件的部署、配置、维护等方面的要求，由此实验环境很难保持下去。大数据分布式软件系统安装以及配置的难度相对较大，实验环境相对来讲较容易被破坏，且实验探究活动中的数据、教案、报告等基础性材料不足，则在开展实验探究环节中，很容易受到环境条件
浅论大数据时代下化学实验室的信息化管理 在大数据时代的影响下，化学实验室管理逐渐向信息化转变，因此，本文对大数据时代的概念、特点进分析，并探讨在此背景下如何进行化学实验室的信息化管理方式。 标签：大数据时代；化学实验室管理；信息化 近年来，因大数据时代的影响，许多学校对化学实验室的管理进行改革，逐渐向信息化方向进行发展，基于此，本文对大数据时代下化学实验室信息化管理进行探究，具体内容如下阐述。 一、大数据的概念和特点 （一）大数据的概念 大数据是指数据的量大，处理数据的速度迅速，数据的类型多样化，数据的价值性高且密度较低。IDC（美国互联网数据中心）是这样定义大数据：为了以更加经济的方式从不同类型、结构且高频率和容量大的数据中得到价值高的数据，从而根据获取到的数据设计新一代架构和技术。也有学者提出—个较为抽象的大数据概念：大数据是一种在来源复杂、多样化、增长速度快的数据中，实现对其进行智能管理的思维形态。 （二）大数据的特点 大数据具有四个特点：一是数据量大，是指由科学研究、网络应用等产生的数据量和其衍生数据的数量极其庞大；二是种类多，是指数据的类型、来源及结构多样化；三是价值低，因为数据的量較大，其中存在很多价值不高的数据，也就是说数据的价值密度较低；四是高速处理和响应，因为数据较多，因此对其处理的速度要求要较快且做到实时分析，而大数据则是在进行数据处理的时候速度较快且具有时效性，还可以从分析的结果中对事物的发展进行解释和预测。 二、大数据时代下化学实验室的信息化管理 （一）管理框架 将先进的网络技术和数据库结合起来就是大数据技术，在化学实验室管理中应用大数据可更好地促进化学实验室管理向信息化发展，通过系统的、有效的对大量的数据进行分析，分析出来的结果，可以让化学实验室管理者更科学、合理地做出决策。为了更好地将大数据技术应用到化学实验室管理中可先构建出一个框架。 1.建立数据信息采集系统