一、个人信息表(51,API:https://www.doczj.com/doc/9d3908550.html,/users/uid)
信息UID 昵称生日身高体重头像描述(签
名)
字段名称uid name birthday height weight avatar description 数据类型int unicode int(时间戳) int int unicode(url) unicode
血型语言年龄热度备注加入的群组数
量
好友数量blood_type lang age hot note groups_count friends_count unicode unicode int int unicode int int
关注人数粉丝人数黑名单数量黑名单计数黑名单总数qq 教育程度
followed_cou nt followers_co
unt
in_blacklist black_count black_allowe
d_count
qq education
int int int int int string unicode
职业微博微信
最后登录时间最后操作时间离我的距离industry weibo weixin last_login last_operate distance unicode string string int(时间戳) int(时间戳) float
在线状态照片墙红丝带链接ilike ihate online_state album red_ribbon_link
枚举{0:不在，1:在,2:?} list(键值对集合,键:pid int
类型,值:url string类型)
string(url) string string
是否是红丝带加V认证类别家乡感情状况角色red_ribbon vbadge hometown mate role
枚举{0:不是,1:是} 枚举{0:未加v,4:
加v,3:管理员}
string(格式:n_国
家编号_地区编
号)
枚举{1:不显示，
2:单身,3:约会
中,4:有男友}
枚举{“-1”:其
他, ”0”:0,”0.5”:0.
5,”1”:1}
我的体型(单选)我的特点(最多5个) tags-type tags-character
list(只有一个键值对集合,键:id;name) id:"1_1" name:”猴子”;id:"1_2" name:”匀称”id:"1_3" name:”熊”;id:"1_4" name:”肌肉”list(多个键值对的集合,键:id string;name unicode,键和值都给出)
我喜欢的体型
(最多4个)
我喜欢的特点(最多5个) tags-love_type tags-love_character
list(多个键值对的集合,键:id;name) id:"3_1" name:”猴子”;id:"3_2" name:”匀称”id:"3_3" name:”熊”;id:"3_4" name:”肌肉”list(多个键值对的集合, 键:id string;name unicode,键和值都给出)
备注：北京、山东地区编码。 北京
110101:东城 110102:西城 110105:朝阳 110106:丰台 110107:石景山 110108:海淀 110109:门头沟 110111:房山 110112:通州 110113:顺义 110114:昌平 110115:大兴 110116:怀柔 110117:平谷 110228:密云
我想要(最多5个)
属相 tags-i_want
chinese_zodiac
list(多个键值对的集合,键:id;值:name) id:"5_1" name:”想聊天”;id:"5_2" name:”求约会” id:"5_3" name:”找闺蜜”;id:"5_4" name:”找男友” id:"5_5" name:”陪健身”
枚举(int){0:鼠;1:牛;2:虎;3:兔;4:龙;5:蛇;6:马;7:羊;8:猴;9:鸡;10:狗;11:猪} 查看关注权限
查看小组权限
种族 账号状态 is_access_follows is_access_groups ethnicity
is_locked
枚举{0:不允许 1:允许}
枚举{0:不允许 1:允许}
枚举{-1:不显示;0:亚洲人;1:黑人;2:拉美人;3:中东人;4:混血; 5:白人;6南亚;7:其他} 枚举{0:正常状态; 1:账号禁用(name 变为”(BANNEDUSER
)”)}
居住地 ? ? ? city_settled
liveshow
photos_count
relationship
string(格式:”n_国家编号_地区编号”)
int
int
110229:延庆
山东
370100:济南370200:青岛370300:淄博370400:枣庄370500:东营370600:烟台370700:潍坊370800:济宁370900:泰安371000:威海371100:日照371200:莱芜371300:临沂371400:德州371500:聊城371600:滨州371700:菏泽
二、关注列表(22,API:https://www.doczj.com/doc/9d3908550.html,/users/uid/followed?page=1&size=10)
UID 名字关系角色种族uid name relationship role ethnicity
int unicode int
{“-1”:其他,”0”:0,
“0.5”:0.5,”1”:1} 枚举{-1:不显示;0:亚洲人;1:黑人;2:拉美人;3:中东人;4:混血;5:白人;6南亚;7:其他}
身高体重语言头像居住地年龄height weight lang avatar city_settled age int int string string(url) string(格式:”n_
国家编号_地区
编号”)
int
是否加v 邮箱热度最后操作时间当前在线状态vbadge email hot last_operate online_state
枚举{0:未加v,4:加v,3:管理员} string int 时间戳枚举{0:不在，
1:在,2:?}
备注信息距离感情状况账户状态note distance mate is_locked
string float 枚举{1:不显示，2:单
身,3:约会中,4:有男友} 枚举{0:正常状态; 1:账号禁用(name变为”(BANNEDUSER)”)}
描述（签名）? description status unicode 枚举
三、粉丝列表(22,API:https://www.doczj.com/doc/9d3908550.html,/users/uid/followers?page=1&size=10)
UID 名字关系角色种族uid name relationship role ethnicity
int unicode 枚举(int)
{0,1} {“-1”:其他,”0”:0,
“0.5”:0.5,”1”:1}
枚举{-1:不显示;0:亚洲
人;1:黑人;2:拉美人;3:
中东人;4:混血;5:白
人;6南亚;7:其他}
身高体重语言头像居住地年龄height weight lang avatar city_settled age int int string string(url) string(格式:”n_
国家编号_地区
编号”)
int
是否加v 邮箱热度最后操作时间当前在线状态vbadge email hot last_operate online_state
枚举{0:未加v,4:加v,3:管理员} string int 时间戳枚举{0:不在，
1:在,2:?}
四、动态评论列表
(22,API:https://www.doczj.com/doc/9d3908550.html,/ticktocks/users/2152085/timeline?gmt=&page=1&size=10)
注:data 中包含该用户发布的所有动态，每个动态的字段如下
备注信息
距离
感情状况
账户状态
note distance mate is_locked
string
float
枚举{1:不显示，2:单身,3:约会中,4:有男友} 枚举{0:正常状态; 1:账号禁用(name 变
为”(BANNEDUSER)”)}
描述（签名） ? description status unicode
枚举
动态ID 用户UID 发布时间 动态内容 feed_id
feed_uid
feed_timestamp feed_content string
string(uid)
string(时间戳)
string(中文unicode)
图片评论数量获赞数量是否是视频feed_pics feed_comment feed_dig is_videos list(图片url的集合) int int 枚举{0:不是;1:是}
视频视频宽度视频高度点赞用户feed_videos feed_videos_width feed_videos_height liked
list(若无视频,集合为空;有视频,第一个元素为视频缩略图,第二个元素为视频url) list集合(无视频为
空,有视频则有一
个整数表示px)
list集合(无视频为
空,有视频则有一个
整数表示px)
list集合(每一个元
素代表点赞用户
的基本信息,元素
又是键值对的集
合,包括昵称,头
像,uid和备注)
我是否点赞图片宽度图片高度距离iliked feed_pics_width feed_pics_height distance
枚举{0:未点赞;1:点赞} list集合,顺序对应每
个照片的宽度
list集合,顺序对应每
个照片的高度
float
备注用户昵称用户头像加V认证类别
note user_name user_avatar vbadge
string(中文unicode) string(中文unicode) string(url) 枚举{0:未加v,4:加
v,3:管理员}
关系评论列表
relationship comments
枚举{0:? ; 1:?} list列表,列表中的每一个元素是键值对的集合,代表一条评论信
息。
{键:comment_uid,值:int,含义:评论者uid}
{键:comment_content,值:string(中文unicode), 含义:评论内容}
{键:comment_timestamp,值:时间戳, 含义:评论时间}
{键:comment_id,值:string, 含义:评论的编号}
{键:user_name,值:string(中文unicode), 含义:评论者的昵称}
{键:note,值:string, 含义:备注}
{键:user_avatar,值:string(url), 含义:评论者头像}
{键:is_reply,值:枚举(0:无回复,1:有回复), 含义:是否回复}
如果is_reply的值为1,会有如下键值对:
{键:reply_uid,值:int,含义:回复者的uid}
{键:reply_name,值:string(中文unicode),含义:回复者的昵称}
{键:reply_avatar,值:string(url),含义:回复者的头像}
五、用户加入的群组信息(需要权限,API:https://www.doczj.com/doc/9d3908550.html,/groups/users/uid)
创建的群组管理的群组加入的群组
created admin joined
list列表,每个元素是键值对集合,表示创建的群组信息list列表,每个元素是键
值对集合,表示管理的群
组信息
list列表,每个元素是键
值对集合,表示加入的群
组信息
每个群组的信息字段(19):
群组id 群组名称群组头像群组描述群组所在地groups_gid groups_name groups_avatar groups_description groups_city
int string(中文
unicode) string(url) string(中文
unicode)
string(格式:n_国
家编号_地区编号)
群组类型成员数量允许成员数量?
groups_type groups_members_count groups_members_total groups_in_members 枚举{“其他分类”} int int 枚举{0: ;1:}
创建者昵称创建者头像创建者uid ? created_name created_avatar created_uid groups_is_created String String(url) string 枚举{0: ;1:}
? 管理员数量允许的管理员数量距离
groups_is_admins groups_admins_count groups_admins_total groups_distance
int int float
是否红丝带群组成员
vbadge groups_members
枚举{0:不是;1:是;} [](在这个接口中为空值)
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。
数据、信息、知识与智慧的联系和区别 数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，它们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。 一、数据 数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。数据是形成信息，知识和智慧的源泉。关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种： 1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。 2. Applehans [Globe & Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的“原料”。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100层就是数据。通过这些数据的描述我们的大脑里形成了对客观世界的清晰印象。这些数据也可以同过编码被录入到计算机中。从上面的例子中。我们看到数据要通过人们约定俗成的字符和定义表现出来。我们也可以把这些字符和定义称之为关键词，数据就是通过对这些关键词的应用把人类认知的物质世界清晰的描述出来。我们提到关键词必须是人们约定俗成的。这就表示不同阶级，不同宗教。不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。不同领域的人在描述同一事物是会出现不同的数据。例如，中国人会称每个星期的最后一天为“星期天”。美国人会把这一天叫做“Sunday”。基督教徒会称这一天为“礼拜天”。数据的有范围性导致由此建立的信息世界，知识世界在不同的国家。不同的宗教，不同的阶级中会产生差异。认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时，首先要统一关键词的约定。最后我们对数据进行这样的定义：数据是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 二、信息 “信息”是当代使用频率很高的一个概念，由于很难给出基础科学层次上的信息定义。系统科学界曾下决心暂时不把信息作为系统学的基本概念，留待条件成熟后再做弥补。到目前为止，围绕信息定义所出现的流行说法已不下百种。以下是一些比较典型、比较有代表性的说法。 1948年信息论的创始人C.E.香农在研究广义通信系统理论时把信息定义为信源的不定度。1950年控制论创始人N.维纳认为，信息是人们在适应客观世界，并使这种适应被客观世界感受的过程中与客观世界进行交换的内容的名称。1964年R.卡纳普提出语义信息。语义不仅与所用的语法和语句结构有关，而且与信宿对于所用符号的主观感知有关。所以语义信息是一种主观信息。 80年代哲学家们提出广义信息，认为信息是直接或间接描述客观世界的，把信息作为与物质并列的范畴纳入哲学体系。 90年代以后一些经典的定义有：1．数据是从自然现象和社会现象中搜集的原始材料，根据使用数据人的目的按一定的形式加以处理，找出其中的联系，就形成了信息。
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程
从信息到知识 院（系）名称： 专业名称： 学生姓名： 学号： 二○一三年四月
摘要 从信息到知识的转化主要经历四个步骤，数据、信息、知识到智慧。认清这四者之间的概念和关系。本文分析、归纳了数据、信息、知识和智慧的定义，提出了对这些概念的认识了解，并对他们之间的关系进行了详细分析。本文认为数据通过接受、记忆转化为信息，信息通过分析思考变为知识，而知识通过集成、内化为智慧。 关键词：数据；信息；知识；智慧 从信息到知识 1．数据、信息、知识与智慧的含义 从图中我们可以看到，数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。数据是形成信息，知识和智慧的源泉。 关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种： 1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。 2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的“原料”。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。以下介绍一个关于数据、信息、知识到智慧的实例： 信息系统角度的传统划分——数据努力/价值 Effort/ Value 数据 Data 信息 Informa 知识 Knowled 企业智慧 Corporate Wisdom 时间 Time
乔纳森?吴(Jonathan Wu) (1)数据。例如，一个杂货店收集和存储了有关顾客购物的交易数据，包括如下的数据元素:货物名称、数量、价格、日期等(见表1.1)。交易处理系统存储了大量的相关数据，为更高层次的理解奠定了基础。 表1.1 交易数据实例 货物名称数量价格日期登记号店员ID会员卡ID 尿布 1 4.99 11/1/2000001 213 1209 信息系统角度的传统划分——信息 (2) 信息。例如，不同货物名称、数量和价格就提供了被购货物的信息，包括货物种类、数量和价格等。通过计算每种货物的销售额，就可以进行货物销售额排序。 表1.2 数据积聚形成信息 货物名称数量价格销售总额啤酒265 6.85 1815.25 谷物430 3.90 1677.00 面包850 1.59 1351.50 牛奶1100 1.20 1320.00 尿布200 4.99 998.00 信息系统角度的传统划分——分析 (3) 分析。将不同的数据元素积聚形成信息是很有用的，同时，将数据分离和重新组织将能够提升信息的价值，这就是进行信息分析的意义。例如，可以对杂货店中存储的信息按照特定的时间周期进行分析，可以得到有价值的分析结果，尿布和啤酒的销售受到时间周期的影响，而谷物、面包和牛奶则保持稳定的销售态势。 表1.3 对信息的分析 货物名称时期1时期2时期3时期4数量价格销售总额啤酒35 75 100 55 265 6.85 1815.25 谷物110 110 100 110 430 3.90 1677.00
附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布
11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺
数据分析中常用的10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 图1 数点折线图 图2堆积折线图 图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 图5堆积柱形图 图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。 4线-柱图
图7线-柱图 这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。 5两轴线-柱图 图8两轴线-柱图 操作步骤：01 绘制成一样的柱形图，如下表所示：
图1 操作步骤02： 左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”，得到图4的展示结果。 图2
图3 图4 操作步骤03： 选中上图4中的绿色柱子，更改图表类型，选择折线图即可，得到图5的展示
结果。 图5 主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况，对比更加明显，同时在一个图表中反映，易于分析。 6条形图 图9条形图 条形图类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，只是表现形式不同。 主要用于各项类的比较，例如，各省的GDP 的比较或者就针对我们的客户来说: 主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较 7三维饼图 以1月份3种家用电器的销售量占比为例，具体饼图如下所示： 图10 三维饼图 主要用于显示三种电器销售量的占比情况。有分离和组合两种形式。 8复合饼图
数据可视化设计袁大 莈2015-09-16 15:40 芄大数据可化是个，在信息安全域，也由于很多企希望将大数据化信息可化呈的各种 形式，以便得更深的洞察力、更好的决策力以及更的自化理能力，数据可化已成网安全技 的一个重要。 莁一、什么是网安全可化 节攻从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻最繁??通大数据网安全可 化，我可以在几秒内回答些，就是可化我的效率。大数据网安全的可化不能我更容易地感知网数据信息，快速，能事件 行分，甚至攻做出。可是，怎么做呢？ 肀1.1 故事 +数据 += 可化 莇做可化之前，最好从一个开始，你什么要做可化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个量之的系？异常？空关系？比如政府机构，想了解 全国各个行的分布概况，以及哪个行、哪个地区的数量最多；又如企，想了解内部的情 况，是否存在意行，或者企的情况怎么。之，要弄清楚你行可化的目的是什么，你想 什么的故事，以及你打算跟。 蒁 葿有了故事，需要找到数据，并且具有数据行理的能力， 1 是一个可化参考模型，它反映的是一系列的数据的程： 蒈我有原始数据，通原始数据行准化、构化的理，把它整理成数据表。将些数成构 （包括形状、位置、尺寸、、方向、色彩、理等），通
觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将 视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 肆最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者 通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 薁总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 袀1.2 可视化设计流程 芀 袅一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数
大数据信息系统经济 第三次工业革命以后，经济全球化不断深入，信息技术和社会信息化的步伐不断加快，整个社会对信息和信息系统的依赖越来越大。电子商务的快速发展，已成为全球商务发展的趋势。但随着电子商务的不断发展，电子商务的安全问题引起了世人的高度关注。本文从数据信息系统入手，分析了数据信息系统的安全为什么成为电子商务的最大威胁，并提出做好信息系统安全工作的策略，以此来促进其安全发展，进而使电子商务得到更好更安全的进行。 电子商务；威胁；大数据信息系统；安全 0引言 电子商务的安全大致可以分成两部分，即计算机网络安全和商务交易安全，而计算机网络安全是最根本最基础的，于是以数据为核心的信息系统在各行各业中都受到了高度是重视，但计算机数据信息系统的安全问题还有很多漏洞，安全威胁无处不在。 1数据信息系统安全现阶段的特点 1.1信息系统安全的范畴 信息系统的安全管理：广义上来说就是整个信息系统的内涵的广义理解角度，需要从整个信息系统的全面着眼，从机房设置、供电的安全、主机操作系统的安全、数据库的安全、网络接入的安全、网络设备的安全、应用系统的安全、人员管理等方面。狭义的来说就是一个小系统的安全主要就是操作系统的安全性、数据库的安全性、应用软件的安全性、账户的管理等。 信息系统安全技术：是一门设计计算机科学、网络技术、
通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学的多种学科的综合性科学，是利用各种技术手段保证信息所在系统和信息的安全。如加密技术，病毒检测等。 1.2对数据信息系统的管理不够 在信息系统的安全方面，人们往往只注重信息系统安全的技术研究，而忽略了信息系统安全的管理，其实对安全的管理和对技术的研究都是吧不可或缺的，而对安全的管理可能更重要。制定和实施良好的安全策略比安全技术更有效更持久，技术的发展可谓是朝朝有更新，日日有突破，但管理就不一样了。现在信息系统的安全还存在着不少问题：如没有使应急反应系统制度化也及经常化；没有建设出完善的技术安全保障体系，很多人买了信息安全设备但却得不到安全的技术保障，无法达到心目中的要求；还有就是网络的防范意识较弱，没有使安全管理制度得到合理的落实，信息系统安全的标准也没能完善。 1.3信息系统安全主要表现在哪些方面 第一是物理安全。物理安全是信息系统的基础，在整个信息系统安全中扮演着重要的角色，他直接影响到网络安全、系统安全、安全管理等层面。物理环境是信息的主要载体，离开了物理环境信息页就不复存在了，那安全问题也就没有什么意义了。其重要性额可想而知。 第二是网络安全。由于网络技术的成熟、企业管理的复杂、市场竞争的要求，信息系统的软件不再是单机版应用，更多是基于网络的应用。因此网络给信息化系统带来了安全问题，其中包括操作系统的管理，网络传输的安全问题，客户端合法性安全问题。 第三是系统安全。这其中包括数据及数据库安全、信息系
块数据大数据时代真正到来的标志 块数据将以往那些分散化、碎片化的行业数据、领域数据连接起来，把以往那些“数据孤岛”连成一片，我们就可以综合分析出个人的消费喜好、生活需求、收入水平等商业要素。特别是精确找准那些高度个性化、长尾化的市场需求，孕育产生全新的商业模式。 1. 围绕数据分析本身形成新商业模式 大数据技术提供者和服务提供者通过这种商业模式服务于数据的采集、存储、标准化、计算和可视化。从数据量上来看，非结构化数据占总数据的85%以上，任何一个种类的非结构化数据处理技术都可能成为重要赢利点，如网络日志数据、流数据、语音数据、图像数据、视频数据、空间数据等的分析和处理，都会产生行业新的领军企业。 大数据技术提供者对企业端的商业模式是目前的主流，有4种类型a：一是提供单点技术，例如Teradata公司为沃尔玛和Pop-Tarts 这两个零售商提供大数据分析技术，来获得营销手段和方法；二是提供整体解决方案，以IT（信息技术）厂商为主，例如：IBM（国际商用机器公司）提供软硬一体的大数据解决方案；华为公司基于IT 基础设施领域在存储和计算方面的优势，提供整体大数据解决方案；三是大数据空间出租模式，大数据计算基础设施提供商（与云计算服务结合），通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台，例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施，使中小企业也有机会在大数据领域创新业务；四是大数据云服务，提供企业对企业的在线大数据技术或者解决方案。例如RJMetrics公司，为电商提供快捷的商业智能在线服务，软件定价为500美元/月，客户只需在软件端输入特定数据，该公司便会将这些信息备份到安全的服务器上，并承诺在7日内优化数据用以分析，之后以清晰简洁的界面将结果反馈给客户。大数据技术提供者对个人服务的商业模式，目前较少，与云计算结合后会有很大的空间，未来是趋势。例如：面向个人的家庭账单、家庭耗能节能或者面向个人数据等的大数据解决方案。 2.通过颠覆或注入新元素的方法，再造传统商业模式 大数据新兴服务的提供者是基于数据思维的创新公司，是善于挖掘传统行业的数据价值的大数据应用公司。这类商业模式的服务提供者有两种，一种是应用服务提供者，另一种是咨询服务提供者。应用服务提供者是基于大数据技术，对外提供数据应用服务。一是面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务。比如，互联网金融公司通过分析中小企业网络交易数据，就可以开发针对中小企业的小额信贷产品。二是面向个人，提供基于数据分析的服务。进行复杂的数据交互，集中分析个人动态和社交数据，就可以用作预测股市、航班、电影票房、赛事比分等。 【编辑推荐】 数据分析师？架构师？科学家？大数据时代的热门职业 大数据时代：统计学是数据分析的灵魂 “大数据”时代，什么是数据分析做不了的？ 大数据时代我们还有隐私吗？ 大数据时代更要讲契约精神
大数据可视化常见图形系列之一 1 Line Graph （线图） 描述 线状图是用来显示定量值在一个连续时间间隔或时间跨度。是最常用来显示趋势和关系(与其他行分组时)。线形图帮助给一个“大画面”在一个区间,它开发了在此期间。 线图绘制首先绘制数据点在笛卡儿坐标网格,然后点之间的连接一条线。通常,轴有一个量化值,而轴有一个类别或测序规模。负值可以显示以下轴。 解析 功能：样式，时间序列数字 2 Bubble Chart（气泡图） 描述 气泡图是一个多变量图，散点图和比例面积图组合。泡沫和散点图类似,都是使用笛卡儿坐标系统沿着网格绘制点的X 和Y轴表现独立的变量,然而与散点图不同,每个点被分配一个标签或类别(同时显示或一个图例)。每个泡沫点面积代表第三个变量，颜色也可以用来区分类别或用于表示一个额外
的数据变量。还可以亮度和透明度。时间可以通过显示的变量在一个轴或通过动画数据变量随时间变化。 泡沫图通常用于比较的图表显示标签/分类之间的关系圈,通过使用定位和大小比例。泡沫的整体图片图表可以使用来分析模式/相关性。 泡沫图上如果有太多点会让图表难以阅读,所以泡沫图表数据大小容量有限。这点可以稍微通过交互性弥补:点击或停留在泡沫点显示隐藏信息,有一个选项来过滤掉分组类别。 像面积比例图表,圆圈的大小需要根据圆的区域,而不是它的直径或半径。圈的大小不仅会改变指数,但这将导致误解的人类视觉系统。 解析 功能：对比、时间数据、分布、样式、比例、关系 3 Choropleth Map（地区分布图） 描述 地区分布图用颜色、阴影或花纹展示数据变量来进行地理区域或地区划分。这提供了一个地理区域可视化数值，它可以显示变异或模式。 数据变量在每个区域的地图使用颜色级数来表示。通常情况下,这可能是一个混合从一种颜色到另一个极端,一个单一的
在数据的世界里，为了信息，为了知识，为了智慧，最终目标，应该是真正和有意义生活。 这个世界上，失败的人除了天分太差之外，只有以下几点，懒，方向不对，方法不对，没有坚持。你是哪一种呢？ 方向、方法是否正确取决于你的知识面、视野、思考(总结)、摸索等，而知识对多数人而言是最重要的成功基础。所以此文值得你多多阅读几遍，理解它。 DIKW体系 中文名 DIKW体系 定义 关于数据信息知识及智慧的体系 作用 常用于资讯科学及知识管理. 提出 简介 DIKW体系就是关于数据、信息、知识及智慧的体系。当中每一层比下一层赋予某些特质。资料层是最基本的。资讯层加入内容。知识层加入“如何去使用”，智慧层加入“什么时候才用”。如此，DIKW体系是一个模型让我们了解分析、重要性及概念工作上的极限。DIKW体系常用于资讯科学及知识管理. 历史 这个模型可以追溯于所写的诗－《岩石》（The Rock）。在首段，他写道：“知识中的智慧我们在那里丢失？资讯中的知识我们在那里丢失？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge / Where is the knowledge we have lost in information）。哈蓝·克利夫兰根据这个1982年12月在《未来主义者》杂志中的文章－“资讯有如资源”的基础来建设这个体系。后来这个体系得到米兰·瑟兰尼（Milan Zeleny）及（Russell .L. Ackoff）不断的扩展。 应用 DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析： 原始观察及量度获得了资料。 分析资料间的关系获得了资讯。这些资讯可以回答简单问题，譬如：谁？什么？哪里？什么时候？为什么？资讯是信息，意味着有听众及目的。
50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。
Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。
第11次课 数据透视表和图表 教学目的和要求： 1、掌握数据透视表的创建、使用和设置。 2、掌握图表的创建、使用和设置。 教学重点和难点：图表的创建、使用和设置 教学方法及手段：实例教学，讲授与演示结合。 教学内容： 19.1 数据透视表 数据透视表报表是用于快速汇总大量数据的交互式表格。用户可以旋转其行或列以查看对源数据的不同汇总，还可以通过显示不同的页来筛选数据，或者也可以显示所关心区域的明细数据。 图1是一个简单数据透视表报表的示例。源数据在左边的数据清单中。 图19-1 19.1.1创建数据透视表 例1、如下表所示的销售数据表，分加油站按油品与销售方式计算销售金额的合计数。 销售数据表
操作步骤如下： ①按“加油站、油品名称、销售方式”进行排序。 ②单击菜单栏中的“数据”→单击菜单项“数据透视表和图表报告”如图2所示，→弹出如图3所示的对话框，确定“数据来源”为“Microsoft Excel数据清单或数据库”→单击“下一步”。 图19-2
图19-3数据库透视表和数据透视图向导3步骤之1 ③弹出图4所示的对话框，在“选择区域”处输入参加汇总的数据单元格，一般取缺省值即整个数据表，单击“下一步”。 图19-4数据库透视表和数据透视图向导3步骤之2 ④弹出图5所示的对话框，再单击该对话框中的“版式”按钮，弹出图6所示的对话框。 图19-5数据库透视表和数据透视图向导3步骤之3 ⑤对图6所示的对话框，将“金额”拖到“数据区”，将“油品名称”拖到“列”位置，将“销售方式”拖到“行”位置，将“加油站”拖到“页”的位置，单击“确定”，回到图27所示的对话框，单击“完成”便得到图7所示的结果。
数据，信息，知识，智慧分析与对比 随着人类社会从工业经济时代进入知识经济时代，知识管理的出现为21世纪知识经济时代的企业组织提供必须的管理基础。以彼得.德鲁克博士（Peter F. Drucker）和斯威比博士为代表提出的理论为知识管理领域的开拓和发展作出了杰出贡献。 知识管理（ Knowledge Management, KM ）是识别组织中的知识资产、并充分发挥知识资产的杠杆作用，来帮助企业获取竞争优势的过程。毫无疑问，我们已经生活在知识经济和知识管理的环境当中。每时每刻，我们身边都充满了各种各样的数据。但只有将这些杂乱无章的数据，转换为信息和知识，才能帮助我们做出聪明的选择。可见知识是从数据到智慧划分为不同层次的。
由于数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，他们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。 一。数据 2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的撛蠑。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100
大数据可视化设计 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：
我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程 一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。 具体我们通过两个案例来进行分析。 二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计 图2是全国范围内，各个行业的分布和趋势，橙黄蓝分别代表了数量的高中低。 2.1整体项目分析
第一章信息管理和系统 1.信息的概念：信息是客观世界各种事务的特征的反映；信息是可以通信的；信 息不同于数据，信息是经过加工以后、对客观世界产生影响的数据。 2.信息的分类：按管理层次：战略信息、战术信息、作业信息；按应用领域：管 理信息，社会信息，科技信息；按反映形式：数字信息、图像信息、声音信息， 3.信息的性质：事实性，时效性，不完全性，等级性（战略级，战术级，作业级）， 变换性，价值性。 4.信息量的大小：信息量的大小取决于信息内容消除人们认识的不确定程度，消 除的不确定程度大，则发出的信息量就大，消除的不确定程度小，则发出的信 息量就小。 5.信息量的单位：比特。一比特的信息量是指含有两个独立均等概率状态的事件 所具有的不确定性能被全部消除所需要的信息。 6.系统的概念：系统是由处在一定的环境中相互联系和相互作用的若干组成部分 结合而成并为达到整体目的而存在的集合。 7.系统的特征：整体性，目的性，相关性，环境适应性。 8.信息系统的概念、：信息系统是一个人造系统，它由人、硬件、软件和数据资源 组成，目的是及时、正确地收集、加工、存储、传递和提供信息，实现组织中 各项活动的管理、调节和控制。 9.组织中各项活动表现为物流、资金流、事物流和信息流的运动。信息系统包括 信息处理系统和信息传输系统两个方面。信息处理系统对数据进行处理，使它 获得新的结构与形态或者产生新的数据。信息传输系统不改变信息本身的内容， 作用是把信息从一处传到另一处。 10.信息系统的发展阶段：电子数据处理系统（EDPS）----管理信息系统（MIS，高度 集中，定量化，数据库共享）----决策支持系统（DSS）----智能决策支持系统（IDSS）、 群体决策支持系统（GDSS）、电子商贸系统（EBPS）、总裁信息系统。 11.信息系统对职能的支持：对计划职能的支持；对组织职能的支持，对领导职能 的支持，对控制职能的支持。 12.扁平化（理解，趋势）：纵向（金字塔）的官僚体制开始崩溃。 13.决策问题的类型：按问题的结构化程度分为，结构化决策，非结构化决策，半 结构化决策。 14.管理信息系统的社会属性： 第二章管理信息系统概论 1.管理信息系统的定义：管理信息系统是一个由人、计算机等组成的能进行管理 信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统；管理信息系统不仅是一个 能向管理者提供帮助的基于计算机的人机系统，而且也是一个社会技术系统； 管理信息系统通过对整个供应链上组织内和多个组织间的信息流管理，实现业 务的整体优化，提高企业运行控制和外部交易过程的效率。 2.管理信息系统的特点：它是一个为管理决策服务的信息系统；它是一个对组织 乃至整个供需链进行全面管理的综合系统；它是一个人机结合的系统；它是一 个需要与先进的管理方法和手段相结合的信息系统；它是多学科交叉形成的边 缘学科。 3.基于管理任务的系统层次结构：战略管理，管理控制（战术管理），运行控制， 业务处理。 4.管理信息系统结构的综合：横向综合（把同一管理层次的各种职能综合在一起）、
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。 从外行的角度看来大数据是个挺了不起的东西，它也确实了不起，不过有一个前提就是我们能够有效地处理数据。怎样从海量数据中找出有用的信息才是最重要的。 本文中我们会讲一些大数据的用例比如分析促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈大数据的收集方法以及处理的过程。 网上促销 现在一个公司想取得商业上的成功，在线促销已经成为了很重要的手段。不过如果没有进行实时的数据分析那么可以说是干了相当于白干。成功的促销行为应当依据之前收集的数据来决定此次促销所应使用的文案、设计、界面以及针对的人群等。 因为这些数据可以帮助我们理解客户的需求以及市场的动向和机遇。如果想要充分利用这些数据，还需要做到高效地整合数据、打造一个低延迟的分析系统并为分析人员提供一些统计数据直观的图标来进行辅助。 在促销开始之前，我们先要订立一个业绩上的目标。为此我们应该清楚促销针对的客户群和市场。然后将销量和流行度指数这样的业绩目标进行量化。我们可以收集的数据包括销售报表、客户反馈、网站统计等等。 从多个数据源进行分析的好处是它能够为未来的发展提供更多的认识，这是单一的销售量所无法比拟的。单纯的销售量无法体现出消费者和环境的变化因此很难作为预测未来的可靠保障。 大数据在促销上的好处可以总结成下面几点： ?富有针对性：这意味着钱能够真正地花在刀刃上，所以看似要多投入但其实能够节约开支。?及时反馈：大数据实时分析意味着可以针对市场的变化迅速调整打法。 ?为以后的市场决策打下基础。 交通疏导 比如你早上有重要会议，结果却被堵在路上不知道什么时候才能到公司，这时你可能除了干着急也没什么能做的。你不能，大数据分析可以。借助大数据分析，、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过实时疏导来解决整个城市的拥堵问题。 在这方面做得比较突出的是谷歌地图。谷歌通过收集安卓用户的位置和运动等信息来预测交通状况并给予用户建议。
高一信息技术（选修）复习班级：姓名：座号： 一、数据管理的基本知识 1、数据及数据类型(P6-7) 1）数据是一种重要的信息资源，是对现实世界中客观事物的符号化表示，分为数值型数据和非数值型数据。可以用数字来表示的数据是数值数据,如轻重、高矮、大小等数值型数据，用非数字形式来表示的数据称为非数值数据。如字符、文字、图表、图像、声音等非数数值型数据。 数据与信息的区别和联系：数据是信息的具体描述，是信息的载体 0806） A.记录 B.数值 C.数据 D.数字 2、用一组数据“班级：05；姓名：李想；性别：男；座号：9 ；总分：369”来描述某位学生信息，其中“总分”字段适合的数据类型为（）（0906） A:数字型B:逻辑型C:日期型D:货币型 3、用一组数据“客房编号: 0101,额定人数:4,状态: 即将到达,是否可预定: TRUE”来描述某客房信息，其中“是否可预定” 字段适合的数据类型为（）（0906）A:数字型B:逻辑型C:日期型D:货币型 4、用一组数据"产品名称: 自行车,开始时间:2009-6-29,结束时间: 2009-12-3,需求数量:1010"来描述某生产计划信息，其中"开始时间"数据可设置为（）（0906）A:数字型B:逻辑型C:日期/时间型D:货币型
5、用一组数据“班级：05，姓名：李警，性别：男，座号：9 ”来描述某位学生信息，其中“姓名”数据可设置为（）（0906） A:文本型B:逻辑型C:日期型D:货币型 6、用一组数据“类型编号: BK001；类型名称:管理；可借天数:30”来描述图书类型信息，其中“类型编号”数据可设置为（）（0906） A:数字型B:逻辑型C:日期型D:文本型 7、下列关于数据的叙述，错误的是( ) （0901） A.数据只能以数字形式来表示 B.数据是人类社会的一种重要信息资源 C.数据是的信息的符号化表示 D.数据是对现实世界中客观事物的符号化表示 2、了解数据管理技术的变迁(P8) 发展历程可分为三个阶段：人工管理、文件系统、数据库系统 人工管理特点：没有专门的软件管理数据，数据与应用程序紧密联系，不能共享。 文件系统特点：数据文件与应用程序分离，但独立性、安全性和完整性较差。 ①数据结构化。这是数据库与文件系统的根本区别。数据库中的数据组织形式为二维表。 ②数据共享。数据库中的数据可以通过数据库管理系统为多个用户所共享，冗余度小。 ③数据具有较高的独立性。 ④数据的安全性得到保证。 1、数据管理技术的发展经历了三个阶段，分别为人工管理、数据库管理和（）（0906） A:网络管理B:计算机管理C:文件管理D:软件管理 2、数据管理技术的发展经历了三个阶段，其中最早出现的是（）（0906） A:人工管理阶段B:机器系统阶段C:数据库系统阶段D:文件系统阶段 3、数据管理技术的发展经历了三个阶段，按照先后顺序以下表述正确的是( )（0901） A.文件管理、人工管理、数据库管理 B.数据库管理、文件管理、人工管理 C.人工管理、文件管理、数据库管理 D.人工管理、数据库管理、文件管理 4、下面列出的数据管理技术发展的三个阶段中，有专门的软件对数据进行管理的阶段的是( )（0901） ①人工管理阶段②文件系统阶段③数据库系统阶段 A.只有② B.只有③ C.②和③ D.①和③