教育大数据的实际应用及部分数据处理过程（1）MOOC的蓬勃发展。MOOC是Massive（大规模的）、Open（开放的）、Online（在线的）、Course（课程）四个英文单词的首字缩写，意为大规模网络开放课程。2006年，萨尔曼·可汗（SalmanKhan）创办了利用在线视频进行免费授课的可汗学院，现有关于数学、历史、金融、物理、化学、生物、天文学等科目的3400多段视频，注册用户超过了1000万人。2011年，斯坦福大学的一门人工智能网上课程吸引了190多个国家的16万名学生参加学习，该课程的讲授者塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian Thrun）教授创办了在线教育网站Udacity。2012年，盈利性在线大学教育平台Coursera上线，和普林斯顿大学、斯坦福大学、密歇根大学和宾夕法尼亚大学等83所大学协同提供课程，目前在全球拥有380万的注册用户。同年，哈佛大学与麻省理工学院宣布结成非营利性合作伙伴关系，联合发起了名为“edX”的网上课程系统，联手提供免费的在线课程，搭建共同教育平台，包括清华大学、北京大学在内的其他26所全球名校也相继加入了这一平台。互联网技术的发展带动了教育的网络化和国际化，MOOC更将传统的远程教育推向了新的高度和广度，催动了网络学习时代的到来。在教育活动中，相对于通过师生面对面的接触获取教育数据的途径而言，基于大型网络课程平台进行数据挖掘的方式显然有效得多：学习行为的数据将自动留存，更易于后期的学习行为评价和评估；教师只需通过分析整合学习行为就能得到学习过程中的规律；利用数据挖掘的关联分析和演变分析等功能，在学生管理数据库中挖掘有价值的数据，分析学生的日常行为，可得知各种行为活动之间的内在联系，并提出相应的对策。
（2）个性化课程分析。佛罗里达州立大学利用eAdvisor程序为学生推荐课程和跟踪其课业表现。奥斯汀佩伊州立大学的“学位罗盘（Degree Compass）”系统在学生注册课程前，通过机器人顾问评估个人情况，并向其推荐他们可能取得优秀学业表现的课程。系统首先获取某个学生以前（高中或大学）的学业表现，然后从已毕业学生的成绩库中找到与之成绩相似的学生，分析以前的成绩和待选课程表现之间的相关性、结合某专业的要求和学生能够完成的课程进行分析、利用这些信息预测学生未来在课程中可能取得的成绩，最后综合考量预测的学生成绩和各门课程的重要性，为学生推荐一个专业课程的清单。
（3）辍学行为的预测。美国西部州际高等教育委员会（Western Interstate Commission for Higher Education，简称WICHE）以凤凰城大学和里奥萨拉多学院等6所学校的64万名学生为对象，建立了一个教育数据库。该数据库可以记录3百万条课程信息，进行33个针对在线课程的变量分析。当一些与辍学行为有关的关键因素（如旷课、纪律问题、课堂表现）发生变化时，系统会向校方发出预警。里奥萨拉多学院有43000名接受在线学习的学生，学院的预警系统允许教师看到代表学生行为的红、黄、绿色指示灯，并根据学生的在线互动行为评估其表现，如阅读教科书和回应教师要求的频率。
（4）助学需求的预测。华东师范大学的“家庭经济困难学生预警系统”通过收集校园卡的记录进行分析测算，向可能存在经济困难的学生发送询问短信。系统具体的做法是：跟踪学生的校园卡，对全校本科生周一到周四的中、晚餐消费值进行统计，分别计算出男女同学的平均消费值，乘以0.6的系数，得出预警消费线。如经系统筛选发现就餐消费明显偏低，学校勤工助学中心在对比分析学生入学时填写的资料后，会主动向学生发出短信以征询情况，同时也会通过院系教师做进一步了解，以判定学生是否真的面临家庭困难，需要帮助。
（5）学术研究趋势的把握。斯坦福大学的文学实验室正在进行一项研究，尝试以通过谷歌图书计划放置在互联网上的海量书籍为平台，进行数据挖掘和分析，把握和预测文学作品和学术研究的发展趋势。斯坦福的英语教授马修·L·乔卡斯（Matthew L. Jockers）在一堂课上布置了内容涵盖1200篇小说的作业。学生要完成的并不是逐篇阅读，而是通过计算机程序来研究文学风格、观点、语言和文化的演变。人文学科，无论是历史、文学还是语言研究，只要是聚焦于书本的，都可以用这个思维来进行研究。
（6）其他实践。美国的房产网站TRULIA将房产信息、税收信息、犯罪信息、学区信息、学校政府评价、社会评论集成在一起，美国几乎任何一个学校和学区的情况都可以在这一数据基础上通过可视化技术直观地展现在人们眼前；有研究指出，[9]教育大数据还可以用于分析合作学习小组中的强、弱方，促进学习任务的合理分配；教育机构还能从大数据中看到是否将教育款项恰当地拨到了需要的地方。
（7）教育数据挖掘。早期的教育数据挖掘主要是网站日志数据的挖掘，现在新的计算机技术支持的交互式学习方法和工具（智能辅导系统、仿真、游戏），为量化和收集学生行为数据带来了新的机会。特别是更加集成、更加模块化和更加复杂化的在线学习系统提供了更多类型的数据，其中包含了数据挖掘算法需要的许多变量。教育数据挖掘能发现这些数据中的模式和规律，探索建立预测模型，让我们重新发现和预测学生如何学习。例如，过去对在线课程的评价主要通过课程结束时的学生问卷来评价，Hung, J. L.等（2012）开发了一种在线课程评价方法，通过分析一个学生K-12在线课程的学生学习日志，一共有7539名学生在883门注册课程中23854527 份学习日志，结合学生人口特征数据、课程结束时对学生开展的课程评价问卷调查，对学生进行分类，发现高危学生和高表现的特征，预测学生的成绩，并研究学生表现和对课程满意度的关系。
（8）学习分析主要涉及学业分析、行为分析和预测分析的研究和应用。《简介》采纳了Johnson et al（2011）对学习分析的定义，指的是对学生学习过程中产生的大量数据进行解释，目的是评估学业进步、预测未来表现、发现潜在问题。数据来自学生的显性行为，如完成作业和参加考试；还有学生的隐性行为，如在线社交，课外活动，论坛发帖，以及其他一些不直接作为学生教育进步评价的活动。学习分析模型处理和显示的数据帮助教师和学校更好地理解教与学。学习分析的目标是使教师和学校创造适合每个学生需要和能力的教育机会。学习分析技术对于学生、教师、管理人员、研究人员以及技术开发人员均具有重要价值。对于学生而言，可以从学习者行为角度了解学习过程的发生机制，并用来优化学习，以基于学习行为数据的分析为学习者推荐学习轨迹，开展适应性学习、自我导向学习。对于教师和管理人员而言，可以用来评估课程和机构，以改善现有的学校考核方式，并提供更为深入的教学分析，以便教师在数据分析基础上为学生提供更有针对性的教学干预。对于研究人员而言，可以作为研究学生个性化学习的工具和研究网络学习过程和效用的工具。对于技术开发人员而言，可以优化学习管理系统。
（9）数字校园。数字校园的建设大大推动了学校管理的数字化和网络化，办公自动化系统、资产管理系统、教务管理系统、科研管理系统等各种应用系统为教育管理数据的实时采集和深度挖掘提供了条件。目前，国内已有一些高校率
先开展基于大数据的教育管理服务。浙江大学对学校的设备资产数据进行了系统采集与整理，提供便捷的查询与分析服务，提升了实验室、教室、仪器、设备等资源的利用率和管理效率。江南大学通过物联网技术对学校用水、用电等数据进行全面监控和优化处理，实现了节能环保。华东师范大学利用学生的餐饮消费数据，对经济困难学生提供情感抚慰和助学金支持（第四条信息详细描述）。此外，大数据还可以在教师招聘上发挥重要作用。通过对应聘者的个人信息进行分析和预测，从而将更有可能成功和更适合的教师招聘进来。美国一些学区开始与大数据公司合作，应用大数据工具辅助教师招聘。通过对教师的学位和专长以及信仰、人生观、态度、经验开放性等因素的分析，结合面试结果，综合决定教师是否被聘用。
（10）加拿大的Desire2Learn 科技公司面向高校研发了“学生成功系统”，该系统主要基于学生已有的学习成绩数据来预测并改善其在未来课程学习中的表现，并将分析结果详细地呈现给教师，以便教师进行个性化指导。
（11）适应性教学支持适应性教与学是教学的最优化状态。适应性教学中的内容、方法和过程都可以根据学习者的状况来进行定制，让每个学习者都有可能获得适合自己的最大程度的发展。适应性教学的实现，需要基于学习者的个体特征和学习状况的全面分析。大数据为追踪和整合这些数据，并对学生进行个性化支持提供了可能。
最为常见的适应性教学系统来自在线学习领域。在各种学习管理系统和在线学习平台中，学习者的学习过程能够得到完整记录。学习过程的记录结合人口学和学习风格等学习者特征数据，可以清晰地表征学习者的学习路径和学习者特征，在有效记录学习过程、综合评价学习状况的基础上，进行诊断和推荐，开展有针对性的教学。
当前，最具代表意义的适应性学习系统当属knewton和可汗学院（kehan academy）。此类适应性学习系统重点支持了学生的学。学习系统试图扮演教师的角色，对学生的学习进行自动化记录、诊断和干预。适应性学习的另一个层面是对教师教的支持。应当看到，目前的学习系统还存在诸多局限，在MOOCs发展的初期，教师是否会被在线课堂所替代曾经成为一个引人瞩目的话题。然而，教师作为教育过程中的关键角色，不可能在短时间消失，而是会借助技术实现专业
水平提升和角色转变。大数据将成为教师教学的强大助手，帮助教师更好地发挥自身作用，更好地促进学生的学习。
在大数据支持下，教师可以根据自身的需求对学生的学习进行检测，并通过自己设定的标准，对学生进行自动化或半自动化的评价。在数据的支持下，教师可以结合自身的教学经验对学生进行诊断和干预。在教师的训练下，大数据工具将对教师的教学提供更有力的支持。大数据工具将成为教师最好的帮手，而不是竞争者。
以masteryconnect为例，masteryconnect对教师的教学提供了全面的数据化支持，它从教师的日常工作出发，提供了数据采集、分析、呈现和基于数据的协作支持。教师可以在其支持下采集各种教学数据，包括课堂观察数据、答题卡数据、量表数据和在线测试数据。在采集数据之后，masteryconnect可以进行自动化分析和可视化呈现。分析的结果可以通过该系统分享给其他教师，教师可以在数据的基础上进行交流和协作。Masteryconnect对各种形成性评价提供了全面的支持，教师可以自行建立教学内容的结构，并为各个模块和知识点设计问卷、练习、试卷等各种测评方式。测评可以发布到PC和移动设备，学生可以自己选择自己喜欢的方式完成测评。同时，测评结果可以形成定制报告，并发送给家长。
对教与学的支持是大数据在适应性学习中应用的两个侧面。基于数据，学生的学习状态得以完整记录，学习系统可以推送定制化内容，教师可以开展更具针对性的教学。可见，数据正在改变着线上和线下的教学过程。
（12）教育规律发现。教育研究是一项复杂的系统性研究。长期以来，小样本量、个案研究对教育规律探索起到了重要作用。而教育大数据的引入，大大拓展了教育规律探索的视角。图灵奖得主吉姆·格雷在《第四范式：数据密集型科学发现》一书中，提出了一种新型研究范式，即数据密集型研究，这将成为大数据时代教育研究的利器之一。
换言之，在大数据的驱动下，教育研究将出现不同的态势，通过挖掘、
分析教育大数据，研究者可以量化学习过程，表征学习状态，发现影响因素，找到干预策略，从更深的层次揭示教育规律。诚然，规律发现并非易事。但可以肯定的是，再多来源、大体量数据的基础上，通过技术手段进行数据汇集和共享，组织研究者进行群体协作，开展大量能够进行标准化，具有对比意义的研究，最
终更易发现真实的教育规律。
这里可以通过对美国的三个大数据教育应用的案例，即“预测分析报告项目（predictive analytics reporting，PAR）、数据商店（data shop）和https://www.doczj.com/doc/9d18130446.html,”的介绍与分析，充分了解大数据标准化研究和数据门户对教育规律探索的意义。
美国的预测分析报告项目（PAR）对高校学生的学习状况进行了全面分析，在学生辍学等重要风险的预测方面进行了探索。从2011年开始，该项目与美国的高校合作，建立了标准化数据收集框架，通过对学生学习数据的收集和分析，发现影响因子并购建预测模型。该项目分析的原始数据包括学生人口学数据、教学管理数据、学习过程数据、成绩数据和学生财务信息数据等。通过分析，该项目建立了通用分析标准和风险预测模型，并为各个学校提供了定制化风险因素模型。迄今，PAR已经服务351家院校，分析了超过了2000万条课程数据。PAR 也为学校分析学生学业表现提供了综合视角，为防止学生辍学提供了有效手段。
教育大数据研究需要大量汇集数据，数据汇集需要大量研究者的群策群力，也需要行之有效的组织机制。匹兹堡大学学习科学中心（pittsburgh science of learning center）的数据商店（data shop），是美国自然科学基金支持建立的学习科学数据库。经过十多年的建设，已经成为全球最大的学习数据分享社区。数据商店具有数据存储和数据分析两大类功能：一方面，它为全球学习科学研究者提供安全的数据存储与共享工具；另一方面，它提供了数据分析工具和调用接口，便于分析应用。数据商店中的数据，分为公开数据和私有数据，研究者可以根据需要选择自己的数据是否要公开。数据商店中的数据，包括教学软件应用数据，包括教学软件应用数据、在线课程数据、智能教学系统（intelligent tutoring systems）、虚拟实验室数据、协作学习系统数据等。在数据汇集和分享功能的基础上，数据商店提供了丰富的数据分析功能，支持探索性统计分析和数据挖掘，提供web service支持远程调用，以及与r语言、excel等工具的接口。
美国教育部在教育研究与实践数据汇集方面开展了大量工作，汇集了大量数据。截止2016年5月，在其数据门户https://www.doczj.com/doc/9d18130446.html,中，汇聚的数据包含了325个大型数据集。数据包含范围很广，涉及人口统计、学习成绩、贷款情况、校园安全等情况。https://www.doczj.com/doc/9d18130446.html,针对各类数据提供了多种数据格式，同时，提供了在线数据分析功能，他可以实现灵活便捷的在线数据可视化。同时，https://www.doczj.com/doc/9d18130446.html,还为每个数据
集提供了API，便于外部调用与分析。
由此可见，大数据分析对于教育研究规律的发现意义重大。上述三个案例——预测分析报告项目、数据商店和https://www.doczj.com/doc/9d18130446.html,，对于我们利用大数据研究教育现象、发现与探索教育规律，有着重要的借鉴意义。因为规律的发现，需要针对特定研究主题进行长期研究，需要大量标准化数据支持，需要对基于数据的研究与协作作广泛支持。对于重要的教育研究主题，设定数据标准，进行长期纵向跟踪和广泛横向比较研究，是探索教育规律的有效途径。同时，还需要建立更加通畅的数据分享渠道，通过开放，最大化实现数据的应用价值，以便为研究提供更加广泛的支持。
这5种必知的大数据处理框架技术，你的项目应该使用哪种？ 本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。 作者：佚名来源：大数据杂谈|2016-11-30 13:37 收藏 分享 本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。 下文将介绍这些框架： 仅批处理框架： Apache Hadoop 仅流处理框架： Apache Storm
Apache Samza 混合框架： Apache Spark Apache Flink 大数据处理框架是什么? 处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。 虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂，但从广义层面来看它们的目标是非常一致的：通过对数据执行操作提高理解能力，揭示出数据蕴含的模式，并针对复杂互动获得见解。 为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图，按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。 在深入介绍不同实现的指标和结论之前，首先需要对不同处理类型的概念进行一个简单的介绍。 批处理系统 批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
基于Spring Batch的?大数据量并?行处理 瑞友科技IT应?用研究院池建强 2012-12-08
About ME ?池建强，70后程序员，98年毕业，先后就职于洪恩软件、RocketSofeware和?用友集团-瑞友科技，现任瑞友科技IT应?用研究院副院?长 ?先后从事互联??网和企业应?用开发，??目前致?力于基础应?用平台的研究?热爱技术和编码?工作，坚持年轻时的理想，倒霉的乐观者?技术领域：Java、Python、Ruby、C/Objective-C、DDD、OSGi、App Platform ?Blog: https://www.doczj.com/doc/9d18130446.html,/ | Weibo: @池建强
?大数据量胜于优秀算法 ?如果数据?足够多，可能产?生出意想之外的应?用 ??无论算法好坏，更多的数据总能带了来更好的效果
处理海量数据的利器Concurrency & Parallelism
Erlang/Scala ：Actor&Message Grand Central Dispatch ：Block&Queue Go ：goroutine GridGain ：Compute Grid Hadoop ：MapReduce Java7：ForkJoinPool Java6：ExecutorService Spring Batch
SpringSource与Accenture合作开发了Spring Batch Accenture在批处理架构上有着丰富的?工业级别的经验，SpringSource则有着深刻的技术认知和Spring框架编程模型 Accenture贡献了之前专?用的批处理体系框架，这些框架历经数?十年研发和使?用，为Spring Batch提供了?大量的参考经验 Spring Batch借鉴了JCL（Job Control Language）和COBOL的语?言特性
渤海SVC 光谱数据处理 2009.9.9 一．基本原理 水体遥感反射率的计算公式为： /(0)rs w d R L E += 其中，水面入射辐照度比(0)d E +又为： (0)*/d p p E L πρ+= p L 为标准板的反射信号； p ρ为标准板的反射率。 而水面以上水体信号组成可表示为公式： *u w f sky wc g L L L L L ρ=+++ 其中：u L 代表传感器接收到的总信号； w L 是进入水体的光被水体散射回来后进入传感器的离水辐射率，是我们需要得到的量。 f ρ为菲涅尔反射系数， 平静水面可取r=0.022,在5m/s 左右风速的情况下, r 可取0.025, 10m/s 左右风速的情况下, 取0.026—0.028（唐军武，2004）。 s k y L 是天空光信号，通过实地测量得到； wc L 是来自水面白帽的信号、g L 是来自太阳耀斑的信号。这两部分信号不携带任何水体信息，在测量过程中通过采用特定的观测几何来避免和去除。 具体可参考《环境遥感模型与应用》 二．处理流程： 1.生成moc 文件：将测量得到的原始光谱XXX.sig 文件通过overlap 处理后得到去除传感器间重复波段影响后的平滑光谱曲线： ①安装运行SVC-HR1024软件，选择tools —SIG file overlap ，在browser 中选择要处理的.sig 文件； ②点击process all files 进行处理，生成的moc 文件自动保存在与.sig 同一个文件夹下面。 数据储存：为每一天新建一个以日期命名的文件夹，根据这一天所测的站点数，建立以相应点号命名的子文件夹以储存各点位测得的光谱数据(包括原始.sig 和生成的_moc.sig 文件) 2.制作.meta 文件：根据原始观测记录在.meta 文件中写入对应的水体测量（No_water_files ）、天空光测量（No_sky_files ）、灰板测量光谱曲线（No_plaq_files ）及灰板反射率的文件储存路径信息，以辅助反射率的计算。
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
大数据处理框架选型分析
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和
数据处理与建模流程： 1数据处理 1.1 替换缺失值： 数据完整没有缺失值的情况基本不存在，我们的数据中，0点-5点的航班为0的情况很多，所以数据缺失比较严重。时间序列分析要求时间周期完整，如果将缺失的数据只简单地用其他所有数据的缺失值填充，误差较大。经过反复尝试，发现用临近两点均值填充，结果最为理想。 2 时间序列的预处理 2.1 时间序列平稳化 首先绘制替换缺失值之后的原始数据的自相关图与偏自相关图。如下图所示： 可以看到自相关图并没有收敛到置信区间之内，趋近0以后又增长，且所有值均在置信区间之外。故序列不平稳。 为了进行时间序列平稳化，首先进行差分，即前值减后值，消除前后数据的依赖性。再次制作自相关图，勾选一次差分。结果如图所示：
如图所示偏ACF图仍然所有值均在置信区间之外。序列仍不平稳。勾选季节性差分再次制作自相关图，后一个周期相同位置的值减去前一个周期相同位置的值称为季节性差分。 结果如图所示： 从图中可知ACF为截尾，PACF为拖尾。序列已稳定。 故将原始序列先进行差分，后进行季节性差分。 2.2 平稳序列的检验 为了考察单个序列是否的确已经转换为平稳的随机序列，制作自相关图（ACF）与偏相关图（PACF）。此次将延迟拉大，观察相关图是否具有周期性：
图中所示，ACF在1阶之后骤减，为截尾。进一步观察，发现其具有周期性，在q+Sq后仍然骤减。PACF拖尾。根据下图，符合MA(q),Seas.MA(Q)模型。 (ACF与PACF怎么看：第一列数为lag值，第二列为相关系数的估计值，第三列为标准误差，其余为Box-Ljung检验结果。如果相关系数是突然收敛到置信区间之内，95%的值在置信区间之内，为截尾。如果相关系数像一条常常的尾巴，95%的值在置信区间之外，为拖尾。故，自相关图为截尾，偏相关图为拖尾。符合MA模型） 3 指数平滑与ARIMA的比较 指数平滑： 用序列过去值的加权均数来预测将来的值，并给序列中近期的数据以较大的权重，远期的数据以较小的权重。理由是随着时间的流逝，过去值的影响逐渐减小。基本公式： Ft是t时刻的预测值，Y是t时刻的实际值。指数平滑沿袭了修正的思想，T+1时刻的
常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、
类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法
内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施
3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理
大数据处理技术参考架构 二〇一五年十二月
目录 1.背景 (1) 2.技术目标 (3) 3.技术要求 (3) 4.大数据处理业务场景 (4) 5.大数据处理技术对比 (6) 5.1. MPP与H ADOOP&S PARK技术对比 (6) 5.2. H ADOOP&S PARK技术优势 (9) 5.3. H ADOOP框架对比 (10) 5.4. H ADOOP使用情况 (11) 5.5. H ADOOP血缘关系 (12) 5.6. 行业大数据应用场景对比分析 (17) 6.大数据处理参考架构 (19) 6.1. 参考架构 (19) 6.2. 与J AVA EE体系对比 (21)
6.3. 参考架构运行状态 (21) 7.总结与思考 (22) 附录：名词解释 (25)
1.背景 随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。 在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。 在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。 在金融领域，新生业态层出不穷，金融机构日益多样化，金融资产的流动性
数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合
项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： · 合格供方（物资和工程）名录动态信息和数据； · 供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据，包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4 相关供方投入的资源，如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息； 5.4.5 工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据； 5.5 与产品的监视和测量有关的数据（工程部、生产准备部和相关职能部门收集） 5.5.1 与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据，计算合格率、优良率； ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2 与不合格品控制有关的数据
欢迎阅读 SPSS 数据分析的主要步骤 利用SPSS 进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤，但涉及的方面会相对较少。主要集中在以下几个阶段。 1．SPSS 数据的准备阶段 在该阶段应按照SPSS 的要求，利用SPSS 提供的功能准备SPSS 数据文件。其中包括在2．3．由于4．该阶段的主要任务是读懂SPSS 输出编辑窗口中的分析结果，明确其统计含义，并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。 数据分析必须掌握的分析术语 1、增长： 增长就是指连续发生的经济事实的变动，其意义就是考查对象数量的增多或减少。
百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。 3、倍数与番数： 倍数：两个数字做商，得到两个数间的倍数。 4 5 6 例如：去年收入为23（其中增值业务3），今年收入为34（其中增值业务5），则增值业务拉动收入增长计算公式就为：（5-2）/23=（5-2）/（34-23）×（34-23）/23，解释3/（34-23）为数据业务增量的贡献，后面的（34-23）/23为增长率。 7、年均增长率： 即某变量平均每年的增长幅度。
平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。 公式为：总数量和÷总份数=平均数。 9、同比与环比 6 月比11 10 n 公式为：(现有价值/基础价值)^(1/年数)-1 如何用EXCEL进行数据分组 什么是交叉表 “交叉表”对象是一个网格，用来根据指定的条件返回值。数据显示在压缩行和列中。这种格式易于比较数据并辨别其趋势。它由三个元素组成：
?行 ?列 ?摘要字段 ?“交叉表”中的行沿水平方向延伸（从一侧到另一侧）。在上面的示例中，“手套”(Gloves) 是一行。 ?“交叉表”中的列沿垂直方向延伸（上下）。在上面的示例中，“美国”(USA) 是 ? 交叉“ ?/ ?每列的底部是该列的总计。在上面的例子中，该总计代表所有产品在一个国家/地区的销售量。“美国”一列底部的值是四，这是所有产品（手套、腰带和鞋子）在美国销售的总数。 注意：总计列可以出现在每一行的顶部。
数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： 精品资料网（https://www.doczj.com/doc/9d18130446.html,）专业提供企管培训资料
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区 特性：是否支持所有需要的特性Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分你想要集成的所有接口、技术、产品请注意过多的特性可能会大大增加
数据处理与异常推断解释 一、数据处理方法的选择 实测的重力异常是地下由浅至深各类地质体的物性差异在地面综合叠加效 应，其中包括界面起伏，岩性不均匀等诸多地质因素在内。为了从实测异常中提取和强化有用信息，压抑干扰噪声，提高重力勘探综合地质解释的能力，故需对 实测资料进行数据处理和综合分析。 1、数据处理目的 通过不同的数据处理手段，达到突出区域重力场信息、突出与强化断裂带异常信息、突出局部重力异常信息，有效地克服或压制不同干扰异常。顺利达到完成区域重力场特征分析、提取剩余异常、断裂构造划分与分析，圈定钾矿成矿有利部位等地质任务。 2、常用的数据处理方法 数据处理采用中国地质调查局发展研究中心推广的多元信息处理系统软件—GeoExpl及中国地质大学MAGS软件进行数据处理。数据处理的目的是在消除各类误差的基础上从叠加场中分离或突出某些目标物的场，并使其信息形式（或信息结构）更易于识别和定量解释。 常用的处理方法有：各种滤波、趋势分析、解析延拓（上延和下延）、导数转换（水平和垂直导数）、圆滑（圆环法和窗口法）、多次切割、差值场法、小波多尺度分析法等方法。 （1）、数据网格化 为空间分析模块及其它数据处理提供数据源。本次采用克里格法，200米×200米，搜索半径1500米。 （2）、异常分离 采用不同滤波因子的正则化滤波、差值场法、小波多尺度分析法、向上延拓等，可分别求取“区域场”和“局部场”，达到异常分离目的。 （3）、延拓处理 向上延拓：压制了浅部小的地质体场的干扰，了解重力异常衰减规律，随着上延高度增加，突出了深部大的地质体的场。区域场反映了测区深部地质环境和
地质构造特征的差异性，为测区地质构造分区划分提供了重要信息；本次向上延拓自100 m、200 m、500 m、1000 m、2000 m，共5个高度。 向下延拓：利用向下延拓可以分离水平叠加异常。密度体埋深大，异常显得宽缓。越接近密度体，异常的范围越接近其边界。本次向下延拓自100 m、200 m、300m、500 m四个高度。 （4）、水平方向导数及水平总梯度 为了准确划分断裂构造，可求取不同方向的水平方向导数、水平总梯度，以及必要时进行“线性增强”处理。 △gu＝(Vxz2+Vyz2)1/2。其中Vxz是重力异常沿X方向的一阶导数，Vyz是重力异常沿Y方向的一阶导数。水平总梯度与水平方向导数结合，可以更加准确划分和解释断裂构造。 （5）、垂向导数 垂向导数不仅在局部异常分析中起重要作用，主要突出浅源异常，而且垂向二阶导数的0值区（线）与岩体边界关系密切。 （6）、小波多尺度分析法 把小波多尺度分析方法应用于重磁测资料处理，野外观测值ΔG经一阶小 波分解，得到局部场ΔG 局1和区域场ΔG 区1 ，把ΔG 区1 作二阶小波分解得ΔG 局2 到和ΔG 区2，再把ΔG 区2 作三阶小波分解可得ΔG 局3 和ΔG 区3 ，…,还可以继续分 解下。分解阶数视异常的特征和地质情况来决定，解释时赋于小波逼近部分和各阶的细节明确的地质意义。 根据小波多辩分析的原理，及小波细节的微分特征，实现对位场的多尺度分解及断裂分析。 根据本次1：2.5万重力调查工作的目的任务，重点在于提取可靠的局部重力低值异常，因此，在异常分离上采用多方法进行处理，对比选择抗干扰能力强的方法提取弱局部重力异常。 二、重力异常定性解释 重力异常的解释必需以地层岩石物性资料为基础，注重平面与剖面相结合，定性解释与定量解释相结合，正演与反演相结合。人们对客观事物的认识过程是一个不断实践—认识—再实践的反复过程。同样，对重力资料的处理解释亦是如
数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步：[list]1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。二、收集数据有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：[list]①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；③记录表应便于使用；④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。三、分析数据分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：[list]老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；四、数据分析过程的改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：[list]①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；⑤数据分析所需资源是否得到保障。 数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。 数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。 一、识别信息需求 识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是