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： 一类是网站云监测，发现网站可用性的监测、网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、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 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 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 1、网站安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术， 实现对重点网站安全性与可用性的监测，及时发现网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、众测漏洞和访问异常等安全事件。 4万 APT
呼叫中心各项指标（KPI） 目前呼叫中心越来越趋向精细化、数字化管理，KPI管理成为一种有效的管理手段。通常，呼叫中心的运营管理者们通过分解运营目标制订各种KPI指标，通过KPI指标来引导座席代表行为，从而达到完成项目运营目标。 大部分呼叫中心采用呼叫中心集成系统和座席操作系统，另外还有强大的运营管理系统进行数据支持，所以为实行数字化管理奠定了良好的基础。KPI 的英文名字是Key Performance Indications，即指关键绩效指标，是通过对组织内部某一流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可运作的远景目标的工具，是企业绩效管理系统的基础。KPI符合一个重要的管理原理--"二八原则"。在一个企业的价值创造过程中，存在着"20/80"的规律，即20%的骨干人员创造企业80%的价值；而且在每一位员工身上"二八原理"同样适用，即80%的工作任务是由20%的关键行为完成的。因此，必须抓住20%的关键行为，对之进行分析和衡量，这样就能抓住业绩评价的重心。 每个呼叫中心都有自己的KPI指标，指标的数量各不相同，有的多到一百多个，有的少到只有三五个。这里介绍常用的20个KPI指标。这些KPI指标源于美国普度大学消费品质量监测中心琼·安顿教授提出了23个与客户服务中心运营相关的数字化规范指标，根据目前行业软硬件的发展及所在公司的经验，进行重新的修改。其中数据标准部分，一部分来源于行业标准，一部门来源于某些呼叫中心的历史数据。但是，无论怎样制定这些标准，KPI值应有挑战性，即应略高于现有水平或至少不低于现有水平，要对完成上一级目标有所贡献并成为
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。
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。
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；
服装销售数据分析与管理
服装销售数据 ●20/80法则 任何时候，20%左右的款会产生80%的销售业绩！ 80%的款式只产生20%的销售业绩！ 也就是说只有20%左右的款会是畅销款。 所以，终端销售如何管理好货品，找出其中20%的款，并让其产生80%的销售，是终端货品管理的重点。 ●253法则 很多时候，都会矛盾？！ ?款式太多，不知该重点推介销售哪些款才好？ 款式太少又不能满足客户需求，多了又照顾不过来,造成销售没有重心! ?不知道该在什么时候，实行什么样的定价策略组合?要不要打不打折呢？打几折呢？在什么时候打折呢？。 ?要做促销，可以拿多少款呢？什么时候做好？
从表中可看出： 1、加盟商综合毛利率为14%，厂家综合毛利率 为13%； 2、销售时，可以通过一定的结构式定价组合， 来实现有效销售； 3、只要抓住20%的的重点款，其他，每销售多 一件，就会产生多一份利润； 4、产生任何库存都会削弱利润水平； 现把以上试算，进行结构变换： 从以上二表试算可以看出： 1、20%的款式，是产生价值的主要货品；如何
卖好20%部分，获取最大的利益为目的。 2、50%的款式是促销的重点，通过走量来扩大 营收水平是目的； 3、30%的款式是特价，是抛库存的主要方式， 降低库存损失是目的； 4、每一部分，销售目的不一样，依据ABC法 则，采用不同的销售与管理措施； A类：20%重点款，从陈列、销售推介、 每日销售表现、每周表现到补货 等，采取重点关注， B类：50%促销款，是节假日销售主角， 是重点款组合销售的主角，需定 期、不定期推出不同形式的促销 方案； C类：30%特价款，是换季销售的主角，以清理库存，盘活资金积压为目的； 如何进行分类？ 1、需要数据的支持； 2、有终端货品管理系统支持； 3、需要有信息沟通渠道路；
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
目录 呼叫中心数据分析 (2) 一．数据分析的目的 (2) 1. 运营管理 (2) 2. 客户管理 (2) 3. 内外服务 (2) 二．数据分析的基本步骤 (2) 1. 数据清洗 (2) 2. 基本指标建立 (3) 三．统计分析方法的应用 (3) 1. 运营管理 (3) 2. 客户管理 (4) 3. 内外服务 (4) 四．结果展示 (4) 五．效果检测 (4)
呼叫中心数据分析 呼叫中心的运营管理自身就是对数字管理的过程，各项营运报表、整体运营成果、CSR行为举动等都蕴藏在数字中。随着呼叫中心应用在国内高速发展，呼叫中心的管理也日趋精细化、数字化。 数据分析的目的，在于发现问题，解释原因和关系，以及寻找可能的解决方法；同时达到更有效地沟通，无论是向决策层报告，还是与团队成员分享；并且数据的挖掘和整理，是绩效改善过程中的重要环节。 而基本流程我们可以简单的表述为以下图形： 我们将以上流程细分为以下五步： 一．数据分析的目的 1.运营管理 项目控制、产品分析、员工考核管理等 2.客户管理 客户投诉分析、客户分群营销、客户流失预警等 3.内外服务 电话销售、抽样调查等 二．数据分析的基本步骤 1.数据清洗 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且 包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有 冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我
们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。 2.基本指标建立 1）数量指标： 队列话量、接入话量、通话时长、客服在线时长、处理量、重复呼入 次数、重复呼入人数等 2）比率指标： 接通率、工时利用率、重复呼叫率、处理率、出勤率、人均呼入时间、 人均重复呼入次数、人均重复呼入时间、单位时间处理话量等 三．统计分析方法的应用 通过合适的指标监测整体的业务变化是行之有效的方法，但是面对大数据我们可以采用更加全面的统计方法挖掘更深层次的数据信息。统计方法多种多样，这是个循序渐进的过程，伴随着数据量的增大和业务种类的增加我们的数据挖掘工作也会得到进一步的拓展。以下我们通过简单的例子引入基本统计方法在数据挖掘中的应用。 1.运营管理 通过设置观测指标，侦测业务变化，洞悉产品特征，激励员工等途径促进业务增长、提高员工满意度，从而达到公司业务在量与质的同步发展。 1）移动平均分析方法 比如针对呼叫数量、呼入时长进行移动平均指数方法跟踪呼入量的 变化，及时观测到呼入量异常的时间节点，及时提出解决方案 2）有序聚类分析 比如对呼入量进行阶段性分析，归纳各个阶段呼入量变化的原因从 而达到投诉保修数量降低 3）相关性分析 比如分析接通率、客服在线时长、出勤率间的相关性关系，通过控 制相关指标达到控制目标变量 4）因子分析分析 比如我们由相关性分析得到呼入数量与一组指标存在关系，我们可 以采用因子分析的方法寻找最主要影响因子（指标） 5）典型相关分析 比如我们通过因子分析得到了一组主要的影响因子A，但是我们很难 直接控制因子A，然而很幸运的是因子A又和其他一组因子B存在
大数据智慧旅游案例分析 来源：时间：2016-03-07 11:57:38作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合 大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费 动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定 相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据 小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网 数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游 客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而 不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、 游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而 不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高 效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意 义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。 旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品
无锡市数字城管呼叫中心系统技术方案 一、总体概述 呼叫中心设在无锡市数字化城管监督中心内，主要是通过电话形式接受社会公众举报，并对各类管理信息进行分析、分类、处理、立案、销案。 无锡市数字城管项目呼叫中心系统采用3个E1数字中继（90路）接入，ISDN信令；90路IVR，30个坐席，30路录音，支持H323、SIP协议。先期实现其中市局25个坐席，将来支持升级至VIOP模式接入8个分中心各配备8个人工坐席。 呼叫中心负责接听、录入市民举报现场信息和处置结果信息，对各类管理信息进行分析、分类、处理、立案、销案。 二、呼叫中心系统设计方案 2.1平台特性 2.1.1 设计先进 在硬件上，采用一体化设计，节省维护和扩展成本；在软件上采用分布式处理，以统一的接口协议进行通信，提高系统的处理能力和故障冗余能力，保证系统运行的稳定性。IVR和CTI服务器都可以进行双机热备，做到自动倒换，而实现所有的功能只需要性能适当的计算机而无需增加新的交换和语音设备。 系统在建成后一段时间内不会因技术落后而大规模调整，并能够通过升级保持系统的先进性；所采用的技术是稳定的、成熟的，支持现有的多种呼叫功能和网络协议。 2.1.2 支持多信令处理 系统具备SS7、SS1和ISDN PRI信令，支持H323和SIP VOIP技术，为用户呼叫中心组网提供多种信令方式。 2.1.3 支持多种媒体接入 提供集成语音、传真、IP、Web、E-mail等多种媒体接入的全面方案，用户能够灵活地通过电话、传真、Internet、E-mail等多种方式与业务代表进行交流，提高客户满意度。 (1) 支持Web方式接入 1
Excel 使用技巧 五、数据分析和管理技巧 1.管理加载宏 2.在工作表之间使用超级连接 3.快速链接网上的数据 4.跨表操作数据 5.查看E XCEL中相距较远的两列数据 6.如何消除缩位后的计算误差（微软O FFICE技巧大赛获奖作品） 7.利用选择性粘贴命令完成一些特殊的计算 8.W EB查询 9.在E XCEL中进行快速计算 10.自动筛选前10个 11.同时进行多个单元格的运算（微软O FFICE技巧大赛获奖作品） 12.让E XCEL出现错误数据提示 13.用“超级连接”快速跳转到其它文件 一、数据分析和管理技巧 1.管理加载宏 Excel包括各种特殊作用的加载宏，它们使用自定义的函数、向导、对话框和其他工具，扩充了工作表的基本功能。默认情况下，每个加载宏都配置为在第一次使用时安装，也就是说在第一次需要某个加载宏时，都要找Office光盘安装，这是非常麻烦的事。为了避免这种情况，你可以一次性将以后可能需要的加载宏安装，或者全部安装它们。单击“工具→加载宏”，出现“加载宏”对话框，选择可
能对你有用的加载宏，如“分析工具库”、“规划求解”、“条件求和向导”等，单击“确定”，Excel会提示所选加载宏尚没有安装，询问是否现在安装，选择“是”，然后插入Office安装光盘完成安装。不要在每次启动Excel时加载每个加载宏，因为这样将减慢启动过程，而且每个加载宏都占用了大量的内存。建议你将“自动保存”加载，井设置适当的“自动保存时间间隔”，这样在Excel使用过程中能自动创建备份文件，避免了掉电时丢失尚未保存的文件内 容。 2.在工作表之间使用超级连接 首先需要在被引用的其他工作表中相应的部分插入书签，然后在引用工作表中插入超级链接，注意在插入超级链接时，可以先在“插入超级链接”对话框的“链接到文件或URL”设置栏中输入目标工作表的路径和名称，再在“文件中有名称的位置”设置栏中输入相应的书签名，也可以通过“浏览”方式选择。完成上述操作之后，一旦使用鼠标左键单击工作表中带有下划线的文本的任意位置，即可实现Excel自动打开目标工作表并转到相应的位置处。 3.快速链接网上的数据 你可以用以下方法快速建立与网上工作簿数据的链接: 1.打开Internet上含有需要链接数据的工作簿，并在工作簿选定数据，然后单击“编辑→复制”命令; 2.打开需要创建链接的工作簿，在需要
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
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
大数据电子商务安全与数据分析平台电子商务通过对市场信息及客户信息的收集、整理和深挖，精确分析市场形势、精准把握用户需求，极大促进了电子商务经济效益的提升。行业向阳发展的同时，也带来更严重的信息安全问题，导致用户合法权益受到侵害。在大数据时代，电子商务的安全管理与数据的分析利用同样重要，因此需要对其安全与数据分析平台进行研究。 1大数据时代电子商务安全体系构建 1.1安全体系架构设计 大数据时代的电子商务安全体系架构与以往的安全体系并无本质性的差别，由于依托于网络系统，因此其架构依然涵盖安全协议、安全技术、服务范围等模块，以确保电子商务安全体系的逻辑完整。大数据电子商务安全体系架构包括五个部分，即商务层、协议认证层、安全验证层、安全技术层和网络安全层。其中，前三个层级的主要功能是进行安全验证，由安全技术层和网络安全层发挥安全防护作用。以网络安全层为例，网络安全层为电子商务提供宏观上的安全保障，包括防火墙技术、信息访问技术、网络传输安全控制技术等。网络安全层能够抵御外部环境对电子商务系统的入侵和攻击，降低发生数据盗取、信息泄漏等安全问题的概率。而安全技术层负责对数据传输过程加密，以免数据在传输过程中被盗取或篡改。数据传输加密技术水平与系统计算能力相适应，在大数据时代，数据计算能力得到极大的提升，以往的很多加密技术已不再能满足电子商务安全防护的需求。 1.2安全验证方法选择
1.2.1安全性验证数据安全性的衡量标准包括数据备份能力、自我修复能力等。建立在安全的网络系统环境之下，数据的安全性才能被很好的实现，尤其是数据传输、分享过程的安全[1]。数据备份能够保证存储在系统数据库中数据的安全，配合用户权限管理，对不同权限用户的操作范围进行限制，进一步提升数据安全性。电子商务安全防护系统并不能百分之百的保证数据安全，防护系统处于完全被动的位置，因此数据安全性验证需要从逻辑验证的角度入手，通过检验数据是否正确、完整，以判断恶意入侵、攻击行为所带来的数据资源损失。 1.2.2有效性验证数据有效性的判别标准为具备某种特定属性、属于某一特定范围、符合逻辑及规范要求等。数据有效性的限制一般在数据录入的过程中即进行，如对目标客户年龄数据的限制，仅允许使用正整数。电子商务系统的数据有效性还包括数据的确定性。例如，在网上支付的过程中，将整个过程分为支付及确认支付，其中的支付过程属于消费者的预购买行为，此时的交易并没有完全达成，消费者可根据自身意愿选择终止。数据有效性验证参照逻辑事实，其同样存在多样化的验证规则。如正确性、确认性等。 2大数据时代电子商务数据分析平台 2.1电子商务数据分析平台框架结构 大数据时代电子商务数据分析平台以HadoopYARN为框架，分为基础层、架构层和应用层。其中，基础层由虚拟机、Linux等构成，框架层则为HadoopYARN框架，应用层包括数据采集模块、数据存储
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。
.....L . 0)00：：fi m ip ili n i p o i a 1000l 001^^B iO IO ^M |i &?^r a ^O lD O i'O o jin D 烛卿議则1 Ig O O IO O lO lD lC r o o i o o f i t j o i B i 本期专I s C ^fe T jT m T iy ■(oioiieicf. u /〇:o r ' 产 OWOlOO W Q fj 丨(H ,m l l f f i 0.1Q ^100l 01Q D 10l |l 0p l t )0 :f l t j i o i i K i 政—’侧,o fiitr r 伞 diooioiiiMiL ju ttoo iod ai g i noiijoiMioioo M fiip o io o ]iio ^ 〇]〇j^]〇o io ilM K io fi)〇i(jRA _ 30100丨丨丨010100丨_丨 :;C 3卬 I。Q !I ]丨Q I fl G D 丨 f firtlD ’lE fiffiB B W P 010*******i 0(基于大数据的网络安全态势分析平台态势感知，即利用当前数据趋势预测未来事件，其思路是通过现有数据预测 即将到来的网络攻击■并进行必要的防护。与被动防御相比，通过科学的数据分析 进行态势感知，从而发现未知风险，对于网络安全具有重要意义。本期专题介绍了一种基于大数据技术的网络安全态势分析平台，从系统基本 信息、受攻击事件、系统漏洞、系统风险等多个维度对大量信息系统进行全方位安 全监控，对安全事件和漏洞情况及时告警和预警，并提供全部监测目标的全局统计 报表和趋势分析，为公安机关维护网络安全提供了有力的技术支撑。
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）
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。