［2］常学军，姚军，戴卫华，王子胜.裂缝和洞与井筒连通的三重介质油藏试井解释方法研究［J］.水动力学研究与进展
（A辑），2004，19（3）：339-349.
［3］贾永禄.考虑表皮和井筒储存效应的圆形封闭油气藏试井数学模型［J］.西南石油学院学报，1991，13（3）：48-52.［4］张艳玉，何艳萍.均质地层变井储试井分析［J］.断块油气田，1997，（4）：34-37+42.
［5］李笑萍，赵天奉，卓兴家，翟云芳.复合气藏内凝析油气流动问题的新模型及应用［J］.水动力学研究与进展（A辑），
2001，16（3）：325-329.［6］覃斌，李相方，程时清.凝析气藏考虑高速流动效应的油气渗流动态研究［J］.水动力学研究与进展（A辑），2004，19（5）：571-577.
［7］张艳玉，蒋海岩.综合考虑井筒效应的压力动态分析［J］.石油勘探与开发，2003，30（2）：85-87.
［8］詹静，贾永禄，周开吉.三区复合凝析气藏试井模型井底压力动态分析［J］.特种油气藏，2005，12（4）：50-54.
［9］黄全华，李士伦，孙雷，徐时国.考虑吸附影响的凝析气井试井分析［J］.新疆石油地质，2004，25（2）：177-179.
［2］李明志，等.聚合物降解产物伤害与糖甙键特异酶破胶技术［J］.油田化学，2002，19（1）：89-97.
［3］邹信芳译.酶在地层保护中的作用［J］.国外油田工程，1998，14（6）：1-3.
［4］孙应力，聂淑兰，等.酶在油气田生产中的新用途［J］.国外油田工程，2007，（5）：15-16+45.［5］张艳玉.低渗透油田注气开采技术研究［D］.中国石油勘探开发研究院博士论文，2005.
［6］沈治凯，陈兴武.阿波罗解堵技术在桥日油田的应用［J］.特种油气藏，2004，11（1）：69-7l.
［7］何更生.油层物理［M］.北京：石油工业出版社，1991：178-179.
（上接第85页）
石油化工应用2018年第37卷
大数据分析技术指导油气田开发成效显著
大数据分析技术自动收集海量数据信息并用先进的计算机分析技术来实现这些数据的价值，可以长时间运行，降低维护需求，提高生产效率，降低成本，应用于油气田开发中成效显著。
创新和应用包括：（1）将大数据技术应用于数据驱动型油田建设中，收集井中各种信息和大量数据。进行大数据分析和可视化，研究剩余油分布；通过虚拟云
Hadoop框架，研究规划1万口井的应用规模；监测生产设备的性能和工况；优化油气集输和销售流程。（2）在页岩开发中利用大数据分析进行资源“甜点”分析，大大增加优质井位部署，在美国鹰滩、巴肯、特拉华盆地、DJ盆地和汾河盆地应用中，从1.25万口目标井位中优选出3200口优质井位，资源潜力达70亿桶油当量。（3）建立协同、集成工作流，利用综合储层信息和数据指导精确布井、高效钻井和压裂设计优化，实现地质科学、油藏研究、钻井和完井工程协作，为全油田建立一个可以互动的地质模型，通过模型进行甜点识别、油藏模拟和钻完井优化。
（摘自中国石油报第7019期）
88
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即
席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程
2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能
4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器
大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。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，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定
工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处
理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。
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)
对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对 价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的 价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？ 大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需 要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样 化的信息资产。 大数据分析方法 1.预测趋势分析 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据 挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的 反防范于未然。 2.相互对比分析 数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数 据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一 定的预判。 3.不同象限分析 不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分， 得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供 不同的趋势走向。 4.多向交叉分析 对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分 析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出 的数据分析结果更加的全面。 商业智能数据分析平台 数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的 数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功 能其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最 终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深 受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
《大数据》试题 单选题 1、大数据的核心就是（B） A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A） A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 B、被视为人工智能的一部分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。 3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据 D、少量数据 5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A） A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。 A、安全性 B、完整性 C、混杂性 D、完整性和混杂性 7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A） A、信息 B、数字 C、文字 D、方位 8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B） A、原因 B、是什么 C、关联物 D、预测的关键 9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（C） A、基础 B、前提 C、核心 D、条件 10、（C）下列说法正确的是 A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据； B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了； C、所有数据都是有价值的； D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单； 11、关于数据创新，下列说法正确的是（D） A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加； B、由于数据的再利用，数据应该永久保存下去； C、相同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低； D、数据只有开放价值才能得到真正释放。 12、关于数据估值，下列说法错误的是（B） A、随着数据价值被重视，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴； B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据都是有价值的； C、数据的价值可以通过授权的第三方使用来实现 D、目前可以通过数据估值模型来准确的评估数据的价值评估 13、在大数据时代，下列说法正确的是（B）。 A、收集数据很简单 B、数据是最核心的部分 C、对数据的分析技术和技能是最重要的 D、数据非常重要，一定要很好的保护起来，防止泄露 14、随着数据科学家的崛起，（C）的地位将发生动摇。 A、国家领导人 B、大型企业 C、行业专家和技术专家 D、职业经理人 15、大数据公司的多样性表明了（B） A、数据作用的体现 B、数据价值的转移 C、数据技术的发展 D、数据思维的创新 16、以下哪种说法是错误的（B） A、将罪犯的定罪权放在数据手中，借以表达对数据和分析结果的崇尚，这实际上是一种滥用。 B、随着数据量和种类的增多，大数据促进了数据内容的交叉检验，匿名化的数据不会威胁到任何人的隐私。 C、采集个人数据的工具就隐藏在我们日常生活所必备的工具当中，比如网页和智能手机应用程序。 D、预测与惩罚，不是因为所做，而是因为将做。 17、只要得到了合理的利用，而不单纯只是为了“数据”而“数据”，大数据就会变成（B） A、强大的威胁 B、强大的武器 C、预测工具 D、分析工具 18、在大数据时代，我们需要设立一个不一样的隐私保护模式，这个模式应该更着重于（A）为其行为承担责任。 A、数据使用者 B、数据提供者 C、个人许可 D、数据分析者
浅谈大数据 去年三月，在北京举行的一场大数据产业推介会上，马云首次提出“人类 正从IT时代走向DT时代”，并指出DT(Data technology)时代利用数据处理技术，以服务大众、激发生产力为主。 在变革过程中，IT与DT不仅存在技术上的差异，在思想观念层面也有显着不同。IT(Information Technology)时代利用的是信息技术，以“我”为中心，强调自我控制、自我管理，而DT则充分挖掘数据资源，以“别人”为中心，不仅强调舒服的客户体验，而且也需要公开透明的游戏规则与行业环境。DT时 代的挑战和机遇，在于把互联网和传统行业相结合。 当然，在走向DT的过程中，无论是客户体验，还是互联网与传统行业的结合，数据无疑是争夺的重点资源，甚至可以说Data为王。 那么什么是大数据呢？Garnter给出的定义：大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化 的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中 大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析 处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 下面我们从一个有趣的例子开始，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求 每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那 里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。 这个例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关 键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了 新的价值增长。 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已， 没有必要神话它或者与我们关系不大。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬 托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业 的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三 个层面来展开：
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。
常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。
4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
《大数据时代》试题 单选题 1、大数据的核心就是（B）【P26】 A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A）【P26】 A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 B、被视为人工智能的一部分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。 3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。【P32】 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法【P35】 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据
D、少量数据 5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A）【P40】 A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。【P46】 A、安全性 B、完整性 C、混杂性 D、完整性和混杂性 7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A）【P61】 A、信息 B、数字 C、文字 D、方位 8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B）【P48】 A、原因 B、是什么
C、关联物 D、预测的关键 9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（C）【P51】 A、基础 B、前提 C、核心 D、条件 10、（C）下列说法正确的是【P75-77】 A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据； B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了； C、所有数据都是有价值的； D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单； 11、关于数据创新，下列说法正确的是（D）【P78-85】 A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加； B、由于数据的再利用，数据应该永久保存下去； C、相同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低； D、数据只有开放价值才能得到真正释放。 12、关于数据估值，下列说法错误的是（B）【P113】 A、随着数据价值被重视，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴； B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据都是有价值的；
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维
在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图
大数据分析平台系统开发 1、搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前,BI就已经存在很久了,简单把大数据等同于BI,明显就是不恰当的。但两者又就是紧密关联的,相辅相成的。BI就是达成业务管理的应用工具,没有BI,大数据就没有了价值转化的工具,就无法把数据的价值呈现给用户,也就无法有效地支撑企业经营管理决策;大数据则就是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速、实时、高效地处理数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥,大数据平台的建设,必然就是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。 2、大数据拥有价值。来瞧瞧数据使用金字塔模型,从数据的使用角度来瞧,数据基本有以下使用方式: 自上而下,可以瞧到,对数据的要求就是不一样的: ?数据量越来越大,维度越来越多。 ?交互难度越来越大。 ?技术难度越来越大。 ?以人为主,逐步向机器为主。 ?用户专业程度逐步提升,门槛越来越高。
企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台。企业构建大数据平台,归根到底就是构建企业的数据资产运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。 整体方案思路如下: 建设企业的基础数据中心,构建企业统一的数据存储体系,统一进行数据建模,为数据的价值呈现奠定基础。同时数据处理能力下沉,建设集中的数据处理中心,提供强大的数据处理能力;通过统一的数据管理监控体系,保障系统的稳定运行。有了数据基础,构建统一的BI应用中心,满足业务需求,体现数据价值。 提到大数据就会提到hadoop。大数据并不等同于hadoop,但hadoop的确就是最热门的大数据技术。下面以最常用的混搭架构,来瞧一下大数据平台可以怎么 通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层,灵活的对接、适配各种数据源采集(如集成flume),提供灵活、可配置的数据采集能力。 利用spark与hadoop技术,构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心,提供强大的数据处理能力,满足数据的交互需求。同时通过sparkstreaming,可以有效满足企业实时数据的要求,构建企业发展的实时指标体系。 同时为了更好的满足的数据获取需求,通过RDBMS,提供企业高度汇总的统计数据,满足企业常规的统计报表需求,降低使用门槛。对大数据明细查询需求,则通过构建HBase集群,提供大数据快速查询能力,满足对大数据的查询获取需求。 一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤:
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：