《实况足球2017》部分球员数据改动一览
《实况足球2017》球员数据都有怎样的改动呢？这里给大家带来了“xcbaojie”分享的《实况足球2017》部分球员数据改动一览，希望对大家有所帮助。
盘刚到手赶忙开机搞起，看看喜欢的皇马队员能力和2016有什么变化
贝尔能力比去年好太多了，边路跑起来基本拉不住，看来飞机战术会更胜一筹
C罗能力和去年差不多，只是头球降到90了，看来欧洲杯那个惊世头球没感动到科婊
水爷继续威武，佩佩比去年弱了点，看来欧洲杯没影响游戏数据
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瓦拉内没想到能力大降，看来只能挤掉卡塞米罗打后腰了
纳瓦斯和魔笛能力小幅上扬，魔笛敏捷性居然94，感觉有点夸张，关键的传球数据反而下降了，离谱
达尼洛和J罗能力下降可以理解，继续轮换用
笨马除了射门其他数值都降了，感觉去年实际表现还可以啊
小妖奥德加德今年可堪一用了
来张大黄蜂鲁伊斯，感觉就是去年阿扎尔的翻版
今年玩多特的玩家肯定不少，奥巴梅扬数值逆天了
橙色荷兰的悲剧来了，罗本速度爆降，范大将军惨不忍睹，身体素质一下退到十年前
15号开服,今年切尔西整队都降了，迭戈科斯塔惨啊
米兰基本不能看，除了守门小妖，17岁有这能力值的很大培养，大师联赛培养首选
巴神已经沦落到如此地步了，射手能力一代不如一代
瓦尔迪不错，适合直塞单刀
丁丁能力没什么变化，游戏里手感很好，基本用曼城他都要进球
总分90，奉先射门能力弱了，但抗人还有95，站桩做球第一人选
曾经的米兰希望，帕托已经算二流偏下水准了
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
数据库表字段命名规范 摘要：当前研发工作中经常出现因数据库表、数据库表字段格式不规则而影响开发进度的问题，在后续开发使用原来数据库表时，也会因为数据库表的可读性不够高，表字段规则不统一，造成数据查询，数据使用效率低的问题，所以有必要整理出一套合适的数据库表字段命名规范来解决优化这些问题。 本文是一篇包含了数据库命名、数据库表命名、数据库表字段命名及SQL语言编码的规范文档，针对研发中易产生的问题和常见错误做了一个整理和修改，为日后涉及到数据库相关的研发工作做好准备。 一、数据库命名规范 采用26个英文字母(区分大小写)和0-9的自然数(经常不需要)加上下划线'_'组成，命名简洁明确，多个单词用下划线'_'分隔，一个项目一个数据库，多个项目慎用同一个数据库 二、数据库表命名规范 2.1数据表命名规范 （1）采用26个英文字母(区分大小写)和0-9的自然数(经常不需要)加上下划线'_'组成，命名简洁明确，多个单词用下划线'_'分隔 （2）全部小写命名，禁止出现大写 （3）禁止使用数据库关键字，如：name，time ，datetime，password等（4）表名称不应该取得太长（一般不超过三个英文单词）
（5）表的名称一般使用名词或者动宾短语 （6）用单数形式表示名称，例如，使用employee，而不是employees 明细表的名称为：主表的名称+字符dtl（detail缩写） 例如：采购定单的名称为：po_order，则采购定单的明细表为：po_orderdtl （7）表必须填写描述信息（使用SQL语句建表时） 2.2命名规范 ①模块_+功能点示例：alllive_log alllive_category ②功能点示例：live message ③通用表示例：all_user 2.3待优化命名示例 ①冗余： 错误示例：yy_alllive_video_recomment yy_alllive_open_close_log 说明：去除项目名，简化表名长度，去”yy_” ②相同类别表命名存在差异，管理性差 错误示例：yy_all_live_category yy_alllive_comment_user 说明：去除项目名，统一命名规则，均为”yy_alllive_”开头即可 ③命名格式存在差异 错误示例：yy_showfriend yy_user_getpoints yy_live_program_get
大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g
《大数据变革》读后感(精选多篇) 《大数据变革》读后感 之所以读《大数据变革》这本书，是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话，看这本书根本看不进去，不晓得是因为翻译的原因还是什么，只能说标题吸引人，内容很空泛，没有什么的可读性。现把书中的一些内容做些摘录。 大数据是市场营销和销售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界，对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后，现在它们也可以改进企业和产品，使其比以往任何时候都更加紧密地迎合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界，了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。 随着中国公司和消费者的成熟，我们相信这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡，即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略，使用数据带来业务增长。 《大数据时代》读后感
一、对大数据时代的理解 1.“大数据”的正式推出。2014年3月，奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来！ 2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。 二、大数据时代考验传统文化 1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的区别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不 -1-
数据中心可视化管理平台解决方案 概述 随着科技信息化的建设的快速发展，信息设备的大量投入，在大型数据中心机房管理中分散着多种专业的管理系统，机房动力环境监控系统、能耗管理系统、运维管理系统、资产管理系统等，它们之机相互独立并存，形成监控数据孤岛现象，如何高效统一管理成为了众多企业面临的难题。随着生活节奏的加快，现代 人进入了这样一个时代：文字让人厌倦，让人不过瘾，需要图片不断刺激我们的眼球，激发我们的求知欲和触动我们麻木的神经。有人说，现在已经进入“读图时代”，对于枯燥严谨数据中心管理来说，我们已经开始进入了3D可视化时代。 解决方案 在这种背景下，推出了新一代基于3D技术的可视化仿真监控平台一一数据中心可视化管理平台。可视化技术将多种管理系统的复杂信息融汇在虚拟仿真环境之中，以符合人类直觉的方式自然呈现，从而大大提升了信息交互的效率，降低了信息损耗和时间损耗，确保信息传递的准确性和及时性，降低了信息查询和浏览的难度，使运维管理人员能够大幅提升操控效率，加快响应速度，缩短处理时间。运维管理人员可以更从容更精准地审视数据中心的全局图景，清晰掌握各 类设备的位置和资产信息，也为有效管理数据中心打下更坚实的基础。
数据可视化管理平台采用3D可视化技术对数据中心进行刻画，也被称为虚拟仿 真（Virtual Simulation）,即通过技术手段把数据中心的一切物理存在的对象进行数据建模（从楼宇到设备，从地板到网线），以3D的方式在计算机中生成出来，供用户进行查看、交互、分析。机房不再需要现实中用脚走过去参观与查看，而是随时随地的以任意一个视角进行切入，比如我想知道核心业务系统的机器分别分布在哪一些机柜之中，或者哪一些机柜空间的空间剩余还是过半的，虚拟3D 机房就会直观的通过形象化图景呈现出查询结果。这只是可视化的简单应用，进而我们可以将各种监控设备的运行数据和状态信息与虚拟机房相结合，允许用户从任意时间、任意地点、任意视角查看任意对象的任意信息。它能同时支持B/S、 C/S架构，用户可以在电脑上客户端进行操作软件，还可以在任意一台连上互联网的电脑上访问web版可视化软件，在Wet浏览器中就可以操作三维场景，它使得网页超越二维平面，利用多媒体效果和三维可交互的对象，向用户提供更加主动有趣和有用的服务。实现多人同时在线对全三维场景的浏览和数据交互。并 提供开放式SDK允许把三维场景嵌入第三方平台，实现数据双向交互，充分满足用户不同需求，麦景数据可视化管理平台软件包括以下内容：监控可视化管理、环境可视化管理、资产可视化管理、容量可视化管理、管线可视化管理、演示可视化管理。 系统功能 1、监控可视化管理监控可视化让用户可以整合数据中心内分散的各种专业监控工具（如动环监控、安防监控、网络监控、主机监控、应用监控等），把多种监控数据融为一体，建立统一监控窗口，改变监控数据孤岛现象，实现监控工具、监控数据的价值有效益化。同时，基于3D图像引擎的可视化能力，提供丰富的可视化手段，扭转由于二维信息维度不足而导致的数据与报表泛滥状况，切实提升监控管理水平。门禁监控集成可视化，消防监控可视化，配电监控可视化，设备性能监控展示，视频监控集成可视化，环境监控集成可视化，制冷监控集成可视化，设备统一告警展示。 2、资产可视化管理数据中心内的设备资产数量庞大、种类众多，传统的表格式管理方式效率低下、实用性差，资产可视化管理功能采用了创新的3D互动技术手段，实现对数据中心资产配置信息的可视化管理，可以与各种IT资产配置管理数据库集
个人基本信息变更申请表 单位名称(公章): 单位编号: 职工签名: 个人编号: 变更项目原内容变更后内容所提供的材料 申请人: 经办人: 填表日期: 年月日 说明: 一、单位为职工更改基本资料，请填写本表“变更项目”的“原内容”栏和“变更后内容”栏。 二、所需材料 1、变更参加工作日期:提供《广州市职工连续工龄审核表》原件一份;或由托管部门加盖公章的复印件一份，注明“与原件核对无异”，并由托管部门签名后用信封密封并加盖骑缝章。 2、如变更档案出生年月:提供参保人的人事档案中最早记载该参保人出生年月的档案资料原件一份,或携各区社保经办机构开具协查函到对应人事管理机关或公安机关协查档案并在《协查函》上反馈结果。 3、如变更参加养老保险时间:提供职工首次投保的《增减员表》原件一份;如无则提供其他有效证明首次参保时间原始材料原件一份。 4、如变更法定退休日期:提供提前或延迟退休的批文原件一份。 5、如变更军转干部身份:提供《军队干部转业审批报告表》原件一份。 6、如增加或修改技术职称、技术等级:提供《技术职称资格证书》原件一份;如不能直接认定需提供《专业技术资格评审表》原件一份或其他补充证明材料。
7、如变更退休人员的证件号码、姓名:提供有效身份证明一份，有效身份证明，具体包括港澳居民来往内地通行证、台湾居民来往大陆通行证、护照、居民身份证，或社会保障市民卡等。 8、如变更退休人员的户口性质:提供《户口簿》或相关证件原件一份。 9、如变更参保状态:提供有效身份证明一份及地税参保或停保凭证一份，有效身份证明，具体包括港澳居民来往内地通行证、台湾居民来往大陆通行证、护照、居民身份证，或社会保障市民卡等。 10、如变更个人身份:提供《劳动合同》或《变更劳动合同协议书》原件一份;如需改变股东身份的，提供股权变更证明原件一份;机关、事业单位干部、工勤人员变更身份，需带人事局确认其身份的批准文件原件一份。 11、如变更联系方式、居住地址、邮政编码、电子邮箱:可自行在网上办事大厅修改，或填写申请表由前台办理。 12、如变更工伤供养亲属非敏感信息，可自行在网上办事大厅修改，或提供有效身份证明填写申请表前台办理。
数据库表及字段命名、设计规范1、命名规范 1.1数据表的命名规范： 1）表的前缀应该用系统或模块的英文名的缩写（全部大写或首字母大写）。如果系统功能简单，没有划分为模块，则可以以系统英文名称的缩写作为前缀，否则以各模块的英文名称缩写作为前缀。例如：如果有一个模块叫做BBS(缩写为BBS)，那么你的数据库中的所有对象的名称都要加上这个前缀：BBS_ + 数据库对象名称，BBS_CustomerInfo标示论坛模块中的客户信息表。 2）表的名称必须易于理解，使用能表达表功能的英文单词或缩写英文单词，无论是完整英文单词还是缩写英文单词，单词首字母必须大写。如果当前表可用一个英文单词表示的，请用完整的英文单词来表示；例如：系统资料中的客户表的表名可命名为：SYS_Customer。如果当前表需用两个或两个以上的单词来表示时，尽量以完整形式书写，如太长可采用两个英文单词的缩写形式；例如：系统资料中的客户物料表可命名为：SYS_CustItem。 3）表的名称一般使用名词或者动宾短语 4）表名称不应该取得太长（一般不超过三个英文单词）。 5）在命名表时，用单数形式表示名称。例如，使用Employee，而不是Employees。 6）对于有主明细的表来说。明细表的名称为：主表的名称+ 字符Dts。例如：采购定单的名称为：PO_Order，则采购定单的明细表为：PO_OrderDts 对于有主明细的表来说，明细表必须包含两个字段：主表关键字、SN，SN字段的类型为int 型，目的为与主表关键字联合组成明细表的关键字，以及标示明细记录的先后顺序，如1,2,3……。 7）表必须填写描述信息
大数据时代的思维革命 目前再说“我们生活在一个网络时代”的话，显得有点落伍了，当下最时髦的说法是“我们生活在一个大数据时代”。从表层意义上看，人们是用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。实际上，“大数据”的渗透能力远远超出人们的想象，不管是在物理学、生物学、环境生态学等领域，还是军事、金融、通信、贸易等行业，数据正在迅速膨胀，没有一个领域可以不被波及。“大数据”正在改变，甚至颠覆我们所处的整个时代，对社会发展产生方方面面的影响，也让我们的思维不得不跟随时代的变迁而经历自我革命。 2013年5月20日，在北京朝阳北路朝阳大悦城六楼，一家餐厅低调开业了。没有热闹的广告，没有红地毯，没有领导剪裁和讲话，有的只是长达半年的封闭测试，邀请一些明星“吃货”们试吃，这些明星“吃货”一旦被成功邀请，就立即通过微博、微信向粉丝们讲述就餐感受。而这家餐厅通过分析明星与粉丝的互动信息等大数据，渐渐掌握了话语权，并尽可能地改造菜品、环境、流程。于是，一个传奇诞生了。这家名为“雕爷牛腩餐厅”现在被标榜为中国第一家“轻奢餐”餐饮品牌，其烹饪牛腩的秘方是向周星驰电影《食神》中的原型人物——香港食神戴龙——以500万元购买而得。戴龙经常为李嘉诚、何鸿燊等港澳名流提供家宴料理，他还是1997年香港回归当晚的国宴行政总厨，所以他的代表作，一道“咖喱牛腩饭”和一道“金汤牛腩面”，成为无数人梦寐以求的舌尖上的巅峰享受。这是微博、微信的胜利，也是互联网的胜利，更是大数据的胜利。以互联网为主要手段的大数据，就这么征服了市场，颠覆了经典，创造了传奇。 其实，雕爷传奇绝非个案，在大数据时代，这样的传奇每天都会发生。小米、黄太吉的成功都是基于大数据思维。我们身处大数据时代，很多的
安徽移动IDC 机房资源动态管理系统简介 一、业务概述 互联网数据中心（Internet Data Center）简称IDC,是中国移动整合网络通信线路、带 宽资源，建立的标准化的电信级机房环境，可以为企事业单位提供服务器托管、租用、接入、运维等的一揽子服务。 IDC资源管理的效率是业务发展和运营的基础，涉及空间资源（机房/机架/机位）、IP、、 端口、带宽、存储、设备等。资源管理的范围还包括设备资源信息、设备用户信息、设备存放信息、设备端口信息。同时，IDC有别于传统机房，其承载的业务种类多，业务系统增减及系统升级扩容频繁，因此资源是动态变化的，分配繁琐、变更复杂、记录琐碎，查询统计困难是传统的管理方式的存在的主要问题。如何提升IDC资源管理的水平，应对复杂的多业 务环境（自有业务、合作业务、内容引入、集体托管），满足互联网业务发展和IDC向服务 转型的需要，改变传统的IDC管理模式，优化资源分配流程，最大化利用资源，实现多维度管控，同时满足公司低成本高效运营的要求是IDC运营的当务之急。 二、原有流程 经调研，目前全国各地IDC机房均采用传统的手工模式实现资源管理，尚未有IDC机房采用电子化手段结合条码管理方式，实现对不同层级的设备及其资源的动态管控、值班人员的现场无线维护。目前传统的资源手工分配流程如下： A、IP地址的分配，使用电子表格记录IP地址，每个维护人员各自记录每次的IP分配 变化，一段时间检查汇总一次。 B、机架、机位的分配，使用电子表格记录，在分配前，需要去机房现场查看，然后具体分配机柜、机位。 C、端口分配，没有记录，每次远程登录到网络设备上分配，分配后修改端口的别名进行记录。 D、机房托管资源的记录，使用电子表格记录。合作伙伴或客户提供托管资源清单，盘点验收后作为机房托管资源的记录。 通过上述的IDC资源管理方式，虽然解决了IDC资源登记、状态信息、资源归属的记录和查询。但在实际使用中也存在较多的问题： 1. IDC机房内设备数量众多，传统的设备标签信息仅能记录设备归属信息，信息量小、
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据时代的思维变革 作者：贾凯 来源：《现代审计与经济》 2016年第4期 贾凯 大数据是这几年互联网领域的一大热门话题。最近，这个话题的热度已经不仅局限在互联 网领域了，正在逐渐拓展到其他领域，成为全社会关注的话题。那么，什么是大数据？大数据 的特点是什么？为什么现在才有大数据？大数据的应对方法是什么？大数据时代能带来哪些变革？这些变革对于审计工作有什么影响？这一系列问题都有待回答，本文将量力而行，给以上 问题做出初步回答。 一、什么是大数据 毫无疑问，大数据是一个新鲜概念。对于这样的新鲜概念，其定义也要经过时间的积淀才 能明确。就目前而言，业界公认度高的是ＩＤＣ的“ ４Ｖ” 理论，即 Ｖoｌｕｍｅ（数据量大）、Ｖａｒｉｅｔｙ（数据多样性）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（数速大）和Ｖａｌｕｅ（价值密度低），在此基础上，ＩＢＭ重新定义并完善了“ ４Ｖ”理论，将最后一个“ Ｖ” 改而解释为Ｖｅｒａｃｉｔｙ（真实性）。但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，从大数据中提取、挖掘 对业务发展有价值的潜在知识，找出趋势，做出预测性分析。 二、为什么现在才有大数据 可以从数据的产生、采集、存储三个步骤来分析：一是生产信息的门槛降低了。要想知道 现在数据产生有多方便，可以首先回顾一下以前的数据产生方式：20年前，如果想让别人知道 你的观点，只能是向报纸投稿，或者出版著作，这要求的写作技能太高了，对普通人来说是不 可能的。10年前，博客开始流行，稍有写作水准的人都可以发表文章。4年前，微博大行其道，只要不是文盲，就能玩转这最多只有140个字的小玩意儿。现在呢，手机拍照，分享到微信朋 友圈，已经成为大多数人的新选择，朋友圈甚至都不鼓励用户发纯文本的状态。在这个时代， 几乎人人都可以玩转朋友圈了。可以看到，每一次变革都极大地降低了生产信息的难度，极大 地扩充了具备生产数据能力的人群。所以说，技术的进步给了普通人发表观点的机会。 二是数据采集的难度降低了。这一点主要得益于现实世界的不断数字化，线下的内容不断 向线上迁移，具体表现为两个方面。首先是，原来需要专业技术人员才能干的事情，现在普通 人也能干了。比如给人物留影，从画家蜕变为摄影师，到现在人人都能拍照。再比如测量地理 位置，以前要专业的测绘人员，现在打开手机地图应用就可以了。其次是，以前不可能实现的 数据采集，现在也能实现了。例如，顾客在每样商品前的停留时间。在传统的商店里，采集这 个数据是不可能完成的任务，而在淘宝上，顾客在每个商品页面的驻留时间，是一目了然的事情。 三是数据存储的成本降低了。大约十几年前U盘的卖点是1MB只需要1块钱，现在京东上 1T的硬盘，价钱不到400元，更别提企业的大规模采购价了。 以上三点，决定了大数据时代只有在现在才能到来。其中第二条更是可以说明，为什么大 数据最先兴于互联网领域，因为互联网领域的数据采集难度最低。但是，随着传感器技术的进 步和物联网的发展，大数据将无疑会渗透到各行各业。
数据中心基础设施管理系统（DCIM） 总体方案
目录 1.平台概述及需求理解 (4) 1.1.项目背景简介 (4) 1.2.项目管理范围 (4) 1.3.项目建设原则 (5) 1.4.项目建设目标 (6) 1.5.解决方案概述 (7) 2.系统架构及实现原理 (11) 2.1.系统架构 (11) 2.1.1.采集层 (12) 2.1.2.处理层 (12) 2.1.3.管理层 (13) 2.1.4.交互展现层 (13) 2.2.系统集成 (14) 2.2.1.第三方集成 (14) 2.2.2.短信猫集成 (15) 2.2.3.短信网关集成 (15) 2.3.开发工具及技术介绍 (16) 2.3.1.自定义流程引擎 (16) 2.3.2.成熟的开发标准技术 (17)
2.3.3.分布式通讯调度 (17) 2.3.4.搜索引擎 (18)
1.平台概述及需求理解 1.1.项目背景简介 伴随着数据中心规模的不断扩大，业务量的逐渐增大，对数据中心的运维管理也变的越来越重要。一旦基础设施系统出现问题，而没有及时地得到妥善解决，常常会给企、事业造成很大的损失。怎样能7x24小时保证设备系统的正常运行，避免各种故障的发生，优化和改进传统的运维模式，提高客户服务的及时性和满意度就显得非常重要。 因此，建设一套数据中心基础设施管理系统势在必行。一个完备的运维管理系统能够提供7x24小时检测基础设施运行状态、各种资源状态的信息。运维管理人员依靠流程管理系统可以及时排除故障避免造成重大损失，控制运维质量提高服务水平。 1.2.项目管理范围 项目内容： 设施故障发现与警报； 记录日常运维日志信息； 设施故障统计； 设施软硬件信息统计； 服务进程管理；
大数据时代的思维革命的演讲稿 目前再说“我们生活在一个网络时代”的话，显得有点落伍了，当下最时髦的说法是“我们生活在一个大数据时代”。从表层意义上看，人们是用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。实际上，“大数据”的渗透能力远远超出人们的想象，不管是在物理学、生物学、环境生态学等领域，还是军事、金融、通信、贸易等行业，数据正在迅速膨胀，没有一个领域可以不被波及。“大数据”正在改变，甚至颠覆我们所处的整个时代，对社会发展产生方方面面的影响，也让我们的思维不得不跟随时代的变迁而经历自我革命。 xx年5月20日，在北京朝阳北路朝阳大悦城六楼，一家餐厅低调开业了。没有热闹的广告，没有红地毯，没有领导剪裁和讲话，有的只是长达半年的封闭测试，邀请一些明星“吃货”们试吃，这些明星“吃货”一旦被成功邀请，就立即通过微博、微信向粉丝们讲述就餐感受。而这家餐厅通过分析明星与粉丝的互动信息等大数据，渐渐掌握了话语权，并尽可能地改造菜品、环境、流程。于是，一个传奇诞生了。这家名为“雕爷牛腩餐厅”现在被标榜为中国第一家“轻奢餐”餐饮品牌，其烹饪牛腩的秘方是向周星驰电影《食神》中的原型人物——香港食神戴龙——以500万元购买而得。戴龙经常为李嘉诚、何鸿燊等港澳名流提供家宴料理，他还是1997年香港回归当晚的国宴行政总厨，所以他的代表作，一道“咖喱牛腩饭”和一道“金汤牛腩面”，成为无数人梦寐以求的舌尖上的巅峰享受。这是微博、
微信的胜利，也是互联网的胜利，更是大数据的胜利。以互联网为主要手段的大数据，就这么征服了市场，颠覆了经典，创造了传奇。 其实，雕爷传奇绝非个案，在大数据时代，这样的传奇每天都 会发生。小米、黄太吉的成功都是基于大数据思维。我们身处大数据时代，很多的传奇在发生，但也很快就有可能被淹没在大数据时代的汪洋大海里。 其实，所谓的大数据思维具有三层含义。第一层含义是，大数 据思维必须分析全面的数据而非随机抽样，必须重视数据的复杂性，弱化精确性，必须关注数据的相关性，而非因果关系。第二层含义是要把数据当做一种可以升值的重要资产，而不是只做研究对象，研究完就束之高阁。第三层含义是数据有变现功能，通过挖掘数据价值，就能改变价值的生成基础和价值链条。 历史上任何一次成功的变革都是由思维方式的转变开始的，旧 的体制和传统理念在面临新的思维逻辑的时候，如果不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维来重新组织战略和策略，那么任何过去成功的经验反而会成为阻碍发展的桎梏。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域。比如黑莓，比如摩托罗拉，比如诺基亚，比如柯达，比如雅虎等等，案例比比皆是。 大数据思维的基础是互联网，而互联网有没有思维呢？答案是 肯定的。在xx年，互联网思维是科技先锋大拿们的热门话题，一个 个以互联网思维为话语体系的圈子论坛及营销甚嚣尘上。就连CCTV
IDC资源接入管理系统介绍 一、业务概述 IDC是中国移动整合网络通信线路、带宽资源，建立的标准化的电信级机房环境，可以为企事业单位提供服务器托管、租用、接入、运维等的一揽子服务。 IDC资源管理的效率是业务发展和运营的基础，涉及空间资源（机房/机架/机位）、IP、、端口、带宽、存储、设备等。资源管理的范围还包括设备资源信息、设备用户信息、设备存放信息、设备端口信息。同时，IDC有别于传统机房，其承载的业务种类多，业务系统增减及系统升级扩容频繁，因此资源是动态变化的，分配繁琐、变更复杂、记录琐碎，查询统计困难是传统的管理方式的存在的主要问题。如何提升IDC资源管理的水平，应对复杂的多业务环境（自有业务、合作业务、内容引入、集体托管），满足互联网业务发展和IDC向服务转型的需要，改变传统的IDC管理模式，优化资源分配流程，最大化利用资源，实现多维度管控，同时满足公司低成本高效运营的要求是IDC运营的当务之急。 二、原有流程 经调研，目前全国各地IDC机房均采用传统的手工模式实现资源管理，尚未有IDC机房采用电子化手段结合条码管理方式，实现对不同层级的设备及其资源的动态管控、值班人员的现场无线维护。目前传统的资源手工分配流程如下： A、IP地址的分配，使用电子表格记录IP地址，每个维护人员各自记录每次的IP分配变化，一段时间检查汇总一次。 B、机架、机位的分配，使用电子表格记录，在分配前，需要去机房现场查看，然后具体分配机柜、机位。
C、端口分配，没有记录，每次远程登录到网络设备上分配，分配后修改端口的别名进行记录。 D、机房托管资源的记录，使用电子表格记录。合作伙伴或客户提供托管资源清单，盘点验收后作为机房托管资源的记录。 通过上述的IDC资源管理方式，虽然解决了IDC资源登记、状态信息、资源归属的记录和查询。但在实际使用中也存在较多的问题： 1.IDC机房内设备数量众多，传统的设备标签信息仅能记录设备归属信息，信息量小、不全面，运维人员巡检时发现的问题时，无法快速定位设备维保信息、设备维护使用记录、客户经理及其联系信息等内容，无法及时并直接将设备故障信息反馈给设备相关维护人员，需记录设备编号后再后台查找相关信息后，通知厂家维护人员，维护效率较低。 2.IDC资源的分配流程长，涉及的分配环节和人员较多，分配效率低，无法满足快速发展的互联网和面向服务转型的需要，需要对分配流程进行优化。 3.在运维过程中，因各种各样的漏记、错记，资源状态不能及时更新，资源状态比较错乱，导致数据不准确现象时有发生，传统的手工分配资源无法从根本上杜绝数据错误，保证数据100%准确。 4.传统的手工分配资源，无法对资源的分配过程、变更过程、历史记录等信息进行管理和查询，不符合IDC资源动态变化分配管理的要求，导致资源利用率较低。 5.资源占用记录不直观，资源统计不方便，不能对IDC的运营、规划提供第一手资料。 综上所述，传统人工资源管理流程，存在资源分配流程长、维护效率低、资
IDC业务管理系统数据库设计报告 题目：IDC业务治理系统 学院：理学院 专业：教育技术学（软件工程） 组员：余锦祥（教育技术09-1） 苏清波（教育技术09-1） 张开忠（教育技术09-1） 指导老师：杨忠明老师 目录 一、需求分析 (3) 1.1 IDC业务的治理结构 ................................................................... 错误!未定义书签。 1.2 IDC业务治理系统功能 (3)
1.3 IDC现有业务系统流程分析 (4) 1.4数据流图分析 (5) 二、概念设计 (9) 2.1服务终止通知、客户业务、客户、施工单之间的联系 (9) 2.2客户、客户来访、客户回访、客户联系人之间的联系 (10) 2.3客户联系人、客户计费、客户、客户业务之间的联系 (10) 2.4客户设备、设备端口、设备、IP地址、故障记录之间的联系 (11) 2.5 总E-R图 (11) 2.6实体集集属性 (12) 三、逻辑设计 (13) 3.1 客户信息汇总表 (13) 3.2 施工单 (14) 3.3 客户业务信息表 (14) 3.4 客户授权信息表 (15) 3.5 客户设备信息表 (15) 3.6 资源分配表 (15) 3.7 IP地址使用表 (16) 3.8业务完成确认单 (16) 3.9客户计费信息表 (17) 3.10客户回访登记表 (17) 3.11客户信息爱护表 (17) 3.12 故障记录表 (18) 3.13客户业务咨询表 (18) 3.14日常运行爱护记录表 (19) 3.15客户业务变更表 (19) 3.16客户服务终止通知单 (19) 3.17客户设备移机登记表 (19) 3.18客户新增设备登记表 (20) 3.19客户来访登记表 (20) 3.20客户授权开/关设备登记表 (20) 3.21客户投诉登记表 (20) 四、储备过程 (21) 五、触发器 (21) 六、小结 (22) 一、需求分析
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的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; 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》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5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
安徽移动IDC机房资源动态管理系统简介 一、业务概述 互联网数据中心（Internet Data Center）简称IDC,是中国移动整合网络通信线路、 带宽资源，建立的标准化的电信级机房环境，可以为企事业单位提供服务器托管、租用、接入、运维等的一揽子服务。 IDC资源管理的效率是业务发展和运营的基础，涉及空间资源（机房/机架/机位）、 IP、、端口、带宽、存储、设备等。资源管理的范围还包括设备资源信息、设备用户信息、设备存放信息、设备端口信息。同时，IDC有别于传统机房，其承载的业务种类多，业务 系统增减及系统升级扩容频繁，因此资源是动态变化的，分配繁琐、变更复杂、记录琐碎，查询统计困难是传统的管理方式的存在的主要问题。如何提升IDC资源管理的水平，应对 复杂的多业务环境（自有业务、合作业务、内容引入、集体托管），满足互联网业务发展和IDC向服务转型的需要，改变传统的IDC管理模式，优化资源分配流程，最大化利用资源，实现多维度管控，同时满足公司低成本高效运营的要求是IDC运营的当务之急。 二、原有流程 经调研，目前全国各地IDC机房均采用传统的手工模式实现资源管理，尚未有IDC机 房采用电子化手段结合条码管理方式，实现对不同层级的设备及其资源的动态管控、值班人员的现场无线维护。目前传统的资源手工分配流程如下： A、IP地址的分配，使用电子表格记录IP地址，每个维护人员各自记录每次的IP分配变化，一段时间检查汇总一次。 B、机架、机位的分配，使用电子表格记录，在分配前，需要去机房现场查看，然后具体分配机柜、机位。 C、端口分配，没有记录，每次远程登录到网络设备上分配，分配后修改端口的别名进行记录。 D、机房托管资源的记录，使用电子表格记录。合作伙伴或客户提供托管资源清单，盘点验收后作为机房托管资源的记录。 通过上述的IDC资源管理方式，虽然解决了IDC资源登记、状态信息、资源归属的记录和查询。但在实际使用中也存在较多的问题： 1.IDC 机房内设备数量众多，传统的设备标签信息仅能记录设备归属信息，信息量小、不全面，运
大数据时代读后感 本文是关于读后感的，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 大数据时代读后感（一） 去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。 不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。 当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI最大的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。看完此书，我心中的一些问题： 1.什么是大数据？ 查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量
资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity--这个好像是IBM的定义吧。 以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。 2.大数据适合什么样的企业？ 诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过 专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，5，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？ 3.大数据带来的影响 当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，