数据分级管理
第五条根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队（车间）级应用系统和数据分别制定管理标准。第六条集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队（车间）级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。
第五章数据标准管理
第七条集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。
第八条数据编码和接口标准应符合以下要求：
（一）数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性；
（二）接口应实现对外部系统的接入提供企业级的支持，在系统的高并发和大容量的基础上提供安全可靠的接入；
（三）提供完善的数据安全机制，以实现对数据的全面保护，保证系统的正常运行，防止大量访问，以及大量占用资源的情况发生，保证系统的健壮性；
（四）提供有效的系统可监控机制，使得接口的运行情况可监控，便于及时发现错误并排除故障；
（五）保证在充分利用系统资源的前提下，实现系统平滑的移植和扩展，同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展，以保证系统的稳定性；
（六）在进行扩容、新业务扩展时，应能提供快速、方便和准确的实现方式。
第六章数据资源管理
第九条基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设，造成资金浪费、设施利用率低等问题，各单位应充分利用集团数据中心资源，集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。
（一）各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。
（二）集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设，满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。
（三）各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要责任部门，要保证信息机房各项运行指标达到集团要求。
第十条计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”，实现集团数据共享和集成，提升数据安全防护等级，各单位所需计算和存储资源，要统一使用集团数据中心的云计算资源，做到资源集中、高效利用。
（一）现有的集团级应用系统及数据（安全监测系统除外）、各单位应用系统及数据（直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外）要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案，并报集团信息办批准后实施。（二）新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储，所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求，确需购臵服务器或存储的，需报请集团领导批准，由集团信息办备案后，按集团采购管理相关规定执行。
（三）对于当前集团网络不具备实施条件的单位，可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心，并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后，新建系统需要集中部署、分级管理。
第十一条办公终端资源集中管理。为了提高办公效率、降低办公成本、实现节能降耗，集团级应用系统要统一使用集团数据中心云桌面，并在厂矿和区队（车间）级应用系统中逐步实现全面使用。
（一）各单位新建系统所需计算机和新增办公用计算机要使用集团数据中心云桌面。（二）原有集团推广的应用系统所使用的计算机，以及各单位在用的计算机，分别由应用系统主管部门和各单位按年度提出云桌面更换计划，逐步完成云桌面更换工作；集团信息办负责协调和监督。
（三）各单位申请云桌面使用，应与信通公司签订租用协议，由信通公司负责云桌面运维，各单位信息管理部门负责本单位云桌面管理。
（四）对于当前集团网络不具备实施云桌面替换条件的单位，应协同集团相关部门接入集团网络或建设集团区域性数据分中心。在网络接入后或集团区域性数据分中心建成后，按计划完成云桌面的部署工作。
第十二条各单位使用资源应按集团规定支付相关费用。
第七章数据分析管理
第十三条数据分析是采取科学合理的方法，利用现代信息技术手段，对计算机应用系统生成的数据进行分析，充分发掘数据中蕴涵的信息，用数据描述现状，预测趋势，规范生产行为，优化管理流程，加强经营监管，提供决策支持。
第十四条集团信息化领导小组应加强对各单位数据分析的指导，鼓励各单位结合自身实际，充分利用“大数据”技术，自行组织开发业务选题和数据模型，组织经验交流，提高分析水平。集团信息办要做好数据分析引导和管理工作，为集团安全生产、经营管理工作服务。基层各单位要充分挖掘和利用现有数据资源，不断探索和创新数据分析方法，规范数据分析程序，提高数据分析质量，做好本单位各项应用的数据分析工作。
第十五条集团级数据分析、处室级数据分析和厂矿级数据分析分别由集团信息办、相关业务处室和各基层单位负责策划和实施，集团信息化领导小组负责监督和考核。
第八章数据应用管理
第十六条数据应用是指利用数据分析的成果，查找存在问题，开展业务运转状况评估，提出改进措施，提高管理水平，规避管理风险。
第十七条各级信息管理部门应加强数据应用。集团信息办负责代表集团对各单位以及单位之间数据共享应用的统一规划并制定标准。各单位要严格按部门、按层级落实数据应用工作，对数据进行科学统计、分析、挖掘和应用，为各级领导决策提供依据。
第九章数据安全管理
第十八条各级信息管理部门应建立数据安全管理制度及相关措施，主要包括：数据访问的身份验证、权限管理及数据的加密、保密、日志管理、网络安全、容灾备份等。
第十九条为统一规范操作权限，各单位应明确工作人员的录入权限、访问权限及维护权限的管理部门，任何人不得擅自设立、变更和注销。
第二十条各级信息管理部门要指定专人负责系统数据及介质资料的安全管理工作。要加强数据库的安全管理，制定和明确管理员用户和数据查询用户的操作权限及规程。
第二十一条对数据的各项操作至少要建立运行日志，严格监控操作过程，对发现的数据安全问题，要及时处理和上报。管理员应掌握和运用数据库访问审计技术，实现对数据库操作的监测和追溯。
第二十二条各级信息管理部门要加强用户身份验证管理、网络安全管理，采取严格措施,做好计算机病毒的预防、检测、清除工作，建立针对网络攻击的防范措施，保证数据传输和存储安全。
第二十三条各级信息管理部门要加强数据的容灾备份工作，建立数据容灾备份机制，保障系统应急恢复和数据溯源。重要数据要上传至集团数据中心备份。
东南融通 行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构
数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
大数据时代消费者行为特征 当然，影响消费者行为的除经济和文化因素之外，还有很多种影响消费者行为的其他因素。其中，消费者所属群体所表现出来的共同特征，换句话说，个体的或部分的的消费者往往体现出其所属群体的特征，研究不同群体的消费共同特性，更加有利地把握目标消费者具备的个性特征，为企业迎销决策提供依据。 理论上，群体是指一定数量以上的人通过一定的社会关系结合起来进行共同活动而产生相互作用的集体。消费者群体至少可以按照三类群体划分为： 1/ 按照年龄 ●婴幼儿消费群体：年龄范围在0——6周岁，是年龄最小的 消费群体。 ●少年儿童消费群体：年龄范围在6——15岁，这个年龄阶 段的消费者生理上逐渐呈现出第二个发育高峰。 ●青年消费群体：年龄范围在15——30岁左右，这个年龄阶 段的消费群体实际上可分为青年初期和晚期两个时期。 ●中年消费群体：年龄范围在30——60岁，这个年龄阶段的 消费者，心理上已经成熟，有很强的自我意识和自我控制 能力。
●老年消费群体：年龄范围在60岁以上，这个年龄阶段的消 费者在生理和心理上均发生了明显的变化，由此形成了具 有特殊要求的消费者群体。 实际上，目前营销界更加习惯将国内的消费群体按照其出生的所属年代10年为一周期，分为60后群体（指1960年——1969年出生的人群）、70后群体、80后群体、90后群体以及00后青少年群体。 2／按照性别 ●女性消费群体 ●男性消费群体 消费者在消费行为中，女性与男性往往表现出来很大的不同，而当今中国的社会形态中，女性的经济地位、社会地位以及家庭的购买决策方面，女性越来越表现出其巨大的影响力，表现出消费者群体的不同消费特点。 3/ 按照收入水平 ●高收入群体 ●中等收入群体 ●低收入群体
https://www.doczj.com/doc/e56683856.html, 解读差异——分类算法与聚类算法_光环大数据培训 光环大数据培训机构了解到，学习数据挖掘的朋友，对分类算法和聚类算法都很熟悉。无论是分类算法还是聚类算法，都有许多具体的算法来实现具体的数据分析需求。很多时候，我们难以判断选择分类或者聚类的场合是什么。我们最直观的概念是，分类和聚类都是把某个被分析的对象划分到某个类里面，所以觉得这两种方法实际上是差不多一回事。然而当我们学习了许多具体算法之后再回来看，分类和聚类所实现的数据分析功能实际上是大相径庭的，他们之间不仅仅有算法上的具体差异，更重要的是，甚至他们的应用领域和所解决的具体问题都不一样。 1. 类别是否预先定义是最直观区别 算法书上往往这样解释二者的区别：分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预定义的。所以，对象所属类别是否为事先，是二者的最基本区别。而这个区别，仅仅是从算法实现流程来看的。 2. 二者解决的具体问题不一样 分类算法的基本功能是做预测。我们已知某个实体的具体特征，然后想判断这个实体具体属于哪一类，或者根据一些已知条件来估计感兴趣的参数。比如：我们已知某个人存款金额是10000元，这个人没有结婚，并且有一辆车，没有固定住房，然后我们估计判断这个人是否会涉嫌信用欺诈问题。这就是最典型的分类问题，预测的结果为离散值，当预测结果为连续值时，分类算法可以退化为计量经济学中常见的回归模型。分类算法的根本目标是发现新的模式、新的知识，与数据挖掘数据分析的根本目标是一致的。 聚类算法的功能是降维。假如待分析的对象很多，我们需要归归类，划划简，从而提高数据分析的效率，这就用到了聚类的算法。很多智能的搜索引擎，会将返回的结果，根据文本的相似程度进行聚类，相似的结果聚在一起，用户就很容
中国联通IT系统数据架构规范 第一分册数据分类和分布规范 China Unicom Data classify and distributing Specification （V 1.0） 中国联通公司发布
目次 前言.............................................................................. 一、总则.............................................................................. 1.范围............................................................................. 2.规范性引述文件................................................................... 二、企业数据分类...................................................................... 1.概述............................................................................. 2.客户主题域....................................................................... 3.产品主题域....................................................................... 4.市场营销主题域................................................................... 5.合作伙伴主题域................................................................... 6.服务主题域....................................................................... 7.资源主题域....................................................................... 8.企业管理主题域................................................................... 三、企业数据分布...................................................................... 1.概述............................................................................. 2.总部数据分布..................................................................... 2.1总部BSS数据分布............................................................................................................................. 2.2总部OSS数据分布............................................................................................................................. 2.3总部MSS数据分布............................................................................................................................. 3.省分数据分布..................................................................... 3.1省分BSS数据分布............................................................................................................................. 3.2省分OSS数据分布............................................................................................................................. 3.3省分MSS数据分布............................................................................................................................. 四、企业数据CRUD ..................................................................... 1.概述............................................................................. 2.客户主题域....................................................................... 3.产品主题域....................................................................... 4.市场营销主题域................................................................... 5.合作伙伴主题域................................................................... 6.服务主题域....................................................................... 7.资源主题域....................................................................... 8.企业管理主题域................................................................... 前言
大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天，
一、单选题 1、大数据的起源是（B）。 A：金融B：互联网C：电信D：公共管理 2、大数据的最明显特点是（B）。 A：数据类型多样 B：数据规模大C：数据价值密度高D：数据处理速度快 3、大数据时代，数据使用的最关键是（D）。 A：数据收集B：数据存储C：数据分析D：数据再利用 4、云计算分层架构不包括（D）。 A: Iaas B: Paas C: Saas D: Yaas 5、大数据技术是由（C）公司首先提出来的。 A：阿里巴巴B：百度C：谷歌D：微软 6、数据的精细化程度是指（C），越细化的数据，价值越高。 A：规模B：活性 C：颗粒度D：关联性 7、数据清洗的方法不包括（C） A：噪声数据清除B：一致性检查C：重复数据记录处理D：缺失值处理 智能手环的应用开发，体现了（C）的数据采集技术的应用。A：网络爬虫B：API接口C：传感器D：统计报表 9、下列关于数掲重组的说法中，错误的是（A）。 A：数据的重新生产和采集B：能使数据焕发新的光芒C：关键在于多源数据的融合和集成 D：有利于新的数据模式创新
10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制考了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B）。 A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于含思伯格对大数据特点的说法中，错误的是(D) A：数据规模大B：数据类型多 C：处理速度快D：价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）A：互联网B：自然环境C：综合国力D：物联网 13、在数据生命周期管理实践中，（B）是执行方法。 A：数据存储和各份规范B：数据管理和维护C：数据价值发觉和利用D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。 A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于聚类挖报技术的说法中，错误的是（B）。 A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相仪度尽可能小
数据资产分类分级管理制度 一、数据资产分类分级及责任部门 (2) 二、管理部门职责： (4) 三、数据资产使用监管单位：运维部、总经办 (6)
数据资产分类分级管理制度 一、数据资产分类分级及责任部门 1、一级：重要敏感数据，包括公司数据资产，主要用于公司直接营收的数据，如提交给客户的客探结果数据，泄露会造成直接经济损失。公司核心数据，经过加工的数据，有全方面的数据信息，需要严格管理，如客户肖像库，信息库，客户方提供的需要通过业务外包平台操作的数据，泄露后对公司可能造成全面损失。这些数据被非法复制传播后，可造成经济上的重大损失和引发重大安全事故及涉诉事件。由所涉及到的部门人员：服务部、如涉及财务数据由财务部共同承担安全管理责任。标记为D1。主要包括： ●业务结果数据 ●客户信息数据 ●系统或网络安全控制配置数据，防火墙数据 ●业务帐号安全配置数据 ●业务运行配置数据 ●敏感客户业务原始数据 ●录音记录数据 ●财务帐目数据 ●其他敏感信息数据 2、二级：非敏感重要数据，包括公司系统数据，由各种公司系统产生出的原始数据，限制范围使用，泄露对公司有可能造成某方面损失。如启通宝系统通话记录，客探系统记录，被非法复制传播或丢失、损坏后，可造成一定的经济损失或引发客户投诉事件。由所涉及到的部门人员：服务部承担安全管理责任。标记为D2。主要包括： ●业务过程数据 ●启通宝通话记录 ●客探系统数据 ●系统运行日志数据 ●其他重要数据 3、三级：公司内部非敏感数据及第三方非敏感数据，不对外公开，但公开对公司无损失的信息，如话术列表、在项目施工中或开发测试中涉及到的客户方提供的测试数据或业务数据。由所涉及到的部门人员：服务部、测试部，销售部，研发部共同承担安全管理责任。标记为D3。主要包括： ●员工通讯录 ●话述信息数据 ●系统测试业务数据 ●项目施工测试数据 ●项目施工过程数据 ●销售业绩数据 ●其他非敏感数据
目录 大数据经典算法 (2) 一、C4.5 (2) 二、K-Means算法 (2) 三、支持向量机 (2) 四、The Apriori algorithm (2) 五、最大期望(EM)算法 (2) 六、PageRank (3) 七、AdaBoost (3) 八、kNN: k-nearest neighbor classification (3) 九、Naive Bayes (3) 十、CART: 分类与回归树 (3) 十一、mahout算法集 (4)
大数据经典算法 一、C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法， 二、K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割(k < n)。它与处理混合正态分布的最大期望算法(本十大算法第五条)很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 三、支持向量机 支持向量机，它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。 五、最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。
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
XXX 数据安全管理规定 编制：____________________ 审核：____________________ 批准：____________________ [本文件中出现的任何文字叙述、文档格式、插图、照片、方法、过程等内容，除另有 特别注明，版权均属XXX所有，受到有关产权及版权法保护。任何个人、机构未经XXX的书面授权许可，不得以任何方式复制或引用本文件的任何片断。]
1.分发控制 分发对象文档权限说明 XXX内部员工只读 2.文件版本信息 版本日期拟稿和修改说明 3.文件版本信息说明 文件版本信息记录本文件提交时的当前有效的版本控制信息，当前版 本文件有效期将在新版本文档生效时自动结束。文件版本小于 1.0 时，表示该版本文件为草案，仅可作为参照资料之目的。
第一章总则 第一条为保证XXX信息系统核心数据安全，维护数据所有者权利，明确利益相关者的责任与义务，按照分类管理、分级保护、授权使用的原则，根据《XXX信息系统安全管理规定》及国家信息系统安全等级保护等 有关要求，特制订本规定。 第二条本规定所管理的数据均为非涉密的数据，XXX系统已标识密级的文件或已声明密级的数据不纳入本规定管理范畴。 第三条本规定适用于全国XXX信息系统环境中的数据安全管理工作。XXX各单位、部门均应按本规定开展数据安全管理工作。 第二章术语定义 第四条本规定所称数据所有者是指，对所管理业务领域内的信息或 信息系统，有权获取、创建、维护和授权的业务主管。 第五条本规定所称利益相关者包括数据创建者、数据所有者、数据 管理者、数据使用者及信息安全管理人员。 第六条本规定所管理的数据涵盖以纸质、电子等形式存在的文件和 非文件形式的信息及其衍生物。其中，非文件形式的数据包括数据库及配 置文件中的数据、配置信息等。
大数据开发算法都有哪些 若想在一个领域中站稳脚跟，就必须有超人的魄力和先进的知识；同样，你如果想在大数据行业拿到高薪，就必须有独特的技能，熟练的技巧。千锋教育大数据培训带来高薪必备的几个算法，助攻你的大数据行业。 一、推荐算法 CB 基于内容的算法-CB，它根据用户过去喜欢的产品（item），为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品。例如，一个推荐饭店的电影可以依据用户之前喜欢很多的电影为他推荐。（Hadoop） CF 协同过滤算法(Collaborative Filtering, CF)是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。是一种基于相似度的方法。CF算法包括基于用户的CF(User-based CF)和基于物品的CF(Item-based CF)。（Hadoop） 二、分类算法 SVM SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方
法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析，SVM最基本的应用就是分类。（Hadoop） 它的最大特点是根据结构风险最小化准则，以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力，较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。（Hadoop） NB 贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。 这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。（Hadoop） 三、聚类算法 层次聚类 层次聚类方法（Hierarchical Clustering）就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。 按照分类原理的不同，可以分为凝聚和分裂两种方法，取决于层次分解是以
数据分级管理 第五条根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队（车间）级应用系统和数据分别制定管理标准。第六条集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队（车间）级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。 第五章数据标准管理 第七条集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。 第八条数据编码和接口标准应符合以下要求： （一）数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性； （二）接口应实现对外部系统的接入提供企业级的支持，在系统的高并发和大容量的基础上提供安全可靠的接入； （三）提供完善的数据安全机制，以实现对数据的全面保护，保证系统的正常运行，防止大量访问，以及大量占用资源的情况发生，保证系统的健壮性； （四）提供有效的系统可监控机制，使得接口的运行情况可监控，便于及时发现错误并排除故障； （五）保证在充分利用系统资源的前提下，实现系统平滑的移植和扩展，同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展，以保证系统的稳定性； （六）在进行扩容、新业务扩展时，应能提供快速、方便和准确的实现方式。 第六章数据资源管理 第九条基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设，造成资金浪费、设施利用率低等问题，各单位应充分利用集团数据中心资源，集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。 （一）各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。 （二）集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设，满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。 （三）各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要责任部门，要保证信息机房各项运行指标达到集团要求。 第十条计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”，实现集团数据共享和集成，提升数据安全防护等级，各单位所需计算和存储资源，要统一使用集团数据中心的云计算资源，做到资源集中、高效利用。 （一）现有的集团级应用系统及数据（安全监测系统除外）、各单位应用系统及数据（直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外）要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案，并报集团信息办批准后实施。（二）新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储，所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求，确需购臵服务器或存储的，需报请集团领导批准，由集团信息办备案后，按集团采购管理相关规定执行。 （三）对于当前集团网络不具备实施条件的单位，可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心，并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后，新建系统需要集中部署、分级管理。
大数据课程： 基础阶段：L i n u x、D o c k e r、K V M、M y S Q L基础、O r a c l e基础、M o n g o D B、r e d i s。 h a d o o p m a p r e d u c e h d f s y a r n：h a d o o p：H a d o o p概念、版本、历史，H D F S工作原理，Y A R N介绍及组件介绍。 大数据存储阶段：h b a s e、h i v e、s q o o p。 大数据架构设计阶段：F l u m e分布式、Z o o k e e p e r、K a f k a。 大数据实时计算阶段：M a h o u t、S p a r k、s t o r m。 大数据数据采集阶段：P y t h o n、S c a l a。 大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。 大数据之L i n u x+大数据开发篇 J a v a L i n u x基础S h e l l编程H a d o o p2.x H D F S Y A R N M a p R e d u c e E T L数据清洗H i v e S q o o p F l u m e/O o z i e o大数据W E B工具 H u e H B a s e S t o r m S t o r m S c a l a S p a r k S p a r k核心源码剖析C M 5.3.x管理C D H5.3.x集群 大数据之数据挖掘\分析&机器学习篇
L u c e n e爬虫技术S o l r集群K I分词A p r i o r i算法T a n a g r a工具决策树贝叶斯分类器人工神经网络K均值算法层次聚类聚类算法S P S S M o d e l e r R语言数据分析模型统计算法回归聚类数据降维关联规则决策树M a h o u t->P y t h o n金融分析 大数据之运维、云计算平台篇 Z o o k e e p e r D o c k e r O p e n S t a c k云计算 大数据之P B级别性能优化篇 C D N镜像技术虚拟化云计算共享存储海量数据队列缓 存M e m c a c h e d+R e d i s\N o-S q l L V S负载均N g i n x 大数据之J a v a企业级核心技术篇 J a v a性能调优T o m c a t、A p a c h e集群数据库集群技术分布式技术W e b L o g i c企业级技术 阶段一、大数据、云计算-H a d o o p大数据 开发技术 课程一、大数据运维之L i n u x基础
按不同标准分类 教学目标： 1、经历收集、整理、分析数据的简单统计过程，认识分类整理的用 处，并能按照不同的标准来整理数据，能根据整理的结果提出或回答一些简单的问题。 2、到生活中去调查收集的数据，培养学生收集和整理的意识，体会 数学与生活的联系。培养学生学习数学的兴趣，形成良好的合作学习的态度。 教学重点：根据一种标准分类整理。。 教学难点：掌握不同的分类标准进行分类。。 课前准备：课件。 教学过程： 一、情境导入 提问：同学们，在课外活动中，你最喜欢参加什么活动？学生交流。我们经常组织的活动有跳绳、踢毽子、投篮。同学们最喜欢哪一项活动？你有办法帮老师快速地了解到结果吗？ 学生如果能举手回答，就听听他们的方法；如果没人举手，就告诉学生：通过今天的学习，你一定能帮老师想到一种快速了解结果的方法。今天，老师带领大家参观校园的一角。 二、交流共享 1、出示情境图。 提问：图中有哪些人？他们分别在干什么？
生1：图中有老师和学生。 生2：他们有的做游戏，有的看书，有的下棋。 师：他们的课余生活真是丰富多彩，而且还非常有意义，我们大家在课后也可以做一些有意义的活动。 提问：你想知道些什么？如果学生未能想到，教师可以先示范：我想知道老师比学生多多少人？然后学生思考交流。 指出：要弄清这些问题，我们要先知道他们的人数。 怎样才能知道图中的人数呢？引导：可以先把图中的人分类整理。2、提问：你打算怎样分类？ 指名说： （1）可以按老师和学生分成两类； （2）可以按参加的活动分成三类； （3）可以按性别分成两类；…… 提问：你想怎样表示人数呢？学生回答：可以画“√”表示；可以用“Ο”表示；有一个人就画一个人…… 下面小组合作，选择一种标准分一分，并用自己的方法表示分类的结果。展开活动。 3、根据学生完成情况，分析结果。 （1）选择学生分类的结果，提问：从这里你能看出是按什么分类的吗？生答：能（不能）。师：首先要把分成的几类一一写出来（如果未写，指导学生将分类的情况写清楚。）。 提问：现在，你能清楚地知道各有多少人吗？学生根据出示的结果逐
零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国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”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB 的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。
信息技术（选修4） 数据管理技术复习提纲 概要： 信息技术学科模块4——《数据管理技术》，全书以应用数据管理技术解决问题为主线，按照“分析问题——设计数据库——建立数据库——使用数据库——管理数据库”这一线索呈现学习内容。全书分五章，下面介绍第一章至第五章的主要内容：第一章 认识数据管理技术 一、数据管理基本知识 1、数据管理技术的基本概念 数据：是人类社会的一种重要信息资源，是对现实世界中客观事物的符号。计算机中的数 据分为数值型数据与非数值型数据。 例题：如商品价格、销售数量等数据是（ ） A 、数值数据 B 、非数值数据 说明：数据是信息的符号表示或称为载体。即为了表达信息（抽象概念），必须使用某种符号，这些符号就叫数据，如字符、图表、图形、图像、声音、视频等都可以称为数据。信息依赖数据来表达，是数据的内涵，是对数据语义的解释。数据管理：是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术：指与数据管理活动有关的技术。 数据库（DB ）：是指按照某种模型组织起来的，可以被用户或应用程序共享的数据的集合。 数据库系统（DBS ）：是指采用的数据库技术的完整的计算机系统。 数据库管理系统（DBMS ）：是能够建立数据库、维护数据库及管理数据库的一个开发平台。 数据库应用系统：是应用了数据库的信息系统。 例题 例题2 说明：文件系统阶段与数据库系统阶段根本区别在数据的结构化程度高低； 数据库技术的应用领域——主要应用于数据密集型应用的领域。 3、数据管理技术的应用 ①利用Windows 操作系统管理文件；
②利用常用工具软件管理数据； ③利用数据库应用系统管理数据 说明：使用数据库应用系统的优势：①能够存储大量数据； ②管理操作方便、快捷，数据维护简单、安全； ③信息检索准确、迅速、高效； ④数据独立性、共享性、安全性均较高，冗余度低。 二、数据库、数据表、记录、字段、关键字的概念 关系：二维表在关系数据库中称作关系； 字段：二维表中的列称为字段； 域：是属性所有可能取值的集合 值：是二维表中的一个具体数据项，是数据库中最小的数据单位 关键字（键）：也称作键，是指能标识唯一一条记录的字段。 记录：二维表中行称为记录，可以用关键字来标识（从第二行开始）。 相关规定：在同一张二维表中不允许有同名字段；在一张二维表中，不应有内容完全相同的记录；。 常见的关系数据库管理系统：Access 、Foxpro 、DB2、SQL Server 、Oracle 等。 例题：某学校“会考信息管理系统”使用了利用Office 2000建立的数据库hkinfor.mdb 该数据库应用系统的名称是（ ） A 、Access 2000 B 、hkinfor.mdb C 、hkinfor D 、会考信息管理系统 ：以下哪一项全不属于数据库管理系统（ ） ②DB2 ③Access ④Excel ⑤Oracle ⑥Photoshop A 、④⑥ B 、①②⑥ C 、①④⑤⑥ D 、②④⑤⑥ 例题：关系数据库中的“关系”指的就是（ ） A 、联系 B 、一维表 C 、二维表 D 、三维表 第二章 数据的分析与建模 一、数据分析与建模 建立数据库的过程： ①数据的收集与分类→②建立实体-联系模型（E-R 图）→③将E-R 图转化为关系数据模型→④创建数据库（建立空数据库→建立表结构→输入记录数据）每一列为一个字段 第 二行开始每一行为一条记录
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小