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大数据时代下的我校学生成绩数据分析应用作者：陈悦冯雷
来源：《课程教育研究·学法教法研究》2017年第02期
【摘要】在学校的运行和发展中，提高学生个人的学习成绩是学校最为重要的目标之一，也是锻炼学生、完善学生能力的重要途径之一。学生的成绩不仅可以及时反映其在某一阶段内的学习成果，其内在还隐含着很多有用的信息。但是，很多学校在对学生成绩进行分析管理的时候，仅单纯停留在学生成绩的查阅、留存、统计等方面，无法对学生成绩的相关数据进行科学分析，这在当前大数据时代下是存在明显不足的。笔者将在本文中分析在大数据背景下，我校学生成绩数据分析应用的科学方法。
【关键词】大数据时代学生成绩数据分析应用
【中图分类号】TP311.13 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2017）02-0017-02
学生的成绩不仅可以反映学生对于相关知识掌握的熟练程度，更是学校教学质量的重要评价标准。目前，很多学校都在进行扩招，学生的数量出现明显增多，且在大数据时代的背景下，学生成绩受到影响的因素也变得更为复杂。因此，对学生的成绩进行科学的分析具有重要的现实意义。学校在科学分析学生成绩的相关数据后，可以对学生的成绩态势进行预测，也能够把握教学中存在的相关问题，选择科学的对策有效提高学生成绩。笔者将在本文针对我校学生成绩数据分析简析数据挖掘技术，并对其具体应用进行浅析。
一、数据挖掘技术的概述
在大数据时代背景下，数据挖掘技术是较为关键的一项应用技术，主要就是在繁杂的数据库中，将隐含的不易被发现的但是具有较高价值的数据提取出来的过程。数据挖掘技术是对数据进行不断完善的过程，可以对繁杂的数据进行优化分析，并且利用所建立的数据挖掘模型，获得相应的挖掘方案。我校学生的数据挖掘主要就是将学生数据库中无效的信息剔除，将有用信息提取出来，并且进行或许分析。在数据挖掘中，所应用的基础类技术为人工智能技术，其中包括了集合论方法、蚁群计算方法、决策树计算方法等多种类型。此外，数据挖掘的具体分析方法还包括了聚类分析、分类分析等。
二、数据挖掘技术在我校学生成绩数据分析中的应用
我校在利用数据挖掘技术对学生成绩数据进行分析的时候，选择了科学程度较高的聚类计算方法，并且对该算法的可行性进行了必要分析，我校利用数据挖掘技术进行成绩数据分析的功能主要如下：
（一）初始设计
数据分析期末试题及答案 一、人口现状.sav数据中是1992年亚洲各国家和地区平均寿命(y)、按购买力计算的人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)的数据，试用多元回归分析的方法分析各国家和地区平均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的关系。(25分) 解： 1.通过分别绘制地区平均寿命(y)、按购买力计算的人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)之间散点图初步分析他们之间的关系 上图是以人均GDP(x1)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间没有呈线性关系。尝试多种模型后采用曲线估计，得出 表示地区平均寿命(y)与人均GDP(x1)的对数有线性关系
上图是以成人识字率(x2)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间基本呈正线性关系。 上图是以疫苗接种率(x3)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间没有呈线性关系 。 x）为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，上图是以疫苗接种率(x3)的三次方（3 3 由图可知，他们之间呈正线性关系 所以可以采用如下的线性回归方法分析。
2.线性回归 先用强行进入的方式建立如下线性方程 设Y=β0+β1*（Xi1）+β2*Xi2+β3* X+εi i=1.2 (24) 3i 其中εi（i=1.2……22）相互独立，都服从正态分布N（0，σ^2）且假设其等于方差 R值为0.952，大于0.8，表示两变量间有较强的线性关系。且表示平均寿命(y)的95.2%的信息能由人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)一起表示出来。 建立总体性的假设检验 提出假设检验H0：β1=β2=β3=0，H1,：其中至少有一个非零 得如下方差分析表 上表是方差分析SAS输出结果。由表知，采用的是F分布，F=58.190，对应的检验概率P值是0.000.，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，表示总体性假设检验通过了，平均寿命(y)与人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)之间有高度显著的的线性回归关系。
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 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
一、原始分和标准分的定义 原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。 标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩在全体考生成绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。 二、标准分的计算 根据教育统计学的原理，标准分Z是原始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式表示为：Z=(X-A)/S 其中：X为该次考试中考生个人所得的原始分；A为该次考试中全体考生的平均分；S为该次考试分数的标准差。 通过转换后得到的标准分Z在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用时不太方便，所以还要对Z分数进行线性变换（T变换）：T=500+100Z 这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为500，也就是说，如果某考生的标准分为500，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。 标准分有如下性质： ⑴平均值为0，标准差为1； ⑵分数之间等距，可以作加减运算； ⑶原始分转换为标准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不改变原来分数的位置次序。 三、使用标准分比使用原始分有什么好处？ 根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置，而单个原始分则不能。 例如，某考生某科的原始成绩为85分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为这与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果某考生某科的标准分为650，即Z分数为1.5，则通过查正态分布表，查得对应的百分比为0.9332，于是我们知道，该考生的成绩超过了93.32%的考生的成绩，这就是分数解释的标准化。 ⑵不同学科的原始分不可比，而不同学科的标准分是可比的。 不同的学科，由于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同。例如某考生的语文原始成绩为80分，数学原始成绩为70分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但如果这次考试全体考生的语文原始分平均为86分，而数学原始分平均为60分，则该考生的语文成绩处于全体考生的平均水平之下，而数学成绩处于全体考生的平均水平之上，即该生的数学成绩实质上优于语文成绩。从标准分的角度来衡量，其语文标准分小于500分，而数学标准分大于500分。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置，因此是可比的。 ⑶不同学科的原始分不可加，而不同学科的标准分之间具有可加性。 既然不同学科的原始分不可比，那么也就不可加。多学科成绩，只有在各科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下，才能相加，否则是不科学的。各学科原始分的平均值以及标准差一般都不相同，而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同，因此，各科的标准分是可加的。 四、什么是增值? 教学增值就是评价时将学生原有基础一并考虑，用以比较原有基础与接受教师教育后成绩增进的幅度。增值评价分为两步：首先根据原有基础得到一个
一、原始分和标准分的定义原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩在全体考生成 绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始 分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。二、标 准分的计算根据教育统计学的原理，标准分是原Z 始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式 表示为：其中：为该次考试中考生个人所Z=(X-A)/SX 得的原始分；为该次考试中全体考生的平均分；为AS 该次考试分数的标准差。通过转换后得到的标准分Z 在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用 时不太方便，所以还要对分数进行线性变换（变换 TZ ）：这就是我们通常所说的标准分。这种 T=500+100Z 标准分的平均值为，也就是说，如果某考生的标准500 分为，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。500标准分有如下性质：⑴平均值为，标准差为；⑵01 分数之间等距，可以作加减运算；⑶原始分转换为标 准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不 改变原来分数的位置次序。三、使用标准分比使用原
始分有什么好处？根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的 位置，而单个原始分则不能。例如，某考生某科的原 始成绩为分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为 85 这与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果 某考生某科的标准分为，即分数为，则通过1.5Z650 查正态分布表，查得对应的百分比为，于是我 0.9332 们知道，该考生的成绩超过了的考生的成绩， 93.32% 这就是分数解释的标准化。⑵不同学科的原始分不可 比，而不同学科的标准分是可比的。不同的学科，由 于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同 。例如某考生的语文原始成绩为分，数学原始成绩80 为分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但70 如果这次考试全体考生的语文原始分平均为分，而86 数学原始分平均为分，则该考生的语文成绩处于全 60 体考生的平均水平之下，而数学成绩处于全体考生的
大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据？ 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK（）函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值
3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程
《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) 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
2018 年度大数据时代的互联网信息安全考试
考试时间：2017-06-01 11:23-2017-06-01 11:44
100 分
得分：2 分
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1.要安全浏览网页，不应该（ ）（单选题 2 分）
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A.定期清理浏览器缓存和上网历史记录 B.在公用计算机上使用“自动登录”和“记住密码”功能 C.定期清理浏览器 Cookies D.禁止开启 ActiveX 控件和 Java 脚本
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2.李同学浏览网页时弹出“新版游戏，免费玩，点击就送大礼包”的广告，李同学点了之后 发现是个网页游戏，提示： “请安装插件” ， 请问， 这种情况李同学应该怎么办最合适? （ ） （单选题 2 分）
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得分：2 分 A.网页游戏一般是不需要安装插件的，这种情况骗局的可能性非常大，
不建议打开
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B.为了领取大礼包，安装插件之后玩游戏 C.先将操作系统做备份，如果安装插件之后有异常，大不了恢复系统 D.询问朋友是否玩过这个游戏，朋友如果说玩过，那应该没事 得分：2 分
3.“短信轰炸机”软件会对我们的手机造成怎样的危害（ ）（单选题 2 分）
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A.会使手机发送带有恶意链接的短信 B.会大量发送垃圾短信，永久损害手机的短信收发功能 C.会损害手机中的 SIM 卡 D.短时内大量收到垃圾短信，造成手机死机 得分：2 分
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4.位置信息和个人隐私之间的关系，以下说法正确的是（ ）（单选题 2 分）
o o o
A.位置隐私太危险，不使用苹果手机，以及所有有位置服务的电子产品 B.我就是普通人，位置隐私不重要，可随意查看 C.需要平衡位置服务和隐私的关系，认真学习软件的使用方法，确保位
置信息不泄露
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D.通过网络搜集别人的位置信息，可以研究行为规律 得分：2 分
5.注册或者浏览社交类网站时，不恰当的做法是：（ ）（单选题 2 分）
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A.信任他人转载的信息
数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)
3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户
项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)
湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称： 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日
课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis
一、绪论 （一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？ 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。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。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
浅谈大数据时代聊聊小数据 现在好像人人都爱说大数据，就像平时我去开会，不是用大数据分析这个，就是用大数据建构那个。可是我最近看《美国计算机学会通讯》（CACM）上面提到了几次小数据，我觉得大家也有必要了解一下这个有趣的概念。 大数据其实就是一个特别大的数据库，大到用现有的技术无法处理，因此计算机行业的人谈大数据，指的是大数据技术。而生命科学领域的人谈大数据是指该领域的大数据分析，搞大数据设备和管理的人不见得会分析，因为这需要专业。 还有一股力量也将改变我们关于健康的想法和实践，那就是由个人数字跟踪驱动的小数据。基于某种云应用，随时间连续地、安全地、私人地分析你工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯的数字追踪，而得到关于你的健康的画面。这里需要私人的装置和网络服务，特别是自跟踪。譬如昨天我有点胃痛，于是想：前天和大前天有何不同呢？啊！明白了，我每天喝一两酒，前天喝的酒不同，换了一个牌子，可能就是这个新牌子的酒引起我胃痛。这个小数据提供了分析我健康情况的依据。 大数据开启了一个时代的转型，给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。 什么是小数据？小数据就是个体化的数据，是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒，突然有天喝完酒了胃疼，我就想了，这天和之前有何不同？原来，这天喝的酒是个新牌子，可能就是喝了这个新牌子的酒让我胃疼。这就是我生活中的小数据，它不比大数据那样浩瀚繁杂，却对我自己至关重要。 第一个意识到小数据重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了，而早在父亲去世之前几个月，这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同他不再发送电子邮件，不去超级市场买菜，到附近散步的距离也越来越短。然而，这种逐渐衰弱的状态，真到医院去检查心电图，却不一定能看出来。到急诊室检查的时候，不管是测脉搏还是查病历，这个90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可
命题方式：单独命题 佛山科学技术学院2008—2009学年第一学期 《数据分析》课程期末考试试题A卷专业、班级：姓名：学号：
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一（1）SAS界面包括 输出框，日志框，编辑器 （2）在非数值变量后面家上”$”符号. (3) 自由格式输入数据应加上”@@”标记. (4) 三均值的计算公式 ^ M=1/4Q1+1/2M+1/4Q3 二 程序： data t1; input x@@; cards; 100.00 107.57 112.42 96.21 121.58 107.21 117.16 116.19 101.37 109.78 112.83 104.37 105.40 109.50 111.60 112.10 113.50 112.40 proc univariate plot normal; run; proc capability graphics normal; histogram x/normal; qqplot x/normal(….); run; （1）由上图可知道 均值：109.510556 方差：40.5703938 变异系数：5.81632451 峰度：0.05978054 偏度：-0.3324812 （2） 中位数： 上四分位数： 下四分位数： 四分位极差： （3）做出直方图、QQ图、茎叶图、箱线图 直方图：
QQ图 茎叶图：
箱线图： (4)进行正态性W 检验（取05.0=α）． 由上图可以知道Wo=0.978265,P=0.9304>05.0=α; 故不能拒绝原假设Ho,所以是高度显著的。 三 data t2; input x1-x4; cards ; 16.7 26.7 6.4 35.0 18.2 28.0 3.2 29.7 16.7 26.7 2.1 34.9 18.1 26.7 4.3 31.5 16.7 26.0 3.0 32.7 18.1 30.2 7.0 34.9 20.2 30.5 4.8 34.4 20.2 29.5 5.5 36.2 21.5 31.5 5.8 36.5 18.8 30.6 5.4 35.4 21.6 27.8 5.4 34.1 21.3 29.5 5.8 35.8 proc corr cov pearson ; run ; (1)计算协方差矩阵，Pearson 相关矩阵； 协方差矩阵：
学生成绩管理系统分析报告 ■建立新系统的必要性 随着学校规模的不断扩大，专业、班级、学生的数量急剧增加，有关学生各门课程的成绩的各种信息量也成倍增长，学生成绩管理操作重复工作较多，工作量大，因此，建立学生成绩管理系统来提高工作的效率。基于互联网的学生成绩管理系统，在学生成绩的规范管理、科学统计和快速查询方面具有较大的实用意义，提高了信息的开放性和快速性。使学生信息更加系统化，信息更加精确化。使管理人员管理更加方便，能够改动部分信息，最大化的满足工作的需求。 学生成绩管理系统的建立，在学生查询成绩的规范管理、科学统计和快速查询方面具有较大的实用意义，它提高了信息的开放性，大大改善了学生对其最新信息查询的准确性。成绩管理系统有查找方便、可靠性高、存储量大、易操作、保密性好、信息保存时间长等优点，它能极大的提高老师和学生成绩信息管理的效率。 ■业务流程分析 通过对学生成绩管理业务的调查分析，弄清了学生成绩管理系统的业务流程和管理功能，系统的业务流程如下图所示： 业务流程图部分：
管理功能部分： 从业务流程图可以看出，学生成绩管理系统中分为大的三个方面：系统管理员模块、教师模块、学生模块，其主要管理功能有： 1、系统管理员功能 系统管理员进入学生成绩管理系统的主要功能是：实现管理员用户的添加、修改和删除，以及对教师添加、教师修该、教师删除、教师查询、学生的添加、学生的修改、学生的查询等基本功能，并且参与开设课程、选择课程的管理，安排教师的任课和学生的选课工作，管理元为每门课程设置一个学分，没门课程可以是必修或选修，如果学生及格，学生将获得该课程学分。 2 、教师功能 教师进入学生成绩管理系统的主要功能是：各科教师登录系统后查询和修改个人信息、修改自己的账号密码，查询自己的授课课程，实现对选秀了自己课程的学生的成绩进行查询、录入和修改，各科老师可以对自己学生选修课程结束后给与分数，同时可以对自己所带课程的成绩优秀人数、及格人数和不及格人数的分布信息进行查询。 3 、学生功能 学生进入学生成绩管理系统的主要功能是：每个学生登录系统后可以查询和修改个人信息、修改自己的账号密码，以及自己所选课程任课老师的个人信息，同时在课程结束后可以查询在校期间各个时间段选修课程的成绩与学分，以及对单科成绩和总分的排名查询。
大数据和小数据的应用区别 《大数据时代》一书的核心观点是说：“在大数据时代，我们正经历着一场生活、工作与思维的大变革。 大数据技术的出现带给人们的思维方式、行为方式、媒体传播方式及社会治理方式等都诸多方面带来了革命性的变革。 我们没必要非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声。”在大数据时代，相关关系能够帮助我们更好地了解这个世界，建立在相关关系分析法上面的预测是大数据的核心，通过找到“关联物”并监控它，我们就能够预测未来。 作者还提出了“大数据三原则”：要全体不要抽样，要效率不要精确，要相关不要因果。虽说该书作者提出的“要相关不要因果”的观点还值得商榷，但“相关性”观点还是从某个层面上说出了大数据时代的核心特征。大数据是往往是商业自动化产生的数据，又具有实时在线的特征。 与大数据概念相对应的，在这之前的数据似乎就是所谓小数据，如果有所谓的小数据概念的话，应该特指采用调查方法获得的抽样数据，或者是结构化的海量数据。对于小数据的分析通常采用的是传统的统计分析方法，是一种自上而下的实证研究方法论。小数据往往依托数理统计的大数定律，描述了抽样理论下样本最终服从中心极限定
理的正态分布理论，强调描述性统计学和推断统计学。 大数据重预测，小数据重解释 大数据的开放性、公开性和易获得性，社交网络每天产生的大数据可以在一定规则开放性下，通过应用程序接口（API）和爬虫技术采集，一些商业机构和政府组织也向社会研究机构提供各种海量数据源，特别是政府开始提供权威开放数据源。大数据往往带有时间标签，更具预测性。国内外众多机构开始采集海量Twitter和微博上的传播信息和个人属性特征和标签，期望预测社会舆情和社会情感、预测电影票房、预测商业机会，进而期望预测人们的态度和行为。开放、公开易获得数据源是大数据时代的基本特征和产生社会影响本质。 大数据重发现，而小数据重实证 传统的小数据重实证研究，强调在理论的前提下建立假设，收集数据，证伪理论的适用性，采用随机抽样的定量调查问卷获取数据，验证假设。这是一种自上而下的决策和思维过程。而大数据重发现知识，预知未来，为探索未知的社会现象和发展规律带来机遇。这种预见性是一种自下而上的知识发现过程，是在没有理论假设的前提下去预知社会和洞察社会现象、趋势和规律。 大数据重相关，小数据重因果 大数据重关系，而不关心因果，关注是什么而不关心为什么，尽
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得基础支撑环境,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得融合数据资源视角，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得综合情况，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,整合现有数据资源結合政务大数据得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、旅游等重点行业得数据综合分析，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、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与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得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得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得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得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：通过对海量得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，促进民生得发展。
大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化 首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即
定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。