大智慧金融交易终端系列丛书
SuperView（超赢）数据分析系统
上海大智慧网络技术有限公司
目录
前言 (2)
第一章、大智慧金融交易终端建议配置 (3)
第二章、系统安装 (3)
第三章、选股模型和分析指标 (5)
一、SuperView（超赢）数据选股功能模块 (5)
1、超赢股票池 (5)
2、超赢个股监控 (7)
3、超赢决策 (9)
4、SV资金流分析 (10)
二、SuperView（超赢）数据个股分析模版 (18)
1、超赢主力持仓 (18)
2、超赢散户线 (20)
3、超赢分类统计 (21)
4、超赢实时监控 (23)
5、超赢盘中趋势分析 (23)
6、超赢资金流 (24)
前言
大智慧研究员潜心研究一年之久的SuperView（超赢）数据分析系统（T+0）正式发布。SuperView（超赢）数据分析系统建立在TopView数据模型和DDE 决策模型基础之上，实现了两个重要突破：1、大大提高主力资金跟踪的准确性，克服了TopView数据对主力分仓无法准确统计的缺陷！2、盘中实时刷新，克服了TopView数据延迟两个交易日的缺陷，避免主力打时间差使投资者操受损失！SuperView（超赢）数据是原来技术分析方法及模型体系一次重要的升华，是分析理念的进步，数学模型的进步。
SuperView（超赢）数据推出以来，受到了很多用户的好评。一方面，在功能方面，超赢增加了多个非常有价值的选股模型；另一方面，在个股分析方面，具有时效性优势。当然最主要的还是超赢数据的实战表现不凡，他能够帮助用户更好的把握行情。如在2008年10月16日--11月5日大盘阶段底部盘震期间，SuperView资金流向显示，部分板块出现了大资金大量净流入，其中建材等板块红柱最高,资金流入比例最大。而在大盘反弹期间，大资金买入最多板块，如建材、仪电仪表等板块果然成为领涨板块。
超赢数据分析系统分成两块，一块是用于定位热点板块，热点个股的选股功能模块，包括了超赢股票池，超赢个股监控，超赢决策，SV资金流分析等，另一块是多方位分析个股的超赢分析模版，包括了超赢分类统计，超赢主力持仓，超赢散户线，超赢实时监控，超赢盘中趋势分析，超赢资金流等功能。
第一章、大智慧金融交易终端建议配置
■ 硬件配置
最低配置：512MB内存，1024*768分辨率。
建议配置：2G内存，1280*1024分辨率。
■软件配置
IE浏览器最低不低于6.0版，建议使用7.0版；
第二章、系统安装
1、双击安装程序，进入安装向导。确定安装请按“下一步”。
2、选择安装路径
安装程序默认将大智慧软件安装c盘目录下，用户也可以自行选择安装目录。需要注意的是安装目录下至少需要500MB的空间。
3、选择开始菜单文件夹
在开始菜单程序文件夹下选择显示大智慧软件快捷方式的位置。
4、安装完成
准备完成按“安装”即可进行安装。
第三章、选股模型和分析指标
一、SuperView（超赢）数据选股功能模块
1、超赢股票池
进入方式：SVP+回车
超赢股票池实时计算并列出符合大资金买入信号并且涨幅不大的股票；
系统将排序分析大户、超大户的买卖净量占流通盘的比例，排名靠前的都备选，系统综合考虑涨幅等基本行情数据因素之后将选入股票池。
系统会每6秒计算一次所有个股，一旦条件不符合了将被踢出股票池。其中股票池中打星星标志的为重复计算后新进股票，前一次计算已经进入股票池的股
票不做标记。
系统还列出进入超赢股票池股票的最新价、涨跌幅、换手率、超大1日增仓比例、大户1日增仓比例、中户1日增仓比例、散户1日增仓比例、1分钟涨速、
5分钟涨速等字段。
双击超赢股票池中的股票就能马上进入该股的图形分析界面，按ESC键可回到超赢股票池。
2、超赢个股监控
进入方式：如下图，点击软件界面左下角的按钮将弹出滚动资讯和监控窗口；
下图是个股监控的功能界面，该功能连同滚动资讯一起显示。
小提示：
点击右箭头可隐藏该窗口点击向上箭头可使该窗口最大化
超赢个股监控雷达对所有上证A股的三种形态进行监控，第一种是：主力资金多日买入，并且股票没有明显上涨的，我们提示“SV买入信号”；第二种是：主力资金多日卖出，或者行情多日下跌主力未有明显动作，而突然出现主力资金开始有买入举动的我们提示“超赢潜力股”；第三种是：主力资金连续多日买入，并且近两日有一定比例上涨了，但主力资金仍在继续买入的，我们提示“超赢强势股”。
监控窗口包括报警符号、股票名称、信号类型、提示时间、提示价格、盈亏比例等6列。该监控功能每6秒计算一次所有股票数据，符合前面所述三种条件的股票即分别提示信号。
对于这三种个股形态的实战中的运用，用户需要自己把握。比如，在行情连续上涨的背景下，我们下更适合跟踪超赢强势股，在行情不稳定的背景下更适合去跟踪超赢潜力股。
3、超赢决策
进入方式：SVR+回车
超赢决策是对个股的散户、中户、大户、超大户的持仓情况和1日、5日、20日的仓位变化情况进行排序。我们通过排序可以选出近期超大户增仓最多的股票。
超赢决策数据排行发现，09年第一周，超大户5日增仓排行第一的正是5日涨幅第一的泰豪科技，涨幅达33.13%。下图是1月9日盘中超大户5日排行榜数据。
超赢数据中散、中、大、超大的定义如下：
散户持仓小于1万股
中户持仓1-5万股
大户持仓5-100万股
超大持仓100万股以上
4、SV资金流分析
进入方式：SVFL+回车
SuperView资金流向是实时跟踪控盘资金在板块、个股间流动情况的功能模块，也可以用于阶段统计分析。该功能模块主要功能及操作特点如下：（一）统计条件设置说明
在该功能模块上方可对统计期间、统计范围、分类标准、统计指标等进行统计；
统计期间：固定统计期间有“最近一日、最近一周、最近一月、最近一季、最近一年”，点击“自定义区间”可对统计起始日期和结束日期进行设置。
统计范围：“全部股票”为上证全部A股，其他选项以指数成分股为统计范围。
分类标准：有证监会分类、大智慧行业、大智慧概念三个分类标准。
统计指标：净额（万元）、净量（万股）、占成交额比例、占流通盘比例四项统计指标。
（二）特色功能及操作特点
（1）逐单监视控盘主力。遵循逐单统计、揭示主力的原则，通过重新建立成交单分类统计模型，对控盘资金在板块、个股之间的实时买卖以及阶段累计量进行统计。
成交单分类标准为：小单（<2万股或4万元）,中单(>2万股或4万元),大单(>10万股或20万元),特大单(>50万股或100万元)。
统计方法在四种统计指标下有所不同。
净额（万元）：控盘买入 ＝（大单买入比例+特大买入比例）*成交金额
控盘卖出 ＝（大单卖出比例+特大卖出比例）*成交金额
净量（万元）＝控盘买入-控盘卖出
净量（万股）：控盘买入 ＝（大单买入比例+特大买入比例）*成交量
控盘卖出 ＝（大单卖出比例+特大卖出比例）*成交量
净量（万股）＝控盘买入-控盘卖出
占成交额比例：控盘买入 ＝（大单买入金额+特大买入金额）/成交额
控盘卖出 ＝（大单卖出金额+特大卖出金额）/成交额
净量（% ）＝控盘买入-控盘卖出
占流通盘比例：控盘买入 ＝（大单买入量+特大买入量）/流通盘
控盘卖出 ＝（大单卖出量+特大卖出量）/流通盘
净量（% ）＝控盘买入-控盘卖出
（2）列表显示与图形显示相互切换。在设置区点“列表显示”和“图形显示”可在两种显示方式之间进行切换。在数据列表下可对各统计字段进行降、升序排列，点击字段名称后出现向下箭头为降序排列，向上箭头为升序排列。通过排序以实际成交数据展示主力的操作方向，抓住热点板块，快速筛选强势股。
图形显示方式，板块以个股堆叠的形式展现，柱子按控盘资金买入最多到卖出最多从左到右依次排列，柱子高度代表控盘资金买卖净量，统计期间内控盘卖出最多板块以绿柱子居左，控盘买入最多板块以红柱子居右。
卖出最多板块绿柱头居左侧，柱子高度代表净买卖量大小，以该板块净卖出最多成分股（绿色层）到净买入最多成分股（红色层）从上到下按渐变色层依次堆叠。
控盘买入最多板块（红柱头）柱子高度代表净买卖量大小，以该板块净买入最多成分股（红色层）到净卖出最多成分股（绿色层）从上到下按渐变色层依次堆叠。
白色为控盘净买入趋于“0”的成分股，如无净卖出成分股。
如下图在2008年10月16日——11月5日大盘阶段底部盘震期间，SuperView资金流向显示,建材板块红柱最高,资金流入比例最大。
指数盘震，建材
板块红柱最高
（3）实时刷新与阶段统计结合。资金流向是（T+0）交易统计数据，根据控盘资金进出情况。在交易时段内，“最近一日”至“最近一年”等固定统计期间的数据均实时计算，“最近一日”为当前交易日开盘以来的累计数据，列表和图形均按控盘主力进出实时刷新。在“自定义区间”可自行进行统计期间设置
实时刷新当日数据
指向板块柱子色层文字提示
也可以进行阶段统计分析。这种分析方法在股指构筑底部阶段能够及时发现主力建仓板块及个股，这些板块或个股往往在指数上涨时率先启动，上涨途中成为热点板块和领涨个股；而在大盘下跌之前可根据“资金（万元）”对权重板块的资金流出情况提前预判。
在图四中已展示了股指在2008年11月5日前盘震时的板块资金流向，下图为反弹途中的资金的图形，建材板块依然有控盘资金持续流入，仪电仪表等民生、基建板块同样有空盘资金持续买入。强势板块与与弱势板块一目了然。
弱势反弹，控盘资金重
点买入建材、仪电仪表
大盘反弹期间，控盘资金买入最多板块，如建材、仪电仪表等板块果然成为领涨板块。
如下为这两个板块的K线图。
（3）全景分析板快、个股。
一、全部股票列表展开与图形显示。在板块列表上点击“全部股票”即进入全部上证A股列表，点击字段可对所有股票进行排序，选择“图形显示”切换为个股图形显示方式。
个股图形与板块图形显示方式稍有不同，板块图形一成分股堆叠方式显示，板块净买入为红柱头，板块净卖出绿柱头，柱子颜色为由红到绿的渐变色层堆叠成分股；而个股图形只有红柱和绿柱两种图形，控盘资金净买入为红柱，控盘资金净卖出为绿柱。柱子高度表示净买卖量大小。
二、板块成分股列表展开与图形显示。板块成分股的显示有两种方式：一是在板块列表上点击板块名称进入该板块成分股列表；二是在板块图形上点击柱子直接进入成分股图形。然后可切换成分股的显示方式。
同样，在个股列表上可进行排序、阶段统计、统计指标等设置。
在列表和图形上点击个股可直接进入该股分时走势技术图形，技术图形背景上显示。
三、全景拖动条的使用。全景拖动条用于放大、缩小图形、锁定显示区域。通过拖动两根黄线的距离进行放大缩小操作，拖动滚动条锁定显示区域。
下图为所有上证A股的资金流向图形，因为股票数量众多，柱子较为密集，柱子下方未能显示股票名称。
日主力资金流向占流通盘比例前30名个股柱形图如下：
因为锁定区域为控盘资金净买入最大的右侧区域（全景图上的白色部分），说明这些个股控盘资金净买入最大。而这些个股的走势也较为强劲。通过统计，我们发现：创兴置业、中船股份、中卫国脉、人福科技、西藏旅游、航天动力、华盛达、健康元、复旦复华、国投新集、华阳科技、运盛实业、星湖科技、西单商场、苏州高新等15只股票同期涨幅在所有上证844只个股中排在前30名；
二、SuperView（超赢）数据个股分析模版
进入方式：SVT+回车，将显示个股分析模板指标
1、超赢主力持仓
该指标通过跟踪市场主力的持仓变化，描述了市场主力的每天买卖动态。此处的主力我们指的是基金、券商等主要机构，我们认为机构的买卖存在了一定的特性，而这个特性会通过交易行为表现出来。主力持仓线综合计算历史基金券商等机构的交易行为特性，使用了静态数据包括TOP数据来建立综合的分析模型。
通过测试，主力持仓线与原来的机构持仓线的吻合度非常高，这个吻合度主要表现在趋势方面。模型的误差在于一些小盘股的控盘主力的行为，往往规律性不强。
举例：
08年11月10日至12月，中央连续的大力措施促进经济的背景下，A股出现了一波反弹行情。在出台4万亿的刺激内需政策之前，部分受益股票却早已开始了
大量的建仓。超赢主力持仓能够准确监控到主力资金的买卖动向。
中科基于一种海量数据处理分析 系统的设计文档 一、海量数据处理的背景分析 在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。 二、海量数据处理分析的特点 （一）、数据量大，情况多变 现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作
为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。 由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。 （二）、软硬件要求高，系统资源占用率高 各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。
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)
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。
数据分析与软件应用心得 贾学昌3118425 我很高兴选修了《数据分析与软件》这门课程，通过本课程的学习，让我学会应用数据分析和多元统计中的诸多方法进行数据分析，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题能给出合理的推断，还学会了利用SPSS软件进行一些简单的操作，能够与EXCEL结合应用。总之，受益匪浅。 现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具（清洗、集成、转换、消减）进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。 对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是EXCEL 和SPSS。在统计学中应用EXCEL,在数据分析中则主要是SPSS，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。 因此，要学好SPSS，必须掌握理论知识和对数据具有良好的分析处理能力。弄清楚数据分析的目的与对应的分析方法。掌握基本的统计方法是基础。我掌握的基本统计量有频数分布分析、描述性统计分析、多选项分析等等。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理，不过，我对这个不是太熟悉；利用多选项分析把每个变量设为1/0变量，一般应用于多选项的问卷调查处理。 在这门课程中我们学习了一个重要分析方法就是假设检验，它是用样本推断总体有用工具。尽管在统计学和概率论中学过，但学起来并轻松一些。假设检验分为参数假设检验和非参数假设检验以及方差分析。基本原理就是“小概率事件实际不可能发生”。其中参数检验是对总体分布作出某种假设，然后利用样本信息来判断关于总体的参数的原假设是否成立。方差分析实际上是通过多个总体均值相等的假设检验，来推断变量间因果联系的统计方法。在这里，我们主要要掌握原假设H0与被则假设H1的设置，看懂SPSS分析结果的数据，其中最为关注的一般是P-Value值，如果大则原假设成立，否则选择被则假设，还有F检验值和T检验值以及卡方检验值。与参数检验相比，在非参数检验中不需要对总体分布的具体形式作出严格假设，或者只需要很弱的假设。大部分非参数检验都是针对总体的分布进行的检验，但也可以对总体的某些参数进行检验。在这可学习中，最大的问题就是如何区分各种检验和合理应用。到现在我还很难理解，感觉很惭愧。 这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类分析。它与“物以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计分析方法就是对样品或指标进行量化分类的问题，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。我们学习了Q型聚类法、R型聚类法以及系统聚类法。Q型聚类分析样品间的聚类，用距离来测度亲疏程度。R型聚类分析变量间的聚类，用相似系数来测度亲疏程度。常用的Q聚类法有闵氏距离和马氏距离，只是我们必须掌握的。具体的计算方法有最短距离法、最长距离法、重心法、离差平方和连接法等等。在最后一节课老师讲了贝叶斯理论，根据先验概率和实验事件得出后验概率，从而得出更为可信的概率。
海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。 五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。 六、加大虚拟存如果系统资源有限，存提示不足，则可以靠增加虚拟存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，存为1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示存不足，那么采用了加大虚拟存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟存，这样虚拟的存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的存不足问题。 七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。 九、优化查询SQL语句在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非
大智慧金融交易终端系列丛书 SuperView（超赢）数据分析系统 上海大智慧网络技术有限公司https://www.doczj.com/doc/d73917781.html, 查股网https://www.doczj.com/doc/d73917781.html,
目录 前言 (2) 第一章、大智慧金融交易终端建议配置 (3) 第二章、系统安装 (3) 第三章、选股模型和分析指标 (5) 一、SuperView（超赢）数据选股功能模块 (5) 1、超赢股票池 (5) 2、超赢个股监控 (7) 3、超赢决策 (9) 4、SV资金流分析 (10) 二、SuperView（超赢）数据个股分析模版 (18) 1、超赢主力持仓 (18) 2、超赢散户线 (20) 3、超赢分类统计 (21) 4、超赢实时监控 (23) 5、超赢盘中趋势分析 (23) 6、超赢资金流 (24) 6、超赢数据免费查询 (24)
前言 大智慧研究员潜心研究一年之久的SuperView（超赢）数据分析系统（T+0）正式发布。SuperView（超赢）数据分析系统建立在TopView数据模型和DDE 决策模型基础之上，实现了两个重要突破：1、大大提高主力资金跟踪的准确性，克服了TopView数据对主力分仓无法准确统计的缺陷！2、盘中实时刷新，克服了TopView数据延迟两个交易日的缺陷，避免主力打时间差使投资者操受损失！SuperView（超赢）数据是原来技术分析方法及模型体系一次重要的升华，是分析理念的进步，数学模型的进步。 SuperView（超赢）数据推出以来，受到了很多用户的好评。一方面，在功能方面，超赢增加了多个非常有价值的选股模型；另一方面，在个股分析方面，具有时效性优势。当然最主要的还是超赢数据的实战表现不凡，他能够帮助用户更好的把握行情。如在2008年10月16日--11月5日大盘阶段底部盘震期间，SuperView资金流向显示，部分板块出现了大资金大量净流入，其中建材等板块红柱最高,资金流入比例最大。而在大盘反弹期间，大资金买入最多板块，如建材、仪电仪表等板块果然成为领涨板块。 超赢数据分析系统分成两块，一块是用于定位热点板块，热点个股的选股功能模块，包括了超赢股票池，超赢个股监控，超赢决策，SV资金流分析等，另一块是多方位分析个股的超赢分析模版，包括了超赢分类统计，超赢主力持仓，超赢散户线，超赢实时监控，超赢盘中趋势分析，超赢资金流等功能。 部分大智慧超赢数据可以在查股网(https://www.doczj.com/doc/d73917781.html,)免费查询到.
软件使用详细说明 一. 数据处理方法 ：excel5/95格式数据 1）首先得到0/1数据，输入excel中，格式如图所示： 其中1表示数据格式为rectangular data matrix，12表示数据共12行（本例中表示12个个体），30表示数据共30列（本例中表示30个位点），0表示无缺失数据（若有缺失，则用1表示，缺失值可用-999或其它数字代替）。 2）格式及数据输入正确后，点击另存为excel5/95格式，命名为。 3）采用NTedit数据编辑器打开所保存的文件file>open file in a grid，在文件类型中选择excel格式，找到要分析的文件并打开，查看是否有错误，或需要修改的地方，没有问题后，保存为.nts格式。 ：txt格式数据 1）另一种数据处理方法，首先在excel中得到数据，如下图（注意：第一行与第一种方法不同，1表示数据格式为rectangular data matrix；12B表示共12行（本例中表示12个个体，行标签位于数据主体的开始，B表示Beginning of each row），30L表示共30列（本例中表示30个位点，L：label表示列标签），0表示无缺失）。 或者如下图格式（其中第一行为1 12L 30L 0，解释略；第二行为每行的行标签；第三行为每列的列标签；第四行起为数据主体。）：
2）格式及数据都处理好之后，点文件另存为，保存为文本文件.txt格式。 3）得到txt格式文件后，即可直接用ntsys进行分析（只要格式正确，ntsys可以对txt文件进行分析，而不用再转换或保存成.nts格式）。 ：直接采用NTedit进行数据的输入和保存 1）对于数据量不大的数据，可以直接采用NTedit进行数据的输入，如图所示： 2）数据输入好后，点击file>save file将数据保存.nts格式。 二. 计算遗传距离矩阵或相似性矩阵（distance matrix or similarity matrix） 对于0/1数据和定性数据：打开ntsys软件，在similarity模块中选择simqual，input file中输入要分析的文件名称，如，计算方法中矩阵系数coefficient选择dice，output file命名输出文件名称如aflp01-dice。之后点compute，得到相似性矩阵。 注：1.本例中由于个体是按行排列的，所以要在By rows进行勾选（□表选中）。如果个体是按列进行排列的，则不勾选。 2.系数可根据要求选择不同的系数，如DICE，J，SM，PHI等。 3. DICE，J只能得到相似性矩阵，可以采用1-dice系数，或者1-J系数得到距离矩阵。 只针对定性数据或二元数据（0/1），对于其它数据如DNA数据则采用simgend进行遗传距离计算，对于定量数据或间隔数据则采用simint计算距离矩阵。
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任
意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个
N T S Y S软件使用详细 说明
Ntsys2.1软件使用详细说明 一. 数据处理方法 1.1：excel5/95格式数据 1）首先得到0/1数据，输入excel中，格式如图所示： 其中1表示数据格式为rectangular data matrix，12表示数据共12行（本例中表示12个个体），30表示数据共30列（本例中表示30个位点），0表示无缺失数据（若有缺失，则用1表示，缺失值可用-999或其它数字代替）。 2）格式及数据输入正确后，点击另存为excel5/95格式，命名为 aflp01.xls。 3）采用NTedit数据编辑器打开所保存的文件file>open file in a grid，在文件类型中选择excel格式，找到要分析的文件并打开，查看是否有错误，或需要修改的地方，没有问题后，保存为.nts格式。 1.2：txt格式数据 1）另一种数据处理方法，首先在excel中得到数据，如下图（注意：第一行与第一种方法不同，1表示数据格式为rectangular data matrix；12B表示共12行（本例中表示12个个体，行标签位于数据主体的开始，B表示Beginning of each row），30L表示共30列（本例中表示30个位点，L：label表示列标签），0表示无缺失）。
或者如下图格式（其中第一行为1 12L 30L 0，解释略；第二行为每行的行标签；第三行为每列的列标签；第四行起为数据主体。）： 2）格式及数据都处理好之后，点文件另存为，保存为文本文件.txt格式。 3）得到txt格式文件后，即可直接用ntsys进行分析（只要格式正确，ntsys 可以对txt文件进行分析，而不用再转换或保存成.nts格式）。 1.3：直接采用NTedit进行数据的输入和保存 1）对于数据量不大的数据，可以直接采用NTedit进行数据的输入，如图所示： 2）数据输入好后，点击file>save file将数据保存.nts格式。 二. 计算遗传距离矩阵或相似性矩阵（distance matrix or similarity matrix）
故障录波分析系统使用说明书 一、概述 故障录波分析系统主要功能是对保护单元中保存的故障录波数据进行处理和分析。具体功能有故障点的选择、各通道数据的波形显示、波形的谐波分析、差分分析、向量分析、阻抗分析以及保护特性分析等。波形、差分、向量、阻抗和保护特性等分析都要求用图形显示。 二、基本功能 2.1数据读取及格式转换 系统读取从保护测控单元储存内存中的故障录波数据直接导出的文本文件，该文件最 大可储存10次录波数据，每次录波数据最大可记录26个测量通道数据。系统每一次录波 数据可以转换为电力系统暂态数据交换(COMTRADE )共用格式。 下图所示是各通道曲线设置窗口，可以设置各通道的名称、系数、比例等属性。 2.2波形显示 显示录波数据的瞬时数据曲线，以及分析后的差分曲线以及数据基波曲线。曲线的颜色、比例都有可以调
整。还可以选取需要显示的曲线，简单方便，直观形象。 波形显示窗口还给用户提供故障线和观察线的选定和显示功能。用户只要在波形上双击故障点坐标，波形上即会显示出一条黄色竖形的故障线；当用户按住鼠标左键在波形上移动时波形上会显示出两条浅蓝色的观察线，靠近鼠标下面的实线与左边的虚线之间的时间间隔为一个周期，此时观察谐波分析或者向量分析的数据是以实线所表示的时刻为准。 另外，在系统状态栏中还显示了观察实线的采样点及该点距离故障线的时间间隔。 事之拌⑹ 妇护工具① 帮脉少 tflQQl^in^Oal^l ? ： 釆拝点、丹iti-26.9ms 邂2.3差分分析 差分是指将每个当前采样点数据与前一采样点之差组成新的数列，分析该数列的基波幅值和相位。差分分析结果可以在基本信息窗口显示或者向量显示。
大数据分析及海量油田数据管理技术 2012年3月29日，美国联邦政府发布公告称将开发“大数据研发项目”，以最大限度地利用规模飞速增长的数字化数据。一石激起千层浪，“大数据”这一并不是非常新的术语再次引起了世界各方的高度重视。而大数据研究的核心并非数据的“量”有多大，而是如何有效、有序、系统地处理( 包括访问、收集、保护、存储、管理、分析、挖掘、共享、辅助决策等) 大量数据。因此也衍生出一个非常重要的研究领域—大数据分析( BDA) 。 一、大数据简述 有关大数据，目前定义较多。通常来讲，大数据指的是规模超过了当前典型数据库软件工具获取、存储、管理、分析能力的数据集。可以看出，这种描述实际上是一种动态的描述，因为当前的技术总是在不断发展。严格来说，“大数据”更像是一种策略而非技术，其核心理念就是以一种比以往有效得多的方式来管理海量数据并从中提取价值。可以从如下 4 个方面(“4 V”) 来阐述“大数据”理念。 (1) 数据类型多样( Variety)。即所处理的对象既包括结构化数据，也包括半结构化数据和非结构化数据。 (2) 数据处理高速( Velocity)。即各类数据流、信息流以高速产生、传输、处理。 (3) 数据规模海量( V olume)。即所需收集、存储、分发的数据规模远超传统管理技术的管理能力。 (4) 数据价值密度低( Value)。即大数据中的价值密度很低，因此也增加了价值挖掘的难度。由于海量数据中既包括结构化数据也包括非结构化数据，因此，分布式计算与分布式文件管理即成为了“大数据”策略的核心。 目前有关BDA，尚无明确定义。简而言之，就是将先进的分析技术用于大数据集。因此，BDA 主要关注两方面内容：大数据本身及分析技术本身; 如何将二者有机融合，以实现从大数据中提取有价值的情报并用以辅助决策之目的。 具体来说，可用于BDA 的分析技术包括了预测分析、数据挖掘、统计分析、复杂结构化查询语言( SQL) 等，以及那些可以支持大数据分析的数据可视化、人工智能、事实聚类、文本法分析、自然语言处理、数据库等相关技术。可以看出，大多数BDA 技术其实均可归入“发现分析”或“发掘分析”技术的范畴，而发现、发掘情报也是BDA 的主要目标之一。 可以看出，实际上很多BDA 技术并非什么新技术，只是由于其非常适用于“大数据”这一新兴对象，因此重新“焕发青春”。
Ntsys2.1软件使用详细说明 一. 数据处理方法 1.1：excel5/95格式数据 1）首先得到0/1数据，输入excel中，格式如图所示： 其中1表示数据格式为rectangular data matrix，12表示数据共12行（本例中表示12个个体），30表示数据共30列（本例中表示30个位点），0表示无缺失数据（若有缺失，则用1表示，缺失值可用-999或其它数字代替）。 2）格式及数据输入正确后，点击另存为excel5/95格式，命名为aflp01.xls。 3）采用NTedit数据编辑器打开所保存的文件file>open file in a grid，在文件类型中选择excel格式，找到要分析的文件并打开，查看是否有错误，或需要修改的地方，没有问题后，保存为.nts格式。 1.2：txt格式数据 1）另一种数据处理方法，首先在excel中得到数据，如下图（注意：第一行与第一种方法不同，1表示数据格式为rectangular data matrix；12B表示共12行（本例中表示12个个体，行标签位于数据主体的开始，B表示Beginning of each row），30L表示共30列（本例中表示30个位点，L：label表示列标签），0表示无缺失）。 或者如下图格式（其中第一行为1 12L 30L 0，解释略；第二行为每行的行标签；第三行为每列的列标签；第四行起为数据主体。）： 2）格式及数据都处理好之后，点文件另存为，保存为文本文件.txt格式。 3）得到txt格式文件后，即可直接用ntsys进行分析（只要格式正确，ntsys可以对txt
文件进行分析，而不用再转换或保存成.nts格式）。 1.3：直接采用NTedit进行数据的输入和保存 1）对于数据量不大的数据，可以直接采用NTedit进行数据的输入，如图所示： 2）数据输入好后，点击file>save file将数据保存.nts格式。 二. 计算遗传距离矩阵或相似性矩阵（distance matrix or similarity matrix） 对于0/1数据和定性数据：打开ntsys软件，在similarity模块中选择simqual，input file 中输入要分析的文件名称，如aflp01.nts，计算方法中矩阵系数coefficient选择dice，output file 命名输出文件名称如aflp01-dice。之后点compute，得到相似性矩阵。 注：1.本例中由于个体是按行排列的，所以要在By rows?进行勾选（□x表选中）。如果个体是按列进行排列的，则不勾选。 2.系数可根据要求选择不同的系数，如DICE，J，SM，PHI等。 3. DICE，J只能得到相似性矩阵，可以采用1-dice系数，或者1-J系数得到距离矩阵。 4.simqual只针对定性数据或二元数据（0/1），对于其它数据如DNA数据则采用simgend 进行遗传距离计算，对于定量数据或间隔数据则采用simint计算距离矩阵。 三. 聚类分析（clustering） 3.1 SAHN进行upgma聚类分析 1）在得到相似性矩阵或距离矩阵文件之后，采用clustering模块中的SAHN，input file 选择相似性矩阵文件，如aflp01-dice.nts，output file命名输出文件的名称，如aflp01-dice-upgma.nts，聚类方法中选择upgma，in case of ties选择find或者warn，点击compute 得到结果，在程序左下角可以看到图标，点击即可得到聚类结果。
中小学成绩分析系统2013版使用说明书 法律声明：本光盘所附软件属专利软件，软件作者享有自主知识产权。经本安装 盘外流的任何形式的软件副本都已带有软 件作者嵌入的注册用户的代号密码标识，用 于对侵权者的追踪。本安装盘只赋予购买本 软件的当事单位或个人非商业目的永久使 用权，软件的知识产权属软件作者拥有。任 何形式的侵权行为将受法律追究！ （2013年1月）
目录 直接点击以下目录可快速到达相应操作说明部分 1、安装 2、使用 2.1、考试名称设定 2.2、年级选择 2.3、学生 2.4、新建成绩 2.5、考试参数 2.5.1考生参数设置 2.5.1.1、班级围 2.5.1.2、考生围和统计围 2.5.2、科目参数 2.5.3、分析参数 2.5.4、科任参数 2.5.5、班级名称参数 2.6、成绩输入 2.6.1、逐个输入成绩 2.6.2、导入Excel或Dbf成绩 2.7、报表输出 3、参数设置说明 3.1、各班总分分数段及前X名分布表 3.2、各班各科分数段人数分布表 3.3、总分上线人数各班分布表 3.4、各班各科上线要数评估表 3.5、各班成绩综合分析表 3.5.1、样式一 3.5.2、样式二 3.5.3、样式三 3.5.4、样式四 3.5.5、样式五 3.5.6、样式八 3.5.7、T值表 3.5.8、M值表 3.5.9、ABCD等级制各班分布表 3.6、与教师相关的参数： 3.7、与成绩明细相关的参数 3.8、与成绩跟踪对比有关的参数 3.9、与成绩通知有关的参数 3.10、与扩展打印有关的参数 4、微代码设置 4.1、修改考试名称微代码 4.2、修改科目名称微代码 4.3、修改教师姓名微代码 4.4、修改年级名称微代码 5、报表设置 6、输出到Word文档 7、输出到Excel文档
基于海量数据的数据分 析方案设计 集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]
基于海量数据的数据分析方案设计 dataanalysisprogramdesignbasedonmassdata 摘要：随着互联网，移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们来到了一个海量数据的时代。随着数据积累的越来越多，现在许多行业大多面临基于海量数据的分析问题，该文从基于海量数据挖掘的分析方法出发，利用河南省2005到2009年交通事故的数据，设计了一个数据分析方案。 关键词：海量数据，数据挖掘，回归模型，方案 Abstract:withthedevelopmentofInternet,mobileInternetanddevelopmentofIntern etofthings,nobodycandenythatwecometoamassivedataera.Asdataaccumulatemorean dmore,manyindustriesarefacingproblemsbasedonlargeamountsofdataanalysis.Thi spaperibasedontheanalysisofmassdataminingmethodofHenanprovincefrom2005to20 09,usingthedataoftrafficaccidents,designesadataanalysisprogram. Keywords:massdata,datamining,regressionmodel,scheme 一、引言 随着信息技术的发展，人们积累的数据越来越多。事实上，数据本身是没有意义的，只有用以进行分析处理才真正起到作用。因此，可以说激增的数据背后更重要的是隐含的信息，人们希望能够对这些数据进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。 在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：数据量过大，数据中什么情况都可能存在；软硬件要求高，系统资源占用过高；要求很高的处理方法和技巧。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。 数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取出隐含在其中的、可信、新颖、人们事先不知道的、但又是潜在有用的模式的高级处理过程。数据挖掘是由统计学、人工智能、数据库、可视化技术等多个领域相融合而
企业客户行为大数据智能 分析系统 V1.0 使用说明书 安吉景卉信息技术有限公司 2014年2月20
一、目录
二、IIS的安装与配置 2.1安装IIS 若操作系统中还未安装IIS服务器，在Windows组件向导对话框中选中“Internet信息服务（IIS）”，按向导指示，完成对IIS的安装。如图3-1。 图2-1 2.2启动Internet信息服务（IIS） 在Internet信息服务（IIS）管理器中启动服务。如图3-2。 图2-2 2.3配置IIS IIS安装后，系统自动创建了一个默认的Web站点。用鼠标右键单击“默认Web站点”，在弹出的快捷菜单中选择“属性”，此时就可以打开站点属性设置对话框，在该对话框中，可完成对站点的全部配置。如图3-3。 2.4主目录与启用父路径 单击“主目录”标签，切换到主目录设置页面。页面可实现对主目录的更改或设置。如图3-4。
图2-3 图2-4 三、系统主界面 3.1软件的主要功能 3.1.1登陆页面 图3-1 3.1.2主界面 功能说明：进行企业客户信息的录入，客户管理的管理，包括客户管理，联系人管理、客户关怀管理、咨询投诉管理和短信平台五个子模块，如图3-2。 图3-2 点击主界面右上角的“办公管理”图标，选择图标“客户关系”，进入客户关系界面，如图3-3。左侧列表显示了各个子模块。 图3-3
3.1.3客户管理模块 功能介绍:可对客户详细信息进行录入、查询、查看、删除等，方面企业对客户的信息进行有效的管理。 1.新增客户 点击“新增”按钮录入新的客户信息，如图3-4，其中“客户类别”、“所在地区”、“职务”、“部门”等选项可通过下拉列表进行选择。 图3-4 填写完客户信息后点击按钮“添加分录”进行添加，添加后下面会出现刚才录入的客户信息，如图3-5，再点击“确定”按钮提交数据. 图3-5 数据提交后，在主界面会显示该客户的信息，如图3-6。点击操作栏中查看按钮“”、修改按钮“”和删除按钮“”，可以对该客户的信息进行查看、修改和删除。 图3-6 2.查询客户信息 页面的上方设有查询栏，可以根据客户输入客户的名称或登记的时间查询所需求的客户信息，如图3-7。
交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案
目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (8) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (8) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (8) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (9) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (9) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (9) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (10) 2.3.4 车辆二次识别需求 (10) 3 架构设计 (10) 3.1 总体应用架构 (10) 3.2 软件框架结构 (11) 3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (12) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (13) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (15) 4 功能设计 (15) 4.1 功能结构图 (15) 4.2 功能模块 (15) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (18) 4.2.3 信息查询 (19) 4.2.4 统计分析 (24) 4.2.5 技战法 (27) 4.2.6 车辆布控 (29) 4.2.7 系统设置 (30) 4.2.8 运维管理 (31) 5 数据库设计 (31) 5.1 数据库ER模型 (31) 5.2 数据库表 (31) 6 接口设计 (31) 6.1 接口分布图（接口关联图） (31)