基于数据一致性分析的仿真模型验证方法及工具研究

大数据分析的六大工具介绍

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。

数据完整性的验证方法、设备及计算机可读存储介质的生产技术

图片简介: 本技术介绍了一种数据完整性的验证方法、设备及计算机可读存储介质，该方法包括步骤：数据终端发送验证待验证数据块完整性的完整性验证请求给云服务器，以供所述云服务器在接收到所述完整性验证请求后，发送所述待验证数据块对应的数据记录值给授权终端；接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到数据证明；根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性。本技术通过数据证明来验证云服务器中存储数据的完整，且在验证数据完整性的过程中，不需要传输所需验证的数据的原始数据，避免了用户数据的泄露，提升了数据安全性，保护了用户的隐私。 技术要求 1.一种数据完整性的验证方法，其特征在于，所述数据完整性的验证方法包括以下步骤： 数据终端发送验证待验证数据块完整性的完整性验证请求给云服务器，以供所述云服务器在接收到所述完整性验证请 求后，发送所述待验证数据块对应的数据记录值给授权终端； 接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到数据证明； 根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性。 2.如权利要求1所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到数据证明的步骤包括： 接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到的数据证明，其中，所述数据证明是由所述授权终端通过所述数 据记录值生成辅助多项式，并生成辅助参数，根据所述辅助多项式和所述辅助参数生成数据证明。 3.如权利要求1所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性的步骤包括： 获取预存的验证公钥和多项式承诺； 基于双线性映射性质，根据所述验证公钥、所述多项式承诺和所述数据证明验证所述云服务器存储的所述待验证数据 块的完整性。 4.如权利要求1所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性的步骤之后，还包括： 获取加密后的待更新数据块，将所述待更新数据块发送给云服务器，以供所述云服务器在接收到所述待更新数据块 后，更新所述待更新数据块对应的数据记录值。 5.如权利要求4所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述获取加密后的待更新数据块的步骤之后，还包括：

数据验证方法与设计方案

本技术提出了一种数据验证方法，其包括服务器，服务器是用以接收第一纪录数据，服务器会根据接收时间以及第一纪录数据的种类对第一纪录数据进行编号并产生第一编号数据，服务器对第一编号数据进行加密并产生第一加密数据后服务器公告第一加密数据，当对第一纪录数据进行验证时，服务器对第一编号数据再次进行加密并产生第二加密数据，服务器判断第一加密数据以及第二加密数据是否相同，当判断结果为否，第一编号数据已被修改。 技术要求 1.一种数据验证方法，其包括服务器，所述服务器是用以接收并储存多个纪录数据，所述数据验证方法包括以下步骤： 所述服务器接收第一纪录数据； 所述服务器根据接收时间以及所述第一纪录数据的种类对所述第一纪录数据进行编号并 产生第一编号数据； 所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第一加密数据； 所述服务器公告所述第一加密数据； 所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第二加密数据；以及 所述服务器判断所述第一加密数据以及所述第二加密数据是否相同，当判断结果为否， 所述第一编号数据已被修改。

2.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第一加密数据的步骤更包括： 所述服务器使所述第一加密数据与至少一加密数据同时加密并产生第一加密数据群组。 3.根据权利要求2所述的数据验证方法，其中所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第二加密数据的步骤更包括： 所述服务器使所述第二加密数据与所述至少一加密数据同时加密并产生第二加密数据群组。 4.根据权利要求3所述的数据验证方法，其中所述服务器公告所述第一加密数据的步骤更包括： 所述服务器公告所述第一加密数据群组。 5.根据权利要求4所述的数据验证方法，其中所述服务器判断所述第一加密数据以及所述第二加密数据是否相同，当判断为否，所述第一编号数据已被修改的步骤更包括： 所述服务器判断所述第一加密数据群组以及所述第二加密数据群组是否相同，当所述判断结果为否，所述第一编号数据已被修改。 6.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中，所述纪录数据为网页浏览纪录、档案编辑纪录、档案新增纪录或档案删除纪录。 7.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中，所述服务器更包括储存单元，用以储存所述第一纪录数据、所述第一编号数据、所述第一加密数据、所述第二加密数据、所述第一加密数据群组以及所述第二加密数据群组。 8.根据权利要求2所述的数据验证方法，其中，所述服务器更包括网络单元，所述服务器透过所述网络单元以电子邮件、电子公布栏或网站等公开公告的方式公告所述第一加密数据或所述第一加密数据群组。 9.根据权利要求1所述的数据验证方法，其更包括：

数据业务的数据一致性管理办法

数据业务的数据一致性管理办法 第一章总则 随着数据业务的迅猛发展，数据不一致问题逐渐显现。数据不一致性产生的成因复杂，由此造成业务、计费及服务等一系列问题。为了进一步规范数据业务的数据一致性管理工作，广东公司数据部特制定本办法。 本管理办法适用范围包括但不限于数据业务涉及的系统、业务、营销活动的数据一致性管理工作。广东省范围数据业务的数据一致性管理工作应遵守本办法，各相关部门及地市公司需致力提高数据业务数据的准确性、完整性、时效性，从而保证各渠道的数据一致性。 第二章概况 数据业务的数据不一致性危害非常大，各相关部门及地市公司务必深刻认识到严重性，重视数据一致性管理工作。 一、数据不一致性的成因 数据业务各个系统平台的建设时间不同、分工不同，整体规划又是在实践中不断得以完善。由于同步数据交互环节的多样性、数据业务开通渠道不统一、数据业务逻辑复杂、数据业务流程和管理制度不完善等原因，导致产生不一致数据。 二、数据不一致性的危害性

首先，资费争议，用户有计费而无享受到服务，易引发客户对计费不满投诉。然后，收入流失风险，用户享受到服务而无计费，易引发合作伙伴对结算费用质疑。其次，用户服务争议，可能导致客户业务受理请求无法通过正常渠道受理，引发用户对于服务质量的投诉，影响业务正常推广。最后，影响深度营销效果，各种营销活动开展涉及的数据不准确，相应营销效果大打折扣。 三、数据一致性的重要意义 数据业务的数据一致性非常重要，此项工作的提升有利于降低客户服务投诉、提高客户满意度、提升企业整体竞争力等，能够促进发现系统中存在的风险与漏洞，及时进行处理避免经济损失。 第三章数据一致性的闭环管理数据业务的数据涉及维度甚广，包括但不限于系统、业务、营销活动，既有技术问题也有管理问题，任何环节的疏漏和失误都会导致问题发生，需要对每个环节进行严格把控。各相关部门及地市公司需从事前科学防范、事中监控处理、事后总结提升三个环节开展工作，形成科学的数据业务数据一致性动态闭环管理。 一、事前环节，科学防范 1、建立多方沟通协调的常态化工作体系 由于数据业务的数据涉及环节众多，需要建立一个能够顺利进行多部门间沟通和协调的常态化工作体系，包括各业务部门、地市公司、网管、业务平台厂家、业务负责人、营销活动负责人等等，明确各主

市场调查数据分析方法和手段

第四编市场调查中的数据分析 第一节调查问卷的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。按照事先调查方案的计划，尽量确保每份问 卷都是有效问卷（所谓“有效”问卷，指的是在调查 过程中按照正确的方式执行完成的问卷）。问卷回 收以后，督导员必须按照调查的要求，仔细的检查 问卷。检查问卷的目的在于将有错误填写，或者是挑出不完整或不规范的问卷，保证数据的准确性。所谓错误填写即出现了那些不合逻辑或根本不可能的结果，通过对调查员的复核，可以检查出哪些调查员没有按照调查的要求去访问，那么，该调查员完成的问卷可能存在很多问题。还有可能出现漏答了某些必须回答的问题，比如被访者的人口特征等基本情况，造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况，不管是由于调查员造成的还是被访者的原因，通常有两种方式进行补救：对于出现漏答的问卷，通常要求调查员对受访者进行重访，以补充未答的问题；如果不便于重访或重访后的问卷还有问题，数目不是很多，可以当作缺失值计。如果数量非常大，这份问卷就只能当作废卷处理，并且按照被访对象的抽样条件，补作相关的样本。 问卷检查

问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查，目的是要确定哪些问卷可以接受，哪些问卷要作废。检查的要点包括：（1）规定详细的检查规则，一份问卷哪些问题是必须填写完整的，哪些问题出现缺失时可以容忍等，使督导员明确检查问卷的每一项流程。 （2）对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查，以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问，并且完整的记录在问卷恰当的位置。 （3）应该将问卷分成三种类型，一种是完成的问卷，一种是作废的问卷，第三种是有问题的问卷，但是通过追访还可以利用的问卷。 （4）如果抽样中有配额的要求，那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析，确定问卷是否完成配额的要求，以便及时的补充不足的样本。 （5）通常有下面的情况的问卷是不能接受的：所回收的问卷明显不完整，缺了一页或者多页；问卷中有很多内容没有填答；问卷的模式说明调查员（被访者）没有理解或者遵循访问指南回答等；问卷的答案几乎没有什么变化，如在态度的选项上全部选择第ｘ项的情况；问卷的被访者不符合抽样要求；问卷的回收日期超过了的访问的时限等。 问卷的校订

数据完整性检查要点

数据完整性检查要点 数据完整性 数据完整性（data integrity）：是指数据的准确性和可靠性，用于描述存储的所有数据值均处于客观真实的状态。 –并不是计算机化系统实施后才出现的 –适用于电子数据和手工（纸质）数据 –企业应当处于一种基于数据完整性风险的可接受控制状态数据的属性 基本原则 A（attributable）—可溯源 L（legible）—清晰 C（contemporaneous）—同步 O（original or true copy）—原始或真实复制 A（accurate）—准确 数据 人工观察填写的纸质记录 仪器、设备通过复杂的计算机化系统产生的图谱或电子记录。

纸质记录 对文件和记录版本（变更）进行控制 对原始空白记录进行控制 对空白记录的发放进行控制 对已填写记录的修改进行控制 图谱或电子记录 电子方式产生的原始数据采用纸质或PDF格式保存应当显示数据的留存过程，以包括所有原始数据信息、相关审计跟踪和结果文件、每一分析运行过程中软件/系统设置标准 一个给定的原始数据系列重建所需的所有数据处理运行情况（包括方法和审计跟踪），经过确认的复本。 一旦打印或转换成静态PDF，图谱记录则失去了其被再处理的能力，不能对基线或隐藏区域进行更详细的审核或检查。 以数据库格式存在的动态电子记录则可以进行追踪、趋势分析和查询、查看隐藏区域，放大基线以将积分情况查看的更清楚。 数据审计跟踪 数据审计跟踪（audit trial）：是一系列有关计算机操作系统、应用程

序及用户操作等事件的记录，用以帮助从原始数据追踪到有关的记录、报告或事件，或从记录、报告、事件追溯到原始数据。 如果计算机系统用于电子捕获、处理、报告或存贮原始数据，系统设计应能保持提供全面审计追踪的保存，能够显示对数据进行的所有更改。 对数据的所有更改，应可以显示做这些更改的人，更改均应有时间记录，并给出理由。 用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力。 不需要包括每个系统活动（例如，用户登录/退出，键盘敲击等）。 通过对经过设计和验证的系统报告进行审核来达到目的。 必须是商业电子管理系统吗？只要能够达到GMP的要求，纸质追踪和半纸质半电子系统也能被接受。 值得关注的问题 对于数据完整性提出详细要求： –计算机化系统应当记录输入或确认关键数据人员身份

输入数据校验与查错的两种方法

输入数据校验与查错的两种方法 在数据库管理系统输入模块的开发中，如何提高输入数据的正确性是开发者应考虑的一个重要问题。为了提高输入数据的正确性，其基本的功能要求是：①输入操作简单、轻松；②输入效率高，即具有重复内容自动复制和简易代码输入替代功能；③输入格式美观大方；④具有醒目的提示等。然而，仅有这些功能要求是不够的，它们不能从根本上提高输入数据的正确性。因为，大量的原始数据的输入是件繁琐而又单调的工作，难免出错。所以，必须要有更严格、更有效的科学方法和手段来提高输入数据的正确性。在实际工作中，笔者探索了输入数据校验与查错的两种方法，供数据库管理系统的开发者参考。 1.边输入边校验法 在这种方法中，假若输入数据有错，则要求数据录入者立即更正错误。这种方法常常用于所输入的数据具有某种规律和特征，若数据录入者键入的数据违背了这个规律和特征，即立即给出输入出错警告，并强制性要求数据录入者对当前输入的数据给予修正。例如，在财务管理系统中，一张“记帐凭证”一般有借方金额和贷方金额两栏数字。会计制度要求同一张凭证中借方金额合计和贷方金额合计必须相等。根据这一特征，所以在开发“记帐凭证”数据输入程序时，程序应能自动判断，在一张“记帐凭证”的数据输入结束后，借方金额合计与贷方金额合计是否相等，若不相等，应强制要求数据输入者立即重新输入。又例如，在每年的高考中，考生的成绩数据有一部分要通过人工评分后，然后由专人输入计算机。对于考生成绩数据，它所具有的特征是：每题的最高分和最低分(零分)是确定的，并且均为数字字符。根据这个特征，在开发的考生成绩数据管理系统的输入模块中，应具有如下功能，即在每题数据输入结束后，自动判断输入的分数值是否符合上述规律，若不符合，则应立即发出警告，并强制要求录入者重新输入。 2.双工输入比较法 所谓双工输入比较法，就是将同一批数据由两个输入人员在不同的时间和不同的终端上分别录入，并且形成两个临时数据库文件，然后由第三个人在程序的作用下对两个库文件中的数据进行逐项比较并进行确认或修改。在这种方法中，尽管同一批数据被录入了两次从而造成了数据冗余和影响了录入进度，但对于被录入的数据不存在明显的规律和上述第一种方法不能查出输入出错的场合，以及对输入数据的正确性要求很高的场合，是一种不可缺少的和行之有效的方法，因为，两个数据录入者都同时在某处出错的机会极少，故这种方法可以极大地减少出错率。根据概率论原理，如果两数据录入者各自的出错率为百分之一，则双工输入法的出错率仅为万分之一。双工输入比较法在FoxPro环境下的基本算法是： ①将同一批数据由两个录入者在不同时间和不同的终端上录入，并存入两个不同名的库文件中。 ②输入“①”中产生的两个库文件名。

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具 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，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】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。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 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，他们需要专门设计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。 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 是以一种可靠、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。

数据完整性检测工具Tripwire

数据完整性检测工具：Tripwire 作者：nixe0n 综述 作为一个系统管理员，你需要保护自己的系统不被攻击者的侵入，但是系统非常庞大，这对你来说恐怕有些勉为其难了。Tripwire能够为你提供帮助，它不是为了抵御攻击者设计的，然而它能够帮助你判断系统的一些重要文件是否被攻击者修改。1992年，还在Purdue大学COAST实验室的 Gene H.Kim和Eugene H. Spafford开发了tripwire。它们的目的是建立一个工具，通过这个工具监视一些重要的文件和目录发生的任何改变。1997年，Gene Kim和W.Wyatt Starnes发起成立了Tripwire公司。他们成立这个公司的目的之一是发布一个能够用于更多平台的商业升级版本。Tripwire3的商业版本非常昂贵(这客观上促使aide的诞生)。 但是，到了2001年3月，情况发生了变化。Tripwire公司发布了Linux下的开放源码版本Tripwire-2.3.1，这个版本使用GPL作为许可证，代码是基于商业版的Tripwire-2.x。这无疑是一个好消息，最新的Redhat 7.x就包含了Tripwire-2.3.1的RPM软件包。 在1992年，Tripwire开发之初，只有很少的UNIX安全工具。 COPS (Computer Oracle and Password System)是一个能够支持很多UNIX平台的安全工具集。自从1989年，就开始自由分发，它使用CRC(循环冗余校验)监视系统的文件。但是，COPS有很多不足，例如：它不能监视文件索引节点(inode)结构所有的域。 TAMU是一个脚本集，以和COPS相同的方式扫描UNIX系统的安全问题。TAMU通过一个操作系统的特征码数据库来判断文件是否被修改。不过，它不能扫描整个文件系统，而且每当操作系统升级和修补之后，需要升级自己的特征码数据库。 Hobgoblin使用一个模板来检验文件系统，Hobgoblin运行时，会把系统文件和自己的数据库进行对比，以此来判断系统文件是否被修改。然而，如果文件系统改变，却没有办法对它的数据库进行升级。 ATP能够做一个系统快照并建立一个文件属性的数据库。它使用32位CRC和MD校验文件，而且每当检测到文件被修改，它会自动把这个文件的所有权改为root。和COPS、TAMU以及Hobgoblin相比，这个特征是独一无二的。

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

计算机验证与数据完整性十大误区

计算机验证与数据完整性十大误区 附录《计算机化系统》已于2015年12月1日生效，相关的“技术标准、管理文件、操作SOP”，大家突击一下也就补齐了，关键是“计算机验证和数据完整性”，把很多人都快逼疯了！ 各种培训课件满天飞、各家供应商八仙过海，技术文章掺杂了恐吓语言，那边厢闹哄哄风生水起，这边厢迷糊糊诚惶诚恐，我都快被吓傻了！ 对于计算机验证，对于数据完整性，我陆陆续续也参加了6、7次的培训，质量管理的听不懂计算机基础知识和数据完整性技术手段，技术人员听不懂GMP知识和验证程序，技术和GMP之间的距离，确实还很远！ 每次我都会提醒大家，计算机并不是什么特殊的东西，他只是一种自动化控制工具，是设备或者系统不可分割的一部分，是设备或者系统的一个关键部件，计算机已经渗透到我们生活和工作的方方面面，对他的管理和验证，没有必要搞得那么神神秘秘、高深莫测，蒲公英论坛早有文章揭开了“计算机验证的神秘面纱”，很多人还是执迷不悟！ 误区一 计算机化系统要有一套完整、独立的文件体系 很多人认为计算机化系统必须有单独的《计算机化系统管理规程》、《计算机化系统验证主计划》、《计算机化系统变更管理规程》、《计算机化系统偏差管理规程》、《计算机化系统操作管理规程》、《计算机化系统维护管理规程》……单独的预防性维护计划、单独的供应商评估文件、单独的人员岗位职责和资质确认规程……甚至认为，每一个计算机系统要有单独的风险评估文件、每一个计算机系统要有单独的与被控对象分开的操作SOP、与被控对象分开URS/FAT/DQ/IQ/OQ/PQ，反正，只要别的设备有的，计算机化系统也要有，恨不得为“计算机化系统”另外建立一套完整的独立的GMP体系文件！ 误区二 这不管新旧计算机系统都需要全流程的确认与验证 新的法规明确提出了计算机化系统验证的要求，很多人认为一定要有与被控对象分开的、独立的计算机系统的URS/FAT/DQ/IQ/OQ/PQ，殊不知，离开了自控系统，设备根本无法操作，更无法单独做OQ/PQ，而单独做计算机系统的确认与验证，离开了被控对象，除了IQ，其它做得都毫无意义。 《确认与验证》附录明确规定： 企业应当对新的或改造的厂房、设施、设备按照预定用途和本规范及相关法律法规要求制定用户需求，并经审核、批准。 新的或改造的厂房、设施、设备需进行安装确认。

产品经理做市场调研和数据分析的方法

产品经理为什么要做市场调研？调研的目的是什么？ 我们在做市场调研前，必须有一个自己的调研思路：调研目的、调研对象、需要收集的

数据、需要达到的效果等。只有有了明确的目标，才能获得更加有效的数据。 1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订MRD； 2、为领导在会议上PK提供论据； 3、提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会进而系统、客观地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源； 4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务； 5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求； 6、找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路； 7、调研到最后，目标越明确，需求确明确，也就会觉得，产品越难做，难以打开市场等； 8、对于全新的产品，调研前PM必须先自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。 二、市场调研的方式方法有哪些？怎样确定调研的维度？ 1、问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、田野调研、用户访谈、用户日志、入户观察、网上有奖 调查； 2、做人物角色分析：设置用户场景、用户角色进行模拟分析； 3、情况推测分析； 4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开（不同的产品从不同的层次来确定调研的维度） 三、如何整理市场调研的数据？ PS:对收集到的调研数据，我们需要整理出那些有效的数据，对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。 通过市场调研，我们收集了不少的数据，这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的体现。作为产品经理，我们视这些数据为宝贝，我们需要将这些数据进行整理，让他们变为珍宝。那我们该如何整理呢？

常用各种数据校验方法源代码

常用各种数据校验方法源代码Borland C++ Builder5.0 //----------------------------------------------------------------------------- //定义数据类型缩写形式 typedef unsigned char uchar; //无符号字符 typedef unsigned short ushort; //无符号短整型 typedef unsigned long ulong; //无符号长整型 typedef unsigned int uint; //无符号整型 typedef DynamicArray TByteDynArray; //动态定义字节数组 //CRC8位校验 uchar CRC8Valid(const uchar* puchData, int len) { uchar crc8 = 0; while (len--) { crc8 = crc8 ^ (*puchData++); } return crc8; } //--------------------------------------------------------------------------- //CRC8位校验 uchar CRC8Valid(const TByteDynArray puchData, int len) { uchar crc8 = 0; int index = 0; while (len--) { crc8 = crc8 ^ puchData[index++]; } return crc8; } //--------------------------------------------------------------------------- //和校验 uchar SumValid(const uchar* puchData, int len) { uchar crc8 = 0; while (len--) { crc8 = crc8 + (*puchData++); } return crc8; } //---------------------------------------------------------------------------

云存储环境下数据完整性验证技术研究

云存储环境下数据完整性验证技术研究 随着云计算技术的快速发展,云存储模式的出现为用户数据的存储和访问带来了便捷性,越来越多的用户将数据存储到云服务提供商(Cloud Service Provider,CSP)处,但是用户无法确保存储在云端的数据是完整和可用的,这些数据有可能遭受到CSP或恶意用户的查看或修改,数据存储的安全性受到了严峻的挑战。为了解决这个问题,本文主要从用户端和云服务器角度研究云存储环境下数据完整性验证技术。 一方面,针对云服务器端保障用户数据完整性、可用性和隐私性等方面的问题,本文提出了基于多副本的数据完整性验证方案和基于地理位置属性的数据完整性验证方案;另一方面,针对用户端的数据安全访问和安全存储等方面的问题,本文提出了基于用户共享数据的完整性验证方案和基于跨用户重复数据删除的完整性验证方案。论文的主要工作和创新点如下:(1)基于双线性映射的签名机制和多分支认证树特性,提出了一种基于多副本数据完整性验证方案。 该方案通过使用随机掩码技术对密文进行处理确保数据隐私性,采用多分支认证树来提高数据分块的签名效率,能够支持数据动态更新操作。此外,引入第三方审计者对多副本数据进行批量审计以减少计算开销。 分析表明,该方案具有较好的效率,能够支持数据隐私保护和抗伪造攻击,任意敌手无法通过伪造签名证据通过完整性验证。(2)基于BLS签名技术和距离边界协议,提出了一种基于地理位置属性的数据完整性验证方案。 该方案采用随机掩码技术对副本数据进行处理以增强了数据隐私性;利用距离边界协议来检测用户数据是否存储在CSP所宣称的地理位置;通过采用基于BLS签名技术,实现签名信息的聚合运算,并支持多副本数据批量审计。分析表明,

数据完整性检查要点

数据完整性检查要点 本文通过梳理数据核查全过程，列出GMP 核查中数据完整性检查要点内容，包括：基本原则、数据记录（纸质、图谱或电子记录）、审计跟踪、计算机系统检查 4 个要点。并附上具体问题和小结，以供读者阅读讨论。 数据完整性 数据完整性（data integrity）：是指数据的准确性和可靠性，用于描述存储的所有数据值均处于客观真实的状态。 –并不是计算机化系统实施后才出现的 –适用于电子数据和手工（纸质）数据 –企业应当处于一种基于数据完整性风险的可接受控制状态数据的属性 基本原则- ALCOA A（attributable）—可溯源 L（legible）—清晰 C（contemporaneous）—同步 O（original or true copy）—原始或真实复制 A（accurate）—准确 数据记录 数据定义 人工观察填写的纸质记录 仪器、设备通过复杂的计算机化系统产生的图谱或电子记录 纸质记录 对文件和记录版本（变更）进行控制 对原始空白记录进行控制 对空白记录的发放进行控制 对已填写记录的修改进行控制 图谱或电子记录 电子方式产生的原始数据采用纸质或PDF格式保存应当显示数据的留存过程，以包括所有原始数据信息、相关审计跟踪和结果文件、每一分析运行过程中软件/系统设置标准 一个给定的原始数据系列重建所需的所有数据处理运行情况（包括方法和审计跟踪），经过确认的复本。 一旦打印或转换成静态PDF，图谱记录则失去了其被再处理的能力，不

能对基线或隐藏区域进行更详细的审核或检查。 以数据库格式存在的动态电子记录则可以进行追踪、趋势分析和查询、查看隐藏区域，放大基线以将积分情况查看的更清楚。 数据审计跟踪 数据审计跟踪（audit trial）：是一系列有关计算机操作系统、应用程序及用户操作等事件的记录，用以帮助从原始数据追踪到有关的记录、报告或事件，或从记录、报告、事件追溯到原始数据。 如果计算机系统用于电子捕获、处理、报告或存贮原始数据，系统设计应能保持提供全面审计追踪的保存，能够显示对数据进行的所有更改。但不需要包括每个系统活动（例如，用户登录/退出，键盘敲击等）。通过对经过设计和验证的系统报告进行审核来达到目的。 对数据的所有更改，应可以显示做这些更改的人，更改均应有时间记录，并给出理由。用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力。 Q：必须是商业电子管理系统吗？ A：只要能够达到GMP 的要求，纸质追踪和半纸质半电子系统也能被接受。 对于数据完整性提出详细要求 –计算机化系统应当记录输入或确认关键数据人员身份 –只有经授权人员，方可修改已输入的数据 –每次修改已输入的关键数据均应当经过批准，并应当记录更改数据的理由 –人工输入关键数据时，应当复核输入记录以确保其准确性 –对于电子数据和纸质打印文稿同时存在的情况，应当有文件明确规定以电子数据为主数据还是以纸质打印文稿为主数据 –以电子数据为主数据时，应当满足以下要求： （一）为满足质量审计的目的，存储的电子数据应当能够打印成清晰易懂的文件。 （二）必须采用物理或者电子方法保证数据的安全，以防止故意或意外的损害。日常运行维护和系统发生变更（如计算机设备或其程序）时，应当检查所存储数据的可访问性及数据完整性。 （三）应当建立数据备份与恢复的操作规程，定期对数据备份，以保护存储的数据供将来调用。备份数据应当储存在另一个单独的、安全的地点，保存时间应当至少满足本规范中关于文件、记录保存时限的要求。

试验大数据的异常值地检验及剔除方法

目录 摘要..................................................................................................................................... I 关键词................................................................................................................................ I 1 引言 (1) 2 异常值的判别方法 (1) 2.1检验（3S）准则 (1) 2.2 狄克松（Dixon）准则 (2) 2.3 格拉布斯（Grubbs）准则 (3) 2.4 指数分布时异常值检验 (3) 2.5 莱茵达准则（PanTa） (4) 2.6 肖维勒准则（Chauvenet） (4) 3 实验异常数据的处理 (4) 4 结束语 (6) 参考文献 (7)

试验数据异常值的检验及剔除方法 摘要：在实验中不可避免会存在一些异常数据，而异常数据的存在会掩盖研究对象的变化规律和对分析结果产生重要的影响，异常值的检验与正确处理是保证原始数据可靠性、平均值与标准差计算准确性的前提.本文简述判别测量值异常的几种统计学方法，并利用DPS软件检验及剔除实验数据中异常值，此方法简单、直观、快捷，适合实验者用于实验的数据处理和分析. 关键词：异常值检验；异常值剔除；DPS；测量数据

1 引言 在实验中，由于测量产生误差，从而导致个别数据出现异常，往往导致结果产生较大的误差，即出现数据的异常.而异常数据的出现会掩盖实验数据的变化规律，以致使研究对象变化规律异常，得出错误结论.因此，正确分析并剔除异常值有助于提高实验精度. 判别实验数据中异常值的步骤是先要检验和分析原始数据的记录、操作方法、实验条件等过程，找出异常值出现的原因并予以剔除. 利用计算机剔除异常值的方法许多专家做了详细的文献[1]报告.如王鑫，吴先球，用Origin 剔除线形拟合中实验数据的异常值；严昌顺．用计算机快速剔除含粗大误差的“环值”；运用了统计学中各种判别异常值的准则，各种准则的优劣程度将体现在下文. 2 异常值的判别方法 判别异常值的准则很多，常用的有t 检验（3S ）准则、狄克松（Dixon ）准则、格拉布斯（Grubbs ）准则等准则.下面将一一简要介绍. 2.1 检验（3S ）准则 t 检验准则又称罗曼诺夫斯基准则，它是按t 分布的实际误差分布围来判别异常值，对重复测量次数较少的情况比较合理. 基本思想：首先剔除一个可疑值，然后安t 分布来检验被剔除的值是否为异常值. 设样本数据为123,,n x x x x L ，若认j x 为可疑值.计算余下1n 个数据平均值

云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R

调查问卷数据SPSS分析中—多项选择问题处理方法

SPSS多项选择问题处理方法 多项选择题是定量问卷调查中常见的封闭式选择题，这种选择题的出现可以在确定的范围内更多的考察被调研对象的看法。在针对消费者的调研中，这种选择题多是出现在针对品牌知名度，包括提示前知名度、第一提及率，提示后知名度的分析中。 ?常见的分析方法 一般的研究分析手段主要应用包括EXCEL与SPSS在内的频次分析，然后再将在不同数据字段同一类选项数据进行加总，然后再以被调研对象的总体数量为基数，二者相除来得到多项选择题中各选项在总体中的占有率，这种各选项占有率的加总大于1。 例如某类产品品牌知名度调查中，关于该类产品您能想起哪些品牌？ 01 品牌A 02品牌B 03品牌C 04品牌D 05品牌E 06品牌F 07其它品牌_____ 该问题在数据字段设计时最少要设计10个字段以供数据录入与分析。按上面的数据分析方法，先在这10个字段中进行分别的频次计算，然后进行加总再除以总基数，得到该选项的总体占有比率。以A选项为例： （01字段中A的占有率+02字段中A的占有率+ …… +06字段中A的占有率）/被调对象总数=A的占有率以此类推分别计算出其它品牌的占有率，频次计算次数与分类加和计算次数比较繁杂，其工作量在被选项较少时还算省事，但当被选项数量在十几个、二十几个甚至三十几个时，该分析方法则极大降低了分析人员的工作效率。 ?高效率数据分析方法 运用SPSS重组再分析的数据方法将极大提高数据分析效率并降低人为计算失误。 在SPSS数据库中运用 “Multiple Response”对多组数据进行组合再定义，这样会针对每个单一选择题定义出一个新的字段组，在新字段组中对变量区间进行定义，再针对新字段组进行频次分析。当完成单一字段设置后，可运用程序段对其它多项选择题进行再利用分析，这样可以大大提高多项选择题数据分析效率。 分析程序例举： ************** MULT RESPONSE GROUPS=$tsh '新字段组名称' (var00018 var00019 var00020 var00021 var00022 var00013 var00014 var00015 var00016 var00017 (1,111))