腾讯云-弹性MapReduce服务平台概述
弹性MapReduce服务平台
产品概述
目录
产品简介产品概述 (4)
简介 (4)
功能特性 (4)
产品优势 (5)
灵活 (5)
可靠 (5)
安全 (5)
易用 (5)
节约成本 (5)
产品功能 (7)
弹性伸缩 (7)
存储计算分离 (7)
运维支撑 (7)
安全 (8)
应用场景 (9)
离线数据分析 (9)
流式数据处理 (9)
分析 COS 数据 (10)
节点类型说明 (12)
组件版本 (13)
版本历史 (15)
2019.12.26 (15)
2019.12.17 (15)
2019.11.04 (15)
2019.10.17 (15)
2019.09.18 (15)
2019.08.07 (16)
2019.08.01 (16)
2019.07.05 (16)
2019.06.18 (16)
2019.05.17 (16)
2019.05.07 (17)
2019.03.29 (17)
2019.03.04 (17)
2019.01.15 (17)
产品简介
产品概述
19-04-24 20:02:36
简介
弹性 MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，为企业及用户提供安全稳定的大数据处理解决方案。
功能特性
弹性 MapReduce 的软件完全源于开源社区中的 Hadoop 软件，您可以将现有的大数据集群无缝平滑迁移至腾讯云上。弹性 MapReduce 产品中集成了社区中常见的热门组件，包括但不限于 Hive、Hbase、Spark、Presto、Sqoop、Hue 等，可以满足您对大数据的离线处理、流式计算等全方位需求。
弹性 MapReduce 无缝集成了腾讯云对象存储（COS）服务，您可将原本存储于 HDFS 中的文件放置在可无限扩展、存储成本低且高可靠的 COS 中，实现计算存储分离。依托于 COS，您可以在需要的时候创建集群，并在任务完成后销毁集群。与此同时，您无需担心数据的丢失。按需创建的集群，可以大幅度降低您的大数据处理成
本。
弹性 MapReduce 采用了5种节点类型：Master 节点、Core 节点、Task 节点、Router 节点和 Common 节点。各类型节点作用，请参见节点类型说明。
弹性 MapReduce 目前支持了众多资源规格，您可以采用 EMR 标准型、内存型、高 IO、计算型及大数据机型实例作为计算资源。若您需要在黑石物理主机上部署 Hadoop 集群，请提交工单联系我们。
产品优势
19-04-24 20:02:44
与自建 Hadoop 相比，弹性 MapReduce 能提供更方便、更安全、更可靠的云端 Hadoop 服务。
灵活
只需几分钟即可获得一个安全可靠的 Hadoop 集群，以运行 Hive、Spark、Presto 等主流开源大数据计算框架。
可对一个已有的弹性 MapReduce 集群进行快速的弹性伸缩，以在变动的业务部门数据分析需求与高昂 IT 硬件成本之间快速获得平衡点。
可靠
Master 节点容灾设计，备节点秒级拉起，保障大数据服务可用性。
完善的监控体系建设，您可以通过短信渠道秒级感知集群组件及任务的运行异常状况。
支持将 Hive 元数据存放于 TencentDB，元数据可靠性达99.9996%。
支持分析存放于 COS 的高存储耐久性的 PB 级数据。
集群默认开启回收站功能。
安全
可通过便捷的 VPC 网络安全隔离手段规划托管 Hadoop 集群网络策略，支持网络 ACL 和安全组，可从子网和主机维度筛选流量，全方位满足网络安全需求。
腾讯云品质的安全加固服务为 EMR 集群提供一体化的安全服务，涵盖网络防护、入侵检测、漏洞防护等。
易用
可以响应业务需求创建不同版本的集群分析 COS 上的同一份数据。
可以借助开箱即用的 Hue、Oozie 等社区组件随心分析位于数据节点或 COS 上的 PB 级数据，无需担心产生任何知识迁移成本。
节约成本
通过 EMR 服务，可以按业务曲线随心伸缩托管 Hadoop 集群，缩减高昂的硬件成本。
丰富的运维工具支持，大幅提升运维工作效率，让工程师更专注于业务本身的商业价值，摆脱重复搭建监控、安全、运维工具等基础设施。
产品功能
19-04-24 20:02:49
弹性 MapReduce 结合云技术和 Hadoop、Hive、Spark、Storm 等社区开源技术，为您提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端 Hadoop 服务。其主要功能体现在以下方面：
弹性伸缩
分钟级集群创建
通过控制台数分钟就可创建一个安全、稳定的云端托管 Hadoop 集群。
分钟级集群扩缩容
仅需数分钟即可对现有 EMR 集群进行平滑扩缩容，以适应互联网业务需求的快速变化。
API 支持
支持通过 API 方式便捷的在程序中创建、扩缩容、销毁 EMR 集群。
存储计算分离
集群内存储计算分离
集群内支持按照存储节点、计算节点的模式来规划云端 Hadoop 集群，以支持客户对计算节点的随意伸缩来降低硬件成本。
基于 COS 的存储计算分离
支持把待分析海量数据存放于 COS，在通过 COS 规模化效应降低存储成本的同时，您还可以创建不同 EMR 版本分析同一份数据，这将为您带来极度的架构灵活性。
运维支撑
监控与多渠道告警
提供完善的监控运维体系，对包含 Spark、Hive、Presto 等在内的组件异常和任务异常的秒级感知，以保障大数据集群的稳健运行。
技术服务支持
在提供完善技术文档之外，还支持包含邮件、QQ、微信等渠道在内的技术服务体系，为客户提供完备的技术支持。
安全
EMR 创建的 CVM 子机同时会创建安全组来限制外网访问。各组件 Web UI 均通过其中一台有外网 IP 的子机进行访问，并且通过用户名和密码进行验证，有外网 IP 的子机安全组只开放 SSH 端口和代理访问端口。
注意：
CVM 子机如果更换项目会导致 CVM 安全组丢失。
应用场景
19-11-28 10:58:52
弹性 MapReduce（EMR）集群应用场景很多，Hadoop 和 Spark 能够支持的场景 EMR 都可以支持，因为 EMR 本质就是 Hadoop 和 Spark 的集群服务。以下为 EMR 应用的经典场景。
离线数据分析
把游戏、Web 应用、手机 App 等业务服务器上的海量日志同步到 EMR 的数据节点或 COS 后，可借助于 Hue 等工具使用 Hive、Spark、Presto 等主流计算框架快速获取数据洞察力。可使用 Sqoop 等工具加载分散于各TencentDB 或其他存储引擎的数据，并把分析后的数据同步到 TencentDB，为 RayData 这样的数据可视化产品提供数据支撑。
流式数据处理
在程序/工具中通过 API、SDK 把位于业务服务器上实时产生的数据 Push 到 CMQ 消息中间件之后，可在 EMR 产品中选择合适的流式数据处理引擎来分析数据，以实现对业务变动的实时告警；还可以把分析结果实时同步到TencentDB 等存储引擎，以便于通过 RayData 等数据可视化产品对业务状态进行实时可视化检测。
分析 COS 数据
可通过 EMR 产品快速分析存储于 COS 上的海量数据，以实现彻底的存储计算分离。通过这样的设计，可充分利用COS 提供的丰富数据同步工具，同时还可以让多个不同版本 Hadoop 集群分析同一份数据，以满足数据一致性及历
史原因导致的多版本 Hadoop 集群共存的问题。
节点类型说明
19-11-28 16:48:59
EMR 提供了5种节点类型，您可以根据自身需求进行选择：
Master 节点为管理节点，保证集群的调度正常进行。
Core 节点为计算及存储节点，您在 HDFS 中的数据全部存储于 Core 节点中，因此为了保证数据安全，扩容Core 节点后不允许缩容。
Task 节点为纯计算节点，不存储数据，被计算的数据来自 Core 节点及 COS 中，因此 Task 节点往往被作为弹性节点，可随时扩容和缩容。
Common 节点为 HA 集群 Master 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务。
Router 节点用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容。
组件版本
19-11-21 16:26:57
腾讯云弹性 MapReduce 由一系列大数据生态的开源应用程序组成。每个弹性 MapReduce 的版本，包含了一组特定版本的开源程序。当您在创建集群时，可以选择对应的 EMR 版本，以满足您对其中包含的开源组件的版本需求。
注意：
EMR 版本会定期升级，类似 EMR-V1.3.1、EMR-V2.0.1、EMR-V2.1.0。
每一个版本上捆绑的组件和组件的版本都是固定的。目前还不支持组件的多个不同版本的选择，也不支持用户自行更改组件的版本。例如在 EMR-V2.0.1 中内置的是 Hadoop 2.7.3、Spark 2.2.1 等。
一旦选择了 EMR 某个版本创建集群，该集群使用的 EMR 版本和组件版本不会自动升级，例如选 EMR- V2.0.1 版本，那么 Hadoop 就一直保持在2.7.3，Spark 就一直保持在2.2.1。后续如果版本升级到了
EMR-V2.1.0，Hadoop 到了2.8.4，Spark 到了2.3.2也不会影响到已经创建出来的集群。只有新的集群才会使用新的镜像。
当您通过数据迁移的方式升级集群版本的时候，例如从 EMR-V2.0.1 升级到 EMR-V2.1.0，为防止一些升级不兼容，环境变化等，请务必测试需要迁移的任务，保证在新的软件环境中能正常运行。
各 EMR 版本包含的组件及组件版本如下：
组件名称EMR-V 1.3.1EMR-V 2.0.1EMR-V 2.1.0EMR-V 3.0.0
发布时间--2019.052019.10
Flink 1.2.0 1.2.0 1.4.2 1.8.1
Ganglia 3.7.2 3.7.2 3.7.2-
Hadoop 2.7.3 2.7.3 2.8.4 3.1.2
Hbase 1.2.4 1.3.1 1.3.1 2.2.0
Hive 2.1.1 2.3.2 2.3.3 3.1.1
Hue 3.12.0 3.12.0 4.4.0 4.40
Ooize 4.3.0 4.3.1 4.3.1 5.1.0
Phoneix 4.8.1 4.11.0 4.13.0-
Presto0.1610.1880.2150.222
版本历史
20-01-02 09:50:45
2019.12.26
【新功能】
新增配置分组下发功能。
支持 CAM 资源级授权。
支持关联 CHDFS，详见挂载云 HDFS。
【新规格】
北上广地域支持 AMD 机型标准型 SA2。
2019.12.17
【新功能】
新增集群监控概览页，提供集群状态、主机及服务状态整体视图。
【优化】
优化服务监控页，指标展示粒度可按需选择。
优化主机监控页，增加主机服务部署状态、负载状态视图。
2019.11.04
【新功能】
新增节点规格管理。
配置管理支持 zookeeper、alluxio、flink 组件。
支持对集群及集群下节点分配标签。
【新版本/新规格】
北上广地域支持 S5、M5、C3、CN3 机型。
2019.10.17
【新版本/新规格】
新增 EMR-V3.0.0 版本，相关主要组件版本升级。
2019.09.18
【新功能】
云 API 全量支持3.0版本，规范原已提供部分3.0版本 API 接口的出/入参数、以及在3.0版本中全量支持原2.0版本接口。
【优化】
控制台修改配置取消对特殊字符转义。
主机监控和服务监控关键指标支持在云监控（弹性 MapReduce 产品类别下）配置告警策略。
2019.08.07
【新功能】
新增软件配置功能支持自定义组件参数创建集群，同时兼容访问外部集群功能。新购集群过程中支持自主开启/关闭远程登录端口。
2019.08.01
【新功能】
新购集群支持多云盘挂载。
支持指定组件扩容。
新增 Spark、Hive、Presto、Zookeeper 组件监控指标。
2019.07.05
【新功能】
支持 Hbase 表级监控。
【新地域/新机型】
支持新加坡、孟买、成都地域。
新增机型标准型 S4、标准网络优化 SN3ne。
【优化】
监控页面交互优化，并新增部分监控指标。
WebUI 代理地址优化。
2019.06.18
【新功能】
支持访问外部集群功能。
支持设置引导操作功能。
组件参数配置下发支持到节点维度。
支持参数配置回滚。
2019.05.17
【新版本/新规格】
新增 EMR 2.1.0 版本，相关主要组件版本升级。
【新功能】
支持Kerberos 安全集群。
【优化】
主机、HDFS、Yarn、Hbase 监控指标。
控制台样式升级，提升交互体验。
CVM 与 TencentDB 命名带 EMR 集群序列号，以便对应集群信息。
2019.05.07
【新功能】
Master 节点外网 IP 改为可选。
Common 节点数量可按需调节。
2019.03.29
【新版本/新规格】
北上广地域支持 I3 机型，I3 机型是 CVM 白名单机型，需要相关账户为 I3 机型白名单才可购买。
【新地域/可用区】
开放硅谷地区售卖。
2019.03.04
【新功能】
支持 Router 节点，主要用于缓解主节点负载和用作任务提交机。
支持节点的变配（更高配置）。
2019.01.15
【新功能】
支持对已有集群添加新组件。
腾讯的企业战略管理
论腾讯公司发展战略 姓名：李绍娟 年级： 2010级 专业：财务管理专业 学号： 2010128514145 班级： 1011班 教师：麦老师 城市学院
论腾讯公司发展战略 摘要:随着社会的快速发展，互联网对我们的社会生活影响越来越大，扮演着极其重要的角色，在查阅大量资料的基础上，本文就腾讯公司的发展战略进行了分析。 关键词:PEST分析、SWOT分析、波特五力模型分析 企业背景：腾讯公司成立于1998年11月，是中国最早也是目前中国市场上最大的互联网即时通信软件开发商。目前，腾讯已经形成了互联网业务、无线和固网业务、广告业务、企业服务和品牌授权等五大业务体系。并逐步向个人即时通讯、企业实时通讯和娱乐资讯三大战略方向发展。腾讯的QQ游戏中心在2003年8月推出，提供包括棋牌类游戏、休闲游戏、竞技游戏和QQ 秀聊天室等。现在腾讯退出了QQ幻想、QQ音速、QQ三国等大中型多角色网络游戏，同时，腾讯还代理了韩国的游戏凯旋。腾讯有成为最受尊敬的互联网企业的超前性远景；腾讯公司希望通过通过成熟有效的营销、管理机制，实现企业健康、持续的利益增长，给予股东丰厚的回报；与所有合作伙伴一起成长，分享成长的价值；不忘关爱社会、回馈社会，以身作则，推动互联网行业的健康发展的方式来实现其在全球互联网行业、全球华人社区不断强化腾讯的影响力，保持综合实力在全球前三名的企业方向。其使命是通过互联网服务提升人类生活品质发展自身；经营的主线：腾讯以高品质的内容、人性化的方式，向用户提供可靠、丰富的互联网产品和服务；腾讯的产品和服务像水和电一样源源不
断融入人们的生活，丰富人们的精神世界和物质世界；持续关注并积极探索新的用户需求、提供创新的业务来持续提高用户的生活品质；经营目的：腾讯通过互联网的服务，让人们的生活更便捷和丰富，从而促进社会的和谐进步。管理哲学：腾讯的管理哲学是为了全人类的更加方便丰富的互联网生活而努力，强调自己的服务性质。 组织架构: 马化腾：首席执行官马化腾，执行董事、董事会主席兼本公司首席执行官，全面负责本集团的策略规划、定位和管理。刘炽平：总裁刘炽平， 2005年加盟腾讯公司，出任本公司首席战略投资官，负责公司战略、投资、并购和投资者关系。张志东：高级执行副总裁兼首席技术官张志东，执行董事兼本公司首席技术官，全面负责本集团专有技术的开发工作，包括基本即时通信平台和大型网上应用系统的开发。许晨晔：高级执行副总裁兼首席信息官许晨晔，本公司首席信息官。许先生是主要创办人之一，自1999年起受雇于本集团，全面负责网站财产和社区、客户关系及公共关系的策略规划和发展工作。陈一丹：高级执行副总裁兼首席行政官陈一丹，本公司首席行政官。陈先生是主要创办人之一，自1999年起受雇于本集团，全面负责本集团行政、法律和人力资源事宜。陈先生亦负责本集团的管理机制、知识产权及政府关系。曾振国：高级执行副总裁兼首席财务官。曾振国，自2001年起出任本公司首席财务官, 全面负责财务、会计及投资者关系。加入本集团之前，曾先生曾在BASF
腾讯公司战略分析教案资料
腾讯公司战略分析
摘要 腾讯公司成立于1998年11月，是目前中国最大的互联网综合服务 提 供商，也是中国服务用户最多的互联网企业。腾讯业务非常广泛，涵盖：即时通讯、门户网站、网络游戏、无线服务、电子商务、搜索等业务，所以，对整个中国互联网行业来说，研究腾讯公司发展战略将具有重要意义。本文首先回顾了腾讯发展历程，然后通过对企业所处的外部环境和企业拥有的内部资源能力分析提炼出腾讯的优势、劣势、机遇与挑战，最终明确揭示出腾讯拥有的三大核心竞争力。接着我们根据腾讯的愿景以及战略目标定位，深入研究了腾讯是如何围绕自身核心竞争力进行战略制定，并对腾讯当前的战略进行了剖析。最后，我们在对腾讯公司发展战略记性全面分析后，进一步明确指出腾讯要想确保各项战略顺利实施应具备或提升的资源能力。 关键词外部环境；内部环境；战略分析；对策 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除
目录 一、公司简介 (1) （一）企业愿景 (1) （二）企业使命 (2) 使命：通过互联网服务提升人类生活品质——发展自身 (2) （三）价值观 (2) （四）经营理念 (2) 二、外部环境分析 (3) （一）宏观环境分析 (3) 1.政治法律环境分析 (3) 2.经济环境分析 (3) 3.社会文化环境分析 (4) 4.技术环境分析 (5) （二）产业环境分析 (6) 1.行业内竞争者现在的竞争能力 (6) 2.供应商的讨价还价能力 (6) 3. 替代品的替代能力 (6) 4.顾客的讨价还价能力 (6) 5.潜在竞争者进入的能力 (7) （三）竞争环境分析 (7) 1.世界范围内 (7) 2.中国范围内 (7) （四）市场需求分析 (8) 三、内部环境分析 (9) （一）资源分析 (9) 1.人力资源 (9) 2.财务资源 (9) 3.实物资源 (9) （二）核心竞争力分析 (9) （三）品牌价值分析 (10) 四、SWOT 分析 (11) 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除
白皮书-移动应用(App)数据安全与个人信息保护白皮书
移动应用（App） 数据安全与个人信息保护 白皮书 （2019年） 中国信息通信研究院 安全研究所 2019年12月
版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院（工业和信息化部电信研究院）安全研究所，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院安全研究所”。违反上述声明者，本单位将追究其相关法律责任。
前言 移动应用（以下简称“App”）是数字经济下的重要产品。随着移动网络和智能手机全面覆盖，App种类和数量增长迅猛。从社交到出行、从网购到外卖，从办公到娱乐，App已全面渗透用户生活，成为大众生活必需品，并因此汇集大量衣食住行、社交关系等用户个人信息。App逐渐成为承载网络应用和信息数据的核心载体。 App在满足用户美好数字生活需要，助力消费升级和经济转型发展方面发挥了不可替代的作用，但也暴露出违法违规收集使用个人信息、用户个人信息泄露与滥用等数据安全问题。App数据安全关乎个体层面的隐私权利保护，产业层面的健康发展，以及国家层面的全球数字竞争力。欧美等移动互联网发展较早的国家，在移动互联网安全制度构建方面已较为领先。近年来，我国也高度重视App数据安全与个人信息保护工作，从法规标准、专项治理、企业自律等方面多管齐下，加大治理力度。 本白皮书在研判App发展趋势及社会经济影响的基础上，重点分析目前主流App存在的数据安全隐患，系统梳理总结国内外App数据安全治理现状，最后从政府、企业、行业三个维度研究提出了我国App 数据安全与个人信息保护综合治理建议，并从用户视角总结提出了用户安全使用技巧。
数据挖掘概述
数据挖掘概述 阅读目录 ?何为数据挖掘？ ?数据挖掘背后的哲学思想 ?数据挖掘的起源 ?数据挖掘的基本任务 ?数据挖掘的基本流程 ?数据挖掘的工程架构 ?小结 回到顶部何为数据挖掘？ 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。
笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。 回到顶部数据挖掘背后的哲学思想 在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。 然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。 回到顶部数据挖掘的起源 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。
数据挖掘工程师工作的职责概述
数据挖掘工程师工作的职责概述 1 职责： 1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题; 2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用; 3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具; 4、完成领导安排的其他工作。 任职要求： 1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历; 2、3年及以上相关工作经验，985和211大学的优秀毕业生可放宽至2年以上; 3、熟悉PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术; 4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑; 5、熟悉常用数据挖掘算法如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等及其原理，并具备相关项目经验; 6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验; 7、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强。 2 职责： 1、水务行业的数据分析、数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析; 2、按需完成基础数据的清洗、整合与去噪，为分析与建模提供支撑。 3、根据业务需求构建合适的算法及通过数据挖掘、机器学习等手段不断优化策略及算法。 4. 跟踪学习新的建模和数据挖掘技术，与同事共享知识和经验。 任职要求：
1. 计算机、数学、物理等相关专业本科及以上学历， 211、985高校优先 2.具有数据挖掘、机器学习、概率统计基础理论知识，熟悉并应用过常用分类、聚类 等机器学习算法; 3.熟练掌握R编程，熟悉数据库开发技术，并有实际生产使用经验者优先; 4. 学习能力强，拥有优秀的逻辑思维能力，工作认真负责，沟通能力良好，团队合 作意愿强，诚实、勤奋、严谨。 3 职责： 1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现; 2、负责海量内容和业务数据的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果; 3、参与搭建和实现大数据平台下的算法处理程序; 4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘; 5、根据业务需求进行数学建模，设计并开发高效算法，并对模型及算法进行验证和 实现。 【职位要求】 1、2021届应届毕业生，本科及以上学历，985/211毕业院校优先考虑，计算机软件、通讯相关专业; 2、熟悉linux操作，熟悉oracle数据库及sql语言; 3、掌握数据分析/挖掘方法及相关算法; 4、有R语言开发能力优先; 5、有运营商数据分析，模型构建经验优先。 4 职责： 1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需求;
腾讯战略
腾讯公司战略分析与规划 摘要：自上世纪末以来，企业中战略管理的作用日益凸显。好的战略规划与实施是企业健康发展的保证之一。近年来，随着网络技术的日新月异，互联网企业的发展环境也不断变化，腾讯公司作为我国互联网企业的巨头之一，更应该未雨绸缪，做好战略规划。本文中应用SWOT以及波士顿矩阵对腾讯公司的主要业务做了一定的分析规划。 关键字：腾讯公司，战略分析，SWOT分析，波士顿矩阵，多元化战略 一．企业简要介绍 腾讯公司于 1998 年底成立于深圳，目前其已经成长为中国互联网企业中具有举足轻重地位的企业之一，其创始人为马化腾。 腾讯通过QQ、微信、腾讯网、腾讯游戏、QQ空间、无线门户、搜搜、QQ网购、拍拍、财付通等中国领先的网络平台，打造了中国最大的网络社区，从各方面满足了互联网用户沟通、咨询、娱乐和电子商务等方面的需求。 与此同时，腾讯公司也在不停地扩大自己的行业规模，截至 2013 年 8 月 14 日，QQ即时通信的活跃账户数达到8.185亿，最高同时在线账户数达到1.732亿。 腾讯公司的主营业务横跨了网络游戏、即时通讯、网络广告、电子商务等互联网多个主流领域，其业务广度和用户数量远远超过了其他互联网公司，与百度、阿里巴巴并称为互联网行业三大巨头。 二．企业历史 1.腾讯公司推出即时通讯工具QQ
腾讯公司成立之初，专注于建立开发面向企业的网路寻呼系统的软件；仅仅在成立几个月后，利用对于ICQ的模仿和创新，腾讯就拓展了该项服务，开通即时通信。 但由于当时中国的互联网还处于起步阶段，缺乏成功的互联网先行者案例，腾讯公司一直处于徘徊的发展阶段——一方面QQ的迅猛发展及强大的吸引力蕴藏着巨大的商机；另一方面公司为了养活QQ，每天都必须花一笔巨额的费用，这是一个处于初创期的小型互联网企业所无法承担的。 2000年，新浪从广告业务上的获利给了腾讯新的启示，此前并不熟悉广告业务的腾讯开始尝试在广告上获取收益。除了在广告业务上做文章以外，腾讯公司还进行了大胆的创新和尝试，推出了会员服务，向付费的用户提供免费用户享受不到的服务。 2.腾讯开始与移动、联通、电信三大通讯运行商的合作 随着2000年互联网寒冬的到来，腾讯另辟蹊径，与联通和移动通信公司联合推出“移动OICQ”服务，提供无线通讯增值服务，大获成功。 2001年初，QQ这项业务取得里程碑式的飞跃，在线用户过千万，注册用户达到五千万，并为腾讯公司带来了盈利。 2002年腾讯的净利润是1.44亿元，比上一年增长了10倍多。 2003年8月，腾讯推出的“QQ游戏”。 随后，针对MSN的竞争，腾讯又推出了腾讯通（RTX）和腾讯TM 这两款办公级的即时通讯工具，有效填补了市场空白。
腾讯的发展历程及盈利方式
腾讯的生存法则 在众多人电脑桌面上，总会有一个小企鹅在闪来闪去，QQ这只小企鹅改变了三亿多中国人的生活方式，用科技生产出了一种时尚。 拥有了三亿多人的用户群，在这个巨大的平台上，腾讯借助互联网又创造出一种科技时尚的商业模式。 吸星大法 有记者曾这样提问盛大董事长陈天桥，"有没有想过像腾讯QQ那样做即时通讯。"他的回答耐人寻味，"司马昭之心，谁不想做?问题是，腾讯有'吸星大法'，你有什么好创意，它立刻就能照搬过去，忙活半天等于给腾讯打工了。只有找一个腾讯模仿不了的，我才会去做。" 陈天桥所谓的"吸星大法"无疑揭示了腾讯的技术跟进策略。从2002年到2004年腾讯业绩的增长速度令人侧目，其中一个很重要的原因就是腾讯在原来的基础之上，不断推出新的业务吸引用户的眼球。而这些新业务的灵感不少都来源于互联网上。 一个可以证明的例子就是QQ游戏，由于和QQ社区捆绑，从去年投入到现在，QQ游戏最高在线人数已经突破130万，远远超过联众，成为中国排名第一位的游戏门户，这就是跟随战略的体现。另外，像过去开拓的铃声、短信、交友、校友录等服务，莫不是跟随战略的结果。 目前，QQ有着将近3.7亿的超大注册用户量，在此基础上，腾讯完全可以看到别人的成功后再去跟随，因为新开拓业务的成本会比较低。 所谓的吸星大法确实为腾讯带来了很多的商业机会，但是实际上这种方法对于腾讯来说并不是百试百灵。腾讯确实存在着一些社区壁垒，但并不是说腾讯在什么行业做都能成功，比如QQ交友、邮件等，还存在着很多问题。 腾讯的QQ用户其实就是一个大平台，各种项目就是在这个平台上得以孵化。但是腾讯实际上之所以能连续开展那么多项目，吸纳众家所长，很大一部分是源于腾讯的企业文化，一种轻松、自由、开放的企业文化。 在腾讯内部员工因为工作问题争吵是家常便饭，这种习惯甚至还被带到了会议上，员工会经常反驳领导的意见，包括马化腾在内的公司管理层也都非常注意吸纳员工的好点子。 比如现在很火的QQ秀就是由员工提出的建议。像QQ秀这种类似的业务是先从韩国开始做起，后来员工认为适合腾讯，就向公司管理层提出了"QQ秀"这个建议。最初公司领导认为这个建议不可行，为了证明建议的可行性，员工们
数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案汇总
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ? owns(X, “personal computer”) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 年龄频率――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 1~5 200 5~15 450 15~20 300 20~50 1500 50~80 700 80~110 44 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194；N/2=1597 ∵ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500； ∴ 20~50 对应中位数区间。
注册数据安全治理专业人员(CISPDSG)白皮书.doc
注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG） 白皮书 发布日期2019年8月 版本：1.0 中国信息安全测评中心 北京天融信网络安全技术有限公司
CISP-DSG白皮书 咨询及索取 关于中国信息安全测评中心CISP-DSG培训考试相关的更多信息，请与CISP-DSG运营中心联系。 CISP-DSG运营中心联系方式： 【联系地址】北京市海淀区上地东路1号华控大厦4层 【电话】 【电子邮件】 【官方网站】 北京天融信网络安全技术有限公司（简称天融信）创始于1995年，是中国领先的网络安全、大数据与安全云服务提供商。是中国信息安全测评中心授权的注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）运营机构，负责注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）专项证书的知识体系研发和维护、考题研发、考试服务、授权培训机构管理及市场推广等内容。 CISP-DSG证书专注于考核、培养从事数据安全治理相关工作的安全人才，是业界首个数据安全治理方向的注册考试。
目录 引言 4 一、CISP-DSG考试要求4 二、CISP-DSG考试方向5 三、CISP-DSG注册流程7 四、CISP-DSG职业准则7 五、CISP-DSG考生申请资料要求 8 六、CISP-DSG收费标准9 七、注册数据安全治理专业人员运营中心联系方式10
引言 当前，政府与企业的信息化程度不断加深，IT系统的复杂度与开放度随之提升，伴随云计算、大数据、人工智能等新兴技术的飞速发展，数据作为支撑这些前沿技术存在与发展的生产资料，已经成为组织的核心资产，受到前所未有的重视与保护。数据的安全问题将引发企业和社会决策的安全问题。数据的安全问题，已成为企业资产安全性、个人隐私安全性、国家和社会安全的核心问题。 数据安全是一个复杂的问题，单靠技术手段无法完整解决，需要用数据安全治理的理念进行体系化建设。通过数据安全治理，能使信息系统安全建设更加突出重点、统一规范、科学合理。通过数据安全技术措施的实施，为各类组织机构提供先进的、科学的技术手段和管理依据，大大降低重要数据及公民个人信息的泄漏风险，更好地遵循技术防范和管理并重的原则，提高整体管理水平。 数据安全治理过程的推广和应用，专业人才是关键。加快培养符合各类组织机构信息安全建设需求的专业人才是应用数据安全治理理念系统化解决数据安全问题的重点。 中国信息安全测评中心主导的“CISP-DSG”（Certified Information Security Professional - Data Security Governance）注册数据安全治理专业人员技能水平注册考试，锻炼考生通过数据安全治理过程，帮助各类组织机构解决数据安全顶层设计及管理体系建设的问题，从而促进国家企事业单位信息安全管理能力提升，提高我国信息安全产业的整体实力和在国际市场的竞争力。 一、CISP-DSG考试要求 成为注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）必须同时满足以下基本要求： 1.申请成为注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG），具备一定数据安全治理基础，或有意向从事数据安全治理的人员； 2.申请成为注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）无学历与工作经验的报考要求； 3.通过注册数据安全治理专业人员运营中心组织的CISP-DSG考试； 4.同意并遵守CISP职业道德准则；
腾讯发展历程
腾讯QQ的发展历程 腾讯QQ（简称“QQ”）是腾讯公司开发的一款基于Internet的即时通信（IM）软件。腾讯QQ支持在线聊天、视频通话、点对点断点续传文件、共享文件、网络硬盘、自定义 面板、QQ邮箱等多种功能，并可与多种通讯终端相连。2015年，QQ继续为用户创造良 好的通讯体验！其标志是一只戴着红色围巾的小企鹅。 目前QQ已经覆盖Microsoft Windows、OS X、Android、iOS、Windows Phone 等多种主流平台。 发展历程------------------------------------------ 成立当初主要业务是为寻呼台建立 网上寻呼系统，这种针对企业或单位的软 件开发工程几乎可以说是所有中 小型网络服务公司的最佳选择，这是 腾讯QQ的前 换名风波 QQ是1999年2月由腾讯自主开发的基于Internet的即时通信网络工具——腾讯即 时通信（TencentInstant Messenger，简称TM或腾讯QQ），其合理的设计、良好的应用、强大的功能、稳定高效的系统运行，赢得了用户的青睐。QQ以前是模仿ICQ来的， 是国际的一个聊天工具，是I seek you（我寻找你）的意思，OICQ模仿ICQ它在ICQ前 加了一个字母O，意为opening I seek you，意思是“开放的ICQ”，但被指侵权，于是腾 讯老板（马化腾）就把OICQ改了名字叫QQ，就是现在我们用的QQ。除了名字变化， 腾讯QQ的标志却一直没有改，一直是小企鹅。因为标志中的小企鹅很可爱迷人而且很受 女生的青睐，用英语来说就是cute，因为cute和Q是谐音的，所以小企鹅配QQ也是一 个很好的一个名字。 商标纠纷 2000年，就在OICQ席卷中国即时通讯市场之时，一纸律师函发到了刚刚成立3年 的腾讯公司。ICQ的母公司美国在线（AOL）起诉腾讯侵权，要求OICQ改名。马化腾急 中生智，将OICQ改名为QQ。 早期发展
人工智能数据白皮书-CAICT
人工智能数据安全 白皮书 中国信息通信研究院 安全研究所 2019年8月
版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院安全研究所，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院安全研究所”。违反上述声明者，本单位将追究其相关法律责任。
前言 人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施，全球人工智能发展正进入技术创新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段，深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式，对人类生产生活带来翻天覆地的变化。 数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时，人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。部分国家已率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。 本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发，首次提出人工智能数据安全的体系架构，在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上，总结了国内外人工智能数据安全治理现状，研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。
目录 一、人工智能数据安全概述 (1) （一）人工智能安全 (1) （二）人工智能数据安全内涵 (2) （三）人工智能数据安全体系架构 (3) 二、人工智能数据安全风险 (5) （一）人工智能自身面临的数据安全风险 (5) （二）人工智能应用导致的数据安全风险 (7) （三）人工智能应用加剧的数据治理挑战 (11) 三、人工智能数据安全应用 (13) （一）人工智能与数据安全治理 (13) （二）人工智能在数据安全治理中的应用 (15) 四、国内外人工智能数据安全治理动态 (23) （一）国内外人工智能数据安全战略规划情况 (24) （二）国内外人工智能数据安全伦理规范情况 (28) （三）国内外人工智能数据安全法律制定情况 (30) （四）国内外人工智能数据安全技术发展情况 (32) （五）国内外人工智能数据安全标准规范情况 (34) 五、人工智能数据安全治理建议 (36) （一）明晰发展与安全并举的治理思路 (36) （二）引导社会遵循人工智能伦理规范 (37) （三）建立人工智能数据安全法律法规 (37) （四）完善人工智能数据安全监管措施 (38) （五）健全人工智能数据安全标准体系 (39) （六）创新人工智能数据安全技术手段 (39) （七）培养复合人工智能数据安全人才 (40)
腾讯企业战略管理案例分析大纲
腾讯企业战略管理案例分析大纲 组长：刘博闻102048838 组员：黄钧102048740 郑耕宇102048837 林元成102048840 俞雨102048832 黄清霖102048829 刘春祥102048830 一、简介——刘博闻、林元成 （一）公司背景介绍 腾讯公司成立于1998年11月，是国内最早的互联网即时通信软件开发商，拥有中国最大的互联网注册用户群（1亿多），目前为亚洲最大、世界第三大的互联网即时通讯服务商。成立十多年以来，腾讯一直秉承一切以用户价值为依归的经营理念，始终处于稳健、高速发展的状态。中国领先的互联网技术公司，致力于围绕互联网即时通讯领域，开发增值业务系统和提供相关服务。目前公司主要产品有IM软件、网络游戏、门户网站以及相关增值产品。 （二）公司的任务 用互联网的先进技术提升人类的生活品质是腾讯公司的使命。它为用户提供了一个巨大的便捷沟通平台，在人们生活中实践着各种生活功能、社会服务功能及商务应用功能；并正以前所未有的速度改变着人们的生活方式，创造着更广阔的互联网应用前景。腾讯以“为用户提供一站式在线生活服务”作为自己的战略目标，并基于此完成了业务布局，构建了QQ、腾讯网、QQ游戏以及拍拍网这四大网络平台，形成中国规模最大的网络社区。 （三）公司的主要目标 未来，腾讯的目标是为全中国的用户提供在线的生活，他们希望这种在线生活就像水和电一样真正为大家每天进行服务的。保持主导地位于年轻及成熟用户市场，拥有高美誉度，成为全国第一的流量及品牌。 远景目标“最受尊敬的互联网企业的” 二、产业分析——刘博闻、俞雨、黄清霖、刘春祥 （一）产业定义 互联网行业是指从事互联网运行服务、应用服务、信息服务、网络产品和网络信息资源的开发、生产以及其他与互联网有关的科研、教育、服务等活动的行业的总称。 总的来说，互联网行业还是一个多领域行业，我们这个报告针对的主要是一些通俗意义上的互联网企业，比如腾讯、百度、新浪等。 主要的产品有：门户网站、网络游戏、客户端软件等。 （二）产业特征
腾讯企业发展历程概览
腾讯企业发展历程概览 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
腾讯 一、公司简介 腾讯公司成立于1998年11月，是目前中国最大的互联网综合服务提供商之一，也是中国用户最多的互联网企业之一。多年来，腾讯主打产品腾讯QQ早已深入人心。尽管互联网用户增长已趋成熟，国内经济增长逐渐放缓，腾讯公司在近几个季度仍保持着收入和盈利稳健的同比增长。2012年第二季度，腾讯营业收入约为105.3亿人民币，同比增加了56.2%；净利润达到42.2亿人民币，同比增加了32%；净利润率超过40%。2012年11月，腾讯市值已达到630亿美元，仅次于美国的谷歌和亚马逊，超过百度，排在全球互联网上市企业的第三位。第二季度，腾讯即时通信服务月活跃帐户数达到7.836亿，是当之无愧的行业第一。 二、发展历程 初创探索阶段（1997—2002年）：1997年，马化腾受到第一款即时通讯软件ICQ的启发，开始做一个ICQ的汉化版—OICQ；受到丁磊，张朝阳等人外国融资创业的成功故事激励，1998年，他创立了深圳腾讯计算机系统有限公司。在当时，选择一个受欢迎的软件给用户提供汉化版是整个中国IT业的一种潮流。而OICQ不单是ICQ的汉化
版，它将即时通讯功能和用户需求有机结合，具备离线消息，个性化头像等功能。随着互联网通过网吧形式在中国全面铺开，这些细微却极具针对性的特点让OICQ迅速流行起来。 创立之初的腾讯处在一个谋求生存的艰难起步阶段，与政府的合作开发才促成了OICQ的诞生。最开始的OICQ 互联网版本和深圳电信合作开发，由深圳电信出资60万，提供服务器和带宽。刚推出的OICQ大受欢迎，用户数飞速增加，腾讯公司因此决定独立发展。期间，IDG和盈科数码为腾讯注资400万美元，帮助腾讯脱离资金困境。 拓展扩张阶段（2002—2009年）：灵活地借鉴和创新让腾讯始终保持在中国即时通讯市场的领先地位。当2002年3月QQ注册用户数突破1亿大关时，进军中文社区的MSNMessenger对其构成威胁。腾讯参考韩国社交网络Cyworld的运作模式，销售虚拟物品如人物形象服装、背景等，推广到QQ上尝试，取得了巨大成功。 2003年之后的腾讯，进入了一个稳健的平台扩张阶段，陆续推出“QQ游戏”、企业即时通信产品“腾讯通”（RTX）、腾讯TM等新应用，并连续几年被深圳市科技局、深圳市国家税务局等9个机关评定为“深圳市重点软件企业”。2004年上市后，腾讯开始进入成熟的发展时期。这一年QQ注册用户已突破3亿。中国即时通讯产业成
睿治数据治理管理平台白皮书-数据标准
1.1数据标准建设 睿治数据治理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过一系列的活动，统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据。 1.1.1灵活配置数据标准属性 定义不同的数据标准可能存在需要录入不同的属性，为了满足不同项目对数据标准的设计，睿治数据治理平台提供了数据标准集管理，内置了业务属性、技术属性、管理属性、质量属性、主数据属性、生命周期属性供用户选择使用，并支持自定义属性。 1.1.2方式丰富的数据标准录入 平台提供灵活方便的操作界面，根据用户选择合适的方式，快速创建数据标准，支持用户手动创建数据标准，同时支持拾取元数据生成数据标准，简化数据标准创建的步骤，同时支持修改、删除等操作。
除了手动创建外，还支持通过导入的方式进行批量创建。通过导出标准集，让用户在线下对数据标准进行整理，将整理完成的数据标准导入到平台后，成为一条可映射、评估的数据标准。
1.1.3完备的数据标准审批 数据标准创建保存后，确认无误后，支持整集发起审批。审批支持通过、退回操作，可采用邮件或任务提醒的方式通知参与审批的用户。同时支持审批列表的搜索，快速定位数据标准。 1.1.4先进的数据标准落地映射 数据标准被设计出来，主要目的是为了规范各业务系统的数据建设。平台支持对数据标准设置落地映射，一条标准可根据实际业务需求进行多个映射，映射设置细化到实际业务系统对应的元数据上，为后续的落地评估提供依据，设置好的落地映射支持修改、删除。
数据挖掘及其应用
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是
腾讯发展战略研究
腾讯公司发展战略研究
目录 摘要 (4) 1公司背景 (5) 1.1发展历程 (5) 1.2发展现状 (5) 1.3问题与挑战 (6) 2、公司内部资源能力分析 (7) 2.1资源分析 (7) （1）财务资源 (7) （2）技术资源 (8) （3）品牌资源 (9) （4）人力资源 (10) 2.2能力分析 (11) （1）组织管理能力 (11) （2）创新能力 (12) （3）海量用户服务能力 (13) （4）超强业务整合能力 (13) 3.公司战略定位与选择 (13) 3.1公司目标 (13) 3.2总体战略定位 (14) 3.3战略选择分析 (14) （1）追随者战略 (14) （2）多元化战略 (14) （3）国际化战略 (15) 4.竞争力分析 (15) 4.1SWOT分析 (15) 4.2核心竞争力分析 (16) 5.组织变革 (17) 5.1组织架构调整 (17) 5.2变革原因 (17) 参考文献 (18) 图1腾讯公司的发展历程 (5)
图2腾讯公司七大业务体系 (8) 图 3 2011年腾讯主要平台数据 (9) 图4腾讯双通道职业发展模型 (11) 图5腾讯公司SWOT分析 (15) 图6 2010Q1-2011Q4中国即时通讯活跃账户数 (16) 表1截止到2011年12月31日，腾讯2011年第四季度业绩摘要： (6) 表2截止到2011年12月31日，腾讯主要平台数据： (6) 表3腾讯公司产品命名方式 (9) 表4腾讯公司管理团队 (11)
摘要 提起“互联网行业”和“创新话题”，我们一定会想到这家不断陷入“抄袭门”的公司——腾讯。自腾讯1998年成立至今，14年的发展历程，一路过关斩将，坐拥现在“中国市值第一”、“营收第一”、“盈利第一”佳绩的，我们还能在一味的质疑创新吗？显然不能！ 本文以“腾讯”为例，回顾腾讯14年的发展历程，审视现状，展望未来。通过对腾讯公司公司内部资源能力分析，发掘腾讯发展道路上的优势、劣势，机遇和挑战，并揭示腾讯一路前行的“核心竞争力”。根据腾讯的愿景和战略目标定位，深入研究腾讯公司是如何围绕自身核心竞争力开展一系列的战略制定的，并对其战略选择加以剖析。最后，通过腾讯近期的组织架构调整来看腾讯发展的未来。 总之，本文旨在对腾讯全面剖析，呈现一个真实的腾讯公司，在蓬勃发展的互联网行业，树立一个行业真面的、积极的领袖企业。 关键词：腾讯，核心竞争力，战略选择，组织变革
《数据仓库与数据挖掘技术》第1章：数据仓库与数据挖掘概述
数据仓库与数据挖掘技术
第1章数据仓库与数据挖掘概述1.1数据仓库引论1 1.1.1为什么要建立数据仓库1 1.1.2什么是数据仓库2 1.1.3数据仓库的特点7 1.1.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11 1.1.5分析数据仓库的内容12 1.2数据挖掘引论13 1.2.1为什么要进行数据挖掘13 1.2.2什么是数据挖掘18 1.2.3数据挖掘的特点21 1.2.4数据挖掘的基本过程与步骤22 1.2.5分析数据挖掘的内容26 1.3数据挖掘与数据仓库的关系28 1.4数据仓库与数据挖掘的应用31 1.4.1数据挖掘在零售业的应用31 1.4.2数据挖掘技术在商业银行中的应用36 1.4.3数据挖掘在电信部门的应用40 1.4.4数据挖掘在贝斯出口公司的应用42 1.4.5数据挖掘如何预测信用卡欺诈42 1.4.6数据挖掘在证券行业的应用43 思考练习题一44
1.1.1为什么要建立数据仓库 数据仓库的作用 建立数据仓库的好处
1.1.2 什么是数据仓库 1．数据仓库的概念 W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》中定义数据仓库为：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、历史的、稳定的、支持决策制定过程的数据集合。”即数据仓库是在管理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间而变化的数据集合。 “DW是作为DSS基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需的信息。” “DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的。即与企业定义的时间区段相关，面向主题且不可更新的数据集合。” 数据仓库是一种来源于各种渠道的单一的、完整的、稳定的数据存储。这种数据存储提供给可以允许最终用户的可以是一种他们能够在其业务范畴中理解并使用的方式。 数据仓库是大量有关公司数据的数据存储。 仓库提供公司数据以及组织数据的访问功能，其中的数据是一致的（consistent），并且可以按每种可能的商业度量方式分解和组合；数据仓库也是一套查询、分析和呈现信息的工具；数据仓库 是我们发布所用数据的场所，其中数据的质量是业务再工程的驱动器（driver of business reengineering）。 定义的共同特征：首先，数据仓库包含大量数据，其中一些数据来源于组织中的操作数据，也有一些数据可能来自于组织外部；其次，组织数据仓库是为了更加便利地使用数据进行决策；最 后，数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。
数据资产管理技术白皮书
数据资产管理技术白皮书
前言 党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体 经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的 重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权 的前提和保障。 数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。首先， 大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质 量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据 应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。再次，由于数据的价值很难评估， 企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营 有形资产一样管理数据资产。 国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数 据管理的研究，形成了一定的理论成果。在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的 数据资产管理经验。这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、 推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。 为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理
实践白皮书》。本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理 的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践 角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资 产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理 案例。本白皮书在《数据资产管理实践白皮书3.0》的基础上，以全面 盘点数据资产、不断提升数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、保障数据安全合规、数据价值持续释放等角度，通过权威数据和典型事件，生动剖析了数据资产管理的重点内容和目标。在原有管理职能的 介绍下，尝试说明数据资产化管理的关键活动步骤，并在实施步骤方面，增加了各实施阶段的具体输出物，并增加了“数据价值管理工具”和“数 据服务管理工具”，更好的指导企业搭建数据资产管理平台，开展数据 资产管理相关工作。 本白皮书可以为政府和企业开展数据资产管理工作提供参考，也 可以作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间仓促，水平所 限，我们的工作还有很多不足。下一步，我们还将广泛采纳各方面意见 建议，进一步深化相关研究，持续完善白皮书内容，在已有版本的基础上，适时修订发布新版。我们诚邀各界专家学者参与我们的研究工作， 积极献言献策，共同完善国内数据资产管理理论和方法论体系，为促 进大数据与实体经济深度融合做出积极贡献。