网络数据流量分析NetworkTrafficAnalysis

大数据之用户行为分析

大数据之用户行为分析 这几年，几家电商的价格战打得不亦乐乎，继去年的“双11大促”和“6·18狂欢节”之后，电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷，几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊（https://www.wendangku.net/doc/1d16015847.html,）了，从1995年首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10年之内把很多像Borders以及Barnes and Noble这样的百年老店被逼到破产或濒临破产。亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。 何为“用户行为信息”呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等；甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息相比，电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的是交易信息。 在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户

行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览5个网站、36个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天PU近百万的中型电商上，这代表着一天近1TB的活跃数据。而放到整个中国电商的角度来看，更意味着每天高达数千TB的活跃数据。 正是这些购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向。例如，客户A连续浏览了5款电视机，其中4款来自国内品牌S，1款来自国外品牌T；4款为LED技术，1款为LCD技术；5款的价格分别为4599元、5199元、5499元、5999元、7999元；这些行为某种程度上反映了客户A对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的LED电视。而客户B连续浏览了6款电视机，其中2款是国外品牌T，2款是另一国外品牌V，2款是国产品牌S；4款为LED技术，2款为LCD技术；6款的价格分别为5999元、7999元、8300元、9200元、9999元、11050元；类似地，这些行为某种程度上反映了客户B对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的LED电视等。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。例如：当客户浏览了多款电视机而没有做购买的行为时，在一定的周期内，把适合客户的品牌、价位和类型的另一款电视机促销的信息通过电子邮件主动发送给客户；再例如，当客户再一次回到网站，对电冰箱进行浏览行为时，可以在网页上给客户A推荐国产中等价位的冰箱，而对客户B推荐进口高档价位的商品。 这样的个性化推荐服务往往会起到非常好的效果，不仅可以提高客户购买的

网络流量在线分析系统的设计与实现

综合实训报告 题目：网络流量在线分析系统的设计与实现

信息学院计算机科学系 目录 一、实训目的 (3) 二、实训内容 (3) 三、主要设备及环境 (3) 四、设计与步骤 (4) 五、过程与调试 (22) 六、整理与小结 (23) 七、参考文献 (24) 八、附录 (25)

一、实训目的 设计并实现一个网络流量的分析系统。该系统具有以下功能：（1）实时抓取网络数据。（2）网络协议分析与显示。（3）将网络数据包聚合成数据流，以源IP、目的IP、源端口、目的端口及协议等五元组的形式存储。（4）计算并显示固定时间间隔内网络连接（双向流）的统计量（如上行与下行的数据包数目，上行与下行的数据量大小等）。在这些统计数据的基础上分析不同网络应用的流量特征。 二、实训内容 （1）能够实时抓取网络中的数据包。并实时显示在程序界面上。用户可自定义过滤条件以抓取所需要的数据包。 （2）分析各个网络协议格式，能够显示各协议字段的实际意义。例如，能够通过该程序反映TCP三次握手的实现过程。 （3）采用Hash链表的形式将网络数据以连接（双向流）的形式存储。 （4）计算并显示固定时间间隔内网络连接（双向流）的统计量（如上行与下行的数据包数目，上行与下行的数据量大小等）。例如，抓取一段时间（如30分钟）的网络流量，将该段时间以固定时长（如1分钟）为单位分成若干个时间片，计算网络连接在每一个时间片内的相关统计量。并在上述统计数据的基础上分析不同应用如WEB、DNS、在线视频等服务的流量特征。注意，可根据实际的流量分析需要自己定义相关的统计量。 三、主要设备及环境 硬件设备： （1）台式计算机或笔记本计算机(含网络适配器) 软件设备： （2）Windows操作系统 （3）网络数据包捕获函数包，Windows平台为winpcap

网络流量论文：网络流量分析预测系统的设计与实现

网络流量论文：网络流量分析预测系统的设计与实现 【中文摘要】网络技术的发展导致了其应用和规模不断扩大,同时,大量不同类型的网络设备应用于网络的构建中,一方面扩展了网 络所提供的业务各类的能力,另一方面也使其更容易出现故障。通过网络流量的分析和预测,可以实现许多网络故障和性能问题的检测, 已经成为一个检测网络故障和性能问题的有效方法,是提高网络的质量。本文首先分析了网络流量行为的分析与预测相关的知识及技术,涉及到:数据采集、流量分析、流量预测以及数据挖掘等。其次,通过对Apriori和FT-Tree算法的分析,指出其应用的方法以及存在的问题,为了解决这些问题,利用聚类挖掘算法对网络流量进行分析,指出其优点。根据聚类算法的特点,设计了系统的体系结构以及部署方式,并根据网络流量研究的流程,从数据采集、流量分析、行为预测、决策响应等方面研究了系统的实现,最后,以系统测试的方式验证了本 文所研究的网络流量分析与预测系统的可用性及有效性。 【英文摘要】With the rapid development of internet technology and the wide application of network, the scale of network expands quickly. Meanwhile, a wide variety of network devices have been applied to the construction of network. It not only expanded the network capacity, but also increases the failure rate. However, with the purpose of improving the network quality, the analysis and prediction of Network traffic

工程水文学习题年径流和年输沙量

第五章年径流及年输沙量分析与计算 本章学习的内容和意义：年径流及年输沙量的分析计算是为水利水电工程的规划设计服务的，年径流分析计算成果与用水资料相配合，进行水库调节计算，便可求出水库的兴利库容；多年平均输沙量计算成果为水库死水位的选择提供了重要依据。同时，年径流分析计算成果是进行水资源评价的重要依据，也是制定和实施国民经济计划的重要依据之一。年径流及年输沙量的分析计算主要包括年径流变化及其影响因素，设计年径流分析计算，设计年径流的年内分配；枯水流量分析计算；多年平均输沙量的估算。 本章习题内容主要涉及：年径流和年输沙量的资料审查；年径流量的频率分析计算；年径流量的相关分析及插补延长；设计年径流量的推求；设计年径流的年内分配；无资料地区设计年径流量及其年内分配的推求；枯水流量分析计算；年、月输沙量和设计年输沙量及其年内分配的分析计算。 一、概念题 （一）填空题 1、某一年的年径流量与多年平均的年径流量之比称为。 2、描述河川径流变化特性时可用变化和变化来描述。 3、下墊面对年径流的影响，一方面，另一方面。 4、对同一条河流而言，一般年径流流量系列Q i （m3/s）的均值从上游到下游是。 5、对同一条河流而言，一般年径流量系列C v值从上游到下游是。 6、湖泊和沼泽对年径流的影响主要反映在两个方面，一方面由于增加了，使年径流量减少； 另一方面由于增加了，使径流的年内和年际变化趋缓。 7、流域的大小对年径流的影响主要通过流域的而影响年径流的变化。 8、根据水文循环周期特征，使年降雨量和其相应的年径流量不被分割而划分的年度称为。 9、为方便兴利调节计算而划分的年度称为。 10、水文资料的“三性”审查是指对资料的、和进行审查。 11、对年径流系列一致性审查是建立在气候条件和下墊面条件稳定性上的，一般认为 是相对稳定的，主要由于受到明显的改变使资料一致性受到破坏。 12、当年径流系列一致性遭到破坏时，必须对受到人类活动影响时期的水文资料进行计算，使之状态。 13、流域的上游修建引水工程后，使下游实测资料的一致性遭到破坏，在资料一致性改正中，一定要将 资料修正到引水工程建成的同一基础上。 14、在缺乏实测径流资料时，年径流量的估算常用一些间接的方法（如参数等值线图法，经验公式法，

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原

网络流量、应用性能分析、故障定位分析方案

. XX省农信社 基于产品的网络流量、应用性能分析、故障定位分析项目 测试报告 2019年6月11日

目录

1概述 随着大量新兴技术和业务趋势的推动，用户的网络架构、业务系统和数据流量日趋庞大、复杂。为了保证网络和业务系统运行的稳定和畅通，我们需要对网络及业务系统进行全方位监测，以确保网络及应用系统可以正常、持续地运行。 应用性能管理是一个新兴的市场，其解决方案通过监控应用系统的性能、用户感知，在应用出现异常故障时，帮助用户快速的定位和解决故障，其标准的需求如下： ?通过网络流量分析工具，掌握各级网络运行的趋势和规律，主动、科学地进行网络规划和策略调整，将网络管理的模式从被动变为主动： ?通过网络流量分析工具，实时监控网络中出现的非法流量，及时采取管控措施，保障应用系统的安全运行； ?应用系统出现问题（如运行缓慢或意外中断时，）通过网络流量分析工具可回溯历史网络流量，快速找出问题的根本原因并及时解决。 ?网络拥堵时，通过网络流量分析工具快速判断是正常应用系统占用了带宽还是异常流量占用了带宽，立即执行相应、有效的控制措施。 ?从最终用户感知的角度，提供多维度的应用性能监控，实时掌握应用系统的性能状况； ?7×24小时实时监控各区域用户的真实使用体验，及时发现用户体验下降，并及时作出相应的处理，提升用户满意度。 ?当故障发生时，快速定位故障域，缩短故障分析时间，降低故障对最终用户造成的影响，提高系统的运维质量。 年APM市场全球分析报告与魔力象限分析，Riverbed(OPNET)公司已经成为全球这个领域的领导者。 OPNET公司的客户群体非常广泛，国内的用户包括中国移动、中国网通、中国电信、信息产业部电信规划研究院，中国农业银行总行，民生银行，新华人寿，中国海关总署，银河证券，国信证券，电信设备供应商中包括华为、大唐电信、摩托罗拉、中兴电子及西门子等。

网站流量统计分析总结

网站流量统计分析总结 什么是网站流量分析？ 网站流量分析，是指我们在获得网站访问量基本数据的情况下，对有效数据进行统计、分析，从分析结果中发现用户访问门户网站的规律，并将这些规律与门户的运营策略相结合，从而发现目前门户运营活动中可能存在的问题，并且为我们进一步修正或重新制定门户运营策略提供依据。说得简单一些，就是通过网站的流量数据来分析我们前期门户运营的情况如何。 网站流量分析对网络营销有哪些作用？ 在网络营销评价方法中，网站访问统计分析是重要的方法之一。分析的结果，是形成一份网站访问统计报告。通过这份报告，我们不仅可以了解前期的网络运营所取得的效果，而且可以从统计数字中发现许多有说服力的问题。 如何进行流量统计分析？ 网站在上线后，需要通过对网站访问数据进行分析研究，诊断出网站优化、网站推广的效果，发现在网络营销中可能存在的一些问题，并进行网络营销策略的修改，这在网络营销中是不可或缺的一个环节。 在使用流量统计工具时应该做到每个页面都要放置流量统计代码，这样统计出来的数据才更完整，分析出来的结论才更科学。 网站的流量统计分析，大致可以从下面几个方面着手：

1、来路统计分析 来路统计分析主要是对用户通过什么途径来到网站进行统计，包括下面几种情况：搜索引擎、直接点击量、推介网站、广告系列等。 2、关键字分析 关键字分析主要是对关键字来源，关键词分类，搜索引擎通过什么关键字来到网站，这些关键字是否包括网站的核心关键字，关键字的排名等进行分析，找出哪些网站核心关键字还没有带来访问量，哪些关键字可以进行排列组合扩展出新的关键字等。 3、访问者分析 访问者分析是网络营销效果最直接的表现形式之一，其中包括访问次数、独立IP、综合浏览量、平均综合流量量、网站停留时间、新访者和回访者、访问者忠诚度等。 （1）独立 IP 表示，拥有特定唯一 IP 地址的计算机访问您网站的次数。一般情况下，同一级别的网络（例如某个局域网、社区网、教学楼网）范围内的 IP 很有可能是唯一的。 （2）独立访客数量（UV）表示包括一天中多次来访的访客在内的次数，而且是根据 IP 和 Cookies 两个属性来进行判断的。比如说张三今天访问你的网站三次，那么张三算做一个独立访客。如果张三在你的门户上注册了一个会员，他的弟弟看了看，注册了另一个会员。由于两个人的 IP 相同，但根据 Cookies 可以判断这是属于两个不同的用户，因此算做两个独立访客。

网站分析中常见的流量变化原因

网站分析中常见的流量变化原因 本篇文章我们将讨论网站流量变化背后的原因。我们将深入到各个细分流量中，如：直接流量，付费搜索品牌词等等。针对每一组细分流量背后可能的原因进行分析。下面我们就开始逐一列举分析。 一，直接流量 直接流量通常是指访问者直接输入网址或从收藏夹中访问网站的流量，但在现实中情况要复杂的多，所有无法获得引荐来源的流量都被归为直接流量，例如：来自聊天工具QQ，MSN 的流量，或者来自邮件客户端的流量都会因为没有来源信息而被归为直接流量。了解了直接流量的组成后，我们来分析下可能引起直接流量变化4种原因。 1品牌广告 品牌广告是造成直接流量变化的第一个原因。所谓品牌广告，我的理解就是除了网站名称或网址外啥信息也没有的那种。 场景分析：品牌广告最直接的目的就是让用户记住并访问网站，如果网址简洁又好记的话，用户会直接记住网站地址访问网站。这就造成了直接流量的增长。而如果网址较长那么用户会记住网站名称或某个slogan然后通过搜索引擎访问网站，这与直接访问无关，是我们后面要介绍的内容。 2热点事件 热点事件是造成直接流量变化的第二个原因。这里的热点事件既包括正面事件也包括负面事件。无论是网站自己制造的病毒营销还是因某个失误被网友发现并放大。当网站因为热点事件被广泛关注时，流量肯定也会随之增长。 场景分析：热点事件引起直接流量变化的理由很简单，想一下我们平时都是如何获得这类信息的，又是如何将这些信息分享给朋友的。是的，聊天工具QQ或者MSN。当我们在QQ群里看到带有链接的信息，并点击访问时。这次访问将被记录为了直接流量。 3内部访问 内部访问是造成直接流量变化的第三个原因。内部访问是指网站或公司内部人员访问网站产生的流量。通常网站都会屏蔽掉来自内部IP的访问量，但如何没有屏蔽或者因为某种原因无法屏蔽时，内部访问就成了影响直接流量的主要原因了。 场景分析：网站或公司内部员工会如何访问自己的网站？去搜索引擎搜公司名称？去找网站广告点进来？他们一定是直接输入网址访问网站，最差也是把网站放在收藏夹里然后点击访问的。大部分浏览器都有网站提醒功能，并且内部员工每天都需要频繁的访问网站，所以直接输入网站域名首字母，然后选择网址访问已经是最方便的一种方法了。所以，内部员工的访问量大部分都属于直接流量。 这里要特别说明下，如果你网站的内部员工数量少，不会对流量和指标造成太大影响，但如 1

网络流量分析解决方案

1 网络流量分析解决方案 方案简介 NTA网络流量分析系统为客户提供了一种可靠的、便利的网络流量分析解决 方案。客户可以使用支持NetStream技术的路由器和交换机提供网络流量信息， 也可以使用DIG探针采集器对网络流量信息进行采集。并且可根据需求，灵活启动不同层面（接入层、汇聚层、核心层）的网络设备进行流量信息采集，不需要改动现有的网络结构。 NTA网络流量分析系统可以为企业网、校园网、园区网等各种网络提供网络流量信息统计和分析功能，能够让客户及时了解各种网络应用占用的网络带宽，各种业务消耗的网络资源和网络应用中TopN流量的来源，可以帮助网络管理员及时发现网络瓶颈，防范网络病毒的攻击，并提供丰富的网络流量分析报表。帮助客户在网络规划、网络监控、网络优化、故障诊断等方面做出客观准确的决策。2方案特点 ● 多角度的网络流量分析 NTA网络流量分析系统可以统计设备接口、接口组、IP地址组、多链路接口的（准）实时流量信息，包括流入、流出速率以及当前速率相对于链路最大速率 的比例。 NTA网络流量分析系统可以从多个角度对网络流量进行分析，并生成报表，包 括基于接口的总体流量趋势分析报表、应用流量分析报表、节点（包括源、目 的IP）流量报表、会话流量报表等几大类报表。 ● 总体流量趋势分析 总体流量趋势报表可反映被监控对象（如一个接口、接口组、IP地 址组）的入、出流量随时间变化的趋势。 图形化的统计一览表提供了指定时间段内总流量、采样点速率最大值、 采样点速率最小值和平均速率的信息。对于设备接口，还可提供带宽 资源利用率的统计。 支持按主机统计流量Top5，显示给定时间段内的流量使用在前5位 的主机流量统计情况，以及每个主机使用的前5位的应用流量统计。 同时还支持流量明细报表，可提供各采样时间点上的流量和平均速率

网站流量各类指标分析

网站流量各类指标分析 UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。 PV(访问量)：即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。IP(独立IP)：指独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址只被计算一次。 雅虎统计指数(YSR)： 通过来源带来的PV、UV、IP，以及用户停留时间、访问情况、用户行为等因素综合分析按不同权重计算得到的，评判来源质量的指数，指数越高，表明来源质量越高。 现在大多数的统计工具只统计到IP和PV的层面上，因为在大多情况下IP与UV数相差不大。但由于校园网络、企业机关等一些部门的特殊性，IP已经很难真实的反映网站的实际情况，所以引入了更加精确的UV这个概念。所有UV与IP对于是使用真实IP上网的用户，数值是相同的。但是如果访问你的站点中有通过“网络地址转换”（NAT）上网的用户，那么这两个值就不同的。所有对于国内站长来说，这个UV值还是很有意义的。那么什么情况下UV 会比IP少? 一般情况下，统计UV数应该大于等于IP数，但有些情况下，有可能UV数会小于IP数： 1)IP地址是绝对的，从TCP链路上取的，真实的，不唯一的； 2) UV设置的cookie，随机设置的，可重复的，只是重复概率足够小； 3) 移动笔记本不时的更换IP，可以导致这种问题； 4) 客户端禁用cookie或者客户端安全级别高会导致cookie设置不上，会出现这种问题； 5) 如果采用的图片统计，由于拿不到cookie会出现这种问题； 雅虎统计指数(YSR)：通过来源带来的pv、uv,ip，以及用户停留时间、访问情况、用户行为等因素综合分析按不同权重计算得到的，评判来源质量的指数，指数越高，表明来源质量越高。 新访客：某客户端首次访问为一个新访客。 最近访客：最近一段时间内访问您网站的客户端。目前显示50条。 当前在线人数：15分钟内在线访问的UV数。 24小时独立IP：指每小时独立的IP地址。因为该数据每个小时是独立的，所以叫24小时独立的IP。例如192.168.1.1 0点-1点访问了您网站在这个时段算一个IP。如果192.168.1.1 0点-1点再次访问您的网站去重不计算IP。如果192.168.1.1 1点-2点又访问您的网站在这个时段也算一个IP。 最高IP : 指选择时间段范围内，某日访问IP最多的数值。 最高PV：指选择时间段范围内，某日访问量最高的数值。 日均流量：指选择时间范围内，平均每日流量。(日均流量=总访问量/总天数) 人均访问量：指选择时间范围内，每个访客访问网站的PV数。(计算公式：人均访问量=访问量/唯一访客数)。 访问过程：每个访问者从进入您的网站开始访问，一直到最后离开您的网站，整个过程中发生的一切点击访问行为，称为一次访问过程。 访问入口：每次访问过程中，用户进入的第一个页面为访问入口页面。 访问出口：每次访问过程中，用户结束访问，离开前点击的最后一个页面为访问出口页面。平均停留时间：所有访客的访问过程，访问持续时间的平均值。 平均访问页数：所有访客的访问过程，连续访问页面数的平均值。

H3C网络流量分析解决方案

方案背景 随着网络的应用越来越广泛，规模也随之日渐增长，网络中承载的业务也越来越丰富。企业需要及时的了解到网络中承载的业务，及时的掌握网络流量特征，以便使网络带宽配置最优化，及时解决网络性能问题。目前企业在管理网络当中普遍遭遇到了如下的问题： 1、网络的可视性：网络利用率如何？什么样的程序在网络中运行？主要用户有哪些？网络中是否产生异常流量？有没有长期的趋势数据用作网络带宽规划？ 2、应用的可视性：当前网内有哪些应用？分别产生了多少流量？网络中应用使用的模式是什么？企业内部重要应用执行状况如何？ 3、用户使用网络模式的可视性：哪些用户产生的流量最多？哪些服务器接收的流量最多？哪些会话产生了流量？分别使用了哪些应用？ 从这些企业管理网络中所经常遇到的问题来看，需要有一种解决方案能让网络管理人员及时了解到详细的网络使用情形，使网络管理人员及时洞察网络运行状况、及时了解网内应用的执行情况。 为了应对企业网络管理中的这些问题，于是，H3C公司的NTA（Network Traffic Analysis）解决方案应运而生！ 所谓的工欲善其事，必先利其器，NTA解决方案可以帮助网络管理人员了解企业内部网络之运行状况，及时发现并解决网络中的性能瓶颈问题、网络异常现象，也能方便用户进行网络优化、网络设备投资、网络带宽优化等的参考，并方便网络管理员及时解决网络异常问题。 NetStream技术介绍 在理解Network Traffic Analysis解决方案之前，首先需要了解NetStream的一些基本概念，它们是该解决方案的基础。

“流”概念 NetStream的流定义为：由源到目的方向的一系列单向的数据包。 NetStream流是通过7元组来标识的，即通过接口索引、源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号、协议号和ToS组成的七元组确定一个NetStream流，设备根据七元组信息对过往的数据包进行NetStream统计。 下图中就包括四条流： 从Client A到WWW Server方向通信时产生的流； 从WWW Server到Client A方向通信时产生的流； 从Client B到FTP Server方向通信时产生的流； 从FTP Server到Client B方向通信时产生的流； 图1 网络中流的举例说明 从上例中可以很容易地理解，流是单向的，同时流也是基于协议的。形象地说，通过NetStream流可以记录下来网络中who、what、when、where、how。

网络流量监控及分析工具的设计与实现毕业设计论文

网络流量监控及分析工具的设计与实现 摘要 互联网迅速发展的同时，网络安全问题日益成为人们关注的焦点，病毒、恶意攻击、非法访问等都容易影响网络的正常运行，多种网络防御技术被综合应用到网络安全管理体系中，流量监控系统便是其中一种分析网络状况的有效方法，它从数据包流量分析角度，通过实时地收集和监视网络数据包信息，来检查是否有违反安全策略的行为和网络工作异常的迹象。 在研究网络数据包捕获、 TCP/IP原理的基础上，采用面向对象的方法进行了需求分析与功能设计。该系统在VisualC++6.0环境下进行开发，综合采用了Socket-Raw、注册表编程和IP助手API等VC编程技术，在系统需求分析的基础上，对主要功能的实现方案和技术细节进行了详细分析与设计，并通过测试，最终实现了数据包捕获、流量监视与统计主要功能，达到了预定要求，为网络管理员了解网络运行状态提供了参考。 关键词：网络管理；数据采集；流量统计；Winsock2

The Design and Implementation of Monitoring and Analyzing Tool for Network Traffic Abstract With the rapid development of Internet, network safety has become people’s concern, virus, vigorous attack, illegal visit and so on can easily affect the normal network performance. Various kinds of network defending technology have been comprehensively applied into the management system of network safety. Network traffic system is one of the effective measures to analysis network condition. From the angle of analyzing packet traffic, it can examine the safety violation and the abnormal performance of network by timely collecting and monitoring packets information. By using the way of object-oriented, this design makes a needs analysis and ability designing based on the study of network packet collecting and TCP/IP theory. Under the environment of Visual C++6.0, this system adopts VC program technologies of Socket-Raw, Windows register and IpHelper API. On the basis of system analysis, it makes a deliberate analysis and test of plans and details to implement packets collecting, traffic monitoring and statistics. So this meets our needs and makes a reference for managers to get to know the network conditions. Key words:network management; data collection; traffic analysis; Winsock2

大数据实例：网站用户行为分析

山西大学研究生项目设计报告（2015 ---- 2016学年第1学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：软件工程(专硕) 课程名称：大数据处理 论文题目：网站用户行为分析 授课教师（职称）：杜亮 研究生姓名：温杰 年级：2016级 学号：201622405011 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2016年12月20日

大数据实例：网站用户行为分析 大数据实例：网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)

5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20) 5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21) 5.5、实验步骤五：利用R进行数据可视化分析 (22) 5.5.1、R安装 (22) 5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)

基于时间序列分析的网络流量预测模型研究

万方数据

万方数据

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基于时间序列分析的网络流量预测模型研究 作者：周德懋， 李舟军， 康荣雷， ZHOU Demao， LI Zhoujun， KANG Ronglei 作者单位：北京航空航天大学,计算机学院,北京,100191 刊名： 现代电子技术 英文刊名：MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE 年，卷(期)：2009,32(8) 被引用次数：2次 参考文献(17条) 1.Garrett M W;Wilhinger W Analysis,Modeling and Generation of Self-similar VBR Video Traffic 1994 2.Chen Borsen;Yang Yusuarg;Botekuen Lee Fuzzy Adaptive Predictive Flow Control of Network Traffic[外文期刊] 2003(04) 3.刘嘉琨;金志刚;薛飞基于FARIMA过程的网络业务预报与应用[期刊论文]-电子与信息学报 2001(04) 4.Chen Liang;Wang Xiaofan;Han Zhengzhi Controlling Bifurcation and Chaos in Internet Congestion Control Model 2004(05) 5.Joachim H;Werner L Lyapunov Exponents from a Time Series of Acausic Chaos 1989(04) 6.文兰动力系统简介[期刊论文]-数学进展 2002(04) 7.文成林;周东华多尺度估计理论及其应用 2002 8.杨福生小波变换的工程分析与应用 1999 9.雷霆;余镇危一种网络流量预测的小波神经网络模型[期刊论文]-计算机应用 2006(03) 10.陈振伟;郭拯危小波神经网络预测模型的仿真实现[期刊论文]-计算机仿真 2008(06) 11.文成林;周东华多尺度估计理论及其应用 2002 12.张传斌;王学孝;邓正隆非线性时间序列的RBF神经网络预测方法及其应用[期刊论文]-热能动力工程 2001(03) 13.张玉瑞;陈剑波基于RBF神经网络的时间序列预测[期刊论文]-计算机工程与应用 2005(11) 14.林天峰基于最大熵原理的网络流量预测综合模型[期刊论文]-微电子学与计算机 2006(08) 15.郭琳;张大方;黎文伟基于稳态模型的流异常检测算法[期刊论文]-计算机工程 2006(19) 16.余健;郭平基于改进小波神经网络的网络流量预测研究[期刊论文]-计算机应用 2007(12) 17.郑成兴网络流量预测方法和实际预测分析[期刊论文]-计算机工程与应用 2006(23) 本文读者也读过(10条) 1.潘乔.罗辛.王高丽.裴昌幸.PAN Qiao.LUO Xin.WANG Gao-li.PEI Chang-xing基于FARIMA模型的流量抽样测量方法[期刊论文]-计算机工程2010,36(15) 2.李林峰.裘正定时间序列分析在网络流量预测中的应用研究[会议论文]- 3.赵海阔.朱正平.ZHAO Hai-kuo.ZHU Zheng-ping基于非线性算法的网络业务流量预测[期刊论文]-自动化与仪器仪表2010(4) 4.何建基于时间序列的网络流量分析与预测[期刊论文]-中国科技信息2005,2(22) 5.段智彬.孙恩昌.张延华.董燕.DUAN Zhi-bin.SUN En-chang.ZHANG Yan-hua.DONG Yan基于ARMA模型的网络流量预测[期刊论文]-中国电子科学研究院学报2009,4(4) 6.闵洁.李潇.MIN Jie.LI Xiao基于最小二乘支持向量机的网络流量预测[期刊论文]-九江学院学报（自然科学版）2010,25(1) 7.韩志杰.王汝传.段晓阳.HAN Zhi-jie.WANG Ru-chuan.DUAN Xiao-yang一种基于小波卡尔曼滤波的MPLS流量预测算法[期刊论文]-计算机技术与发展2010,20(11)

径流分析计算大纲范本

FCD 11011 FCD 水利水电工程初步设计阶段径流分析计算大纲范本 水利水电勘测设计标准化信息网 1996年3月 1

水电站初步设计阶段 径流分析计算大纲 主编单位: 主编单位总工程师: 参编单位: 主要编写人员: 软件开发单位: 软件编写人员: 勘测设计研究院 年月 2

目次 1. 引言 (4) 2. 设计依据文件和规范 (4) 3. 基本资料 (4) 4. 径流分析计算内容和要求 (6) 5.径流特性分析 (6) 6.径流还原计算 (7) 7.径流系列代表性分析 (10) 8.径流系列计算 (11) 9.径流频率分析计算 (14) 10.径流年内分配 (18) 11.应提供的设计成果 (19) 3

1. 引言 2. 设计依据文件和规范 2.1 有关本工程径流计算的文件 (1) 规划与可行性研究阶段的设计报告、专题报告以及审查意见； (2) 初步设计任务书和项目任务书。 2.2 主要设计规范 (1) SDJ 214-83 水利水电工程水文计算规范(试行)； (2) SL 44-93 水利水电工程设计洪水计算规范； (3) DL 5020-93 水利水电工程可行性研究报告编制规程 (4) DL 5021-93 水利水电工程初步设计报告编制规程 3. 基本资料 3.1 基本资料的收集和整理 3.1.1 流域自然地理特征资料 流域面积、地理位置(含经纬度)、地形、地貌、地质、土壤、植被、干流及主要支流分布、干流长度、坡度等。 3.1.2 水利和水土保持措施资料 与工程径流计算有关的已建大中型水库、引水蓄水工程、分洪滞洪工程、水土保持措施 4

网络流量分析

网络流量分析概述 摘要 Internet自60年代出现以来发展迅猛,网络规模飞速膨胀,网络流量越来越大,网络信息对人们生活的影响也越来越深远,然而网络中P2P等应用正在大量的消耗网络的带宽资源,从而影响了关键业务的正常展开。因此,通过对网络中的各种业务流量进行分析,建立合适的预测模型就成为网络发展的必要。通过分析,能及时的发现网络中的异常,从而使得网络管理更主动,为网络的持续高性能运行提供主要的保障,为规划、设计网络提供科学依据。 本文首先介绍网络流量数据采集方法，通过分析他们的优缺点让读者对网络数据采集技术有一个初步的了解。然后本文介绍了两种基于不同技术的网络流分类方法: 深度数据包检测技术（DPI）和深度/动态流检测技术(DFI)。在DPI中，主要介绍AC状态机模式匹配算法实现多关键字的快速匹配。而DFI是基于流特征向量的分类方法，本文主要介绍分析了朴素贝叶斯方法。在特征选择方面，介绍了运用相关度和快速的过滤器选择方法（FCBF）来对特征进行筛选,得出有利于分类的特征子集，同时还可以去掉不相关或冗余特征，增加分类的准确性。最后，本文介绍了如何把网络流量分析的结果应用到入侵检测中,以发现网络中的异常。

目录 摘要 (1) 一、网络流量分析概述 (3) 1.1网络流量分析背景 (3) 1.2网络流量分析定义 (3) 1.3网络流量分析目的 (4) 1.4网络流量分析意义 (5) 二、网络流量采集 (6) 2.1 网络流 (6) 2.2 网络流的特性 (6) 2.3 网络流量采集介绍 (6) 2.4 主流网络流量采集技术 (7) 2.4.1 基于网络流量全镜像的采集技术 (7) 2.4.2 基于SNMP的流量采集技术。 (7) 2.4.3 基于 Netflow/sFlow的流量采集技术。 (8) 2.4.4 基于干路中桥接设备的采集技术 (9) 2.4 网络流量采集技术的对比 (10) 三、网络流量分析 (11) 3.1 基于DPI的网络流量分析技术 (11) 3.1.1 DPI提出的背景 (11) 3.1.2 DPI技术研究 (11) 3.1.3 AC自动机算法 (13) 3.1.4 DPI总结 (15) 3.2 基于DFI的网络流量分析技术 (16) 3.2.1 DFI的提出 (16) 3.2.2 基于DFI技术的方法的基本原理 (16) 3.2.3朴素贝叶斯分类器 (16) 3.2.4改进贝叶斯—FCBF（A Fast Correlation-Based Fliter）： (17) 3.2.5其他应用DFI技术的模型 (18) 3.3 DPI和DFI的对比： (19) 四、网络流量分析之应用：入侵检测 (20) 4.1入侵检测的基本定义以及方法 (20) 4.2网络流量在异常检测系统中的应用 (21) 4.2.1 特征参数的选取 (21) 4.2.2特征参数变化的提取 (21) 4.2.3.网络流量异常的判断 (22) 五、全文总结 (23) 参考文献 (24)

基于大数据技术的电力用户行为分析及应用现状

基于大数据技术的电力用户行为分析及应用现状 摘要：随着我国经济快速的发展及人民生活水平的提高，客户用电量及用电方式、行为呈现出多元化的特征，逐渐形成了用户端大数据，这些数据隐藏着许多 用户用电行为的潜在信息。如何快速有效地对电力用户端大数据进行分析，并挖 掘用户用电行为的有效信息，是当今重要的研究课题。 关键词：大数据技术；用户行为分析 1电力用户行为大数据分析的必要性 随着我国市场经济的不断发展，电力企业的性质也在发生变化，逐渐由生产 型企业转变经营型企业，电力行业需要面对的是市场营销。所以，对用电客户的 行为分析成为当前电网企业在市场营销中的重要内容。此外，近年来电网在信息 化建设方面取得了很大的进步，作息化水平在不断地提高，电网企业的信息管理 系统中积累了有关用户的大量数据。开发数据挖掘系统并利用它对电网用户的行 为进行分析，可以有效提高电力企业的营销质量。 在当前的信息管理系统中，只能对用户的数据信息进行简单的增减和查询， 不能进行挖掘和利用隐含在数据内部的信息，不能查明深层次的关系，无法利用 这些数据分析用户行为和将来的发展趋势，所以基于大数据技术的电力用户行为 分析是十分必要的，利用它可以实现数据的挖掘，系统可以对现有信息管理系统 采集到的用户数据进行智能化分析，挖掘出存在的深层次的关联，转变为供决策 者使用的信息，这类决策型的信息可以帮助电网企业在市场营销决策中提升对客 户服务的质量。 总之，基于大数据技术的电力用户行为分析，挖掘不同用户用电行为的相似性，对于电力公司可以为用户提供信用价值评估，功率预测，定价，个性化定制 等策略，也能够根据用户用电需求提高电力服务水平，特别是通过深入分析各类 别各行业用电信息，对于政府掌握经济运行情况和制定相关政策具有重要的价值，同时用户也可以根据提供的相关信息进行自我用电调节；面向电力用户可以方 便用户用电自我认知、推荐用电方式变更等；为政府提供经济发展趋势预测，区 域房屋空置率分析，补贴，热工行业决策支持等。 2基于大数据技术的电力用户行为分析的应用现状 2.1基于大数据技术的电力用户行为分析的应用现状 我国从2013年开始便开始效仿美国，运用大数据技术，分析用户行为特征，我国有的电力企业也开始致力于对大数据应用技术进行研究，我国当前在27个 省市加入了智能用电研究系统，涉及的研究用户达到了2.42亿户，江苏电力公司 在2013年时就优先采用Hadoop 分布式技术，对用户的用电情况进行调查并记录，为全国电力公司起到了榜样作用，另外，我国也全新地建立了多维度数据分析模型，增加了数据的可视化，为电力企业提供更多的识别便利。在2015年，上海 成为了首个电力需求响应试点实验的工作地点，到了年底，上海已经可以独挡一面，用信息采集系统直接将2.8万个用电的数据采集并分析出来，使电力企业可 以充分运用这些数据来进行用电行为分析，从而增加电能的利用率，更少地减少 不必要的电能消耗，使企业向着利益最大化发展。 2.2基于大数据技术的电力用户行为分析的应用存在的问题 随着无线传感器技术的快速发展，智能设备的广泛应用，迫使电力企业对居 民用电负荷预测精度的要求更加严格，预测中面临的问题也不断增加。传统负荷 预测偏向于所使用的技术，然而在智能电网时代下智能设备将负荷预测导向粒度