多维数据综合分析系统及其分析方法与制作流程
图片简介:
本技术公开的属于数据分析技术领域，具体为一种多维数据综合分析系统，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块，该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下：S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，通过特定的模型和算法，在巨量的话单、账单、电子取证信息中进行数据关联碰撞，分析出符合条件的数据，通过特有的显示模型提供给用户分析线索；能够对被调查人员进行多方位的数据行为刻画，对比分析出被调查人员在某些特定时间/事件内的联系对象、活动轨迹、资金交易、交易对象等信息。
技术要求
1.一种多维数据综合分析系统，其特征在于，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块；
所述数据分析模块包括话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元；
所述数据存储数据库、基站数据库之间相互建立联系，所述数据存储数据库存储话单文件、账单文件和取证文件，所述数据关联模块收集时间信息、空间信息和事件信息；
所述话单文件、账单文件和取证文件存储到数据存储数据库内，所述数据存储数据库的输出端与数据关联模块连接，所述数据关联模块的输出端与数据分析模块连接，所述数据分析模块的输出端与数据表格图形绘制模块连接，所述数据表格图形绘制模块的输出端与数据标记模块连接。
2.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单文件包括通话记录、基站信息和离线地图。
3.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述账单文件包括交易记录和银行信息。
4.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述取证文件为电子取证信息。
5.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单分析单元、账单分析单元的输出端与综合分析单元连接，所述综合分析单元经过用户授权进行分析操作。
6.一种如权利要求1-5任意一项所述多维数据综合分析系统的分析方法，其特征在于：该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下：
S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，数据存储数据库结合基站数据库对于话单文件、账单文件和取证文件相关文件信息获取；
S2：数据存储数据库将话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息输出到数据关联模块，数据关联模块对话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息对应的时间信息、空间信息和事件信息进行关联；
S3：话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元对通话记录、基站信息和离线地图、交易记录和银行信息、电子取证信息经过用户的授权进行分析；
S4：单分析单元、账单分析单元和综合分析单元分析的结果通过数据表格图形绘制模块制成表格；
S5：制成的表格经过数据标记模块进行不同信息的标记作用。
技术说明书
一种多维数据综合分析系统及其分析方法
技术领域
本技术涉及数据分析技术领域，具体为一种多维数据综合分析系统及其分析方法。
背景技术
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
现有数据分析系统通常对于数据的分析过于单一，无法实现多类型数据综合关联碰撞，显示特定条件数据信息。
技术内容
本技术的目的在于提供一种多维数据综合分析系统及其分析方法，以解决上述背景技术中提出的现有数据分析系统通常对于数据的分析过于单一，无法实现多类型数据综合关联碰撞，显示特定条件数据信息的问题。
为实现上述目的，本技术提供如下技术方案：一种多维数据综合分析系统，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块；
所述数据分析模块包括话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元；
所述数据存储数据库、基站数据库之间相互建立联系，所述数据存储数据库存储话单文件、账单文件和取证文件，所述数据关联模块收集时间信息、空间信息和事件信息；
所述话单文件、账单文件和取证文件存储到数据存储数据库内，所述数据存储数据库的输出端与数据关联模块连接，所述数据关联模块的输出端与数据分析模块连接，所述数据分析模块的输出端与数据表格图形绘制模块连接，所述数据表格图形绘制模块的输出端与数据标记模块连接。
优选的，所述话单文件包括通话记录、基站信息和离线地图。
优选的，所述账单文件包括交易记录和银行信息。
优选的，所述取证文件为电子取证信息。
优选的，所述话单分析单元、账单分析单元的输出端与综合分析单元连接，所述综合分析单元经过用户授权进行分析操作。
一种多维数据综合分析系统的分析方法，该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下：
S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，数据存储数据库结合基站数据库对于话单文件、账单文件和取证文件相关文件信息获取；
S2：数据存储数据库将话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息输出到数据关联模块，数据关联模块对话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息对应的时间信息、空间信息和事件信息进行关联；
S3：话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元对通话记录、基站信息和离线地图、交易记录和银行信息、电子取证信息经过用户的授权进行分析；
S4：单分析单元、账单分析单元和综合分析单元分析的结果通过数据表格图形绘制模块制成表格；
S5：制成的表格经过数据标记模块进行不同信息的标记作用。
与现有技术相比，本技术的有益效果是：
1)解决各类型数据单一分析，无法实现多类型数据综合关联碰撞，显示特定条件数据信息的问题；
2)通过特定的模型和算法，在巨量的话单、账单、电子取证信息中进行数据关联碰撞，分析出符合条件的数据，通过特有的显示模型提供给用户分析线索；
3)能够对被调查人员进行多方位的数据行为刻画，对比分析出被调查人员在某些特定时间/事件内的联系对象、活动轨迹、资金交易、交易对象等信息。
附图说明
图1为本技术的逻辑框图；
图2为本技术数据分析模块的逻辑框图。
具体实施方式
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
在本技术的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。
实施例：
请参阅图1-2，本技术提供一种技术方案：一种多维数据综合分析系统，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块；
数据存储数据库、基站数据库为存储话单文件、账单文件和取证文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间构成。
数据分析模块包括以下功能：
行为事件分析
行为事件分析法来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。
在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。如最近三个月来自哪个渠道的用户注册量最高？变化趋势如何？各时段的人均充值金额是分别多少？购买行为的独立用户数，按照年龄段的分布情况？每天的独立Session 数是多少？诸如此类的指标查看的过程中，行为事件分析起到重要作用。
行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。行为事件分析法一般经过事件定义与选择、下钻分析、解释与结论等环节。
漏斗分析模型
漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。例如在一款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在，从而找到优化方向。对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析,能够直观地发现和说明问题所在。
留存分析模型
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。留存分析可以帮助回答以下问题：一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为？如支付订单等；某个社交产品改进了新注册用户的引导流程，期待改善用户注册后的参与程度，如何验证？想判断某项产品改动是否奏效，如新增了一个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月。
分布分析模型
分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。它可以展现出单用户对产品的依赖程度，分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量、购买频次等，帮助运营人员了解当前的客户状态，以及客户的运转情况。如订单金额(100以下区间、100元-200元区间、200元以上区间等)、购买次数(5次以下、5-10次、10以上)等用户的分布情况。
分布分析模型的功能与价值：科学的分布分析模型支持按时间、次数、事件指标进行用户条件筛选及数据统计。为不同角色的人员统计用户在一天/周/月中，有多少个自然时间段(小时/天)进行了某项操作、进行某项操作的次数、进行事件指标。
点击分析模型
即应用一种特殊高亮的颜色形式，显示页面或页面组(结构相同的页面，如商品详情页、官网博客等)区域中不同元素点击密度的图示。包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。
点击图是点击分析方法的效果呈现。点击分析具有分析过程高效、灵活、易用，效果直观的特点。点击分析采用可视化的设计思想与架构，简洁直观的操作方式，直观呈现访客热衷的区域，帮助运营人员或管理者评估网页的设计的科学性。
用户行为路径分析模型
用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
以电商为例，买家从登录网站/APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。
用户分群分析模型
用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。我们通过漏斗分析可以看到，用户在不同阶段所表现出的行为是不同的，譬如新用户的关注点在哪里？已购用户什么情况下会再次付费？因为群体特征不同，行为会有很大差别，因此可以根据历史数据将用户进行划分，进而再次观察该群体的具体行为。这就是用户分群的原理。
属性分析模型
顾名思义，根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况。用户属性会涉及到用户信息，如姓名、年龄、家庭、婚姻状况、性别、最高教育程度等自然信息；也有产品相关属性，如用户常驻省市、用户等级、用户首次访问渠道来源等。
属性分析模型的价值是什么？一座房子的面积无法全面衡量其价值大小，而房子的位置、风格、是否学区、交通环境更是相关的属性。同样，用户各维度属性都是进行全面衡量用户画像的不可或缺的内容。
属性分析主要价值在：丰富用户画像维度，让用户行为洞察粒度更细致。科学的属性分析方法，可以对于所有类型的属性都可以将“去重数”作为分析指标，对于数值类型的属性可以将“总和”“均值”“最大值”“最小值”作为分析指标；可以添加多个维度，没有维度时无法展示图形，数字类型的维度可以自定义区间，方便进行更加精细化的分析。
所述数据分析模块包括话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元；
所述数据存储数据库、基站数据库之间相互建立联系，所述数据存储数据库存储话单文件、账单文件和取证文件，所述数据关联模块收集时间信息、空间信息和事件信息；
所述话单文件、账单文件和取证文件存储到数据存储数据库内，所述数据存储数据库的输出端与数据关联模块连接，所述数据关联模块的输出端与数据分析模块连接，所述数据分析模块的输出端与数据表格图形绘制模块连接，所述数据表格图形绘制模块的输出端与数据标记模块连接。
进一步地，所述话单文件包括通话记录、基站信息和离线地图。
进一步地，所述账单文件包括交易记录和银行信息。
进一步地，所述取证文件为电子取证信息。
通过特定的模型和算法，在巨量的话单、账单、电子取证信息中进行数据关联碰撞，分析出符合条件的数据，通过特有的显示模型提供给用户分析线索；
分析话单文件通话时间、地点、通联对象、频率规律等信息，分析账单文件交易时间、金额、银行、柜台及交易对象等信息，取证文件分析微信、QQ、短信等信息，进行综合碰撞，发现有价值的线索信息；
进一步地，所述话单分析单元、账单分析单元的输出端与综合分析单元连接，所述综合分析单元经过用户授权进行分析操作。
一种多维数据综合分析系统的分析方法，该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下：
S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，数据存储数据库结合基站数据库对于话单文件、账单文件和取证文件相关文件信息获取；
S2：数据存储数据库将话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息输出到数据关联模块，数据关联模块对话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息对应的时间信息、空间信息和事件信息进行关联；
S3：话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元对通话记录、基站信息和离线地图、交易记录和银行信息、电子取证信息经过用户的授权进行分析；
S4：单分析单元、账单分析单元和综合分析单元分析的结果通过数据表格图形绘制模块制成表格；
S5：制成的表格经过数据标记模块进行不同信息的标记作用。
以上显示和描述了本技术的基本原理和主要特征和本技术的优点,对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本技术的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本技术；因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本技术内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
尽管已经示出和描述了本技术的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本技术的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本技术的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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实时计算，流数据处理系统简介与简单分析 发表于2014-06-12 14:19| 4350次阅读| 来源CSDN博客| 8条评论| 作者va_key 大数据实时计算流计算 摘要：实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 编者按：互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的，除了像非实时计算的需求（如计算结果准确）以外，实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果，一般要求为秒级。实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 以下为作者原文： 一．实时计算的概念 实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。 主要应用的场景： 1) 数据源是实时的不间断的，要求用户的响应时间也是实时的（比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况） 2) 数据量大且无法或没必要预算，但要求对用户的响应时间是实时的。比如说： 昨天来自每个省份不同性别的访问量分布，昨天来自每个省份不同性别不同年龄不同职业不同名族的访问量分布。 二．实时计算的相关技术 主要分为三个阶段（大多是日志流）: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段
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《大数据多维分析平台实践方案》
大数据多维分析平台实践方案 一、大数据多维分析平台搭建的初心 随着公司业务量的增长，基于传统关系型数据库搭建的各种报表查询分析系统，性能下降明显。同时由于大数据平台的的日趋完善，实时的核心业务数据逐步进入大数据平台。 数据进入了大数据平台，相伴而来的是各种业务需求，这里主要聚焦在如何高效稳定的基于大数据平台的数据进行查询。 通过分析，我们面临的挑战如下： ?亿级别表下任意维度和时间跨度的高效的统计查询。 ?业务分析的维度越来越多，是否可以提供一个灵活的多维度组合查询的工具，而不是针对不同的维度组合开发不同的报表。 基于以上目标，开始搭建大数据的多维分析平台。 二、多维分析平台技术选型 搭建多维分析平台，首先面临的是技术选型，基于我们对开源框架的使用经验和实际情况，我们主要看业界主流的公司是如何使用应对的，在技术选型上会进行一定的比较，但不会投入比较大的资源进行验证，主张快速的迭代，效果的评估。多维分析平台技术选型主要面临是OLAP引擎和前端UI的选型。 我们先来看一下OLAP的基本概念和分类。 OLAP翻译成中文叫联机分析处理，OLTP叫联机事务处理。OLTP 它的核心是事务，实际上就是我们常见的数据库。我们业务数据库就是面向于事务。它的并发量会比较高，但是操作的数据量会比较小。它是实时更新的。数据库的设计会按照3NF范式，更高的话可能会
按照BC范式之类的来做。而OLAP的核心是分析，面向应用是分析决策，需要分析的数据级会非常大，可能TB，甚至PB都会有。它的数据更新会稍微慢一些，它的设计一般是反范式的，因为面向分析。常见的是雪花模型和星型模型。 OLAP的引擎目前主要分为3类 第一种叫ROLAP，叫关系型OLAP，它的特点就是它是基于关系性模型，计算的时候，根据原始数据去做聚合运算。常见的实现，小数据量可以利用MySQL、SqlServer这种传统数据库，而大数据量可以利用SparkSQL、Tidb、ES这些项目。 第二种类型叫MOLAP，叫多维OLAP，它的特点就是它会基于一个预定义的模型，我需要知道，要根据什么维度，要去算哪些指标，我提前就把这些结果弄好，存储在引擎上。细节数据和聚合后的数据保存在cube中，以空间换时间，查询效率高。 实际上我们的很多业务也是基于此思想去做的，比如我们会在ES里面按照电站、客户等维度进行聚合，满足日常的T+1查询需求，只不过这个地方每个聚合维度需要在ES里面做一个表，并增加上复杂的ETL处理。符合这个理念在业界用的比较多的为Kylin。并且基于Kylin有完整的一套开源产品KMS。涵盖了多维分析的前端UI及多维分析数据库。 第三种叫HOLAP(HybridOLAP)，叫混合OLAP，特点是数据保留在关系型数据库的事实表中，但是聚合后的数据保存在cube中，聚合时需要比ROLAP高，但低于MOLAP。 综合分析，技术选型上主要考虑第ROLAP和MOLAP。关于OLAP 的分类已经经过了很多年的发展，市场上相关的产品也有很多，但是大数据下基于开源组件应该如何搞？ 在大数据时代，有了分布式计算和分布式存储，对于亿级别表的任意时间跨度多维度组合的查询,是不是可以直接查询，不用再预聚合。
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是@abc@0是#abc#0是“abc”#是“abc”@ 正确答案：c 3.设置某单元格格式时，如果在“自定义”中填写“0.000”，并在此单元格中输入3.1415，回车后会显示为：√ a b c d3.1423.0003.14153 正确答案：a 4.在excel中，设置单元格内容为文本格式的快捷方式：√ a 应该是# b c d 应该是@应该是“应该是 正确答案：d 5.需要excel表格自动将输入的阿拉伯数字转换为中文大写时，设置方法是：设置单元格格式—数字—（）。√
b c d 日期特殊货币科学计数 正确答案：b 6.下列日期的输入格式中，属于真日期的是：× a b c d20xx.10.1020xx\10\104119220xx1010 正确答案：c 7.在单元格中输入“5/8”后，点击回车，显示的是：√ a b c d5月8日8月5日1.60.625 正确答案：a 8.在excel中，输入当天日期的快捷键是：√ ashiFt+； bctRl+F5
cshiFt+F5 dctRl+； 正确答案：d 9.excel表格对数据的精确度是（）位。√ a12 b15 c18 d24 正确答案：b 10.若想对excel中的内容设置安全性，应该使用的工具是：√ a 数据有效性 b 单元格样式 c 保护工具表 d 冻结窗格 正确答案：c 判断题 11.在excel中，编写不用于运算的编号时，#的应用大
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毕业设计（论文） 题 目： 语音播报实时数据处理系统的设计与实现 学生姓名： 学 号： 所在学院： 专业班级： 届 别： 指导教师：
本科毕业设计（论文）创作诚信承诺书 1.本人郑重承诺：所提交的毕业设计（论文），题目《基于单片机的实验室环境检测》是本人在指导教师指导下独立完成的，没有弄虚作假，没有抄袭、剽窃别人的内容； 2.毕业设计（论文）所使用的相关资料、数据、观点等均真实可靠，文中所有引用的他人观点、材料、数据、图表均已标注说明来源； 3. 毕业设计（论文）中无抄袭、剽窃或不正当引用他人学术观点、思想和学术成果，伪造、篡改数据的情况； 4.本人已被告知并清楚：学校对毕业设计（论文）中的抄袭、业设计（论文）成绩不合格，无法正常毕业、取消学士学位资格或注销并追回已发放的毕业证书、学士学位证书等严重后果； 5.若在省教育厅、学校组织的毕业设计（论文）检查、评比中，被发现有抄袭、剽窃、弄虚作假等违反学术规范的行为，本人愿意接受学校按有关规定给予的处理，并承担相应责任。 学生（签名）： 日期：年月日 目录
1绪论 (2) 2系统设计 (3) 2.1设计需求 (3) 2.2系统原理 (3) 3系统硬件设计 (4) 3.1电源模块 (4) 3.2微控制器模块 (5) 3.3非特定人声语音模块 (5) 3.4 DHT11数字温\湿度传感器 (7) 3.5 ENC28J60以太网模块 (9) 4系统软件设计 (10) 4.1整体流程 (10) 4.2以太网模块软件方案 (12) 4.3语音模块软件方案 (13) 5 系统调试 (14) 5.1硬件电路故障及解决方法 (15) 5.2硬件调试方法 (15) 6结束语 (15) 参考文献: (17)
多维数据模型与OLAP实现
多维数据模型与OLAP实现 近年来，随着网络技术和数理分析在银行业中的广泛应用，西方商业银行开始广泛采用人口地理统计理论，运用数据挖掘及商业智能 对用户请求的快速响应和交互式操作。 ＯＬＡＰ技术在国内兴起和发展的过程中，人们对某些基本概念还有不同的理解。比如，ＯＬＡＰ与多维数据模型的关系，多维数据模型与多维数据库（ＭＤＤ，ＭｕｌｔｉＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＤａｔａｂａｓｅ）的关系，ＭＯＬＡＰ（Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅ
ｎｓｉｏｎａｌＯＬＡＰ，多维联机分析处理）、ＲＯＬＡＰ（ＲｅｌａｔｉｏｎａｌＯＬＡＰ，关系联机分析处理）和ＨＯＬＡＰ（ＨｙｂｒｉｄＯＬＡＰ，混合联机分析处理）间的差异，多维数据库与多维联机分析处理是不是完全一致等问题，还有待于进一步澄清。 一、多维数据模型及相关概念 同的维属性。 ２．维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。 属性的集合构成一个维（如时间维、机构维等）。 ３．维分层：同一维度还可以存在细节程度不同的各个描述方面（如时间维可包括年、季度、月份、旬和日期等）。
４．维属性：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述（例如“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 ５．度量：立方体中的单元格，用以存放数据。 ＯＬＡＰ的基本多维分析操作有钻取（Ｒｏｌｌｕｐ，Ｄｒｉｌｌｄｏｗｎ）、切片（Ｓｌｉｃｅ）、切块（Ｄｉｃｅ）及旋转（Ｐ 钻取包含向下钻取和向上钻取 在多维数据结构中 ＯＬＡＰ多维数据模型的实现有多种途径，其中主要有采用数组的多维数据库、关系型数据库以及两者相结合的方式，人们通常称之为ＭＯＬＡＰ、ＲＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ。但ＭＯＬＡＰ的提法容易引起误解，毕竟根据ＯＬＡＰ的多维概念，ＲＯＬＡＰ也是一种多 维数据的组织方式。
三阶系统的综合分析与设计
三阶系统的综合分析与设计 摘要：真对三阶系统综合分析与设计问题，试绘制根轨迹，通过分离点的求解，理论分析单位阶跃响应，2 t t =单位阶跃信号、斜坡信号及单位加速度信号时的稳态误差， t r+ + 3 (t ) ) (1 并求取当-6为闭环系统的一个极点时的K值，求取主导极点阻尼比为0.7时的K值，绘制Bode图和Nyquist曲线，求取幅值裕度和相角裕度，并验证了其正确性和有效性。 主题词：三阶系统，根轨迹，单位阶跃响应，传递函数 关键词 Third-order system's generalized analysis Abstract：Analyzes and designs the question really to the third-order systems synthesis. Draw root locus.Through solving separation point. Theoretical analysis unit order step response2 t t =. Unit Laplace domain signals. Ramp + r+ t 3 ) (1 ) (t signals and unit of the steady-state error acceleration signal. And when calculating the 6 - for the closed-loop system when a pole of K value. Calculating the dominant pole damping ratio is 0.7 of K value. Draw Bode diagram and the Nyquist curve. Calculating the amplitude margins, and phase Angle tolerance. And to verify its validity and availability. And to verify its validity and availability. Key words：Third-order system.Root locus.Unit order step-response.Transfer function 0引言： 在控制工程中，三阶系统非常普遍，但是三阶系统属于高阶系统,其动态性能指标的确定是比较复杂，不能像二阶系统那样可以用特定的公式计算。因此，我们可以借助于MATLAB 软件对高阶系统进行分析。要掌握用MATLAB绘制闭环系统根轨迹和和系统响应曲线，还要掌握BODE图和Nyquist曲线的绘制。以及在比较点与开环传递函数之间加一个非线性环节后用负倒描述函数和Nyquist曲线判断系统的稳定性。 1．理论基础 1.1根轨迹：根轨迹是开环系统某一参数从零变化到无穷大时，闭环系统特征根在s平面上变化的轨迹。根轨迹由180度、0度和参量根轨迹。 1.2闭环系统：输出量直接或间接地反馈到输入端，形成闭环参与控制的系统成为闭环控制系统。也叫反馈控制系统。为了实现闭环控制，必须对输出量进行测量，并将测量的结果反馈到输入端与输入量进行相减得到偏差，再由偏差产生直接控制作用去消除偏差。整个系统形成一个闭环。对于自动控制系统而言，闭环系统，在方框图中，任何一个环节的输入都可以受到输出的反馈作用。控制装置的输入受到输出的反馈作用
多维数据综合分析系统及其分析方法与制作流程
图片简介: 本技术公开的属于数据分析技术领域，具体为一种多维数据综合分析系统，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块，该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下：S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，通过特定的模型和算法，在巨量的话单、账单、电子取证信息中进行数据关联碰撞，分析出符合条件的数据，通过特有的显示模型提供给用户分析线索；能够对被调查人员进行多方位的数据行为刻画，对比分析出被调查人员在某些特定时间/事件内的联系对象、活动轨迹、资金交易、交易对象等信息。 技术要求 1.一种多维数据综合分析系统，其特征在于，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块； 所述数据分析模块包括话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元； 所述数据存储数据库、基站数据库之间相互建立联系，所述数据存储数据库存储话单文件、账单文件和取证文件，所述数据关联模块收集时间信息、空间信息和事件信息；
所述话单文件、账单文件和取证文件存储到数据存储数据库内，所述数据存储数据库的输出端与数据关联模块连接，所述数据关联模块的输出端与数据分析模块连接，所述数据分析模块的输出端与数据表格图形绘制模块连接，所述数据表格图形绘制模块的输出端与数据标记模块连接。 2.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单文件包括通话记录、基站信息和离线地图。 3.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述账单文件包括交易记录和银行信息。 4.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述取证文件为电子取证信息。 5.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单分析单元、账单分析单元的输出端与综合分析单元连接，所述综合分析单元经过用户授权进行分析操作。 6.一种如权利要求1-5任意一项所述多维数据综合分析系统的分析方法，其特征在于：该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下： S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，数据存储数据库结合基站数据库对于话单文件、账单文件和取证文件相关文件信息获取； S2：数据存储数据库将话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息输出到数据关联模块，数据关联模块对话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息对应的时间信息、空间信息和事件信息进行关联； S3：话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元对通话记录、基站信息和离线地图、交易记录和银行信息、电子取证信息经过用户的授权进行分析； S4：单分析单元、账单分析单元和综合分析单元分析的结果通过数据表格图形绘制模块制成表格；
数据仓库与数据挖掘实验二(多维数据组织与分析)
一、实验内容和目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 内容： 1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。 2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等） 操作系统平台：Windows 7 数据库平台：SQL Server 2008 SP2 三、实验原理 在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。 OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更强。 建立OLAP的基础是多维数据模型，多维数据模型的存储可以有多种不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的两种主要形式，其中MOLAP（multi-dimension OLAP）是基
于多维数据库的OLAP，简称为多维OLAP；ROLAP（relation OLAP）是基于关系数据库的OLAP，简称关系OLAP。 OLAP的目的是为决策管理人员通过一种灵活的多维数据分析手段，提供辅助决策信息。基本的多维数据分析操作包括切片、切块、旋转、钻取等。随着OLAP的深入发展，OLAP也逐渐具有了计算和智能的能力，这些能力称为广义OLAP操作。 四、实验方法、步骤 要求：利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等) 本实验以实验一建立的数据仓库为基础，使用Microsoft的SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，建立OLAP相关模型，并实现OLAP的一些简单基本功能。 首先打开SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，新建一个Analysis Service项目，命名为：DW
大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析报告
大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。
中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。
三阶系统综合分析与设计
课程设计 题目三阶系统综合分析与设计 学院自动化学院 专业自动化专业 班级自动化0902班 姓名陆浩 指导教师陈启宏 2011 年 1 月 4 日
课程设计任务书 学生姓名： 陆浩 专业班级： 自动化0902 指导教师： 陈启宏 工作单位： 自动化学院 题 目: 三阶系统综合分析与设计 初始条件：某单位反馈系统结构图如下图所示： 要求完成的主要任务: （包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求） 1、 2=v ,试绘制随根轨迹 2、 当-2为闭环系统的一个极点时，K=? 3、 K 取10（下同），绘制Bode 图和Nyquist 曲线，求取幅值裕度和相角裕度 4、 能否用滞后校正装置改善该Ⅱ系统的稳定性？为什么？ 5、 分别求取位置误差系数、速度误差系数、加速度误差系数及输入信号为 23)(1)(t t t t r ++=单位阶跃信号、斜坡信号及单位加速度信号时的稳态 误差 6、 取1=v ，试设计超前校正装置使得相角裕度增加20度 7、 用Matlab 绘制校正前后的单位阶跃相应曲线 8、 认真撰写课程设计报告. 时间安排： 指导教师签名： 年 月 日 系主任（或责任教师）签名： 年 月 日
三阶系统综合分析与设计 1.系统开环函数的分析 1.1比例环节K Gp(s)的比例环节为K，其基本特性如下： 比例环节的传递函数和频率特性为：G(s)=K；G(jw)=K. 幅值特性和相频特性：A(w)=|G(jw)|=K；?(w)=∠G(jw)=0°. 对数幅频特性和对数相频特性为：L(w)=20lgA(w)=20lgK；?(w)=0°. 对数幅频特性L(w)是w轴线. 1.2积分环节1/S 积分环节的传递函数和频率特性为：G(s) =s/1；G(jw) = 1/jw = e-j90/w . 幅频特性和相频特性为A(w) = |1/jw | =1/w；?(w) = ∠(1/jw) = -90°. 积分环节的对数幅频特性和对数相频特性为：L(w) = 20lgA(w) = 20lg(1/w) = -20lgw；?(w) = -90°. 由于Bode图的横坐标按lgw刻度，故上式可视为自变量为lgw，因变量为L(w)的关系式，因此该式在Bode图上是一个直线方程式.直线的斜率为?20dB/dec.当ω=1时，?20lgw=0 ，即L(1) = 0 ，所以积分环节的对数幅频特性是与w轴相交于w = 1，斜率为?20dB/dec的直线.积分环节的相频特性是?(w) = -90°，相应的对数相频特性是一条位于w轴下方，且平行于w轴的水平直线. 1.3惯性环节1/(Ts+1) 惯性环节的传递函数和频率特性为G(s) = 1/(1+Ts)；G(jw) = 1/(1+jTw). 幅值特性和相频特性为：A(w)=|1/1+jTw|，?(w)=∠(1/1+jTw) = -arctanTw. 对数幅频特性和对数相频特性为L(w)=20lgA(w)；?(w)= -arctanTw. 绘制惯性环节的对数幅频特性曲线时，可以将不同的w值代入上式逐点计算L(w)，但通常用渐近线的方法先画出曲线的大致图形，然后再加以精确化修正.
物联网课程设计—基于温湿度传感器物联网应用实时数据处理系统开发46
网络工程（物联网技术） 课程设计报告 题目：基于温湿度传感器物联网应用实时数据处理系统开发 院（系）别：数学与信息工程学院 专业：网络工程（物联网技术）班级 1 班 学号：2006099914 姓名：小明 指导教师：职称博士 填表日期：2012 年 5 月11 日
前言 一、选题的依据及意义 1.依据 物联网是一种新概念和新技术，它使新一代IT技术更加充分地应用于各行各业之中。它的问世打破了过去将基础设施与IT设施分开的传统观念，将建筑物、公路、铁路和网站、网络、数据中心合为一体，是信息化和工业化融合的重要切入点。温湿度与人们的生活关系密切，所以物联网在温湿度实时数据处理系统的开发将有很大的前景。 2.意义 在我们的日常生活中无处不在，控制好温湿度可以使我们生活、生产的更好。温湿度传感器物联网应用实时数据处理系统开发可以帮我们实现对温湿度以实时数据让我们明了的知道。从而更好的控制温湿度、达到我们所需的标准。 二、本课程设计内容简介 1. 通过ubuntu连接传感器实验箱收集由传感器测得的实时数据存入sqlite3数据库。 2. 然后通过ubuntu发送到linux、接收并用动态网页显示代表数据变化的曲线。 三、要达到的目标 1.可以在ubuntu上实现自动接收由传感器取得、传来的实时数据。 2. 并ubuntu上能边接收边连续往linux发送从传感器取得的实时数据。 3．还要确保发送过的数据不会再次发送。 4. Linux能接收到ubuntu发过来的实时数据并通过动态网页曲线图实时显示接收过来的数据。实现方案 一、开发环境 1.硬件（详细介绍所涉及硬件的详细内容） Pc机、温湿度传感器、传感器实验箱、连接所需的各种线。 2.软件（详细介绍所涉及软件的详细内容） MDK414（arm平台编译烧录代码软件）、KeilC51v750a_Full（C51平台编译软件）、STC手动下载（C51烧录代码软件）、R340（串口线连接USB驱动）、ubuntu操作系统、linux操作系统。
三阶系统的综合分析与设计
课程设计 题目三阶系统的综合分析与设计学院自动化学院 专业自动化专业 班级自动化0903 姓名 指导教师 2011 年12 月31 日
课程设计任务书 学生姓名： 专业班级： 指导教师： 张立炎 工作单位： 武汉理工大学 题 目: 三阶系统综合分析与设计 初始条件：某单位反馈系统结构图如图1所示： ) 图1 图2 要求完成的主要任务: （包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求） 1、 试绘制随根轨迹 2、 当-8为闭环系统的一个极点时，K=? 3、 求取主导极点阻尼比为0.7时的K 值（以下K 取这个值） 4、 分别求取位置误差系数、速度误差系数、加速度误差系数及输入 信号为25.2)(1)(t t t t r ++=单位阶跃信号、斜坡信号及单位加速度信号时的稳态误差 5、 用Matlab 绘制单位阶跃相应曲线 6、 绘制Bode 图和Nyquist 曲线，求取幅值裕度和相角裕度 7、 如在比较点与开环传递函数之间加1个非线性环节，如图2所示， 其中2,10==k e ，试求取非线性环节的描述函数，并根据负倒描述函数和Nyquist 图判断系统的稳定性 8、 认真撰写课程设计报告。
目录 引言 (1) 1 设计内容 (2) 1.1 设计题目 (2) 1.2 设计任务 (2) 2 方案设计 (3) 2.1绘制根轨迹 (3) 2.1.1 绘制很轨迹步骤 (3) 2.1.2 MATLAB绘制根轨迹 (4) 2.2 K值的求取 (5) 2.2.1 极点-8时的K值 (5) 2.2.2 主导极点阻尼比为0.7时的K值 (6) 2.3稳态误差 (6) 2.4单位阶跃响应曲线 (7) 2.5 BODE图和Nyquist曲线 (8) 2.5.1绘制BODE图 (8) 2.5.2绘制Nyquist曲线 (10) 2.6 负倒描述函数和Nyquis曲线判断稳定性 (11) 3 结果分析 (13) 3.1 理论绘制根轨迹 (13) 3.2理论分析单位阶跃响应 (15) 3.3理论分析BODE图和Nyquist曲线 (16) 3.3.1分析BODE图 (16) 3.3.2分析Nyquist曲线 (18) 4 体会和总结 (20) 参考文献 (21)
大数据运维及综合分析系统(Orca)
目录 1、Orca-SCMDB (2) 1.1产品简介 (2) 1.2功能特点 (2) 1.3功能说明 (3) 2、ORCA-Radar (4) 2.1 产品简介 (4) 2.2隐患扫描指标 (5) 2.3扫描范围 (5) 2.4产品优势 (6) 2.5设备监控 (6) 2.6性能监控 (7) 3、IT运维大数据分析 (7) 3.1性能Top N (10) 3.2系统安全评测 (10) 3.3性能预测 (11) 3.4容量预测 (11) 3.5可靠性预测 (12)
智能维保Orca包括Orca-SCMDB(信息管理)，Orca-Radar(隐患扫描)，Orca-HHM （大数据分析），Orca-BSM（业务监控），Orca-ITSM（服务管理）等产品。 1、Orca-SCMDB 1.1产品简介 Orca-SCMDB(Super Configuration Management Database)，IT运维管理系统是北京合力思腾结合近十余年的IT运维经验，以解决用户实际问题为根本目标，从实用性、易用性的角度出发，收集、索引和利用整个IT基础架构（服务器、存储、网络、数据库和中间件等）的所有数据，为运维和业务支撑提供精确的数据分析。 1.2功能特点 采用“动态建模”技术，支持资源库模型的自定义和灵活扩展，可统一管理各类IT资源目标 多维度、多视角管理整个IT架构，有效反映IT资源之间复杂的关联关系，帮助用户梳
理IT架构内部关联和相互影响 通过自主开发的数据采集引擎（Shell命令集库），经Telnet/SSH协议，完全实现IT 配置信息的自动采集和动态更新 提供精细的IT性能分析和趋势预测，为业务系统的优化、升级、扩容提供数据基础和理论依据 1.3功能说明 动态建模与数据采集 从用户自己的管理思路和管理流程出发，自定义资源库动态模型。从业务角度建立“业务部门>业务系统>基础架构”的业务数据模型，从维护角度建立“网络（或机房）>设备类型>设备>关联业务”的运维数据模型，以及其他任意角度建立数据模型。独立的数据采集引擎，支持Agent和非Agent两种采集方式，支持格式化数据的批量导入。 多视角视图
物联网大数据处理中实时流计算系统的实践
170 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 实时计算 物联网 实践 物联网是在互联网应用的基础上进行了进一步拓展。其主要具有移动、智能、多节点的特点。而Spark 为大数据实时计算工作提供了一个优良的数据储存计算引擎，其在实际数据应用过程中，可利用自身优良的计算性能及多平台兼容特性，实现大数据混合计算处理。因此为了保证物联网数据处理效率，对大数据混合计算模式在物联网中的实践应用进行适当分析具有非常重要的意义。 1 基于Spark的大数据混合计算模型 基于Spark 的大数据混合计算模式在实际设计过程中，首先需要进行数据源的确定，经过逐步处理后将其进行计算储存，并通过实时查询数据库进行提前数据Web 接口的设置。在这个基础上，将不同数据源数据通过分布式处理模式进行移动、收集、分发。然后利用Spark 数据批处理工作，综合采用直接走流处理、程序批处理的方式，将实施应用数据调到已核算完毕的计算结果中间。最后基于物联网应用特点，将数据源数据内部数据移动、收集及分发批处理模块进行有机整合，并结合大数据域内数据处理需求，逐渐利用SparklShark 架构代替MapreducelHIve 结构。在这个基础上进行Spark 混合计算规则融入，最终形成完善的Spark 混合计算模型架构。 2 大数据实时计算在物联网中的实践 2.1 以流处理为基础的用量实时计算系统 以流处理为基础的用量实时计算系统在物联网中的实践应用，主要是利用开源分布式 物联网大数据处理中实时流计算系统的实践 文/吴海建1 吕军2 软件结构的架设，结合Flume 数据收集模块的 设置。同时将物联网中不同数据源进行接入差异化分析。在这个基础上利用消息缓存系统保障模块，将用量实时计算系统内部相关模块间进行解耦设置。同时结合流式计算框架的运行，保障系统并行计算性能拓展问题的有效处理。在具体基于流处理的用量实时计算系统设置过程中，主要包括数据收集、数据处理、数据存储、数据处理等几个模块。首先在数据收集模块设置环节，主要采用Flume 集群，结合海量日志采集、传输、集成等功能的处理，可从exec 、text 等多数据源进行数据收集。Flume 集群的处理核心为代理，即在完整数据收集中心的基础上，通过核心事件集合，分别采用话 单文件代理、计费消息代理等模式，对文件、消息进行收集处理。需要注意的是，在消息接收之后，需要将不同代理数据进行统一数据格式的处理，从而保证整体消息系统的核心统一。其次在实际应用过程中，以流处理为基础的大数据实时计算模型在数据接入环节，主要采用Kafka 集群，其在实际运行中具有较为优良的吞吐量。而且分布式订阅消息发布的新模式，也可以在较为活跃的流式数据处理中发挥优良的效用。在以流处理为基础的用量实时计算系统运行过程中，Kafka 集群主要针对O （1）磁盘数据，其主要通过对TB 级别的消息进行储存处理，并维持相应数据在对应磁盘数据结构中的平稳运行。同时在实际运行中，Kafka 集群还可以依据消息储存日期进行消息类别划分，如通过对消息生产者、消息消费者等相应类别的划分，可为元数据信息处理效率的提升提供依据。 数据处理框架主要采用Storm 集群，其主要具有容错率高、开源免费、分布式等优良特点。在基于Storm 集群的数据处理框架计算过程中，可通过实时计算图状结构的设计，进行拓扑集群提交。同时通过集群中主控节点分发代码设置，实现数据实时过滤处理。在实际运行过程中，基于Storm 集群的数据处理框架，具有Spout 、Bolt 两种形式。前者为数据信息发送，而后者为数据流转换。通过模块间数据传输，Storm 集群也可以进行流量区域分析、自动化阈值检查、流量区域分析等模块的集中处理。数据储存模块主要采用Redis 集群，其在实际处理过程中，主要采用开源式的内部储存结构，通过高速缓存消息队列的设置，可为多种数据类型处理提供依据，如有效集合、列表、字符串、散列表等。2.2 算例分析 在实际应用过程中，基于流处理的大数据实时计算模型需要对多种维度因素进行综合分析，如运营商区域组成维度、时间段储存方案、APN 、资费组处理等。以某个SIM 卡数据处理为例，若其ID 为12345678，则在实际处理中主要包括APN1、APN2两个APN 。若其为联通域内的SIM 卡，则其运营商代码为86。这种情况下就可以对其进行高峰时段及非高峰时段进行合理处理，分为为0、1。而资费组就需要进行All 默认程度的处理，若当前流量话费总体使用量为1.6KB ，则APN1、APN2分别使用流量为1.1/0.4KB 。而在高峰时段、非高峰时段流量损耗为1.1/0.5KB 。这种情况下，就需要对整体区域维度及储存变动情况进行合理评估。在这一环节储存变动主要为Storm 集群，即为消息系统-流量区域分析-流量区域累积-自动化规则阈值检测/区域组合统计-缓存系统。 3 结束语 综上所述，从长期而言，基于Spark 的大数据混合计算模式具有良好的应用优势，其可以通过批处理、流计算、机器学习、图分析等模式的综合应用，满足物联网管理中的多个场景需要。而相较于以往物联网平台而已，基于流处理的大数据实时处理系统具有更为优良的数据压力处理性能。通过多种集群的整合，基于流处理的大数据实时处理系统在我国物联网平台将具有更加广阔的应用前景。 参考文献 [1]欧阳晨.海关应用大数据的实践与思考 [J].海关与经贸研究,2016,37(03):33-43. [2]余焯伟.物联网与大数据的新思考[J]. 通讯世界,2017(01):1-2. [3]孙学义.物联网与大数据的新思考[J]. 科研,2017(03):00200-00200. 作者简介 吴海建（1980-），男，浙江省衢州市人。硕士研究生，中级工程师。研究方向为人工智能。 作者单位 1.中电海康集团有限公司 浙江省杭州市 310012 2.中国电子科技集团第五十二研究所 浙江省杭州市 310012