性能测试数据分析经验
［转］性能测试数据分析经验
我以为福建移动BOSS系统做的一个小规模的性能测试为例，谈谈我在数据分析中的一些经
验。测试用例，模式如下图。
一台Linux模拟Browser（简称browser）向主机SUN发 HTTP请求，SUN上启动Apache Web Server将请求交给FCGI程序。FCGI程序作为TE节点CC1（简称fcgi）的客户进程发起TE 事务，经GT1名字服务向CC2 （简称svr_cc）发送一个分支，CC2 上服务嵌套经GT1名字服务向ACCTFZ（在HP上，简称svr_ac）发送一个分支。
测试3种压力情况，即10browser/10fcgi/5svr_cc服务进程/2svr_ac服务进程，
20browser/20fcgi /10svr_cc服务进程/2svr_ac服务进程，30browser/20fcgi/10svr_cc
服务进程/2svr_ac服务进程。
一．记录数据。
各个部分的应用程序在程序中关键地方记录时间，精确到微秒（毫秒也可以），并按一定格式写入日志文件。这样可以并计算相同应用相临时间点之间的平均时间差（编程序分析日志文件或用excel导入）。有了时间差，才能分析出整个系统性能的瓶颈（处理慢的环节）。下面给出一个fcgi进程（也是TE客户端进程）的日志文件片段。
[19:21:32.628.512] begin_tpbegin
[19:21:32.628.833] end_tpbegin
[19:21:32.628.944] begin_tpsetbranch
[19:21:32.629.053] end_tpsetbranch
[19:21:32.629.487] begin_tpcall
[19:21:37.102.996] end_tpcall
[19:21:37.103.806] begin_tpcommit
[19:21:37.432.253] end_tpcommit
[19:21:40.405.345] begin_tpbegin
[19:21:40.405.532] end_tpbegin
[19:21:40.405.639] begin_tpsetbranch
[19:21:40.405.742] end_tpsetbranch
[19:21:40.406.175] begin_tpcall
[19:21:46.732.888] end_tpcall
[19:21:46.733.650] begin_tpcommit
[19:21:46.832.538] end_tpcommit
第一个字段是时间点时间，第二个字段是该时间点描述串，两个字段用空格间隔。从这个文件可以看出，fcgi进程是循环处理业务的。 begin_tpbegin处开始一笔业务，
begin_tpcall和end_tpcall之间是TE_tpcall()发起请求到收到应答的时间，
begin_tpbegin和end_tpbegin之间是TE_tpcommit()发起提交到收到提交应答的时间。而end_tpcommit到 begin_tpcall是fcgi进程从一笔业务结束到开始下一笔业务的时间，在这里也就是fcgi进程从Web Server获取HTTP请求的时间。
从这种格式的原始数据文件可以编程序计算出相临时间点之间的时间差，并可以计算出所有交易的平均时间差。也可以用excel打开这种格式的原始数据文件，按空格分隔各列，读入excel后就可以使用excel提供的函数（入SEC()函数从hh:mm:ss时间格式换算成秒）和公式计算时间差和平均值，以及产生图表等等。事实证明excel的功能是十分强大和方
便的。
二．误差的判断和排除。
根据原始数据统计出的3种压力情况下fcgi各点时间如下。
10_10_5_2(ms) 20_
20_10_2(ms) 30_20_10_2(ms)
TPC（笔/
秒） 2.16967 2.2
8571 2.21911
fcgi receive from
fcgi 343 931 167
6
tpcall 4096 7614
8067
tpcommit 176 204
205
total_fcgi 4615 8749
9731
比较10_10_5_2和20_20_10_2，由于20_20_10_2在SUN主机上启动fcgi进程和svr_cc服务进程数都比 10_10_5_2多，SUN上的压力也较大，因此receive from fcgi的时间也较大是合理的。比较20_20_10_2和30_20_10_2，2在SUN主机上，压力没有变化，仅是有HTTP 请求的排队（因为 browser进程比fcgi进程多），SUN上的压力应基本一样，而receive from fcgi的时间有较大的差别是不合理的。考虑到在测30_20_10_2并发时有失败业务，怀疑可能由于browser上加给web Server过大造成失败。这次性能测试主要测试系统正常（业务正常，压力情况是预计压力情况）时的系统情况，而在有业务失败时往往有些前端进程工作不正常，不能对后台造成预期的压力，这时取平均值可能会造成较大误差。
拿出其中任一个FCGI进程的原始数据，比较其在20_20_10_2和30_20_10_2两种压力下的receive from fcgi的时间数据，并用excel产生图表，
入下图。
比较上面两个图表可以发现，20_20_10_2时各时间点基本都平均分布在1.5秒之内，仅有极少数几个点在1.5秒之外，且最大不超过4秒，由此可以认为对这些值取平均值的误差是可以接受的。而30_20_10_2时在测试开始阶段（800笔之前）和结束阶段（4500笔之后）的时间点明显高于中间阶段的时间点，这应该是由于压力大时在测试开始阶段30个browser 进程没有很快把压力压向fcgi（压力小时也有这种情况，但时间会小的多），这样造成30个browser进程也不是在相近时间内结束，在结束阶段只有少数browser进程仍没有完成，这时的系统压力变小，fcgi进程等待HTTP请求时间也变长。在30_20_10_2时这种非正常压力时间段很长并且数据差距很大，这时取全部时间段内的数值的平均值必然带来误差。从上图可以看到，应该取800笔到4500之间系统稳定时的数据作为有效数据。注意其他环节的进程的时间统计也需要按这一笔数范围作为有效数据。经过修正后的全部数据见下表。
数据基本正常。
10_10_5_2(ms) 20_20_10_2(ms
) 30_20_10_2(ms)
TPC（笔/
秒） 2.16967 2.28571
2.21911
browser 4609 875
0 13519
fcgi receive from
fcgi 343 931 954
tpcall 4096 7614
8575
tpcommit 176 204
202
total_fcgi 4615 8749
9731
svr_cc receive from
TE 4 16 18
service_before_tpcall 1346 3401
4201
tpcall 927 927
598
service_after_tpcall 38 45
53
total_svr_cc 2315 4389
4870
waiting&receive from
TE 289 267 555
service
636 611 418
经验：有时取平均值会有较大的误差，尤其是测试不完全正常的情况。这时需要仔细分析
原始数据，排除造成误差的数据，以系统稳定（正常）时的数据作为有效数据。这里excel
图表功能是一个非常好用的工具。
三．数据分析。
从业务流程中可以想象，fcgi端的TE_tpcall()时间似乎应该大致等于或略大于（网络传输时间等等）svr_cc上服务总的时间加上排队时间，而排队时间应该这样线性计算：前端并发数/服务端并发数*服务端服务单笔总的平均时间。但上表的实际数据是TE_tpcall()时间小于svr_cc上服务总的时间！类似的，browser端的时间和fcgi上fcgi进程处理时
间也有这种现象，只是相差很小。
这是因为实际情况不是我们想象的那样！SUN主机上即有客户端cc1（包括FCGI）节点也有服务端cc2节点的进程和TE核心运行。如果cc1上只有一个fcgi进程（TE客户端进程）串行发起业务，我们可以认为fcgi端的TE_tpcall()时间似乎应该大致等于或略大于（网络传输时间等等）svr_cc上服务总的时间。而当cc1上有多个fcgi进程（TE客户端进程）并发发起业务时，在处理一笔服务业务逻辑的时间段内，SUN上的 CPU时间还会分给其他客户进程以及TE核心（处理其他事务），这样在客户端并发情况下，每笔业务的服务端处理时间实际上包含一部分其他笔业务（客户进程和TE核心）的处理时间里。而所有的业务都是如此，最终TE_tpcall()平均时间小于svr_cc上服务总的平均时间。
在cc1进程和cc2进程的关系中，由于他们在一台主机上，并且cc1进程不在少数，因此上述两个时间差别也较大。而在browser和cc1的关系中，可以排除客户端进程的处理（因为在另外一台机器上）对服务端的影响，而只有TE核心并行处理多个交易对单笔服务处理时间的影响。在测试环境下，服务业务处理时间是主要时间，TE处理时间相对很小，因此
上述两个时间差别也非常小。
经验：在多前端并发情况下，前端等待服务端应答时间和服务端处理时间不是线性比例关系，会比预期线性比例关系算出的时间小。具体差别和测试环境配置有关系。客户端和服务端分开在不同的机器上会更接近线性比例关系。
四．平均值以外的东西。
对测试原始数据取平均值可以对整个系统的性能有一个了解，但有时只看平均值会遗漏一
些同样有价值的东西。
取30_20_10_2测试中任一个svr_cc服务进程的原始数据，用excel读入，计算每笔
service_before_tpcall时间（该服务的主要业务逻辑时间，也是整个开户业务中最耗时间的环节），并制作service_before_tpcall时间随笔数变化的图表，我们可以看到服务业务逻辑随数据库中记录数的变化规律，这显然是平均值无法体现的。
从图中可以看出，该业务逻辑时间的平均分布随笔数的增加而增加，也就是说，该业务逻辑时间和数据库中记录数有关（因为开户是插入操作，应该是该业务逻辑时间的平均分布随数据库记录数的增加而增加），在这种大型OLTP系统中，这种处理时间和数据库记录数有较大关系的现象是不好的。一般是因为数据库索引设置问题，需要调整数据库索引。
至于最后几十笔的时间急剧减小，是因为在最后几十笔时有些前端应用已经完成，对于后台的压力减小，服务处理时间自然减小，并且越到后来运行的前端应用越少，服务处理时间也越少。结合前面第二节的经验，在这个例子中，因为这些无效数据只占全部数据很少
一部分，它们不会对平均值产生太大的误差。
经验：有时平均值数据不能反映系统全部特性。尤其对于系统关键环节，必要时还对原始
数据做进一步统计分析。
丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析资料
丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析
沈阳工学院 学年论文 题目：英雄联盟网络游戏的营销策略分析 学院：经济与管理学院 专业：市场营销 学号： 1520110537 学生姓名：丁璐璐 指导教师：董乃群 2017年1月6日
摘要 随着中国互联网络游戏产业的出现和发展，游戏行业这些年来也不断的变化更新中。网络游戏这个产业从初步发展到现在的蓬勃发展，这都归结于网络游戏行业资金得到迅速聚集，高利润使得许多竞争者大量研发新型、大型网络游戏，以及用户的成倍增长这些因素共同促进而成。 《英雄联盟》(简称LOL)是由美国拳头游戏(Riot Games)开发、中国大陆游戏代理运营的英雄对战MOBA竞技网游。游戏里拥有数百个个性英雄，并拥有排位系统、天赋系统、符文系统等特色养成系统。《英雄联盟》还致力于推动全球电子竞技的发展，除了联动各赛区发展职业联赛，每年还会举办“季中冠军赛”“全球总决赛”“All Star全明星赛”三大世界级赛事，获得了亿万玩家的喜爱，形成了自己独有的电子竞技文化。 本文主要分为六个部分。第一部写了研究的背景以及意义；第二部分主要写了英雄联盟的游戏规模、营销策略和存在问题；第三部分写了英雄联盟的竞争环境和SWOT分析；第四部分为英雄联盟的优化策略；第五部分为英雄联盟的 4P策略；第六部分是结论。 关键词：英雄联盟;营销策略;LOL
目录 摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ⅰ 目录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ⅱ 绪论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.......．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１ 1英雄联盟营销现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．........．．．．．．．．．．3 1.1英雄联盟的游戏规模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．．．3 1.2英雄联盟的营销策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．4 1.3英雄联盟营销存在问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．7 2英雄联盟竞争分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．......．．．．．．．．．．．．．７ 2.1英雄联盟的竞争环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．．．７ 2.2英雄联盟的ＳＷＯＴ分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．..．．．．．．．．．１６
数据分析系统
电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重
五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响
性能测试结果分析
性能测试结果分析 分析原则： 具体问题具体分析（这是由于不同的应用系统，不同的测试目的，不同的性能关注点） 查找瓶颈时按以下顺序，由易到难。 服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈（对局域网，可以不考虑）-〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）-〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）-〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等） 注：以上过程并不是每个分析中都需要的，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力（并发用户数、数据量）下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 分段排除法很有效 分析的信息来源： 1）根据场景运行过程中的错误提示信息 2）根据测试结果收集到的监控指标数据 一．错误提示分析 分析实例： 1）Error:Failed to connect to server “https://www.wendangku.net/doc/4f10394958.html,″: [10060] Connection Error:timed out Error: Server “https://www.wendangku.net/doc/4f10394958.html,″ has shut down the connection prematurely 分析： A、应用服务死掉。 （小用户时：程序上的问题。程序上处理数据库的问题） B、应用服务没有死 （应用服务参数设置问题）
例：在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝，而在服务器端没有错误显示，则有可能是Weblogic中的server元素的 AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息，说明应提高该值，每次增加25％ C、数据库的连接 (1、在应用服务的性能参数可能太小了；2、数据库启动的最大连接数（跟硬件的内存有关）) 2）Error: Page download timeout (120 seconds) has expired 分析：可能是以下原因造成 A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈 B、页面中图片太多 C、在程序处理表的时候检查字段太大多 二．监控指标数据分析 1．最大并发用户数： 应用系统在当前环境（硬件环境、网络环境、软件环境（参数配置））下能承受的最大并发用户数。 在方案运行中，如果出现了大于3个用户的业务操作失败，或出现了服务器shutdown的情况，则说明在当前环境下，系统承受不了当前并发用户的负载压力，那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。 如果测得的最大并发用户数到达了性能要求，且各服务器资源情况良好，业务操作响应时间也达到了用户要求，那么OK。否则，再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。 2．业务操作响应时间： 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。使用“事务性能摘要”图，可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。 细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的？问题是否与网络或服务器有关？ 如果服务器耗时过长，请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长，请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题
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。
全平台直播行业白皮书
2018年度全平台直播行业白皮书 致力于服务主播 小葫芦
2017年小葫芦通过海量的主播数据对直播行业做了详细的总结，2018年 小葫芦数据的覆盖量已扩展到了全平台3600万以上的直播间，在各直播平台争相上市，短视频风生水起的一年，小葫芦2018年直播行业白皮书对直播行业有哪些总结？ PS：数据全覆盖虎牙、斗鱼、YY、快手、B站、企鹅电竞、熊猫等28家主流平台。 序言
01 OPTION 02 OPTION 03 OPTION 04 OPTION 年度总体数据 2018年度全平台直播行业浅析 主播礼物数据 2018年主播礼物收入究竟如何 主播弹幕数据 2018年主播弹幕文化究竟如何 主播特征数据 2018年主播有意思的特征数据 目 录 页
01.年度总体数据 总体数据对比送礼月度数据弹幕月度数据直播时长数据直播分类情况直播开播频次
总体数据对比 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10010 20 30 40 50 60 70 80 90100 1,453,192人87,424,650人21,006,937,229条 35,524年209,725,063人 2,172,030人143,227,648人45,247,211,652条58,937年337,812,960人 新增主播送礼人数弹幕数量直播时长互动人数 2017年 此为2017年全年的直播行业相关数据，整体对比2018年略逊一筹。2018年 此为2018年全年直播行业相关数据，对比2017年占比均有提升。
送礼人数月度数据 2018年送礼总人数 2018年全平台送礼总人数达到惊人的143,227,648，相比2017年87,424,650增幅63%。 后半年送礼人数增加 从7月份开始，2018年后半年参与直播送礼的人数有所增加。 8月，9月送礼人数最多 8月和9月送礼人数居多，寒暑假，依旧是直播的高峰期，学生群体人数众 多。
性能测试常用分析及标准
服务响应的时间标准 参考了业内比较通行的“2-5-10原则”——当然你也可以为自己的测试制定其他标准，只要得到企业内的承认就可以。所谓的“2-5-10原则”，简单说，就是当用户能够在2秒以内得到响应时，会感觉系统的响应很快；当用户在2-5秒之间得到响应时，会感觉系统的响应速度还可以；当用户在5-10秒以内得到响应时，会感觉系统的响应速度很慢，但是还可以接受；而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟透了，或者认为系统已经失去响应，而选择离开这个Web站点，或者发起第二次请求。 针对基础数据库添加企业信息： 添加10家企业，9家成功，1家失败，失败详细信息 Action.c(62): Error -26612: HTTP Status-Code=500 (Internal Server Error) for "http://202.117.99.211/basedatabasesite/PSInfo/IndustryFact/PSBaseInfoAdd.aspx? PSClassCode=1&%3f" Monitor name :Windows Resources. Cannot access data for measurement Processor|% Processor Time|_Total on machine 202.117.99.211. Details: 检测出一个含有负分母值的计数器。 Hint: Check that there is such a measurement on the machine (use the Add Machine dialog box) (entry point: CNtMeasurement::GetNewData3). [MsgId: MMSG-47295] 功能名称：企业基本信息维护，添加企业基本信息 10用户模拟并发操作： 系统响应时间：最短1.078秒最长4.901秒，属于可接受范围 资源使用情况： 内存分析： 其中： Handle Count(process _total)值由71030变化为71515 差值485bytes private bytes 值由2442407936变化为2469638144差值27230208bytes 变化范围约3M committed bytes 值由2625691648 变化为2652794880 差值27103232
数据分析系统—用户操作手册
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)
python分析英雄联盟
还不会选英雄阵容？python来帮你carry全场 欢迎来到召唤术峡谷~”英雄联盟作为一款长青游戏，风靡了这么多年，2018全球总决赛的IG冠军一出更是引发了众多撸迷又将游戏重新拾起。 今天我们就来分析一下战队的阵容选择会对胜率带来什么样的影响。 1.载入必要的包 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pyecharts import Radar 2.读取并观察数据情况 dat_hero=pd.read_csv('TeamHero_index.csv') dat_hero.head()
3.数据分析 （1)红蓝方因素对胜负的影响 众所周知，在英雄联盟中，由于蓝方会先手ban英雄及pick英雄，因此通常蓝方的胜率更高一些。让我们来看看数据是否能够印证这一点。 取出红方获胜的数据： red_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] red_win1=red_win1[red_win1['是否获胜'].isin(['1'])] red_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] red_win2=red_win2[red_win2['是否获胜'].isin(['0'])] red_win=pd.concat([red_win1,red_win2]) red_win.shape (208,8) 取出蓝方获胜的数据 blue_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] blue_win1=blue_win1[blue_win1['是否获胜'].isin(['0'])] blue_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] blue_win2=blue_win2[blue_win2['是否获胜'].isin(['1'])] blue_win=pd.concat([blue_win1,blue_win2]) blue_win.shape (316,8) 画出红蓝方胜场直方图
空间数据分析模型
第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003）。
系统和数据分析
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
空间数据分析
空间数据分析报告 —使用Moran's I统计法实现空间自相关的测度1、实验目的 （1）理解空间自相关的概念和测度方法。 （2）熟悉ArcGIS的基本操作，用Moran's I统计法实现空间自相关的测度。2、实验原理 2.1空间自相关 空间自相关的概念来自于时间序列的自相关，所描述的是在空间域中位置S 上的变量与其邻近位置Sj上同一变量的相关性。对于任何空间变量（属性）Z，空间自相关测度的是Z的近邻值对于Z相似或不相似的程度。如果紧邻位置上相互间的数值接近，我们说空间模式表现出的是正空间自相关；如果相互间的数值不接近，我们说空间模式表现出的是负空间自相关。 2.2空间随机性 如果任意位置上观测的属性值不依赖于近邻位置上的属性值，我们说空间过程是随机的。 Hanning则从完全独立性的角度提出更为严格的定义，对于连续空间变量Y,若下式成立，则是空间独立的： 式中，n为研究区域中面积单元的数量。若变量时类型数据，则空间独立性的定义改写成 式中，a,b是变量的两个可能的类型，i≠j。 2.3Moran's I统计 Moran's I统计量是基于邻近面积单元上变量值的比较。如果研究区域中邻近面积单元具有相似的值，统计指示正的空间自相关；若邻近面积单元具有不相似的值，则表示可能存在强的负空间相关。
设研究区域中存在n 个面积单元，第i 个单位上的观测值记为y i ，观测变量在n 个单位中的均值记为y ，则Moran's I 定义为 ∑∑∑∑∑======n i n j ij n i n j ij n i W W n I 11 11j i 1 2i ) y -)(y y -(y )y -(y 式中，等号右边第二项∑∑==n 1i n 1j j i ij )y -)(y y -(y W 类似于方差，是最重要的项，事 实上这是一个协方差，邻接矩阵W 和) y -)(y y -(y j i 的乘积相当于规定)y -)(y y -(y j i 对邻接的单元进行计算，于是I 值的大小决定于i 和j 单元中的变量值对于均值的偏离符号，若在相邻的位置上，y i 和y j 是同号的，则I 为正；y i 和y j 是异号的， 则I 为负。在形式上Moran's I 与协变异图 {}{}u ?-)Z(s u ?-)Z(s N(h)1(h)C ?j i ∑=相联系。 Moran's I 指数的变化范围为（-1,1）。如果空间过程是不相关的，则I 的期望接近于0，当I 取负值时，一般表示负自相关，I 取正值，则表示正的自相关。用I 指数推断空间模式还必须与随机模式中的I 指数作比较。 通过使用Moran's I 工具，会返回Moran's I Index 值以及Z Score 值。如果Z score 值小于-1.96获大于1.96，那么返回的统计结果就是可采信值。如果Z score 为正且大于1.96，则分布为聚集的；如果Z score 为负且小于-1.96，则分布为离散的；其他情况可以看作随机分布。 3、实验准备 3.1实验环境 本实验在Windows 7的操作系统环境中进行，使用ArcGis 9.3软件。 3.2实验数据 此次实习提供的数据为以湖北省为目标区域的bount.dbf 文件。.dbf 数据中包括第一产业增加值，第二产业增加值万元，小学在校学生数，医院、卫生院床位数，乡村人口万人，油料产量，城乡居民储蓄存款余额，棉花产量，地方财政一般预算收入，年末总人口(万人)，粮食产量，普通中学在校生数，肉类总产量，规模以上工业总产值现价（万元）等属性，作为分析的对象。
《Web项目测试实战》性能测试需求分析章节样章
5.1.2性能测试需求提取 复习了一些常见的理论概念后，我们开始性能测试需求的提取。这个过程是非常重要的，往往测试失败，就是因为在这个过程中不知道如何得到确切的性能指标，而导致测试无法正常开展。性能测试需求提取一般的流程如图5- 1所示。 图5- 1性能测试需求提取流程 分析提取指标 在用户需求规格说明书中，会给出系统的功能、界面与性能的要求。规范的需求规格说明书都会给出明确的性能指标，比如单位时间内访问量要达到多少、业务响应时间不超过多少、业务成功率不低于多少、硬件资源耗用要在一个合理的范围中，这些指标都会以可量化的数据进行说明。如果，实际项目并没有这些正规的文档时，项目经理部署测试任务给测试组长时，一般就会说明是否要对项目的哪些业务模块进行性能测试，以及测试的要求是什么的。最麻烦的就是项目经理或者客户要求给出一个测试部门认为可以的数据，这样非常难做的。可是“甲方”往往都是提要求的，“乙方”只能“无条件”接受！ 表5- 1需求规格说明书中的性能要求 表5- 1给出的指标非常明确，在测试过程中，我们只需收集用户登录模块的响应时间、登录成功率、并发数、CPU使用率、内存使用率的数据，然后与表5- 1的指标进行比较即可，通过的，就认为达到了客户要求的性能，未达到就分析原因，并给出测试报告及解决建议。 大多数是没有明确的需求，需要我们自己根据各种资料、使用各种方法去采集测试指标。以OA系统为例，假设《OA系统需求规格说明书》中并未指明系统的性能测试要求，需要测试工程师自己分析被测系统及采集性能衡量指标。 分析OA系统的结构，所有功能中仅有考勤模块可能是被测系统最终用户经常使用的业务点，那么我们的重点应该在放在该模块上。一般我们可以从下面三个方面来确定性能测试点： 第一、用户常用的功能。常用的功能一旦性能无法满足，比如登录功能，从输入用户名与密码点击登录按钮到显示成功登录信息，花了5分钟，这样的速度是 人无法忍受的。而对于用户不常用的，比如年度报表汇总功能，三个季度甚 至是一年才使用，等个10分钟也是正常的，这些是跟用户的主观感受相关 的，得根据实际情况区分。
电子竞技行业盈利模式——以《英雄联盟》为例毕业论文
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容： 按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：
展会观众数据分析与评估
展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个
软件性能测试结果分析总结
软件性能测试结果分析总结 平均响应时间：在互联网上对于用户响应时间，有一个普遍的标准。2/5/10秒原则。 也就是说，在2秒之内给客户响应被用户认为是“非常有吸引力”的用户体验。在5秒之内响应客户被认为“比较不错”的用户体验，在10秒内给用户响应被认为“糟糕”的用户体验。如果超过10秒还没有得到响应，那么大多用户会认为这次请求是失败的。 定义：指的是客户发出请求到得到响应的整个过程的时间。在某些工具中，请求响应时间通常会被称为“TTLB”(Time to laster byte) ,意思是从发起一个请求开始，到客户端收到最后一个字节的响应所耗费的时间。 错误状态情况分析：常用的HTTP状态代码如下： 400 无法解析此请求。 401.1 未经授权：访问由于凭据无效被拒绝。 401.2 未经授权: 访问由于服务器配置倾向使用替代身份验证方法而被拒绝。 401.3 未经授权：访问由于ACL 对所请求资源的设置被拒绝。 401.4 未经授权：Web 服务器上安装的筛选器授权失败。 401.5 未经授权：ISAPI/CGI 应用程序授权失败。 401.7 未经授权：由于Web 服务器上的URL 授权策略而拒绝访问。 403 禁止访问：访问被拒绝。 403.1 禁止访问：执行访问被拒绝。 403.2 禁止访问：读取访问被拒绝。 403.3 禁止访问：写入访问被拒绝。 403.4 禁止访问：需要使用SSL 查看该资源。 403.5 禁止访问：需要使用SSL 128 查看该资源。 403.6 禁止访问：客户端的IP 地址被拒绝。
403.7 禁止访问：需要SSL 客户端证书。 403.8 禁止访问：客户端的DNS 名称被拒绝。 403.9 禁止访问：太多客户端试图连接到Web 服务器。 403.10 禁止访问：Web 服务器配置为拒绝执行访问。 403.11 禁止访问：密码已更改。 403.12 禁止访问：服务器证书映射器拒绝了客户端证书访问。 403.13 禁止访问：客户端证书已在Web 服务器上吊销。 403.14 禁止访问：在Web 服务器上已拒绝目录列表。 403.15 禁止访问：Web 服务器已超过客户端访问许可证限制。 403.16 禁止访问：客户端证书格式错误或未被Web 服务器信任。 403.17 禁止访问：客户端证书已经到期或者尚未生效。 403.18 禁止访问：无法在当前应用程序池中执行请求的URL。 403.19 禁止访问：无法在该应用程序池中为客户端执行CGI。 403.20 禁止访问：Passport 登录失败。 404 找不到文件或目录。 404.1 文件或目录未找到：网站无法在所请求的端口访问。 需要注意的是404.1错误只会出现在具有多个IP地址的计算机上。如果在特定IP地址/端口组合上收到客户端请求，而且没有将IP地址配置为在该特定的端口上侦听，则IIS返回404.1 HTTP错误。例如，如果一台计算机有两个IP地址，而只将其中一个IP地址配置为在端口80上侦听，则另一个IP地址从端口80收到的任何请求都将导致IIS返回404.1错误。只应在此服务级别设置该错误，因为只有当服务器上使用多个IP地址时才会将它返回给客户端。404.2 文件或目录无法找到：锁定策略禁止该请求。 404.3 文件或目录无法找到：MIME 映射策略禁止该请求。
大数据可视化分析平台介绍
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得基础支撑环境,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得融合数据资源视角，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得综合情况，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,整合现有数据资源結合政务大数据得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、旅游等重点行业得数据综合分析，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、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与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得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得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得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得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：通过对海量得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，促进民生得发展。
沉降观测数据处理及分析评估系统
沉降观测数据处理及分析评估系统
1 软件简介
《沉降观测数据处理及分析评估系统》 为一套集合了沉降观测数据的平差处 理、沉降观测数据数据管理、沉降评估等功能的综合性专业软件，适用于铁路、 公路和其他土建工程的沉降观测数据的处理与管理。 软件的主要目标为提高数据 处理效率、保证结果的准确性以及大批量数据的管理。软件分为两个模块：①电 子水准仪数据处理及平差软件； ②数据录入与分析评估软件。在后述的使用说明 中将分别介绍其使用方法。
2 服务
客户购买软件时， 同时获得软件升级与远程技术支持服务，在服务期限内客 户可根据自己的需要免费升级到新的版本和向技术支持服务人员进行软件应用 咨询，用户非正常使用引起的结果不在服务范围。
3 运行环境
3.1 硬件设备
CPU——P4 2.0G 及以上 内存——512M 及以上 硬盘——10G 及以上
3.2 支持软件
操作系统：Windows 2000/XP/Vista 开发平台：MS Visual Studio 支持软件：Office Excel 2003
4 平差处理软件使用说明
4.1 软件的功能和性能
电子水准仪数据处理及平差软件， 是专为我国京沪高速铁路线下沉降观测评 估而设计的电子水准仪数据处理与高程平差计算软件。 软件的主要功能有： 1、根据需要选择工作路径； 2、根据设置生成高差文件； 3、生成平差文件； 4、输出观测手簿； 5、闭合环自动搜索与闭合差计算； 6、网平差处理与成果输出； 7、其它一些辅助功能。 软件的主要输出内容包括： 1、可输出高程控制网测段实测高差数据； 2、可输出网点高程平差值及其精度； 3、可输出网点高差改正数、平差值及其精度； 4、可输出高程控制网平差后的验后单位权中误差； 5、可输出高程控制网外业观测手簿等。
4.2 使用说明
4.2.1 选择工作路径 “电子水准仪数据处理及平差软件”是按 Windows 管理文件夹与文件的模 式进行的， 所有的操作是在所选定的文件夹中进行的。这样做的优点是方便用户 使用，便于存档和调阅及工作路径的选择。 “电子水准仪数据处理及平差软件” 的项目会涉及到许多文档， 根据一定的命名规则，系统会调用相应的文档进行处 理。 使用“电子水准仪数据处理及平差软件”的第一步就是选择要进行操作的工 作路径，并在此路径下进行数据处理操作。 用以下方法之一选择工作路径： （1）选择菜单 打开/选择工作路径； （2）在 选择作业 工具栏中，选择 作业路径/选择工作路径。选择此项，弹出如图 4.1 所示窗口。