大数据处理：大数据概述

大数据概述及基本概念

考试：大数据概述及基本概念 试卷年份：2015年 题量：10题 答题时间：分钟 总分：100分 合格线：60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B

C D 正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（） A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（） A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）

A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确 9 【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确

数据库系统综合概论

第一章数据库系统概论 本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据管理技术发展史 随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。数据处理工作由来以久，早在1880 年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。 【1 】人工管理阶段 这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及

各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基 本程序。数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。这样就给数据管理的维护工作带来许多困难。并且由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此很难实现多个不同应用程序间的数据资源共享。存在着大量重复数据，信息资源浪费严重。【2 】文件管理阶段 这一阶段发生于六十年代，由于当时计算机硬件的发展，以及系统软件尤其是文件系统的出现和发展，人们开始利用文件系统来帮助完成数据管理工作，具体讲就是：数据以多种组织结构（如顺序文件组织、索引文件文件组织和直接存取文件组织等）的文件形式保存在外部存储设备上，用户通过文件系统而无需直接与外部设备打交道，以此来完成数据的修改、插入、删除、检索等管理操作；使用这种管理方式，不仅减轻进行数据管理的应用程序工作量，更重要地是，当数据的物理组织或存储设备发生变化时，数据的逻辑组织可以不受任何影响，从而保证了基于数据逻辑组织所编制的应用程序也可以不受硬件设备变化的影响。这样就使得程序和数据之间具有了一定的相互独立性。 但由于数据文件的逻辑结构完全是根据应用程序的具体要求而设计，它的管理与维护完全是由应用程序本身来完成，因此数据文件的逻辑结构与应用程序密切相关，当数据的逻辑结构需要修改时，应用程序也就不可避免地需要进行修改；同样当应用程序需要进行变动时，常常又会要求数据的逻辑结构进行相应的变动。在这种情况下，数据管理中的维护工作量也是较大的。更主要的是由于采用文件的形式来进行数据管理工作，常常需要将一个完整的、相互关联的数据集合，人为地分割成若干相互独立的文件，以便通过基于文件系统的编程来实现来对它们的管理操作。这样做同样会导致数据的过多冗余和增加数据维护工作的复杂性。例如人事部门、教务部门和医务部门对学生数据信息的管理，这三个部门中有许多数据是相同的，如姓名、年龄、性别等，由于是各部门均是根据自己的要求，建立各自的数据文件和应用程序，这样不仅造成了大量的相同数据重复存储，而且在修改时，常常需要同时修改三个文件中的数据项，如修改学生年龄，此外若需要增加一个描述学生的数据项，如通讯地址，那么所有的应用程序就必须都要进行相应的修改。除此之外，采用文件系统来帮助进行数据管理工作，在数据的安全和保密等方面，也难以采取有效的措施加以控制。 3 】数据库管理阶段 1在不断改进和完善文件系统的过程中，从六十年代后期开始，人们逐步研究和发展了以数据的统一管理和数据共享为主要特征的数据库系统。即在数据在统一控制之下，为尽可能多的应用和用户服务，数据库中的数据组织结构与数据库的应用程序相互间有较大的相对独立性等。与以往前数据管理方法和技术相比，利用数

数据分析报告范文

数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文： 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。

数据库技术发展概述

数据库技术发展概述 摘要：20世纪50年代，随着计算机技术的发展，其应用领域不再局限于科学计算，人们开始使用计算机来管理数据。由此，计算机技术新的研究分支——数据库技术应运而生。所谓数据库就是将许多具有相关性的数据以一定的组织方式存储在一起形成的数据集合。而数据库管理系统(Database Management System，简称为DBMs ) 是支持人们建立、使用、组织、存储、检索和维护数据库的软件系统。它包括数据库模型、数据模型、数据库与应用的接口语言等。经过多年的探索，目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。 关键字：数据库技术、管理系统、信息技术、基础和核心 1、数据库技术的发展历程 在数据库出现前，计算机用户是使用数据文件来存放数据的。常用的高级语言从早期的FORTRAN到今天的c语言，都支持使用数据文件。有一种常见的数据文件的格式是，一个文件包含若干个“记录”，一个记录又包含若干个“数据项”，用户通过对文件的访问实现对记录的存取。通常称支持这种数据管理方式的软件为“文件管理系统”。在这种管理方式下，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。随着计算机所处理的数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统从而形成数据库技术。数据库的诞生以20世纪60年代IBM公司推出的数据库管理产品IMs ( Info咖ationMana髀ment System) 为标志。数据库的出现，实现了数据资源的整体和结构化管理，使数据具有了共享性和一定的独立性，并能够对冗余度进行控制。数据库管理系统的推出，使得数据库概念得到了普及，也使得人们认识到数据的价值和统一管理的必要。但是由于IMs是以层次模型来组织和管理数据的，对非层次数据使用虚拟记录，大量指针的使用降低了数据使用的效率，同时，数据库管理系统提供的数据模型机及数据库语言比较低级，数据的独立性也比较差，给使用带来了很大的局限性。为了克服这些缺点，美国数据库系统语言协会(CODASYL，即Conference On Data Svstem Language)下属的数据库任务组( DBTG，即Dat aBaseTask Group) 对数据库的方法和技术进行了系统研究，并提出了着名的DBTG报告。该报告确定并建立了数据库系统的许多基本概念、方法和技术，报告成为网状数据模型的典型技术代表，它奠定了数据库发展的基础，并影响着以后的研究。网状模型是基于图来组织数据的，对数据的访问和操纵需要遍历数据链来完成。因这种有效的实现方式对系统使用者提出了很高的要求，所以阻碍了系统的推广应用。1970年IBM公司的E．F．codd发表了着名的基于关系模型的数据库技术的论文《大型共享数据库数据的关系模型》，并获得198 1年ACM图灵奖，标志着关系模型数据库模型的诞生。

《数据库技术与应用》实验报告

《数据库技术与应用》上机实验报告 目录： 一、概述 二、主要上机实验内容 1.数据库的创建 2.表的创建 3.查询的创建 4.窗体的创建 5.报表的创建 6.宏的创建 三、总结 一、概述 （一）上机内容： 第七周：熟悉Access界面，数据库和表的创建，维护与操作 1. 熟悉Access的启动，推出，界面，菜单，工具栏等； 2. 练习使用向导创建数据库、创建空数据库； 3. 练习创建表结构的三种方法（向导、表设计器、数据表）、表中字段属性设置； 4. 练习向表中输入不同类型的数据； 5. 练习创建和编辑表之间的关系； 6. 练习表的维护（表结构、表内容、表外观） 7. 练习表的操作(查找、替换、排序、筛选等) 第八周：练习创建各种查询 1．选择查询（单表、多表、各种查询表达式） 2．参数查询 3．交叉表查询 4．操作查询（生成查询、删除查询、更新查询、追加查询） 第十周：练习创建各种类型的窗体 1．自动创建纵栏式窗体和表格式窗体； 2．向导创建主|子窗体

3．图表窗体的创建 4．练习通过设计器创建窗体 5．练习美化窗体 第十三周：练习创建各种类型的报表 1．自动创建纵栏式报表和表格式报表； 2．向导创建报表（多表报表、图表报表、标签报表） 3．练习通过设计视图创建报表（主|子报表、自定义报表） 4．练习在报表中添加计算字段和分组汇总数据 第十五周：综合应用 1．了解Access数据库系统开发的一般方法； 2．课程内容的综合练习； 3．编写上机实验报告、答疑 （二）上机完成情况 第七周：熟悉Access界面，数据库和表的创建，维护与操作 完成了创建表，向表中输入不同类型的数据，创建和编辑表之间的关系，进行了表的维护，修改了表的结构、内容、外观，最后进行了表的操作，查找、替换、排序、筛选等。 已完成 第八周：练习创建各种查询 练习选择查询、参数查询、交叉表查询，然后练习并操作查询，生成查询、删除查询、更新查询、追加查询等。 已完成 第十周：练习创建各种类型的窗体 自动创建纵栏式窗体和表格式窗体，向导创建主|子窗体和图表窗体，练习通过设计器创建窗体，美化窗体。 基本完成 第十三周：练习创建各种类型的报表 自动创建纵栏式报表和表格式报表，向导创建报表，练习通过设计视图创建报表，在报表中添加计算字段和分组汇总数据。 已完成 第十五周：综合应用

数据分析师的主要职责概述

数据分析师的主要职责概述 数据分析师负责挖掘并分析行业的现状及需求，负责研究市场竞争对手的产品，进行分析对比，提供产品策略和运营建议。下面是小编为您精心整理的数据分析师的主要职责概述。 数据分析师的主要职责概述1 职责： 1. 在网站数据和营销传播两个方向上提供多维数据分析服务，并根据数据分析结果提出业务策略建议; 2. 负责使用网站分析工具，对全站的流量进行统计、分析和监控，分析流量的****、关键词、访问深度，停留时间等维度，能得出相应的逻辑给出指导意见; 3. 根据网站的架构和逻辑，对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析，对站内搜索行为作分析统计，对品类，页面内容的改进做指导; 4. 对平台的用户行为路径做统计分析，设置转化目标和布局跟踪代码，实时监控转化漏斗的各个环节，并且提出相对应的优化意见;

5. 对平台用户的地域分布、年龄比例，性别比例，职业构成等进行统计和分析，给出相应的建议; 6. 对已经形成订单的客户和订单管理系统中收集来的数据做整理，按照相应的逻辑进行分类，并配合其他市场人员进行营销和推广; 7. 对各个推广平台的数据进行整理，统一优化整个系统的数据资源配合进行全渠道营销。 任职要求： 1. 两年以上媒体网站、电商网站、网络营销数据分析岗位相关工作经历，有电商平台工作经历优先考虑; 2. 熟悉Google Analytics 或者Omniture 按照电商网站的类目逻辑和转化路径漏斗逻辑来布局数据监控代码，并且测试数据的准确性，形成相关的报表; 3. 熟练使用各种办公软件，如PPT、EXCEL等，能独立撰写数据分析报告; 4. 熟悉电子商务网站的数据分析模型和用户数据分析模型，了解如何通过数据分析优化电商平台; 5. 精通至少一种数据分析/挖掘软件操作，如SAS，SPSS等;

数据库基础与管理信息系统概述

第1章数据库基础与管理信息系统概述 数据库广泛地应用于各企业组织和政府机构，与人们的日常生活息息相关。在现代信息社会中，将有更高比例的人力物力投入信息产业。数据是信息产业的原料，数据需要经过组织和管理才能发挥它的实用性。然而管理数据的有效利器就是数据库和与它相关的数据库管理系统。大家知道Delphi在开发数据库及设计应用程序界面方面有着不同寻常的优势，开发简单、设计方便、容易上手、帮助完善，只要对编程略有基础则使用Delphi开发一般的应用程序界面及数据库应用程序都易如反掌，所以它越来越受程序员的青睐。业界盛传执着的程序员使用C++，聪明的程序员使用Delphi。使用Delphi编程往往可以使程序员的工作事半功倍，因此目前开发小型的管理信息系统大都采用Delphi。 本章首先介绍数据库的常用基本概念、传统数据库的发展阶段，给出应该掌握的基本术语、概念；然后介绍管理信息系统的定义、特点、结构、分类，以及管理信息系统的开发方法。 1.1 什么是数据库 数据库描述了现实世界中的某些方面，构成了现实世界中的一个微小世界。数据库是一个逻辑上紧密相连的数据集。该数据集中的数据具有某些固有的语义含义。数据库是为某个特定目标设计、建立和使用的，它拥有确定的用户组和这些用户组感兴趣的预定的应用。数据库是一个持久数据的集合，这些数据用于某种应用系统中，是由一个或几个数据表格组成的，数据表格是由数据组成的，是一个统一管理的相关数据的集合，数据库的特点是能被各种用户共享，具有最小的冗余度，数据间有紧密的联系但又有较高的对程序的独立性。 数据库中的表、视图、存储过程、索引等具体存储数据或对数据进行操作的实体，称为数据库的对象。数据库是这些对象的集合，该集合中容纳着各种各样的数据库对象。 1.2 数据库管理技术的发展阶段 数据管理指的是对数据的分类、组织、编码、储存、检索和维护。计算机信息系统是一类数据密集型的应用，不论哪一类信息系统，都建立在大量数据事实基础之上，管理这种大量的、持久的、共享的数据是这类计算机应用面临的共同问题。 数据库管理技术大致经历了3个阶段： ?人工管理阶段。 ?文件管理阶段。 ?数据库系统阶段。

课后习题模块一电商数据分析概述

（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）

（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。

数据库新技术的发展综述

数据库技术的现状 及发展趋势 院系：数学科学学院 学号：20121014401 姓名：徐高扬 班级：统计122

数据库技术的现状与发展趋势 关键词：数据库；面向对象数据库;演绎面向对象数据库;数据仓库； 数据挖掘；发展;主流数据库新技术 1、引言 自从计算机问世以后，就有了处理数据、管理数据的需求，由此，计算机技术新的研究分支数据库技术应运而生。随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展,数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。从20世纪60年代末开始,数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库,第二代的关系数据库系统,发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。关系数据库理论和技术在70~80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用,80年代,关系数据库成为应用的主流,几乎所有新推出的数据库管理系统(DataBaseManagementSystem,DBMS)产品都是关系型的,他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。但是,这些数据库系统包括层次数据库、网状数据库和关系数据库,不论其模型和技术上有何差别,却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域的数据管理。然而,随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和InternetIntranet提供的丰富多彩的多媒体交流方式,促进了数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透,互相结合,成为当前数据库技术发展的主要特征,形成了数据库新技术。目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。 2、数据库技术的现状及发展趋势 1980年以前，数据库技术的发展，主要体现在数据库的模型设计上。进入90年代后，计算机领域中其它新兴技术的发展对数据库技术产生了重大影响。数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、多媒体技术等相互渗透，相互结合，使数据库技术的新内容层出不穷。数据库的许多概念、应用领域，甚至某些原理都有了重大的发展和变化，形成了数据库领域众多的研究分支和课题，产生了一系列新型数据库。分析目前数据库的应用情况，可以发现：经过多年的积累，企业和部门积累的数据越来越多，许多企业面临着“数据爆炸”可知识缺乏的困境。如何解决海量数据的存储管理、如何挖掘大量数据中包含的信息和知识，已成为目前的急待解决的问题。所以，数据库技术除了核心问题的研究外，市场的需求导致了以下几种数据库的发展及一些研究热点： 2.1.分布式数据库 80年代，研制了许多分布式数据库的原型系统，攻克了分布式数据库中许多理论和技术难点。90年代开始，主要的数据库厂商对集中式数据库管理系统的核心加以改造，逐步加入分布处理功能，向分布式数据库管理系统发展。目前，分布式数据库开始进入实用阶段。现有的分布式数据库技术尚不能解决异构数据和系统的许多问题。虽然已有很多数据库研究单位在进行异构系统集成问题的探索，并且已有一些系统宣称在一定程度上实现了异构系统的互操作，但是异构分布式数据库技术还未成熟。 2.2. 并行数据库 并行数据库系统是在并行机上运行的具有并行处理能力的数据库系统。最近，一些著名的数据库厂商开始在数据库产品中增加并行处理能力，试图在并行计算机系统上运行。他们

医学著作《无毒一身轻—21天改变体质》

医学著作《无毒一身轻—21天改变体质》 [日期：2008-3-14] 来源：作者：[字体：大中小] 人生许多的不幸和悲哀多数都是源自于无知与疏忽，无知就是你该知道的不知道，疏忽就是你该注意而没有注意，这就非常非常不值得。疏忽所造成的伤害远远大过无知，这两个都必需要花些时间。有一个东西，是全世界没有象祖国大陆蔓延那么多的，而且你看看现在年轻人身体为什么越来越差，你看看他们肚子饿，在各大机场，甚至在贵宾室，还有在工地，我看到他们忙得没有时间吃饭。还有科学家，为什么身体越来越差，去年二月台湾发生了一件很大的新闻，很优秀的三个大学教授，很年轻的，都四十多岁，最年轻的才41岁，两个礼拜死了三个优秀的大学教授，你有空去看看。为什么他们身体这么差？你看他们平时很忙啊，口渴的时候没时间喝水，你知道他们喝什么吗？就是喝可乐汽水，你看现在小孩子是不是都这样，年轻人是不是都这样。肚子饿了，没有时间吃饭，吃什么？吃方便面。祖国大陆是全世界方便面销量最大的地区，而且年轻人吃方便面的数字比例，（对不起，那个统计数字我没有带过来），是我去年看到的统计数字，真是惊人啊！吃方便面量非常大。方便面是先用油去炸过，它是高油脂的食物，它是高热量的食物，尤其它是高磷的食物，它的磷之高几乎无以伦比，它是没有纤维的，是多盐的，是多味精调料的，完全符合癌症食品的要求。如果你家的孩子爱吃方便面，请你叫他去做一个实验，如果你养一只小老鼠，让它吃方便面，连续吃21天，它就死掉了，你看多毒。我知道我讲完你还是要吃的，因为有时候没有时间。那怎么办呢？所以我建议你，一个月最多吃一包，吃之前先吃五斤的蔬菜，解毒。 我现在要讲的东西，就是你们每天都吃的，很可怕的东西，就是红肉。肉，尤其是红肉，在医学上已经证实，在世界上红肉消耗量最大的地区，就是得癌症比例最高的地区。什么叫红肉呢？红肉就是羊肉、牛肉、猪肉。我曾经在祖国大陆的医学院，请教了几位医学院的院长，还有几位医学专家，我说请你们告诉我，以前在困难时期，肉很少摄取的时候，尤其在配给的时候，那个时候有没有大肠癌？他们说根本听都没有听过。大肠癌一定都是喜欢吃高热量，高脂肪，高蛋白，零纤维，那就“恭喜”你，很容易得大肠癌。得大肠癌很痛苦，死之前很折磨你，所以尽量不要再吃红肉。如果你非吃不可，请你吃白肉，白肉是比红肉好的。我

数据库技术发展综述

数据库技术发展综述 数据库技术主要研究如何存储、使用和管理数据, 是计算机技术中发展最快、应用最广的技术之一。作为计算机软件的一个重要分支, 数据库技术一直是倍受信息技术界关注的一个重点。尤其是在信息技术高速发展的今天,数据库技术的应用可以说是深入到了各个领域。当前, 数据库技术已成为现代计算机信息系统和应用系统开发的核心技术, 数据库已成为计算机信息系统和应用系统的组成核心, 更是未来/ 信息高速公路0 的支撑技术之一。因此,为了更好的认识和掌握数据库技术的发展方向, 本文对有关数据库发展的文献进行了收集整理, 以求在对现有相关理论了解、分析的基础上, 对数据库发展进行综合论述,对数据库技术发展的总体态势有比较全面的认识, 从而推动数据库技术研究理论的进一步发展。 1 文献的收集与整理 对数据库发展文献的收集主要利用以下检索工具: 中国学术期刊网全文期刊库、维普中文数据库, SC I数据库以及网络搜索引擎Google。文献收集的范围: 1993 ~ 2003年国内外相关文献。检索策略及结果如表1所示。其中,学术期刊网和维普中刊数据库有两条相同记录, 搜索引擎Google两次搜索与高级搜索的最终结果有部分重复记录。整理最终结果: 收集到相关文献23条,全部可以下载全文。从SCI数据库中检索到505条相关记录,但其中最相关的题录信息仅24条。 2数据库技术发展的现状关系数据库技术仍然是主流 关系数据库技术出现在20世纪70年代, 经过80年代的发展到90年代已经比较成熟,在90 年代初期曾一度受到面向对象数据库的巨大挑战, 但是市场最后还是选择了关系数据库。无论是Oracle公司的Oracle9i、IBM公司的DB2、还是微软的SQL Serv er 等都是关系型数据库。Gar tnerDataquest 的报告显示关系数据库管理系统(RDBMS) 的市场份额最大, 2000 年RDBMS的市场份额占整个数据库市场的80 % , 这个比例比1999年增长了15 % 。这组数据充分说明RDBMS仍然是当今最为流行的数据库软件。当前, 由于互联网应用的兴起, XML格式的数据的大量出现, 学术界有一部分学者认为下一代数据库将是支持XML 模型的新型的数据库。而还有一部分学者对此持否定态度, 认为关系技术仍然是主流, 他们认为

大数据时代的Excel统计与分析

大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值 3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 3.11 Excel在数据分析中的应用 3.11.1 Excel操作技巧 3.11.2 Excel函数公式：Vlookup，left/right/mid，sumif/sumifs等 3.11.3 Excel神器之二：创建数据透视表 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡

图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程 3. 不同的预测模型各自的优缺点 4. 多元回归分析：如何分析多个因素对目标值的影响程度，包含 i. 如何建立多变量业务预测模型 ii. 如何评估业务模型的有效性 iii. 企业外部变量（例如经济宏观数据）的选择和过滤 5. 回归分析演练：如何量化分析广告的效果

大数据技术概述

大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积存自动提高性能； 研究计算机如何样模拟或实现人类的学习行为，以猎取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识不。手工地选取特征是一件特不费劲、启发式（需要专业知识）的方法，假如数据被专门好的表达成了特征，通常线性模型就能达到中意的精度。 4.大数据分析的要紧思想方法

4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依靠于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发觉；大数据是指不用随机分析如此的捷径，而是采纳大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为制造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪慧！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了扫瞄的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。

4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。 5.数据化与数字化的区不 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推举机制 基于协同过滤的推举（这种机制是现今应用最为广泛的推举机制）——基于模型的推举（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推举方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推举是开放的，能够共用他人的经验，专门好的支持用户发觉潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依靠

测试数据库技术概述

测试一、数据库技术概述 1.SQL SERVER 2000采用的体系结构是 P2P B/S C/S 单机 2 .SQL SERVER 2000在同一台计算机上只能运行一个数据库引擎实例。 正确 错误 3.匹配以下选项，在SQL Server 2000 的管理工具中 1）. 通过图形化界面实现数据库操作 B A. 查询分析器 2）以交互方式使用T-SQL实现数据库操作A B. 企业管理器 4.数据库管理系统所采用的数据模型有： 关系模型 层次模型 网状模型 E-R模型 5. 如图所示的1：1联系向关系模式转化中，正确的是： class（班级编号，院系，专业，人数）

monitor（学号，姓名，班级编号） class（班级编号，院系，专业，人数）monitor（学号，姓名，班级编号） class（班级编号，院系，专业，人数）monitor（学号，姓名）belongto （学号，班级编号） 6. 在课程管理系统中，已存在“学生”（student）和“课程”(course)两个实体，“学号”和“课程编号”分别是二者的主键，二者可以通过选课的方式建立联系，以下实体建立联系方式正确的是？（提示：请注意二者间联系的? student(学号，姓名，专业，班级，出生日期，性别，照片) course（课程编号，课程名称，课程类别，学分） student(学号，姓名，专业，班级，出生日期，性别，照片) course（课程编号，课程名称，课程类别，学分）selection(学号，课程编号，成绩) student(学号，姓名，专业，班级，出生日期，性别，照片，课程编号) course （课程编号，课程名称，课程类别，学分） 以上都不对 7. ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ是基于ＣＳ模式的数据库管理系统，以下属于客户端组件的是： 企业管理器 查询分析器 服务管理器 客户端网络实用工具 服务器网络实用工具 8.安装SQL SERVER 2000时，其客户端仅能安装在Windows 2000以上版本的操作系统中。

MySQL数据库技术优化概述

MySQL数据库技术优化概述

目录 前言 (3) 1. 优化一览图 (3) 2. 优化 (3) 2.1 软优化 (3) 2.1.1 查询语句优化 (4) 2.1.2 优化子查询 (4) 2.1.3 使用索引 (4) 2.1.4 分解表 (5) 2.1.5 中间表 (5) 2.1.6 增加冗余字段 (5) 2.1.7 分析表,,检查表,优化表 (5) 2.2 硬优化 (6) 2.2.1 硬件三件套 (6) 2.2.2 优化数据库参数 (6) 2.2.3 分库分表 (7) 2.2.4 缓存集群 (8) 结语 (10)

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷. 笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置. 2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化 1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信 息. 2.例: DESC SELECT * FROM `user` 显示: 其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息. 2.1.2 优化子查询 在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高. 2.1.3 使用索引 索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项: 1.LIKE关键字匹配'%'开头的字符串,不会使用索引. 2.OR关键字的两个字段必须都是用了索引,该查询才会使用索引.

数据库技术概述

数据库技术概述 数据库技术是一门综合性的软件技术，是使用计算机进行各种信息管理的必备知识。 数据库技术是本世纪60年代开始兴起的一门信息管理自动化的新兴学科，是计算机科学中的一个重要分支。随着计算机应用的不断发展，在计算机应用领域中，数据处理越来越占主导地位，数据库技术的应用也越来越广泛。 一、数据库的历史发展 数据库是数据管理的产物。数据管理是数据库的核心任务，内容包括对数据的分类、组织、编码、储存、检索和维护。随着计算机硬件和软件的发展，数据库技术也不断地发展。从数据管理的角度看，数据库技术到目前共经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。 1. 人工管理阶段 人工管理阶段是指计算机诞生的初期(即20世纪50年代后期之前)，这个时期的计算机主要用于科学计算。从硬件看，没有磁盘等直接存取的存储设备；从软件看，没有操作系统和管理数据的软件，数据处理方式是批处理。 这个时期数据管理的特点是： 1）. 数据不保存 该时期的计算机主要应用于科学计算，一般不需要将数据长期保存，只是在计算某一课题时将数据输入，用完后不保存原始数据，也不保存计算结果。 2）. 没有对数据进行管理的软件系统 程序员不仅要规定数据的逻辑结构，而且还要在程序中设计物理结构，包括存储结构、存取方法、输入输出方式等。因此程序中存取数据的子程序随着存储的改变而改变，数据与程序不具有一致性。 3）. 没有文件的概念 数据的组织方式必须由程序员自行设计。 4）. 一组数据对应于一个程序，数据是面向应用的 即使两个程序用到相同的数据，也必须各自定义、各自组织，数据无法共享、无法相互利用和互相参照，从而导致程序和程序之间有大量重复的数据。 2. 文件系统阶段 文件系统阶段是指计算机不仅用于科学计算，而且还大量用于管理数据的阶段(从50年代后期到60年代中期)。在硬件方面，外存储器有了磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。在软件方面，操作系统中已经有了专门用于管理数据的软件，称为文件系统。 这个时期数据管理的特点是： 1）. 数据需要长期保存在外存上供反复使用 由于计算机大量用于数据处理，经常对文件进行查询、修改、插入和删除等操作，所以数据需要长期保留，以便于反复操作。 2）. 程序之间有了一定的独立性 操作系统提供了文件管理功能和访问文件的存取方法，程序和数据之间有了数据存取的接口，程序可以通过文件名和数据打交道，不必再寻找数据的物理存放位置，至此，数据有了物理结构和逻辑结构的区别，但此时程序和数据之间的独立性尚还不充分。

数据库技术发展概述

目录 1 引言 (1) 2 数据库技术的发展历史 (1) 2.1 数据管理的诞生 (1) 2.2 关系数据库的由来 (1) 2.3 结构化查询语言(SQL) (2) 2.4 面向对象数据库 (2) 3 数据库技术的现状 (2) 4 数据库技术发展的趋势 (2) 4.1 下一代数据库技术的发展主流——面向对象的数据库技术与关系数据库技术 (2) 4.2 数据库技术发展的新方向——非结构化数据库 (3) 4.3 数据库技术发展的又一趋势——数据库技术与多学科技术的有机结合 (3) 4.4 未来数据库技术及市场发展的两大方向——数据仓库和电子商务 (3) 4.5 数据库技术的实践性发展——面向专门应用领域的数据库技术 (3) 5 结论 (4)

数据库技术发展概述 摘要：数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域。随着应用的扩展和深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。同时，随着计算机的普及和社会信息化，数据库技术将处于越来越重要的地位，在未来的信息社会中，数据库技术必将得到更大、更快的发展。 关键词：数据库发展历史，数据库的发展现状及发展趋势，发展主流 1 引言 数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已经成为企业、部门乃至个人的日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展和深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。 2 数据库技术的发展历史 2.1 数据管理的诞生 在数据库系统出现以前，各个应用拥有自己的专用数据，通常存放在专用文件中，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。随着机器内存储数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统而形成数据库技术。数据库系统的萌芽出现于60年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提供了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统(DBMS)应运而生。那时的数据管理非常简单：通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来管理数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片，而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种(DBMS)软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。 2.2 关系数据库的由来 网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大的欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。1970年，IBM地研究员E．F．Codd 博士提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。后来Codd又论述范式理论和衡量关系系统的12条标准，用数学理论奠定了关系数据库地基础。关系模型又严格的数据基础，抽象级别比较高而且简单清晰，便于理解和使用。1976年霍尼韦尔公司(Honeywel1)开发了第一个商用关系数据库系统——Mu1tics Relatrional Data Store。关系数据库系统以关系带数位坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。其代表产品有Orade、IBM 公司DB2、微软公司的MS SQL Server以及Informix、ADABASD等等。 2.3 结构化查询语言(SQL) 1974年，IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin将Cedd关系数据库的12条准则的数学定义