大数据-基本功能

电信业大数据经分系统基本功能

Document#：2013-00105

Date：2013年7月21日

大数据是一个非常新的市场，市面上大部分的大数据产品都基于开源项目Hadoop。虽然Hadoop是一个较为成熟的产品，但属于第一代大数据产品，利用Hadoop开发的大数据产品无法保障系统的可靠性、不支持快速实时查询、数据库不能修改、数据库一旦发生问题不能回复等等。

大数据系统对提升企业竞争力，实现精细化管理、精准化营销、提升企业管理和运营能力上都将发挥着决定性作用。在项目的选型上至关重要。

我们注意到那些基于Hadoop开发的大数据产品，其报价相对来说比较低。价格是项目选型的一个至关重要的指标，但更重要的是价有所值。我们知道某省移动花了￥200左右引进了一个基于Hadoop的大数据产品，该系统只能处理2个月的数据，系统没有转为电信系统开发的应用，只是对话单做了一些简单处理和不多的一些统计。因为在Hadoop之上开发应用极为困难，导致系统验收已经近一年，目前还无法上线。即使有一天上线，也不可能成为该公司今后大数据的平台。这意味着公司还必须继续投资，不仅浪费了资金，更重要的是由此带来的商业成本的损失。

根据我们多年对电信业经分系统的经验和结合大数据技术、大数据市场的特点，下面是大数据经分系统应该有的一些性能、功能指标，仅供我们的客户参考。

系统功能

下面5个系统功能是整个系统实时性和可靠性的根本保障。不具备这些功能的大数据系统都无法保障系统的可靠性和实时性。这5个功能是电信级大数据的必须功能。所有基于Hadoop的大数据系统都不支持这些功能。

功能重要性描述

01数据库可修改性必须所有基于Hadoop的大数据产品其数据库都无

法修改。即使一些产品在应用层面上实现了数

据库的修改，但这将严重影响系统的性能。而

从根本上解决Hadoop的可修改性现在即使在

国外也没用解决。

02大数据

Transaction（事

务）必须Hadoop通过数据备份保障数据的可靠性，这给人们一假象，认为这样的系统是可靠的。但

数据备份只能保障数据的可靠性，不能保障数

据修改过程的可靠性。一旦数据修改过程出问

题，无论有多少数据备份都无法恢复系统，严

重时导致系统崩溃。因此没有大数据

Transaction（事务）的大数据产品无法保障系

统的可靠性。

03大数据快照必须所有基于Hadoop的大数据产品都不支持快

照。没有快照的数据系统无法恢复系统。一旦

系统出现问题，系统将因无法恢复而崩溃。因

此没有快照的大数据系统都是不可靠的系统。04增量处理必须没有增量处理的大数据系统无法保障系统的实

时性。所有基于Hadoop的大数据产品都不支

持增量处理，都无法保障系统的实时性。

05快速实时查询必须所有基于Hadoop的大数据产品都不支持快速

实时查询。虽然有一些技术，例如Impala、

Singer、Drill在某种意义上实现了快速实时查

询，但这些技术仍然沿用的是“逐条全表查

询”，需要耗费少则几百台设备、多则上千台

设备。

业务功能

下面是我们根据大数据技术专门为电信业开发的功能。这些功能都已经实现并在一些运营商中使用。所有功能都支持不少于3年的数据，并且查询速度极快（都不大于10秒钟，一般3秒之内完成）。06话单全数据查询重要支持至少3年全数据话单查询，并支

持任意多条件话单全数据查询，包括

按电话号码、通话时间、通话时长、

电信个数、上网流量、业务类型、基

站、地市县等等。必须支持实时查

询，每个查询一个不大于10秒钟。

07全数据话务分析重要提供多维度话务分析，包括时间维

度、业务类型、通话时长、通话次

数、短信个数、上网流量、每日时

段、地市县等等。所实现的各种统计

分析都可以在10秒钟内完成，且所

有统计都支持不少于3年数据。

08基站分析重要以基站为单位，提供多维度话务分

析，包括时间、业务类型、通话时

长、通话次数、短信个数、上网流

量、每日时段、所属网格等等。所实

现的各种统计分析都可以在10秒钟

内完成，且所有统计都支持不少于3

年数据。

09竞争对手分析重要了解每个竞争对手（既其他运营商）

每天新发展了多少客户、每天流失了

多少客户、每天客户数统计。并按所

设计的数学模型，将竞争对手的新

增、流失细化到每个地市县，对指导

公司运营极为重要。

10宏观趋势分析重要为公司领导层专门设计，提供每日经

营指标分析，包括：（1）通话时长

（2）通话次数

（3）短信个数

（4）上网流量

（5）新增竞争对手客户

（6）流失竞争对手客户

（7）话费收入

（8）套餐客户话费

（9）套餐客户话务量

（10）套餐客户通话次数

（11）套餐客户短信个数

（12）套餐客户上网

所有这些宏观数据按每日统计，并按

全省、各市，并支持不少于3年数

据。

11运营异常分析重要系统对以下话务指标按每日统计做异

常分析，既每日数据与前六天的平均

值相比。该值被称为“波动值”。每

日波动值大于一个值得值的称为“异

常”。系统自动检测每日运营异常，

并按全省、各市统计：（1）通话时

长

（2）通话次数

（3）短信个数

（4）上网流量

（5）新增竞争对手客户

（6）流失竞争对手客户

（7）话费收入

（8）套餐客户话费

（9）套餐客户话务量

（10）套餐客户通话次数

（11）套餐客户短信个数

（12）套餐客户上网

所有这些宏观数据按每日统计，并按

全省、各市，并支持不少于3年数

据。

12按业务类型话务分析重要以业务类型为中心，对以下话务数据按时间轴、全省或各市、套餐客户、

基站做分析：

（1）通话时长

（2）通话次数

（3）短信个数

（4）上网流量

（5）新增竞争对手客户

（6）流失竞争对手客户

（7）话费收入

（8）套餐客户话费

（9）套餐客户话务量

（10）套餐客户通话次数

（11）套餐客户短信个数

（12）套餐客户上网

所有这些宏观数据按每日统计，并按

全省、各市，并支持不少于3年数

据。

13收费分析重要以收费为中心，对以下话务数据按时

间轴、全省或各市、套餐客户、基站

做分析：

（1）通话时长、

（2）通话次数

（3）短信个数

（4）上网流量（上行）

（5）上网流量（下行）

（6）上网流量（总和）

所有统计支持不少于3年数据，获得

每个统计值时间不大于10秒。

14分级管理重要按省、地市、县、网格支持四级分级

管理。每一级的用户只能看到自己的

数据。上级主管部门可以看到下属单

位的数据。

15数据超市重要各种统计数据、运营数据、分析数

据、数据报表等等都可以包装为数据

服务，放在“数据超市”里。数据的

使用受授权控制。被授权的用户可以

非常方便地查看这些数据。

16查询结果保存重要查询结果可以按照现有保存并可以授

权他人使用。

医学大数据重塑整个精准医疗体系

医学大数据重塑整个精准医疗体系医学大数据的架构具有很强的扩展性,在获取人体的基本数据以后,不仅可以构建人体的解剖结构和生理结构,而且可以从分子层面去构建微观模型。例如,基于一些复杂的数学模型,可以从DNA序列推演到mRNA结构,最后构建这段DNA序列表达的蛋白结构。近年来包括医学在内的多种学科不断交叉融合,学术界的交流以及创业公司都在努力推动多种技术的融合。在医学上不仅仅牵涉到临床医学,同时涉及生物学、分子生物学、细胞生物学、化学等等,以及自动化,包括检测、统计、分析、影像等方面都会涉及。当然,数学肯定是最基础的,建立数学模型、复杂的算法都跟数学基础息息相关。新兴的大数据即数据科学,也离不开基础的计算机科学。所以,未来医学是众多学科融合的综合科学,大数据的价值是众多领域量化的数据融合,这就是技术趋势 市场需求是重要驱动 去解决实际临床问题更多依赖于医生的经验,不论是生理层面还是分子层面许多都还没有被完全的量化,而是记录在医生的经验当中。医院也已经采集到很多数据,存放在不同的计算机系统中,但是基本以数据孤岛的形式存在,并没有被充分利用和挖掘,而这些其实就是做基础研究最重要的数据 医学大数据发展有三大价值驱动力,首先是生活质量的提高,人们对生命质量或者是健康质量的不断追求和高标准的要求,其次是在高品质生命健康需求下促使成的生命科学技术的进步,最后是基于生命科学技术进步的临床手段不断丰富,临床治疗质量不断提高,这就是整个医学大数据价值驱动的核心。此外,巨大的患者人体组织器官替换的市场需求也是重要的驱动因素 整个再生医学行业的大背景是全球每年大概有8000多万的各种组织器官的需求,包括脏器器官、软骨、胰、颅颌面、眼膜等,目前只能通过捐献满足,而捐献所

软件工程银行管理系统数据流图盒图AD图流图层次图流程图

淮海工学院计算机科学系实验报告书 课程名：《软件工程》 题目：结构化设计实验 班级： *********** 学号： ************* 姓名： *************

结构化设计验报告要求 1目的与要求: 1）系统学习和理解结构化软件工程设计阶段的基本任务、概念、原理、技术和方法； 2）掌握设计阶段各种设计工具，如、层次图、程序流程图、N-S图、PAD图、判定表（树）、伪代码语言等工具的使用方法； 3）通过理论学习和试验要逐步提高运用结构化软件工程的设计理论、技术和方法解决实际问题的综合应用和实践创新能力； 4）请借阅有关Microsoft Office Visio 系统，预习系统有关的结构化设计工具和使用方法； 5）按照实验题目要求独立完成结构化设计实验内容，严禁拷贝、抄袭他人设计成果； 6）认真书写实验报告,并于下周5以前提交。 2 实验内容或题目 1.针对自己第一次实验所完成的结构化分析项目（或题目），选择所绘制 的数据流图，E-R图、状态图，完成下面2、3、4、5、6要求的结构化 设计内容； 2.按照面向数据流图的结构化设计方法，并在优化所选择数据流图的基础 上，导出项目的总体设计层次图（H图）； 3.按照详细设计阶段所学的过程设计工具，分别选择程序流程图、盒图和 PAD图等设计工具，在第2所得层次图中选择几个主要模块进行详细设 计，画出相应设详细计结果图形； 4.根据选择的E-R图进行数据库（以关系数据库模型为基准，进行数据库 表及其关系设计）； 5.根据H图进行界面菜单设计（模拟菜单显示样式绘制菜单设计图），选 择一个数据库表（实体）进行界面表单（数据编辑界面）设计； 6.选择第3步中某一模块的详细设计结果，画出对应得流图，并计算其圈 复杂度。 3 实验步骤与源程序 1．优化所选择数据流图

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。

八大案例深度解析电力大数据应用

八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析

电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。

大数据+精准医疗

大数据+精准医疗 2012年全国居民慢性病死亡率为533/10万，占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因，占总死亡的79.4%，其中心脑血管病死亡率为271.8/10万，癌症死亡率为144.3/10万（前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌），慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后，除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外，多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素密切相关。一方面，随着人们生活质量和保健水平不断提高，人均预期寿命不断增长，老年人口数量不断增加，我国慢性病患者的基数也在不断扩大；另一方面，随着深化医药卫生体制改革的不断推进，城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长，公共卫生和医疗服务水平不断提升，慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的发展，是国民生活水平提高和寿命延长的必然结果。当然，我们也应该清醒地认识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响，综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状及变化趋势，我国慢性病的总体防控形势依然严峻，防控工作仍面临着巨大挑战。 大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1．比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2．临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。

地理空间大大数据库原理期末考试地题目总卷

《地理空间数据库原理》课程期末考试卷 一、选择题（每题3分，共10题） 1、下列不适合直接采用关系型数据库对空间数据进行管理说法错误的是（A） A. 传统数据库管理的是连续的相关性较小的数字或字符，而空间数据是连续的，并且有很强的空间相关性； B. 传统数据库管理的实体类型较少，并且实体类型间关系简单固定，而GIS数据库的实体类型繁多，实体间存在着复杂的空间关系； C. 传统数据库存储的数据通常为等长记录的数据，而空间数据的目标坐标长度不定，具有变长记录，并且数据项可能很多，很复杂； D.传统数据库只查询和操作数字和文字信息，而空间数据库需要大量的空间数据操作和查询。 2. 下列关于的空间数据库管理方式经历的阶段及其各自特点说法错误的是（C） A. 文件关系数据库混合管理阶段，用一组文件形式来存储地理空间数据及其拓扑关系，利用通用关系数据库存储属性数据，通过唯一的标识符来建立它们之间的连接。 B. 全关系式数据库管理阶段，基于关系模型方式，将图形数据按关系模型组织。图形数据和属性数据统一存储在通用关系数据库中，即将图形文件转成关系存放在目前大部分关系型数据库提供的二进制块中。 C.面向对象数据库管理阶段，面向对象型空间数据库管理系统最适合空间数据的表达和管理。持变长记录，还支持对象的嵌套，信息的继承和聚集。支持SQL 语言，有一定的通用性。允许定义合适的数据结构和数据操作。 D.对象关系数据库管理阶段，解决了空间数据的变长记录管理，使数据管理效率大大提高；空间和属性之间联结有空间数据管理模块解决，不仅具有操作关系数据的函数，还具有操作图形的API函数； 3. 对下述图形进行链式编码，编码结果为(D)

软件工程 数据流图画法实践

数据流图（DFD）画法要求 一、数据流图（DFD） 1.数据流图的基本符号 数据流图由四种基本符号组成，见图5－4－1所示。 图5－4－1数据流图的基本符号 例：图5－4－2是一个简单的数据流图，它表示数据X从源S流出，经P加工转换成Y，接着经P加工转换为Z，在加工过程中从F中读取数据。 图5－4－2数据流图举例 下面来详细讨论各基本符号的使用方法。

数据流由一组确定的数据组成。例如“发票”为一个数据流，它由品名、规格、单位、单价、数量等数据组成。数据流用带有名字的具有箭头的线段表示，名字称为数据流名，表示流经的数据，箭头表示流向。数据流可以从加工流向加工，也可以从加工流进、流出文件，还可以从源点流向加工或从加工流向终点。 对数据流的表示有以下约定： 对流进或流出文件的数据流不需标注名字，因为文件本身就足以说明数据流。而别的数据流则必须标出名字，名字应能反映数据流的含义。 数据流不允许同名。 两个数据流在结构上相同是允许的，但必须体现人们对数据流的不同理解。例如图5－4－3(a)中的合理领料单与领料单两个数据流，它们的结构相同，但前者增加了合理性这一信息。 两个加工之间可以有几股不同的数据流，这是由于它们的用途不同，或它们之间没有联系，或它们的流动时间不同，如图5－4－3(b)所示。 （a）（b）（c） 图5－4－3简单数据流图举例 数据流图描述的是数据流而不是控制流。如图5-4-3(c)中，“月末”只是为了激发加工“计算工资”，是一个控制流而不是数据流，所以应从图中删去。

加工处理是对数据进行的操作，它把流入的数据流转换为流出的数据流。每个加工处理都应取一个名字表示它的含义，并规定一个编号用来标识该加工在层次分解中的位置。名字中必须包含一个动词，例如“计算”、“打印”等。 对数据加工转换的方式有两种： 改变数据的结构，例如将数组中各数据重新排序； 产生新的数据，例如对原来的数据总计、求平均等值。 4.文件 文件是存贮数据的工具。文件名应与它的内容一致，写在开口长条内。从文件流入或流出数据流时，数据流方向是很重要的。如果是读文件，则数据流的方向应从文件流出，写文件时则相反；如果是又读又写，则数据流是双向的。在修改文件时，虽然必须首先读文件，但其本质是写文件，因此数据流应流向文件，而不是双向。 例如，在图5-4-3(a)中，检查合理性加工时，只从库存帐目文件中读出库存信息与领料单核对，所以数据流从文件流出，箭头指向加工。 5.数据源或终点 数据源和终点表示数据的外部来源和去处。它通常是系统之外的人员或组织，不受系统控制。 为了避免在数据流图上出现线条交叉，同一个源点、终点或文件均可在不同位置多次出现，这时要在源(终)点符号的右下方画小斜线，或在文件符号左边画竖线，以示重复，如图5－4－4所示。

大数据技术与应用专业深度解析含课程说明师资介绍资料

大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍） 大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据技术与应用专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

大数据时代的空间数据挖掘综述

第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

软件工程-数据流图(DFD)大题解析

1某公司为了给员工分配住房，开发了员工住房分配系统，功能如下： 计算原始分：根据员工信息（员工号、姓名、年龄、性别、学历、工龄、婚否、职务、职称、住房情况）计算原始分，并将员工信息存入员工信息文件中。 计算标准分：根据员工的原始分计算标准分，并将其存入员工分数文件（员工号、标准分）。 计算分房分：根据标准分、分房计划文件（员工号、住房请求）中的分房人数，计算分房分，并存入分房分数文件（员工号、分房分）中。 分房分查询：员工可以根据自己的员工号查询相应的分房分，若输入错误则返回出错信息。 试根据上面的系统功能描述： (1)画出该系统的分层数据流图。(8分) (2)写出相应的数据字典（要求至少写出三项）。(4分) (3)将数据流图转换为软件的结构图。(8分) (1): 1) 2）第一层数据流图 员工信息文件员工分数文件夹分房分数文件 2. 名称：员工信息 别名： 描述：员工的各种信息 定义：员工号+姓名+年龄+性别+学历+工龄+婚否+职务+职称+住房情况 位置：员工信息文件 名称：分房计划文件 别名： 描述：准备分房的计划 定义：员工号+住房请求 位置:公司系统 名称：分房分数文件 别名：

描述：计算出的每个员工分房分数的文件 定义：员工号+分房分 位置：公司系统 2阅读以下说明和图，回答问题1至问题5，将解答填入答题纸的对应栏内。（20分） 【说明】 某高校欲开发一个成绩管理系统，记录并管理所有选修课程的学生的平时成绩和考试成绩，其主要功能描述如下： 1)每门课程都有3到6个单元构成，每个单元结束后会进行一次测试，其成绩作为这门课程的平时成绩。课程结束后进行期末考试，其成绩作为这门课程的考试成绩。 2)学生的平时成绩和考试成绩均由每门课程的主讲教师上传给成绩管理系统。 3)在记录学生成绩之前，系统需要验证这些成绩是否有效。首先，根据学生信息文件来确认该学生是否选修这门课程，若没有，那么这些成绩是无效的；如果他的确选修了这门课程，再根据课程信息文件和课程单元信息文件来验证平时成绩是否与这门课程所包含的单元相对应，如果是，那么这些成绩是有效的，否则无效。 4)对于有效成绩，系统将其保存在课程成绩文件中。对于无效成绩，系统会单独将其保存在无效成绩文件中，并将详细情况提交给教务处。在教务处没有给出具体处理意见之前，系统不会处理这些成绩。 5)若一门课程的所有有效的平时成绩和考试成绩都已经被系统记录，系统会发送课程完成通知给教务处，告知该门课程的成绩已经齐全。教务处根据需要，请求系统生成相应的成绩列表，用来提交考试委员会审查。 6)在生成成绩列表之前，系统会生成一份成绩报告给主讲教师，以便核对是否存在错误。主讲教师须将核对之后的成绩报告返还系统。 7)根据主讲教师核对后的成绩报告，系统生成相应的成绩列表，递交考试委员会进行审查。考试委员会在审查之后，上交一份成绩审查结果给系统。对于所有通过审查的成绩，系统将会生成最终的成绩单，并通知每个选课学生。 现采用结构化方法对这个系统进行分析与设计，得到如图2-1所示的顶层数据流图和图2-2所示的第1层数据流图。 【问题1】（4分） 使用说明中的词语，给出图1-1中的外部实体E1~E4的名称。 E1:考试委员会 E2:主讲教师 E3:每个选课学生 E4:教务处 【问题2】（3分） 使用说明中的词语，给出图1-2中的数据存储D1~D5的名称。 D1:课程信息文件 D2:课程单元信息文件 D3:学生信息文件 D4:课程成绩文件 D5:无效成绩文件 【问题3】（6分） 数据流图1-2缺少了三条数据流，根据说明及数据流图1-1提供的信息，分别指出这三条数据流的起点和终点。

软件工程之数据流图专题

一.数据流图的基本成分 数据流图主要由4种成分(加工、数据流，数据存储文件、数据源点或汇点)组成，如下表所示： 二.数据流图的基本原则 ●在单张DFD中，必须满足以下原则： 1）一个加工的输出数据流不应该与输入数据流同名，即使它们的组成成分相同(流进和流出存储文件的数据流除外)，数据流不能存在于外部实体与外部实体之间，也不能存在于外部实体和数据存储文件之间； 2）保持数据守恒。一个加工所有输出数据流中的数据必须能从该加工的输入数据流中直接获得，或者是通过该加工能产生的数据； 3）每个加工必须既有输入数据流，又有输出数据流； 4）所有的数据流都必须以一个加工开始，或以一个加工结束（数据流存在于加工与加工之间，加工与数据存储文件之间，加工与外部实体之间）。 5）流向/流出数据存储文件的数据流名可以省略不写。 ●在父图与子图之间，必须满足以下原则： 1)保持父图与子图的平衡。也就是说，父图中某加工的输入(输出)数据流中的数据必须与它的子图的输入(输出)数据流中的数据在数 量和名字上相同; 2)加工细节隐藏。根据抽象原则，在画父图时，只需画出加工和加工之间的关系，而不必画出各个加工内部的细节; 3)均匀分解。应该使一个数据流图中的各个加工分解层次大致相同; 其它应该注意的原则： 1）简化加工间关系。在数据流图中，加工间的数据流越少，各加工就越相对独立，所以应尽量减少加工间输入输出数据流的数目； 2)适当地为数据流、加工、文件、源/宿命名，名字应反映该成分的实际意义，避免空洞的名字; 3)忽略枝节。应集中精力于主要的数据流，而暂不考虑一些例外情况、出错处理等枝节性问题; 4)表现的是数据流而不是控制流; 5) 在整套数据流图中，每个文件必须既有读文件的数据流又有写文件的数据流，但在某一张子图中可能只有读没有写或者只有写没有读。例：根据数据流图的设计原则(子图)，阅读下图所示的数据流图，找出其中的错误之处。

史上最全大数据解析

大数据概念：史上最全大数据解析 来源：数据观时间：2015-04-02 17:52:56作者： 现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。 我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。 如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到 BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop 和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。 怎样结构大数据? 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，

这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开： 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

面向空间大数据的GIS

面向空间大数据的GIS 摘要：大数据因具有巨大的研究发展潜力，已经得到了学术界和产业界的持续关注和利用。本文总结了目 前的大数据利用现状，以及大数据引发的科学研究新思维和新观念。空间数据作为大数据的主体数据集， 在泛在测绘、多源异构时空数据等方面给传统GIS的发展带来了巨大的挑战。面对挑战，文章总结了大数 据环境下GIS应该具备的基础特征，以及在空间数据挖掘和空间分析方面的研究进展。最后，文章从商业 模式、智慧城市、云计算、城市计算和大数据驱动的人类移动规律等方面展望了大数据背景下GIS的研究 热点和发展前景。 关键词：空间大数据， GIS，空间数据挖掘，空间分析, 云计算 1空间大数据 1.1 大数据倍受关注和利用 在学术界， 0’Reilly Media于2008年出版了《数据之美》，随后Nature、Science 等陆续刊登了大数据专辑，麦肯锡从经济和商业维度分析了大数据在不同行业的应用潜力。2012年，我国科技部发布的十二五国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指 南中把大数据研究列在了首位。在产业界，IBM、亚马逊、Google、甲骨文等信息技术巨头都纷纷推出了大数据解决方案和应用。在中国，百度、腾讯、淘宝、阿里巴巴等也采用了Hadoop处理大规模数据。大数据的研究与发展涉及国防安全、生活健康、气候变化、地质 调查、减灾防灾、智慧地球等众多领域。以美国为例，2012年3月，奥巴马政府率先在全 球宣布推出大数据的研究和发展计划，将大数据研发上升为国家意志，并投资2亿多美元 资助美国国家科学基金和美国地质调查局等6个联邦政府部门的大数据项目，以提高从大 量的、复杂的数据集合中获取知识的能力。 1.2 空间数据是大数据的基础 大数据具有体量巨大、多种多样、高速变化、真实质差等特点。在这些数据中，大约80％的数据与空间位置有关。空间数据描述了对象的具体地理位置和空间分布，包括空间 实体的位置及其空间关系等，涵盖从宏观、中观到微观的整个层次，可以是点的高程、道 路的长度、多边形的面积、建筑物的体积、像元的灰度等数值，也可以是空间关系等拓扑 结构。空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。用于采集空间数据 的设备包括红外、卫星、多光谱扫描仪、全站仪等各种宏观与微观传感器或设备，也包括 野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、地图数字化等空间数据获取手段，还可 能是计算机、GPS、RS和GIS等技术应用和分析空间数据的过程。遥感对地观测技术形成 了一个多层次、多角度、全方位和全天候的全球立体对地观测网，传感器的地面分辨率数 量级从千米到厘米，波段范围从紫外到超长波，探测深度从几米到万米，新型的高分辨率 卫星遥感数据如Quick Bird等已提供使用。空间数据基础设施积累了大量的城市电子地图数据库、工程地质信息数据库、用地现状信息数据库、市政红线数据库、建筑红线与用地 红线数据库、地籍数据库，以及土地利用及基本农田保护规划数据库等空间基础数据。此外，人类活动每时每刻还在采集和产生新的空间数据集[1,2]。

医疗大数据的应用

医疗大数据的应用 医疗大数据带给人类的福音早在2009年google公司的一个案例中直接可以体现，google借助大数据技术比美国疾病控制与预防中心提前1到2周预测到了甲型H1N1流感爆发，此事震惊了医学界和计算机领域的科学家。 (1)服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院，社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教;同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。 卢红强调，无论做慢病管理还是随访也好，尤其是做健康管理，都是需要有数据支撑的，没有数据支撑，所有的健康管理都是虚的。她举例表示，单纯从体检数据不可能给患者做到全面的健康咨询和精准健康管理服务的。体检是有限的，一定要结合患者的医疗数据，所以做好这件事情是一定要有一个数据的平台来支撑的，这个数据平台做什么?就是把分散在医院各方面的数据聚集起来，提供一个可视化的展现形式，提供给大夫，大夫透过这些数据、结果来更好的为患者提供健康服务。 (2)服务医生。临床决策支持，如用药分析、药品不良反应，疾病并发症，治疗效果相关性分析，抗生素应用分析，或者是制定个性化治疗方案。 这些都是要以药品质量反映，疾病的并发症，这些在我们的信息系统中都有不同程度的体现。卢红举例说，不良反映，最早以前我们医院是有一套体系，大家报药品的不良反映，但是报完了之后没有反馈，这个信息收集完了之后报给国家，国家没有把这个信息反馈给医院。我们就提出建议：医院作为数据的供给者，非常希望上级可以把数据的结果反馈回来。后来，上级定期把结果反馈回来，我们从内网中体现出来，医生就能够经常看到。 (3)服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床实验设计的统计工具和算法，临床实验数据的分析与处理等方面。在目前的医院里，喜欢做科研的医生对这方面的呼声非常高，第一是希望自己有一个平台，把自己所关注的病例能够及时的放到平台中来进行管理。第二个，当这些数据都放进去以后，他会透过这个数据来设计一些科研的方案，透过这 个平台能够产生一些他认为的指标 出来，反过来这些指标对他的临床工 作又有一定的指导意义。 (4)服务管理机构。对行政管理部门是 有一定的意义的。 (5)公众的健康服务。包括危及健康因 素的监控与预警、网络平台，社区服 务等方面。大家都知道，上海在卫生 医疗领域积累了大量的数据，行业专 家通过诊疗数据作相关疾病的分析， 最后得出一个分布图，在浦东这个区 域里，糖尿病的患者究竟是聚集在哪 一个区域，高血压的患者又是在哪一 个区域，肝癌的患者在哪一个区域， 得到了这样一个分析数据以后，再进 一步分析这个区域里的人的饮食习 惯，或者是这个区域的人群来源结 构，这一个地区的人群饮食习惯，都 做了进一步的分析，去找到他患糖尿 病或者是高血压的一个因素在哪里， 这就是一个很典型的大数据分析得 到的结果，反过来为公共决策部门进 行服务的典型案例。 大数据平台让医生从录入者变成使 用者 卢红认为信息化推行这么多年仍有 很多问题的一个非常重要的原因，就 是医生只是数据的录入者，没有真正 成为数据的使用者、利用者。 随着大数据技术的不断成熟，通过建 立大数据平台、数据的支撑，让医生 在治疗、随访等实际工作中受益。让 医生的角色真正从录入者向使用者 转变。 卢红将大数据平台带来医疗服务及 医生的益处主要归于以下几类： 1、精准医疗。 比如说抗菌药物的使用，抗菌药物需 要控制，但是大家总也找不出很好的 方法去控制。我们有很多的规定，但 是这些规定如果没有平台支撑的控 制，这种规定都是空的。第一没办法 执行下去，第二没有办法核查。比如 说这位患者用某一个抗菌药物，理论 上用了3天就不能用了，必须要做抗 菌药物的耐药性的检测，耐药性的检 测是送给微生物检查，微生物室得到 一个结论，这个患者对哪个菌种耐 药，马上就要换。但是实际的工作中 常常是这个大夫可能用了这个抗菌 药物用了10天，觉得没有效果了又 换，又用了几天没有效果，才想起来做耐 药性的检测，但是如果系统在这方面能够 很好的把控的话，我相信抗菌药物使用， 按照国家的标准，抗菌药物的使用是一定 能够控制下来的。 2、个人治疗计划。 通过对历次住院信息的分析，制定本次治 疗计划，为医生提供参考。这就是对一个 个体，上次有公司到医院来讲课，他说我 能够把患者历次的信息都看得到，我说你 看到只是仅仅展现出来，大夫所需要的不 仅仅是把这些信息看到，而是需要能够把 历次的住院信息中的某个专科疾病所关 注的指标，用一种时序的方式展现出来， 这就是需要大数据的分析手段来给大夫 提供这样的展现形式，只有这样，我们的 大夫才能一目了然。前面关注的指标是透 过什么发生了这样的变化，他就非常清晰 了。 如果简单的展示，上次看他的病情是什 么，第二次是什么，第一次用了什么药， 第二次用了什么，其实这个没有太大的意 义。只有对这些数据进行分析，透过时序 的方法展现出来，对我们的大夫才会有指 导意义。 3、为医生和科研服务。 通过对某个专科疾病的分析提供可参考 的治疗方案，为科研提供分析数据。 举个例子不同的医院疾病不一样，比如说 某个医院有10个前10位的看病最多的， 就把这10个看病最多的医院病案搜索出 来，用大数据的方法分析好，就能为医生 提供非常好的服务。 4、为患者健康服务提供数据支撑。 健康管理，慢病管理，病人随访等等。尤 其是健康管理，如果没有一个数据支撑的 管理都是空话，包括慢病管理也好，因为 慢病管理虽然是糖尿病，但是有可能产生 了一个并发症，肯定到医院治疗过，这些 数据都是要被收集到这个平台里的，提供 给管理慢病的大夫。包括社康的大夫他也 是非常需要这些数据的，透过这样的数据 支撑，就可以提供很好的服务。 大数据可以带给医院、医生、患者这么多 好外，如何让这一切能为现实，医院能做 些什么呢?卢红谈到，目前医院在尝试通 过一些数据分析公司来做平台建设的工 作，通过平台提供数据服务，包括健康管 理、慢病管理、病人随访，包括转诊、科 研等等，都要建立在这个平台上。透过底 层的大数据分析支撑，来为这些所有的业 务提供数据支撑的服务。