献给初学者：大数据开发之路

大数据开发之路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。很多入门大数据的小伙伴，可

能第一个接触到的，就是一只可爱的“小象”，也就是我们的大数据领域的数据

仓库工具hive。

这只小象给我们提供了方便类SQL查询语言HQL来操纵数据，使得我们一开始不用编写复杂的代码，就可以轻松的探索数据。Hive对于熟悉传统数据库的同学来说，算是很友好的一个入门工具。

关注可儿不迷路。每日都会分享一些学习小技巧。还有可儿给大家整理准备的一些学习资料分享。需要的私信可儿“资料”就可以领取啦。

原理

在大数据生态中，hive 一般作为数据仓库来使用。什么是数据仓库呢？简单来

说就像一个大粮仓，里边堆着各种各样的粮食，比如小麦、玉米、土豆、大米等等。数据仓库里是一个数据集合体，把不同数据源按照一定的形式集合统一起来。

Hive本身是不做数据存储的，它是构建在分布式存储系统HDFS之上，我们平

常看到的表数据其实本质上来说还是HDFS的文件。Hive把这些HDFS数据文件,通过元数据规则映射为数据库的表，并且可以提供SQL操作的功能。Hive 总体结构比较简单，下方是整体的hive架构图，我们可以看到，总体有三个组件：用户接口、元数据系统、驱动器。

用户通过用户接口来输入操作指令。一般接口有三种形式：

CLI 端：一般在linux 服务器直接输入hive 即可进入；

WEB 模式：通过命令bin/hive --service hwi 启动，默认访问 远程模式：一般是JDBC 之类的编程接口；

Hive 的核心在于驱动器，一般驱动器接收到用户接口传递的一条

进行下面的一系列操作： 驱动器开始进行语法和语义分析

生成逻辑计划并且逻辑优化

生成物理计划

发送计划到执行引擎（常用引擎有 mapredue 和sprk ）执行 结果返回

而元数据系统一般传统数据库来承载，主要记录了包括 hive 表的名字，表的列 和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

9999 端口;

SQL 之后，会

常用hive语法

了解了hive的基础原理之后呢，我们这里结合工作中一些需求，来介绍下开发

同学常用的hive操作。

分组统计

作为一名SQL仔，经常会要去统计一些奇奇怪怪的指标，比如不同年龄段的UV，下单数的小时分布之类的。一般常用的分组就是group by 了，然后配合上一些窗口函数，SUM、AVG、MIN、MAX、COUNT等，就可以实现我们很多统

计需求了。比如下边的统计时间段的独立用户数，查询结果如下图所示：

关联查询

有时候我们查询的数据存放在不同的表中，那关联查询就派上用场了。所谓关联

查询，一般就是通过两张表相同的字段值关联起来，同时查询两张表的记录。

Hive中常用关联分内外关联。

我们先建立两张简单的表tab_a和tab_b，用实例来说明关联机制。表结构和表

数据如下图所示：

内关联一般使用关键字Join或inner join ，内关联只返回关联上的结果。

外关联的形式就比较多样化了，又分为：左外关联：关键字为left [outer] join ，以前边的表为主表，返回记录数和主表记录一致，

关联不上的字段为null ;右外关联：关键字为right [outer] join ，

和左外关联相反，则是以后边的表为主表。全外关联：full [outer]

join，返回两个表的去重之和，关联不上的字段为null。

行列转换

有时候我们会遇到这样的需求，需要把多列的数据平铺到一行上输出。比如查询用户的访问轨迹，这时候有两个函数就起上作用了。还是让我们先来看看效果

这两个sql的作用都是把每个用户的点击轨迹拼接暂展示出来，其中collect_set 和

collect_set能够把列数据合并，转为一行。而两个的唯一区别就是collect_set 会进行去重。上述讲的是行转列，还有些需求，希望我们能把列数据拆分成多行，比如数据结

构如下，

Page_id StringAd_id Array

A[1,2,3]

B[3,5,6]

C[2,4,5]

要统计每个广告在所有页面出现的次数，这时候，我们可以先把同一列的数据线拆成多行，hive提供了explode展开函数，具体效果如下图:

Explode 一般配合lateral view 使用，把字段内容铺开成虚拟视图。接下来我 们再这个基础之上，就可以使用统计函数来进行分析。

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取TopN 记录

给数据分组排序再取前几条记录，也是我们较为常见的需求。 hive 提供了

row_number 函数，可以对排序值进行编号。举个栗子，要取省份的温度最高 的城市，数据如下： 省份城市温度

广东佛山34

广东广州30

hi M*3-fSTITiT~pa (nLT if riiriF … —J .................... .... 4(

.4 i itff 、芯叭 ] is-t ) id i jislv 輕 M H di J

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B

江西赣州31

江西南昌28

江西萍乡29

湖南长沙26

湖南衡阳25 我们可以使用row_number()组合group by的形式，来进行组内排序，并且返

回顺序值rank。

结果如下图所示:

此时，如果要去topi的数据，只需添加rank为1的条件即可。和row_number 功能和用法类似的函数还有rank()和dense_rank()，唯一的区别在返回的排序rank值有细微区别，此处不再赘述。

Hive进阶

大数据平台建设方案(20201129021555)

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术得蓬勃发展, 信息化建设模式发生根本性转变, 一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心得“新I T”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。*** （某政府部门）为积极应对“互联网+”与大数据时代得机遇与挑战, 适应全省经济社会发展与改革要求, 大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处 理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体得大数据平台, 以信息化提升数据化管理与服务能力, 及时准确掌握社会经济发展情况, 做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新” , 牢牢把握社会经济发展主动权与话语权。 二、建设目标 大数据平台就是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革得架构平台。它得主要目标就是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督, 建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享与业务协同，为决策提供及时、准确、可靠得信息依据, 提高政务工作得前瞻性与针对性, 加大宏观调控力度, 促进经济持续健康发展

1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道, 整合业务信息系统数据、企业单位数据与互联网抓取数据, 构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固得数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源得关联性，编制数据资源目录, 建立信息资源交换管理标准体系, 在业务可行性得基础上, 实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点, 以大数据应用为核心, 坚持“统筹规划、分步实施, 整合资源、协同共享, 突出重点、注重实效, 深化应用、创新驱动”得原则,全面提升信息化建设水平, 促进全省经济持续健康发展。

初学者入门教程：软件测试从零开始

https://www.wendangku.net/doc/9718064331.html,/296/3112296.shtml 本文面向软件测试新手，从测试前的准备工作、测试需求收集、测试用例设计、测试用例执行、测试结果分析几个方面给出建议和方法。鉴于国内的软件开发、测试不规范的现状，本文为软件测试新手提供了若干个软件测试的关注点。 【关键词】软件测试、测试用例、测试需求、测试结果分析 引言 几年前，从学校毕业后，第一份工作就是软件测试。那时候，国内的软件企业大多对软件测试还没有什么概念，书店里除了郑人杰编写的《计算机软件测试技术》之外，几乎没有其它的软件测试相关书籍，软件测试仅仅在软件工程的教材中作为一个章节列出来，因此，我对软件测试一无所知。不过，在正式走上工作岗位之前，公司提供了为期两周的系统的软件测试技术专题培训，对接下来的软件测试工作有很大的指导意义。现在，我继续从事软件测试的培训与咨询服务，在这个过程中，亲眼目睹了很多软件测试新手面对的困惑，他们初涉软件测试行业，没有接受系统的培训，对软件测试一无所知，既不知道该测试什么，也不知道如何开始测试。下面针对上述情况，给出若干解决办法。 测试准备工作 在测试工作伊始，软件测试工程师应该搞清楚软件测试工作的目的是什么。如果你把这个问题提给项目经理，他往往会这样回答：“发现我们产品里面的所有 BUG ，这就是你的工作目的”。作为一名软件测试新手，如何才能发现所有的 BUG ?如何开始测试工作?即便面对的是一个很小的软件项目，测试需要考虑的问题也是方方面面的，包括硬件环境、操作系统、产品的软件配置环境、产品相关的业务流程、用户的并发容量等等。该从何处下手呢? 向有经验的测试人员学习 如果你进入的是一家运作规范的软件公司，有独立的软件测试部门、规范的软件测试流程、软件测试技术有一定的积累，那么，恭喜你!你可以请求测试经理委派有经验的测试人员作为你工作上的业务导师，由他列出软件测试技术相关书籍目录、软件测试流程相关文档目录、产品业务相关的文档目录，在业务导师的指导下逐步熟悉软件测试的相关工作。其实，在很多运作规范的软件公司，已经把上述的师父带徒弟的方式固化到流程中。 如果你进入的是一个软件测试一片空白的软件企业，那么，也恭喜你!你可以在这里开创一片自己的软件测试事业，当然，前提是老板确实认识到软件测试的重要性，实实在在需要提高产品的质量。这时候，可以到国内的软件测试论坛和相关网站上寻找软件测试资源，这种情况下，自学能力和对技术的悟性就至关重要了。 阅读软件测试的相关书籍 现在，中文版的软件测试书籍越来越多，有的是国人自己写的，有的是翻译国外经典之作。可以到 https://www.wendangku.net/doc/9718064331.html, 或者 https://www.wendangku.net/doc/9718064331.html, 等网络购书的站点查找软件测试相

方案-大数据平台项目建设方案

大数据平台项目建设方案(本文为word格式，下载后可编辑使用)

一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构

建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大数据分析师-复习资料.doc

大数据分析师复习资料

目录 数据分析基础知识 (2) 量化投资知识 (4) (4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。 (6) 量化经营及战略管理 (7) 一、企业战略的主要特征是什么？ .................................. 9 二、战略管理的层次结构是什么？相互关系如何？ 9 三、 ....................................................... 简述伦理与道德的关系。 9四、........................................................ 简述伦理与法律的关系。 9五、............................................ 简述企业战略管理中的基本伦理关系。 10

数据分析基础知识 动销率二销售商品品种数量一有库存的商品品种数量 说明：比率越高，表示经营效率越高或品种结构越好，比较适应目标消费群；比率越低，表示经营效率越低或品种结构越差，不适应冃标消费群。 库存周转率二销售额十［（期初库存金额+期末库存金额）/2］（以零售价计） 说明：比率越高，表示每件商品的固定费用（成本）减低、相对降低由损坏和失窃引起的亏损、能适应流行商品的潮流、能以少额的投资得到丰富的冋报、减少存货中不良货品的机会、容易出现断货、陈列不够丰满、进货次数的增加，进货程序和费用相应增加。 存货周转期间二平均存货F销货净额/365 说明：期间越长，表示经营效率越低或存货管理越差；期间越短，表示经营效率越高或存货管理越好。 退货率二退货金额一进货金额 说明：比率越高，表示存货管理控制越差，订货不合理；比率越低，表示存货管理控制越好，订货合理。 销售毛利率二毛利一销售额 说明：比率越高，表示获利的空I'可越大；比率越低，表示获利的空间越小；从经营角度来讲，并不是毛利率越高越好，它应该是一个合适的区间。 销售净利率二净利一销售额 说明：比率越高，表示净利越高，费用控制越合理；比率越低，表示净利越低，费用开支过大； 品效二营业收入十品项数目 说明：品效越高，表示商品开发及淘汰管理越好；品效越低，表示商品开发及淘汰管理越差； 坪效（面积效率分析）二营业收入一营业面积 说明：坪效越高，表示卖场面积利用率越高；坪效越低，表示卖场面积利用率越低。 来客数二通行人数X入店率X交易率 说明：来客数越高，表示客源越广；来客数越低，表示客源越窄。 客单价二营业额一来客数 说明：客单价越高，表示一次平均消费额越高，消费者购买力越强，商品宽度能够满足消费者一站式购物所需，商品陈列的相关性和连贯性能够不断激发消费者购买欲望；客单价越低，表

大数据分析培训数据类型有哪几种

大数据分析培训数据类型有哪几种 学习大数据分析你要知道大数据分析学什么，都有哪几种数据类型。下面介绍了四种数据类型供你参考。 1.交易数据（TRANSACTION DATA） 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。 2.人为数据（HUMAN-GENERATED DATA） 非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。 3.移动数据（MOBILE DATA） 能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追

踪和沟通无数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报告一个新的地理编码）。 4.机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA） 这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网（IoT）所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为（如当传感器值表示有问题时进行识别），提供规定的指令（如警示技术人员在真正出问题之前检查设 备）。 大数据分析学习之路是漫长的，愿你能在这条路上奋斗到底，得到自己想要的生活，实现自己的梦想。

《探索大数据与人工智能》习题库

《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的? A.1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?

给软件开发初学者

给软件开发初学者 在论坛上呆久了，发现很大一部分有关开发的帖子都是有关心怀梦想，立志成为一个软件英雄或者响当当的黑客人物；或者是狂热的游戏玩家，突然想迈入游戏开发的殿堂，自己打造一个完美的游戏；或者被以前IT行业的“钱”途无量所吸引，为了经济因素希望成为一个程序员的，而寻求进入软件开发领域之门的求助帖子。 这些诸如“你好，我想做程序员，应该怎么做？”，“初学C++，请问看什么书好”，“请高手帮我看看这个程序”，“我想转行，请高手指点”……的帖子占了各大软件开发论坛帖子总量的很大一部分，而且内容是长年不变，重复来重复去:P 自从做了epubcn的C++板块的版主，经常收到不相识网友的消息或Email，基本上还是问这些问题。看到这些帖子和Email，不禁想起自己刚刚迈入软件开发的领域，茫茫然不知何去何从，兴奋而又彷徨不安的过去，这样的经历一次又一次，在不同的地点、不同的时间仍然在不断的重复。今天终于坐下来，写下一点文字，希望能够对彷徨的朋友们有点帮助。确认你真的要迈入软件开发领域 软件开发是一项纯智力活动（现在人们都意识到长时间超负荷的连续写程序并不会提高软件生产率，反而会对软件品质造成很大负面影响，所以尽管很多程序员仍然长时间加班，但这种现象正在逐步减少并最终会消失，所以体力要求并不会比其他行业高），如果你不是一个智力高于平均水平的人，说实话，软件开发并不适合你，你基本不可能在软件开发领域取得很高的成就和地位，而且不久就会因为年龄的增长而被淘汰。 如果你以那些开发出共享软件的软件英雄和著名黑客为榜样，立志也要成为他们的一员，像武侠小说中的大侠一样仗剑江湖。我要先给你泼上大大一盆冷水，把你从幻想拉到现实中来。首先，现在的软件其复杂度和规模都远远超过以前，想一个人独力完成一个规模稍大的软件，基本没有可能（虽然还是有些特例，but trust me，那些仅仅是特例，请不要把自己想像成独一无二的超人、幸运儿）；其次，无论是软件英雄还是仗剑江湖的顶尖黑客，他们的软件开发功底和智力都远远超过软件行业从业者的平均水平，没有多年的积累和坚韧超常人的毅力，是不可能，换句话说，想成为他们的一员，可以，但请首先成为一个合格的软件开发人员。 如果你是因为传说中程序员的所谓“高薪”，对自己现在从事的工作不满意，而萌生转行的念头，我劝你还是再慎重考虑一下。程序员的待遇一般来说，是要比平均水平高一些，但远远谈不上高薪，而且以现在程序员的工作量来算，其实同样的付出，程序员所得到的能和平均水平看齐就不错了，程序员的竞争和淘汰也是异常残酷的。技术的更新速度更是其他行业所罕见，每个程序员都要不停的跑步跟上，不使自己落伍，所以在这个层面上来说，没有谁可以停下来休息，唯一能够积累下来的就是你的经验，但经验中能够为你的竞争力增添筹码的并不多。 说了这么多，并不是我故意贬低，而是希望告诉你我所知道的软件开发行业的真实情况，基于此请再慎重考虑你是不是真的要迈入软件开发领域。 检验一下你是否适合当个程序员 在我看来，要做一个合格的程序员，你需要具备下面几个条件： 1. 强烈的好奇心和求知欲 2. 追求完美的精神 3. 良好的逻辑分析能力

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 项目需求与技术方案） 、项目背景 十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息 化建设模式发生根本性转变，一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT ”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。*** （某政府部门）为积极应对“互联网+” 和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到 “用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合 业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录， 建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、

预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向， 以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽 数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告 一、产生背景 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设，大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。当前，智慧医疗、智慧城市、精准扶贫以及其他相关高新技术产业都离不开大数据的支撑，大数据技术在我国得到了较为广泛的应用。 （一）国家实施大数据战略，构建数字中国 大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。2014年大数据首次写入政府工作报告；2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、水利大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。 同时，伴随大数据政策出台，各地政府相继成立了大数据管理机构，促进大数据产业发展，全国22个省区，200多个地市相继成立大数据管理部门。 图1 各省大数据管理机构设置数量（单位：个） （二）大数据行业发展迅猛，产业规模巨大 2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国大数据产业建设掀起热潮，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。 通过对1572家企业的调查结果显示，企业对数据分析的重视程度进一步提高，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。 近四成的企业已经应用了大数据。在接受调查的企业中，已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，垂直行业中如金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。此外，24.3%的企业表示未来一年内将应用大数据。 对数据分析方式选择情况的调查显示，40.3%的企业采取实时处理动态数据并提供分析结果，占比最高；其次是分析历史数据和通过机器学习进行辅助决策，占比分别为32.3%和25.5%。不久的将来，随着人工智能技术的发展和应用普及，选择机器学习进行辅助决策的企业占比有望进一步提升。 2019年5月6日中国信息通信研究院发布《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》，书中综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，测算2018年我国大数据产业增速约

大数据挖掘技术在电力企业对标管理中的应用

大数据挖掘技术在电力企业对标管理中的应用 摘要]能源革命和电网经营模式的深刻变革促使电力企业向综合能源服务商转型，越来越多的电力企业加入到对标体系中，与国际国内同行业先进企业进行对比分析，确定标杆，通过管理和技术创新，促进企业持续健康高效发展。以数据资产 为核心资源，在对标管理体系中应用大数据挖掘技术，细化指标因子的影响因素，精确查找自身存在的短板与问题，进而为健全企业管理明确方向，切实促进企业 整体运营效率效益的提升。 [关键词]数据资产；对标管理体系；大数据挖掘；指标因子 引言: 对标工作拥有科学、合理、可操作性强的管理优势，已经被很多企业看成突 破发展瓶颈期的最佳应用策略。对标工作的意义主要有：通过对标体系，为企业 内部管理提供能够借鉴的标准，对比企业初期设计的规划目标，对比先进企业， 查找自身存在的短板与问题，不断优化升级管理体系，加强企业的核心竞争力， 推动企业创新发展。 以提升卓越管理和优质服务为目标，依托数据资产核心资源，应用大数据挖 掘技术，通过“连接、互动、协同”统一运作机制，加快企业内、外部已有的各类 数据和信息系统优化整合，精确查找分析短板指标的影响因素，促进人、材、物 的优化配置，进而为健全企业管理，推动企业稳步发展明确方向。 1对标管理大数据现状 目前电力产业正在向数字化、智能化快速发展，但信息系统深化应用、数据 质量等方面，与运营数据资产管理建设要求和目标仍存在一定差距。企业对标工 作中存在专业壁垒较大、公共数据获取困难和质量不高、明细数据和专业系统匹 配手段不足等问题，需在打破专业条线壁垒、夯实数据平台、实施明细数据管理 等方面深化管理与技术的创新实践。 应用大数据挖掘技术，对电力企业的对标体系进行深入探索与实践，强化对 标管理体系顶层设计，优化企业级数据模型，深化全业务统一数据中心建设和应用，开展多部门协同机制，促进全业务融合、全流程贯通、全数据共享。 2主要做法 在对标体系中实施大数据战略，以业务发展和用户需求为导向，摒除人为主 观因素干预，在“数据分析对标、对标促进管理”的理念下，比差距、挖根源、找 突破、抓落实”，实现跨业务、多类型、实时快速、灵活定制的数据关联分析，充分挖掘数据资产价值。 2.1建立协同工作机制，固化对标过程管控 充分利用大数据分析预测功能，建立“提前预警，主动干预，过程管控，事后 通报”的工作机制。按月定期组织各部门汇总上报归口指标完成情况，与大数据分析对标结果进行校核比对，不断优化大数据应用架构，提高预测分析的准确性。 根据数据钻取分析结果对影响指标的关键环节进行月度预警，组织责任部门对本 专业指标开展诊断分析，查找落后原因，并对整改情况进行月度考核，落实整改 质效。 图1 对标管理体系拓扑图 2.2整合系统资源，挖掘数据资产价值 以创新的思维和方法将企业各系统间的数据资源与对标管理进行深度融合，

大数据时代下的身份识别技术

上海海事大学SHANGHAI MARITIME UNIVERSITY 计算机安全与密码学 课程论文 题目：大数据时代下的身份识别技术 专业：计算机技术 年级：2014 学号：201430310030 姓名：袁逸涛 信息工程学院 2015年5月18日

大数据时代下的身份识别技术 袁逸涛 （上海海事大学信息工程学院上海201306） 摘要:随着计算机技术和互联网技术的发展，数据正以指数速度迅速膨胀，这些 海量的数据包括敏感数据、隐私数据等。但目前大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险。大数据所导致的网络安全问题为用户带来严重困扰。作为网络安全的重要构成元素，身份识别技术是一种有效保护重要信息的手段。本文介绍了传统的身份识别技术，分析了身份识别技术的现状，并讨论了了身份识别技术的发展方向，最后介绍了一种基于数据挖掘技术的个人身份信息自动识别模型。 关键词：网络安全，数据挖掘，身份识别 The identification technology of big data Yuan Yi-tao (Information Engineering College,Shanghai Maritime University,Shanghai201306, China) Abstract:With the development of computer technology and Internet technology, the data is rapidly expanding exponentially,the vast amounts of data including the sensitive data,privacy data,etc.But we face many security risks during the collection,storage and use of the big data.Security problems caused by Big data network trouble the user very much.As an important form of network security elements,identity recognition technology is a kind of effective means to protect the important information.Traditional identity recognition technology has been introduced in this paper,the paper analyzes the current situation of identity recognition technology,and discussed the development direction in of identity recognition technology,and finally introduce a model for identification of personal identity information based on data mining. . Keywords:identification technology,Internet security,Data mining

对日软件开发流程

阶段验收和总结的作用。阶段Review是日本项目阶段控制的核心。 只采用阶段Review的方式进行验收也有其不足之处，所有验收工作都放在阶段完成再进行，阶段中的错误后续持续放大无法得到控制。而且通常情况下，阶段Review时问题会比较多，Review后修改时间比较长，修改次数也较多，造成很大程度的反复工作。再有，标准对日软件开发过程中，阶段内任务的安排和验收比较；无序，很多问题会被有意推迟到Review时解决。 要件定义决定了系统全部的功能，说本阶段产出的成果物左右了整个系统的成败也不为过。 输入输出 1.顾客的业务需求 1.要件定义书 2.网络结构定义书 要件定义的输入是顾客想要系统化的业务需求。系统的开发是为了顾客企业的业务更灵活及高效。而要件定义的目的就是明确顾客想要系统化的业务逻辑。

进行要件定义所需具备的能力 当进行上面所说的要件定义时，需要有以下的能力。 1.理解顾客企业的商业模型 必须要充分理解顾客是如何进行商业活动的。要明白为什么必须系统化，为什么要建立这样的商业模型，要收集各方面的需求，不能有遗漏。因为到后期，当发现需求分析不充分时将导致整个开发的系统都无用。另外，如果做了过多的分析，只要将不用的功能放弃掉就可以，对进度的影响很小。当然，对不需要功能的开发投入的金钱成本，顾客是不需要支付的，全部由开发方负责。 2.与顾客谈判的能力 与人谈判的能力是指待人能力，协调能力。对方是给钱的顾客，不能用严厉的语言激怒对方。对于无法理解的需求要努力在当时就理解了，对于顾客所要求的不合理的需求要能协调好。这个不像其它的能力可以通过培训或以往的

经验来弥补，主要取决于个人的性格，是相当重要的能力。 3.进行要件定义的同时，要能想象到下一步如何据此进行外部设计 需要有逻辑思维能力，用最近的话说就是logical thinking。顾客单方面的表达自己的需求，在当场立刻明白那些功能是能实现，哪些是不能实现的是非常重要的。举个极端的例子，开发考勤管理系统。明明没有记录每天的上班下班时间，却要用图表显示每月的工作时间，这样的需求显然是无法实现的。这种情况下，要么提出开发一个新功能记录每天的上班下班时间，要么与顾客讨论是否真的需要算出每个月的工作时间这个功能。外部设计之前，要件定义阶段，发现需求不合理的能力是非常重要的。 要件定義 ■開始条件 1.ユーザ側で要求事項が整理されている事。 2.システム開発案件を受注し、契約が締結され ている事。

数据分析师发展前景 十年后没有数据分析师职业_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/9718064331.html, 数据分析师发展前景十年后没有数据分析师职业_光环大数据培训 光环大数据培训机构，普通人与精英的看得见的差距越来越小，借由互联网的分享意识和信息传播速度，在信息层面越来越平等，而且这个时代造成人与人之间的差距并不在于缺少资源、钱等硬件条件，而在于意识和你的思维方法。 时代赋予机会相对平等获取信息，如果不能用自己的话和案例来把道理讲清楚，指导自己的行为，那会浪费宇宙给你的机会。 「数据分析师将消失」具体指什么？ 十年后没有数据分析师这个职业，都是机器在做；十年之后Times周刊上年度最佳CEO是一个机器人”，基于此，我在想“假如他说的是对的，那我要做哪些事情来避免成为一个注定被机器取代的角色？”“我做哪些事情是机器无法取代的？” 他有没有可能故意说违心的话？至少在2017年，据不完全统计，在包括0402深圳IT峰会、0422中国绿郑州年会、0527贵州数博会等多次会议上均提出该结论。作为如此地位的人，多次公开演讲连续故意说假话的概率比较低，反而是愿意分享思考成果一致性表达的几率更高。 他关于数据分析师的论断，并不是孤立存在，而是他对于未来的整体分析的一部分。拿出最近一期在数博会上的演讲来作说明。 / 01 /开篇：为什么贵州能在大数据领域超车？ 最有价值的是思考问题方法，他也会抛出很多有价值的问题。开篇就很好地体现出来。 从不想当然：对一切事物好奇并探究原因？为什么最火的大数据会议出现在贵州？作为一个“先天不足”的省份，它是怎么通过把握未来而在4-5年异军突起？（想象一下，如果是传统后工业时代的玩法，50年内能超过北上广估计都很难）这个经验在公司和个人的发展身上有什么启发？

数据分析师个人工作总结

数据分析个人工作总结 在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习，努力提高网店数据分析方面的专业知识 作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。 二、踏实工作，努力完成领导交办的各项工作任务 三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作： 1.汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2.协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3.完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4.完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5.每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6.配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7.完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能

2020大数据培训心得体会3篇

2020大数据培训心得体会3篇 【篇一】大数据培训心得体会汇集 10月23日至11月3日，我有幸参加了管理信息部主办的“20xx年大数据分析培训班”，不但重新回顾了大学时学习的统计学知识，还初学了Python、SQL 和SAS等大数据分析工具，了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台，学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法，亲身感受了大数据的魅力。两周的时间，既充实、又短暂，即是对大数据知识的一次亲密接触，又是将以往工作放在大数据基点上的再思考，可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会，也非常感谢xx培训学院提供的完善的软硬件教学服务。 近年来，大数据技术如火如荼，各行各业争先恐后投入其中，希望通过大数据技术实现产业变革，银行作为数据密集型行业，自然不甘人后。我行在大数据分析领域，也进行了有益的探索，并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人，我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制，我们也苦于缺少有效的数据分析模型，不能给审计实践提供有效的支持。这次培训，我正是带着这样一种期待走进了课堂，期望通过培训，打开审计的大数据之门。 应该说，长期以来，农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。但根据审计工作特点，我们更多的关注对行为数据的分析，对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来火热的大数据分析技术，如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型，由于业务背景不易移植，结果数据不易解释，在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。 通过这次培训，使我对大数据分析技术有了全新的认识，对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。 一是审计平台技术架构可以借鉴数据挖掘平台。目前，审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展，系统容量不断扩充。超过45度倾角的数据需求发展趋势，已经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架构，很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据，在需要时导入、用后即可删除，这样灵活的数据使用机制，即节省了数据挖掘平台的资源，又保证了数据使用效率。审计平台完全可以借鉴这一思路，也与大数据平台建立对接，

《探索大数据与人工智能》习题

《探索大数据与人工智能》习题 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的? A.1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?

软件开发技术复习题

软件开发技术复习题 一、填空及简述： 1、软件、工程、软件工程及其三要素？P1-3 答：计算机系统中的程序及其文档称为软件。工程是将科学论理和知识应用于实践的科学。 软件工程是一类求解软件的工程。它应用计算机科学、数学及管理科学等原理，借鉴传统工程的原则、方法，创建软件以达到提高质量、降低成本的目的。 软件工程的三要素是指——目标、原则、活动 ①软件工程的目标可概括为“生产具有正确性、可用性以及开销合宜的产品”。 ②四条基本原则~⑴选取适宜的开发模型⑵采用合适的设计方法⑶提供高质量的工程支持⑷重视开发过程的管理 ③软件工程的活动包括~需求、设计、实现、确认和支持。 2、软件开发模型的种类、适用情况、缺点？P5-10 答：①瀑布模型~在支持结构化软件开发、控制软件开发的复杂性、促进软件开发工程化等方面起着显著作用。最为突出的缺点是该模型缺乏灵活性，无法通过开发活动澄清本来不够确切的软件需求，可能导致开发出的软件并不是用户真正需要的软件，无疑要进行返工或不得不在维护中纠正需求的偏差，为此必须付出高额的代价，为软件开发带来不必要的损失。 ②演化模型~针对事先不能完整定义需求的软件开发。但忽略风险分析。 ③螺旋模型~适合于大型软件的开发。使用时需要具有相当丰富的风险评估经验和专门知识，如果项目风险较大，又未能及时发现，势必造成重大损失。 ④喷泉模型~主要用于支持面向对象开发过程。软件刻画活动需要多次重复。 ⑤增量模型~广泛地使用开计算机工业中。需不断地进行系统的增量开发。 3、设计的分类？P43 答：软件设计可采用多种方法，如结构化设计方法、面向数据结构的设计方法、面向对象的设计方法等。 4、结构化设计方法的分类及功能？P43、P65 答：结构化设计方法分为~①总体设计。其功能是设计被建系统的模块结构，即系统实现据需要的软件模块-系统中可标识软件成分，以及这些模块之间的调用关系。 ②详细设计。这个阶段的功能是确定怎样具体地实现所需求的系统，即应该得出对目标系统的精确描述，从而在编码阶段可以将这个描述直接翻译成用某种程序设计语言书写的程序，基本上决定了最终的程序代码的质量。 5、模块及其独立性和相关内容？P56 答：模块是执行一个特殊任务或实现一个特殊的抽象数据类型的一组例程和数据结构。 模块由两部分组成~一部分是接口，列出可由其他模块或例程访问的对象，如常量、变量、数据类型、函数等；另一部分是实现模块功能的执行机制，包括私有量（只能由本模块自己使用的）及实现模块功能的过程描述或源程序代码。 6、评价软件设计的基本准则及其相关内容？P56-60 答：基本准则是“高内聚”、“低耦合”。 ⑴耦合是对不同模块之间相互依赖程度的度量。 紧密耦合是指两个模块之间存在着很强的依赖关系；松散耦合是指两个模块之间存在一些依赖关系，但它们之间的连接比较弱；无耦合是指模块之间根本没有任何连接。 耦合的强度依赖于以下几个因素~①一个模块对另一个模块的引用②一个模块向另一个模块传递的数据量③一个模块施加到另一个模块的控制的数量④模块之间接口的复杂程度 耦合的类型（从强到弱）~①内容耦合②公共耦合③控制耦合④标记耦合⑤数据耦合 ⑵内聚度量的是一个模块内部各成分之间相互关联的强度。一个模块内聚程度越高，该模块的内部各成分之间以及同模块所完成的功能之间的关联也就越强。

数据分析师BDA大数据

13、R代码如下： df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX（已建立）子目录中的test.csv文件，R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”，函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数，它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同，可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线，应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有：支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡，再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。