OSB功能分析及应用场景
大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
(完整版)分析方法开发与验证
分析方法开发与验证在不同行业有不同的要求，医药化学行业对于质量的控制非常严格，高效液相分析是控制产品质量的重要手段，其开发与验证对其它行业有很好的借鉴意义。一、分析方法开发 分析方法的开发主要包括色谱柱的选择、流动相的选择、检测波长的选择和梯度的优化几个方面。目前高效液相多做反相使用，所以本文主要以反相为例进行讲解。 1.色谱柱的选择 原料药生产对产品的纯度和杂质含量的要求非常苛刻，要求检测使用的色谱柱有较高的理论塔板数，能提供更好的分离度，从而对可能存在的杂质有更大的分离的可能性，所以5um 填料的色谱柱长要250mm，3.5um填料的柱长要150mm，基本上都是各个粒径柱长最长的。我比较喜欢近两年新出的亚二微米填料的色谱柱，50mm柱长就能提供很高的理论塔板数，而且柱长和粒径小了，流速增加很多，能节省很多的分析时间，极大的提高工作效率。一般选用直径为4.6mm或3.0mm的柱子，太细了可能会增大柱外效应。填料的孔径对于小分子合成药物不需要考虑，普通的分析柱都在100A左右，能满足分析检测的需要。 对于API分析方法开发，一般要求必须做色谱柱的筛选实验，最少使用三种不同类型的色谱柱，每种类型三只，要来自于不同厂家。 三种类型包括： 1)普通的C18或相应的C8色谱柱，如Waters的Symmetry C18或C8，YMC的Pack Pro C18或C8，Agilent的RX C8等，其它公司如菲罗门和热电也有相应的色谱柱； 2)封端处理的或者极性嵌入型色谱柱，如Waters的Symmetry Shield RP18或RP8，XTerra RP18或RP8，YMC的ODS AQ，Agilent的Zorbax SB AQ等，其它公司如菲罗门和热电也有相应的色谱柱； 3)填料用其它官能团修饰过的色谱柱，如苯基柱等，很多公司都有。 一般不同类型的色谱柱在选择性上会有很大的差异，相同类型的色谱柱生产厂家不同在选择性上也会有差异，这个主要是填料的性质和生产工艺决定的，有时候用一只色谱柱分离不好，除了优化梯度和流动相外，换一个厂家的柱子也是一个很好的选择。相同品牌型号的色谱柱，C18和C8在选择性上没有差异，但是C18保留能力更强，相同的样品分离度更高，我们一般倾向于选择用C18。我们在筛选色谱柱时尽量选择行业内排名前几位的厂家，柱子品质好，开发分析方法时能省很多力气，做出来的分析方法也有保证。一个药从开发到上市可能会持续十几年甚至更长时间，厂家有实力，开发方法时选定的柱子在若干年以后需要时还会有的
仪器分析思考题及答案
第一章总论（一） 1. 什么是分析化学发展的“三次变革、四个阶段？” 分析化学发展的四个阶段为：（1）经验分析化学阶段：分析化学在19世纪末以前,并没有建立起自己系统的理论基础，分析方法的发展、分析任务的完成主要凭借的是经验。（2）经典分析化学阶段：研究的是物质的化学组成,所用的定性和定量方法主要是以溶液化学反应为基础的方法,即所谓化学分析法。与经典分析化学密切相关的概念是定性分析系统、重量法、容量法（酸碱滴定、络合滴定、氧化还原滴定、沉淀滴定），比色法，溶液反应，四大平衡，化学热力学。这是经典分析化学阶段的主要特征。（3）现代分析化学阶段：以仪器分析为主，与现代分析化学密切相关的概念是化学计量学、传感器过程控制、自动化分析、专家系统、生物技术和生物过程以及分析化学微型化带来的微电子学,集微光学和微工程学等。（4）分析科学阶段：以一切可能的方法和技术(化学的、物理学的、生物医学的、数学的等等),利用一切可以利用的物质属性,对一切需要加以表征、鉴别或测定的化学组份(包括无机和有机组份)。 分析化学发展的三次变革为：（1）19世纪末20世纪初溶液化学的发展,特别是四大平衡(沉淀-溶解平衡; 酸-碱平衡;氧化-还原平衡;络合反应平衡)理论的建立,为以溶液化学反应为基础的经典分析化学奠定了理论基础,使分析化学实现了从“手艺”到“科学”的飞跃,这是分析化学的第一次大变革。（2）第二次世界大战前后,由于许多新技术(如Ｘ射线、原子光谱、极谱、红外光谱、放射性等)的广泛应用,使分析化学家拥有了一系列以测量物理或物理化学性质为基础的仪器分析方法,分析质量得以大大提高,分析速度也大大加快。（3）进入20世纪70年代,随着科学技术的突飞猛进和人们生活质量的迅速改善，客观上对分析化学提出了许多空前的要求，同时又为解决这些新问题提供了许多空前的可能性。分析化学逐渐突破原有的框框,开始介入形态、能态、结构及其时空分布等的测量。 2. 仪器分析与化学分析的主要区别是什么? 分析化学是研究物质的组成、状态和结构的科学，它包括化学分析和仪器分析两大部分。二者的区别主要有： 一、分析的方法不同：化学分析是指利用化学反应和它的计量关系来确定被测物质的组成和含量的一类 分析方法。测定时需使用化学试剂、天平和一些玻璃器皿。 仪器分析（近代分析法或物理分析法）：是基于与物质的物理或物理化学性质而建立起来的分析方法。 这类方法通常是测量光、电、磁、声、热等物理量而得到分析结果，而测量这些物理量，一般要使用比较复杂或特殊的仪器设备，故称为“仪器分析”。仪器分析除了可用于定性和定量分析外，还可用于结构、价态、状态分析，微区和薄层分析，微量及超痕量分析等，是分析化学发展的方向。 二、仪器分析（与化学分析比较）的特点：1. 灵敏度高，检出限量可降低。如样品用量由化学分析的 mL、mg级降低到仪器分析的g、L级，甚至更低。适合于微量、痕量和超痕量成分的测定。2. 选择性好。 很多的仪器分析方法可以通过选择或调整测定的条件，使共存的组分测定时，相互间不产生干扰。3. 操作简便，分析速度快，容易实现自动化。 仪器分析的特点（与化学分析比较）4. 相对误差较大。化学分析一般可用于常量和高含量成分分析，准确度较高，误差小于千分之几。多数仪器分析相对误差较大，一般为5%，不适用于常量和高含量成分分析。5. 仪器分析需要价格比较昂贵的专用仪器。 三、仪器分析与分析化学的关系：二者之间并不是孤立的，区别也不是绝对的严格的。a. 仪器分析方 法是在化学分析的基础上发展起来的。许多仪器分析方法中的式样处理涉及到化学分析方法（试样的处理、
回归分析方法及其应用中的例子
3.1.2 虚拟变量的应用 例3.1.2.1：为研究美国住房面积的需求，选用3120户家庭为建模样本，回归模型为： 123log log P Y βββ++logQ= 其中：Q ——3120个样本家庭的年住房面积（平方英尺） 横截面数据 P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入 经计算：0.247log 0.96log P Y -+logy=4.17 2 0.371R = （）（） （） 上式中2β=0.247-的价格弹性系数，3β=0.96的收入弹性系数，均符合经济学的常识，即价格上升，住房需求下降，收入上升，住房需求也上升。 但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的，引进虚拟变量D ： 01i D ?=?? 黑人家庭 白人家庭或其他家庭 模型为：112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ= 例3.1.2.2：某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下：（单位：十亿元） ①根据上述数据建立一元线性回归方程：
? 1.01610.09357y x =+ 20.8821R = 0.2531y S = 67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型，因1979年中国农村政策发生重大变化，引入虚拟变量来反映农村政策的变化。 01i D ?=?? 19791979i i <≥年 年 建立回归方程为： ?0.98550.06920.4945y x D =++ （）（） （） 20.9498R = 0.1751y S = 75.6895F = 虽然上述两个模型都可通过显着性水平检验，但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高，回归的估计误差（y S ）更小，说明模型的拟合程度更高，代表性更好。 3.5.4 岭回归的举例说明 企业为用户提供的服务多种多样，那么在这些服务中哪些因素更为重要，各因素之间的重要性差异到底有多大，这些都是满意度研究需要首先解决的问题。国际上比较流行并被实践所验证，比较科学的方法就是利用回归分析确定客户对不同服务因素的需求程度，具体方法如下： 假设某电信运营商的服务界面包括了A1……Am 共M 个界面，那么各界面对总体服务满意度A 的影响可以通过以A 为因变量，以A1……Am 为自变量的回归分析，得出不同界面服务对总体A 的影响系数，从而确定各服务界面对A 的影响大小。 同样，A1服务界面可能会有A11……A1n 共N 个因素的影响，那么利用上述方法也可以计算出A11……A1n 对A1的不同影响系数，由此确定A1界面中的重要因素。 通过两个层次的分析，我们不仅得出各大服务界面对客户总体满意度影响的大小以及不同服务界面上各因素的影响程度，同时也可综合得出某一界面某一因素对总体满意度的影响大小，由此再结合用户满意度评价、与竞争对手的比较等因素来确定每个界面细分因素在以后工作改进中的轻重缓急、重要性差异等，从而起到事半功倍的作用。 例 3.5.4：对某地移动通信公司的服务满意度研究中，利用回归方法分析各服务界面对总体满意度的影响。 a. 直接进入法 显然，这种方法计算的结果中，C 界面不能通过显着性检验，直接利用分析结果是错误
(完整版)新编仪器分析完整版高向阳(详细)..
第一章绪论 （1）灵敏度、精密度、准确度和检出限：物质单位浓度或单位质量的变化引起响应信号值变化的程度，称为方法的灵敏度；精密度是指使用同一方法，对同一试样进行多次测定所得测定结果的一致程度；试样含量的测定值与试样含量的真实值（或标准值）相符合的程度称为准确度；某一方法在给定的置信水平上可以检出被测物质的最小浓度或最小质量，称为这种方法对该物质的检出限。 1.仪器分析是以物质的物理组成或物理化学性质为基础，探求这些性质在分析过程中所产生分析信号与被分析物质组成的内在关系和规律，进而对其进行定性、定量、进行形态和机构分析的一类测定方法，由于这类方法的测定常用到各种比较贵重、精密的分析仪器，故称为仪器分析。与化学分析相比，仪器分析具有取样量少、测定是、速度快、灵敏、准确和自动化程度高的显著特点，常用来测定相对含量低于1%的微量、痕量组分，是分析化学的主要发展方向。 2.仪器分析的特点：速度快、灵敏度高、重现性好、样品用量少、选择性高局限性：仪器装置复杂、相对误差较大 3.精密度：是指在相同条件下对同一样品进行多次测评，各平行测定结果之间的符合程度。 4、灵敏度：仪器或方法的灵敏度是指被测组分在低浓度区，当浓度改变一个单位时所引起的测定信号的该变量，它受校正曲线的斜率和仪器设备本身精密度的限制。 5.准确度：是多次测定的平均值与真实值相符合的程度，用误差或相对误差来描述，其值越小准确度越高。 6．空白信号：当试样中没有待测组分时，仪器产生的信号。它是由试样的溶剂、基体材质及共存组分引起的干扰信号，具有恒定性，可以通过空白实验扣除。 7.本底信号：通常将没有试样时，仪器所产生的信号主要是由随机噪声产生的信号。它是由仪器本身产生的，具有随机性，难以消除，但可以通过增加平行测定次数等方法减小；、 8.仪器分析法与化学分析法有何异同：相同点：①都属于分析化学②任务相同：定性和定量分析不同点：①与化学分析相比，仪器分析具有取样量少、测定快速、灵敏、准确和自动化程度高等特点②分析对象不同：化学分析是常量分析，而仪器分析是用来测定相对含量低于1%的微量、衡量组分，是分析化学的主要发展方向 9.仪器分析主要有哪些分类：①光分析法：分为非光谱分析法和光谱法两类。非光谱法：是不涉及物质内部能级跃迁的，通过测量光与物质相互作用时其散射、折射、衍射、干涉和偏振等性质的变化，从而建立起分析方法的一类光学分析法。光谱法：是物质与光相互作用时，物质内部发生了量子化的能级跃迁，从而测定光谱的波长和强度进行分析的方法，包括发射光谱法和吸收光谱法②电化学分析法：是利用溶液中待测组分的电化学性质进行测定的一类分析方法。③色谱分析法：利用样品共存组分间溶解能力、亲和能力、渗透能力、吸附和解吸能力、迁徙速率等方面的差异，先分离、后按顺序进行测定的一类仪器分析法称为分离分析法。(气相色谱-GC、薄层色谱法-TLC、高效液相色谱法-HPLC、离子色谱法-IC、超临界流体色谱-SFC)④其他分析方法：利用生物学、动力学、热学、声学等性质进行测定的仪器分析方法和技术，如质谱分析法(MS),超速离心法等。⑤分析技术联用技术：气相色谱—质谱（GC-MS）,液相色谱—质谱（LC-MS） 10、仪器分析的联用技术有何显著优点? 多种现代分析技术的联用，优化组合，使各自的优点得到充分的发挥，缺点予以克服。展现了仪器分析在各领域的巨大生命力；与现代计算机智能化技术的有机融合，实现人机对话，更使仪器分析联用技术得到飞跃发展。开拓了一个又一个的新领域，解决了一个又一个技术上的难题。有分析仪器联用和分析仪器与计算机联用。如新的过程光二极管陈列分析仪与计算机等技术的融合，可进行多组分气体或流动液体的在线分析。1S内能提供1800多种气体，液体或蒸汽的测定结果，真正实现了高速分析。同时，分析的精密度、灵敏度、准确度也有很大程度的提高。 第二章分子吸光分析法 1、何谓光致激发？分子跃迁产生光谱的过程中主要涉及哪三种能量的改变? 处于基态的分子受到光的能量激发时，可以选择的吸收特征频率的能量而跃迁到较高的能级，这种现象称为光致激发。 分子跃迁产生光谱的过程中涉及电子能级Ee、振动能级Ev和转动能级Ef三种能级能量的改变。 1、为什么分子光谱是带状光谱？答：因为分子跃迁产生光谱的过程中涉及能级Ee,振动能级Ev 和转动能级Er三种能级的改变。△E总= △Ee+△Ev+△Er。如果分子吸收红外线，则引起分子的振动能级和转动能级跃迁，由于分子振动能级跃迁时，必然伴随着分子的转动能级跃迁，所以它常是由许多相隔很近的谱线或窄带所组成；如果分子吸收了200—800nm的UV-Vis时，分子发生电子能级跃迁时，必定伴随着振动能级和转动能级的跃迁，而许许多多的振动能级和转动能级是叠加在电子跃迁上的，所以UV-Vis光谱是带状光谱。 2、何为生色团，助色团，长移，短移，浓色效应，淡色效应，向红基团和向蓝基团？ 答：生色团就是分子中能吸收特定波长光的原子或化学键。助色团是指与生色团和饱和烃相连且能吸收峰向长波方向移动，并使吸收强度增加的原子或基团，如-OH,-NH2。长移是指某些化合
仪器分析 试题及答案
复习题库 绪论 1、仪器分析法：采用专门的仪器，通过测量能表征物质某些物理、化学特性的物理量，来对物质进行分析的方法。 （ A ）2、以下哪些方法不属于电化学分析法。 A、荧光光谱法 B、电位法 C、库仑分析法 D、电解分析法（ B ）3、以下哪些方法不属于光学分析法。 A、荧光光谱法 B、电位法 C、紫外-可见吸收光谱法 D、原子吸收法 （ A ）4、以下哪些方法不属于色谱分析法。 A、荧光广谱法 B、气相色谱法 C、液相色谱法 D、纸色谱法 5、简述玻璃器皿的洗涤方法和洗涤干净的标志。 答：（1）最方便的方法是用肥皂、洗涤剂等以毛刷进行清洗，然后依次用自来水、蒸馏水淋洗。（3分） （2）玻璃器皿被污染的程度不同，所选用的洗涤液也有所不同：如： ①工业盐酸——碱性物质及大多数无机物残渣（1分） ②热碱溶液——油污及某些有机物（1分） ③碱性高锰酸钾溶液——油污及某些有机物（1分） （3）洗涤干净的标志是：清洗干净后的玻璃器皿表面，倒置时应布上一层薄薄的水膜，而不挂水珠。（3分） 6、简述分析天平的使用方法和注意事项。 答：（1）水平调节。观察水平仪，如水平仪水泡偏移，需调整水平调节脚，使水泡位于水平仪中心。（2分） （2）预热。接通电源，预热至规定时间后。（1分） （3）开启显示器，轻按ON键，显示器全亮，约2 s后，显示天平的型号，然后是称量模式0.0000 g。（2分） （4）称量。按TAR键清零，置容器于称盘上，天平显示容器质量，再按TAR键，显示零，即去除皮重。再置称量物于容器中，或将称量物（粉末状物或液体）逐步加入容器中直至达到所需质量，待显示器左下角“0”消失，这时显示的是称量物的净质量。读数时应关上天平门。（2分） （5）称量结束后，若较短时间内还使用天平（或其他人还使用天平），可不必切断电源，再用时可省去预热时间。一般不用关闭显示器。实验全部结束后，按OFF键关闭显示器，切断电源。把天平清理干净，在记录本上记录。（2分）
9-应用场景分析 (假设)
应用场景分析---假设 在这段视频中，我将展示如何使用应用场景分析- 用于数据挖掘的“假设”表分析工具。这个工具只是用于Excel 的众多数据挖掘外接程序之一，并且我们为每个外接程序都制作了视频。 该应用场景分析工具使用逻辑回归算法，可用于对两种类型的应用场景进行建模，并且报告对输入数据中的单行或整个表的影响。 “假设”分析有助于您了解“如果我这样更改，将会有什么结果？”此工具将基于它从您的数据中分析出的成果来帮助您做出决策，例如，裁减营销人员将会对销售额产生的影响。在本教程中，我们将使用呼叫中心数据来了解如何减少“各问题平均所用时间”(Average Time Per Issue)。我所使用的Excel 数据来自https://www.wendangku.net/doc/ad12215675.html,。如果您使用自己的电子表格，只要记住为了找到有意义的模式，必须从有价值的少量数据开始，但数据至少要有50 行。 向导 我们对Level2Operators和“各问题平均所用时间”(Average time per issue) 很感兴趣，为了更好地进行演示，我要隐藏一些列，这样更容易看清结果。 1.开始时，选择“表分析工具示例”(Table Analysis Tools Sample) 选项卡，然后单击表 内的任何地方以激活表分析工具。 2.在“表工具”(Table Tools) 菜单下，选择“分析”(Analyze) 选项卡，从而打开“表 分析工具”(Table Analysis Tools) 功能区。 3.单击“应用场景分析”(Scenario Analysis)，然后单击“假设”(What-If) 以启动该向 导。 4.选择“各问题平均所用时间”(Average time per issue) 作为要更改的列。 5.选择“百分比”(Percentage)，然后键入80。这样做的意思是：平均而言，我们愿 意在每个问题上稍微多花一点时间。 6.如果“更改”(Change) 列包含连续数值，您也可以在值中指定所需的增减量。例如， 我可以选择“每个问题的平均服务时间”(Service Average time per issue) 并将更改指定为一个确切值。 7.在“影响目标”(What happens to) 框中，选择将会受“各问题平均所用时间”(Average time per issue) 变化影响的列。我要选择Level2Operators。如果我降低我的“各问题平均所用时间”预期值，将会需要多少2 级运营商呢？ 8.如果我现在单击“运行”(Run)，将对所有列执行分析。我不这样做，而是打开“选 择分析时要使用的列…”(Choose columns to be used for analysis…)，然后取消选中FactCallCenterID和TotalOperators。通过简化我的分析，可以改进性能和准确性。 但是要小心，不要取消选中将用于“目标”(Target) 或“更改”(Change) 的列。 9.我将对“整个表”(Entire table) 作出预测，并且单击“运行”(Run)。 10.我的结果将作为新列添加到原始数据表的右侧。这些列显示了由于更改“各问题平 均所用时间”(Average time per issue) 而对Level2Operators产生的影响。第一列显示了如果我们进行这样的更改，是需要增加还是减少 2 级运营商的数量。最后一列为各行显示了调查结果的置信度。 现在，我们来针对单行数据进行“假设”分析。 1.对于单行数据，该工具将在对话框的“结果”(Results) 窗格中报告结果。如果找到 了成功的解决方案，该工具将显示结果。例如，“假设”工具可能会告诉您：如果您
课程名称大数据分析与应用
课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；
大数据的典型应用场景及展望
大数据的典型应用场景及展望 2015年1月24号，2015 China Hadoop Summit技术峰会在北京如期举行。本次大会作为国内大数据行业最具影响力的IT大会，吸引了众多从事Hadoop研究与推广的权威技术专家、Hadoop技术爱好者和IT厂商前往参加。 现任星环信息科技(上海)有限公司联合创始人兼首席技术官，曾任英特尔数据中心软件部亚太区CTO的孙元浩老师在本次大会上带来了主题为《2014年大数据的典型应用场景及展望》的分享，本文主要针对目前Hadoop主流应用场景，实时流数据的处理以及大数据技术给未来生活的设想等内容进行了整理。 四年前的硅谷，风投埃里森拿出一亿美金来投资大数据公司，他认为Hadoop技术在未来的若干年中会从底层的数据平台，从传统的关系型数据库进行迁移。数据的分析层会被全新的数据分析工具所替代，可视化层和应用分析会有更多的新工具出现，并认为这个市场将达到几百亿美金的规模。 过去几年，Hadoop的发展非常迅猛。我们常讲大数据的四V特征，Hadoop在大数据处理上表现出的处理量、性能、挖掘能力的提升和碎片化处理能力，使其得到越来越广泛的应用。 一、Hadoop的主流应用场景：数据仓库的主要组成部分 传统的企业有若干个主机，用于销售、运营管理等等，产生的数据首先经过ODS层，将数据从多个业务系统中集中起来，进行清洗、转
换等集成操作，然后将过加工的数据进入企业IT架构的核心——数据仓库进行统计、挖掘和分析。最后用可视化工具进行展现。这是传统的企业数据仓库的架构，经常采用主流的甲骨文等数据库技术来实现。 Hadoop作为数据仓库组成部分的四个驱动力 互联网公司早年的时候，是把Hadoop做在数据仓库的核心，比如Facebook早期的时候是从服务器采集是通过实时的日志的采集工具，经过Hadoop把Hadoop作为数据分析工具，呈现把结果放在甲骨文中做展现。 互联网公司之所以这么做，是因为互联网数据量大到在传统的数据库不能处理。现在传统的企业也面临同样的问题，将Hadoop作为数据仓库主要组成部分有四个驱动力： 效率：传统的数据仓库技术已经面临非常繁重的数据分析任务，处理的延迟从一天到了一周。 成本：传统的数据架构成本动辄几千万。Hadoop可以实现成本若干倍的降低。 数据来源多样：视频、音频等企业非结构化数据来源增多。MapReduce 对于非结构化或半结构化数据的读取非常有效。 数据分析需求的演进：数据分析不再只满足于统计。使用Hadoop 的技术，能够对数据进行深度的挖掘和分析，实现对未来的预测。Hadoop改变企业数据仓库架构的线路图 第一步：数据仓库的补充
市场分析工具、方法及应用(框架)
市场分析工具、方法及应用（框架） 第一章：市场环境分析方法及应用（PEST分析） 1、政治法律环境分析 政治稳定性、税收政策、产业政策、法律限制等等 2、经济环境分析 经济增长率、汇率、货币政策、GDP、恩格尔系数等 3、技术环境分析 技术变革速度、产品生命周期、技术保护、知识产权等 4、社会环境分析 人口数量与素质、地理环境、生活方式、价值观等 案例：福特E-dsel汽车项目的失误 中国汽车节能化发展还是豪华化发展方向？ 第二章：行业竞争分析方法及应用 1、行业规模及发展潜力分析 产业生命周期、市场潜力、销售预测等 2、行业结构分析 行业集中度、竞争强度（波特五力分析）、行业盈利率等 3、竞争对手分析 竞争对手界定五大方法、竞争性路径分析法等 4、消费者分析 消费者购买特点、消费者购买黑箱、马斯洛需求层次、影响消费者决策的四大情境因素等 5、市场地位分析 市场占有率、波士顿“三四”规则、市场定位“三”法则等 讨论：中国轿车业行业特点及市场结构？ 案例：新天葡萄酒竞争对手分析及其目标市场的选择 第三章：市场机会分析与选择工具 1、企业资源分析 企业异质资源、价值链、行业关键成功要素、资料杠杆、资源模仿性分析等2、核心能力分析 核心能力的识别、核心能力与企业价值等 3、SWOT分析 SWOT矩阵、SWOT战略组合等 4、业务选择与组合 BCG矩阵、GE矩阵、战略钟、财务能力雷达图等 案例：比亚迪进军汽车市场面临的挑战 郎能电器BCG分析 第四章：营销战略分析方法及应用 1、市场细分类型 什么是市场细分、市场细分的依据、消费者市场细分的八大类型等 2、评估细分市场 市场细分评估标准、细分市场的规模和成长性、细分市场结构吸引力等
物联网应用场景应用与分析
案例一：物联网在物流产业应用分析 一、物联网对物流产业的影响 物流领域是物联网相关技术最有现实意义的应用领域之一。物联网的建设，会进一步提升物流智能化、信息化和自动化水平。推动物流功能整合。对物流服务各环节运作将产生积极影响。具体地讲，主要有以下几个方面：。 1.生产物流环节 基于物联网的物流体系可以实现整个生产在线的原材料、零部件、半成品和产成品的全程识别与跟踪。减少人工识别成本和出错率通过应用产品电子代码(Electronic Product Code，简称EPC)技术。就能通过识别电子标签来快速从种类繁多的库存中准确地找出工位所需的原材料和零部件。并能自动预先形成详细补货信息。从而实现流水线均衡、稳步生产。 2.运输环节 物联网能够使物品在运输过程中的管理更透明。可视化程度更高通过在途运输的货物和车辆贴上EPC标签。运输线的一些检查点上安装上RFID接收转发装置。企业能实时了解货物目前所处的位置和状态。实现运输货物、线路、时间的可视化跟踪管理。此外。还能帮助实现智能化调度。提前预测和安排最优的行车路线。缩短运输时间，提高运输效率。 3.仓储环节 将物联网技术(如EPC技术)应用于仓储管理，可实现仓库的存货、盘点、取货的自动化操作，从而提高作业效率。降低作业成本。入库储存的商品可以实现自由放置。提高了仓库的空间利用率;通过实时盘点，能快速、准确地掌握库存情况。及时进行补货。提高了
库存管理能力。降低了库存水平：同时按指令准确高效地拣取多样化的货物，减少了出库作业时间 4.配送环节 在配送环节。采用EPC技术能准确了解货物存放位置。大大缩短拣选时间，提高拣选效率，加快配送的速度。通过读取EPC标签，与拣货单进行核对，提高了拣货的准确性此外。可确切了解目前有多少货箱处于转运途中、转运的始发地和目的地。以及预期的到达时间等信息。 5.销售物流环节 当贴有EPC标签的货物被客户提取，智能货架会自动识别并向系统报告通过网络。物流企业可以实现敏捷反应。并通过历史记录预测物流需求和服务时机。从而使物流企业更好地开展主动营销和主动式服务。 二、物联网在物流产业应用中出现的问题 虽然物联网会给物流产业带来很多积极的影响。但总体来说，物联网的应用还是处于初级阶段，离我们的期望还有不少差距，存在很多问题，具体主要体现在以下几方面： 1.技术方面 物联网促进物流智能化，物联网属于通用技术。而物流业是个性需求最多、最复杂的行业之一，甚至在一些领域，应用要求比技术开发难度还大。因此，要充分考虑物联网通用技术如何满足物流产业个性需求。此外，信息如何及时、准确地采集，如何使信息实现互联互通，如何及时处理海量感知信息并把原始感测数据提升到信息，进而把信息提升到知识。这都是物联网需重点研究的问题。 2.标准化方面
spark常用应用场景分析
spark常用应用场景分析 Spark是大数据技术中数据计算处理的王者，能够一次处理PB级的数据，分布在数千个协作的物理或虚拟服务器集群中，它有一套广泛的开发者库和API，并且支持Java，Python，R和Scala等语言，其灵活的特性，适合各种环境，以下是Spark最常见的两种应用场景： 离线场景：可以以时间为维度，几年的数据集，或者以业务为维度，某个领域的大数据集等，这种数据我们一般叫做离线数据，或者冷数据。 实时场景：网站埋点、实时从前端页面传输过来的数据、业务系统或物理硬件实时传输过来的数据、硬件信号或者图像数据等，需要实时去计算处理并且返回结果的数据。 Spark是为数据科学设计的，数据科学家将Spark纳入其应用程序，能够处理包括跨大型数据集的交互式查询，来自传感器或金融系统的流数据以及机器学习任务，且Spark将数据集缓存在内存中的能力大大加快了迭代数据处理速度，使得Spark成为实现迭代的MapReduce算法的理想处理引擎。 Spark是为大数据工程师设计的，在强大的计算能力和优秀的架构设计面前，可以让数据工程师在不管是离线情景下还是实时的业务需求下，都可以放心的选择使用Spark。 Spark因其自身优势，发展势头迅猛，目前几乎所有一站式大数据平台都已集成了Spark，很多行业也都正在用Spark来改善他们的业务，以下是Spark在一些行业的具体用途： 保险行业：通过使用Spark的机器学习功能来处理和分析所有索赔，优化索
赔报销流程。 医疗保健：使用Spark Core，Streaming和SQL构建病人护理系统。 零售业：使用Spark分析销售点数据和优惠券使用情况。 互联网：使用Spark的ML功能来识别虚假的配置文件，并增强他们向客户展示的产品匹配。 银行业：使用机器学习模型来预测某些金融产品的零售银行客户的资料。 政府：分析地理，时间和财政支出。 科学研究：通过时间，深度，地理分析地震事件来预测未来的事件。 投资银行：分析日内股价以预测未来的价格走势。 地理空间分析：按时间和地理分析Uber旅行，以预测未来的需求和定价。 Twitter情绪分析：分析大量的推文，以确定特定组织和产品的积极，消极或中立的情绪。 航空公司：建立预测航空旅行延误的模型。 设备：预测建筑物超过临界温度的可能性。 Spark是大数据技术栈中重要框架技术，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，能够支持分布式数据集上的迭代作用，且对Hadoop进行补充，是一个高速发展应用广泛的生态系统。
仪器分析的应用(特选参考)
仪器分析的应用 13级生技426 仪器分析，它是以物质的物理和化学性质为基础建立起来的一种分析方法。利用较特殊的仪器，对物质进行定性分析，定量分析，形态分析。仪器分析方法所包括的分析方法很多，目前有数十种之多。每一种分析方法所依据的原理不同，所测量的物理量不同，操作过程及应用情况也不同。其基本分类有：电化学分析法、核磁共振波谱法、原子发射光谱法、气相色谱法、原子吸收光谱法、高效液相色谱法、紫外-可见光谱法、质谱分析法、红外光谱法等。还有它的基本特点有：灵敏度高、取样量少、在低浓度下分析的准确度较高、快速、可进行无损分析、能进行多信息或特殊功能的分析、专一性强、操作较为简便、仪器设备较为复杂和昂贵。因此，仪器分析在多方面均可应用，比如：在食品安全检测、水质分析、医药研究、日常生活等等。 仪器分析在食品安全检测中的应用 随着社会的进步和人民生活水平的提高，食品安全问题也越来越受到人们的关注。但是食品中残留有农药，非法添加剂，重金属等安全问题仍然存在，屡禁不止，人们的健康面临着很大的隐患。我们在好好反省的同时，建立起完善的监督体系，更要加强对食品安全的检测与监督。但是，一般的样品基质复杂，检测组分含量低，使用常规的化学分析方法很难达到检测要求，但是仪器分析却能完成这个任务。我们可以借助气相色谱仪对蛋白质、氨基酸、核酸、糖类、脂肪酸、农药多残留进行定性或者定量分析；液相色谱仪不仅可以对食品中各类营养成分及含量进行分离和测定，还能对食品中残留的一些有害的微量物质及在视屏腐败过程中产生的各种毒素进行分析，近年来，很多新型专用的高效液相色谱仪进入了人们的视线，如氨基酸分析仪、糖分析仪等，分别在检测食品中污染物质、营养成分、添加剂、毒素等方面得以充分应用。 仪器分析在水质分析中的应用 随着科学技术的进步，现代化手段在水质监测分析中得到了广泛的应用。分析方法从分光光度法、电位法发展到原子吸收法、原子荧光光谱法、气相色谱法和液相色谱法等；手动和半自动实验方法、分析仪器也正逐步被计算机控制技术与网络通信技术融合的在线或自
大数据应用分析案例分析
大数据应用分析案例分 析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
仪器分析思考题及答案
读书破万卷下笔如有神 第一章总论（一） 1. 什么是分析化学发展的“三次变革、四个阶段？” 分析化学发展的四个阶段为：（1）经验分析化学阶段：分析化学在19世纪末以前,并没有建立起自己系统的理论基础，分析方法的发展、分析任务的完成主要凭借的是经验。（2）经典分析化学阶段：研究的是物质的化学组成,所用的定性和定量方法主要是以溶液化学反应为基础的方法,即所谓化学分析法。与经典分析化学密切相关的概念是定性分析系统、重量法、容量法（酸碱滴定、络合滴定、氧化还原滴定、沉淀滴定），比色法，溶液反应，四大平衡，化学热力学。这是经典分析化学阶段的主要特征。（3）现代分析化学阶段：以仪器分析为主，与现代分析化学密切相关的概念是化学计量学、传感器过程控制、自动化分析、专家系统、生物技术和生物过程以及分析化学微型化带来的微电子学,集微光学和微工程学等。（4）分析科学阶段：以一切可能的方法和技术(化学的、物理学的、生物医学的、数学的等等),利用一切可以利用的物质属性,对一切需要加以表征、鉴别或测定的化学组份(包括无机和有机组份)。 分析化学发展的三次变革为：（1）19世纪末20世纪初溶液化学的发展,特别是四大平衡(沉淀-溶解平衡;酸-碱平衡;氧化-还原平衡;络合反应平衡)理论的建立,为以溶液化学反应为基础的经典分析化学奠定了理论基础,使分析化学实现了从“手艺”到“科学”的飞跃,这是分析化学的第一次大变革。（2）第二次世界大战前后,由于许多新技术(如Ｘ射线、原子光谱、极谱、红外光谱、放射性等)的广泛应用,使分析化学家拥有了一系列以测量物理或物理化学性质为基础的仪器分析 方法,分析质量得以大大提高,分析速度也大大加快。（3）进入20世纪70年代,随着科学技术的突飞猛进和人们生活质量的迅速改善，客观上对分析化学提出了许多空前的要求，同时又为解决这些新问题提供了许多空前的可能性。分析化学逐渐突破原有的框框,开始介入形态、能态、结构及其时空分布等的测量。 2. 仪器分析与化学分析的主要区别是什么? 分析化学是研究物质的组成、状态和结构的科学，它包括化学分析和仪器分析两大部分。二者的区别主要有： 一、分析的方法不同：化学分析是指利用化学反应和它的计量关系来确定被测物质的组成和含量的一类分析方法。测定时需使用化学试剂、天平和一些玻璃器皿。 仪器分析（近代分析法或物理分析法）：是基于与物质的物理或物理化学性质而建立起来的分析方法。这类方法通常是测量光、电、磁、声、热等物理量而得到分析结果，而测量这些物理量，一般要使用比较复杂或特殊的仪器设备，故称为“仪器分析”。仪器分析除了可用于定性和定量分析外，还可用于结构、价态、状态分析，微区和薄层分析，微量及超痕量分析等，是分析化学发展的方向。 二、仪器分析（与化学分析比较）的特点：1. 灵敏度高，检出限量可降低。如样品用量由化学分析的mL、mg级降低到仪器分析的g、L级，甚至更低。适合于微量、痕量和超痕量成分的测定。2. 选择性好。很多的仪器分析方法可以通过选择或调整测定的条件，使共存的组分测定时，相互间不产生干扰。3. 操作简便，分析速度快，容易实现自动化。 仪器分析的特点（与化学分析比较）4. 相对误差较大。化学分析一般可用于常量和高含量成分分析，准确度较高，误差小于千分之几。多数仪器分析相对误差较大，一般为5%，不适用于常量和高含量成分分析。5. 仪器分析需要价格比较昂贵的专用仪器。 三、仪器分析与分析化学的关系：二者之间并不是孤立的，区别也不是绝对的严格的。a. 仪器
大数据分析的应用和产品
大数据分析的应用和产品 大数据很火。2月18日，微软宣布投资三家中国云计算和大数据公司。2月19日，IBM宣布将与AT&T在大数据分析领域展开合作——AT&T计划贡献出一个全球可访问的移动网络，用来收集数据并将其发送至应用程序；IBM公司则主要致力于生产用于数据管理和分析的软件。 “读心术”、“未卜先知”，都是大数据分析头上的耀眼光环。不管你信不信，“数据”真的会说话。人们在互联网上的一切行为都会留下数据，而通过对这些数据的分析，就能够得到消费习惯、职业、喜好甚至性格等信息。在这些信息的基础上，政府可以治理交通，减少犯罪率，而企业则可以利用这些数据进行有针对性的营销，提升业绩。 虽然目前大数据分析还处于发展的初级阶段，要从海量的非结构性数据中提取出有用信息并不是一件容易的事儿，但是很多企业已经开始利用大数据分析并推出了相关的应用和产品。大数据分析究竟能做什么？大数据分析又正在做什么？让我们一起来看看吧！ 洞察“人类大迁徙” “春运”，被誉为人类历史上规模最大、有周期性的人类大迁徙。过去，我们只是粗略地知道在40天左右的时间里，有几十亿人次的人口流动。现在，随着大数据时代的到来，我们可以描绘出能够揭露更多细节的“迁徙地图”。 2014年的春运，央视首次推出了“据说春运”特别节目，基于“百度迁徙”提供的可视化大数据服务，实时播报国内春节人口的迁徙情况，例如最热门的迁出城市，最热门的迁入城市等等。尽管采用的是大数据这一当前最时髦的科技手段，但浅显易懂的“迁徙地图”，还是几乎让每个老百姓都看得明白。 那么，这张“迁徙地图”是如何绘制的呢？原理上其实并不复杂。目前，几乎每个中国人都拥有一部手机，而每部手机每一天基本上都会产生3次与位置相关的数据：既包括来自基站的数据，也包括用户在使用定位、导航等与位置相关服务时产生的数据。因此，只要调
(完整版)2017桌面云应用场景适应性问题分析
桌面云应用场景适应性问题分析： 一、为什么要采用云桌面? 传统的IT架构基于PC方式，每个人使用自己的PC，管理员需要在每台PC 上安装操作系统和应用程序，重要的数据也分散存储在这些分散的硬盘中，不方便集中管理、存储和备份。在校园中，这种IT架构存在成本、安全等诸多隐患。 学校教学内容个性化和需要快速满足不同的教学应用，统一教学和考试发布管理，传统的PC不能同时运行多个应用系统。 二、如何主流云桌面虚拟化技术应用场景比较? 近几年来，VMware、Citrix、微软以及oracle、VEsystem等公司都陆续推出了自己的桌面虚拟化产品。然而，服务器虚拟化技术方向的出现到成熟基本没有争议和变化，而桌面虚拟化在实际的业务推广中却逐步出现了两种不同的发展思路：VDI和VOI。 VDI的优点：是许多机构目前正在评估的全新模式，它是基于早期的RDP协议和瘦客户机逐步演变而来的，也是目前国外VMware等国外虚拟化厂家长期鼓吹的模式。VDI旨在为智能分布式计算带来出色的响应能力和定制化的用户体验，并通过基于服务器的模式提供管理和安全优势。它能够为整个桌面映像提供集中化的管理，简化管理，数据集中存储安全性高，集中管理集中运行。 VDI的缺点：主要表现为：因其利用硬件仿真及瘦协议，使得视频、Adobe Flash、IP 语音（V oIP）以及其它计算或图形密集型3D应用不适用于该模式，而且VDI 需要持久的网络连接，因此不适于要求离线移动性的场合。此外，其基于服务器的模式对服务器的配置有极高的要求，这些问题的存在不能不让众多的用户重新考虑部署VDI的实际意义及成本。及其依赖网络和存储性能，服务器断网或坏了导致大面积客户机无法使用，用户体验差，外设的兼容性差，由于需要服务器和存储的性能因此总体价格昂贵。 VOI的优点：集中管理，应用可搭配发布桌面，用户体验好，外设兼容性好，只要windows兼容就可以。集中管理分布运行，不依赖网络可离线使用客户机，用户体验好，几乎兼容各种外设，由于虚拟化层以屏蔽硬件差异因此不需要安装硬件驱动（除特殊要求的硬件），成本低廉，安全性相对较高。