JobDone数据处理源代码
JobDone数据处理源代码
# JobDone处理web中间件传回的数据同时操作本地sql数据库
Sub JobDone (Job As HttpJob)
Log("JobName = " & Job.JobName & ", Success = " & Job.Success) If Job.Success = True Then
Select Job.JobName
Case"Job1"
'print the result to the logs
'Log(Job.GetString)
Dim JSON As JSONParser
Dim Map1 As Map
JSON.Initialize(Job.GetString)
Map1 = JSON.NextObject
Dim m1 As String
Dim m As Map'helper map for navigating
Dim MenuItems As List
'log({"success":False,"message":"用户名或密码错误!"}
Log(11111111111111111111111111111111111)
m1 = Map1.Get("success")
Log( m1)
'Log(m.Get(m.GetKeyAt(0)))
If m1=False Then
mymsg("用户名或密码错误!")
Return
End If
m = Map1.Get("data")
id=m.Get("ID")
Name =m.Get("UserName")
sj =m.Get("ExpirationDate")
ppxtp1t.Text ="系统("&Name&")"
If jcsj(sj) =1Then
mymsg("软件已经到期,过期日期:"&sj)
Return
End If
mymsg(Name&"登录成功"&CRLF&"id:"&id&CRLF&"过期日期:"&sj)
Log(Name&"登录成功"&"id"&id&"过期日期"&sj)
If pxtc.Checked=True Then
File.WriteString(File.DirInternal,"dl.txt",Job.GetString)
End If
Pxt.Visible=False
'加密
jm
' For i = 0 To m.Size - 1
' 'm = m.GetKeyAt(i)
' Log( m.GetKeyAt(i))
' Log( m.Get(m.GetKeyAt(i)))
' Next
'
'====================================================
Case"Job9"
Log(Job.GetString)
If Job.GetString<>"1"Then
ExitApplication
End If
'===================================
Case"Job4"
'Log(Job.GetString)
Dim JSON As JSONParser
Dim Map1 As Map
JSON.Initialize(Job.GetString)
Map1 = JSON.NextObject
Dim m1 As String
Dim m As Map'helper map for navigating
Dim MenuItems As List
m1 = Map1.Get("success")
Log( m1)
'Log(m.Get(m.GetKeyAt(0)))
If m1=False Then
mymsg("新建用户不成功!")
Return
Else
mymsg("新建成功!")
Dim m As Map'helper map for navigating
Dim ml As List
m = Map1.Get("data")
Dim Query As String
Query = "INSERT INTO bd " _
&"(Name,OrgGroupName,CallName,ChildrenName,Email,OrgGroup,Childre nSchool,ID,Organization,PhoneNo,WeiXin,Birthday,Address) " _
&"VALUES
('"&m.Get("Name")&"','"&m.Get("OrgGroupName")&"','"&m.Get("CallName") &"','"&m.Get("ChildrenName")&"','"&m.Get("Email")&"','"&m.Get("OrgGro up")&"','"&m.Get("ChildrenSchool")&"','"&m.Get("ID")&"','"&m.Get("Org anization")&"','"&m.Get("PhoneNo")&"','"&m.Get("WeiXin")&"','"&m.Get( "Birthday")&"','"&m.Get("Address")&"')"
SQL1.ExecNonQuery(Query)
mymsg("同步完成")
p4.Visible =False
End If
'=====================================================
Case"Job3"
'print the result to the logs
'Log(Job.GetString)
Dim JSON As JSONParser
Dim Map1 As Map
JSON.Initialize(Job.GetString)
Map1 = JSON.NextObject
Dim m As Map'helper map for navigating
Dim ml As List
ml = Map1.Get("data")
'Map1.Size
Dim Query2 As String
Query2 = "DELETE FROM bd"
SQL1.ExecNonQuery(Query2)
Query2 = "update sqlite_sequence set seq=0 where Name='bd'"
SQL1.ExecNonQuery(Query2)
For i = 0To ml.Size - 1
m=ml.Get(i)
Dim Query As String
Query = "INSERT INTO bd " _
&"(Name,OrgGroupName,CallName,ChildrenName,Email,OrgGroup,Childre nSchool,ID,Organization,PhoneNo) " _
&"VALUES
('"&m.Get("Name")&"','"&m.Get("OrgGroupName")&"','"&m.Get("CallName") &"','"&m.Get("ChildrenName")&"','"&m.Get("Email")&"','"&m.Get("OrgGro up")&"','"&m.Get("ChildrenSchool")&"','"&m.Get("ID")&"','"&m.Get("Org anization")&"','"&m.Get("PhoneNo")&"')"
SQL1.ExecNonQuery(Query)
DoEvents
Next
mymsg("同步完成")
ppxtan1.Enabled=True
pb.Visible =False
Dim sjsj As String
sjsj=DateTime.Date(DateTime.Now)&" "& DateTime.time(DateTime.Now) ppxtl3.Text="数据同步至:"&sjsj
File.WriteString(File.DirInternal,"ytsj.txt",sjsj)
'===================================================== 同步计划Case"Job5"
'print the result to the logs
'Log(Job.GetString)
Dim JSON As JSONParser
Dim Map1 As Map
JSON.Initialize(Job.GetString)
Map1 = JSON.NextObject
Dim m As Map'helper map for navigating
Dim ml As List
ml = Map1.Get("data")
'Map1.Size
Dim Query2 As String
Query2 = "DELETE FROM PL"
SQL1.ExecNonQuery(Query2)
Query2 = "update sqlite_sequence set seq=0 where Name='PL'"
SQL1.ExecNonQuery(Query2)
For i = 0To ml.Size - 1
m=ml.Get(i)
Log(m.Get("ID")&"--"&m.Get("PlanName"))
Dim ml2 As List
Dim ml3 As List
ml2 = m.Get("SendPlanDetailList")
ml3 = m.Get("SendPlanContractList")
Dim yhs As String
yhs=ml3.Size
For ii = 0To ml2.Size - 1
Dim map2 As Map
map2=ml2.Get(ii)
Log(map2.Get("SendDate")&"--"&map2.Get("Content"))
Dim sj As String
Dim sj1 As String
Dim sj2 As String
DateTime.DateFormat="yyyy-MM-dd"
DateTime.timeFormat="HH:mm:ss"
sj=map2.Get("SendDate")
If sj.IndexOf ("T")>0Then
sj1=sj.SubString2(0,10)
sj2=sj.SubString2(11,19)
sj=sj1&" "&sj2
Log(sj)
Else
sj="1900-01-01 00:00:00"
End If
Dim Query As String
Query = "INSERT INTO PL " _
&"(ID,PlanName,Content,SendDate,CID) " _
&"VALUES
('"&m.Get("ID")&"','"&m.Get("PlanName")&"','"&map2.Get("Content")&"', '"&sj&"','"&yhs&"')"
Log(Query)
SQL1.ExecNonQuery(Query)
Dim Cursor7 As Cursor
Dim sqls As String
Dim wenben As String
sqls="Select Max(id2) As ok FROM pl"
Cursor7 = SQL1.ExecQuery(sqls)
If Cursor7.RowCount > 0Then
Cursor7.Position = 0
For iii = 0To ml3.Size - 1
Dim Query As String
Query = "INSERT or ignore INTO PLC " _
&"(jhid,id,pid,k) " _
&"VALUES
('"&m.Get("ID")&"','"&ml3.Get(iii)&"','"&Cursor7.GetString("ok")&"',' "&m.Get("ID")&ml3.Get(iii)&Cursor7.GetString("ok")&"')"
SQL1.ExecNonQuery(Query)
DoEvents
Next
End If
Cursor7.Close
Next
Next
mymsg("同步完成")
SQL1.ExecNonQuery("update PL SET zt='运行' where
SendDate>datetime('now','localtime')")
Log("update PL SET zt='运行' where
SendDate>datetime('now','localtime')")
ppxtan3.Enabled=True
pb.Visible =False
Dim sjsj As String
sjsj=DateTime.Date(DateTime.Now)&" "& DateTime.time(DateTime.Now) ppxtl3.Text="数据同步至:"&sjsj
File.WriteString(File.DirInternal,"ytsj.txt",sjsj)
'============================
Case"Job7"
Dim JSON As JSONParser
Dim Map1 As Map
JSON.Initialize(Job.GetString)
Map1 = JSON.NextObject
Dim m1 As String
Dim m2 As Int
m1 = Map1.Get("success")
Log( m1)
'Log(m.Get(m.GetKeyAt(0)))
If m1=False Then
mymsg("数据读取错误!")
Return
End If
m2 = Map1.Get("data")
Log( m2)
SQL1.ExecNonQuery("update wh SET s="&m2)
StopService(fuwu)
StartService(fuwu)
Log("update wh SET s="&m2)
Dim job1 As HttpJob
job1.Initialize("Job5", Me)
'============================
End Select
Else
Log("Error: " & Job.ErrorMessage)
ToastMessageShow("Error: " & Job.ErrorMessage, True) End If
Job.Release
End Sub
Sub Tab1_TabChanged
If Tab1.CurrentTab=0Then
'mymsg("数据读取中，请稍候...")
'DoEvents
p1.BringToFront
pb.Visible =True
pb.BringToFront
'DoEvents
'Read1
pb.Visible =False
If p1list.Size=0Then
p1an1_Click
End If
End If
If Tab1.CurrentTab=1Then
p2.BringToFront
pb.Visible =True
pb.BringToFront
pb.Visible =False
If p2list.Size=0Then
p2an1_Click
End If
End If
If Tab1.CurrentTab=2Then
' mymsg("数据读取中，请稍候...")
' DoEvents
p3.BringToFront
pb.Visible =True
pb.BringToFront
'Readp
pb.Visible =False
If p3list.Size=0Then
p3an1_Click
End If
End If
If Tab1.CurrentTab=3Then ppxt.BringToFront
End If
End Sub
股票数据分析软件-股票行情分析软件
五行最新报道：中国税收70%属间接税，被指推高物价转嫁消 费者 当前我国税收收入的70%以上是间接税，这一比例是否过高？会不会加重居民负担？有没有改革的必要？ “去年，国家调整个人所得税，普通工薪阶层税负确实减轻了不少。如果普通商品中含的税能再少点，那咱百姓消费起来就更有底气了。”在北京通州区某商场，一位正给孩子选购书包的家长说。 近期，关于中国商品中含税过高的议论成为社会热点话题。中国商品中含了多少税？中国商品含税是否高于发达国家？未来我国税制结构应如何调整？ 向企业征收的间接税比重过高，加重了企业和普通消费者负担 数据显示，2011年，我国全部税收收入中来自流转税的收入占比为70%以上，而来自所得税和其他税种的收入合计占比不足30%。来自各类企业缴纳的税收收入占比更是高达92.06%，而来自居民缴纳的税收收入占比只有7.94%。 “这些数字告诉我们，当前我国税收收入的70%以上是间接税，而间接税作为价格的构成因素之一，通常可以直接嵌入商品售价之中，属于可通过价格渠道转嫁的税。”中国社科院财经战略研究院院长高培勇说。
高培勇认为，由企业法人缴税、走商品价格通道，是我国现实税收运行格局的典型特征，也集中体现了我国现行税制结构失衡的状况。这种失衡的税制结构和税收收入结构，其弊端正在不断地显露出来。 比如，高比例、大规模的间接税收入集中于商品价格渠道向全社会转嫁，不仅使得税收与物价之间处于高度关联状态，在现实生活中确有推高物价之嫌。特别是生活必需品等商品中含税过高，在事实上成为由广大消费者负担的大众税。 同时，这种高比例、大规模的税收收入集中来源于各类企业，会普遍加重各类企业的税收负担。加之不同规模企业之间竞争能力的差异，小微企业会承受更重的事实税收负担。此外，以所得税和财产税为代表的直接税比例过小，也不利于调节收入分配、缩小收入差距等税收功能的发挥。 中国商品含税高，主要在于我国的税制与发达国家有很大不同 “在美国，联邦政府收入超过40%来自个人所得税，如果加上薪酬税，占比达到80%左右，而我国个人所得税只占税收总收入的6.7%。在财产税方面，房产税刚刚开始试点，其他几乎没有。”财政部财科所所长贾康说。 贾康分析，目前，我国的税制结构与发达国家有很大不同。我国主要征流转税，流转税属于间接税，可作为价格的构成因素之一直接含在商品售价之中。而一些发达国家则主要是向居民直接征税，流转环节征税很少，所以商品中含税也
企业大数据采集、分析与管理系统设计报告(配图版)
企业大数据采集、分析与管理 系 统 设 计 报 告
目录 一、市场需求信息挖掘 (4) 1. 获取市场需求信息 (4) 2. 市场需求信息分析 (4) 二、工厂成本归集 (4) 1. 基于集成化系统的成本数据采集 (4) 2. 产品成本归集和核算 (5) 三、智能车间大数据采集、分析 (8) 1. 制造车间数据采集 (8) 2. 车间整体状态及计划执行情况分析 (11) 四、业务流程审批及进程监控 (11) 1. 业务流程管控 (12) 2. 采购、订单、物料管理与数据分析 (14) 3. 财务分析与统计 (16) 4. 需求、设计、工艺、制造各环节信息管理 (17) 5. 移动端APP (18) 五、质量信息管理与追溯 (18) 1. 质量信息管理 (18) 2. 供应商评价优选 (19) 六、无纸化OA系统及图档管理 (19) 1. 无纸化OA办公系统 (19) 2. 图纸及技术文档安全管理 (20)
企业大数据采集、分析与管理系统设计报告智能制造是制造业转型升级、向中高端制造业迈进的重要举措。离散制造型企业，其本身具有零件种类多、加工工序复杂、生产过程不确定因素众多、工厂透明度不高、部门间存在信息孤岛等特点。本系统从清晰的状态感知、实时数据分析与展示、决策精准执行与审批、全生命周期产品信息管理、无纸化OA及图档管理五大方面着手解决企业痛点，可以实现产品全生命周期生产过程管理、产品成本管理、信息共享管理和项目远程管理，帮助企业打造透明的、全过程可控的、高感知度的、高柔性的智慧工厂。
一、市场需求信息挖掘 1. 获取市场需求信息 市场需求信息能从多方面反映市场活动的方向，是企业指定经营战略、进行市场竞争的重要依据。本系统在每次客户发起询价时，会要求填写详细的需求信息。通过语义网（Semantic Web），对需求信息进行特征抽取和模糊聚类，进行分类存储，并构建适合企业自身的“市场需求指标库”。 2. 市场需求信息分析 将市场信息转化为企业决策，必须经过复杂的数据处理过程。对市场需求信息大数据聚类之后的各簇，建立统一的预测模型，通过时间序列模型、多元线性回归、最小二乘支持向量机等方法，对行业发展趋势做出预测，并将结果进行图表化展示。 二、工厂成本归集 1. 基于集成化系统的成本数据采集 功能：要素耗费的初次分配、生产成本的分配、辅助生产成本的分配、制造费用的分配。 随着信息化的发展，企业采用了基于集成化的成本数据采集方式如图所示，该采集方式将库存管理、财务管理、资源管理和质量管理等系统之间数据传递和采集，获取成本的相关信息。
股票投资组合分析
股票投资组合分析 一.数据的搜集、整理与录入 （一）.我们组选择的五支股票分别为： 韦国照-通鼎互联（002491），杨志武-常林股份（600710），赖玲玲-长城集团（300089），黄筱予-青松建化（600425）.黄艳色-中联重科（002157）。 （二）.收集与录入数据 根据自2014年以来的这五支股票的月收盘价数据。通过整理，用excel表
计算，分别得到每支股票的各自的月百分比收益率和对数收益率。 根据公式： 月百分比收益率= 1 1t t t P P P ---， 月的对数收益率=1 ln t t P P -（其中，t P 表示该月的收盘价，1t P -表示该月的开盘价） 对数据进行录入，根据上面的公式我们得到上证指数以及我们所选择的五支股票的各自的百分比月收益率和月的对数收益率，用excel 计算，得到如下所示： 1.上证指数（1A0001） 2.通顶互联（002491） 月份 开盘价 收盘价 每股月盈利 每股收益率（%） 对数收益率（%） 1月
3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 3.常林股份（600710） 月份开盘价收盘价每股月盈利每股收益率（%）对数收益率（%）1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月
4.长城集团（300089） 5.青松建化（600425） 月份开盘价收盘价每股月盈利每股收益率（%）对数收益率（%）1月 2月 3月 4月 5月
6月 7月 8月 9月 10月 11月0 12月 6.中联重科002157） 月份开盘价收盘价每股月盈利每股收益率（%）对数收益率（%）1月 2月 3月 4月 5月0 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 二.对百分比收益率和对数收益率的结果进行分析 观察上表中的数据，可知（1）：上证指数的收益率较小时其他的股票收益率 也较小甚至出现收益率为负值的情况，说明股票价格的变动在一定程度上受到上
综合案例四基于上市公司股票信息及其衍生变量的金融数据分析
第十四讲综合案例四：基于上市公司股票信息及其衍生变量的金融数据分析14.1 策略基本思路 14.2 获得股票基本信息及衍生变量数据 14.3 数据可视化呈现 14.4 自动生成Excel报告
本章主要研究基于成交量变化的量化策略，该策略通过量化的手段将传统的投资理念数字化验证，分析成交量变化对于股价的影响。 策略基本逻辑如下：成交量的大幅涨跌可能会带来价格的大幅涨跌。这是一个经验策略，当某只股票的当日成交量出现大幅上涨的时候，说明有很多人在关注这只股票，该股票属于活跃股，那么出现价格的大幅涨跌的可能性则较大，从历史交易经验上来看也的确如此。
然而这个策略的可靠性却比较难以通过量化的手段来进行评判： 1.股价行情数据中一般会提供成交量却很少提供成交量涨跌幅； 2.在真正实战中，到底是关注前10分钟的成交量涨跌幅还是前30分钟、前1个 小时的涨跌幅都有待考量； 3.影响股价的因素很多，成交量涨跌幅到底与股价涨跌幅有多大的相关性也需 要研究。
本章就以股票前10分钟的成交量涨跌幅为例，通过量化的手段来观察成交量变化对当日股价涨跌幅的影响，最终目的是在Excel中生成如下的可视化图表并进行相关性分析。
这里还是利用7.1小节所介绍的Tushare库来调用股价基本数据。要检测上一小节所提到的策略，所需要获得基本信息数据有：开盘价、收盘价、股价涨跌幅、前10分钟成交信息，所需要的衍生变量有前10分钟成交量的涨跌幅。 14.2.1 获得股票基本信息数据 所以除了基本的日线行情数据外，我们还需要利用到分笔数据，也即每一笔的交易数据来获得10分钟时候的相关信息，所需要用的Tushare基本代码如下：
大数据企业架构讨论
大数据企业架构讨论
案例研究：智慧交通
大数据实时处理和分析
目的：提高城市交通的科学管理和组织服务水平
业务目标
传感 器
? 压力传感器 ? 速度传感器 ? 生物传感器 ? 温度、湿度……
RFID
? 射频天线扫描 ? 电子标识
? 智能交通数据的有力支撑 ? 智能交通公共信息服务的实时传递和快速反 应的应急指挥 ? 智能交通业务联动快速应对变化 ? 可视化事件跟踪
摄像 头
挑战
? 高速拍照 ? 高清摄像头
? 近千万辆轿车、轨道交通、快速公交系统 ? 高并发事件及数据流的实时处理 ? 海量非结构化大数据的组织与分析
智能交通整体规划架构
信息服务
用户服务
政府
企业
公共
个人
ITS智能交通物联网平台
城市综合信息管理平台 铁路综合管理平台 水运综合管理平台
应用层/ 信息处理
公路可视化综合信息平台
公共交通运营管理平台
雷达测速 通信 监控 GIS 信号 电警 车次号识别 ETC CBTC 紧急救援 接处警 卡口 视频监控 PIS 事件检测 交通诱导 BRT 路径识别 信号控制 旅行时间 出行者信息系统 电子站牌 智能停车场 公交调度管理
车地双向实时无线通信网数传电台 政府专网 Internet
网络层/ 信息传输
GPRS/CDMA/3G/Wi-Fi/WiMax光纤TCP/IP
感知层/ 信息采集
交通行业
3
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
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
获取历史和实时股票数据接口
获取历史和实时股票数据接口 股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:1. http/javascript接口取数据2. web-service接口 1.http/javascript接口取数据1.1Sina股票数据接口以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据接口：这个url会返回一串文本，例如：var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91, 26.92, , 0, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700, 26.89, 14300,26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93, 14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11, 15:05:32";这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。0：”大秦铁路”，股票名字；1：”27.55″，今日开盘价；2：”27.25″，昨日收盘价； 3：”26.91″，当前价格；4：”27.55″，今日最高价；5：”26.20″，今日最低价；6：”26.91″，竞买价，即“买一”报价；7：”26.92″，竞卖价，即“卖一”报价；8：”″，成交的股票数，由于股票交易以一百股为基本单位，所以在使用时，通常把该值除以一百；9：”0″，成交金额，单位为“元”，为了一目了然，通常以“万元”为成交金额的单位，所以通常把该值除以一万；10：”4695″，“买一”申请4695股，即47手；11：”26.91″，“买一”报价； 12：”57590″，“买二”13：”26.90″，“买二”14：”14700″，“买三”15：”26.89″，“买三”16：”14300″，“买四”17：”26.88″，“买四”18：”15100″，“买五”19：”26.87″，“买五”20：”3100″，“卖一”申报3100股，即31手；21：”26.92″，“卖一”报价(22, 23), (24, 25), (26,27), (28, 29)分别为“卖二”至“卖四的情况”30：”2008-01-11″，日期；31：”15:05:32″，时间；一个简单的JavaScript应用例子: script type="text/javascript" src="" charset="gb2312">/script>/javascript">var elements=hq_str_sh601006.split(",");document.write("current price:"+elements[3]);这段代码输出大秦铁路（股票代码：601006）的当前股价current price:14.20如果你要同时查询多个股票，那么在URL最后加上一个逗号，再加上股票代码就可以了；比如你要一次查询大秦铁路（601006）和大同煤业（601001）的行情，就这样使用URL：,sh601001查询大盘指数，比如查询上证综合指数（000001）：_sh000001服务器返回的数据为：var hq_str_s_sh000001="上证指数,3094.668,-128.073,-3.97,436653,5458126";数据含义分别为：指数名称，当前点数，当前价格，涨跌率，成交量（手），成交额（万元）；查询深圳成指数：_sz399001对于股票的K 线图，日线图等的获取可以通过请求…./…/*.gif此URL获取，其中*代表股票代码，详见如下：查看日K线图： /daily/n/sh601006.gif 1.2 Baidu&Google的财经数据在baidu, google中搜索某只股票代码时，将会在头条显示此股票的相关信息，例如在google搜索601006时，第一条搜索结果如下图：通过点击左边的图片我们发现会将此图片链接到sina财经频道上，也就是说google股票数据的获取也是从sina获取。后经抓包分析，发现google也是采用1.1中介绍的接口。Baidu的股票数据来自baidu的财经频道1.3 其他方式除了sina，baidu等网站提供股票信息外，其他网站也有类似的接口。我们分析了一款论坛上采用的股票插件，其中有关于实时股票数据获取的介绍，详见如下代码，其中可以看到有些数据来自sina。以下是ASP示例:=5 thenstockdata=gethttp(""&code&"")if not len(stockdata)=0 then stockdata=split(stockdata,chr(34))(1)end ifif len(stockdata)=0 thenstockdata="0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0"elsestockdatasplit=split(stockdata,",") stockdata=""&exstock.checkstr(stockdatasplit(0))&","&stockdatasplit(1)&","&stockdatasplit(2)&","&sto ckdatasplit(3)&","&stockdatasplit(4)&","&stockdatasplit(5)&","&formatdatetime(""&stockdatasplit(30)& " "&stockdatasplit(31)&"",0)&""end if‘0=股票名称,1=开盘价格,2=昨收盘价格,3=当前价格,4=最高价,5=最低价,6=更新时间getstockdata=stockdataend functionfunction getstockimg(code)dim rndnum,addnum,checkcode,imgsourceif len(code)=5 thengetstockimg="/daily/n/sh"&code&".gif"end ifimgsource=".cn"case 3getstockimg="/realline.chart?"&code&"&1003&SZ 500 330"imgsource=""case 4getstockimg=""&code&""imgsource=""end selectgetstockimg=split(""&getstockimg&"||"&imgsource&"","||")end functionfunction getastockimg()dim rndnum,addnum,checkcodedim getastockimgb,imgsourceaddnum=6randomize:rndnum=cint(rnd*addnum)select case rndnumcase 0getastockimg=".1/gifchartse/gif/000001.gif"getastockimgb=".1/gifchartse/gif/399001.gif"imgsource =""case 1getastockimg="/100.gif?C39"getastockimgb="/101.gif?HrS"imgsource=""case 2getastockimg=".cn/curve/realtime/index2.php?code=1a0001&w=180&h=140"getastockimgb=".cn/c urve/realtime/index2.php?code=399001&w=180&h=140"imgsource=".cn"case 3getastockimg="/realline.chart?1a0001&1002&SZ 180 140"getastockimgb="/realline.chart?399001&1002&SZ 180 140"imgsource=""case 1
关于股票收益与BM的分析(数据可改)
1 关于账面市值比的实证分析举例 研究样本和变量计算 研究样本 本文的数据样本的时间区间是2003年7月-2011年6月，样本包括了我国A 股市场钢铁的45支股票，剔除了一些由于特殊性不能采纳的股票：ST 股票；年报中净资产（股东权益）为负的股票；数据缺失的股票。 变量计算 2. 收益率计算 （1）个股收益率的计算 股票i 在t 月的收益率计算公式为：11()/it it it it R P P P --=-（1） 其中it P 和1it P -分别为股票i 在t 月和t-1月的股权收盘价格。 （2）投资组合收益率的计算 投资组合P 在t 月的收益率pt R 为投资组合中所含股票的个股月收益率it R 的等权重平均值，也便是其算数平均值。()p f R R -是投资组合的超额收益率，其中，f R 代表的是我国三个月期的定期存款年利率折算出来的月无风险利率。市场投资组合收益率M R 代表的是所选择样本区间内我国钢铁全部股票（包括被删除的股票）月收益率的等权重平均值。 3. 账面市值比（BE/ME ）的计算 本文在每年的6月末对所选的样本数据进行分组，用t-1年末的个股权益值和t-1年末的股价之比BE/ME 来衡量股票从t 年7月到t+1年6月的账面市值比的大小。比如，用2003年末的BE/ME 来衡量股票从2006年7月到2007年6
月的账面市值比大小，以后的隔年也按照这个规律类推。用ln(/) BE ME来表示BE/ME的自然对数值。 描述性统计 投资组合分组 投资组合分组的方法是指投资组合以特定的指标或变量进行分组的前提下，通过考察各组合的平均收益，利用所选特征值的最大值和最小值的组合平均收益的差值，并用差值的显著性来判断横截面收益现象存在与否。 经过上文的解释分析，我们认为账面市值比对股票收益的影响作用是非常大的，可以看作是影响股票收益的最重要的原因之一。所以在考虑不同市场情况下，特征变量对股票收益的影响时，可以只考虑账面市值比因子对股票收益率的影响。股票自身的影响因素β值代表的股票的系统风险，虽然剔除之后可以更好的考察账面市值比本身对股票收益的影响，但是在本文中为了全面性的考察相关因素对股票收益的影响，还是选择不剔除β值进行研究。 1.市场阶段划分 本文选定的时间范围为2003年7月-2011年6月钢铁股票的收益情况，在这期间，中国股市也存在上涨与下跌的阶段划分。其中，上涨阶段包括2003年10月—2007年10月；2008年11月—2009年7月；下跌的阶段包括2007年11月-2008年10月，2009年8月至今；在本文的研究中，我们把股票指数上涨的期间称为牛市，把股票指数下跌的期间称为熊市，并根据此时间段的划分分别对钢铁股票进行研究分析。 2. 投资组合划分 我们先把选定的样本区间内的钢铁股票按照β排序后分为5组，然后再根据其账面市值比把钢铁股票分为5组，这样就考虑在剔除股票的系统风险对其收益的影响之后，钢铁股票收益与账面市值比之间的影响关系。 统计性描述分析
保利地产2012股票数据分析
保利房地产 （集团）股份有限公司股票数据分析 股票代码：600048
1. 目录 (1) 2. 公司简介 (2) 3. β值的计算 (2) 4. 股票的理论价值与市场价值的比较 (3) 5. 股票基本面分析 (3) 质因分析——经济分析 (3) 量因分析——财务分析 (5) 6. 采用技术分析方法进行股票分析 (10)
公司简介 保利房地产（集团）股份有限公司广州成立于1992年。2006年7月，公司股票在上海证券交易所上市（代码（600048）。公司的主营业务是房地产开发、销售、租赁及其物业管理。 股票β系数计算 β值的含义：β值是用来测定一种证券的收益随整个证券市场收益变化程度的指标，也可以解释为用于衡量一种证券的收益对市场平均收益敏感性或反应性的程
由表可知，保利地产2012年度的β系数大于1.0而小于1.5，同期股价收益率为0.44%. 1.0＜Β＜1.5:在市场收益率上升时，保利地产的股票收益率上升幅度比市场平均幅度大；当市场收益率下降时，它的下降幅度也比市场平均幅度大。这是一只进攻型股票。 股票的理论价值与市场价值的比较 保利地产公司发布2012年报,报告期内实现营业收入689.06亿元,同比增长46.5%;归属于上市公司股东的净利润为84.38亿元,同比增长29.2%;基本每股收益1.18元。基本符合预期。2013年 3月23日，经公司第四届董事会第六次会议审议通过，同意以截至2012 年12月 31日公司7,137,994,391股总股本为基数，每10股派发现金红利 2.32元（含税），共计分配利润为1,656,014,698.71元，公司的β值为1.15，股票收益率为3.16%，同期股价综合指数的收益率0.44%，故同期股价综合指数的超额收益率为2.72%，国库券利率3.59%，公司股票2012年末的股票价格是13.60元。 公司当年的每股股息：2.32÷10=0.232元 必要收益率：3.59%+1.15×2.72%=6.718% 股票理论价值（V）：0.232÷6.718%=3.45元 净现值（NPV）：V-P=3.45-13.60=-10.15元 由此可知，公司股票的市场价格被高估。 保利地产股票（600048）基本面分析 一、质因分析——经济分析 （1）宏观经济状况 当前中国的经济形势的基本特点： 1、在金融危机下成功实现经济V型反转。 2、内需对经济增长拉动作用明显增强。消费需求开始起到较好的作用，但仍然未能取代投资，说明投资拉动依然起着主要的作用。 3、积极的财政政策和适度宽松的货币政策取得明显成效。 4、改善民生政策起到一定成效。 5、在国际中的经济地位得到提升，对世界经济的影响力日益加大。中国和
企业大数据案例分析(公司大数据、集团大数据)
企业大数据案例分析
目录 1中国联通大数据平台 (4) 1.1项目概述 (4) 1.2项目实施情况 (5) 1.3项目成果 (10) 1.4项目意义 (11) 2恒丰银行大数据平台 (12) 2.1项目概述 (12) 2.2项目实施情况 (15) 2.3项目成果 (21) 2.4项目意义 (21) 3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (24) 3.1项目概述 (24) 3.2项目实施情况 (24) 3.3项目成果 (28) 3.4项目意义 (28) 4案例总结 (30)
1中国联通大数据平台 联通XX公司公司按照工信部的的要求（见《工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会关于开展基础电信企业网络与信息安全责任考核有关工作的指导意见》和《工业和信息化部办公厅关于印发<2013年省级基础电信企业网络与信息安全工作考核要点与评分标准>的通知》），于2013年启动IDC/ISP日志留存系统的建设，其中XX 公司侧的集中留存系统软件由联通研究院负责开发。为了满足海量数据条件下的处理效率的要求，XX公司侧集中留存系统软件除研究院自主开发外，基于Hadoop的数据存储部分计划进行外包，通过软件技术服务，来进行系统优化和维护支撑。 1.1项目概述 目前，联通XX公司公司全国IDC出口的访问日志预计两个月产生的数据量约20 PB至30PB，每秒写入大概6千万至7千万条数据，在如此巨大的数据量下，原有Ter adata和Oracle已经不能满足快速读写的性能要求了。同时为了实现快速检索以及分析处理的性能要求，需要引入分布式大数据平台，利用分布式文件存储系统，提高数据的存储入库能力，利用Hadoop/HBase架构克服磁盘I/O瓶颈导致的数据读写延迟；基于联通IDC出口流量详单数据进行快速存储和检索以及分析处理，同样要求数据处理平台具备快速读写的高性能。 中国联通公司全国IDC日至留存项目对分布式集群的要求非常高： (1)日志数据量非常大，存储的总日志数据量将达到20PB-30PB。 (2)要求集群的数据吞吐量非常高，每秒的日志写入量将达到6千万至七千万条，
股票行情数据全推概念解析doc资料
全推概念解析 全推 所谓全推，就是所有证券数据同步发送(每隔3秒发送一次），无论翻看与否，内存中均是当前最新数据，翻看时无停滞感。目前只有飞狐(真的？)是全推行情（软件设计时决定的），老版本的分析家也是全推（设计功能）。“有一点必须要清楚，当前所有的L2行情均是点播行情！” 。 点播 以通达信、经典版大智慧、钱龙为代表，更新模式为：当前页面股票和上证指数行情更新最快，其中上证指数无条件更新（功能设计），其次是行情列表或自选股版面行情，依屏幕大小为30—50支股票，这个版面可见股票是自动更新的，其他股票一律不更新，大智慧新一代点播更绝（只有当前股票能够实时更新）。所以相比飞狐和分析家的全推行情，要省掉95%以上的传输数据，服务器承受的压力当然要小得多，也就是为什么通达信能够一直坚持提供免费行情的原因。即便如此也需要用1000多台服务器（和联众游戏差不多吧），要是通达信也搞全推，估计要增加50倍以上的服务器投入。 由于L2数据基本上个股的各种综合行情数据和以前整个市场数据有得一拼，以目前的软硬条件注定他不可能提供全部股票数据。所以L2全是点播行情。点播行情完全扼**全市场行情预警的途径，是所有技术交易者最不愿看到的。 全推与点播的区别 源码如下： 全推与点播的区别： 1. 全推行情： 优点：在实时接收中，软件会按照服务器的全部推送数据发送方式把所有深沪数据源源不断获得到本地，这种方式有利于盘中实时指标预警和及时盘中选股。盘中及时有信息地雷提示。提供国内期货测试数据行情给用户参考使用。 缺点：该数据传递方式占有网络资源很大，一旦出现网络问题或服务器问题，所缺少数据只能人为自己手动补充数据，否则会影响计算结果。是面对点的关系，数据是存在对方的服务器上，每天必须保证收盘作业，否则次日开盘股票没有昨日数据。
大数据分析系统项目方案
大数据分析系统 方案
目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)
4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)
一个量化投资者的自白：我是如何用大数据玩转股市的!
一个量化投资者的自白：我是如何用大数据玩转股市的！ 经济学有个著名的有效市场假说：如果一个证券市场上所有的信息都能及时被投资者获取，那么证券价格会与其风险相当，是由公平竞争导致的股票真实价值。换句话来说，如果你想以合理的价位购买一只股票，你至少要知道有关这只股票的所有信息，并能够对其进行合理地分析。一只股票有多少“相关信息”？一从基本面角度来看，判断个股对应的上市公司质地的好坏，是取得投资成功与否最重要的因素。数据分析如下：第1步从各个渠道获取上市公司这四十多项指标的数据。第2步对这些数据进行分析。二从技术面角度来看，每只股票的K线形态，走势以及各类技术指标是择时的重要依据。数据分析如下：第1步获得K线形态、技术指标的相关知识，并取得对应个股的即时数据。第2步根据个股的即时数据和掌握的技术指标来计算个股的技术形态，从几百种不同类型的K线形态、技术指标中选择有效性较高的上涨形态，从而预测股票未来的涨跌，这是目前市场上绝大多数股民最痴迷的股票投资“技术”。三在股市的不同时间周期，必须考虑板块轮动效应，从而进行投资决策。数据分析如下：第1步取得所有公司的各类维度属性的数据。第2步对每个维度的数据进行分类，根据最近几个交易日每个类别所含股票的市场表现，分析并寻找出当前热点板块和下一个
有可能热起来的板块。四从机构动态来看，有些个股受到基金公司或者股票研究机构追捧，有些则被大量机构选择或建议减持，做股票投资至少不能与机构对着来这是前提。进行数据分析：第1步搜集所有机构的动态，包括研报、个股评级、基金\券商重仓、社保重仓、QFII重仓、高管增持\减持、机构新进十大流通股等。第2步根据对所有搜集到的数据进行分析和研判，进行跟风操作。五事件驱动是股票价格变动最重要的诱因。第1步通过新闻资讯网络等各个渠道，获得驱动事件。第2步根据事件寻找跟该事件相关的个股，比如今年夏天有种新的血液传染病发生，那么国内针对血液传染病的医药个股就是直接受益者，据此进行股票操作。股票投资类似打牌，你要搜集到牌桌上已经出掉的牌，从而计算你手里的牌的组合胜率有多少，利用概率去战胜市场，才能保证最高的收益。以上这些数据，你每多搜集一份，你的胜率就会提高一分。如果你选中的股票具备以上五点逻辑特征，无疑你将拥有最高的胜率！要找到这样的股票，你需做如下几件事：第一步：搜集所有公司数据，分析后寻找成长型价值公司；第二步：在符合第一点的公司里，寻找有合适的上涨技术形态的公司；第三步：在这些公司里寻找符合当前板块轮动热点的公司；第四步：在以上股票池中挑选被QFII 重仓的公司；第五步：在以上股票池中寻找有当前热门概念的公司。总的来说，其实就做了两件事：搜集数据，分析数
金融类股票数据分析-说明书
《金融类股票数据分析》综合实训任务书 任务步骤与要求 (1).数据分析前准备 1.导入数据分析所需相关库。 (2).数据探查与预处理 1.读取阿里巴巴股票数据，并查看前5行数据； 2.查看数据类型； 3.将日期列修改为日期时间类型； 4.将日期转换为行索引数据，保存到新的变量中，并查看前5行数据。 (3).金融类行业经济学业务逻辑 1.以股票的收盘价格计算中位数的基本数学原理，并使用format函数进行输出，小数位精确到5位； 2.使用pandas进行计算收盘价的中位数，并使用format函数进行输出，小数位精确到5位； 3.计算收盘价格与收盘价格中位数的差异，保存到新的变量中。并查看前5行数据； 4.运用numpy和pandas进行计算金融股票中的加权平均价格，并使用format函数进行输出，小数位精确到5 位； 5.计算收盘价格与加权平均价格的差异，保存到新的变量中。并查看前5行数据； 6.计算金融股票中的平均收盘价格，并使用format函数进行输出，小数位精确到5位； 7.计算收盘价格与平均收盘价格的差异，保存到新的变量中。并查看前5行数据； 8.使用最简单的方式计算金融股票中的时间加权平均价格，并使用format函数进行输出，小数位精确到5位； 9.计算收盘价格与时间加权平均价格的差异，保存到新的变量中。并查看前5行数据； 10.使用pandas将收盘价格与收盘价格中位数的差异、收盘价格与加权平均价格、收盘价格与平均收盘价格和收 盘价格与时间加权平均价格的差异数据进行连接，主要为绘制图形取最高值和最低值。并查看合并后的数据元素的个数. 11.绘制收盘价格与收盘价格中位数的差异、收盘价格与加权平均价格、收盘价格与平均收盘价格和收盘价格与 时间加权平均价格的差异走势图； 12.以股票的最高价计算差值的基本数学原理，并使用format函数进行输出，小数位精确到2位； 13.分别使用pandas的函数计算最高价和最低价的差值，并使用format函数进行输出，小数位精确至2位。(4).金融类分析股票的收益率 1.计算收盘价的收益率，类似于微积分中的微分，并查看前5行数据； 2.计算收盘价收益率的标准差，并使用format函数进行百分比输出，小数位精确到2位； 3.筛选出收盘价的收益率正值数据，并绘制其柱形图，要求：绘制图表的Y轴按百分比进行计算，最高收益率 柱的颜色为绿色，最低收益柱的颜色为红色，其它柱为蓝色； 4.根据收益率计算股票年波动率，并使用format函数进行输出，小数位精确到5位； 5.根据收益率计算股票月波动率，并使用format函数进行输出，小数位精确到5位。 (5).金融类分析股票的周期分析 1.创建映射字典或者函数，提取出日期所对应的周期，取值只有周一到周五，并查看前5行数据； 2.使用分组进行统计周一到周五的最高收盘价和对应的日期，并查看数据。注意：需要将列名进行重设； 3.使用分组进行统计周一到周五的最低收盘价和对应的日期，并查看数据。注意：需要将列名进行重设； 4.使用分组进行统计周一到周五的平均收盘价；
大数据架构的介绍及分析
大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我
们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。