关于应用流平台Ystar的核心技术——密钥管理系统解读。

关于应用流平台Ystar的核心技术——密钥管理系统解读。

关于应用流平台，可能很多人都会想到APP Store，其实不太一样。

Ystar是由Yottachain创始人王东临发起的一款基于区块链技术的应用分发和数字身份管理平台。随着互联网，大数据，人工智能等产业的快速发展，用户的注意力，隐私，行为等数据产生了巨大的商业价值，然而用户本身却无法因为自己的贡献获得应有的收获。

Ystar全称取名Your star，中文意为“你的星球”。Ystar作为互联网超级平台垄断的破局者，通过区块链技术以及通证经济模型激励，将用户所有行为产生的价值返还给用户。Ystar将围绕“你”的需求打造一个全新的应用生态，由用户决定数据，身份，价值的所有权和使用权。

所谓的Ystar应用层，是开放式生态。

也是C端用户最终直接看到的主要服务场景和模块。通过底层基础设施和不同App、Web、Dapp、H5、API接口的接入，或者数据互嵌，实现互联网流量通过B端应用进入区块链流量池，快速获取低成本的服务和精准数据推送服务，最终实现通证激励、流量和币价的动态平衡。

一、产品功能介绍

Ystar星球

Ystar星球是一个数据价值回归用户的应用流平台。

在Ystar上，每一个应用都是一个装备，用户可以随意使用，收藏自己的装备。Ystar星球包括地球装备和Y星装备。Ystar星球提供的UaaS服务将为用户提供全方位的身份管理，权限管理以及Token激励做技术支持，与此同时也为应用方提供完善的应用接入API服务，流量池服务，用户触达服务，用户画像服务以及Token激励服务等。与地球装备不同的是，用户在使用Y星装备时，其所有数据将同步加密传输到链上，用户具有更高的自定义数据使用权的权限，因此随着Ystar星球的不断发展和用户身份主权的不断觉醒，越来越多的地球装备将成为Y星装备。在这个过程中，Ystar团队也将提供全方位的技术支持服务，和所有的生态参与者和贡献者一起打造一个真正价值共享，合作共赢的平台。

二、核心技术

核心技术：安全易用的密钥基础设施

Ystar系统以安全易用的密钥管理服务设施（KaaS）为核心：包括密钥的创建与管理，密钥的分级、数字钱包管理私钥等。

?用户不再需要“助记词”进入区块链账户，建立链上账户。

?用户不需要改变任何互联网的账户操作习惯，无感知下就可以保管好密钥，无缝接入区块链网络世界。

?密钥存储在客户端，不会丢失也不需要客户“记住”，更不会“忘记”。?密钥按照不同隐私要求（安全等级要求），与客户端不同硬件匹配，比如手机端、NFC、U-Key等，彻底解决“密码丢失”问题。

?采用特殊的密码学方案，用户密钥保存在客户端，Ystar系统任何人，任何企业，也无法获得用户密码。彻底解决中心化平台的“账户密码大规模泄漏”

带来的用户隐私数据不被保护的危险。

三、系统技术

1.系统结构

Ystar 的技术系统整体包括技术框架层、插件层和应用层：

?系统框架由服务器端和客户端组成，为各插件提供用户身份服务UaaS、密钥基础设施服务KaaS、数字资产服务TaaS、存储服务和插件管理。

?用户身份管理服务包括身份管理、用户画像、用户流量池、用户消息服务。?密钥基础设施服务包括密钥创建、标记、销毁、导入、导出、加密、解密、签名、验签、权限、新设备恢复等功能。

?插件层：包括数字钱包的数字金融基础插件功能，未来可以扩展至交易所的分布式供能插件等。

?应用层：Ystar构建的开放生态，可以对接各种产品形式的流量平台（APP、DAPP、H5、API），无门槛导流护理网用户。

2.系统框架层

用户身份服务UaaS

用户身份服务，主要是包括4项基础服务，解决用户的数字账户身份管理需求。

?身份管理服务：将给人用的身份认证与给机器用的身份认证分离，密钥是给机器用的身份认证方法，不是给人用的。人用适合人的方法做身份认证，然后系统将其与密钥关联起来。同时支持多签审批流程以及隐私分级管理。?用户画像服务：通过用户的活跃度、资产规模、登陆等级、资金流动性、使用插件类型、地理位置等多个数据纬度，根据用户隐私意愿，进行匿名用户画像分类，精确提供流量大数据服务。

?用户流量池：通过通证激励系统，可以构建海量、活跃、自带支付方式的用户。

?各插件通过支付YSR触达用户（根据用户画像和隐私设置选择触达对象）?用户消息服务：为系统用户提供底层信息中转服务，包括：发送消息给特定用户、系统框架对消息进行加密等。

密钥管理服务UaaS

Ystar以提供安全易用的密钥基础设施为核心技术，即提供完整的密钥基础设施服务，彻底解决“开户无需助记词”、密钥不会找不到、密钥不会被偷、用户对密钥无感知前提下就能管好密钥、项目方无法作恶等制约区块链应用无法扩展的密钥管理痛点。

?不需要助记词，削平门槛。通过国际顶级密码应用科学家设计的独有的密钥管理方案，在保障用户账户安全和数据安全的前提下，去掉“助记词”的密码管理方式，适应互联网产品的接入。

?密钥创建、销毁、导入、导出、加密、解密、签名、验签、分类分账户、新设备恢复等功能。

?分为高、中、低三个等级（隐含一个“无”等级），各种级别的KaaS满足相

应等级的安全需求。

?被各数字钱包插件用于管理各账号的私玥。

?被其它插件用于管理登录账号

数字资产服务TaaS

?数字货币发行服务

基于YottaChain公链一个API调用即可发币，建立数字货币体系。

?数字货币开户服务

Ystar系统内置Bingoo钱包，支持钱包里所支持的主要数字货币开户服务。

此项功能，可以通过系统框架调用Bingoo钱包实现。

?数字货币转账服务

账户服务的基本服务模块，包括付款、收款、币种兑换等。

数字货币付款功能：通过系统生成二维码，向指定数字货币账户付款。大额款项，会进行多次安全验证。

数字货币收款功能：通过系统生成二维码，接收指定数字货币账户付款。扫描收款二维码，获得对方币种账户和其它可选信息。

调用交易所插件实现不同币种的兑换。

分布式存储服务（Storage）

Ystar是YottaChain 生态非常重要的应用，通过直接调取YottaChain存储公链的数据接口，可为Ystar用户提供海量、高可靠、安全、廉价的存储服务。

插件管理系统

通过在系统框架里的插件管理系统，完成插件层应用平台的注册、展示、加载等功能，同时将用户隐私设置允许的数据回传给基础设施，进行数据分析和分类。

3.插件层

为了方便应用平台调取服务，Ystar 开放式的应用生态会内置几个核心插件

核心功能，更快对接互联网应用平台。主要包括以下几个：

钱包插件（Bingo Wallet ）：支持YTA、YTL、GTA、Y隐私币、主流币等，并支持创建账户、导入账户、导出账户、转账等基本功能，未来可以支持各币种独有的功能（存储网、投票等）

消息插件：内置系统消息服务模块，以及加密服务SDK，方便应用平台根据用户的不同隐私等级管理级别进行调取。

插件管理插件：通过插件管理模块，可以自主注册插件。

4.应用层

Ystar的应用层，是开放式生态，也是C端用户最终直接看到的主要服务场景和模块。通过底层基础设施和不同App、Web、Dapp、H5、API接口的接入，或者数据互嵌，实现互联网流量通过B端应用进入区块链流量池，快速获取低成本的服务和精准数据推送服务，最终实现通证激励、流量和币价的动态平衡。

四、无门槛入局打造数字平行世界流量池

除了密钥基础设施大大降低用户使用的技术门槛外，Ystar将构建完备的用户身份服（UaaS），进一步降低古典互联网应用平台进入区块链世界的技术难度，铺设好区块链应用层的基础设施，保证海量用户平台可以“无感”接入区块链生态，共享低成本流量的红利，更专心在核心服务提供商，无需再担心技术和流量获取上。

Ystar通过提供应用层的4大基础设施服务，构建的区块链数字经济生态，将为B端及C端提供丰富的大数据流量服务，并且与Ystar的二级交易市场，形成一个完整的通证激励生态，从而获得海量、活跃的互联网用户，并且迅速为用户匹配完整的数字资产支付工具，方便购买应用服务，加快流量的转化。

现在的区块链市场应用，主要集中在钱包、交易所、游戏等领域，这几个主要生态，共同的基础业务模块，就是要有基本的数字资产发行、开户和基本的转账服务等。但是很多的团队，实际上业务层面的经验更丰富，而不是在数字资产服务的技术系统构建上。因此我们的数字资产服务（TaaS）包括：数字资产的发行、数字资产账户体系建立、数字资产转账服务等，可以直接以系统基础设施提供给应用平台提供，所有的数据都将完整保存于应用平台。既保证了应用平台快速发展业务的技术需求，也可以不用平台担心数据安全的问题。

不仅如此，Ystar数字资产服务（TaaS ）还可以进一步提供多样化的可扩展插件服务：在底层基础设施上，提供Bingoo Wallet数字钱包插件以及消息插件服务，供APP、DAPP等应用平台更方便的调取服务。其中Bingoo钱包插件可支持多种数字资产种类，包括10大主流币种、YTA、YTL、YSR、GTA、Y隐私币以及其他各种合作币种。因此，可以更快的将现有的数字资产服务快速推给新进入的互联网流量，加快互联网用户持有数字资产的适应速度和使用行为的无缝链接。

应用多元统计分析课后答案

2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。 解：多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况，12(,,)p X X X X '=L 的联合分布密 度函数是一个p 维的函数，而边际分布讨论是12(,,)p X X X X '=L 的子向量的概率分布，其概率密度 函数的维数小于p 。 2.2设二维随机向量1 2()X X '服从二元正态分布，写出其联合分布。 解：设1 2()X X '的均值向量为()1 2μμ'=μ，协方差矩阵为21 122212σσσσ?? ? ?? ，则其联合分布密度函数为 1/2 12 2 2112112222122121()exp ()()2f σσσσσσσσ--???????? '=---?? ? ??? ?????? x x μx μ。 2.3已知随机向量12()X X '的联合密度函数为 12121222 2[()()()()2()()] (,)()()d c x a b a x c x a x c f x x b a d c --+-----= -- 其中1a x b ≤≤，2c x d ≤≤。求 （1）随机变量1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差； （2）随机变量1X 和2X 的协方差和相关系数； （3）判断 1X 和2X 是否相互独立。 （1）解：随机变量 1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差； 11212122 2[()()()()2()()] ()()()d x c d c x a b a x c x a x c f x dx b a d c --+-----=--? 1221222222 2()()2[()()2()()]()()()() d d c c d c x a x b a x c x a x c dx b a d c b a d c -------=+----? 121 222202()()2[()2()]()()()() d d c c d c x a x b a t x a t dt b a d c b a d c ------= +----? 221212222 2()()[()2()] 1()()()()d c d c d c x a x b a t x a t b a d c b a d c b a ------=+= ----- 所以 由于1X 服从均匀分布，则均值为2b a +，方差为 ()2 12 b a -。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

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。

应用多元统计分析试题及答案

一、填空题： 1、多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法. 2、回归参数显著性检验是检验解释变量对被解释变量的影响是否著. 3、聚类分析就是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。通常聚类分析分为 Q型聚类和 R型聚类。 4、相应分析的主要目的是寻求列联表行因素A 和列因素B 的基本分析特征和它们的最优联立表示。 5、因子分析把每个原始变量分解为两部分因素：一部分为公共因子，另一部分为特殊因子。 6、若 () (,), P x N αμα ∑=1,2,3….n且相互独立，则样本均值向量x服从的分布 为_x~N(μ，Σ/n)_。 二、简答 1、简述典型变量与典型相关系数的概念，并说明典型相关分析的基本思想。 在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取相关系数最大的一对，如此下去直到两组之间的相关性被提取完毕为止。被选出的线性组合配对称为典型变量，它们的相关系数称为典型相关系数。 2、简述相应分析的基本思想。 相应分析，是指对两个定性变量的多种水平进行分析。设有两组因素A和B，其中因素A包含r个水平，因素B包含c个水平。对这两组因素作随机抽样调查，得到一个rc的二维列联表，记为。要寻求列联表列因素A和行因素B的基本分析特征和最优列联表示。相应分析即是通过列联表的转换，使得因素A

和因素B 具有对等性，从而用相同的因子轴同时描述两个因素各个水平的情况。把两个因素的各个水平的状况同时反映到具有相同坐标轴的因子平面上，从而得到因素A 、B 的联系。 3、简述费希尔判别法的基本思想。 从k 个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个线性判别函数 系数： 确定的原则是使得总体之间区别最大，而使每个总体内部的离差最小。将新样品的p 个指标值代入线性判别函数式中求出 值，然后根据判别一定的规则，就可以判别新的样品属于哪个总体。 5、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤 第一，提出待检验的假设 和H1； 第二，给出检验的统计量及其服从的分布； 第三，给定检验水平，查统计量的分布表，确定相应的临界值，从而得到否定域； 第四，根据样本观测值计算出统计量的值，看是否落入否定域中，以便对待判假设做出决策（拒绝或接受）。 协差阵的检验 检验0=ΣΣ 0p H =ΣI ： /2 /21exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S 00p H =≠ΣΣI ： /2 /2**1exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

某银行安全审计综合管理平台建设方案详细

某银行 安全审计综合管理平台建设方案 V1.2二○○九年三月 目录 1背景 (2) 2安全审计管理现状 (4) 2.1安全审计基本概念 (4) 2.2总行金融信息管理中心安全审计管理现状 (5) 2.2.1日志审计 (5) 2.2.2数据库和网络审计 (7) 2.3我行安全审计管理办法制定现状 (7) 2.4安全审计产品及应用现状 (8) 3安全审计必要性 (8) 4安全审计综合管理平台建设目标 (8) 5安全审计综合管理平台需求 (9) 5.1日志审计系统需求 (9) 5.1.1系统功能需求 (9) 5.1.2 系统性能需求 (12) 5.1.3 系统安全需求 (12) 5.1.4 系统接口需求 (13) 5.2数据库和网络审计系统需求 (13) 5.2.1审计功能需求 (13) 5.2.2报表功能需求 (15) 5.2.3审计对象及兼容性支持 (15) 5.2.4系统性能 (15) 5.2.5审计完整性 (15)

6安全审计综合管理平台建设方案 (16) 6.1日志审计系统建设方案 (16) 6.1.1 日志管理建议 (16) 6.1.2 日志审计系统整体架构 (18) 6.1.3 日志采集实现方式 (19) 6.1.4 日志标准化实现方式 (20) 6.1.5 日志存储实现方式 (22) 6.1.6 日志关联分析 (22) 6.1.7 安全事件报警 (23) 6.1.8 日志报表 (23) 6.1.9系统管理 (24) 6.1.10 系统接口规 (24) 6.2数据库和网络审计系统建设方案 (25) 6.2.1数据库和网络行为综合审计 (25) 6.2.2审计策略 (26) 6.2.3审计容 (27) 6.2.4告警与响应管理 (29) 6.2.5报表管理 (29) 7系统部署方案 (29) 7.1安全审计综合管理平台系统部署方案 (29) 7.2系统部署环境要求 (30) 7.2.1日志审计系统 (30) 7.2.2数据库和网络审计系统 (31) 7.3系统实施建议 (31) 7.4二次开发 (32) 1背景 近年来，XX银行信息化建设得到快速发展，央行履行金融调控、金融稳定、

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。

商业银行综合业务系统解决方案

系统基本功能 商业银行综合业务系统提供从储蓄业务到对公业务的一揽子银行业务解决方案，采用崭新的充满创意的设计思想理念，有机地整合了30多个业务/管理模块，涵盖了银行业的各个方面。同时，系统也提供网上银行和电话银行等拓展业务领域的各种应用。 整个系统以总帐、客户管理、额度控制为核心模块，由核心模块向基本业务模块提供接口（元操作调用），而对外挂业务组件，提供批量和实时通讯调用接口，以保证大会计的实现。 应用系统结构图 整个核心帐务系统包括核心模块及基本业务 在系统中实现的基本业务模块包括： 结算业务 对公存款业务 内部帐务处理 贷款业务 个人存款业务 凭证管理 现金管理 个人借记卡业务 系统内资金清算 外汇业务 系统管理

系统业务特点 全行业务数据集中式处理，实时交易库与查询交易库相分离； 稳定的核心业务系统，支持多元化、多币种业务； 从以帐户为中心到以客户为中心，实现经营策略的转变； 全行统一的授权中心，所有信用评定及额度管理在总行统一进行； 统一了全行的帐务核算体系，取消了所有过渡性结算科目； 营业机构和柜员服务功能综合化； 支持所有业务的7*24小时服务； 面向管理和决策，通过对系统数据仓库的建立和挖掘，形成MIS，并结合外部数据，应用先进的分析工具，建立智能型、学习型的DSS，实现银行业务管理科学化、动态化； 方便灵活的、界面统一的银行服务及接入门户，实现金融服务个性化及网络业务新型化。 系统技术特点 对每个业务品种采用了面向对象的设计思路，使每个业务品种更具模块化、插件化和私密性； 所有业务品种原子化设计，即由各元操作组成。整个产品提供了约500种元操作，使业务品种的开发变得更为方便； 各业务程序之间的关联性大大减少，系统的性能得到进一步提高； 日终批量采用并行处理方式，使整个日终批处理效率大大提高，节约了一半以上的时间； 支持各种主流的开放式平台，如IBM AIX、HP Unix、SUN Unix、TANDEM NOSTOP Unix等； 支持各种主流的数据库产品，如INFORMIX、ORACLE等。 华腾产品及解决方案 消息交换平台TOPLink； 业务处理平台 BAL； 终端界面开发工具TOPSmartTeller等。 系统应用成效 石家庄市商业银行综合业务系统工程。 整个系统管理百万的个人帐户和近六万的企业帐户信息，日均交易量达到50000笔以上，柜台交易响应时间控制在2秒内。数据备份与日终处理控制在30分钟内完成，批量结息约45分钟，年终决算60-90分钟内完成

最新石油行业大数据分析平台方案

石油行业大数据分析 平 台 方 案

目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) （一）石油行业大数据分析概念 (2) （二）石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) （一）数据模型 (4) （二）数据生命周期 (5) （三）数据标准 (6) （四）主数据 (8) （五）数据质量 (9) （六）数据服务............................................................................................ 1 1 （七）数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) （一）制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 （二）石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5

应用多元统计分析习题解答_朱建平_第九章

Abbo无私奉献，只收1个金币，BS收5个金币的… 何老师考简单点啊……

第九章 典型相关分析 9.1 什么是典型相关分析？简述其基本思想。 答： 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。用于揭示两组变量之间的内在联系。典型相关分析的目的是识别并量化两组变量之间的联系。将两组变量相关关系的分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量线性组合之间的相关关系。 基本思想： （1）在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。即： 若设(1) (1)(1) (1)12(,,,)p X X X =X 、(2) (2)(2)(2) 12(,,,)q X X X =X 是两组相互关联的随机变量， 分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量Ui 、Vi ，使是原变量的线性组合。 在(1)(1)(1)(2)()()1D D ''==a X b X 的条件下，使得(1)(1)(1)(2)(,)ρ''a X b X 达到最大。（2）选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取相关系数最大的一对。 （3）如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为此。 9.2 什么是典型变量？它具有哪些性质？ 答：在典型相关分析中，在一定条件下选取系列线性组合以反映两组变量之间的线性关系，这被选出的线性组合配对被称为典型变量。具体来说， ()(1) ()(1)()(1)()(1) 11 22i i i i i P P U a X a X a X ' =+++a X ()(2) ()(2)()(2) ()(2) 11 22i i i i i q q V b X b X b X ' =+++b X 在(1)(1)(1)(2)()()1D D ''==a X b X 的条件下，使得(1)(1)(1)(2)(,)ρ''a X b X 达到最大，则称 (1)(1)'a X 、(1)(2) 'b X 是(1)X 、(2)X 的第一对典型相关变量。 典型变量性质： 典型相关量化了两组变量之间的联系，反映了两组变量的相关程度。 1. ()1,()1 (1,2,,)k k D U D V k r === (,)0, (,)0 ()i j i j C ov U U C ov V V i j ==≠ 2. 0 (,1,2,,)(,)0()0()i i j i j i r C ov U V i j j r λ≠==?? =≠??>? 9.3 试分析一组变量的典型变量与其主成分的联系与区别。 答：一组变量的典型变量和其主成分都是经过线性变换计算矩阵特征值与特征向量得出的。主成分分析只涉及一组变量的相互依赖关系而典型相关则扩展到两组变量之间的相互依赖关系之中，度量了这两组变量之间联系的强度。 ()(1)()(1)()(1)()(1) 1122i i i i i P P U a X a X a X '=+++a X ()(2)()(2)()(2)()(2) 1122i i i i i q q V b X b X b X '=+++b X (1)(1)(1)(1)1 2 (,,,)p X X X = X 、(2)(2)(2)(2)1 2 (,,,)q X X X = X

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

中国电商行业大数据分析报告

2016年中国电商行业大数据分析报告

研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状

随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点

女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述

应用多元统计分析课后答案

应用多元统计分析课后答案 第五章 聚类分析 判别分析和聚类分析有何区别 答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n 个样本，对每个样本测得p 项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k 个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 试述系统聚类的基本思想。 答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 对样品和变量进行聚类分析时， 所构造的统计量分别是什么简要说明为什么这样构造 答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 （一）闵可夫斯基距离：1/1 ()() p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值，分为 （1）绝对距离（1q =） 1 (1)p ij ik jk k d X X ==-∑ （2）欧氏距离（2q =） 21/2 1 (2)() p ij ik jk k d X X ==-∑ （3）切比雪夫距离（q =∞）

1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- （二）马氏距离 （三）兰氏距离 对变量的相似性，我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向，因此用相关性进行衡量。 将变量看作p 维空间的向量，一般用 （一）夹角余弦 （二）相关系数 在进行系统聚类时，不同类间距离计算方法有何区别选择距离公式应遵循哪些原则 答： 设d ij 表示样品X i 与X j 之间距离，用D ij 表示类G i 与G j 之间的距离。 （1）. 最短距离法 ,min i k j r kr ij X G X G D d ∈∈= min{,}kp kq D D = （2）最长距离法 ,max i p j q pq ij X G X G D d ∈∈= 21 ()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-=+∑ cos p ik jk ij X X θ= ∑ ()() p ik i jk j ij X X X X r --= ∑ ij G X G X ij d D j j i i ∈∈= ,min

银行管理系统需求及解决方案

银行综合管 理系统解决方案 文档创建信息 文档修订记录 ● 修改类型分为A–ADDED（增加）M–MODIFIED（修改） D –DELETED（删除）

1. 概述 银行管理系统作为企业管理公司的一个综合性管理软件，以WEB、微信、app形式面对本公司的所有员工以及公司客户使用，同时便于企业的管理。涉及信贷申请、催缴系统、提醒系统、信贷申请进度查询、数据整理、数据分析、信贷风险预警、数据查询、业务管理系统、客户管理、信贷申请审批、资料上传下载在线查看、数据备份恢复以及后台管理系统。 2. 系统角色及使用场景

3. 系统架构 根据对银行管理系统的初步需求分析，构建如下架构实现相关业务：

基础模块客户管理 客户数据 分析 数据分析、统计评估审批系统 催缴系统系统支撑 图3.1 系统组成架构示意图 系统分为信贷申请系统、催缴系统、提醒系统、信贷申请进度查询系统、数据整理系 统、数据分析系统、信贷风险预警系统、数据查询系统、业务管理系统、信贷评估系统、客户管理、信贷申请审批系统等十二个部分。 ●● ●●●基础模块包括用户系统、权限系统、运维系统三部分。这三个子系统将为整个系统提供统一的用户服务，权限分配服务以及运维服务。基础模块实现公司对所有层级的下 属单位、用户、角色的管理，并且统一为分配系统模块的使用权限，另外通过开放接口与已有的办公系统互联。 信贷申请管理：申请系统分为App、微信和PC网页三个端，信贷申请系统是业务数据分析的数据来源，也是后续系统管理的数据驱动，企业客户通过信贷申请系统递交申请数据，客户经理在管理端app中受理用户申请，进行初审，初审通过后进行实地考察，实地考察通过后，客户经理通过内部申请系统进行客户的信贷资料提交、申请。进入信贷审批流程。 催缴系统：信贷客户在还款日期到达后未还款的，该客户的手机app 客户端上会定期进行提示并发送短信给该客户，对该客户进行催缴。 提醒系统：当信贷客户的还款日期即将到达时，客户端app上回自动发送提醒，并发送短消息给客户，提醒客户及时还款。新办理的客户会提醒其办理业务的进度提醒。数据整理系统：按照银行所提供的电子表格将用户、存款、业务量等数据录入系统，录入时如果有重复数据，将提示其是否覆盖。录入后的数据，可以根据相应的类别进 昆仑银行管理 信贷申请 业务管理 经营 数据 数据分析系统 数据查询系统 信贷申请管理系统 信贷申请管理 信贷风险预警系统提醒系统 用户系统权限系统业务管理系统 信贷评估系统 信贷申请审批系统 业务管理系统

多元统计分析期末试题

一、填空题（20分） 1、若),2,1(),,(~)(n N X p =∑αμα 且相互独立，则样本均值向量X 2、变量的类型按尺度划分有_间隔尺度_、_有序尺度_、名义尺度_。 3、判别分析是判别样品 所属类型 的一种统计方法，常用的判别方法有__距离判别法_、Fisher 判别法、Bayes 判别法、逐步判别法。 4、Q 型聚类是指对_样品_进行聚类，R 型聚类是指对_指标(变量)_进行聚类。 5、设样品),2,1(,),,('21n i X X X X ip i i i ==，总体),(~∑μp N X ，对样品进行分类常用的距离有：明氏距 离，马氏距离2 ()ij d M =)()(1j i j i x x x x -∑'--，兰氏距离()ij d L 6、因子分析中因子载荷系数ij a 的统计意义是_第i 个变量与第j 个公因子的相关系数。 7、一元回归的数学模型是：εββ++=x y 10，多元回归的数学模型是： εββββ++++=p p x x x y 22110。 8、对应分析是将 R 型因子分析和Q 型因子分析结合起来进行的统计分析方法。 9、典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 二、计算题（60分） 1、设三维随机向量),(~3∑μN X ，其中??? ? ? ??=∑200031014，问1X 与2X 是否独立？),(21'X X 和3X 是否 独立？为什么？ 解： 因为1),cov(21=X X ，所以1X 与2X 不独立。 把协差矩阵写成分块矩阵??? ? ??∑∑ ∑∑=∑22211211 ，),(21'X X 的协差矩阵为11∑因为12321),),cov((∑='X X X ，而012=∑，所以),(21'X X 和3X 是不相关的，而正态分布不相关与相互独 立是等价的，所以),(21'X X 和3X 是独立的。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性； 计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图