hw1简介和数据收集

2003年春季15.075 应用统计学

作业#1 布置日期2003年2月5号，截止日期2003年2月12号

阅读课本的第一章和第三章。然后作下列习题。请将你们的解答用word文档（文字处理软件）编写。

1. 3.2

2. 3.6

3. 3.8

4. 3.12

5. 3.16

6. 3.22

7. 3.26

8. 一个S-Plus的练习：

在S-Plus中打开命令窗口。

输入？sample找出函数sample的功能是什么。

输入？rnorm、？matrix和？apply找出这些函数的功能是什么。

输入fix(sample.fun)来开始编辑一个名为sample.fun的程序。

输入下面括号中的内容：

（popsize=1000, nsamp=25, sampsize=20）

这些是你所给定的函数中的自变量。

输入下面大括号中的内容：（不需要将#后面的注释内容输入进去）

{

# sample.fun-用于生成随机样本的函数

# posize=总体规模(默认值=1000)

# nsamp=样本的数目(默认值=25)

# sampsize=每个样本的规模(默认值=20)

x<-rnorm(popsize) #这是总体

m<-matrix(NA,nsamp,sampsize) #用于存放样本的矩阵

for(i in 1:nsamp)

m[i, ]<-sample(x,sampsize) #将样本放到矩阵的行中

print(apply(m,1,mean)) # 输出样本均值

m #返回样本矩阵

}

在菜单中点击file—save—exit。

如果你要输入samole.fun，请看下面的程序代码：

sample.fun

function(popsize=1000,nsamp=25,sampsize=20)

{

# sample.fun-用于生成随机样本的函数

# posize=总体规模(默认值=1000)

# nsamp=样本的数目(默认值=25)

# sampsize=每个样本的规模(默认值=20)

x<-rnorm(popsize) #这是总体

m<-matrix(NA,nsamp,sampsize) #用于存放样本的矩阵

for(i in 1:nsamp)

m[i, ]<-sample(x,sampsize) #将样本放到矩阵的行中

print(apply(m,1,mean)) # 输出样本均值

m #返回样本矩阵

}

输入x<-sample.fun()来运行你给定的函数.(在程序名称后面输入括号是使程序运行而不是仅仅用于显示代码)。

这会输出样本的均值并将矩阵存放在名为x的对象中。你可以通过输入x来输出对象x。

将你们的样本均值复制和粘贴到你们的作业中。

你们生成的样本是什么类型的？这里的抽样比例是什么？

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

大数据采集与信号处理

数据信息采集与处理

基本内容：基于FFT的功率谱分析程序设计与应用 1.基本要求 1)对一个人为产生的信号进行采用FFT变换方法进行功率谱分析。 已知信号x(n)=80.0*COS(2*3.14*SF*n/FS) 式中： n=0,1,2 ……N-1 SF---信号频率 FS---采样频率 其FFT变换结果X(k)可用下面提供的FFT子程序求出，计算功率谱的公式为： W（k）=2(XR(k)2 +XI(k)2)/N 式中：k=0,1,2 ……N/2-1 XR(k)--- X(k)的实部 XI(k)--- X(k)的虚部 请用VB，VC或C++Builder编译器编程，或采用MATLAB计算，或采用高级语言调用MATLAB计算。处理结果为采用窗口显示时域波形和频域波形。 此信号的时域谱、频域谱、功率谱如下面图1~图3所示： 图1

图2 图3 其MATLAB代码为： FS=200; SF=10;

N=1024; n=0:N-1; t=n/FS; x=80.0*cos(2*3.14*SF*t); figure; plot(t，x); xlabel('t'); ylabel('y'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)时域波形'); grid; y=fft(x,N); mag=abs(y); f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换 figure; plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图 xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)幅频谱图N=1024'); grid; Py =2*(y.*conj(y))/N; %计算功率谱密度Py figure; plot(f(1:N/2),Py(1:N/2)); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率谱密度'); title('x=80.0*cos(2*3.14*sf*t)功率谱密度'); grid; 2)对实验所采集的转子振动信号进行频谱分析

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

NCBI分子数据库介绍

NCBI分子数据库介绍 信息来源：中国生命科学论坛更新时间：2003-10-12 2:33:00 核酸序列(nucleotides) ·Entrez核酸- 用accession number,作者姓名，物种，基因/蛋白名字，以及很多其它的文本术语来搜索核酸序列记录（在GenBank + PDB中）。更多的关于Entrez的信息见下。如果要检索大量数据，也可使用Batch Entrez （批量Entrez）。 ·RefSeq - NCBI数据库的参考序列。校正的，非冗余集合，包括基因组DNA contigs，已知基因的mRNAs和蛋白，在将来，整个的染色体。Accession numbers用NT_xxxxxx, NM_xxxxxx, NP_xxxxxx, 和NC_xxxxxx的形式来表示。 ·dbEST - 表达序列标签数据库，短的、单次（测序）阅读的cDNA序列。也包括来自于差异显示和RACE实验的cDNA序列。 ·dbGSS -基因组调查序列的数据库，短的、单次（测序）阅读的cDNA序列，exon trap获得的序列，cosmid/BAC/YAC 末端，及其他。 ·dbSTS -序列标签位点的数据库，短的在基因组上可以被唯一操作的序列，用于产生作图位点。 ·dbSNP - 单核苷酸多态性数据库，包括SNPs，小范围的插入/缺失，多态重复单元，和微卫星变异。 完整的基因组 ·参见Genome 和Maps 部分，包括各种物种资源，人，小鼠，大鼠，酵母，线虫，疟原虫，细菌，病毒，viroids，质粒。 ·UniGene - 被整理成簇的EST和全长mRNA 序列，每一个代表一种特定已知的或假设的人类基因，有定位图和表达信息以及同其它资源的交叉参考。序列数据可以以cluster 形式在Unigene 网页下载，完整的数据可以从FTP站点repository/UniGene 目录下下载。 1.奶牛UniGene 2.人类UniGene 3.小鼠UniGene 4.大鼠UniGene 5.斑马鱼UniGene ·BLAST - 将你的序列同核酸库中的的序列比较，检索相似的序列。（更详细的信息见下面Tools/Sequence 相似搜索部分） 蛋白序列(proteins) · Entrez蛋白-用accession number,作者姓名，物种，基因/蛋白名字，以及很多其它的文本术语来搜索蛋白序列记录（在GenPept + Swiss-Prot + PIR + RPF + PDB中）。更多的关于Entrez的信息见下。如果要检索大量数据，也可使用Batch Entrez（批量Entrez）。

省级自然资源与地理空间信息共享应用平台建设研究

省级自然资源与地理空间信息共享应用平台建设研究 赵俊三1、2，朱兰艳1，李勇2，余益民3 (1.昆明理工大学国土资源工程学院，昆明650093；2.昆明云金地科技有限公司，昆明 650106；3.云南省电子政务网路管理中心，昆明 650228） 摘要：本文从省级层面上研究探讨自然资源与地理空间信息共享应用平台建设的相关理论与技术问题，并提出平台建设的总体技术设计思路和开发实施方案。论文首先分析了省级平台建设的目标；然后重点阐述了平台建设的总体开发模式与体系结构、系统层次结构与体逻辑关系结构、系统总体功能等；在此基础上对自然资源与地理空间信息数据库总体逻辑结构、数据资源中心建设、数据交换服务中心建设等问题进行了探讨。 关键词：电子政务；自然资源与地理空间信息、数据共享、WebService 1 引言 近年来，全国一些省级政府部门开发建设了服务于部门业务的GIS专项业务系统，积累了大量的专题地理空间信息，为省级自然资源与地理空间信息应用平台建设奠定了基础。但目前在省级自然资源与地理空间信息共享应用平台建设中存在着诸如缺乏规范和标准、重复建设、信息孤岛、综合性应用差、数据难以共享等问题。因此，从省级政府及业务职能部门电子政务建设需要出发，建立统一自然资源与地理空间信息共享应用平台（以下简称“平台”），满足电子政务建设的发展要求,将成为未来几年省级层面地理空间信息应用及专题系统开发建设需要研究解决的主要问题。 2 平台建设目标 由于省级自然资源与地理空间信息数据库及共享应用平台建设是一项技术密集、工作量大、业务复杂、周期性长的技术工作；因此，必须采取分步实施、分步建设的方式开展工作。并科学合理的确定平台建设的阶段性目标，平台建设的近期目标应包括： （1）制定面向省级政府及各部门应用的省级地理空间数据标准与分类编码体系，通过多尺度、多时相、多源、多类型、动态化的地理空间信息数据库的整合和转换，建立省级自然资源与地理空间信息数据资源中心，在省级网管中心建立数据资源中间库、信息服务库，为省级电子政务建设提供强大的自然资源与地理空间信息支持，从而推动电子政务向深层次发展。 （2）为省级五大办公厅、以及相关省厅局单位提供自然资源与地理空间信息服务，通过与其它经济、社会信息叠加，支持政府领导信息查询和决策，也为各个部门级专题地理信息系统开发建设提供支撑，使自然资源与地理空间信息在政府日常办公、项目审查、审批、

新一代时空大数据平台GMSS介绍

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/d612451625.html, 新一代时空大数据平台GMSS介绍 作者：樊文有闫从文徐进宫巧 来源：《科技资讯》2017年第31期 摘要：近年来，地理信息产业迎来新的发展契机，GIS全面向网络化转型，处理海量数据，与云计算结合，迈向互联共享，“GIS+云+大数据+互联网”势不可挡。本文结合当前传统GIS处理时空大数据面临的问题，阐述了GIS与云计算结合的必要性，并介绍了国内先进的云GIS平台GMSS及其应用。 关键词：GMSS GIS 云计算大数据互联网 中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）11（a）-0031-02 当前，地理信息系统（GIS）无处不在，但也面临许多问题。在大数据时代，传统GIS的数据管理和处理的体系结构、方法和技术，不能完全满足当前海量并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，阻碍了GIS的进一步发展和应用。大数据、云计算等新技术的发展给信息行业带来了新的发展机遇，改变着传统的数据处理方式、计算机运行模式，这孕育并促进了GIS行业的新发展[1，2]。 当前，在数据方面，GIS具有以下特点：（1）拥有海量空间数据，需要对数据进行分析、挖掘；（2）基础数据多，数据量庞大，更新频度低；（3）并发用户数大，但每次使用量较小。这些特点致使传统GIS已不能完全满足当前海量的并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，同时，现有的数据管理和处理的体系结构、方法和技术也不能完全满足上述要求。 1 GIS与云计算、大数据 云计算是继分布式计算、并行计算和网格计算之后出现的一种新兴的计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。 如今我们已身处一个大数据时代，大约80%的数据都与空间位置有关。空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。空间大数据没有改变GIS的基本特征，但是对传统GIS提出了巨大的挑战。在架构层面，大数据体量大、速度快、模态多等特性带来的挑战终将引起GIS数据存储与管理的质变，GIS大数据相对于普通大数据空间维度，需要创新数据挖掘的策略和方法。 时空大数据给GIS带来了挑战，而云计算则给GIS带来了新发展契机。首先，在空间数据存储方面，云计算的高可靠、高吞吐和可伸缩的新型地理数据存储技术可为GIS提供可靠、安全的数据存储中心[6]；其次，在地理数据计算方面，云计算基于虚拟集群的可伸缩数据处理 技术，可满足海量地理数据高性能计算；最后，在地理信息服务方面，云计算具有松耦合，数

大数据分析的方法

对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对 价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的 价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？ 大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需 要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样 化的信息资产。 大数据分析方法 1.预测趋势分析 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据 挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的 反防范于未然。 2.相互对比分析 数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数 据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一 定的预判。 3.不同象限分析 不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分， 得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供 不同的趋势走向。 4.多向交叉分析 对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分 析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出 的数据分析结果更加的全面。 商业智能数据分析平台 数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的 数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功 能其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最 终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深 受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。

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

智慧城市地理空间信息共享服务平台的建设和应用

智慧城市地理空间信息共享服务平台的建设与应用 2013年4月

1、引言 城市地理空间信息共享服务平台建设是“智慧郑州”建设的一项重要的基础工程。郑州市地理空间信息共享服务平台建设按照“智慧城市”理念和框架，采用统一的数据模型和数据标准，建立了全市多源、多尺度、多时态的城市空间数据管理平台，提出并实现了跨行业、跨部门、跨平台地理空间信息共享与服务模式，打破了城市不同行业、不同部门间的信息壁垒，在城市规划、国土资源管理、市政建设、交通监管、城市网格化管理等领域发挥了重要作用。郑州市地理空间信息共享服务平台建设是“智慧郑州空间数据基础设施”的核心内容。 图1智慧郑州中的地理空间信息平台的定位 2、地理空间信息平台的构建 城市地理信息系统简称“UGIS”。是一种运用计算机硬、软件及网络技术，实现对城市各种空间和非空间数据的输入、存贮、查询、检索、处理、分析、显示、更新和提供应用，以处理城市各种空间实体及其关系为主的技术系统。它是城市基础设施之一，也是一种城市现代化管理、规划和科学决策的先

进工具。郑州市地理空间信息共享服务平台的主要建设内容可概括为数据中心、系统平台、业务应用三个方面。 图2 平台构建图 2.1云计算数据中心 云计算数据中心即全市建立一个地理空间云数据管理中心，统一管理、更新、维护和分发全市核心地理空间信息。该数据中心集成全市域7446.2平方公里范围内历年的9大类30余种数百层的城市空间基础和专题信息，具体包括基准数据、基础地图数据、扩展地图数据、地籍地政数据、自然资源数据、基础设施数据、政务地理数据、社会经济数据、其他数据等，建立了丰富详实的城市空间信息数据库，实现了海量数据的集中统一管理。同时需要建立了一套完整的数据管理和更新维护机制。在组织管理上，采用了“集中建库管理、分工更新维护”的工作模式，空间数据集中存储在全市统一的数据中心，空间数据生产、加工和应用的相关部门按照分工负责数据的生产、更新和维护，做到“数源法定、部门联动、分工负责”，保证了数据的权威性、可靠性、现势性和有效性；在数据组织方法上，提出了“分层存储、分幅更新”的数据组织与更新策略，兼顾了数据生产、数据管理的需要，提高了数据组织的合理性和科学性。 2.2系统平台 城市地理空间信息系统平台的建设、管理和应用涉及到城市建设和管理的

华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维

在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。

到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，

会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图

浙江地理空间数据交换和共享平台管理应用规定

附件1 浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）提交数据情况表 提交时间： 备注： 1、为保证平台发布数据符合国家有关规定，请专题数据提交单位认真填写相关信息。 2、请在相应栏中打“√”，每类必须并且只能勾选一项。

附件2 浙江省地理空间数据交换和共享 平台（天地图·浙江）使用申请表 注：本表一式四份，申请单位、省测绘与地理信息局、相关部门、交换中心各执一份。

附件3 浙江省测绘与地理信息局同意使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）通知书 编号：[ ] 号 申请人： 法定代表人（负责人）： 地址： 你（单位）于年月日提出的浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）使用申请收悉，根据《浙江省地理空间数据交换和共享管理办法》、《浙江省地理空间数据交换和共享平台地理空间数据和平台应用管理规定》，经本局审核，同意你（单位）使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）以下服务（包括使用目的、内容、范围、方式、时间）。 浙江省测绘与地理信息局 测绘成果与地理信息管理处 （盖章） 年月日 注：请持本通知书到浙江省地理空间数据交换中心办理使用手续

附件4 浙江省地理空间数据交换和共享 平台（天地图·浙江）使用协议 甲方（服务方）：浙江省地理空间数据交换中心 乙方（使用方）： 甲、乙双方在平等、自愿的基础上，就使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）（以下简称“共享平台”）有关事宜，达成如下协议： 一、甲方的责任和义务 （一）根据浙江省测绘与地理信息局同意使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）通知书（编号：[ ］号），甲方向乙方提供共享平台以下使用服务（包括使用目的、内容、范围、方式、时间）： 。 （二）甲方进行共享平台维护升级需要暂停服务的（非特殊情况下一般安排在法定假日期间），应当提前通知乙方。 （三）因系统故障或不可抗力等原因影响乙方使用时，甲方应积极采取措施予以修复，但由此给乙方带来的不便和损失，甲方不承担责任。 （四）甲方不因共享平台本身的瑕疵而对乙方所造成的任何后果承担任何责任。 （五）若乙方违反本协议规定乙方的责任和义务，甲方有权终止

基于大数据技术的用电信息采集分析系统的设计与实现

硕士专业学位论文 基于大数据技术的用电信息采集分析系统的设计与实现Design and Implementation of Electro-Information Collection and Analysis System Based on Big-Data Technology 作者: XXXX 导师: XXXX 北京交通大学 2015年12月

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学校代码：10004 密级:公开北京交通大学 硕士专业学位论文 基于大数据技术的用电信息采集分析系统的设计与实现Design and Implementation of Electro-Information Collection and Analysis System Based on Big-Data Technology 作者姓名：XXX 学号：XXXX 导师姓名：XXXX 职称：XXXX 工程硕士专业领域：软件工程学位级别：硕士 北京交通大学 2019年6月

致谢

摘要 大数据概念兴起于互联网行业，随后在能源行业引起关注，主要特点是数据规模量级高、类型多样化、增长速度高。大数据技术是实现大数据采集、存储、统计分析、展现等过程的新一代数据处理技术。用电信息采集系统，是在电力行业对用电客户的用电信息进行采集、处理和监控的系统，是为实现用电管理和智能用电而建立的辅助系统。 本论文论述的是如何运用大数据技术实现新型用电信息采集分析系统过程，不包含智能采集终端等硬件设备的设计与应用，研究目的是实现将来自互联网行业的新兴技术应用于传统能源行业。本论文描述的系统全名为基于大数据技术的用电信息采集分析系统，本系统总共分为五个模块，包括数据接入转发、实时计算、数据入库存储、数据统计分析和可视化展示。本人长期从事软件设计开发工作，负责其中数据接入转发模块、实时计算模块与数据入库存储三个模块的设计与实现： (1)数据接入转发模块 地市级计量自动化系统将计量数据和电能量信息以二进制的形式上传到省级中心系统，上传周期为15分钟，每个周期的数据容量大于10GB。本模块通过分布式处理技术Kafka，在一个上传周期内完成数据接入、存储并转发，同时本模块实现了数据出错重发机制。 (2)实时计算模块 本模块使用分布式流计算引擎Storm，在数据接入转发模块转发信息的基础上，实现四分线损统计、供电质量统计、供售电量统计、供电时间统计业务逻辑。本模块能够通过简单操作增加计算节点，扩充系统的处理能力。 (3)数据入库存储模块 本模块将数据快速安全地存储于分布式数据库HBase与分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)中，并快速读取。 经测试和模拟数据验证，本系统在大数据技术架构基础上，完成用电信息采集系统五项功能。 功能之一：通过分布式、数据持久化接入组件，本系统实现了海量用电客户用电数据实时可靠的接入。 功能之二：通过分布式流式业务处理组件，本系统实现了阶段性电量计算、四分线损统计等实时计算功能。

大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：

大数据分析方法论介绍

大数据分析方法论介绍

一. WHY：为什么要做数据分析 在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。以终为始，才能保证不会跑偏。个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。 首先讲下量化。量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。同样是转化率优化，用A 方案和B 方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。 要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。

1.1 建立量化体系 建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。这种工作一般是由数据分析师或数据PM 来担任完成。通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。 1.1.1 指标设计方法 讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。 具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：

一步一步教你使用NCBI数据库资源

一步一步教你使用NCBI数据库资源 随着ncbi数据库各种资源的涌现，NCBI已经成为科研工作者必不可少的资料查找，数据分析的工具。那么NCBI 数据如何使用，新手入门一步一步教你认识和使用NCBI数据库。 一综合数据库 NCBI数据库集美国国立生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information)，即我们所熟知的NCBI 是由美国国立卫生研究院(NIH)于1988年创办。创办NCBI 的初衷是为了给分子生物学家提供一个信息储存和处理的 系统。除了建有GenBank核酸序列数据库(该数据库的数据资源来自全球几大DNA数据库，其中包括日本DNA数据库DDBJ、欧洲分子生物学实验室数据库EMBL以及其它几个知名科研机构)之外，NCBI还可以提供众多功能强大的数据检索与分析工具。目前，NCBI提供的资源有Entrez、Entrez Programming Utilities、My NCBI、PubMed、PubMed Central、Entrez Gene、NCBI Taxonomy Browser、BLAST、BLAST Link (BLink)、Electronic PCR等共计36种功能，而且都可以在NCBI的主页https://www.wendangku.net/doc/d612451625.html,上找到相应链接，其中多

半是由BLAST功能发展而来的。 1 NCBI最新进展 1.1 PubMed搜索功能的增强 去年，NCBI对PubMed进行了几项改进工作，改动最大的是搜索界面和摘要浏览界面。其中，搜索界面中新增了“Advanced Search”选项(这实际上是对以往“Limits”和“Preview/Index”功能的整合)，并且增加了一个新的窗口，用户可以在此窗口下通过“论文作者名”、“论文所属杂志名称”、“论文出版日期”等限定条件进行搜索。而且，“论文作者名”和“论文所属杂志名称”还设有文本框自动填充功能。现在，在PubMed数据库中进行文本搜索的同时还可以立即通过两个“内容传感器(content sensors)”进行分析。一个“内容传感器”是根据作者姓名、所属杂志名称或杂志名缩写、出版日期、卷号或刊号等信息进行分析，然后将符合条件的搜索结果排列到结果列表的顶端。另一个“内容传感器”是根据文章是否与用户给出的条件，例如是否与某种药物相关，在NCBI的新增数据库PubMed Clinical Q&A 中进行搜索，然后给出搜索结果。

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足