工业大数据概要介绍
工业大数据概要介绍
目录
1. 前言 (3)
2. 制造业大数据的特点 (3)
3. 大数据驱动制造业产品创新 (5)
4. 大数据实现智能制造 (6)
1.前言
大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。
2.制造业大数据的特点
从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V 特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）。
从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500 个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000 台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50 万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传
统服务业可以区分忙时与闲时不同，大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特点。数据通常需要长时间或者永久保留，总的规模应该是 TB 或者 PB 级。1 千千个 G 等于 1 个TB，1000 个 TB 约等于一个 PB 级。
从处理速度来看，由于源数据的持续高吞吐量，大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中，需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中，针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机，以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。
从数据多样性来看，工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据，同时还有ERP 等信息化管理系统产生的关系型数据，设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据，以及来自外部互联网的半结构化（如 JSON XML 等）与非结构化数据（如文本等），它们构成了一个典型的多样化数据体系。
从数据价值来看，由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下，因而在制造大数据分析的典型场景中，以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据，而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况，因此相对传统企业信息化数据而言，工业数据的价值密度相对较低。
Predix 是一个云操作系统，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，实现工业数据管理与工业数据分析，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。SAP 开发了面向物联网应用和实时数据处理的 HANA 大数据平台，并利用其在传统企业信息化ERP 系统上的优势，推动HANA 与信息化系统的集成。PTC 择收购了物联网云平台公
司 Axeda,在此基础上打造智能互联网产品 M2M 云平台，并在此之上针对制造业提供了相应的智能化解决方案。
3.大数据驱动制造业产品创新
361 度做鞋获取大数据
针对LBS（基于位置的服务）的应用推出更新的室内外导航方案，用于可穿戴智能硬件产品。百度 LBS 应用结合了 MTK 的算法，可以快速实现更准确的室内定位。
福特大数据造汽车
传统的汽车行业数据来源结构单一、应用不深入，已经无法满足企业的数据需求。而互联网、移动互联技术的快速普及，使车辆在行驶过程中上传各种相关数据从而形成海量数据源。经过大数据统计分析，这些数据源可以为我们提供准确丰富的参考数据和指导意见。例如：它能够正确指导汽车制造商对消费趋势的判断，在产品阶段就制定更符合当下定位群体的外观配置性能，以减少那些不必要的部分，来控制成本。
4.大数据实现智能制造
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、震动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，所以利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等在产品质量控制方面，如在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，系统就会产生一个报警信号，从而快速的发现错误。错误发现的及时，问题解决也就更容易，从而控制产品的质量。
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） 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。
大数据概述及基本概念
考试：大数据概述及基本概念 试卷年份：2015年 题量：10题 答题时间：分钟 总分：100分 合格线：60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B
C D 正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（） A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（） A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）
A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确 9 【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确
大数据平台概要设计说明书
计算平台 概要设计说明书 作者：日期：2013-01-28批准：日期： 审核：日期： （版权所有，翻版必究）
文件修改记录
目录 1.引言 ........................................................................................... 1.1编写目的................................................. 1.2术语与缩略词............................................. 1.3对象及范围............................................... 1.4参考资料................................................. 2.系统总体设计 ............................................................................. 2.1需求规定................................................. 2.1.1数据导入............................................ 2.1.2数据运算............................................ 2.1.3运算结果导出........................................ 2.1.4系统监控............................................ 2.1.5调度功能............................................ 2.1.6自动化安装部署与维护................................ 2.2运行环境................................................. 2.3基本设计思路和处理流程................................... 2.4系统结构................................................. 2.4.1大数据运算系统架构图................................ 2.4.2hadoop体系各组件之间关系图......................... 2.4.3计算平台系统功能图.................................. 2.4.4系统功能图逻辑说明.................................. 2.4.5计算平台业务流程图..................................
大数据功能模块概要设计-V1.1Word版
第1章 系统总体架构
第2章通用组件 2.1 基础页面组件 前端页面JS框架，采用jquery为基础开发框架；为考虑对IE6，7，8的兼容性；建议版本为：1.7.2； 基于jquery的UI框架，目前流行的有：easyui 、jquery ui 、dwz；这三个各有一部分对基础页面组件的支持；（考虑到这些基础UI框架可能存在的不兼容性，建议只选择一个，对于UI框架不支持的组件，另外选择开源提供） 对于常用的基础页面组件选型如下：
2.2 基础技术组件
2.3 基础类库 J2EE服务端开发所需要的基础类库包括： apache-common 对基础类的一些扩展；包括了：commons-beanutils.jar \ commons-collections.jar \ commons-fileupload.jar \ commons-io.jar \ commons-lang.jar \ commons-lang3.jar \ commons-logging.jar json-lib 对json数据格式的解析、封装；提供将json字符串，到Bean或者List
第3章选型 3.1 中间件 商业：weblogic、webshpere 开源：jboss、jetty、tomcat 对于中间件有要求：部署的时候，需要支持jdk6.0；如果是weblogic建议使用10.3以上版本，采用sun-jrocket的jdk; websphere 要求6.1以上版本； 3.2 数据库 3.2.1 关系型 Oracle / MySQL; 如果是oracle，要求10g以上版本，并且已经升级地理数据库 3.2.2 NoSQL mongodb / hadoop / hive /hbase /memcached/redis 3.3 底层开发框架 3.3.1 Java 服务端开发框架 struts2 + spring3+ ibatis (?mybatis)? spring3+ibatis (?mybatis) ?
国内外常用数据库介绍
国内外常用数据库介绍 一、中国 1、中国知网(CNKI) https://www.wendangku.net/doc/ed2810162.html,/ 中国知识基础设施工程（China National Knowledge Infrastructure,CNKI）是由清华同方光盘股份有限公司、清华大学中国学术期刊电子杂志社、光盘国家工程研究中心联合建设的综合性文献数据库,于1999年6月在CERNET上开通了中心网站(https://www.wendangku.net/doc/ed2810162.html,),在CHINANET上开通了第二中心网站(https://www.wendangku.net/doc/ed2810162.html,),并且在许多图书馆和情报单位建立了镜像站点。目前CNKI已建成了中国期刊全文数据库、优秀博硕士学位论文数据库、中国重要报纸全文数据库、重要会议论文全文数据库、科学文献计量评价数据库系列光盘等大型数据库产品，中国期刊全文数据库为其主要产品之一。 CNKI中国期刊全文数据库（Chinese Journal Full-text Database，CJFD）收录了1994年至今的6600种核心期刊与专业特色期刊的全文,积累全文文献618万篇，分为理工A（数理化天地生）、理工B（化学化工能源与材料）、理工C（工业技术）、农业、医药卫生、文史哲、经济政治与法律、教育与社会科学、电子技术与信息科学9个专辑,126个专题文献数据库。网站及数据库交换服务中心每日更新,各镜像站点通过互联网或光盘来实现更新。（免费帐号及密码） 2、中文科技期刊数据库/维普数据库（VIP）https://www.wendangku.net/doc/ed2810162.html,/ 由科技部西南信息中心直属的重庆维普资讯公司开发，收录1989年以来8000余种中文期刊的830余万篇文献，并以每年150万篇的速度递增。维普数据库按照《中国图书馆图书分类法》进行分类，所有文献被分为7个专辑：自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报,7大专辑又进一步细分为27个专题。（免费帐号及密码） 3、万方数据知识服务平台（wanfangdata）https://www.wendangku.net/doc/ed2810162.html,/ 万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，是在互联网领域，集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。它集纳了涉及各个学科的期刊、学位、会议、外文期刊、外文会议等类型的学术论文，法律法规，科技成果，专利、标准和地方志。期刊论文：全文资源。收录自1998年以来国内出版的各类期刊6千余种，其中核心期刊2500余种，论文总数量达1千余万篇，每年约增加200万篇，每周两次更新。（免费帐号及密码） 4、中国科学引文数据库(CSCD)https://www.wendangku.net/doc/ed2810162.html,/index.jsp 中国科学引文数据库（Chinese Science Citation Database,CSCD）创建于1989年，1999年起作为中国科学文献计量评价系列数据库（ASPT）的A辑，由中国科学院文献情报中心与中国学术期刊电子杂志社联合主办，并由清华同方光盘电子出版社正式出版，是我国最大、最具权威的科学引文索引数据库—中国的SCI,为我国科学文献计量和引文分析研究提供了强大的工具。 CSCD收录了国内数学、物理、化学、天文学、地学、生物学、家林科学、医药卫生、工程技术、环境科学和管理科学等领域的中英文科技核心期刊和优秀期刊，其中核心库来源期
25中国工业行业数据库(ChinaIndustryDatabase)
《EPS数据库介绍》 北京福卡斯特信息技术有限公司 2015年1月
1.世界贸易数据库(Worl d Trade Database) (2) 2. 世界能源数据库（Worl d Energy Database） (2) 3. 世界宏观经济数据库（World Macro Economy Database） (2) 4. 世界经济发展数据库（World Economy Development Database） (2) 5. 非洲经济发展数据库（Africa Economy Development Database） (3) 6. 欧亚经济发展数据库（Euro-Asia Economy Development Database） (3) 7. 世界教育数据库(World Education Database) (3) 8. 中国宏观经济数据库（China Macro Economy Database） (3) 9中国对外经济数据库(China Foreign Economic Database) (4) 10中国劳动经济数据库(China Labour Economic Database) (4) 11. 中国财政税收数据库(China Finance and Taxation Database) (4) 12. 中国金融数据库（China Finance Database） (5) 13. 中国固定资产投资数据库（China Investment in Fixed Assets Database） (5) 14. 中国上市公司数据库（China Listed Company Database） (5) 15. 中国商品贸易数据库（China Commodity Trade Database） (6) 16. 中国地区贸易数据库（China Regional Trad e Database） (6) 17. 中国行业贸易数据库（China Industry Trad e Database） (6) 18. 中国贸易指数数据库（China Trad e Index Database） (6) 19. 中国商品交易市场数据库（China Commodity Exchange Market Database） (7) 20. 中国农林数据库(China Agriculture and Forestry Database) (7) 21. 中国三农数据库（China Rural Areas、Agriculture, and Peasantry Database） (7) 22. 中国农产品成本收益数据库（China Agricultural Products Cost-benefit Database） 8 23. 中国工业经济数据库（China Industry Economy Database） (8) 24 中国工业企业数据库(China Industry Business Performance Database) (8) 25 中国工业行业数据库(China Industry Database) (8) 26. 中国工业产品产量数据库（China Industry Product Output Database） (9) 27. 中国第三产业数据库（China Tertiary Industry Database） (9) 28. 中国科技数据库（China Science and Technol ogy Database） (9) 29. 中国高技术产业数据库(China High Technol ogy Industry Database) (9) 30. 中国卫生数据库(China Health Database ) (10) 31. 中国交通数据库（China Transportation Database） (10) 32. 中国环境数据库（China Environment Database） (10) 33. 中国海洋数据库（China Marine Database） (11) 34. 中国教育数据库(China Education Database) (11) 35. 中国旅游数据库(China Tourism Database) (11) 36. 中国能源数据库（China Energy Database） (11) 37. 中国国土资源数据库（China Land and Resources Database） (12) 38. 中国建筑业数据库（China Construction Industry Database） (12) 39. 中国房地产数据库（China Real Estate Database） (12) 40. 中国城乡建设数据库（China Urban-Rural Construction Database） (13) 41. 中国区域经济数据库(China Regional Economy Database) (13) 42. 中国城市数据库（China City Database） (13) 43. 北京社会发展数据库（Beijing Social Development Database） (14) 44. 重庆社会发展数据库(Chongqing Social Devel opment Database ) (14) 45. 内蒙古社会发展数据库(Inner Mongolia Social Development Database ) (14)
大数据平台概要设计说明书
大数据平台概要设计说 明书 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】
计算平台 概要设计说明书 作者：日期： 2013-01-28批准：日期： 审核：日期： （版权所有，翻版必究）
文件修改记录
目录
1.引言 1.1编写目的 大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。 互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是 10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。 信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
福建省生态环境大数据平台概要设计v0.2
福建省生态环境大数据平台 概要设计 1.整体设计思想 福建省生态环境大数据平台立足于福建省各种生态环境数据；通过多种渠道，采集与生态及环保有关的海量数据；采用当前最前沿的大数据技术（并行计算技术、人工智能技术），对数据等进行挖掘建模和机器学习建模，通过数据挖掘发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，充分挖掘这些数据的价值，从而形成能实际应用于民生的新生数据；作为专家及政府的决策依据，辅助政府精细化决策,辅助专家预测将来可能有出现的环保问题；并能解决现实中真实发生的环保问题；从而改善环境，提升居民生活环境的质量，和百姓生活的福祉。 平台建成后，将形成一个完整的基于大数据的生态环境数据智能化收集、智能化核算分析、智能化发布和智能化监管体系，这一平台体系可以把福建省生态环境状况，全面、直观地展现给政府部门和社会公众。同时环保部门可以重点关注核电站周边生态环境实况。通过可测量、可核查的生态环境数据，为福建省的生态环境现状评估、趋势预测、潜力分析、目标制定与跟踪，提供决策服务，进而实现对生
态环境重点污染源、生态环境动态变化进行有效监管，并为建设生态环境交易市场体系奠定基础。 从使用者的角度看，所有的平台数据集中到统一的逻辑平面上来；平台以省、市、县分级别多视角展示生态环境实时信息，以全息,动 态的地图形式全方位地展现给使用者。平台为各类使用者提供不同的观察视角；领导能查看实时汇总信息，核辐射区大气实况；环保工作能查看各类精细报表与指标，并能搜索工作中所需要的信息。展现方式有：电子大屏幕播放，WEB浏览, 手机APP访问等三种方式。 从数据处理的角度看，平台运行后将建成以生态环境数据为中心的开放式数据中心，广泛收集来自气象，农林，海洋,交通，能源, 车联网等第三方数据，同时也给第三方输出数据并分享成果数据；为后续深度学习积累数据样本，将来平台具备很强的自我学习能力。 2.用户使用场景 环保领导 大屏查看全局实时信息情况，核核辐射区大气实况,查看汇总报表，指挥环境突发事件处理。 环保科学家 使用多级分析报告，生成各类分析结果，导入环保知识库，搜索各类数据。
大数据技术概述
大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积存自动提高性能； 研究计算机如何样模拟或实现人类的学习行为，以猎取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识不。手工地选取特征是一件特不费劲、启发式（需要专业知识）的方法，假如数据被专门好的表达成了特征，通常线性模型就能达到中意的精度。 4.大数据分析的要紧思想方法
4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依靠于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发觉；大数据是指不用随机分析如此的捷径，而是采纳大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为制造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪慧！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了扫瞄的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。
4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。 5.数据化与数字化的区不 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推举机制 基于协同过滤的推举（这种机制是现今应用最为广泛的推举机制）——基于模型的推举（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推举方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推举是开放的，能够共用他人的经验，专门好的支持用户发觉潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依靠
大数据平台建设实施方案
大数据平台建设方案
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
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。
大数据平台概要设计说明书
！ 计算平台 概要设计说明书 作者：日期： 2013-01-28批准：日期： — 审核：日期： （版权所有，翻版必究）
文件修改记录
目录 \ 1.引言................................................... 编写目的................................................. 术语与缩略词............................................. 对象及范围............................................... 参考资料................................................. 2.系统总体设计........................................... 需求规定................................................. 数据导入............................................ : 数据运算............................................ 运算结果导出........................................ 系统监控............................................ 调度功能............................................ 自动化安装部署与维护................................ 运行环境................................................. 基本设计思路和处理流程................................... 系统结构................................................. ? 大数据运算系统架构图................................ hadoop体系各组件之间关系图......................... 计算平台系统功能图..................................
概要设计-大数据管税
沧州智慧城市建设办公室城市大数据中心建设项目 -大数据管税系统概要设计文档 V1.0 版本修订历史 1
目录 1 引言 (4) 1.1 文档概述 (4) 2 项目概述 (4) 2.1 项目背景 (4) 2.2 建设目标 (5) 3 概要设计 (5) 3.1 系统功能架构 (5) 3.2 系统技术架构 (7) 3.3 项目部署设计 (8) 3.3.1.1系统硬件环境 (8) 3.3.1.2系统软件环境 (8) 3.3.1.3系统部署说明 (8) 3.3.1.4数据库安装 (8) 3.4 性能设计 (10) 3.4.1.1性能需求 (10) 3.4.1.2事件的处理顺序 (10) 3.4.1.3响应时间 (10) 3.4.1.4阻塞原因 (11) 3.4.1.5系统性能策略 (11) 3.4.1.6资源需求 (11) 3.4.1.7资源管理 (12) 3.4.1.8资源调度 (12) 4 安全设计 (13) 4.1 数据安全 (13) 4.2 应用安全 (14) 4.3 物理安全 (16)
4.4 网络安全 (16) 4.5 平台安全 (17) 4.6 终端安全 (17) 4.7 管理安全 (18)
1引言 1.1文档概述 本概要设计说明书编写的目的是为设计系统提供技术理论以及框架设计支持。本说明书的预期读者为系统设计人员、软件开发人员、软件测试人员和项目评审人员。 2项目概述 2.1项目背景 2013 年，沧州市政府就已明确“智慧城市”发展方向和信息化需求，通过完善城市规划，为“智慧城市”的基础建设预留空间；协调各信息化主体关系，化解信息化推进过程的管理障碍；通过进一步加强“智慧城市”信息化基础建设，为智慧城市建设奠定了坚实的基础。 2015 年10 月，沧州市政府委托国内知名专家规划制定了《沧州市智慧城市建设顶层设计》，以国家智慧城市试点建设为契机，综合运用物联网、云计算、大数据等现代科学技术手段，发挥沧州市资源、港口、交通、特色文化及产业经济优势，通过3-5年努力，完善城乡基础设施，促进资源共享，实现基础设施智能化；建立完善的现代城市管理、产业融合发展体系，创新城市管理与发展，提升城市管理水平；以人为本，提升公共服务水平，促进社会事业进步与发展，城乡人民物质文化生活水平显著提高；遵循“优一强二增三”的产业发展思路，做强支柱产业，培育发展战略性新兴产业和现代服务业，促进产业结构调整，提升提高经济发展水平；形成智慧城市运营和服务体系，保障城市人口、经济、资源、环境和社会全面协调可持续发展。 2017 年9 月，沧州市委、市政府成立了沧州市统筹推进信息化建设领导小组，统筹推进全市信息化建设工作，促进数据资源整合、共享、开放，提高社会治理能力和公共服务水平，同时推进我市实体经济数字化、网格化、智能化，
专利数据库和规模以上企业数据库匹配说明 20190619
浙江大学管理学院团队匹配《中国专利摘要数据库1985-2007》和《中国规模以上工业企业数据库1998-2007》 的方法和步骤 1.计算机匹配方法和步骤 1.1开发环境 硬件环境：win8系统 I3处理器，4G内存 使用工具和开发语言： 1）MySQL数据库（版本5.1） 2）Coreseek（版本4.1）：开源中文全文检索/搜索软件，基于Sphinx研发并独立发布 3）Java开发语言 1.2处理流程 1.2.1初始化 将applicant文件夹中的数据去掉括号、提取关键字整理到一张表中。 图1. 初始化流程图
说明：去掉的非关键字符包括“公司、有限、责任、股份、集团、总厂、厂、研究院、研究所、研究中心”。 1.2.2匹配 将公司关键字和applicant表中的关键字用sphinx进行匹配 图2. 匹配流程 1.3匹配原理说明 Sphinx匹配一条字符时，先将字符进行分词，例如“永嘉工业有限公司”，会分成“永嘉”、“工业”、“有限公司”这三个词，然后到全文数据库applicant 表中去找与它最相似的词条，生成权值，并排序返回给用户。 在写的针对公司匹配的程序中，通过统计得出，权值和分词的个数N有关，如果完全匹配的话，权值为weigh = N*（（N-1）*100+1）*100（严谨的分词权重计算函数说明见下文引用的sphinx机制说明）。将一个公司名字匹配时，将匹配得到的第一条最相似的值得权重currentWeigh归一化，得到-1到1之间的一个值， similarity = (currentWeigh - weigh)/weigh，则可以认为similarity 是该公司名字能够在词库中所能找到的最相似的词的相似度了。
大数据平台架构设计说明书
大数据平台 总体架构规格说明书 V1.0版
●目录 ●目录 (2) I.简介 (4) 1.目的 (4) 2.词汇表 (4) 3.引用 (4) II.整体介绍 (5) 1.系统环境 (5) 2.软件介绍 (5) 3.用途 (6) 4.简介 (6) 5.核心技术 (7) ●大规模并行处理MPP (7) ●行列混合存储 (8) ●数据库内压缩 (8) ●内存计算 (9) 6.M ASTER N ODE (9) 7.D ATA N ODE (9) III.MASTER NODE (10) 1.简介 (10) 2.C ONTROL 模块 (10) 3.SQL模块 (10) 4.A CTIVE-P ASSIVE SOLUTION (16) IV.DATA NODE (19) 1.简介 (19) 2.重要模块 (19)
3.数据存储 (20) 4.数据导入 (21) V.分布式机制 (23) 1.概括 (23) 2.数据备份和同步 (24) 3.时间同步机制 (27) 4.分布式LEASE机制查询过程备忘 (27) VI.内存管理机制 (29) VII.V3.0版的初步设计思路 (30)
I.简介 1.目的 本文详细描述了DreamData数据库系统。介绍了系统的目标、功能、系统接口、系统行为、系统约束以及系统如何响应。本文面向系统参与者以及系统开发人员。 2.词汇表 3.引用
II.整体介绍 1.系统环境 图 1 –系统环境 2.软件介绍 DreamData是在从分布式数据库的基础上发展而来，同时加入一些NoSQL的基因的新一代大数据实时分析分布式数据库，并且支持内存计算。 DreamData最大的特色就是大而快，它能极快地导入和处理海量的数据，并在这个基础上能极快地进行用户所需数据统计和分析。相对传统数据库Oracle而言，DreamData的单机性能要高出50倍以上，并且随着节点数量的增加，整体性能会同步提升。
中国工业经济统计数据来源、选择及处理
中国工业经济统计数据来源、选择及处理 一、引言 但是，在实证研究中，数据起始时间的确定并未引起足够重视。在已有的研究中，不同的学者根据自己的研究需要，采用不同的基年。如黄勇峰等（2002）和张军（2003）把1978年作为基年，①郑玉歆和罗斯基（1993）把1979年作为基年，陈勇、李小平（2006）把1980年作为基年，②刘建国、李国平、张军涛、孙铁山（2012）把1990年作为基年，张军等（2004）、吴延兵（2008）把1993年作为资本存量折算的基年，③薛钢、陈思霞、蔡璐（2015）把2005年作为基年。④ 在对工业基础数据进行全要素生产率分析时，对基础数据的来源及处理也缺乏足够的认识。刘建国、李国平、张军涛、孙铁山（2012）运用malmquist指数模型测度了1990-2009年中国省域的经济效率和全要素生产率，并对其影响因素进行了分析；梅国平、甘敬义、朱清贞（2014）测度了我国29个省级地区2001-2011年全要素生产率的变动及其区域非均衡性；薛钢、陈思霞、蔡璐（2015）基于 2005-2012年的省级面板数据，利用dea-malmquist非参数分析方法，研究了城镇化对全要素生产率的增长效应以及公共支出政策的作用机制。但是，以上学者在基础数据处理中或许是忽视，或许是由于篇幅的原因，并未对工业统计数据的来源、统计口径调整等数据处理问题做出详细说明。⑤ 综合来讲，目前从工业经济统计数据的选择和使用来看，存在的主要问题是：（1）工业经济实证研究数据时间起点选择的一定程度的随意性。（2）忽视了工业经济统计数据标准和口径调整变化对数据的影响和相关处理。 文章创新性贡献工作主要体现在如下三个方面：第一，对中国工业数据的来源数据库按照时间发展阶段，进行了科学、合理的划分，并给出了理论依据。第二，提供了工业基础数据实证研究时间起点确定的方法及其理论依据。第三，系统地对工业数据及来源数据库进行了分析。 全文结构安排如下：第二部分主要分析我国工业经济统计数据库，第三部分，对不同的工业经济统计数据来源，借鉴企业生命周期理论，首次提出了我国工业经济统计数据库的三阶段划分，并给出了理论依据。第四部分从全要素增长率的维度，按照实证建模的视角，分析了工业经济增长中最核心的产出和投入要素。第五部分是研究结论与建议。 二、中国工业企业的主要统计经济数据库来源 目前，对于工业经济增长的理论和实证研究中，主要采用国家统计局数据库、研究机构和公司数据库。本质上，国家统计局和国家部办委及研究机构和公司数据库，在工业经济原始数据上是完全一致的。 综合统计数据库和专题统计数据库。综合统计数据库主要有：中国统计局工业统计数据库；中经网、国研网工业经济统计数据库；其他综合统计数据库。专题数据库是同综合数据主要有：人口调研数据库；其他专题统计数据库。 三、工业经济统计数据库的分类及理论依据 根据我国工业数据库与我国宏观实体经济发展的匹配状况、数据库的稳定程度、数据库的完整状况和与现代国际数据的接轨程度，借鉴企业生命周期理论，把我国改革开放（1978年）以后中国工业数据库分数据库的初创期、成长期和成熟期三个发展阶段。 第一个阶段：社会主义市场经济工业统计数据库的初创期（1980-1997年） 中国社会主义市场经济建立的过程。1978年十一届中全会的召开，拉开了以经济建设为中心的序幕（吴敬琏，2015）。因此，具有实质市场意义的数据测度才有可能建立。中国工业城市改革一直到1984年才开始⑥（陈康、谢千里、辛格，1992）。1992年以前，我国采用的苏联及东欧等社会主义国家采用的物质平衡核算体系（mps），1993年新的国民经济体系核算建立，建立了国民经济核算体系（sna），gdp就成为新体系中的核心指标。总体而言，1993
中国知网及知网数据平台介绍材料
关于中国知网及知网数据服务平台介绍 中国知网，是国家知识基础设施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由清华大学、清华同方发起，采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的"CNKI数字图书馆"，是全球领先的数字出版平台，为全社会知识资源高效共享和增值利用提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习平台，全国高校及科研究院所普遍使用的一个技术领先、服务完善的成熟的数据库。 中国知网工程的具体目标：一是大规模集成整合知识信息资源，整体提高资源的综合和增值利用价值；二是建设知识资源互联网传播扩散与增值服务平台，提供资源共享、数字化学习、知识创新信息化条件；三是建设知识资源的深度开发利用平台，提供知识管理与知识服务的信息化手段；四是为知识资源生产出版部门创造互联网出版发行的市场环境与商业机制，促进产业的现代化建设与跨越式发展。 通过与期刊界、出版界及各内容提供商达成合作，中国知网已经发展成为集期刊杂志、博士论文、硕士论文、会议论文、报纸、工具书、年鉴、专利、标准、国学、海外文献资源为一体的、具体国际领先水平的网络出版平台。中心网站的日更新文献量达5万篇以上。 自2006年起，集团公司开通了中国知网的期刊数据库的部分期刊，并依托研究院信息中心网站平台，为公司各类专业技术人员搭建了一个学习和技术资料查询的工作平台。 目前随着公司的发展壮大，对信息的需求量以及数据库种类也随之增加，数据库的使用及操作管理的工作量也不断增加，需进一步优化和整合资源平台，逐渐发展建设企业的研发型信息化服务平台，以便于对海量信息和知识数据进行管理，同时为研发设计的信息化打下基础，将知识更新及查询由原始的
基于海量平台大数据挖掘系统项目概要设计
芸享库系统项目 概要设计 编制：审核： 2016年8月15日
目录 1. 概述 (1) 1.1. 编写目的 (1) 1.2. 术语与定义 (1) 2. 标准和规范 (2) 3. 系统总体框架 (2) 3.1. 项目概览 (2) 3.2. 总体设计原则 (3) 3.3. 总体技术路线 (4) 3.1. 架构遵从 (4) 4. 业务描述 (7) 4.1. 业务目标 (7) 4.2. 业务功能 (8) 5. 系统功能规格 (16) 5.1. 在线计算..................................................... 错误！未定义书签。 5.2. 异动监测..................................................... 错误！未定义书签。 6. 系统集成视图 ...................................................... 错误！未定义书签。 6.1. 总体集成..................................................... 错误！未定义书签。 6.2. 集成场景..................................................... 错误！未定义书签。 6.3. 集成设计..................................................... 错误！未定义书签。 7. 系统物理部署视图 (18) 7.1. 部署拓扑 (18) 7.2. 容量规划 (18) 7.3. 硬件环境设计 (19) 7.4. 软件环境设计 (20) 8. 灾备环境设计 (20) 9. 系统安全视图 (21)