大数据分析：智能交通发展的引擎
大数据分析：智能交通发展的引擎
大数据分析：智能交通发展的引擎
0前言
近年来，各国都在关注“大数据”，力图通过扩大其在国内的应用范围，进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等，旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上，工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据，我认为它有四个维度：量大，种类
多，发展速度快，最后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子” [1]
。
随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构
建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2]
。
1大数据概念
Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中，大数据是一个数据集的集合，这个集合是如此大而复杂，以至于它很难通过现有数据库管理工具
来进行处理
[3]
从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三，价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容
性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大[4]
。
2 大数据技术与智能交通
2.1大数据：改变传统交通管理的路径
社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。用大数据技术可促进交通管理模式的变革。大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面：第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化，而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的
信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题[2]
。
第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门，呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个，每个部门都有自己的信息化系统，但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中，与邻近业务系统缺乏共通联动。
这种分散造成交通管理的碎片化，如交通信息分散、信息内容单一等问题。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC 卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况
[5]。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源[4]。传统的交通管理主要依靠人工的方式进行规划和管理，难以实现交通的动态化管理。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。
第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。用传统的思维来改善交通拥堵，一般是加大基础设施投入，即加宽道路、增加道路里程来提高交通通行能力，但这种做法又不仅会受到土地资源的限制，而且规划的方案是否能满足远景需要也有待商榷。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。
2.2大数据在智能交通应用上的优势
(1)提高交通运行效率
大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。例如，根据美国洛杉矶研究所的研究，通过组织优化公交车辆和线路安排，在车辆运营效率增加的情况下，减少46％的车辆运输就可以提供相同或更好的运输服务。伦敦市利用大数据来减少交通拥堵时间，提高运转效率。当车辆即将进入拥堵地段，传感器可告知驾驶员最佳解决方案，这大大减少了行车的经济成本。大数据的实时性，使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时，即可被智能化利用，使交通运行的更加合理。大数据技术具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，随时针对交通的动态性给予实时监控。因此，在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时，大数据亦可帮助用户预先了解。例如，在驾驶者出发前，大数据管理系统会依据前方路线中导致交通拥堵的天气因素，判断避开拥堵的备用路线，并通过智能手机告知驾驶者[2] [6]。
(2)提高交通安全水平
主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况，而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面，驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态，行为、身体与精神状态是否正常。同时，联合路边探测器检查车辆运行轨迹，大数据技术快速整合各个传感器数据，构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性，从而可以有效降低交通事故的可能性。在应急救援方面，大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型，为应急决策指挥提供辅助，提高应急救援能力，减少人员伤亡和财产损失[7]。
(3)提供环境监测方式
大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。通过建立区域交通排放的监测及预测模型，共享交通运行与环境数据，建立交通运行与环境数据共享试验系统，大数据技术可有效分析交通对环境的影响。同时，分析历史数据，大数据技术能提供降低
公司五年发展规划
公司五年发展规划 2012—2016年进展规划 XXXX公司自2001年转投LED行业以来，通过近十年的进展，现已初步形成了从功率型芯片制造到终端应用产品开发环节的LED产业链全覆盖，并凭借着先进的生产技术，成功跻身国产芯片生产商前十行列。2009年，XXXX在市委、市政府的深切关怀下，实施产业转型升级，在产业规模、技术水平、人才实力、治理体系以及品牌建设方面均取得了实质性进步，综合实力明显增强，为接下来的做大做强奠定了坚实的基础。 随着产业和企业的逐步进展，XXXX通过认真调研和精心谋划，做出了通过实施外延片产业化项目，进一步完善产业链，做大产业规模；通过扩大市场，引入战略性股东，实施企业改制，做大企业格局的进展规划。新近刚出台的《政府工作报告》中指出：“大力推进产业高级化，构筑高水平崛起的产业支撑，加快培养壮大LED产业在内的战略性新兴产业，着力引进大、高、精、尖项目，培养骨干企业，扩张产业规模，力争在新兴产业的重点领域、关键环节领先突破”。围绕《政府工作报告》的精神，XXX X更加明确大产业、大格局的进展目标，期望以五年进展规划为中心，扎扎实实做产业，连续稳固促增长，为XXXX的崛起奉献力量。 XXXX2012—2016年总体进展目标 从2012年开始，通过五年努力，最终形成以“XX为先，XX为本，X X为源”的大产业进展格局，提升产能和产品质量；形成以重点项目为载体、以“后端组装工厂”为扩张基地的市场布局辐射全国，实现企业进展大格局；同时，通过成功的资本运营，完成企业改制，优化治理体系，扩大产能和产品种类，促进公司资产规模低成本快速扩张，争取到2016年实现年产值达XXX亿元人民币。 进展规划的差不多原则 XX为先，XX为本，XX为源，做大产业格局。
必知的大数据处理框架技术
这5种必知的大数据处理框架技术，你的项目应该使用哪种？ 本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。 作者：佚名来源：大数据杂谈|2016-11-30 13:37 收藏 分享 本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。 下文将介绍这些框架： 仅批处理框架： Apache Hadoop 仅流处理框架： Apache Storm
Apache Samza 混合框架： Apache Spark Apache Flink 大数据处理框架是什么? 处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。 虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂，但从广义层面来看它们的目标是非常一致的：通过对数据执行操作提高理解能力，揭示出数据蕴含的模式，并针对复杂互动获得见解。 为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图，按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。 在深入介绍不同实现的指标和结论之前，首先需要对不同处理类型的概念进行一个简单的介绍。 批处理系统 批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。
大数据交通意义和发展趋势
大数据的意义和发展趋势 一：大数据之于智能交通意义重大 智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助
大数据分析过程遇到的13个问题
大数据分析遇到的13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大 起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数据还是很大改怎么办呢？这些问题在这篇文章中都能找到答案，下面各个击破。 2、要做数据分析，首先要有数据 这个标题感觉有点废话，不过要做饭需要食材一样。有些数据时业务积累的，像交易订单的数据，每一笔交易都会有一笔订单，之后再对订单数据作分析。但是有些场景下，数据没法考业务积累，需要依赖于外部，这个时候外部如果有现成的数据最好了，直接join过来，但是有时候是需要自己获取的，例如搞个爬虫爬取网页的数据，有时候单台机器搞爬虫可能还爬不完，这个时候可能就开始考虑单机多线程爬取或者分布式多线程爬取数据，中间涉及到一个步骤，就是在线的业务数据，需要每天晚上导入到离线的系统中，之后才可以进行分析。3、有了数据，咋分析呢？ 先将数据量小的情况下，可能一个复杂的SQL就可以搞出来，之后搞个web 服务器，页面请求的时候，执行这个SQL，然后展示数据，好了，一个最简单的数据分析，严格意义上讲是统计的分析。这种情况下，分析的数据源小，分析的脚本就是在线执行的SQL，分析的结果不用传输，结果的展示就在页面上， 整个流程一条龙。 4、数据量大了，无法在线分析了，咋办呢？ 这个时候，数据量已经大的无法用在线执行SQL的形式进行统计分析了。这个时候顺应时代的东西产生了（当然还有其他的，我就知道这个呵呵），数据离线数据工具hadoop出来了。这个时候，你的数据以文件的形式存在，可能各个属性是逗号分隔的，数据条数有十几个亿。这时候你可能需要构建一个hadoop
公司五年战略规划
XXXXXXX有限公司（以下简称“XXX”）五年战略发展规划 (2016年-2020年）
二零一六年3月 目录 第一章战略总则与分析 (3) 一、战略总则 （一）规划编制背景 （二）规划编制原则 （三）规划时限 二、战略分析 （一）近阶段中国外贸出口形势分析 （二）企业分析 第二章战略实施与控制 (4) 一、战略实施 （一）品牌战略 （二）外贸营销战略 （三）企业文化战略 （四）人力资源战略 二、战略控制 （一）事前控制
（二）事后控制 （三）随时控制 第一章、战略总则与分析 一、战略总则 企业发展战略规划是企业发展的灵魂与纲领，指引企业发展方向，明确企业的业务领域，指导企业资源配置，指明企业的发展策略以及发展措施。有利于建立企业和员工的共同愿景，使员工对组织产生归属感和奉献精神，从而更加全身心的投入工作；有利于履行社会责任，扩大就业，保护资源和环境，充分利用实现可持续发展。 （一）规划编制背景 于2016年3月21日在工商局正式注册成立。注册资金1000万元整，主要经营五金机械，电子电气设备，船舶设备及配件等进出口业务。现结合自身实际和国内外市场经济形势，为了不断推进企业可持续发展，特拟此发展规划。 （二）规划编制原则 通过不断创新和完善，提升员工素质，增强员工和客户的满意度，在国内外树立良好的口碑和品牌价值，促进企业持续、稳定、快速、健康发展。 （三）规划时限 五年规划（2016——2020年） 二、战略分析 （一）近阶段中国外贸出口形势分析 全球经济复苏状况尚未明显改善，各个国家及地区的经济走势出现分化，美国就业数据持续向好，希腊债务危机的暂时缓解使欧洲经济步入缓慢的复苏阶段，而新兴经济体此
大数据分析：智能交通发展的引擎
大数据分析：智能交通发展的引擎 0前言 近年来，各国都在关注“大数据”，力图通过扩大其在国内的应用范围，进一步释放数据所蕴 含的潜在价值。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从 海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据 应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数 据与商业智能等，旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上，工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据，我认为它有四个维度：量大， 种类多，发展速度快，最后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子”[1]。 随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市 亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构 建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2]。 1大数据概念 Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理 模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中， 大数据是一个数据集的集合，这个集合是如此大而复杂，以至于它很难通过现有数据库管理工具 来进行处理[3] 从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据特点有四个 层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三，价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间 断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是 和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传 感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs 等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大[4]。 2 大数据技术与智能交通 2.1大数据：改变传统交通管理的路径 社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的 均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。用大数据技 术可促进交通管理模式的变革。大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面：第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和 管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个 地方政府追求各自辖区利益的最大化，而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通 线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的 信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题[2]。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在 不同主管部门，呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个，每个部门都有自己的信息化系统，但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中，与邻近业务系统缺乏共通联动。这种分散造成交通管理的碎片化，如交通信息分散、信息内容单一等问题。大数据有助于建立综 合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构 建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如
国内智能交通行业解析
国内智能交通行业解析：物联网云计算让交通更智能 关键词：智能交通, 物联网, 云计算 7?21北京特大暴雨事故的阴霾还没有过去，暴雨引发的关于城市内涝问题的争议还在继续。城市基础设施薄弱、政府应急措施不到位等一系列问题一时引起了大家的诟病。我们不禁想问：如果只能交通系统广泛应用，面对暴雨的袭击我们会不会更加从容？智能交通系统简称ITS，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。ITS可以有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率，因而，日益受到各国的重视，是未来交通系统的发展方向。 ITS发展史 ITS发展史可追溯到上世纪六七十年代。20世纪60年代后期，美国运输部和通用汽车公司研发电子路线诱导系统，利用道路和车载电子装置进行路、车之间的交通情报交流，提供高速公路网路线指南，尝试构筑路、车之间情报通讯系统。但5年的研发和小规模试验后，便处于了停止状态。1973年至1979年，日本通产省进行路、车双向通讯汽车综合控制系统研发。欧洲原西德1976年进行高速公路网诱导系统研发计划，但在此期间因实用化技术难于实现及通讯基础设施费用过于庞大等原因，均未能实现实用化和市场化。 20世纪80年代的信息技术革命，不仅带来了技术进步，还对交通发展传统理念产生了冲击。ITS（起初为“IVHS”-智能车辆道路系统）概念正式提出。由此开始，美、欧、日等发达国家都先后加大了ITS研发力度，并根据自己的实际情况确定了研发重点和计划，形成较为完整的技术研发体系。在此阶段，各国通过立法或其他形式，逐渐明确了发展ITS 战略规划、发展目标、具体推进模式及投融资渠道等。
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
公司5年发展规划
大连日牵电气科技有限公司五年发展规划 第一章概述 第一节编制的依据及目的 年） 历8 二、存在的问题 虽然日牵电气在激烈的竞争中取得了一定的成绩，但是从企业物流装备大方向发展，还存在一定的问题和不足。 在公司的组织结构方面，日牵电气组织结构还有待进一步完善，充实专业型人才；在企业的业务流程组织方面，监查及执行效率不高有待进行
有效的整顿；在综合设计能力方面，也比较缺失，有待于学习提高及整合资源。 第二章总体要求 第一节工作方针 与争取各种可能的机会，以求自身的更快发展；积累了一定实力后，就需考虑自身业务定位，集中力量进行重点项目特色创新。第一个五年规划战略应以市场为导向，以经济效益为中心，完成标准化统一管理模式，实现资源高度整合，建立完善的管理平台，使运营体系分配更趋合理，操作流程更加优化，进一步规范内部管理。最大限度的发展风险较小、资金回笼
较快或相对稳定市场较成熟的项目。实现资本积累周期运转，同时培养2-3个重点项目，强化管理，努力提高工作效率，降低经营成本。实现2019年终产值目标最大化。 第四节发展目标 一、总体目标 搞 2016年产值要力争实现4000万元。 （三）2017年 开拓公司向立体化纵深发展，开阔发展视野，开拓业务范围，开拓市场领域，从多种渠道学习、引进、整合企业发展中所需的人才、资金、政策等各种发展资源并合理利用与生产经营当中。2015年实现产值6000万元。
（四）2018年 以深化经营型、服务型为发展目标，从经营管理、生产服务、思想观念、文化知识、技能素质等方面实现现代化，逐步提升企业核心竞争力，成为具有较强盈利能力，发展创新能力的自动化物流装备系统供应商。2018年实现产值8000万元。 开展。组织开展各种安全知识的培训工作，提高大家的安全意识。加强各环节工作安全管控，从人身安全、财产安全、货物安全、资金安全等各方面着手，不断深化安全意识。 （二）、坚持安全标准化建设，保持部门每年安全无事故，确保部门各项服务工作安全完成。加强安全管理归口员工以及外包人员工作方法的
大数据平台技术框架选型
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区 特性：是否支持所有需要的特性Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分你想要集成的所有接口、技术、产品请注意过多的特性可能会大大增加
大数据在智能交通中的应用
大数据在智能交通中的应用 第1章绪论 1.1 论文的研究背景 随着我国经济的高速发展，百姓生活的步伐逐渐加速，人们生活水平的日益提高，交通拥堵现象及交通事故问题将愈加严峻。同时道路基础设施资源有限，而汽车的需求量却将随经济的发展继续增加，因此两者之间的矛盾将愈加尖锐，交通问题就愈加严重。而交通拥堵和交通事故将导致人员的伤亡，浪费人们大量的出行时间，致使车辆行驶速度降低，尾气排放加大，光污染、环境污染加剧，城市空气质量降低，不仅浪费了石油资源和人类的出行的等待时间，给人们的日常生活带来了不便，还降低了经济的增长速度；与此同时，还给人类带来了生离死别的伤害，危及了人类的健康，因而交通问题严重降低了人类的幸福指数。因此面对如此严峻的社会问题，急需我们及时去解决。因而各国相继对智能交通系统进行开发以便逐渐解决交通问题，并且建设力度逐渐加大。我国的智能交通相对于西方发达国家虽然发展较晚，近几年的发展也比较迅速，取得了些许相应的技术突破。然而还有很多危及人类幸福感的交通问题未曾解决，和发达国家之间现在依旧还有较大差距，形不很乐观。 交通是国民经济发展中发挥着关键性作用的产业，便捷的交通方式成为了国民经济快速发展的基础性条件。道路交通因其可以实现门到门直达交通、交通边际成本低、速度快等优越特点在城市间和城区间被广泛采用于交通客运和物流运输中，成为我国交通的主要方式之一。加快对交通基础设施的建设，将通信技术、计算机技术、电子通讯技术、大数据技术等先进技术广泛应用于交通系统中，提升道路基础设施建设水平，提高道路资源利用效率，降低交通危害对加快交通发展具有重要的意义。这是道路交通系统急需解决的重要问题。当前国际智能智能交通的发展方向中主要将物联网、云计算、大数据技术等广泛应用于智能交通热点领域的车路协同系统、车联网、公众出行便捷服务中，随着对先进技术研究的不断深入，可逐渐将大数据应用于智能交通中，通过大数据技术对大数据的加工、处理、分析研判，从而获取有价值的交通数据信息，通过将这些有价值的交通大数据信息应用到智能交通中从而满足各类交通主体对交通信息的需要，提高对交通基础设施资源的使用效率，减少环境污染及能源消耗，减轻甚至是解决交通危
2020年中国智能交通行业相关政策汇总及解读分析 车路协同将率先落地
2020年中国智能交通行业相关政策汇总及解读分析车路协 同将率先落地 中国智能交通行业相关政策汇总及解读 2019年7月，交通部颁布《数字交通发展规划纲要》;2019年9月，中共中央和国务院颁布《交通强国建设纲要》;2019年12月，交通部颁布《推进综合交通运输大数据发展行动纲要(2020—2025年)》;2020年3月，中共中央提出发展“新基建”。 ——政策汇总 ——政策解读之《推进综合交通运输大数据发展行动纲要(2020—2025年)》 近年来，交通运输大数据取得了长足发展，但还存在着数据资源基础不够扎
实、数据共享开放需深入推进、大数据应用不够广泛、数据安全存在挑战、管理体系尚需健全等问题，亟待进一步深入推进解决。 2019年9月，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》，提出要“推进数据资源赋能交通发展”、“构建综合交通大数据中心体系”，明确了新时期综合交通运输大数据发展要求，大数据成为实现综合交通运输体系互联互通的重要载体，也成为提升我国交通运输行业治理能力和服务水平的重要抓手。 随后在2019年12月，交通运输部颁布《推进综合交通运输大数据发展行动纲要(2020—2025年)》，将交通运输大数据的发展细分到五大行动、21项具体任务上。 综合交通大数据新的发展特征，即“统筹推进、加强采集、充分汇聚、综合应用”这“四个重点”。
——政策解读之《交通强国建设纲要》 2019年9月，中共中央和国务院印发《交通强国建设纲要》，计划到2035年，基本建成交通强国。现代化综合交通体系基本形成，人民满意度明显提高，支撑国家现代化建设能力显著增强; 拥有发达的快速网、完善的干线网、广泛的基础网，城乡区域交通协调发展达到新高度; 基本形成“全国123出行交通圈”(都市区1小时通勤、城市群2小时通达、全国主要城市3小时覆盖)和“全球123快货物流圈”(国内1天送达、周边国家2天送达、全球主要城市3天送达)，旅客联程运输便捷顺畅，货物多式联运高效经济; 智能、平安、绿色、共享交通发展水平明显提高，城市交通拥堵基本缓解，无障碍出行服务体系基本完善; 交通科技创新体系基本建成，交通关键装备先进安全，人才队伍精良，市场环境优良;基本实现交通治理体系和治理能力现代化; 交通国际竞争力和影响力显著提升。 到本世纪中叶，全面建成人民满意、保障有力、世界前列的交通强国。基础设施规模质量、技术装备、科技创新能力、智能化与绿色化水平位居世界前列，交通安全水平、治理能力、文明程度、国际竞争力及影响力达到国际先进水平，全面服务和保障社会主义现代化强国建设，人民享有美好交通服务。
SPSS大数据分析报告地主要步骤
SPSS数据分析的主要步骤 利用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤，但涉及的方面会相对较少。主要集中在以下几个阶段。 1．SPSS数据的准备阶段 在该阶段应按照SPSS的要求，利用SPSS提供的功能准备SPSS数据文件。其中包括在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构、录入和修改SPSS 数据等。 2．SPSS数据的加工整理阶段 该阶段主要对数据编辑窗口中的数据进行必要的预处理。 3．SPSS数据的分析阶段 选择正确的统计分析方法对数据编辑窗口中的数据进行分析建模是该阶段的核心任务。由于SPSS能够自动完成建模过程中的数学计算并能自动给出计算结果，因而有效屏蔽了许多对一般应用者来说非常晦涩的数学公式，分析人员无需记忆数学公式，这无疑给统计分析方法和SPSS 的广泛应用铺平了道路。 4．SPSS分析结果的阅读和解释 该阶段的主要任务是读懂SPSS输出编辑窗口中的分析结果，明确其统计含义，并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。
数据分析必须掌握的分析术语 1、增长： 增长就是指连续发生的经济事实的变动，其意义就是考查对象数量的增多或减少。 2、百分点： 百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。 3、倍数与番数： 倍数：两个数字做商，得到两个数间的倍数。 番数：翻几番，就是变成2的几次方倍。 4、指数： 指数是指将被比较数视为100，比较数相当于被比较数的多少得到的数。 5、比重： 比重是指总体中某部分占总体的百分比 6、拉动。。。增长。。。： 即总体中某部分的增加值造成的总体增长的百分比。
例子：某业务增量除以上年度的整体基数=某业务增量贡献度乘以整体业务的增长率。例如：去年收入为23（其中增值业务3），今年收入为34（其中增值业务5），则增值业务拉动收入增长计算公式就为：（5-2）/23=（5-2）/（34-23）×（34-23）/23，解释3/（34-23）为数据业务增量的贡献，后面的（34-23）/23为增长率。 7、年均增长率： 即某变量平均每年的增长幅度。 8、平均数： 平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。 公式为：总数量和÷总份数=平均数。 9、同比与环比 同比：同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如，本期2月比去年2月，本期6月比去年6月等。 环比：环比发展速度是报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。如计算一年内各月与前一个月对比，即2月比1月，3月比2月，4月比3月……12月比11月，说明逐月的发展程度。
五年发展战略规划书范文
f分享中 XX 五年发展战略规划书（规划时限：2010年-2014年） 编订时间：2010年月
实施时间：2010年月 目录 一、规划总则 （一）规则编制背景 （二）规则指导思想及原则 （三）规划时限 二、公司概况 三、企业战略环境分析 （一）企业经营环境分析 （二）现有竞争对手的分析 （三）客户力量的分析 （四）供应商力量的分析 （五）企业现状分析 四、企业总体战略规划 （一）企业五年发展总目标 （二）阶段发展目标 五、战略实施 22
（一）人力资源战略 （二）经营管理战略 （三）品牌营销战略 （四）财务管理战略 六、战略控制 （一）事前控制 （二）事后控制 （三）随时控制 XX 2010－2014年发展战略规划 【摘要】：企业发展战略规划是企业发展的灵魂与纲领，指引企业发展方向，明确企业的业务领域，指导企业资源配置，指明企业的发展策略以及发展措施。制订企业发展战略规划有利于建立企业和员工的共同愿景，使员工对组织产生归属感和奉献精神，从而更加全身心的投入工作。 现结合行业及公司当前发展趋势，制定某某公司2010—2015年五年发展战略规划。 【关键词】：XX公司五年发展战略规划 一、规划总则 （一）规则编制背景
XX（下简称“XX公司”）创立于XX年XX月，成立到现在短短几年时间的市场竞争洗礼，已迅速发展成为地区较具规模的钒钛铁精矿、钛精矿生产企业之一，业务围涉及原矿开采、深加工、货物运输等各个方面。 经过X年的经营，公司管理已相对稳定，并逐步进入发展期，为实现公司的可持续发展，增强企业凝聚力，通过企业五年发展战略规划的设立，为企业和员工树立共同发展目标和愿景，指引企业和员工朝着共同的方向和目标迈进。 （二）规则指导思想及原则 以《XX企业发展宪章》为指导思想，以《某某文化精粹》为指导原则，坚持以市场为导向，积极拓展目标区域市场，稳定和扩大市场占有率，形成整车销售、维修服务、配件供应、信息反馈“四位一体”的经营格局；通过不断创新和完善，提升员工素质，增强员工和客户的满意度，在业树立良好的口碑和品牌价值，促进企业持续、稳定、快速、健康发展。 （三）规划时限 2010—2015年五年发展规划 二、公司概况 某某公司成立于200X年X月，注册资金X万元，主要经营XXXX。公司坚持“诚信、高效、创新、共赢”的经营理念，管理上坚持以市场为导向，采用现代企业管理制度，集售前、售中、售后服务于一身的营销服务模式，配备具有高素质、经验丰富的专业技术人才，在地区和消费者心中树立了良好的品牌形象。 公司以管理科学、布局合理、功能完善、形象统一为目标，全面贯彻“客 44
大数据处理常用技术有哪些
大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
大数据时代智能交通的数据技术
大数据时代智能交通的数据技术 大数据的来临对我们的日常生活产生了巨大影响，人们生活的方方面面都受到了大数据发展所带来的便利。随着经济水平的发展，我国汽车保有量正经历着飞速发展，人民的日常出行也不满足私家车出行，公交车、BRT、出租以及地铁都为人们出行提供了多样的选择性。在大数据的时代背景下，通过数据采集和分析，对当下城市交通系统进行合理改善，能够解决现有城市普遍存在的城市化所带来的问题。 标签：大数据时代数据技术城市交通 引言 随着经济水平的不断发展，人民生活水平的日益提高，人均拥有汽车的系数不断增高，汽车保有量急剧增加。在城市化的发展进程中，汽车的剧增超过了原有的交通承载力，城市道路超负荷运行，导致城市交通问题日益严峻。利用大数据带来的分析解决方法对城市交通进行改善，是本文主要围绕进行阐述的内容。 一、大数据的发展现状 在大数据的应用发展中，我国的大数据观念和产业均起步较晚。但在对情景分析中，我国的大数据产业在通信、金融领域市场突破百亿元大关。在高增长率的发展下，未来三年将突破150亿元。在社会各界对大数据的关注和推动发展下，大数据应用已经应用于各行各业，包括交通、医疗、生物技术、零售业、农业生产及个人服务等行业领域，在其中也发展出大数据的有关新服务和新技术。 根据我国对大数据产业发展规划，我国将着力打造大数据成为国民经济支柱产业，在各行业和社会服务中广泛推广应用，推动大数据产业在我国快速发展，健全有关大数据产业的体系，推动地方政府进行对大数据产业的法律法规制定和政策引导，主动引入大数据产业的企业进行行业引导。对有资质进行大数据产业创新发展的公司进行政策扶持，提高和带动地区大数据产业的发展，使大数据行业达到较高水平。 二、大数据的应用特点 1.大数据的含义 大数据就是巨量数据集合的意思，由于全世界范围大数据发展都处于开始阶段，目前大数据的涵盖范围广泛，还没有统一的定义。在2011年，由全球著名的公司在研究后提出大数据的概念，意为信息时代海量数据集合。在短短的几年中，大数据已经广泛存在应用在各个行业中，并成为行业发展不可或缺的重要组成部分，在大数据的应用中，人们能够在当中挖掘发现海量的相关数据进行分析研究，从而掌握行业的发展重点。伴随着互联网信息技术的不断发展，大数据作
智能交通行业现状及发展趋势分析
报告编号：1597871
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/773900869.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 报告名称： 报告编号：1597871←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥8100 元可开具增值税专用发票 网上阅读：ongHangYeXianZhuangYuFaZhanQianJing.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 中国智能交通系统已从探索进入到实际开发和应用阶段，且保持着高速的发展态势。2012年中国城市智能交通市场规模保持了高速增长态势，包含智能公交、电子警察、交通信号控制、卡口、交通视频监控、出租车信息服务管理、城市客运枢纽信息化、G PS与警用系统、交通信息采集与发布和交通指挥类平台等10个细分行业的项目数量达到4527项；市场规模达到163.3亿元，同比增长21.68%。2013年，我国城市智能交通市场规模为192.9亿元，同比增长20.6%。预计，2014年城市智能交通市场规模将达到230.98亿元，到2018年市场规模将达488.21亿元左右。各地政府高度重视智能交通建设，市场持续增长，从目前智能交通行业整体发展来看，预计到2015年，我国智能交通领域规模将达到1500亿元左右，智能交通市场正在不断扩容，为各类相关智能交通软硬件提供商带来了巨大的发展商机。 从发展趋势来看，物联网和智能交通的结合将是必然的选择，物联网、云计算等现代信息技术处理能力将成为未来智能交通发展的核心技术。从行业的投资机会来看，由于智能交通项目往往地域性较强，因此在投资时可关注区域内领先的企业以及拥有有效核心技术的企业。其中，从长期发展趋势来看，一线城市的智能交通市场竞争相对更加激烈，而未来二三线城市的智能交通也将获得更快的发展。同时，从风险投资机构的投资细分市场来看，预计智能交通前端的视频监控设备厂商、整体解决方案厂商以及城市智能交通运营商将获得更多的关注。 我国的智能交通系统具有广阔的发展前景，在未来几年，ITS主要应用于我国的城市交通和城际交通这两个领域。随着公路、铁路、城轨、水路、航空建设的进一步加快，智能交通行业的发展必将加快其步伐，预计未来几年仍将以超过25%的年增长率高速增长。目前在全国2300个县级以上城市中，近半数以上的城市不同程度地安装了现代化的交通管理技术系统，“十二五”期间，我国将在200个以上的大中型城市建立城市交
大数据分析平台的需求报告模板
大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程
2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能
4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器
进出口公司五年战略发展规划范例
DXC进出口公司五年战略发展规划 (2018年-2022年） 目录 第一章战略总则与分析 一、战略总则 （一）规划编制背景 （二）规划编制原则 （三）规划时限 二、战略分析 （一）近阶段中国外贸出口形势分析 （二）企业分析 第二章战略实施与控制 一、战略实施 （一）品牌战略 （二）外贸营销战略 （三）企业文化战略 （四）人力资源战略 二、战略控制 （一）事前控制 （二）事后控制 （三）随时控制 第一章、战略总则与分析
一、战略总则 企业发展战略规划是企业发展的灵魂与纲领，指引企业发展方向，明确企业的业务领域，指导企业资源配置，指明企业的发展策略以及发展措施。有利于建立企业和员工的共同愿景，使员工对组织产生归属感和奉献精神，从而更加全身心的投入工作；有利于履行社会责任，扩大就业，保护资源和环境，充分利用实现可持续发展。 （一）规划编制背景 于2016年3月21日在工商局正式注册成立。注册资金1000万元整，主要经营五金机械，电子电气设备，船舶设备及配件等进出口业务。现结合自身实际和国内外市场经济形势，为了不断推进企业可持续发展，特拟此发展规划。（二）规划编制原则 通过不断创新和完善，提升员工素质，增强员工和客户的满意度，在国内外树立良好的口碑和品牌价值，促进企业持续、稳定、快速、健康发展。（三）规划时限 五年规划（2018——2022年） 二、战略分析 （一）近阶段中国外贸出口形势分析 全球经济复苏状况尚未明显改善，各个国家及地区的经济走势出现分化，美国就业数据持续向好，希腊债务危机的暂时缓解使欧洲经济步入缓慢的复苏阶段，而新兴经济体此时正处在资本外流、货币贬值、股市动荡和经济下滑的痛苦阶段。与此同时，我国正处于“三期叠加”阶段，产业结构调整正在积极进行中，经济逐渐步入新常态。面对国际和国内等多种因素的影响，我国对外贸易也进入新常态。