MassHunter数据分析培训教材

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? 确保选定use current method 。 ? 确保不要选定Run ‘File Open ’actions from selected Method ? 如果文件夹中存在多 个数据需要同时分析, 可以按住 Shift 键 同时单击需要分析的 数据可同时打开多个 数据 ? 当窗口处于活动状态时,通过按F1 键可以获取有关任何窗口、 对话框或选项卡的帮助

5977MSD MassHunter 数据分析培训教材

培训目的

熟悉安捷伦MassHunter 工作站,了解其主要界面及相关功能; 能够正确使用该软件完成一次典型的定性分析并打印出定性报告; 能够正确使用该软件完成一次典型的定量分析并打出定量报告。

第一章 定性分析

打开软件之前先将数据采集软件光盘(G3336-60065_MassHunter Qualitative Anaylsis DA Software B.06.00 ) X:\DA TA\GCMS Pesticide\ 目录下的所有文件夹拷贝到D :\MassHunter\Data\目录下。此文件夹将包含我们练习所要使用的所有数据。

双击Qualitative Analysis B.06.00图标,打开MassHunter 定性分析软件。

系统将显示“Open Data File ”对话框,转到文件夹D:\MassHunter\Data \GCMS Pesticide 打开一个全扫描的文件Pest - 200 - scan.D 。

首先,我们要确认一下“用户界面配置”是否正确(一般在首次安装时操作)。

1.在定性分析软件的菜单栏,选择“Configuration”——“User Interface Configuration”,并按照下图配置用户界面。按“OK”键确定。

2.MassHunter软件支持个性化窗口排列,并且可以保存以及调用。

在定性分析软件的菜单栏,选择“Configuration”——“Window Layouts”——“Restore Default Layout”,即可恢复到默认的窗口排列方式。

接下来,我们先来熟悉一下MassHunter 定性分析软件的主要界面及各个功能区的使用方法。 以下为主要功能区简介,详细使用方法会陆续在后面的教程中讲到:

1.1数据浏览器窗口

这里会列出所调用的数据文件以及该数据之前定义好的结果或者方法文件所定义的结果。

MassHunter 软件支持数据分析结果保存。如果数据文件调用后做了相关修改,可保存修改的结果。当再次调用此文件时,即可调出上次保存的结果,无需再次执行分析操作。

● 可以选定/取消选定某个文

件或某张图的对话框,有选择的显示数据文件与相关谱图

● 对数据文件单击右键,可选

择关闭文件,保存修改结果或打印报告

● Sort by Data file/ Type 当调

用多个数据时,可以选择根据数据类型或者数据名排列顺序。

数据浏览器窗口:可以勾选前面的方框来显示需要的色谱或质谱图等信息

方法管理器窗口:列出了所有与方法参数相关项目

质谱图结果显示窗口

色谱图结果显示窗口

1.2方法管理器窗口

这里会显示你当前调用的方法名称,以及方法数据处理的各项参数。

选择“Chamstation”积分器。

1.3色谱图结果窗口

按住鼠标右键拉出一个矩形,可以放大选定谱图。点击色谱图窗口的工具栏图标

可恢复满量程显示。

A .要缩放 X 轴,请将光标移到 X 轴值,直到出现水平双箭头,然后按着鼠标右键,向左滑动缩小,向右滑动放大。

B .要平移 X 轴,请将光标移到 X 轴值,直到出现水平双箭头,然后按着鼠标左键,向左或者右进行平移。

C. 单击工具栏图标,即可对 X 轴缩小至满量程。

D. 要缩放 Y 轴,请将光标移到 Y 轴值,直到出现垂直双箭头,然后按着鼠标右键,向下滑动缩小,向上滑动放大。

E .要平移 Y 轴,请将光标移到 Y 轴值,直到出现垂直双箭头,然后按着鼠标左键,向上或者下进行平移。

F. 单击工具栏图标,即可对 Y 轴缩小至满量程。

1.4提取色谱图

点击菜单栏的“Chromatograms (色谱图)”——“Extract Chromatograms (提取色谱图)”

,弹出下面窗口。

在Type 栏选择“TIC ”,然后点击OK ,即可提取总离子流图。选择“EIC ”,然后在“m/z value(s)”方框内输入所需的质量数,如果有多个离子,质量数之间以逗号隔开,然后点击“OK ”即可。提取后的色谱图,会在右侧数据导航菜单的“User Chromatograms ”下显示。

调节至满量程

调整x 或 y 轴至满量程 放大缩小

色谱图 y 轴相关联 色谱图 anchor

色谱图分开/重叠放置 设定同时显示的色谱图数目 选择范围 选择峰 手动积分 浏览数据点

不同色谱图显示尺度

点选(高亮)其中一个色谱图,然后点击“Chromatogram”——“Smooth Chromatogram”,即可对色谱图进行平滑处理。平滑后的结果会显示在原色谱图的的树状目录下。

如需调整平滑色谱图的参数,只需到“Method Explorer(方法管理器)”窗口的“Chromatogram(色谱图)”,点选“Smooth”,在弹出的平滑色谱图参数窗口,进行调整。

1.6 色谱图积分

在“Method Explorer(方法管理器)”窗口的Chromatogram(色谱图)下,选择Integrate(MS)(积分器),弹出积分器编辑窗口如下图所示。在“Integrator(积分器)”页面的“Integrator Selection”下拉菜单有多种积分器选择,分别为:

ChemStation(化学工作站积分器,主要针对UV信号)

General(即MSD Chemstation里的RTE积分器)

Universal(即MSD Chemstation里的Chemstation积分器)

MS/MS(第一代少参数积分器,针对液质信号优化过的积分器,不推荐用于SQ)

MS/MS(GC)(第一代少参数积分器,针对气质信号优化过的积分器,不推荐用于SQ)

Agile(默认积分器,第二代少参数积分器,推荐用于GC信号)

无论是选用哪种积分器,都可以在 peak filter 菜单设置一些参数,用于过滤小杂质峰。

Peak height——根据峰高进行过滤

Peak area——根据峰面积进行过滤

Absolute area 绝对阈值

Relative area 相对阈值(相对于面积最大的峰)

Maximum number of peaks (根据峰高定义最大峰数量)

编辑完积分参数后,在“Data Navigator(数据浏览器)”窗口里,点击(高亮)你要进行积分的色谱图,然后点击菜单栏“Chromatograms”——“Integrate Chromatogram”对色谱图进行积分。或者点击积分参数窗口的“Integrate Chromatogram”按键,如上图红色方框,进行色谱图的积分。

点击菜单栏“View(视图)”——“Integration Peak List(积分峰表)”,或者点击菜单栏下方的快捷按键

调出已积分峰表。已积分峰表会列出保留时间、峰面积、峰高等相关信息。

如果需要进行手动积分,先点击色谱窗口上方的手动积分按键,然后按住鼠标右键拖选需要手动积分的峰。

1.7 计算色谱峰信噪比

在“Method Explorer(方法管理器)”窗口的Chromatogram(色谱图)下,选择“Calculate Signal-to-Noise (计算信噪比)”,弹出计算信噪比参数窗口,如下图。可根据需求,选择根据峰高或者峰面积进行信号的定义。噪音的定义提供了五种方式,噪音范围提供了自动选择或者指定范围两种。编辑好参数后,点选(高亮)已经进行过积分的色谱图,然后点击计算信噪比参数窗口左上角的“Calculate Signal-to-Noise”,完成信噪比计算。

结算结果显示在峰表的SNR列内,如下图红色方框所示。在色谱的左上角,会显示计算的噪音结果,以及最大峰的信噪比,如下图蓝色方框所示。

1.8 提取质谱图

点选“Data Navigator(数据浏览器窗口)”下的TIC图,然后点选色谱图窗口工具栏的“Range Select(范

围选择)。在色谱图所需要提取质谱图的位置,双击鼠标右键,即可完成该时间点的质谱图提取,提取的结果显示在色谱图下方的“MS Spectrum Results(质谱图结果窗口)”内,结果名称显示在“Data Navigator”的“User Spectra”目录下。如下图所示(提取时间点为9.352min)。

如需提取某个峰或者某一时段的平均质谱图,只需按住鼠标左键,拖选这个峰或者所需的时间范围后,并在此范围内双击鼠标左键,即可完成提取。如下图所示(提取范围为17.694-18.941min):

在质谱结果窗口单击鼠标右键,选择“MS Peak List 1(质谱峰表1)”,即可在质谱结果窗口的右侧看到质谱峰表,表内详细列出各离子峰的丰度以及相对丰度。

1.9 实时色谱图

点选色谱图结果窗口工具栏的Work Chromatogram(实时色谱图)按键,然后点击色谱图任意位置,即可预览该时间点的质谱图结果,质谱结果显示在Spectrum Preview(质谱预览)窗口,同时,MS Peaks One (质谱峰表1)也会显示对应的峰结果。按键盘的“←”或者“→”即可移动光标,预览前一个或者后一个时间点的质谱图。

实时色谱图所看到的质谱结果只是预览,不会保存到数据里面,如需保存,只需在Spectrum Preview(质谱结果预览)窗口单击右键,选择Copy to User Spectra(复制到质谱结果)即可。

1.10 质谱图背景扣除

按照提取质谱图的操作,首先选择(高亮)TIC图,然后点选色谱图结果窗口工具栏的Range Select(范围选择),在基线位置按住鼠标左键拖选一段谱图,然后单击鼠标右键,选择Extract MS Spectrum to Background (提取质谱图到背景)即可。

在Data Navigator(数据浏览器)窗口,该数据的Background Spectra目录下,就会显示你所提取的背景质谱图数据,同时,MS Spectrum Results(质谱图结果)窗口显示平均质谱图结果,如下图所示。

在Data Navigator(数据浏览器)窗口点选选择之前提取的质谱信号,然后单击鼠标右键,选择Subtract Background Spectrum(背景扣除),即可得到背景扣除后的质谱数据。

1.11 谱库检索

在Method Explorer(方法管理器)窗口,选择Identify Compounds(查找化合物)下的Search Unit Mass Library (搜索化合物谱库),弹出的参数编辑窗口选择Library Search(谱库检索)页面,点击Add Library(添加谱库),然后选择一个或者多个合适的谱库,如Nist08.l。

定义好谱库后,点选(高亮)需要进行检索的质谱图,然后单击鼠标右键,选择Search Library for Spectra (谱库检索)。检索结果会在色谱图窗口内显示,并且按照匹配度Score从高到低列出匹配度最高的10个结果。在质谱图结果窗口,会在右上方空白的位置显示匹配对最高的化合物结构式。

1.12查找化合物

在Method Explorer(方法管理器)窗口,选择Find Compounds(查找化合物)下的Find by Integration(根据积分查找)。在Find by Integration(根据积分查找)的参数编辑窗口,点选Integrator页面,选择积分器,并编辑其积分参数。在Peak Filters页面,编辑峰过滤器参数。其他页面的参数根据实际情况进行更改,或者使用默认参数。编辑完成后,点击Find Compounds by Integration(下图红色方框)进行色谱图积分以及化合物检索。

检索完成后,会把结果显示在Compound List(化合物表)窗口以及Data Navigator(数据浏览器)窗口的Compounds(化合物)目录下。

如果觉得检索结果不合适,可以点击Compound List窗口化合物前面的“+”号展开化合物匹配表,然后点选其他检索结果的进行查看。

1.13 生成报告

当你完成上述部分或者全部步骤后,想生成一份定性分析报告,只需在菜单栏File(文件)菜单下点选“Print (打印)”——“Analysis Report”,在弹出的窗口选择“All results(所有数据结果)”或者“Only highlighted results(只选择高亮结果),点击OK(确定)键,即可将报告输出到打印机打印。

第二章 定量分析

2.1创建定量的批处理和定量方法

通过程序组、桌面快捷方式均可以打开定量分析软件。默认窗口如下:

练习前将数据解压缩至X:\MassHunter\Data\Demo 目录下。此文件夹包含我们练习所要使用的所有数据。

本部分基于已经采集到的Scan 数据来创建批处理和方法,参见下面步骤进行练习:

定量流程

第一步 新建

Batch

第二步 向 Batch 中引入数据文件

第三步 检查/补充定量数据的信息

第四步 新建定量方法

1. Compound Setup

2. Retention Time Setup

3. ISTD Setup

4. Concentration Setup

5. Qualifier Setup

6. Calibration Curve Setup

7. Validate method

8.退出并保存定量方法

第五步 检查定量结果

修改定量选项 保存定量batch batch 输出

可通过此按钮恢复成缺省布局。

2.1.1 新建batch

单击菜单项 File选择 New Batch

在新的批处理对话框,找到文件夹“X:\MassHunter\Data\Demo”,输入批处理文件名“Test_01” 并单击Open 按钮创建一个新的批处理文件:

2.1.2向 Batch中引入数据文件

单击菜单项 File 选择Add Samples:

本练习选用STD-L1.D ,STD-L2.D ,STD-L3以及QC.D 和SAMPLE.D 来作为练习数据。

2.1.3检查/补充定量数据的信息

确认数据类型(Type)和标样的浓度级别(Level)。

注意样品类型(Type )的选择: Sample 未知待测样品 Blank 空白样品

Cal 标准样品(用于形成工作曲线) QC (Quality Control) 质控样品

添加数据后将标样数据的Type 修改为Cal ,在Level 栏按浓度从小到大顺序分别修改为L1~L3。本例中未添加Blank 类型的数据,实际实验中根据需要添加。

2.2新建定量方法

新建定量方法时的选项包括:New Method from Acquired SIM Data 及New Method from Acquired Scan Data ,在数据基础上建立方法,推荐使用;另外,也可以使用New Method using Manual Setup ,手动建立方法。

如果已有定量方法,可以选择 method---open---open method from existing batch (使用已有的batch 中的定量方法) 或者选择 open method from existing file (使用存好的定量方法文件)。

选择定量数据。

适当时候选择 Select All 。 Browse to Copy Samples 可从其它路径下的数据复制过来一起参与定量。

本教材,使用New Method from Acquired Scan Data,选择浓度最高的标样数据STD-L3.D点击“open”打开。

Tips:建议在切换软件到方法编辑模式前先选择信号最好的数据。这样,最有代表性的色谱图和质谱图可以很容易的在方法编辑模式下看到。保留时间和离子比例可以使用最有代表性的样品谱图(较高浓度)在方法编辑模式下可以直接更新。

打开后显示界面如下:

2.2.1 Compound setup

单击左侧Method Setup Tasks的Compound Setup,检查导入的采集参数,必要时可根据需要进行修改。

化合物类型,要定量的目标化合物选为Target,内标化合物选为 ISTD。如果为外标法定量则不用指认内标化合物。(本例演示为外标法,不含内标化合物。)

本例中演示的标准品组分是Tetradecane (C14),Pentadecane (C15)及Hexadecane (C16),将其他compound 删除。左键点击化合物左边方框选中需要删除的compound,点击右键将其删除。

2.2.2 Retention Time Setup

单击保留时间设置Retention Time Setup,检查确认导入的参数(建议在样品分析时尽量按保留时间分组,以免干扰):

检查保留时间是否对应 Left RT Delta 和 Right RT Delta 可以设置保留时间范围,当保留时间漂移比较多时,也可以适当放宽范围以确保找到目标峰,本例中均设置为0.2min。也可设为偏移单位为百分数,按实际需要选择。

2.2.3 ISTD Setup

如果使用内标法,点击内标物设定ISTD Setup,勾选内标化合物所在行的ISTD Flag框,并在ISTD Conc.中输入响应的内标物浓度。然后在测试组分的IST Compound Name的下拉菜单中分别为每个目标化合物选择对应的内标化合物。

如果用外标法进行定量,则忽略这一步。

不同目标化合物可以匹配不同内标来定量,未选择内标物的化合物自动按外标法处理。

2.2.4 Concentration Setup

点击浓度设定Concentration Setup,在C14化合物行,输入10到稀释的最高浓度(Dil. High Conc); 1:2:2.5到稀释模式(Dil. Pattern)。确认浓度级别名称.(Level Name Prefix)为 L 且# of Levels 为3(实际样品分析时可以不必输入L),然后选择创建级别(Create Levels):

产生以下浓度梯度表:

生成的浓度级别,也可以再修改浓度。如果要添加浓度级别,点击右键选择“new calibration level”。

如果所有的目标化合物浓度梯度一致,可以使用Copy Calibration Levels To 功能浓度梯度应用到其他目标化合物上(根据标样的实际配制情况,选择是否应用此功能)。

从菜单栏的Method中选择Copy Calibration Levels To,在出现的对话框中,根据需要选择化合物或者单击选择所有(Select All)对话框,然后单击OK:

2.2.5 Qualifier Setup

点击辅助定性设定“Qualifier Setup”进行辅助定性离子的设定

Qualifier为辅助定性离子。它的响应不参与定量。

以C14化合物中的M/Z 43.1及M/Z 71.1为定性离子,手动添加定性离子的步骤如下:

在Sample Information窗口中,左键双击C14色谱图,这时会出现C14的质谱图:

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向:如何设计企业级大数据分析平台? 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心,不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表,或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上,我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储,这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all,新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式: 文档数据库:数据结构是类JSON,可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系;

列簇数据库:基于查询进行设计,有宽行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的设计决策; 索引数据库:基于搜索进行设计,在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(Analysis)。 搜索和查询的区别在于,对返回内容的排序,搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上,而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上,要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入,要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入,但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈,后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上,其实也存在着二八原则: 20%的数据发挥着80%的业务价值; 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看,不管是数据存储处理、分析还是挖掘,最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库,比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是,将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上,供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

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。

商务数据分析报告

本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号0141262 成员 专业国际经贸班级国贸142 实验项目名称商务数据分析报告 指导教师及职称李虹来 开课学期2015 至2016 学年下学期 上课时间2016 年 6 月16 日

1.商业理解阶段 网上销售与传统的店面销售不同,没有售货员提供现场咨询服务。但是,网上销售可以利用互联网的优势,为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为,因此,企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。 在个性化推荐技术的关联规则分析中,最典型的例子是购物篮分析,其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度,挖掘用户潜在购买模式,并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户,为其提供参考,从而提高用户的满意度及购买率。 2. 数据理解阶段 本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析,每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品,表1给出了数据集中各属性名及意义,表2为部分交易实例数据示例。 3. 数据准备阶段 原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等,这种格式不能作为关联规则分析算法的输入,需要对数据进行预处理。本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个属性。同时为了保护顾客的隐私,过滤了用户名属性,并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。处理后的数据集如表3所示。

在Clementine软件进行关联规则挖掘时,必须把数据格式转换成Clementine软件能处理的格式。通常有两种格式:一种是布尔矩阵形式,即每行表示一条交易记录,列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现,T表示有出现,F表示没有出现(表4列出转换后的前3条记录信息);一种是事务处理格式,即每行对应一个交易号和一个商品项(表5列出了前3个事务对应的事务处理格式)。 4. 数据建模 利用Clementine中的Apriori算法进行关联规则分析,设定最小支持度1%,最小置信度50%,输入为布尔矩阵格式的交易数据(如表4),输出商品的关联规则及相应的支持度、置信度和提升度信息(如表6)。表中显示“高跟鞋”和“洗发水”、“童装”和“玩具”、“文具”经常被一起购买。 表6 Apriori算法运行结果 5. 模型评估 我们选取以下的关联规则向顾客进行推荐。 规则1:(玩具、文具)=>童装 规则2:洗发水=>高跟鞋 规则3:玩具=>童装 规则4:地毯=>家具 规则5:(短裙、高跟鞋)=>女装T恤 规则6:(童装、文具)=>玩具 再结合规则和实际经验知识,可以对规则进行进一步优化处理。在本案例中,可以对规则1{(玩具、文具)=>童装}和规则3{玩具=>童装}进行合并,以规则3的形式呈现。 6. 模型发布 通过建模分析由得出的关联规则,企业就可以得到商品销售的一些合理搭配,进而设定相应的推荐策略。如在顾客购买了地毯后,可以向其推荐家具类商品;或者当顾客购买了童装后,可以向其推荐玩具和文具类商品;这些都可能是顾客感兴趣或需要的商品。

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些? 大数据是目前最火热的名词之一,从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主:一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商;另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天,大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢? 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告,作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM,过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二,总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中,甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名,但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具,但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据,另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世,但同时也推出过一系列大数据产品,其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃,包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

数据属性

数据属性 数据具有数值属性、物理属性。在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则及运算约束。我们先看一个命题,求一个苹果和一个梨的和?由于它们的物理属性不同,我们不能求出它们的和。再看命题现在有一个苹果和一个梨,问是否满足3个人,每人一个苹果或梨,由于物理属性转移到“人”概念下的“个”,所以必须先进行加法运算,其结果是分析命题的依据。数据是复杂的,它可以是任何介质上所记录的信息,比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除,都是数据概念下的操作。 详细解释 进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。 柯岩《奇异的书简·船长》:“ 贝汉廷分析着各个不同的数据,寻找着规律,终于抓住了矛盾的牛鼻子。”数据(data)是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。可以是数字、文字、图像,也可以是计算机代码。对信息的接收始于对数据的接收,对信息的获取只能通过对数据背景的解读。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备,即当接收者了解物理符号序列的规律,并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时,便可以获得一组数据所载荷的信息。亦即数据转化为信息,可以用公式“数据+背景=信息”表示。 编辑本段计算机科学中的解释 数据:在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中,数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素,种类很多。 按性质分为 ①定位的,如各种坐标数据;②定性的,如表示事物属性的数据(居民地、河流、道路等);③定量的,反映事物数量特征的数据,如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量;④定时的,反映事物时间特性的数据,如年、月、日、时、分、秒等。 按表现形式分为

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

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。

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展,汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下,整车厂研发部门关心的是:如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据,社会用户的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化;怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求,恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据,可实现对原始数据的高效利用,并将原始数据转化成产品所需的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用,建立科学的数据模型,得出预测结果并配以互动的可视化智能,快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上,可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构,用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

GIS中的数据分析

二、GIS中的数据分析 第1节空间数据分析 地理信息系统(GIS)与—般的计算机辅助制图(CAM/CAD)系统的主要区别在于GIS具有空间数据的分析、变换能力。除一些基本的变换功能如数据更新、比例尺变换,投影变换外.主要的空间分析和变换功能为地理数据的拓扑和空间状况运算,属性综合运算,几何要素与属性的联合运算等。为了完成这些运算,GIS一般都以用户和系统交互的形式提供以上分析处理能力。应指出,栅格数据结构与矢量数据结构的空间分析方法有所不同。一般来说,栅格结构组织数据的空间分析方法要简单一些。 下图以分级结构形式概括的各种空间分析类型和方法:

图: GIS空间分析方法 一、综合属性数据分析 GIS中属性数据一般采用关系型数据库管理,因此,关系数据库中各种分析功能都可以对属性性数据进行分析。 (一)数学计算 属性数据中的数字型数据可以进行“加”、“减”、“乘”、“除”、“乘方”等数学运算,以产生新的属性值,如人口数/图斑面积(km)=人口密度。 (二)逻辑运算 逻辑运算的基本原理是布尔代数,这种逻辑分析几乎可以在所有

的空间分析中得到应用。它按属性数据的组合条件来检索其他属性项目或图形数据,以及进行空间聚类. (三)单变量分级分析 属性的单变量分级分析是把单个属性作为变量,依据布尔逻辑方法分成若干个类别。这种分析方法,可进行属性数据的合并式转换,把复杂的属性类别合并成简单的类别,以实现空间聚合 (四)多变量统计分析 多变量统计分析主要用于数据分类。在GIS中存储的数据具有原始的性质,以便用户可以根据不同的使用目的,进行任意提取和分析,特别是对于观测和取样数据.随着采用的分类和内插方法的不同,得到的结果有很大的差异, 因此,在大多数情况下, 首先是将大量未经分类的属性数据输入信息系统的数据库,然后要求用户建立具体的分类算法,以获得所需要的信息。 1.变量筛选分析 随着现代数据收集系统的不断改进,在一个取样点上常可以收集到几十种原始变量。在这些变量中有许多是相互关联的,可以通过寻找一组相互独立的变量,使多变量数据得到简化,这就是变量筛选分析。常用的变量筛选方法有主成分分析法、主因子分析法和关键变量分析法等。 主成分分析是以取样点作为坐标轴,以属性变量作为矢量矩阵,研究属性变量之间的亲疏关系。 主因子分析是以属性变量作为坐标轴,以取样点作为矢量矩阵,

智慧社区大数据分析平台项目建设方案

智慧社区大数据平台建设方案

目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户(访问渠道) (30) 3.3.7支撑体系(信息安全与标准规范体系) (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)

王立坤 商务数据分析与专业的可行性分析报告

石家庄工商职业学院开设商务数据分析与应用专业的可行性分析报告 一、商务数据分析与应用专业简介 1.培养目标:本专业以服务于各个行业的数据分析与应用,尤其是互联网和电信行业。适应企业发展及人才需求为宗旨,培养学生具备数据采集,数据分析,数据处理、商业创新能力和电子商务职业素养,掌握互联网时代电商商务数据分析整体发展状况及基本理论知识,熟练运用数据工具开展数据分析,数据挖掘,数据展示,具备利用数据进行相关的商务策划,综合运营管理能力的应用型创业型人才。 2.主要课程:计算机应用基础、统计学,数据分析与应用、网络营销与策划、数据模型与客户行为分析、数据基础、DATAHOOP平台、客户数据分析方法、战略管理、营销管理,SPSS等。 3.就业前景毕业生可在互联网公司、电子商务公司及各类企业从事基于数据平台的数据采集,数据挖掘,营销决策,投资风险分析、客户关系管理等工作 4.获得证书 数据分析员,数据分析师 二、商务数据分析与应用行业发展现状及高职高专人才需求分析 1.行业发展现状分析。 2015年9月5日,经李克强总理签批,国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统部署大数据发展工作。 《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力。大力推动政府部门数据共享,稳步推动公共数据资源开放,统筹规划大数据基础设施建设,支持宏观调控科学化,推动政府治理精准化,推进商业服务便捷化,促进安全保障高效化,加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用,推动大数据发展与科研创新有机结合,推进基础研究和核心技术攻关,形成大数据产品体系,完善大数据产业链。三要强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展。健全大数据安全保障体系,强化安全支撑。

生产企业大数据平台建设项目建议书

大数据平台建设项目建议书

目录 第一章、项目背景..................... 错误!未定义书签。第二章、项目思路..................... 错误!未定义书签。第三章、建设内容与方案............... 错误!未定义书签。第四章、时间进度..................... 错误!未定义书签。第五章、项目预算..................... 错误!未定义书签。第六章、企业效益及社会效益........... 错误!未定义书签。第七章、结论......................... 错误!未定义书签。

第一章、项目背景 企业对信息化工作历来较为重视,也是省内较早开始实施信息化的大型企业。目前已经建成财务系统、生产调度系统、农务系统、供应链系统等:调度系统,2015年公司共投资了175万元,按集团分步建设、逐步投入的规划,完成了系统基本硬件与亚控平台软件的结合,构建了一个以明阳糖厂生产调度指挥中心为核心,生产信息能够上至集团,下至车间的生产调度网络系统。 农务系统,2005年开始实施,经过多次升级,现涵盖了计划、报蔗、派车、质检、过磅、结算、短信管理、移动应用等一系列模块,覆盖公司4家直属糖厂和大桥制糖公司,实现了农务统一的信息化管理。 供应链系统,利用用友NC供应链系统,以公司存货管理为核心的采、供、销、存供应链管理平台,实现物资、仓储、供应、销售、物流一体化业务协同处理平台,建立了公司对各直属厂工作的监督平台,总部可以实时对下属各公司的工作进行监督,实时对各公司的具体业务执行情况进行查看,及时的对下属公司进行指导和监督。 尽管在两化融合及企业信息化方面已取得了相当的成效,但在实际应用过程中仍然存在一些较为显著的问题。 (一)总部与下属糖厂未实现完全的集约管理 a)企业在原先六家糖厂的基础上,又收购了三博公司五家糖厂。三博五厂 由上海迁回南宁,在宜州设立管理下属五厂的二级管理总部。 b)从系统部署上分析,企业总部与原先六厂为一套架构,而三博总部与下 属五厂为一套架构,各自独立,暂未整合为一体。 c)为了保证各糖厂生产的稳定,企业总部与下属六厂之间仅在NC供应链、 OA、财务、人力等系统方面实现了集约管理,农务管理系统、生产调度 系统以及化验系统均由各厂自建,因此出现各厂建设系统的厂家不同, 使用的系统版本不同等现象。三博总部与下属五厂的关系亦如此。(二)总部及各厂之间的数据共享有限 a)由于大多数生产相关的系统均为各厂自建,因此不管是企业总部,或者

多元统计分析第十章-属性数据的统计分析

第10章 属性数据的统计分析 列联表的独立性分析 10.1.1实例 列联表通常是用来描述两个及两个以上变量在各自不同的取值(或属性)组合水平上的观测频数数据,它常与定性变量相联系。通过对列联表的分析,可以了解这些变量之间的依赖关系。 例 在一个有三个主要大型商场的商贸中心,调查479个不同年龄阶段的人首先去三个商场中的哪一个,结果如表10-1所示。 表10-1 商场调查数据 那么通过对这个数据列表的分析,我们希望知道顾客对首先选择去什么样的商场与顾客的年龄段是否有关。可以看到,表中只有两个变量,这样的列联表称为二维列联表。 例 下表给出了一个假设的某大学毕业生的专业M (文科、理工科),性别G 及毕业后工作的收入 I (高、低)为变量的三维列联表,结果如表10-2所示。 表10-2 大学毕业生调查牙刷 则根据这样的含有三个变量(专业、性别和收入)的列联表,我们可以观察这些变量之间的关系,这样的列联表称为三维列联表。 10.1.2 定性变量与列联表 对定性变量的观测,一般是对它们在不同水平组合上的频数的记录,这里我们将定性变量所描述的不同状态称为该定性变量的水平。我们用C B A ,,表示定性变量,用k j i C B A ,,表示相应的水平。假设有n 个随机实验的结果按照两个变量A 和B 分类,A 取值为r A A A ,,21,B 取值为s B B B ,,21,将变量A 和B 的各种情况的组合用一张s r ?列联表表示,称s r ?列联表,如表8-3所示。其中ij n 表示A 取i A 及B 取j B 的频数。 ∑∑===r i s j ij n n 11 ,其中: 表示各行之和,,2,1,1 .r i n n s j ij i ==∑=

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。

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

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)

商业数据分析工具(实验)

商业数据分析工具》实验教学大 纲 大纲制定(修订)时间: 2017 年 11 月 课程总学时: 16 实验(上机)计划学时: 8 开课单位: 经济管理学院 、大纲编写依据 3. 近年来《商业数据分析工具》实验教学经验。 二、实验课程地位及相关课程的联系 1. 《商业数据分析工具》是信息管理与信息系统专业重要的专业方向课程; 2. 本实验项目是《商业数据分析工具》课程综合知识的运用; 3. 本实验是一门实践性很强的课程,在计算机行业里应用非常广泛,通过上机 实验,不仅巩固学生在课堂上所学的知识,加深对数据分析工具的理解,更重要的 是通过实验题目,提高学生的动手能力,增强学生就业的竞争力; 4.本实验为后续的《商业数据分析工具》和毕业设计等课程有指导意义。 三、本课程实验目的和任务 1. 理解商业数据分析的基本理论,训练运用商业数据分析软件对研究问题进行 分析、设计、实践的基本技术,掌握科学的实验方法; 2. 培养学生观察问题、分析问题和独立解决问题的能力; 课程名称: 商业数据分析工具》 课程编码: 课程类别: 专业选修课程 课程性质:选修 适用专业: 信息管理与信息系统 1. 信息管理与信息系统专业 2017教学计划; 2. 信息管理与信息系统专业 求; 商业数据分析工具》 理论教学大纲对实验环节的要

3.通过本课程的学习与实践,加深对数据分析方法的基本理论(回归分析、方差 分析、聚类分析、判别分析等)的理解,掌握统计软件的各个操作方法和步骤,并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 4.培养正确记录实验数据和现象,正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序的能力,以及正确书写实验报告的能力。 四、实验基本要求 1.实验项目的选定依据教学计划对学生实践能力培养的要求; 2.巩固和加深学生对商业数据分析工具的运用,提高学生解决问题的能力及结合运用所学知识解决问题的能力; 3.实验项目要求学生掌握excel基础知识、SPSS部分知识,并运用相关知识自行设计实验方案,完成具有一定数据的计算跟分析。 4.通过实验,要求学生做到: (1)能够预习实验,自行设计实验方案,并撰写实验报告; (2)学会Excel的使用,能利用Excel程序对数据进行处理,验证课程中涉及的各知识点; (3)能够独立分析数据计算结果,并撰写实验报告。 五、实验内容和学时分配

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大,数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域,我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代,数据将成为企业的核心资产,在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。 1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强, 在大数据时代来临之前,数据作为特殊“资产”,人们更多的是从历史数据中总结规律,查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来,也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷,以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解,但自己所在的企业不能,那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险,在数据时代,这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中,体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。 2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。 大数据的优点在于引导价值,促使企业价值根据良性化发展,对于企业来说,企业价值体现在其企业管理组织架构中,企

业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代,企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础,提高企业在市场经济的核心竞争力,也就是说,企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化,大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去,大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动,从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。 3.企业创造价值的方式发生改变 在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法,但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平,这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法,但在未来,数据驱动模式将代替业务驱动模式,大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法,从而分析问题出现的原因,并帮助决策者做出正确决策,这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响,也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源,它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值,产生更多经济收益。因此,要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型,全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息

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