基于大数据软件缺陷分析(6D)

PMI授权的项目管理综合培训机构

Global Registered Education Provider

课程：基于大数据的软件缺陷分析和预测

什么是大数据？数据挖掘？R语言在华尔街盛行?

大数据Big data、数据挖掘Data mining、R语言等在不同领域的应用越来越流行，比如：用于市场分析消费者消费习惯，以推出针对性广告；找出有问题的信用卡交易；用于股票或

者财务市场预测；用于地区犯罪率预测。

这些对软件和科技行业有什么作用？

在软件工程方面开始使用大数据帮助预测缺陷，更容易地提高软件质量。从2000年开始，学术界对缺陷的预测已经做了不小的研究，一直收集产品发布的不同历史，包括缺陷历

史、变更历史、代码本身。通过数据分析，可以找出在新版本里面容易出错的地方。

如果公司是对软件质量要求很高的相关行业，比如银行、财务、通信，因它们知道单是靠最终的系统测试无法把潜在的缺陷都找出来，以下系列课程可以帮公司，QA，或技术人

员开拓视野。

我们的课程为学员解释以上新技术的概念，教授如何准备对应的日常数据和利用新技术。

这一系列课程先从统计、度量开始，介绍如何利用常用工具，帮公司建立可以长期操作的度量系统，不断去搜集过去历史的产品开发经验，然后可以为日后做出一些公司的基线和

预测模型打好基础，帮助产品质量的提高。

我们一系列总共有3个课程，每个课程为2天，从最基础的统计、度量与分析开始，到最后利用一些大数据，Data mining的技巧，对一些实例做分析研究。

课程特点：

课程以实战为主理论为辅。提供足够的参考资料给学员在课前后研究。学员通过学习后也可以掌握一些立马可以在公司里推行的开源工具、程序和技巧。

◆课程大纲：

◆课程一：度量与分析实战（2天）——基于大数据缺陷的分析统计

利用过去度量与分析的基础材料，加入一些新的元素，比如利用R的语言做分析和统计，收集现有公司的系统的度量，建立公司的度量库。(注意：Data Mining 的分析前提是企业要有代码和缺陷的数据。)

课程大纲：

第一天:

简单讲解整个大数据，缺陷分析的研究，度量与分析的基础理论；

进行互动练习：根本原因分析、鱼骨图、关联分析、度量目标的制定等，帮助学员确立与公司商业目标一致的完整度量目标。

第二天：

介绍统计的基础，包括不同假设检验、分析技巧；分享过程改进、PDCA的概念。

在安装了R程序和环境的基础上，利用目前最流行的统计的工具, R和开发环境, 对现有数据作基本分析、回归分析。

学习如何收集公司的度量数据或变更数据，我们会教授要如何才能收集有效数据，以帮助日后做统计。

R数据文件的结构，例如连接到MySQL

两天课程后学员可以学到：如何利用R 工具做基本统计和度量报告和如何自动化分析代码。运行一些简单的R实例。

◆课程二：利用R做data mining和数据分析1/2 （2天）

在学员了解了R安装过程和环境的基础上，本课程主要利用一些小规模的数据，以案例的形式教授学员R语言和数据挖掘的不同方法。

第一天，

数据文件的结构，例如连接到NoSQL。

先进的R研发环境

利用现有数据（例如：多元回归）做一些数据的分析，介绍R的技术基础技巧：Association, Classification 和Pattern Recognition。

第二天，用R的工具，对公司现有数据作分析统计。

两天的课程可以让学员收获数据挖掘和分析的概念，利用技巧和建立模型做进一步分析。

◆课程三：利用R做data mining 2/2（2天）

在课程二的基础上，介绍数据挖掘的其他方法：神经网络neural network、deep net, visualization等，利用实际的分析程序包，教授数据分析的工具如何帮助做数据挖掘的大数据分析。

两天的课程后，学员可以了解更多大数据分析的技巧，不同的建模技巧，对准备数据的要求理解更深刻。

首席培训师—宋世杰（Edmond SUNG ）

Edmond 在 IT 和通信网络行业拥有超过 30 年的工作经

验，其中包括在 IT 项目，工程与市场等管理领域的丰富经验。

从2007年开始，为软件企业做各种形式的培训：CMMI 培训、

项目管理、软件工程、度量与分析等。课堂形式以小组互动练习

为主，效果良好，获得学员的欢迎。包括多家跨国公司，如惠普，

太阳计算机公司等。

Edmond 是经授权的 CMMI 高成熟度（包含开发、采购和

服务模型）主任评估师与培训师，至 2015 年，他已经为大陆与

香港超过 100 多个软件与 IT 公司提供过程评估与培训服务。

Edmond 获得软件工程硕士学位，机电电子工程学士学位。

其他相关专业资质：

● 美国 QAI 认证的CSQA 和CSTE

● 美国 ASQ 认证的六西格玛黑带与软件质量工程师

● 美国 PMI 的项目管理专业资格

● 国际 IRCA 认证的 ISO 9000:2000 审计员

● ISACA 的 CISA 认证

● 香港MHKIE, MIET 注册工程师

首席培训师—Kim Man Lui, Ph,D

拥有超过20年IT 行业经验，协助过国内外知名公司

提供IT 项目管理咨询和敏捷软件开发工作。

客户包括Toppan Leefung Toppan Company, Dickson

Industrial Company, Kord PartyFavour Ltd, Marvel Web

Service Ltd 和华富财经。

除了成功为某公司成功实施IT 项目管理咨询外，还针

对怎样应用敏捷原理融合他们已有的软件管理模式，怎样让公司领导认识到敏捷的成效，怎样管理敏捷带来的改变，怎样让队员快速接受改变，降低由此造成的内部混乱。

雷剑文博士多次在香港NowTV 电视台担任嘉宾主持讲解开放源软件。

培训师简介：

(注：日期和地点也可根据需求定制，了解更多资料请与我们联系)

睿志教学风格不同于其他公司，咨询师的教学方法很灵活。我最深的印象是咨询师着重把满足公司的商业目标作为重点，使我们对我们的责任有深入的理解。咨询师很熟悉我们公司的业务，他们有很深的见解，希望能保持长期合作。

——章全，浙江中控

“非常感谢贵公司咨询师来捷迅协助我们实施高成熟度过程，他在此领域经验丰富，帮助我们的团队解决此前比较迷惑的高成熟度改进问题，还指导我们的团队如何纠正并妥善执行这些做法。如今，我们的项目经理，以及测试组，开始对CMMI 高成熟需求有了清晰的认识。还帮助我们回顾了所有2、3级成熟度的关键域。进展令人满意，未来我将鼓励团队贯彻这个高成熟度改进过程。

——武汉捷迅信息技术

“培训的内容很实用，是我们需要的，比我预期的效果还更好。”

——江苏某金融行业IT 企业培训课程培训日期具体

时间讲师

费用 /人度量与分析实战 2016.2.20-2016.2.21（杭州） 9:00-17:00 Dr. Kim Man LUI,

Edmond SUNG

￥2000 利用R 做data mining 和数据分析 (1/2) 2016.3.19-2016.3.20（杭州） 9:00-17:00 Dr. Kim Man LUI,

Edmond SUNG

￥2000 利用R 做data mining (2/2) 2016.4. 9-2016.4.10（杭州）） 9:00-17:00 Dr. Kim Man LUI,

Edmond SUNG ￥2000

以往培训反馈：

基于大数据软件缺陷分析(6D)

PMI授权的项目管理综合培训机构 Global Registered Education Provider 课程：基于大数据的软件缺陷分析和预测什么是大数据？数据挖掘？R语言在华尔街盛行? 大数据Big data、数据挖掘Data mining、R语言等在不同领域的应用越来越流行，比如：用于市场分析消费者消费习惯，以推出针对性广告；找出有问题的信用卡交易；用于股票或者财务市场预测；用于地区犯罪率预测。这些对软件和科技行业有什么作用？在软件工程方面开始使用大数据帮助预测缺陷，更容易地提高软件质量。从2000年开始，学术界对缺陷的预测已经做了不小的研究，一直收集产品发布的不同历史，包括缺陷历史、变更历史、代码本身。通过数据分析，可以找出在新版本里面容易出错的地方。如果公司是对软件质量要求很高的相关行业，比如银行、财务、通信，因它们知道单是靠最终的系统测试无法把潜在的缺陷都找出来，以下系列课程可以帮公司，QA，或技术人员开拓视野。我们的课程为学员解释以上新技术的概念，教授如何准备对应的日常数据和利用新技术。这一系列课程先从统计、度量开始，介绍如何利用常用工具，帮公司建立可以长期操作的度量系统，不断去搜集过去历史的产品开发经验，然后可以为日后做出一些公司的基线和预测模型打好基础，帮助产品质量的提高。我们一系列总共有3个课程，每个课程为2天，从最基础的统计、度量与分析开始，到最后利用一些大数据，Data mining的技巧，对一些实例做分析研究。课程特点：课程以实战为主理论为辅。提供足够的参考资料给学员在课前后研究。学员通过学习后也可以掌握一些立马可以在公司里推行的开源工具、程序和技巧。

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

软件源代码安全缺陷检测技术研究进展综述

软件源代码安全缺陷检测技术研究进展综述摘要：软件安全缺陷检测已经成为软件行业非常重要的一项工作。安全关键软件设计使用的C/C++语言含有大量未定义行为，使用不当可能产生重大安全隐患。本文将根据八篇前沿论文，总结提出八种比较新的软件安全缺陷检测技术和算法。设计和实现了一个可扩展的源代码静态分析工具平台，并通过实验表明，相对于单个工具的检测结果而言，该平台明显降低了漏报率和误报率。关键字：源代码；安全缺陷；静态检测工具；缺陷描述 Abstract：Software security detection has become a very important work in the software industry. Fatal security vulnerabilities are caused by undefined behaviors of C/C++ language used in Safety-Critical software. This paper will give out eight kinds of new technology about the software security detection based on eight cutting-edge papers. design. Key words: source code; safety defects; static test tools; statistical analysis; defectives description 1引言：近年来,随着软件事业的发展,人们逐渐的认识到,想要开发出高质量的软件产品,必须对软件的开发过程进行改善。研究表明,相当数量的安全问题是由于软件自身的安全漏洞引起的。软件开发过程中引入的大量缺陷,是产生软件漏洞的重要原因之一。软件源代码安全性缺陷排除是软件过程改进的一项重要措施。当前,与源代码安全缺陷研究相关的组织有CWE、Nist、OWASP等。业界也出现了一批优秀的源代码安全检测工具,但是这些机构、组织或者公司对源代码发中缺表 1 CWE 中缺陷描述字段表 2 SAMATE 中评估实例描述方法陷的描述方法不一,业界没有统一的标准。在实际工作中,经过确认的缺陷需要提取,源代码需要用统一的方法描述。本文根据实际工作的需要,调研国内外相关资料,提出一种源代码缺陷描述方法。通常意义上的网络安全的最大威胁是程序上的漏洞，程序漏洞检测主要分为运行时检测和静态分析方法。运行时检测方法需要运行被测程序，其检测依赖外部环境和测试用例，具有一定的不确定性。开发人员在开发过程中会引入一些源代码缺陷，如SQL 注入、缓冲区溢出、跨站脚本攻击等。同时一些应用程序编程接口本身也可能存在安全缺陷。而这些安全缺陷轻则导致应用程序崩溃，重则导致计算机死机，造成的经济和财产损失是无法估量的。目前的防护手段无法解决源代码层面的安全问题。因而创建一套科学、完整的源代码安全缺陷评价体系成为目前亟待解决的问题。目前与源代码安全缺陷研究相关的组织有CWE等,业界也出现了一批优秀的源代码安全检测工具,但是这些机构和组织对源代码中缺陷的描述方法不一,没有统一的标准。本文借鉴业界对源代码缺陷的描述,结合实际工作需要,提出了一种计算机源代码缺陷的描述方法。随着社会信息化的不断加深，人们不得不开始面对日益突出的信息安全问题。研究表明，相当数量的安全问题是由于软件自身的安全漏洞引起的。软件开发过程中引入的大量缺陷，是产生软件漏洞的重要原因之一。不同的软件缺陷会产生不同的后果，必须区别对待各类缺陷，分析原因，研究其危害程度，预防方法等。建立一个比较完整的缺陷分类信息，对预防和修复软件安全缺陷具有指导作用。软件缺陷一般按性质分类，目前已有很多不同的软件缺陷分类法，但在当前实际审查使用中，这些缺陷分类存在以下弊端: (1)专门针对代码审查阶段发现缺陷的分类较少。现有的分类法一般包括动态测试发现的缺陷类型和文档缺陷等，

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

软件测试之缺陷分析

有完全实现但不影响使用。如提示信息不太准确，或用户界面差，操作时间长，模块功能部分失效等，打印内容、格式错误，删除操作未给出提示，数据库表中有过多的空字段等 D类—较小错误的软件缺陷（Minor），使操作者不方便或遇到麻烦，但它不影响功能过的操作和执行，如错别字、界面不规范（字体大小不统一，文字排列不整齐，可输入区域和只读区域没有明显的区分标志），辅助说明描述不清楚 E类- 建议问题的软件缺陷（Enhancemental）：由问题提出人对测试对象的改进意见或测试人员提出的建议、质疑。常用的软件缺陷的优先级表示方法可分为：立即解决P1、高优先级P2、正常排队P3、低优先级P4。立即解决是指缺陷导致系统几乎不能使用或者测试不能继续，需立即修复；高优先级是指缺陷严重影响测试，需要优先考虑；正常排队是指缺陷需要正常排队等待修复；而低优先级是指缺陷可以在开发人员有时间的时候再被纠正。正确评估和区分软件缺陷的严重性和优先级，是测试人员和开发人员以及全体项目组人员的一件大事。这既是确保测试顺利进行的要求，也是保证软件质量的重要环节，应该要引起足够的重视。这里介绍三种常用的技术工具供大家参考。（1）20/80原则管理学大师彼得杜拉克说过：做事情必须分清轻重缓急。最糟糕的是什么事都做，这必将一事无成。而意大利经济学家柏拉图则更明确提出：重要的少数与琐碎的多数或称20/80的定律。就是80%的有效工作往往是在20%的时间内完成的，而20%的工作是在80%的时间内完成的。因此，为了提高测试质量，必须清晰的认识到哪些软件缺陷是最重要的，哪些软件缺陷是最关键的。不要拣了芝麻，却丢了西瓜。所以，只有抓住了重要的关键缺陷，测试效果才能产生最大的效益，这也是第一个原则---分清轻重缓急，把测试活动用在最有生产力的事情上。（2）ABC法则

世界三大统计分析软件比较

世界三大统计分析软件的比较： 2007-04-10 SAS（多变量数据分析技术与统计软件） SAS 是美国 SAS（赛仕）软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS 系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。 SAS 系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS 模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS 系统的运行，首先必须启动 BASE SAS 模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS 系统的中央调度室。它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。 SAS 系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在 BASE SAS 的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、 SAS/FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。 SAS 提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS 提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS 还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。目前 SAS 软件对 Windows 和 Unix 两种平台都提供支持，最新版本分别为 8.X 和 6.X 。与以往的版本比较，6.X版的 SAS系统除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也进一步加强。在 6.12 版中，SAS 系统增加了一个PC 平台和三个新的UNIX 平台，使 SAS系统这一支持多硬件厂商，跨平台的大家族又增加了新成员。 SAS 6.12 的另一个显著特征是通过对 ODBC 、OLE 和 MailAPIs 等业界标准的支持，大大加强了 SAS 系统和其它软件厂商的应用系统之间相互操作的能力，为各应用系统之间的信息共享和交流奠定了坚实的基础。虽然在我国SAS 的逐步应用还是近几年的事，但是随着计算机应用的普及和信息事业的不断发展，越来越多的单位采用了SAS软件。尤其在教育、科研领域等大型机构，SAS 软件

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

软件质量管理中的缺陷分析

软件质量管理中的缺陷分析从四个方面来分析了缺陷走势图反映出来的相应问题 1、测试可以结束的情况。缺陷走势图中不可或缺的需要存在发现数与关闭数这样的走势曲线，当发现数与关闭数的曲线相交于一点时，那么这个时候就可以结束测试了，但这样的情况下，有风险，因为这个时候针对于新的版本来说，只是最多进行了回归测试，可能还存在需要更多的新的用例的补充来进行测试。 2、暂不关闭。缺陷走势图中，发现数与关闭数的曲线没有相交，同时，两者之间的缺口比较大，那么这个时候是肯定不能宣称测试活动可以结束了的。 3、无休止（我称其为有问题）状态。当缺陷走势图中的发现数与关闭数曲线没有相交，同时两者之间的缺口很大，同时发现数的曲线与关闭数的曲线的走势相对比较平，那么这个走势图就反映出，在发现缺陷的过程中，可能遇到了瓶颈，当然，也不排除，确实我们找不出其中的新的缺陷，但，对于该点的所述场景，是关闭数与发现数的曲线没有相交，那么，即使确实是我们找不出其中的新的缺陷，也存在项目组对于发现的缺陷的响应不及时，同时，如果这个时候，关闭数的曲线出现了不断上扬的话，需要做分析，是确实产品的质量的问题（但发现数没有提高啊）还是关闭了的问题被重新打开，又或者重复提单（BUG单），这个是要去实际分析的。 4、理想状态。这种情况下，是最理想的，就是关闭数与发现数出现了相交，同时，平稳了一段时间，这个说明了，产品是稳定了的，那么这个时候是可以跟外界（测试组以外的我这都叫外界）宣称，该阶段的测试可以结束了总之，就是四种情况以及四种情况所对应的场景的说明。在实际的软件质量工作中也需要把可以关闭，暂不关闭，无休止，理想这四种场景加以更多的广度和深度的发挥，从而更好的提高项目的过程活动质量，进而提高产品的质量。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标 *指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类 ——大类、中类、小类、单品图例 2框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。如果达到10/90，也是品类出了问题。如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比表格例 3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。图例 5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

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。

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。以下为原文：大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

软件测试的目的是尽可能多的找出软件的缺陷

判断题: １、软件测试得目得就是尽可能多得找出软件得缺陷。(Y) 2．Ｂeta 测试就是验收测试得一种。(Ｙ) 3.验收测试就是由最终用户来实施得。（N) 4.项目立项前测试人员不需要提交任何工件。(Y） 5.单元测试能发现约８0%得软件缺陷。(Y) 6.代码评审就是检查源代码就是否达到模块设计得要求。(N) 7.自底向上集成需要测试员编写驱动程序。(Ｙ) 8.负载测试就是验证要检验得系统得能力最高能达到什么程度。(N） 9.测试人员要坚持原则,缺陷未修复完坚决不予通过。（N) 10.代码评审员一般由测试员担任。(Ｎ) １1.我们可以人为得使得软件不存在配置问题。（N) １２.集成测试计划在需求分析阶段末提交。(Ｎ) 二、选折 1.软件验收测试得合格通过准则就是:(ABCD) A. 软件需求分析说明书中定义得所有功能已全部实现，性能指标全部达到要求。Ｂ．所有测试项没有残余一级、二级与三级错误。 C.立项审批表、需求分析文档、设计文档与编码实现一致。 D．验收测试工件齐全。 2.软件测试计划评审会需要哪些人员参加？(ABＣD) A.项目经理 B.SＱA 负责人Ｃ.配置负责人D．测试组 3.下列关于aｌphａ测试得描述中正确得就是:(ＡD） A.ａlpha测试需要用户代表参加 B.alphａ测试不需要用户代表参加 C.ａｌpha测试就是系统测试得一种Ｄ.alpha 测试就是验收测试得一种 4.测试设计员得职责有:(ＢC) A.制定测试计划 B.设计测试用例C．设计测试过程、脚本D.评估测试活动５.软件实施活动得进入准则就是:（ＡＢC) A.需求工件已经被基线化 B.详细设计工件已经被基线化Ｃ.构架工件已经被基线化 D.项目阶段成果已经被基线化三、添空 1、软件验收测试包括:正式验收测试,alｐha测试，beta测试。２、系统测试得策略有:功能测试，性能测试，可靠性测试,负载测试,易用性测试,强度测试,安全测试,配置测试,安装测试,卸载测试,文挡测试,故障恢复测试,界面测试,容量测试,兼容性测试,分布测试，可用性测试,(有得可以合在一起,分开写只要写出15就满分哦) ３、设计系统测试计划需要参考得项目文挡有:软件测试计划,软件需求工件与迭代计划。 4、对面向过程得系统采用得集成策略有:自顶向下,自底向上两种。 5、(这题出得有问题哦,详细得5步骤为～～)通过画因果图来写测试用例得步骤为: (1)分析软件规格说明描述中,哪些就是原因(即输入条件或输入条件得等价类),哪些就是结果(即输出条件),并给每个原因与结果赋予一个标识符。（２）分析软件规格说明描述中得语义,找出原因与结果之间,原因与原因之间对应得就是什么关系? 根据这些关系，画出因果图。（3)由于语法或环境限制,有些原因与原因之间，原因与结果之间得组合情况不可能出现。为表明这些特殊情况，在因果图上用一些记号标明约束或限制条件。 (４）把因果图转换成判定表。(5）把判定表得每一列拿出来作为依据,设计测试用例。

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性常用的数据分析理论模型用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期逻辑树金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

软件的缺陷分析

软件的缺陷分析一、缺陷分析的作用软件缺陷不只是通常所说程序中存在的错误或疏忽，即俗称的Bug。其范围更大，除程序外还包括其相关产品：项目计划、需求规格说明、设计文档、测试用例、用户手册等等中存在的错误和问题。需要强调，在软件工程整个生命周期中任何背离需求、无法正确完成用户所要求的功能的问题，包括存在于组件、设备或系统软件中因异常条件不支持而导致系统的失败等都属于缺陷的范畴。软件测试的任务就是发现软件系统的缺陷，保证软件的优良品质。但在软件中是不可能没有缺陷的。即便软件开发人员，包括测试人员尽了努力，也是无法完全发现和消除缺陷。如何做到最大限度地发现软件系统的缺陷，人们首先想到提高开发人员的素质和责任心，科学地应用测试方法和制定优秀的测试方案。但这是不够的，我们还需要实施缺陷分析。缺陷分析是将软件开发、运行过程中产生的缺陷进行必要的收集，对缺陷的信息进行分类和汇总统计，计算分析指标，编写分析报告的活动。通过缺陷分析，发现各种类型缺陷发生的概率，掌握缺陷集中的区域、明晰缺陷发展趋势、了解缺陷产生主要原因。以便有针对性地提出遏制缺陷发生的措施、降低缺陷数量。对于改进软件开发，提高软件质量有着十分重要的作用。缺陷分析报告中的统计数据及分析指标既是对软件质量的权威评估，也是判定软件是否能发布或交付使用的重要依据。二、管理软件的缺陷分析不同于系统、工具、工控、游戏等软件，管理软件在实际运行时面临情况要复杂得多。首先是用户的需求更加不统一，而且随时间的推移需求发生变化快、变化大；其次运行环境更复杂，除受操作系统、数据库等影响外，用户在网络、甚至同一计算机安装运行不同性质和背景的应用软件，其影响很难预测；再者客户的操作习性不同，等等。因此管理软件的种种缺陷，不是在开发时通过测试都能预计的。预测并控制缺陷有效手段之一是缺陷分析。在高级别的CMM 中就包含了缺陷分析活动。缺陷分析更是一种以发展方式进行软件过程改进的机制。三、缺陷的信息收集软件工程通常要求为开发项目建立缺陷管理库，也有人称为变更控制库。从发现缺陷开始创建变更，直到缺陷解决、经验证、关闭变更止。在缺陷管理的整个生命周期记录了大量相关资料，它们是缺陷分析所需要的宝贵信息。由于变更库并不专为缺陷分析而设计，缺陷分析主要关心以下信息项：变更编号、变更主题、变更提交的日期、变更状态、变更性质、变更解决的日期、变更产生的根本原因、解决变更的工作量、验证变更的工作量、变更的严重性等级、变更所属软件产品及子系统、变更修改的模块、变更产生的阶段、变更来源、变更测试情况等。缺陷信息部分是在创建变更时输入的，部分是在变更解决中或解决后输入的。为了实施统计，有些缺陷信息必需事先设定关键字。变更控制库中有一信息项——变更原因，由修改缺陷程序的程序员详细记录缺陷产生的具体原因。这项信息显然无法直接用于分类和汇总。变更产生的根本原因信息项，则是基于变更原因的关键字字段，是专为处理缺陷分析中缺陷原因而设计的信息项。软件发布前缺陷分析所用缺陷根本原因的关键字，可以有下几种实例： * 编程：原始编程出错，没有客观原因。 * 修改：由于修改缺陷而引发的新变更，并且引发的变更与原变更的错误是相关的。 * 培训：项目组新成员培训不充分，或使用新工具不熟练引起的变更。

软件测试之缺陷分析实战经验

一、软件缺陷的定义及主要类型我们对软件缺陷分析一下,所谓"软件缺陷（bug）"，即为计算机软件或程序中存在的某种破坏正常运行能力的问题、错误，或者隐藏的功能缺陷。一般来说，软件缺陷的属性包括缺陷标识、缺陷类型、缺陷严重程度、缺陷优先级、缺陷来源、缺陷原因等。进行软件缺陷分析后,软件缺陷的主要可以分为以下几种类型：（1）设计不合理; 2）功能、特性没有实现或部分实现; 3）运行出错，包括运行中断、系统崩溃、界面混乱等; 4）与需求不一致，在执行TestCase时则为实际结果和预期结果不一致; （5）用户不能接受的其他问题，如存取时间过长、界面不美观; （6）软件实现了需求未提到的功能。二、软件缺陷的级别、优先级及状态软件缺陷有四种级别，分别为：致命的(Fatal)，严重的(Critical)，一般的(Major)，微小的(Minor)。 A类—致命的软件缺陷(Fatal): 造成系统或应用程序崩溃、死机、系统挂起，或造成数据丢失，主要功能完全丧失，导致本模块以及相关模块异常等问题。如代码错误，死循环，数据库发生死锁、与数据库连接错误或数据通讯错误，未考虑异常操作，功能错误等 B类—严重错误的软件缺陷（critical）：系统的主要功能部分丧失、数据不能保存，系统的次要功能完全丧失。问题局限在本模块，导致模块功能失效或异常退出。如致命的错误声明，程序接口错误，数据库的表、业务规则、缺省值未加完整性等约束条件 C类—一般错误的软件缺陷（major）：次要功能没有完全实现但不影响使用。如提示信息不太准确，或用户界面差，操作时间长，模块功能部分失效等，打印内容、格式错误，删除操作未给出提示，数据库表中有过多的空字段等 D类—较小错误的软件缺陷（Minor），使操作者不方便或遇到麻烦，但它不影响功能过的操作和执行，如错别字、界面不规范（字体大小不统一，文字排列不整齐，可输入区域和只读区域没有明显的区分标志），辅助说明描述不清楚 E类- 建议问题的软件缺陷（Enhancemental）：由问题提出人对测试对象的改进意见或测试人员提出的建议、质疑。常用的软件缺陷的优先级表示方法可分为：立即解决P1、高优先级P2、正常排队P3、低优先级P4。立即解决是指缺陷导致系统几乎不能使用或者测试不能继续，需立即修复；高优先级是指缺陷严重影响测试，需要优先考虑；正常排队是指缺陷需要正常排队等待修复；而低优先级是指

大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月

一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

股票软件优缺点分析

软件分析我总结了一些有名气和没名气的共计25种股票软件的优缺点. 1. 【大智慧】大智慧分免费版和收费版, 大智慧的市场策略非常成功,使得它已经成为国内最大的股票软件商,它的免费版看动态行情非常方便,也很稳定,F10功能更新也及时,他的动态提示股评信息有的人觉得好,有的人觉得烦,属于众口难调.收费版主要内容是Level2和TopView,主要是提供一些更进一步的数据内容. 【大智慧】的主要作用是看行情和提供数据,基本不具备智能分析决策功能,不要对【大智慧】奢求什么, 即使是收费版,它只是个基础软件 2. 【同花顺】同花顺的数据平台与【大智慧】不一样,各方面不如【大智慧】,但它可以看港股,所以,我的电脑里基本都会备一个. 同花顺也是免费软件. 3. 【通达信】通达信尽管很努力,但影响力比【大智慧】差很多, 通信达的速度比【大智慧】快,F10也比【大智慧】好,所以,我会同时开一个通达信看行情; 通达信也是免费的,是看行情的上品. 4. 【钱龙】不用钱龙很多年, 【钱龙】是个不思进取的公司,曾经霸占了中国股票软件绝大部分市场,但如今只是用在营业部看行情,全部是传统的指标 6. 【操盘手】这是个靠吹牛发家的股票软件,什么BS点,准确率很差,长期用你能赚的话,那绝对是因为你本身厉害,那种准确率怎么能放心呢! 但是他们在营销上倒是下了很大的力气，无论是从整体包装还是老师讲课等等各个环节我觉得做的都是很到位。 7. 【分析家】据说分析家的软件平台是改编自“印度”,软件部分编得确实好,很快,是我用过的最好的,但遗憾的是分析家只是个平台,几乎没有股票方面的核心内容,是自编公式开发研究最好的股票软件,正是由于只有传统指标没有核心股票技术指标函数供调用,使得用户无法开发出真正能实战的公式,随着数以万计的公式爱好者对公式的绝望,这个曾经雄霸中国的软件巨人最后倒闭被【大智慧】兼并. 【分析家】与【大势场】是中国股票软件业的2个极端, 【分析家】重编程轻股票技术, 【大势场】重股票技术轻编程,如果两家取长补短,那中国基本就不会再有其它名字的股票软件了. 9. 【机构时代】就是胜龙软件,这家公司基本没有什么核心技术,所以,在市场的影响力越来越小,到了被淘汰的边缘,现在胜龙剑走偏锋,搞收机行情软件. 10. 【指南针】我的朋友很多都用过,最后都坚决放弃不用了.问题就出在它实质上就是一个【分析家】软件的翻版,只是软件界面不同而已,选股抗风险能力太差,碰到股市大跌,就会陪得很惨. 11. 【天狼50】是【指南针】的原班人马开发的,是什么玩艺俺就不说了. 你想再证明一次俺不反对.现在主要做TopView数据,它们是成功的商人,但其技术.绝对一般,但很会起名字. 13. 【大参考8.0】一半是软件,一半是股评,软件部分相当平常,就是一些平常的指标,股评就和其他股评一样,不是真正在做软件,买这种产品就和入会一样,不能说毫无价值,但如果你按着做,那就是你傻了,只能参考,真正的价值在3百元,但却卖近3千元,价值严重“虚高”的一款软件!