不同大数据分析的存储选择
不同大数据分析的存储选择
目前市场上有两种类型的大数据分析方式——同步的和异步的，两种都有各自在存储容量和特性上的要求。
近来大数据分析这个词正逐渐成为IT界流行的一个术语，以代指有关大数据本身的猜想，通俗说来即成堆数据背后问题的答案。然而，如果我们能够从足够的数据点入手比对及交叉分析，或许能帮助我们找到一些有用的数据，甚至可能帮助避免灾难。
问题是显而易见的，所有的分析都需要大量甚至海量的数据，这便给当今的IT管理人员带来了更新的挑战，即如何捕获、存取、以及分析这些数据并将从中得到的分析用于后续任务的执行?
大数据分析应用通常会使用例如网络流量、金融交易记录以及敏感数据来替代传统形式的内容。数据本身的价值在于数据间的比对、关联或者引用。对大数据的分析通常会意味着与大量的小数据对象打交道，而这些小数据对象往往对响应延时要求非常之高。
当前业界主要有两种大数据分析场景，而它们通常是根据数据处理的形式而区分：在实时使用场景下，响应效率是最为关键的，因此大数据存储架构本身的设计需要满足最小延时的功能。
同步，即实时的或者近乎于实时的；另外一种就是异步的方式，这种方式下，数据首先会被获取，记录下来然后再用批处理进程进行分析。
同步分析
可以想到的近乎于实时的大数据分析的最早的例子就是超级市场里的工作人员是如何统计消费者行为习惯以便于提供相应的优惠促销券的。事实上是，消费者购买行为计算很可能在用户收银前就已经完成，但是概念本身是非常类似的。另外一个相关的例子是在线社交
网站可以通过访问用户的行为建立属于他们的行为数据库，这样就可以根据各自不同的消费习惯提供不同的点对点广告植入。
在零售行业，一些大型商铺正开始在停车场对前来购物的消费者使用面部识别技术，这样一旦他们路过或者经过对应的商铺与之相应的促销信息便随之而来。因此，在这样一类的实时大数据分析场景中，速度是第一要素，故而大数据存储架构需要建设成为低延时的场景。
针对同步大数据分析的存储
实时分析应用通常会运行在例如NoSQL之类的数据库上，通常都能支持海量可扩展的商用硬件上。Hadoop，从另一角度考虑，非常适合批量的数据处理，这种技术非常合适于异步大数据分析。由于在很多场合下，存储本身会成为延时问题的瓶颈，那么固态存储设备对于实时数据分析是很有帮助的。闪存存储可以以多种形式进行部署：作为传统存储磁盘阵列的一层，以NAS系统的方式，再或者以应用服务器本身的方式都可以实现。
这种服务器端的闪存实施方式广受用户欢迎，之所以这样是由于它能够实现最低程度的延时（因该方式下的存储最为接近CPU），并且提供了很灵活的容量选择，几百GB容量就可以实现。SAS/SATA接口的固态硬盘本身就是个选择，但是近来我们看到PCIe板卡为接口的固态设备逐渐成了性能应用（比如实时分析）的标准，因为相对于前者，其延时更低。
如今，业界有许多提供PCIe闪存存储的公司，包括Fusion-io、LSI、Micron Technology、SanDisk、sTec（现在是HGST的一部分，作为Western Digital的一个部门）、Violin Memory 以及Virident (也被Western Digital收购)。其它所有主流服务器及存储厂商们也都提供PCIe 解决方案，大多数是与这些公司通过了OEM协议。
尽管PCIe卡最大容量已经近乎于10 TB，但仍无法满足用户的需求，因此一个共享的存储资源池也是需要考虑的。一个解决方案是使用Virident的FlashMAX Connect software，这种软件可以实现将PCIe卡的资源通过服务器上的InfiniBand，进行资源池化。
这对扩展闪存容量会非常有帮助，尤其是对于那些PCIe插槽不足的服务器或者需要使用VMware vSphere的Storage vMotion功能的时候。通过在不同服务器之间实现闪存的池化，这些解决方案可以提供冗余以及高可用性方面的支持。
另外一个选择是通过InfiniBand、光纤通道或者甚至PCIe的连接方式使用全闪存阵列。全闪存阵列的容量从10 TB到100 TB之间，可以以模块的方式进行扩容。以全闪存阵列这类的高端解决方案可以提供至少100万IOPS，相对应到百万微秒级别。大多数主流的存储厂商都有相应的全闪存阵列类别，除了IBM对Texas Memory的收购，小厂商都有类似的产品并提供了更多的选择，他们中有Kaminario、Nimbus Data Systems、Pure Storage、Tegile、即将被思科收购的Whiptail以及Violin Memory。
异步大数据分析
异步处理的大数据分析中遵守了捕获、存储加分析的流程，过程中数据由传感器、网页服务器、销售终端、移动设备等获取，之后再存储到相应设备上，之后再进行分析。由于这些类型的分析都是通过传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)进行的，数据形式都需要转换或者转型成为RDBMS能够使用的结构类型，例如行或者列的形式，并且需要和其它的数据相连续。
存储系统主流技术比较分析
存储系统主流技术比较分析 信息技术系统现已进入以数据为中心的时代，随着存储技术的不断发展和完善，企业的技术基础架构正在从以前复杂的以服务器为中心的IT 架构逐渐向以数据存储为中心的方向演变。 我公司目前技术系统已初步建成以SAN 存储（主要为EMC 的 Symmetrix DMX ）为核心，NAS （主要为NetAPP 的FAS3170）存储为补充的多层次的存储系统架构。下面将从存储系统架构、磁盘技术、存储管理和云存储等几个方面分析存储技术在我公司技术系统的应用和发展方向。 一、 存储系统架构 存储系统架构的发展由内臵存储进化为独立的外臵存储，再由直连式存储发展为网络式存储，由功能单一的SAN 存储网络发展为统一多功能存储，目前SAN 架构与IP 网络也有逐渐融合的趋势。 发展过程如下图所示： 1.1、 内臵存储与外臵存储 传统的内臵存储是将存储设备（通常是磁盘）与服务器其他硬件直接安装于同一个机箱之内，且该存储设备是为服务器所独占使用。 外臵存储既是将存储设备从服务器中独立出来，根据与服务器物理连接的方式可分为：直连式存储（Direct-Attached Storage ，简称DAS ）和网络化存储（Fabric-Attached Storage ，简称FAS ）；网络化存储根据传输协议又分为：网络接入存储（Network-Attached Storage ，简称NAS ）和存储区域网络（Storage Area Network ，简称SAN ）。 1.2、直连式存储（Direct-Attached Storage ，DAS ） 直连式存储必须依赖服务器主机操作系统进行数据的IO 读写和存储维护管理，所以数据备份和恢复必然占用服务器主机资源（包括CPU 、系统IO 等），直 内臵存储 外臵存储 Direct-Attached Storage 直接式存储（DAS ） Fabric-Attached Storage 网络存储（FAS ） Network-Attached Storage 网络接入存储（NAS ） Storage Area Network 存储区域网络（SAN ）
调查结果与分析报告附数据整理分析报告总结报告
数据分析 我们设样本一为抽样总体，样本二为男生的抽样总体，样本三为女生的抽样总体。 一、生活费水平的分析 1. 对样本一的分析 由整理后输入计算机的数据，我们绘制出样本一生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下： 样本一生活费水平的频数分布表 频率百分比有效百分比累积百分 500以下26 500-70024 700-9009 900以上6 总数65 由上图可以看出：样本一（即本科生抽样全体）月生活费500元以下所占频数最高。 样本一（总体）平均月生活费置信区间的构造表 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 频数65
从上述分析可知：我们有95%的把握认为重庆工商大学本科生的月生活费平均水平在元~元之间。 样本一男生月生活费水平的频数分布表 Statistics 频数 N Valid38 Missing0 Mean Std. Error of Mean Std. Deviation 频数 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid500以下14 500-70015 700-9004 900以上5 Total38 由上图可以看出：样本二月生活费500-700所占频数最高，是月生活费的众数。分析众数后，我们进一步分析月生活费的平均水平，得出结果如下： T-Test
One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 频数38 从上述分析可知：我们有95%的把握认为重庆工商大学科生男生的月生活费平均水平在 元~元之间。 3．对样本三的分析 由整理后输入计算机的数据，绘制出样本三女生月生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下： 样本三女生月生活费水平的频数分布表 Statistics 频数 N Valid27 Missing0 Mean Std. Error of Mean Std. Deviation
《数据收集整理》教材分析与重难点突破(第1课时)
《数据收集整理》教材分析与重难点突破 重难点： 本节课教学的重点是用调查法收集整理数据，难点是用调查法收集整理数据的过程 突破建议： 1.挖掘情境内涵，理解“选择校服”的本质。 教学这部分内容时,教师首先要创设定校服的情境, 在叙述情境的过程中出示例1红、黄、蓝、白四种颜色，然后提问“选哪种颜色合适？”回答这个问题时，要让学生充分进入情境，真正参与进来。 首先让学生自己观察、思考、交流。在交流中可能大部分学生会选自己喜欢的颜色，因此五花八门。 然后教师要注意引导学生：刚才同学们是针对自己喜欢的颜色来确定校服的。谁来说一说什么是校服？从而引发学生思考、讨论。 最后使学生明确校服的颜色不是以个人的观点为主的，它需要统筹大家的意见。使学生明白，最合理的是选择大部分同学都喜欢的颜色。到底是什么颜色呢？这就需要确定4种颜色中哪种颜色是大多数学生最喜欢的，引出用统计解决问题的方法，即体现了统计的必要，也体现了统计的作用与价值，同时引发下个研讨内容。 2.抓住问题冲突，引出收集信息的方法。 本课解决问题的方法是抽样调查法，调查法是学生首次运用，学生没有这部分知识经验。因此在教学时先通过小组研讨制定解决问题的方案，然后通过全班交流，教师适时的引导从而制定好调查计划。
从研讨到制定计划这一环节中教师要注意倾听学生的发言，能够在顺应学生思维的前提下，顺思导学，引导学生总结解决问题的方法即调查法。 比如：当学生知道校服的颜色不是以个人的观点为主的，它需要统筹大家的意见后，引发学生思考：如何来听取大家的意见呢？ 学生的意见可能很多，预设到的答案可能是： （1）在学门口挨个询问？对此学生会反驳太麻烦了，全校人数太多，一天也问不完。 （2）打电话询问。 （3）听老师的。 当学生出现这样的问题时，教师不要立刻给出答案。而是把多种方法都呈现给孩子，让他们针对这些方法进行讨论，指出不足及修改的方案。在这样的前提下，教师抓住学生的一些有用信息进行引导，全校人数太多不好操作，我们可以划分成班级来统计，然后根据众多班级同学的想法来确定校服颜色。这样抽样调查的名词学生不会说出，但是他们会用自己的语言来描述即先调查人数少的同学的意见，在慢慢到人数多同学的意见，从而把这种方法具体的形象的让学生理解。 3.优化调查方式，便于统计。 在学生懂得调查本班同学的意见后，思考用什么方式来记录哪种颜色的人数呢？一般的方法举手、起立、投票等。让学生充分地想、说。可以引导学生多说几种方式，使其体会到调查方式的多样化。在
PB级大数据存储与分析解析
PB级大数据存储与分析解析 部门： xxx 时间： xxx 制作人：xxx 整理范文，仅供参考，可下载自行修改
PB级大数据存储技术与分析技术解读 2018年12月2日 目录 一、PB级大数据存储技术解读2 二、大数据分析系统应规避的问题5 三、剖析Hadoop和大数据的七误解8 四、6个优秀的开源文件系统助力大数据分析13 五、大数据与关系型数据库是否水火不容？NO (17) 六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter发布信息？21 七、畅谈阿里巴巴的大数据梦26 八、Twitter利用Storm系统处理实时大数据35 一、PB级大数据存储技术解读 对于存储管理人员来说，大数据应该分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是——大数据存储是用于大数据分析的。然而，到目前为止这是两种截然不同的计算机技术领域。本文就重点解读一下PB级大数据存储技术，希望对您有所帮助。b5E2RGbCAP
越来越多的存储产品都在融入大数据的概念和功能，并使之成为产品的一大卖点。但对于从事存储管理的专业人员来说，对“大数据”在具体应用场景中的特点和区别有所了解。p1EanqFDPw 大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。DXDiTa9E3d 在快速变化的技术趋势中有两个特点需要存储管理人员重视起来。 第一，大数据分析流程和传统的数据仓库的方式完全不同，其已经变成了业务部门级别和数据中心级别的关键应用。这也是存储管理员的切入点。随着基础平台(分布式计算或其它架构>变得业务关键化，用户群较以往更加地依赖这一平台，这也使得其成为企业安全性、数据保护和数据管理策略的关键课题。RTCrpUDGiT
数据存储分析和设计
数据存储分析和设计 第一步：收集各种表格 由某企业物资管理系统的供应计划管理部分的数据流程图和数据字典得到了下面的数据存储表： 第二步：确定各种表格需要存储的内容 ?根据系统功能确定是否有必要增加新表，对已有表，是否增加新的属性 ?去除多余的数据元素 表5中的生产需要量可由计量单位*消耗定额得到 ?增加必要的代码项 如加上材料码 第三步：列出各种表格存储的1NF数据元素 生产计划 1NF关系：部门码+部门名+产品码+产品名+计划产量 材料消耗定额表 1NF关系：产品码+产品名+材料码+材料名+型号+规格+计量单位+消耗定额 材料计划价格表 1NF关系：材料码+材料名+型号+规格+计量单位+单价 维修用材计划 1NF关系：部门码+部门名+材料码+材料名+型号+规格+计量单位+维修用量 生产用材计划 1NF关系：部门码+部门名+产品码+产品名+计划产量+材料码+材料名+型号+规格+计量单位+消耗定额
第四步：1NF关系的规范化 生产计划 1NF关系：部门码+部门名+产品码+产品名+计划产量 3NF关系：①*部门码+部门名 ②*产品码+产品名 ③*部门码+*产品码+计划产量 材料消耗定额表 1NF关系：产品码+产品名+材料码+材料名+型号+规格+计量单位+消耗定额 3NF关系：④*产品码+产品名 ⑤*材料码+材料名+型号+规格+计量单位 ⑥*产品码+*材料码+消耗定额 材料计划价格表 1NF关系：材料码+材料名+型号+规格+计量单位+单价 3NF关系：⑦*材料码+材料名+型号+规格+计量单位+单价 维修用材计划 1NF关系：部门码+部门名+材料码+材料名+型号+规格+计量单位+维修用量 3NF关系：⑧*部门码+部门名 ⑨*材料码+材料名+型号+规格+计量单位 ⑩*部门码+*材料码+维修用量 生产用材计划 1NF关系：部门码+部门名+产品码+产品名+计划产量+材料码+材料名+型号+规格+计量单位+消耗定额 3NF关系：⑾*部门码+部门名 ⑿*产品码+产品名 ⒀*部门码+*产品码+计划产量 ⒁*材料码+材料名+型号+规格+计量单位 ⒂*产品码+*材料码+消耗定额 第五步：3NF关系的归纳和合并 对以上15个表按照相同的关键字进行归纳与合并，最后得到供应计划管理的六个3NF关系： ①部门=*部门码+部门名 ②产品=*产品码+产品名 ③计划=*部门码+*产品码+计划产量 ④材料=*材料码+材料名+型号+规格+计量单位+单价 ⑤维修=*产品码+*材料码+维修用量 ⑥消耗=*产品码+*材料码+消耗定额
数据处理与分析教案
授课教案 班级：17计1班课程：office2010 授课教师：黄媚
教学过程设计 教学环节及 时间分配 教学内容师生活动设计意图导入新课 （ 3分钟） 讲授新课 （ 20分 钟） 通过一个与该节相同的例子观看， 导入本次新课。 第七章电子表格中的数据处理 7、2 数据处理与分析 7.2.1 数据的查找与替换 1、数据查找 单击任意单元格-开始-【编辑】组-查 找和替换-查找-在“查找和替换”的对 话框输入查找内容-选择“查找全部” 2、数据替换 单击任意单元格-开始-【编辑】组-查 找和替换-替换-在“查找和替换”的“替 换”对话框输入查找内容和替换内容- 选择“全部替换” 教师示范操作 学生认真听课并回 答教师提出的问 题。 当堂的师生互动 能让学生更能加 深对操作步骤的 印象，对其中运用 到的按钮印象更 深刻
序 选 7.2.2 数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始-【编辑】组-排序和筛选 表示数据按递增顺序排列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格-数据-【排序和筛选】组-排序-确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式 数据包含标题——排序时保留字段名称 通过学生自主练习，提高学生动手操作能力。
7.2.3 数据筛选 1、自动筛选 按值列表、按格式、按条件 选择所需单元格-数据-【排序和筛选】组- “筛选”下拉按钮-选择所需值-确定 2、自定义筛选 选择所需的单元格区域或表-数据-【排序和筛选】组-筛选
数据分析试题
一、数据库知识 单项选择题 1. 数据库系统的核心是（B） A、数据模型 B、数据库管理系统 C、软件工具 D、数据库 2. 下列叙述中正确的是(C)。 A、数据库是一个独立的系统，不需要操作系统的支持 B、数据库设计是指设计数据库管理系统 C、数据库技术的根本目标是要解决数据共享的问题 D、数据库系统中，数据的物理结构必须与逻辑结构一致 3. 下列模式中，能够给出数据库物理存储结构与物理存取方法的是( A )。 A、内模式 B、外模式 C、概念模式 D、逻辑模式 4. SQL语句中修改表结构的命令是(C )。 A、MODIFY TABLE B、MODIFY STRUCTURE C、ALTER TABLE D、ALTER STRUCTURE 5. SELECT-SQL语句是(B ) 。 A、选择工作区语句 B、数据查询语句 C、选择标准语句 D、数据修改语句 6. SQL语言是( C )语言。 A、层次数据库 B、网络数据库 C、关系数据库 D、非数据库 7. 如果要创建一个数据组分组报表，第一个分组表达式是"部门"，第二个分组表达式是"性别"，第三个分组表达式是"基本工资
"，当前索引的索引表达式应当是( B )。 A、部门+性别+基本工资 B、部门+性别+STR(基本工资) C、STR(基本工资)+性别+部门 D、性别+部门+STR(基本工资) 8. 数据库DB、数据库系统DBS、数据库管理系统DBMS三者之间的关系是( A )。 A、DBS包括DB和BMS B、DBMS包括DB和DBS C、DB包括DBS和DBMS D、DBS就是DB，也就是DBMS 9. 下列有关数据库的描述，正确的是( C )。 A、数据库是一个DBF文件 B、数据库是一个关系 C、数据库是一个结构化的数据集合 D、数据库是一组文件 10. 下列说法中，不属于数据模型所描述的内容的是( C )。 A、数据结构 B、数据操作 C、数据查询 D、数据约束 11. 数据库管理系统能实现对数据库中数据的查询、插入、修改和删除等操作，这种功能称为( C ) 。 A．数据定义功能 B．数据管理功能 C．数据操纵功能 D．数据控制功能 12. 数据库管理系统是( B ) 。 A．操作系统的一部分 B．在操作系统支持下的系统软件 C．一种编译程序
不同大数据分析的存储选择
不同大数据分析的存储选择 目前市场上有两种类型的大数据分析方式——同步的和异步的，两种都有各自在存储容量和特性上的要求。 近来大数据分析这个词正逐渐成为IT界流行的一个术语，以代指有关大数据本身的猜想，通俗说来即成堆数据背后问题的答案。然而，如果我们能够从足够的数据点入手比对及交叉分析，或许能帮助我们找到一些有用的数据，甚至可能帮助避免灾难。 问题是显而易见的，所有的分析都需要大量甚至海量的数据，这便给当今的IT管理人员带来了更新的挑战，即如何捕获、存取、以及分析这些数据并将从中得到的分析用于后续任务的执行? 大数据分析应用通常会使用例如网络流量、金融交易记录以及敏感数据来替代传统形式的内容。数据本身的价值在于数据间的比对、关联或者引用。对大数据的分析通常会意味着与大量的小数据对象打交道，而这些小数据对象往往对响应延时要求非常之高。 当前业界主要有两种大数据分析场景，而它们通常是根据数据处理的形式而区分：在实时使用场景下，响应效率是最为关键的，因此大数据存储架构本身的设计需要满足最小延时的功能。 同步，即实时的或者近乎于实时的；另外一种就是异步的方式，这种方式下，数据首先会被获取，记录下来然后再用批处理进程进行分析。 同步分析 可以想到的近乎于实时的大数据分析的最早的例子就是超级市场里的工作人员是如何统计消费者行为习惯以便于提供相应的优惠促销券的。事实上是，消费者购买行为计算很可能在用户收银前就已经完成，但是概念本身是非常类似的。另外一个相关的例子是在线社交
网站可以通过访问用户的行为建立属于他们的行为数据库，这样就可以根据各自不同的消费习惯提供不同的点对点广告植入。 在零售行业，一些大型商铺正开始在停车场对前来购物的消费者使用面部识别技术，这样一旦他们路过或者经过对应的商铺与之相应的促销信息便随之而来。因此，在这样一类的实时大数据分析场景中，速度是第一要素，故而大数据存储架构需要建设成为低延时的场景。 针对同步大数据分析的存储 实时分析应用通常会运行在例如NoSQL之类的数据库上，通常都能支持海量可扩展的商用硬件上。Hadoop，从另一角度考虑，非常适合批量的数据处理，这种技术非常合适于异步大数据分析。由于在很多场合下，存储本身会成为延时问题的瓶颈，那么固态存储设备对于实时数据分析是很有帮助的。闪存存储可以以多种形式进行部署：作为传统存储磁盘阵列的一层，以NAS系统的方式，再或者以应用服务器本身的方式都可以实现。 这种服务器端的闪存实施方式广受用户欢迎，之所以这样是由于它能够实现最低程度的延时（因该方式下的存储最为接近CPU），并且提供了很灵活的容量选择，几百GB容量就可以实现。SAS/SATA接口的固态硬盘本身就是个选择，但是近来我们看到PCIe板卡为接口的固态设备逐渐成了性能应用（比如实时分析）的标准，因为相对于前者，其延时更低。 如今，业界有许多提供PCIe闪存存储的公司，包括Fusion-io、LSI、Micron Technology、SanDisk、sTec（现在是HGST的一部分，作为Western Digital的一个部门）、Violin Memory 以及Virident (也被Western Digital收购)。其它所有主流服务器及存储厂商们也都提供PCIe 解决方案，大多数是与这些公司通过了OEM协议。 尽管PCIe卡最大容量已经近乎于10 TB，但仍无法满足用户的需求，因此一个共享的存储资源池也是需要考虑的。一个解决方案是使用Virident的FlashMAX Connect software，这种软件可以实现将PCIe卡的资源通过服务器上的InfiniBand，进行资源池化。
2016年数据处理和存储服务行业简析
2016年数据处理和存储服务行业简析 一、行业主管部门及监管体制 (2) 二、行业主要法律、法规及政策 (2) 三、行业发展现状和未来趋势 (3) 四、进入本行业的主要障碍 (6) 1、技术壁垒 (6) 2、人才壁垒 (7) 3、市场与客户壁垒 (7) 五、因素行业发展的因素 (8) 1、有利因素 (8) （1）互联网技术的发展对行业的促进 (8) （2）国家信息化建设趋势 (8) （3）IT基础科技的快速发展 (8) 2、不利因素 (9) （1）技术人才流失风险 (9) （2）资金风险 (9) 六、行业主要企业简况 (9) 1、上海天玑科技股份有限公司 (9) 2、南京斯坦德云科技股份有限公司 (10) 3、上海爱可生信息技术股份有限公司 (10) 4、南京云创大数据科技股份有限公司 (11)
一、行业主管部门及监管体制 数据处理和存储服务行业从属于软件和信息技术服务业，行政主管部门是工业和信息化部以及各地的信息产业主管部门。工业和信息化部负责制订我国软件和信息技术服务业的产业政策、产业规划和行业规则制度，制订行业的技术政策和技术标准等，对行业的发展方面进行宏观调控。 此外，国家发改委、科技部等部门分别从产业发展、科技发展等方面对行业进行宏观指导，国家版权局负责本行业知识产权相关保护工作。 我国软件和信息技术服务业自律机构为中国软件行业协会。中国软件行业协会主要负责产业和市场研究、行业协调、为会员企业提供公共服务、行业自律管理；受工信部委托对各地软件企业认定机构的认定工作进行业务指导、监督和检查，负责软件产品登记认证和软件企业资质认证工作；代表会员企业与相关政府部门进行行业信息的交流与协调，向政府部门提出产业发展建议等。 数据处理和存储服务等业务，涉及的监管部门还包括公安部门，相关的行业协会主要有中国安全防范产品行业协会、国家计算机行业协会等。 二、行业主要法律、法规及政策 行业涉及的国家及地方的相关法律、法规及政策如下：
数据的收集、整理、描述与分析报告
数据的收集、整理与描述——备课人：发 【问题】统计调查的一般过程是什么？统计调查对我们有什么帮助？统计调查一般包括收集数据、整理数据、描述数据和分析数据等过程；可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知的事物作出合理的推断和预测. 一、数据处理的一般程序 二、回顾与思考 Ⅰ、数据的收集 1、收集数据的方法（在收集数据时，为了方便统计，可以用字母表示调查的各种类型。） ①问卷调查法：为了获得某个总体的信息，找出与该信息有关的因素，而编制的一些带有问题的问卷调查。 ②媒体调查法：如利用报纸、、电视、网络等媒体进行调查。 ③民意调查法：如投票选举。 ④实地调查法：如现场进行观察、收集和统计数据。 例1、调查下列问题，选择哪种方法比较恰当。 ①班里谁最适合当班长（）②正在播出的某电视节目收视率（） ③本班同学早上的起床时间（）④黄河某段水域的水污染情况（） 2、收集数据的一般步骤： ①明确调查的问题；——谁当班长最合适 ②确定调查对象；——全班同学 ③选择调查方法；——采用推荐的调查方法 ④展开调查；——每位同学将自己心目中认为最合适的写在纸上，投入推荐箱 ⑤统计整理调查结果；——由一位同学唱票，另一位同学记票（划正字），第三位同学在旁边监督。 ⑥分析数据的记录结果，作出合理的判断和决策； 3、收集数据的调查方式 （1）全面调查 定义：考察全体对象的调查叫做全面调查。 全面调查的常见方法：①问卷调查法；②访问调查法；③调查法； 特点：收集到的数据全面、准确，但花费多、耗时长、而且某些具有破坏性的调查不宜用全面调查； （2）抽样调查 定义：只抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据来推断全体对象的情况，这种方法是抽样调查。 总体：要考察的全体对象叫做总体； 个体：组成总体的每一个考察对象叫做个体； 样本：从总体中抽取的那一部分个体叫做样本。 样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量（样本容量没有单位）； 特点：省时省钱，调查对象涉及面广，容易受客观条件的限制，结果往往不如全面调查准确，且样本选取不当，会增大估计总体的误差。 性质：具有代表性与广泛性，即样本的选取要恰当，样本容量越大，越能较好地反映总体的情况。（代表性：
新手学习-一张图看懂数据分析流程
新手学习：一张图看懂数据分析流程? 1.数据采集 ? 2.数据存储 ? 3.数据提取 ? 4.数据挖掘 ? 5.数据分析 ? 6.数据展现 ? 7.数据应用 一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： 数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。 生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。 接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。 数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。
(整理)数据整理与数据分析
实验1 数据整理与数据分析 1.1 数据整理 一、实验目的和要求： 能熟练的进行统计数据的录入、分组、汇总及各种常用统计图表的绘制。 二、实验内容： 1、数据的录入 2、数据的排序 3、数据的分组 4、数据透视分析 5、常用统计图表的绘制 三、统计函数 频数分布函数（FREQUENCY）的语法形式为: FREQUENCY(data_array,bins_array) 其中：Data_array为用来编制频数分布的数据，Bins_array为频数或次数的接收区间。 四、实验步骤： 1、数据的录入 数据的录入是指把调查得到的结果输入到一张叫数据清单的EXCEL工作表中。数据清单是指包含相关数据的一系列工作表的数据行，如发货单数据库，或一组客户名称和联系电话。数据清单可以作为数据库使用，其中行表示记录，列表示字段。 例某集团公司欲在某地区投资于医疗卫生事业，为了减少风险，获得利润，该集团企划部门决定先了解一下市场潜力。企划部王经理随机访问了该地区几家医院中就医的36名患者，询问其等候看病的时间，根据这些数据，王经理会得到什么信息呢？打开EXCEL工作表，在列中输入数据的名称，称为变量。然后依次输入相应调查数据。 2、数据的排序 ①打开“数据整理.xls” 工作簿，选定“等候时间”工作表。 ②利用鼠标选定单元格A1:B37区域 ③在菜单中选择“数据”中的“排序”选项，则弹出排序对话框。 ④在排序对话框窗口中，选择“主要关键字”列表中的“等候时间”作为排序关键字，并选择按“递增”排序。由于所选取数据中已经包含标题，所以在“当前数据清单”中选择“有标题行”，然后单击“确定”按钮，即可得到排序的结果。 在数据清单中使用分类汇总的方法如下： 先选择需要分类汇总的数据区域A1：B37，然后选择“数据”菜单中的“分类汇总”选项，则打开“分类汇总”对话框。在“分类字段”的下拉式列表中选择要进行分类的列标题，在“汇总方式”的下拉式列表中选择行汇总的方式，本例中选择按“等候时间”进行分类，
中科曙光基因数据分析与存储平台方案
基因数据分析与存储平台 建设方案
目录 1 平台建设需求分析 (3) 1.1 平台组成 (3) 1.2 系统应用分析 (4) 2 系统方案设计 (7) 2.1 系统配置表 (7) 2.2 系统拓扑图 (10) 2.3 系统方案说明 (11) 3 系统技术参数 (12) 3.1 总体指标 (12) 3.2 刀片机箱 (12) 3.3 计算刀片 (12) 3.4 四路节点 (12) 3.5 管理登录节点 (12) 3.6 存储节点 (13) 3.7 集群网络 (13) 3.8 机柜配电 (13) 3.9 集群软件 (13) 3.10 系统集成实施与售后服务 (15)
1平台建设需求分析 1.1平台组成 生物信息学研究平台可分为测序平台和分析平台两部分，测序平台以基因测序仪为核心，完成基因测序，获得原始数据；分析平台以高性能计算软硬件系统为核心，完成数据的分析处理，获得分析结果。 其中，基因数据存储与分析平台即生物信息高性能计算系统通常包括： ?计算子系统（刀片节点、胖计算节点、管理登陆节点） ?存储子系统（在线存储系统、备份存储系统） ?网络子系统（高速计算存储网络、低速管理网络） ?管理调度系统（操作系统、集群管理系统、作业调度系统、KVM） ?基础软件环境（编译器、数学库、并行环境等） ?应用软件环境（生物信息平台软件、应用软件与基因组数据资源） ?集群基础设施（机柜、配电系统） ?机房环境（机房、制冷、监控、消防、隔音、供电等）
1.2系统应用分析 生命科学做为21世纪最重要的科学分支之一，高性能计算在生命科学的研究和发展中起来非常重要的作用。由于测序技术的飞速发展，人类发现的基因序列数目按照指数级增长，那么对于如此数量庞大的基因进行同源性搜寻，比对，分析，遗传发育分析等等，往往伴随着巨大的数据处理量和并行计算量。同时，由于生命科学的研究对象往往是蛋白质和DNA的大分子，对这些分子的三维结构的预测，动力学特性、热力学特性、在生命过程中如何发生作用，这些科学问题也要借助于高性能计算机。所以高性能计算机在生命科学研究中，应用非常广泛，扮演着及其重要的角色。 生物信息学研究平台应用包括测序仪离线处理、序列搜寻比对分析、质谱仪原始资料处理、分子对接（药物设计）、电子显微镜图象处理等等，其中最为主要的仍是测序仪离线处理和序列搜寻比对分析，也是基因数据存储与分析平台承担的主要任务。 基因数据存储与分析平台应用的主要特点为： 1.计算量大，序列比对等大部分任务在双路节点上可以获得较高的计算效率； 2.序列拼接等部分应用需要大内存的节点，部分应用需要单节点1TB以上的内存； 3.数据访问量巨大，对存储性能、容量要求高，数据增长速度非常快； 4.开源软件众多，安装复杂，需要相应的基因组数据资源； 5.部分应用的工作流程较为复杂，自动化较低。
(整理)数据分析总结
回归分析 1线性回归模型： Y 为随机变量（可观测），受p-1个因素X1，X2，…X p-1的影响。随机误差ε的均值为0，方差δ2>0（即正态分布ε~N（0，δ2）），不可观测。 Y=Xβ+ε X为设计矩阵，且rank(X)=p；ε为误差项。 前提条件：ε的平方和尽量小：∑εi2=εTε=（Y-Xβ）T（Y-Xβ）偏导为0。 求得正规方程X T Xβ=X T Y 得到β的最小二乘估计值β^=(X T X)-1X T Y,易知E（β^）=β 拟合值Y^=Xβ^ 残差向量e=Y-Y^=(I-H)Y 标准化残差（在0-1间取值）e i/ 残差平方和e T e=εT(I-H) ε期望E（e T e）=δ2（n-p） δ2的无偏估计δ^2= e T e/（n-p） 2线性回归方程的使用 2.1前提条件： 回归关系的显著性检验： 检验统计量F=MSR/MSE F0≤Fα（p-1,n-p）,接受H0；则拒绝H0，认为y与x线性相关。其中α为显著性 水平，可以取0.8. 若检验P值，则P≤0.0001，线性相关。 2.2剔除对y影响小的X i 由Cov（β^）==δ2(X T X)-1 得S（β^）=δ^2(X T X)-1
t=k=0,1,…，p-1 其中为S（β^）在主对角线上的第k个元素的平方和。 若|t0|≤t a/2(n-p)，接受H0；否则拒绝，X i有交大影响。其中1-α为置信区间，一般取0.95. 2.3逐步回归法 用于一个个筛选自变量X i，直至得到所有对y有显著影响的X i。因为预报值的方差会随着自变量数目的增加而增大，且计算量大。 偏F检验统计量：F=A为现有自变量x集合 SSR(X k|A)=SSE(A)-SSE(A,X k) 为额外回归平方和，描述了引入一个X k到A中后，SSE 的相对减小量。 步骤： 1)先选取显著性水平αE（选取自变量），αD（剔除自变量）。（默认均为0.15） 2)假设每个X k自成一个A，分别计算它们的 k=1,2,…,P-1 找到最大的F，若F k1>FαE（1，n-1-1），(n后第一个1是A中元素个数)接受自 变量，对应X就是A中的第一个元素。 3)其余p-2个元素在现有A基础上计算） 找到最大值，若F k2>FαE（1，n-2-1），接受自变量。 判断是否剔除X k1: ）（即把X k2放入A，看此时加入X k1时。F增大还是减小）。若≤FαD（1，n-2-1），则剔除X k1,否则保留。 4)接下来对其余p-3个元素计算，取最大值比较F k3>FαE（1，n-3-1），判 断是否接受X k3。 分别从A中取出X k1,X k2,计算F(2)，判断是否剔除X k1,X k2. 5)软件会自动标准化，转化成P值，可以直接与α比较 主成分分析 1原理 变量间有一定的相关性，即信息有重叠。主成分之间线性无关，没有重叠。原变量重新进行正交分解，分解到各个主成分上。这些主成分就是新的变量，它们互不相关，便于单独
数据的整理与分析
第一单元数据收集整理 教材分析：本单元学生主要学习一些简单的统计图表知识，初步体验数据的收集、整理、描述和分析的过程，学会用简单的方法收集和整理数据，掌握统计数据的记录方法，并能根据统计图表的数据提出并回答简单的问题，使学生了解统计的意义和作用，初步了解统计的基本思想方法，认识统计的作用和意义，逐步形成统计观念，进而养成尊重事实、用数据说话的态度。 学情分析：上学期学生已经学习了比较、分类，能正确地进行计数，所以填写统计表时不会感到太困难，其关键在于引导学生学会收集信息，整理数据，根据统计表解决问题。学生在生活中积累了较多的生活经验，能利用统计图表中的数据作出简单的分析，能和同伴交流自己的想法，体会统计的作用。本单元教材选择了与学生生活密切联系的生活场景，激发了学生的学习兴趣。如，学生的校服、讲故事比赛、春游的人数情况统计等，同时渗透一些生活基本常识，使学生明确统计的知识是为生活服务的。教学内容更加注重对统计数据的初步分析。在教学时，教师要注意让学生经历统计活动的全过程，要鼓励学生参与到活动之中，在活动中不断培养动手实践能力和独立思考能力，并加强与同伴的合作与交流。 教学目标知识技能： 使学生经历数据的收集、整理、描述和分析的过程，能利用统计表的数据提出问题并回答问题。数学思考：了解统计的意义，学会用简单的方法收集和整理数据。问题解决：能根据统计图表中的数据提出并回答简单的问题，并能够进行简单的分析。情感态度：通过对周围现实生活中有关事例的调查，激发学生的学习兴趣，培养学生的合作意识和创新精神。
教学重点：使学生初步认识简单的统计过程，能根据统计表中的数据提出问题、回答问题，同时能够进行简单的分析。教学难点：使学生亲历统计的过程，在统计中发展数学思考，提高学生解决问题的能力。 课时安排：3课时 1．数据收集整理………………………………2课时 2．练习一………………………………………１课时 数据收集整理 教学目标： 1.体验数据收集、整理、描述和分析的过程，了解统计的意义。 2.能根据统计表中的数据提出并回答简单的问题，同时能够进行简单的分析。根据统计表的数据提出有价值的数学问题及解决策略。 教学重点、难点： 1.重点：使学生初步认识简单的统计过程，能根据统计表中的数据提出问题、回答问题，同时能够进行简单的分析。 2.难点：引导学生通过合作讨论找到切实可行的解决统计问题的方法。 教学准备：多谋体课件、表格 教学课时： 1课时 教学过程： 一、情境引入 教师引导提问：同学们，你们入学都要穿上我们学校的校服，你们喜欢我们校服的颜色吗？（指名3～5个学生说一说）。师：有的同学喜欢这个颜色，有的同学不喜欢，如果我们学校要给一年级的新生订做校服，
如何对记录的数据进行整理和分析
如何对记录的数据实行整理和分析？ 为了方便、速记，在课堂上记录的数据，很多都是观察者本人才能理解的。在课后要对数据实行补充、整理和统计，一方面使别人能理解所记录的数据，另一方面为下一步的推论做好准备。 如何对记录的数据实行整理和分析？对采用不同的记录方式所收集的数据的处理方式是不一样的。如采用定量观察收集的信息，一般要借助统计的方式对其实行整理与分析。观察者能够通过频率和百分比的计算，绘制出能够说明问题的表格，也能够利用Excel等电子制表软件来开发数据表，利用电脑实行数据分析，然后再根据需要由电脑绘制出不同的图表等。而采用定性观察所收集的信息，则一般需经过编码、分类、整理、解释等步骤。观察者对大量的记录信息实行简化和梳理，可通过文字说明、图表等方式表现与观察目的相关的信息，让人们较为清楚地了解观察情境中发生的事情。如果是合作观察同一个内容，那么在统计或整理所记录的信息时应在充分交流和讨论的基础上对各自的信息实行必要的合并。在此基础上，梳理与观察主题相关联的问题或观点，建构分析框架，将统计或整理的结果按不同的问题实行归类，把具体的事实与数字集合到相对应的问题或观点中去，为下一步的推论做好准备。 那么又如何根据数据做出推论呢？推论的过程就是专业判断的过程，是观察者围绕观察点对观察到的信息实行剖析与反思，对简化了的数字、图表等的具体内涵与现象背后的原因及意义作出解释的过程。首先，推论必须是基于证据的。课堂观察强调拿证据说话，有多少证据，做多少推论，既不要拔高，也不要低估。其次，推论要紧扣事先确定的观察点。也就是说，不能只根据一个点的观察结果来简单地推论课堂的其他方面甚至是整堂课的教学。课堂观察源于课堂，但它仅仅课堂中的一个点，而非完整的课堂本身，所以，我们在推论的过程中应避免出现以偏赅全、过度推论等问题，更不能仅就某一点的观察，而对整堂课做出好或坏的判断。观察者要紧扣观察点，基于教学改进提出有针对性和实效性的建议与对策。再次，推论要基于情境。课堂观察是在现场实行的研究活动，推论时要充分考虑“此人、此课与此境”，不要实行过多的经验类推或假设。要根据这堂课的教学内容、学生和教师的实际情况来展开讨论。如果将观察与情境分割，那么观察者的视角就很可能会在对学生、教师或班级的片面概括中受到限制，做出不准确的推论，从而影响课堂观察的效度。 “如果观察者不知道怎样收集资料信息，不知道找寻什么行为，以及对课堂实行分析没有一个概念框架的话，他们有可能不理解课堂行为。”同样地，如果教师不能很好地理解课堂教学行为，也就不可能实行有效的课堂观察。所以，课堂观察不但仅是方法和技术的问题，它需要教育理论的支持，需要教学经验的积淀……在课堂观察的过程中遇到这样或那样的问题与困惑都是正常的，只要行动了，只要反思了，就说明已经在前进了。
数据整理与分析能力培养策略
数据整理与分析能力培养策略 《义务教育数学课程标准（2011年版）》将实验稿《课标》的“统计观念”更名为“数据分析观念”，是新课标提 出的十大数学核心概念之一。数据整理与分析为科学决策提供了依据。数据分析观念的形成需要经过数据收集、整理、呈现和判断的过程，如何引导学生将杂乱无章的数据以不遗漏、不重复、更清晰的方式呈现出来，以便更好地做出决策判断呢？ 在教学实践中，笔者发现，如果不让学生经历数据的收集、整理过程，不引导他们对数据进行分析判断，那么学生的数据分析能力就无从培养起。到底如何教学才能更有利于培养学生的数据分析能力并增强学生的应用意识呢？ 一、选取与生活相关的数据 学生统计意识的培养有赖于教师在教学中着力展示统 计的广泛应用，使学生在亲身经历解决实际问题的过程中体会统计对决策的作用。 笔者发现一年级统计教学内容，为引起学生的学习兴趣，题目是这样编的：大象家来了哪些客人？要求学生将它们理一理，书中出现了许多小猴、小猪、小狗等动物图像。学生对此虽然很熟悉也很感兴趣，但无法将此与他们的真实生活相联系。这时，教师不妨将这些动物改为各种文具，会更加
贴近学生的生活实际。如“用折线统计图来表示降水量”，虽然这一现象与学生的生活相关，他们也能理解，但这不是他们感兴趣的话题或不是他们所熟悉的。。这时，教师不妨改成统计两个学生10岁和11岁时的身高变化数据。又如，在学习“条形统计图”时，教师可以结合学校图书馆实际藏书的情况，让学生给学校提出购书建议。学生首先统计全校各年级学生喜欢的图书种类和相应人数，然后根据收集、整理的数据，制成条形统计图，再根据表中的数据展开讨论、交流，最后向学校提出合理的建议。 只有当学生通过处理与生活实际密切相关的真实数据，懂得可以用数据来了解身边的现象并作出判断和预测时，才能逐步树立从统计的角度思考问题的意识。 二、根据数据作判断预测 统计教学中，读懂数据，对数据进行简单的运算和制作图表不是统计教学的最终任务。分析研究数据，掌握事物本质，把握现象的发展态势，根据数据作出判断与预测，才是统计教学的最终目的。笔者通常会设计以下系列问题：从图表中你获得了哪些信息？你还有什么发现？让学生以小组 合作的方式进行交流讨论。给学生的思考和交流留下充足的时间和空间。 在执教人教版《数学》一年级下册《统计》课时，笔者为学生提供了四部动画片，让他们选出最喜欢看的一部课间
利用Excel进行数据整理和描述性统计分析
实训一利用Excel进行数据整理和描述性统计分析 一、实训目的 目的有三：（1）掌握Excel中基本的数据处理方法；（2）学会使用Excel进行统计分组；（3）学会使用Excel计算各种描述性统计指标，能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；理解描述性统计指标中的统计计算问题；已阅读本次实训指导书，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个描述性统计指标计算问题及相应数据（可用本实训所提供问题与数据）。 3、以Word文件形式（其中的统计表和统计图用Excel制作）提交实训报告（含：实训过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 （一）问题与数据 有顾客反映某家航空公司售票处售票的速度太慢。为此，航空公司收集了解100位顾客购票所花费时间的样本数据（单位：分钟），结果如下表。 航空公司认为，为一位顾客办理一次售票业务所需的时间在五分钟之内就是合理的。上面的数据是否支持航空公司的说法顾客提出的意见是否合理请你对上面的数据进行适当的分析，回答下列问题。 （1）对数据进行等距分组，整理成频数分布表，并绘制频数分布图（直方图、折线图、饼图）。（2）根据分组后的数据，计算中位数、众数、算术平均数和标准差。
（3）分析顾客提出的意见是否合理为什么 （4）使用哪一个平均指标来分析上述问题比较合理 答：（1）： 2： 从表中我们可以得到中位数为众数为1平均数为标准差为 （3）：合理，虽然他的平均数是<5属于正常范围，但是依旧有将近20%的购票时间>5分钟属于超过正常范围，那就是速度太慢了。平均数不能代表一切。 所以顾客提出的理由是正确的，购票太慢的现象确实存在。 （4）：平均数比较合理，它能较好的反映购票的大概时间。比较有代表性！