教育大数据挖掘与分析系统用户需求
第一包：教育大数据挖掘与分析系统用户需求
1项目概况
1.1项目背景
当前，上海已基本实现教育现代化，正朝着率先全面实现教育现代化的目标大步迈进。为贯彻落实党的十八大精神和教育规划纲要，立足中华优秀传统文化，弘扬社会主义核心价值观，促进中小学生全面发展和健康成长，根据国家教育部《关于中小学生综合素质评价工作的实施意见》，国务院《关于深化考试招生制度改革的实施意见》、《关于推进中小学教育质量综合评价改革的意见》（教基(2013)2号）《上海市深化高等学校考试招生综合改革实施方案》等文件精神，结合上海市实际情况，上海市教委开展了中小学生综合素质评价的研究工作，启动了综合素质评价应用推进工作，2014年发布了《上海市普通高中学生综合素质评价实施办法（试行）》的通知(沪教委基〔2015〕30号)，2015年上海市普通高中学生综合素质评价信息管理系统正式上线，计划2017年完成初中生综合素质评价内容研究，2020年开始全面实施具有上海特色和时代要求的中小学综合素质评价体系。
1.2项目名词解释
本文档涉及到的主要系统名词解释如下：
●上海市高中名校慕课（MOOC）
该平台面向所有初高中学生分享优质、特色拓展型和研究型课程资源的网络学习平台，其主要建设目标在于：一是提升中学生信息化环境下的学习能力；二是推进高中学校特色多样发展；三是培养推进信息技术与教育教学融合的师资队伍。平台提供了学习分析和数据支持服务，收集了学生学习过程的行为数据，为基于大数据的教育治理和决策提供了科学依据。
●研究性学习系统（MOOR）
MOOR，即大规模在线开放研究性学习，以“教育”+“互联网”的理念，为上海市普通高中生搭建一个自主探索，智能学习环境。围绕学生的研究兴趣和个性特长，系统采用人工智能和大数据学习分析技术，解决了研究性学习的自适应教学问题、管理问题和评价方式。
●上海市基础教育学生信息管理系统
提供上海市基础教育阶段的学生综合管理与服务，内容涵盖学生基本信息、学籍信息、电子学生证信息、学生行为信息、学生表现与评价信息等综合信息。
●上海市普通学生高中综合素质评价信息管理平台
针对上海市普通高中学生提供综合素质评价信息采集、管理和展现的信息化平台。
●上海市基础教育学籍管理系统
对上海市基础教育阶段学生的学籍管理工作提供信息化支撑的平台，并作为全市唯一权威的学籍数据来源。
●上海市基础教育统一身份认证系统
以学籍数据作为权威的底层数据源，提供统一的用户管理、用户认证及安全保障等服务，用户经由统一身份认证系统登录，在完成身份认证后无再次登录就可以使用所有支持统一身份认证服务的其它信息服务系统提供的服务。
●上海市中小学专题教育
为上海市中小学生提供各方面专题知识的专业在线学习平台。
1.3建设目标和服务对象
基于教育部加强和改进综合素质评价的意见要求，立足于项目实际应用情况，本项目的建设目标在于整合梳理现有的各类数据资源，并在此基础上整理构建出一套能够从各个维度
全面描述学生综合素质的大数据标签体系，基于模型实现（1）针对学生个体的综合素质的全面有效评估与成长建议；（2）针对学生群体的相关分类和分析。
（一）建设目标
具体建设目标包括：
（1）梳理对接现有各类线上、线下，课内、课外的学生学习过程数据；
（2）建设学生360度画像标签体系，深入刻画学生特征，多维展现、评估学生能力与特质；（3）建设基于标签大数据的系统平台，实现标签刻画内容及分析结果的可视化展现；（4）针对不同维度学习类型的过程性数据，开展关联分析。
（二）服务对象
服务于市级、区级、学校，为各级部门的调研、决策、研究提供科学支撑。同时，预留针对学生（家长）服务的接口。
1.4建设原则
本项目的建设将结合以业务需求为方向和以数据发现为引导，综合考量标签体系的先进性，实用性和可行性。
具体原则包括：
（1）标准化和规范化原则
严格遵循技术的标准化与技术规范化的要求，从业务、技术、运行管理等方面对项目的整体建设和实施进行初步设计，充分体现标准化和规范化。
（2）先进性原则
立足先进技术，采用主流技术，在满足需求的基础上，使系统具有同领域领先技术的水平。
（3）易用性原则
本系统未来的使用者广泛，方案在设计过程中要充分考虑流程的复杂度、系统使用的难易度，保障本系统建成后的应用与推广。
（4）可扩展性原则
为适应系统自身建设需要，本系统的设计要充分考虑系统应用动态变化因素，充分保障系统的可扩展性，以适应系统需求的变化。
（5）开放性原则
采用的技术均为开放技术、方便移植。
2建设内容与功能描述
为深入和全面了解学生学习成长情况，学生的学习过程性数据收集及分析是一个重要的方法。要想实现真正的素质化教育，培养出面向新时代社会需求的高素质人才，基础教育的因材施教以及对学生的深入关怀是必不可少的。在传统定性分析的教育模式下，教师只能根据自己所教授课程中，学生的课堂表现，作业反馈以及考试成绩来了解一个学生能力及天分，且很大程度上依赖于教师的主观感受。这种模式相对较为片面，且缺乏足够的横向对比。同样，家长对教育培养的理解上往往也比较单一，通常都会以未来升学为目标，要求在一些基础课程上取得高分，对于子女在技能特长培养上也是人云亦云，集中于一些热门才艺或专项训练，如早年的钢琴热和奥数热。
学生综合素质评价是一项系统工程，为了对学生成长过程及综合素质进行有效评价，上海市电化教育馆对学生综合素质评价各关联系统的数据进行汇聚，通过共享的学生基础数据，建立了不同业务系统间学生数据的关联性，已汇聚的数据源可涵盖至学籍系统、研究性学习平台（MOOR）、统一身份认证服务平台、高中慕课平台（MOOC）、专题教育平台、电教馆其他在线应用系统，如下图所示：（1）通过学籍系统，统一身份认证系统汇聚学生的基础数
据；（2）通过互动课堂，在线学习平台汇聚学生课堂学习，在线学习的行为数据和结果数据；（3）通过综合素质评价系统汇聚评价数据，学业成绩数据；（4）通过MOOR汇聚研究性学习的行为数据和研究记录；（5）通过对接实验平台，阅读平台汇聚学生的实验行为数据和实验结果记录，学生阅读行为数据；（6）采用国内外信息技术类和教育类行业标准，学生成长数据遵循xAPI的标准，这是本项目中教育大数据的挖掘与和分析的基础。
2.1数据描述
（一）学生学籍基本信息
包含了学生的人口统计信息及其他相关数据：包括年龄、性别、籍贯、民族、政治面貌、居住信息、基本健康状况等。
（二）学生在线学习记录数据
记录了学生使用高中名校慕课平台、专题教育系统的线上学习情况。包括了课程学习（起始时间、暂停、快进等）、课程中的问题回答、课程用户间交流消息、学生学习评价、课程评价、课时笔记、课程社区发帖、用户登录日志、问卷调查等信息。
（三）学生在线研究行为数据
记录了学生在研究型课程自适应学习平台MOOR上参与创新研究课的信息，包括学生登录信息、职业倾向的测评数据、多元智能的测评数据、研究过程数据（检索、收藏、灵感笔记、收集的资料等）、结果数据（研究报告）、交互数据等。
（四）学生综合素质测评信息
记录了学生阶段性结果类数据，包括品德公民素养（社会实践活动、国防、民防、学工、学农、党团、违纪、犯罪等）、学业成绩、身心健康与艺术修养、创新学习（研究报告、参加科技活动、创造发明等）。
（五）学生数字课堂行为数据
采集的学生数字课堂学习行为数据，包括了结构化数据和非结构化数据，记录了该环境下课前、课中、课后学生的所有学习行为或操作，这些活动流构成了学生学习的全过程。行为数据可以是特定情境下学生学习的一个状态、操作，它大多数情况下是有序的，一组有序的行为能反映出学生学习状态的变化或学习轨迹。从行为类别层，主要（但不限于）包括如下行为：
记录了学生阅读的类型、内容、层级、数量、时间、阅读前后测评的情况、阅读过程中的交流互动、学生登录日志等数据。
（七）中学生实验行为数据
自动收集学生实验过程中的行为数据，以及学生实验过程的行为与标准实验过程的偏差数据，同时收集教师根据标准实验过程对学生实验过程的评价数据。
（八）Weblog数据
利用Web服务器记录了学生网络访问的信息，可基于此类数据对网络行为进行挖掘和分析。
2.2行为数据的基本格式
基本格式：用户+动作+对象+时间+关联的结果以及行为对应的结果数据+情境辅助信息。用户、动作、对象、时间是每一类行为的共性，关联的结果以及行为对应的结果数据、情境辅助信息依赖于特定的行为。
对基本格式的描述如下：
●用户
操作行为的发起者，学生是主要的用户。
●动作
用户所执行的具体操作
●对象
是指行为所施加的对象、目标或受体，可以是构成支持学生学习的内容、工具、
服务、平台等，用以承载一定的知识点、或是提供学习支持。对象的粒度不一，
●
用户作用于特定对象的发生时间。
●关联的结果以及这些行为对应的结果数据
根据所作用的对象特征，可以是对错、成绩、评语、文本、图片、语音、状态等。
●情境辅助信息
考虑到实际学习的复杂性，除以上其他几方面信息外，用以辅助完善行为数据的
其他情境性信息。
2.3学生学习数据的分析
（一）学生监控与管理能力分析
自主学习能力是指学习者在学习活动中表现出来的一种综合能力。此能力不仅有利于学生主动驾驭自己的学习活动，而且有利于激发自己的主观能动性和创新精神。面对新世纪的挑战，知识更新频率的加快，学生仅靠在学校学的知识已远远不够，他们具备终身学习的能力，而终身学习没有教师陪伴在身边，全靠一个人的自主学习能力，可见自主学习能力已成为当代学生必备的基本能力。因此，对学生自主学习能力评价指标和综合评价的研究就显得尤为重要。
（二）学生学习兴趣偏好分析
兴趣是一种认识倾向，是动机产生的重要内部原因。良好的学习兴趣是学习活动的自觉动力。学习兴趣测验可作为为了学生学习兴趣的指向和强度的工具，广泛应用于学习指导、职业指导等方面。学习兴趣可细分为学科兴趣、课外阅读兴趣和课外活动兴趣等方面，有理论研究表明学生的学习兴趣影响思维品质的形成，思维品质决定着学业成绩，学业成绩影响着学习兴趣。所以本项目将建立学生学习兴趣偏好指标与综合评价，同时考察学习兴趣与学生综合素质评价的关系，成为学生综合素质评价重要的组成部分之一。
（三）学生学习风格分析
学习者在知识水平、学习风格、动机、目标等方面是存在个性差异的，根据多数教育研究者所言，学习风格是影响个性差异最主要的一个因素，深深地影响着学习过程，如果在教学中考虑了学习者的学习风格，将会有效激发和维持学习者的学习动机，会使学习变得很容易，可以付出很少时间和努力却能获得很好的学习成绩。学习风格是指学生在完成学习任务过程中所表现的不同学习方式、学习策略，比如有的学生喜欢从图片、视频等媒体类型上获取知识，而有的学生喜欢从言语交谈或文本媒体类型中获取知识；有的学生愿意先从具体实例资源学起，而有的学生愿意从比较抽象的定义中开始学习；有的学生愿意合作学习，而有的学生比较愿意自学等等。
目前学习风格测量方法分为三大类，基于学习风格量表的显式获取法，基于网络学习行为的隐式获取法，以及显式获取为辅隐式获取为主的混合方法。因此，本项目需要采用混合测量法吸取上述方法的优势，通过学生的学习行为构造衡量学习风格的指标体系，同时结合学习风格量表，利用模型评估学生学习行为及预测学习风格。
（四）学生学习过程质量分析
要取得理想的学习结果，就要不断改进学习过程，而学习过程的改进需要借助地学习过程评价；同时，学习过程评价有助于提升学习过程本身的质量，例如增强学习过程的意义感和快乐感。学习过程评价即对学习过程进行的评价，它是全面地收集关于学习过程的信息，对学习过程的质量进行评判，为改进学习过程提供依据的过程。这里的学习过程取广义，指达到一定的学习结果所需要经过的学习历程，包括学习动力、学习方法、学习进程、学习资源等。
与其他评价一样，中学生学习过程评价的关键问题是评价指标问题，因为评价总是基于一定的指标进行的。由于学习过程评价的指标是众多且关系复杂的，因此需要构建一个指标体系，探索中学生学习过程评价指标体系，将为正式和非正式评价中学生的学习过程提供基本的框架，同时也将为提升中学生学习过程质量提供一系列明确的努力目标。
（五）学生研究性学习能力分析
课题式研究性学习作为一门全新的课程进入普通中学课程体系，给学校带来的不只是课程结构的变化，而且是一场教育理念的更新，教学方式的根本变革。研究性学习评价是学生综合素质评价的重要组成部分，是实现课程目标、发展教育评价导向和进行质量监控的有效手段，也是我国新一轮课程改革面临的一个新课题。构建诸如“科研能力、操作能力、信息素养指标解决问题能力、沟通交流能力的分析，对学生探究、计划、执行和反思等进行分析，是实现研究性学习评价的重要组成部分。
（六）关联分析
针对各平台所汇聚的数据，进行关联分析。如学习行为与学习结果的关联分析、不同学习行为之间的关联分析，举例说明如下：
（1）在线学习是否会影响学习成绩；
（2）好的在线学习习惯，是否和学习绩效正相关；
（3）线上线下行为关联分析：积极参加社会实践的，是否网上学习交互更积极；
（4）性别和网络行为的关系等。
2.4学生学习分析内容的要求
（1）分析内容及其描述富有教育语义
（2）以模型作为基础，充分尝试Pearson相关性分析、Apriori、主成分分析、SVD 等算法模型，基于数据情况与模型效果筛选并采用最优数学模型，进行分析处理与
指标体系提炼
（3）具有信度和效度
（4）具有可穿透性
（5）分析内容可导出、可回溯
（6）支持个体、群体的分析及其比对分析
（7）基于用户角色权限，提供不同粒度和层面的分析，比如个体、小组、班级、年级、学校等。
2.5学生学习分析结果的可视化要求
对分析内容进行可视化的呈现，帮助用户进行直观、清晰的了解和认识。可视化分析工具的要求如下：
（1）实时性，与收集工具、分析工具的周期同步
（2）教育性，可视化呈现方式及其相关描述具有教育语义
（3）配置有可视化呈现库，工具预设提供一套丰富、美观的可视化方案
（4）可定制，根据分析内容的性质，用户可以自定义选择呈现方式
（5）可导出，支持可视化分析结果的本地导出。同时，可以根据不同层次用户和权限，提供符合其需求的整体可视化分析报表的导出，如学生个体分析、群体等。3非功能性建设要求
3.1性能要求
（1）响应时间要求
响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间。
?操作性界面单一操作的系统响应时间≤3秒；
?屏幕滚动＜2秒；
?屏幕切换＜5秒；
?一般查询记录＜3秒；
?复杂条件查询＜10秒；
（2）系统稳定性
?应用系统平均故障间隔时间大于3600小时；
?在正常运行状态下，CPU、内存等主要指标平均负荷小于70%；
?在正常运行状态下，负荷大于85%的连续持续时间不得超过30分钟。
3.2数据备份以及系统恢复
本项目需考虑到异机备份的需求，对关键数据进行备份。要具备完整可行的数据备份以及数据恢复方案。
●需确保数据不能有任何的遗失，因此需要在针对数据安全方面制定相应的完整的备份和
恢复策略,在对数据存储备份方面需要有异机备份；在数据备份范围方面需要有完全备份、增量备份等备份策略；在数据备份频率以及备份相关文档管理上需要有合理的规范制度。
●实施方要提供详细的系统紧急恢复方案，制定详细的系统恢复策略。
●要求实施方在故障发生10分钟之内及时响应，并在30分钟之内赶到现场。系统发生的
故障要求在2个小时之内恢复系统正常运行。
3.3界面和操作友好性要求
界面简洁、配色大方、符合教育类系统的常识，操作简单方便，配有相应的操作提示或帮助信息。符合用户操作行为习惯。
3.4工具使用要求
为保证项目实施过程与系统后续使用过程中的稳定性和高效性，项目数据分析与挖掘部分的工具要求使用成熟商业挖掘软件，包括但不限于以下功能：
1）能够支持Oracle、SQL server、DB2等主流数据库的对接；
2）具备T检验、卡方检验等统计检验功能；
3）能够支持决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络、贝叶斯网络、K-Means、Kohonen、Two-steps 、主成分分析等一系列主流模型的构建。
3.5应用环境要求
要求采用B/S架构，满足以下条件：
●操作系统：能支持windows XP及以上版本，Mac OS X等。
●客户端：支持当前的主流浏览器，如IE8.0及以上，360浏览器，Chrome浏览器，火狐
浏览器等。
●网络环境：支持电信和教育城域网，校校通网络。
3.6部署环境要求
综合考虑，项目的部署环境要求如下：
●根据甲方的要求部署在指定的IDC机房，支持云计算架构，并可以根据应用访问量实现
计算和存储资源的自动伸缩管理。
●中标方就软件平台的软硬件运行环境及部署设备的性能做明确陈述，确保软件平台在满
足非功能性需求前提下安全正常运行。
3.7安全设计要求
对于系统的安全性方面，安全保障体系的建设要求依据基础网络安全、数据库安全、灾难恢复、服务器安全、应急响应、安全策略与过程、防盗链等技术措施实施，同时加强用户日志、权限的管理，构建的安全要求满足：
（1）数据安全
?系统对数据的保护要求级别为极高，为了确保数据的万无一失，与能接触到数
据的相关单位、个人签订必要的保密协议。
?系统中存在着数据交互和转移的行为，为确保数据的准确性、安全性，采用必
要的数据加密策略确保数据安全。
（2）应用安全
?系统数据提交、数据交互方面要求进行安全性检测和链接加固。
?系统采用多模块操作，利用分散的防护策略来管理风险。
?系统运行失败时有响应的措施保障软件安全，如数据备份、相应恢复机制。
?系统要求详细记录用户的操作日志：通过系统提供的功能记录用户的详细操作
日志，并提供日志的查看分析功能。
?系统要求将用户管理权限进行详细区分，实现最小有限权：该安全性通过两方
面保证：分别为系统管理和平台管理；系统管理通过设置系统用户读写权限进
行管理；平台管理是通过针对平台中不同用户的不同权限进行相应的权限设置
及权限管理。
?系统采用防拷贝技术和防下载技术，保证系统资料安全。
（3）系统安全与备份
?系统应用及存储上做到异机、多地备份，确保系统全面性的安全。
?针对能够与系统接触到的管理人员上做到专人专职管理负责。
?流量及应用运维监控体系要完整。有突发事件预案，并要有可操作性。
?对于信息系统安全保护技术能力需达到国家关于《计算机信息系统安全保护等
级划分准则《GB 17859-1999》中的第三级要求，要求中标方配合通过信息系
统安全等级保护三级测评，并对运维期间发生的安全问题负责。
3.8工程进度要求
根据本项目的要求，合同签订后12个月内完成建设并将全部功能投入使用。尽量于2017
年9月（2017年秋季开学）开始试用，2017年11月全部功能投入使用。
3.9提供材料
?围绕建设内容形成的系列指标体系和数学模型
?实施方案
?需求分析说明书
?系统概要设计说明书
?总体设计说明书
?数据库设计说明书
?详细设计文档
?为本项目开发的软件源代码
?操作手册
?用户手册
?帮助手册和系统使用FAQ
?测试方案（含测试计划）
?自测报告：含试运行报告，性能测试和功能测试报告
?系统部署方案
?用户培训计划、培训材料、培训记录
?项目实施总结报告
?应用系统清单
?系统参数配置说明
?系统接口说明
?所提供的第三方产品的技术说明和操作、维护资料
?系统崩溃及恢复步骤文档
?技术服务和技术培训等相关资料
?招投标建设内容和实际完成内容对照表
?软件代码光盘
?系统维护手册
?项目总结报告
?配合甲方提供项目实施中需要的其他材料
4项目实施要求
1）要求中标方能在上海组织一定规模的开发和实施团队（20人以上），且在上海本地提供常驻的服务团队，能随时按要求提供技术支持和服务。
2）团队要求
由于项目具有一定的前瞻性，项目团队应包含3名及以上高级职称的教育或教育技术专业的研发人员；
要求企业有一定规模的开发和实施团队，且具备专业的服务团队，能随时按要求提供技术支持和服务；
配备专业的系统架构师，具有系统架构设计经验3年以上，能够对项目整体架构进行把控；
系统软件开发工程师要求具有2年以上开发经验；
系统质量管控人员要求具有2年以上软件质量相关工作经验；
项目团队稳定，项目实施前需向甲方提供项目成员清单，项目组核心成员变动，经甲方同意。实施过程中，甲方有权根据项目情况要求换人；
为保证项目质量，中标方需至少保证60个人月的整体工作量与50个人月驻场工作
量（驻场所需各类费用由中标方提供）；
3）实施过程
投标方针对项目实施过程拥有整套科学严格的管理方案与措施，从而促进项目全面顺利实施。管理方案与措施中应进一步明确和细化每个阶段的工作范围、内容、过程、责任、交付成果等。
4）项目培训
投标方应在投标书中承诺提供相关的培训。投标方为所有被培训人员提供培训用文字资料和讲义等相关材料；投标方应按合同规定安排培训时间和培训名额。
在系统进入试运行后，投标方应提供相关的培训文档，并协助招标方完成最终用户使用手册、培训资料、视频录制等准备工作，确保培训期前后系统平稳运行。
5项目验收要求
1）验收标准
本项目拟分两次验收，第一次主要验收（1）分析指标体系和数学模型；第二次为
针对系统的整体验收。
系统功能验收，完成预定系统需求说明所要求的各项功能
系统性能验收，通过第三方测试，达成系统需求说明所要求的性能指标
系统安全性验收，通过第三方安全评测，无高危险等级系统漏洞
应用系统集成验收，支持应用系统开发方完成系统需求说明所要求的应用系统集成2）验收交付
项目开发过程中和验收交付阶段，投标方按时提供各个阶段产生的成果和文档资料，而且要提供明确的交付清单。同时，成果和文档资料符合软件工程的相关要求。要交付的成果和文档资料包括以下部分：
可运行的系统，要求建设方提供确保本期项目正常运行的完整执行代码，以及为本次项目定制开发的源代码（成型的产品化软件除外）
技术文档，提供3.9所列材料，若根据实际建设情况发生了需求变化，提供需求变更说明。
管理文档，管理工作文档应包括计划、报告、讨论纲要、会议记录等。
根据甲方单位性质，不定期配合甲方提供上级部门所需要的汇报，包括相关部门所需的验收等材料。
6项目运维要求
建设方需为本项目提供免费的运营维护服务，服务期自通过验收之日起计算，期限一年。运维服务内容应包括系统安装与部署、应急响应与故障解决、系统升级、优化配置和性能调整，数据库等的运维服务。在维保期内，小功能的改造和优化，要求中标方有对应的负责人配合解决。
7其他要求
投标供应商保障用户方在使用其货物、服务及其任何部分不受到第三方关于侵犯专利权、商标权或工业设计的指控。任何第三方如果提出侵权指控，卖方与第三方交
涉并承担由此而引起的一切法律责任和费用；
投标方能有效组织力量开展教育大数据研究与应用。并针对本项目制定有针对性的运行保障方案，提供完善的技术支持及运营维护服务。
项目过程中形成的所有软件及相关成果（包括软件程序代码，软件过程文档，模型算法，各类软件接口文档，项目数据标准文档和接口标准文档）的软件著作权、专
利都归属于招标方所有；
要求安排技术人员在项目实施期间提供7*24小时的技术支持服务，提供全面的技
术支持和保障；
所有项目中标方对本项目涉及到的业务需求、业务数据保密，不得以任何方式泄露给第三方，泄密责任方需承担相应的法律责任。
《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
智慧园区大数据平台建设需求分析
智慧园区大数据平台建设需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 建设XX高新区开发区智慧园区的人口库（12万居民）、法人库(1200家企业)、地理信息库(已建设区域35平方公里的3维电子地图、未建设区域80平方公里的航拍电子地图)、视频库(1000个摄像点)、大数据处理平台、数据管理服务平台。 1.1.2建设内容要求 1.1. 2.1人口库 人口库的基本信息以公安部门户籍和暂住人口信息为基础，整合人社、计生、民政、教育等多个部门信息资源，建设统一规范的人口库和人口信息服务平台。 (1)人口库的内容目录
(2)人口信息服务平台功能需求 数据库层：能够安全存储人口库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的人口信息服务，为人口大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平台的计算能力进行分析，对人口库数据进行数据挖掘与发现，提供有价值的分析结果。 应用层：包括人口信息服务、人口专题分析、公共服务等。 1.1. 2.2法人库 法人库以工商部门的企业信息为基础，整合各参建部门系统中的法人信息，如机构代码、机构名称、机构类型、经济行业、业务经营范围、机构地址、法定代表人等字段信息，建成标识统一、结构科学、查询快捷、动态管理的法人信息库。制定与交换平台对应的相关标准、制度和规范管理体系，实现工商局、地税局、国税局、质量技术监督局等法人数据相关业务部门之间的网络互联和业务数据的实时交换与应用。 (1)法人库的内容目录
(2)法人信息服务平台功能需求 数据库层：能够安全存储法人库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的法人信息服务，为法人大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、统计与报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平
数据挖掘与预测分析
数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供
大数据时代的数据挖掘
大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g
数据挖掘与分析心得体会
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
数据清洗、数据分析、数据挖掘
数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题， 解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结 论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实 用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的
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。
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。
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。
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
数据分析与挖掘在金融方面的应用
数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路
分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通
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。
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。
集团大数据平台整体方案业务需求分析
集团大数据平台整体方案业务需求分析 1.1总体需求 大数据平台应支持集团总部、省和地市三级使用方式。使用单位还包括下属单位和控股公司等。大数据平台要求使用Hadoop系统应实现主流数据仓库的功能，同时支持与现有系统Oracle数据库及Teradata数据仓库的无缝连接。 大数据平台需支持多应用管理，即支持对应用的服务级别管理（SLA）。能够实现应用的访问资源控制，支持资源隔离。同时支持多租户功能，例如多租户管理、租户的操作员管理、租户的分等分级分组管理、租户的度量管理、租户的角色管理、租户应用授权、租户数据隔离、租户的资源隔离等功能。 大数据平台应具有统一运维监控方面，可以图形化的实现安全管理、用户管理、监控运维、服务调度、应用部署、资源管理、作业编排、服务接口等。 大数据平台应同时支持作业调度管理，即实现统一的作业调度与编排管理功能，支持使用工作流的可视化的方式对工作任务进行统一编排和调度。同时支持作业的资源管理、流程管理、任务管理、数据管理、应用管理、租户管理、多
ETL 调度任务的部署和并行处理等功能。 集团大数据平台的建设内容包含： Str/UnStr Cloud TOS （SLA ）SOA R 、SQL Parser TDH Hadoop JDBC 、ODBC Map Reduce 、Spark 基础 平台架构计算 逻辑平台UI 主数据交互（ERP MDM ）营销数据（ACRM 交互）综分平台融合 六大重点应用 量收业务分析（逻辑）迁移 量收接口迁移（对外接口） 四大核心功能量收数据迁移外围数 据量收（存量）业务 系统总部、省、地三级 多终端应用 图3-1大数据平台建设内容 重点建设内容包括： 1) 基础平台建设 2) 量收迁移 3) 六大重点应用 4) 与CRM 、综分、MDM 等系统的融合 5) 基于大数据平台的数据应用。 1.2 数据管理 集团大数据平台的数据管理，包含数据采集、数据交换、数据存储与管理（包含结构化数据管理、半/非结构化数据管理、数据存储等）、数据清洗加工、数据计算和查询等方面
大数据、数据分析和数据挖掘的区别
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数
据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组
旅游大数据挖掘与分析平台方案
旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案
目录 一. 背景 (3) 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 (3) 1.2 旅游行业开展大数据分析及应用的意义 (4) 1.3 数据挖掘与大数据分析科研平台建设的必要性 (4) 二. 数据挖掘与大数据分析科研平台总体规划 (5) 2.1 科研平台规划 (5) 2.2 科研平台功能规划 (6) 三. 数据挖掘与大数据分析科研平台建设方案 (7) 3.1 大数据科研平台设备架构 (7) 3.1.1 主节点和备份主节点 (7) 3.1.2 管理节点 (7) 3.1.3 接口节点 (8) 3.1.4 计算节点 (8) 3.2 大数据科研平台底层架构 (8) 3.2.1 分布式持久化数据存储——HDFS (9) 3.2.2 分布式实时数据库——HBase (9) 3.2.3 分布式资源调度管理——YARN (9) 3.2.4 交互式SQL引擎——Hive (9) 3.2.5 内存计算——Spark (10) 3.3 科研平台的功能 (10) 3.3.1 科研项目管理 (10) 3.3.2 平台内置数据集 (10) 3.3.3 科研数据上传 (11) 3.3.4 集成算法组件 (11) 3.3.5 科研平台可视化功能 (12) 四. 平台数据集清单 (13) 五. 定制数据服务 (13) 六. 科研平台算法清单 (13) 七. 科研平台设备清单 (19)
一. 背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5.48亿美元增加到2017年的23.8亿美元，未来5年的复合增长率达到34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。
大数据智能催收平台需求分析设计书
大数据智能催收平台需求设计书 众益天成 金融科技（大连）有限公司 2018年3月
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目录 第一章业务背景 (5) 第二章平台目标 (5) 2.1总体目标 (5) 2.2整体平台架构图 (6) 2.3业务服务总览............................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.1 资产委托服务......................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.2 催收方服务............................................................................. 错误!未定义书签。 2.3.3 有偿服务................................................................................. 错误!未定义书签。 2.4本期目标............................................................................................. 错误!未定义书签。第三章本期建设内容 (7) 3.1系统管理模块 (7) 3.1.1 账户权限 (7) 3.1.2 参数配置 (7) 3.1.3 策略配置 (7) 3.2案件管理模块 (7) 3.2.1 案件管理 (8) 3.2.2 跟踪管理 (8) 3.2.3 还款管理 (8) 3.2.4 逾期管理................................................................................. 错误!未定义书签。 3.2.5 坏账管理................................................................................. 错误!未定义书签。 3.3催收管理模块 (8) 3.3.1 外呼管理 (9) 3.3.2 短息管理 (9) 3.3.3 信函管理................................................................................. 错误!未定义书签。 3.3.4 外访管理 (9) 3.3.5 法务管理 (9) 3.3.6 委外管理 (9) 3.3.7 综合管理 (9) 3.4数据报表模块 (9) 3.4.1 还款报表................................................................................. 错误!未定义书签。 3.4.2 逾期报表................................................................................. 错误!未定义书签。 3.4.3 坏账报表................................................................................. 错误!未定义书签。 3.4.4 内催报表 (10) 3.4.5 委外报表 (10) 3.4.6 财务报表................................................................................. 错误!未定义书签。第四章技术环境 (10) 4.1架构与硬件 (10) 4.1.1 技术架构 (10) 4.2系统扩展性 (12) 4.2.1 系统建设扩展性 (12) 4.2.2 数据库扩展 (12) 4.3安全方案 (13)