大数据时代计算机信息处理技术分析

发表时间：2018-09-10T17:13:35.547Z 来源：《基层建设》2018年第19期作者：刘敏

[导读] 摘要：“大数据”为我们的云用户、企业以及网络服务提供商都带来了好处，但就目前的信息处理技术发展现状来看，离真正实现“大数据” 的价值还有不小差距。

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摘要：“大数据”为我们的云用户、企业以及网络服务提供商都带来了好处，但就目前的信息处理技术发展现状来看，离真正实现“大数据” 的价值还有不小差距。笔者坚信，随着各种技术的不断纵向发展，人类社会在不久的未来必将创新出更加高效、完善和可靠的计算机信息处理技术，以真正发挥“大数据”在推动经济社会发展中所具有的作用，帮助我们迈向全新的信息化时代。基于此，本文着重分析大数据时代计算机信息处理技术。

关键词：大数据；计算机信息；处理技术

引言

大数据处理技术作为一项高级的计算机技术，能够处理大量的数据资料，同时也能够计算大量的数据，因此具广阔的市场发展前景。大数据处理技术是计算机处理技术在大数据背景下脱颖而出的一项新技术，其以完善的软件资源和硬件资源为基础，模拟完成所有数据服务功能。

1、大数据的定义

对于大数据的理解，从字面上来说就是巨大的数据，但是其具体含义不仅仅局限于大量的数据，在国外的某研究机构中对于大数据的概念给出了这样的定义：大数据是一种具有非常钱的决策能力和洞察能力同时能够对巨大的数据进行处理的信息资源。面对大数据很多的常规的数据软件都没法及时进行处理，然而网络当中每天仍在不停的产生这数据，大数据包括了产生的数据量的巨大、产生的数据信息的多样化和数据信息的重复化。

2、“大数据”时代信息的特点

信息具有数据量大、传播快、多样化等特点。数据量大是大数据时代信息最大的特点，计算机需要处理的信息量随着时间的推移越来越大，完全可以用海量来形容；传播快也是大数据时代信息一个很突出的特点，计算机有非常广泛的传播途径，它传播信息的速度是非常惊人的，传播效率很高。在进行高效传播的时候，还要进行合理的信息处理，随着信息量不断变大，信息处理工具也在时时刻刻进行更新；信息多样化特点专指的是数据的类型，在大数据时代，数据的类型也千差万别，包括视频、图片、文字等很多类型的信息。数据的格式也不断的变化，给计算机信息处理带来了很大的困难和挑战。随着计算机系统的处理能力、存储能力、打印能力和通信能力的提高，特别是计算机软件技术的发展，使用计算机越来越方便，加上微电子技术的突破，使微型计算机日益商品化，从而为计算机在管理中的应用创造了极好的物质条件。

3、大数据处理技术

传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据 CAP 理论，难以保证其可用性和扩展性。传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求！大数据的出现也必然伴随着新的处理工具和新技术的出现。

3.1、基于数据采集的大数据处理技术

（1）系统日志采集方法。很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如 Hadoop 的 Chukwa，Cloudera 的Flume，Facebook 的 Scribe 等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百 MB 的日志数据采集和传输需求。

（2）网络数据采集方法：对非结构化数据的采集。网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开 API 等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用 DPI 或DFI 等带宽管理技术进行处理。

（3）其他数据采集方法。对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。

3.2、基于数据存储的大数据处理技术

分布式数据存储处理技术的具体实现时由谷歌公司提出的GFS 技术。此技术在 IBM，百度等公司得到了大量的应用和快速发展。分布式存储利用的是列存储的概念。列存储是以列为单位进行存储，姓比于行存储，其具有数据压缩，快循环等优点。当今流行的技术的行列混合式存储结构，该结构能够快速加载海量数据，缩短查询时间，高效利用磁盘空间等。

3.3、基于数据分析及挖掘的大数据处理技术

（1）虚拟化技术。虚拟化技术是指利用虚拟的信息网络资源对数据进行存储和管理，由虚拟化技术构建的“大数据”信息处理技术一方面可以对当前的信息存储资源进行优化配置，方便对海量数据的存储；另一方面可以通过灵活调度信息处理单元来提高对大规模数据的处理能力和效率。可见虚拟化处理技术是“大数据”下的信息处理关键技术。

（2）云存储和云计算技术。云存储实际上是由多个存储单元组成，它通过集群功能、分布式文件系统等功能联合起来协同工作，以共同对外提供数据的存储和管理服务。由此可知，云存储技术就是应“大数据”时代而生，它对解决海量信息数据的存储管理需求提供了一个最佳的解决方案。因为云系统需要同时满足大量用户的需求服务，而这些服务往往又牵扯到对大规模数据的高效处理和分析，所以仅仅具有数据的存储和管理功能还不够。为了解决数据的处理和分析需求，云计算技术也应运而生。云计算技术与传统信息处理技术的最大不同之处在于其具有分布式计算的特点，通过整合和调配整个云系统所能调用的数据计算单元，从而可以快速完成对海量信息数据的计算处理，这对提高“大数据”下的数据处理效率而言是必不可缺的。

（3）自动化资源调度技术。“大数据”系统在提供服务时，需要对数据的存储和计算等资源进行优化配置，所以离不开自动化资源调度技术。所谓资源调度就是将信息资源进行合理的配置和整合，以更好地满足为用户提供高效、高质服务的目的。这些资源除了重要的数据

大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

计算机二级：数据处理

打开Excelkt 文件夹下的Excel14A.xlsx 工作簿文件，按下列要求操作。 1、基本编辑 ⑴ 将Excelkt 文件夹下的"ScoreA.docx"文件中的数据复制到 Sheetl 工作表A2单元格开始处。 ⑵编辑Sheetl 工作表 A. 在最左端插入1列，列宽10磅，并在A1单元格输入"参赛号码"。 B. 在第一行之前插入1行，设置行高30磅，合并后居中A1:N1单元格，输入文本"演讲比赛决赛成绩单"，隶书、20磅、标准色中的红色、垂直居中。 ⑶数据填充 A. 填充"参赛号码"列，从01401020开始，差值为1递增填充，"文本"型。 B. 公式计算"最终得分"列数据，最终得分为得分之和再去掉一个最高分和一个最低分，"数值"型、负数第四种、一位小数。 "所获奖项"列数据：大于49分的为"一等"，大于，其余为空白。 ⑷ 在Sheet2工作表中建立Sheet1的副本，重命名 Sheet2工作表为"筛选"。 2、数据处理利用"筛选"工作表中的数据，进行高级筛选: A. 筛选条件："广州"和"成都"赛区、"排名"为前10的记录; B. 条件区域：起始单元格定位在 A25; C. 复制到：起始单元格定位在 A32。最后保存Excel14A.xlsx 文件。打开Excelkt 文件夹下的NdkhB.xIsx 工作簿文件，按下列要求操作。 1、基本编辑 C.根据"最终得分"列数据公式填充 "排名"列数据。 D.根据"最终得分"列数据公式填充 47.5的为"二等"，大于46.5的为"三等"

⑴编辑Sheetl 工作表 A. 将"所属部门"列移动到"姓名"列的左侧。 B. 在第一行前插入1行，设置行高为35磅，并在A1单元格输入文本"员工年度考核表", 华文行楷、22磅、加粗、标准色中的蓝色，跨列居中 A1:H1单元格，垂直靠上。 C. 设置A2:H30单元格区域的数据水平居中，并将 A:H 列列宽设置为"自动调整列宽" ⑵数据填充 A. 填充"所属部门"列，A3:A9为"工程部"、A10:A16为"采购部"、A17:A23为"营运部 A24:A30为"财务部"。 B. 公式计算"综合考核"列数据，综合考核=出勤率+工作态度+工作能力+业务考核, 数值"型、负数第四种、无小数。 C. 根据"综合考核"列数据公式填充"年终奖金"列数据：综合考核大于等于 38分的为 10000, 37~35分为8000, 34~31分为7000，小于31分的为5500,"货币"型、负数第四种、无小数，货币符号 ⑶ 将A2:H30单元格区域的数据分别复制到 Sheet2、Sheet3中A1单元格开始处，并将Shee 重命名为"排序",Sheet3重命名为"筛选"。将该文件以Excel14B.xlsx 为文件名另存到ExcelKt 文件夹中。对"排序"工作表中的数据按"年终奖金"降序、"所属部门"升序排序。对"筛选"工作表自动筛选出"业务考核"为10分的记录。最后保存Excel14B.xlsx 文件。打开Excelkt 文件夹下的YgdaC.xIsx 工作簿文件，按下列要求操作。 1、基本编辑 ⑴编辑Sheetl 工作表 A. 在最左端插入1列，并在A4单元格内输入文本"部门编号"，宋体、12磅，加粗。 B. 设置第1行的行高为40磅，合并后居中A1:J1单元格，并输入文本"员工档案记录", 宋体、20磅、标准色中的蓝色，添加黄色（标准色）底纹。 I! t2 2、数据处理

2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析

2018年度大数据时代的互联网信息安全 1.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（B ）（单选题2分） A.直接打开或使用 B.先查杀病毒，再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 2.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?（A ）（单选题2分） A.允许“回复陌生人自动添加为朋友” B.取消“允许陌生人查看10张照片”功能 C.设置微信独立帐号和密码，不共用其他帐号和密码 D.安装防病毒软件，从官方网站下载正版微信 3.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（B ）（单选题2分） A.将电脑开机密码设置成复杂的15位强密码 B.安装盗版的操作系统 C.在QQ聊天过程中不点击任何不明链接 D.避免在不同网站使用相同的用户名和口令 4.我国计算机信息系统实行（B ）保护。（单选题2分） A.主任值班制 B.安全等级 C.责任制 D.专职人员资格 5.重要数据要及时进行（C ），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分） A.杀毒 B.加密 C.备份 D.格式化 6.小强接到电话，对方称他的快递没有及时领取，请联系XXXX电话，小强拨打该电话后提供自己的私人信息后，对方告知小强并没有快递。过了一个月之后，小强的多个账号都无法登录。在这个事件当中，请问小强最有可能遇到了什么情况?（B ）（单选题2分） A.快递信息错误而已，小强网站账号丢失与快递这件事情无关 B.小强遭到了社会工程学诈骗，得到小强的信息从而反推出各种网站的账号密码 C.小强遭到了电话诈骗，想欺骗小强财产 D.小强的多个网站账号使用了弱口令，所以被盗。 7.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因（A ）（单选题2分） A.可能中了木马，正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 8.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏，突然弹出一个窗口，提示：特大优惠!1元可购买10000元游戏币!点击链接后，在此网站输入银行卡账号和密码，网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。结合本实例，对发生问题的原因描述正确的是?（C ）（单选题2分）A.电脑被植入木马

计算机数据处理论文范文2篇

计算机数据处理论文范文2篇计算机数据处理论文范文一：防雷计算机数据通信论文一、防雷电波侵入的措施计算机网络系统防雷电波侵入，特别是高层建筑物内的电子计算机设备的供电电力线不可架空敷设进入大楼。已经这样敷设的地方，应采取改造措施，改用铠装电缆穿金属管埋地敷设进入楼房，并装上电源避雷器，会收到好的效果。数据通信的信号线在户外传输时不可架空敷设，应穿金属管埋地敷设，在两端信号线上装上相应的信号浪涌保护器，金属管两端应接设备保护地。金属管埋地线路要避开直击雷引线和接地体。信号线在户内传输时，不可与强电线路并排平行敷设。二、防感应雷的措施 (一)电源系统的防感应雷目前市场上有三相四线组合型电源浪涌保护器和单相组合型电源浪涌保护器，有箱式带雷击数计数的和简易型，单相又有并式和串式，还有多种直流电源浪涌保护器。各种场合均有相应的电源浪涌保护器。这些电源避雷器性能稳定，安装方便。一般应在总电力室、楼层配电屏和机房等设三级来防护电源系统的感应雷，采用者三级防护来实现逐级泄流的作用。 (二)数据信号线防感应雷 1、用交换网进行远程通信的广域网，在modem前用两线信号

浪涌保护器。 2、在异步串行通信端口用rs-232-c25针9线或9针9线速率在20kbps或64kbps以下的数据信号浪涌保护器。这种浪涌保护器使用场合较多，比如modem与主机或终端间作为二级防护;以太网或novell网总线结构粗缆网路由器与modem间作二级保护;在终端服务器与终端间以保护终端服务器;各银行系统营业部服务器与各终端通过rs-232-c接口的地方都可使用这种避雷浪涌保护器。 3、局域网总线结构细缆网bnc连接速率100mbps的数据信号浪涌保护器，用于以太网、细缆novell局域网与终端串接，安装方便。 4、通过hub采用星形连接方式的10base-t网络，用rj45连接器连接双绞线传输的数据信号浪涌保护器。 5、两线平衡传输的数据信号浪涌保护器，用于监控系统或自动控制以及电流环的地方。 6、采用卫星数据通信的广域网，在室内收/发单元或室外单元使用卫星数据通信同轴浪涌保护器。这些信号浪涌保护器安装方便、性能好，能有效地防止感应雷击。安装后不影响数据传输和通信。具体安装多少个信号浪涌保护器，要根据具体单位的设备位置和布线来确定，一般是信号线上楼或到别的房间要考虑安装，以防感应雷击。三、防止地电位反击系统的接地是比较复杂的问题。我们的看法是防雷与接地是一个整体，而且接地是做好防雷的基础。我们主张接地系统能分

大数据时代的信息处理

大数据时代的信息处理【摘要】信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，人们积累的数据越来越多，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，而是呈现跨越式的特征，因此传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求。从而就需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。【关键词】信息时代；数据；挖掘；分析一、大数据的定义所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从TB级跃升至PB级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较复杂，超过80%都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中RFID的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。二、数据挖掘的定义数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是知识发现过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式，它并不是用规范的数据库查询语言进行查询，而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果，并没有深入研究发生的原因，而数据挖掘则主要了解发生的原因，并且以一定的置信度对未来进行预测，用来为决策行为提供有利的支持。（1）统计学统计学在数据样本选择、数据预处理及评价抽取知识的步骤中有非常重要的作用。以往许多统计学的工作是针对数据和假设检验的模型进行评价，很明显也

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。（1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。（2）供应链管理涉及的基础理论供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。生产方式管理：订单生产，按库存生产。信息传递：与进行供应链协调与信息共享。（六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》【文件摘要】第一章总则第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险：（一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。（二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。（三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

大数据分析报告与可视化

.数据分析与可视化1.什么是数据分析？数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点

大数据背景下的计算机信息处理技术分析周健明

大数据背景下的计算机信息处理技术分析周健明发表时间：2019-08-15T15:09:09.027Z 来源：《科技新时代》2019年6期作者：周健明[导读] 大数据背景下的计算机信息处理技术的改进方向应该是实现对非结构化数据的系统化处理，并将计算机网络和云计算网络有效结合。广州市汇源通信建设监理有限公司广东广州 510620 摘要：当前社会的网络环境已经逐步正式迈入大数据时代，基于此，本文研究大数据背景下的计算机信息处理技术，分析大数据技术功能特征，讨论大数据背景下的计算机信息处理技术应用现状，探究大数据背景下计算机信息处理技术的改进方向。希望能为关注此话题的研究者提供参考意见。关键词：大数据技术；信息安全；非结构化数据引言：计算机信息处理技术面临的重要挑战就是对大数据的高效处理，从当前的形势来看，各个企业的日常工作都涵盖对数据的处理，提高计算机的信息处理能力很有必要。创新计算机信息处理技术，需要投入大量的人力和物力资源，从而有效应对数据总量不断增长这一现实问题，帮助企业合理化、科学化处理数据。一、大数据技术功能特征分析近年来大数据概念逐渐兴起，目前国家对此还没有统一的规定。业内研究者将大数据定义为获取、存储、分析、整理数据的集合。阿里巴巴创始人马云则认为大数据时代的到来会革新社会人群的生活方式，更会改变企业的发展模式。当前，企业可以利用大数据技术挖掘海量信息，并从中总结用户的需求。如此一来，企业就能为客户提供更加精准的服务，从而实现产业模式的有效革新。大数据技术的第一个特征就是处理的数据量非常大，传统模式下，数据以TB计量，而如今，数据以ZB计量[1]。第二个特征是数据存储的形式更为多样化，以往信息主要以图表形式为主，而如今信息的存储形式不仅包括文字、图片，还衍生了音频、视频和动画。第三个特征体现在数据的传输速度上。计算机网络技术的使用范围已经非常普及，人们获取信息的手段和途径也更加便利。第四个特征是复杂性，这是因为海量信息中包含很多没有实际价值的信息，这些信息使得网络环境变得更为复杂。二、大数据背景下的计算机信息处理技术（一）信息的采集和加工要想获得信息资源，就需要采集信息数据，通过信息采集技术及时获得相关的信息数据。在信息采集的过程中需要实施监督和检测目标信息源，在此条件下合理选择信息的存储位置，从而为下一步的信息加工处理做准备。信息加工在信息采集工作中发挥关键作用，这项工作由信息加工处理系统完成，需要挖掘信息、分析信息、分类信息。这可以为使用者提供的信息服务有检索和信息传输。常见的信息处理技术有数据挖掘、深层网络数据感知、数据获取、高效检索数据。将这些技术应用于大数据信息处理加工中，能获得良好的收益。（二）信息存储在信息采集处理加工完成之后，就需要通过相关技术存储相关信息。此外，还要建立关联数据库，用来处理相关信息。信息存储技术不是简单的数据存储，更强调数据库的用户查询和调用功能。大数据时代背景下，整个社会网络环境会产生大量的信息数据，这就对信息存储技术提出了更高的要求。不仅要积极适应当前信息技术的发展，还应该切实提高信息存储利用的效率。在目前的发展阶段中，主流的信息存储技术是分布式信息存储，该技术不仅能存储大量的信息数据，还能完成数据查询、调用和使用相关操作。（三）信息安全大数据环境下，网络环境充斥着各种危险因素，此时信息安全就显得十分关键，信息的有效利用必须要特别关注这一问题。信息的采集过程应当保证高效真实，在具体的操作过程中，信息的传输环境会受到多方面因素的影响，这就导致计算机技术在处理信息的过程中遇到很多问题。大数据时代，人们的工作和生活更加便捷，但是其中存在的安全问题导致人们的生活隐藏大量的安全隐患。因此在实际处理信息相关问题的过程中，应当做好检测和跟踪数据信息工作，为信息的安全传递提供保障。妥善处理其中隐藏的危险问题，高效开展有针对性的调研活动。负责网络安全的专业人员应定期进行各项培训活动，提高专业人员健全机制、创新技术的能力。三、大数据背景下的计算机信息处理技术应用现状分析大数据时代背景下，计算机信息处理技术应用前景良好。发展的过程难免会遇到各种各样的问题，计算机技术的现代化特征十分明显，网络技术的发展也需要高度依赖网络的硬件设施。传统的网络连接技术已经难以跟得上时代发展的脚步，逐渐被新型技术所替代。因此，网络技术相关工作者应当具备良好的创新意识。建设性能优越的网络技术基础设施，从而逐渐优化计算机信息处理技术。社会经济水平的不断提高为计算机技术的健全完善提供良好的基础条件。目前网络技术在社会生活中的应用非常广泛，信息数量庞大，网络安全是信息技术发展迫切需要解决的问题。网络安全不仅涉及到用户安全问题，还包含网络技术对信息数据的处理能力。如今信息数据的表现形式更加多样化，数据容量不断增加，计算机信息处理面临的压力明显加大。网络环境中存在的一些信息结构已经发生变化，在处理这些信息时，计算机系统有可能会受网络病毒的攻击。由于计算机系统的数据结构比较复杂，信息在存储的过程中有可能被泄漏。四、大数据背景下的计算机信息处理技术的改进方向（一）实现对非结构化数据的系统化处理在现有搜索模型的基础上，对垂直的搜索引擎模型加以改进，充分考虑用户的实际需求，从而更加深入检索数据。实现对非结构化数据的系统化处理，同时也将非结构化的数据分为不同的等级进行处理。比如建立专用领域词典，该功能可以收录专业、全面的词汇。网页抽取模块在运行的过程中，有必要先进行一次基本的数据处理工作，这一步骤会把有用的数据都收集起来，而后续的操作能够进一步抽取其中没有被爬取的信息，从而进一步提高信息收集的有效性。垂直搜索引擎模型如图1所示。

数据库应用是计算机数据处理应用的基础。

计算机基础参考资料一、单项选择题（本大题共 0 分，共 50 小题，每小题 0 分） 1.在Excel 中，删除工作表操作时，首先选择要删除的工作表；在选择”开始”菜单的删除选项，选择 B ，完成删除工作表的操作。 A.删除单元格 B.删除工作表 C.删除工作表行 D.全选 2.在Word 中，当多个文档打开时．关于保存这些文档的说法中正确的是 A A.用”文件”菜单的”保存”命令，只能保存活动文档 B.用”文件”菜单的”保存”命令，可以重命名保存所有文档 C.用”文件”菜单的”保存”命令，可一次性保存所有打开的文档 D.用”文件”另存为”全部保存”命令保存所有打开的文档 3.信息技术是（D ）的产物，在应用中得以拓展和延伸。 A.计算机技术发展 B.网络技术发展 C.通讯技术发展 D.以上三种综合发展 4.计算机网络按通信距离可以分为局域网、城域网和（B ）。 A.无线网 B.广域网 C.移动网 D.专用网 5.人们要使用计算机，首先需要把想要做的事情以命令和数据的形式通过 A 输入计算机。 A.输入设备 B.输出设备 C.打印设备 D.主机 6.Word 编辑状态，下列可以设定打印纸张大小的命令是（B ）。 A.“文件”菜单中的“打印预览”命令 B.“文件”菜单中的“页面设置”命令 C.“视图”菜单中的“工具栏”命令 D.“视图”菜单中的“页面”命令 7.幻灯片窗格中可以显示和编辑非文字内容，包括 D 。 A.图片 B.表格 C.影音 D.以上所有 8.Word 可以使用插入（ A）对话框向文档中插入艺术字。 A.艺术字 B.对象 C.剪贴画

D.图标 9. D 应用程序不属于 Microsoft Office 2010 组件。 A.Microsoft Word 文字处理 B.Microsoft Excel 数据制表 C.Microsoft Outlook 邮件管理 D.WPS 10.下面哪种不是多媒体播放器软件？（D ） A.Windows Media Player B.暴风影音 C.Real Player D.Adobe Reader 11.下面不属于网络安全的基本属性是（D ）。 A.机密性 B.可用性 C.完整性 D.正确性 12.Microsoft Word 2010 中获得帮助的方法是（D ）。 A.快捷键 F1 B.点击“文件”菜单中“帮助” C.点击窗口右上角的“问号”标志 D.以上所有 13.在Excel 中，工作簿是指 D 。 A.操作系统 B.不能有若干类型的表格共存的单一电子表格 C.图表 D.在Excel 环境中用来存储和处理工作数据的文件 14.下列关于杀毒软件说法不正确的是D。 A.杀毒软件可以清除特洛伊木马 B.杀毒软件可以清除恶意软件 C.杀毒软件可以清除电脑病毒 D.杀毒软件不需要升级 15.Windows 操作系统内置的多媒体播放器是 B 。 A.Windows Movie Maker B.Windows Media Player C.Windows Internet Explorer D.Windows 录音机 16.编辑幻灯片内容时，需要先 B 对象。 A.调整 B.选择 C.删除 D.粘贴 17.在Word 中，常用工具栏中的”格式刷”工具可以 C 。 A.清除所选择的文本 B.复制所选择的文本

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。关键词：循证、患者数据库

人工智能+大数据时代下教育信息化的发展

人工智能+大数据时代下教育信息化的发展发表时间：2019-10-11T15:19:05.807Z 来源：《教育学》2019年10月总第192期作者：南锐 [导读] 在如今互联网大数据时代的影响下，学生除了能够获取到课本中的知识，也能根据自己的喜好和需求查询到各方面的知识。陕西省延安市教育信息网络中心陕西延安716000 摘要：人工智能+大数据时代的到来对我国的教育方式和结构产生了极大的影响，教育方式走向信息化进程是顺应时代发展的，但一味地跟随潮流容易失去教育事业本身的意义。只有理性思考并采取相应措施，对可预知的困难做好准备，才能有效利用大数据时代对教育事业带来的便利性。关键词：人工智能大数据时代教育信息化一、人工智能+大数据给教育带来的影响及变革在如今互联网大数据时代的影响下，学生除了能够获取到课本中的知识，也能根据自己的喜好和需求查询到各方面的知识。积极应对人工智能+大数据时代的到来，教育机构都应参与到学术和技术的改革当中，不能一味地固步自封、不敢舍弃传统教学方式。教育的大变革意味着硬件和软件方面都要得到较大的突破。首先要有配套的教学设施，学生能够利用先进的技术设备感应到当今人工智能+大数据时代查阅资料和自主学习的便利性，例如数字化图书馆和多媒体教室等。其次，提高教师对互联网产品的利用度，摒弃单纯的板书教学，利用便捷的多媒体教学方式，采用文字、图像、视频相结合的方式，增强教学趣味性。这也对教师能够熟练使用多媒体等互联网产品提出了要求。二、教育信息化发展现状 1.数据共享存在难度。数据互动、资源共享的一个前提是基础业务数据规范，如果这一规范不明确会影响学校和区域业务系统的数据互通和数据共享。另外，数据冗余是存在于业务系统当中的一个问题，主要原因在于若干数据模块在应用系统建设过程中囿于当时的条件而出现了重复使用的现象，由此难以保证业务基础数据的唯一性和确定性。而且在进行数据更改的过程中，数据导入的方式会对系统的数据同步性和统一化带来不利影响。 2.业务、应用系统不健全。业务系统开发过程中未能明确区、校的分界线，导致各部分功能的划分不够细致与明确。对各部分功能的不明确性会影响业务的统一性，阻碍学校积极能动性的发挥。应用系统的不健全会对教育管理产生不利影响，比如说在系统上比较缺乏教与学的核心业务；其二，在学生管理、教师发展、教育科研、德育以及教师培训等业务上尚未实现数字化；其三，数字化教学这一内容上存在着数字化平台不够完善与优良的特点；最后，在学习内容的管理上，很多学校不够重视。总而言之，系统有待于进一步地健全与完善。 3.用户体验效果差。目前存在的区域教育信息化系统当中，各个功能分区的板块有着相对独立的特点，较强的独立性导致整个系统中没有一站式登录机制。用户对象不同，在登录系统的时候所进行的操作也不相同，并且这种操作之间存在着很大的差异。如果系统可以使用户统一登录，不论是教师还是学生，都可以用到风格统一的系统，获得更好的消息体验。此外，统一的消息机制同样不存在，这也是造成用户体验不良的一个方面。 4.业务流程标准不统一。教育信息化系统目前没有统一的业务流程标准，欠缺流程化、规范化，用户在进行系统操作的过程中，后台进行的具体操作业务复杂而繁多，系统需要处理的数据的实时性会变差。没有规范化的流程引导，用户在瞬间获得有用数据的效果也会变差；同样，在数据分析和数据显示上都会有相应的延迟，降低处理数据的效率。三、人工智能+大数据时代下教育信息化的发展策略 1.建设统一的数据中心。为了提供统一的教育服务，建立一个统一的数据中心有利于实现区域信息化系统的规范化、流程化。统一的数据中心所提供的统一的服务包括传统基础服务；数据共享服务，实现各个层面上的数据共享；信息等统一的认证服务，实行动态的应用系统认证；教育信息化修通标准定制服务，提供系统发展标准，按照相关规定建设信息化系统；系统建设监管服务，监管区域教育数据中心相关的信息化项目；安全监管服务，提供保证网络安全监管的相关服务，确保整个区域的教育信息网络安全。 2.完善业务系统。教育信息化的业务系统建设项目众多，应该按照项目的急迫性和重要性综合安排建设进度。其中，涉及到区域教育核心的教研项目应该放到首要的位置，包含的各个子项目全部建设完成后可以构建一个完善的教师展业发展档案系统。在此基础上可以进行数据的采集、分析、挖掘与汇总，并且形成各个专项的数据报表，以对教研的各个项目进行反馈，从而针对具体的薄弱环节进行提升，向着健康的良性循环状态发展。 3.全心服务教师与学生。教育信息化发展中，务必将教师、学生这两个教学活动的主体当作中心服务对象，满足其个性化的需求。 4.准确定位区、校信息化建设路径。区、校在区域教育信息化建设中怎样发展是需要明确的，既不能实行突出区发展的自上而下的发展路径，也不能实行于系统性、整体性不利的自下而上的发展路径。应当在区、校责任明确的前提下，使区、校双方都能获得积极、充分的发展，整体提高区域教育信息化发展。参考文献 [1]曹鹏教育信息化发展新阶段的观念更新与理论思考[J].科技视界，2017，（7）。 [2]雷朝滋教育信息化：从1.0走向2.0——新时代我国教育信息化发展的走向与思路[J].华东师范大学学报（教育科学版），2018，36，（1）。

数据处理方法在计算机审计领域的应用

数据处理方法在计算机审计领域的应用摘要：随着信息技术的告诉发展和计算机技术在各个行业的广泛应用，审计工作的环境、审计对象、审计范围、审计线索等基本的审计要素都发生了深刻的变化。开展计算机审计，对于提高审计质量和效率，降低审计风险具有非常重要的意义，也是今后一个时期我国审计工作的重点。计算机审计一个非常关键的环节，就是解决数据的处理问题，审计人员通过对采集来的电子数据进行分析处理，从而发现审计线索。本文重点探讨对计算机系统下的电子数据分析处理的在计算机审计领域的应用。关键字：计算机、审计、数据处理 1. 绪论我国计算机审计和发达国家相比，起步比较晚，相对比较落后。但是近几年来，我国的审计手段已经由传统的手工审计逐渐向计算机审计过度。2001年金审工程建设启动以来，审计信息网络建设进展顺利，截至2005年，“金审一期”工程已经初步完成，在审计法规检索系统和审计信息管理系统的开发方面取得了较大成功。随着审计数据采集分析与联网审计技术的863计划的顺利进行，审计应用系统建设初具规模，审计工作急需的被审计单位资料库、审计专家经验库和审计文献资料库三大数据库已经建成。与此同时，新的问题也随之产生。在开展审计工作时，要从如此庞大的零散的数据信息中提取出有价值、有意义的数据变得十分的困难。这正是数据处理大显身手的地方。无论数据的形式是数字、文字、图像还是声音，数据处理都会对数据进行解释，并赋予一定的意义，这时数据便成了信息。数据处理的基本目的就是从大量的、杂乱无章的或是难以理解的数据中根据信息抽取并推导出对于特定需求有价值、有意义的数据。这正是计算机审计工作所需要的。 2. 计算机审计数据处理前的准备步骤 2.1 数据采集数据采集是进行计算机审计的基础，也是最关键的环节。审计人员可以直接利用审计软件中的导入模板导入财务数据，也可以根据情况从被审计单位数据库中导入需要的相关文件。对于企业而言，通常只需要导入凭证库表、科目表、期初余额表等数据，就可以生成相应的汇集明细账、总账、报表等会计资料与信息。

关于大数据时代的信息处理技术分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/c74745394.html, 关于大数据时代的信息处理技术分析作者：舒一展来源：《名城绘》2018年第07期摘要：在大数据蓬勃发展的时代背景下，信息处理技术迎来了新的发展契机，毋庸置疑的是，我们应当充分挖掘信息处理技术可以发挥的潜力。本文从大数据的基本概念出发明确大数据为信息技术基本概念，进一步探讨大数据背景下的信息处理问题，以供同业者参考。关键词：大数据；信息处理技术；发展方向大数据技术的发展催生了信息处理技术的革新，无论是硬件方面的计算机设备还是软件方面的信息处理技术都无法满足大数据时代的信息要求了，因此洞悉当下信息处理技术的发展现状了解信息处理技术存在的问题促进大数据发展具有积极意义。一、大数据与信息处理技术的定义（一）大数据的基本概念大数据的概念从深层上来说具有复杂的内涵。根据国外学者的定义，大数据只要指的是新时代下能够升级海量数据分析过程的信息资产，这种信息资产的特点是洞察和决策能力都更为强劲。数据总量大、数据结构复杂、数据之间的内在联系繁多是大数据的三个基本特点。大数据的兴起引起了各个领域对于前沿信息技术的关注，给予人们投入信息设备、技术研究的动力，与此同时大数据的发展也对信息安全提出了严苛的要求，也就是说大数据的发展對于社会生活相关领域带来了一定程度的挑战。首先，网络黑客很可能利用大数据技术对攻击网络用户。网络黑客利用大数据带来的便利向人们传递垃圾邮件、计算机病毒等等。这些因素在很大程度上干预了人们的网络生活，对互联网环境造成负面的影响。第二，大数据的流行对个人信息安全造成威胁。大数据的操作原理要求对规整海量数据，网络数据的集中性导致个人信息泄漏的可能性增加。第三，大数据自身成为网络黑客的攻击对象。不少黑客将网络攻击的对象转变为企业的数据库以此获取不法的利益，除此之外黑客还会利用大数据对企业的其他利益进行攻击。（二）信息处理技术的基本概念信息处理的基本内容包括数据获取、数据传输、数据分析以及数据处理四大模块，而这四大模块所对应的四种技术极为计算机技术、通信技术、网络技术和微电子技术。其中计算机技术有信息系统技术、数据库技术和检索技术三项内容组成。信息处理技术是计算机处理技术体系中的核心技术，但是起关键作用的技术则为数据库技术，这是因为数据库技术一方面可以规整相关信息另一方面可以存储并且及时调用这些数据并加以有效的利用。二、大数据时代信息处理技术的发展方向

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

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、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，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。

大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。百度概念: 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。研究机构Gartner概念： "大数据"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。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。二、大数据分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations