主数据管理的分析与应用

作者：刘启滨

作者单位：中国人民银行重庆营业管理部

刊名：

金融科技时代

英文刊名：Financial Computer of Huanan

年，卷(期)：2012(2)

本文读者也读过(10条)

1.林泳琴.LIN Yong-qin面向企业应用集成的主数据管理系统[期刊论文]-电脑知识与技术2011,07(19)

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4.涂兰敬如何提升数据质量，看主数据管理怎么说[期刊论文]-网络与信息2012,26(4)

5.倪兰IBM主数据管理实现信息价值[期刊论文]-通信世界B2008(12)

6.黄兆佳.孙晓娟.仵晓蕗论集团化供应商主数据的管控[会议论文]-2010

7.马泽君农业银行数据管理的探索与实践[期刊论文]-中国金融电脑2012(2)

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10.于巧稚集成,信息化过程中的一道坎——访甲骨文公司主数据管理(MDM)产品副总裁Pascal Laik[期刊论文]-中国制造业信息化2009,38(24)

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高中信息技术感受数据管理技术的应用教案粤教版选修4

感受数据管理技术的应用一、案例背景信息 1．模块：数据管理技术（选修四） 2．年级：高中二年级 3．所用教材版本：广东教育出版社 4．学时数：一课时非上机时间10 分钟，上机操作时间15 分钟，其他活动（如：阅读、讨论、评价、展示、小结等）大约用20 分钟。 5. 设计组成员资料: 姓名性别通信地址QQ号码电子邮箱王健男株洲北师大附校495931434 Janssen0313@https://www.360docs.net/doc/b89887793.html, 张喜女株洲县第一中学405384475 Zhangxi086@https://www.360docs.net/doc/b89887793.html, 易李平女醴陵市第一中学529024569 llyzylp@https://www.360docs.net/doc/b89887793.html, 汪博男醴陵市第四中学10266775 Wangbo830309@https://www.360docs.net/doc/b89887793.html, 二、教学设计教学目标： 1、认识了解数据管理技术及数据库的概念。 2、知道利用数据管理技术能达到什么样的管理效果。 3、实例分析、实践操作感受并理解数据管理技术。 4、激发学生学习本门课的兴趣。内容分析：本节课是《数据管理技术》课的开篇，是在《信息技术基础》课的基础上对数据管理知识的进一步认识、拓展与加深。共有两方面的主要内容，一是体验数据管理技术，二是数据管理技术的应用。这节课既要学生了解认识数据库，又要学生理解数据管理技术的一些概念，并且激发学生对数据管理技术的兴趣，为以后的教学打下基础。教学重点：认识掌握数据、数据库、数据管理技术的基本概念，体验并认识数据管理技术对人类社会影响，激发学生学习本门课程的兴趣。教学难点：让学生了解数据库管理技术的重要性，激发学生学习本门课程的兴趣。学生分析：数据管理技术对学生来说既熟悉又陌生，在《信息技术基础》中，学生已经学习了信息资源管理的相关知识，对数据库的一些基础知识都有初步的了解，而且有些同学在上 Internet 网的时候上过类似数据库的网站，或者接触过 Access 数据库，但又比较陌生是因为只见过没有真正去认识，认真的用过、理解过。教学策略设计： 1．教学方法设计因为数据管理技术相对来说是比较枯燥的一门课，因此针对学生对象的分析，运用“任务驱动”，“情感引导”，“分层探究”，“分组协作”的教学模式，来达到教学效果的实现。 2．关于教-学流程和教-学活动的设计思路：激趣导入新课讲授探究、讨论案例分析

数据管理技术知识点整理

数据管理技术知识点整理必须保留好和考纲一起保留好第一章：认识数据管理技术 1.1感受数据管理技术数据是人类社会的一种重要信息资源，是对现实世界中客观事物的符号化表示。数据管理是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。数据管理技术就是指与数据管理活动有关的技术。数据库技术主要应用于数据密集型应用的领域，这种数据密集型应用主要由以下一些特点：（1）涉及的数据量很大，数据一般需要存放在外存中，内存只能暂时存储很小的一部分。（2）数据必须长期保留在计算机系统中，不随应用程序运行的结束而消失，如银行系统必须长久的保存储蓄用户的信息。（3）数据要为多个应用程序所共享，或者要求在一个单位或更大范围内共享。 1.2了解数据管理技术的变迁（1）人工管理阶段 1、没有专门的软件用来管理数据，管理数据需要依赖应用程序本身来处理。 2、数据和程序是紧密联系，一组数据只能对应一个应用程序，而数据又不能共享。 3、数据通常包含在程序中，不具有独立性，一旦数据的结构发生变化，应用程序就要作相应的修改。（2）文件系统阶段 1、数据独立性差 2、数据冗余度大（没用的数据太多） 3、数据的安全性和完整性难以保障。（3）数据库系统阶段数据库管理系统：DBMS 数据库：DB 数据库管理系统是对数据库进行管理的通用软件系统，是数据库系统的核心。数据库管理系统具有三大功能：数据定义数据操纵数据库运行控制数据库管理系统提供两种不同类型的语言：数据定义语言：定义数据库结构数据操纵语言：表达数据库的查询和更新数据库系统与人工管理和文件系统相比的区别： 1、数据结构化。与文件系统的根本区别。 2、数据共享。文件系统基本不能共享。数据库系统可以，且冗余度（没用的东西）

“2020级大数据技术与应用专业人才培养方案

附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案一、培养目标本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。二、学制及招生对象（一）学制：三年（二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生三、人才培养规格（一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换；大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位（二）起薪标准 4500元/月（三）人才质量标准 1.知识要求毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质：热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质：具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质：掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。（四）职业岗位资格证书至少取得下列证书之一：

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

大数据处理框架选型分析

前言说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和

数据管理技术样本

信息技术( 选修4) 数据管理技术复习提纲概要: 信息技术学科模块4——《数据管理技术》, 全书以应用数据管理技术解决问题为主线, 按照”分析问题——设计数据库——建立数据库——使用数据库——管理数据库”这一线索呈现学习内容。全书分五章, 下面介绍第一章至第五章的主要内容: 第一章认识数据管理技术一、数据管理基本知识 1、数据管理技术的基本概念数据: 是人类社会的一种重要信息资源, 是对现实世界中客观事物的符号。计算机中的数据分为数值型数据与非数值型数据。例题: 如商品价格、销售数量等数据是( ) A、数值数据 B、非数值数据说明: 数据是信息的符号表示或称为载体。即为了表示信息( 抽象概念) , 必须使用某种符号, 这些符号就叫数据, 如字符、图表、图形、图像、声音、视频等都能够称为数据。信息依赖数据来表示, 是数据的内涵, 是对数据语义的解释。数据管理: 是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。数据管理技术: 指与数据管理活动有关的技术。

数据库( DB) : 是指按照某种模型组织起来的, 能够被用户或应用程序共享的数据的集合。数据库系统( DBS) : 是指采用的数据库技术的完整的计算机系统。数据库管理系统( DBMS) : 是能够建立数据库、维护数据库及管理数据库的一个开发平台。数据库应用系统 : 说明: 数据库系统的核心为数据库管理系统, 数据库管理系统的核心为数据库( 或数据) 例题: 下列软件中, 不属于数据库应用系统的是( ) A 、学籍管理系统 B 、中考成绩查询系统 C 、 Linux 操作系统 D 、网络售票系统例题: 数据库管理系统英文简写是( ) A 、 D B B 、 DBS C 、 DBMS D 、 Access 2、数据管理技术的变迁系统软件应用软件数据库系统结构示意图

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用答： 9.举例说明大数据的关键技术

答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为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；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value)。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1大数据下数据驱动的决策方式目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、 EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150 亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，

数据管理技术发展的三个阶段

数据管理技术发展的三个阶段数据管理技术发展的三个阶段数据管理技术的发展可以大归为三个阶段：人工管理、文件系统和数据库管理系统。一、人工管理这一阶段（20世纪50年代中期以前），计算机主要用于科学计算。外部存储器只有磁带、卡片和纸带等还没有磁盘等直接存取存储设备。软件只有汇编语言，尚无数据管理方面的软件。数据处理方式基本是批处理。这个阶段有如下几个特点：计算机系统不提供对用户数据的管理功能。用户编制程序时，必须全面考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以及存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序就无任何存在的价值，数据无独立性。数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加人这组数据，谁也不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费了存储空间。不单独保存数据。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则就毫无用处。所以，所有程序的数据均不单独保存。

二、文件系统在这一阶段（20世纪50年代后期至60年代中期）计算机不仅用于科学计算，还利用在信息管理方面。随着数据量的增加，数据的存储、检索和维护问题成为紧迫的需要，数据结构和数据管理技术迅速发展起来。此时，外部存储器已有磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。软件领域出现了操作系统和高级软件。操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件，文件是操作系统管理的重要资源之一。数据处理方式有批处理，也有联机实时处理。这个阶段有如下几个特点：数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插人等操作。数据的逻辑结构与物理结构有了区别，但比较简单。程序与数据之间具有“设备独立性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读／写）。文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系要通过程序去构造。数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用。但是文件结构的设计仍然是基于特定的用途，程序基于特定的物理结构和存取方法，因此程序与数据结构之间的依赖关系并未根本改

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。

数据管理技术的产生和发展

数据管理技术的产生和发展摘要:随着计算机技术的发展，特别是在计算机软件．硬件与网络技术发展的前提下，人们的数据处理要求不断提高，在此情况下，数据管理技术也不断改进。数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。关键字：人工管理、文件系统、数据库系统。数据管理的水平是和计算机硬件、软件的发展相适应的，是随着计算机技术的发展人们的数据管理技术经历了三个阶段的发展：人工管理阶段；文件系统阶段；数据库系统阶段。 1.人工管理阶段： 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。硬件方面，计算机的外存只有磁带、卡片、纸带，没有磁盘等直接存取的存储设备，存储量非常小；软件方面，没有操作系统，没有高级语言，数据处理的方式是批处理，也即机器一次处理一批数据，直到运算完成为止，然后才能进行另外一批数据的处理，中间不能被打断，原因是此时的外存如磁带、卡片等只能顺序输入。人工管理阶段的数据具有以下的几个特点。（1）数据不保存。由于当时计算机主要用于科学计算，数据保存上并不做特别要求，只是在计算某一个课题时将数据输入，用完就退出，对数据不作保存，有时对系统软件也是这样。（2）数据不具有独立。数据是作为输入程序的组成部分，即程序和数据是一个不可分隔的整体，数据和程序同时提供给计算机运算使用。对数据进行管理，就像现在的操作系统可以以目录、文件的形式管理数据。程序员不仅要知道数据的逻辑结构，也要规定数据的物理结构，程序员对存储结构，存取方法及输入输出的格式有绝对的控制权，要修改数据必须修改程序。要对100组数据进行同样的运算，就要给计算机输入100个独立的程序，因为数据无法独立存在。（3）数据不共享。数据是面向应用的，一组数据对应一个程序。不同应用的数据之间是相互独立、彼此无关的，即使两个不同应用涉及到相同的数据，也必须各自定义，无法相互利用，互相参照。数据不但高度冗余，而且不能共享。

数据的管理与分析

第一章电子表格第二节数据的管理与分析（第一课时）一、教学目标： 1．知识目标：熟悉公式的基本组成；理解函数的概念和常见的函数；掌握公式的创建、修改、复制等方法；学生能够根据所学函数知识判别计算得到的数据的正确性。 2．能力目标：灵活运用公式并对数据进行运算、分析；能够使用常用函数（sum,average）计算所给数据的和、平均值等；通过自主探究学会新函数的使用，并且能够根据实际生活中的需求选择和正确使用函数，并能够对计算的数据结果合理利用。 3．情感目标：培养学生间团结协作能力；探索新知识的能力。二、教学重点、难点：公式与函数的使用。三、教学方法：任务驱动、讲解演示与合作学习相结合的教学方法。四、教学过程：（一）情景导入：创设数据处理环境。激发学生的求知欲，构建和谐的课堂教学氛围。（二）讲授新课：一、公式的运算符和组成： Excel是一种用于数据统计和分析的应用软件，实现统计与分析的途径主要是通过计算来完成，要完成计算就离不开运算符的应用。公式中的运算符有三大类：算术运算符、比较运算符、文本运算符。在计算机中算术运算符和普通的数学运算符是有区别的，通过下面的表格来对比认识一下：二、Excel中“求和”的实现：【自主探究】你会用什么方法进行求和计算? 方法一：公式法格式：=单元格地址1+单元格地址2+…… 步骤：1）选定存放数据结果的单元格（例如：G3） 2）输入公式 3）回车确定方法二：自动求和步骤：1）选定存放数据结果的单元格 2）确定求和数据的单元格， 3）单击自动求和按钮方法三：函数求和法格式：=SUM(单元格地址1:单元格地址2) 其中“SUM”表示的是自动求和函数，例如（B3：J3）表示的是从“B3”到“J3”，“=SUM （B3：J3）是将从“B3”到“J3”的所有数据自动求和。

大数据管理及应用专业

大数据管理及应用专业招生简章东凌经济管理学院计划于2019年面向全校2018级本科生招收30名“大数据管理与应用”专业学生。专业介绍大数据已成为推动经济转型发展的新动力、提升国家竞争优势的新机遇。国家大数据产业“十三五”规划正在启动实施阶段，社会对大数据人才的需求日益迫切。为主动适应国家和经济社会发展需要，东凌经济管理学院开设“大数据管理及应用”本科专业方向班，现面向全校一年级学生招生，欢迎大家报名。大数据管理及应用专业依托北京科技大学东凌经济管理学院的管理科学与工程系建设。管理科学与工程系是北京市重点学科，具有悠久的办学历史和强大的师资队伍。目前拥有专职教师26人，其中教授9人，副教授10人，讲师7人，95%的教师具有博士学位，80%的教师具有海外学习或进修经历。教师中1人入选爱思唯尔（Elsevier）2014年中国高被引学者榜单，2人获评教育部新世纪优秀人才，2人获评北京市教学名师。近5年获得国家自然科学基金项目14项，其中包含重点项目2项，发表学术论文300余篇。此外，该系拥有一流的实验和应用实践平台和基础设施技术保障。包括200核高性能服务器，300T的专用网络存储设备，万兆交换机以及云存储管理平台，可以同时为2个班60名学生开展大数据管理与应用相关实验。

大数据管理和应用专业将突出大数据科学专业特色，注重人才培养的科学性、前瞻性。本专业毕业生应熟练掌握大数据平台技术（设计、部署、管理、运维等）、大数据分析技术（统计计算、人工智能、数据挖掘等方法）、大数据开发与应用等基本工程能力，具备创新意识和合作精神，具有较高的分析问题、解决问题、自主学习以及创新能力。毕业生适合在信息技术企业、企事业单位、科研机构、高等院校的信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用等为主要内容，从事商务数据分析学科的科研、教学、管理等工作。大数据是国家重点支持的发展领域，具有良好的就业前景和用武之地。欢迎有志于国家大数据事业发展的同学踊跃选报大数据管理及应用专业！

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》学院：国土资源工程学院班级：测绘121 姓名：王易豪学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析引言大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式数据库(NoSQL) - 第三课

大数据技术与应用网络与交换技术国家重点实验室交换与智能控制研究中心程祥 2016年9月

提纲-大数据存储和管理1. 分布式文件系统 1.1 概述 1.2 典型分布式文件系统 1.3 HDFS 2. 分布式数据库 2.1 概述 2.2 NoSQL 2.3 HBase 2.4 MongoDB（略） 2.5 云数据库（略）

2.1 分布式数据库概述四类典型的用于大数据存储和管理的分布式数据库系统有： 1.并行数据库 2.NoSQL数据管理系统 3.NewSQL数据管理系统 4.云数据管理系统

2.1 概述-并行数据库 ?定义通过并行使用多个CPU和磁盘来将诸如装载数据、建立索引、执行查询等操作并行化以提升性能的数据库系统。往往运行在通用计算机组成的集群环境中。 ?优点通过多个节点并行执行数据库任务、提高整个数据库系统的性能和可用性。 ?不足并行数据库设计和优化时认为集群中节点数量是固定的，若果对集群进行扩展或收缩，数据转移成本高，还会导致系统一段时间不可用。认为节点故障是特例，因此只提供事务级别的容错，如果查询过程中节点出错，整个查询需要重运行。

2.1 概述-NoSQL数据管理系统 ?定义没有固定数据模式并且可以水平扩展的系统被称为NoSQL。NoSQL不支持关系数据模型。 ?优点数据模型简单，每条记录拥有唯一的键，一次操作获取单个记录增强了系统可扩展性。与并行数据库不同，NoSQL数据系统能够基于低端硬件（通用PC机）进行水平扩展，灵活性高，成本低。 NoSQL数据系统吞吐量比传统关系数据管理系统要高很多，例如，Google的Bigtable每天可处理20PB的数据。 ?不足不支持ACID特性，然而，ACID特性能够使系统在中断的情况下保证在线事务能够准确执行。 NoSQL系统提供不同的查询模型，增加了开发者负担。

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就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。越来越多的应用涉及到大数据，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。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。大数据处理

医学研究数据管理与分析选择题

1. 医学统计学研究的对象是 A. 医学中的小概率事件 B. 各种类型的数据 C. 动物和人的本质 D. 疾病的预防与治疗 E．有变异的医学事件 2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是 A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体 C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体 E．依照随机原则抽取总体中的部分个体 3. 下列观测结果属于等级资料的是 A．收缩压测量值 B．脉搏数 C．住院天数 D．病情程度 E．四种血型 4. 随机误差指的是 A. 测量不准引起的误差 B. 由操作失误引起的误差 C. 选择样本不当引起的误差 D. 选择总体不当引起的误差 E. 由偶然因素引起的误差 5. 收集资料不可避免的误差是 A. 随机误差 B. 系统误差 C. 过失误差 D. 记录误差 E．仪器故障误差答案: E E D E A 1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 B. 几何均数 P百分位数 C. 均数 D. 95 E. 频数分布 2. 算术均数与中位数相比，其特点是 A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息 C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料 E．更适用于分布不明确资料 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是 A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1：80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数答案: A B D E B 1. 变异系数主要用于 A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度 C. 衡量测量的准确度 D. 衡量偏态分布的变异程度 E. 衡量样本抽样误差的大小 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是 A. 变异系数 B. 离均差平方和 C. 极差 D. 四分位数间距 E. 标准差 3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是 A. 检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95% B. 检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95% C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外 D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围 E. 检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常” 4．应用百分位数法估计参考值范围的条件是 A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布 C．有大样本数据 D．数据服从对称分布 E．数据变异不能太大 5．已知动脉硬化患者载脂蛋白B的含量(mg/dl)呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用A．全距 B．标准差

大数据管理与治理(全文)

大数据管理与治理（全文）胡经国本文作者的话：本全文由已在百度文库发表的本文2篇连载文档汇集而成。特此说明。一、大数据管理与Hadoop 1、Hadoop概述 Hadoop是大数据分布式处理框架，是一项开源技术，是当今与大数据应用最为息息相关的数据管理平台。它主要由Yahoo创建于2006年；一部分基于由Google在一些技术论文中所阐述的思想。它创建不久，不少互联网公司采用该技术并开始对其自身的发展贡献力量。在过去几年，Hadoop已经演变成一种有着基础设施组件和相关工具的复杂生态系统；而且它被各家供应商打包在一起成为商业Hadoop发行版本。对于高级分析活动来说，在集群服务器上运行的Hadoop，为建立一个高性能、低成本的大数据管理架构提供了途径。随着人们逐渐意识到其能力的提升，Hadoop的应用蔓延到了其他行业，包括对混合有传统结构化数据和新型非结构化数据以及半结构化数据的应用程序的报告和分析。其中包括：网络点击流数据、在线广告信息、社交媒体数据、医疗记录以及来自制造设备的传感器数据和源于互联网设备的数据。 2、Hadoop核心组件 Hadoop包含了大量开源软件组件。这些组件拥有用于计算、处理、管理和分析大量数据的核心模型，而这些数据则由各种各样的支撑技术所包围。这些核心组件包括： ⑴、HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式文件系统。它支持传统的分级目录和文件系统；而传统的分级目录和文件系统则是将文件分布于Hadoop集群中的存储节点上，例如DataNodes（数据节点）。 ⑵、MapReduce MapReduce是可以对批量应用程序进行并行处理的编程模型和执行框架。 ⑶、YARN YARN（Yet Another Resource Negotiator）是负责管理任务调度。它为运行中的应用程序分配集群资源，并在可用资源出现争用时进行仲裁。它同时还对正在处理中任务的进展进行追踪和监控。

数据管理技术教案

数据管理技术教案 1.1 感受数据管理技术的应用【教学目标】认识数据、数据管理、数据管理技术的概念。通过实例调查，了解数据库在多媒体和网络方面的应用方法于应用价值，能描述数据了解数据管理技术的产生发展历史，了解数据管理技术在各个阶段的应用与影响。激发学习数据管理技术的兴趣，体现信息技术的文化内涵。【教学重点】数据、数据管理、数据管理技术的概念。通过实例调查，了解数据库在多媒体和网络方面的应用方法于应用价值，能描述数据【教学难点】把握数据的概念描述不同数据管理技术的应用特点了解数据库在多媒体和网络方面的应用方法与应用价值。【教学对象】在《信息技术基础》中，学生已经学习了信息资源管理的相关只是。学生对与信息资源管理的方法、各种方法的特点、数据库应用系统管理数据的优势、数据库的一些基本概念都有了一个初步的感性认识。在人之发展方面，学生的逻辑思维和抽象思维能力都有较大的进步，起归纳和总结能力也有了一定程度上的发展。【教学策略】教师讲授与学生自主学习、协作探究相结合。【教学环境】网络教室。【教学过程】

1.2 了解数据管理技术的变迁【教学目标】了解数据管理技术的产生发展历史，了解数据管理技术在各个阶段的作用与影响。让学生体会到数据管理技术是在不断满足新的数据管理应用要求、不断在原来的基础通过对不同阶段的数据管理技术的比较分析，总结数据库系统管理数据的特点，进一【教学重点】能说出数据管理技术的产生发展历史，了解数据管理技术三个发展阶段的历史背景、理解数据库、数据库管理系统的基本概念和作用。【教学难点】理解数据管理技术关于数据独立性、数据冗余、数据安全行和完整行、数据结构化等【教学策略】教师讲授与学生自主学习相结合【教学环境】网络教室。

excel数据管理与分析之分类汇总教案.doc

Excel数据处理之分类汇总教案河北省保定市女了职业中专萤洋本课选自高等教育出版社出版的《计算机应用基础》第四章第四节第三小节的内容——分类汇总。下面就本节内容的教材、教法、学法及教学过程等四个方面加以说明。一、分析教材本教材是中等职业学校“计算机应用基础”文化课基础教材，教材以“宽、浅、用、新”为原则，选材新颖、内容丰富、注重实用、浅显易懂，突出了对学生基本实践技能的培养。教材内容的组织紧紧围绕中等职业教育培养目标，强调实用性和操作性，将分散的知识进行整合，体系结构严谨。通过学习，使学生了解和掌握信息技术的基础知识，具有使用计算机工具进行文字处理、数据处理、信息获取三种能力，让学生在计算机及应用技术方面逐步形成完整的概念，培养和提高了学生的计算机文化素质，为学生利用计算机学习其他课程打下基础。教材配套的上机实习指导与教材知识点相对应，采用了“知识点训练——综合练习——问题与探索”的三段式结构，使计算机应用基础知识点的学习训练与实际应用紧密结合，突出了从问题的实际背景中建立概念，易于学生理解和掌握，便于培养学生触类旁通、举一反三，逐步形成继续学习、不断获取新知识和技能的能力，使其能够具备较强的实践能力、创新能力和创业能力。全书分为七个部分：计算机基础知识、操作系统、文字处理、电子表格、电子演示文稿、网络基础与应用以及数据库操作与应用。第四章介绍了中文Excel2000电子表格的使用。在数据处理中，由于数据量的增加，需要浪费相当多的人力及成本。而Excel强大的数据处理功能恰好解决了这一突出问题。因此，将Excel 数据处理作为一个重要内容来介绍，显得尤为重要。本节选自教材第四章第四节数据处理中的分类汇总。学生在本节学习