LFA457数据分析向导资料

LFA457数据分析向导资料
LFA457数据分析向导资料

LFA447数据分析向导

1.新建/打开数据库

打开分析软件Proteus LFA Analysis。弹出如下界面:

如果要把导入数据保存在原有的数据库中,选择数据库所在的文件夹,双击打开该数据库。

如果要为导入数据新建一个数据库,选择存盘路径,在“文件名”中输入数据库文件名,点击“打开”,软件会自动创建一个新的数据库文件。

随后出现数据库管理窗口:

注:LFA Proteus的数据以Access数据库文件(*.mdb)的形式进行管理。LFA447(Nanoflash)的原始数据文件(*.dat)需要导入到数据库文件中,一个数据库文件可存放多个测量数据。从数据分类管理的角度出发,一般建议为每一批样品单独创建一个数据库。

2.导入LFA447数据文件/设定材料属性

点击“LFA数据库”窗口的“数据库”菜单下的“导入LFA447文件”,弹出“选择导入文件”对话

框:

选择所要导入的数据文件,点击“打开”,弹出“导入–材料选择”对话框:

如果在数据库中原已有该材料的信息,只需在材料列表中“选择已有材料”即可;如果是新建的数据库或原数据库中没有该材料的信息,则“定义新材料”,点击“下一步”,弹出“材料定义”对话框:

LFA Proteus中每一个测试数据都有相应的材料属性定义,包含样品的名称、密度、比热表、热膨胀系数表、热扩散系数表等信息,其中比热、热膨胀与热扩散系数三个表格可通过点击“对应表”按钮进行设定。对于单层样品:

如果仅仅是热扩散系数测试,三个表都不需链接,直接点击“完成”。

如果除热扩散测试外还同时使用比较法计算比热,则此时先可点击“完成”,待比热计算完成后使用“导出比热表”的方法重新对材料属性中所链接的比热表进行设定。(详见LFA比热与导热系数计算方法)

如果已有比热的文献值(或使用其它仪器得到的测量值),需要链接到材料属性中,以便结合热扩散测试结果进一步计算导热系数,则在“比热表”的选项卡中点击“对应表…”,弹出如下窗

口:

在“已有的比热表”列表中打勾的是当前链接的比热表,保存的是在Nanoflash测量程序中样品定义时输入的Cp值,一般仅为室温下的单点值。因比热是一个随温度而变化的值,需要对其进行重新设定。常用的有如下三种设定方法:

a. 选中该表格,点击“编辑”,直接在原表格上进行修改:

b. 如果有相应的*.cpe格式的比热标准表,可点击“增加” “从标准文件”,弹出如下对话框:

选择相应的cpe文件,点击“打开”,软件已自动导入cpe文件中的比热数据,弹出如下对话框:

点击“保存”,回到比热列表界面:

可以看到列表中已多了一个导入的比热表。此时可选中原比热表,点击“删除”,再在新增的比热表左侧打勾,表示把该比热表链接到当前材料的属性定义中:

再点击“关闭”即可。

c. 如果是在Netzsch的DSC或STA仪器上测得比热数据并已经导出为txt文件,则可使用“增加” “从导入的ASCII文件”功能直接导入文本数据。导入后的操作同2,此处不再赘述。

如果在测试温度范围内样品热膨胀/收缩程度较大,可在材料属性定义中链接相应的热膨胀表,对高温下样品厚度与密度的变化进行修正。但对于LFA447,最高测试温度只到300℃,在该温度范围内大多数样品的尺度变化程度都很小可近似忽略,因此一般不需链接热膨胀表。

对于单层样品,不需要链接热扩散表;对于双层或三层模式的测试,则需定义所有各层的比热表,以及各已知层的热扩散系数表。

材料属性定义完成后,点击“完成”,即完成测量文件的导入过程。如果有多个测量文件,按照上述的步骤逐一导入并设定材料属性。

导入数据后的数据库管理窗口如下图所示:

3. 装载测量文件到分析界面/选择计算模型

在测量文件列表中选择待分析的测量,点击“操作”菜单下的“载入分析窗口”或“载入分析窗口(独占)”,将测量装载到分析窗口中。(这两个功能项的差别在于:如果分析窗口已有其他测量文件,“载入分析窗口”将把新的测量文件与原测量文件置于同一窗口中,“载入分析窗口(独占)”则卸载原测量文件,使新的测量文件独占分析窗口。)

对于新导入的未经计算的测量数据,“载入”后会自动弹出如下对话框:

点击“是”,弹出“选择模型”对话框:

基线类型:推荐使用“线性”(对样品周围环境温度本身的漂移进行修正。前提:Nanoflash测试程序中“Measurement”→“Parameters”中的baseline点数为300点以上)

模型:共有四类八种,可单选也可多选(例如同时选择cowan和cape-Lehman并对计算结果进行比较)。选择方法概述如下:

绝热模型:不作热损耗修正。一般不用(除非和早期使用绝热模型计算的文献数据作比较)

Cowan模型:包含热损耗修正。精确,在样品不太厚和温度不太高的情况下和Cape-Lehman模型计算结果相差无几,对于特别薄的样品有时拟合效果还要胜过Cape-Lehman。推荐。计算速度快。

Cape-Lehman模型:包含表面热损耗修正和径向辐射热损耗修正。在大多数情况下最精确,特别在800℃以上高温、且样品较厚的情况下,有时和Cowan计算结果可相差3%以上。推荐,但计算时间较长。

辐射模型:只用于样品部分透光(如玻璃、人工晶体类样品)的场合,由于光能量的透射效应,在脉冲照射后样品起始升温的区域存在基线的“跃迁”(温度的突升),如下图所示:

使用辐射模型,对这一类基线的突升进行修正。

脉冲修正:针对照射脉冲本身宽度与能量分布对测量曲线的起始上升(t50之前)部分造成的影响进行修正。推荐使用(选择XX模型+ 脉冲修正。特别在能量透过时间短、t50与脉冲宽度数量级相近的情况下,这一修正十分关键)

4. 计算热扩散系数

模型选择后,点击“确定”,软件开始根据所选模型进行拟合计算。计算结束后的分析界面如下:

上图的分析界面上有四个小窗口。左上角的小窗口(基本信息窗口)以选项卡的形式显示当前测量文件与所选闪射点的相关信息。右上角的小窗口(结果窗口)显示的是各闪射点计算后的热扩散系数值,其所支持的各项操作大多在“结果”下拉菜单中。左下角的小窗口(激光脉冲窗口)为

LFA427/457专用,LFA447中为空(可关闭)。右下角的小窗口(检测信号窗口)显示的是当前所选闪射点的原始测量曲线,其所支持的坐标调整、打印等各项操作在“检测信号”菜单中。

使用闪射点工具条上的六个按钮,可以在各个闪射点(shot)之间来回切换:

默认的计算是以闪射点上全部的采样数据点来进行的。若某些闪射点的采样时间太长,需要作计算范围的调整,可点击“闪射点”菜单下的“设定计算范围”,重新调整计算范围(一般选择10倍半升温时间)。

若需要使用其它模型重新计算热扩散系数,可点击“闪射点”菜单下的“计算热扩散系数”:

或“测量”菜单下的“重新计算热扩散系数”:

如果一个测量使用了两种以上的模型进行计算,需要选择分析窗口中显示何种模型的计算结果,可点击“测量”菜单下的“选择热扩散系数显示模型”:

5. 打印测量报告

计算完毕后,即可打印测量报告。如果该测量有链接的比热表,点击“结果”菜单下的“信号与曲线”,在弹出对话框中将“比热”与“导热系数”打上勾:

如果需要调整测量报告上数据的小数位数,可使用“工具”菜单下的“编辑单位格式”功能:

随后点击“输出”菜单下的“打印结果”-->“打印数据”,在弹出的“打印测量报告”对话框中根据需要选择“单点”或“平均值”模式,选择是打印到纸面、还是PDF文件,随后点击“打印预览”可预览打印效果,点击“开始”可进行打印:

下图为单点模式的测量报告:

下图为平均值模式的测量报告:

6. 打印/导出图谱

如果需要,也可以打印或导出热扩散系数-比热-导热系数~温度的关系图。

首先点击“结果”菜单下的“平均值”,在分析窗口中对同一温度下的各测试点取平均:

随后点击“结果”菜单下的“拟合”,在弹出的对话框中选择拟合类型:

拟合类型有多种,具体选择哪一种合适应视具体测量结果而定。对于大多数样品可选用“多项式”,级数选“2”。拟合后的效果如下:

随后点击“结果”菜单下的“属性”,弹出“结果图属性”对话框,修改“曲线/点”与“坐标轴”选项卡中的设定,以使用不同的颜色来表示热扩散系数、比热、导热系数三条曲线:

使用“结果”菜单下的“设置X轴范围”、“设置xxx Y轴范围”等功能,可对各曲线的坐标进行适当调整,使重叠的曲线相互错开、图谱更美观一些:

点击“结果”菜单下的“插入文本”,可插入一些标注文字:

点击“文件”菜单下的“保存分析”,可将处理并标注后的图谱保存为分析文件(*.lfa):

点击“输出”菜单下的“打印结果”-->“打印图谱”,可进行图谱打印。“预览”功能可预览打印效果:

使用“输出”菜单下的“导出结果”系列功能项,可将图谱导出到PDF文件,或导出为emf、jpg、tif等格式的图片文件,以便于使用email发送、插入文字处理软件中,或日后在图片处理软件中打开查看:

耐驰仪器公司应用实验室

徐梁

初稿于2005. 7. 修订于2010. 11.,基于LFA Proteus 5.2.0

11属性数据分析

技能训练十一属性数据分析 一、训练目的与要求 1.掌握属性数据分析方法。 2.掌握属性数据分析图表与原图形的组合。 二、训练准备 1.训练数据:本训练数据保存于文件夹Exercise-11中。 2.预备知识:属性分析的方法。 三、训练步骤与内容 1.数据准备 将训练数据复制,粘贴至各自文件夹内。 启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中,点击参数按钮,在弹出的对话框中,设置工作目录最终指向Exercise-14(盘符依据各人具体情况设置)。 2.属性分析 执行如下命令:空间分析?空间分析?文件?装载区文件,加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供 的REGION.WP区文件 执行如下命令:属性分析?单属性分类统计?立体饼图,选择属性分析类型。

Step2: 属性 Step3: 选择分类属性字段为小麦,保留属性字段为乡名、水稻、玉米Step4: 设置分类方式为分段方式 Step5: 确定,退出设置 分类值域按图中所示输 入

分类统计结果图 3.保存文件 执行如下命令:文件?保存当前文件,换名保存属性分析所生成的图形文件,系统生成的表格文件(*.WB)不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”,点 击保存按钮。按此方法依次将线、区 文件名均改为“属性分析” 4.文件组合 执行如下命令:图形处理?输入编辑?打开已有工程文件,打开所提供的Exercise-14.MPJ,在工程文件管理窗口,点击鼠标右键,选择“添加项目”选项,将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。 关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。 执行如下命令:其它?整块移动,调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置,使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话,执行如下命令:其它?整图变换?键盘输入参数,来进行调整(注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL 和LINE.WL四个文件处于关闭状态)。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

LFA457数据分析向导资料

LFA447数据分析向导 1.新建/打开数据库 打开分析软件Proteus LFA Analysis。弹出如下界面: 如果要把导入数据保存在原有的数据库中,选择数据库所在的文件夹,双击打开该数据库。 如果要为导入数据新建一个数据库,选择存盘路径,在“文件名”中输入数据库文件名,点击“打开”,软件会自动创建一个新的数据库文件。 随后出现数据库管理窗口:

注:LFA Proteus的数据以Access数据库文件(*.mdb)的形式进行管理。LFA447(Nanoflash)的原始数据文件(*.dat)需要导入到数据库文件中,一个数据库文件可存放多个测量数据。从数据分类管理的角度出发,一般建议为每一批样品单独创建一个数据库。 2.导入LFA447数据文件/设定材料属性 点击“LFA数据库”窗口的“数据库”菜单下的“导入LFA447文件”,弹出“选择导入文件”对话 框:

选择所要导入的数据文件,点击“打开”,弹出“导入–材料选择”对话框: 如果在数据库中原已有该材料的信息,只需在材料列表中“选择已有材料”即可;如果是新建的数据库或原数据库中没有该材料的信息,则“定义新材料”,点击“下一步”,弹出“材料定义”对话框: LFA Proteus中每一个测试数据都有相应的材料属性定义,包含样品的名称、密度、比热表、热膨胀系数表、热扩散系数表等信息,其中比热、热膨胀与热扩散系数三个表格可通过点击“对应表”按钮进行设定。对于单层样品: 如果仅仅是热扩散系数测试,三个表都不需链接,直接点击“完成”。 如果除热扩散测试外还同时使用比较法计算比热,则此时先可点击“完成”,待比热计算完成后使用“导出比热表”的方法重新对材料属性中所链接的比热表进行设定。(详见LFA比热与导热系数计算方法) 如果已有比热的文献值(或使用其它仪器得到的测量值),需要链接到材料属性中,以便结合热扩散测试结果进一步计算导热系数,则在“比热表”的选项卡中点击“对应表…”,弹出如下窗

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向:如何设计企业级大数据分析平台? 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心,不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表,或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上,我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储,这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all,新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式: 文档数据库:数据结构是类JSON,可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系;

列簇数据库:基于查询进行设计,有宽行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的设计决策; 索引数据库:基于搜索进行设计,在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(Analysis)。 搜索和查询的区别在于,对返回内容的排序,搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上,而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上,要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入,要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入,但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈,后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上,其实也存在着二八原则: 20%的数据发挥着80%的业务价值; 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看,不管是数据存储处理、分析还是挖掘,最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库,比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是,将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上,供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

数据属性

数据属性 数据具有数值属性、物理属性。在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则及运算约束。我们先看一个命题,求一个苹果和一个梨的和?由于它们的物理属性不同,我们不能求出它们的和。再看命题现在有一个苹果和一个梨,问是否满足3个人,每人一个苹果或梨,由于物理属性转移到“人”概念下的“个”,所以必须先进行加法运算,其结果是分析命题的依据。数据是复杂的,它可以是任何介质上所记录的信息,比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除,都是数据概念下的操作。 详细解释 进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。 柯岩《奇异的书简·船长》:“ 贝汉廷分析着各个不同的数据,寻找着规律,终于抓住了矛盾的牛鼻子。”数据(data)是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。可以是数字、文字、图像,也可以是计算机代码。对信息的接收始于对数据的接收,对信息的获取只能通过对数据背景的解读。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备,即当接收者了解物理符号序列的规律,并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时,便可以获得一组数据所载荷的信息。亦即数据转化为信息,可以用公式“数据+背景=信息”表示。 编辑本段计算机科学中的解释 数据:在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中,数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素,种类很多。 按性质分为 ①定位的,如各种坐标数据;②定性的,如表示事物属性的数据(居民地、河流、道路等);③定量的,反映事物数量特征的数据,如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量;④定时的,反映事物时间特性的数据,如年、月、日、时、分、秒等。 按表现形式分为

_商业智能:数据分析基础

第1章 商业智能:数据分析基础 本章目标: ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence,BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理,公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司),面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展,可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策,而为了做出合理的决策,你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势,或者在收藏夹中保存https://www.360docs.net/doc/0713820470.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上,你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时,需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具,这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案,它能从多个数据源收集数据,将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置,为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成: (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有:①维护公司日常运作的系统中的数据,包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据;②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得,因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数

GIS中的数据分析

二、GIS中的数据分析 第1节空间数据分析 地理信息系统(GIS)与—般的计算机辅助制图(CAM/CAD)系统的主要区别在于GIS具有空间数据的分析、变换能力。除一些基本的变换功能如数据更新、比例尺变换,投影变换外.主要的空间分析和变换功能为地理数据的拓扑和空间状况运算,属性综合运算,几何要素与属性的联合运算等。为了完成这些运算,GIS一般都以用户和系统交互的形式提供以上分析处理能力。应指出,栅格数据结构与矢量数据结构的空间分析方法有所不同。一般来说,栅格结构组织数据的空间分析方法要简单一些。 下图以分级结构形式概括的各种空间分析类型和方法:

图: GIS空间分析方法 一、综合属性数据分析 GIS中属性数据一般采用关系型数据库管理,因此,关系数据库中各种分析功能都可以对属性性数据进行分析。 (一)数学计算 属性数据中的数字型数据可以进行“加”、“减”、“乘”、“除”、“乘方”等数学运算,以产生新的属性值,如人口数/图斑面积(km)=人口密度。 (二)逻辑运算 逻辑运算的基本原理是布尔代数,这种逻辑分析几乎可以在所有

的空间分析中得到应用。它按属性数据的组合条件来检索其他属性项目或图形数据,以及进行空间聚类. (三)单变量分级分析 属性的单变量分级分析是把单个属性作为变量,依据布尔逻辑方法分成若干个类别。这种分析方法,可进行属性数据的合并式转换,把复杂的属性类别合并成简单的类别,以实现空间聚合 (四)多变量统计分析 多变量统计分析主要用于数据分类。在GIS中存储的数据具有原始的性质,以便用户可以根据不同的使用目的,进行任意提取和分析,特别是对于观测和取样数据.随着采用的分类和内插方法的不同,得到的结果有很大的差异, 因此,在大多数情况下, 首先是将大量未经分类的属性数据输入信息系统的数据库,然后要求用户建立具体的分类算法,以获得所需要的信息。 1.变量筛选分析 随着现代数据收集系统的不断改进,在一个取样点上常可以收集到几十种原始变量。在这些变量中有许多是相互关联的,可以通过寻找一组相互独立的变量,使多变量数据得到简化,这就是变量筛选分析。常用的变量筛选方法有主成分分析法、主因子分析法和关键变量分析法等。 主成分分析是以取样点作为坐标轴,以属性变量作为矢量矩阵,研究属性变量之间的亲疏关系。 主因子分析是以属性变量作为坐标轴,以取样点作为矢量矩阵,

属性数据与空间数据

属性数据与空间数据 1. 属性数据 地理要素具有描述性属性,与空间数据相对应的描述性数据。 2. 空间数据 空间数据是用来描述来自于现实的目标,将数据统一化,借以表明空间实体的形状大小以及位置和分布特征。定位是指在已知的坐标系里空间目标都具有唯一的空间位置;定性是指有关空间目标的自然属性,它伴随着目标的地理位置;时间是指空间目标是随时间的变化而变化;空间关系通常一般用拓扑关系表示。空间数据是一种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示人们赖以生存的自然世界的数据。空间数据是数字地球的基础信息,数字地球功能的绝大部分将以空间数据为基础。现在空间数据已广泛应用于社会各行业、各部门,如城市规划、交通、银行、航空航天等。随着科学和社会的发展,人们已经越来越认识到空间数据对于社会经济的发展、人们生活水平提高的重要性,这也加快了人们获取和应用空间数据的步伐。 空间数据是数据的一种特殊类型。它是指凡是带有空间坐标的数据,如建筑设计图、机械设计图和各种地图表示成计算机能够接受的数字形式。 3. 空间数据结构 空间数据结构是空间数据在计算机内的组织和编码形式。它是一种适合于计算机存贮、管理和处理空间数据的逻辑结构,是地理实体的空间排列和相互关系的抽象描述。它是对数据的一种理解和解释。空间数据结构又是指空间数据的编排方式和组织关系。空间数据编码是指空间数据结构的具体实现,是将图形数据、影像数据、统计数据等资料按一定的数据结构转换为适合计算机存储和处理的形式。不同数据源采用不同的数据结构处理,内容相差极大,计算机处理数据的效率很大程度取决于数据结构。 4. 特点 目标构成数据库的逻辑过程 随着信息技术的飞速发展和企业界新需求的不断提出,以面向事务处理为主的空间数据库系统已不能满足需要,信息系统开始从管理转向决策处理,空间数据仓库就是为满足这种新的需求而提出的空间信息集成方案,它有四个特点: ①主题与面向主题:与传统空间数据库面向应用进行数据组织的特点相对应,空间数据仓库中的数据是面向主题进行数据组织的。它在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类,并加以抽象地分析利用。 ②集成的数据:空间数据仓库的数据是从原有的空间数据库数据中抽取来的。因此在数据进入空间数据仓库之前,必然要经过统一与综合,这一步是空间数据仓库建设中最关键最复杂的一步,所要完成的工作包括消除源数据中的不一致性和进行数据综合计算。 ③数据是持久的:空间数据仓库中的数据主要供决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一般情况下并不进行修改操作。空间数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内的数据内容,是不同时间的空间数据库快照的集合和基于这些快照进行统计、综合和重组导出的数据,而不是联机处理的数据。空间数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到空间数据仓库中,一旦空间数据仓库存放的数据已经超过空间数据仓库的数据存储期限,这些数据将从空间数据仓库中删去。 ④数据是随时间不断变化的:空间数据仓库的数据是随时间的变化不断变化的,它会不断增加新的数据内容,不断删去旧的数据内容,不断对数据按时间段进行综合。空间数据仓库用于支撑空间决策支持系统,它由四大部分组成:数据源、空间数据库系统、空间

数据分析 数学基础

数据分析数学基础 统计学:科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料,并在此基础上进行推断和决策的科学; 归纳统计学/统计推断:通过样本分析来给总体下结论 描述性统计学/演绎统计学:值描述和分析特定对象而不下结论或推断 变量、常量、连续变量、离散变量、连续数据、离散数据 自变量、因变量、函数、单值函数、多值函数 数组阵列:原始数据按照数量大小升序或者降序排列,最大值与最小值的差为全距; 组距、组限、组界、组中值、直方图与频率多边形 频率分布=某一组频数/总频数 累计频数分布/累计频数表,累计频数多边形/卵形线 累计频率分布/百分率累计频数=累计频数/总频数 1、平均值/集中趋势的度量:趋向落在根据数值大小排列的数据的中心 算术平均: 加权算术平均: 2、中位数:一组数根据数量大小排列后的做兼职或者两个中间值的算术平均值 3、众数:一组数出现次数最多的那个数,众数不一定存在,也不唯一 均值、中位数和众数之间的关系: 4、几何平均G 5、调和平均H 算术平均、几何平均和平均之间的关系 6、均方根RMS 离差/变差:数值数据围绕其平均值分布的分数与集中程度,常用的有全距、平均偏差、半内四分位数间距,10-90百分位数间距、标准差; 1、全距:最大值-最小值 2、平均偏差 3、半内四分位数间距 4、10-90百分位数间距 5、标准差 6、方差:标准差的平方 离差度量间的关系 1、矩 2、r阶中心矩 3、偏度:分布不对称程度或偏离对称程度的反映 4、峰度:分布的陡峭程度,尖峰、扁峰、常峰态 1、概率 2、条件概率,独立和不独立事件 3、互不相容事件:两个或多个事件中,任意两个事件都不能同时发生 4、概率分布 离散型:离散型概率分布 连续型:概率密度函数、连续型概率分布 5、数学期望 如果一个人活得S美元的概率为p,则他的数学期望=pS

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析报告

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 (广州城市职业学院广东广州510405) 摘要:在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化,并提供灵活、可自定义的程序接口,具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础,采用云计算的体系架构,整合多种ETL技术和不同的ETL工具,具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据,提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位,促进传统优势企业走新型信息化道路,充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”,值得大力发展和推广。 关键词:面向金融,大数据,综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前,全球IT行业讨论最多的两个议题,一个是大数据分析“Big Data”,一个是云计算“Cloud Computing”。

中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。据IDC(国际数据公司)预测,用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长,占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长,相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段,如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法充分利用和及时更新海量数据,更难以进行综合研究,中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源,不同历史阶段的数据进行分析,银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势,针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以,银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有,在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧,五大国有商业银行不断深化以客户为中心,以优质业务为核心的经营理念,这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出,将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度,提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

实验十四 属性数据分析

实验十四属性数据分析 一、实验目的 1.掌握属性数据分析方法。 2.掌握属性数据分析图表与原图形的组合。 二、实验准备 1.实验数据:本实验数据保存于文件夹Exercise-14中。 2.预备知识:属性分析的方法。 三、实验步骤与内容 1.数据准备 将实验数据复制,粘贴至各自文件夹内。 启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中,点击参数按钮,在弹出的对话框中,设置工作目录最终指向Exercise-14(盘符依据各人具体情况设置)。 2.属性分析 执行如下命令:空间分析?空间分析?文件?装载区文件,加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供 的REGION.WP区文件执行如下命令:属性分析?单属性分类统计?立体饼图,选择属性分析类型。

Step2: 属性 Step4: 设置分类方 式为分段方 式 Step3: 选择分类属 性字段为小 麦,保留属 性字段为乡 名、水稻、 玉米 Step5: 确定,退出 设置 分类值域按图中所示输 入

分类统计结果图 3.保存文件 执行如下命令:文件?保存当前文件,换名保存属性分析所生成的图形文件,系统生成的表格文件(*.WB)不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”,点 击保存按钮。按此方法依次将线、区 文件名均改为“属性分析” 4.文件组合 执行如下命令:图形处理?输入编辑?打开已有工程文件,打开所提供的Exercise-14.MPJ,在工程文件管理窗口,点击鼠标右键,选择“添加项目”选项,将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。 关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。 执行如下命令:其它?整块移动,调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置,使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话,执行如下命令:其它?整图变换?键盘输入参数,来进行调整(注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件处于关闭状态)。 完成后,保存此工程文件。

数据分析基础体系

互联网产品数据分析基础体系 互联网产品的数据指标体系主要分为五个维度,包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标,这类指标一般为产品考核的重点指标;参与度分析主要分析用户的活跃度;渠道分析主要分析渠道推广效果;功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率;用户属性分析主要分析用户特征。 一、用户规模和质量 用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是数据分析最重要的维度,其指标也是相对其他维度最多。 1、活跃用户指标 活跃用户指在某统计周期内使用过产品的用户。手机端产品活跃用户数一般按照设备维度统计,即统计一段周期内使用过的设备(如手机、平板电脑)数量。 活跃用户是衡量产品用户规模的指标。通常,一个产品是否成功,如果只看一个指标,那么这个指标一定是活跃用户数。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU)。 2、新增用户指标 新增用户是指注册后,首次登录产品的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标;另一方面,新增用户

占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高,那说明该产品的活跃是靠推广得来,这种情况非常值得关注,尤其是关注用户的留存率情况。 3、用户构成指标 用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析,有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例,周活跃用户包括以下几类用户,包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周“未使用”过产品,本周使用产品的用户;连续活跃n周用户是指连续n周,每周至少使用过一次产品的活跃用户;忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户;连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户;近期流失用户是指连续n周(大约等于1周,但小于等于4周)没有使用过产品的用户。 4、用户留存率指标 用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍使用该产品的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户在第二天(如明天)再次使用产品的比例;7 日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户数在第7 天再次使用该产品的比例;14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户对吸引力很重要的指标。通常,我们可以利用用户留存率对比同一类别产品中不同产品对用户的吸引力。如果对于某一个产品,在相对成熟的版本情况下,如果用户留存率有明显变化,则说明用户质量有明显变化,很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。 5、每个用户总活跃天数指标 每个用户的总活跃天数指标(TAD,Total Active Days per User)是在统计周期内,平均每个用户在产品的活跃天数。如果统计周期比较长,如统计周期一年以上,那么,每个

如何设计企业级大数据分析平台

如何设计企业级大数据分析平台? 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID在关系数据库几十年的统治时期是久得人心,不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表,或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上,我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储,这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all,新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式: 文档数据库:数据结构是类JSON,可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系; 列簇数据库:基于查询进行设计,有宽行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的设计决策;索引数据库:基于搜索进行设计,在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(Analysis)。搜索和查询的区别在于,对返回内容的排序,搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上,而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上,要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入,要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入,但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈,后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上,其实也存在着二八原则: 20%的数据发挥着80%的业务价值; 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看,不管是数据存储处理、分析还是挖掘,最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库,比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是,将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上,供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理。经过加工的数据可以以数据集市或数据模型的形式存储在NoSQL数据库中,这也是后面要讲到的“离线”与“在线”数据。 理解企业的数据处理需求 数据库到数据仓库,是事务型数据到分析型数据的转变,分析型数据需要包括的是:分析的主题、数据的维度和层次,以及数据的历史变化等等。而对大数据平台来说,对分析的需求会更细,包括: 查询:快速响应组合条件查询、模糊查询、标签 搜索:包括对非结构化文档的搜索、返回结果的排序 统计:实时反映变化,如电商平台的在线销售订单与发货计算出的库存显示 挖掘:支持挖掘算法、机器学习的训练集 针对不同的数据处理需求,可能需要设计不同的数据存储,还需要考虑如何快速地将数据复

属性数据分析资料

属性数据分析 一属性变量和属性数据 通常所指属性数据(categorical data),是说反映事物属性的数据,也称为定性数据或类别数据,它是属性变量取的值。属性变量可能是表示事物属性,取值为事物属性的量反映事物的客观属性,例如变量“性别”取值为男,女;又如变量是中医所分人的体质,取值为平和,气虚,阳虚,阴虚,瘀血,痰湿,湿热,气郁,特凛。对事物表态的量表达人们主观对事物的评论,例如变量是“某人对某个政策的态度”,取值是赞成,中立和反对;又如变量是“人对医疗效果的评价”,取值为特好,好,一般,差,很差。区间值变量取值为多个互不重叠区间:例如变量是“顾客的购买水平”,取值分为[0,100),[100,200),[200,300)和300以上。 “属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态,以及区间值变量,它是一种变量,它取的值之间不能做加,减,乘,除等运算,而且所取的值只能是有限个,属性变量取的值也称为属性变量的“水平”。 二属性数据表示形式 属性变量有4种表示形式:原始属性变量形式、指示变量形式(调查数据常用)、频数形式和列联表。 例1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关,随机抽取了10家门店,分别以C B A 、、共3种方式陈列(即第一个属性变量是“陈列方式”,取值A 、B 、C ),各门店销售情况分为 “high ”及“low ”两类(即第二个属性变量是“销量”,取值“high ”和“low ”)。这两个属性变量的统计资料4种形式如下: 属性变量形式的样本是把各个属性变量的1次观测值排成1行;例如例1中属性变量“销量”和“排列方式”的第1个观测值(第1个门店)的观测值是“high ”和“B ”,就把“high ”、“B ”排在第一行,见下表 表 超市数据属性变量形式 指示变量形式是列出各个属性变量的所有值,对每个值建立一个变量,例如例1中两个属性变量取值“high ”、“low ”、“A ”、“B ”、“C ”;建立5个指示变量:sl ,sh,ma,mb,mc.每次观测中,属性变量的哪个值出现了,就在对应列中用1表示,否则用0表示;例如对于超市数据建立5个变量后:sh 表示变量销售额高,sl 表示变量销售额低,ma 表示排列方式是A ,

初中数学数据分析基础测试题及答案解析

初中数学数据分析基础测试题及答案解析 一、选择题 1.一组数据1,5,7,x的众数与中位数相等,则这组数据的平均数是()A.6 B.5 C.4.5 D.3.5 【答案】C 【解析】 若众数为1,则数据为1、1、5、7,此时中位数为3,不符合题意; 若众数为5,则数据为1、5、5、7,中位数为5,符合题意, 此时平均数为1557 4 +++ = 4.5; 若众数为7,则数据为1、5、7、7,中位数为6,不符合题意; 故选C. 2.某实验学校女子排球队12名队员的年龄分布如图所示,则这12名队员的年龄的众数、平均数分别是() A.15岁,14岁B.15岁,15岁 C.15岁,15 6 岁D.14岁,15岁 【答案】A 【解析】 【分析】 根据众数、平均数的定义进行计算即即可. 【详解】 观察图表可知:人数最多的是5人,年龄是15岁,故众数是15. 这12名队员的年龄的平均数是:123131142155161 14 12 ?+?+?+?+? = 故选:A 【点睛】 本题主要考查众数、平均数,熟练掌握众数、平均数的定义是解题的关键. 3.某学校组织学生进行社会主义核心价值观的知识竞赛,进入决赛的共有20名学生,他们的决赛成绩如下表所示: 决赛成绩/分95908580

人数 4 6 8 2 那么20名学生决赛成绩的众数和中位数分别是( ) A .85,90 B .85,87.5 C .90,85 D .95,90 【答案】B 【解析】 试题解析:85分的有8人,人数最多,故众数为85分; 处于中间位置的数为第10、11两个数, 为85分,90分,中位数为87.5分. 故选B . 考点:1.众数;2.中位数 4.某单位招考技术人员,考试分笔试和面试两部分,笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩,若小李笔试成绩为80分,面试成绩为90分,则他的总成绩为( ) A .84分 B .85分 C .86分 D .87分 【答案】A 【解析】 【分析】 按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】 根据题意,按照笔试与面试所占比例求出总成绩: 64 8090841010? +?=(分) 故选A 【点睛】 本题主要考查了加权平均数的计算,解题关键是正确理解题目含义. 5.在某次训练中,甲、乙两名射击运动员各射击10发子弹的成绩统计图如图所示,对于 本次训练,有如下结论:①22 s s >甲乙;②22 s s <甲乙;③甲的射击成绩比乙稳定;④乙的射 击成绩比甲稳定.由统计图可知正确的结论是( ) A .①③ B .①④ C .②③ D .②④

多维大数据平台设计思路

1.1.多维大数据平台设计 1.1.1.大数据关联分析设计 1.1.1.1.概述 大数据基础平台承载了公安数据的管理,为上层公安应用提供数据支撑。 1.1.1. 2.数据关联查询 全文检索引擎是分布式的全文检索引擎,可提供对实体,关系,文档的全库实时检索。基于各类汇聚、整合形成的数据资源提供各类数据查询应用,系统为提供实体、关系、档案等全文查询,将查询结果的明细级数据的显示,并不涉及具体数据型态的图形化应用,相关应用可由各警种业务系统根据实战需要自行研制。 综合检索服务 通过输入身份证、号码、姓名、案件关键字等内容,实现海量数据的全要素检索,系统将查询结果明细数据的列表展示,其中涉密数据将进行脱敏展示。 关联搜索 系统为了便于检索,建立动态电子档案,实现数据汇聚实时动态更新,展示人员基本信息、活动轨迹和各类关联信息。通过简单要素查询出多维度信息,包括人员档案、车辆信息、出行信

息、轨迹信息以及关系人关系等。 多要素关联查询 提供带有复杂查询条件的关键词检索,如:逻辑组合检索(与、或、非)、通配检索、同义词查询、渐进检索、词根检索、关键词检索、分类检索、二次检索(渐进检索或在结果中检索)、时间段检索、年龄检索、姓名拼音检索等多种专业检索方式。 全文动态档案查询 全文动态档案查询,提供基于全库数据的实时、动态的完整档案查询 同时为了便于检索,建立动态电子档案,实现数据汇聚时实时动态更新,展示人员基本信息、活动轨迹和各类关联信息。通过多维度展示人员档案,包括基本信息、车辆信息、出行信息、轨迹信息等。 电子档案的具体功能如下: 1)重点人电子档案优化 传统的重点人员电子档案,仅实现了一人一档,在可维护性、和内容动态关联性方面存在缺陷,电子档案再造,实现的是重点人员档案库、关联内容库等自动更新,并动态填充至电子档案库,可针对省部级、本级重点人员电子档案进行人工、自动补充、纠错、编辑实现动态实时更新,增强重点人员管控的实时

公安大大数据的警务大大数据的分析报告系统方案设计设计(图文)

公安大数据警务大数据分析系统方案设计(图文) 产品推荐1:智慧消防:水源采集系统方案 产品推荐2:激光投影:最佳的大屏解决方案产品推荐3:智慧展厅:综合应用解决方案 物联网与大数据作为信息时代的技术产物,受到社会各界的广泛关注,如何利用物联网技术与大数据分析算法提升办案效率,已成为各国警方分析研究的课题。本文构想了一套基于物联网技术的警务大数据分析模型,意在探讨该套模型在实际应用中的可行性,以及可能遇到的困难。背景介绍警察作为一个国家的重要机构,肩负着维护社会稳定,打击违法犯罪的重要职责,面对着越来越狡猾的犯罪分子,警方需要有效提升预防和打击犯罪的能力,单靠警员人工破案已无法满足社会需求,因此国家提出“科技强警”的发展战略,借助高科技装备、信息化手段帮助警方打击违法犯罪,“金盾工程”更是将公安信息化建设推向了高潮。然而,随着信息时代的到来,犯罪分子作案手段越发多变、隐蔽,传统的信息化手段已很难帮助警方快速分析研判。 近年来,“物联网”、“大数据”越来越被人们所熟知,著名的“谷歌汽车”、“大数据流感预测”更是成为物联网技术与大数据预测应用的经典案例。这两个在几年前还不为人知的技术名词,仿佛是在一夜之间闯入了我们的生活,将人们拉

入了科幻电影中的场景。那什么是“物联网”、“大数据”呢?物联网技术是利用互联网等通信技术手段把传感器、控制器、机器、人与物通过新的方式联系在一起,形成人与物、物与物互联,实现信息化,远程管理控制和智能化的网络。 作为物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命,大数据是信息爆炸时代的产物,人们每天上网、交流、购物、订票……产生了数以亿级的数据,而这项技术的意义并不在于掌握了庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化的预测处理。 警方分析研判的关键是挖掘人员、组织、案(事)件、阵地以及物品五要素之间的关联关系,如果能够借助物联网技术获取五要素信息,那么将大大提升警方获取线索信息的效率,同时也能避免人为错误。而面对庞杂的线索信息,则可以借助大数据分析技术实现深入,高效的挖掘分析,进而快速找出五要素之间的关联关系。 本文试图探讨构建一套基于物联网技术的警务大数据分析 模型,借以提高警方线索采集和分析研判过程的准确性和效率。 技术架构基于物联网技术的警务大数据分析模型是一种利 用大数据分析算法对海量警务物联网线索信息进行深度挖 掘分析的系统模型。它包括了物联感知层、数据传输层、数据分析层以及数据展示层,同时,它还要与现有的公安信息

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月修改历史

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)

相关文档
最新文档