最新医疗健康大数据分析应用云平台解决方案

医疗健康大数据分析应用云平台

解

决

方

案

1. 背景介绍 (1)

2. 产品愿景 (6)

3. 产品定位 (7)

3.1 解决的问题 (7)

3.2 达到的效果 (8)

4. 产品理念 (9)

5. 总体思路 (10)

5.1 对接数据源，获取医疗卫生大数据 (10)

5.2 对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (11)

5.3 建立医疗卫生大数据的存储机制 (12)

5.4 医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (13)

5.5 开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (15)

5.6 开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (16)

5.7 建立平台应用实施推广组织机制 (16)

5.8 建立平台产品优化升级服务组织机制 (16)

6. 医疗健康大数据分析应用云平台建模描述和分析 (16)

6.1 我们给出的相关数据模型 (17)

6.2 卫计委给出的相关数据模型 (18)

6.3 相关数据特征对比分析 (22)

7. 大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (23)

7.1 医疗卫生服务机构应用 (26)

7.1.1 各级医院自身应用 (26)

7.1.2 基层医疗机构自身应用 (30)

7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (30)

7.1.4 医疗卫生机构的合规应用 (35)

7.2 患者医疗治疗应用 (38)

7.2.1 患者就医过程提示服务 (38)

7.2.2 患者服药提示服务 (38)

7.2.3 患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (39)

7.2.4 患者体征和治疗效果服务 (39)

7.2.5 患者交流交往服务 (39)

7.3 个性化医疗服务应用 (39)

7.3.1 基因测序分析应用 (40)

7.3.2 个性化药物应用 (40)

7.3.3 个人健康管理应用 (41)

7.4 慢性病预防治疗应用（疾控中心） (42)

7.4.1 慢性病检测、发现、预警服务 (42)

7.4.2 慢性病诊断服务 (44)

7.4.3 慢性病防控治疗服务 (44)

7.5 居民健康保健应用（疾控中心） (45)

7.5.1 居民自我健康保健应用 (45)

7.5.2 政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (46)

7.5.3 政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用 (46)

7.6 医疗卫生管理机构应用（卫生局） (46)

7.7 医疗保险管理机构应用（医保局） (47)

7.7.1 基本医疗保险的决策支持分析 (49)

7.7.2 基本医疗保险费用单据的智能化审核 (50)

7.7.3 基本医疗保险的有效支付和治理应用 (51)

7.7.4 基本医疗保险和服务监管应用 (51)

7.7.5 降低看病率提升医疗效果应用 (51)

7.8 医药监管机构应用（药监局） (56)

7.9 医药研发生产经营应用（医药企业） (56)

7.9.1 医药研发企业应用 (56)

7.9.2 医药生产企业应用 (57)

7.9.3 医药流通企业应用 (57)

7.9.4 医药零售企业应用 (60)

7.10 医疗卫生资源配置管理规划应用（政府主管部门） (61)

7.10.1 医疗卫生资源服务现状分析 (61)

7.10.2 医疗卫生资源财务供给能力分析 (62)

7.10.3 医疗卫生资源规划指标对比 (62)

7.10.4 医疗卫生资源政策建议 (63)

7.11 商业医疗保险应用（保险公司） (63)

7.11.1 获得新客户和保留已有客户的分析应用 (63)

7.11.2 有效控制医疗费用的分析应用 (63)

7.11.3 商业医疗保险的保障设计和精算定价 (64)

7.11.4 商业医疗保险的理赔运营管理应用 (65)

7.11.5 商业医疗保险的市场和销售拓展应用 (67)

7.12 公共卫生服务应用（卫生防疫中心） (68)

7.12.1 传染病预警预报 (69)

7.12.2 公共卫生舆情监测预警 (69)

7.12.3 疾控和保健应用 (70)

7.13 政府监管应用（政府主管部门） (71)

7.13.1 医药监管应用 (71)

7.13.2 医疗监管应用 (71)

7.13.3 医保监管应用 (73)

7.13.4 医疗服务机构和医生监管应用 (74)

7.14 新型医疗卫生服务应用（政府主管部门） (74)

7.14.1 远程医疗 (74)

7.14.2 移动医疗 (75)

7.14.3 互联网医疗 (76)

7.14.4 数字医疗 (77)

7.14.5 大数据医疗 (77)

7.14.6 智慧医疗 (77)

7.14.7 精准医疗 (78)

8. 大数据分析应用平台支持的专题大数据应用 (78)

8.1 患者分析（基于电子病历

EMR）79

8.1.1 患者数据预处理 (79)

8.1.2 患者个体（个性）分析 (80)

8.1.3 患者群体（统计）分析 (80)

8.2 疾病分析（基于电子病历EMR和电子健康档案EHR） (81)

8.2.1 常见疾病分析 (81)

8.2.2 慢性疾病分析 (81)

8.2.3 疾病诱因分析 (81)

8.2.4 疾病统计分析 (81)

8.2.5 临床路径分析 (81)

8.3 医生及医护人员分析（基于医疗卫生资源数据） (81)

8.3.1 医生及医护人员资历资格分析 (81)

8.3.2 医生及医护人员行医记录分析 (81)

8.3.3 医生及医护人员培训进修分析 (81)

8.4 处方分析（基于电子病历

EMR）82

8.4.1 医生用药分析 (82)

8.4.2 患者用药分析 (82)

8.4.3 处方用药分析 (83)

8.4.4 医院科室用药分析 (83)

8.4.5 安全用药分析 (83)

8.4.6 处方符合性分析 (83)

8.4.7 处方用药-诊断结论关联分析 (84)

8.4.8 诊断结论-处方总价聚类分析 (84)

8.4.9 患者特征-诊断结论分类分析 (84)

8.4.10 患病时间-诊断结论序列分析 (85)

8.5 居民人口分析（基于电子健康档案EHR） (85)

8.5.1 居民个体健康分析 (85)

8.5.2 人口群体健康分析 (85)

8.5.3 人口亚健康相关因素关联分析 (85)

8.5.4 人口健康相关因素关联分析 (85)

8.5.5 人口健康时间空间分布分析 (85)

8.5.6 人口健康预测分析 (85)

8.6 药品分析（基于医药产业链数据） (86)

8.6.1 药品种类分析 (86)

8.6.2 药品研发分析 (87)

8.6.3 药品生产分析 (90)

8.6.4 药品销售分析 (91)

8.6.5 药品物流分析 (91)

8.6.6 药品资金流分析 (92)

8.6.7 药品信息流分析 (92)

8.6.8 药品库存分析 (93)

8.6.9 药品质量偏差分析 (97)

8.6.10 药品不良反应＆药品群体不良事件分析 (97)

8.7 医疗健康检验检测分析（基于电子健康档案EHR） (97)

8.7.1 生理信号检测分析 (98)

8.7.2 医学影像图像分析 (98)

8.7.3 DNA检测和DNA 序列分析 (98)

8.7.4 重要人体征数据分析 (98)

8.7.5 远程自助健康医疗检测分析 (98)

8.8 医疗安全风险分析（基于电子病历EMR） (98)

8.8.1 医疗安全分析 (98)

8.8.2 医疗风险分析 (99)

8.8.3 假药、过期药、成分异常药的使用分析 (99)

8.8.4 医疗事故诱因分析 (99)

8.8.5 医疗安全风险统计分析 (99)

8.9 医疗卫生资源分析（基于政府的医疗卫生资源数据） (99)

8.9.1 医生护理人员分析 (99)

8.9.2 医院床位分析 (99)

8.9.3 医疗检测检验能力分析 (99)

8.9.4 医疗卫生资源需求分析 (99)

8.9.5 医疗卫生资源匹配度分析 (100)

8.9.6 医疗卫生资源对比分析 (100)

8.10 医疗卫生效果分析（基于电子健康档案HER和医疗卫生资源

数据） (100)

8.10.1 医疗卫生满意度分析 (100)

8.10.2 医疗卫生问题诱因分析 (100)

8.10.3 医疗卫生规划符合度分析 (100)

9. 关键核心技术和算法 (100)

9.1 大数据分析能力 (101)

9.2 大数据分析技术 (102)

9.3 大数据存储技术和系统 (102)

9.4 大数据业务模型建模 (103)

9.5 大数据的实时查询 (106)

9.6 大数据的复杂分析 (108)

10. 用医疗卫生大数据为业务服务 (111)

10.1 核心理念 (111)

10.2 管理闭环 (112)

11. 未来市场前景分析 (115)

12. 总结 (117)

总体方案思路是：基于目前医疗服务机构及相关机构已有的HLI、NHLI、HIS 等有关系统形成并积累的医药医疗健康大数据和信息，采

用最新的大数据技术、云计算技术、BI 和数据挖掘技术，形成对医

疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示

分析效果（Insight ），揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势，揭示

患者个体的独有特质并形成个性医疗，将医疗行业的宏观大势与每个

患者的微观个体定性定量描述有机结合，达到支撑和形成医疗行业新

应用场景和新服务模式。“医药医疗健康大数据”是具有更强的决策力、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，但需要新计算处理模式。

1. 背景介绍

大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。通

过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。

随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。

我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到 2.6 亿，占全国总人数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%，同时这些病人中的治疗率只有25%，控制率仅为6%，糖尿病病人中，能坚持做到规

范治疗的也只有33%。由此我们可以看出，建立科学、规范、高质量

的慢性病管理策略，实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。通过慢性病的早期诊断和监护，不仅能提前预防和控制各种疾病，还能帮助他们合理用药，减少医药开支。另一方面，我国公共医疗卫生资源

紧缺，城乡医疗卫生资源的差距比较大，城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的 2.5 倍以上，比如，占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%，而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%，优质的医疗卫生资源集中分布在城市，尤其

是大城市。因此，实现城乡之间的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。

同时，随着国家积极倡导“ 3521”医疗系统建设，我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高，预计在全国会出现上百个医疗数据中心，每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据，数量多、更新快且类型繁杂，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这就产生了医疗健康大数据。医疗健康大数据通常具有以下特征:

(1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口

和上百家医疗机构的区域，并且数据呈持续增长的趋势。依照医疗行业的相关规定，患者的数据通常至少需要保留50 年。

(2) 服务实时性: 医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据

分析处理的需求。例如: 临床中的诊断和用药建议、健康指标预警等。

(3) 存储形式多样化: 医疗数据的存储形式多种多样，例如各种结构化数据表、非( 半) 结构化文本文档、医疗影像等。

(4) 高价值性: 医疗数据对国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克都有着巨大的作用。

因此，如何在海量的医疗健康大数据中提取信息的能力正快速成

为战略性发展的方向，通过大数据分析挖掘出有价值的信息，将对疾病的管理、控制和医疗研究都有着非常高的价值。

目前，大数据、云计算是已经普及并成为IT 行业的主流技术。国内外都已经进入了大数据、云计算的研究热潮，同时大数据、云计

算技术也逐渐成熟，大规模区域医疗信息系统和大型数据中心的建立也在同时进行。而云计算是大数据成长的驱动力，与此同时，由于医药

医疗健康大数据越来越多，对云计算的需求日益增长，所以二者是相辅相成的。随着医疗数据的急剧增长，如何充分利用这些数据，运

用大数据、云计算技术，搭建合理先进的数据云服务平台，为广大患者、医务人员、科研人员提供服务和协助，必将成为未来信息化工作的重要方向。

“大数据时代”已经降临，“大数据”正在对每个领域都造成影响。在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析的

结果，而非基于经验和直觉；而在公共卫生、经济发展和经济预测等领域中，“大数据”的预见能力也已经崭露头角。美国政府公布了“大数据研发计划”（B ig Data Research and Development Initiative ）。该计划的目标是改进人们从现有的海量和复杂的数据中获取知识的

能力。其中，与医疗卫生领域相关的有生物传感 2.0 、虚拟实验室环境（VLE）、癌症基因组图谱(TCGA)、神经科学信息框架(NIF) 、患者

报告结果测量信息系统(PROMIS) 等10 余项。美国的公共数据开放

项目OpenFDA上线之后，先导项目开放了“300 万份药物不良反应报告”，提交给FDA的药物不良反应和医疗过失记录。对医疗机构来说，不良反应和医疗过失记录起到的是长远的贡献作用，能减少医疗悲剧的重现。

根据我国居民第三次死因调查报告显示，脑血管病已成为居民的

第一死因。脑卒中发病率正以每年8.7%的速率上升，我国每年用于

治疗脑血管病的费用约在100 亿元以上。GE医疗中国联合国家卫生计生委脑卒中防治工程委员会( 脑防委) 启动了“脑卒中行动”合作战略。GE医疗“脑卒中行动”的法宝之一就是大数据。尤其是GE构建的三级筛查网络，对双侧内膜增厚的高危人群检出率提升了近10%。

G E搭建的脑卒中信息管理系统可以与医院Lis 和His 系统全面对接，记录患者的基本信息、初筛信息、复筛信息、用药信息、实验室检查、体格检查信息及其随访信息等，全面跟踪患者的诊治流程。还可以与PACS系统对接，全面记录患者的影像学信息，实现患者影像信息的

共享。同时，可对患者全流程疾病影像信息回顾，减少患者重复检查

的负担，协助医生对患者疾病信息的全面判断。

在上述这些大背景下，本公司提出并计划研发“医疗健康大数据

分析应用平台”（以下简称“方案”）产品，以期为我国医疗卫生实现

数字医疗、智慧医疗、健康医疗发挥重要作用。从而达到：服务模式

（以患者为中心，形成居民健康全过程服务），从被动到主动；医疗

模式（以预防为主，人人享有基本医疗卫生服务，将医疗卫生工作重

点由后治前移到预防保健），从治病到防病；诊疗模式（避免各自为政，实行上下联合，专业分工），从排斥到联动；数据模式（从业务系统数据向整体数据转变，改变过去的数据不统一、不互通、不共享），从隔离到整体；技术模式（采用各种新技术手段，包括大数据、云计

算、物联网、移动互联等，形成技术合力），从简单到综合的转变。

2. 方案愿景

形成充分发挥大数据技术的，针对医疗医药行业的，能充分适应医疗卫生信息特征的大数据分析应用支撑平台，通过大数据分析，达到发现知识、发现规律、预测未来，将医疗卫生行业推进进入大数据

时代提供技术可行性。

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。

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

游客大数据云分析平台

游客大数据云分析平台Word文档-可编辑 XXX科技服务有限公司二O一七年八月

目录第一章项目背景及需求分析 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目需求分析 (9) 1.3项目工作计划与措施 (15) 第二章平台建设方案 (21) 2.1建设原理 (21) 2.2平台总体架构 (23) 第三章平台技术支持 (30) 3.1平台技术架构 (30) 3.2平台拓扑结构 (32) 3.3平台关键流程 (32) 第四章大数据解决方案 (36) 4.1数据来源 (36) 4.2研究方案 (38) 4.3数据接口服务 (46) 第五章大数据分析报告 (61) 5.1XX旅游市场概述 (61) 5.2来X游客数据分析报告 (88) 5.3大数据可视化分析 (98) 5.4分析报告的目标和意义 (103) 第六章平台安全方案 (106) 6.1安全方案原则 (106) 6.2安全方案设计 (107)

6.3应用安全 (112) 6.4管理安全 (113) 6.5数据安全 (114)

第一章项目背景及需求分析 1.1项目背景 1.1.1智慧旅游及散客时代来临是本项目启动的必然基础目前，许多地方都在开展智慧旅游建设，并取得了很好的效果。基于地方智慧城市和智慧旅游建设的实践和推进旅游业发展成为现代服务业的目标，国家旅游局对“智慧旅游”试点工作进行了部署，2016年又正式确定江苏镇江的“国家智慧旅游服务中心”。我国正在积极推进有条件的城市开展智慧旅游试点工作。此外还将在认真总结一些成功数字景区经验的基础上，逐步提高精品旅游景区的数字化水平；鼓励旅游酒店、旅游车船公司、旅游购物公司在信息化建设方面大胆探索，不断提高对旅客服务的智能化水平，从而推动国内旅游者在中国大地上实现“智慧旅游”。 2016年7月15日，国家旅游局局长邵琪伟正式提出，旅游业要落实国务院关于加快发展旅游业的战略部署，走在我国现代服务业信息化进程的前沿，争取用10年时间，在我国初步实现“智慧旅游”。从社会的现代化进程看，技术变革特别是信息技术的飞速发展正在对人们的生产生活产生深刻影响。2010年，我国移动电话用户达到8.59亿户，其中3G移动电话用户达到4705万户；互联网上网人数4.57亿人，成为世界上互联网使用人数最多的国家。未来随着每秒数据传输速度达到2.5G的超高速网络的建设和普及，人民的生产生活方式还将有更深刻变革。旅游活动作为人们生活方式的延伸，旅游业作为服务业的龙头产业，必然会因为信息技术发生革命性的变化而变革。此外，随着生产生活的发展，在线旅游、邮轮游艇旅游、房车旅游、自驾车旅游等新的旅游方式正在快速

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得基础支撑环境,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得融合数据资源视角，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得综合情况，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,整合现有数据资源結合政务大数据得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、旅游等重点行业得数据综合分析，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、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与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得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得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得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得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：通过对海量得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，促进民生得发展。

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台技术白皮书

目录第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

教您怎样鉴别粮食酒和酒精酒

教您怎样鉴别粮食酒和酒精酒近十几年来，我国白酒市场低档白酒中，酒精酒占有了统治地位。消费者都知道粮食酒好，但酒精酒与粮食酒怎样区别，95%以上的消费者都不会鉴别。如果消费者都能掌握一些白酒知识，那么我国的假酒中毒事件也就不会发生了。为了您的健康，教您几招怎样鉴别粮食酒与酒精酒。第一招；从白酒的执行标准上判断粮食酒与酒精酒。我国白酒执行标准： GB\T10781-2006是固态法白酒的执行标准，是采用纯粹粮食为原料，用曲经固态发酵生产的酒，也就是老百姓常说的好酒。 GB\T20822-2007是固液结合法白酒的执行标准。即白酒中有一部分是酒精酒，一部分是粮食酒。规模较大，规范一点的地方酒厂基本上都是执行这个标准。

GB\T20821-2007是纯酒精酒的执行标准。行业内称，新标准是强制性规范，能帮助消费者辨别不同工艺的白酒，避免大量生产勾兑酒的中小酒厂以劣充优。20世纪80年代以后，相当多的一些白酒小企业开发、推广了以食用酒精为基本原料勾兑的新工艺白酒，成本低、周期短，香气、滋味和口感远赶不上传统工艺白酒，但普通消费者仅凭感官难以判定。今后，消费者可以从执行标准上判断出您所喝的酒是粮食酒，还是酒精酒。如果您发现酒的执行标准是粮食酒的执行标准，而瓶中的装的却是酒精酒，您就可以以侵犯消费者知情权起诉厂家。第二招；把酒瓶倒过来摇晃，观察酒花变化，酒花密集且消失缓慢的是优质酒，酒花少消失较快的则为劣质酒。一些酒厂，高档酒及中档酒都是固态法粮食酒，低档酒却是酒精酒。消费者不妨试一试。第三招；酒瓶打开以后，把酒倒在手中，用两手搓热，放在鼻子底下闻，酒发出清香的是优质酒，发甜的是中档酒，发苦臭等异杂味的是劣质酒。喝时，固态法白酒如我们用农家肥种的菜，香味浓。酒精酒，如我们用化肥种菜，香味淡。根据我国颁布的《纯粮固态发酵白酒审定规则》，固态法粮食白酒，是采用纯粹粮食为原料，用曲经固态发酵生产的酒。

不同环境条件下植物叶绿素a、b含量的比较

一、实验课题名称：不同环境条件下植物叶绿素a、b含量的比较二、选题背景或文献综述：《植物生理学实验指导》（第四版）、《植物生理学》（第六版）、上网查阅相关资料阴生植物也称“阴性植物”，是在较弱的光照条件下生长良好的植物，但并不是阴生植物对光照强度的要求越弱越好，而是必须达到阴生植物的补偿点，植物才能正常生长，阳生植物也称“阳性植物”，光照强度对植物的生长发育及形态结构的形成有重要作用，在强光环境中生长发育健壮，在阴蔽和弱光条件下生长发育不良的植物称阳性植物，这类植物要求全日照，并且在水分、温度等条件适合的情况下，不存在光照过强的问题。阳生植物和阴生植物的区别:关于光的饱和点和补偿点光是光合作用的能量来源，光照强度直接影响光合速率，在其它条件都适宜的情况下，在一定范围内，光合速率随光照强度提高而加快，当光照强度高到一定数值后，光照强度再提高而光合速率不再加快，这种现象叫光饱和现象。开始达到光饱和现象的光照强度称为光饱和点，在光饱和点以下，随着光照强度减弱，光合速率减慢，当减弱到一定光照强度时，光合作用吸收二氧化碳量与呼吸释放二氧化碳的量处于动态平衡，这时的光照强度称为光补偿点。此时植物制造有机物量和消耗有机物量相等，不同类型植物的光饱和点和补偿点是不同的，阳性植物的光饱和点和补偿点一般都高于阴性植物。

结构和特性的区别:阴生植物的叶片的疏导组织比阳生植物稀疏，以叶绿体来说，阳生植物有较大的基粒，基粒片层数目多的多，叶绿素含量也高，阴生植物在较低的光照条件下充分的吸收光线，叶绿素a/叶绿素b的比值小，能够强烈的利用蓝紫光，阳性植物叶片小而厚，表面具蜡质或绒毛，叶脉密，单位面积内气孔多，叶绿素含量高，体内含盐分多，渗透压高，可以抗高温干旱，阳生植物的气孔一般在叶片下表皮分布的数量多于上表皮，这样可以避免阳光直晒而减少水分散失，阳生植物的呼吸速率高于阴生植物。区分阳生植物与阴生植物，主要是根据植物对光照强度需要的不同，阳生植物要求充分直射日光才能生长或生长良好，阴生植物适宜于生长在荫蔽环境中，它们在完全日照下反而生长不良或不能生长，阳生植物和阴生植物之所以能适应不同光照，是与它们的生理特征和形态特征不同有关，以光饱和点来说，阳生植物的光饱合点是全光照（即全部太阳光照）的100％，而阴生植物是全光照的10％～50％。因为阴生植物叶片的输导组织比阳生植物的稀疏，当光照强度增大时，水分对叶片的供给不足，阴生植物便不再增加光合速率，以叶绿体来说，阴生植物与阳生植物相比，前者有较大的基粒，基粒片层数目多，叶绿素含量较高，能在较低光照强度下充分地吸收光线。此外，由于叶绿素b含量相对较多，易于吸收遮阴处的光（如漫射光），因而适于遮阴处生长。植物的光补偿点，即同一叶子在同一时

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，

大数据智能分析软件

现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

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。

实测实量质量控制措施

佳乐国际城三期住宅工程实测实量质量控制措施四川省兴旺建设工程项目管理有限公司华阳街道社区商业服务综合体项目监理部二零一六年一月二十六日

目录一．混凝土结构工程4 1.截面尺寸偏差（砼结构）4 2.表面平整度（砼结构）4 3.垂直度（砼结构）5 4.轴线位移（砼结构）5 5．层高（砼结构） (5) 6.楼板厚度偏差（砼结构）6 7.施工控制线设置（砼结构阶段）6 二．砌筑工程7 1.表面平整度（砌筑工程）7 2.垂直度（砌筑工程）7 3.轴线位移（砌筑工程）7 4.外门窗洞口尺寸偏差（砌筑工程）8 5.重要预制或现浇构件（砌筑工程）8 6. .......................................................... 砌筑工序（砌筑工程）10 7.灰缝厚度、宽度（砌筑工程）11 A.其他方法（砌筑工程）12 三．抹灰工程12 1.墙体表面平整度（抹灰工程）12

2.墙面垂直度（抹灰工程）13 3.室内净高偏差（抹灰工程）13 4.阴阳角方正（抹灰工程）14 5.房间开间/进深偏差（抹灰工程）14 6.地面表面平整度（抹灰工程）15 7.户内门洞尺寸偏差（抹灰工程）15 8.裂缝/空鼓（抹灰工程）16

实测实量质量控制措施为确保工程施工质量，根据《建筑工程施工质量验收规范》中实测实量内容要求，特对主要检测内容在施工过程中进行重点控制，并对砼工程在现场设置上墙检查牌，主要控制措施如下：一．混凝土结构工程 1.截面尺寸偏差（砼结构） 1)检查内容：检查每层剪力墙、柱砼施工尺寸与设计图尺寸的偏差。 2)合格标准：截面尺寸偏差[－5，8]mm 3)质量控制措施：本工程主体结构剪力墙模板采用大模，拼模前放射墙体定位线以及模板控制线，并在放射墙体定位线上钻孔打定位筋和在剪力墙里放成品预制定位块，确保墙体截面尺寸。 2.表面平整度（砼结构） 1)检查内容：检查每层范围内剪力墙、柱砼表面平整程度。 2)合格标准：[0，8]mm 3)质量控制措施：

小王子英文影评

The Little prince: A Review of Love and Responsibility By Yin Hai Yue We all know the book The Little Prince,which was published in 1940.It’s the world-famous fairy-tale by the French author, Antoine de Saint-Exupery. The outline of The Little Prince is not very complex.Wikipediareported that “I”, the narrator of the story, is a pilot whose plane has something wrong and lands in the Sahara. In this occasion, the pilot makes the acquaintance of the little prince, a little boy from another planet, the Asteroid B612.The little prince has escaped from his tiny planet, because he has some quarrel with a rose, which grows on his planet and he loves. In that case he left his own planet and took an exploration at some neighbor asteroids. The Little Prince movie was released in October this year,IMDb reported that the heart of it all is the little girl, who's being prepared by her mother for the very grown-up world in which they live only to be interrupted by her eccentric, kind-hearted neighbor, the Aviator. The Aviator introduces his new friend to an extraordinary world where anything is possible and he was initiated into long ago by The Little Prince. It's here that the little girl's magical and emotional journey into her own imagination and into the universe of The Little Prince begins. And it's where the little girl rediscovers her childhood and learns that ultimately, it's human connections that matter most, and that what's truly essential can only be seen with the heart. Many scenes of the film have impressed me deeply and deeply.The fox of the movie, the little prince's friend, remind me of my friends. When we were children, we needed someone accompany us, which we could share our happiness, sadness and would not feel lonely. I believe that man is born alone, after as we grew up, this loneliness is growing. When we encounter some difficulties, we feel that no one can talk, because everyone has their own troubles. But we still need a friend, who we

自主大数据处理平台的设计和实现.

自主大数据处理平台的设计和实现崔希宁 1 1. 中国移动北京公司信息系统部系统维护中心 , 北京 ,中国 100058 【摘要】本文分析大数据处理的基本原理,并根据分片存储、分布计算、移动计算的原则,论述一种基于通用数据库存储的大数据处理平台的构架设计和实现。【关键词】大数据;分片存储;分布分析;移动计算 1现有基础设施无法应对数据驱动当今的数据仓库解决方案通常是借助通用数据库 (比如 Oracle 或基于硬件的专用平台(比如 Teradata 、 Netezza 而创建的,而这两种方案都不能从根本上解决当今(以及未来数据驱动型社会所面临的挑战。通用数据库(比如 Oracle 是针对 OLTP 处理功能设计的,在运行大量小规模交易查询数据时效果最好。从结构上来说, 他们采用了“完全共享”或“磁盘共享” 体系。“完全共享”体系局限于单一服务器(通常是价格比较昂贵的 SMP 服务器 , 其扩展性和性能受到相应的限制。“磁盘共享”体系(比如 Oracle RAC允许系统带有多个服务器, 这些服务器与 SAN 或其它共享存储设备相连。这种体系需要通过一个狭窄的数据管道将所

有 I/O信息过滤到昂贵的共享磁盘子系统。实践证明: 这些通用磁盘共享体系复杂、脆弱,在处理万亿字节数据时难以胜任。 2需要采用新的方法以往的经验已经多次证明:专有硬件的优越性只能维持很短的一段时间,然后就必然被迅速更新的商用硬件取而代之。在数据仓库领域,专有互连体系、定制处理器 /FPGA以及其它类似组件都曾经占有一席之地。不过,从现在的情况来看,这些老式技术已经逐渐被新式数据构架体系所取代。分片存储、移动计算成为解决数据扩张的根本之道。 3自主的大数据处理平台构架设计 3.1 平台整体架构主节点: 负责解析外部数据,以及对路由节点提供数据路由数据。路由节点 ;

report(english version)参考地质资料

1.0 、前言Foreword 受巴斯夫（中国）有限公司和德希尼布天辰化工工程有限公司委托，我院对拟建“巴斯夫INTERMEDIATES THF/POLY-THF项目”场地进行工程地质勘察工作。 Commissioned by BASF (China) Co., Ltd and TECHNIP COFLEXIP Chemical Engineering Co.,Ltd， our institute has undertaken the engineering geologic investigation of the INTERMEDIATES THF/POLY-THF Project. 1.1、工程概况Project profile 拟建工程位于上海市化学工业区B700～B900地块内，东近目华路、南近南河。场地内主要拟建工艺装置区及辅助配套建筑物，各拟建（构）筑物的设计参数见表1，平面位置见“勘探孔平面布置图”。 The project is located in Plot B700～B900 of Shanghai Caojing Chemical Industry Park (SCIP). It is to the west of Muhua Rd and to the north of Nan River. Please refer to Table 1 for the proposed process plant, the accessory buildings, the design parameters of the proposed buildings (structures). Please refer to the Floor Plan of the Boreholes for 1.2、勘察目的及技术要求I nvestigation purposes and technical requirements 本次勘察属详细勘察阶段，目的是为拟建(构)筑物的基础工程、基坑工程和厂区道路，地坪工程的设计、施工提供必要的工程地质资料。具体任务如下：This investigation is on the detailed investigation phase, the objective of which is to provide necessary geological data for t he design and construction of buildings’ foundation and pits, the roads and the ground in the plant. Details are as following: A、查清拟建(构)筑物地基压缩层及基坑稳定验算深度范围内地基土构成、分布规律及其工程地质特性； To learn the composition, the distribution rules and geological features of fo undation’s compression stratum, and of the foundation soil within the calculation depth of pit stability. B、提供各土层物理力学性质综合指标，地基承载力设计值fd和桩基承载力参数(包括桩周土极限摩阻力标准值fs和桩端土极限端阻力标准值fp)，提供基础沉降计算所需岩土参数；

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书 XXX技术有限公司 2018年7月

目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 2.1.1.传统BI模式 (6) 2.1.2.敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10) 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 1

3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 5.1.1.多数据源 (17) 5.1.2.数据建模 (18) 5.1.3.多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 5.2.1.UI编排 (20) 5.2.2.丰富组件 (21) 5.2.3.事件引擎 (24) 5.2.4.运行引擎 (24) 2

5.3.系统管理 (26) 5.3.1.我的报表 (26) 5.3.2.工程化管理 (27) 5.3.3.主题管理 (27) 5.3.4.布局管理 (27) 5.3.5.数据源管理 (27) 5.3.6.基础管理 (28) 5.4.可视化展示 (29) 5.4.1.决策仪表盘 (29) 5.4.2.大屏综合显示 (30) 5.4.3.交互式WEB界面 (30) 5.4.4.基于GIS的数据可视 (33) 5.5.其他功能 (38) 5.5.1.数据探索 (38) 5.5.2.事件定义 (38) 5.5.3.项目管理 (39) 3

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析大数据分析处理架构图数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性；计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

2015年东城区高三二模数学理科试题及答案

7 8 3 5 5 7 2 3 8 9 4 5 5 6 1 2 9 7 8 乙甲北京市东城区2014-2015学年度第二学期综合练习（二）高三数学（理科）学校_____________班级_______________姓名______________考号___________ 本试卷共5页，共150分。考试时长120分钟。考生务必将答案答在答题卡上，在试卷上作答无效。考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。第一部分（选择题共40分）一、选择题（共8小题，每小题5分，共40分。在每小题列出的四个选项中，选出符合题目要求的一项）（1）23sin()6 π - = （A ）32 - （B ）12- （C ）12 （D ）32 （2）设4log a =π，14 log b =π，4 c =π，则a ，b ，c 的大小关系是（A ） b c a >> （B ）a c b >> （C ） a b c >> （D ）b a c >> （3）已知{}n a 为各项都是正数的等比数列，若484a a ?=，则567a a a ??= （A ）4 （B ）8 （C ）16 （D ）64 （4）甲、乙两名同学8次数学测验成绩如茎叶图所示，12,x x 分别表示甲、乙两名同学8次数学测验成绩的平均数，12,s s 分别表示甲、乙两名同学8次数学测验成绩的标准差，则有（A ）12x x >，12s s < （B ）12x x =，12s s < （C ）12x x =，12s s = （D ）12x x <，12s s > （5）已知p ，q 是简单命题，那么“p q ∧是真命题”是“p ?是真命题”的（A ）充分而不必要条件（B ）必要而不充分条件（C ）充分必要条件（D ）既不充分也不必要条件（6）若实数y x ,满足不等式组330101x y x y y +-≤?? -+≥??≥-? ，，，则2||z x y =+的取值范围是（A ）[1,3]- （B ）[1,11] （C ）]3,1[ （D ）]11,1[- （7）定义在R 上的函数()f x 满足)()6(x f x f =+.当)1,3[--∈x 时，2)2()(+-=x x f ,当) 3,1[-∈x 时，x x f =)(，则(1)(2)(3)(2015)f f f f +++ += （A ）336 （B ）355 （C ）1676 （D ）2015