大数据分析技术讲座大纲

1.数据分析概论

1.1.什么是数据分析

1.1.1.什么是数据---数据的定义、分类、数据的抽样、简单随机、等距、分层抽样、

整群抽样

1.1.

2.什么是大数据---大数据的特征

1.2.数据分析能做什么（数据分析的流程）

获取数据、发现问题、挖掘原因、寻找解决方案、给出决策建议、总结效果、做出预测1.3.数据分析在企业中的角色

1.3.1.决策的支持者---战略分析简介

1.3.

2.市场的观察者---营销分析简介、4P营销组合、主成份和聚类分析做精准营销

1.3.3.运营的协助者---挖掘算法

1.3.4.收入的监督者---财务数据分析、项目投资

1.3.5.人员的管理者---HR人员评估、介绍0-1标准化评分算法

1.4.数据分析的发展方向

数据分析工程师、数据分析师、数据科学家、CPDA

1.5.数据分析师的技能要求

逻辑、业务、表达沟通、技术

1.6.数据分析常用理论介绍

分析矩阵、关联分析、决策树、回归分析、主成份、因子分析、聚类分析、方差分析2.数据分析应用

2.1.数据分析在各行业的应用简介

2.1.1.互联网行业

传统互联网：介绍打点、Cookies、DSP、SSP、DMP

移动互联网：介绍SoLoMo, LBS，SDK

2.1.2.生产行业---EOQ、EPQ

2.1.

3.零售业---超市会员信息分析、RFID

2.1.4.医药行业---方差分析

2.2.数据分析在互联网行业的案例讲解

2.2.1.航空大亨案例

介绍互联网行业的基本数据分析指标

介绍互联网行业的数据抓取方法

介绍UED和用户行为分析

介绍如何精准营销

介绍效果评估

2.3.数据分析常用软件的介绍

2.3.1.Excel---常用函数、数据透视表、条件格式、VBA

2.3.2.Tableau---功能性介绍

2.3.3.Datahoop平台---特性介绍、功能介绍

3.Tableau培训与应用

3.1.Tableau经典案例分享

3.2.行业案例分享

3.3.实操--典型应用场景

3.3.1.轻松连接数据 / 认识Tableau 数据(数据角色和类型转化）/创建分析视图3.

4.实操--典型应用场景

3.4.1.创建分析视图 /添加参考线 / 混合不同数据源 / 创建互动式仪表板 / 共享

和发布仪表板

3.5.答疑

3.6.作业

3.6.1.温习课堂上的典型应用场景操作

3.6.2.完成习题工作簿上的场景

软件学院大数据实验室建设方案-2017

xxxx大数据实验室建设方案 1

目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)

1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

《Power BI数据分析基础教程》教学大纲学时：32 代码：适用专业：计算机及应用相关专业制定：审核：批准：一、课程的地位、性质和任务数据分析是普通大中专院校计算机科学与技术专业的一门重要的专业基础课。通过本课程的学习，使学生能够在已有的计算机基础知识基础上，对数据分析有一个系统的、全面的了解；在系统理解和掌握Power BI数据分析基本原理的基础上，具有设计和开发数据分析报表的基本能力。数据分析是一门实践性非常强的学科，它要求学生在理解和掌握Power BI数据分析基本功能的基础上，充分利用实验课程，动手完成实际数据分析和报表设计。二、课程教学基本要求 1.课程教学以Power BI数据分析方法为主，在教学过程中让学生掌握Power BI数据分析报表设计的本原理和方法。 2.要求在教学过程中合理安排理论课时和实验课时，让学生有充分的使用在计算机上练习理论课程中学到的Power BI数据分析技巧和方法。三、课程的内容第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法，了解Power BI Desktop的界面，学会使用Power BI文档。第2章获取数据了解数据连接模式，掌握连接到文件、数据库以及Web数据。第3章查询编辑器了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。第4章数据分析表达式

了解DAX基础，掌握DAX函数。第5章数据视图和管理关系掌握数据视图的基本操作，掌握关系的管理操作。第6章报表掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。第7章可视化效果学会使用简单对象和内置视觉对象第8章 Power BI服务学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI，掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板第9章社科研究数据分析掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析四、理论和实验课时分配表五、考核办法 1．考试采用统一命题，包括笔试和上机考试，考试时间分别为120分钟。课程成绩=（笔试成绩+上机考试成绩）/2

数据处理大纲

第一章绪论 1、物联网具备的3个能力：全面感知、可靠传递、只能处理 2、物联网体系结构：感知层、网络层、应用层 3、感知层：解决数据获取问题，包括数据采集和数据段距离传输两部分 4、感知层关键技术包括：检测技术、中低速无线或有线短距离传输技术（传感器、RFID、 ZigBee技术、蓝牙） 5、网络层：承担数据传输功能，关键技术（Internet，移动通信网，WSN（5个特点）） 6、应用层：解决数据处理和人机界面的问题，关键技术（人工智能，数据挖掘，中间件，云计算，海计算） 7、物联网数据特性：数据的海量性、时效性、多态性与异构性 8、数据的多态性：采集的数据结构各不相同 9、数据的异构性：有文本数据、图像、音频、视频等多媒体数据。文本型数据易传难感、多媒体数据易感难传。 10、异构性和多态性的根本原因：物联网的应用模式和架构互不相同，缺乏可批量应用的系统方法。 11、数据海量性、时效性的解决方法：数据压缩、提高计算能力（采用云计算等技术） 12、数据异构性的解决方法：数据库（数据存储、挖掘、检索），中间件（传递、过滤、融合）第二章数据压缩 1、文本数据压缩的方法：游程编码、统计编码、字典编码（不同的冗余对应不同的压缩方法），无损压缩算法通常利用了统计冗余。 2、无损压缩用在电子表格、文本、可执行文件这样的符号数据中；有损压缩用在视频、音频中，需要在压缩速率、压缩数据大小和质量损失之间折中。 3、游程编码（RLE）存在的问题：3点 4、游程编码的压缩比：压缩因子为N/(N – M (L – 3)) 5、游程编码可用于二值图像、灰度图像、彩色图像的压缩 6、熵：H = -s (log2 (P))，在等概率特例下，p = 1 / n，s为每单位时间传送s个符号。总的熵即对所有熵求和 7、哈夫曼编码（熵编码法）：合并后概率下放、合并后概率上放。平均码长相同，说明信息率R，冗余度相同；码方差越小越好。哈夫曼编码的编码方法不唯一 8、哈夫曼编码的优缺点 9、算术编码，编码与解码 10、算术编码提前结束问题的解决办法：加入eof符号 —————————————————————————————————— 11、字典编码：LZ77/78/W 12、实用的字典编码算法的核心就是如何动态地形成字典，以及如何选择输出格式以减

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案一、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”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。物联网大数据平台打造集数据采集、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、物联网行业现状数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

高校大数据实验室建设解决方案

高校大数据实验室建设方案一、建设目标章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。二、产品优势

交互式学习模式提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。真机实验训练实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。大数据实战及案例分析提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。充分支撑科研工作

提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，可以对行业数据进行分析统计，按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑。例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。三、建设规模按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务。四、硬件配置采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设，采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换。每台节点的配置如下：

数据分析与处理-课程教学大纲

《数据分析与处理》课程教学大纲一、课程基本信息 1．课程代码： 2．课程名称：数据分析与处理 3．课程英文名称： 4．课程类型：CC 5．授课对象：电子商务本科 6．开课单位：信息技术与商务管理系 7．教学时间安排：第2学期 8．先修课程：信息技术基础 9．并行课程： 10．后修课程：数据库原理与应用，动态网站设计基础，电子商务网站建设与管理，电子商务综合实训 11．学时安排：二、课程教学目标及教学任务（一）教学目标 1．教学目标的总体概括既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤，又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。 2．教学目标列表

（二）课程培养能力体系

（三）课程培养目标与课程内容映射表见附件《数据库原理与应用课程培养目标与课程内容对应mapping图》。（四）教学任务实验报告：实验目的明确，实验内容完整，实验步骤正确，实验结论真实、准确，优秀学生能总结出系统的实验注意事项。作业：作业内容正确，资料翔实，论证充分、有力，优秀学生能够提出鲜明的个人观点，同一问题能够给出简洁明了的答案，具有一定的创新性。三、各单元教学内容及基本要求第一部分数据的输入与编辑（2学时（讲课）+2学时课堂练习= 4课时）教学内容： 1、数据输入的一般操作 2、特殊数据的快捷输入 3、有规律数据的序列输入法 4、设置有效性对输入数据审核 5、下拉式列表选择输入的设计 6、数据的编辑操作教学重难点： 1、设置有效性对输入数据审核 2、下拉式列表选择输入的设计教学目标： 1、掌握Excel基本的概念 2、掌握单元格及单元格区域简单数据的输入 3、掌握下拉式列表选择输入的设计第二部分单元格数据的格式设置（1（讲课）+1（课堂练习）= 4课时）教学内容： 1、单元格格式的一般设置 2、各种内置数字格式的使用 3、自定义数字格式的应用 4、条件格式化的应用教学重难点： 1、自定义数字格式的应用

实验大数据误差分析报告和大数据处理

第二章实验数据误差分析和数据处理第一节实验数据的误差分析由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，以及人的观察力，测量程序等限制，实验观测值和真值之间，总是存在一定的差异。人们常用绝对误差、相对误差或有效数字来说明一个近似值的准确程度。为了评定实验数据的精确性或误差，认清误差的来源及其影响，需要对实验的误差进行分析和讨论。由此可以判定哪些因素是影响实验精确度的主要方面，从而在以后实验中，进一步改进实验方案，缩小实验观测值和真值之间的差值，提高实验的精确性。一、误差的基本概念测量是人类认识事物本质所不可缺少的手段。通过测量和实验能使人们对事物获得定量的概念和发现事物的规律性。科学上很多新的发现和突破都是以实验测量为基础的。测量就是用实验的方法，将被测物理量与所选用作为标准的同类量进行比较，从而确定它的大小。 1.真值与平均值真值是待测物理量客观存在的确定值，也称理论值或定义值。通常真值是无法测得的。若在实验中，测量的次数无限多时，根据误差的分布定律，正负误差的出现几率相等。再经过细致地消除系统误差，将测量值加以平均，可以获得非常接近于真值的数值。但是实际上实验测量的次数总是有限的。用有限测量值求得的平均值只能是近似真值，常用的平均值有下列几种: (1) 算术平均值算术平均值是最常见的一种平均值。设1x 、2x 、……、n x 为各次测量值，n 代表测量次数，则算术平均值为 n x n x x x x n i i n ∑==+???++=121 (2-1) (2) 几何平均值几何平均值是将一组n 个测量值连乘并开n 次方求得的平均值。即 n n x x x x ????=21几 (2-2) （3）均方根平均值 n x n x x x x n i i n ∑==+???++= 1 222221均 (2-3) (4) 对数平均值在化学反应、热量和质量传递中，其分布曲线多具有对数的特性，在这种情况下表征平均值常用对数平均值。设两个量1x 、2x ，其对数平均值

Excel高效数据分析培训课程大纲

Excel高效数据分析培训课程大纲【课程背景】面对浩瀚的数据，如何提炼信息，把需要的信息快速展示给客户和领导？公司的经营状况和财务状况到底如何？预算执行情况到底如何？成本费用超支了吗？销售收入、成本、费用是否正常？是否出现了异常情况？如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立？如何即时发现资金流、销售、财务中的问题？员工的构成分布情况如何？员工的流动情况如何？您是否为员工的不断离去伤透了脑筋而不知其原因？如何快速分析不同部门不同岗位等对公司的满意率，以便及时发现问题解决问题？为什么产品的不合格率持续高位？怎样快速发现问题？诸如此类的问题，等等，对任何一位管理者而言，是复杂而繁琐的，您想必一定很累、很烦了吧！您想要提高管理效率吗？想要进行科学的管理，而不是仅仅拍脑袋想问题、做决策吗？等等…… 本课程将教会您利用Excel快速制作各种统计分析报表的基本方法和大量实用技巧，还将使您的Excel 使用水平提升到一个新的层次，使您的分析报告更加有说服力，更加引人注目！【课程特点】 ●系统性：囊括利用Excel进行高效企业日常管理的各方面内容。 ●全面性：全面介绍了Excel工具的在企业日常管理中的典型应用，兼顾Excel使用方法技巧介绍和应用思路启发，注重点面结合。 ●实用性：注重Excel在管理中的实际应用，培训内容紧密结合实际案例。精选数十个源自企业管理过程中的典型案例，极具代表性和实用价值，反映了现实中企业需要解决的问题，具有更强的针对性。 ●示范性：注重强调动手实践，使每个学员有充分的动手机会，及时解决学习中的问题。在进行实例分析时一步一步地递进，清晰易懂，既便于您了解管理决策分析过程，又使读者真正掌握Excel的强大功能。 ●细致性：讲课认真、细致，辅导实验积极、耐心，使每个学员都能够掌握所讲的内容。 ●无忧性：完善的课后服务，随时与老师联系，及时帮助企业学员解决实际工作中遇到的问题和难题。【课程目的】 ●帮您树立一种正确高效使用Excel的基本理念和思路 ●为您提供一套实用高效的Excel技能和方法【培训对象】 ●企业的各类管理人员，包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会计人员；销售总监、销售经理、销售主管、销售人员；生产经理、生产管理人员；人力资源经理、人力资源主管；审计经理、审计主管；及其他相关管理人员等。【课程大纲】第1部分武装自己：快速掌握Excel公式和函数逻辑更加清楚：将复杂的数据逻辑判断和处理变得更加清楚和明了（逻辑判断函数的综合应用）复杂变简单：将繁琐的加减公式变得更为简洁和科学（各类求和汇总函数的灵活应用）让数据无处遁形：需要的数据迅速出现在您面前（功能强大的查找函数及其典型应用）

大数据分析技术与应用_实验2指导

目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)

1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的（1）理解Hadoop、Eclipse编程流程；（2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法提交上机实验报告，纸质版。要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求（1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境；（2）运行实验指导上提供的Wordcount程序；（3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录；（4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果；（5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想；程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下：把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。设计思路：数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个时就直接将key复制到输出的key中，并将value设置成空值。在MapReduce流程中，Map的输出经过shuffle过程聚集成后会被交给Reduce。所以从设计好的Reduce输入可以反推出Map输出的key应为数据，而

实验大数据误差分析报告与大数据处理

第一章实验数据误差分析与数据处理第一节实验数据误差分析一、概述由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，以及人的观察力，测量程序等限制，实验测量值和真值之间，总是存在一定的差异，在数值上即表现为误差。为了提高实验的精度，缩小实验观测值和真值之间的差值，需要对实验数据误差进行分析和讨论。实验数据误差分析并不是即成事实的消极措施，而是给研究人员提供参与科学实验的积极武器，通过误差分析，可以认清误差的来源及影响，使我们有可能预先确定导致实验总误差的最大组成因素，并设法排除数据中所包含的无效成分，进一步改进实验方案。实验误差分析也提醒我们注意主要误差来源，精心操作，使研究的准确度得以提高。二、实验误差的来源实验误差从总体上讲有实验装置（包括标准器具、仪器仪表等）、实验方法、实验环境、实验人员和被测量五个来源。 1.实验装置误差测量装置是标准器具、仪器仪表和辅助设备的总体。实验装置误差是指由测量装置产生的测量误差。它来源于：（1）标准器具误差标准器具是指用以复现量值的计量器具。由于加工的限制，标准器复现的量值单位是有误差的。例如，标准刻线米尺的0刻线和1 000 mm刻线之间的实际长度与1 000 mm单位是有差异的。又如，标称值为 1kg的砝码的实际质量（真值）并不等于1kg等等。（2）仪器仪表误差凡是用于被测量和复现计量单位的标准量进行比较的设备，称为仪器或仪表．它们将被测量转换成可直接观察的指示值。例如，温度计、电流表、压力表、干涉仪、天平，等等。由于仪器仪表在加工、装配和调试中，不可避免地存在误差，以致仪器仪表的指示值不等于被测量的真值，造成测量误差。例如，天平的两臂不可能加工、调整到绝对相等，称量时，按天平工作原理，天平平衡被认为两边的质量相等。但是，由于天平的不等臂，虽然天平达到平衡，但两边的质量并不等，即造成测量误差。（3）附件误差为测量创造必要条件或使测量方便地进行而采用的各种辅助设备或附件，均属测量附件。如电测量中的转换开关及移动测点、电源、热源和连接导线等均为测量附件，且均产生测量误差。又如，热工计量用的水槽，作为温度测量附件，提供测量水银温度计所需要的温场，由于水槽内各处温度的不均匀，便引起测量误差，等等。按装置误差具体形成原因，可分为结构性的装置误差、调整性的装置误差和变化性的装置误差。结构性的装置误差如：天平的不等臂，线纹尺刻线不均匀，量块工作面的不平行性，光学零件的光学性能缺陷，等等。这些误差大部分是由于制造工艺不完善和长期使用磨损引起的。调整性的装置误差如投影仪物镜放大倍数调整不准确，水平仪的零位调整不准确，千分尺的零位调整不准确，等等。这些误差是由于仪器仪表在使用时，未调整到理想状态引起的。变化性的装置误差如：激光波长的长期不稳定性，电阻等元器件的老化，晶体振荡器频率的长期漂移，等等。这些误差是由于仪器仪表随时间的不稳定性和随空间位置变化的不均匀性造成的。 2.环境误差环境误差系指测量中由于各种环境因素造成的测量误差。被测量在不同的环境中测量，其结果是不同的。这一客观事实说明，环境对测量是有影响的，是测量的误差来源之一。环境造成测量误差的主要原因是测量装置包括标准器具、仪器仪表、测量附件同被测对象随着环境的变化而变化着。测量环境除了偏离标准环境产生测量误差以外，从而引起测量环境微观变化的测量误差。 3.方法误差

实验8-1 大数据分析报告

实验8-1 数据分析一、实验目的 1.理解数据挖掘的一般流程。 2.掌握数据探索和预处理的方法。 3.使用PHSTAT软件，结合Excel对给定的数据进行手工预处理。 4.使用WEKA软件，对给定的数据进行预处理。二、实验容在D盘中以“班级-学号-”命名一个文件夹，将下发的数据拷贝到该文件夹下，根据不同要求，对下发的文件进行相应的数据分析和处理。 0. 数据集介绍银行资产评估数据bank-data.xlsx，数据里有12个属性，分别是id（编号）, age（年龄）, sex（性别）, region（地区）, income（收入）,married（婚否）, children（子女数）, car（是否有私家车）, save_act（是否有定期存款）, current_act （是否有活期账户）, mortgage（是否有资产抵押）, pep（目标变量，是否买个人理财计划Personal Equity Plan）。 1．数据探索之数据质量分析新建“1-数据质量分析.xlsx”文件，导入“0-bank_data.xlsx”文件数据，请你用EXCEL对其进行数据质量分析。【要求】

（1）请找出bank_data.xlsx表中的含有缺失值的记录。（2）请你用PHSTAT软件绘制“income（收入）”属性的箱线图和点比例图，筛选出异常值。（3）计算Whisker上限、Whisker下限，并利用高级筛选，找出该属性的异常值记录。【提示】（1）请找出bank_data.xlsx表中的含有缺失值的记录。方法1：条件格式法 1）选取A1：L601区域。 2）开始--> 条件格式--> 新建规则（N）...，在"新建格式规则"对话框中，选择空值。如图8-1所示。图8-1 “新建格式规则”对话框 3）点击“格式(F)…”按钮，设置特殊格式，高亮显示。如图8-2所示。

大数据商务分析与应用-教学大纲

大数据商务分析与应用》教学大纲课程编号： 071133B 课程类型：□通识教育必修课 □专业必修课 □学科基础课总学时： 48 讲课学时： 32 学分： 3 适用对象：信息管理与信息系统专业（电子商务）先修课程：面向对象程序设计与开发，数据库原理与应用，统计学，商务智能与数据挖掘、教学目标商务数据特别是大数据的挖掘、分析和利用，已经成为当前大型企业之间竞争的重要工具和手段。本课程主要学习大数据商务分析的相关原理、方法和技术，根据实际业务需求，基于一种大数据商务分析开发工具如 Python 对相应的业务数据进行处理、分析和应用。通过本课程学习，使学生了解大数据的采集、传输、处理、分析和应用的相关技术，掌握 Python 的基础语言知识、大数据分析和应用技术，能够基于 Python 进行数据采集、处理、分析和应用开发工作。鉴于商务数据分析已经成为电子商务运营和网络营销中重要的工具和手段，因此该课程是电子商务专业培养方案的重要组成部分，是先修课程“统计学”和“商务智能与数据挖掘”的实战延续，并可为同期进行的专业必修课“电子商务运营管理”打下良好技术基础。二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（一）教学内容 □通识教育选修课专业选修课实验（上机）学时： 16

本课程主要教学内容是在学生掌握基本的统计学、数据挖掘等基本原理和算法后，学习基于Python 编程语言的基本语法、一般应用开发方法和常用的数据分析和数据挖掘方法等。具体包括：Python 基础知识，Python 数据分析工具，数据探索，数据预处理，挖掘建模，案例分析等。（二）教学方法和手段根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，案例教学训练解决问题的能力，最后借助Python 开发环境软件让学生进行上机操作和具体实践。（三）实践教学环节要求根据教学进度和要求布置相应的小作业，通过上机实践。每一章都有对应的上机内容，如Python 开发环境配置与入门程序开发、各章节开发例程等。建议自学时安装和配置这些软件进行自学，完成书上案例的内容。通过上机学习本课程的理论，掌握基于Python 语言和工具的数据分析方法。（四）学习要求为有效学习本课程，要求学生首先具备数据库、面向对象程序设计与开发等方面的基本知识，熟练掌握面向数理统计与数据挖掘等方面的完整专业知识。自学时应该熟读大纲，提纲挈领地掌握Python 数据分析的内容，随后按照大纲熟读教材，并通过课后思考和上机实践进行多角度和多层次的反复学习。（五）与毕业要求的关系随着大数据时代的到来，大型企业、政府和机构逐渐积累了大量的业务数据，基于互联网技术和大数据分析手段挖掘商务和业务应用的价值，逐渐成为电子商务运作和企业竞争的必要组成部分，也是未来发展的必然趋势。因此，学习和掌握大数据的商务分析方法、技术及相关应用，不仅是当前电子商务产业发展的需要，还是适应未来大型组织运营和竞争的基本要求，也是电子商务专业培养的基本要求。（五）教学中应注意的问题由于数理统计原理和数据仓库与数据挖掘技术原理是该课

数据分析培训提纲

数据分析培训提纲 1．概论数据分析的重要性（1）贯彻质量管理8项原则的需要 QM的8项原则之一为：基于事实的决策方法。要避免决策失误必须提供足够的信息，以及进行科学决策。信息：有意义的数据。数据：能客观反映事实的资料和数字。要使数据提升为信息，才能将其增值。为此，必须从数据收集和分析上运用科学的方法，使之便于利用。（2）通过数据的收集和分析可证实QMS是否适宜和有效。（3）帮助识别和评价QMS持续改进的机会。（4）增强对各种意见和决策的分析、判断、评审、质疑能力因此，数据分析是保障QMS有效运行的重要手段。数据分析的一般过程 1.2.1数据收集（1）收集范围产品、体系和过程的数据，如：产品检测中的不合格，QMS质量目标完成情况、持续改进情况、过程监视和测量情况等。事实上在QMS的各个过程中，都会产生一些数据，在管理中必须根据当前及长远目标的需要，确定应收集那些数据，重点如何。

（2）收集方法 1）各种报表和原始记录（注意分类） 2）区域网中的数据库 3）注意明确收集人、收集时间、收集方式、传递方式。（3）收集的要求 1）及时 2）准确数据的质量，“进来的是垃圾，出去的还是垃圾” 3）完整数据项目齐全，数量符合要求。 1.2.2数据分析、处理（1）数据的审查和筛选剔除奇异点，确定数据是否充分（2）数据排序按其重要度进行排序，以确定分析处理的对象和顺序（3）确定分析内容，进行统计分析（4）分析判断在统计分析的基础上，以目标值或标准为依据，对统计分析结果（绘图或计算）作进一步分析，以获得指导过程改进的明确信息，找出主要问题和薄弱环节，并提出相应的改进建议。（5）编写报告对分析判断得出的规律、趋势整理成报告（附有直观的图表） -1- 1.2.3数据的利用

Excel商务数据分析与应用-教学大纲

《Excel商务数据分析与应用》教学大纲一、课程信息课程名称：Excel商务数据分析与应用课程类别：专业基础课课程性质：必修计划学时：60 计划学分：3 先修课程：无适用专业：本书可作为高等院校电子商务方向相关专业及电子商务技能培训班的学习教材。课程负责人：二、课程简介本书以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，主要从电商卖家自身、商品、顾客、进销存管理、竞争对手，以及行业状况等方面对商务数据分析进行了深入讲解。本书分为10章，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析，以及销售市场预测分析等。三、课程教学要求

注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。四、课程教学内容

五、考核要求及成绩评定

注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。六、学生学习建议 1．理论配合实战训练进行学习，提高学生的Excel商务数据分析能力； 2．培养、提升学生的数据分析、网店运营等综合能力。七、课程改革与建设本书采用“项目+任务”的体例形式，通过大量的案例操作和分析，让读者真正掌握商务数据分析的方法与技巧。采用图解教学的体例形式，一步一图，以图析文，让读者在学习过程中更直观、更清晰地掌握操作流程与方法，提升学习效果。本书还配有微课视频和完备的教学PPT、电子教案等，能帮助读者更好地理解和应用知识。平时对学生的考核内容包括出勤情况、在线学习习题完成情况、课堂讨论等方面，占期末总评的50%。期末考试成绩占期末总评的50%。

【实验室】大数据实验室解决方案 -2020版本

实验室 https://www.360docs.net/doc/d85111232.html, 精品资源极简方案智能助手实训无忧大数据智能实验室解决方案

产品概述锐捷大数据智能实验室立足于当前大数据时代背景，深入研究高校大数据教学实训场景，深挖教学需求，自主研发的一款集教学、实验、实训、培训、测评、学情分析于一体的大数据专业教学产品。产品融合业界前沿的云计算、大数据、人工智能技术，通过对接大数据产业人才需求和高校大数据人才培养方案，平台提供了大数据教学管理、实验实训环境、技能评测模块、岗位胜任力分析等功能。平台采用云平台（Docker）模式和客户端（VM）模式相融合的方案，全面满足不同院校教学需求，同时，平台融合应用AI技术，显著提升大数据教学和学习效率。建设目标锐捷大数据智能实验室，全面落实“产、学、研、训”一体化的思想，从教学、实训和科研应用等方面，培养行业特色和专业的人才，并做出相应的科研成果。具体目标是：深度对接产业用人需求和高校人才培养目标，制定特色大数据人才培养方案；提供一套一流的大数据教学、实训和科研的平台环境，帮助师生提高大数据学习和科研的效率和成果；配备完善课程体系、丰富的课程资源、真实的行业案例以及海量的数据资源，帮助师生夯实的大数据技术的学习和应用；借助大数据教学实训平台、配套资源、资深大数据讲师团队，加强对骨干教师、学科带头人的培养，以及科研、学术交流等合作工作，加快师资队伍的建设步伐；对接企业大数据真实项目,企业导师导师驻校开展项目式大数据实训，帮助学生无缝掌握企业用人标准，提升就业竞争力；人才岗位

金融数据分析课程大纲

《金融数据分析》课程教学大纲（Analyses of Financial Data） ----and Application of SPSS 一、课程说明课程编码：225212101 课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17）周学时（理论学时/实践学时）3（2/1）学分: 2.5 开课学期: 5 1．课程类别与性质：专业限修课程 2．适用专业与学时分配：适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。教学容与时间安排表

3．课程教学目的与要求：学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。（2）教学要求 4．本门课程与其它课程关系：本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5．推荐教材及参考书：教材：《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育，2010，参考书：《SPSS 18---数据分析基础与实践》，洪成编著，电子工业，2010，《深入浅出数据分析》， Michael Milton著，芳译，电子工业，2010，《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay著，家柱译，机械工业，2008， 6．课程教学方法与手段：课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7．课程考试方法与要求：本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分：第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；

大数据技术实验室建设探索与研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/d85111232.html, 大数据技术实验室建设探索与研究作者：王振华洪泓陈春丽来源：《电脑知识与技术》2017年第12期摘要：该文分析了大数据技术的前景与重要性，高校建设大数据实验室的意义和必要性。大数据技术是以数据存储、加工、分析为主，向企业或单位提供决策和预测。该文同时探讨了高校大数据技术课程体系，从科学研究和工程项目两个方向，分别设置相关课程。针对大数据技术实验室建设的几个关键要素进行分析，包括实验室基础平台建设，实验室队伍建设，数据资源建设等。关键词：大数据；实验室建设；机器学习信息技术与经济社会的快速发展促进了数据量的爆发性增长，数据已成为国家基础性战略资源。利用数据辅助决策、合理配置资源，将是未来企业创造价值的重要方法，也是未来新兴产业创建的重要依据。国家从战略的角度，已经开始重视大数据的发展。2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》系统部署大数据发展工作。2016年12月18日工业和信息化部印发《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。随着大数据技术的快速发展，对该类人才的培养也逐步成为高校信息技术教学的重要内容。大数据技术数据分析处理是从数据中挖掘关键信息，达到辅助决策，提升运作效率的目标。大数据技术目前在各个行业和跨行业之间存在广泛的应用空间，其重要的应用之一，是预测性分析，从数据中挖掘出特点，建立模型，迭代验证，确立模型，最终实现预测。其中数据分析包括检查、清洗、转换和建模等方法，即根据特定目标，对数据进行收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，提出有建设性的意见，进而辅助决策。大数据技术包含两个方面，即数据存储技术和计算分析技术。存储技术包括非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，MPP架构的新型数据库集群等。大数据中常用的分析技术有：关联规则挖掘、聚类、遗传算法、自然语言处理、神经网络、优化、模式识别、预测模型等。 1大数据课程体系目前，高校大数据相关专业没有统一的课程体系，大数据技术相关的课程比较多。根据其应用的侧重点不同，可将大数据技术课程体系分为科学研究型和工程项目型两类。具体课程体系见下表1。 2大数据技术实验室建设理念在高校培养大数据人才，利用高等学校的多学科优势建立大数据技术实验室尤为必要，不仅可以服务于高校的教学和科研，通过大数据技术的科研与实验，使学生掌握主流的大数据存

大数据技术实践实验报告

实验报告课程名称：大数据技术实践实验项目：大数据平台实验仪器： PC机学院：计算机学院专业：计算机科学与技术班级姓名： * 学号： * 日期： 2019-5-9 指导教师： * 成绩：

一. 实验目的 1. 熟练掌握大数据计算平台相关系统的安装部署 2. 理解大数据MapReduce计算模型，并掌握MapReduce程序开发 3. 掌握Hive的查询方法 4. 掌握Spark的基本操作二. 实验内容 1. Hadoop完全分布模式安装 2. Hadoop开发插件安装 3. MapReduce代码实现 4. Hive安装部署 5. Hive查询 6. Spark Standalone模式安装 7. Spark Shell操作三. 实验过程 Hadoop开发插件安装实验步骤： 1.Eclipse开发工具以及Hadoop默认已经安装完毕，安装在/apps/目录下。 2.在Linux本地创建/data/hadoop3目录，用于存放所需文件。切换目录到/data/hadoop3目录下，并使用wget命令，下载所需的插件hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar。

2.将插件hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar，从/data/hadoop3目录下，拷贝到/apps/eclipse/plugins的插件目录下。 3.进入ubuntu图形界面，双击eclipse图标，启动eclipse。 5.在Eclipse窗口界面，依次点击Window => Open Perspective => Other。弹出一个窗口。

物联网大数据分析实验室建设方案

物联网大数据分析实验室建设方案物联网大数据分析实验室建设方案一、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”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。物联网大数据平台打造集数据采集、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、物联网行业现状数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端1

物联网大数据分析实验室建设方案数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网