浅谈大数据对促进旅游管理发展的作用
浅谈大数据对促进旅游管理发展的作用
摘要：随着我国互联网信息技术的不断发展, 旅游行业也开始逐步运用大数据。事实证明, 旅游行业采用大数据对客户以及相关的信息进行分析, 可以有效地满足消费者各方面的需求, 提升旅游企业在战略决策上的能力与效率。提高对大数据在旅游管理中的应用已经成为一种趋势。文章主要是研究大数据在旅游行业中的应用情况, 为大数据在旅游行业中的发展提供相应的对策与建议, 以推动大数据在旅游行业中的高效发展。
关键词：大数据; 旅游管理; 应用;
1 大数据对旅游行业的作用
(1) 大数据对旅游行业的促进作用。随着信息技术的不断发展, 人们的生活理念与生活方式出现了很大的改变, 在市场上随处可见各种各样的信息, 对这些信息进行收集整理, 适当的归纳并进行分析, 可以从中得到有效的发展经验, 能够促进整个商品市场形成一个完整的体系。从事旅游行业的企业利用大数据进行分析能够发现企业存在的问题以及优势, 能够生产出更加符合客户需求的产品, 根据客户的需求生产出多样化、个性化的产品或者服务, 进一步的提升自身价值。
(2) 提高旅游行业服务质量。通过大数据全方位的分析整个旅游行业客户的具体信息, 利用相关的软件进行建模运算能够得到有效的结果, 再对信息进行推理分析, 得到自身想要的数据。不仅能够
推动整个旅游行业的发展, 还能够让旅游景点及时按照部门或者是景区的布置加强公共服务体系的建设, 从而满足消费者日趋多元化趋势的发展需求。能够对客户的服务进行一对一服务, 让客户得到更加全面的服务, 提高游客对旅游景点公共服务满意度。
(3) 改善旅游行业经营管理。旅游企业利用旅游信息的挖掘以及具体的分析, 能够对旅游行业进行有效的指导, 对旅游景点的基础设施进行有效的管理。及时地了解客户的偏好以及特征, 提升企业产品与服务的有效度, 可以按照数据结果对企业运行情况进行具体的分析, 还能够对运行结果进行全方位的监测, 对旅游产品进行有效的掌握与管理, 从而促进旅游行业的快速发展。
(4) 更新营销策略。在我国传统的旅游行业中, 大部分的旅游企业采取的营销策略都是比较单一的, 而且其目标群体也比较模糊。所以, 旅游企业很难按照市场的发展需求来对自身进行适当的转型与升级。利用大数据莒南县分析, 能够让旅游企业充分的掌握客户的偏好, 能够按照市场竞争的实际情况进行具体分析, 并且还能够对消费者群体进行有效的划分。
2 大数据在旅游行业中的应用情况
(1) 在旅游区的应用。大数据已逐步运用到旅游行业中, 尤其是省级旅游局及5A级旅游景区, 不断地结合企业自身的信息技术优势, 当地政府积极开展旅游行业的开发, 推动旅游产业的升级。利用大数据信息进行分析, 还可以根据数据分析了解游客的偏好, 为旅游企业发展提供对应的产品与服务。对大数据进行分析能够具体的了解
到景区, 相关的服务设施能够更受游客的喜欢。
(2) 在旅游行业的定位。企业对大数据进行挖掘与分析, 能够掌握客户的具体需求与偏好, 通过具体的信息进行正确的战略部署, 不仅能够推动企业自身的产品升级, 还能够加快企业的创新与改革。将大数据运用在旅游行业中, 能够推动旅游企业自身的市场定位, 及时整理数据分析数据中的信息价值, 能够通过数据信息对市场进行新的开拓, 更进一步挖掘市场。利用市场信息的精准定位, 推动旅游产业的快速发展。
(3) 旅游市场的营销利器。如今互联网传播速度如此之快, 通过对大数据进行分类整理, 可以形成一个巨大的数据行业, 从中能够得到整个市场的发展趋势以及相关信息。由于信息总量的上涨, 可以有效地提升整个旅游市场的行业需求, 能够推动旅游行业的有效发展。旅游行业通过大数据进行分析, 还可以对市场的变化进行有效的应对。在越来越激烈的市场竞争中, 可以更加准确的对自身的市场定位进行分析, 进一步完善自身的产品定位, 实现旅游行业的快速成长。
3 结语
通过上述分析能够看到, 随着信息时代的到来, 大数据的不断发展。旅游行业通过对大数据进行数据整理与分析, 可以更有效地提高整个旅游行业的升级与转型, 为客户提供多样化的产品与服务。通过对旅游行业的不断更新与发展, 能够及时地利用大数据对信息进行处理, 以此来推动整个旅游行业的发展。
参考文献
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国务院 《促进大数据发展行动纲要》 全文
国务院：《促进大数据发展行动纲要》-全文大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。 信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。目前，我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，亟待解决。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，特制定本行动纲要。一、发展形势和重要意义 全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。坚持创新驱动发展，加
快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。 (一)大数据成为推动经济转型发展的新动力。 以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显着提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。 (二)大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。 在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。 (三)大数据成为提升政府治理能力的新途径。
电子商务论文——浅谈基于Web的数据库技术
浅谈基于Web的数据库技术 摘要：数据库技术经历了层次数据库、网状数据库到关系数据库、面向对象数据库的发展，也经历了几代的发展模式，现在普遍应用的是B/S模式，本文对这种模式，以及XML和传统数据库的比较进行了比较浅显的分析。 关键词：Web；数据库；B/S；XML 引言 随着Internet技术的快速发展，Web数据库现已成为解决数据存储和数据处理的主流和核心技术。与传统数据库相比，现今的数据库面临着四个方面的变化，即数据容量的变化：数据量的急剧增长使数据库技术面临一个海量数据的管理问题；数据内容的变化：数据的内容呈现一个多方位的体现形式，要处理的数据的表现形式越来越丰富，也越来越复杂；系统本身的变化：系统体系结构的变化对数据库系统本身的系统结构和数据处理能力也提出了更新的要求；数据应用的变化：数据应用呈现出多样化的空间，如电子图书馆、电子政务，电子商务、网络教育等给数据库技术提出了新的问题纵观整个数据库信息系统平台的发展过程，先后共产生了以下四种模式：主机终端模式、文件服务器模式、客户机／服务器模式(client／server即c／s模式)，浏览器／服务器模式(Browser／Server即B／S模式)。其中，B／S模式是将Web技术与数据库管理系统(DBMS)有机融合在一起，充分发挥DBMS高效的数据 存储和管理能力和Web的易维护性，利用了大量已有的数据库信息资源，使用户可以在IE浏览器上就能够方便地查询和浏览数据库中的内容。所以，采用基于Web的数据库技术，开发动态的Web数据库应用已成为当今Web技术研究的热点和主流，许多基于大型数据库的信息系统正在采用这种全新的技术模式。 一、B/S模式的结构和工作原理 1、B/S模式的体系结构 基于Web的系统实际上是由两层C/S结构演变而来，其结构由浏览器、Web服务器+中间件和数据库服务器三个逻辑单元等共同组成。将Web的强大信息服务能力与数据库系统的数据管理能力有机地结合在一起，充分发挥各自的优点，避免各自固有的缺陷，从而起到事半功倍的效果。在该模式的系统中，所有数据都由现有的数据库技术存储与操作，客户机使用IE浏览器向服务器提出请求并即时返回查询结果。在Web与数据库集成系统中，最核心的部件就是Web数据库网关。Web数据库网关通过访问DBMS系统，来完成用Web 技术表达的用户请求。 2、B/S模式的工作原理 在B/S模式中，客户端首先运行浏览器软件(如IE等)。浏览器以超文本形式向Web服务器提出访问数据库的请求，Web服务器在接受到客户端请求后，通过数据库网关，将这个请求转化为SQL语法，并交给数据库服务器，数据库服务器得到请求后，验证其合法性，并进行数据处理，处理完毕之后，将结果返回给Web服务器，Web服务器再一次将得到的所有结果进行转化，并变成HTML文档形式，转发给客户端浏览器以Web页面形式显示出来，从而客户端得到所需的结果。当然，浏览器也会将更新、修改、删除、增加数据记录的请求申请到Web服务器，Web服务器通过数据库网关与数据库建立关联从而完成这些工作。 二、中间件连接W eb服务器和数据库服务器的几种方法 1、通用网关接口(CGI)
数据库技术发展趋势
数据库技术领域的发展趋势 1 泛数据研究 2 国际数据库研究界动态 3 主流技术发展趋势 3.1 信息集成 3.2 数据流管理 3.3 传感器数据库技术 3.4 XML 数据管理 3.５网格数据管理 3.6 DBMＳ的自适应管理 3．７移动数据管理 3．8 微小型数据库技术 ３.9 数据库用户界面 1 泛数据研究的时代 数据库技术从诞生到现在,在不到半个世纪的时间里,形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域,吸引了越来越多的研究者加入,使得数据库成为一个研究者众多且被广泛关注的研究领域.随着信息管理内容的不断扩展和新技术的层出不穷,数据库技术面临着前所未有的挑战.面对新的数据形式,人们提出了丰富多样的数据模型(层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、半结构化模型等),同时也提出了众多新的数据库技术（XML 数据管理、数据流管理、Weｂ数据集成、数据挖掘等). 回顾数据库发展之初,数据模型是制约数据库系统的关键因素．E.F Cｏdd 博士(19２3-2003）提出的关系模型充分考虑了企业业务数据的特点，从现实问题出发,为数据库建立了一个坚实的数学基础.在整个计算机软件领域,恐怕难以找到第2 个像关系模型这样，概念如此简单,但却能带来如此巨大市场价值的技术. 关系模型在关系数据库理论基本成熟后,各大学、研究机构和各大公司在关系数据库管理系统(RDBＭS）的实现和产品开发中，都遇到了一系列技术问题.主要是在数据库的规模愈来愈大,数据库的结构愈来愈复杂，又有愈来愈多的用户共享数据库的情况下,如何保障数据的完整性、安全性、并发性以及故障恢复的能力,它成为数据库产品是否能够进入实用并最终
2017公需科目《大数据前沿技术及应用》第八章答案
2017 年公需科目《大数据前沿技术及应用》 第八章：大数据发展趋势答案 1、大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式，确定判断某件事情必然发生。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：B 2、大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 3、大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据” 。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 4、2011 年，IBM 的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 5、2012 年 7 月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 6、机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A
7、由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 8、大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 9、人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 10、知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 11、大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 12、当前，企业提供的大数据解决方案大多基因 Hadoop 开源项目。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 13、北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 14、数据结构”是指不存储数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。（3 分）
促进大数据发展行动纲要
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浅谈数据库发展方向
数据库作业 姓名：杜霞 学号：1214210141 班级：信12本1
浅谈数据库的发展 数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。 数据库主流产品的发展现状 数据库管理系统经历了30多年的发展演变，已经取得了辉煌的成就，发展成了一门内容丰富的学科，形成了总量达数百亿美元的一个软件产业。根据Gartner Dataquest公司的调查，2000年国际数据库市场销售总额达88亿美元，比1999年增长10%。根据CCID的报告，2000年的中国数据库管理系统市场销售总额达24.8亿元，比1999年增长了41.7%，占软件市场总销售额的10.8%。可见，数据库已经发展成为一个规模巨大、增长迅速的市场。 目前，市场上具有代表性的数据库产品包括Oracle公司的Oracle、IBM公司的DB2以及微软的SQL Server等。在一定意义上，这些产品的特征反映了当前数据库产业界的最高水平和发展趋势。因此，分析这些主流产品的发展现状，是我们了解数据库技术发展的一个重要方面。 （1）关系数据库技术仍然是主流 关系数据库技术出现在20世纪70年代、经过80年代的发展到90年代已经比较成熟，在90年代初期曾一度受到面向对象数据库的巨大挑战，但是市场
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数据库技术的发展(一) (总分：15.00，做题时间：90分钟) 一、{{B}}选择题{{/B}}(总题数：5，分数：5.00) 1.采用扩展关系数据模型的方法建立的数据库系统，称做 ______。 （分数：1.00） A.对象-关系数据库系统√ B.扩展关系数据库系统 C.拓展关系数据库系统 D.以上都不正确 解析： 2.下列哪一种结构是支持并行数据库系统最好的结构? ______。 （分数：1.00） A.共享内存 B.共享磁盘 C.无共享√ D.层次模式 解析： 3.下面属于并行数据库系统目标的是 ______。Ⅰ．高性能Ⅱ．高可用性Ⅲ．高扩充性 （分数：1.00） A.Ⅰ和Ⅱ B.Ⅱ和Ⅲ C.Ⅰ和Ⅲ D.Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ√ 解析： 4.下列属于粗粒度并行机特点的是 ______。 （分数：1.00） A.拥有大量的处理器 B.共享一个主存√ C.单个事务运行得更快 D.数据库一般将一个查询分配到多个处理器上 解析： 5.操作型数据和分析型数据具有不同的特征，下列哪一个是操作型数据的特征? ______。 （分数：1.00） A.可更新的√ B.历史的(包括过去数据) C.支持管理决策的 D.面向主题的 解析： 二、{{B}}填空题{{/B}}(总题数：5，分数：10.00) 6.在客户机/服务器工作模式中，客户机可以使用{{U}} 【1】 {{/U}}向数据库服务器发送查询命令。（分数：2.00） 填空项1:__________________ （正确答案：结构化查询语言/SQL） 解析： 7.分布式数据库系统与集中式数据库系统最大的区别是分布式数据库中的数据{{U}} 【2】 {{/U}} 存储在多个场地。 （分数：2.00）
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计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩
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第三章大数据金融行业应用 视频问题： 保险1：数据分析在保险行业有着较大的应用前景，尤其是在产险方面，其在美国已经有了较为成熟的应用。（是） 保险2：金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。中国保险行业的渗透率只有3%，大大低于西方发达国家20%左右的渗透率。（否） 证券：中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。（是） 银行1：银行每创造100万美元的收入，一家银行平均产出约820GB的数据（是）银行2：大数据在银行的七个业务板块分别是零售银行业务，公司银行业务，资本市场业务，交易银行业务，资产管理业务，财富管理业务以及风险管理业务。（是） 在线考试： 1、2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（是） 2、客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（是） 3、精准营销包括实施营销、交叉营销、个性化推荐以及客户生命周期管理。（是） 4、对于银行以及银行产品的舆论上，银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，做到及时处理问题。（是） 5、在大数据时代，针对市场波动对证券公司IT建设的影响，一个聪明的证券公司会在行情比较清淡的时候加强基础建设替换老系统，因为在在大牛市行情好时做一些系统变更的风险系数非常高。（是） 6、招商信诺电销对信用卡客户的数据分析，主要思路是通过持卡人的行为，建立客户购买保险产品倾向性的模型，以提高电销的成功率。（是） 7、摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（是） 8、客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（否） 9、大数据的发展使国内的不少银行也开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据实现实时营销；招商银行利用大数据发展小型微贷等。（是）10、没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（否） 11、大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（是） 12、2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（是） 13、股票、投资理财、投诉服务等各个业务涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触电，场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券下商所
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1. 【多选题】大数据技术领域的发展得到国家的高度重视，近年来不断推出了些促进这些领域创新和产业发展的指导意见、发展规划和行动纲要，主要有哪些？【ABCDE】 A: 2015年8月31日：《促进大数据发展行动纲要》B: 2015年12月29日：《“互联网＋”行动的指导意见》 《新一代人工智能发展规划》 D: C: 2017年7月8日： 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－2019年）》 E: 2015年5月8日：《中国制造2025》2. 【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。自动化采集靠技术实现，效率高、采集的数据量大。【对】3. 【多选题】大数据分析平台软件由（）（）（）（）（）大关键技术实现。【ABCDE】 A: 云存储 B: 云计算 C: 算法库D: 工作流引擎 E: 开放接口 4. 【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概括成5个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 数据采集 B: 数据存储 C: 数据处理 D: 数据分析与挖掘 E: 知识应用 5. 【多选题】计算机系统的发展经历了这样几个阶段：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 大型机 B: 小型机 C: 个人计算机 D: 互联网 E: 云计算
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数据库技术及其发展趋势
数据库技术及其发展趋势 数据库技术是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论和实现方法，并利用这些理论来实现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。 数据库技术研究和管理的对象是数据，所以数据库技术所涉及的具体内容主要包括：通过对数据的统一组织和管理，按照指定的结构建立相应的数据库和数据仓库；利用数据库管理系统和数据挖掘系统设计出能够实现对数据库中的数据进行添加、修改、删除、处理、分析、理解、报表和打印等多种功能的数据管理和数据挖掘应用系统；并利用应用管理系统最终实现对数据的处理、分析和理解。 一、数据库发展历史 第一代数据库系统是20世纪70年代研制的层次和网状数据库系统。层次数据库系统的典型代表是1969年IBM公司研制出的层次模型的数据库管理系统IMS。20世纪60年代末70年代初，美国数据库系统语言协会CODASYL(Conference on Data System Language）下属的数据库任务组DBTG(Data Base Task Group）提出了若干报告，被称为DBTG报告。DBTG报告确定并建立了网状数据库系统的许多概念、方法和技术，是网状数据库的典型代表。在DBTG思想和方法的指引下数据库系统的实现技术不断成熟，开发了许多商品化的数据库系统，它们都是基于层次模型和网状模型的。 可以说，层次数据库是数据库系统的先驱，而网状数据库则是数据库概念、方法、技术的奠基者。 第二代数据库系统是关系数据库系统。20世纪70年代是关系数据库理论研究和原型开发的时代，其中以IBM公司的San Jose研究试验室开发的System R 和Berkeley大学研制的Ingres为典型代表。大量的理论成果和实践经验终于使关系数据库从实验室走向了社会，因此，人们把20世纪70年代称为数据库时代。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系型的，其中涌现出了许多性能优良的商品化关系数据库管理系统，如DB2、Ingres、Oracle、Informix、Sybase 等。这些商用数据库系统的应用使数据库技术日益广泛地应用到企业管理、情报检索、辅助决策等方面，成为实现和优化信息系统的基本技术。 第三代数据库系统从20世纪80年代以来，数据库技术在商业上的巨大成功刺激了其他领域对数据库技术需求的迅速增长。这些新的领域为数据库应用开辟了新的天地，并在应用中提出了一些新的数据管理的需求，推动了数据库技术的研究与发展。 1990年高级DBMS功能委员会发表了《第三代数据库系统宣言》，提出了第三代数据库管理系统应具有的三个基本特征： 应支持数据管理、对象管理和知识管理。必须保持或继承第二代数据库系统的技术。必须对其他系统开放 二、数据库技术发展趋势 针对关系数据库技术现有的局限性，理论界如今主要有三种观点 :
浅谈大数据发展现状及未来展望
浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格
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
长沙市加快发展大数据产业(—2020年)行动计划
长沙市加快发展大数据产业(2017—2020年)行动计划 为贯彻落实国家《促进大数据发展行动纲要》要求，将长沙打造成为全国重要的大数据经济集聚区，夯实长沙市大数据发展基础，推进长沙创建国家中心城市新格局，实现基本现代化目标，特制定本计划。 一、总体要求 (一)指导思想 按照国务院《促进大数据发展行动纲要》要求，充分利用新一代信息技术革命和产业变革机遇，把长沙打造成全国重要的大数据经济集聚区，推动产业转型升级。以数据资源建设为基础，以应用创新为引领，以产业政策为支撑，以信息安全为保障，优化大数据产业生态环境;充分发挥大数据在政治、经济、文化、社会等方面的应用带动作用，将大数据培育成为市战略性新兴产业新的增长极，为“创新长沙”和“智慧长沙”建设提供重要支撑。 (二)基本原则 1.顶层规划、协同推进 加强战略布局和规划引领，整体筹划培育大数据应用和产业发展生态体系，充分利用大数据手段提升政府公共服务水平，促进传统工业、农业、商业等产业的转型提升和结构调整。政府引领并充分做好对接、协调和服务工作，积极培养引进一批大数据企业和项目，深化互联网在社会经济各领域的应用，发挥企业在大数据发展中的主导作用，通过市场化方式充分激发产学研资用等各方面的积极性。 2.政策集成、机制再造 以国家和湖南省政策为指引，整合长沙市现有信息化、数字化、智慧化等方面的应用和产业政策，形成长沙市实施大数据行动的专项政策，并通过成立长沙市大数据研究院和长沙市大数据专家咨询委员会，构建政府、企业、金融机构协同推进大数据应用和产业发展的新机制。通过构筑大数据公共平
台，实现为大数据应用和产业发展解决共性问题的机制创新，实现基础设施不重复投资，产业环节不重复建设。政府要加快职能转变，通过政府购买服务等新模式创新，推进大数据产业的深化应用。 3.应用示范、分类推广 在长沙市支柱产业、政务、民生等领域积极开展“大数据”试点示范，推进新技术、新应用、新模式发展，促进大数据在经济社会各领域深入应用。要积极培育发展一批大数据示范园区、示范平台、示范企业、示范项目和创业创新模式，带动大数据深入实施通过在各行各业的试点示范，打造各行业的大数据应用标杆，以此形成各行业大数据的产品、装备和服务，并通过政府和企业用户的购买、租赁和政府引导等方式，在各行各业推广大数据的产品、集成方案和服务。 4.财政引导、资本运作 建立以财政资金为引导，多种资本形式共同参与的大数据资金保障新体系，包括设立大数据产业发展投资基金、大数据孵化资金、大数据产品认定及补贴、大数据产品和服务本地采购补贴、大数据服务租赁公司等，为大数据的深化应用和大数据产业发展提供资金保障。 (三)发展目标 1.总体目标 在“十三五”期间，夯实长沙市大数据发展基础，推动大数据产业生态体系的初步建成，并逐步扩大大数据产业成果在长沙市经济社会重点领域的应用。全面打造长沙市“13125”的大数据产业发展行动体系。 ——创建一个示范区：全面推进大数据产业发展，将长沙市建设成为全国大数据产业创新应用示范区，培育近千亿规模的大数据产业。 ——推进三项重点工作：完善大数据基础设施，加强基础核心软硬件研发;优化大数据资源建设，推进数据资源开放共享;深化大数据行业应用，推动经济社会发展。
数据库技术发展趋势
V ol.15, No.12 ?2004 Journal of Software 软 件 学 报 1000-9825/2004/15(12)1822 数据库技术发展趋势 ? 孟小峰1+, 周龙骧2, 王 珊1 1 (中国人民大学 信息学院,北京 100872) 2(中国科学院 数学与系统科学研究院 数学研究所,北京 100080) State of the Art and Trends in Database Research MENG Xiao-Feng 1+, ZHOU Long-Xiang 2, WANG Shan 1 1 (Information School, Renmin University of China, Beijing 100872, China) 2(Institute of Mathematics, Academy of Mathematics and Systems Sciences, The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China) + Corresponding author: Phn: +86-10-62515575, E-mail: xfmeng@https://www.360docs.net/doc/e16435674.html,, https://www.360docs.net/doc/e16435674.html, Received 2004-07-28; Accepted 2004-09-06 Meng XF, Zhou LX, Wang S. State of the art and trends in database research. Journal of Software , 2004,15(12):1822~1836. https://www.360docs.net/doc/e16435674.html,/1000-9825/15/1822.htm Abstract : This paper discusses the state of the art, the challenge problems that we face, and the future trends in database research field. It covers the hot topics such as information integration, stream data management, sensor database technology, XML data management, data grid, self-adaptation, moving object management, small-footprint database, and user interface. Key words : database; DBMS; pan-data 摘 要: 讨论目前数据库研究领域中最热门的几个研究方向的发展现状、面临的问题和未来趋势.包括信息集成、数据流管理、传感器数据库技术、XML 数据管理、网格数据管理、DBMS 自适应、移动数据管理和微小数据库,数据库用户界面等. 关键词: 数据库;数据库管理系统;泛数据 中图法分类号: TP311 文献标识码: A ? Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60073014, 60273018 (国家自然科学基金); the Key Project of Ministry of Education of China under Grant No.03044 (国家教育部科学技术重点项目); the Excellent Young Teachers Program of Ministry of Education of China (国家教育部优秀青年教师资助计划) 作者简介: 孟小峰(1964－),男,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为Web 数据集成,XML 数据库,移动数据管理;周龙骧(1938－),男,研究员,博士生导师,主要研究领域为数据库系统实现技术,分布式数据库技术,电子商务技术;王珊(1944－),女,教授,博士生导师,主要研究领域为数据库,知识库,数据仓库.
数据库技术与发展论述
数据库技术与发展论述 数据库技术主要是研究如何存储、使用和管理数据，是计算机技术中发展最快、应用最广的技术之一。作为计算机软件的一个重要分支，数据库技术一直是倍受信息技术界关注的一个重点。尤其是在信息技术高速发展的今天，数据库技术的应用可以说是深入到了各个领域当中。当前，数据库技术已成为现代计算机信息系统和应用系统开发的核心技术，数据库已成为计算机信息系统和应用系统的组成核心，更是未来“信息高速公路”的支撑技术之一。因此，为了更好的认识和掌握数据库技术的发展方向，对数据库发展进行综合论述，对数据库技术发展的总体态势有比较全面的认识，从而推动数据库技术研究理论的进一步发展是非常有必要的。 数据库的定义 数据库，英文为Database，这个名词起源于20世纪50年代，顾名思义，就是存放数据的仓库，这样的理解是不确切的，实际上数据仓库已经成为数据库技术中的另一个专用名词，是数据库技术的一个新的应用领域。数据库的一般定义为：存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。其作用主要是共享数据库中的资源信息。数据库有以下几个特点。 数据结构化 在数据库系统中，数据不再像文件系统中的数据那样从属于特定的应用，而是面向全组织的复杂的数据结构，数据的结构化是数据库区别于文件系统的根本特征。 数据共享 数据库系统中的数据可供多个用户、多种语言和多个应用程序共享，这是数据库技术的基本特征，数据共享大大减少了数据的冗余度和不一致性，大大提高了数据的利用率和工作效率。数据独立性 数据独立性包括数据的物理独立性和逻辑独立性。用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库的数据是相互独立的，这就是数据的物理独立性；同时用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的，这就是数据的逻辑独立性；它不会因一方的改变而改变，这大大地减少了应用程序设计和数据库维护的工作量。 数据库的发展历史 数据管理的发展经历了人工管理、文件系统和数据库3个阶段。 人工管理阶段（20世纪50年代中期以前） 在人工管理阶段，计算机主要应用与科学计算，对于数据保存的需求尚不迫切，数据的管理是靠人工进行的，计算机不保存数据，也没有专用的软件对数据进行管理，只有程序（Program）的概念，没有文件（File）的概念，一组数据对应一个应用程序，数据存在大量重复存储的现象。 文件系统阶段（20世纪50年代后期到60年代中期） 由于计算机技术的发展，硬件方面有了可以直接存取的外部存储设备，软件方面有了操作系统中专门管理数据的文件系统。数据的管理是以独立的数据文件形式存放，并可按记录存取。在文件系统阶段，一个应用程序可以处理多个数据文件，文件系统在程序与数据之间起到了接口的作用，使程序和数据有了一定的独立性，这使得程序源可以集中精力于算法，不必过多地考虑物理细节，因此在这一时期各种数据结构和算法得到了充分的发展，大大丰富了计算机科学，今天的数据库也正是在文件系统的基础上发展起来的。但是，文件系统的知名缺陷是数据文件之前缺乏有机的联系，数据与程序之间缺乏独立性，不能有效地共享相同的数据，从而造成数据的冗余度大和不一致性，给数据的修改和维护带来了困难。 数据库系统阶段（20世纪60年代后期至今）
2017大数据前沿技术与应用部分答案(公需课)90分以上答案
1、下面哪种不是数据库的分类？ A、层次式数据库 B、开放式数据库 C、网络式数据库 D、关系式数据库 2、下面哪种不属于硬盘？（） A、SSD盘 B、HDD盘 C、混合硬盘 D、光盘 3、（）用于存放计算机运行期间的大量程序和数据。 A、高速缓冲存储器 B、主存储器 C、外存储器 D、CPU寄存器 4、推动大数据分析平台的发展不包括以下哪项技术？（） A、云存储技术 B、数据管理技术 C、数据抓取技术 D、数据可视化技术 5、不属于光盘的优点是（）。 A、单位存储容量成本低，携带方便，数据查询时间短
B、容量大，保存时间长 C、数据读取、写入数据快，操作方便 D、可重复删除写入数据 6、不属于基于大数据的威胁发现技术的优点是哪项？（） A、分析容的围更大 B、对已知威胁的检测 C、分析容的时间跨度更长 D、攻击威胁的预测性 7、（）是指数据的组织形式或数据之间的联系。 A、数据库结构 B、数据结构 C、存储结构 D、数据对象结构 1 【单选】（）用于存放计算机运行期间的大量程序和数据 ? A. 高速缓冲存储器 ? B. 主存储器 ? C. 外存储器 ? D. CPU寄存器 ? A
? B ? C ? D ?正确答案： B 2 【单选】下列哪条不属于隐私保护防护策略( ) ? A. 确保身份安全 ? B. 安全检查 ? C. 密钥管理的不良状况 ? D. 安全步骤 ? A ? B ? C ? D ?正确答案： B 3 【单选】（）是指数据的组织形式或数据之间的联系。 ? A. 数据库结构 ? B. 数据结构 ? C. 存储结构 ? D. 数据对象结构 ? A ? B ? C