数据库技术 ?Data Base Technique
计算机考试成绩的数据分析理论
文/张佳
【关键词】计算机考试成绩 数据分析 理论
时代的快速发展，推动了计算机领域的飞速发展，现阶段对于计算机领域考试成绩的统计和分析，提出了更高的请求。由于计算机考核成绩十分凌乱，数据量庞大，所以说，在对这些成绩进行统计和分析过程中就需要采用更加科学合理的手段进行评价，并且可以在这个过程中融入计算机编程等技术，能够对计算机考试成绩更加科学直观的进行评价，从而确保对计算机成绩的评价更加科学和直观。另外，在计算机数据系统下，通过对计算机成绩的统计和分析能够更好的辅助计算机的教学，从而为计算机教学创造更准确、更直观更科学的教学参考。
1 当下对于计算机考试成绩数据分析的重要性
这对考试成绩的数据进行分析过程中，主要是对考试成绩的数据存在的隐含信息进行深层次的挖掘。在这个过程中对考试问题的根源以及内在关系进行探索，从而有效的提高老师的教学质量和学生的学习效果。在计算机成绩统计和分析过程中利用计算机数据分析系统是十分重要的。由于当下计算机考试中的成绩数据信息十分复杂，并且数据信息量很庞大，在数据的处理和运算过程中就会存在很多困难，这时可以通过计算机的数据分析系统能够避免成绩统计运算和处理过程中的误差，从而能够提高计算机考试成绩统计的准确性和正确性。其次，在参加计算机考试过程中的考生，由于普通考生主观意识和能力的差异，卷面分数十分混乱，所以很难实施学习研究和教学研究。那么就需要在对计算机成绩统计和分析过程中借助计算机的数据分析系统，从而对整个计算机的教学成果进行客观的评价和分析，从而推动当下计算机教学领域的深化改革，来及时改
提出对于物联网技术科学化管理方案设置，保障完成对于物联网工程地质灾害系统建设和处理，提高物联网设备良好采集和传输数据分析。
3 地质信息资料盘点和理论角度分析
如图3所示，在地质信息资料盘点和理论角度分析中，要充分服务于普适性社会化需求、服务于国家宏观战略性需求和服务于资源开发环境保护专业化需求，综合汇总做好研究工作，在中国地质调查资源环境粘度报告中，要提高矿产资源保障程度和地质环境地下资源粘度报告工作。做好各种地质调查年鉴、年度报告和地质调查研究发展分析，促进地质环境评价、矿产资源分布和矿产地质异常问题处理和矿区地带症状勘查工作，促进地质调查工作顺利进行，实现更加系统化地质数据分析和地质条件研究资料库。智能车可以很好提高资料库分析，优化针对每个节点数据目标分析，实现全自动化方式保障阅读器设置，保持位置固定性，及时处理好地质资料阅读器使用。针对手持方式的盘点人员要充分利用阅读器完成框架工作，保存和核查好资料库功能设置，针对盘点的地质信息资料要技术管理好人员利用效率，保障原有的伸缩旋转合理化，促进阅读器的合理使用效果，管理人员要通过及时车库使用完成对于盘点工作顺利进行。
通常情况下存取库的地质资料的盘点会
涉及到很多方面工作，同时要不断提高针对盘
点过程中数据房室采集，及时处理好手工核对
地质资料，无论是对于材料整理和数据分析
中，都是切实保障针对地质信息资料合理利用
效果，保障盘点准确性提高。同时要做好地质
信息合理处理，避免出现存在资料数据不足问
题，保障库存盘点工作高效性和准确性，以物
联网为主要基础的地质资料管理工作中，不断
优化库存数据分析，提高盘点中库存自动化应
用水平，促进阅读器在智能库中实用效果。
4 结论
综上所述，在大数据时代背景下，通过
物联网技术和云计算技术对于地质数据管理，
需要提高现代化管理方向发展认识，在实际应
用过程中要促进物联网技术和云计算技术基本
原理分析，保障地质信息应用过程中能发挥良
好作用，促进地质工作水平提高，保证地质工
作顺利进行。大数据要不断促进针对云计算水
平、物联网技术和地质调查工作结合，科学构
建良好地质工作数据信息化处理，保障物联网
在地质调查领域合理应用方法提高，同时有效
设计良好地质物联网总体框架工作。
参考文献
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院院刊,2012(06).
作者简介
贾晓霞，现就职于太原学院计算机工程系。
作者单位
太原学院计算机工程系 山西省太原市
030000
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154 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering
数据分析期末试题及答案 一、人口现状.sav数据中是1992年亚洲各国家和地区平均寿命(y)、按购买力计算的人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)的数据，试用多元回归分析的方法分析各国家和地区平均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的关系。(25分) 解： 1.通过分别绘制地区平均寿命(y)、按购买力计算的人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)之间散点图初步分析他们之间的关系 上图是以人均GDP(x1)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间没有呈线性关系。尝试多种模型后采用曲线估计，得出 表示地区平均寿命(y)与人均GDP(x1)的对数有线性关系
上图是以成人识字率(x2)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间基本呈正线性关系。 上图是以疫苗接种率(x3)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间没有呈线性关系 。 x）为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，上图是以疫苗接种率(x3)的三次方（3 3 由图可知，他们之间呈正线性关系 所以可以采用如下的线性回归方法分析。
2.线性回归 先用强行进入的方式建立如下线性方程 设Y=β0+β1*（Xi1）+β2*Xi2+β3* X+εi i=1.2 (24) 3i 其中εi（i=1.2……22）相互独立，都服从正态分布N（0，σ^2）且假设其等于方差 R值为0.952，大于0.8，表示两变量间有较强的线性关系。且表示平均寿命(y)的95.2%的信息能由人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)一起表示出来。 建立总体性的假设检验 提出假设检验H0：β1=β2=β3=0，H1,：其中至少有一个非零 得如下方差分析表 上表是方差分析SAS输出结果。由表知，采用的是F分布，F=58.190，对应的检验概率P值是0.000.，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，表示总体性假设检验通过了，平均寿命(y)与人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)之间有高度显著的的线性回归关系。
大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
一、原始分和标准分的定义 原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。 标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩在全体考生成绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。 二、标准分的计算 根据教育统计学的原理，标准分Z是原始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式表示为：Z=(X-A)/S 其中：X为该次考试中考生个人所得的原始分；A为该次考试中全体考生的平均分；S为该次考试分数的标准差。 通过转换后得到的标准分Z在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用时不太方便，所以还要对Z分数进行线性变换（T变换）：T=500+100Z 这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为500，也就是说，如果某考生的标准分为500，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。 标准分有如下性质： ⑴平均值为0，标准差为1； ⑵分数之间等距，可以作加减运算； ⑶原始分转换为标准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不改变原来分数的位置次序。 三、使用标准分比使用原始分有什么好处？ 根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置，而单个原始分则不能。 例如，某考生某科的原始成绩为85分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为这与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果某考生某科的标准分为650，即Z分数为1.5，则通过查正态分布表，查得对应的百分比为0.9332，于是我们知道，该考生的成绩超过了93.32%的考生的成绩，这就是分数解释的标准化。 ⑵不同学科的原始分不可比，而不同学科的标准分是可比的。 不同的学科，由于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同。例如某考生的语文原始成绩为80分，数学原始成绩为70分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但如果这次考试全体考生的语文原始分平均为86分，而数学原始分平均为60分，则该考生的语文成绩处于全体考生的平均水平之下，而数学成绩处于全体考生的平均水平之上，即该生的数学成绩实质上优于语文成绩。从标准分的角度来衡量，其语文标准分小于500分，而数学标准分大于500分。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置，因此是可比的。 ⑶不同学科的原始分不可加，而不同学科的标准分之间具有可加性。 既然不同学科的原始分不可比，那么也就不可加。多学科成绩，只有在各科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下，才能相加，否则是不科学的。各学科原始分的平均值以及标准差一般都不相同，而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同，因此，各科的标准分是可加的。 四、什么是增值? 教学增值就是评价时将学生原有基础一并考虑，用以比较原有基础与接受教师教育后成绩增进的幅度。增值评价分为两步：首先根据原有基础得到一个
一、原始分和标准分的定义原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩在全体考生成 绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始 分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。二、标 准分的计算根据教育统计学的原理，标准分是原Z 始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式 表示为：其中：为该次考试中考生个人所Z=(X-A)/SX 得的原始分；为该次考试中全体考生的平均分；为AS 该次考试分数的标准差。通过转换后得到的标准分Z 在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用 时不太方便，所以还要对分数进行线性变换（变换 TZ ）：这就是我们通常所说的标准分。这种 T=500+100Z 标准分的平均值为，也就是说，如果某考生的标准500 分为，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。500标准分有如下性质：⑴平均值为，标准差为；⑵01 分数之间等距，可以作加减运算；⑶原始分转换为标 准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不 改变原来分数的位置次序。三、使用标准分比使用原
始分有什么好处？根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的 位置，而单个原始分则不能。例如，某考生某科的原 始成绩为分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为 85 这与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果 某考生某科的标准分为，即分数为，则通过1.5Z650 查正态分布表，查得对应的百分比为，于是我 0.9332 们知道，该考生的成绩超过了的考生的成绩， 93.32% 这就是分数解释的标准化。⑵不同学科的原始分不可 比，而不同学科的标准分是可比的。不同的学科，由 于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同 。例如某考生的语文原始成绩为分，数学原始成绩80 为分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但70 如果这次考试全体考生的语文原始分平均为分，而86 数学原始分平均为分，则该考生的语文成绩处于全 60 体考生的平均水平之下，而数学成绩处于全体考生的
电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重
五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响
大数据背景下的计算机信息处理技术分析周健明 发表时间：2019-08-15T15:09:09.027Z 来源：《科技新时代》2019年6期作者：周健明[导读] 大数据背景下的计算机信息处理技术的改进方向应该是实现对非结构化数据的系统化处理，并将计算机网络和云计算网络有效结合。 广州市汇源通信建设监理有限公司广东广州 510620 摘要：当前社会的网络环境已经逐步正式迈入大数据时代，基于此，本文研究大数据背景下的计算机信息处理技术，分析大数据技术功能特征，讨论大数据背景下的计算机信息处理技术应用现状，探究大数据背景下计算机信息处理技术的改进方向。希望能为关注此话题的研究者提供参考意见。 关键词：大数据技术；信息安全；非结构化数据 引言：计算机信息处理技术面临的重要挑战就是对大数据的高效处理，从当前的形势来看，各个企业的日常工作都涵盖对数据的处理，提高计算机的信息处理能力很有必要。创新计算机信息处理技术，需要投入大量的人力和物力资源，从而有效应对数据总量不断增长这一现实问题，帮助企业合理化、科学化处理数据。 一、大数据技术功能特征分析 近年来大数据概念逐渐兴起，目前国家对此还没有统一的规定。业内研究者将大数据定义为获取、存储、分析、整理数据的集合。阿里巴巴创始人马云则认为大数据时代的到来会革新社会人群的生活方式，更会改变企业的发展模式。当前，企业可以利用大数据技术挖掘海量信息，并从中总结用户的需求。如此一来，企业就能为客户提供更加精准的服务，从而实现产业模式的有效革新。大数据技术的第一个特征就是处理的数据量非常大，传统模式下，数据以TB计量，而如今，数据以ZB计量[1]。第二个特征是数据存储的形式更为多样化，以往信息主要以图表形式为主，而如今信息的存储形式不仅包括文字、图片，还衍生了音频、视频和动画。第三个特征体现在数据的传输速度上。计算机网络技术的使用范围已经非常普及，人们获取信息的手段和途径也更加便利。第四个特征是复杂性，这是因为海量信息中包含很多没有实际价值的信息，这些信息使得网络环境变得更为复杂。 二、大数据背景下的计算机信息处理技术 （一）信息的采集和加工 要想获得信息资源，就需要采集信息数据，通过信息采集技术及时获得相关的信息数据。在信息采集的过程中需要实施监督和检测目标信息源，在此条件下合理选择信息的存储位置，从而为下一步的信息加工处理做准备。信息加工在信息采集工作中发挥关键作用，这项工作由信息加工处理系统完成，需要挖掘信息、分析信息、分类信息。这可以为使用者提供的信息服务有检索和信息传输。常见的信息处理技术有数据挖掘、深层网络数据感知、数据获取、高效检索数据。将这些技术应用于大数据信息处理加工中，能获得良好的收益。 （二）信息存储 在信息采集处理加工完成之后，就需要通过相关技术存储相关信息。此外，还要建立关联数据库，用来处理相关信息。信息存储技术不是简单的数据存储，更强调数据库的用户查询和调用功能。大数据时代背景下，整个社会网络环境会产生大量的信息数据，这就对信息存储技术提出了更高的要求。不仅要积极适应当前信息技术的发展，还应该切实提高信息存储利用的效率。在目前的发展阶段中，主流的信息存储技术是分布式信息存储，该技术不仅能存储大量的信息数据，还能完成数据查询、调用和使用相关操作。 （三）信息安全 大数据环境下，网络环境充斥着各种危险因素，此时信息安全就显得十分关键，信息的有效利用必须要特别关注这一问题。信息的采集过程应当保证高效真实，在具体的操作过程中，信息的传输环境会受到多方面因素的影响，这就导致计算机技术在处理信息的过程中遇到很多问题。大数据时代，人们的工作和生活更加便捷，但是其中存在的安全问题导致人们的生活隐藏大量的安全隐患。因此在实际处理信息相关问题的过程中，应当做好检测和跟踪数据信息工作，为信息的安全传递提供保障。妥善处理其中隐藏的危险问题，高效开展有针对性的调研活动。负责网络安全的专业人员应定期进行各项培训活动，提高专业人员健全机制、创新技术的能力。 三、大数据背景下的计算机信息处理技术应用现状分析 大数据时代背景下，计算机信息处理技术应用前景良好。发展的过程难免会遇到各种各样的问题，计算机技术的现代化特征十分明显，网络技术的发展也需要高度依赖网络的硬件设施。传统的网络连接技术已经难以跟得上时代发展的脚步，逐渐被新型技术所替代。因此，网络技术相关工作者应当具备良好的创新意识。建设性能优越的网络技术基础设施，从而逐渐优化计算机信息处理技术。社会经济水平的不断提高为计算机技术的健全完善提供良好的基础条件。目前网络技术在社会生活中的应用非常广泛，信息数量庞大，网络安全是信息技术发展迫切需要解决的问题。网络安全不仅涉及到用户安全问题，还包含网络技术对信息数据的处理能力。如今信息数据的表现形式更加多样化，数据容量不断增加，计算机信息处理面临的压力明显加大。网络环境中存在的一些信息结构已经发生变化，在处理这些信息时，计算机系统有可能会受网络病毒的攻击。由于计算机系统的数据结构比较复杂，信息在存储的过程中有可能被泄漏。 四、大数据背景下的计算机信息处理技术的改进方向 （一）实现对非结构化数据的系统化处理 在现有搜索模型的基础上，对垂直的搜索引擎模型加以改进，充分考虑用户的实际需求，从而更加深入检索数据。实现对非结构化数据的系统化处理，同时也将非结构化的数据分为不同的等级进行处理。比如建立专用领域词典，该功能可以收录专业、全面的词汇。网页抽取模块在运行的过程中，有必要先进行一次基本的数据处理工作，这一步骤会把有用的数据都收集起来，而后续的操作能够进一步抽取其中没有被爬取的信息，从而进一步提高信息收集的有效性。垂直搜索引擎模型如图1所示。
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
命题方式：单独命题 佛山科学技术学院2008—2009学年第一学期 《数据分析》课程期末考试试题A卷专业、班级：姓名：学号：
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一（1）SAS界面包括 输出框，日志框，编辑器 （2）在非数值变量后面家上”$”符号. (3) 自由格式输入数据应加上”@@”标记. (4) 三均值的计算公式 ^ M=1/4Q1+1/2M+1/4Q3 二 程序： data t1; input x@@; cards; 100.00 107.57 112.42 96.21 121.58 107.21 117.16 116.19 101.37 109.78 112.83 104.37 105.40 109.50 111.60 112.10 113.50 112.40 proc univariate plot normal; run; proc capability graphics normal; histogram x/normal; qqplot x/normal(….); run; （1）由上图可知道 均值：109.510556 方差：40.5703938 变异系数：5.81632451 峰度：0.05978054 偏度：-0.3324812 （2） 中位数： 上四分位数： 下四分位数： 四分位极差： （3）做出直方图、QQ图、茎叶图、箱线图 直方图：
QQ图 茎叶图：
箱线图： (4)进行正态性W 检验（取05.0=α）． 由上图可以知道Wo=0.978265,P=0.9304>05.0=α; 故不能拒绝原假设Ho,所以是高度显著的。 三 data t2; input x1-x4; cards ; 16.7 26.7 6.4 35.0 18.2 28.0 3.2 29.7 16.7 26.7 2.1 34.9 18.1 26.7 4.3 31.5 16.7 26.0 3.0 32.7 18.1 30.2 7.0 34.9 20.2 30.5 4.8 34.4 20.2 29.5 5.5 36.2 21.5 31.5 5.8 36.5 18.8 30.6 5.4 35.4 21.6 27.8 5.4 34.1 21.3 29.5 5.8 35.8 proc corr cov pearson ; run ; (1)计算协方差矩阵，Pearson 相关矩阵； 协方差矩阵：
学生成绩管理系统分析报告 ■建立新系统的必要性 随着学校规模的不断扩大，专业、班级、学生的数量急剧增加，有关学生各门课程的成绩的各种信息量也成倍增长，学生成绩管理操作重复工作较多，工作量大，因此，建立学生成绩管理系统来提高工作的效率。基于互联网的学生成绩管理系统，在学生成绩的规范管理、科学统计和快速查询方面具有较大的实用意义，提高了信息的开放性和快速性。使学生信息更加系统化，信息更加精确化。使管理人员管理更加方便，能够改动部分信息，最大化的满足工作的需求。 学生成绩管理系统的建立，在学生查询成绩的规范管理、科学统计和快速查询方面具有较大的实用意义，它提高了信息的开放性，大大改善了学生对其最新信息查询的准确性。成绩管理系统有查找方便、可靠性高、存储量大、易操作、保密性好、信息保存时间长等优点，它能极大的提高老师和学生成绩信息管理的效率。 ■业务流程分析 通过对学生成绩管理业务的调查分析，弄清了学生成绩管理系统的业务流程和管理功能，系统的业务流程如下图所示： 业务流程图部分：
管理功能部分： 从业务流程图可以看出，学生成绩管理系统中分为大的三个方面：系统管理员模块、教师模块、学生模块，其主要管理功能有： 1、系统管理员功能 系统管理员进入学生成绩管理系统的主要功能是：实现管理员用户的添加、修改和删除，以及对教师添加、教师修该、教师删除、教师查询、学生的添加、学生的修改、学生的查询等基本功能，并且参与开设课程、选择课程的管理，安排教师的任课和学生的选课工作，管理元为每门课程设置一个学分，没门课程可以是必修或选修，如果学生及格，学生将获得该课程学分。 2 、教师功能 教师进入学生成绩管理系统的主要功能是：各科教师登录系统后查询和修改个人信息、修改自己的账号密码，查询自己的授课课程，实现对选秀了自己课程的学生的成绩进行查询、录入和修改，各科老师可以对自己学生选修课程结束后给与分数，同时可以对自己所带课程的成绩优秀人数、及格人数和不及格人数的分布信息进行查询。 3 、学生功能 学生进入学生成绩管理系统的主要功能是：每个学生登录系统后可以查询和修改个人信息、修改自己的账号密码，以及自己所选课程任课老师的个人信息，同时在课程结束后可以查询在校期间各个时间段选修课程的成绩与学分，以及对单科成绩和总分的排名查询。
50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。
Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。
大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates (Conversions Rates) 计算公式：网站转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升?如何增强来访者和网站内容的相关性?如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率=回访者数/独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Heavy User Share 计算公式：积极用户比率=访问超过N页的用户/总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数/总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：其中的N也通过网站的类型和大小来定义，比如大型网站通常定位在20分钟左右。这个访问者指标如果单独使用很难体现他的效用，应该结合其它网站运营的数据
大数据时代的计算机信息处理技术 21世纪，随着科学技术的飞速发展，计算机技术始终都处于不断的更新当中。以此为基础的互联网在对信息进行处理的过程中诞生出了各种先进科学的规范技术，来自于全球不同范围内的信息资源得以在此高度汇聚，当代互联网内部数据库的信息量已经呈相当明显的爆炸式增长趋势，大数据时代就此来临。信息资源需要经过有效的处理之后才能被人类社会广泛利用，为了应对大数据这个时代背景，相对应的计算机信息处理技术在全社会范围内成了人们日常关注的中心。本文将就此展开综合论述，通过对大数据时代的计算机信息处理技术进行分析探讨，来为我国未来计算机技术的发展方向作出预测。 标签：大数据时代；计算机信息处理技术；未来发展 计算机技术出现的动因是当时国际上的计算水平并不高，传统的一些计算规则已经不能够满足新时代爆炸式数据处理的需求，所以先进创新型的计算机技术在对数据处理上做出了相当强有力的贡献，经过这些年的不断进步已经在世界的范围内实现了相当充足的运用，大部分的行业在日常的工作进程当中都已经离不开计算机技术。但是就目前来看，计算机信息处理技术仍然面临着许多的难题，一些大型的网络公司出于利益竞争，在信息数据的储存方面作出了更广泛的深度研究，目的是为越来越多的用户提供更为高级的服务，大数据的定义也是在数据处理总量超过了10亿t的时候被总结出来的，这是信息时代的一个典型突破。这个突破促使很多人民的生活有了更高的提升，也加速了计算机信息处理技术的进步，人类社会拥有了越来越多的有价值信息资源。 一、大数据时代 “大数据”这个概念是麦肯锡公司在2011年提出来的一个概念，当即便吸引了全世界人民的目光。麦肯锡是一家在全球咨询行业排名前列的大企业，他们借“大数据”这个简单明确的词语来概括在这个信息膨胀的时代所诞生的一系列数据处理相关的技术工作，大量专业人员都对大数据表现出高度的赞誉和强烈的认同感，美国政府更是特意对这个新技术设立了专项保护，并鼓励全体企业能够对其进行最大程度的开发利用。随后，大数据时代就这样悄无声息地来临了。它是一种时代现象，更是一种宝贵资源。在未来，企业要想有一个更契合时代潮流的发展前景，必要充分利用大数据进行适当转型，才能创造出更多的奇迹。 二、大数据时代背景下的信息处理技术分析 在大数据时代的背景下，计算机信息处理技术应用主要有以下三个表现：（1）信息的收集与处理；（2）信息的储存；（3）信息的保护。 在对信息进行收集加工的过程中，要尽可能的将一些有效的信息数据进行收集获取，这样在后期对信息进行系统性的处理时才能够产生出一定的社会价值，保证数据在传播的过程中也能拥有极强的动力。收集是信息处理的第一个步骤，
云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。
为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R
专业整理 一、原始分和标准分的定义 原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。 标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩在全体考生成绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。 二、标准分的计算 根据教育统计学的原理，标准分Z是原始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式表示为：Z=(X-A)/S 其中：X为该次考试中考生个人所得的原始分；A为该次考试中全体考生的平均分；S为该次考试分数的标准差。 通过转换后得到的标准分Z在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用时不太方便，所以还要对Z分数进行线性变换（T变换）：T=500+100Z 这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为500，也就是说，如果某 考生的标准分为500，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。 标准分有如下性质： ⑴平均值为0，标准差为1； ⑵分数之间等距，可以作加减运算； ⑶原始分转换为标准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不改变原来分数的位置次序。 三、使用标准分比使用原始分有什么好处？ 根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置，而单个原始分则不能。 例如，某考生某科的原始成绩为85分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为这 与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果某考生某科的标准分为650， 即Z分数为1.5，则通过查正态分布表，查得对应的百分比为0.9332，于是我们知道，该考生的成绩超过了93.32%的考生的成绩，这就是分数解释的标准化。 ⑵不同学科的原始分不可比，而不同学科的标准分是可比的。 不同的学科，由于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同。例如某考生的语文原始成绩为80分，数学原始成绩为70分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但如果这次考试全体考生的语文原始分平均为86分，而数学原始 分平均为60分，则该考生的语文成绩处于全体考生的平均水平之下，而数学成 绩处于全体考生的平均水平之上，即该生的数学成绩实质上优于语文成绩。从标准分的角度来衡量，其语文标准分小于500分，而数学标准分大于500分。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置，因此是可比的。 ⑶不同学科的原始分不可加，而不同学科的标准分之间具有可加性。 既然不同学科的原始分不可比，那么也就不可加。多学科成绩，只有在各科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下，才能相加，否则是不科学的。各学科原始分的平均值以及标准差一般都不相同，而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同，因此，各科的标准分是可加的。 四、什么是增值? 教学增值就是评价时将学生原有基础一并考虑，用以比较原有基础与接受教师教育后成绩增进的幅度。增值评价分为两步：首先根据原有基础得到一个