1. 医学统计学研究的对象是 A. 医学中的小概率事件 B. 各种类型的数据 C. 动物和人的本质 D. 疾病的预防与治疗 E．有变异的医学事件 2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是 A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体 C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体 E．依照随机原则抽取总体中的部分个体 3. 下列观测结果属于等级资料的是 A．收缩压测量值 B．脉搏数 C．住院天数 D．病情程度 E．四种血型 4. 随机误差指的是 A. 测量不准引起的误差 B. 由操作失误引起的误差 C. 选择样本不当引起的误差 D. 选择总体不当引起的误差 E. 由偶然因素引起的误差 5. 收集资料不可避免的误差是 A. 随机误差 B. 系统误差 C. 过失误差 D. 记录误差 E．仪器故障误差 答案: E E D E A 1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 B. 几何均数 P百分位数 C. 均数 D. 95 E. 频数分布 2. 算术均数与中位数相比，其特点是 A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息 C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料 E．更适用于分布不明确资料 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是 A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1：80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数 答案: A B D E B 1. 变异系数主要用于 A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度 C. 衡量测量的准确度 D. 衡量偏态分布的变异程度 E. 衡量样本抽样误差的大小 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是 A. 变异系数 B. 离均差平方和 C. 极差 D. 四分位数间距 E. 标准差 3. 某项指标95%医学参考值围表示的是 A. 检测指标在此围，判断“异常”正确的概率大于或等于95% B. 检测指标在此围，判断“正常”正确的概率大于或等于95% C. 在“异常”总体中有95%的人在此围之外 D. 在“正常”总体中有95%的人在此围 E. 检测指标若超出此围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常” 4．应用百分位数法估计参考值围的条件是 A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布
大数据处理框架选型分析
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、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；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value)。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、 EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150 亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，
第一章电子表格 第二节数据的管理与分析（第一课时） 一、教学目标： 1．知识目标：熟悉公式的基本组成；理解函数的概念和常见的函数；掌握公式的创建、修改、复制等方法；学生能够根据所学函数知识判别计算得到的数据的正确性。 2．能力目标：灵活运用公式并对数据进行运算、分析；能够使用常用函数（sum,average）计算所给数据的和、平均值等；通过自主探究学会新函数的使用，并且能够根据实际生活中的需求选择和正确使用函数，并能够对计算的数据结果合理利用。 3．情感目标：培养学生间团结协作能力；探索新知识的能力。 二、教学重点、难点：公式与函数的使用。 三、教学方法：任务驱动、讲解演示与合作学习相结合的教学方法。 四、教学过程： （一）情景导入：创设数据处理环境。激发学生的求知欲，构建和谐的课堂教学氛围。 （二）讲授新课： 一、公式的运算符和组成： Excel是一种用于数据统计和分析的应用软件，实现统计与分析的途径主要是通过计算来完成，要完成计算就离不开运算符的应用。公式中的运算符有三大类：算术运算符、比较运算符、文本运算符。在计算机中算术运算符和普通的数学运算符是有区别的，通过下面的表格来对比认识一下： 二、Excel中“求和”的实现： 【自主探究】你会用什么方法进行求和计算? 方法一：公式法 格式：=单元格地址1+单元格地址2+…… 步骤：1）选定存放数据结果的单元格（例如：G3） 2）输入公式 3）回车确定 方法二：自动求和 步骤：1）选定存放数据结果的单元格 2）确定求和数据的单元格， 3）单击自动求和按钮 方法三：函数求和法 格式：=SUM(单元格地址1:单元格地址2) 其中“SUM”表示的是自动求和函数，例如（B3：J3）表示的是从“B3”到“J3”，“=SUM （B3：J3）是将从“B3”到“J3”的所有数据自动求和。
数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合
项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： · 合格供方（物资和工程）名录动态信息和数据； · 供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据，包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4 相关供方投入的资源，如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息； 5.4.5 工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据； 5.5 与产品的监视和测量有关的数据（工程部、生产准备部和相关职能部门收集） 5.5.1 与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据，计算合格率、优良率； ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2 与不合格品控制有关的数据
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： 精品资料网（https://www.doczj.com/doc/c0853750.html,）专业提供企管培训资料
Excel 使用技巧 五、数据分析和管理技巧 1.管理加载宏 2.在工作表之间使用超级连接 3.快速链接网上的数据 4.跨表操作数据 5.查看E XCEL中相距较远的两列数据 6.如何消除缩位后的计算误差（微软O FFICE技巧大赛获奖作品） 7.利用选择性粘贴命令完成一些特殊的计算 8.W EB查询 9.在E XCEL中进行快速计算 10.自动筛选前10个 11.同时进行多个单元格的运算（微软O FFICE技巧大赛获奖作品） 12.让E XCEL出现错误数据提示 13.用“超级连接”快速跳转到其它文件 一、数据分析和管理技巧 1.管理加载宏 Excel包括各种特殊作用的加载宏，它们使用自定义的函数、向导、对话框和其他工具，扩充了工作表的基本功能。默认情况下，每个加载宏都配置为在第一次使用时安装，也就是说在第一次需要某个加载宏时，都要找Office光盘安装，这是非常麻烦的事。为了避免这种情况，你可以一次性将以后可能需要的加载宏安装，或者全部安装它们。单击“工具→加载宏”，出现“加载宏”对话框，选择可
能对你有用的加载宏，如“分析工具库”、“规划求解”、“条件求和向导”等，单击“确定”，Excel会提示所选加载宏尚没有安装，询问是否现在安装，选择“是”，然后插入Office安装光盘完成安装。不要在每次启动Excel时加载每个加载宏，因为这样将减慢启动过程，而且每个加载宏都占用了大量的内存。建议你将“自动保存”加载，井设置适当的“自动保存时间间隔”，这样在Excel使用过程中能自动创建备份文件，避免了掉电时丢失尚未保存的文件内 容。 2.在工作表之间使用超级连接 首先需要在被引用的其他工作表中相应的部分插入书签，然后在引用工作表中插入超级链接，注意在插入超级链接时，可以先在“插入超级链接”对话框的“链接到文件或URL”设置栏中输入目标工作表的路径和名称，再在“文件中有名称的位置”设置栏中输入相应的书签名，也可以通过“浏览”方式选择。完成上述操作之后，一旦使用鼠标左键单击工作表中带有下划线的文本的任意位置，即可实现Excel自动打开目标工作表并转到相应的位置处。 3.快速链接网上的数据 你可以用以下方法快速建立与网上工作簿数据的链接: 1.打开Internet上含有需要链接数据的工作簿，并在工作簿选定数据，然后单击“编辑→复制”命令; 2.打开需要创建链接的工作簿，在需要
大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理
Excel数据处理之分类汇总教案 河北省保定市女了职业中专萤洋 本课选自高等教育出版社出版的《计算机应用基础》第四章第四节第三小节的内容——分类汇总。下面就本节内容的教材、教法、学法及教学过程等四个方面加以说明。 一、分析教材 本教材是中等职业学校“计算机应用基础”文化课基础教材，教材以“宽、浅、用、新”为原则，选材新颖、内容丰富、注重实用、浅显易懂，突出了对学生基本实践技能的培养。教材内容的组织紧紧围绕中等职业教育培养目标，强调实用性和操作性，将分散的知识进行整合，体系结构严谨。通过学习，使学生了解和掌握信息技术的基础知识，具有使用计算机工具进行文字处理、数据处理、信息获取三种能力，让学生在计算机及应用技术方面逐步形成完整的概念，培养和提高了学生的计算机文化素质，为学生利用计算机学习其他课程打下基础。教材配套的上机实习指导与教材知识点相对应，采用了“知识点训练——综合练习——问题与探索”的三段式结构，使计算机应用基础知识点的学习训练与实际应用紧密结合，突出了从问题的实际背景中建立概念，易于学生理解和掌握，便于培养学生触类旁通、举一反三，逐步形成继续学习、不断获取新知识和技能的能力，使其能够具备较强的实践能力、创新能力和创业能力。 全书分为七个部分：计算机基础知识、操作系统、文字处理、电子表格、电子演示文稿、网络基础与应用以及数据库操作与应用。第四章介绍了中文Excel2000电子表格的使用。 在数据处理中，由于数据量的增加，需要浪费相当多的人力及成本。而Excel强大的数据处理功能恰好解决了这一突出问题。因此，将Excel 数据处理作为一个重要内容来介绍，显得尤为重要。 本节选自教材第四章第四节数据处理中的分类汇总。学生在本节学习
质量信息管理和数据分析 1方针\方针的引用 对于信息应准确采集\保持畅通\及时反馈\重点突出;对于数据应真实准确\统计分析\有效输出、以利改进。 ２目的和范围 对信息进行测量和、或收集、贮存、传递、维护、处置和利有，为数据分析提供有价值的信息，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。适用于公司内、外部信息的收集、存取、传递、维护及其外置。 对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。适用于公司内、外部数据的收集、分析和利用。 ３职责 ３．１企业管理部信息中心归口进行信息管理和数据分析的管理。 ３．２质量管理部门负责有关质量管理体系的信息管理和与质量体系有关的数据收集和分析的管理。 ３．３销售部门负责顾客满意度的信息管理以及在顾客满意度方面的数据的收集和分析的管理。 ３．４生产部门负责制造过程的信息管理及有关数据的收集和分析的管理。 ３．５检验部门负责产品质量的信息管理和产品的数据的收集和分析的管理。 ３．６设计部门、工艺部门、计量部门、人事部门和财务部门等其他部门负责与其开展的质量活动相关的信息的管理以及有关的数据收集和分析的管理。 ４措施和方法 ４．１信息管理 ４．１．１信息源 １）信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策
的基础资源。它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源 为：过程、产品各／或服务的知识和／或经验，来自供方和顾客的信息。 ２）信息源类型，信息源主要包括内部信息资源和对组织有用的外部信息资源。 ３）内部信息源：来自组织内部的信息，例如：体系、产品特性、过程能力、设备能力、人员状况、资金、效益、利润、收入、质量成本、 市场份额等。 ４）外部信息源，来自组织外部的信息，即来自外部相关方的信息。外部相关方主要为：顾客和最终用户，所有者和／或股东、供方和 合作者、社会等。 ４．１．２信息及管理需求 （１）信息内容和分级 各部门确定需要哪些信息，并需向（和／或要求）其他部门提供哪些信息。信息内容主要有： １）使用的技术性能指标。 ２）失效模式和影响分析报告。 ３）关键件和重要件清单。 ４）产品定型时的质量分析报告。 ５）型式（例行）试验报告。 ６）严重异常、一般异常质量问题分析、处理及效果。 ７）设计评审、工艺评审结果及鉴定情况。 ８）可靠性工作。 ９）包装、贮存、搬运及维修对产品质量的影响。 １０）关键件、重要件和关键工序的质量控制情况。
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。
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足
数据管理与数据治理的异同点分析 当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么？就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多人的关键问题。 数据管理包含数据治理 “治理是整体数据管理的一部分”这个概念目前已经得到了业界的广泛认同。数据管理包含多个不同的领域，其中一个最显著的领域就是数据治理。 CMMi协会颁布的数据管理成熟度模型(DMM)使这个概念具体化。DMM模型中包括六个有效数据管理分类，而其中一个就是数据治理。数据管理协会(DAMA) 在数据管理知识体系(DMBOK)中也认为，数据治理是数据管理的一部分。在企业信息管理(EIM)这个定义上，EIM是“在组织和技术的边界上结构化、描述、治 理信息资产的一个综合学科”。不仅强调了数据/信息管理和治理上的紧密关系，也重申了数据管理包含治理这个观点。 治理与管理的区别 治理相对容易界定，它是用来明确相关角色、工作责任和工作流程的，确保数据资产能长期有序地、可持续地得到管理。而数据管理则是一个更为广泛的定义，它与任何时间采集和应用数据的可重复流程的方方面面都紧密相关。 例如，简单地建立和规划一个数据仓库，这是数据管理层面的工作。定义谁以及如何访问这个数据仓库，并且实施各种各样针对元数据和资源库管理工作的标准，这是治理层面的工作。 数据管理广泛的定义有一部分是特别针对数据治理的。一个更广泛的定义是，在数据管理过程中要保证一个组织已经将数据转换成有用信息，这项工作所需要的流程和工具就是数据治理的工作。 信息与数据的区别 所有的信息都是数据，但并不是所有的数据都是信息。信息是那些容易应用于业务流程并产生特定价值的数据。要成为信息，数据通常必须经历一个严格的
大数据分析与处理 一、大数据分析与处理 1. 文件批处理 以MapReduce、Hive为典型代表，批处理模式解决了传统的数据仓库无法处理海量数据的难题。通过批处理计算引擎，使得海量数据分析成为可能。没有批处理引擎的诞生，也就没有今天风风火火的大数据。 数据通常积累达到一个周期后定期运行，也就是所谓的T+1数据，即典型的T为一天，即数据延迟一天。 批处理的业务通常一次可以计算很大量的数据，但对计算的时效性要求不高，通常来说一个HiveSQL可以轻松处理几T的数据，运行时间从几分钟到几小时不等，如果是百亿规模的数据分析时间可能会达到数个小时。 2. 内存批处理 以Spark与Impala为典型代表，内存批处理与基于文件批处理很类似，只不过由于数据的处理过程中数据放在内存里（甚至原始数据也在内存里），由于内存的读写速度远远高于磁盘的读写速度，所以一般内存批处理系统的查询计算速度远远高于文件批处理系统的计算速度。 但是内存系统的缺点也是不言而喻的，内存在当今的硬件时代还是比较昂贵，而大数据领域的数据又都是比较庞大的，所以成本还是比较高昂的。 3. 流计算 全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的Hadoop或者Hive，作为一个批处理系统，hadoop以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。但是，Hadoop不擅长实时计算，因为它天然就是为批处理而生的，这也就是流计算系统（实时
处理系统）诞生的意义，实时系统以Storm与SparkStreaming为代表。Apache Storm 最为知名，阿里也在Storm的基础上重新用java重写了Storm，命名为Jstorm，并且又重新贡献了给Apache社区。 流计算系统的特点 低延迟。既然是是实时计算系统了，延迟是一定要低的。时效性非常好，一般采用Kafka 消息队列的方式导入，时效性可达几秒可见。 高性能。 指标预计算：预先将需要查询的数据计算好，查询的时候直接使用预计算好的结果，性能非常高。 分布式。系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。大数据所说的是单机搞不定的情况。 可扩展。伴随着业务的发展，我们的数据量、计算量可能会越来越大，所以希望这个系统是可扩展的。 容错。这是分布式系统中通用问题。一个节点挂了不能影响我的应用。 缺点： 无法查看明细数据： 只能看特定粒度的汇总结果，而过车记录是无法先计算出来的，即无法预知那个车有可能会犯罪，那个车会出事故，故无法预计算。 4. 预计算分析 全量数据处理系统，存在的主要问题就是查询性能太差，也无并发性而言。为了解决查询延迟问题，很多离线系统的做法就是预先将每天要分析统计的指标计算好，存储在一个
大数据时代下税收管理 分析 标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
大数据时代下税收管理分析 【摘要】移动互联网、云计算、物联网等信息技术的迅猛发展，志着我们正步入大数据时代。大数据时代的来临，对各行各业产生了剧烈的冲击与影响。对我国税收管理改革而言，更是带来巨大机遇与挑战。本文通过分析我国税收管理的状及存在的题，在借鉴国外先进经验的基础上，为大数据时代下我国税收管理的国际化改革提出合理化建议。 【关键词】大数据税收管理改革建议 大数据在解决税收信息不对称、加强税收风险管理、优化税收服务等方面具有巨大的优势，定将为我国税收管理带来深刻而剧烈的影响，成为税收管理模式改革的重要组成部分。 一.大数据概述 （一）大数据的基本概念 大数据（big data），又称为巨量数据集合，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。全球着名管理咨询公司麦肯锡经济研究对于大数据给出这样的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。被誉为“21世纪新石油”的大数据，凭借其自身的种种特性，必将提高税务部门和纳税人的信息化水平，网上申报与电子化申报的范围也将进一步扩大。
（二）大数据的基本特征 在肯尼斯库克耶和维克托迈尔-舍恩伯格编写的《大数据时代》中，系统的阐述了大数据具有5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）： 1.大量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息； 2.高速（Velocity）：指获得数据的速度； 3.多样（Variety）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程； 4.价值（Value）：数据经处理后具有分析操作价值； 5.真实性（Veracity）：数据的质量。 二.我国税收管理现状及存在的问题 自1994年分税制改革后，我国税收管理体制便一直推行“管事制”，但随着计算机的不断发展以及大数据时代中大量先进的网络信息技术的发展，我国目前所实施的收税管理制度越来越难以跟上时代发展的步伐，与时代脱节的税收管理制度存在着诸多问题。 （一）不能有效整合巨量的涉税信息 大数据时代，信息资源越来越成为企业竞争、政府管理的重要无形资产和社会财富。与蓬勃发展的科技以及信息化技术的发展相比，税务机关对于当前巨量的涉税信息的处理方法方式上显得有些力不从心。主要表现在以下几个方面：一是税务系统内部各种信息的综合应用和信息匹配整合度不高。海量涉税信息的分散对于税收征管部门在综合征管系统、增值税发票管理系统、出口退税系统、行政办公系统等各种系统中没有能力进行有效
《数据管理与分析及软件运用》教学大纲 供预防医学、健康保险、医企、卫生检验专业用 一、课程基本信息 课程名称：数据管理与分析及软件运用 课程号： 课程属性：选修 先修课程：流行病学原理与方法、卫生统计学 学分：1 总学时：16 理论学时：10 实验（实践）学时：6 二、教学目的及要求 科学合理地进行数据管理和统计分析，对医学研究的顺利实施至关重要。数据管理与分析及软件的运用将流行病学原理与方法、卫生统计学等相关课程的知识进行有机综合，注重数据管理和统计分析的实用性。本课程通过介绍目前国际上常用的数据管理与分析软件的应用，较为系统、全面地介绍公共卫生领域中收集而得数据进行科学管理与有效分析，将科研设计、数据获取、数据录入、数据管理、数据统计分析、结果解释等内容作为一个连续的过程来阐述，有利于提高学生科学研究能力；同时，数据管理与分析及软件的运用作为一门实践性、操作性很强的选修课程，在实践教学中加强了学生软件应用知识和技能的培养，注重学生对专业理论的理解与掌握，更重要的培养学生基本技能，将理论与实践有机结合，达到了培养学生数据管理、统计分析及软件运用的实际应用能力的目的。 三、教学内容（下划双线示掌握内容，下划单线示熟悉内容；句尾的“*”示教学难点）： 第一章绪论 数据管理与分析概述：医学研究过程，设计类型选择，抽样方法，样本含量计算，医学研究的质量控制，统计分析方法和指标选择，数据管理和分析的原则，现场调查设计，敏感问题调查技术 第二章EpiData的数据管理 数据库的概述。数据的编码和赋值。 建立数据文件：编辑器，变量名的定义。 数据库的建立与修改：创建数据库，建立数据库，重新定义新变量名。 建立核查文件：添加、修改核查命令，核查文件的结构，核查命令，运算符号和函数。*
大数据分析及海量油田数据管理技术 2012年3月29日，美国联邦政府发布公告称将开发“大数据研发项目”，以最大限度地利用规模飞速增长的数字化数据。一石激起千层浪，“大数据”这一并不是非常新的术语再次引起了世界各方的高度重视。而大数据研究的核心并非数据的“量”有多大，而是如何有效、有序、系统地处理( 包括访问、收集、保护、存储、管理、分析、挖掘、共享、辅助决策等) 大量数据。因此也衍生出一个非常重要的研究领域—大数据分析( BDA) 。 一、大数据简述 有关大数据，目前定义较多。通常来讲，大数据指的是规模超过了当前典型数据库软件工具获取、存储、管理、分析能力的数据集。可以看出，这种描述实际上是一种动态的描述，因为当前的技术总是在不断发展。严格来说，“大数据”更像是一种策略而非技术，其核心理念就是以一种比以往有效得多的方式来管理海量数据并从中提取价值。可以从如下4 个方面(“4 V”) 来阐述“大数据”理念。 (1) 数据类型多样( Variety)。即所处理的对象既包括结构化数据，也包括半结构化数据和非结构化数据。 (2) 数据处理高速( Velocity)。即各类数据流、信息流以高速产生、传输、处理。 (3) 数据规模海量( Volume)。即所需收集、存储、分发的数据规模远超传统管理技术的管理能力。 (4) 数据价值密度低( Value)。即大数据中的价值密度很低，因此也增加了价值挖掘的难度。由于海量数据中既包括结构化数据也包括非结构化数据，因此，分布式计算与分布式文件管理即成为了“大数据”策略的核心。 目前有关BDA，尚无明确定义。简而言之，就是将先进的分析技术用于大数据集。因此，BDA 主要关注两方面内容：大数据本身及分析技术本身; 如何将二者有机融合，以实现从大数据中提取有价值的情报并用以辅助决策之目的。 具体来说，可用于BDA 的分析技术包括了预测分析、数据挖掘、统计分析、复杂结构化查询语言( SQL) 等，以及那些可以支持大数据分析的数据可视化、人工智能、事实聚类、文本法分析、自然语言处理、数据库等相关技术。可以看出，大多数BDA 技术其实均可归入“发现分析”或“发掘分析”技术的范畴，而发现、发掘情报也是BDA 的主要目标之一。 可以看出，实际上很多BDA 技术并非什么新技术，只是由于其非常适用于“大数据”这一新兴对象，因此重新“焕发青春”。 大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。对于大数据，它也是经常可以创建适用于大多数分析的汇总数据。例如一个计算不同地点车辆数量的交通遥测应用。这中方法可以产生大量的数据，但是如果汇总数据最后一分钟还存储在内存中，最后一小时存储在闪存中，最后一天存在磁盘上，那么控制应用程序所需的实际时间可以通过快速访问资源得到满足,然而假设分析时我们可以使用一些更便宜、更慢的应用程序是会怎样。 SOA都是抽象的，但当抽象隐藏了底层影响性能和响应时间的复杂性时，这种抽象的危险程度会提高。数据访问也是这样的，因此SOA架构师需要认真地考虑抽象与性能之间的平衡关系，并为其特定的业务需求优化它。 二、BDA关键技术与工具及其发展趋势