导 读
若要问手游出海目前最为火热的区域，毫无疑问是东南亚莫属。东南亚区域由于其地理位置与中国相近，从文化、历史乃至宗教都有着极大的渊源，以至于产品的受众属性和中国有着不小的相似性。对CP来说，一款产品投放至欧美，或许要从美术、文案、付费系统等各个方面大动手术进行较为复杂的换皮工作，而在东南亚发行则本地化工作量会相对轻松很多。然而，在东南亚发行产品也并非毫无阻力，涉及六种语言、三大主流宗教信仰、五种历史文化使得过于轻敌的CP 也踩了不少的坑。YeahMobi本次带来关于印度尼西亚移动互联网市场全方位解读，从广告、移动产品、电商三个角度分析市场信息及给出建议。
第一部分…………………印尼移动互联网环境分析第二部分………印尼移动广告市场规模及现状分析第三部分………………………印尼数字游戏市场解析第四部分………………………………印尼电商市场分析第五部分………………………印尼市场相关注意事项
东南亚常被看作一个拥有共同文化和语言的的单一国家，但事实上，比如印
尼，它多元化的内部差异性可以和欧盟形成鲜明对比。
除此之外，缺少巨大的本土科技企业，就像中国的腾讯和阿里巴巴，或者西方的Facebook和Google一样，可以在整个区域内横跨产生长远的影响。
印尼移动互联网环境分析
印尼概述
人口经济
风俗禁忌
印尼语为官方语言，其他通行的语言有英语、荷兰语、华语。其中英语的
普及率很高。
印尼无国教，但规定一定要信仰宗教。约88%的印尼人信奉伊斯兰教，是世界上穆斯林人口最多的国家。6.1%的人口信奉基督教新教，3.6%信奉天主教，其余信奉印度教、佛教和原始拜物教等。
印尼大多数国民都信奉伊斯兰教，虽然印尼的伊斯兰教比较温和，但在移动广告设计、游戏内部设计中还是应该予以注意。应该可以参考中东地区、土耳其地区对风俗禁忌的应该注意的事宜。
印尼人口超过 2.54亿，仅次于中国、印度、美国，居世界第四位。主要城市：
雅加达（首都）：619万；
泗水：人口260万，仅次于雅加达的全国第二大城市；棉兰：人口180万，是印尼第三大城市；万隆：人口170万；日惹：人口42万；
人口分布很不平均，人口居住集中的岛屿包括爪哇、苏门答腊岛、加里曼丹、苏拉威西岛和巴布亚岛。华人约占人口总数的 5%，超过 1000 万人。34 岁以下人口占全国人口的 70%左右，所以印尼跟土耳其相似，是个年轻化的国家。
移动网络
印尼是东南亚最大经济体及G20成员国，人均GDP：3500美元。相当于中国2009年左右的水平，具有一定的消费和支付能力。
印尼基础设施建设发展相对滞后，是制约印尼经济增长和投资环境改善的一个主要瓶颈。与此同时，加强基础设施建设也是保证印尼经济能够年均增长6%的重要因素。
大多数发展中国家的宽带发展都是通过互联网逐渐走向移动互联网。在这方面，印尼是一个例外，没有经历成熟的互联网而直接迈向移动互联网。
地域的分散是目前印尼互联网发展的最大困难，分散的地理基础带来了巨大的互联网基础设施成本。这有可能延缓互联网用户的增长。互联网普及率仅为22%。3G普及率 20%左右。
印尼移动互联网用户中男性占比达 74.7%
，女性 25.3%。
印尼用户喜欢的网络活动是使用社交网络，其中移动用户占大比例。排在第二位的是进行搜索和使用浏览器，占据68.70%。谷歌占据了印尼搜索市场最大的份额，其次，印尼用户对浏览器“情有独钟”，很多事情喜欢通过浏览器进行。
印尼移动广告市场规模
及现状分析
人口经济
印尼的移动手机保有量大概为 2.85亿部，其中75%左右的手机用户仍使用的
是功能机，智能手机的持有量在 25%左右。
至2018年，印度尼西亚智能手机设备用户人数将超1亿，成为全球智能手机用户人数第四多的国家，仅次于中国、印度和美国。在未来几年内，印尼智能手机普及率的强势增长得益于移动互联网及电子商务的推动。
在印尼，安卓系统市场在不断扩大，14年底，估计72%左右，而在过去主导市场的黑莓系统，份额在近几年来大幅度下降，估计仅有20%。随着苹果手机越来越受印尼年轻人喜爱，ios系统份额有所上升，从12年的2.5%左右，上升到14年的近5%。
三星是最受印尼人欢迎的智能手机品牌，拥有率达到49.7%，黑莓和印尼当地品牌Smartfren Andromax紧随其后，拥有率分别为16.2%和14.4%。
年轻市场将带来下一轮广告支出增长浪潮：
印度尼西亚移动广告市场的特点：
潜力大、发展快、人口结构年轻化、充满活力市场中值年龄为27岁左右，市场潜力很大，虽然目前在全球支出中份额很小，但随着金砖四国发展的持续放缓，这些市场将带来下一轮广告支出增长浪潮。
从上图来看，印度尼西亚的数字广告市场规模还很小，14年，不到5亿美元。
印尼广告市场还是偏向于电视、电台、杂志、报纸等传统媒体，数字广告这块的份额比较小。通过对相关数据进行分析，13年，印尼的数字广告仅占全部媒体广告的2.5%，14年，虽然有所上升，但份额
仍仅在4.7%。
长乏力。
印度尼西亚13年的移动广告市场规模仅1000万美元，14年增长到了4000万美元，预计今年15年能够突破1亿美元的规模，15年同比增长225%。
13年，印尼的移动广告占数字广告的4.35%，14年占比达到8.7%，占比增长一倍左右。预计15年，这一数字会达到15%左右。
印尼一直都拥有非常活跃的社交媒体用户，被称为“世界社交媒体首都”
印度尼西亚人热爱社交，很乐意接受这种网络社交的潮流。印度尼西亚人在网络聊天时，更喜欢用虚拟的头像，创造与自己真实身份不同的形象。
印度尼西亚用户每天花费在电子设备上（平板、手机，其中平板比例稍高）的平均时间为9小时。
印尼是Facebook第三大用户
市场，继美国和印度之后。
MAMU（月活跃移动用户）
为6260万（这个包括移动端
客户端和移动网页登陆）。
Facebook在印尼受欢迎度如
此之高，其原因在于该国2.5
亿多人口中有50%为30岁以
下的年轻人。
在这一人群中，很大一部分是活跃的社交网络使用者。另一家社交网络巨头Twitter在该国也非常受欢迎。除此之外，Whatsapp、微信也备受欢迎。
Google占据印尼搜索市场第一大份额：95%
其次是Y ahoo，2.44%
Ask Jeeves，1.04%
Bing：0.47%
其他占0.69%
Entertainment & Lifestyle与Glamour & Dating 类占据移动广告的60%多，Mobile content 占15%。
印尼数字游戏市场解析
印度尼西亚会是移动游戏的下一个引爆点，
三个原因：
1、人口红利；
2、移动互联网和互联网的渗透率正在快速上升；
3、其创业公司和技术架构目前已达到一个可以支持
移动生态系统的程度；
更重要的是，价格较为低廉的安卓手机（700元人民币到1000左右人民币）在印度尼西亚销售迅猛，一些成功的廉价安卓手机制造商在印尼市场也有小部分市场份额。
13年印尼游戏市场收入规模1.29亿。14年达到1.86亿美元，同比增长44.19%。预计15年达2.54亿美元，增长36.56%。16年将突破3亿美元大关。
印尼人口众多，个人电脑普及程度不高，互联网资源有限，因此，移动游戏成为其充实休闲时间的最佳方式，这是推动印尼移动游戏增长的一个重要因素，也是带动印尼游戏市场增长的关键因素。
在印尼网络游戏终端分布上，智能手机居于首位，比例高达56%，其次为PC(31%)、T able(13%)。
印尼用户付费习惯良好，但ARPU比较低。PC游戏的ARPU值为50K rupiah (印尼盾)，手机游戏的ARPU 10K rupiah(印尼盾)。
智能手机用户喜欢的
游戏类型：角色扮演
模拟经营
即时战略
用户偏好
全部手机用户喜欢的
游戏类型：
消除类
射击类
动作类
赛车类
免费游戏应用、游戏内付费在印尼非常流
行，特别是游戏内有社交元素类的游戏。
印尼用户比较喜欢的游戏题材包括：卡通、
欧洲历史、欧洲魔幻、三国、体育。
Game promoting share in Indonesia ，by channel
Brand App Store
Game in-cross promote TV 、Radio 、Paper Other
游戏的品牌，口碑效应是影响印尼玩家选择游戏的主要因素，占33%，其次是应用商店推荐，占30%。游戏内交叉推广广告占11%。电视、收音机、海报广告宣传占7%。
用户偏好
游戏市场
印尼的游戏市场发展其实和中国比较相近，从最早的红白游戏机到PS主机、街机，再到端游、页游、手游。
主机阶段，跟中国一样，基本上是日本+美国生产商独占市场；
到了端游，主要是美、韩，特别是韩国，在印尼市场，甚至东南亚市场都有很大的影响力；手游时期，中国开发商逐步进来，影响力逐步提升。
印尼的游戏市场，目前是从1个多亿美元起步，规模逐步变大的市场，中国的游戏早已在这个市场占领一定份额。
2014年印尼电商大记事
印尼电商市场规模
印尼数字游戏市场解析
小米进入印尼市场，
在官网进行销售。
印尼三大运营商宣布提供
4G 服务。
印尼电商规模达26亿美元；
如果足够了解印尼电子商务的运作方式，那你肯定知道当地人使用社交媒体来出售商品。在印尼，将近27%的电子商务交易仍然是通过Facebook，Twitter及Instagram等社交媒体来完成的。
据调查，印尼的女性美容产品市场规模超过了22亿美元。在印尼，女性是网络购物市场的主力军。Female Daily Network的调查显示，有4000多万印尼女性上网购物，占了65%的网购市场份额。
消费人群：
波士顿咨询公司预计2020年前，印尼中产阶级及富裕人群将达1.41亿。届时，由于二线城市不断提升的购买力和消费热潮，印尼的零售业将会越来越多地从雅加达迁移到二线城市。
印尼市场相关注意事项
作为“VISTA”五国（展望五国：越南，印度尼西亚，南非共和国，土耳其，阿根廷）之一的印尼，被认为是市场潜力巨大、未来经济会飞速发展的新兴国家。在金砖四国移动广告增长乏力情况下，VISTA五国将是新的增长驱动力，印尼在其中起到不小的作用。
印度尼西亚前景之所以被看好，不仅仅该国人口众多，移动和互联网的渗透率正在快速上升，而且由于功能机阶段培养的良好付费习惯，致使该国居民拥有较高的游戏付费意识。但欠缺的是优质精品手游。
需要注意的一点，相对于移动App，印尼用户比较偏爱移动浏览器，这对App开发商来说或许不是个好消息。约40%的用户表示他们只固定使用1、2个应用程序，而78.3%的用户表示他们即使在访问社交网络和阅读新闻时，也选择使用浏览器。比如Facebook。平板的使用率比较高，特别是在电商这点体现的比较明显，很多印尼用户喜欢适用平台网页进行上网购物。因此，在印尼做推广，平板这个平台很重要。
1、公司管辖若干商店，每个商店有编号、店名，店址、店经理等属性（提示：“店经理”只作为“商店”的属性处理）；每家商店有若干职工工作，但每个职工只能服务于一家商店；每个职工有工号、姓名、性别、年龄、政治面貌等属性；商店都记录有每个职工参加工作的开始时间；每家商店销售若干商品，同时商店记录商品的销售量；商品有商品号、商品名、单价、产地等属性； 请根据以上文字正确画出实体—联系图,试尝写出由此E-R图转换的关系逻辑模型。 关系模式： 商店（编号，店名，店址，店经理） 职工（工号，姓名，性别，年龄，政治面貌） 商品（商品号，商品名，单价，产地） 工作（工号，编号，开始时间） 销售（商品号，编号，销售量） 2、某汽车公司管辖若干汽车维修站，每个维修站有若干职工，但每个职工只能服务于一个维修站，维修站可以为多个顾客提供维修服务，顾客可以到多个维修站维修汽车，维修过程中可以使用多个配件，维修汽车所使用的配件由公司统一提供。“服务站”的属性有：服务站编号、服务站名称、服务站地址、联系人、电话；“职工”的属性有：职工号、姓名、性别、工资、联系电话；“顾客”的属性有：顾客编号、顾客姓名、地址、电话；配件的属性有：配件编号、配件名、规格、型号、价格。并要求反映出顾客到维修站维修的日期、维修人员、顾客本次维修使用的配件数量、价格。 (1) 试画出E-R图； (2) 转换成关系模型，并注明主键。
服务站（服务站编号、服务站名称、服务站地址、联系人、电话） 职工（职工号、姓名、性别、工资、联系电话） 顾客（顾客编号、顾客姓名、地址、电话） 配件（配件编号、配件名、规格、型号、价格） 服务（服务站编号，顾客编号，日期，维修人员） 使用（顾客编号，配件编号，数量，价格） 工作（服务站编号，职工号） 3、现有关系模式： 学生（学号，学生姓名，年龄，系别，选修课程号，教师姓名） 有如下语义约束：一个学生可以选修多门课程；一门课程只能由一名教师任教 指出此关系模式的主码，它属于第几范式？为什么？ 关系模式的主码：学号，课程号 回答：1）由于该关系模式的每一个分量都不可再分，该关系模式满足第一范式。 2）关系模式中，教师姓名仅依赖主码中的选修课程号，关系模式中的所有非主属性并不都完全函数依赖于主码（或者该关系模式存在非主属性部分依赖于主码），该关系模式不满足第二范式。 因此，该关系模式满足第一范式。
探索大数据和人工智能 1、2012 年 7 月,为挖掘大数据的价值 ,阿里巴巴集团在管理层设立 ()一职 ,负责全面推进“数据分享平台”战略 ,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个 MapReduce的过程大致分为Map 、 Shuffle 、 Combine 、()? A.Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在 Spak 的软件栈中 ,用于交互式查询的是 A.SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处 ( ) 理时间是什么关系 ? A数量越多处理时间越长
B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中 ,不是 kafka 适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构 ,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中 ,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习
8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类 ,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10 、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B.OneNET C.移娃 D.大云 11 、HDFS 中 Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据
全球及中国实时数据库系统市场分析来源：计世网 一、2008年全球实时数据库系统市场规模突破5亿美元 上世纪八十年代，随着国外众多针对实时领域和数据领域进行数据融合的研究群体的显现，实时数据库那个新兴研究领域开始浮出水面。到上世纪九十年代，国外实时数据库开始大规模应用。随着应用的持续推广，国外实时数据库技术得到了持续的提升，显现了众多开发实时数据库系统的厂家，如美国OSI公司、美国INSTEP公司、GE-Fanuc公司、美国Won derware公司等，事实上时数据库产品广泛应用在电力、钢铁、化工等众多领域。到21世纪初期，实时数据库市场进展也大致趋于平稳。据美国软件与信息产业协会与汉鼎咨询的联合统计，以后5-10年间全球实时数据库的总体潜在市场容量为100亿美元，随着全世界越来越认识到实时数据库在工业及其他领域信息化建设中发挥的重要作用，目前全世界实时数据库市场规模也在加大，2008年的市场规模为5亿美元。 在上世纪九十年代，我国实时数据库市场一直被国外品牌所垄断，国内没有自主品牌的实时数据库产品。随着国家鼓舞进展软件行业政策的出台，以及国内企业对实时数据库系统的重视度持续提升、研究持续深入，国内实时数据库产品产生。到目前为止，国内实时数据库在理论和实践上均取得了专门大的进展，部分产品差不多可与进口品牌相比美。然而作为一个通用的产品开发和应用平台，国内可用的杰出的产品还不多，组态软件厂商提供的低端实时数据库仍旧大量充斥市场，中高端品牌比较有代表性的有上海麦杰科技openPlant、三维力控pSpace、中科启信Agilor等，高端市场目前仍旧被国外产品如PI、EDNA等所占据。 二、2008年中国实时数据库系统市场规模2.64亿元，石化、电力、钢铁三大领域占据绝对份额 依据中国机电一体化协会工业实时数据库分会与汉鼎咨询的联合统计，2008年，国内实时数据库销售总量近500套，当年市场销售额2.64亿元，估量2009年达到611套，较上年增长24.6%。以后4-5年我国实时数据库系统的总体潜在市场规模在17-25亿元。
【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、Talking Data COO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。 在移动互联网所覆盖的日常生活中，用户随时随地都在产生数据，数据的产生以及获取在现在的移动互联网上已经不是什么难以攻破的难题。需要我们面对的是从海量数据的分析中得到我们所需要的真正信息。 手机大数据的组织与应用 手机上的大数据对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，但并不是所有的手机上产生的大数据都会那么有意义。比如说社会媒体—微博，每天也会产生大量的数据，但多数都是没有意义的。 手机大数据的组织与应用 手机上产生的大数据需要重新组织方能揭示出有意义的信息。 在现今的时代，大数据本身不是问题，你从各个渠道都可能获得海量的数据;我们每个人每天都要生产很大量的数据，关键的问题是如何处理、分析这些数据。数据不处理、不分析，就像Mary举的例子一样，就是一堆稻草，毫无价值。 稻草堆里寻针 数据处理、分析就是要从一大垛稻草堆里面挑出一根针。 这句话有两层含义： 无论我们从何种渠道，通过何种方式获得的数据，大量的数据是没有意义的，这其中只有少量的数据是有效地，可以从中得出一些有规律、有价值的信息的，原始数据需要清洗、整理;(这一点对于移动互联网更为明显，一般来说，几乎80%-90%的移动应用数据都是毫无价值的，只有不到10%-20%左右的数据才包含后续分析所需要的信息) 我们需要通过后续的数据挖掘的工作，从杂乱无章的稻草堆里找出遗落在层层表象下面的一根针，而非一根稻草!这显然，不是简单通过统计就可以得出的;是比统计分析更为复杂的算法，去从简单关联过度复杂逻辑的层面。
大数据分析在移动网络优化中的应用王巧莉 摘要：随着现代科学技术的发展，5G技术已经取得了巨大突破，在不远的将来 就将应用到社会生活中。与此同时，人们对网络通信的要求比以前更高也更加严格，这种情况对移动通信企业来说，可以在很大程度上推动移动通信事业的发展，同时也能够为人们的生活提供更多的便利。但是在目前的网络优化中还存在很多 的问题，所以移动通信企业中相关的工作人员要加强研究与网络优化相关的技术，从而保证移动网络通信能够平稳的运行，满足人们的需求。 关键词：大数据分析；移动通信；网络优化 大数据技术是当前的热门应用技术之一，在社会生产和生活中的应用越来越多，可以在很大程度上改变社会生产和生活的方式，给社会生产和生活带来更大 的便利和快捷。在该技术给我们带来各种好处的同时，也带来了一些负面的东西，对该技术的未来发展，造成了一些不良的影响。在当前移动通信网络的优化过程中，大数据分析技术往往扮演着非常重要的角色，随着人们对网络通信需求的不 断提高，网络优化工作的重要性也在不断突出，在当前社会发展不断提速的条件下，需要将强大的数据分析技术更多应用在网络优化过程中。 1移动通信网络和大数据技术概述 1.1移动通信网络 移动通信网络采用蜂窝无线组网方式，通过无线链路实现终端用户与网络设 备的连接，并具有越区切换和自动漫游功能，从而保证用户在不断移动过程中实 现连续通信。目前中国移动的网络分为核心层、汇聚层和接入层，其中核心层和 汇聚层采用有线光缆进行连接，接入层则分为有线连接和无线接入两种。有线连 接主要是基站之间的光缆连接，无线接入主要是指移动终端与基站之间的连接。 1.2大数据分析技术 大数据技术是时代和科技发展的产物。当前，权威领域还没有对该技术有更 加准确的官方解释，社会各界对大数据的定义也存在较大的区别。从总体上来说，大数据技术是通过技术的应用，来对海量数据进行处理，在立足这些海量数据基 础之上，对这些数据进行专业处理和深度挖掘、分析，对各种资源进行更加合理 的应用。随着大数据技术的不断发展，技术已经取得了非常大的发展，在社会和 生产领域中的应用越来越多，成为一种影响世界发展的关键技术，是传统技术所 无法比拟的，其技术应用产物可以为高层企业决策提供非常好的参考，在基层分 析中，也可以发挥非常大的作用。 2大数据分析在移动通信网络优化应用中存在的问题 2.1数据问题 新时期，移动通信网络用户逐年增加，网络规模不断扩大，相应产生的移动 通信网络数据量也在不断攀升，据不完全统计每两年就会翻一番，数据量过大成 为移动通信网络最常见的问题。日益庞大的数据量使得数据分析和信息处理工作 难度越来越大，对移动通信网络数据捕捉能力及分析能力处于不断下滑水平，移 动通信网络中大数据分析的应用价值不能充分有效发挥。要想解决好数据庞大的 问题，大数据分析就要紧跟时代发展步伐，适应大面积数据量的分析、处理需求。 2.2通信网络中存在安全隐患 大数据技术所包括的内容主要有以下几个方面：数据的收集、数据分析和数 据的处理存储等，而这些内容与移动互联网网络的安全问题也有着十分密切的关系。如果大数据技术出现问题，那么就会直接导致移动互联网出现安全问题，如
中国数据库软件市场研究报告 篇一：XX-2018年中国数据库软件市场分析及发展趋势研究预测报告 XX-2018年中国数据库软件市场分析及发展趋势研究预测报告 报告目录 第一章世界数据库软件行业发展态势分析 第一节世界数据库软件市场发展状况分析 一、世界数据库软件行业特点分析 二、世界数据库软件市场需求分析 第二节世界数据库软件市场分析 一、世界数据库软件需求分析 二、世界数据库软件产销分析 三、中外数据库软件市场对比 四、世界数据库软件行业市场规模现状 五、世界数据库软件行业需求结构分析 六、世界数据库软件行业下游行业剖析 七、数据库软件行业世界重点需求客户 八、XX-2018年世界数据库软件行业市场前景展望 第三节世界数据库软件行业供给分析 一、世界数据库软件行业生产规模现状 二、世界数据库软件行业产能规模分布
三、世界数据库软件行业技术现状剖析 四、世界数据库软件行业市场价格走势 五、数据库软件行业世界重点厂商分布 第二章国内外数据库软件生产工艺及技术趋势研究第一节当前我国数据库软件技术发展现状 第二节我国数据库软件产品技术成熟度分析 第三节中外数据库软件技术差距及产生差距的主要原因分析 第四节提高我国数据库软件技术的对策 第三章我国数据库软件行业发展现状 第一节我国数据库软件行业发展现状 一、数据库软件行业品牌发展现状 二、数据库软件行业需求市场现状 三、数据库软件市场需求层次分析 四、我国数据库软件市场走向分析 第二节 XX-XX年数据库软件行业发展情况分析 第三节数据库软件行业运行分析 一、数据库软件行业产销运行分析 二、数据库软件行业利润情况分析 三、数据库软件行业发展周期分析 四、XX-2018年数据库软件行业发展机遇分析 五、XX-2018年数据库软件行业利润增速预测
二、需求分析： （一）主要目标 为了大大提高超市的运作效率，降低经营成本，提高效益，以及提升超市的管理水平。根据超市的需要，对其进行规范化管理，因此需要一套合理的管理体系。 （二）功能分析 1、录入产品信息，并对其进行分类，能够对现有产品的信息进行维护、当产生了新产品后，能够录入新产品的信息； 2、能够输入员工、供应商的相关信息并能对其更新； 3、在收银处，随时录入商品出货信息（包括产品编号、出货单价、出货数量、员工编号等），及时更新数据库数据； 4、从供应商处进货后，及时录入产品进货信息（包括产品编号、进货单价、进货数量、供应商编号等）； 5、录入产品原始库存，并能够根据产品进货、出货信息进行库存管理、更新； 6、可随时查询产品信息、出货信息、进货信息（如月出货报表），并可以打印输出； 7、能够根据出货、进货表中的数据自动计算出每种产品的当日库存，并能够实现当前库存查询； 8、在需要时生成商品库存情况报告，实时报告商品库存情况：库存量不足（小于某一自定的数量）时，可生成缺货报告，并提供商品种类，来源等信息，方便采购人员进行商品采购；库存量超额（大
于某一自定的数量）时，可生成超额库存报告，以便管理人员进行产品组合的协调； 9、商品出货达到一定数量时，可将此类商品信息及出货进货信息打印输出，能够提示畅销产品和滞销产品的种类，并提供商品的库存信息用于市场导购和商品采购指导。 （三）数据定义 图1.1 E-R图
（四）系统设计 1、商品管理：录入现有商品的相关信息，如生产日期、保质期、进货价格、出货价格等，并将其进行分类，以便查询、维护、更新； 2、进货管理：录入进货相关信息，并进行查询、更新，可打印输出； 3、出货管理：记录出货相关信息，并进行查询、更新，可打印输出； 4、库存管理：根据进货、出货信息自动计算库存量，并存储商品库存信息，且可以随时打印输出需要的产品库存信息； 5、员工信息管理：员工基本信息的创建、更新、查询； 6、供应商信息管理：供应商基本信息的创建、更新、查询。
对于网络的描述 移动互联网的大数据时代来临是必然的，任何行业都不能避免。它不止改变各行业的经营方式，就连人们生活方式都发生了颠覆性的变革。面临大数据，个性化，以及精准化服务，作为全球化产业链上的一环，首先应面对这不可避免的变更，以开放的心态迎接机遇与挑战。 对于机遇，首先是与客户沟通方式的改变。它打通了整个沟通环节，但成本是直线下降的。通过对外主流媒体的运用，精准的线上推广，不像过去大海捞针式的推广信息，通过媒体有效的后台信息，精细化的数据管理，准确的找到我们的客户，做到有的放矢。另一方面是对自媒体的运用，媒体的话语垄断性被打破，更加多的草根声音在媒体中出现，信息流通渠道更加开放，更加直接，开发商的成本明显的下降。但问题是，这些改变并不意味着开发商就能够做大做强，做大做强的核心在于产品的质量与信息量的本身，而移动互联网更多改变的是我们的沟通方式。一个企业的成功不在于一个点上的成功，而在于整个产品链条的成功。通过前期的开发客户，中期维护客户，后期客户关系处理三个方面，增强产品本身的同时，注重客户的体验感，使整个链条更加完整。移动互联网对于开发商的机遇还是大于挑战的。在刚刚谈到的三个方面是十分有力的，加强了精准的客户沟通，维护了客户关系。 挑战方面，在于如何将信息源等有效资源完整的综合起来。信息化在于将所有的窗口全面打开，意味着更加透明化的情况下，开发商本身的专业化，流程的标准化，产品的品质等方面都需要做到极致，这样使得市场上，强者更强，弱者更弱，形成两极分化。主要表现在市场上一些在产品上或者管理标准化等方面存在问题的企业，只是在传播这一个点上做到极致反而成了它的致命伤，媒体会将其缺陷放大的传播。例如原来的达芬奇品牌就是如此。只有将线上线下结合，真正的将线上的落地，给客户一对一的真实体验感。我们现在所做的电商这种线上线下互动的模式，就是很好的体现。
《EPS数据库介绍》 北京福卡斯特信息技术有限公司 2015年1月
1.世界贸易数据库(Worl d Trade Database) (2) 2. 世界能源数据库（Worl d Energy Database） (2) 3. 世界宏观经济数据库（World Macro Economy Database） (2) 4. 世界经济发展数据库（World Economy Development Database） (2) 5. 非洲经济发展数据库（Africa Economy Development Database） (3) 6. 欧亚经济发展数据库（Euro-Asia Economy Development Database） (3) 7. 世界教育数据库(World Education Database) (3) 8. 中国宏观经济数据库（China Macro Economy Database） (3) 9中国对外经济数据库(China Foreign Economic Database) (4) 10中国劳动经济数据库(China Labour Economic Database) (4) 11. 中国财政税收数据库(China Finance and Taxation Database) (4) 12. 中国金融数据库（China Finance Database） (5) 13. 中国固定资产投资数据库（China Investment in Fixed Assets Database） (5) 14. 中国上市公司数据库（China Listed Company Database） (5) 15. 中国商品贸易数据库（China Commodity Trade Database） (6) 16. 中国地区贸易数据库（China Regional Trad e Database） (6) 17. 中国行业贸易数据库（China Industry Trad e Database） (6) 18. 中国贸易指数数据库（China Trad e Index Database） (6) 19. 中国商品交易市场数据库（China Commodity Exchange Market Database） (7) 20. 中国农林数据库(China Agriculture and Forestry Database) (7) 21. 中国三农数据库（China Rural Areas、Agriculture, and Peasantry Database） (7) 22. 中国农产品成本收益数据库（China Agricultural Products Cost-benefit Database） 8 23. 中国工业经济数据库（China Industry Economy Database） (8) 24 中国工业企业数据库(China Industry Business Performance Database) (8) 25 中国工业行业数据库(China Industry Database) (8) 26. 中国工业产品产量数据库（China Industry Product Output Database） (9) 27. 中国第三产业数据库（China Tertiary Industry Database） (9) 28. 中国科技数据库（China Science and Technol ogy Database） (9) 29. 中国高技术产业数据库(China High Technol ogy Industry Database) (9) 30. 中国卫生数据库(China Health Database ) (10) 31. 中国交通数据库（China Transportation Database） (10) 32. 中国环境数据库（China Environment Database） (10) 33. 中国海洋数据库（China Marine Database） (11) 34. 中国教育数据库(China Education Database) (11) 35. 中国旅游数据库(China Tourism Database) (11) 36. 中国能源数据库（China Energy Database） (11) 37. 中国国土资源数据库（China Land and Resources Database） (12) 38. 中国建筑业数据库（China Construction Industry Database） (12) 39. 中国房地产数据库（China Real Estate Database） (12) 40. 中国城乡建设数据库（China Urban-Rural Construction Database） (13) 41. 中国区域经济数据库(China Regional Economy Database) (13) 42. 中国城市数据库（China City Database） (13) 43. 北京社会发展数据库（Beijing Social Development Database） (14) 44. 重庆社会发展数据库(Chongqing Social Devel opment Database ) (14) 45. 内蒙古社会发展数据库(Inner Mongolia Social Development Database ) (14)
2020年数据库行业研究报告 导语 数据库市场当前情况，传统关系型数据库仍占主导，国内市场规模从2012 年的46.51 亿元增长到2017 年的102.8 亿元，复合增速为17%，略高于行业增速，市占率超85%。 一、数据库行业的基本情况 1.数据库的性能：六个方面，一套标准 数据库的性能指标聚焦于 6 个方面：吞吐量、负载均衡、读写速度、分区分片、并发性和可用性。不同类型的数据库由于使用场景的差异，在性能和功能上有不同的偏重，在这六个指标方面同样会有所差异。常见的具体指标有平均每秒响应速度、查询速度、平均每秒吞吐量等。 TPC 是国际上最流行和广泛接受的数据库性能标准测试。TPC(事务处理性能委员会)是由十几家会员公司创建的非盈利组织，总部设在美国。TPC 的成员主要是计算机软硬件厂家，主要功能是制定商务应
用基准程序的标准规范、性能和价格度量，并管理测试结果的发布。针对不同类型数据库之间的区别，TPC 颁布了对于数据库在线事务处理(OLTP)能力测试的基准程序TPC-C 和在线分析处理(OLAP)能力测试的基准程序TPC-DS。TPC-C 测试中的tpmC 值（TPC-C 测试过程的吞吐量，按有效TPC-C 配置期间每分钟处理的平均交易次数测量），在国内外被广泛用于衡量数据库系统的事务处理能力。根据TPC-C 最新排名，蚂蚁金服自研的OceanBase 数据库tpmC 值达到707,351,007，成功超越之前的记录，击败Oracle 和IBM 的数据库，登顶榜首。
2.国内数据库市场现状：国产化持续推进，关系型数据库为主导 当前我国数据软件市场具有百亿以上市场规模，持续受益大数据产业发展。根据智研咨询数据显示，2017 年我国的数据库软件整体市场规模为120.22 亿元，12-17 年的行业复合增速超17%，处于稳健发展期。根据2019 大数据白皮书，2019 年大数据研发人员超过8 万人，研发投入超过550 亿人民币，同时预计我国2020 年大数据产业市场达6600 亿元以上，行业复合增速超20%,数据软件细分市场作为产业重要构成持续受益产业发展红利。 传统关系型数据库仍为主流，市占率超85%。当前数据产业发展下的海量数据导致大量非关联数据分析需求的产生，导致关系型数据库占比的下降。但参考国外数据库的发展和国内数据库市场当前情况，传统关系型数据库仍占主导，国内市场规模从2012 年的46.51 亿元增
移动互联网必读手机上的 大数据分析P This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、Talking Data COO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。 在移动互联网所覆盖的日常生活中，用户随时随地都在产生数据，数据的产生以及获取在现在的移动互联网上已经不是什么难以攻破的难题。需要我们面对的是从海量数据的分析中得到我们所需要的真正信息。 手机大数据的组织与应用 手机上的大数据对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，但并不是所有的手机上产生的大数据都会那么有意义。比如说社会媒体—微博，每天也会产生大量的数据，但多数都是没有意义的。 手机大数据的组织与应用 手机上产生的大数据需要重新组织方能揭示出有意义的信息。 在现今的时代，大数据本身不是问题，你从各个渠道都可能获得海量的数据;我们每个人每天都要生产很大量的数据，关键的问题是如何处理、分析这些数据。数据不处理、不分析，就像Mary举的例子一样，就是一堆稻草，毫无价值。 稻草堆里寻针 数据处理、分析就是要从一大垛稻草堆里面挑出一根针。 这句话有两层含义： 无论我们从何种渠道，通过何种方式获得的数据，大量的数据是没有意义的，这其中只有少量的数据是有效地，可以从中得出一些有规律、有价值的信息的，原始数据需要清洗、整理;(这一点对于移动互联网更为明显，一般来说，几乎80%-90%的移动应用数据都是毫无价值的，只有不到10%-20%左右的数据才包含后续分析所需要的信息) 我们需要通过后续的数据挖掘的工作，从杂乱无章的稻草堆里找出遗落在层层表象下面的一根针，而非一根稻草!这显然，不是简单通过统计就可以得出的;是比统计分析更为复杂的算法，去从简单关联过度复杂逻辑的层面。
北京色诺芬信息服务有限公司 北京大学中国经济研究中心 SINOFIN INFORMATION SERVICES China Center for Economic Research 北京色诺芬信息服务有限公司法律声明 ＣＣＥＲＴＭ中国证券市场数据库系统（以下简称数据库）由北京色诺芬信息服务有限公司（以下简称公司）研究、开发、生产和销售。公司拥有数据库的全部权利，受《中华人民共和国著作权法》《中华人民共和国商标法》《计算机软件保护条例》保护。（登记号：２００３ＳＲ７９００） 一． 保证和责任 １．公司力求数据库中数据的可靠准确，尽力为数据库及时升级更新，但不对数据的准确性、完备性和及时升级更新提供任何明示或暗示的担保，如有错漏请以中国证监会指定披露上市公司信息的报刊为准。公司不对因该资料全部或部分内容产生的或因依赖、引用或应用该资料全部或部分内容而引致的任何损失或纠纷承担任何责任。 ２．公司不保证所提供的数据资料一定满足客户的要求，对因客户期望与公司提供数据实际效果间的差距不承担任何责任。公司对客户利用公司提供的数据资料产生的任何结果不承担任何责任。 ３．公司保留不定期更改数据库内容（例如：结构、定义和计算的方法）和形式（例如：形式、媒介）的权利，在数据库做出变更后１０天内，公司将在公司网站、公司文件以及市场营销的相关文件中发布通知。公司对于因此所造成的操作系统的不便不承担任何责任。 2 地址：北京市海淀区海淀路50号北大资源东楼1234室邮编：100080 电话：86-10-82675663 网址：http: //https://www.doczj.com/doc/371405052.html,
数据库技术 实 验 报 告 学校 专业 年级 学号 姓名 年月日
学生信息管理系统数据库设计 一、数据库的建立 1. 建库说明 数据库的建立用企业管理器，基本表的建立用SQL语言。 数据库名称为：学生信息管理系统。 2. 建立数据库命令如下： Create database 学生信息管理系统 二、数据表的建立 1. 建表 命令： CREATE TABLE [dbo].[学生档案信息] ( [Sno] [varchar] (50) NOT NULL , [Sname] [char] (10) NOT NULL , [Ssex] [char] (10) NOT NULL , [Sclass] [char] (10) NOT NULL , [Birth] [int] (4) NOT NULL , [Saddress] [char] (10) NOT NULL , [Sdept] [varchar] (50) NOT NULL , [Stime] [int] (4) NOT NULL ,
) ON [PRIMARY] GO （2）班级设置信息表： 命令： CREATE TABLE [dbo].[班级设置信息] ( [Sgrade] [char] (10) NOT NULL , [Szclass] [int] (4) NOT NULL , [Syear] [char] (5) NOT NULL , [Scroom] [char] (5) NOT NULL , [Steacher] [char] (10) NOT NULL , [Stotal] [int] (4) NOT NULL , [Ssub] [varchar] (8000) NOT NULL , ) ON [PRIMARY] GO （3）院系信息表： 命令： CREATE TABLE [dbo].[院系信息] ( [Syname] [varchar] (50) NOT NULL , [Spro] [varchar] (1000) NOT NULL ,
旅行社管理信息系统数 据库设计 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
旅行社管理信息系统 数据库设计 姓名：张飞琪 学号： 0916160331 班级： B1603 信息技术学院 2017年06月 一、数据库设计 1.1 数据库概念结构 根据前面所作的需求分析本系统的实体及其属性如下： 旅游线路（路线号，起点，终点，天数，主要景点） 旅游班次（班次号，出发日期，回程日期，旅游标准，报价） 旅游团（团号，团名，人数，联系人，地址，电话） 游客（游客编号，姓名，性别，年龄，身份证号码，住址，电话） 导游（导游编号，姓名，性别，年龄，身份证号码，住址，电话，业绩）
交通工具（旅游班次号，出发工具，出发日期，出发班次，出发时间，回程工具，回程日期，回程班次，回程时间） 宾馆（宾馆编号，宾馆名，城市，星级，房价，联系人，职务，地址，电话，传真） 保险单（保险单编号，保险费，投保日期） 用户（用户名，用户密码，权限，编号） 1.2整体E-R图 图1-1 整体E-R图 1.3 数据库逻辑结构 1、关系模型及优化 旅游线路（路线号，起点，终点，天数，主要景点） 旅游班次（班次号，路线号，旅游标准，报价,出发工具，出发日期，出发班次，出发时间，回程工具，回程日期，回程班次，回程时间）旅游团（团号，旅游班次号，团名，人数，联系人，地址，电话） 游客（游客编号，团号） 导游（导游编号，姓名，性别，年龄，身份证号码，住址，电话，语种，等级，业绩）
宾馆（宾馆编号，宾馆名，城市，星级，标准房价，联系人，职务，地址，电话，传真） 陪同（旅游班次号，导游编号） 食宿（旅游班次号，宾馆编号) 用户信息（游客编号，姓名，性别，年龄，身份证号码，地址，电话） 3.3.2 视图的设计 唯一设计了一个视图，即综合信息查询：包含了团号，团名，旅游团价格，酒店名，酒店星级，酒店价格，导游和旅游景点。 1.4 数据库的实现 1、数据字典 1-2旅游线路表（TLINE）用来记录旅游的线路信息
2020年国产数据库专题报告 导语 我国数据库软件市场规模扩张发展迅速，预计2020 年数据库软件市场达到200 亿元。2009 年我国数据库软件市场规模为35.03 亿元，2018 年我国数据库软件市场规模增长至149.91 亿元。 1、数据库：是基础软件核心之一，是“IT 重构”必争之地 1.1 数据库与数据库管理系统 数据库是基础软件核心之一，是IT 产业基础软件三驾马车之一，是“IT 重构”必争之地。它产生于二十世纪六十年代，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 数据库上游主要包括计算机硬件设备、软件等产品。主要包括：小型机、微型机、存储设备、交换机、路由器和物联网感知设备等。数据库下游已经广泛应用到各个行业，政府及金融、能源、教育、交通等领域。
数据库可分为两大类，分别为关系型数据库和非关系型数据库。 关系型数据库（Rational Database），是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据。该模式便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。
NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0 网站，特别是超大规模和高并发的SNS 类型的web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。 NoSQL 有如下优点：易扩展，NoSQL 数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间也在架构的层面上带来了可扩展的能力。大数据量，高性能，NoSQL 数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。
学生信息管理系统数据 库设计全 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
1．学生成绩管理系统的数据库需求分析学生成绩管理是学生信息管理的重要一部分，也是学校教学工作的重要组成部分。学生成绩管理系统的开发能大大减轻教务管理人员和教师的工作量，同时能使学生及时了解选修课程成绩。该系统主要包括学生信息管理、课程信息管理、成绩管理等，具体功能如下： （1）完成数据的录入和修改，并提交数据库保存。其中的数据包括班级信息、学生信息、课程信息、学生成绩等。 班级信息包括班级编号、班级名称、学生所在的学院名称、专业名称、入学年份等。学生信息包括学生的学号、姓名、性别、出生年月等。课程信息包括课程编号、课程名称、课程的学分、课程学时等。各课程成绩包括各门课程的平时成绩、期末成绩、总评成绩等。 （2）实现基本信息的查询。包括班级信息的查询、学生信息的查询、课程信息的查询和成绩的查询等。 （3）实现信息的查询统计。主要包括各班学生信息的统计、学生选修课程情况的统计、开设课程的统计、各课程成绩的统计、学生成绩的统计等。
3．学生成绩管理系统的数据库详细设计 （1）E-R图转换为关系模式 班级（班级编号，班级名称，所在学院，所属专业，入学年份） 学生（学号，姓名，性别，出生年月，班级编号） 课程（课程编号，课程名称，课程学分，课程学时） 成绩（学号，课程编号，平时成绩，期末成绩） （2）根据命名规范确定表名和属性名 Class（ClassNo，ClassName，College，Specialty，EnterYear）Student（Sno，Sname，Sex，Birth，ClassNo） Course（Cno，Cname，Credit,ClassHour） Score（Sno，Cno，Uscore，EndScore）
移动互联网下的运营商大数据应用分析 摘要处在当前的技术发展背景下，各种先进的技术在各领域都得到了广泛应用，并发挥了重要作用。其中在移动互联网的运营下对大数据技术的应用对工作的效率提升就有着显著作用发挥，基于此，本文主要就传统运营商的发展困境及大数据对移动互联网运营商的作用发挥进行详细分析，然后就移动互联网下运营商大数据平台建设思路及策略进行详细探究，希望对实际发展起到积极促进作用。 关键词移动互联网；运营商；大数据 引言 当前已经进入大数据的发展时代，信息化的程度也愈来愈高，对各个层面的发展水平提升都起到了促进作用。在这一过程中就要能够加强对大数据优势的发挥，将其在移动互联网下运营商中得以充分利用。通过对其进行理论层面的研究就能促进其在实际中的健康发展。 1 传统运营商的发展困境及大数据对移动互联网运营商的作用 1.1 传统运营商的发展困境分析 移动数据流量的爆炸式增长对人们的生活习惯有了很大影响，这对传统的运营商的模式发展也造成了很大影响，既有挑战也有机遇，所以在这一重要的关口要能充分对大数据技术加以应用，把握好发展的机遇并勇于面对困境。移动互联网的发展时代使得数据运营的科学策略就比较重要。从传统运营商的发展现状来看，数据流量的高速增长以及数据流量营收“剪刀差”的问题比较严重，再有就是网络在数据业务的管理控制方法层面还比较缺乏[1]。由于当前的各种类型用户在网络数据资源占用方面都各不相同，部分的收效低的业务占据大量资源，这样对网络的发展也带来很大压力。除此之外就是在流量经营的模式层面还相对比较单一化，在自有业务的流量层面占有比还相对比较低。 1.2 大数据对移动互联网运营商的作用分析 移动互联网的迅速发展，对大数据的有效应用就能够对运用商的发展有着积极作用，能够有效将业务的创新能力得到有效提升。在大数据的技术分析下，能对客户的实际需求得到相应的了解，这样就能针对性的进行制定适合的产品。从业务层面也能够得到持续性的跟踪，将业务的实用性以及便利性就能得到有效增强，对客户的体验以及业务质量也能得到有效提升。再者就是对营销的推广效率能得到有效提升，具体应用过程中在对客户的行为需求特征分析下，对目标客户加以筛选从而确定营销方案，这样就能将营销效率得到有效提升[2]。不仅如此，对于新型的盈利模式的探索也能将辅助作用得到充分发挥，从而使得前向收费模式得到有效加强，后向收费模式探索得以强化等。
探索大数据和人工智能 1、2012 年7 月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A 首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 2、整个MapReduce 的过程大致分为Map 、Shuffle 、Combine 、()? A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak 的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce 是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A 数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 C. 数量越小处理时间越短 D .没什么关系
5 、下列选项中,不是kafka 适合的应用场景是? A. 日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D. 流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A. 结构化数据 B. 非结构化数据 C. 半结构化数据 D. 全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A. 重复学习 B. 深度学习 C. 迁移学习 D. 对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A. 机器性能 B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学
习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A. 给定标签 B离散 C. 分类 D. 回归 10 、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A九天 B. OneNET C. 移娃 D. 大云 11 、HDFS 中Namenodef 的Metadata 的作用是? A. 描述数据的存储位置等属性 B. 存储数据 C. 调度数据 D. 12 、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A 大数据技术 B. 互联网技术 C. 游戏技术 D .影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT 厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢?
{市场分析}全球及中国实时数据库系统市场分析
全球及中国实时数据库系统市场分析 来源：计世网 2009-10-2615:41:24 一、2008年全球实时数据库系统市场规模突破5亿美元 上世纪八十年代，随着国外众多针对实时领域和数据领域进行数据融合的研究群体的出现，实时数据库这个新兴研究领域开始浮出水面。到上世纪九十年代，国外实时数据库开始大规模应用。随着应用的不断推广，国外实时数据库技术得到了不断的提高，出现了众多开发实时数据库系统的厂家，如美国OSI公司、美国INSTEP公司、GE-Fanuc公司、美国Wonderware公司等，其实时数据库产品广泛应用在电力、钢铁、化工等众多领域。到21世纪初期，实时数据库市场发展也大致趋于平稳。据美国软件与信息产业协会与汉鼎咨询的联合统计，未来5-10年间全球实时数据库的总体潜在市场容量为100亿美元，随着全世界越来越认识到实时数据库在工业及其他领域信息化建设中发挥的重要作用，目前全世界实时数据库市场规模也在加大，2008年的市场规模为5亿美元。 在上世纪九十年代，我国实时数据库市场一直被国外品牌所垄断，国内没有自主品牌的实时数据库产品。随着国家鼓励发展软件行业政策的出台，以及国内企业对实时数据库系统的重视度不断提高、研究不断深入，国内实时数据库产品诞生。到目前为止，国内实时数据库在理论和实践上均取得了很大的进展，部分产品已经可与进口品牌相媲美。但是作为一个通用的产品开发和应用平台，国内可用的杰出的产品还不多，组态软件厂商提供的低端实时数据库仍然大量充斥市场，中高端品牌比较有代表性的有上海麦杰科技openPlant、三维力控pSpace、中科启信Agilor等，高端市场目前仍然被国外产品如PI、EDNA等所占据。