程序性能数据获取与分析技术
*车永刚1 王正华1 李晓梅2
（1国防科大并行与分布处理国家重点实验室 长沙 410073
2怀柔装备技术指挥学院 北京 101416）
*light_new@https://www.doczj.com/doc/6f12936202.html,
摘要分析比较了已有的各种程序性能获取与分析技术，重点考察了使用硬件计数器来获取性能数据的技术，并介绍了微机上可用的两种工具——Vtune和PAPI。
关键词性能数据获取；硬件计数器；Profiling
1．前言
应用程序质量好坏的一个重要指标是它在目标计算机上的性能。高性能不仅意味着问题求解时间的减少和开销的节约，还使某些对时间紧迫的任务变得可能。因此，应用程序实际性能的提高是人们非常关心的问题，大规模科学计算程序更是需要针对目标平台进行高度的性能优化。
现代高性能微处理器广泛采用多流出、深度流水、乱序执行、自动动态前瞻（speculation，或称推测执行）等技术，再加上多级存储层次的使用，大大提高了性能。但是程序实际获得性能与机器峰值性能之间却相差很远。实际上，硬件优化的范围还很有限，更加高级和稳定的优化来自优化编译器，而编译器优化有赖于精确的轮廓（profile）信息来验证变换的代码，需要更加高级的性能数据获取与分析工具[1]。正是随着一些高级性能分析工具的出现，使得一些高级的性能优化技术能够实现，如动态优化（Dynamic Optimization）[2]等。
一般来说，性能分析工具应该能回答或帮助程序员回答以下问题[3]：
（1） 程序性能如何？即对程序性能的总体评价。
（2） 程序在性能方面的主要问题在哪里？将性能问题与程序单元（函数、循环或者基本块、指令地址等）相关联，即性能瓶颈的定位。
（3） 引起程序性能瓶颈的主要原因何在？找准原因，才能对症下药。
本文主要探讨获取性能数据的各种方法与系统，并重点介绍了Wintel平台上可用的上两个工具：Vtune和PAPI，并就它们的使用作了一些研究。
2．性能数据获取与分析技术
2．1 静态分析
静态分析就是从源程序出发，结合目标计算机的体系结构进行分析，预测程序的性能。这种方法的代表有：
Cache不命中方程（Cache Miss Equation，CME）[4]：Princeton大学的Somnash Ghosh等提出，他们从源程序出发，结合存储层次模型参数，得到一组丢番图方程，求解之得到循环嵌套的cache不命中次数等指标。他们将这种方法应用于循环置换、数组Pad和循环分块等优化方法选择及参数选取中。
Modal性能模型[5]：这种模型基于对Cache和TLB行为的静态统计分析程序的存储性能，并用于指导对C与Fortran程序的bucket分块优化。
Pure-C 开销模型[6]：由Katajainen等提出，开始只是简单地统计程序中的各种指令操作来估计程序的执行时间。经过Bojesen、Katajainen、Mortensen等人的精化，能够预测cache不命中和分支预测错误数[7]。
此外，Xavier Vera等也提出了基于分析的方法来预测cache命中率[8]，对Spec95中的applu 程序，其cache命中率预测取得了较好的准确性。Hanlon等建构了一个在矩阵相乘期间的cache
不命中的分析模型[9]。
静态分析方法的优点：在简单情况下能够获得具有一定准确性的结果；速度快，适合于在编译时使用；程序和机器的各种参数能方便地调整。
静态分析方法的缺点：由于性能函数依赖于很多变量（系统结构、数值算法、数组大小等），各变量之间关系复杂，分析的准确性难以保证；优化编译器一般要对源程序进行各种变换，静态分析很难反映这种情况，预测准确性更值得推敲。
2．2 简单计时
测定程序中指定部分或整个程序的执行时间，是最常见的性能分析方法。各种编程语言中一般都提供获取系统时间的例程，用户可以在应用程序中插入取时间函数调用来获得时间。使用UNIX系统上常见的time命令，也可以获得程序执行的墙上时间、CPU时间、系统时间等。
计时方法的优点是所获得的时间准确性较高，在进行优化前后性能对比时很有用，并且能够帮助程序员定位性能瓶颈。但是，它不能给出性能为何如此的原因。所以，在高级性能优化过程中，还需与其他工具配合使用。
2．3 基于时间的profiling
基于时间的profiling也是一种计时。在程序执行前（如编译时），对可执行程序进行instrumentation（在应用程序中插入特定代码），应用程序执行期间收集程序各个函数的执行时间。Gprof就是这样一种工具，在Linux上如下使用：
（1）编译时候使用 –pg 选项：f77 –pg –O –o app app.f
（2）以正常的方式执行程序app
（3）使用gprof创建profile：gprof app > app.prof
app.prof是一个文本文件，其中包含应用程序的性能数据。
另外，Compaq Visual Fortran中的profliler等也能进行基于时间的profiling。
2．4 模型模拟
模型模拟方法以经过某种编译变换得到的程序、程序执行获得的trace（踪迹）数据、或者直接是可执行程序为输入，在一个性能模拟器（通常实现了计算平台的微体系结构）上执行它，通过此模拟器收集性能数据，并进行分析。如威斯康星大学体系结构研究工具集WARTS中的Dinero Ⅲ是Trace-driven的模拟器，SimpleScalar[10]是一个Execution-driven的模拟器。在[11]中，采用模拟方法来对数据并行和消息传递并行程序进行性能预测。
模型模拟方法的优点是：使用灵活，允许在大范围内改变参数，能够在计算平台可用前就进行验证；可以进行反向映射，即将性能问题与程序代码相关联。
模型模拟的主要缺点是执行速度比真实程序慢得多，难以在编译时使用；另外，由于对计算机系统完全模拟的困难，性能数据的准确性也难以保证。
2．5 使用硬件性能计数器
（1）硬件性能计数器[12]
硬件性能计数器（hardware performance counter）是处理器中一组特殊的寄存器，这些计数器或者计数事件，或者测量事件持续的时间。这里事件指的是与处理器功能相联系的一些信号的发生，监视这些事件可获得应用程序性能的细节信息。
大多数现代微处理器上都提供了硬件性能计数器。如Intel Pentium和P6处理器都包含两个40位的性能计数器，使得能够同时监视两个事件。Intel体系结构处理器中还定义了一个时间戳计数器（time stamp counter，TSC），并提供RDTSC指令读取TSC，用来监视处理器事件发生的相对时间。AMD Athlon处理器也提供4个48位的性能计数器、TSC和RDTSC指令。在Intel IA-64架构的处理器中，至少提供4个性能计数器与4个性能计数器溢出状态寄存器，并在体系结构上为操作系统进行性能监视器上下文切换提供支持。
性能计数器监视的与处理器性能相关的事件分为以下几类：
? 基本事件：时钟周期、引退指令
? 指令执行：指令译码、流出、执行，数据与控制前瞻，存储操作
? 周期统计事件：停顿和执行周期细分
? 分支事件：分支预测
? 存储层次：Cache的访问情况
? 系统事件：操作系统监视器、指令与数据TLB
（2）使用性能计数器的Profiling
使用性能计数器的profiling一般先对应用程序进行instrumentation，然后执应用程序。在执行期间，通过所instrumentation的代码配置、启动、停止、清除和读取性能计数器，获得详细的性能数据。此外，也可通过采样的方式来使用处理器的性能监视硬件，采样可以通过硬件计数器溢出、时钟中断等触发软件中断来实现，如在DCPI中，采样计数器溢出时候进行。
为了允许用户级别对性能计数器的访问（通常是禁止的），需要操作系统提供事件监视设备驱动程序来包含初始化、启动、停止和读取性能计数器。
已有的使用硬件性能计数器来进行profiling的系统有：
DCPI[13]：Digital公司的持续轮廓分析工具。
PAPI[14]：访问性能计数器的标准化的API。
PCL[15]：跨平台的访问性能计数器的接口，与PAPI的高级接口非常相似。
Vtune[16]：Intel的集成的性能优化环境，能够访问硬件计数器。
SvPablo[17]：对应用程序进行浏览其性能数据的图形环境，通过PAPI工具包实现到硬件性能计数器的接口。
Rabbit[18]：Linux上的性能计数器库，提供从C语言中访问x86处理器中性能计数器的例程。
（3）优缺点
优点：使用硬件计数器极大地增强了profiling数据的质量与可靠性，扩展了可以独立或者相关联测量的事件集合[19]；速度快，系统开销很小[20, 21]；一般能进行全系统范围的profile，并能够对不同粒度的程序单元进行profiling。
基于硬件计数器的profiling是实现动态优化的基础。例如，cache优化经常要求程序数据访问的详细的时间信息，传统的获取这种信息的技术非常昂贵，在动态优化系统中难以使用，而基于硬件计数器的profiling开销很小且数据准确，能满足动态优化系统的要求。Intel公司的动态优化项目就依赖于使用性能计数器来紧密地监视应用程序执行时的运行时行为[2]。
缺点：所获得的数据与体系结构相关，体系结构参数不可调；由于计数器数量有限，限制了程序一次执行中可以获得的性能信息的数目，对大型应用程序，获得足够的性能信息需要很长时间，通过时分复用（multiplexing）计数器可以部分解决这一问题[12]；事件打滑（event skid）：由于指令多流出、乱序执行、深流水线等因素，所采样的程序计数器值会与引发事件的指令地址不一致，如在P6处理器上，Vtune的事件采样会被记录在距引发该事件的指令5～10条指令处。
3．Intel Vtune和PAPI介绍
3．1 Intel Vtune[16]
Vtune是Intel为在Intel处理器和Microsoft Windows平台上开发高性能软件而提供的集成性能优化调整环境。Vtune收集、分析与提供体系结构相关的性能数据，将这些数据与应用程序或操作系统例程相关联，并图形化地显示。在NT上，它能够访问处理器的硬件计数器。Vtune能够在性能分析的基础上对C、C++、Java或者Fortran程序的优化提出建议。目前Intel已经发布了Vtune 6.0。
（1）基本的性能分析
Vtune通过下列四种方式来获得程序的基本性能数据：
基于时间的采样（Time-based Sampling，TBS）
TBS以固定时间周期进行采样，监视系统上所有活跃的程序，收集其性能数据（主要是各个进程所占时间百分比及选定监视的程序中各个范围的指令执行时间的百分比），然后Vtune性能分析器（Performance Analyser）对其进行分析，并提供系统活动情况的详细视图。它对识别程序中的热区有用。
基于事件的采样（Event-based Sampling，EBS）
EBS基于处理器事件（包括存储层次、流水线、外部总线等的事件），使用硬件计数器监视系统上所有的软件的活动，获得程序的各种性能信息。
调用图Profiling（Call graph profiling）
调用图profiling提供一个函数调用了其他函数多少次、从函数中的哪些地方发出了多少次调用、每次调用所花的时间等信息。
静态代码分析（Static Code Analysis）
上面三种方法都需要对应用程序进行instrumentation，然后实际执行它。而静态代码分析只对应用程序指令进行静态分析，估计应用程序的性能。该分析得到的pairing数据是函数或基本块中指令能够成对（paired）执行的百分比，Penalties数据是该函数因各种原因而受到的损失，可使用它们来分析程序中蕴含的ILP。另外，使用源程序/汇编视图能够看到各个语句的执行时间。
（2）高级性能分析
静态汇编分析（Static Assembly Analysis）
Vtune静态汇编分析器将应用程序中的热区或者静态函数反汇编，分析影响其性能的与体系结构相关的问题，在相应的汇编语句后面加上性能信息的注释。
动态汇编分析（Dynamic Assembly Analysis）
Vtune动态汇编分析器执行应用程序，模拟与监视所指定的代码的性能，并准确识别导致性能问题的指令。它能够给出精确的关于cache和BTB的信息。
（3）优化指导
Vtune还能对如何优化应用程序性能提出指导建议，主要通过下面两个工具：
源代码级：Code Coach
code coach检查用户指定的代码块或者函数，查找优化可能。如果找到合适的优化方法，会在一个分开的窗口中显示优化建议。
汇编代码级（Assembly Coach）
Assembly Coach基于用户所请求的优化类型来提供优化建议，包括指令选择、指令调度、窥孔优化（Peephole Optimization：识别应用程序中的特定指令串，用单个等价的指令代替）、部分停顿消除（Partial Stall Elimination：使用等价的其他代码串替换可能发生部分停顿的代码串）。有三种操作模式：
自动优化：自动综合实施各种优化，只有最终结果
单步优化：逐步实施选择的优化技术，看得见中间步骤
交互式调度：Assembly Coach建议优化的指令调度，用户交互地进行建议的指令调度或者基于更深的知识进行更好的调度
程序员可以使用它来辅助优化汇编程序或者反汇编的C代码。
3．2 PAPI[12, 14]
PAPI(Performance Application Programming Interface)田纳西大学创新计算实验室开发的一组与机器无关的可调用的例程，提供对性能计数器的访问，其研究目的是设计、标准化与实现可移植的、高效的性能计数器API。
（1）支持的性能计数器事件
PAPI支持本地事件和52个预设事件。其标准事件分为4类：存储层次访问事件；周期与指令计数；功能部件与流水线状态事件；Cache一致性事件，与SMP系统的cache一致性协议相关。
随PAPI参考实现包含一个工具程序avail，可以检测用户平台具有哪些事件。
（2）用户接口
PAPI为用户使用性能计数器提供3种接口：
低级接口：管理用户定义的事件组（称为EventSet）中的事件，完全可编程，线程安全，为工具开发人员和高级用户提供方便
高级接口：提供启动、停止和读取特定事件的能力
图形界面（Perfometer）：PAPI性能数据可视化工具。
（ ）Windows + x86平台上的PAPI （WinPAPI ）
PAPI 支持x86 + Windows NT ，2000，XP 平台，其中使用WinPMC 内核设备驱动程序控制从用户应用程序中访问性能监视计数器及使用RDPMC 汇编指令。2002年2月的发布版本（PAPI
2.1.0）包含了PAPI 库、Perfometer GUI 、Fortran 和C 例子程序，MatLab 接口和帮助系统。
（4）我们在WinPAPI 上做的工作
WinPAPI 主要以API 方式提供给用户，用户必须在应用程序中包含头文件、PAPI 库及在程序中进行PAPI 函数调用，使用起来很不方便，而且对每个应用程序进行的都是重复的工作。图形用户界面工具Perfometer 的使用虽然不需要用户程序中调用PAPI 函数，但是用户程序必须包含Perfometer 库（perfometer.lib ）和对Perfometer 函数的调用；并且Perfometer 使用Java Applet 来可视化数据，需要用户机器额外安装JDK 。此外，WinAPI 获得的数据多数是未经过加工的原始数据，从中不能直接看出应用程序的存储层次与流水线利用情况的好坏。
根据上述情况，我们对WinPAPI 作了一些工作：
对WinPAPI 的封装。将对PAPI 函数的调用都封装在一个工具软件中，用户应用程序中不需要调用PAPI ，只要给出应用程序名并指定需要测试的PAPI 参数（通过配置文件），由工具软件执行应用程序并控制性能数据的获取。这使得可以对任意的合法程序进行测试，不需重新编译应用程序，而且也方便了使用批处理方式获取程序的性能数据。
数据分析。在文献[22]中有关于程序的访存影响率、流水线影响率、性能发挥比率的计算公式，通常这些公式中的参数很难得到。而从PAPI 测试数据出发，这种计算就变得很容易。
设C1为L1 cache 不命中但在L2 cache 命中的访存延迟（周期），C2为L1 cache 、L2 cache 都不命中的访存延迟，Frq 为机器的主频（Hz ），F peak 为机器的峰值浮点性能（FLOPS ），T real 为程序的实际执行时间（秒），则
cache 不命中导致的时间开销：
T ()()Frq
C TCM L PAPI C TCM L PAPI TCM L PAPI CacheMiss /2_2_1_2__1_×+×?=访存影响率：
real cachemiss T T actor /F mem =流水线影响率：)T T __1real cachemiss peak pipeline F INS FP PAPI Factor －（×
?=
性能发挥比率：()real T __×=peak e performanc
F INS FP PAPI R 此外，从PAPI 测试数据出发还可以计算应用程序的其他特征信息：
L1数据cache 命中率：1)____/(_1_0.INS SR PAPI INS LD PAPI DCM L PAPI +?
L2数据cache 命中率：1.0 M PAPI_L1_DC M/ PAPI_L2_DC -程序平衡（每浮点操作对应的访存数目）：
INS A/PAPI_FP_PAPI_L1_DC PAPI 参数的具体含义见相关资料。
我们将上述分析集成到了上面的工具中，当测试完PAPI 参数后，也计算并输出上述分析数据。根据这些数据，可以找到影响程序性能的主要原因。
用VC 实现了上述工具的Windows 图形用户界面。用户从界面上选择需要测试的程序和希望获得的PAPI 参数，设置机器参数（如上面的C1、C2等），系统完成自动测试与数据的收集处理，在界面上显示结果，并生成报告文件。
4．结束语
目前程序性能分析技术与工具很多，程序开发人员可灵活选用，对优化应用程序的性能，缩短开发周期能够起到很好的作用。
参考文献
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过程分析工作表（乌龟图）
1.目的 规定了公司内、外部信息收集、分析的方法及责任，有利于使公司能根据内外部环境和形势，制订相应的政策和措施。 2.范围 适用于公司各职能部门对信息资料的收集、分析和管理。 3.定义 3.1 统计技术------用于提示产品/工作质量形成的规律的统计方法. 4.职责 4.1 公司品管部是本程序的归口管理部门。 4.2 各部门负责将与本部门业务、职能有关信息、资料的收集、分析和使用，并对信息的真实性和有效性负责。 5.程序内容 5.1 统计技术管理 5.1.1 常用统计技术工具 常用的统计技术有：SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）、MSA、CP、FMEA、直方图、因果图、排列图、统计表、甘特图、折线图、柱状图、网络图等等。
各部门可根据实际情况选择一种或几种统计工具。但应予以规定且核准，工作中即按规定实施。 5.1.1.1柱状图：应用于某一段时间内，两种或两种以上特性在同一要求下所处的状态对比。 5.1.1.2 统计表：需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表格。 5.1.1.3 排列图：通过分类排列找出存在的主要质量问题，抓住关键。 5.1.1.4 因果图：针对质量问题，引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。 5.1.1.5 控制图：在过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图表。 5.1.1.6 直方图：用于分析工艺过程的状态，看工序是否稳定，如不稳定，推断总体质量及掌握工序能力保证质量的程度。 5.1.1.7 折线图：针对某一特性，进行汇总并规律统计，查看其趋势图形，以了解其实际状况。 5.1.1.8 FMEA：应用于产品质量先期策划中的失效分析。 5.1.1.9 MSA：应用于对测量系统能力的分析。 5.1.1.10 CP：应用于产品质量先期策划中的质量控制计划。 5.1.1.11 甘特图：用于项目工作的进度日程计划安排。 5.1.2 统计技术应用领域 5.1.2.1各部门通过对公司一级数据的收集、整理，并加以分析，以验证各相关目标、指标的达成情况。 5.1.2.2在对有关数据和信息进行收集整理并分析时，各相关部门应采用适当的统计技术。 5.1.4 统计技术的培训
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。
1. 目的 对监视和测量活动以及其他相关质量活动的数据和信息按规定收集、分析，以评价质量管理体系的适宜性和有效性，以及识别改进机会并与竞争对手或适用基准比较，找出差距采取措施，作为决策和持续改进的依据。 2. 范围 本程序适用于质量管理体系数据和信息的收集、整理、评审和利用。 3. 引用文件 ISO9001：2000 数据分析 《质量手册》章 4.定义 无 5. 职责 厂办负责数据和信息的归口管理。 各部门负责与本部门相关的数据和信息的收集、整理。 厂长负责组织对数据和信息的评审和决策 生产办统计负责质量管理体系数据和信息的收集、整理、汇总、分析和报告。 6 工作程序 数据和信息的分类 6.1.1 与产品质量有关的数据 a. 质量记录； b. 产品不合格信息； c. 不合格品率； d. 顾客的投诉抱怨； e. 内外部质量成本等。 6.2.2 与运行能力有关的数据 a. 过程运行的测量和监控信息； b. 产品实现过程的能力； c. 内部审核的结论； d. 管理评审的输出； e. 生产效率； f. 交货期等。 数据的收集 6.3.1质检科负责收集与产品质量有关的数据，以及审核、评审、测量和监控
数据。 货、索赔以及竞争对手相关的数据。 6.3.4 厂办根据各部门的数据汇总报表责成财务科计算出产品成本发展趋势、 废品成本、内外部损失、各种消耗和鉴定费用等数据。 6.3.6 各部门对所收集的数据进行汇总分析，以数字统计的方法加文字说明的 形式，报告厂办。 数据的分析评审 6.4.1 厂长主持，管理者代表组织，各部门参加，每半年对数据进行一次分析。 6.4.2 评审的依据是行业标准、组织的计划目标和内控或企业标准、竞争对手 或适用的基准。通过分析提供下列信息，作为对质量管理体系适宜性和 有效性的评价依据。 a. 顾客满意度的现状和趋势以及不满意的主要方面； b. 产品和服务方面与顾客要求的符合性； c. 过程产品特性的变化和趋势； d. 供方产品过程和体系的相关信息。 6.4.3 分析应形成文件并保存。通过分析找出差距，以便采取纠正措施，改善 质量管理体系的运行状态。 措施和应用 6.5.1 根据分析结果，质检科组织相关部门制订和实施纠正措施，并监督检查 并将实施效果报厂长。 6.5.2 纠正措施优先解决与顾客相关的问题和组织的生产、销售、服务中的关 键问题。 6.5.3 通过数据和信息的分析寻找改进的机会 7.质量记录 不合格品统计表 HD-QT-80501 统计分析报告 HD-QT-80502 8. 相关文件 《服务和顾客满意度调查控制程序》 HD-QP-801 《监视和测量控制程序》 HD-QP-803 《产品要求和合同评审控制程序》 HD-QP-701 《采购和供方控制程序》 HD-QP-702 《不合格品控制程序》 HD-QP-804
数据的收集、整理与描述——备课人：发 【问题】统计调查的一般过程是什么？统计调查对我们有什么帮助？统计调查一般包括收集数据、整理数据、描述数据和分析数据等过程；可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知的事物作出合理的推断和预测. 一、数据处理的一般程序 二、回顾与思考 Ⅰ、数据的收集 1、收集数据的方法（在收集数据时，为了方便统计，可以用字母表示调查的各种类型。） ①问卷调查法：为了获得某个总体的信息，找出与该信息有关的因素，而编制的一些带有问题的问卷调查。 ②媒体调查法：如利用报纸、、电视、网络等媒体进行调查。 ③民意调查法：如投票选举。 ④实地调查法：如现场进行观察、收集和统计数据。 例1、调查下列问题，选择哪种方法比较恰当。 ①班里谁最适合当班长（）②正在播出的某电视节目收视率（） ③本班同学早上的起床时间（）④黄河某段水域的水污染情况（） 2、收集数据的一般步骤： ①明确调查的问题；——谁当班长最合适 ②确定调查对象；——全班同学 ③选择调查方法；——采用推荐的调查方法 ④展开调查；——每位同学将自己心目中认为最合适的写在纸上，投入推荐箱 ⑤统计整理调查结果；——由一位同学唱票，另一位同学记票（划正字），第三位同学在旁边监督。 ⑥分析数据的记录结果，作出合理的判断和决策； 3、收集数据的调查方式 （1）全面调查 定义：考察全体对象的调查叫做全面调查。
全面调查的常见方法：①问卷调查法；②访问调查法；③调查法； 特点：收集到的数据全面、准确，但花费多、耗时长、而且某些具有破坏性的调查不宜用全面调查；（2）抽样调查 定义：只抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据来推断全体对象的情况，这种方法是抽样调查。 总体：要考察的全体对象叫做总体； 个体：组成总体的每一个考察对象叫做个体； 样本：从总体中抽取的那一部分个体叫做样本。 样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量（样本容量没有单位）； 特点：省时省钱，调查对象涉及面广，容易受客观条件的限制，结果往往不如全面调查准确，且样本选取不当，会增大估计总体的误差。 性质：具有代表性与广泛性，即样本的选取要恰当，样本容量越大，越能较好地反映总体的情况。（代表性：总体是由有明显差异的几个部分组成时，每一个部分都应该按照一定的比例抽取到） （3）实际调查中常常采用抽样调查的方法获取数据，抽样调查的要什么？ ①总体中每个个体都有相等的机会被抽到；②样本容量要适当. 例2、〔1〕判断下面的调查属于哪一种方式的调查。 ①为了了解七年级（22班）学生的视力情况（全面调查） ②我国第六次人口普查（全面调查） ③为了了解全国农民的收支情况（抽样调查） ④灯泡厂为了掌握一批灯泡的使用寿命情况（抽样调查） 〔2〕下面的调查适合用全面调查方式的是 . ①调查七年级十班学生的视力情况；②调查全国农民的年收入状况； ③调查一批刚出厂的灯泡的寿命；④调查各省市感染禽流感的病例。 〔3〕为了了解某七年级2000名学生的身高，从中抽取500名学生进行测量，对这个问题，下面的说确的是〔〕 A、2000名学生是总体 B、每个学生是个体 C、抽取的500名学生是样本 D、样本容量是500〔4〕请指出下列哪些抽查的样本缺少代表性： ①在大学生中调查我国青年的上网情况； ②从具有不同文化层次的市民中，调查市民的法治意识； ③抽查电信部门的家属，了解市民对电信服务的满意程度。 Ⅱ、数据的整理1、表格整理2、划记法
1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。
6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。
河北海贺胜利印刷机械集团有限公司文件编号: Document No. : Hebei Higher shengli printing machinery group Co.,版L td..本及修订状态: 程序文件Program document 数据分析控制程序 Analysis of data control program Version and Revision status: 第页共页Page No. : Total pages
1 目的 确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性。 2 范围 本程序适用于本公司对与产品、过程及质量管理体系运行中有关数据的收 集、分析和利用。 3 职责 3.1 质量检验部负责与产品质量有关数据的收集与分析。 3.2 市场部负责对顾客满意状况的数据的统计与分析。 3.3 采购部负责与供方有关数据的收集与分析。 3.4 生产部负责对生产过程中所产生的有关数据的收集与分析。 3.5 其他各部门负责与本部门相关数据的收集与分析。 3.6 各部门对本部门的收集项目、数据分析结果归档及监督。 4 程序 4.1 确定数据的收集范围 4.1.1 数据分析应提供有关以下方面的信息： a）顾客满意； b）与产品要求的符合性； c）过程和产品的特性及趋势，包括采取预防措施的机会； d）供方。 4.1.2 数据的收集范围根据相关部门所要分析的内容具体确定。 4.2 数据的收集 4.2.1 原料、半成品及成品质量状况，包括合格和异常状况的数据，由质检 部负责收集。 4.2.2 生产过程中，各种原因产生的不合格品及返工、返修、报废等数据， 由生产部负责收集。 4.2.3 供方生产能力、生产技术水平、准时交货情况、对客诉处理情况等供 方信息，由采购部负责收集。 4.2.4 顾客满意情况包括售前、售中、售后，由市场部负责收集。 4.2.5 各相关部门应规定本部门具体数据的收集方法，并落实人员负责。 4.2.6 对原始数据记录应予以保存，形成《原始数据记录单》。 4.3 数据的分类并汇总 对收集的数据，各部门按用途的不同进行分类并汇总，并形成《数据记录单》。要求分类清晰，保存完好。 河北海贺胜利印刷机械集团有限公司文件编号: Hebei Higher shengli printing machinery group Co.,D L td o.c. ument No. :
统计技术与数据分析管理程序 1.目的 为了更好地应用统计技术,通过对质量/环境/职业健康安全/HS管理以及方针目标指标数据的收集、分析和比较，正确评价整合管理体系的适宜性和有效性，并寻求改进的机会，特制定本程序。 2.适用范围 本程序规定了统计技术应用的方法和要求。 本程序适用于公司各种数据的统计分析。 3.定义 3.1统计技术：所谓统计技术,一是指运用统计学的原理和方法,科学且经济有效地解决实际问题的一门实用技术.与传统的定性分析方法相比,用统计技术可以得出有效的和客观的量化结论。二是指收集、整理和分析数据变异并进行推论的技术.使用统计技术可帮助组织了解变异,从而有助于组织解决问题并提高有效性和效率,有助于更好的利用可获得的数据进行决策。 4.职责 4.品质部： a.负责实施抽样检验及质量损失等相关数据的统计和分析，负责统计技术过程应用的监控； b. 负责本部门年度目标指标的统计和分析并对统计技术的应用进行指导和推广 4.2总务部： a.负责组织对应用统计技术的人员进行教育培训以及培训需求信息和员工考勤、工资核算以及相关信息的统计分析； b.负责对、能资源利用、人力资源等相关数据的统计和分析 4.3开发部门：负责开发各阶段数据的统计与分析 4.4制造部：负责对产能以及设备利用率等相关数据的统计和分析 4.5财务部：负责对经营指标、资金利用以及管理成本等数据的统计和分析 4.6 市场部：负责对市场占有率、顾客满意率等数据的统计和分析 4.7其他部门：负责与本部门KPI及相关的数据的收集、分析和比较及统计技术的应用 5.管理程序与内容 5.1统计技术方法的识别和确定 5.1.1本公司主要采用下列统计方法用于数据分析： a. 排列图——适用于寻找主要问题或影响质量、环境、健康安全的主要原因； b. 因果图——适用于不合格或不符合原因分析； c. 调查表——适用于不合格品及原因调查、质量分布调查； d. 抽样检验法——适用于产品和过程的监测； e. 控制图——适用于质量控制点质量状况的控制；
数据分析程 XXN—QF—8.0 —05 2003. 版次：A 生效日期: 编制：日期: 审核：日期: 批准：日期: 受控印章：分发号:
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1. 目的 通过统计、分析医院质量管理体系过程的有效性、效率和业绩，寻找改进机会，不断 完善医院服务质量。 2.范围 适用于质量管理体系相关的数据及纠正不合格的统计分析。 3.定义 无 4.职责 4.1各科室主任、护士长负责对本科室质量目标完成情况进行检查，将相关数据及资料 上报主管部门。 4.2患者服务中心负责将患者反馈信息报标管办。 4.3标管办主任负责组织标管办成员抽查各科室、部门落实质量管理体系文件的情况，对统计 数据进行分析，并对不合格的纠正预防措施的实施进行验证。 4.4 各行政、后勤部门负责统计本部门质量目标的相关数据、资料，于每月底将统计结果报标 管办。 4.5医务部负责收集医院临床质量目标的基础数据、资料，于每月底将统计结果报标管办。 4.6标管办每半年进行一次临床科室对行政后勤部门工作满意度调查。 4.7 标管办对各科室、部门上报的数据资料进行统计分析，将结果上报总经理、院长、 董事长。 5. 程序 5.1 数据、资料的收集
5.1.1各行政后勤部门负责人每月底将本质量目标达标情况及质量管理体系文件实 施情况进行抽查，将抽查结果进行统计分析后报标管办。 5.1.2医务部每月底将各级医疗质量检查和当月医疗质量目标实际达标情况的资料，进行统计 分析，将数据报标管办。 5.1.3护理部主任每月底将各级护理质量检查和护理质量目标实际情况的资料，进行 统计分析，将数据报标管办。 5.1.4病案室收集医院临床质量目标的基础数据、资料，按日、月、季、年进行汇总、 统计，每月底将所有数据统计报表报标管办。 5.1.5工程部经理每月对设备、设施的运行情况及其完好率，以及需要完善改进的情 况进行统计分析，对不合格的设备提出处理方案。 5.1.6患者服务中心于每月最后一日将《门诊患者满意度调查问卷》、《患者信息反馈登记 本》和《出院病人周随访报表》报标管办。 5.1.7医院感染办公室主管按《医院感染控制程序》的有关条款收集医院感染实际情况的资 料，并对医院感染质量目标监测数据进行统计分析，每月底将报表报标 管办。标管办将全院质量目标相关数据进行统计分析后，上报总经理。 5.1.8标管办成员每月对各科室、部门落实质量管理体系文件的情况，进行随机抽查，并填写 《质量检查表》；每季度进行一次住院患者满意度调查，每6个月在全院发放《行政 后勤部门满意度调查表》对行政、后勤科室的服务质量进行调查，由标管办文件管理 员归档保管。 5.2数据的统计、分析 5.2.1为了寻找数据变化的规律性，通常采用统计方法。统计分析的资料内容有： 5.2.1.2全院质量目标达标情况。 5.2.1.2患者满意度调查结果和信息反馈意见。 5.2.2统计方法的选用原则： 5.2.2.1优先采用国家卫生部门公布的质量控制和抽样检查统计标准。 5.2.2.2各科室、部门制定医院各项质量目标统计方法，按此方法对质量目标进行
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
CCC数据分析管理程序 1．目的 确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性，并评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性，并规定了相应的统计技术的应用场合和方法。 2．适用范围 本公司所进行的数据分析包括（但不限于）以下场合： a）顾客满意； b）与产品有关要求的符合性； c）过程和产品的特性及趋势，包括采取预防措施的机会； d）供方； e）目标达成及改进。 3．引用文件 3.1 DXC2-QA-01 《抽样计划表》 3.2 DXC-24 《纠正和预防措施控制程序》 3.4 DXC-13 《进料检验和试验控制程序》 3.5 DXC-14 《制程检验和试验控制程序》 3.6 DXC-15 《最终产品检验和试验控制程序》 3.7 DXC-19 《不合格品控制控制程序》 3.8 DXC-21 《客户满意度调查程序》 3.9 DXC-06 《供应商管理程序》 3.10 DXC-01 《质量目标管理程序》 4．职责 4.1 各权责部门负责统计技术的应用和数据的收集、传递、统计、分析、整理、公布、
保存，并确保数据的真实和计算的准确； 4.2 品质部负责对应用统计技术各部门相关人员进行培训，并对统计技术应用进行指导 及其应用效果进行审查。 5．程序 5.1主要应用的统计技术 层别法、柏拉图、特性要因图、实验计划、查对表、直方图、推移图、抽样计划。 5.2统计技术运用 5.2.1层别法 在日常进料、制程、出货检验时，品质部运用层别法将检验结果归类统计， 记入相应表格中，了解产品总体质量状况；制造过程中，装配部应用层别 法将检验结果归类统计，记入《工程记录表》中，了解总体制程能力和状 况，《工程记录表》副本分发品质部、技术部。 5.2.2柏拉图 每月10日前，装配部对上月《工程记录表》进行统计，填写《工程记录统 计月报表》，用柏拉图描述，了解制程过程中重要的质量问题；品质部对上 月出货检验记录进行统计，填写《ODXC抽检不良分析月报表》，用柏拉图描 述，了解出货产品品质重要质量问题； 5.2.3特性要因图 品质部就柏拉图描述的工程不良率、出货品质状况、客户退货情况中重大 品质问题，用特性要因图分析形成原因，必要时召集技术部、生产部、PMC 一起讨论，并将有关记录及要采取的措施知会相关部门。 5.2.4实验计划 当问题的形成原因确定，需要确定具体的变数时，品质部或研发/技术部运 用实验计划，求证可行方案。找到可行方案后，制定后续改善计划。 5.2.5抽样计划
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。
实验1 数据整理与数据分析 1.1 数据整理 一、实验目的和要求： 能熟练的进行统计数据的录入、分组、汇总及各种常用统计图表的绘制。 二、实验内容： 1、数据的录入 2、数据的排序 3、数据的分组 4、数据透视分析 5、常用统计图表的绘制 三、统计函数 频数分布函数（FREQUENCY）的语法形式为: FREQUENCY(data_array,bins_array) 其中：Data_array为用来编制频数分布的数据，Bins_array为频数或次数的接收区间。 四、实验步骤： 1、数据的录入 数据的录入是指把调查得到的结果输入到一张叫数据清单的EXCEL工作表中。数据清单是指包含相关数据的一系列工作表的数据行，如发货单数据库，或一组客户名称和联系电话。数据清单可以作为数据库使用，其中行表示记录，列表示字段。 例某集团公司欲在某地区投资于医疗卫生事业，为了减少风险，获得利润，该集团企划部门决定先了解一下市场潜力。企划部王经理随机访问了该地区几家医院中就医的36名患者，询问其等候看病的时间，根据这些数据，王经理会得到什么信息呢？打开EXCEL工作表，在列中输入数据的名称，称为变量。然后依次输入相应调查数据。 2、数据的排序 ①打开“数据整理.xls” 工作簿，选定“等候时间”工作表。 ②利用鼠标选定单元格A1:B37区域 ③在菜单中选择“数据”中的“排序”选项，则弹出排序对话框。 ④在排序对话框窗口中，选择“主要关键字”列表中的“等候时间”作为排序关键字，并选择按“递增”排序。由于所选取数据中已经包含标题，所以在“当前数据清单”中选择“有标题行”，然后单击“确定”按钮，即可得到排序的结果。 在数据清单中使用分类汇总的方法如下： 先选择需要分类汇总的数据区域A1：B37，然后选择“数据”菜单中的“分类汇总”选项，则打开“分类汇总”对话框。在“分类字段”的下拉式列表中选择要进行分类的列标题，在“汇总方式”的下拉式列表中选择行汇总的方式，本例中选择按“等候时间”进行分类，
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。
《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高
实验现象和实验数据的搜集整理与分析 一．问题阐述 实验现象和数据是定量实验结果的主要表现形式，亦是定量研究结果的主要证据。数据对于实验教学来讲，有着重要的意义和价值。然而在我们的教学中，不尊重事实，漠视实验数据的现象仍经常出现，具体分析，在小学科学实验数据教学中主要存在以下一些问题： （一）数据收集存在的问题 1.数据收集不真实 如《摆的研究》一课教学中，由于测量的次数多，时间紧，而测同一摆重或同一摆长前后时间又几近相同，于是有小组就根据前面的实验数据，推测了后面的数据。又如教学《热是怎样传递的》一课时，有一小组的火柴掉下来的顺序明明不是有规律地从左往右，但听到其他小组火柴都是从左往右有顺序地掉下来，于是他们也修改了自己的数据。 2.数据收集不准确 如教学《水和食用油的比较》一课时，教师引导学生把水和食用油分别装入相同的试管中来比较，结果教学中却出现了相反的现象——装油的试管比装水的试管还要重，原来是装水的试管壁薄，装油的试管壁厚，实验准备时教师并没有发现这个现象，结果出现了上述问题。 3.数据收集不全面 教师在收集数据过程中，各小组虽然都做了同一个实验，但教师只挑选1-2个组的实验表进行展示汇报，而其他组的实验数据一概不论，就草草作结论，这样的实验过程和结果很难说服所有人，也很容易出错。 （二）数据整理存在的问题 1.整理方式简单 课堂上教师比较重视设计小组或个人填写的实验数据表格，但对全班汇总的实验数据形式容易忽视，呈现方式比较简单。在数据呈现时，要么逐一呈现小组原始记录单，要么按小组顺序呈现数据，平时更少使用统计图来整理。黑板上数据显得杂乱无章，不易发现其中的规律。 2.数据取舍不清
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
数据分析控制程序 1.目的 对与质量有关的数据进行适当收集和分析，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并识别改进的机会。 2.适用范围 适用于本所来自检验检测活动及其他质量活动数据统计、分析的控制。 3.术语 本程序采用了TSG Z7003—2004《特种设备检验检测机构质量管理体系要求》中规定的术语。 4.职责 4.1各相关科室收集相关信息，提供本科室质量目标数据及其他相关的数据，并定时上报质量负责人。 4.2质量负责人负责组织对本所的数据收集和分析进行管理。 4.3办公室负责对外数据的收集、统计、汇总、上报。 4.4所长负责对数据分析控制情况进行监督、检查。 5.工作程序 5.1数据分析应提供以下方面的信息 5.1.1用户满意或不满意的程度； 5.1.2服务满足政府和用户需求的符合性； 5.1.3服务、过程的特性及发展趋势，包括采取纠正和预防措施的机会。 5.2数据的收集 5.2.1质量负责人负责组织收集质量目标完成结果、内外部审核
情况、管理评审的输出、上级部门检查的结果及反馈、质量监督抽查等方面的数据和信息。 5.2.2技术负责人负责组织收集检验检测方面的数据和信息。 5.3可以采用的统计技术方法 5.3.1对用户满意度、质量审核分析等，一般采用调查表、统计表等方法。 5.3.2对质量目标的完成结果、服务情况、供方情况等，在受控状态下，一般采用抽样检验、调查表、统计表等找出过程的发展趋势。 5.4对数据分析的要求 5.4.1正确运用统计方法，确保数据的科学、准确、真实； 5.4.2对数据分析的结果应做出定性或定量的评价； 5.4.3根据评价的结果，寻找改进的机会。 5.5数据分析结果的处理 5.5.1数据统计分析的结果应传递给所长，由其组织从数据分析结果中寻找改进的机会，组织实施质量改进。 5.5.2数据分析的结果、质量改进的情况和建议作为管理评审的输入。 6.相关文件 6.1接受安全监察管理程序； 6.2内部审核程序； 6.3不符合控制程序； 6.4投诉与抱怨处理程序等。