2018年移动网数据采集分析软件行业分析报告

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数据分析行业：统计年鉴数据分析行业分析报告 (71)

统计年鉴数据分析行业分析报告一、行业概述数据分析是指将数据进行收集、处理、分析和解释，以形成有效的商业决策的过程。

近年来，随着大量的电子设备和物联网技术的全面普及，企业、政府和个人等都在生产和日常生活中产生着大量的数据。

这些数据中包含了大量的宝贵信息，如果能够通过数据分析来深入分析，就能够对企业决策、市场预测、产品研发和客户服务等多方面的工作带来重要的帮助。

在当前互联网时代的背景下，数据分析产业得到了迅速的发展。

据统计，全球大数据市场规模在2020年达到了1140亿美元，年复合增长率为22.5%。

在我国，数据分析产业也呈现出快速发展的趋势，数据统计表明，2019年中国大数据市场规模达到1559亿人民币，同比增长20.7%。

未来随着5G技术的普及和应用，数据分析行业将迎来更广阔的发展空间。

二、市场分析1.行业主要产品和服务数据分析行业主要产品和服务包括以下几个方面：①大数据平台：提供大数据处理和存储的技术平台，其中包括数据采集、存储、清洗、转化、分析、可视化等功能。

②云计算服务：提供云计算技术和服务，支持大数据平台的运行，并具备高可扩展性和高性能。

③数据分析工具：提供数据分析的工具和软件，支持多种数据处理方式和算法模型的应用。

④数据咨询服务：提供大数据应用的咨询服务，包括数据分析和决策支持等领域的专业咨询。

2.行业发展趋势随着5G技术的发展和普及，数据分析产业将迎来崭新的发展机遇。

一方面，5G 技术将带来数据传输速度的飞跃，数据分析平台和工具将能够更快的对数据进行处理和分析。

另一方面，5G技术也将加速智能化应用的发展，促进数据分析与人工智能的结合，进一步提高数据的价值和利用效率。

此外，在未来的发展中，数据分析产业也将迎来更多的应用场景。

随着智能家居、自动驾驶、智能医疗等新兴领域的不断拓展，数据分析技术的应用也将被进一步拓展。

在数字经济的快速发展下，数据分析已成为企业竞争的重要战略工具，越来越多的企业加速了对数据分析等数字化技术的应用和研发。

CSBMK- 2018年中国软件行业基准数据

2018中国软件行业基准数据（CSBMK®-201809）发布时间：2018年09月13日发布单位：工业和信息化部电子工业标准化研究院北京软件造价评估技术创新联盟北京软件和信息服务交易所目录1 背景与目的 ________________________________________________________________ 12 数据描述 __________________________________________________________________ 1 2.1 数据来源_____________________________________________________________________ 1 2.2 数据范围及分布_______________________________________________________________ 2 2.3 数据处理流程_________________________________________________________________ 3 2.4 数据分析方法_________________________________________________________________ 32.5 质量保证措施_________________________________________________________________ 43 主要基准数据 ______________________________________________________________ 6 3.1 软件开发生产率_______________________________________________________________ 6 3.2 应用软件运维生产率___________________________________________________________ 7 3.3 软件质量_____________________________________________________________________ 8 3.4 软件开发工作量分布___________________________________________________________ 9 3.5 人月费率____________________________________________________________________ 103.6 功能点单价__________________________________________________________________ 124 基准数据分布情况 _________________________________________________________ 13 4.1 行业分布____________________________________________________________________ 13 4.2 地区分布____________________________________________________________________ 144.3 团队规模____________________________________________________________________ 155 主要基准数据变化趋势 _____________________________________________________ 16 5.1 软件开发生产率______________________________________________________________ 16 5.2 软件质量____________________________________________________________________ 17 5.3 软件开发工作量分布__________________________________________________________ 19 5.4 软件开发人月费率____________________________________________________________ 195.5 软件开发规模单价____________________________________________________________ 206 国际数据比对 _____________________________________________________________ 21 6.1 软件开发生产率______________________________________________________________ 21 6.2 缺陷密度____________________________________________________________________ 21 6.3 交付质量____________________________________________________________________ 226.4 软件开发工作量分布__________________________________________________________ 237 基准数据的使用 ___________________________________________________________ 23附录A 行业基准数据应用示例 ________________________________________________ 24 A.1 原始需求____________________________________________________________________ 24 A.2 预算场景估算________________________________________________________________ 24 A.3 效果评价____________________________________________________________________ 26中国软件行业基准数据（CSBMK®-201809）1 背景与目的随着软件行业项目规模不断增长、项目复杂度不断提高，量化管理变得越来越重要。

行业研究报告-威胁猎人-互联网黑灰产工具软件2018半年报告

威胁猎人-互联网黑灰产工具软件2018半年报告编号：TH-HL-RJ-201809互联网黑灰产工具软件2018半年报告2018/09期报告编制：威胁猎人鬼谷实验室发布日期：2018-09-15加入知识星球资源管理库，每日免费获取报告1、每天分享30+最新行业报告（涵盖科技、金融、教育、互联网、房地产、生物制药、医疗健康等最新行业）2、每天分享10+企业咨询管理文件（涵盖国内外著名咨询公司相关管理方案，企业运营制度等）3、每天分享10+科技类论文或者大师课件、笔记。

4、每天更新企业运营管理中遇到的问题及解决方案5、高端人才管理与行业交流更多文件请点击链接， https:///2nEIq7a微信扫码进微信群，每日获取资料（微信号：Teamkon）微信二维码管理资源库版权申明本报告版权属于威胁猎人（深圳永安在线科技有限公司），并受法律保护。

转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：威胁猎人（深圳永安在线科技有限公司）”。

违反上述声明者，将追究其相关法律责任。

目录前言 5一、黑灰产工具软件特征分析 (6)1.1与产业链深度整合 (6)1.2极强的版本快速迭代能力 (6)1.3显著的逐利化趋向 (7)1.4游走在法律边缘的灰色地带 (9)1.5黑吃黑现象非常普遍 (10)二、不断进化的方法和手段 (11)2.1从模拟脚本到多种开发语言 (11)2.2从PC端到多端支持 (12)2.3从终端发展到云端 (13)2.4从机械执行到机器学习 (15)三、业务安全中活跃的黑灰产工具 (17)3.1账号类工具软件 (17)3.2刷量刷单类工具软件 (19)3.3薅羊毛类工具软件 (20)3.4内容爬取类工具软件 (21)3.5特定功能类工具软件 (22)四、典型的黑灰产工具软件分析 (24)4.1.B站手机注册机 3.0 (24)4.2.陌陌抢红包工具 (26)4.3.58全职VIP发帖软件 (28)五、结束语 (32)前言2017年5月爆发的Wannacry勒索病毒造成了严重的影响，使得NSA武器库进入了大众的视野；在网络安全这片看不见硝烟的战场上，在战场的另外一个角落——互联网业务安全领域，黑灰产从业者手里也掌握着威力强大的武器库：各式各样的工具软件，而且不为人们熟知。

专业认识报告大数据分析(3篇)

第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会不可或缺的一部分。

大数据分析作为一门新兴的交叉学科，涵盖了计算机科学、统计学、数学等多个领域，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识。

本报告将对大数据分析专业进行详细的介绍，包括其发展背景、核心内容、应用领域以及未来发展趋势。

二、大数据分析的发展背景1. 数据爆炸时代21世纪是信息爆炸的时代，人类社会正从信息时代迈向数据时代。

随着物联网、移动互联网、云计算等技术的广泛应用，数据量呈指数级增长。

据统计，全球数据量每两年就会翻一番，预计到2020年，全球数据量将达到40ZB。

2. 传统数据分析方法的局限性传统的数据分析方法主要依赖于统计软件和人工分析，难以应对海量数据的处理和分析。

随着数据量的不断增长，传统方法在处理速度、准确性、效率等方面逐渐暴露出不足。

3. 大数据分析技术的兴起为了解决传统数据分析方法的局限性，大数据分析技术应运而生。

大数据分析利用计算机科学、统计学、数学等领域的知识，通过数据挖掘、机器学习、深度学习等方法，从海量数据中提取有价值的信息和知识。

三、大数据分析的核心内容1. 数据采集与预处理数据采集是大数据分析的基础，包括从各种数据源获取原始数据。

数据预处理是对采集到的数据进行清洗、转换、整合等操作，以提高数据质量和分析效率。

2. 数据存储与管理随着数据量的不断增长，数据存储与管理成为大数据分析的关键问题。

目前，分布式存储系统如Hadoop、Spark等成为主流，能够满足海量数据的存储和计算需求。

3. 数据挖掘与统计分析数据挖掘是从海量数据中发现有价值的信息和知识的过程。

统计分析是对数据进行描述、推断和预测的方法，包括回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。

4. 机器学习与深度学习机器学习和深度学习是大数据分析的核心技术之一。

机器学习通过算法让计算机从数据中学习，自动提取特征和规律。

深度学习则是一种更高级的机器学习方法，能够模拟人脑神经网络，实现更复杂的模式识别和预测。

it行业环境分析报告

it行业环境分析报告一、引言IT行业是信息技术行业的缩写，涉及到计算机技术、网络技术、软件开发和信息管理等领域。

随着全球信息化的推进，IT行业也得到了飞速发展。

本报告旨在对当前的IT行业环境进行全面分析，为相关企业和从业人员提供参考。

二、国内IT行业概况1.行业规模根据统计数据显示，我国IT行业自2000年开始迅速崛起，目前已成为国内经济发展的重要支柱之一。

根据最新数据，国内IT行业总产值已超过X亿元。

2.市场需求随着互联网的普及和信息化进程的加快，IT产品和服务需求持续增长。

移动互联网、云计算、人工智能等新兴技术应用广泛，推动着需求的不断扩大。

3.政策支持为促进IT行业的发展，政府出台了一系列政策措施，包括税收优惠、创新基金的设立以及对中小企业的支持等。

这些政策支持为IT企业的创新和发展提供了良好的环境。

三、IT行业的竞争态势1.行业竞争格局当前，国内IT行业竞争激烈，市场份额主要由几家大型企业垄断，中小企业面临较大的竞争压力。

同时，国际IT巨头也积极进入中国市场，加剧了竞争程度。

2.技术创新能力IT行业的核心竞争力在于技术创新，具有创新能力和研发实力的企业更具市场竞争优势。

当前，人工智能、大数据、区块链等新技术的兴起，对企业的技术创新能力提出了更高的要求。

3.市场细分IT行业的市场细分较为明确，不同领域和应用场景的需求各不相同。

企业要根据市场需求和自身发展定位，选择合适的市场细分领域来进行专业化发展。

四、IT行业的发展趋势1.人工智能应用的普及人工智能是当前IT行业的热点，其应用范围涵盖了各个领域。

未来，人工智能技术将进一步融入日常生活和工作，为IT企业提供发展的新机遇。

2.数据驱动的发展模式数据已成为IT行业的核心资源，企业将数据采集、管理和分析与业务发展相结合，通过数据驱动的发展模式提高效率和创新能力。

3.企业合作与创新IT行业的发展需要合作与创新，通过与其他企业、科研机构的合作，分享资源和经验，加速技术创新和产品推广。

处理中心数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来，数据处理中心（Data Processing Center，DPC）在各个行业中的应用日益广泛。

本报告旨在通过对某数据处理中心的运营数据进行分析，揭示其运行状况、存在问题以及改进建议。

报告将从数据处理能力、资源利用率、服务质量等方面进行详细阐述。

二、数据处理中心概况某数据处理中心位于我国某一线城市，成立于2015年，占地面积约5000平方米，现有员工200余人。

中心主要服务于金融、电商、通信、医疗等行业，为客户提供高效、安全的数据处理服务。

三、数据处理能力分析1. 数据处理量（1）年度数据处理量：根据统计，该数据处理中心2019年全年处理数据量达到1000PB（PetaByte，百万亿字节），同比增长20%。

（2）月度数据处理量：分析各月份数据处理量，发现6月和12月为高峰期，分别达到150PB和160PB。

（3）日数据处理量：日数据处理量波动较大，平均约为5PB，峰值达到10PB。

2. 数据处理速度（1）平均处理速度：根据测试，该数据处理中心平均处理速度为每秒1GB，峰值处理速度可达每秒5GB。

（2）响应时间：平均响应时间为200毫秒，峰值响应时间为500毫秒。

四、资源利用率分析1. 硬件资源利用率（1）CPU利用率：平均CPU利用率为70%，峰值达到90%。

（2）内存利用率：平均内存利用率为80%，峰值达到95%。

（3）存储利用率：平均存储利用率为75%，峰值达到85%。

2. 网络资源利用率（1）上行带宽利用率：平均上行带宽利用率为60%，峰值达到80%。

（2）下行带宽利用率：平均下行带宽利用率为50%，峰值达到70%。

五、服务质量分析1. 系统稳定性（1）故障率：2019年全年故障率为0.1%，较2018年下降20%。

（2）故障响应时间：平均故障响应时间为15分钟，较2018年缩短30%。

2. 客户满意度根据客户满意度调查，该数据处理中心2019年客户满意度达到90%，较2018年提高5%。

2018-2019工业数据采集产业研究报告

“企业生产与运营管理的智能决策和深度优化”。
作为工业互联网三大功能体系之一，工业互联网平台是全要素连接的枢纽和工业资源配置的核心，而工业数据采集则是工业互联网平台的基础，发展工业数据采集是我国推动工业互联网平
台全面深度应用的起点，也是制造业转型升级的必要条件。
1
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，推动了以“智能化生产、个性化定制、网
3
主要基于智能装备本身或加装传感器两种方式采集生产现场数据，包括设备（如机床、机器人）数据、产品（如原材料、
在制品、成品）数据、过程（如工艺、质量等）数据、环境（如
温度、湿度等）数据、作业数据（现场工人操作数据，如单次操作时间）等数据。主要用于工业现场生产过程的可视化和持续优化，实现智能化的决策与控制。 (2) 工厂外智能产品/装备的数据采集主要通过工业物联网（3G/4G、NB-IoT 等）实现对工厂外智能产品/装备的远程接入（通过 DTU、数采网关等）和数据采集。主要采集智能产品/装备运行时关键指标数据，包括但不限于如工作电流、电压、功耗、电池电量、内部资源消耗、通信状态、通信流量等数据。主要用于实现智能产品/装备的远程监控、健康状态监测和远程维护等应用。 (3) 对 EPR、MES 等应用系统的数据采集主要由工业互联网平台通过接口和系统集成方式实现对
SCADA、DCS、MES、ERP 等应用系统的数据采集，系统集成技术与
应用已经有很多成熟的分析和研究，故不在本报告中展开。本报告中的工业数据采集范围主要指工业现场设备的数据采集和工厂外智能产品/装备的数据采集。 (二) 工业数据采集体系架构工业数据采集体系架构包括设备接入、协议转换、边缘数据
第一章背景及意义

软件分析报告

软件分析报告随着互联网的快速发展和普及，软件行业的发展也日趋火爆。

伴随着软件开发的不断推陈出新，软件分析报告也应运而生。

软件分析报告是对软件的功能和性能进行深入分析的一项评估工作。

下面，我们就来深入了解一下软件分析报告。

一、软件分析报告的重要性软件分析报告在软件开发中占据了非常重要的位置，它可以全面评估软件的质量和性能。

在软件开发过程中，软件分析报告可以对软件的问题进行深入剖析，找出问题的根源并提供有效的解决方案。

同时，软件分析报告可以帮助开发者提高软件的稳定性、可靠性和安全性，确保软件的顺利运行和用户的满意度。

二、软件分析报告的基本流程软件分析报告的基本流程包括需求分析、数据采集、数据处理和报告撰写。

首先，需要对软件的功能和性能进行需求分析，明确软件的需求和用户的需求。

然后，对软件进行数据采集，包括用户使用数据、软件性能数据、软件异常数据等。

接着，需要对采集到的数据进行处理，找出软件中存在的问题，并提出改进和优化的建议。

最后，根据处理后的数据和建议，撰写软件分析报告，为开发者提供有效的参考和指导。

三、软件分析报告的核心内容1. 需求分析：对软件的功能、特性、性能、安全等方面进行分析，明确软件的需求和用户的需求。

2. 数据采集：采集软件使用过程中的数据，包括用户需求数据、软件性能数据、软件异常数据等。

3. 数据处理：对采集到的数据进行分析和处理，找出问题的根源，并提出改进和优化方案。

4. 报告撰写：根据处理后的数据和建议，撰写软件分析报告，为开发者提供有效的参考和指导。

四、想成为一名优秀的软件分析师？请掌握这些技能1. 熟练掌握软件开发和测试过程，了解软件开发的基本流程和方法。

2. 熟练掌握数据分析、数据处理和数据建模技术，能够对采集到的数据进行深入分析。

3. 具备扎实的编程基础和软件测试能力，能够进行软件测试和分析。

4. 具备良好的沟通和协调能力，能够有效地与团队成员沟通和协作。

5. 具备较强的学习和创新能力，能够不断更新知识和改进方法，为软件分析提供有效的支持。

数据分析行业：统计年鉴数据分析行业分析报告 (79)

统计年鉴数据分析行业分析报告一、概述年鉴是政府部门、机构、企业等发布的重要数据资料，记录了一定时期内各类数据信息，对各行各业的经济运行、社会发展等情况进行了全面准确的记录和分析。

通过对年鉴数据的分析，可以了解各行业的发展情况及变化趋势，为企业和政府决策提供可靠数据支持。

二、第一产业分析第一产业主要包括农业、林业、牧业、渔业等，是国民经济的基础性行业。

近年来，随着城市化进程加快，第一产业在GDP中的比重逐渐下降，但其在国民经济中的地位不可忽视。

1、发展情况2019年，我国农、林、牧、渔业生产总值达到8.85万亿元，同比增长3.5%。

其中，农业生产总值增长3.0%，林业增长3.1%，牧业增长3.6%，渔业增长8.1%。

总体上呈现出稳中有进的发展态势。

2、主要经济指标及变化趋势（1）耕地面积2019年，我国耕地面积为1.37亿公顷，占总国土面积的14.69%。

近年来，由于城市化和工业化的扩张，耕地面积不断减少，但政府积极采取补种、退耕还林等措施，使得耕地面积呈现稳定态势。

（2）粮食产量2019年，我国粮食总产量为6.64亿吨，同比增长0.9%。

近年来，国家大力实施粮食收储政策，提高粮食种植和收储效益，使得粮食产量逐年增加。

（3）农业机械化近年来，我国农业机械化水平不断提高，农业机械总动力达到1.03亿千瓦，农业机械化率达到69.5%。

随着技术的不断升级和市场需求的增加，农业机械化将会继续提升。

3、带动作用和面临的挑战第一产业是国民经济的基础性行业，对于保障国家粮食安全和农村经济发展起着重要作用。

但是，随着全球气候变化等因素的影响，农业灾害频发，粮食价格波动大，加之土地资源和环境污染等问题，加大了农民生产成本和农业生产风险，给第一产业发展带来一定挑战。

三、第二产业分析第二产业主要包括制造业、采矿业等，是国民经济的增长动力。

随着改革开放的深入和技术进步的推动，我国制造业实力不断增强，已成为国民经济的支柱产业之一。

技术调查大数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。

本报告旨在通过对当前大数据分析技术的调查，分析大数据分析在各个领域的应用现状、发展趋势及面临的挑战，为我国大数据分析技术的发展提供参考。

二、大数据分析技术概述1. 大数据分析定义大数据分析是指对海量数据进行分析、挖掘，以发现数据背后的规律、趋势和关联性，从而为决策提供支持的过程。

大数据分析技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析等多个环节。

2. 大数据分析技术分类（1）数据采集技术：包括爬虫技术、API接口、传感器数据等。

（2）数据存储技术：如Hadoop、Spark、Flink等分布式存储系统。

（3）数据处理技术：包括数据清洗、数据集成、数据转换等。

（4）数据挖掘技术：如关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。

（5）数据分析技术：包括统计分析、可视化分析、预测分析等。

三、大数据分析在各领域的应用1. 金融领域大数据分析在金融领域的应用主要体现在风险控制、精准营销、客户关系管理等方面。

通过对海量交易数据、客户行为数据等进行分析，金融机构可以更好地了解客户需求，降低风险，提高盈利能力。

2. 医疗领域大数据分析在医疗领域的应用主要包括疾病预测、药物研发、患者管理等方面。

通过对患者病历、基因数据、医疗设备数据等进行分析，有助于提高医疗诊断的准确性，缩短研发周期，降低医疗成本。

3. 零售领域大数据分析在零售领域的应用主要包括库存管理、精准营销、供应链优化等方面。

通过对销售数据、客户行为数据等进行分析，零售企业可以更好地把握市场动态，提高库存周转率，提升客户满意度。

4. 交通领域大数据分析在交通领域的应用主要包括交通流量预测、交通信号控制、公共交通优化等方面。

通过对交通数据、气象数据、地理信息数据等进行分析，有助于提高交通效率，降低交通事故发生率。

5. 教育领域大数据分析在教育领域的应用主要包括学生学习行为分析、课程推荐、教学质量评估等方面。

2018-2019年大数据行业分析报告

大数据行业分析报告（2018-2019）目录一、大数据概述 (1)1、大数据简介 (1)2、大数据特征 (1)3、大数据的技术 (2)4、大数据的应用 (2)5、大数据处理方法 (2)二、大数据发展现状与趋势分析 (4)1、国外现状 (4)2、国内现状 (5)3、发展趋势分析 (6)三、重点应用领域及行业企业分析 (8)1、重点应用领域 (9)2、重点企业 (14)3、国内运营商分析 (19)四、存在问题及对策分析 (20)1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (20)2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20)3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20)4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20)5、大数据时代的到来挑战人才资源 (21)五、大数据方面的相关政策和法规 (21)1、数据生产的相关政策和法规 (21)2、数据共享的相关政策与法规 (22)3、隐私保护的相关政策和法规 (22)一、大数据概述1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。

大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。

这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。

2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。

大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。

其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。

再次，是数据处理速度（velocity）快，在数据体量庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。

2018年中国软件行业基准数据

2018中国软件行业基准数据（CSBMK?-201809）发布时间：2018年09月13日发布单位：工业和信息化部电子工业标准化研究院北京软件造价评估技术创新联盟北京软件和信息服务交易所目录1 背景与目的 ________________________________________________________________ 12 数据描述 __________________________________________________________________ 12.1 数据来源_____________________________________________________________________ 12.2 数据范围及分布_______________________________________________________________ 22.3 数据处理流程_________________________________________________________________ 32.4 数据分析方法_________________________________________________________________ 32.5 质量保证措施_________________________________________________________________ 43 主要基准数据 ______________________________________________________________ 63.1 软件开发生产率_______________________________________________________________ 63.2 应用软件运维生产率___________________________________________________________ 73.3 软件质量_____________________________________________________________________ 83.4 软件开发工作量分布___________________________________________________________ 93.5 人月费率____________________________________________________________________ 103.6 功能点单价__________________________________________________________________ 124 基准数据分布情况 _________________________________________________________ 134.1 行业分布____________________________________________________________________ 134.2 地区分布____________________________________________________________________ 144.3 团队规模____________________________________________________________________ 155 主要基准数据变化趋势 _____________________________________________________ 165.1 软件开发生产率______________________________________________________________ 165.2 软件质量____________________________________________________________________ 175.3 软件开发工作量分布__________________________________________________________ 195.4 软件开发人月费率____________________________________________________________ 195.5 软件开发规模单价____________________________________________________________ 206 国际数据比对 _____________________________________________________________ 216.1 软件开发生产率______________________________________________________________ 216.2 缺陷密度____________________________________________________________________ 216.3 交付质量____________________________________________________________________ 226.4 软件开发工作量分布__________________________________________________________ 237 基准数据的使用 ___________________________________________________________ 23附录A 行业基准数据应用示例 ________________________________________________ 24A.1 原始需求____________________________________________________________________ 24A.2 预算场景估算________________________________________________________________ 24A.3 效果评价____________________________________________________________________ 26中国软件行业基准数据（CSBMK?-201809）1 背景与目的随着软件行业项目规模不断增长、项目复杂度不断提高，量化管理变得越来越重要。

在移动通信网络优化中大数据分析的应用

在移动通信网络优化中大数据分析的应用作者：李波靳铭洋来源：《中国新通信》 2018年第22期移动通信网络已成为维系社会生产与日常生活正常运转的先决条件，面临通信网络迅速发展的大环境，为确保网络体系的安全稳定，采取尖端的技术综合分析大数据，优化通信网络至关重要。

一、大数据基本概念“大数据”是建立在原有的海量数据基础上，通过整合分析而演变的，但二者存在本质性的差异。

原有的海量数据体系较为庞大，但缺乏对数据信息特性的有效界定。

而大数据也同样囊括了巨大的数据量，却保证了数据信息的传播速率，并明确了其具体的优势特征。

尽管现阶段仍然未能对大数据设定统一的定义，但我们可以从如下四方面着手对其进行深入的理解：其一，一般情况下，大数据的最小量化单位为10-20 太字节，这使得整个数据体系的容量非常惊人；其二，数据结构类型较为多样化，主要包括结构与非结构化，还有半结构化；其三，数据的价值密度较低；其四，无论是数据的形成过程，还是集中整合、处理应用方向，其速度极快，节省了大量的时间。

二、简述大数据分析技术的内在影响在移动通信网络优化领域，虽然大数据分析技术可以处理庞大的数据量，节约经济与时间成本，但是大数据分析技术本身的复杂程度也加大了故障分析难度。

从本质上来说，优化移动通信网络体系的目的，就是整合分析用户的通话状态信息，及时发现通信故障，为用户提供安全可靠的系统服务。

随着大数据时代的到来，人们对移动通信网络的技术含量及安全性提出了更高的标准要求，在为用户提供通信服务的过程中，经常会受到外界环境等因素的制约，这使得行业内部需要高效合理的应用大数据分析技术，加大通信的抗干扰性，为优化网络通信系统提供必要的技术支持。

三、应用大数据分析技术的具体方向1、实现对用户的统一管理。

随着移动通信系统的优化和普及，用户数量与日俱增，这在一定程度上，给内部处理程序的稳定性和信息保存的时效性都提出了更高的标准要求。

而应用大数据分析技术，可以实时动态传导并记录移动用户的通信状态，为用户的统一管理工作提供了便利条件，有助于调查分析通信网络的安全稳定性。