中国商业智慧数据库
智慧城市领域CNKI期刊文献分析
2015 年至今为缓慢发展阶段。“智慧城市”这个词 最早出现在 2005 年的文献中，但其真正的概念形 成是从 2008 年美国 IBM 公司提出的“智慧地球” 概念引申出来的。“智慧城市”作为一门新兴学科， 相关研究文献从 2009 年开始以一种惊人的速度增 长，四年内连续翻番。这个增长速度与国家将建设 智慧城市作为一个战略目标不无关系。在此阶段， 国家推出了多批次的智慧城市试点名单和相关规 划、评价体系等。例如：2012 年 11 月住房城乡建 设部发布的《国家智慧城市试点暂行管理办法》和 2013 年 8 月国务院发布的《关于促进信息消费扩 大内需的若干意见》中明确提出要加快智慧城市建 设。其中后者的发布被视作智慧城市发展上升至国 家战略层面，引起了相关学者对“智慧城市”的研 究兴趣并发表了大量文献。从 2015 年开始，国家在 制定智慧城市相关政策时更注重基础设施、场景细 分和城市的可持续发展，相关文献发表数量进入了 一个相对平稳的时期。智慧城市在商业、学术、生 态、生活等方面展示出更多的价值，相关研究也在 稳步推进。
力强，拥有众多的互联网企业。这些区域在硬件上 提供了智慧城市发展的基础条件，在软件上提供了 智慧城市发展的驱动力。
这三个区域之外，位于成都、重庆、武汉、郑州 等城市的研究机构数量也不少，拥有非常大的发展 潜力。
2. 研究机构的合作网络与发文统计 通过把采集到的数据导入 Citespace 软件中， 构建我国智慧城市领域研究机构共现网络图。参数 设置时间为 2005 年到 2020 年，每年为 1 个单位， 统计每年发文前 100 的机构及其相互之间的关系， 剪切方式为 MST 方法，得到结果，如图 6。
数据分析与商务智能概述
• Business Intelligence Development Studio
SQL Server 2005的商务智能构架
பைடு நூலகம்服务
作用
商务 智能 应用
Business Intelligence Development Studio
集成 （SSIS）
分析 （SSAS）
报表 （SSRS）
• 管理信息系统和企业资源计划系统积累了大量的 历史数据。
– 不同历史时期的数据 – 根据不同业务需要的数据 – 由不同供应商提供的数据 – 体系结构和管理实施等方面存在着较大的差异 – 数据相对分散和独立，难以共享 – 没有建立起统一的能用于分析处理的基础数据平台
管理信息系统和企业资源计划系统
• 明确整个企业中的业务数据和相互关系是 有较大困难的。
• 对于这些公司来说，数据的增长是以10万倍来计 量的。
商务工具的变迁
• 多数情况下，数据的搜集是为了提高内在 操作的效率，并不是为了分析或者为了建 立预测模型。
• 数据一旦积累起来，就成为信息财富。这 些财富可被用来改进每个领域的决策。
• 人们已不再满足于简单的数据操作，产生 了进一步使用现有数据的要求。
– 每个邮件在递送过程中都要对条形码进行多次扫描； – 统计控制过程通过成千上万个传感器不断读取和记录
生产过程数据； – 电话系统要跟踪每一个电话的开始时间、持续时间和
网络路线等； – 顾客在网络上的每一次链接及看过的每一件商品都被
记录下来。
商务工具的变迁
• 今天，最大的公司数据库容量是用万亿字节 (terabytes)来计量的。
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
购物中心智慧商业综合运营管理平台建设方案
05
运营管理方案
招商管理
精准招商
通过大数据分析，精准定位目标租户，提高招商 效率。
招商流程自动化
实现招商流程的自动化管理，包括租户信息录入 、合同签订、租金收缴等环节。
招商数据分析
对招商数据进行实时分析，为决策提供数据支持 。
营销管理
精准营销
通过数据分析，了解消费者需求，为消费者提供个性化的服务和 体验。
采用Spring Boot、Django等主流 后端框架，实现高并发、高可用性 的业务逻辑处理。
数据库技术
使用MySQL、PostgreSQL等关系 型数据库和MongoDB、 Cassandra等NoSQL数据库，确保 数据存储和查询的效率和灵活性。
数据采集与处理
01
02
03
数据采集
通过IoT设备、传感器等 手段，采集购物中心的客 流量、销售额、环境数据 等。
。
06
案例分析与应用
案例一
背景介绍
某购物中心为了提升商业竞争力，提高运营效率 ，决定建设智慧商业综合运营管理平台。
实施过程
从需求分析、设计开发、系统集成到测试上线， 历经一年时间完成建设。
建设目标
实现智能化、高效化的运营管理，提升客户体验 ，降低运营成本。
成果展示
该平台集成了购物中心内各类数据，包括客流、 销售、库存、能耗等，实现了数据驱动的决策管 理。同时，通过智能化分析，为商家提供精准营 销、能耗管理、人员调度等解决方案。
通过数据分析和人工智能技术，实现购物 中心营销的精准化、个性化、智能化，提 高营销效果和客户满意度。
智能化的客户服务
智能化的安全管理
通过智能化的客户服务系统，实现客户服 务的自动化、智能化、个性化，提高客户 体验和服务质量。
媒体资源智能化开发应用的路径选择——成都传媒集团建设智能媒体资源数据库的初步探索
媒体资源智能化开发应用的路径选择——成都传媒集团建设
智能媒体资源数据库的初步探索
母涛
【期刊名称】《全媒体探索》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】传统主流媒体多年来沉淀的内容资源和进入智媒体时代快速产生的海量
资源,是媒体内容再创作和商业变现的重要基础要素资源。
面对动辄上百万、千万
条的数据信息,没有智能化、智慧化的数字应用管理系统,显然难以实现高效利用和
商业变现。
2023年以来,成都传媒集团投入2500万元建设智能媒体资源数据库,构建智能化媒体内容管理系统,首批入库数据信息达到440万条,为媒体内容精准分发、N次传播、二次创作、上线交易、版权保护等奠定基础,初步探索了媒体内容再创
作和商业变现的路径。
【总页数】5页(P3-7)
【作者】母涛
【作者单位】成都传媒集团;成都传媒产业集团党委
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.文化园区的传媒实践媒体转型的路径探寻——从“成都东区音乐公园”看综合媒体集团新文化产业战略
2.媒体融合的中国路径选择——成都传媒集团媒体融合实
践3.媒体结对运行部分新闻联动——成都传媒集团全媒体运作探索4.寻找传媒的新翅膀——浙报集团全媒体转型的路径选择与初步探索5.共享党报平台资源共话媒体融合路径“融合发展路径与愿景:问道区域媒体——《中国传媒科技》传媒沙龙活动暨云南省党报融媒平台合作框架协议签约仪式”在昆明举行
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谁在国产数据库的无人区开荒
60Whc Is Cnenintf ud the Neman's Land of Chinese Databases?谁在国产数据库的无人区开荒?文/高雅编辑/张心怡数据库与操作系统、中间件是计算机基础的三大软件。
“缺芯少魂”之痛常让人为国产操作系统的不足捏一把汗，而数据库却更像藏在水面之下的冰山，甚少有人关注。
现在，市场上显现出了一些新的变化，国产数据库已经迈出了通往快速路的第一步。
数据库，即数据管理系统，诞生于20世纪60年代中期的美国，可以被看作是电子化的文件柜。
与国外厂商的诞生时间和发展速度相比，我国数据库处于相对落后状态。
20世纪80年代，数据库老大哥甲骨文最早进入内地市场时，国外数据库已经迭代了超过7个版本。
那时，操作系统、中间件、数据库都在尝试国外厂商已有的数字化实践之路。
从今天来看，虽然国外厂商仍占据我国数据库市场80%以上，国内厂商仍不是主流产品，但一些新的趋势正在行业内部悄然发生。
比如，关系型数据库市场中，国产数据库市占率已经从2009年的4.2%提升至2019年的18.9%以上；2020年口月Gartner发布的2020年度数据库厂商评估报告中，中国数据库厂商已经占据三席。
在本文中，笔者深度采访了藏在第七次全国人口普查、腾讯会议、健康码背后的数据库团队TDSQLo不为人知的是，这支在腾讯内部慢慢生长的小分队见证了腾讯近十年来的技术成长，在腾讯关于视频、游戏、社交、金融等一场场战役中，都有它的身影。
今天，这支小分队已经不止于服务腾讯内部，而是走出家门。
它开垦金融、政务、电商、社交、互联网等领域的荒地，为微众银行、张家港农商行、平安银行、PICC、三一重工、bilibili、微盟、富途证券、云南公安等提供数据库技术支持，成长为企业级的分布式数据库，更被认为是代表了整个银行界IT分布式架构的标准。
国产数据库真的迎来转折点了吗？国产数据库的机会在哪里？在云时代，我们又将需要怎样的数据库？回答这些问题，TDSQL 有独到的理解和不容置疑的发言权。
智慧数据的概念、组织工具及其应用
第31期2019年11月No.31November ，2019袁祖笑（郑州大学信息管理学院，河南郑州450001）0引言人类文明已走进了数据文明时代，数据具有社会资源属性，成为社会生产力的核心要素之一。
数据在数量、质量、形态、作用等多个方面发生了翻天覆地的变化［1］：（1）大数据浪潮带来激增的且蕴藏巨大能量的数据，可以赋予国家战略投资、各领域商业形态［2］。
大数据正帮助行业专家和政府官员解决重大现实问题。
（2）语义网（Semantic Web ）的不断优化和W3C 的技术推动使得数据质量更结构化和语义关联化［3］。
（3）关联数据（Linked Data ）使得数据能被机器自动理解和处理，进而生成结构化与语义化的数据资源［4］。
（4）检索系统逐步智能化、可视化，数据发掘技术正在快速普及。
搜索引擎巨头依靠大型本体和元数据标准正推动全球创建网页的站主（Web Master ）直接建构关联数据［5］。
（5）大众行为被映射到社会化信息网络，大众行为数据关联、保存与利用都蕴藏巨大价值；其活动已经进入很多领域的工作流程，用户的行为数据正在被分析利用。
数字化技术发展的结果必然驱动数据更加智慧化，智慧数据将会吸取数据的价值，使知识自动富集转化为告诉人们怎么做的智慧，形成决策支撑。
1大数据与智慧数据1.1大数据及其特点大数据指的是那些数量庞大而复杂的数据集，以至于传统的数据处理应用软件不足以应付这些数据，获取、分析和共享难度大。
中国电子科学研究院学报编辑部发文总结出“大数据”有如下特点：Variety （多样化）、V olume （海量）、Velocity （快速）、Vitality （灵活）、Complexity （复杂）。
由于前面4个V 特性的存在，导致处理和分析大数据更艰难，并且基于关系型数据库满足不了依据不同的业务场景，采取不同的处理方式和工具的需求。
1.2智慧数据的定义智慧数据是对不同数据进行汇集、关联、分析等多操作的一种方式，以便为决策和行动过程提供支持。
基于中国知网(2011—2020年)的国内大数据研究主题热点的可视化分析
大数据基于中国知网(2011—2020年）的国 内大数据研究主题热点的可视化分析李成渊任汶灏无锡城市职业技术学院摘要：目前，大数据已经成为我国重要的基础性战略资源，相关研究蓬勃兴起本文首先以中国知网数据库收录 的国内大数据研究文献为例，对2011—2020年国内大数据研究的文献数量、核心期刊、权威机构进行计量与分析；其次，运用中国知网可视化软件，对大数据研究的主题热点及其演变历程进行可视化分析结果表明，大数据研究仍将成为我国重点研究的课题之一：关键词：大数据；主题热点；可视化分析0引言与美国等发达国家相比，国内学者研究大数据起步较晚，我W最早的大数据宏观政策是2012年发布的《广东省实施大 数据T.作方案》，主要任务集中在推进政务公开以及完善广东 宵内网络系统上我国学者对大数据的学术研究在2010年之 后慢慢兴起.在短短10年间，国内学者对大数据的研究主题 热点发生了深刻的变化本文利用中国知网的计量可视化分析T.具，借助2011 —2020年十年间以“大数据”为主题的文献，研究国内学者对大数据研究主题的文献数f i分析、核心期刊 分析、研究机构分析以及主题热点的发展历程1中国大数据研究现状1.1文献收录分析通过中国知网（CNKI)数据库，以“大数据”“big data”为检索同，2011 —2020年为检索期限，文献检索涉及 学术期刊、学位论文、会议、报纸等，在文献“主题”范围 内进行检索通过对检索文献资料的逐一筛查，最后共计得 到中[*1大数据研究文献265 109篇中国知网（2001 —2020年）国内大数据检索文献数量及增 速如阁1所示通过统计发现：（1 )在文献收录总量方面，近 10年中丨詞知网数据库收录国内大数据研究文献数量为265 109 篇；（2)在文献收录年份方面，国内大数据研究文献被中国 知网收录最早年份为2011年；（3 )在文献数量年份变化方面, _内大数据研究文献收录数t t总体呈上升趋势；其中，2012— 2017年，每年都保持高速增长；2013年的增速最快，高达 208.92%; 2018年有小回落；2019年，国内学者对大数据的研究达到峰值；2020年有些许回落，但研究数量仍旧十分可观1.2核心期刊分析同样是在中国知网，以“大数据”"big data”为检索词，检索期限为2011—2020年.文献检索涉及核心学术：在文献中，根据“关键词”范闱内进行检索通过对检索文献资料的逐一筛查，最后共计得到发表在核心期刊上的国内大数ft；册究文献9421篇2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020—数里（苠）*埴速图I中国知网（ 2001 —2020年）国内大数据检索文献数量及增速期刊通过统计发现：（1)在文献收录总M方面，近10年中 国知网数据库收录国内大数据研究文献数t t为942丨篇；（2 >在文献收录年份方面，国内大数据研究文献被中国知网收录最 早年份为2011年；（3 )在文献数f i年份变化方面，国内大数据 研究文献收录数M：总体呈上升趋势；其中，2012—20〗7年，每年 都保持高速增长；2018年有小小的回落；2019年，国内学者对 大数据的研究达到峰值；2020年有些许冋落，但研究数量仍旧982021.04I大数据十分可观：除了研究“大数据”在核心期刊上的发表数量和增速以外，还发现“大数据”主题研究集中在以下几个期刊：《电子 政务》（134篇）、《情报理论与实践》（107篇）、《现 代情报》（％篇）、《商业经济研究》（W篇）、《计算机科学》(86篇）、《电信科学》（85篇）、《会计之友》（85篇）、《人 民论坛》（84篇）、《情报杂志》（81篇）等：通过统计发现，排名较为靠前的期刊主要是计算机、图书情报档案、新闻传播、电子商务、通信、会计等领域。
C2M智能商业平台方案
加速供应链体系
多层次服务体系
掌控客户资源，提高 客户满意度和忠诚度
未来企业的竞争是商业模式的竞争 -彼得.德鲁克
制造业信息化发展的趋势
商业智能平台C2M整体解决方案
离散制造行业是
较早利用计算机管理 的产业之一，从发展 早期强调自动化和成 本的控制，到现在各 先进企业纷纷运用最 新的信息科技建立新 的经营管理模式，整 个发展的过程非常漫 长而且投资巨大、工 作繁重。
- 市场需求信息 - 产品规划信息 - 研发管理信息 - 研发过程信息 - 研发投资信息 - 投资收益信息
产品生产信息
- 生产管理制度与流程 - 生产与研发规划信息 - 研发产品信息 - 产品设计信息 - 产品质量信息 - 产品成本信息 - 产品进度信息 - 供应商信息 - 产品交付信息
资产运营维护信息
通过资本运 作实现低成 本扩张
通过信息化，供应链资源联盟协作 整合、优化投资组合分析等
控制供应链 资源
制造行业 智慧生产 商业平台
加强企业管 控，提升决 策效率与水 平
开发高附加 值产品
更好的市场洞察力、研发协作、
知识共享、专利管理和数据管 理
提高客户服 务水平，增 加收入与利 润
通过客户关系管理优化服务水
采购环节需求
? 需要完善的报表系统，满足统计与分析 ? 安全库存的管理 ? 需要计算准确的采购计划，对老计划的清理 ? 重新制定物料的采购周期 ? 供应商评估管理 ? 应付款要即时准确，根据管理规定提供付款计划 ? 销售价格的管理 ? 提供准确的企业内部交易信息
研发环节问题与需求
? 研发的变化与生产过程的矛盾 ? 缺乏设计、生产、仓库之间的良好沟通 ? 缺乏整改车工作流程与物料的管理
数据库相关法律问题案例(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，数据库已成为现代社会不可或缺的重要资源。
然而，在数据库的使用过程中，也出现了一系列法律问题。
本文将通过对数据库相关法律问题的案例分析，探讨数据库法律保护的相关问题。
二、案例分析案例一：数据库侵权纠纷甲公司（原告）开发了一款名为“智慧城市”的数据库，其中包含了大量的地理信息、人口数据、经济数据等。
乙公司（被告）未经甲公司许可，在其网站上使用“智慧城市”数据库的部分数据，并在其产品宣传中使用“智慧城市”字样。
甲公司认为乙公司侵犯了其数据库著作权，遂向法院提起诉讼。
分析：1. 数据库著作权保护根据《著作权法》规定，数据库属于作品，其独创性表达可以受到著作权保护。
本案中，甲公司开发的“智慧城市”数据库具有独创性，属于著作权保护范畴。
2. 数据库侵权行为乙公司未经甲公司许可，在其网站和产品宣传中使用“智慧城市”数据库的部分数据，并使用相关字样，侵犯了甲公司的数据库著作权。
3. 判决结果法院判决乙公司停止侵权行为，赔偿甲公司经济损失及合理费用。
案例二：数据库不正当竞争纠纷丙公司（原告）开发了一款名为“健康宝”的数据库，其中包含了大量的医疗健康数据。
丁公司（被告）在未经丙公司许可的情况下，通过不正当手段获取了“健康宝”数据库的部分数据，并在其产品中使用了这些数据。
丙公司认为丁公司侵犯了其数据库商业秘密，遂向法院提起诉讼。
分析：1. 数据库商业秘密保护根据《反不正当竞争法》规定，商业秘密是指不为公众所知悉、能为权利人带来经济利益、具有实用性并经权利人采取保密措施的技术信息和经营信息。
本案中，“健康宝”数据库中的医疗健康数据属于商业秘密。
2. 数据库侵权行为丁公司通过不正当手段获取了“健康宝”数据库的部分数据，并在其产品中使用这些数据，侵犯了丙公司的商业秘密。
3. 判决结果法院判决丁公司停止侵权行为，赔偿丙公司经济损失及合理费用。
案例三：数据库许可使用纠纷戊公司（原告）拥有一款名为“金融数据”的数据库，其与己公司（被告）签订了数据库许可使用合同。
智慧商业解决方案
智慧商业解决方案智慧商业解决方案篇一在当今的市场竞争中，商业智能化是企业的必备能力，但是很多企业还没有意识到这一点，或者没有采取有效的措施来实现商业智能化。
他们还在使用传统的、低效的、不灵活的商业管理方式，导致数据孤岛、信息不对称、决策迟缓、成本高昂等问题。
这些问题严重影响了企业的竞争力和发展潜力。
智慧商业解决方案是一种基于云计算、大数据、人工智能等技术的商业管理模式，它可以帮助企业实现数据整合、信息共享、智能分析、快速决策等功能，从而提升企业的运营效率、客户满意度、创新能力和盈利水平。
智慧商业解决方案是商业智能化的最佳实践，也是企业未来发展的必然趋势。
智慧商业解决方案是一种基于云计算、大数据、人工智能等先进技术的商业智能解决方案，旨在帮助企业实现商业智能化升级改造，提高企业竞争力。
智慧商业解决方案的特点：1. 高效性：智慧商业解决方案利用先进的技术手段，能够快速、准确地处理大量数据，提高企业的业务处理效率和决策能力。
2. 实时性：智慧商业解决方案能够实时收集、分析数据，为企业提供实时监测、预警和决策支持。
3. 智能化：智慧商业解决方案能够自动化处理数据，减少人工干预，提高企业的生产效率和产品质量。
4. 安全性：智慧商业解决方案具有完善的安全保障机制，能够保护企业的商业机密和客户信息的安全。
总之，智慧商业解决方案是一种非常有前途的商业智能解决方案，能够帮助企业实现商业智能化升级改造，提高企业竞争力和市场占有率。
在选择和实施智慧商业解决方案时，企业要明确自身的需求和发展方向，选择合适的供应商和定制化开发方案，注重员工的培训和管理，不断优化和完善这些解决方案，实现企业的可持续发展。
智慧商业解决方案篇二智慧商业街整体解决方案是指利用先进的科技和智能化的手段，完善商业街的运营模式，提升业务效率和用户体验的一套综合性解决方案。
该方案以智能化、信息化为核心，整合了各类技术和服务，包括物联网、大数据分析、无线通信等，以期为商业街提供更加便捷、高效、安全的运营环境。
智慧商业大楼综合配套服务智能化解决方案
1、系统概述 公共广播系统是公众重要的信息来源，是现代化办公楼的基础设施之一，它。具有播放背景音乐、公共信息广播、火灾事故广播等功能。 背景音乐的主要作用是掩盖噪声并创造一种轻松和谐的气氛，音量较小，是一种能创造轻松愉快环境气氛的音乐。因此，背景音乐的效果有两个，一是心理上掩盖环境噪声，二是创造与室内环境相适应的气氛。
2.6、无线对讲系统
1、系统概述 *********************配套服务区无线对讲系统具有机动灵活，操作简便，语音传递快捷，使用经济之特点，是实现生产调度自动化和管理现代化的基础手段。建设楼宇内无线对讲系统对于安全保卫，设备维护，物业管理等各项管理工作将带来极大的便利。可实现高效、即时的处理各种事件，最大限度地减少可能造成的损失。
3.1、IP视频监控系统
2、系统结构示意图
3.1、IP视频监控系统
3、智能分析技术，变被动监控为主动监控
3.2、入侵报警系统
1、系统概述 **********************及综合配套服务区入侵报警系统是通过探测 装置对建筑内外重要地点和区域进行入侵防盗防范，它可以探测非法入侵，并且在探测到有非法侵入时，及时向有关人员示警。并在周界围墙、机房、财务室、重要办公室、残卫等处设置探测器、紧急按钮，当发生紧急或突发情况时，向中心发出报警及紧急求助信号；做到防范于未然。 所有的报警信号通过控制 线传送到监控中心，报警控制主机可对所有探测器进行设防、撤防或旁路。设防时当系统发生报警，系统会发出声光报警信号，提醒安保人员。
2.1 、综合布线系统
1、系统概述 综合布线系统是********************配套服务区建设数字化信息系统基础设施，是将所有的语音、数据等 系统进行统一的规划设计的结构化布线系统，为办公楼提供信息化、智能化的物理 介质，支持将来语音、数据、图文、多媒体等综合应用。
“全国智慧广电网络新服务”数字文化新应用 广东江门开平文化大数据服务
“全国智慧广电网络新服务”数字文化新应用广东江门开平
文化大数据服务
佚名
【期刊名称】《广播电视网络》
【年(卷),期】2024(31)3
【摘要】1.项目概要,广东省广播电视网络股份有限公司江门开平分公司(以下简称“广东广电网络江门开平分公司”)紧紧抓住数字政府建设重大契机,积极落实国家文化数字化战略,夯实广电网络基础设施,更好促进文化与数字化深度融合。
广东广电网络江门开平分公司联合各级宣传文化部门,探索推进“一库、一网、一超市、一场景”四个“一”建设,积极开展智慧广电+文化数据库,实现数字化展陈设计和数据变现,线上线下合理规划常展、临展、体验、交流、研究、教育、商业、休闲等功能,创新数字文化消费新场景,实现可持续化发展。
【总页数】2页(P39-40)
【正文语种】中文
【中图分类】F42
【相关文献】
1.“智慧广电”服务“乡村振兴”的江苏实践--江苏有线“智慧广电+数字乡村”公共服务的内容和形式
2.广东广电网络大力推进乡村广播电视公共文化设施建设以“智慧广电”助力乡村振兴
3.“广电5G数字化生活系统”发布新技术服务新未来——访中国广电河北网络股份有限公司总工程师邵荣旺
4.文化数字化新征程安徽广电依托5G网络开拓发展新空间
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数据库与商业智能(BI)考试
数据库与商业智能（BI）考试（答案见尾页）一、选择题1. 数据库系统工程师的主要职责包括哪些？A. 设计和构建数据库管理系统B. 编写和维护数据库应用程序C. 提供数据分析和商业智能解决方案D. 管理数据库系统的安全性和稳定性2. 关系型数据库与非关系型数据库的主要区别是什么？A. 数据结构的不同B. 一致性的要求C. 查询语言的不同D. 存储引擎的不同3. 在数据库设计中，哪一个概念描述了数据的组织方式和关系？A. 模式B. 命名约定C. 结构化查询语言（SQL）D. 实体-关系模型4. 数据仓库中的数据通常是如何组织的？A. 三维数据模型B. 星型模型C. 面向对象模型D. 云模型5. 商业智能（BI）工具的主要功能是什么？A. 数据挖掘B. 数据清洗和转换C. 数据可视化和报告D. 数据分析和决策支持6. 数据库系统性能优化通常涉及哪些方面？A. 硬件升级B. 软件优化C. 网络架构调整D. 数据库配置调整7. 在数据库系统中，哪一个概念描述了数据的逻辑结构？A. 表B. 列C. 行D. 数据项8. 商业智能（BI）报告的主要目的是什么？A. 改进数据质量B. 提供数据洞察C. 生成报表D. 进行数据审计9. 数据库复制在数据库系统中起什么作用？A. 提高数据可用性B. 增加数据安全性C. 支持灾难恢复D. 促进数据同步10. 在数据库管理中，哪一个概念描述了数据库的安全性？A. 访问控制列表B. 数据加密C. 审计日志D. 用户身份验证11. 在数据库设计中，规范化是为了避免什么问题？A. 数据冗余B. 数据不一致性C. 数据丢失D. 数据完整性12. 数据库系统工程师在数据迁移过程中需要考虑的关键因素有哪些？A. 数据兼容性B. 数据完整性C. 数据安全性D. 数据转换效率13. 在数据库系统中，索引的目的是什么？A. 提高查询性能B. 减少数据冗余C. 支持事务处理D. 增加存储空间效率14. 数据库复制在灾难恢复中的作用是什么？A. 创建数据的实时副本B. 提供数据备份功能C. 实现数据同步D. 提高数据访问速度15. 数据库系统工程师在数据库监控中需要关注哪些指标？A. CPU使用率B. 内存使用情况C. 磁盘I/O性能D. 网络带宽使用16. 在商业智能（BI）项目中，如何确保数据的质量和分析的准确性？A. 对数据进行清洗和验证B. 使用统计方法对数据进行预测C. 定期进行数据审查和测试D. 建立数据治理框架17. 在数据库设计中，通常我们会遵循第三范式，请问第三范式的主要目的是什么？A. 减少数据冗余B. 增加数据一致性C. 提高数据完整性D. 保证数据安全性18. 数据库管理系统的主要类型有哪些？A. 关系型数据库管理系统（RDBMS）B. 非关系型数据库管理系统（NoSQL）C. 对象关系型数据库管理系统（ORDBMS）D. 并行数据库管理系统19. 商业智能（BI）的主要功能包括哪些？A. 数据仓库B. 数据挖掘C. 数据可视化和报表生成D. 数据分析和决策支持20. 在数据仓库中，数据清洗和预处理的主要目的是什么？A. 提高数据质量B. 增加数据多样性C. 优化数据存储D. 支持多种数据分析工具21. 数据挖掘中常用的技术有哪些？A. 分类和预测B. 关联规则学习C. 聚类分析D. 文本挖掘和情感分析22. 商业智能工具中最常用的是哪种？A. QlikViewB. Power BIC. TableauD. Oracle Business Intelligence23. 数据库系统工程师在数据库设计和优化时应关注哪些关键指标？A. 查询性能B. 存储容量C. 可扩展性D. 数据完整性和安全性24. 在数据库系统中，索引是一种常见的数据结构，它的作用是什么？A. 加速数据检索B. 减少数据冗余C. 保证数据一致性D. 优化数据分布25. 数据库与商业智能（BI）的主要区别是什么？A. 商业智能（BI）需要专门的硬件和软件支持B. 数据库是商业智能（BI）的基础C. 数据库与商业智能（BI）没有直接关系D. 商业智能（BI）是基于数据仓库的系统26. 在数据库系统中，什么是索引？A. 一种用于快速查询数据的数据结构B. 一种用于存储数据的表格C. 一种用于排序数据的算法D. 一种用于描述数据之间的关系27. 什么是关系型数据库管理系统（RDBMS）？A. 一种基于关系模型的数据库管理系统B. 一种基于面向对象模型的数据库管理系统C. 一种基于层次模型的数据库管理系统D. 一种基于网络模型的数据库管理系统28. 数据仓库中的数据组织方式通常是什么？A. 关系型模型B. 面向对象模型C. 层次模型D. 网络模型29. 什么是数据挖掘？A. 一种数据分析技术B. 一种数据可视化工具C. 一种数据库管理系统D. 一种编程语言30. 在商业智能（BI）中，什么是报表生成器？A. 一种用于生成报表的工具B. 一种用于数据分析的工具C. 一种用于数据可视化的工具D. 一种用于数据仓库管理的工具31. 什么是数据清洗？A. 一种数据整理过程，用于消除数据中的错误和不一致性B. 一种数据转换过程，用于将数据从一种格式转换为另一种格式C. 一种数据聚合过程，用于对数据进行汇总和分析D. 一种数据压缩过程，用于减少数据的存储空间32. 在数据库系统中，什么是事务处理？A. 一种数据库操作过程，用于执行一系列数据库操作B. 一种数据库管理过程，用于维护数据库的一致性和完整性C. 一种数据库设计过程，用于优化数据库性能D. 一种数据库编程过程，用于实现特定的数据库功能33. 什么是数据仓库的演进过程？A. 从数据集成到数据仓库，再到商业智能（BI）B. 从关系型数据库到非关系型数据库，再到数据仓库C. 从数据清洗到数据转换，再到数据可视化D. 从数据仓库到数据湖，再到商业智能（BI）34. 在商业智能（BI）中，什么是数据集成？A. 一种数据整合过程，用于将来自不同数据源的数据合并到一个统一的平台上B. 一种数据转换过程，用于将数据从一种格式转换为另一种格式C. 一种数据清洗过程，用于消除数据中的错误和不一致性D. 一种数据存储过程，用于优化数据的存储和管理35. 在数据库设计中，规范化是为了避免哪种情况？A. 数据冗余B. 数据不一致C. 数据丢失D. 数据完整性被破坏36. 数据仓库中的事实表与维表之间的关系是什么？A. 一对一B. 一对多C. 多对多D. 它们没有直接关系37. 在数据库系统中，索引的作用是什么？A. 增加数据检索的速度B. 减少数据冗余C. 提高数据完整性D. 支持事务处理并发访问38. 数据库备份与恢复策略中，最常用的技术是什么？A. 全量备份B. 增量备份C. 差量备份D. 日志备份39. 数据库系统工程师在面试时可能会展现出以下心态：A. 自我炫耀B. 焦虑不安C. 期待过高D. 担心失败二、问答题1. 什么是数据库系统？请简述数据库系统的组成部分。
数据库与商业智能(BI)考试
数据库与商业智能（BI）考试（答案见尾页）一、选择题1. 数据库系统工程师的主要职责包括哪些？A. 设计和构建数据库管理系统B. 编写和维护数据库应用程序C. 提供数据存储和检索服务D. 管理数据库系统的性能和安全2. 以下哪个选项是关系数据库管理系统（RDBMS）的核心特性之一？A. 非结构化数据存储B. 关系模型数据结构C. 高并发读写能力D. 自动数据备份和恢复3. 商业智能（BI）是什么？A. 一种数据分析工具B. 一种数据库管理系统C. 一种数据仓库D. 一种商业策略4. 在数据库系统中，什么是索引？A. 用于数据排序的一种数据结构B. 用于快速查询数据的一种数据结构C. 用于数据完整性和安全性的一种技术D. 用于数据存储的一种硬件设备5. 数据库事务的四个基本特性（ACID）分别是什么？A. 原子性、一致性、隔离性、持久性B. 一致性、隔离性、持久性、可用性C. 原子性、一致性、隔离性、可用性D. 原子性、一致性、隔离性、持久性6. 以下哪个数据库类型支持事务处理？A. 关系型数据库B. 非关系型数据库C. 数据仓库D. 并行数据库7. 在商业智能（BI）中，哪种图表类型通常用于展示时间序列数据？A. 条形图B. 折线图C. 水平柱状图D. 饼图8. 数据库管理系统（DBMS）和非关系型数据库（NoSQL）之间的主要区别是什么？A. 数据模型B. 事务处理能力C. 查询语言D. 存储结构9. 在数据库设计中，什么是规范化？A. 一种用于减少数据冗余的技术B. 一种用于确保数据一致性的技术C. 一种用于描述数据在磁盘上如何存储的技术D. 一种用于提高数据访问速度的技术10. 在商业智能（BI）项目中，数据清洗和预处理的目的是什么？A. 为了确保数据的准确性B. 为了优化数据存储C. 为了提高数据可视化效果D. 为了确保数据的安全性11. 在数据库设计中，以下哪个阶段是用来确保数据结构与业务需求相匹配的？A. 需求分析B. 概念设计C. 逻辑设计D. 物理设计12. 商业智能（BI）工具的主要功能是什么？A. 数据挖掘和分析B. 数据清洗和验证C. 数据转换和加载D. 数据可视化13. 数据库事务处理的主要特点包括哪些？A. 原子性B. 一致性C. 隔离性D. 持久性14. 数据库备份策略的选择应考虑哪些因素？A. 数据的重要性B. 数据的备份频率C. 系统的恢复时间目标（RTO）D. 数据的备份类型15. 关系型数据库与非关系型数据库的主要区别是什么？A. 数据模型B. 事务处理能力C. 扩展性D. 存储方式16. 在数据库系统中，索引的作用是什么？A. 提高查询速度B. 减少数据冗余C. 支持事务处理D. 增强数据安全性17. 数据库管理员（DBA）在数据库系统中的角色是什么？A. 系统开发人员B. 数据库设计者C. 数据库维护者D. 数据库管理者18. 数据仓库中的数据通常分为哪几个层次？A. 银行账户层B. 业务层C. 报表层D. 数据层19. 数据挖掘中常用的技术有哪些？A. 分类B. 聚类C. 关联规则学习D. 回归分析20. 在商业智能（BI）项目中，如何确保数据的质量和分析的准确性？A. 对数据进行清洗和预处理B. 使用可靠的数据源C. 定期进行数据审核和验证D. 使用高级的分析工具21. 数据库系统的发展历程可以分为几个阶段？A. 人工管理阶段B. 文件系统阶段C. 数据库系统阶段D. 面向对象的数据库阶段22. 数据库系统工程师在面试过程中可能会展现出以下心态：A. 焦虑和不安B. 自我怀疑C. 对未来的期待D. 对技术的渴望23. 数据仓库中的数据组织结构通常遵循哪种模式？A. 星型模型B. 网状模型C. 链型模型D. 分层模型24. 在商业智能（BI）应用中，数据清洗和预处理的主要目的是什么？A. 提高数据质量B. 减少数据冗余C. 增强数据一致性D. 提升数据处理效率25. 数据挖掘中，以下哪个技术不是用来发现数据中的隐藏模式和趋势的？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 预测26. 在数据库系统中，索引的主要作用是什么？A. 加速查询操作B. 增加数据冗余C. 保证数据完整性D. 支持事务处理27. 数据库管理系统（DBMS）的体系结构通常包含哪几个层次？A. 应用层B. 业务逻辑层C. 数据访问层D. 数据存储层28. 在商业智能（BI）项目中，数据集成通常涉及哪些步骤？A. 数据抽取B. 数据转换C. 数据清洗D. 数据加载29. 在数据库设计中，规范化是为了解决数据冗余、插入异常、删除异常和更新异常等问题。
商业大数据分析智慧树知到答案章节测试2023年上海商学院
第一章测试1.数据分析的一般流程是（）。
A:数据采集->数据预处理->数据管理->数据分析->数据展示B:数据采集->数据分析->数据处理->数据管理->数据产品C:数据采集->数据展示->数据分析->数据管理->数据报告D:数据采集->数据管理->数据分析->数据预处理->数据可视化答案:A2.与大数据密切相关的技术是（）。
A:博弈论B:云计算C:WiFiD:蓝牙答案:B3.交通大数据的信息种类包括出行者、位置、车辆、交通流、气象、舆情、活动、用地。
（）A:错B:对答案:B4.现在的自动驾驶系统最高可以达到（）级别。
A:L1B:L2C:L4D:全自动E:L3答案:C5.数据是作为信息的重要来源，信息经过加工转化为知识。
（）A:错B:对答案:B第二章测试1.下列属于分布式并行计算框架的是（）A:YARNB:HDFSC:MapReduceD:Spark答案:CD2.HDFS集群中至少有3个数据节点，即DataNode。
（）A:对B:错答案:A3.每个HDFS集群有且仅有一个主节点，即NameNode。
（）A:错B:对答案:B4.Harmony是一种移动设备操作系统。
（）A:对B:错答案:A5.微信小程序开发提供的是一种（）云服务模式。
A:PaaSB:IaaSC:SaaS答案:A第三章测试1.指一个用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串的单个字符串称为（）。
A:语法B:正则表达式C:通配符D:字符集答案:B2.图像是以数字（）形式存储在计算机中的，其中每一个数字表示一个像素。
A:向量B:矩阵C:张量D:标量答案:B3.智能健康手环的应用开发，体现了（）的数据采集技术的应用。
A:网络爬虫B:统计报表C:传感器D:API接口答案:C4.在网络爬虫的爬行策略中，应用最为基础的是（）。
A:反向链接策略B:广度优先遍历策略C:大站优先策略D:深度优先遍历策略E:高度优先遍历策略答案:BD5.等级型和数值型数据可以排序和比较大小。
“一库四平台”高校智慧校园数据建设探索
更好地循环流通,从根本上促进山西农业经济的可持续发展,快速实现山西省乡村振兴总目标。
主要参考文献[1]王凤平.乡村振兴战略背景下莱芜特色农产品品牌的提升[J].现代企业,2022(12):154-156.[2]周子微,曹兵.数字乡村战略视野下广西农产品品牌建设研究[J].智慧农业导刊,2022,2(22):83-86.[3]赵晓惠.乡村振兴背景下包头农产品品牌形象设计策略研究[J].绿色包装,2022(11):143-146.[4]崔丙群,孟慧瑶,刘思雨,等.乡村振兴战略下农产品区域公用品牌价值共创组合路径研究[J].供应链管理,2022,3(11):83-96.[5]李秋静.乡村振兴背景下贵州农产品直播电商现状及发展策略研究[J].智慧农业导刊,2022,2(21):76-78.[6]马志文,罗丽丽,王瑞雪,等.乡村振兴战略背景下基于网络直播的农产品品牌建设路径研究[J].现代商业,2022(29):21-23.[7]韩迪,王馨宇.乡村振兴视阈下农产品直播带货的传播机制研究[J].传播与版权,2022(11):61-63,67.[8]孔韬.乡村振兴战略视野下徐闻海洋茶农产品品牌建设策略[J].现代营销(上旬刊),2022(10):146-148.[9]牟炼.乡村振兴背景下广西壮族特色农产品品牌打造研究[J].山西农经,2022(18):49-51.[10]王俊全.天水市农产品品牌助力乡村振兴发展主要做法及存在的问题与对策研究[J].农业开发与装备,2022(9):24-25.[收稿日期]2022-09-23[作者简介]刘佳(1981—),女,硕士,工程师,主要研究方向:高校数据治理及应用(通信作者);丛建伟(1975—),男,硕士,副研究员,主要研究方向:高校信息化管理。
“一库四平台”高校智慧校园数据建设探索刘佳,丛建伟,李泽锋(哈尔滨工程大学,哈尔滨150001)［摘要］近年来,我国高校信息化开始进入智慧校园建设阶段,数据的价值开始凸显,数据工作的重要性日益增加,一些高校购置了名目繁多的数据中台、大数据平台,建设了各类统一数据库、数据仓库、数据集市、数据湖等,然而,高校的数据中心往往人力资源有限,不少数据相关的平台或系统在运行一段时间后,即陷入持续的运维投入和发挥的价值不相匹配的境地,对学校整体数据建设产生不利的影响。
基于Python及商业智能的百年奥运会数据可视化分析
市场调研与统计分析9基于Python 及商业智能的百年奥运会数据可视化分析王从瑜，石弘利，赵炜*（金陵科技学院计算机工程学院）摘要：一幅图胜过千言万语。
可视化分析是大数据分析的重要方法。
Python是常用的用于数据分析和可视化的语言，其具有强大的数据处理能力，但在数据可视化方面较难实现丰富的视觉效果；商业智能具有强大的数据可视化功能，但在数据处理能力上稍显不足，难以满足数据需要较多的预处理及数据结构较为复杂等情况。
本文将Python和商业智能结合使用进行数据可视化，将Python强大的数据处理效果和商业智能的强大数据可视化功能相结合，对1896年到2016年共120年约27万条的运动员数据及其获奖情况等数据进行可视化分析，以期取长补短来达到更好的数据处理和可视化效果。
可视化分析中发现了申办奥运会的积极性下降等现象与问题，期望能引起有关人士的思考与重视，对奥运会发展产生一定的积极影响。
关键词：Python；商业智能；可视化；大数据； FineBI 一、背景与研究意义随着大数据时代的到来，人们在数据的价值上逐渐取得共识。
一幅图胜过千言万语，人类从外界获得的信息约有80%以上来自于视觉系统[1，2]，以直观的可视化的图形展示数据，往往能够帮助用户发现数据背后隐藏的现象、关系等信息。
因此数据可视化是展现数据价值的重中之重 [3] 。
目前，数据可视化领域工具种类较多，其侧重也各不相同，为了更好地了解这些工具的特点，现选择一些最常使用的信息图表工具按照入门级工具、信息图表工具及高级分析工具三类在表格1中进行简单对比介绍。
表1 常用可视化工具对比表数据可视化 工具分类具体工具数据可视化工具功能特点入门级工具Excel EXCEL 是最常用的入门级工具，既可以处理文字信息也可以整理数据，但信息在颜色、线条和样式上可选择的种类较为有限。
信息图表工具ECharts JavaScript 框架，开源、免费、功能丰富、纯JavaScript 的图表库。
智慧数据分析大数据背后的智能洞察
智慧数据分析：大数据背后的智能洞察引言在当今数字时代，海量的数据正在以惊人的速度不断积累。
这些数据蕴含着丰富的信息和潜在的商业价值。
然而，要从这些大数据中获取有意义的见解并转化为商业竞争力并不容易。
智慧数据分析，作为大数据背后的智能洞察，成为了许多企业提升运营效率和创新能力的关键。
什么是智慧数据分析？智慧数据分析是指通过采用先进的数据挖掘和分析技术，从大数据中挖掘出有用的知识和洞察，并应用于商业决策和运营过程中的一种方法。
它帮助企业更好地了解客户需求、预测市场趋势、优化产品和服务以及改善业务流程。
智慧数据分析涉及的技术包括数据挖掘、机器学习、人工智能和统计分析等。
智慧数据分析的关键步骤要实现智慧数据分析的目标，需要经历几个关键步骤：数据收集与存储首先，需要从不同的数据源收集数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
收集到的数据需要经过加工和清洗，确保数据的准确性和完整性。
随着大数据技术的发展，企业可以选择将数据存储在云服务器上，以降低成本并提高数据处理的灵活性和可扩展性。
数据探索与可视化在收集和存储数据之后，需要对数据进行探索和分析，以了解数据的特征和潜在的模式。
数据探索可以通过统计分析和可视化工具来实现。
通过可视化数据，可以更直观地理解数据的分布、关系和趋势，并为后续的建模和预测提供指导。
建模与预测在对数据有了初步的了解之后，可以使用机器学习和统计建模等技术构建预测模型。
预测模型可以用于预测未来趋势、识别风险和机会，从而帮助企业做出更准确的决策。
常见的预测模型包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
模型评估与优化一旦建立了预测模型，就需要对其进行评估和优化。
评估模型的性能可以使用各种指标，如准确性、精确度、召回率等。
如果模型的性能不理想，可以尝试调整模型的参数或采用其他算法。
模型的优化是一个反复迭代的过程，通过不断地调整和改进，逐步提升模型的准确性和效果。
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顶层设计
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4440
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