基于大数据的电磁频谱感知数据管理与挖掘

基于大数据的电磁频谱感知数据管理与挖掘
基于大数据的电磁频谱感知数据管理与挖掘

数据库管理系统的设计与实现

数据库管理系统的设计与实现 1.DBMS的目标 (1)用户界面友好对一个实用DBMS来说,用户界面的质量直接影响其生命力。DBMS的用户接口应面向应用,采用适合最终用户的交互式、表格式、菜单式、窗口式等界面形式,以方便使用和保持灵活性。一般地说,用户界面应具有可靠性、简单性、灵活性和立即反馈等特性。 (2)功能完备DBMS功能随系统的规模的大小而异。大型DBMS功能齐全,小型DBMS功能弱一些。DBMS主要功能包括数据定义、数据库数据存取、事务控制、数据库组织和存储管理、数据库安全保护等等。我们在下面讨论这些功能的内容。 (3)效率高系统效率包括三个方面:一是计算机系统内部资源的使用效率。能充分利用资源(包括存储空间、设备、CPU等),并注意使各种资源负载均衡以提高整个系统的效率,二是DBMS本身的运行效率。三是用户的生产率。这是指用户学习、使用DBMS和在DBMS基础上开发的应用系统的效率。 2.DBMS的基本功能 (1)数据库定义对数据库的结构进行描述,包括外模式、模式、内模式的定义;数据库完整性的定义;安全保密定义(如用户口令、级别、存取权限);存取路径(如索引)的定义。这些定义存储在数据

字典(亦称为系统目录)中,是DBMS运行的基本依据。为此,提供数据定义语言DDL。 (2)数据存取提供用户对数据的操纵功能,实现对数据库数据的检索、插入、修改和删除。一个好的DBMS应该提供功能强易学易用的数据操纵语言(DML)、方便的操作方式和较高的数据存取效率。DML有两类:一类是宿主型语言,一类是自含型语言。前者的语句不能独立使用而必须嵌入某种主语言,如C语言、COBOL语言中使用。而后者可以独立使用,通常以供终端用户交互使用和批处理方式两种形式使用。 (3)数据库运行管理这是指DBMS运行控制、管理功能。包括多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取权限控制、完整性检查和执行、数据加密、运行日志的组织管理、事务的管理和自动恢复(保证事务的正确性),这些功能保证了数据库系统的正常运行。 (4)数据组织、存储和管理DBMS要分门别类地组织、存储各类数据,包括数据字典(亦称系统目录)、用户数据、存取路径等等。要确定以何种文件结构和存取方式在存储级上组织这些数据,如何实现数据之间的联系。数据组织和存储的基本目标是提高存储空间利用率,选择合适的存取方法确保较高存取(如随机查找、顺序查找、增、删、改)效率。 (5)数据库的建立和维护包括数据库的初始建立、数据的转换、数据库的转储和恢复、数据库的重组织和重构造以及有性能监测分析等功能。

地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现

地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现 摘要:探讨开发地铁隧道结构变形监测系统的必要性与紧迫性。以VisualBasic编程语言和ACCESS数据库为工具, 应用先进的数据库管理技术设计开发地铁隧道结构变形监测数据管理系统。系统程序采用模块化结构,具有直接与外业观测电子手簿连接下传原始观测资料、预处理和数据库管理等功能,实现了测量内外业的一体化。系统结构合理、易于维护、利于后继开发,提高监测数据处理的效率、可靠性以及监测数据反馈的及时性,值得类似工程的借鉴。关键词:地铁隧道;变形监测;管理系统 随着经济的发展 ,越来越多的城市开始兴建地铁工程。地铁隧道建造在地质复杂、道路狭窄、地下管线密集、交通繁忙的闹市中心,其安全问题不容忽视。无论在施工期还是在运营期都要对其结构进行变形监测,以确保主体结构和周边环境安全。地铁隧道结构变形监测内容需根据地铁隧道结构设计、国家相关规范和类似工程的变形监测以及当

前地铁所处阶段来确定,由规范[1]与文献 [2]知,运营期的地铁隧道结构变形监测内容主要包括区间隧道沉降、隧道与地下车站沉降差异、区间隧道水平位移、隧道相对于地下车站水平位移和断面收敛变形等监测。它是一项长期性的工作,其特点是监测项目多、线路长、测点多、测期频和数据量大,给监测数据处理、分析和资料管理带来了繁琐的工作,该项工作目前仍以手工为主,效率较低,不能及时快速地反馈监测信息。因此,有必要开发一套高效、使用方便的变形监测数据管理系统,实现对监测数据的科学管理及快速分析处理。现阶段国内出现了较多的用于地铁施工期的监测信息管理系统[3-4],这些系统虽然功能比较齐全、运行效率较高,能够很好地满足地铁施工期监测需要,但它主要应用于信息化施工,与运营期地铁隧道结构变形监测无论是在内容还是在目的上都有着很大的区别和局限性。而现在国外研究的多为自动化监测系统[5-6],也不适用于目前国内自动化程度较低的地铁隧道监测。此外,能够用于运营期并符合当前国内地铁隧道结构监测实际的监测数据管理系统还较为少见。因此,随着国内建成地铁的逐渐增多,开发用于运营期地铁的变形监测数据管理系统变得越来越迫切。为此,根据运营期地铁隧道结构变形监测内容[1-2]和特点,以isualBasic作为开发工具[7],应用先进的数据库管理技术[8],以目前较为流行的Access数据库作为系统数据库,设计和开发了用于运营期地铁隧道变

大数据分析平台技术要求

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。

RH436-1数据管理、存储及集群技术概述

数据管理、存储及集群技术概述 一、数据 1.数据的分类 1.1.用户数据:用户数据的保护比系统数据更具有挑战性,用户数据的丢失或泄露则是致命的,比如银行业务λ 1.2.系统数据:系统数据丢失了并不会造成企业真正的损失λ 1.3.应用数据:应用数据在企业中是最不能轻视的,大量攻击都是通过系统上应用的漏洞来开展的λ 2.数据可用性 2.1.哪些数据必需保证高可用λ 2.2.注意数据的生命周期:分类存储(打包归档还是直接存储)λ 2.3.数据的访问方法和频率:是只读的还是可读写的?是应用程序的数据,还是可以直接访问的数据?是一个网络配置文件,还是为为了安全的配置?λ 2.4.应用程序的“data starved”数据饥饿:不应该是数据跟不上来,而应该是程序跟不上λ 2.5.所有的一切都要防止单点故障(SPOF:single points of failur)λ 3.规划设计 3.1. 数据越少要求越小λ 3.2. 减小复杂性λ 3.3. 增加灵活性λ 3.4. 保证数据的完整性λ 二、集群 集群是有一组计算机来共同完成一件比较复杂的事情。 1.集群的目标 1.1. HPC(High Performance):高性能集群,追求性能,大型的运算,λ 1.2. HA(High Availability):高可用,追求稳定,主要是为了防止单点故障,为了实现的是24小时不间断的工作,并不要求有多快λ 1.3. LBC(Load Balancing):负载均衡集群,基本不用(现大多数利用硬件LBC设备)λ 2.redhat的cluster products 2.1. RHCS(Redhat cluster suite):红帽集群套件,在RHEL5的AP版自带的λ 2.2. GFS(Global File system):全局文件系统,GFS支持并发写入。是一个集群级的文件系统。λ 2.3. CLVM (Clusterd logical volume manager):集群级的逻辑卷,的LVM 只是单机版的逻辑卷,在一个节点做了LVM,只能在这个节点看到。若果使用的是CLVM,做的LVM则可以在整个集群中看到。λ 2.4. Piranha:LVS 基础上设计的一套负载均衡高可用解决方案,LVS是基于IP 的负载均衡技术,由负载调度器和服务访问节点组成。λ 3.集群的基本拓扑

“2020级大数据技术与应用专业人才培养方案

附件: 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的,德、智、体、美等方面全面发展的,具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识,以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标,系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术,旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业,具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 (一)学制:三年 (二)招生对象:高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 (一)职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位:大数据文档编写、大数据采集清洗与转换; 大数据技术类岗位:大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析; 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位:大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 (二)起薪标准 4500元/月 (三)人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识,掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能;具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力,具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能; ②具备一定的英语知识,能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语,包 括技术性文档和资料; ③掌握计算机方面的专业基础知识,能适应信息化建设; ④掌握Linux平台下大数据平台搭建,数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能; ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能,能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习,学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件; ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力;具备数据库系统管理维护的能力; ④具备非结构化数据处理能力; ⑤具备数据仓库管理基本能力; ⑥具备OOP程序设计能力; ⑦具备Web应用开发能力; ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力; ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质: 热爱祖国,拥护党的基本路线。遵纪守法,善于独立思考,勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质: 具有一定的文化素质修养,诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯;具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格;具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质: 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识;掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。 (四)职业岗位资格证书 至少取得下列证书之一:

全国污染源监测数据管理系统企业用户使用手册-新

. .. . .. .. 文档编号:JCXXGKPT-YHSC-002 全国重点污染源监测 数据管理与信息公开能力建设项目 软件开发与系统集成 企业用户手册 拟制:夏稳 审核:邓涛 批准:尚健 太极计算机股份有限公司

目录 1系统简介 (4) 2运行环境要求 (4) 3用户登录 (5) 3.1系统登入 (5) 3.2系统登出 (5) 3.3 修改密码 (6) 4数据采集 (7) 4.1企业信息填报 (7) 4.1.1 基础信息录入 (7) 4.1.2 监测信息 (8) 4.1.3 监测方案 (24) 4.1.4 手工监测结果录入 (26) 4.1.5 在线监测结果录入 (30) 4.1.6 监测信息导入 (34) 4.1.7 监测信息导出 (36) 4.1.8 年度报告 (37) 4.1.9 生产情况 (39) 4.2 企业用户信息管理 (40) 4.3 未监测情况查询 (42) 5个人工作台 (44) 5.1信息提醒 (44) 5.1.1站内信息提醒 (44)

5.1.2个人提醒设置 (45) 5.2通知公告管理 (45) 5.2.1通知公告查阅 (45) 5.3数据催报 (46) 5.3.1我的催报 (46) 5.4我的联系人 (47) 5.4.1联系人管理 (47) 5.5我的资料 (49) 5.5.1资料信息管理 (49) 5.6首页 (50) 5.6.1首页 (50) 5.7集合管理 (51) 5.7.1集合类别管理 (51) 5.7.2集合管理 (53) 6排放标准 (55) 6.1标准管理 (55) 6.1.1标准管理........................................................................ 错误!未定义书签。 6.1.2监测点所属标准 (55) 6.2指标查询 (55) 7自行监测知识库 (56) 7.1标准查询 (56) 7.1.1标准查询 (56) 7.1.2自行监测方法库 (57) 8业务管理 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 8.1委托机构查询.......................................................................... 错误!未定义书签。

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。

数据库管理系统设计

1.1、功能特点 ?前台基本功能 进货管理:进行商品采购入库,采购退货,进/退单据和当前库存查询,与供货商的往来帐务。 销售管理:进行商品销售,顾客退货,销/退单据和当前库存查询,POS 销售统计,与客户的往来帐务。 库存管理:包括库存之间商品调拔,商品的报损溢,强大的库存盘点功能,库存商品报警查询。 统计报表:完整的统计查询功能,每张单据每次收款付款都可以清楚的反映。 日常管理:对供货商,客户,业务员综合管理,对日常收入支出管理,客户借货坏帐管理,合同管理。 基本设置:商品信息,商品调价,供货商,客户,员工,会员,仓库等基本参数的设置。 系统维护:数据库备份/恢复,系统初始化,操作员修改密码,年终结算,查看日志,打印条码,赠品管理。 ?后台基本功能 商品销售:进行商品的销售工作,用户可以通过输入商品的条码,编号来选择商品。 销售退货:进行已销售商品的顾客退货工作,同样可以通过商品条码和编号来选择商品。 打印设置:设置小票的标题和脚注以及要选择的打印机。 兑换赠品:有关会员用积分兑换赠品的管理工作。 赠送赠品:有关赠品的赠送管理工作。 修改密码:修改当前收银员的密码。 快捷键设置:设置 POS 中各功能的快捷键。 出入款管理:管理有关收银员的出入款工作。 1.2、系统要求 1、计算机硬件在586等级以上. 2、软件要求操作系统为中文WIN98,WIN2000,WINXP.WIN2003 3、装有microsoft数据库驱动程序 4、屏幕分辨率800X600以上.

二、快速入门

后台主界面及功能说明: 图1 2.1、基本设置:在基本设置中可以对商品信息、商品调价、供货商、客户、员工、操作员、会员、仓库进行设置 2.1.1、商品信息 在基本设置模块中点击“商品信息”进入商品信息界面如图2

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段?

答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术

答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

企业大数据管理平台软件哪家好

大数据时代,企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理,如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理,如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。 移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长,产生了海量的数据,企业会仔细收集这些数据,并将其存储起来,以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。 大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户 通过大数据分析技术,企业可以将客户、用户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,生产出用户驱动型的产品,提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看,用数据来指引企业的成长,将不再单单是一句口号。通过运用大数据,不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态,用数据对用户和客户对待产

品的态度,进行挖掘和洞察,准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征,这必将颠覆传统企业在用户调研过程中,过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位 通过大数据技术,可以实现企业对所需资源的精准定位,在企业在运营过程中,所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等,企业都可以进行搜集分析,形成基于企业的资源分布可视图,就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种优势点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业,更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广 以往企业品牌如果需要做市场预测,大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断,得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析,根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合,企业的运营方向将会变得直观而且容易识别,在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比,确定客户上网的习惯;信息的主要话题,以及相关媒体平台曝光量,企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等,提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务

环境监测数据管理制度

环境监测数据管理制度 为进一步贯彻环境监测为环境管理服务的职能,规范环境监测数据的使用和管理。保证环境监测数据的准确性、完整性和合理性。特制定本制度: 一、监测管理 监测过程要严格实施环境监测质量保证体系和质控措施,严格执行环境技术规范,确保监测数据的准确性、完整性和科学性。 二、监测数据的审核 1、监测数据严格执行三级审核制度,即所在科室的室主任、质控负责人和技术负责人逐级审核,发现问题及时解决,不得进入下一环节。 2、监测数据按时上报综合室,由综合室统一出监测报告和有关监测数据统计报表等,并经站技术负责人审定签字后加盖业务公章(监测报告还需加盖资质章、齐缝章等),例行监测统计报表按规定要求份数上报,存档一份。监测报告一式二份,一份外发,一份存档。 3、监测数据和监测报告要定期归档,每季度第一个月15日之前,必须将上月的监测数据和监测报告归档到档案室。 4、归档内容包括原始采样记录、分析过程记录以及质控步骤及内容。 三、监测数据的管理 1、各科室之间的数据交接一定要互相做好登记,交方

提出交接数据明细,收方签字认可。 2、业务章管理人员在执行相关管理制度的同时,一定要做好盖章登记。 3、综合室监测报告管理人员要加强监测报告的管理,不得擅自外发报告和复印。外发监测报告凭我站财务下达的收费通知单外发报告,没有外发的报告要妥善保存,到年底对没有发出的报告按要求整理归档。 4、各科室电脑储存的监测数据不得擅自对外提供。 5、档案管理人员对每季度归档的监测资料和监测报告进行管理,按监测档案管理办法,做好建档工作,对不及时归档或归档材料缺少的现象和存在的问题要及时书面反馈分管领导,协调解决。 6、建立监测数据保密制度,要执行《监测数据资料保密制度》,档案管理人员负责数据存档、借阅等工作,使用数据施行备案和审批制度,经站长审批后方可外借。 四、本制度自印发之日起执行。

数据管理计划

重组人白细胞介素—1受体拮抗剂滴眼剂 临床研究数据管理计划(DMP) 北京北医联合生物工程有限公司 二零零三年一月

目录 1目的 (3) 2试验设计和目标 (3) 3人员及职责 (3) 4时间进度表 (4) 5数据管理报告 (4) 6数据库的设计和规则 (4) 7数据库的测试和确认 (5) 8CRF表的流转 (5) 9CRF及原始资料内容的录入 (5) 10数据的确认规则 (6) 11化验单和其它原始资料 (6) 12数据管理的质控程序 (6) 13数据库锁定 (7) 14数据递交统计分析人员 (7) 15数据管理文件的存档 (7) 16备份和恢复程序 (7) 17系统安全 (8)

1目的 制定本管理计划的目的是规范重组人白细胞介素-1受体拮抗剂滴眼剂设对照的随机双盲临床试验中CRF表的管理、数据库的建立、数据的核查、数据资料处理和存档等具体程序,细化数据管理的过程。 2试验设计和目标 试验目标: 试验设计: 3人员及职责 姓名单位及职务本项目负责工 作 数据管理负责 人 数据管理员 录入员 录入员 质控人员 监查员

4时间进度表 5数据管理报告 本项目数据管理工作中期和接近尾声时,要以进度报告的形式向部门经理报告,报告格式参考文件《制定新药临床试验数据管理计划的管理程序》(文件编号: CD010602)中附件1。 6数据库的设计和规则 (1)数据库设计: 首先确认需录入数据库的数据,数据管理负责人与监查员共同协商CRF中哪些数据需录入数据库,本项目中受试者的一些基本信息如出生日期、性别、身高体重、知情同意等为必填项,其它变量是否需要录入均要在一空白的CRF表中标注出来,详细操作内容参见文件《新药临床试验数据库建立和审核管理程序》(文件编号: CD010603)。

Excel数据管理与图表分析 公式概述

Excel 数据管理与图表分析 公式概述 在Excel 中,公式是一种可以自动完成计算的工具。通常情况下,公式由常数、变量、函数、名称以及运算符组成的一个表达式。 1.公式的结构 公式的结构主要有两种,一种为以等号开头,即在一个空白单元格中输入一个等号,Excel 就默认为用户输入了一个公式(公式一般都是以等号“=”开头)。在等号之后需要输入计算元素(操作数)。其中,各操作数之间均以运算符进行分隔,如图2-1所示为一个典型公式的语法结构: 图2-1 公式的结构 提 示 该公式的含义为:首先计算B1至E5单元格区域中的数据之和,即B1+C1+D1+E 1+B2+C2+D2+E2+B3+C3+D3+E3+B4+C4+D4+E4+B5+C5+D5+E5;然后,将B1单元格中的数值加上12;最后,将第一次计算的结果除以第二次计算的结果。 另一种方法是尊重Excel 以前Lotus 1-2-3 的用户操作习惯,允许用户使用以@符号作为公式的起始符号,然后,后面紧跟函数,其语法结构如图2-2所示。 图2-2 公式结构 提 示 Lotus 1-2-3是1983年Lotus 公司(该公司现已被IBM 公司收购)推出的1-2-3电 子表格系统,可以称得上是个人计算机软件的杰出代表。 这两个公式在结构上,除了开头的符号不同外,另外以@符号开头的公式必须后面紧随函数,而前一种结构则无此要求。下面来介绍一下这两种结构中的各元素的功能: ● 等号或@符号 为了区分公式与字符型的常数,Excel 规定公式的最前面必须加一个“=”等号或者“@”符号,然后再输入计算的各元素。 ● 单元格引用 通过指定单元格地址,来引用某个单元格或者单元格区域中的数据进行计算。 ● 运算符 包括一些符号,例如“+”加号和“*”乘号。 数字常量 等号 单元格引用 加法运算符 函数 除法运算符 @符号 函数

防止安全监测监控系统管理数据中断措施标准版本

文件编号:RHD-QB-K3799 (解决方案范本系列) 编辑:XXXXXX 查核:XXXXXX 时间:XXXXXX 防止安全监测监控系统管理数据中断措施标准 版本

防止安全监测监控系统管理数据中 断措施标准版本 操作指导:该解决方案文件为日常单位或公司为保证的工作、生产能够安全稳定地有效运转而制定的,并由相关人员在办理业务或操作时进行更好的判断与管理。,其中条款可根据自己现实基础上调整,请仔细浏览后进行编辑与保存。 第一条地面监控设备 (一)加强中心站供电管理。中心站必须采用双路电源供电,并定期检查供电路线及UPS备用电源性能,减少因供电原因而造成的数据中断。 (二)减少因更换监控主机而产生的数据中断时间。定期切换中心站监控主机时,要预先做好切换设备的准备工作,并指定业务熟练的人员进行设施的切换。在切换过程中应尽量减少数据中断时间,保证监控数据的连续性。 (三)做好计算机防病毒工作。运行的主机在受

到病毒侵害时,应首先查明原因,受病毒侵害的主机上数据文件不得拷贝到备用主机上,以防备用主机再次受病毒感染,而影响正常使用。 中心站计算机严禁用与监控系统无关的事,以防止病毒及操作不当而造成的数据中断。 监控系统网络终端的使用单位及有关人员,不得随意从网上下载信息,防止网上病毒侵害到监控系统中心站主机及各网络终端。否则追究责任。 (四)防止因定义与实际不符而造成的数据中断。增加或修改测点配置定义时,必须严格按传感器类型及技术指标要求定义,并指定专人进行操作。 (五)做好防雷击工作。为防止监控系统通讯接口,在雷雨季节受雷击而中断监控数据,必须使用系统防雷装置。即在地面中心站调制解调器的前端、地面分站传输电缆的端口,及井口传输电缆的接头处安

大数据管理及应用专业

大数据管理及应用专业 招生简章 东凌经济管理学院计划于2019年面向全校2018级本科生招收30名“大数据管理与应用”专业学生。 专业介绍 大数据已成为推动经济转型发展的新动力、提升国家竞争优势的新机遇。国家大数据产业“十三五”规划正在启动实施阶段,社会对大数据人才的需求日益迫切。为主动适应国家和经济社会发展需要,东凌经济管理学院开设“大数据管理及应用”本科专业方向班,现面向全校一年级学生招生,欢迎大家报名。 大数据管理及应用专业依托北京科技大学东凌经济管理学院的管理科学与工程系建设。管理科学与工程系是北京市重点学科,具有悠久的办学历史和强大的师资队伍。目前拥有专职教师26人,其中教授9人,副教授10人,讲师7人,95%的教师具有博士学位,80%的教师具有海外学习或进修经历。教师中1人入选爱思唯尔(Elsevier)2014年中国高被引学者榜单,2人获评教育部新世纪优秀人才,2人获评北京市教学名师。近5年获得国家自然科学基金项目14项,其中包含重点项目2项,发表学术论文300余篇。此外,该系拥有一流的实验和应用实践平台和基础设施技术保障。包括200核高性能服务器,300T的专用网络存储设备,万兆交换机以及云存储管理平台,可以同时为2个班60名学生开展大数据管理与应用相关实验。

大数据管理和应用专业将突出大数据科学专业特色,注重人才培养的科学性、前瞻性。本专业毕业生应熟练掌握大数据平台技术(设计、部署、管理、运维等)、大数据分析技术(统计计算、人工智能、数据挖掘等方法)、大数据开发与应用等基本工程能力,具备创新意识和合作精神,具有较高的分析问题、解决问题、自主学习以及创新能力。毕业生适合在信息技术企业、企事业单位、科研机构、高等院校的信息技术或管理部门,以大数据采集与预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用等为主要内容,从事商务数据分析学科的科研、教学、管理等工作。 大数据是国家重点支持的发展领域,具有良好的就业前景和用武之地。欢迎有志于国家大数据事业发展的同学踊跃选报大数据管理及应用专业!

一个简单数据管理软件的设计-软件综合设计-学生信息管理系统

《软件综合设计》课程实验报告

4、实验内容 1、实验步骤及流程: 1)新建工程:新建一个单文件类型的MCF工程,在Resource之中新建并利用控件设计对话框。 2)增加控件:一个控件是能够放置在一个对话框中,提供应用程序与用户交互的某种功能。本次 实验需要添加编辑框、下拉列表控件、列表框(ListBox)控件以及按钮键。 3)设置对话框及控件等的属性:一个控件相关的属性设置决定了一个控件可操作行为和显示。修 改控件ID以及名称,对话框名称等。 4)组织和安排各部件的位置大小等:软件为我们提供了各种调整方式,如:左对齐、右对齐、宽 相等、水平居中等等。 5)设置控件的顺序:执行菜单命令Layout->Tab Order可以显示并修改Tab Order,按所想要的 访问顺序依次点击每一个控件,完成后,点击空白处就可以了。 6)为对话框成员添加变量:打开ClassWizard窗口,选择Member Variables标签页,Class name下拉列表中选择CScoreDlg类。则对话框中可以创建成员变量的控件ID出现在下方的 Control IDs列表中。单击Add Variable按钮,则弹出Add Member Variable对话框,设置 变量名即可。 7)对话框类的构造函数:双击各个控件并确定就会弹出编程界面,为各个控件添加函数程序,实 现它们所对应的功能。 8)运行程序,调试程序。 2、源程序代码: 见后:实验结果及分析

3、调试过程记录: 在调试程序的时候,我们必须使程序在某一地点停下来。即是设立断点,其次再运行程序;当程序在设立断点处停下来时,利用各种工具观察程序的状态。程序在断点停下来后,有时我们需要按我们的要求控制程序的运行,以进一步观测程序的流向,从而调试程序。 逐步完善对话框的内容,加入控件,编写程序:

大数据分析平台技术要求

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。

全国污染源监测数据管理系统企业用户使用手册

文档编号:J C X X G K P T-Y H S C-00 2 全国重点污染源监测 数据管理与信息公开能力建设项目 软件开发与系统集成 企业用户手册 拟制:夏稳 审核:邓涛 批准:尚健 太极计算机股份有限公司 目录 系统简介 全国重点污染源监测数据管理与信息公开能力建设项目建设是在实现全国重点污染源排放自行监测与监督性监测数据统一采集、处理、评价、统计分析与发布,为落实新环保法要求环保部统一发布重点污染源监测信息的法定职责提供支撑。 统一污染源监测数据采集标准,建立统一的数据采集平台,面向全国重点排污单位采集自行监测数据,包括排污单位基础信息、污染源信息、处理设施信息、监测方案、自动监测设备信息、手工监测数据和自动监测数据等各类数据;同时,满足各级环保部门录入监督性监测数据的需求。 建立污染源监测业务管理系统,方便监测管理部门了解和掌握各地区、各行业排污企业自行监测、监督性监测的开展情况、污染源监测数据信息公开情况,为对企业自行监测开展情况和监督性监测开展情况进行考核提供支撑,为污染源监测管理制度制定和调整提供依据。 建立污染源监测数据查询与分析子系统,结合“点、线、面”多种分析模式,实现查询的智能、有效和可定制,并将查询和分析结果结合GIS进行综合展现; 建立决策支持子系统,对监测信息进行达标评价分析;并结合专题地图进行展现;此外,实现报告的自定义设计和自动生成,为决策支持提供支撑。 建立监测公开平台,规范企业自行监测信息和监督性监测信息公开的内容、方式及时限,满足社会公众对污染源企业排放的环境知情权,推动公众参与监督,为新环保法要求的统一发布重点污染源监测信息的法定职责提供支撑。 运行环境要求 ●客户端PC建议配置: CPU :奔腾2000Mhz以上 内存:2G 显示器分辨率:1024 × 768以上 硬盘:500G

数据管理系统之数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理:李雪莉 组员:申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级:大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展,企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况,即时掌握突发性事件的详细信息,快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进,企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理,以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发,在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下,Web技术标准也随之高速发展,用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构,以及高功耗、高系统资源占用,已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃,转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标

准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等,无需技术背景,人人都能实现数据可视化无论是电子表格,数据库还是 Hadoop 和云服务,都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合,当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时,带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法,而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域,在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值,其多样性和表现力吸引了许多从业者,而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形,都为我们搭建了新的桥梁,让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系,感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化,还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前,金融机构(银行,保险,基金,证劵等)面临着诸如利率汇率自由化,消费者行为改变,互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要,要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企业进行精准管理,从而更好地把握市场在竞争中胜出。德昂BI商务智能解决方案基于业务的数据分析正是帮助企业实现科学化管理的关键,因而获得客户的高度重视与高频度使用。 激烈的市场竞争下,通过对金融机构业务数据的汇总与整理实现

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