数据管理与分析教案
课时授课计划
（2014 —2015学年度第二学期）
课程名称：数据管理与分析任课教师：欧海航
课时授课计划（副页）
高中信息技术 感受数据管理技术的应用教案 粤教版选修4
感受数据管理技术的应用 一、案例背景信息 1．模块：数据管理技术（选修四） 2．年级：高中二年级 3．所用教材版本：广东教育出版社 4．学时数：一课时 非上机时间10 分钟，上机操作时间15 分钟，其他活动（如：阅读、讨论、评价、展示、小结等）大约用20 分钟。 5. 设计组成员资料: 姓名性别通信地址QQ号码电子邮箱 王健男株洲北师大附校495931434 Janssen0313@https://www.360docs.net/doc/9714766594.html, 张喜女株洲县第一中学405384475 Zhangxi086@https://www.360docs.net/doc/9714766594.html, 易李平女醴陵市第一中学529024569 llyzylp@https://www.360docs.net/doc/9714766594.html, 汪博男醴陵市第四中学10266775 Wangbo830309@https://www.360docs.net/doc/9714766594.html, 二、教学设计 教学目标： 1、认识了解数据管理技术及数据库的概念。 2、知道利用数据管理技术能达到什么样的管理效果。 3、实例分析、实践操作感受并理解数据管理技术。 4、激发学生学习本门课的兴趣。 内容分析： 本节课是《数据管理技术》课的开篇，是在《信息技术基础》课的基础上对数据管理知识的进一步认识、拓展与加深。共有两方面的主要内容，一是体验数据管理技术，二是数据管理技术的应用。这节课既要学生了解认识数据库，又要学生理解数据管理技术的一些概念，并且激发学生对数据管理技术的兴趣，为以后的教学打下基础。 教学重点： 认识掌握数据、数据库、数据管理技术的基本概念，体验并认识数据管理技术对人类社会影响，激发学生学习本门课程的兴趣。 教学难点： 让学生了解数据库管理技术的重要性，激发学生学习本门课程的兴趣。 学生分析： 数据管理技术对学生来说既熟悉又陌生，在《信息技术基础》中，学生已经学习了信息资源管理的相关知识，对数据库的一些基础知识都有初步的了解，而且有些同学在上 Internet 网的时候上过类似数据库的网站，或者接触过 Access 数据库，但又比较陌生是因为只见过没有真正去认识，认真的用过、理解过。 教学策略设计： 1．教学方法设计 因为数据管理技术相对来说是比较枯燥的一门课，因此针对学生对象的分析，运用“任务驱动”，“情感引导”，“分层探究”，“分组协作”的教学模式，来达到教学效果的实现。 2．关于教-学流程和教-学活动的设计思路： 激趣导入新课讲授探究、讨论案例分析
《数据库》教案
数据库系统概论 教案及讲义 授课老师：XXX
第一章绪论 教学目标： 1、结合具体的例子讲述数据库的设计步骤，通过此例子让同学们对本教材各章节所要学习的内容有一个初步的整体了解； 2、对照文件系统的数据管理过程，讲述数据库管理系统的数据管理过程，让同学们对数据库管理系统的功能、组成、工作过程有个初步了解，并对数据库的数据模型（主要是关系模型）有比较深入的理解。 3、课外布置学生完成一个小的数据库设计课程设计题目，要求学生分组寻找题目并完成设计过程。 教学重点： 1、举简单例子说明数据库设计过程。 2、数据库技术的产生发展过程的文件系统阶段与数据库系统阶段。 3、概念模型、数据模型及三要素、数据库系统结构 教学难点： 数据库系统的三级模式结构；数据库的二级映象功能与数据独立性。 教学过程： 本章分3次讲述，每次2课时，主要讲述以下内容介绍如下： 1、举简单例子说明需求分析及表达、概念结构设计、逻辑结构设计过程。第六章的不少内容前到此处讲述（实际教学过程中本章的学时数增加2学时左右）。 对照文件系统的数据管理过程，讲述数据库管理系统的数据管理过程，及相关概念。 2、讲述数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统的基本概念；数据库模型（主要是关系模型）；数据库系统结构。 1.1 引言 1.1.1数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统 1、数据（data） * 高级语言的数据,如PASCAL语言中各种类型数据(常量、变量)：integer，real，char，record，file，…… （着重文件类型数据说明） * 定义：1）数据是描述事物的符号记录，2）数据与其语义是不可分的，需要经过语义解释。
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
大数据处理框架选型分析
大数据处理框架选型分析
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和
一种基于Web前端的在线空间数据管理技术方法
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2016, 6(1), 30-35 Published Online January 2016 in Hans. https://www.360docs.net/doc/9714766594.html,/journal/csa https://www.360docs.net/doc/9714766594.html,/10.12677/csa.2016.61004 A Technical Method of Online Spatial Attribute Data Management Based on Web Font End Lijie Zhou, Zhihong Li, Cui Li School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai Received: Jan. 8th, 2016; accepted: Jan. 22nd, 2016; published: Jan. 27th, 2016 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/9714766594.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Based on B/S framework of web system, this article realizes the visualization management of web front end of spatial data. According to HTML5 CSS3, the User Interface of data management in web browser is realized, and Javascript can be used to achieve the interaction between web browser and users. The server uses SQLite database to store data, the design of the database with data sto-rage table and data field mapping to realize dynamic management. The Geoserver platform of in-dependent research is used as a web server for web applications; this platform provides a series of database management API, including WebSQL API and SQLScript API, and transforms the data between server side and browser side with AJAX, so as to realize the data of the browser side management and server side storage. By managing the resource table and resource control table in the database, the sharing of spatial attribute data can be realized. Keywords Spatial Data, Font End Management, Server Side Storage, Data Sharing, Web Font End 一种基于Web前端的在线空间数据管理技术 方法 周力杰，李治洪，李翠
大数据对企业管理决策影响分析
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value)。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、 EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150 亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，
用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理水平参考文本
用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理水平参考文 本 In The Actual Work Production Management, In Order To Ensure The Smooth Progress Of The Process, And Consider The Relationship Between Each Link, The Specific Requirements Of Each Link To Achieve Risk Control And Planning 某某管理中心 XX年XX月
用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理 水平参考文本 使用指引：此安全管理资料应用在实际工作生产管理中为了保障过程顺利推进，同时考虑各个环节之间的关系，每个环节实现的具体要求而进行的风险控制与规划，并将危害降低到最小，文档经过下载可进行自定义修改，请根据实际需求进行调整与使用。 1 前言 煤炭企业属于传统的资源开采型企业。煤矿安全对煤 炭企业影响巨大，安全工作在煤矿生产中占有重要地位， 其管理好坏直接关系到煤炭企业的生存和发展。煤炭企业 的安全管理是一项系统工程，涉及从煤矿建设、煤炭开 采、生产加工到煤炭产品销售的全过程。近几年来，我国 煤矿瓦斯爆炸、井下透水等事故频频发生，给人民的生命 和国家财产造成了巨大的损失，严重影响了煤炭企业生产 能力的发挥和煤炭企业的形象。煤矿安全管理任务十分艰 巨，是因为影响煤矿安全的因素非常复杂。研究表明，瓦 斯、矿压与顶板、煤尘、水、火等自然灾害因素是影响煤
矿安全生产的最主要和最难以控制的因素。因此，如何有效识别影响煤矿安全的自然灾害隐患，提升煤矿安全管理水平是我国煤炭企业面临的重大课题。 近年来，信息技术有了突飞锰进地发展。随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，数据库的数量、单个数据库的容量和数据类型的复杂性都大大地增加了。在这些庞大的数据库中蕴藏着极其丰富的信息源，因此，数据挖掘技术应运而生。作为数据挖掘的一个方向，空间数据挖掘可以用于对空间数据的理解、空间关系和空间与非空间数据关系的发现、空间知识库的构造、空间数据库的重组和空间查询的优化。空间数据挖掘在地理信息系统、地理市场、遥感、图像数据勘测、医学图像处理、导航、交通控制、环境研究等领域有着广泛的应用。 由于煤矿自然灾害影响因素具有空间分布不确定性特征，因此可以在建立大理自然灾害空间数据信息基础上，
大数据处理技术的总结与分析
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。
信息技术选修数据管理技术教案
信息技术选修4教案 数据管理技术 信息技术组
1.1认识数据管理技术 【教学目标】 知识与技能：①了解数据、数据管理的概念，了解数据管理技术的产生和发展过程。 ②掌握数据库、数据库管理系统的概念，了解其相互关系并加以区分。 ③建立简单数据库及查询的方法,并能够进行简单的数据分析。 【内容分析】 本节通过实例帮助学生理解数据和数据管理的含义，然后介绍了数据管理技术的发展历史，数据库和数据库管理系统的概念，最后通过主题研究活动，让学生亲身体验数据管理。 【教学重难点】 教学重点：能够根据实际问题，利用简单数据库技术有效管理信息。 教学难点：能够根据实际问题的研究需求，对所获取的信息进行合理的分类，并确定表字段，建立相关查询，对数据进行有效的管理。 硬件环境：多媒体网络教室，互联网环境 软件环境：电子学习档案袋，教学资源ppt演示文稿。
第2课认识关系数据库 教学目的： 1、掌握数据库的记录、字段、数据类型 2、数据库的类型 3、关系数据库的定义 实践活动： 1.填写网上评分表 2.了解评分表背后实现技术数据库1 数据库2 asp源文件 分析： 用关系数据库管理图书的模式 了解： 什么是记录？什么是字段？什么是字段的数据类型？ 关系数据库的定义是什么？关系数据库中的二维表必须满足5个条件：（1）_______________________________ （2）_______________________________ （3）_______________________________ （4）_______________________________ （5）_______________________________
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
数据的管理与分析
第一章电子表格 第二节数据的管理与分析（第一课时） 一、教学目标： 1．知识目标：熟悉公式的基本组成；理解函数的概念和常见的函数；掌握公式的创建、修改、复制等方法；学生能够根据所学函数知识判别计算得到的数据的正确性。 2．能力目标：灵活运用公式并对数据进行运算、分析；能够使用常用函数（sum,average）计算所给数据的和、平均值等；通过自主探究学会新函数的使用，并且能够根据实际生活中的需求选择和正确使用函数，并能够对计算的数据结果合理利用。 3．情感目标：培养学生间团结协作能力；探索新知识的能力。 二、教学重点、难点：公式与函数的使用。 三、教学方法：任务驱动、讲解演示与合作学习相结合的教学方法。 四、教学过程： （一）情景导入：创设数据处理环境。激发学生的求知欲，构建和谐的课堂教学氛围。 （二）讲授新课： 一、公式的运算符和组成： Excel是一种用于数据统计和分析的应用软件，实现统计与分析的途径主要是通过计算来完成，要完成计算就离不开运算符的应用。公式中的运算符有三大类：算术运算符、比较运算符、文本运算符。在计算机中算术运算符和普通的数学运算符是有区别的，通过下面的表格来对比认识一下： 二、Excel中“求和”的实现： 【自主探究】你会用什么方法进行求和计算? 方法一：公式法 格式：=单元格地址1+单元格地址2+…… 步骤：1）选定存放数据结果的单元格（例如：G3） 2）输入公式 3）回车确定 方法二：自动求和 步骤：1）选定存放数据结果的单元格 2）确定求和数据的单元格， 3）单击自动求和按钮 方法三：函数求和法 格式：=SUM(单元格地址1:单元格地址2) 其中“SUM”表示的是自动求和函数，例如（B3：J3）表示的是从“B3”到“J3”，“=SUM （B3：J3）是将从“B3”到“J3”的所有数据自动求和。
空间数据管理平台解决方案
空间数据管理平台解决方案
1.引言 1.1方案概述 空间数据管理平台解决方案主要是针对我国各级测绘院、信息中心建设区域地理信息基础框架的迫切需求，开发的一套专业性强、具有高可扩展性的基础地理信息数据库管理平台。 整个方案从管理多源、多尺度、多类型的基础地理信息数据的角度出发，开发了一些列软件系统，包括空间数据入库更新子系统、空间数据质量检查子系统以及空间数据管理平台等，可以实现对现有基础地理信息数据的整合、转换与集成管理，为政府、企业、公众等提供空间信息服务。 1.2系统特点 ●“多源、多尺度、多时相”基础地理数据的集成管理 由于基础地理数据具有多源、多尺度、多时相的特点，基础地理数据管理平台必须具有集成不同数据类型、不同比例尺、不同时间的各种基础地理数据的能力。 ●多比例尺数据集成 对于不同尺度的基础地理数据，其集成通过统一空间参考系（WGS84、西安80、北京54）或动态投影技术来实现。不同比例尺的
基础地理数据可以叠加一起显示，通过控制其显示比例实现地图的逐层显示效果。 ●多类型数据集成 对于不同类型的数据（如DLG与DRG）的集成采用按空间坐标范围或图幅索引实现。 ●多时序数据集成 对于不同时间段的基础地理数据，采用历史数据库来实现。根据数据更新周期的不同，采用按数据集、图幅、对象级别的历史数据库机制。 ●基础地理数据管理全过程支持 SuperMap D-Manager特别针对我国各级测绘院、信息中心设计开发，系统支持数据加工、数据入库管理、数据共享、数据发布的整个业务过程，可以快速为用户打造完备的基础地理数据中心，满足各种用户对基础地理信息的需求，为数字城市建设服务。 ●基础性与平台性 SuperMap D-Manager从设计到实现，充分考虑了其作为基础性、平台性等支撑性要求。SuperMap D-Manager在设计思路、软件开发实现上都具有高可扩展性的特点。
简析大数据及其处理分析流程
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
《数据管理技术》参考教案(六).doc
《数据管理技术》参考教案（六）教学主题报表设计 适用年级高三年级教学课时1课时 教材分析概述：本课通过实例演示和实践操作，要求学生熟练掌握报表设计的三种方法：自动创建报表、通过向导创建报表、通过设计视图创建报表。 重点：通过向导创建报表 难点：在设计视图中创建和修改报表 学 习目标1、了解报表的有关概念 2、掌握报表的三种设计方法 所需的资源和环境 数字化资源配套动漫网站 常规资源 1、教材《数据管理技术》第五章 6.3、6.4节；配套光盘 2、教材配套的教师用书 教学支撑环境计算机网络教室/实物投影仪/液晶投影仪 教学设计 教学引导问题设计 问题目的重点、难点、关键点什么是报表？有何作用 简单了解报表 的有关概念 如何快速创建报表 掌握自动创建 报表的功能 如何创建更加灵活的报表？ 掌握利用报表 向导创建报表 的过程 如何进一步修改报表或进行完全自主的 报表设计？ 了解报表的设 计视图 教学过程设计一、新课引入 窗体是系统与用户进行交互的基本元素，它同时具有数据输入和数据输出的功能，但是它的局限性在于无法随时随地进行浏览，而报表可以解决这个问题，通过报表的打印，用户可以通过普通的纸介质对数据进行浏览、校对、保存，符合用户日常习惯，因此报表是Access中一个重要的功能。 二、教学内容设计
报表是学生常见也易于理解的一个概念，因此，教师只需要根据实例对报表的分类着个简要介绍即可。 本课时的教学内容呈现阶梯式，操作由简单到复杂，报表由单一到灵活，层层递进，因此在教学设计时可以遵循解决问题、提出不足、进一步解决不足的思路来展开。 首先教师可以快速演示自动报表的实现，并要求学生短时间内重复操作，以便掌握自动报表的设计，同时要求将报表进行保存，以为后续内容做准备。 进一步，教师可以要求学生或教师本身说明自动报表的优缺点：快速，但是可供选择的版式、风格有限，并且无法对报表内容进行选择。由此引出报表的第二种设计方法，即报表向导 利用报表向导生成报表是报表设计种最常见的操作，教师需要着重进行演示，并对向导种的各个步骤和参数进行较为详细的说明。演示完成后，通过类似实例要求学生快速进行重复，以达到及时巩固的目的。 同样，在掌握报表向导后，可以进一步请学生说明报表向导相对自动报表的优点以及向导生成过程种还无法令人满意的环节。显然，报表向导可以由用户自由选择报表内容和部分排序、统计、分组等功能，但是在样式选择、表格布局和报表各部分位置等细节上还有比较大的局限性，由此引出全自主的报表设计方法：报表设计视图。 报表设计和窗体设计有许多相似之处，主要是各种控件的添加和控件属性的设计。但是，教师首先必须说明报表设计器中页眉、主体、页脚的区别，可以通过一个控件放在不同区域导致的不同报表结果来直观说明三者的区别。 教师还可以把自动报表和报表向导生成的报表在设计视图中打开，进行进一步的编辑、修改，由此说明在现实应用中报表设计的常见方法：首先利用自动报表或向导生成报表的大体框架，然后在设计视图中进行细节调整。 三、小结 通过本课时的学习，学生应该掌握报表设计的一般步骤，熟练掌握利用自动创建报表功能和报表向导创建报表的过程，并能通过设计视图创建和修改报表。 四、作业
数据处理教案
数据处理教案 引言： 根据高专中专部安排，由我带10级综合班的数据处理课和Office办公自动化课，根据教学的要求，特写此教案，该教案分为5部分，第一部分介绍数据处理定义，结构，常用软件；第二部分计算机基础；第三部分介绍Excel数据处理；第四部分介绍常用数据库（access、sql语句），第四部分介绍简单的关系数据库、数据建模等；第五部分介绍简单的数据处理、报表制作等。 第一部分数据处理定义，结构 第一节数据处理定义 教学目的：通过对数据处理的定义使学生明白，在当今的社会，数据是如何的重要，数据处理在现代社会中起到什么样的作用。 教学内容：重点是数据处理的定义，难点为如何看待数据和信息的关系，模糊数据和数字数据的区别 教学方法：口述与上机 教学进程：全面4个课时为理论口述讲解，后面4个课时上机介绍数据处理常用软件。 1.1.1数据处理定义 数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程 1.1.2数据处理软件 数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括：用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。 1.1.3 数据处理方式 根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。
大数据分析与处理方法解读
大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理
医学研究数据管理与分析选择题
1. 医学统计学研究的对象是 A. 医学中的小概率事件 B. 各种类型的数据 C. 动物和人的本质 D. 疾病的预防与治疗 E．有变异的医学事件 2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是 A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体 C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体 E．依照随机原则抽取总体中的部分个体 3. 下列观测结果属于等级资料的是 A．收缩压测量值 B．脉搏数 C．住院天数 D．病情程度 E．四种血型 4. 随机误差指的是 A. 测量不准引起的误差 B. 由操作失误引起的误差 C. 选择样本不当引起的误差 D. 选择总体不当引起的误差 E. 由偶然因素引起的误差 5. 收集资料不可避免的误差是 A. 随机误差 B. 系统误差 C. 过失误差 D. 记录误差 E．仪器故障误差 答案: E E D E A 1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 B. 几何均数 P百分位数 C. 均数 D. 95 E. 频数分布 2. 算术均数与中位数相比，其特点是 A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息 C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料 E．更适用于分布不明确资料 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是 A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1：80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数 答案: A B D E B 1. 变异系数主要用于 A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度 C. 衡量测量的准确度 D. 衡量偏态分布的变异程度 E. 衡量样本抽样误差的大小 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是 A. 变异系数 B. 离均差平方和 C. 极差 D. 四分位数间距 E. 标准差 3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是 A. 检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95% B. 检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95% C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外 D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围 E. 检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常” 4．应用百分位数法估计参考值范围的条件是 A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布 C．有大样本数据 D．数据服从对称分布 E．数据变异不能太大 5．已知动脉硬化患者载脂蛋白B的含量(mg/dl)呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用A．全距 B．标准差
excel数据管理与分析之分类汇总教案.doc
Excel数据处理之分类汇总教案 河北省保定市女了职业中专萤洋 本课选自高等教育出版社出版的《计算机应用基础》第四章第四节第三小节的内容——分类汇总。下面就本节内容的教材、教法、学法及教学过程等四个方面加以说明。 一、分析教材 本教材是中等职业学校“计算机应用基础”文化课基础教材，教材以“宽、浅、用、新”为原则，选材新颖、内容丰富、注重实用、浅显易懂，突出了对学生基本实践技能的培养。教材内容的组织紧紧围绕中等职业教育培养目标，强调实用性和操作性，将分散的知识进行整合，体系结构严谨。通过学习，使学生了解和掌握信息技术的基础知识，具有使用计算机工具进行文字处理、数据处理、信息获取三种能力，让学生在计算机及应用技术方面逐步形成完整的概念，培养和提高了学生的计算机文化素质，为学生利用计算机学习其他课程打下基础。教材配套的上机实习指导与教材知识点相对应，采用了“知识点训练——综合练习——问题与探索”的三段式结构，使计算机应用基础知识点的学习训练与实际应用紧密结合，突出了从问题的实际背景中建立概念，易于学生理解和掌握，便于培养学生触类旁通、举一反三，逐步形成继续学习、不断获取新知识和技能的能力，使其能够具备较强的实践能力、创新能力和创业能力。 全书分为七个部分：计算机基础知识、操作系统、文字处理、电子表格、电子演示文稿、网络基础与应用以及数据库操作与应用。第四章介绍了中文Excel2000电子表格的使用。 在数据处理中，由于数据量的增加，需要浪费相当多的人力及成本。而Excel强大的数据处理功能恰好解决了这一突出问题。因此，将Excel 数据处理作为一个重要内容来介绍，显得尤为重要。 本节选自教材第四章第四节数据处理中的分类汇总。学生在本节学习