第一篇：基于大數據的推薦系統介紹

參考資料：

1.基于大數據技術的電子商務個性化推薦系統設計與實現 北京交通大學 專業碩士學位論文 工程領域：軟件工程

2.大數據系統和分析技術綜述

程學旗, 靳小龍, 王元卓, 郭嘉豐, 張鐵贏, 李國杰 中國科學院計算技術研究所網絡數據科學與技術重點實驗室 3.基于大數據的電子商務個性化信息推薦服務模式研究 吉林大學

作者姓名：胡一 專業名稱：情報學 指導教師：張向先教授

4.數據挖掘在電子商務推薦系統中的應用研究 大連交通大學 專業碩士學位論文

研究方向：企業管理信息化 姓名：賀云

5． 基于數據挖掘的電子商務推薦系統設計與實現 電子科技大學

專業學位類別：工程碩士 工程領域名稱：軟件工程 姓名：王世東

指導教師：吳躍教授

6.基于數據挖掘技術的電子商務推薦系統的研究 北京郵電大學

碩士研究生學位論文 專業：信息安全 姓名：徐莉 導師：鈕心析

7.基于web數據挖掘商務網站推薦系統的研究 研究方向:人工智能 指導教師:邱玉輝教授 研究生:謝中

8．大數據服務若干關鍵技術研究 博士研究生學位論文 專業：計算機科學與技術 姓名：韓晶 導師：宋美娜

9.數據挖掘在電子商務旅游線路推薦系統中的應用研究 重慶交通大學

碩士研究生學位論文 管理科學與工程 姓名：吳春陽

10.基于數據挖掘的電子商務推薦系統研究 電子科技大學

博士研究生學位論文 計算機應用技術 姓名：楊帆

11.電子商務個性化推薦系統研究 電子科技大學 碩士學位論文 計算機軟件與理論 姓名：雷坤

12.基于數據挖掘的電子商務推薦系統研究 電子科技大學 計算機應用技術 研究生：裴蕾

指導教師：陶樹平教授

13.基于個性化推薦的電子商務推薦系統的設計與實現 吉林大學

專業名稱：軟件工程 作者姓名：單 明

指導教師：王 喆 副教授 14.大數據時代的信息技術處理 作者：馮騫

出版社：信息通訊 2014年08期 15.電子商務推薦系統核心技術研究 學科：管理科學與工程 指導教師：蔣國瑞

16.電子商務推薦系統關健技術研究 院系(所):信息科學與工程學院 專業:計算機軟件與理論 姓名：鄧愛林 導師：朱揚勇教授

17.電子商務大數據導購系統設計與實現 作者：謝少群

作者單位：廣東財經大學廣東省電子商務市場應用技術重點實驗室;18.電子商務系統中的大數據處理 作者：高珍

謝玉婧

作者單位： 同濟大學軟件學院;

19.大數據環境下電子商務個性化推薦服務發展動向 作者：王倩 錢力

作者單位:中國科學院 文獻情報中心

20.基于大數據的電子商品個性化推薦方法 作者：朱燕 吳錦群 專業：計算機網絡技術

目錄： 1．大數據

1．1大數據基本概念 1.2大數據特征

1.3大數據處理方式

1.4知識計算對商務推薦系統的啟示 1.5社會計算對商務推薦系統的啟示 2．電子商務推薦系統

2．1電子商務推薦系統基本概念 2.2電子商務推薦系統研究現狀 3．電子商務推薦系統的實現 3.1推薦方法實現

3.2推薦系統關鍵技術綜述 3.3推薦系統目標

4．基于大數據的電子商務推薦系統的實現 4.1電子商務推薦系統分析所需信息 4.2電子商務推薦系統架構

4.3基于大數據的電子商務推薦系統架構 4.4大數據與web的區別（待編寫）5.基礎知識

5.1電子商務模式

正文

1.大數據

1．1大數據基本概念

近幾年,大數據迅速發展成為科技界和企業界甚至世界各國政府關注的熱點數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素.人們對于大數據的挖掘和運用,預示著新一波生產力增長和消費盈余浪潮的到來”什么是大數據,迄今并沒有公認的定義.從宏觀世界角度來講,大數據是融合物理世界(physical world)、信息空間和人類社會(human society)三元世界的紐帶,因為物理世界通過互聯網、物聯網等技術有了在信息空間(cyberspace)中的大數據反映,而人類社會則借助人機界面、腦機界面、移動互聯等手段在信息空間中產生自己的大數據映像.從信息產業角度來講,大數據還是新一代信息技術產業的強勁推動力.所謂新一代信息技術產業本質上是構建在第三代平臺上的信息產業,主要是指大數據、云計算、移動互聯網(社交網絡)等。1.2大數據特征

人們將大數據的特征總結為 5 個 V,即體量大(volume)、速度快(velocity)、模態多(variety)、難辨識(veracity)和價值大密度低(value).但大數據的主要難點并不在于數據量大,因為通過對計算機系統的擴展可以在一定程度上緩解數據量大帶來的挑戰.其實,大數據真正難以對付的挑戰來自于數據類型多樣(variety)、要求及時響應(velocity)和數據的不確定性(veracity).因為數據類型多樣使得一個應用往往既要處理結構化數據,同時還要處理文本、視頻、語音等非結構化數據,這對現有數據庫系統來說難以應付;在快速響應方面,在許多應用中時間就是利益.在不確定性方面,數據真偽難辨是大數據應用的最大挑戰.追求高數據質量是對大數據的一項重要要求,最好的數據清理方法也難以消除某些數據固有的不可預測性.1.3大數據處理方式

目前,人們對大數據的處理形式主要是對靜態數據的批量處理,對在線數據的實時處理,以及對圖數據的綜合處理.其中,在線數據的實時處理又包括對流式數據的處理和實時交互計算兩種。

批量數據處理的典型應用場景包括電子商務:電子商務中產生大量的購買歷史記錄、商評論、商品網頁的訪問次數和駐留時間等數據,通過批量分析這些數據,每個商鋪可以精準地選擇其熱賣商品,從而提升商品銷量;這些數據還能夠分析出用戶的消費行為,為客戶推薦相關商品,以提升優質客戶數量。1.4知識計算對商務推薦系統的啟示

基于大數據的知識計算是大數據分析的基礎.知識計算是國內外工業界開發和學術界研究的一個熱點.要對數據進行高端分析,就需要從大數據中先抽取出有價值的知識,并把它構建成可支持查詢、分析和計算知識庫.目前,世界各國各個組織建立的知識庫多達50 余種以及一些基于維基百科等在線百科知識構建的知識庫,如.除此之外,一些著名的商業網站、公司和政府也發布了類似的知識搜索和計算平臺,在國內,中文知識圖譜的構建與知識計算也有大量的研究和發工作.代表性工作有中國科學院計算技術研究所的 Open KN,百度推出了中文知識圖譜搜索,搜狗推出的知立方平臺,支持知識計算的基礎是構建知識庫,這包括 3 個部分,即知識庫的構建、多源知識的融合與知識庫的更新.知識庫的構建就是要構建幾個基本的構成要素,包括抽取概念、實例屬性和關系.從構建方式上,可以分為手工構建和自動構建。

電子商務推薦系統可以基于這個理念，對商品進行分類編寫介紹，講平臺做成商品百科，商品成分百科，健康百科等。1.5社會計算對商務推薦系統的啟示

社會計算 以 Facebook、Twitter、新浪微博、微信等為代表的在線社交網絡和社會媒體正深刻改變著人們傳播信息和獲取信息的方式，人的互聯成為信息互聯的載體和信息傳播的媒介,社會媒體的強交互性、時效性等特點使其在信息的產生、消費和傳播過程中發揮著越來越重要的作用,成為類重要信息載體.大家關注的問題包括了對在線社會網絡結構、信息傳播以及信息內容的分析、建模與挖掘等一系列問題.社會媒體中信息檢索與數據挖掘，社會媒體的出現對信息檢索與數據挖掘的研究提出了新的挑戰.不同于傳統的 Web 數據,社會媒體中的數據呈現出一些新的特征:(1)信息碎片化現象明顯,文本內容特征越發稀疏;(2)信息互聯被人的互聯所取代,社會媒體用戶形成的社會關系網絡的搜索和挖掘過程中的重要組成部分;(3)社會媒體的易參與性使得人人具有媒體的特征,呈現出自媒體現象,個人影響力、情感與傾向性摻雜其中.針對這些特點,研究人員在傳統信息檢索與數據挖掘技術基礎上提出了一系列的新模型.鑒于用戶所創造的信息往往具有很強的時效性,Yang 等人提出了一種時間序列聚類的方法,從 Twitter 數據中挖掘熱門話題發展趨勢的規律因為用戶的狀態和評論中包含了大眾的觀點和態度,所以 Bollen 等人通過對 Twitter 中用戶的信息進行情感分析,將大眾情緒的變化表示為 7 種不同的情緒時間序列,進而發現這些序列能夠預測股票市場的走勢.此外,基于用戶在協作平臺上所貢獻的內容和標簽等信息往往蘊含有豐富的大眾知識和智慧這一現象,Hu 等人利用 Wikipedia 中的文章和類別信息來確定用戶的查詢意圖,進而輔助信息檢索.社會媒體的檢索與挖掘研究在國內也受到了越來越多的重視,包括北京大學、清華大學、哈爾濱工業大學、上海交通大學、浙江大學、復旦大學、中國科學院、微軟亞洲研究院等大學和研究機構已經取得了一定的進展,涉及的研究內容包括社會化標簽系統中的標簽學習和排序、信息抽取和分類、社會化多媒體檢索、協作搜索和推薦等等.基于這些研究，可以使電子商務推薦系統更加專門化，人性化，可以利用社交網絡，根據用戶個人喜好更加全面的進行推送。2.1電子商務推薦系統基本概念

電子商務的飛速發展增加了消費者的可選擇性，拓展了消費選擇的寬度和廣 度，激發他們的購買欲望的同時，卻又使消費面對海量商品感到茫然，難以抉擇 自己想要的產品，甚至使他們陷入數據豐富而知識貧乏的境地。推薦系統的目的模擬現實生活中銷售員向消費者推薦商品的過程，協助消費找到自己所滿意的商品。現有電子商務推薦算法往往是依據用戶瀏覽行為將用戶聚類，以相似用戶行為作為推薦依據，這一過程忽略了用戶對商品的情感態度。而實際上，當用戶對商品持積極情感時則會提高用戶滿意度，否則用戶滿意度則會降低。2.2電子商務推薦系統研究現狀

推薦系統的主要任務是通過分析用戶所產生的信息獲取他們的興趣度和偏 好，從而發現他們潛在的興趣偏好，為主動向用戶推薦他們感興趣的內容，總體 來說，推薦系統屬于信息過濾的范疇。推薦系統不同于信息檢索，信息檢索是由用戶主動發起是一種“pull”的過程，而推薦系統則可以主動向用戶推薦用戶可能感興趣的內容，一種“push”過程。盡管，信息檢索的過程由于用戶的參與目的性較強，但是，用戶卻不得從檢索的內容中人工查找他們所感興趣的內容，在某些情形下，用戶陷入“信息迷航”的尷尬境地。而“push”的過程，是根據用戶的歷史信息以及用戶的相似性分析用戶的興趣，從而挖掘出用戶可能的興趣需求。

推薦算法可分為基于內容的過濾算法以及協同過濾算法兩大類。基于內容過 濾的推薦算法其關鍵技術多為信息檢索技術，其主要目的在于分析項目內容，對 現有資源進行建模，完成信息推薦。在這一過程中記錄用戶所產生信息內容以及 用戶的瀏覽行為，依據用戶所產生的信息進行興趣度建模。在推薦過程中，對比 用戶的興趣度的相似性，對于興趣度高相似且未產生瀏覽行為的用戶進行推薦。

目前為止，大量網站以及科研機構仍采用基于內容的推薦方法。其中，麻省 理工學院采用基于內容的過濾方法在郵件發送以及接收雙方實現了電子郵件過濾。Balabanovic等構建了一個智能推薦系統 LIRA 專門用于網頁推薦。LIRA 推薦過程中首先利用檢索方法對網絡進行內容搜索，判斷搜索結果，若滿足預先制定的條件則推薦給用戶，否則不予以推薦。為了完成個性推薦，LIRA 還設置了反饋機制。用戶依據推薦結果與自己的興趣度進行評價，LIRA 依據用戶的評價結果更新搜索規則，從而不斷學習訓練完善系統，最終達到滿足用戶個性化推薦的目的。Lieberman以用戶瀏覽行為作為依據構建用戶興趣度模型 Letizia，并基于該模型后臺搜索網頁，將符合用戶興趣的網頁推薦給用戶。這一過程是一個主動學習過程，無需用戶參與。與 LIRA 顯式反饋不同，該模型屬于一種隱式反饋模型。Armstrong 等在分析用戶瀏覽行為時，增加了瀏覽路徑機制，從而開發了Webwatcher推薦系統。該系統不但分析用戶瀏覽過的網頁，而且還分析用戶瀏覽網頁中包含的超鏈接。結合用戶的瀏覽行為以及網頁中的超鏈接構建用戶興趣度模型，提高了推薦的效率。Pazzani 等通過學習用戶的瀏覽行為以及用戶反饋信息構建用戶興趣度模型Syskill& Webert。該模型中，對用戶興趣度分類過程中引入了貝葉斯分類器達到多樣性分類的目的。

協同過濾與基于內容的推薦系統不同，協同過濾更加關注用戶的社會性特征，協同過濾過程中將興趣度相同或相似用戶劃分為一類，推薦過程中該類別中有用戶關注某些信息，則認為興趣度相同的用戶也對該類信息感興趣。由此可見，協同過濾是以用戶興趣群體或社會群體為基礎，因此，協同過濾應該首先依據用 戶的社會特征將用戶分類，對目標用戶推薦過程中依據用戶所在群體的興趣相似 為依據完成推薦。協同過濾在電子商務中也得到了廣泛應用。如 Amazon、C2C、以及 e Bay 等網站均利用基于協同過濾的電子商務推薦系統，除此之外，還增加了用戶反饋機制，用于評估用戶對商品的滿意度。國內對電子商務推薦系統的研究相對較晚，目前為止還沒一個與國外相競爭的電子商務推薦系統。這一點也引起了國內研究者的注意。其中，清華大學的曾春等首先綜述了個性化推薦算法，并集中討論了個性化推薦系統所涉及的核心算法，為國內電子商務推薦系統奠定了基礎。中國科學院許海玲等比較了目前互聯網中常用的推薦系統，并對常用推薦算法、評價指標等做了總結。北京郵電大學的王立才等為了提高推薦系統的推薦的精確度以及用戶滿意度對上下文感知的推薦系統進行綜述。華東師范大學的任磊博士首先分析了互聯網環境下信息過載的起因，并在此基礎上進一步分析了個性化信息需求的必要性，對目前個性化需求做了進一步總結，最后針對推薦系統中存在的數據稀疏以及概念漂移問題提出了 WSBCF、IBCFBP 以及 HRRF 等，經實驗驗證其有效性。南京航空航天大學的李濤博士對推薦系統中存在高維稀疏性問題，在推薦系統中引入降維技術，并利用聚類技術對用戶聚類，達到推薦系統實時性的目的。此外，該系統中還增加了數據隱私保護機制，大大提高了系統的安全性。王征和譚龍江在推薦系統中引入了用戶心理特征，構建基于用戶心理的特征空間，利用貝葉斯算法依據用戶行為及商品聚類，最后估計用戶心理特征預測其興趣度，達到個性化推薦的目的。崔春生等首先以用戶的瀏覽行為、瀏覽時間以及網頁差異量等特征為依據，分析用戶對商品的需求，在此基礎上對用戶聚類，得到用戶興趣度集，完成商品推薦的目的。3電子商務推薦系統的實現 3.1推薦方法實現

為了提高用戶對推薦結果的滿意度，在研究各類推薦算法的基礎上，研 究用戶情感挖掘方法，并構建一個融合情感挖掘的推薦算法。該方法首先依據用 戶行為信息將用戶聚類，認為相同類別的用戶有著相同的購買欲望。在此基礎上 生成推薦商品候選列表。然后利用用戶情感信息對候選商品列表過濾，去除那些 用戶評價較差的商品，保留用戶滿意度的商品生成最終的推薦結果。為了分析用 戶的情感信息，采集用戶對商品評價的內容，采用基于情感詞的傾向性分析 方法來判斷評價內容的傾向性。為了生成情感詞表，本文首先假設包含較多正向 情感詞的文本其傾向為正向，同時被較多正向文本所包含情感詞的傾向為正向，反之亦然。以此假設為基礎，采用 PMI 方法達到情感詞擴展的目的，形成最終的情感詞表。

3.2推薦系統關鍵技術綜述

推薦算法可被劃分基于內容的推薦算法、協同過濾推薦算法以及混合推薦算法三類。

內容的推薦算法

基于內容的推薦算法主要通過分析用戶所產生的內容信息，從中挖掘出用戶的興趣愛好，以及用戶之間的聯系，最終完成對用戶商品推薦的目的。整個推薦 過程可描述如下： 假設已存在一個商品c，且有 Cci，其中C 為商品的集合，ic 表示與商品 c 相似的商品，在推薦中可利用興趣度函數 cuf),(來描述商品 c 對用戶u 的興趣度。基于內容的推薦算法其核心思想仍是對用戶所產生的內容進行挖掘，而內容挖掘算法研究較為成為的領域卻又是信息檢索或信息過濾，因此基于內容推薦算法其實質是信息檢索與信息過濾算法在推薦系統中的應用。目前，基于內容的推薦算法主要集中在用戶所產生文本信息分析上。首先利用信息檢索關鍵技術搜索用戶所產生的內容信息，并且針對用戶所產生的內容建立用戶特征空間，特征空間中多包含用戶的興趣愛好、項目需求、職業信息、品位信息等基本信息。為了進一步挖掘商品可能引起用戶的興趣大小，需要計算用戶特征與項目特征之間的相似度，當相似度大于某個閾值時，則在用戶與項目之 間產生推薦，否則不予推薦。協同過濾推薦算法

協同過濾(Collaborative Filtering, CF)是當前應用最為廣泛的推薦算法之一，它依據用戶的群體特征來判斷用戶個體特征的興趣。主要基于如下一個基本假設：用戶群體對某一個商品具有相同或相似的興趣，那么對于其它商品他們仍具有相同或相似的興趣。因此，該算法依據用戶群體興趣相似度將用聚類，并且依據用戶個體興趣度產生對群體用戶的推薦。在這個過程中，首先構建用戶群體共同感興趣的商品的集合，并且不斷分析群體用戶中個體用戶的興趣偏好，來完成整個推薦。可將協同過濾算法進行如下描述。假設需要預測商品c 是否為用戶u 所感興趣的商品，并且判斷是否依據用戶的興趣產生推薦。首先計算商品 c 對用戶u 的興趣度 cuf而 cuf 的設計是通過相似群體集合中其它用戶對于商品 c 的興趣度cuf而獲取。協同過濾算法可分為基于內存的協同過濾算法和基于模型的協同過濾算法兩大類。(1)基于內存協同過濾算法是挖掘用戶的瀏覽日志，從而確立用戶的歷史瀏覽行為，對于用戶瀏覽行為采用 K近鄰算法計算用戶群體中個體用戶的瀏覽行為相似度，從而將具有相同或相似瀏覽行為的用戶聚為一類(2)基于模型的協同過濾推薦算法是在算法學習采用機器學習的思想，不斷的學習待推薦商品所存在的潛在模式。基于模型的協同過濾推薦算法中常采用回歸分析、奇異值分解技術、語義分析技術以及各種有監督或無監督的聚類算法來學習推薦模型。在基于模型的協同過濾推薦算法的研究過程中，研究者們通過將模型學習過程視為序列模式決策的過程，對于序列中的每一步往往引入馬爾可夫標注來產生每一步的推薦

混合推薦算法

無論是基于內容的推薦算法還是協同過濾推薦算法都有著其優點以及難以逾越的缺陷，為了綜合利用基于內容的推薦算法和協同過濾算法的優點，并規避 它們的缺點，研究人員開始嘗試將兩類模型融合，組成新的推薦算法，通過將這 種融合兩類或兩類以的推薦算法稱之為組合推薦。目前而言，混合過濾推薦系 統可劃分為組合推薦及融合推薦兩大類：基于內容的推薦算法主要通過分析用戶所產生的內容信息，從中挖掘出用戶的興趣愛好，以及用戶之間的聯系，最終完成對用戶商品推薦的目的。

數據挖掘算法

數據挖掘是指從大量數據中提取或“挖掘”知識。這個知識指的是數據庫中各類知識之間的聯系，這些知識大致可分為：(1)頻繁模式挖掘，挖掘數據集頻繁出現的項集或者子序列。(2)分類：首先事先定義類別，然后依據某種算法將待分析數據劃分到這些類別之中。(3)聚類：不同于分類的是，聚類不考慮已知類，而是依據最大化類內相似性同時最小化類間相似性則，對數據進行分組。(4)演變分析：用于描述某種行為隨時間變化而呈現的規律或趨勢，并依據該規律或趨勢進行建模，為最終決策提供依據。融合用戶情感挖掘的推薦算法

融合用戶情感信息挖掘的推薦算法實質上是一種組合推薦算法，算法分為三 步，第一部挖掘用戶的日志行為，利用用戶的日志行為聚類生成用戶行為特征庫，利用情感分析對用戶行為特征庫中用戶購買過的商品進行過濾，保留那些用戶評 價較好的商品，屏蔽用戶評價不好的商品。最后計算用戶行為相似度完成推薦。算法流程如下：(1)信息采集(2)用戶行為特征提取(3)利用單邊聚類生成用戶行為集合(4)訓練生成用戶行為模板庫(5)用戶行為相似度計算(6)候選推薦結果生成(7)推薦結果傾向性過濾(8)生成推薦結果 3.3推薦系統目標

推薦系統屬于電子商務的輔助系統，而不能算作是獨立的系統，它的主要作 用在于給潛在用戶推薦他們滿意的產品，極大可能的促成交易的成功，因此我們 把系統的目標定義為：(1)內嵌于電子商務系統中。(2)依據用戶行為實行自動推薦。(3)可方便的實現瀏覽和搜索功能。(4)響應速度快，實時反饋。(5)系統運行穩定、安全、可靠。

4基于大數據的電子商務推薦系統的實現 4.1電子商務推薦系統分析所需信息

融合用戶情感信息挖掘的推薦算法實質上是一種組合推薦算法，算法分為三 步，第一部挖掘用戶的日志行為，利用用戶的日志行為聚類生成用戶行為特征庫，利用情感分析對用戶行為特征庫中用戶購買過的商品進行過濾，保留那些用戶評 價較好的商品，屏蔽用戶評價不好的商品。最后計算用戶行為相似度完成推薦。算法流程如下：(1)信息采集(2)用戶行為特征提取(3)利用單邊聚類生成用戶行為集合(4)訓練生成用戶行為模板庫(5)用戶行為相似度計算(6)候選推薦結果生成(7)推薦結果傾向性過濾(8)生成推薦結果。

所需信息

4.2電子商務推薦系統架構

4.3基于大數據的電子商務推薦系統架構

基于大數據技術的電子商務個性化推薦架構推薦系統的具體設計依賴于其具體的使用場景，比如亞馬遜主要完成電子商務方向的推薦，豆瓣完成社交關系、文藝生活相關推薦，Digg完成新聞應用相關推薦。本文主要針對基于電子商務網站的應用場景來設計出一個基于大數據技術的電子商務個性化推薦系統。對于一個標準的電子商務網站系統，其系統架構圖如圖所示。

對于一般購物網站來講，主要分為web前端模塊，業務處理模塊、前端數據庫模塊、日志處理模塊、推薦系統模塊、核心業務模塊。web前端模塊負責界面展示以及與用戶的UI交互；核心處理業務一般封裝成服務，核心數據庫的訪問只對核心業務模塊開放；中間的日志等模塊負責簡單界面展示相關處理。推薦系統相對于后臺業務并不是非常的核心，但對于整個電子商務網站來說非常重要。隨著個性化推薦技術的不斷發展，電子商務水平的不斷提高，推薦系統也已經成了整個系統的一項基本服務。當前的推薦系統已經不是簡簡單單的一個后臺邏輯或者是一個函數調用可以完成的。廣義上說，推薦系統屬于數據挖掘和機器學習范疇，推薦系統的服務也更依賴與科學的推薦算法以及大量的學習數據。

4.4大數據與傳統web服務的區別

數據服務與傳統服務存在多方面差別： 輸入輸出需求不同：一般的服務需要事先規定輸入和輸出，以便多個服務之間按照業務流程進行組合；而對于數據服務而言，針對消費者的多樣化訪問請求，數據服務應能夠采取靈活的方式來描述服務和動態產生滿足需求的新數據服務。關鍵技術不同：傳統服務關鍵技術包括服務建模、服務組織和管理、服務組合、服務提供等。而數據服務關鍵技術不僅包括服務建模、服務組合，還有服務應用，尤其是與數據特征相關的應用，如查詢、分析和可視化。服務流程不同：傳統服務流程包括服務建模、服務注冊、服務組合分解、服務調用等，數據服務的流程是服務操作請求、請求分解請求重寫、服務建模、査詢分析請求執行、結果組裝。顯然，數據服務是以數據應用需求為導向的。在數據服務方面，文獻提出一個數據服務的抽象架構數據存儲系統、外部模型、服務消費方法、數據元數據請求和操作結果數據。

服務組合區別：于傳統服務，服務組合是指通過某種服務組合語言方式按給定邏輯和業務流程將多個服務組合成一個整體的技術。服務組合作為一個滿足業務需求的流程規劃，涉及到基本服務和復合構件服務的協同。已經有大量的研究者對 服務組合進行了深入和廣泛的研究。目前服務組合的方法一般是通過將通過某種服務之間的控制邏輯來實現特定的業務流程，通過服務輸入和輸出接口的匹配來實現服務組合。這些服務組合方法主要有四種，即手工服務組合、基于工作 流的服務組合、基于的服務組合方法和軟件工程的服務組合方法。手工方式的服務組合根據實際的業務邏輯，人工選擇所需服務，通過編碼或者采用可視化工具定義這些服務的交互流程；手工服務組合的方式隨著數據服務的動態組合和數據劇增而變得不可行，隨后產生了后三種自動化服務組合方式。其中基于工作流的服務組合從工作流視角看待服務組合，首先構建原子服務集，通過控制力和數據流實現服務組合，它們主要采用的服務語言來實現服務組合，例如和，它們定義了語義服務標準。然而基于工作量的服務組合方法其自動化程度依然較弱。基于 的服務組合方法其原理是提前規定服務組合的觸發點和結果，通過規劃器等人工智能方式來完成自動化服務組合，然而該方法較為復雜使得其使用范圍較少。數據服務由于其本身的數據密集型特征，與上述傳統服務組合的目標有很大區別。傳統服務進行服務組合是為了實現一定的業務流程，而數據服務組合的目標是為了實現跨域異構數據的集成共享。此外，由于用戶查詢需求的不確定性和多樣性，數據服務為了滿足用戶需求，可能要面臨查詢組合和數據源帶來的雙重復雜度，這也使得數據服務的組合方法面臨挑戰。數據服務組合方法的實現一方面依賴于服務接口映射規范，另一方面則依賴于數據服務中數據模式和邏輯的表達，這就要求數據服務本身也具有強大的描述能力。針對數據服務組合的研究一類面向專業人員，另一類面向業務人員或非人員。面向人員數據服務組合其原理是通過對服務輸入輸出進行模式匹配，以半自動方式預先編制好服務組合邏輯來實現組合。例如，文獻提出基于服務匹配的數據集成方法，該方法將數據封裝為數據服務單元并基于設計本體描述模型，通過服務發布、注冊和檢索的方式實現了數據集成；文獻提出通過本體方法發布與組織數據服務，還提出了動態產生數據服務和基于查詢重寫的數據服務組合算法。此種方法能夠根據用戶需求動態產生數據服務，提高了用戶滿意度其局限性是主要面向關系數據，對于非結構化的數據服務較難實現。

5.基礎知識

5.1電子商務模式

電子商務模式是指在企業確定細分市場和目標顧客之后，通過對信息技術以及互聯網絡技術的運用，以在企業內部特定的組織結構和在價值網中定位，從而與價值網上的各個合作成員對相關的流程進行整合，并最終滿足客戶的需求，同時給企業帶來盈利的一種方式。電子商務模式，作為企業在價值鏈系統一定位置上位目標市場提供價值和盈利的方式，它由以下六方面要素構成：市場環境、企業資源、業務流程、客戶關系、產品創新和財務要素。這六個要素之間相互聯系、相互依賴、共同確定了電子商務模式的構成和特點。常見的電子商務模式有：B2B 模式、B2C 模式和 C2C 模式。

第二篇：大數據詳細介紹

大數據

隨著網絡信息化時代的日益普遍，移動互聯、社交網絡、電子商務大大拓展了互聯網的疆界和應用領域，我們正處在一個數據爆炸性增長的“大數據”時代，大數據在社會經濟、政治、文化，人們生活等方面產生深遠的影響，大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰與機遇。

?大數據?作為時下最火熱的IT行業的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。

一、大數據時代產生的背景

進入2012年以來，大數據（Big Data）一詞越來越多地被提及與使用，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數，它已經出現過在《紐約時報》、《華爾街時報》的專欄封面，進入美國白宮網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國君證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告，大數據時代來臨據。

有人說21世紀是數據信息時代，移動互聯、社交網絡、電子商務大大拓展了互聯網的疆界和應用領域。我們在享受便利的同時，也無償貢獻了自己的?行蹤?。現在互聯網不但知道對面是一只狗，還知道這只狗喜歡什么食物，幾點出去遛彎，幾點回窩睡覺。我們不得不接受這個現實，每個人在互聯網進入到大數據時代，都將是透明性存在。各種數據正在迅速膨脹并變大，它決定著企業的未來發展，雖然現在企業可能并沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，?大數據?時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里〃金說：?這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。?

二、什么是大數據？

美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，數據又并非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。

對于?大數據?（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。?大數據?是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據?這個術語最早期的引用可追溯到apache org的開源項目Nutch。當時，大數據用來描述為更新網絡搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數據集。隨著谷歌MapReduce和GoogleFile System（GFS）的發布，大數據不再僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。

大數據（Big Data）是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的數據。它的數據規模和轉輸速度要求很高，或者其結構不適合原本的數據庫系統。為了獲取大數據中的價值，我們必須選擇另一種方式來處理它。數據中隱藏著有價值的模式和信息，在以往需要相當的時間和成本才能提取這些信息。如沃爾瑪或谷歌這類領先企業都要付高昂的代價才能從大數據中挖掘信息。而當今的各種資源，如硬件、云架構和開源軟件使得大數據的處理更為方便和廉價。即使是在車庫中創業的公司也可以用較低的價格租用云服務時間了。對于企業組織來講，大數據的價值體現在兩個方面：分析使用和二次開發。對大數據進行分析能揭示隱藏其中的信息。例如零售業中對門店銷售、地理和社會信息的分析能提升對客戶的理解。對大數據的二次開發則是那些成功的網絡公司的長項。例如Facebook通過結合大量用戶信息，定制出高度個性化的用戶體驗，并創造出一種新的廣告模式。這種通過大數據創造出新產品和服務的商業行為并非巧合，谷歌、雅虎、亞馬遜和Facebook它們都是大數據時代的創新者。

隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著云臺》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數

十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。

大數據可分成大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域。目前人們談論最多的是大數據技術和大數據應用。工程和科學問題尚未被重視。大數據工程指大數據的規劃建設運營管理的系統工程；大數據科學關注大數據網絡發展和運營過程中發現和驗證大數據的規律及其與自然和社會活動之間的關系。

（一）、大數據四個特性

海量性：企業面臨著數據量的大規模增長。例如，IDC最近的報告預測稱，到2020年，全球數據量將擴大50倍。目前，大數據的規模尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模范圍從幾十TB到數PB不等。簡而言之，存儲1PB數據將需要兩萬臺配備50GB硬盤的個人電腦。此外，各種意想不到的來源都能產生數據。

多樣性：一個普遍觀點認為，人們使用互聯網搜索是形成數據多樣性的主要原因，這一看法部分正確。然而，數據多樣性的增加主要是由于新型多結構數據，以及包括網絡日志、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及傳感器網絡等數據類型造成。其中，部分傳感器安裝在火車、汽車和飛機上，每個傳感器都增加了數據的多樣性。

高速性：高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網絡時代，通過基于實現軟件性能優化的高速電腦處理器和服務器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析并返回給用戶，以滿足他們的實時需求。根據IMS Research關于數據創建速度的調查，據預測，到2020年全球將擁有220億部互聯網連接設備。

易變性：大數據具有多層結構，這意味著大數據會呈現出多變的形式和類型。相較傳統的業務數據，大數據存在不規則和模糊不清的特性，造成很難甚至無法使用傳統的應用軟件進行分析。傳統業務數據隨時間演變已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟件識別。目前，企業面臨的挑戰是處理并從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值。

（二）、大數據三個特征

除了有四個特性之外，大數據時代的數據還呈現出其他三個特征。

第一個特征是數據類型繁多。包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

第二個特征是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值?提純?，是大數據時代亟待解決的難題。

第三個特征是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。

大數據的4個?V?，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；第二，數據類型繁多。前文提到的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個?V?——Volume，Variety，Value，Velocity。

三、大數據時代對生活、工作的影響

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的?加工能力?，通過?加工?實現數據的?增值?。且中國物聯網校企聯盟認為，物聯網的發展離不開大數據，依靠大數據可以提供足夠有利的資源。

大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循?數?管理的模式，也是我們當下?大社會?的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

?大數據?的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響并不僅僅限于信息通信產業，而是正在?吞噬?和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。而在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑并優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。

大數據在個人隱私的方面，大量數據經常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。一些處理大數據公司需要認真的對待這個問題。例如美國天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個科學家提出，我們不應該簡單地服從法律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應該做出更積極的努力。

四、大數據時代的發展方向、趨勢

雖然大數據目前在國內還處于初級階段，但是商業價值已經顯現出來。未來，數據可能成為最大的交易商品。但數據量大并不能算是大數據，大數據的特征是數據量大、數據種類多、非標準化數據的價值最大化。因此，大數據的價值是通過數據共享、交叉復用后獲取最大的數據價值。在他看來，未來大數據將會如基礎設施一樣，有數據提供方、管理者、監管者，數據的交叉復用將大數據變成一大產業。

大數據的整體態勢和發展趨勢，主要體現在幾個方面：大數據與學術、大數據與人類的活動，大數據的安全隱私、關鍵應用、系統處理和整個產業的影響。大數據整體態勢上，數據的規模將變得更大，數據資源化、數據的價值凸顯、數據私有化出現和聯盟共享。

大數據的發展會催生許多新興新職業，會產生數據分析師、數據科學家、數據工程師，有非常豐富的數據經驗的人才會成為稀缺人才。隨著大數據的發展，數據共享聯盟將逐漸壯大成為產業的核心一環。隨著大數據的共享越來越大，隱私問題也隨之而來，比如說每天手機產生的通話、位置等等。但這給帶來了便利的同時也給帶來了個人隱私的問題。數據資源化，大數據在國家和企業和社會層面成為重要的戰略資源，成為新的戰略制高點和搶購的新焦點。

隨著社會的不斷發展，大數據對IT技術架構的挑戰，大數據的生態環境問題，大數據的應用及產業鏈將日益突出。數據與機遇

數據：成功的新前線

眾所周知，企業數據本身就蘊藏著價值，但是將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來可能是一個棘手的問題。顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對于企業的運轉至關重要，但是其他數據也擁有轉化為價值的力量。一段記錄人們如何在您的商店瀏覽購物的視頻、人們在購買您的服務前后的所作所為、如何通過社交網絡聯系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應商喜歡的收款方式等所有這些場景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的棱鏡觀察，將其與其他數據集對照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發生天翻地覆的轉變。但是屢見不鮮的是，很多公司仍然只是將信息簡單堆在一起，僅將其當作為滿足公司治理規則而必須要保存的信息加以處理，而不是將它們作為戰略轉變的工具。畢竟，數據和人員是業務部門僅有的兩筆無法被競爭對手復制的財富。在善用的人手中，好的數據是所有管理決策的基礎，帶來的是對客戶的深入了解和競爭優勢。數據是業務部門的生命線，必須讓數據在決策和行動時無縫且安全地流到人們手中。

所以，數據應該隨時為決策提供依據。看看在政府公開道路和公共交通的使用信息這樣看起來甚至有點晦澀的數據時會發生什么：這些數據來源為一些私營公司提供了巨大的價值，這些公司能夠善用這些數據，創造滿足潛在需求的新產品和服務。

企業需要向創造和取得數據方面的投入索取回報。有效管理來自新舊來源的數據以及獲取能夠破解龐大數據集含義的工具只是等式的一部分，但是這種挑戰不容低估。產生的數據在數量上持續膨脹；音頻、視頻和圖像等富媒體需要新的方法來發現；電子郵件、IM、tweet和社交網絡等合作和交流系統以非結構化文本的形式保存數據，必須用一種智能的方式來解讀。但是，應該將這種復雜性看成是一種機會而不是問題。處理方法正確時，產生的數據越多，結果就會越成熟可靠。傳感器、GPS系統和社交數據的新世界將帶來轉變運營的驚人新視角和機會。數據=機遇

自從有了IT部門，董事會就一直在要求信息管理專家提供洞察力。實際上，早在1951年，對預測小吃店蛋糕需求的訴求就催生了計算機的首次商業應用。自那以后，我們利用技術來識別趨勢和制定戰略戰術的能力不斷呈指數級日臻完善。

今天，商業智能(使用數據模式看清曲線周圍的一切)穩居 CXO 們的重中之重。在理想的世界中，IT 是巨大的杠桿，改變了公司的影響力，帶來競爭差異、節省金錢、增加利潤、愉悅買家、獎賞忠誠用戶、將潛在客戶轉化為客戶、增加吸引力、打敗競爭對手、開拓用戶群并創造市場。

大數據分析是商業智能的演進。當今，傳感器、GPS 系統、QR 碼、社交網絡等正在創建新的數據流。所有這些都可以得到發掘，正是這種真正廣度和深度的信息在創造不勝枚舉的機會。要使大數據言之有物，以便讓大中小企業都能通過更加貼近客戶的方式取得競爭優勢，數據集成和數據管理是核心所在。

面臨從全球化到衰退威脅的風暴，IT 部門領導需要在掘金大數據中打頭陣，新經濟環境中的贏家將會是最好地理解哪些指標影響其大步前進的人。當然，企業仍將需要聰明的人員做出睿智的決策，了解他們面臨著什么，在充分利用的情況下，大數據可以賦予人們近乎超感官知覺的能力。Charles Duigg是《習慣的力量》一書的作者，他找出的一個黃金案例分析的例子是美國零售商 Target，其發現婦女在懷孕的中間三個月會經常購買沒有氣味的護膚液和某些維生素。通過鎖定這些購物者，商店可提供將這些婦女變成忠誠客戶的優惠券。實際上，Target 知道一位婦女懷孕時，那位婦女甚至還沒有告訴最親近的親朋好友，更不要說商店自己了。

很明顯，在可以預見的將來，隱私將仍是重要的考量，但是歸根結底，用于了解行為的技術會為方方面面帶來雙贏，讓賣家了解買家，讓買家喜歡買到的東西。

大數據將會放大我們的能力，了解看起來難以理解和隨機的事物。對其前途的了解提供了獲取嶄新知識和能力的機會，將改變您的企業運作的方式。數據回報率

簡而言之，企業可以通過思考數據戰略的總體回報，來應對大數據的挑戰，抓住大數據的機會。Informatica所指的‘數據回報率’，是為幫助高級IT和業務部門領導者進行大數據基本的戰術和戰略含義的討論而設計的一個簡單概念。等式非常簡單：如果您提高數據對于業務部門的價值，同時降低管理數據的成本，從數據得到的回報就會增加--無論是用金錢衡量，還是更好的決策

數據回報率=數據價值/數據成本

在技術層面，數據回報率為數據集成、數據管理、商業智能和分析方面的投入提供了業務背景和案例。它還與解決業務的基礎有關：掙錢、省錢、創造機會和管理風險。它涉及對效率的考慮，同時推動了改變游戲規則的洞察力。

五、企業應如何應對大數據時代

近些年，大數據已經和云計算一樣，成為時代的話題。大數據是怎么產生的，商業機會在哪？研究機會在哪？這個概念孕育著一個怎樣的未來？企業如何應對？

一個好的企業應該未雨綢繆，從現在開始就應該著手準備，為企業的后期的數據收集和分析做好準備，企業可以從下面五個方面著手，這樣當面臨鋪天蓋地的大數據的時候，以確保企業能夠快速發展，具體為下面五點。

?大數據?作為一個較新的概念，目前尚未直接以專有名詞被我國政府提出來給予政策支持。不過，在2011年12月8日工信部發布的物聯網?十二五?規劃上，把信息處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。而另外3項關鍵技術創新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也都與?大數據?密切相關。

（一）、以企業的數據為目標

幾乎每個組織都可能有源源不斷的數據需要收集，無論是社交網絡還是車間傳感器設備，而且每個組織都有大量的數據需要處理，IT人員需要了解自己企業運營過程中都產生了什么數據，以自己的數據為基準，確定數據的范圍。

（二）、以業務需求為準則

雖然每個企業都會產生大量數據，而且互不相同、多種多樣的，這就需要企業IT人員在現在開始收集確認什么數據是企業業務需要的，找到最能反映企業業務情況的數據。

（三）、重新評估企業基礎設施

大數據需要在服務器和存儲設施中進行收集，并且大多數的企業信息管理體系結構將會發生重要大變化，IT經理則需要準備擴大他們的系統，以解決數據的不斷擴大，IT經理要了解公司現有IT設施的情況，以組建處理大數據的設施為導向，避免一些不必要的設備的購買。

（四）、重視大數據技術

大數據是最近幾年才興起的詞語，而并不是所有的IT人員對大數據都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技術都是近年剛興起的技術，企業IT人員要多關注這方面的技術和工具，以確保將來能夠面對大數據的時候做出正確的決定。

（五）、培訓企業的員工

大多數企業最缺乏的是人才，而當大數據到臨的時候，企業將會缺少這方面的采集收集分析方面的人才，對于一些公司，特別是那種人比較少的公司，工作人員面臨大數據將是一種挑戰，企業要在平時的時候多對員工進行這方面的培訓，以確保在大數據到來時，員工也能適應相關的工作。

做到上面的幾點，當大數據時代來臨的時候，面臨大量數據將不是束手無策，而是成竹在胸，而從數據中得到的好處也將促進企業快速發展。物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數據來源或者承載的方式。

六、案例分析

IBM戰略

IBM的大數據戰略以其在2012年5月發布智慧分析洞察?3A5步?動態路線圖作為基礎。所謂?3A5步?，指的是在?掌握信息?（Align）的基礎上?獲取洞察?（Anticipate），進而采取行動（Act），優化決策策劃能夠救業務績效。除此之外，還需要不斷地?學習?（Learn）從每一次業務結果中獲得反饋，改善基于信息的決策流程，從而實現?轉型?（Transform）。

第三篇：共青團基層組織數據采集系統操作說明介紹

共青團基層組織數據采集系統操作說明

一、程序安裝

注意：盡量不要修改文件路徑

（一）、安裝“2安裝程序（基層組織）.exe”

（二）、安裝“3升級程序（基層組織）100531.exe”

二、程序使用

（一）、程序登錄

點擊桌面程序圖標進入

是否為鄉鎮（街道）團委（團工委）：選否

輸入團組織代碼及簡稱，具體參考《基層團組織數據采集系統團組織代碼》，登陸密碼建議統一設置成：123456

（二）、主界面及基層團組織信息填寫

這就是進入后的界面，作為團支部，首先點擊修改團組織信息。

點擊修改團組織信息按鈕后，進入此界面，三亞運行基地作為團支部，因此在組織類別一欄選擇“團支部”，單位所屬類別選擇國有經濟控制企業，然后表格變成下圖。（如是團總支，就在組織類別一欄選擇“團總支”）

關于在【團員數據】信息一欄，團員數是指目前該支部（總支）團員人數。發展團員數是指本該團支部（團總支）所屬部門由非團員發展為團員的人數。【團籍注冊數】是指本年底該團支部（團總支）新增團員數。剩下的空格，有則填，無則不管。如果最基本的資料例如團員數、團籍注冊人數這些沒填，是無法正常保存的。

（三）、團干部信息填寫

完成團組織基層填寫后，點擊右上角團干部管理，進入下頁。

在這個界面中，作為以“三亞運行基地團支部”為例，他的團干部就僅限于該團支部的支部書記、副書記及委員。點擊上方“上方”新增按鈕，填寫團干資料（如果是團總支填寫，團干部就僅限于團總支書記、副書記、委員）

進入該界面后，就將該團支部團干部信息如實填寫，輸入姓名后，姓名簡拼自動生成，輸入身份證號后，出生年月自動生成。最后點保存。

（四）、團員信息填寫（這部分主要由支部書記負責收錄，團總支負責匯總）

點擊右上角團員管理，進入團員信息錄入。

點擊上方新增按鈕

根據信息要求，詳盡填寫相關信息，最后保存。

（五）、團員信息數據交換

在團支書收錄完支部所有團員信息后，需將該支部數據導出后發送給團總支匯總。

點擊首頁右上角的數據交換

點擊左上角生成上報文件

上報選擇2015，包含下級單位的信息打鉤，保存上報文件到桌面打鉤，然后確定。

最后在桌面上生成.cyl后綴的信息文件，各團支部將文件發送到團總支匯總。

團總支在接收到下級團支部發送的團員信息.cyl文件后，進入數據交換頁面，點擊接收下級上報文件。

點擊，打開下級發送的cyl后綴的文件

點擊打開

點擊確定后，下級上傳的文件就已經導入到團總支的電腦中。各團總支在收集完所有支部信息后，按照以上方法，再將該團總支信息導出后，發送給公司團委匯總。

第四篇：APP數據分析系統

中國領先的互聯網營銷分析服務提供商

APP數據分析系統

SiteAPPTM，是99click公司自主研發的移動終端APP用戶行為分析系統。借助SiteAPPTM的強大功能，用戶可以對安裝了APP的用戶，在APP中的瀏覽、點擊、購買、訂單等行為做全方位各角度的分析，隨時掌握APP運行和使用問題，及時調整和優化，從而提升APP的用戶體驗和銷售業績。

1、安全：采用軟件+硬件可選的加密識別方式，滿足不同客戶對唯一終端的識別需求，同

時避免應用商城對APP的審核障礙。

2、實時：系統綜合信息分析數據每小時更新一次，確保用戶得到最即時的信息。

3、全面：通過用戶留存、注冊/交易情況、內容瀏覽、點擊、用戶忠誠度、消費意愿、用戶

使用習慣等各類數據統計，全面分析用戶使用情況和體驗。

4、穩定：監測服務器采用集群結構，多點布陣，實現海量數據處理；

T：010-62703392-281[1]商助科技（北京）有限公司 市場部

第五篇：系統數據備份方案

系統數據備份方案

采供血信息系統從開始正常運行，就將隨著時間的推移，不斷地積累數據。在采供血機構中一切基于業務流程的活動都以這些數據為基礎。在系統運行中常常會不可避免地遇到一些問題，如人為誤操作、硬件損毀、電腦病毒、斷電或是天災人禍等造成網絡系統癱瘓、數據丟失，這會給采供血機構、獻血者和用血者帶來難以彌補的損失。避免這種損失的最佳途徑就是為系統進行可靠的數據備份。備份方案

1.1 備份策略 建立一套完整的備份策略，是做好備份的先決條件。（1）備份周期:根據數據的重要程度和需要，可以選擇每周、每日、每時進行備份;（2）備份介質:使用的存儲介質如磁帶、磁盤等進行備份;（3）備份方案:目前常用的方案有雙機備份、磁帶備份、異機備份等方案，備份方案的選擇是備份策略中最關鍵的一步;（4）自動備份和手工備份:自動備份是指計算機按預先設定好的時間自動啟動備份作業，手工備份是指程序員不定時的人工啟動備份作業;（5）檢查備份數據的完整性:數據庫在使用過程中有時會由于某種原因而造成索引損壞或數據丟失。由于不能對實時庫進行檢查，所以在數據備份后通常要對備份數據庫進行完整性檢驗。

1.2 常用備份方案

1.2.1 雙機備份 雙機備份分為雙機冷備份和雙機熱備份兩種。雙機冷備份為一臺主機實時工作，一臺備用機等待備用。這種方案最大的問題是無法實現實時數據備份。對于采供血機構的工藝流程對于數據連續性要求很強，基本無法使用備用機工作。雙機實時熱備份為雙機鏡像和共享磁盤陣列兩種方案。雙機鏡像方案是準備兩臺在軟件和硬件配置都要完全一樣的服務器，分為一主一備，并互為鏡像。將主數據庫服務器上的表、文件、數據庫或全部內容通過專用連接通道鏡像到備用服務器上。當主服務器發生故障時，由主服務器迅速裝載事務處理日志到備份服務器。備份服務器將接管事務處理日志繼續完成主服務器的操作。優點是簡單、便宜;缺點是降低系統效率，對數據維護的能力與共享磁盤陣列方案相同，都無法防止邏輯上的錯誤，如人為誤操作、病毒和數據錯誤等。共享磁盤陣列方案為兩臺主機共用一個磁盤陣列。優點是不降低系統性能，為目前較為流行的主流技術，但要求磁盤陣列具有較高的可靠性。

目前較為先進的備份方案為多主機集群方案，多臺主機都在同時分別工作，當其中一臺主機故障，其它主機可以接管故障機的任務。這種方案在“理論上”十分完美，可以避免冗余服務器的閑置浪費，但在系統方案設計中，仍要考慮一臺主機故障后，全部任務交給備份機，備份機是否有能力承擔全部任務，因而硬件冗余能力必須大于系統負載，故冗余硬件能力的閑置在理論上是不可避免的。雙機備份方案主要有三種模式:Mutual backup（雙機同時工作相互熱備份）模式雖然可各自執行各自的作業，但在出現故障時，前端客戶機的工作需重新開始;Hot standby（雙主機固定熱備份）與Muster-Slaver（雙機主從熱備份）的區別在于原MASTER主機修復后是否從SLAVE恢復到MAS-TER。由于目前所有的熱備軟件均不能解決數據庫的故障，數據庫的安全和可靠性仍需單獨維護。另外，數據庫的切換時間與數據庫的數據量及進程的復雜性有關，所以應盡量減少數據的切換、數據庫的回滾及系統重新啟動等。

1.2.2 異地備份 選擇1臺與主服務器配置相近的備用服務器，建立1個與主服務器數據庫同名的數據庫。利用系統本身提供的異地傳送工具，通過設置定時由計算機自動地把主服務器數據庫中的數據傳送到備份數據庫上。如果主服務器系統出現故障時，啟用該服務器通過網絡做臨時性單機運行。一旦主服務器系統癱瘓，只要重新在主服務器上安裝操作系統或重裝數據庫，就可以利用異地傳送工具把備用服務器上的數據傳回至主服務器，確保數據安全恢復。這種方案近似于手工完成備份和恢復工作。優點是簡單，可根據服務器的癱瘓情況控制數據的恢復程度。缺點是不能實時備份主服務器數據。

1.2.3 磁帶備份 磁帶備份就是將數據庫中的數據備份到磁帶上。磁帶備份長期以來一直是首選的數據存儲備份技術。磁帶介質不僅能提供高容量、高可靠性、可管理性、容易攜帶和保存，并且價格便宜。常用的硬件設備包括磁帶機和磁帶庫。磁帶庫是一種框式封閉機構，由數臺磁帶機、機械手、數十盤磁帶構成。它能夠提供基本自動備份和數據恢復功能，可以實現連續備份、自動搜索磁帶。在備份軟件方面，通常使用操作系統本身所提供的備份功能。缺點是磁帶質量常常影響存儲效果。我站數據備份方案

2.1 血站信息系統的特點（1）工藝流程性強。整個流程包括獻血者檔案管理、血液采集、檢測、搬運、制備、包裝、發出、報廢、銷毀、血費收取、血液返還等，環節眾多，紛繁復雜，對于信息的一致性要求極高。（2）判定機制健全、嚴格。為保證提供血液安全、有效，保證獻血者和用血者身體健康，信息判定機制對于各種情況的判斷要非常細致，對信息的完整性要求很高。（3）業務信息時效性強。

2.2 數據備份方案 根據我站信息系統的特點，筆者采用了具有容錯功能的服務器，選用雙機熱備、磁盤陣列技術的硬件設備配置方案為主，異機備份為輔的數據備份方案。

2.2.1 硬件環境 兩臺服務器采用IBM xSeries225，單PII-II2.8CPU，512M，本地硬盤36.4G，分別裝有10/100M網卡。服務器通過光纖集線器與一個IBM磁盤陣列柜相連，以共享其36.4G的磁盤空間作為雙機熱備服務器組。一臺聯想T200服務器作為異機備份服務器。

2.2.2 軟件環境 服務器上安裝Windows2000企業版，O-RACLE805，VERITAS BackUP EXEC。2.2.3 備份 系統采用VERITAS BackUP EXEC軟件，實現對Oracle數據庫的在線備份。備份Oracle數據庫之前，每個數據庫的Oracle數據庫日志模式設置為ARCHIVELOG模式，并且啟動每個數據庫的自動歸檔設置，以便Oracle代理 程序能在運行備份操作之前，將每個表空間置于備份模式。由于我站信息系統數據發生經常性的變化，該系統采用完全備份策略，每天備份整個聯機數據庫。系統每天定時將主備份服務器上的數據備份到異機備份服務器。