数据分析平台

数据分析平台（共12篇）

数据分析平台 篇1

摘要：介绍数据分析概念和知识, 了解Excel应用软件提供数据分析功能, 且具体案例实施在Excel平台数据分析, 以便掌握分析方法和技术。

关键词：数据分析,Excel,大数据

1 数据分析

纵观计算机发展历史, 无论是计算机硬件改革还是软件推出新产品新版本, 主要体现在各行各业的应用领域中, 以解决更多实际问题, 提高工作效率;多年实践经验与研究, 感悟计算机应用领域中最重要、最普及的数据处理与数据分析。

数据分析是将一大批零散、凌乱、无关联的数据进行整理、归类和提炼, 以获取数据内在规律、联系, 推断出发展趋势与展望, 是从数据要信息, 为决策提供依据。

数据分析是使用统计方法对目标数据进行分析, 将这些数据整理、筛选、分类、汇总处理, 以获取最大的数据利用, 挖掘数据深层次的有用信息, 形成分析结论并展现其过程、规律与变化。

数据分析过程包含以下几个方面:数据分析的目的与内容、数据收集、数据整理、数据分析、数据展现与数据分析报告, 首先明确项目分析的目标、清楚功能和用户要求、数据量充实全面, 然后采用最佳的、最合适的数据分析方法来实现。

数据收集是按照数据分析的目标, 收集人员数据、业务数据、市场数据等为数据分析提供原始素材和依据, 无论是直接和间接数据, 无论是以文本形式保存, 还是以Excel、Word或数据库方式保存的数据, 它们相互之间是可以转换的。

数据整理是对收集的数据需要规范处理、统一格式、符合数据分析的模式, 其过程将从大量不规则的数据中提取有效数据, 实现必要的格式化、类型转换、建立关联、排序、分类汇总和简单计算等处理。

数据分析是通过统计运算、常用分析模型、分析工具和数据挖掘等技术, 寻找数据内部的关联、规律和变化趋势, 为问题解决、多种方案比较和决策等提供支撑数据。正确的数据分析方法、从哪些侧面去分析、关注哪些数据的动态变化都是需要仔细考虑和甄别, 他人经验与自己创新结合, 获取一套行之有效的优秀思路与分析方法。

数据展现是将数据分析结果或需要表达的内容通过适当的图表类型和相关文本展示出来, 把数据之间的关联、规律与变化明确显示出来, 以图表说话, 一目了然, 吸引关注。数据分析是数学与计算机科学相结合的, 与时俱进, 才有了大数据时代更为强大的数据分析工具和威力。

2 Excel数据分析功能

Excel 2013可视化工具能帮助用户分析信息, 做出商业或管理方面的明智决策。若与Excel Services一起使用, 可以强有力地与同事、客户和合作伙伴一起共享和管理业务分析、进行深入了解。Excel 2013有十种主要方式帮助用户更有效地创建电子表格, 数据分析、数据共享和管理信息。

大容量的电子表格中使创建、导入、浏览和分析大量数据更加便捷可行。在Excel 2013中可以处理大量数据, 它支持的每张工作表可以包含多达100万行和16000列的数据;Excel 2013还支持多核处理器平台以提高公式密布的电子表格的计算速度。

利用完全重新设计的制图引擎和具有专业外观的图表中实现分析和交互信息。通过Office Fluent用户界面中的制图工具, 仅单击鼠标即可创建具有专业外观的图表;还可以在图表中应用丰富的视觉增强效果, 例如, 三维效果、柔和阴影和透明效果。

利用“表”对象的改进支持增强了电子表格的功能。由于Excel 2013显著改进了对“表”的功能支持, 可以在Excel公式中创建、扩展、筛选和引用表的功能, 还可以设置表的格式化。在浏览大型表格中的数据时, Excel 2013在滚动表的数据时仍能在屏幕上保留表的标题, 类似于拆分与冻结功能。

轻松创建排序、筛选、分类汇总和交互式数据透视表和透视图。使用排序、筛选、分类汇总可以实现一般数据分析与统计, 其功能随着版本更新而增强, 使用数据透视表可以快速创建各种报表格式, 便捷地拖动字段布局位置以构成新的报表、新的数据分析结果以展现数据相互关联, 并凸显关注的数据侧面。

根据数据“展示”重要趋势寻找数据逻辑关联。利用Excel 2013条件格式功能可以实现由数据找出内在关联模式和突出显示某种特殊趋势, 此功能包括颜色渐变、图标集、数据条和色阶等, 出此以外, 若应用函数到条件格式, 其功能更为强大, 为数据分析提供极大便捷。

大量不同功能的函数提供个性化数据分析工具。函数是Excel主要数据分析工具之一, 由于函数在数据分析中起到灵活多变的作用, 用来解决个性化、特殊要求或复杂的数据分析问题;函数使用面很广, 除了正常使用在单元格和数据区域外, 还可以使用在排序、条件格式、数据有效性、名称、图表、数据透视表等工具上, 后者使用为Excel带来了锦上添花的作用与美妙效果。

使用Office Excel 2013和Excel Services有助于更加安全地与其他人共享电子表格。Excel Services是Microsoft Office Share Point Server 2013的一种功能, 它以HTML格式动态地呈现电子表格, 因此可以使用Web浏览器访问信息。由于与Excel 2013客户端的保真度很高, 因此, Excel Services用户可以在Web浏览器中进行浏览、排序、筛选、输入参数以及与数据透视表视图进行交互数据的操作。

分析工具库提供先进的数据分析。Excel提供了三类数据分析工具:假设分析、规划求解和数据分析工具库。掌握各种分析工具的基本操作, 灵活地运用它们, 以常用的数学统计模型和分析模型实现数据分析。

由于Excel 2013完全支持Microsoft SQL Server2005 Analysis Services从而使商业智能投资得到扩展。可以使用Excel 2013的灵活性和新的多维函数, 从OLAP数据库中创建自定义报表。使用数据连接库, 还可以更轻松地连接到外部数据源。

来自Office应用程序插件。以前需要下载第三方插件软件现在已经安装在Office 2016版本支助, 加载或直接可以应用, 例如, 图表Infogram for office提供了30种原Excel难以实现的图表类型;插件People graph可以实现数据与小人组成图表同步变化;Pro World Cloud插件实现以字体云方式对输入文字的字频显示其字体大小等。

3 Excel数据分析案例

这是某公司某年1到12月份各项经费使用情况数据表 (见图1) , 针对这个数据表, 若需要进行数据分析, 应该怎样入手、关注什么呢?重点是首行与最左列的数据, 首行是关于日期的月份, 一年的12个月;最左列是各项费用名称, 它们的相交单元格是货币数据, 那么我们首先是实施趋势分析, 每项费用在12个月中是如何变化?然后观察结构分析, 所有项费用在某月使用的状况, 最高或最低, 支出是否正常?

我们需要创建两个图表 (见图2) , 使用Excel“组合框”控件选择不同费用, 差旅费或不同月份, 不同费用在不同月份的情况、变化趋势或结构分析。

生成左图表, 首先要创建数据区域 (见图3上部分) , 其中单元格B38绑定组合框控件, 使用Index函数获取来源于“源数据”工作表里不同费用的数据;单元格C38为图表标题而设置, 这样标题是动态的, 随着组合框选择内容而变化来设置图表标题, 选中它, 在编辑栏输入公式:=分析报告!$C$37;

生成右图表, 使用VLOOKUP和MATCH函数创建数据区域 (见图3下部分) , 其中单元格B41绑定组合框控件, 单元格C41为图表设置动态标题。

此时, 一旦选择左图表中组合框的其他费用选项, 即可以浏览其他费用在1~12月份支出情况, 最大与最小花费月份一目了然, 凸出显示某月的活动或投入状况;右图表展示了某月份各项费用支出的比例, 扇区大小表示了费用多少, 清晰明了、直接便捷呈现数据之间的关联和变化趋势。

4 结语

随着大数据日益普及和广泛应用, 对数据分析与挖掘技术显示出其重要性, 而更多应用者经常使用唾手可得的Excel应用程序实现数据分析, 他们逐步了解Excel具有很强大的数据分析功能, 完全可以处理数百万个记录的大数据, 2013版本及2016版本一直在不断强化数据分析, 提供了更加便捷使用的分析工具和插件。

数据分析平台 篇2

党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。建设目标

以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。

通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。3 系统建设内容

3.1 水环境大数据采集

大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。

3.2 水环境大数据管理

获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。

3.3 水环境大数据分析应用

知识型企业综合数据分析平台建设 篇3

【关键词】信息化；数据分析；决策支持

【中图分类号】C931.6 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5158（2012）09-0048-03

1、知识型企业综合数据分析平台建设的背景

1.1 企业数据分析管理的现状

随着企业信息化工作的不断深入，业务系统数量不断增多且越来越成熟。各系统的不断运行，企业不可避免的面临着数据的几何增长，并积累了大量的历史数据。传统的数据统计模式已不能满足企业决策层、管理层、执行层对数据分析的需求。企业决策层、管理层、执行层需要实时掌握经营管理、财务管理、人力资源管理等企业核心数据的分析结果，以便为企业发展战略作出相应决策。如何能够整合各系统的数据，深入分析利用积累的数据，从中挖掘价值，提升业务洞察力，为正确决策提供依据，已经成为企业信息化的重中之重

1.2 企业数据分析建设目标

为了有效解决由于人工手动统计分析带来的效率低、易出错等问题，并且满足决策管理者对企业经营、财务等各方面情况能够实时了解和掌握，从而使决策管理者及时准确的作出相应决策，需要构建综合数据分析平台，从数据整理、数据分类、数据建模、数据分析、数据集成等各个环节进行规划、实施，实现企业数据统計分析在线化、实时化、权限管理规范化。本项目的总体建设目标包括以下三个方面：

数据整合集中管理：以现有的业务系统为数据源，实现企业统一部署，建立统一数据结构、统一技术标准的主题数据库，搭建能力持续提升的数据管理分析基础环境，达到加工高效、响应快速、安全可靠、全院集中、质量管理、方便运维、过渡平稳的目标。

数据实时统计分析：利用BI工具完成综合数据分析平台的建设，将数据仓库中的数据以更为灵活、直观、可视化的方式展示，使用户快速、准确、方便地得到数据背后的知识。实现跨平台、跨系统的综合数据分析，并且提供丰富多样的数据展现形式。

权限管理规范化：实现规范化的权限管理，除了能够根据用户角色的不同实现功能操作范围、对象类型及应用组件等权限的控制，还能够实现数据级次权限的灵活控制。

2、知识型企业综合数据分析平台建设的内涵

2.1 基本建设内容

依托经营管理、财务管理、人力资源管理等模块的数据积累，在已有报表的基础上，利用统一BI平台构建综合数据分析平台，构建领导驾驶舱、多维数据分析、即时分析等多种数据分析展现形式，为决策层、管理层提供企业经营状况、财务情况分析，有效的为企业决策管理者提供数据支持。

根据对业务现状的分析和了解，对综合数据分析平台的主题业务模型进行了规划和梳理，分为综合办公数据分析、经营管理数据分析、财务管理数据分析、人力资源管理数据分析、党群管理数据分析、科技管理数据分析、资产管理数据分析、质量安全数据分析、文控管理数据分析等九大主题业务。依据这九大主题模型，实现了跨平台、跨系统的综合数据分析，并且提供了丰富多样的数据展现形式和灵活、严密的权限管理机制。

2.2 创新点分析

跨平台、跨系统的综合数据分析：

通过跨平台、跨系统的在线化综合数据分析，实现了实时数据分析，代替传统的数据统计模式，大大提高了数据分析效率。

丰富多样的数据展现形式：

数据展现是要将数据仓库中的数据以更为灵活、直观、可视化的方式展示，使用户快速、准确、方便地得到数据背后的知识。系统提供了丰富多样的数据展现形式，为决策管理人员提供领导驾驶舱、趋势图等高端数据展手段。使数据分析结果更加直观的反映企业经营、财务等各方面情况，为企业决策、领导层提供更加有力的决策支撑。

灵活、严密的权限管理机制：

支持灵活、严密的权限管理机制，实现了对应用组件、系统对象、系统功能及数据访问等多方面的权限控制。独创自动数据分级限定技术，很好地解决了数据仓库集中部署、分级应用的问题。

3、知识型企业综合数据分析平台建设实施过程

为了能够较好的进行本项目的里程碑的控制，本项目根据自然季度整体划分为4个阶段，项目周期为一年。

在四个季度的总体实施阶段下，本项目的实施过程上可以进一步分解为5个阶段，第一阶段为项目的启动阶段，在这一阶段主要完成实施动员、总体设计、实施组织机构建立以及源系统调研等工作。第二阶段为建模阶段，根据前期调研的结果，分别针对特定的业务域进行数据仓库的逻辑、物理建模。第三阶段为ETL阶段，我们根据数据建模形成的数据结构进行ETL流程设计，这时要将源系统与目标数据仓库的数据进行映射，再通过设计数据流将源系统中的数据加载到数据仓库中。第四阶段是决策分析模型设计阶段，根据业务人员在实际工作中的需要，通过多种技术将能够为决策提供支持的数据分析过程进行定义，最终通过门户的方式推送到每一个业务人员的工作台上。第五个阶段是上线推广阶段，通过以上实施过程后，综合数据分析平台建设完成并上线使用。

3.1 项目启动阶段

3.1.1 需求调研与分析

1）业务需求分析：为了让综合数据分析平台能更好满足业务需求，必须充分调研业务用户的分析需求。首先，要深入研究、解读业务重点、报表模型、专项分析等素材；在此基础上，对业务、指标等业务概念进行梳理、归纳，并形成业务框架、重点查询、重点指标等框架性内容。

2）源数据分析：对抽取的数据源进行理解和梳理，明确需要进行数据抽取的业务数据库，梳理各数据源及目标数据库的数据结构和指标口径，在需求分析完成后，形成《调研说明书》《需求规格说明书》等相关文档。

3.1.2 系统总体设计

本阶段的主要工作：系统总体架构设计、技术架构验证、设计方法论研究、重难点技术攻关、基础产品选型、整理《总体设计说明书》。

3.2 基础数据模型设计阶段

基础数据模型设计包括业务模型设计、概念模型设计、逻辑模型设计及物理模型设计四个阶段。系统的总体数据设计结构如下图：

3.2.1 业务模型设计

在业务建模阶段，主要任务是清楚划分各业务单元及分析要点，将整个业务划分成包括综合办公数据分析、经营管理数据分析、财务管理数据分析、人力资源管理数据分析、党纪工团管理数据分析、科技管理数据分析、资产管理数据分析、安全质量数据分析、文控管理数据分析等九大模块，根据这些模块，在每个业务主线内，考虑具体的业务主线内需要分析的业务主题。

3.2.2 概念模型设计

在业务建模阶段已经完全理清相应的业务范围和分析重点。概念模型设计最主要的工作就是进行业务概念的抽象，并确定各业务概念之间的内在关系。

领域概念建模就是运用了实体建模法，从纷繁的业务表象背后通过实体建模法，抽象出实体，事件，说明等抽象的实体，从而找出业务表象后抽象实体问的相互的关联性，保证数据集市按照数据模型所能达到的一致性和关联性。通过概念模型设计，数据集市的模型已经被抽象成一个个的实体，模型的框架已经搭建完毕。

3.2.3 逻辑模型设计

逻辑模型设计的主要工作有：实例化每一个抽象的实体，例如：在上面的概念模型之后，我们需要对“机构”和“部门”等这些抽象实体进行实例化。主要是，我们需要考虑“机构”的属性包括那些，例如机构编号、机构类型、日期等等。找出抽象实体问的联系，并将其实例化。以“机构”这个概念为例，对于绩效考核要考虑这个概念，对于数据分析也要考虑这个概念等等。在逻辑模型设计阶段，主要考虑的是抽象实体的一些细致的属性。通过逻辑模型设计，才能够将整个概念模型完整串联成一个有机的实体，才能够完整的表达出业务的具体内涵及其关联性。

3.2.4 物理模型设计

物理模型设计主要的工作包括：生成创建表的脚本。不同的数据库平台可能生成不同的脚本。针对不同的数据库平台，进行一些相应的优化工作，针对数据集市的需要，按照维度建模的方法，生成事实表、维表等。针对ETL和元数据管理的需要，生成日志表等。经过物理建模阶段，整个模型已经全部完成，形成《设计说明书》

3.3 ETL流程设计与实施

ETL的过程是本项目实施过程中非常重要的环节，数据质量、准确性等等决策支持类系统的衡量指标都与ETL过程有直接的关系。ETL是通过将源系统中的数据清洗、转换和加载等流程使原有无序的源数据按照数据模型有机的整合，ETL包含两个阶段。第一阶段将源系统业务数据加载至ODS数据层，第二个阶段则是将ODS数据层数据转换后加载到数据仓库的数据模型中。前一个过程实现了数据的物理集中，后一个过程完成了数据逻辑的整合。

ODS数据层只是数据物理上的集中，以及存储格式的转换（比如由SQLServer等统一转换为Oracle），数据本身并没有做清洗转换。所以，从宏观的角度看，本系统的ETL过程是采用了ELT的模式。即数据从业务系统抽取（E）出来，加载（L）至数据仓库，然后再做清洗和转换（T）。这样，业务范围内所有的数据应用完全基于ODS数据层，也与不会额外与业务系统进行交互。

3.4 数据分析模块开发

這个阶段，根据《设计说明书》中的内容，进入系统开发和测试阶段，实现系统从文字向实际成果的转化过程。实现了《技术需求分析说明书》中规定的需求，包括：开发应用程序、执行系统测试、编写用户手册。阶段提交文档：《技术手册》、《测试用例》、《测试报告》、《会议纪要》等。

3.5 平台推广上线使用

3.5.1 系统部署实施

主要工作内容包括数据库系统的安装及配置、应用服务器的安装及配置、安装部署应用系统程序、统计报表制作与发布、查询与统计分析结果确认。

3.5.2 系统试运行

主要工作包括：试运行方案制定、软件修改完善、试点部门试运行总结、上线培训、系统正式上线推广。

4、知识型企业综合数据分析平台实施效果

财务管理：预算、现金流、成本、利润等；

经营管理分析：合同收付费、投入产出比、利润分析、预警分析等；

人力资源及绩效考核管理：人员结构分析、考勤分析等。

固定资产管理：结构、占比趋势、折旧和损耗等；

4.1 财务管理

针对财务相关的，现金流、成本、绩效、会计报表等财务相关的业务，建设不同粒度的物理主题。重点进行对资金流计划、会计档案、成本绩效等关键性指标进行分析。提供趋势分析、预算分析、计划完成情况分析、资金流向分析、执行情况分析等。

如下是资金与收支变动分析图：

4.2 经营管理分析

针对市场开发、合同、产值、收付费、票据、等经营指标进行管理和分析统计。并对这些指标分项目、分类别、分等级的进行同环比、占比、增幅分析。

同时提供历年趋势分析。可清晰了解，各时间段合同额、产值等经营指标的走势分析，以辅助领导进行下一步战略决策。

4.3 人力资源及绩效考核管理

4.3.1 人员结构分析

通过对人力资源基本信息进行分析，可用图形的形式，直接展示人力资源数量、类别、年龄结构、职位结构个占比，及趋势分析。

4.3.2 考勤分析

根据考勤数据以及标准班次情况对所有员工进行数据分析，以计算员工每天工作时间、迟到时间、旷工时间、请假、出差、培训等。决策层掌握企业全局考勤分析，管理层掌握本部门考勤分析，员工可查看本人考勤统计。

4.3.3 领导行程管理及基本情况分析

提供领导行程在线填报、领导行程基本情况在线分析等功能。领导可针对一个月的行程在线录入，并可在外出过程中根据实际情况及时在线修改，大大简化了领导间的信息传递过程，优化了管理模式。

4.4 固定资产管理

固定资产管理，主要对材料、固资进行管理、分析和统计。分别会从材料、耗材、设备、等多个指标，进行综合分析和展示。主要包括，固定资产分类统计分析、固定资产占比分析、固定资产购置分析、固定资产折旧和损耗分析等。如下图，用领导驾驶舱的形式，展示设备的购置情况。

5、绪论

该成果自2010年6月开始调研同行业先进的管理方法、软件市场内先进的产品以及企业自身的现状及需求，并于2011年底规划系统架构并部署实施，截止2012年6月，已经形成涵盖人员信息、财务、固定资产、材料、经营、科技项目、质量管理、档案借阅管理、编码等十余类基础数据库，为业务流程提供数据支撑，通过业务系统的建设，在已有基础数据库的基础上，形成业务数据库79个。在此基础上，通过对经营管理、财务管理、人力资源管理、固资材料管理等多系统、跨平台的核心数据的多维度分析

1.取代原有的报表手工统计方式，实现数据分析在线化、实时化。

2.实现对企业数据的灵活展现，提供更为直观的领导驾驶舱、高端趋势图等展现方式，提高了数据分析效率。

3.权限管理规范化，保证数据分析的安全性。

大数据分析平台混合框架的研究 篇4

由于数据量从TB级向PB级跃升, 对于数据分析平台的要求越来越高, 这一系列的变化都为大数据分析平台[2]带来了挑战。

1 研究现状

国外除在大数据概念上的研究外, 重点放在技术研究。美国政府六个部门启动的大数据研究计划中, 除了国家科学基金会的研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法的独特学科”外, 绝大多数研究项目都是应对大数据带来的技术挑战, 重视的是数据工程而不是数据科学, 主要考虑大数据分析算法[3]和系统的效率。

在国内, “大数据”尚未直接以专有名词被我国政府提出并给予政策支持。因此国内关于大数据概念上的研究并不充分, 大多是引用以上定义进行阐释。同时在国内对“海量数据”这一说法认同度较高, 更习惯将“大数据”称为“海量数据[4]”, 并没有将两个词进行明确的区分。国内对于大数据研究领域的重点在于大数据与云计算、数据挖掘, 并行计算和分布式处理[5], 应用主要集中在地理信息系统。

大数据目前在国内的发展动态有几下几种:

第一、资源的管理与利用。

第二、信息服务。

第三、行业调整。Hadoop[6]迈向商业化, 开源软件带来更多的相关市场机会, 将促使一批新型开放平台的诞生。大数据将创造出新的细分市场。

第四、关键技术。数据的管理和利用离不开技术的支撑, 服务质量的提高更离不开技术的保障。近几年的研究主要涉及到云计算[7]、Hadoop、Map Reduce、并行、分布式、多线程、网格、可视化[8]等技术。尤其是云计算、Map Reduce以及Hadoop带来的分布式、并行式算法与“海量数据”有着密切的关系, 而事实上这三者针对的具体目标本来就是大规模的数据[9]。

通过对大数据分析平台混合框架的研究, 才能实现和满足用户对大数据分析平台的高要求。

2 大数据分析平台混合框架

大数据分析平台混合框架系充分考虑了对内及对外的应用需求, 兼顾未来大数据平台[10]的发展趋势, 建立的混合框架存储及计算功能的大数据平台。

该平台在基础设施层之上, 分为四个层面:大数据应用层、大数据服务层、大数据整合层、大数据采集交换层、大数据基础设施层, 见图1:

下面我们对混合框架的各部分进行阐述:

2.1 大数据应用平台层

领导视窗及数据推送、服务于职能部门、服务于市场主体、服务于公众。

2.2 大数据服务平台层

该层为自助分析平台[11], 业务人员可利用此平台自助完成报表制作、应用页面定制、深度数据探索分析等工作, 具有方便灵活、技术门槛要求较低等特点。

2.3 大数据整合平台层

大数据整合层采取混合框架模式对数据进行统一的处理及存储管理。其中包括:数据集市层;数据仓库层。用Hadoop架构[12], 可存储历史性数据, 该架构具备天然备份优势, 压缩性强, 横向扩展能力强。

2.4 大数据采集交换平台层

负责数据的采集、稽核、加工、装载等工作, 具备多数据源接入能力, 并提供各种类型的采集方式。

3 电信行业应用案例

面对互联网行业的冲击和管道化时代的来临, 中国联通、中国电信等运营商顺应大数据时代要求, 以公司战略为引领, 坚持以业务价值为导向, 加强业务、应用、平台顶层设计, 大数据分析平台混合框架满足发展所需要的协同作业体系, 促进各方协同, 形成发展合力;建设集中的统一数据服务平台、促进数据应用开发“百花齐放”、完善基于大数据的业务运营管理机制。积极、务实、快速推进大数据发展, 打造行业领先的数据综合应用能力, 提升核心竞争力。

运用云化ETL实现数据的多点采集、多点交互、多点调度、集中管理, 实现全域全业务海量数据的统一调度。

采用数据库仓库云化混合模式, 处理海量数据的加工及存储。

建设集中的统一数据服务平台, 避免形成大量的小“大数据平台”。

基于统一数据服务平台, 吸引内外部开发机构和个人进行广泛的应用创新。

实现数据的集中化、专业化和标准化管理, 实现对所有数据生产全过程的质量管控。

建立大数据时代的三层协同作业体系, 凝聚各方力量, 避免工作的缺位和错位。

发挥业务的引领作用, 业务部门全面参与, 加强大数据业务的规划和设计, 建立业务驱动、互联网化大数据业务运营机制。

4 结语

通过对大数据分析平台混合框架的阐述, 并对框架的各个组成部分进行解读, 明确大数据分析平台混合框架的概念:通过数据仓库云化的技术架构, 采用异构混合的MPP-DB、HADOOP、ORACLE并存模式, 支持分布式的数据加工, 实现对大数据的处理和分析, 实现现有数据逐步向云化平台迁移, 完成数据仓库云化改造。

摘要：随着商业智能的不断创新, 数据量不断扩大, 大数据已经不是传统的商业智能。最近电信领域对大数据的分析进行了大量实践, 验证了大数据分析平台混合框架的可行性。基于此, 对大数据分析平台混合框架的各个部分进行阐述。

关键词：大数据,分析平台,混合框架

参考文献

[1]城田真琴.大数据的冲击[M].北京:人民邮政出版社, 2014.

[2]王珊, 王会举, 覃雄派等.架构大数据:挑战、现状与展望[J].计算机学报, 2011 (10) .

[3]He sheng-xue, Fan Bing-quan.Generalized ward ropprinciple and its application inregional transportation[J].Trans on Research Record, 2008 (1) .

[4]Paul C Zikopoulos, Chris Eaton, Dirk de Roos, Data[M].USA:The Mc Graw Hill Companies, 2012.

[5]Rajarman A, Ullman JD.大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理[M].北京:北京邮电出版社, 2012.

[6]朱珠.基于Hadoop的海量数据处理模型研究和应用[D].北京邮电大学, 2008.

[7]张桂刚, 李超, 张勇, 邢春晓.一种基于海量信息处理的云存储模型研究[J].计算机研究与发展, 2012 (S1) .

[8]郭海涛, 段礼祥, 闫春颖.数据挖掘方法综述[A].西南财经大学信息技术应用研究所、《计算机科学》杂志社.2009国际信息技术与应用论坛论文集 (下) [C].西南财经大学信息技术应用研究所、《计算机科学》杂志社:, 2009:4.

[9]徐子沛.大数据[M].广西:师范出版社, 2012.

[10]李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通信, 2012 (9) .

[11]李国杰.大数据成为信息科技新关注点[J].硅谷, 2012, 13:17.

数据分析平台 篇5

RedHadoop大数据工场企业版是RedHadoop公司第一款产品，简称BWE(RedHadoop BigData Works Enterprise),是一款面向行业大数据应用需求，以Hadoop平台为核心，并对其进行了大量增强的基础平台产品，定位于解决高并发、低响应、 TB级以上数据的存储和计算的需求，具备高可靠、低成本、按需扩容基础特性，并提供自动化部署、监控和告警、安全。RedHadoop持续增强操作系统功 能并打造更多丰富的上层结构化数据库和非结构化数据的应用,加强数据分析和挖掘能力。提供数据仓库(DW),结构化数据库(DB),实时分析(RT),视 频分析(VD),搜索引擎(DS)垂直应用层软件，

RedHadoop正在构建一个更完善的Hadoop分布式操作系统。会针对各个垂直应用领域做出持续优化比如 Data Storage,Data HouseWare,DataBase,RealTime,Data Mining,Data Search 等等方向做深度定制。基于行业可以由 GIS 地图,生物信息,交通信息处理,智能交通和智能城市,海量交易的定量分析,医疗数据的分析,基因组测序等等方向做探索。显然Hadoop已经从一个平台已 经向一个分布式操作系统和分布式生态系统的方向发展了,RedHadoop提供一个平台可以更好的落地各类应用,让Hadoop成为一个茁壮并快捷的生态 系统平台。

UMA大数据平台启动 篇6

UMA联盟是两年前由携程旅行网联合易车网、慧聪网、安居客、珍爱网等多家互联网垂直行业的领军企业组成的营销联盟，成立两年来，成员企业从最初的5家发展到现在的40多家。而更多企业的加盟，使得这个联合营销平台更有可能拓展更多、更高效的网络营销渠道，也凸显出建立大数据平台的价值。

据UMA大数据平台的设计与开发单位晶赞科技CEO汤奇峰介绍，为UMA联盟搭建的该大数据平台是一个集标签、归类、机器学习于一体的自动化平台。平台的技术架构基于企业级的高并发实时处理，在数据脱敏、脱密的基础上，进行高维度的运算。

值得一提的是，作为一个数据共享的平台，数据安全被置于UMA大数据平台的核心位置。首先，大数据平台只是提供一个数据共享的平台，并不保有数据，数据依然归各个成员企业私有。其次，数据的使用采用问答式请求和握手机制。第三，采用了多项隐私保护技术手段，比如数据脱敏。

据悉，UMA大数据平台即日起已在部分核心成员企业试商用，并计划在今后向中国互联网全面开启商用，使得各优秀的互联网产业资源可以更紧密联合，共同推动中国互联网产业的发展。

企业级大数据平台建设分析 篇7

随着移动互联网时代的到来, 运营商流量业务迅速发展。以移动终端为基础的移动互联网记录了用户生活的方方面面信息, 结构化数据、非结构化数据量急剧增长。运营商现有的数据架构已不能满足业务发展需求。可以说大数据的发展对通信行业产生了深刻的变革, 互联网公司的快速发展使运营商面临着前所未有的挑战。同时, 大数据的发展也给运营商带来了发展机遇。

二、大数据

1) 什么是大数据。大数据, 是指无法在可承受的时间范围内用主流软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

2) 大数据特征。a.多样性。大数据不仅局限于结构型数据, 也包括非结构型数据, 例如:文字、录音、录像、视频、记录等。b.高速度。大数据是时间敏感的, 必须快速识别和快速响应才能满足业务需求。未来处理数据的效率可以说就是企业的生命。c.大容量。大数据的特点就是巨大。公司充斥着各种数据, 经常是TB级, 甚至是PT级的信息量。d.价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比, 通过有效的算法迅速完成数据的价值挖掘。

3) 建设大数据的意义。大数据时代, 数据是企业核心资产, 将决定企业未来的竞争力, 未来可以说是数据驱动运营。大数据的应用不仅可以改变人们的生活, 而且将成为创造企业网络新的运维模式、企业市场新的产品、新的营销模式等的源泉, 全面提升企业科学运营、精细化管理和经营决策的快速支撑能力。

三、运营商现状及需求

1) 数据现状。运营商IT支撑系统、业务平台等经过多年的建设, 分别汇集了企业内多个线条的数据, 支撑了公司的一些常态化生产经营工作。但是各域数据并未完全整合、信息并未完全共享、分散存放。系统数据信息现状如下图所示:

2) 建设需求。随着互联网地不断发展, 业务需求临时性定制的情况越来越突出, 系统建设不能及时响应需求。同时, 面对互联网的压力, 互联网厂商已基于大数据产生诸多价值应用, 而运营商作为数据的生产者、处理应用者和提供者, 目前更多扮演着数据搬运工的角色, 已经无法支撑企业的运营转型。

四、总体方案

1) 建设思路。对于运营商大数据建设, 建议关注数据接入、数据分析、数据管理三个环节。

a.数据接入。对运营商而言, 系统各域信息融合、集中共享是企业大数据的基石, 改变当前“数据割裂”、“信息孤岛”的情况, 融合企业不同域的数据, 实现跨专业的数据覆盖和融合, 才能够面向全价值链, 从客户、产品、资费、渠道、资源、网络等多个角度, 全方位深入挖掘和综合分析, 打造企业级大数据支撑能力。建议从以下两个角度对各线条数据进行接入:自上而下, 即根据明确的业务需求来接入或迁移需要的数据。自下而上, 即根据企业级大数据平台的处理能力, 并结合外部系统数据接入条件, 提前对某一类数据实现全量接入。

b.数据计算。运营商现网已经建设有传统经分系统等系统, 引入H adoop分布式处理平台和M PP分布式数据库等技术, 但是这些技术引入时仅仅局限原始需求的支撑, 架构和功能上未从大数据的全局考虑, 扩容升级为大数据平台的代价过大, 同时这些系统目前阶段还需要继续支撑着企业的例行生产经营活动, 因此建议企业大数据平台采取先立后破的思路, 新业务应用基于大数据平台建设, 原有业务应用根据大数据平台的支撑能力逐步平滑迁移、原有基础资源利旧补充到新平台。

c.数据管理。大数据为企业的大数据, 不是一个部门或者一个业务域的大数据, 有必要搭建独立的整体规划管理和建设支撑组织, 改变目前各域数据分散支撑和管理的模式。建议成立独立的企业级大数据支撑中心, 负责跟踪引入业界云计算技术, 建设先进基础平台;建立统一的业务规划管理, 基础能力不等于业务能力, 需要从业务层面上梳理大数据典型应用场景, 制定分阶段业务规划, 同时规范各类业务流程, 对业务数据的产生、提供和使用从业务角度进行约定, 避免业务应用的无序支撑。

2) 建设原则。建设原则:a.平台开放;b.系统高性能;c.低成本建设。

3) 建设方案。建设统一数据采集平台, 实现数据统一采集, 避免系统采集能力重复建设, 避免采集数据不一致等。

建设大数据共享平台, 实现数据统一存储, 统一分析处理, 统一对外开放, 为上层应用提供数据共享。

企业级大数据平台架构图如下图所示。

五、结束语

作为移动互联网时代的重要技术之一, 大数据相关技术已得到越来越广泛的关注, 对于大数据的应用已经遍布各行各业, 大数据已经在逐步改变人们的生活, 改变人们对世界的认知。未来发展, 数据资产注定将是企业的命脉, 大数据之于企业不言而喻。

参考文献

[1]赵刚.大数据-技术与应用实践指南[M].电子工业出版社, 2013.

数据分析平台 篇8

1 Android数据平台

Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统,主要使用于移动设备。随着Android数据智能化模式快速发展,必须建立更加高效率的Android数据操控平台,为Android提供更加多样式的数据处理中心。集群控制技术是计算机的先进模式,解决了传统计算机系统诸多的功能缺陷,符合未来计算机综合化控制的新要求。

2 Android系统架构开发

计算机技术是信息化时代产物,具备强大的数据处理功能特点,满足了不同用户操控数据的使用需求。Android数据控制是计算机系统的核心部分,可用作各类数据传输与操控处理,实现了数据资源的智能化控制。Android数据平台开发项目中,要先拟定数据库系统主要构成部分,为后期开发提供科学的指导依据。主要包括:

2.1 应用程序

Android数据控制是CPU和I/O设备之间交换信息的中转点,计算机Android数据控制出现问题则会大大影响数据处理效率。Android会同一系列核心应用程序包一起发布,例如:括客户端、SMS短消息程序、日历、地图和浏览器等,这些功能都依赖于应用程序运行,才能进一步提高数据系统的可操控性。

2.2 应用程序框架

计算机运行速度关系着数据处理效率,若服务器操控平台运转达不到预定要求,用户处理数据时必然会出现多种问题,约束了Android数据控制层次的应用型。开发人员也可以完全访问核心应用程序所使用的API框架,任何一个应用程序都可以发布它的功能块,实际操作具有明显的灵活性特点。

2.3 系统运行库

计算机接口时序错乱,一方面与用户数据操作流程有关,未按照标准计算机流程处理,数据处理时序无法与控制电路保持同步。Android包含一些C/C++ 库,这些库能被Android系统中不同的组件使用,它们通过Android应用程序框架为开发者提供服务。

2.4 Linux内核层

传统系统构建功能不足,Android数据控制运转速度不达标,用户实时收录数据的准确性也不足。Android的Linux kernel控制包括安全、存储器管理、程序管理、网络堆栈和驱动程序模型等。面对诸多数据库安全问题,设置内核层实现了数据功能的一体化建设,减小了用户实际操控难度。

3 数据库项目功能应用分析

考虑到用户数据操作处理要求越来越高,必须要对Android数据控制功能进行优化改造,强化原始数据结构运行的总体效率。由于计算机用户人数越来越多,计算机数据处理中心承受的风险系数更高,小容量数据库无法满足大量数据同步处理要求。完成Android数据平台开发之后,应正确使用数据库项目结构功能,体现出新技术在数据开发中的应用优势。

3.1 视图管理器

计算机Android数据控制总线分布不均衡,数据控制环境出现各种异常信号,数据传输与控制流程不符合标准,增加了计算机工作的失误率。丰富而又可扩展的视图,可以用来构建应用程序,它包括列表、网格、文本框和按钮,甚至可嵌入的web浏览器。

3.2 资源管理器

资源管理器使应用程序可以访问另一个应用程序的数据或共享它们自己的数据。智能化控制是为了更好地操控Android数据,这需要用户根据个人操作要求设定控制方案,进而满足不同区域的功能控制要求。用户在线操作时,可利用Android筛选所需资源内容,节约了计算机运行时间,提高了数据库调用操作效率。

3.3 存储管理器

针对用户使用过的数据资源,Android数据库具有自动存储功能,定期收录相关的数据信息。例如,资源管理器提供非代码资源的访问,如本地字符串、图形和布局文件;通知管理器使得应用程序可以在状态栏中显示自定义的提示信息;活动管理器用来管理应用程序生命周期并提供常用的导航回退功能。

4 结论

Android是计算机操控平台先进技术,利用Android构建数据平台实现了多功能转变。数据平台开发过程中,研发人员要事先掌握用户实际操控需求,按照软件功能编排准则完成设计与开发目标。其中,应用程序、系统框架和数据库等是项目开发重点,这些要素直接关系着整个数据平台功能的优越性,技术研发人员需视情况而定。

参考文献

[1]周海洋,肖新,李保生,等.基于Android的多传感器信息融合技术应用[J].单片机与嵌入式系统应用,2011(12).

[2]李高尚,沈巍.一种应用于移动健康医疗的Android客户端的研究[J].电子测试,2012(2).

[3]周秋月,胥布工,郭国坤.基于Android的摩托车监测客户端设计与实现[J].计算机应用与软件,2013(5).

[4]吴昊,何鹏,杨曼.基于Android的温室大棚监控管理信息系统研究[J].农机化研究,2013(11).

[5]陈磊,高红杰.基于蓝牙与Android设备的控制系统设计[J].电子制作,2014(7).

[6]李琴,陈立定,任志刚.基于Android智能手机远程视频监控系统的设计[J].电视技术,2012(7).

海洋平台腐蚀机理分析 篇9

1大气腐蚀及保温层下腐蚀

1.1 腐蚀机理

1.1.1 大气腐蚀。

大气环境下的腐蚀主要表现为锈蚀。影响锈蚀速度的因素有:环境的温度、湿度、大气中的酸性污染物浓度、电解质微粒漂浮物等。当金属置于大气环境中时, 潮湿的大气使得金属表面形成一层极薄的不易看见的湿气膜 (水膜) 。当这层水膜达到20-30个分子厚度时, 它就变成电化学腐蚀所需要的电解液膜。铁锈是一种疏松的物质, 浮在钢铁表面, 它没有保护作用, 金属的阳极化反应可继续进行。对于碳钢, 发生腐蚀后, 形成的氧化铁是针状和柱状的疏松型腐蚀产物, 其向上或向下生长将会增加整个锈层的内应力, 使得层面间的间距增大, 随着锈层间裂纹和缝隙增大, 腐蚀介质更容易侵入, 导致锈蚀层内部和基体腐蚀加速。

1.1.2 保温层下腐蚀。

保温层下腐蚀是由于水进入保温或耐火材料后导致的管道、压力容器和结构部件的腐蚀。保温层下腐蚀主要由于保温层与母材表面的蒸汽空间中的积水造成。积水可能来源于雨水、漏水、蒸汽凝结等。通常, 位于年降雨量大的区域或较暖和的海上区域的装置容易受到保温层下腐蚀。

1.2 对策分析

良好保温和保冷设计、安装、保养, 施工时注意防潮层, 以及正确的腐蚀检验或通过正确选择、使用和保养保护涂层, 是减少或消除大气腐蚀和保温层下腐蚀的有效手段。因此, 确保保温层和涂层的完好是今后维护保养设备的关键。应对平台设备、管道的保温层和涂层进行巡查, 对有破损的涂层及时进行维护。对已发现锈蚀部位进行扩大面积检验, 并对锈蚀部位进行打磨处理, 重新涂漆。

2细菌腐蚀

2.1 腐蚀原理

水可能含有硫酸盐还原菌和腐生菌, 这都是导致金属腐蚀的主要原因。细菌腐蚀通常表现为局部的垢下腐蚀或有机物遮盖的瘤, 腐蚀类型通常为碳钢的杯状点蚀坑。

硫酸盐还原菌, 广泛存在地下管道等缺氧环境中, 它是一种厌氧的微生物, 硫酸盐还原菌在无氧或极少氧的情况下, 能利用金属表面附着的有机物作为碳源, 并利用细菌生物膜内产生的氢, 将硫酸盐还原成硫化氢[1]。去磺孤菌属是油田存在最多的硫酸盐还原菌, 它可以成群或成菌落附着在金属管壁上, 它对金属的主要危害是对金属表面的去极化作用。由于其氢化酶的作用, 硫酸盐还原菌将硫酸盐还原, 生成初生态氧[O]和硫化物, 而[H]与[O]去极化生成H2O。去极化作用使设备和管道的腐蚀加速, 同时腐蚀产物FeS大量聚集可以堵塞井口、管道等。

腐生菌又称粘液形成菌, 是“异氧”型的细菌。在一定条件下, 腐生菌从有机物中得到能量, 产生粘性物质, 附着在管线和设备上, 并与某些代谢产物累积沉淀, 造成生物垢堵塞井口或过滤器等。同时, 生物垢也会产生氧浓差电池而引起设备和管道的腐蚀, 并给硫酸盐还原菌提供生存、繁殖的环境等。其中最重要的腐生菌—铁细菌是分布很广的多目多科细菌, 它主要是将亚铁氧化成高价铁, 利用铁氧化释放的能量满足其生存的需要, 它的危害非常大。

细菌腐蚀通常发生在换热器、静止或低流速的管线、与土壤接触的管线, 放置在外边没有保护的设备、接触未经处理的水的设备和管道、以及消防水系统等。

2.2 对策分析

根据海洋平台设备、管道现状分析经数据分析, 判断平台所有接触液相水的设备和管道均有可能发生细菌腐蚀。在没有实施有效的抗菌处理时, 细菌腐蚀敏感性为高。采用抗菌处理后, 细菌腐蚀明显较少。因此采用抗菌处理, 是降低和预防细菌腐蚀发生的关键。

3 CO2腐蚀

3.1 腐蚀机理

CO2和H2O共存条件下, 易对钢铁材料发生腐蚀。CO2对碳钢的腐蚀一般表现为局部减薄和/或点蚀, 通常发生在湍流和冲击区, 有时在管线焊缝的根部。在湍流区域, 碳钢会遭受深的点蚀和沟槽。

当CO2溶于水形成碳酸 (H2CO3) 时会发生CO2腐蚀。酸会降低PH, 足够的量会促进碳钢的均匀腐蚀或点蚀。影响CO2腐蚀的因素包括CO2的分压、PH和温度。CO2分压的增加会导致较低的PH凝结物和较高的腐蚀速度, 而升高的温度会增加腐蚀速度直到CO2汽化的点。

3.2 对策分析

应定期对可能发生CO2腐蚀的设备进行检验, 确定是否已经发生CO2腐蚀。对于CO2腐蚀, 可以靠添加缓蚀剂加以解决, 对于油管和高温立管, 通常采用油溶性水分散性缓蚀剂 (常用长链脂肪胺) , 而对于输油管部分则采用水溶性的缓蚀剂[2]。为有效防止管道内腐蚀, 可采用含有内涂层的管道。

4海水腐蚀

4.1 腐蚀机理

海水是一种含有多种盐类, 近中性的电解质溶液, 并溶有一定量的氧气, 海水PH值在7.2～8.6, 金属及合金浸入海水中, 电极电位分布在海水和金属界面上形成微观不均匀性, 这就形成了无数腐蚀微电池, 导致金属的腐蚀。金属在海水中的腐蚀大多数以这种方式进行。海水中由于氯离子的存在, 使钝化膜易遭破坏, 易产生孔蚀, 即使是不锈钢也容易发生局部腐蚀;海水导电率很大, 是良好的导电介质, 电阻性阻滞很小, 在金属表面形成的微电池和宏观电池活性较大, 因此在海水中异种金属的接触也能造成显著的电偶腐蚀, 且作用强烈, 影响范围较远。同时海浪、飞溅, 流速等这些利于供氧的环境条件, 都会促进氧的阴极去极化反应, 促进金属的腐蚀。

4.2 对策分析

在管道、设备内涂覆内防腐涂层是提高设备、管道对海水的耐蚀性的有效措施。对进入管道、设备内的海水进行除氧处理也可防止海水腐蚀。

摘要：笔者对海洋平台设备、管道腐蚀产生原因和腐蚀机理及类型进行阐述, 针对损伤机理, 提出了解决腐蚀的对策, 对于提高海洋平台设备、管道的寿命具有重要意义。

关键词：腐蚀,损伤机理

参考文献

[1]王志伟, 王峰, 安慧.油区腐蚀及防护技术研究进展[J], 价值工程.2012. (03) .

胫骨平台骨折临床分析 篇10

1 资料与方法

1.1 一般资料

本组45例患者，男36例，女9例;年龄18～74岁，平均年龄42.5岁;骨折原因:交通意外33例，摔伤6例，砸压伤3例，高空坠落伤3例;左侧骨折33例，右侧骨折12例;Schatzker分类:6例I型，15例II型，9例III型，6例IV型，6例V型，3例VI型;6例患者为开放性骨折，39例为闭合性骨折，所有患者均为新鲜骨折;12例患者合并有交叉韧带损伤，6例有半月板损伤，3例有内侧副韧带损伤，27例有外侧副韧带损伤。

1.2 治疗方法

所有患者进行X线检查，必要的进行CT检查，根据影像学检查结果考虑患者是否进行手术治疗。以下患者进行手术治疗: (1) 骨折移位5 mm以上，塌陷3 mm以上; (2) 合并髁间骨折，半月板和韧带损伤; (3) 粉碎性骨折; (4) 有开放性软组织损伤; (5) 骨折端软组织肿胀出血; (6) 关节腔充血水肿，关节囊、临近肌间和皮下组织积气; (7) 脂肪间隙模糊变形。治疗包括保守治疗和手术治疗。保守治疗:进行石膏托固定。手术治疗:对开放性骨折进行清创，清除碎骨及血块，尽可能修复半月板及韧带损伤，若不能修复可切除半月板;对骨折移位进行复位 (手法复位，撬拨矫正复位及切开复位) 。根据患者情况选取合适的手术入路、复位方法及固定材料。轻度移位的非塌陷型骨折可在C臂透视下进行撬拨复位后进行螺钉内固定，注意内固定螺钉要深达对侧骨皮质。对于塌陷型骨折，以推顶棒实施撬拨复位，力争达到正常解剖，小切口置入钢板内固定。若患者有骨缺损，需进行植骨;对粉碎性骨折患者，若损伤程度轻，可在C臂下复位平整后先经皮进行内外髁拉力松质螺钉固定，再进行单侧外固定架固定;若损伤程度严重，无法闭合复位，可行膝前外侧切口进行切开复位内固定，并根据需要进行克氏针临时固定及植骨处理。

1.3 术后处理

患者术后加压包扎，常规应用抗生素，1周后可行被动活动，1-2周视恢复情况拆除石膏托，进行卧床功能训练或CPM练习，此后可扶双拐进行非负重练习，术后3个月可逐步进行负重练习。定期检查X线，视愈合情况增加负重，骨折愈合后再进行独立负重练习。

2 结果

6例患者进行保守治疗，39例患者行手术治疗。所有患者随访1.5～5.5年，根据Borrell标准[2]，42例患者正常愈合，2例患者延迟愈合，1例患者骨不连给予植骨后愈合。参照Merchant评分进行疗效判定，39例为优，4例良，1例中，1例良，优良率为95.6%。所有患者未见螺钉松动、内固定钢板断裂等不良并发症。

3讨论

胫骨平台骨折多合并有关节软骨、韧带、半月板、神经血管损伤，处理适当会严重影响患者正常膝关节功能[3]，所以治疗时应力争解剖复位，并给予牢固可靠的内固定，同时应仔细评估患者损伤具体情况，避免遗漏病情。本文研究中，我们术前充分评估患者病情，对合并有半月板、韧带及血管神经损伤的患者实施修补或切除等处理措施，所有患者恢复良好，未出现膝关节功能障碍的情况。临床中塌陷型骨折常常处理起来较困难，对于该类患者我们根据具体情况进行适当的处理，损伤较轻的患者我们力争在X线下进行闭合复位，若闭合复位困难则进行手术切开复位，总之尽可能保证解剖复位，使关节面平整完好。对粉碎性骨折进行切开复位，同时在骨缺损处植骨，最后进行双侧钢板固定以保证内固定牢固可靠[4]。本文中45例患者经治疗后优良率为95.6%，优于文献中单纯手术治疗效果，说明了视患者具体情况给予恰当的治疗可提高临床效果。

综上所述，内固定手术是治疗胫骨平台骨折的主要方法，治疗效果明显。但术中应注意复位确切、固定牢靠，术后需指导患者进行功能锻炼。

摘要：目的 总结分析胫骨平台骨折的临床特点及治疗手段。方法 我院近年收治45例胫骨平台骨折患者, 其中6例I型, 15例II型, 9例III型, 6例IV型, 6例V型, 3例VI型。其中6例患者进行了保守治疗, 其余39例患者均进行了手术治疗。收集以上患者的临床资料, 进行回顾性分析。结果 45例患者中, 42例正常愈合, 2例延迟愈合, 1例骨不连给予植骨后愈合。参照Merchant评分进行疗效判定, 39例为优, 4例良, 1例中, 1例良, 优良率为95.6%。结论 内固定手术是治疗胫骨平台骨折的主要手段, 但术中应注意复位确切、固定牢靠, 术后需指导患者进行功能锻炼, 这些都是影响治疗效果的重要因素。

关键词：胫骨平台骨折,内固定,临床分析

参考文献

[1]钱文亮.胫骨平台双髁骨折的手术治疗[J].使用临床医药杂志, 2009, 13 (9) :113-114.

[2]Merchant TC, Dietz FR.Long-term follow-up after fractures of thetibial and fibular shafts[J].J Bone Joint Surg Am, 1989, 71 (4) :599-606.

[3]徐志宏, 陈东阳, 熊进.胫骨平台陈旧性骨折及骨折后畸形愈合的手术治疗[J].中国骨与关节损伤杂志, 2008, 23 (12) :987-988.

唐山电力数据平台的构想 篇11

【关键词】平台；数据；通讯

【中图分类号】TP391.4 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5158（2012）09-0265-01

设计思想：采用开放分布式应用环境的网络管理技术、数据库和通信技术，基于国际标准IEC的公用信息模型（ClM）和组件接口规范（ClS）。构架灵活，扩充方便，具有很强的可靠性、开放性、可移植性以及可扩展性。

1.系统硬件体系结构

系统运行软硬件环境符合开放的YAk标准，各服务器和工作站采用基于RISC/CISC芯片的各种硬件构架工作站、服务器和微机，如COMPAQ、ALPHA、SUN、IBM、HP及各类PC。

2.系统软件体系结构

第一层为系统硬件层。各服务器和工作站采用基于RISC/CISC芯片的各种硬件构架工作站、服务器和微机。

第二层为操作系统层。操作系统采用成熟的符合国际工业标准的实时、多用户、多任务纯WINDOWS NT4.0/2000/XP，POSIX/UNIX和LINUX操作系统；

第三层为数据通讯层。数据通讯层为系统的更高级的应用做好数据准备，它为系统的各类数据获取提供了通讯中间件，以及一些控制措施。

第四层是应用平台层。应用平台层为综合数据平台的各类需求提供了相应的解决软件包，使得应用软件的”即插即用”成为可以实现的目标。

3.完整的系统接口体系

计算机通讯面临着异构系统的数据连通，系统接口要求对已有的遗留系统能够高效的包装，同时不能局限于传统的点对点开发方式，要能够方便支持以后的广阔应用开发。

4.规约库、设备库设计

最大限度的减少系统模块之间的耦合，设计规约类和通讯设备类，规约和通讯设备的实现在基类的基础上继承，并以动态接口库的方式给出。系统给出“插槽”，新增设备和规约都可以实现即插即用。易于扩展。

5.强大的规约转换功能

目前华北电网主要有CDT、DNP3.0、101、104、SCll801、DL476、TASE2等，可以实现规约转换，将通过某种规约接收到数据，通过另外的规约直接转发出去，不影响传输的速度。

6.丰富的数据传送手段

数据源和数据需求的多样性要求公用数据平台数据具备多种方式的数据传送手段，对于I区平台的实时数据的通信。

数据传送手段·数据复制、数据规一、混合方式

7.高效的系统接入方案

综合数据平台的数据来源于当前各个厂家开发的系统，尤其是EMS系统，因此对这些系统接入的接口要求稳定而且高效，这将直接影响到数据平台的稳定与效率。

7.1 实现方式；按照统一标准的动态接口库实现

7.2 优点：

7.2.1 接口统一，所有EMS厂家根据相同的接口标准实现。

7.2.2 接口实现容易，效率高、非常稳定。

7.2.3 接口纳入统一平台体系，便于监视和管理目前国内主流EMS厂家已实现该接口，当EMS系统换型时，只需要根据接口标准实现接口，就可以接入。新EMS系统接入时，也只需要实现该接口，就可以方便接入

8.方便的全局信息监视管理

系统提供了全局信息管理能力，采用了以下策略提高了系统的易用性和方便性，提供了多种方式维护界面（WEB方式、普通方式）互联各个节点的参数，可以全网统一和备份不同控制中心通讯的参数，只需在一方配置，方便了维护可以实现互联所有节点的全网监视和管理参数修改后，系统自动维护，并在所有相关互联节点统一。

9.大量使用的新技术

9.1 总线型的技术构架：各个应用系统的接口都面向于信息总线。信息在总线中流动、传递。

9.2 降低开发中间层服务的成本和复杂程度，因而使得服务可以被快速的展开，并能够更轻松的面对竞争中的压力。

9.3 提供一个长期的企业级的集成策略，UIB能够实企业级数据语义的统一管理，能够促进决策支持系统的形成。

10.图形系统

10.1 可以显示制作地理图、网络图、系统总加表、主变温度表、厂站主界线图、（转发厂站等）。

10.2 定制图表（如母线电压、接地电压、电容器投入等综合图表）

10.3 厂站接线图可以按电压等级、行政区域查询显示

10.4 用户无须增加任何图形转换的工作量，系统要实现SCADA/EMS系统图形画面的自动同步转换显示；同时提供手动同步功能。

10.5 可按设备选择显示电器参数在指定的时段内（年、月、日）的日最大值、最大值出现时间、最小值、最小值出现时间、平均值.

10.6 可通过WEB上分页打印测点的数据和曲线

10.7 历史状态管理平台，当处于某一历史时刻要求能复原该历史时候的历史参数，数据，恢复该历史时刻的环境。

11.报表方式灵活，功能强大系统利用Excel软件的灵活性，实现电力系统数据报表的灵活定制、自由发布、快速查询和管理控制，支持通过web查询的功能。

12.数据统计分析子系统

系统提供一套面向用户的实用化的数理统计分析工具，能够适用于不同需求的用户。统计分析的数据源就取自该平台的数据库，分析结果能直接倒入EXCEL形式存储到用户本机。

13.丰富的Web浏览发布功能系统的WEB系统采用最新技术实现，使得授权用户可以在安全身份认证的情况下，进行各种类型的实时历史数据的浏览、查询、打印。Web系统采用Web客户/应用服务器/数据库服务器的三层浏览器/服务器（B/S）结构实现。

14.稳定的元数据服务功能通过元数据服务，便于建设逻辑集中，物理分散的共享信息资源体系，异构数据可以透明的访问和共享。

15.系统安全管理

系统安全管理主要提供系统安全解决方案，保护计算机安全运行。操作系统安全策略、网络安全（防止黑客入侵）、病毒检测、漏洞扫描、密码管理等。

16.图形的导入导出

许多应用不仅需要SCADA的电网模型信息，还需要SCADA的图，以简化开发工作，并使企业内的图形尽量一致。图形交换中的协议是可伸缩矢量图（SVG）的形信息一个子集，交换的格式是XML。域目标（即图形中的对象）的模型为CIM。

17.数据转发

17.1 规约转换可以将多种规约的转换。

17.2 数据共享和安全。

17.3 多系统接入接口体制灵活丰富，已经和多家厂商建立了接口体系。

18.结语

总之通过该平台，可以促进调度生产管理水平和工作效率的进一步提高，加速调度系统信息化建设的进程，适应国家电网公司集约化管理和调度系统下一步技术进步的要求，提高企业的信息化水平。

参考文献

[1]孙莹，王葵.电力系统自动化[M].北京：中国电力出版社，2004：5—15

分布式工业数据实时分析计算平台 篇12

中国制造业历经多年的信息化建设,国内的工业企业在各类信息系统中存储了大量数据,这些系统包括OA、HR、CRM、MES等。这些系统帮助企业优化资源配置、减化业务流程,极大地提升了企业的经营管理水平。伴随着数据的快速增长及新需求的不断涌现,原有系统越来越难以满足要求,如何将分散在各个系统中的数据整合起来,充分发挥数据对生产的指导作用,提升效率,优化生产流程,优化经营效率,己成为中国制造业的新挑战。

随着大数据技术在互联网行业中蓬勃发展,涌现了大量大数据处理框架,如Hadoop、Spark、Storm等,如何选择并整合各大数据处理框架,在其上开发、运行、维护处理海量数据的应用程序,成为制造业企业IT部门新的挑战和难题。分布式实时分析计算平台就是为了解决这一问题,帮助企业技术人员可以轻松架构,搭建适用于自身业务形态的分布式实时计算应用。

2 关键技术

本文提到的分布式实时计算平台,选择了多个优秀的开源构件作为平台的基础构件。整个技术平台自下而上主要包括:分布式文件系统层、分布式数据库、分布式数据分析、数据展示等基础功能模块。针对各个基础功能模块的功能要求及特点,筛选优秀开源构件,主要选择了以下开源构件。

2.1 Hadoop

Hadoop实现了一个分布式文件系统,为海量数据提供分布式存储。在此之上,Hadoop提供了Map Reduce分布式计算框架。该框架通过Map和Reduce两个步骤并行处理大规模的数据集。首先,Map会对由很多独立元素组成的逻辑列表中的每个元素执行指定的操作,原始表不会被更改,其会创建多个新的列表来保存Map的处理结果,这也意味着Map过程会产生大量的新数据,有大量的写磁盘操作。Map工作完成之后,会对新生成的多个列表进行shuffle和排序,之后完成Reduce操作。Map Reduce框架的最大不足在于,对于需多次迭代的复杂计算,会产生大量的中间结果,需频繁读写HDFS,无法满足实时应用的需求。

2.2 Hbase

Hbase是运行在Hadoop上的分布式、面向列的No Sql数据库,它是一个分布式可扩展的大数据仓库。它提供高可靠、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。它很好地融合了key/value存储模式带来的实时查询能力,以及通过Map Reduce进行离线处理或批处理能力。

2.3 Spark

Spark是开源的类Hadoop Map Reduce的通用并行框架,拥有Hadoop Map Reduce所具有的优点,但与Map Reduce不同的是,Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于需要多次迭代Map Reduce的算法。相比Map Reduce,Spark在做重复计算时可以重复使用相关的缓存数据,无需不断地读写磁盘。

2.4 ANTLR

ANTLR是一款强大的语言识别工具,提供框架通过语法描述来构造语言识别器、编绎器和解释器。通过解析用户自定义的上下文无关描述语言,自动生成词法分析器、语法分析器和树分析器。

3 分布式工业数据实时分析计算平台

3.1 基本架构

本文中的分布式工业数据实时分析计算平台底层基于Hadoop、Hbase、Spark等构件。Hadoop为平台提供了分布式存储HDFS,在此之上是Hbase分布式No Sql数据库,由它组织和管理用户数据表。选用分布式实时计算框架Spark作为计算平台的基础计算框架。由yarn负责整个平台的系统资源调配。

计算平台主要包括Job Server、FCS(Function Compulation Service)、RESTful API等模块。Job Server负责与yarn协调申请资源,为特定应用启动单独的计算服务,管理各计算服务的计算任务。Job Server对外提供RESTful接口。FCS提供UI,供用户编排计算任务,并根据用户计划执行计算任务。平台架构如图1所示。

3.2 Job Server

Job Server主要由Context Manager、Job Manager、RDD Manager等子功能模块组成,对外提供RESTful API,用户可通过浏览器查看Job信息,如图2所示。

●Context Manager:为客户端应用管理应用上下文,每个应用可根据需求启动一个或多个Application Context,不同的Application Context均是独立的yarn应用,相互之间资源隔离。Application Context可分为长驻Context和一次执行Context。

●Job Manager:管理Application Context中的所有Job,包括创建Job、执行Job、保存Job处理结果,异步Job模式中,客户端可根据Job ID获取处理结果。

●RDD Manager:负责管理计算中生成的Spark RDD、客户端申请的有名RDD以及RDD缓存,方便客户端在Job之间共享RDD,以提升计算效率。

3.3 表达式计算引擎

分布式分析计算平台针对工业数据,抽取定义实现了适合工业计算的表达式计算引擎,主要有行计算和列计算两种模式。行计算对Hbase表中的记录行中各属性值执行表达式计算;列计算是纵向的,对表中某一列执行统计计算。两者间可嵌套执行。

海量数据计算中,同一表达式可能执行数以亿计的计算,如图3中所示,Expression parser(表达式解析器)对表达式进行词法以分析,并解析表达式,Expression compiler(表达式编绎器)将解析后的表达式编绎为可以直接执行的算子,RDD执行并行计算时,对每行数据提取算子中所需的列值,传输给表达式算子,多个算子运行结束后,由Result collector(计算结果收集器)收集、合并运算结果。RDD计算过程中无需重新解析表达式,极大地节约了计算时间,提升了计算效率。

3.4 FCS

FCS提供Web UI供客户端编排计算任务,可指定计算任务的执行模式,周期执行或符合条件的特定时间执行。可自定义计算表达式,并通过FCS提交计算任务至Job Server。

3.5 分布式工业数据实时分析计算平台与传统实时数据库对比

分布式工业数据实时分析计算平台与传统实时数据库对比如表1所示。由于传统实时数据库一般单机或多机冗余热备使用,对服务器的硬件要求高,且服务器数量有限,因此,存储容量最大为TB级。与之相比,分布式工业数据实时分析计算平台底层基于Hadoop,普通的服务器即可,群集支持数以千计的服务器,支持超大数据集,能存储PB级的数据,且在群集中维护多个工作数据副本,确保能够针对失败节点重新分布处理。从性能角度看,传统实时数据库由于架构简单,数据多缓存于共享内存,速度明显快于分布式工业数据实时分析计算平台,读写性能可达到十毫秒级。分布式工业数据实时分析计算平台因数据分布存取,存储最快可达到百毫秒级。可扩展性方面,分布式工业数据实时分析计算平台明显优于传统实时数据库,在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务,可以方便地扩展到数以千计的节点中。而传统实时数据库可添加新节点,但节点数目到达一定规模后,对性能无提升。

4 结语

分布式工业数据实时分析计算平台为企业IT技术人员提供了一个支持分布式实时计算的开发平台,使得企业IT技术人员无需关心计算平台的底层架构,无需编写代码,仅通过FCS编排计算任务,即可快速完成业务计算的编写,进而对海量数据进行业务分析和处理。

参考文献

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