大数据相关毕业设计

大数据相关毕业设计（精选6篇）

篇1：大数据相关毕业设计

大数据未来发展的相关文献

2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,明确系统部署了大数据发展工作。

2015年,国务院办公厅出台《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》要求“充分运用大数据先进理念、技术和资源,加强对市场主体的服务和监管,推进简政放权和政府职能转变,提高政府治理能力”。

2016年,国家“十三五”规划纲要明确指出,实施国家大数据战略,把大数据作为基础性战略资源,全面实施大数据发展行动,加快推动数据资源共享开放和开发应用,助力产业转型升级和社会治理创新。

2016年,住房和城乡建设部发布的《2016~2020年建筑业信息化发展纲要》指出,全面提高建筑业信息化水平,增强大数据应用能力。

2017年,工业和信息化部正式印发《大数据产业发展规划(2016~2020年)》,全面制定了十三五”期间大数据产业发展计划大数据已经发展成为我国的国家级发展战略,其与各传统行业的融合,将为传统行业的变革带来契机。2016年,在中国国际大数据产业博览会上,李克强总理将大数据誉为“新时代的钻石矿”,表明了发展大数据产业的价值。

篇2：大数据相关毕业设计

学生应结合湘雅医院大数据项目的实际，对湘雅医院已有相关信息系统与平台、大数据项目需求以及大数据技术与方法进行调查与研究，主要包括：对已有信息系统与平台的调查；收集已有系统与平台中信息与数据的格式、规范及要求；调研大数据项目背景与需求；研究国内外大数据的相关技术与解决方法；调查了解与项目有关的软、硬件开发的过程与技术；研究解决这些问题的初步设想；理论联系实际，撰写湘雅大数据项目调研报告。

湘雅大数据项目调研后，学生应向指导教师与相关项目负责人汇报调研结果与收获，并完成湘雅大数据调研报告。调研报告由以下几个部分组成：

第一部分摘要与关键词

对湘雅大数据项目调研工作的综述，即对调研报告中阐述内容的简要介绍，300～500字；关键词5-7个。

第二部分目录

第三部分正文

正文应至少包括以下内容：

1）湘雅各医院的当前信息系统概况（湘雅各医院的信息中心会统一安排）

2）信息与数据的格式、规范等（需湘雅各医院提供）

3）调研的项目中目前医生所用系统概况

4）大数据项目的概况

5）大数据项目的需求分析与基本功能设计

6）大数据项目所需用到大数据相关技术与方法

7）大数据项目解决问题的可行性方案

第四部分结论

主要结论，300～500字。

篇3：大数据及相关技术解读

“大数据”在军事、金融、通讯等行业存在已有时日, 因近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。随着广播电视行业的不断发展, 尤其随着有线电视业务中的扩展业务 (专业频道、数据广播、视频点播 (VOD) ) 和增值业务 (Internet接入、IP电话、电视会议、带宽出租、电视商务等) 的不断出现, 大数据应用于广电行业将成为一种必然趋势。为了在广电系统中行之有效地应用大数据, 本文介绍了大数据的概念特征, 并对大数据与云计算、CDN、IDC的关系以及大数据的应用层面进行了概括梳理。

1 大数据的概念及特征

1.1 大数据的概念

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时, 大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌Map Reduce和Google File System (GFS) 的发布, 大数据不再仅用来描述大量的数据, 还涵盖了处理数据的速度。

就定义而言, 大数据是一个较为抽象的概念, 至今尚无确切、统一的定义。

研究机构Gartner的定义:大数据是指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。

维基百科的定义:大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具, 在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。

麦肯锡的定义:大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。

IDC对大数据作出的定义为:大数据一般会涉及2种或2种以上的数据形式, 它要收集超过100TB的数据, 并且是高速、实时数据流;或者是从小数据开始, 但数据每年会增长60%以上。

Gartner给出的是宏观定义, 是一个描述性的定义, 在对数据描述的基础上加入了处理此类数据的一些特征, 用这些特征来描述大数据;维基百科中的定义缺乏精确性, 常用软件工具的范畴难以界定;麦肯锡和IDC只强调数据本身的量、种类和增长速度, 属于狭义定义。大数据的概念界定见仁见智, 但笔者认为, 深入分析大数据的分类及特征对于精确定义大数据至关重要。

1.2 大数据的类型

广义上讲, 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域, 即除了大数据技术及其应用之外, 还包括大数据工程和大数据科学。大数据工程, 是指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学, 主要关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。大数据广义分类是适应信息经济时代发展需要而产生的科学技术发展趋势。

狭义的大数据, 主要是指大数据技术及其应用, 是指从各种各样类型的数据中, 快速获得有价值信息的能力。一方面, 反映的是规模大到无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合;另一方面, 主要是指海量数据的获取、存储、管理、分析、挖掘与运用的全新技术体系。

1.3 大数据的特征

当前, 较为统一的认识是大数据有四个基本特征:数据规模大 (Volume) 、数据种类多 (Variety) 、数据要求处理速度快 (Velocity) 、数据价值密度低Value) , 即所谓的4V特性。

(1) 数据规模大 (Volume)

数据量大是大数据的基本属性, 随着互联网的广泛应用, 使用网络的人、企业、机构增多, 数据获取、分享变得相对容易。以前, 只有少量的机构可以通过调查、取样的方法获取数据, 而现在用户可以通过网络非常方便地获取数据, 同时用户有意的分享和无意的点击、浏览都可以快速地提供大量数据, 大数据已从TB级别跃升到PB级别。

(2) 数据种类繁多 (Variety)

随着传感器种类的增多以及智能设备、社交网络等的流行, 数据类型不仅包括传统的关系数据类型, 也包括以网页、视频、音频、e-mail、文档等形式存在的未加工的、半结构化的和非结构化的数据。

(3) 流动速度快 (Velocity)

数据是快速动态变化的, 形成流式数据是大数据的重要特征, 数据流动的速度快到难以用传统的系统去处理。而处理速度快、时效性要求高同样是大数据区分于传统数据挖掘显著的特征之一。对于大数据应用而言, 很多情况下都必须要在1秒钟或者瞬间内形成结果, 否则处理结果就是过时和无效的。

(4) 价值密度低 (Value)

数据量呈指数增长的同时, 隐藏在海量数据的有用信息却没有相应比例增长, 反而使我们获取有用信息的难度加大。以视频为例, 连续的监控过程, 可能有用的数据仅有一两秒。大数据的“4V”特征表明其不仅仅是数据海量, 对于大数据的分析将更加复杂、更追求速度、更注重实效。

这些特性使得大数据区别于传统的数据概念。大数据的概念与“海量数据”不同, 后者只强调数据的量, 而大数据不仅用来描述大量的数据, 还更进一步指出数据的复杂形式、数据的快速时间特性以及对数据的分析、处理等专业化处理, 最终获得有价值信息的能力等。

1.4 大数据涉及的技术

大数据并非一项新技术, 其前身是商务智能BI。大数据是一系列信息技术的集合, 包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节。

数据采集主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据, 包括数据的提取、转换和加载 (ETL, Extracting Transforming Loading) 。

数据存储技术以谷歌GFS和Hadoop HDFS为代表的系统中, 普遍采用了分布式的存储架构。

数据计算以谷歌的分布式并行计算技术Map Reduce及Hadoop Map Reduce为代表。

数据分析层面涉及复杂的结构化、非结构化数据。需要人工智能、神经网络等算法的深度研究。

数据展现可视化技术多与Web技术相结合, 以图形或图像的格式呈现, 比如SVG一系列的绘图技术和最新的HTML5的画布Canvas等。三维动态呈现将成为未来数据呈现的主流和趋势。

适用于大数据的技术, 包括大规模并行处理 (MPP) 数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等。

2 大数据与云计算、CDN、IDC的关系

2.1 大数据与云计算

大数据与云计算密切联系又相互区别。云计算为海量数据构建坚实的存储基础, 同时针对海量数据进行分析和挖掘, 寻找数据对企业的真正价值。首先, 云计算 (Cloud Computing) 是一种基于互联网的计算方式, 共享的软硬件资源和信息按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用, 可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问, 而软件和数据都存储在服务器上。云计算典型服务模式有三类:软件即服务 (Software as a Service, Saa S) 、平台即服务 (Platform as a Service, Paa S) 和基础设施即服务 (Infrastructure as a Service, Iaa S) 。“云”又细分为“存储云”、“计算云”和“管理云”。其中“存储云”主要包括海量分布式存储技术, 数据存储系统主要有GFS (Google File System) 和Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System) ;“计算云”主要包括虚拟化技术和并行编程模型技术;“管理云”主要包括数据管理技术和云的安全技术。简单地说, 云计算就是以虚拟化技术为基础, 以网络为载体, 整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算服务模式。云计算具有超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务和低成本性等特点。因此, 云计算为海量数据构建了坚实的基础。

同时, 大数据与云计算又各有侧重。大数据着眼于“数据”, 关注实际业务, 提供数据采集分析挖掘, 看重的是信息积淀, 即数据存储能力。云计算着眼于“计算”, 关注IT解决方案, 提供IT基础架构, 看重的是计算能力, 即数据处理能力。云计算关键技术中的海量数据存储技术、海量数据管理技术、Map Reduce编程模型等, 都是大数据技术的基础。

2.2 大数据与CDN

CDN (Content Delivery Network, 内容分发网络) 使数据传输得更快、更稳定。CDN通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络, 能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。CDN也是云端的一种形式, 其目的是使用户可就近取得所需内容, 解决Internet网络拥挤的状况, 提高用户访问网站的响应速度。其关键技术主要有分布式存储、负载均衡、网络请求的重定向和内容管理4个要件, 而内容管理和全局的网络流量管理是CDN的核心所在。通过用户就近性和服务器负载的判断, CDN确保内容以一种极为高效的方式为用户的请求提供服务, 最大可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节。

2.3 大数据与IDC

IDC (Internet Data Center, 网络数据中心) 为数据处理设备提供维护空间和服务。IDC是基于Internet网络, 为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备提供运行维护的设施基地并提供相关的服务。它是伴随着互联网不断发展的需求而发展起来的为ICP、企业、媒体和各类网站提供大规模、高质量、安全可靠的专业化服务器托管、空间租用、网络批发带宽以及ASP、EC等业务。IDC可以为用户提供服务器负载均衡服务, 提高站点性能和响应能力, 同时减少错误的发生。网站加速服务, 提高网站安全交易的响应速度。采用这种服务, 网站可以最大限度地利用互联网服务器投资, 在不牺牲网站访问速度的前提下, 确保电子商务交易的安全性。

随着中国互联网以超常的速度向前发展, 企业用户对IDC的需求也日益增长, 而随着电信运营商业务转型, 各种数据业务也层出不穷, 中国移动的IDC业务系统等也受到越来越多的用户认可, IDC的业务范围广泛涉及域名注册、虚拟主机、VPS主机、云计算和安全性等。数据时代对于数据信息的需求量远远大于从前, 所以一定的服务器空间至关重要。虚拟化技术能够有效地整合IT资源, 减少数据中心空间不足问题, 极大地改善资源的利用率和灵活度。

2.4 大数据与云计算、CDN和IDC的关系总结

云计算、CDN和IDC三者的关系既有联系又有区别。共同之处在于:首先, 大数据、云计算、CDN和IDC的产生和发展都离不开网络的发展, 海量、复杂的数据源泉都来自网络, 而云计算、CDN和IDC的架构和服务也均基于网络实现, 换言之, 网络是大数据与三者联系的桥梁;其次, 云计算、CDN和IDC都是大数据的重要组成部分, 它们从不同侧面对数据进行管理, 都包含数据的采集、传输、存储和处理等, 换言之, 他们都是大数据技术的基础。同时, 云计算、CDN和IDC在处理大数据方面又各有侧重:云计算侧重大数据的存储和管理, CDN侧重数据的处理速度和稳定性, IDC为数据处理设备提供运行维护的设施基地及相关服务。

总之, 大数据与云计算、CDN与和IDC相辅相成, 密不可分。没有大数据的信息积淀, 云计算、CDN和IDC的计算能力再强大, 也难以找到用武之地;没有云计算的处理能力, 则大数据的信息积淀再丰富, 也终究只是镜花水月。大数据利用云计算、CDN和IDC的强大功能, 更加迅速地处理数据、挖掘信息, 提供更加及时的服务;云计算、CDN和IDC通过大数据的需求, 找到更多更好的应用;几者通过数据挖掘技术联系到一起, 相辅相成;大数据的发展将进一步提升云计算、CDN和IDC的应用和发展。

3 大数据的应用及展望

大数据应用自然科学的知识解决社会科学问题, 在许多领域具有重要的应用。早期的大数据技术主要在大型互联网企业中使用, 用于分析网站用户数据和用户行为等。现在, 传统企业、公用事业机构等有大量数据需要处理的组织和机构, 也在越来越多地使用大数据技术完成各种功能需求。除了常见的商业智能和企业营销外, 大数据技术也开始较多地应用在社会科学领域, 并在数据可视化、关联性分析方面, 以及经济学和社会学领域发挥出了明显的作用。大数据应用基本呈现互联网领先, 其他行业积极效仿的态势。各行业数据共享开放是趋势。

3.1 大数据应用

(1) 大数据在互联网中的应用

互联网企业引领大数据应用, 并逐步深入其他行业。互联网企业开展大数据应用具有得天独厚的优势。互联网拥有丰富的数据和强大的技术平台, 同时掌握大量用户行为数据能够进行不同领域的纵深研究。如谷歌、亚马逊、Twitter、淘宝、新浪等互联网企业已广泛开展定向广告、个性推荐等较成熟的大数据应用。在此基础上, 一些大企业又从事跨界研究, 如2012年谷歌发布了大数据的跨界应用——无人驾驶汽车, 即依靠庞大的道路信息数据, 无人驾驶汽车可以智能地选择路径和驾驶等;阿里巴巴基于对用户交易行为的大数据分析, 提供面向中小企业的信用贷款, 据透露, 截至目前已经放贷300多亿元, 坏账率仅为0.3%左右。

(2) 大数据在企业中的应用

大数据的挖掘和应用成为核心, 将从多个方面创造价值。大数据的重心将从存储和传输, 过渡到数据的挖掘和应用, 这将深刻影响企业的商业模式。据麦肯锡测算, 大数据的应用每年潜在可为美国医疗健康业和欧洲政府分别节省3000亿美元和1000亿欧元, 利用个人位置信息潜在可创造出6000亿美元价值, 因此大数据应用具有远超万亿美元的大市场。

企业多使用以事实为基础的决策方法, 大量使用数据分析来优化企业运营的各个环节和流程, 通过基于数据分析的业务优化和重组, 把业务流程和决策过程中具有的潜在价值挤出来, 从而达到节约成本、战胜对手、在市场中幸存的目标。现在出现了数据最优先的企业经营管理模式, 一切以数据说话, 是企业经营管理的发展和进步。大数据在企业中的分析包括顾客分析、商品分析以及供应链和效率分析等。比如, 电信运营商应用大数据进行智能管道中基于用户、业务及流量分级的多维管控机制, 以及精准的客户分析及营销 (如离网预警、套餐适配、广告精准投放等) , 这些应用大多数电信运营商已践行。此外, 电信业通过审视自身的数据优势, 服务公共社会的应用逐步展开, 像智慧城市、利用位置和轨迹信息服务社会、为智慧城市提供海量数据预测服务, 例如西班牙电信、中国电信、中国移动等都已开展人口流量模型、城市人口流量等。

(3) 大数据在政府的应用

大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。今天城市面临人口、就业、环境等各方面的问题, 许多宏观数据也是大数据分析的重要应用范畴。美国等发达国家政府部门开展大数据应用方面起了重要的表率作用。例如:美国联合国防部、能源部等6个联邦政府的部门和机构投资2亿美元, 开展大数据政府应用。美国国防部开展与网络安全相关的若干大数据项目, 进行情报搜集和分析。美国国家卫生研究院着手建立健康与疾病相关的数据集、基因组信息系统、公众健康分析系统以及老龄化电子图书数据库等医疗大数据系统。国际上, 早在2009年, 联合国就启动全球脉搏项目, 跟踪和监控全球和各地区的社会经济数据, 采用大数据技术进行分析处理, 以便更加及时地对危机做出反应。日本2012年开始对大数据进行专项调查, 并将调查结果发布在《信息通信白皮书》里。2013年, 日本总务省对大数据的发展现状进一步深入开展宏观和微观层面的调查, 针对大数据的生成、流通、存储环节进行宏观的定量研究。我国尚未把大数据上升到战略高度, 应用案例也较少, 在宏观大数据研究方面亟待加强。

3.2 大数据挑战与展望

大数据时代来临, 充满机遇与挑战。大数据使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力, 大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域, 商业智能、信息安全和云计算跨三大领域, 将构成产业链中快速发展的三驾马车。

篇4：大数据系统和相关技术分析

【关键词】大数据;数据库;数据储存;传统数据处理

一、大数据

在2011年5月，麦肯锡做出了《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》的报告，报告中明确指出“大数据”就是“大小远远超过标准数据库软件的收集、储存、整理和评定能力的数据集”。从这一定义中可以总结出大数据的两个显著特点：一个是在信息量高度膨胀的现代社会，传统的数据处理方式已经不能跟上发展步伐，因此需要新技术的诞生来改变这一现状：另一个是由于数据在膨胀，数据的存在与表现形式也在随之变化，因此新技术也应跟上这种变化。

1.关于大数据

最早应用大数据技术的是天气预报、气象侦测、地震预测、物理领域、天文领域、生物领域、军事、金融、通讯等部分，随着网络语通信技术的高速发展，大数据也逐渐应用于民用之中。大数据在互联网中拥有非常大的规模，据国际数据公司的统计，全球在2008年产了0.49ZB，到2012年，仅仅4年时间就增长到1.82ZB，以此计算，全球人均上网数据达到300GB。由人类诞生至2012年，所产生的全部文字资料的数据达到约200PB，全人类额语言数据量达到了5EB。经过IBM的调查研究发现在人类文明史中额全部数据中，有90%的数据量都产生于过去的两年，由此可以预计再未来的十年，数据量将以40%的速度飞速增长，那么到2020年将达到35ZB。

2.大数据的特点

由于数据量的飞速发展，那么对于这些数据的储存、整理以及研究将会是困难的问题，这一问题不仅仅由于庞大的数据量，还存在对如此巨大数据的收集方法、储存方法以及整理的方法都要区别于传统的数据收集方法、储存方法以及整理方法。对于传统的数据的处理方法较为单一，数据存在较大的一致性。数据大都源于一个源头，因此数据的集中储存也比较方便，这样既减轻了经济负担，又节省了互联网资源。

但是在大数据的条件下，数据源自各个方面。数据结构也区别于传统的数据，要想数据并行处理来提高数据处理速度就必须强调数据结构的一致性。因此采用传统的数据处理方式来处理大数据必然会出现错误的算法，因此必须使用新的方法才可以解决大数据多种不同结构的特点。

大数据还存在区别于传统数据的方面：由于传统数据的数据量较小，那么它的处理方式是以处理器为核心，因此数据的传输不会带来有关于数据处理的困扰。但是对于大数据来说，整个数据整合分析的关键就在于数据传输，由此，就要求数据的处理方式核心必须由处理器转换到数据上来避免数据出现移动误差。

由此，通常将数据的特点总结为4个“V”，即数据量（Volume）、数据种类多样性（Variety）、速度（Velocity）、实性（Veracity）。

二、大数据技术

由大数据的数据量、数据种类多样性、速度与实性的特点可以看出，大数据与传统数据的不同实质的问题表现在储存和分析处理这两个方面上的，由此，大数据的技术必须围绕这两个问题进行

1.储存数据库

由于传统的数据处理已不适用于数据量急剧增加的大数据，因此使用传统数据处理方法处理大数据将会出现对数据的高并发读写、查阅、处理等需要时会出现很多问题：比如高并发读写延缓增大、相关查阅效率较低。由此可见，对于大数据的存储数据库应该采取更高的效率。对于类型多种多样的数据已经不可以使用平面式结构的储存模式进行储存了，二应采用列存的结构。以此结构储存的列数据可以分步骤储存在不同的数据库主机，就可以实现并发数据通信量分散到不同的数据库主机，这样也有利于对数据库进行扩充。

2.分析技术

分析技术是应用于面向客户的，宗旨在于为客户提供数据分析整合结果的关键技术之一。在对于大数据的分析处理技术范畴，全球几大独立的软件提供商已经相继逐步推出了相对于大数据分析技术德尔解决方法，例如微软的Azure，EMC的ClickFox，Google的BigQuery 等等。与分析技术相关联的还有分析数据库技术，其中最著名的是EMC的Greenplum。EMC的Greenplum是一个集数据库、数据计算、数据储存和互联网为一体的高扩展的数据储存应用。数据分析技术，如ClickFox，将Greenplum整理为一个单一并且易于管理的企业级系统。Greenplum注重于数据储存，凭借数据库节点为分析技术ClickFox提供服务。有关于大数据的收集、储存、处理都与互联网的发展密切相关，网络是大数据技术的基础推动力，但是在互联网条件下进行收集、储存、整理就难免会使用分布式的技术方法。

三、大数据的发展方向

在2012年3月29日，美国政府宣布将投资两亿美元推动有关于大数据产业的发展，将“大数据战略”上升到国家意志的高度上来。在白宫的网站上，美国总统奥巴马曾发表《大数据研究和发展倡议》，指出了凭借收集、分析整合巨大并且繁杂的数据信息，从而收获知识以及见解，提高能力，加快科学领域、建筑领域的拓展脚步，加强美国的国防土地安全，转换教育与学习的方法。我国工程院院士邬贺铨说：智慧城市是应用智能的数据处理技术促使城市基础设备的构成以及服务体系更加智能合理、相互关联并且有效率，随着有关于智慧城市的逐步完善，社会将进入崭新的“大数据”时代。

中国商业联合会副会长刘建沪说：由于互联网的高速发展，我国的有关电子商务企业逐渐组成了数据分析单位。2011年10月，工信部将北京、上海、深圳、杭州等五个城市作为“云计算中心”的试实行城市。但真正的问题并不在于如何建设“云计算中心”，而在于面对大数据的冲击，建设相关的基础设备要有目的性。有的数据需要储存，但有的数据却没有储存的必要。中央财经大学中国经济管理研究院博士张永力曾分析大数据的市场：国外的有关于大数据额行业大约有1000亿美元对的行情，并且在以每年10%的速度飞速增长，其增长速度达到软件行业的二倍。

四、结束语

综上所述，随着大数据时代的到来，传统的数据处理方式已经不再适用，因此这一传统处理方法正在面临严峻的挑战，大数据的大量化、多样化、迅速化以及价值密度低等特点让传统的查阅方式应接不暇。只有不断完善有关于大数据的相关技术，才能将大数据的来袭由困难变为机会，可以更好地利用这一资源，真正做到海量信息效率化。

参考文献

[1]李国杰.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域：大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，27（6）：647-657.

[2]徐子沛：大数据[M].广东师范大学出版社，2013.

[3]维克托·迈尔-舍恩伯格.大数据时代[M].浙江人民出版社，2012.

篇5：数据库设计(大作业)

题目：

现在要求为某学校图书馆设计一个图书管理系统的数据库，背景如下：

 该学校是一所多学科、多层次大学，学校有高职生、本科生（含一本、二本、三本）、硕士研究生（含MBA）和博士研究生等多种层次的学生，图书馆为全校学生和教职工提供图书借阅服务。

 图书馆按照图书的性质（中文图书、外文图书、新书）将借阅分为不同的借阅种类：中文图书借阅、外文图书借阅和（新书）短期外借；不同的读者对象也有不同的借阅要求。

 对每种借阅类型和读者，其借阅册数、借期、是否允许续借、续借期限等不同。不同借阅种类和借阅对象的借阅要求规定如附1所示。例如：本专科学生可以借中文图书5本，借期30天，可以续借一次，续借15天。

 “新书”的概念是相对的，一本新书在上架（或入库）后的60天内只提供短期外借，此后即自动地成为中文图书或者外文图书。 借出的图书不能在当天归还。

 每次借阅后读者最多可以续借一册图书一次。

 在本馆所借的文献资料，均应在规定的期限内按时归还。逾期不还者，将分别按以下规定处理：

1、中文图书借阅：每册每天罚款0.2元。

2、新书借阅和外文图书借阅：每册每天罚款0.5元。

3、在超期图书归还并缴清罚款之前，读者不可借阅图书；超期图书也不能续借。

 对于超期的图书，图书管理系统将自动向读者电子邮箱中发一封电子邮件催还图书。

 每个读者都要有一个编号，并记录读者的姓名、性别、类型（学生、教师等）、单位、电子信箱等。

 图书馆采编部负责对入库的文献资料按规定进行编目、著录、加工、建库。对每本图书、杂志，要记录其基本信息，如名称、作者、ISBN号、出版地、出版社、出版时间、字数、单价、内容简介、所属分类号等，其中，图书分类按照中图法分类规则进行分类。中图法分类简表见后。

 学校有三个校区，相应地，馆藏分布于三个分馆中：A图书馆（侧重于经济管理、综合类）、B图书馆（侧重于理工、计算机类）和C图书馆（侧重于法学、外语、体育、艺术、音乐等方面）。图书馆中每种图书可能采购多册，分布在多个馆中。全校师生可以在任何一个分馆中借阅。

 每个分馆中的图书借完为止，如本部图书馆有某图书1本，这本图书借出后，在归还之前，本部图书馆中就查阅到该图书为借出状态，而且，馆藏已空，但是读者可以到其他馆中借阅。 图书的归还遵循属地原则，即从哪个分馆借出的图书必须要在那个分馆中归还。 图书馆管理员有权更改图书到期时间，比如将本来暑假到期的图书的到期时间改为9月10日。

 读者可以在网上查询自己的图书借阅情况，一般读者只可以查阅到自己的借阅情况和图书的信息，而管理员可以查看任何读者的信息、借阅情况，任何图书的信息和借阅情况。

 在网上查询系统中，每个用户都分配了用户名（唯一）和密码，其中，用户名就是读者号，密码初始值为读者的学号或者工号，可以修改。

附1：图书借阅册数与期限表

附2：中图法分类号示例：

A 马克思主义、列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论 A1 马克思、恩格斯著作 A2 列宁著作 A3 斯大林著作 A4 毛泽东著作 A49 邓小平著作

A5 马克思、恩格斯、列宁、斯大林、毛泽东、邓小平著作汇编 A7 马克思、恩格斯、列宁、斯大林、毛泽东、邓小平生平和传记 A8 马克思主义、列宁主义、毛泽东思想邓小平理论的学习和研究 B 哲学、宗教

B0 哲学理论

B2 中国哲学

B4 非洲哲学

B6 大洋洲哲学

B80 思维科学

B82 伦理学（道德学）B84 心理学

B1

世界哲学

B3 亚洲哲学

B5 欧洲哲学

B7 美洲哲学 B81 逻辑学（论理学）B83 美学

B9 宗教

作业要求：请设计一个图书馆管理系统的数据库（用SQL SERVER 2000），具体要求如下：

1、完成设计报告，报告内容包括：需求分析、概念设计、逻辑结构设计、物理设计等。

2、用SQL SERVER 2000建立数据库，并完成表的设计及基础数据入库。

篇6：大数据相关毕业设计

0引言

随着统计数据规模的快速增长，数据特征日趋复杂，数据收集渠道多样，统计学相关领域研究已进入大数据时代。如何高效收集样本数据、挖掘信息，从海量数据中提取有用的信息特征，将信息及时提供给相关部门决策，成为当前统计学研究热点之一。与国外相比，我国在统计分析工作中存在信息资源整合程度不高、数据共享匮乏、信息不完整等问题。随着大数据时代的到来，对大数据分析与挖掘的研究和应用越来越重视，大数据的挖掘与分析将帮助统计部门在有效合理的时间内采集、处理、管理与分析海量数据。

目前政府部门间借助政务平台可以实现数据资源共享，但是企业与政府间缺乏数据的分享平台，造成了信息隔离，对此，统计部门要构建起全方位的海量数据共享和分布式存储的安全统计分析平台，实现跨地区的统计信息交流，满足海量信息数据的.实时分享和处理。

1大数据

大数据是一种大规模的数据集合，数据分析人员无法在一定时间内用一般软件对其进行提取、处理、分析和管理。处理大数据的关键技术包括大规模数据集的并行处理技术、分布式数据库、分布式文件存储与处理系统、数据挖掘、云计算等。大数据具有5V特点：Volume(体量浩大)、Variety(类型多样)、Velocity(生成快速)、Veracity(真实性高)、Value(价值巨大)。

1.1云计算

云计算(Cloud Computing)是传统信息技术发展融合的产物，基于效用计算(Utility Computing)、并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)，它提供便捷的、可用的、按需付费的网络访问。云计算平台可以提供IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、 SaaS(软件即服务)，同时负责数据安全、分布式网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等，用户在使用资源时不需考虑底层基础架构。

大数据应用不在于掌握庞大的数据信息，而在于对获取的数据进行专业化处理，以挖掘出数据的价值。大数据处理任务无法用单机串行计算方式处理，必须采用分布式架构进行计算。其特点在于依托云计算的分布式处理、云存储、分布式数据库和虚拟化技术对海量数据进行挖掘。

1.2大数据处理技术

1.2.1大数据研究现状

Science、Nature等国际顶级学术期刊出专刊探讨了大数据处理与分析研究，介绍海量数据给社会生产和人们生活带来的挑战和机遇，学者们断言：“数据将是未来举足轻重的资源。在应用方面，目前已有很多企业开始做大数据处理的相关研究，IBM、谷歌、雅虎、亚马逊等公司纷纷提出自己的大数据处理架构和计算模式。谷歌首先提出了分布式存储系统GFS文件系统、大型分布式数据库BigTable。美国政府斥资2亿美元启动了大数据研究和发展计划，大力发展数据信息化基础设施建设。

1.2.2大数据处理关键技术

处理和分析大数据的关键在于具备分布式存储功能和强大的计算能力，数据处理的基础在于数据存储，数据分析的关键在于强劲的处理能力。 Hadoop是一个可扩展、可靠、开源的分布式计算系统，该框架能够实现在计算机集群中用简单的计算模式处理海量数据，同依赖高性能服务器相比，Hadoop扩展性较好，同时集群中的节点都可以提供本地存储和计算。

1.3基于大数据的统计分析研究

统计是一项数据处理工程，面对大数据集的处理，统计样本变大、数据特征复杂等使得统计工作也变得繁琐，而数据挖掘是从大量数据中取得有用信息的过程，利用现代信息技术及挖掘算法，可以高效地对有用数据获取与处理。不妨将数据挖掘理解为一个大数据状态下精确处理数据的统计模型，对挖掘后的数据再引入统计学的思想进行相关数据处理与分析，将两种方法有机结合起来。