基于数据抽取与订阅实现数据共享分析及研究论文（共12篇）由网友“猕猴桃Chou”投稿提供，以下是小编精心整理的基于数据抽取与订阅实现数据共享分析及研究论文，希望对大家有所帮助。
篇1：基于数据抽取与订阅实现数据共享分析及研究论文
基于数据抽取与订阅实现数据共享分析及研究论文
1.引言
早期的应用系统的建设，大都存在缺少总体、全面、系统的规划，缺乏统一的数据标准，相互之间资源难以共享的“信息孤岛”。从而造成各部门提供的数据不够完整、准确和权威。给全校范围内信息的交流和共享带来了障碍，同时产生了大量的冗余信息。因此，需要通过对各部门计算机应用系统进行统一规划，利用底层整合的信息资源，为门户、应用和信息资源整合提供数据交换、资源管理等基本服务接口，以实现各部门决策数据在应用层面的互联互通和信息共享。
为了实现数据共享，需要建设数据中心存储全校共享的数据。建设数据中心时，尽可能扩展数据的集成范围，形成大而全的数据中心，作为全校数据统计分析、智能决策支持的权威数据库；数据库能集成到数据中心运行的应用系统尽可能集成到数据中心运行，数据中心可以成为后续开发各种应用系统的通用数据库平台；对于需独立运行的应用系统，通过数据交换与共享服务平台来实现数据的集成与共享；同时制定规范的数据变更流程，实现谁产生、谁维护、谁负责的权威数据源。
本文以我校数字化校园项目建设为例，重点介绍如何规划好我校数据流，以及如何通过数据的抽取与订阅实现各业务系统数据共享。
2.数据流规划
为了实现校内各业务系统间的数据共享和保证数据的一致性，必须规划好数据流向。数据共享的总体包括了代码集的共享和数据集的共享。在这里，“代码集”主要是指在各个应用系统需要实现流转的学校标准代码，“数据集”主要是指在各个业务系统间需要进行数据共享的数据集。
每一个共享的代码集或数据集都有唯一的权威数据源，执行“谁产生，谁维护”的原则。在整个数据流转设计中，数据流都不做交叉设计，这样不会导致数据流混乱，形成误解。 因些必须对各业务系统进行统一编码，设置好业务系统间数据共享流程，并对共享数据信息流细化。
2.1业务系统统一编码
根据我校所使用的各业务系统，分别采用数字对应各业务系统，“41”代表“人事系统”；“42”代表“学工系统”；“43”代表“招生系统”；“44”代表“科研系统”；“45”代表“科研系统”；“47”代表“迎新系统”；“48”代表“离校系统”；“50”代表“校友系统”；“52”代表“办公系统”；“61”代表“财务系统”；“62”代表“图书馆系统”；“63”代表“一卡通系统”；
2.2业务系统间数据共享流程
业务系统主要涉及到：招生系统、教务系统、迎新系统、学工系统、离校系统、校友系统、人事系统、财务系统、科研系统、办公系统、图书馆系统、一卡通系统；系统间各业务数据的来源及共享如下图所示：
每个带有“数字”箭头的标记分别表示数据的来源和内容及数据流向哪个业务系统，详细信息如下：
(1) 新生数据
(2) 新生数据（教务系统已经进行分班编学号处理）
(3) 迎新结果数据
(4) 学生基本信息，学籍基本信息，成绩数据
(5) 学生基本信息，学生收费明细
(6) 学生收费结果数据
(7) 奖学金信息，资助信息，贷款信息，绿色通道信息，困难生补助信息
(8) 学生奖学金发放结果，资助金额发放结果，补助发放结果，贷款处理结果
(9) 学生收费数据，学生欠费数据
(10) 需要办理离校手续的学生信息
(11) 离校后的学生信息
(12) 教职工基本信息，教职工工资明细
(13) 教职工基本信息
(14) 科研成果数据，论文、著作数据
(15) 科研项目信息
(16) 项目经费到账信息
-教职工信息
(17) -（20）教职工信息
（21） 教师课程安排信息，教学质量评价信息
（22）（23）学生基本信息
3.数据抽取与订阅
3．1数据抽取与订阅的'实现流程图
通过触发器、系统日志、数据变化标志位来捕捉业务系统需要共享或要交换到数据中心的数据发生变化，同步到中介库，设置中介库在业务系统数据库服务器，这样数据发生变化后同步到中介库，不需要进行数据库异构转换，而且不需要经过任何网络，这样能保证数据的实施、高效、安全的数据同步。
3．2数据抽取与订阅实现
数据中心从各业务系统中抽取需要共享的数据来保持数据同步，如需要从教务系统中取学生信息集和教学场地信息集，需要从人事系统中取教职工信息集。数据中心从业务系统整合数据的关系图如下：
先由数据中心系统管理员或各业务系统管理员进行数据抽取配置，选择从哪个系统抽取数据，再设定业务系统信息字段与数据中心信息字段的对应关系如图3所示：
4.结语
高校信息化建设是一个不断发展的过程 ，在这个过程中，信息资源的有效整合是一个必然的过程 ，通过整合可以实现现有业务系统之间的数据交换与共享。本文通过分析学校各业务系统的数据特点，规划出各业务系统的数据流向，并通过数据的抽取与订阅实现数据共享。
参考文献：
[1]金保华， 和振远， 张亮， 李金旭， 赵丽辉 基于 SOA的数据共享与交换平台分析与设计 郑 州 轻 工 业 学 院 学 报 (自 然 科 学 版 )2月
[2]李学俭 数据共享环境下统一信息标准的建设与应用 计 算 机 技 术 与 发 展205月
篇2：大数据与统计学分析方法比较论文
大数据与统计学分析方法比较论文
基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。
随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模（甚至是总体）数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。
1、大数据的界定
根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big， too fast， or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大（Volume）；二是流动性大（Velocity），典型的如微博；三是种类多（Variety），多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据；四是价值大（Value），这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。
Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本；要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。
2、大数据与统计学分析方法的联系
从18世纪中叶至今，统计学已经经历了两百多年的发展历程，不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维，也将会对人类的价值体系、知识体系和生活方式产生重要影响，甚至引发重大改变。作为两种认知世界和事物规律的基本方法，它们在以下两个方面存在紧密关联。
（1）挖掘事物规律的基本思想一致。统计学（statistics）探索事物规律的基本方法是：通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析和总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。对于大数据，维克托指出，大数据思维的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识。通过这两个定义可以看出，不论是传统的统计学方法还是新兴的大数据分析方法，都是以数据为基础来揭示事物特征以及发展趋势的。
（2）均采用量化分析方式。大数据分析的基础是数据化，也就是一种把各种各样现象转变为可制表分析的量化形式的过程。不论是传统统计学中所应用的数据（定性和定量数据），还是大数据时代即将被转化和采用其他形式数据（如文字、图像等），最终都是通过量化分析方法来揭示数据中所蕴含的事物特征与发展趋势。
3、大数据与统计学分析方法的区别
（1）基础数据不同。在大数据时代，我们可以获得和分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机抽样。这意味着，与传统统计学数据相比，大数据不仅规模大，变化速度快，而且数据来源、类型、收集方法都有根本性变化。
①在数据来源方面，在大数据背景下，我们需要的纷繁多样的数据可以分布于全球多个服务器上，因此我们可以获得体量巨大的数据，甚至是关于总体的所有数据。而统计学中的数据多是经由抽样调查而获得的局部数据，因此我们能够掌握的事“小数据量”。这种情况下，因为需要分析的数据很少，所以必须尽可能精确的量化我们的数据。综上，大数据情况下，分析人员可以拥有大量数据，因而不需要对一个现象刨根问底，只需要掌握事物大体的发展方向即可；然而传统的小数据情况下则需要十分注意所获得数据的精确度。
②在数据类型与收集方面，在既往模式下，数据的收集是耗时且耗力的，大数据时代所提出的“数据化”方式，将使得对所需数据的收集变得更加容易和高效。除了传统的数字化数据，就连图像、方位、文本的字、词、句、段落等等，世间万物都可以成为大数据范畴下的数据。届时，一切自然或者社会现象的事件都可以被转化为数据，我们会意识到本质上整个世界都是由信息构成的。
（2）分析范式不同。在小数据时代，我们往往是假想世界是如何运行的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。也就是说，传统统计实证分析的基本范式为：（基于文献）提出理论假设—收集相关数据并进行统计分析—验证理论假设的真伪。然而，在不久的将来，我们将会在大数据背景下探索世界，不再受限制于传统的`思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，我们对事物的研究始于数据，并可以发现以前不曾发现的联系。换言之，大数据背景下，探索事物规律的范式可以概括为：数据观察与收集——数据分析——描述事物特征/关系。
（3）数据分析方法不同。传统统计学主要是基于样本的“推断分析”，而大数据情境下则是基于总体数据的“实际分析”，即直接得出总体特征，并可以分析出这些特征出现的概率。
（4）分析视角不同。传统的实证统计意在弄清事物之间的内在联系和作用机制，但大数据思维模式认为因果关系是没有办法验证的，因此需要关注的是事物之间的相关关系。大数据并没有改变因果关系，但使因果关系变得意义不大，因而大数据的思维是告诉我们“是什么”而不是“为什么”。换言之，大数据思维认为相关关系尽管不能准确地告知我们某事件为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生，因此相关关系的发现就可以产生经济和社会价值了。
4、结语
综上，相对于传统而言，大数据思维主要包括三个重大转变。首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析捎来能够的数据样本；其次，研究人员应乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性；最后，认知世界的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。以上三个转变构成了大数据思维的核心。在统计学的进一步应用和发展完善过程中，需要结合以上转变所产生的挑战，思考有效的统计学发展对策。
篇3：与临床医学数据挖掘分析相关论文
与临床医学数据挖掘分析相关论文
1DM概述
DM是数据库知识发现（knowledgediscoveryindatabase，KDD）不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，包括一系列转换步骤，从数据的预处理到DM的后处理［1］。其最早是在1989年举行的第11届美国人工智能协会（americanassociationforartificialintelli－gence，AAAI）学术会议上提出的，是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴技术，其开发与研究应用是建立在先进的计算机技术、超大规模数据库的出现、对巨大量数据的快速访问、对这些数据应用精深的统计方法计算的能力这4个必要条件基础上的，以数据库、人工智能和数理统计三大技术为支柱。
2DM的基本模式及在临床医学中的应用
DM的任务通常有两大类：预测任务和描述任务。预测任务主要是根据其他属性的值，预测特定属性的值，主要有分类（classificaion）和回归（regression）2种模式。描述任务的目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常），主要有关联分析、聚类分析、异常检测3种模式。
2．1预测建模（predictivemodeling）
涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。有2种模式：分类和回归。分类是用于预测离散的目标变量。在临床医学中，疾病的诊断和鉴别诊断就是典型的分类过程。Melgani和Bazi以美国麻省理工学院的心律失常数据库的'心电图为原始数据，采用不同分类模型，对心电图的5种异常波形和正常波形进行分类。回归是用于预测连续的目标变量。回归可广泛应用于医学研究中如医疗诊断与预后的判别、多因素疾病的病因研究等。Burke等采用各种回归模式对影响乳腺癌患者预后的因素进行回归分析。
2．2关联分析（associationanalysis）
用来描述数据中强关联特征的模式，用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。所发现的模式通常用蕴函规则或特征子集的形式表示。关联分析主要应用于DNA序列间相似搜索与比较、识别同时出现的基因序列、在患者生理参数分析中的应用、疾病相关因素分析等。有学者对37000例肾病患者进行了追踪观察，监测肾小球过滤率、尿蛋白水平和贫血状况，结果发现以上3种生理指标中的任何一项异常都伴随着心脏病发病率的上升，这种肾病与心脏病“关联”的现象可发生在肾病的早期阶段。
2．3聚类分析（clusteranalysis）
旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类分析在医学领域中主要用于DNA分析、医学影像数据自动分析以及多种生理参数监护数据分析、中医诊断和方剂研究、疾病危险因素等方面。罗礼溥和郭宪国利用聚类分析对云南省25县（市）现有的112种医学革螨的动物地理区划进行分析，发现云南省医学革螨的分布明显地受到自然地理区位和特定的自然景观所制约。
2．4异常检测（anomalydetection）
用来识别其特征明显不同于其他数据的观测值。这样的观测值称为异常点（anomaly）或离群点（outlier）。异常检测的目标是发现真正的异常点，避免错误地将正常对象标注为异常点。换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率，其主要应用于检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式等。
3DM的方法及研究趋势
在DM算法的理论基础上，DM常用方法：
（1）生物学方法包括人工神经网络、遗传算法等；
（2）信息论方法包括决策树等；
（3）集合论方法包括粗糙集理论、近邻算法等：
（4）统计学方法；
（5）可视化技术等方法。
DM经过十几年的蓬勃发展，很多基本算法已较为成熟，在其基础上进行更加高效的改进和算法提高显得比较困难，如传统的频繁模式和关联规则挖掘在近几年的国际著名会议和期刊上已不再作为重要的研究主题。近年来众多国内外知名学者相继探讨DM的最新方向。Yang和Wu汇总形成了DM领域十大挑战性问题报告；Agrawa等探讨了DM的现状并展望了未来的发展方向，Piatetsky－shapiro等讨论了DM新的挑战性问题，并主要探讨在生物信息学（bioinformatics）、多媒体挖掘（multimediamining）、链接挖掘（1inkmining）、文本挖掘（textmining）和网络挖掘（webmining）等领域所遇到的挑战。与国外相比，DM在国内的研究和应用始于20世纪90年代初，主要是对DM方法的介绍和推广，20世纪90年代后期和21世纪初进入蓬勃发展阶段，当前DM已成为大型企业进行经营决策时所必须采用的方法，证券和金融部门已将DM作为今后重点应用的技术之一。有学者以HIS和LIS数据库信息为数据源，人工神经网络为工具，概率论为依据，对常规检验结果和质谱指纹图数据进行DM并应用于临床实践。
4临床医学DM的特点
DM作用于医学数据库跟挖掘其他类型的数据库相比较，具有其自己的特点。以电子病历、医学影像、病历参数、化验结果等临床数据为基础建立的医学数据库是一个复杂类型数据库，这些临床信息具有隐私性、多样性、不完整性、冗余性、异质性和缺乏数学性质等自身的特殊性和复杂性，使得医学DM与常规DM之间存在较大差异。医学DM方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法等。将这些不同的挖掘方法应用到疾病的诊断、治疗和预后分析以及医疗管理等各个领域，从疾病的诊治、医疗质量管理、医院管理、卫生政策研究与医疗资源利用评价等方面去获取诸如概念、规律、模式等相关知识；用于对疾病进行分类、分级、筛选危险因素、决定治疗方案和开药数量等。
5我国医学DM的现状及展望
生命科学的快速发展以及系统生物学（systembiology）的出现和蓬勃发展为研究现代医学模式和中医药学提供了可能的新思路和新方法。通过基因组学、蛋白质组学等方法阐述复杂生命迫切需要DM等相关计算分析方法处理海量的基因、蛋白、染色质数据如基因调控网络的研究、蛋白质交互网络的挖掘等。在我国医学数据极为丰富，但运用DM技术分析和处理这些数据资源的研究尚处于起步阶段。有些大学（如第二军医大学、哈尔滨医科大学、泸州医学院等）已经面向医学本科生及研究生开设了相关课程，上海交通大学医学院也向医学专业研究生开设了《生物医学数据挖掘》的课程，泸州医学院检验医学系开设了《检验医学信息学》课程，从检验医学信息的来源、综合、提炼和利用过程均进行了详细介绍。这些课程的开设旨在使学生及医学科学研究者了解这些知识，能理性地应用这些数学工具，并建立和其他学科领域研究人员合作的基础。医学DM是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科，是计算机技术、人工智能、统计等技术手段与现代医疗相结合的产物，需要从事计算机、统计学的科研人员与广大医务工作者之间的通力合作。随着理论研究的深入和进一步的实践摸索，医学DM必将在疾病的诊疗、医学科研与教学以及医院管理等方面发挥不可估量的巨大作用。
篇4：大数据崛起与数据挖掘分析论文
在人类生活和社会生产的各个行业中都需要运用到大数据，极大提高了人们的生活质量和社会生产的效率[1]。但是当今社会是技术更新日新月异的时代，为了促使大数据更好为人类提供服务以及促进其自身的不断崛起，需要挖掘更加丰富、有效且多元化的数据信息内容，才能满足社会发展的需求，也能有效巩固大数据在社会发展中的重要地位。
1相关概述
1.1大数据
大数据又被称为巨量数据，其是在物联网、云制造技术影响下产生的一种新型的信息处理模式，通过分析信息资产的变化规律，从而使信息处理具有更高的流程优化能力和决策洞察能力。
1.2大数据崛起
大数据风暴已影响到全世界的各个角落，在社会中的各个领域都需要通过数据分析各行业的运营情况，并根据数据分析结果作好相应的决策与判断，因此，大数据已在社会中得到广泛使用并快速崛起。企业通过将所有的业务数据信息进行整合分析，形成高速、真实及多样的管理模式，将能有效降低企业业务操作的资源损耗，同时还能有效提升企业工作的质量和效率[2]。
1.3数据挖掘
数据挖掘技术是一种新兴的科学技术，是由网络技术发展而来的，其不仅能用来分析具有特定规律的事物，同时对于数据量较大且复杂的数据信息其也能发掘其中的联系，并利用有效的技术手段，将复杂的数据信息从数据库中抽离出来，采用自身的编辑、处理及合成功能集合数据信息，供人们分析和使用[3]。
1.3.1基本特点
数据挖掘也可以被理解为数据分析，它的主要特点是能够对数据库中的各项数据进行分析、抽取、模型处理以及转换等，提取其中的关键性数据辅助人们进行企业生产决策，并能取得良好的效果。相较于传统的数据分析，其是在数据未知的情况下进行信息挖掘，因此，数据挖掘的三大基本特征是未知、实用性强、有效。在进行数据挖掘过程中可采用分类、聚类、决策树、关联规则等多种不同的分析方式进行数据信息发掘。
1.3.2基本步骤
数据挖掘一般分为数据准备、数据挖掘、运用管理、计算知识提取数据信息三个步骤。（1）数据准备，也就是要明确数据目标，在数据库中检索出符合条件且能被运用的数据，并做好分类、编辑等准备工作。（2）数据挖掘，根据数据挖掘的要求和目标，选择科学、合理的分析和计算方法，找出数据信息的特征和数据之间的联系，并归纳数据的应用价值表现[4]。（3）运用管理、计算知识提取数据信息，对于数据信息的总结还需进行实践与评估，也就是将得出的数据结论运用到实践工作中，通过实践结果判定其数据发掘分析过程的正确与否。
2数据挖掘的应用
数据挖掘被应用到市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，对行业发展具有重要影响。（1）市场营销是最早开始使用数据挖掘技术的领域，也是目前应用大数据最多的领域，市场营销工作要取得良好的营销效果就必须充分发掘用户的消费习惯和分析其消费特点，而这些结论都需要通过对其消费的数据信息进行深入的分析，了解其中的规律，以此来判定用户的消费需求和消费能力，从而改进或转变企业的营销思路，提高企业营销业绩。通过数据分析的延伸，在市场营销方面已不仅仅包含传统的实体物品营销，对于银行、保险、电子商务以及金融领域，也可通过数据挖掘和分析市场经济的走势，为自身行业客户带来经济利益的同时，也有效促进了自身行业的发展[5]。（2）工业制造，通过分析工业制造行业的各种零部件生产数据以及分析产品缺陷，能够快速找出影响产品生产率的相关因素，在后续的工作中则会尽力减少和避免因素影响对产品造成的损坏，从而有利于提高工业产品的生产效率和良品率，将能有效促进企业的快速发展。（3）科学研究，科学研究一般都需要进行大量的数据观测和实验论证，才能获得有效的科学结论和找出某种事物的科学发展规律，而数据观测和实验论证都离不开数据的支持，利用数据挖掘技术能够快速找出科学数据之间的联系、变化规律以及科学家肉眼无法识别的科学知识，通过对相关数据信息进行科学的分析和计算，能有效降低科学研究的难度，使科学研究变得更加直观和简便。对于DNA数据、外空星体数据的探索，采用大数据分析相较于传统数据分析容易得多。（4）教育领域，其涉及教学资源的最优化配置、教学管理方式、学生心理发展状态、学习情况、教学评价以及综合素质发展等多项教学工作内容，为了使各项工作都能和谐、稳定、健康进行，需采用数据挖掘技术来实现教学管理者统筹和规划各项工作。（5）医学领域，医学数据和决策的正确与否与人类的生命安全息息相关，为了保证医疗决策数据的准确性和高效性，可采用数据挖掘技术对医疗信息数据进行有效的分析，为医疗决策提供安全保障[6]。（6）网络技术应用，数据挖掘技术是由网络技术发展而来的，因此，其与网络技术是相辅相成的关系，一方面网络技术的快速发展能有效促进数据挖掘技术的提高，另一方面数据挖掘技术可提高网络技术的发展速度，通过数据挖掘能有效提高电子商务、搜索引擎等相关网络技术的使用效率，例如得到用户需搜索的信息便可通过数据挖掘技术中的预测分类算法来实现。（7）通讯行业，通讯行业与网络技术和数据挖掘技术的发展都有着必然的联系，其不仅包含了市场营销，还包含了通讯技术和服务，而这些资源要进行有效和无缝连接需将行业内大量的复杂数据进行集合，找出各项数据信息的发展规律，然后作出正确的决策。例如，对于用户通信行为、系统负载、企业利润率、数据通信容量和速率等数据信息，需采用聚类方法和孤立点分析的方式，找出行业内的异常状态和影响行业发展的因素，从而能够及时采取有效的措施解决制约问题，促进通讯行业快速发展。
篇5：大数据崛起与数据挖掘分析论文
3.1大数据的崛起离不开数据挖掘的支持在人们的生活和工作中都需要应用到数据，数据的变化代表着人们行为的改变以及社会生产力的变化，而人类进行生产最主要的目的`在于促进社会经济的不断发展，因此，需要对各项生产信息数据进行深入和有效的挖掘和分析，找出事物之间的联系和生产变化的规律，目的在于根据现有的规律，预测其未来的发展方向，因此，数据挖掘技术越来越重要。而数据挖掘技术的重要性使人们对大数据的作用有了更加全面和深刻的了解，因此，要不断提升自身的数据挖掘能力，从而促进大数据技术不断崛起[7]。3.2大数据崛起有助于提高数据挖掘的工作效率任何一个实力雄厚的企业，其自身的技术能力一般不会太差，大数据崛起就说明了大数据挖掘技术已变得相当规范，从大数据技术被广泛运用到各行各业中可以看出。并且大数据的崛起，使得大数据分析的各方面技能都相对成熟，其能使数据发掘工作变得更加实用和高效，从而更好为人们提供优质的数据信息服务。
4结语
当今社会是知识、数据爆炸的时代，大数据知识和技术的快速发展改变了人们原有的生活和工作方式。其被广泛应用于市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，有效推动了社会经济的快速发展。而大数据的崛起与数据挖掘技术又有着密切的联系，数据挖掘技术的快速发展使得大数据能够为人们提供实用和高效的数据信息服务，从而使人们在生活和工作中，能够利用数据变化的规律或事物数据之间的联系，研究出其未来的发展趋势，从而作出正确的决策，因此数据挖掘技术能有效提高人们的生产、制造水平和效率，并且能为人类企业生产的决策提供科学、合理的数据依据，使得人类的各项活动能够安全、快速开展[8]。
参考文献
[1]卢建昌,樊围国.大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用[J].广东电力,(9):88-94.
[2]马遥.计算机数据挖掘技术在CBA联赛中的应用理论研究[D].郑州:郑州大学,2014.
[3]曹莉.刍议大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].经营管理者,(18):191-192.
[4]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,2014(3):145-147.
[5]韩英.浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].成都航空职业技术学院学报,2013,29(4):63-71.
[6]丁岩,杨庆平,钱煜明,等.基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究[J].中兴通讯技术,2013,19(1):53-56,60.
[7]赵倩倩,程国建,冀乾宇,等.大数据崛起与数据挖掘刍议[J].电脑知识与技术,2014(33):7831-7833.
[8]王元卓,靳小龙,程学旗,等.网络大数据:现状与展望[J].计算机学报,2013,36(6):1125-1138.
篇6：利用Samba服务实现混合局域网数据共享论文
利用Samba服务实现混合局域网数据共享论文
【摘 要】在Windows和Linux的混合局域网环境中，利用Samba服务方便的实现局域网内的数据共享，从而降低整体系统的构建成本。
关键词Samba；数据共享
0 引言
Microsoft Windows以其友好的用户界面在桌面环境中获得了广泛的应用，而Linux以其开放、自由和强大的稳定性和安全性在服务器领域占据着主导。在企业、机关、学校等单位的办公局域网环境中，如果能将Windows和Linux结合起来构建混合局域网，则可以兼顾前者方便易用和后者稳定安全的优点，并可以避免购买昂贵的Windows Server授权，显著降低办公成本。
在这样的混合局域网环境中，大部分的工作站使用Windows操作系统，少量的机器安装Linux以提供各种局域网内的公共服务。各个Windows工作站是无法使用Linux的NFS Server服务的，这些Windows工作站彼此之间使用Microsoft和IBM合作开发的SMB（Server Message Block）协议来进行文件或打印机等设备之间的共享，而Samba就是Linux专为SMB而设计的服务器系统，这样Windows工作站与Linux服务器就可以方便的沟通起来。
1 Samba简介
Samba这套系统是一个名叫Andrew Tridgell的博士生通过逆向工程分析SMB通信协议而开发出来的。软件开发出来以后，Andrew Tridgell为这套系统注册商标，一开始申请用SMBServer作为商标。但是，因为SMB是没有意义的文字，所以无法注册为商标。Andrew Tridgell开始翻开字典，就像给孩子取名字一样苦苦查找，突然发现Samba刚好含有SMB，又是一个热情有劲的拉丁舞的的名称，所以就用Samba这个名字作为了商标。[1]
自从有了Samba，微软对此极为抵触，因为Samba使得Linux的工作站可以无缝的融入到Windows工作组中，影响到了Windows的销售。所以微软一直通过各自方式试图阻挠Samba。直到，微软在欧盟的反垄断案中败诉，然后被强制要求向Samba公开他们的网络控制协议，这件事情之后，微软才开始慢慢学习和Samba接触。在微软甚至还向Samba社区提交了一段补丁代码。Samba 团队的 Chris Hertel 在文章中道：“在过去的年月里，收到来自微软的补丁代码是一件无法想象的事情，但是时代已经变了，战争也该结束。对于软件专利我仍然持否定态度，因为它阻止了软件的创新。但是现在，在为建立一个更强大的社区和提高SMB的互操作性的战斗前线上，微软和我们并肩作战。”[2]
2 Samba的安装
此处以RHEL6（Redhat Enterprise Linux 6）为例，介绍Samba的安装过程。
假如还不知道系统内是否已经安装了Samba，可以通过如下命令获知：
# smbd -V
Version 3.6.9-164.el6
如果像上面那样可以顺利的看到版本信息，则表示Samba已经安装好了。否则还需安装Samba相关套件。
在RHEL6中，Samba服务的包组是CIFS file server。CIFS即网络文件共享系统（Common Internet File System），就是通过SMB协议而构成的网络文件系统。可以通行以下命令来安装这个包组：
# yum groupinstall “CIFS file server”
Samba服务主要是由两个服务程序构成：（1）smbd――该守护进程负责验证用户身份，提供文件与打印机的共享服务；（2）nmbd―― 该守护进程提供WINS（Windows Internet Name Service）服务，也就是查询Windows主机名称所对应的IP地址服务3，这相当于SMB局域网上的DNS服务。
3 Samba的`配置及运行
在RHEL6下安装好Samba后，主配置文件位置在/etc/samba/smb.conf。整个smb.conf是由多个区段（section）构成的。Samba保留了一些关键字作为特殊区段的名称。其中global关键字定义整体服务器参数；homes关键字定义当SMB客户端连接此主机时，Samba以用户的帐号名称建立一个共享资源，用户可以访问他在Samba主机上的个人目录；printer关键字则定义共享打印机的设置。此处给出一个配置Samba服务器的实例。先看global区段定义。
[global]
workgroup = MSHOME
server string = Samba Server Version %v
netbios name = RH6_Samba_111
；interfaces= lo eth0 192.168.12.2/24 192.168.13.2/24
hosts allow = 127. 192.168.1.
workgroup = MSHOME，将NT域名或者工作组名称设置为MSHOME。在CIFS中，根据主机不同的功能将它们划分到不同的域或者工作组中以方便管理。域与工作组在规模和管理方式上都有所不同：工作组一般不超过20台主机，而域可以管理上千台主机；域需要配置单独的域控制器（Domain Controller），而工作组不需要；域的管理是在Domain Controller上集中管理的，而工作组是在每台主机上单独配置的。
server string = Samba Server Version %v，是一段显示给访问者的描述信息。此处使用了默认设置。endprint
netbios name = RH6_Samba_111，NetBIOS主机名称。这一行把该主机在CIFS中的主机名称设置为”RH6_Samba_111“，如果注释掉该行，会使用hostname作为NetBIOS主机名称。
interfaces = lo eth0 192.168.12.2/24 192.168.13.2/24，该行指定Samba服务监听在哪些网卡上，注释掉该行表示监听所有网卡（分号表示注释，以下同）。
hosts allow = 127. 192.168.1.，该行定义哪些网段的主机可以访问本Samba服务。此例定义了127网段和192.168.1网段可以访问。
再看homes区段的例子：
[homes]
comment = Home Directories
browseable = no
writable = yes
；valid users = %S
；valid users = MYDOMAIN＼%S
当SMB客户端连接到此主机时，Samba会自动以用户帐号名建立一个家目录（Home Directory）。writable = yes表示用户可以在家目录中写入文件。browseable = no表示除了用户自己可以浏览本家目录的资源外，其他用户是不可以浏览的。
最后看public区段的例子：
[public]
；comment = Public Stuff
path = /data
public = yes
；writable = yes
printable = no
；write list = +staff
@里定义了本Samba服务所共享的资源。[public]为该共享资源访问点的名称；path = /data定义了共享资源的位置；public = yes规定了该目录为公开共享，即无需密码即可访问；printable = no定义了该资源不是一个打印机而是磁盘；； writable = yes注释掉该行表示该目录为只读；； write list = +staff，这里可以设定一个组，该组用户可以写入该共享目录。
这里把/data目录作为共享资源，所以我们必须事先建立好这个目录，并设置好目录的权限：
# mkdir -m 755 /data
然后即可通过service smb restart命令开启Samba服务，Windows工作站即可以通过网上邻居访问到Samba的共享资源。
4 结束语
利用Samba服务将Linux系统无缝的融入到Windows办公局域网中，为整个局域网提供数据共享，提高了服务的稳定性并降低了整体办公成本。
【参考文献】
[1]鸟哥.鸟哥的Linux私房菜服务器架设篇[M].第三版.北京：机械工业出版社，：461-462.endprint
篇7：大数据自动分析与数据挖掘探讨的论文
大数据自动分析与数据挖掘探讨的论文
近些年来，信息科技和网络的通信技术已经得到了飞速的发展，并且全国的信息基础设施也得到了完善，在全球的数据已经呈现出了极速增长的模式状态。在此种情况下，传统的数据处理方式已经满足不了现代化的处理需求，因此需要利用大数据的自动分析和数据挖掘来实现对数据的有效分享和利用。大数据科学已经成为了一个横跨信息科学、社会科学以及网络科学的新型交叉学科，受到了学术界的广泛关注。
一、遥感大数据的概述以及特征
在现代社会当中，遥感大数据已经成为了大数据的重要代表，成为了科学研究方面的重点研究方面，但是在现阶段当中还需要对其科学理论和方式进行不断的深入研究。遥感大数据具有大数据的特征，并且也具有自身独特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遥感大数据的数据具有海量的特点，并且对着遥感技术的不断发展，在现阶段当中的高分辨率和高动态的新型卫星传感器在单位时间之内可以捕获到更多的数据量；其次还具有数据异构的特点，也就是说在数据生产过程当中所依赖到的业务系统之间会呈现出的不同状态，都需要由不同的数据中心来进行提供的，并且在逻辑结构或者组织方式上也呈现出了不同的特点；另外，还具有数据多源的特点，集中体现在数据的来源和捕获信息的手段方面，是可以拥有多种获取形式的，包括全球的观察网络点接收到的实时信息，以及民众手中的用户端的个性化信息。在内部特征方面，首先具有高维度性的特点，遥感大数据的数据类型呈现出了多样化的特点，因此数据当中的维度也变得越来越高，集中体现在了空间维度、时间维度以及光谱维度等。其次还具有多尺度性的.特点，成为了遥感大数据的重要特点，也就是说在进行数据的获取过程当中，可以根据不同的遥感技术和相对应的技术水平，来进行有效的划分，在空间和时间上呈现出多尺度的特点。另外，还具有非平稳性的特点，由于遥感大数据广泛的获取方式和物理意义，在信息理论的角度上来说，就属于典型的非平稳信号，呈现出分布参数或者规律随时发生变化的特点。
二、遥感大数据的自动分析和数据挖掘
2.1自动分析。首先，需要对遥感大数据的表达进行了解，在这个过程当中需要抽取多元化的特征来进行表示，从而建立起遥感大数据的目标一体化，在研究过程当中主要包括对遥感大数据的多元离散特征的有效提取，形成在不同的传感器当中的提取方式和方法。还要对若干大数据的多元特征进行归一化的表达，从而提升对大数据的处理能力和处理效率。其次就需要对遥感大数据进行相关的检索，在检索过程当中，需要利用网络化和集成化的方式进行检索，制定出基础设施的计划，提升对其数据的访问和检索效率。并且针对海量的遥感大数据来会说，需要检索出符合用户需求和感兴趣的内容和数据，就需要对数据内容进行比对，从而判断出用户所需要的内容，从大量的数据当中进行快速的检索到目标。在检索的过程当中，发展知识驱动的遥感大数据的检索方式是最有效的方式之一，可以分为场景检索服务、多源海量复杂场景数据的智能检索以及信息数据的检索等。另外，就是对遥感大数据的理解的，通过遥感大数据的科学，可以实现数据向知识的有效转变，在这个过程当中就需要根据遥感大数据本身的特征和数据检索的方式来对数据内容实现有效的提取。最后就是遥感大数据云的技术，可以将各种方式的遥感信息资源进行有效的整合，建立起遥感云服务的相关新型业务应用和服务模式，可以将在天空当中的传感器所捕捉到的信息通过软件的计算和整合来实现数据资源的有效存储和处理，从而使得用户可以在很快的时间之内获取到有效的服务。
2.2数据挖掘。首先需要对遥感大数据的数据挖掘过程进行了解，包括数据的获取、存储以及处理和整合等，在整个过程当中都具有大数据的特点。在进行捕获数据的过程当中可以从各种不同的传感器当中进行获取，然后对数据进行采样和过滤，之后就可以对采集到的数据进行处理和分析，最后将其数据用可视化的模式进行显示，方便了客户的使用和利用。其次，就是遥感大数据和广义的遥感大数据的综合挖掘的过程，利用此种方式，一方面可以与其他的数据方式形成良好的互补关系，另外一方面也可以对其数据当中的变化规律以及其他信息进行更好的挖掘和采集。在广义的遥感时空大数据当中，存储的费用是相当昂贵的，并且在数据的分析能力方面也存在严重不足的现象，因此在现代社会的智慧城市的建设过程当中发挥不了其巨大的作用，因此需要利用其他自动化的数据智能处理和挖掘的方式来对其空间地理分布的数据进行全新的挖掘和过滤。在时空分布的视频数据挖掘过程当中，在对智能数据进行处理和信息提取的同时，还要通过时空当中所分布的视频数据进行自动化的区分，来有效的区分正常和非正常的状态。在对时空数据的挖掘过程当中，主要可以从时空数据当中进行提取出隐藏的有用的信息知识，利用各种综合性的方式和方法，比如统计法、聚类法、归纳法以及云理论等。在遥感大数据的挖掘应用方面，可以适用于地球各种尺度和方位的变化，还可以在很大程度上对未知的信息进行良好的筛选和挖掘，推动国家的科学技术的发展，实现社会的可持续化发展。
综上所述，在不断的发展过程当中，我国的遥感数据的种类和数量将呈现出飞速增长的模式，在很多方面以及领域当中已经开展了遥感大数据的研究工作。值得注意的是，现阶段当中需要将遥感大数据的理论知识进行实践化的转变，从而实现遥感大数据的自动分析和数据挖掘功能，推动科学信息的不断进步。
参考文献
[1]宋维静,刘鹏,王力哲,等.遥感大数据的智能处理:现状与挑战[J].工程研究-跨学科视野中的工程,,(3):259-265.
篇8：浅谈跨存储数据迁移技术与实现论文
浅谈跨存储数据迁移技术与实现论文
1 数据迁移技术
数据迁移方法，要根据具体的存储设备类型、系统软硬件架构、系统数据类型等特点，选择合理、高效、便捷的技术，实现一种或多种技术并用、混用，才能有效地确保业务的连续，减少停机时间，可靠安全地进行数据迁移。目前，业界通用的数据迁移技术实现大致分为如下几类。
1. 1 基于存储的迁移方法
基于存储的迁移特点是基于存储系统的虚拟化技术或存储管理技术，有3 种方法实现:存储阵列内部数据复制，是利用存储阵列内置数据复制软件，将源数据卷复制到目标数据卷，如clone。存储阵列间的数据复制，可基于存储管理系统的远程复制技术不消耗服务器资源，并且可根据阵列io 对主应用的影响，来调整数据复制的速度，但条件有所限制，必须在同种品牌厂商存储设备间进行，如EMC 的VMAX 系列设备同DMX 系列设备间可使用cold push 方式和hot push 方式，利用存储设备具备的数据复制迁移功能进行数据迁移; 或是基于主机操作系统，利用专业的存储复制迁移工具软件，将不同存储连接至同一台主机，实现阵列到阵列的数据复制，但是会耗费一定的系资源，因此要根据应用场景，调整数据复制的速度。利用虚拟化存储技术，将虚拟化设备融合进SAN 架构的存储系统，实现存储设备统一封装，可以很方便地将数据从源端迁移至目的地，并可兼容主流存储设备、支持不同厂商或品牌存储系统间的数据迁移和容灾、适合于频繁的数据迁移，某些业务场景，可实现跨物理存储数据迁移而业务无需中断，但是需要配置专有的虚拟化设备如EMC 的Vplex，或具备虚拟化功能的存储阵列。
1. 2 基于主机操作系统命令的迁移方法
基于主机操作系统命令迁移的特点是数据迁移操作的发起和控制均发生在主服务器端，支持联机迁移，可在不同存储系统间进行，但对主机性能有一定影响，影响承载业务的响应效率，适合于主机存储的非经常性迁移，并且必须根据实际情况评估系统负荷的可行性。
有两种实现方法: 一种是对采用逻辑卷管理器管理的系统通过逻辑卷数据镜像实现数据迁移，但目标卷可添加至原卷缩在的卷组中，有些卷组属性参数支持物理卷数量有限，有一定局限性; 另一种是利用操作系统拷贝( 复制) 命令，如在Unix 系统上使用命令cp、dd、tar 等命令来实现数据复制、lv 复制、文件打包迁移等操作，或在Windows 系统使用图形界面拷贝或copy命令灵活地进行，但需要进行脱机处理。
1. 3 基于备份管理软件的迁移方法
基于备份管理软件迁移的特点是利用备份管理软件将数据备份到物理或虚拟带库，再恢复到新的存储设备中。如采用在线备份，数据迁移过程对服务器业务影响相对较小，但在备份时间点与切换时间点之间源数据因联机操作所造成的数据变化，需要通过手动方式进行同步如数据库备份工具DSG; 如采用离线备份，必须停止服务器业务，在数据恢复成功后再恢复业务运行。备份管理软件可使用存储系统自带软件，第三方备份工具如EMC network。由于选择备份方式不同，数据迁移所耗费的.实践会有较大的差异。
1. 4 基于专有应用软件的迁移方法
采用应用软件本身的迁移工具、或第三方支持的迁移工具来实现数据迁移，这种方法依赖于应用软件自身的机制，与主机、存储种类关系不大，可实现实时复制、定时复制、静态复制或数据转储。如Oracle 自带的工具DataGuard 或动态复制工具goldenGate。一般情况下存储系统上都有多种应用系统，因此，数据迁移大多采用多种工具及技术并用来实现存储系统的数据迁移。
2 陕西联通综合联机系统数据迁移
根据陕西联通综合联机系统存储现状，运用不同的存储迁移技术，制定数据迁移方案，实现非正常环境下，跨存储数据迁移。
2. 1 陕西联通综合联机系统现状
陕西联通于 年建立综合联机系统，利用两台IBMP570 小型机，利用DMX 存储，利用HA 软件构建双机互备份群集环境，采用SAN 架构搭建，如图1 所示。由于设备老旧故障频发，于 年购买IBM P740 小型机及EMC VMAX10K存储来替换上述设备。本次迁移面临的困难: DMX2000 与Vmax10K 存储位于不同的San 交换机上，需要跨不同的SAN网络进行数据迁移。ED140 交换机有故障，无法进行配置更改，无法与ED4800 交换机进行连接，配置链路。DMX2000有前端和后端板卡故障，无法进行change bin 操作，不能与VMAX10K 存储建立链路连接，不能使用EMC 存储使用的coldpush 方式和hot push 方式进行数据迁移。迁移系统时间不超过6 h。
2. 2 数据迁移方案
在上述硬件环境下，确定迁移方案，分为两个步骤进行: 首先进行操作系统层面数据迁移，然后利用存储Clone 技术，存储内部再进行数据迁移，实现主机和存储的同时替换。
现有主机各有一块空闲HBA 卡，连接至SAN 48K 交换机，VMAX10K 1F0 和3F0 端口连接到SAN 48K 交换机上，使主机可以访问VMAX10K 上的磁盘，利用OM 软件进行源主机VG数据复制; 然后将复制好数据的磁盘，作为clone 数据源盘，创建对应的Clone 关系，将clone 目标盘分配给新主机，运用全量与增量clone 技术，完成在线实时迁移。利用上述技术，可进行多次数据复制，可在新主机环境中进行多次应用测试，最终的业务割接测试时间很短，30 min 用于启停应用，30 min 可完成数据同步，业务割接1 h 完成。迁移工作全部完成后，拆除虚线链路。
2. 3 系统回退方案
由于前期数据已经进行全量数据迁移，并进行了业务测试，正式割接过程，仅仅适用于追平数据的实践差，数据跨存储迁移无需回退。
2. 4 数据完整性验证方案
数据完整性、一致性验证重点放在小型机系统数据迁移应用侧数据，由于前期测试阶段，首先进行了全量数据同步后的应用验证及数据一致性检测，和多次增量clone 后，应用验证及数据一致性检测。此方案将大量的检查验证工作在正式割接前进行，有充足的实践做全面的检测和一致性检查，因而正式割接仅仅是数据增量，无任何风险。
3 结语
跨存储数据迁移涉及存储系统、操作系统、应用系统、数据迁移软件及相关数据复制，要求迁移方案数据调度逻辑合理、各个环节迁移技术选择得当、完整性与一致性验证工作充分，必须要根据存储及各自系统的特点制订切合实际的迁移方案、实施策略，而某种单一的数据迁移技术往往无法胜任某种特殊环境。本文通过存储系统数据迁移技术的探讨，通过对陕西联通跨存储数据迁移这一非正常环境实践案例进行详细说明，为企业数据迁移提供借鉴经验。
篇9：地球系统科学数据共享标准规范体系研究与应用
地球系统科学数据共享标准规范体系研究与应用
地球系统科学是地球科学发展的一个新的历史阶段,其以地球系统及其整体行为作为研究对象,迫切需要大量多学科、多来源、多类型、综合性地学数据资源的支撑.针对这一需求,我国国家科技基础条件平台设立了“地球系统科学数据共享网”这一支撑条件.为了构建该支撑条件的标准规范环境,本文分析了地球系统科学数据的特征,剖析了“研究型”数据对标准规范的需求,指出了其面临的3个关键问题.研究了地球系统科学数据共享的概念模式,根据定义的4条基本原则,分析了地球系统科学数据共享标准规范体系的定位,构建其体系结构.该体系结构包括4个大类,即机制条例类、数据管理类、平台开发类、数据服务类,具体包括18项条例、办法、规范和技术标准.其中,地球系统科学数据共享联盟章程、核心元数据标准、数据质量管理办法、数据分类标准是该体系中的`引领性、核心标准规范.经过近6年的研究和应用,目前该标准规范体系已经在地球系统科学数据共享网的总中心和13个分中心试用,取得了良好的运行服务效果.未来,地球系统科学数据共享标准规范将“向下”、“向上”两个方向继续发展.
作 者：王卷乐 孙九林 WANG Juanle SUN Jiulin 作者单位：中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京,100101 刊 名：地理科学进展 ISTIC PKU英文刊名：PROGRESS IN GEOGRAPHY 年，卷(期)：2009 28(6) 分类号：P2 关键词：地球系统科学 数据共享 标准规范 条件平台 earth system science data sharing standards and specifications facility篇10：我国科学数据共享现状的调查与分析
我国科学数据共享现状的调查与分析
为了解我国科学数据共享现状,规范科学数据汇交、共享、管理,笔者开展了科学数据共享现状调查.在基本情况调查的基础上,对我国科学数据资源现状、科学数据共享机制、制约科学数据共享的.主要因素进行了初步分析,指出了在我国实施科学数据共享应强化的基础工作.
作 者：路鹏 苗良田 李志雄 莫纪宏 陈华静 王松 LU Peng MIAO Liang-tian LI Zhi-xiong MO Ji-hong WANG Song CHEN Hua-jing 作者单位：路鹏,苗良田,LU Peng,MIAO Liang-tian(防灾科技学院,河北,燕郊,065201)李志雄,LI Zhi-xiong(中国地震局地震预测研究所,北京,100036)
莫纪宏,MO Ji-hong(中国社会科学院法学研究所,北京,100720)
陈华静,王松,WANG Song,CHEN Hua-jing(中国地震台网中心,北京,100036)
刊 名：地震 ISTIC PKU英文刊名：EARTHQUAKE 年，卷(期)： 27(3) 分类号：P315.63 关键词：科学数据 数据共享 调查 分析篇11：陕西省级气象科学数据共享数据库设计与实现
陕西省级气象科学数据共享数据库设计与实现
介绍陕西省级气象科学数据共享数据库建设的内容、技术方案、设计参考标准、结构、信息流程等.元数据的基本概念、作用和使用方法.介绍了元数据库的表名,表结构及基于元数据导航的`数据发布;数据实体库设计的基本原则,数据集及数据库表;数据库管理系统的设计及维护.
作 者：夏巧利 陈高峰 邸永强 高宇 作者单位：陕西省气象信息中心,西安,710014 刊 名：陕西气象 英文刊名：JOURNAL OF SHAANXI METEOROLOGY 年，卷(期)： “”(2) 分类号：P409 关键词：气象科学数据 共享数据库 设计开发篇12：大数据下网络安全与隐私保护研究论文
大数据下网络安全与隐私保护研究论文
摘要：随着网络信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。在大数据发展背景下，网络安全与隐私保护成为人们日益关注的问题。大数据在给网络用户带来便利的同时，也带来了潜在的危险，如用户隐私泄漏、数据存储安全等，引起了广大用户的高度重视。本文对大数据时代下的网络安全问题进行了综合分析，旨在提高大数据时代的网络安全水平。
关键词：大数据；网络安全；隐私保护;数据安全
大数据时代是基于互联网、云计算、物联网等技术发展所带来的新网络时代洪流，海量的数据共同构成了新的网络发展态势，在带来众多应用便利服务生活生产的同时，新时期的网络安全问题成为了制约其发展的瓶颈问题。浩瀚的数据量、繁杂的数据类型和越来越快的处理速度共同构成了大数据的典型特征，尤其是在满足实时性需求方面的优势显著，但随之而来的网络安全问题日趋严峻，需要加以研究解决，从而提供更好的服务技术开发与应用。
1在大数据时代下的特征
关于大数据时代发展特征概括为以下几点：
（1）规模。大数据的发展背景，数据非常复杂。2015年，全球的总信息量已经达到8ZB。
（2）多样性。传统的数据存储类型的文本结构化数据，但在这个阶段，随着人们越来越多样化，数据载体的要求大数据开始出现一些非结构化数据，如图像和音频。
（3）价值。大数据发展的背景下，人们通过大量的信息提取、分析和统计，发现有价值的信息。
2大数据时代网络安全问题分析
大数据时代的来临代表举行的电脑硬盘容量计算机硬盘容量从TB级别向PB、ZB、EB级别的迈进，是否具有相同的类型描述数据、以及加快生成的数据处理速度也是一个现代数据管理方面的挑战。这将提升另一个数据安全管理压力，增加网络安全现状的严重性，加强数据面临的安全挑战。我们结合数据分析时代特征的安全问题，目前最典型的几个主要问题有，缺乏理解用户文件安全、用户隐私、数据存储和数据本身面临的攻击挑战。
（1）用户理解不足。大数据的价值在过去的几年里逐渐渗透到用户的个各方面。相反，用户使用的数据信息，很难避免被暴露用户信息本身。
（2）文件的安全性。文件数据处理和安全运行是云计算的核心技术的推广和应用的基础，越来越多的用户数据，文件，等等，关注平台的存储和处理，将存在大量的敏感信息。安全文件可以从内部等级维护访问保护和控制各种威胁。
（3）用户个人隐私的安全。加强安全使用安全隔离保护升级进入者的权利保护隐私的目的是为了避免偷窃情报数据。
（4）数据存储的安全性。数据存储时代即将崛起，但许多非结构化数据类型的确定性，缺陷记忆模式与新密码本身还不成熟，所以，无论是从技术角度还是管理角度加强数据存储方面的实践研究都势在必行，尤其是检测难度较大的高级可持续攻击等，要持续推动安全载体环境的建设。
（5）数据安全。现代互联网络中，数据的大量汇集*客不容易找到攻击对象，同事共享资源，特别是节省费用，成为数据通信平台和通道容易*客攻击的主要目标的有利条件。已经成为可以实时更新的.大学和保护措施的目标，特别是拥有海量用户信息资源和敏感信息的大数据，数据的丢失和被窃取将会造成难以估量的经济损失，这些都是需要加以注意的典型安全问题。
3网络安全和隐私保护的对策
3.1网络安全控制对策。大数据背景下的发展，网络安全保护需要综合研究网络系统中存在的漏洞和风险，全面分析和评价脆弱性和风险，并使用最新的技术[2-5]控制网络安全问题。（1）访问控制。对网络用户的访问控制，确保人以合法的身份访问各种网络资源，有效地防止非法用户的访问。
（2）数据加密。为了实现有效的网络安全控制，必须将大量数据加密，可以转换为密文数据，从而有效地保证了加密信息在传输的过程中保护。为了确保数据存储的安全与稳定，相关技术人员根据各种数据的特点和类型需要实现网络信息数据的安全传输。
（3）网络安全隔离控制。相关技术人员使用各种网络隔离技术实现网络安全。例如，人们可以在网络防火墙部署数据，将其存储在系统中，网络被划分为内部和外部网络，同时授权数据通道，隔离和限制的网络访问。
（4）病毒的预防和控制。可以在电脑上安装杀毒软件，电脑定期文件扫描和杀毒。更新和修复病毒。提高日常安全维护计算机和网络安全的意识。
3.2隐私保护的对策。
（1）数据水印技术。水印技术中的身份信息在不会影响人们使用数据的前提下，通过一些更难检测的方式嵌入到数据载体。数据水印技术主要用于保护原作者的版权。当前数据水印技术由于技术限制，仍然需要继续改善和发展。
（2）用户隐私保护技术。大数据背景下的发展，可以通过使用各种技术来保护用户的隐私。这些技术主要在数据生产、收购、加工、存储和传输中，如生命周期，从不同的角度和层面建立完善的用户隐私安全保护体系。通过各种技术实用性和通用性隐私保护的用户的信息，比如使用语义web的信息过滤系统和位置匿名技术，如用户的敏感信息进行个人保护，或通过使用匿名数据分布式技术提供一个广泛的用户隐私的保护方式。
（3）建立和完善相关法律制度。目前缺乏一个系统的、全面的国家法律，包括相关法律法规、以及其他法律、行政法规和地方规章。行政法规是行政部门根据自己的职责管理内容，目的是方便管理。目前网络安全的法律法规帮助理解来自不同部门的职责，但他们的专业知识，缺乏全球的定义。建立和完善网络安全相关的法律体系，法律渊源必须首先澄清当前网络安全层次结构，消除冲突的影响，完善网络安全法律制度和程序规则。在网络安全立法的过程中，可以举行听证会等形式广泛听取公众的意见，增强网络安全立法的科学性和普遍性。法律法规是一个重要的工具和手段来保护用户的隐私，在当前的背景下，大数据的发展，通过制定和完善相关的法律法规来保护用户的个人隐私是非常重要的。需要加快相关立法进程，提高法律法规的保护用户的隐私信息。
4结束语
综上所述，应充分利用好大数据的优势，同时在此基础上，要明确当前网络环境安全威胁，从用户安全意识、数据存储、应用、管理以及相关法律制度几大方面入手，由技术层面到管理层面应用多种策略加强安全防护，提升大数据本身及其平台安全性，更好地为经济建设发展服务。
参考文献:
[1]郑晨阳.面向大数据的网络安全策略研究[J].数字图书馆论坛，2014.
[2]丁佳.基于大数据环境下的网络安全研究[J].网络安全技术与应用，2014.
[3]侯建，帅仁俊，侯文.基于云计算的海量数据存储模型[J].通信技术，2011.
[4]张尼，张云勇，胡坤等.大数据安全技术与应用[M].北京：人民邮电出版社，2014.
[5]邹恒明.云计算之道[M].北京：清华大学出版社，2013.
[6]周汉华.个人信息保护前沿问题研究[M].北京：法律出版社，2006
★ 学生调查报告
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