简介：随着信息科学技术的不断发展，越来越多的设备可以产生数据，而硬件存储设备却越来越便宜，我们因此步入了数据爆炸式增长的时代。大数据如雨后春笋般地出现在各行各业中，车载导航公司也迎来了大数据。大数据是机遇，同时也是挑战，如何从导航数据中获取价值成了车载导航软件公司的难题。而与此同时，中国车险市场随着我国汽车市场发展不断扩大，竞争也越来越激烈。车险行业的竞争主要是服务于价格的竞争，归根到底是风险评估能力的竞争，而目前的广泛应用的车险定价策略存在难以取分投保人真实风险的不足。本文结合车险领域风险评估的情况以及车载导航大数据的特点，提出通过对车载导航大数据的分析，对用户的统计驾驶情况评估，并将结果应用到车险行业。

简介：我们生活在一个信息爆炸时代，每天都会接收到多种信息：短信、邮件、电话……我们每天也在生产多种的信息：微博、博客、RFID……各种各样的信息充斥着这个世界，我们该如何应对和利用好如此庞大的信息？这些问题带来的挑战，让业界对“大数据”的热隋达到了前所未有的高度。

简介：Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark已正式申请加入Apache孵化器，从灵机一闪的实验室“电火花”成长为大数据技术平台中异军突起的新锐。本文主要讲述Spark的设计思想。

简介：随着信息技术的迅猛发展,各种数据呈指数级增长,标志着大数据时代的到来。大数据已经开始影响我们的工作、生活,甚至国家决策,大数据技术因此也得到了各大研究机构与企业广泛的关注和研究。本文对大数据的相关概念进行了介绍,并对大数据技术未来的发展趋势进行了展望。

简介：2003年Iinkedln起步，2006年实现盈利，2011年在美国上市，股票从当时的发行价38美元涨到目前的170美元。为什么Unkedln能发展得如此迅猛？在第五届中国云计算大会“云计算核心技术架构专题论坛”上，Linkedln业务分析团队高级经理吴继业从大数据分析的角度对Linkedln的成功做出了阐述。

简介：大数据对文件归档工作产生的影响集中表现在归档概念模糊化、归档范围的扩大化和归档管理思维的多样化。厘清概念、辩明关系、划定范围、转变观念是应对大数据对文件归档工作影响的要求。主动适应新环境、学习新知识、运用新技术、掌握新技能、创造新方法、解决新问题,是应对档案职业环境变化的不二法则。

简介：2014年开年，那些在2013年狠狠火了一把的众多科技趋势在明年或许将继续壮大，比如云计算、大数据、平板电脑以及物联网等。对此，市场研究机构IDC对这些科技趋势明年的发展趋势及“钱景”进行了预测。

简介：昆士兰大学的昆士兰脑研究所在澳大利亚率先为存储网络部署博科第六代光纤通道技术SupportingtheBigDataEnvironmentinQueenslandBrainInstituteDemand澳大利亚昆士兰大学的昆士兰脑研究所成为澳大利亚第一家迁移到博科第六代光纤通道存储网络解决方案的机构。博科G620交换机为昆士兰脑研究所提供其所需的速度和性能,消除数据瓶颈,

简介：全新博科SLX交换机实现对数据中心自动化和网络可视性的改进,以云的速度实现业务敏捷性博科进一步扩大博科SLX系列,新增具有无与伦比的网络可视性的创新交换机,并添加了BrocadeWorkflowComposer自动化套件作为交钥匙式自动化套件。这是行业首个在数据中心堆栈所有层都实现敏捷性,同时通过开放性而为客户提供各种选择的数据中心网络产品组合。通过博科产品,企业机构能够构建帮助他们快速地适应技术过渡,以云的速度交付新服务并加快数字转型的网络。

简介：以文献来源、作者、机构、、学科、层次作为指标项对2013年发表的有关大数据与档案研究文献进行定量分析.

简介：摘要本文分析了Access与SQLServer数据库的引擎、数据访问模型、数据类型及表设计，并探讨了它们在应用领域上各自的优缺点。

简介：随着云计算逐渐普及,人们开始关注云安全。云安全其实包括了两个意思,一个是用云计算这种技术来提供安全服务,另一个是云计算本身的安全问题。

简介：结合数字化校园的数据源，给出了在数据仓库环境下构建的数字化校园体系结构图，阐述了数字化校园数据仓库逻辑模型的设计，并把数据挖掘算法应用到数字化校园中，为高校管理者提供了决策支持信息。关键词数据仓库；数据挖掘；数字化校园中图分类号TP274文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-01DigitalCampusApplication&StudyagainstDataWarehouseandDataMiningTechnologyWangYanpin1g,WangXiaoting2,ChangXianfa2(1.HeyuanTechnologyCollege,Heyuan517000,China;2.KaifengUniversity,Kaifeng475004,China)AbstractCombinethedatasourceofthedigitalcampus,giveanarchitecturemapofdigitalcampuswhichisbasedondatawarehouseenvironment,focusonthedigitalcampusdatawarehouselogicalmodeldesign,Andthedataminingalgorithmapplytothedigitalcampus,providethedecisionsupportinformationforuniversityadministratorsKeywordsDatawarehouse;Datamining;Digitalcampus一、引言高校数字化校园数据主要存储在关系型数据库中，这些系统中，大量的数据和数据模型，都是反映历届学生的学习成绩和教师的教学任务以及教学计划。随着高校对决策信息需求的日益广泛、复杂和迫切，这些传统的数据库系统存在的问题也越来越明显。本文利用数据仓库和数据挖掘技术在数字化校园中应用进行了研究。二、数字化校园数据仓库体系结构设计在对数字化校园各个子系统进行深入调研和需求分析的基础上，针对数据仓库的三个基本功能，提出了一个集中式数据仓库（数字化校园数据仓库）、分布式数据库（各个部门数据库）等适合数字化校园的数据仓库体系结构，如图1所示。该系统由五个部分组成（一）数据源来源于操作性数据库，其主要是完成日常业务处理，其数据将成为数据仓库的数据源。（二）多数据源集成将来自于不同数据源（SQL、Oracle等）的数据通过数据转换服务进行导入。（三）中心数据仓库在已有业务系统的基础上，通过数据的抽取、转换、加载，建立数字化校园数据仓库。（四）OLAP分析服务器通过建立OLAP分析服务器，从数据仓库中提取数据，完成数据的统计和分析。（五）决策支持工具是面向用户的数据需求的前端服务，支持各种OLAP和DM操作。三、数字化校园数据仓库逻辑模型设计在学生等级事实维表中存储七个维表，通过这几个维表的主键，将事实表和维表连接在一起，形成星型模式用二维关系表示数据的多维概念建立星型模型后，通过维表的主键，对事实表和每一个维作连接操作，其模型如图2如示。四、数据挖掘算法在数字化校园中应用分析针对学生等级多维数据集，把平均成绩、借书次数、平均消费、学生等级、家庭出身既作为输入列又作为可预测列，分析处理后可得到如图3所示学生等级一层决策树模型。在学生等级表中，所有事例为4925，其中学生等级为C的事例最多，为1726例，可能性为35.04%；学生等级表现为A的有495例，可能性为10.05%；学生等级表现为B的有1478例，可能性为30.01%；学生等级表现为D的有983例，可能性为19.95%；还有学生等级表现为E的极差事例有243例，可能性为4.93%。在这一事例图中，我们可以看到PJCJ是决定XSDJ最重要的因素，在高校教育中，抓学生成绩才是教学的关键所在。五、结束语采用DW+DM框架结构的决策支持系统是一种比较理想和完善的架构，该系统功能齐全、性能稳定，能对数据进行快速和准确的分析，从而帮助高校管理者做出更好的决策，提高高校管理效率，对数字化校园的利用具有一定的实用性和参考价值。参考文献1ZhaoHuiTang,JamieMaclennan.数据挖掘原理与应用M.邝祝芳,焦贤龙,高升.北京清华大学出版社,200725-262木根.数据仓库技术与实现M.北京电子工业出版社,20023王艳萍,常贤发.基于数据仓库的数字化校园的设计J.电脑知识与技术,2009,124薛红,王敏.基于DW+OLAP+DM的超市销售决策支持系统J.计算机工程,2007,33145王成,李民赞.基于数据仓库和数据挖掘技术的温室决策支持系统J.农业工程学报,2008,11作者简介王艳萍（1982-），女，硕士研究生，河源职业技术学院教师，研究方向为计算机应用技术。

简介：IT的历史经历过蛮有意思的几个里程碑式的过程，作为以数据库产品为核心业务的Oracle，从我们的角度看当今IT发展的状况就会发现，其实并不是数据库本身的技术发生了演变和进化，而是市场的需求推动了技术的发展。需求的演进让技术不得不去支撑它……——甲骨文公司大中华区产品战略数据库增值软件总监冯葵

简介：本文探讨了OpenXml与SQLServer相结合提高了数据利用的效率实现方法,在大型企业的信息网络应用软件开发与服务系统中得到了广泛的实践,并使得研发人员的工作更为简单,提高了办公自动化和综合信息管理系统的有效性、可管理性和安全性.

简介：当你的SQLServer数据库系统运行缓慢的时候，你或许多多少少知道可以使用SQLServerProfiler(中文叫SQL事件探查器)工具来进行跟踪和分析。是的，Profiler可以用来捕获发送到SQLServer的所有语句以及语句的执行性能相关数据(如语句的read／writes页面数目，CPU的使用量，以及语句的duration等)以供以后分析。但本文并不介绍如何使用Profiler工具，而是将介绍如何使用read80trace(有关该工具见后面介绍)工具结合自定义的存储过程来提纲挈领地分析Profiler捕获的Trace文件，

简介：上文为大家讲解了Linux下的系统备份的相关命令操作，相信大家对Linux系统下的备份有了初步的熟悉和掌握。这里会逐步加深讲解的内容，讲述基础备份的另一个重要方面——数据备份。

简介：本文是一篇关于数据恢复的"普及"文章,希望能让更多的人了解数据恢复.

简介：随着我国网络信息技术的迅猛发展，网络数据库也随之得到了推广应用。如今，网络信息已经深入到我们工作、学习和生活的各个方面，网络信息的安全性也显得越来越重善屯。网络数据库的数据安全是决定网络信息安全的关键。本文就网络数据库进行了简单阐述，对网络数据库的主要威胁进行了分析，在此基础上提出了网络数据库数据的数据安全策略。。

简介：摘要对学生进行档案的管理，对很多学校来说已经不是新鲜事情了，但是如何能够最大程度上的利用计算机系统进行管理，并且这些管理的数据存储方面的要点是本文要去解决的关键。文章是从为什么要对学生管理系统如此重视开始谈起的，重点对数据存储的重要性进行了分析。