北京邮电大学通信工程专业。大二之后开什么专业课，具体的每一个，谢谢好心人

大二下：

概率论与随机过程 离散数学 数理方程 数字电路与逻辑设计 通信电子电路数字信号处理 数字信号处理基础

写点关于通信工程大二下一些课程的学习吧

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数字信号处理

重要性:★★★★☆

如果以后想学习关于多媒体方面的内容的话，这门课可是一定要好好学的

这门课基本上是接着信号与系统(以后简称信号)那本书学的,信号那两本书是教不完的,而信号中没学的内容

基本就是数信的内容所以你可以认为是数信是在继续学习信号

数信这门课非常有条理首先是将信号在时域上离散即dtft,但频域仍然是连续的(时域抽样,频域周期性延拓)但dtft还是不能应用于实际,于是又

引出了频域也离散的dft基于对dft性质的研究,又提出了fft,快速傅里叶变换

这样学下来的话,你就能建立一个对数信这门课基本的概念

这门课是有实验的，实验应该说不是很难，但我强烈建议要独立完成实验，可以说这门课的精髓啊就在那几个实验中。

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概率论与随机过程

重要性：★★★★★

上了大三的通原就知道概率论这门课太重要了，而且不仅如此，在现实中随机过程随机变量可谓是处处可见啊，

在很多问题的分析上都需要概率论的知识。

概率论这门课刚开始的时候基本就是一些排列与组合的问题，所以你可能会轻视它。但我希望你能一直保持着对

这门课的重视。学完这门课你就会明白为什么很多东西的分布都呈正态分布了。

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通信电子电路

重要性：★★★★☆

这门课和通原也是紧密相关的，重要性不言而喻。

这门课俗称高频模电，应该说这门课还是需要一些模电里的分析电路的基本功的。

我觉得比较重要的就是各种调制了,幅度调制,角度调制放大电路等也是比较重要的

这门课最大的特点就是深入浅出了，学的时候很难，考的还相对容易，考前做些往年的卷子就还行。

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数据库 or 多媒体

我个人建议选学数据库。多媒体就是flash，vb，ps ，这些东西平时有兴趣就去学了，上课也学不到太多东西。

数据库是个太有用的东西了，你无时无刻都在和数据库打交道。你去冲饭卡，你的饭卡的信息在数据库里。你

去移动查询你的花费，你的话费信息也在数据库里。你上论坛，论坛的数据也在数据库里。重要性不言而喻啊。

学数据库的时候要注意基本概念的学习。数据库的实现有很多种，就像编程可以用C++，也可以用java一样，基本

东西是相通的。学习时不要被学习的软件所拘泥了。

当时学的是sql ，用的编程工具是powerbiluder

应该说还是挺没人用的吧

现在毕设在用SQLite，一个开源的小型嵌入式数据库，大家可以多多交流

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数字电路与逻辑分析

重要性：★★★★★

个人认为很重要的一门课，为后续的硬件实验打好基础。

课程本身还是很好学的，上课认真听讲就好了，很多人最后都拿到90分以上的分数。

大体试用了一下三个系统，得出了一个比较粗浅的结论：

1、phpcms：

phpcms自2007版本开源以后才开始引起广泛关注，但这次也是头一次研究。用了几天，有了一点初步的印象。（以下以2007版为例，2008版尚未正式推出）

粗看起来，phpcms 2007是三者中最为完善的，各项功能考虑的很细致，导致进了新手进了后台先要晕半天才行。各项功能，比如UNIX系统的权限、模版修改、广告、商城、信息、单网页。。。。都做的相当的完备了。

发表文章的关键字、作者、来源、自动远程保存等等，都做的不错。但是，phpcms发表文章的摘要，似乎是只能自动截取，不能手工设置，灵活性欠佳。

发表的文章可以通过关键字来索引相关贴，做的不错。

支持通行证方式进行论坛和其它系统的整合，可以进行正向和反向两种方式的整合。但是文档说的不太清楚，研究了半天才成功。但是反向整合pw501登录后自动跳转不回来。

phpcms 2007的后台安排的太琐碎，看的头晕。发一篇文章也要晕半个钟头，而且首页的更新莫不清规律，幻灯片老半天不更新。

phcms尽管功能很强大，但是却缺少一样重要的东西：可视化的模版工具，这也是php168和dedecms共同的缺点。在这方面，他们甚至不如刚刚起步的DiyPage好，DiyPage只是一个刚刚具备了雏形的CMS系统，却拥有一个很方便的后台可视化界面设计工具，即使是菜鸟也可以轻松设计界面（虽然灵活性没那么强大，但是足够你用了）。

phpcms 2007整体以频道为依据进行组织，即使你不想用频道，哪也得用，这个已经由不了你了 。所以如果仅仅是一个比较简单的网站，也用上一个频道，看起来够别扭的，这是phpcms 2007最大的缺点，不过看了phpcms 2008beta2发现，phpcms终于解除了这个垃圾限制。

发现phpcms的广告功能似乎不完善，一个广告位定义了两个广告，不能自动轮换，总是显示第一个。

phpcms虽然实现了模块化，但是不管你用不用，一大堆模块稀里呼噜就装上了，看起来很不爽，也不直观。

phpcms虽然是很早就是商业化运作的软件，然后开发效率却是不高，新版本屡屡跳票，影响了它的产品形象，让开源以来积累的人气和一些拥趸大失所望。然而最近贴上了六间房以后，资金应该是没有压力了，新版本也开始浮出水面，2008beta1已经发布了，可惜问题多多。

phpcms 2008 beta2 在 MySQL4 上还是有使用问题，不过比beta1强一些，beta1直接就安装不了，不知道正式版是否会正式放弃MySQL4。

phpcms 2008beta2看上去不错，新功能令人振奋的，界面清爽。以前一团乱麻的后台界面已经打扫干净了。phpcms 2008的标签采用了中英文混合的方式，对菜鸟来说更加容易上手，比较新颖。另外，beta2好像是实现了类似php168的可视化模版中的标签设置方式，虽然不是可视化的设计模版，总归可以自定义一些元素样式了。不过这个beta2版也还是顶多算是个预览版，BUG极多，功能不全。如果准备用phpcms的话，怕是还要大大的等几天才行。

另外，phpcms官方论坛对免费版的支持很不到位，伤了很多粉丝的心。

2、dedecms

51应该是dedecms正式商业化运作以后推出的第一个版本吧？以前的dedecms个体作坊式的发展，由于作者兼职时间和精力不足，导致发展缓慢，新版本频频跳票，引起广大粉丝的强烈不满，甚至导致柏拉图和dedecms用家之间的语言冲突。然而dedecms在商业化运作以后，新版本的发布周期大大缩短，产品功能不断改进，界面美化了很多，人气和用户数量大大增长了，现在看发展势头不错。

dedecms的根目录是最简单的，只有几个文件，比以上两个都强多了，其实这样不仅看起来清爽，维护起来也方便，值得表扬

dedecms的频道非常费解，看起来只有频道模型，要增加频道就要添加模版文件有点费解，仔细研究发现，这个dedecms其实和php168的方式差不多，任何栏目都可以添加子目录，绑定域名，其实就和频道是一个意思，栏目和频道可以互相转换。

dedecms的通行证只支持反向整合，就是dedecms可以用服务端的用户数据登录。其实所谓整合，一般也就是这样的。论坛用整站用户数据的情况恐怕极为少见，对论坛管理也不利。

但是dedecms的通行证整合，需要修改论坛文件，不明白为啥要这样，是因为论坛的通行证功能还不完善吗？

dedecms的广告管理用起来比较麻烦，要先定义标签，然后手工在模板中插入。好像模版上没预定义好广告位置，实在是太不应该了。。。。相当于手动 *** 作，不符合当今历史潮流啊。而且大家常用的广告自动轮换功能，也没有实现。

试用发现，dedecms有时还有一些小毛病，比如远程附件功能，有时发现无法自动转存到本地。另外，在模块数量上，dedecms也无法和php168和phpcms相比，只有文章、下载、、Flash等基本的功能，不知道dedecms 2007发布以后能否有所改观

dedecms的相关文章、热点文章等功能，用了静态生成的方式直接写入到了HTML文件中，这样在生成HTML后，无法自动更新，需要经常手工重新生成全部HTML才能更新相关文档和热点文档。但是大量的重复生成所有HTML文件效率太低下了，这方面dedecms不如php168最新添加的相关文章功能，是用JS方式实现的，不需要更新HTML就能自动索取最新的相关文章。但是使用JS方式也存在服务器效率的问题。

dedecms的首页、列表页、还有文章页都使用了单独的模板，没有使用header和footer模板，这样的好处是可以产生各种风格的页面（允许首页、列表页、内容页使用不同的风格），但是缺点是修改添加头部和底部广告、导航条的时候，相当费劲，要一个一个模板的修改。而且dedecms的版权声明字段设置太小，只有250字节，写不进去多少内容，顶多能添加个计数器就不错了。

dedecms起步就用了类似XML标签方式，而且官方还提供了Dreamweaver的插件来识别标签，应该说在国内是比较独到的。但是这种方式也需要新手一定的时间才能适应。同时，dedecms一直缺乏比较完善的文档，也进一步加大了菜鸟上手的难度。

dedecms最大的问题就是没有提供类似Diypage的可视化设计方式，因为标签比较难于上手，对新手来说做模板是很头疼的问题。

dedecms 51比40功能有了很多进步，增加DIGG功能，还有类似分类信息之类的功能都实现了。不过也有退步，比如关键词、相关帖功能都严重退步了，发帖也很不方便，而且dedecms在商业版本和免费版本之间做功能和代码区分，也自然会在免费版本上有所缩水。

dedecms商业化发展以后，目前出现的问题是免费版的技术支持做的不太到位，比phpcms强不了多少。

3、php168

php168关注很久了，却一直没怎么用过。当年整合论坛的30版给俺很深的印象，可惜论坛没有坚持下去。最近php168的开发工作很强劲，推出了N多模块，让人看的眼晕。

看过了phpcms的后台，再进php168的后台，感觉舒服多了，简洁多了，但是功能还可以。

php168的频道不是强制的，好像是栏目和频道可以转换，灵活性比phpcms强多了

关键字功能没有实现相关贴功能，不爽（新版本已经增加了，用JS方式实现的动态调用）。

php168一直不是用通行证实现整合论坛，这方面做的不好，灵活性欠佳。需要CMS和论坛安装在同一个数据库才行。

首页的标签设置，php168提供了一个可视化的工具，可以直接在上面设置标签，修改标签属性，这方面做的比phpcms强多了。虽然不能设计主页模板，但是可以方便的修改首页模板中元素的内容和显示方式，对菜鸟来说比较不错。dedecms的标签提供（或者公布）的属性比较少，想定制样式是比较麻烦的，目前可能是需要直接用PHP语句来修改。

但是要实现广告功能，还是要像dedecms一样，先定义标签，然后手工修改模版，有点太麻烦了，汗。另外，好像也没实现广告自动轮换功能（）。

php168实现了模块化，可以一个一个的装，看起来比phpcms清爽多了

php168页面模板也是使用了标签方式，但是模板代码好像是类似phpwind的方式（这不奇怪，php168的作者本来就是从phpwind插件开发开始的），代码和模板的分离程度比较差，这个东西其实是个双刃剑，因为用php代码方式，灵活度是最大的，也不用像dedecms一样，标签难以上手，扩展困难；但是缺点也很大，就是不懂编程的人士难以上手，特别是美工和程序的分离不彻底（php168的官方模版就不如dedecms漂亮，不知道是不是这个原因）。

php168比dedecms多了一个可视化的首页标签定制功能，能设置首页元素的显示内容，显示方式，这是比dedecms略强了一些，有总比没有强啊。

因为php168研究的比较少，其它功能没仔细测试过，就不多讲了。总体来说，如果php168能稍加完善，其实是一个相当不错的整站程序。

一、大数据的陷阱作文

李娜再度夺得大满贯，超越了张德培的华人大满贯纪录，非举国体制下的奇迹造就了举国的愉悦。

在总结李娜成功因素的时候，也再次看到了这样的言论：是大数据起到了重要的作用。但这次李娜夺冠，最靠谱的解释就是李娜在卡洛斯的帮助下大大提升了心理层面的战斗力。

在技术层面领先的前提下，李娜在整场比赛中克服了节奏问题，她具备了一颗冠军的心脏。2012年9月6日，代表亚洲网球至高水平的中国选手李娜在美国迎战名将小威廉姆斯。

当时，IBM公司在综合了美网过去8年的全部比赛数据之后，为参赛球员制定了“Keys to the march”的比赛制胜策略。李娜一方获得赢球的关键包括3个指标：1一发得分率超过69%;24-9拍相持中得分利率要超过48%:3发球局30-30或40-40时得分率要超过67%。

比赛结果是，李娜溃败。比赛结束后，IBM高调地宣布李娜仅仅完成了三项制胜策略中的项，而小威廉姆斯则完成了自己三项制胜策略中的两项。

于是，很多人就顺着IBM的思路问，李娜为什么不照着BM的策略去打球？其实，当当事人的主观愿望不积极的时候，大数据对他们来说不过是噪音而已。同样，数据也会因为主观意愿具有欺骗性。

我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史提示未来。其实不然。

在网球这样的领域里，历史数据甚至常常会成为陷阱。有意思的是，在另一场女子网球比赛中，一位球员做到了IBM为其制定的三项指标中的两个，她却失败了。

而胜利的一方，只完成了一个指标。

二、大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

大数据时代发展的具体历程如下：2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。

Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。

这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 （puting munity Consortium），发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。

它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。

2009年印度 建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国 通过启动://Datagov网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的 数据。

该网站的超过445万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的 们相继推出类似举措。2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。

2010年2月，肯尼斯ž库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。

从经济界到科学界，从 部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。

库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。

后来 认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡（McKinsey&pany）肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。

报告指出，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2011年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。

2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》（Big Data, Big Impact） 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2012年3月，美国奥巴马 在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。

2012年3月22日，奥巴马 宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中， 对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字 体现对数据的占有和控制。

数字 将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。

鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。

Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国 如何利用大数据更好地服务和保护人民。

这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐。

三、大数据时代的产生背景

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。”

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四、大数据时代是什么意思

大数据时代：最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据提出的背景：进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。” 扩展资料 大数据影响 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。

有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。

这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满168亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。

发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为378万台，高于全球每天出生的婴儿数量371万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB) EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为049ZB,2009年的数据量为08ZB,2010年增长为12ZB,2011年的数量更是高达182ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。

而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。

而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 每一天，全世界会上传超过5亿张，每分钟就有20小时时长的视频被分享。

然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。

我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。

大数据的精髓 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。A不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制）； B不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。

适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力； C不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大。

五、为什么大数据如此重要

大数据是一种现代云基础架构，它包含了多种与其他人连接和共享信息的方法。它推动了“物联网”的发展，如通过社交网站连接人、通过共享朋友或网络来寻找人们之间互相认识的可能性。大数据的背后运行着人工智能，而它对于大多数人而言是完全透明的，人们不知道背后有这样的技术。大数据位于人们日常使用的智能手机之后，然后人们通过它给移动互联网贡献信息，即使他们并没有意识到这一点。

为什么大数据如此重要？

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

总结

在大数据时代到来的时候，要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从前我们所了解的数据是冷冰冰的、死气沉沉的，被存到冷备份默默地等着人拿出来用，我们对待数据的感觉十分消极，要先想清楚其用处才开始分析应用。现在，数据时代来临了，人们正在试图点燃数据，使其变热，赋予生命。所谓“活数据”，是动态的数据，流通的数据，因互动而产生，因产生而互动，是自然演化的数据，要用大数据的思维去考虑这些数据怎样才能带来效益。未来大数据的发展前景非常好，与大数据相关的职业比如数据挖掘师，数据分析师等必定会有广阔的发展空间。

六、如何实现大数据量数据库的历史数据归档

这个问题是这样的：

首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。

其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize

最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片

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4bhs  

PHP开发工具汇总

这里个人推荐一些 PHP IDE 工具，非常见的 Editplus 之类的，都是专门为 PHP 开发的，个人感觉方便容易入手啊简单 *** 作，找出自己用得顺手的就可以了，呵呵，自己最近再考虑试试尝试下 Zend Studio 作为开发工具，因为调试和编写都很方便，代码检测功能和手册查阅功能，所以想试试 嘿嘿。

下面有提供些为PHP设计的IDE，editplus,Ultra Edit等常用文本工具我就不介绍了！其中一些介绍是从那些下载站里复制过来的！

Zend Studio

开发商:

>

问题一：大数据怎么收集 大数据分析处理解决方案

方案阐述

每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。

数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。

原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助 在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。

所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。

大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。

用大数据引领创新管理。无论是 的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。 部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。 和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。

解决关键

如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类： 标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类： 帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。

解决方案

多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行724小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑 、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。

实施收益

多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

系统实施

系统主要应用于负责信>>

问题二：如何进行数据采集以及数据分析 推荐使用数据统计工具，通过监测工具，对数据进行全面的采集，并根据需要进行不同维度的分析。99click的数据监测工具比较全面，可以尝试一下。

问题三：数据怎么收集数据怎样管理？ 建立数据库；

若果不明白，尝试做表格，拆分数据不同的特性，组合相关的特性；

老师做成绩表也是一种数据库；

可以先尝试使用excel做表格，分析相关和非相关特性；整理出来，后期想自己深入就去学数据库，不想学可以外包，让别人做，然后做数据查询软件等等……

问题四：如何收集用户体验数据 通过自己网站的注册用户，通过微信公众号的后台就可以看到数据，

好多地方都是可以的，你只要去查就能查到的，谢谢希望我的回答对你有帮助！

问题五：怎样收集市场数据 1卖场获取市场总体数据好地方卖场几乎荟萃了市场的主要消费品种，可以说是微缩的市场风向标，是市场信息荟萃之处。在卖场收集数据可以通过这么三类人进行调查：（1）促销员可以派人应聘成为该卖场的促销员，走内部路线，以便接触并拉近与卖场营业员、柜组长、财务、仓库等人员的关系，以闲聊、公司盘库、核对提成等名义收集轻而易举。（2）仓库保管员一般在卖场里，这些保管人员的地位不是很高，但他们手里却掌握着准确的实际进货量、库存数、退货等情况。与这些人员搞好关系，数据收集轻而易举。（3）收银员卖场收银台一般都固定配备一两个收银员，每个收银台的情况基本相似。因此，稍加计算，即可得出该卖场各阶段大致的实际销售状况。2解密竞争对手数据捷径（1）广告公司每个竞争对手都有几家关系较好或是长期合作的广告公司，广告公司的业务人员很容易就能接近竞争品牌的分支机构管理人员以及一些内部文件，控制得当，这完全可以作为一个准确迅速的信息来源。（2）二三级分销商各厂家分支机构总会有一两个关系好沟通密切的二三级分销商，有关市场动向，这些关系特殊的二三级分销商也许知道更早。业务人员对这些特殊客户在拜访时多加留心，也可获取一些对手资料。（3）运输、仓储、装卸公司竞争对手在当地无论是直营还是交给经销商做，仓储、运输、装卸等物流环节都必不可少。而一般仓储运输公司不会在意对客户储运量数据的保密，有的甚至就挂在办公室里。以看库的名义很容易就能进入竞争对手的储运仓库，只要看看货堆上的到发货记录卡，一切数据轻松到手。（4）打印店各厂家的办事分机构基本都会有定点的打印店。为节省时间，量较大的打印、复印工作，或是复杂一些的图形表格制作，都会拿到这些打印店来做。

问题六：收集数据的方法有什么 收集数据的方式有很多，常见的如问卷调查、查阅资料、实地考查、试验．

不同的数据收集的也是不一样的具体的就要看你这么调查和调查对象是什么。

问卷调查是现在就常用的而且我要调查网就可以做网络问卷调查

查阅资料就需要去查找网络相应的资料信息或者到图书馆去

实地考查就是你自己亲身体验

问题七：怎样获得大数据？ 很多数据都是属于企业的商业秘密来的，你要做大数据的一些分析，需要获得海量的数据源，再此基础上进行挖掘，互联网有很多公开途径可以获得你想要的数据，通过工具可以快速获得，比如说象八爪鱼采集器这样的大数据工具，都可以帮你提高工作效率并获得海量的数据采集啊

问题八：企业怎样快速收集数据 要快速收集数据就需要去众包

问题九：如何在网上做数据收集和数据分析，并做出图文并茂的数据分析图？ 提供一些技术建议：

数据采集，数据清洗，数据加工，数据建模，分析，得出结果。

数据采集需要将网站的招聘数据采集下来，可能需要大量的数据，并且是相当一段时间的数据，不能是一个短时间的数据；

数据清洗：将垃圾数据和不规范的数据进行处理，要分析，肯定会有很多分析的维度，分类什么的，要统一；

数据加工：将不规范的数据进行二次处理，统一规则；

数据建模：可简可繁，根据实际情况建模吧，首次做还是简单点

分析得出结果：这就简单了，根据已有数据输出数据样本；

数据采集：可用网络矿工采集器，可实现采集和数据的初步加工

ETL工具可用 KETTLE ，开源的

数据库，自己选择吧，比较多

输出数据：可以自己来做，也可以选择第三方的，不过无论如何也许用点工具，简单的话，用excel

问题十：易企秀的收集数据怎么看到 登录到易企秀帐户，在相应场景下有收集数据菜单，点击收集数据后的条数，就可以查看收集数据。

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