Cnki大数据研究平台包含哪些数据

到目前为止，CNKI拥有学术期刊10000余种，期刊全文文献2480万篇，期刊期数和文献收录完整率都大于999%，文献量居国际国内同类产品之首；

出版503家硕士学位点的72万篇优秀硕士学位论文，368家博士学位点的96万篇博士学位论文；1286家重要会议论文106万篇；515家重要报纸500多万篇；1376种重要年鉴787万篇；600多种工具书220多万条；学术引文索引数据600多万条；这些出版物做到平均日更新20000条记录；国家标准、专利、SPRINGER数据库也集成到CNKI网络出版平台中；另外，出版平台还集成整合出版了各类第三方数据库资源1020种。

在收录资源种类上，CNKI在国内具有明显优势，收录了期刊、学位论文、会议论文、报纸、年鉴、工具书、专利、外文文献、学术文献引文等与科学研究、学习相关的主要资源。在资源收录数量上，CNKI明显优于同类产品，各个资源库收录年限长，期刊等主要资源库回溯到创刊。在资源更新速度上，CNKI产品除了第三方合作的外文文献以外，其他资源都做到了日更新，单日更新数量大，这是推行产业化、标准化运作的结果。

真利益相关，不请自来，人在中国，刚下算了，在办公室。

帆软，其实大家不知道他是国内做数据分析产品最好的公司。在企业数据分析领域低调做了十几年，入选Gartner市场指南。一开始做报表工具finereport，后来研发BI商业智能finebi，产品打磨了好多年。之后又增值行业化的数据管理解决方案，包括阿米巴经营管理，数字化运营体系搭建项目，很成熟很老牌的厂商。

FineReport报表软件是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽 *** 作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

无论你的报表数据分析做得如何好，只要你的图表不够炫酷，不够高大上，老板就有可能一口否决你，让你重新再做。为了做出让老板满意的报表分析图表，激发出图表的可视化价值。

FineReport自带的H5图表满足你对视觉的需求。同时，FineReport良好的开放性，可让IT同事写代码开发，所以在制作时，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表。

评价：FineReport可以直连数据库，方便快捷的定制各种复杂表样，用来做出固定格式的周报、月报等。它的格式类似于excel界面，特色功能报表制作，报表权限分配，报表管理还有填报，支持多种数据库。

战略型驾驶舱

分析型驾驶舱

*** 作型驾驶舱

当然，还有一款产品叫FineBI，这里就不多介绍，可以点进主页查看。

一、从个人使用层面

使用逻辑

finereport是报表软件，开发按照业务的需求将报表制作出来，业务人员基本也就是每天打开看一下，或者进行数据填报finebi是商业智能软件，开发将所有的数据准备好，业务人员自己把数据取过来，自由进行数据分析

使用难度

finereport对开发人员没有难度，如果是开发报表的话，需要了解JS、SQL等知识，简单开发的话不会也没关系finebi对业务人员没难度，对业务人员主要是个软件使用的熟练度，类似excel、ppt熟练度

产品性能

finereport搞不来大数据，依赖数据库的数据处理性能，不过也有解决方案，就是加数据中间层finebi对大数据支持较好，就我司而言，2亿条数据吞吐没问题，但官方说的10亿我就不了解了

展示效果

finereport展示组件较为丰富，能够实现各种复杂、多样的展示和填报需求，毕竟这块是人家的杀手功能finebi的数据展示相对直观、简单，强调一种自由分析的使用理念，所以在精准性可塑性上不如finereport

二、从公司使用层面

产品定位

FineReport是搭建数据平台的整体解决方案工具，包含数据展示、导出、打印、录入以及数据流转等功能。FineBI是面向企业包括信息部门以及业务部门全体的整体数据可视化/数据分析工具。

大数据分析平台必须提供的六大功能，满足您对当前及未来的需求，提高您的竞争地位，实现卓越的业务成果。

一、它必须容纳海量数据：如果大数据分析平台无法扩展以存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度所带来的作用相当有限。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。

二、它必须非常快：简单来说，数字时代下，用户不希望在运行查询时长时间地等待结果。他们期望即时得到满足，获得即时结果，而对其他工作负载没有影响。这意味着大数据分析平台必须增强现有应用程序的性能，允许您开发具有挑战性的新分析方法，并提供合理、可预测和经济的横向扩展策略。

三、它必须兼容传统工具：如果您的大数据分析平台依赖于“提取、转换、加载”(ETL)工具。

四、它应利用Hadoop并增加Hadoop的价值，Hadoop是由Apache Software Foundation管理的开源软件平台，已经成为大数据分析领域中的主要平台。

五、它必须为数据科学家提供支持，数据科学家在企业IT中拥有着更高的影响力和重要性，因此大数据分析平台应在下述两个关键方面支持数据科学家。首先，新一代数据科学家采用Java、Python和R等工具来执行预测式分析。底层分析数据库应支持和加速创新型预测分析的创建过程。

六、它应提供高级分析功能：根据您的特定使用情况，可能有必要深入查看由大数据分析引擎提供的内置SQL分析功能。您必须从底层查看，以了解究竟提供了何种SQL分析，而不用对该数据执行分析。

数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

1、大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。

2、至于一家企业什么时候需要大数据平台，这取决于这么几方面：

业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好。企业内大数据平台一般是信息管理部门、IT部门承建并承接一些数据需求，业务部门其实不关心你是不是用大数据平台还是用Oracle数据库计算出来的，那么这怎么评估呢？其实主要还是数据量，比如业务部门是不是偶尔会提“去年全年的XX怎么样？”、“去年全年的销售按照渠道、产品类别几个维度进行细分”、“需要用户行为数据、订单数据结合来做用户画像”、“需要给用户打标签”、“设备传感器的数据都有了，需要做实时的故障预测”等等，在承接各种业务需求的时候，是不是偶尔会出现任务运行很久的情况？会不会出现有些需求根本难以实现，因为计算量太大的问题？这就说明，业务上已经有大数据的诉求了，技术上并没有满足。

说到业务需求，企业内的信息管理部门也要注意，自己不能光承担需求，更重要的是要深入业务，理解业务，本部门对技术了解，如果对业务也多了解一下，就能够利用技术优势做到“想业务部门所未想”，实现比业务部门能提出更好的需求，并且能用大数据技术实现这个需求，这时候，信息管理部门的价值就更突出了，在企业内就再也不是一个承接需求或者背锅的部门了。

数据量与计算量：涉及到数据量的评估，也包括2方面：

现有的情况：现在有多少数据？都存储在哪里？业务部门提的各种指标需求，每天需要多长时间计算完成？每天什么时候完成昨天经营情况的数据更新？

增长的情况：每天、每周、每个月的数据增量有多少？按照这个增速，现有的配置还能满足多长时间的需求？

以上2个方面需要综合评估，现有数据量较多或者增长较快，那就需要做大数据平台的打算了。

先进性：本企业在技术上的布局是否需要一定前瞻性？需要早在数据量不太大的时候就进行技术探索？亦或是未来会上马新项目，新项目会产生大量数据。

公有云与私有云的选择：如果企业对公有云比较接受，其实可以考虑直接数据上公有云，公有云在国内主要就是阿里云、腾讯云、百度云等，其中阿里云的技术最为成熟，此外还有亚马逊的AWS等，但这里说的是搭建自己的大数据平台，就不深入展开了。

3、如何搭建大数据平台

建设一个大数据平台不是一朝一夕能完成的，不是下载安装几个开源组件那么简单。

涉及到：

技术层面：如何进行系统架构设计？集群资源如何评估？需要哪些组件？Hadoop、Spark、Tez、Storm、Flink，这些组件有什么区别？它们之间如何有机的组合起来？

团队层面：现有的技术团队配比如何？有没有人力搭建并且运维这个平台？有没有能力运营好这个平台？

对于非常重视主营业务的传统企业，信息技术部门的团队规模一般比较有限，建设一个大数据平台的成本是很高的，这个成本不仅是经济成本，还包括人才投入的成本、时间消耗的成本等等，如何能快速满足企业的大数据平台需求。这时候就可以考虑直接采购商用的大数据平台。

商用的大数据平台，市场上也有很多可以选择，比如星环、华为，此外还有袋鼠云数栈。

数栈的目标是通过产品化的方式，帮助企业构建数据共享能力中心。数栈不仅仅是一个大数据平台，同时附加各类数据处理工具，包括：

开发套件：一站式大数据开发平台，帮助企业快速完全数据中台搭建

数据质量: 对过程数据和结果数据进行质量校验，帮助企业及时发现数据质量问题

数据地图: 可视化的数据资产中心，帮助企业全盘掌控数据资产情况和数据的来源去向

数据模型: 使企业数据标准化，模型化，帮助企业实现数据管理规范化

数据API: 快速生成数据API、统一管理API服务，帮助企业提高数据开放效率

主要特点有：

1一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。

2兼容性强。支持对接多种计算引擎，兼容离线&实时任务开发。

3开箱即用。基于Web的图形化 *** 作界面，开箱即用，快速上手。

4性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。

有了数栈，企业搭建数据平台就不再是什么问题，核心需求也就会从搭建数据平台转为满足更多的业务诉求，实现真正的企业数据共享能力中心

1、打开Microsoftsqlserver2008软件2、连接本地服务器窗口3、单击右键可以新建数据库4、会d出一个页面5、输入数据库名称即可建立成功SQLServer是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行MicrosoftWindows98的膝上型电脑到运行MicrosoftWindows2012的大型多处理器的服务器等多种平台使用。用SQL语句建立一个表，或者删一个表可以在查询分析器里实现了，当然是写在查询分析器里了企业管理器也有类似的功能，点开数据库，到表，然后右键新建表，然后输入字段名，类型，保存时候要求填写表名字或者选中表，右键，返回所有行点上边的sql按钮（sql2000）选中表，右键，打开表，点上边的sql按钮

截至搭建私有云之前，我校共有5台服务器，当时这些服务器提供的是各种存储性质的服务，运行效率很低。笔者将这5台服务器中的4台安装了VMwareESXiserver50（以下简称“ESXi”），用来部署虚拟化平台、搭建私有云，另外一台安装了试用版的VMwarevCenterserver50（以下简称“vCenter”）用来测试和评估主机集中管理以及主机间虚拟机迁移和部署。这4台服务器的配置、型号不同，有2台服务器拥有单颗至强四核CPU并配备了8GB内存，另外2台服务器各自配备了2颗至强四核CPU和16GB内存。ESXi是直接安装在硬件之上的硬件虚拟化 *** 作系统，不需要先安装任何诸如Windows或者Linux之类的 *** 作系统。ESXi运行之后是字符界面，通过简单 *** 作能够设置该服务器基本的安全信息和网络信息。

使用者可以在自己的PC上使用VMware提供的vSphere管理软件来对安装ESXi的服务器进行远程管理，包括远程部署虚拟机 *** 作系统、远程虚拟机开关机以及监控服务器使用情况数据等。该软件可以安装在WindowsXP及以上版本的 *** 作系统之上。

安装好ESXi软件的服务器可以理解为一个大的资源池，从本质上符合云计算硬件的基本需求，在这个平台下，用户可以按需定制运算所需资源。在ESXi中建立虚拟机就需要自行决定虚拟机的所需资源，比如CPU的数目、内存的大小以及虚拟机的硬盘空间大小等。

vCenter服务器是试用版，为了评估测试用。vCenter不像ESXi是纯硬件虚拟化平台，它是一套需要安装在服务器版Windows *** 作系统下，以SQLServer为数据库的管理软件。如果只是评估测试版的话，vCenter只能连接三台ESXi主机，功能上受到的限制很多；非评估版本的vCenter能够无限制连接ESXi主机。把所有的ESXi主机用vCenter进行管理能够大大节省维护时间和成本。在试用进行评估期间，我们感觉使用很方便，通过vSphere连接vCenter服务器就能够对vCenter下所有ESXi服务器进行统一管理，方便维护。（在后文中，笔者称安装ESXi的物理服务器为主机，ESXi下的虚拟服务器为虚拟机

一、数据采集

ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

二、数据存取

关系数据库、NOSQL、SQL等。

三、基础架构

云存储、分布式文件存储等。

四、数据处理

自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

五、统计分析

假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

六、数据挖掘

分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。

七、模型预测

预测模型、机器学习、建模仿真。

八、结果呈现

云计算、标签云、关系图等。

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