1.大数据的历史
2.车联网数据分析（一）：用户出行行为分析
3.大数据时代的产生背景
4.加油的单价是怎么算的？
5.数据科学与大数据技术专业怎么样？学成之后可以从事的职业有哪些？
6.光明节起源：“石油奇迹”在古代犹太教圣殿庆祝宗教自由胜利
文必龙 计秉玉
（中国石化石油勘探开发研究院信息技术研究所，北京 100083）
摘 要 当前的各种IT规划方法和软件工程方法在指导石油企业进行数据规划时，需要结合石油勘探开发数据管理的特点进行具体化。本文分析了石油勘探开发数据管理方面的现状及特点，提出了基于业务驱动的石油勘探开发数据规划方法，给出了构建勘探开发业务模型、数据目录的方法，以及数据中心的总体架构，为石油勘探开发数据规划提供了完整的方法论。
关键词 数据 业务驱动 业务模型 数据中心
Research on Method of Petroleum Exploration and Production
Data Resource Planning Based on Business－driven
WEN Bilong，JI Bingyu
（Dep.of Information Technology，Exploration and Production Research
Institute，SINOPEC，Beijing 100083，China）
Abstract To guide data resource planning，the IT planning methods and software engineering theory need to be specified according the features of petroleum data resource management.The features in petroleum exploration and production data resource management are analyzed，and a method of data resource planning based on business－driven is put forward，that presents the roaches how to build petroleum exploration and production business model and data resource catalogs，and architecture of data centre.These provide a complete methodology to plan petroleum exploration and production data resource.
Key words data resource；business－driven；business model；data centre
在油气勘探开发综合研究过程中，需要从海内外油田收集大量的数据，同时综合研究成果中包含了大量的数据，如各种图表、报告。为了管理和应用这些数据，各研究部门纷纷开展了与项目研究相关的数据资料管理系统的建设，但由于缺少统一的规划，在数据的建设和管理中存在以下问题：数据库建设 “小、散、杂”，难以管理；数据分散存储，数据之间的逻辑关联度低，不能集成共享；数据收集困难；缺少专门的数据服务机制，数据应用困难。因此，有必要对油气勘探开发综合研究的勘探开发数据进行统一规划，即开展数据管理与应用需求分析，从总体上设计数据中心建设方案。
数据规划（Data Resource Planning，DRP）的方法主要是基于软件工程理论和IT战略规划的各种方法论。目前多数国际知名的IT咨询公司均用企业架构（Enterprise Architecture，EA）这一先进理论方法，例如TOGAF企业架构框架，制定具有自身特点的IT规划编制方法论，并在企业规划咨询项目中应用，取得了良好效果［1］。针对数据，高复先在信息工程方法论的基础上，总结出了一套信息规划（Information Resource Planning，IRP）方法［2］。IRP方法以面向主题数据库的总体数据规划方法为基础，按照一定的方法步骤、遵循相关标准规范、利用有效的软件支持工具进行各职能域的信息需求和数据流分析，制定信息管理基础标准，建立全域和各职能域的信息系统框架——功能模型、数据模型和系统体系结构模型。
本文根据EA理论和IRP方法，结合油气勘探开发综合研究的特点，提出了一套基于业务驱动的勘探开发数据规划方法。
1 数据规划的基本思想
数据规划是用科学合理的方法，对企业生产经营过程中产生和使用的数据的相关内容、标准、技术、软件、人员、支撑条件等进行全面梳理、优化和设计，提出全面的数据集、传输、存储、应用、管理的解决方案，以便企业提高数据的共享程度，降低数据集、管理、应用的成本，发挥数据的最大价值。
数据规划的目的是优化企业数据管理质量。这包括提高数据共享程度，降低数据集、管理、应用的成本，提升数据的价值等。其中，首先要向企业不同层级提供相关的信息。对决策层，提供的信息包括：有哪些数据资产，还要投资建设哪些，数据投资效果如何，是否有重复建设；对管理层，提供的信息包括：数据保存在哪里，谁在管理，哪些人在使用，数据质量如何；对执行层，提供的信息包括：有什么数据，数据在哪里，如何获取数据，如何提交成果；对信息服务部门，提供的信息包括：业务部门需要什么数据，如何使用这些数据。
数据规划的目标是提出一个数据建设解决方案。通过实施方案，可以建立企业数据中心及配套的建设和管理体系，达到数据规划的目的。数据规划的内容包括梳理数据需求，即数据内容；设计数据相关标准，包括数据元标准、数据集标准、数据管理标准、数据代码标准等等；设计数据建设和管理的技术方案；数据管理和服务的软件体系架构；数据建设的组织架构和配套制度等。
数据规划的过程如图1所示。如果把数据中心的建设作为一个完整的软件工程项目，数据规划位于需求分析阶段和概要设计阶段。在项目实施中，还需要进一步根据规划的各项方案进行详细设计、系统开发、系统测试和运行维护。
在数据需求分析阶段，通过调研，梳理当前勘探开发综合研究的业务范围、研究活动、已经建立的数据库及数据内容、应用软件及部署情况。根据调用情况建立业务模型，用规范化的方式描述各项研究活动及每项活动的数据需求，并对数据流进行分析，形成统一的数据目录。需求分析阶段最终成果是需求分析报告，核心内容由一组规范组成，包括业务模型、数据目录、数据元目录、数据流规范。
概要设计阶段主要任务是依据数据需求进行方案设计，形成数据建设方案，具体包括：综合数据库建设方案、综合研究数据服务与管理平台建设方案、数据中心运维体系。形成数据模型、数据服务功能、数据管理功能、数据汇交管理流程、数据管理与服务组织架构等总体架构，并形成数据中心建设的项目框架。通过数据建设方案明确了数据如何存储，如何控制数据质量，数据如何建设，数据如何管理，数据如何获取、提交、应用等问题。
图1 数据规划过程
图2 数据规划的成果及其之间的关系
在项目实施阶段，还需要根据数据建设方案，对每一个项目进行详细设计和开发。
数据规划的成果包括数据需求分析报告和数据中心建设方案。需求分析报告中，包含了业务模型、数据目录和数据元目录，数据中心建设方案包括数据库和数据模型在内的数据库建设方案、数据服务与管理平台、数据中心运行维护体系。
图2给出了这些成果及其之间的关系。业务模型中的每一个业务活动使用和产生的每一类数据都应在数据目录中进行注册，数据目录中的每一类数据都要用一个或多个数据元进行描述。数据库中的数据实例应该归类到数据目录中，数据元与数据模型之间要建立映射关系。根据上述关系，应用软件或用户可以根据业务活动利用数据服务与管理平台非常方便地从数据中心获取需要的数据。
2 基于6W的业务模型
业务模型（Business Model）是一种通过定义组成活动及活动之间逻辑关系来描述企业经营生产过程的模型。勘探开发业务建模就是要将石油勘探开发生命周期中涉及的业务抽象为一个完整的业务功能结构，建立勘探开发业务模型。建立此模型，在系统地、本质地、概括地把握勘探开发功能结构的同时，还要建立勘探开发业的数据模型、知识模型、软件模型等与功能相关的信息模型。
业务分析与建模过程从形式上可分为4个阶段：一是业务领域划分；二是分业务领域建模；三是业务模型集成；四是业务模型标准化。
业务模型用 “业务域－业务分类－业务活动” 3层结构。将石油勘探开发涉及的所有业务划分为多个业务域，每个业务域建立多级业务分类，每个分类中定义一个或多项最基本的业务活动。
业务域（Business Domain）是对企业中的一些主要业务活动领域的抽象，而不是现有机构部门的照搬。对油田业务域的划分可以依据某一主题进行。业务领域的划分原则是：(1)根据专业划分业务领域；(2)根据油气田勘探、开发生命周期划分业务领域；(3)根据油气田勘探、开发管理阶段划分管理业务域。业务领域的划分参照以上3种原则进行划分，尽量符合油气田勘探、开发管理约定俗成的管理习惯，做到不同业务域间的业务不重复，并保证能覆盖所有的勘探、开发业务。根据以上原则，油气勘探开发业务领域可划分为“物化探”、“井筒工程”、“分析化验”、“综合研究”、“油气生产”、“地面工程” 等六大业务领域。
业务是由一系列业务活动组成的，对业务活动的描述按照 “6W” 的模式进行［3］，即活动是由谁（Who）发起的、在什么时间（When）发起的、在哪里（Where）发起的、为什么（Why）要发起这个活动、在这个活动中都涉及了哪些（Which）对象、这些对象的特性是什么（What）。用业务单元定义了参与业务活动的基本元素以及元素之间的关系。一个业务单元包括以下8类元素：1个业务活动，该活动作用的1个业务对象，实施该活动的组织机构，1组结果对象（输出），1组参与对象（输入），业务规则，相关对象的特性，对象之间的关系。业务单元的结构如图3所示。
业务单元中，“特性” 定义了业务活动需要的数据、业务活动相关的知识，是数据规划中梳理的重点；“参与对象” 包括各种人员、软件、数据、设施、材料、方法等；“作用对象” 包括区块、油藏、井、层位、油田、企业等；“结果对象” 可以是油井等油田实物对象，也可以是文档、方法、研究成果等技术性对象。
基于6W的业务模型的建模通过在统一的业务域分类架构下对单一业务活动的业务单元进行描述，没有进行专门的业务流程梳理，但由于业务单位中描述了业务活动参与对象与结果对象，即定义了活动的输入与输出，以这些对象为中介，因此很容易自动形成业务流、数据流、知识流等各种流程。
业务活动与数据之间的关系可以用 “CUR” 矩阵描述。矩阵中，行对应业务活动，列对应数据元。如果业务活动中创建了某一项数据则行列对应的值标识为 “C”（Create），如果业务活动对数据进行了更新则标识为 “U”（Update），如果业务活动引用了某一项数据则标识为 “R”（Read）。通过CUR矩阵，可以检查某一数据是否有唯一的创建源头，保证数据源头的唯一性。根据CUR关系，可以自动形成数据流。
图3 业务单元的结构
3 勘探开发数据目录
勘探开发数据目录是对油田企业、勘探开发研究院或中国石化整体已有和需要数据的分类与组织方式描述。数据目录描述了企业需要什么数据、有什么数据、数据在哪里、谁在管理数据、哪些人在使用、哪些应用软件在使用等信息。数据目录既是一个数据建设单位的数据分类与数据组织规范，也是数据中心进行数据管理与服务平台的核心元数据，同时也是用户建设和使用数据的依据。
数据目录的分类模式是多维的，可以从不同角度进行分类。常用的维度包括：
（1）按业务对象组织。包括区块、油藏、井、层位、油田、企业等，除对象本身的基础数据（如井基础信息）即通常所说的静态数据外，还包括该对象的各种动态数据（如井的日报数据）。
（2）按业务活动组织。根据业务模型的 “业务域－业务分类－业务活动” 3层结构进行分类，每一个业务都有一组按 “CUR” 标识的数据。
（3）按特性组织。按数据或知识本身的特性进行分类，如长度、密度、渗透率等。
（4）按项目组织。一个项目使用和产生的数据有哪些。
（5）按单位组织。一个部门使用、产生、管理的数据有哪些。
数据目录的各个维度是相互关联的，对象、活动、特性、项目、单位之间的关系如图4所示。
除建立分类目录外，数据目录还包括数据实例，因此需要将数据分类与数据库中的实例关联起来，明确标识出每一类包括哪些实例。分类与实例关联的方式主要用数据集进行定义，通过数据实例的标识符、标识条件确定数据集中的实例［4］。数据分类在数据需求分析阶段完成，分类与数据实例的关联在数据中心运行期间形成。
数据目录中数据分为两级：逻辑数据实体和属性。从技术角度，逻辑数据实体的本质就是数据视图，一个数据视图是一个虚数据表，每一个数据视图由多个属性组成，其中至少包括一个关键字。实体的属性用数据元进行描述。数据元是不必要再分的基本数据单元［5］。当前可直接参照中国石化石油勘探开发数据元字典［6］。
4 数据中心的总体架构
不同企业数据中心的架构会有所不同［7］。本文以中国石化石油勘探开发研究院的数据中心为例，说明数据中心建设方案。数据中心包括综合研究勘探开发数据库、数据服务与管理平台、数据中心运维体系，如图5所示。
图4 数据分类维度之间的关系
图5 综合研究勘探开发数据中心
勘探开发数据库包括元数据和专业数据。元数据是以数据目录为核心，描述了专业的分类、目录、结构、使用动态等信息。外购数据库、地理信息数据库由于来源于外部，自带有成熟的管理软件，属于公共数据，独立于具体的项目研究。由于地震数据和测井数据有专门的格式，由专门的软件进行管理，但要与项目数据进行关联。项目资料与成果主要以文件形式保存，对共享程度较高的数据需要从半结构化的文件形式转换为结构化数据，数据之间相互关联，实现数据的集成。综合研究应用软件有自己内部的项目数据库，通过数据桥技术可以实现在线数据访问。数据通道用于实现石油勘探开发研究院数据中心与中国石化各级数据中心的互联。
综合研究数据服务与管理平台的主要功能包括：GIS研究目标查询、地震剖面显示、测井曲线显示、资料查询、资料搜索、资料提交、资料下载、系统管理、数据发布等。
数据中心运维体系包括运维管理组织机构、数据资料上交管理、数据服务管理3个部分。运维管理队伍的职能包括数据库系统管理、数据服务支持、数据质量控制等。数据资料上交管理按照数据流和数据生命周期，对各环节进行规范管理，包括：外部数据申请、数据集、原始资料上交、个人/项目组资料管理、成果上交、数据流程调整（数据资料目录注册与注销）、安全与权限、审核与验收等内容。数据服务管理通过数据服务管理制度，规范数据服务行为，建立数据服务技术规范，通过数据应用服务接口规范，为应用系统提供标准的服务接口。
5 结论
数据规划方法提出了一套适合石油勘探开发领域开展数据建设的方法论。从勘探开发业务需求出发，通过梳理业务流程，建立业务模型，并梳理与业务相关的数据，建立数据目录，在此基础上提出完成的数据中心建设方案，从人员组织、数据建设、服务平台构建及运维管理进行规划。数据规划方法成功应用于中国石化油气勘探开发数据模型标准建设，开发了中国石化业务模型（Sinopec Business Model，SPBM），定义了物化探、井筒工程、分析化验、综合研究、开发生产、地面工程六大业务域，包括1237个业务活动，对每一个与业务活动相关的数据项进行了梳理。进一步的研究工作将把数据规划方法应用于中国石化石油勘探开发研究院数据建设，通过研究院业务进行调研，结合SPBM，建立综合研究数据目录，设计数据中心建设方案。针对中国石化石油勘探开发研究院综合研究的数据规划成果可进一步推广应用于石油行业各石油公司的综合研究数据建设。
参考文献
［1］金涛，郑树泉，李名敏，等.企业架构驱动的IT规划方法研究［J］.计算机应用与软件，2009，26（12）：164～166.
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［4］时贵英，文必龙.基于数据元的数据集成技术研究［J］.科学技术与工程，2011，11（18）：4223 ～4227.
［5］Wen Bilong，Zhang Li.Defining semantics for data element with semantic tree［C］.Proceedings of 2008 International Symposium on Information Science and Engineering，2008.12：524～527.
［6］文必龙，肖波，陈新荣.石油勘探开发数据元管理技术［J］.大庆石油学院学报，2012，36（1）：83～87.
［7］李剑峰，肖波，段鸿杰.中国石化油田企业数据中心总体框架设计［J］.大庆石油学院学报，2012，36（1）：73～76.
大数据的历史
5.2.1.1 系统总体功能结构
本系统以海外油气与固体矿产开发利用过程中涉及的各种风险为研究对象，在各种风险评估模型与评价体系的基础上，实现开发利用过程中的风险评价、可视化展示，国家与企业实现“走出去”战略，为进行海外油气与固体矿产开发利用提供战略决策依据。系统结合W ebGIS技术、风险评价技术、数据库与数据仓库技术，构建基于.net框架下B/S模式的国外油气与固体矿产开发利用风险管理系统。
整个国外油气与固体矿产开发利用风险管理系统包括6大功能模块，分别是国家风险、运输风险、市场风险、供应风险、需求风险和系统维护（图5.1）。其中国家风险、运输风险、市场风险、供应风险、需求风险5个模块提供前台展示功能，系统维护模块主要提供系统管理功能。
图5.1 系统功能结构图
系统前台展示功能面向普通公共用户。针对5个风险模块，通过可视化技术，以多种方式展示相关的风险评估等级以及评价对象基本信息，可为用户提供直观、全面的风险评估信息，进而支持用户进行更有效的风险决策。
系统管理功能面向管理员用户，提供指标数据、基础数据、界面属性等数据的相关维护，用户权限、口令等系统参数的修改，以及数据备份和恢复管理等功能的实现（左美云等，2006），为国外油气与固体矿产开发利用风险管理系统提供比较稳定的后台支持。
整个系统基于B/S架构，根据WebGIS系统的特点与需求（周秋平，2003），上述6大功能模块在逻辑结构上按用户服务层、业务服务层、数据库服务层的3层结构构建（图5.2）。
图5.2 系统总体逻辑结构图
其中，用户服务层是用户在终端浏览器浏览的用户界面，主要提供国家风险、运输风险、市场风险、供应风险、需求风险的相关风险可视化展示功能，以及评价对象的基本信息展示功能；业务服务层是在服务器端用基于ASP.net框架构建的各种Web服务程序，如地图服务器、模型请求服务器等，用以处理用户终端的请求；数据库服务层存储并管理空间数据、属性数据、评价指标数据、模型和图形等基础数据，挖掘有用信息，响应服务层的连接交互请求等。
5.2.1.2 国家风险模块
作为世界第二大石油消费国，我国石油进口的50%左右来自政治经济不稳定的中东、海湾地区，因此必须考虑获得可靠石油和与油气输出国密切相关的各种风险因素。本模块旨在通过全面分析世界各地区特别是油气输出国家敏感的政治、经济和地缘等的风险信息，构建国家风险评价指标体系，建立评价模型，并将最终结果一目了然地呈现在用户面前，为用户是否选择其作为石油进口来源提供科学依据（毛小苓等，2003）。
国家风险模块分国家风险可视化和国家风险基本信息两个子模块，其结构如图5.3所示。
（1）国家风险可视化
该模块包括能源安全视角、企业投资视角和恐怖袭击的风险可视化3个部分，除显示世界各地区特别是油气输出敏感地区的国家综合风险外，还以GIS专题图来直观地展示国家地区的政治、经济、地缘风险等级。
（2）国家风险基本信息
该模块包括国家基本信息、评价指标体系、风险因素分析和风险评价结果，它们之间以逐层深入、递进的方式为用户呈现国家风险基本信息。
图5.3 国家风险功能结构图
5.2.1.3 市场风险模块
石油市场风险模块旨在评价国际石油市场综合风险，分析国际石油市场风险的趋势；同时，实时动态地进行国际油价趋势以及油价风险分析；然后，进行石油市场风险的预测，从宏观角度为石油企业和提供决策支持。
市场风险模块包括5个子模块（图5.4）：石油市场系统风险评价、国际石油市场价格抓取、国际石油价格预测、石油市场风险预测与石油价格多维分析。石油市场系统风险评价将全球石油市场视为一个整体，评价石油市场的整体风险，并对析历次评价的风险；国际石油市场价格抓取模型选择美国能源部、华尔街日报、中国石油集团等网站定期公布的石油价格数据为对象，取在线自动抓取的形式获得实时的国际石油价格数据，供其他风险模块调用分析；国际石油价格预测结合国际石油价格数据和国际石油价格等，构建相应的预测模型来预测其价格的趋势；石油市场风险预测取VaR方法，对不同时间间隔的油气价格风险进行预测；石油价格多维分析模块则根据石油市场、油品、价格类型等多个维度对石油价格进行分析，并将石油价格数据导出供进一步分析使用。
图5.4 市场风险模块功能结构图
市场风险模块涉及大量的基础数据的收集和应用，包括汇率、石油价格、油价时间等；并具有和多个模块的接口，包括国际石油价格预测、石油市场风险预测、石油价格多维分析等模型程序。市场风险模块的数据获取和应用具有多种不同的方式，并具有多种模型接口处理方式，从而导致了市场风险模块的复杂性和重要性。
（1）石油市场系统风险评价
石油市场系统风险评价功能包括石油市场基础数据、石油市场系统风险评价方案及石油市场评价结果等管理（图5.5）。其中，石油市场基础数据管理包括国际石油、石油市场链接、国际油价和市场数据的信息收集、分类、整理及展示。
图5.5 石油市场系统风险评价功能结构图
1）基础数据管理。
A.国际石油。国际石油提供全球主要的5个石油信息，包括简介和地理分布。主要包括美国纽约商品、伦敦国际石油、东京工业品、新加坡和上海期货。
B.石油市场链接。石油市场链接提供了互联网上和石油市场研究相关的丰富链接，这些如表5.1所示。
表5.1 石油市场链接
C.国际油价。国际油价提供国际已经发生过的对油价有重大影响的，包含消息来源、时间、类型及概况。这些一方面供系统用户直接查询；另一方面可以在国际石油价格预测中作为油价的影响因素直接供油价预测模型调用。表5.2列出油价的典型来源，表5.3列出系统中所提供的油价类型。
表5.2 油价的来源
表5.3 油价类型
D.市场数据。市场数据提供包括外汇汇率、国际石油价格和油价的多维分析等在内的市场基础数据。
外汇汇率包括下面几种汇率数据：美元综合指数、欧元对美元现货交易汇率数据和美元对卢布汇率数据。
石油价格包括多个石油交易市场、多个石油品种、多种现货和期货价格类型和价格单位，各项数据属性的范围见表5.4。
表5.4 石油市场相关数据
除此之外，还有来自美国期货管理委员会（CFTC）的交易数据，用于评价纽约商品（NYMEX）的油气交易系统风险状况。
2）评价方案管理。
评价方案管理主要对影响石油市场系统风险的评价体系和评价方法进行管理，其评价体系包括国际石油期货市场投机程度、典型石油价格结算货币的汇率波动程度、石油市场需求风险、石油供应风险。
3）风险评价结果管理。
风险评价结果管理是基于指标方案对整个石油市场系统风险评价结果的管理。为了对析历史评价结果，当用户进入评价结果显示页面的时候，系统自动将历史评价结果以曲线图的形式显示出来，方便用户对国际石油市场系统风险的走势进行判断，用户进行系统风险评价。
（2）国际石油价格数据在线抓取
国际石油价格数据在线抓取是市场风险模块的一个重要组成部分。国际石油价格数据来源主要以美国能源部和华尔街日报为主，以中石油网站的数据为补充。对国际石油价格数据的抓取选择任务设定的方式来实现，每次任务执行的时候程序自动链接相应网站，下载油价数据，经过清洗转换后上载到中心数据库，并记录详细的抓取日志记录。
（3）石油市场价格预测
石油市场价格预测基于油价基础数据和数据，对不同市场、不同油品和不同价格类型，选择不同的时间长度及频度进行预测，并取直观的走势图形式进行展现，要求内嵌到市场风险模块中，取ActiveX 插件形式完成。
（4）石油市场风险预测
石油市场风险预测旨在基于一系列油品价格，设定不同的参数，通过取VaR计算方法来预测不同周期内的油价风险值。
石油市场风险预测模型属于单独开发的程序模块。与油价预测不同，由于风险计算过程的复杂性，不取嵌入ActiveX的方式来集成该模型。对石油市场风险模型程序，取独立运行的方式，但模型输入和输出的数据与系统其他模型具有交互。模型输入来源于在线抓取模块获得的数据进行转换之后形成规范化的数据，模型运行结果存储到中心数据库，保存模型运算结果。
（5）石油价格多维分析
石油价格作为多维型数据，具有良好的按维度归并特征，可以取多维分析的形式对石油价格进行分析。分析所取的维度有油品、交易市场、价格类型（现货、多种期货合约）、单位类型等，对油价进行包括两维表、级联表、线图、比例图、雷达图等在内的表达，并且可以将分析结果直接导出为Excel等格式，方便用户进行进一步的分析。
5.2.1.4 供应风险模块
供应风险模块功能结构如图5.6所示，包括基本信息管理、供应风险指标体系管理、供应风险可视化和供应风险评价结果管理四大功能。
（1）基本信息管理
基本信息管理主要对供应风险展示所需的基本数据信息进行管理。
（2）供应风险指标体系管理
供应风险指标体系管理模块从全球油气储量、勘探开发、生产和库存风险，以及其他影响海外油气供应的不确定性因素这几方面，对供应风险的指标体系进行管理。供应风险指标体系管理又包括国家供应风险指标管理和区块供应风险指标管理，分别从国家层面和区块层面对供应风险的指标进行管理。
图5.6 供应风险模块功能结构图
国家供应风险指标管理包括储量不确定性评价模块、勘探开发风险评价模块、生产和库存不确定性评价模块和影响海外油气的其他不确定性评价模块。
区块供应风险指标管理包括储量不确定性评价、勘探开发风险评价、影响海外油气的其他不确定性评价3个小模块。
（3）供应风险可视化
供应风险可视化可以将不同地区的供应风险通过GIS技术直观展示。
（4）供应风险评价结果管理
供应风险评价结果管理可以对供应风险的评价结果进行一系列的操作，主要实现供应风险评价结果的输入、查询和维护。
5.2.1.5 需求风险模块
需求风险模块功能结构如图5.7所示，包括需求风险可视化、需求风险指标体系管理、基本信息管理和需求风险评价结果管理。
图5.7 需求风险模块功能结构图
（1）需求风险可视化
需求风险的可视化对要分析的数据和情况用GIS系统直观展示，例如说能源需求、石油需求、天然气需求，以及需求结构等。
（2）需求风险指标体系管理
需求风险指标体系管理，需要对影响需求风险的各个因素指标进行管理。需求风险指标体系管理包括经济指标评价、人口指标评价、政策指标评价和技术指标评价4个方面。
经济指标评价根据经济总量、经济增长速度、产业结构和产业结构变化率来考虑经济对需求风险的影响。
人口指标评价从人口数和人口自然增长率两方面来评价人口对需求风险的影响。
政策指标评价从气候政策、财税政策和技术政策三方面来评价不同国家的不同政策的影响。
技术指标评价从能源利用效率、能源利用效率变化率、能源结构、能源价格、能源价格变化率和能源替代技术这几个方面对技术进行评价。
（3）基本信息管理
基本信息管理主要对需求风险展示所需的基本数据信息进行管理。
（4）需求风险评价结果管理
需求风险评价结果管理是对需求风险的评价结果进行一系列的操作，主要实现需求风险评价结果的输入、查询和维护。
5.2.1.6 运输风险模块
运输风险模块功能结构如图5.8所示，包括港口风险管理、航线风险管理、承运风险管理及海盗袭击风险管理4个子模块。
图5.8 运输风险功能结构图
（1）港口风险管理
港口风险管理包括港口指标选择、港口方案评价及风险评价结果的管理。
港口指标选择管理从港口所属国家、港口吞吐量、港口仓储能力、港口安保能力及输油管最大直径等方面考虑，建立相关指标体系，并对其进行增加、修改和删除。
港口方案评价管理是通过建立的风险指标体系，选择评价方法，将港口风险进行分级管理。
风险评价结果管理是对港口风险评价指标及评价方案所得结果的管理。一方面，通过GIS技术对港口风险评价结果进行可视化，其中港口图标的不同颜色代表港口的风险值，不同大小代表港口的吞吐量；另一方面，可以对评价结果进行导出，提供风险分析报告。
（2）航线风险管理
航线风险管理包括航线指标选择、航线方案评价及风险评价结果的管理。
航线指标选择管理从航线事故率、穿越风险节点数及航程海里等方面考虑，建立相关评价体系，并对其进行增加、修改和删除。
航线方案评价管理是通过建立的风险指标体系，选择评价方法，将航线风险进行分级管理。
风险评价结果是对航线风险评价指标及评价方案所得结果的管理。一方面，通过GIS技术对航线风险评价结果进行可视化，其中航线图标的不同颜色代表航线的风险值，不同粗细代表航线的运力；另一方面，可以对评价结果进行导出，提供风险分析报告。
（3）承运风险管理
承运风险管理包括承运指标选择、承运方案评价及风险评价结果的管理。
承运指标选择管理从油轮归属、油轮平均吨位、本国油轮承运份额及船运公司安全系数等方面考虑，建立相关评价体系，并对其进行增加、修改和删除。
承运方案评价管理是通过建立的风险指标体系，选择评价方法，将承运风险进行分级管理。
风险评价结果是对航线风险评价指标及评价方案所得结果的管理。一方面，通过GIS技术对承运风险评价结果进行可视化；另一方面，对评价结果进行导出，提供风险分析报告。
（4）海盗袭击风险管理
海盗袭击风险管理包括海盗袭击数据及风险结果的管理。
海盗袭击数据管理是收集国际海事局各年各海盗区域的海盗袭击次数，并对其进行增加、修改和删除。
风险结果管理是基于海盗袭击数据来源，通过GIS技术实现海盗袭击分布的可视化管理。
5.2.1.7 系统维护模块
系统维护模块主要包括风险评价和系统管理两个子模块。
（1）风险评价子模块
风险评价子模块针对国家风险、运输风险、市场风险、供应风险和需求风险，对评价过程中涉及的评价方案、评价方法和评价结果进行管理（图5.9）。
其中，评价方案管理实现对不同风险评价方案的指标数据进行管理，主要包括已有评价方案的修改维护和新评价方案的增加。而评价方法管理实现对已有的评价指标进行权重审核和权重维护。此外，评价结果管理包括评价结果的维护和评价结果的展示。
（2）系统管理子模块
系统管理子模块包括数据和模型的管理以及系统运行管理两大功能（图5.10）。数据和模型的管理，利用计算机和各种开发工具对系统的数据进行抓取、抽取、存储、处理和应用，以及对数据模型的设计、数据的导人、数据的运算和数据的导出。系统运行的管理负责系统的正常运行与维护，包括操作日志、系统参数和权限设置等管理。
图5.9 风险评价功能结构图
图5.10 系统管理功能结构图
1）数据和模型的管理。
数据和模型的管理模块包括基础数据管理、油价数据管理和图库管理，每个管理模块又包括若干细分子功能（图5.11）。
图5.11 数据和模型的管理
基础数据管理实现对风险查询中所涉及各种对象基本属性值进行维护，包括基础数据录入和基础数据维护。油价数据管理模块实现对美国能源部、中石油、《华尔街日报》三大来源数据的动态抓取，并对它们进行数据清洗、数据转换，然后再上载到中心数据库，同时实现对油价的网页抽取。图库管理主要是实现对系统所有的集中式管理，主要包含已有的维护和新增的维护。
2）系统运行的管理。
系统运行的管理功能包括系统参数管理、系统权限管理、日志的管理和系统负载统计管理。其中，系统日志的管理又包括操作日志的管理、油价处理日志的管理和模型运行日志的管理（图5.12）。
系统参数管理对系统相关参数进行设置，包括数据抓取失败次数阈值的设置，数据抓取间隔时间的设置，以及数据保存路径的设置等。
图5.12 系统运行的管理
系统权限的管理是对登录系统前，后台用户权限的管理（徐启等，2005）。
系统日志管理的目的，是便于今后相关问题的查错，包括操作日志的管理、油价处理日志的管理和模型运行日志管理。
系统的负载统计管理负责统计在一定时间内，用户对某个或某些模块的访问量。
车联网数据分析（一）：用户出行行为分析
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%;2.4-9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：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://Data.gov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4.45万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?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 *** 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， *** 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、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。”
。
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、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1.68亿张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37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(GB=1TB)级别跃升到PB(TB=1PB) EB(PB=1EB)乃至ZB(EB=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0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，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、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，而不再依赖于随机样（随机样，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
大数据时代的产生背景
“数据 - 数字时代的石油”
“数据是新的石油”
在网络上、媒体上我们经常看到有人这样宣扬。
问题是： 我们能够像提炼石油一样从数据中提炼出价值来吗？
笔者多年从事汽车及出行领域的信息技术（IT）及产品研发，在这里就车联网数据分析的一些实践做个分享，看看能够从这些数据“石油”中提炼点什么，抛砖引玉。
下面的分析是针对单个车辆的车联网数据进行分析，而不是群体车辆的行为分析。
笔者从下面几个方面进行探讨（具体的会根据实际情况和各方面的反馈来调整）：
- 用户出行行为分析
-?用户驾驶行为分析
-?燃油车车辆动态行为分析
-?电动车电池及充放电行为分析
-?能耗分析
本篇分享一下用户出行行为的分析过程。
先看看车联网数据到底有多大，各家OEM和后装解决方案的数据集信号、集频率都不同，也没有行业统一标准。这里举一个例子，让大家粗略感受一下。
- 设数据集频率为1 Hz（所有信号每秒样1次），家用汽车平均每天使用2个小时（燃油车引擎启动就开始集数据），一年就集了365 * 2 * 3600 = 2.628 * 106次。
-?如果每次集的数据量为10 KB，那么，一辆车一年就产生大约26.3 GB 的数据。
-?一年一百万辆装备有车联网的车将会产生26.3 GB * 106= 26.3 PB。（2018年中国有6家OEM年销量过百万）。
- 丰田、大众、雷诺日产2018年全球销量均超过1000万。设这几家OEM在未来数年内销量均保持这一水平，并且从今年开始实现100%新车车联网，每辆车平均寿命6年，那么6年后这些OEM存量车联网的车就是6000万，每家OEM每年将新增数据：26.3 GB * 60,000,000 = 1578 PB = 1.578 EB/年.
这么大的数据量，集、传输、存储，如果以现在的技术和市场价格，成本是十分惊人的。所以，笔者大胆猜测，大多数OEM和物流公司在实际运营中都会降低样频率，或者减少样信号，或者以驱动，而不是以固定频率样数据，以节省成本，尽管，技术上没有问题。
对上述目标的分析，笔者使用的车联网数据集来自于一辆车联网实验性乘用轿车。数据源本身就是脱敏的，去除了位置信息、用户信息、车辆等静态信息，只有车辆的动态数据。时间跨度为：2017年6月至8月。
样频率高于1Hz，也就是平均每秒钟样不止一次。原则上，样频率越高越好，这样保留了高频信息，可以更加深刻地分析车辆的动态行为。
这几年热得一塌糊涂的无人驾驶，主要传感器的样频率都不低于10 Hz。为什么样频率要求这么高呢？比如，在高速公路上以120公里/小时的时速行驶，那么每秒钟行驶的距离是：120000/3600 = 33.3 米/秒。也就是说，在0.1秒的时间里（对应10 Hz），车辆已经行驶了3.33 米，这个距离足以将车辆驶离车道并酿成事故。
有了原始车联网数据（通常以CSV文件格式保存），笔者要对它进行预处理，为后续的数据探索、可视化，以及模型分析准备原料。
笔者使用的工具全程都是 R语言。
如何处理？要不忘初心、牢记使命：本部分数据分析的目的是 – 用户出行行为分析 。
基于该目的，我们所需要的数据项其实很少，只需要下面三项数据就可以了（是不是太简单了点？是的，就是这么简单。就像，都是小麦，光面条就可以做出很多种，更不要说各种面包，还有数不清的 dumpling了）：
-?时间戳– 每条记录发生的日期和时间
-?里程表
-?引擎转速– 判断车辆状态
如果有明确的、可靠的信号用于判断车辆状态，那么不建议使用“引擎转速”了。笔者认为这完全取决于实际的数据质量和内容。如果各位大神有更好的解决方案，欢迎分享和交流哦。
把其他的数据项暂时摈弃，只保留这三项，现在可以进行下一步了。
如果上述数据中，不同信号的集频率不一样，那么，合并（或者叫融合，信号之间的融合）数据是非常重要的一步。合并可以发生在清洗、整理、聚合中间，或之前、之后的某个时间，具体要根据实际数据的情况来决定，很难一概而论。
首先了解选择的数据集的summary信息，可以快速知道哪些字段有数据缺失，有多少缺失。如果有缺失值，需要分析这些数据对我们的分析目的会有什么影响。如果没有什么影响，就删掉它们。
其次，时间戳是以字符串的形式存储的，包括日期和时间，笔者用的数据集精确到毫秒。这样不利于后续的计算和分析。需要把它转化成便于计算和分析的数据。毫秒的精度对我们分析用户出行行为来说没有意义，所以，由时间戳生成年、月、日、时、分、秒，这样，后续可以按照这些时间尺度进行聚合。
最后，按秒对数据进行聚合。选择的数据集高于1Hz的样频率，但是实际原始数据往往不会100%严格按照相同的样频率生成数据，有时1秒内有多条记录，有时会有缺失，看起来不是完全连续的。如果是车速等数据，聚合时用平均值。里程数据是个累计值，所以取每秒内的最后一个数值，为了计算简单，都用平均值也可以，因为1秒内里程数据很难有大的变化。
经过这些步骤后，数据就规整了很多，可以进行下一步了。
将数据分割成一个个单独的驾驶行程，这样可以方便后面的出行行为分析了。
如何判断一个驾驶行程的开始和结束呢？
对于燃油车，一般来说，发动机启动后，才开始集车联网数据，所以，没有数据就可以定为车子是熄火的。这里用的数据就是燃油车的数据。
对于纯电动车（BEV），充电的全过程都会集数据。
对于插电混动（PHEV）车，判断的依据要更加复杂一些，这个问题以后再讨论。
需要注意的是，真实数据通常不可能是理想的，每一步都要仔细检查，如果有疑问，或者不合理，找出那些引起可疑的数据，仔细分析原因，再根据发现的原因进行调整。这是一个不断试验、不断迭代的过程。
完成技术上的分割后，需要合并、过滤，得到相对合理的“有意义的”驾驶行程，在这个示例中，笔者得到了142次驾驶行程。也就是说，从2017年6月至8月的时间里，开了142次车。
处理完这些之后，我们就可以下锅做菜了，看看能不能做出点有意思的东东来吧。
分析的过程通常是由浅入深、由全局到局部。
如果数据足够多，建议先从大的时间尺度开始，比如从年开始，到月、日、小时，再到单个驾驶行程。最后，看看这些驾驶行程之间的关系，行程和各个时间维度之间的关系。一步步深挖。
首先，对整个数据集要有一个总体的认识，这个可以通过统计下面表格中的指标来完成。列出来的指标只是用于示例，具体需要统计哪些值应该根据分析的目的、业务场景、实际的原始数据集等。还是那句话：具体情况，具体分析。
其次，我们看一看该用户每月驾驶（出行）的频次，和旅行的总里程（公里数）。如图1所示，7月份开车的次数和行驶总里程最多，差不多是6月和8月的两倍。
从每月开车的次数来看，7月份开了70次左右，6月份半个月就有接近40次，而8月份仅有34次开车记录。那我们很想知道 8 月份的开车次数为什么减少了那么多呢？
统计一下每天驾驶的次数，如图2所示。结果有些让人意外，6月份从14日至24日（11天），7月份从10至29日（共18天，中间缺了2天），8月份从5至12日，27至31日（总共13天），其他的日期没有车联网数据。接近一半的日期里没有车联网数据。
是什么原因导致的呢？是那些天用户完全没有开车吗？还是由于某种原因，数据没有传输上来呢？
回答这个问题并不难。
我们还是从查看原始数据着手，里程表是不断递增的。比对最后一条记录的里程表和第一条记录的里程表数据得知，两者的差值是5646公里。回想前面表格里统计的“总驾驶里程”为2666公里，这说明在那些缺失数据的日期里，车辆仍然驾驶了接近3000 公里。
这也提醒分析人员，如果再对这批数据按月份进行分析，已经失去了意义。
因为这批原始数据来自于一辆车联网实验性的乘用轿车，我们不能要求太高。但是对我们实践我们的研究方法依然有效。
再前进一步，从日期的角度看看用户驾驶/出行的特征。如图3所示，共统计了三个指标的分布：
1. 左上– 每天驾驶次数的分布，中值是3次，最多有7次。说明该用户开车比较频繁。
2. 右上– 每天行驶距离的分布，中值是63公里左右，最多一天行驶261公里。
3. 左下和右下两张图– 每天驾驶时长的分布，中值在90分钟处，说明该用户每天大约开车一个半小时。用频率图从另一个角度可以看到驾驶时长的分布特征。
在实际工作的时候，分析人员根据实际情况选择该用什么样的图表来更好地展现。
现在分析 单次驾驶的行为特征 。先从最简单的统计特征，单次驾驶距离和驾驶时长，入手。如图4所示，
- 该用户开车的距离多数在10公里以内，或者在30-50公里范围内。
- 每次开车多数分布在5-15分钟内，或者在30-60分钟内。
无论是距离还是时间长度都有两个峰值，是不是有某种背后的原因？ 又一次把笔者的胃口吊起来了。
下面我们看一看单次驾驶距离的散点图，如图5所示，每一次驾驶的距离在图中表示为一个小圆点，从6月14日开始的第一次驾驶到8月31日记录的第142次驾驶，总共142个点。
根据前面的距离分布图（图4）得到的启示，我们从下图中可以观察到几个特征：
1. 有一个超过200公里的行程，鹤立鸡群。其余的都没有超过100公里的。
2. 在15公里以下有很多点行驶距离十分接近。
3. 在30-50公里也有很多点的行驶距离十分接近。
我们似乎找到了前述疑问的答案，但是咱们既然是做数据分析，就要显得更加“科学”和“客观”，让数据来说话，而不是凭肉眼观察和猜测，否则，怎么显示出分析师的“”来呢？
如何让数据说话呢？ 聚类分析 是个好的工具，尤其是这里只有一个变量，K均值的方法就可以了，简单易行。
一开始，我们并不能确切地知道（装不知道，这样才能“客观”）该分成几个聚类簇，一个做法是：从K = 1 到n（n 的取值要足够大，以保证最佳簇个数不大于n）都做一次聚类分析，然后比较各个K值下的 Betweens/TSS （簇之间的总平方和 / 总离差平方和），该比值越大，聚类效果越好。一般来说，K值越大，该比值也会越大。极端的情况是，比如，有100个点，分成100个聚类簇，这样当然没有意义。所以这里需要一个主观判断，通常在比值差不多的情况下，应该选择最小的K值作为最佳聚类簇。
在这个例子中，我取n = 10，因为直觉告诉我，最多3或4个聚类簇就够了，在此基础上放宽一到两倍作为n的取值应该足够了。
直觉会告诉我们可能有几个聚类，但是不要完全相信直觉（否则，就不“客观”了），还是应该让数据说话。
这里多啰嗦几句：在做数据分析的时候，直觉很重要，但是笔者建议更多地应该把直觉当成线索、孕育新的想法，就像是破案一样。如果有一些小伙伴一起探索、探讨就更好了，可以时不时地问问：“元芳，你怎么看？”。
好了，把K从1到10循环做聚类分析，将这10个K值对应的Betweens/TSS显示在图上，如图6所示。可以清楚地看到，K = 3 和 K = 4 时，结果非常接近，但是比 K = 2 时显著改善，所以，笔者选定 K = 3 作为最佳聚类簇。
按照K = 3做聚类分析，重新绘制图5：单次驾驶的距离– 散点图，同时用不同的颜色区别聚类簇，如图7所示。
从图中，可以清晰地看出簇1（红色）只有一个点，就是那个单次驾驶距离最大的那个点，超过200公里，再一次鲜艳地鹤立鸡群。
既然簇1（红色）只有一个点，明显是一个特例，就不再深挖了（真相是挖不下去了）。
下面对簇2和簇3分别作进一步的分析。
对簇2（绿色）的驾驶次数，分别按照一天24小时、星期、单次驾驶距离，和单次驾驶时长，作频率分布图，如图8所示。从图中可以观察到下面几个特点：
1. 大部分驾驶行为发生在下午至晚上，以下午3点至5点最多。
2. 周日至周六都有，但是以周二最少。 又是一个线索，不是吗？ 值得进一步深挖。限于篇幅，就不再赘述了（累了，歇歇吧）。
3. 驾驶距离大部分不超过10公里。
4. 开车时间大部分不超过20分钟。
好像是一个生活比较有规律的人啊。
同样，对簇3（蓝色）也做同样的分析，如图9所示，仔细观察这些分布图，可以发现下面几个特点：
1. 驾驶的时间十分有规律，大部分发生在早上10 - 11点，和晚上7 - 9点。
2. 周一至周5特别显著，周日完全没有。
3. 驾驶距离大部分出现在30 - 36公里之间。
4. 开车时间大约在30 - 60分钟之间。
从这些特征不难推测，簇3反映的是工作日上下班的驾驶行为。而家里到公司的距离大约30多公里，单程需要开车30分钟至1小时。交通状况还是不错的哦。
平均来看，上班时间大约早上10点，下班时间晚上8点。是不是和某一类熟悉的人群的特征比较吻合啊？有一种似曾相识的感觉。
结合簇2的特征，工作之余，主要在方圆10公里的范围内活动。簇1告诉我们，3个月内仅有一次远门。哈哈，形象更加丰满啦！
一不小心又自嗨了，初当程序员时的毛病，这么多年还是没有完全改掉。别忘了，这3个月里还有一半的日子没有数据呢。
至此，要演示的用户出行行为的分析告一段落了。笔者用到的数据仅有三项：
- 时间戳
- 里程表
- 引擎转速（仅用于推算车辆状态）。
如果辅之以更多的、“相关的”数据字段，我们可以做更加深入的、多个角度的分析。
在这个过程中，如何提出问题、从数据中发现线索、不放弃任何一个疑点，然后像个一样，一步一步地挖掘。坦率地说，这个感觉真的不错。
后续，笔者还会就车联网数据在其他方面的分析，进一步分享，敬请期待！
加油的单价是怎么算的？
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：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 (Computing Community 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://Data.gov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4.45万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?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。后来纽约时报认为这一刻为一个“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&Company)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，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；国家数字主权体现对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、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，并对隐私和退出权力提出需求；公共部门出于改善服务，提升效益的目的，提供了诸如统计数据、设备信息，健康指标，及税务和消费信息等，并对隐私和退出权力提出需求；私人部门出于提升客户认知和预测趋势目的，提供汇总数据、消费和使用信息，并对敏感数据所有权和商业模式更加关注。白皮书还指出，人们如今可以使用的极大丰富的数据，包括旧数据和新数据，来对社会人口进行前所未有的实时分析。联合国还以爱尔兰和美国的社交网络活跃度增长可以作为失业率上升的早期征兆为例，表明如果能合理分析所掌握的数据，将能“与数俱进”，快速应变。在这一年的7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立“首席数据官”一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台——“聚石塔”，为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。随后，阿里巴巴董事局马云在2012年网商大会上发表演讲，称从2013年1月1日起将转型重塑平台、金融和数据三大业务。马云强调：“如我们有一个数据预报台，就像为企业装上了一个GPS和雷达，你们出海将会更有把握。”因此，阿里巴巴集团希望通过分享和挖掘海量数据，为国家和中小企业提供价值。此举是国内企业最早把大数据提升到企业管理层高度的一次重大里程碑。阿里巴巴也是最早提出通过数据进行企业数据化运营的企业。
2014年4月，世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全息技术报告（第13版）》。报告认为，在未来几年中针对各种信息通信技术的政策甚至会显得更加重要。在接下来将对数据保密和网络管制等议题展开积极讨论。全球大数据产业的日趋活跃，技术演进和应用创新的加速发展，使各国逐渐认识到大数据在推动经济发展、改善公共服务，增进人民福祉，乃至保障国家安全方面的重大意义。5月份，美国白宫发布了2014年全球“大数据”白皮书的研究报告《大数据：抓住机遇、守护价值》。报告鼓励使用数据以推动社会进步，特别是在市场与现有的机构并未以其他方式来支持这种进步的领域；同时，也需要相应的框架、结构与研究，来帮助保护美国人对于保护个人隐私、确保公平或是防止歧视的坚定信仰。2014年，“大数据”首次出现在当年的《工作报告》中。《报告》中指出，要设立新兴产业创业创新平台，在大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。“大数据”旋即成为国内热议词汇。
2015年，正式印发《促进大数据发展行动纲要》，《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。标志着大数据正式上升这国家战略。
2016年，大数据“十三五”规划将出台，《规划》已征求了专家意见，并进行了集中讨论和修改。《规划》涉及的内容包括，推动大数据在工业研发、制造、产业链全流程各环节的应用；支持服务业利用大数据建立品牌、精准营销和定制服务等。
大数据的技术：
1. Hadoop
Hadoop诞生于2005年，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：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。
2. Hive
Hive是一种建立在Hadoop文件系统上的数据仓库架构，并能对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。它最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的。后来其他公司也开始使用和开发Apache Hive，例如Netflix、亚马逊等。
3. Storm:
Storm是一个分布式计算框架，主要由Clojure编程语言编写。最初是由Nathan Marz及其团队创建于BackType，这家市场营销情报企业于2011年被Twitter收购。之后Twitter将该项目转为开源并推向GitHub平台，最终Storm加入Apache孵化器并于2014年9月正式成为Apache旗下的顶级项目之一。
数据科学与大数据技术专业怎么样？学成之后可以从事的职业有哪些？
加油的总金额除以油量的结果就是油价，比如加油总金额是300元，油量50升，就是300（总金额）÷50（油量）=6（油价）。
一、油价市场
1960年9月，由伊朗、伊拉克、科威特、沙特阿拉伯和委内瑞拉的代表在巴格达开会，决定联合起来共同对付西方石油公司，维护石油收入。14日，五国宣告成立石油输出国组织(Organisation of Petroleum Exporting Countries--OPEC)，简称"欧佩克"。随着成员的增加，欧佩克发展成为亚洲、非洲和拉丁美洲一些主要石油生产国的国际性石油组织。欧佩克总部设在奥地利首都维也纳。现在，欧佩克旨在通过消除有害的、不必要的价格波动，确保国际石油市场上石油价格的稳定，保证各成员国在任何情况下都能获得稳定的石油收入，并为石油消费国提供足够、经济、长期的石油供应。
欧佩克成员国对当前形势和市场走向加以分析预测，明确经济增长速率和石油供求状况等多项基本因素，然后据此磋商在其石油政策中进行何种调整。例如，在以往数次大会中，欧佩克成员国曾分别确定提高或是减少该组织的总体石油产量，以便维持石油价格的稳定，为消费国提供稳定的短期、中期乃至长期的石油供应。
二、国际油市常见机构和简称汇总
1、OPEC:成立于1960年的石油输出国组织，现有12个成员国，石油储量占世界石油总储量的77%，是对国际油价影响最大的国际组织。
2、IEA:全名叫做国际能源署，是协调和指导国际能源工作的国际组织，成立于14年，总部设在法国巴黎。
3、EIA:美国能源信息署，是美国能源部下属的一个统计机构，其目的是向原油投资者提供准确独立的判断、预测和分析。
4、API:美国石油学会，是一家提供美国石油消耗及库存水平重要的每周数据的美国石油业机构，成立于1919年。
5、NYMEX:纽约商品期货，主要交易能源产品，交易方式是期货和期权交易。
光明节起源：“石油奇迹”在古代犹太教圣殿庆祝宗教自由胜利
因为这个专业差距大，所以需求量很大。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济和商业发展的核心。
在刚刚结束2019年高考中，可能有很多同学考上了一个新专业?数据科学与大数据技术?，因为这个专业在最近两年一直这么红。所以很多高校都逐渐开设了这个专业。
但是，虽然很多同学都选择了这个专业，但可能对这个专业不是很了解。也有一些学生和家长单纯认为这个专业这么火，不能差，那就选吧！所以，下面给大家详细介绍一下这个专业，包括：人工智能有关。
从010年到1010年，该专业以大数据三大基础支撑学科为依托，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展交叉学科。
通过前面介绍，相信你已经看到这个专业比较专业背景详细介绍、开设院校情况、就业情况，因为它涉及到很多知识领域，比如数学背景、人工智能技术、机器学习、可视化技术、信号处理、概率模型理论技术、不确定性建模等等。
所以这个专业背景与人工智能和大数据发展息息相关。人工智能早已为人所知，发展迅速，应用广泛。
这里简单介绍一下大数据关键背景，让大家有个直观认识，不要只停留在?大数据?这个词上。大数据分析为核心轴线，以统计学、计算机科学和数学为?大数据?是指数据集大小通常超出常用软件工具获取、有效性、管理和处理可接受范围能力，也就是说我们通常使用数据库分析工具无从下手。我们只能依靠全新分析和处理方法。
2006年，全球数据量为180EB，2011年，全球数据量为1.8 ZB。到2020年，总数据量将增加44倍，达到35.2 ZB(1 ZB=10亿TB)。我们电脑硬盘一般是500G，大只有1 T，能存储多少数据，但是10亿TB无法想象，这个数据量太惊人了。由于人工智能和大数据推进，很多大学从2016年开始开设这个专业。我们来看看哪些大学。
首先，专业背景详细介绍通过专业定位可以发现，数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合，以计算技术为基础，以数据科学与大数据技术为特色宽口径专业。，因为这个专业兴起是基于计算机技术和人工智能快速发展以及海量大数据产生，需求突然增加导致了非常大人才缺口。所以很多高校一有机会就开设了这个专业。
可以看出，2016年之前，开设该专业机构数量为0、 2016年之后，开设该专业机构数量呈爆炸式增长。2018年从2016年35个增加到283个，2019年基本翻倍，直接增加到479个。在上述学校中，国内最早(2016年2月)开设数据科学与大数据技术专业学校只有三所，复杂。这些学校基础扎实。所以专业实力比较强。
然后2017年增加到35所，新增32所高校，大部分是985所重点高校，如中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等。2018年第三批高校申请开学，学校很多，其中有两所左右。到2019年，只要有合格大学，就迫不及待要开，达到479、 接近流行多年软件工程专业。估计到2020年，还会有更多！首先，给大数据下一个定义：第二名是浙江科技大学。这些大学这个专业比较成熟，值得报考。
其他数据科学做好学校是理工科基础好，比如人大、电子科技大学、北京邮政、北京信息科技大学、北京师范大学、中国师范大学、上海财经、同济大学、南开大学等等。
通过以上分析，我们发现这个专业是一个新兴专业。
因此，在北京大学、中南大学和对外经贸大学，由于新专业，甚至学生培养方向和模式都处于探索阶段，这也是一种风险。毕竟大家都是?小白鼠?。
目前这个专业就业率肯定还不错。因为大数据被誉为?21世纪新石油?，是国家战略资产，是21世纪?DIA矿?。麦肯锡全球研究所将大数据视为?创新、竞争和生产率下一个前沿?。是不可阻挡发展趋势，大数据技术是人工智能重要支撑。
大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济和商业发展核心。而在首批开设学校中中南大学在18年时候，该专业排在了全国第一。
其次，专业门槛比较高，数据科学和大数据技术人才是高级复合型人才。他和传统计算机专业不太一样，单纯了解计算机相关知识是不够，还需要有很多领域知识。所以相关专业毕业生从事相关工作是很有必要。
最后，这个专业差距很大，需求很大。所以就目前情况来看，这个专业就业前景很好。
从可见年限来说，毕业生根本不用担心就业，当然要学真本事。毕竟这个专业难度系数挺大，对每个人综合能力要求都比较高。
该专业毕业生，具体的就业方向主要包括以下几个方面：简单列举，可能成也新，败也新。
最后总结一下，数据科学与大数据技术专业是一个集计算机、数学、统计、人工智能等多学科于一体宽口径专业。门槛高。随着大数据爆炸式增长和人工智能快速发展，需要大量大数据分析师从海量数据中获取有用信息，完成一些解决方案来预测和解决现实中实际问题，前景广阔。
光明节又被称为奉献节，也被称为光明节，是犹太人纪念麦卡比人在耶路撒冷重建第二座寺庙的一个重要节日.
光明节（也被罗马化为光明节）每年庆祝8天8夜，通常在11月下旬至12月下旬之间.
传统上，在光明节期间，人们会点燃一个特别的圣母殿，吃油炸食品，玩一个象征性的游戏来庆祝奇怪的“油的奇迹”，传统的光明节菜拿铁（快乐的云雀/福托利亚），光明节的故事开始于公元前2世纪，在《火炬》被写下之后.
在这段时间里，犹太国处于塞琉西帝国的统治之下.
塞琉古一世是公元前4世纪末亚历山大大帝的将领之一，建立了帝国.
虽然塞琉古第一次尊重犹太文化，但在公元前175年至164年统治的安提俄克四世主显节（Antiochus IV Epiphanes）统治下，出现了完全相反的情况.
安提俄古希望希腊化帝国的各个民族，宣布犹太宗教为非法，并将其行为处以.
此外，安提约古强迫犹太人崇拜希腊神，并亵渎了第二座神庙，为宙斯筑了一座祭坛，并在上面献上了猪的祭品.
马塔提亚斯呼吁犹太难民.
（马可比书2:42-70）（公共领域），安提约古的行为激怒了犹太人，他们最终反抗了塞琉西德的统治.
这场叛乱始于离耶路撒冷不远的莫丁村.
在这里，安提约古的士兵强迫村民们向偶像鞠躬，然后让他们吃猪肉，这是犹太教禁止的两种做法.
神父马塔提亚斯拒绝服从.
当另一个村民表示愿意为他合作时，马塔提亚斯很生气并杀了他.
然后，他杀死了希腊军官，剩下的士兵被村民杀死.
马塔提亚斯和他的五个儿子逃到山上，在那里他们和其他犹太人一起，想与塞琉西人作战.
叛乱开始时，叛军意识到，与塞琉西人展开公开战斗是自杀.
他们取游击战术.
公元前166年，马塔提亚死后，他的儿子犹大·马卡比乌斯（绰号“锤子”）成为游击队的新领袖，因此这场起义被称为马卡比安起义.
叛军成功地打败了塞琉古王朝，夺回了耶路撒冷，鲁本斯夺取了犹大·马卡伯的胜利.
（公共领域），胜利的犹太人开始清洗被玷污的圣殿，重建祭坛，并将圣殿重新奉献给上帝.
光明节的庆祝活动是建立在一个奇迹的基础上的，这个奇迹据信是在寺庙重新奉献的过程中发生的.
根据一个传说，当犹大和他的支持者进入圣殿时，他们发现只有足够的未受污染的橄榄油来让米诺拉燃烧一天.
然而，令他们惊讶的是，米诺拉号持续燃烧了整整八天.
根据另一个传说，犹现了八支铁矛，并在上面插上光明节蜡烛来点燃圣殿.
希伯来语“光明节”的意思是“奉献”，是指麦加比人对第二座圣殿的重新奉献，汉努卡的“油的奇迹”是麦诺拉的象征.
，数字'8'在这两个故事中都扮演着重要的角色，并为八天的光明节庆典提供了解释.
“油的奇迹”也是这个节日油炸食品消费的基础.
光明节期间吃的两种传统食物是苏非尼，一种油炸果冻馅的甜甜圈，还有一种拿铁，是炸土豆煎饼.
光明节的另一个传统是纺纱.
这是一个四边形的顶部，两边各有一个希伯来文字母：Nun、Gimel、Hei和Shin，这是“Nes Gadol Haya Sham”的缩写，意思是“那里发生了一个伟大的奇迹”.
首字母缩略词是“石油奇迹”，光明节是唯一一个犹太节日没有提到的，因为发生后，它是写.
最后，可以说杜受圣诞节的影响，送礼也成了光明节的一种习俗，上图：光明节的麦诺拉，背景是哭墙.
我的兴趣从对考古/文本/数据集的“传统”到“激进”解释.
我相信，来自两个极端的倡导者的智力投入将有助于.阅读Mor.
