论文大数据技术的原理及应用教案

论文大数据技术的原理及应用教案

第一阶段：大数据技术入门1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令操作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用操作，磁盘基本管理命令，内存使用监控命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。第二阶段：海量数据高级分析语言Scala是一门多范式的编程语言，类似于java，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的操作。第三阶段：海量数据存储分布式存储1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际操作才能熟练。第四阶段：海量数据分析分布式计算1HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。2Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。3Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。第五阶段：考试1技术前瞻：对全球最新的大数据技术进行简介。2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能认证书。上面的内容包含了大数据学习的所有的课程，所以，如果有想学大数据的可以从这方面下手，慢慢的了解大数据。

大数据在教学管理中的运用随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。 一、对“大数据”的理解《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。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、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。“大数据”具有数据体量巨大，数据类型繁多，价值密度低，处理速度快的特点。二、“大数据”对教学的影响 法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。 在教育领域中，“大数据”除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。 大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“大数据”技术，转变教育思想，及时利用“大数据”服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。 三、大数据教学管理模式 随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，“大数据”为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分利用，促进了工作效率的提升，转变了工作效能，让工作更加具有时效性，科学性，及时性。1、大数据管理的模型 正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革，大数据管理模型应运而生。 大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。 在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源基本分类：人才资源、财物资源、知识资源；教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。 2、大数据管理的运行策略 教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图如又图所示。 这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心（云）资源库+数据库+数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台智慧校园、智慧学堂（课堂）和智慧终端（尤其是移动终端）应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。 四、大数据教学管理的优越性 用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的数据文化正在成形，大数据时代已经来临。顺应大数据时代的发展，教育变革已经进入了一个新的阶段，教育领域将迎来一场前所未有的大变革。 大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。大数据带来的一系列变革，对新型创新人才的培养提出了更为迫切和现实的要求：日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽；日益频繁的师生活动及社会互动被大数据予以记录、分析和共享，教育环境的时空界限和信息隔阂得以打破，长期以来潜伏于数据之下的教育理论和规律将日益凸显和明朗，人才培养将更具灵活性和多样性；学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发

我是来自农村的一名很普通的女孩，17年大学毕业，现在在杭州一家大数据公司做分析师。想跟大家分享一下，我是如何从刚毕业的一张白纸，成长为一名大数据分析师的，希望我的学习成长心路历程，能够给到现在想往大数据分析行业发展的小伙伴一些参考。我刚毕业的时候和现在许多学弟学妹一样，都非常迷茫，因为我对自己未来并没有一个非常清晰的职业规划，我不知道自己能够做什么？心里还有一些自卑，因为即便我很爱我的大学，但不得不承认，它只是一个很普通的大学，并非985、211。在如今大学生多如牛毛，激烈的就业环境中，我的学历和专业并没有太大竞争力，也有些后悔为什么大学期间没有再认真努力一些，但为时已晚。毕业，意味着新的人生起点，必须要勇敢面对，未来只能靠自己的能力在社会上生存和发展。于是，就这样，带着对母校和同学们的不舍、对社会的彷徨、对自己内心的恐惧、以及家人给予我的期望迈入社会，开始了我的求职之路。找了半个月的工作，面试20来家，有3家成功的，但是开的工资最高3500一个月，并且2家是销售岗位，1家也不是我本专业的岗位（我的专业是信息与计算科学），我算了一下，就算我接受这些陌生并且不喜欢的岗位，在杭州这样的城市，合租房包水电物业费也得1500左右，公交一个月最少200，生活费最少900，电话费100，3500一个月的工资还要扣除五险一金，每个月还要倒贴。我简直快奔溃了，感觉自己很没用，连独立在城市生存下去的能力都没有，心里非常的沮丧。也许命运就是这样，当你面临几乎绝望的时候，往往能审视自己，明白自己真的想要什么，静下心来的时候，我问自己，为什么企业不要我这样的学生？答案其实大家都知道，一是没有工作经验，二是啥都不懂不能为企业创造价值；三是面试的时候紧张、不自信、没有很好的表现自己。按这个逻辑分析下去，再找半个月我也不指望能出现奇迹，可能连我最后一点的自信都会被打击光。我隐约的感觉到需要重新定位自己，需要与其他同学拉开区分度，目前我学的这个专业和知识好像与企业要求的能力相差太大，如此分析后，摆在我面前的路有三条，一是接受3500的工作，熬个一年半载希望能加点工资，让自己在杭州生活下去，以后再谋发展；二是回老家的小城市随便找个工作以后结婚过日子；三是选择一个现在人才缺口大的行业，并且未来有前景的职业从头开始学习，这样至少我还比别人快一步。去年社会上最热门的字眼就是人工智能、大数据，当时我在网上查了很多信息，看了很多新闻，也在招聘网站上查询大数据岗位的薪资和招聘人数及技术要求等情况，我发现大数据行业分二个方向，一是大数据工程开发类，二是大数据分析类，开发类的编程要求比较高，而分析类的编程技术要求相对低些，在网上找了一些分析课程听了一下，感觉还挺有意思的，也能听懂，相比与开发类，自己更喜欢也更适合分析类，所以就下定决心往数据分析这个方向进行学习。后面我花了10来天的时间去了解数据分析的前景和学习路径，但是网上的信息太杂乱，只能了解一个大概，在网上买了一些课，也买了好几本书，一个星期下来还是毫无头绪，本以为把HADOOP学会就能入门了，结果发现HADOOP搭建会了后面的SPARK太吃力；这时候我感觉还是需要去正式培训一下，自学找不到方向，也比较浪费时间；上天还是比较眷顾我的，我记得是去年的7月初，我在网上查大数据分析培训的时候，发现阿里云和他的内容提供商杭州决明数据科技联合推出一个《阿里云大数据分析师企业实战训练营》，需要选拨才能进入，抱着对阿里云品牌的信任，我进行了考试筛选，当时考的内容是两部分，一是数据库、二是C语言和JAVA；说真的JAVA一窍不通，没想到第二天接到通知说通过了，接下来需要电话面试，我当时就怀疑是不是骗人的，在电话面试的时候我就问了负责的老师，老师说是从250多个报名参加的学生中选10个人参加，主要是为新研发出来的课程体系做实验，我作为计算机相关专业、不懂JAVA只懂数据库的学生样本被选中了，另外面试沟通表达能力必须通过。突然有种被实验的感觉，这不是拿我做小白鼠嘛，我问还有其他样本是怎么样的，负责老师说，有一个是大三未毕业数学统计专业的、有一个机械工程三本学生、有一个软件开发专业的一本学生、有一个工作三年软件开发的学生、有一个工商管理专业的学生……我的个神了，当时就蒙圈了，这玩意万一实验失败我钱不就白花了，还浪费1个多月时间，我给父母说后没一个人支持我的，直到7月9号正式开营的前一天我才想明白一件事，在中国连阿里云这样的企业目前都没有一套完整的科学的课程体系，那其他家肯定也没有，如果是骗人的负责老师也没必要把做实验这事情给我说的这么清楚，最后一天选择了这个训练营，其实心里非常忐忑不安。集训营10个同学一起学习35天，近2个月时间，经过系统的训练，我们10个同学被杭州7家企业录用，全部是数据分析岗位，有去电信的、有去外贸企业的、有去金融企业的、有去阿里系相关企业的，我和那个大三的学弟一起去了阿里系的企业，我试用期，他实习期，大家都非常的开心，说真的非常感谢阿里云和阿里云的合作伙伴决明数据科技的老师们，当时给我们上课的全部都是决明的老师，老师们都非常的专业负责，公司本来就是做企业商业数据咨询的，所以有很多商业案例跟我们分享，用的实验平台是九道门商业数据分析实验平台。从小白鼠到入行，到现在也有小三年工作经验的我，给大家一个学数据分析师的学习路径，仅供大家参考；1、 建议大家先学习MYSQL关系数据库，在分析师岗位上数据库是经常要用到的，也是必须要会的；2、 建议大家接下来学习数据建模、数据仓库，ETL数据清洗，特别在工作中数据质量管理是比较重的，ETL是经常用的（当然数据清洗工具也有其他的，ETL是大家通用的）；3、 HADOOP分布式其实在分析师这个岗位上用的比较少，了解就可以了，因为现在分布式这块大公司都有现成的工具用，连搭建都不需要，直接用就可以了，非常方便。4、 分析工具还是需要好好学一下的，建议大家学Python，现在公司里面大部分都是用这个，EXCEL也需要学习学习，一些小的数据集和简单的BI报表还是比较方便的。当然分析工具比较多比如R、SPSS，SAS等都是工具，就看你自己用什么了，会用一个熟练的工具就可以了。另外Python功能非常强大，也不需要研究太深，其实工作做在做项目的时候经常用很快就能学会的，毕竟只是个工具，就像EXCEL要想全部弄清楚所有功能那可不是一天二天的事情，而我们日常经常用的也就是那点东西。5、 接下来需要学习机器学习，原来叫数据挖掘，现在叫机器学习，也有的叫人工智能，这个需要大家花点时间去学习了，我现在经常用的比如决策树、回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题等，还有预测、无监督、最优化也经常用到，这门学科可能是需要我们长时间学习和研究的。6、 算法方面其实我没有学过，在项目组里面有专门的算法工程师，另外有些通用算法是可以套用的，所以这方面我觉得项目组团队可以配合来做，这方面本人没有经验不做建议。7、 我现在觉得分析师最重要的是看待问题、处理问题的思路，在这一年工作中我发现团队的大牛们解决问题的思路和我们真不一样，在每次项目组会议的时候我感觉学到的东西最多，那就是解决问题的思路和能力；而且分析师还需要对业务深入了解，因为不同的行业数据结构和业务逻辑都是不一样的，需要花时间去理解和学习；同时我也感觉到作为数据分析师还需要学习商业思维和营销知识。8、 另外一个就是数据可视化，这个主要是把我们分析出来的数据结构用图像、动画等按时呈现出来。我现在正在做的就是数据大屏，工具很多，BAT公司都有自己的工具，当时老师教我们的时候教的是 Tableau，个人感觉非常好用，这个随便自己喜好了，做大屏可能需要一点美术功底，当然现在模板比较多，也可以套用。9、 其实在学习的过程中要想学得快，最好是从项目案例入手，当时阿里云和他的内容提供商决明数据就是先让我们训练九道门实验平台上的23个场景案例，数据集全部做好放在服务器里，和我们现在工作的场景很像。老师上午讲知识点，下午和晚上我们就是做实操实验，工具老师基本上都不讲，在做案例项目的时候用到什么临时去查，二次下来工具就上手了。最后一周是加拿大的赵强老师给我们训练了一个大项目，模拟一个企业的数据分析项目，那5天是我最刻苦铭心的，虽然压力很大，分组进行，但是5天时间把我们原来所学的东西全部串起来了，一下子思路就通了，最后每个人还要上台去讲，也培养了自己的沟通能力和演讲能力，整个项目流程下来，受益匪浅。赵老师原来为世界500强企业做过数据咨询项目的，又是加拿大舒立克商学院的MBA教授，项目经验丰富，确实是国内少有的专家大咖，是决明科技的创始人，也是我现在上班这家公司的项目顾问，多亏了赵老师的悉心指导，让我在成为大数据分析师的学习之路上少走了很多弯路，真的蛮感谢赵老师的，也希望大家在学习的路上都能遇到这样的良师益友。10、 最后一个建议就是大家还需要学习学习PPT制作和演讲，最近我们项目要陆续交付，每次交付都需要向客户进行讲解，每个人做的部分由自己讲，所以PPT制作和演讲都需要训练，亚历山大。说了这么多，只能代表我这一年来的经历和感受，也不知道对学弟学妹有没有帮助，反正如果你们想往大数据分析师这个职业发展的话，建议大家一定要从项目入手去学习，工具要学但是不要研究太深，会浪费时间，工作后用起来上手非常快，如果自学没有头绪，培训还是很有必要的，但一定要找专业方面的人进行培训，我觉得我还是非常幸运的，遇到了阿里云以及杭州决明科技的老师们，如果学弟学妹们有这样的想法，可以去了解一下，当时我们是第一批培训的，不知道他们现在还在不在做，他们集训就是从项目入手，跟我现在工作内容十分相似，虽然集训过程很辛苦学的也很累，但收获与影响是巨大的。我当时集训结束的时候就拿到了两个个公司的OFFER，一个是全球排名前十的游戏营销咨询公司，一个是我现在上班的XX云公司；当时选择的时候其实很痛苦，两个个公司都非常不错，因为我是在阿里云实验班出来的，我还是选择了阿里系的企业。如愿以偿进入了大数据分析职业，天天做项目，非常开心，我相信我自己能在杭州好好的工作，好好的生活下去，毕业季，也祝小伙伴们能和我一样幸运，找到自己喜欢的工作。最后感谢阿里云和决明数据科技的老师，同时也推荐想学大数据分析的学弟学妹们去九道门商业大数据分析实训中心，因为专业所以认同。

论文大数据技术的原理及应用

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，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。

大数据技术与应用：高校计算机类专业

大数据技术，简而言之，就是提取大数据价值的技术，是根据特定目标，经过数据收集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等，为做出正确决策提供依据，其处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。想要成为炙手可热的大数据技术人才，这些大数据的核心技术一定要知晓！一、大数据基础阶段大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。1、Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令2、 RedisRedis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。二、大数据存储阶段大数据存储阶段需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。1、HBaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。2、HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。三、大数据架构设计阶段大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。1、KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！2、FlumeFlume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。3、ZooKeeperZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。四、大数据实时计算阶段大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。1、SparkSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。2、stormStorm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。五、大数据数据采集阶段大数据数据采集阶段需掌握的技术有：Python、Scala。1、Python与数据分析Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。2、ScalaScala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！以上只是一些简单的大数据核心技术总结，比较零散，想要学习大数据的同学，还是要按照一定到的技术路线图学习！

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据大数据技术的战略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。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。趋势数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。数据泄露泛滥未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。数据管理成为核心竞争力数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。数据质量是BI(商业智能)成功的关键采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。数据生态系统复合化程度加强大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

论文大数据技术的原理及应用怎么写

大数据：是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。云计算：是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算，存储，网络资源。海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。说到大数据，就不得不讲云计算。这些数据是怎么计算，怎么处理的，就和云计算分不开家。云计算是提取大数据的前提，强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

大数据技术与应用：高校计算机类专业

我也是专科生，专业选的是大数据，我英语不好，我家里人也反对我学这个专业。但我觉得这个专业很有前途并且很有市场。像这种技术性的专业，一出手就知道有还是没有。所以还是要好好的努力去学，并且不能局限于大专院校的课程，可以自己往深处学校习。其实只要真的努力，没什么是学不好的。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，简单来说大数据就是海量的数据，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。很多情况下大数据来源于生活。比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

大数据技术原理与应用论文

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：　　1、大数据对商业模式影响　　2、大数据下地质项目资金内部控制风险　　3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进　　4、大数据时代下线上餐饮变革　　5、基于大数据小微金融　　6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战　　7、大数据背景下银行外汇业务管理分析　　8、大数据在互联网金融领域应用　　9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施　　10、大数据公司内部控制构建问题　　11、大数据征信机构运作模式监管　　12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析　　13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响　　14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系　　15、大数据助力普惠金融

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

数据库原理及应用论文

几个字呢，格式要特别要求吗。

库存管理数据库系统原理与应用【摘 要】库存管理系统是典型的信息管理系统(MIS)，其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。对于前者要求建立起数据一致性和完整性强数据安全性好的库。而对于后者则要求应用程序功能完备，易使用等特点。 经过分析如此情况，我们使用微软公司的VisualBasic开发工具，利用其提供的各种面向对象的开发工具，尤其是ADO，是能方便而简洁操纵数据库的智能化对象，短期内就可以开发出用户满意的可行系统。 关键字: 库存管理 ADO 面相对象 库存ABC分析 第一章 概述 1 库存管理的必要性 大多数库存管理理论认为，库存是物理上和逻辑上库房库位的所有有形和无形物料极其价值的总和，具体包括成品、原材料、在制品、在途品、生产前物料、备品备件等。虽然持有一些库存是必要的，过量的库存却非但没有用处而且占用了资金。占用的资金对于公司发展、新产品开发等都是非常需要的；减少资金占用还可以大大减少来自银行贷款的利息和风险。对那些采购量特别大、采购件市场价格有波动的物料库存，加强库存管理效果更为明显。因此，平衡公司库存投资与其它资金需求至关重要。 2 库存分类 企业怎样管理库存，是库存管理的最大难点和挑战。因此，通过MRPII物料主计划模块和采购模块建立计划与控制系统以有效地实施库存管理和采购补偿成为题中应有之义。通过调查，我们得知任何库存均可分为如下三类： A类物品：高值──价值占库存总值70-80％的相对少数物品。通常为物品的15-20％。 B类物品：中值──总值占库存总值的15-20％。物品数居中，通常占物品的30-40％。 C类物品：低值──库存总值几乎可以忽略不计，只占5-10％。是物品的大多数，通常占60-70％。 显然，A类物品是关键；如果我们把精力集中于A类物品，使其库存压缩10-50％，就是总库存的相当可观的一笔压缩。 关于ABC分类方法有几条基本法则： 控制的程度： 对A类物品严加控制，包括做完备、准确的记录，高层监督和经常评审，从供应商按大合同订单频繁交货，对车间紧密跟踪以压缩提前期。 对B类物品做正常控制，包括良好的记录与常规的关注。 对C类物品尽可能使用简便的控制，诸如定期目视检查库存实物、简要记录或以简便标志法表明补充存货已经订货，采用大库存量与订货量以避免缺货，安排车间日程计划时给以低优先级。 优先级 在一切活动中给A类物品以高优先级以压缩其提前期与库存。 对B类物品予以正常处理，仅在关键时给以高优先级。 予C类物品以最低优先级。 订货过程 对A类物品提供及时、准确的采购信息和状态查询。计算机数据需要人工加以核对，进行阶段性盘点，以及频繁的评审以压缩库存。 对B类物品，按一定周期或当发生重大变化时评审一次库存数据和订货点，MRPII操作按例行公事处理。 对C类物品可以盘点处理或订货点计算。订货往往不用MRPII作计划。可以凭业务人员的经验加以控制。 由上可以看出库存管理的重要性。因此，库存管理是企业管理的重要组成部分。市场需要库存商品提供给用户，企业的经营需要库存保证各种药品的供应以进行药品的销售，库存对生产效率的提高有着极其重要的影响。因此，库存管理系统是计算机管理系统的中心。因为，所有企业的经营活动都离不开物流的活动。 3 库存管理的目标 库存管理的主要目标就是通过对仓库所有入出库活动的管理和控制及对库存数据有效的统计和分析，以保证企业生产中畅通的物流，使决策人员及早发现问题，采取相应措施，调整库存结构，缩短储备周期，加速资金周转，最大限度地降低库存占用，同时，通过周期性的仓库盘点，及时补救管理中的漏洞，使库存管理系统实时地反映企业中各个仓库的现时情况，为各类管理人员从不同侧面提供所需信息，以便协调企业经营收到更大效益，库存管理系统是协调企业生产经营的基础，其数据的准确性、方便的查询、有效的分析是整个计算机管理系统顺利运行的关键。 第二章 开发背景 企业的库存物资管理往往是很复杂、很繁琐的。由于所掌握的物资种类众多，订货、管理、发放的渠道各有差异，各个企业之间的管理体制不尽相同，各类统计报表繁多，因此仓库的库存管理必须编制一套库存管理信息系统，实现计算机化操作，而且必须根据企业的具体情况制定相应的方案。 根据当前的企业管理体制，一般的库存管理系统，总是根据所掌握的物资类别，相应分成几个科室来进行物资的计划，订货，核销托收，验收入库，根据企业各个部门的需求来发送物资设备，并随时按期进行库存盘点，作台帐，根据企业领导和自身管理的需要按月、季度、年度进行统计分析，产生相应报表。为了加强关键物资、设备的管理，要定期掌握其储备，消耗情况，根据计划定额和实际纤毫定额的比较，进行定额管理，使得资金使用合理，物资设备的储备最佳。 一个完整的企业物资供应管理系统应包括采购计划管理，合同收托管理、仓库库存管理、定额管理、统计管理、财务管理等模块。其中仓库的库存管理是整个物资供应管理系统的核心。因此有必要开发一套独立的库存管理系统来提高企业工作效率， 而所使用的这套库存管理系统是企业生产经营管理活动中的核心，此系统必须可以用来控制合理的库存费用、适时适量的库存数量，使企业生产活动效率最大化。通过对这些情况的仔细调查，我开发了下面的仓库库存管理系统。 第三章 系统分析 本系统采用了结构化生命周期法，结构化生命周期法是最常用的管理信息系统开发方法，分为四个步骤，即系统调研分析、数据库设计实现、界面设计实现和系统功能设计实现。其中系统调研分析阶段是最基础、也是最容易被开发人员忽视的环节。 1进行资料收集 在整个系统分析阶段，我在图书馆认真查看了很多关于仓库库存管理方面的书籍，收集到了相应的入库单、领料单、台账、物料卡、报表等资料。 入库单是入库单位在把相应的零部件送人仓库时必须填写的单据；领料单是领料人员从仓库中领取零部件时必须填写的单据（即出库）；零部件台账（相当于本系统中的操作日志）实际是一个流水账，用于记录每天发生的入库、出库信息；物料卡（在本系统中用现有库存信息来表示）的作用是记录某一种零部件的数量变化，以便库管员盘查；报表是仓库向有关领导和部门定期提交的零部件库存汇总信息。收集到的入库单、领料单、零部件库存台账、零部件物料卡等单据和报表的实物样式在此略去，有兴趣者请参考有关类似企业的样本即可。 2绘制业务流程图 3用户需求分析 用户需求分析就是在用户需求调研的基础上，确定系统的总体结构方案，完成相应的需求分析报告。在确定系统的总体结构方案过程中，包括确定应用程序的结构、系统开发环境和系统的功能模块。用户需求调研结束之后，应该立即进行用户需求分析。 1应用程序结构确定 从用户应用角度来看，可把应用程序系统的组成部分分成数据存储层、业务处理层和界面表示层等3个层次，而应用程序结构可归纳为：集中式应用程序结构、单用户应用程序结构、多层服务器应用程序结构、浏览器／服务器应用程序结构、客户机／服务器应用程序结构等5种类型。 本库存管理系统就采用了当前最流行的客户机／服务器应用程序结构（即C/S结构），此时，客户机提出请求，服务器对客户机的请求作出回应。通过对服务功能的分布实现了分工服务。数据存储层放在服务器上，业务处理层和界面表示层放在客户机上，因此又被称为“灵敏的客户机”结构。许多操作可以在本地的客户机上执行，只是当需要数据时，才向服务器发出请求。并使应用程序的处理更接近用户，使整个系统具有较好的性能，可以并行地处理应用程序的请求、减少了数据传输量、降低了服务器的负荷。由于条件所限，将此系统所有程序都置于一台计算机上，以便调试运行。2确定系统开发环境 由于大多数公司内部使用的计算机平台都是基于Windows环境的。为了降低系统成本，应最大程度地利用现有的资源、兼容现有的环境，可确定使用下面的开发环境： ★网络操作系统：Windows2000；★数据库服务器：MicrosoftAccessr2000； ★服务器平台：Windows2000；★客户机平台：Windows95／98／NT／2000； ★前端开发工具：visualB0(企业版)；★数据访问对象：ADO（本系统使用ADO控件，简化编程）。 3确定系统的功能模块 通过分析确定库存系统将包含6个主要功能模块，即系统模块、入库业务管理模块、出库业务管理模块、退料业务管理模块（还库业务管理模块）、盘点业务管理模块（报表输出）、需求管理模块。对于每一个功能模块，都包含了数据录入、编辑、查询、统计、打印、应急、帮助等功能。 第四章 系统设计 4． 1总体设计 1系统目标设计 系统开发的总体任务是实现企业物资设备管理的系统化、规范化和自动化，从而达到企业仓库库存管理效率的目的。 2开发设计思想 库存管理的物资主要是企业生产中所需要的各种设备、原材料及零部件。进货时经检查合同确认为有效托收后，进行验收入库，填写入库单，进行入库登记。企业各个部门根据所需要的物资设备总额和部门生产活动需要提出物资需求申请。计划员根据整个企业的需求开出物资设备出库单，仓库管理员根据出库单核对发放设备、原材料及零部件。有些设备使用完毕需要及时归还入库，填写还库单。根据需要按照月、季、年进行统计分析，产生相应报表。 仓库库存管理的特点是信息处理量比较大。所管理的物资设备、原材料及零部件种类繁多，而且由于入库单、出库单、需求单等单据发生量特别大，关联信息多，查询和统计的方式各不相同，因此在管理上实现起来有一定的困难。在管理的过程中经常会出现信息的重复传递；单据、报表种类繁多，各个部门规格不统等问题。 在本系统的设计过程中，为了克服这些困难，满足计算机管理的需要，我们采取了下面的一些原则：  统一各种原始单据的格式，统一帐目和报表的格式。  删除不必要的管理冗余，实现管理规范化、科学化。  程序代码标准化，软件统一化，确保软件的可维护性和实用性。  界面尽量简单化，做到实用、方便，尽量满足企业中不同层次员工的需要。  建立操作日志，系统自动记录所进行的各种操作。 3系统功能分析 本系统需要完成的功能主要有以下几点。  库存管理的各种信息的输入，包括入库、出库、还库、需求信息的输入等。  库存管理的各种信息的查询、修改和维护。  设备采购报表的生成。  在材料库存中加入所允许的最大库存合最小库存字段，对所有库存物资实现监控和报警。  企业各个部门的物资需求管理。  操作日志的管理  库存管理系统的使用帮助。 2详细设计 1 系统功能模块设计 系统模块 包括报表的打印及设置，操作日志的管理。 管理员可以通过管理界面添加或删除用户，添加新管理员或删除原有管理员，验证用户的合法性，阻止非法用户登录。 管理员或其他用户可以修改自己的密码。 （2） 入库模块 包括填写入库单，更新，删除入库记录，查看现有库存信息，入库记录的查询及打印 （3） 出库模块 包括填写出库单，更新，删除出库记录，查看现有库存信息，出库记录的查询及打印 （4） 还库模块 包括填写还库单，更新，删除还库记录，还库记录的查询及打印 （5） 需求模块 包括填写需求计划表，更新，删除采购计划信息，查看现有采购信息，采购信息的查询及打印，以及预测短期内的需求计划。 2数据库设计 数据库需求分析 通过对企业仓库管理内容和数据流程分析，设计的数据项合数据结构如下：  设备代码信息。包括的数据项有设备号、设备名称。  现有库存信息。包括的数据项有现有设备、现有数目、最大库存、最小库存等。  设备使用信息。包括的数据项有使用的设备、使用部门。数目。使用时间、出库时状态等。  设备采购信息。包括的数据项有采购的设备、采购员、供应商、采购数目、采购时间等。  设备归还信息。包括的数据项有归还设备、归还部门、归还数目、归还时间、经手人等。  设备需求信息。包括的数据项有需求的部门、需求设备、需求数目、需求时间等。 有了上面的数据结构、数据项和数据流程，就可以进行下面的数据库设计。 数据库概念结构设计 这一设计阶段是在需求分析的基础上，设计出能够满足用户需求的各种实体，以及它们之间的关系，为后面的逻辑结构设计打下基础。根据上面的设计规划出的实体有库存实体、出库实体、入库实体、采购实体、还库实体、需求实体。 数据库逻辑结构设计 在上面的实体以及实体之间关系的基础上，形成各个表格之间的关系。 3 代码设计 任何库存均可分为如下三类： A类物品：高值──价值占库存总值70-80％的相对少数物品。通常为物品的15-20％。 B类物品：中值──总值占库存总值的15-20％。物品数居中，通常占物品的30-40％。 C类物品：低值──库存总值几乎可以忽略不计，只占5-10％。是物品的大多数，通常占60-70％。 4．4 输入输出设计 本系统界面标准Windows形式，键盘输入(也可以用条形码读取)，人机交互，容易使用。输入输出的设计考虑美观实用和通俗易懂，图文并茂。 4．5系统安全性设计 系统数据库中包含多个二维表，所以在系统与数据库的连接上，并没有把数据库和系统的连接直接写入代码，而是通过对服务器端进行系统设置，使数据库名及路径不可见，并通过ACCESS的数据库安全设置，保证了数据库的安全性。系统根据用户身份不同赋予不同权限，用户用密码登陆，同样也保证了系统数据的安全性。 第五章 系统实施 5．1、开发工具简介 本系统的前端开发工具，我选择了Visual B0，后台数据库采用Access2000。 1 VB简介 Visual意为“可视化的”，指的是一种开发图形用户界面的方法，所以Visual Basic是基于Basic的可视化的程序设计语言。在Visual Basic中，一方面继承了Basic所具有的程序设计语言简单易用的特点，另一方面在其编程系统中采用了面向对象、事件驱动的编程机制，用一种巧妙的方法把Windows的编程复杂性封装起来，提供了一种所见即所得的可视化程序设计方法。 2 VB功能特点  具有面向对象的可视化设计工具 在VB中，应用面向对象的程序设计方法（OOP），把程序和数据封装起来视为一 个对象，每个对象都是可视的。程序员在设计时只需用现有工具根据界面设计要求，直接在屏幕上“画”出窗口、菜单、按钮、滚动条等不同类型的对象，并为每个对象设置属性。程序员的编程工作仅限于编写相关对象要完成的功能程序，因而程序设计的效率可大大提高。  事件驱动的编程机制 事件驱动是非常适合图形用户界面的编程方式。在图形用户界面的应用程序中，是由用户的动作即事件掌握着程序运行的流向，每个事件都能驱动一段程序的运行。程序员只要编写响应用户动作的代码，而各个动作之间不一定有联系。  提供了易学易用的应用程序集成开发环境 在VB集成开发环境中，用户可设计界面、编写代码、调试程序，直至把应用程序编译成可执行文件在Windows中运行，使用户在友好的开发环境中工作。  结构化的程序设计语言 VB具有丰富的数据类型和结构化程序结构，作为一种程序设计语言，它还有如下一些特点：  强大的数值和字符串处理功能  丰富的图形指令，可方便地绘制各种图形  提供静态和动态数组，有利于简化内存的管理  过程可递归调用，使程序更为简练  支持随机文件和顺序文件的访问  提供了一个可供应用程序调用的包含多种类型的图标库  具有完善的运行出错处理  支持多种数据库系统的访问 利用数据控件可访问的数据库系统有：Microsoft Access、Btrieve、DBASE、Microsfot FoxPro和Paradox等，也可以访问Microsoft Excel、Lotus1-2-3等多种电子表格。  支持动态数据交换（DDE）、动态链接库（DLL）和对象的链接与嵌入（OLE）技术  完备的HELP联机帮助功能 与Windows环境下的软件一样，在VB中，利用帮助菜单和F1功能键，用户可以随时方便地得到所需要的帮助信息。VB帮助窗口中显示了有关的示例代码，通过复制、粘贴操作可获取大量的示例代码，为用户的学习和使用提供了极大的方便。 VB程序设计的概念就是面向对象的概念，对象就是数据（DATA）和代码（CODE）互相结合的综合体。Windows上面的每一个图标，包括窗口本身都是对象，如果没有任何事情发生，对象处于停顿状态。当存在外来事件时，程序段执行，它的执 行是由外来事件决定的。因此是“事件”驱动的。 编写VB程序较为简单，首先将各个对象放在空白窗体上，然后将程序代码分别添加给对象或图标，将它们组合起来就可以随意运行了。 在VB中，窗体实际上是一个对象，VB的窗体含有许多内嵌特性，这使得用户界面部分的建立像是从一个目录中挑选一个个合适的控件，而不是从零开始一步一步地建立控件。这种开发者能亲眼看到的程序设计过程就是“可视化程序设计”（Visual Programming） 3 VB中的基本概念 　　 对象：面向对象编程（OOP）的提法大家一定也很耳熟，虽然Visual Basic并不是完全的面向对象编程，但也利用了对象编程技术。对象简单地说就是大家经常看到的各种窗口、按钮、文本框甚至打印机等。 　　属性：如同电视有黑白、彩色之分一样，作为对象的Windows中的窗口也是有大有小，文本框的位置不可能完全一样，菜单要显示出不同的功能，这些都是由对象的属性决定的。不同对象的属性可能不同。属性一般决定了对象的位置、大小、显示等情况。 　　方法：就是对象能够做的事，如打印机对象就有打印（Print）方法、窗口对象支持隐藏（Hide）方法、很多对象支持移动（Move）方法等。 　　事件：就是对象对用户各种操作的反映情况。如用户用鼠标按一下按钮，就会触发按钮的“按”（Click）事件。 　　控件：控件就是Visual Basic提供的编程用的模块，与对象有直接的联系，如同积木的木块，使用这样的控件，就可以像拼图或堆积木一样“搭”、“拼”你的程序界面。Visual Basic中使用控件，简化了Windows中的窗口、按钮等对象的编程设计。每个控件都有各自的属性、事件及方法。只需修改这些特征你就可以随心所欲地编程了。最重要的是，你可以利用成千上万的各种扩充的控件来快速构造几乎能满足你任何要求的程序。例如，如果你不满意Windows简陋的媒体播放器，你就可以使用VB的多媒体控件在1小时以内设计一个完全自己风格的能够播放CD、VCD的多媒体播放器，而功能完全与之相当。 4 Access2000数据库简介 作为Microsoft的office套件产品之一，access已经成为世界上最流行的桌面数据库系统。Access与许多优秀的关系数据库一样，可以让你很容易地连接相关的信息而且还对其他的数据库系统有所补充。它能操作其它来源的资料，包括许多流行的PC数据库程序（如dBASE，Paradox，Microsoft FoxPro）和服务器、小型机及大型机上的许多SQL数据库。Access还完全支持Microsoft的OLE技术。 Access还提供windows操作系统的高级应用程序开发系统。Access与其它数据库开发系统之间相当显著的区别就是：您不用写一行代码，就可以在很短的时间里开发出一个功能强大而且相当专业的数据库应用程序，并且这一愉快的过程是完全可视的！如果您能给它加上简短的VBA代码，那么您的程序决不比专业程序员潜心开发的程序差。Access的总体结构 Access将所有有名字的东西都成为对象（object），在Access 2000中，最重要的对象有表，查询，窗体，报表，宏和模块。 表 用户定义的存储资料的对象。每一个表都包含有关某个主体的信息。表包括存储不同种类资料的字段（列），而记录（行）则收集特定主体实例的所有信息。 查询 为来自一个或多个表的资料提供定制视图的对象。在Access中，可以利用图形化的实例查询机制（QBE）或通过SQL语句来建立查询。你可以在查询中选择、更新、插入或删除资料，也可以用查询来建立新表。 窗体 窗体是主要的人机接口。大量的操作（几乎所有）都要通过窗体完成。窗体通过运行宏（macro）或Visual Basic for Applicatinns（VBA）过程，来响应大量的事件。Access 2000为我们提供了强大的（同时也是相当方便的向导）来建立标准的Windows窗体。 报表 为格式化、计算、打印选定资料而设计的对象。它是衡量一个优秀的数据库的重要标准（有时甚至是唯一的标准）。 宏 为了响应已定义的事件，需要让Access去执行一个或多个操作，而宏就是对这些操作的结构化的定义对象。它可以让你像堆积木一样建立一个功能强大的程序，而无须写大量的代码。 模块 包括用VBA编码的定制过程的一个对象。模块提供了独立的动作流以捕获错误，而宏做不到。模块能直接响应窗体或报表事件，也可以从应用程序的任何地方被调用。 5．2 系统实现 系统管理模块实现 3入库模块的实现 4 出库模块实现 5设备采购模块实现，程序略 7设备代码模块实现9 操作日志模块实现第六章 系统使用说明 参考文献： 1． 数据库系统原理教程 王珊 陈红 清华大学出版社 2． 管理信息系统 王虎 张俊 武汉理工大学出版社 3． Visual Basic 数据库开发 EWinemiller，JRoff BHeyman，RGroom 著 清华大学出版社 4． PowerBuilder 0数据库系统开发实例导航 何旭洪 余建英 人民邮电出版社 5． VB6从入门道精通 『美』Gary cornell 著 北京希望电子出版社 managing Information Systems David LAnderson著 清华大学出版社 Management Information Systems Raymond Mcleod，Jc George Schell 著 北京大学出版社

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