Web數據研究與應用論文范文第1篇
一、基于軟件工程的Web技術開發特點
對于傳統的Web技術來說, 其技術較為簡單, 在實際操作的過程中所涉及到的環節步驟也相對較少, 信息傳遞的形式相對單一, 主要是通過超鏈接的方式來實現信息的傳遞。隨著時代的不斷發展, 我國科學技術水平得到了有效的提升, 互聯網技術的高速發展使得Web技術更新速度不斷提升, 人們對于此項技術的要求也在提高, 其可以傳遞的信息量越來越大, 同時還可以對信息進行精準分類, 信息傳遞的方式也是多種多樣。
(一) Web是圖形化的, 易于操作
此項技術之所以會在短時間之內迎來發展的高潮, 給人們的生活以及工作帶來了極大的方便。在此項技術剛剛誕生的時候, 還只能夠單純的進行文本信息的傳遞, 隨著我國計算機網絡信息的不斷進步, 此項技術的應用范圍在不斷擴大, 整體功能性也發生了很大的變化, 開始逐漸趨向于復雜化, 可以在網站頁面進行音頻以及視頻、圖片等資源的查看, 這在技術上是非常大的跨越, 對于此項技術的發展具有里程碑式的意義。此外, Web技術在操作上也非常簡便, 想要從一個頁面跳轉到另一個頁面只需要點擊鏈接就可以完成, 在進行網站切換的時候也可以采用同樣的方法。
(二) Web是分布式的, 同時也是動態的
此項技術還具有一個重要特征, 其整體運行應用是動態性的, 在對信息系統進行應用的時候, 其主要目的是為了實現信息的高效傳遞, 無論是音頻還是視頻, 在傳遞之前, 往往很難準確的對其文件大小進行確定, 因此, 在加載這些信息的時候可能會占有很大的空間, 從而導致系統的整體運行出現不通暢的情況, 因此, 在對此項技術進行創新開發的過程中, 并不會把大量的信息聚在一個站點進行傳遞, 可以將信息分散到不同的站點, 然后對其進行隨意調用。在實際體驗的過程中, 要根據此項技術自身的特點來進行使用, 其目的就是為了吸引更多的用戶, 從而使其應用范圍得到進一步擴寬。因此, 在對此項技術進行研發的時候, 要保證技術運行過程中有足夠的穩定性, 同時還要使其便于操作, 當用戶瀏覽這個站點的時候, 要保證站點所傳遞信息的高效穩定, 這樣才能使此項技術獲得更加廣泛的群眾基礎。
(三) Web技術開發需要科學的組織以及管理
此項技術在過去很長一段時間中, 其組織管理水平得到了有效的提升, 在此期間內, 此項技術的整體應用規模也有了很大的提升, 其系統復雜性也有所增加。Web開發的復雜程度相當于一個普通的工程項目, 這就要強調工程性, 如果其工程性沒有得到有效保證, 就會導致與原先的信息傳遞軌道不一致。同時, 此項技術的開發還是一項系統工程, 需要多人來進行同時操作才能夠完成。在進行Wed技術開發的時候, 要保證組織管理體系的整體科學性, 同時還應該對開發人員進行管理, 讓他們互相協助的展開工作, 從而使項目研發工作可以順利完成。
二、Web技術的服務體系在實際運行中的應用
當用戶通過網站來查詢某一企業相關信息的時候, 主要是用過GIS來實現的, 現階段, 通過注冊導航系統的方式可以實現對導航服務進行精準查找, 這種查找通常是有目的性的、一對一的查找, 并不存在模糊對象信息概念的情況, 因此, 也被稱之為靜態查找。并且, 靜態導航服務的文件是一個XML文件, 其中的變量為“N”, 當“N”發生改變的時候, 此項技術所提供的服務也會發生一定的改變。
三、Web的開發
在進行Web技術開發的時候, 往往不能夠預先知道客戶的需求, 同時也不能夠精準的預料到最終的開發結果, 因此, 在進行模型建設的時候, 通常需要很長一段時間來保證模型的適合程度, 之后才能夠展開Wed技術的開發工作。通常會涉及到以下幾個步驟。
(一) 建立起Web原型
在進行模型建設的時候, 應該對用戶的實際需求情況進行精準確定, 這是非常重要的。模型的建設應該是系統性的, 不能只是初步模型的建設, 并且要保證模型的建設與技術研發的實際需求相符合, 利用現有的模板并且結合用戶的需求進行初步模型構建的時候并不會消耗較多的時間。
(二) 用戶試用
用戶試用階段是非常關鍵的, 當模型建設完成之后, 要對其整體應用效果進行確認, 通常會以用戶試用的方式來進行, 當用戶試用完成之后, 要及時作出反饋, 并且要對需要修改的地方進行指出, 開發者應該做好相應的意見反饋記錄工作。除此之外, 開發者與用戶之間的關系應該更加精細化, 并且要設立起較為完善的實時交流體系, 從而保證用戶的意見可以在第一時間被開發者所知曉。這是非常關鍵的, 由于在很多時候用戶所提出的意見也并不都是正確的, 還需要與用戶本人進行溝通, 這樣才能夠有效的了解到客戶的具體意見, 這樣可以有效防止用戶的意見存在盲目的情況, 從而偏離了Wed設計的根本理念, 在今后對此項技術進行應用的時候, 也很難保證其綜合應用效果。
四、結束語
Web技術的開發是一個相對復雜的過程, 會涉及到多項環節技術, 在開發的過程中要積極對軟件工程思想進行應用, 這樣才能夠保證Web危機問題得到有效解決, 同時也提高了此項技術應用的質量以及頻率。
摘要：現階段, 我國互聯網技術的發展已經進入到一個新的階段, 許多傳統行業都開始積極與計算機網絡信息技術進行結合, 從而使行業的發展與時代的整體運轉基調相符合。Web技術的應用越來越廣泛, 隨著應用規模的不斷提升, 其技術性質也越來越趨向于復雜化, 本文對軟件工程中Web開發技術的應用情況進行了研究。
關鍵詞：軟件工程,Web開發技術,應用,研究
參考文獻
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Web數據研究與應用論文范文第2篇
成熟的大數據技術在信訪領域中的應用, 為新時期的信訪工作發展帶來了新機遇。通過構建信訪大數據平臺、深入挖掘信訪數據背后所隱藏的規律或問題, 及時發現矛盾風險點, 分析背后的成因和預測發展趨勢等, 這對積極推動信訪工作改革, 創新社會治理, 維護社會穩定, 進一步提高政府科學決策能力等具有重大而深遠的意義[3]。
一、大數據分析與挖掘平臺的建構
信訪數據平臺通過對整個數據采集、數據存儲、數據標準化、流程控制、平臺自動化安裝部署、Hadoop集群管理、服務節點管理、應用服務管理、安全及權限管理進行統一管理和控制, 可以極大的提升學校管理員的效率, 并降低日常運維的難度和工作量。并且通過針對大數據業務系統, 基于基礎模型和應用模型采用類似機器學習算法、基礎算法、聚類算法、實時流計算等算法, 對數據倉庫內的模型庫進行讀取并同步到業務層的數據訪問庫, 構建業務訪問層庫, 并采用分布式數據庫、常用數據庫等存儲工具存儲, 提高對業務系統的響應效率。平臺框架如下圖1所示。
(一) 數據采集
數據采集是對信訪結構化、半結構化及非結構化的海量數據進行獲取的過程。通過接口讀取、數據庫獲取和智能錄入有關技術的應用, 將采集到的數據全量存儲在融合HIVE、MYSQL、HDFS多種集群的數據倉庫中, 保證數據的原始性和多元性。這些數據是構建信訪數據挖掘服務模型的基礎。其采集過程如下圖2所示。
(二) 數據預處理
由于來信、來訪、電話和網絡等信訪方式眾多并相對獨立, 從而數據重復在建立統一數據庫時將是數據治理中很大的一部分內容。數據預處理主要目的在于將現有各類信訪來源數據進行統一的標準化, 同時去除重復數據、“臟”數據以及重復數據, 建立標準、統一的共享數據庫, 實現基礎數據的共享和訂閱式訪問, 保證數據的一致性。整個數據預處理過程采用自動對比方式, 清除完全重復的數據記錄, 同一種記錄存在差異, 在有效只能保存一條時, 將采用按時間對比的方式, 去除過期數據。在面臨程序不能正確判斷數據是否正確的邏輯數據時, 則需要人工加以判斷, 制定去重規則。主要重重規則如表1所示。
(三) 存儲檢索
存儲檢索主要包含數據倉儲的建設及數據檢索及管理兩大內容, 以Hadoop數據倉庫為存儲工具構建海量可擴展的存儲倉庫為存儲介質, 提供分布式, 高并發性的海量存儲數據存儲及訪問, 并提供數據的管理及檢索。存儲檢索主要有五大核心組成, 主要功能如表2所示。
(四) 數據管理
數據管理主要對大數據平臺的數據從查詢, 元數據, 分類, 文件等方面進行安全, 可用, 便捷管理。
(五) 計算平臺
計算平臺采用了基于Flume的實時流數據采集, 基于Kafka實現實時流調度處理, 同時通過信訪的實時流數據聚合技術, 并采用SparkStream實現實時流計算功能, 使得該大數據平臺具備了實時計算與分析能力。計算平臺可以實時處理海量數據、在線統計分析, 涵蓋批處理、流處理、機器學習、圖計算、SQL等多種應用模式, 實現分布式存儲、并行計算和自動容錯功能, 提供低延遲、高性能的數據處理。
(六) 模型與算法
模型與算法框架分為三個層次:數據層、算法模型層和使用層。數據層能夠實現對數據的采集、調度和存儲等。算法模型層主要實現相關主題分析或挖掘等相關算法庫匹配。使用層主要針對前端業務應用效果, 開發對應的開發和開放接口, 對接響應的模型算法, 計算和呈現對應的結果。
二、應用分析
本文以H市開展信訪大數據平臺建設的實踐為例, 通過整合該市各個縣區的信訪資源, 并與省級、國家信訪數據實現互聯互通的基礎上, 我們主要開展了以下幾個方面的信訪大數據的挖掘分析與應用。
(一) 信訪量趨勢分析與預測
由于每個月的信訪量并非表現為均等, 并且信訪人員編制有限, 無法保證信訪工作人員充足。為合理做好信訪工作人員調配準備工作, H市通過對近數年的信訪量趨勢分析, 總結出每個月份的信訪量普遍趨勢模式。其次, 深入分析模式的成因, 確定影響信訪量的指標。然后, 利用多元線性回歸分析方法, 對影響信訪量趨勢走向的各項指標進行量化。最終建立預測模型以實現對各個月份信訪量的預測。實踐證明, 信訪人數和信訪件數量的預測結果與實際發生走勢基本一致。其中, 信訪人數預測結果的平均準確率可達92.3%, 信訪數量預測結果的平均準確率可達84.7%。具體效果如圖3所示。
(二) 信訪工作人員數字畫像
信訪工作人員數字畫像主要是根據工作人員特性和信件辦理行為數據建立標簽, 通過收集與分析工作人員基礎信息、信件信息、受理信息以及評價信息等主要信息的數據之后, 基于辦信質量評價體系, 為每個信訪工作人員構建多維護的行為模型, 綜合各個維度的情況, 建立信訪工作人員行為畫像和綜合畫像, 樹立優秀工作人員的行為畫像, 有利于工作人員了解自身整體情況以及和優秀工作人員的差距, 有利于信訪部門管理者統籌規劃工作人員的培養與管理。具體效果如圖4所示。
(三) 綜合預警
綜合預警是將信訪人、信訪來信、信件辦理和政策法規等數據進行關聯分析, 建立包括超期、重訪和越級三大預警, 是信訪管理部門的“晴雨表”和“報警器”。超期預警是針對即將超出既定辦理期限的信件, 通過短信或郵件方式通知相應的責任人督促及時辦理。
三、結語
大數據時代的到來, 為進一步推進信訪工作改革, 建立以成熟的大數據為驅動信訪平臺是當前信訪研究熱點。通過對信訪大數據平臺的構建, 開展信訪量趨勢分析與預測, 有助于信訪部門充分了解當前信訪量現狀, 為提前做好信訪工作部署提供預測數據參考;其次, 基于用戶畫像技術對信訪工作人員進行數據畫像, 有助于信訪工作人員自我認知能力的提升。最終通過建立綜合預警平臺有助于及時發現問題或異常, 提高信訪工作監管效率。應用實踐表明該項研究取得了一定的成效, 后續還可以通過對信訪大數據更深層次的數據分析與挖掘, 充分認識各類信訪案件背后的規律。比如, 信訪人行為分析、重大案件自動識別以及案件關聯分析等。
摘要：在信訪大數據背景下, 運用成熟的大數據技術深入挖掘數據背后所隱藏的規律或問題、及時發現矛盾風險點是新時期信訪工作改革的重點。在構建信訪大數據分析與挖掘平臺的基礎上, 以H市信訪大數據分析與挖掘平臺的建設為例, 對信訪量趨勢分析與預測、信訪工作人員數字畫像以及綜合預警等具體應用進行了介紹。實踐表明:該平臺能夠對較好地完成對各個區域信訪量的預測;數字畫像技術的應用有利于提高信訪工作人員的自我認知能力;綜合預警功能夠超期辦理、重復來信和越級信訪等行為做出預警。
關鍵詞：信訪,大數據,內容分析,數據挖掘
參考文獻
[1] 陳海郎.信訪一體化信息系統關鍵技術研究與實現[J].價值工程, 2016, 35 (15) :81-83.
[2] 張海波.大數據與信訪治理[J].南京社會科學, 2017 (10) :67-73+126.
Web數據研究與應用論文范文第3篇
一、Web數據挖掘概述
(1) Web數據挖掘的定義。Web數據挖掘, 也被稱為Web信息挖掘、Web知識發現以及網絡信息挖掘等等, 從本質來看指的是數據挖掘與Web領域相結合的一種技術產物。該技術主要是從海量蕪雜的網頁信息中快速的獲取與規整出有價值的數據信息, 并通過數據轉換、分析與建模處理, 對所獲取的信息進行分析處理, 然后根據分析結果評估現狀并作出預測性判斷, 因此Web數據挖掘具有較大的科研與商業價值。 (2) Web數據挖掘的分類與特點。Web數據挖掘的主要目的是從網頁超鏈接、網頁內容以及Web使用日志中快速獲取有價值的信息, 因此根據Web數據挖掘的主要目的與所使用數據的不同類別, 可以把Web數據挖掘劃分為Web結構挖掘、Web內容挖掘以及Web使用挖掘。其中, Web內容挖掘又包括文本挖掘與多媒體挖掘兩類。由于Web自身所具有的特性, 因此, Web數據挖掘也具有復雜性、動態性以及異構性等特點。在實踐中, Web數據挖掘主要分為Web資源獲取、Web數據預處理、Web數據轉換與集成、模式識別以及模式分析這五個階段, 常用的Web數據挖掘技術主要有分類、聚類以及統計分析等等。
二、基于Python語言的Web數據挖掘
Python是當前應用十分廣泛的一種程序設計腳本語言, 以其自身良好的解釋性、交互性以及面向對象等多種特性, 使得運用Python腳本語言所編寫的程序代碼具有良好的可讀性, 同時使用此腳本語言所編寫的結構化代碼也使得程序的開發與維護更加具有高效性。此外, 加之Python腳本語言對于初學者而言具有更加簡潔易懂以及使用環境活躍等特性, 使得Python腳本語言迅速成為當前程序設計的熱門語言之一。
(一) 網絡爬蟲
網絡爬蟲 (Spider) 也被稱為網頁蜘蛛, 指的是通過預設的規則在網絡上進行信息抓取的一種腳本或者是一組程序。
Python腳本語言運用于網絡爬蟲設計具有其獨特的優勢, Scraping正是基于Python語言開發并封裝的自動網絡爬蟲框架, 通過此自動網絡爬蟲框架可以進行定向的數據爬取工作。在實際運行過程中, 只需要預先填入設計好的爬蟲規則, 然后運用此網絡爬蟲框架即可快速獲取所需要的準確網頁數據。
(二) Web Scraping的原理與作用
從工作原理來看, Web Scraping計算機程序在網絡通信的傳輸層, 主要是通過TCP協議與Web服務器進行數據傳輸, 在應用層運用HTTP協議與服務器進行相應的數據交互。從功能上看了, 該程序主要分為HTTP交互模塊與HTML解析模塊這兩大塊。抓取的過程首先是HTTP交互模塊向服務器的Web端口發起TCP鏈接, 建立起相應的鏈接之后, 交互模塊再向Web服務器發送HTTP請求報文, 交互模塊接收到服務器的應答報文之后進行相應的HTTP包拆封, 從中提取HTML數據, 然后HTML解析模塊對數據進行解析與提取, 最后將提取的數據以格式化的形式存儲于數據庫系統或者是簡單的結構化文本文件中。Internet是一個迅速發展的巨大信息資源庫, 這些信息資源的存在方式大多是無結構的文本形式, 這也就給網絡信息資源分類造成了一定難度。此外, 此程序還具有抓取速度快、準確性高等特點。通過運用抓取程序抓取數據只需要下載基本的HTML數據即可, 并不需要下載相關的多媒體資源、樣式表以及Java Script文件, 也不需要通過渲染引擎對頁面進行排版布局, 這樣就大大的縮短了下載時間。同時, 運用程序抓取數據也有效的減少了人工操作的遺漏或錯誤情況, 即使出現問題只需要簡單的修改程序更加方便糾錯。
(三) 基于Python語言的Web數據挖掘設計
眾所周知, Python語言是一種面向對象的直譯式程序設計語言, 其簡潔的語法與豐富的數據類庫, 使得Web Scraping數據挖掘具有較強的可讀性同時也更加便于維護。
1. HTTP交互模塊的實現
Python標準庫中的urllib2模塊, 此模塊中定義的類和方法有效的實現了對HTTP通訊協議的支持。模塊不僅支持HTTP代理, 簡單的HTTP認證與跳轉、Cookie等功能, 同時還支持HTTP請求報文的頭以及實體增改, 實現對應答報文的頭以及正文進行數據讀取。模塊中提供了最基本的HTTP請求構造與應答處理功能, 能夠實現對Cookie進行管理與自動維護。
2. HTML解析模塊的實現
通過前面的HTML交互模塊所取得的網站頁面數據是結構混亂的, 數據較為粗糙字符編碼也不確定并不符合XML規范。因此, 首先要確定文檔的字符編碼, 然后通過
的中的content-type元將數據解碼成unicode的類型, 保證數據編碼的一致性, 為后續數據的提取與儲存提供方便。利用正則表達式可以快速的從復雜的文本中找到與規則相匹配的子串, 利用re模塊進行數據提取。同時, XPath也可以方便的對HTML文檔進行節點定位, 通過正則表達式與XPath就可以靈活的從HTML交互模塊中提取任何感興趣的節點信息, 并對所提取的信息進行反轉義、去除冗余的空白字符與HTML標記等規范化處理。3. 數據結構化存儲
Web Scraping計算機程序最終輸出的是結構化的數據, 并以unicode形式存儲于文件與數據庫系統中。對數據進行unicode字符編碼要根據需要進行選擇, 一般由數據所處的最終環境決定, 如果最終的數據應用在字符編碼為UTF-8的網站上, 相應的就要選擇相應的又UTF-8的編碼進行存儲。
三、結語
本文探討了利用Python計算機程序語言進行Web數據挖掘的原理與方法, 分析了網絡爬蟲的算法優勢以及相應的應用環境, 并就正則表達式數據存儲方式以及抓取過程與方法進行了闡述, 體現了基于Python的Web數據挖掘的優勢與特點, 有效的提高了Web數據挖掘的效率與性能。
摘要：本文介紹了Web數據挖掘的定義、分類以及特點, 闡述了Web數據挖掘在結構化數據方面所具有的速度快、準確性高等特點, 并從HTTP交互模塊與HTML解析模塊分析了Web數據挖掘的原理與流程, 并重點介紹了基于Python計算機程序語言的Web數據挖掘設計。
關鍵詞：Python,大數據,數據挖掘,數據處理
參考文獻
Web數據研究與應用論文范文第4篇
現代生產中環節眾多, 工藝流程復雜, 測點類型繁多, 且數據時刻都在變化, 隨著生產工藝的改進與企業現代化信息化管理的要求, 迫切需要研制新型數據實時采集系統, 即擬通過測量數據計算機管理系統的建立, 實現數據實時采集, 利用網絡通訊、數據庫等技術, 實現測量數據采集、統計、分析、存儲、處理及上傳, 來滿足公司生產經營、財務結算及消耗統計、節能降耗、指標考核和成本核算的實際需要, 實現生產計量監測系統的安全運轉、穩定供給和有效利用, 促進生產現場工藝參數計量管理手段的現代化, 實現企業的現代化信息化管理模式。
2 技術原理
本數據采集系統是以國際標準工業控制系統規程為構架, 采用目前世界上最先進的三層體系網絡結構 (遠程管理層/MIS層/現場采集層) , 以高性能數據采集終端為依托, 以分布式實時數據庫為核心構建本實時生產數據采集管理網絡體系。以計算機局域網和計算機數據采集網為依托的實時管理系統。系統計算機之間、計算機與采集站之間的數據傳輸采用技術成熟、安全可靠的以太網技術和TCP/IP協議, 不需任何網關轉換, 可直接接入集團的管理網, 實現數據信息的共享。
2.1技術方案
系統現場層的數據采集采用橫河川儀公司的DX數據采集站。DX系列產品是為順應現代過程控制網絡化、數字化、信息化的發展而推出的開放式數據采集站, 支持以太網、串行總線 (RS-232、RS-485/422) 、電話線、無線等多種通訊介質, 與上位機軟件配合可構成能源計量S C A D A系統。同時, 由于支持T C P/I P協議 (W E B, F T P, S M T P) 、O P C協議、M O D B U S主/從協議、DDE協議、FF總線等多種通訊協議, DX還可方便地與第三方的DCS、PLC系統進行數據交換, 把數據傳入上層的MIS、ERP進行統一管理, 從而構建出較復雜的數據采集網絡系統。
2.1.1現場采集顯示部分
新一代數據采集系統吸納了90年代末在微處理器、T F T圖形顯示和網絡通訊等領域的最新技術, 充分應用了最新信號處理技術、高速網絡通信技術、可靠的軟件平臺和軟件設計技術及現場總線技術, 采用了日立高性能的微處理器 (2片32位CPU) 和橫河專利的高耐壓固態半導體繼電器 (SSR) 及單片信號調節器 (SCC) 。DX有如下特點和功能:
(1) 具有多通道、高精度的萬能輸入。
(2) 配備3.5英寸軟盤或CF快閃存儲卡, 數據可在上位機上打印分析。
(3) 不借助上位機軟件, 在現場就能進行棒圖、趨勢圖、純數字、歷史曲線、歷史數據、信息總覽、報警一覽等多種方式的顯示。
(4) 具有強大的數學、邏輯運算功能, 能完成各種復雜的運算如流量溫壓補償及累積。
(5) 內部采用FLASHMEMORY, 即使掉電也能對現場數據進行安全、長時間備份。安全性高, 可設定雙重密碼權限。
(6) 標準配備Ethernet接口, 標準支持TCP/IP協議, 不需任何設定或轉換, 可以立即接入L A N/W A N。
(7) 內嵌WEB服務器、FTP服務器、FTP客戶機、Email客戶機。
(8) 支持RS-232C、RS-422/485接口、支持M O D B U S、O P C協議。
(9) 支持FF現場總線。
2.1.2網架結構
D X系列開放式數據采集站支持以太網、串行總線 (RS-232、RS-485/422) 、電話線、無線等多種通訊介質, 與上位機軟件配合可構成能源計量S C A D A系統。同時, 由于支持TCP/IP協議 (WEB, FTP, SMTP) 、OPC協議、M O D B U S主/從協議、DDE協議、FF總線等多種通訊協議, DX還可方便地與第三方的DCS、PLC系統進行數據交換, 把數據傳入上層的MIS、ERP進行統一管理, 從而構建出較復雜的數據采集網絡系統。DX標準配備以太網接口, 支持TCP/IP通訊協議, 采用以太網構建網絡是最直接、最簡單的方式, 系統安裝、維護比較簡單, 擴展性較好。
2.1.3 D A Q W O R X系列統合軟件
應用軟件是能源計量網絡必須的組成部分。我們提供的D A Q W O R X系列軟件由三部分組成:基礎部分——完成數據采集、處理;附加部分——對基礎部分的完善和補充, 增加新功能;接口部分——用于連接不同的設備。
Base-數據采集單元
D A Q E X P L O R E R軟件:D A Q E X P L O R E R軟件提供了一個集成的桌面環境來管理網絡上的D X/C X系列。通過簡單的操作圖標, 通過網絡可以從儀表中傳送測量數據文件到P C, 或者對儀表進行參數設置。DAQEXPLORER數據監測系統可以最多連接16臺DX/CX系列儀表, 桌面與計算機連接在同一網段里的DX/CX系列儀表, 本軟件可以自動地找尋到并且顯示出來。
數據監測軟件:允許你用多種方式來監測DX/CX系列的測量數據, 包括曲線, 圓圖, 數字和表頭顯示: (1) 曲線監控; (2) 圓圖監控; (3) 表頭監控; (4) 報警監控; (5) 彩圖監控; (6) 表頭監控。
設置軟件:數據觀測軟件允許用曲線, 數字, 圓圖和列表方式來顯示保存的數據文件, 并且可以打印這些文件。串聯文件顯示允許串聯和顯示由于意外的原因如停電造成的分割和曾經分割的數據文件。
3 結語
通過本新型數據采集網絡系統采用, 滿足公司生產經營、財務結算及消耗統計、節能降耗、指標考核和成本核算的實際需要, 實現生產計量監測系統的安全運轉、穩定供給和有效利用, 促進生產現場工藝參數計量管理手段的現代化, 實現了企業的現代化信息化管理模式。這一以國際標準工業控制系統規程為構架, 采用目前世界上最先進的三層體系網絡結構 (遠程管理層/MIS層/現場采集層) , 以高性能數據采集終端為依托, 以分布式實時數據庫為核心構建的實時生產數據采集管理網絡體系的運行, 可使現代企業管理水平處于同行領先的地位。
摘要：本文主要介紹數據實時采集系統的組成原理以及在現代企業管理中的實際應用。
Web數據研究與應用論文范文第5篇
1 SQL Server數據庫訪問控制策略
1.1 文件系統的安全策略
SQL Server一般要安裝在NTFS文件系統, NTFS文件系統比FAT文件系統更穩定且更容易恢復, 可以對文件、目錄ACL及文件加密 (EFS) 等進行設置。通過EFS的數據庫文件將在運行SQL Server的賬戶身份下進行加密, 也只有這個賬戶才能解密這些文件。
1.2 密碼的安全策略
安全的密碼策略是數據庫管理安全配置的第一步, 不要讓sa賬號的密碼寫于應用程序或者腳本中。SQL Server 2000安裝的時候, 如果是使用混合模式, 那么就需要輸入sa的密碼, 建議不要使用空密碼并定期修改密碼。數據庫管理員應該定期查看是否有不符合密碼要求的賬號。
1.3 賬號的安全策略
數據庫的安全性不僅要防止敏感數據被窺探, 而且要防止用戶進行任何干擾數據庫的操作。數據庫系統安全管理的第一步就是在用戶進入信息系統時的用戶身份驗證。Microsoft SQL Server提供相應安全認證機制, 可創建數據庫帳戶, 任何用戶向數據庫提出的操作都必須強制通過系統的安全檢查。
SQL Server不允許更改sa超級用戶名稱, 也不能刪除超級用戶, 所以必須對sa賬號進行嚴格的保護。數據庫管理員應該建立一個擁有與sa一樣權限的超級用戶來管理數據庫。如果數據庫管理員不希望操作系統管理員通過操作系統登陸接觸數據庫, 可以在賬號管理中把系統賬號“BUILT INAdministrators”刪除。
1.4 加強數據庫日志的記錄
SQL Server使用數據庫的事務日志來恢復事務。事務日志是對數據庫中已發生的所有修改和執行每次修改的事務的一連串記錄。事務日志記錄每個事務的開始, 以及在每個事務期間對數據的更改和撤消所做的更改信息, 加強數據庫日志的記錄對數據的安全有著至關重要的作用。在實例屬性中選擇“安全性”, 將其中的審核級別選定為全部, 這樣在數據庫系統和操作系統日志里面, 就詳細記錄了所有帳號的登錄事件
1.5 存儲過程管理和隔離控制
存儲過程是級別更高的應用程序, 它是在服務器上運行的例行程序及過程, 用戶調用存儲過程可直接訪問未授權的表或視圖。由于存儲過程具有許多優點, 目前商業數據庫都使用存儲過程。
隔離控制技術在數據庫中是一項很重要的安全技術。通過中間機制, 將用戶與存取對象隔離。用戶不能直接對存取對象隔離。用戶不能直接對存取對象進行操作, 而是通過中間機構間接進行。Microsoft SQL Server提供視圖和存儲過程兩種中間機構實現隔離控制。
1.6 使用協議加密
SQL Server使用Tabular Data Stream協議來進行網絡數據交換, 所有的網絡傳輸都是明文的, 存在一定的安全隱患, 最好使用SSL加密協議。同時, 修改TCP/IP使用的端口, SQL Server一般使用的端口是1 4 3 3, 在實際配置中選擇網絡配置中的TCP/IP協議的屬性, 將TCP/IP使用的默認端口變為其他端口。
2 WEB環境下SQL Server的安全策略
2.1 數據庫端的開發安全策略
在開發過程中, 要建立恰當權限的數據庫賬戶。根據應用系統中登錄系統的角色不同, 在數據庫中創建不同權限的登錄名來對應不同的數據庫權限。同時要充分利用存儲過程, 可以有效地防止某些“SQL注入”的攻擊。為了最大程度地保護數據的安全, 一般對敏感數據采用加密的方法, 如MD5或DES加密算法。
2.2 應用系統的開發安全策略
一般情況下, 程序員會將數據庫連接信息存放于配置文件中, 在使用方便的同時帶來了系統安全問題。為保證數據庫安全眼, 盡量把數據庫連接信息加密以后存入源碼中, 并同時編譯生成中間代碼, 如C#的.d ll文件或Ja va的.c la ss文件。
“SQL注入攻擊”存在的主要原因是用戶可以自由輸入各種符號, 因此, 要過濾用戶輸入的敏感字符, 如單引號以及各種數據庫相關的關鍵字, 尤其是可能嚴重后果的“delete”、“drop”等, 以保護數據庫的安全性。同時也能夠有效的保護數據防止意外泄漏。
在程序出現錯誤時, 為了有效的保護服務器數據和信息, 可以對出錯的信息進行自定義。自定義的含義即是指定新的錯誤頁面來代替IIS默認的錯誤信息, SQL注入入侵是根據IIS給出的ASP錯誤提示信息來入侵的, 如果你把IIS設置成不管出什么樣的ASP錯誤, 只給出一種錯誤提示信息, 即http 500錯誤, 進一步保護應用系統的安全性。
總之, 在WEB環境下, 除了對SQL Server的文件系統、賬號、密碼等進行規劃以外, 還要注意數據庫端和應用系統的開發安全策略, 最大限度保證互聯網環境下的數據庫安全。
摘要：隨著互聯網絡的日益發展和壯大, 越來越多的應用系統采用Windows系列的操作系統作為服務器、SQL Server2000/2005為后臺數據庫服務器。針對WEB環境下SQL Server各種安全問題進行分析, 提出有效的解決方案。
關鍵詞：WEB,SQL Server數據庫,安全策略
參考文獻
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Web數據研究與應用論文范文第6篇
(一) 課程設置不合理
大數據技術與應用專業具備多學科交叉的特點, 需要高職院校在考察市場需求和大數據技術發展現狀的情況下構建課程教學體系。但是, 由于高職院校開設大數據技術與應用專業的時間較短, 專業建設經驗不足, 所在部分院校只是將原有計算機相關專業的課程進行調整后作為本專業課程, 導致課程設置不合理, 相關課程銜接不上, 未能體現本專業的特色。
(二) 實訓實驗條件落后
大數據技術與應用專業對實訓實驗條件有著較高的要求, 需要建設云平臺實驗室進行大數據分析, 滿足學生的實踐操作需求。但是, 大部分高職院校的實驗室機器較為陳舊, 多年來未更換計算機配置, 難以適應高速處理大數據的要求。在這種情況下, 高職院校難以為學生提供實訓平臺和真實的工作環節, 阻礙了學生職業技能的發展。
(三) 師資力量薄弱
大數據技術與應用專業的師資力量不足, 大部分教師都是原有計算機專業的教師, 他們對大數據技術缺少實戰經驗, 不了解大數據產業的發展現狀以及未來趨勢, 很難將最前沿的知識與技術融入到課程中。同時, 本專業教師的知識體系過于陳舊, 不重視新知識的學習, 并且對新專業的理論知識未能深入掌握, 降低了課程教學效果。
二、高職院校大數據技術與應用專業的人才培養方案
(一) 明確人才培養目標
大數據技術與應用專業要明確人才培養方向, 結合高職院校學生的特點, 以及就業崗位的人才需求, 將人才培養目標確定為培養適應計算機應用、辦公自動化、軟件營銷、網絡建設與運維、Java開發、云數據中心管理、大數據支持等相關崗位需求的技術型人才。在確定人才培養方向的基礎上, 引入雙證書制度, 讓學生在獲取畢業證的同時, 也獲取職業資格證書或技能證書, 主要包括軟件設計師證、信息系統管理工程師證、計算機組裝與調試工證、RHCSA證書、HCNACloud證書等, 提高學生的就業競爭力。
(二) 完善課程體系
高職院校大數據技術與應用專業的課程體系設置要滿足社會和企業的用人需求, 以學生職業能力培養為本位, 設置與職業資格證書對接的課程體系, 對本專業實施“雙證書”制度, 提高學生的就業能力。
(1) 課程體系方案。本專業的課程體系方案如下:第一學期與第二學期以基礎理論課程為主, 培養學生理論知識和基本素養;第三學期與第四學期以專業課程為主, 培養學生大數據技術專業能力、軟件設計與開發能力以及大數據平臺管理能力;第五學期與第六學期以專業實訓和綜合實訓為主, 培養學生大數據技術綜合應用能力。在每學期的課程體系中, 都要安排實訓項目, 做到理論與實踐相結合。
(2) 課程模塊設置。本專業課程內容按照課程體系方案的框架可劃分為以下四大模塊:一是文化課模塊, 主要包括文化素養課程、計算機文化基礎、計算機英語、高等數學、語文、體育等課程;二是專業基礎課模塊, 主要包括計算機網絡技術、Java程序設計、Web前端技術基礎、數據庫系統基礎、云計算與大數據等課程;三是專業核心課模塊, 主要包括Linux服務管理、JavaWeb開發、大數據技術與應用、Hadoop管理與應用、云計算部署與實施等課程;四是專業實訓課模塊, 主要包括大數據綜合應用與開發和企業綜合實訓。
(3) 構建實踐教學體系。高職院校大數據技術與應用專業要采用工學結合、校企合作的人才培養模式, 加大實踐教學課時在總課時中的比重。在實踐教學體系構建中, 要立足于企業崗位需求, 堅持以學生為主體, 積極采用行動導向教學方法, 著重于培養學生的專業技能與技術。高職院校要深化與企業之間的合作關系, 為學生提供更多到企業實習的機會, 幫助學生順利轉變為職業人。同時, 高職院校還要加強校內實訓基地建設, 在校內建設大數據實驗教學平臺, 安排學生進行實訓, 使學生掌握數據挖掘、統計與分析技術的應用, 并且讓學生利用教學平臺開發應用程序, 引導學生將理論知識應用到實踐中去, 提高學生的動手實踐能力。
(4) 打造“雙師型”教師隊伍。高職院校要打造一支適應大數據技術與應用專業建設的“雙師型”教師隊伍, 要求教師掌握大數據技術和多學科知識, 為培養出新型高技能人才提供師資力量保障。高職院校要鼓勵教師到企事業單位參與工作實踐, 并深入到市場、職場積累工作經驗和項目經驗, 將其實踐經驗融入到課程教學中, 對課程教學內容進行優化。教師可根據工作實踐經驗設計實訓項目, 實施案例教學, 擴展學生的知識視野。此外, 在校企合作辦學模式下, 學校還可以聘請企業或科研院的專業人士作為兼職教師, 讓兼職教師參與校內外實訓教學活動, 為學生提供實踐指導, 向學生傳授實際工作經驗, 從而使學生掌握大數據專業技能。
三、結論
總而言之, 大數據技術與應用專業是高職院校新開辦的專業, 為了培養出復合型技術人才, 高職院校要加快本專業建設, 制定科學合理的人才培養方案, 采用校企合作、工學交替的辦學模式, 為學生提供最前沿的技術學習資源和更多的實踐操作機會, 從而不斷提高學生的職業素質和職業技能, 滿足大數據產業發展對專業人才的需求。
摘要：隨著大數據時代的到來, 各大高職院校在教育部的審批下紛紛建設大數據技術與應用專業, 以培養大數據產業發展的高素質、復合型人才為目標, 不斷完善人才培養體系。本文對高職院校大數據技術與應用專業的建設現狀進行分析, 并提出人才培養方案的實施策略, 期望對完善專業建設, 實現人才培養目標有所幫助。
關鍵詞：高職院校,大數據技術,人才培養,課程體系
參考文獻
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