数据仓库中数据质量控制研究

随着数据仓库的深入应用,数据质量问题成为关系到数据仓库建设成败和数据能否有效应用的重要关键问题。该文首先讨论数据仓库环境下存在的数据质量问题以及保证数据质量的重要性,然后提出数据质量的度量和评价指标,最后给出了数据仓库实施和运行过程中数据质量控制的数据质量成熟度模型和保证仓库数据质量的方法。     

大数据背景下的民政公共服务信息平台研究

大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。民政大数据应用就是利用数据分析的方法,从大数据中挖掘有效信息,为民政提供辅助决策,实现大数据价值的过程。主要介绍民政公共服务模型、技术框架、大数据的联机分析和大数据挖掘模型,对民政公共服务数据处理具有一定的参考价值。     

中小型软件质量度量应用与研究

目前国内对软件质量评估还没有明确的准则和衡量标准,难以实现定量评价,运用软件度量的最新研究成果,针对中小型软件进行质量指标分析,确定度量指标体系,建立定量度量模型,最终开发软件系统,进行案例分析。     

大数据时代下计算机专业教学的探索

大数据时代的到来引起了教育领域人士的关注,各高校逐步开始重视相关教学及研究.根据大数据概念及计算机学科联系紧密的特点,能够帮助学习者整理和分析信息,结合实际教学经验,引入计算机专业教学的教育模式、创新教学方法、与时俱进的学习意识等内容来探索大数据时代对计算机专业教学作用及方法,为该专业教学研究人员提供一定参考,也为培养大数据研究人才奠定基础.     

大数据时代对高校人才培养模式的影响——以信息系统专业为例

大数据具有数据量巨大、数据形式多样化等特点,大数据时代为教育和学习提供了丰富的信息资源,但也给教育模式和人才培养带来挑战。首先具体说明大数据时代的特点及对高校人才培养的影响,分析大数据时代对信息系统及相应人才的要求,结合教学实践研究大数据背景下信息系统专业的人才培养模式。     

一种软件质量的模糊度量函数生成方法研究

根据软件质量的属性,给出了软件质量的模糊度量与模糊度量函数的概念,以及以软件测试结果为基础的生成法,通过多元模糊度量函数、复合模糊度量函数来建立软件质量的模糊度量模型.本文的方法能很好地适用于多因素、关系复杂及对质量影响具有不确定性的情况,是对软件质量更科学、更客观的一种度量方法.     

支持保质设计过程的质量数据总体模型研究

保质设计是近年来兴起的一种设计方法。文章从Morup质量两类论现点出发,对基于保质设计思想的设计活动进行了分析,并在此基础上,提出了保质设计的信息集成模型及信息转换的结构化模型,进而探讨了支持保质设计的数据总体模型。     

大数据环境下的数据迁移技术研究

数据是信息系统运行的基础和核心,是机构稳定发展的宝贵资源。随着信息系统数据量成几何级数增加,特别是在当前大数据环境和信息技术快速发展情况下,海量数据迁移是企业解决存储空间不足、新老系统切换和信息系统升级改造等过程中必须面对的一个现实问题。如何在业务约束条件下,快速、正确、完整地实现海量数据迁移,保障数据的完整性、一致性和继承性,是一个关键研究课题。从海量数据管理的角度,阐述了海量数据迁移方法,比较了不同数据迁移的方案特点。     

水资源动态评价大数据计算框架研究与实践

近年来,对水资源评价的时效性与准确性要求不断提高,数据量随之不断增长,对数据处理技术要求越来越高。为解决水资源动态评价大量数据的汇集、存储、计算等需求,深入分析水资源动态评价大数据的数据和计算需求,提出数据采集—存储计算—数据应用的分层大数据计算框架,并着重研究水资源动态评价数据的多源实时汇集技术,实现多源数据统一采集处理。针对数据分析的计算算法模型,研究 CPU 和 GPU 混合计算架构,实现机器和深度学习计算支撑。目前,研究成果已经在水利部完成部署,运行良好,可为水资源动态评价工作提供计算支撑。     

大数据时代数据分析与信息安全

大数据的价值不仅仅局限于它的初始收集目的,而在于收集后可以用于其他用途并可重复使用。目前,包括美国在内的许多国家,都将大数据分析管理上升到国家战略层面,从国家层面通盘考虑其发展战略。     

大数据探讨

大数据的重大意义正逐步被人们认识到。简要介绍大数据,从技术和工具、解决方案和应用案例等方面对大数据进行研究。并对大数据给计算机科学带来的若干问题进行探讨。     

面向医疗信息的大数据安全管理策略探究

随着各种医疗信息系统的广泛应用与深入发展,医疗数据快速增长．医疗信息进八“大数据”时代,大数据的产生带来了较为突出的安全问题。针对提高医疗信息系统的大数据安全管理策略进行探讨,着重讨论了系统架构、备份机制、数据库纵深防御体系等方面的内容。     

大数据在智慧城市中的应用

伴随智慧城市的发展,多源、异构、冗余的大数据应运而生。利用数据挖掘、决策分析等技术,实现大数据转化为数据资产,必将成为大数据时代智慧城市智能化、互联化的必要手段。阐述了智慧城市概念、智慧城市数据资源及大数据处理技术,分析了智慧城市中的大数据综合应用,阐明了大数据在智慧城市重点行业领域的应用现状,并对其进行展望,为未来智慧城市中大数据的深入应用提供解决方案和思路。     

软件质量度量及其模型指标的研究*

软件开发技术是信息技术的核心,如何提高软件的质量始终是计算机科学领域研究的重要方向之一,基于度量的量化管理是最有效的质量保证手段。阐述了度量的概念和范围,提出了一种软件度量模型,并对相关度量模型方法进行了比较。     

大型零售企业数据传输模型的实现

随着大型零售企业的规模越来越大,数据传输成为大型零售企业MIS系统的核心模块,为了满足大型零售企业数据传输的不同要求,本文提出并实现了一种扩展性很强的数据传输模型.     

基于大数据挖掘分析的高校信息化建设探索

高校信息化建设过程中积累了大量的数据资源,如何利用数据挖掘技术获取有价值的信息是高校大数据分析中的一个重要问题。介绍了几种典型的数据挖掘技术,并且通过分析其在学生信息管理中的应用,说明了数据挖掘是一种在高校信息化建设中提高学校的管理能力和科研教学水平的有效技术。     

大数据下的Web数据集成与挖掘研究

随着Web2．0技术的快速发展,社交网络、物联网、移动互联网等新兴服务行业日益涌现,Web数据呈爆炸式增长,成为炙手可热的“大数据”。Web大数据巨大的价值使得越来越多的人开始关注,如何获取Web数据并进行挖掘利用。在大数据的环境下,Web数据呈现出规模大、种类多、数据流高速性等特点,使得Web数据抽取与集成,数据分析,数据解释等方面的研究更加深入,与此同时,Web大数据的集成与挖掘仍存在着数据规模、数据多样性、数据时效性、隐私保护等方面的挑战。     

基于云模型理论面向大数据的协作联盟决策评价

针对联盟决策评价中存在较强的不确定性,提出基于云模型理论面向大数据的协作联盟决策评价方法.首先,构建面向大数据的多任务协作联盟多层决策评价架构,依托大数据处理分析平台获取联盟成员的基本评价指标的评价数据,应用逆向云发生器算法生成相应的评价云,并运用综合云运算产生联盟评价指标的云数字特征.然后,结合联盟评价指标权重和任务权重,运用云加权算术平均数算子进行云集结,分别产生单任务联盟决策评价云和多任务协作联盟决策评价云.再对多任务协作联盟备选方案进行决策评价和选优,以确定最优的联盟方案.最后通过实例与D-S证据理论联盟评价方法进行对比,验证文中方法的有效性.