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⑸ 你要的大數據標准都在這里
NIST 1500-4 大數據通用框架草案 第四卷 安全與隱私.pdf
NIST 大數據定義(草案).pdf
大數據安全標准化白皮書2017 .pdf
大數據安全標准化白皮書(2018版).pdf
大數據標准化白皮書(2018).pdf
大數據標准化白皮書(2020版).pdf
1 基礎
GB T 35295-2017 信息技術 大數據 術語.pdf
GB T 35589-2017 信息技術 大數據 技術參考模型》.pdf
GB T 38672-2020 信息技術 大數據 介面基本要求.txt
JRT 0236—2021《金融大數據 術語》.pdf.pdf
TGZBD 2-2020 大數據標准體系總體架構.pdf
2 數據
GBT 18142-2017 信息技術 數據元素值表示 格式記法 ISOIE C FDIS 149572009.txt
GBT 18391.1-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第1部分: 框架 ISOIEC11179-1 2004, IDT.txt
GBT 18391.2-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第2部分: 分類 ISOIEC11179-2 2005, IDT.txt
GBT 18391.3-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第3部分: 注冊系統 元模型與基本屬性 ISOIEC11179-3 2003, IDT.txt
GBT 18391.4-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第4部分: 數據定義 的形成 ISOIEC11179-4 2004, IDT.txt
GBT 18391.5-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第5部分: 命名和標 識原則 ISOIEC11179-5 2005, IDT.txt
GBT 18391.6-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第6部分: 注冊 ISOIEC11179-6 2005, IDT.txt
GBT 23824.1-2009 信息技術 實現元數據注冊 系統內容一致性的規程 第 1部分: 數據元 ISOIEC TR20943-1 2003, IDT.txt
GBT 23824.3-2009 信息技術 實現元數據注冊 系統內容一致性的規程 第 3部分: 值域 ISOIEC TR20943-3 2004, IDT.txt
GBT 30881-2014 信息技術 元數據注冊系統 (MDR)模塊 ISOIEC 197732011.txt
GBT 32392.1-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分: 參考 模型.txt
GBT 32392.2-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分: 核心 模型.txt
GBT 32392.3-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分: 本體 注冊元模型.txt
GBT 32392.4-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分: 模型 映射元模型.txt
GBT 32392.5-2018 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分: 過程 模型注冊元模型.txt
GBT 32392.7-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第7部分: 服務模型注.txt
GBT 32392.8-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第8部分: 角色與目標 模型注冊元模型.txt
GBT 32392.9-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第9部分: 按需模型選 擇.txt
GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt
3 技術
YDT 3772-2020 大數據 時序資料庫技術要求與測試方法.txt
YDT 3773-2020 大數據 分布式批處理平台技術要求與測試方法.txt
YDT 3774-2020 大數據 分布式分析型資料庫技術要求與測試方法.txt
YDT 3775-2020 大數據 分布式事務資料庫技術要求與測試方法.txt
大數據開放與互操作技術
信息技術 大數據 互操作 技術指南 擬研製.txt
大數據生存周期處理技術
GBT 32908-2016 非結構化數據訪問介面規范.txt
GBT 36345-2018 信息技術 通用數據導入接 口規范.txt
信息技術 大數據 面向分 析的數據檢索與存儲技術 要求 在研.txt
大數據集描述
GBT 32909-2016 非結構化數據表示規范.txt
GBT 34945-2017 信息技術 數據溯源描述模型.txt
GBT 34952-2017 多媒體數據語義描述要求.txt
GBT 35294-2017 信息技術 科學數據引用.txt
GBT 38667-2020 信息技術 大數據 數據分 類指南.txt
GB T 38667-2020 信息技術 大數據 數據分類指南.pdf
4 平台、工具
GBT 38673-2020 信息技術 大數據 大數據 系統基本要求.txt
GBT 38675-2020 信息技術 大數據 計算系 統通用要求.txt
GB T 37721-2019 信息技術 大數據分析系統功能要求》.pdf
GB T 37722-2019 信息技術 大數據存儲與處理系統功能要求.pdf
GB T 38633-2020 信息技術 大數據 系統運維和管理功能要求.pdf
GB T 38643-2020 信息技術 大數據 分析系統功能測試要求.pdf
GB T 38676-2020 信息技術大數據存儲與處理系統功能測試要求.pdf
JRT 0206—2021 證券期貨業大數據平台性能測試指引.pdf
YDT 3762-2020 大數據 數據挖掘平台技術要求與測試方法.txt
5 安全和隱私
GAT 1718-2020《信息安全技術 大數據平台安全管理產品安全技術要求》.txt
GBT 大數據系統軟體安全防護指南》標准草案.pdf
GB T 35274-2017 信息安全技術 大數據服務安全能力要求 立項.pdf
GB T 37973-2019 信息安全技術 大數據安全管理指南.pdf
YDT 3736-2020 電信運營商大數據安全風險及需求.txt
YDT 3741-2020 互聯網新技術新業務安全評估要求 大數據技術應用與服務.txt
YDT 3800-2020 電信網和互聯網大數據平台安全防護要求.txt
信息安全技術電信領域大數據安全防護實現指南.doc
d
⑹ "大數據"的PDF文件格式是什麼意思
大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
注意這里的多樣性,大數據的數據包含很多種格式,不限於PDF,MP4,word等。這里的PDF只是大數據的數據中的一種格式。大數據是數據量大,數據的種類復雜,有用信息少,通常來說是大海撈針的找有用信息。
⑺ 《大數據思維贏利模式》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源
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⑻ 《大數據風控》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源
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⑼ 《決戰大數據:大數據的關鍵思考》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源
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⑽ 怎麼找電子版七上歷史大數據
怎麼找電子版七上歷史大數據
資料搜集是個相當繁瑣與累的工作,也是投資入門的基本,良好的信息資料搜集能力有利於我們快速了解投資主體的基本情況,為後續的調研及一手資料的獲得打下較好的基礎。
一、搜索引擎(重點掌握)
搜索引擎是我們信息資料搜集的最重要的渠道之一,用搜索引擎查找信息資料需要使用恰當的關鍵詞和一些搜索技巧。目前國內主要的搜集引擎有如下10個,近期還有較多行業型搜索冒出來,需找專業型行業資料可以使用行業型搜索引擎。
由於每個搜索引擎都有一定的局限性,可以把要搜索的關鍵詞在多個搜索引擎試一下,可能會搜出你意想不到的結果。
大家對國內的引擎基本都很熟悉,尤其是網路和google,需要搜索同一主題的資料,不同的人所搜出來的結果可能就天差地別了,主要原因在於如下兩點:
1、搜索關鍵字的選擇
舉例說明,假如我們要搜索大數據行業發展相關資料,如果我們就在網路上搜索「大數據」,結果非常多,無法進行篩選,可以對關鍵詞進一步界定,如「大數據行業」、「大數據市場規模」、「中國大數據產業」、「大數據技術」、「大數據企業」等等,需要不停地變換搜索關鍵詞,直到查到滿意的搜索結果,在查找的過程中可以根據查找結果內容再進行對關鍵詞進行修正,修正有些名稱專業表達方式,因為最開始搜索我們表達的不一定準確。
2、搜索技巧
主要是針對網路、google等搜索引擎一些高級搜索技巧。常用技巧主要有如下幾個方面:
(1)文件類型搜索:使用filetype,如在網路或google中鍵入「filetype:pdf 大數據」搜索出有關大數據內容pdf內容,而且這些文檔基本都是可直接下載。還可以變換為其他的如「filetype:doc」、「filetype:ppt」、「filetype:xls」等等,注意其中的冒號為英文的冒號,一定要變換為英文冒號。
(2)定位於哪個網站上搜索:使用site,如在網路或google中鍵入「大數據空格site:sina.com」,則在http://sina.com搜索有關大數據的一些資料信息,這個特別適用針對某些信息可能在哪些網站上出現的一個快速搜索方法,注意冒號也是英文的,網站名稱也不用加www。
(3)精確匹配搜索:使用「」,如在網路中鍵入「大數據行業」,表示搜索「大數據行業」五個必須聯在一起的,如果不加「」,搜到的為大數據及行業兩個詞並列顯示結果,沒有這么精確匹配。
(4)限制性的網頁搜索:使用intitle,如在網路鍵入「intitie:大數據」,限定於搜索標題中含有「大數據」網頁,如果輸入「intitie:大數據市場規模」限定於搜索標題中含有「大數據」和「市場規模」的網頁。
3、搜索引擎推薦
1)http://scholar.google.com/ 雖然還是Beta版,但個人已覺得現在已經是很好很強大了,Google學術搜索濾掉了普通搜索結果中大量的垃圾信息,排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次數。略顯不足的是,它搜索出來的結果沒有按照權威度(譬如影響因子、引用次數)依次排列,在中國搜索出來的,前幾頁可能大部分為中文的一些期刊的文章。
2)http://www.scirus.com Scirus 是目前互聯網上最全面、綜合性最強的科技文獻搜索引擎之一,由Elsevier科學出版社開發,用於搜索期刊和專利,效果很不錯!Scirus覆蓋的學科 范圍包括:農業與生物學,天文學,生物科學,化學與化工,計算機科學,地球與行星科學,經濟、金融與管理科學,工程、能源與技術,環境科學,語言學,法 學,生命科學,材料科學,數學,醫學,神經系統科學,葯理學,物理學,心理學,社會與行為科學,社會學等。
3)http://www.base-search.net/ BASE是德國比勒費爾德(Bielefeld)大學圖書館開發的一個多學科的學術搜索引擎,提供對全球異構學術資源的集成檢索服務。它整合了德國比勒費爾德大學圖書館的圖書館目錄和大約160個開放資源(超過200 萬個文檔)的數據。
4)http://www.vascoda.de/ Vascoda是一個交叉學科門戶網站的原型,它注重特定主題的聚合,集成了圖書館的收藏、文獻資料庫和附加的學術內容。
5)http://www.goole.com/ 與google比較了一下發現,能搜索到一些google搜索不到的好東東 。它界面簡潔,功能強大,速度快,YAHOO、網易都採用了它的搜索技術。各位可以一試。
6)http://www.a9.com Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的,Webresult部分是基於Google的,所以保證和Google在同一水平,另外增加了Amazon的在書本內搜索的功能和個性化功能:主要是可以記錄你的搜索歷史。現在還是Beta,不過試用後感覺很好,向大家推薦一試 ,不過缺憾是現在書本內搜索沒有中文內容。
7)http://www.ixquick.com 嚴格意義上講不是搜索引擎,是連接搜索引擎和網路用戶的信息立交橋。新一代的搜索引擎應運而生,Ixquick meta-search正是目前最具光芒的新星。但是對於大多數國內用戶來說,Ixquick還很陌生。Ixquick眾多獨特的功能我不一一介紹了,只介紹我們最關心的,搜索資料庫密碼。使用方法:先進入Ixquick,以「Proquest」資料庫為例。填入Proquest Username Password History Online後點擊search,看看出來的結果,第一頁中第6個,proquest的username和password赫然在目,別急,再看第4個結 果「HB Thompson Subscription Online Databases」,即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/,進入 後發現這是一個密碼頁,選擇Magazines& Journals欄,就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric LibraryElementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum(remote)等眾多資料庫的密碼,都有uesrname和password,隨便試一下EBSCO,OK,成功登陸。
8)http://vivisimo.com/ cmu的作品,對搜索的內容進行分類,這樣可以有效地做出選擇,比較有特色。可實現分類檢索,檢索速度也很好,如EBSCO 密碼幾分鍾就可找一大堆 .http://search.epnet.com/,User ID:mountain,Password: ridge,這個密碼可以試試。
9)http://www.findarticles.com/ 一個檢索免費paper的好工具。進入網頁以後,可以看到他有三個功能,driectory web article,其中article對我們很有幫助,你可以嘗試輸入你要找的文章,會有很多發現的!
10)http://www.chmoogle.com 現點擊後或跳轉到http://www.emolecules.com ,在此搜索引擎里可以搜索到超過千萬種化學品信息或相應的供應商,與Chemblink有點相似,但提供的化學品理化信息沒有Chemblink詳細,與其不同的是該搜索引擎可提供化學品結構式搜索(主頁上有在線繪制化學結構式的搜索框)。
11)http://www.ojose.com/ OJOSE (Online JournalSearch Engine,在線期刊搜索引擎)是一個強大的免費科學搜索引擎,通過OJOSE,你能查找、下載或購買到近60個資料庫的資源。但是感覺操作比較復雜。
12)http://citeseer.ist.psu.e/ 一個關於計算機和信息科學的搜索引擎。
13)http://hpsearch.uni-trier.de/ 專家個人主頁搜索引擎。
14)www.aol.com 裡面的搜索引擎功能由google提供,搜索結果與google一樣,如果google無法登陸,可以用這個網站代替。
二、資料庫
資料庫是研究人員重要的數據來源之一,目前券商、基金研究研究機構都購買有商業資料庫,目前研究用的資料庫主要分為兩大類,一是商業資料庫,二是學術資料庫。
1、商業資料庫
商業資料庫大多為金融投資所用,主要分為國內與國外資料庫兩大類。1)國內商業資料庫國內資料庫主要有如萬德、恆生聚源、銳思資料庫、CSMAR資料庫、巨潮資料庫等。目前萬德資料庫主要定位於國內高端客戶,市場佔有率較高,80%左右,當然其售價較高。恆生聚源也定位為機構客戶,性價比較高,售價要比萬德便宜的多。CSMAR資料庫定位於學術與高校,其中金融數據比較全,強大。銳思資料庫定位於學術,質量一般。巨潮資料庫為深交所旗下資料庫,有一定的特殊優勢。
2)國外商業資料庫
國外資料庫主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等,國外資料庫中彭博是比較全也大的,在國內銷售也較好,但是售價奇貴。一般不做國際市場研究,大多用不到國外資料庫,畢竟國外資料庫公司對國內的行業數據及公司數據不如本土資料庫公司的做得好。
2、學術資料庫
學術資料庫基本為高校、研究機構所用,也分為國內與國外兩大類,學術資料庫中一些學術論文、行業數據、統計年鑒還是有用的,缺點就是其中有些數據的相對較舊,無法做到實時更新。
1)國內學術資料庫
中國知網:國內最大學術資料庫,包括期刊、學位論文、統計年鑒等。
萬方數據:僅次於中國知網,包括期刊、學位論文等。
人大復印資料:期刊、論文等。
維普:期刊、論文等。
中經網:有較多行業研究報告,宏觀數據較全。
國研網:數據較為權威,有些報告可以一看。
上海公共研發平台:可以注冊,人工審核,內包含較多資料庫。
2)國外學術資料庫
EBSCO:較全的一個資料庫,內包含較多的商業數據,好用
Elsevier:學術文章全,更新速度快。
以上大致介紹了國內的商業及學術資料庫,但這些資料庫都是通過收費或學校賬號才能使用,對於平時臨時研究用的一些人,沒有必要去購買,下面介紹一些免費可用的資料庫。
3)免費可用的資料庫
數據匯:http://www.shujuhui.com/database/ 國內的宏觀數據,國外的也有一部分,可以導出來,免費好用。
數據圈:http://www.shujuquan.com.cn/ 免費共享平台,行業研究報告,統計年鑒等