关于大数据库的案例分析

① 什么是大数据，大数据的典型案例有哪些

随着大数据时代的到来，大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面，那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件，对于大数据你还了解多少呢？科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
……
种种的案例实在是太多，或许我们永远说不完一样，所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例：

“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
其实大数据，其影响除了以上列举的方面外，它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

② 求一些"数据仓库和数据挖掘"的案例

与商业智能相关的词汇有例如数据仓库，数据装载（ETL），数据挖掘（Data Mining）， 客户关系管理（CRM），SAS，PeopleSoft, SAP等。理清他们之间的关系才能准确制订个人职业发展规划。

到上个世纪九十年代，以数据存储为目的的联机分析处理系统（OLTP）已经发展得相当成熟，关系型数据库的应用已经非常普及，大型企业或部门积累了大量原始数据。这些数据是按照关系型结构存储，在更新，删除，有效存储（少冗余数据）方面表现出色，但在复杂查询方面效率却十分低下。为充分利用已有数据，提供复杂查询，提供更好的决策支持，出现了数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库与数据库（这里的数据库指关系型数据库）的区别在于，数据仓库以方便查询（称为主题）为目的，打破关系型数据库理论中标准泛式的约束，将数据库的数据重新组织和整理，为查询，报表，联机分析等提供数据支持。数据仓库建立起来后，定期的数据装载（ETL）成为数据仓库系统一个主要的日常工作。

在数据仓库发展的同时，一项从大量数据中发现隐含知识的技术也在学术领域兴起,这就是数据挖掘。数据挖掘也称为数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD），就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式（也叫知识）。最初的数据挖掘应用一般需要从组织数据做起，经历算法设计（建模），挖掘，评价，改进等步骤。其中组织整理数据占据大部分时间，大约占到整个数据挖掘项目80%的时间。

数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物，是从海量数据中提取有用知识的热门技术。传统的交易型系统，九十年代兴起的互连网技术及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下，产生了大量的数据。但与之相配合的数据分析和知识提取技术在相当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠”这样一种奇怪的现象。

数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。数据挖掘不但能够学习已有的知识，而且能够发现未知的知识；得到的知识是“显式”的，既能为人所理解，又便于存储和应用，因此一出现就得到各个领域的重视。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。目前数据挖掘技术在零售业的货篮数据（Basket data）分析、金融风险预测、产品产量、质量分析、分子生物学、基因工程研究、Internet站点访问模式发现以及信息搜索和分类等许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店(www.amazon.com)，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。

数据挖掘的真正普及是建立在数据仓库的成功应用之上。一个设计完善的数据仓库已经将原始数据经过了整理和变换，在此基础上再进行深入挖掘就是顺理成章的事情。数据挖掘渗透到某些行业，产生了一些特定的应用，比如现在经常会听到的客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）。客户关系管理的概念由来已久，但现代的客户关系管理一般指以客户数据为处理对象的一类商业智能应用。通过挖掘客户信息，发现潜在的消费趋势或动向。比如电信公司通过分析用户通话模式（通话时间，时段，通话量等），制订不同的计费方案，满足用户的同时也提高自己的利润。同其它应用一样，客户关系管理发展到一定阶段，会出现相应的系统供应商。据2003年1月的一项调查，CRM市场的领先者从高到低依次为PeopleSoft, Seibel, Oracle, SAP. 微软公司也将加入CRM市场。

从上可以看出，商业智能的应用领域非常广泛。它通常以数据仓库为基础，以数据挖掘为核心，演变出类似CRM这样的应用。一个商业智能系统的开发涉及到很多知识和技能，能够从事商业智能系统开发，那当然是最好不过的。如果没有这样的机会，对于想进入商业智能领域的朋友，应该如何规划自己的职业发展？

首先，根据自己想从事的应用领域，比照该行业商业智能应用所需的知识和经验，找出自己的长处和不足。比如已经有零售业，医药业，制造业的工作经验，或熟悉数据库，编程，人工智能，统计学等。然后补充自己的不足。通过与该领域有经验人士交流，查阅资料，自学或参加相关培训或选修大学课程都是弥补自己不足的手段。当你对将要从事的工作心中有数后，可以开始尝试申请入门级职位。不要编造经历，但要展示你对所申请职位所具备的相关经验（如 business方面的）和知识（会用到的技术，名词，清晰的概念）。在得到入门级职位后，要留心更高级职位用到的技术，软件等。然后利用业余时间继续补充相关知识。一旦内部有更高级职位的空缺，你又能够展示你具备的相关知识，就具有很强的竞争里，因为一般情况下公司都会愿意给内部职员一个尝试的机会的。

如果既没有business背景，又没有数据挖掘方面经验，该如何寻求突破呢？下面的例子不是唯一的道路，有心的朋友应该能得到启发。

一般正规的呼叫中心（这里指呼出服务）的工作方式是这样的：每天分析员根据现阶段的任务，从大量客户数据中筛选出响应可能性高的客户名单，交给业务代表；业务代表根据下达的客户名单做电话推销，对每个电话的结果做相应记录；根据客户实际响应情况，分析员调整筛选算法，选出第二天的客户名单；分析客户响应或不响应的原因。这就是一个典型的客户关系管理在呼叫中心应用的例子。

取得一个呼叫中心客户代表的职位并不难。难的是有没有看到做客户代表除每小时11，12元工资外潜在的价值。通过做客户代表，应该对该中心使用的客户关系管理系统有了应用经验，通过与主管或分析员的交流，应该了解交到你手里的客户名单是怎么分析出来的。心中有数后，就是等待时机的出现了。一个客户筛选算法的改进建议，一个内部分析员职位的空缺，就是展示自己商业智能方面能力的机会。这时的你，已经具备了其他应聘者所不具备的优势：有相关工作背景知识，熟悉应用环境和内部主管，提前知道空缺消息…

规划个人职业发展的时候，在众多考虑因素中有两个是非常重要的：所要投入的技术所处的发展阶段和能否结合已有专业知识。

一种技术从提出到广泛应用（或失败被抛弃）有一定的发展周期，称为科学技术的生命周期（Technological life cycle）。该周期大致分为创新（Innovators），早期成长（Early adopters），分歧点（Chasm），早期流行（Early majority），晚期流行（Late majority）和衰退阶段（Laggards）。对于应用型技术人员来说，早期流行阶段是进入一个新技术领域的最佳时机，因为该技术已经通过分歧点的考验，又处于上升阶段，风险最小，竞争最少，更容易脱颖而出。数据挖掘技术现在就处在这样一个早期流行阶段。

数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的，通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。

我们正处于一个信息爆炸的年代，能够在第一时间内获得或者找到最有价值的信息和资源，则成为企业在激烈地竞争中取胜的重要的因素，所以，商业智能（Business Intelligence）应运而生，而与之相关的技术和工具如Data Warehouse、 Data Mining、SAS则以惊人的速度得到快速、蓬勃的发展。

③ 管理信息系统案例分析 谢谢大家啦！！！

网上搜了一篇文章，希望对你有帮助

概述
医院信息系统（Hospital Information System简称HIS）是一门容医学、信息、管理、计算机等多种学科为一体的边缘科学，在发达国家已经得到了广泛的应用，并创造了良好的社会效益和经济效益。HIS是现代化医院运营的必要技术支撑和基础设施，实现HIS的目的就是为了以更现代化、科学化、规范化的手段来加强医院的管理，提高医院的工作效率，改进医疗质量，从而树立现代医院的新形象，这也是未来医院发展的必然方向。
为了满足我国医院发展的需要，为了使祖国医学早日与世界科技接轨，大连汇源电子系统工程有限公司集中了大量的人力和物力，借鉴国内外HIS的先进经验，并结合国内各家医院的传统管理模式和实际需求，开发了该医院管理信息系统， 2001年《汇源医院管理信息系统》被大连市信息产业局认定为软件产品，该产品是真正适合我国国情的医院管理信息系统，是唯一能在中国境内与IBM医院信息系统解决方案平分天下的有自主知识产权的医院信息系统。

系统设计概述

该系统的实施将在整个医院建设企业级的计算机网络系统，并在其基础上构建企业级的应用系统，实现整个医院的人、财、物等各种信息的顺畅流通和高度共享，为全院的管理水平现代化和领导决策的准确化打下坚实的基础。该系统具有成熟、稳定、可靠、适用期长、扩充性好等特点，可以根据各医院各自的特点度身制作。该系统已成功地运行在普兰店市第一人民医院、庄河市第一人民医院、大连市中山医院、盖州市中心医院、蓬莱市人民医院、丹东市中医院、抚顺市中医院、铁岭中医院、铁岭县医院、黑龙江省呼兰县中医院、大连大学附属医院、瓦房店第一人民医院等一系列三甲、三乙、二甲等医院，为各医院取得了良好的社会效益与经济效益，同时也受到客户的广泛好评。
应用软件功能
（一）、医院各职能部门微机配备表
整个系统由一台服务器和若干台工作站构成一个网络，各个子系统在网络上协调运行，部门间业务查询灵活，又提供严格的权限控制。每个子系统提供一个公用查询功能，每个子系统在此功能下只能使用它有权调用的功能。网络间共享的数据是实时的，避免造成部门间数据不一致的现象。
（二）、医院管理子系统功能视图
医院管理子系统（HIS）通常包含门诊、住院两部分，而管理的主线则为药品和收款金额。
1、视图说明：
以上为医院的各职能部门的功能视图。方框内的部门为配备计算机的部门；平行线内的部门为医院内相关部门。各部门间传递的是数据信息。由于人事科、总务科等相对功能独立，所以未包括在内。
2、功能详细设计见附录
硬件平台系统设计
硬件是系统实施的基础，在设计方案中，我们考虑到系统实施的各种要求及特点，同时兼顾医院的实际情况，硬件选型时必须符合系统需求，兼顾系统性能，以性价比最高为原则，使系统达到最优、也最经济的方案。
1.服务器（SERVER）
主服务器是系统的心脏，系统中所有工作站都必须与其进行信息交换，所以必须保证其速度快、稳定、质量可靠。
2.工作站（WorkStation）
工作站的选用是以保证网络的高速度运行、高可靠性为标准。同时考虑到医院的具体实际情况，达到系统的要求并为医院自身节省有限的资金。
3.打印机（PRINTER）
我们选用打印机主要以打印速度快、耐用、运行成本低为主。世界著名的打印机生产商产品完全符合其要求。
4.配电电源（UPS）
电源中断时，如果网络正在运行，可能导致数据丢失、设备损坏从而造成无法弥补的损失。因此，必须保证机器的不间断运行，但仅能提供一段很短的时间，并发出警报。
网络设计
医院管理系统是一个综合性的系统。因此，在设计方案中，大连汇源电子系统工程有限公司考虑到管理面广、部门多、信息交换要求及时等特点，同时兼顾医院的实际情况，网络采用国际标准的星型的网络拓扑结构，其具有扩充灵活、维护方便、运行稳定、互连性好、性能价格比合理等特点，是计算机网络系统采用的最优、也最经济的方案。
1. 综合布线
缆线是计算机网络的生命线，是传送信息的动脉，线路如因质量问题而造成损坏，将会使网络全部瘫痪，而停止工作。因此，我们在设计中采用楼宇自动化的综合布线方案，严格按照综合布线的技术要求，以此提高线路的质量和稳定性。同时可用于语言传输，便于用户自由选择，根据现场情况，线缆可连接于RJ-45插座于墙面上，也可用RJ-45插头直接连工作站,这样便于维护和扩充
2. 网络设备
网络设备主要是交换机（Switch HUB） 和集线器（HUB） ，它们是连接主服务器和工作站的中间设备。交换机（Switch）是网络中的核心设备，它提供服务器、工作站之间的交换式的快速连接，网络中还有一个硬件设备，就是网络适配器，又称网卡，用于连接每一个工作站与线缆。因为网卡是每一个工作站与网络连接的主要设备，为了使工作站稳定的工作，兼容性好、可靠性高的网卡是一定要保证的。
3.网络管理
我们使用以上的网络方案是为了充分利用网络资源，便于管理与维护。在规划中我们使各工作站不互相依赖， 但又互相联系。即一个工作站的运行状态的好坏并不影响其它工作站的正常运行，提高了网络的可靠性。
数据库系统和系统管理平台
1、 数据库系统
医院管理信息系统因其数据量巨大、实时性强，所以在数据库系统选型时必须选择高效、稳定的大型数据库系统。
2、 网络操作系统
网络操作系统是网络硬件设备基础上的一层软件平台，没有网络操作系统将不能构成合理的计算机网络系统。 网络操作系统是网络的重要组成部分，因其稳定并与数据库系统配合紧密。
工程服务
1.网络安装
大连汇源电子系统工程有限公司负责网络工程安装，遵循EIA/TIA568B布线标准，安装内容如下：
● 提供网络拓扑设计图
● 安装服务器及网络适配器
● 安装工作站及网络适配器
● 安装Switch HUB 、HUB
● UTP 及所有接头
● 安装服务器网络操作系统
● 安装工作站应用软件
2.网络调试
按照标准调试每一个节点，保证每一个工作站能正常运行，并进行严格的安装后测试，减少每一个点的不良隐患，使网络能稳定的运行。
3.网络管理
大连汇源电子系统工程有限公司在工程完工后，保证定期派工程技术人员对网络进行管理和维护，定期对使用人员提供技术指导。
培训服务
1.网络系统管理人员培训
网络管理人员是高级操作人员，网络正常运行必须由网络高级管理人员随时维护，因此对高级操作人员要求有一定的网络知识及网络维护水平。本公司提供对网络管理人员为期两个月的技术培训，使其达到能独立维护保养网络的能力。
2.工作站管理人员培训
工作站管理人员是维护管理应用系统软件的中级人员，必须能够管理整个系统及各部门子系统的衔接和调用。本公司对中级人员提供30天的培训，使其能够了解各部门子系统的调用，及时为各部门提供维护和系统的正常运作。
3.工作站使用人员培训
工作站使用人员培训是单机工作站的操作人员，只能了解本部门的子系统的操作，不必也不能接触其它子系统，本公司提供30天的培训，学习单机单系统、本部门的相关操作。
系统维护与支持
大连汇源电子系统工程有限公司提供用户网络及硬件设备一年质保，软件系统自交付使用后一年内免费维护。对网络和软件系统提供终身技术支持，我们承诺并保证24小时时刻响应用户的呼叫，及时提供完善周到的技术支持和服务。

④ 大数据有哪些具体的应用案例

大数据有具体的应用案例还是很多的，比如 ：

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

⑤ 大数据分析应用案例四网络营销行业的大数据分析通过使用什么大数据分析工具实

专业的大数据分析工具
2、各种Python数据可视化第三方库
3、其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
回答于 2021-08-19
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大数据分析工具有哪些，有什么特点
一、hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 三、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽车行业数据分析找哪家？可以咨询麦柯莱依斯，麦柯莱依斯信息咨询(上海)有限公司，提供汽车行业相关企业共同需要的世界各国供应商信息 ，如采购、配套、工厂情况、动态、汽车产销量数据、技术、市场调研报告、还有预测型市场投放计划等，节省企业在信息收集上花费的时间与成本。麦柯莱依斯通过新闻发布、个别调查，从外部机构购买，与企业合作等方式，独立取材，集中收集、整合并分析数据信息，构建数据库，面向汽车行业专业人士，提供数据服务。期待您的来电！
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一般用哪些工具做大数据分析
大数据图表分析的工具其实有很多，关键要看题主的是在什么样的业务场景下。一般情况下，Excel就可以满足日常的使用需求，当然前提在于你对Excel足够熟练。当然，如果你懂代码，可以用：Echarts ，如果你懂设计，可以用：Ai。这些都可以做大数据图表分析出来。可是从题主的描述中，我看到两个关键词：数据积累多、领导看。这就注定了Excel很难担此重任。所以在制作统计图表方面，你可能就需要使用一些更为灵活的软件。作为业务人员或者分析师，你可能需要用到商业智能类的软件，比如：永洪BI对于BI类产品来说，进行大数据图表分析简直就是小菜一碟，而永洪BI在国内的厂商中应该是做的最好的了。进行大数据图表分析的时候，只需要把数据导入产品中，通过拖拖拽拽就可以生成统计图表了，而且完全不用担心数据量大的问题。以下是几张有代表性的：使用BI软件可以解决统计图表制作的问题，但是大数据图表分析的过程中，如何让图表表达更清楚的含义，有以下几个原则可以借鉴：越简单越好，专注于表达核心信息；在需要表达细节的时候，可以放更多的信息；差异越大越好，这样会使得你的统计图表更明显，易于理解；
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一般用哪些工具做大数据分析？
大数据工具：数据建模工具SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。 大数据工具：数据可视化分析工具亿信华辰一站式数据分析平台ABI，提供ETL数据处理、数据建模以及一系列的数据分析服务，提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。
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⑥ 大数据时代的案例分析

个案一
你开心他就买你焦虑他就抛
华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。
霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。
这一招收效显著——当年第一季度，霍廷的公司获得了7%的收益率。
个案二
国际商用机器公司（IBM）估测，这些“数据”值钱的地方主要在于时效。对于片刻便能定输赢的华尔街，这一时效至关重要。曾经，华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据；如今，接近半数企业采用了这种手段。
●“社会流动”创业公司在“大数据”行业生机勃勃，和微博推特是合作伙伴。它分析数据，告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容，备受广告商热爱。
●通过乔希·詹姆斯的Omniture（著名的网页流量分析工具）公司，你可以知道有多少人访问你的网站，以及他们呆了多长时间——这些数据对于任何企业来说都至关重要。詹姆斯把公司卖掉，进账18亿美元。
●微软专家吉拉德喜欢把这些“大数据”结果可视化：他把客户请到办公室，将包含这些公司的数据图谱展现出来——有些是普通的时间轴，有些像蒲公英，有些则是铺满整个画面的泡泡，泡泡中显示这些客户的粉丝正在谈论什么话题。
●“脸谱”数据分析师杰弗逊的工作就是搭建数据分析模型，弄清楚用户点击广告的动机和方式。
处理和分析工具
用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。
开源大数据生态圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大数据生态圈：
1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。

⑦ 数据库课程设计实例

数据库课程设计

题目：小型超市管理系统
1、项目计划
1.1系统开发目的
（1）大大提高超市的运作效率；
（2）通过全面的信息采集和处理，辅助提高超市的决策水平；
（3）使用本系统，可以迅速提升超市的管理水平，为降低经营成本， 提高效益，增强超市扩张力， 提供有效的技术保障。
1.2背景说明
21世纪，超市的竞争也进入到了一个全新的领域，竞争已不再是规模的竞争，而是技术的竞争、管理的竞争、人才的竞争。技术的提升和管理的升级是超市业的竞争核心。零售领域目前呈多元发展趋势，多种业态：超市、仓储店、便利店、特许加盟店、专卖店、货仓等相互并存。如何在激烈的竞争中扩大销售额、降低经营成本、扩大经营规模，成为超市营业者努力追求的目标。
1.3项目确立
针对超市的特点，为了帮助超市解决现在面临的问题，提高小型超市的竞争力，我们将开发以下系统：前台POS销售系统、后台管理系统，其中这两个子系统又包含其它一些子功能。
1.4应用范围
本系统适应于各种小型的超市。
1.5 定义
（1）商品条形码：每种商品具有唯一的条形码，对于某些价格一样的商品，可以使用自定义条形码。
（2）交易清单：包括交易的流水账号、每类商品的商品名、数量、该类商品的总金额、交易的时间、负责本次收银的员工号。
（3）商品积压：在一定时期内，远无法完成销售计划的商品会造成积压。
（4）促销：在一定时期内，某些商品会按低于原价的促销价格销售。
库存告警提示：当商品的库存数量低于库存报警数量时发出提示。
（5）盘点：计算出库存、销售额、盈利等经营指标。
1.6 参考资料
《数据库原理及设计》 陶宏才编 清华大学出版社
《SQL Server 2000 实用教程》范立南编 清华大学出版社
《SQL Server 2000 编程员指南》李香敏编 北京希望电子出版社
《轻松搞定 SQL Server 2000 程序设计》Rebecca M.Riordan编
《软件工程规范》Watts S.Humphrey编 清华大学出版社
《软件工程理论与实践》 Shari Lawrence Pfleeger编 清华大学出版社
《软件需求分析》 Swapna Kishore编 机械工业出版社
《软件工程思想》 林锐编

2、逻辑分析与详细分析
2.1系统功能
（1）、零售前台（POS）管理系统，本系统必须具有以下功能：
 商品录入：根据超巿业务特点制定相关功能，可以通过输入唯一编号、扫描条形码、商品名称等来实现精确或模糊的商品扫描录入。该扫描录入方法可以充分保证各种电脑操作水平层次的人员均能准确快速地进行商品扫描录入。
 收银业务：通过扫描条形码或者直接输入商品名称（对于同类多件商品采用一次录入加数量的方式）自动计算本次交易的总金额。在顾客付款后，自动计算找零，同时打印交易清单（包括交易的流水账号、每类商品的商品名、数量、该类商品的总金额、交易的时间、负责本次收银的员工号）。如果顾客是本店会员并持有本人会员卡，则在交易前先扫描会员卡，并对所购物品全部实行95折优惠，并将所购物品的总金额累计到该会员的总消费金额中。 会员卡的有效期限为一年，满一年未续卡者，该会员卡将被注销。
 安全性：OS登陆、退出、换班与操作锁定等权限验证保护；断电自动保护最大限度防止意外及恶意非法操作。
 独立作业：有的断网收银即在网络服务器断开或网络不通的情况下，收银机仍能正常作业
(2)、后台管理系统，本系统必须具备以下功能
 进货管理： 根据销售情况及库存情况，自动制定进货计划（亦可手工制定修改），可以避免盲目进货造成商品积压。 按计划单有选择性地进行自动入库登记。 综合查询打印计划进货与入库记录及金额。
 销售管理： 商品正常销售、促销与限量、限期及禁止销售控制。 综合查询各种销售明细记录、各地收银员收银记录以及交结账情况等。 按多种方式统计生成销售排行榜，灵活察看和打印商品销售日、月、年报表。
 库存管理： 综合查询库存明细记录。 库存状态自动告警提示。如库存过剩、少货、缺货等。软件为您预警，避免库存商品积压损失和缺货。 库存自动盘点计算。
 人员管理： 员工、会员、供货商、厂商等基本信息登记管理。 员工操作权限管理。 客户销售权限管理。

（3）系统结构
系统总体结构

模块子系统结构

功能描述：商品录入子系统要求能快速录入商品，因此必须支持条形码扫描。

功能描述：收银业务子系统能计算交易总额，打印交易清单，并根据会员卡打折。

功能描述：进货管理子系统可以根据库存自动指定进货计划，进货时自动等级，以及提供查询和打印计划进货与入库记录的功能。

功能描述：销售管理子系统可以控制某商品是否允许销售，查询每种商品的销售情况并产生年、月、日报表，同时可以生成销售排行榜。

功能描述：库存管理子系统提供查询库存明细记录的基本功能，并根据库存的状态报警，以及自动盘点计算。

功能描述：人员管理子系统提供基本信息登记管理，员工操作权限管理，客户销售权限管理的功能。
2.2、流程图
前台管理系统

顶层DFD图

第0层DFD图

第1层DFD图

2.3、户类型与职能
（1）、员工（营业员）：
 通过商品条形码扫描输入商品到购买清单
 操作软件计算交易总金额
 操作软件输出交易清单
 对会员进行会员卡扫描以便打折
（2）、：超市经理
 操作软件录入商品，供货商，厂商
 操作软件制定进货计划
 查询打印计划进货与入库记录
 操作软件控制商品销售与否
 查询打印销售情况
 操作软件生成销售排行榜
 查询库存明细记录
 根据软件发出的库存告警进行入货
 操作软件进行盘点计算
（3）、总经理：
 基本信息登记管理
 员工操作权限管理
 客户销售权限管理
2.4、统开发步骤
 确定参与者和相关的用况
 为每个用况设计过程
 建立顺序图，确定每个脚本中对象的协作
 创建类，确定脚本中的对象
 设计, 编码, 测试, 集成类
 为过程编写系统测试案例
 运行测试案例，检验系统
2.5、系统环境需求
 系统模式

本系统采用C/S模式作为开发模式
 硬件环境
服务器端：
高性能的计算机一台，
普通的双绞线作为连接。
客户端： 普通的计算机或者工作站，
普通的双绞线作为连接。
 软件环境
服务器端：安装SQL Server 2000的服务器版本，
安装windows 2000服务器版本，
配置了诺顿等必须的防毒软件。
客户端： 安装SQL Server2000的服务器版本，
安装了VB等可视化开发工具软件，
安装windows2000服务器版本。

2.6、系统安全问题
信息系统尽管功能强大，技术先进，但由于受到自身体系结构，设计思路以及运行机制等限制，也隐含许多不安全因素。常见因素有：数据的输入，输出，存取与备份，源程序以及应用软件，数据库，操作系统等漏洞或缺陷，硬件，通信部分的漏洞，企业内部人员的因素，病毒，“黑客”等因素。因此，为使本系统能够真正安全，可靠，稳定地工作，必须考虑如下问题：为保证安全，不致使系统遭到意外事故的损害，系统因该能防止火，盗或其他形式的人为破坏。
 系统要能重建
 系统应该是可审查的
 系统应能进行有效控制，抗干扰能力强
 系统使用者的使用权限是可识别的
3、基于UML的建模
3.1语义规则
用例模型（use cases view）（用例视图）的基本组成部件是用例（use case）、角色(actor)和系统(system)。用例用于描述系统的功能，也就是从外部用户的角度观察，系统应支持哪些功能，帮助分析人员理解系统的行为，它是对系统功能的宏观描述，一个完整的系统中通常包含若干个用例，每个用例具体说明应完成的功能，代表系统的所有基本功能（集）。角色是与系统进行交互的外部实体，它可以是系统用户，也可以是其它系统或硬件设备，总之，凡是需要与系统交互的任何东西都可以称作角色。系统的边界线以内的区域（即用例的活动区域）则抽象表示系统能够实现的所有基本功能。在一个基本功能（集）已经实现的系统中，系统运转的大致过程是：外部角色先初始化用例，然后用例执行其所代表的功能，执行完后用例便给角色返回一些值，这个值可以是角色需要的来自系统中的任何东西。
UML：是一种标准的图形化建模语言，它是面向对象分析与设计的一种标准表示；它不是一种可视化的程序设计语言而是一种可视化的建模语言；不是工具或知识库的规格说明而是一种建模语言规格说明是一种表示的标准；不是过程也不是方法但允许任何一种过程和方法使用它。

用例（use case）：

参与者（actor）：

3.2、UML模型
3.21、系统UML模型

3.22、子系统UML模型
（1）零售前台（POS）管理系统用例视图

（2）后台管理系统用例视图

3.3、系统实现图

4、超市销售系统概念设计文档
（1）、系统ER图

（2）、系统ER图说明
1) 商店中的所有用户（员工）可以销售多种商品，每种商品可由不同用户（员工）销售；
2) 每个顾客可以购买多种商品，不同商品可由不同顾客购买；
3) 每个供货商可以供应多种不同商品，每种商品可由多个供应商供应。
（3）、视图设计
1) 交易视图(v_Dealing)——用于查询交易情况的视图；
2) 计划进货视图(v_PlanStock)——用于查询进货计划的视图；
3) 销售视图(v_Sale)——用于查询销售明细记录的视图；
4) 入库视图(v_Stock)——用于查询入库情况的视图。
5、逻辑设计文档
（1）、系统关系模型
a) 商品信息表（商品编号，商品名称，价格，条形码，促销价格，促销起日期，促销止日期，允许打折，库存数量，库存报警数量，计划进货数，允许销售，厂商编号，供货商编号）
b) 用户表（用户编号，用户名称，用户密码，用户类型）
c) 会员表（会员编号，会员卡号，累积消费金额，注册日期）
d) 销售表（销售编号，商品编号，销售数量，销售金额，销售日期）
e) 交易表（交易编号，用户名称，交易金额，会员卡号，交易日期）
f) 进货入库表（入库编号，入库商品编号，入库数量，单额，总额，入库日期，计划进货日期，入库状态）
g) 供货商表（供货商编号，供货商名称，供货商地址，供货商电话）
h) 厂商表（厂商编号，厂商名称，厂商地址，厂商电话）

（2）、系统数据库表结构
数据库表索引
表名 中文名
MerchInfo 商品信息表
User 用户表
Menber 会员表
Sale 销售表
Dealing 交易表
Stock 进货入库表
Provide 供货商表
Factory 厂商表

商品信息表(MerchInfo)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
MerchID int 4 P Not null 商品编号
MerchName Varchar 50 Not null 商品名称
MerchPrice Money 4 Not null 价格
MerchNum Int 4 Not null 库存数量
CautionNum Int 4 Not null 库存报警数量
PlanNum Int 4 null 计划进货数
BarCode Varchar 50 Not null 条形码
SalesProPrice Money 4 促销价格
SalesProDateS Datetime 8 促销起日期
SalesProDateE Datetime 8 促销止日期
AllowAbate Int 4 Not null 允许打折
AllowSale Int 4 Not null 允许销售
FactoryID Varchar 10 F Not null 厂商编号
ProvideID Varchar 10 F Not null 供货商编号

用户表(User)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
UserID varchar 10 P Not null 用户编号
UserName Varchar 25 Not null 用户名称
UserPW Varchar 50 Not null 用户密码
UserStyle Int 4 Not null 用户类型

会员表(Menber)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
MemberID Varchar 10 P Not null 会员编号
MemberCard Varchar 20 Not null 会员卡号
TotalCost Money 4 Not null 累积消费金额
RegDate Datetime 8 Not null 注册日期

销售表(Sale)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
SaleID Varchar 10 P Not null 销售编号
MerChID Varchar 10 F Not null 商品编号
SaleDate Datetime 8 Not null 销售日期
SaleNum Int 4 Not null 销售数量
SalePrice Money 4 Not null 销售单额

交易表(Dealing)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
DealingID Varchar 10 P Not null 交易编号
DealingPrice Money 4 Not null 交易金额
DealingDate Money 4 Not null 交易日期
MemberID Varchar 10 会员卡号
UserName Varchar 10 F Not null 用户名称

入库纪录表(Stock)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
StockID Varchar 10 P Not null 入库编号
MerchID Varchar 10 F Not null 入库商品编号
MerchNum Int 4 Not null 入库数量
MerchPrice Money 4 Not null 单额
TotalPrice Money 4 Not null 总额
StockDate Datetime 8 Datetime 入库日期
PlanDate Datetime 8 Datetime 计划进货日期
StockState Int 4 Not null 入库状态

供货商表(Provide)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
ProvideID varchar 10 P Not null 供货商编号
ProvideName Varchar 50 Not null 供货商名称
ProvideAddress Varchar 250 供货商地址
ProvidePhone Varchar 25 供货商电话

厂商表(Provide)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
FactoryID varchar 10 P Not null 厂商编号
FactoryName Varchar 50 Not null 厂商名称
FactoryAddress Varchar 250 厂商地址
FactoryPhone Varchar 25 厂商电话
6、物理设计文档
/*----------创建数据库----------*/
create database SuperMarketdb
on primary
(
name=SuperMarketdb,
filename='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\SuperMarketdb.mdf',
size=100MB,
maxsize=200MB,
filegrowth=20MB
)
log on
(
name=SuperMarketlog,
filename='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\SuperMarketdb.ldf',
size=60MB,
maxsize=200MB,
filegrowth=20MB
)
go

/*----------创建基本表----------*/
use [SuperMarketdb]
go
/*创建交易表*/
CREATE TABLE Dealing (
DealingID int identity(1,1) Primary key ,
DealingDate datetime NOT NULL ,
DealingPrice money NOT NULL ,
UserName varchar(25) NULL ,
MemberCard varchar(20) NULL
)
GO
/*创建厂商表*/
CREATE TABLE Factory (
FactoryID varchar(10) Primary key ,
FactoryName varchar(50) NOT NULL ,
FactoryAddress varchar(250) NULL ,
FactoryPhone varchar(50) NULL
)
GO
/*创建会员表*/
CREATE TABLE Member (
MemberID varchar(10) Primary key ,
MemberCard varchar(20) NOT NULL ,
TotalCost money NOT NULL ,
RegDate datetime NOT NULL
)
GO
/*创建商品信息表*/
CREATE TABLE MerchInfo (
MerchID int identity(1,1) Primary key ,
MerchName varchar(50) Unique NOT NULL ,
MerchPrice money NOT NULL ,
MerchNum int NOT NULL ,
CautionNum int NOT NULL ,
PlanNum int NOT NULL ,
BarCode varchar(20) Unique NOT NULL ,
SalesProPrice money NULL ,
SalesProDateS datetime NULL ,
SalesProDateE datetime NULL ,
AllowAbate int NOT NULL ,
AllowSale int NOT NULL ,
FactoryID int NOT NULL ,
ProvideID int NOT NULL
)
GO
/*创建供应商表*/
CREATE TABLE Provide (
ProvideID varchar(10) Primary key ,
ProvideName varchar(50) NOT NULL ,
ProvideAddress varchar(250) NULL ,
ProvidePhone varchar(25) NULL
)
GO
/*创建销售表*/
CREATE TABLE Sale (
SaleID int identity(1,1) Primary key ,
MerChID int NOT NULL ,
SaleDate datetime NOT NULL ,
SaleNum int NOT NULL,
SalePrice money NOT NULL
)
GO
/*创建入库表*/
CREATE TABLE Stock (
StockID int identity(1,1) Primary key ,
MerchID int NOT NULL ,
MerchNum int NOT NULL ,
MerchPrice money NULL ,
TotalPrice money NULL ,
PlanDate datetime NULL ,
StockDate datetime NULL,
StockState int NOT NULL
)
GO
/*创建用户表*/
CREATE TABLE User (
UserID varchar(10) Primary key ,
UserName varchar(25) NOT NULL ,
UserPW varchar(50) NOT NULL ,
UserStyle int NOT NULL ,
)
GO

/*----------创建表间约束----------*/
/*商品信息表中厂商编号、供应商编号分别与厂商表、供应商表之间的外键约束*/
ALTER TABLE MerchInfo ADD
CONSTRAINT [FK_MerchInfo_Factory] FOREIGN KEY
(
[FactoryID]
) REFERENCES Factory (
[FactoryID]
),
CONSTRAINT [FK_MerchInfo_Provide] FOREIGN KEY
(
[ProvideID]
) REFERENCES Provide (
[ProvideID]
)
GO
/*销售表中商品编号与商品信息表之间的外键约束*/
ALTER TABLE Sale ADD
CONSTRAINT [FK_Sale_MerchInfo] FOREIGN KEY
(
[MerChID]
) REFERENCES MerchInfo (
[MerchID]
) ON DELETE CASCADE
GO
/*入库表中商品编号与商品信息表之间的外键约束*/
ALTER TABLE Stock ADD
CONSTRAINT [FK_Stock_MerchInfo] FOREIGN KEY
(
[MerchID]
) REFERENCES MerchInfo (
[MerchID]
) ON DELETE CASCADE
GO

/*----------创建索引----------*/
/*在交易表上建立一个以交易编号、交易日期为索引项的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_Dealing ON Dealing(DealingID, DealingDate)
GO
/*在商品信息表上建立一个以商品编号为索引项的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_MerchInfo ON MerchInfo(MerchID)
GO
/*在销售表上建立一个以销售编号、销售日期为索引项的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_Sale ON Sale(SaleID, SaleDate)
GO
/*在入库表上建立一个以入库编号、入库日期、商品编号为索引项的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_Stock ON Stock(StockID, StockDate, MerchID)
GO

/*----------创建视图----------*/
/*创建用于查询交易情况的视图*/
CREATE VIEW v_Dealing
AS
SELECT DealingDate as 交易日期,
UserName as 员工名称,
MemberCard as 会员卡号,
DealingPrice as 交易金额
FROM Dealing
GO
/*创建用于查询进货计划的视图*/
CREATE VIEW v_PlanStock
AS
SELECT Stock.StockID as SID,
MerchInfo.MerchName as 商品名称,
MerchInfo.BarCode as 条形码,
Factory.FactoryName as 厂商,
Provide.ProvideName as 供货商,
Stock.MerchNum as 计划进货数量,
Stock.PlanDate as 计划进货日期
FROM Stock,MerchInfo,Provide,Factory
Where Stock.MerchID = MerchInfo.MerchID
and Provide.ProvideID=MerchInfo.ProvideID
and Factory.FactoryID=MerchInfo.FactoryID
and Stock.StockState=0
GO
/*创建用于查询销售明细记录的视图*/
CREATE VIEW v_Sale
AS
SELECT MerchInfo.MerchName as 商品名称,
MerchInfo.BarCode as 条形码,
MerchInfo.MerchPrice as 商品价格,
Sale.SalePrice as 销售价格,
Sale.SaleNum as 销售数量,
Sale.SaleDate as 销售日期
FROM Sale INNER JOIN
MerchInfo ON Sale.MerChID = MerchInfo.MerchID
GO
/*创建用于查询入库情况的视图*/
CREATE VIEW v_Stock
AS
SELECT MerchInfo.MerchName as 商品名称,
MerchInfo.BarCode as 条形码,
Factory.FactoryName as 厂商,
Provide.ProvideName as 供货商,
Stock.MerchPrice as 入库价格,
Stock.MerchNum as 入库数量,
Stock.TotalPrice as 入库总额,
Stock.StockDate as 入库日期
FROM Stock,MerchInfo,Provide,Factory
Where Stock.MerchID = MerchInfo.MerchID
and Provide.ProvideID=MerchInfo.ProvideID
and Factory.FactoryID=MerchInfo.FactoryID
and Stock.StockState=1
GO

7、小结
和传统管理模式相比较，使用本系统，毫无疑问会大大提高超市的运作效率，辅助提高超市的决策水平，管理水平，为降低经营成本， 提高效益，减少差错，节省人力，减少顾客购物时间，增加客流量，提高顾客满意度，增强超市扩张能力， 提供有效的技术保障。
由于开发者能力有限，加上时间仓促，本系统难免会出现一些不足之处，例如：
 本系统只适合小型超市使用，不能适合中大型超市使用；
 超市管理系统涉及范围宽，要解决的问题多，功能复杂，实现困难，但由于限于时间，本系统只能做出其中的一部分功能；
对于以上出现的问题，我们深表歉意，如发现还有其它问题，希望老师批评指正。
请采纳。

⑧ 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：

■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。

■ 大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■ 对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■ 虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■ 对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■ 对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■ 对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■ 对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a 和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b 建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2 如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3 如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4 为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

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⑨ 数据安全有哪些案例

我国《网络安全法》将正式生效实施，对网络运营者数据安全管理提出了系统且严格的法律要求。近日，上海社会科学院互联网研究中心发布大数据安全风险与对策研究报告，遴选了近年来国内外典型数据安全事件，系统分析了大数据安全风险产生的类型和诱因，并分别从提升国家大数据生态治理水平（政府）和加强企业大数据安全能力（企业）两个层面提出推动我国大数据安全发展的对策建议。
大数据时代，数据成为推动经济社会创新发展的关键生产要素，基于数据的开放与开发推动了跨组织、跨行业、跨地域的协助与创新，催生出各类全新的产业形态和商业模式，全面激活了人类的创造力和生产力。
然而，大数据在为组织创造价值的同时，也面临着严峻的安全风险。一方面，数据经济发展特性使得数据在不同主体间的流通和加工成为不可避免的趋势，由此也打破了数据安全管理边界，弱化了管理主体风险控制能力；另一方面，随着数据资源商业价值的凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用、劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家的数据生态治理水平和组织的数据安全管理能力提出全新挑战。在内外双重压力下，大数据安全重大事件频发，已经成为全社会关注的重大安全议题。
综合近年来国内外重大数据安全事件发现，大数据安全事件正在呈现以下特点：（1）风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄露，既有技术漏洞，也有管理缺陷；既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。（2）威胁范围全域覆盖，大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业链的各个环节，包括数据源的提供者、大数据加工平台提供者、大数据分析服务提供者等各类主体都是威胁源；(3)事件影响重大深远。数据云端化存储导致数据风险呈现集聚和极化效应，一旦发生数据泄露等其影响都将超越技术范畴和组织边界，对经济、政治和社会等领域产生影响，包括产生重大财产损失、威胁生命安全和改变政治进程。
随着数据经济时代的来临，全面提升网络空间数据资源的安全是国家经济社会发展的核心任务，如同环境生态的治理，数据生态治理面临一场艰巨的战役，这场战役的成败将决定新时期公民的权利、企业的利益、社会的信任，也将决定数据经济的发展乃至国家的命运和前途。为此，我们建议重点从政府和企业两个维度入手，全面提升我国大数据安全
从政府角度，报告建议持续提升数据保护立法水平，构筑网络空间信任基石；加强网络安全执法能力，开展网络黑产长效治理；加强重点领域安全治理，维护国家数据经济生态；规范发展数据流通市场，引导合法数据交易需求；科学开展跨境数据监管，切实保障国家数据主权。
从企业角度，报告建议网络运营者需要规范数据开发利用规则，明确数据权属关系，重点加强个人数据和重点数据的安全管理，针对采集、存储、传输、处理、交换和销毁等各个环节开展全生命周期的保护，从制度流程、人员能力、组织建设和技术工具等方面加强数据安全能力建设。
附十大典型事件（时间顺序）：
1. 全球范围遭受勒索软件攻击
关键词：网络武器泄漏，勒索软件，数据加密，比特币
2017年5月12日，全球范围爆发针对Windows操作系统的勒索软件（WannaCry）感染事件。该勒索软件利用此前美国国家安全局网络武器库泄露的WindowsSMB服务漏洞进行攻击，受攻击文件被加密，用户需支付比特币才能取回文件，否则赎金翻倍或是文件被彻底删除。全球100多个国家数十万用户中招，国内的企业、学校、医疗、电力、能源、银行、交通等多个行业均遭受不同程度的影响。
安全漏洞的发掘和利用已经形成了大规模的全球性黑色产业链。美国政府网络武器库的泄漏更是加剧了黑客利用众多未知零日漏洞发起攻击的威胁。2017年3月，微软就已经发布此次黑客攻击所利用的漏洞的修复补丁，但全球有太多用户没有及时修复更新，再加上众多教育系统、医院等还在使用微软早已停止安全更新的Windows XP系统，网络安全意识的缺乏击溃了网络安全的第一道防线。
类似事件：2016年11月旧金山市政地铁系统感染勒索软件，自动售票机被迫关闭，旅客被允许在周六免费乘坐轻轨。
2.京东内部员工涉嫌窃取50亿条用户数据
关键词：企业内鬼，数据贩卖，数据内部权限
2017年3月，京东与腾讯的安全团队联手协助公安部破获的一起特大窃取贩卖公民个人信息案，其主要犯罪嫌疑人乃京东内部员工。该员工2016年6月底才入职，尚处于试用期，即盗取涉及交通、物流、医疗、社交、银行等个人信息50亿条，通过各种方式在网络黑市贩卖。
为防止数据盗窃，企业每年花费巨额资金保护信息系统不受黑客攻击，然而因内部人员盗窃数据而导致损失的风险也不容小觑。地下数据交易的暴利以及企业内部管理的失序诱使企业内部人员铤而走险、监守自盗，盗取贩卖用户数据的案例屡见不鲜。管理咨询公司埃森哲等研究机构2016年发布的一项调查研究结果显示，其调查的208家企业中，69％的企业曾在过去一年内“遭公司内部人员窃取数据或试图盗取”。未采取有效的数据访问权限管理，身份认证管理、数据利用控制等措施是大多数企业数据内部人员数据盗窃的主要原因。
类似事件：2016年4月，美国儿童抚养执行办公室500万个人信息遭前员工盗窃。
3. 雅虎遭黑客攻击10亿级用户账户信息泄露
关键词：漏洞攻击，用户密码，俄罗斯黑客
2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实至少5亿用户账户信息在2014年遭人窃取，内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登录密码。2016年12月14日，雅虎再次发布声明，宣布在2013年8月，未经授权的第三方盗取了超过10亿用户的账户信息。2013年和2014年这两起黑客袭击事件有着相似之处，即黑客攻破了雅虎用户账户保密算法，窃得用户密码。2017年3 月，美国检方以参与雅虎用户受到影响的网络攻击活动为由，对俄罗斯情报官员提起刑事诉讼。
雅虎信息泄露事件是有史以来规模最大的单一网站数据泄漏事件，当前，重要商业网站的海量用户数据是企业的核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理面临更高的要求，必须建立严格的安全能力体系，不仅需要确保对用户数据进行加密处理，对数据的访问权限进行精准控制，并为网络破坏事件、应急响应建立弹性设计方案，与监管部门建立应急沟通机制。
类似事件：2015年2月，美国第二大健康医疗保险公司Anthem公司信息系统被攻破，将近8000万客户和员工的记录遭遇泄露。
4. 顺丰内部人员泄漏用户数据
关键词：转卖内部数据权限，恶意程序
2016年8月26日，顺丰速递湖南分公司宋某被控“侵犯公民个人信息罪”在深圳南山区人民法院受审。此前，顺丰作为快递行业领头羊，出现过多次内部人员泄漏客户信息事件，作案手法包括将个人掌握的公司网站账号及密码出售他人；编写恶意程序批量下载客户信息；利用多个账号大批量查询客户信息；通过购买内部办公系统地址、账号及密码，侵入系统盗取信息；研发人员从数据库直接导出客户信息等。
顺丰发生的系列数据泄漏事件暴露出针对内部人员数据安全管理的缺陷，由于数据黑产的发展，内外勾结盗窃用户数据谋取暴利的行为正在迅速蔓延。虽然顺丰的IT系统具备事件发生后的追查能力，但是无法对员工批量下载数据的异常行为发出警告和风险预防，针对内部人员数据访问需要设置严格的数据管控，并对数据进行脱敏处理，才能有效确保企业数据的安全。
类似事件：2012年1号店内部员工与离职、外部人员内外勾结，泄露90万用户数据。
5. 徐玉玉遭电信诈骗致死
关键词：安全漏洞，拖库，个人数据，精准诈骗，黑产
2016年8月，高考生徐玉玉被电信诈骗者骗取学费9900元，发现被骗后突然心脏骤停，不幸离世。据警方调查，骗取徐玉玉学费的电信诈骗者的信息来自网上非法出售的个高考个人信息，而其源头则是黑客利用安全漏洞侵入了“山东省2016高考网上报名信息系统”网站，下载了60多万条山东省高考考生数据，高考结束后开始在网上非法出售给电信诈骗者。
近年来，针对我国公民个人信息的窃取和交易已经形成了庞大黑色产业链，遭遇泄露的个人数据推动电信诈骗、金融盗窃等一系列犯罪活动日益“精准化”、“智能化”，对社会公众的财产和人身安全构成严峻威胁。造成这一现状的直接原因在于我国企事业单位全方位收集用户数据，但企业网络安全防护水平低下和数据安全管理能力不足，使黑客和内鬼有机可乘，而个人信息泄漏后缺乏用户告知机制，加大了犯罪活动的危害性和持续性。
类似事件：2016年8月23日，山东省临沭县的大二学生宋振宁遭遇电信诈骗心脏骤停，不幸离世。
6. 希拉里遭遇“邮件门”导致竞选失败
键词：私人邮箱，公务邮件,维基解密，黑客
希拉里“邮件门”是指民主党总统竞选人希拉里·克林顿任职美国国务卿期间，在没有事先通知国务院相关部门的情况下使用私人邮箱和服务器处理公务，并且希拉里处理的未加密邮件中有上千封包含国家机密。同时，希拉里没有在离任前上交所有涉及公务的邮件记录，违反了国务院关于联邦信息记录保存的相关规定。2016年7月22日，在美国司法部宣布不指控希拉里之后，维基解密开始对外公布黑客攻破希拉里及其亲信的邮箱系统后获得的邮件，最终导致美国联邦调查局重启调查，希拉里总统竞选支持率暴跌。
作为政府要员，希拉里缺乏必要的数据安全意识，在担任美国国务卿期间私自架设服务器处理公务邮件违反联邦信息安全管理要求，触犯了美国国务院有关“使用私人邮箱收发或者存储机密信息为违法行为”的规定。私自架设的邮件服务器缺乏必要的安全保护，无法应对高水平黑客的攻击，造成重要数据遭遇泄露并被国内外政治对手充分利用，最终导致大选落败。
类似事件：2016年3月，五角大楼公布美国防部长阿什顿·卡特数百份邮件是经由私人电子邮箱发送，卡特再次承认自己存在过失，但相关邮件均不涉密。
7. 法国数据保护机构警告微软Windows10过度搜集用户数据
关键词：过度收集数据，知情同意，合规，隐私保护
2016年7月，法国数据保护监管机构CNIL向微软发出警告函，指责微软利用Windows 10系统搜集了过多的用户数据，并且在未获得用户同意的情况下跟踪了用户的浏览行为。同时，微软并没有采取令人满意的措施来保证用户数据的安全性和保密性，没有遵守欧盟“安全港”法规，因为它在未经用户允许的情况下就将用户数据保存到了用户所在国家之外的服务器上，并且在未经用户允许的情况下默认开启了很多数据追踪功能。CNIL限定微软必须在3个月内解决这些问题，否则将面临委员会的制裁。
大数据时代，各类企业都在充分挖掘用户数据价值，不可避免的导致用户数据被过度采集和开发。随着全球个人数据保护日趋严苛，企业在收集数据中必须加强法律遵从和合规管理，尤其要注重用户隐私保护，获取用户个人数据需满足“知情同意”、“数据安全性”等原则，以保证组织业务的发展不会面临数据安全合规的风险。例如欧盟2018年即将实施新的《一般数据保护条例》就规定企业违反《条例》的最高处罚额将达全球营收的4%，全面提升了企业数据保护的合规风险。
类似事件：2017年2月，乐视旗下Vizio因违规收集用户数据被罚220万美元。
8. 黑客攻击SWIFT系统盗窃孟加拉国央行8100万美元
关键词：网络攻击，系统控制权限，虚假指令数据，网络金融盗窃
2016年2月5日，孟加拉国央行被黑客攻击导致8100万美元被窃取，攻击者通过网络攻击或者其他方式获得了孟加拉国央行SWIFT系统的操作权限，攻击者进一步向纽约联邦储备银行发送虚假的SWIFT转账指令。纽约联邦储备银行总共收到35笔，总价值9.51亿美元的转账要求，其中8100万美元被成功转走盗取，成为迄今为止规模最大的网络金融盗窃案。
SWIFT是全球重要的金融支付结算系统，并以安全、可靠、高效著称。黑客成功攻击该系统，表明网络犯罪技术水平正在不断提高，客观上要求金融机构等关键性基础设施的网络安全和数据保护能力持续提升，金融系统网络安全防护必须加强政府和企业的协同联动，并开展必要的国际合作。2017年3月1日生效的美国纽约州新金融条例，要求所有金融服务机构部署网络安全计划，任命首席信息安全官，并监控商业伙伴的网络安全政策。美国纽约州的金融监管要求为全球金融业网络安全监管树立了标杆，我国的金融机构也需进一步明确自身应当履行的网络安全责任和义务，在组织架构、安全管理、安全技术等多个方面进行落实网络安全责任。
类似事件：2016年12月2日,俄罗斯央行代理账户遭黑客袭击,被盗取了20亿俄罗斯卢布。
9．海康威视安防监控设备存在漏洞被境外IP控制
关键词：物联网安全，弱口令，漏洞，远程挟持
2015年2月27日，江苏省公安厅特急通知称：江苏省各级公安机关使用的海康威视监控设备存在严安全隐患，其中部分设备被境外IP地址控制。海康威视于2月27日连夜发表声明称：江苏省互联网应急中心通过网络流量监控，发现部分海康威视设备因弱口令问题（包括使用产品初始密码和其他简单密码）被黑客攻击，导致视频数据泄露等。
以视频监控等为代表的物联网设备正成为新的网络攻击目标。物联网设备广泛存在弱口令，未修复已知漏洞、产品安全加固不足等风险，设备接入互联网后应对网络攻击能力十分薄弱，为黑客远程获取控制权限、监控实时数据并实施各类攻击提供了便利。
类似事件：2016年10月，黑客通过控制物联网设备对域名服务区发动僵尸攻击，导致美国西海岸大面积断网。
10. 国内酒店2000万入住信息遭泄露
关键词：个人隐私泄露，第三方存储，外包服务数据权限，供应链安全
2013年10月，国内安全漏洞监测平台披露，为全国4500多家酒店提供数字客房服务商的浙江慧达驿站公司，因为安全漏洞问题，使与其有合作关系的酒店的入住数据在网上泄露。数天后，一个名为“2000w开房数据”的文件出现在网上，其中包含2000万条在酒店开房的个人信息，开房数据中，开房时间介于2010年下半年至2013年上半年，包含姓名、身份证号、地址、手机等14个字段，其中涉及大量用户隐私，引起全社会广泛关注。
酒店内的Wi-Fi覆盖是随着酒店业发展而兴起的一项常规服务，很多酒店选择和第三方网络服务商合作，但在实际数据交互中存在严重的数据泄露风险。从慧达驿站事件中，一方面，涉事酒店缺乏个人信息保护的管理措施，未能制定严格的数据管理权限，使得第三方服务商可以掌握大量客户数据。另一方面，第三方服务商慧达驿站公司网络安全加密等级低，在密码验证过程中未对传输数据加密，存在严重的系统设计缺陷。