简介：由于工作的原因，笔者常常要把具有二维表性质的Excel工作表转换为DBF数据库，在将Excel工作表保存为dBASE格式（DBF文件）时，有以下几点应引起大家的注意，以防止在转换过程中丢失数据。

简介：Excel中的数据透视表和数据透视图功能，就是数据管理的能手。你可以随意旋转，变化表格中的行和列。显示你感兴趣的部分数据。当你面对自己的客户或者身处正进行的会议中，即时调出最有说服力的数据。它不仅能带给你好心情，更重要的是，你的能力也会让人刮目相看。

简介：数据的采集、提取和理解是人类感知和认识世界的基本途径之一，数据可视化为人类洞察数据的内涵、理解数据蕴藏的规律提供了重要的手段。随着数据时代的来临，大数据的分析、挖掘与可视化已经成为信息技术发展的迫切需求。面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，

简介：用户访问数据中往往存在大量无用或与当前信息挖掘无关的数据，我们通过数据清洗从挖掘对象中去除不相关的数据，并实现了用户识别、会话识别、格式化等步骤，对WEB信息进行预处理，为进一步的操作提供了较好的数据格式，提高了挖掘效率。同时，因特网上的信息往往具有非结构化或半结构化特性，难以得到传统数据挖掘技术的支持，我们通过事务识别技术解决了这一问题，将访问序列组织成逻辑单元以表示事务或用户会话，将所有事务组成一个事务数据库，识别出事务后就可以利用对传统数据挖掘的方法对WEB数据进行挖掘：事务识别技术有多种实现形式，不同形式有不同的应用场合，本文根据特定挖掘任务，实现了以时间维来分割事务的算法，并给出了一些实验数据。

简介：大数据是毋庸置疑的技术趋势和话题焦点，但是多数情况下,可能人们都太纠结大数据“是什么？不是什么？”,这让话题看起来永远都不会有结论。而本书作者另辟蹊径,在另外的角度上对这一趋势进行解读，即什么才是大数据的正确之路。现在我们就好像身处大数据技术演进的寒武纪时代,在这个技术变革时期,各种技术粉墨登场，快速演化。而这恰恰是人们对现有大数据技术一切疑惑和模棱两可观点的源头,也正是作者在开篇第1章和结尾表述的观点。因为我们身处变革当中,所以很好理解为什么作者并不急于回答“大数据是什么“。只要翻翻这本书,你一定会发现它和市面上其它大数据书籍的不同。

简介：数据仓库是数据库的发展方向之一,对企业管理和决策支持起着重要的辅助作用。简要介绍了数据仓库和元数据的基本概念,重点阐述了元数据在数据仓库系统中的作用、管理及维护,并就元数据库具体的实现方式进行了初步的研究和探讨。

简介：在模糊查询条件下,针对同一关系中的不同属性的取值的差异性造成查询结果不准确的问题,通过方差压缩的思想对原数据进行标准化处理后再进行模糊查询,并进行实例验证。

简介：随着大数据时代的到来以及云计算、物联网等技术的快速发展,人类产生的数据量每年呈指数级增长,此外数据类型与格式的变化和扩展性、响应速度等方面的需求也对传统的数据存储与处理技术带来很大挑战。本文首先主要从Hadoop、NOSQL和流数据处理技术等方面介绍了为应对大数据带来的挑战而诞生的新技术,并分析其理论基础与基本架构。旨在为了解大数据当前发展状况、关键理论与技术以及更准确认识基本框架提供参考。

简介：

简介：

简介：我国大数据具备了良好的基础，也面临着重大的机遇，但要实现从数据大国向数据强国转变，还面临很多的制约和挑战。“十三班”是我国全面建成小康社会的决胜期．是信息通信业发展大数据的战略机遇期，全行业应积极贯彻中央有关决策部器，推动大数据健康发展。

简介：今天，CIO们对于数据中心的未来感到非常焦虑：数据中心的容量迅速增加，以前宽敞的机房现在变得很拥挤，数据中心的能耗惊人。据Gartner预测，至2008年底，全球近一半的数据中心将无法拥有足够的能源和冷却装置，用以支持高密度的服务器和存储设备，而到2011年，数据中心1／3以上的预算将是环境成本。

简介：数据“割据”状态依然存在，没有像新疆油田那样做到“集中统一管理”。

简介：天有不测风云．我有回天之术。如果你的硬盘遭遇不速之祸，如果你还没来得及备份数据．不要着急试试这几个软件的回天之术!

简介：让数据'活'起来,这不仅仅是存储数据厂商的关注方向,更多来自IT与互联网发展催化的用户需求。10年来IT发展趋势中,与其他文件类型相比,演示文稿文件的数量在大幅下降由开发者主导的文件和演示文稿文件已成为过去时;视频文件成为存储最大增长类型;几近过半数据存储而无用……传统IT行业的变革随互联网化转变,首先一点就是构建'专家型'运营团队,帮助客户梳理现有数据,使客户决策管理可依托于可视化的有用信息作有效评估。虽然在中国这部分市场需求还处于启动阶段,但是由于客户对数据管理的需求强烈,希望利用

简介：随着社会的不断发展,信息技术在人们日常生活中的不断普及,分布式数据库技术随着运营商对数据管理与实际应用方面的需求越来越大,数据的数量与种类都得到了快速增长,传统的数据处理方式已经无法满足现如今人们的需求。因此基于这个背景之下,分布式数据库技术需要更加快速的发展,来实现对现如今大数据的管理、分析以及储存等处理要求,从而能够对数据应用的效率得到提高,为社会建设作出重要的贡献。本篇文章主要对分布式数据库技术在大数据中的应用进行了探析,通过分布式数据库技术在实际的不断优化,为人们的日常生活提供更加方便的服务。

简介：目前的电力系统对于国民生活有着重要意义,为此需要进行有序的电力调控才能满足要求,而电力系统的复杂性与数据量的庞大性则需要进行对数据的严格有效处理,对此本文对电力大数据的多数据流实时处理技术进行系统的讨论分析,以实现良好的系统运行效果。

简介：手机与PC间的数据交换在WiFi无线网络支持下摆脱了数据线的束缚。简单来讲，用户能利用手机与PC的无线配对来实现收发手机短信以及资料的读取。任意手机助手在资料的读取上都有不错的能力，但涉及到及时信息的获取以及推送，它们的表现就没那么全面了，而定位为推送服务的Pushbullet可以帮我们实现从网页上直接推送文本、网页甚至地图等内容到手机上。特别是将更新后的PushBullet及时信息端推送至PC上。

简介：实现目的：只允许查看和编辑部分工作表，不允许查看含有机密数据的工作表

简介：2014年2月底，IBM宣布正式收购数据库即服务DBaaS提供商Cloudant。Cloudant的加入扩展了IBM在大数据与分析、云计算及移动领域的能力。收购Cloudant还标志着IBM在云计算和大数据领域的持续投入，特别是在大数据和数据分析方面的大投资。除了研究f11开发的投资，IBM在这个领域投资已经超过170亿美元并完成30个以上的收购，投资数额已经超出预期，最初1601＇L美元是2015年的目标，随后IBM将预算提高~JJ200亿美元。