数据与信息

1.数据分析与可视化： 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集到的大量的数据进行分析，提取有用的信息和形成的结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 收集数据 -------> 提取信息------------> 形成结论 ---------> 借助图示化手段表示数据。 2.数据分析可视化流程： 定义分析目标 数据采集及预处理[数据的预处理就是数据清洗，清掉不满足条件的数据] 数据分析挖掘 数据可视化 3.1 可视化形式： 统计图（直方图、折线图、饼图） 分布图（热力图、散点图、气泡图） 3.2 常用工具： 绘图工具： matplotlib PyChart reportlab 平台工具: Jupyter Notebook, Pycharm Matplotlib： 安装：pip3 install matplotlib 1.matplotlib的基本配置： 通过修改matplotlib.rcParams。rcParams是matplotlib存放设置的字典，修改字典键值对以改变matplotlib绘图的相关设置。 常用配置： plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #中文支持 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号 plt.rcParams['lines.linewidth']=5

作者：王煜 1 引言 美军2012年发布的“联合作战顶层概念（CCIO）：联合部队2020”称，全球一体化作战将是未来美军联合部队作战的基础概念。而实现全球一体化作战的关键要素是任务指挥，它是一种以去中心化为特征并以信息和通信技术（ICT）及以移动计算技术进步进行加强的指挥哲学体系。 过去十年间，商业界已经在ICT和移动计算方面取得了巨大进步，产生了诸如智能手机、平板电脑、应用商店、新一代蜂窝网等诸多创新。在士兵需求的推动下，将商用设备推到作战前沿也已变为现实。美国防部利用这些创新获得各种能力并节约资金已成必然。应用商业现货技术的优势包括：1）先进的性能（如，处理能力，存储器、通信媒体，通信速度，GPS，摄像机，USB等）和功能（如，app，聊天，地图）；2）推入市场速度更快；3）成本更低；4）减少政府研发工作；5）相比同类军用系统，体积、重量、功率更低。 但由于战术边缘作战人员的特殊要求，应用商用技术也有局限，主要包括技术、环境和采购方面的限制。典型环境限制有面对敌方行动时的抗毁能力、缺乏固定基础设施、高机动性以及加固化处理。技术限制则包括鲁棒性（面对信号损失）和安全性。而采购限制则涉及美国防部各种规章和过程的限制。 一般来说，毫不修改直接在战术边缘应用商业现货能力并不现实。更普遍的情况是为满足军事需求，由原开发者或第三方厂商对商业现货产品进行改造后使用。然而

8 月 20 日，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布报告显示，我国网民突破 8 亿，其中超过 98% 的人每天用手机上网。实际上在我们享受互联网带来便利的同时，每个人的隐私也在不断被泄露与买卖中。 数据隐私泄露的现状如何？国内外相关的立法进程如何？数据隐私泄露的问题到底有没有办法解决？本文 由 ARPA 联合创始人兼 CEO 徐茂桐撰写，ARPA 是一家致力于为企业提供数据安全隐私的计算解决方案的区块链公司。 数据隐私的发展现状 随着互联网的高速发展，我们在享受丰富的互联网产品和服务的同时，也在时时刻刻向提供商提供关于我们自己的全方位个人信息。 广义上来说，所有由我们本人发起的网络使用行为，都可以看做是我们的个人信息。而我们在网上所体现出的所有个人信息，包括我们的浏览习惯、地理位置、设备 IP、使用的浏览设备和浏览器的型号都在不断被收集、存储和处理。 数以亿计的用户撑起了全球互联网科技企业超过 9 万亿美元的市值，而当互联网发展愈发呈现寡头化趋势之后， 个人数据更趋于集中，一旦泄露造成的后果也越来越严重。 根据，中国互联网协会在 2016 年发布的《中国网民权益保护调查报告》显示，2016 年国内有 6.88 亿网民曾遭受过不同程度的个人信息泄露，造成的经济损失估算达 915 亿元。 数据隐私泄露事件层出不穷： 今年 1 月，掌握着印度 10 亿公民的身份数据库 Aadhaar

大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰。云计算和大数据共同引领以数据为材料，计算为能源的又一次生产力的大解放，甚至可以与以蒸汽机的使用和电气的使用为代表的第一次工业革命和第二次工业革命相媲美。 与提升国家竞争力及国民幸福程度密切相关的重大战略都与大数据的分析和利用息息相关，包括与国家安全社会稳定相关的尖端武器制造与性能模拟实验，群体事件和谣言的预警和干预；与国家科技能力相关的等离子即高能粒子实验分析，纳米材料及生物基因工程；与国民经济繁荣相关的经济金融态势感知与失稳预测，精准营销与智能物流仓储；与环境问题相关的全球气候及生态系统的分析，局部天气及空气质量预测；与医疗卫生相关的个性化健康监护及医疗方案，大规模流行病趋势预测和防控策略；与人民幸福生活相关的个性化保险理财方案，智能交通系统等等。数据储备和数据分析能力将成为未来新型国家最重要的核心战略能力。 1、基于大数据的著名研究进展： （1）2013年8月1日发表在《科学》的文章“Civil conflicts are associated with the global climate”，是迄今为止对相关研究结果最为全面的综合分析（之前包括2012年PNAS"Climate variability and conflict risk in East Africa, 1990–2009"

从2013年开始，互联网金融在中国这片土地上发展得如火如荼，其实这是互联网对于金融领域的渗透导致的必然结果，同样的变革也发生在旅游、航空、教育、物流、零售、医药等其他垂直行业。 金融业在互联网上创新的目的是可以直接获取用户的一手信息，增加用户的粘度，巩固并拓展银行与其目标客户之间的存取、货款、汇款、支付等业务关系。互联网金融可不是金融机构简单地“触网”。 我们信仰数据，我们相信金融的本质就是数据，而大数据技术就是能够驱动互联网金融这个横冲直撞的火车头永不停歇的发动机。 金融业的大数据挖掘 在良莠不齐地发展了三年之后，2015年，在十部委发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》中，将互联网金融分类为：互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融。 互联网与金融的一个共同的基因是数据。因为互联网是由数据构成的，而所有的金融产品其实也都是各种数据的组合。互联网产生的数据量很大，而且数据类型多；同样，金融行业产生的数据量也非常大，数据类型也相当丰富。这是一个大数据的时代。 每一种数据类型都有价值。在经过第一阶段的野蛮生长之后，互联网金融平台如果不考虑监管套利的因素，那么其在资产端和客户资源端其实都很难对传统金融有竞争优势。唯一可能让这些公司有机会胜出的就在于对数据的把握。 对 金融行业来说，最重要的两个维度是客户和风险

第一章 网络空间安全概述 2工作中常见的网络安全问题 网络设备面临的威胁 路由器是企业内部网络与外界通信的出口，一旦黑客攻陷路由器，那么就掌握了控制内部网络访问外部网络的权利 操作系统面临的威胁 操作系统本身有漏洞 黑客采取非法手段获取操作系统的权限 2网络空间安全的基本认识 网络空间是为了刻画人类生存的信息环境或信息空间而创造的词 网络空间是现在与未来所有信息系统的集合是人类生存的信息环境 网络空间安全是为维护网络空间正常秩序，避免信息、言论被滥用，对个人隐私、社会稳定、经济发展、国家安全造成恶劣影响而需要的措施；是为确保网络和信息系统的安全性所建立和采取的一切技术层面和管理层面的安全防护举措。 1.4我国网络空间安全面临的机遇与挑战 1.4.1我国网络空间安全发展的重大机遇 信息传播的新渠道 生产生活的新空间 经济发展的新引擎 文化繁荣的新载体 社会治理的新平台 交流合作的新纽带 国家主权的新疆域 1.4.2我国网络空间安全面临的严峻挑战 网络渗透危害政治安全 网络攻击威胁经济安全 网络有害信息侵蚀文化安全 网络恐怖和违法犯罪破坏社会安全 网络空间的国际竞争方兴未艾 空落空间机遇和挑战并存 第二章 物理安全 2.1物理安全概述 2.1.1物理安全的定义 物理安全就是要保证信息系统有一个安全的物理环境，对接触信息系统的人员有一套完善的技术控制措施

第一章 网络空间安全的概述 1.1工作和生活中的网络安全 1.1.1生活中常见的网络安全问题 网络安全与我们的生活关系密切，网络安全问题屡有发生。比如在实际生活中，我们经常听到类似如下列举的安全事件。 账号密码被盗 信用卡被盗刷 此外，有好多形形色色的网络安全事件，网络安全问题已经渗透到我们的日常生活中，之所以出现网络安全问题， 一方面是因为公众对网络安全问题的警惕性不高,另一方面也缺乏抵御网络安全威胁的知识》 1,1,2工作中常见的网络安全问题 下面是工作中常见的网络安全问题 网络设备面临的威胁：路由器是常用的网络设备，是企业内部网络与外界通信的出口。一旦黑客攻陷路由器，那么就掌握了控制内部网络访问外部网络的权利，将产生严重的后果。 操作系统面临的威胁：日前，我们常用的操作系统是Windows和Linux，这两种系统也面临着网络安全威胁。一方面，操作系统本身有漏洞，黑客有可能利用这些漏洞入侵系统；另一方面，黑客有可能采取非法手段获取操作系统权限，对系统进行非法操作或破坏 应用程序面临的威胁：计算机上运行这大量的应用程序，这些程序也面临着严峻的网络安全问题。例如，邮箱因被攻击而无法正常提供服务，甚至导致邮箱信息泄露，企业数据库被攻击会造成大量的交易信息或用户信息泄露。 1.2网络空间安全的基本认识 网络空间 ： 是为了刻画人类生存的信息环境和信息空间而创造的词

一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。 二、数据挖掘 1 数学预备知识 概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。 矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。 信息论

一、大数据的初步理解 似乎一夜之间，大数据（Big Data）变成一个IT行业中最时髦的词汇。 首先，大数据不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用，根据客户的需求，Google实时从全球海量的数字资产（或数字垃圾）中快速找出最可能的答案，呈现给你，就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少，在IT行业没有形成成型的概念。现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，才逐步形成大数据这个概念。 有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动识别。同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。 还有一个是关于中国粮食统计的故事。中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计，虽然有组织

　　数据（data），一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的，用于科学研究、技术设计、查证、决策等目的的数值。通过全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据，再经过严格地统计、分析、检验这些数据，就能得出一些很有说服力的结论。大规模、长期地测量、记录、存储、统计、分析这些数据，所获得的海量数据就是大数据（big data）。在制作大数据时，需要严格的方案设计、变量控制和统计检验等，不然所获得的大数据就是不全面、不准确、无价值或价值不大的。 　　在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。 　　分析大数据助力教学改革 　　近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。