现在是潮流社会与高科技术融合的创新社会。国家政策倡导：科技兴则国家兴，科技强则国家强。向科技要警力。公安警管部门要坚持科技兴警一步发生历史性变革，凝聚起公安。面向未来，公安警物部门需全力以赴，接续奋斗、久久为功，全力推进公安信息化建设，不断朝向智慧公安、科技兴警新航路阔步远行。而我们源中瑞科技也紧跟响应政策，利用时代技术开发了智慧公安系统。智慧公安与传统公安构建的区别在于智慧公安更加“智慧”化，它弥补人力劳力与案件信息资源短板，同时智慧公安是利用“物联网”技术来把人物的身份、手机、指纹以及车辆信息和声音等信息录入采集，然后把这些数据传输给平台并与公安原有的数据进行整合平台。特别是在进行人员管控、大数据深层挖掘和智能研判应用领域上，实现对人员的全方位、立体式管控。可视化大数据分析1、警情预警针对各类焦点警情建立预警告警机制，基于历史典型案例的演变链、事件链中提炼重大事件的风控模型，为监测预警提供可靠的阈值与依据，自动监控各类焦点事件的发展状态，进行自动预警告警。2、预案部署可视系统支持将预案的相关要素及指挥过程进行多种方式的可视化呈现与部署，支持对警力部署、资源分布、行动路线、重点目标等进行展现和动态推演，提高交通指挥、作战人员对预案的熟悉程度，增强处置突发事件的能力和水平。3、应急资源管理可视实现应急指挥相关资源的信息化管理，便于应急状态下指挥人员对相关人员、物资、技术、装备的指挥调用，统一协调各联动单位开展突发事件的事先防范和处置工作。智慧公安案情分析重点人员管控系统实现对不同人员的全方位、立体式管控，不仅仅是提高社会治安防控水平，特别是对于民众来说更是一种福音，智慧公安系统的出现冲击着传统公安警务的信息管理变革，对健全的公安管理体系的需求日益强烈。微信：ruiec_liu智慧公安系统以大数据为重点，统筹规划交管信息化建设，积极构建以交通管理综合应用、互联网服务、集成指挥、大数据研判“四大平台”为核心的信息化架构体系，建立了内网外网全覆盖、线上线下相结合、服务管理一体化的全新应用格局，推动警务管理勤务质量变革、效率变革、动力变革。随着全国经济不断增长，也给社会各类犯罪机遇增多，同时给公安警物工作带来了严峻考验。现在加强科技兴警政策提高社会治安防控水平是各省市公安厅追求的目标。

 摘要：数据仓库服务（ Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，扩容极为困难。如果企业想要扩大业务和不断创新，上云已经成为了必经之路。而DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。

在机器学习案例中经常会遇到数据量不足的情况，有时是数据量确实在数量上的不足，有时是为了达到较高的维度而体现出的数据量的相对不足，那么在数据量已经固定且不足或者相对不足的情况下，可以用什么方法，或者选择哪种模型来取得更好的预测性能？

如何扩展多维数据分析概念，使得目标变量可以是定性变量？

【Python算法】聚类分析算法——DBSCAN聚类算法1. DBSCAN聚类算法定义　　DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇（即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象的数目不小于某一给定阈值），并在具有噪声的空 间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。2. DBSCAN聚类算法步骤　　DBSCAN 聚类算法需要两个参数：扫描半径（eps）和最小包含点数（min_samples）。　　第一步为遍历所有点，寻找核心点；第二步为连通核心点，并在此过程中扩展某个分类集合中点的个数，DBSCAN 聚类算法的步骤过程图解如图 所示。　　聚类算法步骤图解在图 中，第一步就是寻找红色的核心点，第二步就是用绿色的箭头连通红色点。图中以绿色的线条为中心被分成了两类，没在黑色圆中的点是噪声点。3. DBSCAN聚类算法优缺点　　优点：DBSCAN 聚类算法可以发现任意形状的聚类。　　缺点：随着数据量的增加，对 I/O、内存的要求也随之增加；如果密度分步不均匀，聚类效果会较差。4. DBSCAN聚类算法语法结构　　DBSCAN 聚类算法主要使用以下语法结构：sklearn.cluster.　　DBSCAN 此函数中的主要参数有以下两个：　　(1) eps：两个样本之间的最大距离，即扫描半径；　　(2) min_samples：作为核心点的话邻域（即以其为圆心，eps 为半径的圆，含圆上的点） 中的最小样本数（包括点本身）；　　(3) core_sampleindices：核心样本指数；　　(4) labels_：数据集中每个点的集合标签给,噪声点标签为-1。1.操作系统　　操作机：Linux_Ubuntu　　操作机默认用户：root2.实验工具1.python　　Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。　　由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。　　众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。2.Numpy　　NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。　　NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。3.scikit-learnscikit-learn        Python 中的机器学习,简单高效的数据挖掘和数据分析工具,可供大家使用，可在各种环境中重复使用,建立在 NumPy，SciPy 和 matplotlib 上,开放源码，可商业使用 - BSD license4.Matplotlib        Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘**，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。5.pandas        Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。步骤1: 导入numpy，matploitlib，sklearn库代码如下：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_circles,make_blobs,make_moonsfrom sklearn.cluster import KMeans,DBSCAN,AgglomerativeClustering n_samples=1000步骤2: 绘制不同形态散点图代码如下：#两层圆形circles=make_circles(n_samples=n_samples,factor=0.5,noise=0.05)#两个月牙形moons=make_moons(n_samples=n_samples,noise=0.05)#三个团形blobs=make_blobs(n_samples=n_samples,random_state=8,center_box=(-1,1),cluster_std=0.1)#全局随机random_data=np.random.rand(n_samples,2),None#指定聚类颜色colors="bgrcmyk"步骤3: 对散点图进行分别进行无处理和DBSCAN处理代码如下：data=[circles,moons,blobs,random_data]models=[("None",None),         ("DBSCAN",DBSCAN(min_samples=3,eps=0.2)),]步骤4: 获取点的键值对并绘制在坐标图中代码如下：from sklearn.metrics import silhouette_score f=plt.figure()for inx,clt in enumerate(models):     clt_name,clt_entity=clt     for i,dataset in enumerate(data):         X,Y=dataset         if not clt_entity:             clt_res=[0 for item in range(len(X))]         else:             clt_entity.fit(X)             clt_res=clt_entity.labels_.astype(np.int)         f.add_subplot(len(models),len(data),inx*len(data)+i+1)         #plt.title(clt_name)         try:             print(clt_name,i,silhouette_score(X,clt_res))         except:             pass         [plt.scatter(X[p,0],X[p,1],color=colors[clt_res[p]]) for p in range(len(X))] plt.show()

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MjM5OTYzNA==&mid=2247487933&idx=1&sn=8099bb9bfbda1d2dc144c6aa34bf2bff&chksm=906ce0c0a71b69d62280f651de8b1fff5ef1e818b85b322f14c2d89bf1a56dd1a3bbc69e2c54&token=1492648562&lang=zh_CN#rd

数据仓库服务GaussDB(DWS)使用OBS作为集群数据与外部数据互相转化的平台，支持用户将数据从集群外导入到集群中，快速将样例数据从OBS导入集群。 本示例将加载8.9亿条交通卡口车辆通行模拟数据到数据仓库单个数据库表中，并进行车辆精确查询和车辆模糊查询，展示GaussDB(DWS)对于历史详单数据的高性能查询能力。准备工作已注册华为云账号，且在使用GaussDB(DWS) 前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。已下载客户端并连接到集群。已预先将样例数据上传到OBS桶的“traffic-data”文件夹中，并给所有华为云用户赋予了该OBS桶的只读访问权限。导入交通卡口样例数据使用SQL客户端工具连接到集群后，就可以在SQL客户端工具中，执行以下步骤导入交通卡口车辆通行的样例数据并执行查询。执行以下语句，创建traffic数据库。create database traffic encoding 'utf8' template template0;执行以下步骤切换为连接新建的数据库。在Data Studio客户端的“对象浏览器”窗口，右键单击数据库连接名称，在弹出菜单中单击“刷新”，刷新后就可以看到新建的数据库。右键单击“traffic”数据库名称，在弹出菜单中单击“打开连接”。右键单击“traffic”数据库名称，在弹出菜单中单击“打开新的终端”，即可打开连接到指定数据库的SQL命令窗口，后面的步骤，请全部在该命令窗口中执行。执行以下语句，创建用于存储卡口车辆信息的数据库表。create schema traffic_data; set current_schema= traffic_data; drop table if exists GCJL; CREATE TABLE GCJL (                  kkbh   VARCHAR(20),                  hphm   VARCHAR(20),                  gcsj   DATE ,                  cplx   VARCHAR(8),                  cllx   VARCHAR(8),                  csys   VARCHAR(8) ) with (orientation = column, COMPRESSION=MIDDLE) distribute by hash(hphm);创建外表。外表用于识别和关联OBS上的源数据。<Access_Key_Id>和<Secret_Access_Key>替换为实际值，在创建访问密钥（AK和SK）中获取。create schema tpchobs; set current_schema = 'tpchobs'; drop FOREIGN table if exists GCJL_OBS; CREATE FOREIGN TABLE GCJL_OBS (             like traffic_data.GCJL ) SERVER gsmpp_server OPTIONS (                encoding 'utf8',                location 'obs://dws-demo-cn-north-4/traffic-data/gcxx',                format 'text',                delimiter ',',                access_key '<Access_Key_Id>',                secret_access_key '<Secret_Access_Key>',                chunksize '64',                IGNORE_EXTRA_DATA 'on' );执行以下语句，将数据从外表导入到数据库表中。insert into traffic_data.GCJL select * from tpchobs.GCJL_OBS;导入数据需要一些时间，请耐心等待。车辆分析执行Analyze用于收集与数据库中普通表内容相关的统计信息，统计结果存储在系统表PG_STATISTIC中。执行计划生成器会使用这些统计数据，以生成最有效的查询执行计划。执行以下语句生成表统计信息：Analyze;查询数据表中的数据量执行如下语句，可以查看已加载的数据条数。set current_schema= traffic_data; Select count(*) from traffic_data.gcjl;车辆精确查询执行以下语句，指定车牌号码和时间段查询车辆路径。GaussDB(DWS) 在应对点查时秒级响应。set current_schema= traffic_data; select hphm, kkbh, gcsj from traffic_data.gcjl where hphm = '粤D12345' and gcsj between '2016-01-06' and '2016-01-07' order by gcsj desc;车辆模糊查询执行以下语句，指定车牌号码和时间段查询车辆路径，GaussDB(DWS) 在应对模糊查询时秒级响应。set current_schema= traffic_data; select hphm, kkbh, gcsj from traffic_data.gcjl where hphm like '%A23F%' and kkbh in('508', '1125', '2120') and gcsj between '2016-01-01' and '2016-01-07' order by hphm,gcsj desc;了解更多数据仓库服务内容，猛戳此处！下一期，云小课将带您了解数据库安全管理，敬请期待！

# 一、数据仓库的“心脏” 首先来谈谈数据模型。模型是现实世界特征的模拟和抽象，比如地图、建筑设计沙盘，飞机模型等等。  而数据模型Data Model是现实世界数据特征的抽象。  在数据仓库项目建设中，数据模型的建立具有重要的意义，客户的业务场景，流程规则，行业知识都体现在通过数据模型表现出来，在业务人员和技术人员之间搭建起来了一个沟通的桥梁，所以在国外一些数据仓库的文献中，把数据模型称之为数据仓库的心脏“The Heart of the DataWarehouse”  数据模型设计的好坏直接影响数据的 - 稳定性 - 易用性 - 访问效率 - 存储容量 - 维护成本 # 二、数据仓库中数据模型，数据分层和ETL程序 2.1 概述 数据仓库是一种通过(准)实时/批量的方式把各种外部数据源集成起来后，采用多种方式提供给最终用户进行数据消费的信息系统。 面对繁多的上游业务系统而言，数据仓库的一个重要任务就是进行数据清洗和集成，形成一个标准化的规范化的数据结构，为后续的一致性的数据分析提供可信的数据基础。 另一方面数据仓库里面的数据要发挥价值就需要通过多种形式表现，有用于了解企业生产状况的固定报表，有用于向管理层汇报的KPI驾驶舱，有用于大屏展示的实时数据推送，有用于部门应用的数据集市，也有用于分析师的数据实验室...对于不同的数据消费途径，数据需要从高度一致性的基础模型转向便于数据展现和数据分析的维度模型。不同阶段的数据因此需要使用不同架构特点的数据模型与之相匹配，这也就是数据在数据仓库里面进行数据分层的原因。 数据在各层数据中间的流转，就是从一种数据模型转向另外一种数据模型，这种转换的过程需要借助的就是ETL算法。打个比方，数据就是数据仓库中的原材料，而数据模型是不同产品形态的模子，不同的数据层就是仓库的各个“车间”，数据在各个“车间”的形成流水线式的传动就是依靠调度工具这个流程自动化软件，执行SQL的客户端工具是流水线上的机械臂，而ETL程序就是驱动机械臂进行产品加工的算法核心。 上图是数据仓库工具箱-维度建模权威指南一书中的数据仓库混合辐射架构2.2 金融行业中的分层模型 金融行业中的数据仓库是对模型建设要求最高也是最为成熟的一个行业，在多年的金融行业数据仓库项目建设过程中，基本上都形成了缓冲层，基础模型层，汇总层（共性加工层），以及集市层。不同的客户会依托这四层模型做不同的演化，可能经过合并形成三层，也可能经过细分，形成5层或者6层。本文简单介绍最常见的四层模型： 缓冲层：有的项目也称为ODS层，简单说这一层数据的模型就是贴源的，对于仓库的用户就是在仓库里面形成一个上游系统的落地缓冲带，原汁原味的生产数据在这一层得以保存和体现，所以这一层数据保留时间周期较短，常见的是7~15天，最大的用途是直接提供基于源系统结构的简单原貌访问，如审计等。 基础层：也称为核心层，基础模型层，PDM层等等。数据按照主题域进行划分整合后，较长周期地保存详细数据。这一层数据高度整合，是整个数据仓库的核心区域，是所有后面数据层的基础。这一层保存的保存的数据最少13个月，常见的是2~5年。 集市层：先跳到最后一层。集市层的数据模型具备强烈的业务意义，便于业务人员理解和使用，是为了满足部门用户，业务用户，关键管理用户的访问和查询所使用的，而往往对接前段门户的数据查询，报表工具的访问，以及数据挖掘分析工具的探索。 汇总层：汇总层其实并不是一开始就建立起来的。往往是基础层和集市层建立起来后，发现众多的集市层数据进行汇总，统计，加工的时候存在对基础层数据的反复查询和扫描，而不同部门的数据集市的统计算法实际上是有共性的，所以主键的在两层之间，把具有共性的汇总结果形成一个独立的数据层次，承上启下，节省整个系统计算资源。  2.3数据仓库常见ETL算法 虽然数据仓库里面数据模型对于不同行业，不同业务场景有着千差万别，但从本质上从缓冲层到基础层的数据加工就是对于增/全量数据如何能够高效地追加到基础层的数据表中，并形成合理的数据历史变化信息链条；而从基础层到汇总层进而到集市层，则是如何通过关联，汇总，聚合，分组这几种手段进行数据处理。所以长期积累下来，对于数据层次之间的数据转换算法实际上也能形成固定的ETL算法，这也是市面上很多数据仓库代码生成工具能够自动化地智能化地形成无编码方式开发数据仓库ETL脚本的原因所在。这里由于篇幅关系，只简单列举一下缓冲层到基础层常见的几种ETL算法，具体的算法对应的SQL脚本可以找时间另起篇幅详细地介绍。 1. 全表覆盖A1 算法说明：删除目标表全部数据，再插入当前数据 来源数据量：全量数据 适用场景：无需保留历史路径，只使用最新状态数据 2. 更新插入(Upsert)A2 算法说明：本日数据按照主键比对后更新数据，新增的数据采用插入的方式增加数据 来源数据量：增量或全量数据 适用场景：无需保留历史路径，只使用最新状态数据 3. 历史拉链（History chain）A3 算法说明：数据按照主键与上日数据进行比对，对更新数据进行当日的关链和当日开链操作，对新增数据增加当日开链的记录 来源数据：增量或全量数据 适用场景：需要保留历史变化路径的数据，这部分数据会忽略删除信息，例如客户表、账户表等 4. 全量拉链（Full History chain）A4 算法说明：本日全量数据与拉链表中上日数据进行全字段比对，比对结果中不存在的数据进行当日关链操作，对更新数据进行当日关链和当日开链操作，对新增数据增加当日开链的记录 来源数据量：全量数据 适用场景：需要保留历史变化路径的数据，这部分数据会由数据比对出删除信息进行关链 5. 带删除增量拉链(Fx:Delta History Chain) A5 算法说明：本日增量数据根据增量中变更标志对删除数据进行当日关链操作，对更新和新增数据与上日按主键比对后根据需要进行当日关链和当日开链操作，对新增数据增加当日开链的记录 来源数据量：增量数据 适用场景：需要保留历史变化路径的数据，这部分数据会根据CHG_CODE来判断删除信息 6. 追加算法（Append）A6 算法说明：删除当日/月的增量数据，插入本日/月的增量数据 来源数据量：增量数据 适用场景：流水类或事件类数据 # 三、DWS和数据仓库 华为的DWS服务是一种基于公有云基础架构的分布式MPP数据库。其主要面向海量数据分析场景。MPP数据库是业界实现数据仓库系统最主流的数据库架构，这种架构的主要特点就是Shared-nothing分布式架构，由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点（也就是DN节点）组成。 在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，SQL被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。基于Shared-Nothing无共享分布式架构，也能够保证随着集群规模地扩展，业务处理能力得到线性增长。 

本文根据在cncc会议中演讲的PPT内容，给出了完整的技术方案，主要从赛题难点、候选集自动生成、自动特征抽取与选择、文本匹配模型构建、模型融合等方面去进行阐述。本次比赛的难点在于给定描述段落匹配的一篇论文（正样本），在没有负样本的情况下要求参赛者给出一个段落最匹配的三篇论文。参赛者需要从大规模论文库中匹配最相关的论文，涉及到语义表示、语义检索等技术难点。详情请点击博文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/134308

当前支持如下数据格式：Parquet，CSV格式，后续还会继续扩展。

当前只支持已在华为云上OBS的数据，和来自于IoT设备管理服务的数据源， 如果待分析的数据不在云上，建议先购买华为云OBS服务，将数据先上传到OBS桶中，再将数据导入到IoT数据分析服务中进行分析。

理论上是支持的，IoT数据分析服务主要是基于IoT设备管理数据和设备上报数据进行分析，同时也支持用户自己定义表，并提供数据导入功能，导入后即可使用分析功能。

当前系统不支持用户自己创建数据库，用户不需要感知数据库，只需要关注待分析的数据表。

当前有以下几种方式：先创建SQL作业，作业中可以创建用于保存查询结果的表，用SQL语句将结果保存到此表中；先创建SQL作业，作业中如果创建用于保存查询结果的表，SQL查询语句的默认会缓存的系统中，在提交SQL作业后系统会返回一个作业ID，通过作业ID可以查询到结果数据集；说明： 作业查询结果最多只保留一天

系统默认只支持创建99张表，如果有需求更多的需求可以提工单处理。