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实战讲师
课程主题 | 课程内容 | 课程目标 |
阶段(Java基础) | ||
Java语言的特性 | 静态导入、自动封箱拆箱、可变参数、增强for、枚举、类加载器、反射、内省、泛型、注解、动态代理回 | 掌握Java语言的特性 |
Java多线程 | 多线程加强、线程池、Thread Local | 掌握Java线程池技术,掌握线程的Join、notify、notifyAll等机制 |
XML | Dom解析、Sax解析、Pull解析 Schema |
基于Xml的解析与维护 |
Web | Html,Css,Js | 掌握简单的Html,Css,Js的编写 |
实训项目一:易买网项目 | ||
第二阶段(Web阶段,易买网项目贯穿) | ||
JAVAWEB前端技术 | 项目介绍、项目开发流程 Html、CSS、JS |
了解真实项目开发流程 掌握前端开发基本技术 |
JAVAWEB基础技术 | Tomcat、HTTP协议、Servlet、Jsp、EL、JSTL、自定义标签 MVC、JAVAWEB三层架构 软件分层、耦合、解耦 AJAX |
掌握JAVAWEB基础知识 深入理解软件分层思想 AJAX实现异步刷新 |
JAVAWEB技术 | Filter、Listener 文件上传、下载 在线支付 |
过滤器、监听器及常见应用场景 文件上传、下载 在线支付功能实现 aa |
JAVAWEB框架加强 | 面向切面编程 通过注解控制事务 java基础加强、框架加强 |
JAVA特性 熟悉常见设计模式 通过模拟实现框架功能,为后续学习SSH打基础 |
实训项目二:国际物流项目 | ||
第三阶段(Struts,Hibernate,Spring,SSH项目贯穿) | ||
Struts2 | 分析Servlet缺点,进行重构 Struts.xml配置文件 ValueStack Ognl表达式 属性驱动、模型驱动、拦截器、文件上传、token机制等 |
掌握Struts2在项目开发时用到的各种知识点,能够应用 该框架熟练的开发 |
Hibernate | ORM的概念、CRUD的完成、Hibernate常用的配置、API详细的分析、对象的三种状态、关联关系、检索、优化、缓存机制 | 熟练掌握利用Hibernate框架完成项目的开发,深入理解ORMapping的概念,深入理解缓存机制 |
Spring | IOC、DI、动态代理模式、AOP、基于Spring的数据库编程、Spring的声明式事务处理,Struts2与Hibernate与Spring的整合 | 深入理解SpringIOC、DI在软件架构中的作用,深入理解SpringAOP的实现机制和应用场景,Struts2的特性(对象工厂、静态注入、插件机制、ThreadLocal针对ActionContext的封装、Struts2的核心流程、结果集架构)、深入理 解SSH整合的原理 |
JQuery | JQuery常见选择器的应用 | 利用JQuery控制Web界面 |
JS | JS面向对象的特征 | 对象、原型、闭包、JQuery内部结构解析等 |
Maven | Maven的概念、使用、原理、 Module的概念、仓库 |
能用Maven搭建项目环境 熟练使用Maven的依赖和继承机制 |
SSH项目:国际物流 | 项目背景、系统USE CASE图、系统功能结构图、系统框架图、国际物流核心业务货运管理、购销合同业务、购销合同下货物、出口报运单、装箱单、委托书、发票、财务统计、海量数据导出、出口报运、装箱业务、Shiro安全框架、工作流Activiti5 | 掌握画USECASE图、系统结构图、系统框架图。 面试能顺畅讲述国际物流核心业务,包括:购销合同、出口报运、装箱、委托、发票、财务。 了解大型数据库设计思路,及数据库在设计上如何优化。 熟练实现合同、货物、附件两级主从结构。 熟练POI制式表单应用。 熟练应用Shiro安全框架。 熟练应用工作流Activiti5实现货运管理流程控制。 |
实训项目三:易买电商项目 | ||
第四阶段(SpringMVC,Mybaties,SSM项目贯穿) | ||
SpringMVC | 模拟SpringMVC的核心部件写一个例子、核心分发器、处理器映射、适配器、控制器、注解开发实例、标签机制、拦截器机制、AJAX与JSON调用 | 熟练掌握SpringMVC的各个组件,理解SpringMVC的架构原理,利用SpringMVC开发项目 |
MyBaties | CRUD操作、SqlSessionFactory对象、SqlSession对象、集合参数、动态SQL语句、代码优化、Mapper的接口、关联关系、缓存机制、拦截器、MyEclipse插件的使用 | 熟练掌握SpringMVC的各个组件,理解SpringMVC的架构原理,利用SpringMVC开发项目 |
SSM项目(易买电商) | 项目需求讲解、环境的搭建、后台系统实现、前台系统搭建、内容管理实现、Redis缓存解决前台访问性能问题、单点登录、异步订单系统处理、Lucene与Solor实现文件的检索、ActivityMQ实现消息的异步通信、MySQL的数据库的读写分离、分布式环境的部署和实施 | 了解电商项目的需求分析,掌握用pom.xml文件构建项目,实现电商项目的前台的内容管理、菜单管理、购物等。掌握Redis缓存如何提供性能、利用Solor做全文检索、利用ActivityMQ的异步机制把缓存中的改动同步到 各个环节、掌握MySQL的主从复制和读写分离。利用lvs,keepalived,nginx,tomcat搭建高并发的web环境 |
实训项目四:电信项目 | ||
第五阶段(分布式、高并发、集群、电信项目贯穿) | ||
网络编程 | Socket、Io、Nio、Mina、RPC技术、多线程、线程池 | 把电信项目的部分环节利用mina、RPC技术实现 |
数据仓库 | 数据仓库基础知识 ETL MySQL的导入工具、分表,分区、读写分离、存储过程级多维分析 |
掌握数据仓库的知识内容,这是云计算分析的基础 |
分布式缓存 | 学习MemoryCache与Redis两种缓存 | 掌握两种缓存的原理、以及操作 |
Zookeeper | Zookeeper的选举、数据的同步、Zookeeper的部署、Follow与Leader | 了解Zookeeper的选举算法、同步机制、掌握Zookeeper的集群的搭建 |
集群 | Keepalived的Loadblancing机制、Nginex反向代理服务器、Tomcat集群、Lvs | 利用Lvs、Keepalived、Nginx、Tomcat搭建高并发、分布式的Web服务器 |
SOA | Rest风格的服务架构、基于Rest风格的WebService的使用、dubbo服务框架的使用 | 利用服务性框架使得系统的耦合性更弱,扩展性更强 |
云计算 | 云计算的概念、Iaas、 Paas、Saas的理解、虚拟化的概念 | 理解云计算 |
电信项目 | 把上面所学的知识点全部结合起来做电信行业的日志分析系统 | 通过项目掌握MySQL的集群、读写分离、优化、掌握Mina框架的通信机制、掌握Zookeeper的高可用机制、利用MySql掌握数据仓库的概念、利用分布式缓存提高系统的性能 |
实训项目五:电信项目 | ||
第六阶段(Hadoop,Spark,电信项目贯穿) | ||
Hadoop的分布式文件系统HDFS | HDFS的概念、HDFS的API的应用、NameNode与SecondaryNameNode与DataNode的原理与通信机制、数据块Block的概念、NameNode的文档目录树、NameNode与DataNode的关联 | Hadoop伪分布式的搭建、利用HDFS的API对分布式文件系统进行操作、掌握NameNode与SecondaryNameNode的通信原理、掌握NameNode与DataNode的通信原理 |
Hadoop的计算框架MapReduce | 利用MapReducer的计算框架实现电信日志的分析、深入理解Shuffle机制、FileOutPutFormat、FileInPutFormat | 熟练Map、Reducer、Sort、Partition的编程、深入理解Shuffle机制、深入理解OutPutFormat与InputFormat、基于Hadoop的对象序列化机制 |
Hadoop的资源管理与资源调度 Yarn框架 |
深入理解MapReducer的通信机制:利用Yarn的资源管理和资源调度机制。理解进程ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster等进程的作用 | 深入理解Yarn的资源管理与资源调度机制。掌握整个MapReducer的计算流程和资源调度流程 |
HBase | 搭建NOSQL数据库HBase的集群、利用Zookeeper做HBase的HA机制 | 掌握HBase的集群的的搭建 |
HIVE | 数据仓库基础知识、Hive定义、Hive体系结构简介、Hive集群、客户端简介、 HiveQL定义、HiveQL与SQL的比较、数据类型、外部表和分区表、表的操作与CLI客户端演示、数据导入与CLI客户端演示、查询数据与CLI 客户端演示、数据的连接与CLI客户端演示、用户自定义函数(UDF)的开发与演示 | 利用HIVE做日志分析的查询 |
Spark | Spark介绍:Spark应用场景、Scala编程语言、Scala编程、Spark集群部署等 | 利用Spark流式编程做日志的分析 |
电信项目 | 把第四阶段的电信项目用Hadoop与Spark实现 | 熟练应用Hadoop的MapReducer,Hive与Spark |
1、对比分析法
(1)定义
是指将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们的差异,从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点是:可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距,并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少?
(2)分类
对比分析法可分为静态比较和动态比较两类
静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较,如不同部门、不同地区、不同的比较、也叫横向比较,简称横比
动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较,简称纵比
这两种方法既课单独使用,也可结合使用。进行对比分析时,可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标,也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示,如百分数、倍数等指标。
(3)实践运用
a)与目标对比:实际完成值与目标进行对比,属于横比;
b)不同时期对比:选择不同时期的指标数值作为对比标准,属于纵比;
c)同级部门、单位、地区对比:与同级部门、单位、地区进行对比,属于横比;
d)行业内对比:与行业中的标杆企业、竞争对比或行业的平均水平进行对比,属于横比
e)活动效果比:对某项营销活动开展前后进行对比,属纵比。同时,我们还可以对活动的开展状况进行分组对比,这属于横比。
(4)注意事项
指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致,即要用同一种单位或标准去衡量;对比的对象要有可比性;对比的指标类型必须一致。无论数指标、相对数指标、平均数指标,还是其他不同类型的指标,在进行对比时,双方必须统一。
2、分组分析法
(1)定义
作数据分析不仅要对总体的数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体的内部进行分组分析。这种方法是根据数据分析对象的特征,按照一定的标志(指标),把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究,以揭示其内在的联系和规律性。
(2)目的
分组的目的就是为了便于对比,把总体中具有不同性质的对象区分开,把性质相同的对象合并在一起,保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性,以便进一步运用各种数据分析方法来解构内在的数量关系,因此分组法必须与对比法结合运用。
(3)步骤
a)确定组数
这个可以由数据分析师决定,根据数据本身的特点(数据的大小)来判断确定。由于分组的目的之一是为了观察数据分布的特征。因此确定的组数应适中。如果组数太少,数据的分布就会过于集中,组数太多,数据的分布就会过于分散,这都不便于观察数据分布的特征和规律
b)确定各组的组距
组距是一个组的较大值与较小值只差,可根据全部数据的较大值和较小值及所分的组数来确定,及组距=(较大值—较小值)/组数
c)根据组距大小,对数据进行分组整理,划归至相应组内。
3、结构分析法
结构分析法是指被分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法,即总体内各部分占总体的比例,属于相对指标。一般某部分的比例越大,说明其重要程度越高,对总体影响越大。
结构相对指标(比例)=(总体某部分的数值/总体总量)*
市场占有率=(某种商品销售量/该种商品销售总量)*
市场占有率是分析企业在行业中竞争状况的重要指标,也是衡量企业运营状况的综合经济指标。市场占有率高,表明企业运营状况好,竞争能力强,在市场上占据有利地位;反之,则表明企业运营状态差,竞争能力弱,在市场上处于不利地位。
4、平均分析法
平均分析法就是运用计算平均数的方法来反应总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。平均指标法的主要作用有两点:
(1)利用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业、不同类型单位等之间的差异程度,比用总量指标对比更具有说服力
(2)利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化,更能说明其发展趋势和规律。
算术平均数=总体各单位数值的综合/总体单位个数
算术平均数是非常重要的基础指标。平均数是综合指标,它的特点是将总体内各单位的数量差异抽象化,它只能代表总体的一般水平,掩盖了在平均数后各单位的差异。
5、交叉分析法
交叉分析法通常用于分析两个变量(字段)之间的关系,即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内,使各变量值成为不同变量的交叉结点,形成交叉表,从而分析交叉表中变量之间的关系。交叉表当然也有也有二维以上的,维度越多,交叉表就越复杂,所以在选择几个维度的时候需要根据分析的目的决定。
6、综合评价分析法
综合评价分析法是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价。主要有5个步骤:
(1)确定综合评价指标体系,即包含哪些指标,是综合评价的基础和依据
(2)收集数据,并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理
(3)确定指标体系中各指标的权重,以增加评价的科学性
(4)对经处理后的指标再进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值
(5)根据评价指标或分值对参评单位进行排序,并由此得出结论
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