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  • APQC流程框架体系

    2018-07-19 19:26:18
    三级流程能够明确划分跨部门的职责,对现有流程的分析可以在此层面进行。 四级流程:行动图,这代表一系列组成流程的行动。该层流程是对三级流程步骤的细化,在该层流程可以明确行动的具体操作任务和操作方式。 ...
  • 数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤:需求定义=》数据获取=》数据治理=》数据分析=》数据可视化一、需求定义需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处,在真实情景下,我们往往对目标函数、自变量...

    概述

    和那些数据科学比赛不同,在真实的数据科学中,我们可能更多的时间不是在做算法的开发,而是对需求的定义和数据的治理。所以,如何更好的结合现实业务,让数据真正产生价值成了一个更有意义的话题。

    数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤:

    需求定义=》数据获取=》数据治理=》数据分析=》数据可视化

    一、需求定义

    需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处,在真实情景下,我们往往对目标函数、自变量、约束条件都并不清晰。需要通过访谈、论文、文档等等形式对问题进行系统地分析,将实际问题量化为可以解决的抽象问题,确定自变量、约束条件以及目标函数。在真实情景下,需求往往是多变化的,临时的,如何把握好需求成为了整个项目后续推进的关键要素。

    二、数据获取

    数据获取的形式主要包括:

    现有数据库的调用

    现有API的调用

    自行设计的爬虫

    在数据获取中,比较重头的一项就是爬虫的开发,这里 R 虽然开发了 rvest 包, 不过比起 django-scrapy 这样完整的爬虫调度系统不禁黯然失色,所以在第一步,我建议使用Python做爬虫的开发。

    三、数据治理

    数据治理第一步就是数据的定义,而数据的定义通过 Python的各种ORM框架和admin系统,可以非常出色地完成数据仓库的定义和管理。通过 airflow 我们又可以很好的对ETL过程做全流程的监控。

    所以,在第二步,我依然建议使用Python作为数据治理的工具。

    四、数据分析

    数据分析首先涉及的就是探索式分析,这一点正是R语言的强项,适宜于各种强大的数据可视化,我们可以利用R快速了解数据的整体特性,通过 data.table 和 Rcpp 我们也可以快速提升 R 的单机性能,省去了Cython写wrapper的尴尬。而Python 由于需要更多约束的分析操作,在探索式分析中相比 R 少了几分灵活性。至少是矩阵乘法我更愿意接受直观的 %*%, 而不是np.dot()。所以,第三步,我建议使用 R 完成数据的分析工作。

    五、数据可视化

    数据可视化本来是JS的天下,但是感谢 R语言生态中热衷于给JS做封装的开发者们,现在市面上绝大部分在BI领域会涉及到的JS库都已经被 R 语言封装好了,比如 echarts、highcharts、rcharts、d3等等。另一方面,通过 shiny, 我们快速极大地简化了BI构建的流程,跳过底层jquery、boostrap、websocket等等细节,直接针对业务场景构建BI系统,帮助我们在快速构建BI原型上扫清障碍,而不是在Tornado里面辛苦地改template。显然,使用 R 做数据可视化可以大大减少我们的开发时间。所以,第四部,我也建议使用 R 完成数据可视化的工作。

    总结

    这样正常数据科学项目做下来,我们需要交付一个爬虫管理系统(django-scrapy)、一个数据仓库管理系统(django)、一个流程监控系统(airflow)、一个BI分析系统(shiny),真正完成对整个数据科学项目的可监控、可维护,然后在这个过程中我们不断去迭代我们的数据产品,优化流程,完善模型,最终实现反哺业务。

    总结起来,将Python作为数据科学的基础,而R作为上层建筑是一个不错的解决方案,当然这一切都建立在数据开发人员具有过硬的开发技能,否则Python和R的随意性会酿成巨大的惨案。

    参考资料

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  • 编译原理:词法分析实验报告

    万次阅读 多人点赞 2019-04-29 15:59:37
    文章目录词法分析实验报告一、实验目的二、实验原理三、实验要求四、实验步骤(利用Java语言来进行词法分析)① 待分析的语言词法② 单词符号对应种别码③ 词法分析程序流程图④ 编写程序(见源程序代码文件)...

    词法分析实验报告



    一、实验目的

    设计、编制并调试一个词法分析程序,加深对词法分析原理的理解。


    二、实验原理

    词法分析程序的基本任务是从字符串表示的源程序中识别出具有独立意义的单词符号,其基本思想是根据扫描到单词符号的第一个字符的种类,拼出相应的单词符号。


    三、实验要求

    • 1、写出某个语言的词法分析程序,要求能识别出关键字,标识符,常数,运算符和分界符等常用语言单词符号。
    • 2、词法分析程序的输入为文件格式(包含要分析的源程序),输出为文件格式(单词符号的二元组序列)。
    • 3、空格有空白、制表符和换行符组成。空格一般用来分隔ID、SUM、运算符、界符和关键字,词法分析阶段通常被忽略。
    • 4、对词法分析程序的每个函数给出注释,说明函数的主要功能。针对代码中的关键部分适当给出注释解释。

    四、实验步骤(利用Java语言来进行词法分析)

    ① 待分析的语言词法

    (1)关键字: int short long char class finally public

    (2)运算符和界符:* / + - = ; ( ) : := > >= < <= #

    (3)其他单词是标识符 (ID) 和整型常数 (NUM),通过以下正规式定义:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (4)空格由空白字符组成,用来分隔ID,NUM,运算符,界符和关键字,词法分析阶段通常被忽略。

    ② 单词符号对应的种别码

    单词符号 种别码 单词符号 种别码
    int 1 - 23
    short 2 = 24
    long 3 ; 25
    char 4 ( 26
    class 5 ) 27
    finally 6 : 28
    public 7 := 29
    l(l|d)* 10 > 30
    dd* 11 >= 31
    * 20 < 32
    / 21 <= 33
    + 22 # 0

    ③ 词法分析程序流程图

    在这里插入图片描述

    ④ 编写程序(见源程序代码文件)

    import java.io.*;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    public class Analyse {
        public static void main(String[] args) throws IOException {
            //指定关键字
            String[] KeyWords = {"int", "short", "long", "char", "class", "finally","public"};
            //读入要输入的程序文件
            BufferedReader reader =
                    new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("E://reader.txt")));
            //输出结果文件
            BufferedWriter writer =
                    new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream("E://writer.txt")));
    
        //将文件的第一行生成字符串
        String string = reader.readLine();
    
        //限制字符串的最大值
        final int length = 100;
        //给要分析的数据创建一个字符型数组
        char[] chars = new char[length];
        //索引值
        int Index = 0, key = 0;
        //集合存储数据
        List mylist = new ArrayList();
        System.out.println("词法分析的结果如下:");
        do {
            String strs = null;
            char t = string.charAt(Index);
            mylist = Check(t, chars, KeyWords, string, Index, strs);
            if (mylist.size() == 0) {
                Index++;
                continue;
            }
            //规定List的第一个元素为Index,第二个元素为key
            Index = Integer.parseInt((String) mylist.get(0));
            key = Integer.parseInt((String) mylist.get(1));
            String words = (String) mylist.get(2);
    
    
    
            writer.write("(" + words + " , \t"+ key + ")");
            writer.newLine();
            writer.flush();
            System.out.println("(" + words + " , \t"+ key + ")");
        } while (key != 0);
    }
    
    /**
     *
     * @param t
     * @param chars
     * @param KeyWords
     * @param string
     * @param Index
     * @param strs
     * @return
     */
    public static List Check(char t, char[] chars, String[] KeyWords, String string, int Index, String strs) {
        int keyId = -1, find = 0;
        List mylist = new ArrayList();
        /*
         * 第一部分:扫描分类:关键字,数非关键字,数字,关系运算符
         */
        //判断下一个读入的字符是否为空格,若读取到空格则跳过,提取下一个字符进行判断
        while (t != ' ') {   //t是扫描到的临时字符
            //判断当前字符是字母或者数字和字母的组合
            if (t >= 'a' && t <= 'z') {
                // 当读取到不是大小写字母或者数字时候判断为一个单词读取完成
                while (t >= 'a' && t <= 'z' || t >= 'A' && t <= 'Z' || t >= '0' && t <= '9') {
                    chars[find++] = t;
                    strs += t + "";
                    t = string.charAt(++Index);//读取下一个
                }
    
                // 与读取出来的字符判断是否为关键字
                strs = strs.substring(4);
                //这里的i限制对应指定关键字的数组大小
                for (int i = 0; i < 7; i++) {
                    if (strs.equals(KeyWords[i])) {
                        keyId = i + 1;
                        mylist.add(Index + "");
                        mylist.add(keyId + "");
                        mylist.add(strs);
                        return mylist;
                    }
                }
    
                //若为非关键字就当作为标识符
                keyId = 10;
                mylist.add(Index + "");
                mylist.add(keyId + "");
                mylist.add(strs);
                return mylist;
            }
            //判断当前字符是否为数字
            else if (t >= '0' && t <= '9') {
                find = 0;
                String tTokens = null;
                // 对后面的字符进行判断是否为数字
                while (t >= '0' && t <= '9') {
                    chars[find++] = t;
                    tTokens += t;
                    t = string.charAt(++Index);
                }
    
                // 不是数字则返回种别码,结束当前方法
                keyId = 11;
                tTokens = tTokens.substring(4);
                mylist.add(Index + "");
                mylist.add(keyId + "");
                mylist.add(tTokens + "");
                return mylist;
            }
            find = 0;
    
            /*
             * 第二部分:扫描分类:关系运算符
             */
            //判断当前字符是否为其他关系运算符
            String token = null;
            switch (t) {
                case '>':
                    chars[find++] = t;
                    token += t;
                    if (string.charAt(++Index) == '=') {
                        keyId = 31;
                        chars[find++] = t;
                        token += string.charAt(Index++);
                    } else {
                        keyId = 30;
                    }
                    mylist.add(Index + "");
                    mylist.add(keyId + "");
                    token = token.substring(4);
                    mylist.add(token);
                    return mylist;
    
                case '<':
                    chars[find++] = t;
                    token += t;
                    if (string.charAt(++Index) == '=') {
                        chars[find++] = t;
                        keyId = 33;
                        token += string.charAt(Index++);
                    } else {
                        keyId = 32;
                    }
                    mylist.add(Index + "");
                    mylist.add(keyId + "");
                    token = token.substring(4);
                    mylist.add(token);
                    return mylist;
    
                case ':':
                    chars[find++] = t;
                    token += t;
                    if (string.charAt(++Index) == '=') {
                        keyId = 29;
                        chars[find++] = string.charAt(Index);
                        token += string.charAt(Index++);
                    } else {
                        keyId = 28;
                    }
                    mylist.add(Index + "");
                    mylist.add(keyId + "");
                    token = token.substring(4);
                    mylist.add(token);
                    return mylist;
    
                case '*':
                    keyId = 20;
                    break;
    
                case '/':
                    keyId = 21;
                    break;
    
                case '+':
                    keyId = 22;
                    break;
    
                case '-':
                    keyId = 23;
                    break;
    
                case '=':
                    keyId = 24;
                    break;
    
                case ';':
                    keyId = 25;
                    break;
    
                case '(':
                    keyId = 26;
                    break;
    
                case ')':
                    keyId = 27;
                    break;
    
                case '#':
                    keyId = 0;
                    break;
    
                default:
                    keyId = -1;
                    break;
    
            }
            chars[find++] = t;
            mylist.add(++Index + "");
            mylist.add(keyId + "");
            mylist.add(t + "");
            return mylist;
        }
        return mylist;
     }
    }
    

    ⑤ 测试结果(见输入输出文件)


    五、运行结果分析

    打开包含源程序的文件,截图:
    在这里插入图片描述

    经过词法分析处理后,打开输出文件,截图:

    通过文件输入:
    在这里插入图片描述
    分析结果:
    在这里插入图片描述

    六、总结
    刚开始写实验的时候确实无从下手,后面通过看书和查阅资料了解大概,然后开始尝试写步骤、流程和程序,渐入佳境。

    通过这次实验让我对词法分析的理解更深了一步,这也是做实验和学习这门课程的目的所在。一步步完善实验的过程也是在增强自己的知识。

    • 不足:应该改善程序能识别更多的无相关字符,空白字符,如转行字符等。
    • 优点:测试阶段阶段做得比较详细
      在这里插入图片描述
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      在这里插入图片描述
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  • 通过这次对台球厅信息管理系统开发,使我掌握了一个完善系统需要经过五个开发步骤:系统规划、系统分析、系统设计、系统实施和系统维护。通过本系统开发,我对软件开发过程有了更清晰了解,首先是问题定义、...
  • 概述 ...数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤: 需求定义=》数据获取=》数据治理=》数据分析=》数据可视化 一、需求定义 需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处,在真...

    概述

     

    和那些数据科学比赛不同,在真实的数据科学中,我们可能更多的时间不是在做算法的开发,而是对需求的定义和数据的治理。所以,如何更好的结合现实业务,让数据真正产生价值成了一个更有意义的话题。

     

    数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤:

    需求定义=》数据获取=》数据治理=》数据分析=》数据可视化

     

    一、需求定义

     

    需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处,在真实情景下,我们往往对目标函数、自变量、约束条件都并不清晰。需要通过访谈、论文、文档等等形式对问题进行系统地分析,将实际问题量化为可以解决的抽象问题,确定自变量、约束条件以及目标函数。在真实情景下,需求往往是多变化的,临时的,如何把握好需求成为了整个项目后续推进的关键要素。

     

    二、数据获取

     

    数据获取的形式主要包括:

     

    1. 现有数据库的调用

    2. 现有API的调用

    3. 自行设计的爬虫

     

    在数据获取中,比较重头的一项就是爬虫的开发,这里 R 虽然开发了 rvest 包, 不过比起 django-scrapy 这样完整的爬虫调度系统不禁黯然失色,所以在第一步,我建议使用Python做爬虫的开发。

     

    三、数据治理

     

    数据治理第一步就是数据的定义,而数据的定义通过 Python的各种ORM框架和admin系统,可以非常出色地完成数据仓库的定义和管理。通过 airflow 我们又可以很好的对ETL过程做全流程的监控。

    所以,在第二步,我依然建议使用Python作为数据治理的工具。

     

    四、数据分析

     

    数据分析首先涉及的就是探索式分析,这一点正是R语言的强项,适宜于各种强大的数据可视化,我们可以利用R快速了解数据的整体特性,通过 data.table 和 Rcpp 我们也可以快速提升 R 的单机性能,省去了Cython写wrapper的尴尬。而Python 由于需要更多约束的分析操作,在探索式分析中相比 R 少了几分灵活性。至少是矩阵乘法我更愿意接受直观的 %*%, 而不是np.dot()。所以,第三步,我建议使用 R 完成数据的分析工作。

     

    五、数据可视化

     

    数据可视化本来是JS的天下,但是感谢 R语言生态中热衷于给JS做封装的开发者们,现在市面上绝大部分在BI领域会涉及到的JS库都已经被 R 语言封装好了,比如 echarts、highcharts、rcharts、d3等等。另一方面,通过 shiny, 我们快速极大地简化了BI构建的流程,跳过底层jquery、boostrap、websocket等等细节,直接针对业务场景构建BI系统,帮助我们在快速构建BI原型上扫清障碍,而不是在Tornado里面辛苦地改template。显然,使用 R 做数据可视化可以大大减少我们的开发时间。所以,第四部,我也建议使用 R 完成数据可视化的工作。

     

    总结

     

    这样正常数据科学项目做下来,我们需要交付一个爬虫管理系统(django-scrapy)、一个数据仓库管理系统(django)、一个流程监控系统(airflow)、一个BI分析系统(shiny),真正完成对整个数据科学项目的可监控、可维护,然后在这个过程中我们不断去迭代我们的数据产品,优化流程,完善模型,最终实现反哺业务。

     

    总结起来,将Python作为数据科学的基础,而R作为上层建筑是一个不错的解决方案,当然这一切都建立在数据开发人员具有过硬的开发技能,否则Python和R的随意性会酿成巨大的惨案。

    转载于:https://www.cnblogs.com/zccpython/p/6750117.html

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  • 概述 和那些数据科学比赛不同,在真实的数据科学中,我们...数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤:需求定义=》数据获取=》数据治理=》数据分析=》数据可视化 一、需求定义 需求定义是数据科学项目和数据科学...
        

    概述

    和那些数据科学比赛不同,在真实的数据科学中,我们可能更多的时间不是在做算法的开发,而是对需求的定义和数据的治理。所以,如何更好的结合现实业务,让数据真正产生价值成了一个更有意义的话题。

    数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤:
    需求定义=》数据获取=》数据治理=》数据分析=》数据可视化

    一、需求定义

    需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处,在真实情景下,我们往往对目标函数、自变量、约束条件都并不清晰。需要通过访谈、论文、文档等等形式对问题进行系统地分析,将实际问题量化为可以解决的抽象问题,确定自变量、约束条件以及目标函数。在真实情景下,需求往往是多变化的,临时的,如何把握好需求成为了整个项目后续推进的关键要素。

    二、数据获取

    数据获取的形式主要包括:

    1. 现有数据库的调用

    2. 现有API的调用

    3. 自行设计的爬虫

    在数据获取中,比较重头的一项就是爬虫的开发,这里 R 虽然开发了 rvest 包, 不过比起 django-scrapy 这样完整的爬虫调度系统不禁黯然失色,所以在第一步,我建议使用Python做爬虫的开发。

    三、数据治理

    数据治理第一步就是数据的定义,而数据的定义通过 Python的各种ORM框架和admin系统,可以非常出色地完成数据仓库的定义和管理。通过 airflow 我们又可以很好的对ETL过程做全流程的监控。
    所以,在第二步,我依然建议使用Python作为数据治理的工具。

    四、数据分析

    数据分析首先涉及的就是探索式分析,这一点正是R语言的强项,适宜于各种强大的数据可视化,我们可以利用R快速了解数据的整体特性,通过 data.table 和 Rcpp 我们也可以快速提升 R 的单机性能,省去了Cython写wrapper的尴尬。而Python 由于需要更多约束的分析操作,在探索式分析中相比 R 少了几分灵活性。至少是矩阵乘法我更愿意接受直观的 %*%, 而不是np.dot()。所以,第三步,我建议使用 R 完成数据的分析工作。

    五、数据可视化

    数据可视化本来是JS的天下,但是感谢 R语言生态中热衷于给JS做封装的开发者们,现在市面上绝大部分在BI领域会涉及到的JS库都已经被 R 语言封装好了,比如 echarts、highcharts、rcharts、d3等等。另一方面,通过 shiny, 我们快速极大地简化了BI构建的流程,跳过底层jquery、boostrap、websocket等等细节,直接针对业务场景构建BI系统,帮助我们在快速构建BI原型上扫清障碍,而不是在Tornado里面辛苦地改template。显然,使用 R 做数据可视化可以大大减少我们的开发时间。所以,第四部,我也建议使用 R 完成数据可视化的工作。

    总结

    这样正常数据科学项目做下来,我们需要交付一个爬虫管理系统(django-scrapy)、一个数据仓库管理系统(django)、一个流程监控系统(airflow)、一个BI分析系统(shiny),真正完成对整个数据科学项目的可监控、可维护,然后在这个过程中我们不断去迭代我们的数据产品,优化流程,完善模型,最终实现反哺业务。

    总结起来,将Python作为数据科学的基础,而R作为上层建筑是一个不错的解决方案,当然这一切都建立在数据开发人员具有过硬的开发技能,否则Python和R的随意性会酿成巨大的惨案。

    参考资料

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任务分析流程的五个步骤