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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代大數(shù)據(jù)分析師證書怎么考
大數(shù)據(jù)分析師證書怎么考
2024-10-16
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大數(shù)據(jù)分析師證書考什么

針對(duì)不同知識(shí)，掌握程度的要求分為【領(lǐng)會(huì)】、【熟知】、【應(yīng)用】三個(gè)級(jí)別，考生應(yīng)按照不同知識(shí)要求進(jìn)行學(xué)習(xí)。

  • 1．領(lǐng)會(huì)：考生能夠領(lǐng)會(huì)了解規(guī)定的知識(shí)點(diǎn)，并能夠了解規(guī)定知識(shí)點(diǎn)的內(nèi)涵與外延，了 解其內(nèi)容要點(diǎn)和它們之間的區(qū)別與聯(lián)系，并能做出正確的闡述、解釋和說明。

  • 2．熟知：考生須掌握知識(shí)的要點(diǎn)，并能夠正確理解和記憶相關(guān)理論方法，能夠根據(jù)不 同要求，做出邏輯嚴(yán)密的解釋、說明和闡述。此部分為考試的重點(diǎn)部分。

  • 3．應(yīng)用：考生須學(xué)會(huì)將知識(shí)點(diǎn)落地實(shí)踐，并能夠結(jié)合相關(guān)工具進(jìn)行商業(yè)應(yīng)用，能夠根 據(jù)具體要求，給出問題的具體實(shí)施流程和策略。

考試范圍

PART 1 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論 占比（8% ） ?

PART 2 Hadoop 理論 占比（12% ）

  • a. Hadoop 安裝配置及運(yùn)行機(jī)制解析（2%）

  • b. HDFS 分布式文件系統(tǒng)（2%）

  • c. MapReduce 理論及實(shí)戰(zhàn)（2%）

  • d. Hadoop 生態(tài)其他常用組件（6%）

PART 3 大數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)庫理論及工具 占比（16% ）

  • a. 數(shù)據(jù)庫導(dǎo)論（2%）

  • b. MySQL 理論及實(shí)戰(zhàn)（3%）

  • c. HBase 安裝及使用（3%）

  • d. Hive 安裝及使用（5%）

  • e. Sqoop 安裝及使用（3%）

PART 4 大數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ) 占比（10% ）

PART 5 大數(shù)據(jù)分析之 Spark 工具及實(shí)戰(zhàn) 占比（35% ）

  • a. Spark 基礎(chǔ)理論（2%）

  • b. Spark RDD 基本概念及常用操作（3%）

  • c. Spark 流式計(jì)算框架 Spark Streaming、Structured Streaming（5%）

  • d. Spark 交互式數(shù)據(jù)查詢框架 Spark SQL（5%）

  • e． Spark 機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫 Spark MLlib 基本使用方法（15%）

  • f． Spark 圖計(jì)算框架 GraphX（5%）

PART 6 大數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)可視化方法 占比（4% ）

PART 7 大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 占比（15% ）

考試內(nèi)容

PART 1 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論

1、大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

【領(lǐng)會(huì)】 大數(shù)據(jù)技術(shù)誕生技術(shù)背景 大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)際應(yīng)用 分布式處理技術(shù)概念

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的概念 【熟知】 明確數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)和意義 明確分布式技術(shù)在進(jìn)行海量數(shù)據(jù)處理時(shí)起到的關(guān)鍵作用 數(shù)據(jù)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘方法的區(qū)別和聯(lián)系 明確數(shù)據(jù)分析流程中不同軟件工具的作用 常用描述性統(tǒng)計(jì)方法 常用數(shù)據(jù)挖掘方法

2、Python 基礎(chǔ)

【領(lǐng)會(huì)】 Python 語言的特點(diǎn)、語法、應(yīng)用場(chǎng)景

  • 【熟知】
  • Python 基礎(chǔ)語法，包括基本數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、條件控制語句、循環(huán)語句等；
  • Python 函數(shù)式編程，常用高階函數(shù)，包括 map 函數(shù)、reduce 函數(shù)、filter 函數(shù)及模塊相關(guān)功能
  • Python 面向?qū)ο缶幊烫匦?，包括類和?shí)例、繼承、多態(tài)
  • 利用 Python 鏈接數(shù)據(jù)庫
  • Python 可視化常用包及其基本使用方法
3、Linux 與 Ubuntu 基礎(chǔ)
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • Linux 入門
  • Linux 與 Ubuntu 的關(guān)系
  • Ubuntu 的安裝及配置
  • Ubuntu 文件組織形式
  • Ubuntu 操作系統(tǒng)的常用命令
  • SSH 理論基礎(chǔ)
  • 了解其他常用 Linux 系統(tǒng)，如 CentOS，RedHat，SUSE 等
  • 【熟知】
  • Ubuntu 操作系統(tǒng)命令及使用命令編輯文件
  • IP 地址的基礎(chǔ)理論
  • SSH 命令使用方法
  • 利用 SSH 基于密匙的安全驗(yàn)證進(jìn)行多個(gè)節(jié)點(diǎn)間的無密碼登陸
  • 【應(yīng)用】
  • 安裝配置 Linux 操作系統(tǒng)
  • 利用 SSH 基于密匙的安全驗(yàn)證進(jìn)行多個(gè)節(jié)點(diǎn)間的無密碼登陸
  • 掌握部分 shell 命令進(jìn)行 Linux 操作，如 awk、grep、sed 典型的文本處理工具
PART 2 Hadoop 理論
1、Hadoop 安裝配置及運(yùn)行機(jī)制解析
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • 分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基本思想
  • Hadoop 概念、版本、歷史
  • Hadoop 單機(jī)、偽分布及集群模式的安裝配置步驟
  • 如何通過命令行和瀏覽器觀察 Hadoop 的運(yùn)行狀態(tài)
  • 【熟知】
  • Hadoop 單機(jī)、偽分布及集群模式的安裝配置過程和內(nèi)容
  • Hadoop 參數(shù)格式
  • Hadoop 參數(shù)的修改與優(yōu)化
  • Hadoop 的安全模式
  • 【應(yīng)用】
  • 進(jìn)行 Hadoop 集群的配置
  • 查看和管理 Hadoop 集群
  • Hadoop 運(yùn)行的日志信息查看與分析
2、HDFS 分布式文件系統(tǒng)
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • HDFS 的概念及設(shè)計(jì)
  • HDFS 體系結(jié)構(gòu)及運(yùn)行機(jī)制，
  • NameNode、DataNode、SecondaryNameNode 的作用及運(yùn)行機(jī)制
  • HDFS 的備份機(jī)制和文件管理機(jī)制
  • 【熟知】
  • HDFS 的運(yùn)行機(jī)制
  • NameNode、DataNode、SecondaryNameNode 的配置文件
  • HDFS 文件系統(tǒng)的常用命令
  • 【應(yīng)用】
  • 使用命令及 Java 語句操作 HDFS 中的文件 使用 JPS 查看 NameNode、DataNode、SecondaryNameNode 的運(yùn)行狀態(tài)
3、MapReduce 理論及實(shí)戰(zhàn)
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • MapReduce 的概念及設(shè)計(jì)
  • MapReduce 運(yùn)行過程中類的調(diào)用過程
  • Mapper 類和 Reducer 類的繼承機(jī)制
  • job 的生命周期
  • MapReduce 中 block 的調(diào)度及作業(yè)分配機(jī)制
  • 【熟知】
  • MapReduce 程序編寫的主要內(nèi)容
  • MapReduce 程序提交的執(zhí)行過程
  • MapReduce 程序在瀏覽器的查看
  • 【應(yīng)用】
  • Mapper 類和 Reducer 類的主要編寫內(nèi)容和模式
  • job 的實(shí)現(xiàn)和編寫
  • 編寫基于 MapReduce 模型的 wordcount 程序
  • 相應(yīng) jar 包的打包和集群運(yùn)行
4、Hadoop 生態(tài)其他常用組件
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • HBase 基本功能、Hive 基本功能、Sqoop 基本功能、ZooKeeper 的基本功能、Flink 基本功能
  • 【熟知】
  • HBase 的安裝配置及常用命令、Hive 的安裝配置及常用命令、Sqoop 的安裝配置及常用 命令、ZooKeeper 的安裝配置及常用命令、Flink 安裝配置及常用命令
  • 【應(yīng)用】
  • HBase、Hive、Sqoop、Flink 及 ZooKeeper 的安裝與運(yùn)行
PART 3 大數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)庫理論及工具
1、數(shù)據(jù)庫導(dǎo)論
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • 數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫的概念
  • 數(shù)據(jù)管理發(fā)展的三個(gè)階段，不同階段數(shù)據(jù)管理的特點(diǎn)，特別是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點(diǎn)
  • 數(shù)據(jù)依賴及數(shù)據(jù)規(guī)范化理論、數(shù)據(jù)模型理論及方法
  • 【熟知】
  • SQL 的基本概念和特點(diǎn)
  • SQL 的數(shù)據(jù)定義功能
  • SQL 的數(shù)據(jù)查詢功能
  • CRUD 操作
  • SQL 的數(shù)據(jù)更新功能
  • 不同 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)及使用場(chǎng)合
2、MySQL 理論及實(shí)戰(zhàn)
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • 數(shù)據(jù)庫、表、索引和視圖的相關(guān)概念
  • 數(shù)據(jù)庫完整性約束的概念、定義及使用方法
  • 數(shù)據(jù)庫、表、索引和視圖的維護(hù)方法
  • 【熟知】
  • MySQL 中 SELECT 命令的基本格式
  • 掌握單表查詢的方法和技巧
  • 掌握多表連接查詢的方法和技巧
  • 掌握嵌套查詢、集合查詢的方法和技巧
  • 【應(yīng)用】
  • MySQL 平臺(tái)下的 SQL 交互操作
3、Hive 數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • Hive 數(shù)據(jù)倉庫在 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的地位
  • 【熟知】
  • Hive 與 HBase 的區(qū)別
  • 【應(yīng)用】
  • 使用 Hive 進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)
4、Hive 的基本命令

  • 【領(lǐng)會(huì)】

  • Hive 中的數(shù)據(jù)庫概念、修改數(shù)據(jù)庫

  • 【熟知】

  • 創(chuàng)建表、管理表、外部表、分區(qū)表、刪除表

  • 【應(yīng)用】

  • 向表中增加數(shù)據(jù)

  • 通過查詢語句向表中插入數(shù)據(jù)

  • 單個(gè)查詢語句中創(chuàng)建表并加載數(shù)據(jù)

  • 導(dǎo)出數(shù)據(jù)

5、Hive 中檢索數(shù)據(jù)

  • 【領(lǐng)會(huì)】

  • Hive 中的命令語句是類 SQL 語句

  • 【熟知】

  • SELECT…FROM 語句

  • 【應(yīng)用】

  • 使用列值進(jìn)行計(jì)算、算術(shù)運(yùn)算符、使用函數(shù)、列別名、嵌套 SELECT 語句、WHERE 語句、group by 語句、集合運(yùn)算、多表連接、內(nèi)連接、外連接、笛卡爾積連接、order by 語句、 抽樣查詢、視圖。

6、Sqoop 基礎(chǔ)
7、HBase 理論及實(shí)戰(zhàn)
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • HBase 的基礎(chǔ)概念、數(shù)據(jù)模型、存儲(chǔ)模型
  • HBase 集群配置參數(shù)分析
  • HBase 集群查看方式
  • 【熟知】
  • HBase shell 常用的操作命令
  • HBase 的參數(shù)配置
  • HBase 的每個(gè)數(shù)據(jù)單元的操作方式
  • 區(qū)域服務(wù)器(Region Server)和主服務(wù)器(Master Server)的管理模式
  • HBase 的存儲(chǔ)模式
  • 【應(yīng)用】
  • HBase 的偽分布和集群的安裝及配置
  • HBase 的 API 操作項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
PART 4 大數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)
1、數(shù)據(jù)挖掘的基本思想
2、數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)
  • 【熟知】
  • 數(shù)據(jù)、算法基本概念
  • 算法基本分類方法
  • 有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中的訓(xùn)練樣本、測(cè)試樣本、特征變量、目標(biāo)變量（標(biāo)簽）等常用術(shù)語的相關(guān)定義
3、有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
4、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
PART 5 大數(shù)據(jù)分析之 Spark 工具及實(shí)戰(zhàn)
1、Spark 基礎(chǔ)理論
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • Spark 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的功能與結(jié)構(gòu)
  • Spark、Hadoop 之間的區(qū)別與聯(lián)系
  • Spark 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的特點(diǎn)
  • Scala 基本語法
  • 【熟知】
  • Spark 生態(tài)系統(tǒng)中的四大核心組件
  • Spark 與 MapReduce 的對(duì)比與分析
  • Spark 與 MapReduce 適用的應(yīng)用場(chǎng)景
  • Spark 的多種運(yùn)行模式
  • 【應(yīng)用】
  • 熟練掌握 Standalone 模式下 Spark 集群的搭建步驟
  • 配置文件中參數(shù)的具體含義
2、Spark RDD 基本概念與常用操作
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • Spark RDD 基本概念
  • Spark API
  • Spark 任務(wù)調(diào)度策略
  • 【熟知】
  • Spark RDD 的特性
  • RDD 上的轉(zhuǎn)換操作、執(zhí)行操作、持久化操作
  • RDD 之間的寬依賴關(guān)系與窄依賴關(guān)系 【應(yīng)用】
  • 基于 Spark API 編寫詞頻統(tǒng)計(jì)程序，并在詞頻統(tǒng)計(jì)程序基礎(chǔ)上進(jìn)行功能擴(kuò)展，SparkContext、TaskScheduler、DAGScheduler 等核心代碼的分析與調(diào)試。
3、Spark 流式計(jì)算框架 Spark Str eaming、Structur ed Str eaming
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • Kafka 分布式消息分發(fā)機(jī)制
  • Spark Streaming 應(yīng)用場(chǎng)景
  • Spark Streaming 基本概念
  • Spark DStream 的存儲(chǔ)級(jí)別
  • Structured Streaming 計(jì)算框架
  • 【熟知】
  • 批處理間隔、離散數(shù)據(jù)流 Spark DStream、窗口、滑動(dòng)間隔、窗口間隔等重要概念
  • 熟練使用 Spark DStream 的相關(guān)操作
  • Spark Streaming 的三種應(yīng)用模式，以及實(shí)現(xiàn)三種模式的相關(guān)操作
  • 【應(yīng)用】
  • 搭建 Kafka 環(huán)境，能夠?qū)?Kafka 作為高級(jí)數(shù)據(jù)源時(shí)使用 Spark Streaming，基于 HDFS 上 文本數(shù)據(jù)創(chuàng)建 Spark DStream，并利用相關(guān)操作進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，基于網(wǎng)絡(luò)中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)創(chuàng)建 Spark DStream，并結(jié)合窗口等概念和相關(guān)操作進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，基于無狀態(tài)模式處理 HDFS 上的文本數(shù)據(jù)，基于 stateful 與 window 模式處理網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
4、Spark 交互式數(shù)據(jù)查詢框架 Spark SQL

【領(lǐng)會(huì)】

  • Spark SQL 的發(fā)展歷程
  • Spark SQL 的性能
  • Spark SQL、Hive、Shark 之間的聯(lián)系
  • Spark SQL 的應(yīng)用場(chǎng)景
  • hive/console 的安裝過程與基本原理
  • 【熟知】
  • 基于 Hadoop 搭建 Spark SQL 的測(cè)試環(huán)境
  • 掌握 LogicalPlan、SqlParser、Analyzer、Optimizer 等組件
  • SchemaRDD 的基本概念與相關(guān)操作
  • 不同數(shù)據(jù)源的運(yùn)行計(jì)劃
  • 不同查詢的運(yùn)行計(jì)劃
  • 查詢優(yōu)化策略
  • 【應(yīng)用】
  • HiveContext 與 SQLContext 的基礎(chǔ)應(yīng)用，利用 Spark SQL 對(duì) JSON 文件、Parquet 文- 件以 及 Hive 上的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互式查詢。
5、Spark 機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫 Spark MLlib 基本使用方法
6、Spark 圖計(jì)算框架 Gr apX
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • Spark GraphX 簡(jiǎn)介
  • Spark GraphX、GraphLab、Pregel 的聯(lián)系與區(qū)別
  • Spark GraphX 中表視圖與圖視圖的兩種數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換
  • 圖論基本概念
  • 【熟知】
  • Spark GraphX 中數(shù)據(jù)的主要表示形式
  • 圖的存儲(chǔ)模型
  • Spark GraphX 提供的切分策略
  • 圖的構(gòu)建操作
  • 圖的屬性操作
  • 圖的結(jié)構(gòu)操作
  • 【應(yīng)用】
  • Spark GraphX 源碼分析與調(diào)試
  • 基于 Pregel 的 API 實(shí)現(xiàn)圖的 PageRank 和最短路徑算法
PART 6 大數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)可視化方法?
1、數(shù)據(jù)可視化入門基礎(chǔ)
2、Python 數(shù)據(jù)可視化
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • Python 可視化發(fā)展近況及其優(yōu)勢(shì)
  • 【熟知】
  • Python 數(shù)據(jù)可視化常用包的安裝與更新，包括 Matplotlib、Seaborn 等
  • 利用 Matplotlib、Seaborne 繪制常用可視化圖形
3、Python 高級(jí)可視化方法
  • 【領(lǐng)會(huì)】
  • Echarts 基本情況與主要應(yīng)用背景
  • 【熟知】
  • echarts/' style='color:#000;font-size:inherit;'>Pyecharts 的安裝與更新
  • 利用 echarts/' style='color:#000;font-size:inherit;'>Pyecharts 繪制常見可視化圖形
PART 6 大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)
1、利用 HDFS Shell 操作 HDFS 文件系統(tǒng)
  • 【熟知】
  • HDFS 常用命令，包括創(chuàng)建文件目錄命令、文件傳輸命令、文件修改及刪除命令等
2、利用 Hive SQL 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗
3、利用 Sqoop 進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸
  • 【熟知】
  • 能夠靈活使用 Sqoop shell 命令進(jìn)行文件在 Hadoop 中與 MySQL 數(shù)據(jù)庫中的轉(zhuǎn)化操作， 以達(dá)到文件傳輸要求
4、利用 Spark SQL 進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取
  • 【熟知】
  • 能夠靈活應(yīng)用 Spark SQL 讀取文件，并能夠?qū)⑵渌?a href='/map/shujuleixing/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)類型按要求轉(zhuǎn)化為 DataFrame， 以方便后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)建模工作
5、Spark MLlib 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)建模
  • 【熟知】
  • 能夠根據(jù)分析要求，靈活調(diào)用 MLlib 中的相關(guān)算法進(jìn)行分析，并能進(jìn)一步構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí) 流，能夠利用調(diào)參工具對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，能夠利用模型評(píng)估指標(biāo)最終建模結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。
6、利用 Python 進(jìn)行建模結(jié)果數(shù)據(jù)可視化
  • 最終建模完成后，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景和演示需求，將建模結(jié)果導(dǎo)入本地，并利用 Pyhton 工具，合理選擇對(duì)應(yīng)第三方庫，對(duì)建模結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化演示。

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請(qǐng)參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }