企业数据模型
最高效的四旋翼无人机数据采集建模
最高效的四旋翼无人机 数据采集建模 CKBOOD was revised in the early morning of December 17, 2020.
最高效的四旋翼无人机数据采集建模 一、简介 近年来，微小型四翼无人机已经成为了无人飞行器研究领域的一个热点。它结构简单、机动性强、便于维护，能够在空中悬停、垂直起飞和降落。在军用和民用方面具有较大的潜在应用价值，国内外许多研究单位纷纷致力于四旋翼无人机飞行控制的架构设计与飞行控制研究，以实现四旋翼无人机的自主飞行。机载传感器系统是四旋翼无人机飞行控制系统的重要组成部分，它为机载控制系统提供可靠的飞行状态信息，是实现四旋翼无人机自主飞行的重要设备。 现在无人机应用最广的是倾斜摄影技术优势或者说最吸引用户的，就是利用倾斜摄影技术可以全自动、高效率、高精度、高精细的构建地表全要素三维模型。 二、四旋翼无人机特点 1、机动性能灵活，低空性能出色。能在城市、森林等复杂环境下完成各种任务。可完成空中悬停监视侦查。实现对动力要地低，能在狭小空间穿行，能垂直起降，对起降环境要求低。 2、对动力要求较小，产生的噪音低，隐蔽性能高，安全性能出色。四旋翼无人机采用四个马达提供动力，可使飞行更加稳定和精确。 3、结构简单，运行、控制原理相对容易掌握。 4、成本较低，零件容易更换，维护方便。
三、飞行软件 目前无人机种类繁多，针对无人机开发的飞控软件也有很多，目前比较好用的是DJI GS Pro、DJI GO4、Litchi Vue、Pix4d等。 四、数据采集，使用DJI GS pro 1、打开DJI GS pro软件，点击新建任务 2、点击测绘航拍区域模式 3、点击地图选点（飞行定点比较耗飞机电量，无特殊情况建议不使用） 4、点击屏幕就会出现一个航测区域，手动拖拽四个定点可以改变航测的面积和形状，同时也可以手动增加拐点，让航测面积更加的灵活多样。并且在右边的菜单栏里选择好对应的云台相机；设置好任务的高度，任务的高度和拍摄的清晰度，成图的分辨率有很大的关系；大面积的时候尽量选择等时间拍照，因为能上传的航点是有限的。 5、点击进入右侧菜单的高级选项之中，重新设置一下航测的重叠了，一般航向和旁向重叠率是700%和70%（最好不要低于70%）；设置好云台俯仰角，正射影像图一般为-90°，拍摄3D立体时一般为-45°；设置好返航高度，确保返航时不会碰撞到障碍物。 6、点击右上角飞机左边更多选项，点击高级设置（地图优化限中国大陆地区使用打开）；这点也是最关键的一点，这时候一定要点开中国大陆这个选项，不然飞行器的位置是偏移的。会导致航测任务区域整体偏移，有一部分任务没有拍摄到。
数据仓库模型的设计
2.5数据仓库模型的设计 数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容 概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界 数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些? . 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2，确定主要的主题域 在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内
16种常用数据分析方法
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
剖析大数据分析方法论的几种理论模型
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
某基础数据库数据分布特点及模型算法
第!"卷第!期#$%&!"'()*!''''''''重庆工商大学学报 自然科学版 +,-$./01./234-.$%5671.3778.19& (:;<41=> ''''''''!?@!年!月A 3B*!?@! ''文章编号 @CD!E ?FGH !?@! ?!E ??KI E ?F 某基础数据库数据分布特点及模型算法 刘智宾@ 李磊磊@ 许'楠! @*济南军区D!!I@部队 济南!F??!" !*济南军区司令部直属工作部 济南!F??!" ''收稿日期 !?@@E ?F E K@ 修回日期 !?@@E ?"E ?C* ''作者简介 刘智宾 @"G?L 男 山东滨州人 讲师 硕士 从事作战数据库研究* ''摘'要 分布式数据库是构建基础数据服务的主要技术 而数据分布的科学性直接决定数据库的稳定性和服务效率 文章从数据分布的基本策略入手 系统分析了某基础数据库的应用特点 总结出数据分布的基本原则 并对分割式数据分布策略模型进行改进 以启发式算法为基础形成对特定复本数和分布地域的混合式数据分布模型算法 关键词 数据库 数据分布 算法 ''中图分类号 2[K@@*@KK*@文献标志码 N 数据分布是指分布式数据库中数据根据需要划分成逻辑片段 按某种策略将这些片段分散地存储在各个节点上"作为基础数据服务提供者 该数据库所涉及的内容和数据庞大 提供服务地理范围广"因此 怎么能使该数据库占用最少的网络资源 又能充分发挥其最佳效能 是该数据库数据分布的一个关键问题" @'分布式数据库数据分布的基本策略 目前来说 数据分布的基本策略有集中式 分割式 复制式和混合式I 种" @ 集中式"集中式是数据片段全部安放在同一节点上 这种分布策略跟集中式数据库没有差别 因此不进行过多论述" ! 分割式"分割式是指所有数据只有一份 它被分割成若干片段 每个片段被指派在某个特定节点上"这种分布策略可充分利用各节点上的存储设备 当部分节点出现故障时其余部分仍可运行 但是当节点被破坏后没有数据副本 因此也不能进行恢复" K 复制式"复制式是指在每个节点上都有一个完整的数据副本"这种分布策略可靠性高 响应速度快 数据库恢复也较容易 但是要保持每个节点上数据的同步修改 需要付出高昂的通信代价"另外 系统数据容量只是所有节点中容量最小的一个" I 混合式"混合式是指将数据分为若干子集 每个子集安置在不同的节点上 每个子集都在不同的节点存储有副本 但每个节点均不存储数据库所有数据"这种分布策略是分割式与复制式的结合 同时兼顾了两者的优点 但也包括了两者的复杂性"
最常用的数据模型
1.2.3 最常用的数据模型 最常用的数据模型包括四种： 注1：非关系模型在20世纪70-80年代很流行，现在逐步被关系模型取代。 注2：下面讲的数据模型都是指逻辑上的数据模型，即用户眼中看到的数据范围。 一、层次模型 定义： ①有只有一个结点没有双亲结点，这个结点称为根结点； ②根以外的其他结点有且只有一个双亲结点。 代表产品：IBM公司的IMS(Information Management System)数据库管理系统。 1. 数据结构 基本结构 ①用树形结构来表示各类实体以及实体间的联系。 ②每个结点表示一个记录类型（实体），结点之间的连线表示记录类型间一对多的父子联系，这种联系只能是父子联系。 ③每个记录类型可包含若干个字段（属性）。
图1.12 教员学生层次数据库模型 图1.13 教员学生层次数据库的一个值 多对多联系在层次模型中的表示 ①必须首先将其分解成一对多联系。 ②分解方法有两种：冗余结点法和虚拟结点法。 图1.14(a) 一个学生选课的多对多联系
图1.14(b) 冗余结点法将多对多联系转化为一对多联系 图1.14(c) 虚拟结点法将多对多联系转化为一对多联系 2. 数据操作与完整性约束 数据操作：查询、插入、删除和修改。 完整性约束： ①插入：如果没有相应的双亲结点值就不能插入子女结点值。如：图1.13中，若新调入一名教师，在未分配到某个教研室以前，不能将新教员插入到数据库。 ②删除：如果删除双亲结点值，则相应的子女结点值也被同时删除。如：图1.9中，若删除网络教研室，需要首先删除属于网络教研室的所有教师的数据。 ③修改：应修改所有相应记录，以保证数据的一致性。如：图1.14(b)中，若一个学生要改姓名，则两处学生记录值均要修改。 3. 存储结构
数据库模型设计
数据库模型设计连载(1～6) 最近一直有个愿望：希望把自己所从事的数据库模型设计方面的工作经验和想法付诸文字，算是对此前工作的一个总结，今天终于开始了万里长征的第一步。 在正式开始之前，我先向大家介绍两本书——《数据模型资源手册卷一》、《数据模型资源手册卷二》，国内有机械工业出版社出版的中文译本，很多同行可能都已看过，我本人也看过。 看过之后深受启发，同时也感到两点美中不足： 1、这两部书的成书时间较早，且原作内容是基于美国企业的业务需求而建，有些最新的行业信息及“中 国特色”的东西没有收录。 2、书中原作者所使用的设计符号是作者专用的，而对于目前国内数据库模型设计的专业人员来说， ER图或者PowerDesigner中的CDM、PDM图更容易理解和沟通。 所以，在今后一段时间，我希望每天能抽出2个小时，结合上面提到的两部书的内容、PowerDesigner 的PDM模型以及本人相关工作经验，在这里做一个数据库模型设计的连载。本连载计划用120天的时间 撰写完毕。 这么做的目的，一方面是将头脑里的无形信息落实到文字上、有效避免遗忘，另一方面更加希望抛砖引玉，在与同行们沟通交流之后对我自己也是个促进和提高，对其他同行也起到各借鉴的作用。望广大同行们不吝赐教，大家一起来推动数据库模型设计的资源共享计划。 什么是模式？ 连载之1 原创：胖子刘（转载请注明出处及作者，谢谢。） 什么是模式？简单说来，模式类似于定式，就是遇到反复出现的同一问题时所固定使用的解决方案。下围棋的朋友可能对“定式”这个词比较熟悉，定式包含着下棋时做遇到的各种情况下的下法、急所、手筋及死活等基本原理，例如星定式、小目定式、边定式等等，定式懂的越多，围棋下的越好。 那么是不是数据库设计模式懂得越多，设计工作越完美呢？理论上是这样，但是在我这里，各位朋友 所能看到的数据库设计模式只有四种。 为什么只有四种而不是更多？ 不时有那句话吗：“浓缩的都是精华”！ 在后面的文章中，您会陆续看到浩浩荡荡的设计实例连篇累牍，却都是利用这四种基本模式设计出来的。《易传·系辞》曰：“易有太极，是生两仪，两仪生四象，四象生八卦。”老子在《道德经》中也说：“道 生一，一生二，二生三，三生万物。” 设计模式不必多，只要掌握其中关键的几个，再结合实际的业务需求，一个完整的数据库模型就可以 推导出来。 下面让我们来逐一介绍这四种主要设计模式——
业绩数据分析模型.doc
营销总经理的业绩数据分析模型－－营销总经理的工作模型（一） 前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感—— 天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、 费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成 本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军，但 是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总 经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家 经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时， 工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。 营销总经理工作模型一：数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：
16种常用数据分析方法66337
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如 何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析
概念数据模型设计讲解
一、新建概念数据模型 1）选择File-->New,弹出如图所示对话框，选择CDM模型（即概念数据模型）建立模型。 2）完成概念数据模型的创建。以下图示，对当前的工作空间进行简单介绍。（以后再更详细说明）．
3）选择新增的CDM模型，右击，在弹出的菜单中选择“Properties”属性项，弹出如图所示对话框。在“General”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在“Notes”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签，可以点击 按钮，这里就不再进行详细解释。?牯?尾 二、创建新实体 1）在CDM的图形窗口中，单击工具选项版上的Entity工具，再单击图形窗口的空白处，在单击的位置就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标，释放Entitiy工具。如图所示
2）双击刚创建的实体符号，打开下列图标窗口，在此窗口“General”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信 息。． 三、添加实体属性 1）在上述窗口的“Attribute”选项标签上可以添加属性，如下图所示。
注意： 数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中Data Item的Unique code 和Allow reuse选项有关。 P列表示该属性是否为主标识符;D列表示该属性是否在图形窗口中显示;M列表示该属性是否为强制的，即该列是否为空值。 如果一个实体属性为强制的，那么，这个属性在每条记录中都必须被赋值，不能为空。 2）在上图所示窗口中，点击插入属性按钮，弹出属性对话框，如下图所示。
数据分布拟合
数据分布拟合检验的数学模型 摘 要 假设检验的基本思想，讨论当总体分布为正态时，关于其中未知参数的假设 检验问题，可能遇到这样的情形，总体服从何种理论分布并不知道，要求我们直 接对总体分布提出一个假设 。 一般的各种检验法, 是在总体分布类型已知的情况下, 对其中的未知参数 进行检验, 这类统计检验法统称为参数检验. 在实际问题中, 有时我们并不能 确切预知总体服从何种分布, 这时就需要根据来自总体的样本对总体的分布进 行推断, 以判断总体服从何种分布。 这类统计检验称为非参数检验. 解决这类问题的工具之一是英国统计学家 K. 皮尔逊在1900年发表的一篇文章中引进的——2χ检验法。 关键词：数据检验 分布拟合 2χ检验法 一、问题重述 ①、问题背景： 自1965年1月1日至1971年2月9日共2231天中，全世界记录到里氏震 级4级和4级以上地震计162次，统计如下： 相继两次地震记录表： 8 6681017263150403935343029252420191514109540出现的频率间隔天数--------x 试检验相继两次地震间隔的天数X 服从指数分布(=α0.05)。
在概率论中，大家对泊松分布产生的一般条件已有所了解，容易想到，每年 的次数，可以用一个泊松随机变量来近似描述。也就是说，我们可以假设每年爆 发战争次数分布X 近似泊松分布。 现在的问题是：上面的数据能否证实X 具有泊松分布的假设是正确的？ ②、检验法的基本思想 检验法是在总体X 的分布未知时, 根据来自总体的样本, 检验总体分布的 假设的一2χ种检验方法。具体进行检验时，先提出原假设: 0H : 总体X 的分布函数为)(x F 然后根据样本经验分布和所假设的理论分布之间的吻合程度来决定是否接 受原假设。 这种检验通常称作拟合优度检验. 它是一种非参数检验. 一般地, 我们总 是根据样本观察值用直方图和经验分布函数, 推断出总体可能服从的分布, 然 后作检验. 1、 通过提出的方案和计算来决定给出数据分布拟合检验的数学模型的的 情况。 2、 对此模型和方案进行评价和推广。 二、模型的假设 ①、检验法的基本原理和步骤 1) 提出原假设: 0H :总体X 的分布函数为)(x F 如果总体分布为离散型, 则假设具体为 0H :总体X 的分布律为 ,2,1,}{===i p x X P i i 如果总体分布为连续型, 则假设具体为 0H :总体X 的概率密度函数).(x f 2) 将总体X 的取值范围分成k 个互不相交的小区间, 记为k A A A ,,2,1 ，如可 取为： );,(],(,],,(],,(11,22110k k k k a a a a a a a a ---
数据采集与分析
审计数据采集与分析技术 计算机审计的含义 ?计算机审计有3层含义： –面向数据的审计 –面向现行信息系统的审计 –对信息系统生命周期的审计 面向数据的计算机审计流程 ?审前调查：电子数据的组织、处理和存储 ?数据采集：审计接口、数据库访问技术、数据采集技术 ?数据清理、转换、验证、建立中间表 ?数据分析：数据分析技术、SQL、审计软件 ?审计取证 一、审前调查及电子数据的组织、处理和存储 1.审前调查的内容和方法 ?对组织结构调查 ?对计算机信息系统的调查 ?提出数据需求 2.电子数据的组织、处理和存储 电子数据处理的特点 ?存储介质改变 ?基于一定的数据处理平台，有一定的数据模型 ?数据表示编码化（各种编码） ?带来系统控制和数据安全性的新问题 ?审计线索改变 如何表示数据 ?数据类型与数据取值 –数据类型决定了取值范围与运算范围 ?数据模型 –数据模型是对现实世界数据特征的抽象 –它提供模型化数据和信息的工具
数据模型的2个层次 ? ?概念模型 –E-R模型的要素 ?实体：客观存在并可以相互区分的事物，用方框表示 ?属性：实体的特征或性质，用椭圆表示 ?联系：实体之间的联系，用菱形表示 ?数据模型 –关系模型 –层次模型 –网状模型 数据模型的3个要素 ?数据结构 –描述模型的静态特征 –是刻画数据模型最重要的方面 ?数据操作 –描述模型的动态特性 ?数据检索 ?数据更新（增加、删除、修改） ?约束条件 –一组完整性规则的集合 ?实体完整性 ?引用（参照）完整性 ?用户定义的完整性 关系模型 ?关系模型是目前最常用的一种数据模型 ?关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式 ?关系模型建立在严格的关系代数基础之上 ?关系模型概念单一，用关系表示实体以及实体之间的联系?关系数据库的标准语言SQL是一种非过程化语言，使用方便关系模型的数据结构 ?关系 –一张二维表，每一列都不可再分 –表中的行、列次序并不重要 ?元组 –二维表中的每一行，相当于一条记录 ?属性 –二维表中的每一列，属性有名称与类型。 –属性不可再分，不允许重复 ?主键 –由表中的属性或属性组组成，用于唯一确定一条记录?域
数据模型设计要点
数据模型设计要点
目录 1.数据模型设计的输入4 2.数据模型设计必须的几个阶段4 2.1.概念数据模型设计（Conceptual Data Model） (5) 2.2.逻辑数据模型设计（Logical Data Model） (6) 2.2.1.设计范式要求 7 2.2.1.1.第一范式 7 2.2.1.2.第二范式 7 2.2.1. 3.第三范式 8 2.2.1.4.逆第三范式 9 2.2.2.其他要求 10 2.2.2.1.数据类型定义 10 2.2.2.2.实体名称定义 10 2.2.2. 3.主键定义 10 2.2.2.4.实体关系定义 10 2.2.2.5.数据量估算 11 2.2.2.6.索引定义 11 2.3.物理数据模型（Physical Data Model） (12) 2.3.1.物理库设计 12 2.3.1.1.数据库Server设计 12 2.3.1.2.表空间设计 12 2.3.1.3.用户及权限设计 13 2.3.2.物理表设计 13
2.3.2.1.数据类型设计 13 2.3.2.2.存储设计 13 2.3.2.3.主外键设计 13 2.3.2.4.索引设计 14 2.3.2.5.生成建表语句 14 3.数据模型设计相关工具软件14 4.数据模型设计的产出及规格要求14 4.1.概念数据模型设计阶段 (14) 4.2.逻辑数据模型设计阶段 (15) 4.3.物理数据模型设计阶段 (15)
1.数据模型设计的输入 传统的瀑布型的开发模型下，其特点是需求驱动。相应的，数据模型设计的必要输入为需求分析阶段的产出，包括需求规格说明书（需求分析说明书）、数据字典。 分析型应用由于其需求不易迅速全面予以明确，所以适合用螺旋式开发模型，逐步迭代。但由于分析型应用是数据驱动，所以数据模型的设计要求更高，需要根据业务和数据的实际情况，进行快速全面分析，并有充分的管理思维，才能设计出比较理想的数据模型。其输入就不仅限于传统的瀑布开发模型下的需求规格说明书和数据字典，而是要从业务层面分析各个现有业务实体，以管理思维的角度，进行必要的抽象、归纳和挖掘，结合未来管理需要，明确潜在业务实体，以及各业务实体之间的关系，最终予以设计实现。 2.数据模型设计必须的几个阶段 无论是瀑布模型还是螺旋模型，数据模型的设计都必须经历概念数据模型设计、逻辑数据模型设计和物理数据模型设计三个阶段。 其中，概念数据模型设计的主要工作是提取概念实体并分析其关系，这是最关键的工作，直接影响后续工作的质量；逻辑数据模型设计的主要工作是设计各逻辑实体的属性、主键、索引以及各实体之间的关系，此部分与物理数据库无关；物理数据模型设计的主要工作是结合具体的物理数据库平台进行存储设计。 这三个阶段并不是完全单向的，而是可以反向调整。假设后面的阶段发现有问题，可以转到上一阶段进行必要的修改后继续进行。但一定不能不管前一阶段的结果，放任自流地进行后面阶段的工作。 2.1.概念数据模型设计（Conceptual Data Model） 本阶段的任务是对业务领域的各概念实体进行归纳和总结的过程。该过程以分析概念实体以及它们之间的关系为目标，而不是以细化概念实体的各项属性为目标。 该阶段工作非常重要，是进行其他阶段工作的基础。
业绩数据分析模型(终审稿)
业绩数据分析模型 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】
营销总经理的业绩数据分析模型－－营销总经理的工作模型（一） 前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全 感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、 公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变 化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影 响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。 营销总经理工作模型一：数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、
发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：
常用数据分析方法
常用数据分析方法 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差
KingSCADA3.5采集模型和数据模型应用测试-modbus模拟测试记录v1.0
标题-----KingSCADA3.53+KingIOserver3.53采集模型和数据模型应用 版本-----v1.0；修改时间----2020-02 编者----- 实现的功能： IOServer中的采集模型，通过建立采集模型和采集模型实例化，可以实现快速复制设备和变量（比如添加设备编号为变量后缀）； 服务端应用的数据模型，通过建立数据模型和数据模型实例化，可以实现通过仅仅改变一个参数，例如设备编号，批量修改该设备内所有带有设备编号的IO变量链接，同事配合简单的脚本函数，可以实现画面上显示数据以及下控点位的批量转化。 使用模型的优点之一是改变模型一次，就可以批量修改它的所有实例。
目录 一，IOServer应用组中的设置 (3) 1.1在ioserver里新建采集模型； (3) 1.2采集模型实例化 (4) 二，服务端应用组中的设置 (5) 2.1 新建数据模型 (5) 2.2 数据模型实例化 (7) 三，画面编辑 (10) 3.1 制作静态画面 (10) 四，运行调试 (13) 4.1 数据显示部分 (13) 4.2 下控&脚本部分........................................................... 错误！未定义书签。
一，IOServer应用组中的设置 首先新建一个工程，并且新建一个服务端应用“test”，并且新建一个IOServer应用组“ioserver”； 1.1在ioserver里新建采集模型；
1.2采集模型实例化 此处采用采集模型，并且添加变量后缀的方式快速新建设备和变量；
空间数据分析模型
第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题
大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例
方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多