中金数据系统有限公司介绍

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

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

最全的央企集团旗下上市公司一览

《史上最全的央企集团旗下上市公司一览》 1 中国核工业集团公司:中核科技(000777)、东方锆业(002167) 2 中国核工业建设集团公司 3 中国航天科技集团公司:中国卫星(600118)、航天电子(600879)、航天机电(600151)、航天动力(600343)、中航光电(002179) 4 中国航天科工集团公司:航天电器(002025)、航天通信(600677)、航天长峰(600855)、航天科技(000901)、中兴通讯(000063)、航天信息(600271)、航天晨光(600501) 5 中国航空工业集团公司:中航飞机(000768)、中航机电(002013)、中航重机(600765)、贵航股份(600523)、深天马A(000050)、中航地产(000043)、飞亚达A(000026) 、哈飞股份(600038)、洪都航空(600316)、*ST东安(600178)、中航电子(600372)、中航动控(000738)南方食品(000716)、成发科技(600391)、中航动控(000738)、成飞集成(002190)、中航资本(600705) 6 中国船舶工业集团公司:中国船舶(600150)、*ST钢构(600072)、广船国际(600685) 7 中国船舶重工集团公司:风帆股份(600482)、鑫茂科技(000836)、乐普医疗(300003)、中国重工(601989) 8 中国兵器工业集团公司:中集集团(000039)华锦股份(000059)、光电股份(600184)、北方导航(600435)、北方创业(600967)、晋西车轴(600495)、凌云股份(600480)、北方国际(000065)、北方股份(600262) 9 中国兵器装备集团公司:长安汽车(000625)、中国嘉陵(600877)、天兴仪表(000710)、江铃汽车(000550)、湖南天雁(600698) 10 中国电子科技集团公司:沙河股份(000014) 、天通股份(600330)、华东电脑(600850)、四创电子(600990)、卫士通(002268)、太极股份(002368)、杰赛科技(002544) 11 中国石油天然气集团公司:中国石油(601857)、山煤国际(600546)、大庆华科(000985)、石油济柴(000617) 12 中国石油化工集团公司中国石化(600028)、上海石化(600688)、泰山石油(000554)、荣丰控股(000668)、*ST仪化(600871)、四川美丰(000731)、江钻股份(000852) 13 中国海洋石油总公司:海油工程(600583)、中海油服(601808) 14 中国国家电网公司:国电南瑞(600406)、置信电气(600517) 15 中国南方电网有限责任公司:文山电力(600995)

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户

项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

数据分析报告范文

数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文： 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。

B9 中金数据桥工程监理质量评估报告

B9中金数据出入口桥梁工程 工程质量评估报告 建设单位：昆山花桥国际商务城资产经营有限公司设计单位：杭州市城建设计研究院有限公司 承包单位：苏州国通建设工程有限公司 监理单位(章)：昆山市加林工程项目管理有限公司 总监理工程师： 公司技术负责人: 日期： 江苏省建设厅监制

钻孔灌注桩质量评估报告 一、工程概况 本工程为中金数据出入口桥梁工程，桥梁桩基设计为摩擦桩，结构采用水下C25砼钻孔灌注桩，桩径为1.0m，0#桥台、3#桥台主筋为20Φ22mm,平均桩长37.638m，,桩基底标高-37m；1#桥墩、2#桥墩主筋为20Φ25mm,平均桩长39.629m，桩基底标高-39m，桩基总数16根。本工程的混凝土为昆山海广川混凝土制品有限公司提供的水下C25商品砼。 二、工程施工情况简述 1.施工简况：灌注桩于2012年7月14日开始施工至2012年7月31日完工，历时18天。 2.质量控制：钻孔灌注桩采用商品砼，强度为C25,钢筋笼为现场加工。 3.进场材料构配件的质量控制：凡运到施工现场的原材料，进场有向项目监理机构提交《工程材料/构配件/设备报审表》，经监理见证送样，检测合格后投入使用。

4.工序施工过程中的跟踪监督、检查、控制：钢筋隐蔽工程验收、工序交接验收、检验批、分项工程等都经监理确认验收合格后，才进入下道工序。 5.现场旁站：在下钢筋笼、砼灌注时进行全程跟踪控制。 6.质保资料的控制：本工程钢筋规格0#台、3#台主筋为Ф22mm 螺纹钢，箍筋为Ф8mm圆钢；1#墩、2#墩主筋为Ф25mm螺纹钢，箍筋为Ф8mm圆钢；钢筋原材质量证明资料齐全，进场后都经监理人员核实，现场见证取样送检，检测均合格。钢筋的连接按设计要求及施工质量验收规范采用单面焊和双面焊，焊接接头经监理现场见证取样送检，检测结果合格。试块为现场制作，每根桩2组，经28天标准养护后监理见证送检。 三、工程质量评估依据 1.施工合同 2.中金数据出入口桥梁工程设计图纸 3.《钢筋焊接及验收规范》 4.《混凝土强度检测评定标准》

中金黄金财务分析报告

中金黄金股份有限公司2012年上半年度财务分析报告 一、公司简介： 中金黄金股份有限公司成立于2000年6月23日，由中国黄金集团公司（原中国黄金总公司）、中信国安黄金有限责任公司、河南豫光金铅集团有限责任公司、西藏自治区矿业开发总公司、山东莱州黄金（集团）有限责任公司、天津天保控股有限公司和天津市宝银号贵金属有限公司7家企业共同发起设立。2003年8月14日公司发行人民币普通股1亿股在上海证券交易所挂牌交易，成为“中国黄金第一股”。公 司股票简称“中金黄金”，代码“600489”。 经过2006年的股权分置改革和2008年初非公开发行，目前，公司股本数由原 来的280,000,000股增加至为359,366,350股。控股股东中国黄金集团公司的股权比例为52.4%。 公司现有15个职能部门、2个分公司、19个子公司，并建有博士后科研工作站。公司经营范围有：黄金、有色金属的地质勘查、采选、冶炼的投资与管理；黄金生产的副产品加工、销售；黄金生产所需原材料、燃料、设备的仓储、销售；黄金生产技术的研究开发、咨询服务；高纯度黄金制品的生产、加工、批发；进出口业务；商品展销。 截至2010年底，中金黄金总资产为135.01亿元、销售收入216.47亿元、利 润总额21.53亿元、保有黄金资源储量463.82吨，分别是2006年底的6.13倍、4.02倍、5.34倍、7.9倍。公司生产有高纯金、标准金、电解银、电解铜和硫酸 等多种产品，是集黄金采、选、冶、加工综合配套能力的大型黄金企业。2007年 公司生产标准金70吨，冶炼金11吨，矿产金4.68吨。2008年预计矿产金产量将 达到12吨。 公司位于中国最大产金地之一的河南省三门峡市，北临310国道，南依连霍高速公路和陇海铁路线，拥有自身的铁路专用线和硫酸自备槽车，地理位置和交通运输十分便利。全厂下设冶炼、氰化、综合、精炼、精化、精艺、动力七大分厂和设

中金数据中心气体灭火技术方案

中金数据中心技术方案 中金数据中心项目气体灭火共80个保护区，气体保护区比较多。根据现场具体分布情况，火灾报警主控制器采用1套JB-QG-GST9000系统，气体灭火控制器分别采用20台GST-QKP04气体灭火控制器和1台GST-QKP04/2气体灭火控制器，其中主控制器和各气体灭火控制器采用CAN总线联网，各气体灭火控制器的所有状态信息都能够及时传递到中控室，便于设备的管理和突发状况的处理。 为方便施工，保持楼内整洁美观，气体灭火控制器可集中布置在钢瓶间，这样还方便联网。 气体灭火控制器到保护区为四线：通信总线(Z1,Z2)和电源输出 (+24V,GND)；到钢瓶间也为四线：驱动钢瓶输出和喷洒反馈信号输入。 GST-QKP04气体灭火控制器是海湾公司为适应工程设计的需要而开发的，具有气体灭火控制功能，可实现4个防火区的气体灭火控制；本产品为典型的气体灭火控制装置，可配接紧急启/停按钮、声光警报器、气体喷洒指示灯、手自动转换开关以及输出模块等，有联网功能，可与海湾公司的各种火灾报警控制器（联动型）配套使用，组成火灾报警和气体灭火控制系统。GST-QKP04满足GB 16806-2006《消防联动控制器》中有关气体灭火控制器的要求，为室内使用设备。GST-QKP04/2气体灭火控制器是GST-QKP04的分型产品，除最多控制2个防火区的气体灭火外，其它均与GST-QKP04相同。 外形尺寸：宽420mm×厚200mm×高590mm 功耗：监视状态功耗≤30W；最大功耗≤264W

布线要求: 各区通信总线(Z1,Z2)和电源输出(+24V,GND)连接线应选用截面积≥ 1.0mm2的双绞线，最长不超过500m，导线电阻应小于5Ω。 各区驱动钢瓶输出端（DC+,DC-）连接线应选用截面积≥1.5 mm2 RV线。 如果电缆长度大于50m，则选用截面积≥2.5mm2RV线。应计算线损压降、保证电磁阀的最低工作电压。 各区喷洒反馈信号输入端（YK1,YK2）连接线应选用截面积≥1.0mm2 RV 线。 外接RS485连线应选用截面积≥1.0mm2屏蔽双绞线，最大线长不超过1200m。 交流电源线应采用耐压750V以上的三芯绝缘线。 机壳接地线宜用4mm2的铜导线，接地电阻应小于4Ω。

系统和数据分析

第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户

国资委直属企业下属上市公司

中国核工业集团公司 000777中核科技 中国航天科技集团公司 600118中国卫星 600879火箭股份 600151航天机电 600343航天动力 中国航天科工集团公司 000063中兴通讯 600271航天信息 600501航天晨光 002025航天电器 600677航天通信 600855航天长峰 000901航天科技 中国航空工业第一集团公司 000768西飞国际 600523贵航股份 002013中航精机 600765力源液压 000050深天马A 000043深南光A 000026飞亚达A 中国航空工业第二集团公司 600038哈飞股份 600316洪都航空 600391成发科技 600372昌河股份 600178东安动力 000738 南方摩托 中国船舶工业集团公司 600685广船国际 600150沪东重机 600072江南重工 中国船舶重工集团公司 600482 风帆股份 中国兵器工业集团公司 600184新华光 600148长春一东 600480凌云股份 600495晋西车轴 600967北方创业

600262北方股份 600435北方天鸟 000065北方国际 000059辽通化工 000818锦化氯碱 中国兵器装备集团公司 000625长安汽车 000550江铃汽车 600877中国嘉陵 000710天兴仪表 600698济南轻骑 中国电子科技集团公司 600990四创电子 600850华东电脑 中国石油天然气集团公司 600546中油化建 000617石油济柴 000985大庆华科 中国石油化工集团公司 600028中国石化 600871仪征化纤 600688上海石化 000731四川美丰 000852江钻股份 中国海洋石油总公司 600583海油工程 中国化工集团公司 600179黑化股份，中国化工新材料总公司002092中泰化学，中国化工新材料总公司600299星新材料，中国蓝星(集团)总公司000698沈阳化工，中国蓝星(集团)总公司000598蓝星清洗，中国蓝星(集团)总公司600378天科股份，中国昊华化工（集团）总公司600469风神股份，中国昊华化工(集团)总公司600230沧州大化，中国化工农化总公司000953河池化工，中国化工农化总公司600230沧州大化，中国化工农化总公司000553沙隆达司，中国化工农化总公司600882大成股份，中国化工农化总公司600579黄海股份，中车汽修(集团)总公司000822山东海化，中国昊华化工（集团）总公司中国中化集团公司

放心大胆地尝试云服务

放心大胆地尝试云服务 7月28日，位于北京亦庄的中金数据系统有限公司（以 简称中金数据）的北京祥云工程云后台将正式启用。最近这段时间，云后台正在紧锣密鼓地进行设备安装和调试。在这个特殊的时期，记者有幸得到机会去参观这个云后台。 厚此薄彼” 云后台本月的机房面积大约有450 平方米，到年底将达 到2000 平方米，到2012 年将可为北京祥云工程提供近20000 平方米的机房。目前近一半的区域内整齐地摆放着几排机柜。 据中金数据副总裁黎江介绍，在机房正式启用时，将有上百电信等大型客户提供数据中心托管及外包服务，使用的全部是按国际标准建造的最高等级（T4 级）的机房，但是这次云计算中心的机房却是按照T3 等级建造的。中金数据为什么要厚此薄彼？ 台服务器到位。中金数据从六年前成立之日起就一直为金融、面向企业级客户的数据中心托管及外包服务与云计算 服务的定位以及客户需求是不同的。T4 级机房面向的主要是金融、政府等行业的大型客户，卖点是服务的高等级、高可

用性和高安全性。而云计算中心以后主要为中小企业提供服务。另外，云计算当前还属于试验、试点阶段，许多设备和应用可能要随时调整，而像银行这类的客户需要的就是高稳 定性、高可靠性，不能轻易改动。用户需求的不同决定了机房等级的不同。”黎江解释说，“我们提供的云计算服务是 B to B的，而不是B to C的。2011年是云计算应用的试点年。” 转型事关生死 在传统的IDC 服务模式下，客户通常要自己购买设备， 然后再将设备交由服务商进行管理运维。在云模式下，传统的商业模式被彻底颠覆。中金数据首先要自己投入建机房、买设备，然后再寻找客户资源，通过收取服务费的方式为企业客户提供云服务。大量的先期投入对中金数据来说是不是有很大压力呢？是不是所有的云服务商都具有这种胆识和实力呢？ 黎江表示：“中金数据坚信，云计算是未来的发展方向。 从2010 年起，中金数据开始向云计算转型。用我们董事长 的话说，云计算是关系到公司生死的问题。软硬件的投入是可以计算得清的，但是关系到公司的生死存亡，那就不是只算成本这一笔账的问题了。 在中国，云计算总是说得多做得少。在欧美等地，云计

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。

实证研究论文数据分析方法详解

修订日：2010.12.8实证论文数据分析方法详解 （周健敏整理） 名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号） 变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领 导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影 响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响 关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩 效的影响力，要高于组织认同低的员工。 中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就 是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中 介变量）的中介而产生的。 研究思路及三个主要部分组成： （1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。 （2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。 （3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。

目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6 5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8 6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9 7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18 8.4 调节作用作图～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～22

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。

毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

Ce-FRA数据中心基础设施可用性风险评估专业服务

Ce-FRA数据中心基础设施可用性风险评估专业服务 ——防患未然，专家经验，铸就基石，指导建设高可用数据中心 中金数据系统有限公司（以下简称“中金数据”）基础设施风险评估（Centrin Infrastructure Risk Assessment，简称：Ce-FRA）是中金数据结合自身多年的高等级数据中心建设和运维服务实践经验，自主研发的数据中心基础设施风险评估服务产品，是中金数据 Ce 系列产品与服务之一，能帮助组织科学的、全面的评估数据中心存在的各类风险，提供专业、定制的风险分析和加固建议，满足监管合规要求，指导企业 / 组织建设高可用数据中心。 据权威机构统计，数据中心基础设施类事故占企业运营中断事件的70% ?普遍缺乏专业的机房运维人员，许多企业/组织不得不安排非专业人员负责机房的运维、 管理工作； ?对数据中心安全状况了解不足，对基础设施发生事故的原因、可能性及后果缺少科学的 风险评估与数据分析； ?对数据中心运行维护管理缺少科学的、统一的计划，数据中心基础设施故障隐患不能及 时发现和解决； ?数据中心管理制度不完善，机房运维规程、事件处理流程、岗位职责、应急处理机制存 在漏。 中金数据基础设施风险评估服务（Ce-FRA）的特点 ?建立基础设施风险评估知识库，从专家角度全面、深入分析数据中心基础设施存在的风 险； ?在国内外风险评估相关标准和规范的基础上，建立基础设施风险评估模型，成熟度高、 可验证、可度量； ?可以深入分析已有安全措施对威胁的防范作用及有效程度，脆弱性的暴露程度； ?结合中金数据多年的高等级数据中心建设和运维服务实践经验，为组织量身定制数据中 心加固建议。 中金数据基础设施风险评估（Ce-FRA）产品优势 ?中金数据多年的高等级数据中心建设和运维服务实践经验与风险评估工作相结合，多名 专家参与产品设计，数据中心运维部、外包服务部、业务连续性服务中心等多部门技术、经验累积； ?由业界领先实践经验锤炼得出，与企业/组织环境特点紧密结合，建立、提高并持续维护 企业/组织内部安全基线； ?智能化的决策支持，能够为用户在面对各种基础设施安全隐患的情况下提供专家级的解 决方案； ?能够快速收集、分析评估所需要的数据和资料，帮助完成风险分析和计算，提供专业风 险评估报告模板，节省大量人力、时间； ?不仅仅是风险评估工具，还是完善运维管理体系，指导基础设施升级的平台。