当前位置：文档库 › 最新基础数据编码规则

最新基础数据编码规则

基础数据编码规则

基础资料编码规则

一．物料编码

1、成品编码（16位）[阀门]

① 存货类别：由1位数字组成（见表1-1） ② 存货类型：由1位数字组成（见表1-2） ③ 存货大类：由2位数字组成（见表1-3） ④ 存货小类：由4位数字组成 ⑤ 压力：由2位数字组成（见表1-4） ⑥ 材料：由2位数字组成（见表1-5） ⑦ 口径：由4位数字组成（见表1-6）

表1-1（存货类别编码对应表）

表1-2（存货类型编码对应表）

表1-3（存货大类编码对应表）

表1-4（压力编码对应表）

表1-5（材料编码对应表）

表1-6（口径编码对应表）

目的：1.在输入同一类型的阀门型号时，改变口径编码快速输入。

2.同一类型的阀门型号按照顺序排序。

参考：品号编码的常用通则

1.编码应反应不同种类物料的分类(解释：编码反应出存货类别和阀门类型)

2.编码应反应不同产品系列的先后顺序(解释：同一类的阀门可依按口径排序)

3.变动属性不应纳入编号原则(解释：不含变动属性)

4.长短应适中（8-12 最佳) (解释：12位)

5.避免有意义编号

6.避免使用中英文字母混合(解释：全部为数字)

7.避免使用特殊符号(., /,%,$,@）(解释：没有使用)

8.同类编号长度应要求一致(解释：全部12位)

9.编号应有防错功能(解释：全部为数字，不含数字0和字母O等容易混淆的编号)

2、半成品专用件以外的：存货类别+存货大类+存货中类+存货小类+规格

3、工具库物资：存货类别+存货大类+存货中类+存货小类+规格

4、原材料专用件：存货类别＋存货类型＋存货小类＋压力＋材料类型＋材料小类＋口径

5、原材料专用件以外：存货类别+存货大类+存货中类+存货小类+规格（流水号）

6、机器设备：属固定资产未定义

7、工装夹具：未定义

8、计量器具：存货类别+存货大类+存货中类+存货小类+规格（流水号）

9、办公用品：存货类别+存货大类+存货中类（没有用０1补上）存货小类+规格（流水号）10，模具通用零部件：存货类别+存货大类+存货中类（没有用０1补上）存货小类+规格（流水号）

11，模具通用零部件以下外：存货类别+存货大类+存货中类（没有用０1补上）存货小类+规格（流水号）

10、半成品编码（待定）

① 存货类别：由1位数字组成（见表1-1） ② 半成品类别：由1位数字组成（见表2-1）

表2-1（半成品类别编码对应表）

2.1专用件编码（16位）

① 存货类别：由1位数字组成（见表1-1） ② 阀门类型：由2位数字组成（见表1-2） ③ 压力：由2位数字组成（见表1-3） ④ 材料：由2位数字组成（见表1-4） ⑤ 专用件小类：由4位数字组成 ⑥ 口径：由4位数字组成（见表1-5）

表2-1（零件名称编码对应表）

主数据管理办法

中国联通供应商主数据管理办法（试行）第一章总则第一条为逐步形成中国联通完善的供应链管理体系，为企业运营和各业务发展提供唯一、准确的供应商基础数据，实现中国联通供应商基础数据的单点录入、全局共享，依据中国联通采购管理办法、中国联通IT规划等相关制度，制定本办法。第二条本办法所称供应商，是指直接向中国联通提供物资和服务的企业及其分支机构、事业单位和个人。个人包括个体工商户和其他自然人。第三条本办法所称供应商主数据，是指在整个企业范围内各个信息系统需要共享的，长期稳定存在的，描述供应商自然属性的相关数据。第四条中国联通供应商主数据管理的原则：一级平台、两级管理、三级操作。第二章供应商主数据管理范围第五条中国联通供应商主数据按照企业供应商和个人供应商分别管理。对于费用较低的零星购臵或一次性供应商，根据成本优先的原则不对其数据进行管理，仅作为企业

供应商的特殊类型（杂项供应商）予以归一化管理。第六条供应商信息主要包括基本信息、业务地点信息、联系人信息、采购信息和财务信息等五类信息。供应商基本信息是供应商的自然属性，由供应商主数据系统管理。第七条供应商的其它业务属性，由各业务属性的归口部门负责，通过各专业应用系统创建和维护。供应商的业务地点信息和财务信息由财务部门归口负责，在ERP系统中维护；联系人信息和采购信息由采购管理部门归口负责，在采购管理系统中维护。第三章供应商主数据管理职责第八条中国联通建立全集团统一的供应商主数据管理平台，建立全集团集中的维护工作组，统一负责供应商编码、数据质量、数据安全等管理和日常维护工作。第九条中国联通总部和省两级采购管理部门是中国联通供应商主数据的业务管理部门，负责制定供应商主数据管理制度、规范、编码规则和操作手册，负责指导下级公司的供应商主数据业务操作工作。供应商编码标准见附件1。第十条中国联通总部、省、市三级采购管理部门是中国联通供应商主数据的业务操作部门，负责受理各级供应商主数据创建的申请、审核、创建、维护和分发等工作。各级采购管理部门的操作权限如下：

基础数据标准

16.1基础数据标准 16.1.1范围基础数据标准化是的信息化重要工作之一，建立集中、规范统一的基础数据标准，是保证企业信息化系统正常运行的前提条件。此外，统一编码也是企业的一项重要的基础管理工作，对企业管理标准化具有促进作用。通过建立标准化制度，使各业务部门能够协同工作，能够消除重复性劳动，大幅度提高工作效率。基础数据标准化的意义： 1、统一基础数据，便于计算机系统管理手工管理状态之下，对基础数据处理存在很大的随意性，不便于计算机系统管理，只有对基础数据统一之后，才能充分体现计算管理所带来的效率。 2、保证基础数据的正确性使用统一的基础数据编码，可以有效防止一物多码、一物多名、物名错乱等现象的发生。 3、集团范围内基础数据趋于统一、实现数据上报、汇总功能。集团范围内使用统一基础数据，使业务数据上报、汇总成为可能，以实现集团管理。 16.1.2数据准备策略根据项目实施工作的整体要求，根据各项静态基础数据的特点，以及数据准备工作量和难度，分别采用如下准备策略： 1、简单基础数据由项目顾问组制定编码规范，安排业务培训，下发Excel格式的编码模板，由

企业各项目人员自行准备，此类基础数据比较简单，企业人员按示例数据整理即可，并能采用简单方法导入系统(导入方法在“导入实现方式”章节详细说明)。项目顾问组检查编码规范执行情况，并提供必要的工作指导。 2、复杂基础数据由项目顾问组制定编码规范，安排业务培训，下发Excel格式的编码模板，与简单基础数据相比，数据结构要复杂得多，并且存在一些关联关系，对数据准备要求也比较高，占全部工作量50%以上，因此，需要采用专门的处理方法，其导入方法也比较特别。因此，复杂数据单独作为一类，企业需要配备更多的人员进行处理。以业务编码为例，除了物资管理部门外，技术部门也需要参与基础数据准备，以保证编码质量。项目顾问组重点进行指导检查，并根据实际需要提供更多的支持。 3、固定基础数据本次实施的目标就是为了使集团范围内业务流程趋同，为集团业务汇总创造有利条件，因此，对于此类编码由项目顾问组提出建议方案，企业一般不再需要调整，以固定编码的方法主导实施，使业务流程趋于一致化(配合业务流程规范)。此类编码一般内容固定，有规范可遵循，数据量很少，按照统一的编码导入即可。目标。 16.1.3基础数据描述规范中文名称定义：赋予数据元的单个或多个中文字词的指称。约束：必选数据类型：字符串说明：命名应明确的表达数据元的含义，尽量减少冗余，增加精确度；在同一环境下的所有名称应该是唯一的。同义名称

传统分析与大数据分析的对比

传统分析与大数据分析的对比 This manuscript was revised on November 28, 2020

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。大数据分析用例基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。

信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。总结大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。

主数据编码原则

主数据编码原则海尔集团编码原则 ................................................................................................... １一、编码中考虑的总原则 .................................................................................. ２二、详细说明 .................................................................................................... ２（一）单位目录 .......................................................................................... ２（二）部门目录 .......................................................................................... ３（三）职员档案 .......................................................................................... ４（四）行业目录 .......................................................................................... ５（五）地域目录 .......................................................................................... ６（六）客户分类 .......................................................................................... ７（七）客户目录 .......................................................................................... ８（八）供应商分类................................................................................... １０（九）供应商目录................................................................................... １１（十）存货分类 ...................................................................................... １２（十一）存货目录................................................................................... １３（十二）仓库档案................................................................................... １５（十三）收发类别................................................................................... １７（十四）会计科目................................................................................... １８（十五）产品条形码编码原则................................................................. １８

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。关键词：循证、患者数据库

主数据编码原则

主数据编码原则海尔集团编码原则............................................................................................................... １一、编码中考虑的总原则............................................................................................ ２二、详细说明................................................................................................................ ２（一）单位目录..................................................................................................... ２（二）部门目录..................................................................................................... ３（三）职员档案..................................................................................................... ４（四）行业目录..................................................................................................... ４（五）地域目录..................................................................................................... ５（六）客户分类..................................................................................................... ６（七）客户目录..................................................................................................... ７（八）供应商分类................................................................................................. ９（九）供应商目录............................................................................................. １０（十）存货分类................................................................................................. １０（十一）存货目录............................................................................................. １１（十二）仓库档案............................................................................................. １３（十三）收发类别............................................................................................. １４（十四）会计科目............................................................................................. １４（十五）产品条形码编码原则......................................................................... １５

基础数据标准与描述(参考数据格式表示法)

基础数据标准 -目录规和编码标准 16.1基础数据标准 16.1.1 围基础数据标准化是的信息化重要工作之一,建立集中、规统一的基础数据标准,是保证企业信息化系统正常运行的前提条件。此外,统一编码也是企业的一项重要的基础管理工作,对企业管理标准化具有促进作用。通过建立标准化制度,使各业务部门能够协同工作,能够消除重复性劳动,大幅度提高工作效率。基础数据标准化的意义: 1、统一基础数据,便于计算机系统管理手工管理状态之下,对基础数据处理存在很大的随意性,不便于计算机系统管理,只有对基础数据统一之后,才能充分体现计算管理所带来的效率。 2、保证基础数据的正确性使用统一的基础数据编码,可以有效防止一物多码、一物多名、物名错乱等现象的发生。 3、集团围基础数据趋于统一、实现数据上报、汇总功能。集团围使用统一基础数据,使业务数据上报、汇总成为可能,以实现集团管理。 16.1.2 数据准备策略根据项目实施工作的整体要求,根据各项静态基础数据的特点,以及数据准备工作量和难度,分别采用如下准备策略:

1、简单基础数据由项目顾问组制定编码规,安排业务培训,下发Excel格式的编码模板,由企业各项目人员自行准备,此类基础数据比较简单,企业人员按示例数据整理即可,并能采用简单方法导入系统(导入方法在“导入实现方式”章节详细说明)。项目顾问组检查编码规执行情况,并提供必要的工作指导。 2、复杂基础数据由项目顾问组制定编码规,安排业务培训,下发Excel格式的编码模板,与简单基础数据相比,数据结构要复杂得多,并且存在一些关联关系,对数据准备要求也比较高,占全部工作量50%以上,因此,需要采用专门的处理方法,其导入方法也比较特别。因此,复杂数据单独作为一类,企业需要配备更多的人员进行处理。以业务编码为例,除了物资管理部门外,技术部门也需要参与基础数据准备,以保证编码质量。项目顾问组重点进行指导检查,并根据实际需要提供更多的支持。 3、固定基础数据本次实施的目标就是为了使集团围业务流程趋同,为集团业务汇总创造有利条件,因此,对于此类编码由项目顾问组提出建议方案,企业一般不再需要调整,以固定编码的方法主导实施,使业务流程趋于一致化(配合业务流程规)。此类编码一般容固定,有规可遵循,数据量很少,按照统一的编码导入即可。目标。 16.1.3 基础数据描述规中文名称定义:赋予数据元的单个或多个中文字词的指称。约束:必选数据类型:字符串说明:命名应明确的表达数据元的含义,尽量减少冗余,增加精确度;在同一环境下的所有名称应该是唯一的。

Stata软件基本操作和大数据分析报告入门

Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲 Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。第二节 Stata操作入门一、Stata的界面图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。 2．命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS软件中的命令行，此处用于键入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

完整版物料主数据管理规范V1.0.doc

物料主数据管理规范文件编号: ZW/QI-R&D-029 受控标识: 版本状态: V2.0 发放序号: 编制：日期：审核：日期：批准：日期：机密性：公开总页数：22页

1、目的规范物料主数据的管理。 2、适用范围适用于本公司物料主数据管理。 3、物料主数据 3.1物料主数据维护申请单物料主数据维护申请单包括基本视图、销售视图、MRP视图、采购视图、工厂存储视图、质量视图、会计成本视图七个视图，每个视图由对应的部门相关人员填写完成。 3.1 .1 基本视图基本视图是由使用人员申请时填写，其中新物料申请时必填项有物料描述、基本计量单位、工厂、物料类型、物料组、基本物料（ESD 潮敏等级封装）；旧物料更改、删除、冻结、解冻时必填项除了上述几个外还包括物料号。 3.1.2 销售视图销售视图是由市场部相关项目负责人员填写，包括有销售组织、分销渠道、科目设置组、产品组、税分类。 3.1.3 MRP视图 MRP视图是由计划部相关负责人员填写，包括有基本计量单位、MRP组、特定工厂的物料状态、MRP 类型、MRP控制者、批量大小、最小批量大小、舍入值、ABC标识、采购组、采购类型、生产仓储地点、特殊采购类、自制生产天数、收货处理时间、计划交货时间、计划边际码、期间标识、外部采购仓储地点、策略组、计划边际码、期间标识、外部采购仓储地点、策略组、可用性检查、消耗模式、逆向消耗期间、向前消耗期间、综合MRP、独立/集中、调度员。 3.1.4 采购视图采购视图由物料部相关负责人员填写，包括有基本计量单位、订单单位、采购组、最小批量大小、与基本计量单位换算关系、舍入值、计划交货时间、自动采购单。 3.1.5 工厂存储视图工厂存储视图由仓储部相关负责人员填写，包括ABC标识、序列号参数文件、批次管理、仓库地点、

基础数据编码规则

第一章基础数据编码规则 1.1公共数据 1.1.1国家编码规则 1.编码规则 ●编码规则如下所示： ●编码位数：不分级，共2位，采用数字顺序号，从“01－99”。 ●编码含义：流水码。 2.编码举例 1.1.2省份编码规则 1、编码规则 ●编码规则如下所示： ●编码位数：不分级，共2位，采用数字顺序号，从“01－99”。 ●编码含义：对国别下省份进行流水编码。 2、编码举例 1.1.3 1、编码规则 ●编码规则如下所示： ● ●编码位数：不分级，共3位，采用数字顺序号，从“001－999”； ●编码含义：对省属市进行流水编码。

江西省的地市: *特别说明：国别，省，市相互有上下级别管理 1.1.4地区编码规则 1、编码规则 ●编码规则如下所示： ●编码位数：可分6级12位，每级2位，每级采用数字顺序号，从“01－99”。 ●编码含义：流水码。说明：作为往来单位的属性，可以作为单位筛选统计的依据，可以和具体的省市，国别无关。 2、编码举例此处地区编码核算，可根据单位的实际情况进行设定，如有的单位将全国市场划为南大区和北大区，有的划分的很细。 1.1.5客户类型编码规则 1、编码规则 ●编码规则如下所示： ●编码位数：共4级8位，每级2位，采用数字顺序号，从“01－99”。 ●编码含义：流水码说明：作为客户的属性，对客户进行分类，可以作为单位筛选统计的依据

1.1.6 1、编码规则 ●编码规则如下所示： ●编码位数：共4级8位，每级2位，采用数字顺序号，从“01－99”。 ●编码含义：流水码说明：作为供应商的属性，对供应商进行分类，可以作为单位筛选统计的依据 2、编码举例 1.1.7 1、编码规则 ●编码规则如下所示： ●编码位数：共6位，分两段进行流水编码，第一段1位、第二段5位。 ●编码含义：前1位1表示客户、2表示供应商，后5位采用数字流水号，客户编码为“100001 ---199999”，供应商编码为“200001—299999”。 2、编码举例：

主数据管理平台

主数据管理平台（MDM）主数据管理平台（MDM）摘自雷博士《信息化与信息管理实践之道》第三篇为了保障企业主数据标准、编码维护流程能够被落实，并确保企业范围内主数据的一致性，促进主数据共享，必须建立企业集中统一的主数据编码管理平台（MDM）。 8.5.1 主数据管理的目标 ● 建立集中统一的企业主数据编码规范和管理维护流程，实现主数据编码整个生命周期的全过程管理； ● 建立支撑主数据编码规范和管理维护流程的主数据编码管理平台，集中统一管理主数据编码数据库； ● 为企业和各级单位提供集成、全面、准确和及时的主数据服务和信息化基础工作的支持。 8.5.2 主数据平台完成的具体任务 1、建立主数据编码平台以企业信息化建设需求和业务协作对主数据编码的需求为起点，建设一个对整个企业主数据进行全生命周期管理的平台，通过平台实现对主数据编码规则及管理流程的支撑，实现企业主数据编码的标准化。 2、建立不同主题的主数据编码数据库以组织机构、人力资源以及企业生产经营产品为不同的主题，来开展建立主题编码数据库，保证涉及的主数据编码及相应的应用范围内系统对主数据编码的需求。 3、通过平台实现主数据编码的管理主数据平台提供丰富的功能实现对主数据编码进行统一管理和维护，提供灵活的定制功能实现对主数据编码规则及管理流程的支持。 4、实现主数据平台与企业BI、ERP应用的数据集成主数据平台提供丰富的数据集成接口，实现与BI、应用系统的数据集成，为各信息系统提供高质量的主数据服务。因此，主数据管理实质是，适时地将正确的信息以正确的视图提供给正确的对象。这才是主数据管理（MDM）的目标。主数据管理描述了一组规程、技术和解决方案，这些规程、技术和解决方案用于为所有利益相关方（如用户、应用程序、数据仓库、流程以及贸易伙伴）创建并维护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。主数据管理的关键就是“管理”。主数据管理不会创建新的数据或新的数据纵向结构。相反，它提供了一种方法，使企业能够有效地管理存储在分布系统中的数据。主数据管理使

个人信用信最新息基础数据库系统数据接口规范

1 前言《企业信用信息基础数据库数据接口规范》（简称“数据接口规范”）规定了企业信用信息基础数据库与外部系统进行信息交换时应遵循的有关信息格式和数据管理规定，本文档分为六部分。前言简介本规范各部分的内容。报文规范规定了本规范中报文的基本概念、设计原则、数据处理原则、文件命名原则、报文文件的结构和种类。数据采集要求规定了公积金管理中心提交数据的范围、频率以及文件传送方式。公积金信息采集报文和公积金信息删除报文中规定了公积金中心向企业信用信息基础数据库报送采集报文和删除报文的具体数据项以及对数据项的描述和约束。公积金信息反馈报文规定了企业信用信息基础数据库向公积金中心反馈内容的具体数据项以及对数据项的描述和约束。附录包含公积金信息采集接口规范的代码表、数据校验规则。本接口规范适用于与企业信用信息基础数据库进行报文交换的公积金机构及公积金部门的数据处理。文档的主要读者有：拟建系统用户、系统设计人员、系统编码人员、项目经理、系统测试人员、项目监理人员。 2 报文规范 2.1术语和定义下列术语和定义适用于本规范。 2.1.1报文由报文头、报文体构成的，按照一定规则组合起来的数据集合体。 2.1.2报文文件包含报文的数据文件。本规范中报文文件与报文是一对一的关系。 2.1.3段一个已标识、命名和结构化的、在功能上相互关联的复合数据元和/或独立数据元的集合。段有各自固定的长度。本规范中段为基础段。 2.1.4信息记录数据采集的基本信息单位，包含报送机构一笔业务的有关数据。本规范中的信息记录由基础段组成。 2.1.5报文头每个报文必须包含且只包含一个报文头，报文头表示一次数据采集的开始，该部分给出本次采集数据的信息提要。 2.1.6报文体报文体是数据采集报文的主体内容，报文体部分可包含一种或多种不同类型的信息记录，最后一条信息记录结束即为报文结束。信息记录之间用一个回车换行符（“﹨r﹨n”或“﹨n”）分隔。 2.1.7信息记录此信息记录由基础段组成。每个信息记录包含且仅包含一个基础段。信息记录的内容中不允许存在回车换行符（“﹨r﹨n”或“﹨n”）。 2.1.8基础段基础段是由固定数据项按照一定次序排列组成的信息集合体。 2.2设计原则

大数据分析入门视频

大数据分析入门视频大数据时代成为一名数据分析师是很多人的梦想，数据分析师洞悉全局，神秘又可敬，那我们今天的主讲内容就是关于大数据分析培训的内容。想成为数据分析师，下文介绍的内容你不得不知道。 1，可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2，数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无

从说起了。 3，预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4，语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 5，数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。这些知识只能让你入门大数据分析，想成为一名数据分析师还需要学习更多大数据的知识，快去努力吧，希望你的梦想早日实现，成为人人羡慕的数据分析师。

(完整版)用友集团主数据标准管理办法(试行)

用友集团主数据标准管理办法（试行）签发人: 王家亮签发时间: 2014年06月16日时效: 自发文之日起生效授权: 全体员工第一章总则第101条为加强集团信息管理标准化，明确用友主数据分类标准及制定的管理机构、协作机构，特制订本管理办法。第102条本办法适用于集团本部、股份公司（含下属分支机构）、控股子公司（含下属分支机构）、集团直属业务中心，以下均简称"成员机构"。第103条释义 a)主数据（Master Data简称MD）在企业各系统中交互共享、表示实体对象的基准数据。 b)主数据管理(Master Data Management简称MDM) 保证系统之间主数据的实时性、完整性和有效性的一组约束和方法。第二章主数据标准管理第201条管理原则 a)标准统一 1.主数据标准包括数据名称、分类、编码、主要提供机构、应用范围及对象、数据主要结构、各字段类

型及含义、数据使用的方法、输入输出关系、新旧数据标准对照关系等。 2.标准制定考虑全集团所有业务类型的需要，同一主数据在各系统中名称、编码、分级分类、数据结构相同，确保数据衔接传递及归集分析规范化、标准化。 3.主数据标准是各信息系统使用、开发、升级、整合统一遵循的法则，确保数据描述的一致性和科学性，避免歧义及理解偏差。 4.主数据标准是公司审核各信息平台的重要依据和评价方法，凡未严格遵循及执行标准的系统，公司有权利和义务终止其运行并进行整改。 b)主数据标准与业务流程分离，主数据标准不受业务流程变化影响。 c)分层归口管理 1.根据主数据特性及部门职责，分层划分主数据标准的归口管理部门（或人员）。 2.集团级部门牵头组建小组制定主数据标准与规范。 3.子公司（含业务部门）参与制定标准规范并落实执行。 4.最终用户（主数据归口管理人员）进行主数据操作实现。

大数据挖掘入门教程

大数据挖掘入门教程大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据：讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析：讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树：讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：

讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用：演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析：讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析：主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法：讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！

主数据基本概念

一、基本概念： 1、主数据主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的、高价值的数据。也称企业基准数据。例如，物资、供应商、客户、财务、账户、员工、合作伙伴、组织单位等都是主数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性、完整性、可控性。需要注意的是：主数据不是企业内所有的业务数据，只是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据。是指企业内各个系统间需要共享的数据，它能描述核心业务实体，例如，客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作伙伴、位置信息等都是主数据。企业内大部分的交易数据、帐单数据等都不是主数据。主数据与记录业务活动，波动较大的交易数据、帐单数据相比变化缓慢。主数据是企业内能够跨业务重复使用（即共享的）、高价值的数据。这些主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中。它按一定的规则被量化为可以记录一类信息的集合，成为可以被计算机系统处理、存储和交换的数据。主数据必须存在并加以正确维护，在正规的关系数据模型中，才能保证被交易系统参照的完整性。 2、元数据元数据是关于数据的结构信息，或者可以简单说成是“数据的数据”。如货款数据中单价与数量。 3、数据模型表示一类特定信息的数据形式构架，包括数据的结构部分、数据的操作部分和数据的约束条件。 4、实体指特定的业务对象，如物料、设备、员工。每一类主数据为一个实体，如物资主数据为一个实体。 5、属性

事物本身固有的不可缺少的性质，通常用抽象、分解、归纳后的事物特征表示。如描述供应商时，供应商的公司名称、地址、联系电话等。 6、实体模型描述主数据有哪些属性组成以及如何组成的模型。例如描述物资主数据由那些属性组成，这些属性如何分类、如何校验等信息。 7、实体模型摸版：描述实体模型下属性的模版信息。 8、实体模型摸版标准：描述实体模型下属性的不同标准引用情况，例如某一属性可按国标，美标定义不同的元属性构成。 9、实体模型元属性描述实体模型下属性的结构信息，或者可以简单说成是“属性的属性”。如物料中的“规格”属性是由长、宽、高组成，其中长、宽、高即是元属性。 10、实体模型元属性规则描述实体模型元属性的相关规则，例如：元属性的定义数据类型（字符型、数值型、日期型等），字符长度，取值方法（下拉框、编辑、元属性组成等），是否必填、校验方式等。 11、实体模型校验规则创建主数据实体时，主数据的数据校验方法，例如唯一性校验、相似性校验等。 12、实体模型编码规则：定义主数据实体的编码生成规则。