射频中常见指标分析资料

1.功率，功率电平，最大输出功率

在射频通信电路中，数字信号传输的是状态，而射频信号传输的是能量，我们一般不用电压或电流描述信号，而是用功率电平来描述，单位用分贝（dB）来表示。

电平指的信号的电流、电压或者功率与某一基准值的比值取对数。功率电平与功率(瓦特)的转换如下：

增益即放大倍数。正整数换算成分贝值的计算公式如下：

一个部件的ALC功率就是它的最大输出功率。

最大输出功率指的是增益为最大时，满足系统其他所有指标要求时，系统所能达到的最大功率电平。

2.带内波动

带内波动又称增益平坦度，指有效频带内或信道内最大增益与最小增益的差值。

电路中的滤波模块、功能模块的匹配都会影响整个链路的波动。

3.峰均比

峰均比（PAR）定义为某个概率下的峰值功率与平均功率的比。计算公式如下：

P rms平均功率：系统的实际输出功率。

P peak峰值功率：以某种概率出现的冲激瞬时值。

从时域观察，经过调制以后，信号的包络变化并非恒定的，信号的瞬时功率也并非恒定，出现的概率也不尽相同。

各种概率下的峰均比曲线就形成了CCDF曲线（互补积分曲线），下图所示Aglient仪器上的CCDF曲线，从上面可以读出各种概率下的峰均比。我们常看的是0.01%概率下的峰均比。

峰均比一般用来评价非理想线性的影响。峰均比越大，应用相同非线性器件需要的功率回就退越多。

4. 1dB压缩点

1dB压缩点，定义为增益压缩1dB时，输入或输出的功率值。增益压缩1dB 时的输入电平称为输入1dB压缩点，此时的输出电平称为输出1dB压缩点，又称为P-1。

下图非常形象的描述了1dB压缩点的概念，横轴为输入功率Pout，纵轴为输出功率 Pin，那么坐标平面的曲线表示的是增益曲线（dB）。理想的增益曲线（ideal）应该是一条直线，但是现实中，由于器件的非线性，实际的增益曲线（real）并不是一条直线。实际的输出功率不可能随输入功率的增加一直成比例的放大，当输入信号增大到一定程度，器件会饱和，输出不再增加。

1dB压缩点越高，意味着器件的输出功率越高，线性放大范围越大。

5.三阶交调

交调或者互调指的是两个频率为f1和f2（基频信号）信号，在经过一个非线性系统后，产生频率分量m*f1±n*f2（m，n=0，1，2，……）的现象。其中m+n的值称为分量的阶，比如f1+f2称为2阶分量，2f1-f2称为3阶分量。由于3阶分量2f1-f2和2f2-f1离输入信号f1和f2 最近，一般不可能滤除掉，成为主要考虑的干扰信号。双音信号经过一个非线性放大系统后的交调分量情况如下图所示。

射频指标中常见的交调指标有IP3（IIP3、OIP3）、IMP、ΔIM（或IMD），他们的定义分别是：

IP3，Third-order Intercept Point，3阶截获点，是一个理论值，定义为基频增益变化曲线与3阶交调信号增益变化曲线相等时的功率。它是一个表示线性度或失真性能的参数，IP3越高表示线性度越好和更少的失真。

IIP3，Input Third-order intercept point，即输入3阶截获点，定义为基频增益曲线与3阶增益曲线的相等时的输入功率。从图下所示增益曲线可以推导出IIP3的计算公式，已知A点的输入功率Pin，利用斜率、ΔIM和相似三角形的比例关系，可以推导出其计算公式为

IIP_3=P_in+ΔIM/2

P_in=P_out-G

IIP_3=OIP_3-G

OIP3，Output Third-order intercept point，即输出3阶截获点，定义为基频增益曲线与3阶增益曲线的相等时的输出功率。计算公式为：

OIP_3=P_out+ΔIM/2

IMP，3rd order intermodulation product，即三阶交调产物，如下图输出频谱曲线所示的IMP值，它是从频谱上读取到三阶交调频率上功率值。

ΔIM或IMD是交调抑制，定义为输出功率与交调产物的功率差，计算公式为：ΔIM（dBc）=PO-IMP

在调试过程中我们经常会碰到IP3临界或者不够的情况，常常需要用到IP3级联公式来分析。

从公式中我们可以看出级联的非线性器件越多，总的IP3越差，而且末级的IP3对整个链路的IP3影响最大。

常见射频性能指标解析（二） 2013-06-04 14:04

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6. 噪声系数

噪声系数定义为输入信噪比与输出信噪比的差。

要理解噪声系数，先要了解噪声。

电路中的噪声指的是无用的信号。自然界有背景噪声，有源系统有热噪声，噪声可以说无处不在。过高的噪声可能会淹没有用信号，使信号传输的质量变差。

如果用P代表功率，S代表信号，N代表噪声，i代表输入端，o代表输出端，那么噪声系数的公式可以表示为

如果用分贝来表示，可以表示为：

噪声系数NF（dB）=输入端信噪比（dB）—输出端信噪比（dB）

噪声系数就是用来衡量一个器件或者系统噪声恶化程度的一个指标。噪声系数越小，信号经过系统后质量越好。下图演示的就是信号经过一个器件后噪声系数的影响。左侧的图表示输入的信号和噪声底，经过一个增益为G，噪声系数为NF的器件后，信号被抬高了G（dB），噪声底也被抬高了G（dB），并且叠加了器件内部的电荷载流子的随机运动而产生噪声后，噪声还被抬高了NF （dB），所以噪声底被抬高得多一点，因此输出端的信噪比恶化了。

噪声系数可以通过噪声源或噪声计来测量，也可以用增益法计算出噪声系数。假设知道增益值G、输出带宽内的噪声总功率Pout，可以通过公式计算出噪声系数NF：

NF（dB）=P out - 10×Log10（KTB）- G

其中：

K为玻尔兹曼常数1.38×10^ -23 J/K

T为参考绝对温度（绝对温度 = 摄氏温度 + 273）

B有效噪声带宽

在系统调试过程中，如果噪声系数临界或者不够，我们常常需要用到噪声系数的级联分析。噪声系数级联公式：

从公式中可以看出第一级噪声系数对整个链路的的噪声系数影响最大7.端口回波和驻波

电压驻波比或驻波（VSWR）定义为入射波和反射波叠加的行驻波的波腹与波节电压之比，而回波损耗或回波（RL或者Return Loss）定义为入射功率与反射功率的之比。

要讲回波和驻波相关概念，不得不讲阻抗匹配。阻抗匹配和功率是射频电路里面最重要的两个概念。

阻抗匹配是指信号源或者传输线与负载的一种阻抗关系，它可以分为无反射匹配和共轭匹配两种。无反射匹配是源阻抗Zs与负载阻抗Zl相等，没有反射信号。共轭匹配则是源阻抗Zs与负载阻抗Zl成共轭关系，源和负载之间经过多次反射后，负载接收到的功率比没有反射的时候更大。

射频信号是一种电磁波。在无反射匹配的情况下，信号是行波的形式存在。现实中很难做到完全无反射匹配，对于不匹配或共轭匹配，传输线上同时存在入射波和反射波，入射波和反射波叠加，最终信号会形成行驻波。

我们将反射波与入射波电压幅度之比为反射系数τ。反射系数、电压驻波比、回波损耗三者有如下关系

端口驻波和回波可以通过网络分析仪测试得到，端口的回波损耗和驻波比能反映端口匹配状态，驻波比越小，回波损耗越小，端口或传输线的匹配越好，传输的效率就越高。

8. 相位噪声

相位噪声是一个频域的概念，通常定义为偏移某一频率点f0给定频偏f处的功率与f0点的总功率的比值，单位为dBc/Hz。

相噪=总功率与相噪处的功率差(dB)-积分带宽的分贝值(dB）

假设从频谱仪上读到Ps=20dBm，f0偏移10 KHz处f的功率值为-10dBm，此时RBW=10KHz，那么此时10 KHz处的相位噪声按公式计算

相位噪声和抖动是同一现象时域和频域的不同表现。下图所示的在时域抖动与频域相噪的波形对比。

相位噪声是反映频率源稳定度的一个指标，设备中本振的相位噪声会影响调频、调相系统的最终信噪比，影响检波器的性能和调制系统的误码率等。我们一般用频谱仪直接测试，常测试1K，10K，100K处的相位噪声

电商网站数据分析常用指标

电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸

网站数据分析指标一览表

网站数据分析指标体系一览表 转《商业数据分析》 【编者注】网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享 的一份Word文档，主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对 比等。 一、总论 1. 概念 网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析（有时也使用“网站流量 分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计 基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 2. 意义 ? 了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据 ? 了解网站关注行业用户量的潜在规模 ? 对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标 ? 分析网站与竞争对手之间的用户重合度 ? 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 3. 分析报告 网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容：

?网站访问量信息统计的基本分析?网站访问量趋势分析 ? 在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析 ? 用户访问行为分析 ? 网站流量与网络营销策略关联分析 ? 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断 ? 对网络营销策略的相关建议 二、关键绩效指标（KPI） 1.常用指标 红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。 1.1. 网站流量KPI 网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括： 访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。用 户对同一页面的多次访问，访问量值累计。 衍生出的指标： 日均访问量：指对应时间范围内，网站每日的平均访问量。 最高日访问量：指对应时间范围内，网站在某天获得最高访问量。 PV%：指选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例。 独立IP：指在一天之内（00:00-24:00），访问网站的独立IP数。相同IP地址只被计算1次。 独立访客（Unique Visitor）：将每台独立上网电脑（以cookie为依据）视为一位访客，指一 天之内（00:00-24:00）访问您网站的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。 衍生出的指标： UV%：指选择时间范围内，某个类别的UV占总UV的比例。 重复访客（Repeat Visitor）：某个cookie的再次访问计为一个重复访客，它的数目即为重复 访客数量。

几种常见的射频电路类型及主要指标

几种常见的射频电路类型及主要指标 1 低噪声放大器（LNA） LNA是一种特殊的放大器，主要用于射频接收机前端，将天线接收的信号以小的噪声和大的增益进行放大，对提高接收信号质量，降低噪声干扰，提高接收灵敏度有着极其重要的意义，它的性能好坏关系到整个通信系统的质量。 低噪声放大器的主要指标有：噪声系数（NF）、增益（Gain）、输入输出阻抗匹配程度（S11、S22、输入输出回波损耗或输入输出VSWR）、线性性能（三阶交调点和1dB压缩点）、反向隔离（S12）等。由于LNA位于邻近天线的最前端，它的性能好坏会直接影响接收机接收信号的质量。为了保证经天线接收的信号能在接收机的最后一级得到恢复，LNA需要在放大信号的同时产生尽可能低的噪声和失真。因此，在生产测试中，我们主要关注LNA的增益和噪声系数这两个参数。 2 射频功率放大器（PA） 射频功率放大器用于发射机的末级，它将已调制的频带信号放大到所需要的功率值，送到天线中发射，保证在一定区域内的接收机可以收到满意的信号电平，并且不干扰相邻信道的通信。不同的应用场合对发射功率的大小要求不一，如移动通信基站的发射功率可达上百瓦，卫星通信的发射功率可达上千瓦，而便携式无线通信设备却只需几十毫瓦到几百毫瓦。 射频功率放大器的主要指标有工作频段、输出功率、功率增益和增益平坦度、噪声系数、输入输出驻波比、输入输出三阶交调点、邻道功率比、效率等。与低噪声放大器相比，射频功率放大器除了要满足一定的增益、驻波比、带宽，还要有高的输出功率和转换效率及小的非线性失真。 3 射频滤波器 射频滤波器主要用于滤去不需要的信号保留有用信号，是具有选频特性的二端口器件，它对通带内频率信号呈现匹配传输，对阻带频率信号失配而进行发射衰减，从而实现信号频谱过滤功能。 根据不同的选频特性，滤波器可以分为低通、高通、带通和带阻滤波器，这是最基本的四种滤波器。图1归纳了四种滤波器的衰减系数与归一化角频率的关系。根据不同的实现方法，滤波器可分为使用无源器件（如电感、电容和传输线）实现的无源滤波器和使用有源器件（如晶体管和运算放大器）实现的有源滤波器。

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7

几种常见的射频电路类型及主要指标

几种常见的射频电路类型及主要指标 1. 低噪声放大器（LNA） LNA 是一种特殊的放大器，主要用于射频接收机前端，将天线接收的信号以小的噪声和大的增益进行放大，对提高接收信号质量，降低噪声干扰，提高接收灵敏度有着极其重要的意义，它的性能好坏关系到整个通信系统的质量。 低噪声放大器的主要指标有：噪声系数（NF）、增益（Gain）、输入输出阻抗匹配程度（S11、S22、输入输出回波损耗或输入输出VSWR）、线性性能（三阶交调点和1dB压缩点）、反向隔离（S12）等。由于LNA位于邻近天线的最前端，它的性能好坏会直接影响接收机接收信号的质量。为了保证经天线接收的信号能在接收机的最后一级得到恢复，LNA 需要在放大信号的同时产生尽可能低的噪声和失真。因此，在生产测试中，我们主要关注LNA的增益和噪声系数这两个参数。 2. 射频功率放大器（PA） 射频功率放大器用于发射机的末级，它将已调制的频带信号放大到所需要的功率值，送到天线中发射，保证在一定区域内的接收机可以收

到满意的信号电平，并且不干扰相邻信道的通信。不同的应用场合对发射功率的大小要求不一，如移动通信基站的发射功率可达上百瓦，卫星通信的发射功率可达上千瓦，而便携式无线通信设备却只需几十毫瓦到几百毫瓦。 射频功率放大器的主要指标有工作频段、输出功率、功率增益和增益平坦度、噪声系数、输入输出驻波比、输入输出三阶交调点、邻道功率比、效率等。与低噪声放大器相比，射频功率放大器除了要满足一定的增益、驻波比、带宽，还要有高的输出功率和转换效率及小的非线性失真。 3. 射频滤波器 射频滤波器主要用于滤去不需要的信号保留有用信号，是具有选频特性的二端口器件，它对通带内频率信号呈现匹配传输，对阻带频率信号失配而进行发射衰减，从而实现信号频谱过滤功能。 根据不同的选频特性，滤波器可以分为低通、高通、带通和带阻滤波器，这是最基本的四种滤波器。图1归纳了四种滤波器的衰减系数与归一化角频率的关系。根据不同的实现方法，滤波器可分为使用无源器件（如电感、电容和传输线）实现的无源滤波器和使用有源器件（如晶体管和运算放大器）实现的有源滤波器。

16种常用的数据分析方法汇总

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。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

人力资源数据分析指标

集团人力资源部数据分析指标体系详解 人力资源评估中心 目录 目录?错误!未指定书签。 前言某某集团人力资源指标体系框架模型错误!未指定书签。 1 人力资源指标体系框架模型错误!未指定书签。 2 人力资源指标体系框架模型说明?错误!未定义书签。 一人力资本能力错误!未指定书签。 1人员数量指标错误!未指定书签。 １．1 期初人数错误!未指定书签。 １.2期末人数错误!未指定书签。 1.3统计期平均人数?错误!未指定书签。 ２员工人数流动指标?错误!未指定书签。 ２.１人力资源流动率?错误!未指定书签。 ２．２净人力资源流动率?错误!未指定书签。 2.３人力资源离职率?错误!未定义书签。 2.4 非自愿性的员工离职率错误!未指定书签。 2.5自愿性员工离职率?错误!未指定书签。 ２.6人力资源新进率?错误!未定义书签。 2.7知识型员工离职率?错误!未指定书签。 ２.8内部变动率错误!未指定书签。

3．人力资源结构指标错误!未指定书签。 ３.1人员岗位分布?错误!未定义书签。 3.2人员受教育情况分析指标?错误!未定义书签。 3.3 人员年龄、工龄分析指标错误!未指定书签。 3.4人员职称与技术等级结构分布指标?错误!未指定书签。二人力资源运作能力错误!未定义书签。 1 招聘指标?错误!未定义书签。 1．1招聘成本评估指标错误!未定义书签。 １.２录用人员评估指标错误!未定义书签。 1．３招聘渠道分布?错误!未定义书签。 1．4 填补岗位空缺时间?错误!未指定书签。 ２培训指标?错误!未指定书签。 2.1培训人员数量指标?错误!未定义书签。 ２.２培训费用指标?错误!未指定书签。 2.3 培训效果指标?错误!未定义书签。 3 绩效管理指标错误!未指定书签。 3.１绩效工资的比例错误!未指定书签。 ３．2 员工绩效考核结果分布?错误!未定义书签。 4 薪酬指标?错误!未定义书签。 4.１外部薪酬指标?错误!未指定书签。 4.2 内部薪酬指标?错误!未定义书签。 5 劳动关系指标错误!未指定书签。

频谱分析仪基础知识性能指标和实用技巧

频谱分析仪基础知识性能指标及实用技巧 频谱分析仪是用来显示频域幅度的仪器，在射频领域有“射频万用表”的美称。在射频领域，传统的万用表已经不能有效测量信号的幅度，示波器测量频率很高的信号也比较困难，而这正是频谱分析仪的强项。本讲从频谱分析仪的种类与应用入手，介绍频谱分析仪的基本性能指标、操作要点和使用方法，供初级工程师入门学习；同时深入总结频谱分析仪的实用技巧，对频谱分析仪的常见问题以Q/A的形式进行归纳，帮助高级射频的工程师和爱好者进一步提高。 频谱分析仪的种类与应用 频谱分析仪主要用于显示频域输入信号的频谱特性，依据信号方式的差异分为即时频谱分析仪和扫描调谐频谱分析仪两种。完成频谱分析有扫频式和FFT两种方式：FFT适合于窄分析带宽，快速测量场合；扫频方式适合于宽频带分析场合。 即时频谱分析仪可在同一时间显示频域的信号振幅，其工作原理是针对不同的频率信号设置相对应的滤波器与检知器，并经由同步多工扫瞄器将信号输出至萤幕，优点在于能够显示周期性杂散波的瞬时反应，但缺点是价格昂贵，且频宽范围、滤波器的数目与最大多工交换时间都将对其性能表现造成限制。 扫瞄调谐频谱分析仪是最常用的频谱分析仪类型，它的基本结构与超外差式器类似，主要工作原理是输入信号透过衰减器直接加入混波器中，可调变的本地振荡器经由与CRT萤幕同步的扫瞄产生器产生随时间作线性变化的振荡频率，再将混波器与输入信号混波降频后的中频信号放大后、滤波与检波传送至CRT萤幕，因此CRT萤幕的纵轴将显示信号振幅与频率的相对关系。 基于快速傅立叶转换（FFT）的频谱分析仪透过傅立叶运算将被测信号分解成分立的频率分量，进而达到与传统频谱分析仪同样的结果。新型的频谱分析仪采用数位，直接由类比/数位转换器（ADC）对输入信号取样，再经傅立叶运算处理后而得到频谱分布图。 频谱分析仪透过频域对信号进行分析，广泛应用于监测电磁环境、无线电频谱监测、电子产品电磁兼容测量、无线电发射机发射特性、信号源输出信号品质、反无线窃听器等领域，是从事电子产品研发、生产、检验的常用工具，特别针对无线通讯信号的测量更是必要工具。另外，由于频谱仪具有图示化射频信号的能力，频谱图可以帮助我们了解信号的特性和类型，有助于最终了解信号的调制方式和机的类型。在军事领域，频谱仪在电子对抗和频谱监测中

基站射频收发信机指标分解

美信Maxim技术文档《基站收发信机设计》，以WCDMA为例进行讲解基站收发信机射频前端指标分解和设计。虽然文档以WCDMA为例进行讲解，但宽带收发信机射频前端原理基本一致，因此适用于LTE等其他制式的设计。以下为学习笔记和总结。 1.接收机 接收机主要射频指标包括Reference Sensitivity Level，Adjacent Channel Selectivity（ACS），Blocking（In-Band和Out-of-Band），Receiver Inter-modulation。其中带内blocking指标和ACS 分析类似，考量的都是工作带内信道外干扰信号对接收机影响的分析，因此Bolcking指标支队Out-of-band指标进行了讲解和说明。 1.1Reference Sensitivity Level 接收机的最小可接收电平（接收机灵敏度）= -174dBm/Hz + 10logBW + NF + Eb/N0 1.Eb/No由基带解调能力决定，与射频前端无关； 2.BW由无线系统协议标准定义； 3.-174dBm/Hz及总的热噪声； 因此针对某一无线系统设计，灵敏度指标的分解即根据协议灵敏度指标要求来设计接收机的噪声系数（Noise Figure）要求，以保证满足灵敏度指标允许的最大输入噪声（总噪声，包括输入热燥和引入的系统噪声） 上图说明如下： Step1：系统要求灵敏度指标为-121dBm/3.84MHz； Step2：Eb/No = 5dB ——不考虑编码增益允许的总输入噪声=-121dBm – 5dB = -126dBm Step3：12.2Kbps数据速率到3.84Mcps码片速率的扩频增益为：10*log(3.84M/12.2K) ≈25dB，考虑扩频增益后总的输入噪声要求为-101dBm； Step4：3.84MHz带内总的热噪声= -174dBm + 10log3.86MHz/1Hz = -108.1dBm 所以为满足灵敏度指标要求，系统接收机连续噪声系数需要≤-101dBm+108.1dBm

数据分析经典语录汇总

数据分析经典语录汇总 【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点；第三，多动手，不动手，靠脑袋想是不够的，不要怕错，大不了错了重来。 数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。 【数据分析流程】首先明确分析目的，然后搭建分析体系，确定各个分析内容，进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成，最后检验是否达到分析目的！ 【数据挖掘流程】①业务理解：清晰定义业务问题；②数据理解：有什么数据，数据质量心中有数；③数据准备：数据抽样、转换、缺失值处理等；③建模：选择和应用不同的模型技术，调整模型参数；④评估：对前面步骤进行评估；⑤部署：把数据挖掘成果送到相应人手中，并进行日常监测和维护、更新。 【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么？然后，再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。

【数据分析5步走】1、锁定分析目标，梳理思路，叫纸上谈兵；2、把杂乱的数据整理出图表报表，用数据探业务，叫自问数答；3、锁定核心抓重点，设定最终算法，叫挟天子以令诸侯；4、梳理重点发现，准备剧本开拍，接受PK，叫才辨无双；5、效果梳理，总结经验，叫内视反听。 【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。 数据分析如果一开始数据分析方向就错了，所有努力都是徒劳，后果不堪设想。亲们，数据分析前先明确目的，再根据分析目的确定分析框架与内容，以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】：趋势分析：查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势，得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息；对比分析：自己和自己比，找趋势、规律；自己和别人比，找差异、问题。结构分析：拆字诀，子类目、属性值、新老会员、各个运营节点，都可拆。 【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围；2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪，多次尝试；3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述；4、需要耐心和细致，不能出现任何疏漏，别一个老鼠害一锅汤；5、高级数据分析不一定是最好的，简单有效才是最好的。 【如何用数据看透问题】1、确定指标，看数值；2、问题还不够明确？将指标层层分解；3、只看数值还不能确定问题？多周期看趋势；4、问题初步明确了，找不到原因或者发力点？将统计对象分类，拆解为不同角度来观察；5、参考行业对比数据，如果有的话...而每一步具体怎么走，全靠业务理解！

射频各项测试指标.

双频段GSM/DCS移动电话射频指标分析 2003-7-14 [摘要]本文对GSM移动电话的射频指标进行了分析，并讨论了改进办法。其中一些测试及提高射频指标的方法是从实践经验中总结出来的，有一定的参考价值。第一部分对各射频指标作了简要介绍。第二部分介绍了射频指标的测试方法。第三部分介绍了一些提高射频指标的设计和改进方法。 1 射频(RF)指标的定义和要求 1.1 接收灵敏度（Rx sensitivity） (1)定义 接收灵敏度是指收信机在满足一定的误码率性能条件下收信机输入端需输入的最小信号电平。衡量收信机误码性能主要有帧删除率(FER)、残余误比特率(RBER)和误比特率(BER)三个参数。这里只介绍用残余误比特率(RBER)来测量接收灵敏度。 残余误比特率(RBER)的定义为接收到的错误比特与所有发送的的数据比特之比。 (2)技术要求 ●对于GSM900MHz频段 接收灵敏度要求：当RF输入电平为-102dBm(分贝)时，RBER不超过2%。测量时可测试实际灵敏度指标。根据多款移动电话的测试结果来看：当RBER＝2%时，若RF输入电平为-l09~-l07dBm，则接收灵敏度为优；若RF输入电平为-l07~l05dBm，则接收灵敏度为良好；若RF输入电平为 -105~-l02dBm，则接收灵敏度为一般；若RF输入电平＞-l02dBm，则接收灵敏度为不合格。 ●对于DCSl800MHz频段 接收灵敏度要求：当RF输入电平为-l00dBm，RBER不超过2%。测量时可测试实际灵敏度指标。根据多款移动电话的测试结果来看：当RBER＝2%时，若RF输入电平为-l08~-105dBm，则接收灵敏度为优；若RF输入电平为-105~ -l03dBm，则接收灵敏度为良好；若RF输入电平为-l03~ -100dBm，则接收灵敏度为一般；若RF输入电平为＞-l00 dB mm，则接收灵敏度为不合格。 1．2频率误差Fe、相位误差峰值Pepeak、相位误差有效值PeRMS (1)定义 测量发射信号的频率和相位误差是检验发信机调制信号的质量。GSM调制方案是高斯最小频移键控(GMSK)，归一化带宽为BT＝0.3。 发射信号的相位误差定义为：发信机发射信号的相位与理论上最好信号的相位之差。理论上的相位轨迹可根据一个己知的伪随机比特流通过GMSK脉冲成形滤波器得到。

人事部门常用数据分析(20201110163101)

人力资源常用数据分析 —、招聘分析常用计算公式 1、 招聘入职率：应聘成功入职的人数 2、 月平均人数：（月初人数+月底人数） 3、 月员工离职率：整月员工离职总人数 4、 月员工新进率：整月员工新进总人数 5、 月员工留存率：月底留存的员工人数 6、 月员工损失率：整月员工离职总人数 7、 月员工进出比率：整月入职员工总人数 8、 骨干员工留存率：中高层员工人数 二、考勤常用的统计分析公式 1、 个人出勤率：出勤天数 三规定的月工作日X 10% 2、 加班强度比率：当月加班时数 m 当月总工作时数x 10% 3、 人员出勤率：当天出勤员工人数 ?当天企业总人数X 10% 4、 人员缺勤率：当天缺勤员工人数 三当天企业总人数X 10% 三、常用工资计算、人力成本分析公式 1、 月薪工资：月工资额 三21.75天X 当月考勤天数 2、 月计件工资：计件单价 X 当月所做件数 3、 平时加班费:月工资额 三24.75天三8小时X 1.5倍X 平时加班时数 4、 假曰加班费：月工资额 三24.75天三8小时X 2倍X 假曰加班时数 5、 法定假曰加班费：月工资额 三21.75天m 8小时x 3倍x 法定假曰加班时数 6、 直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额 三企业工资总额X 10% 应聘的所有人数X 10%, 三2 三月平均人数X 10% ?月平均人数X 10% 三月初员工人数X 10% 三月初员工人数X 10% 三整月离职员工总人数X 100% 月初员工人数*100%

7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额三企业工资总额X 100% 8、人力资源费用率:—定时期内人工成本总额三同期销售收入总额X 10% 9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额三同期成本费用 总额X 100% 10、人均人工成本：一定时期内人工成本总额m同期同口径职工人数 四、培训统计分析公式 HR常用公式分析 1?新晋员工比率二已转正员工数 /在职总人数 2补充员工比率二为离职缺口补充的人数/在职总人数 3?离职率（主动离职率/淘汰率）二离职人数/在职总人数 4?异动率二异动人数/在职总人数 5?人事费用率二（人均人工成本裏总人数）/同期销售收入总数 6?招聘达成率=（报到人数+待报到人数）/ （计划增补人数+临时增补人数） 7?人员编制管控率二每月编制人数/在职人数 8?人员流动率=（员工进入率+离职率）/2 9?离职率二离职人数/ （（期初人数+期末人数）/2） 10?员工进入率二报到人数/期初人数 11. 离职率二离职人数/（期初人数+ 录用人数）X 10% 12. 员工当月应得薪资的计算方程式为：

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。

人力资源数据分析指标

XX集团人力资源部数据分析指标体系详解 人力资源评估中心 目录 目录1 前言某某集团人力资源指标体系框架模型2 1 人力资源指标体系框架模型 2 2 人力资源指标体系框架模型说明 2 一人力资本能力 3 1人员数量指标3 1.1 期初人数 3 1.2期末人数 3 1.3统计期平均人数 3 2 员工人数流动指标3 2.1人力资源流动率 3 2.2 净人力资源流动率 3 2.3人力资源离职率 3 2.4 非自愿性的员工离职率 4 2.5自愿性员工离职率 4 2.6人力资源新进率 4 2.7知识型员工离职率 4 2.8内部变动率4 3.人力资源结构指标4 3.1人员岗位分布 4 3.2人员受教育情况分析指标 5 3.3 人员年龄、工龄分析指标 5 3.4人员职称与技术等级结构分布指标 6 二人力资源运作能力 6 1 招聘指标 6 1.1招聘成本评估指标 6 1.2录用人员评估指标 6 1.3招聘渠道分布7 1.4 填补岗位空缺时间7 2 培训指标7 2.1培训人员数量指标7 2.2培训费用指标8 2.3 培训效果指标9 3 绩效管理指标9 3.1 绩效工资的比例9 3.2 员工绩效考核结果分布9 4 薪酬指标10

4.1 外部薪酬指标 10 4.2 内部薪酬指标 10 5 劳动关系指标 11 5.1 劳动合同签订比例 11 5.2 员工投诉比例 11 5.3 解决争端的平均时间 11 5.4 职工社会保险参保率 11 三、人力资源效率指标 11 1全员劳动生产率 11 2人均销售收入 12 3 人均净利润 12 4万元工资销售收入 12 5 万元工资净利润 12 前言 某某集团人力资源指标体系框架模型 1 人力资源指标体系框架模型 2 人力资源指标体系框架模型说明 人力资源管理的目的是为了在现有人力资源所拥有的人力资本能力基础上，通过一系列的人力资源管理运作，实现人力资源的效率目标。因此，在此前提下某某集团人力资源分析指标体系分为三个层次，分别为人力资本能力层面、人力资源运作层面和人力资源效率层面。 人力资源效 率层指标 HR 运作能 力层指标 人力资本 能力指标 某某集团人力资源分析指标体系框架

电子商务数据分析指标体系

电子商务数据分析指标体系 一个企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。EC数据分析联盟根据以往的经验，理出电子商务企业这的数据分析体系，这里的数据分析体系只是一个大致的、框架性的，这里更多是一个成熟的，共性的指标，而更多的则需要大家根据自身的情况去细化和完善，从而制定对企业更有意义的指标。 此电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及（虚拟）供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 1、网站运营指标

网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。 1.1 网站流量指标 网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。目前，流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。 1.2 商品类目指标 商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。譬如商品类目结构占比，各品类销售额占比，各品类销售SKU集中度以及相应的库存周转率等，不同的产品类目占比又可细分为商品大类目占比情况以及具体商品不同大小、颜色、型号等各个类别的占比情况等。 1.3 供应链指标（这个划分在这里稍有不合理~这个属于偏线下运营的指标） 这里的供应链指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。这里主要考虑从顾客下单到收货的时长、仓储成本、仓储生产时长、配送时长、每单配送成本等。譬如仓储中的分仓库压单占比、系统报缺率（与前面的商品类目指标有极大的关联）、实物报缺率、限时上架完成率等，物品发送中的譬如分时段下单出库率、未送达占比以及相关退货比率、COD比率等等。 2.经营环境指标 EC这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率，市场扩大率，网站排名等，

常见通信RF指标的内在和意义

常见通信RF指标的在和意义 温故而知新 这篇文章的初衷是源自我给工厂工程师写的一份“操作指南”，按理说写这些东西对于工作了十来年的人来说应该是手到擒来的，但是真正写的时候就发现原本计划提纲挈领的东西写成了冗长无比的八股文。 写完之后回头读一读，发现其实问题只有一个： 基础概念！ 基础概念！ 基础概念！ 重要的事情说三遍。 当你写完“EVM可能随着Front-End的IL增大而恶化”的时候，如果阅读者是一个基础概念知识都不好的工程师（工厂里的工程师很多都是如此），人家第一反应是“E VM是什么”，继而是“EVM是为什么会跟IL有关系”，然后还可能是“EVM还跟什么指标有关系”——这就没完没了了。 所以我这里打算“扯到哪算哪”，把一些常见的概念列举出来，抛砖引玉，然后看看效果如何。 Rx Sensitivity（接收灵敏度） 接收灵敏度，这应该是最基本的概念之一，表征的是接收机能够在不超过一定误码率的情况下识别的最低信号强度。这里说误码率，是沿用CS（电路交换）时代的定义作一个通称，在多数情况下，BER (bit error rate)或者PER (packet error rate) 会用来考察灵敏度，在LTE时代干脆用吞吐量Throughput来定义——因为LTE干脆没有电路交换的语音信道，但是这也是一个实实在在的进化，因为第一次我们不再使用诸如12.2kbps RMC（参考测量信道，实际代表的是速率12.2kbps的语音编码）这样的“标准化替代品”来衡量灵敏度，而是以用户可以实实在在感受到的吞吐量来定义之。 SNR（信噪比）

讲灵敏度的时候我们常常联系到SNR（信噪比，我们一般是讲接收机的解调信噪比），我们把解调信噪比定义为不超过一定误码率的情况下解调器能够解调的信噪比门限（面试的时候经常会有人给你出题，给一串NF、Gain，再告诉你解调门限要你推灵敏度）。那么S和N分别何来？ S即信号Signal，或者称为有用信号；N即噪声Noise，泛指一切不带有有用信息的信号。有用信号一般是通信系统发射机发射出来，噪声的来源则是非常广泛的，最典型的就是那个著名的-174dBm/Hz——自然噪声底，要记住它是一个与通信系统类型无关的量，从某种意义上讲是从热力学推算出来的（所以它跟温度有关）；另外要注意的是它实际上是个噪声功率密度（所以有dBm/Hz这个量纲），我们接收多大带宽的信号，就会接受多大带宽的噪声——所以最终的噪声功率是用噪声功率密度对带宽积分得来。 TxPower（发射功率） 发射功率的重要性，在于发射机的信号需要经过空间的衰落之后才能到达接收机，那么越高的发射功率意味着越远的通信距离。 那么我们的发射信号要不要讲究SNR？譬如说，我们的发射信号SNR很差，那么到达接收机的信号SNR是不是也很差？ 这个牵涉到刚才讲过的概念，自然噪声底。我们假设空间的衰落对信号和噪声都是效果相同的（实际上不是，信号能够通编码抵御衰落而噪声不行）而且是如同衰减器一般作用的，那么我们假设空间衰落-200dB，发射信号带宽1Hz，功率50dBm，信噪比50dB，接收机收到信号的SNR是多少？ 接收机收到信号的功率是50-200=-150Bm（带宽1Hz），而发射机的噪声 50-50=0dBm通过空间衰落，到达接收机的功率是0-200=-200dBm（带宽1Hz）？这时候这部分噪声早已被“淹没”在-174dBm/Hz的自然噪声底之下了，此时我们计算接收机入口的噪声，只需要考虑-174dBm/Hz的“基本成分”即可。 这在通信系统的绝大部分情况下是适用的。 ACLR/ACPR