NS简单工具介绍仿真后数据分析
NS简单工具介绍仿真后数据分析
对于使用网络仿真软件来做网络效能分析的人而言，步骤通常是先设计出符合自己需要的网络仿真环境，设定其不同的参数，执行仿真，收集结果资料，最后把资料使用图片或表格把结果呈现出来以方便分析实验。一般而言，对于ns2的初学者而言，总是会遇到一个问题，就是网络仿真程序跑完后，接下来该如何分析。这是非常重要的一个过程，所以希望ns2的初学者能好好的研究此章节的内容，相信一定会对大家的研究有相当的帮助。
本节打算以一个简单的网络环境为范例，介绍如何使用一些工具来分析和呈现仿真结果，这包含了如何去量测End-to-End Delay、Jitter、Packet Loss、和Throughput。而采用的方法是去分析traffic trace档案的方式，这种方法的优点是简单且不需要去修改到ns2核心的部份，但缺点是若是仿真资料若是太多，traffic trace的档案会太大，这样会增加分析所需要的时间。另外一种方法，是去更改ns2核心，增加或修改一些档案，把所需要量测的参数直接记录下来，这种方法的优点是仿真结束后，所需要量测的数据已经完全记录下来，但缺点是要动到ns2核心的部分，对于初学者而言，这是一个很大的门槛，这个方法笔者留到后面的章节在做介绍。
笔者先对要仿真的环境做一个简单的介绍。这个网络的环境包含了四个网络节点(n0，n1，n2，n3)，如下图所示。网络节点n0到节点n2之间，和节点n1到节点n2之间的网络频宽(bandwidth)是2Mbps，延迟时间(propagation delay)是10ms。网络拓朴中的频宽瓶颈是在节点n2到节点n3之间，频宽为1.7Mbps，延迟的时间为20ms。每个网络节都是采用DropTail queue的方式，且在节点n2到节点n3之间的最大队列长度是10个封包的长度。在节点n0到n3之间会有一条FTP的联机，FTP应用程序是架构在TCP之上，所以在写仿真环境的描述语言的时候，必需先建立一条TCP的联机，在来源端n0上使用TCP agent产生”tcp”来发送TCP的封包；在目的地端n3使用TCPsink agent产生”sink”来接受TCP的资料、并产生回复封包(ACK)回传送端、最后把接收的TCP封包释放。最后要把这两个agent连起来(connect)，联机才能建立。若是没有额外的参数设定，TCP封包的长度为1Kbytes。在这里顺便补充说明一下，对于ns2仿真参数内定值设定是在ns-allinone-2.27\ns-2.27\tcl\lib目录下的ns-default.tcl，有想要进一步了解的人，可以去查看此档。另外，在节点n1到n3之间有一条固定的传输速率的联机(Constant Bit Rate，CBR)，CBR应用程序是架构在UDP之上，因此必需在n1使用UDP agent来产生”udp”用来发送UDP封包，在n3上使用Null agent来产生”sink”以接收由n1传送过来的UDP封包，然后把接收的封包释放。CBR的传送速度为1Mbps，每一个封包大小为1Kbytes。CBR是在0.1秒开始传送，在4.5秒结束传输；FTP是在1.0秒开始传送，4.0秒结束传输。
[Simulation Topology]
[Tcl Script]
# 产生一个仿真的对象
set ns [new Simulator]
#针对不同的资料流定义不同的颜色，这是要给NAM用的$ns color 1 Blue
$ns color 2 Red
#开启一个NAM trace file
set nf [open out.nam w]
$ns namtrace-all $nf
#开启一个trace file，用来记录封包传送的过程
set nd [open out.tr w]
$ns trace-all $nd
#定义一个结束的程序
proc finish {} {
global ns nf nd
$ns flush-trace
close $nf
close $nd
#以背景执行的方式去执行NAM
exec nam out.nam &
exit 0
}
#产生四个网络节点
set n0 [$ns node]
set n1 [$ns node]
set n2 [$ns node]
set n3 [$ns node]
#把节点连接起来
$ns duplex-link $n0 $n2 2Mb 10ms DropTail
$ns duplex-link $n1 $n2 2Mb 10ms DropTail
$ns duplex-link $n2 $n3 1.7Mb 20ms DropTail
#设定ns2到n3之间的Queue Size为10个封包大小$ns queue-limit $n2 $n3 10
#设定节点的位置，这是要给NAM用的
$ns duplex-link-op $n0 $n2 orient right-down
$ns duplex-link-op $n1 $n2 orient right-up
$ns duplex-link-op $n2 $n3 orient right
#观测n2到n3之间queue的变化，这是要给NAM用的$ns duplex-link-op $n2 $n3 queuePos 0.5
#建立一条TCP的联机
set tcp [new Agent/TCP]
$tcp set class_ 2
$ns attach-agent $n0 $tcp
set sink [new Agent/TCPSink]
$ns attach-agent $n3 $sink
$ns connect $tcp $sink
#在NAM中，TCP的联机会以蓝色表示
$tcp set fid_ 1
#在TCP联机之上建立FTP应用程序
set ftp [new Application/FTP]
$ftp attach-agent $tcp
$ftp set type_ FTP
#建立一条UDP的联机
set udp [new Agent/UDP]
$ns attach-agent $n1 $udp
set null [new Agent/Null]
$ns attach-agent $n3 $null
$ns connect $udp $null
#在NAM中，UDP的联机会以红色表示
$udp set fid_ 2
#在UDP联机之上建立CBR应用程序
set cbr [new Application/Traffic/CBR]
$cbr attach-agent $udp
$cbr set type_ CBR
$cbr set packet_size_ 1000
$cbr set rate_ 1mb
$cbr set random_ false
#设定FTP和CBR资料传送开始和结束时间
$ns at 0.1 "$cbr start"
$ns at 1.0 "$ftp start"
$ns at 4.0 "$ftp stop"
$ns at 4.5 "$cbr stop"
#结束TCP的联机(不一定需要写下面的程序代码来实际结束联机)
$ns at 4.5 "$ns detach-agent $n0 $tcp ; $ns detach-agent $n3 $sink"
#在仿真环境中，5秒后去呼叫finish来结束仿真(这样要注意仿真环境中#的5秒并不一定等于实际仿真的时间
$ns at 5.0 "finish"
#执行仿真
$ns run
仿真结束后，会产生两个档案，一个是out.nam，这是给NAM用的，用来把仿真的过程用可视化的方式呈现出来，这可以让使用者用”看”的方式去了解封包传送是如何从来源端送到接收端。另一个档案是out.tr，这个档案记录了仿真过程中封包传送中所有的事件，例如第一笔记录是一个CBR的封包，长度为1000bytes，在时间0.1秒的时候，从n1传送到n2。这个档案对我们做效能分析很重要，所以要先对这个档案的格式做仔细的介绍。＋0.1 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 0 0
－0.1 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 0 0
＋0.108 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 1 1
－0.108 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 1 1
r 0.114 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 0 0
＋0.114 2 3 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 0 0
－0.114 2 3 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 0 0
＋0.116 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 2 2
－0.116 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 2 2
r 0.122 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 1 1
＋0.122 2 3 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 1 1
.................................................................
每一笔记录的开始都是封包事件发生的原因，若是r则表示封包被某个节点所接收，若是+则表示进入了队列，若是-则表示离开队列，若是d则表示封包被队列所丢弃。接着的第二个字段表示的是事件发生的时间；字段三和字段四表示事件发生的地点(从from node 到to node)；字段五表示封包的型态；字段六是封包的大小，字段七是封包的旗标标注；字段八表示封包是属于那一个资料流；字段九和字段十是表示封包的来源端和目的端，这两个字段的格式是 a.b，a代表节点编号，b表示埠号(port number)；字段十一表示封包的序号；最后字段十二表示封包的id。以前面trace file的第一笔为例，意思就是说有一个封包pakcet id为0，资料流id为2，序号为0，长度为1000 bytes，型态为CBR，它是从来源端1.0要到目的地3.1，在时间0.1秒的时候，从节点1进入了节点2的队列中。
接下来，笔者先简单介绍awk，然后如何使用awk去分析trace file，以得到Throughput、Delay、Jitter、和Loss Rate。
[awk]
A.简介
awk是一种程序语言。它具有一般程序语言常见的功能。因awk语言具有某些特点，如：使用直译器(Interpreter)不需先行编译；变量无型别之分
(Typeless)，可使用文字当数组的注标(Associative Array)等特色。因此，
使用awk撰写程序比起使用其它语言更简洁便利且节省时间。awk还具
有一些内建功能，使得awk擅于处理具资料列(Record)，字段(Field)型态
的资料；此外，awk内建有pipe的功能，可将处理中的资料传送给外
部的Shell命令加以处理，再将Shell命令处理后的资料传回awk程
序，这个特点也使得awk程序很容易使用系统资源。
B. awk是如何运作的
为便于解释awk程序架构，以及相关的术语，笔者就以上面trace file为例，来加以介绍。
a.名词定义:
1. 1.资料列：awk从资料文件上读取的基本单位，以trace file为例，awk读入的
第一笔资料列为”＋0.1 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 0 0”
第二笔资料列为“－0.1 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 0 0”
一般而言，一笔资料列相当于资料文件上的一行资料。
2. 2.字段(Field)：为数据列上被分隔开的子字符串。
以资料列”＋0.1 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 0 0”为例，
一二三四五六七八九十十一十二＋0.1 1 2 cbr 1000 ------- 2 1.0 3.1 0 0
一般而言是以空格符来分隔相邻的字段。
当awk读入资料列后，会把每个字段的值存入字段变量。
字段变量意义
$0 为一字符串, 其内容为目前awk所读入的资料列.
$1 代表$0 上第一个字段的资料.
$2 代表$0 上第二栏个位的资料.
…………
b.程序主要节构:
Pattern1 { Actions1 }
Pattern2 { Actions2 }
……………………………
Pattern3 { Actions3 }
一般常用”关系判断式”来当成Pattern。例如：
x ＞ 3 用来判断变量x是否大于3
x == 5 用来判断变量x是否等于5
awk提供c语言常见的关系操作数，如：＞、＜、＞＝、＜＝、＝＝、！＝等等
Actions是由许多awk指令所构成，而awk的指令与c语言中的指令非常类似。
IO指令：print 、printf( ) 、getline ......
流程控制指令：if ( ...) {...} else {…}、while(…){…} ……
在awk程序的流程为先判断Pattern的结果，若为真True则执行相对应的Actions，若为假False则不执行相对的Actions。若是处理的过程中没有Pattern，awk会无条件的去执行Actions。
c.工作流程: 执行awk时, 它会反复进行下列四步骤。
1. 自动从指定的资料文件中读取一笔资料列。
2. 自动更新(Update)相关的内建变量之值。
3. 逐次执行程序中所有的Pattern { Actions } 指令。
4. 当执行完程序中所有Pattern { Actions }时，若资料文件中还有未读取的料，则反复执行步骤1到步骤4。
awk会自动重复进行上述的四个步骤，所以使用者不须在程序中写这个循环。
[End-to-End Delay]
笔者把量测CBR封包端点到端点间延迟时间的awk程序，写在档案measure-delay.awk档案中，读者可以参考此范例，修改成符合读者需求的程序。
BEGIN {
#程序初始化，设定一变量以记录目前最高处理封包的ID。
highest_packet_id = 0;
}
{
action = $1;
time = $2;
node_1 = $3;
node_2 = $4;
type = $5;
flow_id = $8;
node_1_address = $9;
node_2_address = $10;
seq_no = $11;
packet_id = $12;
#记录目前最高的packet ID
if ( packet_id > highest_packet_id )
highest_packet_id = packet_id;
#记录封包的传送时间
if ( start_time[packet_id] == 0 )
start_time[packet_id] = time;
#记录CBR (flow_id=2) 的接收时间
if ( flow_id == 2 && action != "d" ) {
if ( action == "r" ) {
end_time[packet_id] = time;
}
} else {
#把不是flow_id=2的封包或者是flow_id=2但此封包被drop的时间设为-1 end_time[packet_id] = -1;
}
}
END {
#当资料列全部读取完后，开始计算有效封包的端点到端点延迟时间for ( packet_id = 0; packet_id <= highest_packet_id; packet_id++ ) { start = start_time[packet_id];
end = end_time[packet_id];
packet_duration = end - start;
#只把接收时间大于传送时间的记录列出来
if ( start < end ) printf("%f %f\n", start, packet_duration);
}
}
执行方法: ($为shell的提示符号)
$awk -f measure-delay.awk out.tr
若是要把结果存到档案，可使用导向的方式。(把结果存到cbr_delay档案中) $awk -f measure-delay.awk out.tr > cbr_delay
执行结果:
0.100000 0.038706
0.108000 0.038706
0.116000 0.038706
0.124000 0.038706
0.132000 0.038706
………………………
[Jitter]
Jitter就是延迟时间变化量delay variance，由于网络的状态随时都在变化，有时候流量大，有时候流量小，当流量大的时候，许多封包就必需在节点的队列中等待被传送，因此每个封包从传送端到目的地端的时间不一定会相同，而这个不同的差异就是所谓的Jitter。Jitter 越大，则表示网络越不稳定。笔者把量测CBR flow的Jitter的awk写在档案measure-jitter.awk 内。
BEGIN {
#程序初始化
old_time=0;
old_seq_no=0;
i=0;
}
{
action = $1;
time = $2;
node_1 = $3;
node_2 = $4;
type = $5;
flow_id = $8;
node_1_address = $9;
node_2_address = $10;
seq_no = $11;
packet_id = $12;
#判断是否为n2传送到n3，且封包型态为cbr，动作为接受封包
if(node_1==2 && node_2==3 && type=="cbr" && action=="r") {
#求出目前封包的序号和上次成功接收的序号差值
dif=seq_no-old_seq_no;
#处理第一个接收封包
if(dif==0)
dif=1;
#求出jitter
jitter[i]=(time-old_time)/dif;
seq[i]=seq_no;
i=i+1;
old_seq_no=seq_no;
old_time=time;
}
}
END {
for (j=1; j
printf("%d\t%f\n",seq[j],jitter[j]);
}
执行方法: ($为shell的提示符号)
$awk -f measure-jitter.awk out.tr
若是要把结果存到档案，可使用导向的方式。(把结果存到cbr_jitter档案中)
$awk -f measure-jitter.awk out.tr > cbr_jitter
执行结果:
1 0.008000
2 0.008000
3 0.008000
4 0.008000
……………………
[另一种计算Jitter的方法---更精确的方式]
#
=============================================================================== # NormalJitter.awk
# Version now: 0.1
# Last Modified Date: 2004-10-23,19:39:54
# == Usage ==
# awk -f NormalJitter.awk out.tr
# == Programed By ==
# 查辉(ZHA HUI), Wuhan, China, Email: zhahui AT https://www.wendangku.net/doc/a73625676.html,
# == Description ==
# 本awk程序给出了另外一种jitter的计算方法，这种方法中jitter的计算是基于以下公式:
# jitter ＝((recvtime(j)-sendtime(j))-(recvtime(i)-sendtime(i)))/(j-i), 其中j>i 。
# == Attention ==
# NormalJitter.awk中关于jitter的计算完全基于柯志亨博士的measure-delay.awk程序中delay的
# 计算。而measure-delay.awk在柯博士网页中的ns2模拟例子中是正确的，但是对于不同的例子需要根
# 据情况进行一定的修改，并可能需要加入某些鲁棒性处理代码(例如对于第一个包的处理，对于丢包的处
# 理等)。
# == Reference ==
# http://140.116.72.80/~smallko/ns2/ns2.htm
# == Feedback ==
# 如有任何关于本程序jitter计算的问题，请致信
# 柯志亨(ChihHeng, Ke)博士smallko2001 AT https://www.wendangku.net/doc/a73625676.html, 或者与本人联系。
# == Acknowledgements ==
# Dr. ChihHeng, Ke provided valuable documents and awk files upon my requests.
#
===============================================================================
BEGIN {
#程序初始化，设定一变量以记录目前最高处理封包的ID。
highest_packet_id = 0;
}
{
action = $1;
time = $2;
node_1 = $3;
node_2 = $4;
type = $5;
flow_id = $8;
node_1_address = $9;
node_2_address = $10;
seq_no = $11;
packet_id = $12;
#记录目前最高的packet ID
if ( packet_id > highest_packet_id ) { highest_packet_id = packet_id;
}
#记录封包的传送时间
if ( start_time[packet_id] == 0 ) {
# 记录下包的seq_no -- ZHA
pkt_seqno[packet_id] = seq_no;
start_time[packet_id] = time;
}
#记录CBR (flow_id=2) 的接收时间if ( flow_id == 2 && action != "d" ) { if ( action == "r" ) {
end_time[packet_id] = time;
}
} else {
#把不是flow_id=2的封包或者是flow_id=2但此封包被drop的时间设为-1 end_time[packet_id] = -1;
}
}
END {
# 初始化jitter计算所需变量-- ZHA
last_seqno = 0;
last_delay = 0;
seqno_diff = 0;
#当资料列全部读取完后，开始计算有效封包的端点到端点延迟时间for ( packet_id = 0; packet_id <= highest_packet_id; packet_id++ ) { start = start_time[packet_id];
end = end_time[packet_id];
packet_duration = end - start;
#只把接收时间大于传送时间的记录列出来
if ( start < end ) {
# 得到了delay值(packet_duration)后计算jitter -- ZHA
seqno_diff = pkt_seqno[packet_id] - last_seqno;
delay_diff = packet_duration - last_delay;
if (seqno_diff == 0) {
jitter =0;
} else {
jitter = delay_diff/seqno_diff;
}
printf("%f %f\n", start, jitter);
last_seqno = pkt_seqno[packet_id];
last_delay = packet_duration;
}
}
}
[Loss]
笔者把量测CBR Packet Loss的情况写在档案measure-drop.awk内。
BEGIN {
#程序初始化,设定一变量记录packet被drop的数目
fsDrops = 0;
numFs = 0;
}
{
action = $1;
time = $2;
node_1 = $3;
node_2 = $4;
src = $5;
flow_id = $8;
node_1_address = $9;
node_2_address = $10;
seq_no = $11;
packet_id = $12;
#统计从n1送出多少packets
if (node_1==1 && node_2==2 && action == "+")
numFs++;
#统计flow_id为2,且被drop的封包
if (flow_id==2 && action == "d")
fsDrops++;
}
END {
printf("number of packets sent:%d lost:%d\n", numFs, fsDrops);
}
执行方法: ($为shell的提示符号)
$awk -f measure-drop.awk out.tr
执行结果:
number of packets sent: 550 lost:8
这代表CBR送出了550个封包，但其中8个封包丢掉了。
[Throughput]
笔者把量测CBR Throughput的情况写在档案measure-throughput.awk内。在这里的Throughput 是指average throughput。
BEGIN {
init=0;
i=0;
}
{
action = $1;
time = $2;
node_1 = $3;
node_2 = $4;
src = $5;
pktsize = $6;
flow_id = $8;
node_1_address = $9;
node_2_address = $10;
seq_no = $11;
packet_id = $12;
if(action=="r" && node_1==2 && node_2==3 && flow_id==2) {
pkt_byte_sum[i+1]=pkt_byte_sum[i]+ pktsize;
if(init==0) {
start_time = time;
init = 1;
}
end_time[i] = time;
i = i+1;
}
}
END {
#为了画图好看，把第一笔记录的throughput设为零，以表示传输开始
printf("%.2f\t%.2f\n", end_time[0], 0);
for(j=1 ; j
th = pkt_byte_sum[j] / (end_time[j] - start_time)*8/1000;
printf("%.2f\t%.2f\n", end_time[j], th);
}
#为了画图好看，把第后一笔记录的throughput再设为零，以表示传输结束
printf("%.2f\t%.2f\n", end_time[i-1], 0);
}
执行方法: ($为shell的提示符号)
$awk -f measure-throughput.awk out.tr
若是要把结果存到档案，可使用导向的方式。(把结果存到cbr_throughput档案中)
$awk -f measure-throughput.awk out.tr > cbr_throughput
执行结果:
0.14 0.00
0.15 1000.00
0.15 1000.00
0.16 1000.00
……………………
介绍完了如何量测End-to-End Delay、Jitter、Packet Loss、和Throughput后，最后就是要把量测的数据画出来。这里笔者介绍xgraph和gnuplot，但是xgraph画出来的图真的有点丑，所以就不仔细介绍。笔者会把重心放在gnuplot。
[xgraph]
在Shell的提示符号后输入startxwin.bat，接着会出现一个新的窗口，在此窗口输入xgraph cbr_delay，就可以把前面所存下来的档案画出来。xgraph的运作是把第一排当作x轴的资料，第二排当作是y轴的资料，然后把图给画出来。
cbr-delay的图:
在一刚开始的时候，由于只有CBR的封包，所以End-to-End Delay Time都是固定的，但在1.0秒后，网络多了FTP的封包，这使得CBR封包和FTP封包必须互相的抢夺网络的资源，因此End-to-End Delay Time变得不在固定，但等到FTP传输结束后，CBR封包的End-to-End Delay Time又变成是固定值了。
cbr-jitter的图:
Jitter的变化情况跟End-to-End的原因是相同的，都是由于FTP封包的加入才会指得End-to-End Delay Time会产生变化。
cbr-throughput的图:
从图可以很清楚地看出，从0.1秒到4.5秒，CBR的传输速率大都维持在1Mbps。
看了上面这三张图，不知道读者是否有一种感觉，就是真的有点丑。是不是想换个工具呢?用Excel吗?笔者认为还是一样丑，所以笔者强力推荐使用接下来要介绍的gnuplot。
[gnuplot]
A. A.简介
gnuplot 是一个命令导向的交谈式绘图程序(command-driven interactive function plotting program)。使用者输入的每一项命令，可以逐步设定或
修改绘图环境。它以图形表达数据或涵数，使我们可以藉由图形做更进一步的分析。
B. B.如何使用gnuplot ($为cygwin shell的提示符号)
a. a.$ startxwin.bat
b. b.在新开出来的窗口输入gnuplot
$gnuplot
c. c.执行GNUPLOT 程序时，GNUPLOT 首先检查是否设定环境参数DISPLAY，若
有则依其设定。当其确定为X 环境时，将输出模式设定为X11。笔者以cbr_delay为
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。
hspice仿真整理
§电路级和行为级仿真 §直流特性分析、灵敏度分析 §交流特性分析 §瞬态分析 §电路优化（优化元件参数） §温度特性分析 §噪声分析 例(Hspicenetlist for the RC network circuit)： .title A SIMPLE AC RUN .OPTIONS LIST NODE POST .OP .AC DEC 10 1K 1MEG .PRINT AC V(1) V(2) I(R2) I(C1) V1 1 0 10 AC 1 R1 1 2 1K R2 2 0 1K C1 2 0 .001U .END 输出文件：一系列文本文件 ?*.ic：initial conditions for the circuit ?*.lis：text simulation output listing ?*.mt0,*.mt1…：post-processor output for MEASURE statements ?*.pa0 ：subcircuit path table ?*.st0 ：run-time statistics ?*.tr0 ,*.tr1…：post-processor output for transient analysis ?*.ac0,*.ac1…: post-processor output for AC analysis .TITLE 语句 .TITLE
Cadence仿真简介
时序计算和Cadence仿真结果的运用 中兴通讯康讯研究所EDA设计部余昌盛刘忠亮 摘要：本文通过对源同步时序公式的推导，结合对SPECCTRAQuest时序仿真方法的分析，推导出了使用SPECCTRAQuest进行时序仿真时的计算公式，并对公式的使用进行了说明。 关键词：时序仿真源同步时序电路时序公式 一．前言 通常我们在时序仿真中，首先通过时序计算公式得到数据信号与时钟信号的理论关系，在Cadence仿真中，我们也获得了一系列的仿真结果，怎样把仿真结果正确的运用到公式中，仿真结果的具体含义是什么，是我们正确使用Cadence仿真工具的关键。下面对时序计算公式和仿真结果进行详细分析。 二．时序关系的计算 电路设计中的时序计算，就是根据信号驱动器件的输出信号与时钟的关系（Tco——时钟到数据输出有效时间）和信号与时钟在PCB上的传输时间（Tflytime）同时考虑信号驱动的负载效应、时钟的抖动（Tjitter）、共同时钟的相位偏移（Tskew）等，从而在接收端满足接收器件的建立时间（Tsetup）和保持时间（Thold）要求。通过这些参数，我们可以推导出满足建立时间和保持时间的计算公式。 时序电路根据时钟的同步方式的不同，通常分为源同步时序电路（Source-synchronous timing）和共同时钟同步电路（common-clock timing）。这两者在时序分析方法上是类似的，下面以源同步电路来说明。 源同步时序电路也就是同步时钟由发送数据或接收数据的芯片提供。图1中，时钟信号是由CPU驱动到SDRAM方向的单向时钟，数据线Data是双向的。 图1
图2是信号由CPU 向SDRAM 驱动时的时序图，也就是数据与时钟的传输方向相同时 的情况。 Tsetup ’ Thold ’ CPU CLK OUT SDRAM CLK IN CPU Signals OUT SDRAM Signals IN Tco_min Tco_max T ft_clk T ft_data T cycle SDRAM ’S inputs Setup time SDRAM ’S inputs Hold time 图2 图中参数解释如下： ■ Tft_clk ：时钟信号在PCB 板上的传输时间； ■ Tft_data ：数据信号在PCB 板上的传输时间； ■ Tcycle ：时钟周期 ■ Tsetup’：数据到达接收缓冲器端口时实际的建立时间； ■ Thold’：数据到达接收缓冲器端口时实际的保持时间； ■ Tco_max/Tco_min ：时钟到数据的输出有效时间。 由图2的时序图，我们可以推导出，为了满足接收芯片的Tsetup 和Thold 时序要求，即 Tsetup’>Tsetup 和Thold’>Thold ，所以Tft_clk 和Tft_data 应满足如下等式： Tft_data_min > Thold – Tco_min + Tft_clk （公式1） Tft_data_max < Tcycle - Tsetup – Tco_max + Tft_clk (公式2) 当信号与时钟传输方向相反时，也就是图1中数据由SDRAM 向CPU 芯片驱动时，可 以推导出类似的公式： Tft_data_min > Thold – Tco_min - Tft_clk （公式3） Tft_data_max < Tcycle - Tsetup – Tco_max - Tft_clk （公式4） 如果我们把时钟的传输延时Tft_clk 看成是一个带符号的数，当时钟的驱动方向与数据 驱动方向相同时，定义Tft_clk 为正数，当时钟驱动方向与数据驱动方向相反时，定义Tft_clk 为负数，则公式3和公式4可以统一到公式1和公式2中。 三．Cadence 的时序仿真 在上面推导出了时序的计算公式，在公式中用到了器件手册中的Tco 参数，器件手册中 Tco 参数的获得，实际上是在某一种测试条件下的测量值，而在实际使用上，驱动器的实际 负载并不是手册上给出的负载条件，因此，我们有必要使用一种工具仿真在实际负载条件下 的信号延时。Cadence 提供了这种工具，它通过仿真提供了实际负载条件下和测试负载条件 下的延时相对值。 我们先来回顾一下CADENCE 的仿真报告形式。仿真报告中涉及到三个参数：FTSmode 、
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。
CADENCE工具VIRTUSO-DRACULA入门介绍
CADENCE工具VIRTUSO/DRACULA入门介绍 (2) 1．使用V IRTUSO/D IV A/D RACULA之前的准备 (2) 1.1．找一台装有IC工具的服务器 (2) 1.2．连接到这台计算机上 (2) 2．IC工具的软件环境配置 (3) 2.1．创建IC工具的启动目录，即工作目录。 (3) 2.2．将配置文件拷贝到IC工具的启动目录 (3) 2.3．将工艺文件和显示文件拷贝至工作目录 (3) 2.4．启动IC工具,命令为icfb& (3) 3．IC工具的使用 (4) 3.1．新建一个设计库 (4) 3.2．Compile一个工艺文件 (5) 3.3．创建新设计 (5) 3.4．编辑电路图 (5) 3.5．编辑版图 (6) 3.6．根据习惯改变版图层次的显示特性 (7) 3.7．完成版图编辑之后保存,退出 (8) 4．版图的DRC检查 (8) 4.1．基于Diva的方式(不推荐) (8) 4.2．基于Dracula的方式(推荐) (8) 5．LVS (10) 5.1．准备版图的GDS文件 (10) 5.2．准备电路网表 (10) 5.3．用LOGLVS转换电路网表成LVS要求格式 (11) 5.4．修改lvs的命令文件 (12) 5.5．运行PDRACULA来生成lvs任务的可执行文件 (12) 5.6．在控制台下，运行https://www.wendangku.net/doc/a73625676.html,文件 (12) 5.7．查看错误 (12) 5.8．修正版图或网表错误 (13) 6．一些小经验 (13) 7．附件清单 (14)
Cadence工具Virtuso/Dracula入门介绍 （以上华0.6um DPDM工艺设计库为例） Cadence 是一套功能强大的EDA软件，包含有诸如IC、SE等常用芯片设计工具。其中IC是针对全定制芯片设计应用的，IC本身仍是一套工具集。本手册主要讨论其中的全定制版图设计工具Virtuso和验证工具Diva/Dracula之使用方法。其中Diva是基于Xwindow 的方式，而Dracula是基于命令行的方式；Virtuso中提供这两者的相关接口。 采用Virtuso/ Diva/Dracula进行芯片的设计和验证大致有如下几步：准备schmematic(电路)、画layout(版图)、作版图设计规则检查（DRC）、做电路与版图的一致性检查(LVS)、导出最终版图的gds文件。 缩写术语： ERC: Electrical Rule Check DRC: Design Rule Check LVS: Layout Versus Schematic LPE: Layout Parameter Extraction PRE: Parasitic Resistor Extraction 1．使用Virtuso/Diva/Dracula之前的准备 1.1．找一台装有IC工具的服务器 Virtuso不能单独安装，所以只有在安装了IC工具的计算机上才能使用。 [例]机房的10台服务器(IP:219.223.169.111到219.223.169.120)都能使用Virtuso/Diva/Dracula. 1.2．连接到这台计算机上 除非是在自己的计算机上安装有IC工具，否则您必须保证能够从您的计算机远程登录到装有IC的服务器上。 [例]以登录服务器IC来说明远程登录方法： a．向管理员申请用户（每个人都已经有了一个用户） b．下载远程登录软件Exceed， 在本地计算机上安装； 安装完毕之后进行远程登录配置： 在开始菜单→程序→Hummingbird.Exceed.v7.1.Multilanguage→Exceed→Client Wizard设定xterm，Host:219.223.169.111，Host type: Linux（下拉菜单选择），其余next即可。c．完成登录。 采用其它方式比如vnc、xWin、SSH Secure Shell Client等远程终端方法登录。 『注意』使用不同的远程登陆软件连接服务器；不同的服务器所需的软件设置均有所不同，配置细节请咨询曾经使用过该登陆软件的师兄师姐或同学。
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
(完整版)HSPICE与CADENCE仿真规范与实例..
电路模拟实验专题 实验文档
一、简介 本实验专题基于SPICE（Simulation Program With Integrated Circuit）仿真模拟，讲授电路模拟的方法和spice仿真工具的使用。 SPICE仿真器有很多版本，比如商用的PSPICE、HSPICE、SPECTRE、ELDO，免费版本的WinSPICE，Spice OPUS等等，其中HSPICE和SPECTRE功能更为强大，在集成电路设计中使用得更为广泛。因此本实验专题以HSPICE和SPECTRE作为主要的仿真工具，进行电路模拟方法和技巧的训练。 参加本实验专题的人员应具备集成电路设计基础、器件模型等相关知识。 二、Spice基本知识(2) 无论哪种spice仿真器，使用的spice语法或语句是一致的或相似的，差别只是在于形式上的不同而已，基本的原理和框架是一致的。因此这里简单介绍一下spice的基本框架，详细的spice语法可参照相关的spice教材或相应仿真器的说明文档。 首先看一个简单的例子，采用spice模拟MOS管的输出特性，对一个NMOS管进行输入输出特性直流扫描。V GS从1V变化到3V，步长为0.5V；V DS从0V变化到5V，步长为0.2V；输出以V GS为参量、I D与V DS之间关系波形图。 *Output Characteristics for NMOS M1 2 1 0 0 MNMOS w=5u l=1.0u VGS 1 0 1.0 VDS 2 0 5 .op .dc vds 0 5 .2 Vgs 1 3 0.5 .plot dc -I(vds) .probe *model .MODEL MNMOS NMOS VTO=0.7 KP=110U +LAMBDA=0.04 GAMMA=0.4 PHI=0.7 .end 描述的仿真电路如下图，
cadence仿真流程
第一章在Allegro 中准备好进行SI 仿真的PCB 板图 1)在Cadence 中进行SI 分析可以通过几种方式得到结果： * Allegro 的PCB 画板界面，通过处理可以直接得到结果，或者直接以*.brd 存盘。 * 使用SpecctreQuest 打开*.brd，进行必要设置，通过处理直接得到结果。这实际与上述方式类似，只不过是两个独立的模块，真正的仿真软件是下面的SigXplore 程序。 * 直接打开SigXplore 建立拓扑进行仿真。 2)从PowerPCB 转换到Allegro 格式 在PowerPCb 中对已经完成的PCB 板，作如下操作： 在文件菜单，选择Export 操作，出现File Export 窗口，选择ASCII 格式*.asc 文件格式，并指定文件名称和路径(图1.1)。 图1.1 在PowerPCB 中输出通用ASC 格式文件
图1.2 PowerPCB 导出格式设置窗口 点击图1.1 的保存按钮后出现图1.2 ASCII 输出定制窗口，在该窗口中，点击“Select All”项、在Expand Attributes 中选中Parts 和Nets 两项，尤其注意在Format 窗口只能选择PowerPCB V3.0 以下版本格式，否则Allegro 不能正确导入。 3)在Allegro 中导入*.ascPCB 板图 在文件菜单，选择Import 操作，出现一个下拉菜单，在下拉菜单中选择PADS 项，出现PADS IN 设置窗口(图1.3)，在该窗口中需要设置3 个必要参数： 图1.3 转换阿三次文件参数设置窗口 i. 在的一栏那填入源asc 文件的目录
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球
约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
数据处理软件介绍.
Chapter4 Introduction to Analysis-of-Variance Procedures Chapter T able of Contents 52Chapter4.Introduction to Analysis-of-Variance Procedures SAS OnlineDoc?:Version8 Chapter4 Introduction to Analysis-of-Variance Procedures 54Chapter4.Introduction to Analysis-of-Variance Procedures The following section presents an overview of some of the fundamental features of analysis of variance.Subsequent sections describe how this analysis is performed with procedures in SAS/STAT software.For more detail,see the chapters for the individual procedures.Additional sources are described in the“References”section on page61. De?nitions Analysis of variance(ANOV Ais a technique for analyzing experimental data in which one or more response(or dependent or simply Yvariables are measured un-der various conditions identi?ed by one or more classi?cation variables.The com-binations of levels for the classi?cation variables form the cells of the experimental design for the data.For example,an experiment may measure weight change(the dependent variablefor men and women who participated in three different weight-loss programs.The six cells of the design are formed by the six combinations of sex (men,womenand program(A,B,C.
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。
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。
cadence工具介绍
标签：cadence工具介绍 cadence工具介绍 主要是cadence的常用工具： （一）System & Logic Design & Verification 1、SPW：系统仿真工具，与matlab相似，但是比其专业，用于系统建模，常用于通信系统2、Incisive： 就是大家最常用的nc_verilog, nc_sim, nc_lauch，以及ABV,TBV的集合，仿真和验证功能很强大 （二）Synthesis & Place & Route 1、BuildGates：与DC同期推出的综合工具，但是在国内基本上没有什么市场，偶尔有几家公司用2、RTL Complil er：继BuildGates之后的一个综合工具，号称时序，面积和功耗都优于DC，但是仍然无法取代人们耳熟能详的DC 3、Silicon Ensemble & PKS: 硅谷早期做物理设计的工程师，几乎都用它。是第一个布局布线工具4、First Encount er & SoC Encounter: 继SE以后的很好的P&R工具，但是盗版太少，所以也只有大公司能用且都用，但是目前astro在国内有赶超之意5、Cetlic ：噪声分析工具，权威6、Fire&Ice: 分布参数提取工具，国内很多人用synopsys的StarRC 7、VoltageStrom：静态功耗和动态功耗分析的很不错的工具，与s 的Power Complier相同。8、SingnalStrom：时序分析工具，唯一一个能建库的工具9、nanoroute : 很强大的布线器喔，但是不是一般人能用的到的。我也是在cadence实习的时候爽过的，比astro快十倍不止。 （三）custom IC Design 1、Virtoso：版图编辑工具，没有人不知道吧，太常用了，现在还有一个公司的laker 2、diva, dracula, assura: 物理验证工具，用的比较普遍，但是calibre是标准，很多公司都是用其中的一个和calibre同时验证，我好可怜，现在只能用herculus （四）数模混合信号设计这部分太多了，但是一个ADE的环境基本上都能包括，不细说了，打字都打累了（五）PCB A llego最为典型了，很多大公司都用的。 系统分类: 软件开发 | 用户分类: IC设计 | 来源: 原创 | 【推荐给朋 友】 | 【添加到收藏夹】 Cadence 是一个大型的EDA 软件，它几乎可以完成电子设计的方方面面，包括ASIC 设计、FPGA 设计和PCB 板设计。Cadence 在仿真、电路图设计、自动布局布线、版图设计及验证等方面有着绝对的优势。Cadence 包含的工具较多几乎包括了EDA 设计的方方面面。下面主要介绍其产品线的范围。 1、板级电路设计系统。 包括原理图输入、生成、模拟数字/混合电路仿真，fpga设计，pcb编辑和自动布局布线mcm电路设计、高速pcb版图的设计仿真等等。包括： A、Concept HDL原理图设计输入工具, 有for NT和for Unix的产品。
大数据分析标准功能点简介.doc
大数据报表标准功能点简介
U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。
档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。
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