IFPUG功能点分析介绍
引言
IFPUG的功能点分析（FPA）方法是一种目前被广泛接受的关于软件规模度量的有效方法。目前越来越多的组织在运用这个方法进行软件规模的度量。故在此对功能点分析做一些简单的介绍，以供大家了解。
FPA简介
FPA是从用户角度出发度量软件规模的一种方法。它从用户的角度出发，将系统分为数据功能和交易功能两大类，分别根据具体的规则来计算功能点，最后结合系统的特征因子来调整功能点数，从而得到最终的系统规模。
具体的度量步骤如下所示：
1.确定功能点计数类型
2.识别软件的应用边界
3.识别数据功能以确定其复杂度以及UFP
4.识别事务功能以确定其复杂度以及UFP
5.确定UFP数
6.确定值调整因子
7.计算调整FP数
这里的用户指的是用户功能性需求的任何人和/或任何时候与软件通信或互动的任何人或事物。
所谓用户可识别是指为处理而定义的需求或/和能被用户和软件开发者赞同和读懂的数据组。
所以一定要注意功能点评估的方法一定是从用户角度出发，并能够得到用户的认可，它与具体采用何种开发语言，何种技术方案无关。
关于功能点计数类型
功能点计数类型在IFPUG的FPA中分为三类：新开发类型、增强类型、应用系统。
其中新开发类型简单的来说就是从无到有的开发一个系统；
增强类型简单的来说就是在原有系统基础上新增、完善甚至删除已有的功能。
应用系统则是指对已经存在的系统进行功能点计数。
这三种类型的系统在计算功能点的时候会采用不同的计算方法。
关于应用边界
在FPA中强调在进行FPA之前一定要定义应用的边界。因为这关系到后续在计算功能点的时候相关类型功能的识别以及最终的规模。
而所谓应用边界就是定义范围，从用户的角度出发，确定哪些业务包含在应用中，而哪些业务在应用之外。
关于数据功能
在FPA中将数据功能分为两类：
1、内部逻辑文件（Internal Logical File, ILF）
2、外部接口文件(External Interface File, EIF)
这里的文件指的是一组用户可识别的逻辑数据或者控制信息。它与我们在具体实现时设计出来的物理模型是无关的。
内部逻辑文件（ILF）指的是一组用户可识别的在应用边界内且被维护的逻辑相关数据或者控制信息。ILF的主要目的是通过应用的一个或几个基本处理过程维护数据。
而外部接口文件（EIF）指的是一组在应用边界内被查询，但是在其它应用中被维护的、用户可识别的、逻辑相关数据或者控制信息。
从以上的定义可以看出来ILF与EIF的最大区别在于ILF会被应用维护，而EIF不会被应用维护。识别ILF和EIF的有效工具是数据流图。
具体的ILF和EIF的识别规则在这里不详述，可以参照IFPUG的实践手册（CPM）。
在我们识别了ILF和EIF之后，我们就需要计算它们的复杂度。在FPA中采用下面两个指标来计算ILF和EIF的复杂度：
1、数据元素类型（Data Element Types, DET）
2、记录元素类型（Record Element Types, RET）
其中一个DET就是一个唯一的用户可认知的，不重复的数据域。类似于数据库表中的字段，但不完全相同。
而一个RET就是一个ILF或者EIF内用户可认知的数据元素子集。
在FPA中有给ILF和EIF的DET以及RET定义详细的计算规则，可参考CPM。
根据对每个ILF和EIF计算出来的DET和RET的数量，在FPA中就会将ILF和EIF划分为低，中，高三个复杂度等级。具体的划分规则可参照CPM。
关于交易功能
在FPA中将交易功能划分为三种：
1、外部输入（External Input, EI）
2、外部输出（External Output, EO）
3、外部查询（External inQuery, EQ）
这里的EI指的是处理来自应用边界之外的数据或控制信息的基本处理过程。EI的主要目的是维护一个或多个ILF并且/或者改变系统的行为。
EO指的是向应用边界之外发送数据或控制信息的基本处理过程.EO的主要目的是通过逻辑处理方式向用户呈现信息，而不只是直接恢复数据或控制信息。该处理逻辑必须包含至少一个数学公式或计算过程，或生成派生数据。一个EO也可能维护一个或多个ILF和/或改变系统行为。
EQ指的是向应用边界之外发送数据或控制信息的基本处理过程. EQ的主要目的是通过恢复数据或控制信息向用户呈现信息。该处理逻辑不包括任何的数学公式或计算过程，不会生成任何的派生数据。EQ处理过程中既不会维护任何ILF，也不会改变系统行为。
在FPA中有定义详细的对EI、EO、EQ三者的识别规则，在此不详述。通常，这三种功能就是对用户提出的功能性需求的分类。它关注的对象是具体的每一个功能。
对于交易功能，在FPA中采用DET和FTR（引用文件类型）两个指标来计算它们的复杂度。
其中FTR指的是一个被交易功能读取或维护的ILF或者是一个被交易功能读取的EIF。
根据对每个EI、EO、EQ计算出来的DET和FTR的数量，在FPA中也将它们划分为低、中、高三个复杂度等级。具体划分规则可参见CPM。
根据以上计算出来的数据功能和交易功能的复杂度，FPA综合很多软件项目的数据，提供了一个复杂度与功能点的对应表，具体参见CPM。
根据上表识别出每个数据功能和交易功能的功能点，然后求和即为未经调整的功能点数（Unadjusted Function Point）
关于调整系数
在上面计算出来的未经调整的功能点数没有考虑到系统的非功能性需求，因此，FPA有定义14个系统调整因子来针对系统的非功能性需求来计算调整系数。这14个系统调整因子分别是：
1.数据通讯8.在线升级
2.分布式数据处理9.复杂处理
3.性能10.可重用性
4.资源需求11.易安装性
5.事务频率12.易操作性
6.在线数据输入13.多点运行
7.终端用户效率14.易变更
对于以上的每一个影响因子，FPA将其影响程度定义为以下的5个等级。
?0 毫无影响
? 1 偶然影响
? 2 偏下影响
? 3 一般影响
? 4 重大影响
? 5 强烈影响
每个特征因子都有定义详细的识别规则，可参考CPM。
功能点调整系数（Value Adjustment Factor, VAF）=（TDI×0.01）+0.65。
其中TDI指以上14个特征因子影响程度分值的和。根据以上的公式可以知道，VAF的值在0.65～1.35范围内。
计算已调整功能点（Adjusted Function Point，AFP）
根据在第一步中识别的功能点计数类型，计算已调整功能点的公式有不同。其中新开发项目功能点计算公式为：
AFP=（UFP+CFP）×VAF
其中，UFP=未调整功能点总数
CFP=转换功能点
此处转换功能指系统安装时需要用到，但不直接提供给最终用户使用的功能。通常是实现诸如数据转换这样的功能。
有关其他两种类型的已调整功能点计算公式参见CPM。
关于功能点的应用
功能点计算出来了，那它跟我们的工作有什么样的联系呢？通常，在项目规划及执行阶段，可以利用功能点来预估项目的人力费用、品质等。
例如，根据行业经验数据，Java语言开发时，一个功能点的生产时间在1～1.4天内（此处的生产时间仅指软件开发活动，它通常包含需求分析、设计、编码、测试等活动，但不包含项目管理、软件维护等支持性且因项目要求的不同而差异较大的活动）。那么我们就可以根据计算出来的功能点推算出项目可能的人力。典型公式：项目总生产人力=项目功能点数×生产效率。
在项目结束后来计算功能点，有助于我们根据实际的生产时间来计算单位内部的生产效率等度量指标。典型公式：生产效率=项目总生产人力/项目功能点数
重要的是，由于功能点分析是一个从用户角度出发的，与实现细节无关的评估方法，所以利用功能点计算出来相关数据（诸如生产效率、缺陷率等），有助于增强企业间生产能力比较的可信度，也有助于在行业内形成有比较基准的数据，作为企业运营过程中的参考。
后记
以上仅仅对IFPUG的FPA的相关概念进行了简单的介绍。目的是起到一个引导的作用，让读者了解IFPUG的FPA的基本内容。真正要实践FPA还需要读者仔细去研习CPM（Counting Practices Manual），当前最新版本为4.2.1。
功能点分析（Function Point Analysis）学习笔记(一）
前段时间，有抽空余时间对功能点分析进行了较深入的研习。以下将研习过程中的内容摘要如下，以做备忘和参考：
IFPUG维护的功能点分析（FPA）是众多功能点评估方法中的一种，目前应用较广泛。当前最新版本是4.2.1.
为了推动Function Point的方法在行业中的应用，IFPUG有推出CFPS的认证。
FPA是从用户角度出发度量软件规模的一种方法。其目标是：
1.度量用户要求和能够接收到的功能
2.提供一种与具体实施方法和技术无关的对软件开发和维护进行度量的手段
3.提供一种相对来说比较简单的对规模进行度量的方法
4.提供一种在不同的项目和组织之间能够保持一致的度量方法
相对于其他的软件度量方法而言（诸如代码行），其主要的特点是：该度量方法与技术无关，也就是说对于同一组用户需求，无论你采用什么开发语言，其规模都应该是一定的。且该度量方法是面向用户的，从用户角度出发的，而其他的度量方法多从技术角度出发，很难让用户接收。
这里先讲几个基本的概念：
用户：是指用户功能性需求的任何人和/或任何时候与软件通信或互动的任何人或事物
用户视角：它是对业务功能的描述，此为，它应该：
1.被用户认可
2.能够被用来计算功能点
3.能以不同的文档形式出现
利用功能点分析的步骤如下图所示：
功能点分析（Function Point Analysis）学习笔记（二）
1、决定分析类型
功能点计算的类型分为：
?开发项目——开发项目功能点计算度量的是项目完成、用户第一次安装系统时提供给用户的功能
?升级项目——升级项目功能点计算度量的是项目完成对已存在的应用系统新增、修改或者删除的功能
?应用程式——应用程式功能点计算度量的是已经安装运行的系统提供给用户的功能。
2、识别计算范围和应用边界
计算范围定义了一组（部分）被度量的软件
?它由功能点计算的目的决定
?它确定功能点计数中包括的功能
?它可以包含一个或多个应用
应用边界指出了被度量的软件之间的分界线
?定义了应用的外部范围
?内部应用与外部用户时间的概念接口；起一种“膜”的作用，数据就是通过这层膜进出应用
?包括被应用维护的逻辑数据
?协助识别在应用中查询但不在应用中维护的逻辑数据
?依赖于用于对应用外部业务的视角；与技术和/或是是方式相独立
识别计算范围和应用边界的规则
?边界是从用户的角度来划分和决定
?应用之间的边界是以用户能够看得见的可分隔的功能域为基础，而不是以技术考虑为出发点。
功能点分析（Function Point Analysis)学习笔记（三）
3、计算数据功能
3.1、基本概念
3.1.1、数据功能类型
?内部逻辑文件InternalLogical File （ILF）
?外部接口文件External Interface File （EIF）
此处的文件不是传统数据处理意义上的文件，而是指一组逻辑上相互关联的数据，并不是实现意义上的物理的数据集合。
3.1.2、ILF
?ILF是一组用户可识别的在应用边界内且被应用维护的逻辑相关数据或者控制信息。
?它的主要目的是通用应用的一个或几个基本处理过程维护数据。
3.1.3、EIF
?EIF是一组在应用边界内被查询，但在其他应用中被维护的、用户可识别的、逻辑相关数据或者控制信息。
?EIF的主要目的是使数据在应用边界内通过一个或几个基本处理过程得以查询。这就意味着一个应用中的一个EIF必然是其他应用中的ILF。
3.1.4、相关概念
?用户可识别——它是指为处理而定义的需求或/和能被用户和软件开发者赞同和读懂的数据组。
?维护——它指的是可以通过一个基本处理过程更改数据的能力
?控制信息——它是影响应用基本处理过程的数据。它指明了处理什么、何时处理或处理方式。?基本处理过程——一个基本处理过程就是一个用户可以理解的最小活动单元。
3.2、识别规则
3.2.1、ILF识别规则
?该组数据或控制信息是逻辑相关的且由用户定义。
?该组数据在应用的边界之内且通过一个或几个基本处理过程来维护。
?以上两条规则都须同时满足，才能算做ILF。
3.2.2、EIF识别规则
?该组数据或控制信息是逻辑相关的且由用户定义。
?该组数据处于被计数应用之外，且被该应用查询。
?被计数的应用不对该组数据进行维护。
?该组数据被其它的应用维护。
?以上四条规则都须同时满足，才能算做EIF。
3.3、功能点计算
?根据ILF和EIF的复杂度和贡献度来计算其功能点。
?ILF和EIF的复杂度和贡献度取决于以下两种类型元素的数量：
?数据元素类型Date Element Types （DET）
?记录元素类型Record Element Types （RET）
3.3.1、基本概念
?DET——一个DET就是一个唯一的用户可认知的、不重复的数据域
?RET——一个RET就是一个ILF或EIF内用户可认知的数据元素子集
3.3.2、DET计算规则
?如果通过一个基本处理过程的执行在ILF维护或从ILF或EIF中返回一个特定的用户可识别的、非重复字段，那么每个这样的字段算一个DET
?当两个应用维护和/或查询相同的ILF/EIF，但是每个应用单独维护/查询相应的DET，只计算被每个应用使用的DET
?对于那些用户要求与其他的EIF/ILF建立关联的数据字段来说，每个这样的数据字段都应算一个DET
3.3.3、RET计算规则
?每个ILF或EIF得可选或必选子组算一个RET
?如果该ILF/EIF没有子组，那么就将该ILF/EIF算作一个RET
3.3.4、复杂矩阵
3.3.5、功能点复杂程度对应表
3.3.6、计算数据功能的提示
?一个应用可以在多个处理过程中用到同一个ILF/EIF，但是这个ILF/EIF只能被计算一次?在同一个应用中一个逻辑文件不能同时作为ILF和EIF来计算。如果一个数据集合同时满足ILF和EIF的识别规则，则当作ILF来计算。
?如果一组数据没有被作为一个ILF/EIF来计算，则可计算为包含这组数据的ILF/EIF的DET ?不要假设一个物理文件、表或对象等于一个从用户视角可以识别的数据逻辑文件
?不要假设所有的物理文件都必须被计算为一个ILF/EIF，或是ILF/EIF的一部分
3.3.7、计算数据功能的注意事项
?以下数据不会作为ILF/EIF计算
?临时文件或不同迭代阶段的同一文件
?工作文件/排序文件
?摘录或视图文件（在打印或显示前，从ILF/EIF中提取）
?由于技术原因引入的文件
?可选索引、联合、关系或联接
?审计数据或历史数据，他们和应用功能数据一起计算
?除以上外，以下数据也不会作为ILF计算
?同一文件的复本
?用作企业备份和恢复的数据（系统的基本特征）
?包括不完整业务信息的中间数据
?除以上外，以下数据也不会作为EIF计算
?从另外系统接收的数据，用于应用中的一个或多个ILF(EI)
?由应用格式化后发给其他应用的数据
功能点分析（Function Point Analysis）学习笔记（四）
4、计算交易功能
4.1、相关概念
4.1.1、交易功能类型
?外部输入External Inputs（EI）
?外部输出External Outputs（EO）
?外部查询External inQuiries（EQ）
4.1.2、EI
?是处理来自应用边界之外的数据或控制信息的基本处理过程。
?EI的主要目的是维护一个或多个ILF并且/或者改变系统的行为
4.1.3、EO
?是向应用边界之外发送数据或控制信息的基本处理过程。
?主要目的是通过逻辑处理方式向用户呈现信息，而不只是直接恢复数据或控制信息。该处理逻辑必须包含至少一个数学公式或计算过程或生成派生数据
?一个EO也可能维护一个或多个ILF和/或改变系统行为
4.1.4、EQ
?是向应用边界之外发送数据或控制信息的基本处理过程。
?主要目的是通过恢复数据或控制信息向用户呈现信息。该处理逻辑不包括任何的数学公式或计算过程，不会生成任何的派生数据。
?EQ处理过程中既不会维护任何ILF，也不会改变系统行为
4.1.5、EI、EO、EQ都是逻辑处理
逻辑处理指的是用户提出的完成某个处理的请求。逻辑处理的例子包括：
?数据验证
?数学公式和计算
?数据的过滤和选择
?分析适用的条件
?更新一个或者多个ILF
?引用一个或者多个ILF或EIF
?运用现有的数据生成衍生数据
?改变系统的行为
?向应用范围之外准备和显示数据
?接受进入系统边界的数据或者控制信息
?恢复和重新整理数据
4.2、识别规则
4.2.1、EI识别规则
?数据或控制信息从应用边界之外输入。
?如果穿过边界的数据不是改变系统行为的控制信息，那么至少应维护一个ILF。?对于已识别的处理过程，至少满足下面三个条件之一：
?处理逻辑与该应用中其它EI所用的处理逻辑不同
?该组已识别的数据元素不同于该应用中其它EI的数据元素
?所涉及的ILF或EIF不同于该应用中其它EI所涉及的文件
4.2.2、EO识别规则
?数据或控制信息发送出应用边界。
?对于已识别的基本处理过程，至少满足下面三个条件之一：?处理逻辑与该应用中其它EO所用的处理逻辑不同
?该组已识别的数据元素不同于该应用中其它EO的数据元素
?所涉及的ILF或EIF不同于该应用中其它EO所涉及的文件
?还需满足下述条件之一
?处理逻辑包含至少一个数学公式或计算过程
?至少一个ILF被处理逻辑维护
?处理逻辑改变了系统的行为
4.2.3、EQ识别规则
?数据或控制信息发送出应用边界。
?对于已识别的基本处理过程，至少满足下面三个条件之一：?处理逻辑与该应用中其它EQ所用的处理逻辑不同
?该组已识别的数据元素不同于该应用中其它EQ的数据元素
?所涉及的ILF或EIF不同于该应用中其它EQ所涉及的文件
?还应该满足下述所有条件：
?该处理逻辑从一个ILF或EIF返回数据或控制信息
?该处理逻辑不包含任何数学公式或计算过程
?该处理逻辑不改变系统行为
?该处理逻辑不维护任何ILF
4.3、计算规则
4.3.1、基本概念
?根据EI，EO，EQ的复杂度和贡献度来计算
?EI, EO, EQ的复杂度和贡献度取决于以下两种元素的数量
?引用文件类型FTR (File Types Referenced)
?数据元素类型DET (Data Element Types)
4.3.2、FTR
?它是一个被交易功能读取或者维护的内部逻辑文件
?或是一个被交易功能读取的外部接口文件
4.3.3、DET
?一个DET就是一个唯一的用户可认知的，不重复的数据域
4.3.4、EI的功能点计算
4.3.4.1、FTR计算规则
?每个被维护的ILF算一个FTR
?每个在EI处理过程中读取的ILF或EIF算一个FTR
?由EI维护和读取的ILF只算一个FTR
4.3.4.2、DET计算规则
?完成EI的过程中，如果一个用户可识别的、非重复的字段穿越应用边界，那么该字段应算一个DET
?如果在EI过程中，系统取出或派生一个字段并且该字段存储在一个ILF之内且没有穿越应用边界，则无须计算DET
?如果应用能够发送一个系统响应信息（如：说明EI过程中发生错误，确认处理过程已经完成，确认处理过程应该继续）到应用边界之外，则算一个DET
?即使有多种方法调用同一逻辑过程，也只能为这一特定动作计算一个DET
4.3.4.3、注意事项
以下不能单独计算为EI
?包含在查询或输出中的输入请求
?用于导航或选择不维护ILF的菜单窗口
?帮助用户进行系统的登陆
?激活同一逻辑的多种方法
?刷新或取消窗口中的数据
?需要用户删除或其他事务消息的反应
?在同一系统内部（线程与批处理或客户端到服务器）
4.3.4.4、复杂度矩阵
功能点分析（Function Point Analysis）学习笔记（五）
4.3.5、EO、EQ功能点计算
4.3.
5.1、FTR计算规则
?EO/EQ的FTR计算规则
?每个在EO/EQ处理过程中读取的ILF和EIF算一个FTR
?EO额外的FTR计算规则
?每个在EO处理过程中维护的ILF算一个FTR
?每个在EO处理过程中读取和维护的ILF算一个FTR
4.3.
5.2、DET计算规则
?DET数量等于根据下列规则确定的字段总数
?用户可识别的非重复的字段进入应用边界并且指明处理什么、何时处理或处理方式并且由EO/EQ返回或产生，那么每个字段算一个DET
?每个发出应用边界的用户可识别的非重复字段算一个DET
?如果字段同时进入发出边界，对该EO/EQ来说，只算一个DET
?如果应用能够发送一个系统响应信息（如：说明过程中发生错误，确认处理过程已经完成，确认处理过程应该继续）到应用边界之外，这种能力算一个DET
?即使有多种方法调用同一逻辑过程，也只能为这一特定动作计算一个DET
?对那些虽然被保存、返回、派生的没有穿越边界的字段不计算DET
?文字的，页面的，系统产生的标签不计算DET
4.3.
5.3、注意事项
以下不能单独计算为EO
?数据值不同的相同报告
?不包含公式或复杂计算的报告
?帮助（EQ）
?退出系统
?激活同一输出过程的多种方法
?需要用户删除或其他事务消息的反应
?在同一系统内部（线程与批处理或客户端到服务器）
4.3.
5.4、复杂度矩阵
4.3.
5.5、复杂度与功能点对应
功能点分析（Function Point Analysis）学习笔记（六）
5、计算未经调整功能点数
在分别识别并计算了数据功能（Data Function）和交易功能（Transaction Function）的复杂度之后，利用下表就可以计算出未经调整功能点数：
功能点分析（Function Point Analysis）学习笔记（七）
6、计算调整系数和功能点
6.1、调整系数（Value Adjustment Factor, VAF）
VAF=（TDI×0.01）+0.65
?其中TDI (Total Degree of Influence) 为所有系统特征因素影响程度的和
?VAF值的范围为0.65~1.35间
6.2、已调整功能点数（Adjusted Function Point）
?开发项目（Development）=（UFP+CFP）×VAF
?应用（Application）=ADD×VAF
?增强项目（Enhancement）=[(ADD+CHGA+CFP)×VAFA]+(DEL×VAFB)
?其中：
?UFP为未调整功能点总数
?CFP为转换功能点
?ADD为增加的功能点
?CHGA为增强后改变功能的UFP
?VAFA为增强后调整系数
?DEL为被删除功能点
?VAFB为增强前调整系数
6.3、系统特征因子
有14个系统特征因子：
?1、数据通讯2、分布式数据处理
?3、性能4、资源需求
?5、事务频率 6、在线数据输入
?7、终端用户效率8、在线升级
?9、复杂处理10、可重用性
?11、易安装性12、易操作性
?13、多点运行 14、易变更
每个特征因子的影响程度分为6个级别：
?0 毫无影响
? 1 偶然影响
? 2 小影响
? 3 一般影响
? 4 重要影响
? 5 强烈影响
每个特征引子的影响程度都有自己的判定规则！
功能点分析（Function Point Analysis)学习笔记（八）
6.3.1、数据通讯（Data Communication）
?0 应用程序是纯粹的批处理程序或者运行在独立的PC上
? 1 应用程序是批处理程序，但是有远程数据输入或远程打印
? 2 应用程序是批处理程序，但是有远程数据输入和远程打印
? 3 对于批处理程序或者查询系统来说，应用程序包含在线数据收集或者一个远程处理前端? 4 应用程序不仅是一个前端，他还支持一种类型的通信协议
? 5 应用程序不仅是一个前端，他还支持不止一种类型的通信协议
6.3.2、分布式数据处理（distributed data processing）
?0 应用程序不支持系统部件之间的数据传输或者处理
? 1 应用程序为系统其他部件上的用户处理、准备数据
? 2 为传输准备数据，将数据传输到系统的另一个部分进行处理（不是最终用户）【就是在系统个部件之间传输数据】
? 3 分布式处理和数据传输在线进行并且是单项的
? 4 分布式处理和数据传输是在线进行并且是双向的
? 5 多数系统相应部件上都是动态执行处理功能
6.3.3、性能（Performance）
?0 用户没有提出任何要求
? 1 提出并评审了性能，但不必采取专门措施
? 2 响应时间和吞吐量在业务峰值时段是至关重要的。但不必为了CPU的利用率而采用专门设计。业务处理的截至日期在下一个工作日
? 3 响应时间和吞吐量在业务峰值时段是至关重要的。但不需要为CPU利用率而采用专门的设计。业务处理的截至日期是有限制的
? 4 此外，已提出的用户性能需求已经迫切到了在设计阶段安排专门的性能分析任务
? 5 此外，需要在设计、开发和（或）实施阶段使用性能分析工具来满足已提出的用户性能需求
6.3.4、资源需求（heavily used configuration）
?0 不包括任何直接或者间接的操作限制
? 1 确实存在操作限制，但是比通常的应用程序的约束要少一些。
? 2 包括一些安全性或者时间限制的考虑
? 3 应用程序的某个部分需要专门的处理器
? 4 已提出的操作限制需要在中央处理器或者一个专门的处理器中的应用程序上加上特殊限制
? 5 此外，在应用系统的分布式部件上存在特殊的限制
功能点分析（Function Point Analysis）学习笔记（九）
6.3.5、事务频率（Transaction Rate）
?0 没有可预见的峰值处理时段
? 1 可以预见一个峰值处理时断（每月，每季度）
? 2 可遇见每周一次的高峰
? 3 每天一次的高峰
? 4 用户在应用程序需求或者服务中提出的高处理率已经需要在设计阶段安排性能分析工作了
? 5 需求中的处理要求必须在设计阶段安排性能分析工作，且需在设计、开发部署阶段使用性能分析工具
6.3.6、在线数据输入（Online Data Entry）
?0 没有
? 1 1% ~ 7%
? 2 8%~15％
? 3 16%~23％
? 4 24%~30%
? 5 >30%
6.3.7、终端用户效率（End User Efficiency）
?考察界面的友好性
?辅助导航（功能键，跳转，动态生成树的菜单）
?菜单
?在线帮助和文档
?光标的自动移动
?滚动
?远程打印（在线处理）
?定制功能键
?在线处理提交的批处理作业
?使用光标选定屏幕的数据
?大量使用的翻转录像、高度、颜色、下划线和其他指示器
?在线处理的硬拷贝文档用户
?鼠标界面
?弹出式菜单
?用尽可能少的屏幕来完成一种业务功能
?支持两种语言（这个规定要算4项）
?多种语言支持（这个要算6项）
?记分标准
?0 0项
? 1 1~3项
? 2 4~5项
? 3 >=6项，但用户没有其他关于使用效率的专门需求
? 4 >=6项，但已经提出了其他关于使用效率的需求强烈到需要在设计阶段进行人性化设计分析的工作
? 5 >=6项，需要使用特殊的工具来满足要求
6.3.8、在线升级（Online Update）
?0 无要求
? 1 更新1~3个控制文件。数据量低，容易恢复
? 2 更新4个或者更多的控制文件。数据量低，易恢复
? 3 包含对主要内部逻辑文件的更新
? 4 除以上之外，防止数据丢失式一项基本要求，而且经过了专门的设计并已经实现
? 5 除以上之外，大数据量促使恢复过程要考虑成本问题。高度自动化的恢复过程只需要少量的人工干预
功能点分析（Function Point Analysis）学习笔记（十）
6.3.9、复杂处理（Complex Processing）
?根据逻辑对程序开发的影响需要考虑下面的部分
?敏感性控制(特殊的审计处理)和特定应用程序的安全处理
?大量的逻辑处理
?大量的数学处理
?很多的例外处理，因此必须再次处理不完整的事物
?应付多种输入/输出格式
?记分标准
?0 没有
? 1 1项
? 2 2项
? 3 3项
? 4 4项
? 5 所有项
6.3.10、可重用性（Reusability）
?0 没有可重用代码
? 1 可重用的代码重用于应用程序内部
? 2 应用程序中少于10％的部分会被一个以上的用户使用
? 3 应用程序中大于等于10％的部分会被一个以上的用户使用
? 4 应用程序被专门打包和文档化以简化重用
? 5 除4之外，用户可以通过参数维护定制应用程序
6.3.11、易安装性（Installation Ease）
?0 没有提出安装要求，也无需考虑安装问题
? 1 没有提出安装需求，但是要考虑安装问题，进行相应的工作
? 2 提出安装需求，提供并测试了转换和安装的指南。项目中转换工作带来的影响并不重要? 3 并给项目中的工作带来显著的影响
? 4 除2外，提供并测试自动安装工具
? 5 除3外，要求提供自动安装工具
6.3.12、易操作性（Operational Ease）
?0 除了正常的备份处理程序，用户没有提出特殊的操作方面的额外考虑
?1~4 从下列项目中选择准确的特性, 每个要点记1分：
?提供有效地启动、备份、恢复备份处理，但是需要操作员人工干预
?无需干预
?需要人工安装磁带
?需要人工穿空纸和穿孔纸带
? 5 应用程序无人值守，所有的操作都不需要人工干预。系统能够自动进行错误恢复
6.3.13、多点运行（Multiple Sites）
?0 没有需求
? 1 有需求，但应用得软硬件环境相同
? 2 软硬件环境相似
? 3 软硬件环境不相同
? 4 系统中有相应的设计和文档，其他同1，2
? 5 系统中有相应的设计和文档，其他同3
6.3.14、易变更（Facilitate Change）
?考察范围
?提供能够处理简单请求的灵活查询以及报表支持，例如对一个ILF的处理(算1项).
?提供能够处理简单请求的灵活查询以及报表支持，例如对不止一个ILF的处理(算2项).
?提供能够处理复杂请求的灵活查询以及报表支持，例如提供一个或者一个以上得处理功能(算3项).
?业务控制数据保存在由用户通过在线交互处理维护的表中，但是变更只在下一个工作日才生效(算1项).
?业务控制数据保存在由用户通过在线交互处理维护的表中，需立即生效生效(算2项).
?记分标准
?0 一个都不满足
? 1 满足以上的1个
? 2 满意以上的2个
? 3 满足以上的3个
? 4 满足以上的4个
? 5 满足以上的5个
层次分析法实例与步骤 结合一个具体例子，说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例分析】市政工程项目建设决策：层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策，可选择的方案是修建通往旅游区的高速路（简称建高速路）或修建城区地铁（简称建地铁）。除了考虑经济效益外，还要考虑社会效益、环境效益等因素，即是多准则决策问题，考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题，首先明确要分析决策的问题，并把它条理化、层次化，理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成： *目标层（最高层）：指问题的预定目标； *准则层（中间层）：指影响目标实现的准则； *措施层（最低层）：指促使目标实现的措施； 通过对复杂问题的分析，首先明确决策的目标，将该目标作为目标层（最高层）的元素，这个目标要求是唯一的，即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则，作为目标层下的准则层因素，在复杂问题中，影响目标实现的准则可能有很多，这时要详细分析各准则因素间的相互关系，即有些是主要的准则，有些是隶属于主要准则的次准则，然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次和组，不同层次元素间一般存在隶属关系，即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用，同一层元素形成若干组，同组元素性质相近，一般隶属于同一个上一层元素（受上一层元素支配），不同组元素性质不同，一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中，有时组的关系不明显，即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用，形成相互交叉的层次关系，但无论怎样，上下层的隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题（实现决策目标）、在上述准则下，有哪些最终解决方案（措施），并将它们作为措施层因素，放在递阶层次结构的最下面（最低层）。 明确各个层次的因素及其位置，并将它们之间的关系用连线连接起来，就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策：建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中，市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目，使综合效益最高，即决策目标是“合理建设市政工程，使综合效益最高”。 为了实现这一目标，需要考虑的主要准则有三个，即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考，决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素（准则），从相互关系上分析，这些因素隶属于主要准则，因此放在下一层次考虑，并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则，接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述，本问题有两个解决方案，即建高速路或建地铁，这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显，这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置，并将它们之间的关系用连线连接起来。同时，为了方便后面的定量表示，一般从上到下用A、B、C、D。。。代表不同层次，同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。
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。
编号：SY-AQ-01646 ( 安全管理) 单位：_____________________ 审批：_____________________ 日期：_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 鱼骨图分析法(完整篇) Fishbone diagram analysis
鱼骨图分析法(完整篇) 导语：进行安全管理的目的是预防、消灭事故，防止或消除事故伤害，保护劳动者的安全与健康。在安全管理的四项主要内容中，虽然都是为了达到安全管理的目的，但是对生产因素状态的控制，与安全管理目的关系更直接，显得更为突出。 鱼骨分析法是咨询人员进行因果分析时经常采用的一种方法，其特点是简捷实用，比较直观。现以上面提到的某炼油厂情况作为实例，采用鱼骨分析法对其市场营销题进行解析。 鱼骨分析法简介 鱼骨图是由日本管理大师石川馨先生所发展出来的，故又名石川图。鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法，它也可以称之为“因果图”。鱼骨图原本用于质量管理。 问题的特性总是受到一些因素的影响，我们通过头脑风暴找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，并标出重要因素的图形就叫特性要因图。因其形状如鱼骨，所以又叫鱼骨图（以下称鱼骨图），它是一种透过现象看本质的分析方法。 头脑风暴法（BrainStorming——BS）：一种通过集思广益、
发挥团体智慧，从各种不同角度找出问题所有原因或构成要素的会议方法。BS有四大原则：严禁批评、自由奔放、多多益善、搭便车。 鱼骨图的三种类型 A、整理问题型鱼骨图（各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系） B、原因型鱼骨图（鱼头在右，特性值通常以“为什么……”来写） C、对策型鱼骨图（鱼头在左，特性值通常以“如何提高/改善……”来写） 鱼骨图制作 制作鱼骨图分两个步骤：分析问题原因/结构、绘制鱼骨图。 1、分析问题原因/结构。 A、针对问题点，选择层别方法（如人机料法环等）。 B、按头脑风暴分别对各层别类别找出所有可能原因（因素）。 C、将找出的各要素进行归类、整理，明确其从属关系。 D、分析选取重要因素。
层次分析法实例与步 骤(精)
层次分析法实例与步骤 结合一个具体例子，说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例分析】市政工程项目建设决策：层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策，可选择的方案是修建通往旅游区的高速路（简称建高速路）或修建城区地铁（简称建地铁）。除了考虑经济效益外，还要考虑社会效益、环境效益等因素，即是多准则决策问题，考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题，首先明确要分析决策的问题，并把它条理化、层次化，理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成： ●目标层（最高层）：指问题的预定目标； ●准则层（中间层）：指影响目标实现的准则； ●措施层（最低层）：指促使目标实现的措施； 通过对复杂问题的分析，首先明确决策的目标，将该目标作为目标层（最高层）的元素，这个目标要求是唯一的，即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则，作为目标层下的准则层因素，在复杂问题中，影响目标实现的准则可能有很多，这时要详细分析各准则因素间的相互关系，即有些是主要的准则，有些是隶属于主要准则的次准则，然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次和组，不同层次元素间一般存在隶属关系，即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用，同一层元素形成若干组，同组元素性质相近，一般隶属于同一个上一层元素（受上一层元素支配），不同组元素性质不同，一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中，有时组的关系不明显，即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用，形成相互交叉的层次关系，但无论怎样，上下层的隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题（实现决策目标）、在上述准则下，有哪些最终解决方案（措施），并将它们作为措施层因素，放在递阶层次结构的最下面（最低层）。 明确各个层次的因素及其位置，并将它们之间的关系用连线连接起来，就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策：建立递阶层次结构
运用5M因素法（鱼骨图）分析及解决问题的实际操作案例 背景：某民营房地产集团公司下属商贸分公司，在自有房产基础上经营有超市5家， 经营业种以生鲜食品、传统食品、日用日化为主，总营业面积10000平方米；百货一家， 主要经营业种为服装针织、皮具、皮鞋、化妆品，小吃，营业面积4500平方米；正在筹备 中的购物中心18000平方米。 问题1 :经过统计商贸公司2001年9月一2002年3月的销售，总体毛利率为不到8%，注意：此毛利率是在公司无低毛利的家电以及百货毛利率近20%的基础上产生的总体毛利 率，相对于市场状况以及竞争对手来讲，此毛利率偏低，从中反映了占销售比重近80%的超市经营毛利不正常。 问题2 :经过进一步的市场调查，针对超市每个业种安排如下数量的市调（按销售数量排名），得出以下数据比较： 注：甲连锁店为一国营零售企业，在本地有34家连锁店，拥有诸多食品、日化产品的代理批发权； 乙连锁店为一民营连锁零售企业，现有18家分店，拥有部分食品、日化产品的批发代理权； 丙为一家200平方米左右的便利店； 将市调数据经过进一步分析，发现价格问题----[b]我司进价比竞争对手售价高[/h]的情况如下（先忽略在正常供价基础上零售价格异常状况）： 感觉到问题的严重性，公司紧急召开了采购人员的专项会议，要求在规定时间内（一周） 针对以上问题各采购主任做出解释并及时与供应商进行谈判，希望能得到实质性的解决。
一周过去了，供价问题依然没有得到明显的改善，高出比例依然居高不下。总结各采购主任的解释，主要如下： 1、甲、乙对手拥有诸多敏感商品的控制权，近水楼台先得月，人家有权利及有实力去进行降价； 2、公司政策对于供应商的通道利润要求过高，厂商在无奈情况下，只有提高供价，保持其基本利润，如果要求供应商降价，只有舍弃部分通道利润才可行； 3、公司要求的经营方式过于呆板，竞争对手部分商品是从批发市场上进行铲货来冲击市场，而公司没有此先例，都是以正常方式进行经营； 4、公司的付款方式问题：由于现金进货与押款进货的供价有区别，但是公司最低的付款要求为7 天付款，因此在价格上没有办法降低； 5、竞争对手的恶意竞争行为：牺牲利润，亏本赚吆喝； 6、人手不够，杂事多，没有办法集中时间与精力与供应商谈判。 针对以上解释，公司明确回复：如果在有把握的情况下，以上由于公司自身原因造成的供价高的问题，可以放宽尺度与供应商进行交涉。 但是，一周时间过去了，问题仍然没有得到改善。 真的就是以上问题造成的吗？是主要的原因呢还是有其他的原因？ 没有过多的责怪各采购主任，在随后的中层干部例会上，我将此问题谈了出来，然后让大家了解了什么是鱼骨图分析法（5M 因素分析法），希望通过大家的理解来讨论这个问题产生的根源所在，主要问题主要出现在哪些环节，哪些是需要重点解决的问题，哪些是虽然是先天的因素，但是可以通过努力去改进的环节，哪些是虽然由于条件的限制暂时不能改进但是可以通过改进其他问题予以弥补的问题。 5M 因素包括人、机、料、法、环5 个方面，“人”指的是造成问题产生人为的因素有哪些；“机”通俗一点就象战斗的武器，通指软、硬件条件对于事件的影响；“料”就如武器所用的子弹，指基础的准备以及物料；“法” 与事件相关的方式与方法问题是否正确有效；“环” 指的是内外部环境因素的影响。 5 个方面就象鱼的“主刺”一样，每个主刺上还有很多的小刺，这些小刺就是与主刺相关的问题，来构成了一条难以下咽的鱼骨头，如果不拔掉，一不小心就会卡住喉咙，让人痛苦不堪。
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的基础支撑环境，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的融合数据资源视角，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的综合情况，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，结合政务大数据的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、旅游等重点行业的数据综合分析，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、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和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的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的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的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的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：通过对海量的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，促进民生的发展。
层次分析法的基本步骤和要点 结合一个具体例子，说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例分析】市政工程项目建设决策：层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策，可选择的方案是修建通往旅游区的高速路（简称建高速路）或修建城区地铁（简称建地铁）。除了考虑经济效益外，还要考虑社会效益、环境效益等因素，即是多准则决策问题，考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题，首先明确要分析决策的问题，并把它条理化、层次化，理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成： ●目标层（最高层）：指问题的预定目标； ●准则层（中间层）：指影响目标实现的准则； ●措施层（最低层）：指促使目标实现的措施； 通过对复杂问题的分析，首先明确决策的目标，将该目标作为目标层（最高层）的元素，这个目标要求是唯一的，即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则，作为目标层下的准则层因素，在复杂问题中，影响目标实现的准则可能有很多，这时要详细分析各准则因素间的相互关系，即有些是主要的准则，有些是隶属于主要准则的次准则，然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次和组，不同层次元素间一般存在隶属关系，即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用，同一层元素形成若干组，同组元素性质相近，一般隶属于同一个上一层元素（受上一层元素支配），不同组元素性质不同，一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中，有时组的关系不明显，即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用，形成相互交叉的层次关系，但无论怎样，上下层的隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题（实现决策目标）、在上述准则下，有哪些最终解决方案（措施），并将它们作为措施层因素，放在递阶层次结构的最下面（最低层）。 明确各个层次的因素及其位置，并将它们之间的关系用连线连接起来，就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策：建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中，市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目，使综合效益最高，即决策目标是“合理建设市政工程，使综合效益最高”。 为了实现这一目标，需要考虑的主要准则有三个，即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考，决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素（准则），从相互关系上分析，这些因素隶属于主要准则，因此放在下一层次考虑，并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则，接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述，本问题有两个解决方案，即建高速路或建地铁，这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显，这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置，并将它们之间的关系用连线连接起来。同时，为了方便后面的定量表示，一般从上到下用A、B、C、D。。。代表不同层次，同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。
层次分析法的基本步骤与要点 结合一个具体例子,说明层次分析法的基本步骤与要点。 【案例分析】市政工程项目建设决策:层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策,可选择的方案就是修建通往旅游区的高速路(简称建高速路)或修建城区地铁(简称建地铁)。除了考虑经济效益外,还要考虑社会效益、环境效益等因素,即就是多准则决策问题,考虑运用层次分析法解决。 1、建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题,首先明确要分析决策的问题,并把它条理化、层次化,理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成: ●目标层(最高层):指问题的预定目标; ●准则层(中间层):指影响目标实现的准则; ●措施层(最低层):指促使目标实现的措施; 通过对复杂问题的分析,首先明确决策的目标,将该目标作为目标层(最高层)的元素,这个目标要求就是唯一的,即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则,作为目标层下的准则层因素,在复杂问题中,影响目标实现的准则可能有很多,这时要详细分析各准则因素间的相互关系,即有些就是主要的准则,有些就是隶属于主要准则的次准则,然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次与组,不同层次元素间一般存在隶属关系,即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用,同一层元素形成若干组,同组元素性质相近,一般隶属于同一个上一层元素(受上一层元素支配),不同组元素性质不同,一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中,有时组的关系不明显,即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用,形成相互交叉的层次关系,但无论怎样,上下层的隶属关系应该就是明显的。 最后分析为了解决决策问题(实现决策目标)、在上述准则下,有哪些最终解决方案(措施),并将它们作为措施层因素,放在递阶层次结构的最下面(最低层)。 明确各个层次的因素及其位置,并将它们之间的关系用连线连接起来,就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策:建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中,市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目,使综合效益最高,即决策目标就是“合理建设市政工程,使综合效益最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即经济效益、社会效益与环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考,决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即建高速路或建地铁,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A、B、C、D。。。代表不同层次,同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。
因果图分析法： 前面介绍的等价类划分方法和边界值分析方法，都是着重考虑输入条件，但未考虑 输入条件之间的联系, 相互组合等。考虑输入条件之间的相互组合，可能会产生一些新的情况。但要检查输入条件的组合不是一件容易的事情，即使把所有输入条件划分成等价类，他们之间的组合情况也相当多。因此必须考虑采用一种适合于描述对于多种条件的组合，相应产生多个动作的形式来考虑设计测试用例。这就需要利用因果图（逻辑模型）。 因果图方法最终生成的就是判定表，它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。 因果图中使用了简单的逻辑符号，以直线联接左右结点。左结点表示输入状态（或 称原因），右结点表示输出状态（或称结果）。 ci 表示原因，通常置于图的左部；ei 表示结果，通常在图的右部。ci 和ei 均可取值 0或1，0表示某状态不出现，1表示某状态出现。 4种符号分别表示了规格说明中向4种因果关系。如上图所示。 ①恒等：若ci 是1，则ei 也是1；否则ei 为0。 ②非：若ci 是1，则ei 是0；否则ei 是1。 ③或：若c1或c2或c3是1，则ei 是1；否则ei 为0。“或”可有任意个输入。 ④与：若c1和c2都是1，则ei 为1；否则ei 为0。“与”也可有任意个输入。 因果图概念--约束 输入状态相互之间还可能存在某些依赖关系，称为约束。例如, 某些输入条件本身不可能同时出现。输出状态之间也往往存在约束。在因果图中,用特定的符号标明这些约束。 A.输入条件的约束有以下4类： ① E 约束（异）：a 和b 中至多有一个可能为1，即a 和b 不能同时为1。 ② I 约束（或）：a 、b 和c 中至少有一个必须是1，即 a 、b 和c 不能同时为0。 ③ O 约束（唯一）；a 和b 必须有一个，且仅有1个为1。 ④R 约束（要求）：a 是1时，b 必须是1，即不可能a 是1时b 是0。 B.输出条件约束类型 （d ）与
案例分析方法：5M因素法（鱼骨图）及其案例分 析实例 发布时间:2010-09-28 （来源:应届毕业生求职网） 运用5M因素法（鱼骨图）分析及解决问题的实际操作案例 背景：某民营房地产集团公司下属商贸分公司，在自有房产基础上经营有超市5家，经营业种以生鲜食品、传统食品、日用日化为主，总营业面积10000平方米；百货一家，主要经营业种为服装针织、皮具、皮鞋、化妆品，小吃，营业面积4500平方米；正在筹备中的购物中心18000平方米。 问题1：经过统计商贸公司2001年9月—2002年3月的销售，总体毛利率为不到8%，注意：此毛利率是在公司无低毛利的家电以及百货毛利率近20%的基础上产生的总体毛利率，相对于市场状况以及竞争对手来讲，此毛利率偏低，从中反映了占销售比重近80%的超市经营毛利不正常。 问题2：经过进一步的市场调查，针对超市每个业种安排如下数量的市调（按销售数量排名），得出以下数据比较： 注：甲连锁店为一国营零售企业，在本地有34家连锁店，拥有诸多食品、日化产品的代理批发权；
乙连锁店为一民营连锁零售企业，现有18家分店，拥有部分食品、日化产品的批发代理权； 丙为一家200平方米左右的便利店； 将市调数据经过进一步分析，发现价格问题----我司进价比竞争对手售价高的情况如下（先忽略在正常供价基础上零售价格异常状况）： 感觉到问题的严重性，公司紧急召开了采购人员的专项会议，要求在规定时间内（一周）针对以上问题各采购主任做出解释并及时与供应商进行谈判，希望能得到实质性的解决。 一周过去了，供价问题依然没有得到明显的改善，高出比例依然居高不下。总结各采购主任的解释，主要如下： 1、甲、乙对手拥有诸多敏感商品的控制权，近水楼台先得月，人家有权利及有实力去进行降价； 2、公司政策对于供应商的通道利润要求过高，厂商在无奈情况下，只有提高供价，保持其基本利润，如果要求供应商降价，只有舍弃部分通道利润才可行； 3、公司要求的经营方式过于呆板，竞争对手部分商品是从批发市场上进行铲货来冲击市场，而公司没有此先例，都是以正常方式进行经营； 4、公司的付款方式问题：由于现金进货与押款进货的供价有区别，但是公司最低的付款要求为7天付款，因此在价格上没有办法降低；
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。
层次分析法实例与步骤 下面结合一个具体例子，说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例】 市政工程项目建设决策：层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策，可选择的方案是修建通往旅游区的高速路（简称建高速路）或修建城区地铁（简称建地铁）。除了考虑经济效益外，还要考虑社会效益、环境效益等因素，即是多准则决策问题，考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题，首先明确要分析决策的问题，并把它条理化、层次化，理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成： ●目标层（最高层）：指问题的预定目标； ●准则层（中间层）：指影响目标实现的准则； ●措施层（最低层）：指促使目标实现的措施； 通过对复杂问题的分析，首先明确决策的目标，将该目标作为目标层（最高层）的元素，这个目标要求是唯一的，即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则，作为目标层下的准则层因素，在复杂问题中，影响目标实现的准则可能有很多，这时要详细分析各准则因素间的相互关系，即有些是主要的准则，有些是隶属于主要准则的次准则，然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次和组，不同层次元素间一般存在隶属关系，即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用，同一层元素形成若干组，同组元素性质相近，一般隶属于同一个上一层元素（受上一层元素支配），不同组元素性质不同，一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中，有时组的关系不明显，即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用，形成相互交叉的层次关系，但无论怎样，上下层的隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题（实现决策目标）、在上述准则下，有哪些最终解决方案（措施），并将它们作为措施层因素，放在递阶层次结构的最下面（最低层）。 明确各个层次的因素及其位置，并将它们之间的关系用连线连接起来，就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策：建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中，市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目，使综合效益最高，即决策目标是“合理建设市政工程，使综合效益最高”。 为了实现这一目标，需要考虑的主要准则有三个，即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考，决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素（准则），从相互关系上分析，这些因素隶属于主要准则，因此放在下一层次考虑，并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则，接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述，本问题有两个解决方案，即建高速路或建地铁，这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显，这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置，并将它们之间的关系用连线连接起来。同时，为了方便后面的定量表示，一般从上到下用A、B、C、D。。。代表不同层次，同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。
魚骨圖案例分析 [編輯] 案例一：利用魚骨圖對某煉油廠市場營銷問題的分析 魚骨圖分析法是咨詢人員進行因果分析時經常採用的一種方法，其特點是簡捷實用，比較直觀。現以某煉油廠情況作為實例，採用魚骨圖分析法對其市場營銷問題進行解析，具體如圖所示： 圖中的“魚頭”表示需要解決的問題，即該煉油廠產品在市場中所占份額少。根據現場調查，可以把產生該煉油廠市場營銷問題的原因，概括為5類。即人員、渠道、廣告、競爭和其它。在每一類中包括若幹造成這些原因的可能因素，如營銷人員數量少、銷售點少、缺少宣傳策略、進口油廣告攻勢等。將5類原因及其相關因素分別以魚骨分佈態勢展開，形成魚骨分析圖。 下一步的工作是找出產生問題的主要原因，為此可以根據現場調查的數據，計算出每種原因或相關因素在產生問題過程中所占的比重，以百分數表示。例如，通過計算發現，“營銷人員數量少”，在產生問題過程中所占比重為35%，“廣告宣傳差”為18%，“小包裝少”為25%，三者在產生問題過程中共占78%的比
重，可以被認為是導致該煉油廠產品市場份額少的主要原因。如果我們針對這三大因素提出改進方案，就可以解決整個問題的78%。該案例也反映了“20:80原則”，即根據經驗規律，20%的原因往往產生80%的問題，如果由於條件限制，不能100%解決問題，只要抓住占全部原因20%，就能夠取得80%解決問題的成效。 [編輯] 案例二：用魚骨圖與層次分析法結合進行企業診斷[3] 一、層次分析法簡介 魚骨圖成功完成後，影響問題的原因一般能詳盡的列出。但哪些是主要原因，哪些是次要原因，該如何確定呢?各個主要原因的重要性、優先程度應如何確定?層次分析法(AHP)做了最好的回答。 AHP的基本思路與魚骨圖的基本思路是一致的。兩者都是在深人分析實際問題的基礎上，將有關因素按不同的屬性自上而下的分解成若幹層次，同一層次的諸因素從屬於上一層的因素或對上層因素有影響，同時又支配下一層的因素或受下一層因素的作用。一個魚骨圖如圖1可方便的轉化成層次結構模型如圖3。 圖3 由魚骨圖轉化成層次結構模型
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/068113652.html, 大数据分析平台 作者：郑纬民陈文光 来源：《中兴通讯技术》2016年第02期 摘要：认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性，忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性，而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡，是未来的重要发展方向。 关键词：大数据；分布与并行处理；并行编程；容错；可扩展性 Abstract：Existing big data analytic platforms， such as MapReduce and Spark， focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words：big data； distributed and parallel processing； parallel programming； fault tolerance； scalability 随着信息化技术的发展，人类可以产生、收集、存储越来越多的数据，并利用这些数据进行决策，从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多，比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性，即数据量大（Volume），到达速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。大数据分析利用数据驱动的方法，在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。 由于大数据的3V属性，需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求，因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术，虽然具有很强的数据访问和计算能力，但其使用的MPI编程模型编程较为困难，对容错 和自动负载平衡的支持也有缺陷，主要运行在高成本的高性能计算机系统上，对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。 为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难，负载不平衡和容错困难的问题，业界发展出了一系列技术，包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台，是目前较为流行的大数据处理生态环境，得到了产业界的广泛使用。 但是在文章中，我们通过分析认为：MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则，而在系统的处理性能上做了过多的让步，使得所需的处理资源过多，处理时间很长，这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系，我们提出了一种
大数据平台架构剖析
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap 分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。
?由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 ?随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 ?当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。?数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ?ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。
层次分析法实例与步骤 精品文档就在这里 -------------各类专业好文档，值得你下载，教育，管理，论文，制度，方案手册，应有尽有-------------- -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 层次分析法实例与步骤 结合一个具体例子，说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例分析】市政工程项目建设决策:层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策～可选择的方案是修建通往旅游区的高速路,简称建高速路,或修建城区地铁,简称建地铁,。除了考虑经济效益外～还要考虑社会效益、环境效益等因素～即是多准则决策问题～考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题，首先明确要分析决策的问题，并把它条理化、层次化，理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成: , 目标层(最高层):指问题的预定目标; , 准则层(中间层):指影响目标实现的准则; , 措施层(最低层):指促使目标实现的措施; 通过对复杂问题的分析，首先明确决策的目标，将该目标作为目标层(最高层)的元素，这个目标要求是唯一的，即目标层只有一个元素。
然后找出影响目标实现的准则，作为目标层下的准则层因素，在复杂问题中，影响目标实现的准则可能有很多，这时要详细分析各准则因素间的相互关系，即有些是主要的准则，有些是隶属于主要准则的次准则，然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次和组，不同层次元素间一般存在隶属关系，即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用，同一层元素形成若干组，同组元素性质相近，一般隶属于同一个上一层元素(受上一层元素支配)，不同组元素性质不同，一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中，有时组的关系不明显，即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用，形成相互交叉的层次关系，但无论怎样，上下层的隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题(实现决策目标)、在上述准则下，有哪些最终解决方案(措施)，并将它们作为措施层因素，放在递阶层次结构的最下面(最低层)。 明确各个层次的因素及其位置，并将它们之间的关系用连线连接起来，就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策:建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中～市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目～使综合效益最高～即决策目标是“合理建设市政工程～使综合效益最高”。 为了实现这一目标～需要考虑的主要准则有三个～即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考～决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素,准则,～从相互关系上分析～这些因素隶属于主要准则～因此放在下一层次考虑～并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则～接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述～本问题有两个解决方案～即建高速路或建地铁