彭博API - 数据向导API - 彭博数据向导使用指南15 June 2009
Version: 1.00
概览 (3)
数据向导 (3)
开启数据向导 (3)
选择数据类型 (4)
市场、参考、分析、数据集：屏幕与步骤 (5)
步骤1：设立证券列表 (6)
步骤2：设立数据栏目列表 (7)
步骤3：设定页面选项 (10)
历史收盘价: 概览 (12)
步骤1：设定证券列表 (12)
步骤2：设立数据栏目列表 (12)
步骤3：选择周期及时间段 (13)
步骤4：设定历史参数 (14)
步骤5：设置定价预设 (16)
步骤6：设定页面选项 (17)
历史日内数据: 概览 (18)
步骤1：设定证券列表 (18)
步骤2：设定日内参数 (18)
步骤3：设定定价预设 (20)
步骤4：设定页面选项 (20)
历史日内跳价: 概览 (20)
步骤1：设定证券列表 (21)
步骤2：设定日内参数 (21)
步骤3：设定页面选项 (22)
实时在线客户服务 (23)
概览
彭博Excel插件是与“彭博专业服务”系统捆绑在一起的强有力的工具，能向用户电脑桌面的Excel电子数据表中发送市场数据、历史数据、参考数据及分析数据。运用这项工具，用户可在自己专有的电子数据表中充分享受高质量和及时的数据服务,与其所依赖的彭博终端有相同的结果。如果彭博专业服务系统用户运行的是Excel 2002或更新的版本，新发布的Excel插件能为您提供许多新近改良的功能。
数据向导
数据向导方便您将数据从彭博系统导入电子数据表，通过简单的按部就班的操作步骤来自动建立相应的函数公式即可。其优越性体现在：
?新型的设计更具直观性、灵活性，且便于使用
?检索结果自动按使用频繁度排列
?能够从各种不同的来源导入数据栏目和证券
开启数据向导
您可以通过下列方法来启动导入数据向导:
1.从Excel工具栏中，请点击“Bloomberg”一项，
选择“导入数据“。
这里需要提一下的是左图中的彭博Excel目录将
各种功能按照逻辑分类整合，便于快捷选择。“前
一版本彭博目录” 对采用早先版本的彭博Excel插
件制作的电子工作表提供全面支持。
2.直接在Excel中找到彭博工具栏(Bloomberg
Toolbar，如下图所示)直接点击
启动之后的彭博数据向导屏幕如下图1所示:
图1: 数据向导屏幕
选择数据类型
根据数据类型分类，用户能选择自己感兴趣的数据。下列表格1介绍不同数据类型向导的详情。
表1: 数据类型简介表
简介
实时及当前数据精粹，包括价格、简介及基本面数据。
市场、参考、
分析、数据集
历史收盘价某段时间内的市场收盘数据，时间周期可包括天数、周数、月数、季度数或年数。
历史日内数据指定时间周期内的日内市场数据，时间间隔以分钟为单位。数据以买进、卖出或成交等市场活动为根据，包括指定时间间隔内的起始价、最高价、最低价、结束价和交易量等。
历史日内跳价导入数据向导中的历史日内跳价选项使您能够从交易所获取指定时间段的原始数据。日内跳价数据基于买价、卖价及成交等活动。您还可以查看条件代码与QRM等同。
在导入数据向导屏幕上，请点击您所感兴趣的数据类型图标。
附注: 在您启动数据向导前，请先点击电子数据表中的一个单元格。该单元格将会成为您导入数据的左上角起始单元格。也可从数据向导中选择使用其他页面设置选项。
市场、参考、分析、数据集：屏幕与步骤
导入数据向导会带您通过下列3个步骤完成数据导入。每一步骤均有一个对应的向导屏幕。
步骤简介
步骤1：设立证券列表您可以通过以下方法设立一只或多重证券列表:
?人工输入证券
?从股票指数中选择证券
?从Excel电子数据表中选择证券
步骤2：设立数据栏目列表您可以通过下列方法设立数据栏目列表：
?详细显示彭博API数据栏目的不同类别
?按照关键词或部分字词检索数据栏目的名称或助记符
?从现存电子数据表中加载彭博API数据栏目。
本数据向导会按照步骤1中所选的证券市场自动将类别筛选。您只能看到所选证券的可选用市场和类别。
步骤3: 设定页面选项此选项步骤可让您设定Excel电子数据表中的数据显示方式。下面分别陈述如何设置步骤1、2、3。
步骤1：设立证券列表
使用设立证券列表对话窗来设立您将要导入数据的一只或多重证券列表。 屏幕概览
该设立证券列表屏幕分为下列3个部分，如下图所示。
人工输入证券识别码:
? 在证券识别码 输入栏目，请输入证券名称。例如 IBM US
? 在市场分类下拉列表中，选择一个市场分类。这些市场分类与您彭博键盘上的黄色键相一致。所以也可以直接按键盘上的黄色市场键。
? 在识别码类型下拉列表中，选择一个识别码类型。例如如果在证券识别码中输入的是证券ISIN 号码，就将类型选择为ISIN 。
? 点击添加按钮。将这把证券信息移到已选证券部分。
选择证券
请使用屏幕的此部分选择证券:
1.人工输入代码
2. 选择证券
3. 已选中证券
?股票指数
?BLP - 灵活屏行情显示
?NW - NW 行情显示
?PLST - 投资组合
?LIST - 证券列表
?EQS - 股票筛选
?电子数据表
这里我们简要介绍一下如何从电子数据表中选择证券。比如说您的数据表中已经设立好了一列代码，那么我们可以通过如下方式来直接导入：
1.在自下拉菜单中，选择电子数据表。
范围输入栏目会显示。
2.在范围输入栏目中，选择下列其一以指定范围:
?以标准的Excel格式输入当前电子数据表中的范围。例如: $B$1:$D$1或$D$2:$E$4。
?从打开的电子数据表中选择范围:
a)点击电子数据表的拖曳图标
以返回数据向导。
3.点击导入按钮。所有选中的代码将会会显示在已选证券列表方框。
4.当您完成添加证券后，请点击下一按钮进入步骤二。
附注: 更多详尽的信息，请参看Excel->Bloomberg->帮助->提取数据->彭博数据向导
步骤2：设立数据栏目列表
使用设立数据栏目列表屏幕来检索不同市场分类的彭博API数据栏目，或从现存电子数据表中加载彭博API数据栏目。
以下是常见的几种方法设立数据栏目列表:
?按类别选择数据栏目
?检索数据栏目
?从电子数据表中选择数据栏目
按类别选择数据栏目
1.在栏目来源下拉列表中，选择彭博数据栏目。
2.选择类别标签页。
该按钮下显示的是证券的全部可用数据栏目类别。
3.在此类别标签页上，点击一项类别。
4.按照下列方法选择一个或更多数据栏目:
?详细显示类别标签页上的数据栏目列表并选择一个或更多栏目。
?详细显示类别标签页上的数据栏目列表并展开树状结构以查看最终想要的类别。添加全部按钮会被击活，因为全部数据栏目可以同时添加。
?从列表标签页上选择一个或多个数据栏目。
附注:可利用CTRL-SHIFT或SHIFT-点击选择多个数据栏目。
5.添加数据栏目完毕后，请点击下一按钮以继续操作
检索数据栏目
按照关键词或部分字词检索数据栏目:
1.在栏目来源下拉列表中，选择彭博数据栏目。
2.在检索文字栏目，输入关键词或部分字词。
您可以按照栏目名称检索栏目(例如：Ask Price 或卖价) 或助记符(例如: PX_ASK)。
您还可以使用部分字词检索多重栏目(例如: Price 或价格， PX 或价)。
3.选择筛选选项。
可以在筛选下拉列表中按照市场分类（黄键）和栏目类型进行筛选
4.点击检索按钮。
如果您已经使用关键词或部分字词检索，列表标签页会显示与您的检索条件相符的栏目列表。
?
图标表示栏目为实时栏目。
?无图标则表示栏目为静态栏目。
5.选择数据栏目并点击添加按钮或点击添加全部按钮添加全部数据栏目至已选栏
目部分。可以利用CNTL-点击或SHIFT-点击选择多个数据栏目。
6.点击下一按钮继续设定步骤3.
从电子数据表中选择数据栏目
从已有的电子工作表中加载数据栏目：
1.从栏目来源下拉列表中，选择电子数据表。
范围输入栏目会显示。
2.在范围输入栏目中，可以使用类似步骤1中从电子数据表格选择项目的方式来导入
栏目。
3.选择好后，点击导入按钮。栏目会显示在已选证券列表方框。
4.完成数据栏目设置后，请点击下一按钮继续设定步骤3.
步骤3：设定页面选项
按照您所选择的数据集、静态栏目、与/或实时栏目，彭博数据向导会显示不同页面设定选项。并非全部选项都适用于每一个栏目。下图所示为一个范例。
欲选择页面设置：
1.点击数据定放位置的圆形标钮。
现存工作表将公式加入您当前列出的单元格并导入数据。
新工作表设立新工作表、加入公式、导入数据。
2.为证券、栏目、和日期选项设定显示标签。
选择选择复选方框以显示证券、栏目、和日期标签。
取消选择如果不希望显示相应的标签，请取消选择该复选方框。
3.设置栏目排列方向选项。
纵向数据栏目纵向显示，即为表格中的数据列。
横向数据栏目横向显示，即为表格中的数据行。
4.设定多页工作表选项。
选择为每只证券创建一页新的工作表
取消选择创建一个包含全部证券的工作表
5.选择时间序列选项。
顺序先显示最旧的数据。
倒序先显示最新的数据。
6.设定数据集整合方式。
选择设立一个单元格显示数据集整合方式。
取消选择不显示数据集整合方式。
7.点击完成按钮。
这样就会将公式添加到您的电子数据表中，也就可以将您需要的数据导入到表中了。
历史收盘价: 概览
导入数据向导工具中的历史收盘价选项可让您以天数、周数、月数、季度数或年数为单位，提取某段时间内的收盘价数据。
导入数据向导会带您通过下列6个步骤完成数据导入。每一步骤均有一个对应的向导屏幕。步骤简介
步骤1:
设立证券列表您可以通过以下方法设立一只或多重证券列表: ?人工输入证券
?从股票指数中选择证券
?从Excel电子数据表中选择证券
步骤2:
设立数据栏目列表您可以通过以下方法设立数据栏目列表:
?详细显示彭博API数据栏目的不同类别
?按照关键词或部分字词检索数据栏目的名称或助记符?从现存电子数据表中加载彭博API数据栏目
步骤3:
选择周期及时间段
您可以指定周期及时间段。
步骤4:
设定历史参数您可以指定货币、报价方式（指以收益率报价证券）以及是否包括非交易日。
步骤5：
设定定价预设
可以针对正常现金股利，异常现金股利和资本变动等进行数据调整。
步骤6:
设定页面选项此选项步骤可让您设定Excel电子数据表中的数据显示方式。请到历史收盘价 - 步骤6/6查看更多信息。
步骤1：设定证券列表
如同市场、参考、分析、数据集步骤1中提及的各方法相同，恕不赘述。步骤2：设立数据栏目列表
如同市场、参考、分析、数据集步骤2中提及的各方法相同，恕不赘述。
步骤3：选择周期及时间段
选择周期及时间段屏幕为您的数据向导设定时间长度及时间单位。
欲选择您的周期及时间段:
1.在日历类型下拉列表中，选择一个日历类型。
财政根据指定证券的财政年度显示结果。
日历根据日历周期间隔显示结果。
例如: 如果需要2/15日之前的每月数据，您将会得到截止于月末最后一个日
历日期且以每月为周期的数据。
实际根据指定的实际日期显示结果。
例如: 如果需要2/15日之前的每月数据，您将会得到截止于每月15日且以
每月为周期的数据。
日历代码（可选）
将指定的结算日历应用于历史公式。可选用的国别日历代码与彭博终端的CDR
2.在周期性下拉列表中，选择周期。
3.点击固定时间系列或相对时间系列单选框。
?固定时间系列可让您选择有具体开始及结束日期的时间范围。
日期日期单选框可让您为时间范围选择开始及结束日期。
点击日期单选框，并从自及至下拉列表中选择您需要的日期。
附注: 如果您选择当前，当前日期会被选择。于是当每次打开电
子数据表时，日期会被更新至最新的当前日期。
周期周期单选框可让您按照季度指定日期范围。
点击周期单选框，并从自及至下拉列表中选择您需要的季度。
附注:如果您选择当前，当前季度会被选择。于是当每次打开电
子数据表时，季度会被更新至最新的当前季度。
?相对时间系列可让您选择有具体结束日期的时间范围。
结束日期通过选择今天、指定日期或周期 (季度及年度)为您的日期范围选择结束日期。
周期数周期数指定您时间范围的跨越幅度。
例如，如果您选择今天作为结束日期，且周期数为3个月，您的日期范围将会包括最近的3个月。
如果您选择2007年的第1季度(Q1)作为周期，且周期数为1年，您的时间范围将会包括 Q2 2006、Q3 2006、Q4 2006 以及 Q1 2007。
4.当您指定周期及时间段后, 请点击下一按钮并继续进行历史收盘价 - 步骤4/6。步骤4：设定历史参数
使用历史参数设定货币、报价以及非交易日。
欲设定历史参数:
1.在货币部分，从下拉列表中选择ISO代码。
即货币的3个字母代码 (例如 "USD" 代表美元)。
2.在报价部分，点击收益率单选框或价格单选框。
3.在非交易日部分，请选择以下选项。
排除该选项将会排除您所有非交易日的数据。
包括所有非交易工作日此选项将会包括所有工作日的数据，甚至非交易工作日数据，例如: 周一至周五中的节假日。
例如: 如果您需要每日数据，而某周工作日中有一天是节假日，此选项将会包括那一天。
包括所有日历天数此选项将会包括所有日历天数的数据，包括非交易工作日及周末的数据。
例如: 如果您需要每月最后一天的数据，而其中有一天是星期
日，此选项将会包括那一天。
如果点击包括，那么还要从非交易周期数值显示后面所列的选项中选择数值。
沿用之前数值对于所有已包括在您电子数据表中的非交易日，显示的价格将是
最后交易日的价格。
#N/A N/A 对于已包括在您电子数据表中的非交易日， ##N/A N/A会显示
在所有价格栏目。
4.点选报价计算下面的单选框。
5.当您完成选择历史参数后，请点击下一按钮并继续到步骤5。
步骤5：设置定价预设
欲设置定价预设:
1.选择下列DPDF设定单选框。
包括在现有工作表的某一单元格中设立公式。
不包括在新工作表中设立公式。
2.选择正常现金调整单选框。
包括包括调整以反映下列情况：正常现金、期中股利、第1期中、
第2期中、第3期中、第4期中、第5期中、收入、预测、合
伙公司分配、期末股利、资本利息、分配、比例分配。
不包括不包括正常现金调整。
3.选择异常现金调整单选框。
包括包括调整以反映下列情况: 特殊现金、清算、资本收益、长期
资本收益、短期资本收益、纪念股利、资本回报、股权赎回、
其他、股份溢价返还、优先股权赎回、收入/股权、收入/股数、
收入/权证。
不包括不包括异常现金调整。
4.选择资本变动单选框。
包括包括调整以反映下列情况: 分立、拆股/合并、股票股利/红利、
配股/股份权益。
不包括不包括资本变动。
5.点击下一按钮。继续到步骤6
步骤6：设定页面选项
如同市场、参考、分析、数据集步骤3中提及的各方法相同，恕不赘述。
历史日内数据: 概览
导入数据向导工具中的历史日内数据选项使您能够获取可以指定间隔长短的时间段的日内数据。日内数据基于买价、卖价及成交等活动。数据如开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量也可以获取。
历史日内数据向导会带您通过下列4个步骤完成数据导入。每一步骤均有一个对应的向导屏幕。
步骤简介
步骤1:
设立证券列表您可以通过以下方法设立一只或多重证券列表: ?人工输入证券
?从股票指数中选择证券
?从Excel电子数据表中选择证券
步骤2:
设定日内参数您可以指定日内数据类型、时间段、市场活动、间隔栏目以及是否包括非交易日。
步骤3:
设定原始日内参数
您可以指定日内活动及将要包括的日内原始数据选项。
步骤4:
设定页面选项
此选项步骤可让您设定Excel电子数据表中的数据显示方式。
步骤1：设定证券列表
如同市场、参考、分析、数据集步骤1中提及的各方法相同，恕不赘述。
步骤2：设定日内参数
设定日内参数屏幕可帮您指定数据中将包括哪些市场活动和相关栏目。您也能为数据设定一个时间段和间隔长短。
按照下列方法设定日内参数:
1.在市场活动部分，选择将要包括的活动的复选框。
这是一个必填栏目。若您没有选择一个或多个市场活动，则无法继续下一步。
2.在间隔栏目部分，点击复选框来选择将包括的与已选市场活动相对应的栏目。
这是一个必填栏目。若您没有选择一个或多个栏目，则无法继续下一步。
3.从自下拉列表选择一个日期和时间。
4.从至下拉列表选择一个日期和时间。
若您选择当前，当前日期和时间会被选择，而且当您每次打开数据表格时，日期和时间会更新至最新的当前日期和时间。
5.在间隔长短部分, 在分钟栏目里更改分钟数。您的数据会根据时间段按每个时间间
隔导入。
6.在非交易间隔部分，请选择下列部分：
排除。该选项排除您数据库中的所有非交易时间间隔。
包括。该选项包括您数据库中的所有非交易时间间隔。(若您点击包括，那么也要选择非交易间隔数值显示后面的选项: 下拉列表。)
沿用之前数值。对于所有已包括在您数据表格中的非交易日，显示的是在非交易间隔之前的最后交易时间间隔内的价格。
#N/A N/A。对于所有已包括在您数据表中的非交易间隔数据，其价格栏目都将以 ##N/A N/A显示。
7.点击下一按钮。设定页面选项屏幕会显示出来，进入步骤3.
步骤3：设定定价预设
如同历史收盘价步骤5中提及的各方法相同，恕不赘述。
步骤4：设定页面选项
如同市场、参考、分析、数据集步骤3中提及的各方法相同，恕不赘述。
历史日内跳价: 概览
导入数据向导中的历史日内跳价选项使您能够从交易所获取指定时间段的原始数据。日内跳价数据基于买价、卖价及成交等活动。您可以查看条件代码与QRM等同。
附注：历史日内跳价向导只有当您Bloomberg 数据表工具为V3版本才可使用。如何查看自己数据表工具所属版本，请点击Excel工具栏上的Bloomberg-》关于Bloomberg Excel工具，右下角将会出现该工具的版本为V3或是V2.
历史日内跳价屏幕和步骤
导入数据向导会带您通过下列3个步骤完成数据导入。每一步骤均有一个对应的向导屏幕。
步骤简介
步骤1: 设立证券列表您可以通过以下方法设立一只或多重证券列表: ?人工输入证券
?从股票指数中选择证券
?从Excel电子数据表中选择证券
步骤2: 设定日内参数您可以指定数据种类、时间段、市场大事以及是否包括非交易日。
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
一.选择题 1、关闭Excel 2003窗口的方法之一是选择"文件"菜单中的______命令。 A：保存B：退出C：新建D：打印 答案：B 2、在Excel 2003中，下面哪一个表示了单元格的位置______。 A：A,1 B：A1,A C：A1 D：1A,A 答案：C 3、在Excel 2003中，把一个文件称为一个______。 A：工作簿B：工作表C：工作区D：图表 答案：A 4、在Excel 2003中，输入1/2，则会在单元格内显示______。 A：1/2 B：1月2日C：0.5 D：1.2 答案：B 5、在Excel 2003中，选中单元格后，______可以删除单元格。 A：用Delete键B：用Backspace键 C：单击"剪切"按纽D：在"编辑"菜单中，选择"删除" 答案：D 6、对于Excel 2003工作表中的文字型数据，______。 A：不可以排序B：只可按"拼音"排序C：只可按"笔划"排序 D：既可按"字母"，又可按"笔划"排序 答案：D 7、在Excel 2003中，删除单元格后，其余单元格将发生如下变化，______。 A：左侧单元格右移或上方单元格下移B：右侧单元格左移或下方单元格下移 C：右侧单元格左移或下方单元格上移D：左侧单元格右移或上方单元格上移 答案：C 8、在Excel 2003中，函数有函数名和函数参数，参数可以是______。 A：数字、文本、逻辑值B：数字、文本、日期/时间 C：数字、逻辑值、日期/时间 D：数字、文本、单元格名称、单元格引用 答案：D 9、Excel 2003中，通常在单元格内出现"####"符号时，表明______。 A：显示的是字符串"####" B：列宽不够，无法显示数值数据 C：数值溢出D：计算错误 答案：B 10、在Excel 2003中，用鼠标器左键单击某个工作表标签，该标签为白色显示，此工作表称为______。 A：显示工作表B：编辑工作表 C：活动工作表D：工作表副本 答案：C 11、Excel 2003工作表在存储时，默认的扩展名是______。 A：DOC B：XLS C：WKS D：DBF 答案：B
道］祈赐文昌科甲文疏 伏以 天清地灵日月光明智慧玄窍一泗天卞南胆部洲 主事家住市县街路巷弄号楼 信士：敬备清茶香花糖饼列在案前 伏望慈纳。通天玄窍。 神必降临。香烟拜请神威显赫 焚香拜请 合坛诸官将八卦祖师观音佛祖孔子先师文昌帝君 关圣帝君孚佑大帝朱衣星君魁斗星君福德神大岁 星君文曲星君六丁六甲神兵将大将军 府监下情 祈求庇佑智慧开窍科甲功名得配天地删述六经五文 垂宪万世学贯玄精乌篆虫书启宇宙之文明祈求赐福 启聪明述降来临虔心拜请 来者焚香总拜请 归於圣金送众仙 奉送奉送奉送 天年月日时吉旦 消灾疏文 伏以 圣智圆通唤醒黎民归正道。 神恩远被渡人智筏出迷津。 今据 ××省××县（市）×××（对方姓名）本命生于××年××月××日××时，诚惶诚恐。稽首顿首。谨以素筵、香茶、鲜花之仪。为消灾植福之事。虔诚敬献于南宫孚佑帝君恩主。九天司命真君恩主。先天豁落灵官恩主。 精忠武穆王恩主。暨列位恩师之座前 空念鸾下，生居中士。愧未能超行正道。 每误入邪征，以致灾害及身。甚至疾病缠绵，无计可申。 转恩××××堂（主神祭祀是坛，如三清坛，观音坛）列圣诸真，飞鸾显化。济世救人。大开觉路。指点迷津鸾下×××（对方姓名），自效劳以来。兢兢业业。始终贯彻。以报洪恩。无如年来坎坷时常。 精神萎靡。愿求讽经以后，却病延年。灾消祸解。家门清泰。疾病康安，永无恶曜之侵临。 定有吉星之护体。无任恳祷之至。谨拜奉闻。 天运年月日×××（施术者法名）九叩上申。 为父母求寿疏文 ××省××县（市）居住弟子×××（施术者法名）谨以素筵、鲜果、香花、清酒之仪。敬献于 九天司命真君； 先天豁落灵君； 文昌梓潼帝君座前。伏以神恩广大无感不通。圣泽巍峨有求皆应。稽查善恶之权。主持功过之柄。 窃念弟子生母（父）×××（求寿者姓名）年当××岁，气力渐衰。劬芝未报。合适短难知。
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value)。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、 EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150 亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，
大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定
商业杂志图表的经典用色 1、《经济学人》常用的藏青色 经济学人上的图表，基本只用这一个颜色，或加上一些深浅明暗变化，再就是左上角的小红块，成为经济学人图表的招牌样式。罗兰贝格也非常爱用这个色，有时也配合橙色使用。各类提供专业服务的网站也多爱用此色。 更新20081031：前几天看到一个色卡图片，把这个颜色叫藏青色应该是错误，应该是深青色、水鸭色或者孔雀蓝之类的。本人对之前的以讹传讹表示抱歉，纯属色盲。风格就是这样，即使很单调，只要你坚持，也会成为自己的风格，别人也会认同。所谓以不变应万变，变得太多反而难以把握。 2、《商业周刊》常用的蓝红组合 早年的商业周刊上的图表，几乎都使用这个颜色组合，基本成为商业周刊图表的招牌标志了，应该是来源于其VI 系统。不过今年来好像很有些变化，更加轻快明亮。 3、《华尔街日报》常用的黑白灰
HSJ是一份报纸，所以图表多是黑白的，但就是这种黑白灰的组合，做出的图表仍然可以非常专业，配色也非常容易。 4、使用同一颜色的不同深浅 如果既想使用彩色，又不知道配色理论，可在一个图表内使用同一颜色的不同深浅/明暗。这种方法可以让我们使用丰富的颜色，配色难度也不高，是一种很保险的方法，不会出大问题。当然，最深/最亮的要用于最需要突出的序列。 5、《FOCUS》常用的一组色
这组颜色似乎是从组织的LOGO而来，比较亮丽明快，也不错。 6、设计师珍藏自用颜色：橙＋灰 我发现，设计师们总喜好把这个颜色组合用于自己的宣传，似乎这样能体现设计师的专业性。如Inmagine、Nordrio 的LOGO就是这样。 7、暗红＋灰组合 这种红＋灰的组合给人很专业的印象，也经常出现在财经杂志上。 8、橙＋绿组合
儒墨道法兵对照比较表 请大家用笔填写一下这个表格，熟悉一下他们之间的关系。不要打印。表格大小大家填的过程中去设计一下，有些大一点，有些小一点。下次课带到教室来，我跟大家解释。 学派儒家墨家道家法家兵家 哲学思维 学习侧重点 核心 文化特点 主要代表人物 一般代表人物 主要作品 主要思想观点 评论与对比 主要言论 适合层次差异 图片 掌握进退自如的生存智慧 领悟刚柔相济的处世策略 学会顺逆从容的自然选择 感受祸福相倚的因果效应 创造静躁合一的人生状态 提升企业发展的管理之道 儒道精髓——以“仁”为本，是企业和谐发展之根本
以“义”育人，可培养企业团队精神 以“礼”待客，赢得人际关系，获得企业信誉 以“智”为贵，勇于创新，不断发展 以“信”为贵，人而无信，不知其可，信是做人之本、兴业之道 道家智慧—— 美国总统里根上任后宣布“道学原理”为主导思想，立威国际……《道德經》，一部被譽為人類歷史上最偉大的傳世經典，它集商道、兵道、政道、人道、天道……為一體，承載著中華民族最厚重的文化、凝聚著華夏文明最輝煌的智慧，為歷代帝王將相、文人賢仕所推崇。和谐世界，以道相通。掌握“道法自然”的自然哲学，发挥博大精深的智慧之思，探讨人生之真谛、处世之哲理、经营之“大道”，明天道了人道开启商道，真正实现以道御术、内圣外王。 老子的管理思想是以“道”为基础的。道法自然,“道”的基本特性就是自然, 反映在管理思想上便是“无为而治”。它要求管理者要遵循事物发展的客观规律, 正确决策与领导, 减少对决策执行活动的干预, 反对瞎指挥及强作妄为。 “治大国若烹小鲜”( 第六十章) 。它形象地喻示了为政要清静不扰民, 要简政安民, 循理而行, 循道而行。对于当代的管理者而言, 就是要遵循事态发展的趋势及其规律,以“烹小鲜”那样的思想来管理, 宁静致远, 无为而治。 首先, 老子强调管理应该以人为核心, 这是搞好管理的根本。老子曰:“故道大, 天大, 地大, 人亦大。域中有四大, 而人居其一焉。人法地, 地法天, 天法道, 道法自然。” 其次, 关于人的使用的思想。老子说“我无为, 而民自化”( 第五十七章) , 就是说老子主张管理者用“无为”的方式管理人、使用人。最高明的管理就是不轻易发号施令,放任自然。 第三, 在《老子》书中还有一些关于人的培养的思想。老子曰“道生之, 德畜之, 物形之, 势成之。是以万物莫不尊道而贵德”。( 第五十一章) 即以“道”来培养人, 以“德”来涵养人, 也就是说要培养德智体等各方面全面发展的人才。 最后, 老子还认为管理者应该关心百姓利益, 设身处地为他们着想,“圣人常无心, 以百姓心为心”。( 四十九章) , 只有这样, 以德行笼络人才, 则管理没有不成功的。老子反对苛政, 认为“其政闷闷, 其民淳淳; 其政察察, 其民缺缺。”( 五十八章) 首 首先,“上善若水, 水利万物而不争。”( 第八章)其次, 柔弱胜刚强。“天下莫柔弱于水, 而攻坚强者莫之能胜, 以其无以易之”。再次, 管理者应礼贤下士。“江海之所以能为百谷王者, 以其善下之, 故能为百谷王。”( 六十六章) 反者道之动的管理艺术。首先,“将欲夺之, 必固与之”( 第三十六章) 。第二,“祸兮福之所倚, 福兮祸之所伏”( 第五十八章) 。第三,“合抱之木, 生于毫末”。( 第六十四
大数据可视化理论及技术 （一）大数据可视分析综述 可视分析是大数据分析的重要方法。大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时，充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势，将人、机的各自强项进行有机融合，借助人机交互式分析方法和交互技术，辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧。主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发，分析了支持大数据可视分析的基础理论，包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论。在此基础上，讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术。同时探讨了支持可视分析的人机交互技术，包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向Post-WIMP的自然交互技术。最后，指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战。
（二）大数据分析工具 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，他们需要专门设计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，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是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。大数据分析的常用工具通常有以下介绍的几种。 4.2.1Hadoop 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是以一种可靠、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
数据信息智慧 ——大数据应用勾勒“心理地图” 大数据，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。目前，大数据已经不再局限于数据大这个简简单单的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取更多智能的，深入的，有价值的信息。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值的信息，从而在基于一定的数据支撑条件下作出有效的预测预判。 心理学，是一门研究人类及动物的行为与心理现象的学科，研究涉及知觉、认知、情绪、人格、行为和人际关系等许多领域。心理学一方面尝试用大脑运作来解释个人基本的行为与心理机能，另一方面也尝试解释个人心理机能在社会行为与社会动力中
的角色。在分析人或动物目前的状态，而预判可能的下一步行为，作出及时判断，避免不必要事情的发生或者助推有利情况的发展。 从其定义上看，二者之间差距甚远，毫无关联性可言，但在我们的现实应用中，二者却又紧密而不可分，心理学理论指导着大数据的分析和应用。 众所周知，我们所获得的最原始的数据，是不能拿来直接应用的，原始数据没有实际使用价值。比如前一段的MH370失联事件，中国虽高度重视，动用了最新的高分一号来搜寻，但是仍旧毫无进展，原因在于卫星收获的数据是原始数据，不能被直接利用，不能被转化为信息。 数据越多，不一定就代表信息越多，信息需具备可资讯性，信息有助于我们对进一步的发展作出关键的判断和决策。由庞大的数据中提炼的信息对我们并不一定是有价值的、可利用的，因此，需将其转化为“智慧”。信息的可破译性、关联性和新颖性完全展现在我们面前，方可称为“智慧”的信息。 大数据的应用“智慧”的展现可由以下几方面体现：
Ch1 表格之道 获取规范计算分析转化输出 Ch2 准备工作 快捷键： Alt + 数字快速访问栏 Ctrl + Z 撤销 Ctrl + Y 恢复 Ctrl + S 保存 选择类快捷键： Ctrl + PgUp / PgDn 工作表转换 Shift + →选择多个方框 Ctrl + →区域内跳动 Ctrl + Shift + → 选中一个完整的区域 Ctrl + 1 设置单元格格式 Tab 正序移动Shift+Tab 倒序移动 F5 定位功能键 选中不连续的区域/单元格/对象 Ctrl + A 选中整个表 Ctrl+鼠标不连续无规则区域 Shift+鼠标超长不连续区域
●会计当中做表需要加下划线时，最好使用边框当中的底边框●倾斜和下划线功能不建议使用，需要区别的话使用加粗 ●巧用替换功能 其他编辑技巧： ?Shift键移动区域 ?Ctrl + Enter 批量填充内容 ?填充公式Tab可直接加括号 ?快速调整行列宽 ?选择性粘贴消除公式 快速填充鼠标双击 预览合计数表格右下角状态栏（选项） Ch3 获取数据 OCR技术光学字符识别 从网页导入数据 利用调查表获取信息 手动录入数据： 使用TAB键进行移动 添加数据有效性（数据验证）减轻工作量：根据所选内容创建遇到重复内容使用Ctrl + D / R 小键盘提高录入速度和准确率 Ch4 规范数据 格式的基本概念：
?文本储存长数字不会变成科学计数法（身份证号） ?数字格式特殊数字转化为中文大写 ?日期以1900/01/01为起点日期和时间均为数字 ?文本转为数字选择性粘贴乘以1 or 分列 4-4电子表格的通用格式： Excel的作用是处理和分析，不是供展示（需符合一定的标准，电脑容易识别） 电子表格是简化了的数据库 错误 合并单元格、没有序号、乱加表头、胡乱合计、不符合数据透视表、错误理解0、分裂表格、数字文本化、单元格非原子化、内容不统一 1.完整的字段标题 2.首字段做序号 3.数字和日期正确 4.有效性避免错误 5.符合透视表的规范 6.没有不规范项（空格、合并单元格等） ?套用格式的意义： 更易于阅读 更易于添加数据 帮助完善字段标题 优秀的初级数据分析平台（排序、筛选、查重） 取消表格： 设计→转化为区域→清除格式 Ch5 字段调整 5-1函数简介 根据现有数据，新增一列数据 怎么新增函数：输入等于号新增，按TAB键完善 5-2函数分类
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性
答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答：
9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。
11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
大数据分析理论和技术（2） 胡经国 本文根据有关文献和资料编写而成，供读者参考。本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。 三、数据分析的灵魂 1、大数据与数据的区别 大数据与数据的区别在于其海量积累、高增长率和多样性。 什么是数据？数据（Data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种事物的信息，都可以称之为数据。古人“结绳记事”，“打了结的绳子”就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。 什么是大数据呢？数据量的海量积累和高增长率，是人们对大数据的第一个认识。随着科技的发展，各个领域的数据量都在迅猛增长和不断积累。据研究发现，近年来，数字数据的数量每3年多就会翻一番。 大数据区别于数据还在于数据的多样性。据研究，数据爆炸是三维的、立体的。所谓“三维”，除了指数据量快速增大以外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。 2、通过数据分析发现新知识创造新价值 从数据到大数据不仅仅是数量的积累，更主要的是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据，可以容易地被整合、分析；原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能够发现小数据时代很难发现的新知识，从而创造新的价值。 通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。人类科学发展史上的不少进步，都和数据采集分析直接相关。例如，现代医学流行病学的开端。1854年，伦敦发生了大规模的霍乱，很长时间没有办法控制。一位医师用标点地图的方法，研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系。发现有一口水井周围，霍乱患病率明显较高。据此，找到了霍乱暴发的原因：一口被污染的水井。在关闭这口水井之后，霍乱的发病率明显下降。这种方法，充分展示了数据的力量。 本质上说，许多科学活动都是数据挖掘。不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题；而是从数据本身出发，通过归纳来总结规律。进入近现代以来，随着人类面临的问题变得越来越复杂，通过演绎的方式来研究问题常常变得很困难。这就使得数据归纳的方法变得越来越重要，数据的重
大数据相关理论和技术（2） 胡经国 二、大数据技术 相关文献对大数据技术进行了简要论述，现将其介绍于下，供读者参考。本文在篇章结构、内容和文字上对原文献做了修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。 大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。 1、数据采集 ETL是数据Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载）的简写，它是指将OLTP系统中的数据抽取出来；并将不同数据源的数据进行转换和整合，得出一致性的数据；然后加载到数据仓库中。 或者说，ETL（Extract-Transform-Load，抽取－转换－加载）工具负责将分布的、异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等，抽取到临时中间层；并进行清洗、转换、集成；最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理过程，也称为面向交易的处理过程）的基本特征是：在前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并且在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。 OLTP系统，即是联机事务处理系统，又称为面向交易的处理系统，或实时系统（Real time System）。其基本特征是用户的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并且在很短的时间内给出处理结果。这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据，及时地回答用户。衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系统性能，具体体现为实时响应时间（Response Time），即用户在终端上送入数据之后直到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。 2、数据存取 通过关系型数据库、NOSQL（“不使用SQL”的数据库，即非关系型数据库）、SQL（在关系型数据库中用于检索数据的一种编程语言）等进行数据的存取。 3、基础架构 大数据技术的基础架构包括云存储、分布式文件存储等。其中： 分布式文件系统（Distributed File System，DFS），是指文件系统管理的物
大数据分析 摘要：大数据分析是大数据技术的主要应用之一。文章介绍大数据分析的基本方法、类型、步骤、内容和预测分析等。 关键词：数据分析；预测分析；大数据分析 1.概述 数据分析是指收集、处理数据并获取信息的过程。具体地说，数据分析是建立审计分析模型，对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。通过数据分析，我们可以将隐没在杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼，进而找出所研究对象的内在规律。 数据分析有极广泛的应用范围。在产品的整个生命周期内，数据分析过程是质量管理体系的支持过程，包括从产品的市场调研到售后服务以及最终处置都需要适当运用数据分析，以提升有效性。如一个企业领导人通过市场调查，分析所得数据判定市场动向，从而制订合适的生产及销售计划。 2.数据分析的基本方法 数据分析的基本方法除了包括较简单数学运算之外，还包含下述几种常用方法。 2.1统计 统计有合计、总计之意，指对某一现象的有关数据进行搜集、整理、计算、分析、解释、表述等。在实际应用中，统计含义一般包括统计工作、统计资料和统计科学。 （1）统计工作。统计工作指利用科学方法对相关数据进行搜集、整理和分析并提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称，是统计的基础。统计工作也称统计实践或统计活动。现实生活中，统计工作作为一种认识社会经济现象总体和自然现象总体的实践过程，一般包括统计设计、统计调查、统计整理和统计分析4个环节。 （2）统计资料。统计资料又称为统计信息，是反映一定社会经济现象总体或自然现象总体的特征或规律的数字资料、文字资料、图表资料及其他相关资料的总称。统计资料是通过统计工作获得反映社会经济现象的数据资料的总称，反映在统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编、统计分析报告和其他有关统计信息的载体中。统计资料也包括调查取得的原始资料和经过整理、加工的次级资料。
第一章绪论 1-1．研究误差的意义是什么？简述误差理论的主要内容。 答：研究误差的意义为： (1)正确认识误差的性质，分析误差产生的原因，以消除或减小误差； (2)正确处理测量和实验数据，合理计算所得结果，以便在一定条件下得到更接近于真值的数 据； (3)正确组织实验过程，合理设计仪器或选用仪器和测量方法，以便在最经济条件下，得到理 想的结果。 误差理论的主要内容：误差定义、误差来源及误差分类等。 1-2．试述测量误差的定义及分类，不同种类误差的特点是什么？ 答：测量误差就是测的值与被测量的真值之间的差；按照误差的特点和性质，可分为系统误差、随机误差、粗大误差。 系统误差的特点是在所处测量条件下，误差的绝对值和符号保持恒定，或遵循一定的规律变化（大小和符号都按一定规律变化）； 随机误差的特点是在所处测量条件下，误差的绝对值和符号以不可预定方式变化； 粗大误差的特点是可取性。 1-3．试述误差的绝对值和绝对误差有何异同，并举例说明。 答：(1)误差的绝对值都是正数，只是说实际尺寸和标准尺寸差别的大小数量，不反映是“大了”还是“小了”，只是差别量； 绝对误差即可能是正值也可能是负值，指的是实际尺寸和标准尺寸的差值。+多少表明大了多少，-多少表示小了多少。 (2)就测量而言,前者是指系统的误差未定但标准值确定的，后者是指系统本身标准值未定。 1-6．在万能测长仪上，测量某一被测件的长度为 50mm，已知其最大绝对误差为 1μm，试问该被测件的真实长度为多少？ 已知：L＝50，△L＝1μm＝0.001mm， 解：绝对误差＝测得值－真值，即：△L＝L－L ＝L－△L＝50－0.001＝49.999（mm） 测件的真实长度Ｌ 1-7．用二等标准活塞压力计测量某压力得 100.2Pa，该压力用更准确的办法测得为100.5Pa，问二等标准活塞压力计测量值的误差为多少？ 解：在实际检定中，常把高一等级精度的仪器所测得的量值当作实际值。 故二等标准活塞压力计测量值的误差＝测得值－实际值， 即： 100.2－100.5＝－0.3（ Pa）
利用大数据分析应用案例剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等 PEST：主要用于行业分析 PEST：政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）和技术（Technological）P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。 E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。 S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据应用案例：沃尔玛
5W2H分析法 何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何做（How）、何价（How much） 网游用户的购买行为：
第一章绪论 1-1．研究误差的意义是什么简述误差理论的主要内容。 答：研究误差的意义为： (1)正确认识误差的性质，分析误差产生的原因，以消除或减小误差； (2)正确处理测量和实验数据，合理计算所得结果，以便在一定条件下得到更接近于真值的数 据； (3)正确组织实验过程，合理设计仪器或选用仪器和测量方法，以便在最经济条件下，得到理 想的结果。 误差理论的主要内容：误差定义、误差来源及误差分类等。 1-2．试述测量误差的定义及分类，不同种类误差的特点是什么 答：测量误差就是测的值与被测量的真值之间的差；按照误差的特点和性质，可分为系统误差、随机误差、粗大误差。 系统误差的特点是在所处测量条件下，误差的绝对值和符号保持恒定，或遵循一定的规律变化（大小和符号都按一定规律变化）； 随机误差的特点是在所处测量条件下，误差的绝对值和符号以不可预定方式变化； 粗大误差的特点是可取性。 1-3．试述误差的绝对值和绝对误差有何异同，并举例说明。 答：(1)误差的绝对值都是正数，只是说实际尺寸和标准尺寸差别的大小数量，不反映是“大了”还是“小了”，只是差别量； 绝对误差即可能是正值也可能是负值，指的是实际尺寸和标准尺寸的差值。+多少表明大了多少，-多少表示小了多少。 (2)就测量而言,前者是指系统的误差未定但标准值确定的，后者是指系统本身标准值未定。 1-6．在万能测长仪上，测量某一被测件的长度为 50mm，已知其最大绝对误差为 1μm，试问该被测件的真实长度为多少 已知：L＝50，△L＝1μm＝， 解：绝对误差＝测得值－真值，即：△L＝L－L ＝L－△L＝50－＝（mm） 测件的真实长度Ｌ 1-7．用二等标准活塞压力计测量某压力得，该压力用更准确的办法测得为，问二等标准活塞压力计测量值的误差为多少 解：在实际检定中，常把高一等级精度的仪器所测得的量值当作实际值。 故二等标准活塞压力计测量值的误差＝测得值－实际值， 即： －＝－（ Pa）
模板摊销详解 一、模板摊销量的计算公式 摊销量= 一次使用量×（1+施工损耗）×[1+（周转次数-1）×补损率-（1-补损率）×50%]/周转次数 二、分类计算公式 1、组合钢模板、复合木模板 模板摊销量= 一次使用量×（1+施工损耗率）×（1+回库维修费率）/周转次数 注：回库维修费率取定8%。 2、胶合板模板 模板摊销量= 一次使用量×[1+（周转次数-1）×补损率]/周转次数 3、木模板 模板摊销量= 一次使用量×（1+施工损耗率）×摊销系数 注：模板的一次使用量、周转次数、补损率均根据取定表采用。 现场经验值：木模如果是规则结构，周转7-9次；圆形不规则的，4次左右，不超过5次，钢模一般在50次以上。 三、补充说明 此公式含有以下几个概念： 1、损耗量= 一次使用量×（1+施工损耗）×（周转次数-1）×补损率/周转次数 周转性材料从第二次使用起，每周转一次后必须进行一定的修补加工才能使用, 每次加工修补所消耗的木材量称为损耗量。 2、周转使用量= 一次使用量×（1+施工损耗）/周转次数+损耗量 周转使用量是指周转性材料在周转使用和补损的条件下，每周转一次平均所需的木材量。 3、回收量= 一次使用量×（1-补损率）×（1+施工损耗）/周转次数
回收量是指周转性材料每周转一次后，可以平均回收的数量。 4、摊销量=周转使用量-回收量 摊销量是指为完成一定计量单位建筑产品的生产，一次所消耗的周转性材料的数量。 5、若此公式用于编制预算定额中的周转性材料摊销量时： （1）回收部分必须考虑材料使用前后价值的变化，应乘以回收折价率； （2）周转性材料在周转使用过程中施工单位均要投入人力、物力，组织和管理补修模板工作，须额外支付施工管理费。 6、为补偿此项费用和简化计算的采取措施： 减少回收量、增加摊销量，回收量乘以回收折价率，回收量的分母上乘以增加的施工管理费率。 7、摊销量=周转使用量-回收量×回收折价率/（1+施工管理费率）。 8、上面公式的50%=回收折价率/（1+施工管理费率），是综合考虑系数。 四、算例 1、在建筑工程项目的施工中，某一施工企业拟投入100平方米全新的模板。则：第一次使用时的状态是100%全新的模板，即使用的是100平方米全新模板；第二次使用时的状态是10%为全新的模板，而其余的为使用过1次的模板；第三次使用时的状态是10%为全新的模板，10%为使用了1次的模板，而其余的为使用了2次的模板；第四次使用时的状态是10%为全新的模板，10％为使用了1次的模板，10％为使用了2次的模板；而其余的为使用了3次的模板；以此类推。第十次使用完毕的状态是，模板收回数量为90平方米，其中：10%为使用了1次的模板；10%为使用了2次的模板；……；10%为使用了9次的模板。通过上面的变化，我们看到第10次使用完毕后将收回来90平方米的模板，也即：一次使用量×（1-补损率）=100 ×（1-10%）=90平方米。 在以前的公式中计算出来回收量也就可以了，但是2003年新发布的公式则进一步考虑了回收回来的模板已经不同于新模板了，再者回收回来的90平方米模板中，有10%的模板使用了1次，有10%的模板使用了2次；……；有10%的模板使用了9次。平均起来，这些模板平均使用了（1 +9）／2=5 次。也就是说，
973计划信息领域战略调研材料之三 大数据（Big Data）科学问题研究 李国杰 1、前言 1.1 什么是大数据？ 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合（维基百科定义） 用传统算法和数据库系统可以处理的海量数据不算“大数据”。 大数据= “海量数据”+“复杂类型的数据” 大数据的特性包括4个“V”: Volume，Variety，Velocity，Value ●数据量大：目前一般认为PB级以上数据看成是大数据； ●种类多：包括文档、视频、图片、音频、数据库数据等； ●速度快：数据生产速度很快，要求数据处理和I/O速度很快； ●价值大：对国民经济和社会发展有重大影响。 1.2目前大数据的规模 工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB (1021),其中 75%来自于个人。IDC认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB（1ZB=1021Byte）。医疗卫生、地理信息、电子商务、影视娱乐、科学研究等行业，每天也都在创造着大量的数据。数据采集成本的下降推动了数据量的剧增，新的数据源和数据采集技术的出现大大增加了数据的类型，数据
类型的增加导致数据空间维度增加，极大地增加了大数据的复杂度。 1.3大数据公司的现状： ●Google 公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理 的数据量超过400PB。 ●百度的数据量：数百PB，每天大约要处理几十PB数据，大多 要实时处理，如微博、团购、秒杀。 ●Facebook：注册用户超过8.5亿，每月上传10亿照片，每天生 成300TB日志数据 ●淘宝网：有3.7亿会员，在线商品8.8亿，每天交易数千万， 产生约20TB数据。 ●Yahoo!的数据量：Hadoop云计算平台有34个集群，超过3万 台机器，总存储容量超过100PB。 1.4 网络大数据的特点 （1）多源异构：描述同一主题的数据由不同的用户、不同的网站产生。网络数据有多种不同的呈现形式，如音视频、图片、文本等，导致网络数据格式上的异构性。 （2）交互性：不同于测量和传感获取的大规模科学数据，微博等社交网络兴起导至大量网络数据具有很强的交互性。 （3）时效性：在网络平台上，每时每刻都有大量新的网络数据发布，网络信息内容不断变化，导致了信息传播的时序相关性。（4）社会性：网络上用户根据自己的需要和喜好发布、回复或转发信息，因而网络数据成了对社会状态的直接反映。 （5）突发性：有些信息在传播过程中会在短时间内引起大量新的网络数据与信息的产生，并使相关的网络用户形成网络群体，体现出网络大数据以及网络群体的突发特性。 （6）高噪声：网络数据来自于众多不同的网络用户，具有很高的噪声。 2、国家重大战略需求