数据集成整体解决方案
继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（Data Integration）已渐被各大企业纷纷触及。目前国内大多数企业还仅停留在服务于单个系统的多对一架构数据集成应用，这种架构常见于数据仓库系统领域，服务于企业的商务智能。早期那些数据集成大家大都是从ETL启蒙开始的，当时ETL自然也就成了数据集成的代名词，只是忽然一夜春风来，各厂商相继推出DI新概念后，我们不得不再次接受新一轮的DI洗脑，首推的有SAS DI、Business Objects DI、Informatica DI、Oracle DI（ODI）等厂商。
数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。
数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。
单个系统数据集成架构，是国内目前大兴土木所采用的架构，主要是以数据仓库系统为代表提供服务而兴建的数据集成平台，面向企业内部如ERP、财务、OA等多各业务操作系统，集成企业所有基础明细数据，转换成统一标准，按星型结构存储，面向市场经营分析、客户行为分析等多个特有主题进行商务智能体现。这种单个系统数据集成应用架构的主要特点是多对一的架构、复杂的转换条件、TB级的数据量处理与加载，数据存储结构特殊，星型结构、多维立方体并存，数据加载层级清晰。
企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、政府机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对独立、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，来解决部门之间频繁的数据交换的需求。如金融机构、电信企业，公安、税务等政府机构，业务独立、层级管理的组织结构决定了内部数据交互的复杂性。概括来说此类应用属于多对多的架构、数据交换频繁、要有独立的数据交换存储池、数据接口与数据类型繁多等特点。
对于企业管理性、决策性较强的信息系统如主数据管理系统、财务会计管理系统、数据仓库系统等数据可直接来源于数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的困扰，避免了业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送，如CRM系统中新增一条客户信息数据后，直接发送到企业数据中心，由企业数据中心面向风险管理系统、数据仓库系统、主数据管理系统进行分发即可。
机构之间数据集成架构，这种架构多是应用于跨企业、跨机构、多个单位围绕某项或几项业务进行的业务活动，或由一个第三方机构来进行协调这些企业、机构之间的数据交换、制定统一数据标准，从而形成一个多机构之间的数据集成平台。如中国银联与各商业银行之间的应用案例、各市政府信息中心与市政府各机关单位之间的应用案例、外贸EDI（海关、检验检疫局、外汇局、银行、保险、运输等）、BTOB电子商务平台等。这类应用属于跨多企业、单位多对多的架构，具有数据网络复杂、数据安全性要求高、数据交换实时性强等特点。
尤其这类架构颇具一些特点值得进一步去剖析。因数据集成平台是架于多企业、单位之间，数据的安全性、独立性决定了各企业、单位不得不考虑前置机的部署形式，各企业、单位在业务系统与数据集成平台之间增加一台前置机，则更有利于自有系统数据的独立与安全，也更利于数据平台对数据的获取、分发、交换的统一要求。另外，数据集成平台也要具有更多的技术功能来满足众多单位的众多数据接口、多种数据类型、不一致的数据标准、数据交换的实时性、对数据的抽取与推送（Pull AND Push）等业务需求。如数据集成平台需具有数据连通、ETL、数据实时、数据清洗、数据质量、EBS（Enterprise Service Bus）、SOA （Service-Oriented Architecture）等一些技术与特点。
以上三种数据集成架构，一种是对应于某一个应用系统的多对一架构，一种是完成企业内部众多系统之间数据交换的多对多架构，一种是为多个跨企业、单位机构实现某一项或几项业务活动而建立的多对多架构，数据集成的应用差不多都是基于这三种架构，每种架构可能会对应于多种数据集成的应用。国内企业常见的数据集成应用有数据仓库、数据同步、数据交换，随着企业并购、新旧系统升级、分布系统向数据大集中看齐、电子商务的发展、多个企业单位协同作业等等众多业务需求的诞生，数据集成的应用开始纷繁异景起来。
目前大部分数据集成软件厂商都是围绕数据仓库（Data Warehousing）、数据迁移（Data Migration）、数据合并（Data Consolidation）、数据同步（Data Synchronization）、数据交换（Data Hubs或者叫主数据管理：Master Data Management）这5种常见的企业应用形式来发展各自的产品技术。
数据仓库（Data Warehousing）应用：
数据仓库的发展在国内差不多有近10个年头，数据仓库中的数据集成应用主要是围绕ETL的功能来实现，一般来说其主要功能是将多个业务系统不同种数据类型的数据抽取到数据仓库的ODS（Operational Data Store）层，经过转换，加载存储到星型结构的DW（Data
Warehouse）层，为满足不同主题的展现应用，再向关系型数据库或多维数据库进一步汇总加载，其ETL功能可由手工编程或专业工具软件这两种类型来实现。
第一种类型：由手工编程到专项ETL工具的应用，这种应用类型是成熟的数据集成软件工具的雏形，是为快速达成项目功能需求为主，满足复杂的业务处理的需要，以ETL为核心应用，开发技术也发挥得淋漓尽致，PB、JA V A、SQL、存储过程、C/C++都可能会悉数登场，多一种系统的数据集成就可能会多于一倍的开发工作量，使数据集成平台更趋于复杂、脆弱。另外，如电信、金融、税务、公安等行业的众多系统集成商针对各自的业务系统也开发有专项的数据集成工具，只是有一定的局限性，拘泥于某一种应用或某一特定的系统环境。
第二种类型：众多成熟的数据集成软件工具的应用为这一代表，如Informatica PowerCenter、IBM Datastage、Oracle ODI、Microsoft SISS等，集各种数据接口、ETL、数据质量、实时、数据联邦、分区并行、网格、HA等技术于一身，历练世界众多客户需求多时，具有更宽广的应用、可扩展性强、安全稳定等一些特点。
数据迁移（Data Migration）应用：
这种应用比较容易理解，对于新旧系统升级、数据大集中时的数据作迁移，使数据更能顺应新系统的结构变化而平稳迁移。
数据合并（Data Consolidation）应用：
在企业并购中很容易产生数据合并的应用，如两个企业的HR系统的合并、财务系统的合并、其它业务系统的合并，当系统需要合并必然产生数据的合并，因此对企业数据进行统一标准化、规范化、数据的补缺、数据的一致性都将导致数据合并。
数据同步（Data Synchronization）应用：
当企业一个系统的业务活动会影响其它多个系统的进程时，对数据的实时性、准确性就
尤显重要。如航空公司与航空机场之间的数据同步应用、证券交易所与证券公司之间的股票信息同步、金融业的汇率信息同步等等，影响数据同步的实时性与可靠性的因素会有网络的连通性、传输效率、数据接口、数据格式等，这些诸多因素都属于数据集成中的数据同步要解决的问题。
数据交换（Data Hubs）应用：
或者叫主数据管理（Master Data Management）应用，这种数据集成的应用越来越受企业的重视。一般构成企业主要的基础数据分别是客户数据、产品数据、员工信息数据、供应商数据，要从企业多个系统中快速、可靠地建立唯一、完整的企业主数据视图这就是主数据管理。要实现企业主数据管理应用的数据集成平台，必须具备有良好的数据连通性、良好的数据质量探查与分析、良好的数据转换能力等特点。文中上述提到跨多个企业、单位机构的架构就是一个典型的主数据管理应用，如公安局、工商局、税务局、人事局、劳动社保局等这些众多政府机构主要是围绕2个基本主体进行各项事务活动，一个主体是个人，另外一个主体是企业单位，而众多政府机构对这2个主体的信息数据要求重点不同、数据处理顺序有先后，数据变更有各异，数据交换复杂、频繁，而最理想的境界是这2个主体数据能做到最大程度的同步，这就是主数据管理的思想。
以上五种数据集成应用解决方案在国内最常见的首当其冲的是数据仓库的应用，最复杂的应用应该是数据交换了，不管是简单还是复杂的应用都以ETL技术为基础，ETL技术成为了数据集成的核心技术，伴随ETL技术的还有数据连通、数据质量、数据清洗、数据联邦、Real-Time、数据探查等技术，为了提高数据集成的安全性、高效性、可扩展能力，还有SOA、HA、GRID等相关技术作为支撑。
ETL（Extract、Transform、Load）：数据集成视数据抽取、转换和加载为最基础、最核心的三项技术，这三个执行步骤可根据系统环境特点进行调整顺序，典型的应用有ELT 的顺序。如源与目标为同种数据库、或共用一个数据库时，可将数据从源直接抽取到目标然后再进行转换，效率会大有提高，专注此类特点的产品以Oracle的ODI为代表。
数据连通（Data Connective）：良好的数据连通性是数据集成的能力体现，一般通用的关系型数据库、ODBC、XML等数据连通类型为常见类型，还有一些就是大中型企业常用
的ERP、CRM、BPM、OA等应用软件为封闭式的系统，如SAP、Seibel、Lotus等系统的连通，因此良好的数据集成平台需要提供来自更多企业的数据连通接口，抽取源与装载目标的范围也就更广阔。
数据质量（Data Quality）：数据质量越来越被企业重视，数据质量的技术范围也越发宽广，开始慢慢被剥离出数据集成的范畴。企业不能根据标准不统一、歧义、不正确的数据快速做出决策，只有站在高质量的数据基础之上做出的决策才不会发生方向偏倚。通常实现企业数据质量管理会包括源数据的探查、数据质量的评估、数据集成、数据的完整和数据的监控这五个步骤。数据的完整一般是指根据现有基础数据作其它数据项的扩展和丰富，如根据客户的联系方式来丰富客户的所属地区数据项、根据客户身份证号码来丰富客户的所属地区、年龄、性别等信息。
数据实时（Real-Time）：对于实时数据仓库系统、数据同步等应用都会用到数据实时技术，一个系统的数据发生变化后，能即刻将变化的动作同步到另一个系统这就是数据实时技术的主旨。关系型数据库、AS400、MQ Series、ADABAS等系统都有自身的实时数据策略，如Oracle数据库的实时可以通过Trigger或Log Miner分析归档日志方式来实现。
诸如以上ETL、数据连通、数据质量、数据实时等技术，还有数据联邦、数据清洗、HA、Grid、Partition、SOA技术，这些都是保证数据集成平台的可扩展性、安全性、高效性、简便性的通用技术。
神州数码公司面向各行业提供有多家数据集成整体解决方案的经验，整体解决方案包括有企业数据集成业务咨询、企业数据集成平台产品、各厂商数据集成底层软件共三大块。
数据集成咨询
神州数码的业务咨询具体指对企业各个层次的数据对象进行调研，给出企业数据管
理现状分析报告，为企业的数据管理进行数据标准定义，根据企业特点提出更优的核心数据管理机制建议，设计适合企业长远发展的数据管理机构体系和工作管理流程，并对组织结构进行岗位职能设置。
●数据集成平台
神州数码的数据集成平台是企业数据管理部门的工作手段，须依赖于一套严谨的数据管理规范。数据集成平台是以企业数据统一存储模型作为依托，提供完备的数据存取、清洗、转换等处理功能，为企业各业务部门提供准确、单一的数据服务，并对数据服务各环节进行审批、监控、分析和管理。
●数据集成产品
神州数码公司专注为中国重要行业提供全方位IT服务，集合全球资源，立足国内市场，提供基于客户需求的，以应用软件为核心的IT服务。神州数码是世界一流的数据集成产品厂商的总代理，其中包括有IBM、Oracle、Informatica等厂商的数据集成软件产品。精通各厂商的数据集成产品工技术专家达数百名，为金融、电信、政府等多个行业客户提供有多个数据集成成功案例。
教师学生姓名上课日期月日学科数学年级八年级教材版本浙教版 类型知识讲解：√考题讲解：√本人课时统计第（）课时共（）课时 学案主题八下第三章《数据分析初步》复习课时数量第（）课时授课时段 教学目标1、掌握平均数、中位数、众数、极差、方差的概念并进行数据处理； 2、发展学生的统计意识和数据处理的方法与能力； 教学重点、 难点重点:平均数、中位数、众数、极差、方差概念的理解和掌握；难点:会处理实际问题中的统计内容； 教学过程 知识点复习 【知识点梳理】 知识点：平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差 表示数据集中的统计量：平均数、中位数、众数 表示数据离散的统计量：方差、标准差 1.（算术）平均数 算术平均数：一般地，对于n个数x1、x2、……、x n，我们把 12 1 ( n X x x x n =+++ ……）叫做n个数的算术平均数，简称平均数，记作X（读作x拔） 加权平均数：若一组数据中x1、x2、……、x n的个数分别是f1、f2、……、f n，则这组数据的平均数1122 1 () n n X x f x f x f n =+++ ……就叫做加权平均数（其中f1+f2+……+f n=n） f1、f2、……、f n分别叫作x1、x2、……、x n的权。“权”越大，对平均数的影响越大. 例题 (1）2、4、7、9、11、13.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数__________；(3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； （4）某人旅行100千米，前50千米的速度为100千米/小时，后50千米速度为为120千米/小时，则此人的平均速度估计为（）千米/小时。A、100 B、109 C、110 D、115 2.中位数 将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median)；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 中位数与数据的排列位置有关，当一组数据中的个别数据相差较大时，可用中位数来描述这组数据的几种趋势。 例题 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2)将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数
时间 2015-1-31 数据分析——基础知识 一、新登用户数 日新登用户数 每日新注 并登录游 的用户数 周新登用户数 本周7天日新登用户数累计之和 新登用户数： 本 30天日新登用户数累计之和 可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏 走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行 二、一次会话用户数 日一次会话用户数 即新登用户中只 一次会话，且会话时长 于规定阈值 周一次会话用户数： 本周7天日一次会话用户数累计之和 一次会话用户数： 本 30天日一次会话用户数累计之和 可解决的问题： 1) 广渠道是否 刷量作弊行
2)渠道 广 量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如 网络状况 载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户 量，进一 分析则需要定 活跃用户的 一次 会话用户数 三、用户获取 本 CAC 用户获 本义 广 本/ 效新登用户 可解决的问题： 1)获 效新登用户的 本是多少 2)如何选择 确的渠道优化投放 3)渠道 广 本是多少 四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游 的用户数 周活跃用户数 WAU 截至当日，最 一周 含当日的7天 登录游 的用户数，一般按照自然周进行计算
活跃用户数 正AU 截至当日，最 一个 含当日的30天 登录过游 的用户数，一般按照自然 计算 可解决的问题： 1)游 的 心用户规模是多少 游 的总体用户规模是多少 2)游 产品用户规模稳定性 游 产品周期 化趋势衡量 3)游 产品老用户流失 活跃情况 渠道活跃用户 存周期 4)游 产品的粘性如何 正AU结合 广效果评估 备注 正AU层级的用户规模 化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的 广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显 外游 命周期处于 同时期，正AU的 化和稳定性也是 同的 五、日参与次数 DEC 日参 次数 用户对移 游 的使用记 一次参 ，即日参 次数就是用户每日对游 的参 总次数 可解决的问题： 1)衡量用户粘性 日 均参 次数
数据的分析 【学习目标】 1. 了解加权平均数的意义和求法，会求实际问题中一组数据的平均数，体会用样本平均数估计总体平均数的思想． 2. 了解中位数和众数的意义，掌握它们的求法．进一步理解平均数、中位数和众数所代表的不同的数据特征． 3. 了解极差和方差的意义和求法，体会它们刻画数据波动的不同特征．体会用样本方差估计总体方差的思想，掌握分析数据的思想和方法． 4. 从事收集、整理、描述和分析数据得出结论的统计活动，经历数据处理的基本过程，体验统计与生活的联系，感受统计在生活和生产中的作用，养成用数据说话的习惯和实事求是的科学态度. 【要点梳理】 【高清课堂 数据的分析 知识要点】 要点一、算术平均数和加权平均数 一般地，对于n 个数123n x x x x 、、、…，我们把()1231 n x x x x n ???++++叫做这n 个数的算术平均数，简称平均数，记作x .计算公式为()1231 n x x x x x n = ???++++. 要点诠释：平均数表示一组数据的“平均水平”，反映了一组数据的集中趋势. （1）当一组数据较大时，并且这些数据都在某一常数a 附近上、下波动时， 一般选用简化计算公式x x a '=+.其中x '为新数据的平均数，a 为取定的接近这组数据的平均数的较“整”的数. （2）平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系，其中任一数据的变动 都会相应引起平均数的变动.所以平均数容易受到个别特殊值的影响. 若n 个数12n x x x 、、…的权分别是12n w w w 、、…、，则112212......n n n x w x w x w w w w ++++++叫做 这n 个数的加权平均数. 要点诠释：（1）相同数据i x 的个数i w 叫做权，i w 越大，表示i x 的个数越多，“权”就越重. 数据的权能够反映数据的相对“重要程度”. （2）加权平均数实际上是算术平均数的另一种表现形式，是平均数的简便运 算. 要点二、中位数和众数 1.中位数的概念：将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是 奇数，则处于中间位置的数称为这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数称为这组数据的中位数. 要点诠释：（1）一组数据的中位数是唯一的；一组数据的中位数不一定出现在这组数 据中. （2）由一组数据的中位数可以知道中位数以上和以下数据各占一半. 2.众数的概念：一组数据中出现次数最多的数据称为这组数据的众数. 要点诠释：（1）一组数据的众数一定出现在这组数据中；一组数据的众数可能不止一 个；如果所有数据出现的次数都一样，那么这组数据就没有众数. （2）众数是一组数据中出现次数最多的数据而不是数据出现的次数.
第五讲、数据分析 一、数据的代表 （一）、（1）平均数：一般地，如果有n 个数,,,,21n x x x 那么，)(121n x x x n x +++= 叫做这n 个数的平均数，x 读作“x 拔”。 注：如果有n 个数n x x x ,,,21 的平均数为x ，则①n ax ax ax ,,,21 的平均数为a x ； ②b x b x b x n +++,,,21 的平均数为x +b ； ③b ax b ax b ax n +++,,,21 的平均数为a x b +。 （2）加权平均数：如果n 个数中，1x 出现1f 次，2x 出现2f 次，…，k x 出现k f 次（这里n f f f k =++ 21），那么，根据平均数的定义，这n 个数的平均数可以表示为n f x f x f x x k k ++=2211，这样求得的平均数x 叫做加权平均数，其中k f f f ,,,21 叫做权。 （3）平均数的计算方法 ①定义法:当所给数据,,,,21n x x x 比较分散时，一般选用定义公式：)(121n x x x n x +++= ②加权平均数法：当所给数据重复出现时，一般选用加权平均数公式：n f x f x f x x k k ++=2211，其中n f f f k =++ 21。 ③新数据法：当所给数据都在某一常数a 的上下波动时，一般选用简化公式： a x x +='。其中，常数a 通常取接近这组数据平均数的较“整”的数，a x x '11=，a x x '22=， …，a x x n n '=。)'''(1'21n x x x n x +++= 是新数据的平均数（通常把,,,,21n x x x 叫做原数据，,',,','21n x x x 叫做新数据）。 （4）算术平均数与加权平均数的区别与联系 ①联系：都是平均数，算术平均数是加权平均数的一种特殊形式（它特殊在各项的权相等，均为1）。 ②区别：算术平均数就是简单的把所有数加起来然后除以个数。而加权平均数是指各个数所占的比重不同，按照相应的比例把所有数乘以权值再相加,最后除以总权值。 （二）众数：在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。（注：不是唯一的，可存在多个） （三）中位数：将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。 （注：①在找中位数的时候一定要把数据按大小依次排列；②如果n 是奇数，则中位数是第21+n 个；若n 是偶数，则中位数处于第2n 和第2 n 1+个的平均数；③中位数一般都是唯一的） 二、数据的波动 （一）极差： （1）概念：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差。 （2）意义：能够反映数据的变化范围，是最简单的一种度量数据波动情况的量，极差越大，波动越大。 （二）方差： （1）概念：在一组数据,,,,21n x x x 中，各数据与它们的平均数x 的差的平方的平均数，叫
第五讲、数据分析一、数据的代表 （一）、（1）平均数：一般地，如果有n个数X i,X2, ,x n,那么，X =丄（X[ + x2+ + x n）叫做 n 这n个数的平均数，X读作“ X拔”。 注：如果有n个数X|,X2, ,X n的平均数为x，则① ax i,ax2, ,ax n 的平均数为a x ；②X i + b, X2 + b, , X n + b 的平均数为x + b ；③ ax i + b,ax2+b, ,ax n + b 的平均数为 a x +b o （2）加权平均数：如果n个数中，x1出现f1次，x2出现f2次，…，x k出现f k次（这里f1+ f2+ f k二n ）,那么，根据平均数的定义，这n个数的平均数可以表示为 X= Xifi+X2f2+ Xkfk，这样求得的平均数X叫做加权平均数，其中f1,f2, , f k叫做权。 n （3）平均数的计算方法 ①定义法：当所给数据x1,x2, , x n,比较分散时，一般选用定义公式： _ 1 x= （X1+X2+ +X n） n ②加权平均数法：当所给数据重复出现时，一般选用加权平均数公式： X= X1f1+X2 f2+__x k f l，其中f1+ f2+ f k 二 n o n ③新数据法：当所给数据都在某一常数a的上下波动时，一般选用简化公式： x = x'+ a o其中，常数a通常取接近这组数据平均数的较“整”的数，x '1 = X1 a , x'2= X2 a，…，X'n= X n a o x'= 1（X'1+ X'2+ + x'n）是新数据的平均数（通常把为冷，冷,叫做原数据，n X 1,X*2, ,X n,叫做新数据）。 （4）算术平均数与加权平均数的区别与联系 ①联系：都是平均数，算术平均数是加权平均数的一种特殊形式（它特殊在各项的权相等，均为1）o ②区别：算术平均数就是简单的把所有数加起来然后除以个数。而加权平均数是指各个数所占的比重不同，按照相应的比例把所有数乘以权值再相加，最后除以总权值。 （二）众数：在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。（注：不是唯一的，可存在多个） （三）中位数：将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。 （注：①在找中位数的时候一定要把数据按大小依次排列；②如果n是奇数，则中位数是第 吃个；若n是偶数，则中位数处于第卫和第n + 1个的平均数；③中位数一般都是唯一的） 2 2 2 二、数据的波动 （一）极差： （1）概念：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差。 （2）意义：能够反映数据的变化范围，是最简单的一种度量数据波动情况的量，极差越大， 波动越大。
干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系 【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 （注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出
限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。 当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。
新课标十大核心概念之“数据分析观念”解读 在对“数据分析观念”进行分析之前，我们首先要理解新、旧课标在“统计与概率”这一版块的要求与区别。原课标的核心词：数感、符号感、空间观念、统计观念、应用意识、推理能力。新课标核心词：数感、符号意识、运算能力、模型思想、空间观念、几何直观、推理能力、数据分析观念、应用意识、创新意识。在“统计与概率”板块的核心词由“统计观念”改为“数据分析观念”。“统计观念”（旧）：强调的是从统计的角度思考问题，认识统计对决策的作用，能对数据处理的结果进行合理的质疑。“数据分析观念”（新）：改变过去这一概念含义较“泛”，体现统计与概率的本质意义不够鲜明的弱点，而将该部分内容聚焦于“数据分析”。 那么让我们来深入学习“数据分析观念”跟上教学改革的步伐。 （一）什么是“数据分析观念”？数据分析观念是学生在有关数据的活动过程中建立起来的对数据的某种“领悟”、由数据去作出推测的意识、以及对于其独特的思维方法和应用价值的体会和认识。 在课标当中，对于数据分析观念，有这样的描述：了解在现实生活中，有许多问题应当先做调查研究，搜集数据，通过分析做出判断。体会数据中蕴含着信息，了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景，选择合适的方法，通过数据分析体验随机性。一方面对于同样的事物，每次收到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据，就可以从中发现规律。 (二)为什么要学数据分析的观念？ 数据分析是统计学里的一个核心内容。不论是统计还是概率，都要基于数据，基于对数据的分析；在进行预测的时，为了使预测更合理，也需要收集更多的数据。数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一，是促进学生发展的重要方面。通过数据分析的教学，使学生体会到统计时需要收集数据，应用数据分析，能解决日常生活中很多实际问题，从而感受统计的实际价值，发展学生的应用意识。 （三）培养数据分析观念的要求： 一是过程性（或活动性）要求：让学生经历调查研究，收集、处理数据的过程，通过数据分析作出判断，并体会数据中蕴涵着信息 二是方法性要求：了解对于同样的数据可以有多种分析方法，需要根据问题背景选择合适的数据分析方法 三是体验性要求：通过数据分析体验随机性 (四)怎样培养学生数据分析的观念？ 1、让学生经历数据分析过程，体会数据中蕴含的信息。 建立数据分析观念最好的办法是让学生经历完整的收集、整理、描述、分析的统计全过程，让学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”，也就是说分析数据能帮助我们做什么。常见的教学中，数据的“收集、整理、描述、分析”都是教师布置的“任务”，只要学生按照教师的要求去做即可，而没有问一问为什么要做这些。 2、鼓励学生掌握数据分析方法，根据问题的背景选择合适的方法。 得到一组数据我们要分析什么： ①、数据有什么特点？ ②、数据怎样变化？ ③、可以推测哪些情况？ 3、通过数据分析，让学生感受数据的随机性。 史宁中教授说：“统计与概率领域的教学重点是发展学生的数据分析意识，培养学生的随机
八年级数学《数据的分析》知识点归纳与经典例题 1．解统计学的几个基本概念 总体、个体、样本、样本容量是统计学中特有的规定，准确把握教材，明确所考查的对象是解决有关总体、个体、样本、样本容量问题的关键。 2.平均数 当给出的一组数据，都在某一常数a 上下波动时，一般选用简化平均数公式' x x a =+，其中a 是取接近于这组数据平均数中比较“整”的数;?当所给一组数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数公式。 3.众数与中位数 平均数、众数、中位数都是用来描述数据集中趋势的量。平均数的大小与每一个数据都有关，任何一个数的波动都会引起平均数的波动，当一组数据中有个数据太高或太低，用平均数来描述整体趋势则不合适，用中位数或众数则较合适。中位数与数据排列有关，个别数据的波动对中位数没影响；当一组数据中不少数据多次重复出现时，可用众数来描述。 4.极差 用一组数据中的最大值减去最小值所得的差来反映这组数据的变化范围，用这种方法得到的差称为极差，极差＝最大值－最小值。 5.方差与标准差 用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式是 s 2 = 1n [(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2 ]； 方差和标准差都是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越大，波动越大，也越不稳定或不整齐。 【能力训练】 一、填空题：
1．甲、乙、丙三台包装机同时分装质量为400克的茶叶.从它们各自分装的茶叶中分别随机抽取了10盒，测得它们的实际质量的方差如下表所示： 2.甲、乙、丙三台机床生产直径为60mm 的螺丝，为了检验产品质量，从三台机床生产的螺丝中各抽查了20个测量其直径，进行数据处理后，发现这三组数据的平均数都是60mm ， 它们的方差依次为S 2甲=，S 2乙=，S 2 丙=.根据以上提供的信息，你认为生产螺丝质量最好的是__ __机床。 3.一组数据：2，-2，0，4的方差是 。 4．在世界环境日到来之际，希望中学开展了“环境与人类生存”主题研讨活动，活动之一是对我们的生存环境进行社会调查，并对学生的调查报告进行评比。初三(3)班将本班50篇学生调查报告得分进行整理(成绩均为整数)，列出了频率分布表，并画出了频率分组 频率 ～ ～ ～ ～ ～ 合计 1 根据以上信息回答下列问题: (1)该班90分以上(含90分)的调查报告共有________篇； (2)该班被评为优秀等级(80分及80分以上)的调查报告占_________%； (3)补全频率分布直方图。 5．据资料记载，位于意大利的比萨斜塔1918～1958这41年间，平均每年倾斜1.1mm ；1959～1969这11年间，平均每年倾斜1.26mm ，那么1918～1969这52年间，平均每年倾斜约_________(mm)(保留两位小数)。 6.为了缓解旱情，我市发射增雨火箭，实施增雨作业，在一场降雨中，某县测得10个面积相等区域的降雨量如下表: 区域 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 降雨量(mm) 10 12 13 13 20 15 14 15 14 14 则该县这10个区域降雨量的众数为________(mm)；平均降雨量为________(mm)。 7.一个射箭运动员连续射靶5次，所得环数分别是8，6，10，7，9，则这个运动员所得环数的标准差为________。 8．下图显示的是今年2月25日《太原日报》刊登的太原市2002年至2004年财政总收入完成情况，图中数据精确到1亿元，根据图中数据完成下列各题： (1)2003年比2002年财政总收入增加了_______亿元； (2)2004年财政总收入的年增长率是_______；(精确 到1％) (3)假如2005年财政总收入的年增长率不低于2004年 甲包装机 乙包装机 丙包装机 方差 （克2 ） 31．96 7．96 16．32 根据表中数据，可以认为三台包装机 中， 包装机包装的茶叶质量最稳 定。
Hyperwave知识管理解决方案 黄波编译 2002-5-15 Hyperwave公司是一家德国的知识管明白得决方案提供商，公司的总部设在德国，并 在北美、英国和法国设有分支机构。Hyperwave公司为企业提供名为Hyperwave eKnowledge 架构的协作型的知识治理软件系统。该软件包括了文档治理、Web内容治理、搜索引擎、企业信息门户等组件。企业能够部署单个组件，或者实施整个架构。目前，Hyperwave差不多成功地为金融、教育、制造和政府等多个领域的180多个客户实施了Hyperwave eKnowledge 架构。 一 Hyperwave eKnowledge 架构的设计理念 1．对数据、信息和知识的明白得 Hyperwave认为优秀的知识治理治理软件必须能够对数据、信息和知识进行有效的治理。由于数据、信息和知识具有不同的特点，需要不同的信息技术予以支持，因此有必要对数据、信息和知识进行界定，并分析它们的特点。 数据 数据是指比特和字节。数据是IT架构(运算机、软件和网络)所处理的内容。数据治理面对的咨询题是成本、速度和性能：我们耗费了多少资源储存和检索数据？我们能够以何种速度检索数据？我们能够储备多少数据？然而，数据并不能讲明自身的重要程度以及数据之间的关联。人们可能储备了海量的数据，然而这些数据可能没有包含任何信息。 信息 信息是能够产生意义的数据。人们通常需要进行5C中的一种或种处理，将数据转换成为信息： 场景化（Contextualize）：明确讲明数据收集的目的。 分类（Categorize）：定义数据关键成分以及分析单元。 运算（Calculate）：对数据进行数学分析和统计分析。 纠正（Correct）：移除数据中的错误成分。 精简（Condense）：以更精确的方式归纳数据。 知识 知识比信息和数据具有更宽广、更深刻的含义，它建立在对信息的明白得之上。知识是体会、价值、场景信息和专业洞悉力的组合。知识的特性使知识具有价值，然而难于治理。然而信息技术不能直截了当治理知识，只有人类才能处理知识，将信息转换成为知识。
数据的分析知识点总结 与典型例题 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
目录 数据的分析知识点总结与典型例题 一、数据的代表 1、算术平均数： 把一组数据的总和除以这组数据的个数所得的商. 公式：n x x x n +???++21 使用：当所给数据1x ，2x ，…，n x 中各个数据的重要程度相同时，一般使 用该公式计算平均数. 2、加权平均数： 若n 个数1x ，2x ，…，n x 的权分别是1w ，2w ，…，n w ，则 n n n w w w w x w x w x +???+++???++212211，叫做这n 个数的加权平均数. 使用：当所给数据1x ，2x ，…，n x 中各个数据的重要程度（权）不同时， 一般选用加权平均数计算平均数. 权的意义：权就是权重即数据的重要程度. 常见的权：1）数值、2）百分数、3）比值、4）频数等。 3、组中值：（课本P128）
数据分组后，一个小组的组中值是指这个小组的两个端点的数的平均数，统计中常用各组的组中值代表各组的实际数据. 4、中位数： 将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数. 意义：在一组互不相等的数据中，小于和大于它们的中位数的数据各占一半. 5、众数： 一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数. 特点：可以是一个也可以是多个. 用途：当一组数据中有较多的重复数据时，众数往往是人们所关心的一个量. 6、平均数、中位数、众数的区别： 平均数能充分利用所有数据，但容易受极端值的影响；中位数计算简单，它不易受极端值的影响，但不能充分利用所有数据；当数据中某些数据重复出现时，人们往往关心众数，但当各个数据的重复次数大致相等时，众数往往没有意义. ※典型例题： 考向1：算数平均数 1、数据-1，0，1，2，3的平均数是（C） A．-1 B．0 C．1 D．5
数据分析知识点 一、选择题 1．如图是成都市某周内日最高气温的折线统计图，关于这7天的日最高气温的说法正确的是（） A．极差是8℃B．众数是28℃C．中位数是24℃D．平均数是26℃【答案】B 【解析】 分析：根据折线统计图中的数据可以判断各个选项中的数据是否正确，从而可以解答本题． 详解：由图可得， 极差是：30-20=10℃，故选项A错误， 众数是28℃，故选项B正确， 这组数按照从小到大排列是：20、22、24、26、28、28、30，故中位数是26℃，故选项C 错误， 平均数是：202224262828303 25 77 ++++++ =℃，故选项D错误， 故选B． 点睛：本题考查折线统计图、极差、众数、中位数、平均数，解答本题的关键是明确题意，能够判断各个选项中结论是否正确． 2．甲、乙、丙三个不同品种的苹果树在同一地区进行对比试验，从每个品种的苹果树中随机各抽取10棵，对它们的产量进行统计，绘制统计表如下： 品种甲乙丙 平均产量/(千克/棵)9090
若从这三个品种中选择一个在该地区推广，则应选择的品种是() A．甲B．乙C．丙D．甲、乙中任选一个【答案】A 【解析】 【分析】 根据平均数、方差等数据的进行判断即可． 【详解】 根据平均数、方差等数据的比较可以得出甲品种更适在该地区推广． 故选：A 【点睛】 本题考查了平均数、方差，掌握平均数、方差的定义是解题的关键． 3．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（） A．84分B．85分C．86分D．87分 【答案】A 【解析】 【分析】 按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】 根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 ?+?=（分） 809084 1010 故选A 【点睛】 本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 4．甲、乙两名同学分别进行6次射击训练，训练成绩（单位：环）如下表 对他们的训练成绩作如下分析，其中说法正确的是（） A．他们训练成绩的平均数相同B．他们训练成绩的中位数不同
电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 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(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，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。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，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、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。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：
(1)流量类指标 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种一个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着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，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标
知识管理解决方案 1、整体介绍 知识管理就是对用户组织知识的管理，是以实现组织知识的有效收集、挖掘和共享为最终目的的。根据部门职能设置和各个部门、岗位的实际工作内容和知识需求确定合理的企业知识资源，确定合理的知识资源分类体系，实现部门和岗位的知识资源的有效利用和管理。 汇创知识管理解决方案通过汇创协同管理平台知识管理模块实现知识的积累、共享、利用与创新的全程管理！为组织内部信息发布及传播提供场所，使组织的新闻、通知、公告、规章制度、各种类型文档等能快速传播；收集组织的各类信息资源，文档资料，专家技能，形成内部的知识库，实现知识的快速传播与共享，从而提高团队的学习能力，快速响应能力，提高员工技能素质。更重要的是为每个员工提供一个个性化的知识信息门户，在这个个性化的门户中，员工只能找到与他职位和权限相关的知识，并且每一个员工在自己的门户中积累知识，并与大家共享自己在各方面的经验和知识。 知识管理主要流程和内容：
2、系统目标 通过导入知识管理的模式，整合企业门户，集成知识、办公、业务、管理为一体，以岗位为基本功能单位，将原有的传统的模式改造为实时的知识资源管理系统，通过实时的知识资源管理，实现人与岗位分离和实时管理，将使各组织单位都能有效地进行目标和资源管理、利用现有和潜在的知识资源，促进团队学习、进化与合作，向知识型组织发展，具体来讲： 建立统一存储机制，将个人知识和信息提升为组织知识，增加组织知识储备，减少员工休假、离职而造成的损失。 建立内外部信息聚合的平台，分析外部环境的机会和挑战，全面获取相关资料，辅助领导层进行战略的决策和调整。 通过岗位模式将知识和岗位联系起来，帮助岗位人员低成本获得知识，降低知识扭曲，同时完成岗位知识的积累。 建立知识仓库，方便组织的后续者获取前人积累的知识，以此为基础不断创新，实现组织的可持续发展和创新。 提供交互的功能，帮助建立内部学习交流体系，从系统中接受知识，形成“边干边学、在干中学”的终生学习机制。 汇创知识管理解决方案的目标可以根据用户的实际情况分为短 期目标及中长期目标来逐步实现： 第一期目标 收集内部知识，引进外部信息源，并进行统一集中有序的管理
数据的分析知识点与练习 1. 平均数与加权平均数：当给出的一组数据，都在某一常数a 上下波动时，一般选用简化 平均数公式，其中a 是取接近于这组数据平均数中比较“整”的数;?当所给一组数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数公式。 (1）2、4、7、9、11、15.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数___； (3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为 ； 2. 中位数：将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median)；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（ ） A ．85 B ．86 C ．92 D ．87.9 (2) 将9个数据从小到大排列后，第 个数是这组数据的中位数 3.众数：一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数（mode ） （1）一个射手连续射靶22次，其中3次射中10环，7次射中9环，9次射中8环，3次射中7环．则射中环数的中位数和众数分别为（ ） A ．8，9 B ．8，8 C ．8．5，8 D ．8．5，9 （2）数据按从小到大排列为1，2，4，x ，6，9，这组数据的中位数为5，那么这组数据的众数是（ ） A ：4 B ：5 C ：5.5 D ：6 4.方差：各个数据与平均数之差的平方的平均数，记作s 2 .用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式 是s 2=[(x 1-)2+(x 2-)2+…+(x n -)2]；方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越 大，波动越大，也越不稳定或不整齐。 （1）若样本x 1+1，x 2+1，…，x n +1的平均数为10，方差为2，则对于样本x 1+2，x 2+2，…，x n +2，下列结论正确的是（ ） A ：平均数为10，方差为2 B ：平均数为11，方差为3 C ：平均数为11，方差为2 D ：平均数为12，方差为4 （2）方差为2的是（ ） A ．1，2，3，4，5 B ．0，1，2，3，5 C ．2，2，2，2，2 D ．2，2，2，3，3 5.极差 ：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差(range) （1）某班数学学习小组某次测验成绩分别是63，72，49，66，81，53，92，69，则这组 数据的极差是（ ） A ．47 B ．43 C ．34 D ．29 （2）若一组数据-1，0，2，4，x 的极差为7，则x 的值是（ ） A ．-3 B ．6 C ．7 D ．6或-3
数据处理 （从小数据到大数据） 一、小数据 1、信息的度量 在计算机中： 最小数据单位：位（bit） Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B） 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法 十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D 二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H
3、不同数制之间的转换方法 （1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。 例如： 10110.101B =1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1 =231.75D
D5.6H =D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D （2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。（除倒取，乘正取） 例，十进制数59转换为二进制数111011B
例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H （3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。(8421法) 例如：3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B （4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。（8421法）
XXXXXXXXX分公司 知 识 管 理 平 台 设 计 方 案
目录 1.1 前言 (3) 1.2 门户展示模块 (5) 1.3 公文管理模块 (5) 1.4 工作任务全生命周期管理 (7) 1.5 知识库 (8) 1.6 专家库 (10) 1.7 知识地图 (11) 1.8 知识问答 (11) 1.9 知识流程设计 (13) 1.10 讨论社区 (13) 1.11 知识共享氛围的营造 (14) 1.12 安全信息管理模块 (14) 1.13 总结： (15)
1.1 前言 知识管理平台，是集中实现可持续性动态演进的企业知识管理一系列功能应用需求的以IT技术为基础的系统操作、展示、应用平台，它可以使企业各领域、各层级、各区域、各业务场景的员工通过统一的应用与分享平台和入口访问其各自所需的个性化知识与信息资源。 知识管理平台是一个以人的知识与智能为核心和主导，以信息技术为手段的人机结合的管理支撑系统。其建设与运营总体目标是通过管理整合企业中的各种知识资源与智力资产（包括企业内外各种显性的情报信息和知识文档体系，还包括存在于各领域专家头脑与经验中的隐性知识体系），并通过各种形式与工具实现知识的实时关联存储，将企业不断演变与扩张的知识资源整合为动态而体系化的企业知识资产库，以促进企业智力资产优化升级，打造知识学习、分享、创新的健康企业文化，并能通过知识创新能力不断升级有效促动企业各业务智能领域岗位员工生产效率与效能的提高。它是企业知识创新能力的不断升级有效促动企业各业务职能领域岗位员工生产效率与效能的提高。它是企业知识资产的“生产厂”、“档案馆”、“阅览室”、“创新馆”、“分析台”，着眼于为企业业务体系为核心价值链运营能力的优化和企业核心岗位人员能力素质体系升级，提供可持续有针对性的能源与动力，未来将立足于保障“智慧企业”与“学习型组织”的战略发展远景落地于核心的智能型竞争力的可持续打造。 所谓“知识之轮”，即任何组织中的知识都符合知识“沉淀”、“共享”、“学习”、“应用”、
数据的收集与整理——知识讲解 【学习目标】 1.了解普查、抽样调查、总体、个体、样本、样本容量等相关概念，并能选择合适的调查方法，解决有关的现实问题； 2.在具体的问题情境中，领会普查和抽样调查各自的优缺点； 3.学会设计调查问卷并收集数据； 4.能把收集到的样本数据进行合理的分组整理，并能绘制相关的统计图表，根据统计图表，估计总体的相关特性； 5.知道三种常见的统计图以及它们的优缺点. 【要点梳理】 要点一、普查与抽样调查 1.普查与抽样调查 （1）普查 为一特定目的而对所有考察对象所做的调查叫做普查． 要点诠释： 普查又叫“全面调查”.它要求对考查范围内的所有个体一个不漏地进行准确统计. （2）抽样调查 为一特定目的而对部分考察对象所做的调查叫做抽样调查． 要点诠释： ①抽样调查是对总体中的部分个体进行调查，以样本来估计总体的情况. ②抽样调查的注意点：1.随机取样；2.取样具有代表性；3.若样本由具有明显不同特征的部分组成，应按比例从各部分抽样. （3）普查与抽样调查的优缺点 普查通过调查总体中的每个个体来收集数据，调查的结果准确，但往往花费多，工作量大；有时受客观条件的限制，无法对所有个体进行普查；有时调查具有破坏性(例如：测试一批灯泡的使用寿命或炮弹的杀伤半径等)，不能进行普查． 抽样调查通过调查样本中的每个个体来收集数据，调查范围小，花费较少，工作量较小，便于进行，但样本的抽取是否得当，直接关系到对总体的估计．为了获得较为准确的调查结果，抽样时要注意样本的代表性和广泛性. 要点诠释： 在调查实际生活中的相关问题时，要灵活处理，既要考虑问题本身的需要，又要考虑实现的可能性和所付出代价的大小. 2.调查的相关概念 总体：我们把所考察对象的全体叫做总体. 个体：把组成总体的每一个考察对象叫做个体. 样本：从总体中所抽取的一部分个体叫做这个总体的一个样本. 样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量（不带单位）. 要点诠释： ①“调查对象的全体”一般是指调查对象的某种数量指标的全体，如对于一个班级，如果考察的是这个班学生的身高，那么总体是指这个班学生身高的全体，不能错误地理解为学生的全体是总体． ②样本是总体的一部分，一个总体中可以有许多样本，样本能够在一定程度上反映总体. ③样本容量是一个数字，没有单位．一般地，样本容量越大，通过样本对总体的估计越
2018CPDA 数据分析师考试大纲 第一部分考试介绍 一、考试目标 数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。 侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。 考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。 二、考试科目及考试形式 考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。 CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。 三、教材与资料 《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。 四、知识点要求注释 识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围； 理解：要求应知应会，非重点考试要求范围； 应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围； 了解：拓展性知识，非考试要求范围。 第二部分考试内容 根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容： 一、数据分析理论知识 数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算