数据分析概述
商品周转率
1、什么是周转率
所谓周转率即是指商品从入库到售出所经过的时间和效率。衡量商品周转水平的最主要指标是：周转次数和周转天数
2、计算方法
周转次数指一年中，库存（配送中心和店铺）能够周转几次，计算公式为：
周转次数=销售额/平今年库存额
平均库存=（期初库存+期末库存）/2
周转天数表示库存周转一次所需的天数，计算公式为：
周转天数=365天/周转次数
3、商品周转率的不同表示法
由于使用周转率的各不相同，可按下列各种方法，来斟酌变更分子的销售额和分母的平均库存额。
⑴用销售来计算，这种方法便于采用售价盘存法的单位。
⑵用成本来计算，这种方法便于观察销售库存额及销售成本的比率。
⑶用销售量来计算，这种方法用于订立有关商品的变动。
⑷用销售金额来计算，这种方法便于周转资金的安排。
⑸用利益和成本计算，这种方法以总销售额为分子，用手头平均库存额为分母，且用成本（原价）计算，使用此方法，商品周转率较大，这是由于销售额里面多包含了应得利润部分金额的缘故。
商品周转率的方法算式
1、商品周转率数量法：商品周转率=商品出库综合／平均库存数
2、商品周转率金额法：
商品周转率=全年纯销售额（销售价）／平均库存额（购进价）
商品周转率=总进价额／平均库存商品（购进价）
商品周转率=销售总额／改为销售价的平均库存额
3、商品周转周期（天）
商品周转周期=（平均库存额／纯销售额）×365
主管人员或负债具体工作人员可以根据这5个公式来计算不同种类、不同尺寸、不同色彩（颜色）、不同厂商或批发商的商品周转率，调查“销路较好”和“销路欠佳”的伤心，一次来改善商品管理并增加利润。
提高商品周转水平是一个系统工程，核心是两个内容。一个是有效的商品评价体系，如进行2／8分析或／ABC分析，进行商品的汰换，剔除滞销品；采用商品贡献率比较法（商品贡献率=销售占比×毛利率）衡量商品的重要程度；通过品类管理技术的应用来改善商品结构，加强库存管理等。另一个是提高供应链的速度，包括建立完善信息管理系统，提高效率；努力实现快速反馈，加快衔接速度；加强物流配送能力，提高周转效率。周转加快直接关系到资金的使用效率的提高，同事库存减少，费用降低。
●交叉比率
交叉比率=毛利率×周转率
交叉比率通常以每季为计算周期，交叉及周转率，其比率低的优先淘汰商品，交叉比率数值愈大愈好，因它同时兼顾商品的毛利率数值愈大，表示毛利率高且周转又快。更直观的分析在一个周期内各SKU的毛利贡献评级。
销售数据分析五大方面
销售周报即每周汇总，统计各个部门销售数据的报表，其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比、周比、同期比、销售占比、日平均销售额、各项数据指标、达成率及行动计划，面对这样的一份报表，如何能在这些繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的，报表的分析主要从以下几方面入手。
一、销售额分析：
首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日（主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此）。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措。
二、毛利率分析：
从毛利率可以每日的毛利率和各部门毛利率的高低。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的有一定的补充，这样就有助于管理人员合理补货和安排利润计划。三、贡献毛利率分析：
部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。
四、提高毛利率
报表可以有效地提高毛利率。如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为17%，低于预计毛利率25%，而其中食品的销售构成为28%，但是毛利率为17%，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。有效提高毛利率的方法为：⑴提高高毛利商品部门的构成比。应当注意的是:a 毛利率虽高，可能季节性商品（如雨季到来，雨伞销售增加）较多； b 毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品；⑵降低低毛利率部门的构成比；⑶提升高销售构成比部门的毛利率；
⑷若有构成比相同的部门，应发展高毛利率的商品。但是不能完全绝对为了提高综合毛利率，而使销售构成比下降。要对不同个性、特性、用途的商品进行有效的组合，能够满足顾客的各种需求，使综合毛利有所增长。
五、经营指标：
设定经营指标及达成率，以决定商品的库存。各部门商品的库存是否适当，库存是否能有效发挥效率等，这种商品成绩判定的指标握们谓之交叉比率。商品的交叉比率越高，就表示越有效率，交叉比率最少也要确保在200，如果为100，是指得到与商品投入资本相同数额的毛利，如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话，就谈不上效益了。各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定，然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额，计算其应有的库存量。计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元，销售占比b 为15.7%，交叉比率c为133%，目标毛利率d为15%，那么贡献毛利率为e=b×d=15.7%×15%=2.355%,目标周转率f=c/d=133/15=8.87次，目标库存g=a/f=154/8.87=17.36万元。
周报表作为过去时间段的报表，通过分析我们应大胆而有预见性的预测，以使我们的周报起
到真正成为经营决策及行动计划的来源，使门店的每一项决策都脚踏实地，真正做到数据化、科学化，周销售数据分析决定门店行动计划成功的关键。
门店销售数据分析与实用报表管理
第一节经营管理决策依据——数据化管理
门店的核心管理技术是数据化管理，一品一码单品进销存核算，对电脑管理，一品一码的有效分析，成为管理决策的核心，是采购和门店管理的重要环节。
数据是怎样抽取出来的呢？——数据的采集，报表是数据分析的重要工具。
1、信息系统权限查询
2、电脑中心提供
正确掌握信息系统的操作方法，看得懂报表所表达的信息。
●数据化管理
数据是怎样抽取出来的呢？数据的分类
1、直接数据=商品进、销、存等实际数据。
2、间接数据=客流量、客单价、来客数、周转率、毛利率、营业外收入、销售排行榜、费用成本、单品适销率等。
●数据化管理
营运部门重点查询及分析的报表
⑴日销售报表
⑵月销售报表
⑶销售明细报表
⑷未销售商品报表
⑸商品排行榜——前、后50名销售报表
⑹商品大中小类别排行榜
⑺贡献率报表：类同单品销售排行榜，但增加了百分比
⑻变价报表：对应变化商品，检查是否已更换便签和POP。
⑼缺货/补货报表
⑽收货/退货/调拨报表
⑾ 14天无销售报告
⑿库存大于180天
⒀负库存报告
⒁单品进销存报表等
重点分析门店A类C类商品、销售前50名后50名及连续4周无销售的商品，并采取相应措施。
●数据化管理
采购部门需查询和分析的报表
⑴供应商变动报表：新增、终止交易的供应商和单品促销。
⑵按主供应商汇总每天的销售金额。
⑶单品进销存
⑷含应付款的供应商进销存报表。
⑸结算汇总报表
⑹日销售报表
⑺月销售报表，促销商品销售报表。
⑻销售明细报表
⑼未销售商品报表：标准时段积压商品库存的清单。
⑽商品排行榜——前、后50名单品销售报表。
⑾商品大中小类别排行榜
⑿贡献率报表
⒀缺货报告：包含即将缺货的单品报表
⒁一个月无销售单品报告
⒂负库存单品报告
●数据与分析
采购部业绩分析表
第二节 经营决策办法——数据分析
1、销售分析
2、促销分析
3、适销率分析
4、毛利分析、盈亏平衡分析
5、预算管理
6、交叉比率分析
7、周转率分析
供应商
顾客每天的某一时段 每周的某一时段 每周每月 采销期间 同期/环期
●对分析指标的说明一——门店经营的各项数据要求
销售指标：销售额=销售量×商品单价
=来客数×客单价
毛利：毛利润=总销售额-总成本
=销售额×销售平均毛利率
补充概念：总成本包括固定成本与变动成本，固定成本不随销售量增加或减少而变动的费用。如：折旧费、租赁费、管理费、员工基本工资等，变动成本随销量的增加或减少而成正比例变动的费用。如促销费、商品损耗、运输费、税费、奖金、客服包装费等。
毛利率：①理论毛利率：理论销售毛利÷售价×100%
②成本毛利率：毛利÷进价×100%
③销售毛利率：毛利÷售价×100%
●对分析指标的说明二
周转率是反映存货周转率速度的比率，有两种方法表示：
①周转次数=累计销售成本÷平均存货
平均存货=（期初库存+期末库存）÷2
②周转天数：365天（年）/季度/月÷周转次数（大于1）
交叉比率=商品周转次数×毛利率
●适销率：动销品种数÷总库存品种数，检验商品适销、滞销情况
●来客数：门店每天的实际交易次数，客流量：每天进入门店的人数
部门支持率：部门来客数÷全店来客数
品类支持率：品类来客数÷部门来客数
●单品支持率：单品购买数÷（全店来客数×购买此单品的顾客数）
●客单价门店每次交易所发生的平均金额，销售额÷来客数
●坪效：每平米产生的销售金额，总销售额÷实际经营总面积
实际经营面积计算方法：总经营面积×（陈列设备）落地面积占比
●根据月销售额、日销售额报表综合分析业绩指标
类别商品的销售业绩
销售分析
影响销售额的因素：商品采购的优选、制定合理的价格带，促销虽然是提升“客单价”和“来客数”的关键环节，但是“客单价”和“来客数”却能能直接影响门店的销售额。
灵活运用数据分析是促进有效采购商品，优化商品陈列组合，最终实现经营绩效，即如何通过对“客流量”，“来客数”，“客单价”等对比“销售额”数据曲线，在商品各小类销售量中的升降关系，分析其与商品采购优化、商品陈列组合之间的关系。
●商品促销与销售额分析
促销时提高销售的最直接、最简单、最有效的方式之一。
制定商品促销计划的数据依据：
销售报告：包括类别商品销售数量、金额排行榜评价商品价格带定位和单品毛利额之关联度。
该商品库存总量和平均销售趋势分析
●促销数据分析策略
促销效果：其评估的标准是对该促销单品销量的对比、毛利对比，以带动同类别商品的销量。商品经促销后，业绩能否得到提升？包括销售量、总金额、毛利等。
商品促销后，对本部门商品销售，能否提高其贡献度？
促销商品在恢复原价后，对该商品的正常销售有无受到影响？
促销商品评估表
●优化商品组合应考虑的因素：
顾客的需求决定了商品的选择，决定了价格带的确定，商品优化程度、价格带的合理定位、共同影响着适销率数据的高低，反之通过对单品适销率的分析，促进商品采购优化，加强卖场布局调整，最终提高经营绩效。
●顾客所需的商品很多，我们为了满足顾客的需求，可续地设立商品配制表，在表中以商品
的小分类来满足顾客的需求。
顾客的一种需求=一个小分类=数个单品
每个商品小分类都是由许多个供应商，分别提供的不同单品组成的，因此，我们会依照商品配制表来挑选最好的单品来进行销售。
一个小分类=数个单品
设置商品配制表，它是反映该商品组合的宽度和深度，大、中、小类商品覆盖面越大，说明商品组合宽度越宽；各个类别的单品数的多与少，则说明了该类别商品组合的深度。
图例：商品适销率分析
通过对适销率数据的分析，能够加强对零销售、滞销商品、畅销商品、新品引进等操作程序的监控。
●单品畅销榜数据分析及保全优化策略
滞销单品数据分析技术监测方向：
是否属当令商品？
定价是否合理？
促销、企划是否实施到位？
TG台、端架、地堆、专柜陈列是否规范？
是否极限对其功能，食用食疗做足了宣传？
●新品引进与滞销单品淘汰：
新品采购时，应先做竞争对手同类价格带分析：
（遵循）进价=预定售价-预定毛利的法则，确实保证单品毛利空间，可杜绝成为供应商新
品销售的试验场，按市场需求主动调整商品构成。
滞销单品淘汰应充分理解和执行销售的高周转理念，否则会导致C类商品一大堆，销售点分散，供应商支持变弱。
灵活运用交叉比率分析手段作为核心的淘汰体系，并建立定时清除制度。
●新品引进的5中方法
●1、按顾客需求，属新特优产品身份作为尝试性引进。
2、按其品类短缺属性进行新品补充。
3、按其价格带优势进行新品选择。
4、按高周转销售特点进行新品选择。
5、按其产品市场表现抢眼进行新品选择。
●价格带分析
同分类商品处于最高价格线与最低价格线所圈定的价值范围，即为价格带。在价格带中，究竟需要多少个单品数量必须依照商品配制表需求。
●价格带分析
在同品类商品中至少要有几个超低价格的单品，其品质优良，通常有较高的库存周转率和销售量，但其毛利却不高；还要有几个高价位的单品，多为名牌，通常拥有高毛利额；而中间价位的商品数量应占其50%以上，是贡献销售额及毛利率的支柱商品群体
价格/￥ 40 50 70 80 100 110 120 140 150
选择商品种类进行陈列，如果其销量低于预期，可根据小分类/单品高中低销售量选择来优化同类商品的组合。
10 15 17 19 23 25 29 32 38
●配合做何种决定？
检查商品库存和陈列面是否充足？
是否经常性、针对性安排促销活动？
按市调的结果来调整店内的售价
定期与厂商再议价，获得更低进价的商品
加强促销来提高处于“中销售”商品的销量
尽量获得高毛利率，确定销售支柱地位
若以上方式你都无法改善，考虑是否有更优势的同类产品，将处于较弱地位的单品替代掉。
●检视下列各点：
①不符合市场需求
②质量较差
③价格莫名地奇高
④商品陈列排面不够大，或者是否陈列位置，处于“工”形的两段商品陈列在错误的分
类里。
竞争分析
价格竞争指数即价格横向比较，衡量本店与竞争店的价格水平。
价格竞争指数=本店平均价格/竞争店平均价格
指数＞1 则本店的该类商品售价偏高
指数＜1 则本店的该类商品售价较低
指数=1 则本店与竞争店价格水平相当
采取竞争手段之目的
打击或防御竞争对手，增加销售，梳理价格优势，维护价格形象。
●竞争的策略
①竞争的策略应于商品配制结构策略相互匹配
②竞争必须要起到梳理门店形象之目的，起到宣传价格优势和带动销售的作用
③竞争的降价差额应控制在一定范围内。
④竞争手段是要随市场、竞争对手的变化而迅速作调整。
⑤竞争的决策必须以市场调查的结果为基础。
⑥竞争不采取负毛利的策略，当然瞬间例外。
⑦属于商品结构中同分类、同品牌的不同单品，必须全体进行价格、陈列盒促销宣传竞争。
●竞争的效果分析
①每周对所有竞争商品都必须进行鉴定和促销效果评估。
②竞争商品选择：前后两期是否有雷同，关注超过2周连续竞争的商品群体。
③高度关注超过4周连续竞争的商品群体，建议错位精选。
④竞争商品是否属于主力/形象/敏感/厂商支持/季节性商品等。
⑤检查商品在竞争前后的销售和毛利对比，考察其持续性。
⑥检查竞争商品是否有足够的存货量。
⑦竞争商品选项是否符合商品结构表之优化配置。
⑧统计有多少顾客选购竞争商品？顾客的评价如何？是否延续？
⑨供应商能否继续提供更大力度，更长时间的优惠价格？
●注意事项：
销售的竞争不能仅仅依靠商品低价格的竞争，还需建立优质服务、良好购物环境，建立诚信形象和公共关系等，关键仍是依靠务实管理、勤练内功，价格战是不能永久战胜对手的，若想让商品更持久地保持竞争优势，还需要做好“截流”工作，例如降低成本，在经营创意上赢过对手等等。
●毛利分析
1、理论毛利率、销售毛利率、成本毛利率
2、销售毛利率；商品实际销售的毛利率可分前台毛利（销售毛利）与后台毛利（营业外
收入）
3、成本/毛利回报率：单位平均库存额预计创造的毛利额
成本/毛利回报率=年度毛利额/平均库存额
4、商品贡献度分析：贡献度=商品销售占比×该商品毛利率，代表了该商品对全店毛利率
的贡献，同时运用贡献度分析逐一评估商品品种，可以提高商品的经营效率。
商品毛利率贡献表
毛利是衡量及分析门店经营状况的重要数据，在考量毛利时除分析收入水评外，还要考虑成本费用支出。成本费又包括变动成本与固定成本。
综合分析如下：
1、门店成本费用率，费用约占销售额的比例。（12%）
比例仅供参考，各店具体会受地区、价格、竞争、人口等因素的影响
2、人口成本费用率、人员工资、福利占销售额的比例；（2.8-3%）
3、水电暖费用率，水费、电费、暖气费占销售额的比例；（1.35%）
4、客服包装费用率，收银台包装袋费用占销售额的比例，（0.2%）
5、办公费用率，办公用品及耗材占销售额的比例（0.2%）
6、损耗率，商品损耗金额占销售额的比例；（0.3-0.5%）
●毛利分析之盈亏平衡模型
保本销售量
盈亏平衡点：销售收入=总成本，即净利润为零时
销售收入＞成本费用，则有盈利
销售收入＜成本费用，则出现亏损
从上述模型分析得出结论：扩大销售额是获取盈利的好办法；
根据盈亏平衡点之毛利率水准，确定保本销售额；
根据盈亏平衡点分析确定扭亏增盈目标及方法；
根据盈亏平狠点分析模型具体可以采取哪些措施控制亏损，获取盈利？
●扭亏为盈的措施举例：
①降低变动成本：节约耗材、降低损耗、控制库存、降低经营费用、提高营销效果等。
②降低固定成本：降低企管费用开支，加强人力资源管理，控制人是基本费用支出。
③扩大商品销售量，增加销售额和销售收入。
④按商品类别、贡献度，制定合理毛利率水平。
⑤上述措施的综合应用
●预算管理
预算管理涵义，是一套系统的管理工具，是实现企业经营目标的载体，它涵盖到企业经营活动的各方面，以货币形式表达企业的战略规划、计划，并逐步分解到各部门，借以预测未来某时段企业的经营成果和财务状况，并使之实现预定目标。
预算时机也是一种目标，是企业所期望达成的经营和管理目标
预算管理指标有两类：
1、财务指标：财务效果指标与财务效率指标；
财务效果指标是：销售额、毛利额、毛利润、净利润、成本费用等；
财务效率指标是：销售毛利率、净利率、周转率等；
2、非财务指标：是衡量超市经营能力和满足顾客需求的能力。
●影响预算的因素
①销售因素：价格、促销、顾客忠诚度、市场占有率等；
②采购因素：供应商管理、付款方式、付款周期、付款条件、库存管理等。
③人员管理因素：人员管理水平、绩效考核、薪酬政策、职能培训体系等；
④财务管理因素
⑤信息化管理因素
⑥人员结构设置及其操作流程因素
⑦客观存在的竞争因素
●交叉比率分析
是确定A类商品的有效途径
●设定周期考核交叉比率等级变动情况，如将C类转变为B类，或B类转变为A类，则该商
品需大力支持，若反之则需及时淘汰。
按照商品交叉比率的高低将商品氛围ABC三个等级，A类为主力商品 B类为辅助商品C类为附属商品
第三节库存分析——破解“安全存量”难题
●库存分析指标
周转率是反映存货周转速度的比率，有两种方法表示
①周转次数=销售成本÷平均存货
②周转天数=365天（年）季度/月÷周转次数
提高周转是提高销售的外在表现形式
交叉比率即是确定商品配制结构的数据指标，也是分析库存的指标，根据商品毛利率与周转率的关系；通常情况下，周转率越高的商品毛利率较低，周转率越低商品，毛利率则相对较高可依据商品该属性来制订库存策略。
若采用低价策略的商品，必须提高周转来增加销售而足够的库存是保证销售的前提。
●库存控制技术
分析的依据：
①单品的库存量与库存金额数据；
②商品大类的库存金额和单点部门库存金额数据；
③门店的库存金额数据；
④门店的缺货分析退货分析、库存过高商品分析数据；
⑤以日、月、年为单位的收货金额数据。
●库存管理
电脑系统中的库存数据若不能与实际盘点库存数据相一致，则会对所有运营环节产生连锁差错后果，甚至会使电脑系统必须要具备的准确性、预测性、分析性、预警性功能完全丧失，导致财务数据难以达到精确化。
库存管理的原则：
系统中的库存数据必须与实际商品库存数据相一致。
●使系统库存数据不准确的原因：
①收货部门点数错误和输入数据错误；
②收货部门点数错误和输入数据错误；
③收货部门验收时，该商品中混有其他的商品，却也被输入了系统；
④商品组已执行退货，但却未及时输入退货数据；
⑤门店人员将店内码贴错，导致商品系统库存错误；
⑥盘点时造成的错误清点；
⑦收银员在结账时，在多个同类商品过机是，发生扫描错误；
⑧收银员在结账使用数量键盘时，发生错误输入；
⑨相同价格同系列商品，但属不同条码在过机时，导致错误
●异常库存的处理
对系统中的导常库存报告、盘点时异常库存报告必须进行及时处理，对于暂时没有发现原因的重大库存差异，必须上报到主管部门进行查证。
●安全存量
进货量与库存量的核心——商品的安全存量；
零售业管理的最高境界：零库存
负库存产生的原因及解决的方法；
做好库存管理；破解商品“安全存量”判断难、审核难，以简化程序有效控制畅、滞销商品库存。
●安全存量公式
单品安全存量=满陈列量×送货天数×日均销售周转率×加权系数
全面库存管理管理的根本目的是，全面降低供需链呆滞库存( E & O)，提高及时交付率(OTD)，最终提高库存周转率（ITO），从而实现提高企业现金流周转速度(C2C)，提高股东投资回报率(ROI）之目的，所谓，（库存）“转”就是“赚”（钱）。
第四节损耗控制之防损秘笈
●损耗控制
损耗是不可避免的，但是可以通过管理将其控制在正常或较低的水平
造成商品损耗的原因：
1、流程控制不到位
2、零星散货，顾客遗弃商品因没有及时发现并收回造成损失；
3、未遵守“先进先出”原则，造成商品过期或变质；
4、陈列不当、理货存放不当，导致商品损坏、破碎；
5、退回仓库的破包、破损商品未及时退货，只能认赔；
6、价格标识错误，“高价低售”造成损耗；
7、如卫生用品等包装商品被拆包，导致无法正常销售；
8、因滞销、临近保质期等原因导致商品降低处理；
9、供应商在送、退货时“顺手牵羊”带走我方商品；
10、仓储叉车等运转时，操作不当，损坏商品；
11、商品收货是点错数量，未能发现更正；
12、贪污赠品或赠品发放错误；
13、收银员未将顾客购物车内商品全部扫描过机；
14、高价小件商品被盗率过高，极限盗损率0.5%之下；
15、内外勾结之“内盗”更甚，顾客偷盗方法千变万化；
16、保洁人员偷用清洁用具、用品；
17、顾客在商场内随意吃东西，特别是小孩子；
18、老鼠、蟑螂等齿咬商品，雨淋水淹造成损耗。
●商品防损管理
①损耗控制可分别从收银、收退货、安全防卫、销售区来建“立体式”预防；
②建立健全的操作规范、流程，规章制度，严格遵守执行，违者重罚；
③加强全员防盗意识，有效防范“内外盗”事件发生；
④加强安全意识，提高风险控制能力；
⑤加强实物损耗控制，如快整处理“孤儿”商品，果断处理临近保质期商品等。
第五节数据分析与人员管理
●对人员的数据化管理
人员配置公式：
●对人员的人性化管理
①技能培训②绩效考核③职务薪酬④福利待遇⑤股权激励⑥晋升评级⑦职业规划⑧创业支持
第六节供货商管理
●供应商选择标准：
1、供应商背景调查
①其开办经营是否合法，有资金实力？
②其领导人是否优秀、干练、务实？
③其管理团队是否敬业高效、团结好学、忠诚智慧？
其员工是否敬业、好学、服从、稳定？
④其代理的产品是否属知名品牌
2、供应商之上品质量及价格
①其产品质量是否稳定可靠承诺健全？
②其供货是否是属地区市场最低价？
③其是否在“量贩”下能够继续让利、返利？
●供应商选择标准：
1、产品宣传及促销支持：
其媒体宣传是否多渠道？促销方式、力度是否多而强？退货、售后承诺是否健全完善？
谈判手是否廉洁诚信？供货是否准时精确？
2、付款条件
结算方式是否灵活？能否提供增值税票？供货条件能否持续优惠？能否接受我方条件并履约？
3、充分合理的利润
①其提供的商品进价能否使本超市有预期利润并享有超强竞争力？
②其对我方综合通道费用能否承受并持续支持？
●供应商选择标准：
1、送货承诺
①能否准时准量送货？
②能否接受临时追加送货？
③能否有足够运输能力送货？
2、长期合作性
①是否有长期合作的打算？是否融洽？
②突发事件的处理能否配合默契？
③临时顾客的团购订单是否能够满足？
④顾客投诉的售后赔偿能否承担？
3、战略和品质保证
大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。
数据挖掘工程师工作的职责概述 1 职责： 1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题; 2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用; 3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具; 4、完成领导安排的其他工作。 任职要求： 1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历; 2、3年及以上相关工作经验，985和211大学的优秀毕业生可放宽至2年以上; 3、熟悉PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术; 4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑; 5、熟悉常用数据挖掘算法如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等及其原理，并具备相关项目经验; 6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验; 7、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强。 2 职责： 1、水务行业的数据分析、数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析; 2、按需完成基础数据的清洗、整合与去噪，为分析与建模提供支撑。 3、根据业务需求构建合适的算法及通过数据挖掘、机器学习等手段不断优化策略及算法。 4. 跟踪学习新的建模和数据挖掘技术，与同事共享知识和经验。 任职要求：
1. 计算机、数学、物理等相关专业本科及以上学历， 211、985高校优先 2.具有数据挖掘、机器学习、概率统计基础理论知识，熟悉并应用过常用分类、聚类 等机器学习算法; 3.熟练掌握R编程，熟悉数据库开发技术，并有实际生产使用经验者优先; 4. 学习能力强，拥有优秀的逻辑思维能力，工作认真负责，沟通能力良好，团队合 作意愿强，诚实、勤奋、严谨。 3 职责： 1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现; 2、负责海量内容和业务数据的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果; 3、参与搭建和实现大数据平台下的算法处理程序; 4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘; 5、根据业务需求进行数学建模，设计并开发高效算法，并对模型及算法进行验证和 实现。 【职位要求】 1、2021届应届毕业生，本科及以上学历，985/211毕业院校优先考虑，计算机软件、通讯相关专业; 2、熟悉linux操作，熟悉oracle数据库及sql语言; 3、掌握数据分析/挖掘方法及相关算法; 4、有R语言开发能力优先; 5、有运营商数据分析，模型构建经验优先。 4 职责： 1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需求;
考试：大数据概述及基本概念 试卷年份：2015年 题量：10题 答题时间：分钟 总分：100分 合格线：60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B
C D 正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（） A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（） A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）
A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确 9 【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ? owns(X, “personal computer”) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 年龄频率――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 1~5 200 5~15 450 15~20 300 20~50 1500 50~80 700 80~110 44 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194；N/2=1597 ∵ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500； ∴ 20~50 对应中位数区间。
数据库技术发展概述 摘要：20世纪50年代，随着计算机技术的发展，其应用领域不再局限于科学计算，人们开始使用计算机来管理数据。由此，计算机技术新的研究分支——数据库技术应运而生。所谓数据库就是将许多具有相关性的数据以一定的组织方式存储在一起形成的数据集合。而数据库管理系统(Database Management System，简称为DBMs ) 是支持人们建立、使用、组织、存储、检索和维护数据库的软件系统。它包括数据库模型、数据模型、数据库与应用的接口语言等。经过多年的探索，目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。 关键字：数据库技术、管理系统、信息技术、基础和核心 1、数据库技术的发展历程 在数据库出现前，计算机用户是使用数据文件来存放数据的。常用的高级语言从早期的FORTRAN到今天的c语言，都支持使用数据文件。有一种常见的数据文件的格式是，一个文件包含若干个“记录”，一个记录又包含若干个“数据项”，用户通过对文件的访问实现对记录的存取。通常称支持这种数据管理方式的软件为“文件管理系统”。在这种管理方式下，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。随着计算机所处理的数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统从而形成数据库技术。数据库的诞生以20世纪60年代IBM公司推出的数据库管理产品IMs ( Info咖ationMana髀ment System) 为标志。数据库的出现，实现了数据资源的整体和结构化管理，使数据具有了共享性和一定的独立性，并能够对冗余度进行控制。数据库管理系统的推出，使得数据库概念得到了普及，也使得人们认识到数据的价值和统一管理的必要。但是由于IMs是以层次模型来组织和管理数据的，对非层次数据使用虚拟记录，大量指针的使用降低了数据使用的效率，同时，数据库管理系统提供的数据模型机及数据库语言比较低级，数据的独立性也比较差，给使用带来了很大的局限性。为了克服这些缺点，美国数据库系统语言协会(CODASYL，即Conference On Data Svstem Language)下属的数据库任务组( DBTG，即Dat aBaseTask Group) 对数据库的方法和技术进行了系统研究，并提出了着名的DBTG报告。该报告确定并建立了数据库系统的许多基本概念、方法和技术，报告成为网状数据模型的典型技术代表，它奠定了数据库发展的基础，并影响着以后的研究。网状模型是基于图来组织数据的，对数据的访问和操纵需要遍历数据链来完成。因这种有效的实现方式对系统使用者提出了很高的要求，所以阻碍了系统的推广应用。1970年IBM公司的E．F．codd发表了着名的基于关系模型的数据库技术的论文《大型共享数据库数据的关系模型》，并获得198 1年ACM图灵奖，标志着关系模型数据库模型的诞生。
第6卷(A版) 第8期2001年8月 中国图象图形学报 Jou rnal of I m age and Grap h ics V o l.6(A),N o.8 A ug.2001 基金项目:国家自然科学基金项目(79970092)收稿日期:2000206222;改回日期:2000212214数据挖掘技术吉根林1),2)孙志挥2) 1)(南京师范大学计算机系,南京 210097) 2)(东南大学计算机系,南京 210096) 摘 要 数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,为了使人们对该领域现状有个概略了解,在消化大量文献资料的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术;结合作者的研究工作,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了较详细的论述;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法,提出了分类模式的准确度评估方法;最后,描述了数据挖掘技术在科学研究、金融投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望. 关键词 数据挖掘 决策支持 关联规则 分类规则 KDD 中图法分类号:T P391 T P182 文献标识码:A 文章编号:100628961(2001)0820715207 Survey of the Da ta M i n i ng Techn iques J I Gen2lin1,2),SU N Zh i2hu i2) 1)(D ep art m ent of co mp u ter,N anj ing N or m al U niversity,N anj ing210097) 2)(D ep art m ent of co mp u ter,S ou theast U niversity,N anj ing210096) Abstract D ata m in ing is an em erging research field in database and artificial in telligence.In th is paper,the data m in ing techn iques are in troduced b roadly including its p roducing background,its app licati on and its classificati on. T he p rinci pal techn iques u sed in the data m in ing are su rveyed also,w h ich include ru le inducti on,decisi on tree, artificial neu ral netw o rk,genetic algo rithm,fuzzy techn ique,rough set and visualizati on techn ique.A ssociati on ru le m in ing,classificati on ru le m in ing,ou tlier m in ing and clu stering m ethod are discu ssed in detail.T he research ach ievem en ts in associati on ru le,the sho rtcom ings of associati on ru le m easu re standards and its i m p rovem en t,the evaluati on m ethods of classificati on ru les are p resen ted.Ex isting ou tlier m in ing app roaches are in troduced w h ich include ou tlier m in ing app roach based on statistics,distance2based ou tler m in ing app roach,data detecti on m ethod fo r deviati on,ru le2based ou tlier m in ing app roach and m u lti2strategy m ethod.F inally,the app licati on s of data m in ing to science research,financial investm en t,m arket,in su rance,m anufactu ring indu stry and comm un icati on netw o rk m anagem en t are in troduced.T he app licati on p ro spects of data m in ing are described. Keywords D ata m in ing,D ecisi on suppo rt,A ssociati on ru le,C lassificati on ru le,KDD 0 引 言 数据挖掘(D ata M in ing),也称数据库中的知识发现(KDD:Know ledge D iscovery in D atabase),是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息,提取的知识一般可表示为概念(Concep ts)、规则(R u les)、规律(R egu larities)、模式(Pattern s)等形式[1].大家知道,如今已可以用数据库管理系统来存储数据,还可用机器学习的方法来分析数据和挖掘大量数据背后的知识,而这两者的结合就促成了数
《数据库技术与应用》上机实验报告 目录： 一、概述 二、主要上机实验内容 1.数据库的创建 2.表的创建 3.查询的创建 4.窗体的创建 5.报表的创建 6.宏的创建 三、总结 一、概述 （一）上机内容： 第七周：熟悉Access界面，数据库和表的创建，维护与操作 1. 熟悉Access的启动，推出，界面，菜单，工具栏等； 2. 练习使用向导创建数据库、创建空数据库； 3. 练习创建表结构的三种方法（向导、表设计器、数据表）、表中字段属性设置； 4. 练习向表中输入不同类型的数据； 5. 练习创建和编辑表之间的关系； 6. 练习表的维护（表结构、表内容、表外观） 7. 练习表的操作(查找、替换、排序、筛选等) 第八周：练习创建各种查询 1．选择查询（单表、多表、各种查询表达式） 2．参数查询 3．交叉表查询 4．操作查询（生成查询、删除查询、更新查询、追加查询） 第十周：练习创建各种类型的窗体 1．自动创建纵栏式窗体和表格式窗体； 2．向导创建主|子窗体
3．图表窗体的创建 4．练习通过设计器创建窗体 5．练习美化窗体 第十三周：练习创建各种类型的报表 1．自动创建纵栏式报表和表格式报表； 2．向导创建报表（多表报表、图表报表、标签报表） 3．练习通过设计视图创建报表（主|子报表、自定义报表） 4．练习在报表中添加计算字段和分组汇总数据 第十五周：综合应用 1．了解Access数据库系统开发的一般方法； 2．课程内容的综合练习； 3．编写上机实验报告、答疑 （二）上机完成情况 第七周：熟悉Access界面，数据库和表的创建，维护与操作 完成了创建表，向表中输入不同类型的数据，创建和编辑表之间的关系，进行了表的维护，修改了表的结构、内容、外观，最后进行了表的操作，查找、替换、排序、筛选等。 已完成 第八周：练习创建各种查询 练习选择查询、参数查询、交叉表查询，然后练习并操作查询，生成查询、删除查询、更新查询、追加查询等。 已完成 第十周：练习创建各种类型的窗体 自动创建纵栏式窗体和表格式窗体，向导创建主|子窗体和图表窗体，练习通过设计器创建窗体，美化窗体。 基本完成 第十三周：练习创建各种类型的报表 自动创建纵栏式报表和表格式报表，向导创建报表，练习通过设计视图创建报表，在报表中添加计算字段和分组汇总数据。 已完成 第十五周：综合应用
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是
数据仓库与数据挖掘技术
第1章数据仓库与数据挖掘概述1.1数据仓库引论1 1.1.1为什么要建立数据仓库1 1.1.2什么是数据仓库2 1.1.3数据仓库的特点7 1.1.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11 1.1.5分析数据仓库的内容12 1.2数据挖掘引论13 1.2.1为什么要进行数据挖掘13 1.2.2什么是数据挖掘18 1.2.3数据挖掘的特点21 1.2.4数据挖掘的基本过程与步骤22 1.2.5分析数据挖掘的内容26 1.3数据挖掘与数据仓库的关系28 1.4数据仓库与数据挖掘的应用31 1.4.1数据挖掘在零售业的应用31 1.4.2数据挖掘技术在商业银行中的应用36 1.4.3数据挖掘在电信部门的应用40 1.4.4数据挖掘在贝斯出口公司的应用42 1.4.5数据挖掘如何预测信用卡欺诈42 1.4.6数据挖掘在证券行业的应用43 思考练习题一44
1.1.1为什么要建立数据仓库 数据仓库的作用 建立数据仓库的好处
1.1.2 什么是数据仓库 1．数据仓库的概念 W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》中定义数据仓库为：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、历史的、稳定的、支持决策制定过程的数据集合。”即数据仓库是在管理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间而变化的数据集合。 “DW是作为DSS基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需的信息。” “DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的。即与企业定义的时间区段相关，面向主题且不可更新的数据集合。” 数据仓库是一种来源于各种渠道的单一的、完整的、稳定的数据存储。这种数据存储提供给可以允许最终用户的可以是一种他们能够在其业务范畴中理解并使用的方式。 数据仓库是大量有关公司数据的数据存储。 仓库提供公司数据以及组织数据的访问功能，其中的数据是一致的（consistent），并且可以按每种可能的商业度量方式分解和组合；数据仓库也是一套查询、分析和呈现信息的工具；数据仓库 是我们发布所用数据的场所，其中数据的质量是业务再工程的驱动器（driver of business reengineering）。 定义的共同特征：首先，数据仓库包含大量数据，其中一些数据来源于组织中的操作数据，也有一些数据可能来自于组织外部；其次，组织数据仓库是为了更加便利地使用数据进行决策；最 后，数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)
考试：大数据概述及基本概念 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） ? A. 传统企业数据 ? B. 机器和传感器数据 ? C. 社交数据 ? D. 电子商务数据 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 ? A. 技术 ? B. 研究 ? C. 信息 ? D. 管理 ? A
? B ? C ? D ?正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） ? A. 内容维度 ? B. 关系维度 ? C. 时空维度 ? D. 维度的交叉综合 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（）? A. 数据交易技术 ? B. 数据交互技术 ? C. 数据存储技术
? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（）? A. 结构化信息 ? B. 非结构化信息 ? C. 半结构化信息 ? D. 特殊化信息 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） ? A. 数据体量大
? C. 数据处理速度快 ? D. 数据真实性高 ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（）? A. 正确 ? B. 错误 ?正确
摘要：随着Internet的普及和深入，网络远程教学越来越多地受到了教育工作者的关注和研究，但是目前的网络教学质量体系还显得不够完善、健全。如何建立一个行之有效的网络教学评价模型，已成为远程教育工作者面临的一个重要课题。本文中，通过应用数据挖掘技术实现网上教学评价模型，希望能为教育信息化建设提供有价值的参考。关键词：数据挖掘；网络教学评价；评价模型 0 前言 教学评价是教学活动的一个重要环节，不同的教育价值观就会有不同的网络教学评价体系。随着网上课程改革在全国范围内的不断深入展开，传统教学评价中的弊端也越来越明显地在改革中体现出来。信息技术虽然是一门新兴的学科，受传统教学观念的束缚较少，但它作为一门年轻的学科，在形成具有自身学科特点的教学评价方面还显得比较薄弱。因此，建立一种新的适应远程教学需要的、以学生发展为中心、提高网络教学水平的当代网络教学评价模型，显得非常迫切和必要。 1 数据挖掘技术概述 数据挖掘是一个集统计学、人工智能、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术于一体的交叉性学科研究领域。数据挖掘技术是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，又被称为数据库中的知识发现(KDD：knowledge discovery in database)。数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘后得到的信息可能会出乎意料之外，但是非常有价值，这些信息有利于决策者及时做出有效的决策。 2 数据挖掘的流程 数据挖掘基本过程和主要步骤内容如下： 2.1明确目的 在进行数据挖掘工作前，要清楚地知道数据挖掘的目标。事先明确挖掘的业务目标，确定达到目标的评价方法，这将大大减少挖掘工作的难度和挖掘量，否则就很难获得数据挖掘的效果。 2.2 数据准备 （1）数据的选择 建立了挖掘目标后，为实现这个目标选择数据。这些数据可能是数据仓库或数据市场的子集，也可能是各个联机事务处理系统中的数据。数据可能存在重名、错误、格式不一致等问题，挖掘前要增强数据的质量以保证给数据挖掘工具提供正确的数据。 （2）数据的预处理 在数据采集的过程中，有许多因素影响数据的准确性，所以必须对数据进行再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。 （3）数据的转换 将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。 2.3数据挖掘 根据数据功能的类型和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。 2.4结果分析 对数据挖掘的结果进行解释和评价，根据用户的决策目的，转换成为能够最终被用户
数据库技术的现状 及发展趋势 院系：数学科学学院 学号：20121014401 姓名：徐高扬 班级：统计122
数据库技术的现状与发展趋势 关键词：数据库；面向对象数据库;演绎面向对象数据库;数据仓库； 数据挖掘；发展;主流数据库新技术 1、引言 自从计算机问世以后，就有了处理数据、管理数据的需求，由此，计算机技术新的研究分支数据库技术应运而生。随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展,数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。从20世纪60年代末开始,数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库,第二代的关系数据库系统,发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。关系数据库理论和技术在70~80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用,80年代,关系数据库成为应用的主流,几乎所有新推出的数据库管理系统(DataBaseManagementSystem,DBMS)产品都是关系型的,他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。但是,这些数据库系统包括层次数据库、网状数据库和关系数据库,不论其模型和技术上有何差别,却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域的数据管理。然而,随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和InternetIntranet提供的丰富多彩的多媒体交流方式,促进了数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透,互相结合,成为当前数据库技术发展的主要特征,形成了数据库新技术。目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。 2、数据库技术的现状及发展趋势 1980年以前，数据库技术的发展，主要体现在数据库的模型设计上。进入90年代后，计算机领域中其它新兴技术的发展对数据库技术产生了重大影响。数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、多媒体技术等相互渗透，相互结合，使数据库技术的新内容层出不穷。数据库的许多概念、应用领域，甚至某些原理都有了重大的发展和变化，形成了数据库领域众多的研究分支和课题，产生了一系列新型数据库。分析目前数据库的应用情况，可以发现：经过多年的积累，企业和部门积累的数据越来越多，许多企业面临着“数据爆炸”可知识缺乏的困境。如何解决海量数据的存储管理、如何挖掘大量数据中包含的信息和知识，已成为目前的急待解决的问题。所以，数据库技术除了核心问题的研究外，市场的需求导致了以下几种数据库的发展及一些研究热点： 2.1.分布式数据库 80年代，研制了许多分布式数据库的原型系统，攻克了分布式数据库中许多理论和技术难点。90年代开始，主要的数据库厂商对集中式数据库管理系统的核心加以改造，逐步加入分布处理功能，向分布式数据库管理系统发展。目前，分布式数据库开始进入实用阶段。现有的分布式数据库技术尚不能解决异构数据和系统的许多问题。虽然已有很多数据库研究单位在进行异构系统集成问题的探索，并且已有一些系统宣称在一定程度上实现了异构系统的互操作，但是异构分布式数据库技术还未成熟。 2.2. 并行数据库 并行数据库系统是在并行机上运行的具有并行处理能力的数据库系统。最近，一些著名的数据库厂商开始在数据库产品中增加并行处理能力，试图在并行计算机系统上运行。他们
（1）选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。 （2）经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。 （3）克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久（呈现指数递增），此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。 购物篮分析技术可以应用在下列问题上： （1）针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。 （2）对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。 （3）保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。 （4）对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断 依据。 3、决策树（Decision Trees） 决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元树、三元树或混和的决策树型态。 4、遗传算法（Genetic Algorithm） 遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集（cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。 5、聚类分析（Cluster Detection） 这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。
作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。研究方向：人工智能技术。 引言 “人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年 趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。 随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的﹑不完全的﹑有噪声的﹑模糊的﹑随机的数据中，提取隐含在其中的﹑人们事先不知道的﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。 １数据挖掘技术概述 １．１数据挖掘的概念 数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。（２）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。 数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖 掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。 １．２数据挖掘的简史 从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９ 年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。 目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。 １．３数据挖掘的对象 数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数 据库。如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对 象。 １．４数据挖掘的工具 许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要 开发出许多数据挖掘工具。例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、 决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的Ｔｅｒａｄａｔａ ＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。以上 主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模 数据挖掘技术及应用综述 韩少锋 陈立潮 （中北大学计算机科学与技术系 山西 太原 ０３００５１） 【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。 【关键词】数据挖掘 知识发现 人工智能 数据仓库 【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８ 【文献标识码】Ｂ 【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２ 第２期（总第８９期）机械管理开发 ２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ Ａｐｒ．２００６ ２３??