辽东湾新区总体情况
（2016年7月4日）
盘锦辽东湾新区始建于2005年12月，曾隶属于大洼县，原名辽滨经济区；2006年6月，被纳入辽宁沿海重点发展区域；2009年7月，随着辽宁沿海经济带开发建设上升为国家战略；2010年10月，被省政府确立为辽宁省综合改革试验区；2011年4月，升级为省级经济开发区；2012年1月，经省政府批准更名为辽东湾新区（以下简称“新区”），同年2月，被工信部批准为“国家级新型工业化产业示范基地（石油化工产业）”。2013年1月，晋升为国家级经济技术开发区。
新区规划面积306平方公里，下辖荣兴、二界沟、荣滨、田庄台4个街道（田庄台于2013年3月并入，面积为39平方公里），常住人口约10万人。
2015年，新区地区生产总值完成66.3亿元，同比增长5.5%；固定资产投资完成244.2亿元，同比下降9.9%；规模以上工业增加值完成47.4亿元，同比增长9.4%；公共财政一般预算收入完成15.7亿元，同比增长4.2%，其中财政口径税收收入完成16.4亿元，同比增长0.2%；外贸出口总额完成0.8亿美元；实际利用外资完成1.3亿美元。
截至2015年底，新区地区生产总值累计完成489.3亿元，年均增长45%；固定资产投资累计完成1684.2亿元，年均增长39%；公共财政一般预算收入累计完成82.7亿元，年均增长106%，其中财政口径税收收入完成70.4亿元；实际利用外资累计完成22.3亿美元。
2016年，新区地区生产总值计划完成73亿元，同比增长7.5%；规模以上工业增加值计划完成45亿元，增长8%；固定资产投资计划完成270亿元，增长10.6%；公共财政预算收入计划完成17.5亿元，增长11.6%，其中财政口径税收收入计划完成14.5亿元，增长10.1%；外贸出口总额计划完成1.5亿美元；实际利用外资计划完成1.5亿美元。
2016年一季度，新区地区生产总值完成13.2亿元，同比增长13.5%；规模以上工业增加值完成10.6亿元，增长15.7%；固定资产投资完成30亿元，增长-11.1%；公共财政预算收入完成4.3亿元，增长-5.7%；财政口径税收收入完成2.9亿元，增长-10.8%；外贸出口总额完成0.1亿美元；实际利用外资完成0.2亿美元。
2016年1-4月，新区规模以上工业增加值完成13.8亿元，同比增长8.2%；固定资产投资完成63.2亿元，增长-14.1%；公共财政预算收入完成6.1亿元，增长6.5%；财政
口径税收收入完成4.9亿元，增长11%；外贸出口完成0.15亿美元；实际利用外资完成0.2亿美元。
二、规划情况
2013年3月，市六届人大24次会议审议通过了《盘锦辽东湾新区总体规划》，把新区的空间结构概括为“一带、两轴、三区”。其中：
“一带”，就是大辽河入海口及海滨沿线绿色滨水生态带。主要依托大辽河及滨海的自然风光，建设滨水公园和湿地公园，形成新区的外围自然生态防护屏障。
“两轴”，一个是沿滨海大道东西向展开的城市发展轴，这一轴线贯穿辽东湾新区的城市核心区、盘锦港和临港产业区。另一个是经济发展轴，主要是沿中华路南北向延伸，是盘锦港及临港产业区物流贸易的发展轴线。
“三区”，就是港口区、临港产业区及辽滨水城。新区在充分借鉴世界众多沿海城市发展经验基础上，正坚定不移地按照港产城联动的“三位一体”的发展模式，推进新区的开发建设。目前，新区港产城形象已基本树立。
2013年5月，市委六届五次全会审议通过的《辽东湾新区发展规划纲要（2013—2020）》指出，新区将围绕向海发展、全面转型、以港强市这条主线，坚持规划引领、有序推进，
保护环境、绿色发展，改革开放、锐意创新，改善民生、和谐幸福的原则，紧紧抓住世界经济深度调整、我国经济转型发展、扩大东北亚合作、深入推进东北振兴等机遇，逐步把新区打造成为中国北方宜居宜游新港城、建设成为辽宁沿海绿色产业新基地、构筑成为东北地区对外开放新平台、树立成为全国新区改革创新新典范。（发展定位）
三、基础设施和公用设施建设情况
在推进开发建设中，新区适度超前地加强基础设施和公用设施建设，新区空间、土地和水系布局基本完成，树起了新港城的崭新形象。
城市基础设施和公用设施日臻完善。经过10年的开发建设，新区已建成主次干路350公里，大中小型桥梁及涵洞73座，“三横十四纵”路网格局全面形成。完成吹填面积72.1平方公里，平整土方约10平方公里，新区发展空间进一步拓宽。建成220KV变电所2座、66KV变电站12座，铺设电力线路310公里，电力供应得到有效保障。铺设完成给排水、供暖、供气等各类管网780公里，建成雨污排水泵站17座以及12万吨净水厂和日处理能力3万吨污水处理厂各1座，建成分输站2座和工业燃气门站1座；完成绿化面积750万平方米，主要街区和主要道路两侧绿化基本实现全覆盖。
港口配套设施和集疏运体系全面加强。截至2015年，盘锦港建成19个5万吨级以上泊位，正在启动2个粮食和2个多用途等泊位建设，已建成5万吨级航道，正在建设10万吨级航道和规划建设25万吨级航道，30万吨级原油码头项目已完成核准。盘锦港获批国家一类口岸，进口保税仓和出口监管仓投入使用，保税物流中心（B型）正加快建设，海关特殊监管区域建设进展迅速，进口粮食指定口岸申报、盘锦综合保税区和自由贸易试验区规划、通关一体化综合服务平台等工作正式启动，“盘满欧”海铁联运国际通道已经打通。2015年实现吞吐量3400万吨，同比增长8%，集装箱吞吐量35万标箱，同比增长17%。
城市公共服务体系基本完备。可容纳1.6万在校生的大连理工大学盘锦校区，可容纳近万名师生的盘锦职业技术学院新校区，可容纳5000名师生的省实验学校分校已建成投用，新区实验幼儿园、实验小学和盘锦市中小学生素质教育基地正在加快建设，基本形成了比较完备的国民教育体系。盛京医院辽东湾分院于2013年底正式开诊，以该院为龙头，以基层卫生院和卫生室为基础的基层首诊、分级诊疗、双向转诊就医新秩序正在加快构建。红海滩体育中心“一场三馆”全面建成使用，成功承办了“十二运”竞赛项目和辽宁省第
八届少数民族传统体育运动会。
四、产业发展情况
新区已形成以石化及精细化工、海洋工程装备制造两大产业为主导，以临港物流业为支撑，以高新技术产业和现代服务业为补充的产业发展格局。截至目前，新区累计引进亿元以上项目135项，完成投资830亿元。
石化及精细化工产业不断壮大。新区以国家级化工新材料产业示范基地为平台，着力引进一批重大项目。其中，总投资200亿元的盘锦和运新材料有限公司和运合成橡胶产业园项目一、二期工程已投产，三期工程部分也已建成投产，项目全部建成后，将成为中国最大的合成橡胶生产基地。总投资138亿元的盘锦北方沥青燃料有限公司宝来石化产业园项目一、二期工程已投产，企业新厂区也已建成投用。总投资180亿元的台湾长春企业集团盘锦化工基地项目一期工程已经竣工生产。此外，总投资845亿元的兵器集团精细化工及原料工程项目正在做前期手续办理工作，预计年内即可开工建设。
特色装备制造产业做大做强。总投资25亿元的渤海装备辽河重工有限公司、总投资3.5亿元的安徽合力工业车辆北方基地一期工程已投产运行。总投资850亿元的80万吨/年
铝挤压型材项目、200万吨/年高纯铝项目、120万吨/年特大高精铝（板带箔）项目，并配套建设忠旺有色金属研究院，正在加快建设，项目全部达产后，年销售收入超过1500亿元、上缴税金约150亿元、带动就业2万人，逐步将新区打造成为业内首屈一指的综合性高端铝产品集散地。
大力发展临港物流产业。已获批省级物流产业示范园区，益海嘉里、汇福粮油、北大荒等90余家知名企业入驻园区，中国（盘锦）国际石油化工品交易集聚区正在抓紧建设，大宗商品现货交易平台也于2014年底投入使用。
加快发展高新技术产业。积极引进节能环保、新能源、新材料等一批战略性新兴产业。总投资2.5亿元的曙光产业基地项目已运营投产；总投资10亿元的申安高亮度LED生产基地项目正在抓紧建设；辽宁猎鹰航空科技有限公司等一批高新技术企业已入驻园区。
积极发展现代服务业。以承载古渔雁文化的二界沟渔村整体开发项目和整体复制苏州三大园林的江南风情园为代表的一批旅游项目开工建设和陆续建成；江山帝景、华源时代城等一批房地产项目陆续进入销售阶段；大连理工大学、河畔水乡住区等商圈配套重点项目的带动下，正在加快形成。
五、体制机制创新情况
在机构设置方面，按照大部门、大科室制要求，不断整合优化新区党工委、管委会内部机构和职能，整体撤并职能相近机构，实现市直部门与新区机构职能的高度融合，提升行政效率，现有15个内设机构和4个产业园区。
在选人用人方面，实行竞聘上岗制度，采用封存原始档案的方法，实行全员聘用、择优上岗的方式选拔和使用干部。通过公开选拔方式，吸引33名博士和硕士研究生到新区创业，选调19名清华、北大、人大优秀毕业生到新区管委会工作，55名国内及一大批市直及县区优秀干部到新区任职。完善考评机制，采取干部年度考核和绩效考核相结合的方式，绩效考核结果按照一定权重折算纳入到干部年度考核中。
在经济管理方面，依托成立的石化及精细化工、海洋工程装备制造、临港物流和高新技术四大产业园区和商务与科技局，分别赋予其特定自主权，有力承接各自产业规划的实施、招商引资、经济运行、企业服务等各项职责，推进工作重心前移。同时，坚持市场化运作产业园区和商务与科技局，每年度由新区管委会对其下达共性指标和专业指标任务。
在改革创新方面，新区认真学习上海自贸区和天津滨海新区等地经验，坚持以简政放权、放管结合的制度创新为核心，深化对投资管理制度、贸易监管制度、金融制度和事中
事后管理制度改革，建立行政审批局，着力把新区打造成为辽宁沿海经济带开放最彻底、政策最透明、服务最高效的新区。
六、今年以来主要工作开展情况
2016年，市委、市政府做出举全市之力推进辽东湾建设落实“四个着力”先行区的重大决策部署，并将其确定为转型发展的“一号工程”，新区梳理汇总了99项重点工程、377项工作任务，即“百项工程”，涵盖了新区2016年各项重点工作。
在着力完善体制机制方面。重点推进投资便利化和服务便利化改革。重新梳理新区管委会现有的678项行政审批事项，做到能取消的一律取消，能下放的全部下放。取消新区职权范围内新开工项目所有行政事业性收费；制定新区减免涉企收费目录，最大程度减免涉企收费，减轻企业负担。学习借鉴上海自贸区、天津滨海新区、湖北襄阳高新区、青海省西宁市等地作法，加快推进行政审批制度改革，组建行政审批局，建立一份清单管边界、一颗印章管审批、一个部门管市场、一支队伍管执法的管理体制机制。
在着力推进结构调整方面。一是全力打造老工业基地产业转型升级示范园区。以兵器精细化工及原料工程项目为龙
头，以北燃、和运、台湾长春石化等骨干企业重点项目为支撑，做长做粗精细化工产业链，全力打造精细化工产成品园；以忠旺铝业、渤海装备辽河重工、合力叉车等企业为依托，大力发展铝型材全产业链产品、海工装备、石化装备、特色车辆及配套设备等特色制造产业，全面实施《中国制造2025盘锦行动纲要》，打造国家级特色装备制造园区。二是加快补齐现代服务业短板。加快中储粮等一大批临港生产性服务业项目建设，加快发展“互联网+”经济，打造通关一体化综合服务平台、物流撮合交易平台、石油钻采设备租赁平台、车联网平台和粮食交易平台等平台经济；推进二界沟旅游景区整体开发、金帛海滩、江南风情园等旅游项目发展。
在产业发展过程中，新区以项目建设为引领，全面开展2016年推进企业运行及项目建设专项行动，及时解决企业运行和项目建设中遇到的困难和问题，加快推进项目建设。2016年新区计划实施产业项目72项。其中，计划新开工项目28项，续建项目47项，竣工项目28项。截至4月末，新区实现签约项目13项，开、复工项目49项（其中，新开工项目10项，续建复工项目39项，复工率83%，受季节影响未复工的续建项目将于5月份全面复工），竣工项目10项。
在着力鼓励创业创新方面。加快创业新城建设，全力把
新区打造成为全省乃至全国创新创业示范区。重点推进曙光科技创业核心区内的电子商务创业园、临港物流创业园、科技孵化园、加工制造产业创业园等4个创新创业园投入运营，扶持荣兴众创空间做大做强，推进二界沟、荣滨、田庄台3个街道特色创业园建设，年内确保实现新增小微企业200户、个体工商户500户。截至目前，新区新增小微企业50户，同比增长88%，新增个体工商户133户，同比增长48%。临港物流创业园入驻企业137户；辽东湾新区创业孵化中心入驻企业14余户；荣兴众创大厦入驻企业90户。
在着力保障和改善民生方面。实施惠民安居工程。加快完成玉带明珠1224套公租房改造工程，在政策允许和可控情况下，将公租房政策扩大到非户籍人口，并适当扩大房源供给。全力推进荣兴、二界沟、田庄台镇街改造工程，并以宜居乡村建设为载体，完善镇村功能，提升镇村“造血”能力。
在全面加强城市建设和管理方面。根据新区总体规划及企业落地建设需求，2016年新区计划实施基础设施及公用设施项目九大类、104项，总计划投资34.7亿元。其中新建工程84项，计划投资24.75亿元。续建工程20项，计划投资10.04亿元。截至目前，新建项目已开工35项，续建项目复工13项。
商业智能（BI）项目 第一章、商业智能(BI)项目总体介绍 第一节、项目名称 商业智能（BI）项目 第二节、商业智能（BI）概念 商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。 因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
一、基因芯片： 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：69 00美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix™ Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JAVA语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JAVA运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster)分析与其它各种处理
的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，E XCEL软件的插件，由Stanford大学编制。 4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster 成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JAVA语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Tr eeview增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 二、RNA二级结构。 RNA Structure 3.5 RNA Sturcture 根据最小自由能原理，将Zuker的根据RNA一级序列预测RNA二级结构的算法在软件上实现。预测所用的热力学数据是最近由Turner实验室获得。提供了一些模块以扩展Zuker算法的能力，使之为一个界面友好的RNA折叠程序。允许你同时打开多个数据处理窗口。主窗口的工具条提供一些基本功能：打开文件、导入文件、关闭文件、设置程序参数、重排窗口、以及即时帮助和退出程序。RNAdraw中一
几种典型的商业智能(BI)系统架构分析 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。 2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的） 2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下
至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通 2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通 2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通 2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性
常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、
类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法
图灵测试介绍图灵机的工作原理详解 图灵测试简介图灵测试（TheTuringtest）由艾伦麦席森图灵发明，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。 进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱阿兰麦席森图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测，目前我们已远远落后于这个预测。 图灵测试测试内容图灵提出了一种测试机器是不是具备人类智能的方法。即假设有一台电脑，其运算速度非常快、记忆容量和逻辑单元的数目也超过了人脑，而且还为这台电脑编写了许多智能化的程序，并提供了合适种类的大量数据，那么，是否就能说这台机器具有思维能力？ 图灵肯定机器可以思维的，图灵测试他还对智能问题从行为主义的角度给出了定义，由此提出一假想：即一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答，如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。这就是著名的图灵测试（TuringTesTIng）。当时全世界只有几台电脑，其他几乎所有计算机根本无法通过这一测试。 要分辨一个想法是自创的思想还是精心设计的模仿是非常难的，任何自创思想的证据都可以被否决。图灵试图解决长久以来关于如何定义思考的哲学争论，他提出一个虽然主观但可操作的标准：如果一台电脑表现（act）、反应（react）和互相作用（interact）都和有意识的个体一样，那么它就应该被认为是有意识的。 为消除人类心中的偏见，图灵设计了一种模仿游戏即图灵测试：远处的人类测试者在一段规定的时间内，根据两个实体对他提出的各种问题的反应来判断是人类还是电脑。通过一
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球
约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
几种典型的商业智能（BI）系统架构分析 目前，随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前BO公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和Data Mining的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。 BO公司定义的BI架构 1、简单的BI架构 这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。
2、联合的BI架构（Federated BI Architecture） 这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2.1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture） ·通常用于中小组织 ·需要良好的保管者的沟通 ·需要高级执行者买进 ·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）
多元统计分析有哪些应用? 比较 关系 预测 分类 评价 各种应用对应的多元统计分析方法 比较：多元方差分析 关系：回归模型 预测：回归模型 分类：聚类分析与判别分析、回归模型 评价：主成分分析与因子分析 ?多元回归、logisitic回归、Cox回归、Poisson回归 多元统计分析方法主要内容 多元T检验、多元方差分析 ?Hotelling T2 ?multivariate analysis of variance (MANOV A) 多元线性回归(multivariate linear regression) logistic回归(logistic regression) Cox比例风险模型(Cox model) Poisson回归(Poisson regression) 聚类分析(cluster analysis) 判别分析(discriminant analysis) 主成分分析和因子分析 生存分析 本课程的要求 上机做练习，分析实际资料 学会看文献，判断统计分析的应用是否正确 统计软件SAS，或Stata, SPSS10.01 考试： 理论占30%，实验占70% 二、多元统计分析的基本概念 研究因素从广义的角度看，所有可以测量的变量都可以成为研究因素，比如：年 龄、性别、文化程度、人体的各种生物学特征和生理生化指标环境因素、心理因素等。狭义来看，研究因素是指可能与研究目的有关的影响因素 多元统计分析对多变量样本的要求 ①分布：多元正态分布、相互独立、多元方差齐 ②样本含量 目前尚没有多元分析的样本含量估计方法，一般认为样本含量应超过研究因素5-10倍以上即可。 数值变量→分类成有序分类变量 哑变量的数量=K-1（K为分类数）
第1章 商业智能：数据分析基础 本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.doczj.com/doc/6611888789.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数
常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：
5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）
逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）
常用分子生物学软件 一、基因芯片： 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix?Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JAVA语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JAVA运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster)分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，EXCEL软件的插件，由Stanford大学编制。 4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JAVA语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Treeview增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 二、RNA二级结构。 RNA Structure 3.5 RNA Sturcture 根据最小自由能原理，将Zuker的根据RNA一级序列预测RNA二级结构的算法在软件上实现。预测所用的热力学数据是最近由T urner实验室获得。提供了一些模块以扩展Zuker算法的能力，使之为一个界面友好的RNA折叠程序。允许你同时打开多个数据处理窗口。主窗口的工具条提供一些基本功能：打开文件、导入文件、关闭文件、设置程序参数、重排窗口、以及即时帮助和退出程序。RNAdraw中一个非常非常重要的特征是鼠
实验报告 一、实验名称 多元统计分析作业题。 二、实验目的 （一）了解并掌握主成分分析与因子分析的基本原理和简单解法。 （二）学会使用matlab编写程序进行因子分析，求得特征值、特征向量、载荷矩阵等值。（三）学会使用排序、元胞数组、图像表示最后的结果，使结果更加直观。 三、实验内容与要求
四、实验原理与步骤 （一）第一题： 1、实验原理： 因子分析简介： (1) 1.1 基本因子分析模型 设p维总体x=(x1,x2,....,xp)'的均值为u=(u1,u2,....,u3)'，因子分析的一般模型为 x1=u1+a11f1+a12f2+........+a1mfm+ε 1 x2=u2+a21f1+a22f2+........+a2mfm+ε 2 ......... xp=up+ap1f1+fp2f2+..........+apmfm+εp 其中，f1,f2,.....,fm为m个公共因子；εi是变量xi(i=1,2,.....,p)所独有的特殊因子，他们都是不可观测的隐变量。称aij(i=1,2,.....,p;j=1,2,.....,m)为变量xi的公共因子fi上的载荷，它反映了公共因子对变量的重要程度，对解释公共因子具有重要的作用。上式可以写为矩阵形式 x=u+Af+ε
其中A=(aij)pxm 称为因子载荷矩阵；f=(f1,f2,....,fm)'为公共因子向量；ε=(ε1,ε2,.....εp)称为特殊因子向量 (2) 1.2 共性方差与特殊方差 xi的方差var(xi)由两部分组成，一个是公共因子对xi方差的贡献，称为共性方差；一个是特殊因子对xi方差的贡献，称为特殊方差。每个原始变量的方差都被分成了共性方差和特殊方差两部分。 (3) 1.3 因子旋转 因子分析的主要目的是对公共因子给出符合实际意义的合理解释，解释的依据就是因子载荷阵的个列元素的取值。当因子载荷阵某一列上各元素的绝对值差距较大时，并且绝对值大的元素较少时，则该公共因子就易于解释，反之，公共因子的解释就比较困难。此时可以考虑对因子和因子载荷进行旋转（例如正交旋转），使得旋转后的因子载荷阵的各列元素的绝对值尽可能量两极分化，这样就使得因子的解释变得容易。 因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转两种，这里只介绍一种普遍使用的正交旋转法：最大方差旋转。这种旋转方法的目的是使因子载荷阵每列上的各元素的绝对值（或平方值）尽可能地向两极分化，即少数元素的绝对值（或平方值）取尽可能大的值，而其他元素尽量接近于0. (4) 1.4 因子得分 在对公共因子做出合理解释后，有时还需要求出各观测所对应的各个公共因子的得分，就比如我们知道某个女孩是一个美女，可能很多人更关心该给她的脸蛋、身材等各打多少分，常用的求因子得分的方法有加权最小二乘法和回归法。 注意：因子载荷矩阵和得分矩阵的区别： 因子载荷矩阵是各个原始变量的因子表达式的系数，表达提取的公因子对原始变量的影响程度。因子得分矩阵表示各项指标变量与提取的公因子之间的关系，在某一公因子上得分高，表明该指标与该公因子之间关系越密切。简单说，通过因子载荷矩阵可以得到原始指标变量的线性组合，如X1=a11*F1+a12*F2+a13*F3,其中X1为指标变量1，a11、a12、a13分别为与变量X1在同一行的因子载荷，F1、F2、F3分别为提取的公因子；通过因子得分矩阵可以得到公因子的线性组合，如F1=a11*X1+a21*X2+a31*X3，字母代表的意义同上。 (5) 1.5 因子分析中的Heywood（海伍德）现象 如果x的各个分量都已经标准化了，则其方差=1。即共性方差与特殊方差的和为1。也就是说共性方差与特殊方差均大于0，并且小于1。但在实际进行参数估计的时候，共性方差
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
几种常用大数据分析工具 大数据可以概括4个V，数据量大，速度快，类型多，价值密度低。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库，数据安全，数据分析，数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。今天我们北大青鸟贵州大数据学院为大家分享的就是大数据分析工具。 Hadoop 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。它主要有以下几个优点：高可靠性：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计算任务的，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。了解详情 1、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。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，其主要目标要达到：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。点击咨询
2、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统，可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 3、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。以上就是北大青鸟贵州大数据学院大数据分析工具的简单介绍，更多大数据学习详情，大家可以到北大青鸟贵州大数据学院大数据咨询了解。
【最新整理，下载后即可编辑】 图灵机简介和原理分析 摘要：1936年，阿兰·图灵提出了一种抽象的计算模型——图灵机(Turing Machine)。图灵机是指一个抽象的机器，可被视作任意解决有限数学逻辑过程的机器，它提供了一种简单有效的解决逻辑过程的方法，加快了后来诺依曼设计的计算机的出现。本文将对图灵机的原理和历史等进行简介和分析。 关键字：图灵机，计算模型。 一．图灵机的历史发展 图灵机被公认为现代计算机的原型，这台机器可以读入一系列的零和一，这些数字代表了解决某一问题所需要的步骤，按这个步骤走下去，就可以解决某一特定的问题。这种观念在当时是具有革命性意义的，因为即使在50年代的时候，大部分的计算机还只能解决某一特定问题，不是通用的，而图灵机从理论上却是通用机。 1936年,图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文,题为"论数字计算在决断难题中的应用"。在这篇开创性的论文中,图灵给"可计算性"下了一个严格的数学定义,并提出著名的图灵机"(Turing Machine)的设想。"图灵机"不是一种具体的机器,而是一种思想模型,可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置,用来计算所有能想像得到的可计算函数。"图灵机"与"冯?诺伊曼机"齐名,被永远载入计算机的发展史中。 1950年10月,图灵又发表了另一篇题为"机器能思考吗"的论文,成为划时代之作。也正是这篇文章,为图灵赢得了"人工智能之父"的桂冠。 在图灵看来，这台机器只用保留一些最简单的指令，一个复杂的工作只用把它分解为这几个最简单的操作就可以实现了，在当时他能够具有这样的思想确实是很了不起的。 图灵机的产生一方面奠定了现代数字计算机的基础（要知道后来冯?诺依曼就是根据图灵的设想才设计出第一台计算机的）。另一方面，根据图灵机这一基本简洁的概念，我
第九章多元统计分析简介 多元统计分析主要研究多个变量之间的关系以及具有这些变量的个体之间的关系。无论是自然科学还是社会科学，无论是理论研究还是应用决策，多元统计分析都有较广泛的应用。近年来，随着计算机的普及和广泛应用，多元统计分析的应用越来越广泛，越来越深入。生物学研究中，有许多问题要考虑样本与样本之间的关系、性状与性状之间的关系，也要考虑样本与性状之间的关系，为了能够正确处理这些错综复杂的关系，就需要借助于多元统计分析方法来解决这些问题。 从应用的观点看，多元统计分析就是要研究多个变量之间的关系，但哪些问题才是多元统计的内容，并无严格的界限。一般认为，典型的多元统计分析主要可以归结为两类问题：第一类是决定某一样本的归属问题：根据某样品的多个性状（特征）判定其所属的总体。如判别分析、聚类分析即属于此类内容。第二类问题是设法降低变量维数，同时将变量变为独立变量，以便更好地说明多变量之间的关系。主成分分析、因子分析和典型相关分析均属于此类问题。此外，多因素方差分析、多元回归与多元相关分析和时间序列分析，均是研究一个变量和多个变量之间的关系的，也是多元统计分析的内容。 第一节聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析方法比较粗糙，但由于这种方法能解决许多实际问题，应用比较方便，因此越来越受到人们的重视。近年来聚类分析发展较快，内容也越来越多。常见的有系统聚类、模糊聚类、灰色聚类、信息聚类、图论聚类、动态聚类、最优分割、概率聚类等方法，本节重点介绍系统聚类法。 系统聚类法是目前应用较多的聚类分析方法，这种聚类方法从一批样本的多个观测指标(变量)中，找出能度量样本之间相似程度的统计数，构成一个相似矩阵，在此基础上计算出样本(或变量)之间或样本组合之间的相似程度或距离，按相似程度或距离大小将样本(或变量)逐一归类，关系密切的归类聚集到一个小分类单位，关系疏远的聚集到一个大的分类单位，直到把所有样本(或变量)都聚集完毕，形成一个亲疏关系谱系图，直观地显示分类对象的差异和联系。 第二节判别分析(Discriminant Analysis) 判别分析是多元统计分析中较为成熟的一类分类方法，它是根据两个或多个总体的观测结果，按照一定的判别准则和相应的判别函数，来判断某一样本属于哪一类总体。判别分析的内容很多，常见的有距离判别、贝叶斯判别、费歇判别、逐步判别、序贯判别等方法。 第三节主成分分析（Principal components analysis）
数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语： 学院计算机工程学院班级计算1314 姓名 __苏帅豪___ 学号 201321121109 成绩指导老师曾勇进 2016年 6 月 12 日
BI技术应用现状及相应软件工具介绍 [摘要] 商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。本文从当前商业智能实际出发，清晰阐述了商业智能的概念，总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。使我们能够认清形势,更好地发展。 [关键词] 商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表 [正文] 1.商业智能概念： 提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。” 在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
常用数据分析方法 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差