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。
、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
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
分析方法
表达方式：
▲ 直方图/ 圆饼图/曲线图
分
分
析
指标
供应商
顾客时间
分析项目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
1、销售分析
数据分析
? 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。
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。
? 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。
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；
注意实际库存与系统
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
数据挖掘综述
数据挖掘综述 摘要：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词：数据挖掘，算法，数据库 ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了
数据库基本概念 引言 本章的目标是讲解数据库研究人员常常要使用到的一些理论和术语。我所在的工作组集中了一批以开发性能优异的数据库系统为谋生手段的精英，数据库理论乍看起来与我们的具体工作相距甚远。 是否很有必要学习有关数据库理论方面的知识可能是留给你思考的一个问题。我们说，理解一种技术的基本原理是非常重要的。这就好比把你的汽车交给一个不懂火花塞工作原理的机械师，或是坐在一架由不懂飞行理论的驾驶员的飞机上。如果你不懂数据库设计的相关理论，又怎能指望用户登陆门请你设计系统呢？ 研究人员所用的某些术语和概念令我们感到困惑，部分原因是数学基础的问题。有一些术语，大多数程序员理解为一种含义，而实际上是完全不同的另一种含义。为了能设计合理的系统，了解关系数据库理论是十分重要的。 为了搞清楚研究人员的专业术语，我们需要学习一些关系数据库理论中较浅显的内容，并且同我们所熟知的SQL概念进行比较。许多书中都讲解了这些内容，所以并不打算过于深入地探讨理论。我们只提供一些基本且实用的数据库概念。 本章将主要从面向SQL的角度介绍关系理论。我们将常常涉及相关理论的具体实现，尽管这超出了本书的范围，但却是难以避免的。然而我们不会陷入实现的细节，仅仅给出一个概述。更进一步的内容，参看第一章提到的参考书目。 在本章中，我们将会看到下列内容： ?关系模型——考察相关的技术术语：我们将在后面的章节中构造它们 ?其他数据库概念的定义 关系模型 正像第1章中提到的，E.F.Codd早在1970年就提出了关系模型的概念。在这一节中，我们将从SQL Server 的角度出发，考察一些在关系模型中比较重要的内容。 正像我们所看到的那样，SQL Server 与关系模型有很多共性的东西，但
实用标准文档 文案大全第1章数据结构基础 结构之美无处不在： 说到结构，任何一件事物都有自己的结构，就如可以看得见且触摸得到的课桌、椅子，还有看不见却也存在的化学中的分子、原子。可见，一件事物只要存在，就一定会有自己的结构。一幅画的生成，作家在挥毫泼墨之前，首先要在数尺素绢之上做结构上的统筹规划、谋篇布局。一件衣服的制作，如果在制作之前没有对衣服的袖、领、肩、襟、身等各个部位周密筹划，形成一个合理的结构系统，便无法缝制出合体的衣服。还有教育管理系统的结构、通用技术的学科结构和课堂教学结构等。试想一下，管理大量数据是否也需要用到数据结构呢？ 本章知识要点： 数据结构的基本概念 数据类型和抽象数据类型 算法和算法分析 1.1 数据结构的基本概念 计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。无论是进行科学计算，还是数据处理、过程控制、对文件的存储和检索以及数据库技术等计算机应用，都是对数据进行加工处理的过程。因此，要设计出一个结构良好而且效率较高的程序，必须研究数据的特性、数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。 计算机在发展的初期，其应用围是数值计算，所处理的数据都是整型、实型和布尔型等简单数据，以此为加工、处理对象的程序设计称为数值型程序设计。随着计算技术的发展，计算机逐渐进入到商业、制造业等其他领域，广泛地应用于数据处理和过程控制中。与此相对应，计算机所处理的数据也不再是简单的数值，而是字符串、图形、图像、语音和视频等复杂的数据。这些复杂的数据不仅量大，而且具有一定的结构。例如，一幅图像是一个由简单数值组成的矩阵，一个图形中的几何坐标可以组成表。此外，语言编译过程
数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码 实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型（数据模型的一种，最重要的一种） 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation)：一个关系对应通常说的一张表。 ?元组(Tuple)：表中的一行即为一个元组。 ?属性(Attribute)：表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。 ?码(Key)：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain)：一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。
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。
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
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
大数据概念 大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1] 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。 应用学科:计算机，信息科学，统计学 适用领域范围: BI，工业4.0，云计算，物联网，互联网+, 人工智能 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 意义 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面： 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。
目录 1.数据挖掘概述 (2) 1.1现实情况 (2) 1.2 数据挖掘定义 (3) 1.3 数据挖掘技术发展 (3) 1.4 数据挖掘在业务方面的应用(以金融业为例) (4) 1.4.1客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 (4) 1.4.2客户流失―挽留有价值的客户 (4) 1.4.3交叉销售 (5) 1.4.4 开发新客户 (5) 2.数据挖掘项目实施步骤 (5) 2.1数据理解 (6) 2.2数据准备 (6) 2.3建立模型 (6) 2.4模型评估 (6) 2.5发布结果 (6)
1.数据挖掘概述 1.1现实情况 ①.业务中的数据量呈现指数增长（GB/小时） ②.传统技术难以从这些大量数据中发现有价值的规律 ③.数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有价值的规律 社会需求：著名的“啤酒尿布”案例：美国加州某个超级卖场通过数据挖掘发现，下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买啤酒。于是经理当机立断，重新布置货架，把啤酒类商品布置在婴儿尿布货架附近，并在二者之间放置佐酒食品，同时还把男士日常用品就近布置。这样，上述几种商品的销量大增。
1.2 数据挖掘定义 数据挖掘技术定义： 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 数据挖掘商业定义： 按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。 数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，从而利用已有数据预测未来，帮助企业赢得竞争优势。 1.3 数据挖掘技术发展 数据挖掘是一个交叉学科领域，受多个学科影响，包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学。 技术分类 一、预言（Predication）：用历史预测未来 二、描述（Description）：了解数据中潜在的规律
1.关系的基本操作：选择、投影、并、差、笛卡尔集。 2.声明变量的语句：declare @XXX (XXX为变量名称) 3.判断并发调度的正确性： （1）可串行性的调度：多个事务的并发执行是正确的，当且仅当其结果与某一次串行的执行这些实物的结果相同。 （2）可串行性：是并发事务调度的准则。按照这个准则，一个给定的并发调度，当且仅当他是可串行化的才认为是正确的调度。 4.事物的四个特性：原子性、一致性、隔离性和持续性。 5.定义视图： Create view <视图名称>[（列名）[，（列名）]] As <子查询> [with check option] 6.关系数据理论： 7.范式： （1）第二范式：若R∈1NF，且每一个非主属性完全依赖于码，则R∈2NF （2）第三范式：非主属性中不存在传递关系。 8.角色、权限 （1）创建角色：create role <角色名> （2）给角色授权：create <权限> on <对象类型> 对象名to 角色。 9.设计中概念模型描述什么：实体、属性、码、实体型、实体集、联系。 10.关系的完整性：实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性。 11.读锁和写锁的定义： （1）写锁：又称“排它锁”，若事物T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事物都不能对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。 （2）读锁：又称“共享锁”，若事物T对数据对象A加上S锁，则事物T可以读A但不能修改A，其他事物只能对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。 简答： 1.关系模式：判断是第几范式，分析指出主键、外键P175 例题4 2.举例说明参照完整性（外键取值的几种情况）P49例题1，例题2，例题3 3.数据库的设计步骤、任务。 （1）需求分析（2）概念结构设计（3）逻辑结构设计（4）物理结构设计 （5）数据库实施（6）数据库运行和维护 4.描述并发调度中锁的概念、作用 （1）概念：事物T对某个数据对象操作之前，先向系统发出申请，对其加锁。加锁后的事物T就对该数据对象有了一定的控制，在事物T释放它的锁之前，其他的事物不能更新此数据对象。 （2）作用：解决了事物并发过程中可能出现的丢失修改、不可重复读、读“脏”数据。
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
1.4 数据库设计基础 考点17 数据库系统的基本概念 1、数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统 （1）数据 数据（Data）是描述事物的符号记录。 数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。 （2）数据库 数据库（Database, DB)是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，他存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，他按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。 数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据
库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。 （3）数据库管理系统 数据库管理系统（Database Management System, DBMS）是数据库的机构，它是一个系统软件，负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等。 数据库管理系统的主要类型有4种：文件管理系统，层次数据库系统，网状数据库系统和关系数据库系统，其中关系数据库系统的应用最为广泛。 数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过它访问数据库中的数据，数据库管理员也通过它进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。DBMS 提供数据定义语言DDL（Data Definition Language）与数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户定义数据库的模式结构与权限约束，实现对数据的追加、删除等操作。 （4）数据库系统 数据库系统（Database System, DBS）是指引进数据库技术后的整个计算机系统，能够实现有组织地、动态地存储大量相关数据，
大数据的定义及基本特征 无论是2001年梅塔集团分析师道格〃莱尼提出的大数据技术萌芽，还是2008年IBM公司的史密斯首次以“BIG DATA”的名词初步定义了大数据的含义，时至今日，科学届对大数据还没有给出一个完整准确的定义，不同领域的科学家们都从不同的视角诠释了大数据的基本含义。但是，纵观大数据发展的前世今生，以及今后的发展趋势，大数据的含义可以归结为： 大数据是人类认知世界的技术理念，是在信息技术支撑下，利用全新的数据分析处理方法，在海量、复杂、散乱的数据集合中提取有价值信息的技术处理过程，其核心就是对数据进行智能化的信息挖掘，并发挥其作用。 有人说世界的本质就是数据，在当今充满数字化数据的时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的海量数据，为了在数据中理解信息内容，发现信息与信息之间的关系，人类从没有像今天这样对数据有那么深刻的认识，实际上，我们应该重新认识数据的特征：（1）海量的数据规模（Volume）。具有当前任何一种单体设备难以直接存储、管理和使用的数据量，大数据中所说的“大”也包括数据的全面性。 （2）快速的数据流转和动态的数据变化（Velocity）。数据会随着时间和环境发生变化。
（3）多样的数据类型（Variety）。刻画特定事物特征或规律的数据是以多种形式存在的。 （4）巨大的数据价值（Value）。数据就是资源，许多看似杂乱无章的数据，其潜在蕴含着巨大的价值，数据的价值是由不同的应用目的而体现。 （5）智能化数据挖掘（Intelligence）。无论数据有多少，还是以何种形式呈现，人类要想从数据中发现事物的真相，必须应用全新的方法分析数据，以得到有价值的信息。
数据库系统的基本概念
1.4 数据库设计基础 考点17 数据库系统的基本概念 1、数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统 （1）数据 数据（Data）是描述事物的符号记录。 数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。 （2）数据库 数据库（Database, DB)是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，他存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，他按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。 数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据
硬件方面：拥有大容量磁盘，硬件价格下降； 软件方面：软件价格上升，为编制和维护系统软件及应用程序的成本相对增加； 数据处理方式：统一管理数据的专门软件系统，即数据库管理系统。 数据库系统的特点： （1）、数据结构化； 数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。在文件系统中，尽管记录内部已经有了某些结构，但记录之间没有联系。 （2）、数据共享性高，冗余度低，易扩充； 数据库系统从整体角度描述数据，数据不再面向某个应用，而是面向整个系统，因此数据可以被多个用户、多个应用共享使用。数据共享可以大大减少数据冗余，节约存储空间。 （3）、数据独立性高 数据独立性包括物理独立性、逻辑独立性。 数据的物理存储改变，应用程序不需改变。数据与程序独立，把数据的定义从程序中分离，数据的存取由DBMS负责，简化应用程序的复杂程度，大大减少应用程序的维护和修改。 （4）、数据由DBMS统一管理和控制。 数据库的共享是并发的共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存取数据库中的同一个数据。
大数据的概念、算法及应用 一、大数据基本概念 大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。 大数据的预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 (1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 (2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 大数据带来的数学问题 在数学上来看，计算机中存在不断变大的数据集，不存在绝对的大数据，计算机中的所有数据集都是有限集合。 ?大数据采样——把大数据变小、找到与算法相适应的极小样本集、采样对算法误差的影响 ?大数据表示——表示决定存储、表示影响算法效率 ?大数据不一致问题——导致算法失效和无解、如何消解不一致 ?大数据中的超高维问题——超高维导致数据稀疏、算法复杂度增加 ?大数据中的不确定维问题——多维度数据并存、按任务定维难 ?大数据中的不适定性问题——高维导致问题的解太多难以抉择 大数据的特征 ?稠密与稀疏共存：局部稠密与全局稀疏 ?冗余与缺失并在：大量冗余与局部缺失 ?显式与隐式均有：大量显式与丰富隐式 ?静态与动态忽现：动态演进与静态关联 ?多元与异质共处：多元多变与异质异性 ?量大与可用矛盾：量大低值与可用稀少 目前大数据的外延 大数据规模大小是一个不断演化的指标： 当前任务处理的单一的数据集,从数十TB到十几PB级的数据规模(TB?PB?EB?ZB) 处理大数据的可等待的合理时间依赖任务的目标： 地震数据预测要求在几分钟内才有效、气象数据应该在小时级别、失联飞机数据处理要在7天之内、数据挖掘一般要求在12小时内 回到顶部 二、大数据悖论 大数据已被定义为科学探索的第四范式。继几千年前的实验科学、数百年前的理论科学和数十年前的计算科学之后，当今的数据爆炸孕育了数据密集型科学，将理论、实验和计算仿真等范式统一起来。大数据已被誉为“非竞争性”生产要素。大数据具有“取之不尽，用之不竭”的特性，在不断的再利用、重组和扩展中持续释放其潜在价值，在广泛的公开、共享中不断创造着新的财富。根源在于，大数据的价值在于预测未知领域、非特定因素的未来趋势，在于破解长期的、普遍的社会难题。而目前的大数据技术和应用，依然局限于历史和实时数据的关联分析，局限于满足短线的、特定的市场需求。解决悖论的过程，恰恰是理论和方法
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
马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推