数据罗盘系统介绍：
1、“京东数据罗盘”致力于为京东商城的广大商家提供实时的智能运营分析工具，从而实现精准营销，大幅提升运营效率和收益。
2、“京东数据罗盘”提供了全方位的数据服务，包含了：店铺分析、行业数据和京东实验室3大主要板块。在这些板块下，又涵盖了20余项主题分析及其各自的扩展分析项；维度包含售前、售后及推广分析；时间粒度从分钟、小时、天、周到月，全面覆盖。
术语说明：
系统中有一些专业术语，可能让您不太好理解，下面进行一些简单的解释说明。
最近上架时间：商品最近一次在店面上设置为可售状态的时间。
SPU(Standard Product Unit)：标准化产品单元。是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。SKU(Stock Keeping Unit)：即库存进出计量的单位，可以是以件、盒、托盘等为单位。在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。例如：纺织品中一个SKU通常表示：同一规格、同一颜色、同一款式的纺织品。
如何区分SPU和SKU？例如，手机产品中，红色壳的N97和黑色壳的N97是两个不同的SKU，但是是同一个SPU。
合并SKU：商品数量的不同统计粒度。合并SKU，统计到SPU粒度；不选择合并SKU，数据统计到SKU粒度。
指标说明
指标汇总
浏览量（PV）、访问量——即Pageview，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量累计。
访客数（UV）——即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。
访问次数（UPV）——即UniquePageview，是访客对您网站进行访问的次数，是根据访客浏览器和网站服务器之间的互动情况判定。目前是按客户登陆服务器的会话统计。一个会话统计为一次。
下单单量——统计期内客户提交的总订单量（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）
下单商品件数、下单件数——先款订单（网上支付、转账）按付款时间统计，先货订单（货到付款、自提）按订单提交时间统计，每个商品计为一件。
下单金额——先款订单（网上支付、转账）按付款时间统计，先货订单（货到付款、自提）按订单提交时间统计。数据口径为：下单数量与商品单价的乘积，扣除团购优惠金额、套装优惠金额、单品直降优惠金额。下单客户数——统计期内提交订单的客户数（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）。
上架商品数量——统计期截止时间点的上架的商品数量。
最近上架时间——商品最近一次设置为可售状态的时间。
客户转化率——客户转化率=下单客户数/访客数
客单量——客单量=下单量/下单客户数
客单价——客单价=下单金额/下单客户数
下单转化率——下单转化率=下单量/访问次数
平均订单金额——平均订单金额=下单金额/订单量
累计关注量——统计期截止时间点对商品添加关注的客户数。
平均访问深度——平均访问深度是用户在店铺内浏览量与访客数的比值。表示客户每次访问的页面数量的均值。
平均停留时间——平均页面停留时间是用户在店铺内总停留时间与用户访问次数的比值。表示客户每次访问在店铺内的时间的均值。单位为秒。平均页面停留时间——访客浏览单页面所花费的平均时长，页面的停留时长=进入下一个页面的时间-进入本页面的时间。
仓库品种数——仓库中所有商品种类的数量。
动销品种数——所有商品种类中有销售的商品种类总数。
商品动销率——商品动销率=动销品种数/仓库总品种数*100%。
库存商品金额——已通过验收并入库的商品价值。
商品周转次数——月度售出商品的成本/月度平均库存总值。
周转天数——计算周期为月、指标计算方法为：30/商品周转次数。
售出商品金额——是指企业发生在商品产品、自制半成品或提供劳务，使商品产品所有权转到顾客，收到货款、劳务价款或取得索取价款凭证，而认定的收入。
平均配送时长——从确认计单开始，只计算配送成功和拒收的计单的时长，单位为天。
附录A Introduction to database information management system The database is stored together a collection of the relevant data, the data is structured, non-harmful or unnecessary redundancy, and for a variety of application services, data storage independent of the use of its procedures, insert new data on the database, revised, and the original data can be retrieved by a common and can be controlled manner. When a system in the structure of a number of entirely separate from the database, the system includes a "database collection". Database management system is a manipulation and large-scale database management software is being used to set up, use and maintenance of the database. Its unified database management and control so as to ensure database security and integrity. Database management system users access data in the database, the database administrator through Database management system database maintenance work. It provides a variety of functions, allows multiple applications and users use different methods at the same time or different time to build, modify, and asked whether the database. It allows users to easily manipulate data definition and maintenance of data security and integrity, as well as the multi-user concurrency control and the restoration of the database. Using the database can bring many benefits: such as reducing data redundancy, thus saving the data storage space; to achieve full sharing of data resources, and so on. In addition, the database technology also provides users with a very simple means to enable users to easily use the preparation of the database applications. Especially in recent years introduced micro-computer relational database management system , intuitive operation, the use of flexible, convenient programming environment to extensive (generally 16 machine, such as IBM / PC / XT, China Great Wall 0520, and other species can run software), data-processing capacity strong. Database in our country are being more and more widely used, will be a powerful tool of economic management. The database is through the database management system (DBMS-DATA BASE
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
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。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。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讣算任务 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。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。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U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。
数据库管理系统的介绍 Raghu Ramakrishnan1 数据库（database,有时拼作data base）又称为电子数据库，是专门组织起来的一组数据或信息，其目的是为了便于计算机快速查询及检索。数据库的结构是专门设计的，在各种数据处理操作命令的支持下，可以简化数据的存储，检索，修改和删除。数据库可以存储在磁盘，磁带，光盘或其他辅助存储设备上。 数据库由一个或一套文件组成，其中的信息可以分解为记录，每一记录又包含一个或多个字段（或称为域）。字段是数据存取的基本单位。数据库用于描述实体，其中的一个字段通常表示与实体的某一属性相关的信息。通过关键字以及各种分类（排序）命令，用户可以对多条记录的字段进行查询，重新整理，分组或选择，以实体对某一类数据的检索，也可以生成报表。 所有数据库（最简单的除外）中都有复杂的数据关系及其链接。处理与创建，访问以及维护数据库记录有关的复杂任务的系统软件包叫做数据库管理系统（DBMS）。DBMS软件包中的程序在数据库与其用户间建立接口。（这些用户可以是应用程序员，管理员及其他需要信息的人员和各种操作系统程序）。 DBMS可组织，处理和表示从数据库中选出的数据元。该功能使决策者能搜索，探查和查询数据库的内容，从而对在正规报告中没有的，不再出现的且无法预料的问题做出回答。这些问题最初可能是模糊的并且（或者）是定义不恰当的，但是人们可以浏览数据库直到获得所需的信息。简言之，DBMS将“管理”存储的数据项，并从公共数据库中汇集所需的数据项以回答非程序员的询问。 DBMS由3个主要部分组成：（1）存储子系统，用来存储和检索文件中的数据；（2）建模和操作子系统，提供组织数据以及添加，删除，维护，更新数据的方法；（3）用户和DBMS之间的接口。在提高数据库管理系统的价值和有效性方面正在展现以下一些重要发展趋势； 1.管理人员需要最新的信息以做出有效的决策。 2.客户需要越来越复杂的信息服务以及更多的有关其订单，发票和账号的当前信息。 3.用户发现他们可以使用传统的程序设计语言，在很短的一段时间内用数据1Database Management Systems( 3th Edition ),Wiley ,2004, 5-12
习题一 第1章数据库系统概述 一、填空题 1. 在关系数据库中，一个元组对应表中。 解:一个记录 (一行) 2. 常用的数据模型 有：、、和面向对象模型。解: 关系模型，层次模型，网状模型 3. 用二维表来表示实体及实体之间联系的数据模型是。 解: 关系模型 4. 关系模型数据库中最常用的三种关系运算 是、、。 解: 选择运算，投影运算，连接运算 5. 在数据库系统中，数据的最小访问单位是。解: 字段（数据项） 6. 对表进行水平方向的分割用的运算 是。
解: 选择运算 7. 数据结构、和称为数据模型的三要素。解: 数据操作，数据约束条件 8. 关系的完整性约束条件包括完整性、完整性 和完整性三种。 解: 用户定义，实体，参照 二、单项选择题 1. 对数据库进行规划、设计、协调、维护和管理的人员，通常被称为（ D ）。 A. 工程师 B. 用户 C. 程序员 D. 数据库管理员 2. 下面关于数据（Data）、数据库(DB)、数据库管理系统(DBMS)与数据库系统(DBS)之间关系的描述正确的是（ B ）。 A. DB包含DBMS和DBS B. DBMS包含DB和DBS C. DBS包含DB和DBMS D. 以上都不对 3. 数据库系统的特点包括（ D ）。 A. 实现数据共享，减少数据冗余 B. 具有较高的数据独立性、具有统一的数据控制功能
C. 采用特定的数据模型 D. 以上特点都包括 4. 下列各项中，对数据库特征的描述不准确的是（ D ）。 A. 数据具有独立性 B. 数据结构化 C. 数据集中控制 D. 没有冗余 5. 在数据的组织模型中，用树形结构来表示实体之间联系的模型称为 ( D )。 A. 关系模型 B. 层次模型 C. 网状模型 D. 数据模型 6. 在数据库中，数据模型描述的是 ( C ) 的集合。 A. 文件 B. 数据 C. 记录 D. 记录及其联系 7. 在关系数据库中，关系就是一个由行和列构成的二维表，其中行对应（ B ）。 A. 属性 B. 记录 C. 关系 D. 主键 8. 关系数据库管理系统所管理的关系是（ C ）。 A. 一个二维表 B. 一个数据库
O R A C L E数据库管理系 统介绍精编 Lele was written in 2021
ORACLE 数据库管理系统介绍 的特点: 可移植性 ORACLE采用C语言开发而成，故产品与硬件和操作系统具有很强的独立性。从大型机到微机上都可运行ORACLE的产品。可在UNIX、DOS、Windows等操作系统上运行。可兼容性由于采用了国际标准的数据查询语言SQL，与IBM的SQL/DS、DB2等均兼容。并提供读取其它数据库文件的间接方法。 可联结性对于不同通信协议，不同机型及不同操作系统组成的网络也可以运行ORAˉCLE数据库产品。 的总体结构 （1）ORACLE的文件结构一个ORACLE数据库系统包括以下5类文件:ORACLE RDBMS的代码文件。 数据文件一个数据库可有一个或多个数据文件，每个数据文件可以存有一个或多个表、视图、索引等信息。 日志文件须有两个或两个以上，用来记录所有数据库的变化，用于数据库的恢复。控制文件可以有备份，采用多个备份控制文件是为了防止控制文件的损坏。参数文件含有数据库例程起时所需的配置参数。 （2）ORACLE的内存结构一个ORACLE例程拥有一个系统全程区（SGA）和一组程序全程区（PGA）。
SGA（System Global Area）包括数据库缓冲区、日志缓冲区及共享区域。 PGA（Program Global Area）是每一个Server进程有一个。一个Server进程起动时，就为其分配一个PGA区，以存放数据及控制信息。 （3）ORACLE的进程结构ORACLE包括三类进程: ①用户进程用来执行用户应用程序的。 ②服务进程处理与之相连的一组用户进程的请求。 ③后台进程 ORACLE为每一个数据库例程创建一组后台进程，它为所有的用户进程服务，其中包括: DBWR（Database Writer）进程，负责把已修改的数据块从数据库缓冲区写到数据库中。LGWR（Log Writer）进程，负责把日志从SGA中的缓冲区中写到日志文件中。 SMON（System Moniter）进程，该进程有规律地扫描SAG进程信息，注销失败的数据库例程，回收不再使用的内存空间。PMON（Process Moniter）进程，当一用户进程异常结束时，该进程负责恢复未完成的事务，注销失败的用户进程，释放用户进程占用的资源。 ARCH（ARCHIVER）进程。每当联机日志文件写满时，该进程将其拷贝到归档存储设备上。另外还包括分布式DB 中事务恢复进程RECO和对服务进程与用户进程进行匹配的Dnnn进程等。
第一章数据库系统概论 本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据管理技术发展史 随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。数据处理工作由来以久，早在1880 年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。 【1 】人工管理阶段 这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及
各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基 本程序。数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。这样就给数据管理的维护工作带来许多困难。并且由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此很难实现多个不同应用程序间的数据资源共享。存在着大量重复数据，信息资源浪费严重。【2 】文件管理阶段 这一阶段发生于六十年代，由于当时计算机硬件的发展，以及系统软件尤其是文件系统的出现和发展，人们开始利用文件系统来帮助完成数据管理工作，具体讲就是：数据以多种组织结构（如顺序文件组织、索引文件文件组织和直接存取文件组织等）的文件形式保存在外部存储设备上，用户通过文件系统而无需直接与外部设备打交道，以此来完成数据的修改、插入、删除、检索等管理操作；使用这种管理方式，不仅减轻进行数据管理的应用程序工作量，更重要地是，当数据的物理组织或存储设备发生变化时，数据的逻辑组织可以不受任何影响，从而保证了基于数据逻辑组织所编制的应用程序也可以不受硬件设备变化的影响。这样就使得程序和数据之间具有了一定的相互独立性。 但由于数据文件的逻辑结构完全是根据应用程序的具体要求而设计，它的管理与维护完全是由应用程序本身来完成，因此数据文件的逻辑结构与应用程序密切相关，当数据的逻辑结构需要修改时，应用程序也就不可避免地需要进行修改；同样当应用程序需要进行变动时，常常又会要求数据的逻辑结构进行相应的变动。在这种情况下，数据管理中的维护工作量也是较大的。更主要的是由于采用文件的形式来进行数据管理工作，常常需要将一个完整的、相互关联的数据集合，人为地分割成若干相互独立的文件，以便通过基于文件系统的编程来实现来对它们的管理操作。这样做同样会导致数据的过多冗余和增加数据维护工作的复杂性。例如人事部门、教务部门和医务部门对学生数据信息的管理，这三个部门中有许多数据是相同的，如姓名、年龄、性别等，由于是各部门均是根据自己的要求，建立各自的数据文件和应用程序，这样不仅造成了大量的相同数据重复存储，而且在修改时，常常需要同时修改三个文件中的数据项，如修改学生年龄，此外若需要增加一个描述学生的数据项，如通讯地址，那么所有的应用程序就必须都要进行相应的修改。除此之外，采用文件系统来帮助进行数据管理工作，在数据的安全和保密等方面，也难以采取有效的措施加以控制。 3 】数据库管理阶段 1在不断改进和完善文件系统的过程中，从六十年代后期开始，人们逐步研究和发展了以数据的统一管理和数据共享为主要特征的数据库系统。即在数据在统一控制之下，为尽可能多的应用和用户服务，数据库中的数据组织结构与数据库的应用程序相互间有较大的相对独立性等。与以往前数据管理方法和技术相比，利用数
数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)
3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户
项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)
数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文： 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。
主数据管理(MDM)的成熟度 根据主数据管理实施的复杂程度，参照Jill Dyche， Evan Levy 的观点大体可以把主数据管理可以分为五个层次，从低到高反映了主数据管理(MDM)的不同成熟度。下面我们简单介绍一下这五个层次： Level 0 ：没有实施任何主数据管理(MDM) 在Level 0的情况下，意味着企业的各个应用之间没有任何的数据共享，整个企业没有数据定义元素存在。比如，一个公司销售很多产品，对这些产品的生产和销售由多个独立的系统来处理，各个系统独立处理产品数据并拥有自己独立的产品列表，各个系统之间不共享产品数据。在Level 0，每个独立的应用负责管理和维护自己的关键数据(比如产品列表、客户信息等)，各个系统间不共享这些信息，这些数据是不连通的。 Level 1 ：提供列表 不管公司大还是小，列表管理是我们常用的一种方式。在公司内部，会通过手工的方式维护一个逻辑或物理的列表。当各个异构的系统和用户需要某些数据的时候，就可以索取该列表了。对于这个列表的维护，包括数据添加、删除、更新以及冲突处理，都是由各个部门的工作人员通过一系列的讨论和会议进行处理的。业务规则(Business Rules)是用来反映价值的一致性，当业务规则发生改变或者出现类似的情况时，这样高度手工管理的流程容易发生错误。由于
列表管理是通过手工管理的，其列表维护的质量取决于谁参加了变更管理流程，一旦某人缺席，将会影响列表的维护。 MDM Level 1比MDM Level 0的不同就是，各个部门虽然还是独立维护各自的关键数据，但会通过列表管理维护一个松散的主数据列表，能够向其他各个部门提供其需要的数据。在MDM Level 1中，数据变更决定以及数据变更操作都是由人来决定的，因此，只有人完成数据变更决定后才会变更数据。在实际情况中，虽然数据变更流程有严格的规定，但是由于缺乏集中的、基于规则的数据管理，当数据量比较大时，数据维护的成本会变的很高，效率也会很低。当主数据，比如客户信息、产品目录信息等数量比较少时，列表管理的方式是可行的，但是当产品目录或客户列表出现爆炸式增长以后，列表管理的变更流程将变得困难起来。MDM Level 1 依赖于人的协作。如果产品经理需要更新过后的产品价格列表，那需要联系ERP系统所有者，让其发送邮件给她。在企业范围内实现客户或产品列表就如同维护不同部门之间人们的关系一样。如果客户或产品存在层次或分组，列表将很难提供，并且通常在Level 1因为过于复杂难以被管理。 Level 2 ：同等访问(通过接口的方式，各个系统与主数据主机之间直接互联) MDM Level 2与MDM Level 1相比，引入了对主数据的(自动)管理。通过建立数据标准，定义对存储在中央知识库(Central Repository)中详细数据的访问和共享，为各个系统间共享使用数据提供了严密的支持。中央知识库(Central Repository)通常会被称为
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
数据库系统全面概述(doc 33页)
第一章数据库系统概论 本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据管理技术发展史 随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。数
据处理工作由来以久，早在1880年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。 【1】人工管理阶段 这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基本程序。数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。这样就给数据管理的维护工作带来许多困难。并且由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此很难实现多个不同应用程
数据库管理系统的介绍 一、教学目标 认知目标： 1：了解数据库的基本概念 2：了解数据库管理系统的基本功能 情感目标： 1：认识数据库对当今社会自动化管理的重要作用，培养学生用数据库管理技术管理大量数据的意识，树立学好数据库的自信心。 2：了解实际生活中数据库管理技术的应用领域，激发学习数据库初步知识的兴趣和探索欲望。 二、教学重点 数据库在现实中的功能和实际应用 三、教学难点 理解、分析现实中的数据库。 四、教学过程 1：教学引入 对于学生来说，数据库的概念较抽象，我通过学生经常进入超市买东西时，超市中如果 没有那台电脑会出现什么情况来提问学生，从而提出管理那台电脑就是运用到数据库，并及时提出数据库的各种好处。 2：提出数据库的好处： 提出数据库就是要求对数据进行处理，是从大量的、繁杂的、不易理解的数据中 抽取、获得对某些方面有价值、有意义的数据，为进一步的生产与社会活动提供决策的依据。
3：提出定义、具体说明（从例子说明）： a:数据库：存储在计算机里的按一定的规格相互关联的数据的集合。 b: （例子说明） 在超市中不同对象需要不同的需求，从而引入归纳数据库的作用。 （1）：提：客户（学生）在买东西需要结帐的时候，需要那些数据。而且我在买完东西时候是不是超市的服务员会给我们一个购买清单。 提示：所买的产品中每个商品多少钱，并要求快速知道总共要付多少钱给服务员。 （商品名称，单价，数量，金额） 总结：数据库的两个功能：快速查询、统计和输出功能 （2）：提：超市的老板最需要的是什么？ 提示：每种商品这个月卖出多少？挣多少钱？ （月份，商品名称，数量，买出价钱，买进价钱，实赚金额） 总结：每个月卖出多少,就是用的了数据库按照月份进行分类和统计的一种形式。4：课堂总结： 数据库可以用来对数据进行分类、查找、统计、输出等处理功能。 5：补充说明: 通过上面的介绍，叫学生据例在我们现实还有那些用到数据库。 补充：银行存取钱，学校的成绩管理系统等等。 6：作业： 设计一个我们班的通讯录。在WPS2000中设计。
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。
Introduction to database information management system The database is stored together a collection of the relevant data, the data is structured, non-harmful or unnecessary redundancy, and for a variety of application services, data storage independent of the use of its procedures; insert new data on the database , revised, and the original data can be retrieved by a common and can be controlled manner. When a system in the structure of a number of entirely separate from the database, the system includes a "database collection." Database management system (database management system) is a manipulation and large-scale database management software is being used to set up, use and maintenance of the database, or dbms. Its unified database management and control so as to ensure database security and integrity. Dbms users access data in the database, the database administrator through dbms database maintenance work. It provides a variety of functions, allows multiple applications and users use different methods at the same time or different time to build, modify, and asked whether the database. It allows users to easily manipulate data definition and maintenance of data security and integrity, as well as the multi-user concurrency control and the restoration of the database. Using the database can bring many benefits: such as reducing data redundancy, thus saving the data storage space; to achieve full sharing of data resources, and so on. In addition, the database technology also provides users with a very simple means to enable users to easily use the preparation of the database applications. Especially in recent years introduced micro-computer relational database management system dBASELL, intuitive operation, the use of flexible, convenient programming environment to extensive (generally 16 machine, such as IBM / PC / XT, China Great Wall 0520, and other species can run software), data-processing capacity strong. Database in our country are being more and more widely used, will be a powerful tool of economic management. The database is through the database management system (DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM) software for data storage, management and use of dBASELL is a database management system software. Information management system is the use of data acquisition and transmission technology, computer network technology, database construction, multimedia
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其