2.5数据仓库模型的设计 数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容 概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界 数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些? . 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2，确定主要的主题域 在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内
财务分析模型 一、公司财务分析的目的 1、增加公司决策的科学性； 2、评价公司过去的经营业绩； 3、衡量现在的财务状况； 4、预测未来的发展趋势； 5、提高公司的财务管理水平； 二、财务分析的要求 1、根据计算出的各种财务比率与历史同期和上期相比，进行具体、深入的分析； 2、解释原因，并不断深化，寻找最直接的原因； 三、财务分析的具体内容 1、公司变现能力分析。 变现能力是公司产生现金的能力。它取决于可以在近期转变为现金的流动资产的多 少。主要为流动比率和速动比率。 1.1、流动比率= 流动资产/ 流动负债 该比率通过公司不同时期的比较，可以反映公司的短期偿债能力。 1.2、速动比率= 速动资产/ 流动负债= （流动资产-存货）/ 流动负债(酸性测试比率) 该比率排除了容易产生误解因素的存货的影响，计算出的速动比率反映公司短期偿债能力更加令人可信。 1.3、保守速动比率= （货币资金+应收票据+应收帐款净额）/ 流动负债 该比率排除了可能与当期现金流量无关的项目，更能真实反映公司变现能力和短期偿债能力。 3、资产管理能力分析。 它是用来衡量公司在资产管理效率高低的分析，因此又被称作运营效率分析，具体通过以下几个指标的计算和分析来反映公司资产管理效率方面的高低。 2.1、存货周转天数= （平均存货* 360）/ 销售成本 公式中销售成本数据来源于利润表，平均存货来源于资产负债表中的“期初存货”与“期末存货”的平均数。存货周转天数指标的好坏反映公司存货管理水平，它也是整个公司经营管理的重要内容。 为了更准确反映我们的存货管理水平，我们应细化存货的分析，应对存货的结构及影响存货周转速度的重要项目进行分析，如： 2.1.1、原材料周转天数=（360 * 平均原材料存货）/ 耗用原材料成本 2.1.2、在制品周转天数=（360 * 平均在制品存货）/制造成本 存货分析的目的是从不同角度和环节找出存货管理中的问题，使存货管理在保证生产经营的同时，尽量少的占用经营资金，提高资金的使用效率，促进公司管理水平的提高。 2.2、应收帐款周转天数
中国移动通信集团业务支撑系统－NG数据库安装配置 Version 0.2 ?中国移动通信集团信息技术中心 2010年1月18日
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目录 操作系统准备 (4) 创建dba、oinstall组 (4) 创建oracle用户 (4) 建立两节点信任关系 (5) 网络配置 (5) NTP配置 (6) 设备配置 (6) 环境变量配置 (7) 安装CRS 10.2.0.1 (7) 以root用户执行vipca (13) 安装Oracle DB 10.2.0.1 (20) 升级CRS 至10.2.0.4.0 (25) 备份Oracle Database 10.2.0.1的rawutl (25) 确认CRS 10.2.0.4.0升级结果 (32) 升级Oracle 数据库软件至10.2.0.4.0 (33) 确认Oracle 10g 10.2.0.4.0软件升级结果 (39) 使用DBCA创建数据库 (39) 使用10.2.0.1的rawutl 替换10.2.0.4.0的版本 (39) 口令加固 (43) 数据库相关补丁加载 (51) 数据库隐含参数和事件设置 (52) 归档模式调整 (52) 创建watch用户 (53) EM DBConsole配置 (54) 修改EM DBConsole端口从5000改为1158 (56)
操作系统准备 检查操作系统依赖补丁，参考Doc ID：169706.1 35936--->38949 36242--->38949 37185--->38949 35900--->38949 36248--->38544 36249--->38053 35936--->38949 后面是替代补丁 zwdb21[/]#show_patches |grep -e 38949 -e 38053 –e 38055 PHKL_38053 esdisk cumulative patch PHKL_38949 vm cumulative patch PHKL_38055 scheduler cumulative patch 创建dba、oinstall组 # /usr/sbin/groupadd –g 300 oinstall # /usr/sbin/groupadd –g 301 dba 创建oracle用户 # /usr/sbin/useradd -u 300 -g oinstall -G dba oracle # /usr/sbin/usermod -g oinstall -G dba oracle # passwd oracle zwdb21#[/]getprivgrp dba dba: zwdb21#[/]setprivgrp dba MLOCK RTPRIO RTSCHED zwdb21#[/]echo "dba MLOCK RTPRIO RTSCHED">/etc/privgroup zwdb21#[/]getprivgrp dba dba MLOCK RTPRIO RTSCHED zwdb21#[/]getprivgrp oinstall oinstall: zwdb21#[/]setprivgrp oinstall MLOCK RTPRIO RTSCHED zwdb21#[/]echo "oinstall MLOCK RTPRIO RTSCHED ">>/etc/privgroup zwdb21#[/]getprivgrp oinstall oinstall MLOCK RTPRIO RTSCHED
数据仓库物理模型设计 数据仓库的物理模型就是数据仓库逻辑模型在物理系统中的实现模式。其中包括了逻辑模型中各种实体表的具体化，例如表的数据结构类型、索引策略、数据存放位置和数据存储分配等。在进行物理模型的设计实现时，所考虑的因素有：I/O存取时间、空间利用率及维护的代价。 为确定数据仓库的物理模型，设计人员必须做这样几方面工作：首先要全面了解所选用的数据库管理系统，特别是存储结构和存取方法；其次了解数据环境、数据的使用频率、使用方式、数据规模及响应时间要求等，这些都是对时间和空间效率进行平衡和优化的重要依据；最后还需要了解外部存储设备的特征。只有这样才能在数据的存储需求与外部存储设备条件两者之间获得平衡。 1 设计存储结构 在物理设计时，常常要按数据的重要性、使用频率及对反应时间的要求进行分类，并将不同类型的数据分别存储在不同的存储设备中。重要性高、经常存取并对反应时间要求高的数据存放在高速存储设备上；存取频率低或对存取响应时间要求低的数据则可以存放在低速存储设备上。另外，在设计时还要考虑数据在特定存储介质上的布局。在设计数据的布局时要注意遵循以下原则。 l 不要把经常需要连接的几张表放在同一存储设备上，这样可以利用存储设备的并行操作功能加快数据查询的速度。 l 如果几台服务器之间的连接会造成严重的网络业务量的问题，则要考虑服务器复制表格，因为不同服务器之间的数据连接会给网络带来沉重的数据传输负担。 l 考虑把整个企业共享的细节数据放在主机或其他集中式服务器上，提高这些共享数据的使用速度。 l 不要把表格和它们的索引放在同一设备上。一般可以将索引存放在高速存储设备上，而表格则存放在一般存储设备上，以加快数据的查询速度。 在对服务器进行处理时往往要进行大量的等待磁盘数据的工作，此时，可以在系统中使用RAID（Redundant Array of Inexpensive Disk，廉价冗余磁盘阵列）。 2 设计索引策略 数据仓库的数据量很大，因而需要对数据的存取路径进行仔细地设计和选择。由于数据仓库的数据一般很少更新，所以可以设计索引结构来提高数据存取效率。在数据仓库中，设计人员可以考虑对各个数据存储建立专用的索引和复杂的索引，以获取较高的存取效率，虽然建立它们需要付出一定的代价，但建立后一般不需要过多的维护。 数据仓库中的表通常要比联机事务处理系统（OLTP）中的表建立更多的索引，表中应用的最大索引数应与表格的规模成正比。数据仓库是个只读的环境，建立索引可以取得灵活性，对性能极为有利。但是表若有很多索引，那么数据加载时间就会延长，因此索引的建立需要进行综合的考虑。在建立索引时，可以按照索引使用的频率由高到低逐步添加，直到某一索引加入后，使数据加载或重组表的时间过长时，就结束索引的添加。 最初，一般都是按主关键字和大多数外部关键字建立索引，通常不要添加很多的其他索引。在表建立大量的索引后，对表进行分析等具体使用时，可能需要许多索引，这会导致表的维护时间也随之增加。如果从主关键字和外部关键字着手建立索引，并按照需要添加其他索引，就会避免首先建立大量的索引带来的后果。如果表格过大，而且需要另外增加索引，那么可以将表进行分割处理。如果一个表中所有用到的列都在索引文件中，就不必访问事实表，只要访问索引就可以达到访问数据的目的，以此来减少I/O操作。如果表太大，并且经常要对它进行长时间的扫描，那么就要考虑添加一张概括表以减少数据的扫描任务。 3 设计存储策略
财务比率分析模型的构建及其应用 发布时间：2007-7-28 20:09:09 阅读次数：231 评分(0票，平均0.00分) 来源：财会通讯作者：陈磊编辑：dushaer -------------------------------------------------------------------------------- 财务比率分析法是以财务报表中的数据为主要依据，利用指标间一系列比率分析公式来计算比值，用于考察、计量、评价和反映企业经济活动效益的一种数学分析方法。财务比率分析模型是以财务比率分析法为基础，运用Excel的强大功能，建立一个基本模式，使管理者能准确、简单、快捷地把握企业财务状况。从而有效地统一了指标的数据源，加快了数据的处理能力，提高了数据计算的准确性，为评价和改进财务管理工作提供了可靠依据。本文以华文史氏股份有限公司为例，说明利用Excel构建企业财务比率分析模型的基本方法。该公司资产负债表、利润。 一、构建财务比率分析工作簿 第一步，新建一空白工作簿。打开Excel程序，则Excel自动新建一空白工作簿。左单击“文件”菜单，选择下拉式菜单中的“保存”子菜单，将工作簿保存在指定位置并命名为“某某年度会计报表及其财务比率分析”。 第二步，编辑工作簿。(1)对工作表重命名。在该工作簿中，将光标指向工作表标签“Sheetl”，单击右键，从弹出式菜单中选择“重命名”，然后在标签栏中，输入表名“资产负债表”并按回车键即可；依次将“Sheet2”工作表命名为“利润表”、“Sheet3”工作表命名为“现金流量表”。(2)引入报表格式。在财务软件中，将其Excel格式的会计报表引入到“××年度会计报表及其财务比率分析”工作簿相应的工作表中。(3)建立财务比率分析表。在“××年度会计报表及其财务比率分析”工作簿中，利用“插入”菜单下“工作表”子菜单，再建一新工作表并命名为“财务比率分析”。 二、构建财务比率分析模型 由于不同的企业其经验管理所需的财务比率分析指标不尽相同，为使模型具有一定的实用性，因此，针对主要的财务比率分析指标来说明如何构建模型。 一是变现能力比率。是企业产生现金的能力，它取决于可以在近期转变为现金的流动资金的多少。 (1)流动比率=流动资产，流动负债 (2)速动比率=(流动资产－存货)，流动负债表!
《财务分析模型》实验报告 年级：2013级学号：姓名：陈婷实验时间：2015.10 【实验目的】 1.掌握应用Excel获取数据的方法； 2.掌握财务分析模型（比率分析模型、趋势分析模型以及杜邦财务分析模型）的设计方法 3.掌握Excel软件中相关函数、功能的应用 【实验内容】 1.编制1月、2月资产负债表； 2.编制1月、2月利润表； 3.建立比率分析模型，包括： ①偿债能力（流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率、股东权益比率、负债股权比率、有形净值债务率、利息保障倍数）； ②营运能力(存货周转率、应收账款周转率、流动资产周转率、总资产周转率)； ③获利能力(资产报酬率、股东权益报酬率、销售毛利率、销售净利率、成本费用净利率)；并对企业2月份的财务状况进行评价。 4.根据比率分析模型分析： ①总资产、总负债变化原因；②流动比率变动原因；③分析资产净利率变化原因； 【实验器材】 硬件：处理器：Intel(R) Celeron（R）CPU420 @ 1.60GＨz 主板：Lenovo Intel 945GZ（Lakeport-GZ）+ICH7 内存：DDR400 504MB；硬盘：Hitachi80G. 显卡：Inter（R） 82945G Express Chipset Family； 显示器：Lenovo 17.1吋液晶显示器； 电源：ATX 300SD； 网卡：Realtek RTL8139/810Xa Family Fast Ethernet NIC 系统：Microsoft Windows XP Professional Build 2600 软件：Excel软件 【预备知识】 1.《财务管理学》 2.Excel软件的应用 【实验步骤】
探索大数据和人工智能 1、2012 年7 月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A 首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 2、整个MapReduce 的过程大致分为Map 、Shuffle 、Combine 、()? A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak 的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce 是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A 数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 C. 数量越小处理时间越短 D .没什么关系
5 、下列选项中,不是kafka 适合的应用场景是? A. 日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D. 流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A. 结构化数据 B. 非结构化数据 C. 半结构化数据 D. 全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A. 重复学习 B. 深度学习 C. 迁移学习 D. 对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A. 机器性能 B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学
习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A. 给定标签 B离散 C. 分类 D. 回归 10 、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A九天 B. OneNET C. 移娃 D. 大云 11 、HDFS 中Namenodef 的Metadata 的作用是? A. 描述数据的存储位置等属性 B. 存储数据 C. 调度数据 D. 12 、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A 大数据技术 B. 互联网技术 C. 游戏技术 D .影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT 厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢?
“人类很多行为遵循一些统计规律，在这个意义上人类93%的行为是可以预测的”，via巴拉巴西《爆发》。 “腾讯正将开放战略推向移动互联网”，这是小马哥在2012移动开发者大会上传递出来的信息。微信，腾讯目前最成功的移动互联网应用，也是互联网历史上增长最快的新软件，号称中国第四大运营商，它在这个战略中将会扮演什么角色，起到什么作用呢? 我的看法是如果QQ和Qzone是腾讯pc端的大数据开放平台，那么微信将成为腾讯移动端的大数据开放平台。 还记得一个月前微信团队宣布微信用户数突破两亿，当时中国智能机用户数2.9亿，也就是微信已经覆盖了近7成用户，业界在惊呼羡慕之余也在关注微信未来发展道路，是打造一个精准营销的媒体平台，还是做一个闭环的电商平台，或者兼而有之? 时间过去一个月，微信公众账号已经暂停了认证，小戴同学的微信会员卡推广之路也是路漫漫兮汝将上下探索，因此对于微信的商业化探索很多人提出了质疑，小马哥9月份在互联网大会上提到的通过微信普及二维码，布局O2O的目标还能实现么?我也抱着怀疑的态度，微信虽然有开放平台，但是那些接口只是浅层次的开放，无法满足第三方开发者的需要，也就不具有很高的价值，但是这次小马哥已经明确放出风声，将逐步测试开放QQ的关系链，甚至有可能是微信的关系链，这让我非常期待，依靠着庞大的用户数据为基础，用开放的心态做平台，微信的潜力绝对是可以被挖掘的，或者说和新浪微博真正的竞争从现在才开始。 先说说大数据，这可是自云平台后最热的概念了，随着社会化媒体的兴起，针对互联网用户数据的分析、营销、挖掘产品越来越多，大部分是在为企业服务，或者用来做自身产品推广，比较经典的案例就是美丽说、蘑菇街，而最近走红的“啪啪”更是依靠着新浪微博的用户关系迅速发展用户，每天达到上万的下载量。以上的大数据主要还是来源于pc互联网上。那么在移动互联网的大数据呢?
数据保护协议 1. 释义 1.1 「公司」指已执行购买，供应，服务或其他任何与CMI或其关联公司的商业协议的实体。 1.2 「控制者」、「数据当事人」、「个人资料」、「个人资料泄露」、「处理」、「处理者」 及「监管部门」各词汇的涵义由「一般数据保护规例」赋予。 1.3 「数据保护法律」指 (i) 任何适用欧盟法律，(ii) 任何有关个人资料处理及个人私隐保 护的适用本地法律，(iii) 「一般数据保护规例」及 (iv) 任何由监管部门发出的有约束力的指引或实务守则。 1.4 「一般数据保护规例」指欧洲议会和欧盟理事会於2016年4月27日發表的编号 (EU) 2016/679 关于在处理个人资料和在转移该等数据方面保护自然人的规例，以及废除指令95/46/EC (「一般数据保护规例」)。 1.5 「项目」指(i)由公司提供的商品与/或服务和(ii)公司提供该等商品与/或服务的过程， 两者皆是依照与CMI或其关联公司的商业协议。 2. 个人资料的处理 2.1 协议双方确认及同意在个人资料处理的事宜方面，CMI是个人资料的控制者，而公司在处 理个人资料的范围内会代表CMI以处理者之身份进行。 2.2 不论在有关公司的购买、供应、服务的协议、或其他任何与CMI或其关联公司的商业协议 中任何其他条款的规定，公司在提供项目时，个人资料可能会﹕ 2.2.1 于全球各类系统、网络及设施 (包括数据库) 中被使用、管理、取得、转移或保存； 或 2.2.2 被公司转移到全球各地，但以容许公司履行其与CMI或其关联公司的协议下的责任 为限 CMI会在公司将会依靠数据保护法律容许的适当转移机制的前提下，委任公司履行每个转移以提供系统所需。 2.3 当处理是以CMI的名义进行时，公司应提供足够担保，以保证会以其处理符合数据保护法 律要求及确保数据当事人的权利受保护的方式下，实施适当科技化且有组织的措施。
数据仓库设计与实现 学号 128302106 姓名江晨婷 成绩 教师张丹平 二O一五年四月
数据仓库建设方案设计与实现 摘要：本文以博士学位调查为基础，创建方案，设计与实现数据仓库，通过对当前各种主流数据仓库软件在性能、价格等方面的对比，充分考虑统计业务、单位数量等实际情况，本系统决定采用SQL Server 2005数据仓库软件来构建综合信息分析系统的数据仓库。 关键词：数据仓库；联机分析；数据挖掘；博士学位 一、概述 数据仓库的设计一般从操作型数据开始，通常需要经过以下几个处理过程；数据仓库设计——数据抽取——数据管理。 1.数据仓库设计 根据决策主题设计数据仓库结构，一般采用星型和雪花模型设计其数据模型，在设计过程中应保证数据仓库的规范化和体系各元素的必要联系。 2.数据抽取 根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源进行清理、转换、对数据进行重新组织和加工，装载到数据仓库的目标库中。 3.数据管理 数据管理分为目标数据维护和元数据维护两方面。目标数据维护是根据元数据为所定义的更新频率、更新数据项等更新计划任务来刷新数据仓库，以反映数据源的变化，且对时间相关性进行处理。元数据是数据仓库的组成部分，元数据的质量决定整个数据仓库的质量。当数据源的运行环境、结构及目标数据的维护计划发生变化时，需要修改元数据。 二、博士学位授予信息年度数据统计分析 1.按主管部门统计 从主管部门的角度，分析在一个时间段（年）内，各主管部门所授予的博士学位信息统计。可回答如“2008，由某部门主管的，博士学位授予一共有多少，其平均学习年限是多少，脱产学习的有多少人?”等问题。具有表格和图形两种方式来展示分析结果。典型报表格式如表1所示
业务驱动 任何需求均来源于业务,业务决定了需求,需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在,从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的. 但是数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求,分析,设计,测试等通常的软件声明周期之外;他还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的物理模型异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键. 数据仓库的结构总的来说是采用了三级数据模型的方式: 概念模型: 也就是业务模型,由企业决策者,商务领域知识专家和IT专家共同企业级地跨领域业务系统需求分析的结果. 逻辑模型：用来构建数据仓库的数据库逻辑模型。根据分析系统的实际需求决策构建数据库逻辑关系模型,定义数据库物体结构及其关系。他关联着数据仓库的逻辑模型和物理模型这两头. 物理模型：构建数据仓库的物理分布模型,主要包含数据仓库的软硬件配置,资源情况以及数据仓库模式。 如上图所示,在数据仓库项目中,物理模型设计和业务模型设计象两个轮子一样有力的支撑着数据仓库的实施,两者并行不悖,缺一不可.实际上,我有意的扩大了物理模型和业务模型的内涵和外延.在这里物理模型不仅仅是数据的存储,而且也包含了数据仓库项目实施的方法论,资源,以及软硬件选型等等;而业务模型不仅仅是主题模型的确立,也包含了企业的发展战略,行业模本等等. 一个优秀的项目必定会兼顾业务需求和行业的标准两个方面,业务需求即包括用户提出的实际需求,也要客观分析它隐含的更深层次的需求,但是往往用户的需求是不明确的,需要加以提炼甚至在商务知识专家引导下加以引导升华,和用户一起进行需求分析工作;不能满足用户的需求,项目也就失去原本的意义了. 物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基->层层建筑->封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免的要考虑到数据库的物理设计. 接下来,将详细阐述数据仓库概念模型(业务模型),逻辑模型,物理模型的意义. 概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: 界定系统边界 确定主要的主题域及其内容
财务比率分析模型构建及其应用 财务比率分析法是以财务报表中的数据为主要依据,利用指标间一系列比率分析公式来计算比值,用于考察、计量、评价和反映企业经济活动效益的一种数学分析方法。财务比率分析模型是以财务比率分析法为基础,运用Excel的强大功能,建立一个基本模式,使管理者能准确、简单、快捷地把握企业财务状况。从而有效地统一了指标的数据源,加快了数据的处理能力,提高了数据计算的准确性,为评价和改进财务管理工作提供了可靠依据。本文以华文史氏股份有限公司为例,说明利用Excel构建企业财务比率分析模型的基本方法。该公司资产负债表、利润。 一、构建财务比率分析工作簿 第一步,新建一空白工作簿。打开Excel程序,则Excel自动新建一空白工作簿。左单击“文件”菜单,选择下拉式菜单中的“保存”子菜单,将工作簿保存在指定位置并命名为“某某年度会计报表及其财务比率分析”。 第二步,编辑工作簿。(1)对工作表重命名。在该工作簿中,将光标指向工作表标签“Sheetl”,单击右键,从弹出式菜单中选择“重命名”,然后在标签栏中,输入表名“资产负债表”并按回车键即可,依次将“Sheet2”工作表命名为“利润表”、 1 “Sheet3”工作表命名为“现金流量表”。(2)引入报表格式。在财务软件中,将其Excel格式的会计报表引入到“××年度会计报表及其财务比率分析”工作簿相应的工作表中。(3)建立财务比率分析表。在“××年度会计报表及其财务比率分析”工作簿中,利用“插入”菜单下“工作表”子菜单,再建一新工作表并命名为“财务比率分析”。 二、构建财务比率分析模型
由于不同的企业其经验管理所需的财务比率分析指标不尽相同,为使模型具有一定的实用性,因此,针对主要的财务比率分析指标来说明如何构建模型。 一是变现能力比率。是企业产生现金的能力,它取决于可以在近期转变为现金的流动资金的多少。 (1)流动比率=流动资产,流动负债 (2)速动比率=(流动资产,存货),流动负债表! 二是资产管理比率。是用来衡量企业在资金管理方面效益的财务比率。 (1)存货周转率=主营业务成本,平均存货 (2)应收账款周转率=主营业务收入,平均应收账款 (3)流动资产周转率=主营业务收入,平均流动资产 (4)总资产周转率=主营业务收入,平均资产总额, 在“财务比率分析”表的B6单元格中,输入“=利润表!C5,((资产负债表!B7+资产负债表!C7),2)”,B7单元格中,输 2 入“=利润表!c4,((资产负债表!B6+资产负债表!C6),2)”,B8单元格中,输入“=利润表!c4,((资产负债表!B11+资产负债表!C11),2)”,B9单元格中,输入“=利润表!C4“(资产负债表!B26+资产负债表!C26),2)”。 三是负债比率。是指债务与资产、净资产的关系。反映了企业偿付到期长期债务的能力。 (1)资产负债率=负债总额,资产总额 (2)产权比率=负债总额,股东权益 (3)有形净值债务率=负债总额,(股东权益一无形资产净值) (4)己获利息倍数=息税前利润,利息费用
中国移动O r a c l e数据库 配置安全基线规范 T i t l e{英文黑体四号} 版本号：2.０.０{黑体小四} ╳╳╳╳-╳╳-╳╳发布╳╳╳╳-╳╳-╳╳实施
目录 1概述 (1) 1.1适用范围 (1) 1.2内部适用性说明 (1) 1.3外部引用说明 (2) 1.4术语和定义 (2) 1.5符号和缩略语 (4) 2ORACLE数据库（功能、配置）安全基线 (4) 2.1账号 (4) 2.2口令 (5) 2.3授权 (5) 2.4日志 (5) 2.5IP (5) 2.6其他 (6) 3编制历史 (6)
前言 本标准由中国移动通信有限公司网络部提出并归口。本标准由标准提出并归口部门负责解释。 本标准起草单位：中国移动通信有限公司网络部 本标准解释单位：同提出单位
1概述 1.1 适用范围 本规范适用于中国移动通信网、业务系统和支撑系统中使用的Oracle数据库 设备。本规范明确了设备的基本安全要求，为在设备入网测试、工程验收和设备 运行维护环节明确相关安全要求提供指南。本规范可作为编制设备入网测试规 范，工程验收手册，局数据模板等文档的参考。 1.2 内部适用性说明 本规范是依据《中国移动设备通用安全基线规范》中配置类基线要求的基础上提出的Oracle数据库安全基线配置规范，为便于比较，特作以下逐一比较及说明（在“采纳意见”部分对应为“完全采纳”、“部分采纳”、“增强要求”、“新增”、“不采纳”。在“补充说明”部分，对于增强要求的情况，说明在本规范的相应条款中描述了增强的要求。对于“不采纳”的情况，说明采纳的原因）。
大数据技术部 建设数据仓库的八个步骤2017年04月25日编制
建设数据仓库的八个步骤 摘要：建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。 关键词：数据仓库元数据 建设数据仓库 建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。 开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。 1.系统分析，确定主题 建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流，了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义，确定各个主题下的查询分析要求。 业务人员往往会罗列出很多想解决的问题，信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总，确定数据仓库所实现的业务功能。一旦确定问题以后，信息部门的人员还需要确定一下几个因素： ·操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。 ·在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年。 ·用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。 ·用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。 由于双方在理解上的差异，确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程，信息部门
的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看，以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台 在数据仓库所要解决的问题确定后，第二个步骤就是选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。这里有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准： ·厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。 ·数据库对大数据量（TB级）的支持能力。 ·数据库是否支持并行操作。 ·能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。 ·能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。 ·能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。 3.建立数据仓库的逻辑模型 具体步骤如下： （1）确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。 （2）基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。 （3）识别主题之间的关系。 （4）分解多对多的关系。
收益力分析 收益力又叫获利能力，是公司持续存在和发展的必要条件，也是决定和影响公司股票投资者获得的股利和差价利润多寡的主要因素。因此，收益力是投资者最主要的分析对象。企业获利能力的分析，可从股东及公司两方面来分析，也就是说，有些财务指标直接反映股东投资企业所能获得的投资报酬（称为股东获利能力）；有些指标反映公司经营中的获利能力，只是间接地影响股东利益。 1.1 分析股东获利能力的常用指标 (1) 每股盈余 每股盈余指公司普通股每股在一年中所赚得的盈余，是投资者评估股票价值时的重要指标。其计算公式为： 每股盈余=（税后利润 - 优先股股利）÷发行在外的普通股股利 每股盈余的计算关键在于普通股股数的确定。一般，年度中股数未发生变动时，以年终股数计算；年度中增加发行新股时，新股需按实际流通期间占全年度之比率折合计算；年度中如发放股票股利或实施股票分割时，不论在一年中何时发生，均应视作期初发生，而以发放股票股利或股票分割后的股数作为计算基础；股数仅指流通在外的普通股，公司收回后尚未重新发行的库藏股票不包括在内。(2) 市盈率 市盈率又称本益比、价盈比、P／E值，指投资者获得单位盈余所付出的成本，其公式为： 市盈率=每股市价÷每股盈余 (3) 本利比 本利比与市盈率的道理相近，只是用每股股利代替每股盈余，因此本利比通常比市盈率高。 本利比=每股市价÷每股股利 (4) 普通股权益报酬率 普通股权益报酬率指普通股股东的投资回报率。如果公司未发行优先股，那么普通股权益报酬率就等于股东权益报酬率或自有资本报酬率。这一比率自然是越高越好。 普通股权益报酬率=（税后净利润 - 优先股股利）÷平均普通股权益 股东权益报酬率=税后净利润÷平均股东权益总额 (5) 现金收益率 现金收益率指每股股东每年可从公司收取的现金除以市价，可用于衡量股东真正实现的报酬大小。 现金收益率=每股现金股利÷每股市价 1.2 用于分析公司获利能力的指标 (1) 毛利率 在商品生产行业，毛利是销售收入减去销售成本的余额。毛利率就是衡量企业毛利在销售收入中的比率。 毛利率=毛利÷销售收入 (2) 总资产报酬率 这一比率可以衡量企业对其所拥有资源的运用效果，最能显示出企业的经营绩效。该比率愈高表示公司运用经济资源的获利能力愈强。 总资产报酬率=税前息收益÷平均总资产 安定力分析
中国移动网站 ——项目设计文档 1 需求分析 1.1需求分析 本系统是一个中国移动的网站。其中功能齐全，样式新颖朴素。用户可以在本网站添加用户，操作员，修改资费，只需要注册并登录即可 操作。，这样就可以使用户随时登录查看个人信息，相关信息进行相关服务费的修改。 那么，根据以上的需求分析，我们的系统的主要功能为： ◆前台的显示界面部分 ●页面简洁美观，令人耳目一新 ●用户登录与注册区 ●页面显示功能 ●添加操作员 ●资源管理 ●配置业务费用 ●开户 ◆后台管理部分 ●用户的添加 ●管理员的添加 ●相关资费的修改 ●号码段的选择 ●相关的操作录入 1. 2本系统具备的性能需求
本系统达到的性能需求： ◆首先，打开网站之后，整体风格给人一种简约明快的感觉，眼前一亮。完全整齐式的布局，使得用户在浏览信息和其他操作上更加简便，易于寻找，许多选项只需要点击鼠标就可以完成；另外，跟踪出现的提示信息也让用户随时清楚自己的操作情况。 ◆功能清晰可见，而且都处在网页页面的醒目位置，条理明了，便于用户找到想要找到的操作。 ◆我们的网站的内容和数据显示都是符合并遵照“即时可见”的原则，对信息的处理（包括录入、查看、修改、删除等操作）都会立即在相应页面的对应栏目位置显示出来，达到“即时操作、即时见效”的功能。 ◆系统运行快速、稳定、高效而且可靠。 ◆系统在结构上具有很好的可扩展性，便于将来的功能扩展和维护。 1.3 运行环境的要求 1. 3. 1 运行平台 客户机硬件要求：具有Pentium III 处理器以上且满足以下要求的计算机：最低64 MB 内存，最小 2.1 GB 硬盘。 服务器硬件要求：具有Pentium III 处理器以上且满足以下要求的计算机：最低256MB 内存，最小8 GB 硬盘。 1. 3. 2 支持程序 ◆客户端 操作系统：Windows 98/NT/2000/XP/7或更高版本 浏览器：IE 5.0以上或Netscape同等版本以上 ◆服务器 操作系统：Windows 200X Server或者Windows XP Web服务器：MS IIS 应用服务器：IIS等企业级应用服务器 数据库：SQL Server 2005 2系统的结构设计与规划 2．1系统的功能模块介绍
目录 1. 绪论 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 2.1数据仓库 (2) 2.2数据集 (3) 3 数据仓库 (3) 3.1 数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3) 3.2 数据仓库的建立 (4) 3.2.1数据仓库数据集 (4) 3.2.2建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (5) 4.1数据预处理 (5) 4.1.1描述性数据汇总 (5) 4.2决策树 (5) 5、实验心得 (13) 6、大总结 (14)
1. 绪论 1.1项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库 3.1 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计 概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包
概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。 在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model，中文一般翻译为“概念数据模型”。 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。 在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 在数据仓库领域有一个概念叫logical data model，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。 逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。 在数据仓库领域有一个概念叫physical data model，中文一般翻译为“物理数据模型”。 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。 物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。在物理实现上的考虑，可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。
概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型 概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。 在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model，中文一般翻译为“概念数据模型”。 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。 在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 在数据仓库领域有一个概念叫logical data model，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。 逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。 在数据仓库领域有一个概念叫physical data model，中文一般翻译为“物理数据模型”。 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。