瓦片数据MBTiles存储简介
地图制作者面对一个数以百万计的地图瓦片残酷的现实：大多数文件系统和传输协议对处理数以百万计的图像不是很有效，在磁盘为FAT32格式中，一个文件夹中最多含有65536个文件，HFS最多能列出32,767个文件，EXT3超过20000个文件时会变的很慢。不论是你通过USB还是网络来复制数以百万计的瓦片数据是低效并且缓慢的。MBTiles利用SQLite数据库来存储，并提供一种规范，使得数以百万的瓦片数据存储在一个文件中，而且SQLite数据库支持多种平台，所以使用MBTiles在移动设备上浏览瓦片数据是比较理想的方式。
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简单介绍下SQLITE
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如果你之前使用过SQL数据库,比如MySQL或PostgreSQL),那么使用SQLite数据库会觉得很熟悉，您可以运行熟悉的SQL SELECT、INSERT、UPDATE语句,并创建表、索引、视图。SQLite和其他数据库之间的区别是：每个SQLite数据库只包含在一个文件，没有外部权限系统,数据库后台进程,或配置。每个.sqlite文件是一个独立的数据库，你可以从电脑复制一个.sqlite文件到移动设备中,它的行、表和索引都可完全使用。
SQLite是很小的并且是无处不在的：iTunes使用它来存储元数据，firfox使用它来存储缓存信息,还有一些其他产品（虽然过时了，但仍记忆犹新）
总之,SQLite非常适合作为一个便携式,单个文件解决方案和用于存储和网络地图服务。
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在SQL中使用瓦片坐标
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在WEB地图介绍中我们看到，瓦片是参照了他们的z/x/y形式坐标，在磁盘存储上,他们通常存储在以z、x为名字上的目录中,这样就有一个瓦片文件路径是0/0/0.png，MBTiles 提供了这样一个功能：瓦片表
这张表很容易查询并回答一个特定的瓦片或问题，例如“在这张地图中级别为8时有多少张瓦片？”这张表很容易查询并回答一个特定的瓦片或问题，例如“在这张地图中级别为8时有多少张瓦片？”这张表很容易查询并回答一个特定的瓦片或问题，例如“在这张地图中级别为8时有多少张瓦片？”这张表很容易查询并回答一个特定的瓦片或问题，例如“在这张地图中级别为8时有多少张瓦片？”这张表很容易查询并回答一个特定的瓦片或问题，例如“在这张地图中级别为8时有多少张瓦片？”这张表很容易查询并回答一个特定的瓦片或问题，例如“在这张地图中级别为8时有多少张瓦片？”这张表很容易查询并回答一个特定的瓦片或问题，例如“在这张地图中级别为8时有多少张瓦片？”这张表很容易查询并回答一个特定的瓦片或问题，例如“在这张地图中级别为8时有多少张瓦片？”
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使用视图引用冗余的图像
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地图覆盖大面积的纯蓝色像海洋或空的土地，造成成千上万的重复、冗余的瓦片数据，例如,4/2/8的瓦片在太平洋中间,可能看起来就是一张蓝色图片
虽然它可能是一些处于第3级,但在16级可能存在数以百万计的蓝色图片,他们都完全一样。
MBTiles通过视图使用这些冗余瓦片数据可以减少占用的空间，而不是一个单一的、文字表,MBTiles实现者经常把瓦片表分成两种:一个用来存储原始图像和一个存储瓷砖坐标对应那些图片:
瓦片的表是这两个表的视图,允许成千上万的瓷砖坐标参考相同的图像大字段：
使用这种技术，MBTiles可以比普通文件系统存储更有效率—有时提高60%或更多?
MBTiles在使用上
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MBTiles是一种存储格式，他常被TileMill来导出或上传自定义地图。你可以通过MapBox ios SDK来使用移动设备上MBTiles离线文件。
流行统计分析软件简介 曹 阳 一 SAS 决策分析系统 SAS 系统是用于决策支持的大型集成信息系统由总部设在美国北卡罗莱纳州凯瑞市的SAS 研究所研 制的 该研究所为一家私人公司目前已跻身于世界前十名独立软件公司中 该系统早期的全称为统计 分析系统 STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM 目前已发展成一个由三十多个专用模块组成的大型集成式软件系统 1SAS 的工作环境 (1)程序窗口 (2)日志窗口 (3)运行结果窗口 (4)图形窗口 2SAS 的ASSIST 模块 该模块集成了SAS 系统其它模块的各种功能提供了一个菜单驱动任务导向的用户界面藉助它用 户不需编程 只要根据处理数据任务的需要用鼠标在屏幕上指定选项就可方便地使用SAS 提供的各种功能 3SAS 的INSIGHT 模块 INSIGHT 是SAS 下进行数据分析的一个完整的子 系统它为用户提供了一个进行交互式数据探索和分析的工具强有力的图象表现功能是INSIGHT 的重要特点 二SPSS 统计分析软件 SPSS(Statistical Package for the Social Science)是世界著名的统计分析软件之一它在各在学科领域都发挥着巨大的作用 1SPSS 的数据编辑窗口 2 SPSS 的输出导航窗口 3 SPSS 的图形输出窗口
三STATISTIC 软件 STATISTICA 美国STATSOFT 公司发行1995年发行了 5.0版本运行环境为Windows 32 或 Windows 95486/60以上微机8兆以上内存 分为 四个版本标准版Quick 版质量控制版和Quick 质量控制版可进行基本统计分析(Basic Statistics and Tables)非参数统计分析(Nonparametrics/Distrib)方差分析(ANOVA/MANOVA)多元回归分析(Multip Regression)可靠性/项目分析(Reliability 曲/Item Analysis)等等 菜单操作方式所有工作在四个基本 窗口中完成数据编辑窗口统计结果显示窗口图形显示窗口和文本输出窗口具有强大的统计分析和作图功能 1STATISTIC 的数据编窗口和结果显示窗口 2STATISTIC 的图表输出窗口和文本编辑输出窗口 四S-PLUS S-PLUS Mathsoft 研究所研制AT&T 公司发行 采用交互命令方式具有大量的函数库可进行一般的统计分析多元统计分析生存分析时间序列分 析等并产生相应的统计图形及报表具有数据管理管理功能可引入dBase 数据Excel 工作表和ASCII 数据等十多种数据文件并具有简单的数据编辑功能 对数据的运算十分简单主要的分析都是建立在矩阵的运算上在生存分析和时间列分析方面有独到之处 在熟悉其命令和函数的情况下统计分析和作图都很 简单操作十分方便 但操作方式不够直观命令和 函数较多 对于初学者来说掌握其中的命令函数和众多的参数 选择项及独特的语言格式尚需一定 的时间 由于其操作方式的局限性非专业人士知之 较少应用范围较窄 五MATLAB MATLAB MathWorks 研究所研制数学分析和 控制系统仿真工具可进行函数分析矩阵运算快速傅立叶变换和图形制作等在图形的处理方面的表 现能力较强具有独特的着色和渲染功能 六MATHEMATICA MATHEMATICA 美国Illnois 州Wolfram 研究所完全安装约需10兆空间是一个强大的数学分析软件包具有函数运算求解反函数导数积分矩阵运算 二维及三维图形制作等功能在生成三维及多维函数图形方面具有独特之处同时具有文字处理功
考点： 云计算部分 云计算定义；云计算的特点； 云计算的三种不同部署模式； Google 文件系统的特点及平台结构； 云存储的相关解决方案； 云服务的三种类型及其特点； 虚拟化技术的特点；虚拟化的业界集中不同的解决方案； 云桌面的定义；桌面云的基本架构；无盘工作站的特点； 大数据处理部分 大数据的4V特征； 掌握hdfs中namenode与datanode的作用； MapReduce处理模型； 理解WordCount程序处理流程； Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理； 1. Memcache主要应用于（B） A. 静态页面缓存 B. 动态页面缓存 C. 页面片段缓存 D. 数据缓存 2. Mapreduce 适用于（D） A.任意应用程序 B.任意可在windows servet2008 上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D.可以并行处理的应用程序 1. 云计算的特点？（AB CDE） A．大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域 2. 与传统的分布式程序设计相比，MapReduce 封装了（ABCD）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 3. 云存储解决方案价值有哪些？（ABCD） A. 海量小文件的高效管理 B. PB级的存储空间和线行扩展能力 C. 可动态提升的性能 D. 数据高可靠性 4. 目前，选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台，构建基于硬件的虚拟化层，
可以选用（BCD） A. Xen B. VMware C. Hyper-v D. Citrix 5. 在云计算中，虚拟层主要包括（ABC） A.服务器虚拟化 B.存储虚拟化 C.网络虚拟化 D.桌面虚拟化 6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些？（ABC） A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全 D.服务器安全 7. Google 文件系统将整个系统的节点分为（ABC）的角色 A.客户端 B.主服务器 C.数据块服务器 D.监测服务器 8. 云计算基础架构的层次结构中包含（ABCD） A.基础设施层 B.中间件层 C.显示层 D.管理层 9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是（ABC） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. Hadoop项目包括（ABD） A. Hadoop Distributed File System（HDFS） B. Hadoop MapReduce编程模型 C. Hadoop Streaming D. Hadoop Common 云计算部分： 云计算定义： 云计算模型能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。 1、狭义云计算：是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 2、广义云计算：是指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件和互联网相关的，也可以是其他任意的服务。 云计算特点： 1、自助式服务：消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力，如服务器的服务、网络存储等。
10.11统计分析软件&SPSS建立数据 目录 10.11统计分析软件&SPSS建立数据 (1) 10.25数据加工作图 (1) 11. 08绘图解答&描述性分析： (3) 2.描述性统计分析： (4) 四格表卡方检验：（检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致，如是否符合正态分布） (7) 第七章非参数检验 (10) 1.单样本的非参数检验 (11) （1）卡方检验 (11) （2）二项分布检验 (12) 2.两独立样本的非参数检验 (13) 3.多独立样本的非参数检验 (16) 4.两相关样本的非参数检验 (16) 5.多相关样本的非参数检验 (18) 第五章均值检验与T检验 (20) 1.Means过程（均值检验）（ (20) 4. 单样本T检验 (21) 5. 两独立样本T检验 (22) 6.两配对样本T检验 (23) 第六章方差分析 (25) 单因素方差分析： (25) 多因素方差分析： (29) 10.25数据加工作图 1.Excel中随机取值：=randbetween(55,99) 2.SPSS中新建数据，一列40个，正态分布随机数：先在40那里随便输入一个数表示选择40个可用的，然后按一下操作步骤： 3.排序：个案排秩
4.数据选取：数据-选择个案-如果条件满足： 计算新变量： 5.频次分析：分析-统计描述-频率
还原：个案-全部 6.加权： 还原 7.画图： 11. 08绘图解答&描述性分析：1.课后题：长条图
2.描述性统计分析： （1）频数分析：
（2）描述性分析： 描述性统计分析没有图形功能，也不能生成频数表，但描述性分析可以将原始数据转换成标准化得分，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。 操作： 分析—描述性分析：然后对结果进行筛选，去掉异常值，就得到标准化的数据： 任何形态的数据经过Z标准化处理之后就会是正态分布的<—错误！标准化是等比例缩放的，不会改变数据的原始分布状态， （3）探索分析：（检验是否是正态分布：茎叶图、箱图） 实例：
污染源在线自动监控系统数据传输和接口标准技术规范FIX 超时重发机制： 请求回应的超时，在一个请求命令发出后在规定的时间内未收到回应，认为超时。超时后重发，重发规定次数后仍未收到回应认为通讯不可用，通讯结束。超时时间根据具体的通讯方式和任务性质可自定义。超时重发次数根据具体的通讯方式和任务性质可自定义。 执行超时 请求方在收到请求回应（或一个分包）后规定时间内未收到返回数据或命令执行结果，认为超时，命令执 通讯协议数据结构 所有的通讯包都是由ACSII码字符组成(CRC校验码除外)。 通讯包结构组成：
字段对照表 其中：xxx：代表某个污染物编号，见附录B。SB1：设备编号
系统编码表（可扩充）（GB/T16706-1996）见《环境信息标准化手册》第一卷第236页
附录A：循环冗余校验（CRC）算法 CRC校验（Cyclic Redundancy Check）是一种数据传输错误检查方法，CRC码两个字节，包含一16位的二进制值。它由传输设备计算后加入到消息中。接收设备重新计算收到消息的CRC，并与接收到的CRC 域中的值比较，如果两值不同，则有误。 CRC是先调入一值是全“1”的16位寄存器，然后调用一过程将消息中连续的8位字节各当前寄存器中的值进行处理。仅每个字符中的8Bit数据对CRC有效，起始位和停止位以及奇偶校验位均无效。 CRC校验字节的生成步骤如下： ①装一个16位寄存器，所有数位均为1。 ②取被校验串的一个字节与16位寄存器的高位字节进行“异或”运算。运算结果放入这个16位寄存器。 ③把这个16寄存器向右移一位。 ④若向右（标记位）移出的数位是1，则生成多项式1010 0000 0000 0001和这个寄存器进行“异或”运算；若向右移出的数位是0，则返回③。 ⑤重复③和④，直至移出8位。 ⑥取被校验串的下一个字节 ⑦重复③~⑥，直至被校验串的所有字节均与16位寄存器进行“异或”运算，并移位8次。 ⑧这个16位寄存器的内容即2字节CRC错误校验码。 校验码按照先高字节后低字节的顺序存放。
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
什么软件可以统计数据 【篇一：什么软件可以统计数据】 用replace pioneer,简单极了。注意是英文版，但是处理中文文档没有任何问题。 1. 按ctrl-o打开要统计的文件 2. 按ctrl-h打开replace对话框，设置如下： 1) 把replace unit设置成 line ,表示按行处理 2）在 search for pattern 下面填.*(注 .* 表示所有行）: 3）在 replace with pattern 下 面填： $match count($match, [12345] ) n 注：$match表示匹配的原文，count($match, [12345] )表示 计算12345出现的次数， n表示回车符 3. 点击 replace ,完成！处理结果如下： 14793685 4 2586973 3 369258 4 4 7894563 3 replace pioneer下载：注意安装时不要装在中文路径下参考资料： 【篇二：什么软件可以统计数据】 《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
大数据时代的云存储技术 【摘要】本文首先介绍了大数据时代介绍及云存储概念，其次探讨了云存储分类及优势，最后探究了云存储的结构模型及两大框架，并且提出了云存储发展需要注意的问题。 【关键词】大数据；时代；云存储；技术 一、前言 随着我国信息技术领域的不断发展，我国的网络行业的发展迅速，并且取得了相应的成就。云存储技术的发展，使大数据的存储成为可能，使人们的生活更加便捷，各行业得到更好的发展，我们应该更多地了解云存储，使云存储为人类做贡献。 二、大数据时代介绍及云存储概念 1、大数据时代介绍 大数据到底有多大?一组名为/互联网上一天的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.65亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量)；发出的社区帖子达200万个(相当于5时代6杂志770年的文字量)；卖的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万。 2、云存储概念 云存储是在云计算概念上延伸出来的一个新概念，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。让云存储成为企业私有云，使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问备份的数据。它将备份服务器，备份软件、存储设备集合在一起，形成云存储。 三、云存储分类及优势 1、云存储分类 按照服务对象可以把云存储分类如下： (1) 公共云存储。公共云存储可以以低成本提供大量的文件存储。供应商可以保持每个客户的存储、应用都是独立的、私有的，公共云存储可以划出一部分来用作私有云存储。
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
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。
大数据时代下的 三种存储架构 数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。 大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。 传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。 基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。 尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。 目前市场上的存储架构如下：
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
大数据时代的云存储技术 一、前言随着我国信息技术领域的不断发展，我国的网络行业的发展迅速，并且取得了相应的成就。云存储技术的发展，使大数据的存储成为可能，使人们的生活更加便捷，各行业得到更好的发展，我们应该更多地了解云存储，使云存储为人类做贡献。 二、大数据时代介绍及云存储概念 1、大数据时代介绍 大数据到底有多大?一组名为/ 互联网上一天的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满 1.65 亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于5时代6杂志770年的文字量）；卖的手机为37.8 万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1 万。 2、云存储概念云存储是在云计算概念上延伸出来的一个新概念，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。让云存储成为企业私有云，使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问备份的数据。它将备份服务器，备份软件、存储设备集合在一起， 形成云存储。 三、云存储分类及优势
1、云存储分类 按照服务对象可以把云存储分类如下： (1)公共云存储。公共云存储可以以低成本提供大量的文件存储。供应商可以保持每个客户的存储、应用都是独立的、私有的，公共云存储可以划出一部分来用作私有云存储。 (2)私有云存储。通过私有云存储，一个公司可以拥有或控制基础架构，以及应用的部署。私有云存储可以部署在企业数据中心或相同地点的设施上。私有云可以由公司自己的IT 部门管理，也可以由服务供应商管理。相比传统存储模式，云存储的租购模式显得更加灵活方便，其实，企业自己构建一个数据中心需要购买硬件等必备设施及复杂多变的维护管理。 (3)混合云存储。这种云存储把公共云和私有云结合在一起。主要用于按客户要求的访问，特别是需要临时配置容量的时候。 2、云存储的优势 存储容量大、成本低：根据用户岗位和需求合理分配空间，用户不用担心空间不足。同时大大减少移动存储设备的使用，降低了企业成本。 (1)易扩展：根据服务器使用人数和空间扩展存储空间，不影响前 端用户的使用 2）可靠安全：数据同步有效避免了介质存储数据造成丢 失损坏的问题。同时对服务器采用磁盘阵列和磁带脱机备份方式，保障了云存储的安全。
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。
1 云环境下海量大数据存储系统平台搭建 MapReduce 是一种能有效对数据进行处理的编程模式，主要采取的是文件系统以及数据管理两种体系，前者以GFS 格式呈现，后者以BigTable 格式呈现。基于MapReduce 开源信息处理的Hadoop 平台受到了越来越多研究人员的关注，因此需要相关部门整合管控机制和管理措施，优化管理流程，对商业计算模式中的分布式计算予以系统化整合，确保核心技术能发挥其实际优势。 Hadoop 平台是开源组织结合MapReduce 工作原理进行设置后形成的分布式处理框架体系，也是云计算环境中应用较为广泛的软件项目。在系统结构中，要借助相应程序完善硬件处理，实现容错和扩展机制，从根本上提高可靠性和扩展性，从而为系统运行结构升级创设良好的空间[1]。 Hadoop 平台，主要分为HDFS、Hbase 和MapReduce。HDFS 主要应用在硬件设备上，是整个平台结构的最底层系统，能存储有效性为TB 级别的海量数据，并且能为程序提供更加高吞吐量的数据访问项目，在数据访问过程中，其本身就存在一定的顺序，更加适合对于数据较为密集型的项目予以分析和判定，从而得出有效的信息内容和体系[2]。 Hbase 本身是开源实现，其基本构造是在底层之上，能为系统提供分布式数据库服务，在实际运行过程中，也能按照存储模式完成数据处理，并且优化实时读写项目，为规划数据集随机访问提供保障，实现管理标准和管理目标。 MapReduce 是整个平台系统的核心部分，能有效对海量数据进行分布式处理，并且在集群运行体系建立后，完善应用程序，其整体编程结构和操作较为简单，因此，开发者在处理相关信息的过程中，只需要对数据进行函数编写即可，对任务调度和容错管理提供保障，从而真正优化分布式应用程序的完整性，为后续管理工作奠定了基础。 2 云环境下海量大数据存储系统设计流程 2.1 设计文件系统 在存储系统设计的过程中，要对节点给予重视，较为常见的节点是数据节点和非数据节点。目前在大数据存储系统中，数据节点主要是DataNode 形式，而非数据节点则更加倾向于管理节点和监控节点，能为Matster 节点所用。 Client 节点，这种节点在实际应用过程中主要是获取海量信息以及分布式系统的基础性程序，能保证客户访问工作的完整性和实效性，并且借助网络应用业务服务器，也能对相关网络结构予以应用，维护海量数据存储系统的访问接口，一定程度上升级主机和服务器管理效率。 DataNode 节点，其是整体系统结构中的关键点，不仅仅能负责常规化运行任务，保证数据存储过程、查询过程以及事务处理过程的完整性，也能结合系统的基本需求完善计算过程，确保相应的节点参数之间能形成有效的关系，从而一定程度上升级系统之间的联系程度。需要注意的是，在对节点进行分析的过程中，相关人员能结合地域的邻居节点和非邻居节点对系统内部分布式数据应用展开深度分析。若是只存在一层关系管理的节点结构，则整个操作较为繁琐，会对后续处理工作造成影响。因此，在研发相关数据体系的过程中，节点将系统分为三层管理层级，能保证相同的域节点之间通信单价和质量较好，并且为每个组内关系节点的连接提 基金项目：内蒙古科技大学重点教改项目资助（JY2016003）。
第一章 spss 统计分析软件概述 练习题 1. spss 的中文全名和英文全名是什么？ 答：statistical package for the social science 社会科学统计软件包 Statistical product and service solutions 统计产品与服务解决方案 2. spss 有哪两个主要窗口？他们的作用和特点各是什么？ 答：spss 数据编辑器窗口与spss 结果查看窗口 Spss 数据编辑器窗口：作用:定义spss 数据结构、录入编辑和管理待分析的数据。 特点：SPSS 运行过程中自动打开；SPSS 中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的；窗口中的数据文件以.sav 存于磁盘上；两个视图：数据视图和变量视图。 Spss 结果查看窗口：作用：显示管理spss 统计分析结果、报表及图形。 特点：在进行第一次分析时自动打开，也可手工打开；输出窗口可以关闭，窗口内容以.spv 存于磁盘上；两个视图：目录视图和内容视图。 3. 什么是spss 的数据集？什么是spss 的活动数据集？ 答：数据集：spss 各数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合。 活动数据集：按打开的先后顺序，各数据集依次自动命名为：数据集0、数据集 1、数据集2等等，其中只有一个数据集为当前数据集，称为活动数据集，用户只能对某一时刻活动数据集中的数据进行分析。 4. spss 有哪三种主要使用方式？各自的特点是什么？ 答：SPSS 的运行方式有三种，分别是完全窗口菜单运行方式、程序运行方式、混合运行方式。 完全窗口菜单运行方式的特点：所有分析操作过程都是通过菜单和按钮及对话框方式进行的.是经常使用的一种运行方式,适用于一般分析和SPSS 的初学者。 程序运行方式的特点：手工编写SPSS 命令程序；一次性提交计算机运行；适用于大规模的分析工作和熟练的SPSS 程序员。 混合运行方式的特点：在使用菜单的同时编辑SPSS 程序,是完全窗口菜单方式和程序运行方式的综合。 5. .sav,.spv,.sps 分别是spss 哪类文件的扩展名？ 答： .sav 是 spss 中数据文件的扩展名 .spv 是 spss 中输出文件的扩展名 .sps 是 spss 中语法文件的扩展名 6. spss 的数据加工和管理功能主要集中在哪些菜单中？统计绘图和分析功能主要集中在哪些菜单中？ spss 统计分析软件概述 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】