2016阿里巴巴数据分析师职位笔试题目 阿里巴巴作为全球领先的小企业电子商务公司，招聘阿里巴巴数据分析师职位都会出些什么笔试题目呢?咱们一起看看。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理 和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;
中国出口月度统计报告 轻工工艺品 2009年01月 中华人民共和国商务部 对外贸易司
一、概述 （一）贸易数据：2009年1月，中国出口轻工工艺品金额为1436230.1万美元，比上个月减少了254791.1万美元；与2008年同期相比，出口金额减少了30976.2万美元，同比下降2.11%。 （二）全球轻工产品贸易动态消息： 2008年12月31日，巴西发展工业外贸部贸易保护局发布公告，决定对我输巴鞋类开始反倾销调查，有关产品南共市共同对外关税号为6402至6405（除64021200、64022000、64031200和64032000外），调查期为2007年1月1日至2007年12月31日。据统计，该案涉及出口金额为1.1亿美元。 从2009年4月起，也门政府将对所有进口和本地生产的产品实施新的认证制度，此次被要求进行检验的也门进口商品包括玩具、电子、电器产品、汽车及零配件、食品等，只有符合条件的商品才能被授予也门政府认可的国际合格认证机构（ICCP）的ICC认证。如果商品在有效期内不能达到相关要求，将被撤销ICC认证，同时将被禁止在也门销售。 欧美近日相继出台进口木制品新规定， 2008年10月17日，欧盟关于监管木材进口的法案出台，非法交易的木材产品将很难进入欧盟市场；2009年1月1日，美国加州对木制家具及木制品中的甲醛含量实行更加严格的限量标准；美国雷斯法修正案规定自2009年4月1日和7月1日起木材、装饰木材和家具进口要求提供植物及产品申报单。 2009年1月，土耳其外贸署发布公告，称对中国出口的厨房用刀具产品发起反倾销调查。
二、分类别出口情况 表1：2009年1月分类别出口情况（当月） 单位：万美元 2009年1月 2008年1月 类别 同期比% 金额 金额 1 鞋类 293586.60262487.31 11.85 2 塑料制品 124631.47126732.21 -1.66 3 家具 243749.26254716.9 4 -4.31 4 玩具 53924.0863199.1 5 -14.68 5 箱包 115235.28106415.49 8.29 6 各类体育用品 35017.8435777.56 -2.12 7 陶瓷 52012.1550560.73 2.87 8 珠宝首饰 45940.6355187.17 -16.75 9 玻璃制品 28544.0524745.18 15.35 10 纸张纸浆 31273.0032842.25 -4.78 11 圣诞用品 4005.645219.84 -23.26 12 眼镜 31606.8134468.20 -8.30 13 阳伞雨伞 16778.2615534.37 8.01 14 笔类 13619.8214548.83 -6.39 15 化妆用品 7678.127567.87 1.46 16 乐器 8883.969828.90 -9.61 17 帐篷及相关用品 8535.296669.38 27.98 18 人造花 7183.607190.03 -0.09 19 各种蜡烛 4079.685393.21 -24.36 20 纽扣、揿扣及拉链 5873.956736.12 -12.80 21 洗涤用品 6123.186501.79 -5.82 22 保温瓶 6583.746969.65 -5.54 23 颜料、墨水 1886.772804.50 -32.72 24 木制器具 10117.3210325.84 -2.02 25 床垫、靠垫 40138.0145654.83 -12.08 26 游戏场所用品 1111.031051.67 5.64 27 火柴、打火机 48.6455.98 -13.11 28 感光制剂 3761.215564.14 -32.40 29 动植物雕刻制品 287.59305.65 -5.91 30 烟斗及打火机 301.80258.28 16.85 31 梳子、发夹 3633.523230.74 12.47
前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体 的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及 管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。
业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电 商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观, 可以想象成贾不死的 7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义 将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修 饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。 规范定义实例 修矗型 维度 ▼ . 1 ▼ ■ T 楼饰词 戶子洁标! 岖廈隱性! 1 嚴生拦标 <■- 一 一 _ 子指标十対刖息割十幔茶词 1 J ----- 1… 二二 — — — — | — --- ---- na ___ —.1 —— —j T V r* .m _ J — * ?■ — — — 一 一 一 — 1 ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事 寰表】 ( 明鉅車寬袁 盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:. ___ t.. ivritw ■近1夫通址奄 的丫 *TTff ］（1 009 P*V..WTfl 支讨督糾 P*v _a*Tit 喙巧茗呼 t 金tt 古式
中国出口月度统计报告 鞋类 2011年01月 中华人民共和国商务部 对外贸易司
一、概述 2011年1月，中国出口鞋类数量为499778141千克（双），比上个月增加了101331312千克（双），金额为411404.0万美元，比上个月增加了68991.3万美元，平均单价为8.23美元/千克（双），比上个月减少了0.36美元/千克（双）；与2010年同期相比，出口数量增加了97500460千克（双），同比上升24.24%，出口金额增加了116687.1万美元，同比上升39.59%，平均单价提高了0.90美元/千克（双），同比上升12.28%。
二、最近两年来各月出口走势 表1：2009年2月-2011年1月各月出口金额 单位：万美元，千克（双）
表2：2009年2月-2011年1月各月出口单价 单位：美元/千克（双）
三、分大洲显示 表3：2011年1月-1月分洲出口数量、金额 金额单位：万美元 表4： 数量单位：千克（双）
四、分国家（地区）出口情况 表5：2011年1月分国家（地区）出口情况（当月） 单位：千克（双）,万美元 2011年1月 同期比% 国别（或地区） 数量 金额 数量 金额 亚洲 12825072592025.619.62 32.83 非洲 4919475822662.730.30 64.20 欧洲 156607363135568.029.87 41.79 拉丁美洲 3956145328763.856.21 92.83 北美洲 117312762124400.211.57 29.70 大洋洲 88510807983.741.84 53.60 *东盟 3049402114821.3-2.57 9.93 *中东 3727716018473.818.44 39.40 *欧盟十五国 9500218782216.731.81 49.09 *欧盟二十五国 10419785289893.129.89 47.76 *欧盟二十七国 10545059290883.329.94 47.91 *独联体 2229435118058.833.71 31.37 美国 107720896115348.88.99 27.48 俄罗斯联邦 2639330827556.823.24 21.89 日本 2276071222404.219.05 31.37 德国 2166079918312.246.06 60.08 英国 1584220412716.435.29 42.01 香港 1352417812312.116.03 22.04 巴拿马 146800709743.025.83 69.06 法国 110132959530.235.91 55.13 加拿大 95917369051.351.83 66.67 荷兰 91518398822.332.71 45.65仅显示按金额排名前10名的国家和地区。
阿里研究院“互联网+”研究报告 阿里巴巴集团研究院 2015年3月10日
目录 一、“互联网+”的背景与本质 (4) 1.1“互联网+”的深刻内涵 (4) 1.2“互联网+”推动一个一个产业的互联网化 (5) 二、“互联网＋”的动力:云计算、大数据与新分工网络 (7) 2.1“互联网＋”的基础设施：云网端 (7) 2.2“互联网＋”的新生产要素：数据 (10) 2.3：“互联网＋”的分工体系：大规模社会化协同 (11) 三、互联网+零售业，网络零售释放内需潜力 (13) 3.1互联网促进全国统一大市场的形成 (13) 3.2网络零售释放巨大内需消费潜力 (14) 四、互联网+批发业，产业集群线上转型 (16) 4.1传统产业集群的疲弱 (16) 4.2在线批发的兴起 (17) 4.3“在线产业带”加速电子商务与实体产业融合 (18) 五、互联网+制造业，柔性化生产加速 (20) 5.1传统制造业面临的困境 (20) 5.2电子商务倒逼制造业变革 (20) 六、互联网+外贸，跨境电商崛起 (25) 6.1跨境电商改变价值链格局 (25) 6.2跨境电商帮助小企业快速成长 (26) 6.3跨境电商凸显中国制造优势 (26) 6.4跨境电商拉动服务贸易发展 (28) 七、互联网+农业，老树发新芽 (30) 7.1.亟待变革的传统农产品流通模式 (30) 7.2新型农产品流通模式崛起 (31) 7.3新农人的崛起 (35) 八、互联网+金融，普惠金融梦想成真 (39) 8.1互联网金融填补了市场空缺 (39)
8.2互联网金融激活了金融体系 (40) 8.3互联网金融更好地服务实体经济 (42) 8.4互联网金融的广阔前景 (42) 九、互联网+物流，电商物流异军突起 (44) 9.1我国物流行业的困境 (44) 9.2“互联网+”与物流发生的“化学反应” (45) 9.3“互联网+”时代下物流的未来 (47) 小结：面向未来的互联网经济 (49)
中国出口月度统计报告 花卉 2017年11月 中华人民共和国商务部对外贸易司
一、概述 2017年1至11月，中国出口花卉金额为25,385.0万美元，同比下降0.6%。2017年11月，中国出口花卉金额为2,422.2万美元(16,033.2万人民币元)，环比增长26.0%，同比出口金额增长3.7%。 2017年1至11月，中国对亚洲出口花卉金额为17,410.8万美元，同比下降5.9%；对非洲出口花卉金额为55.0万美元，同比下降28.3%；对欧洲出口花卉金额为4,549.2万美元，同比增长12.0%；对南美洲出口花卉金额为120.6万美元，同比增长32.6%；对北美洲出口花卉金额为2,539.9万美元，同比增长17.2%；对大洋洲出口花卉金额为709. 6万美元，同比增长9.2%。 2017年11月，中国对亚洲出口花卉金额为1,765.7万美元，同比增长5.0%；对非洲出口花卉金额为3.6万美元，同比增长14,414.0%；对欧洲出口花卉金额为391.9万美元，同比增长15.2%；对南美洲出口花卉金额为4.6万美元，同比下降59.2%；对北美洲出口花卉金额为18 8.3万美元，同比下降21.5%；对大洋洲出口花卉金额为68.0万美元，同比增长7.8%。 2017年1至11月，自中国进口花卉的国家和地区中，按金额排名第一位是日本，金额为7,511.3万美元，同比下降4.7%；第二位是韩国，金额为2,625.9万美元，同比下降5.4%；第三位是荷兰，金额为2 ,590.5万美元，同比增长1.8%。 2017年11月，自中国进口花卉的国家和地区中，按金额排名第一位是日本，金额为612.3万美元(4,064.7万人民币元)，同比下降9.2%；第二位是韩国，金额为297.9万美元(1,966.0万人民币元)，同比增长9.8%；第三位是荷兰，金额为220.2万美元(1,456.7万人民币元)，同比增长29.2%。
中国出口月度统计报告 玩具 2010年12月 中华人民共和国商务部 对外贸易司
一、概述 2010年12月，中国出口玩具数量为1558131876个（套或千克），比上个月增加了270246857个（套或千克），金额为74059.3万美元，比上个月减少了19142.1万美元，平均单价为0.48美元/个（套或千克），比上个月减少了0.24美元/个（套或千克）；与2009年同期相比，出口数量增加了283580475个（套或千克），同比上升22.25%，出口金额增加了11961.1万美元，同比上升19.26%，平均单价降低了0.01美元/个（套或千克），同比下降2.04%。2010年1-12月，中国出口玩具数量为15432591195个（套或千克），金额为1007583.4万美元，平均单价为0.65美元/个（套或千克），同比数量增加20.83%，金额增加29.43%，平均单价上升7.12%。
二、最近两年来各月出口走势 表1：2009年1月-2010年12月各月出口金额 单位：万美元，个（套或千克）
表2：2009年1月-2010年12月各月出口单价 单位：美元/个（套或千克）
三、分大洲显示 表3：2010年1月-12月分洲出口数量、金额 金额单位：万美元 表4： 数量单位：个（套或千克）
四、分国家（地区）出口情况 表5：2010年12月分国家（地区）出口情况（当月） 单位：个（套或千克）,万美元 2010年12月 同期比% 国别（或地区） 数量 金额 数量 金额 亚洲 66237798521312.245.43 23.93 非洲 158********.1112.60 65.44 欧洲 32581918420029.323.09 18.05 拉丁美洲 1845216283420.7120.94 37.91 北美洲 34978987127379.8-22.05 13.21 大洋洲 197265041262.134.41 44.45 *东盟 1716932925272.361.23 48.27 *中东 489406842261.621.18 20.69 *欧盟十五国 25641338515834.915.81 11.54 *欧盟二十五国 30231589617103.423.81 13.41 *欧盟二十七国 30300570917202.123.68 13.51 *独联体 6086667586.037.62 48.57 美国 32902627725657.6-23.33 12.73 香港 1225844326659.424.08 35.07 日本 551176744199.0-17.58 4.83 英国 454059133991.8-19.04 4.61 德国 458556573579.027.32 15.32 菲律宾 1133841003495.655.86 64.16 俄罗斯联邦 179180762203.528.82 72.49 加拿大 207595621720.7 6.16 20.73 法国 199981491715.327.71 21.83 意大利 417893281691.3-30.51 -6.39仅显示按金额排名前10名的国家和地区。
图一：整体变化时间序列数据图 从图中可以看出： 阿里巴巴的总资产、流动资产、非流动资产2012年~2015年呈现出了明显同步增长趋势；股东权益2012年~2013年减少，2013年~2015年开始大幅增长；营业收入、营业成本、毛利润2012年~2015年增长基本保持稳定，稳中有涨。整体分析: 从资产构成来看，流动资产所占总资产的比重在逐年下降，止2015年为55.63%，而构成流动资产的现金部分占总资产比重则在2014年~2015年开始上涨达到49.33%。通过分析说明尽管阿里巴巴的流动资产占总资产比重下降，但仍高于非流动资产所占比重，在合理范围内。总资产及现金较大幅度的增加表明企业占有的经济资源增加，经营规模扩大，资产流动性增强。
从股东权益变化来看2012年~2013年随着资产的增长，股东权益却呈下降趋势，说明资产的增长主要是来源于负债的增加，而2013年~2015年股东权益的大幅增长可以说明阿里巴巴意识到高负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 图二：偿债能力时间序列数据图 从图中可以看出： 2012年~2013年资产负债率呈现大幅增长，而从2013年~2015年该比率发生扭转开始平稳下降。 偿债能力分析： 从资产负债率变化的角度来看，该比率在2012年-2013年大幅增加，这可能导致债权人的权益无法得到保障，因为资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。而该比率从2013年~2015年的平稳下降说明企业也意识到高债务的严重性并及时采取了相应的行动，进行资产结构优化，从而降低负债带来的企业风险，提高了债权人的保证程度。
北京先略投资咨询有限公司
中国化妆品产品进出口数据统计分析 (最新版报告请登陆我司官方网站联系) 公司网址: https://www.doczj.com/doc/a918609051.html, 1
目录 中国化妆品产品进出口数据统计分析 (3) 第一节进口市场分析 (3) 一、进口产品结构 (3) 二、进口地域格局 (5) 三、2013-2015年进口数量统计 (5) 四、2013-2015年进口金额统计 (6) 第二节出口市场分析 (7) 一、出口产品结构 (7) 二、出口地域格局 (7) 三、2013-2015年出口数量统计 (8) 四、2013-2015年出口金额统计 (9) 第三节进出口政策分析 (9) 第四节未来化妆品产品进出口趋势预测 (13) 一、2016-2021年化妆品进口数量与金额预测 (13) 二、2016-2021年中国化妆品出口数量与金额预测 (14) 2
3 中国化妆品产品进出口数据统计分析 第一节 进口市场分析 一、进口产品结构 进口化妆品海关统计名称为美容品或化妆品及护肤品，包括防晒油或晒黑油本部分包括：（一）唇膏及其他唇用化妆品。 （二）眼睑膏、染眉毛（或睫毛）油、画眉笔及其他眼用化妆品。 （三）其他美容品或化妆品及护肤品（药品除外），例如，扑面粉（不论是否压紧）、婴儿爽身粉（包括零售包装的未混合、未加香料的滑石粉）、其他香粉及油彩；美容霜、冷霜、粉底霜、清洁霜、营养霜（包括含蜂皇浆的营养霜）、润肤油或润肤露；制成零售包装的护肤用凡士林；防痒膏；用于消除皱纹、美化唇型的可注射皮内凝胶（包括含有透明质酸的制剂）；抗粉刺制剂，这种制剂主要用以清洁皮肤，所含活性组分不足以从根本上防治粉刺；盥洗用醋，醋或醋酸与香味醇的混合物。其中还包括防晒油或晒黑油。 （四）指（趾）甲化妆品，该部分包括指（趾）甲膏、指（趾） 甲油、去（趾）指甲油、指（趾）甲清洗剂及其他指（趾）甲用制剂。 图表- 1：2015年中国化妆品进口产品结构分析
毕马威联合阿里研究院发布《数据大治理》研究报告,探寻 数据大治理之路 近年来，我国数据生产力继续保持高速发展，在技术突破、产业创新、引领传统产业转型等多个领域，都实现了显著突破。国家政策对此也给予了大力支持。2019年，十九届四中全会首次将数据与劳动、资本、土地、知识、技术、管理等生产要素并列。2020年又进一步地提出了要“加快培育数据要素市场”。 数据生产力的快速发展，呼唤相应的数据治理体系不断创新。事实上，作为数字时代一个重要的全球性议题，数据治理已经成为法学、经济学等研究的重大议题，各国政府、企业等也都在积极探索相关的治理体系。为进一步梳理和研究数据治理领域的现状与趋势，7月23日，毕马威联合阿里研究院发布了《数据 大治理》研究报告，对数据治理领域做了初步探索。(关注阿里研究院，回复“数据大治理”，获取报告全文)。 01 什么是数据大治理 数字经济的发展离不开有效的数据治理，如何治理日趋复杂的数据生态系统，确保在发挥数据潜力的基础上恰当地管理其风险，已经成为全球范围内的一大挑战。传统的监管政策更多地是政府单方面的管理，而数据领域的复杂性，则需要多主体的协同参与，也即本报告提出的“数据大治理”。 毕马威中国首席经济学家康勇指出，“数据大治理”强调多元化参与，不仅包括政府数据治理，也包括企业自律和消费者个人信息保护意识提高等。政府、企业、公众三方协同配合，共同挖掘数据的价值。“数据大治理”的概念扩充了传统意义上的数据治理的内涵，将传统意义上企业端的数据治理上升到了社会层面，追求在保护个人隐私和数据安全、挖掘数据价值、促进数字经济发展的多重目标之间达到平衡，进而实现社会效益的最大化和可持续发展。
中印农产品贸易进出口额的时间序列分析 一、中印农产品贸易发展趋势 中国和印度是亚洲两个领土相邻的发展中大国，其经济增长都较为迅速，但是由于地缘政Z、文化差异等因素，两国的经济贸易往来与两国的经济规模并不相称，尤其是农产品贸易方面。中国和印度分别是世界上人口第一大国和第二大国,其现有的人口规模、丰富的农业资源和目前的经济发展趋势则会驱动两国在农产品贸易方面加深合作。根据WTO数据,20XX年中国已经成为世界第一大农产品进口国,进口额占世界的5%,第5大农产品出口国;印度则是世界第13大农产品进口国,进口份额为0.8%,第14大出口国,出口份额为1.2%。自然条件方面,印度是亚洲地区耕地面积最多的国家,共计1.4亿多公顷,因为巨大的人口基数人均占有耕地仅为0.16公顷,低于世界平均水平，但是印度地处南亚，雨水充沛、河道纵横，优越的地理条件为其农业生产和作物灌溉提供了得天独厚的便利基础。同时，印度拥有极为丰富的农业劳动力，且其农村人口偏向低龄化，全国有近5成的人口参与农业生产。农业产值在20XX年-20XX年达到了3.9%的平均增长水平，其中重要的原因是20XX年以来印度促进农业增长政策以及印度大力推广农业技术科技的实施。这使得印度的农产品竞争力不断增强，农产品出口比重已占对外出口总额的15%左右，印度已经成为世界上主要的大米、小麦和水果出口国。不仅如此，印度的牧业与渔业的资源也极为丰富，印度已经成为世界第一大牛奶产量国，不过大部分用于国内自给，出口较少。印度拥有广阔的海洋资源，其渔业发展前景广
阔。 在中国，由于土地制度改革、取消农业税等一系列惠农支农政策的实施，我国农业迅猛发展,最近10年已完成农业产量10连增,我国的农产品供给局面已完成从短缺转向总量平衡且丰年有余的转变,从而使得我国的农产品出口能力逐渐增加。19XX年～20XX年期间,中国在农产品贸易占据顺差地位，累计净出口总额513.3亿美元。但是自20XX年以来,在加入WTO以及国内农业成本提高的影响下，中国在与其他国家的农产品贸易连续处于逆差地位,其中20XX年14.7亿美元,20XX年9.6亿美元，20XX年增加到380亿美元，其中在大豆、棉花、大麦等作物方面我国的贸易逆差极大，大豆进口量已经接近全国需求量的一半以上。中印方面，21世纪以来两国农产品贸易额由最初20XX年的2.88亿美元上升到20XX年的45.71亿美元，贸易总量年均增速25%以上，但在此之后农产品贸易量开始下降，至20XX年中印农产品贸易地位发生逆转，中国由20XX年的净出口1.1亿美元变为净进口1712万美元，20XX年至20XX年期间，中国对印农产品出现巨大逆差，中国农产品进口的增长速度大于出口增长速度，进出口差距逐渐扩大并于20XX年出现356075万美元的最大逆差，之后差距有所减小。 从总体趋势来看，中国对印出口呈缓慢增长趋势，但增幅极小相反对印进口却波动很大。中国从印度进口的农产品主要包括棉花、食糖和食用植物油，印度分别是中国的第二大棉花供应国、第九大食糖供应国和第十大食用植物油供应国，而中国对印出口的主要是水果。
阿里互联网研究报告 篇一：阿里研究中心发布义乌电子商务研究报告 阿里研究中心发布义乌电子商务研究报告 XX-10-23 paynews XX年10月20日，第19届中国义乌国际小商品博览会(简称“义博会”)新闻发布会在浙江义乌颐和酒店进行。义博会以“面向世界、服务全国”为办展宗旨，已成为目前中国最具规模、最具影响、最有成效的日用消费品展会，是商务部举办的三大出口商品展之一。 发布会上，阿里研究中心正式发布了《义乌现象——从一个市场的转型到县域电子商务经济体的浮现》研究报告。报告指出，在国际金融危机之后，全球加快进入信息时代，外向型经济为主的义乌主动求变，全面拥抱电子商务，促进了“义乌现象”的形成，并成为国内传统交易市场和县域经济转型的典范。电子商务“义乌现象”涌现 报告认为，电子商务“义乌现象”，指的是电子商务作为新的生产力，不断融入义乌的传统商贸经济，从而推动义乌专业市场实现升级，并进而推动义乌县域电子商务经济体发展的现象。 XX-XX年义乌淘宝卖家账户数量增长情况(含天猫) 义乌已经成为我国县域地区电子商务的领头羊。首先体现在网商群体的迅速壮大，据阿里研究中心统计，截止到XX
年6月30日，注册地在义乌的淘宝卖家(含天猫)账户达到10万个，这意味着，义乌淘宝卖家账户的数量已经超过义乌国际商贸城的商户数量(7万家左右)，成为义乌最大的商人群体。同时，义乌地区阿里巴巴诚信通用户也超过2万家，中国供应商用户达3000家，速卖通用户超过2万家。 除阿里巴巴平台上的网商之外，其他电子商务平台也集聚了相当规模的网商。据义乌电商办统计，截止到XX年6月30日，环球资源网收费会员592家，占全国总量的3%，中国制造网收费会员487家，占全国总量的2.3%，敦煌网注册卖家1.4万家，占全国总量的1.4%，eBay注册卖家5.3万家，占全国总量的3.3%。 XX年全国县级地区淘宝销售额TOP10 在电子商务交易额方面，义乌也遥遥领先。报告显示，XX年全年，义乌淘宝卖家共实现了174亿元的销售额。在全国的县级区域中，义乌的淘宝销售额位居第一位;网络消费方面，义乌以XX年全年在淘宝消费34亿元的数字，在全国的县级地区中也位居第一。 跨境零售电子商务也是义乌电子商务的一大亮点。XX年上半年，义乌每天往外发的国际邮包约20万件，有航空小包、邮寄、快递等方式，都是运用电子商务的方式成交，包括阿里巴巴速卖通、敦煌网等平台。 义乌电子商务服务业的崛起，也是“义乌现象”的重要
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。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。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
中国农产品进出口月度统计报告 2007年8月 中华人民共和国商务部 对外贸易司
2007年8月，中国农产品出口金额29.1亿美元，比上个月减少了0.7亿美元，比2006年同期增加了2.7亿美元，同比增长10.2%；2 007年1-8月，农产品出口金额231.3亿美元，同比增长20.6%。 2007年8月，中国农产品进口金额39.1亿美元，比上个月增加了3.4亿美元，比2006年同期增加了9.0亿美元，同比增长29.7%；2 007年1-8月，农产品进口金额254.8亿美元，同比增长16.6%。 一、最近两年来各月农产品进出口金额走势 表1：2005年9月－2007年8月各月农产品进出口金额 单位：百万美元 1
二、农产品分类别进出口情况 表2：2007年1-8月农产品分类别出口情况 金额：万美元 1活动物 23,267.721,183.39.82畜肉及杂碎 31,969.536,380.4-12.13禽肉及杂碎 15,993.210,788.148.24水、海产品 300,906.2296,885.6 1.45乳品、蛋品、蜂蜜及其它食用动物产品 25,351.719,615.529.26其它动物产品 70,351.268,715.6 2.47活植物及花卉 8,537.46,260.836.48食用蔬菜 261,025.3234,870.511.19食用水果及坚果 90,085.266,552.635.410咖啡、茶、马黛茶及调味香料72,312.365,584.610.311谷物 134,695.364,609.9108.512制粉工业产品 27,263.614,615.286.513油料、工业用或药用植物、稻草、秸秆及饲料 101,026.082,982.121.714植物液、汁 11,048.49,727.913.615编结用植物材料 3,778.43,417.210.616动植物油脂及其分解产品 21,154.322,638.0-6.617肉类制品 87,611.381,315.17.718水产品制品 291,423.5244,674.119.119糖及糖食 37,838.629,351.528.920可可及其制品 8,408.17,191.416.921谷物、粮食粉、淀粉制品，糕点 58,450.853,755.38.722蔬菜、水果、坚果等制品 338,102.4232,041.745.723杂项食品 68,018.256,322.820.824饮料、酒及醋 54,089.367,474.3-19.825食品工业的残渣、废料，配制的动物饲料 59,265.930,963.991.426烟草及其制品 34,951.039,024.6-10.427其它农产品 76,096.750,705.150.128*禽类产品 97,775.790,015.88.629 *畜类产品 147,627.2 139,003.1 6.2 *此项为专项统计，在计算总额时请不要统计在内。 序号农产品类别 2007年1-8月 2006年1-8月 同比增减% 金额 金额 2
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/a918609051.html, 阿里研究院：三位一体的新经济基本形态 作者： 来源：《新经济导刊》2016年第06期 2016年政府工作报告中体现了：持续突出对创新型领军企业发展的有力支持；明确部署 了促进分享经济发展，推进共享平台建设的任务；以及继续通过“互联网+”释放大众创业、万众创新的活力与能量。 “平台经济”是基础、“共享经济”是实质、“微经济”是土壤。紧密联系的三者将构成中国新经济的基本形态。 “平台经济”贡献愈加显著 平台将相互依赖的不同群体集合在一起，通过促进群体间高效互动，创造了独有价值。近年来，平台经济的崛起则是互联网技术与应用强力渗透的结果。玛丽·米克尔发布的《2015年全球互联网趋势报告》指出，截至2015年5月，按照市值计算的全球15大互联网公司均为平台型公司，其中美国11家，中国4家。这15大互联网公司的市值接近2.5万亿美元，是20年前的144倍。互联网平台的力量可见一斑。 互联网平台引领着新商业生态的生成。作为创新业务的开拓者，形成了与众多合作伙伴的“共同创新”。 互联网平台推动着新型就业大量涌现。根据BCG报告，受雇于特定企业的“传统就业”，正向通过互联网平台与市场连接的“平台型就业”转变。按照人力资源与社会保障部统计，仅以网购平台天猫淘宝为例，就直接创造了1000万新的工作机会。 互联网平台汇聚必备资源、抹平地区落差、加速创意流动。在2015年阿里云计算大会上，2万多名年轻的创业者让人们领略了互联网平台带来的创新浪潮。 互联网平台释放共享经济、微经济的潜力。互联网平台显著降低了各方沟通成本、直接支撑了大规模协作的形成，向全社会共享能力，从而激发微经济活力。 互联网平台为传统产业的转型升级赋能。2015年之前是互联网公司快速发展的“增量崛起”阶段，未来十年，将是互联网平台帮助传统企业拥抱互联网、实现向线上迁移的“存量变革”阶段。 互联网平台间竞合成效突出。正的网络外部性令互联网平台成长迅速，其业务涉及多个相关方，用户在不同平台间自由选择，形成了良性的竞合氛围，市场逐渐扩大，服务创新不断推出。
以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based
method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： （1）从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； （2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）； （4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K< 世界电子贸易平台倡议（eWTP） 2017年度报告 阿里研究院 2017年3月 一、eWTP提出的背景 进入二十一世纪以来，全球互联网技术和电子商务迅速发展，国际贸易主体、贸易形态、商业模式、组织方式都在发生重大变革。这促进了世界经济贸易的普惠发展，驱动了传统产业的转型升级，为中小微企业发展创造了历史性的机遇，为消费者购买海外商品提供了便利选择，也对全球贸易规则和公共政策提出了新要求和新挑战。 2016年以来，阿里巴巴集团提出了世界电子贸易平台（Electronic World Trade Platform，简称eWTP）倡议，呼吁顺应当前数字经济飞速发展的时代潮流，更好帮助中小微企业发展，促进全球普惠贸易和数字经济增长，孵化互联网时代的全球化贸易新规则。 eWTP倡议提出后，得到了国际社会包括联合国机构在内的国际组织、政府机构、工商界、智库学者的积极回应和高度认同。2016年9月，eWTP作为二十国集团工商界活动（B20）的一项核心政策建议，得到二十国集团（G20）领导人的回应和支持，被写入领导人杭州峰会公报。 与此同时，在全球建立eWTP试验区的工作也在加速推进。2017年3月22日，阿里巴巴集团董事局主席马云和马来西亚总理纳吉布宣布，首个eWTP试验区在马来西亚落地，双方共同建设“数字自由贸易区”（eHub）。“数字自由贸易区”将被打造成物流、支付、通关、数据一体化的数字枢纽，成为发展数字经济的基础设施，成为马来西亚和东南亚中小微企业通向世界的窗口。 二、全球贸易趋势展望 在贸易主体方面，全球中小微企业和消费者正在成为全球化的新主体和驱动力量。中小微企业和网商借助于电子商务，站在与大企业同样的起跑线上，成为国际贸易的活跃参与方，进入全球价值链和国际市场。 在贸易形态方面，未来国际贸易将主要通过电子商务方式进行。跨境电商零售爆发式增长，国际贸易呈现小单化、高频次、个性化定制的新特点。跨境电商（包括B2B和B2C）在全球贸易中的比例快速提升。大量企业从线下贸易转变为线上贸易，包括电商平台、互联网金融、智能物流、网络信用等在内的电商服务生态日益繁荣。 在商业模式方面，国际供应链通过电子商务的在线化、数据化和网络化，在从工业时代的生产引导消费模式，向消费者需求驱动生产的模式（C2M）转变。数据正在成为经济社会的新能源和生产要素。 在组织方式方面，越来越多的商业组织朝平台化发展，平台成为互联网时代消费、就业、创业、创新的重要基础。阿里巴巴、亚马逊、eBay等电子商务平台，将全球海量企业和网络消费者紧密联接，形成全球网络贸易大市场。 这些发展迅猛、带有颠覆性的技术和商业变革，正对全球经济社会产生巨大而深远的影响。这些变革要求政府部门、国际组织、企业以及个人都要适应数据时代的发展要求，改革和创新在经济社会中的管理、服务和参与方式，建立更加开放、自由和普惠的国际贸易政策和商业运营环境。阿里研究院-eWTP2017年度报告
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