本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律:
?以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；
?以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；
?以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。
从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件+软件+数据”的整体解决方案。我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。
下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例:
01 亚马逊的“信息公司”
如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。
亚马逊推荐：亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同
时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。
亚马逊预测：用户需求预测是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求的产品，你可以认为是“标品”——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢……这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。
亚马逊测试：你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。
亚马逊记录：亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。
以数据为导向的方法并不仅限于以上领域，亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向型文化。对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。
02 谷歌的意图
如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。
谷歌搜索引擎本身的设计，就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。如果出现更多的处理或存储需要，抑或某台服务器崩溃，谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。将所有这些数据集合在一起所带来的结果是：企业不仅从最好的技术中获益，同样还可以从最好的信息中获益。下面选择谷歌公司的其中三个亮点。
谷歌意图：谷歌不仅存储了搜索结果中出现的网络连接，还会储存用户搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式，坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。谷歌不仅能追踪人们的搜索行为，而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。用户所输入的每一个搜索请求，都会让谷歌知道他在寻找什么，所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径，谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。换言之，谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析，然后据此进行预测的能力，就是数据驱动的产品。
谷歌分析：谷歌在搜索之外还有更多获取数据的途径。企业安装“谷歌分析”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹，而谷歌也可获得这些数据。网站还使用“谷歌广告联盟”，将来自谷歌广告客户网的广告展示在其站点，因此，谷歌不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果，同样还可以对其他广告发布站点的展示效果一览无余。
谷歌趋势：既然搜索本身是网民的“意图数据库”，当然可以根据某一专题
搜索量的涨跌，预测下一步的走势。谷歌趋势可以预测旅游、地产、汽车的销售。
此类预测最著名的就是谷歌流感趋势，跟踪全球范围的流感等病疫传播，依据网
民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况。
03 eBay的分析平台
早在2006年，eBay就成立了大数据分析平台。为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析。eBay分析平台高级总监Oliver Ratzesberger说：“在这个平台上，可以将结构化数据
和非结构化数据结合在一起，通过分析促进eBay的业务创新和利润增长。”
eBay行为分析：在早期，eBay网页上的每一个功能的更改，通常由对该
功能非常了解的产品经理决定，判断的依据主要是产品经理的个人经验。而通过
对用户行为数据的分析，网页上任何功能的修改都交由用户去决定。“每当有一
个不错的创意或者点子，我们都会在网站上选定一定范围的用户进行测试。通过
对这些用户的行为分析，来看这个创意是否带来了预期的效果。”
eBay广告分析：更显著的变化反映在广告费上。eBay对互联网广告的投
入一直很大，通过购买一些网页搜索的关键字，将潜在客户引入eBay网站。为
了对这些关键字广告的投入产出进行衡量，eBay建立了一个完全封闭式的优
04 塔吉特的“数据关联挖掘”
利用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。美国第三大零售商塔吉特，通过分析所有女性客户购买记录，可以“猜出”哪些是孕妇。其发现女性客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。由此
挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数。推算出预产期后，就能抢先一步，将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户。塔吉特还创建了一套购买女性行为在怀孕期间产生变化的模型，不仅如此，如果用户从它们的店铺中购买了婴儿用品，它们在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。
05 中国移动的数据化运营
通过大数据分析，中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。大数据系统可以在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
客户流失预警：一个客户使用最新款的诺基亚手机，每月准时缴费、平均一年致电客服3次，使用WEP和彩信业务。如果按照传统的数据分析，可能这是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。事实上，当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后，这位客户的真实情况可能是这样的：客户在国外购买的这款手机，手机中的部分功能在国内无法使用，在某个固定地点手机经常断线，彩信无法使用——他的使用体验极差，正在面临流失风险。这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。通过全面获取业务信息，可能颠覆常规分析思路下做出的结论，打破传统数据源的边界，注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息，并从这些数据中挖掘更多的价值。
数据增值应用：对运营商来说，数据分析在政府服务市场上前景巨大。运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。运营商处在一个数据交换中心的地位，在掌握用户行为方面具有先天的优势。作为信息技术的又一次变革，大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的方向，而谁掌握了这一方向，谁就可能成功。对于运营商来说，在数据处理分析上，需要转型的不仅是技巧和法律问题，更需要转变思维方式，以商业化角度思考大数据营销。
06 Twitter中的兴趣和情绪
Twitter兴趣聚类：通过过滤用户归属地、发推位置和相关关键词，Twitter 建立了一系列定制化的客户数据流。比如，通过过滤电影片名、位置和情绪标签，你可以知道洛杉矶、纽约和伦敦等城市最受欢迎的电影是哪些。而根据用户发布的个人行为描述，你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。从这个视角看，Twitter的兴趣图谱的效率优于Facebook的社交图谱。Twitter的用户数据所能产生的潜在价值同样令人惊叹。在社交媒体网站正在收集越来越多的数据的形势下，它们或许能找到更好的方式来利用这些数据盈利，并使其取代广告成为自身提高收入的主要方式。这些社交网站真正的价值可能在于数据本身。相信在不久的将来，如果寻找到既能充分利用用户数据，又可合理规避对用户隐私的威胁，社交数据所蕴藏的巨大能量将会彻底被开启。
Twitter情绪分析：Twitter自己并不经营每一款数据产品，但它把数据授权给了像DataSift这样的数据服务公司，很多公司利用Twitter社交数据，做出了各种让人吃惊的应用，从社交监测到医疗应用，甚至可以去追踪流感疫情爆发，社交媒体监测平台DataSift还创造了一款金融数据产品。华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。一些媒体公司会把观众收视率数据打包到产品里，再转卖给频道制作人和内容创造者。
精确的数据一旦与社交媒体数据相结合，对未来的预测会非常准。
07 特易购的精准定向
聪明的商家通过用户的购买历史记录分析来建立模型，为他们量身预测未来的购物清单，进而设计促销活动和个性服务，让他们源源不断地为之买单。特易购是全球利润第二大的零售商，这家英国超级市场巨人从用户行为分析中获得了巨大的利益。从其会员卡的用户购买记录中，特易购可以了解一个用户是什么“类别”的客人，如速食者、单身、有上学孩子的家庭等等。这样的分类可以为提供很大的市场回报，比如，通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得十分个性化，店内的促销也可以根据周围人群的喜好、消费的时段来更加有针对性，从而提高货品的流通。这样的做法为特易购获得了丰厚的回报，仅在市场宣传一项，就能帮助特易购每年节省3.5亿英镑的费用。
Tesco的优惠券：特易购每季会为顾客量身定做6张优惠券。其中4张是客户经常购买的货品，而另外2张则是根据该客户以往的消费行为数据分析，极有可能在未来会购买的产品。仅在1999年，特易购就送出了14.5万份面向不同的细分客户群的购物指南杂志和优惠券组合。更妙的是，这样的低价无损公司整体的盈利水平。通过追踪这些短期优惠券的回笼率，了解到客户在所有门店的消费情况，特易购还可以精确地计算出投资回报。发放优惠券吸引顾客其实已经是很老套的做法了，而且许多的促销活动实际只是来掠夺公司未来的销售额。然而，依赖于扎实的数据分析来定向发放优惠券的特易购，却可以维持每年超过1亿英镑的销售额增长。
特易购同样有会员数据库，通过已有的数据，就能找到那些对价格敏感的客户，然后在公司可以接受的最低成本水平上，为这类顾客倾向购买的商品确定一个最低价。这样的好处一是吸引了这部分顾客，二是不必在其他商品上浪费钱降价促销。
特易购的精准运营：这家连锁超市在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
08 Facebook的好友推荐
Facebook是社交网络巨擎，但是在挖掘大数据价值方面，好像办法不多，值得一提的就是好友推荐。Facebook使用大数据来追踪用户在其网络的行为，通过识别你在它的网络中的好友，从而给出新的好友推荐建议，用户拥有越多的好友，他们与Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。
09 LinkedIn的猎头价值
LinkedIn网站使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkedIn，猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气，而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。与此相似，求职者也可以通过联系网站上其他人，自然而然地将自己推销给潜在的雇主。有两个例子能够生动呈现LinkedIn的数据价值：几年前，LinkedIn忽然发现近期雷曼兄弟的来访者多了起来，当时并没引起重视，过了不久，雷曼兄弟宣布倒闭；而在谷歌宣布退出中国的前一个月，在LinkedIn发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这也是相同的道理。如果LinkedIn针对性地分析某家上
10 沃尔玛的数据基因
早在1969年沃尔玛就开始使用计算机来跟踪存货，1974年就将其分销中心与各家商场运用计算机进行库存控制。1983年，沃尔玛所有门店都开始采用条形码扫描系统。1987年，沃尔玛完成了公司内部的卫星系统的安装，该系统使得总部，分销中心和各个商场之间可以实现实时，双向的数据和声音传输。采用这些在当时还是小众和超前的信息技术来搜集运营数据为沃尔玛最近20年的崛起打下了坚实的地基，从而发现了“啤酒与尿布”关联。
如今，沃尔玛拥有着全世界最大的数据仓库，在数据仓库中存储着沃尔玛数千家连锁店在65周内每一笔销售的详细记录，这使得业务人员可以通过分析购
买行为更加了解他们的客户。通过这些数据，业务员可以分析顾客的购买行为，从而供应最佳的销售服务。沃尔玛一直致力于改善自身的数据收集技术，从条形码扫描，到安装卫星系统实现双向数据传输，整个公司都充满了数据基因。2012年4月，沃尔玛又收购了一家研究网络社交基因的公司Kosmix，在数据基因的基础上，又增加了社交基因。
11 阿里小贷和聚石塔
虽然阿里系的余额宝如日中天，但其实阿里小贷才真正体现出了大数据的价值。早在2010年阿里就已经建立了“淘宝小贷”，通过对贷款客户下游订单、上游供应商、经营信用等全方位的评估，就可以在没有见面情况下，给客户放款，这当然是对阿里平台上大数据的挖掘。数据来源于“聚石塔”——一个大型的数据分享平台，它通过共享阿里巴巴旗下各个子公司的数据资源来创造商业价值。这款产品就是大数据团队把淘宝交易流程各个环节的数据整合互联，然后基于商业理解对信息进行分类储存和分析加工，并与决策行为连接起来所产生的效果。
12 西尔斯的数据大集成
在过去，美国零售巨头西尔斯控股公司，需要八周时间才能制定出个性化的销售方案，但往往做出来的时候，它已不再是最佳方案。痛定思痛，决定整合其专售的三个品牌——Sears、Craftsman、Lands'End的客户、产品以及销售数据，使用群集收集来自不同品牌的数据，并在群集上直接分析数据，而不是像以前那样先存入数据仓库，避免了浪费时间——先把来自各处的数据合并之后再做分析。这种调整让公司的推销方案更快、更精准，可以从海量信息中挖掘价值，但是价值巨大，困难也巨大：这些数据需要超大规模分析，且分散在不同品牌的数据库与数据仓库中，不仅数量庞大而且支离破碎。
西尔斯的困境，在传统企业中非常普遍，这些企业家一直想不通，既然互联网零售商亚马逊可以推荐阅读书目、推荐电影、推荐可供购买的产品，为什么他们所在的企业却做不到类似的事情。西尔斯公司首席技术官菲里·谢利（Phil Shelley）说：如果要制定一系列复杂推荐方案质量更高，需要更及时、更细致、更个性化的数据，传统企业的IT架构根本不能完成这些任务，需要痛下决心，才能完成转型。
在这次“数据盛宴”中，是否只有大公司的狂欢？并非如此，从事大数据产业的轻公司将无处不在。新兴的创业公司通过出售数据和服务更有针对性地提供单个解决方案，把大数据商业化、商品化，才是更加值得我们关注的模式。这将带来继门户网站、搜索引擎、社交媒体之后的新一波创业浪潮和产业革命，并会对传统的咨询公司产生强烈冲击。
13 PredPol的犯罪预测
PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
14 Tipp24 AG的赌徒行为预测
Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN，“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势”。
15 Inrix的堵车预言
交通的参与者多种多样，是大数据最能发挥价值的领域。交通流量数据公司Inrix依靠分析历史和实时路况数据，能给出及时的路况报告，以帮助司机避开正在堵车的路段，并且帮他们提前规划好行程。汽车制造商、移动应用开发者、运输企业以及各类互联网企业都需要Inrix的路况报告。奥迪、福特、日产、微软等巨头都是Inrix的客户。
16 潘吉瓦的时尚预测
消费者追寻意见领袖的生活方式。潘吉瓦公司就是用数据分析来预测流行趋势，以此为基础甚至撬动全球贸易。比如，它们通过41次追踪《暮光之城》的徽章、袜子的运输情况，分析在这部电影中主角的服饰对流行趋势有多大影响率，并将分析结果告知用户，建议他们对自己的行动做出恰当的调整。
17 潘多拉的音乐推荐
美国在线音乐网站潘多拉特别聘请一些音乐专家，让他们每个人平均花上20分钟去分析一首歌曲，并赋予每首歌400种不同的属性。如果你表示喜欢一
首歌，程序会自动寻找跟这首歌“基因”相同的歌曲，猜测你也会喜欢并采用推荐引擎技术推荐给你。借助这种人海战术，潘多拉网站已经分析了74万首歌曲。
18 Futrix Health的医疗方案
Futrix Health是一家专注于用通过数据为患者制定医疗解决方案的公司，从安装在智能手机上的个人健康应用，到诊所、医院里医生使用的电子健康记录仪，甚至是革命性的数字化基因组数据，均连接到后端数据仓库上。从而为患者制定最佳的医院选择、医药选择。该如何将采集到医疗保健机构的大量操作信息，分析患者情况或治疗效果，实施任何高效率的措施，使之更具有意义——大数据时代提供的机会，不再是简单地收集这些数据，而是如何运用数据来更好地认知这个世界。
19 Retention Science的用户粘性
在零售领域，创业公司Retention Science发布了一个为电子商务企业提供增强用户粘性的数据分析及市场策略设计的平台，它的用户建模引擎具备自学习功能，通过使用算法和统计模型来设计优化用户粘性的策略。平台的用户数据分析都是实时进行，以确保用户行为预测总是符合实际用户行为更新；同时，动态的根据这些行为预测来设计一些促销策略。RS目前已获得Baroda Ventures, Mohr Davidow Ventures, Double M Partners及一些著名天使投资人130万美金的投资。
20 众瀛的婚嫁后推荐
江苏众瀛联合数据科技有限公司构建了这样一个大数据平台——将准备结婚的新人作为目标消费者，并把与结婚购物相关的商家加入其中。一对新人到薇薇新娘婚纱影楼拍了婚纱照，在实名登记了自己的信息后会被上传到大数据平台上。大数据平台能根据新人在婚纱影楼的消费情况和偏好风格，大致分析判断出
新人后续消费需求，即时发送奖励和促销短信。比如邀请他们到红星美凯龙购买家具、到红豆家纺选购床上用品、到国美电器选购家用电器、到希尔顿酒店摆酒席……如果新人在红星美凯龙购买了中式家具，说明他们偏好中国传统文化，就推荐他们购买红豆家纺的中式家居用品。
21 Takadu的数字驯水
水，向来是个不好管理的东西：自来水公司发现某个水压计出现问题，可能需要花上很长的时间排查共用一个水压计的若干水管。等找到的时侯，大量的水已经被浪费了。以色列一家名为Takadu的水系统预警服务公司解决了这个问题。Takadu把埋在地下的自来水管道水压计、用水量和天气等检测数据搜集起来，通过亚马逊的云服务传回Takadu公司的电脑进行算法分析，如果发现城市某处地下自来水管道出现爆水管、渗水以及水压不足等异常状况，就会用大约10分钟完成分析生成一份报告，发回给这片自来水管道的维修部门。报告中，除了提供异常状况类型以及水管的损坏状况——每秒漏出多少立方米的水，还能相对精确地标出问题水管具体在哪里。检测每千米“水路”，Takadu的月收费是1万美元。
22 百合网的婚恋匹配
电商行业的现金收入源自数据，而婚恋网站的商业模型更是根植于对数据的研究。比如，作为一家婚恋网站，百合网不仅需要经常做一些研究报告，分析注册用户的年龄、地域、学历、经济收入等数据，即便是每名注册用户小小的头像照片，这背后也大有挖掘的价值。百合网研究规划部李琦曾经对百合网上海量注册用户的头像信息进行分析，发现那些受欢迎头像照片不仅与照片主人的长相有关，同时照片上人物的表情、脸部比例、清晰度等因素也在很大程度上决定了照片主人受欢迎的程度。例如，对于女性会员，微笑的表情、直视前方的眼神和淡淡的妆容能增加自己受欢迎的概率，而那些脸部比例占照片1/2、穿着正式、眼神直视没有多余pose的男性则更可能成为婚恋网站上的宠儿。
23 Prismatic的新闻外衣
Prismatic是一款个性化新闻应用，只有4名创始员工，凭借互联网数据爬虫和社交网络开发平台的数据，依托亚马逊的云计算平台，实现了大数据的精益创业。Prismatic不提供统一的设计精良的新闻订阅或推荐界面，而是根据分析用户的Facebook 或Twitter资料，为用户做一对一的数据分析和推荐。从盈
利模式来看，Prismatic不是依靠广告费生存下来，也不是传统的新闻媒介，而是一个披着新闻应用外衣的电子商务公司。名义上为了给用户个性化推荐新闻而得到用户的个人信息进行数据分析，针对性的推出推荐商品，从而从电子商务中盈利。
24 Opower的对比激励
人类都有和同类对比的天性，例如，一家政府机构收集不同地点从事同类工作的多组员工的数据，仅仅将这些信息公诸于众就促使落后员工提高了绩效。在能源行业，Opower使用数据对比来提高消费用电的能效，并取得了显著的成功。作为一家SaaS的创新公司，Opower与多家电力公司合作，分析美国家庭用电费用并将之与周围的邻居用电情况进行对比，被服务的家庭每个月都会受到一份对比的报告，显示自家用电在整个区域或全美类似家庭所处水平，以鼓励节约用电。Opower的服务以覆盖了美国几百万户居民家庭，预计将为美国消费用电每年节省5亿美元。Opower报告信封，看上去像账单，它们使用行为技术轻轻地说服公用事业客户降低消耗。Opower已经推出了它的大数据平台 Opower4 ，通过分析各种智能电表和用电行为，电力公司等公用事业单位成为Opower的盈利来源。而对一般用户而言，Opower完全是免费的。
25 Chango和Uniqlick的点击消费
使用新的数据技术，诸如美国的Chango公司和中国的Uniqlick公司正在数字广告行业中探索新的商业模式——实时竞拍数字广告。通过了解互联网用户在网络的搜索、浏览等行为，这些公司可以为广告主提供最有可能对其商品感兴趣的用户群，从而进行精准营销；更长期的趋势是，将广告投放给最有可能购买的用户群。这样的做法对于广告主来说，可以获得更高的转换率，而对于发布广告的网站来说，也提高了广告位的价值。
26 众趣的行为辩析
众趣是国内第一家社交媒体数据管理平台，目前国内主要的社交开放平台在用户数据的开放性方面仍比较保守，身为第三方数据分析公司，能够获得的用户数据还十分有限，要使用这些用户数据需获得用户许可。众趣通过运营统计学等相关数据分析原理对用户数据进行过滤，最终完成的是对一个用户的行为、动作等个体特征的描述。这些描述可以帮助品牌营销者了解消费者的消费习惯及需求；也可以帮助企业的领导增强对自己员工的了解。除了对个体以及群体行为特征的描述外，这些数据分析结果还可用于对用户群体的行为预测，从而为营销者提供一些前瞻性的市场分析。众趣数据分析的结果只能精准到群组而无法达到个人。此类的用户数据研究除在市场营销领域具有一定的参考价之外，目前大多还主要用于配合一些小调研。此外，这些数据还可以实现对用户甚至企业机构的信用评级，在金融领域也有一定程度的使用。
27 拖拉网的明天猜想
导购电商的拖拉网制作了“明天穿什么”这一应用。在这个应用当中，众多时装圈权威人士输送时装搭配与风格单品，由用户任意打分，根据用户的打分偏好，拖拉网便能猜到明天她们想穿什么，然后为她在数十万件网购时装中推荐单品，并且实现直通购买下单。在获取客户数据后，后台分析也是各显神通。
拖拉网加入了更多变量来考核自己的推荐模式。比如有消费者明天要参加一个聚会，不知道要穿什么风格，也没有看天气预报，希望导购网站能帮她把这些场景和自己的信息组合起来，给出一整套的解决方案。于是日期、地域、场合、风格，这些都成为穿衣搭配解决方案的变量，经过不断的组合呈现给用户，据拖拉网数据，用户在看到一个比较优质的搭配，并有场景性引导的时候，点击到最后页面完成购买的转化率会比单品推荐高40%。
28 SeeChange的基因健康
现在人们有了把人类基因档案序列化的能力，这允许医生和科学家去预测病人对于某些疾病的易感染性和其他不利的条件，可以减少治疗过程的时间和花费。位于旧金山的SeeChange公司创建了一套新的健康保险模式。该公司通过分析客户的个人健康记录、医疗报销记录、以及药店的数据，来判断该客户对于慢性病的易感性，并判断该客户是否有可能从一些定制的康复套餐中获利。SeeChange 同时设计健康计划，并设立奖励机制鼓励客户主动完成健康行动，全过程都通过其数据分析引擎来监控。
29 Given Imaging的图像诊断
以色列的Given Imaging公司发明了一种胶囊，内置摄像头，患者服用后胶囊能以大约每秒14张照片的频率拍摄消化道内的情况，并同时传回外置的图像接收器，患者病征通过配套的软件被录入数据库，在4至6小时内胶囊相机将通过人体排泄离开体外。一般来说，医生都是在靠自己的个人经验进行病征判断，难免会对一些疑似阴影拿捏不准甚至延误病人治疗。现在通过Given Imaging 的数据库，当医生发现一个可疑的肿瘤时，双击当前图像后，过去其他医生拍摄过的类似图像和他们的诊断结果都会悉数被提取出来。可以说，一个病人的问题不再是一个医生在看，而是成千上万个医生在同时给出意见，并由来自大量其他病人的图像给出佐证。这样的数据对比，不但提高了医生诊断的效率，还提升了准确度。
30 Entelo的“前猎头”
真正的技术人才永远是各大公司的抢手货，绝对不要坐等他们向你投简历，因为在他们还没有机会写简历之前很可能已经被其他公司抢走了。Entelo公司能替企业家们推荐那些才刚刚萌发跳槽动机的高级技术人才，以便先下手为强。
Entelo的数据库里目前有3亿份简历。而如何判断高级人才的跳槽倾向，Entelo有一套正在申请专利的算法。这套算法有70多个指标用于判定跳槽倾向。某公司的股价下跌、高层大换血、刚被另一大公司收购，这些都会被Entelo 看作是导致该公司人才跳槽的可能性因素。于是Entelo就会立刻把该公司里的高级人才的信息推送给订阅了自己服务的企业家们。企业家们收到的简历跟一般的简历还不一样。Entelo抓取了这些人才在各大社交网络的信息。这样企业家们可以了解该人提交过哪些代码，在网上都回答了些什么样的问题，在Twitter
上都发表的是些什么样的信息。总之，这些准备“挖角”的企业家能够看到一个活生生的目标人才站在面前。
31 FlightCaster和Passur的延误预测
航空业分秒必争，尤其是航班抵达的准确时间。如果一班飞机提前到达，地勤人员还没准备好，乘客和乘务员就会被困在飞机上白白耽误时间；如果一班飞机延误，地勤人员就只能坐着干等，白白消耗成本。美国一家大航空公司从其内部报告中发现，大约10%的航班的实际到达时间与预计到达时间相差10分钟以上，30%的航班相差5分钟以上。FlightCaster是一家提供航班延误信息预测的公司，主要根据航空公司的航班运行情况进行预测。与航空公司所拥有的类似航班运行情况的专有信息一样，该公司拥有大量国内航班飞行和航班实时运行状况的历史数据。Flightcaster的秘诀就是其对大数据分析的有效利用和使用适当的软件工具对产出数据进行实时管理。
Passur Aerospace是专门为航空业提供决策支持的技术公司。通过搜集天气、航班日程表等公开数据，结合自己独立收集的其他影响航班因素的非公开数据，综合预测航班到港时间。时至2012年，Passur公司已经拥有超过155处雷达接收站，每4.6秒就收集一次雷达上每架飞机的一系列信息，这会持续地带来海量数据。不仅如此，经过长期的数据收集，Passur拥有了一个超过十年的巨大的多维信息载体，为透彻的分析和恰当的数据模型提供了可能。Passur公司相信，航空公司依据它们提供的航班到达时间做计划，能为每个机场每年节省数百万美元。
32 Climate的农业保险
一家名为气候公司的创业企业每天都会对美国境内超过100万个地点、未来两年的天气情况进行超过1万次模拟，其数据量庞大、动态、实时。随后，该公司将根系结构和土壤孔隙度的相关数据，与模拟结果相结合，为成千上万的农民提供农作物保险。通过遥感获取土壤数据，这和我们过去所熟悉的通过网络服务获取用户网络行为数据不是一回事，数据的概念得以极大的扩充。要想对每块田地提供精准的保险服务，肯定还需要与土地数据相配套的农产品期货、气候预测、国际贸易、国际政治和军事安全、国民经济，产业竞争等等各方面的数。在如此庞杂的大数据基础上推出的商业模式是创新的，同现有农作物保险方式相比具备极大竞争力，并且是可持续和规模化的。更妙的是，这家公司基于大数据的运营，完全没有进行高额的网络设施投资，只是租用了亚马逊的公共云服务，一个月几万美元而已。
33 Hiptype的记录阅读
几乎所有的收费电子书都会提供部分章节让读者试读，其实，出版商需要弄清楚人们读到了哪里、读完后有没有购买，以及其他各种体验，才能卖出更多的电子书。美国创业公司Hiptype开发了一套电子书阅读分析工具，其商业模式就在试图解决这一难题。Hiptype自称为“面向电子书的Google Analytics”，能够提供与电子书有关的丰富数据。它不仅能统计电子书的试读和购买次数，还能绘制出“读者图谱”，包括用户的年龄、收入和地理位置等。此外，它还能告诉出版商读者在看完免费章节后是否进行了购买，有多少读者看完了整本书，以及读者平均看了多少页，读者最喜欢从哪个章节开始看，又在哪个章节半途而废，等等。Hiptype能够与电子书整合在一起，出版商无论选择哪种渠道，总是能够获得用户数据。Hiptype收集的所有数据都是匿名的。用户在下载了内置Hiptype 服务的电子书时，会得到一个提示，可以选择将其屏蔽。
34 安客诚的“人网合一”
网络营销存在一个巨大问题，如何获知在网上使用几个不同名称的人是否是同一个人？安诚客推出了一种名为“观众操作系统”的技术方案解决了这个问题。它允许市场营销者与你的“数字人物”绑定，即使你由于婚姻换了名字，或者使用昵称，或者偶尔使用中名，它也照样能够解答那个已经换了地址或者电话号码的人是否是同一个人的问题。
AOS 可以汇集不同数据库中的信息，这些数据或离线或在线，是公司可能在不同场合针对个人而收集的。通过使用AbiliTec——一种Acxiom也拥有的数字化“身份识别”技术——AOS将客户信息删繁就简，得到简单单一的结果。
AOS帮助安诚客的广告客户使用他们的数据在Facebook上找到广告投放目标用户。
大数据主要不作因果判断，主要适用于关联分析。很多关联分析并不需要复杂的模型，只需要具有大数据的意识。
很多机构都有数据废气，数据不是用完就是被舍弃，它的再利用价值也许你现在不清楚，但在未来的某一刻，它会迸发出来，可以化废为宝。
黑暗数据就是那些针对单一目标而收集的数据，通常用过之后就被归档闲置，其真正价值未能被充分挖掘。如果黑暗数据用在恰当的地方，也能公司的事业变得光明。
35 数据关联分析
某公司团队曾经使用来自手机的位置数据，来推测美国圣诞节购物季开始那一天有多少人在梅西百货公司的停车场停车，进而可以预测其当天的销售额，这远早于梅西百货自己统计出的销售记录。无论是华尔街的分析师或者传统产业的高管，都会因这种敏锐的洞察力获得极大的竞争优势。
对于税务部门来说，税务欺骗正在日益的被关注，这时大数据可以用于增加政府识别诈骗的流程。在隐私允许的地方，政府部门可以综合各个方面的数据比如车辆的登记，海外旅游的数据来发现个人的花费模式，使税务贡献不被叠加。同时一个可疑的问题出现了，这并没有直接的证据指向诈骗，这些结论并不能用来去控告个人。但是他可以帮助政府部门去明确他们的审计和其他的审核以及一些流程。
36 数据废气
物流公司的数据原来只服务于运营需要，但一经再利用，物流公司就华丽转身为金融公司，数据用以评估客户的信用，提供无抵押贷款，或者拿运送途中的货品作为抵押提供贷款；物流公司甚至可以转变为金融信息服务公司来判断各个细分经济领域的运行和走势。
有公司已经在大数据中有接近“上帝俯视”的感觉，美国洛杉矶的一家企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。麦当劳则通过外送服务，在售卖汉堡的同时获得了用户的精准地址，这些地址数据汇集之后，就变成了一份绝妙的房地产业的内部数据。
37 黑暗数据
在特定情况下，黑暗数据可以用作其他用途。Infinity Property & Casualty 公司用累积的理赔师报告来分析欺诈案例，通过算法挽回了1200万美元的代位追偿金额。一家电气销售公司，通过积累10年ERP销售数据分析，按照电气设备的生命周期，给5年前的老客户逐一拜访，获得了1000万元以上电气设备维修订单，顺利地进入MRO市场。
38 客户流失分析
美国运通以前只能实现事后诸葛亮式的报告和滞后的预测，传统的BI已经无法满足其业务发展的需要。于是，AmEx开始构建真正能够预测客户忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后4个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。这样的客户流失分析，当然可以用于挽留客户。酒店业可以为消费者定制相应的独特的个性房间，甚至可以在墙纸上放上消费者的微博的旅游心情等等。旅游业可以根据大数据为消费者提供其可能会喜好的本地特色产品、活动、小而美的小众景点等等来挽回游客的心。
39 快餐业的视频分析
快餐业的公司可以通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
40 大数据竞选
2012年，参与竞选的奥巴马团队确定了三个最根本的目标：让更多的人掏更多的钱，让更多的选民投票给奥巴马，让更多的人参与进来! 这需要“微观”层面的认知：每个选民最有可能被什么因素说服?每个选民在什么情况下最有可能掏腰包?什么样的广告投放渠道能够最高效获取目标选民? 如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设不能存在。
为了筹到 10 亿美元的竞选款，奥巴马的数据挖掘团队在过去两年搜集、存储和分析了大量数据。他们注意到，影星乔治·克鲁尼对美国西海岸40岁至49岁的女性具有非常大的吸引力：她们无疑是最有可能为了在好莱坞与克鲁尼和奥
巴马共进晚餐而不惜自掏腰包的一个群体。克鲁尼在自家豪宅举办的筹款宴会上，为奥巴马筹集到数百万美元的竞选资金。此后，当奥巴马团队决定在东海岸物色一位对于这个女性群体具有相同号召力的影星时，数据团队发现莎拉·杰西卡·帕克的粉丝们也同样喜欢竞赛、小型宴会和名人。“克鲁尼效应”被成功地复制到了东海岸。
在整个的竞选中，奥巴马团队的广告费用花了不到3亿美元，而罗姆尼团队则花了近 4 亿美元却落败，其中一个重要的原因在于，奥巴马的数据团队对于广告购买的决策，是经过缜密的数据分析之后才制定的。一项民调显示，80%的美国选民认为奥巴马比罗姆尼让他们感觉更加重视自己。结果是，奥巴马团队筹得的第一个1亿美元中，98%来自于小于250美元的小额捐款，而罗姆尼团队在筹得相同数额捐款的情况下，这一比例仅为31%。
41 监控非法改建
“私搭乱建”在哪个国家都是一件闹心的事，而且容易引起火灾。非法在屋内打隔断的建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉，但市里只有200名处理投诉的巡视员。市长办公室一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库，并在其中加入市里19个部门所收集到的数据：欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉等等。接下来，他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较，希望找出相关性。果然，建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过，一个没怎么预料到的结果是，获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。
利用所有这些数据，该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因，但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价
第一部：网络经脉篇2 [故事之一]三类线仿冒5类线，加上网卡出错，升级后比升级前速度反而慢2 [故事之二]UPS电源滤波质量下降，接地通路故障，谐波大量涌入系统，导致网络变慢、数据出错4 [故事之三]光纤链路造侵蚀损坏6 [故事之四]水晶头损坏引起大型网络故障7 [故事之五] 雏菊链效应引起得网络不能进行数据交换9 [故事之六]网线制作不标准，引起干扰，发生错误11 [故事之七]插头故障13 [故事之八]5类线Cat5勉强运行千兆以太网15 [故事之九]电缆超长，LAN可用，WAN不可用17 [故事之十]线缆连接错误，误用3类插头，致使网络升级到100BaseTX网络后无法上网18 [故事之十一]网线共用，升级100Mbps后干扰服务器21 [故事之十二]电梯动力线干扰，占用带宽，整个楼层速度降低24 [故事之十三]“水漫金山”，始发现用错光纤接头类型，网络不能联通27 [故事之十四]千兆网升级工程，主服务器不可用，自制跳线RL参数不合格29 [故事之十五]用错链路器件，超五类线系统工程验收，合格率仅76％32 [故事之十六]六类线作跳线，打线错误造成100M链路高额碰撞，速度缓慢，验收余量达不到合同规定的40％；34 [故事之十七]六类线工艺要求高，一次验收合格率仅80％36 第二部：网络脏腑篇39 [故事之一] 服务器网卡损坏引起广播风暴39 [故事之二]交换机软故障：电路板接触不良41 [故事之三]防火墙设置错误，合法用户进入受限44 [故事之四]路由器工作不稳定，自生垃圾太多，通道受阻47 [故事之五]PC机开关电源故障，导致网卡工作不正常，干扰系统运行49 [故事之六]私自运行Proxy发生冲突，服务器响应速度“变慢”，网虫太“勤快” 52 [故事之七]供电质量差，路由器工作不稳定，造成路由漂移和备份路由器拥塞54 [故事之八]中心DNS服务器主板“失常”，占用带宽资源并攻击其它子网的服务器57 [故事之九]网卡故障，用户变“狂人”，网络运行速度变慢60 [故事之十]PC机网卡故障，攻击服务器，速度下降62 [故事之十一]多协议使用，设置不良，服务器超流量工作65 [故事之十二]交换机设置不良，加之雏菊链效应和接头问题，100M升级失败67 [故事之十三]交换机端口低效，不能全部识别数据包，访问速度慢70 [故事之十四]服务器、交换机、工作站工作状态不匹配，访问速度慢72 第三部：网络免疫篇75 [故事之一]网络黑客程序激活，内部服务器攻击路由器，封闭网络75 [故事之二]局域网最常见十大错误及解决（转载）78 [故事之三] 浅谈局域网故障排除81 网络医院的故事 时间：2003/04/24 10:03am来源：sliuy0 整理人：蓝天(QQ：) [引言]网络正以空前的速度走进我们每个人的生活。网络的规模越来越大，结构越来越复杂，新的设备越来越多。一个正常工作的网络给人们带来方便和快捷是不言而喻的，但一个带病
一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校经济管理学院10级会计系，经济系和人力资源系学生对于毕业去向的意向，分析并研究各意向的分布情况； (2)在系别，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。 (3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二) 调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校经济管理学院会计系、经济系和人力资源系的全体同学。调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个系内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法 获取资料的方法：问卷法、文献法 本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。 辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。调查方法：抽样调查 抽样方法：分层抽样 将调查对象按系别分为会计系、经济系和人力资源系三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。 数据资料整理结果如下： 在全部被调查对象中，男生23 人，占43%，女生31 人，占57%，经济系18人，占总体1/3,人力资源系18人，占总体1/3,会计系18人，占总体1/3.。选择考研的有14人，占总体的26% 。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12% 。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：2012年6月27日 调查期限：2012年6月27日―20012年6月29日 （五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级院系毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下： 二、统计数据的整理和分析
典型的网络故障分析、检测与排除 摘要： 网络故障极为普遍，故障种类也十分繁杂。如果把网络故障的常见故障进行归类查找，那么无疑能够迅速而准确的查找故障根源，解决网络故障。文章主要就网络常见故障的分类诊断及排除进行了阐述。根据网络故障的性质把网络故障分为物理故障与逻辑故障。其物理故障也就是网络设备的故障。其逻辑故障是网络中配置管理的错误。也可根据网络故障的对象把网络故障分为线路故障、路由故障和主机故障。本文主要介绍路由器故障、配置故障、及连接故障的诊断与排除。通过运用工具和方法分析出导致网络故障的主要原因，及解决方法。 关键词：计算机网络，网络故障，分析诊断，物理类故障，逻辑类故障 引言 计算机网络故障是与网络畅通相对应的一个概念，计算机网络故障主要是指计算机无法实现联网或者无法实现全部联网。引起计算机网络故障的因素多种多样但总的来说可以分为物理故障与逻辑故障，或硬件故障与软件故障。采取有效的故障防预措施网络故障目前已经成为影响计算机网络使用稳定性的重要因素之一，加强对计算机网络故障的分析和网络维护已经成为网络用户经常性的工作之一。及时进行网络故障分析和网络维护也已经成为保障网络稳定性的重要方式方法。本文从实际出发，即工作中遇到的网络故障，描述了通过运用网络知识进行故障排除。按照故障现象—>故障分析-->故障解决的研究路线阐述了如何在实际中排除网络故障，及其在网络安全的应用中的重要性。 本文着重讲解了网络故障的排除方法，通过运用解决问题的策略与排除故障的思路在故障现场很快的检测出是属于哪种故障然后再基于故障提出方案给予解决。 正文： 一、网络故障 （一）物理类故障 物理故障，是指设备或线路损坏、插头松动、线路受到严重电磁干扰等情况。比如说，网络中某条线路突然中断，这时网络管理人员从监控界面上发现
统计学调查报告 （08级） 上海商学院学生消费状况调查报告 （奉浦校区） 徐伟杰，景宝龙，苏淳，张玮，贾金诚小组成员 指导教师姓名崔峰 物流管理系 系名称 论文提交日期2010.12.23
目录 一，调查目的： (3) 二，调查对象： (3) 三，调查项目： (3) 四，调查时间和时限 (3) 五，调查的组织工作 (4) 六，调查结果： (4) 七，调查问卷 (4) 市大学生消费状况调查问卷 (4) 八，调查分析： (6) （一）基本信息 (6) （二）消费结构状况分析： (7) （三）具体消费情况： (8) 九，预测分析 (13) 十，调查分析 (15) 十一，附录：调查统计汇总表 (17)
一，调查目的： 随着社会的发展，大学生的消费方式及消费状况引起了社会各界的极大关注，社会消费观念的转变和周围环境影响他们的消费观念和行为。大学生有着较为前卫的消费观念，消费来源主要有家庭父母供给，构成了一个比较特殊的消费群体，随着大学生数量的不断攀升，他们的消费行为在一定程度上形象着整个社会的消费观念和消费行为。而有拥有30所本科院校，大学生的数量比较庞大，并且有着更加前卫的消费观念。就此我们针对商学院学生的消费情况展开调查，了解我校学生的消费特征，进而探求更为科学的消费方式和行为，提高大学生的消费效益。 二，调查对象： 统计调查对象：商学院奉浦校区在读学生 统计调查单位：每一位在商学院奉浦校区就读的学生 统计填报单位：物流管理082班景宝龙、徐伟杰 三，调查项目： 统计标志：户籍所在地、就读年级、家庭月收入、个人月生活费、生活费来源、各方面的消费金额分配、是否满意目前的消费金额、期望月消费金额、消费计划、期望消费项目、超前消费的情况 四，调查时间和时限 调查时间：2010年10月 调查时限：两个月 五，调查分工： 问卷设计：徐伟杰 问卷校验：淳，玮，景宝龙 问卷调查：景宝龙，玮，淳，徐伟杰，贾金诚
科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（年）观察记录了颗行星资料，位置误差不超过°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念
（宇宙是一个和谐的整体），花了年（）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 ．数据分析法 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 数据分析法 基础知识 （）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （）数据分析（）是指分析数据的技术和理论； （）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律； （）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本 状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表： 其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：
常见网络故障的分析及排除方法 【摘要】计算机网络是一个复杂的综合系统，网络故障十分普遍，故障种类也极其繁杂。本文在对具体的网络故障分析基础上，给出了相应的排除方法。 【关键词】网络故障；常见故障；分类诊断；物理故障；逻辑故障 一、网络故障的分类 网络故障的成因无非是硬件和软件两个方面。按照网络故障的性质，网络故障可划分为物理故障与逻辑故障两类。物理故障也叫硬件故障，是指由硬件设备所引发的网络故障。在硬件故障中线路故障、端口故障、集线器或路由器故障及主机物理故障是较为常见的几种故障。 逻辑故障又称为软故障，表现特征为网络不通，或者同一个链路中有的网络服务通，有的网络服务不通。究其根源，是由于设备配置错误或者软件安装错误所致。路由器逻辑故障、主机逻辑故障、病毒故障是几种常见的逻辑故障。 二、排除故障的具体方法 排除故障的方法是不外乎从软件设置和硬件损坏两个方面来考虑： ㈠物理故障及排除方法 1、线路故障最普遍的情况是线路不通，是网络中常见的故障。线路损坏或线路受到严重电磁干扰时最容易引发该故障。诊断此故障时，若线路很短，最直接的方法是将该网络线一端插入一台能够正常连入局域网的主机的RJ45插空内，另一端插入正常的集线器端口中，然后在DOS环境下，使用PING命令在本主机上检测线路另一端主机（或路由器）的端口能否响应，用TRACEROUTE命令检查路由器配置是否正确，根据检测结果进行判断；若线路稍长，不方便移动，可使用网线测试仪器进行线路检测；若线路太长，或线路由电信供应商提供，则需要与提供商协同检查线路，确认是否线路中间出现了故障。 对于存在严重电磁干扰的检测，可以使用屏蔽性能很强的屏蔽线在该线路上进行通信测试，若通信正常，表明存在电磁干扰。若问题依旧，可排除电磁干扰故障。 2、端口故障分为插头松动及端口本身的物理故障。此类故障一般会直接影响到与其相连的其他设备的信号灯状态。信号灯较直观，通过信号灯大体上可以判断出故障的发生范围及有可能存在的因素。检测时，首先应检查RJ45插头是否松动或检查RJ45接口是否制作完好，然后查看集线器或交换机的接口，如果某个接口存在问题，可以更换接口后再进行验证是否真的存在端口故障。 3、路由器或集线器故障会直接导致网络不通。这类故障也是网络上一种常见的故障，故障的现象与线路故障很相近，在诊断此种故障时，必须用专门的诊断工具来收集路由器的端口流量、路由表、路由器CPU温度、负载及路由器的内存余量、计费数据等数据。检测时，可采用替换排除法，用通信正常的网线和主机来连接路由器或集线器，若通信正常，表明路由器或集线器没有故障；反之则应调换路由器（或集线器）的端口来确认故障；很多情况下，路由器（或集线器）的指示灯表明了其本身是否存在故障，正常的情况下对应端口的指示灯为绿色指示灯。通过以上测试后，若问题依旧，可断定路由器或集线器上存在故障。 4、主机物理故障包括网卡物理故障，网卡插槽故障，网卡松动及主机本身故障。对于网卡插槽故障和网卡松动的诊断可通过更换网卡插槽来进行。如果更换插槽仍不能解决故障，可将网卡放到其他正常工作的主机上测试，若正常通信，是主机本身故障，若无法工作，是网卡物理物理故障，更换网卡故障可排除。
统计学方案设计 ————问卷调查分析报告 目录 正文 (2) 1、确定研究问题 (2) 1.1背景分析 (2) 1.2确定研究问题 (3) 2、选择统计分析方法 (4) 2.1问卷设计 (4) 2.2问卷内容 (4) 2.3选择处理软件 (4) 3、收集样本数据 (4) 4、数据分析 (5) 4.1初步分析 (5) 4.2每周运动次数和设施紧缺度的参数估计 (9) 4.3体育项目与紧缺度假设检验 (11) 4.4、运动时间与场地紧缺度的列联分析 (15) 5、总结与建议 (16) 6、调查方案优缺点分析 (16)
附1：问卷 (18) 正文 通过一个学期对统计学原理的学习，我们学会了如何用利用数学分析来解决实际问题。在这次调查中，我们确定了以“校内体育设施利用状况”为主题的问卷调查。以下是我们小组这次调查分析的研究流程： 1、确定研究问题 1.1背景分析 众所周知，适当的体育锻炼对每个人的身体健康至关重要。对于我们大学生而言，适量的体育锻炼不仅有助于我们的身体健康，更有助于我们的心理健康。具体来说，一方面，体育锻炼有利于人体骨骼、肌肉的生长，增强心肺功能,改善血液循环系统、呼吸系统、消化系统的机能状况，有利于人体的生长发育，提高抗病能力，增强有机体的适应能力。另一方面，体育锻炼还可以调节人体紧张情绪，改善生理和心理状态，恢复体力和精力，培养人的团结、协作及集体主义精神。而在学业压力巨大的今天，大学生的身心健康越来越受到大众的关注。
在我校内部，师生积极参与各类体育活动。在一天的各个时间段，都会有师生在运动场锻炼。而学校方面也十分重视师生的身体健康：每年，校方都会开展“院级杯”篮球赛、“院级杯”羽毛球赛，校运动会等一系列的体育比赛，意在让师生了解体育锻炼的重要性，并提高师生对于体育锻炼的喜爱度。各类比赛也都得到了师生的积极参与。学校也在各项体育比赛中取得了相当不错的成绩。可以说，现阶段我校体育锻炼的氛围还是相当不错的。 但随着体育锻炼参与者的增加，校内的体育设施并没有得到同水平的增长。这就导致了在某些时间段，学校个别体育项目的设施供应出现了紧缺状况。有相当一部分的师生群体因为没有锻炼场地而不得不放弃了体育锻炼的机会，这也极大地降低了我校师生体育锻炼的热情。 1.2确定研究问题 基于上述问题之上，我们确定了以“校内体育设施利用状况”为主题的问卷调查。首先，主观因素方面，我们会对师生体育锻炼的现状进行调查，（比如经常参加的体育项目，参加锻炼的时间段等因素），以研究师生体育锻炼的基本情况。接着，客观因素方面，我们对师生在锻炼过程中感到的体育设施的供应情况进行调查。 通过此次调查，我们希望能了解存在设施紧缺状况的体育项目和具体紧缺的时间段。针对设施严重紧缺的体育项目，我们会向校方提出设施供应方面的建议（比如增加羽毛球场、篮球场的场地或者对篮球场地的照明情况进行改善等）；而针对少数紧缺的体育项目，我们会建议师生在设施利用度较低的时间段进行锻炼。 最终通过我们的调查问卷，我们希望可以给广大师生提供更多更好的锻炼机会。
【干货】典型网络故障案例及处理思路 很多朋友经常提到网络故障，其中在交换机组网时常见的故障比较多。为了便于大家排除这些故障，在此介绍一些常见的典型故障案例及处理思路。 故障1：交换机刚加电时网络无法通信 故障现象 交换机刚刚开启的时候无法连接至其他网络，需要等待一段时间才可以。另外，需要使用一段时间之后，访问其他计算机的速度才快，如果有一段时间不使用网络，再访问的时候速度又会慢下来。 故障分析 由于这台交换机是一台可网管交换机，为了避免网络中存在拓扑环，从而导致网络瘫痪，可网管交换机在默认情况下都启用生成树协议。这样即使网络中存在环路，也会只保留一条路径，而自动切断其他链路。所以，当交换机在加电启动的时候，各端口需要依次进入监听、学习和转发状态，这个过程大约需要3~5分钟时间。
如果需要迅速启动交换机，可以在直接连接到计算机的端口上启动“PortFast”，使得该端口立即并且永久转换至转发状态，这样设备可以立即连接到网络，避免端口由监听和学习状态向转发状态过渡而必须的等待时间。 故障解决 如果需要在交换机加电之后迅速实现数据转发，可以禁用扩展树协议，或者将端口设置为PortFast模式。不过需要注意的是，这两种方法虽然省略了端口检测过程，但是一旦网络设备之间产生拓扑环，将导致网络通信瘫痪。 故障2:5口交换机只能使用4口 故障现象 办公室中有4台计算机，但是只有一个信息插座，于是配置了一台5口（其中一口为UpLink端口）交换机。原以为4台计算机刚好与4个接口连接，1个UpLink端口用于连接到局域网，但是接入到网络之后，与UpLink端口相邻的1号口无法正常使用。 故障分析 UpLink 端口不能被看作是一个单独的端口，这是因为它与相邻端口其实就是一个端口，只是适用的连接对象不同而已。借助UpLink端口，集线设备可以使
SPSS统计分析案例 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。第四,医
疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提高,居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高,我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高,从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型,消费质量和消费结构都发生了明显的变化。城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势,其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大。与此同时,医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升,富裕阶段的消费特征开始显现。 四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析
关于网络故障方面的一些常见的问题及解决方法 21 号。如果有，必须手工更改这些设备的中断和 I/O 地址设置。 34 、故障现象：在“网上邻居”或者“资源管理器”中只能找到本机的机器名。 故障分析、排除：网络通信错误，一般是网线断路或者与网卡的接触不良，还有 可能是 H u b 的问题。 35
故障现象： 可以访问服务器， 也可以访问 Int ern et ， 却无法访问其他的工作站。 故障分析、排除：如果使用了 w i n s 解析，可能是 wins 服务器地址设置不当；检 查网关设置，若双方分属不同的子网而网关设置有误，则可能看到其他工作站；检查 子网掩码设置。 36 、故障现象：网卡在计算机系统无法安装。
故障分析。排除：第一种可能是计算机上安装了许多其他类型的接口卡，造成中 断和 I/O 地址冲突。可以先将其他不重要的卡拿下来，在安装网卡，最后在安装其他 接口卡。第二种可能是计算机中有一些安装不正确的设备，或者有未知设备一项，是 系统不能检测网卡。这时应该删除未知设备中的所有选项，让偶重新启动计算机。第 三种可能是计算机不能识别这一种类型的网卡，一般只有跟换网卡了。 37 、故障现象：局域网上可以 Ping 通 I P
地址，但 P i n g 不通域名？ 故障分析、排除： T C P/I P 协议中的“ＤＮＳ设置”不正确，请检查其中的配置。 对于对等网， “主机”应该填写自己机器本身的名字， “域”不需填写，ＤＮＳ服务器 应该填自己的ＩＰ。对于服务器／工作站网，主机应该填写服务器的名字，域填写局 域网服务器设置的域， DNS 服务器应该填写服务器的 I P 。 38
某公司网络PING延迟故障案例解析 一、故障描述 故障地点： 石家庄某公司 故障描述： 网络通讯严重阻塞，用户访问外网服务器以及互联网的速度均非常缓慢，甚至不能访问，PING 网关延期。如图： 二、故障详细分析 1. 前期分析 初步判断引起问题的原因可能是： ●ARP病毒 ●网络病毒攻击 开始实际工作配差 1、登录到各交换机，查看内存及CPU的利用率，均正常。 2、通过OMNIPEEK捕获并分析网络中传输的数据包，具体过程如下。 在核心交换机上做好端口镜像，启动OMNIPEEK，约3.08分钟后停止捕获并分析捕获到的数据包。 XX公司网的主机约为300台，一般情况下，有200台左右上网，等停止分析后，我们在OMNIPEEK主界面左边的节点浏览器中发现的主界面查看，在EXPERT的Hierarchy中查看，诊断tcp connection refused时间竟然达到了5731个，感觉很是不对。如图：
进行定位查看，发现有一台计算机极为不正常如图：
由以上看到，可能被外部的DDOS攻击，可能是此计算机感染病毒，进一步查看如图： 可以看到外网计算正在通过135端口正在扫描此计算机，因此可以断定正在被DDOS攻击，此计算机一定感染了木马之类的蠕虫病毒。 找到问题的根源后，正准备对CAI2主机进行隔离，过了一会儿，再次PING网关，还是延迟，但不是太严重了，感觉还是有计算机感染病毒或有ARP攻击，随即再次分析此包，但最终没
有找到可疑的计算机，其间也关闭了几个流量有问题的计算机，但问题还是不能解决，正在百思不得其解时，突然脑子一动：何不尝试着通过分析我自己的计算机，再排查故障呢？ 于是笔者选择了科来网络分析系统6.7试用版啊？（笔者只有50个用户的抓包，因此刚开始选择了OMNIPEEK。）设置好过滤条件，这里为什么选在192.168.1.1呢，笔者怀疑是不是有人设置了和网关相同的IP地址呢？选择如下图： 打开自己的计算机进行PING，然后用科来进行抓包，58秒后如下图： 其中8c:68是笔者计算机的MAC，09:37为网关MAC，突然多出了一个A9:4D.查看分析如图：
医学统计学案例分析评述 医学期刊论著：《口岸出入境人员预防接种统计分析》 【题目】口岸出入境人员预防接种统计分析 【研究目标】对口岸出入境人员的预防接种情况进行统计分析，为各种跨国传染性疾病的预防提供参考数据。 【研究人群】2010 年1 月--2012 年5 月口岸接受预防接种的出入境人员6870 位，其基本资料如下：男3678 人，女3021 人；年龄在3-79 岁之 间，平均年龄45.6 岁。经免疫前检查和询问，研究对象均无严重 的疾病，且无接种疫苗过敏史及禁忌症。 【资料类型】本资料是计数资料。 （1）原文：研究对象：选择我处2010 年1 月-2011 年4 月，2011 年5 月-2012 年5月两个时间段6870 位出入境人员，将其按公务人员、船员、劳 务人员、留学人员、旅游探亲及商务等进行分组。 （2）问题：①文献中未明确“我处”的具体含义，没有明确研究对象的来源。 ②文献中未提及“6870 位出入境人员”是如何产生的，即是普查， 还是抽样调查？如果是抽样调查，未明确抽样的方法，是如何应用 随机抽样的方法选择这6870 位研究对象的？ 【统计方法】 （1）本论著未明确使用了何种统计学方法，我们组认为：首先应对资料进行正态性检验和方差齐性检验，若满足正态、方差齐，选择χ2检验，否则应选用秩和检验。 一篇论文结论的正确与否，需根据该篇论文所选用的检验方法和检验结果进行判断。如果没有检验方法或检验方法不合理，就无法知道检验结果是否出错，也就无法对结论进行准确判断。 （2）文献尽管在“1.4 统计学处理”中提及了“使用SPSSl5.2 软件进行统计学分析”，注明所采用的统计软件，但方法中未注明统计推断方法，没有明确
1 业务中断的处理 1.1 更换光板类型错误导致对端收光不正常 【系统概述】 某传输组网如图1所示，4个OptiX 2500+设备组成双向复用段保护环；1号站为业务中心点，连接网管。其中，3号站和2号站之间距离较长，使用了BPA 光放板。 1w MSP OptiX 2500+23 4e e e e w w w 图1 系统组网图 【故障现象】 某日机房维护人员发现2号站接收3号站方向的S16有R-LOS 告警，全网正常倒换，业务未受影响，用网管查询2号站的告警，PA 有IP-FAIL （无输入光）告警，3号站的BA 有IP-FAIL 告警。 【故障分析及排除】 BPA 板光口1对应的是BA （功放，将 S16的输出光信号放大14或17dBm ）；光口2为PA （前放，当输入光功率在-22dBm ～-32dBm 之间时，光口OUT2输出光功率变化范围在-7dBm ～-21dBm ）。光信号经过BPA 的尾纤连接及信号流向如图2所示：
OUT IN IN OUT OUT IN S16BA PA S16 3号站2号站 图2 BPA光信号流向 (1) 根据光信号经过BPA的信号流可以看出，由于3号站光放板 的BA未收到光信号，导致了2号站的PA、S16报收无光。 可以判断故障点在3号站； (2) 维护人员带S16、BPA、尾纤、光功率计到3号站； (3) 在3号站测试S16板的输出光功率值，光功率计显示无光信 号。可以判断是S16板故障； (4) 将带的S16板插上，测试S16输出光功率为0dBm，恢复尾 纤连接； (5) BA板告警消失，但S16仍有红灯一闪告警，查询为MS-RDI； (6) 查询2号站S16，仍有R-LOS告警； (7) 在3号站，将换上去的S16板发光功率衰减到-15dBm做自环， 告警消失。判断新换上去的S16并没有损坏； (8) 为什么仍有告警呢？分析原因是3号站的S16板使用有错， SS62S1605与SS62S1604波长是一样的，而色散受限距离不同，可能是色散过大导致对端收光不正常。 (9) 查看3号站原来使用的S16的光板类型，为SS62S1605；刚 换上去的S16类型为SS62S1604； (10) 更换同类型的S16，故障消除。
统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。(3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二)调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法 获取资料的方法：问卷法、文献法本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。调查方法：抽样调查抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12%。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：20XX年5月9日 调查期限：20XX年5月9日―20XX年5月14日（五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势调查表如下： 二、统计数据的整理和分析 （一）总体分布情况与相关分析 根据问卷统计的数据得到的频数分布表和毕业意向分布饼图如下： 由上表可以得到以下结论： 选择直接就业的人数占总体的比例最大，占总体的54%其次是选择考研和考公务员，分别占总体的26%和12%。 选择出国深造和自主创业的人数最少，只占总体的2%和6%。可以看出大部分同学的毕业意向集中在直接就业和考研两个方面，而出国深造和自主创业对本校商学院来说仍旧是比较冷僻的意向。
典型网络故障总结 网络故障的一般分类 网络故障一般分为两大类：连通性问题和性能问题。它们各自故障排除的关注点如下： ?连通性问题 硬件、系统、电源、媒介故障 配置错误 不正确的相互作用 ?性能问题 网络拥塞 到目的地不是最佳路由 转发异常 路由环路 网络错误 一般网络故障的解决步骤 故障排除系统化是合理地一步一步找出故障原因并解决的总体原则。它的基本思想是系统地将由故障可能的原因所构成的一个大集合缩减（或隔离）成几个小的子集，从而使问题的复杂度迅速下降。 故障排除时有序的思路有助于解决所遇到的任何困难，下图给出了一般网络故障解决的处理流程。 网络故障排除基本步骤 我们以一个故障排除的实例来学习如何应用这些步骤。
案例：某用户网段广播包过多造成该网段的服务器FTP业务传输速度变慢 组网图如下： 某校园网的三个局域网，其中10.11.56.0为一个用户网段，10.11.56.118为一个日志服务器；10.15.0.0是一个集中了很多应用服务器的网段。 用户网段广播包过多造成该网段的服务器FTP业务传输速度慢 1. 故障现象描述 要想对网络故障做出准确的分析，首先应该了解故障表现出来的各种现象，然后才能确定可能产生这些现象的故障根源或症结。因此，对网络故障做出完整、清晰的描述是重要的一步。 如上述案例，用户反映：“日志服务器与备份服务器间备份发生问题。”这就是一个不完整不清晰的故障现象描述。因为这个描述没有讲述清楚下列问题： ●这个问题是连续出现，还是间断出现的？ ●是完全不能备份，还是备份的速度慢（即性能下降）？ ●哪个或哪些局域网服务器受到影响，地址是什么？ 正确的故障现象描述是： 在网络的高峰期，日志服务器10.11.56.11到集中备份服务器10.15.254.253之间进行备份时，FTP传输速度很慢，大约只有0.6Mbps。 2. 故障案例相关信息收集 本步骤是搜集有助于查找故障原因的更详细的信息。主要是三种途径： ●向受影响的用户、网络人员或其他关键人员提出问题； ●根据故障描述性质，使用各种工具搜集情况，如网络管理系统、协议分析仪、相关show命令等； ●测试性能与网络基线进行比较。 如上述案例，可以向用户提问或自行收集下列相关信息： ●网络结构或配置是否最近修改过，即问题出现是否与网络变化有关？ ●是否有用户访问受影响的服务器时没有问题？ ●在非高峰期日志服务器和备份服务器间FTP传输速度是多少？ 通过该步骤，可以收集到了下面一些相关信息： ●最近10.11.56.0网段的客户机不断在增加； ●129.9.0.0网段的机器与备份服务器间进行FTP传输时速度正常为7Mbps，与日志服务器间进行FTP传输时速度慢，只有0.6Mbps；
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。
时间序列分析实验指导
4 2 -2 -4 50100150200250 统计与应用数学学院
前言 随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。 这套实验教学指导书具有以下特点： ①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。 ②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。 这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！ 限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。
统计与数学模型分析实验中心 2007年2月
目录
实验一EVIEWS中时间序列相关函数操作 【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式； 练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。 【实验内容】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； 二、各种常用差分函数表达式； 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数； 【实验步骤】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后，进入EViews主窗口 在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。 工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。
10个最常见的网络故障（上） 网络发生故障是难免的，重要的是如何在发生故障后快速地隔离和排除故障。网络维护人员应该配备相应的工具和相应的知识，以便及时、有效的找到和解决问题。本文讨论了网络技术人员和工程师经常遇到的十个令人头疼的问题，通过分析问题的描述和症状的了解，讨论使用何种工具来帮助查找这些故障。本文的案例都具有广泛地应用价值。 问题1：逮捕物理层的滥用者 故障症状：不能登陆或时断时续。只影响一个工作站，而该站原先没有问题 问题分析：电缆终端链路太长。用户每天都移动，弯曲，连接和切断网络终端（尤其时膝上型笔记本电脑）。廉价的电缆测试仪就能检查这种问题。在你能确切地说是电缆的问题之前，通常首先考虑不是电缆的问题。这需要使用网络测试工具来证明本地网段的健康状况是否良好，集线器端口功能是否正常，网卡及其驱动程序工作是否良好。最后，检查网络互连设备是否有问题。 只有此时，你才会知道为了孤立有问题的终端，断开的连接器或是接地回路等问题该从何处着手测试电缆。在铜轴线网络中，搜寻在同轴“T型头”和网卡之间的断头，在UTP网络中，连续运行仪器图测试功能，不断扭动终端以识别接触不良或短路。 解决问题：更换工作站连接电缆，更换损坏的连接器，或者必要的话停止使用水平电缆。再次全面检查处理过的电缆。 问题2：快速以太网比升级前的以太网还慢 故障症状：10Mbps的以太网速度慢，升级为100Mbps快速以太网后甚至不能连接上网。影响新工作站或升级的工作站连接上网。 问题分析：对于UTP5类非屏蔽双绞线，用电缆测试仪测试其是否符合对应100Mbps 传输速率的EIA/TIA-TSB67标准。某些在10Mbps以太网工作正常的电缆链路因为近端串扰太大在100Mbps以太网就不能正常工作。信号耦合到邻近线对引起高频信号传输失败。将UTP的线对分开甚至会使网络在达到一定流量时瘫痪 解决问题：更换或停用不能连接的链路，故障清除后再全部测试处置过的链路。 问题3：无效的看门狗 故障症状：不能连接Novell网络的Netware远程服务器。影响本网段内与服务器相连的所有工作站 问题分析：检查网段的健康状况，注意观察其利用率，碰撞，错误帧和广播帧水平。此时可观察到大量的碰撞或错误帧，该碰撞或错误帧可引起客户机和服务器之间“Hello”帧出