第一章均数的统计分析
均数的统计推断
一、t检验（成组、配对）
1．配对T检验：
首先要进行正态性检验，满足正态分布，才可作配对T检验。（不需作方差齐性检验）例1 为研究女性服用某避孕新药后是否影响其血清总胆固醇含量，将20名女性按年龄配成10对。每对中随机抽取一人服用新药，另一人服用安慰剂。经过一定时间后，测得血清总胆固醇含量，结果如下表：问该新药是否影响女性血清总胆固醇含量？
2．成组的t检验：
首先要进行正态性检验，方差齐性检验,满足正态分布，方差齐性齐，才可作配对T检验。
例2某地测定急性克山病患者与克山病区健康人地血磷资料见下表，试问克山病患者与健康人地血磷是否不同？
急性克山病患者与克山病区健康人地血磷测定值（mg%）
患者健康人
2.60 1.67
3.24 1.98
3.73 1.98
3.73 2.33
4.32 2.34
4.73 2.50
5.18 3.60
5.58 3.73
5.78 4.14
6.40 4.17
6.53 4.57
4.82
5.78
作业：
1．某检验人员用QHS法（溶血分光光度计定量测定法）评价药用氢化可的松的抑制效应，实验组、对照组各15只小鼠，测定结果见下表，问两组吸光度均值有无差别？（配对t 检验）
表二、QHS法测定结果（吸光度值）
实验组0.580.570.390.630.67 0.650.660.640.60.44
对照组0.270.550.30.280.28 0.450.50.480.530.52
将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：A2，A21。
2．某地测定急型克山病患者与克山病区健康人地血磷值如下表所示，试问急型克山病患者与克山病区健康人血磷差别有无显著性？（成组t检验）
患者健康人
2.6 1.67
3.24 1.98
3.73 1.98
3.73 2.33
4.32 2.34
4.73 2.5
5.18 3.6
5.58 3.73
5.78 4.14
6.4 4.17
6.53 4.57
4.82
5.78
将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：A3，A31。
3. 根据以上资料例做均数两两t检验
第二章率的统计推断
率的统计推断
X2分布是一种连续型分布，可用于检验资料的实际频数和按检验假设计算的理论频数是否等问题。
（一）独立性检验:应用卡方检验推断两个或两个以上总体率（或构成比）之间有无差别及两分类变量间有无相关关系。
1.卡方检验（四格表资料的检验2×2表）
例1某医院生欲了解洛赛克治疗消化道溃疡的疗效，以雷尼替丁作对照，试验结果见表，问两种药物治疗4周的治疗有无差别（两组性别，年龄、病程、病情等方面均衡）？
2
3．列联系数（四格表、RxC表）
例3三个民族的血型分布见下表，问血型与民族有无关系？
A B O AB
傣族112 150 205 40
佤族200 112 135 73
土家族362 219 310 69
作业：
1.为了解铅中毒病人是否有尿棕色素增加现象，分别对病人组和对照组的尿液作
尿棕色素定性检查，见下表，问铅中毒病人与对照人群的棕色素阳性率有无差
别？（卡方检验）
两组人群尿棕色素阳性率比较
组别阳性数阴性数合计阳性率%
铅中毒病人29 7 36 80.56
对照组9 28 37 24.32
合计38 35 73 52.05
将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：B1，B11。
3．实验室分离的淋球菌在SSI、FAC、MTM培养基上的存活情况见下表，问三种培养培养基淋球菌存活率有无差别？（卡方检验）
表一、三种培养培养基上淋球菌存活率的比较
培养基接种株存活株存活率(%)
SSI 56 54 96.4
FAG 56 53 94.6
MTM 56 43 76.8
将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：B3,B31。
4.根据以上资料例4，做双向有序行乘列表相关分析及有序表的线性趋势检验。
第五章等级资料的统计推断
非参数的统计（一）
非参数检验由于对总体的分布没有特定的假设，它不是用样本实际测定值直接构造统计量进行检验，而是通过将样本实际数量排队遍秩后，对秩次进行比较。或者是根据某种特征计数，然后比较不同的特征的个数。
（一）、配对资料的检验：
（1）符号的检验：
（二）成组资料的秩和检验：
（四）随机区组的秩和检验：
例:现有6条狗服用阿司匹林后不同时间(小时)血中药浓度数据(r/ml)如下表,问服药后不同时
（五）等级资料的秩和检验：
例1为研究慢性气管炎病人痰液中嗜酸性粒细胞是否高于正常人，选择24名正常人和44名慢性气管炎病人痰液中嗜酸性粒细胞检查结果如下表。
作业：
1．某市环保局对每一测定点用甲、乙两种方法测定大气中SO2日平均浓度（μg/m3），测定值如下表。两种方法的测定结果有无差别？
9个测定点用甲、乙两种方法的测定结果（μg/m-3）
测定点序号甲法乙法
(1) (2) (3)
1 210 225
2 40 45
3 320 335
4 30 37
5 232 250
6 35 30
7 35 34
8 300 327
9 45 53
将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：C1,C11。
2．研究不同饲料对雌鼠体重增加的关系，资料如下表。试比较喂高蛋白的雌鼠与喂低蛋白的雌鼠增重是否不同？
不同饲料组雌鼠所增体重
高蛋白组低蛋白组所增体重秩次所增体重秩次134 17 6 1
146 18 118 11
104 7 93 4
120 13 85 3
124 15 107 8.5
161 19 119 12
107 8.5 94 5
8 2
113 10
129 16
97 6
123 14
将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：C2,C21。
3．某医生将老年慢性支气管炎按是否合并肺气肿分为两类，用某药治疗这两类病人208人，其中未合并肺气肿病人126人，合并肺气肿病人82人，疗效见下表2，3栏，该药对这两种病型的疗效有无不同？
某药对两类老年慢性支气管炎的疗效
疗效
病人数
未合并肺气肿合并肺气种合计
(1) (2) (3) (3) 控制65 42 107 显效18 6 24 有效30 23 53 无效13 11 24
将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：C3,C31。
4．用15只小白鼠，随机分为3组，比较小白鼠接种3种不同菌型伤寒杆菌9D，11C，DSC1后存活天数，实验数据见下表第1，3，5栏，问接种不同菌型伤寒杆菌的小白鼠存活天数间有无差别？
小白鼠接种3种不同菌型伤寒杆菌后存活天数
9D 11C DSC1存活天数秩次存活天数秩次存活天数秩次
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
2 1 4 3.5 7 9
3 2 5 6 9 11
4 3.
5
6 8 10 12.5
5 6 8 10 11 14
5 6 10 12.5 13 15
将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：C4,C41。
5．观察某药不同剂量对肝功能的影响，将同种属的28只大白鼠按窝别、性别、体重配做7个配伍组，在用药后一周各测定血清中指标DT值的变化，结果见下表，问：此药不同剂量对血清中指标DT值的影响有无不同？
用药后不同剂量血清中指标DT值
编号剂量0(对照) 剂量1 剂量2 剂量3
1 63 190 138 54
2 79 238 220 144
3 45 300 83 92
4 4
5 140 213 100
5 51 175 150 36
6 72 300 163 90
7 64 207 185 87
将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：C5,C51。
第七章实验设计模型
SPLM实验设计模型举例
方差分析模型介绍：
一、单因素方差分析：
一般为成组方式，单因素方差分析是指处理因素只有一个。这个处理因素包含有多个离散的水平，分析在不同处理水平上应变量的平均值是否来自相同的统计学意义。
例1．某社区随机抽取了30名糖尿病患者、IGT异常和正常人进行载脂蛋白（mg/dL)测定，结果见下表，问三种人的载脂蛋白有无差别？
糖尿病患者、IGT异常及正常人的载脂蛋白（mg/dL)测定，结果
糖尿病 IGT 正常人
85.00 96.00 144.00
105.20 124.50 117.00
109.50 105.10 110.00
96.00 76.40 109.00
115.20 95.30 103.00
95.30 110.00 123.00
110.00 95.20 127.00
100.00 99.00 121.00
125.60 120.00 159.00
111.00 115.00
106.50
二、随机区组的方差分析
随机区组设计是事先将全部受试对象按某种可能与实验因素有关的特征分为若干个区组，使每一个区组内的受试对象例数与处理因数的分组数相等，使每一个实验组从每一区组得到一例受试对象。设共有n个区组，处理因素有a个水平（a个实验组），受试对象总数为N-=nXa.
例题：采用随机区组设计方案，以窝作为区组标志，给断奶后的小鼠以三种不同的营养
g）。资料如下：
三、因素析因设计资料的方差分析
凡同时配置两个或两个以上处理因素，这些因素的个水平又具有完全组合的实验，统称为析因设计实验。析因设计实验的方差分析可以同时分析这些处理因素的效应，以及因素间的交互作用。
例题：将20只神经损伤的家兔随机等分4组，分别用两种神经缝合方法、在缝合后两个时间点观察缝合后神经的轴突通过率，实验结果统计分析。
作业：
例1．为探讨一氧化氮(NO)在肾缺血再灌流过程中的作用，将36只雄性SD 大鼠随机等分为3组给予不同处理后，测得NO 数据见下表。试问各组NO 水平是否相同？
3组大鼠肾组织液中NO 水平/μmol ·L -1
正常对照组 肾缺血60min
组
肾缺血60min 再灌流组 例2．为比较不同产地石棉毒性的大小，取体重200—220g 的雌性Wistar 大鼠36只，将月龄相同、体重相近的3只分为一组。每组的3只动物随机分别接受不同产地石棉处理后，以肺泡巨噬细胞（PAM ）存活率（%）评价石棉毒性大小。结果见下表。试问不同产地石棉毒性是否相同？
经不同产地石棉处理后大鼠的巨噬细胞存活率/%
区组号(因素B) 石棉产地(因素A)
甲地 乙地 丙地
1 50.88 44.01 66.97
2 48.02 66.27 71.92
3 45.26 59.99 69.89 4
38.38
52.49
67.05
5 52.7 60.69 56.35
6 60.22 66.12 70.08
7 44.49 55.36 86.6
8 49.31 53.39 68.2
9 46.23 52.34 63.36
10 51.16 55.16 66.12
11 42.48 58.64 70.02
12 53.47 61.08 67.24
例3．外敷1%浓度普鲁卡因缩短第一产程试验的数据如下表。试分析产程（h）与药物及年
龄的关系。
外敷药物缩短第一产程效果比较
处理分组年龄/岁第一产程时间/h
A B
用20--- 3.3 3.3 3.62 3.92 5.07 4.2
2.65 5.3
3.62 5.22 3.85 3.5
25---30 5.23 5.37 3.33 5.58 2.65 4.8
2.75 4.85 4.23
3.7 5.15 3.8 不用20--- 5.58 6.65 8.7 5.43 5.57 6.6
5.45 7.97
6.53 4.23 8.15 6.15
25--30 10.58 6 7.82 6.87 6.05 8.2
7.05 9.88 6.87 7.63 5.25 6.8
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库
案例二 最近小编阅读的文献中很多都是与医学研究挂钩，比如肿瘤病人的数据分析、肿瘤亚型分类、肿瘤药物治疗与寿命关联研究等等。发现有趣的现象是，这些文章的分析思路用到很多专业的生物信息学的方法。小编本人是学生物信息学的，对医学专业不甚了解，但是看了这些医学研究文章，顿时豁然明了，原来还可以从生物信息学角度分析疾病。那么，作为专业医生，小编认为也没必要努力学习专业的生物信息学，能够看懂和阐述分析结果就可以。至于如何分析，可以自学使用免费生物学软件，没时间也可花钱请专业公司分析下。医生若能有效将医学和生物信息结合利用起来，那么发表一篇文章完全不是问题。必须提的是，云生信平台多个生物信息分析模块就可以帮你完成专业医学相关数据分析。虽然，打广告不可少，但这是货真价实的数据分析平台，现在还是可以免费使用。 现在向大家介绍一篇研究肾细胞癌亚型分类的文章，该文章2010年发表在Genes & cancer上，截止目前引用率达到106次，该文章是很有研究和学习价值的。 文献引用： Brannon A R, Reddy A, Seiler M, et al. Molecular stratification of clear cell renal cell carcinoma by consensus clustering reveals distinct subtypes and survival patterns[J]. Genes & cancer, 2010, 1(2): 152-163. 该文章使用的数据是基因癌症样本中表达值，但是癌症样本未区分开。研究目的是将癌症样本分为2个亚型，即ccA和ccB，以及比较ccA和ccB样本中基因的不同。文献提供的流程图如下。该流程分为两个模块：首先将癌症样本分类、然后比较不同类别的基因表达水平差异。这个流程思路很有参考价值，有样本数据的可以尝试下哦。此外，这个思路可以利用云生信模块做一下，现在来看看云生信是如何实现的，将其分为4步。
编号：HX-DS-001-2016/01 机密 XXXX 的SOP 版本号：2012/01页数：页（包括封面）颁布日期：2016-12-01起效日期：2016-12-01起草人： 2016年 11 月 16 日审核人： 2016 年 11月 16 日批准人：李梅华 2016 年 11 月 16 日版本更新记录版本号起效日期失效日期制(修)订理由简报2012/012016-012-01原始版审查记录审查日期签名审查日期签名 15 263748通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高对全部高中资验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围
文件编号：HX-DS-001-2016/01昆明市第一人民医院药物临床试验机构文 件 类 别：标准操作规程版 次：2016/01文 件 名 称：药物临床试验方案设计规范页 码：第1页共6页1目的：为了规范呼吸专业组药物临床试验方案的设计，按照药物管理法、药物注册管理办法、GCP 及其相关规定的要求，特制订本规程。2范围：本规程适用于呼吸专业组各类临床试验方案设计。3职责：呼吸专业组研究人员对本规程实施负责。4修订（制订）理由：原始版。5依据：《GCP》。6定义：7程序内容： 试验数据记录SOP 目的：保证原始资料记录真实、可靠、提高药品研究的质量。 范围：适用于所有药物临床试验。 内容：对临床试验中试验数据记录进行统一规定，保证数据真实可靠。 药物临床试验中的各种数据是科学、客观评价药物有效性和安全性的重要原始文件。应按照国家有关规定妥善保存，并随时备查。 一、 试验数据的质量控制与记录 1. 承担药物临床试验的实验室检测和其他检查的辅助科室必须制定各检测项目质量控制的标准操作规程，保证数据（含图谱）真实、准确、可靠。 2. 各检测项目应有明确、清晰的实验操作步骤，实验条件（含温度湿度）及结果应使用编制的专用科研记录本或实验报告本记录，并由实验者签名、注明实验日期。 3. 人体药代动力学及生物利用度研究中生物样品的测定图谱和积分参数，应在专用计算机上按课题分类记录，所打印的相关数据、图谱必须分类装订成册。 4. 生物样品药物浓度测定需有随行质控记录；其他实验检测项目（包括血常规、生化检查及其他特殊检测指标）应有室内质控记录和定期的全国室间质控考评结果记录。 二、 准确、真实、完整记录试验数据的保证措施 1. 实验室及辅助部门检测人员发出各种检测报告前应检查数据准确无误。 2. 研究者应保证将数据真实、准确、完整、及时、合法地载入病历和记录于病例报告表中。在正常范围内的数据也应具体记录，对显著偏离或在临床可接受范围以外的数据必须加以核实。各检测项目均须注明所采用的计量单位。 、管路敷设技术通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
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。
数据分析过程中各个步骤使用的工具 数据分析也好，也好，也好、商业智能也好，都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！学习数据分析，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 下图是一个顶级的分析工具场， 依次从X和Y轴看： 第一维度：数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据展现层
第二维度：用户级——>部门级——>企业级——>BI级 我结合上图和其他资料统计了我们可能用到的软件信息。具体的软件效果还需要进一步研究分析和实践。 1第一步：设计方案 可以考虑的软件工具：mind manager。 Mind manager(又叫)，是表达发射性思维的有效的图形思维工具，它简单却又极其有效，是一种革命性的思维工具。思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，协助人们在与、与想象之间平衡发展，从而开启人类的无限潜能。思维导图因此具有人类思维的强大功能。 是一种将思考具体化的方法。我们知道思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、或是想法——包括、、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、、音符等，都可以成为一个中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心的一个连结，而每一个连结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点，呈现出放射性立体结构，而这些关节的连结可以视为您的，也就是您的个人。
1. 医学统计学研究的对象是 A. 医学中的小概率事件 B. 各种类型的数据 C. 动物和人的本质 D. 疾病的预防与治疗 E．有变异的医学事件 2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是 A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体 C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体 E．依照随机原则抽取总体中的部分个体 3. 下列观测结果属于等级资料的是 A．收缩压测量值 B．脉搏数 C．住院天数 D．病情程度 E．四种血型 4. 随机误差指的是 A. 测量不准引起的误差 B. 由操作失误引起的误差 C. 选择样本不当引起的误差 D. 选择总体不当引起的误差 E. 由偶然因素引起的误差 5. 收集资料不可避免的误差是 A. 随机误差 B. 系统误差 C. 过失误差 D. 记录误差 E．仪器故障误差 答案: E E D E A 1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 B. 几何均数 C. 均数 D. P百分位数 95 E. 频数分布 2. 算术均数与中位数相比，其特点是 A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息 C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料 E．更适用于分布不明确资料 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是
A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1： 80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数 答案: A B D E B 1. 变异系数主要用于 A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度 C. 衡量测量的准确度 D. 衡量偏态分布的变异程度 E. 衡量样本抽样误差的大小 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是 A. 变异系数 B. 离均差平方和 C. 极差 D. 四分位数间距 E. 标准差 3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是 A. 检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95% B. 检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95% C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外 D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围 E. 检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常” 4．应用百分位数法估计参考值范围的条件是 A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布 C．有大样本数据 D．数据服从对称分布 E．数据变异不能太大 5．已知动脉硬化患者载脂蛋白B的含量()呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用 A．全距 B．标准差 C．变异系数 D．方差 E．四分位数间距 答案：A E D B E 1. 样本均数的标准误越小说明 A. 观察个体的变异越小 B. 观察个体的变异越大 C. 抽样误差越大 D. 由样本均数估计总体均数的可 靠性越小 E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越大
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
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)
Stata软件基本操作和数据分析入门 第一讲 Stata操作入门 张文彤赵耐青 第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。 由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。
除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节 Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。 2．命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS软件中的命令行，此处用于键入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会在结果窗口中显示出来。
GPS数据解算实验 上机报告 专业测绘工程 班级测绘06-2班 学生姓名张剑华 学号 0604070224 指导教师隋心
一．概述 1. Locus 数据处理软件简介 Locus processor是一个崭新的自动后处理软件包。它的介面友好，操作简便，对新老用户一样都会感到应用自如。本软件包的功能有： ●选星计划 ●接收机设置 ●数据传输 ●基线向量处理 ●网平差 ●质量分析 ●坐标转换 ●报表生成 ●结果输出 ●Rinex格式转换 Locus processor集快速后处理引擎与优异的粗差探测工具于一体，确保处理无误。一旦启动处理引擎，Locus processor便连续刷新网图显示，最后提供外业实测GPS网图。 1.1获取Locus processor资料的出处 ●Locus processor处理软件 ●Locus接收机及手持控制器（选件）——《Locus 系统操作手册》 ●教学范例——本手册 ●在线帮助 1.2软件对环境的要求： ●PC机的CPU——Pentium 90MHz及以上。 ●操作系统——Windows 95/98/NT。 ●硬盘——安装至少需35 MB。 ●RAM——最小35 MB。 ●具有CD ROM、串口、鼠标等。 1.3 软件安装 1.启动Windows，如果Windows已在运行中，应关闭其他应用运行项目。 2.将CD插入CD ROM驱动器。 3.随即，在大多数电脑中便自行启动安装。 4.如果不能自动安装，便由“开始”菜单中选“运行”菜单项。 5.打入X : \ SETUP并回车（此处X是CD ROM的盘符）。Locus processor在得到认可之后，即便自动安装。
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
测绘工程专业选修课程<控制网平差与程序设计> 软件应用-HGO GNSS数据处理软件 辽宁科技大学土木工程学院测绘工程教研室
一、软件简介 中海达GNSS数据处理软件由卫星预报、野外动静态数据采集、数据传输、项目管理、静态基线处理、动态路线处理、闭合差搜索、网平差、成果输出、坐标系管理及坐标转换等模块组成。 HGO(Hi-Target Geomatics Office)软件全名“HGO数据处理软件包”，是中海达在十多年的后处理软件运用与用户体验改进的基础上继HDS2003软件后推出的第二代静态解算软件。该软件用于高精度测量用户的基线数据处理，网平差，坐标转换。 软件的功能及特点包括： 1.该软件设计支持GPS、Glonass、Compass多系统解算，支持静态，动态（走走停停，后处理RTK）等多种作业模式。 2.全新第二代基线处理引擎，能够解算超长时间的静态数据，并能智能剔除粗差数据，用户的基线处理变得前所未有的简单。 3.全新的网平差模块，能进行WGS84系统下约束平差、当地约束平差等工作。 4.全新的用户界面设计，与国际软件接轨。 5.配套完整的解决软件工具，包括全新的Rinex转换软件ConvertRinex、坐标转换软件CoordTool、精密星历下载软件SP3Gate等。 二、软件静态数据处理流程
创建工程项目 导入野外观测数据 GNSS 基线处理 对整网进行平差 检查和打印成果 三、典型算例 1.数据来源 数据为辽宁科技大学测绘工程专业09级《空间定位技术及应用》实验数据，于2011年11 月7日采用中海达V30采集2个时段数据，数据格式为*.ZHD。 点名 仪器高 2.建立一个新的项目 HGO数据处理软件是面向项目进行管理的。因此，不管是进行单点定位，还是进行静态基 线处理、动态路线处理，或者是进行网平差。首先需要建立一个新的项目，或者打开一个
数据分析与软件应用心得 贾学昌3118425 我很高兴选修了《数据分析与软件》这门课程，通过本课程的学习，让我学会应用数据分析和多元统计中的诸多方法进行数据分析，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题能给出合理的推断，还学会了利用SPSS软件进行一些简单的操作，能够与EXCEL结合应用。总之，受益匪浅。 现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具（清洗、集成、转换、消减）进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。 对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是EXCEL 和SPSS。在统计学中应用EXCEL,在数据分析中则主要是SPSS，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。 因此，要学好SPSS，必须掌握理论知识和对数据具有良好的分析处理能力。弄清楚数据分析的目的与对应的分析方法。掌握基本的统计方法是基础。我掌握的基本统计量有频数分布分析、描述性统计分析、多选项分析等等。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理，不过，我对这个不是太熟悉；利用多选项分析把每个变量设为1/0变量，一般应用于多选项的问卷调查处理。 在这门课程中我们学习了一个重要分析方法就是假设检验，它是用样本推断总体有用工具。尽管在统计学和概率论中学过，但学起来并轻松一些。假设检验分为参数假设检验和非参数假设检验以及方差分析。基本原理就是“小概率事件实际不可能发生”。其中参数检验是对总体分布作出某种假设，然后利用样本信息来判断关于总体的参数的原假设是否成立。方差分析实际上是通过多个总体均值相等的假设检验，来推断变量间因果联系的统计方法。在这里，我们主要要掌握原假设H0与被则假设H1的设置，看懂SPSS分析结果的数据，其中最为关注的一般是P-Value值，如果大则原假设成立，否则选择被则假设，还有F检验值和T检验值以及卡方检验值。与参数检验相比，在非参数检验中不需要对总体分布的具体形式作出严格假设，或者只需要很弱的假设。大部分非参数检验都是针对总体的分布进行的检验，但也可以对总体的某些参数进行检验。在这可学习中，最大的问题就是如何区分各种检验和合理应用。到现在我还很难理解，感觉很惭愧。 这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类分析。它与“物以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计分析方法就是对样品或指标进行量化分类的问题，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。我们学习了Q型聚类法、R型聚类法以及系统聚类法。Q型聚类分析样品间的聚类，用距离来测度亲疏程度。R型聚类分析变量间的聚类，用相似系数来测度亲疏程度。常用的Q聚类法有闵氏距离和马氏距离，只是我们必须掌握的。具体的计算方法有最短距离法、最长距离法、重心法、离差平方和连接法等等。在最后一节课老师讲了贝叶斯理论，根据先验概率和实验事件得出后验概率，从而得出更为可信的概率。
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
大数据处理分析的六大最好工具 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，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】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。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 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，他们需要专门设计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。 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 是以一种可靠、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。
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。
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。