STEP7数据块的作用
我想问一下在STEP7中建立数据块（DB）有什么作用，变量表又有什么作用，它们只有监控变量的作用吗？修改会对项目有影响吗？STEP7中数据块（DB）和WICC中变量地址属性中数据DB 有关联吗？
问题补充：如果我在WINCC中建立一个DB类型变量如DB0.DD0，那么我需要在STEP7中定义该变量吗？它的定义有范围吗？
答复
数据块是用作建立临时数据的，在与WINCC连接的时候可以关联，整个STEP7都可以关联，在程序中M的点是有限制的，而DB可以随着内存卡改变大小。变量表就是一个调试工具。
建立数据块是用来集中地存取数据,便于对数据进行操作和管理.分为共享数据块和背景数据块.其中背景数据块是依附于与之相对应的功能块FB使用的.变量表可以用来批量地监管变量.在变量表中还可以对变量的状态和数值进行修改.修改后程序中引用的变量的值为修改后的值.便于对程序进行调试和强制.
STEP7中数据块（DB）和WICC中变量地址属性中数据DB有关联吗？
没错,它们是关联的,它们的地址相对应,DB代表数据块变量在wincc中被缩
写例如：STEP7 中DB0.DBD0 对应 wincc中 DB0.DD0
1.数据块DB
DB用来存储用户数据及程序的中间变量，为全局变量。DB的最大容量，S7-300为32KB，S7-400为64KB。
DB可分为共享数据块（Share DB）、背景数据块（Instance DB）和用户自定义数据（UDT）类型的数据块。
共享数据块可作为所有程序使用的全局变量，在CPU允许的条件下，一个程序可创建任意多个DB，每个DB的最大容量为64KB。
默认条件下，共享数据块为掉电保持，在其属性菜单中选中“Non Retain”可以更改为掉电数据丢失。
如CPU中无足够的内部存储空间保存数据，可将指定的数据保存到共享数
据块。存储在共享数据块中的数据可被其它任意一个块调用（全局变量）。这一点和背景数据块不同，背景数据块只能被指定的功能块（FB）使用，保存在背景数据块中的数据只能在这个功能块中有效。
背景数据块与FB和SFB关联，也是全局变量。背景数据块和共享数据块相比，只保存与FB或SFB接口数据区（Temp）相关的数据。背景数据块中有一种比较特殊的数据块，称为多重背景数据块。有关多重背景数据块的用法和使用注意事项请参看《怎样使用多重背景数据块》。
基于UDT的数据块为全局变量，提供一个固定格式的数据结构，便于用户使用。
2.声明变量表（又称局部变量声明表）的组成，变量声明表由参数（IN、
IN_OUT、OUT）和局部变量两大类组成，局部变量又包括静态变量（STAT）和临时变量（TEMP）两种。参数是调用快（FB）和被调用快（背景数据块）间传递数据，是逻辑块的接口。静态变量和临时变量是仅供逻辑块（这里指FB）本身使用，不能用作不同程序块之间的数据接口，也就是说静态变量仅用于本功能块FB，并且只能在FB的背景数据块中使用，它在PLC运行期间始终被存储。S7将静态变量定义在对应的背景数据块中，当被调用快（FB 快）运行时，能读出或修改静态变量（从对应的DI块）；被调用快运行结束，静态变量的数据保留在数据块中。由于FB有自己的背景数据块，所有的参数在其背景数据块中都有对应的存储位置，静态变量随着FB打开起作用，随着FB块调用结束而关闭，而且STAT（静态变量）的数据必须在调用FB快时同时打开对应的背景数据时才能修改或读出，所以你是无法在线修改STAT中的数据，也没有什么快捷方法。
(转帖:
https://www.doczj.com/doc/ff8302368.html,/service/answer/solution.asp?Q_id=62575&cid =1029)
3.参考:
《在WinCC里调用STEP7的变量》：下载
https://www.doczj.com/doc/ff8302368.html,/download/download.aspx?id=2044
在回答你的问题之前，有必要对变量声明表有一个基本了解。在STEP7中有两种用来定义符号地址的表格形式：符号表（共享符号）和变量声明表（局域符号），其本质都是为了建立绝对地址与符号地址之间的内在联系，但表格针
对的对象不同。共享符号是整个程序所使用的共同符号（用于全局符号定义的表为符号表）；而局域符号是某一特定逻辑快（OB、FB、FC等）所使用的临时性标记，只能在特定的逻辑块中进行临时性定义。用于临时性的、局域符号定义的表被称为变量声明表，又称局部变量声明表。
局部变量声明表分为参数（输入参数IN、输出参数OUT、输入/输出参数
IN_OUT）和局部变量。局部变量又包括静态变量（STAT）和临时变量（TEMP）两种。参数可在调用块（逻辑块，块中的形参）和被调用块（功能FB有自己自动生成的背景数据块DI，而功能FC只能使用共享数据块，提供调用块的形参的实际参数值，与调用块形式参数一一对应，数据类型必需一致）。静态变量和临时变量是仅供逻辑块本身使用数据，不能用作不同程序块之间的数据接口。
通过以上分析，我们知道所谓局部变量（包括静态变量和暂态变量）都是指对特定的逻辑块而言的，局部变量只是在它所在的块中有效，离开具体的逻辑块谈上述变量是没有意义的，你不能在其他块中调用利用变量（包括静态变量和暂态变量），这是与共享符号不一致的，共享符号可以被任意块调用。在每个逻辑块的前上面部分就是变量声明表的区域，在变量声明表中，用户声明本块中专用的变量，即局部变量包括块的形参和参数的系统属性。你可以在不同的块中使用相同的局部变量符号不会产生冲突。
静态变量（STAT）在PLC运行期间始终被存储。S7 将静态变量定义在背景数据块（针对FB而言，FC和OB无静态变量），当被调用块运行时，能读出或修改静态变量；被调用块结束后，静态变量保留在数据块中；
临时变量(TEMP)是一种在块执行时，用来暂时存储数据的变量，这些数据存储在CPU工作存储区的局部数据堆栈（L堆栈）中。临时变量可以在组织快OB、功能FC和功能块FB中使用，当块执行时它们被用来临时存储数据，一旦块执行介绍，堆栈重新分配，临时变量中的数据将丢失。
在程序块中，如果在块的变量声明表中有局部变量符号，编程是STEP7软化自动在局部变量名前加一个“#”号，如果要访问与局部变量重名的全局变量（在符号表中定义），则全局变量必须使用双引号（如“Symbol”）
数据分析有什么作用？ 很多人会问数据分析是干什么？有什么作用呢？下面就来看看西线学院是 怎么看待数据分析的作用。 数据分析的作用 单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象，比如对个人而言，因为身体传感设备，让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化，最终完成个人身体和生活习性的自我量化，进而改进调节个人日常生活规律，让我们更好的生活。而对于企业而言，数据分析的作用则主要体现在三大领域：一是对业务的改进优化；二是帮助业务发现机会；三是创造新的商业价值。 改进优化业务方面，通俗的说就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面： 一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。 二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。例如我们企业日常运营中的广告投放以及内部广告资源分配优化等就属于此范畴，一方面利用精准化广告投放，提高广告投放效率，另一方面根据广告引流客户量的大小做好企业资源分配，进而提高用户体验，提升用户留存率。 帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。 创造新的商业价值模式方面，主要是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。例如腾讯、阿里巴巴等企业就利用其拥有广泛用户数据的基础上，分别成立了腾讯征信、芝麻信用等新的业务关联企业，而这些征信企业进而衍生出相关“刷脸”业务，将其扩展到租车、租房等领域。 此外，数据分析在企业运营过程中还发挥着“医生”般的作用，一方面提供对企业日常运营活动的体检服务，对业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状态，防患于未来。例如企业业务扩充过程中的投资合并，对
大数据的作用及应用 单选题（共1题，每题10分） 1 . 大数据商业化运用中的主要问题不包括（）。 ? A.用户个体权利被严重忽略 ? B.数据的安全问题越来越受到重视 ? C.数据违法收集、交易现象突出 ? D.个人隐私面临严峻挑战 我的答案： A（×） 多选题（共3题，每题 10分） 1 . 金融大数据的应用价值包括（）。 ? A.提升决策效率 ? B.强化数据资产管理能力 ? C.实现精准营销服务 ? D.增强风控管理能力 我的答案： ABCD 2 . 大数据金融的主要作用包括（）。 ? A.降低融资门槛和融资成本 ? B.加速资金周转 ? C.泄露个人隐私 ? D.提高资金使用效率 我的答案： ABD 3 . 欧盟《一般数据保护条例》的主要内容包括（）。 ? A.全面加强个人数据权利 ? B.明确相关主体的安全保护责任 ? C.完善数据资源的监管机制 我的答案： ABC 判断题（共6题，每题 10分） 1 . 大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。对错 我的答案：对 2 . 金融云快速落地奠定了大数据应用基础。
对错 我的答案：对 3 . 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。 对错 我的答案：对 4 . 互联网基础设施升级和技术进步使欧盟个人数据保护面临新情况。 对错 我的答案：对 5 . 金融数据的安全问题并不重要。 对错 我的答案：错 6 . 大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式，对数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，开展相关资金融通工作。 对错 我的答案：对
第2章统计数据的描述——练习题 ●1.为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.差；E.较差。调查结果如下： B E C C A D C B A E D A C B C D E C E E A D B C C A E D C B B A C D E A B D D C C B C E D B C C B C D A C B C D E C E B B E C C A D C B A E B A C D E A B D D C A D B C C A E D C B C B C E D B C C B C (1) 指出上面的数据属于什么类型； (2)用Excel制作一张频数分布表； (3) 绘制一张条形图，反映评价等级的分布。 解：（1）由于表中的数据为服务质量的等级，可以进行优劣等级比较，但不能计算差异大小，属于顺序数据。 （2）频数分布表如下： 服务质量等级评价的频数分布 服务质量等级家庭数（频数）频率% A1414 B2121 C3232 D1818
E1515 合计100100 （3）条形图的制作：将上表(包含总标题，去掉合计栏)复制到Excel表中，点击：图表向导→条形图→选择子图表类型→完成(见Excel练习题。即得到如下的条形图： 700716728719685709691684705718 706715712722691708690692707701 708729694681695685706661735665 668710693697674658698666696698 706692691747699682698700710722 694690736689696651673749708727 688689683685702741698713676702 701671718707683717733712683692 693697664681721720677679695691 713699725726704729703696717688 (1)利用计算机对上面的数据进行排序；
百姓感受比统计数据更真实 不久前，国务院总理李克强在一次记者会上指出，我们不片面追求GDP，但是需要贴近老百姓的GDP。“贴近老百姓的GDP”，是李总理提出的一个新概念。这让我想起了前些年在新闻从业活动中时常见到的一种现象：记者对采访到的与群众密切相关的数字深信不疑，因为它是统计部门提供的。然而，一旦将其公之于众，人们便纷纷打上问号，因为这些数字与他们的实际感受对不上号，甚至相去甚远。 机械套用统计数据，引来公众质疑 2009年9月1日《新华每日电讯》载，北京市统计局公布有关经济数据后称：“北京已达到上中等国家富裕水平”，其根据之一是“年人均GDP已达9000美元”。人们对这个数字本身并不怀疑，问题在于数字后面潜藏着的不公。有人指出，片面强调人均GDP的高水平，是否正视了收入差距问题？根据北京市统计局抽样调查，2004年北京城市居民高低收入组人均可支配收入之比为4：1，并呈继续扩大趋势。近年来，尽管北京市政府为扭转这一局面采取了多种措施，但收入差距较大的状况仍不容乐观。有网民戏谑：“张家有钱一千万，九个邻居穷光蛋。平均起来算一算，个个都是一百万。”无怪乎有市民听到这个消息后提出疑问：“北京已经
富裕到这种地步了吗？我怎么没有感觉到。”GDP是国家或地区经济实力的主要指标之一，但具体到中国人民的生活状况，则必须要听占相当数量的低收入人群的声音。因为我们是社会主义国家，若讲“富裕”，前面必须加上“共同”二字。 改革开放以来，我国经济实力的提升全球瞩目，但存在的问题也有目共睹；人民生活水平有了很大提高，但贫富差距拉大、污染严重等问题亦很明显。脱离中国的现实状况说事，机械地套用统计数据，是社会浮躁心态的表现之一。20多年前，即1990年初，就有新闻媒体曾报道过1989年山东省东营等市步入“小康”的事，是更早的一例。 东营市1989年的国内生产总值为62.5亿元，全市人口154万，人均4057元；按当年外贸汇率（1美元折合3.7元人民币）折算，人均达到1096美元。1990年，一些新闻媒体根据统计部门的统计资料报道：东营人的生活水平达到“小康”（我国规定的小康标准是年人均800美元以上）。然而，这里的客观情况却是：农民是东营市人口的大头，达117万，占到总人口的76%；他们当年的人均纯收入仅有575元，是山东省农民人均纯收入比较低的地区之一。 为什么会出现地区性经济指标达到“小康”的要求，而多数群众却得不到“小康”实惠的现象呢？据统计部门介绍，当时我国国内生产总值的统计是以块块（地区）为单位的。
大数据的作用及影响 张晓蕾：传统商业银行也有广泛使用大数据技术，但对技术的依赖程度是一个值得研究的课题。 举个简单的例子，渣打银行的程序性借贷（其中也包括个人借贷）是通过搜集大数据，并设定参数，这是一个自动撮合的过程。整个借贷流程非常快速，以新加坡为例，两个小时就可以完成审批。产品本身非常好，快速、高效，且成本低廉。但是其发展速度受到一定限制。经过多年的摸索，我们发现，这个业务的增长速度与其坏账增长并不呈现为线性关系，在飞速增长达到临界点后，其坏账明显增加。当然这与地域有一定关系。 商业银行为什么需要不断调整自身使用的模型？因为这些模型本身就是风险的来源，调整模型意味着对风险的控制，这也是新的第三方机构需要累积的经验。比如证券界流行的量化策略，实际上是应用历史数据和概率进行投资策略的模型。根据这个理论制定策略，我们却发现黑天鹅事件导致了机构的倒闭，这就是系统之外的突发性风险。 传统商业银行不能忽视大数据时代的到来，这意味着成本的大幅度下降。如果我们不能面对这样的转变，未来我们可能在很多领域都要让位于在大数据方面有很大优势的新进者。 从另外一个角度来讲，新进者在提供金融服务时，必须要考量传统金融行业行之有效的风控。为什么银行要花这么高的成本去做风控及信贷审批，特别是中型以上的金融机构，基本还是以人为考量标准，如果不能面对面看到贷款方，很难做出重大决策。 武剑：银行对互联网金融的关注始于余额宝，他们一开始并没有正视这个问题，对余额宝的影响估计不足。现在大家都在逐渐适应的过程中，目前尚存在监管的盲区，有一定套利的空间，但它不会是长期问题。 我们更关注的是互联网金融的深层次影响，由于近年来移动互联网的飞速发展，导致数据量激增，形成大数据现象。IBM的研究显示，近两年全球产生的数据量，相当于整个人类有记录以来数据量的90%以上，而且还在以几何倍数的速度上升。并且这些大数据不光是海量，而且主要是非结构化的。以前银行处理的数据都是结构化的，比较规范、标准，这方面的经验比较多。而现在各种渠道获得的数据，有音频、图像、视频等各种各样形式，我们不知道应该如何应对。 另外，大数据还有一个特点是实时在线。传统数据的生产、存储以及调用是分割的，很多数据在采集之前就已经经过了人脑有意识处理，如市场调查产生的数据，而大数据的产生和捕获都是在人们无意识地正常生产经营活动中进行，做到了反映真实，并一直在线，再借助以云计算为代表的新型处理方法，就能将在线的大数据实时进行分析，并将分析结果随时调用。从战略层面而言，将来银行的业务都会搬到线上，所有金融机构的竞争将在信息平台上展开，从这个角度来讲，简单概括成一句话就是“数据为王”。将来谁掌握大数据资源，谁就掌握了风险定价的主动权，也就可以获得准确、高额的风险收益，最终获得竞争优势。 银行做风险评估模型的时候用的主要是结构化数据，往往是滞后的，比如财务报表是上一年度的，很多数据是静态的、局部的，而且是容易被粉饰和掺水的。采用这种数据做前瞻性预测效果可想而知。 从目前情况看，五大行的内部评级模型都已经通过了银监会最近的验证，但是这些数据和模型准确性还是令人疑虑。现在的数据库是过去5-7年的，是在经济繁荣时期积累下来的，没有经过一个完整的经济周期，将来一旦系统性风险爆发，再回头看这些数据很可能低估了潜在的风险。 应用大数据思维，银行可以根据纳税记录、刷卡记录、存货变动等动态数据进行信用观察，只要观测流量达到标准，就可以发放贷款，采用这种评估方式发放的贷款违约率很低，这就
大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台： 为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策)。 为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3 建设内容 基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强
数据分析能力对商业银行的重要性 数据分析能力对商业银行的重要性 时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。 用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数
据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。 用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。 用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源，在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为，在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律，锁定特定客户群，根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案，根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新，在激烈的同业竞争中，通过充分利用数据取得
大数据是工具，那么它究竟对企业会有什么作用呢？了解了大数据的作用，才能让大数据更好的服务自身。其实，从传统企业的运行流程来看，大数据主要能够在了解用户、锁定资源、规划生产、做好运营、开展服务等方面，帮上企业的忙。 大数据作用 1、大数据可以使你更加贴近用户 今天的客户和以往有很大不同。互联网的兴起使他们能够在购买一个产品之前彻底和孜孜不倦地研究它，并且他们可以和无数的人交流以得知他们应该和哪家公司做生意。大数据可以让你更好地定位这些善变的消费者，并找出他们想要的究竟什么。 2、大数据将为你的企业带来优势 企业都建立在传统之上。任何一个有着几十年经营传统的行业都相信，在该行业有一种正确的做事方式，如果这种方式没有被破坏就不必去修正它。禧金信息科技大数据所拥有的一个重要的价值就在于，它可以让你真正仔细地研究和分析一个企业在各个方面的先入为主的观念，这些观念你可能从来都没考虑到。当涉及到实验和试图创新时，大数据能带来更丰富的数据量，这意味着你就可以得到一个更好的优势超来过你的竞争对手。 3、帮企业规划生产 大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。 过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。
做真实数据的守护者 真实是统计的“生命线”。统计人要把“真实”作为一面守护职业道德的旗帜，时刻飘扬在统计人的心中。 “真”是一种传承，是统计人捍卫统计数据的优良传统，“真”是一种坚持，是统计人日复一日、月复一月、年复一年的拼搏，“真”是一种感恩，是统计人对政府统计赋予神圣使命的回报，“真”更是一种意志，是统计人具有的“威武不能屈、富贵不能淫”的豁达境界。 “实”是真正的践行，要求我们诚实和踏实。忠诚我们的统计事业，挺直统计人的“脊梁”，面对压力和诱惑，用坚忍不拔精神，克服困难的毅力，做问心无愧的统计人。 荀悦《申鉴〃政体》：“君子之所以动天地、应神明、正万物而成王治者，必本乎真实而已。”这也应该是当代统计人应当遵循和牢固树立的实事求是、不出假数的职业操守和“真实可信、科学严谨、创新进取、服务奉献”的统计核心价值观的有力诠释。 做真实数据的守护者就要以“真实可信”为根本。要把真实准确视为统计的生命线，要把基层的统计数据搞准、搞实，保证统计数据的真实、准确、可信。
做真实数据的守护者就要以“科学严谨”为准则。要依靠科学的统计手段和方式方法，从统计方案的制定到调查方法的设计，从数据的采集汇总到统计分析都要力求准确，符合经济和客观发展规律。 做真实数据的守护者就要以“创新进取”为动力。统计事业的科学发展和重大改革都需要创新精神，需要统计人创新思维方式、创新调查手段、创新管理模式、创新发展思路。 做真实数据的守护者就要以“服务奉献”为落脚点。树立服务至上的理念，充分发挥统计服务经济发展“晴雨表”、领导决策“参谋部”、公众资讯“信息窗”的功能，切实提高统计服务能力和水平的同时实现自我价值的升华。
数据化管理的意义和用途 数据化管理的定义：运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去的一种管理方法。从这个定义来看数据化管理它是一门管理工具。那它的意义也就是为我们日常工作的方方面面提供服务的！只不过这种管理工具和一般的管理方法不一样，它是用数字说话，并且尽量做到绝对量化。大致来讲数据化管理有如下五方面的作用： 一、量化管理 管理的量化是一门非常大的学问，做好了它能够提升管理质量，公正而公平的评估人和事。对企业的管理者来说既做到了一碗水端平，又能够心甘情愿的付出（报酬）。当然如果量化的不好或不够专业，也可能流于形式或片面化。讲一个真实的事例，这是我在一家企业做数据化管理顾问时发生的： 该公司有一家自营的专卖店，月均销售在100万左右，有20名销售人员。该店有一名员工Alice，每月销售额都排在前两位。当然Alice每月拿到的奖金也是最多的。于是公司上到区域总经理，下到销售主任都认为Alice非常有能力，是下一个店长的候选人。当然公司也朝着这个方向对Alice进行培养的。后来有一些变化，该店的店长离职。考虑到该店是一个年销售千万的大店，公司人事经理没有贸然让
Alice接手，而是从别的店铺调来了一个新的店长。可是这之后的两个月Alice的月销售额都大幅度的下滑，排名中等。出现这种现象，大家第一感觉是她在闹情绪，和新店长有矛盾。于是城市经理、人事经理轮番做Alice的思想工作，并且把她调离了这个店铺。Alice满怀信心的到新店铺上班去了，可是在新的店铺她的表现仍然不突出。为什么呢？人事经理不得要领！ 当我听到这个故事后，我让他们的销售经理拿来了该店铺一年的销售数据、工作记录（排班表）。确实，Alice在这一年中的销售数据非常突出（店长离职前）。那问题在哪呢？我在他们的排班表中发现了答案：每个月她的班次质量都是最好的！于是我做了一些加权处理（考虑了每天的销售权重和早中晚班的权重）发现她的月平均权重是20.1，而该店所有员工的平均权重是17.7，高出平均水平13.6%。也就是说在工作能力相同的情况下，Alice每月可以多销售13.6%。为什么她的班次权重会是最高的呢，事后了解到她和前任店长有亲属关系。 由此可见，正确的量化方法是多么重要，否则会造成人为的不公平，影响工作效果。 量化管理主要运用在：考核人，评估事。考核人也就是大家常说的KPI，其实KPI一定是要求量化的，并且要相关联，不能简单化。目前很多公司对销售人员的考核只有一个KPI指标--销售额。其实这是非常片面的，他会引导销售人员进入一
大数据的作用是什么？ 关于大数据的学习，好多学生都喊大数据好难啊，都不知道大数据到底是做什么的，怎么学都学不会，今天小编针对大数据课程中的大数据的作用做一个简单总结，不懂的同学们看过来吧！ 大数据的作用： 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 更多大数据的专业技术问题，欢迎大家登陆千锋教育官方网站咨询专业老师。
好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析
活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型
统计数据准确性 编者按：本文从统计数据的质量主要指统计数据的准确性；增强统计 工作职业道德教育，坚持实事求是；积极搞好业务培训，提升统计人 员的业务素质；切实抓好统计基础工作的规范化、电算化，搞好核算 管理；完善统计处罚机制，增加经济处罚条款；几方面对统计数据质 量实行了阐述，本文对统计数据质量的分析有参考价值。 论文关键词统计数据准确性质量 论文摘要统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计 数字，是实行科学决策和科学管理的重要依据。针对当前有些统计数 据失实的现象，本文就该现象产生的原因实行了简要的分析，并提出 了提升统计数据质量的措施。 统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计数字，是 实行科学决策和科学管理的重要依据，是党政领导制订准确方针、政 策不可缺少的工具。中央领导同志曾指出：“我们讲实事求是，首先 要把‘实事’搞清楚，然后才能‘求是’。如果‘实事’搞不清楚， ‘求是’也不可能做到，‘实事’主要依靠统计部门来搞。”诺贝尔 经济学奖获得者托宾指出：“如果没有可靠和即时的经济统计数据， 特别是国民收入和生产统计数字，很难想象宏观经济政策如何制订”。中国历史上的五八年“浮夸风”给国家和人民带来的巨大灾难，人们 至今也还记忆犹新。由此可见，搞准统计数字，提升统计数据质量乃 势在必行。不过，当前我国一些地区、部门和单位的统计数据严重失实，可信度甚低，极大地危及到统计工作的生命，影响了党政领导准 确地了解情况，制订政策。而产生这种现象的主要原因不外乎以下几点： 1.统计法制观点不强，有法不依。即使《统计法》颁布实施已若干年了，但因为落实不力，执法不严，一些单位或个人为了个人或局部利益，隐报、虚报、伪造、篡改统计数据的现象仍时有发生。某煤矿为 了骗取国家工资，采取开假发票的恶劣手段，虚报煤炭产量；某县相
马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推
第四章统计数据的描述 （一）判断题 1、以最低限度为任务提出的计划指标，计划完成程度以不超过100%为好。（） 2、全国人均国民生产总值，属于强度相对数。（） 3、标志总量是指总体单位某一数量标志值的总和。（） 4、在计算相对指标时，分子、分母可以互换的相对指标唯一只有强度相对数。（） 5、某企业工人劳动生产率，计划提高5%，实际提高10%，则劳动生产率的计划完成程度为%。（） 6、权数的实质是各组单位数占总体单位数的比重。（） 7、在算术平均数中，若每个变量值减去一个任意常数a，等于平均数减去该数a。（） 8、各个变量值与其平均数离差之和可以大于0，可以小于0，当然也可以等于0。（） 9、各个变量值与任意一个常数的离差之和可以大于0，可以小于0，当然也可以等于0。 （） 10、各个变量值与其平均数离差的平方之和一定等于0。（） 11、各个变量值与其平均数离差的平方之和可以等于0。（） 12、各个变量值与其平均数离差的平方之和为最小。（） 13、已知一组数列的方差为9，离散系数为30％，则其平均数等于30。（） 14、交替标志的平均数等于P。（） 15、对同一数列，同时计算平均差和标准差，两者数值必然相等。（） 16、平均差和标准差都表示标志值对算术平均数的平均距离。（） 17、某分布数列的偏态系数为，说明它的分布曲线为左偏。（） （二）单项选择题 1、某种商品的年末库存额是（）。 A. 时期指标和实物指标
B. 时点指标和实物指标 C. 时期指标和价值指标 D. 时点指标和价值指标 2、绝对指标的基本特点是计量单位都是（） A. 无名数 B. 有名数 C. 复名数 D. 无名数和有名数 3、相对指标数值的表现形式有（） A. 无名数 B. 有名数 C. 复名数 D. 无名数和有名数 4、相对指标数值的大小（） A. 随总体范围扩大而增大 B. 随总体范围扩大而减小 C. 随总体范围缩小而减小 D. 与总体范围大小无关 5、人口自然增长率，属于（） A. 结构相对数 B. 比较相对数 C. 强度相对数 D. 比例相对数 6、平均数反映了总体分布的（）。 A. 集中趋势 B. 离中趋势 C. 长期趋势
浅谈统计分析基础资料的 真实性及有效性 魏天玉 （河北省木兰围场国有林场管理局，河北 承德 ０６８４５０） [摘要]统计基础资料是统计分析工作的基础，只有保证基础资料的真实性及有效性才能有效的促进统计工作的 健康发展。当前，影响我国统计分析基础数据真实性及有效性的原因主要来自于统计人员及相关领导认识不足，对统计工作重视程度较低，统计内容及方法不合理。增强统计分析基础资料的真实性及有效性，应加强统计人员及领导人员培训，提高统计人员的素质；加强执法力度，严厉打击弄虚作假现象；改革统计管理体制，完善统计内容及方法体系；加强统计信息化建设，降低统计工作难度。 [关键词]统计分析；统计数据；有效性；真实性[中图分类号]Ｆ２３４．９ [文献标识码] Ｂ [收稿日期]２０１１－０２－２０ 信息是决策的依据，无论是从宏观方面而言的国家，还是从微观方面的个人，都需要相关数据进行决策。而统计数据是使用者所需要信息的主体构成部分，统计的基础工作是数据的收集和整理，统计分析基础数据只有满足相应的质量要求，才能为决策者使用。因此，相关工作人员需要提高统计分析基础数据的真实性和有效性，促进统计分析结果的可靠性及完整性。 一、统计分析的概述及统计数据的取得 （一）统计分析的概述 统计分析是指运用统计方法和分析对象有关的知识，从定量与定性相结合的基础上进行研究活动。统计分析需要一定的数据基础，它是在统计设计、统计调查及统计整理之后的一项非常重要的工作，也是统计的核心。统计是一项完整的工作，各个程序相互配合。首先，统计设计是统计工作的首要阶段，这个阶段需要制定出统计工作方案；其次是统计调查。统计调查也就是数据的收集过程，这是统计分析的基础工作；再次是统计整理。将统计调查所获得的数据进行整理；最后是统计分析。因此，统计工作的有效与否在很大程度上取决于数据是否能够有效取得及取得的数据是否具有真实性。 （二）统计分析基础资料的调查方式 统计分析需要相关数据进行分析，统计分析基础数据的取得是通过统计调查的方式，统计调查是根据调查的目的与要求，运用合理的调查方法，有计划、有组织的搜集数据信息资料的过程，统计调查的结果就是获取统计分析基础资料。统计资料的搜集方法可以分为初级资料搜集方法（直接观察法、报告法、访问法、问卷法）及次级资料搜集方法，次级资料搜集方法主要是指文案调查法。 二、统计分析基础资料的质量要求 （一）真实性 真实性的质量特征是统计数据的第一生命线，若统计数据不能有效满足真实性原则，则统计分析、统计结果的使用等方面只是纸上谈兵，形同虚设，并浪费了相关人力、物力及财力。真实性又称为准确性，是指测量值与实际值的符合程度，相关工作人员在搜集统计分析基础数据时应当要求实事求是，促使搜集的数据能够如实的反映客观情况。 对统计分析结果的使用者来说，统计分析结果的真实性是决策的依据，也是统计工作有效性的基础特征，统计信息应当是对客观现象的反映。真实性要求统计的数据应当在规定的误差范围内，只有这样，搜集的数据才能成为可用的信息。因此，统计分析基础数据要求的第一质量特征为真实性。 （二）有效性 １．完整性。基础数据的搜集应当与统计目标相一致，有效满足统计目标的需求，基础资料应当完整无缺，这是对基础信息量上的要求，这并不是指基础资料越多越好，而是对于信息使用者及统计目标来说，基础资料应当全面完整。 ２．及时性。任何数据都有相应时效性，统计分析基础资料也是如此，若要使统计工作的结果为决策者使用，统计工作使用的数据应当具备时效性，若取得的数据失去时效性，那么统计工作结果也会失去其价值，只有及时的反映客观事实的数据才能为使用者使用。 ３．适用性。统计结果具备有用性是统计工作的前提条件，适用性就是指统计分析基础资料应当满足决策者的需要。在社会主义市场经济环境下，任何工作应当遵循 第２０１２年第３期（总第３９４期） 商业经济 ＳＨＡＮＧＹＥＪＩＮＧＪＩ Ｎｏ．３，２０１２ＴｏｔａｌＮｏ．３９４ [文章编号]１００９－６０４３ （２０１２）０３－００７８－０２７８－－
数据即未来 ——浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法
数据即未来——浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法 摘要：数据是联系现实世界和虚拟模型重要的桥梁，也是我们探索和预测世界的重要指标。几十年以来，人们都在强调数据质量中正确性的重要性，但是当我们身处大数据时代，数据由仓库变成了海洋，数据质量的含义发生了什么变化？相对应的提高数据质量的方法或手段又有了哪些改变？本文首先解释了传统数据质量的定义，然后给出了大数据时代下数据质量的新定义。同时简要的介绍了传统数据质量提高手段和大数据时代下新的数据质量的提高手段。 1.数据质量的定义 数据质量在不同的时期有着不同的定义。在几十年前，数据质量就是意味着数据的准确性。确切的说是数据的一致性、正确性、完整性和最小性这4个指标在信息系统中得到的满足程度[1]。国内学者陈远等认为[2]数据质量可以用正确性、准确性、不矛盾性、一致性、完整性和集成性来描述。但是随着信息系统的发展，数据的来源越来越多样化，数据体量越来越大，数据涵盖的面也越来越广，对于数据质量的定义也从狭义走向了广义。准确性不再是衡量数据质量的唯一标准，当数据量增大，数据格式多样，数据适合使用的程度成为了数据质量中更加关键的因素[3]。虽然众多的学者对于数据质量的定义不同，但是在大体上都涵盖了以上的指标。笔者认为在大数据时代下，衡量数据质量的指标中，数据的可读性应该放在首位。 在大数据时代背景下，我们不缺少分析大数据的方法，也不缺少分布式计算的硬件，准确性对于大数据而言，单个或少部分不准确的数据在庞大的数据量面前的影响也微乎其微。现今的目标更多追求的是数据分析的效率，所以数据质量中数据的可读性便成为了影响数据质量极其重要的一环。对于格式化和非格式化数据，其不仅仅在存储空间占用大小上，相差甚远，更多消耗的是对于非格式化数据的读取、分析的时间。数据的可读性差，不仅仅造成数据分析时间长，更重要的是在当今庞大的信息系统下，难以满足各个子系统海量数据交互的需求。所以在当今大数据时代的背景下，我们在注重传统的数据质量的指标的同时，更加
大数据的意义和发展趋势 一：大数据之于智能交通意义重大 智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助