数据一致性核验作业指导书
家用电冰箱数据一致性核验作业指导书
控制编号：CSC-I-PTP-PD-冰作业指导书-201301 1.目的
为规范家用电冰箱的数据一致性核验工作，保证样品的检测要求、检测方法、检测过程及检测结果的一致性，编制本作业指导书。
2.内容
依据GB/T 8059和GB 12021.2，指导实验室进行检测前准备、样品安装调试、环境控制及设备允差、检测方法、数据分析等工作和注意事项。
3.工作程序
3.1检测前准备
3.1.1根据样品描述单和样品交接记录对统一样品进行核查。
3.1.2根据样品描述单或说明书中有关样品安装调试说明进行样品安装（或重新安装）调试。
3.1.3实验室的设备应符合GB/T 8059和GB 12021.2的相关要求。
3.1.4检测前不能对样品进行任何方式的预处理。
3.2检测环境工况及读数允差
（1）环境温度为25 ℃；
（2）额定工作电压220 V；
（3）额定频率50 Hz；
3.3 检测基本步骤和方法
3.3.1 样品安装
按照GB/T 8059和GB 12021.2要求安装样品。
3.3.2 家用电冰箱耗电量和有效容积的测定
按照GB/T 8059和GB 12021.2要求进行测试。
3.3.3 能效等级判定：依据GB 12021.2-2008《家用电冰箱能效限定值及能效等级》中的能效限值和样品测量计算结果判定样品的能效等级。
3.4 结果记录
3.4.1 结果记录：每个参加实验室对样品在相同条件下进行测试，并向标识中心提供样品的测试结果。对检测结果进行详细记录，填写《数据一致性核验检测过程记录》，并按照《数据一致性核验检测报告》格式和内容出具报告。
3.4.2 结果上报：各参加实验室应在收到样品后6个工作日内完成测试和结果提交，负责将以下文件（纸质版和电子版，一式两份）上报中国标准化研究院能效标识管理中心，包括《样品交接记录》、《数据一致性核验检测过程记录》、《数据一致性核验检测报告》。
3.4.3 样品传递：10日内完成测试并按标识中心的要求将样品发出。若参加实验室发现待测样品有损坏或无法进行测试，参加实验室不得擅自处理，应及时上报标识中心，由标识中心根据具体情况做出处理。标识中心负责或委托参考实验室对待测样品进行校核，必要时，标识中心决定更换待测样品。
3.4.4 各参加实验室应严格执行数据一致性核验计划，因异常情况造成时间延误的，应及时向标识中心提出延期申请。
4.引用相关文件
GB/T 8059《家用制冷器具》
GB 12021.2《家用电冰箱能效限定值及能源效率等级》《能效标识能效检测实验室备案实施总则》
5.相关记录表格
《统一样品交接记录》
《数据一致性核验检测过程记录》
《数据一致性核验检测报告》
AHP分析法的详细计算过程
供应商的选择 一、层次分析法基本原理 供应商的选择多采用层次分析法。层次分析法（Analytia1 Hierarchy Process，简称AHP）是美国匹兹堡大学教授A．L．Saaty于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。 AHP是一种能将定性分析与定量分析相结合的系统分析方法。AHP是分析多目标、多准则的复杂大系统的有力工具。它具有思路清晰、 方法简便、适用面广、系统性强等特点，０最适宜于解决那些难以完全用定量方法进行分析的决策问题， 便于普及推广，可成为人们工作和生活中思考问题、解决问题的一种方法。将AHP引入决策，是决策科学化的一大进步。 应用AHP解决问题的思路是：首先, 把要解决的问题分层系列化, 即根据问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，按照因素之间的相互影响和隶属关系将其分层聚类组合，形成一个递阶的、有序的层次结构模型。然后，对模型中每一层次因素的相对重要性，依据人们对客观现实的判断给予定量 表示，再用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性次序的权值。最后，通过综合计算各层因素相对重要性的权值，得到最低层（方案层）相对于最高层（总目标）的相对重要性次序的组合权值，以此作为 评价和选择决策方案的依据。 现举例来说明层次分析法的基本原理。假定有n个物体, 它们的重量分别为 W1、W2、……，Wn，并且假定它们的重量和为1个单位，即。两两比较它们之间的重量很容易得出判断矩阵： 显然 aij＝1/ aji , aii＝1 aij＝aik/ ajk ; i,j,k=1,2,…,n 用重量向量W＝[W1,W2,……，Wn]右乘A矩阵，其结果为 从上式不难看出，以ｎ个物体重量为分量的向量Ｗ是判断矩阵的特征向量。根据矩阵理论，ｎ为上
数据分析报告范例
竭诚为您提供优质文档/双击可除 数据分析报告范例 篇一：数据分析报告 数据分析报告 今年年初以来公司在总经理的领导下，积极生产，各项工作都取得了 一定的成绩，特别是通过坚持贯彻Iso9001：20XX标准，使公司的管理更上了一个台阶，现将我们收集的部分数据进行分析以供领导决策。 20XX年签订了项目合同13项，完成11项，2项项目在进行中，验收工程一次合格率100%，完成的11项工程项目顾客满意率超过95%。 系统集成部多次组织技术人员和项目经理、施工人员学习国家标准和行业规范，严格按照程序文件和作业指导书的要求组织设计和施工。 工程项目的实施都严格按照国家标准规范进行，确保为用户提供满意的、高质量的工程项目和优质的售后服务。从部门负责人到项目经理以至每一位员工都自觉地将分解到
的质量目标融入到日常工作之中，涉及到的每一个环节都得到较好的控制，由不理解到形成自觉的行动，按程序文件要求做已经在尉然成风，发现问题不遮、不掩、不护，采用自检、互检和专检活动，促进质量意识和企业文化深入人心，调动了每一位员工的积极性，上下形成一个共识，我们的工程要做成为顾客最满意的工程。 中国建设银行辽中近海支行综合布线系统项目、中国建设银行辽宁省分行、后台处理中心综合布线系统项目、中国建设银行沈阳彩霞支行综合布线系统项目、中国建设银行沈阳三好街支行综合布线系统 项目、建行大东支行莱茵河畔自助银行综合布线系统项目都是一次验收合格交付的，工程项目符合用户和行业标准的要求，得到了用户的赞扬和好评，提高了公司的经济效益和企业现代管理水平，至今没有发生顾客投诉等问题。 华汇人寿保险股份有限公司办公设备采购项目、中国建设银行辽宁省分行网点网络设备采购项目都是一次验收合 格交付，客户对我们公司提供的服务十分满意。 交付的大连泰山热电有限公司网络信息安全整改项目，提高了泰山热点系统运行效率，保证了系统的安全性，为系统正常运行发挥了重要作用。 部门采购人员今年按要求对供方进行了评价，确定了合格供方，到目前为止这些供方提供的产品、原材料质量稳定，
大数据复习题(答案)
一、单选题 1、大数据的起源是（B）。 A：金融B：互联网C：电信D：公共管理 2、大数据的最明显特点是（B）。 A：数据类型多样B：数据规模大C：数据价值密度高D：数据处理速度快 3、大数据时代，数据使用的最关键是（D）。 A：数据收集B：数据存储C：数据分析D：数据再利用 4、云计算分层架构不包括（D）。 A: Iaas B: Paas C: Saas D: Yaas 5、大数据技术是由（C）公司首先提出来的。 A：阿里巴巴B：百度C：谷歌D：微软 6、数据的精细化程度是指（C），越细化的数据，价值越高。 A：规模B：活性C：颗粒度D：关联性 7、数据清洗的方法不包括（C） A：噪声数据清除B：一致性检查C：重复数据记录处理D：缺失值处理 智能手环的应用开发，体现了（C）的数据采集技术的应用。A：网络爬虫B：API接口C：传感器D：统计报表 9、下列关于数掲重组的说法中，错误的是（A）。 A：数据的重新生产和采集B：能使数据焕发新的光芒C：关键
在于多源数据的融合和集成 D：有利于新的数据模式创新 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制考了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B）。 A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于含思伯格对大数据特点的说法中，错误的是(D) A：数据规模大B：数据类型多 C：处理速度快D：价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）A：互联网B：自然环境C：综合国力D：物联网 13、在数据生命周期管理实践中，（B）是执行方法。 A：数据存储和各份规B：数据管理和维护C：数据价值发觉和利用D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。 A：网络公司能够捕捉到用户在其上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参 C：数字轨迹用完即自动删除
层次分析法判断矩阵求权值以及一致性检验程序
function [w,CR]=mycom(A,m,RI) [x,lumda]=eig(A); r=abs(sum(lumda)); n=find(r==max(r)); max_lumda_A=lumda(n,n); max_x_A=x(:,n); w=A/sum(A); CR=(max_lumda_A-m)/(m-1)/RI; end 本matlab程序用于层次分析法中计算判断矩阵给出的权值已经进行一致性检验。 其中A为判断矩阵，不同的标度和评定A将不同。 m为A的维数 RI为判断矩阵的平均随机一致性指标：根据m的不同值不同。 当CR<0.1时符合一致性检验，判断矩阵构造合理。 下面是层次分析法的简介，以及判断矩阵构造方法。
一.层次分析法的含义 层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L.Saaty）正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。 二.层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。 （1）层次分析法的原理 层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。 （2）层次分析法的步骤 a)建立系统的递阶层次结构； b)构造两两比较判断矩阵；（正互反矩阵） c)针对某一个标准，计算各备选元素的权重； d)计算当前一层元素关于总目标的排序权重。 e)进行一致性检验。 小结：层次分析法的思路与步骤如图
大数据应用实施过程作业指导书Yhw
数据模型应用过程作业指导书 一、总览 1.数据模型应用过程概述 数据模型应用过程是应用数据科学理论、方法、技术和工具，对外立足于服务政府精准施策和经济发展，对内立足于服务公司经营管理水平提升，依托实际数据应用需求，围绕重点领域开展数据模型应用，深挖数据价值并形成各类高价值数据应用成果的工作过程。 2.数据模型应用过程内容 数据模型标准应用过程主要包括：业务设计、数据准备、模型构建、业务场景验证、模型迭代优化、成果固化、应用评估、推广共享8个阶段。 业务设计。调研厘清要解决的现有业务流程及管理现状痛点问题，提炼确定数据模型应用需求，依据业务实际和关联关系，梳理业务需求实现的关键点，明确建模依据的业务理论，以业务视角凝炼合适的模型思路及技术实现路线。 数据准备。针对数据应用需求涉及的数据项、关联规则、映射关系、来源系统、获取方式等，溯源梳理形成数据需求表。严格按照数据取用流程及脱敏要求提取所需数据，分析数据整体趋势、分布情况、规律特征、变量间相关关系，运用各种技术手段进行数据清洗、转换、集成、规约，形成准确可用的数据分析宽表，将其作为数据模型的输入源。
模型构建。基于业务实现逻辑及数据情况，框定算法范围，通过算法之间优劣对比分析，开展算法择优选型，构建相应的算法模型，提取数据样本，适应性调整测试集、验证集比例以及模型参数，完成模型训练及构建。 业务场景验证。基于全量数据进行模型计算及结果输出，结合业务场景实际，设计数据验证表反馈格式，进行数据验证，收集验证结果，统计模型准确率、召回率，验证评估模型的准确性及适用性。 模型迭代优化。根据模型业务验证的可行性、合理性、准确性等评价反馈，算法人员对算法模型开展迭代优化，以满足模型应用要求。 成果固化。根据数据应用需求、服务对象需求，将数据模型应用过程结果通过不同形式进行输出，形成应用工具类、大数据集类、算法模型类、智慧决策类等应用成果。 应用评估。评估数据模型应用成果对公司运营的效率、效益、质量、社会价值等绩效水平的提升情况，对各专业数据及技术领域的支撑推动情况，对成果本身实际运行的可用性、有效性、实用性以及效率、效益情况等。 推广共享。以发挥数据应用价值为目标，对数据模型应用成果进行优选，提炼总结相应经验方法，形成有价值、可落地的数据应用成果，进行运营推广和价值转化。 3.适用范围 本规范适用于公司各部门及下属单位开展数据模型应用。二、业务设计
数据库原理课后习题答案
第1章绪论 2 ?使用数据库系统有什么好处？ 答：使用数据库系统的优点是很多的，既便于数据的集中管理，控制数据冗余，提高数据的利用率和一致性，又有利于应用程序的开发和维护。 6 .数据库管理系统的主要功能有哪些？ 答：（I ）数据库定义功能；（2 ）数据存取功能； （3 ）数据库运行管理；（4 ）数据库的建立和维护功能。 8 ?试述概念模型的作用。 答：概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模， 是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是 数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 12 ?学校中有若干系，每个系有若干班级和教研室，每个教研室有若干教员，其中有的教 授和副教授每人各带若干研究生；每个班有若干学生，每个学生选修若干课程，每门课可由 若干学生选修。请用E —R图画出此学校的概念模型。 答：实体间联系如下图所示，联系-选修有一个属性：成绩。 各实体需要有属性说明，需要画出各实体的图（带属性）或在下图中直接添加实体的属性，比如：学生的属性包括学号、姓名、性别、身高、联系方式等，此略。 13 ?某工厂生产若干产品，每种产品由不同的零件组成，有的零件可用在不同的产品上。 这些零件由不同的原材料制成，不同零件所用的材料可以相同。这些零件按所属的不同产品
分别放在仓库中，原材料按照类别放在若干仓库中。请用 E 一R图画出此工厂产品、零 件、材料、仓库的概念模型。 答：各实体需要有属性，此略。 联系组成、制造、储存、存放都有属性：数量。 20 ?试述数据库系统三级模式结构，这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。 外模式，亦称子模式或用户模式，是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有 关的数据的逻辑表示。 模式，亦称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公 共数据视图。模式描述的是数据的全局逻辑结构。外模式涉及的是数据的局部逻辑结构，通 常是模式的子集。 内模式，亦称存储模式，是数据在数据库系统内部的表示，即对数据的物理结构和存储 方式的描述。 数据库系统的三级模式是对数据的三个抽象级别，它把数据的具体组织留给DBMS管理，使用户能逻辑抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储。数据库系统 在这三级模式之间提供了两层映像：外模式/模式映像和模式/内模式映像，这两层映像保 证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。 22 ?什么叫数据与程序的物理独立性？什么叫数据与程序的逻辑独立性？为什么数据库系 统具有数据与程序的独立性？ 答：数据与程序的逻辑独立性是指用户的的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。 数据与程序的物理独立性是指用户的的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的。 当模式改变时（例如增加新的关系、新的属性、改变属性的数据类型等），由数据库管 理员对各个外模式/模式的映像做相应改变，可以使外模式保持不变。应用程序是依据数据的外模式编写的，从而应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性。 当数据库的存储结构改变了，由数据库管理员对模式／内模式映像做相应改变，可以使模式保持不变，从而应用程序也不必改变，保证了数据与程序的物理独立性，简称数据的物理独立性。数据库管理系统在三级模式之间提供的两层映像保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。
数据业务的数据一致性管理办法
数据业务的数据一致性管理办法 第一章总则 随着数据业务的迅猛发展，数据不一致问题逐渐显现。数据不一致性产生的成因复杂，由此造成业务、计费及服务等一系列问题。为了进一步规范数据业务的数据一致性管理工作，广东公司数据部特制定本办法。 本管理办法适用范围包括但不限于数据业务涉及的系统、业务、营销活动的数据一致性管理工作。广东省范围数据业务的数据一致性管理工作应遵守本办法，各相关部门及地市公司需致力提高数据业务数据的准确性、完整性、时效性，从而保证各渠道的数据一致性。 第二章概况 数据业务的数据不一致性危害非常大，各相关部门及地市公司务必深刻认识到严重性，重视数据一致性管理工作。 一、数据不一致性的成因 数据业务各个系统平台的建设时间不同、分工不同，整体规划又是在实践中不断得以完善。由于同步数据交互环节的多样性、数据业务开通渠道不统一、数据业务逻辑复杂、数据业务流程和管理制度不完善等原因，导致产生不一致数据。 二、数据不一致性的危害性
首先，资费争议，用户有计费而无享受到服务，易引发客户对计费不满投诉。然后，收入流失风险，用户享受到服务而无计费，易引发合作伙伴对结算费用质疑。其次，用户服务争议，可能导致客户业务受理请求无法通过正常渠道受理，引发用户对于服务质量的投诉，影响业务正常推广。最后，影响深度营销效果，各种营销活动开展涉及的数据不准确，相应营销效果大打折扣。 三、数据一致性的重要意义 数据业务的数据一致性非常重要，此项工作的提升有利于降低客户服务投诉、提高客户满意度、提升企业整体竞争力等，能够促进发现系统中存在的风险与漏洞，及时进行处理避免经济损失。 第三章数据一致性的闭环管理数据业务的数据涉及维度甚广，包括但不限于系统、业务、营销活动，既有技术问题也有管理问题，任何环节的疏漏和失误都会导致问题发生，需要对每个环节进行严格把控。各相关部门及地市公司需从事前科学防范、事中监控处理、事后总结提升三个环节开展工作，形成科学的数据业务数据一致性动态闭环管理。 一、事前环节，科学防范 1、建立多方沟通协调的常态化工作体系 由于数据业务的数据涉及环节众多，需要建立一个能够顺利进行多部门间沟通和协调的常态化工作体系，包括各业务部门、地市公司、网管、业务平台厂家、业务负责人、营销活动负责人等等，明确各主
IATF16949 统计技术及数据分析
过程分析工作表（乌龟图）
1.目的 规定了公司内、外部信息收集、分析的方法及责任，有利于使公司能根据内外部环境和形势，制订相应的政策和措施。 2.范围 适用于公司各职能部门对信息资料的收集、分析和管理。 3.定义 3.1 统计技术------用于提示产品/工作质量形成的规律的统计方法. 4.职责 4.1 公司品管部是本程序的归口管理部门。 4.2 各部门负责将与本部门业务、职能有关信息、资料的收集、分析和使用，并对信息的真实性和有效性负责。 5.程序内容 5.1 统计技术管理 5.1.1 常用统计技术工具 常用的统计技术有：SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）、MSA、CP、FMEA、直方图、因果图、排列图、统计表、甘特图、折线图、柱状图、网络图等等。
各部门可根据实际情况选择一种或几种统计工具。但应予以规定且核准，工作中即按规定实施。 5.1.1.1柱状图：应用于某一段时间内，两种或两种以上特性在同一要求下所处的状态对比。 5.1.1.2 统计表：需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表格。 5.1.1.3 排列图：通过分类排列找出存在的主要质量问题，抓住关键。 5.1.1.4 因果图：针对质量问题，引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。 5.1.1.5 控制图：在过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图表。 5.1.1.6 直方图：用于分析工艺过程的状态，看工序是否稳定，如不稳定，推断总体质量及掌握工序能力保证质量的程度。 5.1.1.7 折线图：针对某一特性，进行汇总并规律统计，查看其趋势图形，以了解其实际状况。 5.1.1.8 FMEA：应用于产品质量先期策划中的失效分析。 5.1.1.9 MSA：应用于对测量系统能力的分析。 5.1.1.10 CP：应用于产品质量先期策划中的质量控制计划。 5.1.1.11 甘特图：用于项目工作的进度日程计划安排。 5.1.2 统计技术应用领域 5.1.2.1各部门通过对公司一级数据的收集、整理，并加以分析，以验证各相关目标、指标的达成情况。 5.1.2.2在对有关数据和信息进行收集整理并分析时，各相关部门应采用适当的统计技术。 5.1.4 统计技术的培训
第八章1 数据库复习
第八章并发控制 1．在数据库中为什么要并发控制？ 答：数据库是共享资源，通常有许多个事务同时在运行。当多个事务并发地存取数据库时就会产生同时读取和／或修改同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会存取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。所以数据库管理系统必须提供并发控制机制。 2．并发操作可能会产生哪几类数据不一致？用什么方法能避免各种不一致的情况？ 答：并发操作带来的数据不一致性包括三类：丢失修改、不可重复读和读“脏”数据。 （1）丢失修改（Lost Update） 两个事务T1和T2读人同一数据并修改飞提交的结果破坏了（覆盖了）T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。 （2）不可重复读（Non－Repeatable Read） 不可重复读是指事务T1读取数据后，事务T2执行更新操作，使T1无法再现前一次读取结果。不可重复读包括三种情况：详见《概论》8.l的P66。 （3）读“脏”数据（Dirty Read） 读“脏”数据是指事务T1修改某一数据，并将其写回磁盘，事务T2读取同一数据后，T1由于某种原因被撤销，这时T1已修改过的数据恢复原值T2读到的数据就与数据库中的数据不一致，则T2读到的数据就为“脏”数据，即不正确的数据。 避免不一致性的方法和技术就是并发控制。最常用的技术是封锁技术。也可以用其他技术，例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。 3．什么是封锁？ 答：封锁就是事务T在对某个数据对象例如表、记录等操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其他的事务不能更新此数据对象。 封锁是实现并发控制的一个非常重要的技术。 4．基本的封锁类型有几种？试述它们的含义。 答：基本的封锁类型有两种：排它锁（Exclusive Locks，简称X锁）和共享锁（Share Locks，简称S锁）。 排它锁又称为写锁。若事务T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事务都不能再对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。这就保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。 共享锁又称为读锁。若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A，其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这就保证了他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。 5．如何用封锁机制保证数据的一致性？ 答：DBMS在对数据进行读、写操作之前首先对该数据执行封锁操作，例如下图中事务T；在对A进行修改之前先对A执行Xlock（A），即对A加X锁。这样，当T2请求对A加X
层次分析法判断矩阵求权值以及一致性检验程序(20210228092245)
function [w,CR]=mycom(A z m z RI) [x,lumda]=eig(A); r=abs(sum(lumda)); n=find(r==max(r)); max_lumda_A=1umda(n,n); max_x_A=x(:,n); w=A/sum(A); CR=(max_lumda_A-m)/(m-1)/RI; end 木matlab程序用于层次分析法中计算判断矩阵给出的权值已经进行一致性检验。 其中A为判断矩阵，不同的标度和评定A将不同。 m为A的维数 RI为判断矩阵的平均随机一致性指标：根据m的不同值不同。 RI值 当CR<0.1时符合一致性检验，判断矩阵构造合理。下而是层次分析法的简介，以及判断矩阵构造方法。
一?层次分析法的含义 层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP,在20 世纪70 年代中期由美国运筹学家托马斯?塞蒂（T.L.Saaty）正式提出。它是一种 定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。它的应用己遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。 二?层次分析法的基木思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。 （1）层次分析法的原理 层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重"是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W,归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。 （2）层次分析法的步骤 a）建立系统的递阶层次结构； b）构造两两比较判断矩阵；（正互反矩阵） c）针对某一个标准，计算各备选元素的权重; d）计算当前一层元素关于总目标的排序权重。 e）进行一致性检验。 小结：层次分析法的思路与步骤如图
MSA测量系统分析作业指导书
页码：第1页共8页编号:xxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx 1、目的提供一种评定测量系统质量的方法，从而对必要的测量系统进行评估，以保证本公司所使用的测量系统均能满足于正常的质量评定活动。 2、范围适用于证实产品符合规定要求的所有测量系统。 3、职责品质部负责确定MSA项目，定义测量方法及对数据的处理和对结果的分析。APQP 小组负责协助质量管理员完成测量系统的分析和改进。 4、定义 4.1测量设备：实现测量过程所必需的测量仪器，软件，测量标准，标准样品或辅助设备或 它们的组合。 4.2测量系统：是对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、环境以及操作人员 的集合。 4.3偏倚：对相同零件上同一特性的观测平均值与真值（参考值）的差异。 4.4稳定性：经过一段长期时间下，用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性进行 测量所获得的总变差。 4.5线性：在测量设备预期的工作（测量）量程内，偏倚值的差异。 4.6重复性：用一位评价人使用相同的测量仪器对同一特性，进行多次测量所得到的测量 变差。 4.7再现性：不同评价人使用相同的测量仪器对同一产品上的同一特性，进行测量所得的 平均值的变差。 4.8零件间变差：是指包括测量系统变差在内的全部过程变差。 4.9评价人变差：评价人方法间差异导致的变差。 4.10总变差：是指过程中单个零件平均值的变差。 4.11量具：任何用来获得测量结果的装置，包括判断通过/不通过的装置。 5、工作程序 5.1 测量系统分析实施时机
页码：第2页共8页编号:xxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx 5.1.1新产品在生产初期，参见“产品实现策划控制程序”HNFH QP-08。 5.1.2控制计划中指定的检验项目每年需做MSA。 5.1.3客户有特殊要求时，按客户要求进行。 5.1.4测量系统不合格改善后需重新进行分析。 5.2测量设备的选择 a) 有关人员在制定控制计划及作业指导书时，应选择适宜的测量设备，既要经济合理， 又要确保测量设备具有足够的分辩率，使用测量结果真实有效。 b) 选择测量设备时，建议其可视分辩率应不低于特性的预期过程变差的十分之一（即可 取过程公差的十分之一，例如:特性的变差为0.1，测量设备应能读取0.01的变化）,关键特性可按此规定选择合适精度的测量设备。一般特性，测量设备可视分辩率最低不能低于预期过程变差的三分之一。 5.3制定“MSA计划” 5.3.1对于新产品，项目小组根据产品质量先期策划进度要求，至少针对控制计划中规定 的关键特性的测量设备制定“MSA计划”，经项目负责人审核、品质部部长批准后，由项目小组组织实施。 5.3.2对于批产产品，由品质部根据控制计划要求及现行产品生产情况，制定“MSA计 划”，经品质部部长批准后，组织实施。 5.4实施 5.4.1按照计划的方法及时组织实施评价，评价人的选择应从日常操作该测量设备的人 中挑选。 5.4.2规定数量的样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围，即特性值包含整个公差 范围。 5.4.3必须对每一零件编号以便于识别。 5.4.4确保测量设备的分辩率和测量方法符合规定的要求。 5.4 .5对测量数据予以分析评价，出具测量系统分析报告。
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)111
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（ C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。 A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。 A：统计报表 B：网络爬虫 C：接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（ A）。（单选题，本题2分）
A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护
求n阶矩阵的随机一致性指标
东南大学《数学实验》报告学号姓名成绩 实验内容： 一实验目的 1.掌握matlab基本矩阵编程计算方法 2.加深对层次分析法的理解 3.掌握矩阵随机一致性指标RI的计算过程 二实验思路 为了求任意n阶矩阵的随机一致性指标RI的值，我们需要做以下几步工作 1.先构造n阶的正互反矩阵 2.求正互反矩阵的特征值 3.找出最大特征值 4.取多个n阶正互反矩阵最大特征值的平均值 5.计算相应的RI值 三实验内容与要求 1.实验代码及说明 RI=zeros(1,30); %zeros(m,n)产生m*n的double类零矩阵，zeros(n)产生n*n的 全0阵。 %定义了结果输出格式（行向量）for n=3:30 %定义n的范围；3-30 times=10000; %任意n阶矩阵产生10000个正互反矩阵 enum=[9 8 7 6 5 4 3 2 1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 1/7 1/8 1/9]; %定义一维矩阵 enum x=zeros(1,times); %定义最大特征值向量并初始化 A=ones(n,n); %先生成n阶幺矩阵，矩阵所有元素都为1 for num=1:times %循环 for i=1:n
for j=i+1:n %先找到正互反矩阵的上三角 A(i,j)=enum(ceil(17*rand(1))); %rand（1）随机生成一个位于区间（0，1）的数 %17*rand（1）则随机生成位于区间（0，17）的数， %经ceil函数取整后得到一个1-17之间的整数。 %则A(i，j）的值为矩阵enum中的某一个 A(j,i)=1/(A(i,j)); %矩阵的下三角元素是上三角元素的倒数 A(i,i)=1; %对角线元素取1 %以上五段为构造正互反矩阵 end end V=eig(A); %求矩阵的特征值 x(num)=max(V); %以最大特征值给x向量赋值 end k=sum(x)/times; %最大特征值平均值 RI(n)=(k-n)/(n-1); %算出对应RI的值 end RI 2.实验结果（随机运行两次代码，得到不同的结果） （1） RI = 1 至 14 列 0 0 0.5258 0.8924 1.1099 1.2507 1.3353 1.4087 1.4526 1.4876 1.5111 1.5369 1.5550 1.5704 15 至 28 列 1.5834 1.5950 1.6057 1.6159 1.6199 1.6280 1.6355 1.6402 1.6463 1.6508 1.6541 1.6597 1.6633 1.6661 29 至 30 列 1.6700 1.6723
数据分析报告范文
数据分析报告范文各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 一、2014年手游市场基本概况 1、2014年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时 无法取代。 2、2014年移动游戏用户规模：2014年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游 3、2014年移动游戏市场实际销售收入：2014年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是2013年的2倍以上 4、2014年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高 二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到%，端
游用户转化为手游用户的空间较大 2、2014年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高 4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝 三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布 四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革 数据分析报告格式
分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，
AHP法的随机一致性(RC)指标
AHP法的随机一致性（RC）指标 在层次分析（AHP）法中，为了对判断矩阵的数值进行一致性检验，需要根据矩阵的阶 次（n）计算判断一致率（consistency ratio, CR）。为此，数学家引入了随机一致性（random consistency, RC）指标。随机一致性指标又称随机指数（random index, RI）。目前，国 内流行的教科书中大多沿用了Saaty早年提供的检验标准（表1）。 在2008年的一项研究中，Saaty基于5万次随机试验得到更为精确的RC数值（表2）。 RC值是就统计平均意义而言的，故称平均一致性。 表1 不同阶次的随机矩阵及其平均一致性指标RC值（旧指标） n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RC 0.0 0.0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 资料来源：Saaty T L, Alexander J M. 1981. Thinking with Models: Mathematical Models in the Physical, Biological, and Social Sciences. Oxford or New York: Pergamon Press: 151 表2 不同阶次的随机矩阵及其平均一致性指标RC值（新指标） n 1 2 3 4 5 6 7 8 RC 0.00 0.00 0.52 0.89 1.11 1.25 1.35 1.40 续表2 n 9 10 11 12 13 14 15 … RC 1.45 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59 … 资料来源：Saaty T L. 2008. Relative measurement and its generalization in decision making: Why pairwise comparisons are central in mathematics for the measurement of intangible factors—The Analytic Hierarchy/Network Process. Review of the Royal Spanish Academy of Sciences A: Mathematics, 102 (2): 251–318
统计技术作业指导书
统计技术作业指导书 1、目的 规范公司质量信息数据分析活动，持续改进质量管理体系。 2、范围 适用于对产品实现过程符合性进行监视和测量，确保公司质量目标的实现和质量管理体系有效运行。 3、职责 3.1业务部负责对使用统计技术的人员进培训。 3.2统计技术使用人员按规定要求实施。 4、工作程序 4.1统计分析表法 统计分析表是公司质量管理体系中使用最广泛的统计方法，主要是利用统计调查表来进行数据整理和粗略分析，其格式因统计内容不同而不尽相同。常用的有： 4.1.1各类报表，如生产日报表、季报、年报； 4.1.2按不同目分类的统计表，例如：质量月报； 4.2排列图法 4.2.1排列图亦称巴雷特图，它是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法，它运用了关键“关键的少数和次要的多数”的原理，对影响产品质量的许多因素，按影响程度的大 小、主次排列，从中找出关键因素，以确定改进的重点，取得最大的成效。 4.2.2排列图中有两个纵坐标，一个横坐标，几个直方形和一条曲线。左边的纵坐标表示事件发生的频数（不合格品的件数量；右边纵坐标表示事件某个因素影响的大小（与左边纵坐标对应）；曲线表示各影响因素大小的累计百分比（与右边纵坐标对应），又称其为巴雷特曲线。累计百分比为三类：0~80%为A类，是主要因素；80~90%为B类，是次要因素，90~100%为C类是一般因素。 4.2.3排列图形式如下图所示： 600--- 450--- 300---
150--- ---20 0----- ---0 A B C D E F 排 列 图 4.2.4公司××年××季度电缆基材质量缺陷统计列表示列： 根据L 面的统计分析表作出它的排列图如下： 871-- 731-- 643 378------0 378 265 138 54 28 8 油痕 分层 黑条 裂纹 印痕 孔洞
微服务架构下的数据一致性
微服务架构下的数据一致性
写在前面 随着微服务架构的推广，越来越多的公司采用微服务架构来构建自己的业务平台。就像前边的文章说的，微服务架构为业务开发带来了诸多好处的同时，例如单一职责、独立开发部署、功能复用和系统容错等等，也带来一些问题。 例如上手难度变大，运维变得更复杂，模块之间的依赖关系更复杂，数据一致性难以保证，等等。但是办法总是比问题多，本篇文章就来介绍一下我们是如何保障微服务架构的数据一致性的。 微服务架构的数据一致性问题 以电商平台为例，当用户下单并支付后，系统需要修改订单的状态并且增加用户积分。由于系统采用的是微服务架构，分离出了支付服务、订单服务和积分服务，每个服务都有独立数据库做数据存储。当用户支付成功后，无论是修改订单状态失败还是增加积分失败，都会造成数据的不一致。 为了解决例子中的数据一致性问题，一个最直接的办法就是考虑数据的强一致性。那么如何保证数据的强一致性呢？我们从关系型数据库的ACID 理论说起。 ACID 关系型数据库具有解决复杂事务场景的能力，关系型数据库的事务满足ACID 的特性。 ?Atomicity：原子性（要么都做，要么都不做） ?Consistency：一致性（数据库只有一个状态，不存在未确定状态）
?Isolation：隔离性（事务之间互不干扰） ?Durability：永久性（事务一旦提交，数据库记录永久不变） 具有ACID 特性的数据库支持数据的强一致性，保证了数据本身不会出现不一致。 然而微服务架构下，每个微服务都有自己的数据库，导致微服务架构的系统不能简单地满足ACID，我们就需要寻找微服务架构下的数据一致性解决方案。 微服务架构的系统本身是一种分布式系统，而本文讨论的问题其实也就是分布式事务之数据一致性的问题，我们来聊聊分布式系统的CAP 理论和BASE 理论。 CAP CAP 是指在一个分布式系统下，包含三个要素：Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），并且三者不可得兼。 ?C：Consistency，一致性，所有数据变动都是同步的。 ?A：Availability，可用性，即在可以接受的时间范围内正确地响应用户请求。 ?P：Partition tolerance，分区容错性，即某节点或网络分区故障时，系统仍能够提供满足一致性和可用性的服务。 关系型数据库单节点保证了数据强一致性（C）和可用性（A），但是却无法保证分区容错性（P）。 然而在分布式系统下，为了保证模块的分区容错性（P），只能在数据强一致性（C）和可用性（A）之间做平衡。具体表现为在一定时间内，可能模块之间数据是不一致的，但是通过自动或手动补偿后能够达到最终的一致。
8第八章 层次分析法
-167- 第八章 层次分析法 层次分析法（Analytic Hierarchy Process ，简称AHP ）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于上世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。 §1 层次分析法的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。 运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行： （i ）建立递阶层次结构模型； （ii ）构造出各层次中的所有判断矩阵； （iii ）层次单排序及一致性检验； （iv ）层次总排序及一致性检验。 下面分别说明这四个步骤的实现过程。 1.1 递阶层次结构的建立与特点 应用AHP 分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素又按其属性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。这些层次可以分为三类： （i ）最高层：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果，因此也称为目标层。 （ii ）中间层：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则，因此也称为准则层。 （iii ）最底层：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，因此也称为措施层或方案层。 递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，一般地层次数不受限制。每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个。这是因为支配的元素过多会给两两比较判断带来困难。 下面结合一个实例来说明递阶层次结构的建立。 例1 假期旅游有1P 、2P 、3P 3个旅游胜地供你选择，试确定一个最佳地点。 在此问题中，你会根据诸如景色、费用、居住、饮食和旅途条件等一些准则去反复比较3个侯选地点。可以建立如图1的层次结构模型。 图1 层次结构模型