对制造过程数据的分析

1、对于半导体制造过程数据的分类

根据数据来源分类：

1）生产过程数据：产品在整条生产线上的加工操作过程或过程单元相关的数据

工件加工时间、产量指标、每个加工步骤的操作信息等

2）资源数据：物理设备及生产环境相关的数据

系统资源、用户资源、通用资源

3）市场数据：外围环境因素，如市场、客户等相关的数据

产品需求量、所需产品种类、交货时间等

根据数据用途分类：

1）筛选数据：用于信息数据清洗的数据。属于生产过程前依据设备条件、生产产品种类固定确定的数据集合。主要包含制造过程中的各种物理条件约束:

a)工艺约束（工艺流程约束）：目前对于数据预处理的应用未知，可以用于最后调度方案的

删减。

b)系统资源约束（设备约束、辅料约束、人员约束）：主要是通过约束找出产品生产数据的

与实际生产部分矛盾数据，这类矛盾原因基本上是由于传感器等测量设备出现偏差导致

的，对其进行删除处理。

c)系统性能指标约束：这类约束包含在产品生产数据中。

d)设备的常规物理量约束：包含数据类型自身的物理量特性，常规的物理规律，和唯一性、

联系性、空值规则。

2）信息数据：用于进行数据分析获取其中知识的数据。包括缓冲区内信息，产品数据如WIP数量、晶圆所含芯片数量等，设备数据如运行时间、损坏时间、空闲时间等，加工过程数据如加工时间、产量。

3）结论修正数据：对得到若干调度方案进行分析处理的数据。包含工艺流程约束等数据，对调度方案进行物理可能性的筛选。

作业车间调度流程图

工件1

工件3

工件2

成品件1

流水车间调度

工件1

工件2

工件3

一、工艺设备产生的数据

（一）实时数据

1、将要进入缓冲区工件种类A1

2、将要进入缓冲区工件数量A2

3、工件进入缓冲区的时间A3

4、缓冲区工件种类及其排序A4

5、缓冲区工件数量A5

6、缓冲区每个工件等待时间A6

7、缓冲区每类工件/总工件平均等待时间A7

8、工件开始加工时间A8

9、正在加工工件数量（单片加工、串行批量加工、单卡并行批量加工、多卡并行批量加工）A9

10、每个工件加工时间A10

11、同类工件平均加工时间A11

12、即将离开设备工件数A12

13、加工完成工件离开时间A13

14、设备整定时间A14

15、设备状况A15

（二）短期指标

1、设备利用率

2、硅片移动速度

3、工件合格率（指通过单一设备的合格率）

4、设备状况

5、

（三）长期指标

1、设备利用率

2、硅片平均移动速度

3、工件合格水平

4、设备平均故障时间

5、设备运行时间

6、设备空闲时间

7、设备故障类型及对产品质量的影响程度

二、调度产生的数据

（一）短期数据

1、投料工件种类及其数量

2、投料时间

2、工件原始加工流程

3、返工流程

4、设备上工件加工序列

5、设备上工件加工时间

7、工艺更改

8、客户需求变化

9、设备整体状况

（二）长期数据

1、单一工件基本加工流程

2、重入加工流程

3、设备整体状况

4、加工瓶颈设备

三、性能指标

1、成品率

2、在制品数量

3、设备利用率

4、平均加工周期及其方差

5、总移动量

6、移动速率

7、生产率

8、准时交货率与拖期率

四、整体数据

2、各类工件加工时间

3、完成产品流程

数据分析能力对商业银行的重要性 (2)

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

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

大数据分析过程遇到的13个问题

大数据分析遇到的13个问题 1、最早的数据分析可能就报表目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数据还是很大改怎么办呢？这些问题在这篇文章中都能找到答案，下面各个击破。 2、要做数据分析，首先要有数据这个标题感觉有点废话，不过要做饭需要食材一样。有些数据时业务积累的，像交易订单的数据，每一笔交易都会有一笔订单，之后再对订单数据作分析。但是有些场景下，数据没法考业务积累，需要依赖于外部，这个时候外部如果有现成的数据最好了，直接join过来，但是有时候是需要自己获取的，例如搞个爬虫爬取网页的数据，有时候单台机器搞爬虫可能还爬不完，这个时候可能就开始考虑单机多线程爬取或者分布式多线程爬取数据，中间涉及到一个步骤，就是在线的业务数据，需要每天晚上导入到离线的系统中，之后才可以进行分析。3、有了数据，咋分析呢？先将数据量小的情况下，可能一个复杂的SQL就可以搞出来，之后搞个web 服务器，页面请求的时候，执行这个SQL，然后展示数据，好了，一个最简单的数据分析，严格意义上讲是统计的分析。这种情况下，分析的数据源小，分析的脚本就是在线执行的SQL，分析的结果不用传输，结果的展示就在页面上，整个流程一条龙。 4、数据量大了，无法在线分析了，咋办呢？这个时候，数据量已经大的无法用在线执行SQL的形式进行统计分析了。这个时候顺应时代的东西产生了（当然还有其他的，我就知道这个呵呵），数据离线数据工具hadoop出来了。这个时候，你的数据以文件的形式存在，可能各个属性是逗号分隔的，数据条数有十几个亿。这时候你可能需要构建一个hadoop

如何培养学生的数据分析能力

如何培养学生的数据分析能力通过“如何培养学生的数据分析能力”的学习，使我对如何培养学生的数据分析能力以及在培养学生的数据分析的过程中应注意些什么有了更进一步了解。要培养学生的数据分析能力，我们在平时的科学课教学中，应有意识、有目的地多为学生创造收集、记录、分析数据的实践机会，学生只有经常参与数据分析的实践，数据分析能力才会得到提高。数据分析是有组织、有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在我们教学中，孩子们的科学探究过程，主要是通过观察、实验、测量、调查等获取客观事实，观测工具的可靠性和学生运用工具的技能技巧，直接影响着测量结果及其分析学习后我知道分析数据为主的小学科学课的教学设计。所谓数据是指在科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。这里有两层含义，其一是数据的来源，科学实验、检验、统计等活动获取的可以说，数据已经渗透到当今社会政治、军事、科学、经济、生活的方方面面，没有对数据足够的认识和把握，很难在当今和未来社会的竞争中获胜。我这里讲的意思是，我们教师应站在这样的高度认识数据，应站在这样的高度认识对学生的数据分析能力的培养。当然培养学生数据分析能力，必须

渗透到我们的教学实践中，而不是喊口号在科学课中，从表现形式上，使用数据主要是测量数据。性质上是定量的数据，即长度、面积、体积、重量、速度等。归纳起来，小学科学课重点指导学生获取、分析诸如长度、面积、体积、重量、速度等支持探究活动的测量数据。现代社会是一个数据化的时代，工农业生产、科学技术发展的背后都会演绎成大量的数据信息，数据的分析与处理已经成为一个专门的产业，随着处理数据信息的计算机技术的发展，各行各业都汇集了各自急需的数据分析人才，如证券分析师、会计、资产评估师等，因此从小培养学生正确的数据分析观念与能力，成为当前初中数学教学的一个重点首先，我们的学生其实本身就时时处在数据的海洋中，像平时的各门课程的测试成绩、周围商品的价格、身体生长发育的各个部分各个阶段的记录数据等等，但学生并没有有意识的去分析这些数据，只是教师在总结学生成绩时，才会给学生分析一下这些数据体现出来的问题。基于这种现状，在平时的教学中，我注重依据学生现时遇到的事态，有意识的让学生计算分析处理这些数据，并让他们根据数据看看能得到什么信息，以利于指导自己行为。其次，帮助学生根据问题的背景掌握数据分析的正确方法如何发展学生的“数据分析观念”我认为可以通过以下几点来体现：统计学的一个核心就是数据分析。不论是统计

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。一、数据收集在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。二、数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

数据分析能力的八个等级

数据分析能力的8个等级并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1. 固定报表回答: 发生了什么？什么时候发生的？示例：月度或季度财务报表我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。 2. 即席查询回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。 3. 多维分析回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋，发现问题所在。 4. 警报回答：我什么时候该有所反应？现在该做什么？示例：当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。警报可以通过电子邮件、RSS 订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。

5. 统计分析回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。特别对于供应商来说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积压。 7. 预测型建模回答：接下来会发生什么？它对业务的影响程度如何？示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP 客户会对特定度假产品有兴趣。如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会流失？预测型建模能够给出解答。 8. 优化回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下，请您来给出IT 平台优化的最佳方案，以满足每个用户的需求。优化带来创新，它同时考虑到资源与需求，帮助您找到实现目标的最佳方式。

SPSS大数据分析报告地主要步骤

SPSS数据分析的主要步骤利用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤，但涉及的方面会相对较少。主要集中在以下几个阶段。 1．SPSS数据的准备阶段在该阶段应按照SPSS的要求，利用SPSS提供的功能准备SPSS数据文件。其中包括在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构、录入和修改SPSS 数据等。 2．SPSS数据的加工整理阶段该阶段主要对数据编辑窗口中的数据进行必要的预处理。 3．SPSS数据的分析阶段选择正确的统计分析方法对数据编辑窗口中的数据进行分析建模是该阶段的核心任务。由于SPSS能够自动完成建模过程中的数学计算并能自动给出计算结果，因而有效屏蔽了许多对一般应用者来说非常晦涩的数学公式，分析人员无需记忆数学公式，这无疑给统计分析方法和SPSS 的广泛应用铺平了道路。 4．SPSS分析结果的阅读和解释该阶段的主要任务是读懂SPSS输出编辑窗口中的分析结果，明确其统计含义，并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。

数据分析必须掌握的分析术语 1、增长：增长就是指连续发生的经济事实的变动，其意义就是考查对象数量的增多或减少。 2、百分点：百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。 3、倍数与番数：倍数：两个数字做商，得到两个数间的倍数。番数：翻几番，就是变成2的几次方倍。 4、指数：指数是指将被比较数视为100，比较数相当于被比较数的多少得到的数。 5、比重：比重是指总体中某部分占总体的百分比 6、拉动。。。增长。。。：即总体中某部分的增加值造成的总体增长的百分比。

例子：某业务增量除以上年度的整体基数=某业务增量贡献度乘以整体业务的增长率。例如：去年收入为23（其中增值业务3），今年收入为34（其中增值业务5），则增值业务拉动收入增长计算公式就为：（5-2）/23=（5-2）/（34-23）×（34-23）/23，解释3/（34-23）为数据业务增量的贡献，后面的（34-23）/23为增长率。 7、年均增长率：即某变量平均每年的增长幅度。 8、平均数：平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。公式为：总数量和÷总份数=平均数。 9、同比与环比同比：同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如，本期2月比去年2月，本期6月比去年6月等。环比：环比发展速度是报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。如计算一年内各月与前一个月对比，即2月比1月，3月比2月，4月比3月……12月比11月，说明逐月的发展程度。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。一、项目范围的界定没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面：（1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。（2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。（3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析；二、关键业务流程分析业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口六、集群需求大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

数据分析必备的三大能力体系

数据分析必备的三大能力体系这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出： 1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架； 2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。一、数据分析价值观如何让数据分析真正发挥价值？我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。

做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面，企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。

做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标 *指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类 ——大类、中类、小类、单品图例 2框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。如果达到10/90，也是品类出了问题。如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比表格例 3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。图例 5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

大数据分析教程——制作数据报告的流程

大数据分析教程——制作数据报告的流程上图中可以很清楚的看到，一个数据报告（副本）依据需求不同，有普通难度（蓝->橙->绿->红），也有英雄难度（蓝->橙->绿+黄->红），这次我们先讲普通难度的攻略，英雄难度放到下次讲。普通难度的数据报告要经历7个步骤：Step 1：目标确定这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的，但第一次的数据报告中，需要你自己来提出并确定目标。选择目标时，请注意以下几点： 1、选择一个你比较熟悉，或者比较感兴趣的领域/行业； 2、选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点； 3、确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容（论坛帖子，用户点评等）。逐一分析上面三个注意点：

1、选择熟悉/感兴趣的领域/行业，是为了保证你在后续的分析过程中能够真正触及事情的本质——这一过程通常称为洞察——而不是就数字论数字； 2、选择细分领域/行业作为切入点，是为了保证你的报告能够有一条清晰的主线，而非单纯堆砌数据； 3、确定公开数据/UGC内容，是为了保证你有数据可以分析，可以做成报告，你说你是个军迷，要分析一下美国在伊拉克的军事行动与基地组织恐怖活动之间的关系……找到了数据麻烦告诉我一声，我叫你一声大神…… 不管用什么方法，你现在有了一个目标，那么就向下个阶段迈进吧。 Step 2：数据获取目标定下来了，接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点，那么你现在会很明确要找哪些数据。如果现在你还不确定自己需要哪些数据，那么……回到第一步重来吧。下面我总结一下，在不依赖公司资源，不花钱买数据的情况下，获取目标数据的三类方法： 1、从一些有公开数据的网站上复制/下载，比如统计局网站，各类行业网站等，通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。举例：要找汽车销量数据，在百度输入“汽车销量数据查询”关键字，结果如下：

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》学院：国土资源工程学院班级：测绘121 姓名：王易豪学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析引言大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

关于学生数据分析能力的培养

关于学生数据分析能力的培养与形成摘要：数学来源于生活，生活离不开数学。学生在学习数学的过程中，知识的获取固然重要，在获取知识的过程中，培养学生生成智慧，发展学生思维能力，让学生形成数据分析观念，用数学的眼光看待解决问题，这才是根本。学生数据分析观念的培养都离不开对生活中的数学问题的探究。这就要求我们培养学生的数据分析观念，以数学的眼光解决一些实际问题。学生数据观念的培养，就是通过解决生活中的实际问题来实现的，最终以问题的解决为目的。关键词：数据收集；数据整理；数据分析;能力培养；随着信息化时代的到来，在五彩缤纷的世界中，到处充斥着数据，这些数据有时会让人看得眼花缭乱，使人心绪不宁，因此，数据的收集，整理，分析尤为重要。掌握正确的数据收集，数据整理，数据分析的方法，由表及里，去伪存真，是人们在学习，生活工作中必不可少的环节，是人们在解决日常生活中很多实际问题的方法，是人们发展应用意识的有效途径，是人们发现事物价值存在性的工具。数据分析过程一．数据的收集 “数据”在数学中的意义是一个多义词，在不同的环境中有着不同的出现形式。它可以是指一组有意义的数字，如一个班级里学生的身高：156cm、167cm、158cm、173cm……它也可以是指一组有意义的非法信息，如今天妈妈从超市买回的东西：饼干、牛奶、香蕉、薯片、西红柿、……因此在数据的收集中，当我们面对各种文章、报道、调查时我们应保持理智的心态，寻找最权威、最有效的数据，这样我们的努力才能事半功倍。收集数据的过程：例题：我们班推荐谁当学习委员？1.明确调查问题——谁当学习委员。2.确定调查对象——全班每位同学。3.选择合适的调查方法——采用投票选举的方法。4.展开调查——每位同学将自己心目中认为最合适的一位同学的名字写在纸条上，投入推荐箱。5.记录数据——由一位同学唱票，另一位同学记票（以画“正”字的方法记录得票数），第三位同学在一旁监督。二．数据的整理数据整理是对调查、观察、实验等研究活动中所收集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程。从某种意义上说，如果数据收集后确杂乱无章地乱放，那么他们和胡乱涂鸦的东西差不多，那么这样的一组数据对我们来说意义不大。因此我们需要进行数据整理，得出其中包含的意义，并把它们有类、有序、有效的排列，使观察者直观的了解某一事物，做到见数据知事件的目的。整理数据的过程：例题：我们班推荐谁当学习委员？1.原始数据的审核——检查票数是否符合学生人数，检查票数是否有效，是否能作为事实依据。2.实施归类整理——将得票者与得票数对应，并统计出得票者的总票数。3.列表或列图。

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４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１０００ＰＢ，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

数据分析需要掌握哪些技能

数据分析需要掌握哪些技能？想知道数据分析需要掌握哪些技能？我们先来了解一下数据分析过程吧。数据分析工作大致由以下六阶段组成：1、理解需求2、获取数据3、数据预处理4、统计分析5、数据建模6、数据可视化及分析报告撰写。除了理解需求阶段不需要技术性技能外其余每个阶段都会涉及到或多或少的技能，下面我帮大家梳理一下。 1.理解需求理解需求需要有一定的业务经验，其他技能并不会涉及太多。 2. 获取数据理解需求之后大致可以确定需要什么样的数据了，接下来就是获取数据。获取数据一般需要这几个技能 1、数据库（SQL）技能一般注重数据积累的公司都有自己的数据仓库，大部分数据可以直接拿来做数据分析，所以你需要SQL技能去完成数据提取等数据库管理工作。 2、网络爬虫技能还有一些是公司不具备的数据，需要到互联网上爬取。这用到的就是网络爬虫技术，爬虫涉及到HTML、http、JavaScript、CSS等知识，所有可以用来开发web服务的编程语言都可以用来开发爬虫程序，如python、Java、c/c++、JavaScript（nodejs）等。爬虫技术比较复杂，简单工作可由数据分析师自己完成，但复杂的爬取任务一般是由分析师提需求技术部门来完成的。

3.数据预处理拿到手的数据一般是有各种各样的问题，如：缺失、异常（取值超出常识），异构等。这样是不能直接用来分析与建模的，需要进行必要的清理、修整、整合、规范化、重塑、切片切块、变形等处理以便进行分析。因此需要掌握几种数据处理工具，常见的数据预处理工具有excel、SQL、python等语言或工具。这几种工具的使用场景有些差异： excel可以处理数据量不大，且没有太多复杂的字符结构的数据。 SQL可以处理数据量大但是结构简单的数据。 Python 结合pandas、numpy库来使用，适合用来处理结构比较复杂的数据。当然结构简单的数据处理起来更轻松了。如果数据量特别大，那还需要掌握在大数据平台的使用方法，如Hadoop、spark等。 4.统计分析数据预处理完成之后就可以对数据做一些统计分析了，如根据分组变量对数据集进行聚合计算、求均值、求和、求方差标准差等度量指标计算。还可以对某些特征之间进行相关性分析、列联分析、各种假设检验，通过多种方式以探索数据间的关联。统计分析需要具备数理统计知识并掌握统计工具SPSS、SAS或编程语言如python、R 等。 5.数据建模在定性的理解数据之后想要量化的找出数据之间的关系，方便做出预测或者分类。这就需要通过数据结合统计算法、机器学习算法来训练出模型。数据建模需要具备统计知识、熟悉机器学习算法并有一定的编程能力。数据建模常用的模型有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（svm）、神经网络。这些模型大部分都可以在python的第三方库Scikit-learn中发现,因此python编程也是必不可少的

SPSS数据分析的主要步骤

欢迎阅读 SPSS 数据分析的主要步骤利用SPSS 进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤，但涉及的方面会相对较少。主要集中在以下几个阶段。 1．SPSS 数据的准备阶段在该阶段应按照SPSS 的要求，利用SPSS 提供的功能准备SPSS 数据文件。其中包括在2．3．由于4．该阶段的主要任务是读懂SPSS 输出编辑窗口中的分析结果，明确其统计含义，并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。数据分析必须掌握的分析术语 1、增长：增长就是指连续发生的经济事实的变动，其意义就是考查对象数量的增多或减少。

百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。 3、倍数与番数：倍数：两个数字做商，得到两个数间的倍数。 4 5 6 例如：去年收入为23（其中增值业务3），今年收入为34（其中增值业务5），则增值业务拉动收入增长计算公式就为：（5-2）/23=（5-2）/（34-23）×（34-23）/23，解释3/（34-23）为数据业务增量的贡献，后面的（34-23）/23为增长率。 7、年均增长率：即某变量平均每年的增长幅度。

平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。公式为：总数量和÷总份数=平均数。 9、同比与环比 6 月比11 10 n 公式为：(现有价值/基础价值)^(1/年数)-1 如何用EXCEL进行数据分组什么是交叉表 “交叉表”对象是一个网格，用来根据指定的条件返回值。数据显示在压缩行和列中。这种格式易于比较数据并辨别其趋势。它由三个元素组成：

?行 ?列 ?摘要字段 ?“交叉表”中的行沿水平方向延伸（从一侧到另一侧）。在上面的示例中，“手套”(Gloves) 是一行。 ?“交叉表”中的列沿垂直方向延伸（上下）。在上面的示例中，“美国”(USA) 是 ? 交叉“ ?/ ?每列的底部是该列的总计。在上面的例子中，该总计代表所有产品在一个国家/地区的销售量。“美国”一列底部的值是四，这是所有产品（手套、腰带和鞋子）在美国销售的总数。注意：总计列可以出现在每一行的顶部。

如何培养学生的数据分析能力

如何培养学生的数据分析能力所谓数据是指在科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。这里有两层含义，其一是数据的来源，科学实验、检验、统计等活动获取的数值是数据；其二是数据的应用，科学研究、技术设计、查证、决策等活动所使用的一些数值，同样也是数据。获取数据的最终目的是应用，有人将当今社会称为数字化社会，也有人称为信息化社会，都同当今对数据的需求密不可分的。举个例子，大的方面，科学研究上，宇宙飞船从研发到发射，再到回收改进再发射等等，都需要大量的数据；经济方面，炒股票，没有对股市行情的分析，对股市数据的掌握，也是不行的；生活方面同样也需要数据。可以说，数据已经渗透到当今社会政治、军事、科学、经济、生活的方方面面，没有对数据足够的认识和把握，很难在当今和未来社会的竞争中获胜。我这里讲的意思是，我们教师应站在这样的高度认识数据，应站在这样的高度认识对学生的数据分析能力的培养。当然培养学生数据分析能力，必须渗透到我们的教学实践中，而不是喊口号。那么要如何培养学生的数据分析能力呢？我认为要培养学生的数据分析能力，我们在平时的科学课教学中，应有意识、有目的地多为学生创造收集、记录、分析数据的实践机会，学生只有经常参与数据分析的实践，数据分析能力才

会得到提高。数据分析是有组织、有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在我们教学中，孩子们的科学探究过程，主要是通过观察、实验、测量、调查等获取客观事实，观测工具的可靠性和学生运用工具的技能技巧，直接影响着测量结果及其分析，老师要及时从数据发现信息并介入探究活动，重视每个数据，实现课堂教学中生成性的教育价值。在教学中曾碰到实验数据与实验前的假设互相矛盾的教学，在这种情况中我们往往试图通过再次测量的方式，修正出现的偏差，以此得出需要的结论，如果再次测量的数据还是与假设不符，有时我们会弃实验数据不顾，把结论直接告诉学生。通过学习使我明白在实验数据出现偏差时，我们应冷静地与学生一起理性分析是假设出了问题，还是数据可能存在问题，这样才是以实验、数据为本，尊重事实的表现，才是科学教学的价值所在。科学课程主要强调“实验和实验数据是得出结论的唯一依据，”是否得出了科学结论并不是关键，重要的是让学生经历了一个尊重数据和事实的学习过程。

数据分析步骤

数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步：[list]1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。二、收集数据有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：[list]①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；③记录表应便于使用；④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。三、分析数据分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：[list]老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；四、数据分析过程的改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：[list]①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；⑤数据分析所需资源是否得到保障。数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。