说金论赢：小非农数据分析及晚间部分做单建议

周三（7月30日）晚间时段美国方面先后公布ADP以及GDP 数据，翌日凌晨将公布最为重要的美联储利率决议，日内现货黄金白银均交投较为谨慎。其中ADP数据市场预期是增加23.0万，前值是28.1万，如果公布的实际值大于28.1万，那么黄金白银价格就会出现单边下跌；若公布的实际值小于23.0万，那么黄金白银价格会呈现单边上涨；若公布的实际值介于23.0万和28.1万之间，那么黄金白银价格则会呈现先涨后跌的局面。

从技术上来看，白银方面各周期技术指标均呈现震荡走平走势，并无很明确方向指引，亟需消息面的刺激来寻求破位。从4小时来看，布林缩口运行，银价沿着布林中轨窄幅整理，MA均线走平之后微微下倾，其中MA5下穿MA10死叉小幅放量之后开始走平运行，附图指标MACD金叉红色动能衰减殆尽，DEA、DIF粘合运行于0轴下方，至于能否转化为死叉，还有待观察，KDJ、RSI均粘合走平于50下方，说金论赢认为4小时多头势能衰减之后呈现震荡走势，并无明确方向指引；从1小时来看，窄幅整理之后布林严重缩口，MA均线聚合走平运行，附图指标MACD金叉能量衰减殆尽，DEA、DIF粘合运行于0轴下方，KDJ、RSI聚合之后均有向下发散的迹象，说金论赢认为小时线并无方向指引，亟需消息刺激寻求破位；综合来看，短周期指标布林严重缩口，均线走平，附图指标粘合运行，并无明确方向指引，因晚间将正式拉开超级周序幕，市场较为谨慎，需消息面刺激来寻求破位，说金论赢提醒投资者，不要盲目去猜测数据好坏程

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧地理数据是地理事物和现象空间位置、属性特征及其动态变化等的数量化表示。通过地理数据的分析，可以解析其所表达的地理事物的分布、特征及其运动变化的地理过程，进而了解自然和人文地理环境特征以及人类活动与地理环境之间的关系。全国各地高考试题近年来出现了不同类型的地理数据分析类试题，其解析方法和技巧各不相同。一、比较法比较法是高考试题中地理数据分析的常用方法，包括纵比法、横比法和联系比较法等。纵比法是将不同历史阶段的地理数据加以比较，借以揭示地理现象在历史发展过程各阶段的共性与个性。横比法是将同一属性的不同地理事物加以比较，找出其在同一发展阶段在地理特征、发展趋势等方面的差异。联系比较法是联系相关地理事物进行比较，以利于探求地理规律，解决地理问题。例题1：图1示意某城市20世纪80年代和90年代平均人口年变化率，当前，该城市总人口约1300万。据此完成（1）～（2）题。（1）20世纪90年代和80年代相比，该城市 A.总人口增长速度加快 B.总人口减少 C.人口自然增长率降低

D.人口净迁入量减少（2）该城市所在的国家可能是 A.美国 B.日本 C.俄罗斯 D.德国解析：该题涉及了人口地理学的相关地理数据，主要有人口的自然增长率、迁移率、总人口增长率。第（1）题的解题方法是典型的纵比法，可以将“1981～1990”和“1991～2000”两个不同历史阶段的同类地理数据进行比较，排除A、C，由于总人口增长率一直为正值，所以B选项“总人口减少”是错误的，所以选D。技巧：纵比法主要用于同一地理实体不同历史阶段气候资料、水文信息、自然资源、人口数量、农业分布、工业产值等的比较，可以揭示同一地理事物属性特征的时间变化过程，利用纵比法进行比较时，一是要注意比较实体和属性数据的同一性，必须是同一地理实体不同时期的同类属性数据的比较。二是要注意将属性数据变化值与时间尺度联系起来分析地理实体的变化特征，不能夸大或缩小地理实体特征的变化幅度。横比法主要用于不同地理实体间同一历史阶段属性数据的比较，可以是国家间的作物面积的比较，可以是河流间水文特征的比较，也可以是功能区间属性的比较等等。利用横比法进行比较时，一是要注意所比较的地理实体间的同质性和层次性，例如，不能将城市功能区与农业规划区进行比较，也不能将国家的工业产值与城市的工业产值进行比

美国非农数据与黄金价格关系分析

非农数据与黄金价格关系分析非农数据简介非农数据也叫美国非农业人口就业数据，其表现形式为每月非农业人口就业新增/减少多少职位。它能反映出制造业和服务业的增长情况，数字增加则表明企业增加生产，经济步入扩张时期，是健康的经济状况，暗示将要加息。由于加息，将在其他条件保持不变的情况下引起本国货币的升值。理论上非农数据与黄金的关系黄金是以美元计价，因此美元的汇率将会影响黄金的价格。若其他条件保持不变，当美元升值时，黄金价格将下跌，反之亦然。因此，如果将上面的非农数据与黄金价格相联系，将得出一下结论：在其他条件都不变的情况下，当非农数据增加时，黄金价格将下跌，反之亦然。但由于考虑到预期的非农数据（下一段将涉及），结论将可表述为，在其它条件保持不变的情况下，当非农数据的真实值大于预期值时，偏差值大于零（即好于预期），黄金价格将下跌，反之则亦然；当偏差值等于零时，不涨不跌。 2010年1-11月份非农数据对黄金价格影响的分析由于非农数据在每月第一个周五晚的9:30公布。由于数据没法在刚公布的第一时间被所有投资者获知从而指引其投资决策，所以我们认为被投资者所得知并且采取了恰当的投资决策所需的时间为30分钟。因此在9:30（未公布前）到10:00考察黄金价格的走势，将非常有助于了解非农数据对现货市场上的黄金价格的影响。但同时需注意到的是：由于每月都会有该数据的预期，并且我们认为9:30前（即非农的真实数据未公布前）的黄金价格是建立在该预期数字的基础上。因此非农的真实数据与其预期值的偏差才是决定黄金价格走势的关键。下面我们记录了2010年1-11月份公布的非农数据真实值与预期值的偏差（偏差等于真实值减去预期值）和数据公布后30分钟内黄金价格的波动状况（以最高价和最低价为代表，因为这两者影响到保证金的追加）。其中，数字后面的"先""后"二字表示金价在30分钟内先或后达到最低价格或最高价格。偏差21:30价格最低价格最高价格最大跌幅最大涨幅1月8日-95,000 1,221.85 1,221.85 1,138.88 0% 1.39% 2月5日-20,000 1,056.24 1,052.99（先）1,063.46（后）-0.31% 0.68%

非农数据对黄金的影响

非农数据对黄金的影响贸易经常帐 (Current Account) 如果美国经常帐逆差扩大，该国货币贬值。利空美元。利好黄金。如果美国经常帐顺差扩大，该国货币升值。利好美元，利空黄金。贸易赤字也叫“ 贸易逆差”,对应的就是“贸易顺差”，如果美国贸易赤字扩大，进口大于出口，利空美元。利好黄金。如果美国贸易顺差扩大，进口小于出口，利空黄金。利好美元。消费者物价指数（ Consumer Price Index），CPI 指数上升太多，有通货膨胀压力，银行就会调高利率，利多美元，利空黄金。指数升幅过大，已经通货膨胀了，银行就会紧缩货币，利空美元，利好黄金。非农业就业人数非农数值减小，表示经济步入萧条。企业减少生产。利空美元，利好黄金。非农数值增加，表示经济状况健康。利于提高利率，利好美元，利空黄金。失业率失业率下降，代表整体经济健康发展，利好美元，利空黄金。失业率上升，代表经济发展放缓衰退，利空美元，利好黄金。新屋销售新屋销售增加或低于预期，利好美元，利空黄金。销售数量下降或低于预期，利空美元，利好黄金。耐用品订单 (Durable Good Orders) 若数据增长，则表示制造业情况有所改善，利好美元，利空黄金。反之若降低，则表示制造业出现萎缩倒退，利空美元，利好黄金。密歇根消费者信心指数消费者信心上升，预计消费增长，联储将提高利率，利好美元，利空黄金。消费者信心下降，预计消费减少，联储将下调利率，利空美元，利好黄金

1. 国内生产总值GDP ，与黄金反向。通常GDP越高,意昧着经济发展越好，利率趋升，汇率趋强,金价趋弱。投资者应考察该季度GDP与前一季度及去年同期数据相比的结果，增速提高，或高于预期，均可视为利好。 2. 工业生产指数，与黄金反向。指数上扬,代表经济好转,利率可能会调高,对美元应是偏向利多,对黄金利空；反之为利多。 3. 采购经理人指数（PMI），与黄金反向。采购经理人指数是以百分比来表示,常以50%作为经济强弱的分界点：现当指数高于50%时，被解释为经济扩张的讯号。利多美元，利空黄金。当指数低于50%，尤其是非常接近40%时，则有经济萧条的忧虑，一般预期联邦准备局可能会调降利率以刺激景气。利空美元，利多黄金。 4．耐用品订单，与黄金反向。若该数据增长，则表示制造业情况有所改善，利好美元，利空黄金。反之若降低，则表示制造业出现萎缩，对美元利空，利多黄金。 5. 就业报告，与黄金反向。由于公布时间是月初，一般用来当作当月经济指针的基调。其中非农业就业人口是推估工业生产与个人所得的重要数据。失业率降低或非农业就业人口增加，表示景气转好，利率可能调升，对美元有利，利空黄金；反之则对美元不利，利多黄金。 6. 生产者物价指数(PPI) ，与黄金反向。一般来说，生产者物价指数上扬对美元来说大多偏向利多美元，利空黄金;下跌则为利空美元，利多黄金。 7. 零售销售指数，与黄金反向。零售额的提升,代表个人消费支出的增加,经济情况好转,如果预期利率升高,对美元有利，利空黄金；反之如果零售额下降,则代表景气趋缓或不佳,利率可能调降,对美元偏向利空，利多黄金。 8. 消费者物价指数，与黄金反向。讨论通货膨胀时，最常提及的物价指数之一。消费者物价指数上升，有通货膨胀的压力，此时中央银行可能藉由调高利率来加以控制，对美元来说是利多，利空黄金。反之指数下降，利空美元，利多黄金。不过，由于与生活相关的产品多为最终产品，其价格只涨不跌，因此，消费者物价指数也未能完全反应价格变动的实情。 9. 新屋开工及营建许可建筑类指标，与黄金反向。因为住宅建设的变化将直接指向经济衰退或复苏。通常来讲，新屋开工与营建许可的增加，理论上对于美元来说是利好因素，将推动美元走强，利空黄金。新屋开工与营建许可的下降或低于预期，将对美元形成压力，利多黄金。

什么是美国非农数据

什么是美国非农数据? 什么是美国非农数据(US Non-farm Payrolls)? 美国非农数据(即：美国非农就业数据，非农业就业人数)是美国非农业人口的就业数据，由美国劳工部每月公布一次，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏。非农数据会影响美联储对美元的货币政策，经济差，美联储会倾向减息，美元贬值，经济好，美联储会倾向加息，美元升值。美元指数是以可自由兑换的六国货币(欧元，日圆，英镑，加元，瑞士法郎和澳元)为基准，通过某种加权运算得出的反映美元走势的一种指数。指数升，说明美元在兑大多数货币升值，指数跌，说明美元兑大多数货币贬值。黄金价格严格来说是和美元无关的，但是美元是国际间最常用的结算货币，所以国际间的某些以美元报价的黄金，会受到美元走势的影响。黄金是世界上最好的避险货币，当世界经济萧条，或者地缘政治恶化的时候，黄金的价格就会上升，其余的和美国没什么联系。美国非农数据的重要性数据的重要性取决于市场的焦点。过往市场对一些经济数据尤其敏感，特别是重头戏的贸易数据、净资本流入、国内生产总值等，甚至是领先指标、每周首次申领失业救济金人数等，都可以借此数据大

炒特炒一番。但现时部份数据的影响力已经大减，投资者对屡创新高的贸易赤字开始感到麻木，对同创新高的净资本流入亦毫无惊喜。现时市场所关注的，已经从贸赤的老问题转移至通货膨胀的问题之上，所以对有关通货膨胀之数据如消费者物价指数、生产者物价指数之重视程度越加提高。由此可见，数据之影响力会随着市场焦点而转移。唯有一个数据的影响力却历久不衰，说的就是美国就业报告中的非农业就业新增职位。就业报告通常被誉为能够令外汇市场做出反应的所有经济指标中的“XO”，它是市场最为敏感的月度经济指标，其中外汇市场特别重视的是随季节性调整的每月就业人数的变化情况，这组数字由美国劳工部在每月的第一个星期五公布。该份报告提供了包括与就业相关的信息，分别由两个独立的调查结果而得出来，包括了企业调查和家庭调查。企业调查是由劳工统计局与州政府的就业安全机构合作汇编，根据的样本包括约38万个非农业机构，提供有关非农业部门的就业情况，平均每小时工作和总小时指数，又称薪资调查 (Payroll survey);其中家庭调查资料是由美国普查局(Census Bureau)先作当期人口调查(Current Population Survey)，主要以抽样所得的6万户家庭作为调查对象，然后劳工统计局(BLS)再统计出失业率。提供有关劳动力、家庭就业和失业率。而非农业就业人数则衡量在所有非农业工业中有收入人员的数字，例如制造业和服务业等。因此非农就业人数能反映出制造行业和服务行业

店铺销售数据分析

服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表）在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货

350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。

美国十月非农数据解析

美国十月非农数据解析：美国劳工部将在北京时间周五晚8:30公布10月非农就业数据，市场共识预期是10月非农新增就业人口大幅反弹至31万人，失业率持平于4.2%，平均时薪同比小幅回落至2.7%。美国9月CPI表现疲软，美联储措辞鸽派，使得10月非农数据美联储保持其持续渐进加息的描述来讲尤为重要。由于飓风的影响逐渐消散，同时此前公布的初请失业金等数据表现良好，也证明就业有了强劲的增长，因此，预计10月非农就业人口将大幅反弹，录得31万人，预计失业率将持稳在2001年初期的低位4.2%，平均每小时薪资增速月率将放缓至0.1%，年率将放缓至2.6%。新手投资一定要跟着高手，金牛数据汇集国内收益率最高的前100名外汇黄金投资者(1万名顶级投资者中的前100名)，你可以实时查看他们的做单详细情况，第一时间知道他们何时下单，下单方向和止盈止损点位等，也可跟着他们提前布局非农行情，能让新手的胜率提高不少。非农行情解析：金牛数据认为，比特币的疯涨是泡沫破灭前的狂热。据报道称芝商所计划推出比特币期货，受此推动，过去两天比特币价格一路暴涨，从不到6400美元狂飙至7000美元以上。金牛数据经济学家多诺万表示，这让他想起郁金香泡沫破灭之前的情形。1636年，荷兰郁金香市场也引入了以现金结算的期货合约，一年之后，市场崩溃了。他表示：“这一切都曾经发生过”。多数人都明白这是泡沫，但绝大多数人认为自己不是最后的接盘侠。

欧元兑美元支撑：1.1578——1.1617阻力：1.1691——1.1726，交易策略：欧元兑美元现报价1.1644，开盘价幅1.1645——1.1649，轴心点1.1652，中枢区间1.1650---1.1654，升A点1.1664，降A点1.1630，日内操作建议如下： A：突破1.1664买入，止损1.1650，目标1.1691。 B：跌破1.1630卖出，止损1.1654，目标1.1578。纽元兑日元

地理数据的步整理

第一章地理数据的初步整理第一节地理数据的类型、特征及其采集一、地理数据的类型根据地理学的研究对象可将地理数据分为空间数据和属性数据。（一）空间数据空间数据，主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。空间数据的表达，可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间联系的拓扑关系。点：由一个独立的坐标点),(y x 定位，可以表示精确的地理坐标点，也可以是一些地理实体的抽象，如道路交叉点、河流汇聚点以及小比例尺地图上的城镇、村庄等。线：由两个以上坐标点i i y x i i ,2,1),,( 定义，有一定的长度和走向，表示线状地物或点实体之间的联系。如交通线、河流及各种地理区域的界线等，都是线实体。面：表示在空间上连续分布的地理景观或区域。如居民区、工业区、行政区等都是面实体。点、线、面三种地理几何实体，按照一定的拓扑关系组合、排列，就可以形成更为复杂的地理几何实体。如点、线组合形成网络；线、面组合形成地带；点、面组合形成地域类型；点、线、面组合形成地理区。（二）属性数据属性数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程的有关属性特征，如海拔高度、气温、植被覆盖率、人口数量等。属性数据可以分为两种类型：即数量标志数据和品质标志数据。 1.数量标志数据根据测度标准，可以将数量标志数据分为以下两类： ⑴ 间隔尺度数据。是以有量纲的数据形式表示测度对象在某种量纲下的绝对量。如摄氏温标表示气温，以面积量纲表示土地面积，以时间量纲表示地理事件、地理现象发生的时间等，如表1.1。表1.1 间隔尺度数据区域年平均气温（℃）年降水量（mm ）土地面积（hm 2）人口（人）国内生产总值（万元） 1 8.0 500.2 1245.6 1210 2678.28 2 7.6 498.6 1064 1023 2015.47 3 6.5 550.9 894.3 848 1754.56 4 8.5 586.4 668.7 654 1365.46 ⑵ 比例尺度数据。是以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。这种数据要求事先规定一个基点，然后将其它同类数据与基点数据相比较，换算为基点数据的比例。因此这类数据常常又称为指数或比例数。如耕地指数、工业发展指数、舒适度指数等，如表1.2。表1.2 比例尺度数据（某地区耕地复种指数及农业发展指数）年份 1996 1997 1998 1999 2000 耕地复种指数① 120.40 113.56 126.54 132.76 121.43 农业发展指数 ② 100 115.68 124.50 135.69 129.56

地理数据库设计报告

分区耕地坡度结构图的制作姓名：学号：年级：专业：学院：指导老师：华北水利水电学院年月日

1 目的意义对耕地坡度进行分级是对耕地管理的重要前提。耕地坡地分级赋值是一个繁杂的人机交互过程，人为地判断分割面积可能造成多次反复，还极可能产生误差，特别是矢量化和分割图斑会带来拓扑错误及属性丢失的现象。通过运用ArcGIS 的可进行耕地坡度分级赋值，该方法在使用时需提供经过拓扑错误检查后带属性数据的土地利用图斑数据和坡度分级图。 2材料方法 2.1数据耕地坡度结构图制作需要用到的数据有：地类图斑.shp、线状地物.shp、注记点.shp、整饰线.shp、等高线.shp、村界.shp、遥感影像H50G044024DOM.tif，每个数据包含的内容见表1。表1 耕地坡度结构图制作需要用到的数据 2.2数据分析方法(把数据来源、数据处理与分析方法说清楚) 2.2.1数据裁切方法(研究区域边界的确定) （1）矢量数据的裁切(clip) 矢量数据的剪切用clip，该工具在（2）栅格数据的裁切(extract by mask) 栅格数据的剪切用extraction，该工具在 2.2.2影像的地理配准方法(定义数据的坐标系) 影像的地理配准用georeferencing，该工具在 2.2.3图形的矢量化方法(把多用到的矢量化方法尽量全部列出) 图形的矢量化运用Editor工具，该工具在点击Editor——Start Editing，在

Target中选择图层，进行图形矢量化。为了方便绘制，可以打开效果Effect工具条，将绘制层设置为透明(也可将地类图斑层设置为无填充) ①一般面状轮廓的画法使用Sketch Tool，沿面状地物的边界进行描绘，双击完成。 ②面状边界的跟踪矢量画法 ③岛的画法 ④面要素边界转换为线要素利用已经录入完毕的面状要素，使用面转线工具直接将所绘所有面要素边界转换为线要素。具体方法为：打开ArcToolbox，选择Data Management Tools菜单下的Features，双击Polygon To Line，即打开Polygon To Line对话框。在Input Feature中输入已画好的待转换的面层，在Output Feature Class中输入转换后的线层确定后即完成面转线。 ⑤线要素转换为面要素利用已有的线要素生成面要素 2.2.4 拓扑分析方法拓扑分析所要用到的工具topology 2.2.5矢量数据属性值的录入方法 2.2.6符号库的建立方法（1）面状符号的制作方法（2）线状符号的制作方法

非农数据与白银价格关系分析

博亚银非农数据与白银价格关系分析非农挂单怎么操作？是双向挂单还是单向挂单操作呢？非农数据简介非农数据也叫美国非农业人口就业数据，其表现形式为每月非农业人口就业新增/减少多少职位。它能反映出制造业和服务业的增长情况，数字增加则表明企业增加生产，经济步入扩张时期，是健康的经济状况，暗示将要加息。由于加息，将在其他条件保持不变的情况下引起本国货币的升值。白银的走势是跟着白银走的白银和黄金是相对的黄金和美元是对立的美元涨黄金跌白银跌反之没有跌白银涨理论上非农数据与黄金白银的关系黄金是以美元计价，因此美元的汇率将会影响黄金的价格。若其他条件保持不变，当美元升值时，黄金价格将下跌，反之亦然。因此，如果将上面的非农数据与黄金价格相联系，将得出一下结论：在其他条件都不变的情况下，当非农数据增加时，黄金价格将下跌，反之亦然。但由于考虑到预期的非农数据（下一段将涉及），结论将可表述为，在其它条件保持不变的情况下，当非农数据的真实值大于预期值时，偏差值大于零（即好于预期），黄金白银价格将下跌，反之则亦然；当偏差值等于零时，不涨不跌。 2010年1-11月份非农数据对黄金白银价格影响的分析由于非农数据在每月第一个周五晚的9:30公布。由于数据没法在刚公布的第一时间被所有投资者获知从而指引其投资决策，所以我们认为被投资者所得知并且采取了恰当的投资决策所需的时间为30分钟。因此在9:30（未公布前）到10:00考察黄金价格的走势，将非常有助于了解非农数据对现货市场上的黄金价格的影响。但同时需注意到的是：由于每月都会有该数据的预期，并且我们认为9:30前（即非农的真实数据未公布前）的黄金价格是建

非农数据分析

非农数据分析：每个月的第一个周五就是非农业人口数据公布的时候，非农之夜都是贵金属市场狂欢的晚上，是一场追求利润的盛宴。非农又会给我们带来怎样的惊喜呢？但是有很多投资者蛮害怕非农的，其实非农也不过如此，非农的走势无非只有以下四种：第一：非农数据出来之后大于前值大于预期，并且失业率在下降或者不变，那么毫无疑问就会出现单边下跌的行情。第二：非农数据出来之后小于前值小于预期，并且失业率在上升或者不变，那么毫无疑问就会出现单边上涨的行情。第三：先上涨后下跌，这就是我们通常所说的扫盘行情。这种情况一般是前值<公布的非农数据<预期值。美国的非农就业人口比前值小，但是失业率下降了也会出现这种情况。第四：先下跌后上涨，这种情况一般是预期值<公布的非农数据<前值。美国的非农业人口比前值大，但是失业率也上上了，也会出现这种情况。我们都知道前两种情况是属于单边的行情大家都好掌握，但是后面两种属于扫盘的行情。无论怎样当我们等数据出来的时候再去操作，很容易让我们在单边行情的情况下陷入只吃到鱼尾，通俗的讲不能获得更大的利润，在扫盘行情中容易追到天花板，或者地板，这样就容易造成很大的损失。这就需要我们有未卜先知的能力，或者有效的非农做单方法才能获得更大的利润，并且把风险降低到最小。针对非农做单的技巧本人有以下几种方法，谨供参考，在说方法之前我们先了解非农数据出来之前市场的反应，多次见过非农行情的投资者知道通常情况下因为在数据出来之前几分钟，市场投资者都会选择观望，这样市场交投就会非常的清淡，行情也会陷入窄幅的震荡（黄金两三个点，白银十个点），当数据出来之后市场上的投资者都在行动，这样就造成市场的交投瞬间的放大，行情出现剧烈的变动，再此给出一些做单的小技巧，并且附上今年最新非农走势图，以用来验证我说的方法。一：在九点29左右，同时做多做空，带上三个点的止损（刚在上面提到过，非农出来之前行情非农的平静，到9点30分钟之前这一分钟是很难让单子让单子扫损掉）。数据出来会有一边扫掉，最后以三个点的利润博取十几个点乃至几十个点的利润。第二：在九点29左右，在距离现价三个点同时挂多挂空，带上最小的止损，数据出来总会有一边会挂上。第三:也是采取挂单的方法，但是这一次有别于前一种，叫做破位挂单法。之所以要这样做是因为有的平台交易规则改变了。破位挂单法简而言之就是以对不同层次的关键阻力点位和支撑点位的判断来采取分批挂单，进而实现分批的获利。具体这次采取在什么点位挂破位单请联系笔者，因为这个需要结合数据出来之前一个小时的具体行情，暂时无法给出点位从今年一年的行情走势图当中可以看出，我给出的方法，无论是在单边还是在扫盘（诱多诱空）的行情当中，都能够有不错的收获。同时如何判断诱多有空，使自己的利润真正得到最大化，这就需要深厚的技术功底，并且要结合当时的具体行情，再次就不多做讲解了。以上三种方法可以说是最简单最实用的三种方法，也是我从接近一年的时间中不断总结的方法（我在大一暑假开始学习一直到今天），这些方法都是经过了实战的考验。这三种方法也是各有优劣，请大家结合自己的具体情况来操作，以上谨是建议，市场有风险操作需谨慎。特别说明在图表中有三条红线，最上面和最下面是黄金波动最大幅度，中间一条是其在数据出来之前的开盘价，数据推出前可以看出他的剧烈波动，操作需要谨慎！！

常见的地理分析模型

常见的地理分析模型一空间统计模型：相关分析模型： GIS地理数据库中存储的各种自然和人文地理要素(现象)的数据并不是孤立的，它们相互影响、相互制约，彼此之间存在着一定的联系。相关分析模型就是用来分析研究各种地理要素数据之间相互关系的一种有效手段。地理数据库中各种地理要素数据之间的相关关系，通常可以分为参数相关和非参数相关两大类。其中，参数相关又可分为简单(两要素)线性相关，多要素间的相关模型，非参数相关可以分为顺序(等级)相关和二元分类相关。趋势面分析模型（主要是回归模型）：一元回归模型：我们用多项式方程作为一元回归的基本模型： Y＝a0＋a1x＋a2x2＋a3x3＋……a m x m＋ε 式中：Y为因变量，X为自变量，a0,a1,…，a m为回归系数，ε为剩余误差多元线性回归模型多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。设变量Y与变量X1，X2，…，X m存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为 Y j,X j1,X j2,…X jm(j＝1，2，n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为：可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值后，即可利用多元线性回归模型进行预测了。

聚类模型：聚类分析是根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法，对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列，如土地分等定级、水土流失强度分级等。聚类分析的步骤一般是根据实体间的相似程度，逐步合并若干类别，其相似程度由距离或相似系数定义。进行类别合并的准则是使得类间差异最大，而类内差异最小。最短距离聚类模型最短距离聚类模型中，定义两类之间的距离用两类间最近样本的距离来表示。用d ij 表示样本和样本之间的距离，用G1，G2，…表示类，类G p和类G q的距离用D pq表示，则有：具体步骤如下： 1、规定样本间的距离，计算样本两两距离的对称表，记作D0，由于每一个样本自成一类，显然D pq＝d pq。 2、选择D(0)中的最小元素，设为D pq，则G p与G0合并成一个新类，记为 Gγ＝｛G p，G q｝。 3、计算新类与其它类的距离将D(0)中的p、q行和p、q列删去，加上第γ行、γ列，得到的矩阵记作D(1)。 4、对D(1)重复D(0)的两步得D(2)，如此继续下去，直到所有元素成为一类为止。如果某一步D(k)中的最小元素不止一个，则对应这些最小元素的类可以同时合并。模糊聚类模型

美国非农数据.doc

美国非农数据美国非农数据(US Non-farm Payrolls) 什么是美国非农数据美国非农数据(即：美国非农就业数据，非农业就业人数)是美国非农业人口的就业数据，由美国劳工部每月公布一次，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏。非农数据会影响美联储对美元的货币政策，经济差，美联储会倾向减息，美元贬值，经济好，美联储会倾向加息，美元升值。美元指数是以可自由兑换的六国货币（欧元，日圆，英镑，加元，瑞士法郎和澳元）为基准，通过某种加权运算得出的反映美元走势的一种指数。指数升，说明美元在兑大多数货币升值，指数跌，说明美元兑大多数货币贬值。黄金价格严格来说是和美元无关的，但是美元是国际间最常用的结算货币，所以国际间的某些以美元报价的黄金，会受到美元走势的影响。黄金是世界上最好的避险货币，当世界经济萧条，或者地缘政治恶化的时候，黄金的价格就会上升，其余的和美国没什么联系。 What does it Mean? A statistic researched, recorded and reported by th e U.S. Bureau of Labor Statistics intended to represent the total number of paid U.S. workers of any business, excluding the following employees: - general government employees - private household employees - employees of nonprofit organizations that provide assistance to individ uals - farm employees This monthly report also includes estimates on the average work week and the average weekly earnings of all non-farm employees. Investopedia Says... The total non-farm payroll accounts for approximatel y 80% of the workers who produce the ent ire gross domestic product of the United States. The non-farm payroll statistic is reported monthly, on the firs t Friday of the month, and is used to assist government policy makers and economists determine the current state of the economy and predict future le vels of economic activity. [编辑] [编辑本段] 美国非农数据的重要性数据的重要性取决于市场的焦点。过往市场对一些经济数据尤其敏感，特别是重头戏的贸易数据、净资本流入、国内生产总值等，甚至是领先指标、每周首次申领失业救济金人数等，都可以借此数据大炒特炒一番。但现时部份数据的影响力已经大减，

地理信息大数据挖掘与分析

Data Base Technique ? 数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 175【关键词】地理信息大数据数据挖掘1 地理信息大数据的特征随着信息技术的发展，各种地理地质探索程度的加深，每天都会产生大量的地理信息大数据，对于这些大数据的特征进行分析，开展实际应用具有极为重要的意义。 1.1 数据量巨大且多样化随着地理信息数据收集手段的日益丰富使得地理信息的数据呈现出几何倍的增长，以全国4000个基准站计算显示，其总的数据规模已经超过了250GB ，如果扩大到全球的范围内，每天产生的数据量更是巨大。同时随着测绘技术、运动网络以及智能终端的应用，地理信息的数据来源越来越多，应用的技术越来越高超。人们可以通过无人机、卫星、气球拍摄等影响数据，手机、定位车等移动设备获得实时的信息，数据的来源以及种类越来越多样化。 1.2 数据产生较为快速对于数据信息的获取上，高分辨率的影像等数据信息可以实时的获取，高分二号的重复采样周期为4天，资源三号的采样周期缩短到5天，对于传感器等相关移动设备获取信息的周期为实时，在对于这些信息的处理上，都是以秒来计算，同时数据的实效性可以依据分钟来计算，为此可见地理信息数据的产生与分析速度极为快速。 1.3 数据的应用价值极高地理信息内部蕴含着巨大的财富，可以有效的指导人们的生产与生活活动，依据相关的数据显示，地理信息大数据可以人给服务商带来的收入超过1500亿美元，为用户带来的价值将会超过8000亿美元。 1.4 同传统地理信息的比较首先为地位不同，传统的地理信息主要服务于政府，而大数据信息则面向于大众开展的应用服务。地理信息的数据产生部门也从相关单位，专业部门转变为每个人都是大数据地理信息的收集者，数据的量也从MB 发展到地理信息大数据挖掘与分析文/曾航唐险峰谭龙生 PB ，部分的实效数据已经实现了实时的更新。2 地理信息大数据挖掘系统云平台分析地理信息大数据已经为证明其具有较大的应用基础，同时数据挖掘分析能力成为智慧应用的关键，为此数据的挖掘与分析能力显得尤为重要。针对于目前地理信息的特征，要想实现大数据到智慧应用的转变，需要应用到云储存技术、关系与非关系型数据库储存量巨大，通过人工智能以及云计算技术等，通过一定的排列剔除可信度低、未经过检测的数据，经过清洗以及转换之后得到可以利用的地理信息数据。最后通过统计分析、数据挖掘等分析未来的情况，这些操作实现的平台为地理信息处理云平台。地理信息系统的云平台不仅仅支持的为桌面端以及Web 端的应用，为企业以及政府部门提供提供服务，其还是一个服务性以及跨部门的云平台。地理信息云平台含有各种趋势化的技术与数据，在数据管理层面支持3D 数据、公共地理框架数据以及街景、实时位置以及感知数据等，在支持数据格式层面含含有关系型数据、表格、图片以及非关系型数据等几种格式，地理信息数据服务系统还加入了网络社会媒体，网络设备传输的流数据等。对于实际功能层面，处理具有传统的可视化查询、编辑以及分析等功能之外，同时还可以提供的为在线的地理信息触发、地理信息围栏筛选等功能，经过处理之后需要的信息可以通过列消息、邮件以及地图成果等传递给用户。在具体使用的时候，用户可以根据各种类型终端实时的范围地理信息云平台，同时依据云平台获得订阅自身需要的素具信息，并不需要关系数据是如何采集与获取就可以得到较好的服务。3 地理信息大数据的挖掘与应用探析地理信息云平台可以轻而易举的实现各种信息资源的共享，使用地理信息资源的模式从推动应用转变为利用信息挖掘应用，可以为政府、企业以及社会公众等的决策提供支持服务。3.1 城市人文信息的挖掘一个城市夜晚的灯光水平会直接的反应该城市的工业化水平，人口的分布情况等，通过遥感卫星夜间的影响可以获得各个城市经济的要素信息。比如利用夜光减少的情况，分析居民的大规模迁移与战争的发展情况，通过经济统计数据、夜光影响以及土地覆盖类型的数据等，可以得到网格化的GDP 数据，对于政府制定经济发展政策具有较大的帮助。3.2 公安应急应用针对于开放式的广场，公安部门难以掌握好人口的聚集程度，进而难以给出科学的人口流量控制方法，较为容易出现踩踏的事故。为此可以借助于手机热点的大数据计算得到每平方米内部聚集人口的数量，之后结合手机热点的流动趋势，可以精确的判断出每平方米人口的聚集量变化趋势，进而可以及时的做出相关应急措施，避免由于人口超负荷的汇聚带来较大的伤亡。3.3 环境与卫生监测在卫生领域，可以判断流感蔓延的实际情况，对于用户在相关搜索引擎输入的咳嗽、发烧等热点检索信息，具体的分析流感疫情实际的蔓延情况，进而为政府部门快速的应对疾病的蔓延提供第一手珍贵的资料。同时还可以在环保领域的雾霾监测应用，对于污染企业帆布的信息、风向的具体走势以及道路分布，交流流量、人群轨迹等大量的数据开展开展汇集、处理以及实时分析，进而可以获得可视化的雾霾分布图以及雾霾的变化趋势图，进而为政府部门提前的应对雾霾天气、开展环境整治等方面的工作提供必要的指导。3.4 交通出行规划应用人们在出行时通常会考虑当时的路况，绕开拥堵路段，去选宽松路段，但这些宽松路段便会由于车辆的增加而逐渐成为新的拥堵路段，所以导航系统的应用能够通过以往的大量数据，来以现阶段车辆行驶的大概趋势为基础，对用户合理的行驶路线进行分析，以此帮助用户有效避开拥挤路段。4 结束语伴随着地理信息数据获取手段的逐渐增加，地理信息数据也开始进入到大数据时代，地理信息大数据中，用户不在为地理信息数据资源的覆盖性以及发展趋势等担心，而是需要关注于数据如何的组织管理，如何的获取可靠的数据信息，需要花费更多的经理在数据的应用挖掘上，更好的服务于政府、企事业单位以及社会大众。同时我们还需要注意的为，在大数据时代个人隐私面临较为严峻的挑战，如何的防止私人信息泄密是值得关注话题，为此我们今后需要做的就是积极的完善地理信息云平台，深入的挖掘数据内部含有的价值，促进信息产业的发展与进步。参考文献[1]周星,桂德竹.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇和挑战[J].地理信息世界,2013(05):17-20.[2]周顺平,徐枫.大数据环境下地理信息产业发展的几点思考[J].地理信息世界,2014(01):45-50.[3]武长安,姜楠.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇与挑战[J].住宅与房地产,2017(23).[4]刘纪平,张福浩,王亮等.面向大数据的空间信息决策支持服务研究与展望[J].测绘科学,2014,39(05):8-12.[5]曾元武,陈泽鹏,方晓乐等.大数据时代下地理信息公共平台建设展望[J].测绘通报,2015(11):84-87.作者单位重庆市规划信息服务中心重庆市 401121

黄金数据分析-非农占据黄金后方

非农占据黄金后方欧银希腊只是打游击亚汇网讯，国际黄金连续三个交易日区间运行后，隔夜因美元指数大幅走低而反弹，但和欧元、澳元等非美货币相比，黄金仅0.32%的涨幅显得不够看。日内美国又将发布的ADP数据，是非农数据的重要前锋部队。在非农占据黄金后方的背景下，日内的欧洲消息只能打游击。黄金小时图国际黄金借助隔夜美元指数回调反弹，但未能向上突破1200关口，多头略显力量不足。周三早间，黄金开盘走低，再度向1190附近下移，重回震荡意图较为明确，分析认为这是非农数据担忧在市场蔓延的征兆之一。稍后欧洲央行将发布利率决议，由于有欧央行高层曾在讲话中暗示地区通胀偏低，夏季可能扩大购债规模，投资者预计德拉基将在了决议后的新闻发布会中做出澄清。

从本周发布的欧元区经济数据来看，地区低通胀问题正在逐步得到改善，周二发布的欧元区5月CPI年率意外上升0.3%，实现六个月以来首次上升。虽然单靠一项通胀相关指标的改善无法消除欧央行的担忧，但在希腊局势的紧张时刻，料欧银更倾向维持市场的稳定。希腊局势的最新进展依然偏向了乐观。该国方面的消息称，希腊政府在周一晚间向债权人提交了一份让希腊摆脱危机的切实、全面的改革提议，意在尽快与债权人达成协议。随着6月5日第一个偿债日期的临近，希腊违约风险成为投资者的心病。对黄金来说，希腊局势的变化或许是机会多于风险。若希腊局势恶化带来的避险买盘一直是黄金等避险资产的重要支撑，而希腊局势转向明朗之后，首先受到冲击的是失去经济数据支持的美元，若美元进一步回调，将为非农前的黄金带来更多机会。因此若晚间的欧洲央行决议是围绕通胀和希腊问题展开，对黄金整体的影响将非常有限。相比于美国经济数据立竿见影的效果，市场对欧元区经济数据做出的反应略显滞后。晚间即将发布的欧洲数据包括欧元区4月零售销售数据和欧元区失业率数据。

excel实训练习-3(销售数据分析)

EXCEL实训练习三商场销售数据的分析处理 1. 问题的提出小李在深圳市开了若干家饮料连锁店，为了提高管理水平，他打算用Excel工作表来管理销售数据。下图是他制作的各饮料店的销售记录流水帐表。为了统计“毛利润”，他必须去“饮料基本信息”表中查找每种饮料的“进价”和“售价”。这个工作量实在太大，而且还容易出错。

现在希望：能否输入饮料名称后，让Excel根据这个名称自动去查找该饮料的“单位”、“进价”、“售价”等信息，并存放到表“销售记录”的相应列中。 2．解决方案通常情况下，如果不借助其它方法的帮助，要想在Excel中解决这个问题，只能到“饮料基本信息”表中一条一条地查找各种饮料的“进价”和“售价”。如果不想这么做，你有什么更好的办法吗？这个实际需求，开发Excel的工程师，已经为我们想到了。在Excel中有一个函数，就是专门为解决这类问题设计的，这个函数就是VLOOKUP。小李这个问题，可利用Excel中的查找函数VLOOKUP来解决。它的功能是，在数据区域的第一列中查找指定的数值，并返回数据区域当前行中指定列处的数值。下面来看看应用VLOOKUP函数是如何解决上述问题的。 3. 实现方法本案例要解决如下几个问题： 1．在“销售记录”工作表中用VLOOKUP函数计算饮料的“单位”、“进价”和“售价”等信息，并计算出工作表中的“销售额”和“毛利润”等信息。 2．用“分类汇总”统计出各连锁店和各个区中各种饮料的“销售额”、“毛利润”。 3．用“数据透视表”分析各个区中每种饮料的销售情况和各个区中销售情况最好的饮料。 4．另外，为了提高效率、避免出错，小李还想制作一张可以从下拉列表中选择饮料名称，并能自动计算出顾客应交款及应找回款的“新销售记录”工作表。 4．制作过程 STEP 1—VLOOKUP函数的使用设计目标参照下图，根据“销售记录”表中的“饮料名称”列，利用VLOOKUP函数在“饮料基本信息”表中查找其他列（单位、进价和售价）的值。

店铺销售数据分析报告

店铺销售数据分析服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。例如：某服装店铺的销售日报表（通类规报表）在这销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。服装销售/管理人员，拿到这表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在

500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？