数据分析-以Minitab为例

1处理流程和数据流程

1处理流程和数据流程 2工作负荷餐饮会员管理系统是一套专门为餐饮行业量身定做的智能经营管理软件，该系统把先进的经营理念融入其中，从管理者的角度出发，以客户管理为切入点，把客户管理与营业分析、内部管理等管理工作高度结合起来，形成了一套完整独到的管理系统。该系统能迅速提高餐饮行业的经营管理水平、稳固客户群，增加经济效益，是一套以最小的投资获得双盈的优秀管理软件。 3费用开支中原材料7万，工资3万，酒水2万，税金1万多，还有维修费等其他杂费1万多 4人员前台营业、商品管理、会员管理、数据维护、统计查询、系统管理、系统设置。一、前台营业一般的前台日常业务包括：前台接待收银、顾客预约、收费日报结账管理等。二、商品管理主要是商品的采购入库开单，商品入库确认，商品出库开单、商品出库确认及商品库存盘点管理等。菜品及餐桌信息退餐桌名就餐信息表就餐信息表

三、会员管理主要是会员资料管理、会员充值管理、会员取现管理、会员挂失管理、会员注销管理等。四、数据维护对系统自身的信息（诸如：部门及员工信息、商品信息、菜谱信息、房台信息、商品供应商和系统数据字典等信息）进行维护管理。五、统计查询系统拥有强大的统计分析功能包括：营业收入统计查询、日结汇总统计查询、消费帐单信息查询、消费统计查询、商品采购入库统计、商品领用出库统计、商品库存盘点统计、商品库存信息查询、会员资料信息查询（包括会员消费明细、卡业务信息、消费累计及积分等信息）和统计月报等。五、系统管理主要功能包括：系统用户管理、系统用户组管理、用户组权限管理、用户操作日志查询、系统使用监控、数据备份和系统出错监控等。五、系统设置主要功能包括：会员级别设置、系统参数设置（包括：店名、地址、联系电话、结算方式、小票打印和积分等信息的设置）和系统初始化等。 5设备一、开发平台和数据库：可取的是SQL数据库（ORACLE)，而不是ACCESS的开发工具比较差的是VB，好一些的入PB，C++BUIDER..... 二、软件功能餐饮业注重前台收银，前台功能快捷，灵活的好后台进存分析多的，属于超市版的改版，华而不实三、厨房打印机国外和港台的餐饮软件，厨打以串口为主，从不丢单国内软件以网口为主，采用的无非是固网的打印机服务器或者是厨打自带的网卡，丢单是肯定的。所以客户要选择软件的时候，厨打作为最重要的考核。用无线点菜，100％会上厨打。那么只能有两种选择，其一是PC当打印机服务器＋串口厨打的方式，其二是软件公司自主研发的打印机服务器。所有通用打印机服务器和打印机自带网口的，全不可用！四、无线点菜器一种是IC卡式的，晨森软件用的，麻烦，投资大

数据处理服务协议书

数据处理服务协议书甲方：乙方：圣涉宝（天津）数据科技有限公司甲乙双方经充分协商确认合同，同意按照以下条款签定本合同并执行本合同。一、合同标的 1.1乙方同意向甲方提供、甲方同意接受乙方提供本合同项下所列的数据处理分析服务。 1.2 一方未获另一方事先书面许可，不得将本合同所述的权利、义务及/或责任转让予第三方。 1.3 乙方需将本合同项下的数据处理分析服务项目分包其他方提供时，应在本合同规定的项目启动前30个工作日，以书面形式通知甲方，甲方同意后双方签署合同变更书，方可生效。否则，甲方有权视分包商提供的服务为无效服务。二、定义 “数据”由甲方提供给乙方并与甲方客户相关的所

有数据，以下所列均是数据的一部分： 1.存储或者以其它方式固定于有形媒体、电子媒体或其他媒体上并且可提取为可察觉形式的所有资料、数据文档、图像、图表、影像；此类数据或者已经清晰注明保密，或者本身属性已是保密类型； 2.在处理上述数据的过程中产生的资料、数据文档、图像、图表、影像。 “保密资料和数据”包括但不限于在履行本合同过程中或者在双方业务处理过程中可获得的双方交易和业务有关的所有信息（书面、口头或电子形式的信息）三、数据处理分析服务内容、服务期限 3.1 数据处理分析服务内容包括对甲方提供的相关业务数据的记录、整理、计算、作图、分析等方面的服务。 3.2 专业技术服务期限：本合同持续有效到任何一方向另一方提前六个月发出书面通知予以终止。四、服务变更 4.1 任何一方均可以要求对数据处理分析服务进行更改。任一更改申请须以书面形式提交。

4.2 根据更改要求的范围和复杂程度，甲乙双方可对实现变更要求所发生的费用进行磋商。 4.3 就上述第4.1条，双方达成一致，并签署变更备忘录后，变更生效。变更将修改或替取数据处理分析服务中或先前的任何变更备忘录中所有不一致的条款。 4.4 提出变更请求的一方应提交书面申请，描述变更、变更的理由和变更将产生的影响，并提交另一方讨论，接收方须于接到申请后三周内向建议方知会其决定。 4.5 如双方对该申请达成一致同意意见，双方授权代表将签署相应的《变更备忘录》。经双方授权代表签字盖章后的变更备忘录将作为本合同的有效附件和执行变更的依据。变更将修改或替取数据处理分析服务中或先前的任何变更备忘录中所有不一致的条款。五、数据保护 5.1 数据所有权：乙方确认所有客户数据及与其相关权利应一直为甲方之独有财产，且甲方保留存在于此类数据中的一切权利。

Minitab软件过程能力概述与分析

过程能力概述一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据） ——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据

——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.

大数据分析报告调研报告材料模版

数据分析调查报告模版下面是我对数据分析的一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。（2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。（3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用

简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例：浙江农村广播调查报告一、调查背景 …… 二、调查方法 1.取样情况本次抽样的范围？，抽样方式？，实施过程？本次调查发放问卷？份，共回收问卷60份，有效率达到？，参与本次调查的受访者基本情况如表1所示。由表1可知，参与本次调查的大部分为男性，受访者的教育程度均在高中或中专以上，且大部分均为乡镇广播台的工作人员。表1 调查样本的基本情况一览表（n=60）性别男58 96.7

如何用MINITAB进行过程能力分析

过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产,那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制,生产出好的零件（产品）,通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前,过程必须受控。如果过程不受控,你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令,你可以对以下情况进行能力分析: ——正态或Weiｂuｌl概率模式(对于测量数据) ——不同子组之间可能有很强变差的正态数据 ——二项式或Poissｏｎ概率模式(对于计数数据或属性数据) 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求,例如，MINIＴAＢ提供基于正态或Weiｂull分布模型上的能力分析工具,使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置,但是，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型,能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。这些统计分析建立在两个假设的基础上,1、数据来自于一个稳定的过程，２、数据服从近似的正态分布,类似地，能力分析(Weiｂuｌｌ）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中,统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用ＭINITAB,你可以使用Ｂｏｘ－Coｘ能力转化或Ｗeibuｌｌ概率模型,非正态数据比较了这两种方法. 如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内)或SＩXpaｃk能力分析(组间/组内)。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源,可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析(组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。

22质量信息管理与数据分析程序

1。目的对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品/服务的持续改进。2。范围适用于公司内、外部有关的质量信息的收集、分析、利用和管理。 3。职责 3.1 ISO推委会：负责有质量管理体系有关的数据收集和分析； 3.2 生产部门：负责制造过程的数据收集和分析以及顾客满意度方面的数据收集和分析； 3.3 品管部：负责产品质量有关的数据收集和分析。 4．定义 4.1信息源信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品 /或服务的知识和/或经验，来自供方和顾客的信息。 5。作业内容 5.1 信息分类, 根据不同信息的特征进行分类： A.综合分析信息（如综合报告，年终总结，专案分析、持续改进项目策划等等）、 B.一般统计分析信息（如各种统计分析报表/图表等等） C.数据源（如各种报表、报告、质量记录等等）。 5.2 数据源（C类）管理及初步的数据分析（B类） 5.2.1对于数据源的收集和保存。 1）对于有关质量记录的收集和保存期限参见“质量记录总览表”，对于质量记录管理的要求参见《质量记录管理程序》。 2）对于外来记录或资料，由总台或相关部门文员接收（必要时做登记），并及时传递至相关部门保存（注：凡属热电感应的传真必须要拷贝后保存）。 5.3 信息的测量 5.3.1体系业绩的测量 5.3.1.1顾客满意度。

a)生产部应测量顾客满意和/或不满意之处，并规定测量的方法和措施。顾客所关心的内容主要是符合性、交付能力、售后服务及产品费用和/或得到的服务。来自顾客的信息主要为：产品和/或服务的反馈；顾客要求、服务资料和合同信息；市场需求变化；市场竞争信息。 b) 生产部在必要时应与顾客信息源建立联系并与顾客合作。应策划并建立进行市场调研活动的过程，以高效率地获得顾客的声音。应规定所使用的方法、测量标准以及评审的频次。 c)应依据研究的性质、规定的日期、目前的技术和可得到的经费，确定数据收集的方法。采用的方法如下：顾客的投诉；与顾客直接交流；调查表；来自顾客组织的报告；各种媒体的报告；行业研究。 5.3.1.2管理评审/内部审核。总经理/ISO推委会应按计划进行管理评审/内部审核并测量审核结果，将审核结果进行收集、分析或传递。 5.3.2过程的测量 1)生产部门应采取适当的方法对满足顾客要求和证实过程持续能力所必须的过程进行测量，以满足其预期的目的。 2)生产部门应确定评价过程有效性和效率的测量方法。对过程有效性的测量方法的要求主要是：质量符合性、准时性等等。过程效率的测量方法要求评价生产率、人员的利用、成本降低（如浪费、物耗）等。 5.3.3产品和/或服务的测量 1）品管部应采用适当的方法对产品特性进行测量。 2）品管部应定期评定并详细说明产品的测量要求，包括接受准则。 5.4 信息的贮存、保护、检索和处置（1）贮存各部门应及时将本部门涉及的信息以资料的形式将信息存档到相应的档案之中。（2）保护各部门采取妥善措施，如信息加密、分级审查，以确保信息的安全性和保密性。（3）处置各部门定期清理过时的“信息”，使贮存的信息都有可利用的价值并减少信息所占“空间”。 5.5信息传递及发布各部门应将有关信息（其他部门所需的信息）及时传递到相关部门。信息传递的管理方法主要为：计算机网络管理、手工报表等。如提供信息的部门没

大数据分析报告调研报告材料模版

数据分析调查报告模版 F面是我对数据分析的一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件： 1?样本情况分析及调查工具说明 2?调查结果分析以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。 (1)表格设计的要求表格应为三线表(自动套用格式中的“简明I型”)，表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂, 数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。 (2)结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。 (3)结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。

（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例：浙江农村广播调查报告、调查背景二、调查方法 1.取样情况本次抽样的范围？，抽样方式？，实施过程？本次调查发放问卷？份，共回收问卷60份，有效率达到？，参与本次调查的受访者基本情况如表1所示。由表1可知，参与本次调查的大部分为男性，受访者的教育程度均在高中或中专以上，且大部分均为乡镇广播台的工作人员。表1调查样本的基本情况一览表（n =60）

大数据处理：技术与流程

大数据处理：技术与流程文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848）标签： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。大数据处理技术大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。

数据质量管理

数据质量管理定义：是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤一数据质量管理数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。二数据质量管理评估维度由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

1 数据质量评估维度完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等；验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善；监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。三分析影响数据质量的因素影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现（广州城市职业学院广东广州510405）摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。一、研究的意义目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

2017年质量管理体系数据分析报告

2017年质量管理体系数据分析报告一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效

控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势：（1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。（2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。（3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，

大数据,调查报告

大数据,调查报告篇一：大数据调研报告大数据技术市场调查报告：“Bigdata浪潮”迫使企业做出抉择发表于20XX-02-0613:26|2517次阅读|来源cSdn|0条评论|作者李智数据中心浪潮数据挖掘数据分析大数据摘要：大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从iT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构：结构化信息这种信息可以在关... 根据idc的调查报告预测到2020年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，达到35zB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿，能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时，cSdn专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研，并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从iT角度来

看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构：结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着iT应用。这是关键任务oLTP系统业务所依赖的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询；半结构化信息——这是iT的第二次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜索，这也是谷歌存在的理由；非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。许多大数据都是非结构化的，其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。企业内部大数据处理基础设施普遍落后从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100台以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。以现阶段企业内大数据处理基础设施的情况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。但这只是暂时状况，“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展逐渐被

用minitab软件进行测量的说明

用MINITAB软件进行测量系统分析质量部陈志明摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA）一测量系统分析概述测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是： 1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值； 2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别； 3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的； 4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差。 5）再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题，工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。二测量系统分析流程及方法测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（记数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅，本文仅就空调公司系统性能测试平台（量热计平衡室）的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍，详细方法可参阅本文的参考文献（1）。测量系统分析步骤： 1.验证“量具（gage）”的校准； 2.选择工件和测量者执行测量； 3.用MINITAB软件进行数据评估； 4.分析数据，解释结果，得出结论； 5.检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的10件工

大数据分析报告调研报告材料模版

数据分析调查报告模版下面就是我对数据分析得一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件: 1、样本情况分析及调查工具说明 2、调查结果分析以图表加文字得方式呈现数据分析得结果,并对结果简单得解释与说明。（1)表格设计得要求表格应为三线表(自动套用格式中得“简明Ⅰ型”),表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中得数据及文字小正文一号,表格序号在报告中进行统一设计与安排,且表格题目应当在表格得正中上方. 图表得设计要求,图表设计大小应当与正文得文字大小匹配,图表应当包括图序号,图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表得正中下方,图中得数据与文字也应当比正文文字小一号. 一些简单与明白得数据结果,仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂,数据结果比较繁多,那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述.这样既给读者具体得数据结果信息,亦能使数据信息以很具像得方式进行呈现。 (2）结果得分析应体现层次性。一般按大家得操作化结构,分专题进行结果分析。每个专题结束之后,应当进行简要得总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外得结果。最后,在所有得专题分析完之后，应当有一个综合得分析,并在其中陈列本次调查结果中最具有价值得一些结果与结论。 (3)结果分析中，禁止用大量得文字对结果进行说明性得描述，请大家尽量使用简洁与简单得方式陈述结果，但也不能只为追求很少得文字,对一些内容结果进行有选择性得删除,务必做到二者得平衡。（4)调查报告中，如果有引入统计符号,所有得统计符号均为斜体表示。请大家先自学教材后面附录二中得社会调查报告实例,然后再参考下面得一份调查报告样例: 浙江农村广播调查报告一、调查背景 …… 二、调查方法１、取样情况本次抽样得范围?，抽样方式?,实施过程？

Minitab DOE数据分析

————— 2014/5/15 9:16:17 ————————————————————欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关帮助。结果: DOE_热处理(全因).MTW 拟合因子: 强度与加热温度, 加热时间, 转换时间, 保温时间（Step3：回归系统的统计质量）强度的估计效应和系数（已编码单位）系数标项效应系数准误 T P 常量 541.319 1.841 293.98 0.000 加热温度 20.038 10.019 1.841 5.44 0.032 加热时间 16.887 8.444 1.841 4.59 0.044 转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409 保温时间 11.113 5.556 1.841 3.02 0.095 加热温度*加热时间 0.737 0.369 1.841 0.20 0.860 加热温度*转换时间 -0.487 -0.244 1.841 -0.13 0.907 加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493 加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764 加热时间*保温时间 7.113 3.556 1.841 1.93 0.193 转换时间*保温时间 0.837 0.419 1.841 0.23 0.841 加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552 加热温度*加热时间*保温时间 -5.288 -2.644 1.841 -1.44 0.288 加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675 加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667 Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711 （Step2：观察回归效果） S = 7.36546 （是西格玛希望越小越好） PRESS = * R-Sq = 97.17% R-Sq（预测） = *% R-Sq（调整） = 74.56% （step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05)

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力

大数据处理分析研究服务

大数据处理分析研究服务竞争性磋商文件招标编号：采购人：北京市西城区统计局采购代理机构：北京市京发招标有限公司年月

目录第一章采购邀请 ................................................................................................ 第二章磋商单位须知 ........................................................................................ 第三章采购需求 ................................................................................................ 第四章采购合同 ................................................................................................ 第五章评审办法 ................................................................................................ 第六章磋商响应文件格式................................................................................

第一章采购邀请北京市京发招标有限公司受北京市西城区统计局的委托，对大数据处理分析研究服务按照竞争性磋商方式进行采购，特邀请符合条件的单位参加竞争性磋商。 1．项目信息：项目名称：大数据处理分析研究服务项目编号：采计【】号招标编号：包号及包名称：项目预算金额：元采购需求：（详尽参数见第三章采购需求）服务名称用途数量简要技术要求预算金额（元）大数据处理分析研究服务评估决策地图绘制服务：根据西城区宏观经济社会发展数据监测平台的功能建设需求，以及西城区相关数据分析需求，为满足区域经济社会发展决策的精细化数据支撑，将据此对主题数据进行处理，进行定制化的数据地图绘制工作，并与现有的地理信息地图进行叠加。部门统计数据和互联网数据处理服务：部门统计数据与互联网数据，是当前区域大数据应用的空白和薄弱环节，计划加强对该类数据的精细化处理，形成不同维度的独立数据池，支持区内不同部门的决策使用需求。同时，在处理过程中，会对历年数据进行比对，逐步校准数据。数据地址和坐标清洗服务：为满足大数据关联计算应用，需要将来自不同部门的企业、人员和社会资源点的数据，对其地址坐标进行清洗比对。同时，在清晰比对的过程中，逐步形成地名地址和坐标基础列表，以便为今后的数据处理，特别是地理信息处理提供标准。大数据分析研究服务：目前，紧紧依靠统计报表数据和行政记录，不能满足精细化管理的需求，所以，需要对社会化的大数据使用进行研究，同时，对可利用的社会化大数据进行分析比对，找出可同现用统计和其他部门行政记录进行关联的部分，进行获取和应用测试，建立分析研究的方