从数据中得出结论
从数据中得出结论
--引自《咨询师手册》
收集的数据以及积累的事实必须经过加工处理后，才能得出结论。最理想的情况是，每一个假说都有对或错的结论。一个被证明的假说就
是一个结论，因此经过全面研究所得出的结论就是一系列被证明过的假说。
例如，其钢铁企业经过调研，发现不同的客户有不同的偏好，所以根据这一结论进行了销售策略调整。
当咨询师向通用电气公司的前任首席执行官杰克·韦尔奇提出某项建议时，他会针对建议中的一部分问“为什么？”然后就咨询师回答中的某一点，问“为什么”。接着就咨询师再次回答中的某一点再问“为什么？”如果咨询师对这三个层次的回答令人满意，他会认为咨询师对整个问题都经过了深思熟虑。
杰克·韦尔奇的三层思考方法可以应用在数据的分析过程中：
（1）数据：咨询师收集的事实。
（2）发现：咨询师对事实的评价，这通常依赖于未详细说明的数据，如一套标准或普通的准则。
（3）结论：根据发现所得出的咨询诊断结论。
从中我们可以看出数据、发现和结论之间的相互关系：数据产生发现，发现引导咨询师得出结论，介入方式的选择以结论为基础。
另外，在咨询项目的整个过程中都应该牢记任务目标。否则不管采取的行动多么合乎逻辑和有效，依然满足不了客户最初的要求。咨询师要记住在咨询项目过程中定期地重新阅读最初的项目建议书。
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丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析资料
丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析
沈阳工学院 学年论文 题目：英雄联盟网络游戏的营销策略分析 学院：经济与管理学院 专业：市场营销 学号： 1520110537 学生姓名：丁璐璐 指导教师：董乃群 2017年1月6日
摘要 随着中国互联网络游戏产业的出现和发展，游戏行业这些年来也不断的变化更新中。网络游戏这个产业从初步发展到现在的蓬勃发展，这都归结于网络游戏行业资金得到迅速聚集，高利润使得许多竞争者大量研发新型、大型网络游戏，以及用户的成倍增长这些因素共同促进而成。 《英雄联盟》(简称LOL)是由美国拳头游戏(Riot Games)开发、中国大陆游戏代理运营的英雄对战MOBA竞技网游。游戏里拥有数百个个性英雄，并拥有排位系统、天赋系统、符文系统等特色养成系统。《英雄联盟》还致力于推动全球电子竞技的发展，除了联动各赛区发展职业联赛，每年还会举办“季中冠军赛”“全球总决赛”“All Star全明星赛”三大世界级赛事，获得了亿万玩家的喜爱，形成了自己独有的电子竞技文化。 本文主要分为六个部分。第一部写了研究的背景以及意义；第二部分主要写了英雄联盟的游戏规模、营销策略和存在问题；第三部分写了英雄联盟的竞争环境和SWOT分析；第四部分为英雄联盟的优化策略；第五部分为英雄联盟的 4P策略；第六部分是结论。 关键词：英雄联盟;营销策略;LOL
目录 摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ⅰ 目录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ⅱ 绪论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.......．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１ 1英雄联盟营销现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．........．．．．．．．．．．3 1.1英雄联盟的游戏规模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．．．3 1.2英雄联盟的营销策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．4 1.3英雄联盟营销存在问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．7 2英雄联盟竞争分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．......．．．．．．．．．．．．．７ 2.1英雄联盟的竞争环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．．．７ 2.2英雄联盟的ＳＷＯＴ分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．..．．．．．．．．．１６
计算word表格中的数据
如何计算word表格中的数据 为了方便用户使用表格中的数据计算,Word对表格的单元格进行了编号,每个单元格都有一个惟一编号。编号的原则就是:表格最上方一行的行号为1,向下依次为2,3,4,…表格最左一列的列号为A,向右依次为B,C,D,…单元格的编号由列号与行号组成,列号在前,行号在后。 1.求数据的与 求一行或一列数据与的操作方法如下。 (1)将光标移动到存放结果的单元格。若要对一行求与,将光标移至该行右端的空单元格内;若要对一列求与,将光标移至该列底端的空单元格内。 (2)单击“表格与边框”工具栏中的“自动求与”按钮。 (3)如果该行或列中含有空单元格,则Word将不对这一整行或整列进行累加。如果要对整行或整列求与,则在每个空单元格中输入零。 2.数据的其她计算方法 除了求与外,还可以对选中的某些单元格进行平均值、减、乘、除等复杂的运算,操作步骤如下。 (1)将光标移动到要放置计算结果的单元格,一般为某行最右边的单元格或者某列最下边的单元格。 (2)单击“表格”→“公式”菜单命令,调出“公式”对话框。 (3)在“公式”文本框中键入计算公式,其中的符号“=”不可缺少。指定的单元格若就是独立的则用逗号分开其编号;若就是一个范围,则只需要键入其第一个与最后一个单元格的编码,两者之间用冒号分开。例如:=A VERAGE(LEFT)表示对光标所在单元格右边的所有数值求平均值;=SUM(B1:D4)表示对编号由B1到D4的所有单元格求与,也就就是求单元格B1、C1、D1、B2、C2、D2、B3、C3、D3、B4、C4与D4的数值总与。 (4)在“数字格式”下拉列表框中选择输出结果的格式。在“粘贴函数”下拉列表框中选择所需的公式,输入到“公式”文本框中。 (5)设置好公式后,单击“确定”按钮,插入计算结果。如果单元格中显示的就是大括号与代码,例如:{=A VERAGE(LEFT)},而不就是实际的计算结果,则表明Word正在显示域代码。要显示域代码的计算结果,按Shift+F9快捷键即可。
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
全平台直播行业白皮书
2018年度全平台直播行业白皮书 致力于服务主播 小葫芦
2017年小葫芦通过海量的主播数据对直播行业做了详细的总结，2018年 小葫芦数据的覆盖量已扩展到了全平台3600万以上的直播间，在各直播平台争相上市，短视频风生水起的一年，小葫芦2018年直播行业白皮书对直播行业有哪些总结？ PS：数据全覆盖虎牙、斗鱼、YY、快手、B站、企鹅电竞、熊猫等28家主流平台。 序言
01 OPTION 02 OPTION 03 OPTION 04 OPTION 年度总体数据 2018年度全平台直播行业浅析 主播礼物数据 2018年主播礼物收入究竟如何 主播弹幕数据 2018年主播弹幕文化究竟如何 主播特征数据 2018年主播有意思的特征数据 目 录 页
01.年度总体数据 总体数据对比送礼月度数据弹幕月度数据直播时长数据直播分类情况直播开播频次
总体数据对比 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10010 20 30 40 50 60 70 80 90100 1,453,192人87,424,650人21,006,937,229条 35,524年209,725,063人 2,172,030人143,227,648人45,247,211,652条58,937年337,812,960人 新增主播送礼人数弹幕数量直播时长互动人数 2017年 此为2017年全年的直播行业相关数据，整体对比2018年略逊一筹。2018年 此为2018年全年直播行业相关数据，对比2017年占比均有提升。
送礼人数月度数据 2018年送礼总人数 2018年全平台送礼总人数达到惊人的143,227,648，相比2017年87,424,650增幅63%。 后半年送礼人数增加 从7月份开始，2018年后半年参与直播送礼的人数有所增加。 8月，9月送礼人数最多 8月和9月送礼人数居多，寒暑假，依旧是直播的高峰期，学生群体人数众 多。
Word教程：教你用函数实现数据计算
Word教程：教你用函数实现数据计算 平时，当我们需要编排出漂亮的报告、论文、信函、小册子等文档的时候，首先会想到Word，而一旦涉及到数据计算、汇总统计等问题时，专业电子表格软件Excel则成了首选。其实，Word可不是那种四肢发达、头脑简单的排版“花瓶”，数据运算同样难不倒它。当你既想获得漂亮的版面设计，又需要实现一些数据运算的时候，不妨用“美貌与智慧并重”的Word 来试试。 友情提示 如果数据量非常大，并且运算复杂，则最好还是使用Excel，毕竟Word不是专业的数据管理软件，它的本职工作还是排版。 实例1：给Word表格添加计算功能 怎样排出漂亮的表格不是今天的重点，下面的主要目标是解决Word中的数据运算问题，我们以简单的学生成绩统计表的制作为例加以介绍，其实朋友们可以举一反三，将下面的方法应用到其他多个领域中，如收支预算、简单投资理财、购物统计、数据汇总等。 第一步：如图1所示，首先在Word中制作出学生成绩统计表，填写好固定的内容及成绩数据，那些需要计算才能得出数据的单元格暂且空着。 Word教程：教你用函数实现数据计算_中国教程网 图1 统计表 第二步：首先在张三同学的总分栏中点击一下鼠标，然后执行“表格→公式”菜单命令，打开如图2所示的公式对话框，里面已默认输入了公式“＝SUM（LEFT）”。熟悉Excel的朋友差不多能明白，这个公式的意思是将该行表格左侧（LEFT）的所有数据相加的意思。直接单击“确定”返回，即可自动得到张三同学的成绩总分了。 Word教程：教你用函数实现数据计算_中国教程网 图2 公式编辑 第三步：同样，在李四同学的总分栏执行“表格→公式”菜单命令，这次的公式对话框中默认公式为“＝SUM（ABOVE https://www.360docs.net/doc/fc1184707.html,）”，它的意思是计算当前单元格上方（ABOVE）的所有数据，显然，这里我们依然要计算的是左侧的数据，所以将ABOVE改成LEFT，确定后返回，即可得到李四同学的各科总分。以此类推，计算出其他同学的总分。 第四步：接下来计算各科平均分。将光标置于张三同学的均分单元格中，依然是执行“表格→公式”菜单命令。在公式对话框中，删掉默认输入的SUM公式（保留前面的“＝”号），然后单击“粘贴函数”下拉按钮，选择“A VERAGE”，这就是计算平均数的函数了。在自动显示的A VERAGE函数后面的括号中手工输入“B2：D2”（此时完整的公式应为：“＝A VERAGE（B2：D2）”），确定后即可得到张三的各科平均分了。 Word表格中的单元格命名规律 上面的公式“＝A VERAGE（B2：D2）”，有的朋友可能不太明白其中的“B2：D2”参数是怎么得出来的，其实它的意思就是：从表格第2行第2列到第2行第4列之间的所有单元格。与Excel类似，Word表格中，列号以英文字母表示，行号以数字来表示，单元格的名称则由列、行序号组合而成，如图3所示。 Word教程：教你用函数实现数据计算_中国教程网 图3 单元格规则 [next] 小知识 在我们点击“粘贴函数”下拉按钮时，可以发现Word支持的数学函数有近20个之多，下面给出这些函数的简介列表，限于篇幅就不详细介绍了，有兴趣的朋友可以自己翻看Word 的帮助文件，研究一下各函数的使用方法。
数据密集型科学发现及其哲学问题_黄欣荣
第31卷第11期 自然辩证法研究随着各种智能终端和互联网络的兴起，数据的采集、传输、存储发生了巨大的变化，各种各样的数据呈爆发性的速度迅速增长，以致于用传统的数据处理方式难于进行处理。数据的爆发性增长让我们迅速地进入了大数据时代。 〔1〕 由于数据收集和处理 方式的巨大变化，科学研究的方式也发生了革命性的变化，于是出现了基于数据密集型的科学发现新模式。 〔2〕 这种新模式带来了数据性质的变化〔3〕，也带 来了科学发现模式的变化，为此我们有必要对这种新模式的来龙去脉及其特点，以及它将给科学哲学带来哪些问题进行比较全面的探讨。 一、历史上的科学发现模式 按照科学实践主义与建构主义的观点，科学活动是人类认识世界的一项重要的活动，而科学知识是人类科学活动所生产出来的精神产品。更直接一点说：“把科学作为一种生产性活动和生产性制度，科学知识是这种社会劳动的直接产品。” 〔4〕 科学研 究以往总被认为是“高大上”的伟大事业，跟我们的日常生活或者物质生产活动等活动有着巨大的差别。但是，最近的科学实践主义研究发现，科学研究虽然有其特殊性，但从本质上来说，它也是人们的一种实践活动，只是它的目标和手段有些不同罢了。从建构主义的观点来看，科学知识也是科学工 作者建构的产物，也就是说科学知识也是人类生产出来的。就像工人生产工业产品，农民生产农产品一样，科学工作者同样也从事生产活动，他们生产的是科学知识产品，他们靠生产科学知识来领取薪资。因此，从事科学工作也是人们的一种生产方式和生活方式，科学哲学中被称为科学发现。 任何一项生产活动都需要劳动者、劳动工具和劳动对象，而所谓的生产方式其实就是这三种要素的结合模式，结合模式的不同就带来生产效率以及生产产品的不同，因此我们可以根据这三个生产要素来对科学发现或科学知识生产活动进行历史分期和类型划分。根据这三个生产要素，古代科学的生产方式是业余生产模式，近代科学是小作坊模式，而现代科学是大规模生产模式。在古代，从事科学研究的人都不是专业工作者，他们都是在从事其他工作的业余时间里凭着个人兴趣，利用日常生活用具对大自然及其纷繁复杂的现象进行观察、记录，并且进行分类、总结，于是出现了经验科学。在近代，科学工作者在某些有钱人或组织的帮助下，利用比较简陋的仪器设备（比如自制的望远镜、显微镜），对天文现象、物理现象、化学现象和生物现象进行观察与实验，并且利用已有理论对观察、实验中所得现象进行归纳、推理和提炼，形成相关的理论。现代科学变成了国家行为，国家对科学活动进行大规模的投资，组织专业团队实行攻关协作， 收稿日期：2015-5-7 基金项目：国家社会科学基金重点课题“大数据技术革命的哲学问题研究”（2014AZX006）。 作者简介：黄欣荣（1962—），江西赣州人，哲学博士，江西财经大学管理哲学研究中心主任，马克思主义学院教授，主要研究方向：大数据哲学、复杂性哲学。 数据密集型科学发现及其哲学问题 黄欣荣 （江西财经大学管理哲学研究中心，南昌330013） 摘要：随着大数据时代的来临，科学发现的模式将发生重大变化。在传统的实验科学、理论科学和计算科学这三种科学发现模式的基础上，产生了第四种类型的发现新模式，即知识密集型科学发现模式。这种新模式带来了科学发现逻辑起点的变化，从“科学始于观察”变为“科学始于数据”，并引发了从“观察渗透理论”变为“挖掘渗透理论”，而且科学发现的检验方式和科学划界的判断标准也随之发生了相应的变化。 关键词：大数据；数据密集型；科学发现模式；科学始于数据中图分类号：N031 文献标识码：A 文章编号：1000-8934（2015）11-0048-07 第31卷 第11期2015年11月 自然辩证法研究 Studies in Dialectics of Nature Vol.31，No.11 Nov.，2015
离群值判别方法比较
离群值判别方法比较 文章介绍了离群值定义及分类，对几种常用的离群值判别方法进行比较，给出了不同情况下应采用的判别方法。希望通过文章的论述，可以为相关工作人员提供帮助，仅供参考。 标签：计量；离群值；判别方法对比 1 概述 离群值是样本中的一个或几个观测值，它们离开其他观测值较远，暗示它们可能来自不同的总体。离群值有两类来源，第一类离群值是总体固有变异性的极端表现，这类离群值与样本中其余观测值属于同一总体。第二类离群值是由于试验条件和试验方法的偶然偏离所产生的结果，或产生于观测、记录、计算中的失误，这类离群值与样本中其余观测值不属于同一总体[1]。 在计量领域，对在规定测量条件下测量的量值，测量条件下测得的量值用统计分析的方法进行的测量不确定度分量的评定，是测量不确定度的A类评定。测量中的失误或突发因素不属于测量不确定度的来源。在测量不确定度评定中，应剔除测得值中的离群值（异常值）。离群值的剔除应通过对数据的适当检验后进行[2]。 离群值分为单侧情形和双侧情形，单侧情形分为上侧情形与下侧情形。若无法认定单侧情形，按双侧情形处理。 2 抽样检验理论 文章介绍的离群值判别方法，均是建立在样本服从正态分布的假设上。抽样检验理论主要是建立均值与方差的估计。 2.1 符号及定义 文章符号及定义如表1所示。 2.2 均值及标准差 当不知道总体标准差时，用样本标准差估计作为总体标准差。样本标准差的计算有两种估计方法：贝塞尔公式、极差法。其中，贝塞尔公式法是方差的无偏估计，用于测量次数较多情况；极差法在测量次数较少时（2≤n≤9）应用。公式（1）-（3）分别为样本均值、贝塞尔公式，极差法。 3 离群值的判别
word2003 表格计算公式中的函数公式的意义
word2003表格计算公式中的函数公式的意义 ABS用途：返回某一参数的绝对值。语法：ABS(number)参数：number是需要计算其绝对值的一个实数。实例：如果A1=-16，则公式"=ABS(A1)"返回16。2.ACOS用途：返回以弧度表示的参数的反余弦值，范围是0~π。语法：ACOS(number)参数：number是某一角度的余弦值，大小在-1~1之间。实例：如果A1=0.5，则公式"=ACOS(A1)"返回1.047197551(即π/3弧度，也就是600)；而公式"=ACOS(-0.5)*180/PI()"返回120°。AND用途：所有参数的逻辑值为真时返回TRUE(真)；只要有一个参数的逻辑值为假，则返回FALSE(假)。语法：AND(logical1，logical2，…)。参数：Logical1，logical2，…为待检验的1~30个逻辑表达式，它们的结论或为TRUE(真)或为FALSE(假)。参数必须是逻辑值或者包含逻辑值的数组或引用，如果数组或引用内含有文字或空白单元格，则忽略它的值。如果指定的单元格区域内包括非逻辑值，AND将返回错误值#V ALUE！。实例：如果A1=2、A=6，那么公式"=AND(A1A2)"返回FALSE。如果B4=104，那么公式"=IF(AND(1B4，B4p AVERAGE用途：计算所有参数的算术平均值。语法：A VERAGE(number1，number2，.)。参数：Number1、number2、.是要计算平均值的1~30个参数。实例：如果A1：A5区域命名为分数，其中的数值分别为100、70、92、47和82，则公式"=A VERAGE(分数)"返回78.2。COUNT用途：返回数字参数的个数。它可以统计数组或单元格区域中含有数字的单元格个数。语法：COUNT(value1，value2，.)。参数：Value1，
数据库实验中遇到的问题
数据库实验中遇到的问题： 1、一个表有两个主码时要按住ctrl选择； 2、起别名时，当别名中没有空格时可以用as也可以不用，如：sno xh和sno as xh都是对的；如果有空格则可用单引号或中括号把别名括起来； 3、在往表中填入数据时，要注意参照完整性。应该最后输入外码，否则保存不了； 3.只有表的拥有者才可以在表上创建触发器 4.在SQL2005中，创建触发器语句中，不能用before，只识别after； 5.创建触发器中，系统会临时生成一个inserted或deleted表。 6.设置外键时，在被参照的关系那组属性一定是码，否则会出现错误。 7.设置视图时，要关闭了工作空间已经建立的表，否则点击视图时新建视图的键是灰色的，不能建立。 8.当设置表头时如果有错，无法向表中添加正确数据，改了表头后要关闭原来的添加表，重新打开，否则还是原来的错误。 9.给用户授权前应先创建用户； 10.Management Studio中的两种验证模式设置法，都需要重新启动SQL Server后才能生效； 11.软件有windows版的和vista版的，要根据系统类型安装。 12.系统的数据库不能随便删除。 13.要把文件中的表格复制下来要先断开连接，否则会出现错误。 14.数据类型因不匹配而发生错误 15.身份验证改为SQL Server时，输入登录名后，进行测试时，会出现测试已注册的服务器失败。直接用Windows身份验证。 16.要想自己设置登录名和密码必须先进入SQL Server。
17.在实验过程中，在创建时出现问题，如在创建表的过程中，由于在建立时没有注意到表与表之间的相互关联，可能建立表要在建立另一个表的基础之上的，所以建表的顺序一定要对，否则就会有出错的提示！在删除过程中也一样，在建立好三个表之后，删除，以及其他操作，如增加，修改，都要满足三个表之间的制约关系才行！否则不会成功！ 18.问题：在用SQL语句创建表时，新表在系统数据库下 解决：在新建查询页面，工具栏执行按钮的左边是可以选择可用数据库，改变数据库后，新表创建于改变后的数据库下。 19.问题：在Studnt、Course、SC表之间建立依赖关系时出错 原因：在建立这三个表时，Student表中的类型值改变过，而另两个表全是默认的，类型不同导致出错。 20.问题：在建立过视图后的表中修改依赖关系出错 原因：视图是依赖于基本表的，修改基本表中列的依赖关系会导致视图依赖关系出错。 21.在登陆管理操作中，当删除登陆名时，系统给出提示：删除服务器登陆名并不会删除与该登陆名关联的数据库用户。若要完成此过程，请在每个数据库中删除用户。在第一次将架构所有权转移到新用户时，这可能是必须的。（尚存问题） 22.问题：恢复数据库时，提示尚未备份日志尾部，所以无法完成恢复。 原因分析：这是因为在线还原的数据库在最后备份后又产生了新的日志，所以按照默认设置的备份选项，系统将提示备份日志尾部以免造成事务中断。 解决方法：如果需要备份尾部日志则进行备份。如果不需要，则可以在还原数据库的选项卡中选择“覆盖现有数据库”。 23:用Windows身份验证模式进入数据库后创建SQL server身份登陆用户，新用户无法登陆。解决方法：首先将数据库的服务器模式改为SQL server 和Windows 身份验证模式，然后再重新启动服务器，这样再创建出的SQL server 用户就可以用SQL server 验证模式登陆了。 24：在某一数据库中创建新用户时，登陆名选择的不对，导致无法创建。 原因：每个登陆名只可以在一个数据库中创建一个用户。 25.在给用户授予列INSERT权限的时候，一定要包含主码的INSERT权限，否则用户的插入操作会因为主码为空而被拒绝； 26.对列的UPDATE权限，在进行列值修改时还要遵守表在创建的时候定义的主码及其他约束； 27.使用角色来管理数据库权限可以简化授权的过程； 28.如果用户将权限授予了其他用户，对用户收回权限时，必须使用级联收回，不然系统会出错，拒绝执行命令。
python分析英雄联盟
还不会选英雄阵容？python来帮你carry全场 欢迎来到召唤术峡谷~”英雄联盟作为一款长青游戏，风靡了这么多年，2018全球总决赛的IG冠军一出更是引发了众多撸迷又将游戏重新拾起。 今天我们就来分析一下战队的阵容选择会对胜率带来什么样的影响。 1.载入必要的包 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pyecharts import Radar 2.读取并观察数据情况 dat_hero=pd.read_csv('TeamHero_index.csv') dat_hero.head()
3.数据分析 （1)红蓝方因素对胜负的影响 众所周知，在英雄联盟中，由于蓝方会先手ban英雄及pick英雄，因此通常蓝方的胜率更高一些。让我们来看看数据是否能够印证这一点。 取出红方获胜的数据： red_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] red_win1=red_win1[red_win1['是否获胜'].isin(['1'])] red_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] red_win2=red_win2[red_win2['是否获胜'].isin(['0'])] red_win=pd.concat([red_win1,red_win2]) red_win.shape (208,8) 取出蓝方获胜的数据 blue_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] blue_win1=blue_win1[blue_win1['是否获胜'].isin(['0'])] blue_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] blue_win2=blue_win2[blue_win2['是否获胜'].isin(['1'])] blue_win=pd.concat([blue_win1,blue_win2]) blue_win.shape (316,8) 画出红蓝方胜场直方图
计算word表格中的数据
计算w o r d表格中的数据 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
如何计算word表格中的数据 为了方便用户使用表格中的数据计算，Word对表格的单元格进行了编号，每个单元格都有一个惟一编号。编号的原则是：表格最上方一行的行号为1，向下依次为2，3，4，…表格最左一列的列号为A，向右依次为B，C，D，…单元格的编号由列号和行号组成，列号在前，行号在后。 1．求数据的和 求一行或一列数据和的操作方法如下。 （1）将光标移动到存放结果的单元格。若要对一行求和，将光标移至该行右端的空单元格内；若要对一列求和，将光标移至该列底端的空单元格内。（2）单击“表格和边框”工具栏中的“自动求和”按钮。 （3）如果该行或列中含有空单元格，则Word将不对这一整行或整列进行累加。如果要对整行或整列求和，则在每个空单元格中输入零。 2．数据的其他计算方法 除了求和外，还可以对选中的某些单元格进行平均值、减、乘、除等复杂的运算，操作步骤如下。 （1）将光标移动到要放置计算结果的单元格，一般为某行最右边的单元格或者某列最下边的单元格。
（2）单击“表格”→“公式”菜单命令，调出“公式”对话框。 （3）在“公式”文本框中键入计算公式，其中的符号“=”不可缺少。指定的单元格若是独立的则用逗号分开其编号；若是一个范围，则只需要键入其第一个和最后一个单元格的编码，两者之间用冒号分开。例如：=AVERAGE(LEFT)表示对光标所在单元格右边的所有数值求平均值；=SUM(B1:D4)表示对编号由B1到D4的所有单元格求和，也就是求单元格B1、C1、D1、B2、C2、D2、B3、C3、D3、B4、C4和D4的数值总和。 （4）在“数字格式”下拉列表框中选择输出结果的格式。在“粘贴函数”下拉列表框中选择所需的公式，输入到“公式”文本框中。 （5）设置好公式后，单击“确定”按钮，插入计算结果。如果单元格中显示的是大括号和代码，例如：{=AVERAGE(LEFT)}，而不是实际的计算结果，则表明Word正在显示域代码。要显示域代码的计算结果，按Shift+F9快捷键即可。 （6）为求平均值的公式，单击“确定”按钮 3．“公式”对话框 用户通过使用“公式”对话框，可以对表格中的数值进行各种计算。计算公式既可以从“粘贴函数”下拉列表框中选择，也可以直接在“公式”文本框中键入。计算公式主要是由函数和操作符组成的。
数据中异常值的处理方法_总
数据中异常值的检测与处理方法 一、数据中的异常值 各种类型的异常值： 数据输入错误：数据收集，记录或输入过程中出现的人为错误可能导致数据异常。例如：一个客户的年收入是$ 100,000。数据输入运算符偶然会在图中增加一个零。现在收入是100万美元，是现在的10倍。显然，与其他人口相比，这将是异常值。 测量误差：这是最常见的异常值来源。这是在使用的测量仪器出现故障时引起的。例如：有10台称重机。其中9个是正确的，1个是错误的。 有问题的机器上的人测量的重量将比组中其他人的更高/更低。在错误的机器上测量的重量可能导致异常值。 实验错误：异常值的另一个原因是实验错误。举例来说：在七名跑步者的100米短跑中，一名跑步者错过了专注于“出发”的信号，导致他迟到。 因此，这导致跑步者的跑步时间比其他跑步者多。他的总运行时间可能是一个离群值。 故意的异常值：这在涉及敏感数据的自我报告的度量中通常被发现。例如：青少年通常会假报他们消耗的酒精量。只有一小部分会报告实际价值。 这里的实际值可能看起来像异常值，因为其余的青少年正在假报消费量。 数据处理错误：当我们进行数据挖掘时，我们从多个来源提取数据。某些操作或提取错误可能会导致数据集中的异常值。 抽样错误：例如，我们必须测量运动员的身高。错误地，我们在样本中包括一些篮球运动员。这个包含可能会导致数据集中的异常值。 自然异常值：当异常值不是人为的（由于错误），这是一个自然的异常值。例如：保险公司的前50名理财顾问的表现远远高于其他人。令人惊讶的是，这不是由于任何错误。因此，进行任何数据挖掘时，我们会分别处理这个细分的数据。
在以上的异常值类型中，对于房地产数据，可能出现的异常值类型主 要有：(1)数据输入错误，例如房产经纪人在发布房源信息时由于输入错误，而导致房价、面积等相关信息的异常；在数据的提取过程中也可能会出现异常值，比如在提取出售二手房单价时，遇到“1室7800元/m 2”，提取其中的数字结果为“17800”，这样就造成了该条案例的单价远远异常于同一小区的其他房源价格，如果没有去掉这个异常值，将会导致整个小区的房屋单价均值偏高，与实际不符。(2)故意的异常值，可能会存在一些人，为了吸引别人来电询问房源，故意把价格压低，比如房屋单价为1元等等；(3)自然异常值。房价中也会有一些实际就是比普通住宅价格高很多的真实价格，这个就需要根据实际请况进行判断，或在有需求时单独分析。 二、数据中异常值的检测 各种类型的异常值检测： 1、四分位数展布法 方法[1]：大于下四分位数加倍四分位距或小于上四分位数减倍。 把数据按照从小到大排序，其中25%为下四分位用FL 表示，75%处为上四分位用FU 表示。 计算展布为：L U F F F d -=，展布（间距）为上四分位数减去下四分位数。 最小估计值（下截断点）：F L d F 5.1- 最大估计值（上截断点）：F U d F 5.1+ 数据集中任意数用X 表示，F U F L d F X d F 5.15.1+<<-， 上面的参数不是绝对的，而是根据经验，但是效果很好。计算的是中度异常，参数等于3时，计算的是极度异常。我们把异常值定义为小于下截断点，或者大于上截断点的数据称为异常值。
运用数据分析发现内管问题
运用数据分析发现内管问题 摘要：近年来，行业内管规范水平不断提升，特别是2014年“马鞍山”事件、“东营”事件发生后，以市、县经营单位为主体，有组织性的内管违规行为已基本绝迹，从业人员和经营户的个人行为将是未来内管违规的主要形式。而违规经营户潜藏于成千上万的经营户之中，订单数据更是数以万计，如何运用数据分析手段，从如此繁冗的数据中挖掘出想要的信息，实现对内管违规行为的精确打击，是本文的主要讨论内容。 关键词：烟草内管数据分析异常 一、目前内管工作中数据运用存在的不足 目前内管工作中涉及的数据统计，主要集中在预警信息提示和重点品牌卷烟日销量监控方面，几乎完全依托国家局下发的《烟草行业内部专卖管理监督工作规范》（国烟专〔2011〕49号），通过对单次订单总量、结构、单品数量、单品日销量波动率的监控，筛选出异常订单、异常品牌，在一定程度上起到了缩小可疑范围、提高查处违规行为针对性的作用。但从笔者从事内管工作的体验来看，尚存在诸多的不足：一是预警信息以波动率为唯一发生条件，只提示突发性的数据异常变动，对于持续性、长期性的套购卷烟行为，因数据波动小，不会提示预警。违规经营人员知悉预警规则后，可通过对订单数据的平衡来规避预警筛查。二是预警提示的信息，是单个订单或单个品种的点状信息，没有体现各预警信息之间的关联性，需要二次分析才能挖掘更多有用的信息。三是旧有数据分析中，提取的样本数据种类较少，仅涉及单次订单总量、单次订单单品数量、单次订单均价、单品月销量、单品日销量等少数几个数据，缺乏按地域、按片区、按时段的分类统计。四是在数据对比分析上，注重当期数据与历史数据的纵向对比（单次订单预警、单品月销量预警），忽略各零售户、乡镇、营销片区之间的横向对比；注重单个数据与整体数据间的对比（单品日销量预警），忽略以乡镇为单位的小市场环境，导致有价值的局部数据异常，被整体性的大数据所湮没。 二、数据分析思路与方法 数据冰冷，但不说假话，有违规行为发生，则必然导致数据变化，只是变化有大有小，甚至细微难以察觉，我们要做的，是分析违规行为会对哪些数据、产生怎样的影响，再通过对这些数据的收集分析，剔除节庆、营销政策等影响因素，找出违规行为引起的数据异常，结合电话、实地调查加以验证，查出违规行为，具体可通过对以下数据的统计分析来协助内管工作开展。 1.重点品牌日销量的电访线路分析 如图一所示，分别提取一个月内某品牌卷烟周一至周五的销售数据，绘制五条并行的折线图，每个访销周期的5个数据，代表周一至周五所对应访销线路销售的该品卷烟数量，在周期内营销政策、货源供给无明显变动的情况下，由于内外部影响相同，各访销线路的销售数据变化方向、幅度也应趋于一致，如周一、周三、周五折线变动趋势大致相当；如果出现某访销日折线变动情况明显与其他访销日相异，如第2周周二、第3周周五，特别是出现第3周周五，同周期其他线路卷烟销量回落，而该线路销量明显上升的情况，排除政策等营销因素后，则应考虑核查当日访销线路是否存在套购卷烟、集中线路、集中时间、集中客户投放卷烟的违规行为。
实验离群数据的判断和处理
实验离群数据的判断和处理 离群数据来源与判断： 1、离群值按产生原因分为两类: a)第一类离群值是总体固有变异性的极端表现，这类离群值与样本中其余观测值属于同一总体; b)第二类离群值是由于试验条件和试验方法的偶然偏离所产生的结果，或产生于观测、记录、计算中的失误，这类离群值与样本中其余观测值不属于同一总体。对离群值的判定通常可根据技术上或物理上的理由直接进行，例如当试验者已经知道试验偏离了规定的试验方法，或测试仪器发生问题等。当上述理由不明确时，可用本标准规定的方法。 2、离群值的三种情形： 本标准在下述不同情形下判断样本中的离群值: a)上侧情形:根据实际情况或以往经验，离群值都为高端值 ;b)下侧情形:根据实际情况或以往经验，离群值都为低端值; c)双侧情形:根据实际情况或以往经验，离群值可为高端值，也可为低端值。 3、检出离群值个数的上限 应规定在样本中检出离群值个数的上限(与样本量相比应较小)，当检出离群值个数超过了这个上限时，对此样本应作慎重的研究和处理。 4、单个离群值情形 a)依实际情况或以往经验选定，选定适宜的离群值检验规则(格拉布斯检验、狄克逊检验等）; b)确定适当的显著性水平， c)根据显著性水平及样本量，确定检验的临界值;d)由观测值计算相应统计量的值，根据所得值与临界值的比较结果作出判断。 5、判定多个离群值的检验规则 在允许检出离群值的个数大于1的情况下，重复使用检验规则进行检验。若没有检出离群值，则整个检验停止;若检出离群值，当检出的离群值总数超过上限时，检验停止，对此样本应慎重处理，否则，采用相同的检出水平和相同的规则，对除去已检出的离群值后余下的观测值继续检验。 离群值处理 1、处理方式 处理离群值的方式有: a)保留离群值并用于后续数据处理; b)在找到实际原因时修正离群值，否则予以保留; c)剔除离群值，不追加观测值; d)剔除离群值，并追加新的观测值或用适宜的插补值代替。
电子竞技行业盈利模式——以《英雄联盟》为例毕业论文
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容： 按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：
Word表格中的数据处理技巧
Word表格中的数据处理技巧 大家都知道，Excel的数据处理功能那是非常的强大，什么排序、筛选、分类统计都不在话下，函数公式、透视表等功能更是让人神往！可是，写报告时，我将数据表格已经录入到Word中了，再将表格弄到Excel中处理有点太麻烦，在Word 中可以对表格数据进行简单的处理么？ 01 Word表格数据排序 如下图，在文档中列出了一个商品销售统计表格，发现销售额未排序，现在想对表格以销售额从大到小降序排列商品，在Word中应该怎么做？ 操作步骤： 选中整个表格，单击【表格工具】-【布局】-【排序】命令： 在弹出的【排序】对话框中，将“销售额”设置为主要关键字，排序类型为“数字”，排序方式为降序：
在Word中，可以按笔划、数字、日期和拼音等四种不同类型进行排序；最多可以设置3个关键字。本例最后排序效果如下图： 02 Word表格中的“公式” 还是刚才的商品销售表，现在想增加一个“利润”列，假设利润率按5%来计算，那每种商品的利润就是：销售额*5%，既然数据已经在Word中了，像这样的简单计算就没有必要再麻烦Excel或计算器啦！
首先，我们需要先来了解一下Word表格的命名规则，其实，在Word中，表格中的每一个单元格，同样可以像在Excel中那样用列标加行号的方式来表示，比如第一列第1行的“序号”这个单元格，可以理解为A1单元格： 需要注意的是，如果表格中存在合并单元格，那这个合并单元格会以合并前的单元格区域的左上角单元格的位置来表示。 好，有这个知识做铺垫，现在就可以直接在Word表格中来输入【公式】啦！将光标定位到芹菜行的利润单元格，单击【表格工具】-【布局】选项卡中的【公式】命令，弹出公式对话框： 在【公式】文本框中输入“D2*0.05”，单击确定，该商品的利润值即被自动计算出来。由于Word表格中单元格的表示方式始终为绝对引用，因此需要对其他单元格逐个输入或批量粘贴后再逐个修改。 将第1行的利润值选中复制，并粘贴到下面的空单元格中：
大数据发展存在的主要问题
（一）数据孤岛问题 大数据的基础在于数据，但是如果拿不到底层的数据，数据分析也就无从谈起。随着社交网络、移动互联网和物联网的兴起以及社交媒体的发展导致各种海量数据生成，带来了无限想象力和商业应用价值。 “第一个问题就是没数据，理论上我们中国有很多数据，但实际做数据分析会发现非常困难。”中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示，数据孤岛是一个严重的问题，从技术层面看，大数据的主要挑战是采集和分析。不同部门的数据储存在不同地方，大数据来源众多、数量巨大、形式各异。大数据最高的层次就是用数据来形成智慧，这需要从中获得一目了然的信息。做数据分析先要整合数据，整合数据需要真正高效、可靠的数据管理和分析平台。 社会大数据是一种社会公共资源，由于政府部门之间、企业之间、政府和企业间信息不对称、制度法律不具体、缺乏公共平台和共享渠道等多重因素，还有多样的设备、各式各样的应用场景，导致大量政府数据存在“不愿公开、不敢公开、不能公开、不会公开”的问题，早就了一个个企业和政府管理部门的数据孤岛。 阻碍数据共享的另一个主要原因是缺乏动力和担心安全。贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿透露，不少企业以保护商业机密
或节省数据整理成本等为理由，不愿意交易自身数据。在出行领域，每天有上千万的出行记录和数百辆车的实时地理位置信息被记录在出行软件上。电商行业大量流转的货物，掌握着许多家庭住址。这些大数据涉及到千家万户的财产甚至人身安全，企业不愿意泄露这部分信息。部分政府部门也缺乏数据公开的动力：有的是因懒政而让数据沉睡，有的则是已经利用数据开展商业化应用，因此不愿共享。 “数据孤岛的痛不是技术问题，是利益问题，背后隐藏的利益导致了数据孤岛的产生。”鄂维南坦言。 对于如何打通数据孤岛，加快政府数据开放共享，政府要建立完善大数据发展协调机制，稳步推动公共数据资源开放，将大数据作为一项国家战略。大量的数据仍然掌握在个别企业和政府机构中，要想实现共享和保证信息安全，还要统筹规划大数据基础设施建设，推动制定公共信息资源保护和开放的制度性文件，明确数据开放共享的原则和底线。 中国的大数据才刚刚起步，若想打通城市现存的信息壁垒，就要让城市多方资源联动起来，搭建城市数据共享的平台，从而形成良好的数据开发和使用氛围，激活大数据价值，充分发挥数据资源整合的优质效应。 （二）底层技术差距很大 即便解决了数据共享问题，数据可供随时取用，每天天所产