2011黑龙江省数据分析高级

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2011黑龙江省数据分析高级

1、给定n个村庄之间的交通图,若村庄i和j之间有道路,则将顶点i和j用边连接,边上的Wij表示这条道路的长度,现在要从这n个村庄中选择一个村庄建一所医院,问这所医院应建在哪个村庄,才能使离医院最远的村庄到医院的路程最短?试设计一个解答上述问题的算法,并应用该算法解答如图所示的实例。(20分)

2、矩阵中元素按行和按列都已排序,要求查找时间复杂度为O(m+n),因此不能采用常规的二层循环的查找。可以先从右上角(i=a,j=d)元素与x比较,只有三种情况:一是A[i,j]>x,这情况下向j 小的方向继续查找;二是A[i,j]

void search(datatype A[ ][ ], int a,b,c,d, datatype x)

//n*m矩阵A,行下标从a到b,列下标从c到d,本算法查找x是否在矩阵A中.

{i=a; j=d; flag=0; //flag是成功查到x的标志

while(i<=b && j>=c)

if(A[i][j]==x) {flag=1;break;}

else if (A[i][j]>x) j--; else i++;

if(flag) printf(“A[%d][%d]=%d”,i,j,x); //假定x为整型.

else printf(“矩阵A中无%d 元素”,x);

}算法search结束。

[算法讨论]算法中查找x的路线从右上角开始,向下(当x>A[i,j])或向左(当x

3、约瑟夫环问题(Josephus问题)是指编号为1、2、…,n的n(n>0)个人按顺时针方向围坐成一圈,现从第s个人开始按顺时针方向报数,数到第m个人出列,然后从出列的下一个人重新开始报数,数到第m的人又出列,…,如此重复直到所有的人全部出列为止。现要求采用循环链表结构设计一个算法,模拟此过程。

4、根据二叉排序树中序遍历所得结点值为增序的性质,在遍历中将当前遍历结点与其前驱结点值比较,即可得出结论,为此设全局指针变量pre(初值为null)和全局变量flag,初值为true。若非二叉排序树,则置flag为false。

#define true 1

#define false 0

typedef struct node

{datatype data; struct node *llink,*rlink;} *BTree;

void JudgeBST(BTree t,int flag)

// 判断二叉树是否是二叉排序树,本算法结束后,在调用程序中由flag得出结论。

{ if(t!=null && flag)

{ Judgebst(t->llink,flag);// 中序遍历左子树

if(pre==null)pre=t;// 中序遍历的第一个结点不必判断

else if(pre->datadata)pre=t;//前驱指针指向当前结点

else{flag=flase;} //不是完全二叉树

Judgebst (t->rlink,flag);// 中序遍历右子树

}//JudgeBST算法结束

5、设t是给定的一棵二叉树,下面的递归程序count(t)用于求得:二叉树t中具有非空的左,

右两个儿子的结点个数N2;只有非空左儿子的个数NL;只有非空右儿子的结点个数NR和叶子结点个数N0。N2、NL、NR、N0都是全局量,且在调用count(t)之前都置为0.

typedef struct node

{int data; struct node *lchild,*rchild;}node;

int N2,NL,NR,N0;

void count(node *t)

{if (t->lchild!=NULL) if (1)___ N2++; else NL++;

else if (2)___ NR++; else (3)__ ;

if(t->lchild!=NULL)(4)____; if (t->rchild!=NULL) (5)____;

}

26.树的先序非递归算法。

void example(b)

btree *b;

{ btree *stack[20], *p;

int top;

if (b!=null)

{ top=1; stack[top]=b;

while (top>0)

{ p=stack[top]; top--;

printf(“%d”,p->data);

if (p->rchild!=null)

{(1)___; (2)___;

}

if (p->lchild!=null)

(3)___; (4)__;

}}}}

6、后序遍历最后访问根结点,即在递归算法中,根是压在栈底的。采用后序非递归算法,栈中存放二叉树结点的指针,当访问到某结点时,栈中所有元素均为该结点的祖先。本题要找p和q 的最近共同祖先结点r ,不失一般性,设p在q的左边。后序遍历必然先遍历到结点p,栈中元素均为p的祖先。将栈拷入另一辅助栈中。再继续遍历到结点q时,将栈中元素从栈顶开始逐个到辅助栈中去匹配,第一个匹配(即相等)的元素就是结点p 和q的最近公共祖先。

typedef struct

{BiTree t;int tag;//tag=0 表示结点的左子女已被访问,tag=1表示结点的右子女已被访问

}stack;

stack s[],s1[];//栈,容量够大

BiTree Ancestor(BiTree ROOT,p,q,r)//求二叉树上结点p和q的最近的共同祖先结点r。{top=0; bt=ROOT;

while(bt!=null ||top>0)

{while(bt!=null && bt!=p && bt!=q) //结点入栈

{s[++top].t=bt; s[top].tag=0; bt=bt->lchild;} //沿左分枝向下

if(bt==p) //不失一般性,假定p在q的左侧,遇结点p时,栈中元素均为p的祖先结点

{for(i=1;i<=top;i++) s1[i]=s[i]; top1=top; }//将栈s的元素转入辅助栈s1 保存

if(bt==q) //找到q 结点。

for(i=top;i>0;i--)//;将栈中元素的树结点到s1去匹配

{pp=s[i].t;

for (j=top1;j>0;j--)

if(s1[j].t==pp) {printf(“p 和q的最近共同的祖先已找到”);return (pp);}

while(top!=0 && s[top].tag==1) top--; //退栈

if (top!=0){s[top].tag=1;bt=s[top].t->rchild;} //沿右分枝向下遍历

}//结束while(bt!=null ||top>0)

return(null);//q、p无公共祖先

}//结束Ancestor

7、设一棵二叉树的结点结构为 (LLINK,INFO,RLINK),ROOT为指向该二叉树根结点的指针,p 和q分别为指向该二叉树中任意两个结点的指针,试编写一算法ANCESTOR(ROOT,p,q,r),该算法找到p和q的最近共同祖先结点r。

8、若第n件物品能放入背包,则问题变为能否再从n-1件物品中选出若干件放入背包(这时背包可放入物品的重量变为s-w[n])。若第n件物品不能放入背包,则考虑从n-1件物品选若干件放入背包(这时背包可放入物品仍为s)。若最终s=0,则有一解;否则,若s<0或虽然s>0但物品数n<1,则无解。

(1)s-w[n],n-1 //Knap(s-w[n],n-1)=true

(2)s,n-1 // Knap←Knap(s,n-1)

9、设计一个尽可能的高效算法输出单链表的倒数第K个元素。

10、我们可用“破圈法”求解带权连通无向图的一棵最小代价生成树。所谓“破圈法”就是“任取一圈,去掉圈上权最大的边”,反复执行这一步骤,直到没有圈为止。请给出用“破圈法”求解给定的带权连通无向图的一棵最小代价生成树的详细算法,并用程序实现你所给出的算法。注:圈就是回路。

11、已知有向图G=(V,E),其中V={V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7},E={,,,,,,,,}

写出G的拓扑排序的结果。

G拓扑排序的结果是:V1、V2、V4、V3、V5、V6、V7

12、冒泡排序算法是把大的元素向上移(气泡的上浮),也可以把小的元素向下移(气泡的下沉)请给出上浮和下沉过程交替的冒泡排序算法。

48.有n个记录存储在带头结点的双向链表中,现用双向起泡排序法对其按上升序进行排序,请写出这种排序的算法。(注:双向起泡排序即相邻两趟排序向相反方向起泡)

13、在有向图G中,如果r到G中的每个结点都有路径可达,则称结点r为G的根结点。编写一个算法完成下列功能:

(1).建立有向图G的邻接表存储结构;

(2).判断有向图G是否有根,若有,则打印出所有根结点的值。

14、在有向图G中,如果r到G中的每个结点都有路径可达,则称结点r为G的根结点。编写一个算法完成下列功能:

(1).建立有向图G的邻接表存储结构;

(2).判断有向图G是否有根,若有,则打印出所有根结点的值。

15、二叉树的层次遍历序列的第一个结点是二叉树的根。实际上,层次遍历序列中的每个结点都是“局部根”。确定根后,到二叉树的中序序列中,查到该结点,该结点将二叉树分为“左根右”三部分。若左、右子树均有,则层次序列根结点的后面应是左右子树的根;若中序序列中只有左子树或只有右子树,则在层次序列的根结点后也只有左子树的根或右子树的根。这样,定义一个全局变量指针R,指向层次序列待处理元素。算法中先处理根结点,将根结点和左右子女的信息入队列。然后,在队列不空的条件下,循环处理二叉树的结点。队列中元素的数据结构定义如下:

typedef struct

{ int lvl; //层次序列指针,总是指向当前“根结点”在层次序列中的位置

int l,h; //中序序列的下上界

int f; //层次序列中当前“根结点”的双亲结点的指针

int lr; // 1—双亲的左子树 2—双亲的右子树

}qnode;

BiTree Creat(datatype in[],level[],int n)

//由二叉树的层次序列level[n]和中序序列in[n]生成二叉树。 n是二叉树的结点数

{if (n<1) {printf(“参数错误\n”); exit(0);}

qnode s,Q[]; //Q是元素为qnode类型的队列,容量足够大

init(Q); int R=0; //R是层次序列指针,指向当前待处理的结点

BiTree p=(BiTree)malloc(sizeof(BiNode)); //生成根结点

p->data=level[0]; p->lchild=null; p->rchild=null; //填写该结点数据

for (i=0; i

if (in[i]==level[0]) break;

if (i==0) //根结点无左子树,遍历序列的1—n-1是右子树

{p->lchild=null;

s.lvl=++R; s.l=i+1; s.h=n-1; s.f=p; s.lr=2; enqueue(Q,s);

}

else if (i==n-1) //根结点无右子树,遍历序列的1—n-1是左子树

{p->rchild=null;

s.lvl=++R; s.l=1; s.h=i-1; s.f=p; s.lr=1; enqueue(Q,s);

}

else //根结点有左子树和右子树

{s.lvl=++R; s.l=0; s.h=i-1; s.f=p; s.lr=1;enqueue(Q,s);//左子树有关信息入队列s.lvl=++R; s.l=i+1;s.h=n-1;s.f=p; s.lr=2;enqueue(Q,s);//右子树有关信息入队列

}

while (!empty(Q)) //当队列不空,进行循环,构造二叉树的左右子树

{ s=delqueue(Q); father=s.f;

for (i=s.l; i<=s.h; i++)

if (in[i]==level[s.lvl]) break;

p=(bitreptr)malloc(sizeof(binode)); //申请结点空间

p->data=level[s.lvl]; p->lchild=null; p->rchild=null; //填写该结点数据

if (s.lr==1) father->lchild=p;

else father->rchild=p; //让双亲的子女指针指向该结点

if (i==s.l)

{p->lchild=null; //处理无左子女

s.lvl=++R; s.l=i+1; s.f=p; s.lr=2; enqueue(Q,s);

}

else if (i==s.h)

{p->rchild=null; //处理无右子女

s.lvl=++R; s.h=i-1; s.f=p; s.lr=1; enqueue(Q,s);

}

else{s.lvl=++R; s.h=i-1; s.f=p; s.lr=1; enqueue(Q,s);//左子树有关信息入队列

s.lvl=++R; s.l=i+1; s.f=p; s.lr=2; enqueue(Q,s); //右子树有关信息入队列}

}//结束while (!empty(Q))

return(p);

}//算法结束

数据分析系统

电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热,客观上也让网站分析的需求激增,无论是出于何种目的,例如希望获得更多潜在客户,或是希望压缩成本,又或是希望提升用户体验,业务需求 一.业务需求: 1. 市场推广方式是否有效,以及能否进一步提效; 2. 访问网站的用户是否是目标用户,哪种渠道获取的用户更有价值(跟第一个需求有交集也有不同); 3. 用户对网站的感觉是好还是不好,除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉; 4. 除了撒谎外,什么样的商业手段能够帮助说服客户购买; 5. 从什么地方能够进一步节约成本; 6. 新的市场机会在哪里,哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2.网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4.网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重

五.访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括: (1)内部搜索分析; (2)新访问者所占的比例、数量趋势和来源; (3)旧访问者的访问数量趋势、比例和来源; (4)访问频次和访问间隔时间; (5)访问路径模式 商品研究包括: (1)关注和购买模型; (2)询价和购买模型;访问者来询价,还是来购买,在具体行为上是有区别的。 (3)内部搜索分析 其他重要的关联因素: 狭义的网站分析领域: 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况; 客户端情况;例如操作系统,浏览器软件,带宽,访问网站的速度等等; 广义的网站分析领域: 网站分析测试:A/B测试和多变量测试 用户可用性测试; 调研; 用户人群属性研究; 站内IWOM分析; 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效,以及能否进一步提效; 网站分析能够全面衡量效果,并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户,哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好,除了商品本身之外的哪些因素影响

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据,通常是万亿或EB的大小,如此庞大的数据,寻找一个合适处理工具非常必要,今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面,在面对庞大而复杂的大数据,选择一个合适的处理工具显得很有必要,工欲善其事,必须利其器,一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍,也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代,挖掘大数据价值,及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。此外,Hadoop依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。,高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ,高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动 态平衡,因此处理速度非常快。 ,高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications(高性能计?算与通信)的缩写° 1993年,山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U:高性能计算与通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划,该计划的实施将耗资百亿 美元,其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络 传输性能,开发千兆比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。

湖北省“大课改 大数据 大测评”2021届高三上学期联合测评生物试题

“大课改大数据大测评”2021届高三联合测评 生物学试卷 2020.12.29 ===================================================================== 一、选择题:本题共20小题,每小题2分,共40分。在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的。 1. 下列关于原核生物和真核生物的总结,正确的是(A) A.无论是原核生物还是真核生物,遗传物质都是DNA B.无论是原核生物还是真核生物,都有完整的生物膜系统 C.无论是原核生物还是真核生物,核糖体的形成都与核仁有关 D.无论是原核生物还是真核生物,DNA都在染色体上 【解析】B、原核生物没有生物膜系统,B错误; C、原核生物没有细胞核结构,C错误; D、原核生物没有染色体,D错误。 2. 为研究种子中的化合物,某同学对花生种子进行了不同处理。据图分析,有关说法正确的是(C) A.若将①和②中的种子分别播种,种子均能正常萌发形成幼苗 B.分析发现④和⑤是同一种物质,其在细胞中存在形式也相同 C.从②中分离脂肪和糖,相同质量脂肪比糖类燃烧生产的H2O多 D.种子点燃后获取物质③,其在细胞内主要以化合物形式存在 【解析】据图示可知,①为种子晒干的过程,②为种子烘干的过程,③为种子燃烧后剩下的灰分,即无机盐,④为自由水,⑤为结合水。 A、若将①和②中的种子分别播种,②不能正常萌发形成幼苗,A错误;

B、④和⑤都是水,但其在细胞中存在形式不同,B错误; D、种子点燃后获取物质③为无机盐,其在细胞内主要以离子形式存在,D错误。 3. 采用差速离心法,从某哺乳动物细胞中分离到三种细胞器,经测定其 中三种细胞器的主要成分如图所示。以下说法正确的是(D) A.甲可能是线粒体或叶绿体B.乙可能是内质网或中心体 C.丙组成成分与染色体一致D.甲、丙与分泌蛋白合成有关 【解析】分析题图:该细胞为动物细胞,甲有膜结构和核酸,可推断甲细胞器为线粒体;乙的脂质含量不为0,说明乙细胞器有膜结构,但无核酸,可推断乙细胞器可能为内质网、高尔基体、溶酶体;丙的脂质含量为0,说明没有膜结构,但含有核酸,可推测丙细胞器为核糖体。 4. 在酶的最适温度条件下,底物M经无催化剂和添加催化剂酶分别处理,生 成产物N所需能量的变化曲线如图所示。下列相关叙述错误的是(C) A.该实验不能体现酶的催化具有高效性 B.据图可分析出该反应过程中有能量的释放 C.若升高温度,则b在纵轴上将向下移动 D.若仅增加底物M的量,则图中曲线的形状不发生改变 【解析】曲线图中酶在最适温度条件下,因此升高温度,酶促反应速率下降,则b在纵轴上将向上移动,C 错误。 5. 金鱼有一种独特的生存技能,即在严重缺氧的环境中生存较长时间。下 图表示金鱼缺氧状态下,细胞中部分代谢途径,下列相关叙述正确的是 (A) A.②过程发生在细胞质基质,产生的“物质X”是丙酮酸 B.过程②③⑤均有能量释放,大部分能量用于合成ATP C.过程③⑤无氧呼吸产物不同是因为细胞内反应的场所不同 D.若给肌细胞提供18O标记的O2,不会在CO2中检测到18O

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档,用户可以熟练的操作本系统,包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集,熟练使用日志查询、日志搜索功能,并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员:最终用户

项目负责人:即所有负责项目的管理人员 测试人员:测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块,分别为 1):仪表盘 2):应用中心 3):策略配置 4):系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)

系统和数据分析

第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能: ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所(SAS Institute Inc.)经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务,并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域,SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块,可完成不同的任务,主要模块有: ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE(基础)——初步的统计分析 SAS/STAT(统计)——广泛的统计分析 SAS/QC(质量控制)——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR(规划)——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS(预测)——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML(距阵运算)——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH(图形)——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS(外部数据库接口)——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST(面向任务的通用菜单驱动界面)——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP(数据处理交互式菜单系统) SAS/AF(面向对象编程的应用开发工具) 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT,供用户

展会观众数据分析与评估

展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化,能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用,以此提升展览的水平和形象,更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析,特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布,行业构成及参展目的,更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值,为完善展览组织工作提供了决策依据,也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例,展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示,德国在中国举行的展览与中国同类展览相比,媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年5月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会(Transport Logistic China)的展览报告,统计的观众数量只有9000多人,相比现场看上去比较旺人气缩小了很多,会后,德国负责观众统计的官员解释:在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此,观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质(专业观众或普通观众)。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国,展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说,要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度,使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息,展览服务的品质受到质疑。因此,展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告,对参展商而言,评估的结果可以使参展商在同一展题,不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言,尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准;对展览主办者而言,为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果;第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究,而且对模糊的数据来源要进行回访查实,力求数据真实、准确,为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象,也能在参展商与观众中产生良好的口碑,从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提,被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织(FKM)规定:凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求:通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚,将分散得数据进行物理集中与整合管理,为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同,提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据,还就是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力,支撑不断增长得数据量,满足未来政务各类业务工作得发展需要,确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据,通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联,即:通过分析数据间得业务关系,建立关键数据之间得关联关系,将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生得发展。

沉降观测数据处理及分析评估系统

沉降观测数据处理及分析评估系统
1 软件简介
《沉降观测数据处理及分析评估系统》 为一套集合了沉降观测数据的平差处 理、沉降观测数据数据管理、沉降评估等功能的综合性专业软件,适用于铁路、 公路和其他土建工程的沉降观测数据的处理与管理。 软件的主要目标为提高数据 处理效率、保证结果的准确性以及大批量数据的管理。软件分为两个模块:①电 子水准仪数据处理及平差软件; ②数据录入与分析评估软件。在后述的使用说明 中将分别介绍其使用方法。
2 服务
客户购买软件时, 同时获得软件升级与远程技术支持服务,在服务期限内客 户可根据自己的需要免费升级到新的版本和向技术支持服务人员进行软件应用 咨询,用户非正常使用引起的结果不在服务范围。
3 运行环境
3.1 硬件设备
CPU——P4 2.0G 及以上 内存——512M 及以上 硬盘——10G 及以上
3.2 支持软件
操作系统:Windows 2000/XP/Vista 开发平台:MS Visual Studio 支持软件:Office Excel 2003

4 平差处理软件使用说明
4.1 软件的功能和性能
电子水准仪数据处理及平差软件, 是专为我国京沪高速铁路线下沉降观测评 估而设计的电子水准仪数据处理与高程平差计算软件。 软件的主要功能有: 1、根据需要选择工作路径; 2、根据设置生成高差文件; 3、生成平差文件; 4、输出观测手簿; 5、闭合环自动搜索与闭合差计算; 6、网平差处理与成果输出; 7、其它一些辅助功能。 软件的主要输出内容包括: 1、可输出高程控制网测段实测高差数据; 2、可输出网点高程平差值及其精度; 3、可输出网点高差改正数、平差值及其精度; 4、可输出高程控制网平差后的验后单位权中误差; 5、可输出高程控制网外业观测手簿等。
4.2 使用说明
4.2.1 选择工作路径 “电子水准仪数据处理及平差软件”是按 Windows 管理文件夹与文件的模 式进行的, 所有的操作是在所选定的文件夹中进行的。这样做的优点是方便用户 使用,便于存档和调阅及工作路径的选择。 “电子水准仪数据处理及平差软件” 的项目会涉及到许多文档, 根据一定的命名规则,系统会调用相应的文档进行处 理。 使用“电子水准仪数据处理及平差软件”的第一步就是选择要进行操作的工 作路径,并在此路径下进行数据处理操作。 用以下方法之一选择工作路径: (1)选择菜单 打开/选择工作路径; (2)在 选择作业 工具栏中,选择 作业路径/选择工作路径。选择此项,弹出如图 4.1 所示窗口。

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标:包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节,如网站流量指标对应的是网站运营环节,销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标,将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量:即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额:销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价:即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利:销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除没有计入成本的期间费用(管理费用、财务费用、营业费用)。

毛利率:衡量电商企业盈利能力的指标,是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数(UV):指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站,统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户,这样每当被标记cookie的用户访问网站时,统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术,对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV):即页面浏览量,用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次,用户对同一页面的多次访问,访问量累计。 人均页面访问数:即页面访问数(PV)/独立访客数(UV),该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本:该指标指在流量推广中,广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率(Bounce Rate):为浏览单页即退出的次数/该页访问次数,跳出率只能衡量该页做为着陆页面(LandingPage)的访问。如果花钱做推广,着落页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长:页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商网站,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量:人均页面浏览量是指在统计周期内,平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

基于大数据分析的专利价值评估体系构建研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/088983774.html, 基于大数据分析的专利价值评估体系构建研究 作者:李程 来源:《中国新技术新产品》2016年第20期 摘要:本文介绍了专利价值评估体系的概念和国内外现状,提出了评估指标体系构建的 原则,从评估指标的大数据分析入手,构建了“总-子-分”3层架构的评估模型,即以“法律、技术和经济”三方面为一级指标、“专利保护范围、专利稳定性、专利技术质量、专利技术应用性、市场、竞争、申请人因素”等7方面为二级指标、可量化的81个细分指标为三级指标的体系,并阐述了依据这一体系进行专利价值度计算的方法。在大数据基础上对指标进行量化之后,就可以根据这一体系和计算方法,快速、大规模、定量地对专利进行评估,对于项目筛选、投资决策、专利商用化有很好的帮助作用。 关键词:大数据;专利;价值评估;体系;量化 中图分类号:TP311 文献标识码:A 当前,全球新一轮科技革命和产业变革蓄势待发,我国经济发展方式加快转变,创新引领发展的趋势更加明显,知识产权制度激励创新的基本保障作用更加突出。党中央明确要求实施知识产权战略,加强知识产权运用和保护。2015年国务院《关于新形势下加快知识产权强国 建设的若干意见》,提出要深入实施创新驱动发展战略,深化知识产权领域改革,促进新技术、新产业、新业态蓬勃发展,提升产业国际化发展水平,保障和激励大众创业、万众创新。 一、专利价值评估体系的构建是专利商用化的基础 专利是知识产权(专利、商标、版权)的三大主要部分之一,兼具法律、技术、经济属性。在法律方面,专利权赋予了权利人的独占实施权利;在技术方面,专利公开了发明创造的内容,这就为技术的实施和商用化提供了基础;在经济方面,这也是专利属性中尤为重要的一面,权利人通过专利技术的商用化,如专利许可、专利转让、专利质押、专利入股、专利信托、专利担保、专利保险等,参与市场中的资本运作,从而使专利价值最大化。 专利商用化的前提是专利价值的评估。如果不能对专利的价值进行有效评估,其经济价值就成为“空中楼阁”。专利价值的有效评估是形成一个健康、有序的技术应用和推广体系以及高效、活跃的专利交易运营体系的关键环节。但随之而来的问题是:在专利价值评估中采用什么指标?为什么用这些指标?这些指标之间的关系是什么?怎么合理使用这些指标?……因此,建立一套科学、严谨、完善、可量化的指标体系,是开展专利价值评估的基础性工作。 二、国内外专利价值评估体系研究现状和不足

大数据分析标准功能点简介.doc

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具,分别为分析报表工具和业务模型设计器,其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置,企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名,将加密监听程序指向加密服务器,以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义,对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类,可修改。 分类维护:可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类:可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑,进入分类管理页面;同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库,抽取的结果形成ODS数据仓库,供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种:手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划,选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作,用户密码的修改操作,以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理,可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制(删除),可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表,是基于业务模型做查询,并通过查询生成报表的平台;是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中,我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务,营销、库存、采购等主题),对于用户的个性化报表需求,可以单独定制。 对于已经设计好的报表,可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题,点击分析主题button打开分析首页。如图所示,点击财务分析主题按钮,财务首页报表则打开。

2021届湖北省“大课改大数据大测评”2018级高三上学期12月联合测评英语试卷及答案

2021届湖北省“大课改大数据大测评”2018级高三上学期12月联合测评 英语试卷 ★祝考试顺利★ (含答案) 全卷满分150分。考试用时120分钟。 ★祝考试顺利★ 注意事项: 1. 答卷前,考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。 2. 回答选择题时,选出每小题答案后,用2B铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。如需改动, 用橡皮擦干净后,再选涂其他答案标号。回答非选择题时,用签字笔或钢笔将答案写在答题卡上。写在本试卷上无效。 3. 考试结束后,将本试卷和答题卡一并交回。 第一部分听力(共两节,满分30分) 做题时,先将答案标在试卷上。录音内容结束后,你将有两分钟的时间将试卷上的答案转涂到答题卡上。 第一节(共5小题;每小题1.5分,满分7. 5分) 听下面5段对话。每段对话后有一个小题,从题中所给的A、B、C三个选项中出最佳选项。听完每段对话后,你都有10秒钟的时间来回答有关小题和阅读下一小题。每段对话仅读一遍。例:How much is the shirt? A. £19.15. B. £9.18. C. £9.15. 答案是C . 1. Where is the woman probably going now? A. To a restaurant。. B. To a gathering. C. To the office. 2. What do we know about Tina?

A. She likes shopping. B. She holds a high position. C. She often goes to Hong Kong. 3. How's Professor Brown's lecture in the woman's eyes? A. Too long to follow. B. Difficult to understand. C. Interesting as expected. 4. What does David think of the houses for sale? A. They are very good. B. They are too expensive. C. They are not worth a look. 5. What does the man suggest the woman do? A. Buy a computer. B. Clean the kitchen. C. Complete the paper. 第二节(共15小题;每小题1. 5分,满分22. 5分) 听下面5段对话或独白。每段对话或独白后有几个小题,从题中所给的A、B、C三个选项中选出最佳选项。听每段对话或独白前,你将有时间阅读各个小题,每小题5秒钟;听完后,各小题将给出5秒钟的作答时间。每段对话或独白读两遍。 听第6段材料,回答第6、7题。 6. What is Jackson going to do on Sunday? A. Work at home. B. Fish in the river, C. Play in the open. 7. Which place is crowded on the weekend? A. The workplace. B. The baseball field. C. The Blue River. 听第7段材料,回答第8、9题。 8. Why did the man fail in his chemistry test? A. He had a bad night's sleep. B. He spent so little time in studying.

超市数据分析系统运用介绍

关于超市数据分析系统的运用介绍 一、基本概述: 此系统为了实现超市数据的信息化管理,提高超市在运作中的效率,减少人力的消耗,提高管理质量,将超市信息管理环节简单化。此系统主要部分是在现有POS系统上数据的基础上进行数据分析与挖掘,可以使超市管理者进行业务分析以统计,管理者可以及时的对超市的上架商品进行调整,使企业可以有效的实现利润最大化。 二、建设内容 业务需求分析 超市数据分析系统的设计的服务对象主要有超市的老板和管理人员。 它涉及的面广、数据量大,如果对整个系统不能很好的设计,将会给超市的效益带来巨大压力,那么如何能在激烈的竞争中扩大销售额、降低经营成本、扩大经营规模,使自己能够不被淘汰是超市所要考虑和面对的。那么我们所设计的超市分析系统可以帮助超市分析现有那些商品可以让超市最大化获利。据统计超市的盈利手段有改善服务质量、充足的商品供给、有效的管理机制、及时和正确的决策以及地理的选择和其他因素。如下图显示了各个成分的比例关系。其中好的销售系统包括商品供给和正确的决策。 超市盈利比例饼状图 系统功能描述 采用流程图的方式将此系统功能概述清晰的呈现出来。

系统模块: 销售数据分析 此部分主要基于数据挖掘技术,找出原始的数据中可以产生对管理者有用的信息。假如管理者发现这个季度的营销额比上一个季度减少了很多,那么他就可以通过此系统进行分析,找出这个季度滞销的商品或者上一个季度畅销而这个季度下滑的商品。当然系统具有面向客户的可视化窗口,管理者只需要输入便可以得到想要的结果。 销售额内涵分析

1、销售指标分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。 消费者数据分析 消费者分析是客流量、客单价分析,针对消费者的行为进行数据挖掘。主要指本月平均每天人流量、客单价情况,与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析,促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。 准确的找到消费者的消费特征,对于超市管理者来说是非常重要的。消费者的消费时间可以让管理者实时的了解什么商品需要大量采购,什么商品需要减少采购量。 客单内涵分析:

湖北省“大课改大数据大测评”2021届高三联合测评数学试卷和答案2020.12.28

“大课改 大数据 大测评”2021 届高三联合测评 数学试卷 2020.12.28 本试题卷共 4 页,22 题。全卷满分 150 分。考试用时120 分钟。 ★祝考试顺利★ 注意事项: 1. 答卷前,考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。 2. 回答选择题时,选出每 小题答案后 ,用2B 铅笔把答题卡上对应题目的答案标号 涂黑。如需改动, 用橡皮擦干净后 ,再选涂其他 答案标号。回答非选择题 时,用签字笔或钢笔将 答案写在答题卡上。写在本试卷上无效。 3. 考试结束后,将本试卷和答题卡一并交回。 一、选择题:本 题共8 小题,每小题5 分,共40 分。在每小题给出的四个选项中 ,只有一项是 符合题目要求的。 1.设集合2{|20},{|||1}A x x x B x x =--<=≤,则 A ∩B = A. {x | -1

大数据分析系统需求

大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28仅为需求基本框架,需要根据贵公司产品、技术路线具体面议

目录 一、系统定位 (2) 二、功能模块 (3) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1 ............................................................................... 数据源 3 2.1.2 ............................................................................... 爬虫系统功能. (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1 ............................................................................... 数据处理模块. (4) 2.2.2 ............................................................................... 数据存储模块. (4) 2.2.3 ............................................................................... 数据计算模块. (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (1) 2.4.1 ............................................................................... 会员制体系 (1)

基于大数据技术的教育质量监测与评估系统招标技术要求(修改)

基于大数据技术的教育质量监测与评估系统招标技术要求 全球科技竞争与发展让各行业得到迅猛地发展,很遗憾,教育依然沿袭远古的教育范式,教师依靠个人经验对学生进行判断和教学决策,如同盲人摸象。而今,大数据时代来临,教育迎来了最好的发展机遇,教育将如同医疗一样将会利用大数据全面服务教育,采用基于证据的教学(evidence-based teaching EBT),没有科学的教育就等同于没有技术的医疗! 教育部指出:“十三五”是实现教育现代化决定性阶段,同时要求各省市要提出加快实现教育现代化“路线图”,可是没有科学与技术的推动,教育现代化就是空话。所以我们要用教育的科技化去实现教育的现代化!深圳市教育科学研究院(以下简称我院)率先从教育质量监测与评价入手,因为导向是一切学习的根源,评价的科学性将决定教学和学习的方向性,我院将在:命题科学化、考试数据化、评价过程化、教学证据化、学习个性化等领域进行探索。利用大数据、云计算等信息科学技术全面跟踪教师的教学行为和学生的学习轨迹,并通过数据挖掘技术将各种数据进行对比分析,为教学及管理提供科学的决策与评价。 为了实现教育现代的目标,我院急切需要开发“基于大数据技术的教育质量监测与评估系统”,本项目开发属于跨学科、跨领域的大数据综合分析系统,涉及前端的平台开发和后端的系统开发,基于大数据技术的教育质量监测与评估系统在全国尚属首次,本系统需要涵括智能文档技术、大数据分析、机器学习、人工智能、学科科学、命题研究等领域的系统性开发。 本次开发需采用的底层核心技术为智能文档技术ScienceWord,并依托我院自身强大科研实力和团队对学各科的知识图谱架构、命题技术、学科思想、解题思路、学习规律等进行建构与设计。通过系统的开发与教育大数据分析为我市的教育提供科学决策与参考,为培养学生提供科学的个性化解决方案,为实现我市教育现代化提供科学和技术支撑。

产品数据分析系统用户手册

产品数据分析系统用户手册V1、0 1系统介绍 综合资源数据分析系统基于先进得BI技术,采用B/S架构,包含主题分析、专题分析、报表报告等多种分析功能,提供表格分析、趋势分析、同比、环比分析、分布分析、对比、关联分析等多种分析方法,使用人员还可以根据需要,自定义指标、维度、历史数据范围等,以多种直观、灵活得方式展现。实现短信、彩信、手机上网等重点业务端到端得质量分析;实现网络隐患得主动发现与溯源;实现多专业得日常分析与跨专业得网络专题分析;呈现资源瓶颈、呈现质量短板、呈现关联信息支撑生产与优化方案制定。 综合资源数据分析系统面向维护、面向质量、面向经营,通过提取、整合专业网管、综合网管、业务管理、运维管理、市场支撑在内得各层面系统得信息资源,通过对信息深加工与智能化分析挖掘,提供“可视、可分析、可溯源"得能力。打通与BOSS系统接口,结合BSS 数据进行跨域分析,解决网络资源得精确投放问题;综合资源数据分析系统提供灵活自定义 功能实现多专业得日常分析与跨专业得专题分析,提升运行维护效率,同时也大大减轻了一线人员得压力。 2系统设计

2.1 系统逻辑架构 云计算基于高效得虚拟计算资源,应用程序,以灵活安全得方式达到快速扩展与缩减得效果,从而交付高品质服务.业务以及客户服务以相对简化得方式交付,这将大大推进立异与高效决议计划.因此综合资源数据分析系统也采取基于云计算得技术架构,采用了服务器池、存储池、网络及安全池架构虚拟化结构。 2.2 系统逻辑数据模型 综合资源数据分析系统逻辑数据模型划分为五个主题域: ●客户主题域:描述各类参与人(个人、集团、团体等)在中国移动业务活动所处角 色得各类信息,主要包括客户、客户性能; ●服务主题域:描述中国移动向客户提供得主要服务,主要包括服务、服务性能; ●资源主题域:资源就是移动公司拥有得为客户提供服务得所有载体,主要包括资源、 资源性能; ●公共主题域:主要包括基本类型、时间、位置、性能等等; ●企业效能主题域:企业效能主题域主要刻画企业内部资源得生产效率,包括网络得 效率与运维人员工作得效率等等;

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