汽配数据标准化

按照国家标准命名规范，将汽车各配件名称进行识别和标准化处理，适用通用的配件编码规则，将汽车各配件编码统一。

汽配数据标准化包括汽车数据智能引擎和数据标准化服务，由浙江联保网络技术有限公司首创。

汽车数据智能引擎——将汽车各配件名称进行识别及标准化处理

智能标准化引擎是公司依托自身的行业资源，在大量细致入微的研究和总结下，经过长期的论证和研发，最新推出的智能化自动名称匹配工具。可将零配件的各种名称进行识别及标准化处理，识别率达到99%以上。该工具结合了领先业界的理念与技术，通过多套智能化处理手段，成功解决了历来配件管理工作中的复杂性和瓶颈，极大提高数据管理效率和准确性。

数据标准化服务——提供符合国家标准命名规范、适用与车险理赔行业应用的标准配件模板数据库，及相应的通用配件编码规则。进行历史定损数据的全面标准化清理工作。自动标准化处理点选和手工录入数据，针对不规范数据进行问题汇总分析、基于已标准化数据进行规律分析和事故损失标准建模。

汽配数据标准化界面查询可按国产/进口，厂家，品牌，车系，车组五级分类快速查找定位车型。每级分类皆支持动态模糊查询。

具有科学合理的配件一级/二级部位查询法，便于检索，易于维护。将整车分为车身、底盘、发动机、电气、其它五个一级部位，其下划分二级部位46项。比如通过“车身→前门组件”既可快速定位到相应的配件列表。

碰撞模型查询，支持碰撞模型检索，主要通过八个部位和碰撞的三种严重程度，组合起来共24种场景，根据实际碰撞情况来更快速的定位到配件条目列表。比如中部右侧+中度碰撞，能够直接检索到相应的配件列表。

图形化导航，图库采用按部位、总成、零件逐层进入方式，基于标准的配件名称，能够实现便捷的图形与名称的联动查找和显示。

提供价格对比、点选率，车型配件排名，金额排名，偏差率等多种统计管理功能：

1、基于全国价格库，对所有区域价格的查看和比较。

2、基于区域价格库，对所有价格来源的查看和比较。

3、各区域、时间段对车型、配件的使用频率统计和排名

4、各区域、时间段市场价格偏差情况统计和分析

5、配件价格与整车价格倒挂比率分析

汽配市场调查报告范文

汽配市场调查报告范文导语：汽车相关技术受消费者关注程度：我们将市场上热门的有关技术分为4类：安全技术、方便驾驶技术、环保技术和新型车载娱乐设施技术。调查结果表明，消费者最关心的是安全技术。本次调查分析报告的背景 20XX年即将结束，资料显示，中国汽车市场销量整体增长平缓，预计将以5%左右收官。这与去年水平基本持平。20XX年11月底，深圳市汽车保有量达210万辆，全国排名第二。作为汽车最普及的城市，深圳车市一直是中国车市的典型样本和“风向标。随着20XX接近尾声，20XX中国汽车市场走势成为业界关注的焦点？深圳市车市又会呈现什么样的局面呢？本调查分析报告的内容 1、我国当前经济环境下的整体车市销售现状、后期走势预估、消费者购买力因素 2、深圳汽车消费市场分析 3、鑫隆腾介绍，“DONG突西进”背景下龙岗区汽车市场境分析本次调查分析报告的目的 1、了解深圳市汽车市场的供需状况、消费者特征； 2、分析和判断深圳市汽车市场的总体走势与发展趋势； 3、龙岗区汽车消费环境以及鑫隆腾汽车城面临的市场环境。我国当前环境下的汽车消费市场分析

20XX年中国车市的整体情况是增长放缓，预计呈现5%的增长，影响20XX年汽车消费的事件有限牌限购、油价上涨、治堵措施、环境保护政策、等。据麦肯锡公司数据，20XX至2020年期间，全球汽车销售增量的35%将中国市场。虽然今年中国汽车市场增势渐微，但外界一致认为，中国汽车市场仍然是带动全球车市前行的强劲动力。过去十年，中国汽车销量年均增长率约为22%，到20XX年，中国乘用车销售量的年增长率将继续保持20%左右。影响消费者购车因素的分析 1、购车因素对购买决策的影响的统计结果与分析：在调查问卷中，我们列出了影响消费者购买决策的5个要素。43.1%的人认为汽车性能是影响购车决策的首要因素；22.1%的人认为价格是影响购车决策的首要因素；15%的人认为品牌是影响购车决策的首要因素；14.3%的人认为车型是影响购车决策的首要因素；只有5.5%的人认为售后服务是影响购车决策的首要因素。 2、消费者对颜色的重视程度：其中有47.2%的人认为有没有自己喜欢的颜色对自己的购车决定有重大的影响；40.5%的人认为有没有自己喜欢的颜色对购车决定有一定影响；只有7.1%的人认为影响较小；5.2%的人认为没有任何影响。从消费者对汽车颜色的重视程度来看，汽车制造商要争取为每一类色彩偏好消费者提供多元化的色彩选择。

银监会监管数据标准化报送系统EAST30

附件1：监管数据标准化报送系统升级（EAST3.0）需求说明书广西北部湾银行股份有限公司 2017年4月

1.系统建设背景为了更规范的进行金融机构进行监管数据标准化的报送工作，并对国内的银行业金融机构在监管数据标准化报送规范层面进行统一，银监会于2017年3月发布了《中国银监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范的通知》及相关说明附件，将国内银行业金融机构的监管数据标准化工作进行统一与规范，通知要求国内各银行业金融机构需要按照该发文的要求，进行数据的全面梳理、映射、采集、检核和上报。 2.系统建设价值根据银监会通知要求，该系统将于2017年7月在全国范围内正式上线运行，能否在规定的时间内完成银监会监管数据标准化报送系统及相关业务系统的改造，建立一个功能完善、高效率的监管数据标准化报送系统，将直接影响到我行日后与银监会之间日常报备工作的顺利开展。 3.系统建设目标根据《中国银监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范的通知》的有关要求以及我行的接口要求，建设EAST数据采集

报送系统，帮助我行（包括我行的所有村镇银行）及时、完整、准确地完成监管数据标准化的报送要求，保证报送质量，提升管理水平，并促进行内业务数据改良以及监管统计分析工作。建成后系统报送表单如下：

4.我行相关系统描述我行应用系统总体架构主要分为：业务支撑应用、客户服务渠道、企业管理应用等几大部分。目前已实现的应用系统有：业务支撑系统：包括核心业务系统、信贷业务系统、综合前置及多渠道接入系统、资金业务系统、理财系统、国际结算系统、贷记卡系统、中间业务平台等；

数据标准化处理方法

数据标准化处理方法在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA 分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max 标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）二、z-score 标准化

这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij＝（xij－xi）／si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。三、Decimal scaling小数定标标准化

中国汽车行业现状及未来发展趋势研究

中国汽车产业现状及未来发展趋势分析摘要: 2009年，中国的汽车产销量均超过美国，一跃成为世界第一。这和美国因次贷危机引发的金融危机导致美国的大型汽车企业通用（美国第一大汽车企业）和克莱斯勒（美国第三大汽车企业）的破产以及民众收入减少、消费水平降低有关。而中国市场由于宏观经济政策和宏观货币政策的协调，以及潜在内需的激发，虽然汽车出口量方面呈现了下滑，但是整体的产销量，都有较大的提高。中国市场由于其廉价的土地、劳动力以及强大的市场需求，成为世界各大知名汽车制造商争相登陆的“诺曼底”战场，在华的投资逐步扩大。而与此同时，国内的汽车制造企业也得到了快速的发展。通过海外并购、对外投资、自主创新，很多新兴的汽车制造商都实现了跨越式的发展，如奇瑞、比亚迪、吉利、长城等等。从动力技术方面来看，日本的混合动力技术、欧洲的先进柴油机技术、美国的燃料电池技术；都得到世界公认。中国虽实现了小规模的海外并购（2009.6四川腾中重工收购悍马HAMMER ；2009.12，吉利收购沃尔沃VOLVO；2009.12，北汽控股收购萨博SAAB部分整车平台和技术），以较小的代价取得了比较核心的技术，但是从整体来看，国外把持的一线技术对我们仍是封锁的，我们得到只是别人的一小部分、次先进的技术，而现阶段我们的自主创新水平还不足以支撑我们企业与国外企业抗衡。以石油危机和全球气候变化为信号，全球的汽车产业即将进入下一轮竞争，动力电动化将是未来新能源汽车产业的重要技术制高点。而在这方面，我们和国外至少可以做到同时起步，应该加大投入开发，争取主动权。除了国家宏观政策方面的指引，企业本身要兼具这种长远的眼光，把新能源汽车的开发提升到未来竞争的战略高度，争取在下一轮竞争完全到来之前，赶超国外一线企业。关键词;一，现状分析 <1>优势 <2>存在的问题二，发展趋势三，发展建议过去十年我们见证的是中国汽车消费的巨大变化，整个十年的消费需求特征我们用一个价值观来概括就是进取。中国在过去十年取得了非常大的成就，整个社会属于动态向上不断改变的。反应在汽车消费上已不仅仅是一个精英消费，而慢慢变成生活的一部分。在中国汽车产业达到千万辆的时候，我们不要为取得的成绩所骄傲，要看到存在的大量结构性问题。只有在有危机感的情况下，才会有扎扎实实的心态。中国汽车工业需要有危机意识，只有这样才会有更长久的发展。而中国发展新能源汽车有以下的优势：

数据标准化处理

在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）二、z-score 标准化这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij＝（xij－xi）／si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。三、Decimal scaling小数定标标准化这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A

[数据元标准化基本方法]数据标准化方法

[数据元标准化基本方法]数据标准化方法公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。数据标准化工作是信息系统建设的基础工作。数据工作的无规则性，必然会导致系统的低效能和资源的浪费。长期以来，我国公共卫生信息系统的建设缺乏整体规划，在国家层面上缺乏对公共卫生数据的标准定义与规范，导致了不同系统之间的数据难以交换、共享，也造成了资源的极大浪费。公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。数据元基本概念与结构

数据元可定义为通过标识、定义、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元，在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元，一般由对象类词、特性类词和表示三部分组成。（1）对象类词: 是指人们希望研究、搜集和存储其相关数据的事物，如: 人、家庭、医疗机构、观察与干预等。（2）特性类词: 是某个对象的一个特征。例如，人这个对象类可以具有很多特征，如性别、出生日期、身高、职业或患病情况等。（3）表示是值域、数据类型的组合，必要时也包括度量单位或字符集。它所表达的是数据元概念的数据类型及可能的取值范围。表示类词可以是一个编码，如国际疾病分类（ICD-10），也可能是一个取值范围，如身高的取值。对象往往有多个特性，对象与其任何一个有意义的特性的结合就组成一个数据元概念。例如，人这个“对象”可以有性别、身高、出生日期等多个“特性”，将它与其中的某一个特性结合在一起就组成一个“数据元概念”，如人―性别、人―身高和人―出生日期等都是数据元概念的例子。

中国汽车零部件产业现状分析及发展趋势

中国汽车零部件产业现状分析及发展趋势一、中国汽车零部件产业现状分析近几年，随着汽车行业的火爆发展，中国汽车零部件行业保持迅速增长， 2010年收益为1.644万亿人民币，成为全球零部件行业盈利水平最高的国家。但是中国汽车零部件产业达到全球最高的盈利水平，并不意味着中国汽车零部件行业拥有了更多的专利和核心技术，其实除了规模以外，汽车零部件与国际先进水平仍有较大差距。据了解，德国、美国、日本之所以能够成为汽车强国，除拥有一批强大的整车厂商外，还在于其背后“矗立”着一批强大的零部件公司：德国大众背后有博世、西门子，日本丰田、本田背后有电装和爱信，美国通用背后有德尔福、伟世通等，韩国则是靠摩比斯支撑。业内人士表示，近年来，国内汽车零部件产业规模增速较快，但由于产业技术含量不高，并受国外厂商的挤压，深陷“内忧外患”之中，已成为制约中国汽车产业做大做强的主要“短板”之一。 2011年是中国“十二五”规划开局之年，也是中国汽车工业的转变之年。作为世界上最大的汽车制造国和汽车消费市场，未来五年，中国汽车零部件产业的发展直接关系到中国汽车产业与全球汽车产业的发展，如何利用全球科技成果和智力资源，调整结构、转型升级、提升核心竞争力，克服困难，突出重围，中国零部件产业任重道远。

1、零部件被外资垄断，核心技术缺失，成中国汽车产业软肋中国汽车零部件产业经过改革开放30年的快速发展，目前已经能够支撑起年产1800万辆汽车生产配套的规模和满足商用车、中高档乘用车80%以上零部件本土化的配套要求。但中国汽车零部件产品在高端技术领域与世界领先水平的差距并未随着中国汽车工业规模的持续增长而持续缩小，反而有扩张的趋势。 2011年9月7日，第五届中国国际汽车零部件发展高峰论坛在北京开幕，商务部机电司司长张骥在会上披露：“近六年来，与中国对外贸易顺差持续增长的情况相反，汽车产品贸易的逆差不降反升，2010年255亿美元，创下历史新高，其中整车逆差240亿美元，零部件产品逆差15亿美元。”产品出口和进口的比价差距更是惊人，比如里程表，进口价格相当于出口价格的41.3倍；再比如车辆坐具，皮革和再生皮革，进口部件相当于出口部件的26倍；车辆用的速度计，进口是出口的16.5倍。由此可以看出中外零部件企业的差距。中国汽车零部件工业缺少自主知识产权的核心技术、关键技术，主要产品仍处于供应链的低端，关键部件的核心技术被外资企业垄断，零部件出口技术附加值低，资源消耗大，缺乏品牌效应，极大的制约了汽车工业的自主创新与自主研发。由于核心技术的缺失，发动机、变速箱以及底盘技术在内的汽车产业三大关键零部件技术中，我们几乎全面落后于国际先进水平，很多高附加值的关键零部件几乎全靠进口来维持，变速箱、发动机、底盘等关键零部件的进口高达60%。国内高端零部件产品，基本被外资垄断了，目前全中国

2020年汽配行业市场分析报告【调研】

2020年汽配行业市场分析报告【调研】 2020年2月

目录 1. 汽配行业概况及市场分析 (6) 1.1 汽配行业市场规模分析 (6) 1.2 汽配行业结构分析 (6) 1.3 中国汽配行业市场驱动因素分析 (7) 1.4 汽配行业特征分析 (7) 1.5 汽配行业PEST分析 (8) 2. 汽配行业政策环境 (10) 2.1 行业政策体系趋于完善 (10) 2.2 一级市场火热，国内专利不断攀升 (11) 2.3 宏观环境下汽配行业的定位 (11) 2.4 “十三五”期间汽配建设取得显著业绩 (12) 3. 汽配产业发展前景 (14) 3.1 中国汽配行业市场规模前景预测 (14) 3.2 中国汽配行业市场增长点 (14) 3.3 汽配进入大面积推广应用阶段 (15) 3.4 政策将会持续利好行业发展 (15) 3.5 细分化产品将会最具优势 (15) 3.6 汽配产业与互联网等产业融合发展机遇 (16) 3.7 汽配人才培养市场大、国际合作前景广阔 (17) 3.8 巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (18) 3.9 建设上升空间较大，需不断注入活力 (18)

3.10 行业发展需突破创新瓶颈 (19) 4. 汽配行业竞争分析 (20) 4.1 汽配行业国内外对比分析 (20) 4.2 中国汽配行业品牌竞争格局分析 (22) 4.3 中国汽配行业竞争强度分析 (22) 4.4 初创公司大独角兽领衔 (23) 4.5 上市公司双雄深耕多年 (24) 4.6 互联网巨头综合优势明显 (24) 5. 汽配行业存在的问题分析 (26) 5.1 政策体系不健全 (26) 5.2 基础工作薄弱 (26) 5.3 地方认识不足，激励作用有限 (26) 5.4 产业结构调整进展缓慢 (26) 5.5 技术相对落后 (27) 5.6 隐私安全问题 (27) 5.7 与用户的互动需不断增强 (28) 5.8 管理效率低 (28) 5.9 盈利点单一 (29) 5.10 过于依赖政府，缺乏主观能动性 (30) 5.11 法律风险 (30) 5.12 供给不足，产业化程度较低 (30) 5.13 人才问题 (30)

企业数据标准化

1.1 企业级数据标准化 1.1.1 建立企业级数据标准化原则企业数据标准化的建立是企业信息化的基础工作，提高了数据的共享性，为广东电网公司提供了统一的信息视图、数据规范及符合电力行业标准的编码标准。建立广东电网公司数据信息资源的统一标准化管理的原则可以包括： ?统一标准的数据定义：减少数据定义的二义性； ?统一标准的企业数据模型：该企业数据模型必须是一个全企业范围的定义库，能适跨应用、跨业务地完整表述企业数据的统一的完整数据视图； ?统一标准的存储管理：统一规划使用存储资源，提高存储资源使用效率； ?统一标准的性能管理：根据实际业务需求，合理分配资源，确保对数据的访问性能能够满足业务的需要； ?统一标准的数据质量管理：数据管理需要通过应用标准方法论和原则，实现对有价值的商业信息和数据进行完整的生命周期的管理，从而支持广东电网公司的业务。 ?其它管理：提供对数据的其他统一标准化管理，包括统一编码标准；企业级数据标准的制定是一个系统工程，涉及到多方面的原因，成功的因素主要包括如下几点： ?高层领导参与：为了实施跨部门、跨功能的企业数据标准，驱动企业高层领导的支持是势在必行的； ?清晰的范围界定：大规模的企业数据标准化工作往往因为人为因素和组织冲突而宣告失败。而范围界定清晰的、分步走的、具有可测量结果的企业数据标准化实现方案能在短期内提供业务价值； ?企业数据模型设计的稳定性：稳定性并不意味着企业数据模型的一成不变；相反，大多数的变化应该不需要任何人去重写应用系统； ?数据小组的能力：跨业务的数据整合体现了企业数据模型的主要价值，需要有小规模的、训练良好的、灵活的建模小组和事务专家。

数据标准化的几种方法

数据标准化的几种方法在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过 min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）二、z-score 标准化

这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。在SPSS中依次点击Analyze Descriptive Descriptive 点击Save standardized values as varianles即可。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij＝（xij－xi）／si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。三、Decimal scaling小数定标标准化

跨境电商汽配行业发展趋势分析

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

跨境电商汽配行业发展趋势分析目录一、汽配发展趋势分析 (3) 二、2014主营产品线占比 (4) 三、2014汽配热销产品 (5) 四、2015年汽配类产品海外热销产品要求 (5) 五、汽配跨境电商新兴市场有潜力 (10) 汽配行业涉及汽车、摩托车的相关商品两大类，其中包括：汽车工具、汽车电子、汽车附件&零配件、摩托车附件&零配件。作为近年来跨境电商的热门品类，2014年，汽配类交易额稳步增长，2015年汽配类目也涌现出了不少高潜力产品。近日，跨境电商平台汽配行业公布了2015年重点招募产品，洞悉欧美市场需求，助力广大卖家迎接开局之战。一、汽配发展趋势分析需求大：汽车作为先进的交通工具，在发达国家十分普及 , 伴随着汽车市场份额的提升，汽车配件作为汽车的衍生产品，市场需求非常大。利润高：京东数据(汽车品类交易额占比3%，毛利贡献占比10%左右!) 增长速度快：某跨境电商平台发布的一份调查报告中显示，汽配是交易额及增长速度排名前四的品类之一。

跨境电商平台汽配品类近年来销售趋势二、2014主营产品线占比汽配行业2014年核心产品线是诊断工具、汽车零件(车灯)、车载电子。

三、2014汽配热销产品四、2015年汽配类产品海外热销产品要求 (1)汽车零件热销的产品类型：

1、灯：LED工作灯、前大灯总成、尾灯、雾灯及灯泡 2、车身覆盖件：倒车镜、雨刷器、尾门支杆等 3、车身改装件及改装工具 4、刹车片等专业零件 (2)车载电子招募的产品类型：

数据整合与BI应用的元数据标准化

数据整合与BI应用的元数据标准化数据是各类信息化应用的核心,如何有效的利用数据,提供由价值的信息、促进共享是目前信息化应用的关键目标之一。在这种情况下,描述并有效利用各类息的元数据就变得更加重要,成为管理和应用各类信息资源的有效手段。因此,在数据整合与BI应用项目中,应科学地、规范地建立一套规范化的元数据标准。正是有了元数据,才使得数据整合与BI应用的最终用户可以随心所欲地使用数据仓库(数据整合与BI应用的载体),利用数据仓库进行各种管理决策模式的探讨。元数据是数据整合与BI应用项目的灵魂,可以说没有元数据就没有数据整合与BI应用。 1. 元数据的一般概念元数据(metadata)是关于数据的数据(data about data),是专门用来描述数据的特征和属性,描述和组织信息资源,发现信息资源的语言和工具。 (1)元数据是什么? 数据的数据 (data about data) 结构化数据 (Structured data about data) 用于描述数据的内容(what)、覆盖范围(where, when)、质量、管理方式、数据的所有者(who)、数据的提供方式(how)等信息,是数据与数据用户之间的桥梁; 资源的信息 (Information about a resource) 编目信息 (Cataloguing information) 管理、控制信息(Administrative information)

是一组独立的关于资源的说明(metadata is a set of independent assertions about a resource ) data that defines and describes other data (ISOIEC 11179-32003(E)) 传统的书目数据、产品目录、人事档案等都是元数据。元数据可以为各种形态的信息资源提供规范、普遍的描述方法和检索工具,为分布的、由多种资源组成的信息体系提供整合的工具与纽带。离开元数据的数据整合与BI应用项目将是一盘散沙,无法提供有效的检索、处理和应对需求的变化。 (2)元数据与数据的关系元数据也是数据,其本身也可以作为被描述的对象,这是描述它的数据就是元数据。在信息系统中一般把数据看成是独立的信息单元,不管这里的“数据”是一本书、一个网页、或者一个虚拟的 URL 地址。元数据可以出现在: 数据内部; 独立于数据; 伴随着数据; 与数据包裹在一起。 (3)元数据(metadata)概念提出的背景 “书目”作为元数据的一种形式在以图书为资源存在形式的相关行业应用了千百年,其它许多行业也都有自己的元数据格式,例如名册、账本、药典等等。“元数据”作为一个统一概念的提出首先起因于对电子资源管理的需要。因特网的爆炸式的发展,使人们一时难以

建立GSD数据标准化中规范要求(持续补充改善)

1工序名名标准化按照主语+谓语+宾语的主体结构内补充定语补语（必须按照规范语法结构，统一标准，按标准条件可以精准定位提高检索效率，其中主语一定不可以省略，谓语要按做工类型规范标准） 2：工序尺寸按照：一.1CM2CM 共用1CM的，二 .3CM4CM5CM6CM7CM 共用5CM，三.8CM9CM10CM11CM12CM 共用10CM 以此类推此类规范，避免近似尺寸相同工序数据重复建库增加数据库数量降低检索效率，（车缝1CM的时间基本就在3TMU左右，极差 6CM的长度时间差异是18TUM不到1秒钟，整个差异值在5%管控范围内，注：GSD的管控标准是5%） 3;在分析过程中固定开始结束动作动作代码。车缝尺寸及熨烫划线尺寸根据MTM-2距离跳裆，或者取5的倍数，这样数据更规整修，当工序长度尺寸更改可以提高修改效率（注：参考动作经济动作经济原则肢体活动半径）规范分析过程，减少变异。 4:非常规工序一定不能放到工序词库中（非常规工序使用频率太低），每年统计工序词库工序使用评率使用评率在5%一下建议删除，预防词库容量过大增加检索信息量 5：常规工序建议每个分析配两个视频，一个是对应分析视屏（常规) ，一个是目标视屏（非常快的视屏）可以作为后期改善目标，不断优化改善工序做法提高效率优化成本。改善后的动作分析审核入库后不能立刻删除改善前的工序（注：改善前的工序按季度删除同时导出备份，统计GSD工序改善成果） 6：在分析规则表里面需要链接对应的规则视频同时分析规则及视频需要对应编码，分成三段：移至压角前车缝中（检查）及放裁片，一般情况下A级别工序给检查动作，确定好的规则不能频繁更改，但是需要定期讨论维护更新，不断更新改善分析规则表。 7；面料等级的划份/品质系数建议参考工序等级划份统一定义ABCD四个级别（或5个级别）8;在GST系统分析出来的工序需要导出来归类整理备份

2019年中国汽车零部件行业发展现状及趋势分析

汽车零部件行业基本概况分析：中国汽车零部件行业取得良好发展成就汽车零部件在通常情况下是指除汽车机架以外的所有零件和部件，其中，零件指不能拆分的单个组件;部件指实现某个动作(或：功能)的零件组合。随着中国经济的稳步发展，居民消费水平的逐步提高，汽车产销量整体扩大，新车配套对汽车零部件的需求增长。同时，随着中国机动车保有量的不断提升，在汽车维修和汽车改装等后市场中对零部件的需求也逐步扩大，对零部件的各项要求也越来越高。中国汽车零部件行业在近年来取得了良好发展成就。汽车零部件行业产业链分析：覆盖范围广，产品种类多汽车零部件制造业的上下游产业主要是指其相关的供应和需求产业。上游主要是汽车零部件的原材料的供应产业，而下游则是对汽车零部件有需求的产业，包括汽车前装市场和汽车后市场。上游对汽车零部件行业的影响主要在成本方面，原材料(包括钢材、铝材、塑料、橡胶等)的价格的变动直接关系到汽车零部件产品的制造成本。下游对汽车零部件的影响主要在市场需求和市场竞争方面。随着科技的发展，汽车产品的更新换代日益加快，这就要

求汽车零部件行业加快技术创新，提供市场需求的产品;否则就会面临着供给需求脱节困境，造成结构失衡和产品积压。。汽车零部件制造业产业链上游主要包括提供原材料的市场，包括钢铁、有色金属、电子元器件、塑料、橡胶、木材、玻璃、陶瓷、皮革等。其中，原材料需求量较大的有钢铁、有色金属、电子元器件、塑料、橡胶、玻璃。政策推动：政策频频落地，助推行业健康成长 ——政策频发，行业要求逐步提高由于每辆汽车需要的汽车零部件达到1万个左右，而这些零部件又涉及到不同的行业和领域，在技术标准、生产方式等方面存在较大的差距。目前，国家对汽车零部件制造业还缺少统一的法律规范以及相关政策，关于汽车零部件制造业相关的政策主要分布于汽车产业的相关国家政策当中。从整体来看，国家正在促进我国汽车行业调整升级，鼓励研发制造高质量、高技术水平的自主品牌汽车，对新能源汽车保持着较大的扶持力度。一系列汽车产业政策的发布，无疑对零部件产业提出了更高的要求。 ——产业规划指引行业健康发展方向

数据元的规范与标准化框架

数据元的规范与标准化框架数据表示和管理的基本概念 .数据元数据元是称之为数据的一个广义概念的特殊成员。总而言之，数据是事实、想法或命令的一种表示数据被收集、组织、记录、处理和存放在一个可检索的表中。数据还必须适用于以人工或自动方式进行交换、解释及加工处理。有许多结构用于数据组织与管理，如数据合成、实体、文件、对象类、对象、记录、关联、关系、行、段、主体域、表以及元组。它们与数据元并不具有相似性，但可以包括或通过一些数据库实现或逻辑建模来等同于数据元的支持。字节和位也是数据的构件，尽管它们被用于电子媒体中数据元的注册，但并不等同于数据元。在数据库中，数据元可以作为信息组(符号组、域)或字符列来处理。在的数据模型中，它是一个属性(见图)。在某特定的相关环境中被视为不可分割时，一个数据元则被作为一个单独的数据单位在自然界中，它是数据的单位，表示关于对象类的单独事实。(如:一个被赋值“”和“”的字符码表示了“雇员”这一对象类的婚姻状态的属性)。在其使用范围内，它不可能被分解为更多且具有有用含义的基本信息组。因而，数据元可被定义为在用户论述领域内是与用户相关的。数据元是自然界中对象类特性以电子或书面形式的表示。表示一个特性可由能够被人们解释的某一符号集来体现。一个单独的特性可由几个交替的数据元甚至数据元组(通常称之为数据合成，有时也称之为数据元集或数据元链)来表示。这样，一个特性可以由数据元组构成的数据合成或一个单独的数据元表征。常用法所有数据从业者和理论家都会涉及数据元的概念。无论用什么方法或技术，数据元都是整个软件开发生命周期（）的公用纽带。在的早期阶段，它们曾被视为实体(或对象类)的属性在的后期，具体的数据值被赋予它们的实例作为符号组或字符列。在的任一阶段，对于软件的生产者和用户来说，数据元是可识别的数据元是数据共享和共同持有的最小单元。一些数据元得以共享的信息系统成分有)企业信息模型)数据模型)数据流程图)数据库设计(模式、文件、表格))接口规范)计算机程序 1.2.1数据模型中的数据元在数据建模出现之前，“数据元”这个术语已被普遍使用。用于表示指导企业商务信息的数据单元传统上被称之为数据元。数据建模的演进就是为捕捉这些数据表示的语义提供一种有效的方法。图描述了用于中的数据元结构和术语与一些更为传统数据建模术语的关联在一个

汽配市场调查报告

汽配市场调查报告篇一：汽车配件市场调研报告市场调研报告 Xxxxxx于XXXX至XXX期间对于产品进入售后市场进行了市场调研、目标客户洽谈并参加了第70界汽车零部件展会对参展同类产品制造企业进行了解。首先，中国的汽车零部件企业众多，据不完全统计，目前汽配经营企业已经超过25万家，且路边店还不计入此数据之中。大多是以汽配商家为主，这些企业中大部分有几个普遍的特性，小而散还是“三无”企业，无规模、无品牌效应、无网络化。这也是导致中国的汽配行业发展滞后且成长缓慢的重要原因之一。其次，由于汽配市场中经销商大量聚集，且供需双方往往不稳定所以造成各经销商之间相互拿象现象严重，串货多、进货渠道乱这些现象也直接影响了各汽配经销商盈利下降问题。在后续的发展中，必须要有相应的行业规范计划实施才能够改善汽配产品质量品质及售后服务得到有效的保证，进而逐渐改善汽配行业的经营规范。汽车配件市场价格不统一也是行业内人人皆知的一个现象，例如千里马的前刹车蹄片4S店卖到179元左右，而副产的只需100元左右。在流通的各个环节里及面对修理厂和消费者时价格有所不同。根据相关部门的分析统计汽配售后后市场——渠道商的发展方向，将

会在在现有市场环境下面对强大的竞争压力，改善汽配企业在营销及服务能力方面的欠缺。随着国外零部件企业的不断进入，中国的汽车售后市场——渠道商也将会进行加速整合。在品牌方面，同一品牌下的产品和服务具有相同定位和一致性售后市场从渠道层次可分为制造商品牌、销售商品牌和服务商品牌。随着售后市场品牌的整合、经营的网络化，汽车专业维修网络将以汽车制造商品牌为主线，而汽车专业养护网络将以汽车零部件制造商和渠道品牌为主线。流通渠道主导地位国内正在酝酿出现的大型独立配件中间商将取代目前整车生产厂在配件流通渠道中的主导地位，从而打破其对配件的垄断，加强非授权维修商的竞争能力。国家鼓励汽车配件流通商采取特权许方式。连锁经营的方式向规模化、品牌化、网络化发展，支持配件流通企业进行整合，实现结构升级，提高规模效应及服务水平。谈及汽配行业今年的整体发展趋势，于20XX-年1月16日在天津举行的20XX中国汽车零部件产业投融资高峰论坛上，业内权威人士及专家纷纷表示20XX年中国汽车配件行业将会呈现出三大特点：一是新能源带来的整个零部件产业的再造，新能源的概念不是说能源变化，而是整个传动系统都会发生很大的变化。二是汽车轻量化带来的变化，会带来很多零部件构造与材料的变化。 2、调查统计分析汽车音响购买影响因素调查在所有被调查消费者中有40.2%的人认为质量是其购买音响时首先考虑的因素，也是最重要的影响因素，其次有25.3%的消费者认为价格因素是影响购买的决定因素；还有20.1%和14.4%的消费者分别认

地球化学-稀土元素标准化计算

表中数据为辉长岩、沂南花岗岩7件样品的REE组成(ppm) 1，用球粒陨石值对样品的REE组成进行标准化，作其分配模式图，对图件中表达的地球化学特征进行说明； 2，计算各样品的Eu/Eu*，并对其地球化学意义进行说明； ,3，假设辉长岩中造岩矿物的组成为：CPX45%，PL35%，OL20%。结合课件中提供的REE在矿物和熔体间的分配系数，计算与辉长岩平衡的熔体的REE组成，并作REE配分模式图。

解答： 1，如下表1-1为常用球粒陨石和原始地幔稀土元素组成，我采用C1 球粒陨石数据（Sun & McDonough,1989）对样品的REE进行标准化，得到了下表1-2，再根据对样品REE标准化的数据进行作样品的分配模式图，得到了图1-1 表1-1

表1-2 图1-1 通过对样品配分模式图进行分析可知道，沂南花岗岩样品中富集轻稀土元素而亏损重稀土元素，这与花岗岩的成分岩性有一定关系，花岗岩为酸性岩，主要矿物为长石、石英和云母，而这矿物主要富集轻稀土元素，并且从图中可以看出Eu的负异常，说明在岩浆结晶形成花岗岩之前就有长石结晶出来，使岩浆呈Eu 的负异常。辉长岩的样品配分模式图表现出来的富集轻稀土元素没有沂南花岗岩样品那么显著，富集程度较低，这也与辉长岩的岩性成分有关，辉长岩中主要矿物为辉石和长石，长石富集轻稀土元素较为显著，而辉石相对较富集重稀土元素，

但程度不是很显著，所以岩石总体表现较为富集轻稀土元素，但程度不是那么显著。并且从图中可以看出Eu的正异常，只是不是很显著，说明长石结晶出来使岩石呈Eu的正异常。 2，Eu/Eu*=2×Eu/(Sm+Gd)(其中Eu、Sm、Gd都是为球粒陨石标准化值)，根据这个求出各样品中的Eu/Eu*，如下表1-3：表1-3 由上表中的Eu/Eu*值可知的辉长岩为Eu的正异常，说明在岩浆结晶时，长石和辉石先结晶出去形成辉长岩，而长石中富集Eu元素，所以在辉长岩中Eu 为正异常，而后期岩浆因长石的结晶分异而呈Eu的负异常，并且逐渐向酸性过渡，结晶形成酸性岩。可以推测这样品为同源岩浆所形成，主要是形成时间不同导致Eu异常不同和岩性的不同。 3，根据课件可查出REE在CPX、PL、OL等矿物和熔体间的分配系数，如下表1-4：

浅谈信息数据标准化工作

浅谈信息数据标准化工作随着信息系统在行业推广实施规模的不断扩大，应用系统之间需要上传下达、信息共享、集成整合、协同工作，信息数据就越来越需要标准化、规范化的管理。现就如何做好信息数据标准化工作做如下探讨。整合规范业务流程，在各工作岗位制定工作标准，建立完善的标准化体系。企业的运作需要各个部门的协调来完成，这种协调应该有标准，这就是业务标准化流程。标准化流程的严格执行，必须建立在一个统一的信息化软件中，这个软件就是人们常说的一体化协同办公软件。软件必须把企业的一整套管理思想与管理标准融入其中，能够确保工作不会偏离标准化轨道。任何人在实际工作中，都不能脱离这个软件进行工作，确保了各项工作按设定的流程与标准实施。所以，标准化与信息化是管理思想与实际操作的关系。只有在信息化的平台基础上，标准化才能得到充分与完全的落实。业务流程的整合只是第一步，第二步就是在各个岗位制定并贯彻工作标准，建立一整套完善的标准化体系，使每一个岗位、每一个部门都有可对照的工作标准，确保工作质量。需要重点说明的是，在岗位职责指定与管理过程中，应清晰描述岗位和岗位之间的关系、业务和业务之间的协作关系、流程和流程之间的互动关系，清晰展现物流、资金流、信息流，为信息系统软件开发提供全面准确的业务支持。数据编码是建立企业信息系统的基础，应不断完善数据标准化体系数据编码是建立企业信息系统的基础，也是关系到信息系统整体效果和成败的关键因素。在数据标准化体系建设中，一方面要自上而下分析企业数据类别，另一方面要借助系统规划和业务流程优化思想，梳理各部分的业务流程，自下而上提取基础数据。一般情况下，数据标准化体系建设应采取渐进式的策略，数据标准化进程与信息化项目建设进程同步，在保证速度的同时坚持标准化原则，以支持企业信息资源的充分共享与各子系统的整合，实现速度与标准并重，同时确保数据标准的实用性，防止数据标准化流于形式。在信息系统项目开发、管理过程中严格落实标准化工作信息系统集成是一项具有知识密集、资料密集、工作量大等特点的系统工程，信息系统项目中的需求调研、立项、招标、实施、验收、维护等工作必须严格按照国家有关法律法规和烟草行业相关的政策制度进行。此外，企业应在推进信息系统项目时做好以下几方面的标准化工作。信息指标体系标准化。信息指标体系是指一定范围内所有信息的标准，按其内在联系组成的、科学的有机整体。在管理层次和管理部门众多的情况下，只有统一和规范指标体系，才能使各系统和各个层次开发和实施的信息系统能够实现数据和信息的兼容与共享。信息系统开发标准化。信息系统开发标准化主要指在系统开发中遵守统一的系统设计规范、程序开发规范和项目管理规范。系统设计规范规定字段、数据库、程序和文档的命名规则及编制方法，以及应用程序界面的标准和风格等。程序开发规范要对应用程序的模块划分、标准程序流程的编写、对象或变量命名、数据校验及出错处理等作出规定。项目管理规范规

数据元标准化基本方法

数据元标准化基本方法刘丽华金水高王骏胡凯公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。数据标准化工作是信息系统建设的基础工作。数据工作的无规则性，必然会导致系统的低效能和资源的浪费。长期以来，我国公共卫生信息系统的建设缺乏整体规划，在国家层面上缺乏对公共卫生数据的标准定义与规范，导致了不同系统之间的数据难以交换、共享，也造成了资源的极大浪费。公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。数据元基本概念与结构数据元可定义为通过标识、定义、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元，在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元，一般由对象类词、特性类词和表示三部分组成。（1）对象类词: 是指人们希望研究、搜集和存储其相关数据的事物，如: 人、家庭、医疗机构、观察与干预等。（2）特性类词: 是某个对象的一个特征。例如，人这个对象类可以具有很多特征，如性别、出生日期、身高、职业或患病情况等。（3）表示是值域、数据类型的组合，必要时也包括度量单位或字符集。它所表达的是数据元概念的数据类型及可能的取值范围。表示类词可以是一个编码，如国际疾病分类（ICD-10），也可能是一个取值范围，如身高的取值。对象往往有多个特性，对象与其任何一个有意义的特性的结合就组成一个数据元概念。例如，人这个“对象”可以有性别、身高、出生日期等多个“特性”，将它与其中的某一个特性结合在一起就组成一个“数据元概念”，如人—性别、人—身高和人—出生日期等都是数据元概念的例子。数据元是数据元概念与值域的结合。即一个特定的数据元概念与一个特定的值域结合创建一个数据元。例如在儿童营养监测中，定义的一个数据元概念“儿童身高”，与身高的表示值域结合，构成数据元“儿童身高的测量值”; 而与儿童身高的平均水平值域结合，则构成“儿童身高的平均值”这个数据元。显然，这是两个不同的数据元。数据元概念与数据元之间存在一对多的关系，即一个数据元概念与不同的表示组合后可以生成不同的数据元。