深度数据
生产运营数据深度解读与分析
客户满意度调查：通过问卷、访谈等方式了解客户对产品和服务的满意度 数据分析：对收集到的数据进行整理、统计和分析，了解客户的需求和期望 改进措施：根据分析结果制定相应的改进措施，提高客户满意度 跟踪评估：定期对改进措施进行评估和调整，确保客户满意度持续提升
生产效率低下：分析生产流程，找出瓶颈环节，提出优化建议
关键技术：包括 数据预处理、特 征提取、模型训 练等技术，提高 数据质量和模型 精度。
未来展望：不断 完善和优化智能 决策支持系统， 提高企业核心竞 争力，推动产业 升级和转型。
实现跨部门数据 共享，提高企业 内部运营效率
加强与供应商、 客户等外部企业 数据协同，提升 供应链整体竞争 力
通过数据共享与 协同，打破信息 孤岛，促进企业 间知识交流与共 享
库存周转率：反映库存周转速度的指标 库存积压：库存量过大，超过销售能力的现象 库存缺货率：反映库存缺货程度的指标 库存成本：包括采购成本、运输成本、保管成本等
运输成本分析：对运输成本进行详细分析，包括运输方式、运输距离、运输费用等。 运输时效分析：对物流运输时效进行分析，包括平均运输时间、准时率等指标。 库存周转率分析：通过库存周转率等指标，评估库存管理效率。 退货率分析：对退货率进行统计和分析，了解客户满意度和产品品质。
准
企业应建立完 善的合规性审 查机制，确保 数据的合法性
和安全性
数据安全培训：定期为员工提供数据安全培训，确保员工了解数据安全的重要性。 意识提升：通过各种渠道宣传数据安全知识，提高员工的数据安全意识。 案例分享：分享实际发生的因数据泄露造成损失的案例，让员工更加重视数据安全。 考核机制：建立数据安全考核机制，对员工的数据安全行为进行评估和监督。
数据准确性：数据是否真实、 可靠、无误差
DDE深度数据估算决策系统课件(PPT 53张)
构造分析指标
根据上面的推理，我们只要计算卖出委托 单数和买入委托单数之间的差值，就可 以知道当日的筹码是由散户流向机构还 是由机构流向散户。
推理
买入量＝卖出量＝成交量； 买入成交委托单数×平均买入委托每单手数＝买 入量 卖出成交委托单数×平均卖出委托每单手数＝卖 出量 买入成交委托单数/卖出成交委托单数＝平均卖出 委托每单手数/平均买入委托每单手数
根据我们的假设，机构的每单委托量大于 散户的每单委托量，而委托单数又和委 托量成反比，那么如果买入委托单数越 大说明散户买入越多，如果卖出委托单 数越大说明机构买入越多。
买卖队列
买一或卖一的前50笔委托单明细，根据委 托单的大小或委托单是否有规律，可以 判断委托是机构、大户、或散户所为 。 买卖队列是DDE的重点考量数据，它和逐 笔数据一起作为“逐单分析”的原始数 据。
1.2 Level-2基础数据的看盘
区分机构和散户委托单
江泉实业2007年4月16日涨停板上的机构 挂单
异常交易信息－撤单
看懂Level-2动态行情
看懂队列矩阵
第二章 逐单分析
逐单分析是DDE(Data Depth Estimate)深度数
据估算的重要组成部分，是对已成交委托单的 分析。Level-2揭示了买卖队列和逐笔成交，买 卖队列本质上是被动成交方向上的委托单，而 逐笔成交却不是主动成交方向上的委托单，但 我们可以根据逐笔成交数据和之前的委托队列 相比对计算出主动成交方向的委托单。获得了 全部已成交的委托单明细对我们进一步的数据 分析具有非常重要的意义。从技术上说逐单分 析包括几个重要环节，分别是：记忆委托队列、 记忆逐笔成交、逐笔成交和委托队列相比对计 算主动成交单、对全部的已成交委托单分类汇 总、构建分析模型指导投资决策(DDE)
长短面板数据的区分标准
长短面板数据的区分标准面板数据（Panel Data）是一种特殊类型的数据，其中包含多个观察对象在多个时间点的数据。
长短面板数据是根据数据的特性进行区分的，主要包含以下几个方面：1.数据长度数据长度是指数据的时序长度。
长短面板数据在数据长度上有明显的区别。
长面板数据通常具有较长的时序长度，可能包含多个年份或季度数据。
而短面板数据则通常只有较短的时间序列，可能只有几个月或几天的数据。
2.数据深度数据深度是指每个观察对象所包含的变量数量。
长短面板数据在数据深度方面也有所不同。
长面板数据通常具有更多的变量，即更详细的数据信息。
而短面板数据则可能只有较少的变量，数据深度相对较浅。
3.持续时间持续时间是指数据的观测时间跨度。
长短面板数据在持续时间上有所不同。
长面板数据的观测时间跨度通常较长，可能涵盖多年或多个季度。
而短面板数据的观测时间则可能较短，只有几个月或几天。
4.样本大小样本大小是指观察对象的数量。
长短面板数据在样本大小方面有所区别。
长面板数据的样本通常较大，可能包含大量的观察对象。
而短面板数据的样本则可能较小，只有少量的观察对象。
5.数据质量数据质量是指数据的准确性、完整性和可靠性。
长短面板数据在数据质量方面可能有所不同。
长面板数据的观测时间跨度较长，可能存在一些缺失值或异常值，导致数据质量有所下降。
而短面板数据的观测时间较短，可能具有更高的数据质量。
总之，长短面板数据的主要区分标准包括数据长度、数据深度、持续时间、样本大小和数据质量等方面。
这些方面有助于我们了解长短面板数据的特性和适用范围，以便更好地进行分析和处理。
大型船舶尺寸和吃水深度数据信息
247
120000（105001~135000）
265
150000（135001~185000）
275
250000（185001~275000）
333
300000（275001~375000）
334
32
17.2
11.9
32.3
19.1
12.8
42
20.8
14.3
42.7
20.9
14.4
46
23.1
16
客船设计船型尺度
总 长L
设 计 船 型 尺 度（m）
型 宽B
型 深H
76
13.2
5.2
83
14.3
7.5
93
16.3
8.6
128
18.3
9.4
148
25
13
176
25.4
14
215
32.6
18.1
240
32.6
23.8
270
36
24.9
满载吃水T 4.5 5.4 6.6 8.5 9.8 11.7 12.7 13.6 11.7 11.8
总 长L
设 计 船 型 尺 度（m）
型 宽B
型 深H
78
14
9.3
99
16.2
10.7
116
21.3
11.4
142
24
12.9
170
25.5
17.3
196
27
18.4
满载吃水T 3.7 4.5 5 6.2 6.5 6.9
A.0.2 滚装/集装箱兼用船、 矿石/油兼用船、散货/油兼用 船、牲畜运输船和木片船的 设计船型尺度，经论证后可 参照其他船舶主要尺度实录 表A.0.2-1～表A.0.2-5确定。
数据挖掘：深度挖掘数据的价值
# 数据挖掘：深度挖掘数据的价值## 引言在当今数字化时代，大量的数据被生成和存储，这些数据蕴藏着巨大的价值。
然而，仅仅收集和存储数据是不够的，关键在于如何深度挖掘数据的潜在价值。
数据挖掘技术通过发现数据背后的模式和规律，帮助企业实现更精准的决策、优化运营、发现商机等目标。
本文将介绍数据挖掘的概念和方法，并探讨如何深度挖掘数据的价值。
## 数据挖掘的概念和方法数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程。
它结合了统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识和技术。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
-聚类分析：将相似的对象归为一类，通过发现数据集内部的分组结构来洞察数据的特点和规律。
-分类分析：根据已有的标记数据，建立分类模型，对新的未知数据进行分类预测，以支持决策和预测。
-关联规则挖掘：发现数据中的关联性，例如购物篮分析可以揭示哪些商品通常同时被购买。
## 深度挖掘数据的价值深度挖掘数据的价值可以帮助企业实现以下目标：1. **精准决策**：通过数据挖掘技术，企业可以从大量数据中发现隐藏的模式和趋势，为决策者提供更准确、可靠的信息支持。
例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解产品受欢迎程度、市场需求等，从而调整营销策略和产品定位。
2. **优化运营**：数据挖掘可以帮助企业发现运营中的瓶颈和问题，并提供改进建议。
例如，通过对供应链数据的分析，企业可以优化库存管理、配送路线等，提高运营效率和降低成本。
3. **发现商机**：数据挖掘可以揭示数据背后的商机和潜在的市场需求。
通过分析用户行为和偏好，企业可以发现新的产品创意和市场细分，从而开拓新的商机和增加收入。
4. **客户洞察**：通过数据挖掘技术，企业可以深入了解客户的需求、偏好和行为，从而提供个性化的产品和服务。
例如，通过对用户购买历史和浏览记录的分析，企业可以实施精准推荐和定制化营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
## 数据挖掘的实际应用数据挖掘已经在各个领域得到广泛应用，包括零售、金融、医疗等。
湖泊平均深度 计算
湖泊平均深度计算湖泊平均深度是指一个湖泊中，所有深度的平均值。
它是研究湖泊特征和生态系统的重要指标，对于湖泊的水文和环境管理具有重要意义。
湖泊平均深度的计算一般根据湖泊深度的测量数据进行，可以利用测深仪等设备进行实地测量，也可以通过遥感技术和数值模拟等方法进行估算。
湖泊深度是指湖泊最深处的水深，它是湖泊水深的一个重要指标。
湖泊的深度通常是不均匀分布的，深浅不一。
为了计算湖泊平均深度，需要先测量或估算湖泊中多个点的深度数据，然后对这些深度数据进行平均运算。
在实地测深过程中，一般使用测深仪或潜水器等设备进行。
测深仪是一种通过声纳原理测量水深的设备，它发出声波信号，通过接收信号的返回时间来计算水深。
潜水器则是一种装有传感器的无人潜航器，它可以在水下进行测量，并将得到的深度数据传输至岸上。
在利用测深仪等设备进行测量时，需要选择合适的采样点，以保证所测得的数据具有代表性。
一般来说，应该在湖泊中选择多个不同位置的采样点，以确保测得的数据能够反映出湖泊深度的整体分布。
当然，还需要注意采样点的深度差异，以避免深浅混杂导致数据不准确。
除了实地测量外，湖泊平均深度还可以通过遥感技术和数值模拟等方法进行估算。
遥感技术可以通过卫星或飞机等远距离获取湖泊的影像数据，进而推导出湖泊的深度分布。
数值模拟则是利用数学模型对湖泊水体的流动、混合和水深进行计算。
这些方法可以在一定程度上弥补实地测量的不足，提供湖泊平均深度的估算值。
在计算湖泊平均深度时，需要注意一些数据处理的步骤。
首先，应该对所测得的深度数据进行清理，排除异常值和错误数据。
其次，可以对测量数据进行插值处理，以填补采样点之间的空白区域。
最后，可以对插值后的数据进行平均运算，得到湖泊的平均深度值。
湖泊平均深度是一个全面描述湖泊深度特征的指标，它能够反映出湖泊阴影的状况、区域的地质构造、垃圾的重心等。
同时，湖泊平均深度还与湖泊的水文特征和生态系统具有密切关系。
例如，湖泊深度的变化会对湖泊生态系统的结构和功能产生重要影响，对于湖泊的水资源管理和保护具有重要意义。
Excel数据表技巧深度挖掘数据
Excel数据表技巧深度挖掘数据Excel是一款广泛使用的电子表格软件，可以用于数据的存储、处理和分析。
在处理数据时，熟练掌握一些Excel数据表技巧可以帮助我们深度挖掘数据，提取有价值的信息。
本文将介绍几种常用的Excel数据表技巧，帮助读者更好地利用Excel进行数据分析。
一、筛选与排序筛选和排序是Excel中最基本的数据处理功能之一。
通过筛选和排序，可以快速查找到符合特定条件的数据，或按照需要的方式对数据进行排列。
在Excel的数据选项卡中，我们可以看到筛选和排序两个常用的按钮。
点击筛选按钮，可以在列标题上打开一个下拉菜单，选择筛选条件，筛选出符合条件的数据行。
在排序按钮中，可以选择按照某一列的升序或降序进行排序。
通过灵活运用筛选和排序功能，可以方便地对大量数据进行筛选和排序，为后续分析提供便利。
二、使用函数进行数据处理Excel内置了大量的函数，可以帮助我们对数据进行处理和分析。
常用的函数包括SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，它们可以计算数据的总和、平均值、最大值和最小值。
除了这些基本的函数，Excel还提供了一些高级的函数，如VLOOKUP、INDEX、MATCH等，它们可以通过数据的关联来提取有用的信息。
例如，使用VLOOKUP函数可以在一个数据表中查找某个值，并返回与之关联的值。
这个函数常用于查找表格中的数据。
另一个例子是INDEX和MATCH函数的组合，可以根据条件在表格中查找数据。
这些函数可以根据具体需求进行组合和嵌套，进一步提高数据处理的灵活性和效率。
三、使用数据透视表进行汇总和分析数据透视表是Excel中高效进行数据汇总和分析的工具。
通过数据透视表，我们可以将复杂的数据表转化为简洁的汇总表，展示数据的关联和统计信息。
在使用数据透视表时，首先要选择正确的源数据范围，然后根据需要将字段拖拽到数据透视表的行、列和值区域。
通过设置字段的属性和选项，我们可以对数据进行分组、汇总和计算。
DDE深度大数据挖掘决策系统
DDE深度大数据挖掘决策系统DDE系统的核心技术是深度学习，它是一种人工神经网络的训练方法，可以通过多层次的非线性变换，自动学习和提取数据中的高层次的抽象特征。
在DDE系统中，深度学习被用来分析和挖掘大规模数据中的复杂关联和模式。
通过深度学习，系统可以从数据中提取出高度抽象的特征，并对数据进行分类、预测和聚类等任务。
另外，DDE系统还利用大数据技术，对海量的数据进行存储和管理。
大数据技术可以处理非结构化、半结构化和结构化的数据，能够高效地进行数据的存储、处理和分析。
在DDE系统中，大数据技术被用来处理和管理海量数据，以提供快速的数据挖掘和决策支持。
DDE系统具有以下特点：1.大规模数据处理能力：DDE系统可以处理海量的数据，可以利用分布式的计算和存储技术，对数据进行高效的处理和分析。
2.自动特征学习和提取：DDE系统可以通过深度学习，自动学习和提取数据中的高级特征。
这些高级特征能够更好地表示数据的本质和关联，从而提高数据挖掘的效果。
3.多模态数据处理：DDE系统可以处理多种类型的数据，包括文本、图像、音频和视频等。
通过对多模态数据的处理，可以更全面地挖掘数据中的关联和模式。
4.实时决策支持：DDE系统可以对实时数据进行分析和挖掘，以提供实时的决策支持。
通过实时的数据分析，DDE系统可以及时发现和识别异常情况，并提供相应的决策建议。
DDE系统可以应用于各种领域和行业，如金融、医疗、交通和物流等。
在金融领域，DDE系统可以对市场数据进行分析和预测，为投资决策提供支持。
在医疗领域，DDE系统可以对患者的临床数据进行分析和挖掘，以辅助医生进行诊断和治疗。
在交通和物流领域，DDE系统可以对交通数据和物流数据进行分析和优化，以提高交通运输的效率和可靠性。
总之，DDE深度大数据挖掘决策系统是一种利用深度学习和大数据挖掘技术，可以从大规模数据中自动学习和提取知识的决策支持系统。
它具有自动特征学习、多模态数据处理和实时决策支持等特点，可以应用于各种领域和行业，提供决策相关的信息和建议。
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BBD的应用—大盘分 析
1. 判断市场的压力支撑。 2. 判断市场是否存在机会； 3. 寻找市场新的投资机会。
明白最近的下跌了吗？
双底的主力成本
赚钱效应产生后形成支撑， 跌破后成为市场未来的阻力
中小板的机会多！！！！！
BBD对个股的作用
BBD是（特大单+大单）买卖之差，因此ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 看大盘和大盘股时参考BBD是很有意义的。
•资金龙虎榜，查 看资金底牌，还 原机构、大户、 中户、散户资金， 机构底牌一目了 然。
DDX
BBD是（特大单+大单）买卖之差， DDE指标中包含DDX/DDY/DDZ.
而DDX是大单之差与流通盘的比率,显示买 入卖出的强度。
关于DDE
DDE决策系统包括：DDX DDY DDZ 主要 判断机构资金流入比例； DDX：特大单 大单动向，资金净流向； DDY: 涨跌动向，持有状况的比例； DDZ:大单差分，大卖单与大买单的比例
板块阶段统计
主流板块是投资者梦寐以求的愿 望而在一天的交易很难找到真正的主
流板块，因此，“深度数据”私募版 有 针对性研发出“板块阶 段统计”功能，便于私 募资金操作，
此功能为我们对某一 只个股，或市场中所 有个股在某一期间进行资金进出以及 力度分析提供了强有力的技术保障， 这又是私募资金所钟爱的又一尖端武 器。
个股分析（DDE选股）
个股分析（阶段统计）
BBD精解
什么是BBD BBD称之为“BBD决策”指标。 其实质是股票市场中的大单之差。也就是大买 单和大卖单之差。 根本上就是一个“大单净差”。 它反映了大资金的成交方向和力度。 我们可以通过大资金是在买还是在卖，来掌握 未来趋势。 正值，代表了资金在流入，而负值，则表示资 金在流出。
大于1
虽然小于1但资 金连续进入
六大决策 模板
三大主力 监测系统
十档买卖 买卖队列 逐笔交易
乐股软件
资本赢家 私募版
•DDE分成当日 DDE、中线DDE、 DDX飘红天数、 主力买卖等，将 DDE各种情况进 行组合
•对盘面上的主力 资金进行实时监 测和统计，第一 时间计算出当前 盘面上主力资金 大举介入的板块 和买入个股
资本赢家私募版
崔立柱
资本赢家私募版
大盘阶段统计
专门用来统计某一段时间之内，大 盘指数（上证指数、深证成指、沪 深300、中小板综等四大重要指数） 的资金进出状况。这也 是大资金，尤其是私募 资金梦寐以求的分析法宝。
专为私募资金量身定做 的又一顶级功能，通过 单数比、BBD、DDX等资金分析指标， 可以根据您的需要，自动筛选出资 金连续流入或流出的股票