缓慢变化维完全解决方案
经济欠发达地区外商投资企业发展缓慢的原因及对策
经济欠发达地区外商投资企业发展缓慢的原因及对策【摘要】外商投资对经济欠发达地区的发展起着重要作用，但目前发展缓慢的原因主要包括政策环境不够友好、交通基础设施滞后、市场需求不足、人才短缺等。
为了解决这些问题，可采取加强政策支持、加大基础设施投资、拓展市场需求、加强人才培训等对策。
通过这些措施，可以促进外商投资企业在经济欠发达地区的发展，推动地区经济的改善和提升。
加强政策支持可以为外商投资企业提供更好的发展环境，加大基础设施投资可以解决交通不便的问题，拓展市场需求可以刺激企业发展，加强人才培训可以解决人才短缺的问题，共同推动经济欠发达地区的外商投资企业发展。
【关键词】经济欠发达地区、外商投资企业、发展缓慢、政策环境、交通基础设施、市场需求、人才短缺、缓慢发展对策、加强政策支持、基础设施投资、拓展市场需求、人才培训。
1. 引言1.1 经济欠发达地区外商投资企业发展的重要性经济欠发达地区外商投资企业的发展具有重要性。
外商投资企业可以带来新的资金、技术和管理经验，促进当地经济的快速发展。
这些企业通常能够带动当地产业链的发展，提高当地居民的就业率，改善当地居民的生活水平。
外商投资企业还能够促进当地企业之间的合作与竞争，从而推动整个地区经济的繁荣。
外商投资企业的发展也有助于扩大地区对外贸易的规模与范围，提升地区的国际竞争力。
吸引外商投资企业进驻，不仅可以带来直接的经济效益，还有助于引入国际先进管理经验和技术，提升当地企业的管理水平和生产技术水平。
外商投资企业的发展也有助于加强地区与国际市场的联系，促进地区经济的开放与发展。
加强对经济欠发达地区外商投资企业的支持与引导，积极营造良好的投资环境，促进这些企业的发展，对于促进地区经济的长远发展具有重要意义。
1.2 问题背景经济欠发达地区外商投资企业发展缓慢，主要是由于该地区政策环境不够友好、交通基础设施滞后、市场需求不足、人才短缺等因素的影响。
这些问题导致外商投资企业在该地区遇到了各种困难和挑战，阻碍了它们的发展速度和效率。
工作反应迟钝问题及整改措施
工作反应迟钝问题及整改措施工作反应迟钝问题是指员工在处理工作任务时出现反应速度较慢、行动迟缓的情况。
这种问题如果得不到及时解决，将会影响企业的工作效率和业务运营。
因此，本文将就工作反应迟钝问题进行分析，并提出一些针对性的整改措施。
一、问题分析工作反应迟钝的主要原因有以下几个方面：1. 缺乏动力和热情：员工对工作任务缺乏动力和热情，导致工作反应迟钝。
这可能是由于工作环境不良、缺乏奖励和激励机制等引起的。
2. 个人能力不足：一些员工在技能或知识方面存在欠缺，导致他们无法迅速有效地完成工作任务，从而产生反应迟钝的问题。
3. 沟通不畅：信息传递和沟通渠道不畅通，导致员工对工作任务的理解出现偏差，影响了他们对工作的及时反应。
二、整改措施针对工作反应迟钝问题，可以采取以下一些整改措施：1. 提高员工的工作动力：通过提供合理的薪资待遇、建立激励机制和良好的工作环境，激发员工的工作热情和动力，促使他们更加积极主动地参与工作。
2. 加强培训和提升员工能力：针对员工在技能和知识方面的不足，组织相关培训，并倡导员工积累更多的专业知识。
通过提高员工的能力水平，他们能更好地应对各种工作任务，减少工作反应迟钝的发生。
3. 改进沟通渠道：建立高效的信息传递机制，确保员工能够准确、及时地获得工作任务的相关信息。
同时，加强沟通技巧的培训，提高员工之间的沟通协作能力，减少因为沟通不畅造成的工作反应迟钝问题。
4. 设立明确的工作目标和任务：为员工设定明确的工作目标和任务，使他们清楚地知道自己的工作职责，并提供必要的工作指导和支持。
明确的目标和任务有助于员工更加专注和迅速地完成工作，消除反应迟钝问题。
5. 建立自我管理机制：鼓励员工自我管理，培养他们良好的工作习惯和时间管理能力。
通过合理规划和安排工作时间，员工能够更好地应对一些突发任务和紧急情况，避免工作反应迟钝。
6. 加强团队协作和互助：通过加强团队建设，提高团队成员之间的协作和互助意识。
简述缓慢变化维问题及拉链表方法。
简述缓慢变化维问题及拉链表方法
本文旨在介绍缓慢变化维问题以及拉链表方法，这是一种解决缓慢变化维问
题的有效算法。
一、缓慢变化维问题
在数据挖掘和机器学习领域中，有时我们需要处理一个数据集，其中某些特征的变化速度很慢，而其他特征的变化速度很快。
这种情况被称为缓慢变化维问题。
例如，在视频分类任务中，视频的某些特征 (如颜色、亮度等) 可能随着时间的推移而缓慢变化，而其他特征(如运动方向、物体形状等) 可能快速变化。
对于这种情况，我们希
望将数据投影到缓慢变化的特征上，以减少数据中的噪声和冗余信息，从而提高分类精度。
二、拉链表方法
拉链表方法是一种解决缓慢变化维问题的有效算法。
该方法的基本思想是将数据中的缓慢变化维提取出来，并使用拉链表数据结构将这些维组织起来。
具体来说，我们可以将每个数据点表示为一个多维向量，其中每个维度对应一个特征。
对于每个特征，我们可以将其值映射到一个特定的区间，例如 [-1, 1]。
然后，我们可以将所有特征的值放入一个拉链表中，并将每个特征的区间划分为多个子区间。
对于每个数据点，我们可以通过在拉链表中查找其特征值所在的子区间来确定其位置。
三、拉链表方法的优点
拉链表方法具有以下几个优点:
1. 拉链表方法可以有效地减少数据中的噪声和冗余信息，从而提高分类精度。
2. 拉链表方法可以快速处理大规模数据，因为该方法只需要对缓慢变化维进行处理。
3. 拉链表方法的实现较为简单，易于理解和实现。
ETL的主要步骤
ETL的主要步骤ETL(Extract Transform Loading, 数据抽取转化装载规则)是负责完成是数据源数据向数据仓库数据的转化的过程。
是实施数据仓库中最重要的步骤。
可以形象的说，ETL的角色相当于砖石修葺成房子的过程。
在数据仓库系统设计中最难的部分是用户需求分析和模型设计，那么工作量最大的就是ETL规则的设计和实施了，它要占到整个数据仓库设计工作量的60%-70%，甚至更多。
下面是本人对ETL的几个重要步骤理解，和大家分享！一、ODS区的数据采集：最主要作用为了尽量减少对业务系统的影响。
表结构可以不必和DW 一致。
根据具体业务需求和数据量情况，将数据源的数据放入ODS有各种不同的方法，比如Oracle 的数据库链路，表复制，SQL*LOADER，Teradata的Fastload，Sysbase的BCP等等。
需要解决的问题包括：a、数据的时间差异性问题在抽取旧有数据时，要将不同时期的数据定义统一，较早的数据不够完整或不符合新系统的数据规范，一般可以根据规则，在存入中转区的过程中予以更新或补充。
b、数据的平台多样性问题在抽取旧有数据时，大部分数据都可采用表复制方式直接导入数据中转区集中，再做处理，但有部分数据可能需要转换成文本文件或使用第三方工具如Informatica等装载入数据中转区。
这部分数据主要是与数据中转区数据库平台不一致的数据库数据，或非存储于数据库内的文本、excel等数据。
c 、数据的不稳定性问题对于重要信息的完整历史变更记录，在抽取时可以根据各时期的历史信息，在抽取需要信息等基本属性的旧有数据时，要与相应时段的信息关联得到真实的历史属性。
d 、数据的依赖性问题旧有业务系统的数据关联一般已有约束保证，代码表和参照表等数据也比较准确，但仍有少量数据不完整，对这部分数据，需根据地税的需求采取清洗策略，保证数据仓库各事实表和维表之间的关联完整有效。
数据仓库各事实表和维表的初始装载顺序有先后关系，要有一个集中的数据装载任务顺序方案，确保初始数据装载的准确。
BI_数据仓库基础
1BIBusiness Intelligence，即商业智能，商务智能综合企业所有沉淀下来的信息，用科学的分析方法，为企业领导提供科学决策信息的过程。
BOSS业务运营支撑系BPM企业绩效管理BPR业务流程重整CRM客户关系管理CUBE立方体DM（Datamart）数据集市数据仓库的子集，它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称之为部门级数据仓库。
DM（DataMine）数据挖掘DSS决策支持系统EDM企业数据模型3ERPEnterprise Resourse Planning企业资源规划。
它是一个以管理会计为核心的信息系统，识别和规划企业资源，从而获取客户订单，完成加工和交付，最后得到客户付款。
换言之，ERP将企业内部所有资源整合在一起，对八个采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。
4ETL数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。
构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
KDD数据库中知识发现5 KPI企业关键业绩指标(KPI：KeyProcessIndication)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。
LDM逻辑数据模型6 MDD多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。
因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。
多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。
ETL流程、数据流图及ETL过程解决方案
ETL过程-数据抽取
– 数据来源
• 文件系统，业务系统
– 抽取方式
• 根据具体业务进行全量或增量抽取
– 抽取效率
• 将数据按一定的规则拆分成几部分进行并行 处理
– 抽取策略
• 根据具体业务制定抽取的时间、频度，以及 抽取的流程
ETL过程-数据清洗
清洗规则：
– 数据补缺
• 对空数据、缺失数据进行数据补缺操作，无法处理 的作标记
ETL的问题
ETL过程-0层DFD
P0
业务数据 文件数据
字段映射 字段映射
ETL过程
未经清洗加 工的数据
P1数据抽取
数据过滤
业务清洗规则
P2数据清洗
加载
清洗后的有 效数据
转换规则 转换规则
数据仓库
批量加载
P4数据加载 文件
Reject
装载策略
与目标匹配 的数据
加载
P3数据转换
1层-数据抽取
P1 业务数据 文件数据
日志表方式
全表对比方式
抽取所有源数据，在更新目标表之 对系统表结构没有任何影响 数据比对复杂，设计比较复杂， 前先根据主键和字段进行数据比对 ，管理维护统一，可以实现 执行速度慢 ，有更新的进行update或insert 数据的增量加载
全表删除插入方式
删除目标表数据，将源数据全部插 ETL规则简单，速度快 入
同构(Synchronous )
要避免性能瓶颈问题，解决办法是缩小每次抽取的时间粒 度，例如将抽取周期定为每日抽取，这样可以保证每次抽 取的增量数据数目是很少量的。 与异构方式类似，应避免抽取时间区间和源数据系统的生 产时段相重合。如果源数据系统时刻都有新数据插入，一 种解决办法是设置一个时间区间，定义每次抽取的开始和 结束时间值：本次抽取的开始时间为上次抽取的结束时间 ，本次抽取的结束时间为机器系统时间（Sysdate）或者是 目前数据库系统中已有记录的最大时间戳值。实际上就是 定义某个时间区间内的源数据的快照(Snapshot)，这样就可 以避免重复装载的情况发生。除此之外，还应该充分考虑 源和目标两套数据库系统的Down机的时间因素。 只需要一个ETL软件包。系统管理人员也只需要监视一套系 统。 源和目标的关系是被绑定在具体的映射中的。当源或者目 标的结构发生变化，相对应的映射也要做修改。
工程施工缓慢问题
工程施工缓慢问题工程施工缓慢是指在一个工程项目中，施工进度无法按照原定计划进行，造成工期延误或延期完成工程的情况。
工程施工缓慢会给项目方、业主方、承包商等多方造成不必要的损失和困扰，因此需要及时解决和纠正。
那么，工程施工缓慢的原因是什么？如何预防和应对工程施工缓慢的问题呢？一、工程施工缓慢的原因1. 人力资源不足在施工过程中，人力资源是一个非常关键的因素。
如果承包商没有足够的合格施工人员，或者人员的素质和技术水平不达标，就会使得工程施工缓慢。
在某些情况下，可能还会因为纠纷或其他原因导致部分工人离开工地，进一步影响施工进度。
2. 施工机械设备故障在工程施工中，大型机械设备的运行是保证施工进度和质量的关键因素。
如果机械设备出现故障或者维护保养不到位，就会使得施工进度受到影响。
有时候，由于机械设备无法及时维修，可能需要等待配件的到货，导致工程延期。
3. 材料供应延误材料供应是支撑工程施工进行的重要因素之一。
如果材料供应商无法按照要求和计划提供所需材料，就会导致工程停滞或者延期。
有时候，由于原材料涨价或者供货单位无法及时交货，也会影响工程施工进度。
4. 不可抗力因素工程施工过程中可能会受到自然灾害、政策变化、劳资纠纷等不可抗力因素的影响，导致工程进度无法按计划进行。
这些因素是无法预测和避免的，但是可以通过合理的应急预案和危机管理来减少对工程施工的影响。
5. 管理不善管理不善也是导致工程施工缓慢的原因之一。
如果项目管理团队没有足够的经验和能力，无法有效地协调和管理施工过程中的各方面问题，就会造成工程施工进度的混乱和延误。
二、如何预防和应对工程施工缓慢的问题1. 提前计划在工程项目开工前，需要提前进行充分的规划和计划。
在制定工程进度计划的过程中，需要考虑到各种可能的风险和不可控因素，以便在发生问题时能够及时做出应对和调整。
2. 合理安排人力资源在施工过程中，需要合理安排人力资源，确保施工人员数量充足且技术水平达标。
解决程序性能瓶颈的优化思路与方法
解决程序性能瓶颈的优化思路与方法在软件开发过程中，程序性能是一个至关重要的问题。
当程序运行速度慢、响应时间长、资源占用高时，用户体验将受到严重影响。
为了提高程序的性能，我们需要找到并解决性能瓶颈。
本文将探讨一些解决程序性能瓶颈的优化思路与方法。
1. 了解性能瓶颈的来源首先，我们需要了解性能瓶颈的来源。
性能瓶颈可能来自于算法复杂度过高、数据库查询频繁、网络延迟、硬件资源不足等。
对于不同的应用场景，性能瓶颈的来源也可能不同。
因此，我们需要通过性能测试和性能分析工具来定位性能瓶颈的具体来源。
2. 优化算法与数据结构当我们确定性能瓶颈来自于算法复杂度过高时，我们可以考虑优化算法与数据结构。
通过选择更合适的算法和数据结构，可以大大提高程序的执行效率。
例如，可以使用哈希表替代线性查找，使用二分查找替代顺序查找等。
此外，还可以通过缓存、预处理等技术来减少计算量，提高程序的执行速度。
3. 数据库优化对于涉及大量数据库查询的应用程序，数据库优化是提高性能的关键。
首先，可以通过合理设计数据库表结构、建立索引等方式来提高查询效率。
其次，可以使用数据库缓存技术来减少数据库查询次数，提高响应速度。
此外，还可以使用数据库连接池来优化数据库连接的管理，减少连接的建立和关闭开销。
4. 并发与多线程在多核处理器时代，充分利用并发与多线程技术也是提高程序性能的重要手段。
通过将程序拆分为多个并发任务，并利用多线程技术来同时执行这些任务，可以充分利用多核处理器的性能优势。
但是，并发与多线程也带来了线程安全、死锁等问题，因此在使用并发与多线程技术时需要注意线程同步与互斥的问题。
5. 内存管理与垃圾回收内存管理与垃圾回收也是影响程序性能的重要因素。
内存泄漏、内存碎片等问题会导致程序运行速度变慢，甚至崩溃。
因此，需要合理管理内存资源，及时释放不再使用的内存。
对于使用垃圾回收机制的语言，垃圾回收的策略和算法也会影响程序的性能。
可以通过调整垃圾回收的参数、选择合适的垃圾回收算法等方式来优化程序的性能。
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缓慢变化维完全解决方案
目录
缓慢变化维解决方案 1
参考文档：Wikipedia 2
一.新数据覆盖旧数据 3
二.保存多条记录，并添加字段加以区分 3
三.不同字段保存不同值 4
四．另外建表保存历史记录 4
五．混合模式 5
六．非常规混合模式 6
参考文档：Wikipedia
缓慢变化维定义
Wikipedia中的定义：
Dimension is a term in data management and data warehousing that refers to logical groupings of data such as geographical location, customer information, or product information.
Slowly Changing Dimensions (SCD) are dimensions that have data that slowly changes.
大意是说数据会发生缓慢变化的维度就叫”缓慢变化维”。
举个例子就清楚了：
在一个零售业数据仓库中，事实表保存着各销售人员的销售记录，某天一个销售人员从北京分公司调到上海分公司了，那么如何来保存这个变化呢？也就是说销售人员维度要怎么恰当的处理这一变化。
先来回答一个问题，为什么要处理，或保存这一变化？如果我们要统计北京地区或上海地区的总销售情况的时候，这个销售人员的销售记录应该算在北京还是算在上海？当然是调离前的算在北京，调离后的算在上海,但是如标记这个销售人员所属区域？这里就需要处理一下这个维度的数据，即我们缓慢变化维需要做的事情。
处理缓慢变化维一般按不同情况有以下几种解决方案：
一. 新数据覆盖旧数据
此方法必须有前提条件，即你不关心这个数剧的变化。
例如，某个销售人员的英文名改了，如果你不关心员工的英文名有什么变化则可直接覆盖(修改)数据仓库中的数据。
二. 保存多条记录，并添加字段加以区分
这种情况下直接新添一条记录，同时保留原有记录，并用单独的专用的字段保存区别。
如：(以下表格中Supplier_State表示上面例子中所属区域，为描述清晰，不用代理键表示)
Supplier_key Supplier_Code Supplier_Name Supplier_State Disable 001 ABC Phlogistical Supply Company CA Y
002 ABC Phlogistical Supply Company IL N
或：
Supplier_key Supplier_Code Supplier_Name Supplier_State Version
001 ABC Phlogistical Supply Company CA 0
002 ABC Phlogistical Supply Company IL 1
以上两种是添加数据版本信息或是否可用来标识新旧数据。
下面一种则是添加记录的生效日期和失效日期来标识新旧数据：
Supplier_key Supplier_Code Supplier_Name Supplier_State Start_Date End_Date
001 ABC Phlogistical Supply Company CA 01-Jan-2000 21-Dec-2004
002 ABC Phlogistical Supply Company IL 22-Dec-2004
空的End_Date表示当前版本数据，或者你也可一用一个默认的大时间 (如: 12/31/9999)来代替空值, 这样数据还能被索引识别到.
三. 不同字段保存不同值
Supplier_key Supplier_Name Original_Supplier_State Effective_Date Current_Supplier_State
001 Phlogistical Supply Company CA 22-Dec-2004 IL
这种方法用不同的字段保存变化痕迹.但是这种方法不能象第二种方法一样保存所有变化记
录,它只能保存两次变化记录.适用于变化不超过两次的维度。
四. 另外建表保存历史记录
即另外建一个历史表来表存变化的历史记录，而维度只保存当前数据。
Supplier:
Supplier_key Supplier_Name Supplier_State
001 Phlogistical Supply Company IL
Supplier_History:
Supplier_key Supplier_Name Supplier_State Create_Date
001 Phlogistical Supply Company CA 22-Dec-2004
这种方法仅仅记录一下变化历史痕迹，其实做起统计运算来还是不方便的。
五. 混合模式
这种模式是以上几种模式的混合体，相对而言此种方法更全面，更能应对错综复杂且易变化的用户需求，也是较为常用的。
Row_Key Supplier_key Supplier_Code Supplier_Name Supplier_State Start_Date End_Date Current Indicator
1 001 ABC001 Phlogistical Supply Company CA 22-Dec-2004 15-Jan-2007 N
2 001 ABC001 Phlogistical Supply Company IL 15-Jan-2007 1-Jan-2099 Y
此中方法有以下几条优点：
1. 能用简单的过滤条件选出维度当前的值。
2. 能较容易的关联出历史任意一时刻事实数据的值。
3. 如果事实表中有一些时间字段(如：Order Date, Shipping Date, Confirmation Date)，那么我们很容易选择哪一条维度数据进行关联分析。
其中Row_Key和 Current Indicator字段是可有可无的，加上去更方便，毕竟维度表的数据都不大，多点冗余字段不占太大空间但能提高查询效率。
这种设计模式下事实表应以Supplier_key为外键，虽然这个字段不能唯一标识一条维度数据，从而形成了事实表与维表多对多的关系，因此在做事实和维度做关联时应加上时间戳字
段(或Indicator字段)。
六. 非常规混合模式
上面说到第五种实现方式有点弊端，那就是事实表和维表不是多对一关系，而是多对多关系，这种关系不能在建模时解决只能在报表层面，在报表运行时解决，且在BI语意层建模时需要添加时间过滤条件，比较繁琐。
下面这种解决方案可以解决此多对多关系，但是得修改一下事实表：
Supplier Dimension:
Version_Number Supplier_key Supplier_Code Supplier_Name Supplier_State Start_Date End_Date
1 001 ABC001 Phlogistical Supply Company CA 22-Dec-2004 15-Jan-2007
0 001 ABC001 Phlogistical Supply Company IL 15-Jan-2007 1-Jan-2099
Fact Delivery: (为描述清晰，同样不使用代理键标识维度)
Delivery_Key Supplier_key Supplier_version_number Quantity Product Delivery_Date Order_Date
1 001 0 13
2 Bags 22-Dec-2006 15-Oct-2006
2 001 0 324 Chairs 15-Jan-2007 1-Jan-2007
此方案中向维表中的当前数据版本号始终为0，即插入维度数据时先将老版本的数据的version_number改成1（递增），然后再插入当前数据，此时才能保持当前数据版本号始终为0。
事实表中插入数据时所有的维度数据版本号始终全部为0。
因此此方案完全可解决事实表和维表多对多关系问题，另外还有个优点是能保证事实表和维表的参照完整性，而且我们在用ERwin,PowerDesigner等建模工具建模时，Version_Number 和Supplier_key可作为复合主键在两实体间建立链接。