基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法及系统与设计方案

基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法及系统与设计方案
基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法及系统与设计方案

图片简介:

本技术涉及SEO数据分析技术领域,介绍了一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法,包括:设置多个搜索引擎优化标签存储在指定的服务器内并,生成第一系统,将目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中;客户端根据页面类型从服务器中选择相应的页面模板,将第一系统中存在的数据信息在页面中生成指定的占位符,并使用关键词来替换生成的第一占位符。本技术采用多维度的方式对数据信息进行互联,使得数据之间可以完成共享的目的,而且能够根据不同产品页面来设置专用的搜索引擎优化标签模板,优化生成网页的元信息标签,对于搜索引擎优化的管理具有极大地促进和帮助作用,具备一定的市场推广前景。

技术要求

1.一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法,其特征在于,包括:

设置多个搜索引擎优化标签存储在指定的服务器内并,生成第一系统,将目标数据从第

一系统添加至目标当前的数据库中;

客户端根据页面类型从服务器中选择相应的页面模板,将第一系统中存在的数据信息在

页面中生成指定的占位符,并使用关键词来替换生成的第一占位符;

通过服务器来获取与目标数据相互关联的第二系统,并控制获取的目标数据库向第二系统中发送指定的目标数据信息,并使用关键词来替换生成第二占位符;

将通过第一系统中生成的第一占位符和通过第二系统中生成的第二占位符进行信息互联,并建立起关键词管理系统和查询系统;

所述客户端还用于当前页面被访问时,判断出当前页面的被访问类型并记录处当前页面的访问量,同时客户端还包括使用独立的搜索引擎来优化标签信息,并优化当前的标签信息页面;

所述目标数据包括当前的网站站址信息,同时所述目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中前还应检查当前网站站址的可信度是否达标,其中可信度用于评价当前网

站站址信息的质量、使用年限以及用户评价。

2.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法,其特征在于,所述目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中后还应查询当前网站站址的下挂数据信息,若当前的下挂数据信息与实际数据值相匹配,则立即更新当前网站站址的可信度。

3.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法,其特征在于,所述页面模板为多组不同类型的页面模板,通过所述服务器的管理页面来管理多组不同类型的页面模板,并对多组不同类型的页面模板来输入指定的页面类型、标签内容、关键词标签、网址信息以及网址内容。

4.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法,其特征在于,所述关键词管理系统包括编辑关键词、添加关键词和删除关键词,同时关键词管理系统还能够根据用户的需求来绘制出各种关键词分布图表,并将该分布图表实时展示在当前页面上来进行更改。

5.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法,其特征在于,所述查询系统采用分布式的系统,分布在多地区的多个节点上,并通过在服务器上执行定时脚本,同时定期查询第一占位符和第二占位符的排名情况是否达标,最后将查询到的结果通过标签分析处理技术格式化后存储在数据库中。

6.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法,其特征在于,所述第一系统和第二系统还用于对数据库中的第一占位符和第二占位符的添加状态进行判断,若已经存在搜索引擎优化标签,则直接生成页面信息,若未存在搜索引擎优化标签,则搜索当前第一占位符和第二占位符的排名情况,并抓取对应数据信息,对页面信息进行审核和判断后即可得出数据信息是否抓取成功,若成功,则生成页面信息,若未成功,则重新进入搜索第一占位符和第二占位符的排名情况进行抓取数据信息。

7.根据权利要求1-6所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析系统,其特征在于,包括:

客户端,用于对接收到的页面类型进行整合和处理,并生成特有的页面模板;

服务器,用于对客户端发送的页面信息进行处理后,生成第一系统和第二系统,并将结果发送至存储器中进行存储;

存储器,用于对服务器发送的页面信息数据进行存储处理;

模板获取模块,用于获取由第一系统添加至目标数据库的目标数据信息以及由第二系统添加至目标数据库的目标数据信息,并发送至服务器中进行处理;

页面管理模块,用于对当前第一系统和第二系统中生成的页面信息进行日常管理,同时还用于对生成的页面信息进行更改和替换,并发送至服务器上;

页面生成模块,用于对当前页面信息通过服务器来转化为指定的页面类型,并对转化后的页面类型进行加密处理,同时发送至服务器上;

第一系统,用于对多个通过搜索引擎优化的标签信息进行管理,并将该标签信息进行识别和认证后添加至数据库中,利用关键词来生成第一占位信息;

第二系统,用于对多个通过搜索引擎优化的标签信息进行管理,并将该标签信息进行识别和认证后添加至数据库中,利用关键词来生成第二占位信息。

技术说明书

一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法及系统

技术领域

本技术涉及SEO数据分析技术领域,具体是一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法及系统。

背景技术

SEO是搜索引擎优化的英文缩写,中文译为“搜索引擎优化”,在了解搜索引擎自然排名机制的基础上,对网站进行内部及外部的调整优化,改进网站在搜索引擎中的关键词自然排名,获得更多流量,从而达成网站销售及品牌建设的预期目标。

但是现有的SEO数据分析存在一定的弊端,例如难以对数据信息进行相互关联,这就使得数据信息之间都是独立地运行,难以进行日常管理和维护。因此,本领域技术人员提供了一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法及系统,以解决上述背景技术中提出的问题。

技术内容

本技术的目的在于提供一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法及系统,以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的,本技术提供如下技术方案:

一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法,包括:设置多个搜索引擎优化标签存储在指定的服务器内并,生成第一系统,将目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中;

客户端根据页面类型从服务器中选择相应的页面模板,将第一系统中存在的数据信息在页面中生成指定的占位符,并使用关键词来替换生成的第一占位符;

通过服务器来获取与目标数据相互关联的第二系统,并控制获取的目标数据库向第二系统中发送指定的目标数据信息,并使用关键词来替换生成第二占位符;

将通过第一系统中生成的第一占位符和通过第二系统中生成的第二占位符进行信息互联,并建立起关键词管理系统和查询系统;

所述客户端还用于当前页面被访问时,判断出当前页面的被访问类型并记录处当前页面的访问量,同时客户端还包括使用独立的搜索引擎来优化标签信息,并优化当前的标签信息页面;

所述目标数据包括当前的网站站址信息,同时所述目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中前还应检查当前网站站址的可信度是否达标,其中可信度用于评价当前网站站址信息的质量、使用年限以及用户评价。

作为本技术再进一步的方案:所述目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中后还应查询当前网站站址的下挂数据信息,若当前的下挂数据信息与实际数据值相匹配,则立即更新当前网站站址的可信度。

作为本技术再进一步的方案:所述页面模板为多组不同类型的页面模板,通过所述服务器的管理页面来管理多组不同类型的页面模板,并对多组不同类型的页面模板来输入指定的页面类型、标签内容、关键词标签、网址信息以及网址内容。

作为本技术再进一步的方案:所述关键词管理系统包括编辑关键词、添加关键词和删除关键词,同时关键词管理系统还能够根据用户的需求来绘制出各种关键词分布图表,并将该分布图表实时展示在当前页面上来进行更改。

作为本技术再进一步的方案:所述查询系统采用分布式的系统,分布在多地区的多个节点上,并通过在服务器上执行定时脚本,同时定期查询第一占位符和第二占位符的排名情况是否达标,最后将查询到的结果通过标签分析处理技术格式化后存储在数据库中。

作为本技术再进一步的方案:所述第一系统和第二系统还用于对数据库中的第一占位符和第二占位符的添加状态进行判断,若已经存在搜索引擎优化标签,则直接生成页面信息,若未存在搜索引擎优化标签,则搜索当前第一占位符和第二占位符的排名情况,并抓取对应数据信息,对页面信息进行审核和判断后即可得出数据信息是否抓取成功,若成功,则生成页面信息,若未成功,则重新进入搜索第一占位符和第二占位符的排名情况进行抓取数据信息。

一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析系统,包括:

客户端,用于对接收到的页面类型进行整合和处理,并生成特有的页面模板;

服务器,用于对客户端发送的页面信息进行处理后,生成第一系统和第二系统,并将结果发送至存储器中进行存储;

存储器,用于对服务器发送的页面信息数据进行存储处理;

模板获取模块,用于获取由第一系统添加至目标数据库的目标数据信息以及由第二系统添加至目标数据库的目标数据信息,并发送至服务器中进行处理;

页面管理模块,用于对当前第一系统和第二系统中生成的页面信息进行日常管理,同时还用于对生成的页面信息进行更改和替换,并发送至服务器上;

页面生成模块,用于对当前页面信息通过服务器来转化为指定的页面类型,并对转化后的页面类型进行加密处理,同时发送至服务器上;

第一系统,用于对多个通过搜索引擎优化的标签信息进行管理,并将该标签信息进行识别和认证后添加至数据库中,利用关键词来生成第一占位信息;

第二系统,用于对多个通过搜索引擎优化的标签信息进行管理,并将该标签信息进行识别和认证后添加至数据库中,利用关键词来生成第二占位信息。

与现有技术相比,本技术的有益效果是:本技术采用多维度的方式对数据信息进行互联,使得数据之间可以完成共享的目的,而且能够根据不同产品页面来设置专用的搜索引擎优化标签模板,优化生成网页的元信息标签,对于搜索引擎优化的管理具有极大的促进和帮助作用,具备一定的市场推广前景。

附图说明

图1为一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法的流程图;

图2为一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法中生成页面信息的流程图;图3为一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析系统的框架图。

具体实施方式

请参阅图1~3,本技术实施例中,一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法,包括:

设置多个搜索引擎优化标签存储在指定的服务器内并,生成第一系统,将目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中,其中在搜索引擎优化标签前,还应将完整的标签内容填入指定的标签列表以及页面栏中,与其他页面内容一同显示;

客户端根据页面类型从服务器中选择相应的页面模板,将第一系统中存在的数据信息在页面中生成指定的占位符,并使用关键词来替换生成的第一占位符;

通过服务器来获取与目标数据相互关联的第二系统,并控制获取的目标数据库向第二系统中发送指定的目标数据信息,并使用关键词来替换生成第二占位符;

将通过第一系统中生成的第一占位符和通过第二系统中生成的第二占位符进行信息互联,并建立起关键词管理系统和查询系统;

客户端还用于当前页面被访问时,判断出当前页面的被访问类型并记录处当前页面的访问量,同时客户端还包括使用独立的搜索引擎来优化标签信息,并优化当前的标签信息页面;

目标数据包括当前的网站站址信息,同时目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中前还应检查当前网站站址的可信度是否达标,其中可信度用于评价当前网站站址信息的质量、使用年限以及用户评价。

优选的:目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中后还应查询当前网站站址的下挂数据信息,若当前的下挂数据信息与实际数据值相匹配,则立即更新当前网站站址的可信度。

优选的:页面模板为多组不同类型的页面模板,通过服务器的管理页面来管理多组不同类型的页面模板,并对多组不同类型的页面模板来输入指定的页面类型、标签内容、关键词标签、网址信息以及网址内容。

优选的:关键词管理系统包括编辑关键词、添加关键词和删除关键词,同时关键词管理系统还能够根据用户的需求来绘制出各种关键词分布图表,并将该分布图表实时展示在当前页面上来进行更改。

优选的:查询系统采用分布式的系统,分布在多地区的多个节点上,并通过在服务器上执行定时脚本,同时定期查询第一占位符和第二占位符的排名情况是否达标,最后将查询到的结果通过标签分析处理技术格式化后存储在数据库中。

优选的:第一系统和第二系统还用于对数据库中的第一占位符和第二占位符的添加状态进行判断,若已经存在搜索引擎优化标签,则直接生成页面信息,若未存在搜索引擎优化标签,则搜索当前第一占位符和第二占位符的排名情况,并抓取对应数据信息,对页面信息进行审核和判断后即可得出数据信息是否抓取成功,若成功,则生成页面信息,若未成功,则重新进入搜索第一占位符和第二占位符的排名情况进行抓取数据信息。

一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析系统,包括:

客户端,用于对接收到的页面类型进行整合和处理,并生成特有的页面模板;

服务器,用于对客户端发送的页面信息进行处理后,生成第一系统和第二系统,并将结果发送至存储器中进行存储;

存储器,用于对服务器发送的页面信息数据进行存储处理;

模板获取模块,用于获取由第一系统添加至目标数据库的目标数据信息以及由第二系统添加至目标数据库的目标数据信息,并发送至服务器中进行处理;

页面管理模块,用于对当前第一系统和第二系统中生成的页面信息进行日常管理,同时还用于对生成的页面信息进行更改和替换,并发送至服务器上;

页面生成模块,用于对当前页面信息通过服务器来转化为指定的页面类型,并对转化后的页面类型进行加密处理,同时发送至服务器上;

第一系统,用于对多个通过搜索引擎优化的标签信息进行管理,并将该标签信息进行识别和认证后添加至数据库中,利用关键词来生成第一占位信息;

第二系统,用于对多个通过搜索引擎优化的标签信息进行管理,并将该标签信息进行识别和认证后添加至数据库中,利用关键词来生成第二占位信息;

该系统还包括识别模块和计算模块,其中识别模块用于识别包含标识的目标数据,计算模块用于计算当前页面的访问量,其访问量=关键词权重×关键词流量指数×排名指数×浏览人数。

以上所述的,仅为本技术较佳的具体实施方式,但本技术的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内,根据本技术的技术方案及其技术构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本技术的保护范围之内。

仓库布局优化方案设计.doc

仓库布局优化方案设计1 《仓库布局优化方案设计》 课程作业 学院: 交通运输与物流学院专业年级: 2010级物流管理课程: 物流中心规划与管理成绩: 目录 1.方案设计目的…………………………….第(3)页 2.方案设计内容及要求…………………….第(3)页 3.方案设计分析步骤……………………….第(3)页 4.参考文献………………………………….第(13)页 H公司仓库布局优化方案 一、目的 1.发现和挖掘仓库管理存在的不合理方面 2.分析不合理的布局设计 3.优化公司的仓库布局,从而使仓库利用率最大化 二、内容以及要求 1.分析H公司仓库货物及货位利用情况

2.对H公司仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案 3.小组单独提出的仓库布局方面的问题以及解决方案 三、分析步骤 1.原理(运用EIQ分析法等基础理论对H公司仓库布局优化方案设计) (1).EIQ分析法是以顾客导向为主,且针对具有不稳定或波动条件的物流 配送中心作业系统的一种分析方法。 (2).EIQ分析法的目的是协助设计者掌控物流作业特性,探讨其运作方式, 规划作业系统、拣货方式和储位划分。 (3).EIQ分析法的要素: ①E(Entry)是指订单件数; ②I(Item)是指货物品项或种类; ③Q(Quantity)是指每一笔订单、每一类货物所订购的数量资料,是结合 订单与类别的桥梁。 (4).EIQ 分析法流程图

2.步骤 (1). 运用EIQ分析(包括订单量(EQ)分析; 品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析; 品项受订次数(IK)分析), (2).各种参数分析 ①H公司订单量(EQ)分析 EQ分析见表1所示 ②H公司品项数量(IQ)分析IQ分析见表2所示

大型ORACLE数据库优化设计方案

大型ORACLE数据库优化设计方案 本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手,分析ORACLE的系统结构和工作机理,从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 对于ORACLE数据库的数据存取,主要有四个不同的调整级别,第一级调整是操作系统级 包括硬件平台,第二级调整是ORACLE RDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化,数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不 同方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则:(1)把以同样方式使用的段类型存储在一起; (2)按照标准使用来设计系统;(3)存在用于例外的分离区域;(4)最小化表空间冲突;(5)将数 据字典分离。 二、充分利用系统全局区域SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务,并且以这里作为高速缓存读取命中的数据,以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA 包括以下几个部分: 1、数据块缓冲区(data block buffer cache)是SGA中的一块高速缓存,占整个数据库大小 的1%-2%,用来存储从数据库重读取的数据块(表、索引、簇等),因此采用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表 说明和权限,它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法 管理。如果设置过小,语句将被连续不断地再装入到库缓存,影响系统性能。 另外,SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这

关联规则数据挖掘

关联规则数据挖掘 学习报告

目录 引言 2 案例 2 关联规则 3 (一)关联规则定义 (二)相关概念 (三)关联规则分类 数据 6 (一)小型数据 (二)大型数据 应用软件7 (一)WEKA (二)IBM SPSS Modeler 数据挖掘12 总结27

一、引言 数据库与互联网技术在日益发展壮大,人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘大致分为以下几类:分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)。 二、案例 "尿布与啤酒"的故事。 在一家超市里,有一个有趣的现象:尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话,而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例,并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯,沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析,想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上,沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是:"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!经过大量实际调查和分析,揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式:在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维,尿布与啤酒风马牛不相及,若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析,沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。

数据库及SQL代码优化方案

1.1、数据库及SQL代码优化方案 (1)每周检查统计信息是否及时更新。 (2)每周检查各索引是否有效。 (3)每周检查分区是否正确。 (4)每周检查执行计划是否正确。 (5)每天检查RAC和ASM是否正常运行。 (6)每天检查相关日志是否正常备份。 (7)每天检查相关文件系统和表空间的占用率是否在国家税务总局规定的阀值以下。 (8)在每月申报高峰等业务繁忙期采样并找出消耗I/O资源和CPU资源较多的SQL语句。 (9)分析上述SQL语句,与软件服务商充分沟通后,提出优化建议。 (10)在每月申报高峰期每隔15分钟检查一次数据库连接数,发现异常及时处理。 1.1.1、系统数据库索引、表分区和对象优化方案 数据库对象的优化主要包括:表、索引和sequence等对象,通过优化对象参数、调整对象属性(例如分区表、分区索引、反转索引等等)等方法来实现对数据库对象的优化改造。 1.1.1.1表和索引并行参数优化 数据库的表和索引的并行参数值的设置对相关的sql语句的执行计划会造成影响,表和索引的degree值大于1,执行计划就偏向于使用全表和全索引扫描,另外如果并行参数值过大,短时间内也会对主机和数据库的资源造成很大的压力,因此在oltp的数据库下建议将表和索引的degree值设为1。 1.1.1.2热点大表的分区改造 对访问量很大、表的记录数很多、存在热块争用的表,可以考虑对表和索引进行适当的分区改造,分散访问压力,提高数据访问的性能。 对以下表的记录数超过1000万并且记录数持续增长的大表,建议进行分区

改造(地区+时间): 1.1.1.3分区索引的清理 对最近30天数据库分区索引访问情况进行统计,对访问次数为0的分区索引和应用部门进行确认,若确认为多余的索引,建议进行删除清理。 1.1.1.4Sequence序列优化 加大sequence 的 cache,并使用noorder选项。在RAC中经常会遇到SQ 锁等待,这是因为在RAC环境下,sequence也成为全局性的了,不同节点要生成序列号,就会产生对sequence资源的争用。而目前大多数系统中,sequence 大多数被作为主键发生器来使用,使用的频率十分高,在RAC环境中,需要设置较大的 sequence cache,否则会造成较为严重的争用,从而影响业务。 1.1.2、SQL硬解析优化方案 1.1. 2.1相关知识点介绍 1.1. 2.1.1Oracle的硬解析和软解析 Oracle对sql的处理过程:当发出一条sql语句交付Oracle,在执行和获取结果前,Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程: 1、语法检查(syntax check) 检查此sql的拼写是否语法。 2、语义检查(semantic check) 诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。 3、对sql语句进行解析(prase) 利用内部算法对sql进行解析,生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。 4、执行sql,返回结果(execute and return) 其中,软、硬解析就发生在第三个过程里。 Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值,然后在library cache

FH公司线缆仓库布局优化方案设计

FH公司线缆仓库布局优化方案设计 1 目的 1.对FH公司线缆仓库的使用进行优化布局,提出合理的可行性方案; 2.发现和挖掘FH公司线缆仓库存在的有关问题,并进行延伸研究。 2 原理 运用EIQ分析法等基础理论对FH公司仓库布局优化方案设计。 3 仓库的EIQ分析 3.1 订单量(EQ)分析。 将EQ按照Q量的大小进行排序,如图3-1所示。 表3-1 EQ分析表 EQ分析表列1 列2 列3 列4 列5 列6 列7 E 70122a 70123a 70124a 70127a 70125a 70128a 70127p Q 36186.2 30313.2 30053.2 28597 26054 25762.2 23108 EQ分析表列8 列9 列10 列11 列12 列13 列14 E 70124p 70122p 70125p 70123p 70126a 70128p 70126p Q 21988.2 19234.8 17925 15741.6 13197 9920 7152 根据表3-1,我们可以进行ABC分类,A类为E70122a、E70123a、E70124a、E70127a 和E70125a。对于A类订单,要进行重点管理。为了更直观的了解,可以将其上表绘制成图的形式,如图3-1、3-2所示。

依据EQ分布图的类型分析,其图标为一般物流配送中心常见模式,由于数量分布具有一定的两极化趋势,可利用ABC做进一步分类处理。规划时可将订单作ABC分类,对于次数少数量大的订单可以作重点管理。 3.2 品项数量(IQ)分析。 将IQ分析按照Q量的大小进行排序,如表3-2所示。 表3-2 IQ分析表 IQ分析表列1 列2 列3 列4 列5 列6 列7 列8 I 005 004 006 009 007 003 001 002 Q 154800 40912 28898 23049 17285.6 16000 11050 6600 IQ分析表列9 列10 列11 列12 列13 列14 列15 I 012 013 015 011 010 014 008 Q 4350 897.8 701 330 280 50 29 根据表3-2,同样要进行ABC分类,A类为I005。这种货物的订货数量较大,应重点管理,保证其货源充足,定期查看库存,对于此货物不应出现缺货情况,另外,应尽量将此货物安放在出入口,以便加速货物流转,节省资源。B类为IOO4、I006和I009。对于此类货物,重视程度应该仅次于A类。其余货物划分为C类。对于此类货物,可允许偶尔缺货,重视程度次于A类和B类货物。 为了更直观的了解,可以将表3-2绘制成如下图3-3所示的形式。从下图3-3中可以看出,IQ分布图类型为一般物流配送中心常见模式,由于分布趋两极化,可利用ABC作进一步分类。规划时可将订单作ABC分类,将次数少数量大的订单作重点管理;将产品分类以分区式存储,按各类产品存储单位、存货设定水平的不同,可分级使用拣货设备。

仓库布局优化方案设计

仓库布局优化方案设计 1 《仓库布局优化方案设计》 课程作业 学院: 交通运输与物流学院专业年级: 2010 级物流管理课程: 物流中心规划与管理成绩: 目录 1?方案设计目的 .................... ?第(3)页 2?方案设计内容及要求 .............. ?第(3)页 3?方案设计分析步骤 ................ ?第(3)页 4?参考文献 ........................ ?第(13)页 H 公司仓库布局优化方案 一、目的 1.发现和挖掘仓库管理存在的不合理方面 2.分析不合理的布局设计 3.优化公司的仓库布局,从而使仓库利用率最大化 二、内容以及要求

1.分析H 公司仓库货物及货位利用情况 2.对H 公司仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案 3.小组单独提出的仓库布局方面的问题以及解决方案 三、分析步骤 1.原理(运用EIQ 分析法等基础理论对H 公司仓库布局优化方案设计) (1).EIQ 分析法是以顾客导向为主,且针对具有不稳定或波动条件的物流 配送中心作业系统的一种分析方法。 (2).EIQ 分析法的目的是协助设计者掌控物流作业特性,探讨其运作方式, 规划作业系统、拣货方式和储位划分。 (3).EIQ 分析法的要素: ①E(E ntry)是指订单件数; ②l(ltem)是指货物品项或种类; ③Q(Qua ntity)是指每一笔订单、每一类货物所订购的数量资料,是结合 订单与类别的桥梁。 (4).ElQ 分析法流程图

2.步骤 (1).运用EIQ分析(包括订单量(EQ)分析;品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析;品项受订次数(IK)分析), (2).各种参数分析 ①H公司订单量(EQ)分析 EQ 分析见表 1 所示 ②H公司品项数量(IQ)分析IQ 分析见表 2 所示

大型数据库的优化方法及实例

大型数据库的优化方法及实例 尹德明杨富玉杨莹时鹏泉 中国金融电子化公司 E_mail: dm_mis@https://www.360docs.net/doc/5616349193.html, 1.引言 随着银行业数据集中,作为整个系统核心的数据库,其存放、管理的数据越来越庞大,已经超越GB而到达TB数据量层次,数据库的性能成为整个系统性能的关键。 国库会计核算系统是国库部门用以进行国库业务的会计核算,并通过支付系统、国库内部往来、同城票据交换系统进行资金清算的计算机网络系统。国家金库会计核算系统每天处理的税票数据多达10万笔,税收高峰可能会到100万笔,这样一年累计下来其中历史登记簿中的数据达到2000万条以上,给检索和数据处理带来非常大的困难。 如何对于一个已经上线运行的重要业务系统,通过对数据库的优化和简单的系统流程调整,实现系统性能的大幅提升具有现实、迫切、重要的意义。 2.优化策略 根据Sybase的数据存储机制,在进行一段时期的数据删除、插入和更新等操作后,数据库往往会产生大量的碎片。大量碎片的存在,会严重影响数据库的I/O性能,如果在使用数据库一段时间后,整理碎片,可以提高数据库的性能。由于国家金库会计核算系统在预处理、日间报解、日初始化等步骤,会大批量进行数据删除、插入和更新等操作,因此会产生大量的数据碎片。碎片整理对于国家金库会计核算系统性能优化将会有重要效果。 Sybase Adaptive Server对于按顺序存储和访问的页,在单个I/O中最多读取八个数据页。由于大部分I/O时间都花在磁盘上的物理定位和搜寻上,因此大I/O可极大地减少磁盘访问时间。在大多数情况下,希望在缺省数据高速缓存中配置一个16K缓冲池。为事务日志创建4K缓冲池可极大地减少数据库系统日志写操作的数量。 好的性能同优良的数据库设计及优秀的程序写法关系极大,可以这样说,如果一个数据库没有好的设计及对程序未进行优化的话即使对参数进行调整也不可能有好的性能。 3.数据库碎片整理 由于Sybase是通过OAM页、分配单元和扩展页来管理数据的,所以对OLTP应用的Database Server会十分频繁地进行数据删除、插入和更新等操作,时间一长就会出现以下几种情况: (1)页碎片 即本来可以存放在一个页上的数据却分散地存储在多个页上。如果这些页存储在不同的扩展单元上,Database Server就要访问多个扩展单元,因此降低了系统性能。 (2)扩展单元碎片 在堆表中,当删除数据链中间的记录行时,会出现空页。随着空页的累积,扩展单元的利用率也会下降,从而出现扩展单元碎片。带cluster index的table也有可能出现扩展单元碎片。当有扩展单元碎片存在,会出现以下问题: 对表进行处理时,常常出现死锁;利用较大的I/O操作或增加I/O缓冲区的大小也无法改变较慢的I/O速度;行操作的争用。 (3)扩展单元遍历 带有cluster index的table会由于插入记录而导致页分裂,但当删除记录后,页会获得释放,从而形成跨几个扩展单元和分配单元的数据,而要访问该数据就必须遍历几个扩展单元和分配单元。这将导致访问/查询记录的时间大大延长,开始时数据库的性能虽然较高,

最新数据挖掘考试题目——关联分析资料

数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是() A.CPU性能预测B.购物篮分析 C.自动判断鸢尾花类别D.股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中,持续强调了一个观点:大数据时代的到来,使我们无法人为地去发现数据中的奥妙,与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系,而不是因果关系。其中,数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘() A.K-means B.Bayes Network C.C4.5 D.Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量()的指标。 A.简洁性B.确定性 C.实用性D.新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略() A.抽样B.剪枝 C.缓冲D.并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率() A.支持度阈值增大B.项数减少 C.事务数减少D.减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东() A.格结构、有向无环图B.二叉树、哈希树 C.格结构、哈希树D.多叉树、有向无环图 7.非频繁模式() A.其置信度小于阈值B.令人不感兴趣 C.包含负模式和负相关模式D.对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是()[注:分别以1、2、3代表之] A.3可以还原出无损的1 B.2可以还原出无损的1 C.3与2是完全等价的D.2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是() A.存储数据B.查找 C.加速查找D.剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是() A.SPSS Modeler B.Weka C.Apache Spark D.Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有:和。 2.关联规则的评价度量主要有:和。 3.关联规则挖掘的算法主要有:和。 4.购物篮分析中,数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度,我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度,我们称之为。

仓储管理优化方案设计.doc

仓储管理优化方案设计4 摘要 仓库作为物流的核心功能之一,在整个物流系统中具有非常重要的作用,是社会物质生产的必要条件。良好的仓库布局环境能够对货物进入下一个环节前的质量起保证作用,能够为货物进入市场作好准备。 本文主要介绍了兰州苏宁电器仓储管理现状,包括仓库布局、出入库、在库保管、盘点和退货几个方面,在现状中发现仓库功能分区不明确、没有入库作业考核指标、盘点制度不完善和货物验收不仔细的问题,针对这些问题进行了优化,让兰州苏宁电器的仓库布局更合理,从而使仓库内的各项工作实现省时、省力、省成本的目的,给苏宁带来更多的经济利益。 关键词:仓库;优化方案;管理 Abstract As one of the core functions of logistics warehouse, has a very important role in the whole logistics system, is the necessary condition of social material production. Good warehouse layout environment to the quality of the goods before entering the next link guarantee role, can to prepare for the goods into the market. This paper mainly introduces the pre sent situation of suning appliance in lanzhou warehouse management, including loading and unloading, in the custody, warehouse layout, inventory and return from several aspects, found in the present situation of the warehouse is not clear, no functional pa rtition, inventory, warehousing homework evaluation indexes system is imperfect and

SQL Server数据库优化方案汇总

SQL Server数据库优化方案汇总 50种方法优化SQL Server 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行和列 10、查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询 : 1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上,增加读取速度,以前可以将Tempdb应放在RAID0上,SQL2000不在支持。数据量(尺寸)越大,提高I/O越重要. 2、纵向、横向分割表,减少表的尺寸(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式,限制结果集的数据量。注意填充因子要适当(最好是使用默认值0)。索引应该尽量小,使 用字节数小的列建索引好(参照索引的创建),不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段 5、提高网速; 6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存:虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行 配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时,可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果另外安装了全文检索功能,并打算 运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询,可考虑:将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍(虚拟内存大小设置的一半)。 7、增加服务器 CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成 多个任务,就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行,SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并 行等级,复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作Update,Insert, Delete还不能并行处理。 8、如果是使用like进行查询的话,简单的使用index是不行的,但是全文索引,耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时,查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型,而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。 9、DB Server 和APPLication Server 分离;OLTP和OLAP分离

数据挖掘实验报告-关联规则挖掘

数据挖掘实验报告(二)关联规则挖掘 姓名:李圣杰 班级:计算机1304 学号:1311610602

一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法; 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台,dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程:

四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序,得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3,得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。

代码 #include #include #define D 4 //事务的个数 #define MinSupCount 2 //最小事务支持度数 void main() { char a[4][5]={ {'A','C','D'}, {'B','C','E'}, {'A','B','C','E'}, {'B','E'} }; char b[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10]; int i,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1; int count[100],temp; for(i=0;i=MinSupCount) { d[x1]=b[k]; count[x1]=c[k]; x1++; } } //对选出的项集中的元素进行排序 for(i=0;i

仓库布局优化方案设计任务书-林科大

仓库布局优化方案设计任务书 中南林业科技大学交通运输与物流学院 2014年3月

仓库布局优化方案设计任务书 一、设计任务与要求 (一)目的 能够对一个具体的企业的仓库使用进行优化布局,并发现和挖掘有关问题进行延伸研究。 (二)内容及要求 1.分析企业仓库货物及货位利用情况; 2.对企业仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案。 3.自选问题研究,即对设计中遇到的关键问题或自己特别有感悟的问题单独在报告后面作为一个问题提出并进行理论深化探索。 (三)原理及步骤 1.原理 运用EIQ分析法等基础理论对H公司仓库布局优化方案设计。 2.步骤 (1)运用EIQ分析:包括订单量(EQ)分析; 品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析; 品项受订次数(IK)分析 (2)仓库区现有布局数据分析:包括各类货物在仓库中占用面积; 各类货物出货次数降序排列; 各类货物出货量降序排列; (3)存在问题分析:包括仓库规划问题; 仓库布局问题; 货位利用问题等。 (4)根据上述分析提出多个(不少于3个)仓库布局可行优化方案及其特点。 (5)筛选最优方案。 (6)提出或抽象自选问题并研究。 (四)注意事项 可以是2人一组,注意分工各自提出不同方案,通过充分讨论形成共识确定最优方案。也可以是1人单独完成。 (五)结果分析及报告要求: 提出分析结果和报告,要求图表清晰,叙述有条有理。 (六)成绩评定 根据报告确定成绩。同等报告质量条件下,单独1人完成的比2人共同完成的成绩要高。 二、设计数据资料 H公司是国内制造通讯设备的上市企业,2001年8月,该公司8800万A股股票在上海证券交易所上市。H公司拥有亚洲一流的生产基地和先进的生产工艺,引进了国际先进水平的各种技术装备和生产线,年生产产品总值达50亿人民币。 发展线缆产业是H公司的一个重要战略,其规模近年不断扩大,已经跻身于行业的前三甲。但其物料仓库从建厂到现在,非但没有随产能的增加而扩大,反而由于扩产占用了部分原有仓库的位置。仓储布局经过几年的变化后显得凌乱、无序,仓库操作效率得不到有效提

SEO行业全球调查报告

SEO行业全球调查报告 前言: 1.该调查报告是MOZ每两年一度针对SEO行业的数据分析报告。 2.随着SEO的进化,该报告已不仅仅是SEO行业,今年的调查数据更多分析络营销行业,可以称作“络营销行业调查报告”。 从蜂鸟算法到熊猫算法,过去一年的络营销行业注定是不平凡的一年,因此我们再次着手研究这些变化对你的工作、用户以及策略产生的影响。有超过3700人参与了今年的行业调查,以下就是该调查报告的内容。总的来说,内容营销呈上升趋势,大家越来越少的像以前那样疯狂的进行链接建设。但即使在谷歌一系列算法更新之后,关键字的研究和排名跟踪依然是营销工作的很重要的一部分,各类营销工具的预算也在逐渐增加,各类营销服务的需求也变得强烈。 行业特征 性别差距逐渐缩小 虽然参与调查者仍以男性为主(71%),但最近三年的行业调查显示性别差距正在逐渐缩小。 业务的国际性突出 即使作为一个总部在西雅图的公司,也有超过一半的访

客比例(51%)来自美国以外的国家,有近一半的访客比例(47%)使用2种以上的语言。 10大国家排行榜: 1.美国% 2.英国16% 3.印度% 4.加拿大4% 5.澳大利亚3% 6.西班牙% 7.荷兰% 8.德国% 9.意大利% 10.保加利亚% 职位/经验的薪酬 工程师和用户体验师类的职位薪酬是最高的,设计和开发类的职位其次。即使在年轻的行业,经验丰富的人薪酬也相对更高一些。(注:调查范围和工资包括国际受访者的数据) 职位类别平均年薪: 营销行为排行榜

在过去一年,站分析仍然处于领先地位。不过有趣的是,只有很少一部分人(%)专注在“络分析”领域。站分析是所有络营销行为的必备。内容营销排名有所上升(2012的第5到今年的第2),虽然有可能是这个术语过于宽泛的缘故。链接建设跌出前5,但关键词研究依然在前5。 营销衡量指标排行榜 被营销人员广泛使用的有12项指标,超过50%的人把其中10项评为“重要”或“非常重要”。有近92%的人仍认为“排名”还是比较重要的,认为重要或非常重要的占73%。站排名仍然很重要。 公司自主营销vs代理机构vs咨询顾问 公司内部的人员自我认可处于今年数据的优势,占41%,其次是31%的代理机构和15%的企业主,以及10%的独立顾问。在日常操作中,社会化媒体的代理营销比内部开发或独立顾问略有优先级。独立顾问营销方式里,内容创作相对三类方式排名靠前。毫无疑问,为客户做现场咨询在代理机构营销人的营销手段里具有优先级。 SEO社会化内容 今年,我们把后续的问题分为三个主要部分:搜索引擎优化、社会化类以及内容类。即使是同行业出现许多新的营

数据库优化设计方案

数据库优化方案设计 XX信息管理平台从大型数据库环境四个不同级别的调整分析入手,分析数据库平台的系统结构和工作机理,从九个不同方面设计数据库的优化方案。 对于数据库的数据优化,主要有四个不同的调整级别,第一级调整是操作系统级包括硬件平台,第二级调整是RDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化,数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同方面介绍数据库优化设计方案。 一、数据库优化自由结构 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响。为此,数据库平台一般对表空间设计提出有相应的优化结构,如ORACLE公司的OFA(Optimal flexible Architecture),使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。 数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则: (1)把以同样方式使用的段类型存储在一起; (2)按照标准使用来设计系统; (3)存在用于例外的分离区域; (4)最小化表空间冲突; (5)将数据字典分离。 二、充分利用系统全局区域 系统全局区域是数据库平台的心脏,如Oracle数据库的SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) 。用户的进程对这个内存区发送事务,并且以这里作为高速缓存读取命中的数据,以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA包括以下几个部分: 1、数据块缓冲区(data block buffer cache)是SGA中的一块高速缓存,占整个数据库大小的1%-2%,用来存储从数据库重读取的数据块(表、索引、簇等),因此采用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限,它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU 算法管理。如果设置过小,语句将被连续不断地再装入到库缓存,影响系统性能。 另外,SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置,可以大大加快数据查询速度,一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中,只有那些不怎么频繁使用的数据,才从磁盘读取,这样就可以大大提高内存区的命中率。 三、规范与反规范设计数据库

聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系

聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题, 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术; 从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中,如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲,簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习,而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法(如分类和定性归纳算法)的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets),第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中,找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言,必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则,是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则,在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下,若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度,称此规则为关联规则。

仓库布局优化与设计

《仓库布局优化方案设计》 课程作业 2014年3月24日

目录 1.………………………………………课程设计目的 2.………………………………………课程设计步骤 3.………………………………………EIQ原理利用与具体分析 4.………………………………………仓库现有数据分析与问题 5.………………………………………仓库改进具体方案 6.………………………………………提出问题与具体研究 7. ………………………………………参考文献

一.课程设计目的 (1)能够对一个具体的企业的仓库使用进行优化布局 (2)发现和挖掘有关问题进行延伸研究。 二.课程科技设计步骤 (1)分析企业仓库货物及货位利用情况; (2)对企业仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案。(3)对设计中遇到的关键问题或自己特别有感悟的问题提出并进行理论深化探索。 三.EIQ原理利用与具体分析 1.订单量(EQ)分析。 将EQ按Q量的大小进行排序如下表 根据ABC分类法对各订单进行分类,得出:70122a,70123a,70124a 的订单比为21.4%,数量比为31.6%,确定为A类订单; 70127a,70125a,70128a,70127p,70124p订单比为35.7%,数量比为41.1%,确定为B类订单; 22p,25p,23p,26a,28p,26p的订单比为

42.9%,数量比27.3%,确定为C类订单。 将上表绘制成图的形式如下图 根据EQ分布图的类型分析,其图表为一般物流配送中心常见模式,由于数量分布趋两级分化,可利用ABC做进一步的分析。仓库规划时,应保证A订单优先处理,保证A订单的订货信息快速准确地传递,该仓库可将订单分类管理,以实现合理迅速而迅速的订单分割。 2品项数量(IQ)分析 将IQ分析按Q数量的大小进行排序如下表 根据上表,同样进行ABC分类。其中品相005、004、006品项比重为

SEO优化数据分析

SEO优化数据分析 做百度seo优化,做网络营销,网站数据分析非常重要,通过分析网站数据,我们可以发现seo,网络营销的问题,通过解决这些问题,改进seo优化,网络营销的方法,从而让seo优化不断深入,不断提高,因此做百度seo优化数据分析非常重要。 1、分析访问量 做seo优化,衡量seo的一个重要标准就是衡量网站的访问量,网站每天的访问量是多少,一周平均访问量是多少,一个月的平均访问量是多少,一年的平均访问量是多少。英升科技指出通过这些数据分析,可以分析seo是否流量在不断提高,如果流量下降,就要分析出现流量出现下降的原因,找到问题,解决问题,正常的seo优化,流量是一个缓慢增加的过程。 2、分析网站流量的来源 主要分析通过搜索引擎来的流量占总流量的比例,通过网站外链,网络广告来的流量占的比例,通过用户直接点击来的流量占的比例。一个高质量的网站,一个推广比较成熟的网站,流量应该是多元化的,各个方面来的流量都占有一定的比列。 3、分析新访问和老访问的比例 做seo优化还要分析新访问和老访问的比例,如果新访问的比例非常高,老访问的比例比较低,那么说明网站的用户体验有问题,用户基本是一次性浏览,以后不在来浏览了,因此就要分析导致用户体验有问题的原因,找到问题解决问题,通过提高网站的用户体验,增加老访问的比例,相反如何老访问的比例非常高,那么说明网站的用户体验比较好。当然,英升科技也表示如果老访问比较非常高,新访问的比例非常低,说明seo优化也有一定的问题,新客户不能很好的找到该网站。一个seo优化到位的网站,是新访问和老访问都占有一定的比例范围,如果超过这个范围说明seo就有问题。 4、分析用户的浏览深度和停留时间 如果用户的浏览深度越深,说明用户浏览的页面越多,用户停留时间越长,说明用户浏览的页面越多。用户的浏览页面越多说明用户体验越好,用户体验越好,关键词排名就越好,说明seo做的比较到位,如果用户浏览深度比较浅,停留时间比较短,说明用户体验比较差,这就要分析导致用户体验差的原因,找到问题,解决问题,提高seo的用户体验。 5、分析转化率 主要是分析多少个流量可以带来一个咨询,多少个咨询可以带来一个现实的客户,购买网站的产品和服务,做seo的目的就是通过seo销售产品和服务,因

大型ORACLE数据库优化设计方案

大型ORACLE数据库优化设计方案 摘要主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手,分析ORACLE的系统结构和工作机理,从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 关键词ORACLE数据库环境调整优化设计方案 对于ORACLE数据库的数据存取,主要有四个不同的调整级别,第一级调整是操作系统级包括硬件平台,第二级调整是ORACLERDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化,数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同

方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(OptimalflexibleArchitecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。 二、充分利用系统全局区域SGA (SYSTEMGLOBALAREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务,并且以这里作为高速缓存读取命中的数据,以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库

的性能至关重要。SGA包括以下几个部分: 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限,它也采用LRU 方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法管理。如果设置过小,语句将被连续不断地再装入到库缓存,影响系统性能。 另外,SGA还包括大池、JA V A池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置,可以大大加快数据查询速度,一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中,只有那些不怎么频繁使用的数据,才从磁盘读取,这样就可以大大提高内存区的命中率。三、规范与反规范设计数据库

相关文档
最新文档