第七节 建立数据表之间的关系分析

第七节 建立数据表之间的关系分析
第七节 建立数据表之间的关系分析

第七节建立数据表之间的关系

课时:一课时

一、教学目标

知识目标:

1、识记主键的概念;

2、识记Access中表之间关联关系的类型;

3、了解什么是查询;

4、了解查询的相关概念;

技能目标:

1、掌握Access中主键创建的基本方法;

2、创建查询的基本方法并能为数据表创建查询;

3、掌握Access数据据表建立关系的方法;

二、教学内容

1、主键的概念,关系及关系类型,查询,字段,表,排序,显示,准则;

2、创建主键,创建关系,创建查询;

三、教学重点与难点

重点:1、Access数据库的关系及关系类型,主键,查询的相关概念;

2、关系的理解及为表间建立数据关系;

难点:1、关系的理解及为表间建立数据关

系;

2、关系及查询的建立;

四、教学方法

讲授法、讨论法、演示操作、实例讲解

五、教学内容及过程

一、知识理论部分

(一)建立数据表之间的关系

在Access数据库中,可以有多张数据表,这些表可以属于不同的使用者,为了能将各表中的信息组合到一起,更好地管理数据库,更方便地维护数据库,最大限度地实现数据共享,首先需要建立数据据表间的关联(即关系表);

(二)主键

要建立数据表间的关联(关系),在设计数据表时,就先考虑建立一个能将各个数据表关联起来的字段,这个字段在各表中有相同的名称和字段类型(或使用自动编号)并且在一个表中能对该记录提供唯一标识。

在数据库中满足这样条件的字段称为“主键”,即“主关键字段”。

问题:

1、在一张学作弄信息表中,“姓名”可否作为关键字段?

姓名可以重复,不能做为关键字段。

2、在学生信息表中,学生的学号或身份证号能否作为关键字。

->可以,因其能在数据表中对记录提供唯一标识。

(三)、Access中表之间的关系类型

1、一对一关联关系

即甲乙表中只有唯一的一条记录彼此相匹配;

例:在平面直角坐标系中,一个有序的数对只与平面上的一个点相匹配,而幸而上的一个点,也只与一个有序数对相匹配。

2、一对多的关联关系

甲表中的一条记录与乙表中的多条记录相匹配,而乙表中的一条记录也可以与乙表中的多条记录相匹配;

例:在一张人与民族产关系表中,一个人只能对应一种民族,而与一种民族相匹配的有很多人。

3、多对多的关联关系

甲表中的一条记录可以匹配乙表中的多条记录,而乙表中的一条记录也能匹配甲表中的多条记录;

例:学生与课程和关系

一个学生可以选择多门课程,而一门课程也可以被多个学生选;

(四)、查询的相关概念

查询即数据的查找,Access把数据查找的方式定义为“查询”即从不同的角度观看表中的记录,根据条件找出符合条件的记录,构成新的数据集合。

查询分类:选择查询,交叉表查询,操作查询,参数查询和SQL查询;

选择查询是常见的一种查询类型。

建立查询时的相关概念:

字段:指查询中用到的数据源表或查询中的字段。每个查询至少包含一个字段,也可以包含多个字段;

表:指定查询时字段所在的表或查询;

排序:指定查询结果是否进行排序(升/降);

显示:是否在查询结果中显示查询字段(选

中则显示);

准则:查询的条件可要求;

二、技能应用部分

(一)、为表定义主键

要求在设计视图下为表定义主键;

1、打开数据库,找到要定义主键的“数据表”;

2、打开数据表的设计视图;

3、选中要定义主键的字段;

4、执行定义“主键”命令;

5、保存数据表;

(二)、建立数据表关系

(1)、执行“工具”-“关系”;

(2)、添加“表”到关系框中;

(3)、执行“关系”-“编辑”命令;

(4)、选择关系表和建立关系的字段;

(5)、“确定”保存;

删除关系:只需在关系表视图中,选中“关系连接线”,删除即可。

注意:新建关系表成功后,能在每条记录前看到有“+”,单击可以展开可以看到关系数据表,

此时“+”变为“-”;

(三)、创建查询

创建查询要先建立表关系。

(1)、在“数据库”窗口中选择“查询”,在设计视图中创建查询;

(2)、选择要新建查询的表及字段;

(3)、相关准则;

(4)、运行查询;

(5)、保存查询;

六、作业及任务

1、完成课本思考与练习;

2、完成“学生成绩表”与“学生信息表”的关系建立及查询建立;

3、熟读课本,识记相关概念;

标准大气参数

标准大气、标准等压面和标准大气压力 这里所说的标准大气指人为规定的、特性随高度平均分布的大气。我国在建立自己的标准大气之前,使用1976年美国标准大气,并以其30km以下部分作为国家标准。 海平面温度15.0℃,气压P=1013.25hPa,大气密度:1.225kg/m3地面至11km对流层的气温垂直递减率:0.65℃/100m,标准海平面加速度 9.80665m/s2 11-20km平海面,温度不变 气温为–56.5℃气压价格P=226.32mb 海拔11—20公里的气温变化率:0.0℃/公里 海拔20—32公里的气温变化率:+1.0/公里 下表列出不同高度处标准大气的气温、气压值。表中“gpm”为海拔米,其负号代表海拔以下。 (gpm)(gpm)气温(gpm)气温 气温气压气压气压(℃)(hPa)(℃)(hPa)(℃)(hPa) 10000-50. 17.61062.24800-16.2554.8264.40 10200-51.3256.4 16.31037.55000-17.5540.2 10400-52.6248.6 15.01013.35200-18.8525.9 10600-53.9241.0

13.7989.55400-20.1511.9 10800-55.2233.6 12.4966.15600-21.4498.3 11000-56.5226.3 11.1943.25800-22.7484.9 11500-56.5209.2 9.8920.86000-24.0471.8 12000-56.5193.3 8.5898.76200-25.3459.0 12500-56.5178.7 7.2877.26400-26.6446.5 13000-56.5165.1 5.985 6.06600-2 7.9434.3 -400 -200 200 400 600 800 1000

互联网大数据案例分享

互联网大数据案例 手中握有数据的公司站在金矿上,挖掘用户的行为习惯和喜好,凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务,并对产品和服务进行针对性地调整和优化,这就是大数据的价值。 有某互联网咨询公司,其手中有大量用户行为数据,希望建立用户行为分析系统,但面临数据量大,无法做到分析的实时性。也曾组建过Hadoop团队,但基于Hive 的分析系统不够实时,且项目预算有限。 这家咨询公司后来通过Yonghong Z-Suite搭建大数据分析平台,完成了大数据量下的用户行为实时分析,那么下面就介绍下这个互联网大数据案例: 首先需要分析的数据量是90 天细节数据约50 亿条数据,硬盘存储空间10TB左右。这些数据已经存储在Hadoop上,只是Hadoop无法做到实时分析,需要将其导入到Data Mart 中。考虑到数据压缩到Data Mart中后所需存储空间会变小,10TB的数据导入到Data Mart 中会经过压缩后大致需要900G的存储空间。假设900G的数据中有1/3是热数据需要分析的,则认为系统内存量需要300G,假设每台机器有64G内存,则大致需要5台机器。于是有如下配置: 90天的50亿详细数据已经导入到Data Mart中,经过系统调优,基于这些数据做的电商用户行为分析,互联网视频分析,互联网金融网站访问分析等等都可以在秒级响应。 之后进行每日数据增量更新,并删除超过90天的数据,保存用于分析的数据为90天。

如何达到高性能计算呢? 目前很多产品都是通过分布式并行计算来处理大数据计算,需要的技术有分布式文件系统,分布式通讯,计算任务拆解为可分布执行的分布式任务,需要库内计算等技术;另外列存储也是大数据高性能计算所需要的技术。 上述互联网大数据案例的大数据分析平台的架构 有了大数据,还要从大数据中提取价值,离不开分析工具,通过丰富的分析功能,在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战,需要高性能计算做支撑,才能在大数据的金矿中挖到金子。

如何对学生考试成绩进行数据分析

一、原始分和标准分的定义原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数,它反映考生成绩在全体考生成 绩中的位置。因此,无论试题难或易,无论整体原始 分偏高或偏低,整体标准分都没有什么变化。二、标 准分的计算根据教育统计学的原理,标准分是原Z 始分与平均分的离差以标准差为单位的分数,用公式 表示为:其中:为该次考试中考生个人所Z=(X-A)/SX 得的原始分;为该次考试中全体考生的平均分;为AS 该次考试分数的标准差。通过转换后得到的标准分Z 在一般情况下都带小数,而且会出现负值,实际使用 时不太方便,所以还要对分数进行线性变换(变换 TZ ):这就是我们通常所说的标准分。这种 T=500+100Z 标准分的平均值为,也就是说,如果某考生的标准500 分为,则该生的成绩处于此次考试的中间位置。500标准分有如下性质:⑴平均值为,标准差为;⑵01 分数之间等距,可以作加减运算;⑶原始分转换为标 准分是线性转换,不会改变原始分的分布形状,也不 改变原来分数的位置次序。三、使用标准分比使用原

始分有什么好处?根据教育统计学的原理,原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来: ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的 位置,而单个原始分则不能。例如,某考生某科的原 始成绩为分,无法说明其这科成绩究竟如何,因为 85 这与试题的难度有关,与总体考生的分数有关。如果 某考生某科的标准分为,即分数为,则通过1.5Z650 查正态分布表,查得对应的百分比为,于是我 0.9332 们知道,该考生的成绩超过了的考生的成绩, 93.32% 这就是分数解释的标准化。⑵不同学科的原始分不可 比,而不同学科的标准分是可比的。不同的学科,由 于试题的难易程度不同,各学科的分数价值也就不同 。例如某考生的语文原始成绩为分,数学原始成绩80 为分,从原始分看,其语文成绩优于数学成绩。但70 如果这次考试全体考生的语文原始分平均为分,而86 数学原始分平均为分,则该考生的语文成绩处于全 60 体考生的平均水平之下,而数学成绩处于全体考生的

XY投资收益质量分析

淡马锡项目(北大光华进修)案例开发 ——“XY股份”的投资收益质量分析 1.关于XY的基本介绍 XY集团股份有限公司,是2005年经广州攀达收购全球唯一的花炮上市公司——湖南浏阳花炮股份有限公司后,重组成立的、集烟花爆竹研发、生产、销售及定制服务(艺术燃放)整条产业链的专业化、综合性企业集团。公司注册资本12600万元,注册地为湖南浏阳,运营总部设在北京。 公司原名浏阳花炮股份有限公司,于1999年12月12日成立,2001年8月28日在上海证券交易所上市(股票代码600599)。广州攀达国际投资有限公司分别于2006年1月和2007年10月两次受让浏阳市财政局持有的公司股权,另外还通过司法拍卖收购公司股份,成为浏阳花炮第一大股东,此后,公司股份中只有境内法人股、个人股和A股流通股,不再有国家股。2008年8月18日召开的公司第三届董事会第十七次会议审议了《关于变更公司证券简称的议案》,并获全票通过。经公司申请,并经上海证券交易所核准,自2008年8月22日起,公司证券简称由“浏阳花炮”变更为“XY”,证券代码“600599”不变。08年11月,公司与广州攀达达成协议,在广州攀达取得“熊猫”商标的合法权益后,由广州攀达与公司签署《商标使用许可合同》。广州攀达许可公司、公司控股子公司、参股公司免费使用“熊猫”注册商标,使用期限为合同生效之日起十年。 2.奇怪的利润现象 XY集团股份公司2011年和2012年连续两年出现了投资收益大于营业利润的奇怪

现象,到底是商业模式使然,还是人为故意为之呢?XY2011年的合并利润表中净利润为9,193,178.05元,利润总额为11,242,067.81元,营业利润为9,921,033.06元;其中,投资收益为20,364,753.93元,也就是说,2011年若扣除投资收益,实际上企业经营活动是亏损的,为-10,443,720.87元;该公司2012年的合并利润表净利润为8,800,215.14元,利润总额为10,077,091.79元,营业利润为9,368,392.23元,其中投资收益12,975,545.55元,同样,若没有投资收益对营业利润的贡献,其经营活动产生的利润依然为负的,即-3,607,153.32元。 XY股份2011年和2012年的这种利润现象可分别用表1和图1加以表示: 表1:XY2011年与2012年利润结构信息 图1:XY2011年和2012年利润结构图 根据相关财务会计理论和实证研究经验,一些上市公司可能为迎合资本市场和监管

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第7期 24 2014年4月10日 计算机教育 ComputerEducation ◆新视点 文章编号:1672.5913(2014)07—0024-06 中图分类号:G642 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 (中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083) 摘要:互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上 的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词:大数据;物联网;医疗;大数据挖掘 1 大数据早已存在,为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹,计算需要数据,数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达,来自于客观世界并早已存在。例 如,半个世纪前,全球的人口数量就有数十亿,与之相关的数据就是大数据;但是在那个时代,由于技术的局限性,大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前,采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。20世纪80年代兴起的互联网技术在近30 年里发生了翻天覆地的变化,彻底地改变了人们的工作和生活方式【l】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据,而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据,这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计,现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到1 000 PB,即10亿 GBt21。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用RFID等技术实现了

考试成绩质量分析表 (2)

考试成绩质量分析表(转载) 每次考完试教师在阅卷结束后都要抄录分数和填写卷面质量分析的相关数据,在卷面质量分析表中要求统计考试人数、及格人数、及格率、优秀人数、优秀率、总分、平均分、最高分、最低分、各分数段人数等许多数据,手工统计非常烦琐,也很容易出错。能不能把抄录分数和填写卷面质量分析结合起来,在Execl 2000中输入学生成绩的同时,自动统计各项数据,并打印出卷面质量分析表呢?其实只要做一个简单的工作表,就可以实现卷面质量分析自动化。 首先,在工作表里建立一个学生成绩单,A列存放学生学号,B列存放学生姓名,C列存放学生成绩,A1、B1、C1为标题。接着,在学生成绩单下方建立卷面质量分析表,考虑到该表对各班级的通用性,要留有一定的扩展余地。如果学校最大班级人数为70,那么就在第74行以下建立。 建立卷面质量分析表分以下步骤: 1、按照常规的卷面质量分析表的样式输入各项,如图1。 图1 2、输入各种统计项目的计算公式: 考试人数:“=COUNT(C2:C74)”; 及格人数:“=COUNTIF(C2:C74,")=60")”; 及格率:“=COUNTIF(C2:C74,")=60")/COUNT(C2:C74)”; 优秀人数:“=COUNTIF(C2:C74,")=85")”; 优秀率:“=COUNTIF(C2:C74,")=85")/COUNT(C2:C74)”; 60分以下:“=COUNTIF(C2:C74,"〈60"〉”; 60到70分之间:“=COUNTIF(C2:C74,")=60")-COUNTIF(C2:C74,")=70")”,这里的意思是从 60分以上的人中除去70分以上的人, 就是60到70分之间的人; 70到80分之间:“=COUNTIF(C2:C74,")=70")-COUNTIF(C2:C74,")=80")”; 80到90分之间:“=COUNTIF(C2:C74,")=80")-COUNTIF(C2:C74,")=90")”; 分以上:“=COUNTIF(C2:C74,")=90")”; 总分:“=SUM(C2:C74)”; 平均分:“=A VERAGE(C2:C74)”; 标准差:“=STDEVP(C2:C74)”; 最高分:“=MAX(C2:C74)”; 最低分:“=MIN(C2:C74)”。 以上使用了好几种函数,如果要详细了解这些函数的使用方法可以查看Execl 2000的帮助信息,这里不再解释。 公式输入结束后,输入学生成绩,接着就可以自动统计各项数据了。不过这时还要调整各数据的小数位数,并设置及格率和优秀率的百分比格式,还要调整各单元格的宽度,保证数据的正确显示。 打印设置:选中需要打印的卷面质量分析表,设置打印区域,然后通过打印预览进行设置和调整,在“设置→页眉和页脚”中按[自定义页眉]按钮,在页眉中间输入“某某学校卷面质量分析表”,右侧插入日期。最后就可以进行打印了,打印效果如图2。 图2

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使广告更加精准有效,给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据,首先帮助广告主找出目标受众,以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销,随着数字生活空间的普及,全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的,是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起,它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集:大数据的数据来源通常是多样化的,多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]:在网络时代,网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略,它可

通过技术手段充分了解网民的需求,并及时响应每一个网民当前的需求,让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销:在网络时代,广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向,选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今,广告主完全以受众为导向进行广告营销,因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方,关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时,广告内容有所不同,大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高:和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比,大数据营销在最大程度上,让广告主的投放做到有的放矢,并可根据实时性的效果反馈,及时对投放策略进行调整。 关联性:大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性,由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容,以及可知晓网民身在何处,这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程: 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词,而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷,且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上,国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

投资学第三章资产风险与收益分析(1)习题

《投资学》习题 第三章资产风险与收益分析(1) 计算题(必须有计算过程) 1.去年,你收到了9%的名义利率,而同期通货膨胀率是1.2%,那么你的购买力的实际增长率是多少? 2.一年前,你在储蓄账户中存入了5000美元,年利率是3%。如果这一年的通货膨胀率是 1.5%,那么真实收益率大概是多少? 3.如果你以27美元购买了股票,一年以后获得了1.5美元分的分红并以28美元出售了该股票,那么你在持有期的收益率是多少? 4.利用下表回答以下问题,信息空间股票的持有期收益(HPR)的概率分布如下: (1)信息空间股票的预期持有期收益率是多少? (2)信息空间股票的预期方差是多少? (3)信息空间股票的预期标准差是多少? (4)如果无风险利率是3%,那么该股票的风险溢价是多少? 5.如果AMAT股票的风险溢价是29%,那么无风险利率是多少? 6.你是新点子共同基金的经理。下表反映了基金在上一季度的表现。该季度从1月1日开始,基金的余额为1亿美元。 (1)计算该基金上半年算术平均收益率; (2)计算该基金上半年几何平均收益率;

(3)对于该基金预期收益的无偏估计是多少? (4)如果你在1月份投资1000美元在该基金上,那么在6月末,你的账户中能有多少钱? 7.假设你正在研究一项预期收益是12.4%,标准差是30.6%的投资。假设收益是正态分布的,计算以下敬意的上下边界。 (1)包含68.26%预期结果的区间。 (2)包含95.44%预期结果的区间。 (3)包含99.74%预期结果的区间。 8.你正在考虑是否投资于A公司,你估计的该公司股票收益率的概率分布如下表所示: A公司股票收益率的概率分布 基于你的估计,计算该股票的期望收益率和标准差。 9.你估计的证券A和B的投资收益率与联合概率分布如下表所示。 证券A和B的投资收益率与联合概率分布 基于你的估计,计算两种证券的协方差和相关系数。

投资估算和经济效益分析

- 第十一章投资估算 一、估算编制范围 本估算为某某山生态农业观光旅游项目可行性研究报告投资估算,估算主要包括:六区一村一廊的建设费、土地租用费,基础设施费及市政配套费。但不包括以下各项费用。 (1)业主开业流动资金。 (2)建造期价格可能发生的变动而需要增加的费。 二、估算编制依据 本项目建设投资根据建筑设计方案,相关图纸及市建筑工程预算相关定额及取费标准进行估算。 (1)相似工程合同造价资料及地区材料价格。 (2)假定由本市内的单位承担设计,施工及项目管理。 三、投资估算 本项目预计总投资为12200万元,其中,民俗文化新村1000万元,优质林果花卉区200万元,现代农业区(大棚蔬菜)220万元,特色作物区240万元,特种养殖区1050万元,农产品加工区1200万元,生态林休闲区3600万元,基础设施建设2000万元。

项目投资估算表 项目名称:某某山生态农业观光旅游项目单位:万元 序号项目名称计算基础 金额 (万元) 备注 1优质林果花卉区200.00规划占地700亩 1.1水果经济林500亩×0.2万元/亩100.00每亩平均投资0.2万元 1.2苗木园200亩×0.5万元/亩100.00每亩平均投资0.5万元;含部分大棚建设2现代农业区220.00规划占地200亩 2.1有机大棚蔬菜100亩×2万元/亩200.00每亩平均投资2万元 2.2无公害蔬菜100亩×0.2万元/亩20.00每亩平均投资0.2万元 3特色作物区240.00规划占地面积900亩;其中200亩为林下3.1麻竹种植500亩×0.2万元/亩100.00种苗及人工 3.2楠竹种植200亩×0.2万元/亩40.00种苗及人工 可编辑

大数据时代,互联网数据分析及内容调整

大数据时代,互联网数据分析及内容调整 互联网大数据时代,企业也应对该时期做出全面的分析,提供更优秀的数据分析。在庞大的数据库面前,找到自己需要而且有用的数据极为困难,但是如果,知道解决问题的方法,对于一个企业来说,则会变得极为简单。互联网大数据时代,必须做到快速调整、信息精准、周全稳定三方面,一是为了在该阶段迅速的做出整合调整,二也是为了信息安全,保证数据的稳定。 在大数据时代,数据如无穷的宝藏,取之不尽、用之不竭,可以在这些数据基础上进行不断地创新。对于数据的运用,几乎没有止境,即使我们从数据挖掘中获得了一定收益,但其真实价值仿佛悬浮在海洋中的冰山,看到的还只是冰山一角,绝大部分隐藏在表面之下。 对于大数据的挖掘是一个持续的过程,数据的价值也会被不断地从深层予以挖掘。在大数据时代,企业在制定营销策略时,要遵从以下三个准则: 1、快速调整。在互联网大数据时代,网民的行为是快速动态变化的,这就要求企业借助数据分析,需要快速进行营销的动态调整,以快速顺应这种变化,及时作出营销策略的调整。其中,企业一方面要引导消费行为,另一方面要借助口碑,提升品牌和企业的传播力度;

2、信息精准。大数据的价值在于能准确记录消费者的信息轨迹,从而取消费者真实的行为、态度以及对于信息的反应,能够准确定义消费群体、信息接触点,准确低知道营销动作。所以,利用数据的准确性,不仅要注重消费者信息接触点是否准确,更要向消费者推送准确的内容、诉求和信息给消费者。这便是我们多次提及的“营销要精准化”。平时,企业所制定的营销策略,实施的结果往往是引起气消费者的反感,这里面除了广告推送频率不当,还有一个重要原因是营销策略不精准; 3、周全稳定。大数据的海量一方面给营销者提供了获取消费者真实行为的便利性,另一方面,消费者动态的行为变化也为企业造成困扰。这是因为信息周期太短,需要企业在利用数据的时候必须要做到稳定,以免为了应付突发的信息不能考虑周全而犯更多的营销错误。要做到这点,就需要企业能够合理理清信息的真假,合理地利用口碑。 大数据营销时代是未来企业营销的大趋势。作为企业,应该如何管理和应用这些大数据,并努力控制隐私和公共空间的边际界限,制定更切合实际的营销策略,则是每个企业都要面临的问题。 在大数据时代,营销的大数据色彩越来越浓。传统互联网时代用过的多种营销,包括事件营销、电子邮件营销、社交化营销等,也都

成绩分析表(原数据).docx

XX学校初三段成绩统计一览表班级学号姓名社会语文数学科学英语总分 初三 (1)董宏峰8479595860 周海峰8984868491 杨建东8172738859 干海红8283726680 王益锋9587798794 卢艳芳9285668289 刘华4156456148 许晓华8488666486 张栩9583788088 屠志婵7664758088 计宪群7670616071 陈婵9281738181 高仙9581707378 王洁9478678895 张孟飞9175829190 孔武9083777693 李阳8990878391 周乐彩9786878884 金金萍9084797583 黄利容8979737592 施彤彤9588898689 杨珑9287898791 钱曰可9883908887 吴丽萍9588918693 周尚奇9379777261 杨闽7662677348 徐青迪8166527388 郑央羽7874697483 郑乐斌9284778191 朱振海9888798491 朱淑央4438284540 朱虹7968636482 马云波8481788591 顾秀宇8477597469 宋立志8973869388 符广8782848892 王兴友9482837690 宋冬梅8371565768 李湘玲8768818488 张引8679838476 吕芩8271727454 黄实9073576773

朱蕾8880717985 万智勇7165688766 左胜利8684868484初三 (2)谢小跃9283798191 张丽宇8874799096 谢丽红7677667841 钱海9576949487 罗云生9783849283 柯金法9581878591 张鹏鹏8675848278 郑晓平9477738282 马乐艳6172597188 郑磊8076606678 胡明育9386857991 钱贵友8981748496 徐贺彪8374667253 付万和7071495977 陈凤仙8464696871 赵厚金6466797237 尹书虎9478878284 叶鹦鹉9583869593 潘竹富8580748073 吴文芝9688858995 陈立新8980839193 黄贤东8379677473 陈益9784847793 蔡玲9281617389 徐华滨9486738687 张财松6663587672 闻赛丹9076718769 王静7460667774 刘万根9280967474 何腾8482798286 周丽萍8988708288 林淑芳9380818583 徐海莲6566565274 吕柱豹8685877878 阮青9683839383 黄卿9288718088 蔡旭蓉9487778890 陈碎彩7583504757 周勇7278757088 何晓8184627381 黄小平8871757883 仇建吉7773717973 蒋秋杨8176707283

投资收益分析标准

投资收益分析标准 什么是上市公司投资收益分析(最常用的指标) 答: 普通股每股净收益(EPS)它是本年盈余与普通股流通股数的比值,反映普通股的获利水平。EPS=净收益/发行在外的加权平均普通股股数 市盈率(PE) 它是每股市价与每股收益的比率,是衡量股份制企业盈利能力的重要指标,反映投资者 对每元利润所愿支付的价格。此指标为目前分析师最常用的估值指标。 PE=每股市价/每股收益每股净资产(NAVPS) 它是净资产除以发行在外的普通股股数的比值,反映每股普通股所代表的股东权益额, 指标值越大越好。 NAVPS=所有者权益(净资产)总额/公司总发行股数 市净率(PB) 它是每股市价与每股净资产的比值,表明股票以每股净资产的若干倍在流通转让,评价 股价相对于净值而言是否被高估。是投资者判断某股票投资价值的重要指标,指标值越低越好。银行、证券等金融行业通常使用此指标来进行估值。 PB =每股市价/每股净资产销售毛利率也称毛利率(Gross profit to sales) 销售毛利率,表示每一元销售收入扣除销售成本后,有多少钱可以用于各项期间费用和形成 盈利。销售毛利率是企业销售净利率的最初基础,没有足够大的毛利率便不能盈利。不同行 业的毛利率差别会比较大 , 该指标一般在行业内进行比较。 毛利率=(销售收入-销售成本)/销售收入 净资产收益率(ROE)用净利除以净资产,得到的就是净资产收益率。这个比率反映了公司股东实际获得的回报比率。净资产收益率不一定能全面反映企业资金利用效果,应结合企业的总资产收益率来分 析。 ROE=净收益/平均股东收益总资产收益率(ROA)总资产收益率的高低直接反映了公司的竞争实力和发展能力,也是决定公司是否应举债经营的重要依据,它与净资产收益率一起分析,可以根据两者的差距来说明公司经营的风险程度。 ROA=净收益/平均总资产 什么是市盈率 答:

课程名称大数据分析与应用

课程名称:大数据分析与应用 一、课程编码: 课内学时:32学分:2 二、适用学科专业:计算机专业硕士 三、先修课程:无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例,建立科学的大数据观,掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术,熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具,提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义,科学发展渊源; 1.2.如何科学看待大数据? 1.3.如何把握大数据,分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法:Bayes,SVM,最大熵、深度神经网络等; 3.2常用数据挖掘技术:关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾; 4.2.大数据精准搜索的基本技术:快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制; 4.3.大数据精准搜索语法:邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索; 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例:国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索; 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础:ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成; 5.3.大数据聚类; 5.4.大数据分类与信息过滤; 5.5.大数据去重、自动摘要; 5.6.情感分析与情绪计算;

大气数据仪表

大气数据仪表 大气数据仪表 (1) 1.国际标准大气 (2) 2.气压式高度表 (3) 3.升降速度表 (8) 4.空速表 (9) 5.马赫数表 (13) 6.全静压系统 (13) 7.温度及迎角传感器 (15) 8.大气数据计算机 (15)

1.国际标准大气 1.1.大气基本特点 构成对流层、平流层、中间层、电离层、散逸层 飞机运行高度范围:对流层及平流层底部 对流层特点:高度升高,温度和密度逐渐降低,度越高对流层越薄,低纬度对流层大约10-12km,中纬度10km,高纬度8-10km 平流层特点:温度恒定,大约为-56.5°C 1.2.国际标准大气ISA 国际民航组织根据北半球中纬度地区大气平均特点,订出大气状态数值(平均情况,实际天气很少和标准大气相符)

标准大气中气压值为29.92inhg的气压面成为标准海平面 温度15°C 气压高度较低时,高度升高11米,气压大约下降1mmHg 用来估算气压式高度表拨正值误差造成的高度误差 标准大气高度升高1000m,气温降低6.5°C 2.气压式高度表 2.1.功能 高、高度、高度层之间的关系

QFE高度用来测量高,QNH高度用来测高度,QNE高度用来测飞行高度层,只有标准大气情况下测量值与实际值相符(QFE QNE QNH是气压值,QFE高是高度值) 低空时主要用QNH高度或QFE高度,用来保证超障余度 航线高度时主要用QNE高度保持航空器间足够的垂直间隔 因此飞机爬升到航线高度或从航线高度下降到进场高度时需要调基准面 测飞机到地面的垂直距离不是气压式高度表的功能(是无线电高度表的) 2.2.原理

第三章-投资收益和风险分析

第三章证券投资收益和风险分析 在现代企业的经济活动中有各种投资机会。投资会有收益,但也不可避免地会遇到各种各样的风险,诸如产品市场波动的风险、原材料和人力资源价格波动的风险、国际贸易中的汇率波动的风险、筹资来源利率波动的风险等。现代企业财务决策不可能避免风险,而这些风险将影响企业投资资产的价值及收益水平。因此,对投资收益和风险的衡量和权衡自然成为了企业价值提升的主要内容。 第一节投资收益 一、收益和收益率 收益是指投资者在一定的时期内投资于某项资产所得到的报酬(或损失)。 一项投资的收益主要来自于两个方面:经营盈利和资本利得。 经营收益是指生产经营的利润(或损失),对于证券投资来说是分得的红利或得到的利息。资本利得是指出售投资资产所获得的收入和投资成本之间的差额,即从投资资产本身价格上升中得到的收益或在价格下降中产生的损失。例如,股票的收益可以用下式计算:股票投资收益=红利+出售利得 =每股红利×持有股数+(出售价格-投资成本)×出售股数 投资收益的测定除了用收益总额外,一般更多地使用收益率指标。收益率反映投资收益和投资额之间的比率,用以表示收益的大小。

投资额 投资收益 收益率= ×100% 1.简单收益率 简单收益率是指不考虑资金时间价值的复利的概念计算的年收益率,或简单地计算一年的收益率。例如,某企业投资450000元购买了50000股A 公司的股票,一年后A 公司分配红利每股0.72元,则该投资的收益率为:50000×0.72/450000×100%=8%。 对于债券来说,投资收益率等于利息加折价或减溢价和投资额的比率。 例如,某企业2003年1月1日以980元的价格购买了B 公司面值1000元、3年期、票面利率4%、每年付息一次的债券。若在2004年1月1日企业以995元的价格出售,则收益率为: 10004%(995980) 100% 5.12%980 ?+-?=(持有期间收益率) 若企业到期收回,则期望收益率为: 10004%(1000980)/3 100% 4.76%980 ?+-?=(到期收益率) 计算若干年(较长时期)的平均收益率时,可以采用简单平均的方法。 123n k k k k k n +++ += 2.内部收益率 对于长期投资来说,考虑资金时间价值的复利概念以后计算的收益率称为内部收益率,即使得投资今后的现金流量的现 值等于投资额的现值的贴现率。例如,上例中3年期债 券的收益率y 应该以下式计算: 233 404040100 9801(1)(1)(1) k k k k = +++++++

如何对学生考试成绩进行数据分析范文

一、原始分和标准分的定义 原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。 标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数,它反映考生成绩在全体考生成绩中的位置。因此,无论试题难或易,无论整体原始分偏高或偏低, 整体标准分都没有什么变化。 二、标准分的计算 根据教育统计学的原理,标准分 Z 是原始分与平均分的离差以标准差为 单位的分数,用公式表示为: Z=(X-A)/S 其中: X 为该次考试中考生个人所得的原始分; A 为该次考试中全体考生的平均分; S 为该次考试分数的标准差。 通过转换后得到的标准分 Z 在一般情况下都带小数,而且会出现负值,实际使用 时不太方便,所以还要对 Z 分数进行线性变换( T 变换): T=500+100Z 这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为 500,也就是说,如果某考 生的标准分为 500,则该生的成绩处于此次考试的中间位置。标准分有如下性质: ⑴平均值为 0,标准差为 1; ⑵分数之间等距,可以作加减运算; ⑶原始分转换为标准分是线性转换,不会改变原始分的分布形状,也不改变原来 分数的位置次序。 三、使用标准分比使用原始分有什么好处? 根据教育统计学的原理,原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较 中反映出来: ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置,而单个原始分则不 能。 例如,某考生某科的原始成绩为85 分,无法说明其这科成绩究竟如何,因为这 与试题的难度有关,与总体考生的分数有关。如果某考生某科的标准分为650,即Z 分数为 1.5 ,则通过查正态分布表,查得对应的百分比为 0.9332 ,于是我们 知道,该考生的成绩超过了 93.32%的考生的成绩,这就是分数解释的标准化。⑵不同学科的原始分不可比,而不同学科的标准分是可比的。 不同的学科,由于试题的难易程度不同,各学科的分数价值也就不同。例如某考生的语文原始成绩为 80 分,数学原始成绩为 70 分,从原始分看,其语文成绩优 于数学成绩。但如果这次考试全体考生的语文原始分平均为 86 分,而数学原始分 平均为 60 分,则该考生的语文成绩处于全体考生的平均水平之下,而数学成 绩处于全体考生的平均水平之上,即该生的数学成绩实质上优于语文成绩。从标准分的角度来衡量,其语文标准分小于 500 分,而数学标准分大于 500 分。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置,因此是可比的。 ⑶不同学科的原始分不可加,而不同学科的标准分之间具有可加性。 既然不同学科的原始分不可比,那么也就不可加。多学科成绩,只有在各科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下,才能相加,否则是不科学的。各学科原始 分的平均值以及标准差一般都不相同,而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同,因此,各科的标准分是可加的。 四、什么是增值 ? 教学增值就是评价时将学生原有基础一并考虑,用以比较原有基础与接受教师教育后成绩增进的幅度。增值评价分为两步:首先根据原有基础得到一个

投资项目收益分析.doc

第三章投资项目收益分析 一、内容简介 本章主要讲述了项目投资分析的步骤,如何分析项目的基本财务数据和重要的财务报表。 二、学习目标 1、了解项目评价的标准。 2、掌握项目投资分析的步骤。 3、准确理解现金流量表和财务平衡表。 4、初步掌握多项目的比较与选择。 三、要点提示 1、加权平均资本成本 2、风险补偿 3、补偿余额 4、开工率 5、经营成本 6、付现成本 7、投资回收期 8、净现金流量 9、真实折现率 10、名义折现率 四、阅读指导 阅读:《财务管理学》第四章第一节和第二节 《财务管理分析》之第七章 准备:Investment Analysis and Lockheed Tri Star案例 阅读笔记 课程重点 课程难点 疑难问题: 体会:

五、课堂学习(请仔细阅读笔记) ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________

大数据应用分析案例分析

大数据应用分析案例分 析 Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据应用与案例分析 当下,”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇,不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策,还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出,所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视,并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域,大数据的应用已十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之:医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。

大数据分析的应用和产品

大数据分析的应用和产品 大数据很火。2月18日,微软宣布投资三家中国云计算和大数据公司。2月19日,IBM宣布将与AT&T在大数据分析领域展开合作——AT&T计划贡献出一个全球可访问的移动网络,用来收集数据并将其发送至应用程序;IBM公司则主要致力于生产用于数据管理和分析的软件。 “读心术”、“未卜先知”,都是大数据分析头上的耀眼光环。不管你信不信,“数据”真的会说话。人们在互联网上的一切行为都会留下数据,而通过对这些数据的分析,就能够得到消费习惯、职业、喜好甚至性格等信息。在这些信息的基础上,政府可以治理交通,减少犯罪率,而企业则可以利用这些数据进行有针对性的营销,提升业绩。 虽然目前大数据分析还处于发展的初级阶段,要从海量的非结构性数据中提取出有用信息并不是一件容易的事儿,但是很多企业已经开始利用大数据分析并推出了相关的应用和产品。大数据分析究竟能做什么?大数据分析又正在做什么?让我们一起来看看吧! 洞察“人类大迁徙” “春运”,被誉为人类历史上规模最大、有周期性的人类大迁徙。过去,我们只是粗略地知道在40天左右的时间里,有几十亿人次的人口流动。现在,随着大数据时代的到来,我们可以描绘出能够揭露更多细节的“迁徙地图”。 2014年的春运,央视首次推出了“据说春运”特别节目,基于“百度迁徙”提供的可视化大数据服务,实时播报国内春节人口的迁徙情况,例如最热门的迁出城市,最热门的迁入城市等等。尽管采用的是大数据这一当前最时髦的科技手段,但浅显易懂的“迁徙地图”,还是几乎让每个老百姓都看得明白。 那么,这张“迁徙地图”是如何绘制的呢?原理上其实并不复杂。目前,几乎每个中国人都拥有一部手机,而每部手机每一天基本上都会产生3次与位置相关的数据:既包括来自基站的数据,也包括用户在使用定位、导航等与位置相关服务时产生的数据。因此,只要调

大数据分析与应用

《应用统计学系列教材·大数据分析:方法与应用》可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。 目录 第1章大数据分析概述 1.1大数据概述 1.1.1什么是大数据 1.1.2数据、信息与认知 1.1.3数据管理与数据库 1.1.4数据仓库 1.1.5数据挖掘的内涵和基本特征1.2数据挖掘的产生与功能 1.2.1数据挖掘的历史 1.2.2数据挖掘的功能 1.3数据挖掘与相关领域之间的关系1.3.1数据挖掘与机器学习 1.3.2数据挖掘与数据仓库 1.3.3数据挖掘与统计学 1.3.4数据挖掘与智能决策 1.3.5数据挖掘与云计算 1.4大数据研究方法 1.5讨论题目 1.6推荐阅读 第2章数据挖掘流程 2.1数据挖掘流程概述 2.1.1问题识别 2.1.2数据理解 2.1.3数据准备 2.1.4建立模型 2.1.5模型评价 2.1.6部署应用 2.2离群点发现 2.2.1基于统计的离群点检测 2.2.2基于距离的离群点检测 2.2.3局部离群点算法 2.3不平衡数据级联算法 2.4讨论题目 2.5推荐阅读 第3章有指导的学习 3.1有指导的学习概述3.2K—近邻 3.3决策树 3.3.1决策树的基本概念 3.3.2分类回归树 3.3.3决策树的剪枝 3.4提升方法 3.5随机森林树 3.5.1随机森林树算法的定义 3.5.2如何确定随机森林树算法中树的节点分裂变量 3.5.3随机森林树的回归算法 3.6人工神经网络 3.6.1人工神经网络基本概念 3.6.2感知器算法 3.6.3LMS算法 3.6.4反向传播算法 3.6.5神经网络相关问题讨论 3.7支持向量机 3.7.1最大边距分类 3.7.2支持向量机问题的求解 3.7.3支持向量机的核方法 3.8多元自适应回归样条 3.9讨论题目 3.10推荐阅读 第4章无指导的学习 4.1关联规则 4.1.1静态关联规则算法Apriori算法 4.1.2动态关联规则算法Carma算法 4.1.3序列规则挖掘算法 4.2聚类分析 4.2.1聚类分析的含义及作用 4.2.2距离的定义 4.2.3系统层次聚类法 4.2.4K—均值算法 4.2.5BIRCH算法 4.2.6基于密度的聚类算法 4.3基于预测强度的聚类方法 4.3.1预测强度 4.3.2预测强度方法的应用 4.3.3案例分析 4.4聚类问题的变量选择 4.4.1高斯成对罚模型聚类

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