分析周三原油库存数据

数据要闻

美国芝加哥联储周一公布的数据显示，6月芝加哥联储全国活动指意外暴跌，创下去年1月以来最低，表明世界第一大经济体的经济活动复苏在今年一季度已经大幅趋缓，部分归因于恶劣的天气条件。数据显示，美国3月芝加哥联储全国活动指数降至-0.42，预期0.10，前值修正为-0.18。

欧盟统计局(Eurostat)周一公布的数据显示，欧元区2月季调后建筑业意外暴跌，单月跌幅创下2014年9月以来之最，或表明欧元区建筑业的复苏仍然没有企稳。数据显示，经季节性因素调整后，欧元区2月建筑业产出月率下跌1.8%，前值修正为增长1.6%。

深度解读

沙特石油部长欧那密称，沙特4月原油日产量接

近纪录高位，突显该国在油价出现脆弱反弹之际

捍卫市占率的意图。有人担心沙特和其他石油输

出国组织成员国增产，可能会扼杀油价近期出现

的反弹，尤其在重要石油消费国中国经济一季度

录得六年最慢增幅的情况下。

美国原油钻机数量上周降至2010年以来最低水平，这表明在油价大跌促使能源企业自去年10月以来

闲置全美近半数机数后，钻探活动锐减的情况或

许正在接近尾声。总体来看，油价目前受多空消

息影响，继续震荡整理。

技术详解

周一油价收十字线，盘中震荡起伏较大，不过价格运行在超级均线上方，大方向精准指标偏多，MACD快慢线继续上移，与均线一起，表明了目前油价仍有上行空间。短周期图，由于连续在高位收十字线，短线指标出现疲软迹象，结合日线与短线指标分析，日内油价将会继续震荡整理，操作上建议高抛低吸。压力位：3950-3970，支撑位：3850-3870。

操作建议

今天周二，早盘油价震荡整理，根据装运数据和一位行业消息人士周一透露，4月迄今伊拉克原油出口量下滑至292万桶/日，不过仍接近纪录高位。最大产油国沙特石油部长欧那密周一稍早表示，沙特4月原油日产量在1000万桶左右，接近纪录高位。

不过原油服务企业的数据显示，在上周二至周五，库欣原油库存下跌逾90万桶，也门战事升级，继续支撑油价走高。目前市场利空利多消息并存，对油价产生宽幅震荡。技术面，油价上升趋势完好，昨天油价下探后再度拉升，操作上建议高抛低吸，日内操作建议在3950-3970间沽空，在385 0-3870间做多，止损40点，止盈70点。

平台优势：

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网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1 网络空间态势感知系统系统建设平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1 安全监测子系统安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：一类是网站云监测，发现网站可用性的监测、网站漏洞、网站挂马、网站篡改（黑链 / 暗链）、钓鱼网站、和访问异常等安全事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前 360 补天漏洞众测平台注册有多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、 IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现 webshell 等攻击利用事件。第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端 IOC 威胁情报进行比对，发现等高级威胁告警。第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁 1、网站安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术，实现对重点网站安全性与可用性的监测，及时发现网站漏洞、网站挂马、网站篡改（黑链 / 暗链）、钓鱼网站、众测漏洞和访问异常等安全事件。 4万 APT

API与EIA到底是何关系

旭富金升：API与EIA到底是何关系，两大冤家对原油又有何影响美国原油库存变化与油价的关系? 美国库存大小对原油的定价有直接影响，美国的库存过大说明美国炼厂的开工率相对不足，或者美国市场对石油产品的需求较差，过高的原油库存会利空（打压）国际原油价格。相反则利好油价走高。在我看来，美原油库存对原油的影响力量相对较小，一般是在周四（中国时间）发表美国库存报告的时候才能对原油价格涨跌形成利好、利空影响。二、API原油库存和EIA原油库存有什么区别？ 1、API 原油库存是美国石油协会(API) 每周二发布美国原油、汽油和蒸馏油库存的1600报告的原油库存水平，该数据显示现在有多少石油库存和产品，因此可以了解供应将持续多久。而且该数据按照产品和地区表示美国石油需求，监控美国原油生产和原油进口及成品油。该数据一般每周公布一次，公布时间为北京时间每周三凌晨 04:30(冬令时为5:30)。 2、EIA原油库存数据由美国能源信息署(EIA)每周三定期发布，该数据测量了每周美国公司的商业原油库存的变化，而库存的数目影响了可以对通货膨胀和其他经济影响力造成影响的成品油的价格。若库存水平低于预期，利多原油;若库存水平高于预期，利空原油。

该数据一般每周公布一次，公布时间为每周三晚间22：30(冬令时23:30)。做原油投资，几乎没有人不知道EIA原油库存数据，就像做白银投资，几乎没有人不知道非农一样，那么EIA原油库存究竟是怎样一个重磅数据?它又将如何影响原油投资市场的行情呢? （1）什么是EIA? 美国能源署(U.S.EnergyInformationAdministration)简称EIA，成立于1977年，是能源部的能源信息数据统计和分析机构，为美国政府能源决策提供支持服务，总部设在华盛顿特区，旨在通过提供有关能源政策的信息及能源预测和分析，提升决策理性和市场绩效，促进能源与经济、环境之间的协调发展。 ★（2）什么是EIA原油库存数据? 美国EIA原油库存数据由美国能源信息署(EIA)每周三定期发布，该数据测量了每周美国公司的商业原油库存的变化，而库存的数目影响了可以对通货膨胀和其他经济影响力造成影响的成品油的价格。若库存水平低于预期，利多原油;若库存水平高于预期，利空原油。（3）EIA作为官方机构，统计的是哪些地区? EIA作为官方机构，统计的是美国俄克拉何马州库欣地区的原油库存水平，俄克拉何马州库欣地区是美国主要的内陆产油区，它决定这北美“基准”原油，美国西得克萨斯轻质原油(WIT)的价格，

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。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。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一

数据分析的思维技巧

数据分析的思维技巧在我对数据分析有限的认识上（因为无知到没有认知），往往会看到一些秀技性的数据分析图表，以及好看的词云等等。年少无知的我，只想啪啪啪鼓掌伴随一声“卧槽，真牛逼”，然后在被秀了一脸后，并没有明白对方想说什么，空有一副好皮囊而没有灵魂。分析是为了给出偏好的，也是洗脑的一种重要手段，洗不洗的成功就要靠本事了。于是问题产生了，你的分析是为了干啥，通过哪几个角度达到哪几方面的目的。以下为我对几个技巧的认识想法：一、象限法就是划定几个坐标轴，让每一个数据在象限中找到自己的角色，比如打工这个事吧，就是要让你忙，就是要给你一堆事，于是重点出来了，这么多事孰重孰轻，孰急孰缓，跟打工皇帝学时间管理，事情要按照紧急程度和重要程度进行划分，以此给自己做事排序。二、多维法从个人理解来看，多维法和象限法联系紧密，无非就是象限法之间的界限清晰明显，多维法之间的维度不是严格意义的隔开，比如高度、富有、颜值，这到底算象限分类还是维度分类，或者说当象限多了，采用多维来理解效果更好，比如富有的家庭一般孩纸整体相对更高一些，维度与维度之间是有相对联系的，虽然不是那么绝对，但是也不是完全不相关。

但是多维法呢，正是由于维度与维度之间的关系，会导致整体维度情况和细分维度情况来看起来会有失真，最典型的例子是田忌赛马，上中下三个维度的马均是齐王更厉害，那么跑马结果田忌胜了。性别歧视在工作学习中经常会碰到，但是通过男女入取率判断性别歧视合适么，每个学院的女生录取率都高，但是整体入取率女生低的情况也不是不能出现，那么这到底是哪种性别歧视呢，数字不会骗人，但是分析洗脑会骗人，分析思维不对容易骗自己。为了解决辛普森悖论，可以通过切方块的方式，不断缩小分析的维度，不断深入挖掘，可以有效了解真实情况。三、假设法数据分析对下是有一系列材料做支撑，对上是为决策或了解情况提供支撑，只有下面有素材，才能为上面提供科学合理研判。那么问题出来了，如果没有材料做支撑，那怎么办。简单，没有条件那就为它创建条件嘛，我先假设一个基础，然后根据这个基础大肆分析，水平体现出来了，偏好结论也体现出来了，其实很多现实问题是没有那么多切实完整的基础资料的，有的就是一个感觉，有的就是一个偏好。这也是咨询圈常见的套路，虽然不是严格意义的1+1=2，但是可以严谨告诉别人1+1>1，而且面对那么多的未知，不将几个未知进行假设，如何区解决更多的未知。四、指数法一直觉得，指数法是一个装逼指数最高的方法，首先指数就已经狠专业了，在专业的基础上进行专业的分析，还有什么更专业的事情么。但是

存货盘点报告分析

存货盘点报告分析 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998

存货盘点报告分析一，盘点前开会确定（参会部门：仓库、生产中心）系统数据导出日期：2009年8月31日盘点前确定基准日：2009年9月1日——2009月9月2日盘点范围：产成品、半成品、返修品、物料库。盘点前确定盘点参与部门：仓库、财务部、生产部门。盘点直接负责人：方育娇盘点人员：杨林、方育娇、生产部门同事。二，盘点实际执行情况

三，盘点结果及变动原因（具体见Excel第二份报表“库存帐实汇总金额对比”）本次盘点，账面数量与盘点的实际数量存在差异，本次盘点帐面库存金额为元，实际盘点金额为元，暂时盘亏金额为元，盘盈金额为元，未盘点金额为元，差异金额占盘点帐面金额约5%，差异率比较大。差异原因：（1）差异金额主要体现在半成品和返修品库上，主要还是历史返修品管理不善导致，对于返修品没及时处理，很多返修品和流动性不大的产品都是在以前罗军抽屉里找到，而且存放非常混乱。其中半成品和产成品的差异主要是流动性不大、价值高的FDT200的硬盘盒半成品和FKT160的U盘，金额高达元和元。（2），另外一个差异就是已调到返修库品的包材物料，512M、1G的Flash和40G、80G硬盘没有全部找到，导致返修品库差异达到元左右。（3），未盘点金额约元，主要为标贴、铭牌、说明书、条码、包装盒。四，盘点存在问题存货作为公司重要的资产，其管理的好坏直接影响到公司的利益，优化存货管理，不仅能够盘活资金，提高资金的周转利用率，间接上也有利于拉动销售，提高公司业绩。上次杨林已经把我们在盘点时部分出现的问题反映了，在这里，我本着对事不对人的原则，把我在盘点时所遇到的问题总结一下，希望能够得到领导的重视，把存货管理仓库管理进一步完善，把存货管理科学化、制度化。问题所在：

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

人教版初中数学数据分析技巧及练习题附答案

人教版初中数学数据分析技巧及练习题附答案一、选择题 1．如图是根据我市某天七个整点时的气温绘制成的统计图，则这七个整点时气温的中位数和众数分别是（） A．中位数31，众数是22 B．中位数是22，众数是31 C．中位数是26，众数是22 D．中位数是22，众数是26 【答案】C 【解析】【分析】根据中位数，众数的定义即可判断．【详解】七个整点时数据为：22，22，23，26，28，30，31 所以中位数为26，众数为22 故选：C．【点睛】此题考查中位数，众数的定义，解题关键在于看懂图中数据 2．某校组织“国学经典”诵读比赛，参赛10名选手的得分情况如表所示：分数/分80859095 人数/人3421 那么，这10名选手得分的中位数和众数分别是（） A．85.5和80 B．85.5和85 C．85和82.5 D．85和85 【答案】D 【解析】【分析】众数是一组数据中出现次数最多的数据，注意众数可以不只一个；找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数（或两个数的平均数）为中位数．【详解】数据85出现了4次，最多，故为众数；

按大小排列第5和第6个数均是85，所以中位数是85．故选：D．【点睛】本题主要考查了确定一组数据的中位数和众数的能力．一些学生往往对这个概念掌握不清楚，计算方法不明确而误选其它选项．注意找中位数的时候一定要先排好顺序，然后再根据奇数和偶数个来确定中位数，如果数据有奇数个，则正中间的数字即为所求．如果是偶数个则找中间两位数的平均数． 3．一组数据2，x，6，3，3，5的众数是3和5，则这组数据的中位数是（） A．3 B．4 C．5 D．6 【答案】B 【解析】【分析】由众数的定义求出x=5，再根据中位数的定义即可解答．【详解】解：∵数据2，x，3,3,5的众数是3和5， ∴x=5，则数据为2、3、3、5、5、6，这组数据为35 2 =4．故答案为B．【点睛】本题主要考查众数和中位数，根据题意确定x的值以及求中位数的方法是解答本题的关键． 4．多多班长统计去年1～8月“书香校园”活动中全班同学的课外阅读数量（单位：本），绘制了如图折线统计图，下列说法正确的是（） A．极差是47 B．众数是42 C．中位数是58 D．每月阅读数量超过40的有4个月【答案】C 【解析】【分析】根据统计图可得出最大值和最小值，即可求得极差；出现次数最多的数据是众数；将这8

常用的数理统计及数据处理方法

常用的数理统计及数据处理方法水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析，就无法形成明确的质量概念。因此，必须通过对大量数据的整理和分析，才能发现事物的规律性和生产中存在的问题，进而作出正确的判断并提出解决的方法。第一节数理统计的有关概念一、个体、母体与子样在统计分析中，构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体，它可以无限大，也可以是有限的，如一道工序或一批产品、半成品、成品，可根据需要加以选择。进行统计分析，通常是从母体中随机地选择一部分样品，称为子样（又称样本）。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析，取得数据后加以整理，得出结论。取样只要是随机和足够的数量，则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样；依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况，就是所谓的统计推断，也叫判断。例如，我们可将一个编号水泥看成是母体，每一包水泥看成是个体，通过随机取样（连续取样或从20个以上不同部位取样），所取出的12kg检验样品可称为子样，通过检验分析，即可判断该编号水泥（母体）的质量状况。二、数据、计量值与计数值 1，数据通过测试或调查母体所得的数字或符号记录，称为数据。在水泥生产中，无任对原材料、半成品、成品的检验，还是水泥的出厂销售，都要遇到很多报表和数据，特别是评定水泥质量好坏时，更要拿出检验数据来说明，所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同，质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2，计量值凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等，多属于计量值数据。计量值也可以是整数，也可以是小数，具有连续性。

如何自学数据分析方法介绍

如何自学数据分析方法介绍如何自学数据分析方法介绍想要成为数据分析师，最快需要七周?七周信不信? 这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。第一周：Excel 每一位数据分析师都脱离不开Excel。 Excel的学习分为两个部分。掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、 left/right/mid、len/lenb、find、search、text 关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset 逻辑运算类：if、and、or、is系列

计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、 count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round 时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif 搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。第二部分是Excel中的工具。在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。 Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel 实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结各类函数的使用。除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor， float等。了解数组，以及相关应用(excel的数组挺难用)，Python和R也会涉及到list，是核心概念之一。了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。

16种常用的数据分析方法汇总

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

数据整理分析方法

数据梳理主要是指对数据的结构、内容和关系进行分析大多数公司都存在数据问题。主要表现在数据难于管理，对于数据对象、关系、流程等难于控制。其次是数据的不一致性，数据异常、丢失、重复等，以及存在不符合业务规则的数据、孤立的数据等。 1数据结构分析 1元数据检验元数据用于描述表格或者表格栏中的数据。数据梳理方法是对数据进行扫描并推断出相同的信息类型。 2模式匹配一般情况下，模式匹配可确定字段中的数据值是否有预期的格式。 3基本统计元数据分析、模式分析和基本统计是数据结构分析的主要方法，用来指示数据文件中潜在的结构问题。 2 数据分析数据分析用于指示业务规则和数据的完整性。在分析了整个的数据表或数据栏之后，需要仔细地查看每个单独的数据元素。结构分析可以在公司数据中进行大范围扫描，并指出需要进一步研究的问题区域；数据分析可以更深入地确定哪些数据不精确、不完整和不清楚。 1标准化分析 2频率分布和外延分析频率分布技术可以减少数据分析的工作量。这项技巧重点关注所要进一步调查的数据，辨别出不正确的数据值，还可以通过钻取技术做出更深层次的判断。外延分析也可以帮助你查明问题数据。频率统计方法根据数据表现形式寻找数据的关联关系，而外延分析则是为检查出那些明显的不同于其它数据值的少量数据。外延分析可指示出一组数据的最高和最低的值。这一方法对于数值和字符数据都是非常实用的。 3业务规则的确认 3 数据关联分析专业的流程模板和海量共享的流程图：[1] - 价值链图（EVC） - 常规流程图(Flowchart) - 事件过程链图(EPC) - 标准建模语言(UML) - BPMN2.0图数据挖掘数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为

EIA原油库存数据分析

EIA原油库存数据分析 EIA crude oil inventories（excluding the Strategic Petroleum Reserve）由美国能源信息署【（Energy Information Administration）简称EIA，隶属美国能源部，属官方机构】统计公布（该数据不包括战略石油储备）。现货原油市场的交易员和国际权威的能源咨询机构都是采用EIA的库存数据[1]。该数据每周公布一次【周三22：30（冬令时23：30）公布】，此数据主要显示了美国当周原油库存数量，对于沥青及原油提炼品（燃油、柴油等）有较大影响。汇市以及贵金属市场也会造成一定的影响。每当eia数据公布之后，都会出现几家欢喜几家愁，请投资者需密切关注。 1、EIA数据小幅利多!行情走势：一般行情会走出先跌后涨再下跌的行情!涨幅不会太大，一般在3-5元。以高空操作为主!一般在EIA行情里，都会走出固定的10个点以上行情，当然，这个只是经验之谈，实际作战还需按照实际情况来进行操作!作此数据以波段操作为主，在不破箱体区间情况下，一切都已高抛低吸为主! 2、EIA数据大幅利多!行情走势：数据出来瞬间行情跳空高开，本不会给到数据前点位，直接在1-2分钟后向上强势拉涨，一般会破1-2个阻力，在第二阻力位进行震荡，诱空进场，随后后小幅突破，将市场做空情绪全部打破，将市场空单全部扫损后，会震荡2个小时左右，再进行技术性修复指标，回调力度也是非常大的，一般夜盘大幅拉跌情况居多!做此数据一定要大胆轻仓追单，切莫被数据打败! 3、EIA数据小幅利空!行情走势：一般在行情出来瞬间会开始剧烈波动，多空力量开始争夺，反弹2-3个点后，开始空头放量。在破掉下方支撑后，进行小幅震荡，诱空进场，然后反弹至支撑附近震荡!做此数据切勿追空，以高位做空为主! 4、EIA数据大幅利空!行情走势：数据出来瞬间直接开始向下破位，不给到空单进场点位，一般会向下走8-10个点，如是白盘为慢跌行情，一般大幅利空EIA都会走出15-18个点的波动!作此数据，空单大胆进场，持有要有底气!

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标 *指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类 ——大类、中类、小类、单品图例 2框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。如果达到10/90，也是品类出了问题。如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比表格例 3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。图例 5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

大数据电子商务安全与数据分析平台.docx

大数据电子商务安全与数据分析平台电子商务通过对市场信息及客户信息的收集、整理和深挖，精确分析市场形势、精准把握用户需求，极大促进了电子商务经济效益的提升。行业向阳发展的同时，也带来更严重的信息安全问题，导致用户合法权益受到侵害。在大数据时代，电子商务的安全管理与数据的分析利用同样重要，因此需要对其安全与数据分析平台进行研究。 1大数据时代电子商务安全体系构建 1.1安全体系架构设计大数据时代的电子商务安全体系架构与以往的安全体系并无本质性的差别，由于依托于网络系统，因此其架构依然涵盖安全协议、安全技术、服务范围等模块，以确保电子商务安全体系的逻辑完整。大数据电子商务安全体系架构包括五个部分，即商务层、协议认证层、安全验证层、安全技术层和网络安全层。其中，前三个层级的主要功能是进行安全验证，由安全技术层和网络安全层发挥安全防护作用。以网络安全层为例，网络安全层为电子商务提供宏观上的安全保障，包括防火墙技术、信息访问技术、网络传输安全控制技术等。网络安全层能够抵御外部环境对电子商务系统的入侵和攻击，降低发生数据盗取、信息泄漏等安全问题的概率。而安全技术层负责对数据传输过程加密，以免数据在传输过程中被盗取或篡改。数据传输加密技术水平与系统计算能力相适应，在大数据时代，数据计算能力得到极大的提升，以往的很多加密技术已不再能满足电子商务安全防护的需求。 1.2安全验证方法选择

1.2.1安全性验证数据安全性的衡量标准包括数据备份能力、自我修复能力等。建立在安全的网络系统环境之下，数据的安全性才能被很好的实现，尤其是数据传输、分享过程的安全[1]。数据备份能够保证存储在系统数据库中数据的安全，配合用户权限管理，对不同权限用户的操作范围进行限制，进一步提升数据安全性。电子商务安全防护系统并不能百分之百的保证数据安全，防护系统处于完全被动的位置，因此数据安全性验证需要从逻辑验证的角度入手，通过检验数据是否正确、完整，以判断恶意入侵、攻击行为所带来的数据资源损失。 1.2.2有效性验证数据有效性的判别标准为具备某种特定属性、属于某一特定范围、符合逻辑及规范要求等。数据有效性的限制一般在数据录入的过程中即进行，如对目标客户年龄数据的限制，仅允许使用正整数。电子商务系统的数据有效性还包括数据的确定性。例如，在网上支付的过程中，将整个过程分为支付及确认支付，其中的支付过程属于消费者的预购买行为，此时的交易并没有完全达成，消费者可根据自身意愿选择终止。数据有效性验证参照逻辑事实，其同样存在多样化的验证规则。如正确性、确认性等。 2大数据时代电子商务数据分析平台 2.1电子商务数据分析平台框架结构大数据时代电子商务数据分析平台以HadoopYARN为框架，分为基础层、架构层和应用层。其中，基础层由虚拟机、Linux等构成，框架层则为HadoopYARN框架，应用层包括数据采集模块、数据存储

API原油库存和EIA原油库存哪个对油价的影响更大

在市场投资中对原油、原油价格等现货投资感兴趣或投资不理想的朋友可查询关注：金牛数据，获取更多投资实时资讯，原油，原油价格行情走势分析，原油价格交易策略指导。API原油库存和EIA原油库存在中国的走势和数据公布普遍比美国晚几秒钟，但是著名的财经媒体-金牛数据使用先进技术缩短数据传输时间，实现与美国数据同时发布，这样你可以比国内其他投资者早几秒知道数据，有时候几秒钟带来的是十几万的利润。一、什么是API原油库存数据? API系全美最大油气贸易协会经过抽样调查公布的上周原油库存数据，每周三凌晨04:30公布，是美国EIA原油库存数据的指引，但并非官方数据。在没有出现重大数据异常或者前后值比较差异很大的情况下，API对油价不会有特别大的影响。二、API对油价的影响： API原油库存就是美国石油学会(API)原油库存，美国石油学会每周二发布美国原油、汽油和蒸馏油库存的1600报告的原油库存水平。该数据显示现在有多少石油库存和产品，因此可以了解供应将持续多久。而且该数据按照产品和地区表示美国石油需求，同时监控美国原油生产和原油进口及成品油。 1，当API原油库存增加，表明市场上原油供应量过剩，导致油价下跌，美元上涨。 2，当API原油库存减少，表明市场上对原油需求旺盛，导致油价上涨，美元下跌。 API原油库存数据的发布对油价有一定的影响，但相比EIA原油库存数据来说影响不是特别大，具体市场数据的公布可参考金牛数据。三、什么是EIA原油库存数据? EIA原油库存数据是由美国能源部下属的能源信息署统计公布。该数据每周公布一次，一般是周三晚间10：30(冬令时11：30)公布。EIA原油库存数据主要显示了美国当周原油库存数量，对于原油及原油提炼品(汽油、柴油、沥青等)有较大影响。汇市以及贵金属市场都会造成一定的影响，投资者需密切关注EIA原油库存数据的公布时间以及公布数据的结果。四、EIA原油库存数据对油价有什么影响? 当EIA原油库存数据增加，表明市场上原油供应量过剩，导致油价下跌。当EIA原油库存数据减少，表明市场上对原油需求旺盛，导致油价上涨。EIA原油库存数据的变化实际上反映了美国政府对油价的态度。EIA原油库存数据对原油价格走势有较大影响，同时EIA原油库存数据对于美元汇价的影响也更为直接，影响也较大。总的来说EIA数据的公布比API数据对原油价格的影响更加直接。五、EIA数据公布后怎么操作? 一般来说原油价格走势与美元走势相反，与贵金属走势相同。因此，如果EIA原油库存数据增加，我们应做空原油，做多美元，做空黄金。如果EIA原油库存数据减少，我们应做多原油，做空美元，做多黄金。精炼油与汽油库存利空，是造成原油价格短线下挫的主要原因，尽管美国当周API原油和原油库存均有所下降，但汽油和精炼油的库存显著增加。

如何利用ERP数据做好库存分析

如何利用ERP数据做好库存分析？ ERP系统的功用不仅仅只是简单的数据记录而已。其实如果要发挥这个系统的最大功用，则必须要学会利用ERP系统积累的数据进行分析。笔者这里就结合库存数据，来谈谈如何利用ERP数据来作好库存分析的相关工作。一、库存分析的目的。在库存管理中，不仅仅是库存数量与金额准确而已。最重要的是，要学会库存分析，实现库存的合理配置，从而实现在保证正常原材料供应的同时，最大程度的减少库存。虽然在国内的企业中，要实现零库存还是一个远期的目标，但是借助ERP库存管理模块的帮助，还是可以在一定程度上减少库存数量，提高资金的周转速度。也就是说，ERP系统的库存管理是围绕着一个目标展开的，即降低库存成本，提高库存的周转率。如易飞ERP系统、用友ERP系统等等，都采取了很多的手段来实现这个目标。二、帮助用户及时发现呆滞物品。在企业仓库实际管理中，有时候有些原材料可能放在某个角落里，一年甚至好几年没有被发现。等到下次盘店库存的时候，才会发现这些被遗忘的原材料。但是这个时候已经晚了。要么就是原材料已经过期不能够使用了，要么就是其市场价值已经下跌了，可能现在只要花一半的金钱就可以买到这些材料了。所以及时的发现这些不用的呆滞品，并及时的对他们进行处理。如及时的让生产用掉，或者及时的卖掉，都可以帮助企业减少损失。虽然这个道理大家都懂得，但是在实际工作中，由于种种原因，企业管理人员往往忽视掉着问题，从而给企业带来了不少的损失。而在ERP系统中，则可以帮助企业用户及时的发现呆滞物品，以提醒用户尽快的处理这些原材料。如在系统的库存报表中，可以根据用户的需要查询出一个月、一个季度、半年、一年没有动过的原材料(库存没有变化过)。如果采用了批号管理的话，则可以查询出采购期超过一年或者半年还没有使用的原材料。由于

基于大数据的网络安全态势分析平台

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