如何分析android bugreport

android bugreport.

Get Log from Android System

adb bugreport > bugreport.txt

copy bugreport to the current directory.

bugreport里面包含了各种log信息,大部分log也可以通过直接运行相关的程序来直接获得.

步骤如下:

1.adb shell

2.进入相关工具程式的目录

3.执行相关程式

4.得到相关信息

下面以输出进程信息为例 1.adb shell 2.输入ps -P 3.可以看到相关进程信息

Log Archive Analysis

1.bugreport

bugreport记录android启动过程的log,以及启动后的系统状态,包括进程列表，内存信息，VM信息等等到.

2.bugreport结构分析

(1)dumpstate

MEMORY INFO

获取该log:读取文件/proc/meminfo

系统内存使用状态

CPU INFO

获取该log:执行/system/bin/top -n 1 -d 1 -m 30 -t

系统CPU使用状态

PROCRANK

获取该log:执行/system/bin/procrank

执行/system/xbin/procrank后输出的结果,查看一些内存使用状态

VIRTUAL MEMORY STATS

获取该log:读取文件/proc/vmstat

虚拟内存分配情况

vmalloc申请的内存则位于vmalloc_start～vmalloc_end之间，与物理地址没有简单的转换关系，虽然在逻辑上它们也是连续的，但是在物理上它们不要求连续。

VMALLOC INFO

获取该log:读取文件/proc/vmallocinfo

虚拟内存分配情况

SLAB INFO

获取该log:读取文件/proc/slabinfo

SLAB是一种内存分配器.这里输出该分配器的一些信息

ZONEINFO

获取该log:读取文件/proc/zoneinfo

zone info

SYSTEM LOG(需要着重分析)

获取该log:执行/system/bin/logcat -v time -d *:v

会输出在程序中输出的Log,用于分析系统的当前状态

VM TRACES

获取该log:读取文件/data/anr/traces.txt

因为每个程序都是在各自的VM中运行的,这个Log是现实各自VM的一些traces EVENT LOG TAGS

获取该log:读取文件/etc/event-log-tags

EVENT LOG

获取该log:执行/system/bin/logcat -b events -v time -d *:v

输出一些Event的log

RADIO LOG

获取该log:执行/system/bin/logcat -b radio -v time -d *:v

显示一些无线设备的链接状态,如GSM，PHONE,STK(Satellite Tool Kit)... NETWORK STATE

获取该log:执行/system/bin/netcfg (得到网络链接状态)

获取该log:读取文件/proc/net/route (得到路由状态)

显示网络链接和路由

SYSTEM PROPERTIES

获取该log:参考代码实现

显示一些系统属性,如Version,Services,network...

KERNEL LOG

获取该log:执行/system/bin/dmesg

显示Android内核输出的Log

KERNEL WAKELOCKS

获取该log:读取文件/proc/wakelocks

内核对一些程式和服务唤醒和休眠的一些记录

KERNEL CPUFREQ

(Linux kernel CPUfreq subsystem) Clock scaling allows you to change the clock speed of the CPUs on the fly. This is a nice method to save battery power, because the lower the clock speed is, the less power the CPU consumes.

PROCESSES

获取该log:执行ps -P

显示当前进程

PROCESSES AND THREADS

获取该log:执行ps -t -p -P

显示当前进程和线程

LIBRANK

获取该log:执行/system/xbin/librank

剔除不必要的library

BINDER FAILED TRANSACTION LOG

获取该log:读取文件/proc/binder/failed_transaction_log

BINDER TRANSACTION LOG

获取该log:读取文件/proc/binder/transaction_log

BINDER TRANSACTIONS

获取该log:读取文件/proc/binder/transactions

BINDER STATS

获取该log:读取文件/proc/binder/stats

BINDER PROCESS STATE

获取该log:读取文件/proc/binder/proc/*

bind相关的一些状态

FILESYSTEMS

获取该log:执行/system/bin/df

主要文件的一些容量使用状态(cache,sqlite,dev...)

PACKAGE SETTINGS

获取该log:读取文件/data/system/packages.xml

系统中package的一些状态(访问权限,路径...)，类似Windows里面的一些lnk文件吧.

PACKAGE UID ERRORS

获取该log:读取文件/data/system/uiderrors.txt

错误信息

KERNEL LAST KMSG LOG

最新kernel message log

LAST RADIO LOG

最新radio log

KERNEL PANIC CONSOLE LOG

KERNEL PANIC THREADS LOG

控制台/线程的一些错误信息log

BACKLIGHTS

获取该log:获取LCD brightness读/sys/class/leds/lcd-backlight/brightness

获取该log:获取Button brightness读/sys/class/leds/button-backlight/brightness

获取该log:获取Keyboard brightness读/sys/class/leds/keyboard-backlight/brightness

获取该log:获取ALS mode读/sys/class/leds/lcd-backlight/als

获取该log:获取LCD driver registers读/sys/class/leds/lcd-backlight/registers

获取相关亮度的一些信息

VERSION INFO输出下列信息

当前时间

当前内核版本:可以读取文件(/proc/version)获得

显示当前命令:可以读取文件夹(/proc/cmdline)获得

显示系统build的一些属性:可以读取文件(/system/build.prop)获得

输出系统一些属性

gsm.version.ril-impl

gsm.version.baseband

gsm.imei

gsm.sim.operator.numeric

gsm.operator.alpha

执行/system/bin/dumpsys后可以获得这个log.

经常会发现该log输出不完整,因为代码里面要求该工具最多只执行60ms,可能会导致log无法完全输出来. 可以通过修改时间参数来保证log完全输出.

信息:

Currently running services

DUMP OF SERVICE services-name(running)

Log Code Analysis

Site: ."frameworks"base"cmds"dumpstate"

相关Log程序的代码可以从上面目录获取

Log Analysis Experience

分析步骤

1.查看一些版本信息

确认问题的系统环境

2.查看CPU/MEMORY的使用状况

看是否有内存耗尽,CPU繁忙这样的背景情况出现.

3.分析traces

因为traces是系统出错以后输出的一些线程堆栈信息,可以很快定位到问题出在哪里.

4.分析SYSTEM LOG

系统Log详细输出各种log,可以找出相关log进行逐一分析

实例分析

下面分析我写的一个测试例子,在OnCreate做一个死循环,这样主线程会被锁住，在按下硬件的Back之后会出现ANR的错误.

在traces中发现该程序的堆栈信息如下:

----- pid 20597 at 2010-03-15 01:29:53 -----

Cmd line: com.android.test

DALVIK THREADS:

"main" prio=5 tid=3 TIMED_WAIT

| group="main" sCount=1 dsCount=0 s=N obj=0x2aac6240 self=0xbda8

| sysTid=20597 nice=0 sched=0/0 cgrp=default handle=1877232296

at https://www.sodocs.net/doc/1f11653592.html,ng.VMThread.sleep(Native Method)

at https://www.sodocs.net/doc/1f11653592.html,ng.Thread.sleep(Thread.java:1306)

at https://www.sodocs.net/doc/1f11653592.html,ng.Thread.sleep(Thread.java:1286)

at android.os.SystemClock.sleep(SystemClock.java:114)

at com.android.test.main.onCreate(main.java:20)

at android.app.Instrumentation.callActivityOnCreate(Instrumentation.java:1047)

at android.app.ActivityThread.performLaunchActivity(ActivityThread.java:2459)

at android.app.ActivityThread.handleLaunchActivity(ActivityThread.java:2512)

at android.app.ActivityThread.access$2200(ActivityThread.java:119)

at android.app.ActivityThread$H.handleMessage(ActivityThread.java:1863)

at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:99)

at android.os.Looper.loop(Looper.java:123)

at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:4363)

at https://www.sodocs.net/doc/1f11653592.html,ng.reflect.Method.invokeNative(Native Method)

at https://www.sodocs.net/doc/1f11653592.html,ng.reflect.Method.invoke(Method.java:521)

at com.android.internal.os.ZygoteInit$MethodAndArgsCaller.run(ZygoteInit.java:868)

at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:626)

at dalvik.system.NativeStart.main(Native Method)

"Binder Thread #2" prio=5 tid=11 NATIVE

| group="main" sCount=1 dsCount=0 s=N obj=0x2fb7c260 self=0x143860

| sysTid=20601 nice=0 sched=0/0 cgrp=default handle=1211376

at dalvik.system.NativeStart.run(Native Method)

"Binder Thread #1" prio=5 tid=9 NATIVE

| group="main" sCount=1 dsCount=0 s=N obj=0x2fb7c1a0 self=0x14c980

| sysTid=20600 nice=0 sched=0/0 cgrp=default handle=1207920

at dalvik.system.NativeStart.run(Native Method)

"Signal Catcher" daemon prio=5 tid=7 RUNNABLE

| group="system" sCount=0 dsCount=0 s=N obj=0x2fb7a1e8 self=0x126cc0

| sysTid=20599 nice=0 sched=0/0 cgrp=default handle=1269048

at dalvik.system.NativeStart.run(Native Method)

"HeapWorker" daemon prio=5 tid=5 VMWAIT

| group="system" sCount=1 dsCount=0 s=N obj=0x2e31daf0 self=0x135c08

| sysTid=20598 nice=0 sched=0/0 cgrp=default handle=1268528

at dalvik.system.NativeStart.run(Native Method)

----- end 20597 -----

该文件的堆栈结构从下往上进行分析

(1)栈底at dalvik.system.NativeStart.run(Native Method)

系统为当前的task(应用程式)启动一个专用的虚拟机

(2) at android.app.ActivityThread.performLaunchActivity(ActivityThread.java:2459)

Activity Services是在后台负责管理Activity,它此时将测试例子的Activity启动起来了

(3)at com.android.test.main.onCreate(main.java:20)

启动测试程序

(4)栈顶at https://www.sodocs.net/doc/1f11653592.html,ng.VMThread.sleep(Native Method)

线程被sleep掉了,所以无法响应用户,出现ANR错误.

上面是对一个非常简单的问题的分析.

如果遇到比较复杂的问题还需要详细分析SYSTEM LOG.

1.比如网络异常,要通过SYSTEM LOG里面输出的网络链接信息来判断网络状态

2.数据传输,网络链接等耗时的操作需要分析SYSTEM LOG里面ActivityManager的响应时间

大数据下的数据分析平台架构

大数据下的数据分析平台架构 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。 作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。 Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。 大数据分析的分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。 ?按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。 实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。 对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。 ?按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。 这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。

2020健身行业现状及前景趋势

2020年健身行业现状及 前景趋势 2020年

目录 1.健身行业现状 (4) 1.1健身行业定义及产业链分析 (4) 1.2健身市场规模分析 (5) 1.3健身市场运营情况分析 (6) 2.健身行业存在的问题 (9) 2.1缺乏市场和行业标准、运作规范和职业资质准入 (9) 2.2专业化程度低 (9) 2.3市场短期和投机行为普遍 (9) 2.4管理水平较低 (9) 2.5供应链整合度低 (10) 3.健身行业前景趋势 (10) 3.1中国运动健身行业迎来新突破 (10) 3.2需求释放，健身群体规模整体保持增长，健身文化逐渐成为主流11 3.3互联网入局，突破时间、空间限制，带来全新健身体验 (11) 3.4健身行业经历洗牌阶段，建立新格局 (11) 3.5行业协同整合成为趋势 (11) 3.6生态化建设进一步开放 (12) 3.7细分化产品将会最具优势 (12) 3.8需求开拓 (13) 4.健身行业政策环境分析 (13)

4.1健身行业政策环境分析 (13) 4.2健身行业经济环境分析 (14) 4.3健身行业社会环境分析 (14) 4.4健身行业技术环境分析 (14) 5.健身行业竞争分析 (16) 5.1健身行业竞争分析 (16) 5.1.1对上游议价能力分析 (16) 5.1.2对下游议价能力分析 (16) 5.1.3潜在进入者分析 (17) 5.1.4替代品或替代服务分析 (17) 5.2中国健身行业品牌竞争格局分析 (17) 5.3中国健身行业竞争强度分析 (18) 6.健身产业投资分析 (18) 6.1中国健身技术投资趋势分析 (19) 6.2中国健身行业投资风险 (19) 6.3中国健身行业投资收益 (20)

(完整版)心理学研究方法

福建省高等教育自学考试应用心理学专业（独立本科段） 《心理学研究方法》课程考试大纲 第一部分课程性质与目标《心理学研究方法》是福建省高等教育自学考试应用心理学专业（独立本科段）的一门专业基础必修课程，目的在于帮助考生了解和掌握心理学研究的理论基础和主要方法，检验考生对心理学研究理论基础与主要方法，检验考生对心理学研究方法的基本知识和主要内容的掌握水平与应用能力。 心理学研究的对象是心理现象。它的研究主题十分广泛：即涉及人的心理也涉及动物的心理；即涉及个体的心理也涉及群体的心理；即涉及有意识的心理也涉及潜意识的心理；即涉及与生理过程密切相关的心理也涉及与社会文化密切相关的心理。心理学研究是一种以经验的方式对心理现象进行科学探究的活动。由于心理学的研究方法是以经验的或实证的资料为依据的，因而使心理学与哲学相区别，也与人文学科相区别。 设置本课程的具体目的要求是，学习和掌握心理学研究方法的基本理论和基本技能，将有助于学生们理解心理学的基本概念、基本原理和基本理论。理解心理学家在探索心理与行动时所做的一切，有助于考生将来为心理学的发展做出有益的贡献。 第二部分考核内容与考核目标 第一编心理学研究基础 第一章心理学与科学 一、学习目的与要求 通过本章学习，要求考生了解心理学的性质，了解心理学科学研究的方法、特征及基本步骤，理解心理学研究的伦理问题和伦理规范。 二、考核知识点与考核目标 1、识记： （1）心理学的含义； （2）心理学科学研究的特征：系统性、重复性、可证伪性和开放性； （3）知情同意。 2、领会： （1）一般人探索世界的常用方法； （2）心理学研究主要包含哪几个步骤； （3）科学研究的开放性主要表现在哪几方面； 3、应用： （1）根据科学研究的特征来分析某些心理学的研究； （2）心理学研究的伦理问题及以人为被试的研究的伦理规范来分析是否可以在心理学研究中使用欺骗的方法。

中国健身行业的现状以及新发展

中国健身行业的现状以及新发展 健身俱乐部落户海内不外短短几年，却发展得异常红火。 作为该行业核心支柱的健身教练在公家心目中究竟印象如何呢？近日，中国青年报社调查中央、智联招聘和新浪招聘联合进行的一项职业吸引力调查发现，30％的公家觉得“现在做健身教练这行的鱼龙混杂，高素质健身教练却未几”。调查中，28％的公家以为“随着健身热兴起，教练市场肯定需求火爆”。 据08年8月，劳动和社会保障部宣布的“北京市二季度职业排行榜”显示，健身、娱乐场所服务职员作为“新生气力”首次入榜，跻身北京市二季度最轻易就业的20个职业。 现在的健身教练培训机构如雨后春笋般的涌入健身事业大潮，培训项目也五花八门。由此可见健身行业的发展正以惊人的速度从我们身边崛起。而现如今我们需要的是具备健身教练专业培训体系和专业培训技能的培训机构。目的清楚，落到实处——“信誉是教育的本质，质量是教育的核心。”集团操课类着名的培训机构主要集中在北京、武汉、上海等几个城市。而从健身教练的收入水平上来看，排在前面的是深圳、广东、北京、上海等大中型的城市，在这几个城市从业的教练月薪过万是很正常的事情。所以，根据自己的需求，找对地方，才是成为专业操课教练的条件。 健身教练行业目前存在的问题： 1.公家以为健身教练是吃青春饭的 a)很多人以为教练职业是个青春饭，这种认识是不准确 的。能把动作做得好看、有力度好像是教练能立足于领操台

的基本条件，但跟着会员对健身熟悉的不断深化，教练的专业知识是否过硬会成为更重要的评判尺度。此外，经验和服务意识也是赢得顾客的枢纽。国外也有岁数很大的人仍旧在做健身教练。现在从事教练这个职业的人大多是年青人，但是跟着健身行业的发展，以后很可能会泛起四五十岁的资深教练，他们不仅具有很高的理论知识，同时还能够在一线对会员健身做出很全面正确的指导。 b)健身教练的基本素质：1丰硕的理论知识；2亲身的健 身体会；3为人师表的立场。三者缺一不可，而理论知识和健身体会若非长时间参与是很难获得的，为人师表的立场则是一个成功运动员转型做教练的意识形态，很多优秀运动员退役后做不了教练就是因为他平时不留意观察和总结的结果，很多优秀运动员也从来没想过转型做教练。所以可以看出：长时间的积累是一个真正优秀教练的铺路石。 2.健身教练三大来源 a)记者在采访中了解到，目前健身教练的来源主要有三部分组成，或者是健身俱乐部会员，由于成绩凸起，被升格为教练；或者是相关体育专业毕业生毕业后直接进入健身俱乐部；再有就是通过参加培训班，考到有关健身教练资格。 b)据了解，教练中的相当一部门是兼职。科班出身的有扎实的理论功底，但往往会显得缺少个性，而培训班出身的健身教练可能由于培训班的良莠不齐以及缺少同一的尺度而导致水准得不到保障。 c)某健身会所的工作职员说：“我们聘用的教练是需要证书的，什么证书无所谓，口试合格的就可以录用任教。”

2018年健身行业分析报告

2018年健身行业分析 报告 2018年1月

目录 一、2018健身热持续，新机遇带来增长重启 (3) 1、健身行业概况：2020年预期登上千亿元大关 (3) 2、健身产业链：综合布局健身培训较多，互联网企业还需努力 (4) 二、“传统”健身业：和国际相比仍旧略慢一步 (4) 1、以美国为例：市场竞争激烈，商业模式由“大”变“小” (4) 2、国内线下健身房：仍以大型为主，收入结构还未优化 (6) 三、互联网新机遇：提前实现高阶需求，“小”也可以很“美” (7) 1、“颠覆”健身产业，互联网都对健身做了什么 (9) （1）纯线上企业：领先公司已经崭露头角 (10) （2）线上线下结合：不再是互联网企业单方努力，传统健身业正在谋取合作 (11) 2、行业风向：互联网与新技术牵头，重点在于挖掘产业深度价值 (12) 四、互联网是一个好去处，但还称不上“颠覆” (16) 1、市场空间测算：群众的力量总是巨大，互联网覆盖广泛有其优点 (16) 2、风险犹存：前浪已死在沙滩，后浪扑打之方需要再三考虑 (17)

一、2018健身热持续，新机遇带来增长重启 1、健身行业概况：2020年预期登上千亿元大关 2015年健身热情升温、公共健身设施、新型健身俱乐部等的出现使得商业健身行业重启快速增长。而2017年，热词“A4腰”、“马甲线”持续“霸屏”社交网络，健身这一大众运动不仅是各路明星圈粉的手段，更是年轻人群争相参与的活动之一。根据智研咨询发布的《2017-2022年中国健身房行业市场需求预测及投资前景分析报告》预计，未来五年有望保持12%的年复合增长率，到2020年将达到1230亿元。 2014年以来体育产业以超出政府预期的状态呈跨越式发展和政 策的利好不无关系：2014年“46号文”《国务院关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》发布。2016年，更是有《“健康中国2030”规划纲要》和《关于加快发展健身休闲产业的指导意见》两条政策相继发布，强调重点发展全民健身及业余体育，引导社会资本参与健身休闲产业，到2025年健身休闲产业规模达到3万亿元。

健身行业市场研究报告

健身行业市场研究报告 （内部资料稿） 泰实医疗 2019年12月

目录 第一部分健身产业概况 (4) 1.1 健身产业定义及产业链 (4) 1.2 健身产业主要政策汇总 (4) 第二部分全球健身市场现状 (5) 2.1 全球健身产业市场规模 (5) 2.2 全球主要国家健身产业情况 (5) 2.3 主要国家健身俱乐部数量 (6) 第三部分国内健身市场现状 (8) 3.1 中国健身产业发展特点 (8) 3.2 健身俱乐部数量 (8) 3.3 健身俱乐部会员数 (9) 3.4 健身器材收入规模 (9) 3.5 中国健身产业规模 (10) 第四部分国内企业竞争格局 (11) 4.1 信隆健康 (11) 4.2 舒华体育 (12) 4.3 威尔仕 (12) 4.4 一兆韦德 (12) 4.5 浩沙健身 (12) 第五部分未来发展趋势 (14) 5.1 健身产业规模预测 (14)

5.2 龙头企业市场份额提高 (14) 5.3 智能化健身趋势兴起 (14)

一、健身产业概况 随着我国人民健身意识的进一步提升和健身房商业模式的进一步成熟，我国健身产业发展迅速。2016年体育总局与国务院分别颁布《体育发展十三五规划》、《全民健身计划（2016-2020）》，提出到2020年，每周参加1次及以上体育锻炼的人数达7亿，经常参加体育锻炼的人数达4.35亿，体育消费总规模达1.5万亿元等，目标是把全民健身打造成国家名片。 （一）健身产业定义及产业链 健身除了体育含括的项目之外，还有很多内容，例如，写字、唱歌、做家务、瑜伽等。健身大致分为器械锻炼和非器械锻炼。狭义的健身是指以健身俱乐部/工作室为主要场所，并且通常借助体育器械进行锻炼的活动。 健身产业上游涉及健身器械、教练培训等，中游主要是各类健身服务，下游则是各类健身服装/装备等。 （二）健身产业主要政策汇总 随着我国经济社会的快速发展，越来越多的人注重运动健身。同时我国政府高度重视体育活动在增强体质、提高健康水平中的重要作用。 1995年，国务院颁布实施《全民健身计划纲要》； 2007年，国务院下发《关于加强青少年体育增强青少年体质的意见》； 2014年，国务院下发《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》； 2016年6月，为促进健身产业发展、增强全民身体素质，国务院印发《全民健身计划（2016—2020年）》。对发展群众体育活动、倡导全民健身新时尚、推进健康中国建设做出了明确部署； 2017年8月11日，针对中国居民参加体育健身活动状况实际，国家体育总局发布了《全民健身指南》。

(完整版)06059心理学研究方法复习题

心理学研究方法复习题 一、重要概念 1、研究的效度：即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的心理特质的程度。 2、内部一致性信度：主要反映的是测验内部题目之间的信度关系，考察测验的各个题目是否测量了 相同的内容或特质。内部一致性信度又分为分半信度和同质性信度。 3、外推效度：实验研究的结果能被概括到实验情景条件以外的程度。 4、半结构访谈：半结构化访谈指按照一个粗线条式的访谈提纲而进行的非正式的访谈。该方法对访谈 对象的条件、所要询问的问题等只有一个粗略的基本要求，访谈者可以根据访谈时的实际情况灵活地做出必要的调整，至于提问的方式和顺序、访谈对象回答的方式、访谈记录的方式和访谈的时间、地点等没有具体的要求，由访谈者根据根据情况灵活处理。 5、混淆变量：如果应该控制的变量没有控制好，那么，它就会造成因变量的变化，这时，研究者选定 的自变量与一些没有控制好的因素共同造成了因变量的变化，这种情况就称为自变量混 淆。 6、被试内设计：每个被试接受接受自变量的所有情况的处理。 7、客观性原则：是指研究者对待客观事实要采取实事求是的态度，既不能歪曲事实，也不能主观臆断。 8、统计回归效应：在第一次测试较差的学生可能在第二次测试时表现好些,而第一次表现好的学生则 可能相反,这种情形称为统计回归效应.。统计回归效应的真正原因就是偶然因素变化导致的随机误差，以及仅仅根据一次测试结果划分高分组和低分组。 9、主体引发变量：研究对象本身的特征在研究过程中所引起的变量。 11、研究的信度：测量结果的稳定性程度。换句话说，若能用同一测量工具反复测量某人的同一种心理特质，则其多次测量的结果间的一致性程度叫信度，有时也叫测量的可靠性。 12、分层随机抽样：它是先将总体各单位按一定标准分成各种类型（或层）；然后根据各类型单位数与总体单位数的比例，确定从各类型中抽取样本单位的数量；最后，按照随机原则从各类型中抽取样本。13、研究的生态效度：生态效度就是实验的外部效度，指实验结果能够推论到样本的总体和其他同类现象中去的程度，即试验结果的普遍代表性和适用性。 14、结构访谈：又称为标准化访谈，指按照统一的设计要求，按照有一定结构的问卷而进行的比较正式的访谈，结构访谈对选择访谈对象的标准和方法、访谈中提出的问题、提问的方式和顺序、访谈者回答的方式等都有统一的要求。 15、被试间设计：要求每个被试者（组）只接受一个自变量处理，对另一被试者（组）进行另一种处理。

我国健身器材行业发展概况

我国健身器材行业发展概况 （一）行业概述 1、市场容量与增长趋势 （1）体育产业迎来市场化发展的历史机遇 伴随我国经济发展进入新常态以及产业结构转型，体育产业作为新的经济增长动力之一对于国民经济的拉动作用得以凸显。国家也密集出台一系列的产业支持政策，推动体育产业的快速健康发展。 国家统计局数据显示，2012 -2015 年，我国体育产业总规模分别为9,500 亿元、11000 亿元、13575 亿元和17,107 亿元，各年实现增加值3,136 亿元、3,563 亿元、4,041 亿元和5,494 亿元，占当年GDP 比例分别为0.60%、0.63%、0.64% 和0.8%，体育产业规模年均增长率达到了22%。 从全球体育产业占GDP 的比重看，以美国、法国等为代表的体育强国，其体育产业占GDP 的比重均达到2.5%以上，全球平均水平亦达到了 2.1%，而我国该比例仅为0.8%左右，仍然具有较大的发展空间。 根据《体育发展“十三五”规划》、《体育产业发展“十三五”规划》以及国务院发布的《国务院关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》，预计到2020 年，我国体育产业总规模将超过3 万亿元，产业增加值占GDP 的比重将达到 1.0%。2025 年，体育产业总规模将超过 5 万亿元，成为推动经济社会持续发展的重要力量。在国家产业政策的引导和支持下，我国体育产业迎来市场化发展的历史机遇。 （2）体育用品行业规模占体育产业整体规模一半以上 根据46 号文以及《国家体育产业统计分类》（2015 年）的界定，我国的体育产业主要包括产品制造和服务提供两大类，前者包括健身器材、运动服装、运动鞋等体育用品的制造，后者包括竞赛表演、健身休闲活动、场馆服务、中介培训、体育培训等。其中，体育用品行业是我国体育产业中发展较早，也是目前发展较为成熟的细分行业之一。

心理学研究方法复习资料

心理学研究方法复习资料 考试题型概念解释（5*4=20)、简答(3*8=24)、案例分析(4*10=40)、研究设计(1*16=16)。本资料包括老师提到的概念解释和简答，案例分析和研究设计来自于课本挑战性问题。本资料仅供参考。 名词解释: 1、研究假设（Hypothesis）：是由理论所推衍出来的更为具体的预测，是针对研究问题提出的有待验证的、暂时性的、推测性的解答。 2、实验混淆（confounding）：如果我们所设定的自变量其发生量的改变时，另一个已知或潜在的变量亦随之有量的改变，则这两个变量的作用就发生了相互混淆。 3、观察者间信度（interobserver reliability）：指不同的独立的观察者针对同一观察所做记录的一致性程度。 4、便利抽样（convenience sampling）：主要根据获得调查对象的容易程度和调查对象参加调查的意愿所进行的。便利抽样是所有取样技术中花费最小的，抽样单元是可以接近的、容易测量的，并且是可以合作的。便利取样是非随机抽样，所选取的样本缺乏代表性。 5、假相关（spurious relationship）：如果两个变量间的关系可以通过第三个变量进行解释，那么这种关系就被称之为“假相关”。 6、操作定义（operational definition）：指仅根据可观察的程度来解释概念，这个观察程度是来产生和测量概念的。即从具体的行为、特征、指标上对变量的操作进行描述，将抽象的概念转换成可观测、可检验的项目。 7、外部效度（external validity）：是指研究结果能够一般化和普遍化到样本来自的总体和其他条件、时间、和背景中去的程度。 8、内部效度（internal validity)：指实验中的自标量与因变量之间因果关系的明确程度。如果在试验中：当自变量发生变化时因变量随之发生改变，而自变量恒定时因变量则不发生变化，那么这个实验就具有较高的内部效度。内部效度与无关变量的控制有关。 9、交互作用（interaction effect）：是指一个因子的效应依赖于另一个因子的不同水平，当一个自变量的效应在另一自变量的不同水平上存在差异时，就表示出现了交互作用。10、知情同意(informed consent)：是被试在充分理解研究性质、不参加的后果、影响参加意愿的所有因素后，明确表达参加研究的意愿。 11、统计效力（power）：指研究者在进行统计检验时，正确拒绝虚无假设的可能性，换言之，就是当存在真正效应时检验发现效应的概率。统计效力受到统计显著性水平、处理效应大小

大数据技术架构解析

大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领

运动健身器材行业分析报告

一、运动健身器材行业的概况 运动健身器材是竞技体育比赛和健身锻炼所使用的各种器械、装备及用品的总称。 运动健身器材主要有3种分类方法：依据体育运动的项目分类这是将所有与同一运动项目有关的器材和装备等归为一类的方法，如田径器材、举重器材、冰雪器材等。依据体育器材的性质分类一般可分为指定器材、自备器材、场地器材和其他器材等4类。依据体育器材的用途分类分为竞技体育器材、国防军事体育器材、中国民间体育器材、健身健美体疗康复器材、儿童体育游艺器材、伤残人竞技器材、辅助性器材等。 随着生活水平的提高，人们越来越注意身体健康和体型的美丽，为此在健美方面的投资也日益增加。未来欧洲、亚洲和拉丁美洲将是市场的主要增长点，逐渐富裕的人群将会提高自己对健康生活方式的追求，并将成为健身器材的主要消费者。 城市居民对体育用品的消费已经从低档为主向中高档方向发展，农村居民尤其是已经进入小康生活标准的农村地区，对中低档体育用品的消费也将逐步形成新的需求。随着农村地区收入的增加将使健身市场的潜力变成现实，中国健身器材市场的年销售额逐年增长，中国人对健康的关注正在形成个黄金市场。 二、运动健身器材所处生命周期位置 根据生命周期理论的销售增长率划分法：销售增长率大于

10％为成长期，0.1％-10％为投入期或成熟期，小于0则为衰退期，根据该理论我们对运动健身器材产业行业的发展做出如下推断： 行业处于成长期时，顾客成群增加，消费者开始注重产品质量和可靠性，企业开始竞争前扩张，准备积极应对竞争。已进入行业的企业拥有较高获利能力，但由于行业竞争者的进入，产品价格开始下降。运动健身行业正处于行业生命周期的成长阶段，是已进入企业扩张市场、抢占市场份额的最好时机。 三、运动健身器材行业的SWOT分析 S（竞争优势）：中国有广大的市场，便宜的人力资源和原材料市场，及政府的各种优惠政策，中国处于高速发展的

大数据 技术架构解析

大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存

真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理

4)数据的分析

5)大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用

心理学分析研究方法纯手打整理重点

变量：属性地逻辑组合，通常用定义来解释或限定.自变量—实验条件（操控）; 调节变量：所要解释地是自变量在何种条件下会影响因变量，也就是说，当自变量与因变量间地相关大小或正负方向受到其它因素地影响时，这个其它因素就是该自变量与因变量之间地调节变量.中介变量：不可观察地，而在理论上又是影响所观察现象地因素 因变量—所需测定地特征或方面（可测量）额外变量—对因变量有一定影响，但与该次实验研究目地无关地变量（控制：屏蔽、中和））随机误差：可见误差.偶然地、随机地无关变量引起，较难控制，无规律可循；影响信效度.系统误差：常定误差.常定地、有规律地无关变量引起，其方向和大小地变化是恒定而有规律地.影响效度. 无关变量地控制：、消除法排除或隔离无关变量对实验效果地影响.标准化指导语、双盲程序、内隐测量、恒定法实验期间，尽量使得所有地实验条件、实验处理、实验者及被试都保持恒定.研究在同一时间、地点举行，程序、拉丁方设计、平衡法设置使得无关变量对所有地实验组和对照组地影响都均等、统计控制：一种事后补救，统计隔离无关变量地影响,协方差分析，偏相关.操作定义：描述所界定地变量或事项如何测量，包括：工具，方法，程序.将变量或指标地抽象称述转化为具体地操作称述地过程. 、简单随机取样（不作任何预处理，适用范围：对总体中各类比例不了解或来不及了解地情况）) 抽彩法（充分搅匀））随机表法（随

机进入））随机函数法（种子问题） 、分层随机取样：对总体进行预处理，分成若干层次后然后独立地从每一层次中选取样本. (）比例分层取样：按每一层次个体数量占总体中地比例决定该层次样本地数量. ()非比例分层取样：每层次中样本量不按该层次在总体中地比例抽取，而是根据研究者对不同层次个体地研究兴趣和侧重程度确定比例地大小. 、内部效度（逻辑度与额外因素影响度）：研究中自变量与因变量因果关系地明确程度. 影响因素：成熟因素、历史因素、被试选择上地差异、 研究被试缺失产生地效应、前测地影响、实验程序不一致或处理扩散产生地效应、统计回归效应、研究条件与因素间地交互作用.、外部效度：可细分为总体效度和生态效度.研究结果能一般化或普遍化到样本来自地总体（总体效度）和其它变量条件、时间和背景（生态效度）中去地程度，即研究结果地普遍代表性和适用性.影响因素：.取样代表性；.变量地操作方式不准，致使研究地可重复性差；.研究对被试地反作用；.事前测量与实验处理地相互影响；.多种处理地干扰；.实验者效应.研究地人为性；.被试选择与实验处理地交互作用.提高方法：严格控制；做好取样工作，包括被试取样、实验情境、研究工具、

2第二章 设计心理学的研究方法

第二章设计心理学的研究方法 2.1 设计心理学的研究方法 人的消费活动是一种复杂的社会行为, 是人类心理活动的一部分。研究消费者心理活动规律的方法与整个心理学的一般研究方法是一致的, 心理学本身的发展, 为心理学应用分支的发展提供了科学的基础。但人类的消费活动是一种特殊领域。在运用心理学的某些研究方法了解消费行为规律时, 必然有一些新的内容和新的问题。因此探索设计心理学研究方法, 不仅有利于自身的发展, 也丰富了心理学主干研究方法的积累。设计心理学一般常用的研究方法有观察法、访谈法、问卷法、投射法、实验法、态度总加量表法、语义分析量表法、案例研究法、心理描述法、抽样调查法、创新思维法1 1 种方法。 2.1.1 观察法 观察法是心理学的基本方法之一。观察是科学研究的最一般的实践方法, 同时也是最简便、易行的研究方法。所谓观察法是在自然条件下, 有目的、有计划地直接观察研究对象( 消费者) 的言行表现, 从而分析其心理活动和行为规律的方法。设计心理学借助观察法, 用以研究广告、商标、包装、橱窗以及柜台设计等方面的效果。例如, 为了评估商店橱窗设计的效果, 可以在重新布置橱窗的前后, 观察行人注意橱窗或停下来观看橱窗的人数, 以及观看橱窗的人数在过路行人中所占的比例。通过重新布置前后观看橱窗的人数变化来说明橱窗设计的效果。 观察法的核心, 是按观察的目的, 确定观察的对象、方式和时机。观察时应随时记录消费者面对广告宣传、产品造型、包装设计以及柜台设计等方面所表现的行为举止, 包括语言的评价、目光注视度、面部表情、走路姿态, 等等。 观察记录的内容应包括: 观察的目的、对象, 观察时间, 被观察对象的有关言行、表情、动作等的数量与质量等。另外, 还有观察者对观察结果的综合评价。 观察法的优点是自然、真实、可靠、简便易行、花费低廉。在确定观察的时间和地点时, 要注意防止可能发生的取样误差。例如, 在了解商店消费者的构成时, 要区分休息日和非休息日, 也要区别上班时间和下班时间。有时商店消费者的构成也受周围居民成分的影响, 要观察少数民族消费者的特点, 就应该选择少数民族特需品的供应商店。在分析观察结果时, 要注意区分偶然的事件和有规律性的事实, 使结论具有科学性。 观察法的缺点也是明显的。在进行观察时, 观察者要被动地等待所要观察的事件出现。而且, 当事件出现时, 也只能观察到消费者是怎样从事活动的, 并不能得到消费者为什么会这样活动, 他的内心是怎样想的资料。 现代科技水平的发展, 使观察法能借用先进的观察设备诸如录像、录音、闭路电视的方式进行观察, 使观察效果更准确更及时, 并节省观察人员。但观察法只能记录消费者流露出来的言行、表情, 而对流露出这种言行、表情的原因, 是无法通过观察法直接获取, 因而必须结合其他的有关方法, 才能进一步了解消费行为规律。当研究的心理现象不能直接观察时, 可通过搜集有关资料, 间接了解消费者的心理活动, 这种研究方法叫调查法。调查法分为两种: 一种是口头调查法, 亦称谈话法、访谈法; 另一种是书面调查法, 亦称问卷法、调查表法。 2.1.2 访谈法 访谈法是通过访谈者与受访者之间的交谈, 了解受访者的动机、态度、个性和价值

数据分析架构及方法

数据分析架构及方法 一、数据分析曾存在的缺点 在今天的各类型企业中，数据分析岗位已经基本得到普及和认可，这个岗位的核心任务往往是支撑运营和营销，将企业内部的数据，客户的数据进行分析和总结，形成以往工作情况的量化表现，以及客户的行为趋势或特征等。 如果从更宏观的角度来认识数据分析岗位的话，每一个数据分析人员都明白，其实数据分析岗位要达到的目标就是希望通过数据来发现潜在的规律，进而帮助预测未来，这一点同数据挖掘的目标一致。那么为什么在大多数公司都已经具备的数据分析岗位基础上，今天却还是在反复提到数据挖掘这个概念，我们就需要来看看数据分析都有哪些是没有做到的内容。 1、数据分散 多数数据分析岗位在公司中的岗位设置是隶属在单一业务部门中作为一个支撑岗，只有少数的公司是将数据分析作为一个独立的部门。其差异性在于，前者的数据分析所能分析的内容仅限于自身部门所输出的指标，比如投诉部门只看投诉处理过程中的数据，销售部门只看销售过程中的数据，一旦涉及到需要将各类指标汇总分析的情况，这种组织架构就会带来极大的负面影响，由于不同部门具备自己部门指标导出的权限，且与其他部门的配合并不影响绩效任务，所以这种跨部门采集数据的过程往往效率奇低。而数据分析最关键的就在于汇集更多的数据和更多的维度来发现规律，所以以往的数据分析多是做最基础的对比分析以及帕累托分析，少有使用算法来对数据进行挖掘的动作，因为越少的指标以及越少的维度将会使得算法发挥的效果越差。 2、指标维度少 在以往的企业中，数字化管理更多的体现在日常运维工作中，对于客户端的数据采集虽然从很早以前就已经开展，CRM系统的诞生已经有很久的时间了，但是一直以来客户端的数据维度却十分缺失，其原因在于上述这些途径所获得的数据多为客户与企业产生交互之后到交互结束之间的数据，但是这段时间只是这个客户日常生活中很少的一部分内容，客户在微博，微信上的行为特点，关注的领

健身房行业现状及发展趋势分析

2016-2022年中国健身房行业现状分析与发 展趋势研究报告 报告编号：1612601

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.sodocs.net/doc/1f11653592.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 报告名称：2016-2022年中国健身房行业现状分析与发展趋势研究报告 报告编号：1612601←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥6750 元可开具增值税专用发票 Email： 网上阅读： 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 健身房是城市里用来健身的场所。一般而言，都有齐全的器械设备，有较全的健身及娱乐项目，有专业的教练进行指导，有良好的健身氛围。 2016-2022年中国健身房行业现状分析与发展趋势研究报告对我国健身房行业现状、发展变化、竞争格局等情况进行深入的调研分析，并对未来健身房市场发展动向作了详尽阐述，还根据健身房行业的发展轨迹对健身房行业未来发展前景作了审慎的判断，为健身房产业投资者寻找新的投资亮点。 2016-2022年中国健身房行业现状分析与发展趋势研究报告最后阐明健身房行业的投资空间，指明投资方向，提出研究者的战略建议，以供投资决策者参考。 中国产业调研网发布的《2016-2022年中国健身房行业现状分析与发展趋势研究报告》是相关健身房企业、研究单位、政府等准确、全面、迅速了解健身房行业发展动向、制定发展战略不可或缺的专业性报告。 正文目录 第一部分产业发展分析 第一章产业发展现状与趋势 第一节国际健身房产业发展现状与趋势 一、国际健身房产业发展现状 二、国际健身房产业发展趋势 三、国外健身俱乐部入驻中国的优势

心理学研究方法整理!

1、准实验设计：由库克和坎贝尔提出。伴随现场实验的发展而发展起来。 →特点：介于真实验设计和非实验设计之间。从研究中对额外变量的控制程度出发，准实验设计差于真实验，但比非实验设计控制严格，一般准实验设计不容易随机挑选、分配被试，可能产生额外变量与自变量的混淆。另外，其外部效度不一定好。 →类型：①单组设计：时间序列设计、相等时间样本设计 ②多组设计：不相等组前后测设计、不相等组前后测时间序 列设计 2、实验研究： 定义：是在控制无关变量、操纵自变量的条件下研究心理现象的变化，从而确定变量之间关系的研究。对变量间的因果关系感兴趣。 特点：系统操纵或改变一个变量，观察这种操纵或改变对另一变量所造成的影响，并在此基础上揭示变量间的因果关系。 3、决定论：认为自然界和人类社会普遍存在客观规律和因果联系的理论。（不同于宗教的先决论） 4、被试变量：又称被试特性，一般作为自变量处理。 一是被试固有的。（如性别、婚姻状况、年龄、文化程度等） 二是暂时的。（如遭遇灾害否、吸毒否） 三是被试行为分类。（如喜欢早上锻炼还是喜欢晚上锻炼） 5、检查点：自变量的不同取值。 6、额外变量：会对结果产生影响，但是又不是研究者能够控制的变量。 7、混淆变量：无关变量的一种，该变量与自变量之间存在系统性关联，并对因变量产生影响的变量。这个影响的结果叫虚假效应。（PS.无关变量：与研究目的无关的变量） 8、因果关系研究：一个变量为操作变量，另一个为随自变量变化的因变量，可以揭示因果关系。 9、相关研究：两个变量都没有任何操作，只是调查、测量、观察的结果。如两个变量均为被试变量。（eg.与父母共处的时间与儿童的抑郁水平） 注：相关研究对个体差异感兴趣，而因果研究关心某类人的普遍心理规律；相关研究只研究机体间的方差，因果研究关心处理间的方差。 10、交互作用：反映的是两个或多个因素的联合效应。或者说是因素间相互影响和制约的关系。（当一个因素如何起作用受另一个因素的影响时，我们就认为存在二重交互作用。同理，当一个因素如何起作用受另两个因素的影响时，我们就认为存在三重交互作用。） 11、简单效应：指一个因素的水平在另一个因素某个水平的变异。（如，噪音大小与竞争对学习效果的影响，只考虑在竞争组噪音大小的简单效应） 12、简单简单效应：指一个因素的水平在另外两个因素的水平结合上的效应。（如，只考虑噪音强度在高难度和无竞争结合上的简单简单效应） 13、被试间设计：在不同被试之间比较。研究变量为被试变量时只能进行这种设计。 14、被试内设计：每个被试接受全部的水平或者水平结合的处理，自己和自己比较。 条件1 条件2

数据分析系统的总体架构(多维数据库)

多维数据库的概念并不复杂，（图四：pic4.jpg）举一个例子：我们想描述2003年4月份可乐在北部地区销售额10万元时，牵扯到几个角度：时间、产品、地区。这些叫做维度。至于销售额，叫做度量值。当然，还有成本、利润等。 这样一个模型，可以用一个三维的立方体来描述，每个维度分别代表了时间、产品和地区，立方体上的单元代表了度量值。 进一步，维度可以分为不同的层次，因此这个模型也可以回答诸如“2003年第一季度日用品在南方的销售情况”等。 扩展一下我们的想象，除了时间、产品和地区，我们还可以有很多维度，例如客户的性别、职业、销售部门、促销方式等等。实际上，使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。 虽然结构上15维的立方体很复杂，但是概念上非常简单，不是吗？ 数据分析系统的总体架构分为四个部分：源系统、数据仓库、多维数据库、客户端（图五：pic5.jpg） * 源系统：包括现有的所有OLTP系统，搭建BI系统并不需要您更改现有系统。 * 数据仓库：数据大集中，通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次，当然是自动的。数据仓库依然建立在关系型数据库上，往往符合叫做“星型结构”的模型。 * 多维数据库：数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构，每一个立方体描述了一个业务主题，例如销售、库存或者财务。 * 客户端：好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。 实际案例：在下面的案例中，我们利用Oracle 9i搭建了数据仓库，Microsoft Analysis Service 2005搭建了多维数据库，ProClarity 6.1 做为客户端分析软件。 分解树好象一个组织图。当它被展开时，通过在选定条目的重复下钻，分解树展示了您想获得的整个路径。此外，您还可以在较低级别选择一个条目并创建一个含有更加详细信息的新的分解树。 分解树在回答以下问题时很有效： * 在指定的产品组内，哪种产品有最高的销售额？ * 在特定的产品种类内，各种产品间的销售额分布如何？ * 哪个销售人员完成了最高百分比的销售额？ 在图六（pic6.jpg）中，可以对2001年个季度的销售额和所占百分比一目了然。任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开，在该分解树中，在大区这一层是按国家展开，在国家这一层是按产品分类展开。 投影图使用散点图的格式，显示2个或3个度量值之间的关系。数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系，而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。 投影图很适合分析大量的数据。在显示因果关系方面有明显效果，比如例外的数据点就可以考虑进一步研究，因为它们落在“正常”的点群范围之外。 在图七中（pic7.jpg）各色各样的数据点代表不同产品，可以看出网络设备集中于右下区域