《魔兽世界》玩家数据分析

《魔兽世界》玩家数据分析

整理&翻译by清河

《魔兽世界》数据分析 (2)

1、概述 (2)

2、数据分析 (2)

2.1玩家练级方面的数据分析 (2)

2.1.1 游戏中的等级分布情况 (2)

2.1.2 每升1级所需要的时间及升级公式 (3)

2.1.3 每一特定等级的练级进度 (5)

2.1.4 玩家最快的练级速度 (7)

2.1.5 各个职业的练级速度 (11)

2.1.6 组队情况对每升一级所需时间的影响 (13)

2.1.7 组队情况对总体练级进度的影响 (14)

2.1.8 不同服务器的练级速度 (15)

2.2玩家在线时间方面的数据分析 (16)

2.2.1 总体在线时间 (16)

2.2.2 不同种族/职业的在线时间 (16)

2.2.3 是否加入公会对在线时间长短的影响 (18)

2.3放弃游戏的影响因素 (19)

2.3.1 放弃游戏的情况 (19)

2.3.2 不同职业放弃游戏的情况 (20)

2.3.3 是否放弃游戏的影响因素 (22)

《魔兽世界》数据分析

摘要：美国的Playon研究项目自2005年以来持续收集了大量关于《魔兽世界》的数据，这些第一手的数据资料对我们进行游戏开发和游戏研究都有重要的参考价值。本文整理了Playon关于《魔兽世界》玩家升级速度、在线时间、放弃游戏原因等方面的数据资料，对如何设置游戏等级、维持职业平衡等都有重要的启示。同时也使我们能进一步了解影响玩家在线时间的因素和放弃游戏的原因，认识玩家组队和公会组织的作用。在实际的游戏设计工作中，我们可以参考其中的数值设定，在对游戏进行研究时也可以引用这些数据作为论据和例证。

1、概述

Playon研究项目（https://www.sodocs.net/doc/1d16883953.html,/playon/playon.html）自2005年3月一直在整理和收集关于《魔兽世界》的玩家数据。几位研究者在亲自玩该游戏的同时，用插件导出相关数据，他们所用的具体方法可见：https://www.sodocs.net/doc/1d16883953.html,/playon/archives/methodology/index.html。

这些研究者所整理的数据涵盖了《魔兽世界》的玩家等级、游戏角色、游戏区域、离开游戏的原因、公会的规模和功能等各个方面，同时他们对数据也进行了一些统计分析。目前，Playon研究项目依据这些数据，先后写作了关于《魔兽世界》的多篇游戏研究论文，例如“Alone Together?” Exploring the Social Dynamics of Massively Multiplayer Online Games”、“Building an MMO With Mass Appeal：A Look at Gameplay in World of Warcraft”等。

这些数据可以作为游戏开发过程中的参考资料，例如如何设定升级所需的经验值、如何设定职业间的数值；同时也是游戏研究时的数据佐证，可以帮助我们来认识游戏中的学习行为、社会交往、公会职能等。

因为Playon收集的《魔兽世界》数据实在过于庞大，这次只是整理了其中的部分内容，更多这方面的数据和资料可见https://www.sodocs.net/doc/1d16883953.html,/playon/archives/data/wow_data/index.html

2、数据分析

2.1 玩家练级方面的数据分析

2.1.1 游戏中的等级分布情况

在2005年6月13日上午9：00到2005年6月20日上午9：00，共调查了76364名玩家的数据。在观察到的玩家中，14%的等级是1，25%在5级以下，12.4%的人在55级以上，9.8%的人在60级。

下面的图表示的是5级以上玩家的分布情况，从中可以看到每10级就有一个波动。每个整10级都比前一等级的人数要多，例如40级的人数是39级的两倍。

译者注：上面两图的横轴代表游戏等级，纵轴代表各个等级所占的比率

2.1.2 每升1级所需要的时间及升级公式

下面的数据说明了各等级升到下一级所需要的时间。曲线在39到41之间有明显的转折，玩家从39升到40所需的时间少，而从40到41则需要很多时间。曲线从53级以后也开始变得陡峭，玩家53级后升级越来越难。另外，很奇怪的是，从图上看奇数位的等级升级所

需时间总是少于偶数位的等级，而奇数位的等级往往是离学习新的技能很近。这样的原因可能是玩家在偶数位等级需要学习新的技能，而在40级需要购买坐骑。

升到下一级所需要的时间大体是线性的，近似的公式是：

升到下一级所需时间(分钟) = (现在的等级 x 17.8) – 49

按照这个公式，可以推出《魔兽世界》升到60级的在线时间是20.3天，也就是61个8小时工作日。现在10%的玩家已达到60级，他们的总体在线时间也可以推出来。 下图是每个等级的累积在线时间，也就是达到现在的等级需要多少在线时间：

下面的图表包含了两方面的信息:

1) 角色从现在的等级升到下一级所需要的平均时间

2) 角色在既定等级的累积在线时间 译者注：横轴代表游戏等级，纵轴代表每升到下一级所需要的时间 注：横轴代表游戏等级，纵轴代表该等级的累积在线时间

特定等级的累积在线时间(分钟) = 8.9 x 当前等级(当前等级–5.5)

2.1.3 每一特定等级的练级进度

以上数据说明了每升一级所需要的时间，那么在练级过程中每个等级的玩家升级速度是怎么样的呢？在一个月的前10天和后10天分别观察角色等级的变化，从而计算他们在1注：以上图表的第一列是等级，第二列是升到下一级所需要的时间（分钟），第三列是该等级的累积在线时间（天数）

个月里的升级速度。排除了那些已经60级的角色以及90%的时间都呆在主城里的角色，共观察了62035名玩家的角色。数据采集时间是2005年1月8日中午12：00到2005年1月31日中午12：00，在一个月里的普通升级速度如下：

注：横轴代表游戏等级，纵轴代表该等级在一个月里能升几级

整体来看，《魔兽世界》在5级、50级时有明显的转折，使整个曲线呈现出3个阶梯的下降趋势。5级前的新手升级速度最快，最高是2级时平均每月升15级，另外5-10级的升级速度也高于平均水平。这是为了让玩家尽快度过易于流失的新手阶段，体验迅速进步的爽快感。从10级到50级这一漫长的阶段，尽管总体升级趋势是下降，但是升级曲线几乎是持平的，没有任何变化。而到了50级以后，升级速度有明显趋缓，可能是因为此时玩家已不会轻易放弃游戏，所以游戏此时增加了难度（这段分析是译者的观点）。

另外，在30、40级两个节点时，升级进度都明显很慢，也就是说从30到31、从40到41都需要较多的时间来练级。40是因为要买马，所以玩家可能要费些时间去赚钱，从而导致了升级放缓。至于30级为什么也是速度放缓，现在还没想到较好的解释。

下面的图表，整理了每一个等级的升级进度：

译者注：第一列是游戏等级，第二列是该等级时1

个月内的升级进度，第三列是进度平均数的标准差2.1.4 玩家最快的练级速度

2005年8月7日中午12：00到8月14日中午12：00收集了149240例升级方面的数据，计算其中速度最快的1%、5%和10%

的人升到下一级所需要的最短时间。

上图以不同颜色的曲线，分别表示了升级最快的1%、5%、10%的玩家以及总体的升级情况。在各种情况下，从40升到41都是需要时间最多的，而在30级和50级时也有明显的这种波动，并且10级和20级时也有曲线变陡的情况。从这些资料看，《魔兽世界》在升级设置方面是10级一个坡度，玩家此时需要付出多于平时的努力（这段分析是译者的观点）。下图是总体的升级情况：

以下是各职业的升级速度，很奇怪的是，一些总体升级时间很长的职业，像德鲁伊注：横轴是等级，纵轴是达到下一级所需要的时间（分钟）。蓝色线是升级最快的1%的玩家，

绿色线是升级最快的5%的玩家，黄色线是升级最快的10%的玩家，棕色线是玩家的总体速度

译者注：横轴是等级，纵轴是达到下一级所需要的时间（分钟）

和猎人，他们中升级最快的一些人在各职业中升到下一级的时间却较短。

1—20各职业的升级速度

21—40各职业的升级速度

41-60各职业的升级速度

译者注：横轴是等级，纵轴是达到下一级所需要的时间（分钟）。蓝色是升级最快的1%的玩家，绿色是升级最快的5%的玩家，黄色是升级最快的10%的玩家。横轴上的名称表示的是各个职业。

下面的图表显示了各职业升到60级所需要的时间，升级最快的1%的人所需要的时间在4-5天之间，最快的5%的人在6-7天之间，而最快的10%则在7-8天之间。

译者注：第一列是各个职业，第二列是升

级最快的1%的玩家，第三列升级最快的5%

的玩家，第四列升级最快的10%的玩家，第

五列是总体玩家的升级速度。表中的数字

表示升到60级所需要的时间（天数）。

译者注：横轴是等级，纵轴是达到60级所需要的时间（天数）。蓝色是升级最快的1%的玩家，

绿色是升级最快的5%的玩家，黄色是升级最快的10%的玩家。横轴上的名称表示的是各个职

业。

2.1.5 各个职业的练级速度

在2005年6月13日上午9：00到2005年6月20日上午9：00，共调查了81887名玩家升级速度方面的数据。各个玩家的起始等级相同，并且组队情况也大致相似，下面按不同的等级阶段说明各个职业的练级情况。

在上面的讨论中，我们也可以看到各个职业升到60级的速度是不同的，例如最快的是法师14.73天、最慢的是德鲁伊16.45天。因为上一节中的图用的是天数做计量单位，看起来这种差别还不是很明显，下面单位具体到分钟来专门分析一下各职业练级速度的差异。总体看来，德鲁伊的升级速度最慢，而牧师、法师和萨满总是最快的。在1-20级之间，法师的升级速度比德鲁伊快10%；在21-40级之间，法师的升级速度比德鲁伊快14%；在41-60级之间，法师的升级速度比德鲁伊快20%。这种差异，有可能是因为DPS和德鲁伊需要经常组队所造成的。

1-20:

21-40:

41-60:

2.1.3 练级时间的数据分布图

一些玩家的升级速度很快，这些极端数据可能影响了总体数据。为了更清楚地认识这些数据，我们计算了玩家升级速度的标准分（normalized scores ）Z 分数，计算公式如下： Z 分数=（X ﹣平均分）/标准差

下面的图显示，大部分玩家的升级时间确实是在平均数附近。转换成标准分后，从1级到60级的平均时间是15.3天，中位数是13.9天。

译者注：正像高考的标准分制度一样，这是为了防止某部分的极端数据导致总体数据的大波

动。由上图看，玩家升级速度方面的数据趋近于正态，不存在受极端数据影响的情况。

译者注：横轴是各个职业，纵轴是自起始等级到目标等级的时间（分钟），三幅图分别是1-20、

21-40、41-60。

2.1.6 组队情况对每升一级所需时间的影响

这里收集了81887名玩家的数据，以升级时间作为因变量，组队情况和等级作为自变量进行了方差分析（ANOVA ）。结果发现组队情况对升级时间有显著的影响(p < .001)，下面的图表明从不组队的玩家每升单独1级会更快。但是对于组队的玩家来说，组队时间的多少对升级速度并没有影响。

从上图看，组队率越高升到下一级所需要的时间也越多。在2-10级间，从不组队的玩家每升1级的速度快23分钟；在11-20级间，从不组队的玩家每升1级的速度快40分钟；在21-30级间，从不组队的玩家每升1级的速度快74分钟；在31-40级间，从不组队的玩家每升1级的速度快130分钟；在41-50级间，从不组队的玩家每升1级的速度快215分钟；在51-60级间，从不组队的玩家每升1级的速度快293分钟。下面的图表示了从不组队的玩家的升级情况：

注：横轴表示游戏等级，纵轴表示该等级升到下一级所需要的时间（分钟），蓝色表示组队

率在0%-1%，绿色表示组队率在1%-30%，黄色表示组队率在30%-60%，棕红色表示组队

率在60%-100%

这种差异可能是几方面的原因造成的，经常组队的人更可能是出于社交动机来玩游戏，并且组队比单独练级情况下个人获得的经验少。而在等级较高时，他们会花费很多时间来帮助公会里的小号。另一个原因可能是，那些从不组队的玩家练的多是能够独立生存的职业。

2.1.7 组队情况对总体练级进度的影响

在2005年6月13日上午9：00到2005年6月20日上午9：00，共调查了76364名玩家升级速度方面的数据。把玩家按组队情况组成了4个类别，例如组队率0%-1%的玩家是几乎从来不与其他人组队。从下图来看，组队较多的玩家总体练级速度也更快，特别是低等级时效果更明显。

控制玩家的在线时间后，进一步计算了组队情况和升级速度间的相关。发现在1-20级时两者相关0.13，21-40时相关0.04，而41-60时相关是0.03。换句话说，高等级时组队情况对升级速度没有影响。从下面的图上可以看到，这一转折点在40级左右。

译者注：横轴表示游戏等级，纵轴表示该等级在1周内升了几级，蓝色表示组队率在0%-1%，

绿色表示组队率在1%-30%，黄色表示组队率在30%-60%，棕红色表示组队率在

以上两个方面的分析表明，对于单独升每一级的时间来说，组队所起的效果是负面的，因为组队过程中要与其他人联合行动，常常是延误了自身的升级。但是从长远的升级进度来说，组队起的是促进作用，从长期来看组队能使个体在一段时间内升的级数更多（该段为译者的分析）。

2.1.8 不同服务器的练级速度 为了比较不同类型服务期间的升级速度，共收集了81887名玩家的数据进行分析。以服务器类型作为自变量，升级速度作为因变量进行了方差分析（ANCOVA ）。

不同服务期间的升级速度差异显著 (p = .001)，PvE (中等)服务器的升级速度要快于PvE (拥挤)服务器和RP (拥挤)服务器。在1-20级时，升级速度每一等级相差15分钟（快13%）；在21-40级时，升级速度每一等级相差87分钟（快19%）；而在41-60级时，升级速度每一等级相差192分钟（快21%）。

下面的表是另一部分数据的结果，说明了在不同的服务器上练级速度的差异。

译者注：横轴表示游戏等级，纵轴表示该等级升到下一级所需要的时间（分钟），蓝色表示RP 服务

器（拥挤），绿色表示PvE 服务器（中等），黄色表示PvE 服务器（拥挤）

译者注：左边第一列是服务器类型，后面几列依次是升到目标等级的所需时间（分钟）

2.2 玩家在线时间方面的数据分析

2.2.1 总体在线时间 从2005年6月13日上午9点到6月20日上午9点，调查了不同服务器的76364名玩家，研究玩家的每周在线时间。

每到整10级时在线时间都会显著上升，而随后又会明显下降。例如，39级的在线时间比40级多出33%。

而总体上看，等级越高在线时间也越多，这可能是因为：

1)

等级低的玩家渐渐退出了游戏

2) 一些玩家同时练几个小号到中等等级

3) 等级越高，对游戏的忠诚度越高 4) 高等级玩家更多是核心玩家，习惯于投入更多时间 在这1个月内，每个玩家的平均在线时间是10.2小时。14%的玩家是1级，而其中的38%永远都没有超过1级。

2.2.2 不同种族/职业的在线时间

根据上述数据，进一步分析不同职业的每周在线时间。如下图所示，贼的每周在线时间是最多的，比其他职业平均多出2小时。

注：横轴表示游戏等级，纵轴表示该等级的一周在线时间（分钟）。

另外也分析了不同种族的在线情况，发现侏儒和矮人的在线时间最短，比其他种族平均少1-2小时。

为了更好地分析在线时间的差异，下面控制等级差异后再来看一下种族和职业在线时间的不同。

等级1-20 (每周平均在线时间):

译者注：横轴表示各个职业，纵轴表示该职业的一周在线时间（分钟）。

注：横轴表示各个种族，纵轴表示该职业的一周在线时间（分钟）。

等级41-60 (每周平均在线时间):

大体上看，对在线时间影响最大的是职业而不是种族，例如贼的在线时间比猎人多出5.5小时（28%）。

同时考虑种族和职业：

译者注：左边第一列是职业名称，上面第一行是种族名称，表中的数字表示每周在线时间（分钟）。

2.2.3 是否加入公会对在线时间长短的影响

从2005年6月2日上午6点到6月7日上午3点，调查了不同服务器的62962名玩家。发现55%的角色都加入了公会,如果排除那些1级的玩家，则1级以上有62%的角色加入了公会。正如下图所示，43级以后90%的角色都加入了公会。

以是否加入公会作为自变量、在线时间作为因变量，进行了因素分析（ANCOVA ），结果发现公会的作用并没有达到显著性（p = .32）。换句话说，加入公会并没有增加玩家的在线时间。但是，从下图可以看到，在40级时加入公会明显增加了在线时间。而在40级后，加入公会的玩家在线时间更为稳定，未加入公会的玩家则时间波动比较大。在50级后，未加入公会的玩家在线时间更多。

2.3放弃游戏的影响因素

2.3.1 放弃游戏的情况

注：横轴表示游戏里的等级，纵轴表示该等级的一周在线时间（分钟）。蓝色的线表示没加入公会的玩家，绿色的线表示加入公会的玩家

注：横轴表示游戏里的等级，纵轴表示该等级加入公会的比率。

2005年6月10 -17日和7月5-12日，分两周调查了不同服务器的75314名玩家。下面的图表显示了不同等级的玩家放弃游戏的比率，75314名玩家在1个月内有46%的人放弃了游戏。玩家的等级越低，放弃游戏的可能性就越大，10级以前都在60%以上。

上述的计算方法可能存在一些误差，例如玩家因为去度假而暂时离开游戏或者是放弃原角色去练其他的角色。通过下面的柱形图，我们可以对等级和放弃率之间的关系有更为直观的认识，它代表的是在6月份被观察到而在7月份消失的角色。换句话说，它是新角色（在6月份的样本后开始）和旧角色（6月份取样期间没有登陆）的混合。这些消失的玩家大部分都是低等级玩家。

在这期间，服务器的总人数是增长的，6月份的样本是75315人，而7月份是83253人。角色放弃率和玩家人数的变动是否有关系还需要有进一步的数据来说明。

2.3.2 不同职业放弃游戏的情况

译者注：横轴表示游戏中的等级，纵轴表示该等级时放弃游戏的百分比。

译者注：横轴表示游戏中的等级，纵轴表示该等级时放弃游戏的百分比。

数据分析管理操作制度

数据分析管理操作制度 1目的和范围 对监视和测量活动以及其他相关质量活动的数据和信息按规定收集、分析，以评价质量管理体系的适宜性和有效性，以及识别可以实施的持续改进机会，并与竞争对手或适用基准比较，找出差距，采取措施，作为决策和持续改进的依据，特制定本办法。 本办法适用于质量管理体系数据和信息的收集、整理、评审和利 用。 2职责 2.1综合办公室负责数据和信息的归口管理以及统计技术的选用、批准、公司培训和监督检查。 2.2各部门负责本部门统计技术的选择与应用以及相关的数据和信息的收集、整理，每季度汇总分析并报综合办公室。 2.3总经理（或主管副总经理）负责公司对数据和信息的评审和决 策。 3工作程序 3.1数据和信息是公司的资源，来自监视和测量活动以及其他有关方面，能客观地反映事实的资料和数字等信息，如市场分析、相关科技发展动态、生产计划和报表、质量和财务报表、销售报表、服务报告、过程监视和测量记录、审核和评审结果、顾客的期望等。 3.2数据和信息的分类 3.2.1与产品质量有关的数据

a）质量记录； b）产品不合格信息（包括质量问题统计分析结果，纠正和预防措施处理结果等）； c）不合格品率； d）顾客的抱怨； e）内、外部故障成本等； f）市场、新产品和新技术发展动向； g）政策、法规和标准等。 322 与运行能力有关的数据 a）过程运行的监视和测量信息（如质量目标完成情况、检验试验 记录和体系运行记录等）； b）产品实现过程的能力； c）内部审核的结论； d）管理评审的输出； x x x x 公司 200 x -08-05 批准 200 x -08-10 实施 e）生产率； f）交货期等； g）其他，如员工建议、突发事故等。 3.3数据的收集 3.3.1质量部负责收集与产品质量有关的数据、审核、评审、监视和测量数据、认证机构监督检查结果和反馈数据以及相关标准、规范的数据 3.3.2生产计划部负责收集生产计划、报表、生产率、交货期等方面的数

IATF16949 统计技术及数据分析

过程分析工作表（乌龟图）

1.目的 规定了公司内、外部信息收集、分析的方法及责任，有利于使公司能根据内外部环境和形势，制订相应的政策和措施。 2.范围 适用于公司各职能部门对信息资料的收集、分析和管理。 3.定义 3.1 统计技术------用于提示产品/工作质量形成的规律的统计方法. 4.职责 4.1 公司品管部是本程序的归口管理部门。 4.2 各部门负责将与本部门业务、职能有关信息、资料的收集、分析和使用，并对信息的真实性和有效性负责。 5.程序内容 5.1 统计技术管理 5.1.1 常用统计技术工具 常用的统计技术有：SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）、MSA、CP、FMEA、直方图、因果图、排列图、统计表、甘特图、折线图、柱状图、网络图等等。

各部门可根据实际情况选择一种或几种统计工具。但应予以规定且核准，工作中即按规定实施。 5.1.1.1柱状图：应用于某一段时间内，两种或两种以上特性在同一要求下所处的状态对比。 5.1.1.2 统计表：需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表格。 5.1.1.3 排列图：通过分类排列找出存在的主要质量问题，抓住关键。 5.1.1.4 因果图：针对质量问题，引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。 5.1.1.5 控制图：在过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图表。 5.1.1.6 直方图：用于分析工艺过程的状态，看工序是否稳定，如不稳定，推断总体质量及掌握工序能力保证质量的程度。 5.1.1.7 折线图：针对某一特性，进行汇总并规律统计，查看其趋势图形，以了解其实际状况。 5.1.1.8 FMEA：应用于产品质量先期策划中的失效分析。 5.1.1.9 MSA：应用于对测量系统能力的分析。 5.1.1.10 CP：应用于产品质量先期策划中的质量控制计划。 5.1.1.11 甘特图：用于项目工作的进度日程计划安排。 5.1.2 统计技术应用领域 5.1.2.1各部门通过对公司一级数据的收集、整理，并加以分析，以验证各相关目标、指标的达成情况。 5.1.2.2在对有关数据和信息进行收集整理并分析时，各相关部门应采用适当的统计技术。 5.1.4 统计技术的培训

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；

列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

数据分析管理制度

数据分析管理制度 1.目的和适用范围 收集和分析适当的数据，以确定压力管道安装质量保证体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。适用于对来自测量和监控活动及其他相关来源的数据分析。 2. 职责 2.1.质量检验部负责统筹公司对内、对外相关数据的传递与分析、处理。 2.2.各部门和各责任人员负责各自相关的数据收集、传递、交流。 3. 管理程序 3.1.数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。3.2.数据地来源 3.2.1.外部来源 a.政策、法律、法规、规范、标准等 b.相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等。 3.2.2.内部来源

a.日常工作，如质量目标完成情况、检验试验记录、内 部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记 录； b.存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； c.其他信息，如部门建议等 3.2.3.数据可采用已有的质量记录、书面资料、会议、讨论交流、通讯等方式。 3.3. 数据的收集、分析与处理 3.3.1.对数据的收集、分析与处理应提供如下的信息： a.顾客满意和（或）不满意程度 b.安装满足安全性能的符合性； c.过程、安装的特性及发展趋势； d.供方的信息等。 3.3.2. 外部数据的收集、分析与处理 3.3.2.1.质量检验部负责质量管理部门检查及反馈数据、技 术标准类数据的收集分析，并负责传递到相关部门。

对出现的不合格项，执行《改进控制管理制度》。 3.3.2.2.政策法规类信息由办公室及相关部门和各责任人 员收集、分析、整理、传递。 3.3.2.3.工程部积极与甲方进行信息沟通，以满足顾客需 求，妥善处理甲方的投诉，执行《改进控制管理制 度》的有关规定； 3.3.2. 4.各部门和各责任人员直接从外部获取的其他类数 据，应在一周内用《信息联络处理单》报告质量检 验部，由其分析整理，根据需要传递、协调处理。 3.3.3. 内部数据的收集、分析与处理 3.3.3.1.各部门和各责任人员依据相关文件规定直接收集 并传递日常数据，对存在和潜在的不合格项，执行 《改进控制管理制度》。 3.3.3.2.紧急信息由发现部门迅速报告质量检验部组织协调处理。 3.3.3.3.其他内部信息获得者可用《信息联络处理单》反馈给质量检验部。

数据分析控制程序范本

1. 目的 对监视和测量活动以及其他相关质量活动的数据和信息按规定收集、分析，以评价质量管理体系的适宜性和有效性，以及识别改进机会并与竞争对手或适用基准比较，找出差距采取措施，作为决策和持续改进的依据。 2. 范围 本程序适用于质量管理体系数据和信息的收集、整理、评审和利用。 3. 引用文件 ISO9001：2000 数据分析 《质量手册》章 4.定义 无 5. 职责 厂办负责数据和信息的归口管理。 各部门负责与本部门相关的数据和信息的收集、整理。 厂长负责组织对数据和信息的评审和决策 生产办统计负责质量管理体系数据和信息的收集、整理、汇总、分析和报告。 6 工作程序 数据和信息的分类 6.1.1 与产品质量有关的数据 a. 质量记录； b. 产品不合格信息； c. 不合格品率； d. 顾客的投诉抱怨； e. 内外部质量成本等。 6.2.2 与运行能力有关的数据 a. 过程运行的测量和监控信息； b. 产品实现过程的能力； c. 内部审核的结论； d. 管理评审的输出； e. 生产效率； f. 交货期等。 数据的收集 6.3.1质检科负责收集与产品质量有关的数据，以及审核、评审、测量和监控

数据。 货、索赔以及竞争对手相关的数据。 6.3.4 厂办根据各部门的数据汇总报表责成财务科计算出产品成本发展趋势、 废品成本、内外部损失、各种消耗和鉴定费用等数据。 6.3.6 各部门对所收集的数据进行汇总分析，以数字统计的方法加文字说明的 形式，报告厂办。 数据的分析评审 6.4.1 厂长主持，管理者代表组织，各部门参加，每半年对数据进行一次分析。 6.4.2 评审的依据是行业标准、组织的计划目标和内控或企业标准、竞争对手 或适用的基准。通过分析提供下列信息，作为对质量管理体系适宜性和 有效性的评价依据。 a. 顾客满意度的现状和趋势以及不满意的主要方面； b. 产品和服务方面与顾客要求的符合性； c. 过程产品特性的变化和趋势； d. 供方产品过程和体系的相关信息。 6.4.3 分析应形成文件并保存。通过分析找出差距，以便采取纠正措施，改善 质量管理体系的运行状态。 措施和应用 6.5.1 根据分析结果，质检科组织相关部门制订和实施纠正措施，并监督检查 并将实施效果报厂长。 6.5.2 纠正措施优先解决与顾客相关的问题和组织的生产、销售、服务中的关 键问题。 6.5.3 通过数据和信息的分析寻找改进的机会 7.质量记录 不合格品统计表 HD-QT-80501 统计分析报告 HD-QT-80502 8. 相关文件 《服务和顾客满意度调查控制程序》 HD-QP-801 《监视和测量控制程序》 HD-QP-803 《产品要求和合同评审控制程序》 HD-QP-701 《采购和供方控制程序》 HD-QP-702 《不合格品控制程序》 HD-QP-804

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些？ 大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？ 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改 进,特制定本办法。 2适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4职责 4.1公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关 领导和部门报告。 4.4相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5管理内容与要求 5.1数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、 会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有 关的数据。 5.2与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ――内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例；――不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ――公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ――公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ――公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ――公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ――工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息；

统计技术与数据分析管理程序

统计技术与数据分析管理程序 1.目的 为了更好地应用统计技术,通过对质量/环境/职业健康安全/HS管理以及方针目标指标数据的收集、分析和比较，正确评价整合管理体系的适宜性和有效性，并寻求改进的机会，特制定本程序。 2.适用范围 本程序规定了统计技术应用的方法和要求。 本程序适用于公司各种数据的统计分析。 3.定义 3.1统计技术：所谓统计技术,一是指运用统计学的原理和方法,科学且经济有效地解决实际问题的一门实用技术.与传统的定性分析方法相比,用统计技术可以得出有效的和客观的量化结论。二是指收集、整理和分析数据变异并进行推论的技术.使用统计技术可帮助组织了解变异,从而有助于组织解决问题并提高有效性和效率,有助于更好的利用可获得的数据进行决策。 4.职责 4.品质部： a.负责实施抽样检验及质量损失等相关数据的统计和分析，负责统计技术过程应用的监控； b. 负责本部门年度目标指标的统计和分析并对统计技术的应用进行指导和推广 4.2总务部： a.负责组织对应用统计技术的人员进行教育培训以及培训需求信息和员工考勤、工资核算以及相关信息的统计分析； b.负责对、能资源利用、人力资源等相关数据的统计和分析 4.3开发部门：负责开发各阶段数据的统计与分析 4.4制造部：负责对产能以及设备利用率等相关数据的统计和分析 4.5财务部：负责对经营指标、资金利用以及管理成本等数据的统计和分析 4.6 市场部：负责对市场占有率、顾客满意率等数据的统计和分析 4.7其他部门：负责与本部门KPI及相关的数据的收集、分析和比较及统计技术的应用 5.管理程序与内容 5.1统计技术方法的识别和确定 5.1.1本公司主要采用下列统计方法用于数据分析： a. 排列图——适用于寻找主要问题或影响质量、环境、健康安全的主要原因； b. 因果图——适用于不合格或不符合原因分析； c. 调查表——适用于不合格品及原因调查、质量分布调查； d. 抽样检验法——适用于产品和过程的监测； e. 控制图——适用于质量控制点质量状况的控制；

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

数据分析管理操作制度

数据分析管理操作制度文件编码（GHTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-8968）

数据分析管理操作制度1 目的和范围 对监视和测量活动以及其他相关质量活动的数据和信息按规定收集、分析，以评价质量管理体系的适宜性和有效性，以及识别可以实施的持续改进机会，并与竞争对手或适用基准比较，找出差距，采取措施，作为决策和持续改进的依据，特制定本办法。 本办法适用于质量管理体系数据和信息的收集、整理、评审和利用。 2 职责 2.1 综合办公室负责数据和信息的归口管理以及统计技术的选用、批准、公司培训和监督检查。 2.2 各部门负责本部门统计技术的选择与应用以及相关的数据和信息的收集、整理，每季度汇总分析并报综合办公室。 2.3 总经理(或主管副总经理)负责公司对数据和信息的评审和决策。 3 工作程序 3.1 数据和信息是公司的资源，来自监视和测量活动以及其他有关方面，能客观地反映事实的资料和数字等信息，如市场分析、相关科技发展动态、生产计划和报表、质量和财务报表、销售报表、服务报告、过程监视和测量记录、审核和评审结果、顾客的期望等。 3.2 数据和信息的分类 3.2.1 与产品质量有关的数据 a)质量记录； b)产品不合格信息(包括质量问题统计分析结果，纠正和预防措施处理结果等)；

c)不合格品率； d)顾客的抱怨； e)内、外部故障成本等； f)市场、新产品和新技术发展动向； g)政策、法规和标准等。 3.2.2 与运行能力有关的数据 a)过程运行的监视和测量信息(如质量目标完成情况、检验试验记录和体系运行记录等)； b)产品实现过程的能力； c)内部审核的结论； d)管理评审的输出； ××××公司200×-08-05批准 200×-08-10实施 e)生产率； f)交货期等； g)其他，如员工建议、突发事故等。 3.3 数据的收集 3.3.1 质量部负责收集与产品质量有关的数据、审核、评审、监视和测量数据、认证机构监督检查结果和反馈数据以及相关标准、规范的数据。 3.3.2 生产计划部负责收集生产计划、报表、生产率、交货期等方面的数据。 3.3.3 营销部负责收集市场发展趋势、产品销售、顾客动态及需求、投诉、退货、索赔以及竞争对手相关的数据。

CCC数据分析管理程序

CCC数据分析管理程序 1．目的 确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性，并评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性，并规定了相应的统计技术的应用场合和方法。 2．适用范围 本公司所进行的数据分析包括（但不限于）以下场合： a）顾客满意； b）与产品有关要求的符合性； c）过程和产品的特性及趋势，包括采取预防措施的机会； d）供方； e）目标达成及改进。 3．引用文件 3.1 DXC2-QA-01 《抽样计划表》 3.2 DXC-24 《纠正和预防措施控制程序》 3.4 DXC-13 《进料检验和试验控制程序》 3.5 DXC-14 《制程检验和试验控制程序》 3.6 DXC-15 《最终产品检验和试验控制程序》 3.7 DXC-19 《不合格品控制控制程序》 3.8 DXC-21 《客户满意度调查程序》 3.9 DXC-06 《供应商管理程序》 3.10 DXC-01 《质量目标管理程序》 4．职责 4.1 各权责部门负责统计技术的应用和数据的收集、传递、统计、分析、整理、公布、

保存，并确保数据的真实和计算的准确； 4.2 品质部负责对应用统计技术各部门相关人员进行培训，并对统计技术应用进行指导 及其应用效果进行审查。 5．程序 5.1主要应用的统计技术 层别法、柏拉图、特性要因图、实验计划、查对表、直方图、推移图、抽样计划。 5.2统计技术运用 5.2.1层别法 在日常进料、制程、出货检验时，品质部运用层别法将检验结果归类统计， 记入相应表格中，了解产品总体质量状况；制造过程中，装配部应用层别 法将检验结果归类统计，记入《工程记录表》中，了解总体制程能力和状 况，《工程记录表》副本分发品质部、技术部。 5.2.2柏拉图 每月10日前，装配部对上月《工程记录表》进行统计，填写《工程记录统 计月报表》，用柏拉图描述，了解制程过程中重要的质量问题；品质部对上 月出货检验记录进行统计，填写《ODXC抽检不良分析月报表》，用柏拉图描 述，了解出货产品品质重要质量问题； 5.2.3特性要因图 品质部就柏拉图描述的工程不良率、出货品质状况、客户退货情况中重大 品质问题，用特性要因图分析形成原因，必要时召集技术部、生产部、PMC 一起讨论，并将有关记录及要采取的措施知会相关部门。 5.2.4实验计划 当问题的形成原因确定，需要确定具体的变数时，品质部或研发/技术部运 用实验计划，求证可行方案。找到可行方案后，制定后续改善计划。 5.2.5抽样计划

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

智慧社区大数据分析平台项目建设方案

智慧社区大数据平台建设方案

目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户（访问渠道） (30) 3.3.7支撑体系（信息安全与标准规范体系） (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理

数据统计分析管理制度

数据统计分析制度 第一章数据分析 第一条为证实质量管理体系的适宜性、有效性及识别改进的机会，公司收集并分析适当的数据、将数据作为一种信息，加以充分利用并建立数据分析制度。 第二条数据分析应反映以下方面的实际情况： 一、质量管理体系的有效性和效率或质量目标达到的程度； 二、过程质量及其趋势； 三、产品质量分析； 四、顾客满意/不满意的调查统计分析； 五、供方产品的质量状况。 第三条各部门管理人员在收集和整理必要的数据后可采用诸如“调查表”、“因果图”、“统计图表”等适宜的方式对数据进行分析，对产品实现过程中和质量体系运行中出现的问题进行调查分析，达到持续改进的目的。 第四条数据的来源 一、外部来源 (一)政策、法规、标准等； (二)政府机构检查的结果及反馈； (三)市场、新项目、新技术发展方向； (四)相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等。 二、内部来源 (一)日常工作：如质量目标完成情况、检验记录、内部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录； (二)存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、

纠正预防措施处理结果等； (三)紧急信息，如出现突发事故等； (四)其他信息，如员工建议等。 第五条数据的收集、分析与处理 一、品控部负责： (一)公司质量目标完成情况评价，各部门负责本部门质量目标完成情况评价，形成的记录由品控部存档，可作为管理评审的输入。 (二)负责对采购不合格品进行统计分析，统计结果应作为对“合格供方”进行动态管理的依据。 (三)对二氧化碳产品的碳氢化合物总量应用统计图表进行统计分析。 (四)每年组织相关部门进行顾客满意度调查。 二、预处理车间负责：按月将玉米油毛油残溶、粕残油、玉米面粒度指标制成曲线进行分析控制。 三、酒精车间负责：根据生产运行和工艺指标完成情况，每月对主要工艺指标如糖度、糖化率、残总糖、酒份、挥发酸、酵母数、粉浆PH值等根据需要进行2项以上分析，以工艺指标报表数据制成曲线图，检查过程是否处于受控状态。 四、饲料车间负责：以工艺指标报表数据制成曲线图，对饲料产品水分指标进行统计分析。 五、酒精饲料车间负责：每月对工艺指标如糖度、糖化率、残总糖、酒份、挥发酸、酵母数、粉浆PH值、饲料产品水分等根据需要进行2项以上分析，以工艺指标报表数据制成曲线图，检查过程是否处于受控状态。 六、电站车间负责：

生产企业大数据平台建设项目建议书

大数据平台建设项目建议书

目录 第一章、项目背景..................... 错误!未定义书签。第二章、项目思路..................... 错误!未定义书签。第三章、建设内容与方案............... 错误!未定义书签。第四章、时间进度..................... 错误!未定义书签。第五章、项目预算..................... 错误!未定义书签。第六章、企业效益及社会效益........... 错误!未定义书签。第七章、结论......................... 错误!未定义书签。

第一章、项目背景 企业对信息化工作历来较为重视，也是省内较早开始实施信息化的大型企业。目前已经建成财务系统、生产调度系统、农务系统、供应链系统等:调度系统，2015年公司共投资了175万元，按集团分步建设、逐步投入的规划，完成了系统基本硬件与亚控平台软件的结合，构建了一个以明阳糖厂生产调度指挥中心为核心，生产信息能够上至集团，下至车间的生产调度网络系统。 农务系统，2005年开始实施，经过多次升级，现涵盖了计划、报蔗、派车、质检、过磅、结算、短信管理、移动应用等一系列模块，覆盖公司4家直属糖厂和大桥制糖公司，实现了农务统一的信息化管理。 供应链系统，利用用友NC供应链系统，以公司存货管理为核心的采、供、销、存供应链管理平台，实现物资、仓储、供应、销售、物流一体化业务协同处理平台，建立了公司对各直属厂工作的监督平台，总部可以实时对下属各公司的工作进行监督，实时对各公司的具体业务执行情况进行查看，及时的对下属公司进行指导和监督。 尽管在两化融合及企业信息化方面已取得了相当的成效，但在实际应用过程中仍然存在一些较为显著的问题。 （一）总部与下属糖厂未实现完全的集约管理 a)企业在原先六家糖厂的基础上，又收购了三博公司五家糖厂。三博五厂 由上海迁回南宁，在宜州设立管理下属五厂的二级管理总部。 b)从系统部署上分析，企业总部与原先六厂为一套架构，而三博总部与下 属五厂为一套架构，各自独立，暂未整合为一体。 c)为了保证各糖厂生产的稳定，企业总部与下属六厂之间仅在NC供应链、 OA、财务、人力等系统方面实现了集约管理，农务管理系统、生产调度 系统以及化验系统均由各厂自建，因此出现各厂建设系统的厂家不同， 使用的系统版本不同等现象。三博总部与下属五厂的关系亦如此。（二）总部及各厂之间的数据共享有限 a)由于大多数生产相关的系统均为各厂自建，因此不管是企业总部，或者

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1　目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2　适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3　规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4　职责 4.1　公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2　公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3　各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4　相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5　管理内容与要求 5.1　数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2　与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3　与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合

项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4　与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1　与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2　与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3　与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： ·　合格供方（物资和工程）名录动态信息和数据； ·　供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据，包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4　相关供方投入的资源，如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息； 5.4.5　工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据； 5.5　与产品的监视和测量有关的数据（工程部、生产准备部和相关职能部门收集） 5.5.1　与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据，计算合格率、优良率； ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2　与不合格品控制有关的数据