系统和数据分析
第一课SAS系统简介
一.SAS系统
1什么是SAS系统
SAS系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。
SAS系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS软件
2SAS系统的功能
SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能：
●数据访问
●数据管理
●数据分析
●数据显示
它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。
3SAS系统的主要模块
SAS系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有：
●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析
●SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析
●SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算
●SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算
●SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算
●SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言
●SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备
●SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接
口并自身也能进行数据管理
●SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作
●SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统）
●SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具）
另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
利用图形界面和菜单直接对数据进行统计分析
4SAS系统的特点
最大特点是把数据管理和数据分析融为一体，主要特点为:
1.使用灵活方便，功能齐全
SAS的宗旨是为所有需要进行数据处理，数据分析的非计算机专业人员提供一种易学易用，完整可靠的软件系统。
使用简单方便：用户把要解决的问题，用SAS语言表达出来，组成SAS程序，提交给SAS系统就可以解决提出的问题。执行的情况和输出结果都在屏幕上显示出来。用户操作是在很友好的界面下进行的。
功能齐全：从SAS系统的模块结构，用户根据需要可灵活地选择使用。SAS系统提供的20多个模块可完成各方面的实际问题，功能非常齐全。
2.SAS语言是编程能力强且简洁易学的非过程语言。
SAS语言是SAS系统的基础，是用户与系统对话的语言。
SAS语言是功能强大的程序设计语言，
SAS语言是非过程语言，不必告诉SAS怎样做，只需告诉它你要“做什么”。
3.SAS系统把数据处理与统计分析融为一体。
SAS程序的结构由两个基本步骤任意组合而成。DA TA步用于对数据的加工处理；PROC步用于分析数据和编写报告。
5SAS系统的支持技术
在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。
经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者：
●数据仓库技术
●数据挖掘技术
●决策支持技术
二.WINDOWS运行环境下SAS系统的安装
1Novel局域网上共享SAS系统
操作步骤：
（1）.以User Windows98进入操作系统
（2）.登录Novel312-Server
●双击网上邻居
●双击233
●登录对话框：用户名键入Guest, 口令1111
（3）.将服务器上的SYS目录映射到网络驱动器I:
●右键SYS出现快显菜单，选择映射到网络驱动器I:
●将登录时重新连接选项选定
（4）.将SAS以快捷方式复制到桌面
●找到SAS目录下的SAS.EXE运行文件
●右键SAS.EXE出现快显菜单，选择发送到桌面快捷方式
（5）.在本地工作站硬盘的E目录下建立SAS目录
●打开资源管理器，单击选中E目录
●文件/新建/新文件夹/键入SAS
（6）.修改机器的系统日期为2000年9月
●双击我的电脑
●双击控制面板
●双击日期时间
●修改日期
三.启动SAS系统
WINDOWS环境下启动SAS系统
双击“The SAS System”图标
四.显示管理系统窗口
1显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口:
●PROGRAM EDITOR窗口：编写SAS源程序，存储或调入文件，提交SAS
程序和SAS系统执行的场所，，●LOG窗口：显示SAS系统的信息和SAS程序运行的信息●OUTPUT窗口：存放和显示SAS程序运算结果的输出
2显示管理系统的常用窗口
●KEYS 查看及改变功能键的设置
●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库
●DIR 查看某个SAS数据库的内容
●V AR 查看SAS数据集的有关信息
●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置
假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS 窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口
五.显示管理系统命令
1显示管理系统命令的发布
有四种命令的发布方式都可达到相同结果。
●在命令框中直接键入命令
●按功能键
●使用下拉式菜单
●使用工具栏
例如我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下：
●命令框中直接键入OUTPUT和Enter
●功能键F7
●Globals/Output
●tools/customize (options/edit tools)
①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮
②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new
button create by DZX；Tip Text命令框中输入：Output。
③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。
④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后
⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮
之间有一个空白的分组间隙。
⑥单击Save按钮
2文本编辑行命令
文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归两个子类：
●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令
●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能
例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。
若想在第1行与第2行之间插入空行：
●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1)
若想保存和调入程序：
●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS"
●先光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE
"D:\SAS\ABC02.SAS"
六.SAS系统的几组重要命令
1向SAS系统寻求帮助命令
●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册
2显示管理系统命令框常用命令
3文本编辑行命令
本组命令很多，这里仅给出其中几个最常用的：
其中一部分可单独使用，另一部分需与操作定位命令A、B（A指after,B指before）配合起来使用。
例如，我们要将第一行和第二行的内容移到第三行的后面：
●第一行行号前键入M2
●第三行行号前键入A命令，然后按Enter键
七.运行SAS程序的步骤
1在PROGRAM EDITOR窗口中键入程序
见图1－1所示
2提交这段程序
有四种方法可以提交这段程序：
●在命令框中直接键入命令SUBMIT
●用鼠标选择菜单命令Locals / Submit
●按功能键F3
●用鼠标点击标准工具栏的第一个按钮
另外，还可以用菜单命令Locals / Submit top line来提交PROGRAM EDITOR程序窗口中
图2－1 一个典型的SAS程序实例
的某一条SAS语句，常用来测试这条语句的执行结果。
3查看LOG窗口的信息
4重新调出刚才提交的程序
●命令框中发布RECALL命令
5在OUTPUT窗口查看运行结果
如果我们需要修改和增加运行结果报告的标题，操作如下：
●选择Globals/Options/Titles命令。
●出现TITLES窗口，删除原第一大标题的内容“The SAS system”。
●在第一行和第二行分别输入所需要的大小标题的内容，见图1－2所示。
●选择Options/Save settings now命令，保存我们刚才的修改。
6存储程序
●再发布RECALL命令重新调出刚才提交的程序，
●然后可用File / Save as 菜单命令把程序存储到外部文件中（也可发布FILE命令达到
相同的目的）。
●如果今后要重新运行这个程序，用File / Open菜单命令把这个外部程序重新调入到SAS
系统的PROGRAM EDITOR窗口中。
●如果今后要将这个程序插入到正在PROGRAM EDITOR窗口编辑的某程序的某处，
可发布INCLUDE命令把外部这个程序导入到某程序中
SAS程序文件的后缀为.SAS
实例:
data class;
input name $ test1 test2 test3;
cards;
Xiaoer 90 86 88
Zhangsan 100 98 89
Lisi 79 76 70
Wangwu 68 71 64
zhaoliu 100 89 99
;
run;
例子：假定某公司生产两类机器：小型机器和计算机。这些机器由公司的职员负责在四个地区销售。下表给出的数据包括销售人员的名字(NAME)，销售的地区(REGION)，机器的类型(TYPE)，和年销售量(SALES)。利用这些资料，想知道每个地区的年销售总量是多少，每种类型的机器卖了多少，及每类机器的人均销售量是多少。
data sale;
input name $ sales region $ type $;
cards;
stafer 9664 east sm
young 22969 east sm stride 27253 east sm topin 86432 east c speak 99210 east c vetter 38928 west c curci 21531 west sm marco 79345 west c Greco 18523 west sm ryan 32915 west sm tomas 42109 west sm thaiman 94320 south c moore 25718 south sm allen 64700 south c stelam 27634 south sm farlow 32719 north sm smith 38712 north sm Wilson 97214 north c run;
proc print;
run;
proc freq;
tables type*region;
run;
proc sort;
by type;
run;
proc means;
title 'means of two kinds of sales data'; by type;
run;
数据分析系统
电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重
五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
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
系统和数据分析显示管理系统
第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口：显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如，我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下： ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new button create by DZX；Tip Text命令框中输入：Output。
③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类： ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行： ●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1) ●若想保存和调入程序： ●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口
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
数据分析中常用的10种图表及制作过程
数据分析中常用得10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化得连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据得趋势。 表1家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1月68 45 139 84 252 2月33 66 166 88 265 3月43 79 160 94 282 4月61 18 115 65 194 5月29 19 78 42 126 6月22 49 118 63 189 图1 数点折线图 图2堆积折线图
图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间得差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图与棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据得大小还可以显示总量得大小。 图5堆积柱形图
图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数得百分比,该图得目得就是强调每个数据系列得比例。 4线-柱图 图7线-柱图 这种类型得图不仅可以显示出同类别得比较,更可以显示出平均销售量得趋势情况。 5两轴线-柱图 月份工资收 入(元) 其她收入 (元) 工资占其她收入得百分 比 1月5850 12000 48、75% 2月5840 15000 38、93% 3月4450 20000 22、25%
4月6500 10000 65、00% 5月5200 18000 28、89% 6月5500 30000 18、33% 图8两轴线-柱图 操作步骤:01 绘制成一样得柱形图,如下表所示: 图1 操作步骤02: 左键单击要更改得数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中得【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4得展示结果。
全景数据分析系统在SCADA系统中的应用
收稿日期:2008-05-04 作者简介:杨立波(1975-),男,工程师,主要从事调度自动化系统应用开发及维护。 全景数据分析系统在SCA DA 系统中的应用 Application of Full Scenario Data Analysis System in SCADA System 杨立波,杨玉瑞 (河北省电力公司,石家庄 050021) 摘要:介绍了河北省南部电网SCA DA 系统中全景数据记录分析系统的开发应用情况,详细阐述了全景数据分析系统在全景数据记录、全景数据回放、全景数据展现过程中所采用的压缩算法、存储算法、数据记录、数据反演等技术细节,并分析了该系统的应用效果,对其他SCAD A 系统相似功能的设计和实现有借鉴作用。 关键词:SCAD A 系统;全景数据;事故追忆;P DR Abstract :T his paper intro duce s the deve lopment and applica -tion o f the F ull Scena rio Data A nalysis Sy stem in the SCADA sy stem of H ebei South N etw ork ,and describes many de tails of the de sign and develo pment about full Scenario data r e -co rding ,data reg ene rating and data representation ,such a s the com pr ess algo rithm ,storag e method and file fo rmat .It is ho ped that ca n pro vide useful reference to the o ther SCADA sy stem structur es desig n and implement . Key words :SCA DA sy stem ;full scenario data ;po st disturb -ance review ;PD R 中图分类号:TM 734文献标志码:B 文章编号:1001-9898(2008)05-0015-03 河北省南部电网(简称“河北南网”)SCADA 系 统是2001年7月从加拿大SNC 公司引进的第三代能量控制系统。系统的事故追忆功能延用了传统的设计思想,完全依赖开关变位和总事故信号的触发,记录可靠性较差,数据断面记录间隔为2～10s ,仅能保存时长为5min 的事故,无法记录和再现较长时间的电网运行状况。随着电网规模的不断扩大和电网调度运行工作日益精细化,原有的PDR 功能已经不能满足需求,因此在SCADA 系统中自主开发了全景数据分析系统取代了原有事故追忆功能,并取得了良好的效果。 1 系统结构 全景数据分析系统是对SCADA 系统原有PDR 功能的改进、提高和创新,系统分为数据记录、 数据回放、数据展现3个主要部分。数据记录模块 位于SCADA 系统内,根据SCADA 采集节点发布的数据变化信息生成数据文件,并通过安全装置将数据文件传递到信息管理大区的全景数据文件FTP 服务器上,供数据回放和展现模块使用。数据回放是利用全景数据文件将电网当时的运行数据加载到内存中,实现快速的数据检索,断面保存,故障辨识等功能;数据展现是系统的人机界面部分,充分利用图表、曲线、列表、厂站单线图等形式将全景数据进行展现、分析和比对。系统结构示意见图1 。 图1 系统结构示意 2 系统功能的实现 2.1 全景数据记录 全景数据记录是系统的核心部分,负责对SCADA 系统中的实时数据进行采集、解码、压缩和记录。全景数据记录模块充分利用了SCADA 系统的编程环境和接口,实现了双机进程级的热备用和数据的同步;通过对压缩算法和文件读写方式的优化,使该模块进程仅占用1%～2%的CPU 负载,对原有的功能没有任何不利影响;通过配置独立磁盘和循环队列算法的文件存储模式,数据记录系统能够存储28天的全景数据文件,超过存储期限的数据通过安全装置传输到信息管理大区的文件备份系统长期保存。 · 15·
数据分析系统—用户操作手册
数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)
3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户
项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)
数据分析软件和工具
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其
系统和数据分析
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
展会观众数据分析与评估
展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。
实证研究论文数据分析方法详解
修订日：2010.12.8实证论文数据分析方法详解 （周健敏整理） 名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号） 变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领 导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影 响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响 关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩 效的影响力，要高于组织认同低的员工。 中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就 是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中 介变量）的中介而产生的。 研究思路及三个主要部分组成： （1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。 （2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。 （3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。
目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6 5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8 6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9 7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18 8.4 调节作用作图～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～22
数据分析系统_APP建设方案
决策分析系统APP端建设方案
目录 1. 概述 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设目标 (3) 2. 设计方案 (4) 2.1. 系统建设的思路如下： (4) 2.2. 系统架构 (4) 2.3. 运行环境 (5) 2.4. 系统组成 (5) 3. 建设原则 (5) 3.1. 实用性 (5) 3.2. 先进性 (6) 3.3. 前瞻性和整体性 (6) 3.4. 集成性 (6) 3.5. 扩展性 (6) 3.6. 经济性 (6) 3.7. 可管理性和可维护性 (7) 3.8. 安全性 (7) 3.9. 稳定性和可靠性 (7) 3.10. 可重构性 (7) 3.11. 设计规范 (7) 4. 架构设计 (8) 5. 功能设计概述 (12) 6. 表样设计 (13)
1.概述 1.1.项目背景 移动互联，是基于“个人移动数字信息终端”（如：手机、平板电脑、PDA 等）接入互联网，用户在移动的状态下同时能使用的互联网的业务。移动设备能力不断加强，操作界面不断优化，外观时尚轻薄，能满足8小时以上的连续户外操作的需求，价格也不断下降，智能手机的用户不断增加；同时，随着中国联通、中国电信、中国移动等运营上的3G网络不断发展，覆盖面至少到乡镇一级，理论速度都提升少2M以上；根据摩根（Morgan）的报告，移动互联时代的设备将超过100亿台，一个“人人有手机、时时在移动、处处在互联”的时代，将势不可挡的来临，企业将移动互联网技术应到工作业务中，为工作人员的工作带来方便快捷。 XXXX在建的数据分析系统，为营销工作带来方便快捷的数据查询服务器，为了使用人员能在脱离办公场所在外的地方进行数据查询分析服务，应用移动互联网技术对数据分析系统进行模块升级扩展，建设数据分析系统APP移动客户端，方便使用人员在移动的环境下快速进行获数据查询分析工作，更有效率的开展工作。 1.2.建设目标 将先进的便携终端/移动通讯技术与现代卷烟营销模式紧密结合，不断提升卷烟营销运作、管理和决策支持水平。 （1）在管理决策层面，及时掌握卷烟营销情况，为决策、调度提供信息依据。充分利用营销业务数据库、经营分析数据库等为领导层搭建宏观层面的监控
沉降观测数据处理及分析评估系统
沉降观测数据处理及分析评估系统
1 软件简介
《沉降观测数据处理及分析评估系统》 为一套集合了沉降观测数据的平差处 理、沉降观测数据数据管理、沉降评估等功能的综合性专业软件，适用于铁路、 公路和其他土建工程的沉降观测数据的处理与管理。 软件的主要目标为提高数据 处理效率、保证结果的准确性以及大批量数据的管理。软件分为两个模块：①电 子水准仪数据处理及平差软件； ②数据录入与分析评估软件。在后述的使用说明 中将分别介绍其使用方法。
2 服务
客户购买软件时， 同时获得软件升级与远程技术支持服务，在服务期限内客 户可根据自己的需要免费升级到新的版本和向技术支持服务人员进行软件应用 咨询，用户非正常使用引起的结果不在服务范围。
3 运行环境
3.1 硬件设备
CPU——P4 2.0G 及以上 内存——512M 及以上 硬盘——10G 及以上
3.2 支持软件
操作系统：Windows 2000/XP/Vista 开发平台：MS Visual Studio 支持软件：Office Excel 2003
4 平差处理软件使用说明
4.1 软件的功能和性能
电子水准仪数据处理及平差软件， 是专为我国京沪高速铁路线下沉降观测评 估而设计的电子水准仪数据处理与高程平差计算软件。 软件的主要功能有： 1、根据需要选择工作路径； 2、根据设置生成高差文件； 3、生成平差文件； 4、输出观测手簿； 5、闭合环自动搜索与闭合差计算； 6、网平差处理与成果输出； 7、其它一些辅助功能。 软件的主要输出内容包括： 1、可输出高程控制网测段实测高差数据； 2、可输出网点高程平差值及其精度； 3、可输出网点高差改正数、平差值及其精度； 4、可输出高程控制网平差后的验后单位权中误差； 5、可输出高程控制网外业观测手簿等。
4.2 使用说明
4.2.1 选择工作路径 “电子水准仪数据处理及平差软件”是按 Windows 管理文件夹与文件的模 式进行的， 所有的操作是在所选定的文件夹中进行的。这样做的优点是方便用户 使用，便于存档和调阅及工作路径的选择。 “电子水准仪数据处理及平差软件” 的项目会涉及到许多文档， 根据一定的命名规则，系统会调用相应的文档进行处 理。 使用“电子水准仪数据处理及平差软件”的第一步就是选择要进行操作的工 作路径，并在此路径下进行数据处理操作。 用以下方法之一选择工作路径： （1）选择菜单 打开/选择工作路径； （2）在 选择作业 工具栏中，选择 作业路径/选择工作路径。选择此项，弹出如图 4.1 所示窗口。
数据分析常用指标介绍
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。