Search-Match X射线衍射数据分析软件使用简介

Crystallographica Search-Match (CSM) 是英国牛津大学所属的牛津低温系统有限公司（Oxford Cryosystems Ltd.）开发的一款X射线衍射物相分析软件。它基于国际衍射数据中心（International Centre for Diffraction Data，即ICD D）提供的粉末衍射卡片（Powder Diffraction File，即PDF卡片)数据库，主要功能是对实验测得的X射线衍射数据进行全谱检索匹配，以确定样品中所含的物相。

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石脾入水即干，出水便湿；

独活有风不动，无风自摇。

天下物理岂可以意求，惟上圣乃能穷理......

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CSM对输入数据格式的要求Post By：2005-6-21 18:08:46

CSM可以使用的数据格式不多，但它允许使用最通用的一个数据格式----文本数据。

下图为EXCEL软件显示的可以用于CSM的两列数据格式。各种不同的X射线衍射仪所提供的文本数据均可以通过EXCEL整合成这种数据格式，然后以文本形式存储起来，以供CSM调用。

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点击Search-Match图标，进入软件主界面Post By：2005-6-21 18:16:39

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导入X射线衍射TXT文本数据Post By：2005-6-22 8:26:35

打开“File”--“Import”--“Profile Data”，如下图所示：

点击Search-match，完成搜索匹配：Post By：2005-6-22 10:28:46

Post By：2005-6-22 10:54:58 把选定的化合物拉到左边空档：

多相衍射图的分析：Post By：2005-6-22 12:02:01

若样品中含有多相物质，同样可用CSM自动分析出来。下图为两相样品的衍射图，搜索后，结果呈示样品中含有石英相，选中标准石英的衍射图：

谱图对比表明衍射图中还有其它与石英相不同的衍射线。对剩下的衍射线，CS M软件也给出可能与之相匹配的化合物：

点击左栏的候选化合物，查看匹配情况，把选中的化合物拉至空格处：

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Post By：2005-6-22 12:20:13

分析结果表明样品中含有石英和刚玉：

anusplin软件操作说明及气象数据处理

气象数据处理方法：spss和Excel 一、下载原始txt数据中的经纬度处理：将度分处理成度，Excel处 理 首先除以100，处理成小数格式，这里第一个实际是52度58分， 在Excel中用公式：=LEFT(O2,FIND(".",O2)-1)+RIGHT(O2,LEN(O2)-FIND(".",O2))/60 需注意： 当为整数时，值为空，这时需查找出来手动修改，或者将经纬度这一列的小数位改成两位再试试，可能好使（这个我没尝试） 第二步： 将经纬度转换成投影坐标，在arcgis实现 将Excel中的点导入arcgis，给定坐标系为wgs84地理坐标，然后投影转换成自己定义的等面积的albers投影（因为anusplina软件需要投影坐标，这里转换成自己需要的坐标系）

第三步：spss处理 将下载的txt数据导入spss之后，编辑变量属性，删掉不需要的列，然后将最后需要的那些变量进行数据重组 本实验下载的数据是日均温数据，全国800+个站点2012年366天的数据。相当于有800+ * 366行数据 1.变量 变量属性：变量属性这里的设置决定了在SPLINA这个模块中输入数据的格式，本实验spss处理的气象数据的格式统一用这个：(A5,2F18.6,F8.2,F8.2)，一共5列。

即：台站号，字符串，5位； 经纬度：都是浮点型，18位，6个小数位海拔：浮点型，8位，2个小数位 日均温：浮点型，8位，2个小数位 2.数据重组，将个案重组成变量： 后几步都默认就行：

重组之后结果：变成了800+行，370列，就相当于数据变成了：行代表每个站点，列是代表每一天的数据。 3. 因为anusplin这个软件需要的是投影坐标，在重组完的基础上，将经纬度这两列替换成投影之后的经纬度。 方法1：直接复制粘贴即可 方法二：用合并文件，添加变量功能

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。

数据分析过程中各个步骤中使用的工具

数据分析过程中各个步骤使用的工具 数据分析也好，也好，也好、商业智能也好，都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！学习数据分析，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 下图是一个顶级的分析工具场， 依次从X和Y轴看： 第一维度：数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据展现层

第二维度：用户级——>部门级——>企业级——>BI级 我结合上图和其他资料统计了我们可能用到的软件信息。具体的软件效果还需要进一步研究分析和实践。 1第一步：设计方案 可以考虑的软件工具：mind manager。 Mind manager(又叫)，是表达发射性思维的有效的图形思维工具，它简单却又极其有效，是一种革命性的思维工具。思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，协助人们在与、与想象之间平衡发展，从而开启人类的无限潜能。思维导图因此具有人类思维的强大功能。 是一种将思考具体化的方法。我们知道思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、或是想法——包括、、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、、音符等，都可以成为一个中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心的一个连结，而每一个连结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点，呈现出放射性立体结构，而这些关节的连结可以视为您的，也就是您的个人。

[数据分析] 神图 数据分析师的完整流程与知识结构体系

干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系 【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 （注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出

限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。 当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。

在线监测数据分析系统用户手册

在线监测数据分析系统 用户手册

目录 1. 概要信息 (3) 1.1. 概述 (3) 1.2. 使用授权许可 (4) 1.3. 手册的组织 (4) 1.4. 名词定义及缩略词 (4) 2. 系统功能概述 (5) 2.1. 登录系统 (5) 2.2. 我的桌面 (5) 2.3. 实时数据 (6) 2.4. 待办事项 (8) 2.5. 异常情况 (12) 2.6. 设备审核 (18) 2.7. 数据分析 (36) 2.8. 数据同步 (53) 2.9. 系统管理 (55)

1.概要信息 1.1.概述 在线监测数据分析系统将系统数据收集到数据库中，并实现数据展示、发布上报和预警，同时提供功能强大的共享查询和分析展示系统。主要的工作有四项，一是搭建数据库的软件基础平台，二是完成各种数据源的数据导入工具开发，三是开发部分应用分析模板，四是建设上报系统及展示平台。该系统在整体设计思想上要具备较好的超前性，并采用业界当前先进的主流技术，确保实现的系统能至少满足 5 年业务发展的需要。同时为了满足系统在很长的生命周期内有持续的可维护性和可扩展性，获得更高的发展起点，应采用国内已有成熟技术与引进国外先进技术相结合的原则，开发具有自主版权的应用系统。 ◆应用 J2EE 规范，开发具有开放性、可移植性、高伸缩性的接口和组件。 ◆系统以通用软件平台为基础，在平台之上扩展业务功能。 ◆系统以 B/S 的应用模式，易操作、易维护。 ◆数据处理组件支持 Oracle、MS SQL Server、DB2 等。 ◆与微软视窗系统完成兼容。

1.2.使用授权许可 1.3.手册的组织 第一章.概要信息 第二章.系统功能概述 1.4.名词定义及缩略词 参见打开主界面的图片，认识界面的名词定义。

数据分析师个人简历范文

数据分析师个人简历范文 很多大学生的求职简历，简单得像填登记表格，除了自中学起的毕业学校和专业就什么都没有了。他们大都会说，我们当然知道，如果能有一些大学社团活动和社会实践对找工作会很有帮助，可是专家不是说简历要简单吗，面试的时候再去陈述细节吧，如果企业对我有兴趣自然会面试我。大家自以为得到了真传，孰不知凭一张“登记表”，企业就会对你感兴趣吗?想在初审时就从人堆里一跃而出，简历中不提更待何时? 那么怎样既有这些内容又能简洁表达呢?其实，雇主并不要求大学生实践活动的经验必须与应聘的职位对应，而是注重考察在这些实践活动中显示或者锻炼了应聘者的哪些能力，这些能力是不是职位所要求的或者有否发展潜力。因此，所谓的“简”是把那些与别人相同相似的经历简化或者减掉，重点突出自己独特的东西，并一定使之与招聘岗位的需求对应起来。到这里大家可能又会说，我怎么知道那个招聘的岗位是什么需求?其实，大部分岗位的基本要求是有相同之处的，比如工作的主动性、时间管理、细节管理、沟通能力等。 个人信息 三年以上工作经验 | 男 | 26岁 居住地：XX 电话：XXX E-mail：XXX

最近工作 公司：XX金融证券有限公司 行业：金融/投资/证券 职位：证券分析师最高学历 学历：本科 专业：金融学 学校：XX理工大学 求职意向 到岗时间：一周以内 工作性质：全职 希望行业：金融/投资/证券 目标地点：西安 期望月薪：面议/月 目标职能：证券分析师 工作经验 20XX /X—至今：XX金融证券有限公司[ X年X个月] 所属行业：金融/投资/证券 研发部证券分析师 1、负责通过股市报告会、面谈等形式，营销理财服务; 2、负责分析目标板块的上市公司的基本面，列出投资原因，并给出风险提示; 3、负责宏观经济、政策走向分析及解读; 4、负责协助基金经理，对持仓比重、结构、品种做出建议;

合肥舆情监测系统平台数据分析报告

武汉舆情监测系统平台数据分析报告 监测周期：2020-02-20 00:00:00~2020-02-20 23:59:59 分析范围：武汉 媒体类型：全部 信息类型：全部 信息倾向性：全部 去重类型：相同URL去重 查询类型：发布信息 报告导出：2020-02-20 18:34:17 一、趋势分析 在整体发展趋势中，2020.02.20 00:00声量最高，共产生74670条信息。在2020.02.20 00:00重要媒体声量最高，共产生1766条信息。 （一）整体趋势 监测时间全部声量重要媒体声量2020.02.20 00:00 74670 1766 2020.02.20 01:00 0 0 2020.02.20 02:00 0 0 2020.02.20 03:00 0 0 2020.02.20 04:00 0 0 2020.02.20 05:00 0 0 2020.02.20 06:00 0 0 2020.02.20 07:00 0 0 2020.02.20 08:00 0 0 2020.02.20 09:00 0 0 2020.02.20 10:00 0 0 2020.02.20 11:00 0 0 2020.02.20 12:00 0 0 2020.02.20 13:00 0 0

2020.02.20 14:00 0 0 2020.02.20 15:00 0 0 2020.02.20 16:00 0 0 2020.02.20 17:00 0 0 2020.02.20 18:00 0 0 （二）原创/转发趋势 （三）原创/转发分布

类型数据量占比 原创声量34096 45.66% 转发声量40574 54.34% （四）媒体/网民趋势 （五）媒体/网民分布 类型数据量占比

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)

客流量数据分析行业概况及发展研究报告

2016年客流量数据分析行业分析报告 【2016年09月】

软件和信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，具有技术更新快、产品附加值高、应用领域广、渗透能力强、资源消耗低、人力资源利用充分等突出特点，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。发展并提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。 一、行业管理情况 1、行业主管部门及监管体制 2、行业主要政策 基于视频技术的客流分析隶属于软件和信息技术服务业，行业发展受到国家政策的大力支持，近年来国家层面发布的主要行业政策如下： 二、行业发展情况 1、软件和信息技术服务业发展状况 近年来，随着移动互联网的快速发展，信息服务业领域的技术创新进一步强化，社会和各行业信息化程度不断加深，企业对信息资源的挖掘、利用和开发有了更深入的要求，普通消费者对信息化产品、

信息资源的利用也有了更多样化的需求，信息技术服务市场规模将持续增长。 按照工业和信息化部的定义，信息服务业分为三个组成部分，第一部分是信息传输服务业，第二部分是信息技术服务业，包括系统集成，也包括软件，第三部分是信息内容服务业，即数字内容服务业。 其中，软件与信息技术服务业是指利用计算机、通信网络等技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，并提供信息服务的业务活动。其产业板块主要包括：软件产品、信息系统集成服务、信息技术咨询服务、数据处理和储存服务、嵌入式软件产品、集成电路（IC）设计等。 在全球经济潜在增长持续下降的背景下，我国经济步入发展新常态，维持高增长同时增速小幅放缓的健康发展态势。在这样的宏观经济背景下，软件和信息技术服务业仍然保持良好的运行态势，产业规模不断扩大，产业地位显著提升，对经济社会发展贡献突出。软件和信息技术服务业推动了国民经济和社会信息化建设，带动了传统产业改造升级，催生了一批高附加值、绿色低碳的新兴产业，为提升社会管理和公共服务水平提供了技术支撑。

Stata软件基本操作和大数据分析报告入门

Stata软件基本操作和数据分析入门 第一讲 Stata操作入门 张文彤赵耐青 第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。 由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节 Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。 2．命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS软件中的命令行，此处用于键入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

气象数据的“大数据应用”浅析

气象数据的“大数据应用”浅析 2014-03-24 17:03:19 作者：国家气象总局沈文海来源：CIO时代网 摘要：气象数据在“大数据应用”浪潮中亟待解决的信息技术问题，是海量气象结构化数据的高效应用。这是气象数据能否参与“大数据应用”的技术基础和前提。 关键词：气象数据大数据 1、引言 据统计，2011年全球的数据规模为1.8ZB,这些信息将填满575亿个32GB的ipad,以这些ipad做砖石，足可以垒建起两座中国的万里长城。而到2013 年，仅中国当年产生的数据总量就已超过0.8ZB,2倍于2012年，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB.【1】而届时全球的数据总量预计将达到40ZB,如果将这些数据全部刻录成蓝光光盘，则这些光盘的总重量相当于424艘满载荷的尼米兹航空母舰。 数据量暴增的速度令人瞠目结舌，我们的确已进入“大数据时代”. 很快地，“地理大数据”、“水利大数据”、“环境大数据”、“金融大数据”、“互联网大数据”乃至“气象大数据”等名词陆续出现在有关媒体上。“大数据”逐渐成为近来人们谈论最多、思考最多的技术话题之一。一些人憧憬于“大数据”可能带来的十分珍稀的高价值信息和珍贵商机，也有许多人困惑于目前所知“大数据”的应用范式，以此研判着可能给本行业带来的变化和新的业务契机--气象部门也是如此。 做为抛砖引玉，笔者拟就如下问题提出自己的看法： （1）气象数据是否具备“大数据”的核心特征？ （2）业界公认的“大数据应用”的主要形态是什么？ （3）“大数据时代”背景下气象数据应用中新的价值领域在何处？需要首先具备哪些必要条件？ （4）气象信息技术领域当务之急需要解决的关键技术问题。 2、大数据的现实以及气象数据的体量构成 2.1 大数据的行业分布 就数据量而言，中国的大数据近期具有如下行业分布特征： （1）互联网公司 目前国内的互联网公司，拥有总计约2EB的数据，而其中的互联网三巨头BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）占有了其中的3/4（约1.5EB）。 （2）电信、金融、保险、电力、石化系统

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

奶茶店行业大数据报告简介,奶茶店品牌大数据分析

2017年奶茶店行业大数据报告简介，奶茶店品牌大数据分析 2017年奶茶店行业大数据报告 【报告类型】网络大数据调研、行业/市场研究报告 【交付时间】7-10个工作日，提供预订，目录供参考 【报告定价】￥5000.00（共五部分） 【发布机构】中国互联网大数据研究院（ICIBD）、鹿豹座数据研究院 【报告格式】WORD/PDF/PPT版（限一份） 【报告特征】数据客观、准确实用、便捷易懂、图文演示 【售后服务】1年2版，目录范围之内提供1次内容补充/数据更新。 【联系单位】鹿豹座平台/ 怒蛙网络 【工作时间】周一至周六（早08:30——晚18:00） 数据来源与研究方法： 1、中国互联网信息中心（CNNIC）、中国互联网协会等互联网权威机构的数据与资料； 2、国家统计局、海关总署、国家发改委、工商总局等政府部门和官方机构的数据与资料； 3、行业协会、行业内相关平台获取最新的一手市场资料； 4、搜索引擎大数据、电商大数据、权威平台大数据等互联网巨头提供的大数据资料； 5、中国互联网大数据研究院（ICIBD）对奶茶店产品长期监测采集的数据资料； 6、研究院与数据中心专家通过小组讨论、桌面研究等方法对核心数据和观点进行反复论证； 7、奶茶店行业公开信息，行业资深专家公开发表的观点； 8、奶茶店业内大型企业及上、下游企业的季报、年报和其它公开信息； 9、各类期刊数据库、图书馆、科研院所、高等院校的文献资料； 10、对奶茶店行业的重要数据指标进行连续性对比，反映行业发展趋势。 数据报告目录： 第一章奶茶店行业分析 1.1奶茶店概述 1.1.1奶茶店的定义 1.1.2奶茶店的分类 1.1.3奶茶店的特点 1.2中国奶茶店行业发展环境分析 1.2.1宏观经济环境 1.2.2产业政策环境 1.2.3市场消费环境 1.2.4餐饮行业环境 1.3奶茶店行业发展分析 1.3.1中国奶茶店发展历程 1.3.2国内外奶茶店品牌概况 1.3.3奶茶店行业发展现状 1.3.4奶茶店行业存在的问题 1.3.5奶茶店行业发展趋势

华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维

在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。

到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，

会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图

《大数据云气象》阅读练习及解析答案

大数据云气象 ①我们平时从电视、报纸、网站或手机上获取的看似简单的天气预报，其背后却有着极其庞杂的数据采集和分析作支撑。用现在时髦的话来说，天气预报是经过“云计算”得到的 大数据产品。 ②为了获取精确的气象预报，气象部门历来都会收集大量数据，组成超大的“数据库”。这些数据来自一个庞大的观测网络。目前，全国有 2 000多个地面站、120多个高空探测站、6颗在轨卫星、5万多个自动监测站、600多个农业检测站、300多个雷达站等，逐日逐小时甚至逐分钟对不同地点、不同高度的各种气象要素进行监测。仅在贵州，每天就有85个气象站、3万多个区域自动气象站、7部新一代多普勒天气雷达、2个探空雷达站对贵州境内 的各种气象要素进行实时监测。 ③随着预报业务的不断发展以及大数据、云计算的应用，这些数据变得更加精密，数量也持续增加，气象预报也变得越来越精确。现在，我们已经可以随时随地．．．．通过电脑、手机、 电视、网站等查询天气预报，其精度甚至可以精确到一公里．．．、一小时 ．．．以内。 ④早晨起床后，穿薄的还是厚的衣服？要不要进行晨练？长假期间是否要外出旅游？旅 游时需要带哪些随身物品……如何选择，天气预报会为你提供有效的参考。 ⑤随着各行各业对气象信息的需求越来越大，气象部门还需要针对不同领域、不同行业、不同群体制作相应的气象产品，包括面向社会群体的公众气象服务，面向水利、电力、交通、农业以及其他部门或企业的专业专项服务，以及针对干旱、暴雨、森林火险、雷电等灾害性天气的气象灾害预报预警服务等。 ⑥比如说能源，可以通过分析电力负荷历史加上气象数据进行用电量估算；农业方面， 通过某一地的农耕历史与相关气候信息，就可以指导农户进行农作物种养殖结构调整；还有交通，航班准点率历史加上机场历史天气特征，就可以得到航班延误预测……这些日益丰富 的气象产品构成了气象大数据的重要部分，让我们的生活变得更加丰富、便捷。 ⑦当气象邂逅大数据，气象大数据将大有作为，它必将更大程度地减轻灾害损失，为社会创造更多的财富，为人们带来更加美好的生活。 (1)第②段主要运用了________和________的说明方法，作用是________。 (2)阅读第④⑤⑥段，你认为下面这句话放在其中哪段的开头合适？为什么？ 更精细、更准确、更长时效的天气预报让我们日常生活中的衣食住行变得更加便捷。 答：________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ (3)分析下列句子中加点词语的表达效果。 现在，我们已经可以随时随地 ．．．．通过电脑、手机、电视、网站等查询天气预报，其精度甚 至可以精确到一公里 ．．．以内。 ．．．、一小时 答：________________________________________________________________________

数据分析师工作简历模板

基本情况姓名 xxx 性别 女 出生日期1985.11.21民族 汉族 血型 O型 婚姻状况已婚

教育程度 本科 工作年限 4年 政治面貌 群众 现有职称 无 户口所在地山东省青岛市现居住地 青岛市 联系方式

电子邮箱 求职意向 期望从事职位：数据分析师 期望工作地点：青岛市 自我评价 1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法； 2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件； 3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件； 4、有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。 工作经历 2010年7月-2012年7月 山东****网络有限公司 单位性质：合资 所任职位：数据分析师 工作地点：青岛市 职责描述： 1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告； 2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持； 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值； 4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。

2008年6月-2010年6月 ****公司 单位性质：国企 所任职位：数据分析助理 工作地点：青岛市 职责描述： 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告； 2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议； 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论； 4、针对历史海量商业数据，能及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持； 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。 项目经验 2011年5月*****项目 项目职责： 1、收集用户使用行为数据； 2、完成行为数据的分析； 3、制定模型与产品运营间的联动接口。 教育背景 2004年9月-2008年6月 山东**大学 统计学专业 本科 主要课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程、数理统计、抽样调查、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析等。 掌握了扎实的专业基础知识，擅长数学，有很强的分析和演算能力，业余广泛了解相近专业的一般原理和知识，如经济学、计算机操作等，在统计计算的基础上锻炼了视野广阔的分析技能。 培训经历

数据分析与软件应用心得.

数据分析与软件应用心得 贾学昌3118425 我很高兴选修了《数据分析与软件》这门课程，通过本课程的学习，让我学会应用数据分析和多元统计中的诸多方法进行数据分析，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题能给出合理的推断，还学会了利用SPSS软件进行一些简单的操作，能够与EXCEL结合应用。总之，受益匪浅。 现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具（清洗、集成、转换、消减）进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。 对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是EXCEL 和SPSS。在统计学中应用EXCEL,在数据分析中则主要是SPSS，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。 因此，要学好SPSS，必须掌握理论知识和对数据具有良好的分析处理能力。弄清楚数据分析的目的与对应的分析方法。掌握基本的统计方法是基础。我掌握的基本统计量有频数分布分析、描述性统计分析、多选项分析等等。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理，不过，我对这个不是太熟悉；利用多选项分析把每个变量设为1/0变量，一般应用于多选项的问卷调查处理。 在这门课程中我们学习了一个重要分析方法就是假设检验，它是用样本推断总体有用工具。尽管在统计学和概率论中学过，但学起来并轻松一些。假设检验分为参数假设检验和非参数假设检验以及方差分析。基本原理就是“小概率事件实际不可能发生”。其中参数检验是对总体分布作出某种假设，然后利用样本信息来判断关于总体的参数的原假设是否成立。方差分析实际上是通过多个总体均值相等的假设检验，来推断变量间因果联系的统计方法。在这里，我们主要要掌握原假设H0与被则假设H1的设置，看懂SPSS分析结果的数据，其中最为关注的一般是P-Value值，如果大则原假设成立，否则选择被则假设，还有F检验值和T检验值以及卡方检验值。与参数检验相比，在非参数检验中不需要对总体分布的具体形式作出严格假设，或者只需要很弱的假设。大部分非参数检验都是针对总体的分布进行的检验，但也可以对总体的某些参数进行检验。在这可学习中，最大的问题就是如何区分各种检验和合理应用。到现在我还很难理解，感觉很惭愧。 这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类分析。它与“物以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计分析方法就是对样品或指标进行量化分类的问题，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。我们学习了Q型聚类法、R型聚类法以及系统聚类法。Q型聚类分析样品间的聚类，用距离来测度亲疏程度。R型聚类分析变量间的聚类，用相似系数来测度亲疏程度。常用的Q聚类法有闵氏距离和马氏距离，只是我们必须掌握的。具体的计算方法有最短距离法、最长距离法、重心法、离差平方和连接法等等。在最后一节课老师讲了贝叶斯理论，根据先验概率和实验事件得出后验概率，从而得出更为可信的概率。

气象数据处理流程

气象数据处理流程 1.数据下载 1.1. 登录中国气象科学数据共享服务网 1.2. 注册用户 1.3. 1.4. 辐射度、1.5. 2. 2.1. 2.2. 2.2.1. 为方便插值数据设置分辨率（1公里）减少投影变换次数，先将站点坐标转为大地坐标 并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库 （注意：数据库存储为DBF3格式，个字段均为数值型坐标需设置小数位数） 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。 2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6

For j = 1 To 30 Windows("chengle.dbf").Activate Rows("1:1").Select Selection.AutoFilter Selection.AutoFilter Field:=5, Criteria1:=i Selection.AutoFilter Field:=6, Criteria1:=j Cells.Select Selection.Copy Workbooks.Add ActiveSheet.Paste Windows("chengle.dbf").Activate ", Title = " 3. 利用 3.1. 3.2. 选择分析→回归→非线性回归 3.3. 将辐射值设为因变量 将经度（X）和纬度（Y）作为自变量，采用二次趋势面模型（f=b0+b1*x+b2*y+b3*x2+b4*x*y+b5*y2）进行回归，回归方法采用强迫引入法。 如图，在模型表达式中输入模型方程。 在参数中设置参数初始值

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。