数据

雅高酒店集团成功的战略目标管理经验：一、选择具有规模发展效益前景的连锁酒店业；二、制订长远发展的战略目标---10年内拥有100家以上的连锁酒店；三、从建设第一家连锁酒店坚定不移地朝着不断完善战略管理的方向发展；下面是企业发展的数据：雅高集团总部设在巴黎，成立于1967年，是欧洲最大的酒店集团。截至2004年底，法国雅高集团拥有15.8万个员工，饭店业务涉及140个国家，是欧洲饭店、餐饮行业的领导企业，也是世界最大的饭店和服务集团之一。雅高在世界范围内约有4000家饭店，从经济型到豪华饭店，雅高提供了全系列不同档次的饭店服务，满足了不同需求层次顾客的需要。1、雅高的起源1960年，保罗·杜布吕接受其老师，经济学家贝尔纳·图季约的建议，开始研究美国holiday inn（假日饭店）成功的原因，分析其起居设备和家具的功用、合理的价格、旅馆在城市的地址等。1963年8月，保罗产生了在法国建设一个类似holiday inn（假日饭店）的饭店，与holiday inn联系建立法国分店，遭到拒绝。1964年，保罗·杜布吕和杰拉德·贝里松见面，决定合作建设法国的连锁饭店。两人确立了主要原则：一定要建成连锁酒店，只许成功，不许失败。酒店名称确定为“NOVOTEL（诺富特）”，是NOV“新”和（H）TEL“酒店”组成的合成词。1966年7月，在获得保罗·杜布吕父亲的资金支持和法国饭店业信贷署扶持下，第1家诺富特诞生了。在第一家饭店还在建设中，第二家饭店开始动工、第三家饭店已经开始谈判。如此，雅高走上了快速发展的道路。在1974年，雅高创造了宜必思这个经济型饭店品牌。1975年，收购美居（MERCURE），定位中低档，开始在欧洲和非洲法国前殖民地拓展。雅高集团形成了偏向于经济型、中档和中高档酒店的大型连锁集团，形成了一个具有不同档次的饭店群落，实现了对欧洲的饭店行业的绝对领导。2、雅高的成就法国雅高集团从一个只有62个客房的诺富特酒店开始起步，在短短数年内，成为法国乃至欧洲中档和经济型等领域酒店业的领导企业。自1967年雅高公司创立以来，成立了第一家诺富特饭店以来，在雅高创立后的10年内，雅高实现了从1家酒店到146家酒店的飞跃；雅高饭店数超过200家，只用了13年。到2005年2月底，雅高集团已经拥有了3986家饭店。3、雅高的借鉴（1）雅高创业期正是法国酒店业发展的高速成长期，这个有利的外部环境使雅高具备了能快速成长的外部环境。同样，法国为了推动饭店业发展，在50年代所成立的饭店业信贷署，成为雅高快速发展的金融动力。（2）雅高创业时的诺富特是个三星级酒店，相对四星及更高档酒店市场而言，具有更大的市场容量，也是成长市场中属于品味、档次较高的细分市场，这使雅高快速成长具备了市场空间。（3）连锁发展是雅高企业创业前就制定了战略目标。雅高学习的标杆企业是假日饭店，雅高吸取了假日饭店成功的精髓——饭店产业化、标准化，通过标准化实施饭店的特许经营和连锁发展（产业化）。（4）雅高饭店建设时，从选址到饭店容量设计，建筑成本的控制和运营管理都有一套标准化体系，具有强大的可复制能力，这是推动雅高酒店业务的快速发展内在动力。（5）雅高适时推出了宜必思、一级方程式等饭店品牌，形成了一个从低档到高档饭店的品牌系列，并在地域上组成了一个不同档次饭店群落，成为区域饭店业务的的垄断者，具备了很强的竞争优势。4、雅高的成功总结雅高集团的成功给其他国际酒店管理集团的冲击和影响较为深远，雅高的成功的速度“太快了”；正因为其速度非常快，引得世人惊讶。（1）抓住一个战略机遇。从一个区域地区的某个行业发展的角度来看，任何一个行业都会出现一个高速增长期，如何在这个增长期获得快速的成长，不同的投资者具有不同的看法和认识。由于市场容量快速扩张，容易满足顾客的需求，诺富特通过100%的浴室设置，就能获得一定市场的成功。而当随着市场容量的逐渐饱和，在竞争中的获得成功的难度，要远远大于市场快速扩张期。饭店业的空白市场，缺乏有效的竞争，是雅高发展的战略机遇期。（2）学习一个标杆企业。假日饭店在美国市场的成功，使得雅高有了一个学习的标杆企业，成功地通过复制假日饭店的扩张模式，在法国获得了成功。假日饭店也就失去了在欧洲发展类似连锁饭店的最佳机会。同样，当雅高在国际化拓展过程中，在巴西创立的“巴帝农（PARTTHENON）”品牌，出租公寓并提供与饭店服务类似的服务。该创意一经推出，在2年内推出了近50家PARTTHENON公寓。但是，该创意被竞争对手提前复制，并应用到了欧洲市场，从此雅高也失去了将该公寓扩张到欧洲的机会。一个标杆企业的成功模式，将影响后续者的成功模式。（3）建造一个连锁饭店雅高的发展战略的独特之处在于“品牌连锁”的最终目标，在确定了以诺富特品牌，在3星级市场进行扩张战略后，实施了在法国、乃至欧洲的地域拓展，实现规模上的拓展，并不是采取进入高端市场的方式。雅高在发展过程中，始终坚定地执行了“规模致胜”的竞争原则，迅速扩大规模，占领行业性战略资源（地段和客源），以压迫竞争者的生存空间。（4）构建一个竞争优势雅高通过获得饭店行业的战略性资源，如地段和客源，构建了一个竞争优势。地段与交通、客源、景点等资源密切联系。雅高在发展过程中，选择了一些具有发展潜力的地段，随着法国城市化进程的发展，许多地段成为交通便利的地点。另外，在选址上，选择高速公路出口一侧，也带来了很多便利。在获得一定知名度后，即可以较廉价的方法，既获得了新的较佳地段，还获得了税收等方面的优惠。如果用一句话来总结雅高的成长过程；就是雅高抓住了行业兴旺的成长机会，利用借贷、连锁、合同管理等多种方式，扩大酒店规模，利用规模优势，提升企业竞争力。

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用：（1）服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教（保健方案订阅、推送）；同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。（2）服务医生。临床决策支持，如用药分析、药品不良反应、疾病并发症、治疗效果相关性分析、抗生素应用分析；或是制定个性化治疗方案。（3）服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床试验设计的统计工具和算法、临床实验数据的分析与处理等方面，如针对重大疾病识别疾病易感基因、极端表现人群；提供最佳治疗途径。互联网是个神奇的大网，医疗大数据和软件定制也是一种模式，这里报价，这个手技的开始数字是一把柒中间的是叁儿零最后的是一泗贰五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。（4）服务管理机构。规范性用药评价、管理绩效分析；流行病、急病等预防干预及措施评价；公众健康监测，付款（或定价）、临床路径的优化等。（5）公众健康服务。包括危及健康因素的监控与预警、网络平台、社区服务等方面。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。下面列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。1、比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究。研究表明，对同一病人来说，医疗 服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定 临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从 长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国 通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元 投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互 操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分 析结果的有效性不是一件容易的事情。还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心 (医疗服务支付方)使用成本/效益比例来制定报销决策，因此即便他们通 过大数据分析找到更好的方法也很难落实。2、临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错 误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan 儿科重症病房的研究中，两个月内，临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。比如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、 CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库(就像IBMWatson做的)，从而给医生提出诊疗建议。此外，临床决策支持系统还可以使 医疗流程中大部分的工作流流向护理人员和助理医生，使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来，从而提高治疗效率。3、医疗数据透明度提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明，间接促进医疗服务质量的提高。根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据集，可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘，促进信息透明。流程图的目标是识别和分析临床变异和医 疗废物的来源，然后优化流程。仅仅发布成本、质量和绩效数据，即使没有与之相应的物质上的奖励，也往往可以促进绩效的提高，使医疗服务机构提供更好的服 务，从而更有竞争力。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务 机构带来额外的业绩增长潜力。美国医疗保险和医疗补助服务中心正在测试仪表盘，将其作为建设主动、透明、开放、协作型政府的一部分。本着同样的精神，美国 疾病控制和预防中心 。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。4、远程病人监控从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今后的用药和治疗方案。2010年，美国有1.5亿慢性病患者，如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护 系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历 数据库。举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增 加现象，这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门 诊医生预约量的目标。5、对病人档案的先进分析在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。付款/定价对医疗支付方来说，通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例，这将有潜力创造每年500亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。1、自动化系统自动化系统(例如机器学习技术)检测欺诈行为。业内人士评估，每年有2%~4%的医疗索赔是欺诈性的或不合理的，因此检测索赔欺诈具有巨大的经济意 义。通过一个全面的一致的索赔数据库和相应的算法，可以检测索赔准确性，查出欺诈行为。这种欺诈检测可以是追溯性的，也可以是实时的。在实时检测中，自动 化系统可以在支付发生前就识别出欺诈，避免重大的损失。2、基于卫生经济学和疗效研究的定价计划在药品定价方面，制药公司可以参与分担治疗风险，比如基于治疗效果制定定价策略。这对医疗支付方的好处显而易见，有利于控制医疗保健成本支出。对患 者来说，好处更加直接。他们能够以合理的价格获得创新的药物，并且这些药物经过基于疗效的研究。而对医药产品公司来说，更好的定价策略也是好处多多。他们 可以获得更高的市场准入可能性，也可以通过创新的定价方案，更有针对性疗效药品的推出，获得更高的收入。在欧洲，现在有一些基于卫生经济学和疗效的药品定价试点项目。一些医疗支付方正在利用数据分析衡量医疗服务提供方的服务，并依据服务水平进行定价。医疗服务支付方可以基于医疗效果进行支付，他们可以与医疗服务提供方进行谈判，看医疗服务提供方提供的服务是否达到特定的基准。研发医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。拿美国为例，这将创造每年超过1000亿美元的价值。1、预测建模医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及 早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司 的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。除了研发成本，医药公司还可以更快地得到回报。通过数据建模和分析，医药公司可以将药物更快推向市场，生产更有针对性的药物，有更高潜在市场回报和 治疗成功率的药物。原来一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用预测模型可以帮助医药企业提早3～5年将新药推向市场。2、提高临床试验设计的统计工具和算法使用统计工具和算法，可以提高临床试验设计水平，并在临床试验阶段更容易地招募到患者。通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快 临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议，并能找出最合适的临床试验基地。比如那些拥有大量潜在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更理想的，或 者在试验患者群体的规模和特征二者之间找到平衡。3、临床实验数据的分析分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对 其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或 者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。这些分析项目是非常重要的。可以看到最近几年药品撤市数量屡创新高，药品撤市可能给医药公司带来毁灭性的打击。2004年从市场上撤下的止痛药Vioxx，给默克公司造成70亿美元的损失，短短几天内就造成股东价值33%的损失。4、个性化治疗另一种在研发领域有前途的大数据创新，是通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。个性化医学可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和诊断。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。个性化医疗目前还处在初期阶段。麦肯锡估计，在某些案例中，通过减少处方药量可以减少30%~70%的医疗成本。比如，早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。5、疾病模式的分析通过分析疾病的模式和趋势，可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策，帮助其优化研发重点，优化配备资源。 新的商业模式大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。汇总患者的临床记录和医疗保险数据集汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可 以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医 学发展的速度。公众健康大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测 和响应程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时 的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。

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股票交易佣金是指在股票交易时需要支付的款项，股票交易手续费分三部分：印花税、过户费、证券监管费。券商交易佣金最高为成交金额的3‰，最低5元起，单笔交易佣金不满5元按5元收取。2、印花税由政府收取；过户费属于证券登记清算机构的收入；佣金属于券商的收入3、过户费（仅上海股票收取）：所以此费用只在投资者进行上海股票、基金交易中才支付此费用，此费用按成交股票（以每股为单位）的千分之一支付，不足1元按1元收。2、买卖股票手续费怎么算您好！股票交易是指股票投资者之间按照市场价格对已发行上市的股票所进行的买卖，包括场内交易和场外交易。股票公开转让的场所首先是证券交易所。中国大陆仅有两家交易所，即上海证券交易所和深圳证券交易所。费用内容1、印花税：成交金额的1‰ 。2008年9月19日至今由向双边征收改为向出让方单边征收。受让者不再缴纳印花税。投资者在买卖成交后支付给财税部门的税收。上海股票及深圳股票均按实际成交金额的千分之一支付，此税收由券商代扣后由交易所统一代缴。债券与基金交易均免交此项税收。2、证管费：约为成交金额的0.002%收取3、证券交易经手费：A股，按成交金额的0.00696%收取；B股，按成交额双边收取0.0001%；基金，按成交额双边收取0.00975%；权证，按成交额双边收取0.0045%。A股2、3项收费合计称为交易规费，合计收取成交金额的0.00896%，包含在券商交易佣金中。4、过户费（仅上海股票收取）：这是指股票成交后，更换户名所需支付的费用。由于我国两家交易所不同的运作方式，上海股票采取的是”中央登记、统一托管”，所以此费用只在投资者进行上海股票、基金交易中才支付此费用，深股交易时无此费用。此费用按成交金额的0.002%收取5、券商交易佣金：最高不超过成交金额的3‰，最低5元起，单笔交易佣金不满5元按5元收取。一般情况下，券商对大资金量、交易量的客户会给予降低佣金率的优惠，因此，资金量大、交易频繁的客户可自己去和证券部申请。另外，券商还会依客户是采取电话交易、网上交易等提供不同的佣金率，一般来说，网上交易收取的佣金较低。另外，部分地方还收委托费。这笔费用主要用于支付通讯等方面的开支，一般按笔计算（由证券公司营业部决定收不收，证券公司多的地方，相互竞争，大多取消这项，比如大城市，证券公司少的地方，营业部可能收你成交一笔收一元或五元，比如小城镇）计算方法介绍1。不同的营业部的佣金比例不同，极个别的营业部还要每笔收1-5元的委托（通讯）费。2。交易佣金一般是买卖金额的1‰-3‰（网上交易少，营业部交易高，可以讲价，一般网上交易1.8‰，电话委托2.5‰，营业部自助委托3‰），每笔最低佣金5元，印花税是买卖金额的1‰（基金，权证免税），上海每千股股票要1元过户手续费（基金、权证免过户费），不足千股按千股算。3。每笔最低佣金5元，所以每次交易在1666.67元以上比较合算。（1666.67*3‰=5元）4。如果没有每笔委托费，也不考虑最低佣金和过户费，佣金按3‰，印花税1‰算，买进股票后，上涨7‰以上卖出，可以获利。5。买进以100股（一手）为交易单位，卖出没有限制（股数大于100股时，可以1股1股卖，低于100股时，只能一次性卖出。），但应注意最低佣金（5元）和过户费（上海、最低1元）的规定。当前交易费由三部分组成：佣金、印花税、过户费（仅上海股票收取）佣金如果按照1‰计的话，买卖一次股票的手续费为 1‰（买进佣金）+1‰（卖出佣金）+1‰（卖出印花税）所谓粗略计算，应该是忽略掉上海股票所产生的过户费之后的算法。注意佣金的多少在一定程度上，影响到您的交易佣金的重要性，见下表，以股票为例1、假如您的资金量为10万元，每月交易4次，佣金为1‰、2‰、3‰等三种费率情况下的交易成本节约一览表：证券交易客户资金量每年交易次数年交易量佣金每年交易成本每年节约成本节约成本产生的收益率A10万48480万1‰480096009.6‰B10万48480万2‰960048004.8‰C10万48480万3‰1440000‰2、假如您资金量为10万元，每月交易20次，佣金为1‰、2‰、3‰等三种费率情况下的交易成本节约一览表：证券交易客户资金量每年交易次数年交易量佣金每年交易成本每年节约成本节约成本产生的收益率A10万2402400万1‰240004800048‰B10万2402400万2‰480002400024‰C10万2402400万3‰7200000‰实例很多新手股民在想进入炒股之前，都很想知道股票交易费用计算方法，主要是害怕到时候被坑，特别是在网上交易的股民，交易费用的计算一定要弄清楚。下面是笔者交易前对交易费用的计算。1、印花税：1‰（卖的时候才收取，此为国家税收，全国统一）。2、过户费：深圳交易所无此项费用，上海交易所收费标准（每1000股收取1元，不足1000股按1元收取）。3、交易佣金：最高收费为3‰，最低收费5元。各家劵商收费不一，开户前可咨询清楚。假设你买入10000股，每股票价格为10元，以此为例，对其买入成本计算：买入股票所用金额：10元/股×10000股=100000元；过户费：0.001元×10000股=10元（沪市股票计算，深市为0）；交易佣金：100000×3‰=300元（按最高标准计算，正常情况下都小于这个值）；买入总成本：100000元+300元+10元=100310元（买入10000股，每股10元，所需总资金）多少每股卖出才不赔钱？可按如下公式计算：（买入总成本+卖出过户费）÷（1-印花税率-交易佣金率）÷股票数量=（100310元+10元）÷（1-0.001-0.003）÷10000=10.07228916元=10.07元（四舍五入）。若以10.08每股卖出价格计算：股票金额：10.08元/股×10000股=100800元；印花税：100800元×1‰=100.8元；过户费：0.001元×10000股=10元；交易佣金：100800元×3‰=302.4元；卖出后收入：100800元-100.8元-10元-302.4元=100386.8元；最终实际盈利为：卖出后收入-买入总成本=100386.8-100310=76.8元；折叠编辑本段最新调整信息上海证券交易所和深圳证券交易所从2012年9月1日起再次降低A股证券交易经手费收费标准，上交所由按成交金额0.087‰双向收取，下调至按成交金额0.0696‰双向收取；深交所由现行的按交易额0.087‰收取下调为按交易额0.0696‰收取。2015年7月1日，为进一步降低投资者交易成本，沪、深证券交易所和中国证券登记结算公司经研究，拟调低A股交易结算相关收费标准。沪、深证券交易所收取的A股交易经手费由按成交金额0.0696‰双边收取调整为按成交金额0.0487‰双边收取，降幅为30%。收取的B股交易经手费由按成交金额0.301‰双边收取调整为按成交金额0.0487‰双边收取。在0.0487‰中，0.00974‰转交投资者保护基金，0.03896‰为交易所收费。中国证券登记结算公司收取的A股交易过户费由目前沪市按照成交面值0.3‰双向收取、深市按照成交金额0.0255‰双向收取，一律调整为按照成交金额0.02‰双向收取。按照近两年市场数据测算，降幅约为33%。同时，沪股通交易过户费收费标准由原”按成交股份面值的0.6‰元人民币计收（双向收取）”修改为”按成交金额0.02‰元人民币计收（双向收取）”，此收费标准2015年8月1日起正式实施。谢谢阅读！3、股票交易手续费一般是多少？目前股票交易的手续费计算方法如下：印花税：成交额的0.3%。 是国税不可变动。（只在卖出时收取）， 佣金：最高成交额的0.3%，最低5元，一般营业部收0.25-0.28%，网上交易收0.15-0.25%。（买卖双向收取）过沪费：这个只在买卖上海股票的时候收取，收费方式为成交股数的万分之六，不足一元按一元收取；委托费：每单3元。（沪市收取，深证不收）。一般买入卖出一个来回费佣在买入价上加入1.2%左右，也就是成本价。这些你在开户时可以详细问下券商，一般在签订协议时上面都有的，个人认为炒股这些不算是重点，最紧要的是如何在股市中盈利，这才是投资者们最关注的，作为新手以个人看法，觉得，在实战之前最好先系统的去学习一下，掌握好一定的经验和技巧，这样在股市中才能懂得如何去避开风险，保持在股市中盈利，新手前期可用个模拟盘去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。我用的牛股宝还不错，里面有全面的知识可以足够应对大盘与个股，在使用也很方便，愿能帮助到你，祝你投资愉快！

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现在不管是进入怎样的交易平台或者 APP，基本上都会要进行实名认证，因为这是国家在推行防止网络犯罪，所以必须要登录平台实行实名认证，否则相应的软件就不能够认定和发布，所以实名认证比较重要，那么对于华云数据这个公司，小编可以和大家聊一聊。一、华云数据华云数据其实总称就是华云数据控股集团有限公司，该公司是成立于2010年，是为用户提供创新价格的私有云，全项模块化软件定义数据中心套件混合云管解决方案，内置通用型云操作系统超融合套件以及一站式公有云服务等也是助力党政军级企业用户数字化转型，推动国家信息技术应用创新发展，目前华云数据在政府金融国防军工教育，医疗能源，电力，交通运输等十几个行业打造的行业标杆案例。二、华云数据服务范围华云数据的服务范围还是比较的多的，就目前来看华云数据的服务范围。主要是提供自主安全可控云计算服务，而且是为了帮助用户采用云计算提升it能力，最后实现业务的变革，而华为数据主要是面向着企业级用户提供定制化私有云解决方案，同时还可以提供混合云大数据一体机，公有云、IDC转移等全云服务，所以说效果啊各方面还是非常好，你都能够提供这样服务，说明华云数据还是做挺可靠。三、华云数据实名认证危险吗华云数据和一般平台是一样，都是需要实名认证，但是华云数据本身就是做计算机服务，所以说个人认为华云数据的实名认证要稍微好的多，至少说比一般软件实名认证要可靠的多，因为华云数据库的实名认证信息，只要一旦认证成功以后，信息将直接传送到相应的国家管理库，这个管理库一般人是破解不了，是非常严格实行，相当于国家级的管理数据信息，所以说用户们请放心进行华云数据实名认证。

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企业内部混乱。其核心的云管平台功能很不完善，而且也很不稳定，员工离职率答40%，员工也不稳定，各级高层说话的可信度都很低。华云数据控股集团成立于中国云计算元年——2010年，与中国信息化发展同频共振自此写入华云数据的基因。

华云数据控股集团有限公司成立于2013年01月09日，法定代表人：许广彬，注册资本：8,974.99元，地址位于无锡市滨湖区科教软件园6号。公司经营状况：华云数据控股集团有限公司目前处于开业状态，公司拥有92项知识产权，招投标项目1项。建议重点关注：爱企查数据显示，截止2022年11月26日，该公司存在：「自身风险」信息78条，涉及“开庭公告”等。以上信息来源于「爱企查APP」，想查看该企业的详细信息，了解其最新情况，可以直接【打开爱企查APP】

资金链断了。根据查询相关资料：华云数据控股集团原定于2022年8月10日正式上市，但由于集团的高管对接问题资金链断了，只能延期上市，具体时间已官方发布为准。华云数据控股集团是国内领先的综合性云计算服务提供商和一站式云化合作云平台。

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所需步骤： 1． 了解该公司。多花时间，弄清楚这间公司的经营状况。以下是一些获得资料的途径： * 公司网站 * 财经网站和股票经纪提供的公司年度报告 * 图书馆 * 新闻报道——有关技术革新和其它方面的发展情况 2． 美好的前景。你是否认同这家公司日后会有上佳的表现？ 3． 发展潜力、无形资产、实物资产和生产能力。这时，你必须象一个老板一样看待这些问题。该公司在这些方面表现如何？ * 发展潜力——新的产品、拓展计划、利润增长点？ * 无形资产——知识版权、专利、知名品牌？ * 实物资产——有价值的房地产、存货和设备？ * 生产能力——能否应用先进技术提高生产效率？ 4． 比较。与竞争对手相比，该公司的经营策略、市场份额如何？ 5． 财务状况。在报纸的金融版或者财经网站可以找到有关的信息。比较该公司和竞争对手的财务比率： * 资产的账面价值 * 市盈率 * 净资产收益率 * 销售增长率 6． 观察股价走势图。公司的股价起伏不定还是稳步上扬？这是判断短线风险的工具。 7． 专业的分析。F10为个股资料，里面的业内点评清楚地评价了公司的行业地位及发展前景，可以作为参考，还有淘股吧论坛，里面不乏有高人分析个股的技术面与题材面。技巧提示： 1、 潜在的行业龙头，要重点关注。比如中国南车，刚上市就跌到了3元，作为动车组的龙头股，肯定是低估了，中线持有必赚；2、 低价是永恒的题材。这里所说的低价，是绝对低价，历史上从来没有大幅炒作过的品种，一旦有热门的题材引发主升，往往成为黑马。 注意事项： 每个投资者都经历过股票套牢的滋味。这时应该保持冷静，分析公司的基本面，确定该股票是否还值得长期持有。

1、十大餐饮龙头股2、疫情放开后哪些股票会涨3、十大酒店餐饮股票龙头股4、海南酒店最多的上市公司5、酒店股票的十大龙头股十大餐饮龙头股一、1.首旅酒店600258：酒店餐饮龙头股，从近三年营收复合增长来看，近三年营收复合增长为-21.35%，过去三年营收最低为2020年的52.82亿元，最高为2018年的85.39亿元。公司拥有地处黄金地段的京伦、民族等饭店(四星级，为奥运接待指定酒店，旗下北京展览馆地位突出，连续多年营业收入超亿元，08年11月，公司收购前门饭店(四星级，饭店内的梨园剧场及酒店互为依托，已确立饭店京剧文化的主题特色，在欧美旅游市场中具有较强市场竞争力。2.锦江酒店600754：酒店餐饮龙头股，从近三年营收复合增长来看，近三年营收复合增长为-17.94%，过去三年营收最低为2020年的98.98亿元，最高为2019年的151.0亿元。以开业酒店客房规模计，本集团在国际酒店和餐厅协会官方刊物《HOTELSMagazine》于二零一七年七月发布的全球酒店集团排行榜排名位列第五位。酒店餐饮概念股其他的还有：3.华天酒店000428：华天酒店集团股份有限公司成立于1995年12月21日，是经国家旅游局批准的专业酒店管理公司，有近20年管理高星级酒店的专业模式和丰富经验，一直位居湖南酒店管理公司领头地位，目前已名列中国旅游饭店集团10强，国际饭店百强。4.岭南控股000524：广州岭南集团控股股份有限公司(以下简称“岭南集团”主营业务是旅游业和食品业，致力于打造“旅游、酒店、会展和食品”四大产业平台，业务涵盖旅行社、酒店、餐饮、在线旅游、旅游景区、旅游客运、会议展览、零售连锁，粮食、肉制品、调味品加工、贸易及蔬果批发等相关业态和细分领域。5.西部创业000557：公司目前从事的主要业务包括铁路运输、仓储物流、葡萄酒、酒店餐饮四大板块。6.西安饮食000721：餐饮服务业务方面，公司是西北地区最大的餐饮业企业，拥有西安饭庄、老孙家饭庄、西安烤鸭店、德发长酒店、同盛祥饭庄、春发生饭店、永宁国际美术馆、大香港酒楼、常宁宫会议培训中心等16家分公司、15家子公司，诸多家经营网点，且多为具有百年历史的老店、大店、名店、特色店和“中华老字号”，已成为陕西省和西安市最具代表性的对外接待“窗口”。7.三特索道002159：目前掌握的旅游项目资源主要分布在陕西、海南、贵州、内蒙、湖北、浙江等9个省，主要产品包括索道、景区、酒店餐饮。8.全聚德9.ST全新10.同庆楼 数据由南方财富网提供，仅供参考，不构成投资建议，股市有风险，投资需谨慎，据此操作，风险自担。疫情放开后哪些股票会涨疫情利好的概念股有口罩概念、防护服概念、呼吸机概念、消毒液概念、疫苗概念等。其中口罩概念涉及的股票有中国石化、仁和药业等等；防护服概念涉及到的有欣龙控股、北华股份等等；呼吸机概念涉及到的有鱼跃医疗、迈瑞医疗等等；消毒液概念涉及到的有沈阳化工、氯碱化工等等；疫苗概念涉及到的股票有中元股份、辽宁成大等等。疫情结束后，具体有可能会大涨的股票有：古井贡酒(000596、舍得酒业(600702、酒鬼酒(000799、老白干酒(600559、贵州茅台(600519、凯撒旅游(000796、广州酒家(603043、岭南控股(000524、锦江酒店(600754、首旅酒店(600258、云南旅游(002059等。拓展资料：1.股票持有者凭股票从股份公司取得的收入是股息。股息的发配取决于公司的股息政策，如果公司不发派股息，股东没有获得股息的权利。优先股股东可以获得固定金额的股息，而普通股股东的股息是与公司的利润相关的。普通股股东股息的发派在优先股股东之后，必须所有的优先股股东满额获得他们曾被承诺的股息之后，普通股股东才有权力发派股息。股票只是对一个股份公司拥有的实际资本的所有权证书，是参与公司决策和索取股息的凭证，不是实际资本，而只是间接地反映了实际资本运动的状况，从而表现为一种虚拟资本。2.股票投资中，时常会出现股价真实的涨跌情况和预期的涨跌不相符的现象，这样的情况下投资者就可能无法获得预期收益，甚至有可能遭受损失。风险指的便是实际收益和预期收益的偏差。风险可以分为系统性风险和非系统性风险。预期收益也称期望收益，是指如果没有意外事件发生时根据已知信息所预测能得到的收益。股票市场的系统性风险和非系统性风险可由资本资产定价模型描述，模型中的贝塔(β反映系统性风险，阿尔法(α反映非系统性风险。贝塔反映的是股票资产的收益对市场波动的敏感程度，或者称为弹性。阿尔法反映的是股票的超额收益水平，阿尔法为正时为正向超越，阿尔法为负时，为反向超越。十大酒店餐饮股票龙头股一、1.首旅酒店600258：酒店餐饮龙头股，从近三年营收复合增长来看，近三年营收复合增长为-21.35%，过去三年营收最低为2020年的52.82亿元，最高为2018年的85.39亿元。公司拥有地处黄金地段的京伦、民族等饭店(四星级，为奥运接待指定酒店，旗下北京展览馆地位突出，连续多年营业收入超亿元，08年11月，公司收购前门饭店(四星级，饭店内的梨园剧场及酒店互为依托，已确立饭店京剧文化的主题特色，在欧美旅游市场中具有较强市场竞争力。2.锦江酒店600754：酒店餐饮龙头股，从近三年营收复合增长来看，近三年营收复合增长为-17.94%，过去三年营收最低为2020年的98.98亿元，最高为2019年的151.0亿元。以开业酒店客房规模计，本集团在国际酒店和餐厅协会官方刊物《HOTELSMagazine》于二零一七年七月发布的全球酒店集团排行榜排名位列第五位。酒店餐饮概念股其他的还有：3.华天酒店000428：华天酒店集团股份有限公司成立于1995年12月21日，是经国家旅游局批准的专业酒店管理公司，有近20年管理高星级酒店的专业模式和丰富经验，一直位居湖南酒店管理公司领头地位，目前已名列中国旅游饭店集团10强，国际饭店百强。4.岭南控股000524：广州岭南集团控股股份有限公司(以下简称“岭南集团”主营业务是旅游业和食品业，致力于打造“旅游、酒店、会展和食品”四大产业平台，业务涵盖旅行社、酒店、餐饮、在线旅游、旅游景区、旅游客运、会议展览、零售连锁，粮食、肉制品、调味品加工、贸易及蔬果批发等相关业态和细分领域。5.西部创业000557：公司目前从事的主要业务包括铁路运输、仓储物流、葡萄酒、酒店餐饮四大板块。6.西安饮食000721：餐饮服务业务方面，公司是西北地区最大的餐饮业企业，拥有西安饭庄、老孙家饭庄、西安烤鸭店、德发长酒店、同盛祥饭庄、春发生饭店、永宁国际美术馆、大香港酒楼、常宁宫会议培训中心等16家分公司、15家子公司，诸多家经营网点，且多为具有百年历史的老店、大店、名店、特色店和“中华老字号”，已成为陕西省和西安市最具代表性的对外接待“窗口”。7.三特索道002159：目前掌握的旅游项目资源主要分布在陕西、海南、贵州、内蒙、湖北、浙江等9个省，主要产品包括索道、景区、酒店餐饮。8.全聚德9.ST全新10.同庆楼数据由南方财富网提供，仅供参考，不构成投资建议，股市有风险，投资需谨慎，据此操作，风险自担。海南酒店最多的上市公司海南酒店最多的上市公司：锦江酒店——锦江股份600754中青旅——600138华天酒店——000428新都酒店——000033东方宾馆——000524许多的上市公司是锦江酒店。酒店股票的十大龙头股酒店股票的龙头股有：锦江酒店600754：酒店龙头。公司净资产收益率0.85%，毛利率25.74%，净利率2.42%，2020年总营业收入98.98亿，同比增长-34.45%；扣非净利润-6.7亿，同比增长-175.05%。经济型酒店业务和连锁餐饮投资业务近7日股价下跌1.15%，2022年股价下跌-2.69%。中青旅600138：酒店龙头。2020年中青旅总营收71.51亿，同比增长-49.12%；扣非净利润-3.95亿，同比增长-191.44%；净资产收益率-3.59%，毛利率19.44%，净利率-3.42%，市盈率为-35.09。并非字面上的旅行社公司，主营旅游、酒店运营及景区等业务，旗下乌镇和古北水镇是公司盈利的主要来源，贡献了近44%的利润。以整合营销业务贡献近16.5%的利润，通过景区发力，营造的旅游生态圈，以山水酒店为代表的酒店业务，贡献近13%的利润。在近7个交易日中，中青旅有4天上涨，期间整体上涨2.71%，最高价为12.08元，最低价为10.85元。和7个交易日前相比，中青旅的市值上涨了2.32亿元。岭南控股000524：一大批有内容、有IP、有服务特色的旅游类目的地酒店产品诞生，带来住宿业消费需求的升级，推动住宿业管理端、产品端、渠道端相应的变革。西安旅游000610：国内酒店业总体上仍旧在低谷中，但是，部分城市的酒店已经率先“触底反弹”。*ST东海A000613：但是，近年来当地高中低档酒店或者家庭旅馆盲目大量兴建开业，供应远大于市场需求，行业之间竞争相当激烈，经营下滑压力不减。拓展资料：股票(stock是股份公司所有权的一部分，也是发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。股票是资本市场的长期信用工具，可以转让，买卖，股东凭借它可以分享公司的利润，但也要承担公司运作错误所带来的风险。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。每家上市公司都会发行股票。同一类别的每一份股票所代表的公司所有权是相等的。每个股东所拥有的公司所有权份额的大小，取决于其持有的股票数量占公司总股本的比重。股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖，是资本市场的主要长期信用工具，但不能要求公司返还其出资。股票是股份制企业（上市和非上市所有者（即股东拥有公司资产和权益的凭证。上市的股票称流通股，可在股票交易所（即二级市场自由买卖。非上市的股票没有进入股票交易所，因此不能自由买卖，称非上市流通股。这种所有权为一种综合权利，如参加股东大会、投票标准、参与公司的重大决策、收取股息或分享红利等，但也要共同承担公司运作错误所带来的风险。股票是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人发行的股份凭证，代表着其持有者（即股东对股份公司的所有权。股票是股份证书的简称，是股份公司为筹集资金而发行给股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖或作价抵押，是资金市场的主要长期信用工具。

1 002236.SZ 大华股份 大数据 2 002268.SZ 卫士通 大数据 3 002279.SZ 久其软件 大数据 4 002415.SZ 海康威视 大数据 5 002439.SZ 启明星辰 大数据 6 002642.SZ 荣之联 大数据 7 300074.SZ 华平股份 大数据 8 300101.SZ 国腾电子 大数据 9 300170.SZ 汉得信息 大数据 10 300188.SZ 美亚柏科 大数据 11 300229.SZ 拓尔思 大数据 12 300231.SZ 银信科技 大数据 13 300245.SZ 天玑科技 大数据 14 300270.SZ 中威电子 大数据

答案：股票价格数据可以在多个网站上找到，其中包括但不限于以下几个网站：1. 股票交易所官方网站：例如美国纳斯达克和纽约证券交易所等交易所的官方网站都会提供股票价格数据。2. 金融信息网站：例如雅虎财经、彭博财经、CNN Money等网站都提供实时的股票价格数据。3. 证券交易平台：例如雪球、东方财富等证券交易平台也会提供股票价格数据。解释：以上三个网站都是非常常见的获取股票价格数据的途径。股票交易所官方网站提供的数据通常比较权威可靠，而金融信息网站和证券交易平台则提供更加实时的数据，方便投资者及时掌握股票价格变化。拓展：除了以上提到的途径外，还有一些专业的金融数据服务商，例如Bloomberg、Thomson Reuters等，它们提供的股票价格数据更加全面、详细，并且可以提供更加专业的金融数据分析服务。不过这些服务通常需要付费，适合专业投资者或机构使用。

技术指标分析是以预测分析价格行情转变的未来发展趋势为目地，根据剖析历史时间数据图表对价格行情的健身运动开展剖析的一种方式。炒股技术剖析是股票投资销售市场中广泛运用的一种统计分析方法。基本上分析方法根据对决策个股内在价值和危害股价的宏观经济政策局势、领域情况、企业经营状况等开展剖析，评定个股的投资价值和有效使用价值，与个股市价开展较为，相对应产生交易的提议。在交易交易量中，有的价格仍未在交易序列中发生，却在交易量一栏里发生了，这就是潜在性交易盘，在其中常常蕴含主力军的足迹。一般来说，上面有销钉，而发生很多潜在性自觉性股票买盘，期货价格不跌，则是大幅度增涨的前兆。下有垫板，而发生很多潜在性自觉性卖单，则通常是主力出货的征兆。即主力军运用好几个账户与此同时买入或售出，人为因素地将期货价格拉高或放低，便于从这当中获利。当交易量栏中持续发生很大交易量，且交易序列中没有此价格撤单或交易量远高于交易序列中的撤单量时，则十有八九是主力军有意对敲所做，这时若股票价格在顶端多是为了更好地保护交货，若是在底端则多是为了更好地激话人气值。很多的卖单撤单别名上销钉；很多的股票买盘撤单别名下垫板。不管上压下托，其目地全是为了更好地控制股价，吸引住跟风盘。当股价处在刚运行没多久的中廉价区的时候，自觉性股票买盘较多，盘里发生了下垫板，通常预兆着主力军开多用意，可考虑到干预盲目跟风追势；若发生了下销钉而股价却不跌反涨，则主力军离合器压盘试盘的概率偏大，通常是大幅度涨升的前兆。当股价涨幅已大且处在高价位区的时候，盘里发生了下垫板，但行情则是价滞量增，这时要留心主力军诱多交货；若这时上销钉较多，且增涨无量时，则通常预兆顶端将要发生，股价即将下挫。

在对生产体系进行智能化改造的大杨集团有限责任公司（以下简称“大杨集团”）服装定制工厂内我们看到，工人从电脑上远程接单后，利用智能排版系统，选好一件西装所需的各种面料，不到一分钟就能完成裁剪。 大杨集团总经理胡冬梅说：“我们最快的时间，4 个工作日就可以交付。一个非常快捷的生产闭环，就让消费者把定制服装从高大上的很贵、（交付时间） 很长、负担不起的产品，变成触手可达的、可以随手买到。” 创建于 1979 年的大杨集团，拥有 4000 多名员工，主要从事各类中高档服装产品的设计、生产、销售，年服装综合生产加工能力 1100 万件（套），年西服出口量600万件（套），年服装定制产量 200 万件（套）。85% 以上的产品出口，是全球最大的定制服装生产企业。 01 2 亿元打造全球服装智能化柔性定制工厂 西装的私人定制在欧美日等发达国家发展较为成熟，大杨集团的西装订单中，定制西装占有很大比重。对传统服装生产企业来说，私人定制这一向对小众的市场具有生产成本高、制造周期长、难以大规模生产及推广等痛点。要想破解这一瓶颈，企业必须对生产流程进行变革创新，通过发展信息化技术、进行智能化改造，将供应链柔性程度不断优化。 2016 年起，大杨集团开始对生产体系进行智能化改造，目前累计投入2 亿元打造大杨集团全球服装智能化柔性定制工厂。 大杨集团以深度定制和即时体验为目标，打造了定制服装工业互联网服务平台 Ustyylit。通过平台化发展，打通服装消费与服装设计、生产、物料、物流、客服之间的数据链，根据消费者个性化的定制需求，驱动服装设计、面辅料采购、版型选取、生产组织、计划排产、仓储物流、运营管理，汇聚遍布全球的面辅料供应商、制造工厂、贸易商、品牌商、零售店铺等资源，通过数据互联互通、协同生产，实现全球服装个性化定制的按需柔性智能定制生产，为消费者提供新型的体验式服装定制服务，推动数字经济与实体经济融合发展。基于该平台打造的“支持深度定制与即时体验的全品类服装个性定制化项目”入选 2020 工信部新型信息消费示范项目。 02 智能化、数字化贯穿生产销售全过程 大杨集团通过应用自主开发的高效生产管理信息系统，实现了上层数据集成分解、底层数据汇总分析、生产过程即时更新的基于数据动态管理的数字化车间。通过加强基础信息系统平台的开发，保障数据信息交换的稳定性、准确性，实现产品生产流程高效运转。 由智能化生产设备组建的规模化柔性定制生产线，满足单裁定制业务的生产工艺流程需求，解决产能问题，提高生产效率。实现了大批量生产与单量单裁定制生产的柔性组织，满足了大规模单量单裁定制化生产能力需求。 大杨集团对营销管理模式进行了数字化改造，不断提升面向全球客户和消费者的数字化服务能力，满足顾客差异化的需求，提供高品质产品和服务。通过自主研发量体标准和量体数据系统、千万级版型数据库、字典式编码统一物料管理系统，构建了基于定制服装的基础数据平台，为智能制造和智能服务奠定坚实的数据基础；通过构建高效的营销服务信息系统，实现了营销终端、生产工厂端、供应商端数据协同管理，实现全面紧密的合作。 通过逐步完善智能化生产体系，提升智能化、数字化水平，面向客户端、供应端、生产端、物流配送端的各环节，将单个客户的个性化需求进行模块化，组合后实现规模化生产，全面提升产业基础能力及现代化水平，大大提升了定制服装的产品质量、缩短了生产周期。 03 智能制造让小众高端消费变为大众 时尚 选择 改革开放以来，定制服装作为高端消费数量倍增。80 后、90 后消费者追求自己的服饰有个性化、 时尚 化特征，对定制服装需求更为强烈。 同时，人们体型的差异，对更为合身的定制服装需求增多。因此，服装私人定制需求端大幅提升。据测算，目前国内服装定制市场规模在 2000亿元左右。 大数据 + 智能制造突破量体、打板关键环节，柔性供应链实现定制服装的批量化生产，降低制造成本、缩短定制周期。技术端的进步使得服装私人定制这一小众高端消费变为大众的 时尚 选择。 胡冬梅介绍说：“定制服装的价格越来越亲民，早些年定制西装可能要三五千元一套，但是目前 2580 元就可以定制一套特别心仪的纯毛面料的西装。那么，如果通过线上一些促销活动，这样的定制服装甚至可能不用 1000 元就能买到。” 大杨集团全球营销网络已遍布20 多个国家和地区，开设单裁合作店面上千家。定制服装产品品类已由西装拓展到衬衫、裤子、大衣、女装、休闲装等 7 个品类，生产能力、交付能力、产品质量全球领先。2019 年，大杨集团单裁定制产品达到 130.4 万件（套），实现出口创汇 7000 余万美元，成为全球最大的定制服装生产企业。定制产品销售收入占集团整体业务营收比例由 2016 年的 14.1%，提升至 2019年的 36.2%，企业产品结构调整初见成效。2021 年，受全球疫情以及复杂多变的国际局势影响，大杨集团海外服装业务出现断崖式下滑，但定制服装生产，依然实现销售120 万件（套）。 2021 年 10 月 ，在中国服装行业最具规格的年度盛会——中国服装大会上，担任议题主席的胡冬梅，在“智能制造与人机融合”平行会议作了开题演讲，以大杨集团的数字化改造实践，同与会者分享了服装行业智能制造的体会。 2021 年 11 月，工业和信息化部每两年评定一次的“国家级工业设计中心”第五批名单公布，大杨集团凭借领先的设计研发能力以及技术创新与工业设计的深度融合能力，赢得了评审专家的高度认可，从众多参评企业中脱颖而出，成功获评“国家级工业设计中心”。 2021 年 12 月，在中国服装协会主办的第三届中国服装制造大会上，全国共有 12 家企业荣获“2021 中国服装产品创新基地”称号，大杨集团旗下的大连大杨服装定制 科技 有限公司名列其中。 大杨集团通过加强以技术中心、设计中心、信息中心、检测中心四大创新主体建设，加强与海外专家、国内科研院所的产学研合作，加强 科技 人才的管理培育，以创意设计为引领，以市场需求为导向，以顾客满意为目标，形成产品、服务创新体系，全面提升企业的核心竞争力。同时，坚持以信息化、数字化建设为核心，推动企业高质量发展。 截至目前，大杨集团已拥有国家级高新技术企业 6 家，国家级工业设计中心 1 个，国家级中小企业公共服务平台 1 个，国家级产品创新基地 1个，省级企业技术中心 1 个， 科技 创新服务机构 1 家，跻身世界服装行业五百强、全国服装行业百强企业行列。大杨集团近年先后获得“辽宁省省长质量奖”“全国五一劳动奖状”等多项荣誉。 “十四五”期间，大杨集团将积极推进“双循环”战略，在稳定国际市场的基础上，重点发展国内业务，围绕“品牌大杨、定制大杨、数字大杨、资本大杨、文化大杨”五个方面，全面提升集团的综合竞争力。 大杨集团将坚守“一群人、一辈子、一件事”的企业精神，继续打造以全球服装定制业务为重心的产业化发展道路，通过提升智能化、数字化水平，促进规模化服装定制业务的发展，为中国服装产业发展，为大连区域经济发展，为东北老工业基地振兴贡献新的力量。 Inside the garment factory of Dayang Group CompanyLtd. (Dayang Group for short), we see the workers finish tailoring a garment within one minute after they have received a remote order on the computer, completed smart typesetting, and selected the fabrics for the garment. “We can deliver the suit in 4 days. In this way custom-made garment becomes reachable to the consumer who had previously to spend more money and more time,” said Hu Dongmei, general manager of the garment group in Dalian. Established in the year 1979, Dayang Group has 4,000 employees and its business ranges from designing, producing, selling middle and top quality dress products. Its annual output amounts to 11 million pieces or sets. It exports 6 million pieces or sets of western-style dresses. Its annual custom-made garments are 2 million pieces or sets. As the largest custom- made garment producer in the world, 85% of its products are made for exportation. Since 2016, Dayang Group has undergone a transformation in AI production system and invested 200 million yuan in making the enterprise an international AI garment producer in flexible customization. By optimizing its AI production system, the group has placed its focuses on intellectualization and digitalization for the sake of its customers, suppliers, producers, and distributors. Its clients" personal needs are modulized before mass produced. Now its overall capacity in production has been increased and modernized. And the quality of its products has been improved and production cycle shortened. Since China has adopted the policy of reform and opening up to the world, a generation of young consumers has shifted their interest to personalized fashions. They are the ones who have a stronger desire for custom-made costumes and consequently there"s a great demand on the part of the customers. According to Hu Dongmei, the price is more and more customer-friendly. A business suit cost almost 5,000 yuan if it was custom made in the past,while its price has been cut in half to 2,580, even if it is of purely wool fabric. If it is ordered by online promotion, the price can be further reduced to less than 1,000. Today"s Dayang Group has market networks in more than 20 countries and regions and its cooperative tailor shops amount to over 1,000. Its products include 7 categories of shirts, trousers, overcoat, lady"s dress, and casual clothes. It has become a leading garment producer in the world in terms of its productivity, delivery, and quality. Up to now, Dayang Group has 6 high-tech enterprises of national class, one industrial design center of national class, one public service platform of national class, one innovation base of national class, one technical center of provincial enterprise, and one institution for science and technology innovations.The group is one of the world top 500 enterprises, a leading enterprise in top 100 garment producers in China, winners of Liaoning Governor"s Quality Prize, and National May 1 Labor Prize. (Trans. by G. Q.) 摄影：李 东

汇总数据 赛季 球队 出场 首发 时间 命中 三分 罚球 进攻篮板 防守篮板 总篮板 助攻 抢断 盖帽 失误 犯规 得分 2013-2014 江苏中天钢铁 10 6 294.7 27-70 7-27 12-21 14 34 48 18 23 2 11 22 73 2011-2012 江苏中天钢铁 28 12 688.7 64-171 28-83 29-42 32 59 91 36 31 0 28 56 185 场均数据 联赛球队场次出场时间得分2分球3分球罚球篮板前篮板后篮板助攻抢断扣篮盖帽失误犯规CBA联赛05-06江苏420.04.01.2-1.8 (64%)0.4-1.2 (37%)0.4-0.6 (72%)2.10.71.40.90.70.10.11.11.4CBA联赛06-07江苏3021.07.01.7-3.3 (52%)0.9-2.1 (41%)1.0-1.4 (70%)2.10.81.41.31.20.20.11.32.0CBA联赛07-08江苏3725.711.23.1-5.7 (55%)1.2-3.2 (36%)1.5-2.0 (74%)3.81.91.91.91.80.20.21.62.0CBA联赛08-09江苏4721.15.01.3-2.8 (47%)0.7-2.3 (32%)0.2-0.3 (53%)2.00.61.51.70.90.10.21.31.7CBA联赛09-10江苏3012.62.80.5-1.2 (39%)0.6-1.4 (42%)0.1-0.2 (50%)1.80.51.30.70.50.00.10.61.2CBA联赛10-11江苏3115.92.50.5-1.3 (38%)0.4-1.2 (30%)0.5-0.5 (88%)2.00.51.51.10.90.00.10.61.3CBA联赛11-12江苏2825.06.61.3-3.1 (41%)1.0-3.0 (34%)1.0-1.5 (69%)3.31.12.11.31.10.10.01.02.0CBA联赛13-14江苏3330.28.32.5-4.5 (55%)0.8-2.6 (33%)0.9-1.3 (66%)3.41.32.01.52.00.10.21.11.9CBA联赛14-15江苏2612.32.00.6-1.4 (42%)0.2-1.1 (21%)0.1-0.3 (33%)1.40.41.00.90.60.00.00.71.0以上数据来源于 个人技术统计记录 单场得分最多:27 所在球队：江苏大华 主队：山西汾酒集团(103) VS 客队：江苏中天钢铁(116) 2007-2008赛季 场序：127 单场篮板最多:11 所在球队：江苏国信地产 主队：江苏中天钢铁(113) VS 客队：天津荣钢(90) 2010-2011赛季 场序：260 单场三分最多:4 所在球队：江苏大华 主队：辽宁衡业(118) VS 客队：江苏中天钢铁(92) 2007-2008赛季 场序：261 单场助攻最多:7 所在球队：江苏大华 主队：江苏中天钢铁(127) VS 客队：东莞马可波罗(124) 2007-2008赛季 场序：239 单场盖帽最多:2 所在球队：江苏大华 主队：上海玛吉斯(91) VS 客队：江苏中天钢铁(110) 2007-2008赛季 场序：206 单场扣篮最多:2 所在球队：江苏大华 主队：江苏中天钢铁(116) VS 客队：上海玛吉斯(110) 2005-2006赛季 场序：44 单场抢断最多:6 所在球队：江苏大华 主队：东莞马可波罗(132) VS 客队：江苏中天钢铁(114) 2007-2008赛季 场序：118

用这两组数据做散点图，再添加趋势线，并选中显示公式

怎么会没有，polynomial-cubic,甚至还可以更高阶，4次方以上就要自己修改定义方程了

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如何用wps对一组数据求和，求平均值等常用函数的求算，以及快速找出一组数据中的最大值和最小值等。这是最基本的公式运算。用wps计算个人所得税，个人所得税是与我们切身利益相关的，但是，众所周知，个人所得税的计算方法有比较复杂，而且，一些不知道如何计算的人也会吃亏。下面是个人所得税的计算办法。不仅如此，我们还可以计算年终奖金所得税。wps中IF公式的使用，IF公式，主要用于判断一组数据的等级，真假，或者快速提取出不符合你要求的数据。下面小编为大家举了一个应用的例子，判断等级，希望对大家使用If公式有帮助。wps表格的绝对引用，当我们使用wps表格进行计算时，常常会遇到很多数据乘算一个数据的情况，这时候就需要绝对引用。在做数据处理的时候，可能也会遇到要求一组数据的稳定性等关系，这时候，需要我们求算一组数据的方差。

这个做回归？ 还不如把销售量的数据做时间序列模型呢 非要做回归的话 销售量做自变量 月份当因变量 研究的就是月份对销售量的影响。

没太看明白你想说什么，随便做了下，希望能解决你的问题。x1 = [0.178 0.275 0.372 0.456 0.650 0.844];y1 = [0.243 0.382 0.518 0.616 0.795 0.931];x2 =[128,115,113,110,126 ];y2 = [0.375,0.36,0.355,0.34,0.38 ];sp1 = spline(x1,y1);sp2 = spline(x2,y2);subplot(221)fnplt(sp1)hold onplot(x1,y1,"^")title("第一组数据的x,y拟合曲线")xlabel("x")ylabel("y")hold offsubplot(223)fnplt(sp2)hold onplot(x2,y2,"^")title("第二组数据的x,y拟合曲线")xlabel("x")ylabel("y")hold offt1=min(x1):0.1:max(x1);z1=(120./t1-1)./(1-fnval(sp1,t1));subplot(222)plot3(t1,fnval(sp1,t1),z1)title("第一组数据的x,y,z拟合曲线")xlabel("x")ylabel("y")zlabel("z")t2=min(x2):0.1:max(x2);z2=(120./t2-1)./(1-fnval(sp2,t2));subplot(224)plot3(t2,fnval(sp2,t2),z2)title("第二组数据的x,y,z拟合曲线")xlabel("x")ylabel("y")zlabel("z")

数据交易所是大数据交易所，随着大数据技术的成熟和发展，大数据在商业上的应用越来越广泛，有关大数据的交互、整合、交换、交易的例子也日益增多。大数据交易所也随之应运而生。2015年4月15日，全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所（英文名：Global Big Data Exchange，简写：GBDEx）正式挂牌运营并完成首批大数据交易。大数据交易所经营范围包括大数据资产交易、大数据金融衍生数据的设计及相关服务；大数据清洗及建模等技术开发；大数据相关的金融杠杆数据设计及服务；经大数据交易相关的监督管理机构及有关部门批准的其他业务。大数据交易所将为数据商开展数据期货、数据融资、数据抵押等业务，建立交易双方数据的信用评估体系，增加数据交易的流量，加快数据的流转速度。数据品种包括政府、医疗、金融、企业、电商、能源、交通、商品、消费、教育、社交、社会这十二类大数据。拓展资料数据交易中心简称EDI。 主要是将商业或行政事务处理中的报文数据按照一个公认的标准，形成结构化的事务处理的报文数据格式，进而将这些结构化的报文数据经由网络，从计算机传输到另一端的计算机的工作。 所谓EDI就应当包括以下三个基本方面： 1、 需要进行信息交换的某一应用领域，即EDI的环境。例如：国际贸易，国内贸易，医院工作，图书馆工作，项目管理等等。它限定了有哪里信息需要传递，在哪些地点之间进行传递。 2、 信息交换的流程及规则，即EDI的过程。它反映了实际领域中的业务过程，以及与之相伴的信息流程。例如在贸易过程中，从询价，报价开始，直到付款，交货。中间涉及供应者，购买者，银行，运输公司，保险公司等多种企业(或称角色)，先后几十种信息交换业务需要执行。在实际工作中，这种流程体现为一系列规则与标准。 3、 信息交流的手段，括硬件设备，通信设备以及软件，即EDI的技术实现。计算机设备，通信设备已经比较普遍，EDI的应用也没有什么特殊的要求，一般来说不需要特殊的开发。例如，通信线路可以使用已有的各种方式解决，从最简单的电话线到租用卫星专线。需要的是软件的开发。 针对某一领域的应用，遵从某一特定的标准，就要有一套专门的软件。解决这一领域的问题是技术方面的任务。 总之，对于EDI，应当全面地去认识和理解，而不要只从技术，甚至只从硬件的角度去看待与处理EDI的工作。

—— 以下数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。2020年，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模稳步增长。目前行业竞争格局从规模上看，以小型企业为主导;从地域分布上看，以北上广等一线城市为主;从行业应用方面看，以金融、医疗健康、政务等为主要类型;从投融资角度看，企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域是融资热点。大数据行业市场规模保持高速增长随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。根据中国信息通信研究院对大数据相关企业的调研数据，近年来我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2841亿元增长到5386亿元，增速连续四年保持在20%以上。根据近年来大数据行业市场规模增长态势，2020年大数据行业规模约为6670亿元。10-100人的小型企业占主导我国目前大数据领域的企业超3000余家，而超70%的大数据企业为10人至100人规模的小型企业，中小企业在产业蓬勃发展过程中发挥着重要作用。随着全球经济形势的变化和行业政策的实施，大数据中小企业面临的外部市场环境和依托的基础设施也发生重大变化从而影响企业规模分布。地域上以北上广为主根据信通院统计，我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境，人才创新，资金资源等因素影响，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。广东和上海市场环境开放，产业布局上以科技创新为重点，大数据相关企业布局较多，广东省大数据企业数量占比为18%，上海市占比为16%。行业应用领域丰富根据信通院对行业大数据应用相关企业统计整理。下图显示出行业大数据应用企业涉及的行业分布。从图中可以看出，金融、医疗健康、政务是大数据行业应用的最主要类型。除此之外依次是互联网、教育、交通运输、电子商务、供应链与物流、农业、工业与制造业、体育文化、环境气象、能源行业。企业服务为主要融资领域从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开，截止到2019年，企业服务领域的企业获投占比最高62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。

作为我国高科技支柱产业的电子元件产业关系着我国经济发展以及国防安全，受到了国家高度重视和大力支持。作为投资者我们该如何去抉择呢？借此机会，今天就跟大家一起分享一个关于该行业的上市公司——捷捷微电！ 在开始分析捷捷微电之前，我整理好的电子元件行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：电子元件行业龙头股一览表一、从公司角度来看 公司介绍：捷捷微电成立于1995年3月29日，并于2017年3月14日在上交所挂牌上市。公司是一家专业从事半导体分立器件、电力电子元器件研发、中国半导体协会会员单位等，同时也是国内生产"方片式"单、双向可控硅极早及品种极齐全的厂家之一。 简单介绍了捷捷微电的公司情况后，我们来看下捷捷微电公司有什么亮点，值不值得我们投资？ 亮点一：研发和定制化设计优势 捷捷微电以我国市场的实际情况为基础，同时，依据终端产品需求多样化和升级换代快的特点，目前已完成研发并生产的标准产品有00多种型号和规格的，并对客户需求进行调研，从而生产出更多的个性化产品。 同时公司在下游的客户所涉及的行业极其广泛，公司为满足客户定制产品的需求，为和关键技术更加的匹配还调整了生产工艺，同时将芯片的技术研发以及生产制造、器件封装为配套要素组成了完备的生产链。 亮点二：替代进口优势我国目前已经拥有了很完善的晶闸管类功率半导体分立器件的制造技术，该先进晶闸管芯片研发制造技术目前只有行业内少数企业才具备。经过十几年的技术累积，捷捷微电的研发机制已经发展的比较成熟，而且还拥有了完备的自主知识产权体系。此外还拥有了较高技术水平以及性能指标的晶闸管系列产品，公司的水平目前已经达到了国际大型半导体公司同类产品的水准，目前公司产品的水平得到了较大提高，而且可以代替进口同类产品。亮点三：成本优势 捷捷微电的产品质量具有很大的市场竞争力，也通过对工艺技术的调整优化降低了生产成本。公司技术研发立足于节省原材料、提高产品质量、简化生产工艺等多个角度，进一步减少生产成本，使公司产品的性价比优势越来越高，其在市场竞争力方面的优势不输于国际大型半导体公司的同类产品。 由于篇幅受限，更多关于捷捷微电的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】捷捷微电点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看 疫情受到控制后，因为电子元件行业下游市场的消费电子、汽车电子以及工业电子等多个行业都获得了良好的发展，使得社会对电子元件的需求迅速扩大，使该行业的发展更上一层楼。同时，在国家对该行业不断支持的背景下，该行业未来进步空间不小。 概而论之，随着下游市场的接连上涨，具有芯片研发能力以及定制化设计能力的捷捷微电在这个领域内的收入有很大可能性大幅度的上升，是一家发展空间不小的上市公司。 可是文章发出时间较短，倘若想更直观看到捷捷微电行情，不要错过下面的链接，会安排专门的投顾来帮你进行诊股，看下捷捷微电现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测捷捷微电还有机会吗？应答时间：2021-12-08，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

你在大智慧软件打开后在上面一栏打开查看------选选项-----打开系统参数，在系统参数里把数据保存里的，多日线天数(天)的天数改三天，把五分钟资料存储天数改为一天，一分钟资料存储改为一天，分笔资料存储改为一天，在把公告新闻保存改为一天，最后一定要应用，确定。这样存入的数据就小了。这样以前的数据就自动删除了。

当然了，从这只股票刚发行就有。另外，月K线的定义是：以一个月的第一个交易日的开盘价，最后一个交易日的收盘价和全月最高价与全月最低价来画的K线图。月K线常用于研判中期行情。就是以月为单位来画的k线图。

现在因为南京疫情的缘故，很多城市都被影响了，很多小伙伴们肯定也是想要知道，现在自己的出行计划能不能继续，长沙还能去游玩吗？除此以外，还有大家比较关心的最新疫情信息。 现在可以去长沙吗长沙现在并没有本土疫情，有出行计划的是可以去的。但是不是很建议大家目前前往长沙，因为目前南京有一个病例在长沙停留，如果不是非去不可，建议不要前往。湖南省、长沙市疾控中心紧急提醒，近期如非必要不要前往南京。出入长沙，当然是有着一定的政策规定，目前长沙是低风险地区，请合理安排出行，近期如非必要，不要前往南京市旅行及出差。而长沙是低风险地区，人员是可以自由出入的。另外，7月6日以来有南京禄口国际机场旅居史的人员，必须第一时间主动向所在社区(村)报告，配合做好隔离、医学观察和核酸检测等措施。具体的规定，建议及时了解清楚，做好疫情防控措施。1.出长沙规定长沙是低风险地区，请合理安排出行，近期如非必要，不要前往南京市旅行及出差。2.到长沙规定(2.1)7月6日以来有南京禄口国际机场旅居史的人员，必须第一时间主动向所在社区(村)报告，配合做好隔离、医学观察和核酸检测等措施。(2.2)近14天有南京市旅居史的人员，必须第一时间主动向所在社区(村)报告，按要求配合做好各项防控措施。总得来说，湖南长沙没有本土疫情，属于低风险地区，是可以放心去的。但常德确诊了无症状感染1例，其并没有到过长沙。更新时间：2021年7月29日7月29日，长沙市监测到2例新冠肺炎确诊病例曾于7月25日从益阳途经长沙返京，长沙立即与相关方面主动对接，迅速组织开展调查，现将该对象在长活动轨迹进行通告。更新时间：2021年7月29日7月29日，宁乡市新增报告1例新冠病毒核酸阳性检测者，初步研判为四川省确诊病例的关联者。某，男，12岁。7月24日随父亲罗某的朋友李某一家(含李某妻子黄某及两个孩子)从宁乡自驾前往常德旅游，7月26日12点40分返回宁乡。其中7月24日曾与四川省成都市7月27日公布的3名确诊病例和常德市7月28日公布的1例无症状感染者在大小河街同乘穿紫河三号船游穿紫河。7月26日至28日期间，罗某在宁乡市城郊街道馨宁新村、双江口镇五湖村发电站旁河边、城郊街道杨坚卫生室等区域活动。长沙疫情最新消息截止2021年7月28日11:13，长沙现有本土确诊病例和无症状感染者均为为零。但此前大连确诊的一例新冠肺炎患者在长沙活动过，而27日成都通报的一家三口确诊也曾在湖南旅游一周，活动轨迹梳理如下：1.大连确诊病例长沙活动轨迹①7月19日：21时44分，乘坐Z13次列车(03车厢)从郑州火车站出发。②7月20日：6时45分，到达长沙火车站，未出站，直接由4站台到5站台换乘K9226次列车(03车厢);7时24分，出发至张家界。2.成都确诊病例长沙活动轨迹①7月17日自成都天府机场乘坐CA8581航班至长沙黄花机场，7月18、19日途经长沙市、怀化市抵达张家界市。②7月20至22日在张家界、天门山森林公园、大峡谷等地游玩。③7月23日、24日在常德市旅游，7月25日由常德桃花源机场乘坐MU9886航班返回成都天府机场。据了解，大连市新增1例确诊病例，此病例与大连7月26日发现的途经南京禄口机场的无症状感染者在外地有共同轨迹交集。湖南长沙现在属于什么风险等级?湖南长沙现在是低分险地区，另外株洲市、湘潭市、衡阳市、邵阳市、岳阳市、益阳市、郴州市、永州市、怀化市、娄底市均为低风险地区，但近日外省确诊病例有去过张家界市、常德市，7月28日，湖南省常德市武陵区新增新冠肺炎无症状感染者1例，详情如下：1.常德病例详情周xx，女，36岁，家庭主妇，现住址为常德市武陵区水榭花城东城。2.常德病例轨迹周xx先后于5月21日和6月16在常德市完成武汉生物新冠疫苗接种。7月27日21时，其丈夫张x主动联系武陵区疾控中心称其7月23日-25日所接待的来自四川的朋友一家三口已在当地医疗机构新冠核酸检测阳性，因此咨询该如何处理。市区两级指挥部立刻联动，7月28日经新冠病毒核酸检测，周xx结果为阳性，即用负压救护车转运至常德市第二人民医院隔离诊治。经专家组会诊,诊断为无症状感染者。目前，该病例在常德市第二人民医院隔离治疗。3.常德病例情况目前所采集人员及环境标本，除周xx外，结果均为阴性。后续情况将及时报告。

　　在中国证券登记结算有限责任公司的官方网站上可以查到A股每天开户的人数。　　主要发布三个数据：新增投资者，交易投资者和持仓投资者。　　其中新增投资者就是新增加的股民开户数，我们可以在中国证券结算有限公司官网查询。　　参考中国证券结算有限公司官网：http://www.chinaclear.cn/　　A股开户流程：　　1、开立股东卡：本人持身份证、开户费（沪40元、深50元）——交柜台，填写协议书。　　2、开立资金卡：本人持身份证、股东卡——在资金柜台填写开户协议书。　　3、银证联网：本人持身份证、资金卡、银行储蓄卡——填写相应表格——交资金柜，如无存折可根据需求当场办理。

健合财报显示：截至2023年3月31日止三个月U00030934集团营收31.5亿元。其中宠物营养与护理用品业务（PNC）一季度实现营收4.5亿元；婴幼儿营养与护理用品业务（BNC）营收13.9亿元；成人营养与护理用品业务（ANC）营收13.1亿元。

是的，刚刚健合集团公布了2023年一季度健合集团财报，报告显示截至2023年3月31日止三个月集团总收入31.5亿元，呈报增长达17.3%。其中，中国市场营收同比增长15.3%，占集团总收入71.0%，为集团营收最大贡献者。

是的，刚刚健合集团公布了2023年一季度健合集团财报，报告显示截至2023年3月31日止三个月集团总收入31.5亿元，呈报增长达17.3%。其中，中国市场营收同比增长15.3%，占集团总收入71.0%，为集团营收最大贡献者。

可能的原因：1、文件有密码保护。 解决方法：解密。2、文件可能是只读的。解决方法：设为存档。

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在 ASP.NET 中，您可以使用浏览器缓存（包括 Session 对象）来保存数据，并在浏览器关闭后仍然保留数据。您可以使用两种方法实现此目的：使用浏览器 Cookie：您可以在 ASP.NET 中创建一个 Cookie，并将数据存储在其中。即使浏览器关闭，Cookie 中的数据仍然可用。您可以使用 HttpCookie 类在 ASP.NET 中创建和管理 Cookie。使用 HTML5 本地存储：您可以使用 HTML5 的本地存储功能，在客户端浏览器中保存数据。本地存储数据将在浏览器关闭后仍然可用。您可以使用 JavaScript 来实现此目的。请注意，使用这些方法存储的数据不能被认为是安全的，因为它们可以被用户更改。如果您需要保存敏感数据，则应该将其存储在服务器端，并在必要时使用加密。

历史数据来看，中国经济的好坏，对澳元有较大影响，比如2008年金融危机的时候澳元大跌，2016年后面中国经济走好，澳元也相对走强

能。亿企代帐数据库可以转换为降龙990，但是需要经过一定的转换步骤，才能完成转换。亿企赢网络科技有限公司于2016年由税友集团创立，公司秉承税友集团在中国税务信息化领域的深厚积累，以“让中国中小企业健康成长不再困难”为使命。

数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。

1、结构化数据结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等。基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。2、非结构化数据非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。3、半结构化数据和普通纯文本相比，半结构化数据具有一定的结构性，OEM(Object exchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。半结构化数据(semi-structured data)。在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储，一般我们都会将系统信息保存在某个指定的关系数据库中。我们会将数据按业务分类，并设计相应的表，然后将对应的信息保存到相应的表中。数据：数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2…”、“阴、雨、下降、气温”、“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。在计算机科学中，数据是所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。

在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素。种类很多，按性质分为：①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。按表现形式分为：①数字数据，如各种统计或量测数据；②模拟数据，由连续函数组成，又分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等。按记录方式分为地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。03） 漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。04） 相关分析比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。05） 逻辑树分析比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。06） 趋势分析比如人才流失率过去12个月的变化趋势。07）行为轨迹分析比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

数据的解释[data] 科学实验、检验、统计等所获得的和 用于 科学 研究 、技术 设计 、查证、决策等的数值 提供 各项数据 详细解释 进行各种统计、 计算 、科学研究或技术设计等所 依据 的数值。 柯岩 《奇异的 书简 ·船长》 ：“ 贝汉廷 分析着各个 不同 的数据，寻找着 规律 ， 终于 抓住了 矛盾 的 牛鼻子 。” 词语分解 数的解释 数 （数） ù 表示、划分或计算出来的量：数目。数量。数词。数论（数学的一支，主要研究正整数的 性质 以及和它有关的规律）。数控。 几，几个：数人。数日。 技艺 ，学术：“今夫弈之为数，小数也”。 命运 ，天 据的解释 据 （据） ù 凭依、倚仗：据点。据险固守。 占有：窃据。盘据。据为己有。 可以用做证明的事物：字据。证据。单据。论据。契据。言之有据。 按照：据实。据称。依据。据事直书。 据 （据） ū 〔 拮据 〕

还是我来告诉你吧!信息Information关于客观事实的可通信的知识。信息是指有新内容、新知识的消息，是经过加工以后、对客观世界产生影响的数据。具有事实性、时效性、不相关性、等级性。数据Data是记录客观事物的、可鉴别的符号。数据本身无意义，具有客观性。信息与数据既有联系，又有区别，主要表现在：（1）信息是加工后的数据。信息是一种经过选摘、分析、综合的数据，它使用户可以更清楚地了角正在发生什么事。所以，数据是原材料，信息是产品，信息是数据的含义。（2）数据和信息是相对的。表现在一些数据对某些人来说是信息，而对另外一些人而言则可能只是数据。例如，在运输管理中，运输单对司机来说是信息，这是因为司机可以从该运输单上知道什么时候要为什么客户运输什么物品。而对负责经营的管理者来说，运输单只是数据，因为从单张运输单中，他无法知道本月经营情况，他并不能掌握现有可用的司机、运输工具等。（3）信息是观念上的。因为信息是加工了的数据，所以采用什么模型（或公式）、多长的信息间隔时间来加工数据，以获得信息，是受人对客观事物变化规律的认识制约，由人确定的。因此，信息是揭示数据内在的含义，是观念上的。

进行数据分析步骤：1、数据收集当我们进行数据分析时，首先解决的问题就是数据源的问题。分为两大类。第一类：直接能够获取的数据，也就是内部数据。第二类：外部数据，经加工整理后获得数据。2、数据清理清洗数据的目的也就是从大量的、杂乱无章的数据中抽取以及推导出对解决问题有价值的、有意义的数据。清洗后保留下来的真正有价值、有条理的数据，为后面的数据分析减少分析障碍。3、数据对比对比也就是数据分析的切入口。因为如果没有参照物的话，数据也就没有一个定量的评估标准。通常情况下，我们会进行横向对比和纵向对比。横向对比，与行业平均数据，和竞争对手数据比较，纵向对比，是与自己家产品的历史数据比较，围绕着时间轴比较。4、数据细分数据对比出现了异常后，这时候就需要用到数据细分了，数据细分通常情况下先分纬度，再分粒度。纬度也就是时间或者是地域、来源、受访等。粒度也就是按照天、还是按照小时。而纬度结合粒度进行细分，可以将对比的差异值逐级锁定问题区域，就可以更为容易找出发生问题的原因了。5、数据溯源通过数据细分基本上我们就可以分析出大多数问题的原因，但也会遇到特殊的情况，因此这时候我们就需要进行进一步的分析，也就是通过数据溯源就能找出问题的原因。依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的原日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有不一样的发现。又或者结合用户使用场景去思考。

信息是指有新内容、新知识的消息，是经过加工以后、对客观世界产生影响的数据。具有事实性、时效性、不相关性、等级性。信息与数据既有联系，又有区别，主要表现在:信息是加工后的数据。信息是一种经过选摘、分析、综合的数据，它使用户可以更清楚地了角正在发生什么事。所以，数据是原材料，信息是产品，信息是数据的含义，数据和信息是相对的。表现在一些数据对某些人来说是信息，而对另外一些人而言则可能只是数据。信息是观念上的，因为信息是加工了的数据，所以采用什么模型(或公式)、多长的信息间隔时间来加工数据，以获得信息，是受人对客观事物变化规律的认识制约，由人确定的。因此，信息是揭示数据内在的含义，是观念上的。信息指含有一定含义的数据，或者说我们人类可以直接理解的内容。数据则常指信息的载体，把信息进行转化以便于保存和处理。信息，指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。人通过获得、识别自然界和社会的不同信息来区别不同事物，得以认识和改造世界。在一切通讯和控制系统中，信息是一种普遍联系的形式。1948年，数学家香农在题为“通讯的数学理论”的论文中指出：“信息是用来消除随机不定性的东西”。创建一切宇宙万物的最基本万能单位是信息。数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。

数据（data）是对客观事物的符号表示，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，如图形符号、数字、字母等。或者说，数据是通过物理观察得来的事实和概念，是关于现实世界中的地方、事件、其他对象或概念的描述。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素。种类很多，按性质分为：①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。按表现形式分为：①数字数据，如各种统计或量测数据；②模拟数据，由连续函数组成，又分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等。按记录方式分为地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。

数据的具体内容和解释如下：在计算机科学中，数据的定义是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称；而到了21世纪的今天，数据则是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。备注： 数据的发展趋势1. 数据的资源化何为资源化，是指数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。2. 同云计算的深度结合数据离不开云处理，云处理为数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生数据的平台之一。自2013年开始，数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让数据营销发挥出更大的影响力。3. 科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。4. 数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。5. 数据泄露泛滥未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。6. 数据管理成为核心竞争力数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。7. 数据质量是BI(商业智能)成功的关键采用自助式商业智能工具进行数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。8. 数据生态系统复合化程度加强数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

数据（data）是对客观事物的符号表示，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，如图形符号、数字、字母等。或者说，数据是通过物理观察得来的事实和概念，是关于现实世界中的地方、事件、其他对象或概念的描述。在计算机科学中是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称。 数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。 数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。 (1)物理数据层。它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。 (2)概念数据层。它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。 (3)逻辑数据层。它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。 数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。数据库具有以下主要特点： (1)实现数据共享。数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。 (2)减少数据的冗余度。同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。 (3)数据的独立性。数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立，也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。 (4)数据实现集中控制。文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。 (5)数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性。主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用；④故障的发现和恢复：由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏

1.不同资源类型数据需求本次资源评价的资源类型包括四类：（1）常规油气。①常规油气资源评价参数数据；②常规油气资源评价结果数据；③常规油气资源评价成果数据。（2）煤层气。①煤层资源评价参数数据；②煤层资源评价结果数据；③煤层资源评价成果数据。（3）油砂。①油砂资源评价参数数据；②油砂资源评价结果数据；③油砂资源评价成果数据。（4）油页岩。①油页岩资源评价参数数据；②油页岩资源评价结果数据；③油页岩资源评价成果数据。2.评价目标（大区、评价单元、计算单元）（1）大区。①大区基础数据；②大区边界数据。（2）评价单元。①评价单元基础地质特征数据；②评价单元边界数据。（3）计算单元。①计算单元基础地质特征数据；②计算单元边界数据。3.评价方法（统计法、类比法、体积法）（1）统计法。①计算单元勘探工作量数据；②计算单元勘探成果数据；③计算单元勘探历程数据；④油气藏数据；⑤计算参数数据。（2）类比法。①计算单元基础地质特征数据；②计算单元成藏特征数据：烃源条件；储集条件；保存条件；圈闭条件；生储盖配置条件。（3）体积法。①计算单元基础地质特征数据；②体积法计算参数。

之前跟一个之前在国内最大的数字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收获。 对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模，或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投入，多长时间。这个是最高阶段，在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能够做到中级阶段基本上已经算是极限了。 互联网的有诸多领域，每个领域关注的点都不一样。我这边先从熟悉的社区和电子商务两个领域来说起。说到数据首先就是要去了解统计数据、分析数据的维度是有哪些。个人认为一般是有用户的维度，运营的维度，在社区来说还有内容的维度，在电子商务内部有运营的维度，我把推荐的单拎出来作为一个维度。 一、用户的维度 从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面。这个维度主要来看用户是通过什么渠道来到网站，在网站用户的行为是什么，主要的目地为市场人员提供推广效果依据，以及帮助产品人员来分析指南各个网站上哪些页面，哪些区域及模块最能够吸引用户并及时进行策略调整。 网站分析的第一个数据点用户来源渠道，用户是从哪些渠道来到我们的网站上。是直接输入网站地址，是从收藏夹中打开收藏链接，还是在搜索引擎上搜索过来(那么前二十的搜索关键词都有哪些)。抑或是从微博、各个论坛等一些新媒体上点击我们网站链接进来的。如果网站现阶段也在做市场推广，最好的就是每一个放出去的链接都应该带有独立统计标识，这样能够清楚地看到不同的媒体上不同的广告位置的流量怎么样。这样市场人员可以通过这些数据来发现能够为网站带来稳定流程的渠道，同时剔除掉效果不好的渠道。上面说的前二十的搜索关键词也是做SEM确定关键词的一个重要来源。 第二个数据点是用户在网页上行为，就是用户通过各种不同的方式来到我们网站上后，常有的着陆页面是哪些，这些页面都有什么特点需要好好分析一下。重点关注用户在页面上的点击行为，一般用户会看几屏，点击哪些按钮或者链接的概率大，在各个页面上的停留时间是怎么样的。这些数据产品人员需要多关注，通过分析用户在各个网页上的行为，能为我们做产品决策提供很大的依据。 第三个点在用户访问路径上，主要是用户从进入着陆页上之后，陆续会到哪些页面上，最后在哪些页面上进行注册登录操作，在哪些页面上跳出。由这些数据可以清晰地勾勒出典型用户的访问路径图，在结合用户来源渠道一起来分析，就能找到那些渠道上的用户来到网站之后，访问深度最高，转化率从最高，这样市场人员也可以及时调整策略，对这些流量大，效果好的渠道加大推广力度。 第四个点是注册流程，一般来说很多网站的注册流程并不是很短，都需要至少两步，有的能到三四步，重点关注这个是因为注册流程繁琐，那么你的推广做到再好网站各个模块再易用，最后的转化率照样惨不忍睹。通过对这个流程的监测，可以看到有意愿注册的用户到底在哪些环节流失了，是不是填写信息太多，是不是发送确认信息失败等等。 最后总括起来就是，用户来源渠道，UV，PV，停留时间，网页点击热图，一跳率，二跳率，访问路径，转化率，市场推广还应该关注你的CPM，CPC，以及用户转化成本等。 二、运营的维度 运营的维度就是用户到了网站上后续行为，这个方面上社区和电子商务都有自己要去关注的点。 对于电子商务网站来说，用户的维度的分析是分析用户来源，运营的维度那就分析收入情况了。第一个数据点是每日的订单数，这个是要看电商网站整体的销售情况也是最重要的一个数据指标。第二个就是客单价了，每笔订单的金额，基本上订单数和客单价的乘积差不多就是电商网站的整体销量，与实际情况的差别不是很大。接下来就是要去看订单支付成功率，很多人都有这样的经历在电子商务网站上，我们可能会把很多商品放在了购物车上，但是最后肯那个会删掉购物车上某些商品，或者说很多订单最后并没有被支付。电商的运营人员非常关注这个数据，如果说大量的未支付订单，就需要去分析问题是出现哪里。是注册环节出了问题，还是说支付环节出问题导致用户支付失败。 第四个数据点在退货率，这个数据很重要，如果有大量的退货对于网站来说损失非常大，同时还要分析退货的原因是什么。 第五个就是订单交付周期，每个订单从用户支付成功到送达用户签收的时间，当然不同的区域，一线城市和二线城市的交付周期都有差别，但是这是考验了电商整体的物流水平。 还有一个不为人注意的数据点就是投诉率，电子商务的用户体验是一个从线上到线下的全过程，重在服务某一个环节出现差错都是致命。用户投诉，往往就是在某个环节出现了问题，留给用户的印象非常之差。投诉率是电商整体服务水平的体验，建立一个品牌很难，但是毁掉一个品牌则是非常的容易。 对于电商来说，最后一个重点数据则在用户的重复购买率或者二次购买率，这个则是考验了用户的忠诚度。某个用户第一次购买体验非常好，对商品很满意，那么产生二次购买行为的概率就非常大。用户多次购买的时间周期也是一个需要关注的数据点。 对于社区来说，需要关注的运营数据跟电商就有很多差别。以优质内容分享社区为例，每天的新注册用户数，登录的老用户数，人均PV数是社区整体数据。再下来，社区每天产生的内容有多少，具体到文字，图片，视频等各种不同类型的内容各是多少，上前日的增长率是多少，相对于上周或者上月的增长率又是多少。同时，么天新增关注，新增评论，转发等等，这几个数据，都是整个社区互动氛围的整体表现。当然还要考虑流失情况，两周未登录，一月未登录，两月未登录各占到社区总注册人数的比率，比率越高对于社区产品及运营人员来说是非常危险的，更要好好地去关注。 当然对于社区来说，优质活跃用户是营造社区氛围的关键。那么对于这些优质用户来说，是需要重点来关注的。通过数据来分析，达到优质标准的用户每周增长多少，每个人本周发布的内容，各个类型的内容以及互动的数量，有多少人是处于濒临流失状态。这些数据都会帮助运营人员调整自己的策略，例如看到很多用户很活跃，但是发布内容并不好，那么应该怎么去引导用户;还有用户濒临流失，那么就需要考虑用什么方法挽回这些用户。 三、商品及内容的维度 这个维度其实也应该放在运营的维度里面年，但是这一块确实很多人都会忽略掉的，所以把这个维度也单拎出来。 在电商中，出了关注网站整体的用户及销售数据，还要关注单一品类及单一商品的数据。某一品类的销量，平均每次购买量，金额，以及退换货率。对于单一商品也是同样的数据分析，来看此商品在一定时期内的销量，订单数，金额，以及退换货率。通过这样的分析就能看到热门品类和热门商品的趋势，后续的运营，营销或者促销的选择就很清晰了。 对于社区来说也是如此，我们要看社区整体的数据情况，但是社区中内容的重要性与人的重要性同等重要。对于优质内容分享的社区来说显得尤为重要。除了内容的文字，图片，视频的不同类型，还有内容本身的分类。包括是摄影，旅行，美食，时尚，动漫，电影等不同标签的内容。在社区中内容的标签是用户自己添加的。那么需要关注的第一个数据点就是用户自己添加的标签有多少是本周内新增的。这样就可以看到社区每周会要多少新鲜的内容产生。第二就是各个标签下用户的发布内容量，每天是多少，每周是多少。最这样就看出哪些标签下的内容最活跃，后续相关的运营活动就可以从这里面找到方向。第三个数据点就是各个标签下用户的互动数，包括评论、转发、收藏抑或喜欢等不同行为操作的数量，这个数据很清晰地显示了用户在不同标签内容中的活跃程度，这是社区氛围运营及活跃必不可少的数据。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

题库内容：数据的解释[data] 科学实验、检验、统计等所获得的和 用于 科学 研究 、技术 设计 、查证、决策等的数值 提供 各项数据 详细解释 进行各种统计、 计算 、科学研究或技术设计等所 依据 的数值。 柯岩 《奇异的 书简 ·船长》 ：“ 贝汉廷 分析着各个 不同 的数据，寻找着 规律 ， 终于 抓住了 矛盾 的 牛鼻子 。” 词语分解 数的解释 数 （数） ù 表示、划分或计算出来的量：数目。数量。数词。数论（数学的一支，主要研究正整数的 性质 以及和它有关的规律）。数控。 几，几个：数人。数日。 技艺 ，学术：“今夫弈之为数，小数也”。 命运 ，天 据的解释 据 （据） ù 凭依、倚仗：据点。据险固守。 占有：窃据。盘据。据为己有。 可以用做证明的事物：字据。证据。单据。论据。契据。言之有据。 按照：据实。据称。依据。据事直书。 据 （据） ū 〔 拮据 〕

数据（data）是对客观事物的符号表示，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，如图形符号、数字、字母等。或者说，数据是通过物理观察得来的事实和概念，是关于现实世界中的地方、事件、其他对象或概念的描述。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素。种类很多，按性质分为：①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。按表现形式分为：①数字数据，如各种统计或量测数据；②模拟数据，由连续函数组成，又分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等。按记录方式分为地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。03） 漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。04） 相关分析比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。05） 逻辑树分析比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。06） 趋势分析比如人才流失率过去12个月的变化趋势。07）行为轨迹分析比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

信息 Information 关于客观事实的可通信的知识。信息是指有新内容、新知识的消息，是经过加工以后、对客观世界产生影响的数据。具有事实性、时效性、不相关性、等级性。数据 Data 是记录客观事物的、可鉴别的符号。数据本身无意义，具有客观性。 信息与数据既有联系，又有区别，主要表现在：（1）信息是加工后的数据。 信息是一种经过选摘、分析、综合的数据，它使用户可以更清楚地了角正在发生什么事。所以，数据是原材料，信息是产品，信息是数据的含义。（2）数据和信息是相对的。 表现在一些数据对某些人来说是信息，而对另外一些人而言则可能只是数据。例如，在运输管理中，运输单对司机来说是信息，这是因为司机可以从该运输单上知道什么时候要为什么客户运输什么物品。而对负责经营的管理者来说，运输单只是数据，因为从单张运输单中，他无法知道本月经营情况，他并不能掌握现有可用的司机、运输工具等。（3）信息是观念上的。 因为信息是加工了的数据，所以采用什么模型（或公式）、多长的信息间隔时间来加工数据，以获得信息，是受人对客观事物变化规律的认识制约，由人确定的。因此，信息是揭示数据内在的含义，是观念上的。

数据的解释[data] 科学实验、检验、统计等所获得的和 用于 科学 研究 、技术 设计 、查证、决策等的数值 提供 各项数据 详细解释 进行各种统计、 计算 、科学研究或技术设计等所 依据 的数值。 柯岩 《奇异的 书简 ·船长》 ：“ 贝汉廷 分析着各个 不同 的数据，寻找着 规律 ， 终于 抓住了 矛盾 的 牛鼻子 。” 词语分解 数的解释 数 （数） ù 表示、划分或计算出来的量：数目。数量。数词。数论（数学的一支，主要研究正整数的 性质 以及和它有关的规律）。数控。 几，几个：数人。数日。 技艺 ，学术：“今夫弈之为数，小数也”。 命运 ，天 据的解释 据 （据） ù 凭依、倚仗：据点。据险固守。 占有：窃据。盘据。据为己有。 可以用做证明的事物：字据。证据。单据。论据。契据。言之有据。 按照：据实。据称。依据。据事直书。 据 （据） ū 〔 拮据 〕

汉语词汇：行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。计算机术语：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。 1、汉语词汇：行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。 2、计算机术语：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。 数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。 在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。

数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。

存储在计算机上的东西都是数据，所打开的程序也是由二进制数据组成的，数据是看见的，和操作，摸不到。

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：1)交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。2)移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。3)人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。4)机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。5)互联网上的“开放数据”来源，如政府机构，非营利组织和企业免费提供的数据。

数据是信息的什么 数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。 信息的基本作用就是消工人们对事物了解的不确定性。信息量是指从N个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。从这个定义看，信息量跟概率是密切相关的。 什么叫信息、数据、信号? 个人理解： 信息，以适合于通信、存储或处理的搐式来表示的知识或消息。数据，信息的数字 *** 。 信号，信息的表现形式或者载体 什么是信息,什么是数据,信息与数据的区别 信息 Information 关于客观事实的可通信的知识。 信息是指有新内容、新知识的消息，是经过加工以后、对客观世界产生影响的数据。具有事实性、时效性、不相关性、等级性。 数据 Data 是记录客观事物的、可鉴别的符号。 数据本身无意义，具有客观性。 信息与数据既有联系，又有区别，主要表现在： （1）信息是加工后的数据。 信息是一种经过选摘、分析、综合的数据，它使用户可以更清楚地了角正在发生什么事。所以，数据是原材料，信息是产品，信息是数据的含义。 （2）数据和信息是相对的。 表现在一些数据对某些人来说是信息，而对另外一些人而言则可能只是数据。例如，在运输管理中，运输单对司机来说是信息，这是因为司机可以从该运输单上知道什么时候要为什么客户运输什么物品。而对负责经营的管理者来说，运输单只是数据，因为从单张运输单中，他无法知道本月经营情况，他并不能掌握现有可用的司机、运输工具等。 （3）信息是观念上的。 因为信息是加工了的数据，所以采用什么模型（或公式）、多长的信息间隔时间来加工数据，以获得信息，是受人对客观事物变化规律的认识制约，由人确定的。因此，信息是揭示数据内在的含义，是观念上的。 什么是数据?什么是信息?简述它们之间的联系和区别。 数据：对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或是这些物理符号的组合，也包含数值数据和非数值数据。 信息：是数据经过加工处理后得到的另一种形式的数据，这种数据在某种程度上影响接收者的行为。具有客观性、主观性和有用性。 关系：信息是数据的含义，数据是信息的载体 信息与数据的区别是什么 信息指含有一定含义的数据，或者说我们人类可以直接理解的内容。比如一条短信就是信息。一封信也是信息。 数据则常指信息的载体，把信息进行转化以便于保存和处理。比如很多信息在计算机中是以2进制的数据方式保存。 什么是数据？什么是信息？两者的区别和联系是什么？ 数顶的概念：数字、文字、图画、声音和活动图象 信息的概念：信息是对人有用的数据 数据与信息的区别： 数据包含信息 数据处理之后产生结果为信息 信息具有相对性，时效性 什么是数据和数据处理？数据与信息的区别联系是什么？ 数据是一组表示数量、行动和目标的非随机的可鉴别的符号。 数据处理通常包括查找、统计、分类、修改、计算、汇总等各种方法。 数据是一组表示数量、行动和目标的非随机的可鉴别的符号。 信息是经过加工的，能对接收者的行为和决策产生影响的、有价值的数据。 如果将数据比喻为原料，那么信息就是数据经过加工而生产的产品，是有价值的数据。与原料和产品的概念相似，一个系统的产品可能是另一个系统的原料，那么一个系统的信息可能成为另一个系统的数据。 “数据、信息"这两个词的区别是什么？ 【联系】 数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。 【区别】 那么，数据是否就是指可以存储和传输的信息呢？未必！数据和信息是有区别的。从信息论的观点来看，描述信源的数据是信息和数据冗余之和，即：数据=信息+数据冗余。 数据是数据采集时提供的，信息是从采集的数据中获取的有用信息。 由此可见，信息可以简单地理解为数据中包含的有用的内容。不严格的说，“不知道的东西，你知道了，就获得了一个信息”。 数据，信息和知识有什么关系和区别 （1）数据是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号，这些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等等；数据经过处理仍然是数据。处理数据是为了便于更好地解释，只有经过解释，数据才有意义，才成为信息；可以说信息是经过加工以后、并对客观世界产生影响的数据。 （2）信息 (1nformation) 是对客观世界各种事物的特征的反映，是关于客观事实的可通讯的知识。 （3）所谓知识，就是反映各种事物的信息进入人们大脑，对神经细胞产生作用后留下的痕迹。知识是由信息形成的。 （4）在管理过程中，同一数据，每个人的解释可能不同，其对决策的影响可能不同。结果，决策者利用经过处理的数据做出决策，可能取得成功，也可能失败，这里的关键在于对数据的解释是否正确，即：是否正确地运用知识对数据做出解释，以得到准确的信息。 他们说信息和数据是有区别的，那区别是什么？什么是数据什么是信息？ 什么是信息 广义的说，信息就是消息。一切存在都有信息。对人类而言，人的五官生来就是为了感受信息的，它们是信息的接收器，它们所感受到的一切，都是信息。然而，大量的信息是我们的五官不能直接感受的，人类正通过各种手段，发明各种仪器来感知它们，发现它们。? 不过，人们一般说到的信息多指信息的交流。信息本来就是可以交流的，如果不能交流，信息就没有用处了。信息还可以被储存和使用。你所读过的书，你所听到的音乐，你所看到的事物，你所想到或者做过的事情，这些都是信息。 信息分三大类 信息有许多种分类方法。人们一般把它分为宇宙信息，地球自然信息和人类社会信息3类。 宇宙信息是指在宇宙空间，恒星不断发出的各种电磁波信息和行星通过反射发出的信息，形成了直接传播的信息和反射传播的信息。 地球自然信息是指地球上的生物为繁衍生存而表现出来的各种行动和形态，生物运动的各种信息以及无生命物质运动的信息。? 人类社会信息是指人类通过手势、眼神、语言、文字、图表、图形和图像等所表示的关于客观世界的间接信息。信息和数据的区别，可以理解为:数据是未加工的信息，而信息是数据经过加工以后的能为某个目的使用的数据。 将数据加工为信息的过程称为信息加工或处理。一般认为，信息处理可以包括收集、加工、传递、存贮、提供等步骤。

数据的解释[data] 科学实验、检验、统计等所获得的和 用于 科学 研究 、技术 设计 、查证、决策等的数值 提供 各项数据 详细解释 进行各种统计、 计算 、科学研究或技术设计等所 依据 的数值。 柯岩 《奇异的 书简 ·船长》 ：“ 贝汉廷 分析着各个 不同 的数据，寻找着 规律 ， 终于 抓住了 矛盾 的 牛鼻子 。” 词语分解 数的解释 数 （数） ù 表示、划分或计算出来的量：数目。数量。数词。数论（数学的一支，主要研究正整数的 性质 以及和它有关的规律）。数控。 几，几个：数人。数日。 技艺 ，学术：“今夫弈之为数，小数也”。 命运 ，天 据的解释 据 （据） ù 凭依、倚仗：据点。据险固守。 占有：窃据。盘据。据为己有。 可以用做证明的事物：字据。证据。单据。论据。契据。言之有据。 按照：据实。据称。依据。据事直书。 据 （据） ū 〔 拮据 〕

数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据

数据的词语解释是：数据shùjù。(1)科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。数据的词语解释是：数据shùjù。(1)科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。拼音是：shùjù。结构是：数(左右结构)据(左右结构)。注音是：ㄕㄨ_ㄐㄨ_。词性是：名词。数据的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、引证解释【点此查看计划详细内容】⒈进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。引柯岩《奇异的书简·船长》：“贝汉廷分析着各个不同的数据，寻找着规律，终于抓住了矛盾的牛鼻子。”二、国语词典经由调查或实验得到，而尚未经过有效处理的数值。三、网络解释数据（计算机术语）数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。数据（汉语词语）数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。关于数据的诗句颜华尚数据好颜华尚数据好关于数据的单词episode-orienteddatabasepacketpersistentdatastackmanipulateddataDASdataexceedance关于数据的成语据高临下根据_互数一数二数不胜数查无实据据义履方真凭实据据经引传关于数据的词语不足为据支策据梧根据_互据鞍读书雄辩强据言之有据真凭实据据高临下查无实据关于数据的造句1、数据你可以自己去查，大公司，优点太多了。2、去年，有成千上万的新种子在其数据库安家落户。3、实地测量的结果和历史记载的数据完全吻合，纤毫不爽。4、为了攻克这项任务的技术难关，他常常废寝忘食地查资料、算数据，工作到夜间两、三点。5、然而直到最近，这些数据还一直都是被政府讳莫如深。点此查看更多关于数据的详细信息

一是从时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是DataTechnology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

空间数据 空间数据又称为图形数据，是土地信息系统中地理实体的空间定义手段，也是专题数据的载体。空间数据分为几何数据和关系数据两种。几何数据是描述地理实体本身的位置和形状大小的量度信息，其表达手段是坐标串。关系数据是描述各个不同地理实体之间的空间关系（接近度、邻接、关联、包含、连通等）的信息，其表达手段是建立实体之间的连接信息。

数据（data）是数据库中存储的基本对象，数据在大多数人的头脑中的第一反应就是数字。其实数字只是一种最简单的数据，是数据的一种传统和狭义的理解。广义的理解，数据的种类很多，文字、图形、图象、声音、学生的档案记录等，这些都是数据。为了了解世界，交流信息，人们需要描述事物。在计算机中，为了存储和处理这些事物，就要抽出对这些事物感兴趣的特征组成一个记录来描述。

信息Information关于客观事实的可通信的知识。信息是指有新内容、新知识的消息，是经过加工以后、对客观世界产生影响的数据。具有事实性、时效性、不相关性、等级性。数据Data是记录客观事物的、可鉴别的符号。数据本身无意义，具有客观性。信息与数据既有联系，又有区别，主要表现在：（1）信息是加工后的数据。信息是一种经过选摘、分析、综合的数据，它使用户可以更清楚地了角正在发生什么事。所以，数据是原材料，信息是产品，信息是数据的含义。（2）数据和信息是相对的。表现在一些数据对某些人来说是信息，而对另外一些人而言则可能只是数据。例如，在运输管理中，运输单对司机来说是信息，这是因为司机可以从该运输单上知道什么时候要为什么客户运输什么物品。而对负责经营的管理者来说，运输单只是数据，因为从单张运输单中，他无法知道本月经营情况，他并不能掌握现有可用的司机、运输工具等。（3）信息是观念上的。因为信息是加工了的数据，所以采用什么模型（或公式）、多长的信息间隔时间来加工数据，以获得信息，是受人对客观事物变化规律的认识制约，由人确定的。因此，信息是揭示数据内在的含义，是观念上的。

（1）数据是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号，这些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等等；数据经过处理仍然是数据。处理数据是为了便于更好地解释，只有经过解释，数据才有意义，才成为信息；可以说信息是经过加工以后、并对客观世界产生影响的数据。 （2）信息 (1nformation) 是对客观世界各种事物的特征的反映，是关于客观事实的可通讯的知识。 （3）所谓知识，就是反映各种事物的信息进入人们大脑，对神经细胞产生作用后留下的痕迹。知识是由信息形成的。 （4）在管理过程中，同一数据，每个人的解释可能不同，其对决策的影响可能不同。结果，决策者利用经过处理的数据做出决策，可能取得成功，也可能失败，这里的关键在于对数据的解释是否正确，即：是否正确地运用知识对数据做出解释，以得到准确的信息。

数据（data）是对客观事物的符号表示，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，如图形符号、数字、字母等。或者说，数据是通过物理观察得来的事实和概念，是关于现实世界中的地方、事件、其他对象或概念的描述。在计算机科学中是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称。

数据（英语：data），是指未经过处理的原始记录。一般而言，数据缺乏组织及分类，无法明确的表达事物代表的意义，它可能是一堆的杂志、一大叠的报纸、数种的开会记录或是整本病人的病历纪录。数据描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，涉及事物的存在形式。是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成消息和知识的原始材料。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。扩展资料数据的分类按性质分为①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。按表现形式分为①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值 [3] ；②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。按记录方式分为地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。参考资料来源 百度百科-数据

两者的联系：信息是通过数据处理而来，信息是数据的含义，数据是信息的载体。两者的区别：（1）从信息论的观点来看，描述信源的数据是信息和数据冗余之和，即：数据=信息+数据冗余。（2）数据是数据采集时提供的，信息是从采集的数据中获取的有用信息。数据：对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或是这些物理符号的组合，也包含数值数据和非数值数据。信息：是数据经过加工处理后得到的另一种形式的数据，这种数据在某种程度上影响接收者的行为。具有客观性、主观性和有用性。资料拓展：数据和信息的定量联系事实上，信息的基本作用就是消除人们对事物了解的不确定性。信息量是指从N个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。从这个定义看，信息量跟概率是密切相关的。在概率论中，用P(x)表示在N个相等的可能事件出现某一个事件的概率，即P(x)=1/N。信息量I(x)定义为：I(x)=log2N = -log2(1/N )= -log2P(x)结合概率论知识，推而广之，可以用下面的公式——称之为熵H（x）公式来表示一大堆数据带来的平均信息量。所以，一个消息越不可预测，它所含的信息量就越大。以上参考资料来源：百度百科—数据与信息

　　数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。那么你对数据了解多少呢?以下是由我整理关于什么是数据的内容，希望大家喜欢!　　数据的定义 　　数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。 　　它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。 　　在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。现在计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。 　　数据的分类 　　按性质分为 　　①定位的，如各种坐标数据; 　　②定性的，如表示事物属性的数据(居民地、河流、道路等); 　　③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量; 　　④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。 　　按表现形式分为 　　①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值; 　　②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据(如点、线、面)、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。 　　按记录方式分为 　　地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集 方法 、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。 　　数据的语义

信息是指有新内容、新知识的消息，是经过加工以后、对客观世界产生影响的数据。具有事实性、时效性、不相关性、等级性。信息与数据既有联系，又有区别，主要表现在:信息是加工后的数据。信息是一种经过选摘、分析、综合的数据，它使用户可以更清楚地了角正在发生什么事。所以，数据是原材料，信息是产品，信息是数据的含义，数据和信息是相对的。表现在一些数据对某些人来说是信息，而对另外一些人而言则可能只是数据。信息是观念上的，因为信息是加工了的数据，所以采用什么模型(或公式)、多长的信息间隔时间来加工数据，以获得信息，是受人对客观事物变化规律的认识制约，由人确定的。因此，信息是揭示数据内在的含义，是观念上的。信息指含有一定含义的数据，或者说我们人类可以直接理解的内容。数据则常指信息的载体，把信息进行转化以便于保存和处理。信息，指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。人通过获得、识别自然界和社会的不同信息来区别不同事物，得以认识和改造世界。在一切通讯和控制系统中，信息是一种普遍联系的形式。1948年，数学家香农在题为“通讯的数学理论”的论文中指出：“信息是用来消除随机不定性的东西”。创建一切宇宙万物的最基本万能单位是信息。数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。

（1）数据是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号，这些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等等；数据经过处理仍然是数据。处理数据是为了便于更好地解释，只有经过解释，数据才有意义，才成为信息；可以说信息是经过加工以后、并对客观世界产生影响的数据。 （2）信息 (1nformation) 是对客观世界各种事物的特征的反映，是关于客观事实的可通讯的知识。 （3）所谓知识，就是反映各种事物的信息进入人们大脑，对神经细胞产生作用后留下的痕迹。知识是由信息形成的。 （4）在管理过程中，同一数据，每个人的解释可能不同，其对决策的影响可能不同。结果，决策者利用经过处理的数据做出决策，可能取得成功，也可能失败，这里的关键在于对数据的解释是否正确，即：是否正确地运用知识对数据做出解释，以得到准确的信息。

数据的解释[data] 科学实验、检验、统计等所获得的和 用于 科学 研究 、技术 设计 、查证、决策等的数值 提供 各项数据 详细解释 进行各种统计、 计算 、科学研究或技术设计等所 依据 的数值。 柯岩 《奇异的 书简 ·船长》 ：“ 贝汉廷 分析着各个 不同 的数据，寻找着 规律 ， 终于 抓住了 矛盾 的 牛鼻子 。” 词语分解 数的解释 数 （数） ù 表示、划分或计算出来的量：数目。数量。数词。数论（数学的一支，主要研究正整数的 性质 以及和它有关的规律）。数控。 几，几个：数人。数日。 技艺 ，学术：“今夫弈之为数，小数也”。 命运 ，天 据的解释 据 （据） ù 凭依、倚仗：据点。据险固守。 占有：窃据。盘据。据为己有。 可以用做证明的事物：字据。证据。单据。论据。契据。言之有据。 按照：据实。据称。依据。据事直书。 据 （据） ū 〔 拮据 〕

信息与数据的区别具体如下：一、概念不同1、数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。2、信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。二、特点不同1、信息（1）消息x发生的概率P（x）越大，信息量越小；反之，发生的概率越小，信息量就越大。可见，信息量（我们用I来表示）和消息发生的概率是相反的关系。（2）当概率为1时，百分百发生的事，信息量为0。2、数据数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。三、分类不同1、数据按性质分为（1）定位的，如各种坐标数据。（2）定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）。（3）定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量。（4）定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。2、信息（1）信息的表示、传播、储存必须依附于某种载体，载体就是承载信息的事物。（2）信息是可以加工和处理的。信息也可以从一种形态转换成另一种形态。（3）信息可以脱离它所反映的事物被存储和保留和传播。（4）信息是可以传递和共享的。信息可以被重复使用而不会像物质和能源那样产生损耗。（5）信息具有时效性。扩展资料：数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。参考资料来源：百度百科-数据与信息