硬體數據分析方法

A. 如何在網上做數據收集和數據分析，並做出圖文並茂的數據分析圖

近年來，隨著技術的進步、互聯網速度提升、移動互聯網更新換代、硬體技術不斷發展、數據採集技術、存儲技術、處理技術得到長足的發展，使我們不斷加深了對數據分析的需求。但數據分析本身並不是目標，目標是使業務能夠做出更好的決策。如何做好數據分析，簡單來說，只需5步。
第一步：明確分析的目標和框架
對一個分析項目，數據分析師應該明確業務目標是什麼，初步選定哪些變數作為研究對象，從而為收集數據、分析數據提供清晰的目標，避免無意義的數據分析。同時對項目進行簡單的評估，即時調整項目，構建出分析的思路與整體的框架。
第二步：數據收集
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。作為數據分析師，需要對收集數據的內容、渠道、方法進行規劃。
1) 將識別的需求轉化為具體的需求，明確研究的變數需要哪些數據。
2) 明確數據的來源渠道，數據的渠道主要有三種，一種是從公司系統資料庫直接導出，另一種是通過網路爬蟲軟體（如火車頭、集搜客GooSeeker）從網上抓取數據，也可以直接通過問卷的形式來收集數據。
第三步：數據處理
數據分析的中最重要的一步是提高數據質量，最好的數據值分析如果有垃圾數據將會產生錯誤結果和誤導。因此，對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，數據處理包括數據清洗、數據轉化等處理方法。
第四步：數據分析
數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對准備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，通過數據建立模型，進而為商業提供決策參考。
到了這一階段，為了駕馭數據、展開數據分析，需要涉及到工具與分析軟體的使用。
要熟悉數據分析的方法，首先需要良好的統計基礎，了解像方差、抽樣、回歸、聚類分析、判別分析、因子分析等數據分析方法的原理以及使用，才能靈活的根據業務目標以及已有數據來選擇分析的方法。
其次掌握幾種常用的數據分析軟體，如較基礎的Excel、SPSS,或SAS、R等較高級的分析軟體，保證分析工作的高效進行。
第五步：撰寫分析報告
一份好的數據分析報告很重要，因為分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，好的分析報告應該有以下一些要點：
1) 要有一個好的框架，層次明了，讓讀者一目瞭然。
2) 每個分析都有結論，而且結論一定要明確。
3) 分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論。
4) 數據分析報告盡量圖表化。
5) 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案。

B. 收集數據通常可以採用的方法有哪三種

1、訪問調查：訪問調查又稱派員調查，它是調查者與被調查者通過面對面地交談從而得到所需資料的調查方法。

2、郵寄調查：郵寄調查是通過郵寄或其他方式將調查問卷送至被調查者，由被調查者填寫，然後將問卷寄回或投放到指定收集點的一種調查方法。

3、電話調查：電話調查是調查人員利用電話通受訪者進行語言交流，從而獲得信息的一種調查方式。電話調查優點是時效快、費用低；不足是調查問題的數量不能過多。

(2)硬體數據分析方法擴展閱讀：

收集數據的步驟：

1、確定數據分析的目標

沒有目標的數據分析才真的是無從下手。有了明確的目標導向後，數據收集的范圍和著手點就比較明確了。現實工作當中，一般都是遇到了問題，需要去解決問題的時候，想出來的解決方案就可以成為數據分析的目標。

2、分析需要收集哪些數據

明確了數據分析的目標之後，就需要確定採集哪些數據來分析。目標可以告訴我們范圍，比如取消訂單的操作場景下會涉及到哪些頁面；進一步的要確認這些頁面上有哪些表單數據、操作按鈕、頁面跳轉是需要記錄操作事件的。

考慮每個數據收集點的成本

數據埋點是有成本的，最直觀的就是在性能上會帶來比較大的影響，現在也有一些無埋點的採集技術，本人沒有做過相應研究，這里只以需要埋點採集的來說明。

C. 如何利用各種數據分析的方法對業務流程進行優化

一、業務流程優化的內涵

流程就是一組將輸入轉化為輸出的相互關聯或相互作用的活動。企業流程是指為了完成企業的某一目標或任務而進行的一系列跨越時間和空間的邏輯相關活動的有序集合。企業業務流程關繫到整個企業的運作，因而它是整個企業的核心，企業業務流程管理是企業管理的基石。

業務流程優化（Business Process Improvement，簡稱 BPI），是從企業績效出發，對現有工作流程進行調研、分析、梳理、完善和改進，打破部門壁壘，增強橫向協作，進而提高企業運作效率，降低企業整體運營成本，從而保持企業的競爭優勢。

企業外部環境的變化和內部規范管理的要求促使企業不斷進行業務流程的優化，以提高企業的競爭實力，實現企業快速、穩定、可持續發展。

業務流程優化的內涵是是以企業現有業務流程的問題為指向，對現有流程進行調研、分析、梳理、完善和改進，利用IT 技術和其他配套支持手段，在滿足業務和管理需要的前提下，打破部門間的壁壘，按照最簡單、最直接的方式運作企業業務流程，提升企業敏捷性及適應環境變化的能力，盡可能減少無效的或不增值的活動，減少等待時間、協調工作量和重復工作等。例如，審批類流程要考慮審批的分級分類，重在審批規則、審批要素、預算控制和授權體系，減少審批層級和時間等等。

二、業務流程優化的原則

企業面對日新月異的外部市場環境和內部運行的低效率狀況，原有的組織結構和業務模式已難以適應當前市場和經營環境的變化，必須對現有業務流程加以調整和優化。而很多企業在流程優化過程中面臨著更現實的問題，如何去優化一條條具體的業務流程，應該遵循什麼原則，流程優化才能按照正確的方向持續進行，本文將業務流程優化的原則總結如下：

1. 以流程為導向。改變原有的職能導向管理模式，根據流程的要求設置相應職能崗位，而不是根據現有的職能崗位設計流程。實現從面向「職能」管理到面向「流程」管理的轉變，提高業務流程的運轉效率，從「流程」出發調整崗位職責、部門職責及績效考核指標。

2. 基於現實。業務流程優化應充分考慮公司現有管理基礎、資源能力現狀。同時，應走出辦公室，親身體驗，絕不可少數人閉門造車。

3. 循序漸進。業務流程優化是一個漸進式的過程，不可能一步到位。業務流程優化的基本過程是：現有流程描述——探討其合理性——流程改善——流程運行——再探討——再改善。這樣循環往復的過程，在此過程中不斷進行改善，從而最終達到最優設計。

4. 面向客戶。流程的客戶是使用流程產出的外部組織、內部部門或個人，流程存在的意義在於最大程度的滿足服務對象的需求。比如訂單處理流程是滿足客戶對訂單涉及的產品、服務、質量、交貨期的要求。招聘及培訓流程是向相關業務部門提供符合崗位要求的新員工等等。

5. 結果導向。客戶是流程的終點，流程績效應是客戶意志的體現，流程產出應符合客戶要求，流程的各組成要素及相互關系應以最快速度、最低成本、最小風險和最高品質的確保流程產出。

6. 職責完整性原則。盡可能使一個人或一個部門完成相對獨立的功能，明確流程節點之間的相互協作關系，這樣才能打破部門間的壁壘，減少協調工作量。因此，流程優化應根據業務關聯度的高低進行業務處理功能的分解和並歸，將業務關聯度高的業務處理功能歸並到同一個崗位或同一個部門。

7. 並行原則。在流程執行過程中，應盡量縮短業務處理時間，對能夠平行開展的工作盡可能安排平行開展，這樣可以縮短流程各個節點之間的等待時間。讓流程後續過程中的有關人員參與前段過程，如果沒有必要參與，也將前端信息及時傳遞給後續過程的參與者，消除信息孤島，從而使節點之間進行良好的對接。

8. 價值增值。通過流程設計，應盡量提高與價值創造有關節點活動的運作質量，減少不必要的非增值作業環節，規范剩餘節點中具體的活動內容，緊緊圍繞為主價值鏈提供迅速和有力的服務。

9. 定義精確。流程的產出、流程活動、流程投入等各組成要素的特徵必須定義精確、清晰，應盡可能量化。

10. IT 支持。業務流程優化過程應該盡可能的與信息技術應用相結合，即利用信息技術的手段規范管理體系、固化業務流程，並提高信息交互速度和質量。業務流程優化離不開IT 的支持，信息化是流程優化的基礎，它是提供信息共享和執行業務流程的工具和載體，可以提高流程的運行效率和對外部變化的響應速度。

三、業務流程優化的步驟

1. 組建流程優化組織。業務流程優化工作是一項系統而復雜的工作，在決定進行流程優化前應該成立由企業高層、中層、業務骨幹、咨詢顧問組成的流程優化小組，對流程優化工作進行分工，確定流程優化的實施計劃。咨詢顧問應對流程優化小組成員進行流程管理專業知識培訓，確保小組成員掌握流程梳理、流程分析、流程設計、流程圖繪制、流程說明文件編制和流程實施等專業知識和技能。

2. 流程調研。流程優化小組應首先對企業現有業務流程進行系統的、全面的調研，分析現有流程存在的問題，確定流程優化後要達到的目標。一般的製造型企業的業務流程有數百個之多，這些流程分布在各個部門的內部、部門之間以及企業與客戶及供應商之間，同時，由於企業原有業務流程的不明確性，同一業務的執行者對流程的描述也存在著差別，這就使得對流程的梳理工作變得更為復雜。

3. 流程梳理。對現有的業務流程進行調研後應進行流程梳理，流程梳理往往有著龐大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文檔，包括業務流程圖、流程說明文件等。流程梳理工作本身的價值在於對企業現有流程的全面理解以及實現業務操作的可視化和標准化，同時，應明確現有業務流程的運作效率和效果，找出這些流程存在的問題，從而為後續的流程優化工作奠定基礎。

4. 流程分析。對現有流程進行梳理後應進行分析，清晰原有流程的關鍵節點和執行過程，找出原有流程的問題所在，並考查優化過程中可能涉及的部門。同時，應徵求流程涉及的各崗位員工意見，說明原流程有哪些弊端，新流程應如何設計使之具有可操作性。

5. 設計新的流程。經過流程分析後，根據設定的目標以及流程優化的原則，改善原有流程或者重新設計新的流程，簡化或合並非增值流程，減少或剔除重復、不必要流程，構建新的流程模型。新流程模型構建後應與IT 技術相結合，使軟硬體和企業的實際管理運營結合起來，並將新流程固化到公司的IT 系統中，如ERP 或OA 系統，使流程信息能通過IT 技術及時匯總、處理、傳遞，這是業務流程優化過程中的一個很重要的環節。

6. 評價新的流程。根據設定的目標與企業的現實條件，對優化設計後新流程進行評估，主要是針對新流程進行使用效率和最終效果的評估，即「雙效」評估。

7. 流程實施與持續改進。業務流程經過「雙效」評估後，應該進行流程的運行實施，在實施業務流程的過程中，應進行總結完善、持續改進，也就是說，流程優化是一個動態循環過程，流程分析、流程設計、流程評價、流程實施、流程改進再進入下一次分析、設計、評價、實施、改進，也是一種動態的自我完善機制。

四、結束語

業務流程管理是企業管理水平的體現，它決定著企業的運作質量和效率。優化業務流程，加強企業流程管理，是企業低成本、高效率運行、持續穩步健康發展的保證。如何不斷的優化企業業務流程，提高管理水平，需要我們大家共同努力，不斷使業務流程更理性，更精煉，使企業在流程的規范下，高效運轉起來。

D. 數據分析師的數據分析流程是怎樣的

【導讀】數據剖析指用適當的統計剖析方法對搜集來的許多數據進行剖析，提取有用信息和構成定論而對數據加以詳細研究和概括總結的進程。那麼，數據分析師的數據分析流程是怎樣的?今日就跟隨小編一同來了解下吧!

1. 辨認信息需求

辨認信息需求是保證數據剖析進程有效性的首要條件，可認為搜集數據、剖析數據提供明晰的目標。

2.數據收集

了解數據收集的意義在於真正了解數據的原始面貌，包含數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。幫助數據剖析師更有針對性的控制數據生產和收集進程，避免因為違反數據收集規則導致的數據問題;一起對數據收集邏輯的認識增加了數據剖析師對數據的了解程度，尤其是數據中的反常改變。

3.數據存儲

因為數據在存儲階段是不斷動態改變和迭代更新的，其及時性、完整性、有效性、一致性、准確性許多時候因為軟硬體、內外部環境問題無法保證，這些都會導致後期數據使用問題。

4.數據提取

數據提取是將數據取出的進程，數據提取的中心環節是從哪取、何時取、怎麼取。在數據提取階段，數據剖析師首要需求具有數據提取才能。

5.數據發掘

沒有最好的演算法，只有最適合的演算法，演算法選擇的原則是兼具准確性、可操作性、可了解性、可使用性。沒有一種演算法能處理所有問題，但通曉一門演算法可以處理許多問題。發掘演算法最難的是演算法調優，同一種演算法在不同場景下的參數設定相同，實踐是獲得調優經歷的重要途徑。

6.數據剖析

數據剖析相關於數據發掘更多的是偏向事務使用和解讀，當數據發掘演算法得出定論後，怎麼解說演算法在成果、可信度、顯著程度等方面關於事務的實際意義，怎麼將發掘成果反饋到事務操作進程中便於事務了解和實施是要害。

7.數據可視化

數據剖析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。甭說往常人，數據剖析師自己看數據也頭大。這時就得靠數據可視化的神奇法力了。除掉數據發掘這類高級剖析，不少數據剖析師的往常作業之一就是監控數據觀察數據。

8.數據使用

數據使用是數據具有落地價值的直接表現，這個進程需求數據剖析師具有數據溝通才能、事務推進才能和項目作業才能。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析師的數據分析流程是怎樣的?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

E. 如何模擬硬體設備的輸入數據

• （一）分析被控對象並提出控制要求
  詳細分析被控對象的工藝過程及工作特點，了解被控對象機、電、液之間的配合，提出被控對象對三菱PLC控制系統的控制要求，確定控制方案，擬定設計任務書。
  

  

F. 大數據分析方法解讀以及相關工具介紹

大數據分析方法解讀以及相關工具介紹
要知道，大數據已不再是數據大，最重要的現實就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。
越來越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於此，大數據分析方法理論有哪些呢？
大數據分析的五個基本方面
（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
AnalyticVisualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
SemanticEngines（語義引擎）
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
大數據處理
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
大數據分析工具詳解 IBM惠普微軟工具在列
去年，IBM宣布以17億美元收購數據分析公司Netezza；EMC繼收購數據倉庫軟體廠商Greenplum後再次收購集群NAS廠商Isilon；Teradata收購了Aster Data 公司；隨後，惠普收購實時分析平台Vertica等，這些收購事件指向的是同一個目標市場——大數據。是的，大數據時代已經來臨，大家都在摩拳擦掌，搶占市場先機。
而在這裡面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數據處理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對於大數據來說，最重要的還是對於數據的分析，從裡面尋找有價值的數據幫助企業作出更好的商業決策。下面，我們就來看以下八大關於大數據分析的工具。
EMC Greenplum統一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收購了其EMC Greenplum統一分析平台（UAP）是一款單一軟體平台，數據團隊和分析團隊可以在該平台上無縫地共享信息、協作分析，沒必要在不同的孤島上工作，或者在不同的孤島之間轉移數據。正因為如此，UAP包括ECM Greenplum關系資料庫、EMC Greenplum HD Hadoop發行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC為大數據開發的硬體是模塊化的EMC數據計算設備（DCA），它能夠在一個設備裡面運行並擴展Greenplum關系資料庫和Greenplum HD節點。DCA提供了一個共享的指揮中心（Command Center）界面，讓管理員可以監控、管理和配置Greenplum資料庫和Hadoop系統性能及容量。隨著Hadoop平台日趨成熟，預計分析功能會急劇增加。
IBM打組合拳提供BigInsights和BigCloud
幾年前，IBM開始在其實驗室嘗試使用Hadoop，但是它在去年將相關產品和服務納入到商業版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI雲版本的 InfoSphere BigInsights使組織內的任何用戶都可以做大數據分析。雲上的BigInsights軟體可以分析資料庫里的結構化數據和非結構化數據，使決策者能夠迅速將洞察轉化為行動。
IBM隨後又在10月通過其智慧雲企業（SmartCloud Enterprise）基礎架構，將BigInsights和BigSheets作為一項服務來提供。這項服務分基礎版和企業版；一大賣點就是客戶不必購買支持性硬體，也不需要IT專門知識，就可以學習和試用大數據處理和分析功能。據IBM聲稱，客戶用不了30分鍾就能搭建起Hadoop集群，並將數據轉移到集群裡面，數據處理費用是每個集群每小時60美分起價。

Informatica 9.1：將大數據的挑戰轉化為大機遇
Informatica公司在去年10月則更深入一步，當時它推出了HParser，這是一種針對Hadoop而優化的數據轉換環境。據Informatica聲稱，軟體支持靈活高效地處理Hadoop裡面的任何文件格式，為Hadoop開發人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復雜而多樣的數據源，包括日誌、文檔、二進制數據或層次式數據，以及眾多行業標准格式（如銀行業的NACHA、支付業的SWIFT、金融數據業的FIX和保險業的ACORD）。正如資料庫內處理技術加快了各種分析方法，Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop裡面，以便充分利用所有這些處理功能，不久會添加其他的數據處理代碼。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族產品及Informatica平台的最新補充，旨在滿足從海量無結構數據中提取商業價值的日益增長的需求。去年， Informatica成功地推出了創新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一個專門為大數據而構建的統一數據集成平台。

甲骨文大數據機——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系統包括Cloudera的Hadoop系統管理軟體和支持服務Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的「建造系統」。Oracle大數據機(Oracle Big Data Appliance)，是一個軟、硬體集成系統，在系統中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一個開源R。該大數據機採用Oracle Linux操作系統，並配備Oracle NoSQL資料庫社區版本和Oracle HotSpot Java虛擬機。Big Data Appliance為全架構產品，每個架構864GB存儲，216個CPU內核，648TBRAW存儲，每秒40GB的InifiniBand連接。Big Data Appliance售價45萬美元，每年硬軟體支持費用為12%。
甲骨文Big Data Appliance與EMC Data Computing Appliance匹敵，IBM也曾推出數據分析軟體平台InfoSphere BigInsights，微軟也宣布在2012年發布Hadoop架構的SQL Server 2012大型數據處理平台。
統計分析方法以及統計軟體詳細介紹
統計分析方法有哪幾種？下面我們將詳細闡述，並介紹一些常用的統計分析軟體。

一、指標對比分析法指標對比分析法
統計分析的八種方法一、指標對比分析法指標對比分析法，又稱比較分析法，是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。單獨看一些指標，只能說明總體的某些數量特徵，得不出什麼結論性的認識；一經過比較，如與國外、外單位比，與歷史數據比，與計劃相比，就可以對規模大小、水平高低、速度快慢作出判斷和評價。
指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標或相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。比較的結果可用相對數，如百分數、倍數、系數等，也可用相差的絕對數和相關的百分點（每1％為一個百分點）來表示，即將對比的指標相減。
二、分組分析法指標對比分析法
分組分析法指標對比分析法對比，但組成統計總體的各單位具有多種特徵，這就使得在同一總體范圍內的各單位之間產生了許多差別，統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。
統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。
三、時間數列及動態分析法
時間數列。是將同一指標在時間上變化和發展的一系列數值，按時間先後順序排列，就形成時間數列，又稱動態數列。它能反映社會經濟現象的發展變動情況，通過時間數列的編制和分析，可以找出動態變化規律，為預測未來的發展趨勢提供依據。時間數列可分為絕對數時間數列、相對數時間數列、平均數時間數列。
時間數列速度指標。根據絕對數時間數列可以計算的速度指標：有發展速度、增長速度、平均發展速度、平均增長速度。
動態分析法。在統計分析中，如果只有孤立的一個時期指標值，是很難作出判斷的。如果編制了時間數列，就可以進行動態分析，反映其發展水平和速度的變化規律。
進行動態分析，要注意數列中各個指標具有的可比性。總體范圍、指標計算方法、計算價格和計量單位，都應該前後一致。時間間隔一般也要一致，但也可以根據研究目的，採取不同的間隔期，如按歷史時期分。為了消除時間間隔期不同而產生的指標數值不可比，可採用年平均數和年平均發展速度來編制動態數列。此外在統計上，許多綜合指標是採用價值形態來反映實物總量，如國內生產總值、工業總產值、社會商品零售總額等計算不同年份的發展速度時，必須消除價格變動因素的影響，才能正確的反映實物量的變化。也就是說必須用可比價格（如用不變價或用價格指數調整）計算不同年份相同產品的價值，然後才能進行對比。
為了觀察我國經濟發展的波動軌跡，可將各年國內生產總值的發展速度編制時間數列，並據以繪製成曲線圖，令人得到直觀認識。
四、指數分析法
指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數。有廣義和狹義之分。根據指數所研究的范圍不同可以有個體指數、類指數與總指數之分。
指數的作用：一是可以綜合反映復雜的社會經濟現象的總體數量變動的方向和程度；二是可以分析某種社會經濟現象的總變動受各因素變動影響的程度，這是一種因素分析法。操作方法是：通過指數體系中的數量關系，假定其他因素不變，來觀察某一因素的變動對總變動的影響。
用指數進行因素分析。因素分析就是將研究對象分解為各個因素，把研究對象的總體看成是各因素變動共同的結果，通過對各個因素的分析，對研究對象總變動中各項因素的影響程度進行測定。因素分析按其所研究的對象的統計指標不同可分為對總量指標的變動的因素分析，對平均指標變動的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關系的一種方法。它把對立統一的雙方按其構成要素一一排列起來，給人以整體的概念，以便於全局來觀察它們之間的平衡關系。平衡關系廣泛存在於經濟生活中，大至全國宏觀經濟運行，小至個人經濟收支。平衡種類繁多，如財政平衡表、勞動力平衡表、能源平衡表、國際收支平衡表、投入產出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是從數量對等關繫上反映社會經濟現象的平衡狀況，分析各種比例關系相適應狀況；二是揭示不平衡的因素和發展潛力；三是利用平衡關系可以從各項已知指標中推算未知的個別指標。
六、綜合評價分析
社會經濟分析現象往往是錯綜復雜的，社會經濟運行狀況是多種因素綜合作用的結果，而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。如對宏觀經濟運行的評價，涉及生活、分配、流通、消費各個方面；對企業經濟效益的評價，涉及人、財、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標，就難以作出恰當的評價。
進行綜合評價包括四個步驟：
1.確定評價指標體系，這是綜合評價的基礎和依據。要注意指標體系的全面性和系統性。
2.搜集數據，並對不同計量單位的指標數值進行同度量處理。可採用相對化處理、函數化處理、標准化處理等方法。
3.確定各指標的權數，以保證評價的科學性。根據各個指標所處的地位和對總體影響程度不同，需要對不同指標賦予不同的權數。
4.對指標進行匯總，計算綜合分值，並據此作出綜合評價。
七、景氣分析
經濟波動是客觀存在的，是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經濟波動，保持經濟的穩定發展，一直是各國政府和經濟之專家在宏觀調控和決策中面臨的重要課題，景氣分析正是適應這一要求而產生和發展的。景氣分析是一種綜合評價分析，可分為宏觀經濟景氣分析和企業景氣調查分析。
宏觀經濟景氣分析。是國家統計局20世紀80年代後期開始著手建立監測指標體系和評價方法，經過十多年時間和不斷完善，已形成制度，定期提供景氣分析報告，對宏觀經濟運行狀態起到晴雨表和報警器的作用，便於國務院和有關部門及時採取宏觀調控措施。以經常性的小調整，防止經濟的大起大落。
企業景氣調查分析。是全國的大中型各類企業中，採取抽樣調查的方法，通過問卷的形式，讓企業負責人回答有關情況判斷和預期。內容分為兩類：一是對宏觀經濟總體的判斷和預期；一是對企業經營狀況的判斷和預期，如產品訂單、原材料購進、價格、存貨、就業、市場需求、固定資產投資等。
八、預測分析
宏觀經濟決策和微觀經濟決策，不僅需要了解經濟運行中已經發生了的實際情況，而且更需要預見未來將發生的情況。根據已知的過去和現在推測未來，就是預測分析。
統計預測屬於定量預測，是以數據分析為主，在預測中結合定性分析。統計預測的方法大致可分為兩類：一類是主要根據指標時間數列自身變化與時間的依存關系進行預測，屬於時間數列分析；另一類是根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，屬於回歸分析。
預測分析的方法有回歸分析法、滑動平均法、指數平滑法、周期（季節）變化分析和隨機變化分析等。比較復雜的預測分析需要建立計量經濟模型，求解模型中的參數又有許多方法。

G. 大數據建模一般有哪些步驟

1、數據測量

數據測量包括ECU內部數據獲取，車內匯流排數據獲取以及模擬量數據獲取，特別是對於新能源汽車電機、逆變器和整流器等設備頻率高達100KHz的信號測量，ETAS提供完整的解決方案。

2、大數據管理與分析

目前的汽車嵌入式控制系統開發環境下，人們可以通過各種各樣不同的途徑(如真實物體、模擬環境、模擬計算等)獲取描述目標系統行為和表現的海量數據。

正如前文所述，ETAS數據測量環節獲取了大量的ECU內部以及模擬量數據，如何存儲並有效地利用這些數據，並從中發掘出目標系統的潛力，用以指引進一步的研發過程，成為極其重要的課題。

3、虛擬車輛模型建模與校準

基於大數據管理與分析環節對測量數據進行的分析，我們得到了一些參數之間的相互影響關系，以及相關物理變數的特性曲線。如何將這些隱含在大量數據中的寶貴的知識和數據保存下來並為我們後續的系統模擬分析所用呢?

模型是一個比較好的保存方式，我們可以通過建立虛擬車輛及虛擬ECU模型庫，為後續車輛及ECU的開發驗證提供標准化的模擬模型。ETAS除提供相關車輛子系統模型，還提供基於數據的建模和參數校準等完整解決方案。

4、測試與驗證(XiL)

在測試與驗證環節，通常包含模型在環驗證(MiL)，軟體在環驗證(SiL)，虛擬測試系統驗證(VTS)以及硬體在環驗證(HiL)四個階段，ETAS提供COSYM實現在同一軟體平台上開展四個環節模擬驗證工作。

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H. 如何搭建大數據分析平台

一般的大數據平台從平台搭建到數據分析大概包括以下幾個步驟：

Linux系統安裝。分布式計算平台或組件安裝。

數據導入。數據分析。一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。

數據建模分析是針對預處理提取的特徵或數據建模，得到想要的結果。結果可視化及輸出API。可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。

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I. 如何利用各種數據分析的方法對業務流程進行優化

業務流程優化的步驟：

1、組建流程優化組織。業務流程優化工作是一項系統而復雜的工作，在決定進行流程優化前應該成立由企業高層、中層、業務骨幹、咨詢顧問組成的流程優化小組，對流程優化工作進行分工，確定流程優化的實施計劃。咨詢顧問應對流程優化小組成員進行流程管理專業知識培訓，確保小組成員掌握流程梳理、流程分析、流程設計、流程圖繪制、流程說明文件編制和流程實施等專業知識和技能。

2、流程調研。流程優化小組應首先對企業現有業務流程進行系統的、全面的調研，分析現有流程存在的問題，確定流程優化後要達到的目標。一般的製造型企業的業務流程有數百個之多，這些流程分布在各個部門的內部、部門之間以及企業與客戶及供應商之間，同時，由於企業原有業務流程的不明確性，同一業務的執行者對流程的描述也存在著差別，這就使得對流程的梳理工作變得更為復雜。

3、流程梳理。對現有的業務流程進行調研後應進行流程梳理，流程梳理往往有著龐大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文檔，包括業務流程圖、流程說明文件等。流程梳理工作本身的價值在於對企業現有流程的全面理解以及實現業務操作的可視化和標准化，同時，應明確現有業務流程的運作效率和效果，找出這些流程存在的問題，從而為後續的流程優化工作奠定基礎。

4、流程分析。對現有流程進行梳理後應進行分析，清晰原有流程的關鍵節點和執行過程，找出原有流程的問題所在，並考查優化過程中可能涉及的部門。同時，應徵求流程涉及的各崗位員工意見，說明原流程有哪些弊端，新流程應如何設計使之具有可操作性。

5、設計新的流程。經過流程分析後，根據設定的目標以及流程優化的原則，改善原有流程或者重新設計新的流程，簡化或合並非增值流程，減少或剔除重復、不必要流程，構建新的流程模型。新流程模型構建後應與IT 技術相結合，使軟硬體和企業的實際管理運營結合起來，並將新流程固化到公司的IT 系統中，如ERP 或OA 系統，使流程信息能通過IT 技術及時匯總、處理、傳遞，這是業務流程優化過程中的一個很重要的環節。

6、評價新的流程。根據設定的目標與企業的現實條件，對優化設計後新流程進行評估，主要是針對新流程進行使用效率和最終效果的評估，即「雙效」評估。

7、流程實施與持續改進。業務流程經過「雙效」評估後，應該進行流程的運行實施，在實施業務流程的過程中，應進行總結完善、持續改進，也就是說，流程優化是一個動態循環過程，流程分析、流程設計、流程評價、流程實施、流程改進再進入下一次分析、設計、評價、實施、改進，也是一種動態的自我完善機制。