處理功能分析常用方法

㈠ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

㈡ 在系統分析階段需要對數據處理過程做功能分析請說明功能分析的分類和主要分析方法

域名。。。是由一串用點分隔的名字組成的Internet上某一台計算機或計算機組的名稱，用於在數據傳輸時標識計算機的電子方位（有時也指地理位置）。 虛擬企業是當市場出現新機遇時，具有不同資源與優勢的企業為了共同開拓市場，共同對付其他的競爭者而組織的、建立在信息網路基礎上的共享技術與信息，分擔費用，聯合開發的、互利的企業聯盟體。 模塊聯調就是子系統測試，子系統測試時將經過測試的模塊放在一起形成一個子系統來測試 對於同一組數據，由不同人員重復輸入；然後由計算機比較檢查一致性，叫做重復校驗 模塊聯調就是子系統測試，子系統測試時將經過測試的模塊放在一起形成一個子系統來測試。
模塊聯調就是子系統測試，子系統測試時將經過測試的模塊放在一起形成一個子系統來測試 重復校驗 對於同一組數據，由不同人員重復輸入；然後由計算機比較檢查一致性，

㈢ 如何利用功能分析進行建築平面的組合設計

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基地同城市道路的關系及其位置對建築相應的要求。基地同城市道路的關系有三種：
1 、基地面臨交*路口。要求建築具有一定標志性，並有一定面積的綠化和休息空間。
2 、基地面臨主要道路。立面處理最為重要，可入口，停車，但在城市主幹道上不宜開入口和停車場，因為會降低車輛行駛速度。
3 、基地面臨次要道路。立面處理可稍簡化，適合入口停車並宜退讓紅線較大距離，以使對行人不會造成太大的壓力。
4 、基地面對著道路。建築適宜有一定的層次感，通常使用的手段是在建築上開口。
5 、道路需要疏浚。當道路轉折角度過大，視線不便時，需考慮使一部分基地作為舒緩道路的過渡部分，有適當面積的鋪地及不遮擋視線的綠化，以滿足人行交通。

建築與周邊舊有建築的關系。
1 、建築同周圍建築圍合成庭院。
2 、建築遮擋舊有建築。
3、 透過建築能看到舊有建築。
4 、建築同舊有建築在高度上或形式處理上的統一或對比。

停車場的設置。
停車場一般應位於城市次要道路邊上或L型道路的交*埠。

快速建築設計的設計過程：內部功能分析和外部環境分析。

內部功能分析
1、功能組成；動靜，公私分類；面積方塊圖；空間的特殊需要；門廳，樓梯間，衛生間的大小，數量，位置；注意是否有面積過大的房間。
2 、根據建築密度和基地面積估算出一層面積和層數，並在總平面圖上確定建築的主次入口，停車位置和基本流線，並按比例畫出建築的基本布局。
3、功能流線圖。
4、層高和結構形式，柱網布局。

外部環境分析
1、城規要求：建築密度50%，容積率，高度控制，綠化率，入口要求，消防疏散要求，日照間距。
2、地形地貌分析。
平整地形建築布局可適當靈活扭曲，復雜地形建築布局宜完整簡潔。
十字路口或缺角地形中建築處理宜為鋸齒型或弧型，城市邊角料地形中不宜多實際功能。
坡地地貌依據其起坡角度的大小，可採取全埋，半埋，架空等不同的處理方式；建築與等高線一般有平行和垂直兩種關系；根據落差的大小可選擇跌落半層，一層；落差應結合停車場等功能進行有效利用。
臨水地貌應注意兩點原則：建築平面舒展，立面輕盈；建築可適當延伸至水面並與水面產生關系。
3、基地周邊環境景觀，視線，雜訊分析。
4、基地周邊原有建築物的高度，布局，立面及屋頂形式 。
5、基地內部原有綠化，遺址等要素分析。
6、基地所在地的氣候和風土傳統。

建築造型分析
1、辦公樓與旅館立面處理外窗較為規律化，可通過窗的設計和突出局部構架使構圖活躍。
2、博物館，展覽館類建築主要依*天窗採光，故外立面較實，可通過對天窗造型；運用片牆，構架；牆體內陷做洞口處理；具厚重感的體塊咬合；牆面突出片牆或凹進做側窗；牆面做影壁；建築與水結合等手法進行活躍化。
博物館，展覽館的用窗常用形式主要有天窗，高窗，側窗，局部有高角窗處理，由於功能的文化性需要，經常有局部與大片玻璃幕牆對比的運用。
3 、綜合體建築的處理沒有固定原則，依據氣候，位置，功能的不同可運用牆體，虛構架，廊道，窗等建築元素進行活躍。

常見問題：

1 、平面中易忘指北針，剖切符號，主次入口，室內外不同地平的標高，房間名稱，樓梯指針，
消防樓梯，室外台階，通高線，上層懸挑的投影虛線，在2層以上平面中若能看見屋頂，要將屋頂打格同室內空間區分開來。有要求時需進行無障礙設計和電梯設計以及停車位設計，室外地磚一般到1500X1500左右。
2 、剖面中易忘畫女兒牆，室內外高差，標高，梁線，不宜畫陰影和材質表現，可畫人表達尺度。
3、總平面中易忘指北針，主入口標識和標層數，宜打陰影，並應與平面圖方向一致。（避免理解混亂）
4 、立面處理形式感應較強，多用虛實對比，突出的片牆和框架，隔柵，遮光板，百葉窗以及各式的窗（橫豎條窗，大小點窗，方窗圓窗，側窗，天窗，高窗，玻璃幕）雨蓬等突出。光影關系應強烈，適當輔以綠化，時間充裕時應將建築外輪廓線加粗，並畫出材質（木，磚，石，塗料，鋁板，玻璃，混凝土等）
5 、2000M2以下的建築樓梯間一般不多於4個（特殊需要除外），衛生間不多於3個，樓梯間和衛生間合並設置時位於入口或建築端部，位於入口時宜與人流進入方向一致，盡量不使樓梯中間平台正對大廳和入口。（視覺效果差）分開設置時常位於主體功能之間，形體上可做凹進處理。
6 、建築形體布局常用的有一字型，L字型，T字型，十字型,工字型，王字型。設計時按功能靈活使用，比如工字型的一邊可扭轉或改變形狀。
7 、流線宜簡潔通暢，景觀豐富。
8 、透視圖畸變不宜過大造成變形。透視圖背景是天故比軸側圖方便繪制。
9 、樓梯間一般3M X 6M左右，衛生間（男女合計）6M X 6M左右，蹲位900X1100，應至少配有公共盥洗室。
10 、單間面積較大時，需考慮獨置或置頂以及疏散。

建築設計手法筆記
建築設計手法
手法的涵義：建築形象的構圖、建築形象的氣質、以及通過什麼方法達到形態的和諧性，手法比技巧抽象和有情趣，它貫穿於立意構思到細部處理。
建築設計手法的基本內容：立意性手法：通過什麼素材和手法，表現什麼意境和思想。解決心理需求、情態和審美的內涵。如空間的緩沖處理、空間的延伸作用、形態的人情味。布局性手法：將意具體化，把形式轉化為形象。如將建築語言化、符號化，產生眾所周知的共識性符號，然後納入自己的作品中，門窗、檐部、欄桿、踏步等。〔把朦朧、抽象的想法落實到具體的建築形象，首先要善於思考，即形象思維，或稱視覺思維，心目中的建築形象，既包括歷史和現實的，也包括自己萌發出來的形象。〕單體處理手法：布局完成後要研究具體形象的細節安排，如門窗要考慮比例、高低、大小、前後、明暗、色調，材質。細部處理手法：細部即細小處、局部，室內裝飾視距近、對象具體，細部很重要，尤其材質、色澤、轉折、過渡、收頭更為重要。
建築造型設計手法實例：古希臘波賽頓神廟（正三角形的穩定）。日本京都人臉住宅（明喻）。美國紐約利華大廈（垂直與水平裙房的比例、高層下端內縮收頭、高層頂端的收頭）。美國科羅拉多州空軍士官學院教堂（尖三角隱喻飛機，群體的秩序感、韻律感）。蘇州拙政院香洲（仿船坊，由平台、廊亭、外廊、內廳組成，整體比例確當、既分又合、虛實－全虛、半虛、實－處理有序、高低錯落）。
幾何分析
把建築抽象為最簡單的基本形體，研究其形式關系，這就是幾何分析法。是一種從大處著眼的方法。
黃金分割：直角三角形直角邊比2／1，以短邊長截鈄邊，鈄邊剩下長度截長直角邊，交點兩側比為黃金比。此比構成的矩形最和諧。
古典主義三段式：檐部、柱廊、基座之比為1／3／2。
幾何分析實例：北京故宮太和殿（等邊三角形的下半部疊兩個圓形）。美國芝加哥西爾斯大廈（九宮母題，漸次減少方柱體）。美國華盛頓國家美術館（位於國會前廣場三角地，貝聿銘大膽把它安排成兩個平面為三角形的建築，用塊體的切割、挖補、移位的手法設計立面。
建築形象的輪廓線：上海外灘建築群、巴黎埃菲爾鐵塔、阿爾及爾英雄紀念碑、北京人民英雄紀念碑、西安小雁塔、印度泰姬陵，都是拋物線、圓尖頂外隱含圓尖線。
建築的軸線
中軸線或視覺重心線。把握軸線是很有用的設計手法。
對稱軸線：特徵是莊重、雄偉、空間方向明確，有規則。性質1：左右物對於對稱軸線的對稱性越強，軸向強度越強。性質2：限定物的自對稱性越強，軸向強度反而減弱。
非對稱軸線：一般與建築形象的重心相一致。
軸線的暗示：1、用功能性的牆體、坡道。2、用形的有序排列，如柱列、窗。3、線型連續的點列。4、牆面漏窗。5、形的軸向暗示。
軸線的轉折手法：軸線的交叉、轉折、過渡較難。處理方法為1、作暗示性的飾物，起指路標作用。2、加強主要軸線的強度。比如說作起首處理。
軸線的起訖及收頭：上海魯迅公園魯迅墓建築，墓碑形似終端，但實際軸線未終了，應在墓碑後處理過渡物，如用松林，正如天王殿，正面是彌勒，後面是韋馱，就避免了造成軸線終結。
建築的虛實處理
虛和實即物質實體和空間，牆、屋頂、地面實，廊、庭院、門窗虛。虛又可以引伸到實牆的凹面，因為凹面增加了陰影和空間，而實又可以引伸到凸面。
建築立面的虛實法則 左右的虛實法則是對稱性的，左虛右實和左實右虛等價。分幾種節奏關系：大虛大實、小虛小實，以實為主和以虛為主都可以。隨機的、似對稱非對稱的較難把握。上下關系的虛實是不等價的。一般說，上下的虛實可以用三段式來處理。羅馬斗獸場，三層虛的連續拱圈上是一層實牆，顯得有一定視覺重量，立面形象完整，券間牆都作倚柱，其凹凸和陰影的作用，也增加了形象的虛的成分。某體育館頂有一個寬大的尾蓋，把原來外面的空間放在里外之間，增加了層次。
空間和實體的關系 1、空間為虛，實體為實，虛因實而生，實之目的是虛。2、構成空間的實體，因其大小、位置、形狀、質地等不同，會產生不同的構成空間的視覺能量。3、空間之應用，必須用實體來限定和表達。實例：上海教育會堂中庭空間，用水池切入，實樓梯聯繫上下，玻璃引入街景。中國園林一般一面緊，一面松。上海商城入口，既封閉，又通透。杭州西湖小瀛洲水中有島，島中有水，虛中有實，實中有虛。
建築群的虛實分析 北京的傳統民居是組織了外實內虛的空間。現代居住區將密集的住宅做成開放式，然後與公園相鄰，空間結構是公園（公共空間）－中庭（半公共空間）－小路（半私密空間）－住宅（私密空間）。蘇州網師園東部為多進式布局的居住性建築，中軸線規劃，密集，中部為園林主體，水池形成大空間，為了增加層次，將水池東南角和西北角做成港灣形式，以小橋分割，西部以一牆之隔引向建築，牆下一廊，引入的院子以池水和建築收頭。杭州玉泉以兩個觀魚池為中心，組織起兩個院落，以景區之空始到建築之實，又到魚池之空結束。西泠印社把山頂空間圍起來，但圍而不閉，宜於遠眺，疏密有致。
建築的層次
層次與造型 [距離的遠近不同產生景物的層次，沒有層次，景物一覽無余，也就沒有情趣了。歐陽修蝶戀花寫道，庭院深深深幾許，楊柳堆煙，簾幕無重數。]增加層次的手法有，設圍欄物、改變地面材料、改變地面或空間的高度、使用傢具圍護、使用玻璃隔斷。大凡層次處理，一定要注意格式塔法則，即凡事都應當注意自身的形狀，不但注意實的、使用部位，還要注意空的、不使用的部位。單視場：一眼望去能見到數個層次的。桂林榕湖飯店四號樓入口內庭院，門斗到門廳，門廳通過大片玻璃看到內院，內院又有水池、綠地、廊、樓梯，進入內院又須轉彎抹角。廣州白雲賓館入口小院與門廳有大片玻璃相連，視線通透，院子中小橋、水池、廊、山石林木盡收眼底，一座小平橋把水池分成兩個，大的方正，小的曲折，更覺生動[兩個空間形態，如果是視覺層次的，有兩種做法，要麼完全一樣，要麼完全不一樣]。上海某別墅客廳，在客廳可見餐廳和門廳，形成三聯空間，使客廳與門廳間有過渡，廁所在客、餐之間的廊邊，既有暗示，又隱蔽，客廳餐廳間用高低步、對柱分隔。崑山中國銀行底層空間，中庭和營業廳用柱子分隔，中庭與門廳用不同層高處理，中庭與後部，用柱又用不同層高區別。多視場：多視點感受時的建築形象，從入口到出口沿線都能感受到，有如展覽館內的人不斷改變視角。此時人對空間的層次感受，以記憶的形象為主，輔以邏輯思維完成。多視場層次，不可能讓每一空間都有強烈個性，只須使人記住流線，即層次的結構，也就突出了要記住的主要空間。多視場的層次，設計在關系。一組空間，有大路、小路，有亭子、草地，大路讓人快行，小路讓人慢步，亭子用於休息，草地可以隨意，空間形態與功能是一致的。蘇州留園的入口非常巧妙。上海魯迅陳列館，進廳後向右參觀，一路三折到休息廳，上樓亦如是。大型江南私家園林蘇州拙政園，空間構圖必須注意多視野層次。拙政園原東部是明王心一歸田園居，西為張氏補園。從原來中部腰門入院較為合理。長弄堂從東北街到頭是腰門，開門見山，以山障景，造成非視野層次，繞過假山，豁然開朗，是個十分豐富的單視野層次，可見到遠香堂、南軒、荷風四面亭、池水、小山、見山樓、香洲等；可供選擇的路有三條；園中還有園，東南角的枇杷園、西部之園都自成一體。還有更小的層次小庭院，如海棠春塢、玉蘭堂，層層深入，其趣無窮，這就是空間層次手法。小滄浪是單視野層次觀景佳處，通過小飛虹（廊橋）可見荷風四面亭，屬典型空間層次手法。
建築層次的運用 用多層次來解決私密功能要求，如住宅、辦公中的經理室（經過秘書室到經理室）。還可以解決有聚有分的功能要求，如展覽館建築，不封閉空間，只起隔擋作用；美國紐約古根海姆美術館，空心圓形建築，玻璃頂，人乘電梯上，沿螺旋形展覽空間走下來；洛杉磯海特旅館中庭是美國建築師波特曼的共享空間理論的典型表述，在一個大空間里，劃分出限定不太強烈的小空間，產生空間層次效果，體現當代社會的交往精神。空間層次還可以用來解決深度感要求。住宅的空間性質和關系比較單一，空間不大，處理時不能大手大腳，應該精打細算。起居和餐廳在一起時，要適當作一些暗示以交代分隔，有大空間需要時則可以合二為一。[有的空間對內是外部空間，對外是內部空間，這被稱為重置空間。][有的空間分隔用的手法很特殊，比如把一個西方古典式的門廊倒置、斜放，非同一般，不但有了層次，還令人激動，這被稱為手法主義。]廣場是沒有頂蓋的建築，也有層次問題。羅馬聖彼得大教堂廣場，起始於一個長方形廣場，然後是一個正梯形，再加一個橢圓形，然後是教堂。效果是氣勢非凡，有利於遠看的教堂視覺形象。美國聖地亞哥霍頓廣場，三大塊，用廊式符號化了的分隔來處理，上下內外都有交織，有分有合，十分有機。現代廣場空間層次手法有多種形式，廊、綠化、雕塑，還向高度方向發展，使用下沉廣場、天橋、樓廊等，使空間更多樣。
收頭方法
一個形體的邊界，或起始，或終止，或轉折，進行處理使之有一個完美的交代，這就是收頭。基本法則為：形象終止要有交代。不理想的形象要設法隱蔽。不同的材料平面交接要用凸凹縫。不同的材料立體交接，陰角可直接交接，陽角處理要用線腳、凹槽、壓條把陽角轉變為陰角。近年來，建築形象上多用空架子表述形式，作為收頭，有的不合邏輯，顯得虛假。有的建築形象由地面鑽出來，好像沒有作完，就是沒有在地面上作收頭。兩個立方體相貫，需要有咬合部，不能面面相貼。坡屋頂的相貫也要咬合，這樣才符合邏輯。窗和洞口在面上通過對位關系，確定收頭之處，如果邊界與邊界的位置含混不清，其形態就不會好看。幾種材料的交接最好不要作平接，要有凹凸處理，不能凹凸處理作凹線也行。
建築的尺度
建築形式以多大尺度為合適，建築的內部形象尺度如何統一，是相當重要的問題。建築的尺度以人的尺度為基準。人的基本尺度是：站高1700、頭頂距目120、重心高1000、垂手指尖至地700、兩手距1700、舉手高2100、肩寬500、坐小腿高440、坐肘高660、坐頂高1320。人的空間要求並不是越大越好，而是適度，6平方米以下適合1人書房，6-12平方米適合4人以下交談，12平方米以上可供5人以上活動。人與人的空間關系的參照：相好者的空間距在兩臂內（1.5米)，不識者在四臂外，排斥者在六臂外。日本的席為空間單位，一席2平方米，兩個人的情感空間是四席半，9平方米最理想。建築尺度反映在建築體量、內部空間尺度和建築空間場－建築物、空間、人之間的統一關系。宗教建築之所以祟高，是以大的空間壓倒心靈，要有升騰感，高度要超過人的20 倍。上海南京東路建築的高大是因為路狹的原因。對建築的尺度判斷來源於人的經驗：認知部件門、窗、台級、檐部、欄桿、陽台等大小基本固定的局部形象上。有一些巨大體量的建築，不能用窗來作尺度參照，就要完全取消熟知的建築構件和心理模式，得以用車、人來參照，千萬不能似是而非，令人難以捉摸。同一建築形象中，尺度要統一，德國萊比錫的聯軍紀念碑（戰勝拿破崙）拱門巨大，門下的台階不是台階，高達一層樓，使建築尺度混亂，人們不覺其偉大，只覺其巨大。建築與環境的尺度應當統一，特別是風景名勝區，杭州西湖周圍的高層建築，體量與西湖不協調，顯得西湖小了。不同的形狀和大小的場空間，對人的影響可以用等值線表示，內側一面的房角、門、窗、飾物的影響要大一些。內部空間一般較外部空間小，視場收，視距近，還要親切可人，處理手法有：室內空間太高，可把牆角降低作圓角；空間太低，可以把牆角向內移，作圓角。適宜的高度與面積的關系是：H=lg(S+1)，如果是走廊，S=16.18*寬。卧室、書房、閱覽室等需要靜的地方，高度宜低，一般為2.5米,就寢、寫字還可更低。跳層大廳一般不宜太狹，寬至少不小於高度。
空間的組織
空間的眼即建築的關鍵空間。公共建築中一般為路線相交的門廳，園林建築中一般是院子，住宅中是起居室，飯店裡的餐廳，賓館里的中庭。空間的組成由圍（可以有缺口，更生動）、覆蓋（有關懷、保護作用）、凸起（如台、壇）、凹入（有隱藏、安全感）、設立（如碑，空間邊界不確立）、地面材料不同等七種構成方式。空間的類別有並置（性質相同排比）、重置（大套小，前套後）、主從（一主數從）、賓主（兩個空間性質不同，地位相近，最好有一個過渡空間）、順序（有順序關系）、綜合性（多種關系）六種空間。空間的組合手法一是每個單體空間形式的選取，二是這些空間怎樣組織。實例：麻省理工學院宿舍（並置，蛇形彎曲，單元並列）；客廳里沙發圍出的一圈（重置）；聯合國教科文組織（賓主，秘書處和會議廳間用門廳過渡）。空間既要分隔，又要流通，分平面和立體兩方面。平面實例：美術館；金魚廊；杭州玉泉；上海豫園。立體：兩層合一不宜太狹小，寬不小於高，上下層的高寬比最好一樣，不宜太扁，如太深感覺較差，上下之間流通部分最好作曲線形狀，有動勢，並用吊燈或其它有形之物（樓梯欄桿、觀光電梯）溝通上下。空間的方向性即導向性：長方形長為主向；正方形、正六邊形、正八邊形有靜止感；圓形有運動感又有旋轉的感覺；直角三角形有四個方向作公共空間較好；非直角三角形有六個運動方向有來去匆匆的感覺。實例：體育館作成圓形，適合觀看比賽，圓形有向心的興奮性，但開會不宜；帳蓬結構空間自由多變，宜於展覽會、運動場、健身房、候機樓及文娛游樂場。
建築形態的意象構思
有兩種看法，一是認為建築形象不含其他意義，建築形象只要符合自身的藝術法則的要求－變化和統一、均衡和穩定、比例和尺度、節奏和韻律，以及層次、虛實、方向性。二是認為建築形象要反映文化，表達某種意義，表現船帆、飛翔。形的基本心態：立方體靜穆、理性、方直；長方體理性、劃一、有方向性；柱體確定性、嚴肅性、紀念性、祟高性；錐體和棱錐穩定性、永恆性；圓柱體如果高大，運動感強烈，嚴肅性減弱。建築形體是由以上這些母體構成的。而建築設計的文化有一些是由象徵符號如蝙蝠、魚，隱喻如黑瓦白牆中黑喻水以避火，文字如匾額、楹聯等表現的。西方古典手法：古希臘古羅馬用柱式（陶立克平直，喻男性美；愛奧尼奧帶卷渦，喻女性美；科林斯帶藻葉，來自科林斯一位少女的墓碑，少女的奶媽把祭籃放在長有茛菪草的碑頂，到了春天茛菪草伸出籃子，沿著它成長起來，成了渦卷形的曲線）、柱廊、山花、水平檐部、連拱。中世紀用尖拱，拱中向上升騰，用尖塔，用作成拉丁十字的平面象徵耶穌受難。文藝復興時期形上多用圓和正方，強調水平構圖。文藝復興以後的古典主義強調嚴格的比例關系。中國古典手法：長期穩定不變，宮殿高大，開間11間，飾物多；宗教建築中的塔又是樓閣，又高聳入雲，既世俗又至高無上。民居都是分進布局，顯示內向。園林布局自由，強調人的個性，樹姿順其自然，池水則求靜。現代建築手法：形象從原來的建築抽象出來。表現出為人的情態。賴特說我喜歡抓一個想法，戲弄之，直至最後成為一個有詩意的環境。
建築方案設計的運作
有人喜歡從內容出發，有人喜歡從形式出發。前者缺少創造性，不是建築創作，立體不會好，但是基礎。後者常用，對基地和設計手法對象都要熟。還有一種是構成式的，以一個體系為出發點，作各種變換，形成方案，難度較高。第四種是意象性的，把某意念投射到某種形象上，讓人聯想，一經點破，越看越象，如聶耳紀念碑－琴台－耳字，這需要建築師的自我修養。一般要經過主體分析、環境構思、個性創造幾個環節。

㈣ 在系統分析階段需要對數據處理過程做功能分析。請說明功能分析的分類和主要分析方法。

模塊聯調就是子系統測試，子系統測試時將經過測試的模塊放在一起形成一個子系統來測試
每個決策或事件都可能引出兩個或多個事件，導致不同的結果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。
對於同一組數據，由不同人員重復輸入；然後由計算機比較檢查一致性，叫做重復校驗

㈤ spss數據五種分析方法是什麼

spss數據分析的五種方法：

1、線性模型；點擊分析，一般線性模型，單變數，設置因變數和固定因子，點擊確定即可。

2、圖表分析。

3、回歸分析，點擊分析，打開回歸，設置自變數和因變數數據，點擊確定即可。

4、直方圖分析。

5、統計分析。

SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），是一款「統計產品與服務解決方案」軟體。

軟體產品特點：

操作簡便：

界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。

編程方便：

具有第四代語言的特點，告訴系統要做什麼，無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種演算法，即可得到需要的統計分析結果。

對於常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由「對話框」的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。

功能強大：

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能。自帶11種類型136個函數。

SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

數據介面

能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件，文本編輯器軟體生成的ASCⅡ數據文件，Excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt及html格式的文件。

模塊組合：

SPSS for Windows軟體分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。

針對性強：

SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。並且很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞於SPSS，像薛薇的《基於SPSS的數據分析》一書也較適用於初學者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS，因為他們可以通過編程來實現更強大的功能。

㈥ 在系統分析階段需要對數據處理過程做功能分析，請說明功能分析的分類和主要分析方法

在系統分析階段需要對數據處理做功能分析，請說明功能分析的分類（1）按重量性分類 1）基本功能。2）輔助功能。（2）按性質分類 1）使用功能2）美觀功能。（3）按用戶要求分類：1）必要功能2）不必要功能。3）過剩功能。功能分析著重從產品的功能入手，找出功能上的問題，明確改進重點，加以創新、改進。最有效的方法就是價值工程方法

㈦ 系統的數據處理的功能有哪些

1.可視化分析 大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。 2. 數據挖掘演算法 大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。 3. 預測性分析 大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。 4. 語義引擎 非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。 5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。 大數據的技術 數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。 數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。 基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。 數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。 統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。 數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等) 模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。 結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。 大數據的處理 1. 大數據處理之一：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（Web、App或者感測器形式等）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。 2. 大數據處理之二：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。 3. 大數據處理之三：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。 4. 大數據處理之四：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（Predict）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Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，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，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。 整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

㈧ 常用數據分析處理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

3、分組分析法

分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志(指標)，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。

4、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據事物(如產品、服務等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。

㈨ 在解決實際問題時常用的分析方法有哪些

目前在實際工作中,通常採用的分析方法有五種：

1、對比分析法

也叫比較分析法，是通過實際數與基數的對比來提示實際數與基數之間的差異，藉以了解經濟活動的成績和問題的一種分析方法。在科學探究活動中，常常用到對比分析法，這種分析法與等效替代法相似。對比法， 戲劇常用的一種主要藝術手法。一般有三種對比:人物對比、場面對比、細節對比。

2、因素分析法

又稱經驗分析法，是一種定性分析方法。該方法主要指根據價值工程對象選擇應考慮的各種因素，憑借分析人員的知識和經驗集體研究確定選擇對象。該方法簡單易行，要求價值工程人員對產品熟悉，經驗豐富，在研究對象彼此相差較大或時間緊迫的情況下比較適用，缺點是無定量分析、主觀影響大。

因素分析法是利用統計指數體系分析現象總變動中各個因素影響程度的一種統計分析方法，包括連環替代法、差額分析法、指標分解法等。 因素分析法是現代統計學中一種重要而實用的方法，它是多元統計分析的一個分支。使用這種方法能夠使研究者把一組反映事物性質、狀態、特點等的變數簡化為少數幾個能夠反映出事物內在聯系的、固有的、決定事物本質特徵的因素。

因素分析法的最大功用，就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，並保持其基本的信息量。

3、相關分析法

揭示某一礦區鑽孔自然彎曲趨勢的另一方法是進行相關分析，又稱回歸分析，即利用數理統計原理,求出反映鑽孔自然彎曲趨勢的回歸方程。通常設孔深為自變數，頂角和方位角為因變數，建立相關關系式這兩個相關關系式就代表鑽孔頂角和鑽孔方位角隨孔深而變化的規律。

4、差額計演算法

確定引起某個經濟指標變動的各個因素的影響程度的一種計算方法。與"連續替代法"內容相同。在幾個相互聯系的因素共同影響著某一個經濟指標的情況下，可應用這一方法計算各個因素對該經濟指標發生變動的影響程度。在衡量某一因素對於一個經濟指標的影響時，假定只有這一因素變動，而其餘因素不變。確定各個因素替代順序，然後按照這一順序進行替代計算。這種方法是假定各個因素依照一定的順序發生變動而進行替代計算的， 因此分析出來的結果具有一定程度的假定性。

5、比例法

比例法亦稱「間接計演算法」。它是利用過去兩個相關經濟指標之間長期形成的穩定比率來推算確定計劃期有關指標的一種方法。

(9)處理功能分析常用方法擴展閱讀

分析法是「綜合法」的對稱。把復雜的經濟現象分解成許多簡單組成部分，分別進行研究的方法。其實質是： 通過調查研究，找出事物的內在矛盾，並對矛盾的各個方面進行深入研究。剔除那些偶然的、非本質的東西，抽象出必然的、本質的因素，並由此得出一些反映本質的簡單規定，以把握矛盾的各個方面的特殊性。

分析法所提供的只是對於經濟現象的片面理解，它還不能從總體上、從各個部分之間的相互聯繫上來把握經濟現象。因此，在分析的基礎上，還必須運用綜合的方法，使分析得到的各個方面的本質規定，按照經濟現象內在的邏輯聯系，形成有機的體系，這樣才能全面、深刻地認識經濟現象，提出解決問題的有效辦法。

適用范圍：不易直接證明結論；從結論很顯然能推出明顯正確的條件。

㈩ 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。