处理功能分析常用方法

㈠ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

㈡ 在系统分析阶段需要对数据处理过程做功能分析请说明功能分析的分类和主要分析方法

域名。。。是由一串用点分隔的名字组成的Internet上某一台计算机或计算机组的名称，用于在数据传输时标识计算机的电子方位（有时也指地理位置）。 虚拟企业是当市场出现新机遇时，具有不同资源与优势的企业为了共同开拓市场，共同对付其他的竞争者而组织的、建立在信息网络基础上的共享技术与信息，分担费用，联合开发的、互利的企业联盟体。 模块联调就是子系统测试，子系统测试时将经过测试的模块放在一起形成一个子系统来测试 对于同一组数据，由不同人员重复输入；然后由计算机比较检查一致性，叫做重复校验 模块联调就是子系统测试，子系统测试时将经过测试的模块放在一起形成一个子系统来测试。
模块联调就是子系统测试，子系统测试时将经过测试的模块放在一起形成一个子系统来测试 重复校验 对于同一组数据，由不同人员重复输入；然后由计算机比较检查一致性，

㈢ 如何利用功能分析进行建筑平面的组合设计

如果感觉不知道的太多
就针对具体问题找答案吧
不要求急功近利~
我觉得能照顾到一下就行了

基地同城市道路的关系及其位置对建筑相应的要求。基地同城市道路的关系有三种：
1 、基地面临交*路口。要求建筑具有一定标志性，并有一定面积的绿化和休息空间。
2 、基地面临主要道路。立面处理最为重要，可入口，停车，但在城市主干道上不宜开入口和停车场，因为会降低车辆行驶速度。
3 、基地面临次要道路。立面处理可稍简化，适合入口停车并宜退让红线较大距离，以使对行人不会造成太大的压力。
4 、基地面对着道路。建筑适宜有一定的层次感，通常使用的手段是在建筑上开口。
5 、道路需要疏浚。当道路转折角度过大，视线不便时，需考虑使一部分基地作为舒缓道路的过渡部分，有适当面积的铺地及不遮挡视线的绿化，以满足人行交通。

建筑与周边旧有建筑的关系。
1 、建筑同周围建筑围合成庭院。
2 、建筑遮挡旧有建筑。
3、 透过建筑能看到旧有建筑。
4 、建筑同旧有建筑在高度上或形式处理上的统一或对比。

停车场的设置。
停车场一般应位于城市次要道路边上或L型道路的交*端口。

快速建筑设计的设计过程：内部功能分析和外部环境分析。

内部功能分析
1、功能组成；动静，公私分类；面积方块图；空间的特殊需要；门厅，楼梯间，卫生间的大小，数量，位置；注意是否有面积过大的房间。
2 、根据建筑密度和基地面积估算出一层面积和层数，并在总平面图上确定建筑的主次入口，停车位置和基本流线，并按比例画出建筑的基本布局。
3、功能流线图。
4、层高和结构形式，柱网布局。

外部环境分析
1、城规要求：建筑密度50%，容积率，高度控制，绿化率，入口要求，消防疏散要求，日照间距。
2、地形地貌分析。
平整地形建筑布局可适当灵活扭曲，复杂地形建筑布局宜完整简洁。
十字路口或缺角地形中建筑处理宜为锯齿型或弧型，城市边角料地形中不宜多实际功能。
坡地地貌依据其起坡角度的大小，可采取全埋，半埋，架空等不同的处理方式；建筑与等高线一般有平行和垂直两种关系；根据落差的大小可选择跌落半层，一层；落差应结合停车场等功能进行有效利用。
临水地貌应注意两点原则：建筑平面舒展，立面轻盈；建筑可适当延伸至水面并与水面产生关系。
3、基地周边环境景观，视线，噪声分析。
4、基地周边原有建筑物的高度，布局，立面及屋顶形式 。
5、基地内部原有绿化，遗址等要素分析。
6、基地所在地的气候和风土传统。

建筑造型分析
1、办公楼与旅馆立面处理外窗较为规律化，可通过窗的设计和突出局部构架使构图活跃。
2、博物馆，展览馆类建筑主要依*天窗采光，故外立面较实，可通过对天窗造型；运用片墙，构架；墙体内陷做洞口处理；具厚重感的体块咬合；墙面突出片墙或凹进做侧窗；墙面做影壁；建筑与水结合等手法进行活跃化。
博物馆，展览馆的用窗常用形式主要有天窗，高窗，侧窗，局部有高角窗处理，由于功能的文化性需要，经常有局部与大片玻璃幕墙对比的运用。
3 、综合体建筑的处理没有固定原则，依据气候，位置，功能的不同可运用墙体，虚构架，廊道，窗等建筑元素进行活跃。

常见问题：

1 、平面中易忘指北针，剖切符号，主次入口，室内外不同地平的标高，房间名称，楼梯指针，
消防楼梯，室外台阶，通高线，上层悬挑的投影虚线，在2层以上平面中若能看见屋顶，要将屋顶打格同室内空间区分开来。有要求时需进行无障碍设计和电梯设计以及停车位设计，室外地砖一般到1500X1500左右。
2 、剖面中易忘画女儿墙，室内外高差，标高，梁线，不宜画阴影和材质表现，可画人表达尺度。
3、总平面中易忘指北针，主入口标识和标层数，宜打阴影，并应与平面图方向一致。（避免理解混乱）
4 、立面处理形式感应较强，多用虚实对比，突出的片墙和框架，隔栅，遮光板，百叶窗以及各式的窗（横竖条窗，大小点窗，方窗圆窗，侧窗，天窗，高窗，玻璃幕）雨蓬等突出。光影关系应强烈，适当辅以绿化，时间充裕时应将建筑外轮廓线加粗，并画出材质（木，砖，石，涂料，铝板，玻璃，混凝土等）
5 、2000M2以下的建筑楼梯间一般不多于4个（特殊需要除外），卫生间不多于3个，楼梯间和卫生间合并设置时位于入口或建筑端部，位于入口时宜与人流进入方向一致，尽量不使楼梯中间平台正对大厅和入口。（视觉效果差）分开设置时常位于主体功能之间，形体上可做凹进处理。
6 、建筑形体布局常用的有一字型，L字型，T字型，十字型,工字型，王字型。设计时按功能灵活使用，比如工字型的一边可扭转或改变形状。
7 、流线宜简洁通畅，景观丰富。
8 、透视图畸变不宜过大造成变形。透视图背景是天故比轴侧图方便绘制。
9 、楼梯间一般3M X 6M左右，卫生间（男女合计）6M X 6M左右，蹲位900X1100，应至少配有公共盥洗室。
10 、单间面积较大时，需考虑独置或置顶以及疏散。

建筑设计手法笔记
建筑设计手法
手法的涵义：建筑形象的构图、建筑形象的气质、以及通过什么方法达到形态的和谐性，手法比技巧抽象和有情趣，它贯穿于立意构思到细部处理。
建筑设计手法的基本内容：立意性手法：通过什么素材和手法，表现什么意境和思想。解决心理需求、情态和审美的内涵。如空间的缓冲处理、空间的延伸作用、形态的人情味。布局性手法：将意具体化，把形式转化为形象。如将建筑语言化、符号化，产生众所周知的共识性符号，然后纳入自己的作品中，门窗、檐部、栏杆、踏步等。〔把朦胧、抽象的想法落实到具体的建筑形象，首先要善于思考，即形象思维，或称视觉思维，心目中的建筑形象，既包括历史和现实的，也包括自己萌发出来的形象。〕单体处理手法：布局完成后要研究具体形象的细节安排，如门窗要考虑比例、高低、大小、前后、明暗、色调，材质。细部处理手法：细部即细小处、局部，室内装饰视距近、对象具体，细部很重要，尤其材质、色泽、转折、过渡、收头更为重要。
建筑造型设计手法实例：古希腊波赛顿神庙（正三角形的稳定）。日本京都人脸住宅（明喻）。美国纽约利华大厦（垂直与水平裙房的比例、高层下端内缩收头、高层顶端的收头）。美国科罗拉多州空军士官学院教堂（尖三角隐喻飞机，群体的秩序感、韵律感）。苏州拙政院香洲（仿船坊，由平台、廊亭、外廊、内厅组成，整体比例确当、既分又合、虚实－全虚、半虚、实－处理有序、高低错落）。
几何分析
把建筑抽象为最简单的基本形体，研究其形式关系，这就是几何分析法。是一种从大处着眼的方法。
黄金分割：直角三角形直角边比2／1，以短边长截钭边，钭边剩下长度截长直角边，交点两侧比为黄金比。此比构成的矩形最和谐。
古典主义三段式：檐部、柱廊、基座之比为1／3／2。
几何分析实例：北京故宫太和殿（等边三角形的下半部叠两个圆形）。美国芝加哥西尔斯大厦（九宫母题，渐次减少方柱体）。美国华盛顿国家美术馆（位于国会前广场三角地，贝聿铭大胆把它安排成两个平面为三角形的建筑，用块体的切割、挖补、移位的手法设计立面。
建筑形象的轮廓线：上海外滩建筑群、巴黎埃菲尔铁塔、阿尔及尔英雄纪念碑、北京人民英雄纪念碑、西安小雁塔、印度泰姬陵，都是抛物线、圆尖顶外隐含圆尖线。
建筑的轴线
中轴线或视觉重心线。把握轴线是很有用的设计手法。
对称轴线：特征是庄重、雄伟、空间方向明确，有规则。性质1：左右物对于对称轴线的对称性越强，轴向强度越强。性质2：限定物的自对称性越强，轴向强度反而减弱。
非对称轴线：一般与建筑形象的重心相一致。
轴线的暗示：1、用功能性的墙体、坡道。2、用形的有序排列，如柱列、窗。3、线型连续的点列。4、墙面漏窗。5、形的轴向暗示。
轴线的转折手法：轴线的交叉、转折、过渡较难。处理方法为1、作暗示性的饰物，起指路标作用。2、加强主要轴线的强度。比如说作起首处理。
轴线的起讫及收头：上海鲁迅公园鲁迅墓建筑，墓碑形似终端，但实际轴线未终了，应在墓碑后处理过渡物，如用松林，正如天王殿，正面是弥勒，后面是韦驮，就避免了造成轴线终结。
建筑的虚实处理
虚和实即物质实体和空间，墙、屋顶、地面实，廊、庭院、门窗虚。虚又可以引伸到实墙的凹面，因为凹面增加了阴影和空间，而实又可以引伸到凸面。
建筑立面的虚实法则 左右的虚实法则是对称性的，左虚右实和左实右虚等价。分几种节奏关系：大虚大实、小虚小实，以实为主和以虚为主都可以。随机的、似对称非对称的较难把握。上下关系的虚实是不等价的。一般说，上下的虚实可以用三段式来处理。罗马斗兽场，三层虚的连续拱圈上是一层实墙，显得有一定视觉重量，立面形象完整，券间墙都作倚柱，其凹凸和阴影的作用，也增加了形象的虚的成分。某体育馆顶有一个宽大的尾盖，把原来外面的空间放在里外之间，增加了层次。
空间和实体的关系 1、空间为虚，实体为实，虚因实而生，实之目的是虚。2、构成空间的实体，因其大小、位置、形状、质地等不同，会产生不同的构成空间的视觉能量。3、空间之应用，必须用实体来限定和表达。实例：上海教育会堂中庭空间，用水池切入，实楼梯联系上下，玻璃引入街景。中国园林一般一面紧，一面松。上海商城入口，既封闭，又通透。杭州西湖小瀛洲水中有岛，岛中有水，虚中有实，实中有虚。
建筑群的虚实分析 北京的传统民居是组织了外实内虚的空间。现代居住区将密集的住宅做成开放式，然后与公园相邻，空间结构是公园（公共空间）－中庭（半公共空间）－小路（半私密空间）－住宅（私密空间）。苏州网师园东部为多进式布局的居住性建筑，中轴线规划，密集，中部为园林主体，水池形成大空间，为了增加层次，将水池东南角和西北角做成港湾形式，以小桥分割，西部以一墙之隔引向建筑，墙下一廊，引入的院子以池水和建筑收头。杭州玉泉以两个观鱼池为中心，组织起两个院落，以景区之空始到建筑之实，又到鱼池之空结束。西泠印社把山顶空间围起来，但围而不闭，宜于远眺，疏密有致。
建筑的层次
层次与造型 [距离的远近不同产生景物的层次，没有层次，景物一览无余，也就没有情趣了。欧阳修蝶恋花写道，庭院深深深几许，杨柳堆烟，帘幕无重数。]增加层次的手法有，设围栏物、改变地面材料、改变地面或空间的高度、使用家具围护、使用玻璃隔断。大凡层次处理，一定要注意格式塔法则，即凡事都应当注意自身的形状，不但注意实的、使用部位，还要注意空的、不使用的部位。单视场：一眼望去能见到数个层次的。桂林榕湖饭店四号楼入口内庭院，门斗到门厅，门厅通过大片玻璃看到内院，内院又有水池、绿地、廊、楼梯，进入内院又须转弯抹角。广州白云宾馆入口小院与门厅有大片玻璃相连，视线通透，院子中小桥、水池、廊、山石林木尽收眼底，一座小平桥把水池分成两个，大的方正，小的曲折，更觉生动[两个空间形态，如果是视觉层次的，有两种做法，要么完全一样，要么完全不一样]。上海某别墅客厅，在客厅可见餐厅和门厅，形成三联空间，使客厅与门厅间有过渡，厕所在客、餐之间的廊边，既有暗示，又隐蔽，客厅餐厅间用高低步、对柱分隔。昆山中国银行底层空间，中庭和营业厅用柱子分隔，中庭与门厅用不同层高处理，中庭与后部，用柱又用不同层高区别。多视场：多视点感受时的建筑形象，从入口到出口沿线都能感受到，有如展览馆内的人不断改变视角。此时人对空间的层次感受，以记忆的形象为主，辅以逻辑思维完成。多视场层次，不可能让每一空间都有强烈个性，只须使人记住流线，即层次的结构，也就突出了要记住的主要空间。多视场的层次，设计在关系。一组空间，有大路、小路，有亭子、草地，大路让人快行，小路让人慢步，亭子用于休息，草地可以随意，空间形态与功能是一致的。苏州留园的入口非常巧妙。上海鲁迅陈列馆，进厅后向右参观，一路三折到休息厅，上楼亦如是。大型江南私家园林苏州拙政园，空间构图必须注意多视野层次。拙政园原东部是明王心一归田园居，西为张氏补园。从原来中部腰门入院较为合理。长弄堂从东北街到头是腰门，开门见山，以山障景，造成非视野层次，绕过假山，豁然开朗，是个十分丰富的单视野层次，可见到远香堂、南轩、荷风四面亭、池水、小山、见山楼、香洲等；可供选择的路有三条；园中还有园，东南角的枇杷园、西部之园都自成一体。还有更小的层次小庭院，如海棠春坞、玉兰堂，层层深入，其趣无穷，这就是空间层次手法。小沧浪是单视野层次观景佳处，通过小飞虹（廊桥）可见荷风四面亭，属典型空间层次手法。
建筑层次的运用 用多层次来解决私密功能要求，如住宅、办公中的经理室（经过秘书室到经理室）。还可以解决有聚有分的功能要求，如展览馆建筑，不封闭空间，只起隔挡作用；美国纽约古根海姆美术馆，空心圆形建筑，玻璃顶，人乘电梯上，沿螺旋形展览空间走下来；洛杉矶海特旅馆中庭是美国建筑师波特曼的共享空间理论的典型表述，在一个大空间里，划分出限定不太强烈的小空间，产生空间层次效果，体现当代社会的交往精神。空间层次还可以用来解决深度感要求。住宅的空间性质和关系比较单一，空间不大，处理时不能大手大脚，应该精打细算。起居和餐厅在一起时，要适当作一些暗示以交代分隔，有大空间需要时则可以合二为一。[有的空间对内是外部空间，对外是内部空间，这被称为重置空间。][有的空间分隔用的手法很特殊，比如把一个西方古典式的门廊倒置、斜放，非同一般，不但有了层次，还令人激动，这被称为手法主义。]广场是没有顶盖的建筑，也有层次问题。罗马圣彼得大教堂广场，起始于一个长方形广场，然后是一个正梯形，再加一个椭圆形，然后是教堂。效果是气势非凡，有利于远看的教堂视觉形象。美国圣地亚哥霍顿广场，三大块，用廊式符号化了的分隔来处理，上下内外都有交织，有分有合，十分有机。现代广场空间层次手法有多种形式，廊、绿化、雕塑，还向高度方向发展，使用下沉广场、天桥、楼廊等，使空间更多样。
收头方法
一个形体的边界，或起始，或终止，或转折，进行处理使之有一个完美的交代，这就是收头。基本法则为：形象终止要有交代。不理想的形象要设法隐蔽。不同的材料平面交接要用凸凹缝。不同的材料立体交接，阴角可直接交接，阳角处理要用线脚、凹槽、压条把阳角转变为阴角。近年来，建筑形象上多用空架子表述形式，作为收头，有的不合逻辑，显得虚假。有的建筑形象由地面钻出来，好像没有作完，就是没有在地面上作收头。两个立方体相贯，需要有咬合部，不能面面相贴。坡屋顶的相贯也要咬合，这样才符合逻辑。窗和洞口在面上通过对位关系，确定收头之处，如果边界与边界的位置含混不清，其形态就不会好看。几种材料的交接最好不要作平接，要有凹凸处理，不能凹凸处理作凹线也行。
建筑的尺度
建筑形式以多大尺度为合适，建筑的内部形象尺度如何统一，是相当重要的问题。建筑的尺度以人的尺度为基准。人的基本尺度是：站高1700、头顶距目120、重心高1000、垂手指尖至地700、两手距1700、举手高2100、肩宽500、坐小腿高440、坐肘高660、坐顶高1320。人的空间要求并不是越大越好，而是适度，6平方米以下适合1人书房，6-12平方米适合4人以下交谈，12平方米以上可供5人以上活动。人与人的空间关系的参照：相好者的空间距在两臂内（1.5米)，不识者在四臂外，排斥者在六臂外。日本的席为空间单位，一席2平方米，两个人的情感空间是四席半，9平方米最理想。建筑尺度反映在建筑体量、内部空间尺度和建筑空间场－建筑物、空间、人之间的统一关系。宗教建筑之所以祟高，是以大的空间压倒心灵，要有升腾感，高度要超过人的20 倍。上海南京东路建筑的高大是因为路狭的原因。对建筑的尺度判断来源于人的经验：认知部件门、窗、台级、檐部、栏杆、阳台等大小基本固定的局部形象上。有一些巨大体量的建筑，不能用窗来作尺度参照，就要完全取消熟知的建筑构件和心理模式，得以用车、人来参照，千万不能似是而非，令人难以捉摸。同一建筑形象中，尺度要统一，德国莱比锡的联军纪念碑（战胜拿破仑）拱门巨大，门下的台阶不是台阶，高达一层楼，使建筑尺度混乱，人们不觉其伟大，只觉其巨大。建筑与环境的尺度应当统一，特别是风景名胜区，杭州西湖周围的高层建筑，体量与西湖不协调，显得西湖小了。不同的形状和大小的场空间，对人的影响可以用等值线表示，内侧一面的房角、门、窗、饰物的影响要大一些。内部空间一般较外部空间小，视场收，视距近，还要亲切可人，处理手法有：室内空间太高，可把墙角降低作圆角；空间太低，可以把墙角向内移，作圆角。适宜的高度与面积的关系是：H=lg(S+1)，如果是走廊，S=16.18*宽。卧室、书房、阅览室等需要静的地方，高度宜低，一般为2.5米,就寝、写字还可更低。跳层大厅一般不宜太狭，宽至少不小于高度。
空间的组织
空间的眼即建筑的关键空间。公共建筑中一般为路线相交的门厅，园林建筑中一般是院子，住宅中是起居室，饭店里的餐厅，宾馆里的中庭。空间的组成由围（可以有缺口，更生动）、覆盖（有关怀、保护作用）、凸起（如台、坛）、凹入（有隐藏、安全感）、设立（如碑，空间边界不确立）、地面材料不同等七种构成方式。空间的类别有并置（性质相同排比）、重置（大套小，前套后）、主从（一主数从）、宾主（两个空间性质不同，地位相近，最好有一个过渡空间）、顺序（有顺序关系）、综合性（多种关系）六种空间。空间的组合手法一是每个单体空间形式的选取，二是这些空间怎样组织。实例：麻省理工学院宿舍（并置，蛇形弯曲，单元并列）；客厅里沙发围出的一圈（重置）；联合国教科文组织（宾主，秘书处和会议厅间用门厅过渡）。空间既要分隔，又要流通，分平面和立体两方面。平面实例：美术馆；金鱼廊；杭州玉泉；上海豫园。立体：两层合一不宜太狭小，宽不小于高，上下层的高宽比最好一样，不宜太扁，如太深感觉较差，上下之间流通部分最好作曲线形状，有动势，并用吊灯或其它有形之物（楼梯栏杆、观光电梯）沟通上下。空间的方向性即导向性：长方形长为主向；正方形、正六边形、正八边形有静止感；圆形有运动感又有旋转的感觉；直角三角形有四个方向作公共空间较好；非直角三角形有六个运动方向有来去匆匆的感觉。实例：体育馆作成圆形，适合观看比赛，圆形有向心的兴奋性，但开会不宜；帐蓬结构空间自由多变，宜于展览会、运动场、健身房、候机楼及文娱游乐场。
建筑形态的意象构思
有两种看法，一是认为建筑形象不含其他意义，建筑形象只要符合自身的艺术法则的要求－变化和统一、均衡和稳定、比例和尺度、节奏和韵律，以及层次、虚实、方向性。二是认为建筑形象要反映文化，表达某种意义，表现船帆、飞翔。形的基本心态：立方体静穆、理性、方直；长方体理性、划一、有方向性；柱体确定性、严肃性、纪念性、祟高性；锥体和棱锥稳定性、永恒性；圆柱体如果高大，运动感强烈，严肃性减弱。建筑形体是由以上这些母体构成的。而建筑设计的文化有一些是由象征符号如蝙蝠、鱼，隐喻如黑瓦白墙中黑喻水以避火，文字如匾额、楹联等表现的。西方古典手法：古希腊古罗马用柱式（陶立克平直，喻男性美；爱奥尼奥带卷涡，喻女性美；科林斯带藻叶，来自科林斯一位少女的墓碑，少女的奶妈把祭篮放在长有茛菪草的碑顶，到了春天茛菪草伸出篮子，沿着它成长起来，成了涡卷形的曲线）、柱廊、山花、水平檐部、连拱。中世纪用尖拱，拱中向上升腾，用尖塔，用作成拉丁十字的平面象征耶稣受难。文艺复兴时期形上多用圆和正方，强调水平构图。文艺复兴以后的古典主义强调严格的比例关系。中国古典手法：长期稳定不变，宫殿高大，开间11间，饰物多；宗教建筑中的塔又是楼阁，又高耸入云，既世俗又至高无上。民居都是分进布局，显示内向。园林布局自由，强调人的个性，树姿顺其自然，池水则求静。现代建筑手法：形象从原来的建筑抽象出来。表现出为人的情态。赖特说我喜欢抓一个想法，戏弄之，直至最后成为一个有诗意的环境。
建筑方案设计的运作
有人喜欢从内容出发，有人喜欢从形式出发。前者缺少创造性，不是建筑创作，立体不会好，但是基础。后者常用，对基地和设计手法对象都要熟。还有一种是构成式的，以一个体系为出发点，作各种变换，形成方案，难度较高。第四种是意象性的，把某意念投射到某种形象上，让人联想，一经点破，越看越象，如聂耳纪念碑－琴台－耳字，这需要建筑师的自我修养。一般要经过主体分析、环境构思、个性创造几个环节。

㈣ 在系统分析阶段需要对数据处理过程做功能分析。请说明功能分析的分类和主要分析方法。

模块联调就是子系统测试，子系统测试时将经过测试的模块放在一起形成一个子系统来测试
每个决策或事件都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
对于同一组数据，由不同人员重复输入；然后由计算机比较检查一致性，叫做重复校验

㈤ spss数据五种分析方法是什么

spss数据分析的五种方法：

1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。

2、图表分析。

3、回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。

4、直方图分析。

5、统计分析。

SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），是一款“统计产品与服务解决方案”软件。

软件产品特点：

操作简便：

界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

编程方便：

具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。

对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

功能强大：

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。

SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

数据接口

能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。

模块组合：

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

针对性强：

SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

㈥ 在系统分析阶段需要对数据处理过程做功能分析，请说明功能分析的分类和主要分析方法

在系统分析阶段需要对数据处理做功能分析，请说明功能分析的分类（1）按重量性分类 1）基本功能。2）辅助功能。（2）按性质分类 1）使用功能2）美观功能。（3）按用户要求分类：1）必要功能2）不必要功能。3）过剩功能。功能分析着重从产品的功能入手，找出功能上的问题，明确改进重点，加以创新、改进。最有效的方法就是价值工程方法

㈦ 系统的数据处理的功能有哪些

1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2. 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 3. 预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据的技术 数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。 基础架构： 云存储、分布式文件存储等。 数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。 统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。 数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。 结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。 大数据的处理 1. 大数据处理之一：采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2. 大数据处理之二：导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。 3. 大数据处理之三：统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。 统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 4. 大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。 整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

㈧ 常用数据分析处理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

3、分组分析法

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志(指标)，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

4、矩阵分析法

矩阵分析法是指根据事物(如产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。

㈨ 在解决实际问题时常用的分析方法有哪些

目前在实际工作中,通常采用的分析方法有五种：

1、对比分析法

也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。对比法， 戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比:人物对比、场面对比、细节对比。

2、因素分析法

又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。

因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。 因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。

因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。

3、相关分析法

揭示某一矿区钻孔自然弯曲趋势的另一方法是进行相关分析，又称回归分析，即利用数理统计原理,求出反映钻孔自然弯曲趋势的回归方程。通常设孔深为自变量，顶角和方位角为因变量，建立相关关系式这两个相关关系式就代表钻孔顶角和钻孔方位角随孔深而变化的规律。

4、差额计算法

确定引起某个经济指标变动的各个因素的影响程度的一种计算方法。与"连续替代法"内容相同。在几个相互联系的因素共同影响着某一个经济指标的情况下，可应用这一方法计算各个因素对该经济指标发生变动的影响程度。在衡量某一因素对于一个经济指标的影响时，假定只有这一因素变动，而其余因素不变。确定各个因素替代顺序，然后按照这一顺序进行替代计算。这种方法是假定各个因素依照一定的顺序发生变动而进行替代计算的， 因此分析出来的结果具有一定程度的假定性。

5、比例法

比例法亦称“间接计算法”。它是利用过去两个相关经济指标之间长期形成的稳定比率来推算确定计划期有关指标的一种方法。

(9)处理功能分析常用方法扩展阅读

分析法是“综合法”的对称。把复杂的经济现象分解成许多简单组成部分，分别进行研究的方法。其实质是： 通过调查研究，找出事物的内在矛盾，并对矛盾的各个方面进行深入研究。剔除那些偶然的、非本质的东西，抽象出必然的、本质的因素，并由此得出一些反映本质的简单规定，以把握矛盾的各个方面的特殊性。

分析法所提供的只是对于经济现象的片面理解，它还不能从总体上、从各个部分之间的相互联系上来把握经济现象。因此，在分析的基础上，还必须运用综合的方法，使分析得到的各个方面的本质规定，按照经济现象内在的逻辑联系，形成有机的体系，这样才能全面、深刻地认识经济现象，提出解决问题的有效办法。

适用范围：不易直接证明结论；从结论很显然能推出明显正确的条件。

㈩ 数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。