技术分析各类方法的工具和目标

㈠ 外汇交易中如何进行技术分析的

外汇交易中的技术分析的方法主要有以下方法：
一. 必备看懂底部形态与顶部形态以及自己能画图分析的能力。
二. 个人必须拥有良好的投资以及避祸的方式，资金原则。
三. 比起市场操作更重要的交易策略和战术。注意力更应该集中在策略和战术、资金管理以及控制情绪上。交易策略则需要根据市场的趋势进行交易。
四. 顺应市场大趋势操作是赚钱最多和最能令人放心的操作，而赔的最惨和感到最大压力的操作，总是在抱着逆势赔钱仓不放的时候。
五.往往从损失中学到的东西比赚钱时候学到的更多，更能让人感到有用。
六. 有些人的心情好坏往往可能跟市场联系起来，当你心情好的时候，会感到市场一片明媚，心情糟糕时，则感到一片灰暗。这类人需要很好的情绪均衡和市场眼光。这类人必须要趁着所谓的好时光一路猛进，但不要被突然的成功诱惑;也必须避免在坏时光中随波逐流迷失了自己。
七. 失望和泄气是人的两种基本情绪。一定要能够自律，克服心理上的沮丧，坚持不到期货投机所想要达成的目标决不罢休，而且一定要坚持使用系统性的方法。必须保持自信心，要能渡过艰苦的日子，抑制不利仓位的亏损。
八. 遵守已经证明的良好策略和资金管理原则。以严守务实的态度，依所有的规则行事，设法跟着趋势，记住趋势才是你真正的朋友。
九.必须把自己训练得能忽视个人的任何偏见。不要老是想着做多, 因为下跌比上涨得快。必须有能力轻易地在市场中下滑时做空，而安之若泰。
十. 一定要照着那些已经证明在真实的市场中行得通用的方法去做。
十一. 要顺着大势所趋去做，要控制你的亏损，同时让利润愈滚愈大。操作时务必用最务实的态度和严守的精神，而且身体力行，必须做到。

㈡ 管理论文涉及的分析方法和技术手段有哪些

这主要看你选择的分类了。
在管理学原理的基础上，可以具体讨论的问题有市场营销、人力资源管理、物流管理、工商管理等几大类。
每类的重点又都不一样。
因为管理是比较感性的东西，没有绝对的对错，不像数学问题那样有明确的答案，所以一般多采用几种方法，如果都能得出比较一致的分析结果，就说明这个观点是可取的，比较科学的。
战略分析工具有：波特的一般竞争战略、价值链分析、五力模型、SOWT分析等等。
每一种工具都有适用范围，有的适用于成熟行业，有的是潜在市场分析，可以具体查一下对应哪些。
具体的手段有以下几点：
1、一般我们提出一个构想之后，如果是理论上的，那么收集文献资料数据。
2、如果有实际意义，要进行市场调研，发放问卷，进行数据统计。
3、然后将数据进行分析，运用EXCEL、SPSS、EVIEWS等统计软件，绘出图表。
4、分析图表，观察是否符合一些既有的理论的组合，如长尾理论、规模曲线、生命周期曲线等等。
5、给出结论。

㈢ 技术分析的基本要素和三个基本假设是什么如何利用技术分析方法进行中线选时

（1） 理论基础
技术分析的理论基础是基于三个合理的假设：市场行为包容消化一切；价格以趋势方式演变；历史会重演。
技术分析的三个基本假定
① 市场行为包容消化一切
"市场行为包容消化一切"构成了技术分析的基础。除非你已经完全理解和接受这个前提条件，否则学习技术分析就毫无意义。技术分析者认为，能够影响某种商品期货价格的任何因素--基础的、政治的、心理的或任何其它方面的--实际上都反映在其价格之中。由此推论，我们必须做的事情就是研究价格变化。乍一听，这句话似乎过于武断，但是花功夫推敲推敲，确实如此。这个前提的实质含义其实就是价格变化必定反映供求关系，如果需求大于供给，价格必然上涨；如果供给过于需求，价格必然下跌。供求规律是所有经济预测方法的出发点。把它倒过来，那么，只要价格上涨，不论是因为什么具体的原因，需求一定超过供给，从经济基础上说必定看好；如果价格下跌，从经济基础上说必定看淡。归根结底，技术分析者不过是通过价格的变化间接地研究基本面。大多数技术派人士也会同意，正是某种商品的供求关系，即基本面决定了该商品的看涨或者看跌。图表本身并不能导致市场的升跌，只是简明地显示了市场上流行的乐观或悲观的心态。
图表派通常不理会价格涨落的原因，而且在价格趋势形成的早期或者市场正处在关键转折点的时候，往往没人确切了解市场为什么会如此这般古怪地动作瞎碧。恰恰是在这种至关紧要的时刻，技术分析者常常独辟蹊径，一语中的。所以，随着你市场经验日益丰富，遇到上边这种情况越多，"市场行为包容消化一切"这一句话就越发显出不可抗拒的魅力。
顺理成章，既然影响市场价格的所有因素最终必定要通过市场价格反映出来，那么研究价格就够了。实际上，图表分析师只不过是通过研究价格图表及大量的辅助技术指标，让市场自己揭示它最可能的走势，而并不是分析师凭他的精明"征服"了市场。今后讨论的所有技术工具只不过是市场分析的辅助手段。技术派当然知道市场涨落肯定有缘故，但他们认为这些因素对于分析预测无关痛痒。
② 价格以趋势方式演变
"趋势"概念是技术分析的核心。研究价格图表的全部意义，就是要在一个趋势发生发展的早期，及时准确地把它揭示出来，从而达到顺着趋势交易的目的。事实上，技术分析在本质上就是顺应趋势，即以判定和追随既成趋势为目的。
从"价格以趋势方式演变"可以自然而然地推断，对于一个既成的趋势来说，下一步常常是沿着现存趋势方向继续演变，而掉头反向的可能性要小得多。这当然也是牛顿惯性定律的应用。还可以换个说法：当前趋势将一直持续到掉头反向为止。虽然这句话差不多是同语反复，但这里要强调的是：坚定不移地顺应一个既成趋势，直至有反向的征兆为止。
③ 历史会重演
技术分析和市场行为学与人类心理学有着千丝万缕的联系。比如价格形态，它们通过一些特定的价格图表形状表现出来，而这些图形表示了人们对某市场看好或看淡的心理。其实这些图形在过去的几百年里早已广为人知、并被分门别类了。既然它们在过去很管用，就不妨认为它们在未来同样有效，因为它们是以人类心理为根据的，而人类心理从来就是"江山易改本性难移"。"历史会重演"说得具体点就是，打开未来之门的钥匙隐藏在历史里，或者说将来是过去的翻版。
在三大假设之下，技术分析有了自己的理论基础。第一条肯定了研究市场行为就意味着全面考虑了影响价格的所有因素，第二和第三条使得我们找到的规律能够应用于期货市场的实际操作中。
（2） 技术分析的要素：价与量
期货价格技术分析的主要基础指标有开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量和持仓量。
① 开盘价，开市前 5 分钟集合竞价产生的价格。
② 收盘价，当日最后一笔成交价格。
③ 最高价，当日的最高交易价格。
④ 最低价，当日的最低交易价格。
⑤ 成交量，为在一定的交易时间内某种商品期货在交易所成交的合约数量。在国内期货市场，计算成交量时磨森举采用买入与卖出量两者之和。
⑥ 持仓量，指买入或卖出后尚未对冲及进行实物交割的某种商品期货合约的数量，也称未平仓合春郑约量或空盘量。未平仓合约的买方和卖方是相等的，持仓量只是买方和卖方合计的数量。如买卖双方均为新开仓，则持仓量增加 2 个合约量；如其中一方为新开仓，另一方为平仓，则持仓量不变；如买卖双方均为平仓，持仓量减少 2 个合约量。当下次开仓数与平仓数相等时，持仓量也不变。
由于持仓量是从该种期货合约开始交易起，到计算该持仓量止这段时间内尚未对冲结算的合约数量，持仓量越大，该合约到期前平仓交易量和实物交割量的总和就越大，成交量也就越大。因此，分析持仓量的变化可推测资金在期货市场的流向。持仓量增加，表明资金流入期货市场；反之，则说明资金正流出期货市场。
（3） 成交量、持仓量与价格的关系
成交量和持仓量的变化会对期货价格产生影响，期货价格变化也会引起成交量和持仓量的变化。因此，分析三者的变化，有利于正确预测期货价格走势。
① 成交量、持仓量增加，价格上升，表示新买方正在大量收购，近期内价格还可能继续上涨。
② 成交量、持仓量减少，价格上升，表示卖空者大量补货平仓，价格短期内向上，但不久将可能回落。
③ 成交量增加，价格上升，但持仓量减少，说明卖空者和买空者都在大量平仓，价格马上会下跌。
④ 成交量、持仓量增加，价格下跌，表明卖空者大量出售合约，短期内价格还可能下跌，但如抛售过度，反可能使价格上升。
⑤ 成交量、持仓量减少，价格下跌，表明大量买空者急于卖货平仓，短期内价格将继续下降。
⑥ 成交量增加、持仓量和价格下跌，表明卖空者利用买空者卖货平仓导致价格下跌之际陆续补货平仓获利，价格可能转为回升。
从上分析可见，在一般情况下，如果成交量、持仓量与价格同向，其价格趋势可继续维持一段时间；如两者与价格反向时，价格走势可能转向。当然，这还需结合不同的价格形态作进一步的具体分析。
（3） 成交量、持仓量与价格的关系
成交量和持仓量的变化会对期货价格产生影响，期货价格变化也会引起成交量和持仓量的变化。因此，分析三者的变化，有利于正确预测期货价格走势。
① 成交量、持仓量增加，价格上升，表示新买方正在大量收购，近期内价格还可能继续上涨。
② 成交量、持仓量减少，价格上升，表示卖空者大量补货平仓，价格短期内向上，但不久将可能回落。
③ 成交量增加，价格上升，但持仓量减少，说明卖空者和买空者都在大量平仓，价格马上会下跌。
④ 成交量、持仓量增加，价格下跌，表明卖空者大量出售合约，短期内价格还可能下跌，但如抛售过度，反可能使价格上升。
⑤ 成交量、持仓量减少，价格下跌，表明大量买空者急于卖货平仓，短期内价格将继续下降。
⑥ 成交量增加、持仓量和价格下跌，表明卖空者利用买空者卖货平仓导致价格下跌之际陆续补货平仓获利，价格可能转为回升。
从上分析可见，在一般情况下，如果成交量、持仓量与价格同向，其价格趋势可继续维持一段时间；如两者与价格反向时，价格走势可能转向。当然，这还需结合不同的价格形态作进一步的具体分析。
（4） 技术分析方法的运用
在价、量历史资料基础上进行的统计、数学计算、绘制图表方法是技术分析的主要手段。从这个意义上讲，技术分析方法可以有多种。不管技术分析方法是如何产生的，人们最关心的是它的实用性，因为我们的目的是用它来预测未来价格走势，从而为投资决策服务。
技术分析作为一种投资分析工具，在应用时应该注意以下问题：
① 技术分析应该与基本面分析结合起来使用在国内的期货市场，技术分析有较高的预测成功率。但是，在运用技术分析的同时，必须注意结合基本面分析。对于商品期货来讲，制约期货价格的根本因素是商品的供求关系，而基本面分析恰恰是从分析供求关系入手的。因此，技术分析应该与基本面分析结合起来使用。
② 注意多种技术分析方法的综合研判，切忌片面地使用某一种技术分析
投资者应全面考虑各种技术分析方法对未来的预测，综合这些方法得到的结果，最终得出一个合理的多空双方力量对比的描述。实践证明，单独使用一种技术分析方法有相当大的局限性和盲目性。如果应用多种技术分析方法后得到同一结论，那么依据这一结论出错的机会就很小，而仅靠一种方法得到的结论出错的机会就大。为了减少自己的失误，应尽量多掌握一些技术分析方法。
③ 前人和别人得出的结论要通过自己实践验证后才能放心地使用
由于期货市场能给人们带来巨大的收益，上百年来研究期货的人层出不穷，分析的方法各异，使用同一分析方法的风格也不同。前人和别人得到的结论是在一定的特殊条件和特定环境中得到的，随着市场环境的改变，前人和别人成功的方法自己使用时有可能失败。

㈣ 什么是基本面分析和技术分析

基本面分析，就是分析政策、企业的各种情况等等因素对股票的影响；所谓技术分析，就是撇开那些因素，只从价格与成交量或成交额上去分析。技术分析基于三大假设，一是假设市场行为包含了所有的相关信息，第二是假设具有惯性趋势，其三是认为历史会重演，技术分析就是基于此三项假设进行的。
技术分析是指以市场行为为研究对象，以判断市场趋势并跟随趋势的周期性变化来进行股票及一切金融衍生物交易决策的方法的总和。技术分析认为市场行为包容消化一切。这句话的含义是：所有的基础事件--经济事件、社会事件、战争、自然灾害等等作用于市场的因素都会反映到价格变化中来。所以技术分析认为只要关注价格趋势的变化及成交量的变化就可以找到盈利的线索。技术分析的目的不是为了跟庄。技术分析的目的是为了寻找买入、卖出、止损信号，并通过资金管理而达成在风险市场中长期稳定获利。与技术分析相对应的分析被称为基础分析。基础分析又称基本面分析，但是注意基本面分析不等于基本面。基本面是指一切影响供需的事件。基本面分析则是指对这些基本事件进行归纳总结，最终来确定标的物的内在价值。当标的物的价格高于标的物的价值时，被称为价值高估，在交易中则需减持，反之如果价格低于价值则被称为价值低估，在交易中则需买入。从交易实践来看，技术分析方法要领先于基础分析方法。在操作上技术分析则更为实用。最后在补充一下：无论是技术分析还是基础分析方法都不是跟庄的工具。跟庄只是一些习惯作弊的人在交易中的一种反映。庄对于一个严谨的技术分析者而言微不足道，他们无须跟随它，因为庄和市场比较起来什么都不算。

技术分析法

技术分析法从股票的成交量、价格、达到这些价格和成交量所用的时间、价格波动的空间几个方面分析走势并预测未来。目前常用的有K线理论、波浪理论、形态理论、趋势线理论和技术指标分析等，在后面将做详细分析。

技术分析的优点和缺点

技术分析的优点是同市场接近，考虑问题比较直接。与基本分析相比，技术分析进行证券买卖的见效快，获得利益的周期短。此外，技术分析对市场的反应比较直接，分析的结果也更接近实际市场的局部现象。技术分析的缺点是考虑问题的范围相对较窄，对市场长远的趋势不能进行有益的判断。基本分析主要适用于周期相对比较长的证券价格预测、相对成熟的证券市场以及预测精确度要求不高的领域。技术分析适用于短期的行情预测，要进行周期较长的分析必须依靠别的因素，这是应用技术分析最应该注意的问题。技术分析所得到的结论仅仅具有一种建议的性质，并应该是以概率的形式出现。

㈤ 金融市场的技术分析方法

技术分析方法是市场经验的科学总结，经过现代市场几代人的研究、创新和发展，技术分析方法体系愈加成熟和完善。然而，技术分析方法也有其局限性，例如，一种技术分析方法不是万能的，它可能只适合于某一市场环境，而对于另一种市场环境无能为力，甚至会导致错误。因此，正确认识和深入理解技术分析方法的特点，掌握每一种技术分析方法所适用的市场环境，是有效应用技术分析方法的关键。 
一、常见的错误认识和错误应用 
在技术分析方法应用中，缺乏分析经验的投资者常有以下的错误的认识和应用： 
1. 过分依赖技术分析结果。 
有一些投资人认为技术分析方法应该是准确无误的分析工具，所以迷信某一种分析方法得出的预测结论。笔者在工作时遇到投资者T。T是一名经济学讲师，很钟情技术分析方法，有一次，他根据自己的技术分析结果，以2900元/吨做了50手豆粕期货卖单，结果豆粕期货不跌反涨，向上突破了3000元/吨的关键阻力位，我们催促他按计划止损，但他拒绝执行，并拿出图纸比划着解释：“我还是坚持看空，因为有一种技术分析方法支持我的做空观点。”最后，豆粕期货猛涨到3400元/吨以上，这位投资者损失惨重。 
2. 把某种分析方法作为市场预测的万能工具。 
有一些投资者这样认为：每一种技术分析方法都可以应用到任何市场环境中。例如，他们不管市场是有趋势还是无趋势，都要看移动平均线，或者不管波浪形态清楚与否，都执着地数浪¨¨¨很明显，移动平均线方法一般适用于有趋势的市场，但如果用于振荡盘整市场，它提供的买卖信息则大多是伪信号，投资者如果用这些信息做交易，就会受到“左一巴掌，右一巴掌”的惩罚，一些投资者在交易中“买也赔钱，卖也赔钱”，原因概出于此。 
波浪分析方法是投资大师们公认的、最好的、最有价值的技术分析方法之一，但它也不是万能的。实践中，我们经常看到，有时市场波浪行进形态很清晰，非常易于辨认和数浪，但当市场过于强势时，由于波浪的延伸、再延伸而使数浪者迷茫；当市场处于无趋势的盘整时期，由于调整浪存在多重性和多种结构，使得数浪十分复杂或容易数错。 
3. 忽略市场环境，错用技术分析方法。 
有些投资者不考虑市场环境，片面、习惯应用自己所熟悉的技术分析方法，比如习惯 应用移动平均线和KD指标等，对其他分析方法的应用缺乏研究。有的还习惯使用单一的分析方法，忘记了道氏“不同分析方法要相互印证”的教诲。 
上述的错误认识和错误应用，极大地影响了技术分析方法的有效发挥。 
二、正确认识和理解是技术分析应用的关键 
实践证明，技术分析方法应用的关键是对技术分析方法的正确认识和理解。笔者认为要从以下几个方面正确理解技术分析方法： 
1. 技术分析方法是一面镜子，历史会重演，但绝不是简单的重复。 
技术分析方法的出现使人们可以借助市场的历史信息，对今后市场的变化进行推断预测。技术分析方法的开创者们认为，“历史会重演”，但是这种重演绝不是简单的重复。比如，上证指数曾经经历了7年牛市，展现出完整的5个上升浪形态，其中1、3、5三个推动浪都具有5个子浪结构，但它们的内部结构、运行时间、浪的长度都各有不同。 
2. 技术分析多以统计分析为手段，其分析结果是一种概率事件，并非绝对事件。 
这一认识十分关键，它可以使你客观、辩证地对待每一种技术分析的结果，不会犯上面所说的一些错误。例如，甲、乙两分析师在某日收市后，根据大连大豆期货市场内在信息，分析次日大豆期货走势。甲预测价格上涨，乙预测价格下跌，熟是熟非？只能由次日连豆期货价格走势所裁定，而在此之前，没有任何人能够裁定。这个例子说明，市场分析结果仅仅是一种预测，有可能对也有可能错，应该把这种预测结果作为制定投资计划的依据，但在计划中必须作好应对预测结果错误的准备。投资计划中的止损项目正是防止分析结果出错的必要措施。 

㈥ 大数据分析方法解读以及相关工具介绍

大数据分析方法解读以及相关工具介绍
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？
大数据分析的五个基本方面
（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
AnalyticVisualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
SemanticEngines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
大数据处理
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
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。
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。
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。
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K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，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，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据分析工具详解 IBM惠普微软工具在列
去年，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza；EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon；Teradata收购了Aster Data 公司；随后，惠普收购实时分析平台Vertica等，这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的，大数据时代已经来临，大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。
而在这里面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看以下八大关于大数据分析的工具。
EMC Greenplum统一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收购了其EMC Greenplum统一分析平台（UAP）是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作，或者在不同的孤岛之间转移数据。正因为如此，UAP包括ECM Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC为大数据开发的硬件是模块化的EMC数据计算设备（DCA），它能够在一个设备里面运行并扩展Greenplum关系数据库和Greenplum HD节点。DCA提供了一个共享的指挥中心（Command Center）界面，让管理员可以监控、管理和配置Greenplum数据库和Hadoop系统性能及容量。随着Hadoop平台日趋成熟，预计分析功能会急剧增加。
IBM打组合拳提供BigInsights和BigCloud
几年前，IBM开始在其实验室尝试使用Hadoop，但是它在去年将相关产品和服务纳入到商业版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。
IBM随后又在10月通过其智慧云企业（SmartCloud Enterprise）基础架构，将BigInsights和BigSheets作为一项服务来提供。这项服务分基础版和企业版；一大卖点就是客户不必购买支持性硬件，也不需要IT专门知识，就可以学习和试用大数据处理和分析功能。据IBM声称，客户用不了30分钟就能搭建起Hadoop集群，并将数据转移到集群里面，数据处理费用是每个集群每小时60美分起价。

Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇
Informatica公司在去年10月则更深入一步，当时它推出了HParser，这是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境。据Informatica声称，软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能，不久会添加其他的数据处理代码。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族产品及Informatica平台的最新补充，旨在满足从海量无结构数据中提取商业价值的日益增长的需求。去年， Informatica成功地推出了创新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一个专门为大数据而构建的统一数据集成平台。

甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance)，是一个软、硬件集成系统，在系统中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一个开源R。该大数据机采用Oracle Linux操作系统，并配备Oracle NoSQL数据库社区版本和Oracle HotSpot Java虚拟机。Big Data Appliance为全架构产品，每个架构864GB存储，216个CPU内核，648TBRAW存储，每秒40GB的InifiniBand连接。Big Data Appliance售价45万美元，每年硬软件支持费用为12%。
甲骨文Big Data Appliance与EMC Data Computing Appliance匹敌，IBM也曾推出数据分析软件平台InfoSphere BigInsights，微软也宣布在2012年发布Hadoop架构的SQL Server 2012大型数据处理平台。
统计分析方法以及统计软件详细介绍
统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。

一、指标对比分析法指标对比分析法
统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。
指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。
二、分组分析法指标对比分析法
分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
三、时间数列及动态分析法
时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。
时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格（如用不变价或用价格指数调整）计算不同年份相同产品的价值，然后才能进行对比。
为了观察我国经济发展的波动轨迹，可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列，并据以绘制成曲线图，令人得到直观认识。
四、指数分析法
指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。
指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。
用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡种类繁多，如财政平衡表、劳动力平衡表、能源平衡表、国际收支平衡表、投入产出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。
六、综合评价分析
社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。
进行综合评价包括四个步骤：
1.确定评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。
2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。
3.确定各指标的权数，以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同，需要对不同指标赋予不同的权数。
4.对指标进行汇总，计算综合分值，并据此作出综合评价。
七、景气分析
经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动，保持经济的稳定发展，一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题，景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析，可分为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。
宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法，经过十多年时间和不断完善，已形成制度，定期提供景气分析报告，对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用，便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整，防止经济的大起大落。
企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中，采取抽样调查的方法，通过问卷的形式，让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类：一是对宏观经济总体的判断和预期；一是对企业经营状况的判断和预期，如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。
八、预测分析
宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。
统计预测属于定量预测，是以数据分析为主，在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类：一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测，属于时间数列分析；另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，属于回归分析。
预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期（季节）变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型，求解模型中的参数又有许多方法。

㈦ 技术分析包括哪些内容

你好，技术面分析又称技术分析(Technical
Analysis
)，是股票投资分析的专业术语。技术分析研究以往价格和交易量数据，进而预测未来的价格走向。此类型分析侧重于图表与公式的构成，以捕获主要和次要的趋势，并通过估测市场周期长短，识别买入
/ 卖出机会。根据您选择的时间跨度，您可以使用日内(每 5 分钟、每 15 分钟、每小时)技术分析，也可使用每周或每月技术分析。
分析内容
发现趋势
关于技术分析，您首先听说的可能会是下面这句箴言："趋势是您的朋友"。找到主导趋势将帮助您统观市场全局导向，并且能赋予您更加敏锐的洞察力--特别是当更短期的市场波动搅乱市场全局时。每周和每月的图表分析最适合用于识别较长期的趋势。一旦发现整体趋势，您就能在希望交易的时间跨度中选择走势。这样，您能够在涨势中买跌，并且在跌势中卖涨。
支撑和阻力
支撑和阻力水准是图表中经受持续向上或向下压力的点。支撑水准通常是所有图表模式(每小时、每周或者每年)中的最低点，而阻力水准是图表中的最高点(峰点)。当这些点显示出再现的趋势时，它们即被识别为支撑和阻力。买入
/ 卖出的最佳时机就是在不易被打破的支撑 / 阻力水准附近。
一旦这些水准被打破，它们就会趋向于成为反向障碍。因此，在涨势市场中，被打破的阻力水准可能成为对向上趋势的支撑;然而在跌势市场中，一旦支撑水准被打破，它就会转变成阻力。
线条和通道
趋势线在识别市场趋势方向方面是简单而实用的工具。向上直线由至少两个连继低点相连接而成。很自然，第二点必须高于第一点。直线的延伸帮助判断市场将沿以运动的路径。向上趋势是一种用于识别支持线
/
水准的具体方法。反而言之，向下线条是通过连接两点或更多点绘成。交易线条的易变性在一定程度上与连接点的数量有关。然而值得一提的是，各个点不必靠得过近。
通道被定义为与相应向下趋势线平行的向上趋势线。两条线可表示价格向上、向下或者水平的走廊。支持趋势线连接点的通道的常见属性应位于其反向线条的两连接点之间。
平均线
如果您相信技术分析中"趋势是您的朋友"的信条，那么移动平均线将使您获益匪浅。移动平均线显示了在特定周期内某一特定时间的平均价格。它们被称作"移动"，因为它们依照同一时间度量，且反映了最新平均线。
移动平均线的不足之一在于它们滞后于市场，因此并不一定能作为趋势转变的标志。为解决这一问题，使用 5 或 10 天的较短周期移动平均线将比 40 或 200 天的移动平均线更能反映出较近时期价格动向。
或者，移动平均线也可以通过组合两种不同时间跨度的平均线加以使用。无论使用
5 和 20 天的移动平均线，还是 40 和 200
天的移动平均线，买入信号通常在较短期平均线向上穿过较长期平均线时被查觉。与此相反，卖出信号会在较短期平均线向下穿过较长周期平均线时被提示。
有三种在数学上不同的移动平均线：简单算术移动平均线;线型加权移动平均线;以及平方系数加权平均线。其中，最后一种是首选方法，因为它赋予最近的数据更多权重，并且在金融工具的整个周期中考虑数据。
风险揭示：本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策，不构成任何买卖操作，不保证任何收益。如自行操作，请注意仓位控制和风险控制。

㈧ 常用的分析方法及模型有哪些

质量及生产管理工具

1.TPM：生产改善过程中的重要工具之一

2.TQM：一项持续变革的有效管理体系

3.定置管理：强化现场管理和谋求系统改善的科学管理方法

4.5S现场管理法：现场科学管理的基础工具

5.六西格玛：世界最先进的质量管理法

6.JIT生产方式：使生产有效进行的新型生产方式

7.QFD法：一种顾客驱动的先进质量管理应用技术

8.田口方法：质量管理利器、企业技术创新不可或缺的工具

9.甘特图：最常用的项目控制管理的有效工具

10.OPT：改善生产管理技术的新方式

11.PDCA：循环有效控制管理过程和工作质量的工具

12.AUDIT法：保证产品质量的先进质量管理控制方法

13.大规模定制：21世纪最重要的、最具竞争优势的生产模式

㈨ 技术分析方法的内容

技术面分析的基本内容包括各种图形分析、形态分析和指标分析。在此简单介绍以下4种主要的技术指标分析：量价关系、分时图、K线理论和均线理论。我们在前期的文章中都有详细的介绍
1）量价关系
量价关系是技术指标分析的4大要素之一，量价先行，先见为量后见为价，其反应了量价之间的关系，在股市中，成交量能够最直接反映出股票市场供求关系的变化。股市中流行着这样一句话：“技术指标千变万化，成交量才是实打实的买卖”，因此用成交量来判断股票行情的发展趋势是十分稳妥的。
2）分时图
分时图就是大盘和个股的动态实时分时走势图。在看盘实战中，分时图占有及其重要的地位，是即时把握多空力量转化（即市场变化）的基本指标，分时图是比较适合短线操作者的看盘入口，能够真实的反映出股价的瞬间变化。
3）K线理论
K线图示记录某只股票在过去某个周期内的行情图，它体现的是这只股票在这个周期内的开盘价、收盘价、最高价和最低价4个价位，这个周期可以是年月日，也可以是分和时。K线图作为股票技术分析的基础，也是股民看盘时最常用的一种技术分析工具，它的基础用途主要是寻找最佳的“买卖点”。