Topview数据的分析方法和使用技巧
同花顺TopView(赢富)深度决策系统使用说明
同花顺TopView（赢富）深度决策系统使用说明 一、同花顺TopView（赢富）深度决策系统十大功能1．大盘分析：指数的topview数据是将个股的数据总和计算的，能够准确的反映出全市场的各种资金的交易行为。
2．板块热点：板块的topview数据是将板块内的个股的topview数据总和计算的，能够准确的反映板块热点的各种资金行为。
3．个股持股：显示当前市场的券商基金，法人，大户，中散户，特户，大户等各种资金的股票持有和增减情况。
4．股票资金分类：通过数据的统计对比分析，将股票分为券基控盘股，券基重仓股，券基参与股，法人控盘股，法人重仓股，法人参与股，A大户控盘股，A大户重仓股，A大户参与股，其他股。
对于每个股票中的决定性资金一目了然。
5． Top10席位分析：所有上证A股股票的当天买卖量前10位的营业部席位的揭示，提供重点席位和活跃席位的突出的色彩标注，并及时对重点席位和活跃席位进行交易行为分析。
并显示席位资金进出的历史。
6． Top10席位搜索：通过席位搜索能快速找到自己关注的席位的历史交易情况。
并可以分别了解券商，基金，保险，QFII等资金的交易情况。
7．个股资金排名表及时反映了当天各种资金的关注的热点和资金的流向。
8．板块资金排名表可以对比各种资金在不同板块中的动向，抓住潜力板块，热点板块9．资金指标：资金进出，控盘度，散户比例，帐户数，通吃率等指标简明易懂，对大资金和散户的资金趋势指示明确10．席位指标：Top10买卖，席位金额，等指标显示了不同资金的操作和资金的意愿。
二、同花顺TopView(赢富)的数据说明1．账户性质统计：由交易所提供的不同类型交易账户的持股和增减的情况，包括持股数量，持股比例，账户数量。
券基：股票交易帐号为D开头的属于券商或基金的帐户简称券基；法人：股票交易帐号为B开头的属于企业或事业法人账户简称法人，普通：股票交易帐号为A开头的属于自然人账户简称普通；A大户：一般情况券商和法人持股数量较大，我们用账户性质持股数据中普通账户减去持股分类中中户和散户持股，近似表示普通账户中属于大户的持股情况。
数据透析表的十二个高级功能与使用技巧
数据透析表的十二个高级功能与使用技巧数据透析表（Pivot Table）是数据分析中常用的工具，它能够以表格的形式对数据进行汇总和分析。
然而，很多人可能只会使用一些基本的功能，对于数据透析表的高级功能和使用技巧并不了解。
本文将介绍十二个数据透析表的高级功能和使用技巧，帮助用户更好地利用数据透析表进行数据分析。
1. 数据透析表的筛选与排序功能数据透析表可以通过筛选和排序功能，快速找到所需的数据。
通过单击筛选器图标，可以对数据进行筛选，并针对某一字段进行升序或降序排序。
2. 数据透析表的添加字段在数据透析表中，用户可以添加自定义字段。
通过在数据透析表字段列表中右键单击，选择“添加计算字段”，即可创建新的字段并进行自定义计算。
3. 数据透析表的条件格式可以通过设置条件格式，对数据透析表中的数值进行颜色标记。
通过条件格式功能，用户可以根据数值范围或特定条件，设置颜色规则，提高数据可视化效果。
4. 数据透析表的数据透视图除了常规的数据透析表，用户还可以创建数据透视图。
数据透视图可以帮助用户更直观地分析数据，并通过交互式操作进行数据透析。
5. 数据透析表的数据字段格式设置用户可以根据需要对数据透析表中的字段进行格式设置，如日期、货币、百分比等。
通过字段格式设置功能，用户可以使数据更具可读性和可理解性。
6. 数据透析表的字段排序和字段位置调整数据透析表提供了字段排序和字段位置调整的功能。
用户可以按需对字段进行排序，或通过拖动字段调整它们在透析表中的位置。
7. 数据透析表的重算在原始数据发生变化时，数据透析表可能需要进行重算以保证数据的准确性。
用户可以通过右键单击透析表，选择“刷新”或“重算”，更新数据透析表中的数据。
8. 数据透析表的数据分组通过数据分组功能，用户可以基于字段的共同特征，对数据进行分组。
数据分组功能可以帮助用户更好地汇总和分析数据。
9. 数据透析表的数据字段筛选器数据字段筛选器是一个非常强大的功能，它可以根据条件筛选数据透析表中的数据。
数据透析表中的数据桑基图分析技巧
数据透析表中的数据桑基图分析技巧在现代信息时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的一部分。
而数据透析表（Pivot Table）则是数据分析的重要工具之一。
数据透析表能够将大量数据有效地整理、结构化，并为数据分析提供更直观的视觉化展示。
其中，数据桑基图（Sankey Diagram）作为一种流程图，被广泛应用于数据透析表中，帮助揭示数据间的关联和流动，提供更深入的分析技巧。
本文将介绍数据透析表中的数据桑基图分析技巧，帮助读者更好地理解和运用数据透析表进行数据分析。
一、数据透析表简介数据透析表是一种数据汇总和分析工具，可以在较短的时间内对大量数据进行整理、汇总和分析。
通过数据透析表，我们可以轻松地对数据进行分类、筛选、计数、求和等操作，并生成基于数据的透视表，为数据分析提供更高效的支持。
在Excel中，数据透析表的制作非常简单。
首先，将需要进行分析的数据输入到Excel表格中，然后选择“插入”菜单中的“透析表”选项，根据自己的需求选择数据源和透析字段，即可生成数据透析表。
数据透析表的特点是可以对原始数据进行动态的排列和调整，无需改变原始数据的结构。
二、数据桑基图简介数据桑基图是一种流程图，可以展示数据间的流动和关联关系，帮助分析师更好地理解数据的流向和变化。
数据桑基图以节点（Node）和流（Flow）为核心元素。
节点表示数据的来源或目的地，而流表示数据的流动。
通过数据桑基图，我们可以直观地看到数据的变化和流动路径。
三、制作数据桑基图要制作数据桑基图，首先需要一个适当的数据源。
数据源可以是Excel表格或其他数据透析表生成的数据。
在Excel中，可以直接利用数据透析表的功能生成需要的数据。
如果数据量较大，建议使用专业的数据分析工具，如Tableau、Power BI等，它们提供了更丰富的数据分析和可视化功能，更适于处理大规模的数据。
制作数据桑基图的步骤如下：1. 选择合适的数据源：从Excel表格或数据透析表中选择需要展示的数据，并将其导入到数据分析工具中。
大智慧超赢决策版系统使用说明书解析
大智慧金融交易终端系列丛书SuperView（超赢）数据分析系统（决策版）上海大智慧网络技术有限公司目录前言 (2)第一章、大智慧金融交易终端建议配置 (3)第二章、系统安装 (3)第三章、选股模型和分析指标 (6)SuperView（超赢决策版）数据选股功能模块 (6)1、超赢股票池 (6)2、超赢智慧宝 (12)3、超赢买卖点决策 (16)4、SV资金流分析 (17)前言大智慧研究员潜心研究一年之久的SuperView（超赢）数据分析系统（T+0）正式发布。
SuperView（超赢）数据分析系统建立在TopView数据模型和DDE 决策模型基础之上，实现了两个重要突破：1、大大提高主力资金跟踪的准确性，克服了TopView数据对主力分仓无法准确统计的缺陷！2、盘中实时刷新，克服了TopView数据延迟两个交易日的缺陷，避免主力打时间差使投资者操受损失！SuperView（超赢）数据是原来技术分析方法及模型体系一次重要的升华，是分析理念的进步，数学模型的进步。
SuperView（超赢）数据推出以来，受到了很多用户的好评。
一方面，在功能方面，超赢增加了多个非常有价值的选股模型；另一方面，在个股分析方面，具有时效性优势。
当然最主要的还是超赢数据的实战表现不凡，他能够帮助用户更好的把握行情。
如在2008年10月16日--11月5日大盘阶段底部盘震期间，SuperView资金流向显示，部分板块出现了大资金大量净流入，其中建材等板块红柱最高,资金流入比例最大。
而在大盘反弹期间，大资金买入最多板块，如建材、仪电仪表等板块果然成为领涨板块。
超赢数据分析系统分成两块，一块是用于定位热点板块，热点个股的选股功能模块，包括了超赢股票池，超赢个股监控，超赢决策，SV资金流分析等，另一块是多方位分析个股的超赢分析模版，包括了超赢分类统计，超赢主力持仓，超赢散户线，超赢实时监控，超赢盘中趋势分析，超赢资金流等功能。
本版本是超赢机构版的简化版本，保留了机构版的核心功能。
TopviewSP6.1使用说明书
T opviewSP 6.1使用说明2008-8-101安装 (3)1.1 下载 (3)1.2 安装 (3)1.2.1 解压 (3)1.2.2 安装大智慧新一代行情软件 (3)1.2.3 安装TopviwSP (3)1.2.4 公式导入 (4)1.2.5 页面文件安装 (7)2 TOPVIEW(T+1)和DDE的使用 (7)2.1 TOPVIEW使用 (7)2.2 DDE的使用 (10)2.3 DDX分时和大盘总买总卖分时的使用 (10)2.4 DDE排序和TOP排序 (12)3 TopviewSP软件的使用 (13)4 问题解答 (15)1安装1.1 下载下载地址找到TopviewSP 6.1直接下载。
1.2 安装1.2.1 解压下载完成后，先把TopviewSP6.1.rar这个文件解压。
解压后，有如下文件：1 DDE.FNC，公式文件，包括DDX DDY DDZ 3个公式2 DDE决策.FNC，公式文件，用于DDX DDY DDZ 特大买卖和大单买卖等排序3 T opviewSP.FNC，公式文件，包括一系列指标4 DDE排序.XML，页面文件，用于DDX DDY DDZ 特大买卖和大单买卖等排序5 TOP决策.XML，页面文件，用于TOP排序6 Setup.exe，安装程序1.2.2 安装大智慧新一代行情软件下载地址/，下载后，直接安装。
1.2.3 安装T opviwSP执行Setup.exe开始安装，安装目录可以自定，不限制。
安装完成后，在桌面上可以找到TopviwSP这个图标，然后双击运行(如果是VISTA操作系统右键管理员身份运行)。
这个时候会弹出一个对话框叫选择大智慧软件的安装目录，然后点选择，指到大智慧安装的根目录再按确定。
这个时候TopviwSP状态栏里会提示开始下载数据。
下载完成后，会弹出一个DOS窗口开始解压历史数据。
解压历史数据过程大概需要10分钟左右。
解压完毕，还会更新最新的数据，等数据更新完毕，TopviewSP状态栏显示OK，这个时候表示数据更新好了！1.2.4 公式导入运行大智慧新一代行情软件，如果没有L2帐户的，先优选主站，然后再免费行情登陆。
Top-N分析处理方法
Top-n分析处理方法的实现步骤
数据预处理
包括数据清洗、数据转换等，以 确保数据的有效性和准确性。
数据排序
按照指定的指标对数据进行排序 ，以确定Top-n的结果。
结果输出
将排序后的Top-n结果输出到指 定的位置，以供后续使用或分析 。
03
Top-n分析处理方法的应用场景
推荐系统
确定推荐商品
根据用户历史行为和商品属性，利用 Top-n分析方法，推荐最有可能感兴趣的 商品。
数据挖掘和知识发现
通过分析大规模数据集，发现隐藏在其中的模 式、趋势和关联。
决策支持
为决策提供基于数据的建议，帮助决策者了解 关键因素和趋势。
3
业务性能优化
识别表现最佳的个体或集合，制定策略提高业 务性能。
Top-n分析处理方法的概念
1
从数据集中选择N个具有最大或最小属性的值 ，这些属性可以是数值、分类或文本类型。
2
根据特定指标或标准，从数据中提取最重要的 N个样本。
3
通过对选定样本的分析，获得关键信息并解决 特定问题。
02
Top-n分析处理方法的基础知识
Top-n的数学原理
概率论与统计学基础
Top-n分析处理方法涉及到概率论和统计学的基础知识，包 括随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等。
数据排序原理
考虑隐私保护
随着数据安全和隐私保护的日益重视，Top-n分 析处理方法可以考虑加入隐私保护机制，保护数 据的安全和隐私。
07
结论
对于本主题的理解和认识
Top-n分析是一种常见的分析方法， 通过对数据的排序和筛选，找出最具 有代表性的n个数据点，从而实现对 数据的快速分析和处理。
数据库top的用法及应用
数据库top的用法及应用一、引言在现代信息技术发展的背景下，数据量不断增长，数据库成为存储和管理大量数据的重要工具。
而查询是数据库中常见的操作之一，通过对查询结果进行排序，可以获得特定条件下的前几条记录。
本文将介绍数据库中常用的top命令及其应用方式。
二、什么是toptop是一个在UNIX和类似操作系统上常用的命令行实用程序，它显示系统中运行的进程以及相关信息，并按照某种顺序对这些进程进行排序。
在数据库中，我们可以使用top来找出最活跃或耗时最长的查询。
三、使用top命令查找最活跃的查询1. 检查活动会话：使用top命令可以查看当前正在执行查询的会话，并按照CPU利用率、内存占用等指标进行排序。
可以通过以下命令获取第一个结果：```top -n 1 -d 1 | grep -i 'oracle@'```2. 检查SQL语句：通过检查含有活动会话信息（例如session id）、执行时间、SQL文本等关键字的结果集，我们可以了解到当前正执行哪些SQL语句以及它们所占据的资源情况。
```select s.sid, ername, sa.sql_textfrom v$sqlarea sa, v$session swhere sa.hash_value=s.sql_hash_valueorder by s.sid, sa.piece;```4. 获取查询的执行计划：对于耗时较长的查询，我们可以通过获取其执行计划来进行优化。
使用explain命令可以解析SQL语句并提供一个查询计划。
```explain select * from table_name;```四、使用top命令查找耗时最长的查询1. 监视系统性能：top命令除了可以监视活跃会话外，还可以用来监视系统整体的性能。
通过筛选出耗时最长的进程，并按照CPU或内存占用情况进行排序，我们可以找到系统中的瓶颈，并进行相应调整和优化。
```top -n 1 -o %CPU | head -n 10```2. 设置阈值：为了更方便地监控耗时最长的查询，我们可以设置一个阈值，当某个进程的执行时间超过该阈值时，则触发报警机制。
topway 使用手册
topway 使用手册一、Topway使用手册简介Topway是一款功能强大、易于使用的软件，为广大用户提供便捷的解决方案。
本使用手册旨在帮助您快速上手并熟练掌握Topway的各项功能。
通过阅读本手册，您将了解到Topway的基本操作、功能模块、应用案例等内容。
请您仔细阅读并按照手册的指引进行操作，以便更好地享受Topway带来的便利。
二、Topway功能与特点1.功能模块概述Topway主要包括以下功能模块：数据管理、分析、可视化、报告等。
各个模块相互协作，为您提供一站式的解决方案。
2.创新性与实用性Topway秉持创新与实用的原则，结合市场需求，不断优化和完善产品功能。
在实用性方面，Topway具备以下特点：（1）易用性：Topway界面简洁，操作直观，降低了用户的学习成本。
（2）高效性：Topway采用高性能算法，保证了数据处理的效率。
（3）兼容性：Topway支持多种数据格式，便于用户进行数据导入和导出。
（4）扩展性：Topway提供丰富的插件和接口，便于进行功能扩展和定制。
三、Topway安装与配置1.安装步骤详解请按照以下步骤进行Topway的安装：（1）下载安装包：从官方网站或相关渠道下载Topway安装包。
（2）解压安装包：将下载的安装包解压至指定目录。
（3）运行安装程序：双击解压后的安装文件，按照提示完成安装。
（4）启动Topway：安装完成后，打开Topway主界面。
2.配置参数指南为了确保Topway的正常运行，您需要根据实际情况配置相关参数。
以下是配置参数的详细步骤：（1）打开Topway配置界面。
（2）按照提示填写或修改相关参数。
（3）保存配置信息并退出。
四、Topway操作指南1.基本操作流程Topway的基本操作流程如下：（1）导入数据：根据需求，选择合适的数据源，导入至Topway。
（2）数据处理：利用Topway提供的功能模块，对数据进行处理。
（3）数据分析：运用数据分析工具，挖掘数据中的有价值信息。
TOPSIS方法研究讲解
TOPSIS分析方法研究摘要本文主要介绍了TOPSIS分析方法理论及其主要思想，运用数学理论，对其算法进行了详细的分析，并指出原始方法存在的优缺点；在此基础上提出了一种改进的TOPSIS分析方法，给出具体求权重的方法，突出其客观公正性.本文还分析了TOPSIS方法逆序产生的原因及其改进的方法，突出其实用性，推广其应用范围.关键词TOPSIS法; 改进的TOPSIS; 权重；逆序TOPSIS ANALYSIS METHODABSTRACTThis paper describes a method of theory—TOPSIS, and its main idea. Using mathematical theory, its algorithm for a detailed analysis and noted the advantages and disadvantages of the original methods. On this base ,an improved TOPSIS method is given, and specific for weight, in order to highlight its objective impartiality. The paper also analyzes the causes of TOPSIS Reverse and its improved methods, highlight its practicality and the promotion of its use.Keywords TOPSIS method; Improved TOPSIS; weight; Reverse目录中文摘要 (Ⅰ)英文摘要 (Ⅱ)引言 (1)1 一般TOPSIS分析方法1.1 TOPSIS分析方法概念 (2)1.2 TOPSIS分析方法的一般解题步骤 (2)1.3 应用实例 (4)2 改进的TOPSIS法2.1 一般TOPSIS解法的缺点 (5)2.2 改进的TOPSIS法 (5) (5)2.2.2 指标权重的确定 (6)2.2.3 各方案优劣排序 (7)2.3 实例分析 (7)3. 关于TOPSIS法的逆序问题 (9)3.1 逆序产生的原因 (9)3.1.1 由于增加新的方案产生逆序 (9)3.1.2 由于指标权重改变原始数据结构产生逆序 (10)3.2 逆序消除的方法 (11)结论 (13)参考文献 (13)引言TOPSIS的全称是“逼近于理想值的排序方法”(Technique for Order Preference bv Similarity to Ideal Solution)，是Hwang和Yoon于1981年提出的一种适用于根据多项指标、对多个方案进行比较选择的分析方法.这种方法的中心思想在于首先确定各项指标的正理想值和负理想值，所谓正理想解是一设想的最好值(方案) ,它的各个属性值都达到各候选方案中最好的值,而负理想解是另一设想的最坏值(方案)，然后求出各个方案与理想值、负理想值之间的加权欧氏距离，由此得出各方案与最优方案的接近程度，作为评价方案优劣的标准.TOPSIS法是有限方案多目标决策的综合评价方法之一，它对原始数据进行同趋势和归一化的处理后，消除了不同指标量纲的影响，并能充分利用原始数据的信息，所以能充分反映各方案之间的差距、客观真实的反映实际情况，具有真实、直观、可靠的优点，而且其对样本资料无特殊要求，故应用日趋广泛.TOPSIS法较之单项指标相互分析法，能集中反映总体情况、能综合分析评价，具有普遍适用性.例如，其在评价卫生质量、计划免疫工作质量、医疗质量；评价专业课程的设置、顾客满意程度、软件项目风险评价、房地产投资选址；评价企业经济效益、城市间宏观经济效益、地区科技竞争力、各地区农村小康社会等方面都已得到广泛、系统的应用.尽管如此，该方法在评价各类不同问题过程中还存在着不同的问题，例如权重信息是事先给定，因此结果有一定主观性；另外此方法在应用中由于新增加方案而容易产生逆序问题等，需要对其进行更加具体深入的分析研究.1．一般TOPSIS 分析方法1．1 TOPSIS 分析方法概念TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)称为逼近于理想解的排序方法.它的基本思想是：对归一化后的原始数据矩阵，确定出理想中的最佳方案和最差方案，然后通过求出各被评方案与最佳方案和最差方案之间的距离，得出该方案与最佳方案的接近程度，并以此作为评价各被评对象优劣的依据.假设有m 个目标，每个目标都有n 个属性，则多属性决策问题的数学描述如式(1)所示：Z=max ／min{ij z | i=l ，2，…m ，j=l ，2，….n} (1)1．2 TOPSIS 分析方法的一般解题步骤○1．设有m 个目标(有限个目标)，n 个属性,专家对其中第i 个目标的第j 个属性的评估值为ij x ,则初始判断矩阵V 为：1112121222112n ni ijm mmn x x x x x x V x x x x x =(2)○2．由于各个指标的量纲可能不同，需要对决策矩阵进行归一化处理：'''11121'''21222''1'''12'nni ijmm mnx x x x x x V xxx x x =(3)其中'ijx =ij x …m; j=1,2…n. （4）○3．根据DELPHI 法获取专家群体对属性的信息权重矩阵B ，形成加权判断矩阵：'''111121'''221222'''1'''120000n nji ijnm m mnw x x x w x x x Z V B w x x w x x x ===1112121222112n ni ijm m mnf f f f f f f f f f f （5）○4．根据加权判断矩阵获取评估目标的正负理想解：正理想解：**'max(),min(),ijj ij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩1,2,...,j n = (6) 负理想解：*''m i n (),m a x (),ij jij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩1,2,...,jn = (7) 其中，*J 为效益型指标，'J 为成本型指标. ○5．计算各目标值与理想值之间的欧氏距离：*1,2,...,,iS j n == (8)',1,2,...,.iS j n == (9) ○6．计算各个目标的相对贴近度：*'*'/(),1,2,...,.i i i i C S S S i m =+= (10)○7．依照相对贴近度的大小对目标进行排序，形成决策依据.1.3应用实例某公司需要对其信息化建设方案进行评估，方案由4家信息咨询公司分别提供，记为方案一(S1)、方案二(S2)、方案三(S3)、方案四(S4). 每套方案的评估标准均包括以下6项内容：Pl(目标指标)、P2(经济成本)、P3(实施可行性)、P4(技术可行性)、P5(人力资源成本)、P6(抗风险能力).，四个方案作为4个目标，6个评价标准作为6个属性. 其中，P2和P5是成本型指标，其他为效益型指标. 这里每个目标所对应的属性值均由4名评估专家分别给出，表l 列出了去模糊化之后4位专家评估值的集结结果，并把它作为多属性决策的初始矩阵，每个属性在评估结果中所占的比重(W)根据德尔菲法获得，整个决策方法的处理步骤如下所述：表1 专家评估值结果表○1．初始条件：根据表l 的专家决策结果生成初始判断矩阵V 利用德尔菲法则，生成集结后的群体偏好矩阵：T (2.3,5.1,4.0,6.5,4.8,3.2)B .○2．正、负理想解如下： ○3．结果(计算贴近度)：*i C = （0.6621，0.4666，0.6106，0.5851），依据*i C 从小到大的顺序对决策方案进行排序可知2C 〈4C 〈3C 〈1C ，表明方案一更优.结果分析: 根据方案的排序结果，可以看出, 技术可行性占方案的比重最大，经济成本次之，他们对整个评估结果的影响也最大.2.改进的TOPSIS 法2.1 一般TOPSIS 解法的缺点从TOPSIS 法的排序决策步骤可知，TOPSIS 法存在如下的缺点：① 用(4)式求规范决策矩阵时比较复杂，不易求出正理想解和负理想解；②权重j ω (j=l ，2，… ，n)是事先确定的，其值通常是主观值，因而具有一定的随意性；③当方案i z ，j z 关于*f 和'f 的连线对称时，由于*i f =*j f ，'i f ='j f ， 因而无法比较i z 、j z 的优劣. 文献[10]提出了一种改进的TOPSIS 法，既保留了TOPSIS 法的优点，同时又克服了TOPSIS 法存在的三个缺点.2.2 改进的TOPSIS 法此处举一工程招标的例子来说明改进的TOPSIS 法的求解步骤. 一般来说，对承包单位的选择需要从招标单位的利益出发，考虑的因素包括投标单位的工程报价、工程工期等等，由于评标方案有多指标性特点，各方案指标的优劣程度可能会不统一. 除此之外，在这类评标过程中，对客观、公正性要求较高，因此，我们运用改进的理想解法对各个承包单位进行优选.设经过资格初审后的投标单位有m 家，评标采用的指标有n 个，设第i 家投标单位的第j 个指标值为ij x ，构成一个m 行n 列的评价矩阵：A=n m ij x ⨯)(. 显然ij x 是从各投标单位在投标或资格初审时提供的资料中获取的. 求解步骤：○1．求矩阵进行规范化，将其统一为效益型指标，得到标准化矩阵()ij m n R r ⨯=对于效益型指标min max min max min max min ()/(),1.ij j j j j j ij j j x x x x x x r x x --≠⎧=⎨=⎩(1)对于成本型指标max max min max min max min ()/(),1.j ij j j j j ij j j x x x x x x r x x --≠⎧=⎨=⎩(2)②. 确定标准化矩阵的理想解：*11max ,min ,ij i m j ij i mr j J r r j J +≤≤-≤≤⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩ ， 1,2,...j n = . （3） 其中J +为效益型指标集，J -为成本型指标集，*j r 表示第j 个指标的理想值.显然，对于矩阵R ，因为都统一为效益型指标了，故理想解*j R =(1，1，…，1)，负理想解j R -=(0，0，…，0). 2.2.2 指标权重的确定从上面的分析中可知，应用改进理想解法进行评价必须先确定各指标的权重. 确定指标权重通常有两类方法：一类是主观方法，如专家打分法、层次分析法、经验判断法等；另一类是客观方法，如熵权计算法、主成分分析法等. 因评标过程中，指标的权重对被评价对象的最后得分影响很大，要做到评标尽可能客观，所以采用客观计算法来计算指标的权重比较合适. 即根据决策矩阵的数值信息建立目标规划优化评标模型，通过一定的高等数学求解方法来计算权重.求解步骤：设有指标1G ,2G ,…，n G ，对应的权重分别为1w ,2w ,…，n w , 各方案正理想解和负理想解的加权距离平方和为12()(,,....)i i n f w f w w w ==22211(1)nnj ij j j j w r w ==-+∑∑2ij r (4)在距离意义下，()i f w 越小越好，由此建立如下的多目标规划模型12min ()((),(),.....())m f w f w f w f w = ， (5)其中 11nj j ω==∑，0,1,2,...,j j n ω≥=.由于()0,1,2,....,,i f w i m ≥=上述多目标规划可以化为单目标规划1min ()()mi j f w f w ==∑， (6)其中 11nj j ω==∑，0,1,2,...,j j n ω≥=.构造拉格朗日函数222111(,)((1))(1)mnnjij ijj i j j F w w r r w λλ====-+--∑∑∑. (7)令 22112((1))010mj ij ij j i nj j F w r r w F w λλ==∂=-+-=∂∂=-=∂⎧∑⎪⎨∑⎪⎩（8）解之得 1/,nj j j j w μμ==∑ . （9）其中 2211/((1))mj ij ij i r r μ==-+∑. （10）2.2.3 各方案优劣排序根据（4）式可求出各方案()i f w 的值，将其由大到小排序，即可得优劣顺序.2.3 实例分析某公司拟向国内外招标，现有数家单位投标，经资格预选后，有4家单位达到条件标准，可参与最后的竞标，其具体资料如下表所示表2 4家单位竞标资料○1．由上述各指标，显然在评标中优良工程率、施工经验率、合同完成率是作为效益指标处理；其他作为成本型指标处理. 这些指标构成决策矩阵 46()(1,2,3,4;1,2,...,6)ij X x i j ⨯===，按改进理想解的步骤，首先由 （1）（2）式对ij x 进行标准化处理得标准化矩阵46()ij Y y ⨯= ，计算结果见表3.表3 ij x 经标准化处理后得标准化矩阵Y○2．根据标准化矩阵y ，用本文给出求权重的方法，即由式(9)可求得各指标的权重分别为j W = ( 0.1905, 0.1548,0.1548, 0.1905, 0.1548,0.1548)T .○3．利用改进理想解法，求得()if ω的值并排序.由(4)式得： ()i f ω=(0.024，0.0525，0.1128，0.1206)1234()()()()f f f f ωωωω<<<，因此，方案优劣排序为：甲>乙>丙>丁.从上述结果可知，改进理想解法的评标结果同文献[8]中的线性规划优化模型评标结果相吻合. 这表明，将改进理想解法应用于工程评标是合理有效的，且在技术操作上显得更简便、易行.3.关于TOPSIS 法的逆序问题3.1 逆序产生的原因3.1.1 由于增加新的方案产生逆序下面，举一个简单的例子来说明使用传统的TOPSIS 法很容易产生逆序情况.假设多指标问题仅有两个指标(即n=2)，且两指标权重相等，则每一个方案都可以用点12(,)i i i A x x 表示. 设有4个可行方案，分别为1A (1，2)，2A (2，2)，3A (1.9，2.2)，4A (2，3).根据TOPSIS 法计算步骤，首先将原始数据标准化处理，有1A (0.2817，0.4280)， 2A (0.5634，0.4280)， 3A (0.5352，0.4708)， 4A (0.5634，0.6420)，可求得负理想解 A -=(0.2817，0.4280)， 正理想解 *A =(0.5634，0.6420)，点2A 距负理想解的距离 2A S -=0.2817， 距理想解的距离 2*A S =0.2140， 所以点2A 的相对贴近度2222**A A A A S C S S --=+=0.5682 .计算点3A 距负理想解的距离3A S -=0.2571,距理想解的距离3*A S =0.1735, 点3A 的相对贴近度3333*0.5971A A n A A S C S S --==+.可得4个方案的优劣排序为：4A >3A >2A >1A .设现又增加了一个方案 5A (5，2).，则将原始数据标准化后有1A (0.1631，0.3934)，2A (0.3261，0.3934)，3A (0.3098，0.4328)，4A (0.3261，0.5902)，5A (0.8153，0.3934)，由此知负理想解 -A =(0.1631，0.3934)，理想解 *A =(0.8153，0.3934)，点2A 距负理想解的距离为 -2A S =0.1630， 距理想解的距离为 *2A S =0.5273， 点2A 的相对贴近度为 2*A C =0.2361； 点3A 距负理想解的距离为 3A S -=0.1510， 距理想解的距离为 *3A S =0.5294， 点3A 的相对贴近度为 *3A C =0.221． 同理可计算出点4A 和5A 的相对贴近度分别为 *4A C =0.3431，*5A C =0.7682． 这样5个方案的优劣排序为54231A A A A A >>>>, 比较以上两个排序结果可以发现，当只有4个方案时，3A 优于2A ，而增加了一个方案，其他方案均无变化时，2A 优于3A ，出现了逆序.产生逆序的根本原因是因为增加新的决策方案后，决策问题的理想解和负理想解发生了变化，从而引起评价标准的变化，这样就会产生方案优劣顺序的变化.3.1.2 由于指标权重改变原始数据结构而产生逆序当给出各指标权重W=T n ).....21ωωω，，（时，传统的TOPSIS 法是将其直接加权于标准化后的数据.设4个可行方案分别为1A (1，2)，2A (2，2)，3A (1.9，2.1)，4A (2，3). 若不考虑指标的权重，则经过计算可求得4个方案的优劣顺序为4A 〉3A 〉2A 〉1A .现设给出的指标权重为(0.6，0.4)，则标准化后的数据经指标加权后为：1A (0.1690，0.1729)2A (0.3380，0.1729)3A (0.3211，0.1815)4A (0.3380，0.2594),由此知负理想解 1A =(0.1690，0.1729)，理想解 4A =(0.3380，0.2594)，点2A 距负理想解的距离 -2A S =0.169， 距理想解的距离 *2A S =0.0865， 点A2的相对贴近度 *2A C =0.6614； 点3A 距负理想解的距离 -3A S =0.1523， 距理想解的距离 *3A S =0.0797， 点3A 的相对贴近度 *3A C =0.6565． 则4个方案的优劣顺序为 4A >2A >3A >1A与前排序结果相比可以看出，由于在原始数据上人为地乘上权系数，从而改变了原决策数据间的关系结构，从而使排序结果产生逆序．传统TOPSIS 法在计算中直接将指标权重作用于原始数据，这样做不仅会改变原决策数据间的关系结构，而且也不符合权重使用的原意．3.2 逆序消除的方法根据前面模型，传统TOPSIS 法的理想解和负理想解分别为理想解 **'max(),min(),ij jij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩ 1,2,..j n = （1） 负理想解 *''min(),max(),ij j ij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩1,2,...,.j n = （2） 由此可以看出，这样定义的理想解和负理想解与决策方案是紧密相连的，因此是相对的. 如果能够定义一种绝对理想解和负理想解(即在决策的有效区域内，任何决策方案都不会比绝对理想解更好，也不会比绝对负理想解差)，则可以证明，这样使用TOPSIS 方法就不会出现逆序的现象.基于这一思想，提出一种改进的TOPSIS 法-RTOPSIS [2]法. RTOPSIS 法的计算步骤为： ①．用向量归一化法对决策矩阵作标准化处理，得到标准化矩阵：y= n m ij y ⨯)( (3)其中，∑==mi ij ij ij x x y 12/ ，i=1，2…m;j=1,2…n.②． 确定绝对理想解和负理想解：绝对理想解和负理想解可以由决策者自己根据对决策问题的了解设定，也可由有关专家根据经验确定.设 ),...,(**2*1*n V V V V =, ），，（----=n V V V V ...21.③．计算各决策方案距绝对理想解和负理想解的距离：*i S = , i=1,2,…,m .(4) i S -=, i=1,2,…,m . (5)④．计算相对贴近**i ii i S C S S --=+ , i=1,2,…,m. ⑤．按照相对贴近度的大小对决策方案进行排序.由(2)、(3) 式可见，使用绝对理想解和负理想解，由于*i S 和j S -值不发生任何变化，无论再增加或减少决策方案，相对贴近度没有任何变化，因此不会出现逆序的问题.使用RTOPSIS 法的关键是要确定合理的绝对理想解和负理想解，这点在实践中并不难做到. 特别是在对原始数据进行标准化处理后，决策数据均转化为[0，1]之间的值， 故绝对理想解可以设定为向量11(1,1...,1)T n ⨯=；绝对负理想解可以设定为向量10(0,0...,0)T n ⨯=，更加便于计算.结论：TOPSIS 法是系统工程中用于综合评价的一种方法,近几年已开始用于经济和卫生领域. 该法对原始数据进行同趋势和归一化处理,不仅消除了不同指标量纲的影响,又能充分利用原始数据信息,可以定量评价不同单元的优劣程度、结果客观、准确.本文讨论了一般TOPSIS 法的缺点及其改进，并讨论了该法逆序问题产生的原因及改进的方法.应用TOPSIS 法进行综合评价,对数据分布、样本含量指标多少均无严格限制,既适用于小样本资料,也适用于多评价单元、多指标的大系统资料,既可用于横向(多单位之间) 对比,也可用于纵向(不同年度) 分析,应用灵活,数学计算比较简单,结果量化客观,因此认为该法在经济领域工作质量、经济效益等的综合评价中有一定的实用价值.参考文献[1]. 乔永辉. 一种基于TOPSIS 的多属性决策方法研究.企业技术开发，2006,25（9）：89-91[2]. 陈 伟. 关于TOPSIS 法应用中的逆序问题及消除的方法. 运筹与管理，2005,14（3）：39-43[3]. 李东坡，孙文生.各地区农村建设全面小康社会的TOPSIS 分析. 数理统计与管理，2006,25（4）：414-418[4]. 鞠丽荣,何 滨,杜 娟,常淑华. 应用TOPSIS 法对校外教学点进行综合评价分析. 西北医学教育，2004,12（6）：497-499[5]. 潘庆仲. 主成分分析及与TOPSIS 法用于医院候诊室卫生评价的对比分析. 数理医药学杂志，1999,12（2）：174-177[6]. 余雁，梁 墚. 多指标决策TOPSIS 方法的进一步探讨. 系统工程. 2003,21（2）：98-101[7]. 马菊红. 应用TOPSIS 法综合评价工业经济效益. 统计与信息论坛,2005,20(3):61-63[8]. 陈红艳. 改进理想解法及其在工程评标中的应用. 系统工程理论方法应用，2004,13（5）：471-473[9]. 赵静,王婷,牛东晓.用于评价的改进熵权TOPSIS 法. 北电力大学报，2004,31（3）：68-70[10]. 尤天慧，樊治平.区间数多指标决策的一种TO PSI S 方法. 东北大学学报，2002,23（9）：840-842。
topview数据
topview数据1. 引言在计算机视觉领域中，topview（俯视图）数据是一种常用的数据表示形式。
它通过将场景从鸟瞰角度进行捕捉，并将其呈现为二维图像，以实现对场景的全局理解。
topview数据在自动驾驶、目标检测和轨迹预测等领域中具有重要的应用。
本文将介绍topview数据的定义和生成方法，以及其在实际场景中的应用。
首先，我们将详细讨论topview数据的定义和计算方法。
然后，我们将介绍topview数据在自动驾驶、目标检测和轨迹预测中的应用。
最后，我们将总结本文的内容。
2. topview数据定义和计算方法在计算机视觉领域中，topview数据是从鸟瞰角度对场景进行拍摄并生成的二维图像。
它提供了对场景的全局视角，可以用于理解场景的结构、检测目标和预测轨迹。
生成topview 数据的方法可以分为以下几个步骤：1.摄像头标定：首先需要对摄像头进行标定，以确定其内部和外部参数。
内部参数包括焦距、主点和畸变系数等，外部参数包括摄像头的位置和姿态等。
标定可以通过使用标定板或特定的标定算法来完成。
2.场景重建：基于摄像头的标定参数，可以使用三维重建技术将场景中的点云数据转换为三维模型。
常用的三维重建方法包括结构光、立体视觉和激光雷达等。
3.topview生成：通过将场景从鸟瞰角度进行投影，可以生成topview数据。
投影过程中，需要考虑场景的平面性，以及摄像头和场景之间的几何关系。
常用的投影方法包括透视投影、正交投影和极坐标投影等。
4.数据转换和处理：生成的topview数据可能需要进行一些转换和处理，以便适应具体的应用场景。
这些处理过程可以包括图像增强、图像配准和图像分割等。
3. topview数据在自动驾驶中的应用在自动驾驶领域中，topview数据被广泛应用于车辆定位和路径规划等任务。
通过分析topview数据，可以实现对车辆周围环境的感知，并提供准确的位置和姿态信息。
具体应用包括：•车辆定位：通过分析topview数据中的路面特征，可以实现车辆的高精度定位。
TOPSIS方法研究讲解
TOPSIS分析方法研究摘要本文主要介绍了TOPSIS分析方法理论及其主要思想，运用数学理论，对其算法进行了详细的分析，并指出原始方法存在的优缺点；在此基础上提出了一种改进的TOPSIS分析方法，给出具体求权重的方法，突出其客观公正性.本文还分析了TOPSIS方法逆序产生的原因及其改进的方法，突出其实用性，推广其应用范围.关键词TOPSIS法; 改进的TOPSIS; 权重；逆序TOPSIS ANALYSIS METHODABSTRACTThis paper describes a method of theory—TOPSIS, and its main idea. Using mathematical theory, its algorithm for a detailed analysis and noted the advantages and disadvantages of the original methods. On this base ,an improved TOPSIS method is given, and specific for weight, in order to highlight its objective impartiality. The paper also analyzes the causes of TOPSIS Reverse and its improved methods, highlight its practicality and the promotion of its use.Keywords TOPSIS method; Improved TOPSIS; weight; Reverse目录中文摘要 (Ⅰ)英文摘要 (Ⅱ)引言 (1)1 一般TOPSIS分析方法1.1 TOPSIS分析方法概念 (2)1.2 TOPSIS分析方法的一般解题步骤 (2)1.3 应用实例 (4)2 改进的TOPSIS法2.1 一般TOPSIS解法的缺点 (5)2.2 改进的TOPSIS法 (5) (5)2.2.2 指标权重的确定 (6)2.2.3 各方案优劣排序 (7)2.3 实例分析 (7)3. 关于TOPSIS法的逆序问题 (9)3.1 逆序产生的原因 (9)3.1.1 由于增加新的方案产生逆序 (9)3.1.2 由于指标权重改变原始数据结构产生逆序 (10)3.2 逆序消除的方法 (11)结论 (13)参考文献 (13)引言TOPSIS的全称是“逼近于理想值的排序方法”(Technique for Order Preference bv Similarity to Ideal Solution)，是Hwang和Yoon于1981年提出的一种适用于根据多项指标、对多个方案进行比较选择的分析方法.这种方法的中心思想在于首先确定各项指标的正理想值和负理想值，所谓正理想解是一设想的最好值(方案) ,它的各个属性值都达到各候选方案中最好的值,而负理想解是另一设想的最坏值(方案)，然后求出各个方案与理想值、负理想值之间的加权欧氏距离，由此得出各方案与最优方案的接近程度，作为评价方案优劣的标准.TOPSIS法是有限方案多目标决策的综合评价方法之一，它对原始数据进行同趋势和归一化的处理后，消除了不同指标量纲的影响，并能充分利用原始数据的信息，所以能充分反映各方案之间的差距、客观真实的反映实际情况，具有真实、直观、可靠的优点，而且其对样本资料无特殊要求，故应用日趋广泛.TOPSIS法较之单项指标相互分析法，能集中反映总体情况、能综合分析评价，具有普遍适用性.例如，其在评价卫生质量、计划免疫工作质量、医疗质量；评价专业课程的设置、顾客满意程度、软件项目风险评价、房地产投资选址；评价企业经济效益、城市间宏观经济效益、地区科技竞争力、各地区农村小康社会等方面都已得到广泛、系统的应用.尽管如此，该方法在评价各类不同问题过程中还存在着不同的问题，例如权重信息是事先给定，因此结果有一定主观性；另外此方法在应用中由于新增加方案而容易产生逆序问题等，需要对其进行更加具体深入的分析研究.1．一般TOPSIS 分析方法1．1 TOPSIS 分析方法概念TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)称为逼近于理想解的排序方法.它的基本思想是：对归一化后的原始数据矩阵，确定出理想中的最佳方案和最差方案，然后通过求出各被评方案与最佳方案和最差方案之间的距离，得出该方案与最佳方案的接近程度，并以此作为评价各被评对象优劣的依据.假设有m 个目标，每个目标都有n 个属性，则多属性决策问题的数学描述如式(1)所示：Z=max ／min{ij z | i=l ，2，…m ，j=l ，2，….n} (1)1．2 TOPSIS 分析方法的一般解题步骤○1．设有m 个目标(有限个目标)，n 个属性,专家对其中第i 个目标的第j 个属性的评估值为ij x ,则初始判断矩阵V 为：1112121222112n ni ijm mmn x x x x x x V x x x x x =(2)○2．由于各个指标的量纲可能不同，需要对决策矩阵进行归一化处理：'''11121'''21222''1'''12'nni ijmm mnx x x x x x V xxx x x =(3)其中'ijx =ij x …m; j=1,2…n. （4）○3．根据DELPHI 法获取专家群体对属性的信息权重矩阵B ，形成加权判断矩阵：'''111121'''221222'''1'''120000n nji ijnm m mnw x x x w x x x Z V B w x x w x x x ===1112121222112n ni ijm m mnf f f f f f f f f f f （5）○4．根据加权判断矩阵获取评估目标的正负理想解：正理想解：**'max(),min(),ijj ij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩1,2,...,j n = (6) 负理想解：*''m i n (),m a x (),ij jij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩1,2,...,jn = (7) 其中，*J 为效益型指标，'J 为成本型指标. ○5．计算各目标值与理想值之间的欧氏距离：*1,2,...,,iS j n == (8)',1,2,...,.iS j n == (9) ○6．计算各个目标的相对贴近度：*'*'/(),1,2,...,.i i i i C S S S i m =+= (10)○7．依照相对贴近度的大小对目标进行排序，形成决策依据.1.3应用实例某公司需要对其信息化建设方案进行评估，方案由4家信息咨询公司分别提供，记为方案一(S1)、方案二(S2)、方案三(S3)、方案四(S4). 每套方案的评估标准均包括以下6项内容：Pl(目标指标)、P2(经济成本)、P3(实施可行性)、P4(技术可行性)、P5(人力资源成本)、P6(抗风险能力).，四个方案作为4个目标，6个评价标准作为6个属性. 其中，P2和P5是成本型指标，其他为效益型指标. 这里每个目标所对应的属性值均由4名评估专家分别给出，表l 列出了去模糊化之后4位专家评估值的集结结果，并把它作为多属性决策的初始矩阵，每个属性在评估结果中所占的比重(W)根据德尔菲法获得，整个决策方法的处理步骤如下所述：表1 专家评估值结果表○1．初始条件：根据表l 的专家决策结果生成初始判断矩阵V 利用德尔菲法则，生成集结后的群体偏好矩阵：T (2.3,5.1,4.0,6.5,4.8,3.2)B .○2．正、负理想解如下： ○3．结果(计算贴近度)：*i C = （0.6621，0.4666，0.6106，0.5851），依据*i C 从小到大的顺序对决策方案进行排序可知2C 〈4C 〈3C 〈1C ，表明方案一更优.结果分析: 根据方案的排序结果，可以看出, 技术可行性占方案的比重最大，经济成本次之，他们对整个评估结果的影响也最大.2.改进的TOPSIS 法2.1 一般TOPSIS 解法的缺点从TOPSIS 法的排序决策步骤可知，TOPSIS 法存在如下的缺点：① 用(4)式求规范决策矩阵时比较复杂，不易求出正理想解和负理想解；②权重j ω (j=l ，2，… ，n)是事先确定的，其值通常是主观值，因而具有一定的随意性；③当方案i z ，j z 关于*f 和'f 的连线对称时，由于*i f =*j f ，'i f ='j f ， 因而无法比较i z 、j z 的优劣. 文献[10]提出了一种改进的TOPSIS 法，既保留了TOPSIS 法的优点，同时又克服了TOPSIS 法存在的三个缺点.2.2 改进的TOPSIS 法此处举一工程招标的例子来说明改进的TOPSIS 法的求解步骤. 一般来说，对承包单位的选择需要从招标单位的利益出发，考虑的因素包括投标单位的工程报价、工程工期等等，由于评标方案有多指标性特点，各方案指标的优劣程度可能会不统一. 除此之外，在这类评标过程中，对客观、公正性要求较高，因此，我们运用改进的理想解法对各个承包单位进行优选.设经过资格初审后的投标单位有m 家，评标采用的指标有n 个，设第i 家投标单位的第j 个指标值为ij x ，构成一个m 行n 列的评价矩阵：A=n m ij x ⨯)(. 显然ij x 是从各投标单位在投标或资格初审时提供的资料中获取的. 求解步骤：○1．求矩阵进行规范化，将其统一为效益型指标，得到标准化矩阵()ij m n R r ⨯=对于效益型指标min max min max min max min ()/(),1.ij j j j j j ij j j x x x x x x r x x --≠⎧=⎨=⎩(1)对于成本型指标max max min max min max min ()/(),1.j ij j j j j ij j j x x x x x x r x x --≠⎧=⎨=⎩(2)②. 确定标准化矩阵的理想解：*11max ,min ,ij i m j ij i mr j J r r j J +≤≤-≤≤⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩ ， 1,2,...j n = . （3） 其中J +为效益型指标集，J -为成本型指标集，*j r 表示第j 个指标的理想值.显然，对于矩阵R ，因为都统一为效益型指标了，故理想解*j R =(1，1，…，1)，负理想解j R -=(0，0，…，0). 2.2.2 指标权重的确定从上面的分析中可知，应用改进理想解法进行评价必须先确定各指标的权重. 确定指标权重通常有两类方法：一类是主观方法，如专家打分法、层次分析法、经验判断法等；另一类是客观方法，如熵权计算法、主成分分析法等. 因评标过程中，指标的权重对被评价对象的最后得分影响很大，要做到评标尽可能客观，所以采用客观计算法来计算指标的权重比较合适. 即根据决策矩阵的数值信息建立目标规划优化评标模型，通过一定的高等数学求解方法来计算权重.求解步骤：设有指标1G ,2G ,…，n G ，对应的权重分别为1w ,2w ,…，n w , 各方案正理想解和负理想解的加权距离平方和为12()(,,....)i i n f w f w w w ==22211(1)nnj ij j j j w r w ==-+∑∑2ij r (4)在距离意义下，()i f w 越小越好，由此建立如下的多目标规划模型12min ()((),(),.....())m f w f w f w f w = ， (5)其中 11nj j ω==∑，0,1,2,...,j j n ω≥=.由于()0,1,2,....,,i f w i m ≥=上述多目标规划可以化为单目标规划1min ()()mi j f w f w ==∑， (6)其中 11nj j ω==∑，0,1,2,...,j j n ω≥=.构造拉格朗日函数222111(,)((1))(1)mnnjij ijj i j j F w w r r w λλ====-+--∑∑∑. (7)令 22112((1))010mj ij ij j i nj j F w r r w F w λλ==∂=-+-=∂∂=-=∂⎧∑⎪⎨∑⎪⎩（8）解之得 1/,nj j j j w μμ==∑ . （9）其中 2211/((1))mj ij ij i r r μ==-+∑. （10）2.2.3 各方案优劣排序根据（4）式可求出各方案()i f w 的值，将其由大到小排序，即可得优劣顺序.2.3 实例分析某公司拟向国内外招标，现有数家单位投标，经资格预选后，有4家单位达到条件标准，可参与最后的竞标，其具体资料如下表所示表2 4家单位竞标资料○1．由上述各指标，显然在评标中优良工程率、施工经验率、合同完成率是作为效益指标处理；其他作为成本型指标处理. 这些指标构成决策矩阵 46()(1,2,3,4;1,2,...,6)ij X x i j ⨯===，按改进理想解的步骤，首先由 （1）（2）式对ij x 进行标准化处理得标准化矩阵46()ij Y y ⨯= ，计算结果见表3.表3 ij x 经标准化处理后得标准化矩阵Y○2．根据标准化矩阵y ，用本文给出求权重的方法，即由式(9)可求得各指标的权重分别为j W = ( 0.1905, 0.1548,0.1548, 0.1905, 0.1548,0.1548)T .○3．利用改进理想解法，求得()if ω的值并排序.由(4)式得： ()i f ω=(0.024，0.0525，0.1128，0.1206)1234()()()()f f f f ωωωω<<<，因此，方案优劣排序为：甲>乙>丙>丁.从上述结果可知，改进理想解法的评标结果同文献[8]中的线性规划优化模型评标结果相吻合. 这表明，将改进理想解法应用于工程评标是合理有效的，且在技术操作上显得更简便、易行.3.关于TOPSIS 法的逆序问题3.1 逆序产生的原因3.1.1 由于增加新的方案产生逆序下面，举一个简单的例子来说明使用传统的TOPSIS 法很容易产生逆序情况.假设多指标问题仅有两个指标(即n=2)，且两指标权重相等，则每一个方案都可以用点12(,)i i i A x x 表示. 设有4个可行方案，分别为1A (1，2)，2A (2，2)，3A (1.9，2.2)，4A (2，3).根据TOPSIS 法计算步骤，首先将原始数据标准化处理，有1A (0.2817，0.4280)， 2A (0.5634，0.4280)， 3A (0.5352，0.4708)， 4A (0.5634，0.6420)，可求得负理想解 A -=(0.2817，0.4280)， 正理想解 *A =(0.5634，0.6420)，点2A 距负理想解的距离 2A S -=0.2817， 距理想解的距离 2*A S =0.2140， 所以点2A 的相对贴近度2222**A A A A S C S S --=+=0.5682 .计算点3A 距负理想解的距离3A S -=0.2571,距理想解的距离3*A S =0.1735, 点3A 的相对贴近度3333*0.5971A A n A A S C S S --==+.可得4个方案的优劣排序为：4A >3A >2A >1A .设现又增加了一个方案 5A (5，2).，则将原始数据标准化后有1A (0.1631，0.3934)，2A (0.3261，0.3934)，3A (0.3098，0.4328)，4A (0.3261，0.5902)，5A (0.8153，0.3934)，由此知负理想解 -A =(0.1631，0.3934)，理想解 *A =(0.8153，0.3934)，点2A 距负理想解的距离为 -2A S =0.1630， 距理想解的距离为 *2A S =0.5273， 点2A 的相对贴近度为 2*A C =0.2361； 点3A 距负理想解的距离为 3A S -=0.1510， 距理想解的距离为 *3A S =0.5294， 点3A 的相对贴近度为 *3A C =0.221． 同理可计算出点4A 和5A 的相对贴近度分别为 *4A C =0.3431，*5A C =0.7682． 这样5个方案的优劣排序为54231A A A A A >>>>, 比较以上两个排序结果可以发现，当只有4个方案时，3A 优于2A ，而增加了一个方案，其他方案均无变化时，2A 优于3A ，出现了逆序.产生逆序的根本原因是因为增加新的决策方案后，决策问题的理想解和负理想解发生了变化，从而引起评价标准的变化，这样就会产生方案优劣顺序的变化.3.1.2 由于指标权重改变原始数据结构而产生逆序当给出各指标权重W=T n ).....21ωωω，，（时，传统的TOPSIS 法是将其直接加权于标准化后的数据.设4个可行方案分别为1A (1，2)，2A (2，2)，3A (1.9，2.1)，4A (2，3). 若不考虑指标的权重，则经过计算可求得4个方案的优劣顺序为4A 〉3A 〉2A 〉1A .现设给出的指标权重为(0.6，0.4)，则标准化后的数据经指标加权后为：1A (0.1690，0.1729)2A (0.3380，0.1729)3A (0.3211，0.1815)4A (0.3380，0.2594),由此知负理想解 1A =(0.1690，0.1729)，理想解 4A =(0.3380，0.2594)，点2A 距负理想解的距离 -2A S =0.169， 距理想解的距离 *2A S =0.0865， 点A2的相对贴近度 *2A C =0.6614； 点3A 距负理想解的距离 -3A S =0.1523， 距理想解的距离 *3A S =0.0797， 点3A 的相对贴近度 *3A C =0.6565． 则4个方案的优劣顺序为 4A >2A >3A >1A与前排序结果相比可以看出，由于在原始数据上人为地乘上权系数，从而改变了原决策数据间的关系结构，从而使排序结果产生逆序．传统TOPSIS 法在计算中直接将指标权重作用于原始数据，这样做不仅会改变原决策数据间的关系结构，而且也不符合权重使用的原意．3.2 逆序消除的方法根据前面模型，传统TOPSIS 法的理想解和负理想解分别为理想解 **'max(),min(),ij jij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩ 1,2,..j n = （1） 负理想解 *''min(),max(),ij j ij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩1,2,...,.j n = （2） 由此可以看出，这样定义的理想解和负理想解与决策方案是紧密相连的，因此是相对的. 如果能够定义一种绝对理想解和负理想解(即在决策的有效区域内，任何决策方案都不会比绝对理想解更好，也不会比绝对负理想解差)，则可以证明，这样使用TOPSIS 方法就不会出现逆序的现象.基于这一思想，提出一种改进的TOPSIS 法-RTOPSIS [2]法. RTOPSIS 法的计算步骤为： ①．用向量归一化法对决策矩阵作标准化处理，得到标准化矩阵：y= n m ij y ⨯)( (3)其中，∑==mi ij ij ij x x y 12/ ，i=1，2…m;j=1,2…n.②． 确定绝对理想解和负理想解：绝对理想解和负理想解可以由决策者自己根据对决策问题的了解设定，也可由有关专家根据经验确定.设 ),...,(**2*1*n V V V V =, ），，（----=n V V V V ...21.③．计算各决策方案距绝对理想解和负理想解的距离：*i S = , i=1,2,…,m .(4) i S -=, i=1,2,…,m . (5)④．计算相对贴近**i ii i S C S S --=+ , i=1,2,…,m. ⑤．按照相对贴近度的大小对决策方案进行排序.由(2)、(3) 式可见，使用绝对理想解和负理想解，由于*i S 和j S -值不发生任何变化，无论再增加或减少决策方案，相对贴近度没有任何变化，因此不会出现逆序的问题.使用RTOPSIS 法的关键是要确定合理的绝对理想解和负理想解，这点在实践中并不难做到. 特别是在对原始数据进行标准化处理后，决策数据均转化为[0，1]之间的值， 故绝对理想解可以设定为向量11(1,1...,1)T n ⨯=；绝对负理想解可以设定为向量10(0,0...,0)T n ⨯=，更加便于计算.结论：TOPSIS 法是系统工程中用于综合评价的一种方法,近几年已开始用于经济和卫生领域. 该法对原始数据进行同趋势和归一化处理,不仅消除了不同指标量纲的影响,又能充分利用原始数据信息,可以定量评价不同单元的优劣程度、结果客观、准确.本文讨论了一般TOPSIS 法的缺点及其改进，并讨论了该法逆序问题产生的原因及改进的方法.应用TOPSIS 法进行综合评价,对数据分布、样本含量指标多少均无严格限制,既适用于小样本资料,也适用于多评价单元、多指标的大系统资料,既可用于横向(多单位之间) 对比,也可用于纵向(不同年度) 分析,应用灵活,数学计算比较简单,结果量化客观,因此认为该法在经济领域工作质量、经济效益等的综合评价中有一定的实用价值.参考文献[1]. 乔永辉. 一种基于TOPSIS 的多属性决策方法研究.企业技术开发，2006,25（9）：89-91[2]. 陈 伟. 关于TOPSIS 法应用中的逆序问题及消除的方法. 运筹与管理，2005,14（3）：39-43[3]. 李东坡，孙文生.各地区农村建设全面小康社会的TOPSIS 分析. 数理统计与管理，2006,25（4）：414-418[4]. 鞠丽荣,何 滨,杜 娟,常淑华. 应用TOPSIS 法对校外教学点进行综合评价分析. 西北医学教育，2004,12（6）：497-499[5]. 潘庆仲. 主成分分析及与TOPSIS 法用于医院候诊室卫生评价的对比分析. 数理医药学杂志，1999,12（2）：174-177[6]. 余雁，梁 墚. 多指标决策TOPSIS 方法的进一步探讨. 系统工程. 2003,21（2）：98-101[7]. 马菊红. 应用TOPSIS 法综合评价工业经济效益. 统计与信息论坛,2005,20(3):61-63[8]. 陈红艳. 改进理想解法及其在工程评标中的应用. 系统工程理论方法应用，2004,13（5）：471-473[9]. 赵静,王婷,牛东晓.用于评价的改进熵权TOPSIS 法. 北电力大学报，2004,31（3）：68-70[10]. 尤天慧，樊治平.区间数多指标决策的一种TO PSI S 方法. 东北大学学报，2002,23（9）：840-842。
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以下是一些Tableau的数据分析技巧：1. 根据需要选择正确的可视化类型Tableau可以创建各种类型的可视化图表，如散点图、条形图、地图和仪表板。
“数据备份之眼”数据统一备份系统集中可视化平台产品介绍TopviewV2.7-腾金科技
关于数据备份
现实环境中的问题
关于监控平台
选择TopView监控平台的理由
当前时间的备份任务状态、备份的客户端数量、备份数据量、磁 盘池的使用率.等关键指标展示
全面监控
见面时间长，不如见面次数多有效
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日历控件，预定义时间：今天、昨天、过去7天、30天等…可以自 定义任意日期范围
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不同备份域 的统一管理
市场上唯一支持“主中心与 分中心统一数据备份管理” 的可视化平台
TopView(赢富)数据使用技巧与图解
TopView(赢富)数据使用技巧与图解在证券市场中,机构投资者具有信息、研究、资金等方面的优势,研究和跟踪机构的操作不失为一个简单实用的投资方法. 机构(D类帐号)持仓量占流通盘的比例,在图中用白线描绘了其历史变动趋势;白线上升表示机构持仓量在增加,白线下降表示机构持仓量在减少,普通投资者可据此跟随主力操作. 图表中还计算了机构帐户7日(参数可调)内的买入总量和卖出总量,投资者在把握机构帐号总体增减仓的同时还可以获得机构帐号间换手的情报. 白线上的红绿柱线的高度表示的是机构帐户当日买入量和卖出量占流通盘比例,根据数据的大小不同,柱线的宽度也不同,数据越大,柱线的宽度越大,大于1%的买入和卖出会弹出提示窗口. 交易集中度模型和指标市场转好信息的扩散有一个过程,所以总是先有少数人意识到市场将有的转变并且开始建仓,这些苗头会反映到营业部的买卖情况上,某些营业部的净买入量会非常突出,远大于排行靠前的营业部的净卖出量.相反的情况同样存在,在市场开始转坏时净卖出量大的营业部也会率先出现.大智慧软件用交易集中度来描述这种差别. 买入集中度是净买入量前10名的营业部的净买入金额之和占当日总成交金额的比例,卖出集中度是净卖出量前10名的营业部的净卖出金额之和占当日总成交金额的比例. 买入集中度高于卖出集中度(即交易集中度大于0)说明筹码在向少数营业部转移,而卖出集中度高于买入集中度则说明筹码趋于分散. 图中每天有两个柱线,红色柱线是买入集中度,绿色柱线是卖出集中度. BM1和BM2分别是10日的买入集中度和卖出集中度(参数可调).BM1上穿BM2是买入信号,下穿是卖出信号. 交易集中度是个非常敏感的指标,会先于TopView的其他指标对市场做出反映,但过于敏感也会带来一些伪信号,建议投资者结合其他指标综合分析. 量区间分析(流通A股持股量区间结构分析) 量区间分析提供流通A股帐号按持股量区间累计持股量占流通盘的比例,根据TopView(赢富)盘后交易统计数据目前可提供9档量区间,定义如下:投资者需要重点关注筹码随时间的转移方向,筹码向高持股区间转移后市看好,向低区间转移,后市看淡.软件中对这些变动也有文字提示,仅供参考. “区间”一栏是持股区间,共分为9档,单位是万股; “比例”一栏是每个区间的帐号持股累计占流通盘的比例; 柱线底部的数字是持股量占流通盘的百分比,柱状线顶部的数字表示相对于上一交易日持股量的变化占当日流通盘的百分比. 量帐号分类(按持股量所处区间对帐号分类汇总) 按照持股量区间统计,对持股帐号进行了概念性的分类,分类标准如下:相对于量区间分析,量帐号分类的概念更加清晰,研判起来也更加简单,我们可以清晰的看到筹码在散户、中户、大户和超大户之间的流动情况. 柱线底部的数字是持股量占流通盘的百分比,柱状线顶部的数字表示相对于上一交易日持股量的变化占当日流通盘的百分比.特别注意:非流通股解禁,优先股配售股上市等因素对量分布的影响,非流通股解禁并没有实质性的筹码流动,但会对量区间分析和量帐号分类各部分的比例带来比较大的变动.下图展示的是国投电力优先配售股上市对量区间分布的影响.分类持仓根据TopView(赢富)盘后交易统计数据,对流通A股持股量的统计有两种分类方法即按帐户类型分类和按帐户持股量区间分类,大智慧把两个纬度上的数据结合起来提供了分类持仓数据,其中机构和法人的持股比例是按照帐户类型分类统计的,而中户、散户的持股比例按照帐户持股量区间数据统计,大户的持股比例是100%减去机构、法人、中户、散户的持股比例.柱线底部的数字是持股量占流通盘的百分比,柱状线顶部的数字表示相对于上一交易日持股量的变化占当日流通盘的百分比.决策页面(图形方式) TOP决策页面提供了一系列TopView(赢富)盘后交易统计数据的排序功能,为选股提供重要参考.注:变动周期参数可调整,详见操作说明. 特别注意:很多情况下持仓占比的变动不是筹码发生了转移,而是流通股本的变动所导致,比如限售股上市、债转股等情况,这时占比的变化的市场含义根本不同,用户一定要注意甄别. DDX，DDY，DDZ该如何参考：ddx大单动向：大单动向基于大智慧Level-2的逐单分析功能，是一个短中线兼顾的技术指标。
topway 使用手册
topway 使用手册摘要：1.topway 使用手册概述2.安装和配置topway3.使用topway 进行数据分析4.案例分析：使用topway 解决实际问题5.topway 的优势与不足6.结论正文：【1.topway 使用手册概述】topway 是一款功能强大的数据分析工具，适用于各种行业和领域。
本手册将为您提供详细的使用指南，帮助您充分发挥topway 的优势，实现高效的数据分析工作。
【2.安装和配置topway】在使用topway 之前，您需要进行安装和配置。
请按照以下步骤操作：1) 下载并安装topway 软件包。
2) 配置环境变量，确保topway 能够正常运行。
3) 设置数据源和目标数据库，以便topway 可以读取和存储数据。
【3.使用topway 进行数据分析】topway 提供了丰富的数据分析功能，包括数据清洗、数据可视化、数据挖掘等。
以下是使用topway 进行数据分析的基本步骤：1) 连接数据源，导入数据到topway 中。
2) 对数据进行清洗和预处理，例如缺失值处理、异常值检测等。
3) 选择合适的数据可视化工具，对数据进行展示和分析。
4) 利用数据挖掘算法，挖掘数据中的潜在规律和关联关系。
【4.案例分析：使用topway 解决实际问题】以下是一个使用topway 解决实际问题的案例：某企业希望通过分析销售数据，找出影响销售额的关键因素。
使用topway，我们可以进行如下操作：1) 导入销售数据，进行清洗和预处理。
2) 利用数据挖掘算法，找出销售额与各个因素之间的关联关系。
3) 根据分析结果，制定针对性的销售策略，提高销售额。
【5.topway 的优势与不足】topway 具有以下优势：1) 功能强大，支持多种数据分析任务。
2) 界面友好，易于上手。
3) 开源免费，节省成本。
然而，topway 也存在一些不足：1) 学习曲线较陡峭，需要投入较多时间掌握。
2) 部分高级功能需要编程基础。
SuperView(超赢)数据分析系统解析
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图形显示方式，板块以个股堆叠的形式展现，柱子按控 盘资金买入最多到卖出最多从左到右依次排列，柱子高度代 表控盘资金买卖净量，统计期间内控盘卖出最多板块以绿柱 子居左，控盘买入最多板块以红柱子居右。 卖出最多板块绿柱头居左侧，柱子高度代表净买卖量大 小，以该板块净卖出最多成分股（绿色层）到净买入最多成 分股（红色层）从上到下按渐变色层依次堆叠。 控盘买入最多板块（红柱头）柱子高度代表净买卖量大 小，以该板块净买入最多成分股（红色层）到净卖出最多成 分股（绿色层）从上到下按渐变色层依次堆叠。 白色为控盘净买入趋于“0”的成分股，如无净卖出成分股 。 如下图在2008年10月16日——11月5日大盘阶段底部盘 震期间，SuperView资金流向显示,建材板块红柱最高,资金流 入比例最大。
SuperView（超赢）数据选股功能模块
• 监控窗口包括报警符号、股票名称、信号类型、提示时间、提 示价格、盈亏比例等6列。该监控功能每6秒计算一次所有股 票数据，符合前面所述三种条件的股票即分别提示信号。
• 对于这三种个股形态的实战中的运用，用户需要自己把握。比 如，在行情连续上涨的背景下，我们下更适合跟踪超赢强势股 ，在行情不稳定的背景下更适合去跟踪超赢潜力股。
SuperView（超赢）数据选股功能模块
SuperView（超赢）数据选股功能模块
• 三、全景拖动条的使用。全景拖动条用于放大、缩小图形 、锁定显示区域。通过拖动两根黄线的距离进行放大缩小操作 ，拖动滚动条锁定显示区域。
SuperView（超赢）数据选股功能模块
• 下图为所有上证A股的资金流向图形，因为股票数量众多 ，柱子较为密集，柱子下方未能显示股票名称。
SuperView（超赢）数据分析 系统
大智慧的TOPVIEW数据和DDE决策是什么意思？
大智慧的TOPVIEW数据和DDE决策是什么意思？Topview是由上证所提供的(所以目前只有上证A股能看到对应的信息)从每日交易数据提取的交易统计数据(目前该数据是T+2的，即每天晚上你能看到的是两个交易日前的数据)，它包括了分类账户的持仓情况，以及各种资金账户的持股量的统计等等信息。
TopView也叫赢富数据，它增加了整个市场的透明度，是一个宝库。
对我们来说，其价值远远大于以前所有分析方法，无论是你已经掌握的基本面分析方法还是技术面分析方法，都无法和这一数据带来的价值相提并论！你以前费力通过基本面分析发现的价值被低估的股票反映在T opView数据里就是机构正在建仓的股票，你以前碰巧能够通过技术分析方法找出的将要启动的暴涨股恰恰是大户大幅增仓、散户纷纷抛售的股票，你以前不能提前获知的消息股恰恰是营业部买入集中度奇高的股票。
使用Topview可以解决你心中的两个疑问:我的股票有没有机构(包括大资金)在里面?机构(包括大资金)是在进还是在出?因为Topview数据来自权威机构的数据，所以数据真实可靠，因此绝对有参考价值。
一、DDE决策系统的含义很多短线操作者都非常重视盘中交易数据的分析，短线客往往紧盯盘口，依靠自己的经验和想象，猜测行情背后的交易本质。
而行情数据稍瞬即逝，投资者很难在盘中对数据进行精确的统计和分析，因此行情交易分析一只停留在经验、主观、随意的层次，缺乏科学性和可验证性。
DDE(Data Depth Estimate)是深度数据估算，这是大智慧公司独创的、具有垄断优势的动态行情数据分析技术。
他不但能实时统计交易数据，而且能够揭示交易的本质，帮助投资者迅速形成决策，把握短线机会。
二、DDE决策系统的原理DDE决策系统目前仅分析上证所Level-2行情数据，深交所Level-2行情推出后也将适用于深交所Level-2行情数据。
DDE的核心内容是估算委托单，盘中的行情数据仅仅是成交数据，老行情是分时数据，即定时的行情切片，Level-2发展到逐笔成交揭示，但这些都不是投资者真实的委托单，要揭示交易的本质，必须估算委托单，这是最重要也是最难的一步。
peakview用法
PeakView用法PeakView 是用于查看和处理质谱数据的强大工具。
以下是有关 PeakView 的详细用法说明。
一、简介PeakView 是 AB Sciex 公司开发的一款功能强大的生物信息学软件，主要用于处理和分析质谱数据。
它支持多种质谱数据格式，包括 .wiff、.dat、.txt 等，能够进行多维数据分析、谱图比较、肽质量指纹图谱分析等。
PeakView 的界面直观，操作简单，适合生物信息学、蛋白质组学和代谢组学等领域的研究人员使用。
二、数据导入与查看1. 打开 PeakView 软件，点击菜单栏上的“File”，在下拉菜单中选择“Open”，然后选择要导入的质谱数据文件。
2. 在弹出的窗口中选择数据文件类型和路径，点击“Open”按钮即可导入数据。
3. 导入数据后，可以在主界面上查看谱图。
可以通过鼠标滚轮放大或缩小谱图，也可以使用工具栏上的按钮进行操作。
4. 在谱图上右键单击，可以选择显示或隐藏不同维度的数据，如 XIC、TIC、Peaks 等。
三、数据分析1. 在菜单栏上选择“Processing”，在下拉菜单中选择“Multidimensional Viewer”，即可打开多维数据分析器。
2. 在多维数据分析器中，可以对数据进行聚类分析、主成分分析等操作，以便更好地了解数据特征和分布。
3. 在菜单栏上选择“Tools”，在下拉菜单中选择“Spectral Comparison”，即可进行谱图比较。
通过该功能可以比较不同样本或不同条件下的谱图差异。
4. 在菜单栏上选择“Analysis”，在下拉菜单中选择“Peptide Mass Fingerprint”，即可进行肽质量指纹图谱分析。
通过该功能可以预测蛋白质的氨基酸序列和分子量。
四、结果导出与可视化1. 在菜单栏上选择“File”，在下拉菜单中选择“Export”，然后选择要导出的数据类型和格式。
2. 在弹出的窗口中选择导出路径和文件名，点击“Save”按钮即可导出数据。
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(1)可以根据在线Topview的排序功能找出连续红柱或者10内红柱比较多的个股，往往潜力比较大。
(2)3线持续向上主力买入积极，股价有持续的上涨动力。
(3)3线持续向下表示主力持续卖出。
五：营业部席位代码的用处
G代表机构专用席，目前还无法知道具体是哪个机构的代码。
A代表普通营业部。 具体用处:
二：机构持仓
表示机构持仓比例的，机构持仓比例上升表示结构开始收集筹码，这个时候往往散户线会跟随下降。机构持仓下降，表示机构开始减仓，往往伴随散户线上升。
三：集中度
市场转好信息的扩散有一个过程，所以总是先有少数人意识到市场将有的转变并且开始建仓，这些苗头会反映到营业部的买卖情况上，某些营业部的净买入量会非常突出，远大于排行靠前的营业部的净卖出量。相反的情况同样存在，在市场开始转坏时净卖出量大的营业部也会率先出现。大智慧软件用交易集中度来描述这种差别。
需要注意的几个地方
1、top 10营业部旁边写的成交金额，是第一个席位的成交金额，而不是10个的金额累加。
2、分类账户里面，'法人'是指已经解禁的大小非，根据这个可以判断有没有套现；
3、有时看到机构持仓线猛然上升或者下降，不要惊慌，看看大智慧的信息地雷，是不是在这一天有限售股解禁。一般来说在一天之中机构持仓不可能发生非常大的变化；
买入集中度是净买入量前10名的营业部的净买入金额之和占当日总成交金额的比例，卖出集中度是净卖出量前10名的营业部的净卖出金额之和占当日总成交金额的比例。
买入集中度高于卖出集中度（即交易集中度大于0）说明筹码在向少数营业部转移，而卖出集中度高于买入集中度则说明筹码趋于分散。
每天有两个柱线，红色柱线是买入集中度，绿色柱线是卖出集中度。
国内游资还有“四大主力”和“四小主力”
四大主力：银河宁波解放南、华泰南京大桥、佛山和庆春
四小主力：银河宁波和义路、泰阳一席、国泰君安北京知春和联合广州天河
新的利害游资队伍从该数据中可慢慢总结出来。也许是上证所提供TOPVIEW，各大论坛充分挖掘数据作用，所以连现在深市都比沪市强很多了。
大智慧产品设计师讲述Topview(赢富)使用技巧
所以，12号恰恰是买入时机。买点是有了，卖点着实“不好把握”。我认为，这个“不好把握”其实主要来源于投资者的贪心。贪心是股市投资者与生据来的特性，当然我们无法剔除这个特性。但是理性的分析和客观的数据往往能建仓集中点，成本位在放量区，也就是7块6附近，成本位的确定。有了成本位，我们就能较好的把握机构的行为了。
由于当天的topview数据没有，我们对比DDX的红绿柱子又较准确的反映了机构的买卖，所以后面卖点的确定需要DDX参考把握，而不能死等topview数据的出现。我们发现DDX出现大绿柱子是本周四，并且当天放量，所以本论主导的大户出货点在本周四，这一点等topview数据出来后我们可以验证分析。然而，这里我想说的是作为短线投资的用户，你的卖点是在10月15日。因为当天该股放巨量，而ddx仅0。056。当天这么大的量DDX并不出大红柱子必定买卖方都存在大单，也就是前期建仓的筹码有可能就已经出掉了。所以从风险角度和短线操作思路，当天是个卖点。现在用topview数据验证发现，当天确实有两个在9、10号建仓的席位出货了。
1、如果你的股票收大阴，而机构在大量买，普通营业部在卖，即使卖量大于买量，你也不用怕。
2、如果你的股票下跌时，买入量大于卖出量，说明以后要涨。同理，即使你的股票涨停，但当天卖出量远大于买入量，还是最好走掉。（用于当天放大量封涨停时）
3、有机构在大量买入的股票大多以后都有好表现的。
4、查对营业部代码表，如果是国内有名的游资进入，如宁波涨停板敢死队。呵呵，多的就不说了！
大智慧产品设计师胡强讲述Topview(赢富)使用技巧很多股票拉升有这么一个过程，机构或大户建仓――股价拉升――洗盘――机构或散户拉升――获利抛出。而往往，很多投资者会在第一次拉升买入，洗盘的时候又被洗出来。所以，你需要好好利用数据来确定是洗盘还是机构真的出货。今天就举一例，希望能够给投资者和topview的用户带来帮助。剩下的时间回答用户关于topview和level－2操作方面的问题。
（5）散户线持续下降后突然再次加速下坠，股价却小幅走高后横盘不涨，说明主力洗盘将结束，可能步入拉升阶段。
（6）散户线持续下降，股价反而走低，表明主力在悄然接盘。
（7）散户线增长幅度开始加快，股价也上涨，说明主力在拉高派发手中的筹码。
（8）散户线持续上升，如股价下跌，通常说明主力正在快速派发手中的筹码，出货坚决。
（1）散户线上升，筹码分散，散户评测数上升幅度加快，资金离场，容易演变为散户主导性行情。
（2）散户线下降，筹码集中，主力持股数上升幅度加快，主力引导性大行情往往产生。
（3）如散户线由升开始转降，通常说明主力开始进场收集廉价筹码，大盘可能转好。
（4）散户线持续下降，股价也不涨，表明主力在压低建仓。
5、经常看代码表你会发现有些营业部很利害，一抓一个涨停，这时你就记下他的营业部代码。 比如： A26591 中国银河证券股份有限公司宁波和义路证券营业部
A27563 中国建银投资证券有限责任公司南京建宁路证券营业部
A26141 天一证卷股份有限公司宁波解放南路营业部
“宁波涨停板敢死队”主要包括：银河证卷宁波解放南路营业部、天一证卷宁波解放南路营业部和银河证卷宁波和义路证卷营业部
交易集中度是个非常敏感的指标，会先于TopView的其他指标对市场做出反映，但过于敏感也会带来一些伪信号，建议投资者结合其他指标综合分析。
四：大单动向DDX
大单动向基于Level-2的逐单分析功能，是一个短中线兼顾的技术指标。
DDX红绿柱线表示当日大单买入净量占流通盘的百分比(估计值)，红柱表示大单买入量较大，绿柱表示大单卖出量较大。如果出现多日红柱，则说明有资金在连续的建仓，后市上涨的可能性则比较大。
昌九生化是这么一个比较典型的例子。我们看到10月8日当天放出了短期内的高量，topview的分类持仓图中大户增仓了2。36％，散户减仓1。51％，大户有动作，10月10日大户再增1。66％。这里需要注意的是这两天大户的增仓和前面是有区别的，主要体现在大户单日增仓比例较大及买入集中度相对较高，但是紧接着的却是两根阴线。事实上通过对topview数据的观察（12号正好是周五，专业版可以看到周五的截面数据），两根中阴线并没有大户减仓，反而有少量的增仓。很明显是大户的洗盘行为。
4、周末发布的周截面数据里头，只有top10营业部是周3的数据，其他都是周5的实时数据。
5、只有上海才有Topview数据，深圳是没有这个数据的。
如何分析Topview数据
一：散户线
散户线原理及散户线八大规则：众所周知，股价由低到高的过程，也是股票筹码由分散到集中的过程，散户线正是基于这样一个原理而设计。大智慧散户线是散户评测数的增减变动曲线，通过散户线的上升与下降的趋势，来反映主力资金进出活动。散户线上升，资金离场筹码分散；散户线下降，资金进场，筹码集中。其实，对于散户线指标的具体运用，我们可将其归纳为八大规则，来帮助投资者对个股加以研判。
Topview数据的分析方法和使用技巧
Topview数据更新时间
Topview的数据都是延迟2天的，只有在星期5的时候例外。
日 期 更新内容
星期一 上周四数据
星期二 上周五TOP营业部
星期三 本周一数据
星期四 本周二数据
星期五 本周三数据、本周五数据，但不更新星期五的TOP营业部数据，这个数据到下个星期二更新 ;