属性分析(1)
四象限分析1
四象限分析法(2012-03-19 17:30:27)转载▼标签：分类：数据分析四现象分析法矩阵分析法气泡图健康度分析it四象限分析法，也叫矩阵分析法，是指将事物（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。
以属性A为横轴，属性B为纵轴，组成一个坐标系，在两坐标轴上分别按某一标准进行刻度划分，构成四象限，将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内，进行交叉分类分析，直观地将两个属性的关联性表现出来，进而分析每个事物在这两个属性上的表现。
四象限分析法可以根据具体需要，选择不同维度指标，展现出不同的表现形式。
∙只取两个简单的指标，形成矩阵图，图中气泡图只是单一地显示其在X、Y两个指标的表现情况；∙同样是XY轴两个指标，根据指标的发展趋势，增加发展区属维度；∙当仅根据两个指标难以做决策时，可以增加第三个指标，通过气泡的大小来展示；下面以之前健康度分析中，根据用户活跃度和健康指数（非商业用户话务量占比）及其最终健康度得分来观察21地市的健康情况与其关键指标之间的关系，从而对不同情况的地市采取不同的优化策略。
为使图表更容易观看，下面案例中只选取12个地市给出虚拟数据，并逐步说明操作方法。
step1：准备数据（红色部份作为全广东省数据，为各地市平均值）step2：以红色框内的数据作气泡图，此处气泡越大表示健康度越高step3：将广东的数据作为新的系列添加到气泡图中（在excel2010中貌似直接将数据拖到图没啥反应，此处用右键选择数据的方式添加）step4：设置X轴和Y轴的最大值，此处按默认数值将最大值固定为：X轴取0.7，Y轴取1.2（如果取1，会有些气泡显示不完整），最小值均固定为0。
step5：添加XY误差线（貌似2010版无法通过双击直接添加误差线，此处点击平均值那个气泡，布局-误差线-其他误差线选项）step6：选择“正负偏差”，选择误差线横轴，将误差量固定值设置为0.7，选择纵轴，将误差量固定值设置为1.2（据说最好大于以上设置的最大固定值，此处选择等于以上最大固定值），结果如下：step7：不需要看到平均值，即广东的气泡，可将其“健康度”数据调小，只要不为0，又看不到气泡就好了，此处设为1，稍微美化一下图表，添加标签，由于气泡较集中，可以将其缩小一定倍数看得清楚一点，最终结果如下：结果解读：如上图，误差线将12个地市划分为四个象限。
灵感与直觉：列举发现创新方法(一)(属性列举法)
列举发现创新方法—属性列举法
1）名词属性 整体：水壶。 部分：壶嘴、壶把手、壶盖、壶底、蒸汽孔。 材料：铝、铁皮、陶瓷、铜材等。 制作方法：冲压、焊接、烧铸等。
部分长嘴水壶
列举发现创新方法—属性列举法
2）形容词属性 性质：轻、重。 状态：美观、清洁、高低、大小等。 颜色：黄色、白色、各种图案。 形状：圆形、椭圆形等。
缺点列举法
列举型创 造技法
属性列举法 希望点列举法
成对列举法
综合列举法
列举发现创新方法—属性列举法
列举法流程
问题意识
列举问题
特性列举法 缺点列举法 希望点列举法
选择问题
需求ห้องสมุดไป่ตู้论
生存、安全、社交 尊重、自我实现
分析问题
社会发展需要 企业发展需要 个人发展需要
解决问题
成果
列举发现创新方法—属性列举法
列举事物的所有属性，针对这些属性来进行创造思考的方法就是特 性列举法。
特性列举法是列举法的典型技法，其要点是首先针对某一事物列 举出其重要部分或零件及属性等，然后就所列各项逐一思索是否有改 进的必要性或可能性，促使创新产生。
列举发现创新方法—属性列举法
实施步骤：
第一步：确定一个目标明确的研究对象。 第二步：了解事物现状，熟悉其基本结构、工作原理及使用场合，应用分析、分解及分类的方法 对研究对象进行一些必要的结构分解。 第三步：将对象的特性或属性全部写出来，犹如把一架机器分解成一个个零件，每个零件功能如何， 特性怎样，与整体的关系如何都列举出来。如对象繁复，则应先将对象分解后选一个目标较为明确 的发明或改进课题，课题宜小不宜大。 第三步：从需要出发，对列出的属性进行分析、抽象、与其它物品对比，通过提问方式来诱发创新 思想，采用替代的方法对原属性进行改造。 第四步：应用综合的方法将原属性与新属性进行综合，寻求功能与属性的替代与更新完善，提出新 设想。
实验8-1 数据分析
实验8-1 数据分析一、实验目的1.理解数据挖掘的一般流程。
2.掌握数据探索和预处理的方法。
3.使用PHSTAT软件，结合Excel对给定的数据进行手工预处理。
4.使用WEKA软件，对给定的数据进行预处理。
二、实验内容在D盘中以“班级-学号-姓名”命名一个文件夹，将下发的数据拷贝到该文件夹下，根据不同要求，对下发的文件进行相应的数据分析和处理。
0. 数据集介绍银行资产评估数据，数据里有12个属性，分别是id（编号）, age（年龄）, sex（性别）, region（地区）, income（收入）,married（婚否）, children（子女数）, car（是否有私家车）, save_act（是否有定期存款）, current_act（是否有活期账户）, mortgage（是否有资产抵押）, pep（目标变量，是否买个人理财计划Personal Equity Plan）。
1．数据探索之数据质量分析新建“1-数据质量分析.xlsx”文件，导入“”文件数据，请你用EXCEL对其进行数据质量分析。
【要求】（1）请找出表中的含有缺失值的记录。
（2）请你用PHSTAT软件绘制“income（收入）”属性的箱线图和点比例图，筛选出异常值。
（3）计算Whisker上限、Whisker下限，并利用高级筛选，找出该属性的异常值记录。
【提示】（1）请找出表中的含有缺失值的记录。
方法1：条件格式法1）选取A1：L601区域。
2）开始 --> 条件格式 --> 新建规则（N）...，在"新建格式规则"对话框中，选择空值。
如图8-1所示。
图8-1 “新建格式规则”对话框3）点击“格式(F)…”按钮，设置特殊格式，高亮显示。
如图8-2所示。
图8-2 设置条件格式方法2：1）缺失值定位。
“开始”“编辑 / 查找和选择”“定位”对话框“定位条件”按钮。
2）“定位条件”对话框选择“空值”，如图8-3所示。
属性数据分析资料
属性数据分析一属性变量和属性数据通常所指属性数据 (categorical data) ，是说反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。
属性变量可能是表示事物属性，取值为事物属性的量反映事物的客观属性，例如变量“性别”取值为男，女；又如变量是中医所分人的体质，取值为平和，气虚，阳虚，阴虚，瘀血，痰湿，湿热，气郁，特凛。
对事物表态的量表达人们主观对事物的评论，例如变量是“某人对某个政策的态度” ，取值是赞成，中立和反对；又如变量是“人对医疗效果的评价” ，取值为特好，好，一般，差，很差。
区间值变量取值为多个互不重叠区间：例如变量是“顾客的购买水平”，取值分为 [0 ，100) ，[100,200)，[200,300)和 300 以上。
“属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态，以及区间值变量，它是一种变量，它取的值之间不能做加，减，乘，除等运算，而且所取的值只能是有限个，属性变量取的值也称为属性变量的“水平” 。
二属性数据表示形式属性变量有 4 种表示形式：原始属性变量形式、指示变量形式（调查数据常用）、频数形式和列联表。
例 1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关，随机抽取了10 家门店，分别以 A、 B、 C 共3种方式陈列（即第一个属性变量是“陈列方式”，取值A、B、C），各门店销售情况分为“ high ”及“ low ”两类（即第二个属性变量是“销量”，取值“ high ”和“low ”）。
这两个属性变量的统计资料 4 种形式如下：属性变量形式的样本是把各个属性变量的 1 次观测值排成 1 行；例如例 1 中属性变量“销量”和“排列方式”的第 1 个观测值（第 1 个门店）的观测值是“high ”和“B”，就把“high ”、“B”排在第一行，见下表表超市数据属性变量形式销量排列方式high Bhigh Bhigh Bhigh Ahigh Clow Bhigh Chigh Alow Bhigh C指示变量形式是列出各个属性变量的所有值，对每个值建立一个变量，例如例1中两个属性变量取值“high ”、“ low ”、“A”、“B”、“C”；建立 5 个指示变量： sl ，sh,ma,mb,mc. 每次观测中，属性变量的哪个值出现了，就在对应列中用 1 表示，否则用0 表示；例如对于超市数据建立 5 个变量后： sh 表示变量销售额高， sl 表示变量销售额低 ,ma 表示排列方式是A，mb并表示排列方式是B，mc 表示排列方式是C。
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01 创设情境
02 明确任务
03 任务实施 0044 分享评价 05 回顾总结
06 拓展提升
9
项目一：分析数据
通过行业分析，可以了解其他买家同类产品卖得好不好，这类产品的市场和价格定位。从而 对产品的行业趋势、淡季旺季、受众人群的性别及其分布，地域分布，消费能力等信息有了一个 初步的掌握。分析同行同类产品可以从以下几个方面进行数据解读： ①市场环境：影响因素有原材料价格、气候、国家政策 ②竞争对手分析：同行的销售数据 ③行业热点：销售产品和品类有关的明星效应、网络交流热点
02 明确任务
0033 任任务务实实施施 04 分享评价 05 回顾总结
06 拓展提升
5
项目一：分析数据
热门基础属性分析
热门基础属性：基础属性：商品本身所固有的基础性质。 每个类目的热门 基础属性是不一样的。通过热门基础属性 的分析明确目前单品的属性以便产品的属性细分及主打产 品设置。
举例说明 婚纱礼服的热门基础属性包含：产品类别、颜色、面料、 配件 电脑包的热门基础属性包含：适用产品类型、功能、尺 寸、款式、材质
1.培养学生的数据分析能力 2.树立学生理性选择行业与产品意识
0011 创设情境
02 明确任务
03 任务实施 04 分享评价 05 回顾总结 06 拓展提升
3
项目一：分析数据
任务概述
行业大盘的数据分析图可以得到所查询行业的“淘宝需求预测” 了解分析市场。通过细分行业的大盘供求走势及预测，综合判断需 要生产/采购什么商品
01 创设情境
02 明确任务
0033 任任务务实实施施 04 分享评价 05 回顾总结
06 拓展提升
【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应用
【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应⽤ 数据挖掘⽅法的提出，让⼈们有能⼒最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。
数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从⼤型数据库或数据仓库中提取⼈们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有⽤信息，数据挖掘是⽬前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究⽅向之⼀。
因此分享⼀下很久以前做的⼀个⼩研究成果。
也算是⼀个简单的数据挖掘处理的例⼦。
1.数据挖掘与聚类分析概述数据挖掘⼀般由以下⼏个步骤：(l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。
以决定预期结果，也就选择了这项⼯作的最优算法。
(2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在⼀个结构上与数据模型兼容的数据库中。
以统⼀的格式清洗那些不⼀致、不兼容的数据。
⼀旦提取和清理数据后，浏览所创建的模型，以确保所有的数据都已经存在并且完整。
(3)创建和调试模型:将算法应⽤于模型后产⽣⼀个结构。
浏览所产⽣的结构中数据，确认它对于源数据中“事实”的准确代表性，这是很重要的⼀点。
虽然可能⽆法对每⼀个细节做到这⼀点，但是通过查看⽣成的模型，就可能发现重要的特征。
(4)查询数据挖掘模型的数据:⼀旦建⽴模型，该数据就可⽤于决策⽀持了。
(5)维护数据挖掘模型:数据模型建⽴好后，初始数据的特征，如有效性，可能发⽣改变。
⼀些信息的改变会对精度产⽣很⼤的影响，因为它的变化影响作为基础的原始模型的性质。
因⽽，维护数据挖掘模型是⾮常重要的环节。
聚类分析是数据挖掘采⽤的核⼼技术，成为该研究领域中⼀个⾮常活跃的研究课题。
聚类分析基于”物以类聚”的朴素思想，根据事物的特征，对其进⾏聚类或分类。
作为数据挖掘的⼀个重要研究⽅向，聚类分析越来越得到⼈们的关注。
聚类的输⼊是⼀组没有类别标注的数据，事先可以知道这些数据聚成⼏簇⽖也可以不知道聚成⼏簇。
通过分析这些数据，根据⼀定的聚类准则，合理划分记录集合，从⽽使相似的记录被划分到同⼀个簇中，不相似的数据划分到不同的簇中。
系统分析原理与方法 (1)
系统分析的概念系统是系统分析的最基础的概念。
按照一般系统论的创立者贝塔朗菲（L·von Bertalanffy）的观点，系统是处于一定的相互关系并与环境发生关系的各个组成部分(要素)的总体(集)。
我国着名科学家钱学森则主张把“极其复杂的研究对象称为系统，即相互作用和相互依赖的若干组成部分合成的具有特定功能的有机整体，而且这个系统本身又是它所从属的一个更大系统的组成部分。
”因此，我们可以一般地将系统界定为是由若干处于相互联系并与环境发生相互作用的要素或部分所构成的整体。
世界上的一切事物都是作为系统而存在的，是若干要素按一定的结构和层次组成的，并且具有特定的功能。
系统普遍存在于自然界和人类社会之中。
它是要由素所构成的整体，离开要素就无所谓的系统，因而要素是系统存在的基础；系统的性质一般是由要素所决定的（有什么的要素，就具有什么样的系统及其功能），但系统又具有各要素所没有的新功能；各种要素在构成系统时，具有一定的结构与层次，没有结构层次的要素的胡乱堆积构不成系统；系统的性质取决于要素的结构，而在一个动态结构的系统中，结构的好坏直接是由要素之间的协调体现出来；系统与环境之间也存在密切的联系，每个系统都是在一定的环境中存在与发展的，它与环境发生物质、能量和信息的交换（这是开放系统的一个基本特点）。
系统的各要素之间，要素与整体之间，整体与环境之间存在着一定的有机联系，从而在系统内外形成一定的结构与秩序，使得系统呈现出整体性、有机关联性、结构层次性、环境适应性（开放性）和有序性等特征，这些特征就是所谓的系统的同构性。
系统分析或系统方法，就其本质而言，是一种根据客观事物所具有的系统特征，从事物的整体出发，着眼于整体与部分，整体与结构及层次，结构与功能、系统与环境等的相互联系和相互作用，求得优化的整体目标的现代科学方法以及政策分析方法。
拉兹洛认为，系统论为我们提供一种透视人与自然的眼光，“这是一种根据系统概念，根据系统的性质和关系，把现有的发现有机地组织起来的模型。
火炬之光2各职业属性加点分析
不同职业属性加点对人物能力值的影响，但是都大同小异玩家最主要还是根据职业来进行加点收益最大一、力量 -理论上收益最高的属性*力量属性特性：1、每点力量加成0.4%的暴击伤害2、每点力量加成0.5%的伤害*力量属性收益：1、暴击伤害上限400%2、暴击伤害上限500%全局（400%后需通过“技能”、“镶嵌”、“附魔”等方式提升）3、力量对伤害加成无上限（全局）4、无收益递减效应二、敏捷 - 理论上最实用的属性*敏捷属性特性：1.每点敏捷加成0.2%的闪避/暴击率2、有收益递减效应*敏捷属性收益：1、闪避上限50%（50%后需通过“技能”、“镶嵌”、“附魔”等方式提升）2、闪避上限75%全局3、暴击率上限>100%全局（奥术统计显示，且暴击率含收益递减效应）【180点敏捷 = 29.6%闪避/暴击率】180为结点，180之前收益率为每点敏捷 = 0.2%闪避/暴击率180为结点，180之后收益率为每点敏捷 = 0.15%闪避/暴击率【300点敏捷= 42.1%闪避/暴击率】300为结点，300之后收益率为每1.5敏捷= 0.1%闪避/暴击率三、专注 - 元素（魔法）伤害的王道*专注属性特性：1、每点专注加成0.5%的元素伤害2、处决几率忽略*专注属性收益：1、元素伤害无上限2、着重介绍一个技能【工程师 -灰烬石震（余烬震）】专注加成收益大于力量加成的收益【工程师 - 火焰锤】最大伤害/平均伤害比灰烬石震（余烬震）高出10%~15%左右，缺点是需要能量（充能）的辅助三、体力 - 不要刻意的堆积*体力属性特性：1、每点体力加成0.25%护甲奖励2、每点体力加成0.2%格挡率（格挡率含收益递减效应）【理论上465点体力可以达到49.9%格挡率（无盾加成状态）】【（含盾且不含“技能”、“镶嵌”、“附魔”等状态下）格挡率上限为50%】*体力属性收益：1、每点体力= 3.5点血4种属性的分析就是这样，然后总结一下，算是一个小贴士吧*一味的堆积一个属性不是一个好选择（因为属性都含上限），属性点配合装备只要满足其上限即可，其他的点数可以投资在其他地方，如果你追求更高的全局上限，你可以通过“技能”、“镶嵌”、“附魔”等方式提升其全局上限。
关于高速公路经营企业的经营特性分析(1)(精)
关于高速公路经营企业的经营特性分析(1)我国高速公路市场化经营通常采取3种模式：～是“贷款修路，收费还贷”的企业化管理的临时部门二是成立高速公路经营企业，购买有限期的高速公路收费权：三是建立建设、经营一体化的高速公路经营企业。
上述形式的经营性公路，收费期限界满后，均由交通主管部门收回经营管理权。
前 2种模式多变且不易界定，行为相对短期，而且不规范。
第3种模式稳定而且经营期限长，有连续性，经营行为规范，便于在市场经济条件下理顺与各方面的关系，应是高速公路建设、经营的基本模式。
一、高速公路经营企业的类型1．国有独资目前我国的高速公路大部分是由国有独资企业或事业单位负责建设、运营其中相当部分高速公路经营企业是由事业性质的高管局改造而来。
高速公路市场化和项目法人责任制下，国有独资企业应与其他企业平等地参与竞争，而不是天生地占有某条甚至整个区域内的高速公路建设、经营权。
另外，政府应该遵守自己制定的规则制度，彻底实行项目法人责任制，落实国有独资企业建设自主权，而不是以“建设指挥部”的名义取而代之。
随着高速公路市场化的发展及项目融资的考虑，国有独资项目法人将会有一定程度的减少。
2．合营、合作合营、合作是我国目前高速公路建设、经营中，利用外资最主的方式。
一方面可以吸引外方的投资，另一方面可以保持中方对建设、经营的适当控制权这2种方式中，合作方式显得比较灵活合营企业、合作企业的共同点是一方为外方，一方为中方。
其不同之处主表现在：合营方式不同，组织形式不同，利润分配及投资回收方式不同，经营管理机构不同。
3．有限责任公司有限责任公司是指由2个以上股东共同出资，每个股东以其认缴的出资额对公司承担有限责任，公司以其全部资产对其债务承担责任的企业法人。
有限责任公司的股东数一般限制为 2—50人，国有独资的有限责任公司可为 1人(非国有独资的 1人公司应该不适合于高速公路经营企业)。
有限责任公司的财务不必公开，但应当按公司章程规定的期限将财务会计报告送交各股东。
属性分析（1）_计算机软件及应用_IT计算机_专业资料
1.造成交通事故的原始数据为：驾驶错误察觉得晚察觉得晚判断失误驾驶错误察觉得晚判断失误察觉得晚判断失误察觉得晚判断失误酒后或疲劳驾驶察觉得晚判断失误察觉得晚驾驶错误判断失误驾驶错误察觉得晚判断失误酒后或疲劳驾驶察觉得晚察觉得晚察觉得晚察觉得晚察觉得晚偏离规定行使路线判断失误驾驶错误察觉得晚判断失误判断失误判断失误察觉得晚驾驶错误察觉得晚察觉得晚驾驶错误察觉得晚判断失误判断失误驾驶错误驾驶错误判断失误驾驶错误驾驶错误酒后或疲劳驾驶察觉得晚察觉得晚察觉得晚（1）这些是属性数据还是定量数据？答：属性数据（2）给出这些数据的频数分布和频率（%）分布；表1-1 频数与频率分布（3）答：察觉得晚（5）怎样描述这些数据的中心位置和离散程度？求出相应的代表性的数值。
答：可以用众数和中位数来描述中心位置，从中可以看出察觉得晚是事故起因的众数出现的最多，离散程度可以用GS指数和熵表示。
GS指数=1-（0.42^2+0.22^2+0.06^2+0.28^2+0.02^2）=0.692熵=-(0.42*ln0.42+0.22*ln0.22+0.06*ln0.06+0.28*ln0.28+0.02*ln0.02)=1.302.某学院综合质量评价为：很差、差、一般、好、很好答：属性数据（2）给出汇总数据的频数分布和频率（%）分布；（3）（4）以你的汇总数据为基础，解释学生对课程的综合评估。
答：由汇总数据可知，学生对课程的综合评估为好和很好的，占总数的70%，所以，我们有理由认为学生对课程的综合评价较高。
3.一个糖果制造商观察到硬糖外层发生的各种问题频数如下表：问题频数外层不够486两个粘在一起43被压扁295外层太多84破裂12（1）把问题按频数从大到小的次序排列，建立一个表格说明各种问题的糖果频数、在所有有问题的糖果数中的百分比和累计百分比；（2）图3-1 排列图（3） 利用受影响的糖果数说明什么是最重要的问题？这个问题所设涉及的糖果所占的百分比是多少？答：最重要的问题是外层不够，所占百分比为53%（4） 什么是次重要的问题？它占的百分比是多少？答：次重要问题为两个粘在一起，占32%（5） 有这两个重要问题的糖果在具有缺陷的糖果中占的百分比是多少？答：最重要的两个问题所占百分比为85%。
五行属性的字查询(一览)
五行属性的字查询(一览)五行属性的字查询1、五行属性为木的汉字:茂、贤、棕、树、蓝、卷、谷、君、古、原、廉、建、庆、桦、统、若、攀、栋、荒、何、久、侠、奇、朴、鸽、东、嘉、冠、松、啸、祺、琪、雁、宜、琦、枝、坚、昂、毅、歌、标、固、吉、高、康、尧、果、杭、语、曲、肖、荷、芹、乾、义、杰、皓、凯、狂、本、勤、彬、景、月、兼、顷、柏、擎、荣、观、笃、恭、柯、言、菲、萧、乔、群、谦、国、极、轻、玉、业、材、相、苑、倚、岳、柳、贵、悟、健、彦、棋、楷、桐、气、颜、苛等等。
2、五行属性为水的汉字:池、闻、流、霜、福、泉、宏、弘、浅、熙、济、涛、震、和、闲、霖、向、波、渊、博、游、雨、润、湛、凡、奔、夫、潮、深、岸、辉、浚、复、封、飞、朋、江、奉、晖、绘、浪、鸣、百、鹤、沙、漾、泥、雪、孝、万、望、瀚、缈、淡、阜、保、阔、洪、恒、云、伯、玄、风、淘、合、文、莫、享、满、溪、妙、邦、华、冰、方、寒、鹏、陌、奋、秉、泽、豪、布、明、民、虎、帆、洋、名、拂、海、潭、清、勉、源、平、物、沧、霄、熊等等。
3、五行属性为火的汉字:论、彤、烟、阳、耀、励、晋、临、伦、日、传、炎、彰、全、丰、晓、瞻、拓、展、绩、炫、尘、征、昙、道、飘、鼎、龙、昊、腾、至、宝、驰、易、耿、昆、振、知、光、灿、智、畅、晴、迪、绿、扬、来、志、煊、遥、宁、衷、太、凌、天、璋、瑾、俊、里、韬、量、致、烨、忠、厉、理、路、年、循、昭、达、都、蝶、章、照、积、良、泰、烈、庭、折、进、晟、德、际、琢、利、哲、质、隆、田、煜、南、乐、翎、冬、图、暖等等。
4、五行属性为土的汉字:壤、佑、翔、伟、磊、欧、运、豫、维、坤、恩、永、意、野、幽、远、圣、山、城、音、韵、依、余、圆、勋、忆、叶、亦、卫、傲、融、勇、逸、育、唯、基、容、温、安、奥、引、影、羽、均、誉、越、辰、轩、延、境、宇、悠、益、岩、玮、威、硕、庸、懿等等。
五行相生五行相生：金生水，水生木，木生火，火生土，土生金。
创新方法培训之功能分析(第一讲)
针
提示：在网格中将每对相 互作用的组件标记出来
系统功能分析的流程及方法
步骤3——建立组件模型
组件模型基于结构关系 采用规范化的功能描述方式表述组件之间的相互作用关系 用以下图示表示各功能的类型
箭头表示方向 直线表示充分（或用黑色） 虚线表示不足（或用绿色） +号线表示过度（或用蓝色） 波浪线表示有害（或用红色） 将各组件间的所有功能关系全部展示，形成系统组件模型图
功能受体必须是组件，不能是组件参数 需针对特定条件下的具体技术系统进行功能陈述
钢笔的功能 扳手的功能
系统分析的基本概念
功能练习 请您描述下列技术系统的功能
洗衣机 杯子 牙刷 自行车 写字
系统分析的基本概念
功能描述的原则
功能分析的图示作用
将组件与其功能分离，分别进行考虑
用区域、作用时间、作用方向等等
系统功能分析的流程及方法
功能分析实例：注射器
功能载体
作用
变形
功能受体
肌肉组织
支撑 导向 移动
药液、针 注射柱塞
药液
变形、损伤 肌肉
补充条件
短时间 ……
……
浸透
肌肉组织
挤压 支撑
注射柱塞 针管
系统功能分析的流程及方法
超系统
手指 药液 手指 药液 药液
作用方向
→ ← → ← ←
主要内容
系统分析概述 系统分析的基本概念 系统功能分析的流程及方法
系统分析的基本概念
技术系统及其级别
技术系统
由物质组件组成，为满足人们（社会）的需求而实现某种 功能的系统。
子系统
技术系统的组成部分
FPS类游戏测试经验分享
FPS类游戏测试经验分享部门：测试组成员：sevengeng,yingxinlujianmingli,haibowang版本：1.0修订记录第一部分：枪械属性分析（以WOZ枪械为基础）1、步枪类1、从数据上看，步枪的攻击力普遍偏高，并且弹道稳定性过于平稳，玩家可以轻而易举的击杀敌方玩家，造成竞技感偏弱，高端玩家杀敌过于简单，毫无挑战性，新手玩家在对局中很容易死掉。
2、在枪支性能上，每类武器给玩家的感觉基本相同，让玩家没有尝试的欲望，直接造成了枪支种类繁多，但玩家却不买账，很多冷门武器面临卖不出去的危机。
3、对比一下较为经典的两款武器（AK47/M4A1）1、在早起的经典游戏CS中 AK47与M4同为玩家最喜爱的两把武器，这两把武器为两种不同风格的武器。
AK47是公认最暴力型步枪类武器，完美的诠释了点射的爆发力，超高的伤害，但是这把武器不适合连续射击，射击速度较慢，连续射击时后坐力很大，弹道比较散，很难击中敌方玩家。
而M4则与AK47完全相反，攻击力在步枪中略低，但其有着其他类步枪无法比拟的弹道稳定性，射速快，非常适合连续射击。
射击声音很小，适合在战略战中偷袭敌方玩家。
2、在一直很火爆的CF中，AK47与M4A1同样成为了玩家的最爱。
其枪支模型与射击敢完全延续了CS中这两款枪支的精华，成为CF中极具代表性的武器，普遍为玩家所接受。
在WOZ中，大多数玩家都是曾经玩过CF或者CS的。
在玩家起初进入一款新射击类游戏时，大多数玩家的第一选择就是去选择购买一把自己喜欢的武器。
据统计，绝大多数玩家首选武器会是AK47或M4A1。
在WOZ中，M4A1/AK47，这两款武器做的很是不尽人意，完全没有其代表性的特色。
AK的点射感觉完全没有体现，M4的连续射击稳定性也没有体现不出来。
3、AUG-A1这把武器在CS中也是玩家比较常用的武器之一，其有着一倍开镜拉近视野功能，在对战中，一些比较复杂视野开阔的地图中很为玩家所喜爱。
第一章 教育的本质(教育的本质与属性)
教育是为解决人类生物实体与社会实体的矛盾而 发生的，也会为解决人类生物实体与社会实体的矛 盾而继续存在。只有存在人类社会，教育就一定会 延续下去。 教育是伴随人类产生而产生、发展而发展，将永 远存在，具有永恒性。
2.教育的生产性
教育的生产性指教育是关于人类智能与人类文 化的再生产。 教育同时具有生产性和消费性。 在教育过程中，要消费一定的物质财富，教育 过程是活劳动（教师劳动）和物化劳动（物质资料） 的消耗过程，从这个意义上说，教育又有消费性。
三、教育的属性
（一）教育属性的认识
在不同历史阶段和不同的社会形态，教育有着 不同的特征。但与此同时，任何一种形式的教育， 任何时代的教育，任何国家的教育，都存在着某些 共同点，这些共同点也就是教育的属性。
1.教育的永恒性
教育的永恒性指只要人类存在，教育就会永远 存在。教育是一个永恒的历史范畴。 人与一般动物的本质区别在于人具有社会性。如 果只具有人类的生理结构，仅作为“生物人”存在， 还不是真正意义上的人。要把“生物人”培养为 “社会人”，就有赖于教育的作用。
（二）教育本质的研究
教育的本质归结为“育人”。 第一、体现教育的质性：引导促进人在知识、 技能、情感、态度、价值观等方面发生变化、进步， 育人而非制器； 第二、教育对象是人：人具有思想和情感、具 有能动性的人，不同于物质材料； 第三、教育过程是育：教育必须采取人性化、科 学化的方法引导学生，而非机械塑造； 第四、教育的结果是化：促进由自然人转变为社 会人。
（二）教育属性的研究
随着教育的变化发展，教育属性相应同时也处 于不断地变化发展中。但是在教育属性的变化中， 还是存在着某些稳定的属性，也就是教育的基本属 性。 认识教育属性的多样性： 认识教育属性的发展性：
RDF和RDFS解析分析(1)
（一）RDF简介：RDF(Resource Description Framework), 一种用于描述Web资源的标记语言。
RDF是一个处理元数据的XML应用，所谓元数据，就是“描述数据的数据”或者“描述信息的信息”。
也许这样解释元数据有些令人难以理解，举个简单的例子，书的内容是书的数据，而作者的名字、出版社的地址就是书的元数据。
数据和元数据的划分不是绝对的，有些数据既可以作为数据处理，也可以作为元数据处理，例如可以将作者的名字作为数据而不是元数据处理。
示例：它包含的是本体、属性和关系的描述。
（二）RDFS简介：RDFS即RDF Schema，用于定义元数据属性元素（例如“创建者”），以描述资源的一种定义语言。
（三）语义网的概念：语义网是一种使用可以被计算机理解的方式描述事物的网络。
语义网使用XML来定义定制的标签格式以及用RDF的灵活性来表达数据。
从而使得计算机具有在除了人的操控下可以对信息进行推理和判断的能力。
XML是一种用于定义标记语言的工具，其内容包括XML声明、用以定义语言语法的DTD（文档类型定义）描述标记的详细说明以及文档本身。
而文档本身又包含有标记和内容。
RDF则用以表达网页的内容。
语义网描述的是事物之间的关系（比方说 A 是B 的一部分，而Y 是Z 的成员）以及事物的属性（例如尺寸、重量、使用期限和价格等等）。
（四）语义网的体系结构：根据最初的Berners-Lee提出的语义网体系结构它应当包括如下几层：基础层、句法层、资源描述框架、查询和本体层、逻辑、验证、以及信任层。
第一层：基础层Unicode和URI。
Unicode是一个字符集，这个字符集中所有字符都用两个字节表示，这个符合现实世界的语言标准。
据格式采用Unicode的好处就是它支持世界上所有主要语言的混合，并且可以同时进行检索。
URI(Uniform Resource Identifier)，在整个基础层中Unicode负责处理资源的编码，URI负责资源的标识。
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1/3
66.66667
5.041667
牛肉
41
1/3
66.66667
9.881667
羊肉
74
1/3
66.66667
0.806667
总卡方值
15.73
Chiinv=(0.05,2)
5.991465
p值=chidist(5.991465,2)
0.000384
由表2可知，我们可用以下两种方式进行决策：
7
77
0.1
80
0.1125
8
75
0.1
80
0.3125
9
76
0.1
80
0.2
10
91
0.1
80
1.5125
总卡方值
5.125
Chiinv=(0.05,9)
16.91898
p=chidist(5.125,3)
0.823278
由表3可知，我们可用以下两种方式进行决策：
（1）由于 5.125< =16.91898，故接受原假设，认为学生对这些课程的选择没有倾向性，即选各门课的人数的比例相同。
（2）p值大于0.05,故接受原假设，认为学生对这些课程的选择没有倾向性，即选各门课的人数的比例相同。
4.股票投资中盈、持平和亏的比例为1:2:7
（1）在5606人中盈、持平和亏的人数各为1697、1780和2129.问调查数据是否和流行说法符合？
解：原假设 ：盈的概率为0.1;持平的概率为0.2;亏的概率为0.7;
3
4
4
5
1
5
3
4
5
2
4
5
3
4
4
4
5
5
4
1
4
5
4
2
5
4
2
4
4
4
5
5
3
4
5
5
2
4
3
4
5
4
3
5
4
4
3
5
4
5
4
3
5
3
4
4
3
5
3
3
（1）这些是属性数据还是定量数据？
答：属性数据
（2）给出汇总数据的频数分布和频率（%）分布；
表2-1频数与频率
频率
百分比
有效
很差
2
3.3
差
4
6.7
一般
12
20.0
好
24
40.0
很好
课程号：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
选课人数：
74
92
83
79
80
73
77
75
76
91
解：原假设 ：学生选择这10门课程的概率都为0.1.
表3
课程号
实际频数
概率
期望频数
1
74
0.1
80
0.45
2
92
0.1
80
1.8
3
83
0.1
80
0.1125
4
79
0.1
80
0.0125
5
80
0.1
80
0
6
73
0.1
80
0.6125
4.问题：检验精神病患者和神经病患者在自杀情绪方面有没有差异？
由题可得以下四格表：
表4-1有无自杀情绪*患者交叉制表
患者
合计
精神病患者
神经病患者
有无自杀情绪
有自杀情绪
计数
3
9
12
患者中的%
12.0%
36.0%
24.0%
无自杀情绪
计数
22
16
38
患者中的%
88.0%
64.0%
76.0%
合计
计数
25
25
（5）有这两个重要问题的糖果在具有缺陷的糖果中占的百分比是多少？
答：最重要的两个问题所占百分比为85%。
1.消费者对糖果颜色的偏好如下：
橙色
黄色
红色
棕色
绿色
蓝色
30%
20%
20%
10%
10%
10%
随机取一袋糖果，其中500块分布如下：
橙色
黄色
红色
棕色
绿色
蓝色
172
124
85
41
36
42
这些数据是否与消费者对糖果颜色的偏好分布相符？（置信水平α=0.05）
亏损不足10%
517
0.07
88.9
2061.53
亏损10%及以上
240
0.63
800.1
392.091
总卡方值
3406.84
Chiinv=(0.05,4)
9.48773
p=chidist(3406.84,4)
0
由表5可知，我们可用以下两种方式进行决策：
1）由于 3406.84> =9.487729，拒绝原假设，则调查数据与流行说法不相符合。
合计
计数
836
164
1000
肥料品种中的%
83.6%
16.4%
100.0%
由表2-1可知，施A肥料的植物长势良好的比例为53%，而施B肥料的植物长势良好的比例为87%，因而，施B肥料的植物其长势良好的比例显著高于施A肥料的植物，即B种肥料的效果显著好于A肥料。
表2-2卡方检验
值
df
渐进Sig. (双侧)
解：原假设 ：消费者对糖果颜色的偏好依次为橙色为30%；黄色为20%；红色为20%；
棕色为10%；绿色为10%;蓝色为10%；
表1
类别
实际频数
概率
期望频数
橙色
172
0.3
150
3.226667
黄色
124
0.2
100
5.76
红色
85
0.2
100
2.25
棕色
41
0.1
50
1.62
绿色
36
0.1
50
3.92
1）由于 3511.961368> =5.991464547，故拒绝原假设，认为调查数据与流行说法不相符。
2）p值小于0.05,故拒绝原假设，认为调查数据与流行说法不相符。
（2）在1270个股民中，盈利10%以上、盈利10%以下、基本持平、亏损不足10%和亏损10%以上人数分别为151、122、240、517和240.这个数据是否和流行说法相符？
36.120a
1
.000
连续校正b
35.273
1
.000
似然比
37.313
1
.000
Fisher的精确检验
.000
.000
线性和线性组合
36.120
1
.000
有效案例中的N
401974
由表1-2可知，Pearson卡方、连续校正和似然比检验的p值都小于0.05，故在0.05的显著性水平下，认为处理组与对照组的病例数达到显著性差异，即可认为该疫苗是有效的。
1.造成交通事故的原始数据为：
驾驶错误
察觉得晚
察觉得晚
判断失误
驾驶错误
察觉得晚
判断失误
察觉得晚
判断失误
察觉得晚
判断失误
酒后或疲劳驾驶
察觉得晚
判断失误
察觉得晚
驾驶错误
判断失误
驾驶错误
察觉得晚
判断失误
酒后或疲劳驾驶
察觉得晚
察觉得晚
察觉得晚
察觉得晚
察觉得晚
偏离规定行使路线
判断失误
驾驶错误
察觉得晚
判断失误
判断失误
精确Sig.(双侧)
精确Sig.(单侧)
Pearson卡方
75.884a
1
.000
连续校正b
73.424
1
.000
似然比
58.722
1
.000
Fisher的精确检验
.000
.000
线性和线性组合
75.808
1
.000
有效案例中的N
1000
由表2-2可知，Pearson卡方、连续校正和似然比检验的p值都小于0.05，故在0.05的显著性水平下，认为A、B两种肥料的效果有显著差异。而对于B种肥料的效果是否显著的好的单侧检验问题，由于Pearson卡方、连续校正和似然比检验的p/2值都小于0.05，故在0.05的显著性水平下，认为B种肥料的效果显著的好。
（1）由于 15.73> =5.991465，故拒绝原假设，认为顾客对这三种肉喜好不一致。
（2）p值小于0.05,故拒绝原假设，认为顾客对这三种肉喜好程度不一致。
3.下面的数字分别记录了800名学生每门选修的课程数，α=0.05，检验学生对这些课程的选择没有倾向性，即选各门课的人数的比例相同的假设。
Chiinv=(0.05,1)
3.84146
p=chidist(0.01224,1)
0.912
由表6可知，我们可用以下两种方式进行决策：
（1）由于 0.01224< =3.84146，故接受原假设，认为以上数据在0.05的水平下与遗传学理论相符合。
（2）p值大于0.05,故接受原假设，认为以上数据在0.05水平下与遗传学理论相符合。
11
22.0
酒后或者疲劳驾驶
3