统计分析软件是数据分析的主要工具.

统计分析软件是数据分析的主要工具

完整的数据分析过程包括：数据的收集数据的整理数据的分析统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法论。统计软件为数据分析提供了实现手段。

统计分析软件的一般特点

功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；

有完善的数据定义、操作和管理功能；

方便地生成各种统计图形和统计表格；

使用方式简单，有完备的联机帮助功能；

软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换

常用统计软件简介

SAS (Ver 8.2)

真正的巨无霸。被誉为国际上的标准统计软件和最权威的组合式优秀统计软件。

?人机对话界面太不友好，图形操作界面比较糟糕，一切围绕编程设计，学习起来较困难（编程），说明书非常难懂，价格贵的人直跳。

SPSS (Ver 11) –

统计软件中的贵族

?操作界面极为友好

–所有统计软件中最友好的

–精心设计的图形操作界面

–美观的结果输出

–强大的辅助教学功能

?输出结果与中文WORD尚存在一定兼容问题

?在国内深受欢迎，特别是市场调研行业

?在欧洲各研究机构中得到广泛应用

S-Plus(Ver 6)

?S语言（AT&T贝尔实验室）的后续发展

?极为强大的统计功能和绘图能力

?应用上以理论研究、统计建模为主

?需要有较好的数理统计背景

?对编程能力要求极高

Stata (Ver 7)

?软件小巧

?绘图美观

?统计分析能力极强

?数据接口差

?不提供对话框界面，命令行方式操作

E-Views

?使计量经济学得到长足进步，可以对时间序列和非时间序列（截面）数据进行分析

Ｒ软件

Ｒ是一个免费的统计分析软件（ＧＮＵ版权，这一点与LINUX相似）。它几乎是ＳＰＬＵＳ的一个克隆。（不要钱的ＳＰＬＵＳ）.几乎所有从Ｒ中学到的都可以在ＳＰＬＵＳ中应用，反之亦然。而ＳＰＬＵＳ是一个很高质量的，普遍使用的统计软件。美国药品检验局曾批准使用２个统计软件。ＳＰＬＵＳ是其中一个，另一个是ＳＡＳ。

学习使用统计分析软件的基本方法

弄清分析的目的

正确收集待处理和分析的数据(目的、影响因素的剔除）。

弄清统计概念和统计含义，知道统计方法的适用范围，无需记忆公式。选择一种或几种统计分析方法探索性地分析数据。

读懂计算机分析的数据结果，发现规律，得出分析

数据分析系统

电子商务公司网站分析几大模块电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重

五．访问者与网站的互动参与访问者互动行为研究包括：（1）内部搜索分析；（2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源；（3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源；（4）访问频次和访问间隔时间；（5）访问路径模式商品研究包括：（1）关注和购买模型；（2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。（3）内部搜索分析其他重要的关联因素：狭义的网站分析领域：地域细分的销售额、访问者和商品关注情况；客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等；广义的网站分析领域：网站分析测试：A/B测试和多变量测试用户可用性测试；调研；用户人群属性研究；站内IWOM分析；站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效；网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

软件需求分析

软件需求分析 Prepared on 22 November 2020

第三章软件需求分析软件需求分析是软件定义阶段的最后一个步骤，它的基本任务是要准确地回答“系统必须做什么”这个问题，即对目标系统提出完整、准确、清晰、具体的要求。需求分析的结果是系统开发的基础，直接影响软件产品及工程的质量。软件需求分析是一个不断进行揭示和判断的过程。在此过程中我们将对在软件可行性研究阶段确定的软件范围加以提炼使之具体化，并分析各软件部件可能采用的解决办法。在软件需求分析阶段，软件的开发者和软件需求者起着同样的重要作用。软件需求者设法把有关软件功能和性能的一些模糊的概念加以重述，使之成为具体的细节，而软件开发者则起着询问、顾问和问题解决者的作用。在需求分析中需要大量地交换意见，这其间充满着传错信息和发生误解的可能性，而我们的任务就是面对各种矛盾，协调各种人与人、人与物，物与物之间的关系。需求分析的任务 1.确定系统的综合要求系统的综合要求包括下面几个方面。 (1) 确定系统的功能要求。提出系统必须完成的全部所有功能。 (2) 确定系统的性能要求。包括系统的响应时间、系统需要的存储容量、后援存储器容量、系统重新启动、系统的安全性和可靠性等方面的性能要求。 (3) 确定系统的运行要求。主要是指系统运行时所处的环境要求，包

括支持系统运行的软件环境，工具软件和系统软件；支持系统运行的硬件环境，外存储器、通信接口、输入和输出等外部设备。 (4) 系统的扩充要求。不属于当前系统的开发范围，是将来有可能提出的要求，目的是使在现有的设计中为将来的扩充做准备。 2.分析系统的数据要求任何一个软件系统其本质上都是一个信息处理系统，系统必须处理的信息和系统应该产生的信息在很大程度上决定了系统的概貌，同时也对软件设计有着深远的影响。因此，分析系统的数据要求，是软件需求分析的任务之一。系统的数据来源和去处一般含如下几个方面。 (1) 从系统以外来，再到系统以外去； (2) 从系统以外来，再到系统内部去； (3) 从系统内部来，再到系统内部去； (4) 从系统内部来，再到系统外部去。复杂的数据是由许多基本数据元素组成的，数据元素之间的逻辑关系形成了数据结构。我们一般用图形工具辅助描绘数据结构，常用的有层次方框图和Warnier图，将在本章第三节中介绍这两种工具。 3.建立系统的逻辑模型以上述综合要求和数据要求的结果为基础，我们可以导出系统的逻辑模型，并通过数据流图、数据字典和主要处理算法来描述这个逻辑模型。具体过程如图3-1所示。图3-1系统逻辑模型的导出过程

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

需求分析及评审模板

文件修改控制

目录1. 目的 2. 适用范围 3. 职责 3.1 开发部门 3.2 开发体系决策层SMG 4. 术语和缩略语 5. 工作程序 5.1《需求分析报告》的编制 5.2《需求分析报告》的评审 5.3《需求分析报告》的更改 6.引用文件 6.1 NP601100《配置管理》 6.2 NW503101《需求分析报告编写规范》 7.质量记录 7.1 NR503100A“需求分析报告评审记录”

1.目的保证本公司开发的软件产品和软件项目的需求分析活动在受控状态下进行。在进行软件开发前，明确其应达到的目标，对系统目标做出完整、准确、清晰、具体的要求。 2.适用范围适用于所有软件项目和/或软件产品。 3.职责 3.1 软件研发部门：负责编制《需求分析报告》，并参加评审。 3.2开发体系决策层SMG：负责参加评审重大项目的《需求分析报告》，并批准相应的评审结果。 4.术语和缩略语 SMG（Senior Manager Group）：开发体系决策层软件项目：指根据合同需求开发的软件。也可以称为合同软件。软件产品：公司根据市场的调研、预测等结果而自行开发的软件。 PM（Project Manager）：项目经理。 5.工作程序 5.1 《需求分析报告》的编制 5.1.1 需求分析文档可由开发人员编制。软件项目经理SPM或其指定人员根据调研结果，编制该项目的需求分析文档即《需求分析报告》和/或《软件功能规格说明书》，必要时可邀请客户派人员参加编制工作。 5.1.2 《需求分析报告》的内容以满足客户要求或系统所要实现的功能和性能要求为准，同时还要满足本公司NW503101《需求分析报告编写规范》或《开发计划》中明确的标准与规程的要求，如有明确的法律、法规、行业标准等规定时，《需求分析报告》必须遵守相应规定。 5.1.3 若客户已提供《需求分析报告》或具有同等作用的文档，则本公司无须进行《需求分析报告》的编制。但在使用前必须进行评审，以确保准确理解客户的需求，并取得客户的确认。 5.2 《需求分析报告》的评审

软件项目开发需求报告

软件需求分析格式_如何写需求分析报告软件需求说明书 1 引言 1.1 编写目的：阐明编写需求说明书的目的，指明读者对象。 1.2 项目背景：应包括 ● 项目的委托单位、开心单位和主管部门； ● 该软件系统与其他系统的关系。 1.3 定义：列出文档中所用到的专门术语的定义和缩写词的愿文。 1.4 参考资料：可包括 ● 项目经核准的计划任务书、合同或上级机关的批文 ● 文档所引用的资料、规范等 ● 列出这些资料的作者、标题、编号、发表日期、出版单位或资料来源 2 任务概述 2.1 目标 2.2 运行环境

2.3 条件与限制 3 数据描述 3.1 表态数据 3.2 动态数据：包括输入数据和输出数据。 3.3 数据库描述：给出使用数据库的名称和类型。 3.4 数据词典 3.5 数据采集 4 功能需求 4.1功能划分 4.2功能描述 5 性能需求 5.1 数据精确度 5.2 时间特性：如响应时间、更新处理时间、数据转换与传输时间、运行时间等。 5.3 适应性：在操作方式、运行环境、与其他软件的接口以及开发计划等发生变化时，应具有的适应能力。 6 运行需求

6.1 用户界面：如屏幕格式、报表格式、菜单格式、输入输出时间等。 6.2 硬件接口 6.3 软件接口 6.4 故障处理 7 其他需求如可使用性、安全保密、可维护性、可移植性等。需求分析的格式需求分析要对目标系统提出完整的、准确的、清晰的和具体的要求。 1．综合需求：项目说明备注 1）功能要求描述软件用来做什么

能够进行度量衡的相互转换，如：长度公制之间的转换，公制和英制的转换等。能够添加或创建新的度量衡。能够按照用户自己的需要进行排序。能够作为其他软件的插件或辅助工具使用。能够知道度量衡所应用的范围，如：国家，行业等。 2）性能要求软件能达到什么性能数据的最大存储量，数据的转换要有连续性，软件对每项操作的响应时间，更新处理时间，数据转换和传送时间，软件的输入输出数据精度，软件失败和成功的定义。 3）运行要求软件能正常运行在微软中文版WINDOWS系列的可以独立运行的安装包或可执行文件开发软件的开发工具清单。是否需要外部存储器和数据通信接口。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏分享做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃大数据分析应用案例 5W2H分析法何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为：逻辑树：可用于业务问题专题分析

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统操作手册目录一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象系统管理员：最终用户

项目负责人：即所有负责项目的管理人员测试人员：测试相关人员二、系统综述 2.1、系统架构系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火狐浏览器)

软件开发需求分析报告

需求分析报告 1.引言 1.1目的需求，指的是系统提供的能力必须遵从的条件，一个系统能否达到预期目标，系统需求做的好坏起着决定性作用，因此，他无疑是该平台开发过程中的重要一环。按照传统的软件工程理论，需求分析的目标就是确定要干什么，而不是怎么干，按照统一软件过程的理论（RUP理论），该平台的需求分析就是要致力于高效的正确的开发系统。必须足够详细的描述出系统需求，同时也要详细的描述系统必须达到的条件或实现的功能，使得用户就系统产生的问题一致。本章将要对”基于教学POI的校园公共服务平台设计与开发”的需求进行分析,再此基础上将会对系统的各个功能进行建模,并且给出模型模型描述的图例序列图等模型。建立系统目标和需要解决的问题。 1.2背景本设计将对基于教学POI的校园公共服务平台设计与开发进行详细的需求分析；基于教学POI的校园公共服务平台设计在兴趣点软件或APP中属于较为新颖贴近学生生活与教学内容的软件在这方面有大量的资源可循但是并没有与之相关的软件。作为本次软件工程设计的需求总体分析我们需要在POI、教学以及手机软件开发进行基本的融会贯通。 1.3术语列出本报告中用到的专门术语的定义。 2.任务概述 2.1目标 POI信息平台系统的建立,最直接的提供了非常好的查询管理平台,极大的方便了学生的查询教学点\课程等方案的选择,为学生教师等提供了海量的便利教学信息;学生再也不用考虑担心自己找不到有疑问而大费精力. 通过对用户需求分析以及POI流程研究我们应该解决以下问题在APP中搜索到正确的\合理的POI信息; POI信息的充分展现,包括地图展示并标记POI点的特殊标记;

系统和数据分析

第一课SAS 系统简介一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具）另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户

软件需求分析报告书实例

需求分析说明书 1. 引言 (3) 1.1 编写目的 (3) 1.2 项目风险 (3) 1.3 预期读者和阅读建议 (5) 1.4 产品范围 (5) 1.5 参考文献 (5) 2. 系统总体概述 (6) 2.1 目标 (6) 2.2 用户类和特性 (7) 2.3 运行环境 (7) 2.3.1 硬件环境 (7) 2.3.2 软件环境 (7) 2.4 设计和实现上的限制 (7) 2.5 假设和约束(依赖) (8) 2.5.1 产品的SEO排名 (8) 2.5.3系统的安全 (8) 3. 外部接口需求 (8) 3.1 用户界面 (8) 3.2 硬件接口 (8) 3.3 软件接口 (8) 3.4 通讯接口 (9) 4. 系统特性 (9) 4.1 说明和优先级 (9) 4.2 激励／响应序列 (9) 4.3 功能需求 (9) 4.4 功能详述 (12) 4.4.1以使用软件的汽车用户为例： (12) 5. 其它非功能需求 (13) 5.1 性能需求 (13) 5.2 安全措施需求 (13) 5.3 安全性需求 (14) 5.4 操作需求 (14) 5.5 软件质量属性 (14) 5.6 业务规则 (14) 5.7 用户文档 (14) 6. 词汇表 (14) 6.1 SSH (14)

6.2 JAVA (14) 6.3 MYSQL (15) 7. 待定问题列表 (15)

1. 引言 1.1 编写目的本需求分析说明书对本项目第一阶段的内容进行分析，对需求细节和实现方式进行了较为详细的阐述。本需求说明书供业务和科技部门人员、软件需求提供人员、软件的概要设计人员、软件的开发人员、软件的测试人员使用，并作为产品验收确认的依据。需求分析是在可行性研究的基础上，将用户对系统的描述，通过开发人员的分析概括，抽象为完整的需求定义，再形成一系列文档的过程。可行性研究旨在评估目标系统是否值得去开发，问题是否能够解决，而需求分析旨在回答"系统做什么"的问题，确保将来开发出来的软件产品能够真正满足用户的需要。构建一个软件系统最困难的工作是确定构建什么。其他任何工作都不会像这部分工作那样，在出错之后会如此严重地影响随后实现的系统，并且在以后修补竟会如此的困难。需求分析是一个非常重要的过程，它完成的好坏直接影响后续软件开发的质量。一般情况下，用户并不熟悉计算机的相关知识，而软件开发人员对相关的业务领域也不甚了解，用户与开发人员之间对同一问题理解的差异和习惯用语的不同往往会为需求分析带来很大的困难。所以，开发人员和用户之间充分和有效的沟通在需求分析的过程中至关重要。有效的需求分析通常都具有一定的难度，一方面是因为交流存在障碍，另一方面是因为用户通常对需求的陈述不完备、不准确和不全面，并且还可能不断地变化。开发人员不仅需要在用户的帮助下抽象现有的需求，还需要挖掘隐藏的需求。此外，把各项需求抽象为目标系统的高层逻辑模型对日后的开发工作也至关重要。合理的高层逻辑模型是系统设计的前提。在进行需求分析的过程中，首先要明确需求分析应该是一个迭代的过程。由于市场环境的易变性以及用户本身对于需求描述的模糊性，需求往往很难做到一步到位。需求分析不仅仅是属于软件开发生命周期早期的一项工作，而且还应该贯穿于整个生命周期中，它应该随着项目的深入而不断地变化。此外，为了方便后续的评审和测试等工作，需求的描述应该尽量做到：具体、详细、可以测量和可以实现，并且基于时间。 1.2 项目风险政策风险分析：随着社会的进步与人们生活水平的提高大幅度增加，尤其在我国汽车进入家庭的条件下，需要更多的适合现代汽车技术要求和社会经济承受能力的汽车维修检测设备，为了让四轮定位仪市场变得规范、有序，中国汽车保修设备行业协会与全国汽车维修标准化技术委员会于2004年，制定了四轮定位仪的行业标准（标准号JT/T505-2004），国家交通部2004年国标GB/T16739.1-.2-2004《汽车维修业开业条件》规定：一、二类汽车维修企业必须配备

16种常用数据分析方法66337

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。六、方差分析

展会观众数据分析与评估

展会观众数据分析与评估中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。观众数据分析流程按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。

沉降观测数据处理及分析评估系统

沉降观测数据处理及分析评估系统
1 软件简介
《沉降观测数据处理及分析评估系统》为一套集合了沉降观测数据的平差处理、沉降观测数据数据管理、沉降评估等功能的综合性专业软件，适用于铁路、公路和其他土建工程的沉降观测数据的处理与管理。软件的主要目标为提高数据处理效率、保证结果的准确性以及大批量数据的管理。软件分为两个模块：①电子水准仪数据处理及平差软件； ②数据录入与分析评估软件。在后述的使用说明中将分别介绍其使用方法。
2 服务
客户购买软件时，同时获得软件升级与远程技术支持服务，在服务期限内客户可根据自己的需要免费升级到新的版本和向技术支持服务人员进行软件应用咨询，用户非正常使用引起的结果不在服务范围。
3 运行环境
3.1 硬件设备
CPU——P4 2.0G 及以上内存——512M 及以上硬盘——10G 及以上
3.2 支持软件
操作系统：Windows 2000/XP/Vista 开发平台：MS Visual Studio 支持软件：Office Excel 2003

4 平差处理软件使用说明
4.1 软件的功能和性能
电子水准仪数据处理及平差软件，是专为我国京沪高速铁路线下沉降观测评估而设计的电子水准仪数据处理与高程平差计算软件。软件的主要功能有： 1、根据需要选择工作路径； 2、根据设置生成高差文件； 3、生成平差文件； 4、输出观测手簿； 5、闭合环自动搜索与闭合差计算； 6、网平差处理与成果输出； 7、其它一些辅助功能。软件的主要输出内容包括： 1、可输出高程控制网测段实测高差数据； 2、可输出网点高程平差值及其精度； 3、可输出网点高差改正数、平差值及其精度； 4、可输出高程控制网平差后的验后单位权中误差； 5、可输出高程控制网外业观测手簿等。
4.2 使用说明
4.2.1 选择工作路径 “电子水准仪数据处理及平差软件”是按 Windows 管理文件夹与文件的模式进行的，所有的操作是在所选定的文件夹中进行的。这样做的优点是方便用户使用，便于存档和调阅及工作路径的选择。 “电子水准仪数据处理及平差软件” 的项目会涉及到许多文档，根据一定的命名规则，系统会调用相应的文档进行处理。使用“电子水准仪数据处理及平差软件”的第一步就是选择要进行操作的工作路径，并在此路径下进行数据处理操作。用以下方法之一选择工作路径：（1）选择菜单打开/选择工作路径；（2）在选择作业工具栏中，选择作业路径/选择工作路径。选择此项，弹出如图 4.1 所示窗口。

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。

毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

常用数据分析方法

常用数据分析方法常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis）因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis）相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis）对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差