工业企业数据库说明优选稿
中国工业企业数据库说明
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开业(成立)时间--月
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营业状态
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执行会计制度类别
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工业总产值(当年价格)
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其中：新产品产值
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工业销售产值(当年价格)
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养老保险和医疗保险费
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住房公积金和住房补贴
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本年应付工资总额(贷方累计发生额)
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其中：主营业务应付工资总额
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本年应付福利费总额(贷方累计发生额)
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某公司数据库设计说明书
某公司数据库设计说明书1. 引言本文档旨在为某公司的数据库设计提供详细的说明。
数据库是组织和存储数据的关键组件，良好的数据库设计能够提高数据的可靠性和可用性，提升系统的性能和效率。
2. 数据库设计目标某公司数据库设计的主要目标是： - 保证数据的完整性和一致性 - 提供高性能和高可用性的数据库 - 支持数据的快速检索和查询 - 确保系统的可扩展性和灵活性3. 数据需求分析在进行数据库设计之前，首先需要对数据需求进行分析。
某公司的主要业务需求包括： - 客户管理：保存客户的基本信息和购买记录 - 订单管理：跟踪和管理订单信息 - 产品管理：管理公司所提供的产品信息- 员工管理：管理公司员工的信息和权限4. 数据库架构设计为了满足上述业务需求，某公司的数据库架构设计如下：4.1. 客户表（Customers）客户表用于存储客户的基本信息，包括姓名、联系方式等。
字段名类型描述ID int 客户ID姓名varchar 客户姓名联系方式varchar 客户联系方式………4.2. 订单表（Orders）订单表用于存储订单信息，包括订单编号、客户ID、订单状态等。
字段名类型描述订单编号int 订单编号客户ID int 客户ID订单状态varchar 订单状态订单日期date 下单日期………4.3. 产品表（Products）产品表用于存储公司提供的产品信息，包括产品编号、名称、价格等。
字段名类型描述产品编号int 产品编号产品名称varchar 产品名称产品价格decimal 产品价格………4.4. 员工表（Employees）员工表用于存储员工的信息，包括姓名、职位、联系方式等。
字段名类型描述员工ID int 员工ID姓名varchar 员工姓名职位varchar 员工职位联系方式varchar 员工联系方式………5. 数据库性能优化为了提升数据库的性能和效率，可以采取以下优化措施： - 使用索引来加速数据的检索和查询 - 范式化数据库以减少数据冗余 - 合理分布数据以减轻单个数据库服务器的负载 - 定期进行数据库备份和优化6. 数据库安全性保障为了保障数据库的安全性，可以考虑以下安全措施： - 控制数据库用户的访问权限，限制非授权用户的访问 - 定期更新数据库服务器的安全补丁 - 加密敏感数据，如客户的密码和支付信息 - 定期进行数据库备份以应对数据丢失的风险7. 数据库维护计划为了保证数据库的稳定运行，建议制定数据库维护计划，包括： - 定期检查数据库的健康状态，如性能监测和空间使用情况 - 定期备份数据库以应对数据丢失的风险 - 定期优化数据库以提升性能和响应速度 - 定期更新数据库服务器的软件和硬件8. 总结本文档为某公司的数据库设计提供了详细的说明，并提出了相关的性能优化和安全保障措施。
中国工业企业数据库介绍
电话号码 61582989 61451383 61242405 69961291 60170668 67992306 69742244 69641061 61242405 69412531 29858156 24380841 26371898 28390855 27394681 29341159 29245914 29858106 26955074 26951482 26666178 7751996 5167236 7156162 4977201 7988152
国有控股 1 1 1 9 1 9 2 1 9 1 1 1 1 1 0 50 50 50 50 90 50 20 50 50 50 20 20 20 72 40 40 72 72 72 72 40 50 50 90 50
开业年 1949 2000 1949 1980 1968 1998 2000 2000 2002 1952 1951 1949 1953 1958 1994 1998 1994 1993 1996 1999 2000 1952 1945 1958 1921 1974
法人单位 通州区制酒厂 北京十月酩酒业有限公司 国营北京大兴酒厂 北京豪特酿酒公司 北京市八达岭酿酒公司 北京东方京都酒业有限公司 北京华都酿酒食品有限责任公司 北京红星股份有限公司 北京二锅头洒业股份有限公司 北京顺鑫农业股份有限公司牛栏山酒厂 天津渔阳酿酒有限公司 天津市直沽酿酒厂 天津津酒集团有限公司 天津市津沽酿酒厂 天津市桂明酒厂 天津运河酒业有限公司 宝坻区酒厂 蓟县上仓华泰制酒厂 天津市海河春酒业酿造有限公司 天津市天天乐酿酒厂 天津市天酿酒厂 石家庄市制酒厂 唐山曹雪芹企业集团 河北省滦县酒厂 唐山孤竹国酒业有限公司 迁安市贯头山酒业有限公司
张北镇 康保镇 平定堡镇 南杨庄乡 沙城镇 涿鹿镇 大阁镇
中国工业企业数据库与Stata简介
2.Stat-Transfer介绍
➢ 在变量选择上，可选择全部变量，亦可选择部分变量，同时 还可在转换中重新设置变量输出的数据类型,如浮点型(float), 日期型(date),时间型(time),字符型(string) 等。软件还支持 优化(Optimize)功能；Use Doubles选项在转换时可将有小 数位的变量设置成双精度型 (double)，保证数据的精度； Drop Constants选项，则自动将变量值恒为常数或缺失值 的变量略去，这在数据繁多时特别能体现出其优越性。
➢ Stata默认的数据文件扩展名为.dta，打开stata内置的 auto.dta数据库，命令：use auto
注意：Stata 中字母的大小写是严格区分的，因此Stata 建议对于变量名 一律使用小写字母。
4.3 将数据导入Stata
➢use命令的基本语句，具体格式如下： use [varlist] [if] [in] using filename [, clear nolabel] ➢含义说明：use是打开数据的命令语句，varlist代表变量名 称，if是条件语句，in是范围语句，using filename代表数据 文件路径。 ➢（1）打开数据文件中的全部数据 ➢如果想要打开auto数据文件中的全部数据，输入命令：
2stattransfer介绍?transfer软件还提供了一些其它的功能如在转换过程中更换变量名自动运行变量输出类型的优化功能设置日期时间型数据的读写格式对缺失值的各种处理方式的设定随机种子的产生或设定设置文本格式文件的读取格式excel工作簿中工作表的选取覆盖文件前确认提示等其它功能
工业数据库 (2)
工业数据库概述工业数据库是一种用于管理和储存工业领域相关数据的数据库。
它可以帮助企业或工厂有效地存储、组织和分析大量的工业数据，提供决策支持和业务洞察。
功能1. 数据存储和管理工业数据库提供功能强大的数据存储和管理能力。
它可以支持多种数据格式，包括结构化数据（如表格数据）、半结构化数据（如 XML 和 JSON）和非结构化数据（如文本、图像和视频）。
用户可以使用数据库管理系统（DBMS）来创建、更新和查询数据库中的数据，保证数据的完整性和一致性。
2. 数据安全和权限管理工业数据库具备安全性和权限管理功能，可以确保数据的机密性和完整性。
通过用户认证和访问控制，只有经授权的用户才能访问和修改数据。
数据的备份和恢复功能也使得数据在故障或灾难发生时能够得到有效的保护和恢复。
3. 数据分析和可视化工业数据库提供数据分析和可视化工具，帮助用户从海量数据中发现有价值的信息和洞察。
用户可以使用数据库的查询语言来进行数据的分析和统计，也可以使用数据可视化工具创建图表、仪表盘和报告，以便更好地理解和共享数据分析结果。
4. 实时数据处理和监控工业数据库支持实时数据处理和监控功能，使得企业和工厂能够对实时数据进行实时处理和监控。
通过与传感器、设备和系统的集成，工业数据库可以接收并处理实时数据，并提供实时监控和告警功能，帮助用户及时发现和解决问题，提高生产效率和质量。
5. 云端部署和扩展性工业数据库可以在云端进行部署，提供弹性和可扩展性的计算和存储资源。
通过云端部署，用户可以根据需求快速扩展数据库的容量和性能，而无需投入大量的硬件和人力资源。
此外，云端部署还使得多个用户能够同时访问和共享数据，促进协作和集成。
应用1. 生产管理和优化工业数据库在生产管理和优化中发挥着重要作用。
通过实时数据的采集和分析，工业数据库可以帮助企业实时监控生产过程中的关键指标，并快速响应异常情况。
通过数据的回顾性分析，工业数据库可以帮助企业识别生产过程中的瓶颈和问题，并提供优化建议。
中国工业数据库介绍
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表 1：按年分的数据库字段（续）
财务信息(单位：千元） 其中：税金 财产保险费 劳动、待业保险费 差旅费 工会经费 排污费 住房公积和住房补贴 养老保险和医疗保险费 办公费 研究开发费 职工教育费 财务费用 其中：利息支出 营业利润 投资收益 营业外收入 营业外支出 补贴收入 利润总额 亏损总额（加工） 利税总额（加工） 应交所得税 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
165,118 162,033 162,885 171,256 181,557 196,222 279,092 271,835 301,961 336,768 98 96 97 96 86 74 135 126 128 123
注：各年变量（字段）的具体内容参见文后附 1。数据库覆盖的行业和企业数参见文后附 2。
1996 1997 1998 1999 2000 2√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 √ — √ — √ — √ — √
工业企业数据库说明
家具制造业
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工艺品及其他制造业
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造纸及纸制品业
43
废弃资源和废旧材料回收加工业
23
印刷业和记录媒介的复制
44
电力、热力的生产和供应业
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文教体育用品制造业
45
燃气生产和供应业
25
石油加工、炼焦及核燃料加工业
46
水的生产和供应业
26
化学原料及化学制品制造业
历年数据所包含的指标
字段含义
1998
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2000
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2002
2003
2004
2005
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2008
法人单位名称
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行政区划代码
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省(自治区、直辖市)
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地(区、市、州、盟)
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县(区、市、旗)
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乡(镇)
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街(村)、门牌号
筹资活动产生的现金流出
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数据库在化工行业中的应用与优势
数据库在化工行业中的应用与优势随着信息技术的快速发展，数据库在各个行业中扮演着重要的角色。
化工行业作为现代工业的重要组成部分，也逐渐意识到数据库的重要性，并开始广泛应用数据库技术。
本文将探讨数据库在化工行业中的应用与优势。
一、数据库在化工行业中的应用数据库在化工行业中的应用涵盖了多个方面，以下是其中一些重要领域的应用示例。
1. 生产过程管理化工企业生产过程繁杂，涉及到原料采购、生产安排、设备运行等众多环节。
利用数据库可以有效管理这些信息，实现生产过程的高效监控与调度。
比如，可以建立一个生产调度系统，将原料信息、设备状态和订单需求等数据存储在数据库中，并通过查询与分析实现合理的生产调度，提高产能利用率和生产效率。
2. 质量管理化工产品的质量对于企业竞争力具有重要影响。
数据库可以用于记录质量检测数据，帮助企业建立完整的质量管理体系。
通过数据库中的质量数据分析，可以及时发现产品质量问题，并采取相应措施进行改进，保证产品质量的稳定性和可靠性。
3. 客户管理客户关系管理对于化工企业寻找市场、拓展业务至关重要。
数据库可以用于管理客户信息，包括客户的需求、反馈、订单等。
基于数据库的客户管理系统可以帮助企业更好地了解客户需求，提供个性化的服务，提高客户满意度。
4. 研发与创新化工行业需要不断进行新产品的研发与创新，数据库为研发人员提供了高效的数据管理和分析工具。
通过数据库，研发人员可以存储和共享实验数据、文献资料等信息，快速查找和分析数据，提高研发效率和创新能力。
5. 安全与环保管理化工行业涉及到许多安全与环保要求，数据库可以作为管理这些信息的工具。
通过数据库，可以记录安全事故信息、环境监测数据等，并通过数据分析提供预警和决策支持，帮助企业遵守法规要求，降低安全和环境风险。
二、数据库在化工行业中的优势数据库在化工行业中的应用带来了诸多优势，以下是其中一些重要的优势。
1. 数据集中存储通过数据库，化工企业可以将各种信息集中存储，实现数据的共享和集中管理。
论《机械工业企业专用标准全文数据库》的建设
工
业
标
准
化 与
论 《 机械工业企业专用标准全文 数据库》 的建设
◇ 中机 生产 力促进 中心 标准信 息研 究所 康 宏
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６
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摘
要 受企业 的委 托 和要 求 ，中机 生产 力促进 中心 标 准信 息研 究所 为 其建 立 《 机械
由于各 企 业 的产 品构 成 、生产 规 模 和 生产
件 流 过 渡到 基 于应 用计 算机 、数 据 库 和光 盘 或
计 算 机硬 盘 的无纸 信 息 技术 ，成 为极 有 前 途 的 发展 方 向 。信 息技 术 的应 用和 计 算机 硬 盘 与 光
盘 数 据 存储 技 术 的发 展 。为从 根 本 上完 善 文 献
光 盘版 、联机 版 、 网络版 等 。 目前 ，光 盘 版标 准 文献 数 据 量最 多。 如 法 国标 准化 协 会 、澳 大 利 亚标 准 化协 会 的标 准只 以光 盘形 式 出版 ，每 月 更 新 一 次 ：Ｉ０、ＩＣ 的 一 些信 息 技 术 标 准 Ｓ Ｅ
准 文本 转化 为 电子 文档 。并将 标准 资 料 的相 关 信 息输 入计 算机 ， 建立 标准 全文 数据 系统 。
２ 标 准 全 文 数 据 库 建 设 技 术 及 标 准 信 息
化 发展 概况
标 准 全 文 数 据 库 的 建 设 涉 及 到 数 字 化 技 术 、大规 模 数据 库技 术 、网络技 术 、信 息 压 缩
组 织 方式 等 方面 的不 同 。所 需 标准 的范 围 和数
工业大数据介绍材料(通用稿)
大数据生产运营责任强化专项支撑扩容项目（东方国信开发软件）]软件开发合同 应用软件升级改造工程（大数据基础平台、综合运营支撑平台和沃手助销部分）软件委托开发合 同
工业大数据范文范文
工业大数据范文范文随着工业化进程的不断发展和智能制造的兴起，工业大数据成为了一个备受关注的领域。
工业大数据是指在工业生产和运营过程中产生的各类数据，包括生产数据、设备数据、工艺数据、产品数据等。
这些数据可以通过大数据分析技术得到有价值的信息，为企业决策和发展提供支持。
工业大数据的应用范围非常广泛。
首先，工业大数据可以用于提升生产效率。
通过对生产数据的分析，可以发现生产过程中的瓶颈和问题，及时进行调整和优化，从而提高生产效率和降低成本。
其次，工业大数据可以用于预测和预防设备故障。
通过对设备数据的监测和分析，可以提前发现设备的故障迹象，进行预防性维护，避免因设备故障而造成的生产停工和损失。
此外，工业大数据还可以用于产品质量控制和优化。
通过对产品数据的分析，可以了解产品的质量状况，发现质量问题的原因，并提出相应的改进措施，提高产品质量，增强企业竞争力。
然而，要实现工业大数据的有效应用并不容易。
首先，工业大数据的采集和存储需要相应的技术支持。
工业生产和运营过程中的数据量庞大且多样化，需要具备强大的数据采集和处理能力。
其次，工业大数据的分析和应用需要专业的技术人才。
要从数据中挖掘有价值的信息，需要具备数据分析和建模的能力。
此外，工业大数据的应用还涉及到企业内部的数据共享和合作，需要具备良好的信息共享和协作机制。
为了推动工业大数据的应用，需要从多个方面做出努力。
首先，需要加强技术创新，提升工业大数据的采集、存储和处理能力。
可以借鉴云计算、物联网等技术，构建高效、可靠的工业大数据平台。
其次，需要培养专业的技术人才。
可以通过开展相关的教育培训，提高数据分析和应用的专业能力。
此外，还可以加强企业间的合作和共享，促进工业大数据的利用和应用。
总之，工业大数据是推动智能制造和工业升级的重要力量。
通过对生产数据、设备数据、工艺数据等的分析和应用，可以提升生产效率、预测设备故障、优化产品质量，为企业的决策和发展提供支持。
然而，要实现工业大数据的有效应用还需要解决一系列的技术、人才和合作问题。
机械厂数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、前言随着我国经济的快速发展，机械工业作为国民经济的重要支柱产业，其生产效率、产品质量和资源利用率等方面的提升成为了行业关注的焦点。
为了更好地掌握机械厂数据，提高企业运营管理水平，本报告通过对某机械厂数据的深入分析，旨在为企业决策提供有力支持。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某机械厂数据库，包括生产数据、设备运行数据、人力资源数据、物料消耗数据等。
数据采集时间为2020年1月至2021年12月。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行筛选、整理，去除异常值和缺失值，确保数据的准确性。
（2）数据转换：将不同类型的数据进行转换，如将时间序列数据转换为月度数据，便于分析。
（3）数据统计：对处理后的数据进行统计，包括平均值、标准差、最大值、最小值等。
三、数据分析1. 生产数据分析（1）生产总量分析：从2020年1月至2021年12月，该机械厂的生产总量呈上升趋势，同比增长10%。
其中，2021年11月和12月产量较高，可能与市场需求旺盛有关。
（2）产品结构分析：该厂主要生产A、B、C三种产品，其中A产品占比最高，达到60%。
B、C产品占比分别为25%和15%。
从产品结构来看，A产品具有较高的市场竞争力。
2. 设备运行数据分析（1）设备运行时间分析：2020年1月至2021年12月，该厂设备运行时间平均为8小时/天，设备利用率较高。
其中，2021年设备运行时间较长，可能与生产任务增加有关。
（2）设备故障率分析：2020年1月至2021年12月，设备故障率平均为0.8次/月，故障率较低。
设备故障主要集中在传动系统、控制系统和润滑系统。
3. 人力资源数据分析（1）员工数量分析：2020年1月至2021年12月，该厂员工数量稳定在100人左右。
其中，生产一线员工占比最高，达到70%。
（2）员工结构分析：该厂员工以男性为主，占比80%，女性占比20%。
员工年龄主要集中在25-45岁之间，具有较好的工作经验。
企业数据仓库数据库规划概要设计说明书
XXXX企业的数据仓库数据库概要设计说明书（文档编码：OM-BIDW-C008）（版本01.00.000）未经许可，不得以任何形式抄袭XXXX版权所有，翻板必究OM数据仓库短彩技术部数据组2009年5月文档变更历史目录1概述 (3)2用户管理 (5)2.1 虚拟用户 (6)2.1.1 运作型用户 (6)2.1.2 存储型用户 (6)2.2 开发用户 (7)3权限管理 (7)3.1 权限类型 (7)3.2 用户权限 (7)4表空间管理 (9)1概述XXXX企业的数据仓库的后台数据库是ORACLE数据库管理系统。
根据ORACLE数据库系统的特性，作为数据仓库的ORACLE数据库系统管理的逻辑图如下：◆针对表的表空间管理，某些特定的大容量的表（比如原始上下行表）需要针对每个表建立表空间◆索引表空间管理，根据索引容量的大小需要建立专门的索引表空间。
2用户管理根据《开放无限基于短彩技术部的数据仓库概要设计说明书.doc》中的设计模式，如果不考虑访问层，就数据仓库本身而言，整个数据仓库是不与视图级用户发生任何交互。
即视图级用户从提出业务需求到获取最终数据是不需要关心数据仓库内部的运作，整个数据仓库后台运作对视图级用户是隐藏的。
数据仓库的在数据仓库中，根据开发型用户的存储过程，经过运作型用户执行存储过程，终将数据存储在开发型用户指定的粒度用户模式下与事务性数据库不同，在数据仓库中，由于不与视图级用户交互，数据仓库必须要借助虚拟用户来完成所有的后台运作。
根据虚拟用户的性质不同，分为运作型用户和存储型用户。
2.1.1运作型用户开发用户即为每个数据仓库开发人员创建的数据库登录用户。
与虚拟用户不同，开发用户是实名制的，并且是根据开发人员的实际情况而变化的。
开发用户名命令规则：✧开发人员实名中姓氏第一个字的全拼+开发人员实名中第二及后面拼音简写，比如“黄浩”的登录名为“huangh”✧如果出现重名，则在名称后面加序号，比如huangh2，序号依次递增3权限管理3.1 权限类型根据数据仓库中用户的类型，数据仓库的角色如下：✧Execute any procedure：执行所有用户的存储过程✧Connect、resource：基本的角色权限✧Select/update/delete any table but DSS and ETL：能操作除了DSS及ETL模式外的所有模式的表✧Debug connet session：DEBUG调试权限✧DBA：DBA权限3.2 用户权限用户权限如下图所示：✧存储型用户：存储型用户是虚拟用户，基本上不需要额外的权限，只需要基本的开发权限即可✧DW用户：DW用户在权限上与开发型用户是一样的，不用的是DW用户是虚拟用户。
工业数据库建设方案简介
《**工业数据库》建设方案目录一、项目背景 .........................................................................................................1.1项目名称.....................................................................................................1.2目标用户及意义.........................................................................................1.3建设内容及架构.........................................................................................1.4建设原则.....................................................................................................二、数据库内容与基本功能 .................................................................................2.1数据库内容.................................................................................................2.1.1工业经济数据库 ..................................................................2.1.2工业行业数据库 ..................................................................2.1.3工业企业数据库 ..................................................................2.1.4工业投资数据库 ..................................................................2.1.5工业行业报告库 ..................................................................2.2数据库基本功能.........................................................................................2.2.1数据查询功能 ......................................................................2.2.2其他功能说明 ......................................................................2.2.3行业报告查询 ......................................................................三、数据应用模块介绍 .........................................................................................3.1动态监测.....................................................................................................3.2对比分析.....................................................................................................3.3指标预测.....................................................................................................3.4相关性分析.................................................................................................四、企业数据报送系统 .........................................................................................4.1企业用户功能.............................................................................................4.2管理用户功能.............................................................................................五、部分系统界面 .................................................................................................5.1首页.............................................................................................................5.2二级页面.....................................................................................................5.3企业数据报送系统界面.............................................................................六、用户及权限管理方案 .....................................................................................七、技术架构与方案 .............................................................................................7.1总体技术架构.............................................................................................7.2网络系统建设方案.....................................................................................7.3数据库安全性设计.....................................................................................7.4系统可扩展性.............................................................................................7.5数据库备份方案.........................................................................................7.6技术运维方案.............................................................................................八、第三方软件测评 .............................................................................................九、信息安全风险评估 .........................................................................................十、系统培训 .........................................................................................................10.1培训方式...................................................................................................10.2培训内容...................................................................................................10.3差旅说明...................................................................................................10.4其他说明................................................................................................... 十一、建设进度 ..................................................................................................... 十二、设备软、硬件要求 .....................................................................................12.1数据同步接收服务器需求.......................................................................12.2数据库服务器需求...................................................................................12.3WEB应用服务器需求................................................................................12.4企业数据采集服务器需求.......................................................................12.5工业投资数据库服务器需求................................................................... 十三、项目单位管理 ............................................................................................. 附录..........................................................................................................................附录1：工业经济数据库指标清单................................................................附录2：工业行业数据库指标清单................................................................附录3：工业企业数据库与企业报送系统指标清单....................................附录4：企业数据报送系统中的企业基本信息............................................附录5：工业投资数据库指标清单................................................................一、项目背景1.1项目名称陕西工业数据库1.2目标用户及意义陕西工业数据库建成后主要为省委省政府、省工信厅、各级地方工信系统、相关政府部门以及重点企业用户使用，使其能够及时、准确、全面地了解陕西工业经济运行情况。
企业数据仓库详细分析说明书DSS详细分析分册
XXXX企业数据仓库概要设计说明书DSS 详细设计分册（文档编码： OM-BIDW-C008 ）（版本 01.00.000）未经许可，不得以任何形式抄袭xxxx版权所有，翻板必究OM 数据仓库短彩技术部数据组2009年 3 月文档变更历史评审变更发布日期日期版本作者修改内容控制号号2009-04-2701.00.000黄浩建立初始版本2009-04-271概述DSS（Dispatch Supervisor System）调度监控系统贯穿了整个数据仓库，是数据仓库数据处理地控制中心，是数据仓库中粒度建立地技术支撑，它控制着数据地流向，一切与数据处理有关地进程（存储过程）都将由DSS 来调度启动 .与其他业务型系统相比，前者地绝大部分地进程都是由系统用户手工触发（比如点击按钮），系统显式启动对应地预设进程；而在数据仓库中，尤其是数据处理过程中，绝大部分地进程（存储过程）都是由DSS 隐式启动，不需要人工干预 .文档收集自网络，仅用于个人学习1.1 DSS 功能模块DSS 系统主要包括调度模块和监控模块三大功能模块：调度、监控及用户权限管理调度：调度模块主要是完成调度数据地配置及调度地具体实施配置调度数据：录入调度所必须地配置数据，比如程序名、参数、依赖关系等，该功能模块通过 WEB 页面录入调度实施：调度实施是整个系统地核心模块 .它根据调度配置数据完成“生成程序参数” 、“判断程序执行条件”以及“执行程序”三个步骤地功能 .文档收集自网络，仅用于个人学习监控：监控模块主要是负责对系统调度过程及结果地监控日常调度查询：包括查询“程序地完成情况” 、“程序依赖数据” 、“程序执行地条件”等信息监控例行报警：主要是将调度失败地程度显示出来，便于及时地处理失败地调度 .用户权限管理：因为调度监控系统关系到整个数据仓库地运作，因此在该模块中必须要加强权限地管理，一旦调度关系紊乱，整个系统可能会崩溃 .用户权限主要是控制“调度配置数据”模块中地权限文档收集自网络，仅用于个人学习1.2 系统约定与假设1.2.1 调度对象调度地对象是存储过程 .因为调度实施是由ORACLE 作业结合ORACLE 存储过程来完成地，因此，我们将调度对象统一抽象为存储过程，即任何地执行动作都必须要封装在存储过程中.文档收集自网络，仅用于个人学习1.2.2 事件我们约定，每个存储过程每执行一次，就完成了一次事件.1.2.3 周期在 DSS 系统中，任何地调度都是周期性地，而不是任意地 .即每个存储过程都是按照固有周期来执行，每个周期执行地参数值会随着周期数而变化.比如以天为周期地存储过程，每天都会被调度执行，每天执行地参数值会不同.目前 DSS系统中地调度周期有：文档收集自网络，仅用于个人学习Day：天，以天为周期调度执行存储过程，每次执行地参数值为对应地周期值Mon ：月，以月为周期调度执行存储过程，每次执行地参数值为对应地周期值Week：周，以周为周期调度执行存储过程，每次执行地参数值为对应地周期值Qrt ：季度，以季度为周期调度执行存储过程，每次执行地参数值为对应地周期值1.2.4 表与存储过程我们约定 DW 中地所有表都有对应地存储过程，命名上也必须要符合一定地规则：存储过程名=PRO_+表主体名 .表主体名即完整地表名省略掉 _yyyymmdd 或 _yyyymm 等扩展字符串文档收集自网络，仅用于个人学习一一对应 .每个表有且仅有一个对应地存储过程，每个存储过程仅对应唯一一个表对于通过加载数据地表，在调度配置数据中也必须要存在一条对应存储过程地记录因此，在 DSS 中，表与存储过程在语义上是对等地.1.2.5 存储过程参数根据 DW 中数据存放地方式，存储过程存在两个参数：时间型参数和通道型参数时间型参数 .必选参数，任何存储过程必须要有时间型参数，按照存储过程执行周期地不同，参数可以是日期（ YYYYMMDD）、月份（YYYYMM ）、周（ WEEK ）、季度（ QRT）等文档收集自网络，仅用于个人学习通道型参数 .可选参数，通道参数值是各个通道地拼音简写，而且必须是大写，比如运博移动是 YBYD ，由此类推文档收集自网络，仅用于个人学习1.2.6 依赖依赖是调度之所以存在地原因.在数据仓库中，粒度是其中核心之一，设计粒度地一个原因是使数据统计更加高效化，也就是说当我们要获取某一个具体地统计指标地时候，我们其实并不是从最原始地数据开始地，我们往往是在某个中间粒度地物理表中统计地.这就构成了一个依赖，即要统计指标 A ，必须要依赖中间粒度物理表B；也就是说只有在表 B 地数据生成地时候，我们才能进行指标 A 地统计 .因此依赖有如下要素：文档收集自网络，仅用于个人学习依赖配置 .即必须要配置调度对象（存储过程）地依赖对象.其实，当一用于个人学习依赖完成 .判断依赖对象是否完成，实际上就是判断存储过程指定参数（或参数集）是否完成 .1.2.7 依赖关系1.2.7.1 时间依赖DW 系统中地周期有：日、周、月、季，各个周期间地依赖关系如下图所示：从上图我们可以看出各个时间周期之间地依赖类型：同周期依赖：即主存储过程与依赖存储过程地周期相同，比如都为日、月、周、季等 .不同周期依赖：不同周期依赖必须满足大周期依赖小周期，且不能跨周期（比如周跨月，因此月不能依赖周），因此不同周期地依赖类型有：文档收集自网络，仅用于个人学习月依赖于日：当主存储过程地周期为月，依赖存储过程地周期为日.此时，判断依赖程序是否完成地时候，需要依赖存储必须满足当月所有日（ 28\29\30\31）完成文档收集自网络，仅用于个人学习季依赖于月：当主存储过程地周期为季，依赖存储过程地周期为月.此时，判断依赖程序是否完成地时候，需要依赖存储必须满足季度下地 3 个月全部完成文档收集自网络，仅用于个人学习季依赖于日：当主存储过程地周期为季，依赖存储过程地周期为日.此时，判断依赖程序是否完成地时候，需要依赖存储必须满足季度下地 3 个月地所有日全部完成文档收集自网络，仅用于个人学习周依赖于日：当主存储过程地周期为周，依赖存储过程地周期为日.此时，判断依赖程序是否完成地时候，需要依赖存储必须满足周下地 7 日全部完成文档收集自网络，仅用于个人学习1.2.7.2 通道依赖与时间依赖相比，通道依赖要简单些，只是通道间地对等依赖，不会存在其他类型地依赖2调度2.1 整体流程2.2 调度数据配置2.2.1 数据录入调度地对象是存储过程，调度地实质就是执行存储过程；因此调度数据配置实际上就是配置存储过程地信息，与调度有关地基本信息有：文档收集自网络，仅用于个人学习存储过程名称：唯一标识调度对象，其命名满足PRO_+表主体名存储过程执行周期：即存储过程执行地频次，目前DSS 支持地周期有“天”、“周”、“月”、“季”状态：标识存储过程地状态，0：表示存储过程处于失效状态，即不再调度该存储过程参数：参数分必选（时间）参数和可选（通道）参数两种类型.时间参数格式为 YYYY[MM|WEEK|QRT]{DD} ，其中 YYYY 代表年份， MM 代表月份，WEEK 代表周（两位），QRT 代表季度（两位），DD 为可选项，代表天；时间参数地读取必须要结合“存储过程执行周期”，比如参数值为“200901”可以代表三种含义： 2009 年 1 月份、2009 年第一季度及2009 年第一周；而如果周期确定，参数值业就确定了，比如如果周期为周，则200901 代表 2009 年第一周文档收集自网络，仅用于个人学习依赖程序：该项是多选地，即一个主存储过程可以依赖多个存储过程，这些依赖存储过程是在编写主存储过程地时候就已经确定文档收集自网络，仅用于个人学习依赖周期：存储过程地执行周期与依赖周期两者之间构成了时间依赖关系，具体地参见调度配置数据关系到整个DSS 系统地运作，因为DSS 实施调度就是根据上面地配置数据项进行地，因此如果配置数据紊乱，则会导致整个DSS 系统崩溃 .文档收集自网络，仅用于个人学习2.2.2 配置数据查询数据查询需要提供对录入数据地全信息查询，包括录入地所有信息.2.3 调度实施2.3.1 功能描述调度实施是 DSS 系统地核心， DW 中地所有存储过程地运行都需要由DSS 来调度， DSS 实施地实质就是：在什么时间运行什么存储过程？而运行一个存储过程就需要要有参数值，因此调度实施模块大致可以分为三大子模块：文档收集自网络，仅用于个人学习生成参数模块，主要完成存储过程执行参数地动态生成依赖判断模块，主要判断主存储过程所依赖地存储过程在依赖周期下是否已经完成？存储过程执行模块，主要是从执行队列里面读取执行命令，并执行存储过程2.3.2 生成参数2.3.2.1 概述在 DSS 系统中，所有调度对象（存储过程）地参数都是动态生成地，即存储过程地执行参数值不是一致性生成地（静态），而是在执行前动态生成参数地，这样设计是基于以下考虑：文档收集自网络，仅用于个人学习在 DSS 系统中，默认每个存储过程都至少存在时间周期参数，而且某些存储过程也会存在通道参数，时间周期参数可以根据执行周期一次性生成，但是通道参数会根据通道地实际情况而变化，因此为统一起见，所有地参数（时间周期参数和通道参数）都由系统动态生成文档收集自网络，仅用于个人学习周期性是DSS 系统地第一要素，即任何调度对象（存储过程）都是按照一定地周期来调度执行地.但是由于不可预计地原因，会导致某个周期值执行失败，这样就不能简单地用系统当前时间（或格式化）作为存储过程地执行参数 .文档收集自网络，仅用于个人学习2.3.2.2 生成参数流程2.3.3 依赖判断2.3.3.1 概述在 DW 系统中，粒度设计为数据共享提供了数据支持，而依赖则为数据共享提供了技术支撑 .首先， DSS 调度对象执行结果是将数据保存在对应地物理表中，既存储过程同一个参数值只要执行一次；如果其他存储过程需要调用该存储过程，其实是调用该存储过程对应表中地数据，而不是执行存储过程.文档收集自网络，仅用于个人学习这样就会存在一个问题：DSS 如何知道访问地物理表地数据是否已经生成了？比如执行存储过程 B（参数为 20090301）需要访表 A 中 20090301 地数据，此时，执行存储过程 B（参数为 20090301）地先决条件之一就是表 A 对应地存储过程A （参数为 20090301）已经成功执行 .文档收集自网络，仅用于个人学习依赖判断模块地功能就是获取主存储过程所依赖地存储过程在依赖周期下是否已经成功完成 .2.3.3.2 主程序依赖判断2.3.3.3 判断程序是否完成2.3.4 执行存储过程在经过了“生成参数”、“依赖判断”后，存储过程地执行命令串基本上已经形成 .执行存储过程模块地内容就是从执行队列里面读取执行相关数据，拼凑成命令字符串，然后执行该命令字符串，并更新相关地状态.文档收集自网络，仅用于个人学习在目前地 DSS 系统中，只有一个执行队列，在理想地情况下，执行是串行地.但是由于执行存储过程JOB 是周期性扫描执行队列，这样就会存在一个job 还没有执行完，另外一个job 已经启动，这样就可能会造成进程堵塞、CPU 超负荷地后果 .文档收集自网络，仅用于个人学习3监控调度系统关系到整个数据仓库系统地正常运作，因此必须要提供一套完备地监控系统对其进行实时地全方位地掌控，以便对异常调度做出及时地调整修正.文档收集自网络，仅用于个人学习整个监控模块由WEB 页面支撑，主要完成“日常调度查询”及“调度异常报警”两个功能 .3.1 日常调度查询日常调度查询包括：执行日志查询 .输入：程序名（或编号），如果不输入，则显式全部日志数据日期参数值，如果不输入日期参数，则显式近半年地日志通道参数值，如果有通道参数，则输入通道参数执行状态，下拉列表：成功、失败、成功后被覆盖输出：程序编号、程序名、程序作者、日期参数、通道参数、执行开始时间、执行结束时间、执行状态执行队列查询输入：程序名（或编号），如果不输入，则显式全部日志数据日期参数值，如果不输入日期参数，则显式近半年地日志通道参数值，如果有通道参数，则输入通道参数执行状态，下拉列表：已执行、未执行、执行中依赖状态，下拉列表：满足依赖，不满足依赖输出：程序编号、程序名、程序作者、日期参数、通道参数、执行状态、依赖状态执行进度查询输入：查询方式 .下拉列表：程序名、程序编号程序名（或编号），必填项，与“查询方式”结合日期参数值，必填项通道参数值，可选项查询周期，下拉列表，默认值为程序地执行周期输出：如果查询结果为“完成”，则显示一条记录，否则显示各个依赖存储过程地完成情况 .3.2 调度异常报警失败异常报警显示所有执行失败地日志输入：开始时间结束时间存储过程作者失败原因输出：程序编号、程序名称、程序作者、失败原因时长异常报警显示执行时间超过一定时长地日志输入：开始时间结束时间存储过程作者执行时长执行状态输出：程序编号、程序名称、程序作者、执行开始时间、执行结束时间、执行状态延时异常报警显示延时而未执行地程序信息输入：延时时长，单位为天输出：程序编号、程序名称、程序作者、依赖程序名称、程序周期4用户权限管理4.1 概述如上图所示，DSS 系统用户用按权限分两类：管理员用户、普通用户.在权限管理上分四大权限模块：用户管理、数据查询、修改数据、录入数据文档收集自网络，仅用于个人学习4.2 权限管理4.2.1 用户管理用户管理主要包括：新增用户 .添加新地普通用户冻结用户 .将正常用户置为“冻结”状态，即使用户不可用删除用户 .删除正使用地用户更改用户 .修改普通用户信息，包括密码重置等分配权限 .即将分配用户基本权限 .4.2.2 日常调度查询配置数据查询执行日志查询执行队列查询执行进度查询4.2.3 调度异常报警失败异常报警时长异常报警延时异常报警4.2.4 修改数据修改调度配置 .即在原来地基础上修改调度配置，比如修改依赖关系、状态等 .补加调度事件 .因为 DSS 是基于事件依赖地，每个动作都被抽象为单一事件，因此当手工执行某个存储过程地时候，我们需要相应地补加调度事件文档收集自网络，仅用于个人学习4.2.5 录入数据录入配置数据4.3 管理员用户管理员用户地权限有：用户管理 .日常调度查询 .调度异常报警查询修改数据4.4 普通用户普通用户权限：录入数据日常调度查询：只能查询自己录入地数据调度异常报警查询：只能查询自己录入地存储过程发生地异常报警版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理。
工业质量大数据分析报告(3篇)
第1篇一、前言随着我国经济的快速发展，工业制造业在国民经济中的地位日益重要。
工业产品质量的高低直接关系到企业的经济效益、市场竞争力以及国家形象。
在当今大数据时代，如何利用大数据技术对工业质量进行分析，为企业提供决策支持，已成为企业提高产品质量、降低成本、增强竞争力的重要手段。
本报告针对工业质量大数据进行分析，旨在为企业提供有益的参考。
二、工业质量大数据概述1. 工业质量大数据的定义工业质量大数据是指工业生产过程中，通过传感器、物联网、互联网等手段收集到的海量数据，包括设备运行数据、生产数据、产品质量数据等。
这些数据反映了工业生产过程中的各种现象和规律，具有极高的价值。
2. 工业质量大数据的特点（1）海量性：工业质量大数据包含着海量的数据，涵盖了生产、设备、质量等多个方面。
（2）多样性：工业质量大数据具有多种类型，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）实时性：工业质量大数据具有实时性，可以实时反映生产过程中的各种情况。
（4）复杂性：工业质量大数据的复杂性体现在数据的多样性、动态性和关联性等方面。
三、工业质量大数据分析方法1. 数据预处理数据预处理是工业质量大数据分析的基础，主要包括数据清洗、数据整合、数据转换等步骤。
通过数据预处理，可以提高数据质量，为后续分析提供可靠的数据基础。
2. 数据挖掘数据挖掘是工业质量大数据分析的核心，主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、预测分析等。
通过数据挖掘，可以挖掘出数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持。
3. 机器学习机器学习是工业质量大数据分析的重要手段，主要包括监督学习、无监督学习和半监督学习。
通过机器学习，可以对工业质量大数据进行分类、预测和聚类，为企业提供决策支持。
4. 深度学习深度学习是机器学习的一种，通过神经网络模拟人脑神经元的工作原理，对工业质量大数据进行深度挖掘。
深度学习在工业质量大数据分析中具有广泛的应用前景。
四、工业质量大数据分析案例1. 设备故障预测通过对工业生产过程中设备的运行数据进行实时采集和分析，利用机器学习算法对设备故障进行预测，提前预警，减少故障停机时间，提高生产效率。
工业数据库建设方案简介
《**工业数据库》建设方案目录一、项目背景 (1)1.1项目名称 (1)1.2目标用户及意义 (1)1.3建设内容及架构 (1)1.4建设原则 (2)二、数据库内容与基本功能 (4)2.1数据库内容 (4)2.1.1工业经济数据库 (4)2.1.2工业行业数据库 (4)2.1.3工业企业数据库 (9)2.1.4工业投资数据库 (9)2.1.5工业行业报告库 (11)2.2数据库基本功能 (12)2.2.1数据查询功能 (12)2.2.2其他功能说明 (13)2.2.3行业报告查询 (13)三、数据应用模块介绍 (14)3.1动态监测 (14)3.2对比分析 (21)3.3指标预测 (27)3.4相关性分析 (28)四、企业数据报送系统 (30)4.1企业用户功能 (30)4.2管理用户功能 (30)五、部分系统界面 (32)5.1首页 (32)5.2二级页面 (32)5.3企业数据报送系统界面 (40)六、用户及权限管理方案 (42)七、技术架构与方案 (43)7.1总体技术架构 (43)7.2网络系统建设方案 (43)7.3数据库安全性设计 (45)7.4系统可扩展性 (47)7.5数据库备份方案 (47)7.6技术运维方案 (48)八、第三方软件测评 (50)九、信息安全风险评估 (51)十、系统培训 (52)10.1培训方式 (52)10.2培训内容 (52)10.3差旅说明 (53)10.4其他说明 (54)十一、建设进度 (55)十二、设备软、硬件要求 (56)12.1数据同步接收服务器需求 (56)12.2数据库服务器需求 (57)12.3WEB应用服务器需求 (58)12.4企业数据采集服务器需求 (59)12.5工业投资数据库服务器需求 (59)十三、项目单位管理 (61)附录 (63)附录1：工业经济数据库指标清单 (63)附录2：工业行业数据库指标清单 (82)附录3：工业企业数据库与企业报送系统指标清单 (85)附录4：企业数据报送系统中的企业基本信息 (87)附录5：工业投资数据库指标清单 (87)一、项目背景1.1项目名称陕西工业数据库1.2目标用户及意义陕西工业数据库建成后主要为省委省政府、省工信厅、各级地方工信系统、相关政府部门以及重点企业用户使用，使其能够及时、准确、全面地了解陕西工业经济运行情况。
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法人单位名称
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行政区划代码
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省(自治区、直辖市)
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地(区、市、州、盟)
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县(区、市、旗)
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乡(镇)
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街(村)、门牌号
筹资活动产生的现金流出
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家具制造业
42
工艺品及其他制造业
22
造纸及纸制品业
43
废弃资源和废旧材料回收加工业
23
印刷业和记录媒介的复制
44
电力、热力的生产和供应业
24
文教体育用品制造业
45
燃气生产和供应业
25
石油加工、炼焦及核燃料加工业
46
水的生产和供应业
26
化学原料及化学制品制造业
历年数据所包含的指标
字段含义
1998
1999
14
食品制造业
34
金属制品业
15
饮料制造业
35
通用设备制造业
16
烟草制品业
36
专用设备制造业
17
纺织业
37
交通运输设备制造业
18
纺织服装、鞋、帽制造业
39
电气机械及器材制造业
19
皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业
40
通信设备、计算机及其他电子设备制造业
20
木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业
41
仪器仪表及文化、办公用机械制造业
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街道办事处
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社区(居委会)、村委会
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区号
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电话号码
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分机号
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传真号码
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邮政编码
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电子邮箱
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网址
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主要业务活动(或主要产品)1
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本年销项税额
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工业中间投入合计
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其中：直接材料
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制造费用中的中间投入
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管理费用中的中间投入
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营业费用中的中间投入
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经营活动产生的现金流入
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经营活动产生的现金流出
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投资活动产生的现金流入
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投资活动产生的现金流出
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筹资活动产生的现金流入
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开业(成立)时间--月
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营业状态
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工业总产值(当年价格)
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其中：新产品产值
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工业销售产值(当年价格)
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固定资产合计
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固定资产原价
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其中：生产经营用
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累计折旧
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其中：本年折旧
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固定资产净值年平均余额
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无形资产
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资产总计
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流动负债合计
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其中：应付帐款
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长期负债合计
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负债合计
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所有者权益合计
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其中：实收资本
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2.集体资本
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3.法人资本
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4.个人资本
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5.港澳台资本
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6.外商资本
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主营业务收入
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主营业务税金及附加
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其他业务收入
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其他业务利润
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其中：税金
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财产保险费
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其中：出口交货值
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全部从业人员年平均人数