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大数据分析心得体会
篇一：大数据心得体会
大数据心得体会
早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“Zb”（1Zb＝1024Tb）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。
大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。
在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容
量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。
1大数据的概述
1.1大数据的概念
大数据（bigdata）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。
对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息，例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和facebook，它们都是大数据时代的创新者。
IATF16949 统计技术及数据分析
过程分析工作表（乌龟图）
1.目的 规定了公司内、外部信息收集、分析的方法及责任，有利于使公司能根据内外部环境和形势，制订相应的政策和措施。 2.范围 适用于公司各职能部门对信息资料的收集、分析和管理。 3.定义 3.1 统计技术------用于提示产品/工作质量形成的规律的统计方法. 4.职责 4.1 公司品管部是本程序的归口管理部门。 4.2 各部门负责将与本部门业务、职能有关信息、资料的收集、分析和使用，并对信息的真实性和有效性负责。 5.程序内容 5.1 统计技术管理 5.1.1 常用统计技术工具 常用的统计技术有：SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）、MSA、CP、FMEA、直方图、因果图、排列图、统计表、甘特图、折线图、柱状图、网络图等等。
各部门可根据实际情况选择一种或几种统计工具。但应予以规定且核准，工作中即按规定实施。 5.1.1.1柱状图：应用于某一段时间内，两种或两种以上特性在同一要求下所处的状态对比。 5.1.1.2 统计表：需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表格。 5.1.1.3 排列图：通过分类排列找出存在的主要质量问题，抓住关键。 5.1.1.4 因果图：针对质量问题，引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。 5.1.1.5 控制图：在过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图表。 5.1.1.6 直方图：用于分析工艺过程的状态，看工序是否稳定，如不稳定，推断总体质量及掌握工序能力保证质量的程度。 5.1.1.7 折线图：针对某一特性，进行汇总并规律统计，查看其趋势图形，以了解其实际状况。 5.1.1.8 FMEA：应用于产品质量先期策划中的失效分析。 5.1.1.9 MSA：应用于对测量系统能力的分析。 5.1.1.10 CP：应用于产品质量先期策划中的质量控制计划。 5.1.1.11 甘特图：用于项目工作的进度日程计划安排。 5.1.2 统计技术应用领域 5.1.2.1各部门通过对公司一级数据的收集、整理，并加以分析，以验证各相关目标、指标的达成情况。 5.1.2.2在对有关数据和信息进行收集整理并分析时，各相关部门应采用适当的统计技术。 5.1.4 统计技术的培训
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。
数据挖掘与分析心得体会
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
争做时代新人心得体会 大数据时代心得体会
争做时代新人心得体会大数据时代心得体会【--青年节】 大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?下面是为大家收集的大数据时代，欢迎大家阅读。 这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。 《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。 下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。 《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20XX年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。Google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到
相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这 也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的 案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知 道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本 接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的 失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词 库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追 求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。 之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业—— 数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会
数据分析控制程序范本
1. 目的 对监视和测量活动以及其他相关质量活动的数据和信息按规定收集、分析，以评价质量管理体系的适宜性和有效性，以及识别改进机会并与竞争对手或适用基准比较，找出差距采取措施，作为决策和持续改进的依据。 2. 范围 本程序适用于质量管理体系数据和信息的收集、整理、评审和利用。 3. 引用文件 ISO9001：2000 数据分析 《质量手册》章 4.定义 无 5. 职责 厂办负责数据和信息的归口管理。 各部门负责与本部门相关的数据和信息的收集、整理。 厂长负责组织对数据和信息的评审和决策 生产办统计负责质量管理体系数据和信息的收集、整理、汇总、分析和报告。 6 工作程序 数据和信息的分类 6.1.1 与产品质量有关的数据 a. 质量记录； b. 产品不合格信息； c. 不合格品率； d. 顾客的投诉抱怨； e. 内外部质量成本等。 6.2.2 与运行能力有关的数据 a. 过程运行的测量和监控信息； b. 产品实现过程的能力； c. 内部审核的结论； d. 管理评审的输出； e. 生产效率； f. 交货期等。 数据的收集 6.3.1质检科负责收集与产品质量有关的数据，以及审核、评审、测量和监控
数据。 货、索赔以及竞争对手相关的数据。 6.3.4 厂办根据各部门的数据汇总报表责成财务科计算出产品成本发展趋势、 废品成本、内外部损失、各种消耗和鉴定费用等数据。 6.3.6 各部门对所收集的数据进行汇总分析，以数字统计的方法加文字说明的 形式，报告厂办。 数据的分析评审 6.4.1 厂长主持，管理者代表组织，各部门参加，每半年对数据进行一次分析。 6.4.2 评审的依据是行业标准、组织的计划目标和内控或企业标准、竞争对手 或适用的基准。通过分析提供下列信息，作为对质量管理体系适宜性和 有效性的评价依据。 a. 顾客满意度的现状和趋势以及不满意的主要方面； b. 产品和服务方面与顾客要求的符合性； c. 过程产品特性的变化和趋势； d. 供方产品过程和体系的相关信息。 6.4.3 分析应形成文件并保存。通过分析找出差距，以便采取纠正措施，改善 质量管理体系的运行状态。 措施和应用 6.5.1 根据分析结果，质检科组织相关部门制订和实施纠正措施，并监督检查 并将实施效果报厂长。 6.5.2 纠正措施优先解决与顾客相关的问题和组织的生产、销售、服务中的关 键问题。 6.5.3 通过数据和信息的分析寻找改进的机会 7.质量记录 不合格品统计表 HD-QT-80501 统计分析报告 HD-QT-80502 8. 相关文件 《服务和顾客满意度调查控制程序》 HD-QP-801 《监视和测量控制程序》 HD-QP-803 《产品要求和合同评审控制程序》 HD-QP-701 《采购和供方控制程序》 HD-QP-702 《不合格品控制程序》 HD-QP-804
：网站运营数据分析心得体会
摘要 网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等有了这些数据更合理的安排工作。 第1章前言 很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。 1.1网站分析的主要作用 网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性； 2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等； 4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持； 1.1.1网站站内分析的一种认识
网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行： 1.看看自己网站的名称 所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应； 2.分析自己的网站关键词 很多人认为关键词的作用大打折扣了，其实这是错误的说法，因为有的人只会通过关键词来作弊，自然会发现关键词的效果不明显，其实只要按照自然的比例来分布关键词，并且分析关键词在百度指数的热度，如果很高就要另起炉灶，对关键词进行长尾细分，直到找到竞争力恰当的关键词，并且这个关键词要和标题和网站名称要交相呼应； 3.分析自己网站的描述 之前很多人在描写自己网站的描述时，往往都是通过关键词堆砌的方法，这是非常不可取的，因为网站描述也是给浏览者看的，要知道提高用户体验是非常重要的，如果写一句通常的文字来介绍你的网站，要比简单的关键词堆砌要好得多吧，但在SEO方面只要适当的加入几次关键词就足够了，不需要多么华丽的辞藻； 4.分析自己站内的链接 网站内部链接也是非常重要的，也就是我们通常所说的内链，内链能够让一个看起来非常分散的网页连成一个一个的整体，内链的重要性丝毫不亚于外链的
统计技术与数据分析管理程序
统计技术与数据分析管理程序 1.目的 为了更好地应用统计技术,通过对质量/环境/职业健康安全/HS管理以及方针目标指标数据的收集、分析和比较，正确评价整合管理体系的适宜性和有效性，并寻求改进的机会，特制定本程序。 2.适用范围 本程序规定了统计技术应用的方法和要求。 本程序适用于公司各种数据的统计分析。 3.定义 3.1统计技术：所谓统计技术,一是指运用统计学的原理和方法,科学且经济有效地解决实际问题的一门实用技术.与传统的定性分析方法相比,用统计技术可以得出有效的和客观的量化结论。二是指收集、整理和分析数据变异并进行推论的技术.使用统计技术可帮助组织了解变异,从而有助于组织解决问题并提高有效性和效率,有助于更好的利用可获得的数据进行决策。 4.职责 4.品质部： a.负责实施抽样检验及质量损失等相关数据的统计和分析，负责统计技术过程应用的监控； b. 负责本部门年度目标指标的统计和分析并对统计技术的应用进行指导和推广 4.2总务部： a.负责组织对应用统计技术的人员进行教育培训以及培训需求信息和员工考勤、工资核算以及相关信息的统计分析； b.负责对、能资源利用、人力资源等相关数据的统计和分析 4.3开发部门：负责开发各阶段数据的统计与分析 4.4制造部：负责对产能以及设备利用率等相关数据的统计和分析 4.5财务部：负责对经营指标、资金利用以及管理成本等数据的统计和分析 4.6 市场部：负责对市场占有率、顾客满意率等数据的统计和分析 4.7其他部门：负责与本部门KPI及相关的数据的收集、分析和比较及统计技术的应用 5.管理程序与内容 5.1统计技术方法的识别和确定 5.1.1本公司主要采用下列统计方法用于数据分析： a. 排列图——适用于寻找主要问题或影响质量、环境、健康安全的主要原因； b. 因果图——适用于不合格或不符合原因分析； c. 调查表——适用于不合格品及原因调查、质量分布调查； d. 抽样检验法——适用于产品和过程的监测； e. 控制图——适用于质量控制点质量状况的控制；
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)
大数据心得体会65848
大数据心得体会 早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。 有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。 在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。
大数据极课学习心得
基于大数据分析，实施个性化教学 ---极课学习、使用心得体会信息化、大数据是21世纪的时代标签，数据信息是宝贵的资源。因此，学校教学过程中，学生学业情况的动态总览、纵横向比较是教师备课、授课的切实依据，如何收集、分析、运用学生的学业数据呢？极课大数据应运而生。 在经过近1年的学习、使用极课大数据系统后，感触颇深、体会众多。下面从极课大数据是什么？有何优势？怎样充分利用？三个方面谈谈我的心得体会。 一、什么是极课大数据？ 极课大数据是一套服务于基础教育阶段学校日常作业和考试数据采集、分析的教育智能系统，帮助一线老师提高工作效率，建立面向家庭的个性化学习平台。极课大数据技术支持的大数据采集，通过高速阅卷仪，将学生的学业信息快速进行识别并传输到云端，经过相关的运算，形成各类数据报表。 教师通过数据反馈，有针对性地设计学生作业、测试及练习题，并做有效性分析，了解学生个体的阶段学习情况，分析其知识缺陷并提出专一的纠错方案，持续关注某一位学生或一个班级的错题流变和学业发展，对学生的能力（学习策略、知识掌握程度、学习专注度等方面）进行评测，诊断学生的学习变化趋势。通过采集学生的各种学业信息，应用科学的考试分析方法，对照课程标准，诊断和评价学生的学业优势与不足，促使学校真正实现因材施教，有效促进学生的发展。 极课大数据在不改变教师现有阅卷习惯、批改作业习惯的基础上，做到了极速批改、极致分析、极便响应，突破了K12教育大数据的入口和管道，构建了基础教育学业数据库。在课前，为教师形成个性化诊断数据，让课堂教学更精准；在课后，为学生自动形成个性化错题本及个性化课程学习包的智能推送，使学生的学习更有针对性。极课大数据通过采集校园小数据、沉淀教育大数据，推动教学深度变革，解放教育生产力。 二、极课大数据有何优势？ 1、移动阅卷、教师批阅方便省时 传统的阅卷费时费力，而极课大数据下的智学网试卷批阅方便快捷。仅需手机和网络，便可在任何片段闲散时间都能进行网上阅卷，且在阅卷过程中，能把控各题的分值，以免神仙分出现；在赋分出现问题后还可以回评，赋分界面能即时显示平均分、阅卷任务等，以方便老师随时监控并调整自己的阅卷过程。 图一：考试中心的阅卷界面
CCC数据分析管理程序
CCC数据分析管理程序 1．目的 确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性，并评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性，并规定了相应的统计技术的应用场合和方法。 2．适用范围 本公司所进行的数据分析包括（但不限于）以下场合： a）顾客满意； b）与产品有关要求的符合性； c）过程和产品的特性及趋势，包括采取预防措施的机会； d）供方； e）目标达成及改进。 3．引用文件 3.1 DXC2-QA-01 《抽样计划表》 3.2 DXC-24 《纠正和预防措施控制程序》 3.4 DXC-13 《进料检验和试验控制程序》 3.5 DXC-14 《制程检验和试验控制程序》 3.6 DXC-15 《最终产品检验和试验控制程序》 3.7 DXC-19 《不合格品控制控制程序》 3.8 DXC-21 《客户满意度调查程序》 3.9 DXC-06 《供应商管理程序》 3.10 DXC-01 《质量目标管理程序》 4．职责 4.1 各权责部门负责统计技术的应用和数据的收集、传递、统计、分析、整理、公布、
保存，并确保数据的真实和计算的准确； 4.2 品质部负责对应用统计技术各部门相关人员进行培训，并对统计技术应用进行指导 及其应用效果进行审查。 5．程序 5.1主要应用的统计技术 层别法、柏拉图、特性要因图、实验计划、查对表、直方图、推移图、抽样计划。 5.2统计技术运用 5.2.1层别法 在日常进料、制程、出货检验时，品质部运用层别法将检验结果归类统计， 记入相应表格中，了解产品总体质量状况；制造过程中，装配部应用层别 法将检验结果归类统计，记入《工程记录表》中，了解总体制程能力和状 况，《工程记录表》副本分发品质部、技术部。 5.2.2柏拉图 每月10日前，装配部对上月《工程记录表》进行统计，填写《工程记录统 计月报表》，用柏拉图描述，了解制程过程中重要的质量问题；品质部对上 月出货检验记录进行统计，填写《ODXC抽检不良分析月报表》，用柏拉图描 述，了解出货产品品质重要质量问题； 5.2.3特性要因图 品质部就柏拉图描述的工程不良率、出货品质状况、客户退货情况中重大 品质问题，用特性要因图分析形成原因，必要时召集技术部、生产部、PMC 一起讨论，并将有关记录及要采取的措施知会相关部门。 5.2.4实验计划 当问题的形成原因确定，需要确定具体的变数时，品质部或研发/技术部运 用实验计划，求证可行方案。找到可行方案后，制定后续改善计划。 5.2.5抽样计划
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
数据分析中常见问题的解决方案及心得体会(优.选)
数据分析中常见问题的解决方案及心得体会 论坛君：在数据分析实践中，你遇到过这样的问题吗？你们的标准误差算对了吗？回测过程中的过度拟合问题怎 么解决？聚类分析时的极端值又该怎么处理呢？快来看今 天的文章吧，马上告诉你答案。 你们的标准误差（standarderror）算对了吗？（附程序） 大家都知道，当残余相是独立同分布（iid）时，OLS的标准误差是无偏的（unbiased），但是当残余相与观测值相关时，此标准误差就不再无偏了，需要做相应的调整。 这里向大家介绍一篇Northwestern大学教授MitchellPeterson在顶级权威刊物ReviewofFinancialStudies 上发表的文章（EstimatingStandardErrorsinFinancePanelDataSets：ComparingApproaches，2009），专门探讨标准误差在不同面板数据结构中的调整。据他统计，即使是在专业刊物上发表的文章： '42%的文章没有对标准误差进行必要的调整。 '剩下的58%的文章做了调整。 1.其中，34%用了Fama-MacBeth方法， 2.29%用了虚拟变量（dummyvariable）， 3.7%用OLS计算回归系数但用Newy-West方法对标准误差
做调整， 4.23%则报告了群集标准误差（clusteredstandarderror） 那么，到底哪种处理方法是正确的呢？本篇文章给出了指导意见。简单来说，在二维的面板数据里包含了'企业固定效应'（firmfixedeffect）和'时间效应'（timeeffect）。 '在只具有'企业固定效应'的面板数据中，OLS和 Fama-MacBeth方法的标准误差都会被低估，建议使用群集标准误差（clusteredstandarderror）。 '在只具有'时间效应'的面板数据中，建议使用Fama-MacBeth 方法。 最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成word文本--------------------- 方便更改
《大数据》读后心得体会
《大数据》读后心得体会 首先，本书大体上都是在讲美国政府在各社会团体不断“争取”权利、三权分立制度的制衡下，一步步将信息公开的历程。以及数据对美国政治所产生的影响，美国政府如何保护公民隐私等等。其实真正涉及到企业如何变得更加“智能”，唯有第四章讲得非常详细。先来看一下完整的商务智能流程：1、通过各种来源的关系型数据库，使用ELT工具，对来自不同系统的数据以统一格式进行清洗、转换、集成进入到数据仓库。2、锁定目标数据后进行联机分析。通过不同的分析角度进行多维分析，这样用户可以随时创建自己需要的报表，开发人员只要在后台为用户创建构建多维的数据立方体模型，用户就可以直接在前端的各个维度之间进行切换，从不同的维度对数据进行分析。从而获得更加全面的、动态的的分析结果。3、进行数据挖掘。就是从海量数据中，挖掘出具有价值的数据。通过对数据的挖掘其一、可以发现数据的历史规律，对过去进行总结。其二、可以根据数据对未来进行预测。企业可以根据预测对未来行情趋势做出预判，并作出相关决策。4、数据可视化，我想任何人看到一推数据，就会感到很头疼。当然也很不直观，到底企业的各项指标相比往年是好是坏去做对比也会很麻烦。使用各种图
表、三维地图、动态模拟以及相关的动画技术是原本枯燥乏味的数据，变得生动起来。数据可视化把数据以更加直观的形态展现出来，使人们对相关数据做到一目了然。5、通过上面几步我们就把原先毫无价值的数据，变成了信息，最后演变为知识。 其次，我们北大青鸟公司应该考虑的：1、是否有必要建立数据仓库？当然我这个问题我也在线上向IBM数据仓库的人员询问过。要考虑的有两个因素:其一、数据量的级别，其二、对数据挖掘的程度。一、数据量。采集器实时都对新闻、论坛、博客、微博在进行采集，当然如果说一年的数据量不算大的话，亦或者宁波本地的数据量也没那么大的话。公司假设几年后、几十年后业务量增大了，做到了浙江省乃至全国的时候。那个时候的数据量我想应该是非常的庞大了。二、对数据挖掘的程度，当然有关公司涉及的更多。不过有时候那些公司做得仅仅是从采集的数据那里通过筛选，将相关信息发送给相关的客户。个人觉得这个价值应该被放大，通过对相关数据的挖掘对过去的规律进行总结，对未来的趋势做出预测。如固特异轮胎，根据往年的数据总结出某款轮胎某地以及在哪个时间段销量最大，然后第二年可以根据这个数据，制造商可以提前对该型号轮胎进行大量备货以备不时之需。通过挖掘在特定的时间段，哪几种商品捆绑销售会得到更好的销量等等。当然数据仓库是面向主题的数据
医疗服务数据分析程序
文件会签表 修改记录
1．目的 通过统计、分析医院质量管理体系过程的有效性、效率和业绩，寻找改进机会，不断完善医院服务质量。 2．范围 适用于质量管理体系相关的数据及纠正不合格的统计分析。 3．定义 无 4．职责 4.1 各科室主任、护士长负责对本科室质量目标完成情况进行检查，将相关数据及资料 上报主管部门。 4.2 患者服务中心负责将患者反馈信息报标管办。 4.3 标管办主任负责组织标管办成员抽查各科室、部门落实质量管理体系文件的情况， 对统计数据进行分析，并对不合格的纠正预防措施的实施进行验证。 4.4 各行政、后勤部门负责统计本部门质量目标的相关数据、资料，于每月底将统计结 果报标管办。 4.5 医务部负责收集医院临床质量目标的基础数据、资料，于每月底将统计结果报标管 办。 4.6 标管办每半年进行一次临床科室对行政后勤部门工作满意度调查。 4.7 标管办对各科室、部门上报的数据资料进行统计分析，将结果上报总经理、院长、 董事长。 5. 程序 5.1 数据、资料的收集
5.1.1 各行政后勤部门负责人每月底将本质量目标达标情况及质量管理体系文件实 施情况进行抽查，将抽查结果进行统计分析后报标管办。 5.1.2医务部每月底将各级医疗质量检查和当月医疗质量目标实际达标情况的资料， 进行统计分析，将数据报标管办。 5.1.3护理部主任每月底将各级护理质量检查和护理质量目标实际情况的资料，进行 统计分析，将数据报标管办。 5.1.4病案室收集医院临床质量目标的基础数据、资料，按日、月、季、年进行汇总、 统计，每月底将所有数据统计报表报标管办。 5.1.5工程部经理每月对设备、设施的运行情况及其完好率，以及需要完善改进的情 况进行统计分析，对不合格的设备提出处理方案。 5.1.6患者服务中心于每月最后一日将《门诊患者满意度调查问卷》、《患者信息反馈 登记本》和《出院病人周随访报表》报标管办。 5.1.7医院感染办公室主管按《医院感染控制程序》的有关条款收集医院感染实际情 况的资料，并对医院感染质量目标监测数据进行统计分析，每月底将报表报标 管办。标管办将全院质量目标相关数据进行统计分析后，上报总经理。 5.1.8标管办成员每月对各科室、部门落实质量管理体系文件的情况，进行随机抽查， 并填写《质量检查表》；每季度进行一次住院患者满意度调查，每6个月在全 院发放《行政后勤部门满意度调查表》对行政、后勤科室的服务质量进行调查， 由标管办文件管理员归档保管。 5.2 数据的统计、分析 5.2.1 为了寻找数据变化的规律性，通常采用统计方法。统计分析的资料内容有： 5.2.1.2全院质量目标达标情况。 5.2.1.2患者满意度调查结果和信息反馈意见。 5.2.2 统计方法的选用原则： 5.2.2.1优先采用国家卫生部门公布的质量控制和抽样检查统计标准。 5.2.2.2各科室、部门制定医院各项质量目标统计方法,按此方法对质量目标进行
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。
对大数据的心得体会
对大数据的心得体会 早在XX 年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。 XX年，全球数字规模首次达到了“ ZB”级别。XX年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。XX年底，中国手机网民超过6 亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。有两个重要的趋势使得目前的这个时代与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。 在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测
量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 大数据的概念 大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。 数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。 对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息，例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook 通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook，它们都是大数据时代的创新者。 大数据的三层关系
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。