超赢系列之资金流分析

投资者在实战过程中我想比较关心以下几个问题，今后大盘会朝着什么方向运行？是涨还是跌？我想知道了答案以后对于把握个股来说就显得相对简单多了，其次，今后哪个板块有可能会成为领涨板块？更直接一点地说，今后哪只个股可能成为领涨板块中的龙头，在板块的领涨效应下，一些主力会显得肆无忌惮，因此这些个股的涨幅可能远远超出你我的想象。

其实想要把握板块的走势相比把握大盘运行方向，显得相对简单一些，如果要把握大盘的运行趋势，可谓是一项国际性难题，就是当今股神巴菲特，投资大师罗杰斯等一些金融界巨匠也不敢轻易地说能够掌握经济的运行方向，同样地，他们也不能把握大盘的方向，要不然也不会在去年的大手笔投资中屡屡失手了。那究竟有没有什么行之有效的方法可以帮助我们在决策的时候增加研判大盘走势准确度的砝码呢？如果我们能实时掌握大资金在不同时间周期下增减仓数据的第一手资料，那么我想对于研判大盘的走势来说无疑是非常有利的，大智慧金融终端提供了一个功能非常强大，能够实时监控大盘、板块、板块中个股的大资金流向情况，无论主力的整体增仓，减仓都能被准确监控。

那下面我们就来详细讲解一下资金流向功能。如何进入该功能界面呢？很简单，投资者可以在非邮件系统界面下输入“SVFL+回车”键进入到该功能页面，接着我们需要首先确立一个时间周期，当然让你也可以对当天盘中实时主力资金流向进行统计，接着我们选择统计范围、分类标准、统计指标，在这里你可以选择四个指标进行统计，最后可以根据自己的偏好用不同的方法对统计的结果进行显示，例如你可以选择列表的显示方法，也可以选择图表的显示方式。设置好了所有的参数后，点击查询按钮，短短几秒系统就能马上准确计算出所有我们非常关心的信息。

为了方便大家更深的理解这个功能，我就具体地来举个例子说明一下。

首先我们按F3进入上证大盘的日K线图，不难发现，大盘上一波反弹高点2402点，期间从12月31日--2月16日大盘阶段涨幅达到30.36%，尤其是2月3日至16日，大盘加大了快速反弹的力度，短短几天涨幅就达20%，期间在银行股为主的权重股支撑下，像煤炭石油、汽车（新能源汽车）、券商等板块表现都相当突出。

为什么他们能够表现的如此抢眼呢？大涨之前主力有没有露出一些蛛丝马迹，那么我们不妨用资金流分析一下大涨前期主力大资金的流向情况，看看能不能给我们一个合理的答案。首先我们应该确立一个时间周期，我们通过查看大盘K线得知大涨前的时间周期大概是12.31--2.02日，相应的在功能页面当中期间选项下我们选择自定义区间选项，之后输入相应的时间周期12.31--2.02日，统计指标中选择净额（万元），为了让大家看的清楚，我选择以列表的方法显示。点击查询按钮系统自动会计算出结果。

通过精确的数据分析我们发现，在大盘大涨之前大盘主力资金早就开始在增仓了，而且幅度相当大，达到173..2亿，板块方面，银行股增仓位列首位，这下大家明白大涨期间为什么银行股会如此力挺大盘的原因了吧。另外，像后市表现突出的煤炭石油、新能源汽车、券商等板块主力增仓幅度也位居前列。

如果您要看板块里面增仓考前的个股怎么办呢？很简单，只需双击板块名称就可以了，这样，你在了解了大盘、板块今后大致运行趋势的同时，还能够快速抓住领涨板块中有可能成为领

头羊的个股。

大智慧服务中心

2009年4月8日

银行行业大数据解决方案

银行行业大数据解决方案银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。

银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下：银行业大数据应用 1、用户实时行为分析互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。

演讲稿银行系统需求分析.docx

一、需求陈述随着经济建设的发展，人民生活水平得到了质的飞跃，手头的多余资金越来越多，在倡导消费理念的同时，人们也热衷于理财，银行管理系统为广大用户提供了方便，快捷的资金管理通道。因此，银行是一个与人们日常生活息息相关的机构。实际中的银行功能十分复杂，在这里仅讨论银最基本的功能，包括取款、存款、转账、开户以及注销账户。在对银行系统的基本功能进行分析后，得出需求陈述如下：在银行系统中，银行首先需要为客户进行开户，一个银行可以有多个客户，一个客户可以持有多个账户。客户进入银行系统首先需要登录，银行系统验证用户身份后，客户可以进行业务操作。业务操作包括存款、取款、转账，其中转账操作可以实现银行内账户之间的转账和不同银行的账户之间的转账。银行职员可以为客户进行账户管理操作，包括创建、注销账户以及修改账户信息。二、需求分析 1.确定参与者。通过对系统需求陈述的分析，可以确定系统有如下执行者：（1）银行任意一个可以为客户提供开户、销户、存款、取款、转账等业务的银行。（2）银行职员在银行中可以修改客户的账户信息，进行开户、销户等操作的职员。（3）客户可以在银行中进行存款、取款及转账等业务的任意组织或者个人。 2.确定用例在确定参与者之后，结合银行系统的基本功能，进一步分析系统的需求，识别出的用例有：（1）登录本用例提供了验证用户身份的功能。（2）账户管理本用例提供了创建、删除账户的功能，以及对账户信息进行修改的功能。（3）存款本用例提供了将钱存入账户的功能。（4）取钱本用例提供了将账户中的钱取出的功能。（5）转账本用例提供了将钱从一个账户转入其他账户的功能，它包括属于同一个银行的账户之间的转账和属于不同银行的账户之间的转账。三、用例规约描述

基于一种海量数据处理分析系统设计文档

中科基于一种海量数据处理分析系统的设计文档一、海量数据处理的背景分析在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。二、海量数据处理分析的特点（一）、数据量大，情况多变现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作

为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。（二）、软硬件要求高，系统资源占用率高各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。

投标报价书范文

投标报价书范本合同名称：合同编号： 1.我方已仔细研究了包括补充通知）的全部内容，愿意以人民币（大写）元的投标总报价（分项报价见已标价的工程量清单）按上述招标文件规定的条件和要求承包合同规定的全部工作，并承担相关的责任。 2.我方提交的投标文件（包括投标报价书、已标价的工程量清单和其它投标文件）在投标截止时间后的内有效，在此期间被你方接受的上述文件对我方一直具有约束力。我方保证在投标文件有效期内不撤回投标文件，除招标文件另有规定外，不修改投标文件。 3.我方完成本工程的工期为天。 4.随同本投标报价书附上投标保函一份，作为我方投标的担保。 5.若我方中标： (1)我方保证在收到你方的中标通知书后，按招标文件规定的期限，及时派代表前去签订合同。 (2)随同本投标报价书提交的投标辅助资料中的任何部分，经你方确认后可作为合同文件的组成部分。 (3)我方保证向你方按时提交招标文件规定的履约担保证件，作为我方的履约担保。 (4)我方保证接到开工通知后尽快调遣人员和调配施工设备、材料进入工地进行施工准备，并保证在合同规定的期限内完成合同规定的全部工作。 6.我方完全理解你方不保证投标价最低的投标人中标。投标人：（盖章）

法定代表人（或委托代理人）：地址：网址：电话：传真：电报挂号：邮政编码：日期：投标保证金：我单位参加你方招标发包的投标，按招标文件要求，现已将人民币交于吉林省中正招标代理有限公司，承诺执行招标文件有关投标保证金的规定，并对我方有约束力。投标人：法定代表人（或委托代理人）：日期：授权委托书：兹委托（居民身份证码：）为我单位的委托代理人，代表我单位就（合同编号：）签署投标文件、进行谈判、签订合同和处理与之有关的一切事务，其签署名真迹如本授权委托书末尾所示，特此证明。授权委托单位：法定代表人：（签名并盖章）委托代理人：（签名并盖章）拟投入本合同工作的施工队伍简要情况表

(完整版)供应链管理重点(马士华版)

第一章导论 1.供应链：供应链是围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商，直到最终用户连成一个整体的功能网络结构。 2.供应链管理：供应链管理就是使供应链运作达到最优化，以最少的成本，让供应链从采购开始，到满足最终顾客的所有过程，包括工作流、实物流、资金流和信息流等均能高效率地操作，把合适的产品、以合理的价格，及时、准确地送到消费者手上。 3.供应链管理涉及的内容：①主要领域：需求、计划、订单交付、供应、回流；②支持平台：对供应链全程提供物流支持和信息支持的平台；③基本职能：产品工程、产品技术保证、采购、生产控制、库存控制、仓储管理、分销管理；④辅助职能：客户服务、制造、设计工程、会计核算、人力资源、市场营销。 4.供应链管理思想产生的必然性：市场需求与竞争环境变化→企业机会成本增加→实行业务外包→企业间交易成本增加→企业间合作与联盟→供应链管理。 5.传统与现代供应链管理区别：①供应链管理把供应链中所有节点企业看作一个整体；②供应链管理强调和依赖战略管理；③对所有相关企业采用集成的思想和方法；④强调通过与合作企业建立战略合作伙伴关系；⑤供应链管理的协调与激励机制。 6.供应链运作的协调与协同：①供应链的核心机制是“竞争—合作—协调”，其中协调是供应链管理成功与否的关键；②对供应链协调的研究（买方—卖方协调、生产—分销协调、库存—分销协调、供应链网络结构中物流过程的协调、基于Internet的供应链协调机制）。 7.供应链管理的基本思想 1.“横向一体化”的管理思想。 2.非核心业务一般应采取外包的方式分散给业务伙伴，并与业务伙伴结成战略联盟关系。 3.供应链企业间形成的是一种合作性竞争。 4.以顾客满意度作为目标的服务化管理。 5.供应链管理追求物流、信息流、资金流、工作流和组织流的集成。 6.借助信息技术实现目标管理，这是信息流管理的先决条件。 7.更加关注物流企业的参与。第二章供应链管理的基本问题 1.供应链的特征：①复杂性；②动态性；③交叉性；④面向用户需求。 2.供应链的类型：①稳定的和动态的；②平衡的和失衡的；③效率型和响应型；④风险规避和敏捷。 3.供应链管理的运行机制：合作、决策、激励、自律、风险（建立战略合作伙伴关系；加强信息交流与共享，优化决策制定；加强激励机制的应用；柔性设计；风险的日常管理）、信任机制。 4.基于传统制造模式下的扩展企业模型： 5.基于供应链的扩展企业模型： 6.集成化供应链管理理论模型①控制回路（作业回路）：顾客化需求、集成化计划、业务流程重组、面向对象过程控制；②策略回路：顾客化策略、信息共享、调整适应性、创造性团队；③性能评价回路：满意度评价、同步性评价、协调性评价、价值增值性。 7.集成化供应链管理实现的步骤：①基础建设；②职能集成；③内部集成化供应链管理；④外部集成化供应链管理；⑤集成化供应链动态联盟。 8.供应链业务外包的原因：①分担风险；②加速重构优势；③企业难以管理或失控的辅助业务职能； ④使用企业不拥有的资源；⑤降低成本。 9.推动式和牵引式的供应链运作方式：⑴制造商推动式：①特点（集成度低、需求变化大、缓冲库存量高）；②流程（供应商←制造商→分销商→零售商→用户）。⑵用户牵引式：①特点（集成度高、数据交换迅速、、缓冲库存量低、反应迅速）；②流程（供应商←制造商←分销商←零售商←用户）。 10.推—拉结合的供应链系统：拉动式（效率型，供应链面向市场一端主要以客户需求为驱动力，主张快速响应客户的需求）、推动式（响应型，供应链上游一端更多的是以预测驱动生产和供应）。第三章供应链的构建与优化 1.供应链管理体系构建总体模型：⑴供应链环境下的运作组织与管理；⑵供应链环境下的物流管理； ⑶基于供应链的信息支持系统。 2.供应链构建的设计原则：①简洁性原则；②集优（互补性）原则；③协调性原则；④动态性（不确定性）原则；⑤创新性原则；⑥战略性原则；⑦自顶向下和自底向上相结合的设计原则。

商业银行客户标签体系构建知识讲解

银行客户标签体系构建在大数据时代，以互联网为代表的现代信息科技将从根本上改变金融运营模式。数据在呈现出海量化、多样化、传输快速化和价值化的变化趋势的同时，也改变了传统金融行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。商业银行“通过产品与服务争夺客户”的背后是一场暗流涌动的数据战。商业智能、大数据分析、数据挖掘、数据价值、信息地图等词汇越来越多地进入到商业银行各级机构管理层和执行层的视野，银行在客户营销、客户关怀、风险监管、业务运营等方面，有关数据分析的应用也更加深入和精细。这也反映了商业银行因时而变、顺势而为的转型思路，即利用互联网思维和大数据思维，实现战略转型，依托客户服务渠道和大量交易数据的优势，打造以大数据为基础、以客户为中心、重视客户体验、适应新时代市场竞争的“数字银行”。在此过程中，如何在银行内部以及所有可能记录客户信息的互联网、各类商户系统中的结构化、非结构化，以ZB计的海量数据中获取并筛选有价值的关联信息，是对所有商业银行的一大挑战。而通过构建客户标签，实现快速精准营销，则是商业银行应对上述挑战的有效解决方案。一、何为客户标签给客户贴标签是大数据营销中常用的做法，诸如“商务人士”、“育婴妈妈”、“在校学生”、“奢侈品粉丝”等客户标签早已在互联网企业中建立，借助客户标签，互联网企业可实现基于网页设计的广告、营销活动的精确推送。近年来，国内商业银行也开始尝试通过深入的数据分析和挖掘，洞察客户行为、喜好，给客户“打”上各种类型的标签。合理准确的客户标签的背后是银行对客户全方位信息的深入理解与认知。在这个过程中，银行可以发现哪些潜在客户对营销活动响应度高；哪些客户接受新产品困难，只钟情于传统业务；哪些客户信用度低、风险高或存在欺诈可能。准确勾勒客户轮廓需要结合银行内部数据、社交媒体数据、外部公共数据等多维度数据，深入分析、挖掘后获得潜在客户知识，并依据业务目标对客户进行分类细化，采用类自然语言方式对客户进行描述。如客户标签“手机消费达人”=统计周期[当年（自然年）01月01日至今]+渠道偏好特征[通过手机银行渠道办理业务]+服务偏好特征=[缴费交易笔数≥4]+交易对手特征[支付宝商户]。一个客户标签通常是一个或多个客户特征的集合，构成集合的特征也称为业务特征规则，是表达客户标签规则的原子组成。二、客户标签体系的构建对商业银行而言，基于客户特征集合形成的客户标签有成百上千、甚至成千上万个，这些标签在构建时的业务目的和适用场景各有不同。随着应用标签的场景越来越丰富，商业银行也会逐渐形成一套完整的客户标签体系。

银行经营管理智能分析平台系统解决策划方案

银行经营治理智能分析平台系统解决方案微软公司总裁比尔．盖茨曾讲:今天传统的商业银行将是要在2１世纪灭绝的一群恐龙。这是非言、预言依旧警言?不管怎幺讲,银行业在面临激烈的竞争时,确实感受到生存的压力。尤其是我国经济正处于转型期，融入全球市场进程不断加快，使得传统银行业的经营治理不论是理念、方法、技术都不适应金融行业的快速进展变化的要求,经营决策者差不多意识到,利用信息技术来提升银行的经营治理水平，是增强自身核心竞争力的重要手段。一、银行经营治理面临的问题金融行业的进展变化要求银行的经营治理必须与之相适应,从银行经营治理角度动身,需要解决的问题有: １、金融创新与风险的复杂化：随着金融市场的开放、中国入世,由市场主导和政府主导的多种金融创新将不断涌现，同时也不可幸免的是

银行业面临诸多新的风险,这使得银行的经营治理既要进行治理上的创新、经营业务上的创新，又要及时的规避风险,使银行能够积极稳健的生存和进展。 2、金融自由化、证券化：融资证券化使大公司可直接在资本市场和货币市场筹措资金,商业银行的传统金融媒介作用降低,优质客户减少，使利息收入的比重下降。对此,商业银行必须转变经营观念,依照市场变化，开发新的业务领域和赢利渠道,因此经营治理对业务进行了重新定义,使其适应业务多元化的要求。 3、客户选择多样化：激烈的金融竞争使客户面临的选择多样化,如何发觉和留住高价值的客户,同时又操纵客户风险，是银行急需解决的问题。因此在经营治理上应以客户为核心,从不同角度分析客户需求，以灵活的经营手段满足客户。 4、金融交易电子化、智能化：通过多年的金融电子化建设,银行积存了大量的反映银行经营治理活动的数据。新型的经营治理确实是要结

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的基础支撑环境，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的融合数据资源视角，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的综合情况，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,结合政务大数据的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、旅游等重点行业的数据综合分析，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、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和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的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,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

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的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的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的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:通过对海量的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，促进民生的发展。

银行客户数据分析

项目分析报告项目名称:xx对公客户圈分析

一、分析项目需求：以一个代表性客户为例(如XX医院),找出与它有资金往来(上下游)的对公客户圈。二、业务理解（一）定义公司:XX医院; （二）确立资料来源:交易流水信息；（三）流程：根据公司名称，找到公司在我行的源系统编号，根据源系统编号，查找该客户的日常结算（流水）信息，判断该客户的上下游客户并绘制对公客户圈。三、数据理解（一）客户名称与我行系统对应信息：经分析，对公客户与我行系统编码对应信息，对应系统表单为：XX。（二）根据公司在我行系统编号，查找流水信息：目前仅能获取实验室内数据，无法在XX数据区获取日常流水信息。根据<流水衍生表》能够获取最近三个月的流水数据。四、四数据准备目前，中心仅有数据实验室权限，从实验室环境下下分别获取：《对公客户名单表》：与《流水衍生表》。

五、实施步骤（一）xx医院 1．获取企业编号及流水信息： 2．获取交易流水信息：根据xx医院的在我行客户编号，获取流水信息。经查询，xx在我行三月内无流水信息。（二）xx第一医院 1.获取企业编号信息： 2.获取交易流水信息：根据企业客户编号，获取了医院2014年11月至2015年1月的交易流水信息。六、分析结果（一）借贷方流向分析: 通过对xx的交易流水分析，2014年11月，其贷方流入万元，借方流出644.08万元；2014年12月，其贷方流入1375.73万元，借方流出1375.73万元；2015年1月，其贷方流入1712.22万元，借方流出1712.22万元。每月流入及流出金额相等，预计其为资金归集帐户。（二）贷方流入分析： 2014年11月至2015年1月，xx医院贷方流入金额3732.04万元，上游流入对象为xx营业部代理中央财政授权支付垫款户。

银行系统 UML需求分析图

电子科技大学软件学院标准实验报告（实验）课程名称UML 电子科技大学教务处制表

电子科技大学实验报告学生姓名：黄斌学号：2823102006 学生姓名：马少龙学号：2823102008 学生姓名：袁孝涛学号：2823102007 学生姓名：文志伟学号：2823102009 学生姓名：杨超学号：2823102010 指导老师：訾德义实验地点：教学楼A105 实验时间：10,12,05 一、实验室名称：软件实验室二、实验项目名称：可存取款ATM系统三、实验学时：16 四、实验原理：（是不是把银行系统都改成ATMXXX？）五、实验目的：随着经济建设的发展，人民生活水平得到了质的飞跃，手头的多余资金越来越多，在倡导消费理念的同时，人们也热衷于理财，银行管理系统为广大用户提供了方便，快捷的资金管理通道。

银行系统分为ATM机，用户，后台服务器。用户向ATM提交数据，ATM机向服务器提出申请，服务器向ATM发送数据，ATM机将数据反馈给用户。银行系统主要功能用：取款，存款，账户设置，转账汇款，查询账户。六、实验内容：一个功能完善的银行管理系统，必须包括以下的几个模块。 ●用户登陆由用户登陆、用户注销、退出系统3个部分组成。 ●取款客户从银行合法账户取出一定资金。 ●查询账户客户接受银行合法账户余额。 ●转账用户把一个合法账户的款项存到另一个合法账户。 ●账户设置主要对用户的账户相关信息的设置与修改。七、实验器材（设备、元器件）： a.试验环境Rose 2003 b.操作系统window XP

八、实验步骤：步骤1：需求分析步骤1.1：用户登陆用户登陆所包括的功能模块如下图：用户进入本银行管理系统的入口，没有得到身份验证的用户只能拥有最低的使用权限，即只能选择退出系统或是用户登陆。这是一个稳定、安全的系统所必须具备的。步骤1.2：账户管理账户管理系统是整个银行系统的核心，用户在此选项可以对合法账户的资金进行一定的操作，满足客户日常需要。并且对自己账户的密码，个人信息等进行安全方面的设置。

资金流量分析方法

资金流量分析方法 ——以资金流量矩阵表为例一、资金流量分析方法的概念及其理论基础资金流量分析方法是通过建立特定的经济核算帐户来观察和分析经济现象的分析方法，其主要目的是反映不同经济部门之间由经济活动引起的价值量的流入和流出，以资金的运动揭示经济部门之间的联系。资金流量分析方法的理论基础是现代经济学中的收入流量均衡原理。由于各部门之间收入分配上的相关性和资金融通在量上的对等性，经济变量之间就存在平衡制约关系，使通过棋盘式的平衡表格式描述收入分配和资金融通过程成为可能。资金流量分析方法就是以此为基础而产生并发展起来的。二、资金流量分析方法的数理基础一部门的正金融投资与另一部门的负金融投资相对应。在封闭经济条件下，正负相抵为零；在开放经济条件下，两者的差实际上就是国际收支经常项目的差额。正的差额表示本国储蓄为外国所用，负的差额表示外国储蓄为本国所用（这就是资产负债表的原理）。用公式表示是: 国内生产总值=总消费+总储蓄 =总消费+总投资 =总消费+总实物的投资+总金融投资 =总消费+总实物投资+国际收支经常项目差额三、资金流量分析方法的应用资金流量分析方法常用于对资金流量账户数据的精加工处理，采用的主要技术是矩阵式账户，其目标是建立资产负债表经济学。资金流量表有两种呈现方式，一种是常见的复式账户，一种是近些年发展起来的矩阵式账户。前者的优点是简洁易读，后者的优点是具体精确，因为它涉及对前者数据的进一步加工。矩阵式资金流量表编制的完善也成为最近十年资金流量分析方法主要的进步之一。四、资金流量分析方法的过程 1.对国民经济活动单位进行机构部门划分。

2.为各部门编制资金平衡表。 3.将各部门的资金运用和资金来源进行汇总，编制资金流量矩阵表。 4.根据资金流量表提供的信息进行经济分析五、矩阵式资金流量表的编制建立矩阵式资金流量表的第一步是编制各个部门的资产矩阵和负债矩阵，将复式账户的资产和负债分开处理。按照资金流量表的结构，设E 为金融资产矩阵，R 为金融负债矩阵，E t 为各部门持有的第i 种金融工具在资产方的合计，R t 为各部门持有的第i 种金融工具在负债端的合计，对于同一种金融工具，有R E t t =。j ε为第j 个部门金融净负债，j ρ为第j 个部门金融净资产，t 为各部门资产或负债列的合计。E 和R 用矩阵表示为: 其中，ij e （0≥ij e ）为j （m j ,,1 =）部门持有的i （n i ,,1 =）金融工具的资产数额，ij r （0≥ij r ）为j 部门所持有的i 金融工具的负债数额。对于每一行，有∑==m j ij E i e t 1，∑==m j ij R i r t 1。

火龙果软件-海量数据处理小结

海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考：一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟存如果系统资源有限，存提示不足，则可以靠增加虚拟存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，存为1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示存不足，那么采用了加大虚拟存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟存，这样虚拟的存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的存不足问题。七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。九、优化查询SQL语句在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非

银行储蓄系统需求分析报告(互联网+)

银行储蓄系统需求分析报告 1．引言 1.1编写目的本报告的目的是规范化本软件的编写，旨在于提高软件开发过程中的能见度，便于对软件开发过程中的控制与管理，同时提出了本银行储蓄系统的软件开发过程，便于程序员与客户之间的交流、协作，并作为工作成果的原始依据，同时也表明了本软件的共性，以期能够获得更大范围的应用 1.2项目背景软件名称：银行储蓄系统委托单位：银行 1.3定义银行储蓄应用系统软件：基本元素为构成银行储蓄及相关行为所必须的各种部分。需求：用户解决问题或达到目标所需的条件或功能；系统或系统部件要满足合同、标准，规范或其它正式规定文档所需具有的条件或权能。需求分析：包括提炼，分析和仔细审查已收集到的需求，以确保所有的风险承担者都明其含义并找出其中的错误，遗憾或其它不足的地方。模块的独立性：是指软件系统中每个模块只涉及软件要求的具体的子功能，而和软件系统中其他的模块的接口是简单的 1.4参考资料《精通C#数据库开发》王华杰等清华大学出版社2004年出版《软件工程——原理，方法与应用》吴钦藩编着人民交通出版社出版《软件工程导论（第四版）》张海藩编着清华大学出版社出版 2．任务概述 2.1目标完善目前银行储蓄系统，使之能跟上时代的发展。同时通过实践来提高自己的动手能力 2.2运行环境操作系统：Microsoft Windows 2000 Advanced Server

支持环境：IIS 5.0 数据库：Microsoft SQL Server 2000 2.3条件与限制硬件配置要求：硬件外部设备需奔腾133以上的pc机，内存需16兆以上软件要求操作人员具有初步的相关知识由于本系统为即时软件，对数据的同步要求较高，建议配置网络时使用可靠性较高的相关网络硬件设施。银行以记时器记时完毕触发利息结算；对用户取款额未做上限约束；各间银行采用集中控制。有效证件仅为身份证，牵涉到开户、撤户、挂失、取款时客户必须提供身份证号；存款及余额查询时不需提供身份证号。不考虑系统的运行平台可能会出现的硬件故障。 3．数据描述 3.1静态数据包括系统登录密码,各数据库所在位置,系统分析原始数据。 3.2动态数据输入数据：姓名，年龄，性别，身份证号，地址，帐号，密码输出数据：姓名，年龄，性别，身份证号，地址，帐号，密码，交易金额，余额，交易时间，交易号码 3.3数据库介绍采用JDBC技术连接使用SQL SERVER 2000 来设计数据库。数据库名称：Bank 其中有六张表，它们是： Depositor (IDCode, IDCard, DName, Sex, Age, Address) 其中IDCode为系统自动赋值，IDCard为主键，是用户的身份证号码，DName 表示姓名； CreditCard (IDCode, Number, Code, Pay) IDCode为在表Depositor中的IDCode值，Number为主键，是信用卡的卡号；Account (IDCode, Number, Code, Pay) IDCode为在表Depositor中的IDCode值，Number为主键，是存折的帐号；ExchangeRate (rateName, rateValue) 该表存储汇率值 IntrestRate(rateName, rateValue) 该表存储利率值

现金流量表编制各科目详细分析

现金流量表中的经营性应收项目的减少和经营性应付项目的增加包括的内容现金流量表的编制一直是企业报表编制的一个难点，如果对所有的会计分录，按现金流量表准则的要求全部调整为收付实现制，这等于是重做一套会计分录，无疑将大大增加财务人员的工作量，在实践中也缺乏可操作性。许多财务人员因此希望仅根据资产负债表和利润表两大主表来编制出现金流量表，这是一种奢望，实际上仅根据资产负债表和利润表是无法编制出现金流量表的，还需要根据总账和明细账获取相关数据。作者根据实际经验，提出快速编制现金流量表的方法，与读者探讨，这一编制方法的数据来源主要依据两大主表，只从相关账簿中获得必须的数据，以达到简单、快速编制现金流量表的目的。本文提出的编制方法从重要性原则出发，牺牲精确性，以换取速度。编制现金流量表按以下由易到难顺序快速完成编制：首先填列补充资料中“现金及现金等价物净增加情况”各项目，并确定“现金及现金等价物的净增加额”。第二填列主表中“筹资活动产生的现金流量”各项目，并确定“筹资活动产生的现金流量净额”。第三填列主表中“投资活动产生的现金流量”各项目，并确定“投资活动产生的现金流量净额”。第四计算确定经营活动产生的现金流量净额，计算公式是：经营活动产生的现金流量净额＝现金及现金等价物的净增加额－筹资活动产生的现金流量净额－投资活动产生的现金流量净额。编制现金流量表的难点在于确定经营活动产生的现金流量净额，由于筹资活动和投资活动在企业业务中相对较少，财务数据容易获取，因此这两项活动的现金流量项目容易填列，并容易确保这两项活动的现金流量净额结果正确，从而根据该公式计算得出的经营活动产生的现金流量净额也容易确保正确。这一步计算的结果，可以验证主表和补充资料中“经营活动产生的现金流量净额”各项目是否填列正确。第五填列补充资料中“将净利润调节为经营活动现金流量”各项目，并将计算结果与第四步公式得出的结果是否一致，如不相符，再进行检查，以求最终一致；第六最后填列主表中“经营活动产生的现金流量”各项目，并将计算结果与第四步公式计算的结果进行验证，如不相符，再进行检查，以求最终一致。由于本项中“收到的其他与经营活动有关的现金”项目是倒挤产生，因此主表和附加资料中“经营活动产生的现金流量净额”是相等的，从而快速完成现金流量表的编制。下面按以上顺序详细说明各项目的编制方法和公式：一、确定补充资料的“现金及现金等价物的净增加额” 现金的期末余额＝资产负债表“货币资金”期末余额；现金的期初余额＝资产负债表“货币资金”期初余额；现金及现金等价物的净增加额＝现金的期末余额－现金的期初余额。一般企业很少有现金等价物，故该公式未考虑此因素，如有则应相应填列。二、确定主表的“筹资活动产生的现金流量净额”

国民经济核算-由资金流量表(实物)分析收入分配情况

由资金流量表（实物）分析收入分配情况由国民经济核算课程所学习的内容可知，资金流量表是以全社会资金运动为对象，核算各部门资金的来源和运用，反映全社会各种资金在各部门间的流量、流向及其相互关系。是反映常住者之间以及常住者和非常住者之间经济交易的矩阵表式。我国资金流量核算将实物交易和金融交易共同纳入核算范围，核算内容由两部分组成，一部分是反映商品流转状况的，称为收入分配部分；另一部分是反映资金流转状况的，称为金融交易部分。其中，资金流量核算（实物交易部分）作为对国内生产总值核算内容的补充，其覆盖了从增加值创造到非金融投资的价值收支过程，提供了有关收入分配过程的详细信息。为了对目前人们极为关注的收入分配情况进行分析，故于《中国统计年鉴2012》中选出了2000年及2009年的资金流量表数据进行分析。其中，2009年资金流量表如下所示：

如我们所知，资金流量表是一种二维平衡表，采用交易项目×机构部门的矩阵结构。故在此可以分别从交易项目及机构部门角度去分析。一、结构分析i （一）交易项目分析 1、劳动者报酬的部门结构由2009年资金流量表数据可知，该年度我国住户部门共得到劳动者报酬166957.9亿元。做反映劳动者报酬的部门结构饼图（见图1-1），可以看出：有44%的劳动报酬来自非金融企业部门支付，36%的劳动者报酬来自住户部门，17%来自政府部门，而来自金融机构和国外部门的比重过小则可以忽略不计。图1-1 2009年劳动者报酬的部门结构数据表明非金融企业部门是最大的劳动者报酬支付部门；而住户部门之所以占有相当大比重在于我国国民经济核算中对个体经营收入的处理方式有关：根据我们在课堂上所学内容知，中国的混合收入和雇员报酬一起都记录为劳动者报酬；此外，政府支付的劳动者报酬也很可观，在一定程度上反映出中国政府规模之大。 2、原始收入与可支配收入的部门结构根据资金流量表内容，做反映增加值、原始收入与可支配收

常用大数据量、海量数据处理方法__(算法)总结

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任

意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个