數據指標下降怎麼提升

⑴ 數據提升具體應該怎麼做

業務上
1.業務為核心，數據為王
了解整個產業鏈的結構
制定好業務的發展規劃
了解衡量的核心指標
有了數據必須和業務結合才有效果
需要懂業務的整體概況，摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2.思考指標現狀，發現多維規律
熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀對
比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
業務的分析大多是定性的，需要培養一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要藉助技術、工具、機器。而感覺的培養，由於每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數據元素之間的關系還是需要通過數據可視化技術來實現。
3.規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
技能上
1.Excel是否精鑽？
除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經常用的，可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況；另外，Excel裡面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。
2.你需要更懂資料庫
常用的資料庫如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對於資料庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。在對於大數據量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網路流量、提高資料庫的安全性是非常有必要的。
3.掌握數據整理、可視化和報表製作
數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上並不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留於分析。

⑵ 怎樣提升數據分析能力

• 你這個問題，不夠具體明確。數據分析，可以分成好幾種。比如，你是為了進行政府項目申報，進行財務數據分析的話，就要根據項目要求的指標，看財務管理方面的書籍。因為在這些書里，可以找到具體計算公式。
  其二，如果是為了做決策進行分析，那麼就要懂一些統計學知識以及財務知識。在分析的時候，要用一些指標，同時還要有一些科學方法。
  其三，如果是為了市場調研的數據分析，可以用「調研 數據分析」為關鍵詞，在網上搜一些資料。
  

⑶ 我們如何提升自己的數據策略分析能力

很多同學抱怨：每天對著大堆數字，卻看不出個名堂。反而有些做業務的人，看幾個數字就能馬上做出准確判斷。咋回事！看著數據沒有感覺，是缺少數據洞察力的表現。數據洞察力和操作工具沒有關系，完全是一種思維習慣。建立起來以後，不單單對工作有幫助，在生活中用處也很大，今天我們系統講解下。
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直觀感受下啥叫數據策略分析能力
數字本身沒有啥含義，數字+業務場景，才有了具體業務含義。注意，第一張圖上的小帥哥會暴走，並不是因為姑娘180身高，而是因為姑娘180把他比得太矮了（且因此受過嘲諷）。「比」才是問題的關鍵。所以數據本身不形成判斷，數據+標准才能形成判斷。想讀懂數據的含義，一定得看具體業務場景下，業務判斷的標準是什麼（如下圖）。
有了數據、業務場景、判斷標准，我們才能形成基本的數據洞察。這三者缺一不可。少了數據，就會陷入：「我看到一個黑蘋果，所以全天下蘋果都是黑色的」這種窘境。少了業務場景，就會出現：「一個女人十個月生娃，十個女人一個月就能生出來吧」這種糗事。少了判斷標准，就會雞同鴨講，大家扯了半天，發現說的「好/壞」根本不是一類。
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培養洞察力的基本思路
既然洞察力來自數據、業務場景、判斷標準的組合，培養洞察力，也是從這三個方向出發，包括：
遇事找數據細致了解業務場景清晰判斷標准積累特定場景下，數據判斷的結論在新場景中使用結論，檢驗效果持續積累正確結論，修正錯誤結論
這一段話看起來很官方，可實際操作起來非常簡單，並且我們每個人、每天都在實踐。就比如找對象，懵懂的小男生都是挑剔熱巴太胖、冪冪頭禿，幻想自己找個仙女下凡。可真自己約會相親追過幾個女生，就發現「哦，原來現實中找個美女那麼難呀！」
然後真找個「美女」相處一段時間，就發現比起長相，性格、愛好、生活能力、工作能力哪個都更重要。半夜，小哥一個人獨自抽著煙，對著月亮，思考：「為毛我要花錢花力氣請個姑奶奶回來伺候，我欠抽嗎！」的時候，他的洞察力就有了質的飛躍。即使以後再看到漂亮小姑娘，他也會立即明白：這不是我的菜！
在現實生活中，制約洞察力的關鍵，往往是數據。因為生活中信息不對稱問題嚴重，收集數據的難度太高，還要付出時間、金錢甚至前途、未來這種高額成本。所以在生活中，我們常採用的是有限理性的策略。在可行范圍內，盡量用少的數據做決策。或者乾脆採用跟隨策略，跟著那些比我們優秀的人混。但在企業里，則是完全不同的另一幅場景。
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培養數據洞察力的難點
在企業工作中，培養數據洞察力最大的難點，是數據、業務場景、標准三者是相互分離的。
做數據分析的同學們不了解業務場景，只能對著數據瞎猜；業務部門的人自己稀里糊塗，或者各懷鬼胎，故意扭曲判斷標准；對數據重視度不夠，基礎數據採集不全，遇到事都喜歡講個案，不看數據全貌；
這些糟糕狀況，都會導致做數據分析的同學們很難積累經驗。於是我們常常發現，企業里最有洞察力的人往往是老闆。因為在老闆那裡這三者是透明的，所以即使不操作基礎數據，他老人家也能明察秋毫。但這對數據分析師可不是件好事。因為老闆還等著我們給意見呢，事事都讓老闆跑在我們前邊，會引發不滿的。所以做數據的同學們還是得自己鍛煉下洞察力。
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培養數據洞察力的步驟
很多同學一說要提升洞察力，最喜歡干這三件事：
找《XX行業2020-2025全景洞察報告（重磅深度！）》找XX行業數據指標體系思維導圖，挑個最密密麻麻的保存在D盤-干貨文件夾加各種數據分析群，問：「有沒有牛X的數據分析報告看看，有洞察那種，發來看看」
這三種方法完全沒用。這就像一個想談戀愛的小伙，每天在網上看美女圖片一樣，自己不動手練，不具體思考，是不可能提升洞察力的。永遠不動，永遠不會。得想辦法自己動手才行。而且往往這些東西內容太多，最後保存在D盤的玩意，你也永遠不會看。所以最好從一個具體小點出發。
第一步：從一個場景一個指標開始
做數據的同學，優勢在於手上有數據，可以隨時查。劣勢在於不了解業務場景。因此把數據結合到業務場景中，是破題的關鍵。最好找一個自己熟悉的業務，有好朋友的部門入手。從理解結果指標開始（如下圖）。
第二步：從極值到中間值
理解了指標業務含義，想要形成判斷，可以從白犀牛開始——先看指標極大、極小值的時候。這些情況是什麼場景，發生什麼問題，有什麼應對。有了對極值的了解，就行掌握基礎的判斷標准，也能積累分析假設和分析邏輯。當遇到沒有那麼極端的情況時，可以順著已經積累的分析邏輯去理解。實在解讀不了，也可以選擇再觀察觀察，看看數據往哪個極端方向發展（如下圖）。
第三步：從靜態到動態
當我們對靜態場景積累的足夠的洞察的時候，就能解讀動態場景。本質上，動態場景只是一系列靜態場景的合集。要額外提醒的是：一個業務變化往往有規律性。一個連續的規律，本身是具有業務含義的。積累周期形態的規律，可以從點到線，提升洞察能力。
第四步：從單指標到多指標
對單指標有了洞察積累，可以往多指標擴展，掌握了結果指標的判斷，可以聯系過程指標一起看。注意：多指標不是單指標的堆積，拼在一起的時候，也不是每個指標越多越好的。多指標組合時，在特定業務場景下會形成特定的形態，基於形態的解讀能做出更准確的判斷（如下圖）。
掌握了基礎形態，後續還能持續觀察形態變化，積累更多經驗，這樣就慢慢能由簡入繁，越來越多積累經驗，積累多了自然能舉一反三了。
要注意的是，換個行業，換個公司，換個產品，換個發展階段，具體場景都會變化。所以企圖追求「萬古不變的數據分析真理」，只會讓自己在玄學道路上越走越遠。想提升洞察力，就多多積累具體場景碎片，提升具體分析能力。具體問題，具體分析，這句話永遠不過時。

⑷ 如何提高數據質量

如何提高數據質量
大數據時代帶來了海量、多樣、非結構化的數據，我們得以進行更加廣泛且深入的分析，但這必須建立在高質量的數據上才有意義。本期以企業級的視角，介紹數據質量的評價、提升與監控。
大數據的時代，數據資產及其價值利用能力逐漸成為構成企業核心競爭力的關鍵要素;然而，大數據應用必須建立在質量可靠的數據之上才有意義，建立在低質量甚至錯誤數據之上的應用有可能與其初心南轅北轍背道而馳。因此，數據質量正是企業應用數據的瓶頸，高質量的數據可以決定數據應用的上限，而低質量的數據則必然拉低數據應用的下限。
數據質量一般指數據能夠真實、完整反映經營管理實際情況的程度，通常可在以下幾個方面衡量和評價：
准確性：數據在系統中的值與真實值相比的符合情況，數據應符合業務規則和統計口徑。常見數據准確性問題如：
與實際情況不符：數據來源存在錯誤，難以通過規范進行判斷與約束;
與業務規范不符：在數據的採集、使用、管理、維護過程中，業務規范缺乏或執行不力，導致數據缺乏准確性。
完整性：數據的完備程度。常見數據完整性問題如：
系統已設定欄位，但在實際業務操作中並未完整採集該欄位數據，導致數據缺失或不完整;
系統未設定欄位：存在數據需求，但未在系統中設定對應的取數欄位。
一致性：系統內外部數據源之間的數據一致程度，數據是否遵循了統一的規范，數據集合是否保持了統一的格式。常見一致性問題如：
缺乏系統聯動或聯動出錯：系統間應該相同的數據卻不一致，缺乏必要的聯動和核對。
及時性：數據在採集、傳送、處理等環節快速支持應用的程度，考察數據的時間特性對應用的滿足程度。及時性關繫到系統能否在規定的時間內獲取到系統需要的特定時間產生的數據，以完成系統功能。常見及時性問題如：
缺乏時效性：未按照規定的數據更新時間要求對數據進行更新。
可用性：用來衡量數據項整合和應用的可用程度。常見可用性問題如：
缺乏應用功能，沒有相關的數據處理、加工規則或數據模型的應用功能，獲取目標數據;
缺乏整合共享，數據分散，不易有效整合和共享。
其他衡量標准再如有效性可考慮對數據格式、類型、標準的遵從程度，合理性可考慮數據符合邏輯約束的程度。此前一項對某企業數據質量問題進行的調研顯示常見數據質量問題中准確性問題佔33%，完整性問題佔28%，可用性問題佔24%，一致性問題佔8%，在一定程度上代表了國內企業面臨的數據問題。
提高數據質量的首要任務是定義一套標准化的數據規范，對具體數據項的定義、口徑、格式、取值、單位等進行規范說明，形成對該數據項的具體質量要求。依託這套規范作為衡量和提高數據質量的標尺，可在數據採集、加工和應用的各環節對關鍵數據項進行預防性或監測性的核檢。廣義的企業級數據字典可以作為數據標准化規范的載體，對企業運營過程中涉及的數據項名稱、業務定義和規則等要素進行收錄、規范和編制，對數據項描述信息進行標准化處理，統一定義對安全性和數據質量的要求，進而為業務運營提供可靠的數據服務、提高整體數據質量奠定基礎。理想情況下廣義的企業級數據字典是完備的，企業各系統全部數據項都被數據字典收錄，不存在同名不同義或同義不同名的情況。與此相對，狹義的數據字典通常是針對單一系統的技術屬性標准，為單一系統的開發和應用服務。
企業級數據字典通常分為三層：數據項、值域和域取值。數據項層面的規范主要包括名稱、業務規則定義、數據安全要求和數據質量要求等。
數據項名稱：包括數據項的中文名稱、英文名稱和英文簡稱，含義不同的數據項名稱不同，物理資料庫應沿用數據字典定義的全局唯一的英文簡稱對欄位命名
業務規則定義：包括數據的業務含義、轉換規則、加工規則等安全元數據：包含數據來源、所有者和訪問許可權等安全要求的定義
數據質量要求：在數據規范定義基礎之上，提出滿足業務需要的數據長度、格式、取值、數據處理、勾稽關系等要求，以此作為數據質量管理的落腳點
值域可細分為代碼域、編碼域、文本域、金額域、數值域、時間域等。例如「出生地」數據項對應值域為「行政區劃」代碼域，引用國家標准GB-T2260-2016《中華人民共和國行政區劃代碼》，對應的域取值為該國標定義的代碼表。再如「借記卡號」數據項對應值域為「19位卡號」編碼域，定義16位卡號和19位卡號兩種編碼方式，不需列舉對應具體的域取值。
數據質量管理是指在數據創建、加工、使用和遷移等過程中，通過開展數據質量定義、過程式控制制、監測、問題分析和整改、評估與考核等一系列管理活動，提高數據質量以滿足業務要求。數據質量管理工作遵循業務引領的原則，確定重點質量管控范圍，並動態調整階段性管控重點，持續優化。可按照「誰創建、誰負責;誰加工、誰負責;誰提供、誰負責」的原則界定數據質量管理責任，由數據流轉環節的各責任方對管轄范圍內的數據質量負責。對數據質量規則優先採取系統程序的自動化控制措施，並盡可能前移管控點，從源頭上控制數據質量。
數據質量監控點通常針對關鍵數據項設置實施，定義數據質量監控規則，生成監控報警，按嚴重性等級分級報告，由相應層級進行處理和響應。關鍵數據項根據經驗判斷，一般影響較廣如涉及多業務條線，或應用於關鍵業務環節如合約簽訂、會計核算、績效分析、產品定價、資金收付等，或應用於內部經營管理、對外信息披露和行業監管要求，例如財務報告數據和新資本協議實施中明確提出的重要指標項。
數據質量監控點的控制手段分為預防型和監測型：
預防性控制防止錯誤數據的產生，一般部署在數據採集點，用於控制手工輸入的源數據，以及批量導入的源數據校驗：
數據輸入校驗：例如貸款利率的輸入校驗;
數據閾值：例如數據非空，數據取值超出值域定義合理范圍，數據格式不符合標准等;
質量控制方式：系統自動校驗/雙人手工復核;
系統校驗方式：強制，如不符合規則無法通過。
監測型控制監測錯誤數據，發現數據質量問題進行報警。一般部署在數據加工和應用環節，驗證數據完整性、一致性和准確性等：
數據輸出校驗：例如貸款余額總分核對
數據一致性：例如交易頭寸與總帳系統記錄的交易頭寸一致
質量控制方式：系統自動校驗
系統校驗方式：非強制，錯誤及差異提示
對選定的關鍵數據項，需定義數據質量規則以及數據質量等級。數據質量等級可利用「閾值」和「容忍度」進行分級：
良好：數據項質量評分高於「閾值」
可容忍：數據項質量評分低於「閾值」，但高於「容忍度」
報警：數據項質量評分低於「容忍度」
嚴重報警：數據項的質量問題將帶來非常嚴重的影響，人工經驗判斷
關鍵數據項監控點的詳細信息應在企業級數據字典中維護更新，與其開發、實施和測試情況保持同步。
在進行數據質量分等級報告及響應糾錯時應遵守如下原則：
及時性。對導致數據質量等級進入「可容忍」、「報警」和「嚴重報警」狀態的數據質量事件能夠及時發現、報告和處理;
規范性：針對分級別的數據質量問題，匯報至利益相關方，配置相應資源;
高效性：數據質量問題，在分級別規定時間內被解決。應按照「可容忍」、「報警」和「嚴重報警」酌情規定響應時間;
有序性。在開展數據質量分等級報告工作時，應有序上報、統一領導、分級負責。
部署在UDP層面的數據質量監控程序實時或定期監測關鍵數據項的質量，對其數據質量進行評分，通過比較該監控點的「閾值」和「容忍度」，將數據質量進行分級，對於非「良好」的評價結果，數據質量監控程序將發送報警消息通知數據質量管理人員。報警消息內容包括問題定位頭文件和具體描述。數據質量管理人員根據報警信息調查問題數據項，驗證報警內容，生成預警信息通知下游用戶，同時填制糾錯工單通知相關責任人員。相關責任人員依據糾錯通知提示的具體內容，開展數據質量問題調查，提出數據質量改進需求和解決方案，由實施運維團隊在數據應用層面修正，或在數據採集和集成層面修正。若糾錯告警問題由數據質量要求過於嚴苛或控制規則錯誤引起，應修改關鍵數據項清單及其相關監控規則，並由實施運維團隊修改或取消已部署的對應監控點。

⑸ 為何要進行數據分析如何提高數據分析的效率

【導讀】數據剖析是指用恰當的統計剖析方法對收集來的很多數據進行剖析，提取有用信息和構成結論而對數據加以具體研究和歸納總結的過程。在實際應用中，數據剖析可協助人們作出判別，以便採取恰當行動。面臨海量數據時，進步數據剖析的功率成為困擾剖析師的難題。那麼，為何要進行數據分析?如何提高數據分析的效率呢?

為何要進行數據分析?

1、評價產品時機

產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品時機評價對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決議了一個產品的未來和核心理念。

2、剖析解決問題

產品出現欠好狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只要通過必要的數據實驗才幹追溯到問題源頭，進而制定合理的解決計劃，徹底解決問題。

3、支撐運營活動

你這個產品功能上線後作用怎麼樣?A計劃和B計劃哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個「標准」的問題。評判一個問題的好壞，最牢靠的恐怕就是數據了。曾經我就說過「人是不牢靠的，人們總是樂意相信自己想看見的東西。」只要給出實在、牢靠、客觀的事實——數據，才幹對具體的活動作出最實在的評判。

4、猜測優化產品

數據剖析的成果不只能夠反應出以往產品的狀況，即所謂的後見性數據;也能夠給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都能夠付諸行動，差異只是先見性數據能猜測未來發生什麼，縮短迭代周期，精雕細鏤。

如何提高數據分析的效率?

一、明晰剖析的意圖

數據剖析的數據源往往龐大且無規矩，這個時分就需要明晰數據剖析的意圖。需要經過數據剖析展現什麼樣的成果。數據需求直接源於最終的剖析結果，如果你現已全面地規劃了要做哪些剖析、產生什麼結果，那麼你將知道數據需求是什麼。

二、剖析思路系統化，邏輯話

在進行數據剖析時，能夠借鑒管理學營銷學等理論知識，打開剖析思路，將數據剖析形成系統化，邏輯化的剖析模式。

三、掌握有效的剖析辦法

熟練掌握數據剖析的一般流程，掌握剖析辦法。理論與實踐相結合，培育數據剖析辦法與數據之前邏輯能力的把控，全面深刻的認識數據的價值，科學進行數據剖析工作。

四、選擇適宜的剖析東西

一個適宜的數據剖析東西是協助數據剖析的利器，但是面臨市場上很多的剖析東西，怎麼才能找到簡略易用的剖析東西似乎成為困擾業務人員的問題。大數據魔鏡作為一款調集數據剖析挖掘一體的可視化軟體，易用性極強，只需簡略拖拽即可完成數據剖析工作。

五、用圖表說話

簡略明晰的圖表能夠協助更好的展現數據結果，發現問題所在。在數據剖析的過程中，圖表能夠協助理清剖析思路，跳出剖析瓶頸。

六、多種可視化展現

跟著信息化的發展，數據井噴時代帶來海量數據，以往一般單調的展現方式現已無法滿足需求。一起，關於企業來說，明晰多元的數據能更好的開掘問題所在，為企業決議計劃帶來科學依據和參閱。大數據魔鏡有500多種可視化效果且烘托速度到達秒級。

七、會集精神有規則的歇息

關於相關業務人員或許大數據剖析師來說，高效專注的剖析時刻是有限的，或許會集在幾個小時內，因此在進行數據剖析工作時應該合理分配時刻，有規則的歇息，放鬆大腦。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「為何要進行數據分析?如何提高數據分析的效率?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

⑹ 如何提高系統性能指標

前言當我寫下這個標題後，我被自己嚇啦一大跳，怎麼取個這么大的題目。要知道這可是無數人一生的舞台！我在這里不想也不可能針對提高系統性能的方方面面一一講解，只是想結合具體的個案來談談我們在進行系統移植過程中對提高 J2EE 系統性能指標的一些思考和設計方案，主要是關於數據緩存技術的應用，但願不會給大家帶來太大的誤會。說明：本文所有的討論都是基於 Windows 平台，至於其他主流平台比如 Unix、Linux 等也有類似於 MMF 的實現機制，在此不再贅述。回頁首概念-- 什麼是 MMF ？ (1)從現在開始，MMF 一詞將在本文中大量出現。所以，我在此先對 MMF 做一個簡單的描述。MMF，全稱 Memory Mapped Files，從宏觀上看，它是一種數據內存映射的技術或者說管理動態內存的一種方法，Randy Kath 這樣定義到 MMF：Memory-mapped files(MMFs) offer a unique memory management feature that allows applications to access files on disk in the same way they access dynamic memory-through pointers。從微觀的角度，它主要具有以下幾個特性：概念：MMF 是一個 Windows 對象，你可以通過 Windows API 創建和訪問它。本質：你可以把 MMF 當成一個普通的文件，只不過它貯存在系統內存中。 圖一：MMF 在各個進程間實現共享（來自 MSDN Online）特性：MMF 可以被任何進程、線程所訪問，這說明 MMF 具有可在進程間共享的特性，這也正是它的最大"魅力"所在。當然，因為所有的存取操作都在內存中進行，它也同時具備快速的特點。實現原理：MMF 是基於現代操作系統都普遍採用的虛擬內存（virtual memory）技術，而虛擬內存是基於一種被稱作 Paging 的機制之上的（2）。所以可以這樣認為，只要某個操作系統採用了基於 Page 的虛擬內存管理系統，它就可以實現 MMF 這種功能特性。生存周期：MMF 一直存在直到對它的最後一個引用被斷開。MMF 其實是 Windows 平台下的一個基本特性，所有關於它的操作都可以通過 Windows API 獲得，它使得 DNA 架構下 COM 跨進程訪問數據成為可能。利用它，可以將資料庫端的業務數據緩存到應用伺服器端或者客戶端的 MMFs 中，省去頻繁訪問資料庫的開銷，極大地提高系統訪問性能。對於 java，我們也在 Jdk1.4 的 NIO 規范下找到了利用 MMF 的類集合，雖然在 Jdk1.4 的 API 文檔中並沒有明確地提出這樣一個概念，但是我們在 FileChannel 和 ByteBuffer 類的文檔中了解到 FileChannel 對象具有映射文件至內存的功能，從上面的介紹中我們可以看出這實際上就是創建了 MMF。回頁首背景-- 我們遇到什麼困難？我們希望對某個購買系統進行升級開發，自然就會涉及到平台的選型。原來的系統是基於微軟的 DNA 架構，我們現在傾向於將之移植到 J2EE 平台。在此之前自然要進行必要的可行性分析，除去其他方面的考慮之外，我們最關心的自然落到關鍵技術的可行性上面，因為我們希望最大限度地利用原有系統的架構設計。由於該系統基於微軟的 DNA 架構，採用 DCOM 遠程訪問組件的方式，系統性能自然成為一個非常重要的考慮。所以，在原有系統中最大的亮麗之處在於花費大量工作來提高整個系統的性能指標，使得整個系統無論在系統響應速度，還是大數據量並發操作方面都有很傑出的表現。在這其中尤以數據緩存技術 MMF 的應用最為關鍵，通過伺服器端和客戶端的數據緩存，有效地提升了整個系統的性能。圖二：應用 MMF 後的系統圖圖示說明：圖中的"Server Cache(Business Rules)"部分即為利用 MMF 進行的數據緩存；另外，在客戶端也大量利用到 MMF，在圖中並未標出。整個系統沿著這樣一個思路來利用 MMF：每次系統啟動的時候，程序訪問資料庫，獲取表中數據，通過一系列步驟將之緩存至應用伺服器端 MMFs，見下圖中黑線所示。以後客戶端每次請求數據，將直接訪問應用伺服器端 MMFs，見圖中紅線所示，並且同時將數據緩存到客戶端。此後，如果有任何配置數據的改變，可以重新裝載數據到 MMFs。當然，與之配套的還有一套比較合理的定時數據比較機制。圖三、系統與 MMF 的交互圖以上這些就是我們所要實現的 MMF 緩存機制，簡單地說，我們就是要在 Java 中找出與之對應的緩存機制解決方案。回頁首解決方案 -- 我們想到了什麼？明確了目標之後，我們就開始了在 Java 中尋找的征程。可以說幾乎涵蓋了現有的所有可行的方案，下面就是我們探索和思考的點點滴滴。一、 利用 JNI我們首先想到的就是 JNI(Java Native Interface，Java 本地介面 )，畢竟這是最直觀和最省事的解決方案。在 Java 中利用 JNI 直接調用已有的 VC 或者 VB 代碼，不需要重新編寫這些代碼，節省了時間，而且程序執行效率也相當不錯。但是，利用 JNI 也存在著諸多的問題：不同程序代碼之間的兼容性和可協調性，不易維護性。總之，對於這種夾生飯可以作為一時的權宜之計，在項目時間緊迫的情況下可以考慮使用，但是從長遠考慮還是不宜採用。（3）二、 利用 XML這其中我們也想到了利用 XML，作為時下非常流行和實用的一門技術，Jdk1.4 中提供了一整套比較完整的 XML API，使得產生以及解析 XML 文件變得非常的容易。但是，個人覺得 XML 最大的優勢在於為不同系統間的數據交換提供一種通用的格式，在於數據存儲、解析和轉換方面，作為數據緩存的候選雖然也未嘗不可，但是從最優系統性能和充分繼承原有系統架構考慮，還不是最優解決方案。三、 利用 MMF因為原有系統是使用的 MMF，所以我們也自然而然想到了 JAVA 中是否也存在 MMF。經過對 Jdk1.4 的仔細研究，我們也如願找到了我們希望的功能。經過各方面的討論，我們決定在新系統中採用該技術。回頁首解決方案 -- 我們做了些什麼？在做出決定之後，我們就需要對 Java 中的 MMF 做一個詳細的研究。在 Jdk1.4 中，關於 MMF 的 API 主要位於 java.nio 和 java.nio.channels 包下。在新的 JAVA NIO 中著重提到兩個概念 Buffer 和 Channel，MMF 其實是作為它們的一個附屬品被提出來的。其中的 FileChannel 類的 map 方法能夠完成這樣一種功能"Maps a region of this channel's file directly into memory"，返回一個 MappedByteBuffer 對象。由此我們可見在 Jdk1.4 中，MMF 的表現形式為 MappedByteBuffer 類及其父類 ByteBuffer，你可以通過這些類提供的一些方法來操縱 MMF 對象，而創建 MMF 的功能主要由 FileChannel 類來完成。（4）在使用類 MappedByteBuffer 之前，你必須弄清楚這樣幾個概念：capacity, limit, position，這在所有 Buffer 類中都是非常關鍵的。這里我直接引用 Jdk1.4 文檔中的解釋：A buffer's capacity is the number of elements it contains. The capacity of a buffer is never negative and never changes.A buffer's limit is the index of the first element that should not be read or written. A buffer's limit is never negative and is never greater than its capacity.A buffer's position is the index of the next element to be read or written. A buffer's position is never negative and is never greater than its limit.也許這樣一個數學公式更加直觀：0 <= position <= limit <= capacity。在進行大規模的系統應用之前，我們建立個簡單的應用模型。今天，我們介紹一下這其中關於 MMF 最簡單的一些操作。1、 創建 MMF上面我們已經提到，調用 FileChannel 類的 map() 方法可以創建 MMF，詳細的方法說明如下： abstract MappedByteBuffer map(FileChannel.MapMode mode, long position, long size) 通過設置不同的 MapMode 類型，可以分別得到只讀的、可讀寫的和私有的 MMF，因此可以視情況而定創建不同的 MMF。同時通過設置參數 position 和 size 可以指定文件的某一部分映射至內存，該特點對於大文件是非常有用的。 // 清單一：創建不同類型的 MMF try { File file = new File("filename"); // 創建一個只讀的 memory-mapped file FileChannel roChannel = new RandomAccessFile(file, "r").getChannel(); ByteBuffer roBuf = roChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, 0, (int)roChannel.size()); // 創建一個可讀寫的 memory-mapped file FileChannel rwChannel = new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel(); ByteBuffer wrBuf = rwChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, (int)rwChannel.size()); // 創建一個私有的 (-on-write) memory-mapped file. // Any write to this channel results in a private of the data. FileChannel pvChannel = new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel(); ByteBuffer pvBuf = roChannel.map(FileChannel.MapMode.PRIVATE, 0, (int)rwChannel.size()); } catch (IOException e) {} 2、 向 MMF 中插入數據你可以利用類 MappedByteBuffer 的 capacity 來得到它裡麵包含的位元組數，這是個常量。你可以利用方法 put() 來向 MMF 中插入數據，它有兩種不同的版本：絕對位置插入 put(int index, byte b)，為此你必須指定 index（0<=index<=capacity-1）；相對位置插入 put(byte b)，它是利用了 position 和 limit 屬性。利用相對位置插入數值後，position 也相應地加 1，直至達到 limit 的限制。而且，針對不同的數據類型，有各自相對應的 put 方法，比如 putChar, putDouble 之類。 // Create an empty MappedByteBuffer with a 10 byte capacity ByteBuffer bbuf = MappedByteBuffer.allocate(10); // Get the buffer's capacity int capacity = bbuf.capacity(); // 10 // Use the absolute put(). // This method does not affect the position. bbuf.put(1,(byte)0xFF); // position=0 // Set the position bbuf.position(5); // Use the relative put() bbuf.put((byte)0xFF); // Get the new position int pos = bbuf.position(); // 6 // Get remaining byte count int rem = bbuf.remaining(); // 4 // Set the limit bbuf.limit(7); // remaining=1 // This convenience method sets the position to 0 bbuf.rewind(); // remaining=7 3、 從 MMF 中獲得數據與上述的過程相反，你可以通過不同的 get 方法來從 MMF 中獲得數據。 // Create an empty MappedByteBuffer with a 10 byte capacity ByteBuffer bbuf = MappedByteBuffer.allocate(10); // Get the MappedByteBuffer's capacity int capacity = bbuf.capacity(); // 10 // Use the absolute get(). // This method does not affect the position. byte b = bbuf.get(5); // position=0 // Set the position bbuf.position(5); // Use the relative get() b = bbuf.get(); // Get the new position int pos = bbuf.position(); // 6 // Get remaining byte count int rem = bbuf.remaining(); // 4 // Set the limit bbuf.limit(7); // remaining=1 // This convenience method sets the position to 0 bbuf.rewind(); // remaining=7 回頁首解決方案 -- 需要注意的地方上面我們給出的只是一個非常簡單的讀寫 MMF 的例子，在實際的使用過程中會復雜得多，下面幾個因素可能是你要好好考慮的：1、 數據與 MMF 的對應關系既然是要將數據緩存到 MMF 中，那我們就必須確立資料庫表與 MMF 的對應關系。我們推薦使用的方式是每一張表對應一個 MMF 文件。2、 MMF 文件長度的設計確立了對應關系之後，我們需要分析一下如何設定 MMF 文件的初始長度。文件長度不能太小，否則就不能容納所有的數據，同時文件也不能太長，那樣一來浪費系統內存，二來也會使創建 MMF 的開銷急劇增大。那剛好能容納所有的記錄呢？聽起來是個不錯的主意，但是如果這個時候需要添加一條記錄呢？麻煩就來啦，由於原有長度不夠。系統需要重新 re-map MMF 文件，造成系統內頻繁地創建 MMF，反而使性能下降。經過我們研究後得出，這個比例在 1.1-1.3 之間比較合適，也就是 MMF 文件略大於表中現有記錄的總和。3、 針對不同性質的數據進行不同的處理明確以上兩點，我們還需要對數據本身做一番研究。有些數據趨於固化，一般不會有什麼改變，比如國家、省份等，而有些數據則會經常變化，比如產品等，對於這兩種不同類型的數據，你可以採取不同的處理方式，以達到最優的系統性能。回頁首可能存在的問題 -- 我們需要預防些什麼？1、 MMF 不是萬能靈葯千萬不要以為有了 MMF，你就可以高枕無憂，可以輕輕鬆鬆搞定系統的緩存機制。事實遠非如此，MMF 只不過是一把利刃，更重要的是你自己要仔細認真地設計好系統的緩存機制。要知道，解決交通堵塞問題的關鍵不是把路修得多麼寬，而是要合理地規劃整個交通路線。要知道在某些操作系統中，使用 MMF 的代價是非常昂貴的，失去好的規劃，你可能會適得其反，系統反而會更加的擁擠不堪。況且，使用 MMF 還會帶來很多的副作用。2、 性能與數據差錯容忍度之間的平衡我們知道，隨著數據緩存的大量使用，不可避免地會產生某種程度上的數據不一致，也就可能會產生某些數據差錯。所以說，數據緩存使用的力度決定於系統客戶對這些錯誤的容忍程度有多大。在某些非常關鍵的業務數據應用數據緩存技術時，必須格外地小心。3、 需要額外的 MMF 支持代碼如上所述，為了最大限度地減少數據的不統一，我們必須提供一套非常合理和有效的數據同步機制，某種程度上甚至可以認為數據同步機制的好壞決定了數據緩存技術的成敗。而這些是我們在使用 MMF 的過程中需要額外提供的代碼。4、 MMF 與平台的相關性現在大部分編程語言中使用 MMF 的方法都是，提供相應的介面創建和操作 MMF 或者系統 API，而底層的具體 MMF 細節則由相應的操作系統去決定。這樣每種操作系統中 MMF 不同的實現細節也在某種程度上影響著我們對 MMF 的使用。5、 使用 MMF 必須十分的小心既然MMF 是貯存在系統內存中，所以對於某些錯誤必須時刻警惕，比如"Array Out of Bound"等。要是您的系統沒有很好地捕獲這些錯誤，您的系統可能會徹底崩潰。每當你編寫這些 MMF 代碼的時候，你必須時刻牢記在心：我是在與系統內存打交道，這傢伙可是嬌貴的很。6、 由於 Jdkl1.4 的推出時間不長，基於 MMF 的現有應用幾乎沒有，所以沒有真正能夠在現實環境中檢驗 MMF 的使用情況，可能會存在一些不可預知的風險。回頁首總結通過以上的介紹，相信大家對 MMF 在 Java 中的應用都有了一個初步的印象。實際上，提高應用系統的性能一直是所有應用系統開發人員追求的目標。除去本文談到的緩存技術之外，在 J2EE 中，你還可以通過各種池技術的應用，EJB 組件的優化來提高系統性能（5）。但願，本文能夠給你帶來這方面的一些啟示。參考資料 關於MMF，微軟 MSDN 站點 Randy Kath 的文章"Managing Memory-Mapped Files in Win32"不可不讀。另外關於 MMF 的應用實例，可以參考 Zhefu Zhang 的文章"High Performance Solution Ini File Class with MMF"。關於這一點，可以參考文章"What are Memory Mapped Files?"。利用JNI 來訪問 MMF 的實例可以參考 Stanley Wang 的文章"Using Memory Mapped Files and JNI to communicate between Java and C++ programs"。關於Java NIO 新功能的詳細講解，請參考 Jdk1.4 的 API 文檔，而 Richard G. Baldwin 的在線教學文檔也不可不讀。關於這些技術的應用，可以參考 developerWorks Java 技術專區相關的文章。關於作者王和全，畢業於南昌大學。現主要在J2EE平台上從事廣電行業運營系統的開發工作，擅長組件技術，多層架構下的編程。喜歡鑽研新的技術，最近又迷上了Linux。除了寫程序，平生最大的愛好就是旅遊，夢想有一天能開著自己的寶馬去郊遊。您可以通過 [email protected]與我聯系，我期待著朋友們的來信。 關閉[x]關於報告濫用的幫助報告濫用謝謝! 此內容已經標識給管理員注意。關閉[x]關於報告濫用的幫助報告濫用報告濫用提交失敗。 請稍後重試。關閉[x]developerWorks：登錄IBM ID：需要一個 IBM ID？忘記IBM ID？密碼：忘記密碼？更改您的密碼 保持登錄。單擊提交則表示您同意developerWorks 的條款和條件。 使用條款 當您初次登錄到 developerWorks 時，將會為您創建一份概要信息。您在developerWorks 概要信息中選擇公開的信息將公開顯示給其他人，但您可以隨時修改這些信息的顯示狀態。您的姓名（除非選擇隱藏）和昵稱將和您在 developerWorks 發布的內容一同顯示。所有提交的信息確保安全。關閉[x]請選擇您的昵稱：當您初次登錄到 developerWorks 時，將會為您創建一份概要信息，您需要指定一個昵稱。您的昵稱將和您在 developerWorks 發布的內容顯示在一起。昵稱長度在 3 至 31 個字元之間。 您的昵稱在 developerWorks 社區中必須是唯一的，並且出於隱私保護的原因，不能是您的電子郵件地址。昵稱：（長度在 3 至 31 個字元之間）單擊提交則表示您同意developerWorks 的條款和條件。 使用條款. 所有提交的信息確保安全。為本文評分評論回頁首

⑺ 如何提升數據分析能力

1、數據支持。任何一個企業品牌要想進入大數據營銷，首先就要制定一個數據收集和整理的要點，明確大數據技術對於企業品牌的營銷發展意義。知道怎樣合法的收集到自己需要的數據，以及後續如何處理這些數據，如何通過這些數據來為企業盈利等等。這些基本的定義是企業開展大數據營銷的第一步。

2、數據使用工具。如果企業已經做好了大數據營銷的准備，並且已經有了自己所需的數據資源。那麼，這時候就需要一定的大數據分析工具了。市面上的大數據工具給企業商家帶來了全新的分析方式，基於成熟的分析結構、視覺化以及數據管理系統也迅速地改變著企業的分析方式，這些數據工具的出現極大的方便了企業的大數據營銷進程。

3、大數據人才。現在大數據的火爆，自然而然大數據的人才也就十分的稀缺。一個成功的團隊離不開人員的良好配置，大數據人才往往以數據分析人才為主，大致分為以下幾種：數據科學家，提供有關統計、相關性和質量等的專業技能;商業分析師，從商業的角度出發,甄別數據科學家從純粹數據分析角度發現的異常數據以及一般性規律，發掘出其中與公司業務發展緊密相關的數據和規律並根據重要性進行排序;技術專家，幫助提供收集、整理和處理數據所需的硬體和軟體解決方案。

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