竞价广告有一个最大的优势是，拥有一个非常详细的数据后台。这个数据后台主要分为 3 个部分。每个部分都有各自不同的功能。

1.基础数据，可以看到每个广告项目、关键词组与关键词的展示量、点击量、下载量、CPA、CPT、点击率、下载率等详细数据。这个基础数据的报表是考核竞价广告投放效果最重要的部分。

2.Search Terms，即广告的流量来源，看到我们的广告流量都是从哪些关键词来的。但这个与基础数据中的 Keywords 层级不一样。

基础数据是指我们投放了哪些词，Search Terms 是指用户实际搜索了哪些词。因为有搜索匹配和模糊匹配，所以用户实际搜的词和我们投放的词会不一致，这个 Search Terms 就是实际的关键词流量来源了。在这里我们可以精准地看到，哪些词的下载量高、哪些词的转化率高，那么这些就是高质量词；转化率低或者价格高的词，那就是低质量词了，我们或许应该把它们放到屏蔽词库里。

在一个 Campaign 里，选择上面的 All Keywords，再选择 Search Terms 就能看到了。从左往右第一列就是用户搜的词，第二列这个词是我们账户里的哪个位置匹配出来的。

大家可以看到是打开了搜索匹配 Search Match，所以匹配出了这些词。如果是关键词的模糊匹配匹配出来的话，那第二列就是 Broad Match，第三列就是我们之前投放的模糊匹配的关键词了。比如第一列是 facebook app，第二列是模糊匹配，第三列是 facebook，说明我们 facebook 开了模糊匹配，匹配出来了 facebook app。

3.数据分析，这部分可以以不同的维度来查看每天、每周甚至每小时的各项数据，包括消耗、CPA、CPT、点击量、展示量、下载量以及转化率。上面的图选取了以时间为主要维度，可以查看某个时间段内的各个数据的趋势。也可以按性别、设备、年龄、城市来进行分析。

【海南已建成“三大”大数据基础平台和“五大”基础数据库】海南已建成全省统一的“三大”大数据基础平台和“五大”基础数据库，成为数字政府的有力支撑。”海南省工信厅有关负责人日前接受采访时表示，海南同时发力新一代IT产业和数字经济，加快建设数字海南。“三大”大数据基础平台方面，海南全省统一的信息共享交换平台目前已完成40个省直部门和20个市县节点的部署，数据共享交换量达31.1亿条。“五大”基础数据库包括人口库、法人库、空间地理库、电子证照库、社会信用库等。（深圳特区报）

昨天绝杀后，老詹说了一句，我就是试着用各种武器去攻击，轮流用一个武器库里面一个武器，随便调用武器。写文章时翻翻数据，看到主页一个惊叹的季后赛前十榜的数据，先晒出来供大家讨论！

话不多说，首轮一轮一个绝杀，一轮一个绝杀方式，下一轮应该是绿凯，用什么方式绝杀？我希望用大姚的勾手。

1：季后赛出场数，得分，助攻榜（老詹选秀是魔术师模版，打着打着，我觉得打成了历史第一SF），按照老詹目前的状况，至少还可以打三年，老詹的出场数可以升越榜首！助攻按照后期打法转型，偏向投射和助攻，也可以升越榜首！

2：抢断，进攻篮板（中锋优势，奥尼尔第一），防守篮板；不用多想防守篮板榜首指日可待！

3：总篮板，盖帽（只有现役伊巴卡榜上有名，老詹的质量高的可怕，尤其是关键火锅），个人犯规（老詹不要也罢）

补充盖帽数据：截至今日（北京时间2018.5.19）排名19，数量219个！两年内升越榜单前十！

4：命中数，出手数，命中率；命中数榜首今年就可以拿到了！

5：三分命中（我大JR竟然榜上有名），三分出手，三分命中率（老詹这个赛季三分很厉害了，有个具体的数据统计，在三分线外2017-2018常规赛超远距离三分命中率已经超过库里）。三分命中榜首两年内问题不大吧！

6：罚球命中，罚球数，罚球命中率，失误，场均造10个罚球，两年内罚球数也可以冲击第一吧！

总结：伟大的人物无需多赞扬，大家都会迫不及待的赞美和崇拜，请黑他的人简单的用眼睛去看一看，用嘴巴去问一问，用耳朵去听一听，全世界都是他伟大的信息，都不用大脑去想就知道了，何必还要执迷不悟？

上文，老曾谈过了数据分析对于运营而言的重要性。接下来老曾给大家讲解下，如何去做数据分析，以及几个数据分析的基本方法，希望大家能从中受益。

其实一旦步入职场，真正能够让你去学习的时间很少。而且进入社会人心也变得浮躁，就算有心学习也学不进去。这种情况既是机遇又是挑战，别人不学习的时候你能够学习，你就会慢慢的超过对方。接下来就跟老曾好好的去学习下吧！

提起数据分析，很多人都会想到一大堆的数据表格，或者是一些根本看不懂的高级数学建模，看起来似乎非常难。其实数据分析是我们每个人都具备的能力，并不想看起来那么困难。最简单的比如我们购物的时候货比三家，有的人还会考虑性价比。我们出去旅游的时候制定交通路线等等，这些行为都用到了数据分析。

这些小决策，都是一些简单的数据分析。而对于运营而言，我们就需要建立一系列科学、系统、符合商业逻辑的数据分析知识体系。

老曾简单把数据分析的过程分为以下几个阶段：

1、明确数据的目标

假设这个时候你已经对业务非常熟悉，这个时候你就需要明确数据分析的目标，提前想好要关联的业务场景是什么。然后你就会知道需要收集哪些数据，主要研究哪方面的数据。

2、制定数据挖掘和分析计划

数据收集和整理可不是一个轻松的活计，首先数据来源就是个大问题，尤其是在没有便捷的数据统计分析工具的情况下。而制定分析计划可让让你面对一大堆数据的时候不至于犯晕，可以思路清晰的去做分析。

3、根据数据结果，提炼出商务洞察

这一步很难用文字来描述，因为涉及到的东西太多，而描述起来却只能用一句话或者大篇幅的文字。你可能发现别人只是扫了一眼数据就有了结果，而看不懂的人确实丈二摸不着头脑。

4、根据洞察结果，做出商务决策

根据数据反馈的结果，调整计划。主要还是要根据实际情况进行判断和决策。

说了这么多还是没有提及什么数据分析方法，实际上建议大家自己去购买相关书籍，他们讲的比我专业。而我能给大家提供的，不过是一些经验之谈。篇幅有限，今天就先讲到这里了。

国产〇〇柒

前几天朋友给了一组行业同行表现数据，让帮忙分析一下自己的店铺问题所在和表现如何。今天我通过这个小示例来跟大家简单分享一下一些基础的分析方法。

（开始之前先跟小伙伴们说明一下，本案例是一个简单的基于一组数据而进行的分析，并通过这个给大家一个相对比较概括的方法介绍，实际分析操作中会遇到更复杂的情况，而且实际分析中的挖掘深度要比本案例要深）

下边是朋友提供的一组数据：

图片：基础数据表01.png

为了保护隐私避免侵权，公司名称这里就以字母替代

通过上图我们可以看到这是几组非常简单的数据，这些数据我们都可以在自己的店铺采集到，但是我们也可以看到这组数据有一个问题，多数数据缺乏一个时间参数，从表格中我们只能看到最后两项有一个准确的时间界定，其他项数据均没有这个界定。不过这里我们采用对比模糊分析的方法，不用考虑数据是否精确，只需要进行对比即可，所以缺乏时间参数问题也不太大。接下来我们通过以下几个步骤进行分析。

一，做筛选

首先我们要对这些数据进行筛选，只留可对比的数据组，剔除无用的数据。方法很简单，这里我们通过公司名称进行检测，进行主营产品类目检查（这里我是以朋友公司产品类目对基础的），通过分析发现C、G、M三个公司的产品与其他不符，这里我们就直接剔除这三家的数据不做参考。

整理后的数据如图：

图片：整理后的数据02.png

（再更复杂的分析中，剔除噪音数据并非这么简单，这里是用这个简单的方式说明一下这个操作步骤，大家在操作中要根据自己实际情况进行数据甄别，甄别的过程是非常复杂和繁琐的，如果这一步出错，做出的分析结果的准确性就很难得到保障）

二，做归类

无用的数据剔除之后，接下来我们就是要对现有的数据进行归类处理。

通过图表数据的阅读，我们可以把里面的数据简单的归为三类：交易数据、回复率、行为数据。交易数据这里主要就是包含前三项，一达通和信保；回复率就是询盘回复率的表现数据；行为数据这里主要是指人的行为，访客和季度、月询盘数。归类后如图：

图片：归类后的数据03.png

这三类数据是有区别的，交易数据和回复率我们可以统一称之为“操作数据”或“加权数据”，因为这些数据的控制权基本掌握在我们手里，我们在这部分数据的积累上有较大的主动权。行为数据可以称之为“结果数据”，这部分数据的直接控制权来自于客户行为，我们无法直接去干预，我们只能通过提升“操作数据”的方法去影响这个“结果数据”。我们之前的操作都是为了这个“结果数据”有较好的表现。

数据归类之后，我们开始分析

三，做分析

由于上面拿到的三类数据有两类属于“操作数据”，这两类对“结果数据”只能产生部分影响，这里我们就不关注这两项数据了（在全局分析中，这些局部数据都可以作为一个参数加入到分析的行列）。这里我们只关注结果数据。这里的结果数据中虽然有三组数据，由于其中一项数据缺少时间参数，所以我们可以把三项数据当作两项去分析，季度和月询盘量可以当作一个有效参数，这个时候我们就把数据优化成两类：访客和询盘。当看到这两个数据的时候我们很简单的就会联想到由他们而衍生出来的一个数据：“转化率”，这个数据能够比较真实的反馈平台效果。接下来我们计算出每一组的“转化率”数据如图（按照月度参数计算）：

图片：转化率04.png

从上图可以看出“转化率”排名如下：

H > K > P > A = F > B > D = E > I = O > J > L >N

当然，转化率高并不代表代表一个店铺的表现就是第一名，这个数据只能判断该店铺引流的精准程度（当然如果需要更深入的分析精准度是需要深入到询盘质量和成交转化中去的，这里不做过多介绍）。我们可以观察一下N店铺的转化率，0.43%的数据与其他店铺相比较差距较大，该店铺的访客流量占据第一位，但是反馈数据在该表中与其他几家并列最后一名，该店铺就需要认真的分析访客来源和未转化的原因（这里就牵扯到了其他数据的数据分析，这里不多介绍）。

当然，从数据组中我们一共可以看到这些数据条件，也可以计算出一个数据进行比较。但是这并不太说明什么太多的问题。接下来我们用加入条件的方法来进一步深入分析。这里我加入的数据是店铺的产品”上架产品数量“这个参数。加入数据到图标（实际操作中我们可以加入更多的可参考数据进行数据分析），如图：

图片：加入产品数量条件05.png

从表格中可以看出产品数量过万的有A B J N ，产品数量5000以上的有D I K L O P，产品数量低于5000的有E F H。从阿里规则上来说，店铺产品数量过多，店铺过于臃肿并不太好，但是这并不代表不用去发布产品了，其实我们真正要做到的是产品数量适中，做到全覆盖即可。从以上店铺的产品数量数据表现可以看出来，该行业的产品数量需要大于5000以上，如果低于5000，应该做不到全覆盖，可能会浪费很多流量（这里是从数据表大致得出结论，如要深入分析具体多少产品数量合适，还需要从其他方面进行综合分析）。我们也可以看到低于5000的几个店铺的访客量分别为：4000，7000，9000（里面有P4P引流数据，所以该数据仅作参考，不可作为实际数据参考），这个数据量并不算高，特别是H，访客是最少，产品数量也是最少，但是我们可以发现H的转化率是最高的，我们这里假设，H拥有A的产品数量（覆盖面），保持转化率不变，其他条件随覆盖面递增，这个时候我们可以看到H的数据应该是这样的，如图：

图片：修改数据后转化询盘06.png

当然这是一个理想的假设状态，覆盖，访客，转化这些数据都是的动态的，越是大的数据体量对转化率的控制难度越大，但是不可否认的是，如果产品覆盖能够达到一定程度的话，对访客和询盘转化肯定是有益处的，示例中虽然达不到492条的完美状态，但是询盘数量增加2倍应该还是有保障的。从这些数据的表现我们也可以看到覆盖的重要性（其实覆盖是一个很复杂的事情，并不是咱们想象的那种把产品和关键词上传上去就完事儿的事情，有时间可以跟大家深入交流关于覆盖的问题）。其实这些数据中还有很多可以对比解读的地方，我们今天先这里，以覆盖落幕。

物业公司在日常的办公，服务业主的过程中，如何建立大数据，又如何利用大数据为物业公司服务。这个问题自从维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》提出之后，就一直困扰着我，在物业公司成立之后一般会经历手工帐、单机收费、联网收费的系统先行，然后根据项目的不同增加停车收费管理软件，门禁管理、监控管理软件。其核心是围绕物业收费电子化进行的。其他的配套软件基本都属于单机运行，除非有事，一般不会打开软件查看。这和大数据的要求基本背离。如果要实行大数据，那就必须在社区建立合适维度去来收集信息，才可能与大数据的利用。

物业公司要如何收集数据？

物业公司要想清楚在自己管理的范围内，需要什么样的大数据应用，是为了业主服务，走增值化运营，还是为了内部管控，合理利用人力，完善公司管理。可能会有人说这两个不冲突，我都要做。那也要分清优先级，看清楚自己公司的情况。任何一个项目的实施，无论是互联网项目还是线下项目都应该想清楚关键执行人和关键实施步骤，不要梦想项目名称一公布，员工就能自动自发补充完整，而且能够让项目执行下去。

内部管理维度：

人（员工）的基础数据：每日考勤数据、在岗时长，巡更数量、所需时间，巡检数量，所需时间，投诉报修处理量，所需时间，收费笔数、交费时间、非标准化人员通过日报记录工作内容等等

人（员工）的数据分析：每日在岗数量，通讯录显示人员在岗状态，日工作量，日工作有效量，投诉报修缴费时间流量分析，通过上述分析管理层能够对以社区为单位的人员建立全面的了解。

财（收费）的基础数据：每日缴费钱数，缴费笔数、缴费时间、缴费方式、缴费人员、收费人员等

财（收费）的数据分析：通过以上数据得到每周缴费曲线图，每月缴费曲线图，缴费方式对比，对业主进行分类应重点关注迟交、未交用户。转化迟交用户，了解未交原因，针对用户画像对用户分析，提高小区月缴费率。

物（设施设备、资产）的基础数据：设备运行情况，维保情况，易耗品消耗情况，公用设施维护情况等

物（设施设备、资产）的数据分析：根据物的情况分析，可以清晰知道社区设备的使用情况，针对性对设施设备维护。

业主服务维度：

房屋的使用情况：自住、出租、空置房屋情况，二手房价位分析，出租价格分析等，根据房屋的了解决定物业是否能开展房屋租赁业务；

车位使用情况：自用、出租、空置房屋情况。根据道闸进出记录，获取车位使用情况，统计可能会出租的车位。物业可做带出租业务。

居住人口统计：居住人数占比（老人、小孩），宠物占比、消费情况统计。物业根据社区情况，适时在社区推出合适业务，增加收入。

以上数据有系统能够统计，有的只能靠人工收集。这就需要物业统筹规划，看清楚自己现在是否能支撑这些业务，有没有合适的人选去实施业务。没有人再好的系统也不会用起来。

利益相关方：金牌管家

让我们先来看一组数据，一位球员在场均上场27.2分钟，得分仅有8分，篮板5.4个，助攻4.4次，投篮命中率为39.6，三分球命中率为32.2%，两项命中率均为生涯最高。光看这一份数据，觉得这位球员为什么在进攻效率不高的情况下还能有如此长的出场时间呢？

朗佐-鲍尔就是一个场上表现不能靠数据来体现的球员。如果你不了解鲍尔，可能对他的印象就会因为有一个大嘴巴的球爹一份不出彩的数据而产生偏差，如果静静坐下来看几场湖人的比赛就会发现原来鲍尔场上的贡献完全值得他作为榜眼秀进入了NBA，会慢慢喜欢上鲍尔的比赛方式，喜欢他场上低调的性格和场下逗比的表现形成的强烈反差。鲍尔其实真的值得球迷们去了解他。

鲍尔因为英文名字叫Ball，所以中国球迷称呼鲍尔为球哥，也有因为他是家族三兄弟的老大，也称呼他为大球。可能也因为是三兄弟里的老大，从出生起就有那种低调做事，稳重的个性，我们能够看到球哥在场上完全就是不苟言笑，甚至像个游客一般，“我只顾打我自己的球，看着你们再热血沸腾的暴扣或者你们来挑衅我，我都不想看你们一眼，连笑都懒得笑。”

在上赛季出现了两次事件足以表现这个今年才20岁的年轻人却成熟地像一个长者一般。第一次，球队发生了纠纷的时候，队友们都纷纷聚拢在一起，一是为了讨个说法，二是人多力量大，显得有士气一点。当连替补席上的队友都要冲上去为队友祝一份力的时候，球哥却默默看了一眼走向了替补席。看到这幅场景的小编，觉得就算全NBA的球员都领技犯了，球哥也不会领。

另一次就完全表现出来了他深藏功与名的冷静了。在上赛季掘金与湖人打比赛的最后时刻，输赢已定，双方球员也都默契地不打了。这时候掘金球员默里控球走完最后几秒的时候，慢跑过正准备走回替补席的鲍尔，拿球穿了鲍尔的档。面对这次完全挑衅性的行为，队友们尤其是莺歌急冲冲地就想上去讨个说话，而我们冷静的球哥这次看都没看默里一眼擦过与自己背道而驰的队友们走回了替补席。

而这赛季湖人主场打掘金的时候，就让我们看到了球哥的隐忍，现场教学君子报仇十年不晚，在掘金球员后场发球给默里的时候，球哥紧贴着默里，在默里运球摆脱的时候，球哥眼疾手快，一手断掉默里的球，三步快攻上篮拿下两分，默里只好悻悻去后场再发一次球。

这两件事情足以体现出了球哥的情商十分高，而球哥的高球商才是让球哥以榜眼秀的身份立足于NBA的。

球哥的高球商就体现出他可以很好的疏导球队，以及球哥作为一个控卫也可以在与詹姆斯很好的配合，将球给詹姆斯主导，自己去打无球。而球哥的无球方式主要是给詹姆斯或者其他球员做挡拆，球哥虽然是一个控卫，但本赛季增重明显再配合球哥的意识，挡拆质量很好；底角和两个45度角的空卫三分（当然进不进另说）；以及在詹姆斯突分之后球哥在接球后快速找到其他人，并且球不粘手，出球速度非常快。

就从湖人今年几个常见的赛场镜头来看看球哥的无球。球哥会在詹姆斯想要控球的时候将球运过半场之后交给詹姆斯，一般就会顺下绕掩护埋伏在弱侧的45度角，准备接球三分。在湖人经常打的一个ucla空切里（因为ucla大学发明的跑位空切，所以叫做ucla空切），一般是库兹马运球过半场，把球交给背身靠住对方球员的詹姆斯，而球哥会跑过来给库兹马做一个挡拆，让库兹马绕过球哥的掩护，而绕过去的同时，詹姆斯将球给到切入篮下的库兹马上篮得分。

球哥的高球商也体现在他快速的出球能力，球哥不会因为自己刷数据而将球一直粘在手中，在前天与独行侠的比赛中就很好体现了球哥的快速出球能力，先是钱德勒抢下篮板给到球哥，球哥转身就看到前场的莺歌，不到1秒的时候，将球给到莺歌，莺歌再传篮下的库兹马完成湖人三少的快攻配合。也可以经常看见，球哥空切接到詹姆斯的传球，然后吸引防守，发现篮下的麦基或者钱德勒出现了更好的进攻机会，球哥也会快速将球给出，而且给到一个很舒服的位置，完成配合！

球哥非常令詹姆斯欣赏，詹姆斯好多次都在赛后采访赞赏球哥以及在社交媒体上夸赞球哥，称呼球哥为young king（意为年轻的国王，虽然詹姆斯这年轻的国王有批发的架势，称赞了好多他欣赏的年轻球员）。令詹姆斯欣赏的除了球哥的超高篮球智商，还有球哥的防守。

在之前的文章中，小编就曾用数据夸赞过球哥的防守有多么出色。在度过赛季初因为伤病和休赛季增重的不适之后，球哥也慢慢找回了他的防守感觉，NBA官方也在近日晒出了一个数据，本赛季球哥防守的对位球员命中率仅为39，在与太阳队之前的三场比赛中，球哥防守的球员29投仅5中。球哥的防守意识非常出色和手上动作非常快。小编相信这赛季球哥可以冲一冲最佳防守阵容了！

感谢大家的阅读！关注体育逸哥，让逸哥能为您带来优质的原创文章，更为深入了解这个充满奇迹的NBA以及球星的故事！今日的问题就是，阅读完文章之后您有更了解球哥么？您对球哥本赛季的表现印象如何呢？欢迎给出您的意见在下方评论区与球迷们进行讨论。

人们常说，麻雀虽小，五脏俱全，这正好从测方面反映了实物的本质都是有基础组成的，刨除事情本身的大小，它的基础必须打好，这样才能保证正常的存在，制造业ERP系统也是如此。

什么是基础数据？

制造业ERP系统的基础数据量大面广，从不同角度可以有不同的分类，如静态数据和动态数据、显性数据和隐性数据、主数据和辅助数据。静态数据是不随时间或其他数据变化而变化的数据，是企业公用的数据，同时又是动态数据的基础。静态数据包括系统设置所用到的数据和系统运行实际业务所用到的数据，具体有会计科目、各种比率参数、库位和物料主文件、BOM表、供应商主文件、客户主文件、账号及银行主文件等。动态数据是每笔具体业务发生时产生的数据，它随时间点不同而变动。动态数据按照时间点来分，又可以分为期初数据和日常数据。期初数据包括系统上线切换时点的总账余额、车间在制品余额、库存余额、未结三大订单（CO、PO、MO）。

从另一角度来说，物料主文件、BOM、供应商/客户信息、会计科目等属于显性数据，而系统配置的各种参数则是隐性数据，这些数据在业务中虽不可见，但却能影响到系统运算的结果。对另一种划分方式而言，显性数据如物料主文件、BOM、供应商/客户信息、会计科目又被称为主数据，而会计期间、货币和汇率、银行主文件、工厂日历、付款方式、计量单位、结算方式、凭证类型等数据称之为辅助数据。

制造业ERP系统就是根据这些基础数据，按照内部逻辑经过运算形成各种报告报表，供管理者掌握生产经营状况，从而进行分析和决策的。

如何整理基础数据？

基础数据整理是实施过程头绪最多、工作量最大、耗时最长、涉及面最广、最容易出错的部分，是一项艰苦细致的工作。

1.成立数据小组，确定工作进度。

艰苦细致的工作要由踏实能干的团队担当，严密的计划和合理的组织是完成这项艰巨工作的保证。数据小组成员一般从各个部门的业务人员中抽调，由项目经理或指定的专人负责领导数据小组的工作。数据小组的职责是分析数据准备的范围，建立ERP编码体系，组织必要的培训，制作数据搜集表格模板，监督数据收集质量，并负责数据的最终导入和使用。在工作执行上，数据小组要根据ERP项目的实施进度，制定基础数据整理的时间表，安排好小组成员的分工，并定期召开小组会议，沟通问题，推进工作。

2.数据整理自下而上、先易后难。

任何工作都需要讲究方式、方法，数据整理概莫能外。制造业ERP系统基础数据整理一般应遵循先易后难的工作次序，容易整理的公共数据先行整理，需要多次求精的局部数据后行整理。静态数据相对固定，且花费时间长，可以先开始整理，动态数据在系统切换前整理即可。

第一手资料和数据保存在生产第一线，要将这些散乱的数据加以收集整理，很大程度上必须依赖企业的基层人员。因此，编码小组应该在与一线人员充分沟通交流的基础上设计出他们能够理解和操作的数据收集表格，系统所需的字段信息应囊括在表格中，然后下发到各个部门以供基层人员收集、记录数据之用。

其实在没上系统前，很多数据虽然存在，但没有量化，收集的过程通常要根据数据的历史经验值统计得出。数据也不会一次就能准确，所以要做好每次版本的更新和管理，数据不能乱而且要越来越精确。基层将数据上报数据小组之前，部门应召集业务骨干和有经验的师傅对表格数据逐一讨论和检查，确保没有遗漏、重复，也没有过时、失实的数据。

3.把好数据录入关。

各部门报来的数据不是孤立无关的，数据小组在拿到基层报来的数据后，必须做好各部门人员的沟通与协调工作，综合平衡后再进行统计汇总。然后，备份电子文档和纸质文档，并注明整理人员、完成时间和最后版本，再由专人录入系统。手工录入是艰巨而枯燥的重复工作，时间长了容易出错，可以配合Excel表批量导入，有条件的也可以编写数据转换程序实现更快速、更完美的录入。为保障数据录入的质量，可以建立相应奖惩制度，一方面可以提高录入人员的积极性，同时也督促其在录入的同时进行认真的检查。

基础数据整理的工作重点

基础数据整理工作很繁杂，没有捷径，但有方法。对于新上制造业ERP系统的企业，在千头万绪的工作中，如果能够抓住编码这一主线，把握好物料主文件、物料清单（BOM）和库存数据三个重点，就可以提纲挈领、一以贯之。

毫无疑问，基础数据整理是个艰苦细致的工作，数据质量的提高是个渐进和求精的过程。实施制造业ERP系统的企业一定要高度重视基础数据的整理，如果基础数据达到了及时性、准确性和完整性的要求，系统切换上线只是水到渠成，ERP发挥效益也将近在咫尺。

随着互联网时代的到来，颠覆了传统行业的盈利模式，大家都把注意力集中在了互联网上。前几年大数据时代的来临，为各行各业提供了更加开阔的数据用作分析。

百科对于大数据是这样解释的：麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据大数据，核心仍然是‘数据’。在学习大数据技术前，我们首先应该明白大数据的‘数据的本质’。

首先，不论是企业行为或是政府决策，亦或者个人文化和心智修养，判断世间万物，甚至包括洞察宏大的宇宙变化和时空转换，都可以也应该嵌入数据化去思考，若是无法理解这一点，那么就要思考自身是否适合往大数据方向发展。

其次，研究并开发利用绝大部分数据大多是无用且有害的，这个过程既枯燥而且也不确定得来数据的价值。但是，可以利用一些好的办法和简单的规律，使数据活用起来，否则，学习发展大数据将失去本该有的意义。

最后，从事大数据工作的各类人才在进行数据化思考时，一定要时刻想到、意识到‘关联’二字。关联一是要找出数据与数据之间的关联性，二是要处理好的数据从自动生成到传输存储，三是要加工挖掘再到形成有价值的东西流通交易，最后再回到对源数据生成及其采集流程的有针对性地再造。这一循环各环节缺一不可，以此建立人与人之间合作信任的长效可持续机制。

大数据不是独奏，而是不断连接、无处不在的数据

前几天有私信给我要大数据学习资料，我连夜整理了一些有深度的教程和参考资料，从入门到高级，文件已经上传好，正在学习大数据的可以免费下载学习，文件下载方式：

首先把代码撸起来！首先把代码撸起来！首先把代码撸起来！哈哈！编程是们手艺活。什么意思？得练啊！

很多时候，在定制家具时，美尼美设计师都提及类似这样的话："这个柜子高度800mm，依据人体工程学，这是最舒适的最符合人体活动的高度。"很多业主都会有疑问：那究竟什么是‘人体工程学’呢？下面由美尼美小编给大家普及一下这个不可不知的基础知识吧！

所谓人体工程学（Human Engineering），也称人类工程学、人体工学、人间工学或工效学。据欧洲有关家庭问题的专家统计，大多数社会成员在上消费的时间占全天的三分之二以上，由此可见家具与人类的关系之密切。

为了使家具更加舒适，为人类更好地服务，人体工程学原理必须派上用场，并对家具进行科学地设计。家具在进行设计时，人体工程学所要解决的不仅仅是设计的技术问题，而是从家具设计如何适合于人的角度，使设计更加合理，更适合于人的生理和心理，最大限度地增加使用者的舒适感、安全感、可靠性、提高休息或工作效率，从而使人与家具使用环境系统中的重要环节相协调，让使用者的生理状况与设备、周围环境一起处于最佳状态。  

衡量一个家具设计的成功与否，人体工程学的运用是最主要的因素之一，如果家具设计不符合人体工程学的标准，这个家具就失去了任何意义。 

人体工程学，其实是坚持"以人为本"的设计原理。为更安全、主动、舒适、高效地支配生活，设计师们心中有一套家具设计的基准尺寸，这些尺寸就是根据人体基本参数而形成的一份默认的标准数据。如果了解这些数据，就更方便我们设计、购买理想的家具了。

衣柜进深600mm左右

这个数据是根据人的肩膀宽度决定的，人体肩宽一般不超过600mm，这样的进深设计，衣服悬挂在衣柜里，不会碰到柜门，注意，若是移门衣柜，因预留轨道安装控件，进深会适当增大些。

橱柜进深在550-600mm间

由于女性下厨的频率较大，所以橱柜尺寸更多是参考女性的使用习惯，吊柜的进深在350mm左右，地柜进深在550-600mm之间，吊柜与地柜间距离为600mm，地柜高度在850mm左右。

鞋柜深度在300mm以上

在不考虑斜隔板鞋柜的情况下，鞋柜的进深在300- 400mm之间，这是考虑到一些人习惯买鞋不把鞋盒丢掉的情况，另外，鞋柜的高度不宜超过800mm。

书柜层高不少于300mm

在不使用梯子的情况下，书柜整体高度设计在2200mm左右，进深在300mm左右，一般来说，书柜层高不少于280mm，是根据16开书本的高度考量的。其实32开书，层高在240-260mm，16开书，层高在280-300mm，大规格书籍，层高在320-350mm之间。

餐桌高度在750mm左右

餐桌面一般高度为750mm左右，桌面大小可以根据实际需要定制。餐椅的座高一般为450mm左右，宽度为400~560mm不等，椅背高度为650~1000mm不等。餐桌面与餐椅座高差一般为280~320mm之间，这样的高度差最适合吃饭时的坐姿。 

大床的标准尺寸为1800mm×2000mm

按照尺寸来划分，床一般分为单人床、双人床、大床和定做床。根据标准尺寸，单人床的标准尺寸为1200×2000mm或900 mm×2000mm；双人床的标准尺寸为1500 mm×2000 mm；大床的标准尺寸为1800mm×2000mm。

以上这些数据都是基础的标准数据，而在生活中我们并不能就这样"一刀切"的，例如姚明一家子肯定并不适合以上数据。

我们每个人都希望有一个舒适的家，所以在定制时如有特殊需求，业主务必与美尼美设计师充分沟通协调，对家具的尺寸进行适当调整！