大数据指标评价排序（大数据指标评价排序方法）

大数据常见名词

大数据常见名词整理如下：数据仓库：定义：专门构建的，用于存储和管理来自多个源头的数据，以满足分析和决策所需。主要特性：面向主题、集成整合、数据变化和不可修改性。分层结构：ODS、DWD、DWS和ADS。数据湖：定义：强调原始、非结构化数据的存储，提供更高的灵活性，适合机器学习任务。

大数据常见名词：数据更新频率 T+1：指数据在产生后的下一个工作日进行更新和处理。例如，今天的业务数据在明天进行抽取、转换和加载。实时：数据在产生后立即进行更新和处理，保证数据的即时性和准确性。如实时销售额数据展示。

大数据领域中常见的名词及其解释如下：数据更新频率：T+1：数据隔日更新，不是最新的实时数据。实时：数据更新迅速，几乎与事件发生时同步。数据存储：全量：包含最新状态的全部数据。增量：仅记录新产生的数据，用于避免数据重复。

大数据领域常见的名词及其解释如下：数据处理方式：实时更新：包括T+1和实时更新，实时数仓强调数据的即时性，适用于需要即时反馈的场景，如天猫618实时销售额展示。离线数仓：通常用于决策分析，数据不是即时更新的。数据存储方式：全量存储：存储的是最新状态的所有数据，每次写入都会覆盖旧数据。

数据仓库（DW/DWH）是专门构建的，用于存储和管理来自多个源头的数据，以满足分析和决策所需。其主要特性包括：面向主题、集成整合、数据变化和不可修改性。数据仓库通常按照ODS（原始数据）、DWD（数据明细）、DWS（数据汇总）和ADS（数据应用）分层结构设计，以满足不同层次的需求。

实体表：存储具体对象的数据，如客户信息。事实表：包含业务数据，如客户订单交易。维度表：描绘额外的上下文信息，如时间、地点等。快照表和拉链表：记录历史状态和变化，快照表是固定时间点的数据，拉链表包含完整变化记录。

如何使用大数据分析的方法对财务指标进行数据分析?

比率分析：将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。因素分析：又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。

财务数据分析的方法主要包括以下三种：比较分析法：是指将实际达到的财务数据和特定的各种标准相比较，从而分析和判断当前财务状况和投资理财业绩的分析方法。比率分析法：是指利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果，通过计算各种比率指标来确定财务活动变动程度的分析方法。

比较分析法：通过对比实际财务数据与各种标准，分析判断财务状况和投资理财业绩。比率分析法：利用财务报表中的相关数值比率，揭示企业的财务状况和经营成果。趋势分析法：通过对比连续数期的财务报告指标，确定其增减变动的方向、数额和幅度。

财务数据分析：大数据技术可以帮助企业更好地收集、存储和整合各种财务数据，包括收入、支出、成本、利润等。通过对大量数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解自身的财务状况和趋势，从而优化财务管理策略。风险管理：大数据技术可以帮助企业更好地识别和评估财务风险，包括市场风险、信用风险和运营风险等。

评价计算机的性能指标有哪些

主频：计算机cpu在单位时间内发出的脉冲数，通常以赫兹（Hz）为单位。主频是决定计算机运算速度的重要指标之一。 字长：指的是计算机运算部件能同时处理的二进制数据的位数。字长直接影响计算机的功能和用途。 内核数：指的是CPU内部执行指令的运算器和控制器的数量。内核数越多，计算机的多任务处理能力通常越强。

CPU性能 主频：CPU的主频，即CPU内核工作的时钟频率，是衡量CPU性能的一个重要指标。主频越高，CPU在单位时间内能完成的指令周期数就越多，处理速度也就越快。核心数：CPU的核心数表示CPU内部有多少个独立的处理单元。多核心CPU能够同时处理多个任务，提高整体计算效率。

运算速度 运算速度是衡量计算机性能的一项关键指标，它反映了计算机执行指令的速度。运算速度越快，计算机处理任务的能力就越强。通常，运算速度可以通过每秒执行的指令数（ips）或每秒浮点运算次数（FLOPS）来衡量。 字长 字长直接反映了一台计算机的计算精度。

运算速度：这是衡量计算机性能的核心指标之一，反映了计算机每秒钟可以执行的指令数量。 字长：指的是计算机一次可以处理的二进制位数，它决定了计算机可以直接处理的数据类型和精度。 内存储器容量：也称为主存，是CPU可以直接访问的存储空间。内存储器容量的大小直接影响了计算机处理大量数据的能力。