buffer工具如何实现Buffer Wizard的效果

buffer工具如何实现Buffer Wizard的效果

本帖最后由binhex 于2010-4-7 14:12 编辑

初始数据:点图层,如下:

现在需要对其进行缓冲区分析,有两个地方可以实现,一个是Arctoolbar里的Analysis中, 界面如下:

还有一个是Commands里面的buffer Wizard,界面如下:

这两个都是缓冲区分析,但是做出来的结果有所不同,Arctoolbar里的局部效果如下图:

属性表信息如下:

原来的点图层88个点做缓冲区之后还是88个区域.

通过调节缓冲区对话框里的溶解类型参数,可以和区域合并,局部结果如下:

属性表如下:

这个时候所有的点都合并成一个区域了.

而在Buffer Wizard中,可以通过设定disssolve barriers between来降相邻点之间缓冲区重叠的部分合并,对话框如下:

结果如下:

属性表如下:

显示我经过缓冲区以及相邻缓冲区合并之后,有24个区域.对于原始点状图层,如下:

目视数,确实有24个点团.

所以,现在的问题是,如何让Arctoolbar里的buffer工具达到Buffer Wizard的效果?它们两个的dissolve设置有点不一样,所以请教大家了,是我这里参数设置的不好,才达不到Buffer Wizard的效果,还是可以通过buffer工具做完这一步之后,再找Arctoolbar里的其他工具一起使用,达到Buffer Wizard里面的那种dissolve相交缓冲区并把各个区域生成独立区域记录在属性表里的效果呢?

用buffer工具dissolve type选all处理后，用multipart to singlepart打散即可。

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。

东方通ETL工具软件TI-ETL v2 产品白皮书

T ongT ech? TI-ETL v2 产品白皮书 北京东方通科技公司 2015年

目录 1 前言 (1) 2 为什么要用ETL (1) 2.1 业务需求 (1) 2.2 IT需求 (2) 2.3 IT与业务一致性要求 (2) 3 TI-ETL v2简介 (3) 3.1 产品组成结构 (3) 3.1.1 集成开发工具 (4) 3.1.2 服务器 (5) 3.1.3 资源库 (5) 3.1.4 统一管理平台 (6) 3.2 产品结构关系 (7) 3.3 转换流程和任务流程 (8) 3.3.1 转换流程 (8) 3.3.2 任务流程 (9) 4 主要功能和特点 (10) 4.1 大数据适配 (10) 4.2 强健的ETL引擎 (10) 4.3 丰富的系统适配 (11) 4.4 资源统一存储 (11) 4.5 丰富的处理组件 (11) 4.6 多种数据抽取模式 (11) 4.7 图形化操作/调试/预览能力 (11) 4.8 高效数据处理 (12) 4.9 异常恢复和数据一致性 (12) 4.10 强大的监控管理功能 (12) 4.11 插件式组件管理和可扩展性 (12) 4.12 国产环境支持 (13) 5 成功案例 (13)

1前言 随着IT应用建设的发展，数据成为了最重要的资源，无论是接地气的业务系统、应用软件、数据中心或是高大上的云/物/移/大/智，均是以数据资源为核心，依托发挥数据价值而存在和发展。 目前，虽然各行业IT发展成熟度不一致，但基本已经度过了大批量业务系统建设阶段，业务系统也经过了几年的运转，积累了不同量级的数据资源。但因早起IT业务系统的很少跨部门、跨单位、跨层级的统一规划和建设，导致业务系统处于分散、独立的状况，业务间数据资源不仅处于烟囱状态，数据资源的一致性和互用性较差，数据资源的价值无法充分发挥。 此外，各行业自身业务也在逐渐多元化和复杂化，业务产生和所需使用的数据也就具有不确定和频繁变动性，导致一旦应用发生变化、新增系统或物理数据变动，一旦无法借助某些手段适应变化，整个应用和数据体系均有较大可能不得不随之修改。 数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，通过应用间的数据有效流通和流通的管理从而达到集成，主要解决数据的分布性、异构性、有效性和及时性的问题。此外，数据集成是个长期不断持续的过程，需要有易用的工具、长期可靠的运行环境、全面有效的监控管理共同支撑，而非仅通过工具可以一次性解决的。 ETL是数据集成领域的落地技术，区别与传统数据交换，ETL在可完成基本数据交换（抽取、传输、装载）的前提下，对数据的转换（即数据的按需加工处理）提供更易用和更强大的支持，使数据在不同业务之间流动的同时，各业务获取到的数据确实是可有准确、及时、有效应用的。 TI-ETL是从传统数据交换产品继续发展的产物，有着多年的数据集成领域产品研制的积淀，已在大交通（海/陆/空）、大政府、国防工业、企业等行业核心系统中成功应用，辅助众多行业和用户逐渐发挥出了数据的价值，提升了IT支撑业务的有效性。 2为什么要用ETL 2.1业务需求 IT建设随业务发展，业务过程以数据贯穿，即业务有效性的基础是数据，且有效性又包含可获得性、及时性、准确性和一致性。在信息化早起，因信息系统较少、业务关系复杂度较低，对数据关注度也较低。随着各单位自身的发展，内部组织机构、多级组织机构建设愈发全

ETL工具kettle

概览 Kettle也叫PDI(全称是Pentaho Data Integeration)，是一款开源的ETL工具，项目开始于2003年，2006年加入了开源的BI 组织Pentaho, 正式命名为PDI。官方网站：https://www.wendangku.net/doc/f38256618.html,/ 术语 1.Transformation 转换步骤，可以理解为将一个或者多个不同的数据源组装成一条数据流水线。然后最终输出到某一个地方，文件或者数据库等。 2.Job 作业，可以调度设计好的转换，也可以执行一些文件处理（比较，删除等），还可以ftp上传，下载文件，发送邮件，执行shell命令等, 3.Hop连接转换步骤或者连接Job（实际上就是执行顺序） 的连线 Transformation hop：主要表示数据的流向。从输入，过滤等转换操作，到输出。 Job hop：可设置执行条件： 1，无条件执行 2，当上一个Job执行结果为true时执行 3，当上一个Job执行结果为false时执行

Kettle,etl设计及运行1.Kettle整体结构图 Kettle整体结构图 2.转换设计样例图绿色线条为hop,流水线

转换设计样例 3.运行方式 使用java web start 方式运行的配置方法 命令行方式 1）Windows下执行kitchen.bat，多个参数之间以“/”分隔，Key和value以”:”分隔例如： kitchen.bat /file:F:\samples\demo-table2table.ktr /level:Basic /log:test123.log /file：指定转换文件的路径 /level：执行日志执行级别 /log: 执行日志文件路径 2）Linux下执行kitchen.sh，多个参数之间以“-”分隔，Key和value以”=”分隔kitchen.sh -file=/home/updateWarehouse.kjb -level=Minimal 如果设计的转换，Job是保存在数据库中，则命令如下： Kitchen.bat /rep:资源库名称/user:admin /pass:admin /job:job名 4.Xml保存转换，job流程 设计用户定义的作业可以保存在（xml格式）中或某一个特定的数据库中 转换的设计文件以.ktr结尾（xml文格式），保存所有配置好的数据库连接，文件相对路径，

ETL 设计实现

数据集成（ETL）工具的设计与构建 陈小菲 经过几十年来快速不断的IT创新造就了大批综合性的、分布式的且不断变化的应用系统，这些系统跨越了从大型机到Web的多种平台，因此不同系统的互连成了亟待解决的问题。如何发挥这些系统中各种数据的作用，将不同应用系统的数据进行提炼、整合，并充分利用已有的技术及应用资源，建成一个完整的、可持续发展的集成系统，数据集成工具成为一种重要的技术，面对多种技术环境开发的基础业务系统，把业务数据迁移到综合业务系统和决策分析系统，并进行有效整合。 数据集成工具主要包括以下几个过程：抽取、清洗、转换和加载等，本文中数据集成工具简称为ETL工具。在实际项目中，本ETL工具已开始实现研发和试用，本文将对ETL工具的设计思想与功能实现等内容进行讨论。 一、ETL工具的功能目标 本ETL工具以各种技术环境开发的基础业务系统为基础，把业务数据迁移到综合业务系统和决策分析系统，并进行有效整合，建成一个完整的集成数据库系统，因此在企业应用集成（EAI）系统中，ETL工具扮演着相当关键的角色，以下是EAI数据集成模型图，箭头表示的数据迁移过程需要通过ETL工具实现。 图 1 数据集成模型 1、主要功能 ETL工具主要功能可分为两部分：数据集成配置和数据集成服务，具体如下： （1）数据集成配置：提供一个GUI界面，使得用户能够通过界面的互动，比较容易地实现数据集成的流程、规则的定义；同时提供相应的解析功能，实现将配置规则进行解析，

并对数据进行集成。最后能够定义并执行相应的抽取计划。 （2）数据集成服务：提供相应的解析功能，实现对集成规则的解析，服务读取这些规则，生成集成任务，在后台进行运行数据集成。并且把这些集成信息发布出来，可以让其它集成工具进行信息共享。 2、特点 （1）易用性：数据集成工具进行抽取任务配置时，比较繁锁，而本ETL工具在进行抽取任务配置时可以做到简单易学，易用；同时配置操作也流程化，易于理解。 （2）稳定性：本ETL工具进行任务执行，保证抽取任务的正常进行。运行稳定，不轻易发生系统错误，不轻易发生程序死机。 （3）可靠性：本ETL工具进行任务抽取时，能可靠地完成抽取，源数据到目标数据的抽取误差低于0.01％，对于因特殊情况无法进行抽取的，或中途停止无法抽取的系统将记录详细信息。 （4）执行效率：本ETL工具对大数据量进行数据抽取，可以保证对大数据量的抽取在正常情况下能较好地执行，在一定时间内完成对大数据量的抽取。 二、ETL工具的总体架构设计 图 2 ETL工具总体架构 如图2所示，ETL工具主要包括配置工具和抽取服务两个部分内容。

金蝶财务软件操作—报表处理

金蝶财务软件操作—报表处理 第一部分：常用报表处理 金蝶KIS报表系统主要处理资产负债表、利润表等常用的财务报表，并可以根据管理需求自定义报表，还可以由计算出来的报表数据进行各种报表分析工作，以及提供现金流量表的查询。 报表系统与账务处理系统联用时，可以通过ACCT、ACCTCASH等取数函数从账务处理系统的科目中取数。 报表的界面显示为一个表格，操作与Excel表格类似。 报表系统没有初始设置和期末结账，主要用于查询报表、修改格式和修改公式，然后输出。 报表系统为用户预设了部分行业的报表模板，如资产负债表、利润表和利润分配表等。用户也可以利用公式向导更改取数公式，可以通过页面设置更改输出格式。 一、查看报表 资料： 以张良的身份查看2012.11月份的资产负债表 操作： （1）在主界面中，单击【报表与分析】→【资产负债表】，进入“资产负债表”窗口。 （2）单击菜单【数据】→【报表重算】，计算出资产负债表的数据。 （3）如果发现公式有错误时，要检查公式中的科目代码是否引用正确，如果把没有的代码也引用进来，只要把错误代码修改为正确的代码即可。若科目代码引用正确，则可能是多输入了某些字符，如空格、逗号或文字等，这些都不易查到，因此可以直接重新录入公式。再进行报表重算，计算出资产负债表的数据。 二、打印报表 报表输出为求美观，随时要对报表格式进行设置，如列宽、行高、字体和页眉页脚等内容。 资料： 设置格式，输出“资产负债表”。 操作： （1）修改列宽。方法有两种，一种是用鼠标拖动修改列宽。如修改C列的宽度，将光标移到C、D列之间的竖线位置，当光标变成一箭头时按住左键拖动，将列宽拖动至适当位置即可；另一种是选定要修改的列，单击菜单【格式】→【列属性】，系统弹出“列属性”窗口，修改列宽为250。 （2）修改对齐方式。检查发现数值例的有些单元格对齐方式不统一，选中要修改的数值列或单元格，单击工具栏上的“对齐方式”按钮进行对齐选择。有左对齐、居中对齐和右对齐等选择方式。 （3）设置打印时使用的纸张大小和方向。单击工具栏上的“打印预览”按钮，系统进入“打印预览”窗口。在该窗口如果发现该报表分两页输出，高度刚好打印完，宽度还不够打印右侧的“负债和股东权益”项，则单击窗口上的“打印设置”按钮，系统弹出“打印设置”窗口，将方向改为“横向”，单击“确定”返回“打印预览”窗口，发现宽度满足要求，而高度不够。在这情况下，有两种选择方式，一种是在“打印设置”窗口，选择纸张大小为“A3”；另一种是更改文字大小、荜元格高度、宽度等设置，以使其能在一张A4纸上打印出来。

微观经济指标--财务指标汇总表

企业项目微观经济指标--财务指标估算在本企业项目中的具体表现 微观经济指标--财务指标汇总表 微观经济指标--财务指标汇总表（1）单位：万元 序号名称单位指标说明 1 项目总投资（含全部流动资金）万元104163.56 建设周期影子系数 项目规模总投资（含铺底流动资金）万元96613.32 建设周期影子系数 1.1 建设投资万元46540.30 其中：基本预备费万元910.61 其中：涨价预备费万元2277.02 1.2 利息万元6225.00 1.3 流动资金万元2321.06 资金循环及影子系数 铺底流动资金万元1309.85 2 营业收入(含税）万元17316.42 计算周期内（7年)平均 3 营业税金及附加万元983.21 消费税未计、计算周期内（7年）平均 增值税万元2364.48 部分项目需缴纳、计算周期内（7年）平均 4 总成本费用万元3469.44 计算周期内（7年)平均 5 利润总额万元10499.29 计算周期内（7年)平均 6 所得税万元2099.86 计算周期内（7年)平均 7 税后利润万元8399.43 计算周期内（7年)平均

微观经济指标--财务指标汇总表（2）单位：万元 序号名称单位指标说明 8 财务盈利能力分析建设周期影子系数8.1 财务内部收益率 项目投资所得税前% 28.23 项目投资所得税后% 25.71 8.2 财务净现值 项目投资所得税前万元956.91 ic=15% 项目投资所得税后万元-1142.94 8.3 项目投资回收期含建设期 静态投资所得税前年9.20 建设周期影子系数 静态投资所得税后年11.50 建设周期影子系数 动态投资所得税前年9.92 建设周期影子系数 动态投资所得税后年12.40 建设周期影子系数 8.4 总投资收益率% 28.17 建设周期影子系数 9 清偿能力分析年计算周期内影子系数9.1 财务比率 资产负债率% 57.81 流动比率% 182.96 速动比率% 101.65 9.2 借款偿还期年 4.13 10 盈亏平衡点% 48.46

5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析 如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。 在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。 一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。 QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取，转换，加载）引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。 1.产品差异化

Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。 其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。 另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改善用户在运行中计算的聚合体验，而不是基于存储的计算。由于Qlikview保留了存中的数据，因此根据需要计算聚合要快得多，而不是查询预先计算的聚合值。又有点也有缺点，存型的BI工具，数据处理速度很大程度上依赖存大小，对硬件要求较高，一般企业的配置，数据处理起来较慢，而且Qlikview对于复杂业务需求，必须写qlikview的脚本。 3.可用性 QlikView的仪表板和报告很容易浏览，但是对于构建报表可能有点挑战，因为它需要高水平的开发人员技能，熟悉默认SQL以及使用Qlikview的专有查询语言（qlikview脚本）进行训练以构建数据库交互。

开源ETL工具kettle系列之常见问题

开源ETL工具kettle系列之常见问题 kettle, ETL, 工具, 开源 1. Join 我得到A 数据流（不管是基于文件或数据库），A包含field1 , field2 , field3 字段，然后我还有一个B 数据流，B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方，A数据流跟B数据流能够Join，肯定是它们包含join key ,join key 可以是一个字段也可以是多个字段。如果两个数据流没有join key ,那么它们就是在做笛卡尔积，一般很少会这样。比如你现在需要列出一个员工的姓名和他所在部门的姓名，如果这是在同一个数据库，大家都知道会在一个sql 里面加上where 限定条件，但是如果员工表和部门表在两个不同的数据流里面，尤其是数据源的来源是多个数据库的情况，我们一般是要使用Database Join 操作，然后用两个database table input 来表示输入流，一个输入是部门表的姓名，另一个是员工表的姓名，然后我们认为这两个表就可以”Join” 了，我们需要的输出的确是这两个字段，但是这两个字段的输出并不代表只需要这两个字段的输入，它们之间肯定是需要一个约束关系存在的。另外，无论是在做 Join , Merge , Update , Delete 这些常规操作的时候，都是先需要做一个compare 操作的，这个compare 操作都是针对compare key 的，无论两个表结构是不是一样的，比如employee 表和department 表，它们比较的依据就是employee 的外键department_id , 没有这个compare key 这两个表是不可能连接的起来的.. 对于两个表可能还有人知道是直接sql 来做连接，如果是多个输入数据源，然后是三个表，有人就开始迷茫了，A表一个字段，B表一个字段，C表一个字段，然后就连Join操作都没有，直接 database table output , 然后开始报错，报完错就到处找高手问，他们的数据库原理老师已经在吐血了。如果是三个表连接，一个sql 不能搞定，就需要先两个表两个表的连接，通过两次compare key 连接之后得到你的输出，记住，你的输出并不能代表你的输入. 下面总结一下: 1. 单数据源输入，直接用sql 做连接 2. 多数据源输入，（可能是文本或是两个以上源数据库），用database join 操作. 3. 三个表以上的多字段输出. 2. Kettle的数据库连接模式 Kettle的数据库连接是一个步骤里面控制一个单数据库连接，所以kettle的连接有数据库连接池，你可以在指定的数据库连接里面指定一开始连接池里面放多少个数据库连接，在创建数据库连接的时候就有Pooling 选项卡，里面可以指定最大连接数和初始连接数，这可以一定程度上提高速度. 3. transaction 我想在步骤A执行一个操作（更新或者插入），然后在经过若干个步骤之后，如果我发现某一个条件成立，我就提交所有的操作，如果失败，我就回滚，kettle提供这种事务性的操作吗？ Kettle 里面是没有所谓事务的概念的，每个步骤都是自己管理自己的连接的，在这个步骤开始的时候打开数据库连接，在结束的时候关闭数据库连接，一个步骤是肯定不会跨session的（数据库里面的session）, 另外，由于kettle 页脚内容1

财务指标计算.一键收藏word版本

财务指标计算.一键收 藏

财务指标计算 （一）变现能力比率 1、流动比率=流动资产合计/流动负债合计 标准值：2.0。 意义：体现企业的偿还短期债务的能力。流动资产越多，短期债务越少，则流动比率越大，企业的短期偿债能力越强。 分析提示：低于正常值，企业的短期偿债风险较大。一般情况下，营业周期、流动资产中的应收账款数额和存货的周转速度是影响流动比率的主要因素。 2、速动比率=（流动资产合计-存货）/流动负债合计 保守速动比率=（货币资金+短期投资+应收票据+应收账款净额）/流动负债 标准值：1/0.8 意义：比流动比率更能体现企业的偿还短期债务的能力。因爲流动资产中，尚包括变现速度较慢且可能已贬值的存货，因此将流动资产扣除存货再与流动负债对比，以衡量企业的短期偿债能力。 分析提示：低于1的速动比率通常被认爲是短期偿债能力偏低。影响速动比率的可信性的重要因素是应收账款的变现能力，账面上的应收账款不一定都能变现，也不一定非常可靠。

（二）资产管理比率 1、存货周转率=产品销售成本/[（期初存货+期末存货）/2] 标准值：3。 意义：存货的周转率是存货周转速度的主要指标。提高存货周转率，缩短营业周期，可以提高企业的变现能力。 分析提示：存货周转速度反映存货管理水平，存货周转率越高，存货的占用水平越低，流动性越强，存货转换爲现金或应收账款的速度越快。它不仅影响企业的短期偿债能力，也是整个企业管理的重要内容。 2、存货周转天数=360/存货周转率=[360*（期初存货+期末存货）/2]/产品销售成本 标准值：120。 意义：企业购入存货、投入生产到销售出去所需要的天数。提高存货周转率，缩短营业周期，可以提高企业的变现能力。 分析提示：存货周转速度反映存货管理水平，存货周转速度越快，存货的占用水平越低，流动性越强，存货转换爲现金或应收账款的速度越快。它不仅影响企业的短期偿债能力，也是整个企业管理的重要内容。 3、应收账款周转率=销售收入/[（期初应收账款+期末应收账款）/2] 标准值：3。

财务报表各项指标计算方法

财务报表中各项指标的计算公式 一、短期偿债能力分析 1. 营运资本=流动资产-流动负债 2. 流动比率=流动资产硫动负债 3. 速动比率=硫动负债 4?保守速动比率=硫动负债 5. 现金比率=硫动负债 二、长期偿债能力分析 1. 资产负债率=X 100% 2. ①产权比率=X 100% ②产权比率=资产负债率+ 3. 有形净值债务率=X 100% 4. 利息偿付倍数=息税前利润诗U息费用 其中：息税前利润=税前利润+利息费用=税后利润+所得税+利息费用 5. 长期债务与营运资本比率=长期债务— 6. ①固定支出偿付倍数=锢定支出 ②固定支出偿付倍数=+

叮叮小文库 三、资产运用效率分析 1. 总资产周转率=主营业务收入述、资产平均余额 其中：总资产平均余额=宁2 总资产周转天数=计算期天数速、资产周转率 2. 流动资产周转率=主营业务收入硫动资产平均余额 其中：流动资产平均余额=宁2 流动资产周转天数=计算期天数硫动资产周转率 3. 固定资产周转率=主营业务收入锢定资产平均余额 其中：固定资产平均余额=宁2 固定资产周转天数=计算期天数^固定资产周转率 4. 长期投资周转率=主营业务收入 *期投资平均余额 其中：长期投资平均余额=宁2 长期投资周转天数=计算期天数 *期投资周转率 5. 其他资产周转率=主营业务收入畫他资产平均余额 其中：其他资产平均余额=宁2 其他资产周转天数=计算期天数克他资产周转率 6. ①应收账款周转率=主营业务收入媲收账款平均余额 ②应收账款周转率=赊销净额我收账款平均余额 其中：应收账款平均余额=宁2 应收账款周转天数=计算期天数我收账款周转率 7. ①成本基础的存货周转率=主营业务成本唏货平均净额

ETL浅谈

ETL浅谈 ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是BI项目重要的一个环节。通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目至少 1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候我们也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(Operational Data Store，操作型数据存储)中——这个过程也可以做一些数据的清洗和转换)，在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能的提高ETL的运行效率。ETL三个部分中，花费时间最长的是“T”(Transform，清洗、转换)的部分，一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW(Data Warehousing，数据仓库)中去。 ETL的实现有多种方法，常用的有三种。一种是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服务、Informatic等)实现，一种是SQL方式实现，另外一种是ETL工具和SQL相结合。前两种方法各有各的优缺点，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽了复杂的编码任务，提高了速度，降低了难度，但是缺少灵活性。SQL的方法优点是灵活，提高ETL运行效率，但是编码复杂，对技术要求比较高。第三种是综合了前面二种的优点，会极大地提高ETL的开发速度和效率。 一、数据的抽取（Extract） 这一部分需要在调研阶段做大量的工作，首先要搞清楚数据是从几个业务系统中来,各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS,是否存在手工数据，手工数据量有多大，是否存在非结构化的数据等等，当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计。 1、对于与存放DW的数据库系统相同的数据源处理方法 这一类数据源在设计上比较容易。一般情况下，DBMS(SQLServer、Oracle)都会提供数据库链接功能，在DW数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系就可以写Select 语句直接访问。 2、对于与DW数据库系统不同的数据源的处理方法 对于这一类数据源，一般情况下也可以通过ODBC的方式建立数据库链接——如SQL Server和Oracle之间。如果不能建立数据库链接，可以有两种方式完成，一种是通过工具将源数据导出成.txt或者是.xls文件，然后再将这些源系统文件导入到ODS 中。另外一种方法是通过程序接口来完成。 3、对于文件类型数据源(.txt,.xls)，可以培训业务人员利用数据库工具将这些数据导入到指定的数据库，然后从指定的数据库中抽取。或者还可以借助工具实现。 4、增量更新的问题 对于数据量大的系统，必须考虑增量抽取。一般情况下，业务系统会记录业务发生的时间，我们可以用来做增量的标志,每次抽取之前首先判断ODS中记录最大的时间，然后根据这个时间去业务系统取大于这个时间所有的记录。利用业务系统的时间戳，一般情况下，业务系统没有或者部分有时间戳。 二、数据的清洗转换（Cleaning、Transform）

财务分析指标,工具和模型解释说明

重要财务指标，模型和工具的解释说明 内容： 1.净利润现金含量，净利润现金含量在所有评价盈利质量的指标中最为综合，它对识别 人为操纵利润、防范信息使用者决策失误有重要作用。该指标低，说明企业净收益质量不高；该指标较高，说明收入、费用的确认与现金收付之间差距较小，净收益有足 够的现金保障，净收益质量较高。当然它也有其局限性，具体见。 计算公式：净利润现金含量=经营活动产生的现金流量净额／净利润 相关指标：销售现金率=经营现金流量净额/销售额；销售收现比=销售收现/销售额； 个人理解：这一指标如果作为内部管理目的的财务分析使用，意义重大。它能发现管理中需要关注的一些要点：a)资金占用是否变化：往来，存货等b)盈利 质量，是否存在制造泡沫资产夸大利润的情况或者反之。但是指标应该根 据需要做不同的变更，如剔除投资收益和营业外收支净额等用经营活动净 利润替代净利润；也可以这样：经营活动产生的现金流量净额- 净利润， 具体运用视分析的目的而定。 2.杜邦分析体系，由美国杜邦公司最先采用，故称为杜邦分析法。杜邦财务分析体系（The Du Pont System）把各种财务比率结合起来，杜邦财务分析体系就是一种综合分析法。 作为一种很实用的财务分析方法，杜邦财务分析体系为改善企业内部经营管理提供了有益的分析框架。 （一）分析的基本思路是 1、权益净利率是一个综合性最强的财务分析指标，是杜邦分析系统的核心。 2、资产净利率是影响权益净利率的最重要的指标，具有很强的综合性，而资产净 利率又取决于销售净利率和总资产周转率的高低。总资产周转率是反映总资产的周转速度。 对资产周转率的分析，需要对影响资产周转的各因素进行分析，以判明影响公司资产周转的主要问题在哪里。销售净利率反映销售收入的收益水平。扩大销售收入，降低成本费用是提高企业销售利润率的根本途径，而扩大销售，同时也是提高资产周转率的必要条件和途径。3、权益乘数表示企业的负债程度，反映了公司利用财务杠杆进行经营活动的程度。资产负债率高，权益乘数就大，这说明公司负债程度高，公司会有较多的杠杆利益，但风险也高；反之，资产负债率低，权益乘数就小，这说明公司负债程度低，公司会有较少的杠杆利益，但相应所承担的风险也低。 (二)杜邦财务分析体系反映的主要财务比率及其相互关系： 权益净利率=资产净利率×权益乘数 资产净利率=销售净利率×总资产周转率 权益乘数=1/（1－资产负债率） 因此：权益净利率=销售净利率×总资产周转率×【1/（1－资产负债率）】从以上公式中可以看出，决定净资产率高低的因素有三个：销售净利率、总资产周转率和资产负债率。销售净利率对权益净利率有很大作用，销售净利率越高，权益净利率也越高。 影响销售净利率的因素是销售额和销售成本。销售额高而销售成本低，则销售净利率高。

主流ETL工具选型

主流ETL工具选型 ETL（extract, transform and load）产品乍看起来似乎并不起眼，单就此项技术本身而言，几乎也没什么特别深奥之处，但是在实际项目中，却常常在这个环节耗费太多的人力，而在后续的维护工作中，更是往往让人伤透脑筋。之所以出现这种状况，恰恰与项目初期没有正确估计ETL工作、没有认真考虑其工具支撑有很大关系。 做ETL产品的选型，仍然需要从以前说的四点（即成本、人员经验、案例和技术支持）来考量。在此，主要列举三种主流ETL产品： Ascential公司的Datastage、 Informatica公司的Powercenter、 NCR Teradata公司的ETL Automation、 Oracel 公司的ODI、 国产udis睿智ETL、 其中，ETL Automation相对其他两种有些特别之处，放在后面评述。 旗鼓相当：Datastage与Powercenter： 就Datastage和Powercenter而言，这两者目前占据了国内市场绝大部分的份额，在成本上看水平相当，虽然市面上还有诸如Business Objects公司的Data Integrator、Cognos公司的DecisionStream，但尚属星星之火，未成燎原之势。 谈Datastage和Powercenter，如果有人说这个就是比那个好，那听者就要小心一点了。在这种情况下有两种可能：他或者是其中一个厂商的员工，或者就是在某个产品上有很多经验而在另一产品上经验缺乏的开发者。为什么得出这一结论？一个很简单的事实是，从网络上大家对它们的讨论和争执来看，基本上是各有千秋，都有着相当数量的成功案例和实施高手。确实，工具是死的，人才是活的。在两大ETL工具技术的比对上，可以从对ETL流程的支持、对元数据的支持、对数据质量的支持、维护的方便性、定制开发功能的支持等方面考虑。 一个项目中，从数据源到最终目标表，多则上百个ETL过程，少则也有十几个。这些过程之间的依赖关系、出错控制以及恢复的流程处理，都是工具需要重点考虑。在这一方面，Datastage的早期版本对流程就缺乏考虑，而在6版本则加入Job Sequence的特性，可以将Job、shell脚本用流程图的方式表示出来，依赖关系、串行或是并行都可以一目了然，就直

财务指标计算公式(超全)

财务指标计算公司公式 一、盈利能力分析 L销售净利率二（净利润一销售收入）xlOO%该比率越大,企业的盈利能力越强 2.资产净利率二（净利润三总资产）xlOO%该比率越大，企业的盈利能力越强3?权益净利率二（净利润*股东权益）xlOO%该比率越大,企业的盈利能力越强4?总资产报酬率二（利润总额+利息支出）/平均资产总额xlOO%该比率越大, 企业的盈利能力越强 5?营业利润率二（营业利润三营业收入）xlOO%该比率越大,企业的盈利能力越强6?成本费用利润率二（利润总额*成本费用总额）xlOO%该比率越大,企业的 经营效益越高 二、盈利质量分析 1.全部资产现金回收率二（经营活动现金净流量一平均资产总额）X100%与行业平均水平相比进行分析 2?盈利现金比率二（经营现金净流量m净利润）xlOO%该比率越大，企业盈利 质量越强，其值一般应大于1 3.销售收现比率二（销售商品或提供劳务收到的现金三主营业务收入净额）x 100%数值越大表明销售收现能力越强，销售质量越高 三、偿债能力分析 1?净运营资本二流动资产-流动负债二长期资本-长期资产对比企业连续多期的值，

进行1:匕较分析 2.流动比率二流动资产三流动负债与行业平均水平相比进行分析 3.速动比率二速动资产三流动负债与行业平均水平相比进行分析 4?现金比率二（货币资金+交易性金融资产）三流动负债与行业平均水平相比进行分析 5?现金流量比率二经营活动现金流量三流动负债与行业平均水平相比进行分析6?资产负债率二（总负债一总资产）xlOO%该比值越低,企业偿债越有保证, 贷款越安全 7?产权比率与权益乘数产权比率二总负债一股东权益,权益乘数二总资产三股东权益产权嬉越低z企业偿债越有保证,贷款越安全 8利息保障倍数二息税前利润三利息费用二（净利润+利息费用+所得税费用）- 利息费用利息保障倍数越大,利息支付越有保障 9.现金流量利息保障倍数二经营活动现金流量m利息费用现金流量利息保障倍数越大，利息支付越有保障 10?经营现金流量债务比二（经营活动现金流量m债务总额）xlOO%比率越高，偿还债务总额的能力越强 四、营运能力分析 1.应收账款周转率应收账款周转次数二销售收入一应收账款应收账款周转天数二365一（销售收入三应收账款）应收账款与收入比二应收账款三销售收入与行业平均水平相比进行分析 2?存货周转率存货周转次数二销售收入一存货存货周转天数二365m （销售收入

项目财务测算投标报价必备工具修订稿

项目财务测算投标报价 必备工具 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】

PPP项目财务测算——投标报价必备工具 引言： 投资项目的财务指标测算分析是公司领导投资决策的重要依据。本文重点 就投资项目财务测算的指标体系、测算方法以及重难点之处进行阐述。 摘要：投资项目评价指标 财务测算 一财务测算主要指标 投资项目财务指标主要有:资本金内部收益率FIRR (所得税后)、项目财务内部收益率FIRR（所得税前）、投资方财务内部收益率FIRR、投资方动态投资回收期Pt、以及投资方财务净现值FNPV。 资本金内部收益率（所得税后）指息税后投资人自有资金的内部报酬率；项目财务内部收益率（所得税前）是不考虑融资和所得税的前提下项目全投资的财务内部报酬率；动态投资回收期是净现金流量累计现值等于零时的时间周期，投资方动态投资回收期则是投资人自有资金的回收周期；财务净现值(FNPV)是指按行业的基准收益率或设定的目标收益率，将项目计算期内各年的净现金流量折算到项目起始点的现值之和。 以上几个指标较为全面地反映投资项目的盈利能力和风险水平。 二中国交建现行指标情况 中国交建根据目前政策、风险、市场竞争等情况，大体上将指标横向分为传统、新兴和开拓领域三大类别，纵向分为使用者付费和政府付费（补贴）两块，同时依据政府的经济总量和财政能力将政府付费（补贴）类项目指标划分为三类。总的来讲，项目风险越大要求的内部报酬率越高，如传统公路桥梁项 目，一类地区要求资本金内部收益率≥%，而三类地区则为≥10%。 三财务测算前提 （一）静态总投资 主要包含项目工程建安费、征地拆迁费、其他费用等，其中建安费的下浮比率经常作为重要竞价因素。 （二）项目资本金 国家针对不同类型项目规定最低资本金比例，例如关系国计民生的港口、沿海及内河航运、机场等领域固定资产投资项目最低资本金比例要求为25%，

ETL工具-BeeDI6.0技术白皮书

北京灵蜂纵横软件有限公司
BeeDI 6.0 技术白皮书
https://www.wendangku.net/doc/f38256618.html, [2010]

BeeDI 6.0 技术白皮书
2010 年 5 月 4 日
目录
1. 2. 3. 4. 产品背景................................................................................................................................... 2 产品概述................................................................................................................................... 2 产品架构................................................................................................................................... 3 产品功能................................................................................................................................... 4 4.1 数据转换.......................................................................................................................... 4 4.2 数据联邦.......................................................................................................................... 6 4.3 数据同步.......................................................................................................................... 7 4.4 工作流调度...................................................................................................................... 8 4.5 WebService ...................................................................................................................... 9 4.6 脚本调试.......................................................................................................................... 9 4.7 作业调度........................................................................................................................ 11 4.8 远程调度........................................................................................................................ 12 4.9 数据安全........................................................................................................................ 13 4.10 日志记录........................................................................................................................ 14 4.11 统计分析........................................................................................................................ 15 安装实施................................................................................................................................. 16 5.1 硬件环境........................................................................................................................ 16 5.2 软件环境........................................................................................................................ 17 运营维护................................................................................................................................. 17 产品优势................................................................................................................................. 18 产品应用................................................................................................................................. 18
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