使用WINHEX查看存储介质的数据分布状态图文教程.doc

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使用WINHEX查看存储介质的数据分布状态图文教程
通过下面操作，我们基本可以判断设备好坏状态，还可以快速了解我们设备内数据的分布状况，判断恢复数据的预期效果。
数据在存储设备（硬盘、优(U)盘、数码卡等）上的存放，就像我们看的书籍。从第一页开始，到最后一页结束。具体有多少页，由我们设备的容量决定。
一页（1扇区）存放512个英文字母或者256个汉字，两页为1K即1024字节，1M=1024K，1G=1024M.....。如果你是80G硬盘，现在，你可以自己算一下你的四库全书（硬盘）有多少页（扇区）了。
拿起一个学生的作业本，翻几下，我们可以看出这个作业本大约用了多少页，用了几分之几。是用了前部分还是后部分，或者每一页都写了多少字。
同样，用二进制编辑工具软件WinHex，可以翻一翻我们的存储设备，有多少扇区，哪些扇区写有内容，内容是怎样分布的？通过这些信息，我们可以大体判断数据的现存容量、数据分布位置。对数据恢复的数量、效果就会有一个大概了解。
WinHex为经典二进制编辑软件，本站对他的评价为七星级。从这里下载Winhex，下载后不用安装，双击直接运行即可。

图一 上图为打开后的Winhex界面，点取右上角的打开磁盘设备的快捷图标。
从打开窗口中，我们可以看到所有系统可识别的存储设备，根据容量、名称等信息，我们在物理媒介项里选取自己的物理设备。也可以在物理驱动器项上直接选择某一个分区。

图二 在打开的窗口中选取可移动媒介1，常见为优盘、数码存储卡。
打开设备后，我们可以看到这个设备的容量(扇区总数)，每页(扇区)的内容等基本信息，拖动右边的滚动条，我们可以全盘快速翻阅。

图三 上图可以看到可移动媒介1的信息，页面上的16进制数字是扇区上的实际内容。
从下面的图可以看到，扇区上的内容为 00 00 00 或者为 FF FF FF ，这表示这些扇区内容为空。当然表示为空不一定是这两种标记。有些病毒也会将扇区填充上有规律的重复数据，这些我们都可以认为该部分区域为无效数据区，即空白页。我们从中得不到任何数据。

图四 扇区内容为00 00 00 或 FF FF FF ，无效数据区

鱼的各种做法图文教程

鱼的营养丰富，食之味美，故人们普遍爱吃鱼。但鱼的种类繁多，不同的鱼具有不同的保健功能，并不是人人清楚。

鲫鱼，有益气健脾，利水消肿、清热解毒、通络下乳等功能。腹水患者用鲜鲫鱼与赤小豆共煮汤服食有疗效。用鲜活鲫鱼与猪蹄同煨，连汤食用，可治产妇少乳。鲫鱼油有利于心血管功能，还可降低血液粘度，促进血液循环。

清蒸白鲫鱼 --

原料：白鲫鱼1条（约500克），姜丝、青红椒丝、红葱头片、香菜段、鲜酱油、花生油各适量。 

1、白鲫宰杀、洗净、擦干水分，随手抹点盐在鱼身上，然后将鱼放一长盘中。 

2、把鱼放入开水锅里蒸熟，滗出汤汁（若汤汁少可保留），放上姜丝、青红椒丝、红葱头片、香菜段；将烧开的花生油趁热浇在鱼身上，随即淋上鲜酱油即可。

鲤鱼，有健脾开胃、利尿消肿、止咳平喘、安胎通乳、清热解毒等功能。鲤鱼与冬瓜、葱白煮汤服食，治肾炎水肿。大鲤鱼留鳞去肠杂煨熟分服之，治黄疸。用活鲤鱼、猪蹄煲汤服食治孕妇少乳。鲤鱼与川贝末少许煮汤服用，治咳嗽气喘。

酸菜鱼的做法--

【特点】 鲜嫩爽口，开胃健脾，醒酒提神，汤美适口。 

【原料】 

主料 鲤鱼1条（1000克左右），陈年泡青酸菜250克。辅料 鸡蛋清1个，混合油40克，汤1250克，精盐4克，味精3克，胡椒面4克，料酒15克，泡辣椒末25克，花椒 10粒，姜片3克，蒜瓣7克。 

【制作过程】 

1、将鲤鱼去鳞、鱼鳃、剖腹、去内脏洗净，用刀取下两扇鱼肉，把鱼头劈开，钱骨制成块。泡青酸菜洗后切段。

2、将炒锅置火上，放少许油烧热，下入花椒料、姜片、蒜瓣炸出香味后，倒入泡青酸菜煸炒出味，加汤烧沸，下鱼头、鱼骨，用大火熬煮。撇去汤面浮沫，滴入料酒去腥。再加入精盐、胡相通面备用。 

3、将鱼肉斜刀片成百姓0.3厘米的连刀鱼片，加入精盐、料酒、味精、鸡蛋清拌匀，使鱼片均匀地裹上一层蛋浆。

4、将锅内汤汁熬出味后，把鱼片抖散入锅。用另一锅入油烧热，把泡癞椒末炒出味后，倒入汤锅内煮1至2分钟。待鱼片断生至熟，加入味精，倒入汤盆子中即成。

干烧鱼--

主料活鲤鱼(1000克)1尾。

辅料细面条250克，甜酒酿75克，香葱末50克，细姜末15克，豆瓣酱15克，绍酒15克，米醋3克，泡辣椒未5克，酱油10克，精制盐少许，白糖5克，味精2克，水淀粉20克，精制油300克(耗15克)。

制法 

①将鱼去鳞、鳃，剖腹挖去内脏，取出鱼子与鱼一起洗干净，抹干水，将鱼子仍塞入鱼肚内，两面鱼背肉锲一字刀纹。

②将面条投入沸水锅里煮熟捞出，用凉水；中冷，分放10只味碟里备用。

③炒锅放中火上，放油150克烧热，将碟内面条扣入热油里煎黄一面，取去料碟，将面条翻身再煎黄另一面倒出，沥去油备用。

④炒锅放旺火上烧热，用油润滑锅壁后，放精制油烧热，将鱼身抹匀酱油待片刻，投入热油里两面煎微黄色，倒出沥去油，锅里再放油100克，下泡辣椒末、豆瓣酱炒出红油，再下甜酒酿、葱姜末炒散后盛出四分之三备用，将鱼回锅加绍酒、酱油、盐、白糖、清热水500克左右烧沸盖上锅盖改用中小火烧6_8分钟至熟，随将备用调料回锅加味精用旺火收汁，淋入水淀粉调粘卤汁，端锅将鱼大翻身后，将调味汁用勺舀上鱼身，滴入米醋脱入大鱼盘里，将10块煎面条放在鱼身两边。

特点成菜鲜红光亮，调味料细致色调和谐，肉质细嫩鲜美，味道浓郁，装形丰富雅致，甜、酸、咸、辣、鲜俱佳，互不相压。

鲢鱼，有温中益气、暖胃、润肌肤等功能，是温中补气养生食品。

砂锅鱼头--

去鳃花鲢鱼头1个（约600克）；豆腐半斤（切半分厚，一寸见方的片）；蕃茄半个（切片）；熟猪肚片、熟猪心片、熟猪舌片、红肠片、香菇片、金针菇、黑木耳、青笋片、玉兰片少许

化猪油50克；生姜30克；葱50克（二寸半长的段）；蒜片10克；花椒粒5克；白胡椒粉、食盐适量

姜切成两半，用切面在热锅底搽一遍（可防止煎鱼头时鱼皮粘锅）后，用刀侧面把姜拍烂待用

锅内下化猪油烧热后，用花椒粒呛锅（花椒捞出不用），下鱼头中火煎至微黄，下姜、葱、蒜煵出香味

冲入高汤（或滚开水）猛火烧开，倒入砂锅，下肚、心、舌、香菇、木耳、玉兰片烧开转小火炖约3分钟，加盐，下豆腐、青笋、红肠、金针菇，汤开后加入蕃茄片、胡椒粉略翻动起锅(不要加味精,以免影响鱼的鲜味)

粉皮鱼头--

主料：花鲢鱼头1只（约重750克），粉皮5张 　　

调料：熟猪油50克、绍酒30克、酱油40克、白糖2克、香糟15克、葱段5克、姜片5克 

制作方法： 

　　1、在鱼头的两面各划几刀，使其容易入味。

　　2、香糟放入碗中，加入绍酒泡开，然后用纱布滤出香糟备用。 

　　3、炒锅上火，放入熟猪油烧至五成热，把抹过酱油的鱼头，沿锅边放入锅中煎至两面成淡黄色，放入葱段、姜片、绍酒、酱油、白糖、清水1000克，以水正好淹没鱼头为度，盖上盖，用旺火烧沸，看到鱼眼睛变白色后，倒入粉皮，再烧上2分钟，将香糟卤放进去，烧一会儿，淋熟猪油起锅，装入汤碗内即成。

青鱼，有补气养胃、化湿利水、祛风除烦等功能。其所含锌硒等微量元素有助于抗癌。

精盐6克，白糖150克，番茄酱100克，香醋7.5克，葱末10克，蒜末10克，干淀粉80克，猪肉汤75克，水淀粉40克，芝麻油10克，熟猪油1500克（约耗200克）。

制作方法

1)将鱼皮朝下，用刀斜片至鱼皮，每片4刀切断鱼皮，共切成10块，再将鱼块直割到鱼皮（刀距约0.7厘米，不能破皮），粘上干淀粉，抖去余粉，成菊花鱼生坯。将醋、白糖、精盐、番茄酱、猪肉汤、水淀粉一起放入碗中，搅和成调味料。

(2)将锅置旺火上烧热，舀入熟猪油，烧至七成热时，将菊花鱼生坯抖散，皮朝下放入油锅内，炸至黄色时，捞出装盘。另取炒锅置旺火上烧热，舀入熟猪油25克，投入葱、蒜末炒香后，倒入调味汁搅匀，在淋入熟猪油15克、芝麻油拌和，浇在菊花鱼上即成。

黑鱼，有补脾利水，去瘀生新、清热祛风、补肝肾等功能。黑鱼与生姜红枣煮食对治疗肺结核有辅助作用。黑鱼与红糖炖服可治肾炎。产妇食清蒸黑鱼可催乳补血。

黑鱼配料：青红尖椒丝

调料 盐、味精、料酒、酱油、糖、鸡粉、葱姜丝、花生油

做法

1．黑鱼处理干净，从背部开刀，片至肚处，去掉大骨，加盐、料酒稍腌。

2．将鱼加尖椒丝，上笼蒸熟。

3．加葱姜丝，浇热油。

4．倒入用酱油、糖、鸡粉、味精对好的鱼汁即可。

特点 肉质细嫩，鲜香味美。

提示 鱼应先腌后蒸，鱼汁可提前对制。

草鱼，有暖胃和中平肝祛风等功能，是温中补虚养生食品。

做法：

（1）精选草鱼、鲶鱼、辣椒、麻椒等原料，对顾客所点的水煮鱼全部现场宰杀，对宰杀后的鱼进行清理内脏后进入片鱼环节。

（2）将宰杀清理后的鱼按规定的宽度和厚度片成鱼片，用盐、味精等多种调料和淀粉按既定比例配比后盛入盆中，然后将鱼片放入盆中进行码味上浆。

（3）在炒锅中装入白水，待烧沸后放入上浆后的鱼片，飞水后捞出盛入盆中。再将色拉油倒入锅中，加入辣椒、麻椒，烧热后浇在盛有鱼片的盆中，这样一盆沸腾飘香的水煮鱼就做成了。

特点：

麻辣味，鱼肉鲜嫩，麻辣适口，风靡京城，经久不衰。

带鱼，有暖胃、补虚、泽肤、祛风、杀虫、补五脏等功能，可用作迁延性肝炎、慢性肝炎的辅助治疗。肝炎患者用鲜带鱼蒸熟后取上层油食之，久服可改善症状。

原料：带鱼1条、葱、姜、蒜、辣椒末各1大匙。

调料：盐1大匙、胡椒粉1小匙。

做法：

1、带鱼去头尾，切0.5厘米宽的长段，加入调味料拌匀。

2、腌入味的带鱼，拌入淀粉，放入油锅中用大火高温炸至酥黄。

3、另起油锅，加1大匙油炒香葱末、姜末、蒜末、辣椒末，放入酥带鱼及胡椒粉拌匀。

鳗鱼，有益气养血、柔筋利骨等功能。

原料：

鲜鳗鱼1条，清酒200毫升，柴鱼汤汁300毫升，海带(50厘米长、5厘米宽)1片，山椒粉少许，淡色酱油30毫升，盐少许。

做法：

1.将剖杀后的鳗鱼撒上少许盐腌约5分钟，再放入滚水煮约10秒取出，以木刷和清水将鳗鱼表面的黏膜洗净待用；

2.清酒煮滚，将酒精烧尽，加入柴鱼汤汁、海带，以小火煮约5分钟，将海带取出；[西安美食网]

3.洗净的鳗鱼放置烤架上，烤至两面微焦后放入2，以小火煮约40分钟，加入淡色酱油，再煮15分钟即可，此时鳗鱼肉质呈细软的状态；

4.鳗鱼泡入煮汁内放入冰箱半日，再置烤架上烤热，并撒山椒粉即可食用。

泥鳅，有补中益气、祛除湿邪、解渴醒酒、祛毒除痔、消肿护肝之功能。泥鳅与大蒜猛火煮熟可治营养不良之水肿。泥鳅用油煎至焦黄加水煮汤可治小儿盗汗。泥鳅炖豆腐可治湿热黄疸。泥鳅与虾黄同煮服，可治阳痿不举。

泡椒泥鳅--

材料：泥鳅，泡椒，花椒，姜，蒜

做法：

1、泡椒姜蒜切末，

2、锅内放油下泡椒姜蒜切末炒香

3、下泥鳅煸炒片刻

4、放花椒的水、料酒、盐、味素（可以放适量的肉酱或辣酱）

烧四五分钟后调味，不宜久烧，泥鳅易烂会。泥鳅鲜嫩，泡椒味浓，典型的川味菜。

如何使用矩阵数据分析法

　　下面通过例子来介绍如何进行矩阵数据分析法。
　　1、确定需要分析的各个方面。我们通过亲和图得到以下几个方面，需要确定它们相对的重要程度：易于控制、易于使用、网络性能、和其他软件可以兼容、便于维护。
　　2、组成数据矩阵。用Excel或者手工做。把这些因素分别输入表格的行和列，如表所示。
　　3、确定对比分数。自己和自己对比的地方都打0分。以 “行”为基础，逐个和“列”对比，确定分数。“行”比“列”重要，给正分。分数范围从9到1分。打1分表示两个重要性相当。譬如，第2行“易于控制”分别和C列“易于使用”比较，重要一些，打4分。和D列“网络性能”比较，相当，打1分。…………如果“行”没有“列””重要，给反过来重要分数的倒数。譬如，第3行的“易于使用”和B列的“易于控制”前面已经对比过了。前面是4分，现在取倒数，1/4=0.25。有D列“网络性能”比，没有“网络性能”重要，反过来，“网络性能”比“易于使用”重要，打5分。现在取倒数，就是0.20。实际上，做的时候可以围绕以0组成的对角线对称填写对比的结果就可以了。
　　表1：矩阵数据分析法

A
B
C
D
E
F
G
H
1

易控制
易使用
网络性能
软件兼容
便于维护
总分
权重%
2
易于控制
0
4
1
3
1
9
26.2
3
易于使用
0.25
0
0.20
0.33
0.25
1.03
3.0
4
网络性能
1
5
0
3
3
12
34.9
5
软件兼容
0.33
3
0.33
0
0.33
4
11.6
6
便于维护
1
4
0.33
3
0
8.33
24.2

总分之和
34.37
　　4、加总分。按照“行”把分数加起来。在G列内得到各行的“总分”。
　　5、算权重分。把各行的“总分”加起来，得到“总分之和”。再把每行“总分”除以“总分之和”得到H列每个“行”的权重分数。权重分数愈大，说明这个方面最重要，“网络性能”34.9分。其次是“易于控制”26.2分。

摘要: 本文简述了数据挖掘技术的基本概念、产生和发展的基础以及在现实生活中所发挥的巨大作用。同时还就数据挖掘技术在全国广播监测网的应用做了初步的探索和尝试。
关键词: 数据挖掘 广播电视监测 决策支持
0 引言
随着广播电视监测网建设规模的不断扩大和运行时间的不断增加,广播电视监测网数据库积累的各种监测数据也越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的知识和信息,而目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。如何运用数据挖掘这一新兴技术从大量的监测数据中发现有意义和有价值的知识,并根据这些知识来指导我们日常的监测工作和维护工作,使我们的工作更有效率,成为广播电视监测领域里一个值得探索和研究的课题。
1 数据挖掘技术简介
1.1 数据挖掘技术的基本概念
数据挖掘(Data Mining就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、大量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要能够易于被用户理解,最好能用自然语言表达;并不要求发现放

应用探索
◎ 杨 京 国家广电总局监测数据处理中心
之四海皆准的知识,换句话说发现的知识都是相对的,是有
特定前提和约束条件,面向特定领域的。下面再简单解释一下知识的基本概念。从广义上理解,数据、信息也是知识的表现形式,但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉。而原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据;也可以是半结构
化的,如文本、图形和图像数据;甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。发现的知识可以被用
于决策支持和过程控制等。因此,数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。
数据挖掘所发现的知识最常见的有以下四类:
1. 广义知识(Generalization:广义知识指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识,反映同类事物共同性质,是对数据的概括、精炼和抽象。关联知识(Association:它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联,那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。
2. 分类知识(Classification &Clustering:它反映同类事
物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。最为典型的分类方法是基于决策树的分类方法。
3. 预测型知识(Prediction:根据时间序列型数据,由历史的和当前的数据去推测未来的数据,也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。
4. 偏差型知识(Deviation:此外,数据挖掘还可以发现其他类型的知识,如偏差型知识,它是对差异和极端特例的
描述,揭示事物偏离常规的异常现象,如标准类外的特例,数据聚类外的离群值等。
1.2 数据挖掘技术的基础
数据挖掘技术的三大基础技术包括计算机硬件技术、大规模数据库技术和数据挖掘算法。在过去数十年里,计算机硬件技术得到了迅猛的发展,包括单个CPU的处理能力大幅提升、内存和磁盘存储器价格的显著降低、支持多个CPU的并行处理结构的巨大进步等。大型关系型数据库及数据库管理系统在各行各业的广泛应用、最近10年来数据挖掘算法的不断发展、成熟和稳定。
数据挖掘是利用了人工智能和统计分析这两种技术致力于模式发现和预测。数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反,它是统计分析技术的延伸和扩展。大多数的统
计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧,预测的准确度还是令人满意的,但对使用者的要求很高。而随着计算机计算能力的不断增强,我们有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。一些新兴的技术同样在知识发现领域取得了很好的效果,如神经元网络和决策树,在足够多的数据和计算能力下,它们几乎不用人的关照自动就能完成许多有价值的功能。
数据挖掘就是利用了统计和人工智能技术的应用程序,它把这些高深复杂的技术封装起来,使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能,并且更专注于自己所要解决的问题。
1.3数据挖掘和数据仓库之间的关系
数据挖掘与数据仓库的发展有着密切的关系。数据仓库的发展是促进数据挖掘越来越热的原因之一。但是,数据仓库并不是数据挖掘的先决条件,因为有很多数据挖掘可直接从操作数据源中挖掘信息。
大部分情况下,数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中。从数据仓库中直接得到进行数据挖掘的数据有许多好处。数据仓库的数据清理和数据挖掘的数据清理差不多,如果数据在导入数据仓库时已经清理过,那很可能在做数据挖掘时就没必要再清理一次了,而且所有的数据不一致的问题都已经被你解决了(图1。
数据挖掘库可能是你的数据仓库的一个逻辑上的子集,而不一定非得是物理上单独的数据库。但如果你的数据仓库的计算资源已经很紧张,那你最好还是建立一个单独的数据挖掘库。
当然为了数据挖掘你也不必非得建立一个数据仓库,数据仓库不是必需的。建立一个巨大的数据仓库,把各个不同源的数据统一在一起,解决所有的数据冲突问题,然后把所有的数据导到一个数据仓库内,是一项巨大的工程,可能要用几年的时间花上百万的钱才能完成。只是为了数据挖掘,你可以把一个或几个事务数据库导到一个只读的数据库中,就把它当作数据集市,然后在他上面进行数据挖掘(图2。
1.4 数据挖掘和传统数据分析的区别
数据挖掘与传统的数据分析如查询、报表、联机分析处理(OLAP是完全不同的工具,基于的技术也完全不同。传统的查询和报表工具是告诉你数据库中都有什么,OLAP工具则更进一步告诉你下一步会怎么样(Whatnext、和如果我采取这样的措施又会怎么样(Whatif。用户首先建立一个假设,然后用OLAP工具检索数据库来验证这个假设是否正确。联机分析处理的过程是先建立一系列的假设,然后通过OLAP 工具来证实或推翻这些假设来最终得到自己的结论。联机分析处理过程在本质上是一个演绎推理的过程。而数据挖掘和联机分析处理的本质区别在于不是用于验证某个假定模式(模型的正确性,而是在数据库中自己寻找模型。数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知的特征。所谓先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的,既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识,甚至是违背直觉的信息或知识,挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有价值。数据挖掘在本质上是一个归纳的过程。数据挖掘和联机分析处理具有一定的互补性。在利用数据挖掘出来的结论采取行动之前,你也许要验证一下如果采取这样的行动会给公司带来什么样的影响,那么联机分析处理工具能回答你的这些问题。

2 数据挖掘技术在监测数据分析中的
应用探索
全国广播监测网数据处理中心数据库里保存着大量的数据,其中包括各种基础资源的数据如各类发射台和发射机的基本信息、各种发射台运行图的数据、监测台的基本信息、监测站点的基本信息等;各种监测数据如指标收测数据、频谱收测数据、由监测站点上报的各种指标报警数据(设备报警数据等。随着全国广播监测网规模的不断扩大、运行时间的不断增加,数据库里保存的各种历史数据也随之不断增多。对这些数据除了可以进行各种浏览和查询操作,进行各种统计分析、生成各种统计报表和图表以外,我们还可以利用功能强大的数据挖掘工具,发现隐藏在这些数据背后一些有意义和有价值的知识、规律和模型,然后用这些知识来指导我们的日常监测和维护工作,使我们的工作更有针对性、效率更高。下面就数据挖掘在全国广播监测网中的应用做一些初步的探索和尝试。
2.1数据挖掘案例1
在全国广播监测网里,各监测台每天都以日报的形式将它所监测的中波台的指标异态数据上报到数据处理中心的数据库里。指标异态包括以下3种:停播、功率异态和调幅度异态,其中停播是最严重的异态。异态数据主要包括以下字段:异态发生日期、发生异态的中波台名称、异态现象、异态起止时间和异态原因等。根据数据挖掘技术里的时间序列预测方法,我们可以根据历史和当前的停播异态数据去推测未来的停播异态数据。具体地说,我们可以根据最近一段时间(如1个月或3个月里所有中波台发生停播的情况预测出在未来一段时间(如1个月里哪些发射台发生停播的可能性最大、哪些发射台发生停播的时间可能最长等。举个例子:假设在最近的三个月里,中波台A、B、C分别发生了10次、9次和8次停播,停播次数在所有中波台里排名前三,造成停播的主要原因是机器故障。而中波台D、E、F虽然只分别发生了1、2和3次停播,但停播时间分别达到10、20和30小时,在所有中波台里停播时间排名前三,造成停播的主要原因是外电因素。根据这些历史数据,运用数据挖掘技术里的时间序列预测方法,我们可以得出这样的结果:在未来的1个月里,中波台A、B、C发生停播的可能性最大,而中波台D、E、F发生停播的时间可能最长。当然,这些预测结果是否准确有待进一步地测试和验证。我们可以采用另外一些数据(如前6个月的数据对预测结果进行测试。而对预测结果的验证则需要通过未来1个月里实际发生的停播情况来进行。
假设预测结果准确,我们可以对最有可能发生停播的中波台A、B、C或发生停播时间可能最长的中波台D、E、F,采取针对性的措施(对中波台A、B、C加强机器检修工作,对中波台D、E、F加强备用电源或发电机。这样做的好处是我们可以集中力量预防重点发射台(而不是所有发射台的停播问题,避免平均使用力量,争取用最少的投入得到最好的效果,减少停播发生的次数和时间,提高整体播出效果。2.2数据挖掘案例2
对监测站点的设备报警数据进行挖掘,发现数据背后隐藏的一些有用的知识。通常监测站点的设备报警数据由各监测台每天以设备异态日报的形式上报到数据处理中心数据库。设备报警数据主要包括以下字段:发生故障的监测站点名称、故障现象、故障起止时间、故障原因等。通过运用数据挖掘技术里发现广义知识的算法,对最近一段时间所有的设备报警数据进行挖掘,我们可以发现经常发生设备故障的监测站点具有的某些共同特征或共性。例如发现经常发生设备故障的监测站点的设备大部分由A公司制造,这一发现说明A公司生产的监测站点设备质量较差、根据发现的知识我们可以敦促A公司采取措施进一步改善其产品的质量。此外我们还可以发现,经常发生UPS报警同时故障原因又是外电停或外电电压不稳的监测站点都集中在某几个省份,这说明这几个省份的电力系统在运行过程中经常出现停电或电压不稳的情况,根据发现的知识我们可以向当地电力系统反映这些情况,希望停电或电压不稳的情况能够得到改善。
3 结束语
通过上面的数据挖掘案例可以看到:运用数据挖掘技术我们可以从大量的广播电视监测数据中发现很多有意义、有价值的知识。这些知识可以使我们日常的监测工作和维护工作更有针对性,效率更高。数据挖掘技术在广播电视监测领域里的应有前景非常广阔、大有可为。
淘宝天猫必备的数据分析工具
发布时间：2021-02-10
大家都知道开网店要分析数据，也知道一些数据分析工具比如，淘宝指数，数据魔方，量子横道，但是，对于这些工具如何使用呢，很多卖家就犯愁 了，到底 应该看哪些数据，看了之后如何指导工作呢。详细为大家介绍一下，如何利用数据分析工具分析自己的数据和竞争对手的数据，做到知己知彼，百战不殆。
【知己篇】店内数据分析
店内运营简单来看，就是流量和转化这两件事。所以分析也主要从这两个指标出发。因为流量结构和精度直接影响转化，转化好坏再反过来影响流量，所以在分析时，先做流量盘查，再做转化分析。
一、流量
1、搜索流量
工具：搜索诊断助手、直通车
A.基础条件：不违规，可在“卖家工作台”-“搜索诊断助手”-“宝贝诊断里”检查。
B.相关性：类目属性相关性、标题关键字相关性。
C.人气分：是否橱窗推荐、是否加入消保、DSR评分、支付宝使用率、旺旺效应速度、拍货与发货的时差。
D.图片：很多卖家在优化主搜流量时，经常会忽略图片的优化，然而图片点击率的差距，直接影响了最后的搜索流量。买家不是直接搜索进来的，而是被图片吸引进来的，优化图片就显得非常重要。建议可以用直通车来测试图片(方法下文会介绍到)。
E.价格与销量：销量相当的产品，价格高的有更多展示的机会；价格相同的产品，销量高的有更多展示机会。而检查该项指标主要检查自己与直接竞争对手的差距，尤其是7天销量的差距，以做调整。
F.标题优化：在销量相对低的时候多使用长尾词，销量高的时候多使用泛词、中心词，并反复测试，得出搜索流量×搜索转化率的最大值。
2、付费流量
工具：各付费工具的数据报表、量子。
A.直通车：诊断直通车主要看点击率和转化率这两个指标。
点击率直接影响淘宝直通车的收入，在行业利润如此透明的年代，每家的出价其实都不可能差很多，而点击率越高，直通车本身的收入就越高，就会提供更好的位置给你。
查看工具：行业解析报表。
优化办法：挖掘USP。
转化率则是淘宝看重的用户体验，直通车转化率要做到约等于或略低于该宝贝整体转化率才算比较健康。
查看工具：直通车转化报表、量子-销售分析-宝贝销售排行;
优化办法：在销量较低的时候重点优化长尾词，销量高时优化泛词和定向。
B.钻石展位：诊断钻展其实也和直通车原理基本一致。也是优化图片，然后选择精准的店铺来定向。
查看工具：钻展广告位对应类目数据、钻展定向报表-手工统计各项回报率;
优化办法：总结同行优秀素材的构成因素和失败素材的特点、把收集店铺ID的维度做细。
C.淘客：淘客诊断只要看自己与竞争对手的销量和佣金有何差距即可。
二、内功
1、转化率
工具：量子、数据魔方
A. 内页：首先看销量，其次看评价质量，再来看单品转化率、页面停留时间和询单率。如果连基础销量都没有，评价很差，转化率是不可能好的。两个先决条件解决 了，再看单品转化率、页面停留时间和询单率是否不低于行业均值(或店内卖的好的宝贝)。若低于，则一一优化USP卖点、逻辑顺序(是否都做到围绕 USP)、展现内容多样化(数据、图表、细节图、权威认证报告、大量实证、视频等)、展现方式(字体、字号、背景色、配色)。
B.访问深度：由于80%的顾客入店都是从内页进来，所以主要优化内页可导流的位置，分别为店招、宝贝页关联、宝贝页侧边栏、店尾进行优化。再优化首页。
查看工具：量子-销售分析-销售总览-平均访问深度、量子-流量分析-宝贝被访排行、量子-流量分析-首页被访数据(停留时间、点击率、跳失率)、量子-店铺装修。
优化办法：将店内20%的产品用导航、促销、关联等的方式做集中展示。
C.支付率：是否做到了80%以上。
查看工具：量子-销售分析-销售总览。
优化办法：利用短电旺给顾客一个必须现在下单的理由。
D.营销活动：定期举办营销活动可提升转化率。
E.客服询单转化率：是否至少做到了行业均值。
查看工具：如赤兔等第三方工具。
优化方法：顾客的每一个问题都建立标准答案。
2、客单价
工具：量子-销售分析-销售总览。
优化办法：包邮条件、满减满赠、爆款关联、客服推荐、SKU扩充、促销产品等。
3、DSR
工具：淘宝DSR评分计算器。
优化办法：
A.淘宝原有服务的升级(7天无理由升级为30天、3天发货升级为24小时发货等);
B.淘宝未有服务的创新(围绕客户与商家接触点的创新，如SNS、游戏)。
4、CRM
CRM主要查看老客户占比、老客户转化率、二次购买率、客户分组短彩邮的ROI。
工具：卖家工作台-会员关系管理、数云、客道等第三方软件。
优化的办法：建立老客户分组，根据分组创建老客户的不同特权。越高级的客户拥有越高级的特权。
【知彼篇】竞争数据分析
竞争数据主要包括整个市场数据和直接竞争对手数据。市场数据的获取能够判定市场容量、市场竞争的激烈程度，避免新产品在还未上市时就输了。直接竞争对手的数据能则能取长补短。
一、市场数据
1、市场容量
用数据魔方-行业分析-整体情况可以看到整个行业、子类目的市场容量。
2、搜索指数
用淘宝指数查看搜索指数和成交指数
3、细分数据
工具：淘宝指数和数据魔方
A.买家购买分析
用数据魔方-行业分析看到买家的购买分析，可查看购买的单价和客单价及购买的频次。
B.买家信息分析
用数据魔方-行业分析看到买家的信息分析，可查看买家的来访高峰时段、购买高峰时段、买家地域、性别分布和年龄。
C/属性热销
用数据魔方-属性分析-属性热销排行，查看买家需求的产品属性。
4、趋势
工具：数据魔方
A.市场趋势
用数据魔方-行业分析-整体情况拉出最近3年、1年、半年和一季度的走势。
B.行业关键词热搜飙升榜(数据魔方-淘词-行业热词榜-行业关键词热搜飙升榜)
5、竞争度
用数据魔方-行业分析-卖家分析，查看卖家的数量，值越大，竞争越激励。再用核心关键词在淘宝上搜索，按销量排序，看前3名，第3和第40名的销售笔数的差额，值越低，竞争越激烈。
6、空白市场
需要细心的留意，并对整个行业的动态有清晰的掌握。
二、竞争对手数据
竞争对手的数据建议是每周都收集，然后和自己店内数据进行对比。
1、销售额
用数据魔方-品牌分析-品牌详情来查询
2、转化率
用数据魔方-品牌分析-品牌详情来查询。
2、点击率
用数据魔方-品牌分析-品牌详情来查询。
4、客单价
用数据魔方-品牌分析-品牌详情来查询。
5、营销活动
定期收集竞争对手的营销活动，包括活动商品品类、商品价格、活动政策、互动平台和媒介投放等。
6、爆款
定期收集竞争对手的主要爆款，包括产品名、价格、转化率、销量、单品活动、单品卖点、关联、流量来源、直通车卡位、直通车图片、钻展图片、老客户优惠等。查看工具：数据魔方-品牌分析-品牌详情-热销宝贝排行、手工收集。
7、特色
对竞争对手的赠品、包裹、优惠券、客户互动等相关信息进行收集。
数据分析说到底就是和自己的过去比，和竞争对手的现在比，和我们期望的未来比。找出现在店铺存在的问题，再思考可以用什么方法来改善它，这样的数据分析才有意义。
其他数据分析方法：
还有一点补充，数据魔方数据是有限制的，部分店铺信誉未达到标准而无法订购，所以数据分析上达不到要求。即便购买了数据魔方，也会有类目限制，品牌限制，数量限制。
那么我们怎么才能获得更多数据分析呢？这里我就推荐几款第三方工具(非广告，仅仅推荐)
1，情报通：主要分析店铺每天运营数据，销量以及营业额的。
缺点：此软件定位高端用户群体，价格有点偏高。
情报通演示：

2，升业绩工具：主要分析竞争对手推广数据以及流程构成
缺点：功能太杂，有些功能根本用不到。
升业绩演示：

3，魔镜：专注直通车数据分析，关键词排名。
缺点：准确率太低，功能不新鲜。
魔镜演示：

4，超级数据：分析竞争对手品类占比，品牌定位情况。
缺点：更新数据延迟，很多店铺查询不到。
超级数据演示：

以上都是老口碑在线工具，再就是从14年到现在，又陆续浮现了很多在线工具。
如 看店宝、知己知彼、巴巴哈淘宝工具等工具，笔者对比发现了下，就呵呵了，我就不做解释了。
大家可以自己对比下。主要是围绕功能体现价值，数据准确率上分析吧，别的都是扯淡。
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