简介:摘要:数据系统分析一直围绕在我们的日常生活中 ,小到商贩市场统计,大到科研信息,都需要应用到数据分析才能更好的防患于未然。 想要分析航空装备情况 ,通过数据统计分析,能更好的发现设备存在的问题,以保证设备能够更高效的运作和使用,更好的协调设备之间的互相联系 。 伴随着新世纪的发展, 失效学逐渐发展成一门独立的学科,主要 以保证在生活中一些失效问题的分析 ,使一些模糊不清的地方和没有明确的问题变得更加清晰和明朗。数据统计分析如果合理的与航空装备失效分析结合起来,将会使航空装备失效分析变得更加严谨。
简介:【摘 要】:随着社会的进步和时代的发展,统计学与经济管理的融合水平也在不断的提升,大数据统计分析技术顾名思义即是通过在极多的数据中找到经济发展的规律,其在宏观的经济控制中起着很关键的作用,对企业的经营管理也具有重大的意义。当下财务管理为了降低成本和提升效率很多的在使用有效的技术,使得大数据分析的技术进入了管理者的视野,极大的提高了管理人和财务的效率。本文将对大数据统计与分析的方法在企业经营中的重大意义进行分析,还将会对大数据分析方法在宏观经济方面的运用进行阐述,希望能够给以后的发展提供一些参考价值。
简介:摘要本文利用1984~2013年河北省142个观测站、北京20个观测站、天津14个观测站雷暴大风资料,对京津翼地区的雷暴大风天气进行统计分析。结果表明北京西北部山区存在雷暴大风日数的大值中心,京津翼东北部和东南部地区则分布最小值,可能与京津翼地区的地形地貌有关;近30年京津翼地区的雷暴大风日数呈现出逐年减少的趋势;年内雷暴大风天气出现的最多的月份在6~7月份,其次是5月和8月,受春末夏初冷空气活跃、夏季的西南暖湿急流不断向北方地区转移以及大气层结不稳定性增强的影响较大;一天中京津翼地区以14时到20时雷暴大风天气最为集中,而18时则有极值出现,03时到08时是雷暴大风天气出现的最少时段,其中05时至07时这段时间基本没有雷暴大风天气出现。