什麼叫是否歷史數據

1. 國產器械歷史數據是什麼意思

國產器械歷史數據意思是：醫療器械備案前的原始數據。醫療器械備案是指食品葯品監督管理部門對醫療器械備案人提交的第一類醫療器械備案資料存檔備查，歷史數據為在進行備案。

2. 歷史數據是什麼意思

是該學生注冊過的一些個人檔案資料，以及相關時間內保存的數據

3. 什麼是歷史數據長期歸檔服務

所謂《數據歸檔》就是當前資料庫中分出一部分數據保存在一個「賬套」中，也就是將歷史數據和當前數據分開，這樣由於龐大的歷史數據導致的操作系統運行緩慢的問題就不會再出現了。這樣，可以減輕伺服器的負擔，可以大大地提高操作速度。「歸檔」並非刪除歷史數據，而是將歷史數據保存到了另外的地方，服務站進行「歸檔」之後，還是可以在當前系統查到歷史數據，只需要選擇條件「賬套」即可。

4. 在MT4中工具菜單欄中的「歷史數據中心」有什麼作用

歷史數據，就是價格的歷史數據一般是用不到的，除非你搞什麼研究。

你可以把他導出來，變成EXCEL文本，如圖所示：

5. 數據分析的五大思維方式

數據分析的五大思維方式

發現很多朋友不會處理數據，這個過程叫做數據清洗，中間可能涉及到編程，分析人員是應該學點編程的，後面抽時間給大家介紹一下，今天不講這個。

今天要講數據分析的五大思維方式。

首先，我們要知道，什麼叫數據分析。其實從數據到信息的這個過程，就是數據分析。數據本身並沒有什麼價值，有價值的是我們從數據中提取出來的信息。

然而，我們還要搞清楚數據分析的目的是什麼?

目的是解決我們現實中的某個問題或者滿足現實中的某個需求。

那麼，在這個從數據到信息的過程中，肯定是有一些固定的思路，或者稱之為思維方式。下面零一給你一一介紹。(本文用到的指標和維度是同一個意思)

第一大思維【對照】

【對照】俗稱對比，單獨看一個數據是不會有感覺的，必需跟另一個數據做對比才會有感覺。比如下面的圖a和圖b。

圖a毫無感覺

圖b經過跟昨天的成交量對比，就會發現，今天跟昨天實則差了一大截。

這是最基本的思路，也是最重要的思路。在現實中的應用非常廣，比如選款測款丶監控店鋪數據等，這些過程就是在做【對照】，分析人員拿到數據後，如果數據是獨立的，無法進行對比的話，就無法判斷，等於無法從數據中讀取有用的信息。

第二大思維【拆分】

分析這個詞從字面上來理解，就是拆分和解析。因此可見，拆分在數據分析中的重要性。在派代上面也隨處可見「拆分」一詞，很多作者都會用這樣的口吻：經過拆分後，我們就清晰了……。不過，我相信有很多朋友並沒有弄清楚，拆分是怎麼用的。

我們回到第一個思維【對比】上面來，當某個維度可以對比的時候，我們選擇對比。再對比後發現問題需要找出原因的時候?或者根本就沒有得對比。這個時候，【拆分】就閃亮登場了。

大家看下面一個場景。

運營小美，經過對比店鋪的數據，發現今天的銷售額只有昨天的50%，這個時候，我們再怎麼對比銷售額這個維度，已經沒有意義了。這時需要對銷售額這個維度做分解，拆分指標。

銷售額=成交用戶數*客單價，成交用戶數又等於訪客數*轉化率。

詳見圖c和圖d

圖c是一個指標公式的拆解

圖b是對流量的組成成分做的簡單分解(還可以分很細很全)

拆分後的結果，相對於拆分前會清晰許多，便於分析，找細節。可見，拆分是分析人員必備的思維之一。

第三大思維【降維】

是否有面對一大堆維度的數據卻促手無策的經歷?當數據維度太多的時候，我們不可能每個維度都拿來分析，有一些有關聯的指標，是可以從中篩選出代表的維度即可。如下表

這么多的維度，其實不必每個都分析。我們知道成交用戶數/訪客數=轉化率，當存在這種維度，是可以通過其他兩個維度通過計算轉化出來的時候，我們就可以【降維】.

成交用戶數丶訪客數和轉化率，只要三選二即可。另外，成交用戶數*客單價=銷售額，這三個也可以三擇二。

另外，我們一般只關心對我們有用的數據，當有某些維度的數據跟我們的分析無關時，我們就可以篩選掉，達到【降維】的目的。

第四大思維【增維】

增維和降維是對應的，有降必有增。當我們當前的維度不能很好地解釋我們的問題時，我們就需要對數據做一個運算，增加多一個指標。請看下圖。

我們發現一個搜索指數和一個寶貝數，這兩個指標一個代表需求，一個代表競爭，有很多人把搜索指數/寶貝數=倍數，用倍數來代表一個詞的競爭度(僅供參考)。這種做法，就是在增維。增加的維度有一種叫法稱之為【輔助列】。

【增維】和【降維】是必需對數據的意義有充分的了解後，為了方便我們進行分析，有目的的對數據進行轉換運算。

第五大思維【假說】

當我們拿不準未來的時候，或者說是迷茫的時候。我們可以應用【假說】，假說是統計學的專業名詞吧，俗稱假設。當我們不知道結果，或者有幾種選擇的時候，那麼我們就召喚【假說】，我們先假設有了結果，然後運用逆向思維。

從結果到原因，要有怎麼樣的因，才能產生這種結果。這有點尋根的味道。那麼，我們可以知道，現在滿足了多少因，還需要多少因。如果是多選的情況下，我們就可以通過這種方法來找到最佳路徑(決策)

當然，【假說】的威力不僅僅如此。【假說】可是一匹天馬(行空)，除了結果可以假設，過程也是可以被假設的。

我們回到數據分析的目的，我們就會知道只有明確了問題和需求，我們才能選擇分析的方法。

順帶給大家講講三大數據類型。這個屬於偷換概念，其實就是時間序列的細分，不是真正意義上的數據類型，但這個卻是在處理店鋪數據時經常會碰到的事情。數據放在坐標軸上面分【過去】丶【現在】和【未來】

第一大數據類型【過去】

【過去】的數據指歷史數據，已經發生過的數據。

作用：用於總結丶對照和提煉知識

如：歷史店鋪運營數據，退款數據，訂單數據

第二大數據類型【現在】

【現在】的概念比較模糊，當天，當月，今年這些都可以是現在的數據，看我們的時間單位而定。如果我們是以天作為單位，那麼，今天的數據，就是現在的數據。現在的數據和過去的數據做比較，才可以知道現在自己是在哪個位置，單有現在的數據，是沒什麼用處的。

作用：用於了解現況，發現問題

如：當天的店鋪數據

第三大數據類型【未來】

【未來】的數據指未發生的數據，通過預測得到。比如我們做得規劃，預算等，這些就是在時間點上還沒有到，但是卻已經有了數據。這個數據是作為參考的數據，預測沒有100%，總是有點兒出入的。

作用：用於預測

如：店鋪規劃，銷售計劃

三種數據是單向流動的，未來終究會變成現在，直到變成過去。

他人我不知道，但我自己非常喜歡把數據往坐標軸上面放，按時間段一劃分，每個數據的作用就非常清晰。

以上是小編為大家分享的關於數據分析的五大思維方式的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

6. 歷史數據是什麼意思

你好，歷史數據指的是以往的K線走勢圖，按時段分