池网科技 一、燃气烤炉用气量特别大？
1.管道出现了漏气现象会导致,需要检查管道安全。
2.煤气压力锅过大,通流截面积部变,差压越大造成煤气流量大。
3.使用的燃气具时间太长老化了。
4.燃气热水器太高,造成煤气用量大。
二、集成灶用气量是不是大？
与你做饭炒菜的不同而不同, 灶的喷头都一样大小, 出气量都一样的, 只是烧的时间越久用气越多, 若炖菜多就用气量大。 而且不同的集成灶功率也不同,耗气量也不同。
例如:美大集成灶因采用侧吸下排技术,排烟效果在98%以上,做饭无烟气熏感,就边蒸气也不会扩散,居室不会造成油烟污染,具备环保之功效。 传统厨房设备,部分油烟在室内残留,居室空气污浊,长期与油烟接触对身体不好,环保性差。
美大集成灶风机输入功率为180W,风速设置三档,一般常微弱风档耗电80W-100W,消毒柜每个功率为15W,照明20W,节电明显,因采用集热锅支架,旋转炉火,包围式防风腔设计,可燃气体与空气强行混合燃烧,热效高,省气。 传统厨房油烟机输入功率为200W-280W,消毒柜功率一般为250W,灶具为普通环境燃烧,热效较低。
三、什么是业务数据？
对开展的业务进行分门别类的分析。
1）理解每一列的字段含义
2）将数据进行分类：用户数据（指用户的基本情况），行为数据（指记录用户做过什么的数据，主要包括用户做了哪些行为，发生行为的时间等），商品数据（包括商品名称，商品类别，商品评论、库存等）
2. 常见的数据指标
1）用户数据相关的指标
a.日新增用户：产品每天新增用户量，可以判断渠道推广的效果
b.活跃率：活跃用户数/总用户数 （怎么样算活跃）
日活跃用户（DAU Daily Active User）：一天之内活跃的用户数
周活跃用户数和月活跃用户数计算时，记得要去重（一个人一周都活跃也只能算一次）
c.留存率：第1天新增用户中，在第N天使用过产品的用户数/第1天新增用户数，可以评估产品功能对用户的黏性，留存太低时要探究用户流失的原因
这里需要注意的是“使用过产品”，不同的业务这块定义的不一样，要根据具体情况来确定
2）行为数据相关的指标
a. PV(Page View) 访问次数: 页面浏览次数，用户每打开一个网页可以看作一个PV
UV(Unique Visitor) 访问人数: 是一定时间内访问网页的人数。在同一天内，不管用户访问了多少网页，他都只算一个访客。
b.转发率：转发某功能的用户数/看到该功能的用户数
c.转化率：购买产品的人数/到店铺的人数
购买商品的人数，到店铺的人数，就是前面讲到的使用某个功能的访客人数UV
d.K因子：平均每个用户向多少人发出邀请*接收到邀请的人转化为新用户的转化率，用于衡量推荐效果 （K>1为良好状态）
3）商品数据相关的指标
a.总量
成交总额(GMV)包括销售额、取消订单金额、拒收订单金额和退货订单金额
成交数量：对于电商产品就是下单的商品数量，对于教育行业就是下单课程的数量
访问时长: 用户使用app，或者网站的总时长。
b.人均
人均付费：总收入/总用户数，在电商行业也叫客单价
付费用户人均付费（ARPPU，Average Revenue Per Paying User）： 总收入/付费人数，用于统计付费用户的平均收入
人均访问时长：总时长/总用户数，用于统计每个人使用产品的平均时长
c.付费
付费率：付费用户数/总用户数
复购率：消费两次以上的人数/付费人数，用于反映用户的付费频率。
d.商品
常见的几个指标是：热销商品，好评商品，差评商品的前几个有哪些。 通过找出好的商品来进行重点推销，不好的商品去分析原因。
数据分类
用户数据：用户ID，生日，性别
行为数据：购买行为编号，购买数量，购买日期
商品数据：商品种类ID，商品类别，商品属性
数据指标
a. PV，热销商品，差评商品
通过分析商品的PV可以看出热销商品和销量低的商品以及商品类别
2012年7月-2015年2月，商品50018831销量最高，以及商品50011993，50012788，500007016，50013636，211122可以视为热销商品，反之，下图中销量为1的商品可以视为差评商品，需要分析原因，看可以从哪些方面进行改进，以提高销量；如果改进十分困难可以考虑减少库存，甚至淘汰产品。
2012年7月-2015年2月，商品种类为28的销量最好，以及5001455，50008168可视为热销商品种类。
b. 成交数量
即购买数量，通过统计可以得出不同年月日的成交数量，分析日期时间对用户下单的影响
2012年7月-2015年2月的季度成交数量显示，整体上2014年婴儿用品成交数量最为可观，可能受双11影响，3，4季度的成交数量较大。
c. 复购率：消费两次以上的人数/付费人数
利用数据透视表，可以计算出2012年7月-2015年2月这个时间段内的某个固定商品的月复购率或年复购率。
涉及到数据指标的有三个方面
1.分析用户需求维度：强度，宽度，频度
音频虽然为非刚需产品，但是随着移动互联网的发展，使用音频的人会越来越多，用户宽度会不断扩大，听音频属于中频活动，但也可以培养用户使用习惯，提高用户活跃度
2.推广前不断测试，迭代产品 关注的五个关键指标
日活率: 每天打开的人数/总下载人数，衡量用户粘性
产品留存率: 用户隔了一段时间还回来用你这个产品地比率，隔日留存，隔周留存，隔月留存，通常40%是个还可以的指标，但20%就有问题了
自传播: 让用户主动去传播，找到让他不反感地传播地点，利用他的炫耀心理去分享到朋友圈，当然前提还是产品要有趣
产品核心环节的转化率: 每一个产品app都包括下载，激活，注册，登录，购买等多个环节，都是用户转化的环节。把它想象成一个沙漏，底下越来越窄，每一个环节都会漏掉一大批用户。下载前还有一个环节是展示
闪退率: 降低闪退率
3.识破推广陷阱，设定数据指标，进行数据分析与检测
喜马拉雅有一个自己设定的指标，去记录用户的收听时长。就是每一个用户进来以后，他能听多久，这是我们最在意的，所有的渠道，我们都会来追踪它的数据，除了看它的流程以外，最主要看它的收听行为
四、跑业务用什么软件
当今社会，随着数字化技术的发展，各行各业的跑业务方式也在逐渐变化。许多企业和个人纷纷寻找适合自己的软件来提高工作效率和管理质量。
跑业务用什么软件：选择合适的工具助力工作
无论是传统的零售业、服务业，还是新兴的互联网行业，选择适合自己的跑业务软件对于工作效率的提升至关重要。下面就针对不同行业的需求，推荐一些适合的软件。
零售业：提升销售和管理水平
对于零售业来说，销售额和库存管理是最关键的工作内容。因此，零售商可以选择一些专业的销售管理软件来帮助他们提升管理水平。比如，可以使用收银软件来简化结账流程，提高服务效率；也可以选择库存管理软件来实时监控库存情况，避免缺货和积压现象的发生。
服务业：提高服务质量和客户满意度
服务行业的特点是需要面对大量的客户和复杂的服务流程。因此，服务行业可以选择一些适合的跑业务软件来提高服务质量和客户满意度。比如，可以采用客户关系管理软件（CRM）来跟踪客户信息和服务记录，实现个性化服务；也可以使用预约管理软件来提高服务效率，避免客户排队等待的情况发生。
互联网行业：追求创新和高效率
互联网行业是当今发展最快的行业之一，需要不断迭代和创新。因此，互联网企业可以选择一些灵活性强、适应性好的跑业务软件来支持他们的创新工作。比如，可以使用项目管理软件来协调团队合作，提高项目交付效率；也可以选择数据分析软件来快速分析用户数据，优化产品设计和营销策略。
总结：灵活运用软件助力工作发展
无论是零售业、服务业还是互联网行业，选择适合的跑业务软件对于提高工作效率和管理质量都至关重要。企业和个人应该根据自己的需求和特点，灵活运用各种软件来助力工作发展，提升竞争力。
五、氮气量用什么表示？
氮气量一般为立方米，流量为Nm³/h，俗称立方每小时，前面的N表示有压力的情况下，一般流量计都是这么标注的。
单质氮在常况下是一种无色无臭的气体，在标准情况下的气体密度是1.25g·dm-3,也就是1250g每立方米，100立方的氮气等于100*1.25kg/m3=125kg
单位换算图表如下
六、什么是基础数据和业务数据？
基础数据是系统的数据字典，在系统初始化的时候，就存在于系统数据库中，是结构性或者功能性的支撑。
业务数据是系统启用后，新添加的数据。
业务数据的产生与修改基于基础数据，但业务数据的统计分析等不应依赖于基础数据。
基础数据的作用就是以此为基础产生业务数据，业务数据一旦产生和修改完成，就已经与基础数据无关系了。
不应由于自己处理逻辑不正确而限制正常可行的客户操作行为，正确的做法是寻找可行解决方案。
七、用什么分析数据
用什么分析数据
在当今的数据驱动时代，数据分析已经成为了各行各业不可或缺的一部分。那么，用什么工具和方法来分析数据呢？下面我们将探讨一些常见的方法和工具。
1. 数据可视化工具
数据可视化是分析数据的重要手段之一。通过将数据以图表、图像、地图等形式展示，可以帮助我们更好地理解和分析数据。一些常用的数据可视化工具包括：Excel、Tableau、PowerBI、Google Analytics等。这些工具具有不同的特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的工具。
2. 数据分析软件
除了数据可视化工具外，还有一些专门用于数据分析的软件，如Python的pandas库、R语言的ggplot2包等。这些软件提供了丰富的数据处理和分析功能，可以用于各种类型的数据分析。此外，还有一些云端数据分析平台，如Google BigQuery、Amazon Redshift等，提供了强大的数据处理和分析能力。
3. 数据挖掘算法
除了使用工具和方法外，数据挖掘算法也是分析数据的重要手段之一。数据挖掘是一种通过算法从大量数据中提取有用信息和知识的技术。常用的数据挖掘算法包括：聚类算法、分类算法、关联规则挖掘等。通过使用这些算法，可以发现数据中隐藏的模式和趋势，为决策提供支持。
4. 数据质量评估
在分析数据之前，需要对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。数据质量评估是这一过程的关键步骤之一。常用的数据质量评估方法包括：数据清洗、数据验证、数据分类等。通过这些方法，可以发现并解决数据中的问题，为后续的数据分析奠定基础。
总结
数据分析是当今时代不可或缺的一部分，有多种工具和方法可以用于数据分析。数据可视化工具可以将数据以图表等形式展示，帮助我们更好地理解和分析数据；数据分析软件提供了丰富的数据处理和分析功能；数据挖掘算法可以从大量数据中提取有用信息和知识；数据质量评估是数据分析前的重要步骤之一，可以确保数据的准确性和完整性。在实际应用中，需要根据实际情况选择合适的工具和方法。
八、业务逻辑数据是什么？
业务是指一个实体单元向另一个实体单元提供的服务。
逻辑是指根据已有的信息推出合理的结论的规律。
业务逻辑是指一个实体单元为了向另一个实体单元提供服务，应该具备的规则与流程。
就像你家的规矩–“吃饭前必须洗手”“有客人来要起立”“睡觉前各自说晚安”-就是业务逻辑的生活化实例。
在软件系统架构中，软件一般分为三个层次：表示层、业务逻辑层和数据访问层：
表示层：负责界面和交互；
业务逻辑层：负责定义业务逻辑（规则、工作流、数据完整性等），接收来自表示层的数据请求，逻辑判断后，向数据访问层提交请求，并传递数据访问结果，业务逻辑层实际上是一个中间件，起着承上启下的重要作用；
数据访问层：负责数据读取。
九、什么叫大数据业务
在当今数字化时代，什么叫大数据业务已经成为许多企业领袖们关注的重点。大数据业务不再只是简单的数据收集或分析，它已经演变为一种可以帮助企业实现增长和创新的重要工具。
大数据业务的定义
什么叫大数据业务？大数据业务是指利用大数据技术和工具处理和分析海量数据，以获取有价值的信息、洞察和预测能力，从而帮助企业做出更明智的决策并实现商业目标的一系列活动。
大数据业务的重要性
大数据业务对企业的重要性不言而喻。通过对大数据的深入挖掘和分析，企业可以更好地了解客户需求、市场趋势，优化产品和服务，提高运营效率，增加营收和降低成本。大数据业务还可以帮助企业发现新的商机，并带来创新和竞争优势。
大数据业务的关键特征
- 数据量巨大：大数据业务处理的数据量往往呈指数级增长，远超过传统数据处理方法的能力。
- 多样化数据源：大数据业务涵盖多种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 实时性：大数据业务需要能够实时处理数据，及时反馈结果以支持决策。
- 数据质量：大数据业务依赖高质量、精准的数据，否则分析结果可能不准确。
- 技术复杂性：大数据业务需要应用先进的技术和工具，涉及数据挖掘、机器学习、人工智能等领域。
大数据业务的应用领域
大数据业务已经在各行各业得到广泛应用，包括但不限于：
- 金融行业：利用大数据业务进行风险管理、反欺诈、个性化推荐等。
- 医疗保健：通过大数据分析提高诊断准确性、实现精准医疗。
- 零售业：利用大数据分析顾客购买行为、商品销售趋势等，优化库存管理和促销策略。
- 制造业：借助大数据业务实现智能生产、预测维修等，提高生产效率和产品质量。
- 互联网企业：大数据业务是互联网企业的核心竞争力之一，用于用户画像、广告投放、内容推荐等。
大数据业务的挑战与机遇
虽然大数据业务带来了许多好处，但也面临着一些挑战。其中包括数据隐私和安全问题、数据治理难题、人才短缺等。然而，随着技术的不断发展和创新，这些挑战并非不可逾越，相反，它们也为企业带来了更多的机遇。
结语
综上所述，什么叫大数据业务不仅仅是一种技术，更是一种战略、一种能力。掌握大数据业务，将有助于企业在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现持续创新和增长。因此，企业应当加大对大数据业务的投入与应用，不断提升自身的数据驱动能力，赢得未来的发展先机。
十、基地业务4大数据库是指什么？
四大基础库分别是： 人口基础数据库、法人数据库、宏观经济数据库，自然资源与空间地理数据库 ，也有的专家称“四大基础数据库”是 国家层面四大主数据库 。
