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素錦結局范文1
不過，另有機構給出不同觀點，2016年12月初的調整漸過去，可能還會有小波折，正好是布局春季行情的機會，歷史上除了政策收緊的年份，春節前后都會有春季行情，只是時間早晚略有差異，這個階段基本面數據空窗、政策密集推出，風險偏好容易上升。
A股短期小幅反彈
博時基金首席宏觀策略分析師魏鳳春表示，2016年年底的持續調整已經釋放了較多風險，A股市場短期或小幅反彈，結構上繼續維持偏向中小盤股指的配置。在行業配置上，基于高景氣度、防御性和穩增長的投資邏輯，關注農林牧漁、建筑業和醫藥行業。
2017年1月20日，美國特朗普將宣誓就職，隨著這個時點的臨近，樂觀情緒可能出現回落。美國經濟在特朗普當選之前就處于上升途中，由補庫存短周期驅動，短期季節性的回落會引發市場擔心。在此之前，持續走低的黃金和國債有望出現反彈。
此外，國內貨幣政策轉為中性，短期而言，春節之前估計對匯率的擔憂有所上升，但好在國內股債市場的風險都已釋放大半，短期調整的空間有限。
2017年A股穩中有升
從現在來看，2017年的A股市場，是不是真正的價值洼地出現了呢？華商基金表示，洼地實際是一個相對的概念，所謂洼地，一方面是成長或者變化帶來的這種空間所導致原來形成的洼地，這是一種，可成長性是一種洼地。另外一種，在可成長性消失的時候，實際上大家要去看存量這一塊，哪一類是更占優的或者更是比較低的，在2017年可能都會看到一些變化。從整個大的趨勢來講，基本上用四個字來形容，就是“穩中有升”，因為從過去一年半，經過整個A股去杠桿化，整體都到了一個相對較好的水平。
真成長的“新價值”受市場青睞
博時基金表示，A股市場從2016年開始已經逐步進入一個理性投資、價值投資的“新常態”狀態。
對2017年國內股市的主要投資策略，首先，盡管在宏觀環境及微觀層面仍面臨一些負面因素，但對A股未來的發展持謹慎樂觀態度，投資者對A股預期收益率下降到相對合理的水平，同時A股在居民大類資產配置上的相對吸引力在上升，地方養老金等機構客戶的逐步入市對市場起到進一步穩定的作用。謹慎主要是基于全球政經環境的復雜性，及可能對國內股市較大的擾動。其次，考慮到未來增量資金集中來自于機構投資者，其主要基于基本面分析的價值投資將使市場風格會得到進一步的強化。那些具備真正成長的“新價值”將會被市場所青睞，這其中既包括傳統產業中穩健成長的細分行業龍頭，也包括新興行業中具備核心技術或模式而高速成長的產業新貴。最后，從“新投資”的具體投資行業及方向來看，重點看好大消費板塊，既包括醫藥、食品飲料等傳統消費，也包含旅游、傳媒等新興消費；同時對高端裝備、國家信息安全、環保節能等代表未來國內經濟轉型方向的行業也保持足夠的重視。
關注軍工“供給側改革”機會
華商基金梁永強表示，從今年來看，應該說具備成長的一些個股，在經過兩年的反向的修復以后，在性價比上有了不錯的體現，而且去年整個偏價值的領域，也有一個往上拉升的作用。2017年一定要看真正的實質性的變化，國企改革所涉及的一些變化可能將會在今年實質性開展。國企改革是一個比較大的概念，在過去2016年中，相關的概念以及板塊在市場中會反復炒作和追捧。軍工國防可能在整個行業里面是彈性最大的，一定程度上，過去兩年整個軍改是在整個需求端做了一定的改革，需求端一定要匹配“供給側”改革，對于整個軍工行業來講，今年的變化在一定程度上，是軍工領域的供給側真正發生的時候，所以這個變化的過程對行業所帶來的機會，應該也是最大的一個過程。
博時基金也表示，在主題投資方面，重點看好改革主題，具體領域來看，既包括微觀層面的國企改革，又包括宏觀層面的制度及生產要素的改革。
看好“春節”前配置良機
針對近期市場，中歐基金表示，元旦過后，離春節只有不足20個交易日，解禁壓力依然存在，但資金面和債券市場風險近期或將得到改善。因此，市場心理恐懼因素正逐步消散，市場或在春節前后迎來復蘇機會。此外，隨著債券市場利率拐點出現，剛性兌付被打破，債券投資風險加大。資金面上，新增養老金、保險資金或有配置權益資產的需求，部分債券市場資金或將逐步回流股市。總體來看，看好2017年上半年的市場，股指目前可能處于震蕩區間的底部區域，春節前或是資產配置、布局權益品種的機會。
素錦結局范文2
根據中華全國商業信息中心對全國百家重點大型零售企業的統計，受節日促銷因素拉動，2011年12月份服裝類商品零售額、量均有突出表現，增速雙雙回升。其中，零售額同比增長22. 75%，明顯高于前兩個月，相比2010年同期水平高5. 17個百分點；零售量實現同比增長6.59%，是2011年以來僅次于1-2月、4月的第三高月度增速，相比11月加快了8. 41個百分點。
圖表1 2010、2011年全國百家重點大型零售企業服裝類零售額月度增速（%）
圖表2 2010、2011年全國百家重點大型零售企業服裝類零售量月度增速（%）
2012年春節服裝銷售增速位居各類商品之首
根據中華全國商業信息中心的統計，2012年龍年春節黃金周期間（年二十九至正月初六），全國百家重點大型零售企業實現零售額相比2011年春節黃金周增長15. 7%。其中，服裝銷售同比增長22.5%，位居各類商品銷售增速的首位。
另據商務部監測，除夕至正月初六，全國重點零售和餐飲企業銷售額比2011年春節期間增長16.2%。其中，服裝、金銀珠寶、食品銷售額同比分別增長18. 7%、16.4%和16.2%，服裝銷售增速同樣位居首位。
價格上漲明顯，對零售額增長貢獻大
根據國家統計局的數據，2011年我國衣著類出廠價格和消費價格同比均呈現出顯著的上漲，其中，衣著類消費價格全年同比增長2.1%，是2003年以來衣著類消費價格首次同比呈現正增長。衣著類出廠價格全年同比上漲4.2%，增速明顯高于往年。
圖表3 2002-2011年衣著類商品價格水平同比變化（%）
另外，服裝、鞋帽類商品零售價格同比也呈現出十分明顯的上漲態勢。根據國家統計局的數據，2011年1-11月，服裝、鞋帽類零售價格同比上漲1. 7%，是2002年以來首次同比正增長。
圖表4 2002-2011年服裝鞋帽類商品零售價格漲幅變化（%）
根據中華全國商業信息中心的統計，2011年全國重點大型零售企業品牌服裝價格同比加速上漲態勢顯著，預計全年商品單價增長對零售額增長的貢獻率將會大幅高于往年水平，也就是 說，2011年服裝零售額的增長絕大部分來自于單價上漲的拉動。
多數商品品牌集中度繼續處于較低水平
根據中華全國商業信息中心的統計，2011年12月多數服裝商品前十位品牌集中度低于50%，繼續處于較低水平。
前十位品牌集中度較高有羽絨服、女性內衣、運動服等，前十位品牌市場綜合占有率合計均超過50%，其中羽絨服和運動服甚至超過70%；而多數商品品牌集中度低于50%。例如女裝、男西裝等商品的前十位品牌市場綜合占有率僅為30%多。由此可以看出，服裝市場整體競爭已經十分激烈。
圖表5 2011年12月份全國重點大型零售企業主要服裝商品前十位品牌集中度
2011年12月主要商品市場前十位品牌
羽絨服：波司登一枝獨秀，本土品牌引領市場
2011年12月羽絨服市場前十位品牌中，波司登一枝獨秀，繼續以較大的優勢位居榜首，第二至第四位品牌變化不大，依舊被雪中飛、雅鹿和鴨鴨三個品牌占領，第五至第十位競爭相對激烈，依次是坦博爾、雪倫、康博、杰奧、艾萊依和冰潔。
男西裝：雅戈爾榜首位置穩固，其余品牌競爭激烈
雅戈爾繼續占據2011年12月男西裝市場第一的位置，第二位以后品牌競爭激烈，占有率均在5%以下，依次是金利來、報喜鳥、羅蒙、皮爾?卡丹、杉杉、九牧王、勝龍、迪迪博爾和威可多。
女裝：VERO MODA和ONLY繼續領跑市場
2011年12月，占據女裝市場前兩位的依舊是VERO MODA和ONLY兩個品牌，哥弟排第三、歐時力為第四，teenie weenie占據第五，雅瑩位列第六，第七至第十位依次是瑪絲菲爾、朗姿、白領和拉夏貝爾。
女性內衣：品牌格局變化不大
2011年12月，女性內衣市場前十位品牌相比之前幾個月沒有較大的變化，愛慕和曼妮芬占據前兩位，安莉芳和黛安芬位列第三和第四，第五是華歌爾，第六至第十位依次是古今、歐迪芬、桑扶蘭、婷美和芬狄詩。
素錦結局范文3
在中國市場，AdMaster（精碩科技）功不可沒。AdMaster借助SAP HANA對微博、SNS等網絡過億的海量數據信息進行挖掘和分析，從300多個“昵稱”中選出了最受歡迎的24個。
立志成為數據專家
成立于2006年的AdMaster是我國領先的獨立第三方數字營銷全流程監測評估服務提供商，也是目前國內最大的獨立第三方DMP（大數據管理）平臺提供商。
AdMaster以大數據采集、挖掘和分析為核心，推動著數字營銷行業的變革。AdMaster在數字廣告效果評估、社會化聆聽、網絡視頻和大視頻的跨屏分析、移動端廣告監測，以及打通各平臺進行分析等領域持續創新，并擁有多項發明專利。目前，AdMaster服務于300多個品牌，其中包括可口可樂、英特爾、寶潔、海爾等知名品牌。
“我們信仰數據，我們認為數據具有無窮的力量，希望成為數據專家?！盇dMaster創始人兼首席執行官閆曌認為，社交媒體中的大數據不僅可以用于營銷和公關，還可以用于提升產品和服務質量。
據悉，AdMaster已經做了很多努力來制定一些行業標準，研究數字營銷、移動營銷該怎么做，產業該怎么發展才能更健康。AdMaster還和全球專業性的市場研究公司益普索（Ipsos）建立密切的合作關系來加強其在消費者洞察以及數據挖掘方面的能力。
閆曌回憶說，2010年廣告客戶開始關注互聯網廣告數據的分析和挖掘；同時隨著社交媒體的興起，廣告客戶對互聯網廣告的投入越來越大。“我們最大的一個客戶在互聯網廣告方面的預算一年就達到5億元?！彼f，“客戶用我們的服務可以把廣告的ROI提升15%～30%?！?/p>
可見，AdMaster的業務與當前炙手可熱的大數據密切相關。閆曌介紹，AdMaster擁有國內最大的廣告監測和數據分析服務器集群，通過彈性規劃，每天處理超過50億條數據，分析200個數據指標，迭代超過100種數據模型。也就是說，每天的數據迭代量達到了1萬億次。不僅如此，他們還要分析一些歷史數據，平均每天處理數據超過1萬億次。
AdMaster CTO洪倍介紹，在采用SAP HANA之前主要采用自己通過開源軟件自主開發而形成的彈性規劃數據處理方式。盡管該方式已經達到了全球范圍內數據分析和處理的領先水平，但由于采用的算法比較復雜，隨著數據量的不斷增加，數據處理效率開始不盡如人意。
差別處理 善用巧勁
2012年中旬，SAP廣發英雄帖以尋求合適的初創企業加入針對SAP內存計算數據平臺HANA的SAP初創企業激勵計劃。AdMaster通過PE基金公司報名加入。
AdMaster的相關人員參加了當年7月在北京舉辦的SAP中國同略會，初步了解了SAP HANA能對公司業務起到的作用。后來，洪倍在上海花了兩個月時間和SAP的研發團隊一起工作，以論證HANA對廣告大數據處理的價值，其中包括數據去重和在關鍵指標計算方面帶來的大幅度時間節約。在經過SAP對AdMaster技術實力和競爭優勢的整體評估后，AdMaster和SAP雙方達成一致認可，確定AdMaster正式加入SAP初創企業激勵計劃。
“我們從SAP內部了解到SAP本身的很多產品都已經向HANA遷移，而且SAP已經有客戶向HANA做了遷移。如果SAP自己推的東西自己都不敢用的話，我們是不可能用的。”洪倍指出，SAP自身產品向HANA遷移的舉動增強了精碩科技對HANA的信任。
“在選用SAP HANA之前我們做了綜合的考慮，要看HANA是否適合我們的應用場景。盡管HANA有很好的口碑，但是它也不是萬能的，因為每個軟件都有與之相適應的應用場景。”洪倍介紹，他們將數據分為溫數據、熱數據和冷數據。熱數據是指讀取頻繁的數據，溫數據次之，冷數據則主要用于存檔。等到數據從溫變到冷歸檔后，他們就用高性價比的存儲產品去存儲它，而不再需要HANA做什么。
“我們現在的架構采用的業務處理模式是需要快速處理的業務采用HANA來處理，一些常規的報表都用自己的平臺來實現。另外，一些非結構化數據的處理我們也會放在HANA上?！焙楸墩f，“實時熱數據的處理用HANA來完成，這也是在用一個巧勁。”
從兩三小時到五分鐘
閆曌告訴記者，AdMaster的業務正在高速增長，每年都以兩三倍的復合增長率在增長，“這里面有一部分是HANA貢獻的”。洪倍介紹，AdMaster 90%的產品是通過SaaS模式交付給客戶的，客戶最終獲取的是實時數據，而不會關心后臺采用了哪個數據庫?！癏ANA已經融入到我們的產品中，所有用了我們產品的客戶都間接享受到了HANA的價值?！遍Z曌補充說。
洪倍介紹， HANA的應用已經改變了AdMaster的工作方式。他舉例說，以往客戶的廣告是否已經上線，他們要在兩三小時后，甚至隔天才能知道。如果廣告沒有正常上線或者出現其他問題，很難追究責任，這讓他們非常頭疼。而現在通過AdMaster旗下的TrackMaster產品，從廣告上線到看到數據只要5分鐘，5分鐘之后每秒都可以看到?！皣鴥葲]有哪一家廣告數據監測公司可以做到這一點。他們一般都要兩個小時?！币簿褪钦f，如果早上9點應該上線的廣告在9點5分還沒有上線，廣告客戶就可以追究媒體的責任，并商討廣告補償措施。這樣，AdMaster就能有效幫助客戶保證廣告上線時間、縮短數據反饋時間，并提高響應糾錯能力。
SAP HANA也改變了AdMaster的內部數據處理模式。“過去一個數據模型如果做錯了，可能要花上4個小時才能再做一個?，F在1個小時就可以迭代出幾百個模型，我們可以從中選擇哪個是最好的?！焙楸墩f，HANA大幅度提高了公司內部的工作效率。
閆曌則認為，SAP HANA應用給AdMaster帶來的最實在的變化是，以前他們在市場上與客戶談到與競爭對手相比的優勢時，通常會講到他們的數據展現能力和數據展現速度高于競爭對手好幾倍，而現在他們將數據處理速度從小時級變成秒級后，競爭優勢就更加凸顯了。
閆曌還指出，加入SAP初創企業激勵計劃還給了AdMaster很多難得的曝光機會。SAP經常邀請他們參加一些高規格的會議，而SAP的客戶和AdMaster的客戶具有較大的重合度，很多財富500強的企業既用SAP的產品，也用AdMaster的產品和服務，這對于致力于打造行業第一品牌形象的AdMaster來說非常有幫助。
素錦結局范文4
關鍵詞： 數據倉庫; 星形模式; 維度; 萬能數據庫查詢分析器; OLAP
中圖分類號：TP392 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2015）07-39-03
Guangdong highway settlement business analysis system based on star schema in data warehousing
Ma Genfeng1， Zhao Ming2
（1. Guangdong Unitoll Services incorporated， Guangzhou， Guangdong 510620， China; 2. Tianjin University of Technology and Education）
Abstract： Data warehouse is characterized by its subject-oriented， integrated， non-renewable， time-changing， and better support for decision analysis processing of enterprise or organization. It organizes the data in accordance with different degree of synthesis （i.e. granularity）， to meet the needs of different analysis. The star schema is a well-known concept of data warehouse based on relational database， due to the design idea of the star schema can meet the demands for data analysis of the different observation angle （dimension）， so it is widely used. This paper mainly introduces the star schema of data warehousing used in Guangdong highway settlement business analysis system.
Key words： data warehousing; star schema; dimensionality; DB query analyzer; OLAP
0 引言
數據倉庫技術用以處理面向主題的，集成的，不可更新的，隨時間不斷變化的數據集合。它通過將數據按照不同的綜合程度（即粒度）來組織，以滿足不同分析的需要[5]。
星形模式是基于關系數據庫的數據倉庫中的一個著名概念，由于星形連接模式的設計思想能夠滿足人們從不同觀察角（維）度分析數據的需求，加上數據倉庫通常用來回答綜合性的問題，所以在基于關系數據庫的數據倉庫設計中廣泛地使用了星形模式，如電信運營商中普遍進行的話務量總體分析[1]。
本文主要圍繞“廣東省高速公路一張網資金結算情況分析系統”中如何使用數據倉庫技術來實現“資金結算情況的分析”這個主題進行探討。
1 系統中的數據倉庫設計
1.1 廣東聯合電子結算中心操作型環境DB2數據庫服務器下的數據組織情況
在廣東聯合電子結算中心，“異常流水”、“流水拆分”、“流水上傳”等關系模式有以下。
⑴ 粵通卡精確拆分結果明細表
tb_cardaccuratesplitresult（流水號，工班，出口路段…，收入路段）
⑵ 現金精確拆分結果明細表
tb_cashaccuratesplitresult（流水號，工班，出口路段…，收入路段）
⑶ 流水非精確拆分記錄表
tb_inaccuratesplitrecord（流水號，工班，出口路段…，收入路段）
⑷ 拆分流水異常記錄表
tb_outlistspliterrorgb（流水號，工班，出口路段，…，錯誤類型代碼）
⑸ 拆分流水異常記錄歷史表
tb_outlistspliterrorgb_his（流水號，工班，出口路段，…，錯誤類型代碼）
⑹ 流水異常記錄表
tb_outlisterrorgb（流水號，工班，出口路段，…，錯誤類型代碼）
⑺ 流水異常記錄歷史表
tb_outlisterrorgb_his（流水號，工班，出口路段，…，錯誤類型代碼）
⑻ 出口流水表
tb_outlistgb（流水號，工班，出口路段，…，上傳時間）
1.2 數據倉庫設計[1]
設計步驟簡化為三步：
⑴ 概念模型設計;
⑵ 邏輯模型設計;
⑶ 數據倉庫生成。
1.2.1 概念模型設計中的界定系統邊界
在廣東聯合電子服務股份有限公司，管理者最迫切需要的分析目標主要有：
⑴ 各高速公路路段公司若干工班的流水上傳、流水拆分;
⑵ 各個高速公路路段公司上傳的異常流水（包含異常及拆分異常）及其修改的情況。
要進行以上分析，所需數據應包括：
⑴ 分析各條高速公路路段公司在一段周期內的流水上傳數量、拆分數量、拆分流水比例;異常流水數量、異常流水修改的數量、修改比例;
⑵ 分析各條高速公路對應的軟件開發商上傳的異常流水（包含異常流水及拆分異常流水）數量、上傳的異常（包含異常及拆分異常）流水修改的數量，以及修改的比例;
⑶ 每個工班全省上傳的異常流水數量的總體分析;
⑷ 全省所有高速公路收費系統的軟件開發商，產生的各種類型的異常流水數量的分析;
⑸ 全省所有高速公路上傳的各種類型的異常流水的分析。
1.2.2 邏輯模型設計
因為細節級數據太大，數據倉庫又建立在本人的PC機MS SQL SERVER服務器上，加之迫于分析任務提交時間的壓力，故本數據倉庫中不再涉及細節級數據表的設計、數據挖掘[6]。
本文只設計了以下幾個綜合級的關系模式，ok_xiugai對應于已經成功修改的異常流水信息;no_xiugai對應于還沒有進行修改的異常流水信息;upload_split對應于各條高速公路流水上傳及拆分的數量; 而kaifa代表維表“開發商”，tb_road代表維表全省的各條高速公路[2]。
關系模式定義：
ok_xiugai （LISTNO， UPLOADTIME， OUTROADNO，
SQUADDATE， ERRCODE， ERRMSG…）
no_xiugai （LISTNO， UPLOADTIME， OUTROADNO，
SQUADDATE， ERRCODE， ERRMSG…）
upload_split（路段編碼，路段名稱，工班，上傳流水數量，拆分流水數量…）
kaifa （roadno， kaifa_name）
tb_road（areano，roadno，roadname，…）
1.2.3 數據倉庫數據生成
數據倉庫中數據的生成包括：操作型環境數據的挖掘和數據倉庫中數據的生成兩部分。如圖1和圖2這里所要做的工作是接口編程，實現將操作型環境OLTP下的數據裝載進入數據倉庫的OLAP環境中。
[生產機數據庫] [數據倉庫][拆分流水異常記錄表＼&＼&][流水異常記錄表＼&＼&][數據挖掘] [no_xiugai＼&ListNo
UPLOADTIME
OUTROADNO
SQUADDATE
ERRCODE
ERRMSG＼&]
圖1 數據挖掘（生成未修改的流水信息）
設集合A為拆分流水異常記錄表，B為流水異常記錄表，C為OLAP操作環境中的no_xiugai ，則
C=， 其中、
以下給出生成修改正確的流水信息算法。
設集合A為拆分流水異常記錄表，B為流水異常記錄表，C為拆分流水異常記錄歷史表，D為流水異常記錄歷史表，E為OLAP操作環境中的ok_xiugai，則
E=∪， 其中、、、
[生產機數據庫] [數據倉庫][奧通卡精確拆分結果明細表＼&＼&][現金精確拆分結果明細表＼&＼&][數據挖掘] [uplond_split＼&路段編碼
…＼&][流水非精確拆分記錄表＼&＼&][出口流水表＼&＼&]
圖2 數據挖掘（生成流水上傳與拆分的信息）
設集合A為粵通卡精確拆分結果明細表，B為現金拆分結果明細表，C為流水非精確拆分記錄表，D為出口流水表，E為OLAP操作環境中的upolad_split，則
E=（）×，其中、、、
2 數據倉庫的數據導出與展現
2.1 萬能數據庫查詢分析器
萬能數據庫查詢分析器，中文版本《DB查詢分析器》、英文版本《DB Query Analyzer》。它具有強大的功能、友好的操作界面、良好的操作性、跨越各種數據庫平臺乃至于EXCEL和文本文件[3]。
可以通過它查詢ODBC數據源（包括世面上所有的數據庫、TXT/CSV文件、EXCEL文件）的數據?？梢酝瑫r執行多條DML語句乃至存貯過程，結果會以已設定的表格、文本框、文件來返回。當從數據庫導出千萬條數據時，其效率與DBMS沒有什么區別[4]。
《萬能數據庫查詢分析器》中文版本《DB 查詢分析器》在中關村的在線下載量超過10萬次，位居整個數據庫類排行榜中第10位，所以在實際工作中，本人用《DB查詢分析器》作為客戶端，實現將數據倉庫中的數據展現與導出。
2.2 本系統中的兩個分析目標的星形模式
設集合A、B、C、D為OLAP環境下的ok_xiugai、no_xiugai、tb_road、upload_split，E為分析模型“異常流水及修改情況、流水上傳與拆分”，則
E=（）××
設集合A、B、C、D為OLAP環境下的ok_xiugai、no_xiugai、tb_road、kaifa，E為分析模型“高速公路公司、各條高速公路開發商的異常流水及修改情況”，則
E=（）××
具體如圖3和圖4。
roadname＼&] [路段代碼] [kaifa＼&roadno
kaifa_name＼&]
圖4 星型模式下的“高速公路公司、各條高速
公路開發商的異常流水及修改情況”分析
2.3 數據樣例示意
數據樣例示意如圖5、圖6所示。
3 結束語
數據倉庫技術對于回答及解決一些綜合性的面向主題的問題，具有強大的優勢。而對于使用數據倉庫來回答綜合性問題的場合，星形連接模式可以滿足決策者從不同的維來觀察數據的需求。筆者在《廣東省高速公路一張網資金結算情況分析系統》的研究與開發過程中，采用了數據倉庫的設計理念進行數據倉庫的各級模型設計，并通過數據挖掘來生成數據倉庫中的數據，最后使用萬能數據庫查詢分析器來進行數據展現，這也是本人在實際工作中對數據倉庫技術的又一次運用。近一年來，該系統每周在經過數據挖掘、倉庫數據生成和數據展現后，為企業管理者提供了較為清晰地分析結果。文中的不足之處，還請有關專家批評指正。
圖5 數據展現
圖6 點擊“DB查詢分析器”的工具欄按鈕，即可導出數據
參考文獻：
[1] 馬根峰.基于關系數據庫的數據倉庫星形模式下維使用原則的研究[J].
計算機工程與設計，2005.1.
[2] 馬根峰.廣東電信公話200專用話機話務動態分析系統的構建[J].電
信科學，2003.11.
[3] 新產品&工具點評.特別推薦：“萬能數據庫查詢分析器”[J].程
序員，2007.2.
[4] 馬根峰.《DB查詢分析器》批量執行DML語句并返回更詳細的信息[J].
電腦編程技巧與維護，2011.24.
[5] 王珊.數據倉庫技術與聯機分析處理[M].科學出版社，1998.
素錦結局范文5
關鍵詞：妊娠期糖尿?。慌R床分析；治療方法
【中圖分類號】R587.1 【文獻標識碼】A 【文章編號】1672-8602（2015）05-0179-02
妊娠期糖尿病是女性在妊娠期才發現或出現的糖尿病?近幾年，在環境?飲食結構等多種因素的作用下，該病的發病率逐漸上升，在臨床分娩時經常導致胎兒畸形或巨型胎兒等不良結局，對產婦與胎兒的安全造成了極大威脅[1]?我院回顧性分析了妊娠期糖尿病產婦與正常產婦的臨床資料，總結了治療方法，現進行如下報道?
1 資料與方法
1.1 臨床資料
選取2013年8月～2014年8月之間我院收治的妊娠期糖尿病患者50例，將其設為觀察組，所有產婦既往均無糖尿病或其他慢性疾病史，年齡21～39歲，平均（27.1±2.5）歲；經產婦7例，初產婦43例；多胎妊娠2例，單胎妊娠48例?另外選取同時期于我院分娩的正常妊娠孕婦50例，將其設為對照組，年齡21～38歲，平均（26.3±2.2）歲；經產婦9例，初產婦41例；均為單胎妊娠?年齡?文化程度等一般資料在兩組患者之間無顯著差異，P>0.05，可以進行對比?
1.2 診斷方法
產婦妊娠時間為24～28周之間時進行篩查，進食早餐1h后服用葡萄糖50g，之間檢測血糖值，如果得到的值大于7.8mmol/L，說明糖篩查異常，應實施口服耐糖量試驗?診斷標準：空腹血糖不低于5.8mmol/L，且血糖濃度（無論任何時間）不低于11.1 mmol/L，或2次空腹血糖均不低于5.8mmol/L；口服耐糖量試驗中至少有2項結果大于正常值?
1.3 治療方法
①病情監測?監測產婦的血糖，測三餐后2h與空腹血糖，如有必要需要測三餐前與0點血糖，確保血糖值正常?對孕婦的心率?血壓進行定期監測，密切觀察宮縮與胎心情況；②飲食療法?以患者的體重為依據，確定應攝入的熱量，以一定的比例對碳水化合物?脂肪和蛋白質的含量進行調節；④應用胰島素?若進行1～2周的飲食治療仍無法良好控制血糖，需給予胰島素，根據產婦的身體狀況以小劑量開始給藥，適當調整劑量，對尿酮加以監測；③運動療法?鼓勵孕婦適當鍛煉身體，促進肌肉和脂肪組織吸收葡萄糖，時組織對胰島素更加敏感，促進糖在細胞中的新陳代謝，使血壓降低?
1.4 觀察指標
觀察兩組產婦發生并發癥的情況，與胎兒的分娩結局[2]?
1.5 統計學處理
本次研究中對數據進行分析與處理時采用的統計學軟件為SPSS18.0，組間計數資料的比較采用x2進行檢驗，計量資料的比較采用t進行檢驗?如果P
2 結果
2.1 兩組產婦發生并發癥的情況對比
對照組產婦的胎膜早破?羊水過多?妊娠高血壓綜合征?早產發生率均低于觀察組，P
2.2 兩組胎兒與新生兒的分娩結局對比
對照組的新生兒低血糖?新生兒窒息?巨大兒?胎兒宮內窘迫發生率均低于觀察組，P
3 討論
近幾年，妊娠期糖尿病患者逐漸增多，極大危害了產婦與胎兒的生命健康?產婦一旦發病，會增加毛細血管管壁處的基底膜厚度，導致管腔變細和變窄，容易造成供血不足，從而引起腎臟的尿蛋白滲透性增加，可能會導致產婦血壓增高，引起妊娠高血壓綜合征，情況嚴重時還會導致流產?本次研究結果顯示，對照組產婦的胎膜早破?羊水過多?妊娠高血壓綜合征?早產發生率以及新生兒低血糖?新生兒窒息?巨大兒?胎兒宮內窘迫發生率均低于觀察組，P
綜上所述，妊娠期糖尿病很可能嚴重危害產婦胎兒的生命健康，必須加強產檢，給予飲食?運動?血糖控制等多方面的治療，降低并發癥發生率，保障母嬰安全?
參考文獻
[1] 林葉飛，曾蓉蓉，金松. 糖化血紅蛋白早期預測妊娠期糖尿病的臨床效果和應用價值[J]. 中國婦幼保健，2013，35（10）：1567-1570.
素錦結局范文6
[關鍵詞]妊娠期糖尿病；孕期；體重指數控制；臨床意義
[中圖分類號] R714.256 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-4721（2017）04（a）-0090-03
Department of Gynecology and Obstetrics，the First People′s Hospital of Xiushui County in Jiangxi Province，Jiangxi Province，Xiushui 518036，China
[Abstract]Objective To study the clinical significance of body mass index （BMI） in gestational diabetes mellitus （DM）.Methods 62 cases of gestational diabetes patients in our hospital from July 2015 to July 2016 for regular antenatal examination and hospital delivery were randomly selected，according to the BMI index of different pregnancy all the patients were divided into low body weight group （10 cases） and normal group （24 cases），overweight group （15 cases） and obesity group （13 cases）.In addition，according to the BMI index increase of all patients before pregnancy to pregnancy，the patients were divided into group A （n=19），group B （n=22） and group C （n=11）.The incidence of pregnancy complications and the incidence of adverse pregnancy outcomes were observed and analyzed，and the clinical significance of gestational diabetes mellitus during pregnancy was also discussed.Results Pregnancy complications in patients with normal weight group was 12.50%，the incidence of adverse pregnancy outcomes was 4.17%，significantly lower than the low body weight 50.00%，30.00% and 40.00%，33.34% overweight and obesity were 61.54% and 53.85%.The complication rate of group B was 16.00%，and the incidence of adverse pregnancy outcomes was 4.00%，which was significantly lower than that of group A （45.46%，36.36%），and group C （53.33%，46.67%），the differences were statistically significant （P
[Key words]Gestational diabetes mellitus；Pregnancy；Body mass index control；Clinical significance
妊娠期糖尿?。╣estational diabetes mellitus，GDM）屬于孕產婦在妊娠前集體糖代謝正常，但妊娠期間出現糖尿病的一種女性妊娠期特有的疾病。相關統計表明：目前我國妊娠期糖尿病的發病率為1%～5%，而糖尿病孕婦中妊娠期糖尿病80%以上，并且近年來人們生活習慣、生活行為的不斷改變也使得該疾病的發生率明顯提升[1]。從疾病危害方面上說，由于孕產婦持續的高血糖狀態會直接導致圍產期母嬰不良結局的出現，而孕產婦妊娠期間體重指數（BMI）的異常變化情況則會在一定程度上提高妊娠期并發癥與不良妊娠結局的發生概率[2]。鑒此情況，本文就“新標準下妊娠期糖尿病孕期BMI控制的臨床意義”這一課題展開臨床研究分析，具體情況報道如下。
1資料與方法
1.1一般資料
從2015年7月～2016年7月于我院進行定期產檢并住院分娩的妊娠期糖尿病患者中隨機抽選出62例作為本研究分析對象，患者年齡20～40歲，平均（26.45±1.23）歲，且所有入選對象均符合口服葡萄糖耐量試驗（OGTT）的相關診斷新標準。同時，對于孕前已經患有糖尿病、高血壓以及肝炎等疾病的患者均予以排除。按照患者的妊娠前BMI的不同，將所有患者分成低體重組（BMI0.05），具有可比性。
1.2研究方法
1.2.1妊娠期糖尿病診斷方法 在孕產婦孕周為24～28周時對其實施OGTT，即于清晨空腹狀態給予孕產婦口服300 ml內含75 g葡萄糖的溶液，并采用葡萄糖氧化酶法分別測定孕產婦空腹狀態、口服葡萄糖后1 h、口服葡萄糖后2 h三個階段的血漿葡萄糖水平，當孕產婦這三個階段的血糖值分別超過5.1、10.0、8.5 mmol/L時，則可判定孕產婦患有妊娠期糖尿病。
1.2.2 BMI值與BMI值增幅測定 咨詢所有入選患者孕前體重，并根據其具體的體重、身高情況進行BMI的計算。另外，再根據患者的分娩前體重、身高情況計算其妊娠期間相應的BMI增長幅度，其中，BMI計算方法為：BMI=體重（kg）/身高2（m2）[3]。
1.3觀察指標
分別統計所有入選患者的妊娠期并發癥（如感染、妊娠期高血壓、胎膜早破以及羊水污染等）以及不良妊娠結局（如剖宮產、巨大兒、早a等）的發生情況。
1.4統計學方法
采用SPSS 18.0統計學軟件進行數據分析，計量資料數據用均數±標準差（x±s）表示，兩組間比較采用t檢驗；計數資料用率表示，組間比較采用χ2檢驗，以P
2結果
2.1患者妊娠前BMI值對妊娠情況的影響
低體重組、超重組以及肥胖組患者的妊娠期并發癥發生率、不良妊娠結局發生率明顯高于正常組，差異均有統計學意義（P
2.2患者BMI值增幅對妊娠情況的影響
B組患者的妊娠期并發癥發生率、不良妊娠結局發生率明顯低于A組與C組，差異有統計學意義（P
3討論
妊娠期高血糖屬于女性妊娠期特有的疾病，并且該疾病的出現可能會導致胎兒生長受限、胎死宮內、新生兒先天畸形以及新生兒窒息等嚴重并發癥，嚴重危害母嬰健康。從臨床病理學角度上說，孕產婦在妊娠期間體重增長過快極易引起分泌脂聯素、瘦素等，于增加人體組織胰島素抵抗作用的白色脂肪組織數量大幅度增加方面存在顯著促進作用，在此情況下妊娠期孕產婦則容易因機體糖耐量受損而出現妊娠期糖尿病。其中，患者自身的肥胖因素屬于妊娠期高血壓疾病的重要危險因素，Bardenheier等[4]研究表明，妊娠期糖尿病患者孕前BMI越大，期妊娠期間的胎膜早破、感染以及妊娠期高血壓等妊娠期并發癥的發生概率將明顯提升。而在鄧童寧等[5]的研究中指出，妊娠期BMI增長幅度較大的妊娠期高血壓患者的并發癥與不良妊娠結局發生率明顯高于BMI增幅處于正常狀態的患者。對于妊娠期糖尿病患者而言，當其機體脂肪組織堆積過多時，其軟產道會變得狹窄，此時，相對性頭盆不稱現象也會隨之出現。同時，患者的脂肪過厚情況也會使得肌肉的力量明顯下降，不僅會嚴重影響患者分娩時的產程進展，還會顯著提升剖宮產率[6]。由此可見，孕產婦在妊娠期間應盡可能保持平穩、正常的BMI增長幅度（增幅一般為3～6 kg/m2），從而達到有效降低妊娠期間并發生與不良妊娠結局發生率的目的。
自2011年12月我國原衛生部頒布妊娠期糖尿病行業標準以來，新標準的應用降低了葡萄糖耐量試驗對應值的相關標準，在此情況下許多在舊標準中未被確診為妊娠期糖尿病的患者于新標準實施過程中均被納入了妊娠期糖尿病的管理范疇。這一現象的出現，無疑使得廣大臨床醫學工作者的關注點進一步轉移、聚焦至妊娠期糖尿病患者妊娠期并發癥與不良妊娠結局的出現概率控制工作中[7]。結合上文所述，妊娠期糖尿病患醫療人員應注意提醒早孕產婦注意合理控制自身的BMI，并且指導其采用相關措施以促者的孕前BMI與孕期BMI增長幅度的相關情況會影響患者的妊娠結局。所以，臨床進妊娠期間BMI增長情況的正常變化，如適當的運動鍛煉、增加體脂消耗以及均衡營養等[8-15]。
本研究結果顯示，體重正常組患者的妊娠期并發癥與不良妊娠結局發生率明顯低于低體重組、超重組以及肥胖組。B組患者的妊娠期并發癥與不良妊娠結局發生率明顯低于A組和C組。
綜上所述，妊娠期糖尿病患者的孕前BMI、孕期BMI增長幅度兩項因素與妊娠期并發癥、不良妊娠結局之間存在相關性，其BMI、孕期BMI增長幅度越大，則妊娠期并發癥、不良妊娠結局的發生概率越高。因此，醫療人員應提醒孕產婦合理降低BMI，并在妊娠期間適量控制孕期BMI的增長幅度（4～6 kg/m2），從而有效降低妊娠期高血壓、胎膜早破、剖宮產、巨大兒、早產等妊娠期并發癥與不良妊娠結局的發生概率。
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