建构区的分析指标表(协调发展度模型的构建？)
1. 协调发展度模型的构建？
侯泽华、梁双陆在《山西财经大学学报》2021年第7期《“一带一路”、产业转移与区域协调发展》一文中，基于新时代区域协调发展的新内涵，构建了区域协调发展水平指标，并运用2006年至2016年30个省份的面板数据，实证检验了“一带一路”倡议下产业转移对区域协调发展的影响。
研究发现：“一带一路”倡议显著增强了产业转移对区域协调发展的影响，尤其是显著提升了转入地区的区域协调发展水平，而对转出地区的影响则较弱；
分行业检验结果显示，资本密集型产业向沿线地区转移对提升全国区域协调发展水平的效果最好；多样化集聚是产业转移提高区域协调发展的主要渠道。
2. 团队建设考核指标和标准？
团队建设考核指标及其标准包括：
1、团队凝聚力：能否使成员之间深入交流，探讨技术、进行知识传递，形成凝聚力。
2、团队协作意识：成员是否能在完成个人任务的基础上，构建集体目标，利用团队各成员的优势，完成更大的任务。
3、创新精神：团队成员是否拥有创新思维，能够跳出固定思维，探索新的解决方案。
4、团队执行力： 团队是否能够有效分解工作，合理安排时间，完成预定的任务。
3. 团队建设考核指标和标准？
团队建设考核指标及其标准包括：
1、团队凝聚力：能否使成员之间深入交流，探讨技术、进行知识传递，形成凝聚力。
2、团队协作意识：成员是否能在完成个人任务的基础上，构建集体目标，利用团队各成员的优势，完成更大的任务。
3、创新精神：团队成员是否拥有创新思维，能够跳出固定思维，探索新的解决方案。
4、团队执行力： 团队是否能够有效分解工作，合理安排时间，完成预定的任务。
4. 协调发展度模型的构建？
侯泽华、梁双陆在《山西财经大学学报》2021年第7期《“一带一路”、产业转移与区域协调发展》一文中，基于新时代区域协调发展的新内涵，构建了区域协调发展水平指标，并运用2006年至2016年30个省份的面板数据，实证检验了“一带一路”倡议下产业转移对区域协调发展的影响。
研究发现：“一带一路”倡议显著增强了产业转移对区域协调发展的影响，尤其是显著提升了转入地区的区域协调发展水平，而对转出地区的影响则较弱；
分行业检验结果显示，资本密集型产业向沿线地区转移对提升全国区域协调发展水平的效果最好；多样化集聚是产业转移提高区域协调发展的主要渠道。
5. 构建财务分析指标体系的意义？
1、可以设立结构化、全方位的分析手段与要素，从各个层面对企业进行财务分析。
2、可以将财务分析标准化，有利于财务专业人士与非专业人士对分析数据理解的沟通。
3、可以同口径地记录各年分析指标，有利于进行历史对比和趋势分析。
4、有利于设立考核指标，对企业各职能部门加强控制，发现问题，及时解决。
6. 构建财务分析指标体系的意义？
1、可以设立结构化、全方位的分析手段与要素，从各个层面对企业进行财务分析。
2、可以将财务分析标准化，有利于财务专业人士与非专业人士对分析数据理解的沟通。
3、可以同口径地记录各年分析指标，有利于进行历史对比和趋势分析。
4、有利于设立考核指标，对企业各职能部门加强控制，发现问题，及时解决。
7. 团队建设考核指标和标准？
团队建设考核指标及其标准包括：
1、团队凝聚力：能否使成员之间深入交流，探讨技术、进行知识传递，形成凝聚力。
2、团队协作意识：成员是否能在完成个人任务的基础上，构建集体目标，利用团队各成员的优势，完成更大的任务。
3、创新精神：团队成员是否拥有创新思维，能够跳出固定思维，探索新的解决方案。
4、团队执行力： 团队是否能够有效分解工作，合理安排时间，完成预定的任务。
8. 构建财务分析指标体系的意义？
1、可以设立结构化、全方位的分析手段与要素，从各个层面对企业进行财务分析。
2、可以将财务分析标准化，有利于财务专业人士与非专业人士对分析数据理解的沟通。
3、可以同口径地记录各年分析指标，有利于进行历史对比和趋势分析。
4、有利于设立考核指标，对企业各职能部门加强控制，发现问题，及时解决。
9. 协调发展度模型的构建？
侯泽华、梁双陆在《山西财经大学学报》2021年第7期《“一带一路”、产业转移与区域协调发展》一文中，基于新时代区域协调发展的新内涵，构建了区域协调发展水平指标，并运用2006年至2016年30个省份的面板数据，实证检验了“一带一路”倡议下产业转移对区域协调发展的影响。
研究发现：“一带一路”倡议显著增强了产业转移对区域协调发展的影响，尤其是显著提升了转入地区的区域协调发展水平，而对转出地区的影响则较弱；
分行业检验结果显示，资本密集型产业向沿线地区转移对提升全国区域协调发展水平的效果最好；多样化集聚是产业转移提高区域协调发展的主要渠道。
10. 协调发展度模型的构建？
侯泽华、梁双陆在《山西财经大学学报》2021年第7期《“一带一路”、产业转移与区域协调发展》一文中，基于新时代区域协调发展的新内涵，构建了区域协调发展水平指标，并运用2006年至2016年30个省份的面板数据，实证检验了“一带一路”倡议下产业转移对区域协调发展的影响。
研究发现：“一带一路”倡议显著增强了产业转移对区域协调发展的影响，尤其是显著提升了转入地区的区域协调发展水平，而对转出地区的影响则较弱；
分行业检验结果显示，资本密集型产业向沿线地区转移对提升全国区域协调发展水平的效果最好；多样化集聚是产业转移提高区域协调发展的主要渠道。
11. 构建财务分析指标体系的意义？
1、可以设立结构化、全方位的分析手段与要素，从各个层面对企业进行财务分析。
2、可以将财务分析标准化，有利于财务专业人士与非专业人士对分析数据理解的沟通。
3、可以同口径地记录各年分析指标，有利于进行历史对比和趋势分析。
4、有利于设立考核指标，对企业各职能部门加强控制，发现问题，及时解决。
12. ods系统各个层级？
数据分层，每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上数据分为三个层：数据运营层、数据仓库层、数据服务层。基于这个基础分层之上，再提交信息的层次，来满足不同的业务需求。
2.1数据运营层（ODS）
ODS：Operation Data Store 数据准备区，也称为贴源层。数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动的存储一份，这称为ODS层，是后续数据仓库加工数据的来源。
ODS层数据的来源方式：
业务库
经常会使用sqoop来抽取，例如每天定时抽取一次。
实时方面，可以考虑用canal监听mysql的binlog，实时接入即可。
埋点日志
日志一般以文件的形式保存，可以选择用flume定时同步
可以用spark streaming或者Flink来实时接入
kafka也OK
消息队列：即来自ActiveMQ、Kafka的数据等。
2.2数据仓库层（DW）
DW数据分层，由下到上为DWD，DWB，DWS。
DWD：data warehouse details 细节数据层，是业务层与数据仓库的隔离层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。
数据清洗：去除空值、脏数据、超过极限范围的
DWB：data warehouse base 数据基础层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。
DWS：data warehouse service 数据服务层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层，一般是宽表。用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
用户行为，轻度聚合
主要对ODS/DWD层数据做一些轻度的汇总。
2.3数据服务层/应用层（ADS）
ADS：applicationData Service应用数据服务，该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据，一般会存储在ES、mysql等系统中供线上系统使用。
我们通过说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里
13. ods系统各个层级？
数据分层，每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上数据分为三个层：数据运营层、数据仓库层、数据服务层。基于这个基础分层之上，再提交信息的层次，来满足不同的业务需求。
2.1数据运营层（ODS）
ODS：Operation Data Store 数据准备区，也称为贴源层。数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动的存储一份，这称为ODS层，是后续数据仓库加工数据的来源。
ODS层数据的来源方式：
业务库
经常会使用sqoop来抽取，例如每天定时抽取一次。
实时方面，可以考虑用canal监听mysql的binlog，实时接入即可。
埋点日志
日志一般以文件的形式保存，可以选择用flume定时同步
可以用spark streaming或者Flink来实时接入
kafka也OK
消息队列：即来自ActiveMQ、Kafka的数据等。
2.2数据仓库层（DW）
DW数据分层，由下到上为DWD，DWB，DWS。
DWD：data warehouse details 细节数据层，是业务层与数据仓库的隔离层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。
数据清洗：去除空值、脏数据、超过极限范围的
DWB：data warehouse base 数据基础层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。
DWS：data warehouse service 数据服务层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层，一般是宽表。用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
用户行为，轻度聚合
主要对ODS/DWD层数据做一些轻度的汇总。
2.3数据服务层/应用层（ADS）
ADS：applicationData Service应用数据服务，该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据，一般会存储在ES、mysql等系统中供线上系统使用。
我们通过说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里
14. ods系统各个层级？
数据分层，每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上数据分为三个层：数据运营层、数据仓库层、数据服务层。基于这个基础分层之上，再提交信息的层次，来满足不同的业务需求。
2.1数据运营层（ODS）
ODS：Operation Data Store 数据准备区，也称为贴源层。数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动的存储一份，这称为ODS层，是后续数据仓库加工数据的来源。
ODS层数据的来源方式：
业务库
经常会使用sqoop来抽取，例如每天定时抽取一次。
实时方面，可以考虑用canal监听mysql的binlog，实时接入即可。
埋点日志
日志一般以文件的形式保存，可以选择用flume定时同步
可以用spark streaming或者Flink来实时接入
kafka也OK
消息队列：即来自ActiveMQ、Kafka的数据等。
2.2数据仓库层（DW）
DW数据分层，由下到上为DWD，DWB，DWS。
DWD：data warehouse details 细节数据层，是业务层与数据仓库的隔离层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。
数据清洗：去除空值、脏数据、超过极限范围的
DWB：data warehouse base 数据基础层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。
DWS：data warehouse service 数据服务层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层，一般是宽表。用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
用户行为，轻度聚合
主要对ODS/DWD层数据做一些轻度的汇总。
2.3数据服务层/应用层（ADS）
ADS：applicationData Service应用数据服务，该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据，一般会存储在ES、mysql等系统中供线上系统使用。
我们通过说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里
15. ods系统各个层级？
数据分层，每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上数据分为三个层：数据运营层、数据仓库层、数据服务层。基于这个基础分层之上，再提交信息的层次，来满足不同的业务需求。
2.1数据运营层（ODS）
ODS：Operation Data Store 数据准备区，也称为贴源层。数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动的存储一份，这称为ODS层，是后续数据仓库加工数据的来源。
ODS层数据的来源方式：
业务库
经常会使用sqoop来抽取，例如每天定时抽取一次。
实时方面，可以考虑用canal监听mysql的binlog，实时接入即可。
埋点日志
日志一般以文件的形式保存，可以选择用flume定时同步
可以用spark streaming或者Flink来实时接入
kafka也OK
消息队列：即来自ActiveMQ、Kafka的数据等。
2.2数据仓库层（DW）
DW数据分层，由下到上为DWD，DWB，DWS。
DWD：data warehouse details 细节数据层，是业务层与数据仓库的隔离层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。
数据清洗：去除空值、脏数据、超过极限范围的
DWB：data warehouse base 数据基础层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。
DWS：data warehouse service 数据服务层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层，一般是宽表。用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
用户行为，轻度聚合
主要对ODS/DWD层数据做一些轻度的汇总。
2.3数据服务层/应用层（ADS）
ADS：applicationData Service应用数据服务，该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据，一般会存储在ES、mysql等系统中供线上系统使用。
我们通过说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里
16. 团队建设考核指标和标准？
团队建设考核指标及其标准包括：
1、团队凝聚力：能否使成员之间深入交流，探讨技术、进行知识传递，形成凝聚力。
2、团队协作意识：成员是否能在完成个人任务的基础上，构建集体目标，利用团队各成员的优势，完成更大的任务。
3、创新精神：团队成员是否拥有创新思维，能够跳出固定思维，探索新的解决方案。
4、团队执行力： 团队是否能够有效分解工作，合理安排时间，完成预定的任务。
