经济学术语解释(CPI/PPI/GNP/GDP/GNP/NNP/NI/PI/DPI/CRB)
经济学术语解释(CPI/PPI/GNP/GDP/GNP/NNP/NI/PI/DPI/CRB)
1、什么是CPI、通货膨胀、PPI和GNP缩减指数?
消费者物价指数(Consumer Price Index),英文缩写为CPI,是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。如果消费者物价指数升幅过大,表明通胀已经成为经济不稳定因素,央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险,从而造成经济前景不明朗。因此,该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。
例如,在过去12个月,消费者物价指数上升2.3%,那表示,生活成本比12个月前平均上升2.3%。当生活成本提高,你的金钱价值便随之下降。也就是说,一年前收到的一张100元纸币,今日只可以买到价值97.70元的货品及服务。一般说来当CPI>3%的增幅时我们称为Inflation,就是通货膨胀;而当CPI>5%的增幅时,我们把他称为Serious Inflation,就是严重的通货膨胀。
主要价格指数有三个:
消费者价格指数CPI(Consumer’s Price Index).
生产者价格指数PPI(Producer’s Price Index).
GNP缩减指数(GNP Deflator).
三种价格指数的计算方法基本一样,即各种商品的价格变化程度的加权平均。不过,每一种价格指数计算中选择的商品篮子不一样。计算消费者价格指数时,商品篮子中包含的典型市民的消费篮子。所以,消费者价格指数也被称为生活成本指数。生产者价格指数计算时,选取的商品篮子中包含的是生产资源。GNP缩减指数则是一个更具综合性的指数,其计算中选取的商品篮子既包含消费品,也包含生产资源。
可以这样说,CPI是一个同步经济指标,PPI是一个先行经济指标。一般来说生产者价格指数领先于经济3个月到半年,消费者滞后于经济3个月到半年。CPI可以显示目前经济状况,而PPI可以显示未来经济状况。PPI计算的是厂商出售的价格,而CPI计算的是消费者购买的价格。
2、什么是恩格尔系数?
1857年,德国统计学家恩格尔在研究了当时西欧某些居民家庭的收入和食物消费支出的关系后,提出了这样一个观点:一个家庭收入越少,总支出中用来购买食物的费用所占的比例越大。这一观点被称为“恩格尔定律”,即恩格尔系数。用公式表示为:
恩格尔系数(%)=(食物支出额÷消费支出总额)×100%
恩格尔定律主要表述的是食品支出占总消费支出随收入变化而变化的一定趋势。揭示了居民收入和食品支出之间的定量关系和相关关系,用食品支出占消费总支出的比例来说明生产发展、收入增加对生活消费的影响程度。众所周知,吃是人类生存的第一需要,在收入水平较低时,其在消费支出中必然占有重要地位。随着收入的增加,在食物需求基本满足的情况下,消费的重心才会开始向穿、用等方面转移。因此,一个国家或家庭生活越贫困,恩格尔系数就越大;反之,生活越富裕,恩格尔系数就越小。
恩格尔定律和恩格尔系数一经提出,就得到西方经济学界的广泛接受和确认,认为它具有普遍的适用性。恩格尔定律和恩格尔系数是较早引入我国的西方经济学和统计学的概念。
国际上常常用恩格尔系数来衡量一个国家和地区人民生活水平的状况。根据联合国粮农组织提出的标准,恩格尔系数在59%以上为贫困,50-59%为温饱,40-50%为小康,低于40%为富裕,30%以下为最富裕。在西方,个人消费包括了住房、医疗、卫生、交通等全部支出。而在我国,特别是城市实行公费医疗、低房租和食品、燃料、水等多种补贴,这些政策性因素对消费结构产生了一定的影响。因此,在比较分析尤其是进行国际对比和城乡对比时,要剔除不可比因素。我国运用这一标准进行国际和城乡对比时,要考虑到那些不可比因素,如消费品价格比价不同、居民生活习惯的差异,要注意政策性影响的计算和分析及由社会经济制度不同所产生的特殊因素。对于这些不可比问题,在分析和比较时应做相应的剔除。另外,在观察历史情况的变化时要注意,恩格尔系数反映的是一种长期的趋势,而不是逐年下降的绝对倾向。它是在熨平短期的波动中求得长期的趋势。
3、什么是GDP?什么是GNP?二者有什么区别?
GDP即英文“Gross Domestic Product”的缩写,也就是国内生产总值。它是对一国(地区)经济在核算期内所有常住单位生产的最终产品总量的度量,常常被看成显示一个国家(地区)经济状况的一个重要指标。生产过程中的新增加值,包括劳动者新创造的价值和固定资产的磨损价值,但不包含生产过程中作为中间投入的价值;在实物构成上,是当期生产的最终产品,包含用于消费、积累及净出口的产品,但不包含各种被其他部门消耗的中间产品。 GDP的测算有三种方法:生产法:GDP=∑各产业部门的总产出-∑各产业部门的中间消耗:收入法:GDP=∑各产业部门劳动者报酬+∑各产业部门固定资产折旧+∑各产业部门生产税净额+∑各产业部门营业利润;支出法:GDP=总消费+总投资+净出口。
国内生产总值(GDP)与国民生产总值(GNP)是两个既有联系又有区别的指标。它们都是核算社会生产成果和反映宏观经济的总量指标。但因其计算口径不同,二者又有所区别。国内生产总值是指一个国家或地区范围内反映所有常住单位生产活动成果的指标。所谓常住单位,是指在一国经济领土内具有经济利益中心的经济单位。所谓生产活动包括三次产业在内的所有行业和部门。在价值形态上它等于国民经济各部门生产的增加值之和。国民生产总值是指一个国家或地区范围内的所有常住单位,在一定时期内实际收到的原始收入(指劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余等)总和价值。本国常住者通过在国外投资或到国外工作所获得的收入(称之为从国外得到的要素收入),应计入本国国民生产总值。而非本国国民在本国领土范围内的投资或工作所获得的收入(称之为支付给国外的要素收入),则不应计入本国的国民生产总值中去。因此,国民生产总值可以用国内生产总值加上本国常住单位从国外得到的净要素收入(从国外得到的要素收入-支付给国外的要素收入)。更直观地讲,国民生产总值等于国内生产总值
加上从国外获得的劳动报酬、投资收益(包括红利、股息和利息等)的净额。即:国民生产总值=国内生产总值+国外净要素收入。国民生产总值是“收入”的概念。国内生产总值与国民生产总值之间的主要区别,前者强调的是创造的增加值,它是“生产”的概念,后者则强调的是获得的原始收入。一般讲,各国的国民生产总值与国内生产总值二者相差数额不大,但如果某国在国外有大量投资和大批劳工的话,则该国的国民生产总值往往会大于国内生产总值。
4、什么是NNP?什么是NI、PI、DPI?
简单地说,NNP=GNP-折旧。
简单地说,国民收入NI=NNP-间接税和企业转移支出+政府对企业补贴。
简单地说,个人收入PI=NI-挣到但没有收到的收入+收到的但不是挣到的收入(政府对私人的转移支出)。
简单地说,DPI=PI-所得税=个人消费C+个人储蓄S。
5、还有什么常见的经济术语?
CRB是期货价格指数,反映期货价格的高低。
ECI是就业成本指数。它是在受薪就业时对在美国所有州及255个地区超过500个行业所提供的工作数量的量度,就业估计是基于大企业的市场调整。而且把在国内企业及政府里全职或兼职的受薪员工数目计算起来。它反映的是就业的难易及其条件的好坏。
工业生产率:它是对某国工厂,矿业,公共事业的生产量变化的连续加权式的测量,等同测量他们工业生产能力及在工矿,公用事业中有哪些可用资源可以被利用(通常指使用效能)。制造业这一块可以影响1/4的经济,使用效能提供一个多大生产能力在被利用的评估。
采购经理指数:采购经理的国家协会(NAPM),现在称做为供应管理之协会,公布每月综合指数,包括国内制造业情况,房屋建筑新订单。生产,供应者送货次数,订货,库存,价格就业,出口订单,及入口订单,它是将制造也除以非制造业以下指数。
耐用品:耐用品的订单时量度国内厂家对立即或将来要送货的货品所接的订单数。一件耐用品定义为该商品会持续使用一段时间(超过3年),而在期间对它的服务也持续。
零售销售:它是一个适时的指标,关于消费者的主要消费模式以及会因正常季节变动,节假日,交易日不同而调整。零售包括耐用和非耐用品商品销售,及服务及难免发生的加在商品的费用税收,但不包括负担在消费者身上的销售税。
新建房屋报告:新建房屋报告量度每月与居住有关为单位的新建房屋的数目。一个建筑的开始是指开挖地基的开始。同时主要由居住房屋建造组成,住宅房是对利率变动而作出反应的第一要素。对开始/接受利率变化的反应,若以图形来表示利率的话,可能是接近谷底的谷峰。要分析,关注前个月的价格变动百分比,报告会在大约下月中公布。
Excel:数据分析工具名词解释
- 如果显示“数据分析”对话框,请在“分析工具”下单击要使用的工具,然后单击“确定”。
- 在所选工具对应的对话框中输入适当的数据并单击相应选项,然后单击“确定”。
有关每种工具的说明以及如何使用每种工具的对话框的信息,请单击下面列表中的工具名:
方差分析工具提供了不同类型的方差分析。具体应使用哪一种工具需根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。
方差分析: 单因素
此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试,该假设的内容是:每个样本都取自相同的基础概率分布,而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本,则可使用工作表函数 TTEST。如果有两个以上的样本,则没有使用方便的 TTEST 归纳,可改为调用“单因素方差分析”模型。
“方差分析: 单因素”对话框
数据源区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。引用必须由两个或两个以上按列或行排列的相邻数据区域组成。
分组方式 若要指示数据源区域中的数据是按行还是按列排列,请单击“行”或“列”。
标志位于第一行/标志位于第一列 如果数据源区域的第一行中包含标志项,请选中“标志位于第一行”复选框。如果数据源区域的第一列中包含标志项,请选中“标志位于第一列”复选框。如果数据源区域中没有标志项,则该复选框将被清除。Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
α 在此输入要用来计算 F 统计的临界值的置信度。α 置信度为与 I 型错误发生概率相关的显著性水平(拒绝真假设)。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。当输出表将替换现有数据,或是输出表超过了工作表的边界时,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
方差分析: 包含重复的双因素
此分析工具可用于当数据可沿着两个不同的维度分类时的情况。例如,在测量植物高度的实验中,可能对植物施用了不同品牌的化肥(例如 A、B 和 C),并且植物也可能处于不同温度的环境中(例如高和低)。对于这 6 对可能的组合 {化肥,温度},我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具,我们可检验:
- 施用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础样本总体。此分析忽略温度。
- 处于不同温度级别环境中的植物的高度是否取自相同的基础样本总体。此分析忽略所使用的化肥品牌。
无论是否考虑在第 1 个项目符号项中发现的不同品牌化肥之间的差异的影响以及在第 2 个项目符号项中发现的不同温度之间差异的影响,代表所有 {化肥,温度} 值对的 6 个样本都取自相同的样本总体。另一种假设是除了基于化肥或温度单个因素的差异带来的影响之外,特定的 {化肥,温度} 值对也会有影响。
“方差分析: 包含重复的双因素”对话框
数据源区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。引用必须由两个或两个以上按列或行排列的相邻数据区域组成。
每一样本的行数 在此输入每个样本中包含的行数。每个样本必须包含相同的行数,因为每一行代表数据的一个副本。
α 在此输入要用来计算 F 统计的临界值的置信度。α 置信度为与 I 型错误发生概率相关的显著性水平(拒绝真假设)。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。当输出表将替换现有数据,或是输出表超过了工作表的边界时,Microsoft Office Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
方差分析: 无重复的双因素
此分析工具可用于当数据像包含重复的双因素那样按照两个不同的维度进行分类时的情况。但是,对于此工具,假设每一对值只有一个观察值(例如,在上面的示例中的每个 {化肥,温度} 值对)。
“方差分析: 无重复的双因素”对话框
数据源区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。引用必须由两个或两个以上按列或行排列的相邻数据区域组成。
标志 如果数据源区域中没有标志项,则该复选框将被清除,Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
α 在此输入要用来计算 F 统计的临界值的置信度。α 置信度为与 I 型错误发生概率相关的显著性水平(拒绝真假设)。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。当输出表将替换现有数据,或是输出表超过了工作表的边界时,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
CORREL 和 PEARSON 工作表函数均可计算两个测量值变量之间的相关系数,条件是每种变量的测量值都是对 N 个对象进行观测所得到的。(丢失任何对象的任何观测值都会导致在分析中忽略该对象。)相关系数分析工具特别适合于当 N 个对象中的每个对象都有两个以上的测量值变量的情况。它提供一张输出表(相关矩阵),其中显示了应用于每个可能的测量值变量对的 CORREL(或 PEARSON)值。
与协方差一样,相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。与协方差的不同之处在于,相关系数是成比例的,因此它的值与这两个测量值变量的表示单位无关。(例如,如果两个测量值变量为重量和高度,当重量单位从磅换算成千克时,相关系数的值并不改变。)任何相关系数的值都必须介于 -1 和 +1 之间(包括 -1 和 +1)。
可以使用相关系数分析工具来检验每对测量值变量,以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动,即,一个变量的较大值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联(正相关);或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联(负相关);或者两个变量的值趋向于互不关联(相关系数近似于零)。
“相关”对话框
数据源区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。引用必须由两个或两个以上按列或行排列的相邻数据区域组成。
分组方式 若要指示数据源区域中的数据是按行还是按列排列,请单击“行”或“列”。
标志位于第一行/标志位于第一列 如果数据源区域的第一行中包含标志项,请选中“标志位于第一行”复选框。如果数据源区域的第一列中包含标志项,请选中“标志位于第一列”复选框。如果数据源区域中没有标志项,则该复选框将被清除。Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。Excel 只填写输出表的一半,因为两个数据区域的相关性与区域的处理次序无关。输出表中具有相同行和列坐标的单元格包含数值 1,因为每个数据集与自身完全相关。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
当您对一组个体进行观测而获得了 N 个不同的测量值变量时,“相关”和“协方差”工具可在相同设置下使用。“相关”和“协方差”工具都会提供一张输出表(矩阵),其中分别显示每对测量值变量之间的相关系数或协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间(包括 -1 和 +1),而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
“协方差”工具为每对测量值变量计算工作表函数 COVAR 的值。(当只有两个测量值变量,即 N=2 时,可直接使用 COVAR,而不要使用“协方差”工具。)在“协方差”工具的输出表中的第 i 行、第 i 列的对角线上的输入值是第 i 个测量值变量与其自身的协方差;这正好是用工作表函数 VARP 计算得出的变量的总体方差。
可以使用“协方差”工具来检验每对测量值变量,以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动,即,一个变量的较大值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联(正相关);或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联(负相关);或者两个变量中的值趋向于互不关联(协方差近似于零)。
“协方差”对话框
数据源区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。引用必须由两个或两个以上按列或行排列的相邻数据区域组成。
分组方式 若要指示数据源区域中的数据是按行还是按列排列,请单击“行”或“列”。
标志位于第一行/标志位于第一列 如果数据源区域的第一行中包含标志项,请选中“标志位于第一行”复选框。如果数据源区域的第一列中包含标志项,请选中“标志位于第一列”复选框。如果数据源区域中没有标志项,则该复选框将被清除。Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。Excel 只填写输出表的一半,因为两个数据区域的相关性与区域的处理次序无关。在输出表的对角线上为每个区域的方差。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
“描述统计”分析工具用于生成数据源区域中数据的单变量统计分析报表,提供有关数据趋中性和易变性的信息。
“描述统计”对话框
数据源区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。引用必须由两个或两个以上按列或行排列的相邻数据区域组成。
分组方式 若要指示数据源区域中的数据是按行还是按列排列,请单击“行”或“列”。
标志位于第一行/标准位于第一列 如果数据源区域的第一行中包含标志项,请选中“标志位于第一行”复选框。如果数据源区域的第一列中包含标志项,请选中“标志位于第一列”复选框。如果数据源区域中没有标志项,则该复选框将被清除。Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
平均数置信度 如果需要在输出表的某一行中包含平均数的置信度,请选中此选项。在框中,输入要使用的置信度。例如,数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的平均数置信度。
第 K 大值 如果需要在输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 大值,请选中此选项。在框中,输入 k 的数字。如果输入 1,则该行将包含数据集中的最大值。
第 K 小值 如果需要在输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 小值,请选中此选项。在框中,输入 k 的数字。如果输入 1,则该行将包含数据集中的最小值。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。此工具将为每个数据集产生两列信息。左边一列包含统计标志,右边一列包含统计值。根据所选择的“分组方式”选项,Excel 将为数据源区域中的每一行或每一列生成一个两列的统计表。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
汇总统计 如果需要 Excel 在输出表中为下列每个统计结果生成一个字段,请选中此选项。这些统计结果有:平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差(全距)、最小值、最大值、总和、计数、最大值 (#)、最小值 (#) 和置信度。
“指数平滑”分析工具基于前期预测值导出相应的新预测值,并修正前期预测值的误差。此工具将使用平滑常数 a,其大小决定了本次预测对前期预测误差的修正程度。
注释 介于 0.2 到 0.3 的值是合理的平滑常数。这些值表明应将当前预测调整 20% 到 30% 以修正前期预测误差。常数越大响应越快,但是预测变得不稳定。常数较小将导致预测值的滞后。
“指数平滑”对话框
数据源区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。该区域必须为包含四个或四个以上数据单元格的单行或单列。
阻尼系数 在此输入需要用作指数平滑常数的阻尼系数。阻尼系数是用来将总体样本中收集的数据的不稳定性最小化的修正因子。默认的阻尼系数为 0.3。
注释 介于 0.2 到 0.3 的值是合理的平滑常数。这些值表明应将当前预测调整 20% 到 30% 以修正前期预测误差。常数越大响应越快,但是预测变得不稳定。常数较小将导致预测值的滞后。
标志 如果数据源区域的第一行和第一列中包含标志项,请选中此复选框。如果在数据源区域中没有标志项,请清除此复选框,Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果选中了“标准误差”复选框,Excel 将生成一个两列的输出表,其中右边的一列为标准误差值。如果没有足够的历史数据来进行预测或计算标准误差值,Excel 会返回错误值 #N/A。
注释 输出区域必须与数据源区域中使用的数据位于同一张工作表中。因此,“新工作表”和“新工作簿”选项均不可用。
图表输出 选中此选项可在输出表中生成实际值与预测值的嵌入图表。
标准误差 如果要在输出表的一列中包含标准误差值,请选中此复选框。如果只需要单列输出表而不包含标准误差值,请清除此复选框。
“F-检验 双样本方差”分析工具通过双样本 F-检验对两个样本总体的方差进行比较。
例如,您可在一次游泳比赛中对每两个队的时间样本使用 F-检验工具。该工具提供空值假设的检验结果,该假设的内容是:这两个样本来自具有相同方差的分布,而不是方差在基础分布中不相等。
该工具计算 F-统计(或 F-比值)的 F 值。F 值接近于 1 说明基础总体方差是相等的。在输出表中,如果 F < 1,则当总体方差相等且根据所选择的显著水平“F 单尾临界值”返回小于 1 的临界值时,“P(F <= f) 单尾”返回 F-统计的观察值小于 F 的概率 Alpha。如果 F > 1,则当总体方差相等且根据所选择的显著水平,“F 单尾临界值”返回大于 1 的临界值时,“P(F <= f) 单尾”返回 F-统计的观察值大于 F 的概率 Alpha。
“F-检验 双样本方差”对话框
变量 1 的区域 在此输入对需要进行分析的第一列或第一行数据的引用。
变量 2 的区域 在此输入对需要进行分析的第二列或第二行数据的引用。
标志 如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域没有标志项,请清除此复选框,Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
α 在此输入检验的置信度。该值必须介于 0 到 1 之间。α 置信度为与 I 型错误发生概率相关的显著性水平(拒绝真假设)。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
“傅立叶分析”分析工具可以解决线性系统问题,并能通过快速傅立叶变换 (FFT) 进行数据变换来分析周期性的数据。此工具也支持逆变换,即通过对变换后的数据的逆变换返回初始数据。
“傅立叶分析”对话框
数据源区域 在此输入对需要进行变换的实数或复数区域的引用。复数必须表示为 x+yi 或 x+yj 的格式。数据源区域中数值的个数必须为 2 的偶数次幂。如果 x 为负数,则在前面加上一个撇号 (')。数值的最大个数为 4096。
标志位于第一行 如果数据源区域的第一行中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域中没有标志项,请清除此复选框,Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
逆变换 如果选中此复选框,则数据源区域中的数据将被认为是经过变换后的数据,并对其进行逆变换,返回初始输入值;如果清除此复选框,则数据源区域中的数据在输出表中将进行变换。
“直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数。
例如,在一个有 20 名学生的班里,可按字母评分的分类来确定成绩的分布情况。直方图表可给出字母评分的边界,以及在最低边界和当前边界之间分数出现的次数。出现频率最多的分数即为数据集中的众数。
“直方图”对话框
数据源区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。
接收区域(可选) 在此输入接收区域的单元格引用,该区域包含一组可选的用来定义接收区域的边界值。这些值应当按升序排列。Microsoft Office Excel 将统计在当前边界值和相邻的较高边界值之间的数据点个数(如果存在)。如果数值等于或小于边界值,则该值将被归到以该边界值为上限的区域中进行计数。所有小于第一个边界值的数值将一同计数,同样所有大于最后一个边界值的数值也将一同计数。
如果省略此处的接收区域,Excel 将在数据的最小值和最大值之间创建一组均匀分布的接收区间。
标志 如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域没有标志项,请清除此复选框,Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
柏拉图(排序直方图) 选中此复选框可在输出表中按频率的降序来显示数据。如果此复选框被清除,Excel 将按升序来显示数据并省略最右边包含排序数据的三列数据。
累积百分比 选中此复选框可在输出表中生成一列累积百分比值,并在直方图中包含一条累积百分比线。如果清除此选项,则会省略累积百分比。
图表输出 选中此选项可在输出表中生成一个嵌入直方图。
“移动平均”分析工具可以基于特定的过去某段时期中变量的平均值,对未来值进行预测。移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。使用此工具可以预测销售量、库存或其他趋势。预测值的计算公式如下:
式中:
- N 为进行移动平均计算的过去期间的个数
- Aj 为期间 j 的实际值
- Fj 为期间 j 的预测值
“移动平均”对话框
数据源区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。该区域必须由包含四个或四个以上的数据单元格的单列组成。
标志位于第一行 如果数据源区域的第一行中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域没有标志项,请清除此复选框,Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
间隔 在此输入需要在移动平均计算中包含的数值个数。默认间隔为 3。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果选中了“标准误差”复选框,Excel 将生成一个两列的输出表,其中右边的一列为标准误差值。如果没有足够的历史数据来进行预测或计算标准误差值,Excel 会返回错误值 #N/A。
输出区域必须与数据源区域中使用的数据位于同一张工作表中。因此,“新工作表”和“新工作簿”选项均不可用。
图表输出 选中此选项可在输出表中生成一个嵌入直方图。
标准误差 如果要在输出表的一列中包含标准误差值,请选中此复选框。如果只需要单列输出表而不包含标准误差值,请清除此复选框。
“随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如,可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征,或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。
“随机数发生器”对话框
变量个数 在此输入输出表中数值列的个数。如果没有输入数字,Microsoft Office Excel 将在指定的输出区域中填充所有的列。
随机数个数 在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。如果没有输入数字,Excel 将在指定的输出区域中填充所有的行。
分布 在此单击用于创建随机数的分布方法。
均匀 以下限和上限来表征。其变量是通过对区域中的所有数值进行等概率抽取而得到的。普通的应用使用范围 0 到 1 之间的均匀分布。
正态 以平均值和标准偏差来表征。普通的应用使用平均值为 0、标准偏差为 1 的标准正态分布。
伯努利 以给定的试验中成功的概率(p 值)来表征。伯努利随机变量的值为 0 或 1。例如,可以在范围 0 到 1 之间抽取均匀分布随机变量。如果变量小于或等于成功的概率,则伯努利随机变量的值为 1;否则,随机变量的值为 0。
二项式 以一系列试验中成功的概率(p 值)来表征。例如,可以按照试验次数生成一系列伯努利随机变量,这些变量之和为一个二项式随机变量。
泊松 以值 λ 来表征,λ 等于平均值的倒数。泊松分布经常用于表示单位时间内事件发生的次数,例如,汽车到达收费停车场的平均速率。
模式 以下界和上界、步幅、数值的重复率和序列的重复率来表征。
离散 以数值及相应的概率区域来表征。该区域必须包含两列,左边一列包含数值,右边一列为与该行中的数值相对应的发生概率。所有概率的和必须为 1。
参数 在此输入用来表征所选分布的数值。
随机数基数 在此输入用来产生随机数的可选数值。可在以后重新使用该数值来生成相同的随机数。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
“排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表,在其中包含数据集中各个数值的顺序排位和百分比排位。该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系。该工具使用工作表函数 RANK 和 PERCENTRANK。RANK 不考虑重复值。如果希望考虑重复值,请在使用工作表函数 RANK 的同时,使用帮助文件中所建议的函数 RANK 的修正因素。
“排位与百分比排位”对话框
数据源区域 在此输入待分析工作表数据区域的单元格引用。
分组方式 若要指示数据源区域中的数据是按行还是按列排列,请单击“行”或“列”。
标志位于第一行/标志位于第一列 如果单击“列”并且数据源区域的第一行中包含标志项,请选中“标志位于第一行”复选框。如果单击“行”并且数据源区域的第一列中包含标志项,请选中“标志位于第一列”复选框。如果数据源区域中没有标志项,则清除该复选框。Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适宜的行标志和列标志。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。Excel 将为数据源区域中的每一个数据集生成一个输出表。每个输出表包含四列:数据点序号、数据点数值、数据点排位和数据点百分比排位(按升序排列)。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
“回归”分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量的值影响的。例如,观察某个运动员的运动成绩与一系列统计因素(如年龄、身高和体重等)的关系。可以基于一组已知的成绩统计数据,确定这三个因素分别在运动成绩测试中所占的比重,然后使用该结果对尚未进行过测试的运动员的表现进行预测。
“回归”工具使用工作表函数 LINEST。
“回归分析”对话框
Y 值输入区域 在此输入对因变量数据区域的引用。该区域必须由单列数据组成。
X 值输入区域 在此输入对自变量数据区域的引用。Microsoft Office Excel 将对此区域中的自变量从左到右进行升序排列。自变量的个数最多为 16。
标志 如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域中没有标志项,请清除此复选框,Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
置信度 如果需要在汇总输出表中包含附加的置信度,请选中此选项。在框中,输入所要使用的置信度。默认值为 95%。
常数为零 如果要强制回归线经过原点,请选中此复选框。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。汇总输出表至少需要有七列,其中包括方差分析表、系数、y 估计值的标准误差、r2 值、观察值个数以及系数的标准误差。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
残差 如果需要在残差输出表中包含残差,请选中此复选框。
标准残差 如果需要在残差输出表中包含标准残差,请选中此复选框。
残差图 如果需要为每个自变量及其残差生成一张图表,请选中此复选框。
线性拟合图 如果需要为预测值和观察值生成一张图表,请选中此复选框。
正态概率图 如果需要生成一张图表来绘制正态概率,请选中此复选框。
“抽样”分析工具以数据源区域为总体,从而为其创建一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时,可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的,还可以仅对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。例如,如果数据源区域包含季度销售量数据,则以四为周期进行采样,将在输出区域中生成与数据源区域中相同季度的数值。
“抽样分析”对话框
数据源区域 在此输入对数据区域的引用,该区域中包含需要进行抽样的总体数据。Microsoft Office Excel 先从第一列中抽取样本,然后是第二列,依此类推。
标志 如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域没有标志项,请清除此复选框,Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
抽样方法 单击“周期”或“随机”来指示所需的抽样间隔。
周期 在此输入进行抽样的周期间隔。数据源区域中位于间隔点处的数值以及此后每一个间隔点处的数值将被复制到输出列中。当到达数据源区域的末尾时,抽样将停止。
样本数 在此输入需要在输出列中显示的随机数的个数。每个数值是从数据源区域中的随机位置上抽取出来的,而且任何数值都可以被多次抽取。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。数据将写在该单元格下方的单列里。如果选择的是“周期”,则输出表中数值的个数等于数据源区域中数值的个数除以采样率。如果选择的是“随机”,则输出表中数值的个数等于样本数。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
“双样本 t-检验”分析工具基于每个样本检验样本总体平均值是否相等。这三个工具分别使用不同的假设:样本总体方差相等;样本总体方差不相等;两个样本代表处理前后同一对象上的观察值。
对于以下所有三个工具,t-统计值 t 被计算并在输出表中显示为“t Stat”。数据决定了 t 是负值还是非负值。假设基于相等的基础总体平均值,如果 t < 0,则“P(T <= t) 单尾”返回 t-统计的观察值比 t 更趋向负值的概率。如果 t >=0,则“P(T <= t) 单尾”返回 t-统计的观察值比 t 更趋向正值的概率。“t 单尾临界值”返回截止值,这样,t-统计的观察值将大于或等于“t 单尾临界值”的概率就为 Alpha。
“P(T <= t) 双尾”返回将被观察的 t-统计的绝对值大于 t 的概率。“P 双尾临界值”返回截止值,这样,被观察的 t-统计的绝对值大于“P 双尾临界值”的概率就为 Alpha。
t-检验: 成对双样本平均值
当样本中存在自然配对的观察值时(例如,对一个样本组在实验前后进行了两次检验),可以使用此成对检验。此分析工具及其公式可以进行成对双样本学生 t-检验,以确定取自处理前后的观察值是否来自具有相同总体平均值的分布。此 t-检验窗体并未假设两个总体的方差是相等的。
注释 由此工具生成的结果中包含有合并方差,亦即数据相对于平均值的离散值的累积测量值,可以由下面的公式得到:
“t-检验: 成对双样本平均值”对话框
变量 1 的区域 在此输入需要分析的第一个数据区域的单元格引用。该区域必须为单行或单列,并且包含与第二个区域相同的数据点数。
变量 2 的区域 在此输入需要分析的第二个数据区域的单元格引用。该区域必须为单行或单列,并且包含与第一个区域相同的数据点数。
假设平均差 在此输入样本平均值的差值。0(零)值表示假设样本平均值相同。
标志 如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域没有标志项,请清除此复选框,Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
α 在此输入检验的置信度。该值必须介于 0 到 1 之间。α 置信度为与 I 型错误发生概率相关的显著性水平(拒绝真假设)。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
t-检验: 双样本等方差假设
本分析工具可进行双样本学生 t-检验。此 t-检验窗体假设两个数据集取自具有相同方差的分布,故也称作同方差 t-检验。可以使用此 t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。
“t-检验: 双样本等方差假设”对话框
变量 1 的区域 在此输入需要分析的第一个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行的数据组成。
变量 2 的区域 在此输入需要分析的第二个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行的数据组成。
假设平均差 在此输入样本平均值的差值。0(零)值表示假设样本平均值相同。
标志 如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域没有标志项,请清除此复选框,Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
α 在此输入检验的置信度。该值必须介于 0 到 1 之间。α 置信度为与 I 型错误发生概率相关的显著性水平(拒绝真假设)。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
t-检验: 双样本异方差假设
本分析工具可进行双样本学生 t-检验。此 t-检验窗体假设两个数据集取自具有不同方差的分布,故也称作异方差 t-检验。如同上面的“等方差”情况,可以使用此 t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。当两个样本中有截然不同的对象时,可使用此检验。当对于每个对象具有唯一一组对象以及代表每个对象在处理前后的测量值的两个样本时,应使用下面的示例中所描述的成对检验。
用于确定统计值 t 的公式如下:
下面的公式可用于计算自由度 df。因为计算结果一般不是整数,所以 df 的值被舍入为最接近的整数以便从 t 表中获得临界值。因为有可能为 TTEST 计算出一个带有非整数 df 的值,所以 Excel 工作表函数 TTEST 使用计算出的、未进行舍入的 df 值。由于这些决定自由度的不同方式,TTEST 函数和此 t-检验工具的结果将与“异方差”情况中不同。
“t-检验: 双样本异方差假设”对话框
变量 1 的区域 在此输入需要分析的第一个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行的数据组成。
变量 2 的区域 在此输入需要分析的第二个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行的数据组成。
假设平均差 在此输入样本平均值的差值。0(零)值表示假设样本平均值相同。
标志 如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域没有标志项,请清除此复选框,Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
α 在此输入检验的置信度。该值必须介于 0 到 1 之间。α 置信度为与 I 型错误发生概率相关的显著性水平(拒绝真假设)。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
“z-检验: 双样本平均值”分析工具可对具有已知方差的平均值进行双样本 z-检验。此工具用于检验两个总体平均值之间不存在差异的空值假设,而不是单方或双方的其他假设。如果方差未知,则应使用工作表函数 ZTEST。
当使用“z-检验”工具时,应该仔细理解输出。当总体平均值之间没有差异时,“P(Z <= z) 单尾”是 P(Z >= ABS(z)),即与 z 观察值沿着相同的方向远离 0 的 z 值的概率。当总体平均值之间没有差异时,“P(Z <= z) 双尾”是 P(Z >= ABS(z) 或 Z <= -ABS(z)),即沿着任何方向(而非与观察到的 z 值的方向一致)远离 0 的 z 值的概率。双尾结果只是单尾结果乘以 2。z-检验工具还可用于当两个总体平均值之间的差异具有特定非零值的空值假设的情况。例如,可以使用此检验确定两个汽车模型的性能差异。
“z-检验: 双样本平均值”对话框
变量 1 的区域 在此输入需要分析的第一个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行的数据组成。
变量 2 的区域 在此输入需要分析的第二个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行的数据组成。
假设平均差 在此输入样本平均值的差值。0(零)值表示假设样本平均值相同。
变量 1 的方差(已知) 为变量 1 的数据源区域输入已知的总体方差。
变量 2 的方差(已知) 为变量 2 的数据源区域输入已知的总体方差。
标志 如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项,请选中此复选框。如果数据源区域没有标志项,请清除此复选框,Microsoft Office Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
α 在此输入检验的置信度。该值必须介于 0 到 1 之间。α 置信度为与 I 型错误发生概率相关的显著性水平(拒绝真假设)。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表 单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿 单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
注释
- 该数据分析功能一次只能应用于一张工作表。如果对组合的工作表进行数据分析,计算结果只会显示在第一张工作表上,其余工作表上将显示带格式的空白表格。若要对其余工作表进行数据分析,分别在每张工作表上运行一次分析工具即可。
- 有关提供用于创建 Microsoft Excel 统计工具和功能的统计方法或算法详细信息的书籍列表,请参阅统计方法和算法的参考书目。
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如何进行产品需求收集?
品牌价值体系传播渠道的打造
传播渠道选择的原则:
一、导向性原则:避免与价值体系传播不和谐的内容,要使传播内容与公司价值观相一致;
二、效能性原则:在设计和建设价值体系传播传播网络时,不可能面面俱到,以争取最少的资源投入获得最大的效果。
三、合法性原则:不违背国家与部门的相关法律法规,按照程序办事。
四、参与性原则:公司全体参与,不是个别部门或少数人的事。
五、持久性原则:建设优秀的价值体系传播渠道,不是一朝一夕之功,需要长期不懈的努力。
传播渠道的作用对比及选择
一、管理者 和同事:作为员工的的参照群体。所谓参照群体,就是人们在价值取向上认同的群体,需要感到自己是其所隶属群体的真正一员,这种需求是他们倾向于认同管理者 和同事的价值观的心理基础。管理者的言行对员工有潜移默化的影响。首先,他们的特殊地位使其成为下属在企业中模仿的主要对象,其次,他们在与员工的沟通中不可避免地要涉及有关价值体系的主题,而涉及的频率以及涉及这类内容时管理者的观点与价值体系的一致程度将影响员工对价值体系的认知和认同。
二、制度:制度传播价值体系主要通过两种方式完成:一是通过员工学习制度条文从而了解值体系;二是通过建立行为和结果之间的联系提高员工对价值体系认知度和认同度。制度规定的主要就是行为和结果之间的关系。制度一方面告诉组织成员应该怎样做事,另一方面告诉组织成员这样做或者不这样做会有什么结果,特别是会有什么奖励或惩罚。
三、故事和英雄人物:故事之所以能影响人,是因为它与人们的经历相关、能让人们间接地经历事件、容易让人们记住、能把深层的目标和具体的行动联系起来。具 体到员工对价值体系的认知度和认同度,故事的作用受若干因素影响,包括员工知道的故事的数量、故事与价值体系相关性、故事的感染力、故事和员工自身的关系 等。
四、仪式与活动:仪式与活动通过以下方式传播价值观:第一,参加仪式或活动的员工亲身感受”以客户为中心”价值体系内涵。任何仪式和活动都是人的行为,都同时具有实践效果和表达效果。第二,仪式与活动是一种非正式沟通的场合,管理者可以借此传播价值体系,增进组织成员间的了解和理解。第三,仪式与活动能丰富员工生活,有助于企业形成良好的氛围,间接促进价值体系建设。第四,仪式与活动能宣传英雄模范人物,形成和传播故事。
五、沟通:沟通对员工的价值观认知度和认同度的作用主要通过信息重复实现。企业的宣传媒体或多或少都有关于价值体系的内容,而且形式多样,员工接触这些媒体就能够获得价值体系的相关信息,接触越多,就越倾向于认同。
总的来说,公司最权威的宣讲人,局领导有更多的正式机会向全体员工宣讲价值体系;同时,由于员工和局领导日常接触比较少,他们给予员工的信息主题比较集中,内容也比较明确。相对而言,其他部门管理人员与员工之间以及员工彼此之间日常接触比较多,从传递满足需求、亲近度来看,具备更大的优势。同事作为项目组成员或相关人员,在亲近度方面占据优势。作为局领导、直接上级的部门领导及同事,依靠正式的沟通渠道,来推进价值体系传播,围绕以人为载体的角度进行传播。作为的流程梳理及优化、内部合同及内部需求单,则是从制度的角度进行固化,将以人为载体的成果用制度的形式巩固。
一个月培养一个好习惯
人应该支配习惯,而决不能让习惯支配人,一个人不能去掉他的坏习惯,那简直一文不值。 —— 奥斯特洛夫斯基
俗话说:命好不如习惯好。一个好习惯,无论其大小,带来的影响将是巨大的,有益于你一生的。
习惯决定命运,可是好习惯并非自然而成的,自然而成的常常是懒惰、生活无规律等等坏习惯。所以我们才要自我控制来培养好习惯,而且这样的培养也不是件容易的事情。于是,弥缝决定发起这样一个活动。
我们为什么需要培养好习惯:
当人一味追求快速成功,渴求拥有大智慧时,往往忽略了良好的习惯才是步向成功的钥匙。好习惯一旦形成,它就极具稳定性。心理上的行为习惯左右着我们 的思维方式,决定我们的待人接物;生理上的行为习惯左右着我们的行为发生,决定我们的生活起居。世界著名心理学家威廉·詹姆士这么说的:
播下一个行动,收获一种习惯;
播下一种习惯,收获一种性格;
播下一种性格,收获一种命运。
可见,好的习惯是十分重要的,它可以让人的一生发生重大变化。满身恶习的人,是成不了大气候的,惟有有好习惯的人,才能实现自己的远大目标。
什么是一个月培养一个好习惯:
一个习惯的培养并非一朝一夕便可以完成的。它需要经过长期、反复地坚持,最后才能成为一个不易抛弃的真正的习惯。研究表明培养一个习惯需要三个月的时间,但是习惯培养的第一个月是最重要的。俗话说“一个良好的开始是成功的一半”,所以弥缝希望发起这项活动——大家在一个月里只培养一个好习惯。而且大家可以在一起相互鼓励,共同进步。想想当你培养这一个好习惯时,同时还有其他更多的人再和你一样努力坚持,你一定会更有信心去完成它和成功地培养这一个习惯!
而且,一旦我们成功的改掉第一个习惯,以后改掉坏习惯就将变得越来越容易。事实上,随着一个个坏习惯被好习惯逐个取代,我们将变得越来越善于改变自 己的习惯。也就是说,我们已经在开始养成“改掉坏习惯”的习惯。一旦这样的习惯养成,我们便会像一列运动着无法停止脚步的火车那样,推动我们实现自己的理 想。
你该培养一个什么样的好习惯:
一个好习惯何其多,无论其大小。你只要坚持培养下来了,都是件非常好的、有益的事情了。不过弥缝简单地列举一些好习惯:
- 每天早起十分钟
- 每天准时七点起床
- 每天准时十二点睡觉
- 每天阅读半小时
- 每天只上网三小时
- 每看一小时电脑,休息十分钟
- 每天少看电视十分钟
- 每天背二十个单词
- 每天跑步一千米
- 每天陪子女谈心十分钟
- 每天按时三餐
- 每天按时回家享用晚餐
- 每周做日程回顾
- 每天早晨列举今天最重要的任务
- 每天清理收件箱
- 等等…
<<读懂自己,读懂他人>>之什么才算是完美的工作
只有当你不再需要从做自己真正喜欢的事情和挣钱之间取舍的时候,你才能发挥最完美的自己。
很多人从过去的工作经 验中只知道自己不适合以及不喜欢做什么,依然对自己会适合什么以及真正热爱什么摸不着头脑。对自己目前或者曾经的工作感到厌恶的职场人在跳槽时,因为不清楚自己热爱做什么,盲目抉择下,考虑的最重要因素可能依然只是,哪一份工作收入更高。还有那些刚毕业的或者还没有毕业的大学生,他们的工作经验几乎为零, 根本不可能在繁杂多样的工作领域和职位中做出正确的选择。一片茫然中,选择的标准简化为“这份工作收入是否高”以及“它是否听起来很牛”。更别说那些懵懂 的高中生了,在自己对社会的运作规则还一窍不通的时候,竟要为自己未来几十年的职业生涯做出规划,然后相应的做出专业上的选择。
如果我们每一个人在规划或者重新选择职业道路的时候,能够根据自己的性格知道自己擅长什么,不适合什么,真正喜欢什么,可能会厌恶什么,很多曲折的道路和不必要的时间上的浪费都可以避免了。
因为,我们每一个人都不可能是无所不能的。一种技能如同一块肌肉,一旦缺乏反复的训练,它就会渐渐萎缩。选择自己真正喜爱的工作很重要,因为兴趣和 能力存在反馈的关系,兴趣促进了技能的提高,技能的提高又增加了兴趣。也许你会说,经过一定的训练和培养,你依然可以在一个让你毫无兴趣的职位上做到优 秀。但最卓越的你一定是做自己最擅长而且最热爱的工作。
如果你对自己的性格以及四种基本性格还不了解请先看《读懂自己,读懂他人(一)、(二)、(三)》
每个性格类型都有长木板与短木板。一份好的工作应该是能让你尽力发挥你的长板,同时不需要过多涉及你的短板。
SP(艺术创造者)型
SP的人喜欢随着自己的冲动自由的做事情。他们关心的是此时此刻可以完成的,充满挑战性,需要应用熟练技能的工作。他们喜欢没有过度计划和复杂结构的工作。喜欢处理实际和真实的问题,而不是理论和想法。
- SP的长板:机变
SP类型的人是最敏锐的观察者,能够清楚的看见正在发生的事情,并且运用自己灵活的思维和丰富的经验将其处理好。同时,他们操作工具精准而实际,对技巧的专注达到了一种如痴如醉的地步。他们不会惧怕必要的冒险和即兴发挥,可以称为是机变的大师。他们考虑的是如何增加成功的可能性,而不是降低失败的风险率。他们不会被传统和规则所束缚,能成为很好的谈判者。总的来说,他们很自然的懂得自己要去哪里,同时该如何去那里的最近路线。
- SP的短板:交际
SP在他人眼中是难以预测的,他们可能会在认真考虑之前就草率地随着感觉或者心情行事。对抽象的理论和概念不太关心导致他们可能缺乏大的图景,也难 以看见事物之间隐藏的重要联系。对灵活度和自由度的追求使得他们不太愿意遵守规则和计划,这可能让老板和一起工作的同事抓狂。在他人眼中,SP还可能是无 责任感,不可信赖,而且容易冲动的。
- SP的完美工作是:
对SP类型的人来说,不可预料性可以满足他们对自发和体验此刻的需求,他们能充当团队中那个发现危机并处理危机的人,他们能够适时随机应变。(听从指示暗部就班的完成工作是你不喜欢的,看看这份工作是否能够给你提供自由和变化。)
他们喜欢利用自己丰富的知识来熟练的处理事务、执行任务,然后立即得到实际的结果。(理论型研究性的工作会让你觉得负担过重。)死气沉沉、繁杂约束的工作是他们极力想避免的;工作能和游戏结合起来就更完美了。(多考虑这个行业和这个职位会不会给你带来乐趣,让你兴奋。还有就是公司文化是否诙谐轻松。)
SJ(护卫者)
SJ类型的人非常实际而且相对保守,他们注重秩序、安全、规则和本分。SJ时常被一种为社会服务的动机所驱使,持续性的做正确的事情使得他们成为最可靠、可信而且有责任感的人。一旦制定了计划,它们往往能够坚毅的完成。
- SJ的长板:部署
SJ类型的人细心、有条理、洞察力敏锐。他们注重政策、契约、规则、例行习惯和 时间期限。他们喜欢处理已经被验证的事实,然后利用它们来推进工作。他们在管理、监督、守卫等工作上能有非常好的表现。他们与生俱来的道德感使得他们无论 是对亲人、朋友还是老板、同事、客户都肩负有一种责任感。这种责任感让他们关心自己和他人是否做了应该做的事情,而不是做不应该做的事情。
- SJ的短板:战略
SJ类型的人对理论和抽象事物缺乏兴趣,对未来图景的想象不如现实生活中即时发生的一切对他们有吸引力,这使得他们不擅长做长期的规划,时常做出草 率的决定。过于保守的心态和对安全感和条条框框的依赖使得他们不可能灵活的做出改变和适应,不太愿意尝试新鲜事物和还没有被验证的事物。他们眼中,世界非 黑即白,不能接受中间地带,可能是最教条主义、缺乏想象力和不知道变通的人。
- SJ的完美工作是:
SJ擅长利用手头的资料尽可能的完美的把事情做好。他们或喜欢在台前管理和告诫他人应该做些什么,或喜欢在幕后进行检查和监督,对那些不符合规则的 东西时刻警惕,同时为他人提供需要的服务。(只有一份工作提供了标准化的操作方式和明文规定的操作准则的时候,你才是最满足的。)他们在工作中严肃认真, 工作努力,为他人服务。(注意一个公司是否有赏罚分明,这是你会在意而且喜欢的。)充满工作标准以及规章制度的组织,这给他们带来安全感。(相对于灵活多 变的小公司,比较庞大复杂的公司组织构架可能反而让你如鱼得水。)SJ有很高的责任感和忠心度,他们期望自己能够发挥作用来维护整个团队的利益,稳定组织构架和现状。(是否能从这个组织中得到归属感和安全感对你来说是很重要的。)
NF(理想主义者)
NF喜欢在世俗的繁杂的工作中探寻更深邃而有意义的东西。他们极具魅力而且充满活力,他们擅于用自己不竭的热情引导他人探索生命的意义。他们非常关心他人的自我形象和自我感觉,希望他人自尊、自爱、自信。
- NF的长板:交际
培养人际关系特别是帮助他人充实自身的关系,对NF类型的人来说是很重要的。他们往往是杰出的交谈者。他们最不吝于赞美他人,同时知道如何取悦他人,对他人的微妙的需求极其敏感。他们非常重视人际关系的 真实和完整,而且容易把他人理想化。他们关注人生意义和自我发展的潜能,这使得他们自己不断变得卓越,同时也具备帮助他人发展的天赋。他们非常有创造性, 对自己的想法会赋予极大的热情,而且做这样的事情能够使他们得到极大的满足。不可否认的是,他们中的很多人都有领袖气质和魅力,容易被他人喜爱和认可。
- NF的短板:机变
NF类型的人在做决定的时候时常被他人所左右,无论是关系亲近的人,还是并不那么重要的人。他们对别人的需求和态度过于关心,使得他们陷入两难的窘 境:不知道是该听从自己的心,考虑自己的需求,还是取悦他人,为他人付出。他们时常会为了维持和谐牺牲自己真正的想法和要求。最让人难以忍受的是,他们心 情起伏过大,时常冲动行事或者感情用事。对细节的忽略也使得他们很难跳出自己的大构想和大计划,踏踏实实的顺利完成一件事情。
- NF完美的工作:
他们看着的不仅仅是利益或者规范,他们专注的是个人价值。(你期望做的应该是能够激发他人潜能,帮助他人解决矛盾、提升自我感觉的工作。)如果一份 工作能满足他们的使命感,那他们会真挚的信念和狂热的理想来接受它、拥护它、为之而战、为之而辩。(考虑一下这份工作是否能发挥你启发、开导、呼吁、暗示 的能力来帮助人们找到增强其幸福感 的方法。)他们最擅长的就是谈论别人想听的话,并聆听他人要说的事。(尽量选择能够和他人进行直接或者间接的交流的工作,发挥你同语言和文字打交道的能 力。尽量不要涉足工具、系统和物资等领域。)同时,太复杂的人际关系可能使他们会负担过大,这是要尽量避免的。(适合你的组织和公司文化会是自由的、民主 的、有激情的、不会有太多纠纷和矛盾的。)
NT(理性主义者)
NT类型的人旺盛的求知欲和出色的分析能力使得他们擅于发现事物的可能性,理解复杂的原理,为实际的或者假设的问题设计解决方案。他们时常觉得,其他人都在盲目的做着毫无意义的循环往复,不是缺乏目标性、创新性,就是缺乏战略指导。
- NT的长板:战略
NT类型的人是最独立且求知欲最强的。对自己高标准的要求使得他们希望自己在所有领域都出类拔萃。他们擅长用自己独立的眼光和极有谋略的分析能力来找到问题的解决方案。可能性、复杂性和系统性是他们持续性的吸引力所在。他们喜欢做策划、计划和建立一个完整的系统来达成目标。他们自信、有智慧、极富创造力。习惯用逻辑来分析问题使得他们成为最冷静客观的人。他们不畏惧接受挑战,同时追求创新。他们是最能够接受建设性的批评的那群人。
- NT的短板:部署
对抽象理论和构想的沉迷使得他们容易忽视真实的细节,这不仅在日常生活上给他们带来麻烦,也会让他们在具体的实际性的工作上不断摔跤。过强的怀疑精神和极高的标准时常让与他们一起工作的人感到沮丧和压力大。同时他们对形式主义和和谐友好并不是特别感兴趣,这导致NT的人在他人眼中看来时常是傲慢、孤僻、冷漠无情的。
- NT的完美工作:
在NT类型的人眼中,工作和其它事情一样,不过是施展自己聪慧和谋略的棋子。 能让他们在自己脑袋里天马行空,做些有挑战性和创新性的工作才是他们期望的。(尽量不要做一份要求你听从指导去一步步的完成琐碎事情的工作,你会极度不耐 烦的。)他们对自己和他人都设下很高的标准。(你会期望自己的老板、同事、属下都是聪明而有能力的人,否则你会非常失望而且缺乏耐心。)对自己完美的期望 使得他们时常居于领导地位,因为高级职位能够给与他们处理复杂问题和运用自己远见和逻辑来制定长期战略的机会。即便还是在中下层的时候,他们也是非常有野 心和长远打算的员工。(考虑一份工作除了收入高低以外是否能够给你提供好的平台和资源,满足你长期发展的愿望。)他们希望一份工作能给自己保留足够的余 地,同时通过某些观念和构想引向成功。(考虑这个公司是否灵活,能否接纳你的建议进行创新性的改变。)
具体的每一种性格类型有自己的性格特征和擅长发挥的能力。请看MBTI十六种性格的全报告书,找到自己的性格类型对工作的期望和需求。
同时要提醒的是,不要简单的只看报告书中提到的那几个单一职业领域和职位选择。
首先,MBTI报告也不是绝对的职业分析书,每个人过去的教育背景和职业背景、经验都不尽相同,选择范围和机会 也不同。再者,即便同一个行业或者同一个职位也有很大差异。幼儿园的老师和大学老师这两种职位的适合人选是完全不同的,投行的高层和低层所要从事的工作也 有很大差异,即便都是称为市场专员的职位,每个公司每个部门需要做的具体事务也不同。
最后的总结是,找到一份完美的工作你需要做的是:先了解自己的性格类型的优点和缺点,然后整合自己的资源和经验,机会来临的时候,具体问题具体分析。
人生短暂,做自己擅长和热爱的工作是幸福的必要条件之一,不是吗?
同时附上此文博客(http://blog.sina.com.cn/yingpeng332)和MBTI论坛(http://www.mbtiforum.com/discuz/bbs/)
Python:读写文件
1.open
使用open打开文件后一定要记得调用文件对象的close()方法。比如可以用try/finally语句来确保最后能关闭文件。





注:不能把open语句放在try块里,因为当打开文件出现异常时,文件对象file_object无法执行close()方法。
2.读文件
读文本文件



读二进制文件

读取所有内容





读固定字节









读每行

如果文件是文本文件,还可以直接遍历文件对象获取每行:


3.写文件
写文本文件

写二进制文件

追加写文件

写数据



写入多行

注意,调用writelines写入多行在性能上会比使用write一次性写入要高。
在处理日志文件的时候,常常会遇到这样的情况:日志文件巨大,不可能一次性把整个文件读入到内存中进行处理,例如需要在一台物理内存为 2GB 的机器上处理一个 2GB 的日志文件,我们可能希望每次只处理其中 200MB 的内容。
在 Python 中,内置的 File 对象直接提供了一个 readlines(sizehint) 函数来完成这样的事情。以下面的代码为例:
file = open('test.log', 'r'
)
sizehint = 209715200 # 200M
position = 0lines = file.readlines(sizehint)
while not file.tell() - position < 0:
position = file.tell()
lines = file.readlines(sizehint)
每次调用 readlines(sizehint) 函数,会返回大约 200MB 的数据,而且所返回的必然都是完整的行数据,大多数情况下,返回的数据的字节数会稍微比 sizehint 指定的值大一点(除最后一次调用 readlines(sizehint) 函数的时候)。通常情况下,Python 会自动将用户指定的 sizehint 的值调整成内部缓存大小的整数倍。
file在python是一个特殊的类型,它用于在python程序中对外部的文件进行操作。在python中一切都是对象,file也不例外,file有file的方法和属性。下面先来看如何创建一个file对象:
- file(name[, mode[, buffering]])
file()函数用于创建一个file对象,它有一个别名叫open(),可能更形象一些,它们是内置函数。来看看它的参数。它参数都是以字符串的形式传递的。name是文件的名字。
mode 是打开的模式,可选的值为r w a U,分别代表读(默认) 写 添加支持各种换行符的模式。用w或a模式打开文件的话,如果文件不存在,那么就自动创建。此外,用w模式打开一个已经存在的文件时,原有文件的内容会被清 空,因为一开始文件的操作的标记是在文件的开头的,这时候进行写操作,无疑会把原有的内容给抹掉。由于历史的原因,换行符在不同的系统中有不同模式,比如 在 unix中是一个/n,而在windows中是‘/r/n’,用U模式打开文件,就是支持所有的换行模式,也就说‘/r’ '/n' '/r/n'都可表示换行,会有一个tuple用来存贮这个文件中用到过的换行符。不过,虽说换行有多种模式,读到python中统一用/n代替。在模式 字符的后面,还可以加上+ b t这两种标识,分别表示可以对文件同时进行读写操作和用二进制模式、文本模式(默认)打开文件。
buffering如果为0表示不进行缓冲;如果为1表示进行“行缓冲“;如果是一个大于1的数表示缓冲区的大小,应该是以字节为单位的。
file对象有自己的属性和方法。先来看看file的属性。
- closed #标记文件是否已经关闭,由close()改写
- encoding #文件编码
- mode #打开模式
- name #文件名
- newlines #文件中用到的换行模式,是一个tuple
- softspace #boolean型,一般为0,据说用于print
file的读写方法:
- F.read([size]) #size为读取的长度,以byte为单位
- F.readline([size])
#读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分 - F.readlines([size])
#把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长,也就是说可能只读到文件的一部分。 - F.write(str)
#把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符 - F.writelines(seq)
#把seq的内容全部写到文件中。这个函数也只是忠实地写入,不会在每行后面加上任何东西。
file的其他方法:
- F.close()
#关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件,不过这一功能没有保证,最好还是养成自己关闭的习惯。如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError - F.flush()
#把缓冲区的内容写入硬盘 - F.fileno()
#返回一个长整型的”文件标签“ - F.isatty()
#文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的) - F.tell()
#返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点 - F.next()
#返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for ... in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。 - F.seek(offset[,whence])
#将文件打操作标 记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的,一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了,whence可以为 0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意,如果文件以a或a+的模式打开,每次进行写操作时,文件操 作标记会自动返回到文件末尾。 - F.truncate([size])
#把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大,依据系统的不同可能是不改变文件,也可能是用0把文件补到相应的大小,也可能是以一些随机的内容加上去。
python:字典(Dictionary)
字典(Dictionary)是一种映射结构的数据类型,由无序的“键-值对”组成。字典的键必须是不可改变的类型,如:字符串,数字,tuple;值可以为任何python数据类型。
1、新建字典
>>> dict1={} #建立一个空字典
2、增加字典元素:两种方法
>>> dict1['a']=1 #第一种
#第二种:setdefault方法
>>> dict1.setdefault('b',2)
3、删除字典
#删除指定键-值对
>>> del dict1['a'] #也可以用pop方法,dict1.pop('a')
#清空字典
>>> dict1.clear() #字典变为空了
#删除字典对象
>>> del dict1
4、字典的方法
1)get(key,default=None)
返回键值key对应的值;如果key没有在字典里,则返回default参数的值,默认为None
>>> dict1 #空的字典
>>> dict1.get('a') #键‘a’在dict1中不存在,返回none
>>> dict1.get('d1','no1') #default参数给出值'no1',所以返回'no1'
>>> dict1['a']='no1' #插入一个新元素
>>> dict1.get('a') #现在键'a'存在,返回其值
'1111'
2)clear
清空字典
3)has_key(key)
如果key出现在dict里则返回True;否则返回False
>>> dict1
{'a': '1111'}
>>> dict1.has_key('b')
False
>>> dict1.has_key('a')
True
4)items
返回dict的(键,值)tuple对的一个列表
>>> dict1
{'a': 'no1', 'b': '2222'}
>>> dict1.items()
[('a', 'no1'), ('b', '2222')]
5)keys 返回dict的键列表
6)values 返回dict的值列表
>>> dict1
{'a': 'no1', 'b': '2222'}
>>> dict1.keys()
['a', 'b']
>>> dict1.values()
['no1', '2222']
7)setdefault(key,default=None)
如果dict中有key,则返回key值,如果没有找到key,则在dict中加上该key,值由default参数给出,默认None
8)update(dict2)
把dict2的元素加入到dict中去,键字重复时会覆盖dict中的键值
9)popitem
删除任意键-值对,并返回该键-值对,如字典为空,则产生异常
>>> dict1
{'b': 'no2'}
>>> dict1.popitem()
('b', 'no2')
10)pop(key,[d])
删除指定键字的键-值对,并返回该键对应的值,若key不存在,则返回d
>>> dict1
{'a': 'no1', 'c': '3333', 'b': 'no2'}
>>> dict1.pop('a')
'no1'
>>> dict1
{'c': '3333', 'b': 'no2'}
11)copy
返回字典的一个浅拷贝
12)fromkeys
fromkeys(seq[,value]) #以seq为keys,创建一个新dictionary,初始化各值为value
>>> ddict = {}.fromkeys(('x', 'y'), -1)
>>> ddict
{'y': -1, 'x': -1}
13)iteritems
14)iterkeys
15)itervalues
各大搜索引擎网站免费登录入口
一:百度网站登录入口
网址:http://www.baidu.com/search/url_submit.html
说明:
一个免费登录网站只需提交一页(首页),百度搜索引擎会自动收录网页。
符合相关标准您提交的网址,会在1个月内按百度搜索引擎收录标准被处理。
百度不保证一定能收录您提交的网站。
二:google网站登陆入口,将网址添加到Google
网址:http://www.google.com/addurl/?hl=zh-CN&continue=/addurl
说明:
请输入完整的网址,包括 http:// 的前缀。例如: http://www.google.cn/ 。您还可以添加评论或关键字,对您网页的内容进行描述。这些内容仅供我们参考,并不会影响 Google 如何为您的网页编排索引或如何使用您的网页。
请注意:您只需提供来自托管服务商的顶层网页即可,不必提交各个单独的网页。我们的抓取工具 Googlebot 能够找到其他网页。Google 会定期更新它的索引,因此您无需提交更新后的或已过期的链接。无效的链接会在我们下次抓取时(即更新整个索引时)淡出我们的索引。
网址:http://www.soso.com/help/usb/urlsubmit.shtml
注:若您所提交的站点地址符合规范,SOSO会尽快完成对您提交的站点审核和抓取。每个网站只需提交一页(首页),搜搜会自动收录网页。如果您提交的网址符合相关标准,搜搜会在1个月内按收录标准处理您的网站。收录标准见帮助文档。
四:雅虎网站登陆入口
网址:http://search.help.cn.yahoo.com/h4_4.html
*请注意:
1.本服务由搜索引擎自动抓取网站信息,不保证会收录所有的网站,也不提供网站描述语编辑及相关修改服务。
2.网站被收录的速度依搜索引擎更新速度而定,可能需要花费数周至数月时间;
3.网站无法被抓取的原因可能是:网站无法连结、网站设定了拒绝被抓取的指令等因素,您可参考如何有效让搜索引擎抓取您的网站等相关说明。
4.本服务为搜索引擎自动抓取网站信息,故无法查询提交的进度。
五:必应网站登陆入口
网址:http://cn.bing.com/webmaster/SubmitSitePage.aspx?mkt=zh-CN
六:有道网站登陆入口
网址:http://tellbot.youdao.com/report
网址:http://www.sogou.com/feedback/urlfeedback.php
八:Alexa网站登录入口
网址:http://www.alexa.com/help/webmasters
九:中国搜索网站登录入口
网址:http://ads.zhongsou.com/register/page.jsp
十:Dmoz网站登录入口
网址:http://www.dmoz.com/World/Chinese_Simplified
十一:Coodir网站目录登录入口
网址:http://www.coodir.com/accounts/addsite.asp
十二:Onebigdirectory.com 搜索引擎批量提交
网址:http://www.onebigdirectory.com/cgi-bin/dir/addurl.cgi
十三:Freewebsubmission.com 搜索引擎批量提交
网址:http://www.freewebsubmission.com/
十四:搜索引擎收录查询
网址:http://indexed.webmasterhome.cn/
李开复经典语录
1. 一个人品不完善的人是不可能成为一个真正有所作为的人的。
2. 你不可以只生活在一个人的世界中,而应当尽量学会与各阶层的人交往和沟通,主动表达自己对各种事物的看法和意见。
3. 一个一流的人与一个一般的人在一般问题上的表现可能一样,但是在一流问题上的表现则会有天壤之别。
4. 只有积极主动的人才能在瞬息万变的竞争环境中获得成功,只有善于展示自己的人才能在工作中获得真正的机会。
5. 只有那些有勇气正视现实,有勇气迎接挑战的人才能真正实现超越自我的目标,达 到卓越的境界。
6. 中国社会有个通病,就是希望每个人都照一个模式发展,衡量每个人是否“成功”采用的也是一元化的标准:在学校看成绩,进入社会看名利。真正的成功应是多元化的。 成功可能是你创造了新的财富或技术,可能是你为他人带来了快乐,可能是你在工作岗位上得到了别人的信任,也可能是你找到了回归自我、与世无争的生活方式。每个人的成功都是独一无二的。
7. 每个人都应了解自己的兴趣、激情和能力,并在自己热爱的领域里充分发挥自己的潜力。
8. 无论是驱逐悲伤或是获取快乐,我们都需要从倾诉和沟通中得到正面的激励。
9. 有勇气来改变可以改变的事情,有胸怀来接受不可改变的事情,有智慧来分辨两者的不同。
10. 大学是人生的关键阶段。这是因为,这是你一生中最后一次有机会系统性地接受教育。这是你最后一次能够全心建立你的知识基础。这可能是你最后一次可以将大段时间用于学习的人生阶段,也可能是最后一次可以拥有较高的可塑性、集中精力充实自我的成长历程。这也许是你最后一次能在相对宽容的,可以置身其中学习为人处世之道的理想环境。
11. 有些同学在大学里只为了考过四级、六级而学习英语,有的同学仅仅把英语当作一种求职必备的技能来学习,甚至还有人认为学习和使用英语等于崇洋媚外。其实,学习英语的根本目的是为了掌握一种重要的学习和沟通工具。
12. 无论学习何种专业、何种课程,如果能在学习中努力实践,做到融会贯通,我们就可以更深入地理解知识体系,可以牢牢地记住学过的知识。外出打工或做项目时, 不要只看重薪酬待遇(除非生活上确实有困难),有时候,即便待遇不满意,但有许多培训和实践的机会,我们也值得一试。
13. 不要把社会、家人或朋友认可和看重的事当作自己的爱好;不要以为有趣的事就是自己的兴趣所在,而是要亲身体验它并用自己的头脑做出判断;不要以为有兴趣的事情就可以成为自己的职业。
14.本人以为 诚信和正直、主动意识、交流和沟通、努力一生学习是中国学生最需具备的几个个人素质。
15.如果你想成为一名成功的领导,最重要的不是你的智商(IQ),而是你的情商(EQ)。最重要的不是要成为一个有号召力令人信服的领导,而是要成为一个有 “谦虚”、“执著”和“勇气” 的领导。
16.只有积极主动的人才能在瞬息万变的竞争环境中获得成功,只有善于展示自己的人才能在工作中获得真正的机会。
17.最好能不断和自己竞争—不要总想着胜过别人,而要努力超越自我,不断在自身的水平上取得进步。
18.自觉、同理心、自律和人际关系是四种对现代人的事业成败起决定性作用的关键因素。
19.只有那些不懈努力、善于把握自己、勇于迎接挑战的人才能取得真正的成功。
20.成功就是成为最好的你自己。
21.那些敢于去尝试的人一定是聪明人,只有那些不敢尝试的人才是绝对的失败者。
22.自信是自觉而非自傲。用毅力、勇气,从成功里获得自信,从失败里增加自觉。
23.加强自己的优点,并管理自己的缺点。从成功里获得自信,从失败里增加自觉。
24.为自己而生活就是要为了自己的快乐、兴趣和人生目标而努力,不要活在别人的价值观里。
25.乐观、正面思考的力量是无穷的。你没有试过,你怎么知道你不能。
26.有勇气来改变可以改变的事情,有度量接受不可改变的事情,有智慧来分辨两者的不同。
27.学生应该学的七件事:学习自修之道、基础知识、实践贯通、兴趣培养、积极主动、掌控时间、为人处事。
28.只要有了积极主动的态度,没有什么目标是不能达到的。
29.一个人被击败,不是因为外界环境的阻碍,而是取决于他对环境如何反应。
30.被动就是弃权,不去解决也是一种解决,不做决定也是一个决定,消极的解决和决定将使你面前的机会丧失殆尽。
31.每一扇机遇之门,都有一个守门人,石沉大海却不代表徒劳无功。
32.不要被信条所惑,盲从信条是活在别人的生活里。不要让任何人的意见淹没了你内在的心声。
33. 积极主动的步骤:拥有积极的态度,乐观面对人生→远离被动的习惯,从小事做起(不要盲目听信人言,应冷静辨析,积极求证;不要让事情找上你,应主动对事情施加
影响;不要习惯性地同意或追随别人,应当学会“有主见” ;不要说“我办不到”,应当积极去尝试)→对自己负责,把握自己的命运→积极尝试,充分准备、积极争取,创造机遇→积极地推销自己。