一、船舶行业数据分析

船舶行业数据分析一直被视为这个行业的核心竞争力之一。作为全球最大的贸易运输方式，船舶行业的数据分析不仅可以帮助企业制定战略决策，还可以提高船运效率，降低成本，并优化整个供应链管理。

船舶行业数据分析的重要性

船舶行业涉及到大量的各种类型的数据，包括船舶位置、货物追踪、航运成本、燃料消耗等等。通过对这些数据的分析和挖掘，船舶运营商可以获取关键的洞察，以便做出更明智的决策。

首先，数据分析可以帮助船舶运营商实时监控船舶的位置和行驶状况。通过GPS等定位技术的应用，船舶的位置可以被精确地追踪。这样一来，船舶运营商可以及时推送位置信息给客户，提高货物的追踪能力，减少运输时间和成本。

其次，数据分析可以对航运成本进行精确的计算和预测。船运成本通常包括燃料费用、人工费用、维护费用等等。通过对历史数据的分析，可以找出影响航运成本的关键因素，并预测未来的成本走势。这样一来，船舶运营商可以采取相应的措施，降低成本，提高运营效率。

船舶行业数据分析的挑战

尽管船舶行业数据分析带来了诸多的好处，但也面临着一些挑战。

首先，船舶行业的数据较为庞杂和复杂。船舶运营涉及到多个环节，产生的数据种类繁多，涉及的信息量非常大。获取、整理和存储这些海量的数据是一个巨大的挑战。

其次，船舶行业的数据质量和可靠性存在一定的问题。由于各个环节的数据采集和传输方式各异，数据的完整性和准确性难以保证。这就需要船舶运营商投入大量的人力和资源来进行数据的清洗和验证。

另外，数据的保密和安全也是一个重要的问题。船舶行业涉及到敏感的商业信息和客户数据，如果数据泄露或被黑客攻击，将会对企业造成严重的损失。因此，加强数据的保密和安全防护措施是船舶运营商面临的一个新的挑战。

船舶行业数据分析的应用

船舶行业数据分析在很多方面都有广泛的应用。

首先，船舶位置数据分析可以帮助企业进行优化调度，实现最佳的航线规划。通过分析历史位置数据和天气、海况等因素，可以预测最佳航线，并避开可能会导致延误和额外费用的情况。

其次，船舶货物追踪数据分析可以帮助企业提高货物追踪能力。通过分析货物的位置和运输状态，可以提供准确的货物追踪信息给客户，增加客户的满意度。

此外，航运成本数据分析可以帮助企业降低成本，提高效益。通过分析航运成本的组成部分，可以找出成本的瓶颈，采取相应的措施来降低成本。同时，通过成本数据的分析，可以优化船舶的维护计划，延长船舶的使用寿命。

船舶行业数据分析的发展趋势

随着技术的不断进步和大数据时代的到来，船舶行业数据分析将朝着更加智能化和精细化的方向发展。

首先，人工智能技术的应用将会为船舶行业数据分析带来更多的机会。通过AI算法的运用，可以对海量的数据进行更快速和准确的分析，挖掘更深入的洞察。例如，使用机器学习算法可以进行船舶故障预测，及时进行维修和保养。

其次，物联网技术的应用将会进一步提升船舶行业数据分析的水平。通过在船舶上安装各种传感器和设备，可以实时地监测船舶的运行状态和环境条件。这些数据将会被上传到云平台进行分析，从而实现更加精细化的船舶管理和运营。

此外，区块链技术的引入也将为船舶行业数据分析提供更高的安全性和可信度。通过区块链技术，可以实现数据的去中心化和可追溯性，提高数据的安全性和完整性。

综上所述，船舶行业数据分析对于企业的竞争力和运营效率具有重要的影响。随着技术的不断进步和应用的广泛推广，船舶行业数据分析将会发展出更加智能化和精细化的应用，为船舶运营商带来更大的商业价值。

二、大数据 船舶

大数据对船舶行业的影响

在当今数字化时代，大数据已经成为许多行业的关键驱动力之一，而船舶行业也不例外。船舶作为国际贸易和物流运输的重要交通工具，其运营和管理也面临着诸多挑战和机遇。

船舶行业现状

船舶行业一直是全球经济活动的重要组成部分，承担着货物运输、资源开发、旅游观光等多种功能。然而，受制于海洋环境、船舶自身特点以及国际贸易规则等因素，船舶行业的发展一直面临着管理效率低下、安全隐患高发等问题。

大数据在船舶行业的应用

利用大数据技术可以帮助船舶行业解决诸多难题，提高运营效率、降低成本、增强安全性等方面发挥关键作用。

• 1. **船舶定位与监控**：通过收集船舶实时位置数据，并结合气象、海洋环境等信息，可以实现对船舶的全方位监控与定位，提高航行安全性。
• 2. **预测性维护**：基于船舶传感器数据分析，可以实现对船舶设备状态的实时监测，从而实施预测性维护，降低维修成本和停航风险。
• 3. **航运数据分析**：结合历史航运数据和实时信息，可以进行航线优化、燃油消耗预测等分析，提高航运效率。
• 4. **船舶人员管理**：通过大数据分析船员工作时长、工作效率等数据，可以优化船员管理与培训计划，提高工作效率。

未来展望

随着科技的不断发展，大数据技术在船舶行业的应用前景将更加广阔。未来，我们可以期待大数据技术在船舶设计、智能航行、船舶安全等方面发挥越来越重要的作用，为船舶行业带来更多创新和发展机会。

三、船舶碰撞案例分析？

船舶碰撞案例是指两艘或多艘船只发生不可预见的接触或冲突，造成人员伤亡、船只损坏、环境污染等后果的事件。

分析这类案例需要考虑船只的航行规则和安全操作，船舶的控制能力、监测系统以及船员的技能与训练水平。同时还需评估恶劣天气、水域条件以及其他导致碰撞的可能因素。通过案例分析，可以总结经验教训，加强法规与安全措施的制定和实施，以提升船舶碰撞事故的预防和应对能力。

四、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

五、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

六、船舶照明指标分析？

船舶照明指标机车间，接板，驾驶，等等都要照明的。

七、怎么分析数据？

1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。

2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。

3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。

4、时间序列趋势法：查看时间趋势。

5、相关性分析法：相关性、因果性。

分析模型

对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：

需要解决的问题涉及那些维度的数据；

从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。

从原始数据集到分析数据是否需要加工。

而所有的模型，都是为了更好的解决问题。

RFM分类模型

R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。

F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。

M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。

通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，

20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。

分支的界定，往往使用中位数法。

最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。

该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。

AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。

A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播

模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。

5W2H通用模型

生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。

用户生命周期模型

互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，

对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。

八、船舶能耗数据申报流程？

申报流程

1.登录海事一网通办平台;

2.点击能耗报告选项;

3.依据船舶实际情况选择航次报告、年度报告或月度报告;

4.填写相关信息并提交

九、网站数据分析应该重点分析哪些数据？

1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。

2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。

3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。

跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。

4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。

十、dps数据分析怎么分析？

《地下城堡》数据分析方法说明

1.DPS，俗称秒伤，是衡量各勇士伤害值的主要指标;

2.实战中，在dps值接近的情况下，速度值高的勇士攻击频率更快，补刀效果更好;

3.对速度值的解析：基本上可以将速度值理解为10秒钟内勇士的平均攻击次数;

(1)龙的速度是2.1，平均10秒可以攻击2.1次，技能cd是4.76秒;

(2)佣兵王的速度是11，平均10秒可以攻击11次，技能cd是0.9秒;

4.天赋伤害加成的考虑，鉴于2.4版本已经普及各类天赋，因此不得不考虑天赋加成的影响。从目前取得的数据来看，dps加成的天赋主要有以下几个，共计850，也就是说最高每次攻击附加850;

(1)传说伤害强化：+400;(传说以下的就不考虑了)

(2)巨熊祝福：+40，

(3)猎鹰祝福：+50

(4)武器打磨：+60

(5)君王光环：+300

5.另外，由于“先发制人”(战斗开始时，所有角色已准备就绪)天赋的存在，我们不得不考虑第一轮攻击对dps的影响，也就相当于在正常输出频率之外，额外增加一轮输出;

6.技能伤害是包括基础伤害和持续伤害的，比如织梦法师，基础伤害3500，持续伤害3000，那么技能伤害就是6500;

7.考虑到目前的战斗基本上是在10秒内结束，而速度攻击频率的标准时间也是10秒，所以以下数据就选取各个勇士在10秒内的总输出，除以时间，来得到综合dps。具体计算规则如下：

DPS=(第一轮技能伤害值+技能伤害值*速度)/10秒

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