数据可视化实训总结,输入5种水果的英文名称,使用arrays类的sort方法是对字符串数组中的元素进行排
1、数据可视化实训总结
数据可视化实训总结 总结是对某1阶段的工作、学习或思想中的经验或情况进行分析研究的书面材料，它能使我们及时找出错误并改正，让我们1起认真地写1份总结吧。总结怎么写才不会千篇1律呢？下面是我精心整理的数据可视化实训总结，仅供参考，希望能够帮助到大家。 数据可视化实训总结1 数据可视化是指将数据间的关系利用图表直观地展示出来。通过数据可视化将大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
1、数据分析可视化常用的图表类型有如下几种：
1、表格
2、散点图
3、折线图
4、柱状图
5、条形图
2、可视化分析 2.1想分析购买数量前10名的用户是否是回头客还是客单量大？ 对该项分析使用 表格 分析，按购买数量排名前10的用户根据购买日期的次数分析：都是1次性购买，并非回头客用户，企业应该想办法维护这些大客户群。 2.2 根据2.1分析结果继而想到那些回头客购买力度怎么样呢？从而再次对后买日期统计，分析购买次数多的用户：得出本次共分析29944个用户，回头客只有25个，占比0.083%；其中只有1名用户是购买4次的， 其余24名用户只购买2次。商家需要拉些回头客，考虑是否质量过关，是否活动力度不够？ 使用1个饼状图更直接看出回头客比重之小 2.3 根据商品种类cat_id统计出销量前10名的商品种类，使用条形图做了可视化分析： 2.4 对20xx年和20xx年总销量分别按照月度和按照季度做 折线图 可视化分析，很明了看出销售变化趋势如下；11月度销量最高，第4季度销量最高。 2.5 分析表2数据，想知道哪个年龄段的儿童服装销量比较高？如下分别用 柱形图 和 散点图 进行可视化图表分析（感觉点状图效果稍好1些），可以看出相同年龄段的男女生销量走势是1致的，且随着年龄增长销量呈下降趋势。 若以3岁为1个阶段，0—3岁为婴儿期间的销量最高，淘宝和天猫市场需求量大。
3、作为数据分析职责的思想总结 在此总结下两篇初步学习数据分析的心得：数据分析首先要掌握常用的数据分析方法，数据分析工具，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。接下来我要系统学习数据分析知识。数据分析师是1个实践的职位，要在实际项目中不断的训练，才能成为高手。 作为数据分析师我认为的主要职责是要将业务数据清晰、准确、明了的呈现给数据使用者和决策者，比如预测用户的流失，对用户进行自动分类等。你能提供的价值大了。决策者和管理者能够根据呈现的数据结果及时合理调整业务活动，以使企业得到利润最大化。 数据可视化实训总结2
1、数据可视化的定义 数据可视化（Data Visualization）是涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科交叉领域，通过将非数字的信息进行可视化以表现抽象或复杂的概念和信息的技术。简单的说，这种技术将数据以图表的方式呈现，用以传递信息。人类有5官，能通过5种渠道感受这个物质世界，那么为什么单单要青睐可视化的方式来传递信息呢？这是因为人类利用视觉获取的信息量巨大，人眼结合大脑构成了1台高带宽巨量视觉信号输入的并行处理器，具有超强模式识别能力，有超过50%功能用于视觉感知相关处理的大脑，大量视觉信息在潜意识阶段就被处理完成，人类对图像的处理速度比文本快6万倍，所以数据可视化是1种高带宽的信息交流方式。 如果我们的视野再开阔些，数据可视化从广义上来说包含了3个分支：科学可视化（Scientific Visualization），信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）。科学可视化是跨学科研究与应用领域，关注3维现象的可视化，在建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统中有广泛的应用，这个领域研究的数据具有天然几何结构（如磁感线、流体分布等）。 scientific_data_viz。png 信息可视化则研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本，这个领域研究的数据具有抽象的结构，比如柱状图，趋势图，流程图和树状图，这些图表将抽象的概念转化成为可视化信息，常常以数据面板的形式体现。 info_data_viz。png 可视分析学结合了交互式视觉表示以及基础分析过程（统计过程、数据挖掘技术），执行高级别、复杂的活动（推理、决策）。 viz_analysis。png
2、在数据科学全过程中的位置 数据科学的主要组成部分包含3个大的阶段：数据整理，探索性数据分析和数据可视化。站在1个更高的位置来看，数据可视化在数据科学中的位置是比较靠后的，是属于最后的成果展示阶段。如果要从头说起的话，首先，在数据整理阶段，我们的主要任务是数据的获取和解析，包括1系列对原始数据的清洗和加工工作，这1块的知识领域主要涉及计算机科学。紧接着是探索性数据分析阶段，这个阶段要大量使用统计和数据挖掘方面的专业知识，也需要绘制图表来解释数据和探索数据，这个阶段的主要任务是过滤和挖掘。但这个阶段的可视化分析只是你和数据之间的“对话”，是数据想要告诉你什么，而数据可视化则是数据和你的读者之间的对话，是你通过数据想要告诉读者什么，这是它们之间最大的区别。完成了上面两个阶段的内容，才到了我们最后的数据可视化阶段，这是1个多学科交叉的领域，涉及到图形设计，信息可视化和人机交互，我们的主要任务是对信息进行精炼，然后通过可视化表示出来，并与读者产生交互。然而，如果将数据科学的这3个阶段理解为按严格顺序进行的“线性”的模型那就大错特错了，它经历的是1个迭代的，非线性的过程。后面的步骤会让你更了解之前所做的工作，可能到了数据可视化阶段，才意识到还有太多疑点要弄明白，我们需要回到上1步重新进行之前的工作，就像画家翻来覆去才能最终完成1幅杰作1样，数据可视化的过程并不是给数据分析这个刚出炉的蛋糕加点糖霜，，而是有1个反复迭代，不断优化的过程。
3、数据可视化的技术栈 数据可视化是1个再典型不过的多学科交叉领域了，可以说数据可视化所需要用到的知识，就是数据科学庞大知识体系的1个剪影。你会感受到数据科学理性的.1面，同样也会感受到她感性的1面。你可以穷尽自己的1生，在这个浩如烟海的领域中尽情的探索，常学常新，其乐无穷。
4、数据可视化过程 数据可视化的本质，是充分理解业务的基础上对数据进行深入分析和挖掘，然后将探索数据所得到的信息和知识以可视化的形式展现出来。也就是说我们做的工作其实就是从数据空间映射到图形空间。我们要做的第1步工作是充分的结合业务理解数据，然后采用某些方法选择合适的图表类型，这又要求我们先对图表类型有个比较全面的了解。绘制完图表是不是就完成了呢？其实不是。我们还要对图表进行优化，优化所针对的对象是各种图表元素，对此我们有1系列的设计技巧，下面将1步1步的来介绍这些知识。 4.1 结合业务理解数据 离开对业务的理解谈数据分析都是耍流氓。这里介绍1种快速了解数据与业务以开展进1步的探索与分析的方法，叫“5W2H法”。 步骤1：WHAT，这是关于什么业务的什么事？数据所描述的业务主题是什么？ 步骤2：HOW，即如何采集的数据？采集规则会影响后续分析，比如如果是后端数据埋点，那么数据1般是实时的；而如果是前端数据埋点，那么就要进1步弄清楚数据在什么网络状态会上传？无网络状态下是如何处理的？这些都会影响最后数据的质量进而影响分析质量。 步骤3：WHY，为什么搜集此数据？我们想从数据中了解什么？数据分析的目标是什么？ 步骤4：WHEN，是何时段内的业务数据？ 步骤5：WHERE，是何地域范围内的业务数据？ 步骤6：WHO，谁搜集了数据（Who）？在企业内可能更关注是来自哪个业务系统。 步骤7：HOW MUCH，各种数据有多大的量，足够支持分析吗？数据充足和不足的情况下，分析方法是有所不同的。如果7个问题中有1个答复不能令人满意，则表示这方面有改进余地。 4.2 选择图表类型 用简单的3个步骤就可以选择合适的图表类型：1看数据类型，2看数据维度，3看要表达的内容。 我们有两种数据类型，每种数据类型又有两个子类别。首先，我们有分类数据和定量数据。分类数据用来表示类别，比如苹果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4种类别，称为分类定类；有的分类变量是有1定顺序的，比如可以把红酒的品质分为低，中，高3档，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，这种特殊的分类变量称为分类定序。定量数据也可以进1步分为两类，1类叫连续值数据，比如人的年龄；1类叫离散值数据，比如猫咪的数量。
2、输入5种水果的英文名称,使用arrays类的sort方法是对字符串数组中的元素进行排
JDK API 1.6的解释： public static void sort(double[] a,int fromIndex,int toIndex) 对指定 double 型数组的指定范围按数字升序进行排序。排序的范围从索引 fromIndex（包括）1直到索引 toIndex（不包括）。（如果 fromIndex==toIndex，则排序范围为空。） 虽然 < 关系式对不同数字 -0.0 == 0.0 返回的结果为 true，并且认为 NaN 值既不小于或大于任何浮点值，也不等于任何浮点值，甚至不等于它自身。但 < 关系式不能提供所有浮点值的整体排序。为了允许进行排序，此方法不使用 < 关系式来确定数字升序排序，而是利用 Double.compareTo(java.lang.Double) 来完成整体排序。此排序法不同于 < 关系式，其中 -0.0 被认为是小于 0.0 的值，并且 NaN 被认为大于其他任何浮点值。为了进行排序，所有 NaN 值都被认为是等效且相等的。 该排序算法是1个经过调优的快速排序法，改编自 Jon L. Bentley 和 M. Douglas McIlroy 合著的 Engineering a Sort Function", Software-Practice and Experience Vol. 23(11) P. 1249-1265 (November 1993)。此算法在许多数据集上提供 n*log(n) 性能，这导致其他快速排序会降低2次型性能。 参数：a - 要排序的数组 fromIndex - 要排序的第1个元素的索引（包括） toIndex - 要排序的最后1个元素的索引（不包括） 抛出：IllegalArgumentException - 如果 fromIndex > oIndex ArrayIndexOutOfBoundsException - 如果 fromIndex < 0 或 toIndex > a.length。
3、用sql开发1个水果销售系统的源代码
select 姓名,savg from (select 学号，avg（成绩）as savg from sc where 成绩<60 group by 学号 having count(学号)>=2) t1,student where t1.学号=student.学号 1. Group By 语句简介： Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)1定的规则进行分组(Group)”。它的作用是通过1定的规则将1个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。 2. Group By 的使用： 上面已经给出了对Group By语句的理解。基于这个理解和SQL Server 2000的联机帮助，下面对Group By语句的各种典型使用进行依次列举说明。 2.1 Group By [Expressions]: 这个恐怕是Group By语句最常见的用法了，Group By + [分组字段](可以有多个)。在执行了这个操作以后，数据集将根据分组字段的值将1个数据集划分成各个不同的小组。比如有如下数据集，其中水果名称(FruitName)和出产国家(ProductPlace)为联合主键： FruitName ProductPlace Price Apple China $1.1 Apple Japan $2.1 Apple USA $2.5 Orange China $0.8 Banana China $3.1 Peach USA $3.0 如果我们想知道每个国家有多少种水果，那么我们可以通过如下SQL语句来完成： SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProductPlace 这个SQL语句就是使用了Group By + 分组字段的方式，那么这句SQL语句就可以解释成“我按照出产国家(ProductPlace)将数据集进行分组，然后分别按照各个组来统计各自的记录数量。”很好理解对吧。这里值得注意的是结果集中有两个返回字段，1个是ProductPlace(出产国), 1个是水果种类。如果我们这里水果种类不是用Count(*)，而是类似如下写法的话： SELECT FruitName, ProductPlace FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProductPlace 那么SQL在执行此语句的时候会报如下的类似错误： 选择列表中的列 'T_TEST_FRUITINFO.FruitName' 无效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。 这就是我们需要注意的1点，如果在返回集字段中，这些字段要么就要包含在Group By语句的后面，作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中。我们可以将Group By操作想象成如下的1个过程，首先系统根据SELECT 语句得到1个结果集，如最开始的那个水果、出产国家、单价的1个详细表。然后根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成了1条记录。这个时候剩下的那些不存在于Group By语句后面作为分组依据的字段就有可能出现多个值，但是目前1种分组情况只有1条记录，1个数据格是无法放入多个数值的，所以这里就需要通过1定的处理将这些多值的列转化成单值，然后将其放在对应的数据格中，那么完成这个步骤的就是聚合函数。这就是为什么这些函数叫聚合函数(aggregate functions)了。 2.2 Group By All [expressions] ： Group By All + 分组字段, 这个和前面提到的Group By [Expressions]的形式多了1个关键字ALL。这个关键字只有在使用了where语句的，且where条件筛选掉了1些组的情况才可以看出效果。在SQL Server 2000的联机帮助中，对于Group By All是这样进行描述的： 如果使用 ALL 关键字，那么查询结果将包括由 GROUP BY 子句产生的所有组，即使某些组没有符合搜索条件的行。没有 ALL 关键字，包含 GROUP BY 子句的 SELECT 语句将不显示没有符合条件的行的组。 其中有这么1句话“如果使用ALL关键字，那么查询结果将包含由Group By子句产生的所有组...没有ALL关键字，那么不显示不符合条件的行组。”这句话听起来好像挺耳熟的，对了，好像和LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 有点像。其实这里是类比LEFT JOIN来进行理解的。还是基于如下这样1个数据集： FruitName ProductPlace Price Apple China $1.1 Apple Japan $2.1 Apple USA $2.5 Orange China $0.8 Banana China $3.1 Peach USA $3.0 首先我们不使用带ALL关键字的Group By语句： SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProductPlace <> 'Japan') GROUP BY ProductPlace 那么在最后结果中由于Japan不符合where语句，所以分组结果中将不会出现Japan。 现在我们加入ALL关键字： SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProductPlace <> 'Japan') GROUP BY ALL ProductPlace 重新运行后，我们可以看到Japan的分组，但是对应的“水果种类”不会进行真正的统计，聚合函数会根据返回值的类型用默认值0或者NULL来代替聚合函数的返回值。 2.3 GROUP BY [Expressions] WITH CUBE | ROLLUP： 首先需要说明的是Group By All 语句是不能和CUBE 和 ROLLUP 关键字1起使用的。 首先先说说CUBE关键字，以下是SQL Server 2000联机帮助中的说明： 指定在结果集内不仅包含由 GROUP BY 提供的正常行，还包含汇总行。在结果集内返回每个可能的组和子组组合的 GROUP BY 汇总行。GROUP BY 汇总行在结果中显示为 NULL，但可用来表示所有值。使用 GROUPING 函数确定结果集内的空值是否是 GROUP BY 汇总值。 结果集内的汇总行数取决于 GROUP BY 子句内包含的列数。GROUP BY 子句中的每个操作数（列）绑定在分组 NULL 下，并且分组适用于所有其它操作数（列）。由于 CUBE 返回每个可能的组和子组组合，因此不论指定分组列时所使用的是什么顺序，行数都相同。 我们通常的Group By语句是按照其后所跟的所有字段进行分组，而如果加入了CUBE关键字以后，那么系统将根据所有字段进行分组的基础上，还会通过对所有这些分组字段所有可能存在的组合形成的分组条件进行分组计算。由于上面举的例子过于简单，这里就再适合了，现在我们的数据集将换1个场景，1个表中包含人员的基本信息：员工所在的部门编号(C_EMPLINFO_DEPTID)、员工性别(C_EMPLINFO_SEX)、员工姓名(C_EMPLINFO_NAME)等。那么我现在想知道每个部门各个性别的人数，那么我们可以通过如下语句得到： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX 但是如果我现在希望知道： 1. 所有部门有多少人(这里相当于就不进行分组了，因为这里已经对员工的部门和性别没有做任何限制了，但是这的确也是1种分组条件的组合方式)； 2. 每种性别有多人(这里实际上是仅仅根据性别(C_EMPLINFO_SEX)进行分组)； 3. 每个部门有多少人(这里仅仅是根据部门(C_EMPLINFO_DEPTID)进行分组)；那么我们就可以使用ROLLUP语句了。 SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX WITH CUBE 那么这里你可以看到结果集中多出了很多行，而且结果集中的某1个字段或者多个字段、甚至全部的字段都为NULL，请仔细看1下你就会发现实际上这些记录就是完成了上面我所列举的所有统计数据的展现。使用过SQL Server 2005或者RDLC的朋友们1定对于矩阵的小计和分组功能有印象吧，是不是都可以通过这个得到答案。我想RDLC中对于分组和小计的计算就是通过Group By的CUBE和ROLLUP关键字来实现的。(个人意见，未证实) CUBE关键字还有1个极为相似的兄弟ROLLUP, 同样我们先从这英文入手，ROLL UP是“向上卷”的意思，如果说CUBE的组合是绝对自由的，那么ROLLUP的组合就需要有点约束了。我们先来看看SQL Server 2000的联机中对ROLLUP关键字的定义： 指定在结果集内不仅包含由 GROUP BY 提供的正常行，还包含汇总行。按层次结构顺序，从组内的最低级别到最高级别汇总组。组的层次结构取决于指定分组列时所使用的顺序。更改分组列的顺序会影响在结果集内生成的行数。 那么这个顺序是什么呢？对了就是Group By 后面字段的顺序，排在靠近Group By的分组字段的级别高，然后是依次递减。如：Group By Column1, Column2, Column3。那么分组级别从高到低的顺序是：Column1 > Column2 > Column3。还是看我们前面的例子，SQL语句中我们仅仅将CUBE关键字替换成ROLLUP关键字，如： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX WITH ROLLUP 和CUBE相比，返回的数据行数减少了不少。:)，仔细看1下，除了正常的Group By语句后，数据中还包含了： 1. 部门员工数；(向上卷了1次，这次先去掉了员工性别的分组限制) 2. 所有部门员工数；(向上又卷了依次，这次去掉了员工所在部门的分组限制)。 在现实的应用中，对于报表的1些统计功能是很有帮助的。 这里还有1个问题需要补充说明1下，如果我们使用ROLLUP或者CUBE关键字，那么将产生1些小计的行，这些行中被剔除在分组因素之外的字段将会被设置为NULL,那么还存在1种情况，比如在作为分组依据的列表中存在可空的行，那么NULL也会被作为1个分组表示出来，所以这里我们就不能仅仅通过NULL来判断是不是小计记录了。下面的例子展示了这里说得到的情况。还是我们前面提到的水果例子，现在我们在每种商品后面增加1个“折扣列”(Discount)，用于显示对应商品的折扣，这个数值是可空的，也就是可以通过NULL来表示没有对应的折扣信息。数据集如下所示： FruitName ProductPlace Price Discount Apple China $1.1 0.8 Apple Japan $2.1 0.9 Apple USA $2.5 1.0 Orange China $0.8 NULL Banana China $3.1 NULL Peach USA $3.0 NULL 现在我们要统计“各种折扣对应有多少种商品，并总计商品的总数。”，那么我们可以通过如下的SQL语句来完成： SELECT COUNT(*) AS ProductCount, Discount FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY Discount WITH ROLLUP 好了，运行1下，你会发现数据都正常出来了，按照如上的数据集，结果如下所示： ProductCount Discount 3 NULL 1 0.8 1 0.9 1 1.0 6 NULL 好了，各种折扣的商品数量都出来了，但是在显示“没有折扣商品”和“商品小计”的时候判断上确存在问题，因为存在两条Discount为Null的记录。是哪1条呢？通过分析数据我们知道第1条数据(3, Null)应该对应没有折扣商品的数量，而(6,Null)应该对应所有商品的数量。需要判断这两个具有不同意义的Null就需要引入1个聚合函数Grouping。现在我们把语句修改1下，在返回值中使用Grouping函数增加1列返回值，SQL语句如下： SELECT COUNT(*) AS ProductCount, Discount, GROUPING(Discount) AS Expr1 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY Discount WITH ROLLUP 这个时候，我们再看看运行的结果： ProductCount Discount Expr1 3 NULL 0 1 0.8 0 1 0.9 0 1 1.0 0 6 NULL 1 对于根据指定字段Grouping中包含的字段进行小计的记录，这里会标记为1，我们就可以通过这个标记值将小计记录从判断那些由于ROLLUP或者CUBE关键字产生的行。Grouping(column_name)可以带1个参数，Grouping就会去判断对应的字段值的NULL是否是由ROLLUP或者CUBE产生的特殊NULL值，如果是那么就在由Grouping聚合函数产生的新列中将值设置为1。注意Grouping只会检查Column_name对应的NULL来决定是否将值设置为1，而不是完全由此列是否是由ROLLUP或者CUBE关键字自动添加来决定的。 2.2 Group By 和 Having, Where ,Order by语句的执行顺序： 最后要说明1下的Group By, Having, Where, Order by几个语句的执行顺序。1个SQL语句往往会产生多个临时视图，那么这些关键字的执行顺序就非常重要了，因为你必须了解这个关键字是在对应视图形成前的字段进行操作还是对形成的临时视图进行操作，这个问题在使用了别名的视图尤其重要。以上列举的关键字是按照如下顺序进行执行的：Where, Group By, Having, Order by。首先where将最原始记录中不满足条件的记录删除(所以应该在where语句中尽量的将不符合条件的记录筛选掉，这样可以减少分组的次数)，然后通过Group By关键字后面指定的分组条件将筛选得到的视图进行分组，接着系统根据Having关键字后面指定的筛选条件，将分组视图后不满足条件的记录筛选掉，然后按照Order By语句对视图进行排序，这样最终的结果就产生了。在这4个关键字中，只有在Order By语句中才可以使用最终视图的列名，如： SELECT FruitName, ProductPlace, Price, ID AS IDE, Discount FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProductPlace = N'china') ORDER BY IDE 这里只有在ORDER BY语句中才可以使用IDE，其他条件语句中如果需要引用列名则只能使用ID，而不能使用IDE。
4、临沂嘉兴水果批发市场怎么样
好，位于临沂高新区的临沂嘉兴水果市场，是集果品批发、加工、包装、配送、电子商务于1体的全产业链大型专业水果市场。作为山东省最大的水果专业批发市场，多年来，临沂嘉兴水果市场不断扩展思路，探索创新，多渠道打造放心消费环境。2020年12月，在山东省放心消费示范单位名单里，临沂嘉兴水果市场位列其中。 2021年市场水果交易量169万吨、交易金额144亿元，均位居全国同行业前十位。市场果品销售辐射山东、江苏、安徽、河南、河北等地，其中，柑橘橙类、西瓜类、火龙果类、芒果类、哈密瓜类、香蕉类、菠萝类单品交易量已经位居全国同行业前列。除来自国内各大优质产区的果品外，不少进口水果也在市场内进行交易。 对于进入市场的进口果品，临沂嘉兴水果市场党总支书记、副总经理苏颜介绍，必须有“3证”才能进入，即检验检疫证明、核酸检测证明、货物消毒证明，进入市场后将进行再次消毒。“非进口的产地果品进入市场，必须要有原产地的农残检验证明，如果是直接从农户园中运输来的果品，市场将在果品中进行抽样切片检测，合格后才允许交易。”苏颜说，市场从果品源头抓起，在销售经营环节，严格落实入场查验制度。 作为区域性大型果品集散中心，临沂嘉兴水果市场人流车流量大，处于疫情防控的前沿。市场认真贯彻落实高新区党工委、管委会及上级疫情防控指挥部工作部署要求，强化危机意识、尽责担当，坚决克服麻痹思想、侥幸心理，通过严格人员车辆排查管控、不间断防控广播宣传、严格督导全员口罩佩戴1系列防控措施，提升市场防控管理等级。 “进口果品‘非冷链’车辆，实行‘1单3证1码1消杀’进场管理制度，严格‘4证’对应车牌号、柜号、货号检查，进口冷柜车辆进场1律经消毒喷淋通道进行全车体消杀，车辆进场信息登记上传区疫情防控冷链专班。”苏颜说，保障市民的食品安全是市场的重大责任。 市场还在果品销售环节引进大数据、智慧化管理系统，实现电子可溯源管理系统全覆盖；电子可溯源管理系统并与“山东菜场App”数据融合，实现溯源管理电子化、信息化，做到果品交易“来源可溯、去向可追”。下1步，市场将进1步营造安全的消费环境，认真执行上级疫情防控工作部署，积极防控、精准防控，确保广大市民“舌尖上的安全”。
5、O2O+B2B,自营模式的水果电商怎么做？
B2B创业，两条路可选，要么自营，从上游原产地到B端客户1条龙服务;要么做撮合的轻交易平台，帮助供需双方做1个信息匹配。究竟哪种模式更适合，创业者需要根据具体细分行业做出具体判断。 对于切入水果B2B市场，“果然优”则选择了自营模式。自营往往意味着模式很重，需要做更多的线下服务，那么对于1个资产相对较轻的初创公司来说是基于何种考虑，亿欧网在与果然优创始人金飞的采访中总结了以下内容，与大家分享。 据亿欧网了解，果然优是集水果采购、配送、店导服务于1身的自营模式O2O+B2B电子商务平台，成立于2015年3月，隶属于广州纯简网络科技有限公司，创始人金飞曾先后供职于372
1、雅虎中国、奇虎360，后任赶集电商事业部全国商务负责人，参与创办小猪短租(现已退出)。 2015年5月，果然优获得了由顺为基金投资的1000万元人民币天使轮融资，目前团队人数在120人左右，主要集中于广州、深圳两地。平台日单量300-400单/天，商户采购客单价平均在1400元左右，日交易流水约40万元。金飞向亿欧网透漏，果然优今年年底将在北京、厦门、长沙等地进行扩张，预计明年将覆盖10个全国重点城市。 下面是亿欧网与金飞对话过程中提到的4个重要问题与答案 问题1：自营平台的盈利模式是怎样的？ 金飞：我们在服务上不收取任何费用，目前果然优为商家提供的冷链配送服务是完全免费的。其实说到水果市场的毛利还是相对可观的，传统供应链环节每1批发层级大约都会有10-20%的利润，果然优的上游渠道全部是原产地直采与1批货主，然后直接面向B端商户，而通过减少中间供应链环节获取的利润，这部分利润既可支撑自建的冷链仓储配送的成本又可以平台带来营收。不过由于目前平台与团队还处在扩张阶段，公司预计明年第2季度便可以转为盈利。 问题2：您认为水果市场消费者痛点是什么？ 金飞：首先对B端商户来说，由于中间繁杂的供应链条导致商品到达终端价格很高。另1方面这些小B商户订单量有限，所以对优质货源没什么议价能力，而平台则可以通过聚集这些小B的订单进行大批量采购。 而产品最终面向C端消费者时，价格因素可能并不是最重要的，C端消费者在挑选水果时1般会更看重水果的品质。举个例子，1颗有洞的苹果卖1块钱和1颗好苹果卖两块钱，你会选择哪个？普通消费者肯定毫不犹豫选择后者。所以果然优便直接瞄准高品质水果市场，产品全部为进口水果和国产1级水果，在产品质量上最重点把控。 问题3：在实际操作中如何保证产品质量？ 金飞：采购团队必须要有很高的专业素质，所以我们对采购员这块的招聘标准是至少具备两年以上江南市场采购经验，另外这部分员工也可以为平台带来丰富的人脉资源。 在货源方面，我们与货主都有过沟通预定1级货源。其实对于上游这些货主来说，他们每天分发的货物都是根据不同的品质等级经过事先分拣的，我们的采购团队在接货时会先进行现场抽检，当货品到达仓库后还会进行2次抽检，抽检率为5%-10%。送达商家处后如果商家发现任何质量不达标的问题可以整件退回。 问题4：对于自营模式的区域扩张您是怎么看的？ 金飞：这是所有自营模式B2B平台不得不面对的1个问题，如果你想在早期做好产品品控，就必须选择自营模式，而且前期你在1个区域范围内可以做的很好，不过在区域扩张阶段由于自建的冷链仓储物流等重资产复制效率太低，平台就必须去考虑和1些主流的第3方服务提供商进行合作，当然我们基于自建服务团队的经验也1直在做平台服务标准化的制定，这是1个与第3方不断摸索、磨合、优化的过程。 亿欧网观察到，水果B2B市场今年以来还陆续出现了“水果无忧”、“易买果”等公司，对于竞争日益激烈的红海市场，金飞表示“果然优”在地理位置上还是具有先天优势的，因为广州是全国最大的进口水果聚集地，全国60%的进口水果基本上都是从这里运往全国各地，所以在上游渠道上果然优与其他竞争对手相比没有太大压力，未来果然优的精力将更多集中在服务与产品品质要求上。 总之，B2B各细分领域市场规模都不小，而且玩家也都刚刚入场，即使在资本寒冬的背景之下投资人对B2B市场的热情也丝毫未显减少。所以创业者们应抓住目前的资本市场机遇，有了好的切入点、商业模式之后争取借助资本推动快速试错。对于某个细分领域，究竟是自营还是撮合，通过1段时间积累的平台交易数据便很容易得到验证。只有前期小步试跑，快速迭代，形成稳定的交易服务闭环，后期的模式复制扩张才能顺水推舟的进行下去。
6、Excel如何制作动态折叠树展示数据
实例：将公司水果销售情况按照地区、店面、水果的情况分类进行统计展示，相同类别的数据折叠在1起，客户端想看哪里就点击“+”号展开显示(图1)。 1. 原始数据准备 上期我们已经教大家用FineReport V8.0软件实现交互式报表的方法，本次我们用该软件实现另1个截然不同的方案——折叠数据展示。同样，需先将存有数据的Excel表格复制到WebReport\WEB-INF\reportlets文件夹中。启动FineReport后在左侧的数据集管理面板选择“模板数据集”并点击“+”按钮，选择“文件数据集”，在弹出窗口的名字处输入“各地区分店各类水果销售统计”，文件类型选择“Excel”，文件地址选择reportlets文件夹中所需要的那个Excel文件，在设置处勾选“第1行包含列标题”，点击“预览”查看效果，没有问题后确定(图2)。 2. 设计用户界面 在报表编辑区，选择B1:L1单元格进行合并，输入标题并设置好样式;在B2:L2单元格输入相应的报表标题内容;在左侧的数据集管理面板，选择“模板数据集”，将添加的“各地区分店各类水果销售统计”展开，将字段名称拖动到相应的单元格中。为了看的更清楚，可把行高变大些(图3)。 分别右击B
3、C
4、D5单元格，选择“控件属性”菜单，在弹出窗口中，类型处选择“按钮控件”，按钮类型处选择“树节点按钮”，这样单元格就变成了树节点的开关按钮了(图4)。 右击C4单元格选择“编辑”菜单(或是选中后点击右侧“基本”按钮)，在弹出窗口的父格设置处，左父格处选择自定义后，左父格设置为“B3”(即店面的上1级地区所在的单元格)，数据设置为“分组”，扩展方向为“纵向”。同理，将D5单元格的左父格设置为“C4”(图5)。 右击E5单元格选择“编辑”菜单，在弹出窗口中选择“过滤”选项卡，普通条件可选列处选择“店面”，操作符处选择“等于”，在其右侧点击选择“单元格”，内容是“C4”，点击“增加”按钮，再在可选列处选择“水果”，操作符处选择“等于”，在其右侧点击选择“单元格”，内容是“D5”，点击“增加”按钮，两个条件的关系是“与(AND)”(图6)。 3. 添加简单公式 为了进行数据统计，还需要在报表中添加公式。为了统计各分店各类水果的各月份销售情况，需要选择E4单元格，在右侧面板的插入内容处单击“+”，选择插入公式，插入的公式为“=SUM(E5)”，然后向右拖动填充到J4;同理在E3单元格插入公式“=SUM(E4)”向右拖动填充到J3统计各地区各类水果的各月份销售情况;如果选择K3单元格，插入公式“=SUM(E3:J3)”，向下拖动填充到K5单元格，就统计出了各分店所有月份及每种水果所有月份的销售总计(图7)。 最后，选择B2:K5单元格，利用工具栏上的按钮对其美化，加上框线。将文件保存到安装目录下的\WebReport\WEB-INF\reportlets文件夹中，命名为WorkBook4.cpt，以数据分析的方式预览1下，没问题即可。报表WorkBook1.cpt要达到能被访问的程度，先要配置Tomcat服务器，对表格进行发布，然后用户就能可用固定地址进行访问。
