所谓盘点，是指定期或临时对库存商品的实际数量进行清查、清点的作业，即为了掌握货物的流动情况 (入库 、在库 、出库的流动状况)，对仓库现有物品的实际数量与保管账上记录的数量相核对，以便准确地掌握库存数量。

盘点的好处:

从年初到年末，好像啥都没留下，立下2019年的flag的声音，好像还在耳边徘徊。

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过好每一天，记录下每一件有意义的事情，这时候，日历书就得安排上了，数艺君搜罗了9款独具亮点的日历书，分享给诸位小伙伴。

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国内首本“城市之猫”主题日历，爱猫党超级福利！！360多张不同形象、不同城市的田园猫，共同组成了《喵呜不停》，中华田园猫一次性吸够！

表名的设计一般是GDM_维度_业务含义。整合层设计的核心是维度建模。而维度是维度建模的基础和灵魂。所谓维度，是指观察事物的某一个角度。如‘谁，什么时候，什么地点，为了什么’而做了某一件事。具体而言，‘小王早上在食堂购买5元钱包子’。人物维度—小王，时间维度--早上，地点维度—食堂，商品维度—包子，而5元是事实的度量。以上可以看出，在维度建模时，设计维表，其核心是确定事物的维度。维度字段是查询约束条件(where)、分组条件(group)、排序(order)，与报表标签的基本来源。 注意：整合层设计时，隐含有一巨大工作量的任务，整分核对。

日常管理再规范的仓库，因为货品频繁进出，人工操作的不确定性，渐渐地仍然会产生一些货帐不符的情况。为确保仓库库存不积累太多陈年旧货，同时能将仓库做到心中有数。以便安排来年的商品备货，必须要认真对待年终大盘点。

中国吉林网 吉刻APP记者 于洋

九十月份四数域名交易

标准层数据按业务主题分类，对数据进行清洗加工，建立各种主题模型。一般需要进行去重、去噪、异常值处理、值标准化、清洗脏数据垃圾数据、半结构化数据解析等操作。层内主题一般划分事件主题、协议主题、客户主题、财务主题、公共参数等主题。以ORCFILE的文件格式存储数据。一般按日分区。

上证50指数（数字通常代表挑选的股票数量，目前有延伸的上证100指数、200指数、800指数等，其基本原理类似）是从上交所挑选沪市规模最大、流动性好、最具代表性的50只股票组成样本股，以综合反映沪市最具影响力的一批优质大盘企业的整体状况。主要特点是以上交所大盘股为主（即蓝筹股，资金规模在300亿以上）。2004年以来上证50指数历史走势如下图所示。

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数仓分层是经过无数数据人多年经验总结出来的一套行之有效的数据组织和管理方法，使得数据结构层次分明，传承有序。首先数据分层，使得数据结构更清晰，每一层都有对应的作用和职责，使用时更方便定位和理解。其次，清晰的数据结构，规范的数据开发标准，可以开发中间层数据，能极大减少重复计算。再次，通过数据分层，可以统一数仓数据出口，提供统一且标准的数据口径，减轻下游数据核对工作。最后，数据分层，可以将复杂的计算简化，分步完成，每一层解决特定问题，使复杂问题简单化。

表名的设计一般是SDM_主题名称_业务含义。在本层需要进行字段名归一，字段类型统一，字段值的标准化等。不同的表中，相同属性字段，字段名称、数据类型、数据内容必须保持一致，这样可以减少犯错概率，降低下游编码难度。标准层必须定义一致的指标和维度，按统一的规范进行设计，可以保证所有的数据按照统一的规范进行存储。

上证综指（我们常说的大盘点数），是国内历史最悠久的一个指数，它包含了上交所全部的上市公司，能够很好的反映上交所所有股票的走势。不过上证综指因为包括的股票数量太多，不好开发成对应的指数基金。追踪上证综指的指数基金是无法把所有的股票都买齐的，所以一般是通过抽样来挑选一部分股票，用近似拟合的方式实现对上证综指的追踪。在这不展开介绍了。

1.通用E字视力表

2.特殊C字视力表

3.国外视力表

4.“找茬”趣味视力表

1.通用E字视力表

从科学角度讲：由视角原理得出来E最适合测视力。人眼视角的形成主要是外界两点反射光线进入我们眼中形成了夹角。而经过测试在距离5米外对着视力表上第十行的E，其上下两横在人眼中投影恰好是一度角，而视角公式为：视力=1除以角度数。那么此刻人的视力正好为1。那么以此为标准测视力就非常方便和科学。

你知道吗？咱们国家也尝试过“汉字视力表”，由于人们文化程度不一，很多人能看的清楚却不能表达，对于不认识汉字的就等于“睁眼瞎”了。

2.国外视力表

3.特殊C字视力表

4.“找茬”趣味视力表

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