1.2021年日历表,2021年油价调整日历表

2.系统管理

3.中心数据库设计

4.油价全年平均价怎么算

2021年日历表,2021年油价调整日历表

国际油价时间表_本月国际油价表格

提起2021年日历表,大家都知道,有人问2021年油价调整日历表,另外,还有人想问2021年日历清明是几号,你知道这是怎么回事?其实2021年的日历怎么画?下面就一起来看看年油价调整日历表,希望能够帮助到大家!

2021年日历表

1、年日历表:年油价调整日历表

全年油价调整时间表出炉,我所在地的汕头油价有改变。不涨价了。国内成品油的价格就给广大群众带来一份不大不小的惊喜。2021年日历表 全年。

当市场原油价格低于每桶80美元时,按正常加工利润率计算成品油价格。高于每桶80美元时,开始扣减加工利润率,直至按加工零利润计算成品油价格。高于每桶美元时,按照兼顾生产者、消费者利益,国民经济平稳运行的原则,取适当财税保证成品油生产和供应,汽、柴油价格原则上不提或少提。

历史背景:2021年日历空白打印版。

从整个年的油价调整来看,6,7,8月三个月份经历了三次油价上调,而10-12月份则经历了夸张的五次上调。阴历日历表2021年。

2、年日历表:年日历清明是几号

3、年日历表:年的日历怎么画?

1、步画出日历的正面,见下图所示:

2、第二步画出日历的侧面,见下图所示:

3、第三步写出日历上面的“”,见下图所示:

4、第四步画出日历上面的装饰,见下图所示:月份牌2021年黄历查询。

5、把日历涂上颜色,见下图所示:2021年黄历大全。

4、年日历表:年日历已经出炉,新的一年有哪些值得期待的事情?

2021年单双周查询。

5、年日历表:年日历表A4纸打印版

打开电脑上的WPS软件,找到搜索栏目。搜索日历后,可以看到很多不同样式的日历。可以根据自己的喜好,修改日历颜色,详细步骤:

1、首先,打开电脑上的WPS软件,找到搜索栏目。2021年周历表。

2、搜索日历后,可以看到很多不同样式的日历。

3、预览日历模板,觉得不错就开始。

4、双击日历,打开日历文档。

5、可以根据自己的喜好,修改日历颜色。

6、,保存修改内容,选择打印。

2021年的日历怎么画?

6、年日历表:年的日历应该怎么做?

需要工具材料:数字字母泡沫、胶水、卡纸、泡沫片、扭扭棒2021年日历表电子版打印版。

1、准备泡沫片和字母,如下图所示:

2、把两张泡沫片粘在一起,如下图所示:

3、在泡沫片上面涂上胶棒,如下图所示:最准确的老黄历2021年。

4、在上面粘上一些的字母作为装饰,如下图所示:

5、然后再提上带有数字的日历表格,如下图所示:

6、用钳子把扭扭棒做成螺旋的形状,如下图所示:日历2021年日历表学生。

7、用热胶枪把扭扭棒长在日历上面,如下图所示:2021年日历表电子版。

9、然后在上面做一些装饰,如下图所示:2021年阴历阳历对照表。

10、这样一个特别的日历就做好了,如下图所示:2021年阳历。

7、年日历表:怎样制作年的年历?

准备材料:A4白纸或彩色卡纸、笔

1、准备A4大小的白纸或彩色卡纸。卡纸比普通白纸厚,用卡纸制成的日历比较耐用。

2、用尺子画出7纵行、5横行的表格。分别在12张卡纸表,每张纸代表一个月份。万年历查询网。

3、写下月份。在每张卡纸的顶部写上月份——一月、二月、三月、四月、五月、六月、七月、八月、九月、十月、十一月及十二月。月份要写得大一点,用水彩笔、彩色铅笔或彩色记号笔来写。2021年历对照表。

4、标注星期几。在表格的行分别写上星期一至星期五。

5、填写日期。日期要写在每个单元格的右上角。先找出上一年的日历,看看第是从星期几开始的。比方说,如果去年12月的是星期三,那么今年一月的第就是星期四。工作日历2021年日历表。

6、装饰日历。每一页日历都可以按照自己的心意来装饰。水彩笔、彩色铅笔、记号笔、蜡笔齐上阵;贴纸、亮片、闪光胶也不赖;最重要的是,要发挥想象力。2021年戊日查询表。

7、标出重要的日子。在日历上标出所有重要的日子,如生日、诞节、开学日等等。有个比较有创意的办法就是找一张与这相关的,然后贴在相应的日期上。

8、把日历挂起来。在每张卡纸的顶部剪两个洞,注意洞的边缘必须光滑。找一根长长的细绳、麻线或者棉线,将两端分别穿进洞里,这样就可以挂起来了。2021年黄历日历表。

以上就是与年油价调整日历表相关内容,是关于2021年油价调整日历表的分享。看完2021年日历表后,希望这对大家有所帮助!

系统管理

系统的用户包括普通用户和管理员用户两大类。

对于普通用户,系统需要向其提供只读的访问权限,可以查看系统内预定义好的各类风险GIS展示,风险评价指标体系、评价结果,以及不同评价对象的基本信息,另外还可以对系统内的模型运行结果进行查看。

图5.74增加评价方案页面

图5.75修改评价方案页面

图5.76同级指标审核页面

图5.77批量评价页面

管理员用户则需要为系统各模块的正常运行和系统内各种数据的维护等提供支持,系统管理平台的用户对象仅是系统管理员。

系统管理的开发将主要围绕系统管理平台、数据管理和图库管理3方面展开。系统管理平台主要是对整个网站系统的后台管理和网站设置,即实现该原型系统的后台维护。数据管理主要包括油价数据、管理,以及基础数据管理。另外,图库管理是针对国家、运输等相关风险中所用到的结构图或地图等进行集中管理。

5.4.5.1系统管理平台开发

以B/S形式运行的风险管理系统的管理平台如图5.78所示。依照数据流程的线索将系统整体功能从左到右进行组织,划分为数据准备、数据处理、数据存储和数据应用四大块,每一块中包括了数据流程不同阶段的具体任务。这些任务以多种形式展现在管理平台界面中,包括中心的流程图形式,左侧菜单和顶层菜单,对系统的管理功能提供了多个访问入口,方便系统管理员对系统功能的把握和调用。

接下来,以主界面中的数据流程图为主线,简单介绍该原型系统的逻辑框架。在系统运行管理平台界面的数据准备中,将系统需要获取的数据分为Internet抽取的价格数据和风险评价数据两大类(见图5.63c)。

在数据处理部分,系统提供对油价数据的进一步整理和数据自动抓取过程中的日志查看,保证系统提供准确完整的数据(见图5.63d)。除此以外,系统管理的数据处理部分包含模型运算模块的调用和管理,以及系统对指标体系和对象评价相关数据的管理。

图5.78系统管理主界面

目前主要介绍的是国家风险、市场风险和运输风险3个子功能模块。此外,除了上面所介绍的系统管理主要框架以外,在系统管理平台中,还添加了系统设置和网站操作模块。系统设置和网站操作主要实现整个原型系统的后台界面框架管理。具体主要包含以下几个方面。

1)直接利用取Sharepoint列表功能对网站后台框架进行整体设计,可以进行创建、编辑网页、网站框架设计(图5.79)。

图5.79网站操作

2)更改网站主题。网站后台中有多种网站主题,用户可根据需要选择不同的主题(图5.80)。

3)在每一个系统模块下面,可进行整体页面和架构的设计,同时可以编辑相应的超链接条目(图5.81)。

4)在网站设置主页中,高级用户可以进行权限管理,主题外观设置,系统库的管理以及网站集的管理(图5.82)。当然,上述权限操作仅限于高级用户。

5.4.5.2数据管理的开发

数据管理包括油价数据和管理、基础数据管理等内容。在油价数据和管理中主要完成油价数据和的自动抓取功能,基础数据管理将对各个风险模块评价对象的概况、信息等相关数据进行维护和管理。

(1)油价数据和管理

油价数据和管理的重点是油价和时间数据的获取。系统要求能够实现从Internet中定期自动地抓取数据并存储到系统中心数据库中。

图5.80网站主题更改

图5.81编辑网页

图5.82网站设置

考虑到数据管理和数据库之间的关系比较密切,并且需要不间断地运行,所以对数据管理模块的界面取了C/S的开发形式。

自动抓取模块的开发内容包括:价格数据抓取算法的设计;抓取算法的设计;数据抽取任务控制的整体程序结构确定;任务的自动执行和调度算法的设计;日志功能的使用,要能够依据日志对任务执行中的错误追踪和出错原因进行判断;需要实现任务失败重试,并可以设置重试次数阈值,默认为3次等。

1)调度算法。将抽取代码进行封装,添加调度日志等功能,设计出自动抓取模块流程的整体流程图(图5.83,图5.84)。用于数据管理的管理员界面如图5.85所示。

图5.83自动抓取模块流程图

图5.84自动抓取模块流程图

图5.85数据管理模块界面

2)价格数据抓取算法。自动抓取模块的核心代码是价格数据抓取和抓取算法。价格数据抓取从网页中抓取数据存储到本地中来,包括下载模块和处理转换模块两个子模块。自动抓取模块的核心代码部分自动远程下载价格数据,并按照指定路径保存到本地,并将下载结果计人数据库下载日志表,然后将下载下来的Excel表格数据进行转换,转换成符合数据库所建立的表格形式。

对美国能源部的数据抓取代码流程和表格处理转换流程如图5.86与图5.87所示。

图5.86数据抓取代码流程图

图5.87表格处理转换流程图

价格数据抓取模块的技术难点主要有:所下载的表格中包含的市场名称可能会发生变动,难以预期,导致匹配失败;Excel表格中产品名称、市场名称、价格类型、货币类型这几个字段是合并在一起的,需要将其分别识别出来;原表格中的日期格式直接导入数据库会发生不一致现象,需要对其进行转换处理。这些难点的解决主要依赖与算法的设计,在此不再赘述。

3)数据抓取算法。数据抓取算法要求对美国能源部上关于油品的所有历史进行抓取,并保存进数据库。具体实现算法是从美国能源部指定的网站上将页面的源码下载到本地,然后进行相关字符串抓取、清洗、操作之后进入中心数据库。

抓取算法的技术难点,主要在于是基于页面HTML形式而非链接,另外抓取的要符合数据库规定的形式。解决这些问题的主要方法包括对网页本地化装载的控件进行恰当的选择;在去除页面的HTML标记之后需要附加一些更正性质的处理,比如日期、年份的选择,日期、时间和内容之间没有空格的判断问题等;最后,最主要的就是在抓取中大量使用正则表达式提高效率。页面的呈现,如图5.88所示。

图5.88国际油价

(2)基础数据管理

系统管理平台主要实现基础数据管理。在基础数据管理模块,基于可扩展的数据维护技术,完成了总体架构设计,以国家、运输、市场基础数据为例的基础数据管理功能实现。在基础信息管理下实现了概况、信息、油价、等的添加、编辑、修改、更新一系列操作。

在基础数据管理中,实现了国家数据的概况、基本信息的页面设计;运输数据的港口、航线概况和基本信息的页面设计;市场数据管理的页面设计,并都实现了链库功能。

图5.63d展示的是系统管理的主界面。其中,最主要的功能是实现基础数据管理操作,该模块仅对高级用户(即有权限进行数据维护的用户)开放。

1)国家数据管理。与风险评价页面相类似,基础数据部分根据模块分了“国家数据”“运输数据”等标签,各标签下又有各自模块的细分功能菜单,显示于页面左侧。国家数据的新增国家和概况展示的页面,如图5.89和图5.90所示。

图5.89新增国家页面

图5.90国家基本信息批量展示

2)运输数据管理。运输数据管理模块实现了港口概况、港口信息、航线概况、航线信息的页面设计。现仅以港口信息页面展示为例,如图5.91所示。

5.4.5.3图库管理

在整个风险评价系统中,应用了大量来丰富展现评价对象的相关信息。的应用范围包括:国家对象的地理分布示意以及国家的内部行政划分等;港口对象的标志性,可能是港口的照片或者结构图等;以及其他模块所应用到的。

在图库管理部分,目前考虑的有国家和港口的管理。图库的结构如图5.92所示。

图5.91港口信息维护

图5.92图库管理结构图

图5.93是添加的页面。

图5.94是国家对象图库的显示页面,图5.95是一个具体的对象页面,并且可以在此处删除或者修改。

图5.93图库管理-添加

图5.94图库管理-国家对象图库

图5.95图库管理-国家对象具体显示

中心数据库设计

5.2.2.1 数据库

根据该系统的开发需求,按照数据库的功能和作用将其分为风险查询类、风险评价类、系统管理类三大类(萨师煊等,2000)。主要数据见表5.5。

表5.5 海外油气与金属矿产开发风险管理系统的主要数据表

续表

5.2.2.2 数据仓库

油价数据来源于美国能源部(DOE)下属的能源信息署(EIA)网站、中石油(CNPC)网站和《华尔街日报》(WSJ)网站提供的油价数据,油价序列本身就是一个不规则的时间序列,油价数据具有以下几个特点。

(1)数据的一致性差

油价数据格式多样,存在数据冗余,主要体现在:使用的数据格式均不相同,并且各个子系统相对独立。在网站单独作用的情况下,一般都没有问题,但要将这些不同系统或不同时期的数据集中起来综合利用,就可能出现数据不齐全、不一致或重复的现象。

(2)数据存放的分散

油价数据来源多,缺乏统一管理,没有一种相应的网页数据自动化抓取操作实现数据的本地化操作过程。

(3)数据开发不充分

大容量数据导致对数据的开发利用不充分,缺乏对获取的数据如各分析机构制定的期货合约元数据进行各种深层次分析、综合、提炼、挖掘和展现的应用,因此很难对丰富的统计数据进行二次开发利用。

根据油价数据中所包含的油气产品种类、油气产品合约制定日期、油气产品的价格类型、不同市场下油气产品价格的差异等,能够加深对油价走势的了解。油价的这种与时间相关性、不可修改性,以及集成的性质,使得我们用多种角度对原始数据进行理解,并真实反映其特性,也让我们发现使用一种整合的技术对油价进行精确预测十分必要。

数据仓库的构建流程如图5.13所示由下至上逐步实现。

图5.13 数据仓库构建流程

1)数据源。

A.数据源的复杂性。数据分散在数据库管理系统、电子表格、电子邮件系统、电子文档甚至纸上。系统中要求集的3个数据源中,EIA 网站存储在网页上的油价相关更新较慢,虽然提供了各市场日、周、月、年的油价数据下载,但是下载完成之后的表格字段格式时常发生变化,这为实现自动获取数据并下载到本地自动入库的要求增加了难度;中石油网站数据除上述只显示3条数据之外,网站上会将访问流量过大的IP地址列入黑名单使其不能继续下载到本地进行保存,为这些数据建立统一的模型将会耗费很大精力。

B.数据的有效性。由于存在经验局限,如何处理数据的空值、不同时间间隔时间字段格式,入库时应注意的问题等,如果应用程序没有检验数据的有效性,会对数据多维显示产生极大影响,因此也归结为数据源数据质量问题。

C.数据的完整性。数据源上的数据并不那么明显或者容易获得。油价是高度敏感的数据,因此各个网站虽然提供了各个油品交易市场的日、月或年数据,但是完整性并不能充分保证,根据企业政策的不同,有时对要获得的数据,需花费大量精力。为此,要对不同的数据源进行建库,以保证所获数据的完整性。

2)数据处理。

高效的多维数据集展示离不开底层数据源数据的精确获取,或者叫做数据理解和数据清洗。于是系统在基于元数据获取、加工、入库和多维数据集展示上实现预期的要求。

A.ETL。该功能是整个油价数据仓库的核心之一,主要功能是按照事先定义的数据表对应关系从相关系统表中抽取数据(Extraction),经过数据清洗和转换(Transform),最终把正确的数据装载到数据仓库的源数据中(Load),作为以后应用的基础。

B.数据转换。该功能是在数据抽取过程中按照定义的规则转换数据,避免了数据在分析时的多样性,保证数据一致性。

C.数据集成。该功能主要是把油价信息数据仓库系统的源数据,按照事先定义的计算逻辑以主题的方式重新整合数据,并以新的数据结构形式存储。

3)数据存储。

星型模型(星型架构)是数据仓库开发中多维展现重要的逻辑结构,构成星型模型的几个重要特征是:维、度和属性,在实际应用中表示为事实表和维度表。在油价数据中,各市场的期现货价格表为数据仓库的事实表,油品类型、合约规定日期等为维度表。

油价数据仓库星型模型的设计方案如下:

A.事实表。数据库表中EIA的期现货价格表(包括日、周、月、年表)作为数据仓库中的事实表,根据不同时间维度构成多个星型模型,即星座模型。这些价格表中以市场编号、油气产品类型、期货合约日期、价格单位度量衡编号作为主键和外键与其他维度表相连,形成多维展示联动的基础,以油价数据和其他事实数据为记录数据,作为主要输出结果。

B.维度表。根据市场、油品、价格数据、度量衡和类型作为油气数据仓库中多维分析的角度和目标。

图5.14以EIA的日期货数据表作事实表为例,构建星型模型,其他不同时间维度的模型结构图与此图基本相同。

图5.14 以EIA数据为例的日期货价格星型模型

以星型模型设计为基础,完善数据存储中操作型数据存储(ODS)的原型设计,提供DB-DW之间中间层的数据环境,可实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换。

油价全年平均价怎么算

通过Excel表格来算1—12月油价的平均价,可以这样操作,将1—12月油价都输入到表格当中,然后选择sum函数,可以算出1—12月油价的总价,再除以12,或者直接运用平均数函数,可以直接计算出1—12月油价的平均价。