什么是存量什么是增量

存量(stock)是指某一指定的时点上，过去生产与积累起来的产品、货物、储备、资产负债的结存数量。应用于经济学领域。存量和流量是现代西方宏观经济学常用的两个概念。两者都是变量，即在一定时间内其大小可以计算的数值。它们的区别在于存量没有时间维度，而流量有时间维度。例如，人口总数是一个存量，表示在某一时点上(某年某月某日某一时刻) 的人口数; 而人口出生数表示在一定时期内 (如1年) 新出生的人口数，有时间维度，因此是一个流量。以此类推，国民财富、货币数量、投资总额等是一个存量，而国民收入、国民生产总值、货币支出、投资等是一个流量。

举例说明

"存量房"即为"库存待售"的房产

如某年某月某日银行的金库中存有500美元，则银行的存量为500美元。某年某月某日某一时刻全球的人口数有60亿，则此时全球人口的存量为60亿等。存量与流量有区别。流量是指一段时间(period)内发生的某种经济变量变动的数值，它是在一定的时期内测度的，其大小有时间维度;而存量则是在某一时点上测度的，其大小没有时间维度。

增量

从数学意义上讲，增量是指数的变化值，即数值的变化方式和程度。增量本身也是一个数。数的变化有增加和减少两种情况。当数增加时，增量为正;当数减少时，增量为负。增加或减少的越多，增量的绝对值就越大。如3增大到5，则3的增量为+2;3减少到1，则3的增量为-2。换句话说，增量就是变化后的数值与原数值的差。

既然数的变化有增加和减少，那么为什么数的变化值要叫作"增量"，而不叫作"减量"呢因为，在人类的思维之中，增加代表增多，有积极向上的意义;而减少多带有消极退步的感情色彩。故人们倾向于从增加和减少二者中，选择以"增加"为原型衍生出"增量"的概念。数据库中也常常出现增量概念。

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1到底什么是数字经济？

作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。

数字经济的三要素包括数据、信息、产业：

一、数据成为新的关键生产要素。在数字经济时代下，万物互联，各行各业的一切活动和行为都将数据化。

二、信息通信技术为创新提供动力。以信息技术为基础的数字经济，正在打破传统的供需模式和已有的经济学定论，催生出更加普惠性、共享性和开源性的经济生态，并推动高质量的发展，例如基于物联网技术诞生出诸如智慧路灯、智慧电梯、智慧物流、智能家居等丰富多彩的应用，为经济生活注入了极大的创新动力。

三、数字经济推动产业融合。数字经济并不是独立于传统产业而存在，它更加强调的是融合与共赢，与传统产业的融合中实现价值增量。数字经济对传统产业融合主要体现在生产方式融合、产品融合、服务融合、竞争规则融合以及产业融合。数字经济与各行各业的融合渗透发展将带动新型经济范式加速构建，改变实体经济结构和提升生产效率。

数字经济受梅特卡夫法则、摩尔定律、达维多定律三大定律支配，具有快捷性、高渗透性、自我膨胀性、边际效益递增性、外部经济性、可持续性、直接性等产业特征。

2数字化转型和数字化创新有什么不一样？

（1） 数字化转型

主要指企业在经营发展过程中，重视数据的价值和影响，以数据作为重要的生产要素进行资源整合与业务优化。数字化转型是一个中长期的概念，涉及到企业多个维度的业务环节；

（2）数字化创新

数字化创新就是指用数据作为业务资源，进行新的业务场景、服务场景、技术产品的设计和开发。数字化创新是一个中短期的概念，企业在数字化转型的成果，是以许许多多优秀、成功的数字化创新的案例所体现出来的。

（3）二者的相互关系

很多企业在数字化转型工作中，先要进行业务现状梳理、 数据综合治理、 数据平台系统建设、 企业级信息架构设计等很多重要的基础准备工作，在这些充分的准备工作基础之上，企业可以更有效地数字化创新的过程。

3数字化、信息化、智能化有什么不一样？

数字化、信息化、智能化，三者概念相似，广义的数字化包括信息化和智能化的含义。从技术特点来说，企业使用现代信息技术提升业务能力的有从信息化，到数字化，最后再到智能化的总体发展趋势。三者主要特点如下：

信息化：

关注连接，支持业务实体进行更高效的信息交互和事务处理。

数字化：

关注分析，支持从数据中分析挖掘出有价值的业务知识和商业洞察，指导业务决策。

智能化：

关注自动，支持使用数据模型代替人的工作，降低人工负担，让人关注更加重要的创新性工作。

4数字化转型一定要自建系统吗？

数字化转型经常会被和系统建设联系起来，但是系统建设并非数字化转型的必选项，甚至对于大多数企业来说，重要的是搞清楚怎么用系统，而不是怎么建系统。

企业的数字化创新依赖于信息系统能力，需要把业务和系统相结合，对业务改造、升级、赋能。当企业的数字化对信息技术的个性需求不强时（往往是浅层的数字化转型），仅仅采用购买整套的ERP系统或者租用/订阅SaaS服务的方式就能解决问题，也就是不用自建，直接用就好了。

而当数字化越来越深入，随着企业的个性化业务需求越来越多，就要进行系统的定制开发。很多企业有自己的专业开发团队，但是对于没有专业开发团队的企业，则需要找第三方的ISV厂商。ISV厂商有多重的外包服务模式，比如负责开发、负责咨询方案、负责方案+开发，负责方案+开发+培训等。

由于数字化转型的本质是系统加业务的组合，因此除代码落地以外，ISV厂商如果还能主动挖掘企业数字化业务的需求，并提出基于系统的全套解决方案，才能构成真正的核心竞争力。

5数据科学家的工作职责到底是什么？

商业逻辑与思考

将实际应用中的业务问题转化为数据需求，进行数字化场景的设计，生成数据建模或数据分析问题。

2 数据检查与清洗

为数据问题寻找合适的、高质量、可靠的数据源，对数据源进行筛选和预处理，统一数据格式。

3 特征工程

选择用于建模或分析的数据特征，特征工程的工作体现数据科学家对业务的深刻、准确理解。

4 数据建模

尽管在技术维度，数据建模看起来有一定门槛，实际上在一些成熟的算法框架、大数据框架下，但是该环节很可能是花费时间最少的。

5 沟通和优化

数据科学家构建数据模型的最终目的是为了对业务进行有效支撑，因此数据模型在正式上线应用之前，需要进行多方验证，数据科学家需要与业务人员以及管理人员进行模型的效果确认，汲取业务端的反馈，并对模型进行及时的调整和优化。

6 撰写文档

将数据模型成果进行文档撰写，说明模型的使用场景、规范、以及调用方式等，汇报技术工作成果。

6不同规模企业对SaaS系统的使用情况如何？

（1）小型企业：

多为首次接触，尝试使用SaaS。

大多使用规模小、功能简单的产品。

SaaS的灵活性可以满足企业快速扩张带来的变化，同时减轻资金方面的压力。

（2）中型企业：

企业信息化转型增加了SaaS的需求。

SaaS能缩小中型企业于大型企业的技术差距，缓解IT用人压力。

（3）大型企业：

对SaaS的需求在于核心业务衍生的、方便跨部门协作、决策辅助型产品。如数据分析、视频会议等。

多为传统软件转SaaS，对产品定制和私有部署需求高。

7数字化系统应该“定制”还是“订阅”？

数字化系统在开发实施的阶段，按照数字化系统的定制化要求不断增加的顺序，有几种具体的情况：一是直接买现成的SaaS系统或服务，二是基于已有的模板进行微调适配，三是完全定制开发。

对数字化系统的定制化要求越高，系统的研发成本也就越高，系统研发的周期也更久，系统实施的风险也越大。不同业务活动对数字化系统的定制化要求不一样，一般来说：

与日常生产运营相关的业务活动（在线环境）对系统的定制化要求更高，通常涉及到针对企业的现有系统集群进行信息系统的增值改造和功能集成的需求，需要与在线业务系统和硬件设备进行数据同步；

与企业管理决策相关的业务活动（离线环境）对系统的定制化要求较低，如财务系统、 人力系统、 供应链系统、 库存系统、 OA办公系统、 项目管理系统、 文件管理系统等，这些功能通常可以直接采购现成的ERP或订阅SaaS服务快速实现数字能力的升级赋能。

8数字化在智能制造有哪些典型应用？

智能在线检测：

应用融合数字传感、AI的智能检测装备；接触或非接触式在线采集生产数据；自主判断、识别和定位相关缺陷问题。

2 离散型工艺数字化设计：

将先进制造、知识图谱等技术与CAD、CAE等系统结合；

应用三维模型结构化表达工序流程、制造信息和资源要素；

开展加工、装配、生产等环节设计与虚拟验证。

3 智能仓储

AI、射频识别、智能传感与仓储设备、仓储管控系统融合；

物料自动出入库和信息自动记录；

仓储过程可视化管理和自适应优化。

4 车间智能排产

依托调度排程系统，应用融合智能算法的调度模型；

实时预测车间产能，响应动态扰动；

进行交期、产能和库存等多约束条件下的车间排程优化。

5 精益生产管理

建立车间管控系统，进行人、机、料等全要素实时感知；

应用六希格玛、6s和TPM等先进精益管理方法，实现基于数据扰动的全流程精益生产管理。

6 生产计划优化

打通ERP系统与采购、库存、生产、销售等过程；

应用约束理论、寻优算法和大数据分析等技术，结合需求预测和产能评估制定生产计划。

9数字化在智慧城市有哪些典型应用？

智能移动和交通

随着城市过度拥挤，交通将在缓解未来智能城市的拥堵方面发挥关键作用。智能交通大数据技术对大量摄像头、传感器、GPS等设备采集的大量图像信息、车辆运动信息、道路信息、GIS信息、气象环境信息进行综合处理和挖掘，对交通流量、出行规律等统计和预测数据进行分析和预测，并通过可视化手段展示，可以提高交通主管部门的管理效率和突发事件的相应速度，缓解城市拥堵程度，降低事故率。提供行驶方向、车辆数量、交通拥堵、停车位信息、出行计划等。将有效提高市民的出行效率，快速缓解城市普遍存在的“开车难、停车难”问题。

智慧能源

如今，将大数据技术与智慧能源相结合的大数据智慧能源管理系统，为社会发展提供了新的模式。通过大数据智慧能源管理系统的部署，可以保证智慧能源在配送过程中降低消耗成本，突破传统单一能源的控制，实现各种能源之间的最优生产，从而提高生产效率。

以大数据为核心的智能能源管理系统能够更好地把握用户需求，根据用户需求进行能源分配和整合，实现用户间的优势互补，并通过客户反馈智能调节能源分配机制，以适应市场的发展。

智慧医疗

医疗的发展需要大量的技术和实施成本，主要体现在精准医疗和大数据的结合，可以实现个性化医疗。这将大大减少过度医疗造成的医疗资源浪费，同时降低医疗成本。是面向未来的创新医疗资源，将打破传统医疗模式。

医疗仪器在临床辅助诊疗和健康管理中非常重要，所以推动医疗大数据的应用是一个特别重要的技术点，这也是医疗大数据价值的体现。精准医疗和大数据的结合，可以利用人类对疾病的感受和医生的治疗经验，形成一个非常庞大的数据库，让医生通过大数据信息系统对患者进行诊疗，再也不用排队等一个专家号了。

智慧也会需要一个非常强大的数据服务平台来承载医疗大数据，包括影像数据、电子病历数据等。有了这些载体，它的价值就可以通过各种信息处理和人工智能技术得到更好的体现。

智慧政务

电子政务搭建电子政务云平台，提供对政务信息、互联网信息、舆情等综合信息的筛选和挖掘能力。快速直观地展示科学分析和预测的结果，提高政府决策的科学性和准确性，提高政府在社会管理、宏观调控和社会服务中的预测/预警能力、应对能力和服务水平，降低决策成本。在电子政务中运用大数据技术，逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务平台和数据交换中心，推进信息公开，推进一站式、全天候、部门协同办理、网上统一查询反馈等网上服务功能，降低企业和公众的服务成本。

安全方面

在信息安全方面，智慧城市中的政府信息、城市运行数据、企业数据、客户数据及其资料都是宝贵的数据财富，需要加以保护。由于大量数据的集中，很容易引起非法用户的注意。另一方面，用户信息的意外泄露也是导致安全风险的重要因素。大数据贯穿智慧城市的不同层面，其安全需要从技术、管理、法律等方面入手。

公共安全方面，公共安全大数据不仅仅是遍布城市的摄像头和监控设备，还有网络、媒体、短信等多媒体的全方位舆情监控。更重要的是，通过对海量数据的分析和挖掘，及时发现安全隐患、人为事件或自然灾害，提供跨部门、跨区域、高效的综合应急能力、安全防范能力、打击犯罪能力。

10大数据分析与传统数据分析究竟有何差别？

（1）传统数据分析

数据规模不大，但是数据质量比较高，数据分析的目的是，从典型样本数据中，发现数据背后的知识或规律，解决实际问题。

（2）大数据分析

不强调数据的质量，只要数据规模足够大，哪怕数据看起来杂、乱，也能从中挖掘出非常有价值的信息。大数据分析没有“数据样本”的概念，做的是全数据、全维度分析的事情，因此通常可以挖掘到更多、更全面的知识规律。大数据分析有一套特殊的技术框架，专门用来解决数据量大（分布式技术）、数据格式不统一（非结构化存储）等技术问题。

11数据治理和数据管理是一回事吗？

（1）数据治理

是企业的战略层活动，是定目标、定方向的总体性工作，对数据管理工作进行监督和管控，数据治理的基本职能是指导具体的数据管理工作，聚焦于如何对数据管理活动进行有效的决策。数据治理是抽象程度更高的数据业务活动，强调建立成熟的数据获取、管理、与应用的综合能力体系。数据治理工作是项目制的，企业中启动数据治理工作一般有具体的业务变革契机来驱动。

（2）数据管理

数据管理是制度层的数据活动活动，是指对数据对象在具体层面实施管理职能，包括对数据的全类型、全生命周期的业务活动进行管理，并制定相应的标准、方法，以及规范。典型的数据管理工作包括数据库管理、数据类目管理、主数据管理、数据安全管理，以及数据质量管理等诸多方面内容。

12到底什么是元数据？

数据是用来描述企业中各种业务对象的，由于数据本身也是企业中业务对象的一种关键类型，因此也需要对数据进行描述。而元数据，就是描述数据的数据。

对于企业的数字化转型来说，数据将贯穿在越来越多的业务活动中，因此就务必要对数据进行系统管理，元数据在数据管理工作中具有十分重要的意义。如果没有元数据，就没有办法理解数据，也没有办法使用数据以及对数据内容进行管理。

13元数据有哪些信息来源？

（1）应用程序中的元数据存储库

存储元数据的物理表

（2）业务术语表

业务概念、术语、定义、以及术语之间的关系

（3）商务智能工具

（4）配置管理工具

（5）数据字典

（6）数据集成工具

（7）数据库管理和系统目录

（8）数据映射管理工具

映射管理工具用于项目的分析和设计阶段，它将需求转换为映射规范，然后由数据集成工具直接使用或由开发人员用来生成数据集成代码

（9）数据质量工具

（10）字典和目录

（11）事件消息工具

（12）建模工具和存储库

（13）参考数据库

（14）服务注册（定义、接口、 *** 作、输入、输出参数、制度、版本和示例使用场景）

（15）事件注册表、源列表或接口、代码集、词典、时空模式、空间参考、业务规则等

14如何区分参考数据和主数据？

参考数据和主数据都为交易数据的创建和使用提供重要的上下文信息，以便用户理解数据的含义，两者在数据管理工作中，都需要尽可能地保证一致和统一，以实现数据的集中管理和维护。

从所描述的对象来说，主数据通常指业务中重要的概念实体，如供应商、客户、产品等，参考数据通常指描述业务属性的重要业务标签，即规定某些分类属性的值域范围。

与主数据相比，参考数据不易变化，它的数据集通常比交易数据集或主数据集小，复杂程度低，参考数据不用考虑主数据中的实体解析、实体对齐的业务挑战。

参考数据和主数据的管理侧重点不同：

对于参考数据管理（Reference Data Management，RDM），需要对定义的阈值进行控制规范，保证业务系统访问的参考数据标准是最新的。

对于主数据管理（Master Data Management，MDM），需要对主数据的值和标识符进行控制，以便能够跨系统一致地使用核心业务实体中最准确的数据清单。

15数据中台应当具备哪些技术能力？

一、面向数据生产过程的能力：

（1）对企业中不同系统渠道、不同业务线条、不同管理部门、不同内容格式的数据资源进行整合，提供实时接入、离线同步、异构数据源、可视化配置等功能。

（2）对数据进行清洗和标准化，持续优化数据资源质量，提供数据格式转化、 数据去重、 删除异常值 、数据一致性检验、 数据属性自动补全等功能；

（3）提供数据资产开发相关的技术功能模块，提供数据（标签）自动标注、 数据建模分析、 数据特征挖掘、 数据主题联接等功能；

二、面向数据消费过程的能力：

（1）以元数据为中心，提供数据资产的管理能力，包括元数据管理、 数据血缘分析、 数据生命周期管理、 数据资产目录维护等功能。

（2）将数据资产封装成数据服务进行维护和数字化能力输出，对外提供数据应用所调用的API或具有丰富可视化组件的OLAP分析功能。

16数据可视化究竟解决了什么问题？

数据可视化的本质意义就是增强了信息的表现能力，其作用主要有两方面：

一、发现问题：

通过数据可视化可以更加直观地呈现数据的分布、规律、变化规律，以及数据“点”彼此之间的复杂联系，从而更容易地挖掘出有趣的分析结论，毕竟人们对图形的观察能力相比对“抽象”的数字来说，更加擅长。

二、说服别人：

通过数据可视化，可以更好地传达“我”的分析观点，在很多数据分析报告中，通过有效的画图，能够很好地“讲故事”，说服领导、投资人、以及客户；即便是同样的数据，如果选择不同的图形方式来展示，甚至可以传达出完全不同的信息和观点。

17数据架构和数据模型有什么不一样？

数据架构是企业级的数据框架，包括：企业级数据模型和企业级数据流程图。

一般场合下所讲的数据模型是指项目级的数据模型，项目级的数据模型的作用是定义数字化解决方案中的数据需求，成为业务人员和技术人员之间进行数据逻辑沟通的重要载体。在定义项目级数据模型时，需要与企业级的数据模型保持一致，是企业级数据模型在某种具体业务场景的具体实现。

18中小企业的转型困难是什么？

（1）新技术引入业务复杂性，企业运营能力跟不上

（2）业务人员对新技术接受能力滞后，适应期和效果期过长

（3）对于技术 的追求“形式大于内容”，不解决实际问题

（4）核心业务仍挣扎在边缘线，没有足够的精力和资金顾及当下对数字化转型工作的投入。

19大型企业的转型困难是什么？

（1）没有构建起统一可量化的业务标准；

（2）很难清晰看到数字化带来经济效益的明确发展路径；

（3）企业业务逻辑复杂，缺少有效的行业参照物；

（4）缺少数据积累以及必要的能够自动积累数据的信息化系统；

（5）缺少能够熟练 *** 作数据、管理数据、分析数据的必要人才；

（6）业务惯性较大，转型工作牵扯业务线条和利益关系复杂；

（7）组织架构复杂，依赖于强大的组织资源推动力；

（10）企业存量积累的数据问题多，前期数据治理工作阻力更大；

（11）企业壮大的历史成功经验容易让管理者“忽视”数字化的意义和价值；

（12）容易追求“短、平、快”的表面工程，缺少长期规划。

20数字化时代的组织管理有什么特点？

1）扁平化

组织结构更加扁平，信息在组织内部传播速度更快，管理者能够更加准确地了解具体业务情况，能够及时发现业务问题并纠偏，扁平化的组织更加灵活、柔性，同时也减少了不必要的“过度管理”。

2）平台化

打造平台型组织，在提供必要的技术支持、组织支持、供应链支持、数据支持、渠道支持的基础之上，最大化地连接组织外部的人力资源，一方面可以弥补组织内部人力不足的问题，同时为人才提供足够的“创新空间”和“创新动能”。

3）价值驱动

数字化技术为组织提供强大的管理工具，可以极大降低组织管理活动的复杂性，企业的经营理念从管理驱动逐渐转化为价值驱动，企业中的人员以价值创造为目标开展业务活动。

4）协作共创

组织中的管理层级关系不断弱化，管理决策方案并非以“自上而下”的方式产生并下达执行，不在强调某个管理者个体的观点偏好。组织中更多的活动将以“松耦合”的方式展开，在明确任务和产出的基础之上，项目全员共同参与、共同创新、共同创造，协作推进。

5）持续成长

组织与人的关系应该是共同成长的关系，只有人与组织的成长结构互相匹配，才能长久协作，从而保持组织结构的稳定。因此在数字化时代，组织更加关注基于数字化的平台能力，为个体的持续学习、持续成长进行长期赋能。

从总体的转型长远效果来看：

大型企业在数字化转型之后，掌握数据的一方将成为组织中新的“权利中心”，从而更好地协调组织资源，推动组织战略规划的执行落地。

原先对于非数字化企业，业务碎片化明显，组织资源难以统一协调，各业务部门（分公司）之间彼此斗争激烈，部门墙的现象比较严重。

而随着企业数字化程度的提高，企业中集团层的管理部门能够更好地掌握组织运营的全局发展情况，以数据作为抓手，更有效地进行资源的整合与组织的集中管理。

需要注意的是，这里的集中管理并不是指集中化的大家长式管理方法，而是强调提升了决策者对企业整体的组织协调能力；数字化能力可有效地打破业务部门之间以及职能部门之间的障碍，实现组织内部不同人员、 团队的广泛连接与合作，实现资源的优化配置。

数字化的本质是提供了一套流程化、 标准化的数据价值发现与应用的流程，让组织内部更加开放，实现产业价值的共创。

问题一：存量业务与增量业务 5分 银行的我是这样理解的，存量业务是现有的存贷款的业务，增量业务是指需要新招揽的存贷款的业务。

同时，券商的业务类型按收入性质分为增量业务和存量业务。经纪和投行要靠新增的交易量和项目才能形成收入，是典型的增量业务。而资产管理业务则是存量业务，只要有管理资产就有收入，收入的多少取决于存量资产规模的大小。

问题二：经济学中人口规模是存量吗 存量指某一点上存在的某种经济变量的数值，其大小没有时间维度，而流量是指一定时期内发生的某种经济变量的数值，其大小有时间维度；但二者也有联系，流量来自存量，又归于存量，存量由流量累积而成。拿财富与收入来说，财富是存量，收入是流量。

问题三：什么属于存量指标 对资产规模、结构与效益所进行的监督与控制。具体包括固定资产管理、流动资产管理、对资产管理的内容主要是资产的规模和资产的结构。资产管理的方法有存量控制法、流量控制法、制度控制法、货币控制法、指标控制法。

问题四：好友转变为恋人，心里为什么总是空空的呢？ 少了一个朋友,多了一个想不到的恋人

不能和她再说朋友的话了,只能是lover的了:)

好友到恋人啊!!!求之不得 :)

问题五：存量企业、增量企业的含义及区别 5分 资本增量管理要实现提高规模经济效益和技术进步经济效益的目标，必须搞好以下几方面管理：第一，企业规模管理，即处理好资本投入与企业经济规模的关系，确定合理的企业规模；第二，技术进步管理，搞好技术选择、技术创新、技术推广、技术引进、技术改造；第三，企业筹资管理，选择筹资渠道、筹资方式，优化筹资结构，降低筹资成本；第四，企业投资管理，搞好投资项目可行性研究，选择科学的决策程序与方法，提高投资收益率。

资本增量管理的目的，一是优化企业经济规模，取得最大规模经济效益；二是加快技术创新与改造，提高技术进步经济效益。所谓规模经济效益，一般是指由于经济规模的变动所引起的经济效益的提高。具体地说，规模经济效益是指由于生产力诸因素集约度的变动所引起的投入产出率的提高。从资本增量角度看,规模经济效益是指产出规模变动与资本投入规模变动的对比。在其他条件不变情况下,规模经济效益意味着产出增长速度快于资本投入增长速度,即资本投入产出率提高。所谓技术进步经济效益, 一般是指由于技术进步而引起的投入产出率的提高或生产率的提高。技术进步离不开资本的投入，包括资本投入规模与结构等。

问题六：经济里的资本存量是什么意思,怎么算的 资本存量 capital accumulation;

许多实证研究都要涉及到对资本存量K的估计 ,但是现有研究中对资本存量的估计值存在较大的差异,可以说现在中国乃至世界并没有一整套完善且科学的方法。没有现成计算公式。

但是可以通过经济学建模思想，选取相关影响变量，设计相关影响变量参数 ，最后设计所需函数。当然其基础在于掌握大量现实数据，并作出一次又一次的数据修订，变量增删，和各种计量经济分析。

下面这部分，在学术界已经被公认，即相关概念的阐述，百度百科和中国期刊数据库给的答案相同，望您揣摩。

资本存量 在学术文献中的解释

1、所谓资本存量,从企业资本经营角度看,是指企业现存的全部资本资源,它通常可反映企业现有生产经营规模和技术水平

文献来源

2、途径之一：调整资本存量所谓资本存量是指已投入企业的各类资本的总和它以资产形式存在又叫资产存量根据它在生产过程中所处的状态可以划分为两类：即正在参与再生产的资产存量和处于闲置状态的资产存量包括闲置的厂房、机器设备等

文献来源

3、资本存量是指经济社会在某一时点上的资本总量资本增量则是一定时期内增加到资本存量中的资本流量增量资本的投入便是投资一旦投资行为完成便形成新的时点上的资本存量

文献来源

4、资本存量是指在一定时点上所积存的实物资本反映在一定时点上人们所实际掌握物质生产手段大多数研究经济增长的学者认为用资本存量作为度量资本投入的指标是合适的

文献来源

问题七：“存量客户”的意思是？ 享七折房贷 搭售理财产品就是为了要省钱才去申请房贷七折优惠利率，没想到银行却表示要先买2万元理财产品。“这些附加条件在国家发布的政策上都没有写啊，为何银行还要这样做”遭遇以上事情的广州市民王先生非常不解。 据王先生介绍，之前他用贷款购买了首套房，且没有不良还款记录，完全符合存量客户申请优惠利率的条件。而且，本月13日他还收到贷款银行发来的短信，通知其到该行天河某支行去办理。 存量房贷利率难打七折银行对存量客户的房贷政策及“首套房”的界定标准迟迟没有明确表态。记者从房贷机构获悉，各大银行对存量客户的房贷政策有望在两周内出台，四大国有银行将首次购房的存量客户贷款利率自动转为享受7折优惠的可能性并不大。目前各大银行对于存量房贷客户的具体政策近两周内有望出台。“据我所知，四大国有银行将首套购房的存量客户利率自动调整到新基准利率07倍的可能性非常小。客户需向银行>>查看详情 银行排查存量客户风险在央行表态将取消对商业银行的信贷规模硬约束后，记者从部分商业银行了解到，信贷规模的扩大仍然“需要一个过程”。为了防范风险，部分银行也开始对存量贷款客户进行风险排查。 事实上，由于经济进入下行周期，尽管信贷规模大幅放宽，但商业银行对信贷政策仍要进行适应性调整，不会一下子放开。农行浙江分行最近就提出，要合理把握信贷投向和节奏，增量贷款重点投放在受经济周期影响小、收 招行存量房贷不会自动下调利率“你们所说的房贷细则是我们的授信原则，肯定不会像其他一些银行对外公布。”昨天，招行零售银行部总经理刘建军来京参加该行个人经营性贷款“周转易”的新闻发布会。会后针对记者们对房贷细则的追问，他终于透露了相关情况。 刘建军告诉记者，招行的细则严格执行央行、银监会的政策要求，针对客户不同的风险评级来确定利率水平和首付标准。而风险评级的依据不仅包括客户的收入水平、职业中行上海部分网点率先推房贷细则记者昨日最新了解到，中国银行的本市部分网点已悄然面向客户推出房贷新细则，不过当记者向中行上海分行相关人士求证时，对方表示总行层面还未出台房贷新细则，鸡可能是部分网点先推出的暂行规定。 优质客户要求较高 根据中行静安区一网点的工作人员向记者透露，目前中行按照分等级原则向客户提供不同的房贷标准。

问题八：什么是存量调整 应该理解为某某的存量的调整，存量含义如下：

stock，对变量性质的一种分类，对应于“流量”flow存量变化曲线。 存量是描述事物存在状态的变量。由于“存在状态”是事物在某一时点上的映象，因此，存量是对应于时间点的，即在某一时点上可以被测度（这是判断一个变量是不是存量的一个简单易行的判据）。或者说，存量是时间的函数。在经济学中，价格、货币存有量、资产存量（库存）、人口数量、支付量（包括交换时的商品支付量）等等都是存量。

数据库语言的目标

要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。

数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。

我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？

事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于 *** 纵数据库读写的代码也很简单。如果假定目前关系数据库的逻辑存储模式是合理的（也就是用数据表和记录来存储数据，其合理性与否是另一个复杂问题，不在这里展开了），那么 SQL 在描述事务类功能时没什么大问题，因为并不需要描述多复杂的动作，复杂性都在数据库内部解决了。

但计算类功能却不一样了。

这里说的计算是个更广泛的概念，并不只是简单的加加减减，查找、关联都可以看成是某种计算。

什么样的计算体系才算好呢？

还是两条：写着简单、跑得快。

写着简单，很好理解，就是让程序员很快能写出来代码来，这样单位时间内可以完成更多的工作；跑得快就更容易理解，我们当然希望更短时间内获得计算结果。

其实 SQL 中的 Q 就是查询的意思，发明它的初衷主要是为了做查询（也就是计算），这才是 SQL 的主要目标。然而，SQL 在描述计算任务时，却很难说是很胜任的。

SQL为什么不行

先看写着简单的问题。

SQL 写出来很象英语，有些查询可以当英语来读和写（网上多得很，就不举例了），这应当算是满足写着简单这一条了吧。

且慢！我们在教科书上看到的 SQL 经常只有两三行，这些 SQL 确实算是写着简单的，但如果我们尝试一些稍复杂化的问题呢？

这是一个其实还不算很复杂的例子：计算一支股票最长连续上涨了多少天？用 SQL 写出来是这样的：

selectmax(consecutive_day)from(selectcount() (consecutive_dayfrom(selectsum(rise_mark) over(orderbytrade_date) days_no_gainfrom(selecttrade_date,case when closing_price>lag(closing_price) over(order by trade_date)then 0 else 1 END rise_markfrom stock_price ) )group by days\_no\_gain)

这个语句的工作原理就不解释了，反正有点绕，同学们可以自己尝试一下。

这是润乾公司的招聘考题，通过率不足 20%；因为太难，后来被改成另一种方式：把 SQL 语句写出来让应聘者解释它在算什么，通过率依然不高。

这说明什么？说明情况稍有复杂，SQL 就变得即难懂又难写！

再看跑得快的问题，还是一个经常拿出来的简单例子：1 亿条数据中取前 10 名。这个任务用 SQL 写出来并不复杂：

SELECTTOP 10x FROMT ORDERBYx DESC

但是，这个语句对应的执行逻辑是先对所有数据进行大排序，然后再取出前 10 个，后面的不要了。大家知道，排序是一个很慢的动作，会多次遍历数据，如果数据量大到内存装不下，那还需要外存做缓存，性能还会进一步急剧下降。如果严格按这句 SQL 体现的逻辑去执行，这个运算无论如何是跑不快的。然而，很多程序员都知道这个运算并不需要大排序，也用不着外存缓存，一次遍历用一点点内存就可以完成，也就是存在更高性能的算法。可惜的是，用 SQL 却写不出这样的算法，只能寄希望于数据库的优化器足够聪明，能把这句 SQL 转换成高性能算法执行，但情况复杂时数据库的优化器也未必靠谱。

看样子，SQL 在这两方面做得都不够好。这两个并不复杂的问题都是这样，现实中数千行的 SQL 代码中，这种难写且跑不快的情况比比皆是。

为什么 SQL 不行呢？

要回答这个问题，我们要分析一下用程序代码实现计算到底是在干什么。

本质上讲，编写程序的过程，就是把解决问题的思路翻译成计算机可执行的精确化形式语言的过程。举例来说，就象小学生解应用题，分析问题想出解法之后，还要列出四则运算表达式。用程序计算也是一样，不仅要想出解决问题的方法，还要把解法翻译成计算机能理解执行的动作才算完成。

用于描述计算方法的形式语言，其核心在于所采用的代数体系。所谓代数体系，简单说就是一些数据类型和其上的运算规则，比如小学学到的算术，就是整数和加减乘除运算。有了这套东西，我们就能把想做的运算用这个代数体系约定的符号写出来，也就是代码，然后计算机就可以执行了。

如果这个代数体系设计时考虑不周到，提供的数据类型和运算不方便，那就会导致描述算法非常困难。这时候会发生一个怪现象：翻译解法到代码的难度远远超过解决问题本身。

举个例子，我们从小学习用阿拉伯数字做日常计算，做加减乘除都很方便，所有人都天经地义认为数值运算就该是这样的。其实未必！估计很多人都知道还有一种叫做罗马数字的东西，你知道用罗马数字该怎么做加减乘除吗？古罗马人又是如何上街买菜的？

代码难写很大程度是代数的问题。

再看跑不快的原因。

软件没办法改变硬件的性能，CPU 和硬盘该多快就是多快。不过，我们可以设计出低复杂度的算法，也就是计算量更小的算法，这样计算机执行的动作变少，自然也就会快了。但是，光想出算法还不够，还要把这个算法用某种形式语言写得出来才行，否则计算机不会执行。而且，写起来还要比较简单，都要写很长很麻烦，也没有人会去用。所以呢，对于程序来讲，跑得快和写着简单其实是同一个问题，背后还是这个形式语言采用的代数的问题。如果这个代数不好，就会导致高性能算法很难实现甚至实现不了，也就没办法跑得快了。就象上面说的，用 SQL 写不出我们期望的小内存单次遍历算法，能不能跑得快就只能寄希望于优化器。

我们再做个类比：

上过小学的同学大概都知道高斯计算 1+2+3+…+100 的小故事。普通人就是一步步地硬加 100 次，高斯小朋友很聪明，发现 1+100=101、2+99=101、…、50+51=101，结果是 50 乘 101，很快算完回家午饭了。

听过这个故事，我们都会感慨高斯很聪明，能想到这么巧妙的办法，即简单又迅速。这没有错，但是，大家容易忽略一点：在高斯的时代，人类的算术体系（也是一个代数）中已经有了乘法！象前面所说，我们从小学习四则运算，会觉得乘法是理所当然的，然而并不是！乘法是后于加法被发明出来的。如果高斯的年代还没有乘法，即使有聪明的高斯，也没办法快速解决这个问题。

目前主流数据库是关系数据库，之所以这么叫，是因为它的数学基础被称为关系代数，SQL 也就是关系代数理论上发展出来的形式语言。

现在我们能回答，为什么 SQL 在期望的两个方面做得不够好？问题出在关系代数上，关系代数就像一个只有加法还没发明乘法的算术体系，很多事做不好是必然的。

关系代数已经发明五十年了，五十年前的应用需求以及硬件环境，和今天比的差异是很巨大了，继续延用五十年前的理论来解决今天的问题，听着就感觉太陈旧了？然而现实就是这样，由于存量用户太多，而且也还没有成熟的新技术出现，基于关系代数的 SQL，今天仍然是最重要的数据库语言。虽然这几十年来也有一些改进完善，但根子并没有变，面对当代的复杂需求和硬件环境，SQL 不胜任也是情理之中的事。

而且，不幸的是，这个问题是理论上的，在工程上无论如何优化也无济于事，只能有限改善，不能根除。不过，绝大部分的数据库开发者并不会想到这一层，或者说为了照顾存量用户的兼容性，也没打算想到这一层。于是，主流数据库界一直在这个圈圈里打转转。

SPL为什么能行

那么该怎样让计算写着更简单、跑得更快呢？

发明新的代数！有“乘法”的代数。在其基础上再设计新的语言。

这就是 SPL 的由来。它的理论基础不再是关系代数，称为离散数据集。基于这个新代数设计的形式语言，起名为SPL（Structured Process Language)。

SPL 针对 SQL 的不足（更确切地说法是，离散数据集针对关系代数的各种缺陷）进行了革新。SPL 重新定义了并扩展许多结构化数据中的运算，增加了离散性、强化了有序计算、实现了彻底的集合化、支持对象引用、提倡分步运算。

限于篇幅，这里不能介绍 SPL（离散数据集）的全貌。我们在这里列举 SPL（离散数据集）针对 SQL（关系代数）的部分差异化改进：

游离记录

离散数据集中的记录是一种基本数据类型，它可以不依赖于数据表而独立存在。数据表是记录构成的集合，而构成某个数据表的记录还可以用于构成其它数据表。比如过滤运算就是用原数据表中满足条件的记录构成新数据表，这样，无论空间占用还是运算性能都更有优势。

关系代数没有可运算的数据类型来表示记录，单记录实际上是只有一行的数据表，不同数据表中的记录也不能共享。比如，过滤运算时会复制出新记录来构成新数据表，空间和时间成本都变大。

特别地，因为有游离记录，离散数据集允许记录的字段取值是某个记录，这样可以更方便地实现外键连接。

有序性

关系代数是基于无序集合设计的，集合成员没有序号的概念，也没有提供定位计算以及相邻引用的机制。SQL 实践时在工程上做了一些局部完善，使得现代 SQL 能方便地进行一部分有序运算。

离散数据集中的集合是有序的，集合成员都有序号的概念，可以用序号访问成员，并定义了定位运算以返回成员在集合中的序号。离散数据集提供了符号以在集合运算中实现相邻引用，并支持针对集合中某个序号位置进行计算。

有序运算很常见，却一直是 SQL 的困难问题，即使在有了窗口函数后仍然很繁琐。SPL 则大大改善了这个局面，前面那个股票上涨的例子就能说明问题。

离散性与集合化

关系代数中定义了丰富的集合运算，即能将集合作为整体参加运算，比如聚合、分组等。这是 SQL 比 Java 等高级语言更为方便的地方。

但关系代数的离散性非常差，没有游离记录。而 Java 等高级语言在这方面则没有问题。

离散数据集则相当于将离散性和集合化结合起来了，既有集合数据类型及相关的运算，也有集合成员游离在集合之外单独运算或再组成其它集合。可以说 SPL 集中了 SQL 和 Java 两者的优势。

有序运算是典型的离散性与集合化的结合场景。次序的概念只有在集合中才有意义，单个成员无所谓次序，这里体现了集合化；而有序计算又需要针对某个成员及其相邻成员进行计算，需要离散性。

在离散性的支持下才能获得更彻底的集合化，才能解决诸如有序计算类型的问题。

离散数据集是即有离散性又有集合化的代数体系，关系代数只有集合化。

分组理解

分组运算的本意是将一个大集合按某种规则拆成若干个子集合，关系代数中没有数据类型能够表示集合的集合，于是强迫在分组后做聚合运算。

离散数据集中允许集合的集合，可以表示合理的分组运算结果，分组和分组后的聚合被拆分成相互独立的两步运算，这样可以针对分组子集再进行更复杂的运算。

关系代数中只有一种等值分组，即按分组键值划分集合，等值分组是个完全划分。

离散数据集认为任何拆分大集合的方法都是分组运算，除了常规的等值分组外，还提供了与有序性结合的有序分组，以及可能得到不完全划分结果的对位分组。

聚合理解

关系代数中没有显式的集合数据类型，聚合计算的结果都是单值，分组后的聚合运算也是这样，只有 SUM、COUNT、MAX、MIN 等几种。特别地，关系代数无法把 TOPN 运算看成是聚合，针对全集的 TOPN 只能在输出结果集时排序后取前 N 条，而针对分组子集则很难做到 TOPN，需要转变思路拼出序号才能完成。

离散数据集提倡普遍集合，聚合运算的结果不一定是单值，仍然可能是个集合。在离散数据集中，TOPN 运算和 SUM、COUNT 这些是地位等同的，即可以针对全集也可以针对分组子集。

SPL 把 TOPN 理解成聚合运算后，在工程实现时还可以避免全量数据的排序，从而获得高性能。而 SQL 的 TOPN 总是伴随 ORDER BY 动作，理论上需要大排序才能实现，需要寄希望于数据库在工程实现时做优化。

有序支持的高性能

离散数据集特别强调有序集合，利用有序的特征可以实施很多高性能算法。这是基于无序集合的关系代数无能为力的，只能寄希望于工程上的优化。

下面是部分利用有序特征后可以实施的低复杂度运算：

1) 数据表对主键有序，相当于天然有一个索引。对键字段的过滤经常可以快速定位，以减少外存遍历量。随机按键值取数时也可以用二分法定位，在同时针对多个键值取数时还能重复利用索引信息。

2) 通常的分组运算是用 HASH 算法实现的，如果我们确定地知道数据对分组键值有序，则可以只做相邻对比，避免计算 HASH 值，也不会有 HASH 冲突的问题，而且非常容易并行。

3) 数据表对键有序，两个大表之间对位连接可以执行更高性能的归并算法，只要对数据遍历一次，不必缓存，对内存占用很小；而传统的 HASH 值分堆方法不仅比较复杂度高，需要较大内存并做外部缓存，还可能因 HASH 函数不当而造成二次 HASH 再缓存。

4) 大表作为外键表的连接。事实表小时，可以利用外键表有序，快速从中取出关联键值对应的数据实现连接，不需要做 HASH 分堆动作。事实表也很大时，可以将外键表用分位点分成多个逻辑段，再将事实表按逻辑段进行分堆，这样只需要对一个表做分堆，而且分堆过程中不会出现 HASH 分堆时的可能出现的二次分堆，计算复杂度能大幅下降。

其中 3 和 4 利用了离散数据集对连接运算的改造，如果仍然延用关系代数的定义（可能产生多对多），则很难实现这种低复杂的算法。

除了理论上的差异， SPL 还有许多工程层面的优势，比如更易于编写并行代码、大内存预关联提高外键连接性能等、特有的列存机制以支持随意分段并行等。

再把前面的问题用 SPL 重写一遍有个直接感受。

一支股票最长连续上涨多少天：

stock_pricesort(trade_date)group@o(closing_price

计算思路和前面的 SQL 相同，但因为引入了有序性后，表达起来容易多了，不再绕了。

1 亿条数据中取前 10 名：

Tgroups(;top(-10,x))

SPL 有更丰富的集合数据类型，容易描述单次遍历上实施简单聚合的高效算法，不涉及大排序动作。

这里还有更多 SPL 代码以体现其思路及大数据算法：

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