油价算法公式表最新版全文_油价算法公式表最新版全文

1.数据挖掘核心算法之一--回归

1. 中石油 中海油和中石化是类央企，以前给国家上交红利10%，2011年调整到上交15%。

2 其实在国内石油这块很多都是进行招标开发，就拿国内来说，早已经不只是3大油企垄断开发了，已经有很多外资企业，比如壳牌，美孚都有很多中标项目，比如2010年壳牌在四川地区中标的气田开发。对民营资本来说，中国从来都不禁止个人从事石油相关的买卖和生产。楼主不是石油行业的人吧，中国的私企石油公司实际上是非常多的，个人感觉做的最好的，比如北京的安东石油。而且2010中国的石油储备权，中标的6家油企，有3家是民营，而央企只有中石油和中石化，所以已经很大程度放开了~~为什么这些私企石油公司没有什么话语权呢，是因为它们没有足够的资本。石油行业是需要大量的钱的，随便一个油田的勘探开发至少都是上千亿人民币的投入，这对民营资本来说很天价~！

3，中石油中石化所谓的亏损这种说法是很无稽之谈的，原因是，首先要明白，国内一年消耗石油差不多4亿多吨，而中石油中石化等企业自己生产的只有2亿吨不到，也就是说，超过一半是靠进口，而现在国内有石油进口权的只有3家(虽说其实有进口权的一共有20多家，但只有这3家可以自由支配进口石油，其他全部要通过中石油和中石化排产炼化，不能自己支配），中石油中石化，还有中国兵器集团下面一家叫振华石油的石油公司。所以国际油价影响很大（这是国内几大石油商他们自己要涨价说法的依据），而中石油在国际原油市场一直是买涨弃跌的垃圾做法（原因不细说），再加上几大石油商要给国家很大比例的税费，最后还加上中国这种石油企业保赚不赔的成品油定价机制，就造就了高油价

4，这个问题，你的意思是指进口原油这块业务剥离么，上面我已经说很清楚了，不大可能剥离的，一是从供应上，二是从现在的和生产能力的布局上，三就是从中国的政治结构体制上

数据挖掘核心算法之一--回归

货物的运费，通常有两种算法：体积重量、路途、油价。

一种是按货物体积（适用于轻但体积大的货物），一种是按货物的重量（一般是体积不大但很重）

1、基本运费，基本运费＝单位基本运费×整箱数

2、港口附加费，港口附加费＝单位港口附加费×整箱数

3、燃油附加费，燃油附加费＝单位燃油附加费×整箱数

拼箱装：拼箱运费只有基本运费，分按体积与重量计算两种方式

按体积计算，X1＝单位基本运费(MTQ)×总体积

按重量计算，X2＝单位基本运费(TNE)×总毛重

取 X1、X2 中较大的一个。教你如何计算海运运费：

扩展资料：

种类

运输价格按运输方式的不同，可以分为铁路运价、水运运价、汽车运价、航空运价和管道运输运价；按货物运载方式和要求的目的不同，可以分为整车运价和零担运价，

按运输距离远近的不同，可以分为长途运价、短途运价;根据国民经济决策和方针政策的需要,有特定运价、优待运价等。此外，依据运输特点和条件的不同，还有联运运价、专程运价、特种货物运价，以及区域运价等等。

百度百科-运费

数据挖掘核心算法之一--回归

回归，是一个广义的概念，包含的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法，白话就是根据几件事情的相关程度，用其中几件来预测另一件事情发生的概率，最简单的即线性二变量问题(即简单线性)，例如下午我老婆要买个包，我没买，那结果就是我肯定没有晚饭吃;复杂一点就是多变量(即多元线性，这里有一点要注意的，因为我最早以前犯过这个错误，就是认为预测变量越多越好，做模型的时候总希望选取几十个指标来预测，但是要知道，一方面，每增加一个变量，就相当于在这个变量上增加了误差，变相的扩大了整体误差，尤其当自变量选择不当的时候，影响更大，另一个方面，当选择的俩个自变量本身就是高度相关而不独立的时候，俩个指标相当于对结果造成了双倍的影响)，还是上面那个例子，如果我丈母娘来了，那我老婆就有很大概率做饭;如果在加一个，如果我老丈人也来了，那我老婆肯定会做饭;为什么会有这些判断，因为这些都是以前多次发生的，所以我可以根据这几件事情来预测我老婆会不会做晚饭。

大数据时代的问题当然不能让你用肉眼看出来，不然要海量计算有啥用，所以除了上面那俩种回归，我们经常用的还有多项式回归，即模型的关系是n阶多项式;逻辑回归(类似方法包括决策树)，即结果是分类变量的预测;泊松回归，即结果变量代表了频数;非线性回归、时间序列回归、自回归等等，太多了，这里主要讲几种常用的，好解释的(所有的模型我们都要注意一个问题，就是要好解释，不管是参数选择还是变量选择还是结果，因为模型建好了最终用的是业务人员，看结果的是老板，你要给他们解释，如果你说结果就是这样，我也不知道问什么，那升职加薪基本无望了)，例如你发现日照时间和某地葡萄销量有正比关系，那你可能还要解释为什么有正比关系，进一步统计发现日照时间和葡萄的含糖量是相关的，即日照时间长葡萄好吃，另外日照时间和产量有关，日照时间长，产量大，价格自然低，结果是又便宜又好吃的葡萄销量肯定大。再举一个例子，某石油产地的咖啡销量增大，国际油价的就会下跌，这俩者有关系，你除了要告诉领导这俩者有关系，你还要去寻找为什么有关系，咖啡是提升工人精力的主要饮料，咖啡销量变大，跟踪发现工人的工作强度变大，石油运输出口增多，油价下跌和咖啡销量的关系就出来了(单纯的例子，不要多想，参考了一个根据遥感信息获取船舶信息来预测粮食价格的真实案例，感觉不够典型，就换一个，实际油价是人为操控地)。

回归利器--最小二乘法，牛逼数学家高斯用的(另一个法国数学家说自己先创立的，不过没办法，谁让高斯出名呢)，这个方法主要就是根据样本数据，找到样本和预测的关系，使得预测和真实值之间的误差和最小;和我上面举的老婆做晚饭的例子类似，不过我那个例子在不确定的方面只说了大概率，但是到底多大概率，就是用最小二乘法把这个关系式写出来的，这里不讲最小二乘法和公式了，使用工具就可以了，基本所有的数据分析工具都提供了这个方法的函数，主要给大家讲一下之前的一个误区，最小二乘法在任何情况下都可以算出来一个等式，因为这个方法只是使误差和最小，所以哪怕是天大的误差，他只要是误差和里面最小的，就是该方法的结果，写到这里大家应该知道我要说什么了，就算自变量和因变量完全没有关系，该方法都会算出来一个结果，所以主要给大家讲一下最小二乘法对数据集的要求：

1、正态性：对于固定的自变量，因变量呈正态性，意思是对于同一个答案，大部分原因是集中的;做回归模型，用的就是大量的Y~X映射样本来回归，如果引起Y的样本很凌乱，那就无法回归

2、独立性：每个样本的Y都是相互独立的，这个很好理解，答案和答案之间不能有联系，就像掷硬币一样，如果第一次是反面，让你预测抛两次有反面的概率，那结果就没必要预测了

3、线性：就是X和Y是相关的，其实世间万物都是相关的，蝴蝶和龙卷风(还是海啸来着)都是有关的嘛，只是直接相关还是间接相关的关系，这里的相关是指自变量和因变量直接相关

4、同方差性：因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。方差我在描述性统计量分析里面写过，表示的数据集的变异性，所以这里的要求就是结果的变异性是不变的，举例，脑袋轴了，想不出例子，画个图来说明。(我们希望每一个自变量对应的结果都是在一个尽量小的范围)

我们用回归方法建模，要尽量消除上述几点的影响，下面具体讲一下简单回归的流程(其他的其实都类似，能把这个讲清楚了，其他的也差不多)：

first，找指标，找你要预测变量的相关指标(第一步应该是找你要预测什么变量，这个话题有点大，涉及你的业务目标，老板的目的，达到该目的最关键的业务指标等等，我们后续的话题在聊，这里先把方法讲清楚)，找相关指标，标准做法是业务专家出一些指标，我们在测试这些指标哪些相关性高，但是我经历的大部分公司业务人员在建模初期是不靠谱的(真的不靠谱，没思路，没想法，没意见)，所以我的做法是将该业务目的所有相关的指标都拿到(有时候上百个)，然后跑一个相关性分析，在来个主成分分析，就过滤的差不多了，然后给业务专家看，这时候他们就有思路了(先要有东西激活他们)，会给一些你想不到的指标。预测变量是最重要的，直接关系到你的结果和产出，所以这是一个多轮优化的过程。

第二，找数据，这个就不多说了，要么按照时间轴找(我认为比较好的方式，大部分是有规律的)，要么按照横切面的方式，这个就意味横切面的不同点可能波动较大，要小心一点;同时对数据的基本处理要有，包括对极值的处理以及空值的处理。

第三， 建立回归模型，这步是最简单的，所有的挖掘工具都提供了各种回归方法，你的任务就是把前面准备的东西告诉计算机就可以了。

第四，检验和修改，我们用工具计算好的模型，都有各种设检验的系数，你可以马上看到你这个模型的好坏，同时去修改和优化，这里主要就是涉及到一个查准率，表示预测的部分里面，真正正确的所占比例;另一个是查全率，表示了全部真正正确的例子，被预测到的概率;查准率和查全率一般情况下成反比，所以我们要找一个平衡点。

第五，解释，使用，这个就是见证奇迹的时刻了，见证前一般有很久时间，这个时间就是你给老板或者客户解释的时间了，解释为啥有这些变量，解释为啥我们选择这个平衡点(是因为业务力量不足还是其他的)，为啥做了这么久出的东西这么差(这个就尴尬了)等等。

回归就先和大家聊这么多，下一轮给大家聊聊主成分分析和相关性分析的研究，然后在聊聊数据挖掘另一个利器--聚类。