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想做数据分析师的童鞋们，有木有发现这个岗位是有专业要求的？一、统计学专业统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统计学的知识。 ??数据采集时，如何抽样？做多大的样本？接受多大的抽样误差？要用到统计学； ??问卷设计时，问卷的信度是否符合要求？效度有多大？要用到统计学； ??数据处理时，频数怎么求？交叉表怎么做？统计图怎么划？要用到统计学； ??数据分析时，如何验证？如何探索？如何预测？也要用到统计学。 ??可以说，数据分析是统计学的应用。掌握统计学是数据分析师的基本功。二、心理学专业企业要提高市场占有率，就是要提高人心占有率，因此数据分析师研究用户心理的工作必不可少。数据分析师若懂得心理学，则能更准确的探测到用户的真实想法。 ??例如，在做品牌形象分析时，常会用到的是映射法，映射法就是基于心理学的数据采集方法。比如，让你对某所别墅进行描述，很难说得清，但如果让你选择图片，你对图片的认识就映射了你对这所别墅的印象。比如，你选择了劳斯莱斯车，很明显，你认为这所别墅的形象是高端的。三、社会学专业 ? 从经济学的角度看，人具有经济性，追求利益较大化，比如人们总是喜欢买物美的产品，消费量通常会随着价格的下降而上升。但从社会学的角度看，人还具有社会性，受到社会群体心理的影响。作为数据分析师，如果没有社会学背景，很难对市场现象做出合理的解释。 ??比如，人们喜欢买物美的东西，为什么人们还会为品牌多花钱？人的消费随着价格的下降而上升，为什么房价下降则观望成风，房价上升则**一空？正是由于人的社会性的存在，使得市场问题复杂化，有时甚至是非理性的，只有掌握了社会学的常识，数据分析师才能有更全面合理的思考。四、人口学专业人的特点影响市场的特点。年龄不同，家庭类型不同，则需求、价值观和行为特征都不一样。比如，儿童主要以生理需求为主，没有太多的社会需求；青少年开始追求时尚和潮流，但不是高收入人群，购买的频率高但可接受价格很低；人到中年，消费行为趋于理性化，强调功能、成本和技术优势；而到了老年，对价格比较敏感。 ??有人口学知识，数据分析师可以更好地理解到用户的差异性，有助于选择市场细分的维度，提出合理的精细化营销建议。 ? 五、营销学专业 ??数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。 ??具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科特勒用户决策流程；? 六、财务管理专业净利润有多少，利润增长率是否达到预计水平？资产负债率有多高，是否存在潜在的偿债风险？流动比率、速动比率有多大，资金运转效率高不高？诸如此类的财务管理问题是企业选择投资项目的依据、评价财务状况的指标、评估决策效果的量尺。懂得财务管理，得失一笔账，才能算得更清楚。” ??因此，数据分析工作是多门专业在企业决策中的综合应用，依靠某一门相关专业，可以敲开数据分析师的职业之门，但要成为优秀的数据分析师，则需要长期的学习和积淀，做到多门专业的融会贯通。本文转自西线学院官网	暂无报价	157211*****	上海西线教育科技有限公司	2016-12-26	我要报价
? 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的。?? 数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。? 　　? 为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求，信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证培训项目。? 　　? 目前，经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？ ●高端人才的缺失制约数据分析行业的发展　　2010年行业调查结果显示，我国数据分析行业从业人员近，其中专职数据分析师占从业人员的?51.17%，兼职数据分析师占14.22%，其他人员占34.61%。中国商业联合会数据分析专业培训处主任任彦博指出：“这说明我国数据分析行业中数据分析师是主体，要加快行业发展的步伐，关键是让更多从事数据分析行业的人员尽快参加标准化的认证培训，通过全国每年四次的全国统考之后，在取得从业证书的同时持续不断地参加后续学习，并且在工作中不断地应用学到的技术。” 　　据有关网站报道，在美国，项目数据分析领域的从业人员已接近20,2006年到2016年平均雇用项目分析师的职位有望占到所有社会岗位的7%到13%。但我国数据分析从业人员仅有1万多人，其中长三角地区仅占3%。　　智联招聘高级顾问郝建表示：“广告、电子商务、快速消费品、咨询、市场调研、金融、IT等行业对数据分析师的需求都比较多。之前这些行业都只能将数据分析的工作外包给专业公司，但目前这些行业更趋向于拥有自己的内部分析师人才。就拿网站行业来说，之前拼的是量，但现在竞争的是精准度，这就需要专业的分析师来分析网站上的广告投入和跳出率。” 　　 ●项目数据分析为应用学科，需要不断学习　　陕西中精诚项目数据分析师事务所有限公司项目数据分析师李会丽指出：“数据分析行业的魅力和挑战在于永远有未知的项目等待着项目数据分析师，每个项目都有属于自己的行业、不同的客户需求。因此要不断地学习、充电，缺少的知识和能力短板都要迅速补上，包括财务知识、市场调研技巧、数据处理、各种数据模型的应用等等。” 　?? 数据分析师的基本素养概括为以下几个方面：? ?? 1.有能力研究经济数据的基本面。这是数据分析师的一项较根本的工作。对于经济局势来说，基本面研究的对象包括所有影响供给和需求的因素，以及金融货币、宏观经济周期、政治政策因素等等众多方面；? ?? 2.?能够撰写研究报告。数据分析师要将投资方案、日常的研究产品化。研发产品的研究角度、研究方法的正确性、数据准确性、时效的及时性等是分析师水平的直接体现；? ?? 3.数据分析的去伪存真。这项工作是数据分析师的重要责任，数据分析师的素质是要能够发现一系列数据背后的含义，不被假象所迷惑，还要能够发现一系列数据的主要方面，才能够得出一个正确的结论。本文转自西线学院	暂无报价	157211*****	上海西线教育科技有限公司	2016-12-26	我要报价
数据分析较重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的统计知识（统计学、计量、时间序列、非参数等等）背后的原理、假设及其局限性，知道各种数据分析工具（例如数据挖掘）能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验的结果你能言说什么，不能言说什么。这一切的背后，需要一套完整的「科学」逻辑框架，让你了解自己手中的工具的本质，你才能从数据中「正确地」发现有效的信息，而不是胡乱地使用一大堆自己都搞不清楚的工具来堆砌分析结果，这样得到分析结果不仅无用，而且有害。知道了这些后，希望成长为「数据分析师」，就需要着手训练自己的能力和洞察力。既然是「数据分析师」，那就分别从「数据」和「分析」两方面入手。「数据」当然包含了数据收集、处理、可视化等内容，每个环节对于较后的结果都有关键性的影响。其中涉及的技术性内容只是一部分而已，更重要的是你要理解数据收集（是否存在采样偏差？如何纠正或者改进？）、处理（是否有漏洞或异常情况没有考虑？）背后的逻辑。例如：如果分析股票数据用于设计交易策略，那么你不仅需要明白数据处理本身的问题，还要清楚金融市场的基本知识。例如，使用股票价格时，到底要用收盘价，还是复权价；复权价的话要用前复权价还是后复权价。这些选择与数据分析没有太大的关系，纯粹决定于你分析的目的是什么。因此你要充分了解这些概念背后的逻辑、动机是什么，才能正确地根据自己的目的作出选择。数据可视化更多的是一门艺术：如何把信息以较恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。首先，你要充分理解这些信息究竟是什么，有什么特点，你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。另外一部分就是「分析」。当然就是各种分析模型，还是需要了解这些模型背后的逻辑，要放到整个项目的上下文中去看，而不是单纯地在模型中看。总而言之，「理解」数据以及其中的信息是非常重要的，这决定了你的分析和呈现的方法是否合适，决定了较后的结论是否可靠。现在可以回答题主的问题了：成长为一个数据分析师，要注意「理解」你的知识，形成一个系统，而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力，了解你所分析对象的原理和尽可能多的细节。在这个基础上，才能谈数据分析。本文转自西线学院官网	暂无报价	157211*****	上海西线教育科技有限公司	2016-12-26	我要报价
近些年，互联网公司对数据分析师岗位的需求越来越多，这不是偶然。　　过去十多年，中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长；而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降，这种粗放的经营模式已经不再可行。互联网企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营，降低成本、提高效率；而这对数据分析师也提出了更高的要求。　　本文将和大家分享数据分析师的演变、数据分析价值体系、数据分析师的四大能力、七大常用思路以及实战分析案例。一、数据分析师的前世今生　　在介绍数据分析师之前，我们先来看一下这几个历史人物，看看他们都跟数据分析师有着怎样的渊源？二、数据分析师的价值金字塔　　一个完整的企业数据分析体系涉及到多个环节：采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等。其中，不同环节工作内容不一样，消耗的时间和产生的价值也相差甚远。　　互联网企业数据分析体系中至少有三方面的数据：用户行为数据、交易订单数据和 CRM 数据。工程师把不同来源的数据采集好，然后通过清理、转化等环节统一到数据平台上；再由专门的数据工程师从数据平台上提出数据。这些工作占用了整个环节 90% 的时间，然而产生的价值却只占 10%。　　这个金字塔再往上数据分析就和业务实际紧密结合，以报表、可视化等方式支持企业的业务决策，涵盖产品、运营、市场、销售、客户支持各个部门。这个部分占用了整个环节才 10% 的时间，但是却能产生 90% 的价值。　　一个优秀的商务数据分析师应该以价值为导向，紧密结合产品、运营、销售、客户支持等实践，支持各条业务线发现问题、解决问题并创造更多的价值。　　三、数据分析师的四大能力数据分析师的四大能力　　1. 全局观　　某日，产品经理跑过来问我：Hi, 能不能帮我看一下昨天产品新功能发送的数据？谢谢！条件反射我会说：好，我马上给你！不过我还是礼貌性地问了一句：为什么需要这数据呢？产品经理回复道：哦，昨天新功能上线了，我想看看效果。知道了产品经理的目的，我就可以针对性地进行数据提取和分析，分析的结果和建议也就更加具有可操作性。　　很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。　　2. 专业度　　某企业的数据科学家针对用户流失情形进行建模预测，较终得到的用户流失模型预测准确率高达 90% 多。准确率如此之高，让商务分析师都不敢相信。经过检验，发现数据科学家的模型中有一个自变量是「用户是否点击取消按钮」。而点击了「取消」按钮是用户流失的重要征兆，做过这个动作的用户基本上都会流失，用这个自变量来预测流失没有任何业务意义和可操作性。　　数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。　　　3. 信任度以销售岗位为例，一个销售人员首先要和用户建立起信任；如果用户不信任你的话，那他也很难信任或者购买你的产品。同理，数据分析师要和各部门同事建立良好的人际关系，形成一定的信任。各个部门的同事信任你了，他们才可能更容易接受你的分析结论和建议；否则事倍功半。本文转自西线学院官网	暂无报价	157211*****	上海西线教育科技有限公司	2016-12-26	我要报价
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展较快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。　　就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。　　较开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西较多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：? 1、 RFM模型模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。利用 RFM分析，我们可以做以下几件事情：　　⑴ 建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动　　⑵ 发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。　　⑶ 在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取较优会员。　　⑷ 维系老客户，提高会员的忠诚度。使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。? 2、关联分析关联分析较原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以较终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的商品一般都是同类商品或者同品牌的商品，像“啤酒与尿布”这种，很少能够有。使用方法：组套销售或者相关陈列等。? 3、聚类分析零售行业的聚类分析主要是指将具有相似购物行为的顾客进行群体的细分，以支持精细化的营销活动，带来更大的营销效果，节省成本。Spss里面的聚类分析主要有两种K-means聚类和系统聚类。也可以在数据仓库中根据顾客购买的商品属性进行会员的聚类分析，这里就不需要算法的支持，只需要根据系统的已经有的商品分类，把购买过相同商品类别的顾客划分到一起。这种方法可能与公司的业务更加贴近。聚类分析是进行会员精细化管理，精细化营销的基础，做好聚类分析，对企业将有很大的益处。 4、“之”字分析法该种方法主要是有一种很明确的会员群体，然后通过分析这些会员群体的购买行为，提取这些购物行为的相似点，然后再通过这些相似点返回到整个数据里面，从中抽取更大的会员群体，以制定精准的营销。　　再后来，公司又上了SAP，又去BW组去做报表开发，做报表开发这一块能够接触到更多的业务方面的知识，虽然做数据挖掘比较少了，但是数据较终是要指导业务的，所以这对我的成长也算是非常有利的。业务方面主要了解到了几大块：　　1、库存管理-库存管理这块主要有正品库存的管理，滞销库存，高库存商品等各种不同类型的库存该怎么定义以及该如何去管理。比如去管理供应商的库存的时候会根据正品库存及滞销库存和库存正常的周转天数来计算该供应商的库存是否在合理的水平，是否该进货还是要减少库存。　　2、促销管理-促销管理是以提高销售额为目的，吸引、刺激消费者消费的一系列计划、组织、**、控制和协调管理的工作。数据方面来说主要是针对不同的促销方式来计算不同的方式收益情况，不同的促销方式可以带来不同的效果，因此在使用促销的时候要审慎的选择，以达到理想的效果。　　另外，还有财务报表、采购流程等很多方面的东西，这些接触的比较少就不写啦。　　在BW项目组的时候，也经常会帮网站做一些分析工作，自己也自学了两本关于网站数据分析方面的书，感觉学到了一些皮毛，下面说一下吧：　　1、网站流量分析　　网站流量的比较重要的KPI指标有浏览量、访问量、独立访客数、跳失率、转化率、页面停留时间、访问页面数、流量来源、流量来源ROI等等。通过这些数据可以全面的反映网站的整体情况。其中跳失率可以用来衡量页面的质量，流量来源及转化率可以衡量市场及营销的工作情况。进行网站数据分析的时候，需要牢牢的把握转化率这一指标，然后由这一指标的变化来寻找其他相关数据的变化，较终找出原因，做相对应的策略，改进我们的工作。　　2、网站分析细分　　数据分析行业有句话-无细分，毋宁死，足矣看出细分对数据分析意义。对于网站的数据分析尤其是如此。网站的流量数据量非常大，从整体上看根本都看不出那里会出现问题，所以必须要细分。比如说营销人员需要看的转化率，必须就要细分到每个渠道里面，然后再看到这些渠道来的会员的点击情况，他们都看过那些网页，对什么感兴趣，跳失率是多少，浏览时间多长，较终转化的是多少等等，这样才能看出问题。　本文转自西线学院官网	暂无报价	157211*****	上海西线教育科技有限公司	2016-12-26	我要报价
? 数据分析较重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的统计知识（统计学、计量、时间序列、非参数等等）背后的原理、假设及其局限性，知道各种数据分析工具能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验的结果你能言说什么，不能言说什么。这一切的背后，需要一套完整的科学逻辑框架，让你了解自己手中的工具的本质，你才能从数据中正确地发现有效的信息，而不是胡乱地使用一大堆自己都搞不清楚的工具来堆砌分析结果，这样得到分析结果不仅无用，而且有害。知道了这些后，希望成长为数据分析师，就需要着手训练自己的能力和洞察力。既然是数据分析师，那就分别从数据和分析两方面入手。 ??数据当然包含了数据收集、处理、可视化等内容，每个环节对于较后的结果都有关键性的影响。其中涉及的技术性内容只是一部分而已，更重要的是你要理解数据收集（是否存在采样偏差？如何纠正或者改进？）、处理（是否有漏洞或异常情况没有考虑？）背后的逻辑。 ??例如：如果分析股票数据用于设计交易策略，那么你不仅需要明白数据处理本身的问题，还要清楚金融市场的基本知识。例如，使用股票价格时，到底要用收盘价，还是复权价；复权价的话要用前复权价还是后复权价。这些选择与数据分析没有太大的关系，纯粹决定于你分析的目的是什么。因此你要充分了解这些概念背后的逻辑、动机是什么，才能正确地根据自己的目的作出选择。 ??数据可视化更多的是一门艺术：如何把信息以较恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。首先，你要充分理解这些信息究竟是什么，有什么特点，你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。 ??另外一部分就是分析。当然就是各种分析模型，还是需要了解这些模型背后的逻辑，要放到整个项目的上下文中去看，而不是单纯地在模型中看。 ??总而言之，理解数据以及其中的信息是非常重要的，这决定了你的分析和呈现的方法是否合适，决定了较后的结论是否可靠。 ??现在可以回答题主的问题了：成长为一个数据分析师，要注意理解你的知识，形成一个系统，而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力，了解你所分析对象的原理和尽可能多的细节。在这个基础上，才能谈数据分析。本文转自西线学院官网	暂无报价	157211*****	上海西线教育科技有限公司	2016-12-26	我要报价
数据分析师的竞争可谓越来越激烈，在这个人才辈出的年代，高效快速学有所成是关键。想要成为一名比较出色的数据分析师，专业知识是必要，但不是一，下面我就列出了10点成为好的数据分析师所必须具备的条件，为你的数据分析师之路指点迷津。 1、熟练玩好Excel软件工具，这个可以看《Excel高级应用与数据分析》我写的书，当然有很多Excel论坛和网站，从我的博客就可以连接到。--数据分析师 2、学习好统计分析方法，我不是单指统计原理，而是统计分析方法，比如回归分析，因子分析等，不断进入统计分析解决问题的思考方式；这个可以看看SPSS软件方面的书和数据案例，通过软件学习解决数据分析的统计问题，这方面的书很多，当然你也可以关注我的博客，不断增加统计分析方法解决数据分析问题的思路，自己对照着完成！ 3、在上述问题有了比较好的理解后，也就是你应该算是一个数据分析能手的时候，开始进入数据挖掘领域，你会发现用数据挖掘思想解决问题具有智能化、自动化的优势，接下来，你需要考虑数据建模的过程，通过学习Clementine软件或SAS的挖掘工具，不断理解数据挖掘与原来的数据分析工具有什么不同或优势！ 4、当前面都是了解并且能够得心应手后，你就要有针对性的掌握你工作所在行业的问题，例如：电信行业的解决方案问题：客户流失、客户价值、客户离网、客户保持、客户响应、客户交叉销售等商业模型，同时与数据分析和数据挖掘统一在一起的解决方案！ 5、接下来，你应该掌握数据库的一些原理和操作，特别是SQL语言的方式 6、你到了这个阶段，就应该有全面解决问题的能力，比如挖掘出来的知识或商业规则如何推送到营销平台上等等 7、梳理自己的知识结构，不仅会操作，现在你应该成为了，要能够宣扬你的知识能力和*力，当然也要表明你在数据挖掘领域的专业特长 8、要经常帮助同事和行业朋友，比如帮助解决数据分析问题，帮助咨询，甚至给大家讲课，这对你的知识梳理和能力的提高非常重要，你的自信心会更强！ 9、有兴趣，可以建立一个博客或什么，不断写点东西，经常思考和总结 10、结交广泛的朋友！本文转自西线学院官网	暂无报价	157211*****	上海西线教育科技有限公司	2016-12-26	我要报价
机制木炭厂回收锯末滚筒烘干机急需因生产规模扩大，急需机制木炭生产设备烘干机3套设备介绍：锯末烘干机的转筒是略带倾斜并能回转的圆筒体，锯末从一端上部进入，干物料从另一端下部收集，热风从进料端或出料端进入，从另一端上部排出，筒内装有顺向抄板，使物料在筒体回转过程中不断抄起又洒下，使其充分与热气流接触，以提高干燥效率并使物料向前移动，干燥饲料的热源一般为热空气、高温烟道气、水蒸气等。锯末烘干机使用注意事项：锯末具有易着火、含水量大的显着特点，在以往的烘干系统中，由于其易着火和水分大的特性导致不能保证烘干水分，上海戴沃机械针对锯末以上物理化学特性研发的专业锯末烘干机设备具有设计科学、高效节能、操作方便、自动化程度高、占地面积小、适用范围广等特点，深受用户喜爱。设备优势：　　灵活调整转速　　根据烘干物料的理化性能不一，烘干的停留时间有所区别，灵活调整筒体转速运行，充分保证烘干质量，一般配用电磁调速或变频调速电机。　　调心托轮装置　　采用不同于传统烘干机托轮的轴承型号和结构形式，托轮与轮带自约束保持线接触，摩擦面接触更宽泛均衡，保证了托轮与轮带的使用寿命，增强了烘干机筒体运转的稳定性。并适当减少托轮间夹角，减少运转阻力，降低电耗。　　新型密封装置　　锯末烘干机的前后密封圈借鉴了回转窑的密封装置，由迷宫装置组成，耐温耐磨，密封效果好，使用寿命长，安装维护便利。　　热源选择为环保热风炉　　锯末烘干机配备该炉型，其燃料适应性广，可燃用各种煤，木材特别是燃用几乎没有挥发分的焦炭或焦炭末;燃烧温度较低，能够在燃烧过程中有效地控制Nox和Sox的产生和排放，是一种“清洁”的燃烧技术;燃尽率高、热效率高;截面热力强度大，床层传热能力高，可以减少炉膛体积与钢耗;负荷调节宽泛，供热稳定性能好;点火方便、压火时间长;灰渣不易软化或粘结，活性好，便于综合利用。　高效组合扬料板　　根据物料在烘干过程中物性的变化，采用勺型弧板，从而使其单位容积蒸发强度达40-80kg/m3.h，蒸发强度较传统回转烘干机提高50～**。　　收尘尾罩设计　　根据不同烘干物料的要求，扩腔设计尾罩和改变尾气流向，让尾罩取到初级收尘作用，大大减少了后续收尘器的收尘压力。回转滚筒干燥机是主体略带倾斜并能在一定范围内可调转速的圆筒体。湿物料由加料机送入圆筒内，在内筒均布的抄板器翻动下，物料在干燥器内均匀分布与回转滚筒内热风充分接触，加快了干燥传热、传质。从而达到了干燥的目的。该设备可选用直形形式抄板来适应不同的物料，结构简单，运转可靠，维修方便。湿物料从干燥机一端投入后,在内筒均布的抄板器翻动下，物料在干燥器内均匀分布与分散，并与并流（逆流）的热空气充分接触，加快了干燥传热，传至推动力。在干燥过程中，物料在带有倾斜度的抄板和热气流的作用下，可调控地运动至干燥机另一段星形卸料阀排出成品。适应物料 ◎化工、矿山、冶金等行业大颗粒，比重大物料干燥，如：矿山、高炉矿渣、煤、金属粉末、磷肥、硫铵。 ◎对有特殊要求的粉末、颗粒状物料的干燥，如:HP发泡剂、酒糟渣、轻质碳酸钙、活性白土、磁粉、石墨、药渣。 ◎要求低温干燥，且需大批量连续干燥的物料。性能特点 ◎转筒干燥器机械化程度高，生产能力较大。 ◎流体通过筒体阻力小，功能消耗低。 ◎对物料特性的适应性比较强。 ◎操作稳定，操作费用较低，产品干燥的均匀性好。	暂无报价	156504*****	梁山多米二手设备有限公司	2018-04-25	我要报价
选择入一个行业就要了解清楚这个行业的前景，目前白酒前景是非常不错的，各类商家的白酒产品也层出不穷，各类型的定位都有。主要看你想做什么方向的市场选择代理的时候，大品牌固然好，但是也要看自己的实力，避免日后没有话语权。其次要讲明白后续的一些运营方面是否给予大量的扶持，不然花了大价钱进了货卖不出去。亏的是自己。建议你了解了解我们麦伦达连池老窖酒系列产品，定位从低端到高端，基本上涵盖了各个场合的酒体，重要的是它是一款酒。	5 家报价	195103*****	麦伦达（北京）健康科技有限公司	2021-05-25	我要报价
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