油价查询数据整理方法_油价查询数据整理

2024-07-08 23:16:23

1.求汽油价格历史数据

2.全球石油价格多维分析

3.2021年油价调整时间，5月2次调整，下周进行最后一次油价有望下跌

油价查询数据整理方法_油价查询数据整理

郴州市辖区内各县、区今日油价查询

地区

95号汽油市辖区今日油价9.84北湖区今日油价9.84苏仙区今日油价9.84桂阳县今日油价9.84宜章县今日油价9.84永兴县今日油价9.84嘉禾县今日油价9.84临武县今日油价9.84汝城县今日油价9.84桂东县今日油价9.84安仁县今日油价9.84资兴市今日油价9.84

以上郴州油价信息是当前市场上最新油价信息，包括郴州市辖区内各县、区:

市辖区、北湖区、苏仙区、桂阳县、宜章县、永兴县、嘉禾县、临武县、汝城县、桂东县、安仁县、资兴市、各加油站统一指导价，油价数据仅供参考,对郴州各加油站由于其经营特点和其它因素，实际在售油价可能有小幅偏差，请以您所在地区的加油站实际售价为准。

郴州油价说明：

1、郴州地区的油价各加油站可能有不同，是因为发改委出台的是基准价，允许石油、石化集团公司在此基础上在上下浮动5%的幅度内确定零售价格，绝大部分郴州加油站是按此价格。

2、郴州今日油价数据仅供参考，请以您郴州所在地区的各加油站报价为准。

求汽油价格历史数据

具体数据在美国能源署网站? ，每一年的每一天都查得到

全球石油价格多维分析

93#汽油 7.46

97#汽油 8.01

0#柴油 7.07

90#汽油 6.93（以上是2010年8月的）

93#汽油 6.13

97#汽油 6.69

0#柴油 6.02

90#汽油 5.69（2011 。8）

望采纳。

2021年油价调整时间，5月2次调整，下周进行最后一次油价有望下跌

传统的数据仓库展现，一般是通过建立数据仓库、设定维度、预先计算，然后向客户端展现多维分析的结果。在本系统中，则采取了与之不同的另一种数据仓库构建的思路，即在系统的数据仓库展现中尝试利用多维数据表之间的关联性来实现实时的多维分析功能。

在多维数据结构中，事实表和维度表之间是通过直接或间接的关系联系在一起的。对于某张表中某条记录的选取，可以在其他相关联表之间查询到与之相关联的数据记录，并可以对选取的数据和相关联的数据进行统计分析，得到这些数据的分布、趋势等分析结果，并且可以在设定了多维分析的维度之后，按照维度之间的层次关系对数据从各个不同的组合角度进行分析，形成实时的多维分析。

数据仓库展现的开发内容一般可以分为数据仓库的设计和多维分析的实现两部分。数据仓库的设计包括星型模式的搭建、数据抽取方式的确定、数据转换净化的实现，以及多维数据的存储等内容。多维分析的实现则包括多维分析维度的选取、度量值的定义、维度变换方式、钻取路径的定义、钻取数据显示方式的确定等内容。

本系统在开发过程中，由于原型系统带来的需求不确定性和数据齐备性等因素的制约，如何设计出良好的结构来更好地进行多维数据展现以及采取何种形式进行展现是一个重点问题。前文已经讨论过系统中数据仓库的架构模式、多维数据结构的定义等内容，讨论了系统原始数据源中存在的复杂性、数据完整性和数据有效性等方面存在的问题及解决办法。多维分析的设计包括维度之间的关联、事实数据展现的内容和形式、数据钻取等内容。

5.3.2.1 维度表关联性分析

数据源表结构中包括一张事实表和数张维度表。针对这些维度表可以设计用于多维分析的维度，分别为油品、交易市场、交易类型、价格单位和价格日期维度。维度数据和中间事实表之间存在直接关联，维度数据之间通过中间事实表而产生简洁的关联关系。从而可以在既有事实数据的基础上，对维度之间的关联关系进行可视化展现。

图5.29中显示了4个维度的内容数据，并列出了各维度中所具有的字段取值，这些字段通过事实表产生关联。在选择了Crude Oil油品之后，其他3个维度中的字段取值背景出现变化。白色背景表示在事实表中存在与Crude Oil相关联的交易市场，分别为Cushing,OK和Europe Brent，这表明事实表中存在有Crude Oil在这两个市场中的价格数据，没有在其他市场上的价格数据。

图5.29 多维分析维度列表

在默认情况下，维度列表显示了全部可能的维度取值。而在选择了某一维度之后，比如选择产品名称中的Crude Oil值，则在其他维度中高亮显示与此维度选中值通过油价数据关联起来的维度值。通过维度之间的关联显示，可以分析出源数据中隐藏的一些分布模式。在本示例中就可以看出系统中具有Crude Oil在Cushing,OK和Europe Brent两个市场的Spot Price FOB价格，而价格时间则从1986年到2008年都存在，油价的单位名称只存在Dollar per Barrel一种形式。多维分析的维度关联性分析，还允许在一次分析基础之上继续缩小选择值的范围。

5.3.2.2 维度表和事实表的关联性分析及展现

在实时多维分析中，除了可以进行维度表之间的关联性分析，也可将维度表和事实表关联起来进行分析。在此类分析中，除了可以在界面左侧展示维度表之间的关联之外，还可以在界面主体部分显示出事实表数据以及以事实表数据为基础的一些统计分析。图5.30中展现的是全球石油价格不同交易类型的对比分析，反映出对各石油品种在现货交易、期货交易等方式下的价格对比情况，分析的结果可以随左侧维度选择的变化实时变动。

图5.30 交易价格比较分析

对于事实表的展现，除了按照默认的维度顺序进行统计分析，维度之间的顺序也可以直接通过在界面中拖动维度的位置来完成维度的变换，实现多维分析旋转功能，在此不再赘述。

5.3.2.3 事实表数据钻取

多维分析另外一个很重要的内容就是数据钻取。在实时多维分析中，数据钻取的功能可以更为丰富。出于分析的目的，我们预先定义了钻取路径：

市场→价格类型→价格年份→产品名称。

这样就可以按照这样的路径对油价进行钻取分析。第一次默认按照市场名称来统计历史油价，在选择了一个市场之后就向下钻取两层，就可以得到按照价格年份来统计的历史油价。这里的钻取分析可以和维度关联性分析结合起来使用，从而更灵活地实现数据钻取（图5.31，图5.32）。

图5.31 数据钻取分析一

图5.32 数据钻取分析二

5.3.2.4 价格趋势分析

价格趋势分析可以作为价格预测的一种补充，它的功能展现过去时间的不同油品、不同交易类型及价格单位等相关信息，以此来直观表达油品的未来走向与趋势。这一块已经有了单独的模型程序模块来完成（图5.33）。

图5.33 多维价格趋势分析

通过在数据仓库展现中利用实时多维分析中的维度表关联性以及维度表和事实表之间的关联性，可以更好地拓展多维分析的功能。而对多维分析的需求确定可以考虑采取原型法来进行，利用数据仓库的实时多维展现来发现数据的内涵和数据之间的关联性，逐步帮助确定需要分析的维度、度量值、展现方式等内容，并反向影响到数据源表结构的设计。

加油站商会，加油站问题找商会

2021年到现在已经进行了9次调整，不过这9次油价调整共出现了“7次上涨，1次下跌，1次搁浅调整”。在5月共有2次油价调整，其中在上周已经上涨了一次，不过在下周将进行5月的最后一次油价调整，目前看还有下跌的希望。下面看看2021年上半年油价剩余的调整时间

2021上半年油价调整时间表一览

5月油价调整时间：5月14日24时、5月28日24时

6月油价调整时间：6月11日24时、6月28日24时

在2021年上半年共有12次油价调整，现在已经进行了9次了，具体的调整数据，请看后面的涨跌数据列表，现在比较好的就是5月最后一次油价调整，在本周让涨幅降了下来，目前预计下调油价20元/吨，如果下周跌幅继续增加就还有下跌的希望。

2021年油价调整数据

1月15日24时上调汽油185元/吨，柴油180元/吨

1月29日24时上调汽油75元/吨，柴油70元/吨

2月18日24时上调汽油275元/吨，柴油265元/吨

3月3日24时上调汽油260元/吨，柴油250元/吨

3月17日24时上调汽油235元/吨，柴油230元/吨