各年份油价_历年油价调整一览表

1.最近蔬菜价格上涨主要原因有哪些？

2.六跌八停十一涨,成品油价无法挡,打一生肖

3.全球石油价格多维分析

那得看是什么车

国产单缸250或者日本V2双缸250，百公里综合油耗3.5升，现在7.45的油价，也就是一公里2毛6分

如果是直列4缸250，如小黄蜂或者CBR250，文明驾驶百公里综合油耗5升左右，暴力驾驶6升多点，一公里大约3毛7至4毛4

有的上了年纪的破车，百公里油耗超过8个的都有，2冲250的油耗更恐怖，如NSR250-P3，正常油耗就要9个油，一公里多少钱你自己算。

最近蔬菜价格上涨主要原因有哪些？

在襄阳开滴滴一个月的费用会受多个因素影响，包括但不限于以下几点：

1. 高峰时段和非高峰时段：在高峰时段，如上下班时间或周末夜晚，乘客需求较大，司机可能会接到更多订单，收入相对较高。而在非高峰时段，订单数量可能减少，收入相应下降。

2. 营运时间和工作时长：司机的营运时间和工作时长直接影响到收入。如果司机能够全天候营运，且工作时间较长，那么收入可能会相对较高。

3. 路程和里程数：乘客的目的地和乘坐距离也会对收入产生影响。长途订单或距离较远的乘客会带来更高的收入。

4. 车型和服务等级：不同车型和服务等级的收费标准可能不同。选择高级别的车型和服务等级，收入可能相对较高。

需要注意的是，以上因素仅供参考，实际收入可能还受到其他因素的影响，如市场竞争、天气条件等。因此，具体的一个月开滴滴的费用会因司机的个人情况而有所差异。在考虑开滴滴的成本和收益时，司机应该综合考虑以上因素，并进行详细的成本和收益分析，以便做出准确的决策。

六跌八停十一涨,成品油价无法挡,打一生肖

最近蔬菜价格上涨主要原因是前期连续阴雨天气，蔬菜的生长和储存受到一定影响。

接下来分析其他具体影响蔬菜价格的因素：

1.8月份以来我国山东、山西、河南、河北等地受到了不同程度的暴雨影响，而山东、山西、河南、河北是我国大多地区的蔬菜供应来源，因暴雨的影响多地蔬菜被淹没，使得蔬菜的产量严重下降。

2.随着天气的转凉，蔬菜供应正处于由北方向南方转移，由露天蔬菜向设施蔬菜转移的更迭期。但是，从9月下旬开始到10月上旬，这期间蔬菜主产区雨水偏多，蔬菜的种植、生长、采摘、存储都受到不同程度的影响。蔬菜普遍上市推迟，而且产量不佳，导致了蔬菜供应的紧缺。

3.今年秋天的蔬菜的生长关键期我国北方地区出现了极端天气，且今年的气温比往年同期低了不少，不利于蔬菜的生长，导致各种蔬菜生长缓慢，蔬菜的采收期延长。

4.由于近期汽车油价的持续上涨，使得汽油和柴油的价格增加，而运输蔬菜的方式大多是靠大型货车运行的，届时运输成本增高。

5.消费需求的改进，随着生活逐渐变好，人们的消费观念在逐渐改变，比起大鱼大肉大家更向往健康膳食，蔬菜（特别是绿色蔬菜）变成了热门。

6.一定的炒作，因为蔬菜大产地的北方遭遇水灾和低温等情况，蔬菜供给变少，有些商贩故意抬高价格导致蔬菜价格上涨。

怎么解决蔬菜价格上涨过快：

1.品种价格过低时，政府部门采取宏观调控，大量平价收购,保证种植户的基本收益,保护菜农的积极性,防止来年大涨;在部分品种过高时，建议投入资金直接收购，低价投放市场。

2.积极扶植超市扩大蔬菜经营面积和品种。建议政府部门支持和帮助超市扩大蔬菜经营面积和品种，及时发布超市蔬菜价格，引导市民合理消费。

3.政府方面能像对待粮食生产一样，给蔬菜种植一定的补贴，特别是当蔬菜出现减产的年份提高补贴标准，就能在一定程度上保障菜农的生产积极性，为平抑价格打下基础。

4.对于以种种理由囤积居奇、制造蔬菜供应紧张气氛的行为，有关部门应该重视并通过经济手段加以打击。

5.加大科技培训力度，培养素质相对较高的菜农，改进他们的种植方法，提高科学意识。

全球石油价格多维分析

戌狗。

“六跌八停十一涨，成品油价无法挡”中，十一是涨，而在十二生肖中戌狗排名四十一位，因此谜底是戌狗。

生肖也称属相，是中国和东亚地区的一些民族，用来代表年份和人的出生年的十二种动物，统称十二生肖或十二属相。

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。