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日常生活中的小事情也值得总结，它们对我们的成长和发展有着潜移默化的影响。总结时要结合具体的实践和案例，用事实证明自己的观点和总结是否准确。请大家积极思考和借鉴，根据自己的实际情况进行灵活运用。
数据篇一
大智慧一直注重于对行情和交易数据的分析，从早期的散户线、龙虎看盘到level-2的dde决策系统、topview(赢富)的席位综合分析等等，这些分析方法都是通过对行情和交易数据的挖掘，揭示市场的内部影响因素，预测未来的市场趋势，每次的开发都带给投资者惊喜和收获，掀起技术分析巨大冲击波。
时至，在当前的特殊行情背景之下，大智慧研究员潜心研究一年之久的superview(超赢)数据分析系统(t+0)正式发布[查股网]，实现了两个重要突破：1、大大提高主力资金跟踪的准确性，克服了topview数据对主力分仓无法准确统计的缺陷!2、盘中实时刷新，克服了topview数据延迟两个交易日的缺陷，避免主力打时间差使投资者操受损失!
superview(超赢)数据分析系统(t+0)包括：
svzl(主力资金持仓分析)。
svsh(散户线模型)。
svfl(持仓分类统计)。
svzj(资金流向决策分析)等。
二、svzl(主力资金持仓分析)。
该指标通过跟踪市场主力的持仓变化，描述市场主力的每天买卖动态。我们知道，每一只股票都有不同的主力在跟踪在做庄，或基金或私募，这股主要力量的动向往往影响了股票的涨跌。svzl目的就是跟踪这股主力资金的动态，让投资者看的清晰，实时的追踪解决了赢富数据t+1的缺陷。
举例，11月10日至12月，中央连续的大力措施促进经济的背景下，a股出现了一波反弹行情。在出台4万亿的刺激内需政策之前，部分受益股票却早已开始了大量的建仓。svzl监控能够准确监控到这股主要力量的动向。
三、svsh(散户线模型)。
svsh反映散户进出动态，散户线可以说是市场的第三只眼睛，散户数的减少说明市场筹码的聚集，侧面反映了市场的趋势。超赢数据的svsh精准的计算了散户的帐户变化和持仓变化情况。
如案例中所示，散户数连续的大幅度减少，事实已经明显提示了市场筹码的移动方向，
该股后期涨幅超过80%。
四svzj(资金流向决策分析)。
该指标跟踪活跃资金的进出情况，计算活跃资金的对每只股票的买卖金额数据。活跃资金不同与主力，他们的操作习惯是中短线，活跃资金的敏感度比一般市场主力要强，如果嗅到市场风声的转变，他们会快速卖出现在的股票。所以，跟踪活跃资金操作我们需要注意投资风险之外，更重要的是要跟的“紧”。
活跃资金一进入，资金流指标就会立即提示。如下图该股12月4日活跃资金进入后一周涨幅超过20%。活跃资金什么出逃，这就需要投资者用资金流指标实时监控。
五svfl(持仓分类统计)。
持仓分类统计统计了散户、中户、大户、超大户的持仓变动。做到跑在市场前面，我们需要把握市场各参与者的一举一动，特别是机构投资者，了解了各分类用户的持仓分布，更能够做出正确判断。svfl同时能够把握行情的转折点，在一段上涨或者下跌行情到了快要结束的时候，往往各类市场参与者之间的持仓变动会变得非常明显。
比较如下两幅图，是同一只股票12月5日和12月8日相邻两个交易日的走势和svfl持仓数据情况。两个交易日成交量和走势情况非常接近，传统分析方法根本分辨不出其中的区别。svfl能够挖掘出其中的区别，12月8日散户中户的持仓大量的转移到了大户和超大的手上，之后行情出现了转折。
一.“超赢1号”股票池简介。
“superview超赢”是大智慧专门针对投资决策领域的服务品牌，以提高客户的盈利能力为目标，提供内容丰富，具有深度、广度、精确、高质量的权威数据和超强的分析技术、决策工具及模型。
相信在大智慧超赢股票池推出之前，没有人真正使用过产品化的投资决策工具。传统的证券软件禁锢了我们的思维，我们虽然使用了先进的电脑，能够实时浏览到大量的数据和资讯，但决策的过程却像使用算盘，由于工具的落后，我们每天都在辛苦地做体力活，一遍遍的条件选股、组合选股，看大量资讯把基本面好的、评级调高的股票然后加入到自选股，然后在每天盯着市场的表现，寻找热点，选择交易的时机。
大智慧超赢股票池就是这样一个工具，它就像很多分析师在协同工作，每位分析师严格按照你设定好的程序，专门负责一方面的工作，并把选出来的股票送到下一位分析师做另一方面的分析。这种分析流程不一定是单一线程，他可以有分支和交并。各个分析模块按照你事先设定好的方式运行，比分析师更及时、更高效、更准确!
所有股票都会被打上标记，以表明他目前已经通过了某个模块的鉴定，可以查询所有股票在股票池中的状态。
我们可以设定一些关键的股票池，作为买入池，并把他直接输出到监控窗口。
系统还会从收益率、波动性和流动性三个方面对股票池进行评价，你可以根据评价的结果修改各个池的筛选条件，提高股票池的质量。
大智慧会事先做好的一些股票池，你可以直接利用这些池，也可以在这些池的基础上做进一步的延伸。
二.“超赢2号”股票池简介。
大智慧“超赢一号股票池”推出之后，深受用户好评，很多用户认为，超赢一号股票池的股票风险小，短线爆发力强，例如000025特立a5月26日进入超赢一号池，之后短短6个交易日涨幅超过50%。更为重要的是，股票池的五步选股和股票流转迁移机制让用户深受启发，用户的控制风险能力和盈利能力大大提高，这也正是大智慧股票池的最终目的。
部分用户反馈，希望增加适合中线投资的股票池，为此，大智慧研发了“超赢二号股票池”。
大智慧一直注重于对行情和交易数据的分析，从早期的散户线、龙虎看盘到level-2的dde决策系统、topview(赢富)的席位综合分析等等，这些分析方法都是通过对行情和交易数据的挖掘，揭示市场的内部影响因素，预测未来的市场趋势，每次的开发都带给投资者惊喜和收获，掀起技术分析巨大冲击波。
时至20，在当前的特殊行情背景之下，大智慧研究员潜心研究一年之久的superview(超赢)数据分析系统(t+0)正式发布，实现了两个重要突破：
1、大大提高主力资金跟踪的准确性，克服了topview数据对主力分仓无法准确统计的缺陷!
2、盘中实时刷新，克服了topview数据延迟两个交易日的缺陷，避免主力打时间差使投资者操受损失!
superview(超赢)数据分析系统(t+0)包括：
svzl(主力资金持仓分析)。
svsh(散户线模型)。
svfl(持仓分类统计)。
svzj(资金流向决策分析)等。
其中，svzl的分析思路延续topview的机构持仓、大户持仓线分析模型，从我们对历史数据的统计测算来看，它与现有的topview数据的吻合度几乎达到了95%，并且实现了t+0，而我们知道topview数据是延迟两个交易日的。superview(超赢)数据分析系统(t+0)达到了行情和交易数据分析的又一个高度。
(主力资金持仓分析)。
该指标通过跟踪市场主力的持仓变化，描述市场主力的每天买卖动态。我们知道，每一只股票都有不同的主力在跟踪在做庄，或基金或私募，这股主要力量的动向往往影响了股票的涨跌。svzl目的就是跟踪这股主力资金的动态，让投资者看的清晰，实时的追踪解决了赢富数据t+1的缺陷。
举例，08年11月10日至12月，中央连续的大力措施促进经济的背景下，a股出现了一波反弹行情。在出台4万亿的刺激内需政策之前，部分受益股票却早已开始了大量的建仓。svzl监控能够准确监控到这股主要力量的动向。
(散户线模型)。
svsh反映散户进出动态，散户线可以说是市场的第三只眼睛，散户数的减少说明市场筹码的聚集，侧面反映了市场的趋势。超赢数据的svsh精准的计算了散户的帐户变化和持仓变化情况。
如案例中所示，散户数连续的大幅度减少，事实已经明显提示了市场筹码的移动方向，该股后期涨幅超过80%。
(资金流向决策分析)。
该指标跟踪活跃资金的进出情况，计算活跃资金的对每只股票的买卖金额数据。活跃资金不同与主力，他们的操作习惯是中短线，活跃资金的敏感度比一般市场主力要强，如果嗅到市场风声的转变，他们会快速卖出现在的股票。所以，跟踪活跃资金操作我们需要注意投资风险之外，更重要的是要跟的“紧”。
活跃资金一进入，资金流指标就会立即提示。如下图该股12月4日活跃资金进入后一周涨幅超过20%。活跃资金什么出逃，这就需要投资者用资金流指标实时监控。
(持仓分类统计)。
持仓分类统计统计了散户、中户、大户、超大户的持仓变动。做到跑在市场前面，我们需要把握市场各参与者的一举一动，特别是机构投资者，了解了各分类用户的持仓分布，更能够做出正确判断。svfl同时能够把握行情的转折点，在一段上涨或者下跌行情到了快要结束的时候，往往各类市场参与者之间的持仓变动会变得非常明显。
比较如下两幅图，是同一只股票12月5日和12月8日相邻两个交易日的走势和svfl持仓数据情况。两个交易日成交量和走势情况非常接近，传统分析方法根本分辨不出其中的区别。svfl能够挖掘出其中的区别，12月8日散户中户的持仓大量的转移到了大户和超大的手上，之后行情出现了转折。
八.资讯分析系统概述。
对行情和交易数据的挖掘是揭示市场的内部影响因素。内因是变化的根据，任何变化都要通过内因方能达成，市场变化的内因是投资者的交易行为，但市场走向何处，是否与人的愿望或发展目标相吻合，则不是单纯内因能够决定的，它取决于内外因的互动，并且因此也给外因的作用留出很大一块空间。内因提供了市场变化的可能性，而外因是市场变化的触发点，正确分析外因就能够恰到好处地跑在市场前面。譬如：从10月至10月期间，上证指数跌幅超过70%，市场做空能量逐步衰竭，市场转折可能性大大增加，11月10日国务院出台了扩大内需、促进经济增长的十项措施，成为了市场转折的触发点，事实上在此之前，宏观经济政策的转向信号已经非常明显，如果用户能够关注大智慧的每日财经要闻和宏观经济预测栏目就能够提前预知市场很快会反转。
市场变化的外因是什么?公司绩效、行业景气、宏观经济、社会活动、突发事件、科技创新、消费习惯、时尚娱乐等等。可以说人类社会经济活动方方面面，从宏观到微观，都直接或间接地影响着市场，都是市场变化的外因。
面对如此纷繁复杂的因素我们应该如何分析?大智慧能够为用户带来怎样的理念和方法吗?
为用户提供何种工具?
1、全面系统。
既然外因包含了类社会经济活动方方面面，那么我们就没有理由只做财经类资讯，我们成立了庞大的专业资讯采集团队，关注社会经济生活的方方面面，而同时对资讯的分类和编辑又是清晰和系统的。
2、影响力分级。
按照资讯对市场可能的影响力度对资讯分级，影响力大的重点揭示，特别重要的会重复播发。
3、争分夺秒。
我们建立了高效率的资讯采集和传送系统，我们的目标是比别人快1秒，从资讯的提交到前端揭示仅需要5秒钟。
4、专家评述。
对于重要新闻，我们有专家作出摘要和简评，帮助投资者正确把握可能带来的市场影响。
5、突出热点。
市场关注最多的资讯无疑是对投资者心理影响最大的资讯，我们会每5分钟做一次新闻浏览量和浏览量增长最快的资讯排行。
6、行情与资讯相结合。
用户在浏览行情的同时，我们会快速的把最新的资讯推送给投资者，在行情界面下同样可以浏览资讯。
九.全面资讯体系。
大智慧成立了庞大的专业资讯采集。
数据篇二
第一条申请租用高速数据交换业务(以下简称本业务)，依照本契约条款办理。
第二条本业务系指本公司提供讯框传送等高速数据交换网络，供客户作数据通信、视讯会议及多媒体等信息应用之业务。
第三条申请租用、异动或终止租用本业务，应检具申请书、固定通信(permanentvirtualconnections，pvc)需求表及身分证明文件提出申请。
前项异动，变更通信对象或约定信息速率者，需另附pvc需求表;变更设备者需另附cpe接口性能调查表。
第四条客户应保证其所提出之申请资料为真实完整，如有不实致发生任何纠纷时，客户应自行负责。
第五条本业务所需数字调制解调器限由本公司供租与维护。
第六条客户租用本业务所需屋内配线管道及装设传输设备之场所与电力等设施，由客户自备。
第七条客户自备设备者，遇有障碍应自行检修。电路障碍经本公司派员查修时发现，系因客户自备设备障碍所致者，得收取检查费。如因而影响电信网络之传输品质或其它电路之使用，本公司得暂停其使用，所有因此导致之责任问题应由客户自行负责。
第八条本公司因技术上之需要，必要时得更换本公司指配之客户号码，但应于_________个月前通知客户，客户不得异议或提出其它要求。
第九条客户租用本公司之电信设备，应妥为保管使用，如有毁损或遗失，除因不可抗力所致者外，应照本公司所定价格赔偿。
前项定价，本公司应考虑该设备原购置价格及折旧等因素。
第十条申请租用本业务应缴付电路、调制解调器接线费及系统设定费或客户端接取设备接线费或isdn备援接线费或wlan客户端ap设备接线费。
第十一条客户于本公司未施工前，因故注销申请，已缴之接线费，本公司无息退还;但施工后注销申请者，其己缴费用概不退还。
第十二条本公司为配合客户需要，加装其它有关数据传输等特殊设备时，得按成本向客户收费。为便于本公司测试需要，得免费加装测试开关等设备。
第十三条客户租用本业务如需项目建设，本公司得请客户提出金融机构出具之保证书或按建设成本酌量预收建设保证金，并订定最短租用期间。客户已缴之建设保证金，于客户租用满最短租用期间后无息退还。项目建设，在同一装机地点租用不满最短租期申请移设或终止租用者，应一次补足市内电路部份未满期间之月租费。客户申请于本公司办公时间外施工者，应缴付非办公时间施工费。
第十四条申请变更本业务应缴费用如下：
一、申请移设者，应缴付线路及调制解调器移设费。
二、申请变更本业务之传输速率者，依本公司国内数据电路业务之相关规定办理。
三、申请装设或变更wlan之客户端ap设备者，应缴各费依wlan业务收费标准计收。
四、申请设定或变更固定通信及约定信息速率及特别业务应缴付系统设定费，按每一通信埠每次计收。
五、申请设定或变更客户端接取设备应缴付接线费或系统设定费，按每部每次计收。
第十五条租用本业务每月应缴月租费如下：
一、数据电路、调制解调器月租费：按本公司国内数据电路价目计收。
二、通信埠月租费：按租用通信端口速率计收。
三、约定信息速率月租费：以16kbps为单位，按其通信距离及通信量计收。
四、每一通信埠所设定之固定通信超过十六路时，每增一路加收_________元。
五、特别业务月租费：按其速率计收。
六、加租wlan客户端ap设备者，按wlan业务相关收费标准计费。
第十六条客户租用本业务以本公司电路装妥可供使用之日为起租日，起租日之租费不计;申请终止租用时，以电路拆除之日为终止租用日，终止租用日之租费按一日计算;起租月及停租月之电路租费按实际租用日计算，每日租费为全月租费之_________。
如仅部份固定通信装妥，则装妥之数据电路、调制解调器及通信端口等月租费按上述标准计收，固定通信之约定信息速率月租费则按实际竣工日计收。
客户加租wlan业务者，除前项之规定外，wlan部份以该业务装妥之日为起租日，起租日之租费不计;申请终止租用时，以客户端ap设备拆除之日为终止租用日，终止租用日之租费按一日计算。
第十七条本公司提供瞬间超额讯务(excessburst，简称be)功能，提供客户在网络系统负载低时，于单位时间内传送高于约定信息讯务(committedburst，简称bc)之讯务量，惟此高额可能因网络拥塞而漏失致无法传送至收信端，该部份无法传送完成之信息，客户须自行负责重送。请客户依实际信息传输需求，申请约定信息速率(cir)，并依照每一固定通信连接(pvc)之be值上限为同一pvc之bc值规定办理。(注：约定信息速率《cir》为单位时间内可传送之bc，即cir=bc/t)。
第十八条介接本业务之电路其传输速率为128kbps以上时，可设定两个通信埠;其数据电路月租费仍按其租用传输速率计算，惟通信端口月租费及通信端口约定信息速率月租费按其实际租用端口数及约定信息速率分别计算。
第十九条客户租用本业务应缴各项费用及收费标准详如价目表，费率如有调整时，按新费率计收。
第二十条客户租用本业务，倘因本公司通信网路或系统设备发生故障而全部阻断不通，本公司未于_________小时内修复，其租费之扣减国内电路连续阻断满_________小时者，每_________小时扣减全月_________之租费，但不满_________小时部分，不予扣减。部分时间使用之电路连续阻断满规定之每日使用时间者亦同。传输速率一、五四四、000比次之国内电路连续阻断满_________小时以上者每满_________小时扣减一日应付租费之_________，未满_________小时者，不予扣减。但最多以扣减当月份应缴租费为限。除本项前段规定扣减租费外，本公司不负损害赔偿责任。
前项阻断开始之时间，以本公司察觉或接到客户通知之时间为准。但有事实足以证明实际开始阻断之时间者，依实际开始阻断之时间为准。
第二十一条客户终止租用本业务，应于预定终止租用日_________日前提出申请。
第二十二条客户租用本业务由于天然灾害之不可抗力致阻断者，自连续阻断届满_________日之翌日起至修复日止不收租费。
第二十四条本公司为业务需要，得使用本申请书所载内容资料。
第二十五条本公司如因情势变更，得暂停或终止本业务之经营，客户不得异议或要求任何补偿。但本公司应于预定暂停或终止之日前_________个月公告并通知客户。
第二十六条本契约条款未规定事项，客户同意遵守相关法令规定、本公司各项服务营业规章规定。
甲方(盖章)：_________乙方(盖章)：_________。
代表签约人(签字)：_________代表签约人(签字)：_________。
职称：_________职称：_________。
地址：_________地址：_________。
统一编号：_________统一编号/身分证字号：_________。
_________年____月____日_________年____月____日。
数据篇三
一、课程地位、性质和任务。
《数据结构与算法》课程是计算机相关学科专业的基础课程中的一门重要的核心课程。通过本课程的教学，使学生知道求解非数值类问题的基本模型（表、树、图），模型的特点和适用场合，能够根据问题设计和选择好的算法，为学习后续的操作系统、编译原理和软件工程等专业课程，设计应用程序打下基础。
本课程以提高学生的计算机应用能力和综合素质为目标，通过课程教学，为学生构建数据结构与算法方面的知识体系，使学生一方面能够根据问题选择合适的数据结构，设计高效的算法，提高程序设计能力，另一方面，在工程应用中，具有甄别好算法的能力，也就是要从建模、解模和综合等三个方面，提高学生的程序设计能力。
二、与其他课程的关系。
先修课：程序设计基础、离散数学、计算机组成原理、计算机文化基础。
三、教学内容、课时安排和基本要求。
1.3抽象数据类型的表示与实现。
基本要求：
了解：抽象数据类型，算法设计方法与算法分析。
掌握：数据与数据结构、算法的基本概念；问题求解的方法与步骤重点：数据结构和算法的概念，算法的描述形式和评价方法，问题求解的一般步骤难点：评价算法的标准和评价方法，最坏情况和平均情况的区分。
基本要求：
了解：两种存储结构（顺序存储结构和链式存储结构）及一元多项式的表示及相加。
掌握：要求熟练掌握处理线性表的各种算法。为后继章节的学习打基础。重点：各种算法。难点：链表的理解。
第3章栈与队列（4学时）。
3.1栈（定义，栈的表示和实现）。
3.2栈的应用举例（数制转换，括号匹配的检验，行编辑程序，迷宫求解，表达式求值）。
3.3栈与递归的实现。
3.4队列及其实现（定义，链队列，循环队列）3.5*离散事件模拟。
教学要求：熟练掌握栈和队列的特性和在不同存储结构前提下的算法实现。栈和队列是表最基本和重要的数据结构，是数据结构课程的基础。
基本要求：
了解：栈和队列的定义及其实现。
掌握：熟练掌握栈和队列的特性和在不同存储结构前提下的算法实现。重点：栈和队列的算法实现。难点：栈和队列的算法实现。
第4章串（2学时）4.1串类型的定义。
4.2串的表示和实现（定长顺序存储，堆分配存储，串的块链存储）4.3串的模式匹配算法（求子串位置的定位函数，模式匹配的一种改进算法）4.4串操作应用举例（文本编辑，建立词索引表）。
基本要求：
了解：串的基本概念及主要操作和运算。掌握：掌握串的基本概念和运算。重点：主要操作和运算。难点：模式匹配及串的应用。
第5章数组（2学时）5.1数组的定义。
5.2数组的顺序表示和实现。
5.7广义表的递归算法（求广义表的深度，复制广义表，建立广义表的存储结构）。
基本要求：
了解：了解作为抽象数据类型的数组和c语言的数组。认识到数组可以作为顺序存储结构用于顺序表、字符串和稀疏矩阵的实现。也可以采用链式存储结构。
掌握：掌握基本概念和算法。重点：算法。
难点：广义表的递归算法。
第6章树与二叉树（15学时）6.1树的定义和基本术语。
6.2二叉树（二叉树的定义，二叉树的性质，二叉树的存储结构）6.3遍历二叉树和线索二叉树（遍历二叉树，线索二叉树）。
基本要求：
了解：理解树与森林的定义与术语。
第7章图（11学时）7.1图的定义和术语。
7.2图的存储结构（数组表示法，邻接表，十字链表，邻接多重表）7.3图的遍历（深度优先搜索，广度优先搜索）。
7.4图的连通性问题（无向图的连通分量和生成树，有向图的强连通分量，最小生成树，关节点和重连通分量）。
7.5有向无环图及其应用（拓扑排序，关键路径）。
7.6最短路径（从某个源点到其余各项点的最短路径，每一对顶点之间的最短路径）基本要求：
了解：图的基本概念和相关术语。
掌握：图的两种主要存储结构及遍历算法。掌握最小生成树、最短路径和活动网算法的思想。
重点：图的两种主要存储结构及遍历算法。难点：图的遍历算法，最短路径算法。
第8章查找（8学时）。
9.1静态查找表（顺序表，有序表，静态树表，索引顺序表）9.2动态查找表（二叉排序树和平衡二叉树，b_树和b+树，键树）9.3哈希表（定义，构造方法，处理冲突的方法，查找及其分析）。
基本要求：
了解：各种查找法的基本概念及实现的基本思想。
掌握：熟练掌握搜索结构的折半查找、二叉搜索树、平衡二叉树主要搜索算法。掌握哈希表查找算法。重点：各种算法的基本思想及实现。难点：哈希表查找算法。
第9章内部排序（8学时）10.1概述。
10.6基数排序（多关键字，链式）10.7排序算法分析。
基本要求：
了解：基数排序，排序算法分析方法。
掌握：排序的基本概念，插入排序，交换排序，选择排序，归并排序重点：内部排序算法。
难点：基数排序（多关键字，链式）。
基本要求：
了解：外部排序的基本概念和相关术语。
掌握：基本掌握外排算法的基本思想，不同排序方法的比较。重点：外部排序算法难点：多路平衡归并的实现第11章算法设计的一般方法（2学时）。
1．重点。
（1）有效算法的概念，问题固有难度的概念；
（1）问题固有难度的概念；
（2）递归分治法的效率分析（写出时间耗费的递推式，并求解）；（3）动态规划法中的状态转移方程的确定。
（二）实验、实习部分。
课程安排五个类别的实验，实验时数为12课时，其中：实验。
一、线性链表及运算2课时实验。
二、栈和队列2课时实验。
三、树和二叉树4课时实验。
四、图及其应用2课时实验。
五、查找与排序2课时。
四、课程考核方式。
闭卷考试70%、平时作业与实验30%。
五、建议教材和教学参考书参考教材：
1、《数据结构》（c语言描述）高等教育出版社耿国华主编。
2、《数据结构》（c语言版）清华大学出版社严蔚敏，吴伟民编者。
3、《数据结构题集》（c语言版）清华大学出版社严蔚敏，吴伟民编者。
4、《数据结构》算法实现及解析（第二版）西安电子科技大学出版社高一凡。
六、说明。
1、因课时安排少，教学内容多。建议采用多媒体教学。
2、由于本课程内容较多，在实际教学中可根据大纲内容，进行适当调整。
数据篇四
让我们回到流水的比喻，如果不是采用水管，而是把水装到瓶子里，你就可以把它送到任何地方。我们还可以把数据包比作信件，信写在纸上装在信封里然后送到邮局。
数据包就是一个具有特殊尺寸和结构的框架。它在开始和结尾的地方有抬头和尾注，用来识别是谁发送的数据、发送到哪里等等。中间是消息本身，或者载荷。对于给定类型的网络，载荷会有一个长度限制，因此太长的消息必须要分割成几个数据包。如果消息很短，那么数据包的其他部分也并不会因此缩短。不同的网络协议在细节处理方面会有所不同，但是基本的概念都是一致的。从发送到接收的传递过程中数据被压缩在数据包当中，到达之后再解压缩。
联网协议可以按照效率进行排名，或者也可以按照信息载荷量与总体数据包大小的比例。如果包含抬头、尾注和其他管理字符的数据包尺寸太大，这种协议就会被认为是无效的。有些人对以太网现场仪表通讯持有异议，就是因为管理字符太多，而设备生成的数据量又很少。
将较大数据分割成较小单元的一个好处，就是可以使用错误检查协议(例如循环冗余校验)来验证消息的准确性。基本上，给定数据包中消息内的所有信息都拥有附带的数值。协议将所有这些值相加，再除以另外一个数值的和，将计算的余数赋给这个消息。接收者会进行同样的计算，确认得到相同的余数值。如果没有，就可以知道数据包中包含消息的一部分数据遭到了破坏，然后将该数据包标注出来。
数据篇五
第一段：引言（120字）。
数据与数据库实验是计算机科学与技术专业的一门重要实践课程，通过这门课程的学习，我深入了解到了数据库相关的知识和实际操作的技术。在这个过程中，我不仅了解了数据库的重要性，还学会了使用SQL语言进行数据库的操作。通过一段时间的实验操作和实践，我收获了许多实用的技能，也对数据库的应用和发展有了更深刻的认识。
第二段：收获（240字）。
通过数据与数据库实验，我学会了如何设计数据库的表结构，并掌握了SQL语言的基本使用方法。在实验中，我逐步熟悉了数据库的建立和数据的插入、修改、删除等基本操作，还学会了通过SQL语句进行数据的查询和统计分析。除此之外，我还学习并使用了一些数据库管理系统，如MySQL和Oracle等，进一步提升了自己的操作能力。通过这些实践，我对数据库的应用场景有了更全面的了解，对数据库的安全性和性能优化也有了一定的认识。
第三段：困难与挑战（240字）。
在学习的过程中，我也面临着一些困难和挑战。首先是在设计数据库的表结构时，需要考虑到数据的完整性和一致性。这需要我对各种数据类型和数据关系有清晰的理解，并合理地进行表的设计。其次是在进行复杂的数据查询和统计分析时，我需要充分发挥自己的思维和逻辑分析能力，编写出高效、准确的SQL语句。此外，对于数据库的管理和优化，我还需要不断学习和实践，掌握更多的技巧和方法。
第四段：体会与感悟（360字）。
通过数据与数据库实验，我深刻认识到了数据库在当今信息时代的重要性和广泛应用的前景。数据库是各种应用系统的核心组成部分，它能够存储海量数据，并通过高效的查询和处理方式提供数据支持和决策依据。同时，我也体会到了数据的可靠性和安全性的重要性，一旦数据库出现问题，可能会导致严重的后果。因此，对于数据库的设计、管理和维护都需要高度重视。实验让我感受到了数据库作为一种工具的强大功能，也让我深入了解到了数据管理的重要性和挑战。
第五段：总结（240字）。
数据与数据库实验是一门实践性很强的课程，通过实际操作和实践，我掌握了数据库的基本概念、基本知识和基本技能。这些能力不仅在学术研究中有用，也将在未来的工作中派上大用场。在今后的学习和工作中，我会继续深化对数据库的理解和应用，不断提高自己的操作技能和解决问题的能力。我相信，数据与数据库实验将为我打下坚实的基础，助我在计算机领域的发展事业中跨出自信的步伐。
数据篇六
开发的意义。
设计应用系统的任务及目标设计开发及运行的软硬件环境。
第二章系统分析与设计。
系统需求分析。
数据库概念结构设计数据库逻辑结构设计数据库物理结构设计系统总体结构设计。
第三章系统开发及实现。
设计开发采用的技术及设计效果。
第四章总结。
数据篇七
在现如今这个数据化的时代，数据库成为了各个领域处理信息的重要工具，因此熟练掌握数据库的使用已经成为了程序员和数据分析师的必备技能之一。其中，数据库创建数据表是数据库操作中的一个重要环节，它不仅关系到数据的有效性和信息处理效率，也直接影响到了后续操作的顺利进行。在实际数据库操作中，我深刻体会到了数据表创建的重要性，并通过不断实践总结出了一定的经验和心得，下文将详细介绍。
第二段：明确需求，灵活设计数据表。
在创建数据表时，首先需要明确需求，以此为基础来制定数据表的结构和字段。在明确需求时，需要考虑到数据类型、数据精度、数据格式以及数据存储环境等细节问题，这有助于避免后续操作中出现数据冗余以及数据不匹配的问题。同时，需要注意在数据表的设计过程中，灵活设置数据表结构以适应不同的需求场景，这样能够更好地提高数据的应用价值。
第三段：规范字段设置，提高数据表整体性能。
在数据表的创建过程中，字段是数据表的核心组成部分之一。因此，在设置字段时，需要尽可能的规范化，严格控制字段的名称、数据类型及数据长度等相关元素，避免数据表出现不必要的重复或者出错，增加数据存储和读取的难度。同时，在设置字段的过程中也要保证不同字段之间之间的关系合理性，保证数据表整体性能的有效提升。
第四段：注重索引设计，促进数据查询效率。
在数据表查询的过程中，索引是提高数据查询效率的重要手段之一。因此，在数据库创建数据表时，需要注重索引的设置，合理设置索引字段，提高查询效率。在设置索引的过程中，需要权衡优化效果和额外的存储负担，同时也要注意控制索引的数量和位置，从而提高数据表的整体查询响应速度。
第五段：保持数据表更新，优化数据性能。
在实际使用数据库处理数据的过程中，数据会不断变化和更新，因此保持数据表更新也是数据有效性和整体性能的重要保证。在更新数据表时，需要考虑到数据表大小、数据量以及数据复杂度等相关因素，及时优化数据性能，减少存储压力。同时通过数据表的备份和监控，及时发现和处理数据表出错和阻塞等问题，优化数据处理流程，提高数据处理效率。
总结：
总之，数据库创建数据表是数据库操作中的重要环节之一，通过逐步深入的了解数据表创建原理和不断实践总结，我相信可以更好地掌握数据库的操作技能，提高数据查询和处理效率，并在具体的业务中实现更高效的统计分析和决策。因此，在实际的数据管理和分析中，我们需要时刻关注数据的更新和管理，不断完善和优化数据库的运作，提高数据的真实性、完整性和可用性，以实现更好地实现业务目标。
数据篇八
随着云计算和物联网的日渐普及，大数据逐渐成为各行各业的核心资源。然而，海量的数据需要采取一些有效措施来处理和分析，以便提高数据质量和精度。由此，数据预处理成为数据挖掘中必不可少的环节。在这篇文章中，我将分享一些在大数据预处理方面的心得体会，希望能够帮助读者更好地应对这一挑战。
作为数据挖掘的第一步，预处理的作用不能被忽视。一方面，在真实世界中采集的数据往往不够完整和准确，需要通过数据预处理来清理和过滤；另一方面，数据预处理还可以通过特征选取、数据变换和数据采样等方式，将原始数据转化为更符合建模需求的格式，从而提高建模的精度和效率。
数据预处理的方法有很多，要根据不同的数据情况和建模目的来选择适当的方法。在我实际工作中，用到比较多的包括数据清理、数据变换和离散化等方法。其中，数据清理主要包括异常值处理、缺失值填充和重复值删除等；数据变换主要包括归一化、标准化和主成分分析等；而离散化则可以将连续值离散化为有限个数的区间值，方便后续分类和聚类等操作。
第四段：实践中的应用。
虽然看起来理论很简单，但在实践中往往遇到各种各样的问题。比如，有时候需要自己编写一些脚本来自动化数据预处理的过程。而这需要我们对数据的文件格式、数据类型和编程技巧都非常熟悉。此外，在实际数据处理中，还需要经常性地检查和验证处理结果，确保数据质量达到预期。
第五段：总结。
综上所述，数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步，它可以提高数据质量、加快建模速度和提升建模效果。在实际应用中，我们需要结合具体业务情况和数据特征来选择适当的预处理方法，同时也需要不断总结经验，提高处理效率和精度。总之，数据预处理是数据挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通过正确的方式和方法，才能获得可靠和准确的数据信息。
数据篇九
随着信息技术的迅猛发展，数据库日益成为企业信息化建设的重要基石。而在数据库中，数据表是存储数据的最基本单位。因此，熟练掌握数据库创建数据表技能对于开展数据库工作具有重要意义。在这篇文章中，我将分享自己关于数据库创建数据表的心得体会，希望能够对读者有所启发。
第二段：数据表的设计（250字）。
在创建数据表之前，需要先设计好数据表的结构。首先需要明确数据表所属的数据库，其次需要确定数据表所包含的字段及其数据类型（如整型、字符型、日期型等）。在设计数据表时，应当充分考虑数据表的可扩展性，例如可以通过增加字段或者创建新的数据表来扩展数据表的功能。此外，表的设计还应当考虑到约束规则，如主键约束、唯一约束、外键约束等。
第三段：数据表的创建（250字）。
设计好数据表结构之后，接下来就是创建数据表。在创建数据表时，需要先通过SQL语句来定义表的结构，包括表的列及其属性、索引及其类型等。然后就可以创建表了。在创建表时，需要定义表的名称及其对应的数据库，采用CREATETABLE语句即可。创建数据表需要注意表名的唯一性，还需要考虑到数据库的规范。
第四段：数据表的优化(300字)。
创建好数据表之后，需要考虑数据表的优化问题。数据表优化的目的是为了提升数据检索的效率，降低数据库维护的成本。优化的方法有很多，例如采用合适的数据类型、合理的索引设计、分区技术等。其中，索引的设计是优化数据库查询效率的重要手段。使用索引可以在查询时快速定位符合条件的数据，从而提高查询效率。而分区技术则是一种更细致的优化手段，通过将大的数据表分割成多个独立的片段来提高查询效率。
第五段：结论与启示(300字)。
数据库创建数据表是数据库工作中最基本的一环，掌握好这一技能对于提高数据库工作效率、保证数据质量具有重要意义。本文对数据库创建数据表技能的要点进行了总结，并分享了自己对于数据表的设计、创建和优化的心得体会。希望能够对读者有所启发，客观认识数据库创建数据表的重要性，进一步提高自己的数据库工作水平。
数据篇十
摘要：在开展计算机辅助审计中，数据库技术的有效应用与熟练掌握对于减轻审计人员工作负担，提高审计工作质量等方面有着重要的意义。本文从审计工作中对数据库的数据采集、数据库指令在审计数据中的预处理、数据分析等方面提出笔者的一些认识。
关键词：审计数据库采集分析。
随着全球进入了信息社会时代，计算机技术的广泛应用与普及，越来越多的公司、企、事业及机关单位开展了会计电算化的财务核算，计算机辅助审计成为了审计机关在信息技术环境下开展审计的一项重要的工具，而对数据库技术的熟练掌握是一个有利于审计人员真正地从传统手工审计方法向现代审计技术方法转变的有效途径。笔者对数据库技术在计算机辅助审计中的应用浅谈一些个人认识。
数据库的采集工作，是在审计工作开始之前，审计工作人员利用计算机辅助技术对被审计单位的电算化财务资料进行采集数据，从被审计单位的电脑数据库上取到需要审计的相关的数据。在对相关的数据的采集工作完成之后，审计的工作才能够顺利展开。目前市场上也推出了多款的审计软件，包括审计署推出的现场审计实施系统。在数据库辅助审计中，通过利用一些数据库指令，对相关的数据进行采集。
首先应确认被审计单位的工作平台。目前国内的工作平台一般有三种：dos环境、windows系列、unix系统。其中windows系统应用最为广泛，多数财务软件系统大都采用这一系统平台。其次，还应根据不同系统类型，相应地选择适合的应对方法。
在审计人员的软件数据库和被审计单位的数据库一致的情况下，可以利用软件的备份和恢复功能来完成审计数据的采集，直接将数据导出。如果不一致，需要做开发接口。常用的数据库主要有sql、orc.等。
审计人员应先询问了解企业财务软件系统的程序运行方式、程序模块之间的功能关联、数据存储的格式类型、数据文件的存取位置以及数据格式的转换接口等事项。然后在被审计单位财务人员的配合下将所需要的数据文件进行优化采集，采集时如系统本身包含有数据转换接口的，应在采集时直接转换为审计人员可以进行分析处理的文件格式(如dbf、mdb等文件格式)，否则可以先备份出来，再利用一些审计软件和工具软件提供的数据转换接口(如现场审计实施系统中提供的用友和金碟财务系统等不同财务软件的数据转换接口、ms-sqlserver的数据导入导出功能向导等)进行数据格式转换。在不具备以上条件时，可以使用vb、vc等可以描述数据结构的编程语言，自己编写相应的数据转换模块来完成数据的优化采集。但一般情况下，在常用的数据库中都有较完善的数据的导出和导入的功能，审计人员可以用数据库软件来完成数据库信息的采集工作。
当被审计单位财务软件不在审计软件中包含的财务软件类型范围内时，不同的`数据格式不能直接进行数据采集与转换，这种情况下需要通过开发特殊的数据库接口来传输数据。只有通过开发通用的特殊数据库接口，才能在遇到各种不同类型的财务软件时，使用通用的特殊数据库接口实现数据的采集与转换。而这一点亦正是目前审计数据采集工作的瓶颈，我们亟待这种通用的特殊数据库接口的成功开发。
二、数据库指令在审计数据预处理中的体现。
在现场审计实施系统中，其主要功能包括数据转换功能，帐表审计功能，快速编程功能，审计的管理、内部控制功能，审计文档管理功能，法规查询功能，通用审计表格辅助审计功能(模拟excel电子表格)。百种兵刃各有所长，在分析和处理具体问题时，各模块均发挥着强大的功能效用，审计人员只要能熟练和灵活地掌握其中的各个功能模块的使用方法，那么在分析数据信息时就会收到不错的效果。
现阶段，谈到计算机辅助审计的数据分析时，实际上都是在围绕着数据的核算与对比这一主题，采取的主要方法大多是运用sql语句进行查询，再将查询结果与原数据记录项进行对比分析。举例说来，报表数据来源于账簿和凭证。对于电子账来说，报表数据主要来源于账户主文件和关联文件。因此审计人员需要核对被审单位提供的会计报表时，只需根据这两个文件中的数据进行简单的统计计算，就可以很快生成新的报表。
例如，生成各总账科目的科目汇总表，可以通过以下语句实现：
selectccode,sum(md),sum(mc)frompzgroupbyleft(ccode,3)。
[ccode-科目编码、md-借方金额、mc-贷方金额、pz-凭证库]。
通过将新生成的数据与被审计单位提供的财务报表进行检查核对，如果发现存在不相符的数据，便可以在疑点问题上作进一步追查。
三、数据分析。
数据分析就是根据字段的具体数据情况，出现频率等来对字段进行分析，从而发现审计线索的一种数据分析方法。通过运用计算机的自动筛选、汇总、分析等功能，针对数据来分析发现数据中隐藏的信息，再结合具体的审计线索加以判断。目前数据库技术在计算机辅助审计中使用得比较多的是利用sql数据库中的sql语句对数据进行分析。
随着数据库的技术发展，对于数据的发掘能力也变得越来越强。比如抽样是一种审计方法，针对抽样审计的方法可以先采用聚类算法对被审计数据进行聚类，再对聚类后的数据进行抽样，然后对抽样后的数据进行相关审计分析，这种抽样的方式能有效的降低审计的工作量。
四、结束语。
随着计算机数据库技术在审计工作的有效应用，大大地提高了审计工作的质量以及审计工作的效率。与此同时也希望数据库的作用能够体现的更加具体，使审计人员能更好地运用计算机技术去解决审计工作的困难，并有效提高审计工作效率，切切实实地减轻审计工作人员的工作负担。
数据篇十一
数据与数据库实验是计算机科学与技术专业的重要实践环节，通过实验，我们可以巩固和拓展所学的理论知识，并且锻炼实际操作的能力。在进行了一系列的实验后，我对数据与数据库有了更深入的理解，并且获得了一些宝贵的心得体会。
一、实验前的准备与规划。
在进行实验前，我们必须进行合理而周详的准备与规划。首先，我们需要阅读和理解实验指导书，弄清实验的目标与要求。其次，我们应该预先准备所需的软件和硬件资源，确保实验的顺利进行。最后，我们要仔细思考实验的步骤和流程，并进行细致的笔记和记录，以便后续的实验分析和总结。
二、实验中的问题与解决。
在进行实验过程中，我们常常会遇到各种问题和困难，这需要我们灵活应对并解决。不仅要具备良好的计划和组织能力，还需要具备较好的分析和解决问题的能力。例如，在数据库设计过程中，我遇到了一些孤立数据的处理问题，通过查找相关资料和请教老师和同学，我找到了解决方法，并成功地实现了数据库的设计和优化。
三、实验中的收获与成长。
通过数据与数据库实验，我不仅加深了对数据库的理解，还在实践中提升了自己的动手能力和解决问题的能力。实验过程中，我学到了很多实用的技巧和方法，如数据库的创建和操作，SQL语句的书写和调试，以及数据库的性能优化等。同时，我也体会到了团队合作的重要性，在实验中与同学们共同解决问题，有效地分工和协作，使得实验的目标顺利完成。
四、实验中的不足与反思。
在实验中，我也发现了自己的一些不足之处，如对某些概念与技术的理解不够深入和运用不熟练，以及对某些实验工具和软件的使用不够熟悉等。这使我认识到了自己的问题，进一步激发了我对知识的追求和对技术的探索。同时，在实验后的反思中，我也总结了一些改进的方法和策略，如通过更多的实践和动手操作来加深理解，多参与讨论和交流以提升自己的能力等。
五、实验后的应用与展望。
数据与数据库实验不仅是对课堂学习的补充，更是我们将来工作的基础和应用。在实验结束后，我将实验中学到的知识和技巧运用到实际的项目中，提高工作效率和质量。同时，也要不断学习和探索，深入研究数据库领域的最新技术和前沿方向，为将来的发展做好准备。
综上所述，数据与数据库实验是一次重要的实践活动，通过实验，我们不仅巩固了理论知识，提升了实际操作能力，还收获了成长和启示。通过实验前的准备和规划，我们能够有条不紊地进行实验；在实验中遇到问题时，我们能够灵活应对，积极解决；实验结束后，我们能够将所学应用于实践，同时不断学习和发展。数据与数据库实验的经历，为我们今后的学习和工作奠定了坚实的基础。
数据篇十二
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，在其著作《buildingthedatawarehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（datawarehouse）是一个面向主题的（subjectoriented）、集成的（integrate）、相对稳定的（non-volatile）、反映历史变化（timevariant）的数据集合，用于支持管理决策，。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。
整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。
·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
·olap服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：rolap、molap和holap。rolap基本数据和聚合数据均存放在rdbms之中；molap基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；holap基本数据存放于rdbms之中，聚合数据存放于多维数据库中。
·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对olap服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
数据篇十三
数据表是数据库的核心组成部分，是存储数据的基本单位。在进行数据库设计和开发过程中，创建数据表是必不可少的环节，也是最为重要的一步。成功地创建数据表需要掌握一些技巧和方法，同时也需要一定的经验和心得积累。在我多年的数据库开发工作中，我逐步摸索出了一些创建数据表的心得体会，下面就和大家分享一下。
段落二：需求分析。
在创建数据表之前，需要对数据进行需求分析。要根据实际的业务需求和数据的特性来确定数据表的结构，包括数据表的字段、属性、主键、索引等。在分析数据需求时，需要充分考虑数据的一致性、完整性和安全性等因素。同时要注意清理无用的字段和重复的数据，减少数据冗余，提高数据库的性能。
段落三：字段设计。
在创建数据表时，字段设计是十分重要的环节。在字段的命名上，应该尽量做到简洁易懂、具有可读性和可维护性。在字段的数据类型和长度上，应该根据数据的类型和大小来选择，避免过大或过小的空间浪费。同时在选择字段的属性时，应该根据实际需求来进行选择，如是否要求唯一、是否允许为空等。在设计主键和外键时，要注意避免冲突和歧义，尽量使用自增长字段或GUID等方式来保证主键的唯一性和完整性。
段落四：索引设置。
索引是提高数据库访问和查询效率的关键手段之一。在创建数据表时，需要根据数据的分布情况和查询条件来设定索引。在选择索引字段时，应该选择频繁使用和高选择性的字段，同时要注意避免创建过多的索引，因为过多的索引会导致数据库性能降低和空间浪费等问题。在选择索引类型时，应该根据实际需求来选择，如B-树索引、Hash索引等。
段落五：优化调试。
创建数据表完成后，需要进行优化调试和性能测试。在数据表创建过程中，应该注意不要将多个表合并到一起，尽量减少跨表关联操作和多表联合查询。在SQL语句的编写上，应该充分利用优化工具和索引功能，避免使用过于复杂和低效的SQL语句。在进行性能测试时，需要模拟实际的访问和查询操作，监测数据表的响应时间、并发处理能力和内存使用情况等指标。
结语。
数据库的设计和开发过程是一项复杂和繁琐的工作，需要综合考虑各种因素。创建数据表是其中的关键环节，需要认真对待。通过以上的几点心得体会，我相信可以更好地帮助大家完成数据表的创建工作，并提高数据库的效率和性能，更好地服务于实际业务需求。
数据篇十四
随着信息技术的飞速发展，现代社会中产生了大量的数据，而这些数据需要被正确的收集、处理以及存储。这就是大数据数据预处理的主要任务。数据预处理是数据分析、数据挖掘以及机器学习的第一步，这也就意味着它对于最终的数据分析结果至关重要。
第二段：数据质量问题。
在进行数据预处理的过程中，数据质量问题是非常常见的。比如说，可能会存在数据重复、格式不统一、空值、异常值等等问题。这些问题将极大影响到数据的可靠性、准确性以及可用性。因此，在进行数据预处理时，我们必须对这些问题进行全面的识别、分析及处理。
第三段：数据筛选。
在进行数据预处理时，数据筛选是必不可少的一步。这一步的目的是选择出有价值的数据，并剔除无用的数据。这样可以减小数据集的大小，并且提高数据分析的效率。在进行数据筛选时，需要充分考虑到维度、时间和规模等方面因素，以确保所选的数据具有合适的代表性。
第四段：数据清洗。
数据清洗是数据预处理的核心环节之一，它可以帮助我们发现和排除未知数据，从而让数据集变得更加干净、可靠和可用。其中，数据清洗涉及到很多的技巧和方法，比如数据标准化、数据归一化、数据变换等等。在进行数据清洗时，需要根据具体情况采取不同的方法，以确保数据质量的稳定和准确性。
第五段：数据集成和变换。
数据预处理的最后一步是数据集成和变换。数据集成是为了将不同来源的数据融合为一个更综合、完整的数据集合。数据变换，则是为了更好的展示、分析和挖掘数据的潜在价值。这些数据变换需要根据具体的研究目标进行设计和执行，以达到更好的结果。
总结：
数据预处理是数据分析、数据挖掘和机器学习的基础。在进行预处理时，需要充分考虑到数据质量问题、数据筛选、数据清洗以及数据集成和变换等方面。只有通过这些环节的处理，才能得到满足精度、可靠性、准确性和可用性等要求的数据集合。
数据篇十五
伴随着科技进步，互联网及移动互联网的快速发展，云计算大数据时代的到来，人们的生活正在被数字化，被记录，被跟踪，被传播，大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。大数据犹如一把双刃剑，它给予我们社会及个人的利益是不可估量的，但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点。今年两会期间，维护网络安全被首次写入政府。
工作报告。
全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆也在会议上呼吁“政府对个人信息安全立法，加强监管，并在整个社会中树立起诚信文化”大数据时代下维护个人安全成为重中之重。
(一)数据采集过程中对隐私的侵犯。
大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的，其数据采集手段主要是通过计算机网络。用户在上网过程中的每一次点击，录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录，特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下，我们每时每刻都与网络连通，同时我们也每时每刻都在被网络所记录，这些记录被储存就形成了庞大的数据库。从整个过程中我们不难发现，大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集，但又无法阻止。因此，这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。
(二)数据存储过程中对隐私的侵犯。
互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上，并运用大量的信息技术对这些数据进行保护。但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理，但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大，账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。近些年来，受到大数据经济利益的驱使，众多网络黑客对准了互联网运营服务商，使得用户数据泄露事件时有发生，大量的数据被黑客通过技术手段窃取，给用户带来巨大损失，并且极大地威胁到了个人信息安全。
(三)数据使用过程中对隐私的侵犯。
互联网运营服务商采集用户行为数据的目的是为了其自身利益，因此基于对这些数据分析使用在一定程度上也会侵犯用户的权益。近些年来，由于网购在我国的迅速崛起，用户通过网络购物成为新时尚也成为了众多人的选择。但同时由于网络购物涉及到的很多用户隐私信息，比如真实姓名、身份证号、收货地址、联系电话，甚至用户购物的清单本身都被存储在电商云服务器中，因此电商成为大数据的最大储存者同时也是最大的受益者。电商通过对用户过往的消费记录以及有相似消费记录用户的交叉分析能够相对准确预测你的兴趣爱好，或者你下次准备购买的物品，从而把这些物品的广告推送到用户面前促成用户的购买，难怪有网友戏称“现在最了解你的不是你自己，而是电商”。当然我们不能否认大数据的使用为生活所带来的益处，但同时也不得不承认在电商面前普通用户已经没有隐私。当用户希望保护自己的隐私，行使自己的隐私权时会发现这已经相当困难。
(四)数据销毁过程中对隐私的侵犯。
由于数字化信息低成本易复制的特点，导致大数据一旦产生很难通过单纯的删除操作彻底销毁，它对用户隐私的侵犯将是一个长期的过程。大数据之父维克托・迈尔-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)认为“数字技术已经让社会丧失了遗忘的能力，取而代之的则是完美的记忆”[1]。当用户的行为被数字化并被存储，即便互联网运营服务商承诺在某个特定的时段之后会对这些数据进行销毁，但实际是这种销毁是不彻底的，而且为满足协助执法等要求，各国法律通常会规定大数据保存的期限，并强制要求互联网运营服务商提供其所需要的数据，公权力与隐私权的冲突也威胁到个人信息的安全。
(一)将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规范范畴。
大数据时代个人信息是构成现代商业服务以及网络社会管理的基础，对任何国家而言由众多个人信息组成的大数据都是研究社会，了解民情的重要战略资源。近年来大数据运用已经不再局限于商业领域而逐步扩展到政治生活等方方面面。国家也越来越重视通过对大数据的分析运用从而了解这个社会的变化以及人民的想法，甚至从中能够发现很多社会发展过程中的问题和现象，这比过去仅仅依靠国家统计部门的数据来的更真实全面，成本也相对较小，比如淘宝公布的收货地址变更数据在一定程度上揭示了我国人口的迁移，这些信息对于我国的发展都是至关重要的。
因此将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴具有重要的意义。2017年政府工作报告首次提出了“维护网络安全”这一表述意味着网络安全已上升国家战略。这是我国在大数据时代下对个人信息保护的重要事件，也具有里程碑的意义。
(二)加强个人信息安全的立法工作。
大数据时代对个人信息安全保护仅仅依靠技术是远远不够的，关键在于建立维护个人信息安全的法律法规和基本原则。这方面立法的缺失目前在我国是非常严重，需要积极推动关于个人信息安全的法律法规的建立，加大打击侵犯个人信息安全的行为。2017年两会期间全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆呼吁政府加强对个人信息安全的立法和监督，引起了社会各界广泛关注和重视，这充分说明这个问题已经成为一个重要的社会问题。我本人对个人信息安全立法工作有以下几点建议：第一，必须在立法上明确个人信息安全的法律地位。个人信息安全与隐私权“考虑到法律在一般隐私权上的缺乏，要对网络隐私权加以规范就有必要先完善一般隐私权的规定，因此首先应通过宪法明确规定公民享有隐私权。[2]”第二，必须从法律上明确采集数据的权利依据。由于在数据采集过程中经常发生对个人信息的侵害，因此无论是政府还是互联网运营服务商都必须遵循一定的原则和依据。政府采集数据的行为应该符合宪法的要求，而互联网运营服务商采集数据必须要经过当事人同意。第三，制定关于个人信息安全的专门法律。2017年国务院信息办就委托中国社科院法学所个人数据保护法研究课题组承担《个人数据保护法》比较研究课题及草拟一份专家建议稿。2017年，最终形成了近8万字的《中华人民共和国个人信息保护法(专家建议稿)及立法研究报告》。但到目前为止我国的个人信息保护法仍没有立法，因此加快这个立法过程是当务之急。
数据篇十六
所谓数据库营销就是企业通过收集和积累会员（用户或消费者）信息，经过分析筛选后针对性的使用电子邮件、短信、电话、信件等方式进行客户深度挖掘与关系维护的营销方式。或者，数据库营销就是以与顾客建立一对一的互动沟通关系为目标，并依赖庞大的顾客信息库进行长期促销活动的一种全新的销售手段。是一套内容涵盖现有顾客和潜在顾客，可以随时更新的动态数据库管理系统。数据库营销的核心是数据挖掘。
数据库营销的方法，手段有：
直复营销，精准营销，数字营销，互动营销，直邮广告(dm)，电子邮件营销(edm)，无线短信营销，彩信营销(sms)，网络传真营销(efax)和电话营销(tm,呼叫中心)。
营销优势：
可测度。
数据库营销是惟一一种可测度的广告形式。你能够准确地知道如何获得客户的反应以及这些反映来自何处。这些信息将被用于继续、扩展或重新制定、调整你的营销计划。
而传统的广告形式（报纸、杂志、网络、电视等）只能面对一个模糊的大致的群体，究竟目标人群占多少无法统计，所以效果和反馈率总是让人失望。正如零售商巨头wanamaker说过：“我知道花在广告上的钱，有一半被浪费掉了，但我不知道是哪一半”。
可测性。
数据库营销就像科学实验，每推进一步，都可以精心的测试，其结果还可以进行分析。假设你有一间酒吧，可以发出一封邮件，宣布所有光临的女士都可以免费获得一杯鸡尾酒。而在另一封邮件中，你可以宣布除周六、周日外所有顾客都可以获得8折优惠。在进行一段时间的小规模测试后，计算哪一封邮件产生的回报最高，之后就运用获得最佳反应的方案进行更大规模的邮寄。不管企业的大小如何，只要运用适当的形式，都可以进行小规模的测试，以便了解哪种策略最有可能取得成功。
降低成本，提高营销效率。
权威专家分析，维持一个老顾客所需的成本是寻求一个新顾客成本的0.5倍，而要使一个失去的老顾客重新成为新顾客所花费的成本则是寻求一个新客户成本的10倍。如果比竞争对手更了解顾客的需求和欲望，留住的最佳顾客就更多，就能创造出更大的竞争优势。用回头客忠诚度数据库营销经常地与消费者保持沟通和联系，可以维持和增强企业与消费者之间的感情纽带。另外，运用储存的消费记录来推测其未来消费者行为具有相当精确性，从而使企业能更好地满足消费者的需求，建立起长期的稳定的客户关系。
企业制胜的秘密武器。
传统营销中，运用大众传媒（报纸、杂志、网络，电视等）大规模地宣传新品上市，或实施新的促销方案，容易引起竞争对手的注意，使他们紧跟其后推出对抗方案，势必影响预期的效果。而运用数据库营销，可与消费者建立紧密关系，一般不会引起竞争对手的注意，避免公开对抗。如今，很多知名企业都将这种现代化的营销手段运用到了自身的企业，将其作为一种秘密武器运用于激烈的市场竞争中去，从而在市场上站稳了脚跟。
营销数据库具有哪些作用：
（l）选择和编辑顾客数据。
收集、整理顾客的数据资料，构建顾客数据库。收集顾客的数据应包括顾客个人资料、交易记录等信息。
（2）选择适当的消费者。
有针对性地进行沟通，提高反馈率，增加销量，从而降低营销成本。
（3）为使用营销数据库的公司提供这些消费者的状况，应用于邮件、电话、销售、服务、顾客忠诚计划和其他方法。
（4）反击竞争者的武器。
数据库可以反映出与竞争者有联系的顾客特征，近而分析竞争者的优劣势，改进营销策略，提供比竞争者更好的产品和服务，增近与顾客的关系。
（5）及时的营销效果反馈，可以分析市场活动的短期和长期效果，并提出改进方法。
营销特点：
1、提供直接可控的、个性化的服务。
2、竞争隐蔽化。
3、沟通渠道多样化。
4、成本最小化，效果最大化。
5、科技含量高。
6、可变数字整合营销思路。
运作程序：
一般来讲，数据库营销一般经历数据采集、数据存储、数据处理、寻找理想消费者、使用数据、完善数据等六个基本过程。
（l）数据采集，数据库数据一方面通过市场调查消费者消费记录以及促销活动的记录，另一方面利用公共记录的数据，如人口统计数据、医院婴儿出生记录、患者记录卡、银行担保卡、信用卡记录等都可以选择性地进入数据库。
（2）数据存储，将收集的数据，以消费者为基本单元，逐一输人电脑，建立起消费者数据库。
（3）数据处理，运用先进统计技术，利用计算机把不同的；数据综合为有条理的数据库，然后在强有力的各种软件支持下，产生产品开发部门，营销部门，公共关系部门所需要的任一何详细数据库。
（4）寻找理想消费者，根据使用最多类消费者的共同特点，用电脑勾划出某产品的消。
费者模型，此类消费群具有一些共同的特点——比如兴趣，收入，以采用专用某牌子产品的一组消费者作为营销工作目标。
（5）使用数据，数据库数据可以用于多个方面：签定购物优惠券价值目标，决定该送给哪些顾客；开发什么样的新产品；根据消费者特性，如何制作广告比较有效；根据消费记录判定消费者消费档次和品牌忠诚度。如特殊身材的消费者数据库不仅对服装厂有用，而且对于减肥药生产厂、医院、食品厂、家俱厂很有用。因此，数据库不仅可以满足信息，而且可以进行数据库经营项目开发。
（6）完善数据库，随着以产品开发为中心的消费者俱乐部，优惠券反馈，抽奖销售活动记录及其他促销活动而收集来的信息不断增加和完善，使数据不断得到更新，从而及时反映消费者的变化趋势，使数据库适应企业经营需要。
数据库营销在我国刚刚开始，但是随着信息技术，通讯发展及计算机普及应用，坚信有越来越多的企业将会采用数据库营销这一现代化的营销方式，因为在未来激烈的市场竞争中，没有什么比了解消费者习惯和爱好更为重要了。
近年来，随着数据库营销技术的发展和应用，对客户精确细分的呼声越来越强烈。而客户数据的充分性和正确性是细分的基础，而客户信息和客户数据的采集是其中的关键环节。通过各种渠道收集消费者信息，这些信息包括：消费者姓名、年龄、家庭住址、联系电话、家庭收入、健康状况等，建立消费者档案数据库，并对这些数据进行分析整理，把消费者根据需求状况分类，确定目标消费人群。
以下是可能的潜在客户数据获取渠道：
1.数据公司。数据公司专门收集、整合和分析各类客户的数据和客户属性。专门从事这一领域的数据公司往往与政府及拥有大量数据的相关行业和机构有着良好而密切的合作关系。一般情况下，这类公司都可以为直复营销行业提供成千上万的客户数据列表。在北京、上海、广州、深圳等国内大中城市，这类公司发展非常迅速，已经开始成为数据营销领域的重要角色。
2.目录营销与直复营销组织。这类组织直接给消费者打电话或邮寄产品目录。只要有合适的价格或目的安排，许多这样的公司都愿意分享他们的数据列表。
3.零售商。一些大型的零售公司也会有丰富的客户会员数据可以获取。
4.信用卡公司。信用卡公司保存有大量的客户交易历史记录，这类数据的质量非常高。
5.信用调查公司。在国外有专门从事客户信用调查的公司，而且这类公司一般愿意出售这些客户的数据。
6.专业调查公司。在消费品行业、服务行业及其他一些行业中，有许多专注于产品调查的公司。这些公司通过长期的积累和合作，通常积累了大量的客户数据。
7.消费者研究公司。这类组织往往分析并构建复杂的客户消费行为特征，这类数据可以通过购买获取。
8.相关服务行业。可以通过与相关行业有大量客户数据的公司进行合作或交换的方式获取客户数据。这类行业包括：通信公司、航空公司、金融机构、旅行社、寻呼公司等。
9.杂志和报纸。一些全国性或区域性的杂志和报纸媒体也保有大量的客户订阅信息和调查信息。
10.政府机构。官方人口普查数据，结合政府资助的调查和消费者研究信息都有助于丰富客户数据列表。政府的行政机关和研究机构往往也有大量的客户数据，如公安户政部门的户政数据、税务机关的纳税信息、社保部门的社会保险信息等。
开始这项工作，就要先解决客户数据库的建立，有哪此途径可以带出出客户数据呢？用什么工具比较适合您的需要呢？我们试着，以最古老的邮寄目录进化成信息化的数据库营销。
邮寄目录的一般流程是：
邮寄地址的收集获取--直接邮递广告服务--等待客户订单--货物的配送--退货处理信息化的数据库营销流程也就是：
邮寄地址的收集获取--邮寄地址整理入数据库--直接邮递广告服务--等待客户订单--更新客户消费行为--货物的配送--更新客户消费行为--退货处理--更新客户消费行为--精准的直接邮递广告服务--等待客户订单--更新客户消费行为...(如此循环)。
可见，客户数据库的建立是开始数据库营销的第一件要事，之后的更新客户消费行为则是数据库营销的重点。细致地完成这两项工作后，就达到数据库营销的目的是提升企业的销售力，减少冗余的广告投入，进而产生更丰厚的利润。
法律风险：
任何的事情都可能会有法律的风险，尤其是在法律没有明确规定的大前提下。数据库营销的风险，主要来自于数据源的合法性。通常来讲，针对b2b类数据，只要是通过正规途径（如工商局、税务局、征信公司等）采购的，都是合法数据，基本上不存在法律的风险；而企业和第三方数据库营销公司通过自己的营销活动所采集到的b2c类数据，只要是客户授权企业使用自己的信息并在之后继续向自己发送营销的信息，那么也不存在法律的风险；关键的问题在于，市场上（不论是黑色市场还是灰色市场）存在着大量通过非正规渠道收集到的个人信息，并以非常低廉的价格进行交易。在没有严密法律规制的市场里，个人信息的滥用和个人信息获取的低成本，必然导致一个准入门槛很低并且无秩序、无自律的行业存在状态，而相关的营销者也会有恃无恐地积极参与。相信随着我国针对个人信息保护的系列法律、法规不断出台和完善，数据库营销这个行业将会进一步得到健康的发展。
营销案例：
欧莱雅与麦当劳的数据库营销案例。
让我们回头看一下消费者购买的过程，互动式营销的关键在于消费者购买的不同阶段，应该采取一个什么样的方式，来最大限度地影响消费者的行为，从而达到我们提高收入，得到我们提到的营销回报率。
快餐业的顾客流失是非常快的，你在大学的时候可能会去吃快餐，但是等你有一些生活经验之后会发现一个星期吃十次快餐并不是一个十分有益健康的选择。这就是麦当劳为什么时时刻刻地需要增加新的消费者，因为它已有的消费者在经过一段时间之后就逐渐地流失，所以要不断地大量补充消费者，并且消费一段时间，以保住他们的收入。麦当劳在中国有一个非常有创意的举动，他利用手机短信，并结合了世界杯的最新消息，来吸引消费者，不仅仅是吃快餐，而且是吃麦当劳的快餐。
效、最为成功的一个营销活动之一，为麦当劳获得了新的消费者。
与快餐食品完全不同的行业，比如说化妆品行业，欧莱雅在中国，在收集和整理信息的过程中与麦当劳遇到的挑战不同。怎么解决这个问题呢，他们在几个月前和《中国妇女》杂志联合新浪网开办了一个网站，叫“伊人风采”，针对他们的目标消费者，同时也是《中国妇女》杂志的目标读者，这是一致的。电子版杂志通过自建的edmsys平台，第一时间低成本地向目标读者发送，并及时得到读者的反馈。
大家可能注意到了，他们这个欧莱雅的品牌实际上是放在他这个网站的品牌之后的，这样做的目的是，他们并不想强迫消费者直接进入到购买产品这个阶段，而是向消费者提供消费者所需要的信息，从而吸引消费者，以增加对品牌的了解。事实上，这个网站开办一周内就吸引了1800万人。如果购买的频率不在于购买信息，而在于购买本身的话。那么举个例子。在中国e龙和携程网就是想帮助消费者，解决在他们购买机票以及预定的饭店或者其他方面遇到的麻烦。
相关理论：
一、crm的理论内涵。
crm是一种顾客导向的企业营销理念，它是以顾客关系为重点，面向顾客优化市场，通过开展系统化的顾客研究以及优化企业组织体系和业务流程，增强企业部门间集成协同能力，加快顾客服务的响应速度，提高顾客的满意度和忠诚度，并以此提升企业的效率和利润水平的一种营销管理策略。总体上讲，crm的主要功能体现在以下方面:。
1.顾客的获取。
借助crm，企业可识别并吸引最有利可图的顾客。系统收集顾客的数据资料，然后加以详细分类和分析，从中可筛选出本企业的目标顾客群;给那些重复购买的顾客以奖励，使之从中感受到良好的双向沟通，并认为自己得到了特别关注和奖励，以此来增强企业与顾客的交往沟通，强化彼此之间互利互信的长期合作关系;并且运用顾客数据资料来设计开发上述顾客喜欢的产品与服务，从而提供个性化服务，或针对某一顾客群提供专门服务。
2.顾客的开发。
借助crm，企业可站在顾客的立场上，研究顾客需要什么产品，在什么时候、以何种付款方式来满足具体的服务需求，并据此运用分销、促销、服务等营销战略和策略来改进服务，降低成本，赢得忠诚。做好顾客开发，需做好以下工作:(1)在顾客需要的时间与地点提供顾客切实需要的产品和服务，以便最大程度地获得利润收人;(2)了解顾客价值及其行为特征，以此为基础，优先安排营销方案，有效配置服务资源;(3)借助多种营销手段、促销方式和服务渠道，改进服务并降低成本;(4)通过销售产品，向顾客个人或家庭实施更大规模的市场渗透，以不断提高企业的市场占有率。
3.顾客的保持。
在保持已有顾客方面，一要致力于建立和维持顾客忠诚度;二要借助顾客数据资料进行有针对性的促销和交叉销售活动;三要努力扩大每位顾客参与的产品和服务范围，从而在顾客和企业之间建立更牢固的联系。
随着crm理论的不断发展和完善，一种新的市场营销手段，et与database技术的兴起和成熟而出现了，这就是数据库营销。它为企业提供了一种崭新的营销工具，而且通过改变企业的经营理念，改变了企业的市场营销模式。
在市场营销的实践中，crm与数据库营销是紧密地联系在一起的，但是，我们不能将二者混为一谈。如前所述，数据库营销是一种营销工具，它折射出的是企业经营理念的转变，而这种转变的理论核心就是crm理论。
