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无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写作吧，借助写作也可以提高我们的语言组织能力。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？以下是小编为大家收集的优秀范文，欢迎大家分享阅读。
meta分析的原理篇一
光线穿过肥皂泡的薄膜时，薄膜的顶部和底部都会产生折射，肥皂薄膜最多可以包含大约150个不同的层次。
我们看到的`凌乱的颜色组合是由不平衡的薄膜层引起的。最后的薄膜层反射红光，最薄的反射紫光，居中的反射七彩光。
泡泡是由于水的表面张力而形成的。这种张力是物体受到拉力作用时，存在于其内部而垂直于两相邻部分接触面上的相互牵引力。水面的水分子间的相互吸引力比水分子于与空气之间的吸引力强。这些水分子就像被黏在一丐一样。但如果水分子之间过度黏合在一卢，泡泡就不易形成了。肥皂“打破”了水的表面张力，它把表面张力降低到只有通常状况下的1/3，而这正是吹泡泡所需的最佳张力。
水的蒸发很快，水蒸发时，泡泡表面一破，泡泡就消失了，因此，在泡泡溶液里必须加进一些物质，防止水的蒸发，这种具有收水性的物质叫做吸湿物。甘油是一种吸湿液体，它与水形成了一种较弱的化学黏合，从而减缓了水的蒸发速度。
1、泡泡水是小朋友的重要玩具之一，购买泡泡水时应该特别注意泡泡水溶液的安全性。
2、市场上泡泡水生产厂家可谓多如牛毛，但是真正配方安全的实在是凤毛麟角。泡泡水溶液中的碱性成分会腐蚀儿童皮肤，香精有许多不安全因素。所以家长们在购买泡泡水时，一定不能贪图便宜，应该购买口碑好的品牌。
meta分析的原理篇二
营销策略相关原理很多，如果你是从事营销、销售工作的，那么这6大原理可能对你开展工作非常有启发，一起来看看吧!
互惠这条原理说，要是人家给了我们什么好处，我们应当尽量回报。经常会在看到超市里提供免费试吃后，很多人买下以前从未尝试的食物，或者连基本的商品询问都免去。
在客户邀请函中主动在信中放一点小礼物，可能增加对方对自己品牌和个人的好感，增加到会率。马路边，手拿吉它演唱的流浪者比毫无付出的乞讨者获得更多捐款。这些都是互惠原理发挥得潜在影响力。
点评
中国有句俗话，吃了人家嘴软，拿了人家手短。我们从小被教育要懂得感恩，任何人都不希望别人说自己小气鬼。
所以互惠原理能用作获取他人顺从的有效策略，有些要求，要是没有亏欠感，本来是一定会遭到拒绝的;可靠着互惠原理，你很容易让别人点头答应。
承诺和一致就是一种要与我们过去的言行保持一致的愿望深藏在我们的心中，一旦我们做出了某个决定，或确立了某个立场，就会面对来自个人和外部的压力，迫使我们相应地改变以前的一些行为，以证明此前的决策是正确的。
在生活中，这种例子数不胜数，如我们在向朋友介绍一个自己感觉不错的品牌之后，可能变得更加忠于这个品牌;对于自己选择要嫁的老公后，尽管吵架后友人训斥其不好，老婆还是会不自觉地去维护;对于选秀明星，我们经常在选定一位投票之后，会一如既往的支持它等等。
点评
在我们的道德文化意识里，保持一致都是一种最具适应性、最受尊重的行为。前后不一通常被认为是一种不良的`品行。
所以，尽管有时候虽然心里知道不对，但是在这种保持承诺与一致的力量的驱动下， 还是会坚持到底。市场营销者可以恰当利用这种心理，获得消费者的认可。
沃尔特·李普曼说，当大家都以相同的方式去思考时，没有谁会想得太认真。社会认同原理指出，我们进行是非判断的标准之一就是看别人是怎么想的，尤其是我们要决定什么是正确的行为的时候，我们会把多数人都去做的事情看成是正确做法。
点评
我们都知道，在一般情况下，根据大众的经验去做的确可以使我们少犯很多错误，这为我们决策提供了方便及捷径，所以，对于市场营销者来说，提供了一个完成营销任务的契机。
如大众在购买书籍前，经常希望看专家的推荐列表;购买衣服时，喜欢看有关的评论;出门旅行时，经常会咨询身边朋友推荐酒店。在营销过程中，市场营销者需要想办法使消费者的社会认同感得到满足。
人们总是愿意答应自己认识和喜爱的人提出的要求，这就是喜好的原理。也就是中国古语所说的“投其所好”。
一些相当可靠的、能令人产生喜爱之情的因素有：
相似性。我们喜欢那些与我们相似的人。不管他们是在观点上、个性上、背景上，还是生活方式上与我们相似，都会使我们对他们产生好感。
称赞。当别人有求于我们时，他们奉承我们或是声称与我们相似，我们就会对这些人做出正面的评价。
接触与合作。我们对接触过的事物、熟悉的东西往往会更有好感，如此下意识地对它产生喜爱之情。
关联。人们对相互关联的事物有相似反应。如天气预报不准确时，我们往往会埋怨播报员;大众对那些一直表现出美好事物的品牌，容易产生美好的联想等。
点评
尽管我们不太承认，但是不管作为普通消费者，还是营销者，我们可能都曾应用过喜好原理或被喜好原理利用过。
在营销和销售的过程中，这些方法的效果屡试不爽，但是也越来越容易引起反感， 想想我们对身边做销售保险业务的熟人往往敬而远之，就知道负面的作用有多大了，所以如何寻找能够暴露顾客背景和兴趣的蛛丝马迹，并很好的运用喜好原理，真的是一门修炼的课程。
权威原理就是指深深植根于我们心中的对权威的敬重感、服从性。
在我们的文化道理体系中，尊重权威基本无处不在，学生遵从老师，士兵遵从上级，员工遵从领导，病人遵照医嘱……尊重权威的指令已经让我们潜意识中形成了服从权威是应该的，而违抗权威则是错误的这种意识。
头衔、衣着和外部标志是三种最典型的权威象征。
点评
权威毫无疑问在营销销售中一直非常奏效，我们看看电视中频繁出现的穿着白大褂的各种牙膏、保健药品广告就知道了。但是由于权威的造假，大众对待权威的态度更为谨慎，而市场营销者需要确保如何使消费者信服权威。
稀缺原理是指让我们意识到可能会失去某种东西时，害怕失去某种东西比希望得到同等价值东西对人们的激励作用更大，更能使说服我们。就是所谓的“机会越少、价值就越高”。
点评
我们对稀缺原理最直接的应用也许是“限时、限量”策略了，如果在营销销售的过程中，可以巧妙地让消费者意识到不这么做将会失去什么,比告诉消费者这样做可以得到什么，营销效果可能会更好。
meta分析的原理篇三
重大诉讼仲裁事项
重大收购、出售资产事项(决策程序、评估基准日、评估方法的选择、评估价值、有无溢价跌价、交易时间、收或者付款方式、定价政策等等)
2、关联交易及其分析
日常关联交易、重大关联交易
决策程序、交易目的、交易时间、收或者付款方式、定价政策、有关第三方的独立报告(评估及审计机构、独立财务顾问、独立董事、监事会)、对公司财务状况及经营成果的影响等等。
3、同业竞争问题分析
4、募集资金项目及其效益分析(包括非募投项目)
承诺、变更、专项报告、对分析期经营成果的影响等等。
5、应收账款项目分析
6、存货项目分析
7、其他
meta分析的原理篇四
很高兴可以读到这么出色的作品。
来自：1th8i9jpj56779《待分类》
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meta分析的原理篇五
第一步：应用程序把查询sql语句发给服务器端执行。
我们在数据层执行sql语句时,应用程序会连接到相应的数据库服务器,把sql语句发送给服务器处理。
第二步：服务器解析请求的sql语句。
1:sql计划缓存,经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实,往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间,但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句,会在很短的时间内返回查询结果。
1):服务器在接收到查询请求后,并不会马上去数据库查询,而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划,如果存在,就直接调用已经编译好的执行计划,节省了执行计划的编译时间。
2):如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中,就不用查询物理文件了,而是从缓存中取数据,这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多,提高了查询效率.数据缓冲存储区会在后面提到。
2:如果在sql计划缓存中没有对应的执行计划,服务器首先会对用户请求的sql语句进行语法效验,如果有语法错误,服务器会结束查询操作,并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。
注意:此时返回的错误信息中,只会包含基本的语法错误信息,例如select 写成selec等,错误信息中如果包含一列表中本没有的列,此时服务器是不会检查出来的,因为只是语法验证,语义是否正确放在下一步进行。
3:语法符合后,就开始验证它的语义是否正确,例如,表名,列名,存储过程等等数据库对象是否真正存在,如果发现有不存在的,就会报错给应用程序,同时结束查询。
4:接下来就是获得对象的解析锁,我们在查询一个表时,首先服务器会对这个对象加锁,这是为了保证数据的统一性,如果不加锁,此时有数据插入,但因为没有加锁的原因,查询已经将这条记录读入,而有的插入会因为事务的失败会回滚,就会形成脏读的现象。
5:接下来就是对数据库用户权限的验证,sql语句语法,语义都正确,此时并不一定能够得到查询结果,如果数据库用户没有相应的访问权限,服务器会报出权限不足的错误给应用程序,在稍大的项目中,往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串,这些数据库用户具有不同的权限,有的是只读权限,有的是只写权限,有的是可读可写,根据不同的操作选取不同的用户来执行,稍微不注意,无论你的sql语句写的多么完善,完美无缺都没用。
6:解析的最后一步,就是确定最终的执行计划。当语法,语义,权限都验证后,服务器并不会马上给你返回结果,而是会针对你的sql进行优化,选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。例如在做表联合查询时,服务器会根据开销成本来最终决定采用hash join,merge join ,还是loop join,采用哪一个索引会更高效等等,不过它的自动化优化是有限的,要想写出高效的查询sql还是要优化自己的sql查询语句。
当确定好执行计划后,就会把这个执行计划保存到sql计划缓存中,下次在有相同的`执行请求时,就直接从计划缓存中取,避免重新编译执行计划。
第三步：语句执行。
服务器对sql语句解析完成后,服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思,接下来才会真正的执行sql语句。
此时分两种情况:
1):如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话,服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序,避免了从物理文件中读取,提高查询速度。
2):如果数据行没有在数据缓冲存储区中,则会从物理文件中读取记录返回给应用程序,同时把数据行写入数据缓冲存储区中,供下次使用。
dbcc dropcleanbuffers
从缓冲池中删除所有清除缓冲区。
dbcc freeproccache
从过程缓存中删除所有元素。
dbcc freesystemcache
从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。sql server 2005 数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目，以使内存可用于当前条目。但是，可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。
这只能基本消除sql缓存的影响,目前好像没有完全消除缓存的方案,如果大家有,请指教。
执行顺序：
1. from 子句返回初始结果集。
2. where 子句排除不满足搜索条件的行。
3. group by 子句将选定的行收集到 group by 子句中各个唯一值的组中。
4. 选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。
5. 此外，having 子句排除不满足搜索条件的行。
6. 计算所有的表达式；
7. 使用order by对结果集进行排序。
8.查找你要搜索的字段。
meta分析的原理篇六
说到量化分析，它是一种方法，如果说数据挖掘是“外家功”，那么量化分析就是“内功心法”。
在大数据概念不断升温、数据分析技术不断成熟的今天，我们已经不再对数据分析、数据报表陌生。而我也不例外，我的数据分析团队每天都会呈现出不同的数据报表和数据分析模型。
销售量的同比环比，成本利润对比；
决议民意调查统计结果分析表；
年度销售情况总结分析报告；
顾客购物行为分析报告；
工作效率统计表，经营管理仪表盘等等。
因为有了智能bi系统作支撑，展现的报表是完美的，华丽的。而在企业中面对这些主题的数据分析，我们也会毫不犹豫地利用各种数据分析工具和方法，对某个特定主题进行etl，建立分析模型。可是我们往往忘记分析的目的和根本问题，经常性地沉迷于技术分析、报表展示。所以我们想挖掘企业管理和经营问题实质的时候，量化分析就变得尤为重要了。以求对事物存在和发展的规模、程度等做出精确的数字描述。让数据分析从根本意义上服务于业务管理，这才是分析的终极目标。
“外家功”与“内功心法”
说到量化分析，它是一种方法，如果说数据挖掘是“外家功”，那么量化分析就是“内功心法”。虽然量化分析不能解决任何计算机语言逻辑错误，没有具体计算机语言表达规则，不能建立如关联分析、回归分析等具体清晰的统计分析方法。
但是量化分析通过数据收集，指标确定，信息的整理对结果不仅仅是展示，而是做全面的、完整的描述，全面解答根本问题。我们经常在总结汇报会议上看这样的场景：“在本次活动中，销售比去年同期增长了30%，其中某品牌中a型号和b型号对比，a型号比b型号销量高出50%。”如果这样陈述再配上图表展示，看起来好像就是一个很好的数据分析总结汇报了。可是问题来了，为什么a型号要比b型号销量好，我们是停止b型号的采购，还是加大a型号的引进。从这个分析当中我仍然不知道如何处理，似乎困惑的问题和想要的答案都没有反映出来。那我们为什么要收集这些数据，为什么要设定这些指标，又为什么要分析这些信息？显然这是一个没结尾的故事，即使有华丽的过程，却没有揭示实质的问题。
建立量化分析体系
有了量化分析，目的是建立量化分析体系，而在企业要建立量化体系，首先必须学会找出根本问题，要用类似“五个为什么”的方法揭示根本问题。建立企业量化体系不是单枪匹马就可以完成的，我们需要更多的人给我们提出“为什么”，让企业更多的人参与到规划量化体系蓝图的“艺术创作”中去。让我们的企业问题蓝图更加完整。其次对于建立的问题，要不断地检查和分析，看看我们揭示的问题是否考虑了需要的信息、指标和数据。揭示的问题是否有效、问题是否符合量化逻辑等等。我们要在企业的管理和运营中不断检查自己的量化体系蓝图。最后有了完成有效的量化蓝图，就需要我们进行确定指标，明确信息，采集数据了，这时候再也不会在数据的海洋里迷失了航程。确定指标使得量化体系有了方向，明确信息和采集数据是量化体系的技术手段。量化体系是分析的目标，数据分析是揭示问题的工具和资源。
当大数据时代到来的时候，很多it技术应运而生的时候，当所有的产品和解决方案告诉我们能从数据中淘出宝藏，能用信息构建知识体系的时候，我们是不是应该冷静问问我们自己的企业为什么要分析。面对我们多年沉积下来的数据，我已经建立面向多个主题的、多个维度的数据仓库或者是数据集市，甚至看似我们也形成了数据分析体系。
但是这样的体系是不是客观的反映了企业的问题和现状，有没有描绘完整的解决办法。数据需要量化，企业的问题更需要量化，绘制企业问题量化体系是迎合了大数据时代下的企业管理。只有这样才不失数据分析的根本。
