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2004年销售额情况统计
2004年销售额情况统计2004年销售额情况统计
什么时候用条形图？
对称条形图子类分析
雷达图－和中心偏离度比较雷达图：表现平衡度
柏拉图
散点图：相关性分析
占有率
坐标轴应用
波士顿矩阵
波士顿矩阵与气泡图
气泡图SWOT分析
解读海恩法则 一、海恩法则的定义 海恩法则：任何不安全事故都是可以预防的。 海恩法则是德国飞机涡轮机的发明者德国人帕布斯·海恩提出的一个在航空界关于飞行安全的法则。海恩法则指出: 每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。 虽然这一分析会随着飞行器的安全系数增加和飞行器的总量变化而发生变化，但它确实说明了飞行安全与事故隐患之间的必然联系。当然，这种联系不仅仅表现在飞行领域，在其他领域也同样发生着潜在的作用。 按照海恩法则分析，当一起重大事故发生后，我们在处理事故本身的同时，还要及时对同类问题的“事故征兆”和“事故苗头”进行排查处理，以此防止类似问题的重复发生，及时解决再次发生重大事故的隐患，把问题解决在萌芽状态。 二、海恩法则的精髓 海恩法则强调两点：一是事故的发生是量的积累的结果；二是再好的技术，再完美的规章，在实际操作层面，也无法取代人自身的素质和责任心。 三、海恩法则的启示 (一)必须以预防为主 假如人们在安全事故发生之前，预先防范事故征兆、事故苗头，预先采取积极有效的防范措施，那么，事故苗头、事故征兆、事故本身就会被减少到最低限度，安全工作水平也就提高了。由此推断，要制服事故，重在防范，要保证安全，必须以预防为主。 要在安全工作中做到以预防为主，必须坚持“六要六不要”： 1.要充分准备，不要仓促上阵。充分准备就是不仅熟知工作内容，而且熟悉工作过程的每一细节，特别是对工作中可能发生的异常情况，所有这些都必须在事前搞得清清楚楚； 2.要有应变措施，不要进退失据。应变措施就是针对事故苗头、事故征兆甚至安全事故可能发生所预定的对策与办法； 3.要见微知著，不要掉以轻心。有些微小异常现象是事故苗头、事故征兆的反映，必须及时抓住它，正确加以判断和处理，千万不能视若无睹，置之不理，遗下隐患；
探索大数据和人工智能参考答案 1、下列选项中，不是大数据发展趋势的是？ A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 2、2012年7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立（）一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台。 A. 首席数据官 B. 首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 3、在Spark的软件栈中，用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指？ A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景？ A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是？ A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是（）年诞生的？ A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些？ A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、（）？
A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（） A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中，用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是？ A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是？ A. 重复学习 B. 深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 15、对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么？ A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，请问它的英文缩写是？ A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中，哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架？ A. Kafka
探索大数据和人工智能 1、2012 年 7 月,为挖掘大数据的价值 ,阿里巴巴集团在管理层设立 ()一职 ,负责全面推进“数据分享平台”战略 ,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个 MapReduce的过程大致分为Map 、 Shuffle 、 Combine 、()? A.Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在 Spak 的软件栈中 ,用于交互式查询的是 A.SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处 ( ) 理时间是什么关系 ? A数量越多处理时间越长
B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中 ,不是 kafka 适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构 ,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中 ,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习
8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类 ,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10 、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B.OneNET C.移娃 D.大云 11 、HDFS 中 Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据
深度解读海恩法 、海恩法则的定义 海恩法则：任何不安全事故都是可以预防的 海恩法则是德国飞机涡轮机的发明者德国人帕布斯海恩提出的一个在航空界关于飞行安全的法则。海恩法则指出: 每一起严重事故的背后，必然有29 次轻微事故和300起未遂先兆以及1000 起事故隐患。 虽然这一分析会随着飞行器的安全系数增加和飞行器的总量变化而发生变化，但它确实说明了飞行安全与 事故隐患之间的必然联系。当然，这种联系不仅仅表现在飞行领域，在其他领域也同样发生着潜在的作用。 按照海恩法则分析，当一起重大事故发生后，我们在处理事故本身的同时，还要及时对同类问题的征兆”和“事故苗 事故头”进行排查处理，以此防止类似问题的重复发生，及时解决再次发生重大事故的隐患，把问题解决在萌芽状态。 、海恩法则的精髓 海恩法则强调两点：一是事故的发生是量的积累的结果；二是再好的技术，再完美的规章，在实际操作层面，也无法取代人自身的素质和责任心。 三、海恩法则的启示 （一）必须以预防为主 假如人们在安全事故发生之前，预先防范事故征兆、事故苗头，预先采取积极有效的防范措施，那么，事故苗头、事故征兆、事故本身就会被减少到最低限度，安全工作水平也就提高了。由此推断，要制服事故，重在防范，要保证安全，必须以预防为主。 1.要充分准备，不要仓促上阵。充分准备就是不仅熟知工作内容，而且熟悉工作过程的每一细节，特别是对工作中可能发生的异常情况，所有这些都必须在事前搞得清清楚楚；
2.要有应变措施，不要进退失据。应变措施就是针对事故苗头、事故征兆甚至安全事故可能发生所预定的对策与办法； 3.要见微知着，不要掉以轻心。有些微小异常现象是事故苗头、事故征兆的反映，必须及时抓住它，正确加以判断和处理，千万不能视若无睹，置之不理，遗下隐患； 4.要鉴以前车，不要孤行己见。要吸取别人、别单位安全问题上的经验教训，作为本单位本人安全工作的借鉴。传达安全事故通报，进行安全整顿时，要把重点放在查找事故苗头、事故征兆及其原因上，并且提出切实可行的防范措施； 5.要举一反三，不要固步自封。对于本人、本单位安全生产上的事例，不论是正面的还是反面的事例，只要具有典型性，就可以举一反三，推此及彼，进行深刻分析和生动教育，以求安全工作的提高和进步。绝不可以安于现状，不求上进； 6.要亡羊补牢，不要一错再错。发生了安全事故，正确的态度和做法就是要吸取教训，以免重蹈覆辙。绝不能对存在的安全隐患听之任之，以免错上加错。 （二）要有“小中见大”的敏锐眼光。 任何细小问题，都可能是导致安全事故发生的“导火索”，甚至是“定时炸弹”。比如一个烟头可能会引发一场火灾，一块劣质的钢筋可能会使一座大楼坍塌，一件质量不合格的刹车片可能会导致一起车祸，等等。所以，抓安全工作不能忽视小问题，要坚持从细小问题入手，以“小中见大”的敏锐眼光和“见微知着”的警觉意识，善于从各种征兆中发现苗头、从苗头中排除隐患。特别要善于发现和解决那些掩盖在成绩荣誉光环之下、隐匿在“歌舞升平”的表象之下、躲藏在司空见惯、见怪不怪的视线之下的各类细小问题，从中透过现象看本质、以小见大抓预防。
第6卷(A版) 第8期2001年8月 中国图象图形学报 Jou rnal of I m age and Grap h ics V o l.6(A),N o.8 A ug.2001 基金项目:国家自然科学基金项目(79970092)收稿日期:2000206222;改回日期:2000212214数据挖掘技术吉根林1),2)孙志挥2) 1)(南京师范大学计算机系,南京 210097) 2)(东南大学计算机系,南京 210096) 摘 要 数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,为了使人们对该领域现状有个概略了解,在消化大量文献资料的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术;结合作者的研究工作,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了较详细的论述;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法,提出了分类模式的准确度评估方法;最后,描述了数据挖掘技术在科学研究、金融投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望. 关键词 数据挖掘 决策支持 关联规则 分类规则 KDD 中图法分类号:T P391 T P182 文献标识码:A 文章编号:100628961(2001)0820715207 Survey of the Da ta M i n i ng Techn iques J I Gen2lin1,2),SU N Zh i2hu i2) 1)(D ep art m ent of co mp u ter,N anj ing N or m al U niversity,N anj ing210097) 2)(D ep art m ent of co mp u ter,S ou theast U niversity,N anj ing210096) Abstract D ata m in ing is an em erging research field in database and artificial in telligence.In th is paper,the data m in ing techn iques are in troduced b roadly including its p roducing background,its app licati on and its classificati on. T he p rinci pal techn iques u sed in the data m in ing are su rveyed also,w h ich include ru le inducti on,decisi on tree, artificial neu ral netw o rk,genetic algo rithm,fuzzy techn ique,rough set and visualizati on techn ique.A ssociati on ru le m in ing,classificati on ru le m in ing,ou tlier m in ing and clu stering m ethod are discu ssed in detail.T he research ach ievem en ts in associati on ru le,the sho rtcom ings of associati on ru le m easu re standards and its i m p rovem en t,the evaluati on m ethods of classificati on ru les are p resen ted.Ex isting ou tlier m in ing app roaches are in troduced w h ich include ou tlier m in ing app roach based on statistics,distance2based ou tler m in ing app roach,data detecti on m ethod fo r deviati on,ru le2based ou tlier m in ing app roach and m u lti2strategy m ethod.F inally,the app licati on s of data m in ing to science research,financial investm en t,m arket,in su rance,m anufactu ring indu stry and comm un icati on netw o rk m anagem en t are in troduced.T he app licati on p ro spects of data m in ing are described. Keywords D ata m in ing,D ecisi on suppo rt,A ssociati on ru le,C lassificati on ru le,KDD 0 引 言 数据挖掘(D ata M in ing),也称数据库中的知识发现(KDD:Know ledge D iscovery in D atabase),是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息,提取的知识一般可表示为概念(Concep ts)、规则(R u les)、规律(R egu larities)、模式(Pattern s)等形式[1].大家知道,如今已可以用数据库管理系统来存储数据,还可用机器学习的方法来分析数据和挖掘大量数据背后的知识,而这两者的结合就促成了数
In Order To Simplify The Management Process And Improve The Management Efficiency, It Is Necessary To Make Effective Use Of Production Resources And Carry Out Production Activities. 编订：XXXXXXXX 20XX年XX月XX日 深度解读海恩法则简易版
深度解读海恩法则简易版 温馨提示：本安全管理文件应用在平时合理组织的生产过程中，有效利用生产资源，经济合理地进行生产活动，以达到实现简化管理过程，提高管理效率，实现预期的生产目标。文档下载完成后可以直接编辑，请根据自己的需求进行套用。 一、海恩法则的定义 海恩法则：任何不安全事故都是可以预防 的。 海恩法则是德国飞机涡轮机的发明者德国 人帕布斯?海恩提出的一个在航空界关于飞行 安全的法则。海恩法则指出: 每一起严重事故 的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先 兆以及1000起事故隐患。 虽然这一分析会随着飞行器的安全系数增 加和飞行器的总量变化而发生变化，但它确实 说明了飞行安全与事故隐患之间的必然联系。 当然，这种联系不仅仅表现在飞行领域，在其
他领域也同样发生着潜在的作用。 按照海恩法则分析，当一起重大事故发生后，我们在处理事故本身的同时，还要及时对同类问题的“事故征兆”和“事故苗头”进行排查处理，以此防止类似问题的重复发生，及时解决再次发生重大事故的隐患，把问题解决在萌芽状态。 二、海恩法则的精髓 海恩法则强调两点：一是事故的发生是量的积累的结果；二是再好的技术，再完美的规章，在实际操作层面，也无法取代人自身的素质和责任心。 三、海恩法则的启示 (一)必须以预防为主 假如人们在安全事故发生之前，预先防范
中国移动企业级大数据中心建设指导意见 为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力，对驱动企业管理的精细化、智能化，对外提供信息服务型产品，实现大数据开放后的运营和服务提升，公司决定在全国围实施中国移动企业级大数据中心建设工作，通过整合全公司数据资源，盘活数据资产，助力公司第三条曲线的拓展，以服务“增效、外增收”的整体企业战略，保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。 一、建设要求与重点 企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台，通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”，形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力；具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。为企业、外部客户提供“按需”的服务能力，辅助企业决策，彰显数据价值。 企业级大数据中心的建设要求包括三方面： （一）建好组织：建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构，立足公司全局，全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维，以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。 （二）搭好平台：企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要
求，实现逻辑集中；全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点，进行物理分散，同时实现关键数据资产的异地容灾备份。 （三）做好服务：企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地（位置等）、专业公司（咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等）、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。 二、建设重点 企业级大数据中心建设重点要求如下： （一）企业级大数据中心的能力要求 为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责，在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分： 数据基础服务能力：数据基础服务能力是大数据平台的基础，包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。数据采集需包括来自BSS、OSS、MSS的基础数据、来自于用户上网行为的DPI二次解析数据以及来自外部的第三方数据的数据采集。数据存储运算功能可根据数据类型及应用采用不同类型的数据库技术实现对不同价值、规模、时效性的数据差异化存储和运算。数据交互功能是实现不同形式的数据存储之间的数据交互。 系统平台管理能力：大数据平台需具备系统平台管理能力，提供对大数据平台的软件和硬件资源的管理，包括诸如资源管
数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML
高档住宅小区深度覆盖解决方案 任贵 河北电信廊坊分公司
摘要：从住宅小区网络建设的必要性、建设原理入手, 详细讨论了小区中各功能区的无线覆盖方案，并以实例论证所提方案。 关键字：小区；深度覆盖；天线 随着城市建设的不断发展,高档次的住宅小区在大大小小的城市如雨后春笋一般层出无穷。然而由于高档小区基本都具有中等密度、多层、小高层或高层建筑混合的特点,使无线电的传播受建筑物之间的遮挡以及反射,造成原有信号的覆盖效果很差。这就不可避免地导致住宅小区的低覆盖率、低接通率、低话音质量、高掉话率等问题。良好的小区信号覆盖不仅可以避免流失已有用户,吸引新用户入网,还可以充分发挥网络资源,提高现有信道资源的利用率。同时,随着移动数据业务、多媒体业务的推出,住宅小区也将是这些业务应用的主要场所之一。因此要建设精品网络,解决高档住宅小区网络覆盖刻不容缓。住宅小区将成为新一轮移动及数据通信的争夺要地。 1、网络建设的必要性 对于通信运营商来说，“业务融合，网络融合”是大势所趋，要深化网络转型内涵，加快网络转型步伐，网络建设现在就要积极应对。 2、网络建设解决方案 2.1 高档住宅小区分类 一般来说，高档住宅小区的建筑物排列比较规则：按照建筑物类型分为多层住宅小区、别墅小区、小高层和高层住宅小区、复合型小区；按建筑密度分为：高密度住宅区，楼间距在12 米以内；中等密度住宅区，楼间距在12～20 米之间；低密度住宅区，楼间距在20 米以上。按建筑材料分为：混凝土框架结构、砖混结构、新型空心砖墙壁。受气候影响，各地建筑物墙壁的厚度差别较大，总体来说，南方地区的墙壁较薄，一般为24-37cm，北方墙壁较厚，一般大于49cm。 高档住宅小区通常有地下停车场，这部分目前覆盖较少。 2.2 高档住宅小区覆盖目前存在的问题 如上所述，覆盖电平的大小受小区内建筑物密度、高度，以及墙壁厚度、材料等因素的影响很大。由于受多径影响，周围基站提供小区内的覆盖通常存在一些盲点/区，尤其是室内 1、2 层；3、4 层以上的室内覆盖通常能够满足通话要求。但对于高层室内往往由于来自周围多个小区的信号都很强反而产生干扰等问
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析 数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。 数据挖掘与传统意义上的统计学不同。统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。 数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。 1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。 2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。 3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多
2014年事业单位考试《公共基础知识》模拟试题及答案 一、单项选择题(在下列选项中选择最恰当的一项，本大题共有30小题，每小题1分，共30分。) 1、我国实行省级管理体制始于( )。 A. 秦朝 B. 唐朝 C. 元朝 D. 清朝 参考答案:C 解析:C 【解析】元朝各行省设平章政事，总揽一省军事、民政、财政诸大权，行省成为地方最高行政区划。故选C。 2、社会主义民主政治的本质是( )。 A. 人民当家作主 B. 人民民主专政 C. 人民代表大会制度 D. 人民参与国家管理 参考答案:A 解析:A 【解析】在我国，人民民主专政是国体，人民代表大会是政体，人民参与国家管理是人民当家作主的一项重要内容，故选A。 3、社会主义民主政治的本质和核心是( )。 A. 党的领导 B. 人民当家作主 C. 依法治国 D. 坚持和完善人民代表大会制度 参考答案:B 解析:B 【解析】十七大报告指出：“人民当家作主是社会主义民主政治的本质和核心。”故选B。 4、夏、商、周时期的重要制度不包括( )。 A. 世袭制 B. 宗法制 C. 分封制 D. 郡县制参考答案:D 解析:D 【解析】郡县制盛行于秦汉，是古代中央集权制在地方政权上的体现，它形成于战国时期。故选D。5错误的社会意识之所以错误，主要是由于( )。 A. 它纯粹是主观臆断，其内容与社会存在无关 B. 它落后于客观实际，不适合时代发展的需要 C. 它脱离多数人的觉悟程度，不能被多数人接受 D. 它是对社会存
在虚构的、歪曲的反映 参考答案:D 解析:D 【解析】意识是人脑对客观物质世界的反映，意识可分为正确的意识和错误的意识。意识之所以错误，是因为没有能够正确地反映客观存在。故选D。 6、《刑法》规定，犯罪主体对其实施的危害社会的行为及其所造成的危害结果所持的心理态度，称为( )。 A. 犯罪的主体 B. 犯罪的主观方面 C. 犯罪的客体 D. 犯罪的客观方面 参考答案:B 解析:B 【解析】犯罪主观方面，亦称犯罪主观要件或者罪过，是指行为人对自己的危害社会的行为及其危害社会的结果所持的故意或者过失的心理态度。人在实施犯罪时的心理状态是十分复杂的，概括起来有故意和过失这两种基本形式以及犯罪目的和犯罪动机这两种心理要素。故选8。 7、为贬低他人而取绰号的行为侵犯了公民的( )。 A. 隐私权 B. 名誉权 C. 肖像权 D. 健康权 参考答案:B 解析:B 【解析】名誉权是指公民和法人对其应有的社会评价所享有的不受他人侵害的权利，包括保护自己的社会良好评价或改善、改变不好评价的权利和维护名誉权不受侵害的权利。为贬低他人而取绰号的行为侵犯了公民的名誉权。故选B。 8、根据《立法法》的规定，法律议案审议的结果不可能是( )。 A. 签署公布 B. 终止审议 C. 进一步审议 D. 提请表决 参考答案:A 解析:A 【解析】根据我国《立法法》的相关规定，法律议案审议通过后，可以提请表决;仍有重大问题需要进一步研究的，交付有关部门进一步审议;存在较大意见分歧或因暂不付表决经过两年没有再次列入议程审议的，终止审议。法律议案经表决后通过的，由国家主席签署主席令予以公布。故选A。
深度解读海恩法则 一、海恩法则的定义 海恩法则：任何不安全事故都是可以预防的。 海恩法则是德国飞机涡轮机的发明者德国人帕布斯?海恩提出的一个在航空界关于飞行安全的法则。海恩法则指出: 每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。 虽然这一分析会随着飞行器的安全系数增加和飞行器的总量变化而发生变化，但它确实说明了飞行安全与事故隐患之间的必然联系。当然，这种联系不仅仅表现在飞行领域，在其他领域也同样发生着潜在的作用。 按照海恩法则分析，当一起重大事故发生后，我们在处理事故本身的同时，还要及时对同类问题的“事故征兆”和“事故苗头”进行排查处理，以此防止类似问题的重复发生，及时解决再次发生重大事故的隐患，把问题解决在萌芽状态。 二、海恩法则的精髓 海恩法则强调两点：一是事故的发生是量的积累的结果；二是再好的技术，再完美的规章，在实际操作层面，也无法取代人自身的素质和责任心。 三、海恩法则的启示 (一)必须以预防为主 假如人们在安全事故发生之前，预先防范事故征兆、事故苗头，预先采取积极有效的防范措施，那么，事故苗头、事故征兆、事故本身就会被减少到最低限度，安全工作水平也就提高了。由此推断，要制服事故，重在防范，要保证安全，必须以预防为主。 要在安全工作中做到以预防为主，必须坚持“六要六不要”： 1.要充分准备，不要仓促上阵。充分准备就是不仅熟知工作内容，而且熟悉工
作过程的每一细节，特别是对工作中可能发生的异常情况，所有这些都必须在事前搞得清清楚楚； 2.要有应变措施，不要进退失据。应变措施就是针对事故苗头、事故征兆甚至安全事故可能发生所预定的对策与办法； 3.要见微知著，不要掉以轻心。有些微小异常现象是事故苗头、事故征兆的反映，必须及时抓住它，正确加以判断和处理，千万不能视若无睹，置之不理，遗下隐患； 4.要鉴以前车，不要孤行己见。要吸取别人、别单位安全问题上的经验教训，作为本单位本人安全工作的借鉴。传达安全事故通报，进行安全整顿时，要把重点放在查找事故苗头、事故征兆及其原因上，并且提出切实可行的防范措施； 5.要举一反三，不要固步自封。对于本人、本单位安全生产上的事例，不论是正面的还是反面的事例，只要具有典型性，就可以举一反三，推此及彼，进行深刻分析和生动教育，以求安全工作的提高和进步。绝不可以安于现状，不求上进； 6.要亡羊补牢，不要一错再错。发生了安全事故，正确的态度和做法就是要吸取教训，以免重蹈覆辙。绝不能对存在的安全隐患听之任之，以免错上加错。 (二)要有“小中见大”的敏锐眼光。 任何细小问题，都可能是导致安全事故发生的“导火索”，甚至是“定时炸弹”。比如一个烟头可能会引发一场火灾，一块劣质的钢筋可能会使一座大楼坍塌，一件质量不合格的刹车片可能会导致一起车祸，等等。所以，抓安全工作不能忽视小问题，要坚持从细小问题入手，以“小中见大”的敏锐眼光和“见微知著”的警觉意识，善于从各种征兆中发现苗头、从苗头中排除隐患。特别要善于发现和解决那些掩盖在成绩荣誉光环之下、隐匿在“歌舞升平”的表象之下、躲藏在司空见惯、见怪不怪的视线之下的各类细小问题，从中透过现象看本质、以小见大抓预防。 四、海恩法则的警示意义 实践也证明，只要安全工作做得扎实、管理到位，作业者的安全意识、技能和防范能力到位，大多数安全事故是可以有效预防和避免的。“海恩法则”实际上告诉了我们这样一个道理，要消除一起严重事故，必须提前防控1000起事故隐患。在
3.2、从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用 3.2 Analysis of the application of data mining technology from the perspective of the customer lifecycle 在对CRM的广泛理解中，最简单的含义就是：管理所有与客户的交互行为。在实践中，这需要在客户关系的各个阶段使用与客户相关的信息来预测与客户的交互行为。客户关系的各个阶段定义为客户生命周期。客户生命周期包括三个阶段：获得客户；提高客户的价值；保持效益客户。如果将数据挖掘结合在CRM中或者作为一个独立的应用程序来实施，数据挖掘可以在每一个阶段都提高企业的收益（8。 The simplest meaning of the extensive understanding of CRM: manage all interactions with the customer. In practical use, it needs to be used in different stages of the customer relationship and cust omers’ related information to predict interaction with customers. The different stages of the customer relationship are defined as the customer lifecycle. There are three stages of customer life cycle: customer acquisition; customer value improvement; maintaining of beneficial customers. If data mining could be combined in in CRM or applied as a standalone application, it can improve enterprise profits in every phase（8. （1）通过数据挖掘获取新客户：在CRM中的第一步是识别潜在客户然后将他们转变成真正的客户，数据挖掘可以辅助进行客户细分，识别潜在客户（33。（2）提高客户价值：1、数据挖掘支持客户盈利能力分析，预测客户盈利能力变动以增强客户盈利能力；2、支持客户购买行为模式分析，进行客户细分，从而提供更具针对性的个性化服务（1；3、有效进行交叉营销，向现有的客户提供新的产品和服务，实现购买推荐和升级销售（18。 （3）客户保持：包括客户忠诚度分析和客户流失警示分析。通过数据挖掘，对客户历史交易行为的分析，警示客户异常行为，并提出相应的对策建议。 (1) Acquire new customers through data mining: the first step in CRM is to identify potential customers and then develop them into true customers, and data mining is able to assist customer segmentation, identifying potential customers (33. (2) Improve customer value: 1. data mining support customer profitability analysis, predicting customer’s profitability changes to enhance his profitability; 2. support customer purchasing behavior pattern analysis to make customer segmentation, thus, higher personalized service could be provided (1; 3. making effective cross-selling, providing new products and services to existing customers, realizing purchasing recommend and upgraded sales (18. (3) Customer retention: including customer loyalty analysis and customer churn warning analysis. Data mining could analyze the customer historical trade, warning the analysis of historical customer transactions, and putting forward corresponding countermeasures and suggestions. 3.3、从行业角度分析数据挖掘技术的应用 3.3 Analyzing the application of data mining technology from professinal perspective CRM中数据挖掘应用的深度和广度针对行业的不同而有所不同，特别是针对与客户交流频繁、客户支持要求高的行业，如银行、证券、保险、电信、税务、零
中国移动经营分析系统 一、中国移动经营分析现状研究近几年，随着国内电信企业的不断发展，电信行业的竞争也趋于白热化。一方面，客户选择电信业务及电信企业的余地越来越大，电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。经过运营商不断的“价格战”，电信市场出现了严重的“增量不增收”现象，大量低忠诚度的客户转网或变更业务。电信企业虽纷纷采用具有一定优惠期限的活动来降低客户的流失率，但在优惠期结束后，很多客户便纷纷离网或弃卡重入网以套取新的优惠，仍造成了大规模的客户流失，致使电信企业的业务收入下滑、客户发展效率低成本高。另一方面，电信客户近几年高速增长，形成了庞大、需求差异很大的客户群；同时适用于不同人群的各种新业务不断推出，电信企业需要通过细分市场、客户群，将最合适的业务推销给最需要的客户，实现业务和客户的最佳匹配。 在这种激烈的竞争情况下，如何提高经济效益，如何运用科学的经营分析方法，实现精细化的管理和营销，用高质量的服务来吸引和留住客户，扩大市场占有率，在竞争中占据有利位置，是国内各电信运营商关注的重点。 基于以上背景，国内电信运营商纷纷建立起以“经营分析系统”为核心的企业决策支持体系，通过对公司日常经营数据的分析、挖掘，为公司决策者、各级管理者提供经营决策依据，以实现精细化营销。 1、中国移动经营分析系统建设概况 为保证中国移动在激烈的市场竞争中能够满足新业务、新需求、新机会的需要，有效提高中国移动市场前沿的信息化水平，辅助提升中国移动市场精细化营销水平和深度运营能力，确保中国移动的市场领先地位，中国移动
在完成业务支撑系统(BOSS)建设和集中化后，于2001年开始筹备经营分析系统，起草了规范和标准。2002年中国移动开始投入巨资进行经营分析系统建设，并于2004年实现省级经营分析系统和有限公司一级经营分析系统的全国联网。 经营分析系统的投入使用，使中国移动初步建立了面向企业运营的统一数据信息平台，为全网业务、客户服务、市场营销、经营决策、业务实施等工作提供了有效的支撑，同时进一步支持了有限公司对各省市场经营活动的管理和指导，在中国移动的业务运营中发挥了重要的作用，为中国移动精细化运营提供了基础。 2、中国移动经营分析系统框架介绍 中国移动经营分析系统通过与其它业务系统的有机结合，有效利用业务支撑系统(BOSS)和服务、财务、网络等系统产生的大量基础数据，运用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等先进技术，并通过预定义报表、即席查询、OLAP分析等功能，实现对公司的经营情况的分析和监控。 经营分析系统主要包括四层结构，即数据获取层、数据存储层、数据应用层和数据访问层。 (1)数据获取层 数据获取层支持中国移动省级经营分析系统从BOSS、DSMP、网管等源系统中将相关业务数据进行抽取、清洗、加工、整理并加载到数据仓库的过程。 (2)数据存储层