如何快速全面建立自己的大数据知识体系
很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。
大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步：
针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析；
第二步，基于采集回来的多维度数据，采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载；
然后第三步，对于ETL处理后的标准化结构数据，建立数据存储管理子系统，归集到底层数据仓库，这一步很关键，基于数据仓库，对其内部数据分解成基础的同类数据集市；
然后基于归集分解的不同数据集市，利用各类R函数包对其数据集进行数据建模和各类算法设计，里面算法是需要自己设计，个别算法可以用R函数，这个过程产品和运营参与最多；这一步做好了，也是很多公司用户画像系统的底层。
最后根据建立的各类数据模型及算法，结合前端不同渠道不同业务特征，根据渠道触点自动匹配后端模型自动展现用户个性化产品和服务。
建立系统性数据采集指标体系
建立数据采集分析指标体系是形成营销数据集市的基础，也是营销数据集市覆盖用户行为数据广度和深度的前提，数据采集分析体系要包含用户全活动行为触点数据，用户结构化相关数据及非结构化相关数据，根据数据分析指标体系才能归类汇总形成筛选用户条件的属性和属性值，也是发现新的营销事件的基础。
构建营销数据指标分析模型，完善升级数据指标采集，依托用户全流程行为触点，建立用户行为消费特征和个体属性，从用户行为分析、商业经营数据分析、营销数据分析三个维
度，形成用户行为特征分析模型。用户维度数据指标是不同维度分析要素与用户全生命周期轨迹各触点的二维交叉得出。
目前做大数据平台的公司，大多数采集的数据指标和输出的可视化报表，都存在几个关键问题：
采集的数据都是以渠道、日期、地区统计，无法定位到具体每个用户；
计算统计出的数据都是规模数据，针对规模数据进行挖掘分析，无法支持；
数据无法支撑系统做用户获客、留存、营销推送使用。
所以，要使系统采集的数据指标能够支持平台前端的个性化行为分析，必须围绕用户为主线来进行画像设计，在初期可视化报表成果基础上，将统计出来的不同规模数据，细分定位到每个用户，使每个数据都有一个用户归属。
将分散无序的统计数据，在依据用户来衔接起来，在现有产品界面上，每个统计数据都增加一个标签，点击标签，可以展示对应每个用户的行为数据，同时可以链接到其他统计数据页面。
由此可以推导出，以用户为主线来建立数据采集指标维度：用户身份信息、用户社会生活信息、用户资产信息、用户行为偏好信息、用户购物偏好、用户价值、用户反馈、用户忠诚度等多个维度，依据建立的采集数据维度，可以细分到数据指标或数据属性项。
①用户身份信息维度
性别，年龄，星座，居住城市，活跃区域，证件信息，学历，收入，健康等。
②用户社会生活信息维度
行业，职业，是否有孩子，孩子年龄，车辆，住房性质，通信情况，流量使用情况……
③用户行为偏好信息
是否有网购行为，风险敏感度，价格敏感度，品牌敏感度，收益敏感度，产品偏好，渠道偏好……
④用户购物偏好信息
品类偏好，产品偏好，购物频次，浏览偏好，营销广告喜好，购物时间偏好，单次购物最高金额……
⑤用户反馈信息维度
用户参与的活动，参与的讨论，收藏的产品，购买过的商品，推荐过的产品，评论过的产品……
基于采集回来的多维度数据，采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载
数据补缺：对空数据、缺失数据进行数据补缺操作，无法处理的做标记
数据替换：对无效数据进行数据的替换
格式规范化：将源数据抽取的数据格式转换成为便于进入仓库处理的目标数据格式主外键约束：通过建立主外键约束，对非法数据进行数据替换或导出到错误文件重新处理
数据合并：多用表关联实现（每个字段加索引，保证关联查询的效率）
数据拆分：按一定规则进行数据拆分
行列互换、排序/修改序号、去除重复记录
数据处理层由Hadoop集群组成, Hadoop集群从数据采集源读取业务数据，通过并行计算完成业务数据的处理逻辑，将数据筛选归并形成目标数据。
数据建模、用户画像及特征算法
提取与营销相关的客户、产品、服务数据，采用聚类分析和关联分析方法搭建数据模型，通过用户规则属性配置、规则模板配置、用户画像打标签，形成用户数据规则集，利用规则
引擎实现营销推送和条件触发的实时营销推送，同步到前端渠道交互平台来执行营销规则，并将营销执行效果信息实时返回到大数据系统。
根据前端用户不同个性化行为，自动匹配规则并触发推送内容
根据用户全流程活动行为轨迹，分析用户与线上渠道与线下渠道接触的所有行为触点，对营销用户打标签，形成用户行为画像，基于用户画像提炼汇总营销筛选规则属性及属性值，最终形成细分用户群体的条件。每个用户属性对应多个不同属性值，属性值可根据不同活动个性化进行配置，支持用户黑白名单的管理功能。
可以预先配置好基于不同用户身份特性的活动规则和模型，当前端用户来触发配置好的营销事件，数据系统根据匹配度最高的原则来实时自动推送营销规则，并通过实时推送功能来配置推送的活动内容、优惠信息和产品信息等，同时汇总前端反馈回的效果数据，对推送规则和内容进行优化调整。
大数据系统结合客户营销系统在现有用户画像、用户属性打标签、客户和营销规则配置推送、同类型用户特性归集分库模型基础上，未来将逐步扩展机器深度学习功能，通过系统自动搜集分析前端用户实时变化数据，依据建设的机器深度学习函数模型，自动计算匹配用户需求的函数参数和对应规则，营销系统根据计算出的规则模型，实时自动推送高度匹配的营销活动和内容信息。
机器自学习模型算法是未来大数据系统深度学习的核心，通过系统大量采样训练，多次数据验证和参数调整，才能最终确定相对精准的函数因子和参数值，从而可以根据前端用户产生的实时行为数据，系统可自动计算对应的营销规则和推荐模型。
大数据系统在深度自学习外，未来将通过逐步开放合作理念，对接外部第三方平台，扩展客户数据范围和行为触点，尽可能覆盖用户线上线下全生命周期行为轨迹，掌握用户各行
为触点数据，扩大客户数据集市和事件库，才能深层次挖掘客户全方位需求，结合机器自学习功能，从根本上提升产品销售能力和客户全方位体验感知。
知识体系构建的N种模式 高考政治复习中必须重视知识体系的构建，即学会对零碎的、分散的、相对独立的政治概念、基本原理和观点等基础知识进行整合，加以梳理，使之形成有一定内在联系的知识系统。这既有利于我们从知识的点上的深化理解，又有利于从知识的面上融会贯通，从而培养和提高自己“调动和运用知识”的能力，真正实现由知识到能力的升华。本文就高考政治复习中构建知识体系的模式向大家作一些介绍 一、概念辐射式 【方法简介】概念辐射式知识体系构建是指以政治学科中的某一个核心概念为基点，对课本中与这一概念有关的知识点进行全面辐射和深入挖掘，在此基础上加以必要的梳理和整合，形成一个以此概念为核心的知识系统的过程。概念辐射式知识体系构建的基本模式如下图所示。在概念辐射式知识体系在构建过程中，可以是核心概念的一级辐射，即从核心概念出发，辐射到A知识，把与A 知识相关的知识整合起来；也可以是核心概念的多级辐射，即在完成对A知识相关知识的整合的基础上，再由A知识辐射到A1知识，把与A1知识相关的知识也整合起来。 【范例引路】国家是政治常识教学中“含金量”很高的一个核心概念。我们可以国家这一概念为核心，通过两级辐射，把整个政治常识第一课的内容构建起一个完整的知识体系。首先，通过一级辐射，可辐射到国家的属性、国家的职能、国家的性质和国家的形式等知识，并把与他们相关的一些基础知识整合起来：一是国家的属性，即国家具有主权属性、阶级属性和社会属性；二是国家职能，主要包括其含义、内容（对内与对外）；三是国家性质，主要包括国体的含
义、国家性质的决定、国家性质的判断标志及民主与专政等；四是国家的形式，包括国家政权组织形式和国家结构形式。国家政权组织形式主要内容有政体的含义、政体与国体的关系、当代国家的基本类型等；国家结构形式则主要包括含义、基本类型（主要有单一制和联邦制的含义和各自特征）。在此基础上，再进行二级辐射：由国家职能可辐射到我国的国家职能这一知识（我国的对内职能和对外职能）；由国家性质可辐射到我国的人民民主专政这一知识（主要包括我国人民民主专政的含义、人民民主专政的优点和特点、加强我国的民主政治建设、必须坚持我国的人民民主专政等知识）；由国家政权组织形式可辐射到我国的人民代表大会制度（可围绕人民代表、人民代表大会、人民代表大会制度三个概念把这一块内容整合起来）；由国家结构形式可辐射到我国的单一制国家结构形式（主要包括我国实行单一制国家结构形式的决定因素、我国的国家结构形式具有单一制国家结构形式的共性、我国的单一制国家结构形式又有自己的个性即“一国两制”的有关内容）。这样，经过一、二两级辐射，政治常识第一课的完整的知识体系就呈现在我们的眼前了，如下图所示。 【导学提示】概念辐射式知识体系构建关键在于找出“含金量”比较高的核心概念。概念的“含金量”越高，其辐射的面越广，能够建立起来的知识体系也越大；反之越小。象经济常识中的商品、经济制度、市场经济、产业、企业、财政、税收、金融、对外开放等，哲学常识中的物质、意识、主观能动性、客观规律性、联系、发展、矛盾、价值观、认识、实践等，政治常识中的国家、政党、民族、宗教、国际关系等，都是含金量颇高的概念，以它们为基点，都能辐射建立起较大的知识体系。 二、逻辑递进式
项目管理知识体系
2019年3月
目录 1. 项目整体管理 (8) 1.1. 制定项目章程（启动） (8) 1.2. 制订项目管理计划（计划） (8) 1.3. 指导与管理项目执行（执行） (9) 1.4. 监控项目工作（监控） (9) 1.5. 实施整体变更控制（监控） (9) 1.6. 结束项目或阶段（收尾） (10) 2. 项目范围管理 (10) 2.1. 规划范围管理（计划） (11) 2.2. 收集需求（计划） (11) 2.3. 定义范围（计划） (12) 2.4. 创建工作分析结构WBS（计划） (12) 2.5. 确认范围（监控） (13) 2.6. 控制范围（监控） (13) 3. 项目进度管理 (14) 3.1. 规划进度管理（计划） (14) 3.2. 定义活动（计划） (14) 3.3. 排列活动顺序（计划） (14) 3.4. 估算活动资源（计划） (15) 3.5. 估算活动持续时间（计划） (15) 3.6. 制订进度计划（计划） (16)
4. 项目成本管理 (17) 4.1. 规划成本（计划） (17) 4.2. 估算成本（计划） (17) 4.3. 制定预算（计划） (18) 4.4. 控制成本（监控） (18) 5. 项目质量管理 (19) 5.1. 规划质量管理（计划） (19) 5.2. 实施质量保证（执行） (19) 5.3. 质量控制（监控） (20) 6. 项目人力资源管理 (20) 6.1. 规范人力资源管理（计划） (20) 6.2. 组建项目团队（计划） (21) 6.3. 建设项目团队（计划） (21) 6.4. 管理项目团队（执行） (21) 7. 项目沟通管理 (22) 7.1. 规划沟通管理（计划） (22) 7.2. 管理沟通（执行） (22) 控制沟通（监控） (23) 8. 干系人管理 (23) 8.1. 识别干系人（启动） (23) 8.2. 规划干系人管理（计划） (24)
如何建立自己的知识体系？ 前段时间在知乎里有人问我这个问题，一直到这几天才回答了，估计看我这个BLOG（博客）的人都会对这个问题有兴趣，在这里分享一下答案。 不好意思，这个问题比较大，可能会说得比较灵散。我基本上是通过大量阅读，特别主题阅读来建立自己的知识体系，主题阅读具体体现在读书笔记和思维导图. 一、我对笔记的要求： 能把书中的框架和重点都展现出来或者你用一页纸能把重点说清楚，就算合格。第一步来说理清结构，归纳重点。 第二步是舍弃对自己无用的部分， 第三部分按自己的理解进行整理,有时会把导图按照7W3H的方式从新做一个思维导图。 7W: what 指目标与内容，包括主体，目标，机能，性能等 why 指原因，包括任务，期望，背景，技术等 who 指人员，包括制造，行销，流通，负责的主体等 where指地点类，包括环境，市场，区域，渠道等 when 指时间，包括期限，时机，预期等 whom 买家，消费者，接收者 which附属品 3H: how to如何做，指方式和手段，包括集体方案，详实计划，战略方针 how much价格成本，投入产出，综效成果 how many 负面效益，各种量（问题，业务，工作）
第四步用自己的话从新表达出来 第五步是实践，然后根据结果进行调整和改进。不断重复这几步 二、建立初步框架 1、读过的书，尽可能做成笔记或导图，笔记放在OneNote里。导图放在MindManage里 2、针对不同的主题，建立思维导图，尽量提练重点，然后在Note或分支中加下注释或出处。 3、定期整理和汇总，不段调整分支和整体结构。 4、如果有时间的话，最好做成PPT或写文章，能把所关注的问题，用自己的话给清楚表达出来 5、不断重复这个过程。 三、资料补充 如果学习的东西是一个专业性比较强的行业 1、还需要建立自己的专业名词字典 2、做资料收集工作，定期整理 3、针对特定大量阅读本专业的期刊杂志和相关资料，提练重点 4、会记录所有自己学到的东西和心得 5、把遇到的问题和处理办法单独记录，定期总结和分析
知识体系构建的N种模式 浙江省上虞市春晖中学（312353） 王国芳 高考政治复习中必须重视知识体系的构建，即学会对零碎的、分散的、相对独立的政治概念、基本原理和观点等基础知识进行整合，加以梳理，使之形成有一定内在联系的知识系统。这既有利于我们从知识的点上的深化理解，又有利于从知识的面上融会贯通，从而培养和提高自己“调动和运用知识”的能力，真正实现由知识到能力的升华。本文就高考政治复习中构建知识体系的模式向大家作一些介绍 一、概念辐射式 [方法简介]概念辐射式知识体系构建是指以政治学科中的某一个核心概念为基点，对课本中与这一概念有关的知识点进行全面辐射和深入挖掘，在此基础上加以必要的梳理和整合，形成一个以此概念为核心的知识系统的过程。概念辐射式知识体系构建的基本模式如下图所示。在概念辐射式知识体系在构建过程中，可以是核心概念的一级辐射，即从核心概念出发，辐射到A知识，把与A 知识相关的知识整合起来；也可以是核心概念的多级辐射，即在完成对A知识相关知识的整合的基础上，再由A知识辐射到A1知识，把与A1知识相关的知识也整合起来。 [范例引路]国家是政治常识教学中“含金量”很高的一个核心概念。我们可以国家这一概念为核心，通过两级辐射，把整个政治常识第一课的内容构建起一个完整的知识体系。首先，通过一级辐射，可辐射到国家的属性、国家的职能、国家的性质和国家的形式等知识，并把与他们相关的一些基础知识整合起来：一是国家的属性，即国家具有主权属性、阶级属性和社会属性；二是国家职能，主要包括其含义、内容（对内与对外）；三是国家性质，主要包括国体的含义、国家性质的决定、国家性质的判断标志及民主与专政等；四是国家的形式，包括国家政权组织形式和国家结构形式。国家政权组织形式主要内容有政体的含义、政体与国体的关系、当代国家的基本类型等；国家结构形式则主要包括含义、基本类型（主要有单一制和联邦制的含义和各自特征）。在此基础上，再进行二级辐射：由国家职能可辐射到我国的国家职能这一知识（我国的对内职能和对外职能）；由国家性质可辐射到我国的人民民主专政这一知识（主要包括我国人民民主专政的含义、人民民主专政的优点和特点、加强我国的民主政治建设、必须坚持我国的人民民主专政等知识）；由国家政权组织形式可辐射到我国的人民代表大会制度（可围绕人民代表、人民代表大会、人民代表大会制度三个概念把这一块内容整合起来）；由国家结构形式可辐射到我国的单一制国家结构形式（主要包括我国实行单一制国家结构形式的决定因素、我国的国家结构形式具有单一制国家结构形式的共性、我国的单一制国家结构形式又有自己的个性即“一国两制”的有关内容）。这样，经过一、二两级辐射，政治
https://www.doczj.com/doc/c86240632.html, 从0到1搭建数据分析知识体系_光环大数据培训 数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。 对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据; 不知道用什么样的工具; 不清楚分析的方法论和框架; 大部分的数据分析流于形式; …… 其实，数据分析并没有大家想象的那么难，这篇文章总结了一套较为完整的数据分析知识体系，全文共6103个字，全部读完大约需要8分钟。 一、概念——数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下面5个选项哪些属于“数据”概念的范围。 大部分人都知道把“4.报表”选上，但是很难有人会认为上面5个选项都是。其实这反映了一个很普遍的现象：很多人都会先入为主，认为数据就是各种表格、各种数字，例如excel报表、各种数据库。其实这是一个错误或者说有偏差的认识，它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。 ①什么是数据 数据(data)是描述事物的符号记录，是构成信息或者知识的原始材料。这种哲学层次的定义，让数据的范围极大丰富，也符合目前“大数据”发展的需要。试想一下，现在很多搜索引擎做的“图片识别”、“音频识别”难道不是数据分析的一部分吗? 作为一名互联网企业的运营从业者，我们接触到的数据可能没有那么复杂，但是也有很多类别。
https://www.doczj.com/doc/c86240632.html, 从数据的来源来看，可以分为企业外部数据和内部数据。外部数据主要包括社会人口、宏观经济、新闻舆情和市场调研数据;内部数据包括用户行为数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。不同数据的获取途径、分析方法、分析目的都不经相同，不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。 那么我们常见的“信息”和“数据”有何不同? 数据是信息的载体和表现形式;信息是数据的内涵，信息加载于数据之上。以书本和知识为例，书本属于数据概念范畴，知识属于信息概念范畴;书本是知识的一种载体和表现形式，知识是书本的内涵和升华。 ②什么是数据分析 数据分析是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。 这里有两个点需要注意：首先，我们需要提取的是有用的信息，而不是自嗨;其次，这些信息需要用来指导实践，而不是流于形式。 二、思路——方法论和方法 很多新人入门数据分析的时候，要么胡子眉毛一把抓，要么无从下手。这都是缺少分析思路的表现，需要宏观的方法论和微观的方法来指导。 那么方法论和方法有什么区别? 方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。 ①方法论 数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见的框架。 PEST分析法：从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。 SWOT分析法：从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、威胁(Threat)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。 5W2H分析法：从Why、When、Where、What、Who、How、Howmuch7个常见的维度分析问题。 4P理论：经典营销理论，认为产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)
如何建立自己的知识体系 Collected by: Stern Chan 如何建立自己的知识体系?这个问题问得相当宽泛，其实大家都不算陌生了，通俗点的解释就是”把一些零碎的、分散的、相对独立的知识概念或观点加以整合,使之形成具有一定联系的知识系统”。这种系统就像是一棵树,每片叶子都是独立的,但树干把它们联系在一起,形成了体系,最典型的例子就是我们学生时代做的那些教辅资料，它们的每章末都会有自己的章末小结，对前一章的知识点进行整合，即是最常见的知识体系的构建了。 然而，原理大家固然都懂，真正实施起来又谈何容易，世界上的各类知识成千上万，又赶上互联网数据大爆炸的时代，知识早已不再是以“点状”或者“树状”的形态呈现,而是变成了一张密密麻麻纵横交错的“网”，以个人的能力将它们内化成知识体系几乎成了一种“吃力不讨好”的行为。 所谓的方法,既不能说得太空泛,又要有切实的可行性. 本文目录 一纠正个人知识管理的两个误区 1 纠正“以知识的收集为中心”的学习观念 2 纠正“囫囵吞枣、不求甚解”的学习方法 二谈谈建立知识体系的一般方法 1 明确知识体系的主题和用途 2 找到获取知识的途径 3 知识的整理与分类 4 知识的输出与运用 5 把握学术动态，更新知识体系 三如何构建文史类的知识体系？ 1 思路一：从传统文学史入手，搭构框架，形成体系 2 思路二：从你喜欢的作者入手，按图索骥，遵循轨迹 3 思路三：从你喜欢的类别入手，循序渐进，逐渐深入 4 思路四：从你的“共鸣点”入手，剑走偏锋，另辟蹊径 四总结
正文 一纠正个人知识管理的两个误区 早些年曾流传过这样一张图，用于描述我们日常生活中最常见低效的知识管理现象。 图中描述的现象是不是很熟悉，其中很多流程循环都是我们在日常生活中经常遇到的——每天热衷于各类知识的收集，比如在知乎上看到好的回答就想点收藏，但收藏之后又不会多看一眼，潜意识里不愿花较多的时间在知识的消化上，又偏偏是收集成瘾，最终导致采集的知识总量越来越大，逐渐产生一种时间不够用的错觉，最终在知识的海洋里迷失自我，整日忙忙碌碌、碌碌无为。而这也是低效知识管理模式的典型，不但会影响个人知识体系的建立，长远看还会打击人的自信心，徒增焦虑感，那么我们要怎样做才能很好地解决这个问题呢？我觉得最重要的，还是在思维上纠正我们在个人知识管理的两个误区。 1 纠正“以知识的收集为中心”的学习观念
DAMA-DMBOK 数据管理知识体系职能框架 版本：V3.0.2
目录 1.简介 (3) 1.1.数据管理专业 (3) 1.2.数据管理知识体系（DMBOK） (4) 1.3.DAMA数据管理辞典 (5) 1.4.为什么需要此职能框架？ (5) 1.5.为什么会有 2.0版? (5) 1.6.为什么会有 3.0版? (7) 2.概述 (8) 2.1.数据管理职能 (8) 2.2.环境元素 (11) 3.DAMA-DMBOK职能纲要 (13)
文档简介 本文档针对DAMA数据管理知识体系（ DMBOK）职能框架的第 3.0.2版进行描述，该框架是由DAMA国际提供的，用于协助对本专业的最佳实践方法进行规范化的工作。 Deborah Henderson DAMA国际教育服务副主席 DAMA基金会主席 Mark Mosley DMBOK编辑修订历史 版本日期作者描述 1.0 2006.3.27 Mark Mosley 由芝加哥分会给DMBOK 委员 会提交的建议书原始草稿。 1.1 2006.4.17 Mark Mosley 改写后的草稿，作为DMBOK 委员会提供给DAMA国际/基金 会的建议版本。 1.2 2006.5.3 Mark Mosley 2006年丹佛会议由DAMA 国 际使用后进行修改。 1.3 2006.6.12 Deborah 部分内容修订。 Henderson 2.0 2007.4.5 Mark Mosley 部分内容修订，以反映2007年 马萨诸塞州波士顿DAMA国际 会议上所做的部分修改。 2.1 2007.11.5 Mark Mosley 部分修订，反映对DMBOK术 语的使用。 3.0 2008.5.5 Mark Mosley 对第9章和第10章进行结构调 整。 3.0.1 2008.6.25 Mark Mosley 修改为详细的活动纲要。 3.0.2 2008.9.10 Mark Mosley 对DW/BI管理的活动纲要进行 微调。
大数据技术发展态势跟踪 ——关于大数据的几个重要观点和产业技术路线发展 2014-8-14 11:50:31 文章来源：科技发展研究杂志 大数据（Big Data），普遍认为是指在特定行业中，超出常规处理能力、实时生成、类型多样化的数据集合体，具有海量（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）的4V 特征。 最早提出大数据特征的是2001 年麦塔集团（后被Gartner 公司收购）分析师道格?莱尼（Douglas Laney）发布的《3D 数据管理：控制数据容量、处理速度及数据种类》（3D Data Management: ControllingData Volume, Velocity and Variety），提出了4V 特征中的3V。最早提出词汇“Big Data”的是2011 年麦肯锡全球研究院发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告。之后，经Gartner 技术炒作曲线和2012 年维克托?舍恩伯格《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》的宣传推广，大数据概念开始风靡全球。 一、关于大数据的几个重要观点 大数据发展至今，伴随着很多争议。有人称之为“新瓶装旧酒”，也有人认为大数据的机遇被过于夸大，企业就是在这种怀疑和忐忑中抓紧推进大数据应用。客观上看，大数据在研究式、企业战略层面具有变革的潜力，但不宜过于强调其新颖性，不应同过去的数据学科领域割裂开来；21 世纪以来，大数据技术发生了革命性突破，主要体现在对3V 特性的“适应”和“运用”上，目前受益最大的是云计算产业，对其他产业和社会发展的变革作用尚未落地。 有如下几个重要判断和观点： 1、大数据的核心思想本质是数据挖掘。数据挖掘（Data Mining）借助计算机从海量数据中发现隐含的知识和规律，是一门融合了计算机、统计等领域知识的交叉学科，其核心的人工智能、机器学习、模式识别等理论在上世纪90 时代推行知识管理时已有显著进展。从本质上看，大数据带来的“思维大变革”以及一些数据驱动类的商业智能（Business Intelligence）模式创新，都是数据挖掘理论的延伸，表达为“数据挖掘相对于数理统计带来的思维变革”或许更加准确。比如，因果关系是数理统计中的重要容，基于完善的数学理论，代表是回归模型；而相关关系是数据挖掘中的重要容，基于强大的机器运算能力，代表是神经网络、决策树算法，这使得人们不需要了解背后复杂的因果逻辑也可以获得良好的分析和预测结果。从某种程度上说，必须感谢大数据的宣传者，正是这样的热炒才让数据挖掘这样一门小众却极具价值的科学展现在大众眼前，起到了很好的科普作用。 2、突破主要来自技术上的“能力拓展”。表现在对多样（Variety）、海量（Volume）、快速（Velocity）特征的“适应”和“运用”上：一是存储数据从结构化向半结构化、非结构化拓展，如基于Web 异构环境下的网页、文档、报表、多媒体等，导致了一批基于非结构化数据的专有挖掘算法的产生和发展。二是数据库从关系型向非关系型、分布式拓展，关系型数据库是以行和列的形式组织起来的结构化数据表，如Excel 表格，缺点在于存储容量小、数据扩展性和多样性差，而新的非关系型、分布式数据库可以弥补上述不足。三是数据处理从静态向实时交互拓展，新的大规模分布式并行数据处理技术能够实时处理社交媒体和物联网应用产生的大量交互数据，有效应对多样（Variety）和海量（Volume）带来的复
朱光潜建立完整的知识体系的技巧分享 朱光潜，字孟实，1897年10月出生在安徽省桐城县，1922年香港大学教育系毕业，获学士学位，1925年起先后就读英国爱丁堡大学、伦敦大学、法国巴黎大学和斯特拉斯堡大学，获硕士和博士学位。1933年回国，先后任北京大学教授、四川大学文学院院长、武汉大学教务长兼外语系主任、北京大学文学院代理院长，商务印书馆《文学杂志》主编。新中国成立后，朱光潜一直是北京大学教授，历任第二、三、四、五届全国政协委员，第六届全国政协常委，中华美学学会会长、中国社会科学院学部委员等职。 朱光潜是著名美学家、文艺理论家、教育家和翻译家。他的《悲剧心理学》《文艺心理学》《谈美》《美学批判论文集》《西方美学史》《美学拾穗集》等著作，以文笔优美畅达、见解独到精辟而蜚声于海内外，为中国美学和文艺理论发展做出开拓性的重大贡献。他精通英语、德语、法语和俄语，翻译了柏拉图《文艺对话集》、莱辛《拉奥孔》、爱克曼《歌德谈话录》、黑格尔《美学》、维科《新科学》等大量西方美学名著，为中国学术发展和中西文化交流留下宝贵的思想财富。朱光潜于1986年3月在北京逝世，享年89岁。 对于著名美学家朱光潜先生来说，书既是他通向学术顶峰的必经途径，也是他深厚修养和丰富灵魂的重要源泉。正如他自己所说，“我能感伤也能冷静，能认真也能超脱。能应俗随时，也能潜藏非尘世的丘壑。文艺的珍贵的雨露浸润到我的灵魂至深处，我是一个再造过的人，创造主就是我自己。” 深厚的美学修养，让他能欣赏书中微妙精深的乐趣；谦虚诚恳的治学态度，让他对求学求知有独到的见解。今天，我们一起跟着大师学读书。 书是读不尽的，就读尽也是无用，许多书都没有一读的价值。多读一本没有价值的书，便丧失可读一本有价值的书的时间和精力，所以须慎加选择。
作者：何辛欣 上篇讲过，不少考生也相当刻苦，但是取得的效果却不甚理想，这并不是基于智力因素而产生的分野，而是考的好的考生掌握了更加科学的方法。好的方法和勤奋的学习是缺一不可的。驽马十驾，功在不舍，如果南辕北辙，则虽有良驹宝马只怕离目标愈来愈远。所以考研成功无非四个字：勤奋、得法。勤奋你们来做，得法我写出我个人的经验，让你们少走弯路，那么你就一定是分子而不是分母。我发现有些考生在对具体知识点的掌握并不差，但是考试的结果却不理想，我想可能是只见树木不见森林，能深入细小的知识点而不能浅出，考题稍微一变换就不知所措，痛失得分机会。 构建学科知识体系是我两年备考的两大心得之一，说到这个词，感觉比较玄妙，其实很简单，特别是学法的人，要有严谨的态度来对待所学知识，形成体系。我尽量以口语化来说明，如果有疑问，请在下面跟帖询问。 前提：构建学科知识体系适用于自成体系的一切学科，尤其是法学（我发觉其他科目教材的体系都不如法学的教材体系强），但是不包括外语的学习。对于外语的学习，鄙人学了十数年的英语，仍然除了应付考试尚能聊以自慰以外，不堪实用，希望有对语言学习有心得的兄弟姐妹不吝指教。 某一学科，之所以同其他学科区别开来，总有自己最鲜明的特点、自己的篇章结构顺序，因此要掌握这一学科，应当以此最宏观的特点入手，层层深入，才能掌握本门学科的精髓，进而全面系统地掌握该学科。举个通俗的例子，一个画师要画一棵树，必然先画其主干，然后才是分支，最后才是树叶，以及树叶上的纹理，而绝不会相反。那么我们在学习法律学科的时候，一开始就津津乐道于为什么效力待定的合同效力是待定的，然而却不能对抗善意第三人？自杀在何种情况下构成犯罪？这些问题，固然可以说是对法律学科有浓厚的钻研兴趣，但笔者认为本末倒置了。 法硕联考的五门学科，以及政治考试的五门学科（马克思主义哲学、政治经济学、毛泽东思想、邓小平理论和三个代表重要思想、当代世界经济与政治）以及其他学科，都体现了这一点，这是放之四海而皆准的道理。学习每门学科，都必须从最基础的东西入手，而考生往往忽视这点，动不动就题海，光做题不思考，效果有限。比如缓刑和假释最根本的区别是什么？答案缓刑是量刑制度，假释是刑罚执行制度，知道了这一点，其他的区别就顺理成章了；又如刑法为什么必须罪刑法定，而民法一般则规定约定优先于法律规定（比如合同法规定要约以对话方式作出的，应当即时作出承诺，但当事人另有约定的除外）？不要以为这些不会考试而不重要，举个极端一点的例子，张无忌为什么能够迅速学好乾坤大挪移，因为他有九阳真经的深厚基础。掌握了构建学科知识体系这一方法，对将来学习大多数学科都有事半功倍之效。 具体如何操作？ 我在上篇帖子讲过，第一遍读书的时候首先要看篇章结构，并抄录下来，这是学科知识体系的雏形。抄完后，看看这门学科大体分为几大块（虽然一门学科动则十几章，但基本上可以分为三四块）。每块由许多章组成，每一章就由许多小节组成，每一小节由许多知识点组成，每一知识点由组成该知识点的许多小点组成。这样你知道这棵树的主干、分支、树叶和纹理了。 第二遍读书的时候，根据最基本的概念，思考作者为什么会如此安排篇章结构顺序，各章节之间有什么内在关系，每个制度是如何围绕该学科最基本的原理并反应这个原理的。作者按照这样的篇章结构顺序自然有他的道理，如果对其思考，按照作者的角度来考虑这一问
大数据服务平台简介 1.1建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台： 为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。 为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3建设内容 基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。
建立完整的知识结构体系和脉络梳理 中华民族形成的过程，我们可以建立一下结构体系： 中国古代边疆管理与民族融合
中国古代中央集权，我们可以建立如下的知识结构体系 中国古代中央集权体制的发展框架
现代化的世界进程——知识结构表 这是我们解答叙述题的套路，有了这个法宝，任何叙述题、展板填空题我们都能以不变应万变，而在构建知识体系的过程中，也让我们宏观地把握各个知识点在历史发展中的地位与意义，避免了零星散乱的复习毛病。
总结史料分析题与论文题的答题步骤与技巧 史料分析题被很多老师认为是历史高考的小论文，solo论文更被同学们视为噤若寒蝉，但是如果对题目进行归类和分析，我们不难看出这些题目的一些规律和和结构。 所以无论是史料分析题还是论文题有一定的层次感和逻辑性。 第一、观点清晰，通过归纳找出观点的通用性。 如2013年严复对进化论翻译的论文和2014年梁启超评价李鸿章的论文，其实是同一类型的题目，即“作者对西方思想的引进和人物的评价都是作者以引进西方思想与评价近代人物来表达自己思想和理念的目的，使作者的思想带有时代和个人的烙印。” 这种观点可以通过课堂和题目的答案进行归类总结，这样遇到陌生的论文史料就不会捉襟见肘了！ 第二、在论述中一定要做到“论从史出”，也就是俗话说的“引材料”概括归纳。 第三、不同的题目有不同的答题结构，如社会转型的史料分析，总观点往往是通过微观事件折射宏观的社会变迁，然后逐条分析材料展开其具体变化。 再如场景还原题（穿越题），其回答步骤一定要体现利弊和时代的关系，而最后不要忘记作为当时人，一定会对反对派的意见有妥协和让步，或者提出改进的方案。 我们以2013年李鸿章为同文馆辩护为例，可以从以下结构展开： 以后再遇到场景还原辩论题，这个步骤是可以通用的。
大数据知识服务平台构建关键技术研究 * 李晨晖崔建明陈超泉(桂林理工大学现代教育技术中心广西 541004) 摘要文章分析了大数据知识服务模式的运行机理,建立了大数据知识服务平台构建体系架构,阐 述了大数据知识服务平台构建过程中所涉及的主要关键技术,并对实施大数据知识服务模式的思路和发展提出了建议。 关键词大数据知识服务关键技术大数据生态系统 Studies in the Ke y Technolo gy of the Bi g Data Knowled g e Service Platform Construction Li Chenhui Cui Jianming Chen Chaoquan (Guilin Universit y of Technolo gy ,Modern Education Technolo gy Center ,Guan g xi ,541004) Abstract This paper analyzes the mechanism of big data knowledge service mode ,establishes the system schema of big data knowledge service platfor m ,describes the key technologies dur ing constructing the big data knowledge service p latform ,and p uts forward the ideas and su gg estion for im p lement and develo p ment of bi g data knowled g e service . Ke y words bi g data ,knowled g e service ,ke y technolo gy ,bi g data eco -s y stem *本文系2013年广西教育厅科研项目“物联网关联表征与机理模型的理论研究”(编号:桂科教201306L X157)及2011年度广西教育厅科研项目“云计算环境下大规模数据处理关键技术的研究”(编号:桂科教201106L X256)的研究成果之一。 1 引言 基于目前信息管理领域面临的挑战与机遇,文献[1-2]提出了一种面向智慧服务和自主需求的、关系型数据处理技术与非关系型数据处理技术嵌套融合的、基于大数据的知识服务新模式———大数据生态系统,为我国信息服务业由知识生产型向知识服务型转变,实现大数据信息化增效和知识服务增值,以及大数据知识资源和知识服务能力的共享、交易和协作,提供了一种思路、原则和方法。 大数据知识服务融合现有物联网、云计算、传感网、移动互联网等信息技术,通过对现有网络化信息管理和知识服务技术进行拓展和变革,将各类大数据资源、软硬件资源、网络资源、知识服务资源和能力虚拟化、物联化、服务化,并将大数据获取、存储、组织、分析、决策和显示等过程进行个性化、自主化、虚拟化、智能化、透明化和体验化的集中管理和经营,从而有效实现大数据生态系统中数据、知识、资源、能力、服务、过程和任务等要素的共享和协同,通过网络(包 括电信网、广播电视网、互联网、移动互联网等)为大 数据全生命周期(包括大数据获取阶段、存储阶段、组 织阶段、分析阶段、决策阶段及显示阶段等过程)提供按需使用、按需付费、基于群体创新、绿色环保、随时获取的知识服务。 大数据知识服务是大数据生态系统的核心,本文在文献[3]的基础上,结合物联网、云计算、传感网、移动互联网等相关信息技术及大数据知识服务的实际需求,深入剖析大数据知识服务平台构建过程,并对构建过程中所涉及的关键技术进行更深层次的探讨。2 大数据知识服务模式运行机理 大数据知识服务是为适应信息服务业智慧化、协作化、绿色化、先觉化和泛在化的发展趋势而衍生的一种基于网络(包括电信网、广播电视网、互联网、移动互联网等)的,用以解决结构化、半结构化及非结构化数据多维度处理的信息服务新模式,是在大数据获取、存储、组织、分析和决策过程中产生的,体现了大数据生态系统对知识、服务、资源和过程等的知识服 专题研究
让学生构建起自己的知识体系 OECD秘书长特别顾问兼教育副主任安德列亚斯·施莱科 [编者按] PISA 2015将新增对“协作性问题解决能力”这- 21世纪技能的评估。 21世纪的教育要达致什么样的目标才能称之为理想状态？我认为有两个关键 词至关重要：一是学无止境，二是学以致用。 在过去，人们可能会认为学校教育所传授的知识可以受用终身，因此教师的任务就是分年级、分学科地灌输既定的知识，学生的任务就是滴水不漏地全盘接收，关于教学的讨论基本都是围绕不同的学科分别展开的。但是今天，只要一点击搜索引擎，海量信息迅即涌来，远远超过教师们的知识储备。与之相伴随的，不管是在学习还是工作中，人们所需的知识常常处于生成状态、发展状态、更新状态，指望以若干年的学校教育获得终身够用的技能，这种一劳永逸的想法已经被现实无情唾弃。 今天，我们衡量一个人成功的标准并非他得自于学校教育的知识量大小，而是他的创造力、思想力，看他是否具有批判性思维，是否具有作出正确决策、解决问题的能力；是他的生活方式、工作方式，看他是不是能够和别人协作，一起奋斗、一起分享、一起实现共同的梦想；是他掌握、运用工具的能力，看他是否能娴熟自如地使用信息技术和其他辅助手段。这些都是全球公民终身学习、终身就业的根基所在，也对应着学校教育重需着力的一个重要面向：培养具有终身学习能力的合格人才、合格公民。 从最迫切的职场需求的角度来看，供需脱节的现象相当严重。比如，日本国民的受教育程度相当之高，然而却有80%的雇主称：他们找不到和岗位要求相匹配的高技能人才；2011年，180万失业的埃及人走向街头，这其中不乏高学历的硕士生和博士生，但与此同时，埃及的雇主也在为寻找合适的员工而发愁。这一切是因为，时代的变化使得职场的需求发生了根本性转变，需要日常认知技能或者常规知识储备的岗位越来越少，这也就是说，擅长“复制”书本知识的人正在逐渐丧失市场竞争力；与之相对的是，对非常规性的互动技能要求越来越多，这就意味着标准化考试选拔出的“照搬照抄”的高手并不一定就能胜任这些需要知识迁移和扩散的工作。 那么创造力、思想力，协作性的问题解决能力和运用工具的能力又该如何培养呢？以往的那一套教师将理论、事实和细节一股脑儿倒给学生的做法恐怕已经行不通了，今天即使是冠之以相同名称的一门学科，其教与学的方式也已经发生了颠覆性的变 化。
个人知识体系的建立与管理 引用 摘要：这个体系必须能将精力集中于对目标知识的吸收上，套用TOC的理论来讲，“知识的吸收”在这里是瓶颈，那么所有非瓶颈资源的能力提升都不会对最终系统输出有任何益处，所以目前而言，凡是影响“目标知识吸收”的事情，一概要予以杜绝！ 一、当前个人知识管理模式问题的根源在哪里？ 当前个人知识管理模式，是建立在一个错误的假设上，虽然这个假设以前是正确的，但是它显然并不适合我们现在的环境。这个假设就是：“知识不能够共享！”所以，“人们不可能随时随时找到自己所需要的知识，而必须将它事前“储藏”起来”，所以“知识'储藏’的多寡决定了个人知识运用的最大值”，所以“积累的各门类的知识越完整越好，越“成套”越好”，所以，“对各类知识不论需求兼收并蓄”……没错，在以前的生活环境中，这些都是个人能力成长的不二法门——但这几年变化太大了，我们目前是实实在在的处于信息量空前的“网络时代”，这与过去在信息获取方面有三点显著不同： 1、信息的收集极其方便，几乎是向人“涌”来； 2、各种信息更新的速度越来越快； 3、所获信息的质量却良莠不齐。 问题是，时代改变了，但学习模式并未做相应的改变，下面一起来看看这都对我们产生了什么样的影响：
基于“网络时代”的三大变化，影响最终学习效果的主因正是“以知识的积累为中心”的学习方式，而这一约定俗成的方式，却是基于过去“知识不能共享”的客观现实。
问题的根源在哪里？请看上图，“知识'储藏’的多寡决定了个人能力的大小”这个过时的错误假设，让我们白白消耗了许多的精力，却事倍功半。想想看，我们使劲地下载，使劲的复制粘贴，收集各种能收集到的资料——问题是，有多少被自己真正消化了呢？ 二、建立全新的个人知识管理体系 1、必须摒弃不合时宜的“知识储藏中心”，把精力让在对知识的运用上。 首先需要搭建个人的知识结构，用于信息的分类与筛选，除尽量排除垃圾信息的干扰外，可有可无的信息亦应直接删除，对于感兴趣的信息可以建立一个专门的存放之所，比如我是建立了一个“知识面”的门类来管理。下图中描述了我目前的个人知识结构。
·图书馆与图书馆事业· 信息社会的快速发展与大量智能终端的广泛应用，使得数据的产生、来源、类型变得简单而丰富，越来越多的非结构化数据、半结构化数据呈爆发式增长趋势，且其组成结构、类型格式、存在形态等都愈加复杂，整个社会发展进入到了一个大数据时代。大数据时代，数据将成为社会资源的一部分被加以重视，基于数据的处理、分析、挖掘等服务都将被信息服务机构所应用和开展，这对承载着知识存储、组织、开发与传播重任的图书馆及以文献信息分析为基础的图书馆咨询服务工作造成了强烈冲击。基于以上考虑，笔者从图书馆咨询服务发展的角度，论述了大数据为图书馆知识咨询带来的机遇，重点对大数据时代图书馆知识咨询的两大发展驱动因素即数据资源与人才建设进行了分析，以引起业界学者对相关问题的共同关注与探讨。 1知识咨询是大数据时代图书馆咨询服务的新模式 1.1知识咨询服务：有别于传统咨询服务的创新型服务 知识咨询与参考咨询及信息咨询相比，在诸多方面均存在着差异：首先，从定义来看，知识咨询是针对用户在工作、学习、生活中的知识选择、吸收、利用需求，以图书馆员的图书馆学、情报学、信息学等专业知识为基础，利用先进的技术对相关信息进行提取、组织、优化，融入用户知识获取的全过程，为用户决策与创新提供丰富的知识、有效的答案；参考咨询是图书馆员根据用户需求而进行的文献搜集、检索、揭示、传递并提供知识产品的过程；信息咨询则是向用户提供有关数据、资料的服务过程［1］。其次，从服务的专业化、知识化水平来看，参考咨询和信息咨询都只限于所能提供的数据或信息，而知识咨询更在意是否能提供解决用户问题的知识［2］。再次，从服务类型来看，知识咨询服务的提供方式可以是参考咨询、信息咨询的服务提供方式，如将结构化(或标准化)文献信息、数据、线索提供给用户，或将进行了一定数据分析加工的知识产品提供给用户。但知识咨询服务更注重用户的专业化、知识化、个性化需求，提供解决用户实际问题的知识，以及与用户协同合作创造的知识服务和面向用户的知识管理等。 知识咨询：大数据时代图书馆的知识服务增长点 王天泥 （辽宁省图书馆辽宁沈阳110015） 摘要：随着社交网络、云计算、移动互联网的迅猛发展，数据产生的范围、方式、途径发生了翻天覆地的变化，全球进入到了大数据时代。阐述了知识咨询是图书馆未来咨询服务的新模式，分析了大数据给图书馆知识咨询服务带来的机遇，重点探讨了大数据时代的数据资源与人才建设两大知识咨询服务发展驱动因素。 关键词：大数据图书馆知识咨询 中图分类号：G252文献标识码：A文章编号：1003-6938（2013）02-0074-05 Knowledge Consultation:the Growth Points of Libraries'Knowledge Services in the Era of Big Data Abstract Because of the rapid development of social networking,cloud computing and mobile Internet,there is being an earth-shaking changes on the scope,way and channel of data generation.It is means that the era of big data is coming.The article describes the knowledge consultation is a new model of the future’s libraries consultation services,and analyzes the opportunities of consultation services in the era of big data.It is emphasis the driving factors of knowledge consultations, which including data resources and personnel development,in the era of big data. Keywords Big data;Library;Knowledge consultation 收稿日期：2013-03-20；责任编辑：魏志鹏