下面属于被动攻击的手段是＿＿＿＿。A、假冒 B、修改信息 C、窃听 D、拒绝服务 谢谢啦

是的。当手机连接到伪基站时，攻击者可以拦截和监视通信内容，包括电话通话、短信、数据传输等。伪基站是一种设备，模拟正规基站的信号并与附近的手机进行通信。

　　RFID应用中存在的信息安全问题在标签、网络和数据这三个层面均可能出现。 　　许多信息安全技术和标准在现有的其他系统中都已经有了很好的应用，这些技术和标准可以为RFID的信息安全所借鉴。比如在银行卡授权和大楼出入系统等应用中，已经有许多安全标准被采用，如ISO15693数据认证标准。而RFID技术又有其自身的特点，所以现行的安全规范如果应用于RFID系统也可能会引起一些问题。举例而言，如果对标签进行加密，就会大大消耗标签的处理能力，并增加标签的成本。 　　RFID应用中存在的信息安全问题在标签、网络和数据这三个层面均可能出现，所以本文就这三个方面对RFID的信息安全技术进行了分析。 　　 　　标签上的“隐私” 　　 　　标签的体积虽小，但是其潜在的安全问题却不容忽视。对于刚刚使用RFID的企业，RFID标签很容易被黑客、商店扒手或不满的职员所操控。大多数支持EPCglobal标准的无源标签只能写入一次，但是支持ISO等其他标准的RFID标签，就具备多次写入的功能。2005年春天，支持EPCgolbal超频第二代协议的RFID标签大量上市，这些标签也支持多次写入功能，由于没有写保护功能，这些无源标签可以被更改或写入“好几千次”，DN系统企业互联网解决方案公司的咨询师Lukas Grunwald说。 　　为了应对RFID标签的安全问题，很多建议、技术已经规范开始出现。 　　例如，给每一个产品惟一的电子产品代码，类似于汽车的牌照号码，一旦有人想破坏安全，他得到的只是单个产品的信息，这样的话，就不值得花时间去解码。不过，Unisys Corp的全球可视贸易方案副总裁Peter Regen认为这种方法门槛太高，没有人会这么做。 　　新的EPCgolbal超频第二代协议标准增强了无源标签的安全性能。据EPCglobal产品管理总监Sue Hutchinson介绍，新标准不仅提供了密码保护，而且能对数据从标签传输到读取器的过程进行加密，而不是对标签上的数据进行加密。 　　隐私安全问题主要体现在RFID标签上。一种想法是“软屏蔽器”（soft blocker）。它能加大对顾客的隐私偏好的保护，不过这是在商品已经购买之后。在销售点，顾客会出示其会员卡，通过这张卡就能看到其隐私偏好的数据。“商品购买之后，销售点就会立即对隐私数据进行更新，保证这些数据不会被某些读取器读取，比如供应链读取器。”RSA实验室RFID解决方案构架师Dan Bailey说。软屏蔽器可能是解决RFID标签隐私问题的一个好办法，在EPCglobal第二代标签中就加入了这种功能。 　　 　　借鉴其他网络技术 　　 　　在零售商店中，或者在货物从一个地点运输到另一个地点的过程中，有很多机会可以覆盖甚至修改RFID标签上的数据。这种漏洞在公司用来处理贴有RFID标签的货箱、托盘或其他货物的网络上同样存在。这些网络分布在公司的配送中心、仓库或商店的后台。未经安全处理的无线网络，给拦截数据带来了机会。而在RFID读取器的后端是非常标准化的互联网基础设施，因此，RFID后端的网络存在的安全问题及其机会和互联网是一样的。 　　在读取器后端的网络中，完全可以借鉴现有的互联网络的各种安全技术。 　　解决办法是，确保网络上的所有阅读器在传送信息给中间件（中间件再把信息传送给企业系统）之前都必须通过验证，并且确保阅读器和后端系统之间的数据流是加密的。部署RFID阅读器时应采取一些非常切合实际的措施，确保验证后方可连入企业网络，并且不会因为传输而被其他人窃取重要信息。比如，基于Symbol Technologies和ThingMagic等公司的技术的阅读器支持标准的网络技术，包括防止未授权者访问的内置验证方法。 　　为了防止有人窃听RFID阅读器发出的功率较高的信号，一个办法是采用名为“无声爬树”的反窃听技术。RSA实验室的首席科学家兼主任Burt Kaliski表示，在RFID无线接口的限制范围内，这种方法可确保阅读器绝不重复发送标签上的信息。RFID标签上的数字不是由阅读器播送，而是被间接引用，接收端中间件知道如何解释这些数字，而窃听者却不知道。 　　 　　“透明”引发的数据危机 　　 　　虽然RFID技术的应用提高了整个供应链的透明度，但由此也引发了人们对数据安全的担忧。企业对数据需要有很强的安全感，对于企业而言，他们的数据，包括和他们业务相关的信息数据，不再仅仅是他们自己的数据，也是他们贸易伙伴的数据，VeriSign公司解决方案市场营销经理Beth Lovett说。 　　BSI（德国联邦信息安全办公室）也对RFID系统数据保护提出了要求，据该办公室的评估，在系统设计中包含数据安全和匿名个人信息的要求应该尽快执行，为了在充分利用RFID带来的机会的同时尽量减少对隐私安全的威胁，在RFID系统设计和市场应该在初期就颁布数据保护法。 　　到目前为止，在EPCglobal网络上使用哪个标准来保障数据安全还没有清晰确定。而最新的版本EPCglobal Certificate Profile V1.0在2006年3月已经正式公布在EPCglobal网站上。安全规范涵盖了EPCglobal Network所有组件间的数据安全，从企业间透过EPCIS接口的数据交换，到RFID Reader与Middleware的沟通，以及Reader管理系统等。 　　当数据在EPCglobal网络上交换时，现有的一些安全手段，比如防火墙和其他接入管理技术可以用来保护数据安全，并确保只有被授权者才能接触到数据。一些公司具有很好的数据安全实践，他们可以把经验应用到RFID项目上。 　　有关RFID数据安全问题，还有一些技术正在开发中。 　　比如，SAP正与合作伙伴共同开发新的数据库查询技术，可以让商品生产商和零售商交换RFID数据，不必在无法由数据所有者控制的服务器上建立数据副本，一些数据存放在中央虚拟资料库中，而其他重要数据分开查询。SAP公司全球业务开发副总裁Amar Singh说，“采用我们的技术后，零售商不用再把查询信息公布在虚拟环境中的某个地方。他们可以直接从制造商那儿获得查询的数据。”数据出现的地方越多，风险就越大。 　　预计现有的安全方法，如防火墙及其他访问管理技术，会被用于数据通过EPCglobal网络交换时只提供给授权方，确保数据安全。 　　惠普实验室的Pradhan认为: “我们所讨论的有关公司之间共享信息的问题，如怎样确保信息不会落入旁人之手，可借助典型的IT系统得到解决。因为就这些系统而言，我们对安全相当了解。”而进一步的开发正在进行中。 　　 　　链接:RFID信息安全产品 　　 　　RFID信息安全的产品，大部分也是基于标签、网络和数据这三个层面。 　　 　　标签 　　RFID标签安全产品，主要是物理的硬件性质的。 　　2004年初，RSA演示了其特别设计的RSA屏蔽器标签（RSA Blocker Tag）。把这个屏蔽器装在购物袋上，RFID读取器就不能读取放在购物袋中的商品的RFID标签，系统会显示“拒绝服务”。 　　IBM研究人员模仿刮奖彩票的方法研究出一种在利用RFID标签时可以保护消费者隐私的方法。IBM的建议就是在标签上附加一个可以部分被破坏掉的RFID天线，这样消费者在完成购物后可以将部分天线去除，标签整体上依然可以发挥作用，但是它的可读取范围大大缩小了，从而达到保护消费者隐私权，同时也使制造商和贸易商的利益不受损害的“双赢”目的。按照协议，IBM的行列式和热感应印条码印表机将继续使用Printronix，IBM的产品组合也将Printronix无线射频辨识(RFID)加密技术纳入。 　　2005年9月，XINK公司开发了一种新墨水可以消除RFID标签被仿冒从而其编码系统被复制的隐患，这是一种理论上不可见的印刷墨水，在货币防伪上面已经有采用。把这种墨水与Creo公司的隐形标签技术结合，标签被仿冒的担忧就可以消除。 　　杜邦鉴别系统（DAS）公司制作出了3D成像技术的RFID标签用以增强产品的防伪性。3D图像可以很直观地证明信息的真实度，因此可以与RFID标签结合起来。如果有人想把正品上的防伪标签撕下贴到伪造品上去，那么3D效果的图像就整个被破坏掉了。 　　 　　网络 　　ThingMagic公司副总裁Kevin Ashton表示，安全壳(Secure shell)和安全槽层(secure socket layer)这两大基础安全技术，有望成为RFID设备的标准。该公司已开始将这些技术集成到它们的RFID读卡器内。该公司开发的RFID读取器技术具有内置验证功能，确保“恶意读取器”无法窃取数据。而且同时必须确保网络上所有的RFID读取器，在传输数据到中间设备然后再到系统之前，都要经过验证。 　　在读取器后端的RFID网络中的信息安全问题的解决方法，完全可以参照互联网的信息安全解决办法和一些有较好经验的公司的现有产品。 　　 　　数据 　　2005年，无线安全软件开发商Columbitech宣布无线VPN支持RFID读取器的信息安全。这次升级的内容包括加强安全架构建设，为应用单位的无线通信提供特别安全保护。 　　由AeroScout、Ekahau、思科和其他公司联合开发的整合技术，是建立在使用Wi-Fi网络频率基础之上的有源RFID系统，这类系统允许终端用户利用现存的无线数据网设施。在这种技术框架下，由于有源RFID标签和Wi-Fi接点之间的对话非常简短，所以“偷听”几乎是不可能的事。

由以色列本·古里安大学和魏茨曼科学研究学院组成的科学团队，近日展示了一种神奇的窃听技术，只需要一个灯泡、一台笔记本电脑和价值不到 1000 美元的设备就能实现窃听。这种技术被称之为“lamphone”侧通道攻击，主要利用光电传感器来分析灯泡对声音的频率响应。"lamphone"测量的是声波撞击灯泡时产生的微小的光波动，并使其产生轻微的振动。电光传感器能够通过四个阶段将音频信号与光信号隔离开来。 与分析声波对附近物体影响的类似攻击不同，这个版本是被动地、从外部的，而且最关键的是能实时开展。为了证明攻击的有效性，团队目标地点是一幢写字楼三楼的办公室。幕墙可以减少办公室发出的光线，覆盖了整个建筑。目标办公室包含一个悬挂的E27 LED灯泡(12瓦)。 窃听者位于一座人行天桥上，定位在距离目标办公室25米的空中距离。本部分描述的实验是使用三个不同透镜直径(10，20，35 cm)的望远镜进行的。 团队一次在一个望远镜上安装了一个光电传感器(Thorlabs PDA100A2，这是一种放大的可切换增益光传感器，由用于将光转换为电压的光电二极管组成)。电压是通过16位ADC NI-9223卡从光电传感器获得的，并在我们编写的LabVIEW脚本中进行处理。在窃听者所在的位置听不到实验期间在办公室里播放的声音。 利用这项技术能够高质量的捕捉并转换成为音频，甚至能够被音乐识别应用Shazam识别。同时，这段语音也被谷歌的文本到语音 API 成功转录。本-古里安大学的安全研究员 Ben Nassi、Boris Zadov 和 Yaron Pirutin 共同开发了这项技术，他表示，他们希望提高人们对这种攻击载体的认识，让监控双方都知道有什么可能。

在网络中，当信息进行传播的时候，可以利用工具，将网络接口设置在监听的模式，便可将网络中正在传播的信息截获或者捕获到，从而进行攻击。网络监听在网络中的任何一个位置模式下都可实施进行。而黑客一般都是利用网络监听来截取用户口令。比如当有人占领了一台主机之后，那么他要再想将战果扩大到这个主机所在的整个局域网话，监听往往是他们选择的捷径。很多时候我在各类安全论坛上看到一些初学的爱好者，在他们认为如果占领了某主机之后那么想进入它的内部网应该是很简单的。其实非也，进入了某主机再想转入它的内部网络里的其它机器也都不是一件容易的事情。因为你除了要拿到他们的口令之外还有就是他们共享的绝对路径，当然了，这个路径的尽头必须是有写的权限了。在这个时候，运行已经被控制的主机上的监听程序就会有大收效。不过却是一件费神的事情，而且还需要当事者有足够的耐心和应变能力。 Ethernet（以太网，它是由施乐公司发明的一种比较流行的局域网技术，它包含一条所有计算机都连接到其上的一条电缆，每台计算机需要一种叫接口板的硬件才能连接到以太网）协议的工作方式是将要发送的数据包发往连接在一起的所有主机。在包头中包括有应该接收数据包的主机的正确地址，因为只有与数据包中目标地址一致的那台主机才能接收到信息包，但是当主机工作在监听模式下的话不管数据包中的目标物理地址是什么，主机都将可以接收到。许多局域网内有十几台甚至上百台主机是通过一个电缆、一个集线器连接在一起的，在协议的高层或者用户来看，当同一网络中的两台主机通信的时候，源主机将写有目的的主机地址的数据包直接发向目的主机，或者当网络中的一台主机同外界的主机通信时，源主机将写有目的的主机IP地址的数据包发向网关。但这种数据包并不能在协议栈的高层直接发送出去，要发送的数据包必须从TCP/IP协议的IP层交给网络接口，也就是所说的数据链路层。网络接口不会识别IP地址的。在网络接口由IP层来的带有IP地址的数据包又增加了一部分以太祯的祯头的信息。在祯头中，有两个域分别为只有网络接口才能识别的源主机和目的主机的物理地址这是一个48位的地址，这个48位的地址是与IP地址相对应的，换句话说就是一个IP地址也会对应一个物理地址。对于作为网关的主机，由于它连接了多个网络，它也就同时具备有很多个IP地址，在每个网络中它都有一个。而发向网络外的祯中继携带的就是网关的物理地址。Ethernet中填写了物理地址的祯从网络接口中，也就是从网卡中发送出去传送到物理的线路上。如果局域网是由一条粗网或细网连接成的，那么数字信号在电缆上传输信号就能够到达线路上的每一台主机。再当使用集线器的时候，发送出去的信号到达集线器，由集线器再发向连接在集线器上的每一条线路。这样在物理线路上传输的数字信号也就能到达连接在集线器上的每个主机了。当数字信号到达一台主机的网络接口时，正常状态下网络接口对读入数据祯进行检查，如果数据祯中携带的物理地址是自己的或者物理地址是广播地址，那么就会将数据祯交给IP层软件。对于每个到达网络接口的数据祯都要进行这个过程的。但是当主机工作在监听模式下的话，所有的数据祯都将被交给上层协议软件处理。当连接在同一条电缆或集线器上的主机被逻辑地分为几个子网的时候，那么要是有一台主机处于监听模式，它还将可以接收到发向与自己不在同一个子网（使用了不同的掩码、IP地址和网关）的主机的数据包，在同一个物理信道上传输的所有信息都可以被接收到。在UNIX系统上，当拥有超级权限的用户要想使自己所控制的主机进入监听模式，只需要向Interface（网络接口）发送I/O控制命令，就可以使主机设置成监听模式了。而在Windows9x的系统中则不论用户是否有权限都将可以通过直接运行监听工具就可以实现了。在网络监听时，常常要保存大量的信息（也包含很多的垃圾信息），并将对收集的信息进行大量的整理，这样就会使正在监听的机器对其它用户的请求响应变的很慢。同时监听程序在运行的时候需要消耗大量的处理器时间，如果在这个时候就详细的分析包中的内容，许多包就会来不及接收而被漏走。所以监听程序很多时候就会将监听得到的包存放在文件中等待以后分析。分析监听到的数据包是很头疼的事情。因为网络中的数据包都非常之复杂。两台主机之间连续发送和接收数据包，在监听到的结果中必然会加一些别的主机交互的数据包。监听程序将同一TCP会话的包整理到一起就相当不容易了，如果你还期望将用户详细信息整理出来就需要根据协议对包进行大量的分析。Internet上那么多的协议，运行进起的话这个监听程序将会十分的大哦。现在网络中所使用的协议都是较早前设计的，许多协议的实现都是基于一种非常友好的，通信的双方充分信任的基础。在通常的网络环境之下，用户的信息包括口令都是以明文的方式在网上传输的，因此进行网络监听从而获得用户信息并不是一件难点事情，只要掌握有初步的TCP/IP协议知识就可以轻松的监听到你想要的信息的。前些时间美籍华人China-babble曾提出将望路监听从局域网延伸到广域网中，但这个想法很快就被否定了。如果真是这样的话我想网络必将天下大乱了。而事实上现在在广域网里也可以监听和截获到一些用户信息。只是还不够明显而已。在整个Internet中就更显得微不足道了。 网络监听在上述中已经说明了。它是为了系统管理员管理网络，监视网络状态和数据流动而设计的。但是由于它有着截获网络数据的功能所以也是黑客所惯用的伎俩之一。一般检测网络监听的方法通过以下来进行：网络监听说真的，是很难被发现的。当运行监听程序的主机在监听的过程中只是被动的接收在以太网中传输的信息，它不会跟其它的主机交换信息的，也不能修改在网络中传输的信息包。这就说明了网络监听的检测是比较麻烦的事情。一般情况下可以通过ps-ef或者ps-aux来检测。但大多实施监听程序的人都会通过修改ps的命令来防止被ps-ef的。修改ps只需要几个shell把监听程序的名称过滤掉就OK了。一能做到启动监听程序的人也绝对不是个菜的连这个都不懂的人了，除非是他懒。上边提到过。当运行监听程序的时候主机响应一般会受到影响变的会慢，所以也就有人提出来通过响应的速率来判断是否受到监听。如果真是这样判断的话我想世界真的会大乱了，说不准一个时间段内会发现无数个监听程序在运行呢。呵呵。如果说当你怀疑网内某太机器正在实施监听程序的话（怎么个怀疑？那要看你自己了），可以用正确的IP地址和错误的物理地址去ping它，这样正在运行的监听程序就会做出响应的。这是因为正常的机器一般不接收错误的物理地址的ping信息的。但正在进听的机器就可以接收，要是它的IP stack不再次反向检查的话就会响应的。不过这种方法对很多系统是没效果的，因为它依赖于系统的IP stack。另一种就是向网上发大量不存在的物理地址的包，而监听程序往往就会将这些包进行处理，这样就会导致机器性能下降，你可以用icmp echo delay来判断和比较它。还可以通过搜索网内所有主机上运行的程序，但这样做其的难度可想而知，因为这样不但是大的工作量，而且还不能完全同时检查所有主机上的进程。可是如果管理员这样做也会有很大的必要性，那就是可以确定是否有一个进程是从管理员机器上启动的。在Unix中可以通过ps –aun或ps –augx命令产生一个包括所有进程的清单：进程的属主和这些进程占用的处理器时间和内存等。这些以标准表的形式输出在STDOUT上。如果某一个进程正在运行，那么它将会列在这张清单之中。但很多黑客在运行监听程序的时候会毫不客气的把ps或其它运行中的程序修改成Trojan Horse程序，因为他完全可以做到这一点的。如果真是这样那么上述办法就不会有结果的。但这样做在一定程度上还是有所作为的。在Unix和Windows NT上很容易就能得到当前进程的清单了。但DOS、Windows9x好象很难做到哦，具体是不是我没测试过不得而知。还有一种方式，这种方式要靠足够的运气。因为往往黑客所用的监听程序大都是免费在网上得到的，他并非专业监听。所以做为管理员用来搜索监听程序也可以检测。使用Unix可以写这么一个搜索的小工具了，不然的话要累死人的。呵呵。网络监听技术是系统安全领域内一个非常敏感的话题,也是一项重要技术,具有很强的现实应用背景.对网络监听的原理和实现技术进行了比较详细的介绍,设计实现了一个网络监听器,并用其对当前互联网的安全状况进行了初步的分析。有个叫Ifstatus的运行在Unix下的工具，它可以识别出网络接口是否正处于调试状态下或者是在进听装下。要是网络接口运行这样的模式之下，那么很有可能正在受到监听程序的攻击。Ifstatus一般情况下不会产生任何输出的，当它检测到网络的接口处于监听模式下的时候才回输出。管理员可以将系统的cron参数设置成定期运行Ifstatus，如果有好的cron进程的话可以将它产生的输出用mail发送给正在执行cron任务的人，要实现可以在crontab目录下加****/usr/local/etc/ifstatus一行参数。这样不行的话还可以用一个脚本程序在crontab下00****/usr/local/etc/run-ifstatus。抵御监听其实要看哪个方面了。一般情况下监听只是对用户口令信息比较敏感一点（没有无聊的黑客去监听两台机器间的聊天信息的那是个浪费时间的事情）。所以对用户信息和口令信息进行加密是完全有必要的。防止以明文传输而被监听到。现代网络中，SSH（一种在应用环境中提供保密通信的协议）通信协议一直都被沿用，SSH所使用的端口是22，它排除了在不安全信道上通信的信息，被监听的可能性使用到了RAS算法，在授权过程结束后，所有的传输都用IDEA技术加密。但SSH并不就是完全安全的。至少现在我们可以这么大胆评论了。 Sniffer之所以著名，权因它在很多方面都做的很好，它可以监听到（甚至是听、看到）网上传输的所有信息。Sniffer可以是硬件也可以是软件。主要用来接收在网络上传输的信息。网络是可以运行在各种协议之下的，包括以太网Ethernet、TCP/IP、ZPX等等，也可以是集中协议的联合体系。Sniffer是个非常之危险的东西，它可以截获口令，可以截获到本来是秘密的或者专用信道内的信息，截获到信用卡号，经济数据，E-mail等等。更加可以用来攻击与己相临的网络。Sniffer可以使用在任何一种平台之中。而现在使用Sniffer也不可能被发现，这个足够是对网络安全的最严重的挑战。在Sniffer中，还有“热心人”编写了它的Plugin，称为TOD杀手，可以将TCP的连接完全切断。总之Sniffer应该引起人们的重视，否则安全永远做不到最好。

我觉得可能会有窃听的风险，在生活中我们常见的就是大数据，比如我们经常在小红书浏览一些数据后，在其他的app也就会给你推相应的数据。作为一个技术宅博主，我提出一些关于app是否会窃听我们日常内容的技术细节和观点。首先，要明确的是，现代智能手机上的应用程序通常需要用户授予权限才能访问设备的功能，如麦克风或摄像头。这些权限在安装应用程序时由操作系统提供，并且用户可以选择授予或拒绝这些权限。如果用户未授予权限，应用程序无法直接访问设备的麦克风或录音功能。然而，有一些报道声称某些应用程序可能会绕过这些权限，并在未经用户明确许可的情况下进行窃听。这些报道通常基于一些研究或测试，但往往缺乏广泛的证据支持。此外，相关公司和独立安全研究者通常会对这些报道进行反驳，并指出这种窃听行为是违反法律和隐私政策的。在技术上，如果一个应用程序想要偷听用户的日常内容，它需要在后台持续访问设备的麦克风，并将音频数据传输到远程服务器进行处理和存储。这样的行为在操作系统级别和应用商店的审核过程中是很容易被发现的。此外，持续使用麦克风会导致显著的电池消耗和网络流量增加，用户通常会注意到这些异常情况。尽管如此，技术世界中总会存在潜在的安全漏洞和隐私问题。一些应用程序可能会在用户授权的范围内收集和分析语音数据，以改进语音识别、语音助手或其他相关功能。在这种情况下，数据通常是匿名处理的，并且在隐私政策中有明确说明。然而，对于那些未经用户明确许可而进行窃听的应用程序，技术社区和相关机构会严厉批评并采取法律行动。作为技术博主，如果你对某个特定应用程序的隐私政策或数据使用有疑虑，我建议你进行深入的研究和调查。阅读该应用程序的隐私政策，了解其数据收集和使用实践。此外，关注安全专家、独立研究者和相关社区的观点，以了解潜在的安全风险和隐私问题。最后，作为用户，保持警惕并选择信任可靠的应用在互联网时代，人们对于个人信息的保护越来越关注。而在日常使用App的过程中，很多人都有被偷听的担忧。特别是在和朋友聚会、谈论一些敏感话题后，打开手机App就发现推荐的内容与聊天内容不谋而合，这种体验让人感到非常不安。那么，App真的会偷听我们的日常内容吗？这个问题不仅仅是一个技术问题，更关乎人们的个人隐私和安全。本文将对这个问题进行深度分析和解答。一、App会偷听我们的日常内容吗？1.1 偷听技术的存在首先，我们需要承认一点，偷听技术的确存在。通过利用手机的麦克风，一些App可以在用户不知情的情况下监控并记录用户的语音。这些App通过分析用户的语音内容，来推荐更加个性化的内容和广告。这种技术被称为“听诊技术”或“语音识别技术”。1.2 一些App确实存在偷听行为此外，有一些App确实存在偷听行为。比如，2019年曝出的“猎豹清理大师”就被指控在用户不知情的情况下收集用户的个人信息，并将其发送到服务器上。这些信息包括用户的通讯录、短信、位置等敏感信息。这种行为不仅侵犯了用户的个人隐私，还存在安全风险。1.3 大多数App并不会偷听然而，需要指出的是，大多数App并不会偷听用户的日常内容。这是因为，一方面，偷听技术需要耗费大量的资源和技术实力，仅靠单一的App开发者很难实现；另一方面，偷听行为一旦被曝光，就会对App的声誉和用户信任造成极大的负面影响，对于商业公司而言是得不偿失的。因此，即使有些App存在偷听行为，大多数App仍然是安全的，不会偷听用户的日常内容。二、为什么App会推荐与日常聊天相关的内容？2.1 用户行为分析首先，我们需要了解的是，App推荐内容的基础是用户行为分析。在用户使用App的过程中，App会通过记录用户的行为和偏好，来为用户推荐个性化的内容和服务。这个过程需要收集用户的个人信息，但这些信息都是用户自愿提供的，并且在隐私政策中有明确的说明。2.2 自然语言处理技术其次，为了能够更好地理解用户的行为和需求，一些App采用了自然语言处理技术。这种技术可以分析用户的语言特征和语言模式，从而更好地理解用户的行为和需求。比如，当用户在聊天中提到“旅游”、“美食”等关键词时，App就会根据这些关键词为用户推荐相关的内容和服务。2.3 社交网络分析此外，一些App还采用了社交网络分析技术。这种技术可以分析用户的社交关系，从而更好地了解用户的兴趣和需求。比如，当用户的好友圈中经常讨论电影、音乐等话题时，App就会根据这些信息为用户推荐相关的内容和服务。三、如何保护个人隐私？3.1 了解隐私政策在使用App的过程中，我们需要了解隐私政策。隐私政策是App制定的关于个人信息收集、使用和管理的规则，用户在使用App前需要仔细阅读并确认。如果隐私政策存在漏洞或者违法行为，用户可以通过投诉和举报的方式来维护自己的合法权益。3.2 权限管理另外，我们需要注意权限管理。当我们安装一个App时，App会向我们请求一些权限，比如访问相机、麦克风、位置等。我们需要根据自己的需求和安全意识来对这些权限进行管理。如果一个App请求过多的权限，或者没有必要的权限，我们可以选择拒绝或卸载这个App。3.3 使用安全App最后，我们需要使用安全App。安全App是指在用户个人信息保护、安全性、稳定性、功能性等方面都得到了保证的App。我们可以通过下载官方渠道的App、查看用户评价和安全认证等方式来选择安全App。结语：在互联网时代，个人隐私和安全越来越受到人们的关注。在使用App的过程中，我们需要了解App的隐私政策、权限管理和安全性等方面，保护自己的个人信息和权益。同时，我们也需要科学理性地对待偷听技术和推荐算法，不要盲目恐慌和否定，而是通过理性思考和行动来保护自己的合法权益。

不属于常见窃照的手段如下：1、盗用他人照片：未经他人同意，使用其照片用于个人目的的行为。例如，在社交媒体上发布未经授权的照片或者盗用他人照片作为商业广告中的主图。2、网络黑客攻击：使用黑客技术盗取他人的照片或者其他个人信息，例如盗取账号密码、骗取账号信息等。3、诈骗：通过虚假的身份或者欺骗手段获取他人的个人信息。例如，盗用他人照片作为商业欺诈行为的方法。虽然上述情况并不属于常见的窃照手段，但是仍然需要注意保护自己的个人信息和隐私，避免成为不法分子的目标。常见的窃照方法：常见的窃照方式主要有间谍卫星窃照、高空侦察机窃照、照相器材窃照、手机窃照、专用小型设备窃照。针对间谍卫星、高空侦察机对场所景象、建筑 布局结构、大型设备等的窃照，可采取伪装技术手段进行防范。针对照相器材、手机、专用小型设备等的窃照，可采取出入口控制（门禁）、视频监控等控制手段和微型电子设备检测、金属探测等检查手段进行防范。非法出售窃照器材的处罚办法：1、非法生产、销售专用间谍器材或者窃听、窃照专用器材的，处三年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处或者单处罚金；情节严重的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金。2、单位犯前款罪的，对单位判处罚金，并对其直接负责的主管人员和其他直接责任人员，依照前款的规定处罚。3、《中华人民共和国刑法》第二百八十三条【非法生产、销售专用间谍器材、窃听、窃照专用器材罪】非法生产、销售专用间谍器材或者窃听、窃照专用器材的，处三年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处或者单处罚金。情节严重的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金。单位犯前款罪的，对单位判处罚金，并对其直接负责的主管人员和其他直接责任人员，依照前款的规定处罚。

5、对于局域网监听的基本原理分析，请问哪一个是不正确的？（A）A. 将要发送的数据包发往连接在一起的所有主机，任何一台主机都可接收B. 网络监听技术可以用来监视网络的状态、数据流动情况以及网络上传输的信息等C. 当主机工作监听模式下，无论数据包中的目标地址是什么，主机都将接收D. 当主机工作在监听模式下，所有的数据帧都将被交给上层协议软件处理

现在这种环境基本不可能。软件硬件出厂内置监控。更别说各种骇客

网络监听是一种监视网络状态、数据流程以及网络上信息传输的管理工具，它可以将网络界面设定成监听模式，并且可以截获网络上所传输的信息。也就是说，当黑客登录网络主机并取得超级用户权限后，若要登录其它主机，使用网络监听便可以有效地截获网络上的数据，这是黑客使用最好的方法。但是网络监听只能应用于连接同一网段的主机，通常被用来获取用户密码等。扩展资料：网络监听技术意义：1、我国的网络正在快速发展中，相应的问题也就显现出来，网络管理及相应应用自然将越发重要，而监听技术正是网络管理和应用的基础，其意义当然重要；放眼当前相关工具linux 有snort tcpdump ,snift 等，window 有nexray, sniffer等无一不是国外软件，随着中国网络的发展，监听系统必将大有用武之地，因此监听技术的研究已是时事的要求。2、为什么选择linux作为环境？中国入世，各种针对盗版的打击力度和对于正版软件的保护力度都将大大加强，windows的盗版软件随处可见的现象将会一去不返，面对这样的情况，大部分的公司只有两种选择：要么花大价钱向微软购买正版软件，要么是用自由操作系统linux，特别是重要部门，如国家机关，政府部门，难道要把自己的办公系统操纵在国外大公司手里；北京的政府办公系统已经转用红旗linux，而且linux的界面也在不但的改进，更加友好易操作，我们有理由相信.linux将在我国大有作为，这也是研究Linux下网络监听的原因。参考资料来源：百度百科-网络监听技术参考资料来源：百度百科-网络监听

阅读全文搜经验手机软件监听怎么防止被手机软件监听怎么防止被手机应用监听原创经验 江西的老表55怎么防止被手机上的软件应用监听1 /91最近，很多软件应用被传出开启麦克风功能非法窃听用户语音从而向用户进行精准推送的消息。但是这些精准推送过头了，用户只要一说某种物品这些应用马上就会推送相关信息，让很多用户开始怀疑是否被监听了。2 /92很显然，这些手机应用都有监听用户的可能，只是因为安装这些应用时你给了它们过多的权限。3 /93现在的手机上的软件应用安装时，都会要求你给它们一系列可能透露你的隐私的权限；如麦克风权限，定位权限，读取访问存储权限，甚至是系统修改的权限。4 /94那么怎么防止手机过分利用你给它们的权限，从而监听你甚至是查看你手机的隐私呢？5 /91首先，大家都知道的方法，限制应用权限，使用一个应用时有些权限这个应用根本就不会用到，但仍然要求你给权限就要小心了。6 /92尽量关闭应用的读取权限以及定位权限，实在要用到的时候可以暂时开启用完之后再关闭。除此之外，有些很手机上私密的内容可以添加访问权限不让这些内容被读取。 45 7 /9相关经验如何防止自己的手机被别人监听如何防止手机被监听如何知道手机被监听？360手机卫士如何设置通话防窃听？8 /9为你推荐输入手机号码，3秒查看老公老婆位置，守护家人安全!立即查看广告分享到您可以通过浏览器的分享按钮，将这篇经验分享到朋友圈您也可以复制以下链接，打开朋友圈后进行分享https://jingyan.baidu.com/album/d3b74d641999391f76e60964.html微博 空间 腾讯微博

这个很难知道的，大部分人的通信基本还算是安全的，除非是有些重点人物。

正面作用监视网络的流量、状态、数据等信息负面作用网络通信不畅、数据丢失、信息被窃取

我觉得可能会有窃听的风险，在生活中我们常见的就是大数据，比如我们经常在小红书浏览一些数据后，在其他的app也就会给你推相应的数据。作为一个技术宅博主，我提出一些关于app是否会窃听我们日常内容的技术细节和观点。首先，要明确的是，现代智能手机上的应用程序通常需要用户授予权限才能访问设备的功能，如麦克风或摄像头。这些权限在安装应用程序时由操作系统提供，并且用户可以选择授予或拒绝这些权限。如果用户未授予权限，应用程序无法直接访问设备的麦克风或录音功能。然而，有一些报道声称某些应用程序可能会绕过这些权限，并在未经用户明确许可的情况下进行窃听。这些报道通常基于一些研究或测试，但往往缺乏广泛的证据支持。此外，相关公司和独立安全研究者通常会对这些报道进行反驳，并指出这种窃听行为是违反法律和隐私政策的。在技术上，如果一个应用程序想要偷听用户的日常内容，它需要在后台持续访问设备的麦克风，并将音频数据传输到远程服务器进行处理和存储。这样的行为在操作系统级别和应用商店的审核过程中是很容易被发现的。此外，持续使用麦克风会导致显著的电池消耗和网络流量增加，用户通常会注意到这些异常情况。尽管如此，技术世界中总会存在潜在的安全漏洞和隐私问题。一些应用程序可能会在用户授权的范围内收集和分析语音数据，以改进语音识别、语音助手或其他相关功能。在这种情况下，数据通常是匿名处理的，并且在隐私政策中有明确说明。然而，对于那些未经用户明确许可而进行窃听的应用程序，技术社区和相关机构会严厉批评并采取法律行动。作为技术博主，如果你对某个特定应用程序的隐私政策或数据使用有疑虑，我建议你进行深入的研究和调查。阅读该应用程序的隐私政策，了解其数据收集和使用实践。此外，关注安全专家、独立研究者和相关社区的观点，以了解潜在的安全风险和隐私问题。最后，作为用户，保持警惕并选择信任可靠的应用在互联网时代，人们对于个人信息的保护越来越关注。而在日常使用App的过程中，很多人都有被偷听的担忧。特别是在和朋友聚会、谈论一些敏感话题后，打开手机App就发现推荐的内容与聊天内容不谋而合，这种体验让人感到非常不安。那么，App真的会偷听我们的日常内容吗？这个问题不仅仅是一个技术问题，更关乎人们的个人隐私和安全。本文将对这个问题进行深度分析和解答。一、App会偷听我们的日常内容吗？1.1 偷听技术的存在首先，我们需要承认一点，偷听技术的确存在。通过利用手机的麦克风，一些App可以在用户不知情的情况下监控并记录用户的语音。这些App通过分析用户的语音内容，来推荐更加个性化的内容和广告。这种技术被称为“听诊技术”或“语音识别技术”。1.2 一些App确实存在偷听行为此外，有一些App确实存在偷听行为。比如，2019年曝出的“猎豹清理大师”就被指控在用户不知情的情况下收集用户的个人信息，并将其发送到服务器上。这些信息包括用户的通讯录、短信、位置等敏感信息。这种行为不仅侵犯了用户的个人隐私，还存在安全风险。1.3 大多数App并不会偷听然而，需要指出的是，大多数App并不会偷听用户的日常内容。这是因为，一方面，偷听技术需要耗费大量的资源和技术实力，仅靠单一的App开发者很难实现；另一方面，偷听行为一旦被曝光，就会对App的声誉和用户信任造成极大的负面影响，对于商业公司而言是得不偿失的。因此，即使有些App存在偷听行为，大多数App仍然是安全的，不会偷听用户的日常内容。二、为什么App会推荐与日常聊天相关的内容？2.1 用户行为分析首先，我们需要了解的是，App推荐内容的基础是用户行为分析。在用户使用App的过程中，App会通过记录用户的行为和偏好，来为用户推荐个性化的内容和服务。这个过程需要收集用户的个人信息，但这些信息都是用户自愿提供的，并且在隐私政策中有明确的说明。2.2 自然语言处理技术其次，为了能够更好地理解用户的行为和需求，一些App采用了自然语言处理技术。这种技术可以分析用户的语言特征和语言模式，从而更好地理解用户的行为和需求。比如，当用户在聊天中提到“旅游”、“美食”等关键词时，App就会根据这些关键词为用户推荐相关的内容和服务。2.3 社交网络分析此外，一些App还采用了社交网络分析技术。这种技术可以分析用户的社交关系，从而更好地了解用户的兴趣和需求。比如，当用户的好友圈中经常讨论电影、音乐等话题时，App就会根据这些信息为用户推荐相关的内容和服务。三、如何保护个人隐私？3.1 了解隐私政策在使用App的过程中，我们需要了解隐私政策。隐私政策是App制定的关于个人信息收集、使用和管理的规则，用户在使用App前需要仔细阅读并确认。如果隐私政策存在漏洞或者违法行为，用户可以通过投诉和举报的方式来维护自己的合法权益。3.2 权限管理另外，我们需要注意权限管理。当我们安装一个App时，App会向我们请求一些权限，比如访问相机、麦克风、位置等。我们需要根据自己的需求和安全意识来对这些权限进行管理。如果一个App请求过多的权限，或者没有必要的权限，我们可以选择拒绝或卸载这个App。3.3 使用安全App最后，我们需要使用安全App。安全App是指在用户个人信息保护、安全性、稳定性、功能性等方面都得到了保证的App。我们可以通过下载官方渠道的App、查看用户评价和安全认证等方式来选择安全App。结语：在互联网时代，个人隐私和安全越来越受到人们的关注。在使用App的过程中，我们需要了解App的隐私政策、权限管理和安全性等方面，保护自己的个人信息和权益。同时，我们也需要科学理性地对待偷听技术和推荐算法，不要盲目恐慌和否定，而是通过理性思考和行动来保护自己的合法权益。

我是外行，谈谈我的理解这个问题得分几类1.录音如果对方是智能机，可以编写特殊的程序使对方手机感染，然后录下对方通话，这个理论上可以实现如果是非智能机或是座机，可以通过安装隐藏的窃听设备录音，貌似很多电影里就这么演，这个也可以实现2.解密如果对方是手机，那么通话内容是以无线电波发送的，用特殊的设备搜集这些信号，不过内容加密过的，如果你能破译这些密码，就可以实现窃听，这个理论上可以实现（据传美国就靠这用卫星监听我们）如果对方是座机，那么找到对方的电话线，通过在线路上安装某些设备截取里面的电信号或是光信号，但估计也是加密过的，如果破译了就可以窃听（我觉得这个比较好实现）

录音笔可以远程监听，可以通过手机远程控制录音笔。录音笔一共分为两代，第一代为数码录音笔，第二代为智能录音笔。智能录音笔是基于人工智能技术，集高清录音、录音转文字、同声传译、云端存储等功能为一体的智能硬件，是AI落地应用场景的代表性产品。与第一代数码录音笔相比，新一代的智能录音笔的特点是可以将录音实时转写为文字。数码录音笔也称为数码录音棒或数码录音机，数字录音器的一种，为了便于操作和提升录音质量造型并非以单纯的笔型为主，携带方便，同时拥有多种功能，如激光笔功能、FM调频、MP3播放等。录音笔保养技巧1、屏幕的保养这个是一个重要的方面，因为屏幕直接关系着我们的视觉，如果屏幕在显示的时候有问题，那么在使用的时候就有可能会出现一些障碍了。2、机身清洁保养防灰尘、防刮伤等，如果要是刮伤了，可以试试用牙膏擦除掉。3、录音笔接口的保养有USB接口、充电接口、内存卡接口等，如果录音笔的这些接口出现刮花或者损耗，会对以后的使用造成很大的麻烦。4、电池的保养如果电池使用得当的话，使用个两年都不会有问题。如果使用不当，没有保养好，就有可能会出现电池续航能力下降等问题。5、防潮在平时不使用的时候，一定要把录音笔放置在通风干燥处，避免潮湿与阳光的暴晒。

电脑有监听打不开机的原因有：电源问题、硬件故障、操作系统问题、其他问题。1、电源问题：首先，检查电脑的电源是否正确连接，并确保电源插座正常工作。2、硬件故障：其他硬件故障也可能导致电脑无法打开。3、操作系统问题：有时，电脑无法启动可能是由于操作系统故障引起的。4、其他问题：其他原因可能包括软件冲突、病毒感染等。如果对电脑的硬件和软件不太熟悉，建议寻求专业的技术支持或咨询电脑维修专家。

计算机安全中的系统安全主要是指计算机操作系统的安全。计算机操作系统是计算机硬件和软件之间的桥梁，负责管理计算机资源、控制和协调各种任务和应用程序的执行。系统安全的目标是确保计算机操作系统的机密性、完整性和可用性，以保护系统免受恶意攻击、未经授权的访问和其他安全威胁的侵害。下面是关于计算机系统安全的分析和介绍：1、身份认证和访问控制：系统安全的基础是确保仅授权用户能够访问系统资源。身份认证机制用于验证用户的身份，通常通过用户名和密码、生物特征识别、智能卡等方式进行。访问控制机制用于限制用户访问资源的权限，包括强制访问控制（MAC）、自主访问控制（DAC）、基于角色的访问控制（RBAC）等。2、强化操作系统的安全性：操作系统制造商和开发人员通过对操作系统的设计和实现，以及不断的更新和修补程序（称为补丁），来加强系统的安全性。这包括修复已知的漏洞、增加安全功能、减少攻击面等措施。用户应及时安装操作系统的安全更新和补丁，以确保系统的安全性。3、安全策略和安全政策：为了保护系统安全，组织和企业应制定相应的安全策略和安全政策。安全策略是制定的安全目标和计划，在指导下，安全政策提供了具体的安全措施和控制机制。4、安全审计和监控：安全审计和监控是对系统安全性的长期维护和监视。这包括对系统进行日志记录、事件监控、入侵检测和入侵防御等活动，以及定期的安全审计和评估来发现和纠正潜在的安全问题。5、数据加密和加密通信：为了保证数据的安全性，在计算机系统中使用数据加密技术对数据进行加密保护。而加密通信指的是通过使用加密算法对网络通信进行保护，确保网络传输的数据在传输过程中不被窃听和篡改。总而言之，系统安全是计算机安全的一个重要方面，主要关注计算机操作系统的安全性。通过身份认证、访问控制、强化操作系统安全性、制定安全策略、安全审计和监控、数据加密和加密通信等措施，可以提高计算机系统的安全性，保护系统免受潜在的安全威胁。系统安全在计算机领域中起到的作用1、保护数据和信息：系统安全的主要作用是保护计算机系统中的数据和信息不受未经授权的访问、窃取、篡改或破坏。通过密码学技术、访问控制机制和安全策略等手段，可以确保敏感数据和信息的保密性、完整性和可用性。2、防范恶意攻击：恶意攻击是指针对计算机系统的有意的攻击行为，包括病毒、蠕虫、木马、网络攻击等。系统安全的作用是通过防火墙、入侵检测和防御系统等措施，防范和抵御不同类型的恶意攻击，保护系统的正常运行和安全性。3、维护系统稳定性：系统安全还有助于维护计算机系统的稳定性和可靠性。通过检测和修补系统漏洞、及时安装补丁程序以及进行系统和应用软件的安全更新，可以减少安全漏洞和弱点，提高系统的稳定性，减少系统崩溃和故障的风险。

可以。这属于公权力，警察在旅行公务的时候，是可以监听电话的。望采纳。

通过技术手段偷听取证，也就是窃听，未经公安或国家安全部门批准，肯定不合法的。法律部门一般也不会采信。

1.挂线监听：此方法任何反监听技术皆无法察觉，属于国家级的监听技术，适用于任何监听方式(座机电话监听、手机监听)，你是商业间谍吗？不是的话，此种监听手法不会用在你身上。2.数位GSM手机拦截器：此款监听设备多属商业间谍等专业蒐证监听人员所使用。应用范围涵盖广泛，包括：特定号码锁定监听、拦截通话、简讯，音频锁定 （换号码也没用因为说话音频被锁住），特定区域扫瞄通话内容...等多种监听功能，任何反监听技术皆无法察觉。3.间谍卫星监听：特定国家军事级监听方式，功能强大，多用于国家安全系统，任何反监听装备皆无法察觉。4.监听手机：目前一般民众可取得的监听工具，有植入晶片与植入软体二种方式，植入软体有别于以往的晶片监听技术，在手机中不会留下任何资料、安装快速、功能强大，监听时不响铃、不震动，目前的反监听设备皆无法有效察觉。

偷听人家做爱啊

偷听偷听

被黑客搭线窃听属于信息传输安全风险。黑客搭线窃听属于信息传输安全风险。黑客可以采取搭线的方式，利用一定工具截获数据包，通过分析数据包获得在网上传送的信息。和其他黑客攻击手段相比，搭线窃听截取数据包时绝对“安静”，具有良好的隐蔽性。对于搭线窃听手段，除了要采取措施加以防范，也可以利用它来监视网上的通信流量，进行反窃听。黑客意思是：指专门研究、发现计算机和网络漏洞的计算机爱好者。他们伴随着计算机和网络的发展而产生成长。黑客对计算机有着狂热的兴趣和执着的追求，他们不断地研究计算机和网络知识，发现计算机和网络中存在的漏洞，喜欢挑战高难度的网络系统并从中找到漏洞，然后向管理员提出解决和修补漏洞的方法。防范窃听的基本手段包括：1、防止非法接入。搭线窃听的前提条件是网络接入，在多数外来攻击的案例中，攻击者都是事先设法通过有线或者无线方式接入企业网络，然后才有机会窃听。因此，在日常管理中，除了要掌握控制网络拓扑结构外，要特别留意在布线时预留的节点状况。2、采用加密技术。对敏感数据加密应该成为习惯，现有加密手段多种多样，只是许多人对网络安全问题重视不够，使得传送加密数据的比例还不高。此外，在企业内部网络中应逐步淘汰如 FTP等安全性能差的应用。

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只有合法方式取得的证据才能作为证据使用。如果录音是偷录而取得的且严重侵害到别人隐私的，或者是使用窃听技术所得的，则属于非法的方式取得，不可作为证据使用。

不会App监听的技术在理论上是完全可以实现的，技术上也可以，但是在现实生活中是不存在的。首先，为了这部分利益去违法监听是要付出很大的代价的，一旦被证实，不仅会被全网攻击，毁掉品牌信誉，还会被立即关停或者查封，国家对于这方面，绝不手软。其次是，虽然技术可实现，但是难度非常高，因为不同地域的人口音也不尽相同，吐字的清晰度，背景是否嘈杂，都会极大地影响app关键词的提取，并且存储这些信息也是个难题。如果企业真的要把大量时间，精力和金钱投入到违法监听领域，不如提高自己的商品品质，货真价实的赢得消费者的芳心。那么网友身上的这些神奇经历到底是如何出现的呢？第一，大数据的关联性推广，举个例子，你舍友网购了一个新包，你们大概率会在宿舍里讨论这个新包是否好看，等晚上你拿起手机会发现你的淘宝首页出现了这个包，这其实是app识别出你和舍友的亲密关系，所以把她浏览过的商品推给你，毕竟一起玩耍的小伙伴喜爱的东西也可能相似，以上这种现象也会让网友以为自己被监听了。第二，可能是广告联盟的影响，举个例子，你在某个app上搜索了同一类产品的各种信息，另一个联盟里面的app也会同时获取这些信息，从而达到，你明明没有用这个app，但是这个app知道你所思所想的神奇现象。第三，偶然现象，app长时间分析你的用户画像，恰巧精准推送了一次。我身上就有被APP偷听的经历，当我在某音上刷到一个感兴趣的事物停留较久时，某红书上也会给我推荐。

很多人在发生争议的时候，都会想到用偷录偷拍等形式获取证据证明。但是，在很多情况下，因为获取的手段不合法，而使偷录的录音成为非法证据。以侵害他人合法权益或者违反法律禁止性规定的方法取得的证据，不能作为认定案件事实的依据。因此，若获取录音的手段不合法的，则不能作为认定案件事实的依据。但是，一方当事人提出的下列证据，对方当事人提出异议但没有足以反驳的相反证据的，人民法院应当确认其证明力：(三)有其他证据佐证并以合法手段取得的、无疑点的视听资料或者与视听资料核对无误的复制件。也就是说，以合法手段取得的录音是可以作为证据使用的。偷录的录音怎么才可以作为合法证据呢根据上述规定，若录音是偷录的，但只要没有侵害他人的合法权益也没有违反法律禁止性规定，就不属于违法行为。该录音可以作为证据向法院提供。当然，在取得录音证据的同时，尽可能有其它证据相佐证，以充实其证明力。即偷录的录音成为合法证据必须符合两个条件：1.是录音证据的取得须符合法律的规定，录音双方当事人的谈话是自由意思表示，是善意和必要的；2.是该录音证据录音技术条件好，谈话人身份明确，内容清晰，具有客观真实和连贯性，未被剪接或者伪造，内容未被改变，无疑点，有其他证据佐证。同时，还应该符合三个限制条件：①是不得侵害他人合法权益；②是不得采取暴力、胁迫、窃听等方式取得录音；③是不得违反社会公共利益，社会公德等。法律依据：录音属于我国《民事诉讼法》规定的八大证据类型之一的“视听资料”，当然能够作为证据使用，只是证据和证明力不是同一个法律概念，证据是一种资格，证明力是一种结果和作用，证据未必能够证明待证目的，包括录音证据在内的所有证据都应当具备证据的“三性”，即真实性、合法性和关联性。《民事诉讼法》第六十四条，当事人对自己提出的主张，有责任提供证据。当事人及其诉讼代理人因客观原因不能自行收集的证据，或者人民法院认为审理案件需要的证据，人民法院应当调查收集。人民法院应当按照法定程序，全面地、客观地审查核实证据。

如果感觉被窃听了的话，可以选择反窃听监测APP或是专业的反窃听设备，定位更准确，方便辨识。

窃听的成语有：窃窃诩诩，窃钟掩耳，窃窃私语。窃听的成语有：窃钩盗国，窃钟掩耳，窃钩者诛，窃国者侯。2：结构是、窃(上下结构)听(左右结构)。3：词性是、动词。4：拼音是、qiètīng。5：注音是、ㄑ一ㄝ_ㄊ一ㄥ。窃听的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】窃听qiètīng。(1)偷听。二、引证解释⒈偷听。引《史记·范雎蔡泽列传》：“然左右多窃听者，范雎恐，未敢言内，先言外事，以观秦王之俯仰。”宋苏轼《舟中听大人弹琴》诗：“弹琴江浦夜漏永，敛_窃听独激昂。”《水浒传》第一_三回：“王庆窃听多时。”巴金《家》三三：“他才回到家里，正要去见祖父，却看见祖父的窗下石阶上站着几个人，伸长了颈项在窃听什么。”三、国语词典暗中偷听。四、网络解释窃听（词语）窃听的原意是偷听别人之间的谈话。随着科学技术的不断发展，窃听的涵义早已超出隔墙偷听、截听电话的概念，它借助于技术设备、技术手段，不仅窃取语言信息，还窃取数据、文字、图象等信息。关于窃听的近义词窥听偷听偷窥关于窃听的诗词《菩萨蛮·窃听》《李叔度与儿曹谈理道余窃听而记以一诗》关于窃听的诗句比舍读书儿窃听窃听琴声碧窗里广乐钧天窃窃听关于窃听的单词bugtap关于窃听的词语窃时肆暴窃钩盗国窃衣取温窃玉偷香窃钟掩耳狗盗鼠窃贪权窃柄关于窃听的造句1、接下来是内战，阿布格莱布虐囚，水刑，官方的麦卡锡主义，窃听和慢慢被摧毁的关键的宪法自由。2、这家报纸受到指称，说他们的记者非法窃听电话语音信箱。在这之后，世界新闻报于本月初关闭。3、当时，两人已购买了电棒、开锁器等作案工具，并在琪琪的汽车上安装了定位器，在琪琪位于宝应的老家安装了窃听器。4、七位数的赔偿远远大于其他窃听事件的和解数目。这反映出这个窃听事件直接伤害了一宗凶杀案的受害者的家人。5、因为英国适合小报生长的土壤没有变，小报就不会死，煽情主义也不会消亡，而那些窃听的技术手段也不会被抛弃。点此查看更多关于窃听的详细信息

qtforandroid不收费。根据查询相关信息显示qtforandroid是用于在Android上进行开发的Qt，Qt是不需要支付任何费用的，意味着唯一现存的由Qt开发的用以提供移动电话应用的路线平台。

public很好理解，完全公开的internal 书上说是当前程序集，也是默认的类型，它实际上由namespace限定，你只要在新增类时改一下命名空间，就会发现之前的代码都无法使用这个新增的类。private 一般应该使用在嵌套类中，不然自己和自己玩也没啥意思

....这个游戏疑似很简单，还感觉难就使用技能加强版把http://tfyy.net/Software/Catalog13/503.html最低难度当然选谁都可以，高难度模式下，守望者守家优秀，月之女祭司和巫妖是对BOSS最强英雄。

Ed Sheeran被称为“黄老板”是因为有一位名叫黄光裕的UP主在A站音乐曲上注册了ID，并开始推广他的音乐。黄光裕非常喜欢Ed Sheeran，并用他的名字注册了ID，于是大家开始称呼Ed Sheeran为“黄老板”。

国际购买力自然会下降。人民币贬值，其国际购买力自然会下降。为了防止资产贬值，人们会更倾向于兑换成美元，这将导致资本外流。对于出口型企业来说，在当前的环境下，它可以缓解巨大的税收压力。当然，应该承认，人民币汇率破七也会给公众带来一些负面影响。这种影响主要表现这几个方面：第一，楼市价格可能带来一些负面冲击。因为汇率的贬值会导致国内资产价格的下降，房价也可能下降，这在中国居民的房地产资产中占很大比例，房价的下降可能会导致房地产资产账面价值的下降。第二，人民币汇率贬值会导致部分居民消费能力下降。近年来，中国居民海外购物的规模和数量不断扩大，这与人民币的升值和购买力的提高密切相关。人民币汇率跌破7可能会对部分居民的海外购物等高消费产生一定影响。同时，由于人民币与美元的兑换能力下降，也会对人们出国旅游和孩子出国留学产生一些不利影响。家庭出国旅游和儿童留学支出增加，旅游人数和儿童留学选择减少。

在QQ空间手机客户端通用设置里面有个照片水印

我见识过五花八门的除醛方法、除醛产品，有贵的那种上门除醛服务，也有那种十几块钱一大堆的茶叶梗、活性炭。上门除醛和新风系统太贵了，不是普通家庭可负荷的，而且除甲醛是漫长过程，并非短期可解决的。茶叶梗、柚子皮、柠檬皮只是单纯掩盖味道，没有什么用。绿植通过光合作用除醛效果不大明显。炭包要定时更换，不然反释放有害物质，反而是这种小小的除甲醛果冻还有点用，也不贵，效果也能够看得见，干瘪了就扔掉换个，平时摆着就好。

手机出现downloading的时候，表示正在下载。可能是在下载什么软件，更多的时候是在下载更新。　　如果不想下载，可采取以下办法：　　1、点击downloading，会打开下载管理器，点击取消或X符号，即可取消。　　2、如果上述方法不管用，那就是不允许取消下载。这个时候，可以把手机断网即可。比如关掉wifi连接和流量网，或者直接关掉无线路由，这样下载就会出错。报告出错的时候，一般可以选择取消。

无监督算法有哪些如下：线性回归（Linear Regression）逻辑回归（Logistic Regression）决策树（Decision Tree）支持向量机（Support Vector Machine，SVM）K近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）神经网络（Neural Networks）随机森林（Random Forest）梯度提升树（Gradient Boosting Tree）贝叶斯分类器（Naive Bayes）集成学习（Ensemble Learning）无监督学习算法：聚类分析（Cluster Analysis）关联规则挖掘（Association Rule Mining）主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）降维（Dimensionality Reduction）奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）概率图模型（Probabilistic Graphical Models）

回答:X Hero Siege 3.11汉化版:http://58.61.39.221/down?cid=E16522560A06466C76A6B88B162A1E9769198D5B&t=1&fmt=-《冰封王座》地图：X Hero Siege 3.11特别版（对抗地图）:http://58.61.39.221/down?cid=58F838C735A6EFC01B63E99C37AE3D1BA7B2FE22&t=1&fmt=-

没有。foh除甲醛魔盒还是一定的作用。当然是主要用来起到辅助作用，因为除甲醛最好的效果还是打开门窗通风，因为这种魔盒吸附甲醛的量是有限。

......

1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 因子分析的基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下： （1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。 （2）F = (F1，F2，…，Fm)￠ （m<p）是不可测的向量，其均值向量E(F)=0，协方差矩阵Cov(F) =I，即向量的各分量是相互独立的。 （3）e = (e1，e2，…，ep)￠与F相互独立，且E(e)=0， e的协方差阵∑是对角阵，即各分量e之间是相互独立的，则模型： x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1 x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2 ……… xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep 称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。 其矩阵形式为： x =AF + e . 其中： x=，A=，F=，e= 这里， （1）m ￡ p； （2）Cov(F，e)=0，即F和e是不相关的； （3）D(F) = Im ，即F1，F2，…，Fm不相关且方差均为1； D(e)=，即e1，e2，…，ep不相关，且方差不同。 我们把F称为X的公共因子或潜因子，矩阵A称为因子载荷矩阵，e 称为X的特殊因子。 A = (aij)，aij为因子载荷。数学上可以证明，因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数，反映了第i变量在第j因子上的重要性。 2. 模型的统计意义 模型中F1，F2，…，Fm叫做主因子或公共因子，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的含义，必须结合具体问题的实际意义而定。e1，e2，…，ep叫做特殊因子，是向量x的分量xi(i=1，2，…，p)所特有的因子，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的。模型中载荷矩阵A中的元素(aij)是为因子载荷。因子载荷aij是xi与Fj的协方差，也是xi与Fj的相关系数，它表示xi依赖Fj的程度。可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权，aij的绝对值越大(|aij|￡1)，表明xi与Fj的相依程度越大，或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大。为了得到因子分析结果的经济解释，因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要，即变量共同度和公共因子的方差贡献。 因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2，称为变量xi的共同度。它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献，反映了全部公共因子对变量xi的影响。hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1，F2，…，Fm的共同依赖程度大。 将因子载荷矩阵A的第j列( j =1，2，…，m)的各元素的平方和记为gj2，称为公共因子Fj对x的方差贡献。gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1，2，…，p)所提供方差的总和，它是衡量公共因子相对重要性的指标。gj2越大，表明公共因子Fj对x的贡献越大，或者说对x的影响和作用就越大。如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1，2，…，m)都计算出来，使其按照大小排序，就可以依此提炼出最有影响力的公共因子。 3. 因子旋转 建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义，以便对实际问题进行分析。如果求出主因子解后，各个主因子的典型代表变量不很突出，还需要进行因子旋转，通过适当的旋转得到比较满意的主因子。 旋转的方法有很多，正交旋转(orthogonal rotation)和斜交旋转(oblique rotation)是因子旋转的两类方法。最常用的方法是最大方差正交旋转法(Varimax)。进行因子旋转，就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化，使大的载荷更大，小的载荷更小。因子旋转过程中，如果因子对应轴相互正交，则称为正交旋转；如果因子对应轴相互间不是正交的，则称为斜交旋转。常用的斜交旋转方法有Promax法等。 4.因子得分 因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位，即进行综合评价。例如地区经济发展的因子分析模型建立后，我们希望知道每个地区经济发展的情况，把区域经济划分归类，哪些地区发展较快，哪些中等发达，哪些较慢等。这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示，也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分。 设公共因子F由变量x表示的线性组合为： Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1，2，…，m 该式称为因子得分函数，由它来计算每个样品的公共因子得分。若取m=2，则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2，并将其在平面上做因子得分散点图，进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究。 但因子得分函数中方程的个数m小于变量的个数p，所以并不能精确计算出因子得分，只能对因子得分进行估计。估计因子得分的方法较多，常用的有回归估计法，Bartlett估计法，Thomson估计法。 （1）回归估计法 F = X b = X (X ￠X)-1A￠ = XR-1A￠ (这里R为相关阵，且R = X ￠X )。 （2）Bartlett估计法 Bartlett估计因子得分可由最小二乘法或极大似然法导出。 F = [(W-1/2A)￠ W-1/2A]-1(W-1/2A)￠ W-1/2X = (A￠W-1A)-1A￠W-1X （3）Thomson估计法 在回归估计法中，实际上是忽略特殊因子的作用，取R = X ￠X，若考虑特殊因子的作用，此时R = X ￠X＋W，于是有： F = XR-1A￠ = X (X ￠X＋W)-1A￠ 这就是Thomson估计的因子得分，使用矩阵求逆算法(参考线性代数文献)可以将其转换为： F = XR-1A￠ = X (I+A￠W-1A)-1W-1A￠ 5. 因子分析的步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。 （i）因子分析常常有以下四个基本步骤： （1）确认待分析的原变量是否适合作因子分析。 （2）构造因子变量。 （3）利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。 （4）计算因子变量得分。 （ii）因子分析的计算过程： （1）将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。 （2）求标准化数据的相关矩阵； （3）求相关矩阵的特征值和特征向量； （4）计算方差贡献率与累积方差贡献率； （5）确定因子： 设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标； （6）因子旋转： 若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。 （7）用原指标的线性组合来求各因子得分： 采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。 （8）综合得分 以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。 F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)／(w1+w2+…+wm ) 此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。 （9）得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。 在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题： · 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子集合，从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。 · 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。 · 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。 如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子集合；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。 Rotated Component Matrix，就是经转轴后的因子负荷矩阵， 当你设置了因子转轴后，便会产生这结果。 转轴的是要得到清晰的负荷形式，以便研究者进行因子解释及命名。 SPSS的Factor Analysis对话框中，有个Rotation钮，点击便会弹出Rotation对话框， 其中有5种因子旋转方法可选择： 1.最大变异法(Varimax)：使负荷量的变异数在因子内最大，亦即，使每个因子上具有最高载荷的变量数最少。 2.四次方最大值法(Quartimax)：使负荷量的变异数在变项内最大，亦即，使每个变量中需要解释的因子数最少。 3.相等最大值法(Equamax)：综合前两者，使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大。 4.直接斜交转轴法(Direct Oblimin)：使因素负荷量的差积（cross-products）最小化。 5.Promax 转轴法：将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴。因子负荷量取2，4，6次方以产生接近0但不为0的值，藉以找出因子间的相关，但仍保有最简化因素的特性。 上述前三者属於「直交(正交)转轴法」(Orthogonal Rotations)，在直交转轴法中，因子与因子之间没有相关，因子轴之间的夹角等於90 ufa01。后两者属於「斜交转轴」(oblique rotations)，表示因子与因子之间彼此有某种程ufa01的相关，因素轴之间的夹角uf967是90ufa01。 直交转轴法的优点是因子之间提供的讯息uf967会重叠，受访者在某一个因子的分uf969与在其他因子的分uf969，彼此独uf9f7互uf967相关；缺点是研究迫使因素之间uf967相关，但这种情况在实际的情境中往往并不常存在。至於使用何种转轴方式，须视乎研究题材、研究目的及相关理论，由研究者自行设定。 在根据结果解释因子时，除了要看因子负荷矩阵中，因子对哪些变量呈高负荷，对哪些变量呈低负荷，还须留意之前所用的转轴法代表的意义。2,主成分分析（principal component analysis） 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。 （1）主成分分析的原理及基本思想。原理：设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。基本思想：主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。（2）步骤Fp=a1mZX1+a2mZX2+……+apmZXp 其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵∑的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化]。A=(aij)p×m=(a1,a2,…am,)，Rai=λiai，R为相关系数矩阵，λi、ai是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。进行主成分分析主要步骤如下：1. 指标数据标准化（SPSS软件自动执行）；2. 指标之间的相关性判定；3. 确定主成分个数m；4. 主成分Fi表达式；5. 主成分Fi命名；选用以上两种方法时的注意事项如下：1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。 2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。 3、主成分分析中不需要有假设(assumptions)，因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specific factor）之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。 4、主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。 5、在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析），而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。当然，这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。 总得来说，主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data)，b，和cluster analysis一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。（reduce dimensionality）d，在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理共线性。 在算法上，主成分分析和因子分析很类似，不过，在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差，而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的部分）。 (1)了解如何通过SPSS因子分析得出主成分分析结果。首先，选择SPSS中Analyze－Data Reduction－Factor…，在Extraction…对话框中选择主成分方法提取因子，选择好因子提取个数标准后点确定完成因子分析。打开输出结果窗口后找到Total Variance Explained表和Component Matrix表。将Component Matrix表中第一列数据分别除以Total Variance Explained表中第一特征根值的开方得到第一主成分表达式系数，用类似方法得到其它主成分表达式。打开数据窗口，点击菜单项的Analyze－Descriptive Statistics－Descriptives…，在打开的新窗口下方构选Save standardized values as variables，选定左边要分析的变量。点击Options，只构选Means，点确定后既得待分析变量的标准化新变量。选择菜单项Transform－Compute…，在Target Variable中输入：Z1（主成分变量名，可以自己定义），在Numeric Expression中输入例如：0.412（刚才主成分表达式中的系数）*Z人口数（标准化过的新变量名）+0.212*Z第一产业产值+…，点确定即得到主成分得分。通过对主成分得分的排序即可进行各个个案的综合评价。很显然，这里的过程分为四个步骤：Ⅰ.选主成分方法提取因子进行因子分析。Ⅱ.计算主成分表达式系数。Ⅲ.标准化数据。Ⅳ.计算主成分得分。 我们的程序也将依该思路展开开发。（2）对为何要将Component Matrix表数据除以特征根开方的解释我们学过主成分分析和因子分析后不难发现，原来因子分析时的因子载荷矩阵就是主成分分析特征向量矩阵乘以对应特征根开方值的对角阵。而Component Matrix表输出的恰是因子载荷矩阵，所以求主成分特征向量自然是上面描述的逆运算。 成功启动程序后选定分析变量和主成分提取方法即可在数据窗口输出得分和在OUTPUT窗口输出主成分表达式。3,聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类的分析技术 。 在市场研究领域，聚类分析主要应用方面是帮助我们寻找目标消费群体，运用这项研究技术，我们可以划分出产品的细分市场，并且可以描述出各细分市场的人群特征，以便于客户可以有针对性的对目标消费群体施加影响，合理地开展工作。 4.判别分析(Discriminatory Analysis) 判别分析(Discriminatory Analysis)的任务是根据已掌握的1批分类明确的样品，建立较好的判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的1个新样品，判断它来自哪个总体。根据资料的性质，分为定性资料的判别分析和定量资料的判别分析；采用不同的判别准则，又有费歇、贝叶斯、距离等判别方法。 费歇（FISHER）判别思想是投影，使多维问题简化为一维问题来处理。选择一个适当的投影轴，使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值。对这个投影轴的方向的要求是：使每一类内的投影值所形成的类内离差尽可能小，而不同类间的投影值所形成的类间离差尽可能大。贝叶斯（BAYES）判别思想是根据先验概率求出后验概率，并依据后验概率分布作出统计推断。所谓先验概率，就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度；所谓后验概率，就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率。它是对先验概率修正后的结果。 距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别。即根据资料建立关于各母体的距离判别函数式，将各样品数据逐一代入计算，得出各样品与各母体之间的距离值，判样品属于距离值最小的那个母体。 5.对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析是一种用来研究变量与变量之间联系紧密程度的研究技术。 运用这种研究技术，我们可以获取有关消费者对产品品牌定位方面的图形，从而帮助您及时调整营销策略，以便使产品品牌在消费者中能树立起正确的形象。 这种研究技术还可以用于检验广告或市场推广活动的效果，我们可以通过对比广告播出前或市场推广活动前与广告播出后或市场推广活动后消费者对产品的不同认知图来看出广告或市场推广活动是否成功的向消费者传达了需要传达的信息。

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大数据的本质是洞察资料拓展：大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

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1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法.它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子.对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量. 因子分析的基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量,将每个原始变量分解成两部分因素,一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的,另一部分是每个变量独自具有的因素,即特殊因子 因子分析模型描述如下： （1）X = (x1,x2,…,xp)￠是可观测随机向量,均值向量E(X)=0,协方差阵Cov(X)=∑,且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）. （2）F = (F1,F2,…,Fm)￠ （m<p）是不可测的向量,其均值向量E(F)=0,协方差矩阵Cov(F) =I,即向量的各分量是相互独立的. （3）e = (e1,e2,…,ep)￠与F相互独立,且E(e)=0, e的协方差阵∑是对角阵,即各分量e之间是相互独立的,则模型： x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1 x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2 ……… xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep 称为因子分析模型,由于该模型是针对变量进行的,各因子又是正交的,所以也称为R型正交因子模型. 其矩阵形式为： x =AF + e . 其中： x=,A=,F=,e= 这里, （1）m ￡ p； （2）Cov(F,e)=0,即F和e是不相关的； （3）D(F) = Im ,即F1,F2,…,Fm不相关且方差均为1； D(e)=,即e1,e2,…,ep不相关,且方差不同. 我们把F称为X的公共因子或潜因子,矩阵A称为因子载荷矩阵,e 称为X的特殊因子. A = (aij),aij为因子载荷.数学上可以证明,因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数,反映了第i变量在第j因子上的重要性. 2. 模型的统计意义 模型中F1,F2,…,Fm叫做主因子或公共因子,它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子,是相互独立的不可观测的理论变量.公共因子的含义,必须结合具体问题的实际意义而定.e1,e2,…,ep叫做特殊因子,是向量x的分量xi(i=1,2,…,p)所特有的因子,各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的.模型中载荷矩阵A中的元素(aij)是为因子载荷.因子载荷aij是xi与Fj的协方差,也是xi与Fj的相关系数,它表示xi依赖Fj的程度.可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权,aij的绝对值越大(|aij|￡1),表明xi与Fj的相依程度越大,或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大.为了得到因子分析结果的经济解释,因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要,即变量共同度和公共因子的方差贡献. 因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2,称为变量xi的共同度.它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献,反映了全部公共因子对变量xi的影响.hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1,F2,…,Fm的共同依赖程度大. 将因子载荷矩阵A的第j列( j =1,2,…,m)的各元素的平方和记为gj2,称为公共因子Fj对x的方差贡献.gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1,2,…,p)所提供方差的总和,它是衡量公共因子相对重要性的指标.gj2越大,表明公共因子Fj对x的贡献越大,或者说对x的影响和作用就越大.如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1,2,…,m)都计算出来,使其按照大小排序,就可以依此提炼出最有影响力的公共因子. 3. 因子旋转 建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子,更重要的是知道每个主因子的意义,以便对实际问题进行分析.如果求出主因子解后,各个主因子的典型代表变量不很突出,还需要进行因子旋转,通过适当的旋转得到比较满意的主因子. 旋转的方法有很多,正交旋转(orthogonal rotation)和斜交旋转(oblique rotation)是因子旋转的两类方法.最常用的方法是最大方差正交旋转法(Varimax).进行因子旋转,就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化,使大的载荷更大,小的载荷更小.因子旋转过程中,如果因子对应轴相互正交,则称为正交旋转；如果因子对应轴相互间不是正交的,则称为斜交旋转.常用的斜交旋转方法有Promax法等. 4.因子得分 因子分析模型建立后,还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位,即进行综合评价.例如地区经济发展的因子分析模型建立后,我们希望知道每个地区经济发展的情况,把区域经济划分归类,哪些地区发展较快,哪些中等发达,哪些较慢等.这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示,也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分. 设公共因子F由变量x表示的线性组合为： Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1,2,…,m 该式称为因子得分函数,由它来计算每个样品的公共因子得分.若取m=2,则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2,并将其在平面上做因子得分散点图,进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究. 但因子得分函数中方程的个数m小于变量的个数p,所以并不能精确计算出因子得分,只能对因子得分进行估计.估计因子得分的方法较多,常用的有回归估计法,Bartlett估计法,Thomson估计法. （1）回归估计法 F = X b = X (X ￠X)-1A￠ = XR-1A￠ (这里R为相关阵,且R = X ￠X ). （2）Bartlett估计法 Bartlett估计因子得分可由最小二乘法或极大似然法导出. F = [(W-1/2A)￠ W-1/2A]-1(W-1/2A)￠ W-1/2X = (A￠W-1A)-1A￠W-1X （3）Thomson估计法 在回归估计法中,实际上是忽略特殊因子的作用,取R = X ￠X,若考虑特殊因子的作用,此时R = X ￠X＋W,于是有： F = XR-1A￠ = X (X ￠X＋W)-1A￠ 这就是Thomson估计的因子得分,使用矩阵求逆算法(参考线性代数文献)可以将其转换为： F = XR-1A￠ = X (I+A￠W-1A)-1W-1A￠ 5. 因子分析的步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释.因此,因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的. （i）因子分析常常有以下四个基本步骤： （1）确认待分析的原变量是否适合作因子分析. （2）构造因子变量. （3）利用旋转方法使因子变量更具有可解释性. （4）计算因子变量得分. （ii）因子分析的计算过程： （1）将原始数据标准化,以消除变量间在数量级和量纲上的不同. （2）求标准化数据的相关矩阵； （3）求相关矩阵的特征值和特征向量； （4）计算方差贡献率与累积方差贡献率； （5）确定因子： 设F1,F2,…, Fp为p个因子,其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时,可取前m个因子来反映原评价指标； （6）因子旋转： 若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显,这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义. （7）用原指标的线性组合来求各因子得分： 采用回归估计法,Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分. （8）综合得分 以各因子的方差贡献率为权,由各因子的线性组合得到综合评价指标函数. F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)／(w1+w2+…+wm ) 此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率. （9）得分排序：利用综合得分可以得到得分名次. 在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时,需要研究以下几个方面的问题： · 简化系统结构,探讨系统内核.可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子集合,从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响.“从树木看森林”,抓住主要矛盾,把握主要矛盾的主要方面,舍弃次要因素,以简化系统的结构,认识系统的内核. · 构造预测模型,进行预报控制.在自然和社会科学领域的科研与生产中,探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系,进行预测预报,以实现对系统的最优控制,是应用多元统计分析技术的主要目的.在多元分析中,用于预报控制的模型有两大类.一类是预测预报模型,通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术.另一类是描述性模型,通常采用聚类分析的建模技术. · 进行数值分类,构造分类模式.在多变量系统的分析中,往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类.以便找出它们之间的联系和内在规律性.过去许多研究多是按单因素进行定性处理,以致处理结果反映不出系统的总的特征.进行数值分类,构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术. 如何选择适当的方法来解决实际问题,需要对问题进行综合考虑.对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析.例如一个预报模型的建立,可先根据有关生物学、生态学原理,确定理论模型和试验设计；根据试验结果,收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性,选择最佳的变量子集合；在此基础上构造预报模型,最后对模型进行诊断和优化处理,并应用于生产实际. Rotated Component Matrix,就是经转轴后的因子负荷矩阵, 当你设置了因子转轴后,便会产生这结果. 转轴的是要得到清晰的负荷形式,以便研究者进行因子解释及命名. SPSS的Factor Analysis对话框中,有个Rotation钮,点击便会弹出Rotation对话框, 其中有5种因子旋转方法可选择： 1.最大变异法(Varimax)：使负荷量的变异数在因子内最大,亦即,使每个因子上具有最高载荷的变量数最少. 2.四次方最大值法(Quartimax)：使负荷量的变异数在变项内最大,亦即,使每个变量中需要解释的因子数最少. 3.相等最大值法(Equamax)：综合前两者,使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大. 4.直接斜交转轴法(Direct Oblimin)：使因素负荷量的差积（cross-products）最小化. 5.Promax 转轴法：将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴.因子负荷量取2,4,6次方以产生接近0但不为0的值,藉以找出因子间的相关,但仍保有最简化因素的特性. 上述前三者属於「直交(正交)转轴法」(Orthogonal Rotations),在直交转轴法中,因子与因子之间没有相关,因子轴之间的夹角等於90 ufa01.后两者属於「斜交转轴」(oblique rotations),表示因子与因子之间彼此有某种程ufa01的相关,因素轴之间的夹角uf967是90ufa01. 直交转轴法的优点是因子之间提供的讯息uf967会重叠,受访者在某一个因子的分uf969与在其他因子的分uf969,彼此独uf9f7互uf967相关；缺点是研究迫使因素之间uf967相关,但这种情况在实际的情境中往往并不常存在.至於使用何种转轴方式,须视乎研究题材、研究目的及相关理论,由研究者自行设定. 在根据结果解释因子时,除了要看因子负荷矩阵中,因子对哪些变量呈高负荷,对哪些变量呈低负荷,还须留意之前所用的转轴法代表的意义. 2,主成分分析（principal component analysis） 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法.又称主分量分析.在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量（或因素）,因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息.但是,在用统计分析方法研究这个多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性.人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多.在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠.主成分分析是对于原先提出的所有变量,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息.主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形.信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量. （1）主成分分析的原理及基本思想. 原理：设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,也是数学上处理降维的一种方法. 基本思想：主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标）,重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标.最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合,即第一个综合指标）的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多.因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分.如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现再F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分. （2）步骤 Fp=a1mZX1+a2mZX2+……+apmZXp 其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵∑的特征值多对应的特征向量,ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值,因为在实际应用中,往往存在指标的量纲不同,所以在计算之前须先消除量纲的影响,而将原始数据标准化,本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化]. A=(aij)p×m=(a1,a2,…am,),Rai=λiai,R为相关系数矩阵,λi、ai是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 . 进行主成分分析主要步骤如下： 1. 指标数据标准化（SPSS软件自动执行）； 2. 指标之间的相关性判定； 3. 确定主成分个数m； 4. 主成分Fi表达式； 5. 主成分Fi命名； 选用以上两种方法时的注意事项如下： 1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合. 2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差. 3、主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设.因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关,特殊因子（specific factor）之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关. 4、主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,的主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子. 5、在因子分析中,因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析）,而指定的因子数量不同而结果不同.在主成分分析中,成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分.和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有优势.大致说来,当需要寻找潜在的因子,并对这些因子进行解释的时候,更加倾向于使用因子分析,并且借助旋转技术帮助更好解释.而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析,则可以使用主成分分析.当然,这中情况也可以使用因子得分做到.所以这中区分不是绝对的. 总得来说,主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的.主成分分析一般很少单独使用：a,了解数据.(screening the data),b,和cluster analysis一起使用,c,和判别分析一起使用,比如当变量很多,个案数不多,直接使用判别分析可能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化.（reduce dimensionality）d,在多元回归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数）,还可以用来处理共线性. 在算法上,主成分分析和因子分析很类似,不过,在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差,而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的部分）. (1)了解如何通过SPSS因子分析得出主成分分析结果.首先,选择SPSS中Analyze－Data Reduction－Factor…,在Extraction…对话框中选择主成分方法提取因子,选择好因子提取个数标准后点确定完成因子分析.打开输出结果窗口后找到Total Variance Explained表和Component Matrix表.将Component Matrix表中第一列数据分别除以Total Variance Explained表中第一特征根值的开方得到第一主成分表达式系数,用类似方法得到其它主成分表达式.打开数据窗口,点击菜单项的Analyze－Descriptive Statistics－Descriptives…,在打开的新窗口下方构选Save standardized values as variables,选定左边要分析的变量.点击Options,只构选Means,点确定后既得待分析变量的标准化新变量. 选择菜单项Transform－Compute…,在Target Variable中输入：Z1（主成分变量名,可以自己定义）,在Numeric Expression中输入例如：0.412（刚才主成分表达式中的系数）*Z人口数（标准化过的新变量名）+0.212*Z第一产业产值+…,点确定即得到主成分得分.通过对主成分得分的排序即可进行各个个案的综合评价.很显然,这里的过程分为四个步骤： Ⅰ.选主成分方法提取因子进行因子分析. Ⅱ.计算主成分表达式系数. Ⅲ.标准化数据. Ⅳ.计算主成分得分. 我们的程序也将依该思路展开开发. （2）对为何要将Component Matrix表数据除以特征根开方的解释 我们学过主成分分析和因子分析后不难发现,原来因子分析时的因子载荷矩阵就是主成分分析特征向量矩阵乘以对应特征根开方值的对角阵.而Component Matrix表输出的恰是因子载荷矩阵,所以求主成分特征向量自然是上面描述的逆运算. 成功启动程序后选定分析变量和主成分提取方法即可在数据窗口输出得分和在OUTPUT窗口输出主成分表达式. 3,聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析是直接比较各事物之间的性质,将性质相近的归为一类,将性质差别较大的归入不同的类的分析技术 . 在市场研究领域,聚类分析主要应用方面是帮助我们寻找目标消费群体,运用这项研究技术,我们可以划分出产品的细分市场,并且可以描述出各细分市场的人群特征,以便于客户可以有针对性的对目标消费群体施加影响,合理地开展工作. 4.判别分析(Discriminatory Analysis) 判别分析(Discriminatory Analysis)的任务是根据已掌握的1批分类明确的样品,建立较好的判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的1个新样品,判断它来自哪个总体.根据资料的性质,分为定性资料的判别分析和定量资料的判别分析；采用不同的判别准则,又有费歇、贝叶斯、距离等判别方法. 费歇（FISHER）判别思想是投影,使多维问题简化为一维问题来处理.选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值.对这个投影轴的方向的要求是：使每一类内的投影值所形成的类内离差尽可能小,而不同类间的投影值所形成的类间离差尽可能大.贝叶斯（BAYES）判别思想是根据先验概率求出后验概率,并依据后验概率分布作出统计推断.所谓先验概率,就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度；所谓后验概率,就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率.它是对先验概率修正后的结果. 距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别.即根据资料建立关于各母体的距离判别函数式,将各样品数据逐一代入计算,得出各样品与各母体之间的距离值,判样品属于距离值最小的那个母体. 5.对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析是一种用来研究变量与变量之间联系紧密程度的研究技术. 运用这种研究技术,我们可以获取有关消费者对产品品牌定位方面的图形,从而帮助您及时调整营销策略,以便使产品品牌在消费者中能树立起正确的形象. 这种研究技术还可以用于检验广告或市场推广活动的效果,我们可以通过对比广告播出前或市场推广活动前与广告播出后或市场推广活动后消费者对产品的不同认知图来看出广告或市场推广活动是否成功的向消费者传达了需要传达的信息.

你说的是，你浏览过程中，点击到了下载后就会有这个。如果误点，也没有关系，你不要安装刚下载的程序，不会有什么呢损害的。如果是你下载的，就等他下完，看是否是你要的文件。