美国经济学matser

视乎已经听到或看到无数遍数据挖掘了，那么，你知道那是什么吗？关于什么是数据挖掘，很多学者和专家给出了不同的定义，以下我们列出几种常见的说法： 简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地命名 视乎已经听到或看到无数遍数据挖掘了，那么，你知道那是什么吗？关于什么是数据挖掘，很多学者和专家给出了不同的定义，以下我们列出几种常见的说法：“简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或u2018挖掘u2019知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地命名为u2018从数据中挖掘知识u2019，不幸的是它有点长。许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语u2018数据库中知识发现u2019或KDD的同义词。而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。” ——《数据挖掘：概念与技术》（FreeEIM J. Han and M. Kamber）“数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。”——《数据挖掘原理》（David Hand, et al）“运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。”——《数据挖掘－－概念、模型、方法和算法》（Mehmed Kantardzic openeim）“数据挖掘，简单地说，就是从一个数据库中自动地发现相关模式。”——《构建面向CRM的数据挖掘应用》（Alex Berson, et al）“数据挖掘(DM)是从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程。”——《数据挖掘：机遇与挑战》（John Wang）而作为数据挖掘领域的华人第一人，韩家炜教授在《数据挖掘：概念与技术》的教学幻灯片中，给出一个更清晰的定义：“数据挖掘，就是从大型数据库中抽取有意义的（非平凡的，隐含的，以前未知的并且是有潜在价值的）信息或模式的过程。”这里我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：l 基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。l 非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。l 隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。l 新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。l 价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。“数据挖掘”这个术语是在什么时候被大家普遍接受的，已经难以考证，大约在上世纪90年代开始兴起。其中还有一段趣话。在科研界，最初一直沿用“数据库中的知识发现”（即KDD，Knowledge Discovery in Database 5z20）。在第一届KDD国际会议中，委员会曾经展开讨论，是继续沿用KDD，还是改名为Data Mining（数据挖掘）？最后大家决定投票表决，采纳票数多的一方的选择。投票结果颇有戏剧性，一共14名委员，其中7位投票赞成KDD，另7位赞成Data Mining。最后一位元老提出“数据挖掘这个术语过于含糊，做科研应该要有知识”，于是在科研界便继续沿用KDD这个术语。而在商用领域，因为“数据库中的知识发现”显得过于冗长，就普遍采用了更加通俗简单的术语——“数据挖掘”。严格地说，数据挖掘并不是一个全新的领域，它颇有点“新瓶装旧酒”的意味。组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库等领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。数据挖掘纳入了统计学中的回归分析、判别分析、聚类分析以及置信区间等技术，机器学习中的决策树、神经网络等技术，数据库中的关联分析、序列分析等技术。

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，是很难学到的；而其他的相关专业知识谁都可以学，算不上个人发展的核心竞争力。说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了，对不起，我没有别的意思，你们的专业对于数据挖掘都很重要，大家本来就是一个整体的，但是作为单独一个个体的人来说，精力有限，时间有限，不可能这些领域都能掌握，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧（从另外的一个极端的例子，我们可以看， 比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库，但是简单的Excel就足以胜任高达6万个样本的数据处理；他虽然不懂专业的展示展现技能，但是只要他自己看的懂就行了，这就无需什么展示展现；前面说过，统计技能是应该掌握的，这对一个人的迷你项目很重要；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目，单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家，都是无法胜任的）。

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务。商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额;保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润;在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量;电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计;一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。

问题一：淘宝数据挖掘 完全不可以的 要是这样的 话淘宝整天垃圾短信或者旺旺消息满天飞 这样淘宝也不能能透露客户的私人信息给你的 问题二：电子商务中常用的数据挖掘数据源有哪些 一、 流量1、 搜索流量　　工具：搜索诊断助手 A―基础条件：不违规，可在“卖家工作台”-“搜索诊断助手”-“宝贝诊断里”检查。 B―相关性：类目属性相关性、标题关键字相关性。C―人气分：是否橱窗推荐、是否加入消保、DSR评分、支付宝使用率、旺旺效应速度、拍货与发货的时差。 D―图片：很多卖家在优化主搜流量时，经常会忽略图片的优化，然而图片点击率的差距，直接影响了最后的搜索流量。买家不是直接搜索进来的，而是被图片吸引进来的，优化图片就显得非常重要。建议可以用直通车来测试图片(方法下文会介绍到)。 E―价格与销量：销量相当的产品，价格高的有更多展示的机会;价格相同的产品，销量高的有更多展示机会。而检查该项指标主要检查自己与直接竞争对手的差距，尤其是7天销量的差距，以做调整。 F―标题优化：在销量相对低的时候多使用长尾词，销量高的时候多使用泛词、中心词，并反复测试，得出搜索流量 搜索转化率的最大值。 2、 付费流量工具：各付费工具的数据报表、店查查。 ―淘客：淘客诊断只要看自己与竞争对手的销量和佣金有何差距即可。 二、 转化1、 转化率　　工具：店查查 A― 内页：首先看销量，其次看评价质量，再来看单品转化率、页面停留时间和询单率。如果连基础销量都没有，评价很差，转化率是不可能好的。两个先决条件解决了，再看单品转化率、页面停留时间和询单率是否不低于行业均值(或店内卖的好的宝贝)。若低于，则一一优化USP卖点、逻辑顺序(是否都做到围绕USP)、展现内容多样化、展现方式。 B―访问深度：由于80%的顾客入店都是从内页进来，所以主要优化内页可导流的位置，分别为店招、宝贝页关联、宝贝页侧边栏、店尾进行优化。再优化首页。 C―支付率：是否做到了80%以上。 D―营销活动：定期举办营销活动可提升转化率。 E―客服询单转化率：是否至少做到了行业均值。查看工具：如店查查等第三方工具。优化方法：顾客的每一个问题都建立标准答案。2、 DSR工具：淘宝DSR评分计算器。优化办法：a、淘宝原有服务的升级(7天无理由升级为30天、3天发货升级为24小时发货等);b、淘宝未有服务的创新(围绕客户与商家接触点的创新，如SNS、游戏)。3、 CRM　　CRM主要查看老客户占比、老客户转化率、二次购买率、客户分组短彩邮的ROI。工具：卖家工作台-会员关系管理、数云、客道等第三方软件。优化的办法：建立老客户分组，根据分组创建老客户的不同特权。越高级的客户拥有越高级的特权。 问题三：数据挖掘为何工资高 现在是大数据时代，需要挖掘数据与数据之间的关系，从而得出一些规律。比如你网购的时候，淘宝通过挖掘技术，发现你的行为喜好，在你只要浏览淘宝相关网页时，就会给你推出你喜欢的物品。 问题四：大数据 和 数据挖掘 的区别 数据挖掘需要人工智能、数据库、机器语言和统计分析知识等很多跨学科的知识。再者，数据挖掘的出现需要条件，第一个条件：海量的数据；第二个条件：计算机技术大数据量的处理能力；第三个条件：计算机的存储与运算能力；第四个条件：交叉学科的发展。 大数据只是数据挖掘的出贰的一个条件。 问题五：数据挖掘工程师一般都做什么？ 职位职责： 1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告； 2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关； 3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。 岗位要求： 1、2年以上行业建模的经验； 2、本科以上，数学，统计，计算机，物理等相关专业毕业； 3、精通统础学，数据挖掘技术，尤其是回归模型、决策树模型。 4、精通SPSS Clementine/SAS EM等各类型数据分析工具，能制作专业分析报告； 5、有金融、通信或互联网某一行业实际数据挖掘项目经验，并对此行业业务有深刻认识； 6、对互联网领域有热情，较强的学习及人际技巧、影响说服能力，喜欢有挑战的工作。 问题六：大数据和数据挖掘哪个更有发展前途 大数据是包含数据挖掘的，数据挖掘是大数据分支中的一项，也是基础，学习BI方向的话，数据挖掘是基础，两者是息息相关的，数据挖掘的概念出来的比较早，啤酒和尿布的典故你应该知道，早期数据仓库建模就已经用到了数据挖掘，而大数据是这几年比较火的，趋势很好，以后都是大数据时代了，目前很多大型企业都在做大数据（如解决方案供应商：IBM、ORACLE、SAP、EMC、华为等等；自研：淘宝、腾讯等等；甲方：移动、电信等等）择业前景还是很好的，大数据内容很丰富，有hadoop、流处理、分布式、NAS/SAN等等，对你以后的发展帮助还是比较大的。我的建议是大数据。望采纳。 问题七：如何利用挖掘大数据对应电子商务 数据挖掘能发现电子商务客户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和正确地分析，为管理者提供决策依据。具体应用如下： 1.分类与预测方法在电子商务中的应用 在电子商务活动中，分类是一项非常重要的任务，也是应用最多的技术。分类的目的是构造一个分类函数或分类模型，通常称作分类器。分类器的构造方法通常由统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。这些方法能把数据库中的数据映射到给定类别中某一个，以便用于预测，也就是利用历史数据记录，自动推导出给定数据的推广描述，从而对未来数据进行预测。 2.聚类方法在电子商务中的应用 聚类是把一组个体按照相似性原则归成若干类别。对电子商务来说，客户聚类可以对市场细分理论提供有力的支持。市场细分的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能小，而不同类别的个体之间的距离尽可能大，通过对聚类的客户特征的提取，电子商务网站可以为客户提供个性化的服务。 3.数据抽取方法在电子商务中的应用 数据抽取的目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述，如求和值、平均值、方差值、等统计值、或者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的过程。可采用多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。在电子商务活动中，采用维数据分析方法进行数据抽取，他针对的是电子商务活动中的客户数据仓库。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支持系统使用。 4.关联规则在电子商务中的应用 管理部门可以收集存储大量的售货数据和客户资料，对这些历史数据进行分析并发现关联规则。如分析网上顾客的购买行为，帮助管理者规划市场，确定商品的种类、价格、质量等。通常关联规则有两种：有意义的关联规则和泛化关联规则，有意义的关联规则，即满足最小支持度和最小可信度的规则。最小支持度，它表示一组对象在统计意义上的需满足的最低程度，如电子商务活动中的客户数量、客户消费能力、消费方式等。后者即用户规定的关联规则的最低可靠度。第二是泛化规则，这种规则更实用，因为研究对象存在一种层次关系，如面包、蛋糕属西点类，而西点又属于食品类，有了层次关系后，可以帮助发现更多的有意义的规则。 5、优化企业资源 节约成本是企业盈利的关键。基于数据挖掘技术，实时、全面、准确地掌握企业资源信息，通过分析历史的财务数据、库存数据和交易数据, 可以发现企业资源消耗的关键点和主要活动的投入产出比例, 从而为企业资源优化配置提供决策依据, 例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。通过对Web数据挖掘，快速提取商业信息，使企业准确地把握市场动态，极大地提高企业对市场变化的响应能力和创新能力，使企业最大限度地利用人力资源、物质资源和信息资源，合理协调企业内外部资源的关系，产生最佳的经济效益。促进企业发展的科学化、信息化和智能化。 6、管理客户数据 随着“以客户为中心”的经营理念的不断深入人心, 分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。基于数据挖掘技术，企业将最大限度地利用客户资源，开展客户行为的分析与预测，......>> 问题八：R语言代编程数据挖掘服务大概需要多少钱，在淘宝上搜到“大数据部落”店铺名价格20元，看评价蛮不错的？ 根据数据服务的难度和工作量来判断的，你要把具体的要求发给什么宝买家，他会跟你评判，一般什么宝上的这类价格都是计量单位，实际都是20元的倍数， 问题九：淘宝网店运营的推广体系是什么？ 淘宝网店运营的推广体系: 一、电商战略规划 以数据挖掘为基础，通过对市场、竞争对手、消费者研究、企业自身的360度洞察分析，规划出公司整体电子商务模式、总体战略目标、发展阶段步骤、投入和预期收益等，理清思路、明确方向。 并将项目职能分解，形成项目进度控制甘特图，落实细分为可执行、可监督、可管控的详细战略实施计划。 二、店铺规划装修 在总体分析规划基础上，组建一流淘宝店铺规划师和一流的UI设计师，通过对网店的整体结构、栏目划分、流程体验、视觉风格的整体融合策划设计，凸显店铺的品牌气质格调和客户购物体验。 三、产品策划 采用USP(独特销售主张)规划+FABE模式+品牌策划的综合体系，结合行业特性和淘宝购物网络文化特征，通过感性和理性两种思路的有机 *** ，策划设计出最具销售力的产品宝贝页面，从而有效提升产品转化率。 在数据挖掘基础上，通过明星热销产品、金牛利润产品、阻击产品的矩阵规划和定价体系规划，形成完整的产品宽度和产品组合，实现热销和利润平衡统一，以及解决线上线下渠道冲突难题。 四、商品促销运营 利用淘宝各种促销活动，策划创意店铺各种主题活动和关联销售、交叉销售等手段方式，实现商品生动化，提升用户粘性，提升客单价，打造爆款产品，最终实现销售飞跃。 五、推广运营 金砖淘宝推广运营体系以引入目标流量为核心，采取淘宝站内免费推广、淘宝站内工具广告推广、全网辅助推广等方式，系统解决淘宝店铺流量难题，为店铺带来带来大量有效目标购买客户，我们坚持在策略指引下用最小投入实现最大推广效果，决不盲目唯流量是从，更不做无效流量的推广，实现销售和品牌提升双重效果。 六、客服销售 客服销售是实现销售的关键环节、临门一脚，具有核心地位。金砖将从业务、文化、管理、培训四个层面进行标准化和系统化作业，实现销售客服系统流程化和可复制化。 七、数据分析 数据挖掘和分析是电子商务和传统线下商务最明显的区别，电子商务的数据是精准的、即时性的，金砖电商的淘宝运营体系基础就是数据挖掘和分析。 通过对各项数据横向、纵向和交叉分析，制订策略、提升推广效果，提升店铺转化率，从而提升整店的ROI，实现企业利润最大化。 上述关于淘宝项目运营的看法只是从系统层面浅析了下自己的个人建议，金砖认为，淘宝电商运营应以数据挖掘为基础，以提升店铺转化率为核心，从战略策划、网店策划、产品策划、商品促销、淘宝推广、客服销售、数据分析等方面一一着手，系统去构建方能制胜! 问题十：数据分析是“大海捞针” 阿里数据挖掘了么？ 导读：大数据是如何产生价值的，大数据是无所不能的吗，应用边界在哪里？这些问题，似乎人人都有一个模糊的概念，但始终没有一个统一的答案。 今日关于“大数据”的讨论达到了一个高峰，数据就是未来已经不置可否地成为了互联网企业的未来新战略发展的中心。什么是大数据，大数据是如何产生价值的，大数据是无所不能的吗，应用边界在哪里？这些问题，似乎人人都有一个模糊的概念，但始终没有一个统一的答案。 说到大数据，首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。马云将集团下的阿里金融与支付宝两项核心业务合并成立阿里小微金融，并将之前呼声最高的接班人彭蕾安排到阿里小微金融掌舵，马云对未来数据战场的重视可见一斑。作为筹备中的阿里小微金融服务集团数据平台，负责人冯春培也对数据有着独到的见解，他向作者表示目前国内对于大数据的讨论更偏重技术方向，即“如何沉淀数据”，对于数据的应用则思考较少。数据如何产生价值？这需要要从大数据的本质说起。 线上数据才是大数据 要搞清楚什么是大数据，首先你要知道什么样的数据才是有用的。按照冯春培的理解，任何行为本身都会产生数据，但只有线上数据有可能被沉淀和利用。“比如不通过淘宝，原本人们的交易行为在线下也是产生数据的，只不过这种交易行为是私密的，除了买卖双方，其他人是不知道我的交易行为的，同时交易双方也是匿名的，从数据的性质上来说无法沉淀，从来源上来说也没有一个方法能有效地收集。” 大数据是什么？冯春培的理解似乎更贴近本质：“拥有数据的本质，是你对这个世界，你对这些人，你对这些企业，你对这个时代，有了一个更全面而清楚的认知，你能理解这些人的需求，你能理解这个世界的任何的变化。” 你可以这么理解，如果你是阿里系的深度用户（比如淘宝卖家），他们掌握了你足够多的数据，对你的信用评估也会更加全面，这个数据不仅可以在金融领域中起作用，比如帮助你在阿里小贷更方便的贷款，在生活中也可以反映你的信用状况，“比如相亲 ，你怎么证明你的收入？你拿出支付宝的账单，女孩子一看一年花了100万，你说你的信用良好，每个月信用卡还的都很及时，比你说破嘴皮有用多了吧？” 数据就是生产资料 如果数据仅仅是作为辅助参考信息，也必要投入如此多的精力。从生产要素来说，数据到底是什么角色？冯春培的定义是“生产资料”。“我们部门的名字是‘商业智能部"，数据更多的像是一种业务的辅助决策，作为一个“参谋”的角色，现在我们要逐步的让这个数据融入到我们的业务和产品这个流程里面去，数据和业务就像两个齿轮，能扣在一起转。当我们对数据的挖掘和理解越来越强，最终数据不仅可以产生价值，还可以直接催生产品，比如阿里金融的一些数据，我们把它定义为生产资料。” 这就是阿里系未来要做的事情，把数据变成生产资料。与传统的生产资料不同的是，数据是可以无限次使用的，并且是越使用越丰富的。 近期阿里巴巴在移动互联网市场频频出手，未来也许有可能将数据进行融合，用户的各种信息得以呈现在一个全景图里面，即使在完全陌生的城市，借助这种服务，你也能知道附近哪家店支持支付宝付款，微博上哪个网友刚刚在附近的咖啡店歇脚。 数据分析是“大海捞针” 与大多数互联网产品存在的问题相同，互联网产生的数据是有可能被伪造的，同时也是无序的、碎片化的。 对于这一点，冯春培也毫不讳言，“短期的伪造数据当然是有可能的，用特定的维度去伪造数据也是完全可能的，但是因为我们的业务是基于长期数据进行跟踪分析的，采纳的维度也更广，伪造数据的成本和难度会越来越大。按照我们现在的信用模型，伪造数据的收益是不太可能覆盖成本的，那么我们可以基本判断，数据......>>

1. 亚马逊的“信息公司”：果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来2. 谷歌的意图：果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。3.塔吉特的“数据关联挖掘”:用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。是一个用数据发现问题、解决问题的学科。通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器

• 确定业务目标• 访问和管理数据• 开发模型• 验证模型• 部署模型• 监控模型等阶段

零售行业的数据挖掘方法第一、开展会员制能够帮助企业采集更多会员数据，更有利于开展数据挖掘的工作，同时也有利于培养客户忠诚度。在实施会员制的时候，必须要特别注意两个关键信息的采集：会员卡ID、客户联系号码或者邮箱，因为这两个关键信息对信息采集及后期的精准营销有很大的帮助作用。而微信、微博等社交媒体的横行，若零售商能够通过相关活动让客户关注企业的微信、微博，对培养客户忠诚度也是有很大的帮助。会员制有助于为企业培养众多忠实的顾客，建立起一个长期稳定的市场，提高企业的竞争力。通过会员制，可以有效稳定老客户，同时开发新顾客。因为零售商给会员提供的是优惠的价格，对新顾客吸引力很大，同时大部分会员卡是可以外借的，也给新客户提供了机会，大大增加其成为会员的可能性。会员制营销能够促进企业与顾客双向交流。顾客成为会员后，通常能定期收到商家有关新商品的信息并了解商品信息和商家动态，有针对性地选购商品。除此之外，企业能够及时了解消费者需求的变化，以及他们对产品、服务等方面的意见，为改进企业的营销模式提供了依据。第二、开展零售商的数据挖掘项目，必须要重点提供以下几个表的关键信息：销售表：卡号、销售店ID、销售日期、产品名称、产品价格、销售数量、销售金额、折扣等信息。产品表：产品ID、产品名称、建议零售价、实际销售价、一级类别、二级类别、三级类别、四级类别、品牌等信息。客户表：卡号、发卡店ID、城市、号码、邮箱、企业或个人标识、企业名称、所在行业、地址等。零售店表：店ID、店名、所属城市、店等级等。其中销售表、产品表、客户表比较重要，而产品表梳理对数据分析及数据挖掘团队而言，是做好项目的关键，必须要耗费大量的时间。第三、与零售商明确数据挖掘目的，能够让分析团队与零售商之间获得更大的信任，同时有利于项目的顺利开展。成熟的分析团队，比较关注零售商的商业出发点，从客户商业价值出发，抓住客户关注点，一点一点地做好相应的落地分析工作。客户最常见想让数据帮助其解答的几大问题：如何让活跃的客户购买更多的产品，最大程度地释放其价值？如何唤醒沉默客户，让其转化为活跃客户？哪些客户是我的重点客户群？其有什么样的特征？哪些重点客户流失了？为什么流失？后期怎样开展挽留手段？……第四、通过数据开展客户细分，明确各个群体的特征。对于零售数据而言，必须要深入零售行业两大客户群：企业及个人。企业客户的特征和个人客户的特征有很大的区别。企业特征主要表现：采购量比较大，经常进行团购或批发，销售量和销售额都比较大，为零售商的重点客户群。尽管数量不多，但是却贡献了零售商的60%以上的销售额。而企业的行为经常有：超大型采购、中型采购、一般采购。对企业数据挖掘，需要深入了解企业的所属行业、采购额度、采购规律、采购产品偏好、是否流失、流失的原因调查等信息，有助于帮助零售商开展相应的营销策略。对于个人，则需要关注哪些是活跃客户、哪些是新增客户、哪些是沉默客户、客户价值是怎样的、哪些节日是重点高峰期、偏好的产品是哪些等等，这些有助于零售商开展销售、备货等工作。第五、结合5W1H分析法开展零售分析与挖掘。What：销售情况怎么样？有多少用户？来了多少次？每次消费多少钱？买了什么东西…….Where：哪些门店销售最好？为什么呢？（交通、地区等） ……When：哪个月份销售得最好？哪个节日是销售高峰期…….Who：是哪些客户？有什么样的特征？偏好买哪些产品？产品规格是怎么样的…….Why：为什么买哪些产品？为什么买那么多?会不会继续购买…….How：怎样提高客户重购？怎样唤醒客户？怎么进行交叉销售？怎样帮助铺货……第六、协助零售商开展营销活动设计、营销活动执行、营销评估与优化。因为数据挖掘是一个闭环的流程，不是撰写挖掘报告、输出营销客户名单就是项目成功的，必须协助零售商开展相应的营销设计、营销活动执行、营销评估及优化工作。从而确保数据挖掘有效落地，为客户真实产生商业价值，扩大生意规模。营销活动设计常有：优惠打折、派发试用装、赠送礼品、多倍积分等，可以通过不同的细分客户群有针对性地开展不同的营销活动，并计算不同群体及不同活动的投入产出比，便于后期不断优化数据挖掘规则。第七、关键成果固化IT系统，实现数据挖掘成果固化落地。对于零售商而言，数据挖掘是个不大不小的投入，对于关键的成果输出，总希望能够把成果规则进行IT固化，实现自动代替手工操作，这个时候经常需要搭建一个成果固化模块或系统，让数据挖掘能够最大限度帮助企业。

1.定义商业问题，数据挖掘的中心价值主要在于商业问题上，所以初步阶段必须对组织的问题与需求深入了解，经过不断与组织讨论与确认之后，拟订一个详尽且可达成的方案。2.数据理解，定义所需要的数据，收集完整数据，并对收集的数据做初步分析，包括识别数据的质量问题、对数据做基本观察、除去噪声或不完整的数据，可提升数据预处理的效率，接着设立假设前提。3.数据预处理，因为数据源不同，常会有格式不一致等问题。因此在建立模型之前必须进行多次的检查修正，以确保数据完整并得到净化。4.建立模型，根据数据形式，选择最适合的数据挖掘技术并利用不同的数据进行模型测试，以优化预测模型，模型愈精准，有效性及可靠度愈高，对决策者做出正确的决策愈有利。5.评价和理解，在测试中得到的结果，只对该数据有意义。实际应用中，使用不同的数据集其准确度便会有所差异，因此，此步骤最重要的目的便是了解是否有尚未被考虑到的商业问题盲点。6.实施，数据挖掘流程通过良性循环，最后将整合过后的模型应用于商业，但模型的完成并非代表整个项目完成，知识的获得也可以通过组织化、自动化等机制进行预测应用，该阶段包含部署计划、监督、维护、传承与最后的报告结果，形成整个工作循环。

大数据的核心：数据挖掘大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？总结的过程也是一个学习的过程，通过有章节的整理对目前正在的学习的内容做规整。在这个过程中我们会从具体的项目实施中去谈数据挖掘，中间会贯穿很多的概念，算法，业务转换，过程，建模等等。我们列一下要谈论的话题：1、什么是数据挖掘及为什么要进行数据挖掘？2、数据挖掘在营销和CRM中的应用？3、数据挖掘的过程4、你应理解的统计学5、数据描述与预测：剖析与预测建模6、经典的数据挖掘技术7、各类算法8、数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘9、具体的案例分析什么是数据挖掘？是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。这里谈到了发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。而我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。发现模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。而在上面的过程，最重要的一点就是：如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系，这就是客户关系管理，CRM。专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。两种关键技术：生存分析、统计算法。在加上文本挖掘和主成分分析。经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移，他们对客户的了解也会越来越多，从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是：忠实的顾客和盈利的商店。但是拥有数十万或数百万客户的大公司，则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。面临这样困境，他们必须要面对的是，学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。这就是如何将客户数据转换成客户知识的分析技术。数据挖掘是一项与业务流程交互的业务流程。数据挖掘以数据作为开始，通过分析来启动或激励行为，这些行为反过来又将创建更多需要数据挖掘的数据。因此，对于那些充分利用数据来改善业务的公司来说，不应仅仅把数据挖掘看作是细枝末节。相反，在业务策略上必须包含：1、数据收集。2、为长期利益分析数据。3、针对分析结果做出分析。CRM（客户关系管理系统）。在各行各业中，高瞻远瞩的公司的目标都是理解每个客户，并通过利用这种理解，使得客户与他们做生意更加容易。同样要学习分析每个客户的价值，清楚哪些客户值得投资和努力来保留，哪些准许流失。把一个产品为中心的企业转变成以客户为中心的企业的代价超过了数据挖掘。假设数据挖掘的结果是像一个用户推荐一个小首饰而不是一个小发明，但是如果经理的奖金取决于小发明的季度销售量而不是小首饰的销售量（即便后者更为有利可图或者收获长期盈利更多的客户），那么数据挖掘的结果就会被忽视，这就导致挖掘结果不能产生决策。

去数据挖掘相关论坛 诸如www.dmresearch.net之类上去找吧

数据挖掘工作是一个要求比较高的工作，这是由于数据挖掘是为数据服务的，因此必须做到万无一失才能使得结果符合真正的客观实际，那么数据挖掘工作的要求都有哪些呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。首先我们给大家讲一讲对数据的要求。由于大多运营商现有的面向事物的数据在质量、完整性和一致性方面存在很多问题，因此在利用这些数据进行数据挖掘之前，必须先对其进行抽取、净化和处理。那么数据挖掘工作对人员素质的要求是什么呢？统计数据挖掘分析系统必须与实际紧密相联，在数据挖掘的多个环节中，都要求使用和分析人员不光具备数据挖掘的相关知识，还必须有对企业经营管理流程和行业背景的深刻理解。统计数据挖掘存在较长的应用周期，数据挖掘所发现的知识和规则必须让决策者理解并采纳，才能将知识转化为生产力，并通过实践不断检验和完善数据挖掘所产生的模型和规则，以使模型更具实用价值。就目前而言，正随着社会经济的日益发展和改革的不断深入,无论是各级政府,还是社会公众对统计工作的要求越来越高。因此,作为统计工作的重要组成部分的统计分析工作,也必须跟上时代发展的步伐,切忌时效性和针对性不强、数字文字化、结构不严谨等问题,那么如何解决或避免出现这些类似的问题呢？具体的要求就是下面的内容。第一就是坚持实事求是的原则要发挥统计分析的作用,很重要的一条就是要坚持实事求是的原则,如实反映情况,否则,统计服务、统计监督都只会成为一句空话。要如实反映情况。第二就是统计数字要准确,统计分析是用统计数字做为主要依据的,只有正确的统计数字,才有可能得出符合实际的结论。第三就是要尊重客观实际,切忌主观臆断,要有全局观点,切忌片面性,统计信息要具有代表性,能反映社会经济运动本质特征及其变化。第四就是紧扣社会和经济发展的主旋律,突出时代特色由于统计分析的主要服务对象是各级党政领导,因此,统计分析在立意和内容方面,必须牢牢把握社会经济发展的主流,紧紧围绕党和政府的中心工作开展分析。通过这篇文章我们给大家介绍了数据挖掘工作的要求的相关内容。数据挖掘是一项对从业人员的素质有超高要求的工作，正是由于这些要求，数据挖掘工作才有了很大的进展，只有满足了这些要求，我们才能够做好数据挖掘工作。

数据获取等方向都有涉及、数据维护、数据挖掘偏业务的可以称之为运营分析师，偏管理的可以称之为数据决策分析师，偏金融的可以称之为注册项目数据分析师，因行业和发展方向的不同，工作方向为维护数据可以称之为数据库管理员，数据库工程师，工作方向为挖掘方向的称之为数据挖掘师等等，数据分析师在 业务

* 回复内容中包含的链接未经审核，可能存在风险，暂不予完整展示！ 1.对计算机编程能力的要求不同一个对编程、敲代码一窍不通的人完全可以成为一名优秀的数据分析师。数据分析很多时候用到的都是诸如Excel、SPSS、SAS等成型的分析工具，这些工具已经可以满足大多数数据分析的要求。而数据挖掘则需要一定的编程基础。在做数据仓库组建、分析系统开发、挖掘算法设计等工作时，常常需要工作人员亲力而为地从ETL开始处理原始数据，因此对计算机水平有较高要求，并且更偏技术方向。目前从事数据挖掘相关工作的人大多都隶属于计算机系。2. 侧重于解决的问题不同数据分析主要侧重点在于通过观察数据来对历史数据进行统计学上的分析；而数据挖掘则是通过从数据中发现“知识规则”来对未来的某些可能性做出预测，更注重数据间的内在联系。3. 对专业知识的要求不同一名数据分析师，必须要对所从事的行业有较深入的了解，并且需要将数据与自身的业务紧密地结合起来。当然，除了需要了解本行业之外，还应当懂得统计学、营销学、社会学、心理学、经济学等方面的知识。假若能对数据挖掘等相关知识有所了解会对工作更有帮助。而想要成为优秀的数据挖掘工程师，则需要拥有良好的统计学知识、数学能力、编程能力，熟悉数据库技术、数据挖掘的各种算法，并且要能够根据不同的业务需求，建立相应的数据模型并将模型与实际相结合，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。相比而言，数据挖掘在广度上稍逊于数据分析，但在深度上，数据挖掘则更胜一筹。二者的相似之处不论是数据分析师还是数据挖掘师，数据都是他们赖以生存的重点，假若搜集不到数据或者没有足够的数据作为支持，那么将无法进行相应的工作。并且他们都需要掌握相关的统计学知识，并且对数据都需要有较高的敏感性。虽说数据挖掘与数据分析有所不同，但是很多时候，数据分析师与数据挖掘师也会需要做对方的工作。做数据分析时需要用到数据挖掘的工具和模型；做数据挖掘项目时同样需要他们懂业务、懂数据，并且需要他们能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案。因此二者在职业上并没有明显的界限。数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。而两者的具体区别在于：（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）u2022数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。u2022约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。u2022对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。u2022结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。 数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。 数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。关于数据挖掘，涉及的主要方法主要有：数据分析的方法、可视技术、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法等。 主要使用的工具有：R语言，SAS，weka，SPSS Modeler(Clementine)等，可参考几款开源的软件：http://www.i***.com/news/4693大数据与云计算时代，现代金融，零售，生物医学，互联网等行业中，数据挖掘已成为价值评估，指导决策不可忽视的营销技术。成功案例： u2022沃尔玛啤酒与尿布 u2022数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分 u2022数据挖掘帮助DHL实时跟踪货箱温度

专业的数理知识熟练的数据库技术熟练的分析工具软件技能熟悉理解业务知识PPT写作技术报告讲解技能能算能分析能写能讲

数据挖掘名词解释数据挖掘就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。比如分析一家公司的不同用户对公司产品的购买情况，进而分析出哪一类客户会对公司的产品有兴趣。在讲究实时、竞争激烈的网络时代，若能事先破解消费者的行为模式，将是公司获利的关键因素之一。数据挖掘是一门交叉学科，它涉及了数据库，人工智能，统计学，可视化等不同的学科和领域。数据挖掘是数据库中知识发现不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，该过程包括一系列转换步骤， 从数据的预处理到数据挖掘结果的后处理。来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据 类型的更有效的、可伸缩的工具。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想来自统计学的抽样、估计和假设检验，人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。数据挖掘方法论1、业务理解从商业角度理解项目的目标和要求，接着把这些理解知识通过理论分析转化为数据挖掘可操作的问题，制定实现目标的初步规划。2、数据理解数据理解阶段开始于原始数据的收集，然后是熟悉数据、甄别数据质量问题、探索对数据的初步理解、发觉令人感兴趣的子集以形成对探索信息的假设。3、数据准备数据准备阶段指从最初原始数据中未加工的数据构造数据挖掘所需信息的活动。数据准备任务可能被实施多次，而且没有任何规定的顺序。

总结一下主要有以下几点：1、计算机编程能力的要求作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取（作为一名合格的数据分析师，懂点SQL知识是很有好处的）。而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。2、在对行业的理解的能力要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。3、专业知识面的要求数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：1、都跟数据打交道。他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。2、知识技能有很多交叉点。他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。3、在职业上他们没有很明显的界限。很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。sc-cpda数据分析公众交流平台

这东西还能考证呢？具体说说

数据挖掘领域是一个独特的行业，通常的招聘面试方法可能不大适用于本行业的特点。在招聘一个合格的数据挖掘工程师时，公司一般关注以下三个方面：他聪明吗？聪明意味着能透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。他能否专注于项目？专注意味着在各种困难的环境内，仍能独立或合作完成项目。他是否能与团队一起工作。团队合作需要很好的沟通能力，工作中涉及到的概念、问题、模型、结论等都需要成员之间正确的沟通方能加以明确。为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质，需要一小时的面试，主要通过以下五个环节：1、简介如同交谈之初的寒暄一样，简介是使候选人放松下来。可以先介绍一下公司本身的情况，再回答对方的一些疑问。如果问题很复杂，可以将回答放到面试的最后阶段再处理。2、关于数据挖掘项目这是最为重要且耗时的面试阶段，询问候选人最近接手的数据挖掘项目的情况和处理方式。要提问的方面包括：他一开始是如何描述这个项目的项目持续了多长时间这个项目的关键问题是什么问题是如何得到解决的在数据挖掘项目中最为困难的阶段是什么最有趣的阶段又是什么在他眼里，客户是怎么样的团队的其他成员又是如何表现的从中获得了什么样的经验在这个面试阶段，不仅要提问关于“what”的问题，还要很多关于“why”的问题。因为优秀的数据挖掘工程师要能面对客户，清晰的论证并支持其提出的观点。3、关于数据挖掘的流程考察候选人对于工作流程的认识是必要的，如果他谈到了跨行业数据挖掘流程规范（CRISP-DM）意味着好兆头。有很多时候，候选人对这些规范不以为然。虽然说从不同的角度来看待问题是一种创新，但是创新也需要建立在坚实在流程标准之上。因为它可以保证我们不会出现大的纰漏。必要的时候，可以用白板让候选人画出流程图。并让他评价这些工作中最为重要或需要反思的地方。因为建模工作不可能一次完成，反复的提炼问题、建立模型的情况是经常遇到的。另外可以在某个挖掘流程进行深入考查，例如询问对方如何避免过度拟合，如何从大量的候选变量中进行筛选，如何评价或比较模型的效果。4、解决问题软件公司的面试一般会包括“编码测试”，考查数据挖掘工程师也应该如此。一种可以参考的作法是提供一份存在缺陷的分析报告。让候选人对报告进行研究，表达报告中结论的意义，提出其中所存在的问题或不足，提出改进或补救的方法。5、收尾在面试的最后阶段，需要回答候选人的其它提问，并使之相信本公司在本行业中的优势地位，以及在职业生涯中的作用。在完成面试后，需要立即将面试记录进行整理存档。

职业生涯

先后主持了4项国家863重点项目、6项国家自然科学基金项目（含一项重点项目），及多项重要的科学研究项目 项目时间项目名称担任职务基金类型2015-2018　　基于DEM的黄土沟壑谱系研究 项目负责人国家自然科学基金2012-2015　　DEM地形纹理的理论与方法研究项目负责人国家自然科学基金2010-2013基于DEM的黄土高原地貌形态空间格局研究项目负责人国家自然科学基金重点项目2010-2012数字地形分析并行技术与中间件项目负责人国家科技部863重点课题2009-2010地理空间的三维建模和分析软件及其应用示范-空间分析协作课题负责人国家科技部863重点项目2007-2009　　高保真数字高程模型构建关键技术研究项目负责人国家科技部863项目2007-2009基于DEM的黄土高原地面坡谱研究项目负责人国家自然科学基金2003-2005　　不同空间尺度数字高程模型地形信息容量与转换图谱项目负责人国家自然科学基金2002-2003多源空间信息数据挖掘项目负责人国家科技部863课题2000-2002数字高程模型不确定性及其对应用的影响项目负责人国家自然科学基金

你的某个变量的分组数目太少了，不能去做某些分析，核实原始数据并修改吧

数据挖掘建模的标准流程，同时亦称为跨产业数据挖掘标准作业程序，数据挖掘主要分为商业定义、数据理解、数据预处理、建立模型、实施六步，各步骤的叙述说明如下：1.定义商业问题，数据挖掘的中心价值主要在于商业问题上，所以初步阶段必须对组织的问题与需求深入了解，经过不断与组织讨论与确认之后，拟订一个详尽且可达成的方案。2.数据理解，定义所需要的数据，收集完整数据，并对收集的数据做初步分析，包括识别数据的质量问题、对数据做基本观察、除去噪声或不完整的数据，可提升数据预处理的效率，接着设立假设前提。3.数据预处理，因为数据源不同，常会有格式不一致等问题。因此在建立模型之前必须进行多次的检查修正，以确保数据完整并得到净化。4.建立模型，根据数据形式，选择最适合的数据挖掘技术并利用不同的数据进行模型测试，以优化预测模型，模型愈精准，有效性及可靠度愈高，对决策者做出正确的决策愈有利。5.评价和理解，在测试中得到的结果，只对该数据有意义。实际应用中，使用不同的数据集其准确度便会有所差异 ，因此，此步骤最重要的目的便是了解是否有尚未被考虑到的商业问题盲点。6.实施，数据挖掘流程通过良性循环，最后将整合过后的模型应用于商业，但模型的完成并非代表整个项目完成，知识的获得也可以通过组织化、自动化等机制进行预测应用，该阶段包含部署计划、监督、维护、传承与最后的报告结果，形成整个工作循环。

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：1. 师资力量雄厚要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。2. 就业保障完善实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。3. 学费性价比高一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。希望你早日学有所成。

大数据挖掘在虚拟医药科研方面的思考 1.基于大数据挖掘的虚拟医药科研案例 数据挖掘发展到今天，按照时下的概念应该到了“大”数据挖掘的时代了。我们还是先从几个相关案例开始吧。 1.1 虚拟临床试验-大数据采集 我们首先来看这样一个案例。2011年06月，辉瑞制药有限公司宣布开展一项“虚拟”临床研究，该项研究是一个得到美国食品和药物管理局批准的试点项目，首字母缩写为“REMOTE”。“REMOTE”项目是在美国开展的第一项病人只需使用手机和互联网、而不用重复跑医院的临床研究，该项目的目标是要确定此类“虚拟”临床研究能否产生和传统临床研究一样的结果。而传统的临床研究要求病人住在医院附近，并且定期前往医院或诊所进行初次检查和多次后续检查。如果这一项目有效，那它可能意味着全美国的病人都能参加今后的许多医学研究。这样一来，原先的科研项目中未得到充分代表的群体将得以参加，数据收集速度将大大加快，而且成本也很可能会大幅下降，参与者退出的几率也很可能会降低不少。 从上例中，我们可以看到，利用互联网可以收集远远大于传统临床科研样本数目的超大量病人的临床数据，而且其中有些临床数据可能来自于更加便捷的可穿戴健康监测设备。如果这样的研究，在科研设计严谨、质量标准得到有效执行、各种误差得到有效控制的情况下，科研的效率和成果的可信度可以显著提高。正如辉瑞公司首席医疗官弗蕾达?刘易斯-霍尔所说的：“让更多样化的人群得以参与研究有可能会推动医学进步，并为更多的病人带来更好的疗效。” 1.2 虚拟药物临床试验-大数据挖掘 我们再来看另外一个案例。1992年，抗抑郁药物帕罗西汀（Paxil）获准上市；1996年，降胆固醇药物普拉固（Pravachol）正式开售。两种药品生产企业的研究证明：每种药物在单独服用时是有效且安全的。可是，患者要是同时服用两种药是否安全，没有人知道，甚至很少有人想过。美国斯坦福大学的研究人员应用数据挖掘技术分析了数万例患者的电子病历后，很快发现了一个出人意料的答案：同时服用两种药物的患者血糖含量较高。这对于糖尿病患者来说影响很大，过多的血糖对他们来说是一种严重的健康威胁！科学家还通过分析血糖检测结果和药物处方，来寻找隐藏的规律。 对于单个医生来说，他所经历的同时服用这两种药物的病人是很有限的，虽然其中可能有少数的糖尿病患者莫名其妙地血糖升高了，但医生很难意识到这是由于病人同时服用了Paxil和Pravachol造成的。因为这是一种掩藏在大数据中的隐含规律，如果不是有人有目的地专门研究Paxil和Pravachol联合用药的安全性的话，个体医生是很难揭示这个规律的。但是，临床药品成千上万，我们怎么可能对任意组合的两、三种药联合应用的安全性和有效性进行逐一研究呢？数据挖掘很可能是一种有效的、快速的、主动式的探索多种药联合应用问题的方法！ 研究者不必再召集患者去做临床试验，那样做的话花费太大了。电子病历及其计算机应用的普及为医疗数据挖掘提供了新的机遇。科学家不再局限于通过召集志愿者来开展传统的课题研究，而是更多地从现实生活中的实验中，如日常的大量的临床案例中筛选数据并开展虚拟科研，这些并非来自计划的课题立项的实验数据保存在许多医院的医疗记录中。 类似本案例，应用数据技术使得研究人员可以找出在药物批准上市时无法预见的问题，例如一种药物可能对特定人群产生怎样的影响。另外，对医疗记录的数据挖掘不仅将为研究带来好处，还会提高医疗服务系统的效率。 1.3 虚拟药物靶标发现-知识发现 我们再看看这样的一类研究。通常新药研发的过程都比较漫长,投入巨大，风险也很高。有数据表明，新药研发的平均时间长达15年,平均耗费超过8亿美元。但是,由于药物疗效的不佳和毒副作用太高，使得许多药物的研发经常在临床阶段就失败了，造成了巨大的经济损失。作为药物研发的源头,药物靶标的发现和识别对药物的研发成功率具有举足轻重性的作用。随着生物信息技术的不断发展,以及蛋白质组学数据、化学基因组学数据的日益增长,应用数据挖掘技术结合传统生物实验技术,可为药物新靶标的发现提供新的技术手段,为靶标识别预测提供新的方法。构建药物靶标数据库，利用智能计算技术和数据挖掘技术对现有的药物靶标数据开展深入探索，以期发现新的药物靶标正是这样一类研究，我们也称之为药物靶标的知识发现。 传统的药物靶标的发现，通常大都是通过大量的、反复的生物化学实验来实现的，不仅成本高、效率低，成功率也很低，犹如瞎子摸象一样，不好掌握方向。而应用数据挖掘这一自动的、主动的、高效的探索技术，可以开展虚拟药物靶标发现，不仅大大加快了药物靶标发现的进程，而且大幅减少了生物化学实验的次数和成本，同时也提高了传统生化实验的成功率。 2. 数据挖掘在虚拟医药科研上的应用 大数据时代，医药研发面临更多的挑战和机遇，为了更好的节约研发成本，提高新药研发成功率，研发出更有竞争力的新药，可以应用数据挖掘技术开展虚拟医学科研和药物研究。数据挖掘在虚拟医药科研上的应用，可以总结为如下几个方面。 2.1 通过预测建模帮助制药公司降低研发成本提高研发效率。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。 2.2 通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议。例如: 通过聚类方法对患者群体进行聚类，寻找年龄、性别、病情、化验指标等方面的特征，判定是否满足试验条件，也可以根据这些特征更好的设立对照组。 2.3 分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的营销。通过关联分析等方法对试验数据进行挖掘可能会发现事先想不到一些成果，大大提高数据的利用程度。 2.4 实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒。药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防。通过聚类、关联等大数据挖掘手段分析药品不良反应的情况，用药、疾病、不良反应的表现，是否跟某种化学成分有关等。例如不良反应症状的聚类分析，化学成分与不良反应症状的关联分析等。另外在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。 2.5 针对性药物研发：通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化药物。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。很多情况下，病人用同样的用药方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对同病种的不同的患者研发不同的用药，或者给出不同的用法。 2.6 对药物化学成分的组合和药理进行挖掘，激发研发人员的灵感。例如针对于中医药物研发，用数据挖掘手段对于中药方剂和症候进行分析研究，探讨方剂和针对症状之间的联系，从功效、归经、药性和药味等方面进行分类特征分析。 3. 虚拟药物临床试验分析系统 现在越来越多的临床科研和药物临床试验都是从日常的临床工作中生成的大数据中经过严格的条件筛选来提取数据的。正如我们在本文1.1和1.2中提到的案例一样，所谓虚拟药物临床试验，是以更广泛的临床数据采集，和从海量的医院电子化的病历中按照事先的设计需求经过严格的条件筛选来开展的，虽然是虚拟的方法而不是传统的方法，这种药物临床试验研究有样本代表更广泛、成本低、效率高、研究成果更丰富等优点。采用虚拟研究的方法可以完全替代某些传统的药物临床研究，也可以作为某些传统的药物临床研究的预试验或探索性研究，以使真正的药物临床研究工作多、快、好、省。我们现在来看一下虚拟药物临床试验分析系统是如何工作的。 3.1 虚拟药物研究的基本思路 1、建设药物临床试验数据仓库，充分整合和积累的临床数据和药物应用数据。 2、设计、选取药物临床试验的观察组样本与对照组样本。 3、应用数据挖掘技术探索药物对于疾病治疗的效果和产生的副作用。 4、应用统计学技术进行药物临床试验效果的推断和评价。 3.2 建立药物临床数据仓库 建设药物临床试验数据仓库有两种途径，一种是通过经典的药物临床试验设计来定制化和采集相关数据，传统的方法主要记录在纸质文档上，也有专门数据录入软件，这种方法采集的数据是按照预先设计进行的，直接形成药物临床试验的专用数据，但通常样本数据量不会太大；另外一种是将医院大量的、历史的临床用药数据进行抽取、变换、装载，然后充分整合积累的其他临床数据和药物应用数据，形成药物临床试验数据源，为生成药物临床试验数据提供支撑，这样的样本数据量可能很大，我们后面演示的方法就是采用种数据进行“虚拟”样本筛选和分析的。 3.3 药物临床试验样本设计 药物临床试验样本根据药物研究的需要可以有很多设计，例如单因素单水平设计，单因素两水平设计，单因素多水平设计，配对设计设计，区组设计设计，重复测量设计等。我们这里以两因素区组设计为例来介绍一下样本筛选。本例仅以方法演示为目的，不考虑严格的医学专业意义。 本研究的疾病为动脉硬化心脏病，处理因素为药物应用，共有三种药物，分别为倍他乐克、诺和灵、硝酸异山梨脂。区组因素为年龄，分了三个年龄段。观察指标为血钠。我们科研设计按照“三要素、四原则”进行数据筛选。所谓“三要素”是研究人群，处理因素和观察对象。所谓四原则是指随机、对照、重复、均衡等原则。按照如下图一的输入条件，可以将数据集筛选出来，然后再用统计分析工具进行统计分析。 3.4 药物临床数据挖掘 应用数据挖掘技术不仅可以提高药物临床数据的利用程度，而且可以探索和发现药物临床应用中的新的积极作用和新的消极作用。利用多种数据挖掘方法分析临床试验数据和病人的电子化数据，可以确定药物更多的适应症和发现未知的副作用。在对临床试验数据和病人记录进行挖掘分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的推广应用。通过对药物试验数据进行挖掘可能会发现意想不到一些成果，大大提高数据的应用效益。 如本例，我们使用数据挖掘的方法深入研究药物对于实验室指标的影响。探索和发现药物临床应用中的正负影响，可以通过观察病人用药前后的很多医学特征和生理指标来进行，而观察更加客观的各种实验室指标是很多药物研究的必备设计之一。下面是一个应用倍他乐克药物治疗冠心病的研究，我们应用了数据挖掘的有关技术分析了倍他乐克的血药浓度的变化对病人各个实验室指标的影响，如下图二，显示了部分实验室指标的影响结果。 以上结果需要与临床医务人员以及药物研究人员共同探讨。在刨去了各种人为因素以及业务系统客观影响因素之后，我们可以发现先前未知的倍他乐克对病人生理指标的影响，其中有些影响在医学上可能是积极的，而有些影响在医学上可能是反面的。 3.5 统计分析设计 虚拟药物临床试验分析系统的统计分析模块，包含了药物研发中常用的统计分析方法，如T检验、方差分析、相关分析、回归分析、非参数检验等，设计思路按照统计学思维，首先对数据进行验证，根据验证结果选择统计分析方法。下面我们以重复测量设计为例进行说明。 本研究的疾病为动脉硬化心脏病，处理因素为药物应用倍他乐克，观察指标为我们从数据挖掘中发现有影响的血钾指标。我们可以使用3.3提供的模块对筛选的样本进行提取和分析，也可以从本模块直接选取所需的数据并分析。重复测量分析有两种方法，一个是Hotelling T2检验，另一个是方差分析，本系统提供了这两种统计检验方法。 部分样本数据如下图三所示： 这里，我们仅观察一下方差分析方法的结果输出，如下图四所示。 从图中我们可以看到，根据P值得到：处理因素“倍他乐克”药物对血钾起作用，测量时间对血钾有影响，处理因素和测量时间有交互影响。从而验证了我们应用数据挖掘得到的结果。 4. 数据挖掘在中药研发上的应用 以上内容，我们重点是以西药的研究应用为例来说明以数据挖掘为特色的虚拟医药研究的方法。其实，数据挖掘和虚拟药物研究还非常适合于中医中药的研究工作，因为中医学本身是一个经过几千年不断摸索、积累和验证的、知识体系庞大的、具有完整理论体系的医学科学，但我们还需要应用现代知识不断地深入理解、挖掘、提高和应用，以便与现代科学能更好地融合。而数据挖掘正是探索和解释中医学奥秘的有力工具！ 国内许多单位也开展一些中医中药数据挖掘的局部性的尝试。现在，我们就将这些数据挖掘在中医中药研究中的尝试加以汇总，分列如下： 1、中药配方中的文本数据挖掘； 2、对“药理”起关键作用的“有效成分”——单体或化学成分的挖掘； 3、中药方剂配伍规律的数据挖掘与研究； 4、方剂配伍物质基础与药效如(证侯、症状)关系的数据挖掘； 5、方剂配伍的用量与方剂效用级别间的关系(量效关系及模型) 挖掘； 6、中药药性理论与中药有效成份的关系挖掘； 7、方剂中各药味间的相关性挖掘； 8、相似病症的隐含相似关系挖掘； 9、同种疾病不同药方的相似性和差异性的挖掘和研究。 10、数据挖掘用于不确切病症的分类和研究。

数据挖掘算法工程师岗位职责 　　在现在的社会生活中，岗位职责使用的频率越来越高，制定岗位职责可以最大限度地实现劳动用工的科学配置。一般岗位职责是怎么制定的呢？下面是我收集整理的数据挖掘算法工程师岗位职责，仅供参考，希望能够帮助到大家。 数据挖掘算法工程师岗位职责1 　　岗位职责： 　　负责团队现有算法的优化，代码实现以及移植 　　负责算法计算性能优化，并推动其上线应用 　　基于大规模用户数据，以效果为目标，建立并优化系统的基础算法和策略 　　应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在价值跟踪新技术发展，并将其应用于产品中； 　　跟踪新技术发展，并将其应用于产品中 　　协助其它技术人员解决业务及技术问题 　　 任职资格： 　　熟练使用Java、python、scala语言（至少一门），熟悉面向对象思想和设计模式 　　具备一年以上机器学习理论、算法的研究和实践经验 　　擅长大规模分布式系统。海量数据处理。实时分析等方面的算法设计。优化 　　熟悉Hadoop、spark等大数据处理框架 　　具备分布式相关项目研发经验（如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache等） 　　熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，并具备多年的"实际工作经验 　　对数据结构和算法设计有深刻的理解 　　具有良好的分析问题和解决问题的能力，有一定数学功底，能针对实际问题进行数学建模 　　良好的逻辑思维能力，和数据敏感度，能能够从海量数据中发现有价值的规律 　　优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情 　　良好的团队合作精神，较强的沟通能力 数据挖掘算法工程师岗位职责2 　　1、通过海量数据挖掘、机器学习等方法，构建用户画像、个性化推荐、销量预测、风险控制等系统 　　2、参与数据挖掘项目的设计、实现、算法调研、优化 　　3、用户分析、理解及建模，持续提升用户产品体验 　　4、调研并促进数据挖掘在公司多个业务领域的应用 　　 任职资格： 　　1、熟悉Java、Scala或Python编程语言，有Java多线程、AkkaActor编程经历者优先。 　　2、熟悉hadoop、Spark、Redis、ES以及数据可视化等方面者优先 　　3、拥有基于MapReduce的分布式编程思想，熟悉常用的机器学习算法，如：决策树、SVM、聚类、回归、贝叶斯、神经网络。且有上述算法的分布式实现与优化经验者优先 　　4、熟悉大规模分布式系统理论，研读过mllib/mahout/H20/TensoFlow等源码，在项目中将分布式算法应用到业务当中者优先。 　　5、较强的英文文献阅读理解能力，相关文档编制能力 数据挖掘算法工程师岗位职责3 　　 工作职责： 　　1、运用数据挖掘和机器学习方法和技术，深入挖掘和分析海量商业数据 　　2、包括但不限于风控模型、用户画像、商家画像建模、文本分析和商业预测等 　　3、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析用户行为，建设用户画像 　　4、从系统应用的角度，利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题 　　 任职要求 　　—计算机、数学，统计学或人工智能等相关专业硕士以上学历，5—10年以上或相关工作经历 　　—精通1—2种编程语言（Python或Java），熟练掌握常用数据结构和算法，具备比较强的实战开发能力，能带领团队共同进步。 　　—具有统计或数据挖掘背景，并对机器学习算法和理论有较深入的研究 　　—熟悉数据挖掘相关算法（决策树、SVM、聚类、逻辑回归、贝叶斯） 　　—具有良好的学习能力、时间和流程意识、沟通能力 　　—熟悉Spark或hadoop生态分布式计算框架 　　—优秀的沟通能力，有创新精神，乐于接受挑战，能承受工作压力 　　—有互联网，央企，政务，金融等领域大规模数据挖掘经验者优先 ;

人工智能是计算机科学的一个分支，它主要是模拟人的智力，因此主要的研究领域为机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。而人工智能自从出现以来，不管是理论还是技术都在不断的完善，因此使用范围也都在不断的增加，可以想象的到，以后智能化的产品，将会层出不穷。人工智能主要是模拟人类的智慧，所以它的智力虽然不太高，但是依然有很大的作用。人的大脑是非常复杂的，所以想要完全的模拟基本不可能，也是由于这些，人工智能是研究或者是开发都非常有挑战性，想要应聘人工智能相关的工作必须要清楚地知道计算机知识、心理学以及哲学等。人工智能可使用领域比较广泛，就比如机器学习，计算机视觉等等。其实，用一句话总结的话，就是人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 还有大数据，这个名字主要出现在IT的行业，可以简单的理解为不能在短时间内使用常规软件工具来进行捕捉、管理以及处理的数据集合，必须要结合新的处理模式才可以有很好的决策力、洞察力以及流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。以上的介绍就是这两者最大的不同之处，其实不管是大数据还是人工智能都是一个非常不错的行业，不过因为现在人们对生活要求的越来越高，更注重一些科技的产品，所以人工智能还是更为的受欢迎一些，而人工智能带来的收益也是非常不错的。下面就分享一些它们的专业知识，可以了解一下。其实人工智能需要的知识主要就是有python基础与科学计算模块、AI数学知识、线性回归算法、线性分类算法、无监督学习算法、决策树系列算法、Kaggle实战、海量数据挖掘工具、概率图模型算法、深度学习原理到进阶实战、图像识别原理到进阶实战、图像识别项目、自然语言处理原理到进阶实战、自然语言处理项目、数据挖掘项目等几大内容。而大数据需要知识是JavaSE、数据库、Web前端、JavaEE、高级框架、框架强化阶段等等。

必须数据挖掘前景好，非常好

典型的数据分析可能包含以下三个步：1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探 索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

google吧...

首先，机器学习，是让机器通过数据内在的联系，学习其中的内在规律，得到一个可以实际使用的模型，这个模型可以解决某一类数据在实际使用中的规律发现，趋势走向，分类预测，聚类分析等等。其次，大数据，这个概念就更大了，这不仅仅是一项技术那么简单了，他是集数据使用方向，大量、多维度数据处理技术，云存储，云计算等多项先进技术的综合性学科。说具体些，这是把各类实际生活中产生的大量，多维度数据做处理，并产生更大价值的应用型学科，和生活生产紧密相关的实用技术。第三，数据挖掘，这个顾名思义，从数据中挖掘我们想要的信息，帮助我们提高生产力，所有的技术都是以提高生产或推动别的技术革新为基础的。数据挖掘是上世纪80年代兴起于美国的一门学科，和机器学习相比，他更偏重于数据，会结合统计学的知识，涉及关联，分类，聚类等核心技术。第四，嵌入式，这个我的了解比较粗浅，你大致参考，说的不对请谅解：嵌入式系统的定义：“用于控制、监视或者辅助操作机器和设备的装置”。从应用对象上加以定义，嵌入式系统是软件和硬件的综合体，还可以涵盖机械等附属装置。国内普遍认同的嵌入式系统定义为：以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等严格要求的专用计算机系统。最后回到你的核心，和机器人有什么关系，首先，机器学习是一门综合性学科，他设计机器人的行为决策选择，这一部分和数据挖掘有相容部分。其次大数据前面也说了，是一个很宽泛的概念，他在机器人上的应用肯定是设计机器人的信息存储，云计算相关领域。而嵌入式，这个和机器人相关性比较大，通过嵌入式系统，可以提高机器人的可操作性能。最后的最后，机器人行业是未来市场空间非常巨大的行业，同学加油，前途无量。

数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。对于每一个面临竞争的公司，数据仓库是必须最终拥有的市场武器。通过它可以更多地了解客户的需求以及处理这些需求的方法。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。作为专门管理企业前台的客户关系管理为企业提供了一个收集、分析和利用各种客户信息的系统，帮助企业充分利用其客户管理资源，也为企业在电子商务时代从容自如地面对客户提供了科学手段和方法。建立和维持客户关系是取得竞争优势的唯一的最重要的基础， 这是网络化经济和电子商务对传统商业模式变革的直接结果。 1 客户关系管理（CRM） 1.1 内容 CRM的概念由美国Gartner集团率先提出。我们认为，CRM是辨识、获取、保持和增加“可获利客户”的理论、实践和技术手段的总称。它既是一种国际领先的、以“客户价值”为中心的企业管理理论、商业策略和企业运作实践，也是一种以信息技术为手段、有效提高企业收益、客户满意度、雇员生产力的管理软件。 客户关系管理（CRM）源于以“客户为中心”的新型商业模式，是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。通过向企业的销售、市场和客户服务的专业人士提供全面、个性化的客户资料，并强化跟踪服务、信息分析的能力，使他们能够协同建立和维护一系列与客户和生意伙伴之间卓有成效的“一对一关系”，使企业得以提供更快捷和周到的优质服务、提高客户满意度、吸引和保持更多的客户，增加营业额。通过信息共享和优化商业流程有效地降低企业经营成本。 1.2 CRM解决方案的组成 CRM作为企业管理系统软件，通常由以下三部分组成： （1）网络化销售管理系统（Sales Distributor Management，SDM）。该模块以市场和销售业务为主导，对销售的流程进行了详细的管理，是销售管理人员进行管理和销售业务员销售自动化的重要工具。它实现了销售过程中对客户的集中管理和协同管理，销售管理人员可以随时对销售情况进行分析，具体功能包括客户接待管理、报价单处理、销售合同管理、回款单处理、综合查询功能、综合统计功能。 （2）客户服务管理系统（Customer Service Management，CSM）。该模块主要对企业的售后服务进行管理，加快售后服务的响应速度，提高客户满意度，对服务人员进行考核，加强对产品质量的监督。 客户服务系统最典型的代表就是呼叫中心环境，通过呼叫中心环境布署并且实现基于电话、Web的自助服务。它们使企业能够以更快的速度和更高的效率来满足其客户的独特需求。由于在多数情况下，客户忠实度和是否能从该客户身上赢利取决于企业能否提供优质的服务，因此，客户服务和支持对许多企业就变得十分关键。 （3）企业决策信息系统（Executive Information System，EIS）。随着电子商务时代的到来， 各行各业业务操作流程的自动化，企业内产生了数以几十或上百GB计的大量业务数据。这些数据和由此产生的信息是企业的财富，它如实地记录着企业运作的本质状况。但是面对如此海量的数据，迫使人们不断寻找新的工具，来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价值的知识，使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。 1.3 CRM的实施 CRM项目的实施可以分为3步：①应用业务集成。将独立的市场管理，销售管理与售后服务进行集成，提供统一的运作平台。将多渠道来源的数据进行整合，实现业务数据的集成与共享；②业务数据分析。对CRM系统中的数据进行加工、处理与分析这将使企业受益匪浅。对数据的分析可以采用OLAP的方式进行，生成各类报告。也可以采用业务数据仓库（Business Information Warehouse）的处理手段，对数据做进一步的加工与数据挖掘，分析各数据指标间的关联关系，建立关联性的数据模型用于模拟和预测；③决策执行。依据数据分析所提供的可预见性的分析报告，企业可以将在业务过程中所学到的知识加以总结利用，对业务过程和业务计划等做出调整。[page] 2数据挖掘 2.1 什么是数据挖掘 数据挖掘（data mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其它信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程由以下步骤组成： ①数据清理；②数据集成；③数据选择；④数据变换；⑤数据挖掘；⑥模式评估；⑦知识表示。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。在客户关系管理（CRM）中，数据挖掘的应用是非常广泛的。CRM中的客户分类，客户赢利率分析，客户识别与客户保留等功能都要借助数据挖掘来实现。 2.2数据挖掘在CRM中的应用 比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它们可以在以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域与阶段得到应用。 2.2.1 关联分析 关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如“90％的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。 2.2.2 序列模式分析 序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A→B→C出现的频度较高”之类的知识。序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集， 挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时，同样也需要由用户输入最小置信度C和最小支持度S。 2.2.3 分类分析 设有一个数据库和一组具有不同特征的类别（标记），该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。 2.2.4 聚类分析 聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。 3 结束语 应用数据挖掘技术，较为理想的起点就是从一个数据仓库开始。这个数据仓库，里面应保存着所有客户的合同信息，并且还应该有相应的市场竞争对手的相关数据。数据挖掘可以直接跟踪数据，辅助用户快速作出商业决策。用户还可以在更新数据的时候不断发现更好的行为模式，并将其运用于未来的决策当中。

数据分析师作为一个越来越炙手可热的行业，主要职责包括： 1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求； 2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；

《数据挖掘与数据化运营实战》（卢辉）电子书网盘下载免费在线阅读链接: https://pan.baidu.com/s/1Oi21N0aE1IwJezFAWXtNRw 提取码: gjac书名：数据挖掘与数据化运营实战作者：卢辉豆瓣评分：7.2出版社：机械工业出版社出版年份：2013-6页数：276内容简介：《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。作者简介：卢辉，阿里巴巴商业智能部数据分析专家，从事数据库营销和数据化运营分析多年，曾在不同行业以商务拓展(BD)经理、项目经理、市场营销部经理、高级咨询顾问、数据分析专家的身份亲历大量的数据库营销和互联网行业数据化运营应用项目。目前在阿里巴巴主要从事数据化运营的数据挖掘规划、项目管理、实施，拥有比较丰富的互联网行业数据化运营项目经验。关注数据化运营的规划和数据挖掘项目的管理。

很多人都开始关注数据分析，这是因为数据分析行业十分有前景。而学习数据分析需要学习数据挖掘，其中学习数据挖掘需要掌握很多的知识。我们在这篇文章中给大家介绍一下数据分析以及数据挖掘需要学习的知识，希望能够给大家带来帮助。需要告诉大家的是，我们学习有关数据的知识的时候，一定离不开统计知识的学习，当然Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据挖掘的话，就要重视数学知识，数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。这些都是学习数据挖掘的基本功。而数据挖掘中的朴素贝叶斯算法需要概率方面的知识，SKM算法需要高等代数或者区间论方面的知识。当然，我们可以直接套模型，R、Python这些工具有现成的算法包，可以直接套用。但如果我们想深入学习这些算法，最好去学习一些数学知识，也会让我们以后的路走得更顺畅。我们经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。可以挖掘的数据类型有很多，具体就是关系数据库、数据仓库、事务数据库、空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库。关系数据库就是表的集合，每个表都赋予一个唯一的名字。每个表包含一组属性列或字段，并通常存放大量元组，比如记录或行。关系中的每个元组代表一个被唯一关键字标识的对象，并被一组属性值描述。那么什么是数据仓库呢？数据仓库就是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新构造。数据挖掘的工作内容是什么呢？数据分析更偏向统计分析，出图，作报告比较多，做一些展示。数据挖掘更偏向于建模型。比如，我们做一个电商的数据分析。万达电商的数据非常大，具体要做什么需要项目组自己来定。电商数据能给我们的业务什么样的推进，我们从这一点入手去思考。我们从中挑出一部分进行用户分群。关于数据挖掘需要学习的知识我们就给大家介绍到这里了，相信大家看了这篇文章以后对数据挖掘有了一个新的看法。其实数据挖掘的学习并非一日两日就能够完成，只有我们坚持学习，我们才能够有所收获。

《数据挖掘与数据化运营实战》（卢辉）电子书网盘下载免费在线阅读链接：https://pan.baidu.com/s/18Gb_1dbRvNqU92brWtZKqA 密码：dotm书名：数据挖掘与数据化运营实战作者：卢辉豆瓣评分：7.2出版社：机械工业出版社出版年份：2013-6页数：276内容简介：《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》共19章，分为三个部分：基础篇（第1～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（第6～13章）主要介绍实践中常见的分析挖掘技术的实用技巧，并对大量的实践案例进行了全程分享展示；思想意识篇（第5章，第14～19章）主要是有关数据分析师的责任、意识、思维的培养和提升的总结和探索，以及一些有效的项目质控制度和经典的方法论介绍。海报：作者简介：卢辉，阿里巴巴商业智能部数据分析专家，从事数据库营销和数据化运营分析多年，曾在不同行业以商务拓展(BD)经理、项目经理、市场营销部经理、高级咨询顾问、数据分析专家的身份亲历大量的数据库营销和互联网行业数据化运营应用项目。目前在阿里巴巴主要从事数据化运营的数据挖掘规划、项目管理、实施，拥有比较丰富的互联网行业数据化运营项目经验。关注数据化运营的规划和数据挖掘项目的管理。

数据挖掘应用：如何做好关联分析说起关联分析，也许是太过于专业了，但你应该听说过啤酒与尿布的典型案例，啤酒与尿布就是关联分析的典型，让无数的人都对该规则津津乐道，但这个都已经成为过去了，现在数据增长及产品增长飞速，会出现越来越多啤酒与尿布的规则指导市场运营。关联分析具体能用来做什么呢？可以一句话来概括：最大限度地从你口袋里面掏出更多的钱买我的产品。1.通过关联规则，推出相应的促销礼包或优惠组合套装，快速帮助提高销售额。如前面所说的：飘柔洗发水+玉兰油沐浴露、海飞丝洗发水+舒肤佳沐浴露等促销礼包；还比如全家里面推出的牛奶+面包、豆奶+面包的早餐组合。2.零售超市或商场，可以通过产品关联程度大小，指导产品合理摆放，方便顾客最购买更多其所需要的产品。最常见的就是超市里面购买肉和购买蔬菜水果等货架会摆放得很近，目前就是很多人会同时购买肉与蔬菜，产品的合理摆放也是提高销售的一个关键。3.进行相关产品推荐或者挑选相应的关联产品进行精准营销。最常见的是你在亚马逊或京东购买产品的时候，旁边会出现购买该商品的人，有百分之多少还会购买如下的产品，快速帮助顾客找到其共同爱好的产品。物以类聚，人以群分。例如，穷人一般和穷人在一起，富人也喜欢和富人在一起。还有数据挖掘的人喜欢和数据挖掘的人打交道，都离不开这些鸟道理。4.寻找更多潜在的目标客户。例如：100人里面，购买A的有60人，购买B的有40人，同时购买A和B的有30人，说明A里面有一半的顾客会购买B，反推而言。如果推出类似B的产品，除了向产品B的用户推荐（因为新产品与B的功能效果比较类似）之外，还可以向A的客户进行推荐，这样就能最大限度地寻找更多的目标客户。如何做好关联分析呢？1.必须进行大量的产品梳理工作，区分不同等级的层次关系，并且给相应的产品打上合适的标签。产品梳理是一项纯手工的并且需要耗费大量的人力及时间才能完成的。一般的企业，其产品不会很多，就比如P&G的产品或者其SKU数（库存量），也不过是几千个，但产品梳理的标准是很重要的。产品标准过于粗放，对于后期的关联分析意义不大；产品标准过于细化，如涉及到SKU的层面的话，关联分析出的规则也不一定很理想。所以选定好一个比较合理的产品梳理规范，对于关联分析的结果精准程度很重要。如果对于大零售超市或商场，其SKU数一般都是几十万甚至上百万，产品梳理工作是一项很痛苦的工作，但如果要从数据角度进行产品运营，建议可以开展相应的产品梳理咨询项目，通过半年多的产品梳理，形成标准化的产品梳理流程及产品目录。过去的半年里，在对某商场的产品梳理时候，发现目前的产品体系还是漏洞百出，很多还是很不规范的。做好关联分析或数据运营，请从产品梳理工作开始。2.建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。SPSS Clementine里面的关联分析模块，其实其对数据格式要求很严格，还是SAS的EM模块比较好用，纯图形化操作。3.请深刻理解关联分析中的三度：置信度、支持度、提升度，同时不能忽略产品规模。如果规则的提升度很高，但其相关的置信度很小，说明其市场规模很小。市场经营必须同时考虑市场规模大小及精准程度大小的两个维度。如果该规则真的很精准，但其受众客户就只有几百个，对于销售额而言，一点都没有影响。而另外一条规则虽然提升度不是很高，但其受众客户涉及了几万人，对该部分客户进行营销，能够有效地扩大规模，大幅提高销售额。所以后期的营销规则选取也必须要切合实际的商业应用。关联分析有哪些后遗症？1.注意购买产品赠送礼品的人为因素影响规则。有些挖掘师或分析师在做出关联分析后，看到了几条提升度及置信度都很高的规则，就兴奋不已地告诉客户：我觉得产品A和产品B有很大的关联性，从数字上看，捆绑销售肯定能够取得很好的销售效果。当拿到这样的结果的时候，客户很镇定地说：“你不知道我们在某月的时候，大量开展了购买产品A即可免费赠送产品B的活动么？”杯具，坑爹。对于这个时候的挖掘师是很悲催的。在筛选关联规则的时候，必须对该企业过去一年开展的活动有了解，还必须对不同时间段的主推产品进行提前沟通，确保关联规则不受人为因素影响。2.注意产品之间的位置摆放是否有很大的影响。在零售大商场中，产品摆放的位置对产品关联销售会产生很大的影响的，因为关联分析就是为了更方便地让顾客找到其需要的产品，购买更多其需要的产品。人流比较大的两个相隔货架之间的产品关联性比较大，在很多项目中会发现不少的这样规则。但其结果表明了货架关联性比较大，摆放在一起就肯定比较合理的。但在进行关联分析的时候，客户更希望能从其他不相隔的货架之间找出更好的关联销售机会，这决定了后期的关联规则挑选难题。3.注意关联推荐的规则合理性及流失成本的大小。后期的关联推荐应用于主要是三个方面：1、重购：继续购买原来的产品；2、升级：购买更高档次的产品；3、交叉销售：购买相关的产品。如果该规则的客户本来是买了50块钱的产品的，发现关联规则里面出现了推荐其购买30块的同类型产品，这等于给客户降档推荐了，会让销售额大幅减少，销售机会白白浪费并且造成了损失，所以在进行关联推荐的时候，那些涉及到了降档的规则一定要剔除。关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合，同时也能指导货架摆放是否合理，还能够找到更多的潜在客户，的确真正的把数据挖掘落到实处。

1、WEKA WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。2、RapidMiner 该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。 RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的 MediaWiki。3、NLTK 当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。

大数据是互联网上海量的数据挖掘，而数据挖掘更多的是针对企业内部的小数据挖掘，数据分析是进行有针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展趋势，数据挖掘主要是发现问题和诊断。数据分析更多采用统计学的知识，对原数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识，还要用到机器学习的知识，这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。如果我们想从数据(即认知)中提取某些规律，我们往往需要将数据分析与数据挖掘相结合使用。想要系统学习数据挖掘与数据分析，可详细了解CDA的相关课程。CDA数据分析师认证的课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。

　　 (一)游戏名称： 圆球游戏 　　游戏规则： 　　1、所有的人分成三组，每个小组约20人，分别配有1、2、3号球 　　2、游戏要求将球按1、2、3号的顺序从发起者手里发出，最后按此顺序回到发起者手里。在传递过程中，每一人都必须触及到球，所需时间最少的获胜。 　　3、球掉在地上一次额外加10秒 　　培训师必读： 　　1、游戏开始时，三组人一般会不约而同地围成了三个圈，一个接一个地传递，计下三组的成绩，例如分别为17秒、18秒和50秒。 　　2、“有没有更好的办法让时间变得顼短些?这个游戏的最好成绩为8秒。”培训师可以向所有小组提出挑战。(参考思路：用手围成一个圆筒状，让三个球分别从上面滑下，所用时间仅为4秒!这是一个绝妙的想法!当然可能还有更快的方法，培训师需要不断启发学员去思考新的方法。) 　　培训师点评： 　　有的队员在看到成绩连自己都不敢相信--“开始觉得三十秒已是不可思议的!”“能不能再快些?”一个又一个想法从队员们的脑中蹦出来，游戏过程中不断传来喜讯u2026u2026"9秒"、"5秒"、"4秒"，最快的居然只用了0.58秒!通过这个游戏让学员感受到：每一件看似不可能的事情摆到面前时，这种“不可能”的心理定势，使每个人都会想到放弃。做了才能成功，但最终的成功不是因为你做了，而取决于你怎样去做。发挥团队智慧，集合团队的创意，一件不可能完成的事情奇迹般的成功了，这就是团队的力量!思维可以指导人们的行动，同时也约束人们的行动。要想成功唯有敢于超越自己的思维。 　　对一家企业而言，也许你的条条框框为你的发展立下了汗马功劳，但一味的遵循就易沦为守旧。为员工建立一种启发创造性和"冲破框架"的环境条件：鼓励创新精神，从而开发突破性的解决方案与策略，也就为企业创造更多地意想不到的机会。 　　 (二)十人一组找物品 　　最短时间内找到以下一组物品为胜 　　一幅画(**老师) 　　一根一米长的绳子 　　一朵花 ：任何材质 　　一首歌：(带春字的) 　　一块手绢 　　一片完整的树叶 　　一段才艺节目(排除唱歌) 　　一根头发 　　一份手抄版再别康桥 字迹要漂亮 　　一个窗花 　　一块铁器 　　目的： 团队中要发现每一个人的能力 　　团队合作中，任务分配要合理性 　　团队中每一个人能力的充分发挥后，才能更好的完成任务。 　　意义体现： 1、 选干部 　　2、 可以调动学院积极性 找到潜力 　　3、 发挥每个人的优势，特点 以利于以后工作找到好的切入点 　　4、 体现职业规划 　　5、认识到自己的存在价值 　　6、学员自我认识 　　班主任根据自身特点给出不同评价，不同的职业发展道路，了解能力后让学员班主班主任去做事(如升学，辅导学员，组织活动等)，要会找到具有这样能力的人(有影响力，组织能力，愿意帮助他人)并充分利用，充分发现每一个学员的潜能，为他们做出相应的职业规划。 　　该活动时间安排： s1 在毕业设计前做这个活动，组长在分配任务时充分考虑到组员的情况。 　　y2 在项目经理的课程上应用，说明一个项目经理要了解项目小组每一个人的能力，发挥潜能，并给于他们可以提升的方向和空间。 　　 (三)瞎子摸号 　　形式：14-16个人为一组比较合适 　　类型：问题解决方法及沟通 　　时间：30分钟 　　材料及场地：摄像机、眼罩及小贴纸和空地 　　适用对象：参加团队建设训练的全体人员 　　操作程序 　　1、让每位学员戴上眼罩 　　2、给了他们每人一个号，但这个号只有本人知道 　　3、让小组根据每人的号数，按从小到大的顺序排列出一条直线 　　4、全过程不能说话，只要有人说话或脱下眼罩，游戏结束 　　5、全过程录象，并在点评之前放给学员看 　　有关讨论： 　　你是用什么方法来通知小组你的位置和号数? 　　沟通中都遇到了什么问题，你是怎么解决这些问题的? 　　你觉得还有什么更好的方法? 　　活动过程分析： 通过自己创造的沟通方式，来迅速获得其他所有人的信息，你需要知道其他所有人是比你大还是比你小。，你让他人知道比你号大还是小的方式很重要。 　　目的：很多时候工作必须沟通，但往往沟通 会受到很大的限制，与学员的沟通占据了班主任大部分工作时间，与学员沟通存在哪些障碍? 　　班主任受限沟通案例：1、学员不善言辞，无法了解他的信息想法 　　2、学员不愿意到中心来，只能电话中沟通 　　3、学员不到中心，电话联系不上。 　　要善于沟通，主动根据资源建立多种沟通方法。 　　沟通对软件工程师的影响： 1、 我国人员沟通比例不足30% 　　2、 国外成功软件工程师沟通时间占60%以上 　　3、 性格 突破自己 　　4、 沟通人员和途径单一 　　5、为成长为项目经理做准备。 　　 (四)坐腿游戏 　　规则：若干人围成一个紧密的圈 ，前面的人做到后面的人的腿上，转圈走100步。 　　讨论：1、 分析如何做，如何改进? 　　2、在搭配上有没有存在什么问题，进行的时候存在哪些问题? 　　目的： 坚持其实很重要，把事情做好有三要素： 　　1、 制定明确的目标 　　2、 采取好的方法 　　3、 重在坚持 　　 (五)踩报纸游戏 　　规则：所有人的一只脚都要踩在报纸上，然后把报纸翻过来，不能用手，报纸不能碎，而且脚不能离开报纸。可前脚掌踩报纸，后脚跟离地，脚可以替换，但只能踩纸后替换，时间短者获胜，注意脚不可以在报纸上蹭。 　　人员：5—8人 　　目的：一个人的表现会影响到整个团队的表现，做项目也是一样。 　　 (六)松树和大树 　　适合人数：10人以上 　　材料及场地：无 　　时间：5-10分钟 　　操作程序 　　1、事先分组，三人一组。二人扮大树，面对对方，伸出双手搭成一个圆圈;一人扮松鼠，并站在圆圈中间;培训师或其它没成对的学员担任临时人员。 　　2、培训师喊“松鼠”，大树不动，扮演“松鼠”的人就必须离开原来的大树，重新选择其他的大树;培训师或临时人员就临时扮演松鼠并插到大树当中，落单的人应表演节目。 　　3、培训师喊“大树”，松鼠不动，扮演“大树”的人就必须离开原先的同伴重新组合成一对大树，并圈住松鼠，培训师或临时人员就应临时扮演大树，落单的人应表演节目。 　　4、培训师喊“地震”，扮演大树和松鼠的人全部打散并重新组合，扮演大树的人也可扮演松鼠，松鼠也可扮演大树，培训师或插其他没成对的人亦插入队伍当中，落单的人表演节目。 　　目的：在混乱中迅速找到你的合作伙伴， 考察学员建立新团队的能力。 　　 (七) 摔鸡蛋 　　活动目的 如何发挥团队的个人的力量,最后达成意见一致 　　锻炼学员的沟通能力，如何组织好各成员协调的合作关系。 　　形式:5个人一组 　　时间:20分钟 　　材料:每组一把剪刀,十只 软吸管 , 一个胶带, 一颗鸡蛋 　　适用对象:全体学员 　　操作程序:给8分钟时间,最后鸡蛋经过处理后,由该组中最高的一名学员站在桌子上,平手把鸡蛋扔下,扔到地上不摔碎,没有裂痕,算成功. 　　材料要充分利用 　　有关讨论: 　　1自己本组的实际想法,如何处理鸡蛋 　　2你们小组的分工情况 　　3你认为那一组做得比较好 　　4你们如果再做一次你们认为该如何改进? 　　 (八) 大雁南飞故事启迪 　　1、 大雁南飞，排成一个人字，前排的大雁翅膀的扇动为后面的大雁提供有利的飞行的气流，提高飞行速率。 　　2、 最后一只大雁飞行中会不断发出鸣叫声，为前面飞行的大雁激励。 　　3、 掉队的大雁会尽快飞回到本队伍中 　　4、 一只大雁受伤时，两只大雁陪伴，如果其无法飞回到队伍之中，则帮其降落到地面然后离开。 　　启示： 作为一个团队，要互相鼓励，帮助，团队会使工作效率提高，一个人出现问题，机体不能抛弃他，一个学员学习落后，要主动给于帮助。 　　 (九)杀人游戏规则 　　游戏概述： 　　这是一个锻炼表达能力、判断力、观察力、思维能力和表演能力u2026的游戏。每一个曾经参与游戏的人都会被它深深的吸引住。游戏的基础是彼此的诚实和信任，以及对游戏的认真。 　　游戏特点： 　　1.简单易学：任何人只要明白规则或看别人玩过一盘，马上就会玩了。 　　2.参与性强：只要认真对待所扮演的角色，无论是老朋友还是第一次见面的新朋友，马上会“杀”成一片。 　　游戏环境： 　　室内室外均可，最好大家围坐一起。光线暗一点效果更好。 　　游戏人物： 　　法官：控制游戏进程的人。明确每个人的身份，要做到绝对公正。 　　杀手：白天隐藏在好人中间;黑夜出来杀人。被杀后没有遗言，并不得再发言。 　　好人：白天和大家一起抓出坏人;黑夜闭眼，对杀手行凶完全不知;被杀后有遗言，然后不得再发言。 　　游戏规则： 　　以9人为例 　　1、根据人数准备好9张牌，按照不同的花色事前规定好法官1人、杀手2人、好人6人。 　　2、每人取一张牌，明确自己的身份，除法官外，不要让任何人知道。 　　3、法官宣布：所有人闭上眼睛，杀手睁眼相互认识。 　　4、法官知道谁是杀手后，宣布：杀手闭眼，所有人睁眼。 　　5、下面开始个人发表意见，按照座位顺序依次发言，相互指正，找出坏人。 　　6、所有人发言完毕后，被指正最多的人有一次为自己申辩的机会。 　　7、申辩完毕后，大家举手投票决定是否处决这个人。没过半数则该人存活。(接9) 　　8、得票过半则处决，法官宣布亮牌，让大家明确是成功抓到一个杀手，还是错杀一个好人。如错杀好人则有最后的遗言，杀手则没遗言。 　　9、法官宣布天黑，所有人闭眼，杀手出来杀人。杀手用眼神相互交流，统一杀害的目标，并用眼神告诉法官杀谁。 　　10、杀手杀人完毕后闭眼，所有人睁眼。法官宣布哪个好人被杀。被害人遗言。 　　11、继续新一轮的讨论。因为大家都发过言了，并且也有人被指正，被杀害，因此线索会越来越多u2026u2026思维会更活跃，讨论会更激烈。 　　12、如此重复，直到好人将杀手全部抓出，则好人获胜;如好人全部被害，则杀手获胜。 　　游戏技巧： 　　好人：没别的，长双慧眼吧u2026u2026错杀好人和放过坏人都等于自杀。 　　坏人： 　　坏人秘技1： 　　出卖同伙。不等你的同伙暴露，就毫不手软的指正并杀害，这样在以后为自己辩论的过程中就多了一条很有说服力的依据。 　　坏人秘技2： 　　隐藏。俗话说，枪打出头鸟。虽然你很想误导大家错杀某个好人，但在表决时你不要举手，光指正不杀害，会很好的隐藏起自己的。 　　坏人秘技3： 　　嫁祸。往往2个相互指正的人都会是好人，充分利用好他们之间的对峙，始终让他们去吸引大家的注意吧。 　　另外，还有试探、排除异己、拉拢大众、据理力争、博得同情这些技巧，也许，这就是杀人游戏的魅力所在吧。 　　 (十)传瓶游戏 　　规则：一班分为几组，10人一组，以最短时间内从第一名到最后一名，然后再到第一名，传递3个瓶子，依次传递，若掉在地上，按10秒处理，可借助工具，每个瓶要在每个人手上传递，每组设定时间目标后分几轮操作然后得实际结果。 　　目的： 1、不要低估自己的能力，不要首先为自己的工作和学习找借口，怀疑自己的能力，要以积极的态度面对问题; 　　2、看似不能实现的目标，在团队智慧的合作上能非常出色的完成。 　　操作过程： 　　第一轮 几组分别制定目标 　　然后由第一组实际操作一下，再次制定目标，重新记成绩。 　　第二轮 上一轮完成后，让各组 制定方法，要求在8秒内完成。 　　a2 班实际操作(一组16人) 　　第一轮目标： 一、40秒 二、 30秒 三、 29秒 　　第一组实际操作 10秒 　　重新制定目标 ： 一、 10秒 二、16秒 三、 8秒 　　第二轮 成绩 ： 一、3.7秒 二、5.21秒 三、 4.7秒

今天教务老师给大家收集整理了河南自考本法学教材，河南自考法学本科院校的相关问题解答，还有免费的自考历年真题及自考复习重点资料下载哦，以下是全国我们为自考生们整理的一些回答，希望对你考试有帮助！自考法律要买哪些书?自考法律专业要买的书有：序号课程代码科目名称出版时间作者出版社13708中国近现代史纲要2015李捷王顺生高等教育23709马克思主义基本原理概论2015卫兴华赵家祥北京大学30015英语二2012张敬源张虹外教研40167劳动法2011郭捷北京大学50227公司法2008顾功耘北京大学60230合同法2012傅鼎生北京大学70226知识产权法2010吴汉东北京大学80246国际经济法概论2015余劲松北京大学90228环境与资源保护法2013汪劲北京大学100249国际私法2005李双元北京大学115680婚姻家庭法2012马忆南北京大学120262法律文书写作2006宁致远北京大学130233税法2008许孟洲北京大学145678金融法2008吴志攀北京大学150169房地产法2012楼建波北京大学高等教育自学考试简称自考，1981年经国务院批准创立，是对自学者进行的以学历考试为主的高等教育国家考试。是个人自学、社会助学和国家考试相结合的高等教育形式，是我国社会主义高等教育体系的重要组成部分。其任务是通过国家考试促进广泛的个人自学和社会助学活动，贯彻宪法鼓励自学成才的有关规定，进行以学历考试为主的高等教育国家考试。造就和选拔德才兼备的专门人才，提高全民族的思想道德、科学文化素质，适应社会主义现代化建设的需要。法律专业培养系统掌握法学知识，熟悉我国法律和党的相关政策，能在国家机关、企事业单位和社会团体，特别是能在立法机关、行政机关、检察机关、审判机关、仲裁机构和法律服务机构以及涉外、涉侨等部门从事法律工作的高级专门人才。谁能告诉我自考法学本科都要买些什么书？有什么讲究法学课本每年都不一样。其中有一科目是实事。就是当年中国发生大事件，许多人在这个科目考坏了。更多追问追答我想知道有哪些书书名我想买我现在就打算自学但是不去自考办书很多，你到新华书店要今年的高自考教程就可以。另外还要在网站注册，天天看视频教程。不能落下。必须看满科时。新华书店对吧怎么还有网站还要在网站注册不是我的情况比较特殊我就是想买书看其它什么都不做就是先学必须在网上有课时。没有课时就没有考试资格。你不在网站学习也可以，但是必须注册专业网站，因为还要交一些费用，取得考试资格。司法考试挺难的。我是要取得本科书籍只学不考不可以，你必须先考专科，然后再接本。除非你是专科毕业，转专业接本。这个我知道专科已经过了现在就想拿本科书只是自己学不想考试18门课程我里个去那么多都有什么哪儿买新华书店一问就知道了。每年都不一样你可以看去年科目作为参考。不过论述类的只能是当年的。如果不是系统学下来，想一两年考下来几乎不可能。然后才可以考律师。还要6级英语资格。法学研究生考试需要的教材有哪些？学校不同参考书不同你首先要找到报考学校的招生简章招生简章里会有专门的参考数目你购买参考书目里规定的书进行复习就可以了谁能告诉我自考行政管理本科专业<法学概论>河南指定教?老兄,你是一级菜鸟吧!现在自考教材满街都是,你还用的着来这问吗?自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

减肥计划策划方案5篇 方案是书面计划，是具体行动实施办法细则，步骤等。你知道什么样的方案才能切实地帮助到我们吗?下面我给大家带来减肥计划策划方案，希望大家喜欢! 减肥计划策划方案1 活动主题：爱自己，就让自己更美丽 活动日期：20__年7月1日~8月30日 活动宗旨： 借助此次活动，提升减肥店的口碑，让顾客认同减肥店的专业技术和服务，以此能在旺季时提升销售业绩，实现减肥店盈利目标。 活动内容： 凡是顾客在活动期间购买夏季减肥项目，即享受夏日减肥优惠; A套餐：价值988元。可享受2个疗程的夏日减肥塑性项目、2次面部美容项目以及2次拔罐减肥项目。 B套餐：价值1088元。可享受3个疗程的瘦身塑形项目、3次面部美容项目、以及3次拔罐减肥项目。 凡是暑假期间会员到减肥店中来消费的顾客，可享受减肥塑性项目7折优惠、面部项目6折优惠。新顾客均可免费专业诊断。 活动注意事项: 想要活动举办得好，宣传需提前一个月开始进行。 为得到顾客的青睐，不妨在活动期间多准备一些有价值的关联活动。 活动前一定要备好相关产品，以防出现供不应求的问题。 减肥计划策划方案2 活动背景：根据20__年春学期关于市场营销专业的课程——消费者行为学课程考核需要，学生以四人小组为单位进行考核实 践活动。 为此，本小组决定以健身房为对象进行实践活动。 活动目的：通过健身房实践活动完成课程考核，累积专业经验。并且帮助健身房提高知名度及增加顾客。 活动意义：学生能够使用更加专业、安全的健身器材，知道更科学 的身体锻炼途径。在学生中加强健身意识，增强学生身体素质。 活动主题：起点健身房，为您的健康启程用每天的一块钱，换来您一生的平安 活动时间：20__年5月 活动地点：盐城工学院新校区及东校区 活动宣传: 在校园内进行发传单， 张贴海报， 置放展板， 小亭子招新， 挂横幅活动 起点健身房 为你的青春启程 此外，小组成员到学生宿舍，以及在贴吧进行宣传。 促销：依据健身俱乐部负责人的告知，可以预先招收20__年下半年学期会员，促销方式提出“1天只需1块钱”的年卡促销活动，只限前100名 活动流程：先开始进行市场调查，再进行宣传，有兴趣的同学可经该组人员带领他们对健身房进行参观，报名参加。 减肥馆活动方案3 一、活动概述 以车主宝典为载体，主办一次名为“夏日瘦身大挑战”的主题活动，配合其它媒体共同达到宣传车主宝典、赞助商、合作商户及形成车主宝典固有的活动品牌。 1、活动主题 车主宝典首届__杯夏日瘦身大挑战 ——赢全家马尔代夫豪华品质游 2、目的 a) 促进商户积极参与公司线下活动， b) 增进车主宝典用户量5000人 c) 大幅提高车主宝典用户知名度 d) 合作商家实现共赢 3、活动时间及周期 活动筹备周期15天 宣传报名 6月20日开始至7月15日截止 比赛阶段 7月17日至8月14日 总决赛-颁奖典礼 8月15日 4、活动地点(分三个阶段) a) 每周一个主题，选择合作商户提供的场地，如石兴凯，健身会所，舞蹈网、影城等 b) 总决赛-颁奖典礼 某酒店或某百货公司(初步意向：海雅百货、大梅沙) 5、活动宣传报名 a) 各参与商户提供报名服务，初步意向商户：首脑、石兴凯、舞蹈网等合作商户 b) 车主宝典软件、Didilife网上报名 二、活动推广方式 活动推广方式(分三个阶段)： 第一阶段：报名阶段 6月20日开始至7月15日截止 第二阶段：比赛阶段 7月17日至8月15日 第三阶段：总决赛及颁奖典礼 8月15日 4、 各媒体、qq群、bbs发布平台提前公布总决赛时间行程表 各网站发起召集令，邀请亲友团、热心观众免费前往观看 活动现场准备拱门、空飘、条幅等现场宣传 提前短信通知决赛时间地点，活动结束后通报冠军及奖品。 三、活动具体内容 筹备阶段6月20日之前 1、 销售业务部、商户拓展部、行业客户部联动，共同寻找主赞助商 2、 销售业务部、商户拓展部寻找适合本次活动主题的配合商户资源 3、 根据活动商家拓展情况确定分支活动地点和总决赛场地，活动策划案的最终确定 4、 报名阶段宣传、设计、文案的定稿 5、 报名阶段的物料制作及安装 6、 筹备报名阶段各推广方式的谈判、撰写、设计及最终落实。 筹备阶段需要业务部门配合寻找赞助商家及商户资源 减肥计划策划方案3 饮食 1.早餐必吃 为了减肥而不吃早餐可能会适得其反。经过一晚上，人体消耗了大量热量。如果不及时进食早餐，长时间的空腹会让人处于一种极度饥饿状态。饥饿状态下，你的下一顿就容易吃多，并且吃进的食物也较易被转化为脂肪。因此，不吃早餐减肥的方法并不明智。在这一个多月里，你需要坚持每天吃早餐，并且早餐要吃好。 2.严格控制一天摄入热量 摄入热量过多是导致肥胖的直接原因。要减肥，就要严格把关，控制饮食，减少热量摄入。一般来说，人体每天至少需要1200大卡的热量来维持身体的基础代谢。对于女性来说，摄入热量不超过1500大卡就能够减肥。因此，在这个月里，你需要合理分配一天饮食的热量，早餐吃好，午餐吃饱，晚餐吃少。 3.少吃多餐 少吃多餐是营养师们认可的科学的饮食减肥方法。少吃多餐就是把一天的饮食分成5~6餐进食，每一餐的食量要少，七分饱即可。正餐之余的几餐，尽量吃一些果蔬类的低热量食物，这样能够给人饱足感，也不会摄入太多热量。 4.多吃碱性食物 易胖体质偏酸性，需要通过饮食来调整身体的酸碱平衡，因此减肥期间，可以多吃一些碱性的食物。含钾、钠、钙、镁等矿物质较多的食物，在体内的最终的代谢产物常呈碱性。碱性的食物主要蔬菜、水果、乳类、大豆和菌类。 5.多吃纤维素丰富的食物 排毒是减肥必不可少的过程。一些人在减肥过程中会出现便秘情况，就是因为身体毒素堆积。多吃纤维素丰富的食物，多喝水，能够帮助排除身体毒素，让人更健康，更易瘦。纤维素丰富的食物包括粗粮，蔬菜等食物。 运动 1.每天坚持有氧运动30~60分钟 有氧运动是燃脂效果最理想的运动类型。在坚持30分钟以上的中低强度的有氧运动，能够消耗大量的脂肪为身体供能。因此，要达到良好的瘦身效果，需要确保每次有氧运动持续30分钟以上，最好不要超过一小时。 2.每天安排适量的力量训练 提高基础代谢率离不开运动。力量训练能够很好地锻炼到肌肉，让肌肉更有弹性。一些人会认为做力量训练的燃脂效果不理想，就只选择做有氧运动。在做力量训量过程中，燃烧脂肪确实并不多。但有研究表明，在做完力量训练后的一两个小时，身体会持续消耗热量。另外，力量训练会大大提高人的代谢能力，让人养成易瘦体质。 3.根据身体条件调整运动量 在经过一段时间的运动后，人的身体素质会提高，运动能力也会增强。一个月减肥计划中，每周的运动不要完全雷同。每天运动内容包括有氧运动和无氧运动，全身性运动和局部减肥运动。这样子，才能瘦得更快! 减肥计划策划方案4 在做这个计划之前一定要做好挨饿的心理准备咯，三个月时间请自己每天做好记录不要断掉!!! 第1个月饮食运动 早餐：豆浆、粥、牛奶、面包、鸡蛋(吃的任选几样去吃)早餐可以多吃但是不能吃油腻的 午餐：水煮菜、不加油的菜、葡萄糖1大杯、1片面包、水果类都可以 晚餐：不吃，实在是太饿了可以喝半碗汤、葡萄糖1杯 晚餐过后1个小时运动：普拉提20分钟、高温瑜伽20分钟、跑步30分钟任选1一样。做完拉伸5分钟身体 不准吃零食 第二个月饮食运动 早餐：豆浆、粥、牛奶、面包、鸡蛋(任选几样去吃) 午餐：正常饮食但是只能吃2份饱，太有腻的不可以，可以吃一点油的，葡萄糖1杯，可以吃一些菜加鱼肉，猪肉想吃可以吃瘦肉。 晚餐：不吃。这个月依旧不可以吃垃圾食品 运动：晚餐后运动量要比上个月加多20分钟。我个人是普拉提+高温瑜伽一共40分钟 第三个月饮食运动 这个月饮食可以正常吃了，晚餐也可以吃，晚餐3分饱。依旧不可以太油腻的啦!运动量跟第二个月的一样就可以了。如果特别的想吃夜宵或者是垃圾食品的话可以在每周吃1次。但是隔天要加大运动量。想吃小零食可以在早上到午餐这个期间吃 注意事项 这个期间来大姨妈还是要继续这样的饮食的，但是大姨妈来了不需要运动。多喝点红糖水和黑糖姜水。 容易水肿的，不要吃含很多盐的东西。洗澡的时候握紧拳头然后在大腿上刮按摩，脖子上脸上这些地方。 减肥计划策划方案5 提醒：最重要的是第一周，你只能吃煮的鸡蛋和黄瓜，你可以吃到饱，但是不要撑! 第一周黄瓜鸡蛋具体饮食计划 早上：鸡蛋一个(可以吃茶鸡蛋哦)，黄瓜一根 中午：鸡蛋一个(可以吃茶鸡蛋哦)，黄瓜凉菜一份 晚上：黄瓜一、两根or黄瓜凉菜一份 从第二周开始可以吃别的东西了，你就可以吃一些水煮或是清蒸的肉类还有青菜，但是不要放油。下午四点以后，只能吃鸡蛋和黄瓜。 无油蔬菜汤的制作——这些营养成分多多的蔬菜汤看着就想流口水啦，还有减肥功效，还等什么呢。 可以喝豆浆和牛奶，建议早上喝，还可以吃一些水果，香蕉除外! 以鸡蛋为主，每日三餐以鸡蛋为主食，配以青菜及水果，少量烤面包及咖啡饮料，一个星期可以减肥5KG哦! 减肥原理：鸡蛋黄中含有卵磷脂是一种乳化剂，可使脂肪胆固醇乳化成极小颗粒，从血管排除后为机体所利用。鸡蛋还可以使血液 中的高密度脂蛋白增高可保护血管防止硬化。 由此看来鸡蛋减肥法是有科学根据的，通过实践也是行之有效的一种实用的减肥法。当体重达到标准后 ，再使社如热量与热量消耗平衡，就可以使减肥效果持久。 食用规则：鸡蛋第一天量不限制，以后每日食三个，倘若胆固醇高者可只食用蛋白，蛋白以豆腐代替亦可，此方法可做两周有效。每周5KG两周共10KG。两周后不用再继续。 7日鸡蛋膳食减肥食谱 星期一 早餐：煮鸡蛋(不限)，烤面包(不限)，葡萄水果，咖啡(不加糖奶) 午餐：煮鸡蛋，烤面包，咖啡 晚餐：煮鸡蛋，青菜沙拉，泡菜(不要放太多盐)，咖啡 星期二 早餐：煮鸡蛋一只，烤面包，葡萄水果，咖啡 午餐：煮鸡蛋两只，咖啡，葡萄水果 晚餐：牛排，以西红柿为主的青菜凉盘沙拉，泡菜，咖啡 星期三 早餐：煮鸡蛋一只，葡萄水果，咖啡 午餐：青菜沙拉，西红柿，葡萄水果，咖啡 晚餐：煮鸡蛋两只，羊肉，西红柿为主的青菜沙拉，泡菜，咖啡 星期四 早餐：煮鸡蛋一只，葡萄水果，咖啡 午餐：青菜沙拉，西红柿，葡萄水果，咖啡 晚餐：煮鸡蛋两只，奶酪(b型血的人需更少量食用)，菠菜，咖啡 星期五 早餐：煮鸡蛋一只，葡萄水果，西红柿，咖啡 午餐：煮鸡蛋两只，菠菜，西红柿，咖啡 晚餐：海鱼(减肥增肥皆因鱼，吃可以减肥的鱼类)，青菜沙拉，烤面包，咖啡 星期六 早餐：煮鸡蛋一只，葡萄水果，咖啡 午餐：水果沙拉，鸡蛋两只 晚餐：牛肉排(减肥也是可以吃肉的 )，以西红柿为主的青菜沙拉，咖啡 星期日 早餐：煮鸡蛋一只，葡萄水果，咖啡 午餐：烧鸡，西红柿，葡萄水果，咖啡 晚餐：青菜汤，圆白菜，葡萄水果，青菜沙拉，以西红柿为主。 tip：配料中沙拉可用植物油、如无羊肉可用牛肉代替、再饿时可食用西红柿、咖啡不加糖奶，最好为黑咖啡。 1、关于鸡蛋，可以是白煮蛋，也可以刷洗干净，再加一包卤肉料包做成卤蛋; 2、卤肉料用随袋附送的纱布捆好，加几个八角，一小勺盐、2大勺生抽，清水，一起煮15分钟，敲碎蛋壳，转小火继续煮30分钟; 3、这样做出的卤蛋很好吃，有浓郁的混合香味; 辅助运动使线条更佳 如果能做一定的运动，效果会更好! 1、采用两脚往前伸直的姿势，用两手抓握住脚尖，往身体方向拉引。 2、一脚膝盖向内侧弯曲，用手握住另一脚的脚尖，慢慢往身体方向拉靠。注意膝盖不可弯曲。 3、两脚张开后张开，大约是肩膀的宽度，再慢慢蹲下来，尽量伸展后脚小腿肌肉。 tip:结束减肥后不能马上恢复饮食，要慢慢增加!过一个月以后，你的胃已经很小了，你只需要吃一点点就会饱。

一、信用社小额贷款的定义 信用社小额贷款是指信用社（尤其是农村信用社）发放的有一定期限的贷款，贷款金额一般较小，期限一般不超过一年，主要用于满足企业及个人日常经营和生活所需资金。二、信用社小额贷款的优势1、审批快捷：信用社小额贷款的审批和放款速度快，一般可以在一两个工作日内完成。2、无抵押：信用社小额贷款不需要抵押，只需要提供相关资料即可申请，不需要担心抵押贷款的风险。3、可以满足短期资金需求：信用社小额贷款可以满足企业和个人的短期资金需求，比如购买原材料、做工程等。三、信用社小额贷款的劣势1、利率较高：信用社小额贷款的利率较高，一般会比银行贷款高出一两个百分点。2、期限短：信用社小额贷款的期限较短，一般不会超过一年，因此只能满足短期资金需求。3、审批严格：信用社小额贷款的审批要求较为严格，一般要求有较高的信用记录。四、申请信用社小额贷款的条件1、年龄：一般要求申请人年龄在18-60周岁之间；2、职业：一般要求申请人有稳定的工作；3、信用记录：一般要求申请人有良好的信用记录；4、收入：一般要求申请人有稳定的收入；五、信用社小额贷款的还款方式1、等额本息：等额本息是指每月还款额相等，每月还款额中的本金和利息比例不断变化，每月还款额相等，本金每月减少，利息每月减少，还款周期按月还款；2、等额本金：等额本金是指每月还款额中的本金额相等，利息随本金的减少而减少，每月还款额逐渐减少，还款周期按月还款；3、到期还本付息：到期还本付息是指贷款到期时一次性还清所有本金及利息，每月只需支付利息，还款周期按月还款；六、信用社小额贷款的风险1、违约风险：由于信用社小额贷款审批要求较严，但仍然存在借款人不能按时还款的风险；2、流动性风险：信用社小额贷款期限一般不超过一年，由于期限较短，资金的流动性较差；3、通货膨胀风险：由于信用社小额贷款的利率较高，如果通货膨胀率高于贷款利率，借款人的还款能力将会受到影响。企业微贷怎么贷款一、申请企业贷款要符合如下条件 1.符合国家的产业、行业政策，不属于高污染、高耗能的小企业; 2.企业在各家商业银行信誉状况良好，没有不良信用记录; 3.具有工商行政管理部门核准登记，且年检合格的营业执照，持有人民银行核发并正常年检的贷款卡; 4.有必要的组织机构、经营管理制度和财务管理制度，有固定依据和经营场所，合法经营，产品有市场、有效益; 5.具备履行合同、偿还债务的能力，还款意愿良好，无不良信用记录，信贷资产风险分类为正常类或非财务因素影响的关注类; 6.企业经营者或实际控制人从业经历在3年以上，素质良好、无不良个人信用记录; 7.企业经营情况稳定，成立年限原则上在2年(含)以上，至少有一个及以上会计年度财务报告，且连续2年销售收入增长、毛利润为正值; 8.符合建立与小企业业务相关的行业信贷政策; 9.能遵守国家金融法规政策及银行有关规定; 10.在申请行开立基本结算账户或一般结算账户。二、中小企业申请贷款需要提供的资料如下 具体经办人的姓名、联系电话、手机、传真、联系地址及邮编、网址、Email 还要提供如下材料： 1.营业执照正、副本复印件;企业名称、营业地址(省、市、县) 2.组织机构代码证正、副本复印件; 3.税务证正、副本复印件; 4.开户许可证复印件; 5.贷款卡复印件及密码(或贷款卡查询结果复印件); 6.法人代表身份证原件复印件;法人代表的工作履历(工作经历及所任职务); 7.法人任职证明、法人简历;.授权代理人的授权书及代理人身份证原件及复印件; 8.股权结构(股东姓名、股东占比)、企业注册资本、成立时间、企业净资产、总资产(万元); 9.公司章程复印件;公司业务开展情况介绍(主要说明业务开展方式，结算方式，产品在技术质量上的竞争力); 10.验资报告复印件;公司近三年经审计的财务报表(包括完整的附注)，近三个月的财务报表; 11.房产面积、购入价值(万元)、房产位置(省、市、县区); 12.最主要设备名称、最主要设备数量、最主要存货名称、最主要存货数量; 13.应收账款(万元); 14.银行借款总额(万元)、其他借款总额(万元); 15.本次贷款总额(万元)、用途及项目的可行性报告; 16.可以提供的担保方式(住宅抵押、商铺抵押、工业厂房、企业保证、存货质押、应收账款质押等的权属证明);拟提供的反担保措施; 17.贷款申请书; 18.企业决定申请贷款担保的股东会决议或合伙人会议决议; 19.特殊行业生产经营许可证的原件和复印件; 20.基本账户开户行。

法律分析：上挂职锻炼有一定的补助，以下两类工作人员可获补助：一类是因工作需要到常驻地以外实（见）习、工作锻炼、支援工作以及各种工作队等的区直单位工作人员，在途期间的城市间交通费、住宿费、伙食补助费和市内交通费按照本单位差旅费规定执行。在外工作期间，区内每人每天发放伙食补助费15元，区外每人每天发放伙食补助费30元，均不再报销伙食费和市内交通费，不发放其他任何补助。二类是被区直单位选调（抽调）到区直单位挂职锻炼或开展专项工作的区直单位常驻地以外的基层单位工作人员，在途期间的城市间交通费、住宿费、伙食补助费、市内交通费，按基层单位所在地的差旅费补助标准回原工作单位报销。在外工作期间，区直单位常驻地在区外的，每人每天发放伙食补助费30元；区直单位常驻地在区内的，每人每天发放伙食补助费15元。法律依据：《中华人民共和国政府信息公开条例》 第七条 各级人民政府应当积极推进政府信息公开工作，逐步增加政府信息公开的内容。第八条 各级人民政府应当加强政府信息资源的规范化、标准化、信息化管理，加强互联网政府信息公开平台建设，推进政府信息公开平台与政务服务平台融合，提高政府信息公开在线办理水平。第九条 公民、法人和其他组织有权对行政机关的政府信息公开工作进行监督，并提出批评和建议。

新闻的标题形式有（） 四行标题 三行标题 二行标题 单行标题 正确答案：三行标题;二行标题;单行标题

村民代表的权利：1、单独或与其他村民代表联名向村民委员会提出议题；2、在村民代表会议上发表意见和提出建议，评议村民委员会及其成员的工作，提出批评和建议；3、对工作中造成严重失误和失职的村民委员会及其成员提出质询，村民委员会及其成员应到会予以说明和答复；4、对涉及全体村民利益的重大事项进行讨论和决策时，享有表决权；5、受村民代表会议的委托，村民代表五人以上有权对村民委员会的某项工作进行调查。村民代表的义务：1、密切联系村民，及时反映村民的意见和建议；2、按时参加村民代表会议，正确履行村民代表职责；3、带头执行村民代表会议决议，维护村民代表会议的权威。村民代表是由村民从众多村民中直接选举或推荐出来的代表。村民代表由推选产生，具体方式有两种：1、由村民按户推选产生，按五户至十五户推选产生一名代表，户数较多的村可由十五户推选一人，户数较少的村可由五户推选一人，具体有多少户推选一名代表合适，由各地根据情况确定；2、各村民小组推选产生，置于一个村民小组推选产生多少名代表合适，也由各地根据具体情况确定。村民代表会议具有决策和监督功能，在村干部和群众当中发挥着桥梁和纽带的作用，决定了村民代表应当具备良好的自身素质，符合法定的年龄，能遵纪守法、公道正直，有参政、议政的能力，敢于坚持原则、主持正义，密切联系群众，热心为村民服务，在村民当中有一定的威信等。【法律依据】《中华人民共和国村民委员会组织法》第二条 村民委员会是村民自我管理、自我教育、自我服务的基层群众性自治组织，实行民主选举、民主决策、民主管理、民主监督。村民委员会办理本村的公共事务和公益事业，调解民间纠纷，协助维护社会治安，向人民政府反映村民的意见、要求和提出建议。村民委员会向村民会议、村民代表会议负责并报告工作。

下面这两篇论文里有你要的事例一、论新闻底线道德的法律运作：如何面对新闻道德失范 肖燕雄摘要：新闻道德失范是当前我国新闻媒体面临的一个重大问题。近十年来国内6次媒介调查结果显示，新闻道德失范的危害性极大，经由自律路径根治新闻道德失范几乎不可能。从道德分层理论、道德与法律关系、道德的现实境遇以及新闻道德本身的特性分析，文章认为，新闻底线道德的法律运作是必要的，也是可能的，并初步论述了它应该如何操作。道德的法律运作的主要方面并不是在何种程度下触犯道德规范该受何等惩罚的量化问题，更重要的是，它应该对某些新闻职业道德概念作一个明确而具体的定义。同时，我们也必须仔细考虑违犯新闻道德规范后进行救济的多种可能性。总之，新闻底线道德的法律运作应落实法对道德的形式化和技术化，重视道德规范的运作机制的建设。 关键词：新闻道德 底线道德 法律化 必要性 可能性 形式化 一、研究缘起兼新闻道德法律运作的必要性之一 新闻道德失范现象由来已久，近年来其势尤烈，刚刚过去的2003年就接连爆出几件大事。这一年的4月20日，“红包”媒体控制上海车展，报纸、电视铺天盖地的新闻竟然与车商们自己所做的广告相差无几，在厂商的操控下，部分新闻传媒完全丧失了客观立场。同年的9月15日，新华社发布了令人震惊的消息：11名新闻记者（其中有4名新华社记者）在采访山西繁峙矿难过程中，收受当地有关负责人及非法矿主贿送的现金和金元宝，上演一出“有偿不闻”的丑剧。《新闻记者》杂志连续三年评出的“年度十大假新闻”更是从较为专业的角度向我们展示了当前新闻道德失范的一个重要方面。 对于上面所谈到的种种有违新闻职业道德的现象，业内人士或专家给出了一些大同小异的界定。有的学者将其称之为新闻腐败现象，有的称之为新闻道德沦丧或传媒操守问题。但无论如何界定这一现象，其实它们都与新闻道德有关。对于各种形式的违背新闻道德的现象，社会必须作出反应，必须通过一系列的措施来彻底解决之。近年来，业界及政府对新闻道德失范也进行了一系列的整治，并出台了一系列的规约，但效果并不明显。1991年，中华全国新闻工作者协会制订了《中国新闻工作者职业道德准则》，并在1994和1997年经过两次修订。1993年，中宣部和国家新闻出版署联合发出了《关于加强新闻队伍职业道德建设、禁止“有偿新闻”的通知》。但是，此后的新闻道德失范不光没有得到遏制，反而大有溃退之势，而且花样翻新，走向了多种形式的新闻寻租。有事实为证。国内（含港台）关于新闻从业人员职业道德状况的6次调查[1]有力地说明了我国最近十年来新闻道德建设方面面临的观念上和实践中的危机。这些调查显示，新闻从业人员在新闻职业道德方面违约现象严重，且普遍存在着“言行不一”的情况（特别是在大陆地区），认识是一回事，行动是另一回事。可见，职业道德的诉求效果是很有限的。因为道德的召唤建基于新闻主体内心某一天突然的向善追求。但是，太多的外在诱惑，不良的媒介生态，过低的伦理素养，在道德上希望某些新闻传媒与新闻记者自律，无异于与虎谋皮。多数媒体认识到，防止新闻道德失范光靠思想教育和职业自律不够，它迫切需要社会监督和建立相关制度。2003年9月26日，新华社自曝家丑，并公布举报电话、电子信箱和通信地址。中国记协、中央电视台也分别对外公布举报电话，吁请社会监督。11月5日，人民日报 、新华社、《求是》杂志、光明日报、经济日报、中央人民广播电台、中央电视台联合发布《“弘扬职业精神、恪守职业道德、维护队伍形象”自律公约》，公布监督电话，表示“自觉接受监督，严肃查处违规违纪问题”。其实，对自律与他律相结合的重要性的认识，也不是自此时始。早在1997年1月，全国记协就公布了《关于建立新闻工作者接受社会监督制度的公告》，欢迎社会各界对新闻工作者的职业道德行为进行监督。为此，全国记协还树立包括人民日报、新华社、中央电视台等在内的41家新闻机构作为“精神文明示范单位”，以促进全国新闻界的职业道德和精神文明建设。但是同样收效甚微。这也进一步证明，即便是有了明确的接受社会监督的意识和要求，“但是由于缺乏相应的监督机制，导致规章制度的执行常常出现‘梗阻"，导致对教育后的效果检验和行为监督缺少相应的手段，而流于形式的现象……当前我国的新闻职业道德建设和行业自律，应当在完善和加强监督机制上多下功夫，要强化对媒体和新闻工作者职业行为的监督检查，要加大督察结果的处罚力度，以形成一个健全、完善、有效的监督机制”。[2]这个监督机制的有效性必须以理性的和刚性的制度存在为前提，而新闻职业道德监督制度中最为理性化的刚性制度就是法律。所以本文就来讨论法律介入新闻道德的问题，看它是否必要，是否可能，在何种程度下可能，以及如何实现其运作。 二、新闻道德法律运作的必要性之二：道德与德治的现实境遇 西方著名伦理学家麦金太尔有一个基本见解：道德理论是随着社会生活本身的变化而变化的，任何一种道德理论都有其深刻的社会学根基。在现代社会，人们通常把冲破身份、等级和出身等传统对个人的制约的樊篱和现代自我的出现看作是历史的进步。而麦氏则认为，这种脱离社会规定性的“自我”，即不具有任何必然的社会内容和必然的社会身份的自我，恰恰是当代道德问题最深刻的根源所在，因为在社会道德的意义上，人们在庆贺自己获得历史性胜利的同时，却把人类传统道德的社会根基也一并铲除了。如果道德判断的标准只出于“自我”，那将不可避免地导致不可捉摸的道德相对主义。正是道德相对主义导致了现代社会的“道德裂变”或“现代性道德危机”。由此，道德权威丧失；道德观念一致性缺失；道德理论的哲学本性、价值观和世界观本性脱离了其本体论的意义和地位，道德取向纯粹工具化，认识论的时代取代了本体论的主导地位。[3] 如何应对这种危机？简略地说，应对全球道德危机有两条路线可走，一是走麦金太尔所主张的重建道德哲学世界观的“上层路线”。但在异质性的现代社会里，这似乎不太可能。一是走尊重底线伦理中内在法制意蕴的“法律化”“下层路线”，重新厘清现代社会中道德与法律的关系。我们先论前一条路线在中国当下的不可能性，下文再论后一条路线，即法律道德化的可能性。 从社会形态的角度讨论，传统社会是小型简单社会，是同质性社会；现代社会是大型复杂社会，是社会分工日益精细的异质性社会，随着各种利益集团的形成，道德相对主义风行。前者是熟人群居的空间，人际关系也就是社会关系，约束个人行为的是伦理规范；后者是“陌生人的社会”，是一个政治社会、规则社会，它需要制度理性来保证社会秩序。所以从传统社会进入现代社会后，传统的“境界伦理”、“美德伦理”、“身份伦理”应分别改造为“境遇伦理”、“规则伦理”、“契约伦理”。真正意义的新闻本来就是现代社会的产物，新闻道德是从一个国家、民族、社区的“公共”生活中发展出来的，它关乎公共事务，而不是个人事务。新闻道德规范需要以制度理性来取代道德理想，新闻从业人员的行为必须被约束在公共规则之下，道德理想的未来性、务虚性必须让渡给制度安排的现实性、务实性。总之，道德的转型是时代使然，是地球人的“别无选择”之选择。 从行为方式的角度讨论，道德观则可分为程序道德观和贤人道德观。贤人道德观是建立在人性善的假定之上的，这种道德观不仅要求人人都是利他主义者，而且要求人人都是自知、自爱、自省、自律的圣贤。它确立的是最高的道德境界。中国传统的道德观是这样，计划经济时代的道德观也是如此。程序道德观是建立在人性恶的假定之上的。它认为，人类的本性中总是潜伏着某种作恶和不道德的基因，人们不光是自私自利的，而且人人都是道德机会主义者。这种道德观主张，只有通过抑恶来扬善，才能改变为恶的方式，减少为恶的程度。在市场经济时代，仅仅依靠道德教化和自省自律，是无法建立良好的道德循序和道德社会的。要形成良好的道德秩序和建立道德社会，必须建立一套行之有效的法律制度。一方面，对不道德者的恶行给予严厉惩处，增大其作恶的机会成本；另一方面，对有道德的善行以巨大的激励，提高为善的预期收益。如此，法律制裁与道德劝导相结合才是最有效的。政府与其替代个人作出道德判断和价值判断，不如努力创造适当的社会氛围和制度条件；与其直接倡导和从事道德建设，不如下大力气建立和健全法制。[4]眼前的例子是，《今日美国》因为手下记者造假，于今年3月19日在头版做了一次“自首”式曝光，为未能发现并阻止该报著名记者杰克·科利凭空捏造“重大新闻”而道歉。这种自首并不说明《今日美国》记者和管理层有着天生的社会责任感和自律精神，只说明他们慑于严厉的监督和惩罚机制而不得不这样做。因为他们知道，掩盖的代价远远大于自我曝光的代价。 再就我国现在的具体情况而言，由于绝大多数不道德行为的发生都是行为者明知不对而仍要为之，这就意味着我国目前的道德建设状况不佳，主要原因不在于道德说教的不到位，而是制度安排存在问题，急需检讨。首先，制度安排不够完整，欠缺制度结构上和操作方法上的信息反馈机制和保障机制。其次，制度安排不够合理，包括体制的不合理和细节的不合理。第三，制度安排缺乏预见性。第四，制度安排有失偏颇，导致道德恶果。[5]比如：一、人们遵从道德的代价太大（原因详下文），而违反道德的行为需要付出的代价太小，于是道德劝导和道德说教效果不大。相反，一些人故意跟道德过不去，恣意“蹂躏道德”。[6]二、一些政府部门和行政法规肆意提高行政成本，扭曲市场经济秩序，致使那些遵从道德和社会良知的企业和个人只能“弃明投暗”。良知太重，道德太重，超出了大多数人的负荷能力就成了“悬空”之物。所以此时，法制是基本前提，上位的道德还是奢侈的东西。这就需要认真考虑基本道德的制度建设问题。但是，我国各行各业在反腐败的斗争中都存在着道德化倾向。表现为：第一、对于腐败的认识道德化，即认为腐败主要是一种道德品质的问题。第二、将反腐败的手段道德化，即看重道德教育在反腐败中的作用。第三、反腐败的制度建设带有一定的道德化色彩。第四、反腐败在适用法律时自由裁量空间太大，且反腐败法律不够严格和周密。[7]可是，在现代法治和道德精神的背景下，这种作为“他治”形式的“德治”是难以操作的，也难以从正当性上证成。首先，德治意味着要形成统一、普适、确定的道德体系，而道德是多元的，非建构的、标准模糊的，因此，无论是创建新的道德体系，抑或在现有的多元道德生活中确认某一种道德标准，都涉及创制或选择的主体、资格和程序的正当性问题。其次，德治究竟是只针对行为抑或还指向内心？如果只针对行为，则违背道德的本性：因为道德区别于法律的最重要本性，在于它无论认同或责难都是指向内心的。如果它追究内在动机，那么这种“他治”意义上的德治该如何操作？是不是让道德诉求成了诛心之论？最后，道德的非程序性、非可诉性，使得德治无法凭借道德自身来实现“他治”，而必须借助某种道德以外的力量，如一定的公共权力和社会资源，以及为公共选择和决定所需要的专门制度和程序。[8]在我国，许多这种看似道德的问题其实是法律问题，将这部分道德实行法律运作实有必要。 三、新闻道德法律运作的可能性之一：道德法律化 道德是一个广泛的概念范畴。黑格尔将道德分为抽象法、道德、伦理三层；康德分为完全的义务、不完全的义务；哈贝马斯将实践理性分为实用的、伦理的和道德的；罗尔斯则区分了责任和超责任，等。我国学者认为，现代道德更是一个复杂的系统构成：它既有不同领域中道德性质（政治道德、经济道德、公共道德、职业道德、家庭伦理道德等等）区分，又有不同层次的道德规范（常德、美德、圣德）划分。通常情况下，道德的层次性划分，主要体现在公共道德或政治道德领域中，职业道德、经济道德、家庭道德大都是以常德规范构成，如诚信自律、正直守法等等，一般不需要舍己为人的圣德。（但在特殊情况下或在特殊领域中，一些职业道德行为也具有圣德性质，譬如警察和军人的牺牲精神，既是职业道德，也具有崇高性质）。所以，现代职业道德、经济道德、家庭道德等，皆可涵盖在常德之中。常德所规范的领域宽大，圣德所规范领域狭窄，这也符合道德自下而上金字塔形构成规律。由常德向上到美德再到圣德，所赖以生成的心理基础是不同的，个人道德实践的难度也是不同的。在现代社会中，通常应当是常德被全体社会成员实践、美德被多数社会成员实践、圣德由少数社会成员实践，由此形成金字塔结构，正好构成文明社会稳定的道德基础。但我们既往的伦理倡导正好逆反：常德被忽略、美德被拔高、圣德被泛化。[9]于是，人们遵从道德的代价太大。这位学者所说的常德就是我们所说的底线伦理，也即下文的“义务的道德”。恪守职业道德底线是公民的义务，它表现为自觉守法的良好品行。这就促使我们去思考道德与法律的关系问题。 道德与法律的关系问题，是困扰法学的一个哥德巴赫式猜想，德国法学家耶林曾将其比拟为法学中的“好望角”。美国当代著名法学者波斯纳在其著作中对道德与法律理论作了精辟的论述。在谈到道德的约束力时，他认为，道德确实是一种社会控制制度，是一套对于他者(others)的义务，而不是他人对我们的义务。道德需要人们自觉遵守。其中有许多规则都自动执行：如果你不同他人合作，他人也就不同你合作，因此你就会失去合作的收益。这些规则内在化了，违反了就会产生我们称之为“内疚”的不快感。但是当有些规则完全没有制裁时，就很难理解一个人为什么会服从这样一个道德原则。所以，尽管道德所起的作用是制约我们的冲动，这并不必然就使道德成了一种理性，“道德对于行为的影响程度比道德学家认为的程度要小”。[10]所以，波斯纳更看重法律对人们的行为的制约作用。法律存在于事实与规范之间。它既是社会现实的一部分，又是规范性（道德）秩序的一部分。法律运用强制，并因此保证了人们对那些并没有提出道德义务的法律或某个具体法律的服从。在谈到道德与法律的关系问题时，波斯纳认为，道德理论也许看来是法律的一个不可避免的关注，因为道德责任与法律责任之间有重迭。一方面，法律确实强化了道德。也许有人会因此说法律支持了道德，给良心制裁增加了世俗的制裁（尽管是有选择地）。而另一方面，有许多为法律所制裁的行为却与道德无关。许许多多的道德争议可以省略，或者可以重新表述为解释的问题、制度能力问题、实践政治的问题、分权的问题或遵循先例的问题，或者作为一个要求司法自制的强有力的理由。也就是说，他认为道德的法律化是一个现实的问题，此时的道德已没有了道德学家的争论席位，它必须以法律的形式进行。[11] 现代自然法学派的代表人物，美国著名法学家富勒在其名著《法律的道德性》(the Morality of Law)一书中也专门就法律与道德的关系进行了探讨。他把道德区分为“愿望的道德”和“义务的道德”。他认为前者是人们对至善的追求。若某人在追求“愿望的道德”方面取得了进步，则会受到人们的赞赏；若不去追求“愿望的道德”，也不会受到人们的谴责。而“义务的道德”是对人类过有秩序的社会生活的基本要求，故人们遵守了它也不会受到赞赏；但违反了它，则会受到谴责和惩罚。“愿望的道德”是用“你应该如此”这样的句式来表达的，而“义务的道德”则是用“你不应该如此”这样的句式来表达的。由于“愿望的道德”代表的是一种理想，所以它不是一种现实的行为规范，而“义务的道德”则要求人人必须遵循践行。按照富勒的说法，“义务的道德”可以直接转化为法律，而“愿望的道德”则不能，但能对法律产生间接的影响。富勒说，义务的道德所谴责的行为一般说就是法律所禁止或应当禁止的行为。不同之处所仅仅在于，法律在禁止这些行为时应区别行为本身的严重程度和危害大小。比如道德对于大赌和小赌之分似乎不太关心，而法律则要做区分。美国学者博登海默认为，在道德价值这个等级体系中，可以区分出两类要求和原则，第一类包括社会有序化的基本要求,它们对于有效地履行一个有组织的社会必须承担的任务来讲，被认为是必不可少的、必要的，或极为可欲的。避免暴力和伤害、忠实地履行协议、协调家庭关系，也许还有对群体的某种程度的效忠，均属于这类基本要求。第二类道德规范包括那些极为有助于提高生活质量和增进人与人之间的紧密联系的原则，但是这些原则对人们提出的要求则远远超过了那种被认为是维持社会生活的必要条件所必需的要求。慷慨、仁慈、博爱、无私和富有爱心等价值都属于第二类道德规范。这与富勒的观点如出一辙。在这两类道德中只有第一类适宜于转化为法律规则，而第二类则不能。[12] 近代以来西方的立法实践也贯彻了道德的法律运作取向，如有关诚实信用原则等底线道德的法律化就很能说明问题。1863年的《撒克逊民法典》第858条规定，契约之履行，除依特约法规外，应遵守诚实信用原则，依诚实人之所为者为之。19世纪后期制定的《德国民法典》中的第242条规定，债务人须依诚实与信用，并照顾交易惯例，履行其给付。《瑞士民法典》第2条规定：无论何人行使权利或义务均应依诚实信用为之。《美国统一商法典》第203条规定：“凡本法范围内之任何合同或义务均要求（当事人）必须以诚信履行或执行之。”该法典的《正式评论》解释说：“本条确立了一个贯穿全法典的基本原则，即在商业交易中，要求所有的协议或义务以诚信履行之或执行之。”可见，在西方民法典或商法典中，作为道德原则的诚实信用被转化为最高的法律原则，故学者称其为“帝王条款”。 有人害怕以道德的法律化来拯救道德将伤害法律又伤害道德。因为，法律可使社会有序，却难以促成社会的美好；可使人获得安全的保障，却不能使人过上优良的生活；可使人循规蹈矩，却不能使人有更高尚的追求。可是，没有“有序”，何谈“美好”？没有“安全的保障”，何谈“优良的生活”？没有“循规蹈矩”，何谈自由而高尚的追求？那么，法律何以能强制执行“义务的道德”？这就在于站在现代法律的立场，法律所强制执行的“义务的道德”无论从应然讲、还是从实然言都具有“普适性”的缘故。也许，从实证的角度而言，现代各国法律中的义务规定大相径庭，从而使现代法律所强制执行的是一种“普适性”道德的结论被轻易证伪。但事实上，各国法律中所强制执行的道德，其差异性只在于基于不同历史文化传统而对“愿望的道德”与“义务的道德”的不同划界。这不能否认法律为道德的底线之命题的成立。[13]正如哈特所言，法律的存在指的是某些人类行为不再是选择性的，而是在某些意义上是义务性的。 四、新闻道德法律运作的可能性之二及其如何操作 法哲学家博登海默指出，那些被视为是社会关往的基本而必要的道德正当原则，在所有的社会中都被赋予了具有强大力量的强制性质。这些道德原则的约束力的增强，是通过将它们转化为法律规则而实现的。中国学者认为，民法中的平等、公平、诚实信用原则，刑法中对杀人、抢劫、强奸等恶行的犯罪化，都是社会底线道德法律化运作的一般例子。对约束政府官员权力的道德原则法律化的，则有美国的《从政道德法》（1987年通过），对政府官员申报私人财产、收受礼品等作出规定；《在阳光下的政府法》规定了政务活动的公开性，以便于群众监督。有关立法、司法、行政执法等领域中的道德自律要求也都可以法律化，如中国的法官法、检察官法、警察法、公务员条例中，都有各自的职业道德的法律规定。[14] 新闻道德对新闻记者的行为和新闻报道的要求实在是基本的，甚至是“低级的”。各种新闻职业道德规范鲜有对道德理想和境界的追求的明示，它没有要求记者去实现智慧、博爱、美等“愿望的道德”，它规范的是记者忠实报道社会生活和认真对待公民精神权利的基本义务。分析《联合国国际新闻道德信条草案》、《国际新闻记者联合会记者行为原则宣言》、《美洲报业协会新闻道德信条》，有关“愿望的道德”的文字分别计有：“职业行为的崇高标准，是要求献身于公共利益。谋求个人便利，及争取任何有违大众福利的私利，不论所持理由为何，均与这种职业行为不相符合。”“新闻记者要维护两项原则：忠实收集和发表新闻的自由，及公正评论与批评的权利。”“在辩论时，保持冷静和高尚的态度。”“将……‘非出乎正人君子之口吻，即不足以充任记者，而从事写作"作为座右铭”。其他条款则是新闻正确性查证、新闻更正、尊重个人名誉与隐私、慎重处理消息来源、保守职业秘密、保证客观公正、不抄袭、不污蔑诽谤、不能接受贿赂处理新闻，这些规定都是可以实行“法治”的制度性的道德义务，而且这些义务都是公共道德，与私人道德无关。 [15]主张道德强制理论的英国的法官德富林认为，既然公共道德对社会是必需的，那么社会就有权利运用法律手段保护它。[16]在一些领域，底线道德就是法律，法律也就是底线道德，但在我国的新闻道德规范里，留存的多是党建观念，少见行业制度理性，底线道德建构不全面，本该与一些底线道德观念因应产生的法律理念更是付之阙如，比如在隐私权、公开权、公众人物、消息来源隐匿权等方面就是这样。新闻法更是千呼万唤出不来。所以对于我们而言，最为当紧的是，将反对虚假新闻和有偿新闻、保护消息来源等底线伦理规范实行法律运作，同时在民法典中建构公民隐私权概念。其实，在遏止虚假新闻方面，在香港、台湾和国外有先例可资借鉴或可资反思。1951年的《刊物管理综合条例》第6条款是关于发布虚假新闻的内容，1986年该条例被删除时，此条款被纳入《公安（修订）条例草案》中，成为其中的第27条。根据该条款，发布虚假新闻者，最高可被判罚入狱2年及罚款10万元，以督促报业谨慎从事新闻发布工作，使得公众人士免受虚假新闻的危害。并规定，任何根据该条被起诉的人，可以举证先前曾有合理的原因相信被指是虚假新闻之内容是真实的，藉此作为抗辩理由。不过，该条款因遭“草拟不良”的口实，已于1988年12月被撤销。[17] 1989年，我国台湾的沈君山教授提出，对于虚假报道，若涉及政府，台湾“新闻局”有权公布有关媒体和记者的名单。这一“示众”式的行政处罚建议在学者、业界和政府官员之间引起了争论。学界和业界多持反对意见，政府官员多持肯定意见。但学者们只是反对动用政府行政力量，而认同司法介入的解决办法。[18]大陆法系的法国和德国，也在有关新闻事业的专门法中作出规定，不得刊登、传播“虚假新闻”。1920年，在美国，一个提案被提交到纽约州立法机构，并且最后被宣布为法律。这条提案写道：“任何人如果有意识地故意向任何报纸、杂志、出版物、期刊或系列出版物的报纸管理人、主编、发行人、记者或发行人的其他雇员，通过任何手段陈述、传递或传输涉及任何个人或企业的虚假和不真实的事实陈述，并预期有关内容会照样刊登，都属轻罪。”[19] 新闻底线道德法律运作后，有关的道德规范不会立即从职业道德准则中消失（但从长远看，一些道德规定也许会完全演变为法律制度，就如法律史中所显示的那样），而是仍将存在，只不过是它多了一个法律的辅佐和确证，使它更可行、更有可操作性。比如，《中国新闻工作者职业道德准则》中规定新闻不得揭人隐私，而我国的民法中没有建构隐私权概念。这就会影响到什么是隐私、什么样的行为构成侵犯隐私等基本问题的判断。在法治社会里，这样的概念应该是由法律而不是由各种利益团体来界定的，这就需要我们将这个道德概念法律化。所以，道德的法律运作的主要方面并不是在何种程度下触犯道德规范该受何等惩罚的量化问题，更重要的是，它应该对诸如“弄虚作假”、“真实”、“有偿新闻”、“新闻广告”、“剽窃抄袭”等等作一个明确而具体的定义——就如社会科学的定量研究中对概念进行定义那样。还有，我们也必须仔细考虑违犯新闻道德规范后进行救济的多种可能性。如《准则》规定，“如有失实，应主动承担责任，及时更正”。问题是，更正并主动承担责任以后是否不再需要面对法律诉讼？（如大陆法系那样）抑或承担责任本身就意味着面临诉讼威胁，“更正”只是法律判决后的理所当然之举？（如海洋法系那样）当然，道德的法律运作不只指道德规范的实用化，还包括从法律上赋予新闻行业组织（如新闻评议会）以处理新闻道德失范现象的权力。如意大利的新闻法确定了行业机构——记者协会的法律地位，并且从法律上保证该协会有权制裁任何违反新闻道德的行为，而且授权该协会制定新闻职业行为规章或道德准则。[20] 总之，新闻底线道德的法律运作应落实法对道德的形式化和技术化，重视道德规范的运作机制的建设，否则法律运作后的底线道德就跟空洞的道德呼吁没有什么区别。毕竟，新闻底线道德的法律运作直指的是新闻道德规范条文的“悬空”，而不是“道德”本身。如是，说我们是在讨论新闻道德法“律”运作，毋宁说是在讨论新闻道德法“治”运作。道德的法律运作其实就是一种道德的社会权力化运作过程。法律不只是国家、政府的强制行为，它还包括民间及中间组织的权力行为，即所谓社会权力。社会权力是指社会主体（公民特别是社会团体

1.中国警察可以去日本吗中国公民满足以下条件之一即可进入瑞典：1.持有瑞典或欧洲经济区成员国长期居留许可，或持有上述国家有效期超过三个月的D类签证的人员。上述瑞典公民和欧洲经济区成员国公民的个人和家庭成员，包括配偶、同居伴侣和子女(需要亲属关系证明和事先申请签证)。二。持有瑞典留学居留许可的人员(无论是否是第一次，无论是否在瑞典居住过)。三。高技能员工(是否符合此要求由机场边防警察在入境时判定)。定居在澳大利亚、格鲁吉亚、日本、加拿大、新西兰、卢旺达、韩国、泰国、突尼斯和乌拉圭的中国居民。2.中国警察不能去日本被发现是Q后，日本警察跑了，最后一部分Q重新出现在会场。3.警察去日本有什么限制属于轻微违法行为，并供认不讳，缴纳了罚款。通常，拘留以上的行为将直接向管理层报告。但是，这种行为会在警察厅记录在案。如果再发生类似行为，那就是不可救药的行为，学校应该直接告知甚至管理。一定要注意！我曾经回答过一个骑别人的人在日本随便骑s自行车，被警察发现后却被叫到派出所录口供(你们的行为基本相似)。从他的事后回复中我了解到，警方表示这次不会通知学校和管理层，但希望有胜诉不会再有下次了。从他的经历中，我们可以看到日本警方在处理该事件时相当人道。我我相信你的情况不会有问题，唐别担心。但是，如果警察没有通知移民局，并不会影响你的签证，在你进出日本的时候也是一样的。去其他国家赢了未来不会有任何改变。因为警察和管理层是管两件事的，只要情节不严重，基本都是劝导教育。友情提示：It一个人在外国生活真的不容易，但是你必须学会入乡随俗，不要。不要做任何有损中国人形象的事，做一个正直的人。4.中国警察可以去日本吗知乎是的，一般程序是提前两个月向政治处提出出国申请。它一定要写明去哪个国家，去几天，是去旅游还是走亲访友，出国一定要跟旅游公司走。旅游公司必须是政治处挂牌的比较大的旅行社，而且需要旅行社的印章来证明你真的想跟着他的团。此外，我们规定警察可以这里不去的有：美国、日本、土耳其、越南等国家。希望这个回答对你有帮助。5.中国警察可以去日本吗现在在日本，外国人可以参观日本监狱。不过参观监狱的时候，会有警察看着。即使是外国人也必须用日语和囚犯交谈，这样囚犯和访客就不会不要做任何事情来掩盖他们的罪行。6.警察能去日本吗你好！1.就说说探亲吧。你能在那里工作吗？根据日本法律不是。但是，只要有人给你工作，不被警察发现，就没事，但是如果被发现，就会被强行遣送回国。2.我的亲戚开了一家餐馆，已经开了56年了。我该怎么办？如果是探亲，只要你的亲戚是你的担保人，帮你办理【居留证明】，给你发邀请函，你就可以凭邀请函和【居留证明】办理护照和签证。但是以探亲的名义，一般在日本停留不超过3个月。3.要花多少钱？只要你的亲戚帮助你，它就赢了花费不多。5000块钱大概可以去日本。7.中国的警察不可以到日本办案1、国外犯罪记录在国内一般查不出来。当然，如果在国外被通缉，那就另当别论了。2.如果你去的是其他国家而不是原来的犯罪国家，一般用自己的护照和签证出去是不会查出第三国的犯罪记录的。3.以上也不是绝对的。也就是说，如果你的名字和某个国家的通缉犯的名字重合，或者属于黑名单，那么那个国家就可以直接调用你的档案，这个时候就有可能被查出来。4.轻微犯罪的罚款，或者一些不为人知的信息被记录下来，赢了影响不大。当前位置这个国家的警察名声最好。目前没有确定的答案，但据我所知和个人感受，日本的警察口碑还是比较好的。有几个原因：1.许多国家都发生过校园暴力突发事件。日本的学校里有震惊世界的暴力事件；那是美国的校园枪击案，不是两个一起。前苏联发生过多起针对学校的恐怖袭击事件，别斯兰人质事件就是其中的代表。在这些暴力事件的过程中，日本受到的批评较少。据不完全统计，日本是反应最快的警察。曾经有个调查，快速反应机制是日本最先进的，4分20秒。这种快速反应机制对安全非常重要。3.据世界各地媒体报道，无论是美国西部国家，还是落后国家，尤其是腐败国家，都存在很多暴力粗暴执法的现象。但是日本警方的基本媒体报道就没那么负面了。4.我的亲身经历。我去了日本几十个城市亲身体验日本警察。总的来说，我能给日本警察一个好的评价的感情。以上只是相对的。事实上，许多国家的警察，如欧洲、新加坡等。也都很不错。我国很多城市的警察执法越来越规范。至于我们的警察，他们的好感度也在慢慢提升，值得期待。8.日本有没有警察日本是一个崇尚低碳环保的国家，汽车制造业也严格执行君子面对当地市场，美国同意限制电力供应。在日本，警察巡逻多是步行或骑自行车，配备的警车多是小排量的微型车(像漫画《逮捕令》英里)，这与大多数日本漫画中经常出现的场景形成了极大的反差。然而，唐t想不到日本这么大马力的汽车改装能让日本警察束手无策。警视厅只有一批装备精良的机动警察，专门对付暴徒。他们配备了强大的汽车阵容，如RX7、GTR和涡轮增压双转子发动机的翼豹。当然，也有很多1000cc以上大排量的地方警用摩托车最受欢迎。说到这里，它现在是谈论重点的时候了。日本美国对汽车改装的态度比中国宽松得多。内部和外部的修改是允许的，只要他们不不影响安全驾驶。小的动力改装也在相对宽松的范围内，比如电子油门放大器，电子镇流器，原车配备涡轮增压发动机可以改装哨子泄压阀，刷机ECU，更换铂金燃烧器等等。如果要像《头文字D》一样改装动力总成，比如增加或更换双涡轮增压器，或者更换高性能发动机，I对不起，它这是绝对不允许的！

方法1/22首先准备一张长方形纸。（长：宽=2:1）2/22将一矩形角对齐对边后还原。3/22再将另一矩形角对齐对边后还原。4/22随后沿有对角线折痕交点的平行于宽边的线向中翻折对齐。5/22打开后具有如图折痕即可。6/22按照同样的方法，将另一端也留下这样的折痕。7/22沿着平行线折痕将折纸向内压。8/22两端都按上述方法折叠。9/22将三角形的底角（45°角）与顶角（直角）对齐。10/22四个底角都这样对折。11/22这次将新的小三角形的底边与直角边对齐对折。12/22四个新的小三角形都如此对折。13/22将折纸翻面，将正方形一顶角沿对角线对齐对折。14/22两个顶角都如此。15/22将下方的顶点往上翻折，并将此三角形两边的孔隙扩张开。16/22一个顶角对应插入一个孔隙。17/22两边都固定好即可。18/22在适当位置处将折纸下部往内折。19/22再从内折部分选取一部分折回来，如图。20/22跳蛙折成后按下跳蛙的屁股。21/22松手，跳蛙即可弹跳。22/22落地，跳蛙的折纸过程完满结束。

企业以诚信为主,廉洁为辅.诚实守信历来是中华民族的一种美德，这点从众多典故、俗语中就能看出来：像曾子杀猪、曹操断发、立木取信，还包括烽火戏诸侯等等，无不向我们阐述了诚信的重要。这种东西从某种意义上来说已经潜移默化于我们的民族精神里了。　　对一个国家和政府来说，“诚实守信”是“国格”的体现；对一个企业和团体来说，它是一种“形象”、一种品牌、一种信誉，是企业兴旺发达的基础；对一个人来说，它既是一种道德品质和道德信念，也是一种崇高的“人格力量”，是做人的基本品格。　　诚实守信是企业的生命，是企业生存之本。以诚取胜，赢得顾客信赖，从而赢得市场，没有信用，企业就失去客户，失去市场，失去希望。一些企业之所以能兴旺发达，走出中国，在世界市场占有重要地位，尽管原因很多，但“以诚信为本”是其中的一个决定因素；相反，如果为了追求最大利润而弄虚作假、以次充好、假冒伪劣和不讲信用，尽管也可能得利于一时，但最终必将身败名裂、自食其果。记得改革开放初期，部分温州人一味追逐利润，粗制滥造，特别是鞋子，用硬纸板做的鞋冒充皮鞋，买去穿不了二天就要扔到垃圾箱里去，导致全国许多商店打出“本店无温州鞋”的标志，温州鞋业最终举步维艰。到了上世纪九十年代，温州人醒悟了，假冒伪劣得到了有力的铲除，在杭州武林广场，温州人将数万双劣质温州鞋一烧而光，以此举表明自己“诚信经营”的决心。历经漫长的重塑品牌艰难之旅的十几年后，温州货才慢慢的以价廉质优再次获得了国人的信任，温州因此成了我国率先富起来的地区之一。温州人也将烧鞋时间8月8日立为“诚信日”，以此为训诫。“温州皮鞋”的事情告诉我们：一日不讲诚信，多年难树品牌，整改之路必将付出更大的代价。　　诚实守信是人的立身之本，因为一个人不是孤立的生活在世界上，我们要生活、工作，要和他人交往，要协调社会关系，一个人只有诚信做人，诚信地对待工作、家人和社会，才能与他人相互谅解，和睦相处，得到他人的信任、尊重、合作和帮助。正所谓有诚信，人之愿交，并交之甚好，因为这种交往是诚实可信的，是安全可靠的。而一个人如惯于弄虚作假，偷奸耍滑，终究会经不住时间的考验，迟早会被他人所鄙视和唾弃。　　诚实守信，似乎并不难做到，但在当今能坚守住“诚信”并将其“发扬”的人已越来越少了。《狼来了》的故事，流传了一代又一代，当年那个说“狼来了”的孩子已经被狼吃掉，而现实生活中一些不讲诚信的人仍有一定的市场。于是，有的人选择了说假话、卖假货、考试作弊，以此作为获得成功的捷径。在金钱、物质、利益驱使下，一些人、一些企业，已无情地将诚信丢弃一旁，即使是在企业和员工之间，也存在着这种“诚信流失”的现象。比如：企业自毁对员工工资、奖金、福利等各方面的承诺，总以为自己是强者，应该自己说了算。而员工则以跳槽、带走企业机密资料和客户做为对企业失信的“回报”，因此给企业带来有形或无形的损失，双方因此对簿公堂……这样的例子常常见诸报端，不胜枚举。法律当然可以解决这些纠纷，但双方为此付出的精力、财力、物力却不是完全能用法律的形式解决的，最终的结果依旧是二败俱伤。怎样才能避免这种“双输”的局面呢？我想双方的诚信是最重要的，既有企业的信守诺言，又有员工的诚信可靠，任何一方都不能偏废。企业对员工的管理行为要信守诺言，答应做到的一定要能够做到，否则就不要答应。答应了做不到所产生的危害后果如果可以量化的话，我想一定会大于不答应所造成的影响。员工同样承担对企业的诚实守信义务。比如，员工对企业的忠诚义务，以公司的利益最大化为本职追求，不利用企业职务工作之便谋取私人之利；不利用掌握企业商业机密的便利损害公司的合法权益；遵守与企业签定的合同，不见利忘义，随便跳槽等等。只有双方都做到了诚实守信，员工才能全心全意的为企业服务，而企业也能借此更上一步，实现“双赢”。　 无数事实证明，“以诚实守信为荣”，这不仅是我们每个人做人的立世之本，而且也是我们国家和民族得以生生不息、繁荣昌盛的强大精神支柱。一个人、一个企业、一个地方、一个国家都要讲诚信，“人无诚信不立、业无诚信不兴、国无诚信不强”。