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数据挖掘应用 如何做好关联分析

2023-09-16 17:17:47
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我不懂运营

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。

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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。
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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? 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2023-09-06 01:08:371

什么是数据挖掘

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
2023-09-06 01:08:472

数据挖掘项目的生命周期有哪些阶段

• 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
2023-09-06 01:08:572

零售行业的数据挖掘方法

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。
2023-09-06 01:10:041

数据挖掘建模过程包括什么步骤

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。
2023-09-06 01:10:121

大数据的核心 数据挖掘

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。
2023-09-06 01:10:561

求一些"数据仓库和数据挖掘"的案例

去数据挖掘相关论坛 诸如www.dmresearch.net之类上去找吧
2023-09-06 01:11:082

数据挖掘工作的要求是什么?

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。
2023-09-06 01:11:191

在大数据或数据挖掘方面可以研究的课题有哪些

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
2023-09-06 01:11:301

数据挖掘和队列研究的区别

* 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
2023-09-06 01:11:381

数据挖掘工程师需要哪些条件?

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
2023-09-06 01:12:022

数据挖掘名词解释

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。
2023-09-06 01:12:111

请列举出以下哪一个是不属于数据挖掘的主要任务

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
2023-09-06 01:12:401

数据挖掘工程师怎么考

这东西还能考证呢?具体说说
2023-09-06 01:12:513

数据挖掘工程师怎么考?

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。
2023-09-06 01:13:011

职业生涯规划采访云计算或大数据相关专业 急

职业生涯
2023-09-06 01:13:133

汤国安的主持国家级科研项目

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
2023-09-06 01:13:241

spss中显示“由于至少一个组中得案例少于两个”什么意思

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
2023-09-06 01:14:424

数据挖掘标准作业流程,主要分为哪几个步骤

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。
2023-09-06 01:14:591

大数据云计算学习完可以从事什么工作?

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。
2023-09-06 01:15:113

大数据挖掘在虚拟医药科研方面的思考

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。
2023-09-06 01:15:331

数据挖掘算法工程师岗位职责

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 ;
2023-09-06 01:15:411

人工智能和大数据专业两个的区别是什么?

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。
2023-09-06 01:15:541

数据挖掘是什么样的工作啊?和java编程有关系吗?跪求

必须数据挖掘前景好,非常好
2023-09-06 01:16:066

项目数据分析的步骤是什么?

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。
2023-09-06 01:16:274

数据挖掘的起源与发展

google吧...
2023-09-06 01:16:383

机器学习 大数据 数据挖掘 嵌入式,这些技术都和机器人有什么关系?分别都会用在机器人的哪个领域,请

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。
2023-09-06 01:16:481

数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述

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。
2023-09-06 01:17:081

金融数据分析工作内容主要是什么?需要具备哪些技能?后期是否有发展空间?

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;
2023-09-06 01:17:202

美国经济学matser

1、美国的研究生 准备托福 GRE是少不了的啊尤其是你这样种还需要申请奖学金的情况,语言成绩必须考高分。2、美国的奖学金设置从本科到博士阶段是递增的,只能说博士的几率大些,种类多谢,但是不存在说硕士就没有奖学金的啊。3、当然希望申请研究生全额奖学金是非常困难的,不过美国的奖学金种类很多的啊,政府,地方,院校等各级奖学金。助学金种类繁多。至于难度不是你现在去考虑的问题,你需要把大学的每科成绩考好,以后的GPA就会比较高。把语言拿下,考取高分。多参加社会活动锻炼,提高个人综合素质,申请奖学金就问题不大了。当然你的不时的了解相关的留学与奖学金申请行情,正如你所说,很多大学的网站上都有相应的申请要求,你可以不时的去浏览一下!祝好运 谢谢!希望对你能有所帮助。
2023-09-06 01:17:281

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《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。
2023-09-06 01:17:361

如何学好数据挖掘?

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。
2023-09-06 01:17:531

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《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。
2023-09-06 01:18:041

学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具

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。
2023-09-06 01:19:182

数据分析师,数据挖掘师,大数据工程师,三者的工作有何区别?

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。
2023-09-06 01:19:292

子博弈精炼纳什均衡的概述

泽尔腾则在60年代中期将纳什均衡概念引入动态分析。在1965年发表《需求减少条件下寡头垄断模型的对策论描述》一文,提出了“子博弈精炼纳什均衡”的概念,又称“子对策完美纳什均衡”。这一研究对纳什均衡进行了第一次改进,选择了更具说服力的均衡点。海萨尼在60年代末把不完全信息引入博弈分析。将纳什均衡中包含的不可置信的威胁策略剔除出去。它要求参与者的决策在任何时点上都是最优的,决策者要“随机应变”,“向前看”,而不是固守旧略。由于剔除了不可置信的威胁,在许多情况下,精炼纳什均衡也就缩小了纳什均衡的个数。这一点对预测分析是非常有意义的。用动态博弈理论来讨论实际究竟发生哪个纳什均衡。给定“历史”,每一个行动选择开始至博弈结束构成了一个博弈,称为“子博弈”。只有当参与人的策略在每一个子博弈中都构成纳什均衡叫做精炼纳什均衡。或者说,组成精炼纳什均衡的策略必须在每一个子博弈中都是最优的。
2023-09-06 01:18:231

法学自考大专教材,自考大专法学有哪些科目?

今天教务老师给大家收集整理了法学自考大专教材,自考大专法学有哪些科目的相关问题解答,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!全国高等教育自学考试法律专业专科教材自考法律的考试科目有:序号 课程代码 科目名称 出版时间 作者 出版社1 3708 中国近现代史纲要 2019 李捷 王顺生 高等教育2 3709 马克思主义基本原理概论 2019 卫兴华 赵家祥 北京大学3 0015 英语二 2019 张敬源 张虹 外教研4 0167 劳动法 2019 郭捷 北京大学5 0227 公司法 2019 顾功耘 北京大学6 0230 合同法 2019 傅鼎生 北京大学7 0226 知识产权法 2019 吴汉东 北京大学8 0246 国际经济法概论 2019 余劲松 北京大学9 0228 环境与资源保护法 2019 汪劲 北京大学10 0249 国际私法 2019 李双元 北京大学11 5680 婚姻家庭法 2019 马忆南 北京大学12 0262 法律文书写作 2019 宁致远 北京大学13 0考试界 税法 2019 许孟洲 北京大学14 5678 金融法 2019 吴志攀 北京大学15 0169 房地产法 2019 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。自考法律需要什么教材自考法律事务专业必考科目有:毛泽东思想概论马克思主义政治经济学原理英语法律文书写作国际私法国际济法概论合同法公司法劳动法环境与资源保护法知识产权法婚姻家庭法选考科目:任选三门,税法票据法公证与律师制度房地产法保险法说明:法律、经济法学、行政法学、律师专业专科毕业生报考本专业不需加考;监所管理专业需加考民事诉讼原理或民事诉讼学一门;其他专业需加考宪法学、民法学、刑法学、民事诉讼法学四门课程。40岁以上的考生可免考英语,但需加考三门选考课感觉这样的提问没有什么意义建议看看书,查查资料希望能帮助到你!自考会计大专有哪些教材?1、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想概论2、法律基础与思想道德修养3、大学语文4、高等数学5、政治经济学(财经类)6、中国税制7、基础会计学8、国民经济统计概论9、经济法概论10、中级财务会计11、计算机应用基础12、计算机应用基础(实践)13、财务管理学14、成本会计15、企业管理概论16、管理会计一共16科<自考大专市场营销专业需要哪些教材?需要英语,管理学原理,市场营销,可以登陆当地的自考网站查询下,加油自考/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/
2023-09-06 01:18:231

定婚礼仪式流程

定婚礼仪式流程为迎接宾客、媒人发言、问候长辈、佩戴订婚戒指、家长致辞、敬酒。1、迎接宾客准备一场订婚宴,然后新人们作为主人需要在婚宴门口迎接宾客们的到来,并且将其安排到相应的位置上。2、媒人发言如果男女双方是由媒人在中间牵线的话,那么这个步骤就是有必要的,在订婚宴的当天安排好媒人上台发言,并且为双方信任进行祝福和见证。3、问候长辈父母永远是订婚仪式上一个不可或缺的部分,所以在订婚前,虽然双方的家长私下都已经认识了,但是订婚的时候还是需要正式的向对方介绍父母,并进行改口。4、佩戴订婚戒指在举行订婚仪式上,一般由男方将爱情的信物订婚戒指戴在于女方左手的无名指上。带上这枚小小的指环,两个人的婚约正式达成。5、家长致辞自己的儿子女儿终于成功的成家了,那么作为抚养孩子多年的家长来说,肯定是有着万千感慨的,所以父母致辞环节中,父母需要表达一下自己对于孩子的一些心情,并且对新人双方都送上美好的祝福。6、敬酒当所有的仪式都举行完成后,就到了这场订婚宴的最后一个环节了,全体的来宾们为新人敬酒祝贺,全场干杯之后,再由新人单独的完成一桌桌的敬酒。
2023-09-06 01:18:231

个人简历格式范文十篇

简历 作为一种特殊的应用文体,是求职和招聘中间的一个重要媒介,在个人的职业发展道路和企业招聘发挥着重要的作用。以下是我整理的个人 简历格式 范文 十篇,以供大家参考。 个人简历格式范文(一) ___ (男,__岁,大专学历,应届 毕业 生) 婚姻状况: 未婚 民族: 汉 毕业时间: __-06 身高: 现居住地: 户口所在地: 联系电话: 求职意向 期望工作性质: 全职 期望工作地点: 期望从事行业: 办公设备/用品,电子/微电子,家居/室内设计/装潢,银行,快速消费品(食品/饮料/日化/烟酒等) 期望从事职业: 经理助理/秘书/文员,行政专员/助理,其他职位 到岗时间: 1周以内 期望月薪: 教育 经历 毕业学校: ___学院 时间: __-09至 __-06 专 业: 行政管理 学历: 大专 专业描述: 相对于中文、新闻专业,文秘专业的就业针对性无疑要强得多,于是在课程设置上,就有很多专业性很强的内容。如会议管理、办公自动化、秘书礼仪、 财务管理 、文书与档案管理等,一些学校甚至把点菜、采购都详细列入教学计划当中,把秘书实务中的所有内容都教授到位。这样一来,与中文和新闻比较,文秘专业的毕业生,更像一个多面手,样样都通,样样都行,对于善于节省人力资源的中小企业来说,选择文秘类专业的毕业生,就像选择了一个好管家。 自我评价 拥有良好的专业知识,了解计算机应用技术,通过了全国计算机职业技能考试获得了nit证书,计算机通过一级,秘书通过三级,持有汽车c1驾驶证,另外还通过普通话二级甲等证书。熟练使用office办公软件。了解使用photoshop、flash、dreamweaver等应用软件。略懂财务知识。 品德兼优、性格开朗,有较强的实践能力和组织能力,具有较强的表达和沟通能力;为人正直, 爱好 广泛,乐于与人交往,有较好的团队精神。 个人简历格式范文(二) 基本资料 姓 名: 性 别: 男 民 族: 汉族 出生日期: 户 口: 学 历: 本科 毕业院校: __大学 毕业时间: __年07月 所学专业: 行政管理 外语水平: 英语 (CET-4) 电脑水平: 熟练 工作年限: 实习/应届 联系方式: 求职意向 工作类型: 全职 单位性质: 不限 期望行业: 中介服务(人才、房地产、商标专利、技术等)、专业服务、咨询、财会、法律 期望职位: 人力资源专员/助理、招聘专员/助理、薪资福利专员/助理、绩效考核专员/助理 工作地点: 期望月薪: 教育经历 __年9月至__年7月 __大学 行政管理 培训经历 __年9月至__年11月 __教育 三级企业 人力资源管理 师 __年3月至__年5月 __教育 四级企业人力资源管理师 __年3月至__年5月 __教育 四级中文秘书 专业技能 大学英语四级 __省高校计算机等级考试一级 __省高校计算机等级考试二级 __省高校计算机等级考试三级 四级企业人力资源管理师 三级企业人力资源管理师 荣誉奖励 __—__学年第一学期“__学院团学干部培训优秀组员” __—__学年第二学期“__大学三等奖学金” __—__学年第二学期“__学院优秀青年志愿者” __—__学年第二学期“__学院优秀暑期实践队—送法下乡实践队”组员 自我评价 专业学习成绩优异,对现代企业人事行政管理理论有一定的了解。 性格活泼开朗、积极乐观、具有良好的合作和交际能力。 做事脚踏实地、认真负责、讲求诚信、有耐心、不怕吃苦。 适应能力强、有一定的组织协调能力、团体合作意识强。 生活自理能力强、比较独立自主、喜欢挑战自我。 较强的分析及推理能力和对新事物强烈的求知欲。 个人简历格式范文(三) 姓名:___ 性别:女 民族:汉族 政治面貌:团员 出生日期:19__年_月 户口:__市 婚姻状况:未婚 学历:大专 毕业院校:__学院 毕业时间:20__年06月 所学专业:护理 外语水平:英语(PETS-3) 电脑水平:一般 工作年限:实习/应届 联系方式:__ 求职意向 工作类型:全职 单位性质:国有企业 期望行业:医疗、保健、卫生服务 期望职位:护士/护理人员 工作地点:__市、__市 期望薪资:不限/面议 教育经历 20__.9-20__.6 __学院医学院护理专业 培训经历 __年1月见习于__市联合骨伤医院 __年7月--__年4月实习于__市人民医院 专业技能 掌握不少医学相关基础知识,熟悉基本的护理操作及规范,有较强的动手能力 自我评价 本人在学期间掌握了不少医学相关基础知识,熟悉基本护理基础知识,有较强的实践动手能力和较强的分析和解决问题的能力。在学习之余我也积极参加院校组织的各项活动及 社会实践 活动以充实自己。衷心希望能得到你的赏识并在贵单位实现我自身的人生价值!我会尽心尽责,尽我所能,让贵医院满意,让患者满意。 个人简历格式范文(四) 姓 名:___ 性 别: 男 国 籍: 中国 民 族: 汉族 年 龄: __ 婚姻状况: 未婚 户口所在: 身 高: __cm 体 重: __kg 联系电话: 电子邮箱: 求职意向 人才类型: 在校学生 应聘职位: 市场营销 ,人力资源 求职类型: 实习 可到职日期: 一个月 月薪要求: 1500~2000元 希望工作地区: 广州,不限, 工作经历 __公司 起止年月:20__-07 ~ 20__-08 公司性质: 民营企业 担任职位: 促销员 工作描述: 1.根据公司的促销活动方案,负责产品在卖场的促销,完成指定的促销量。 2.登记每天的促销量以及向督导上报当天促销情况。 离职 原因: 上学 志愿者经历 管理学院星火服务队 起止年月: 20__-07 ~ 20__-07 担任职位: 宣传员 教育经历 毕业院校: __学院 最高学历: 本科 获得学位: 管理学士学位 毕业日期: 20__-06 专 业: 工商管理 起始年月 终止年月 学校(机构) 所学专业 获得证书 20__-03 20__-05 __教育培训机构 人力资源 三级人力资源管理师 语言能力 外语: 英语 良好 粤语水平: 优秀 其它 外语能力: 英语已经过了六级。 国语水平: 优秀 工作能力及其他专长 担任学生会干部,有一定的团队合作能力,组织策划能力,创新能力,有很强的学习思考能力,吸收知识扎实到位, 记忆力 好,善于观察。 个人自传 喜欢 唱歌 和打 网球 ,爱看 足球 ,喜欢爆发力量强的运动。 健谈,热情,亲切,善于观察,敢于冒险,做事有计划,喜欢与人打交道;适应能力和抗压能力。很强,喜欢挑战 个人简历格式范文(五) 姓名:___ 性别:男 出生年月:____年_月_日 民族:汉 籍贯:___ 学历:本科 专业:计算机信息科技与工程 毕业院校:__大学 现居住地: 联系方式:(手机号) E-mail: (实习)求职意向:希望从事的工作尽量与我专业相关,重在学习,期望与公司共同成长发展。 兴趣爱好 :看书、打 羽毛球 、上网、浏览新闻等 特长:善于自我管理设定目标,做出计划安排,自我鼓励;有较强文字组织能力 自我评价:性格开朗阳光,比较适合做认真细致的事情;诚恳随和,人际关系良好;做事有强烈的责任心和上进心,有团队合作精神(曾是大型国际网游魔兽世界公会主力队员,后因学习退出),以大局为重,懂得换位思考;能够经常自我反省与剖析自我。 教育背景: 1.20__.9-20__.6__大学,计算机专业 20__.9-20__.6__第一中学,高中 2.英语水平:3级A,基本能欣赏英语电影 计算机程度:能够基本运用word、e_el、ppt,熟悉各类网络工具。 汽车驾驶:C1驾照 实践与实习: 社会实践:____电子商务有限公司,技术总监。 在实习期间会认真听从师傅的教导,踏踏实实学习技能和新的知识能力;有不懂的地方能主动向师傅及师兄请教。一个多月的学徒经历虽然没能学到高深的专业知识,但使我对什么是工作有了进一步了解:我觉得工作不仅仅是拿到薪水,更重要的是在工作的过程中学到的 经验 。 个人简历格式范文(六) ___ 性 别: 女 毕业院校:_市理工大学 出生年月:_年_月_日 专业:工业 企业管理 (本科) 通信地址:__省_市_镇_街 邮政邮编:__ 联系电话:__ 移动寻呼:__ 电子邮件:__ 求职意向:(文秘) 技能 总结 英语水平: 能熟练的进行听、说、读、写。并通过国家英语四级考试。尤其擅长撰写和回复英文商业信函,熟练运用网络查阅相关英文资料并能及时予以翻译。 计算机水平: 国家计算机等级考试二级,熟悉网络和电子商务。精通办公自动化,熟练操作_。能独立操作并及时高效的完成日常办公文档的编辑工作。 实习经历总结 20__年_月 __化工网站电子商务实习。实习期间主要职责是: 1.协助网站编辑在互联网查阅国内以及国外的化工信息。 2.搜集,整理相关的中英文资料。 3.整理和翻译英文资料。 教育背景 _年_月——_年_月 __理工大学 _年_月——_年_月 __市第一中学 主修课程 高等数学、运筹学、预测与决测、市场营销、西方经济学、国际贸易、推销与谈判、计算机销售管理、电子商务 获奖情况 三次校二等奖学金 一次校单项奖学金 自我评价 做事塌实,自觉服从公司纪律,对公司忠诚,善于与同事相处。 个人简历格式范文(七) 姓名: 性别: 女 年龄: 22 籍贯: _ 联系电话:15_____ 电子邮件:___ 求职目标 目标职能:行政助理、文秘/文员、 个人专长 大二学期曾担任系学生会副主席兼学习部部长 负责系活动及晚会的策划,执行,提高了自己的.组织能力和领导能力。拟写活动的计划书和活动的 工作总结 ,从而提高了写作能力和思维能力。 大三学期担任院学生会秘书部干事 负责活动简讯的撰写,拟写学校刊物的 文章 和编辑,充分提高了写作能力和编辑能力。 工作经历 20_-03 ~ 20_-11 __公司 职位描述: 1、对总经理负责,全面负责公司管理工作。 2、负责公司接待任务和人力资源管理。 3、定期向总经理汇报公司内部管理情况。 教育经历 20_-06至20_-06 _学院 商务文秘 所获证书 国家秘书四级证 自我评价 作为一名年大学应届毕业生,我认为社会是人生的一个大课堂,同时也是我们展现自我、实现自我的人生舞台。我满怀希望,我认真努力,我敢于拼搏。同时我也发现自己还有许多要去学习和研究。我相信我会尽自己所能,使自己成为全面发展适应21世纪发展要求的复合型 人才 。将自己所学的知识完全运用到工作中去。 个人简历格式范文(八) 姓 名:__ 性 别:男 出生日期:19__年_月 民 族:汉 身 高:__cm 户口所在: 目前所在: 毕业院校:__陆军学院 政治面貌:中共党员 最高学历:本科 所修专业:文秘 人才类型:应届毕业生 求职意向 求职类型:全职 应聘职位:文秘,专员,助理 希望地点: 希望工资:面议 教育培训经历 __年9月获得秘书4级资格证书 社会实践经历 公司名称:__课程辅导学校 职位名称:数学老师 工作时间:__年7月 - __年5月 工作地点:__市__区工作 职责: 1、负责奥数及初中数学课程。 2、在职期间与单位同事关系融洽,深受领导和同事好评。 3、带课期间尽职尽责,受到学生和家长的好评。 所获奖励 1、__陆军学院终南论坛 花雨诗露论坛斑竹。 2、__陆军学院学员19队队刊《__》美术编辑封面设计。 语言水平 英语 一般 普通话 精通 广东话 熟练 计算机能力 1、熟悉计算机软件操作 与 先进计算机硬件设备,拥有良好的计算机系统与硬件维护、网络架设能力。 2、熟练使用包括ms-office、photoshop等办公与制图设计软件。(熟练掌握windows平台的80%以上软件操作。) 自我评价 1、有较强学习能力,有较强的人际关系能力。 2、半年网站论坛版主经验。 3、性格乐观开朗、较外向、上进心强、有较强的集体荣誉感和责任心。 联系方式 联系电话: 联系地址: 电子信箱: 个人简历格式范文(九) 姓名:___ 性别:男 民族:壮族 最终学历:本科毕业 毕业学校:____大学 出生年月:____年__月_日 毕业时间:20__年秋 学院:计算机学院 专业:计算机应用 政治面貌:党员 身高:175cm 健康状况:良好 生源地:__ 固定电话: 移动电话:_______ 联系地址:_____ 邮政编码:______ Email:___ QQ: 英语等级:熟练其它外语及掌握程度: 计算机能力: 1.熟悉Windows 操作系统 平台,能熟练使用Microsoft Office办公件如World、E_cel、PowerPoint等; 2.熟练掌握C/C++语言编程,能熟练应用相关工具Turbo C 2.0、Visual C++ 6.0a进行应用程序和数据库系统的开发; 3.熟悉SQL语言,熟悉SQL Server2000数据库,能熟练应用C++ Builder 6.0和SQL Server2000构建C/S结构数据库系统,有数据库系统设计方面的应用 4.熟悉软件工程思想,了解网络原理知识并熟悉网络协议TCP/IP协议; 5.对计算机硬件有相当的了解,可以独立完成机子的装拆和维修,及系统的安装;能解决一般的软件、硬件问题. 个人爱好: 体育运动 、文艺活动等. 特殊技能: 获奖及成果:第三届“挑战杯”湖北省____赛银奖 20__年校数学竞赛3等奖 社会活动(包括个人任职情况): 1.从20__年9月至今,担任__民族大学电子______活委员,兼本班团支部书记,成功协调和组织班内同学开展各项集体活动,有效促进了班内同学之间的交流,并成功组织班内同学开展各项集体活动,协助辅导员老师成功开展学生工作,组织班内同学参加党校学习,协助年级分团委、年级党支部考察入党积极分子等。 2.在20__年4月到20__年6月期间,参加了第三届“挑战杯”__省____大赛,在团队中负责市场营销部分,并在__市内进行了相关的 市场调查 。 3.20__年在LG____销售实践;20__年暑假期间,当过____市___脑销售代表. 职业资格证书: 本人就业意向: 其它: 个人简历格式范文(十) 姓 名:_ 出生年月:_ 学 历:_ 住 址:_ 电子信箱: __ __ 求职意向:_ 目标职位:__ 目标行业:_ 期望薪资:_ 期望地区:_ 到岗时间: 财务会计,金融,会计主管 会计 面议 大连 一周内 自我评价:__ 本人性格开朗自信,严谨细心,责任心强,有创新能力。 有较强的专业技术能力,熟悉会计基本业务及税务流程,熟悉并熟练操作各类财务软件(如用友,金蝶等)及办公软件(Word,E_cel,PowerPoint)。 除了自身的专业知识外,还熟悉人事行政,经济法律,网络行销学,金融等方面的经济知识,灵活运用互联网,了解电子商务,能够有效利用互联网资源进行业务策划推广。还对PS,corelDRAW,都有一定的了解。 工作经历: 20_—至今 安永会计师事务所 助理会计师 职责和业绩:审核原始记录、会计凭证是否合法、内容是否真实,手续是否完备,数字是否正确;对于记帐凭证,还要复核其分录是否符合会计制度,复核中发现的差错,应通知有关会计人员查明更正并督促清理应收帐款、其他应收帐款;对审核签字的凭证、帐簿负责。 20_—20_ __公司 出纳 职责和业绩: 负责单位银行业务;负责公司支票、汇票及发票的开具和管理;负责公司库存现金的管理及定期盘点;根据总公司制度编制会计凭证;负责对分公司应收账款进行统计及分析;与销售部门进行应收账款的的时时沟通与汇总。 20_—20_ _金融公司 出纳 教育培训: 20_——20_ 20_——20_ _技能培训中心 _培训 关于注册会计师方面的专业技能培训,获得了注册会计师证书。 大连民族大学 会计专业 本科 系统学习了会计方面的理论知识,具有会计职业的工作能力。 技能证书: CET-4 455 商务英语 中级 会计从业资格证书 初级会计职称 CET-6 560 全国计算机二级证书 C1驾驶证 注册会计师 个人简历格式范文十篇相关文章: ★ 个人简历自我评价范文模板10篇 ★ 个人简历文字版范本格式 ★ 个人简历自我评价最新范文精选10篇 ★ 个人简历模板完整版范文5篇 ★ 关于普通的个人简历范文怎么写 ★ 简历自我介绍范文100字左右十篇 ★ 有关个人简历的格式参考范文 ★ 个人简历自我描述范文推荐 ★ 个人简历自我评价优秀范文10篇 ★ 100字的个人简介范文10篇 var _hmt = _hmt || []; (function() { var hm = document.createElement("script"); hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?1fc3c5445c1ba79cfc8b2d8178c3c5dd"; var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();
2023-09-06 01:18:231

怎样给新闻拟标题

新闻标题由主题和辅题组成.辅题又有引题和副题组成.主题是新闻中的最主要部分,说明新闻标题中最主要的事实和思想;是新闻标题中的最核心部分,即发生了什么.辅题的作用在于说明主题或加强主题的气氛和力量,协助主题共同完成标题的任务.只要主题能够独立承担标题的任务,辅题就可以省去,或者只用引题和副题.副题可以根据需要写作多行;引题最好不超过一行并应简短.因为它在主题之前,让读者的视线在引题上逗留过久可能分散读者对主题的注意力.其次,要明确新闻标题的要求和写作方法.1.题文一致:①标题所揭示的事实要与新闻内容完全一致(标题和新闻的基本思想一致;标题的基本事实要和新闻内容完全一致;标题所表现的内容要清楚,不能产生歧义)②标题的论断在新闻中要有充分的依据.标题可以对新闻中的事实进行评论,但论断一定要以新闻的内容为依据,论据不足,即使标题是正确的,也会令读者感到没有说服力.2.一语破的:①突出新闻中最新鲜的事实.新闻中的事实往往不止一件,其中最新鲜的事实,才是它的精华,只有抓住它,才能做到一语破的;②突出新闻中最重要的事实;③突出新闻中最有特点的事实;④突出新闻中最本质的事实.3.简洁明快:①善于省略,就是省略标题中那些可有可无的内容(只保留事实的核心部分,省略其他部分;只保留事情发展的结果,省去那些不必要的过程和细节;省去消息来源;省去不必要的议论;在连续报道中,还可以省去新闻要素)②善于概括,经过压缩,标题的内容已经不能再削减了,但是表达这些内容的文字能不能更精练些?“以少胜多”——第一,锤炼字句;第二,适当采用简称(标题由于受规定的地位的限制,字数有限,遇到较长的词组,可以把它加以压缩简化.方法很多:有的可以把一个词组分成几节,在每节里选择一两个字组成简称,如“中华全国青年联合会第五届第一次会议”可以简称为“全国青联五届一次会议”;有的可把平列的附加语简化,合用一个附加语组成简称,如“教师和职员”简称为“教职员”;有的可用数字概括平列的几个词组来组成简称,如“四化”.4.旗帜鲜明:①要有明确的是非(有破有立,对比标出;直接标出所要反对的对象;只标出赞成什么,但由于针对性强,也可以做到鲜明)②要有鲜明的爱憎,新闻中所报道的事实,有的令人气愤,有的令人欣喜,有的令人同情,有的令人悲哀,拟写新闻标题不能无动于衷,明确表达作者的立场,如善于运用多种方式表达丰富细腻的感情,表达感情不要简单堆砌很多形容词,要有感而发,不要无病呻吟.5.生动活泼:标题要有表现力,除了告诉读者事实而外,还要让他听到什么,看到什么,想到什么,感染到什么,要给人以启迪,做到言有尽而意无穷.标题要生动,就要注意选词并采用适当的修辞方法.①注意选择词语,如词语的意义、词语的感情色彩、语体色彩、成语的运用;②修辞手法的运用,为了使标题更加生动活泼,更富有表现力,可以适当运用一些修辞手法,如比喻、借代、比拟、双关、反语、排比、呼告、仿词等.此外,拟写新闻标题还要必须注意几个具体的问题.1.关于时态的问题.新闻中大多数写的是已经发生的事,但标题一般采用现在时消息中的“昨日”“前日”“曾经”“已经”等表示过去的时间,在标题中一般是要省去的.目的是增加新闻的新鲜活泼的气氛,给人以强烈的时代感.少数新闻报道是报道即将发生的事件的,标题中一般用“将”字表示.2.关于语态的问题.一般采用主动语态而不采用被动语态,主动语态便于从正面直接表达,容易做到明确、简洁、生动、有力.3.关于标点的问题.使用的方法是:引题末尾(指最后一个字的后面,下同)可用问号、叹号、冒号和破折号;主题末尾,可用问号和感叹号;副题末尾可用感叹号和问号.在操作方法上,首先要明确提取信息的范围.拟写主题(正标题)时,有导语的新闻语段,就在导语中筛选相关的信息,因为导语是对新闻主体事件的高度概括;没有导语的新闻语段,应在主体部分筛选相关的信息.无论在导语中,还是在主体中,我们筛选的是新闻中最新鲜、最重要、最有特点的、最本质的事实.在语言形式上,这样的信息,可能是一个关键性的或者是主旨性的句子,也可能是相距较远的关键词.我们对这些信息整合、归纳、概括,组成表意完整的句子,就是大致的主标题了.拟写引标题时,我们要把目光锁定在新闻的背景中,因为背景是介绍主体事件发生的背景、目的、原因的,引标题正是要告诉读者主题所发生的背景、目的和原因.所以,要注意“在┅┅下”“为了”等表明事件背景或行为目的的词语.如果没有相关的提示,我们要注意分析能够隐含背景或目的信息的语句,并从中筛选出关键词语,连缀成大致的引标题.拟写副标题时,应把目光锁定在结束语部分,这是因为结束语是交代新闻主体事件的意义、作用、影响和对未来发展方向的预测的,而副标题正是告诉读者主题的意义、作用、影响或对其未来发展方向的预测,所以,应注意捕捉那些能够表明主体事件意义、作用、影响或对未来发展方向预测的关键词(句).其次是加工润色.无论是主题,还是引题,抑或副题,应该说以上所得还不算是正式的标题,充其量是所需的关键性信息,或者叫做各类标题的雏形.所以,我们还要对“雏形”进行加工润色.从词语方面看,就是使语言更贴切,能够使用所提取的关键词的,就尽可能地保留关键词;如果所提取的关键词欠形象,不够生动,就采用置换法——换一个生动、形象、贴切的词语.从修辞方面看,就是使语言生动活泼,可以使用恰当的修辞手法的就使用,如比喻、夸张、排比、借代、比拟、对偶、呼告、设问、反问等,力求使语言富有表现力.从句式方面看,就是尽可能使用主谓结构或动宾结构的句式,多使用对偶、排比句式,造成严谨、整齐、凝练、鲜明的印象.
2023-09-06 01:18:241

怎样开卖衣服店

首先要看看你那个地方的消费水平哦!如果是高消费的地方卖好东西当然可以啦。如果是中档消费的地方,还是卖点中档东西为好 。下面是经验,看看哟 开好服装店的经验:1、 卖衣服就是卖形象店铺的生意好不好,不用进店铺,在门口停留几秒钟看看就知道了!看什么,看招牌,看灯光,看陈列,看卫生状况,更可以看看营业员的年龄和员工长得是否标致。买衣服就是买漂亮,卖衣服就是卖形象,如此而已! 买衣服就是买漂亮,现在我们穿衣服除要求舒适合体外,更多的是体现一种对美、对个性、对品牌的非物质的精神上的追求,是自我形象的一种肯定与实现。美是我们服饰产品的基本特征,那么,我们销售服装的场所、销售服装的人首先就应该表现出美。为节约电费而不开灯光、为防止灰尘而不拆包陈列、员工上班不化妆没有精神,收银台杂乱无章,店铺使用花车特卖,店铺自制、手绘促销海报等等,一切违反美的原则和行为都会使“服装的美”大打折扣,无从表现甚至是损失殆尽。美没有了,形象不存在了,品牌也就失去了生存的基础,就更不用谈发展了!!因此,我们必须牢记“卖衣服就是卖形象”的基本运作原则,店铺的一切操作必须从“美”的原则出发,牢牢树立并用心维护 “美”的标准,只有这样,我们的店铺,我们的品牌才可能在残酷而激烈的市场竞争中找出自己与众不同的“美”来,才可能发展壮大,从一个胜利走向另一个胜利!! 2、 比较方可见优劣 对于那些业绩不理想却自我感觉良好的客户,一千句话不如下到她专卖店并拉他到同城的竞争对手的店铺去看一看。因为如果单纯地谈她的问题,她会找出很多的理由,什么经济不景气、地方小人口少消费力差、货品跟不上等等,一大堆都是客观的和公司的问题,自己的问题一点儿没有。果真如此吗?须知,店铺的生意不好,是因为大家都慢了一步,所有就不能只找客观和公司的原因了。我曾经到店铺支援就遇到过类似的情况,无论我怎么说,客户根本就听不进去,说的全是公司这儿不对、那儿不对,这个问题没解决,哪个问题也没落实,我听到头都大了;当然客户说问题,反映情况很好,但是看问题不能用这种“您全错,我全对”的观念,后来我灵机一动,干脆什么也不说了,邀请客户到同城的“JEANSWEST”、“BONWE”、“FUN”去看一看,看下来她自己都不好意思了,我们的竞争对手看不到一个带包装陈列的,看不到一个塑料凳,看不到坏了的灯具。而我们呢,服装全部拿胶袋装起来,把卖场当库房,员工三五两个坐在塑料凳上闲聊,灯具坏了一大片没人理,顾客进店员工招呼也不打,一比较,差距就出来了,这样的店还是“以纯”店吗?这样的店铺又怎么可能创造出优秀的业绩!彻底打破客户“面子、自我保护、自我满足”的心结,站在为客户服务的立场,那么客户也就非常愿意同我们交流,愿意听取我们的意见了。因此说,“好”与“坏”、“优”与“劣”不是说出来的,而是比较出来的,让客户看到并且明白什么是好,什么是坏对店铺管理出业绩是多么的重要。总之,有比较才能出现差距,有差距才能有提升空间,有提升空间才能有所作为!明白了这个道理,接下来的事情就好办了!! 3、 吃喝玩乐后才有好生意 我们一个店铺的员工管理制度里有这么一条,“不准宴请同事和接受同事宴请!” 不过这不是全部,在老板那里还有另外一条 “公司必须多宴请同事!” 真有意思。还有一次,我们一个老板的手提电脑里的一个文档深深吸引了我,里面存储的全部是员工在不同时间、不同地方一起吃饭、旅游的照片,真是有心啊。这些做的优秀的店铺的经验告诉我“员工在一起吃喝玩乐越多,店铺生意才越好!” 我们的同事从早上8:00到晚上9:00,整整十二个小时,而且1年365天,如果请我们的老板,不用去销售衣服,就是在专卖店坐上6个小时,恐怕好多都受不了吧!工作确实很辛苦!但是,工作可以辛苦,但是工作却不能不充满乐趣!让员工工作充满乐趣,让您的员工随时随地与欢乐相伴,这是店铺管理人员永远的责任。通过那些规章制度、通过那些老照片,我明白了给予员工欢乐,学会庆祝永远是激励整个组织的最有效的方法。一起来聆听聆听先人圣贤的教诲吧:良言一句三冬暖,恶语一句六月寒;屁不臭人涨死人!在店铺,我们的老板与管理人员不要为一些小小的失败无法释怀,必须想尽办法去庆祝哪怕是一次小小的胜利,并为我们的员工深情欢呼,也不必太破费,一点零食或一顿晚饭都可以。我们的任务是让我们的员工跟欢乐相伴,当然,我们必须创造出良好的业绩。 4、 小河有水大河满 每每下到一个店铺,我们店铺员工的工资与竞争品牌的工资比较的情况怎么样,员工的工资是否能够按时足额的发放,还有我们店铺每个月的失货率怎么样,因失货而造成的扣发工资的情况是否得到完善地解决等等,这些问题我都特别关心。还有,在开一个新店制订工资制度的时候,我都会跟我们的老板讲,只要我们有钱赚,我们宁可让自己的利润薄一点,员工的工资也必须要比竞争对手高,而且是下有保底但上不封顶。为什么呢?因为我明白,小河有水大河满,只有员工有了,老板才可能有!! “小河有水大河满”这是海尔总裁张瑞敏追求思想观念转变的一句名言,他说,变一个字,观念就新了。张瑞敏这个做家电的哲学是否可以成为我们特许连锁店铺经营的哲学呢,实践证明,不仅可以,而且完全适用!从自然规律来说,大河的水来自于小河,小河都没水了,大河不可能有水;如果小河不为大河提供水源,都依靠大河供水,大河早晚会干掉。在一个企业中,企业就好比大河,员工就好比小河,如果每个员工都能成为一条涌流不息的小河,那么企业这条大河是永远不会干枯的。所以,一年下来,看是否赚钱了,最关键的是看员工的工资是否涨了,脸是否笑了!如果员工的工资涨了,脸笑了,我们的老板是没有不赚钱的。所以说,小河有水大河满。要让自己有,首先要让您的员工有;您要成功,首先要确保您的员工的成功! 5、 竞争对手是狮子 上次与我们的支援人员一起下基层调研,这一趟下来,给我本人的震动太大了。原来我一直认为虽然我们的品牌在中心城市与竞争对手虽然有一定的差距,但是在二三级市场,我们已经赶超了对手并把他们远远的抛在了身后,而事实呢?远非如此!原来我一直认为春节过后,我们整改开业了60多间店铺,已经非常多,非常快,非常了不起了。这一趟下来,我惊讶地发现,原来还有比我们更快的。 十二、 立即行动,不让问题过夜 如果您与老板、店长沟通要解决什么问题,他似乎明白了、也答应了但是却没有去办,您千万要小心了!!因为您前面所做的工作都是无用功,您不仅浪费了您的口水,也浪费了您的宝贵时间。由此可见,工作重在不断的强调、督促与跟进。 很多道理一说就通,道理大家都明白,但是为什么有些人成功了,而有些人却一生碌碌无为呢?原因是失败的人有知识却没有行动,他们是知识的巨人却是行动的矮子,他们知道了就是不去做。是的,道理只是道理,道理不可能拿来当饭吃,要不饿肚子,首先得自己动手生火,退一万步讲,得自己端碗拿筷子吧。更何况,做比想难一万倍,所以就有“行动之美”这句话了。所以,专卖店的问题,不光是我们明白就好,更是出现了问题,发现了问题并立即解决的问题,是不让问题过夜的问题。在我们面前应该说没有问题,或者讲是没有我们解决不了的问题。
2023-09-06 01:18:241

简单折纸青蛙的详细步骤图解

1.准备一张长方形纸,一面应该是绿色的2.左右对折,就是最长的两条边对折。3.展开来,得到中间的这条折痕。4.把顶边向左折叠,根左边的那条边对齐,展开。5.然后再把顶边向右折叠,根右边对齐。6.展开来,得到这样的折痕。7.顺着折痕聚合,经典的双三角折法。8.压平线条。9.然后把一个角向上折到顶部。10.相对的那个角也一样。11.把右边向左折。12.左边向右折。13.再把底边向上折,开始做青蛙的腿。14.再向下折回来,就做好了青蛙的弹跳结构。15.翻过来,看起来好像有点不太像。16.别急着推翻自己,拿出记号笔画出眼睛和一些圆圈。可爱的小青蛙就折好啦,用手按下它的屁股,它就会受惊跳起来
2023-09-06 01:18:211

警示是什么意思

问题一:警示,警告,警戒,警报的意思及区别 警示:告诫示意。 警报:解释为报警的通知或信号;先兆,预兆。 注意:用于系统对人的提醒。 警戒: 1.告诫,使注意改正错误 ; 2.部队为防止敌人突然袭击、敌方侦察员的潜入等而高度警备。 注意:用于系统对人的提醒。 警告: ①提醒,使警惕。警告标志 ②对有错误或不正当行为的个人、团体、国家提出告诫,使认识所应负的责任。 ③对犯错误者的一种处分。 注意:用于人对人的提醒。 问题二:警示的意思 【词语】 警示 【全拼】: 【jǐn shì 】 【释义】: 警告,启示:~后人|洪灾); 给了我们一个很大的一。 【例句】 1、目的在于警示他人的惩罚。 2、 是否ABS警示灯保持打开状态? 3、 能够产生极大声音作为警示的装置。 4、 维修警示灯电路断路/短路 问题三:黄灯的作用是什么??路口警示又是什么意思??? 未过停止线的车不能越线,越过停止线的车可以继续前进。晚上红绿灯会关闭,只有黄灯闪亮,提醒车辆有个十字路口要小心行驶。望采纳 问题四:警示牌中里一个横杠是什么意思? 问题五:警告语是什么意思 对环境,安全,交通,校园,人生,大自然,使用方法,文明礼仪等方面给予的一些警示,告诫,劝导及要求。 交通安全警示语: 1、 行车上路要小心 平安二字值千金 2、 司机一滴酒 亲人两行泪 3、 心急不吃热豆腐 开车不开英雄车 4、滴酒不沾 出行平安 5、 安全意识抛脑后 事故发生忙个够 6、 生命最可贵 平安是幸福 校园警示语 : 1、青青绿叶红花,岂能肆意践踏 2、迈步留意地下草,掸指莫折指头花 3、不要让白色的面纱罩在我绿色的笑颜上------草坪寄语 4、昂首阔步时,我在你的脚下 *** ------小草的求救 5、爱护环境就像爱护自己的眼睛一样 环保警示语 : 1、不要让最后一滴水成为我们最后一滴眼泪 2、没有了绿色就没有了生命 3、不要让白色塑料袋遮掩了我们洁白的云彩 4、小草有生命,脚下请留情 5、芳草茵茵踏之可惜 6、你的行动代表花的未来 保护动物标语 : 1、同在地球上,共享大自然! u30fb2、保护野生动物就是保护人类自己! u30fb3、同在蓝天下 人鸟共家园。 u30fb4、鸟是害虫的天敌 鸟是人类的朋友。 u30fb5、关注候鸟 保护环境。 问题六:“以我为戒,警示后人”什么意思? 以我的教训来教育别人。不要走我的老路 问题七:上证风险警示板是什么意思? 据上证所相关负责人介绍,风险警示板的股票分为“风险警示股票”、“退市整理股票”两类,前者包括23家ST公司股票和20家*ST公司股票,后者暂时还没有。 据悉,风险警示板的股票交易信息将独立于其他股票的交易信息,投资者委托买入风险警示板 股票时需满足其他相关条件。在交易安排方面,风险警示板股票投资者只能使用限价委托,并且“风险警示股票”价格涨跌幅限制设置为±5%,“退市整理股票”为±10%。 在市场监控措施上,“风险警示股票”增加了一种交易异常波动情形,当日换手率达到30%的属于异常波动,上证所可对其实施盘中停牌,直至当日收盘前5分钟。 此外,单一账户当日累计买入单只“风险警示股票”的数量不得超过50万股。上证所还对风险警示板股票的交易信息公开有相关规定,投资者可在上交所网站相关栏目查询披露内容。 问题八:沪警示板块概念是什么意思 风险警示板是上海证券交易所(以下简称上交所)为了防范在上交所上市公司股票的交易风险,保障上市公司退市制度的切实执行,保护投资者的合法利益,拟设立的,对被予以退市风险警示的公司及其他重大风险公司实行另板交易。
2023-09-06 01:18:201

签名字体应该怎么设计

个人签名,也许您有多个个人签名,在不同的地方场合用不同的个人签名,可我今天要告诉大家的是,您的个人签名要固定.不要天天换您的个人签名.个人签名的实用功能在于:作为个人身份的代表,要求个人签名名有比较固定的写法,能体现自己的个性特征并具有较强的防伪功能,使人难以盗用和模仿;能适合各种场合和工具来书写,写起来能挥洒自如,便捷流畅。签名的根本属性是实用,再丑陋的签名都具有它的社会属性。很多人最开始学会书写的汉字,恐怕就是自己的名字。随着年龄的增长,书写自己名字的机会越来越多,参加入学考试的体检表格要写、自己的新书本要写,给老师和同学的留言、信件要写长大以后,名字作为自己身份的印证,在各种文件上、合同上、协约上要写,只是那时写的名字叫做签字或签名。个人签名要求有以下几种:个人签名的意境美意境美是在前两种美的基础上发展而来的。艺术签名能够以抒情、状物性的线条和构图的无穷变化,表现出丰富的精神世界,成为其人格的标志。以简练的线条造型,可以表达复杂的意境情趣,使观者抽象地产生对自然万物的美好联想,得到各种美的享受。这是书法能够成为一门独特的艺术样式的根源,也是艺术签名应追求的艺术美感,唯为如此,艺术签名才能焕发出强大的生命力。个人签名的线条美,固然是造型美的基础,只有当组成的线条,按照美学原则构成一个完美的整体,艺术签名才能最终完成。签名的美学原则,也叫签名美的形式法则,是点和线在汉字书写法则的指导下,经过排列、组合,把抽象美的观点及涵养诉诸于观者,使其达到视觉上的醒目、简洁和完整。艺术签名作为介于书法与平面设计的边缘艺术门类。它的线条组合也必须遵循以下的的美学原理:整体与呼应,变化与统一,对比与调和,对称与均衡,比例与适度,节奏与韵律......等等,这才可能具有美学价值。个人签名的构图美中国书法中非常讲究整体美和笔势呼应;而变化与统一是构成设计中形式美的总法则艺术签名作为介于中国书法与平面设计之间的一门新兴的艺术门类。个人签名的线条美个人签名是典型的线条艺术,它的艺术语言是点和线——一种有意味、有表现力,能传递签名者“心声”的艺术化的点线。凡能给人以美感的线条,都是一种有力度的线条。这种力度,在书法中称为“笔力”,判断有无笔力,也就是书法线条的审美标准,它同样适用于签名线条美的评价标准。它一般不是以单独一根直线或曲线,而是以成组线条形式出现。个人签名的实际作用就在于运用.在好的个人签名如果不利用,也是没用的.但用时也要注意场合.个人签名设计的好坏通过以上文章也就可以看的出来.
2023-09-06 01:18:191

如何确保采购和会计人员的廉洁和诚信

简单的说吧: 第一、肯定是从建立、健全企业规章制度开始。 规章中具体规定采购人员工资、担保金、一旦收受不当利益对公司采购成本带来不得影响的一律立即开除并没收其担保金。 举报制度,给予举报者重奖。 严格根据ISO900系列有关要求,各资料经手人签章备查,建立采购管理档案,以防采购人员跳槽,大型企业可提前计划上报采购项目计划书,进行内部竟标,优化采购投资。 第二、亲自过问采购事项,核对采购渠道及成本。亲自与上游供应商沟通,告知他对采购人员的行贿是无益于长期合作的或达成交易的。 第三、把好用人关,通过人事档案及档案核实的办法了解一个人的过去及将来,对于品德有问题的人一律开除,能力上不足的分别对待(具体参照有关人事管理、心理学资料)。 再送ISO管理核心的八个字:“做你所写,写你所做”
2023-09-06 01:18:192

中小企业贷款类型有哪些

还是有不少的
2023-09-06 01:18:188