零售行业的数据挖掘方法

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

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。

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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

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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。

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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；

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。

《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。

全国爱眼日宣传标语 　　在平时的学习、工作或生活中，大家最不陌生的就是标语了吧，标语是一种最经济、最有效的宣传、鼓动口号。你知道什么样的标语才能称之为经典吗？以下是我为大家整理的全国爱眼日宣传标语，希望对大家有所帮助。 全国爱眼日宣传标语1 　　俏丽新视界，健康新生活。 　　爱惜眼睛 让性命的阳光更出色 　　时时刻刻爱眼，健健康康生涯 　　爱护眼睛，你我同行 　　珍重视力，光明人生 　　擦亮心灵之窗，宽阔全新眼界 　　让"视"界充斥爱 　　"睛"彩世界，眼见为实 　　爱眼爱生活，健康心相约 　　爱护眼睛，享受光明 　　"睛"彩人生，珍"Eye"永恒 　　万里山河眼底收，大千世界目中明 　　心灵窗户，专心呵护 　　"窗"明"己"净，闪亮人生! 　　多给眼睛放短假，眼睛不会请长假 　　光明，来自眼睛 　　健康眼睛、健康生活 爱眼护眼始于心，科学用眼践于行 把幻想点亮，为光亮导航 您的心灵窗户，咱们为你呵护! 用眼有度，光明之路;科学用眼，美妙无限! 观天下，辨秋毫，爱眼护眼很主要。 让眼睛更晶莹，让世界更精彩。 爱护眼睛，拥抱光明 迷信用眼，精彩无穷 领有好视力，生活更给力 多一份关爱，多一份"睛"彩。 爱眼护眼，专业专一 眼、绎精彩，科、求完善 漂亮"视"界，居心庇护! 　　是爱的脊梁，是表达的心房，是感受的内脏，穿梭着对世界和未知的渴望，似血管体内藏，留恋着世间美丽和芬芳，似肠胃把美味酝酿。眼睛给你最宝贵的力量，让你感受到生活的天堂 　　因为有它，我们才能看到花草树木;因为有它，我们才能看到恋人的笑容。眼睛，是我们上天赋予我们最宝贵的财富。爱眼日，爱惜眼睛莫忘记! 　　你要得罪它，它让你啥也看不清，你要伤害它，它让你失去光明，你要对不起它，它让你遗憾终生。我们美丽的眼睛需要我们爱的真诚，把真情寄去爱眼日 　　全国爱眼日，让我来为你“画龙点睛”，点亮智慧的双眼，迸发精彩;点亮心灵的双眼，美好连连;点亮幸福的双眼，笑逐颜开;点亮健康的双眼，福寿无边。愿你拥有一双明亮的眼睛，潇洒看世界! 　　拥有健康的双眸，光明将与你同在，美好将与你同伴;快乐将与你同住，幸福将与你同眠;平安将与你同舟，精彩将与你同行。全国爱眼日，愿你拥有健康双眸，神采奕奕，烁烁其华! 　　你是我的眼，让我能够分辨白天和黑夜，你是我的眼，带我领略四季变换的风景，你是我的眼，使我能够遨游浩瀚的书海。因为你是我的眼，所以呵护自己就从呵护眼睛开始! 　　全国爱眼日，擦亮幸福的双眼，呈现美好;擦亮快乐的双眼，开心愉悦;擦亮智慧的双眼，精彩无限;擦亮平安的双眼，健康长寿;擦亮幸运的双眼，好运连连。愿你拥有一双慧眼，尽享幸福快乐生活! 　　看花开，赏朝霞，赏心悦目人怡情;观世界，察人情，独具慧眼前途明;世界的美好需要用眼观看，用心感受，世界爱眼日，保护眼睛，爱护心灵，祝你心清目明!开心快乐! 　　听说最近好运让你眼花缭乱，爱情让你两眼放电，幸福让你眉开眼笑。原来是66爱眼日到了，愿你幸福眼观六路，发财眼看四方，美丽眼永健康! 　　眼睛宝中宝，呵护不可少。常作眼保健，美目更亮了。多吃鱼和蛋，醒神又清目。电视别贪看，疲劳可不好。全国爱眼日，愿你心好，眼好，一切都好! 　　眼睛是心灵的窗子，“目不转睛”表专注，“目光炯炯”显神气，“望眼欲穿”表心切，“闭目养神”见悠闲。爱眼日，好好保护眼睛，再现你的神采。 　　多一抹色彩，缓解视觉疲劳;多一抹清新，愉悦眼球神经;多一份水润，润滑眼眶细胞;多一份细心，呵护眼睛健康。全国爱眼日，关爱眼睛，就是在为幸福生活加分，就是在为快乐人生添彩! 　　每天少一点面对电脑，让眼睛不再疲劳;每天少一点面对电视，让眼睛休息一会;全国爱眼日，让我们一起来爱护眼睛，保护我们心灵的窗口，祝爱眼日快乐! 　　有你才有幸福的唯一，有你才有明亮的人生旅程;有你才有世界的繁华美丽，有你才有眼观六路的福气。今天我要说：我爱你――我的眼睛。六月六爱眼日，爱护心灵的窗户，让生活健康美丽。 　　明亮眼睛，珍贵无比，清澈水灵，充满才智，晶莹剔透，深邃无边，温柔含笑，露显妩媚，默默有情，令人迷醉，六月六号，爱眼之日，传递心扉，关爱眼睛，眉清目秀，好运连连! 　　打开心灵的窗户，传递美好的祝福，愿你不近视，不远视，不斜视，不无视，愿你慧眼识物，明眼处事，双眼待人，全国爱眼日，祝你明眼明事，生活快乐。 　　识你独具慧眼，对你另眼相看，盼你望眼欲穿，想你愁眉泪眼，见你眉开眼笑，逗你挤眉弄眼，眼睛传神千万种，各具其妙在其中。全国爱眼日之际，愿你将一切美好尽收眼底! 　　全国爱眼日，爱护自己的眼睛，眼睛可以看清世间的美丽，眼睛可以看清世间的丑恶，眼睛可以看清世间的真爱，眼睛可以看清世间的友谊，让我们保护好它，爱护好它。 　　眼睛眼睛我爱你，无论你是大还是小，是单还是双，你都是我的最爱，我要好好的爱护你;多吃富含维生素A的食物，决不过度用眼。爱眼日到了，你也和我一样来爱护眼睛吧! 　　全国爱眼日，祝你拥有智慧的双眼，生活精彩无限，祝你拥有幸福的双眼，生活甜甜蜜蜜，祝你拥有运气的双眼，财运连连绕身边，祝你眼明心亮，快乐无限。 　　清晨起床，推开窗户，望眼看看远方的绿色植物吧，保护眼睛的;工作累了，坐下歇息会，喝杯枸杞菊花茶吧，保护眼睛的;爱眼日到了，你也象我一样爱护我们的眼睛吧! 　　孩子，我喜欢你清澈的明眸，请爱惜它!爱人，我喜欢你闪亮的眼睛，请爱惜它!爸妈，我喜欢您慈爱的双目，请善待它!让每一个家庭的每一个成员都学会善待眼睛，让每一双眼睛中都有一个清晰的世界! 　　孩子，请爱护眼睛，就像爱护你的心脏!请记住3个动作：眨眼，远眺，闭目。在合适的时间给眼睛合适的动作。不然，眼睛会累的!世界就不再那么清晰。 　　一缕阳光，一片真情，是眼睛让我们感受到世界的真情;一阵微笑，一个眼神，是 　　眼睛让我们体会到人间的真爱!为了自己获得真情，为了给予他人真爱，请爱护自己的眼睛——因为今天是“全国爱眼日”! 　　光明的未来，新视界伴你启航。 　　清晰视力，展现童真。 　　科技保健视力，关爱儿童眼睛。 　　视界更清晰，未来更精彩。 　　展望美好未来，同建靓丽视界。 　　给所有儿童一双明亮的眼睛。 　　给儿童的眼睛最细心的关爱。 　　拥有好视力，世界多美丽。 　　清晰明眸，给孩子一生的承诺。 　　回到最初的视力，享受明眸的光辉。 　　点亮孩子心中的世界，点亮孩子的希望。 　　您的心灵窗户，我们为您呵护。 　　关爱视力，关注健康。 给孩子的`眼睛找个保镖。 真心呵护，眼睛的视界。 保护眼睛，明天更美好。 获得健康视力的最好途径。 眼睛亮晶晶，生活更开心。 青光眼可致盲，早期防治极重要。 让”视“界充满爱。 让眼睛更明亮，让世界更精彩。 任何水晶眼镜对眼睛都有害。 关爱孩子健康，给儿童视力保健。 水灵灵的双目，晶莹剔透，纯洁无暇 培养孩子好眼力，更要孩子好视力。 走进新视力，让眼睛更加清晰明亮。 打开心灵之窗，开创美好视界。 全国爱眼日宣传标语2 　　1、俏丽新视界，健康新生活。 　　2、爱惜眼睛，让性命的阳光更出色 　　3、时时刻刻爱眼，健健康康生涯 　　4、爱护眼睛，你我同行 　　5、珍重视力，光明人生 　　6、擦亮心灵之窗，宽阔全新眼界 　　7、让"视"界充斥爱 　　8、"睛"彩世界，眼见为实 　　9、爱眼爱生活，健康心相约 　　10、爱护眼睛，享受光明 　　11、"睛"彩人生，珍"Eye"永恒 　　12、万里山河眼底收，大千世界目中明 　　13、心灵窗户，专心呵护 　　14、"窗"明"己"净，闪亮人生！ 　　15、多给眼睛放短假，眼睛不会请长假 　　16、光明，来自眼睛 　　17、健康眼睛、健康生活 　　18、爱眼护眼始于心，科学用眼践于行 　　19、把幻想点亮，为光亮导航 　　20、您的心灵窗户，咱们为你呵护！ 　　21、用眼有度，光明之路；科学用眼，美妙无限！ 　　22、观天下，辨秋毫，爱眼护眼很主要。 　　23、让眼睛更晶莹，让世界更精彩。 　　24、爱护眼睛，拥抱光明 　　25、人人享有看见的权利。 　　26、任何水晶眼镜对眼睛都有害。 　　27、动员社会各界力量，共同关心人们的眼睛。 　　28、儿童斜、弱视，切莫错过6岁以前最佳矫治年龄。 　　29、视力5不等于没有视疲劳。 　　30、不合格眼镜已成公害。 　　31、爱护眼睛，世界等你去发现。 　　32、早期干预，减少可避免的儿童盲症 　　33、关爱青少年眼健康 　　34、擦亮心灵之窗，开阔全新眼界 　　35、让“视”界充满爱 　　36、“睛”彩世界，眼见为实 　　37、爱眼爱生活，健康心相约 　　38、“睛”彩人生，珍“Eye”永恒 　　39、万里江山眼底收，大千世界目中明 　　40、心灵窗户，用心呵护 　　41、把梦想点亮，为光明导航 　　42、关注贫困人口眼健康，百万工程送光明 　　43、保护儿童和青少年视力 　　44、光明的未来，新视界伴你启航。 　　45、清晰视力，展现童真。 　　46、科技保健视力，关爱儿童眼睛。 　　47、视界更清晰，未来更精彩。 　　48、展望美好未来，同建靓丽视界。 　　49、给所有儿童一双明亮的眼睛。 　　50、给儿童的眼睛最细心的关爱。 　　51、拥有好视力，世界多美丽。 　　52、清晰明眸，给孩子一生的承诺。 　　53、回到最初的视力，享受明眸的光辉。 　　54、点亮孩子心中的世界，点亮孩子的希望。 　　55、您的心灵窗户，我们为您呵护。 　　56、关爱视力，关注健康。 　　57、给孩子的眼睛找个保镖。 　　58、真心呵护，眼睛的视界。 　　59、保护眼睛，明天更美好。 　　60、获得健康视力的最好途径。 　　61、眼睛亮晶晶，生活更开心。 　　62、青光眼可致盲，早期防治极重要。 　　63、加强全民爱眼意识，提高民族健康素质 　　64、孩子总眯眼，尽早去查眼 　　65、防盲进社区，关注眼健康 　　66、关爱孩子健康，给儿童视力保健。 　　67、水灵灵的双目，晶莹剔透，纯洁无暇 　　68、培养孩子好眼力，更要孩子好视力。 　　69、走进新视力，让眼睛更加清晰明亮。 　　70、打开心灵之窗，开创美好视界。 　　71、呵护眼睛，从小做起 　　72、关爱老年人的眼睛，享有看见的权利 全国爱眼日宣传标语3 　　让”视“界充满爱。 　　让眼睛更明亮，让世界更精彩。 　　擦亮心灵之窗，开阔全新眼界。 　　窗“明”己“净，闪亮人生。 　　“睛”彩人生，珍“Eye”永恒。 　　“睛“彩世界，眼见为实。 　　科学用眼，贵在坚持。 　　科学用眼，精彩无限。 　　儿童斜、弱视,切莫错过6岁以前最佳矫治年龄 　　孩子总眯眼,尽早去查眼 　　美丽”视“界，用心呵护。 　　美丽新视界，健康新生活。 　　天天做眼操，天天眼睛好。 　　万里江山眼底收，大千世界目中明。 　　任何水晶眼镜对眼睛都有害 　　动员社会各界力量，共同关心人们的眼睛。 　　爱护眼睛，享受光明。 　　爱护眼睛，拥抱光明。 　　爱眼爱生活，健康心相约。 　　观天下，辨秋毫，爱眼护眼很重要。 　　光明，来自眼睛。 　　任何水晶眼镜对眼睛都有害。 　　呵护眼睛就是呵护心灵。 　　加强全民爱眼意识，提高民族健康素质。 　　健康用眼，健康生活。 　　孩子总眯眼，尽早去查眼。 　　加强全民爱眼意识,提高民族健康素质 　　动员社会各界力量,共同关心人们的眼睛 　　视力1.5不等于没有视疲劳 　　多给眼睛放短假，眼睛不会请长假。 　　多一份关爱，多一份”睛“彩。 　　您的心灵窗户，我们为您呵护。 　　我荒废眼睛，眼睛就把我荒废了。 　　心灵窗户，用心呵护。 　　眼·绎精彩，科·求完美。 　　眼睛是心灵之窗，请保护它。 　　拥有好视力，生活更给力。 　　拥有眼睛就等于拥有美好的世界。 　　用眼有度，光明之路;科学用眼，美好无限。 　　珍爱视力，光明人生。 　　整天看电视，肯定会近视。 　　预防青少年近视，人人有责 　　爱护眼睛，世界等你去发现 　　预防近视，从今天开始 　　预防青少年近视，从一点一滴做起 　　迎奥运，迎残奥，我看见，我参与 　　人人享有看见的权利 　　时时刻刻爱眼，健健康康生活。 　　视力1.5不等于没有视疲劳。 　　爱眼护眼，预防近视。 　　爱眼护眼，专业专注。 　　爱眼护眼始于心，科学用眼践于行。 　　把梦想点亮，为光明导航。 　　保护视力，从小做起。 　　爱护眼睛，你我同行。 　　爱护眼睛，让生命的阳光更精彩。 全国爱眼日宣传标语4 　　1、明亮眼睛迎奥运。 　　2、人人享有看见的权利。 　　3、任何水晶眼镜对眼睛都有害。 　　4、动员社会各界力量，共同关心人们的眼睛。 　　5、儿童斜、弱视，切莫错过6岁以前最佳矫治年龄。 　　6、视力1.5不等于没有视疲劳。 　　7、不合格眼镜已成公害。 　　8、爱护眼睛，世界等你去发现。 　　9、孩子总眯眼，尽早去查眼。 　　10、迎奥运，迎残奥，我看见，我参与。 　　11、加强全民爱眼意识，提高民族健康素质。 　　12、早期干预，减少可避免的儿童盲症。 　　13、防盲治盲，共同参与。 　　14、爱护眼睛，为消除可避免盲而努力。 　　15、保护儿童和青少年视力。 　　16、预防近视，从今天开始。 　　17、关爱老年人的眼睛，享有看见的权。 　　18、防治近视，珍爱光明。 　　19、保护老年人视力，提高生活质量。 　　20、防盲进社区，关注眼健康。 　　21、动员起来，让白内障盲人重见光明。 　　22、预防青少年近视，人人有责。 　　23、预防青少年近视，从一点一滴做起。 　　24、青光眼可致盲，早期防治极重要。 　　25、防治屈光不正及低视力，提高儿童和青少年眼保健水平。 全国爱眼日宣传标语5 　　1、多一份关爱，多一份"睛"彩。 　　2、爱眼护眼，专业专一。 　　3、眼、绎精彩，科、求完善。 　　4、漂亮"视"界，居心庇护！ 　　5、防盲进社区，关注眼健康。 　　6、动员起来，让白内障盲人重见光明。 　　7、预防青少年近视，人人有责。 　　8、预防青少年近视，从一点一滴做起。 　　9、青光眼可致盲，早期防治极重要。 　　10、防治屈光不正及低视力，提高儿童和青少年眼保健水平。 　　11、迷信用眼，精彩无穷 　　12、领有好视力，生活更给力 　　13、孩子总眯眼，尽早去查眼。 　　14、迎奥运，迎残奥，我看见，我参与。 　　15、加强全民爱眼意识，提高民族健康素质。 　　16、早期干预，减少可避免的儿童盲症。 　　17、防盲治盲，共同参与。 　　18、爱护眼睛，为消除可避免盲而努力。 　　19、保护儿童和青少年视力。 　　20、预防近视，从今天开始。 　　21、关爱老年人的眼睛，享有看见的权。 　　22、防治近视，珍爱光明。 　　23、您的心灵窗户，我们为您呵护！ 　　24、用眼有度，光明之路；科学用眼，美好无限！ 　　25、防治屈光不正及低视力，提高儿童和青少年眼保健水平。 　　26、预防眼外伤。 　　27、关注眼健康，预防光污染。 　　28、任何水晶眼镜对眼睛都有害。 　　29、防盲治盲，共同参与。 　　30、动员起来，让白内障盲光明。 　　31、保护老年人视力，提高生活质量。 　　32、美丽“视”界，用心呵护！ 　　33、珍爱视力，光明人生 　　34、美丽新视界，健康新生活。 　　35、爱护眼睛让生命的阳光更精彩 　　36、光明，来自眼睛。 　　37、健康眼睛、健康生活。 　　38、爱眼护眼始于心，科学用眼践于行。 　　39、时时刻刻爱眼，健健康康生活。 　　40、爱护眼睛，你我同行。 全国爱眼日宣传标语6 　　1、爱眼护眼始于心，科学用眼践于行。 　　2、睛彩世界，眼见为实。 　　3、爱护眼睛，你我同行。 　　4、让眼睛更明亮，让世界更精彩。 　　5、爱眼护眼，专业专注。 　　6、睛彩人生，珍“Eye”永恒。 　　7、擦亮心灵之窗，开阔全新眼界。 　　8、爱护眼睛，拥抱光明。 　　9、您的心灵窗户，我们为您呵护。 　　10、多一份关爱，多一份“睛”彩。 　　11、加强全民爱眼意识,提高民族健康素质、动员社会各界力量，共同关心人们的眼睛 　　12、视力1.5不等于没有视疲劳 　　13、儿童斜、弱视,切莫错过6岁以前最佳矫治年龄 　　14、孩子总眯眼，尽早去查眼 　　15、青光眼可致盲,早期防治极重要 　　16、任何水晶眼镜对眼睛都有害 　　17、不合格眼镜已成公害 　　18、让眼睛更明亮，让世界更精彩。 　　19、爱护眼睛，享受光明。 　　20、爱眼爱生活，健康心相约。 　　21、珍爱视力，光明人生。 　　22、拥有好视力，生活更给力。 　　23、爱护眼睛，享受光明。 　　24、万里江山眼底收，大千世界目中明。 　　25、把梦想点亮，为光明导航。 全国爱眼日宣传标语7 　　1.擦亮心灵之窗，开阔全新眼界 　　2.让“视”界充满爱 　　3.“睛”彩世界，眼见为实 　　4.爱眼爱生活，健康心相约 　　5.“睛”彩人生，珍“Eye”永恒 　　6.万里江山眼底收，大千世界目中明 　　7.心灵窗户，用心呵护 　　8.“窗”明“己”净，闪亮人生! 　　9.多给眼睛放短假，眼睛不会请长假 　　10.把梦想点亮，为光明导航 　　11.观天下，辨秋毫，爱眼护眼很重要。 　　12.让眼睛更明亮，让世界更精彩。 　　13.爱护眼睛，拥抱光明 　　14.科学用眼，精彩无限 　　15.拥有好视力，生活更给力 　　16.多一份关爱，多一份“睛”彩。 　　17.爱眼护眼，专业专注 　　18.眼.绎精彩，科.求完美 　　19.美丽“视”界，用心呵护! 　　20.珍爱视力，光明人生 　　21.美丽新视界，健康新生活。 　　22.爱护眼睛让生命的阳光更精彩 　　23.光明，来自眼睛 　　24.健康眼睛.健康生活 　　25.爱眼护眼始于心，科学用眼践于行 　　26.时时刻刻爱眼，健健康康生活 　　27.爱护眼睛，你我同行 　　28.爱护眼睛，享受光明 　　29.您的心灵窗户，我们为您呵护! 　　30.用眼有度，光明之路;科学用眼，美好无限! 全国爱眼日宣传标语8 　　1、点亮孩子心中的世界，点亮孩子的希望。 　　2、您的心灵窗户，我们为您呵护。 　　3、关爱视力，关注健康。 　　4、给孩子的眼睛找个保镖。 　　5、真心呵护，眼睛的视界。 　　6、保护眼睛，明天更美好。 　　7、获得健康视力的最好途径。 　　8、眼睛亮晶晶，生活更开心。 　　9、爱护眼睛，拥抱光明 　　10、让”视“界充满爱。 　　11、让眼睛更明亮，让世界更精彩。 　　12、多给眼睛放短假，眼睛不会请长假 　　13、关爱孩子健康，给儿童视力保健。 　　14、水灵灵的双目，晶莹剔透，纯洁无暇 　　15、培养孩子好眼力，更要孩子好视力。 　　16、走进新视力，让眼睛更加清晰明亮。 　　17、打开心灵之窗，开创美好视界。 　　18、呵护眼睛，从小做起 　　19、关爱老年人的眼睛，享有看见的权利 　　20、孩子总眯眼，尽早去查眼 ;

好像很难哦!~

清正在德，廉洁在志。 身有正气，不言自威。 有公德乃大，无私品自高。 官多一分廉，民增一分福。 劲松立险处，正气显人格。 名节重于泰山，利欲轻于鸿毛。 多植荷花塘自清，勤反腐败政自明。 莫怨清廉淡滋味，应愁贪婪铁窗泪。 清丝要知廉洁早，莫待进牢愁白头。 反腐莫论事大小，倡廉不在位高低。 廉如清风常拂面，贪似毒药蚀灵魂。 为官应立公仆志，从政最贵爱民心。 挡不住今天的诱惑，将失去明天的幸福。 天天洗脸净在其外，日日反省明在内心。 勤政从一言一行做起，廉政从一分一厘拒之。 布勤，无以成就事业；不廉，难以凝聚人心。 智者不惑，勇者不惧，勤者不贫，廉者不腐。 勤以为民，廉以养德，淡以明志，静以修身。 一言一行不忘公仆形象，一举一动常思百姓冷暖。 一心为公自会宠辱不惊，两袖清风始能正气凛然。 德如深山幽兰，不言自芳；欲似长堤蝼蚁，无孔不入。 戒贪，贪则无品；戒骄，骄则无知；戒情，情则无进。 为政重在廉，做人重在诚， 说话重在信，办事重在实。 腐败，只能获取片刻的享乐； 清廉，却能换来永久的幸福。 廉洁方能聚人，律己方能服人， 身正方能带人，无私方能感人。 淡泊名利好比清茶一杯静心正身， 务实为民好比功积如山德载千秋。 智者，以别人惨痛的教训警示自己； 愚者，用自己沉重的代价唤醒别人。 为官当自律，甘心清贫，不触“高压线”； 做人须正己，诚信守法，勿打“擦边球”。 纵贪欲如落水，不用吹灰之力，终成灭顶之灾； 保清廉似上山，定需步步用力，方能攀上巅峰。

第一、表达与沟通能力的培养 表达与沟通能力是非常重要的，不论你做出了多么优秀的工作，不会表达，不能让更多的人去理解和分享，那就几乎等于白做。比如面试时，每个人的时间也就10分钟，如果不能在有限的时间里好好推销自我，可能就与一个好机会擦肩而过了。我们常说“行胜于言”，主要是强调做人应该多做少说。但现代社会是个开放的社会，你的好想法要尽快让别人了解。所以要注意培养这方面的能力。抓住一切机会锻炼表达能力，积极表达自己对各种事物的看法和意见，并掌握与人交流和沟通的艺术。 第二、培养自己做事主动的品格 我们都有成功的渴望，但是成功不是等来的，而是靠努力做出来的。任何一个单位都不喜欢只知道听差的人，我们不应该被动地等待别人告诉你应该做什么，而应该主动去了解社会需要我们做什么，自己想要做什么，然后进行周密规划，并全力以赴地去完成。 第三、培养敬业的品质 几乎所有的团队都要求成员具有敬业的品质。有了敬业精神，才能把团队的事情当成自己的事情，有责任心，发挥自己的聪明才智，为实现团队的目标而努力。要记着个人的命运是与所在的团队、集体联在一起的。这就要求我们有意识地多参与集体活动，并且想方设法认真完成好个人承担的任务，养成不论学习还是干什么事都认真对待的好习惯。要知道，有才能但不敬业的人没人敢用。 第四、培养自己宽容与合作的品质 今天的事业是集体的事业，今天的竞争是集体的竞争，一个人的价值在集体中才能得到体现。所以21世纪的失败将不是败于大脑智慧，而是败于人际的交互上，成功的潜在危机是忽视了与人合作或不会与人合作。公司在考察员工时发现，有些人的动手能力强，点子也不错，但当他的想法与别人的不一致时，就是固执己见，不肯与人商量；当问及与领导的关系时，有些学生说了领导许多不好的话；当让员工谈一谈自己的同事时，应试者对同事很挑剔，缺乏客观看待事情的品质。有的员工，在家里都是被照顾、被包容的珍宝，特别有一些家庭环境比较好或有家庭问题的人，由于有优越感或对周围的人缺少信任感，更不容易做到宽容待人和与人合作。实际上，集体中的每个人各有各的长处和缺点，关键是我们以怎样的态度去看待。能够在平常之中发现对方的美，而不是挑他的毛病，培养自己求同存异的素质，这一点对当代职场人士来说尤其重要。这就需要我们在日常生活中，培养良好的与人相处的心态，并在日常生活中运用。这不仅是培养团队精神的需要，而且也是获得人生快乐的重要方面。 第五、要培养自己的全局观念 团队精神不反对个性张扬，但个性必须与团队的行动一致，要有整体意识、全局观念，考虑团队的需要。它要求团队成员互相帮助，互相照顾，互相配合，为集体的目标而共同努力。曾经有这样两个大学生：他们共同承担一个项目，但其中有分工。其中一位在完成任务的过程中遇到了技术上的难题，此时他只会自己冥思苦想乱翻书，却不屑于向坐在旁边的高手请教一下。而这位高手此时不是把他当做是共荣共辱的合作伙伴，而是坐在旁边等着看笑话。这是我们应该吸取的教训。所以在工作期间，要有意识地培养全局观念。比如要建设一个优秀班组，就不能只考虑自己的需要而不关注别人的感受。要建设一个优秀部门，每个人就不能借口自己有这样那样的事情而不参与集体组织的活动，否则将会像一盘散沙，优秀集体难以形成，自己也很难从中受益。 对于一个集体、一个公司、甚至是一个国家，团队精神都是非常关键性的。微软公司在美国以特殊的团队精神著称。象Windows 2000这样产品的研发，微软公司有超过3000名开发工程师和测试人员参与，写出了5000万行代码。没有高度统一的团队精神，没有全部参与者的默契与分工合作，这项工程是根本不可能完成的。 相对来说，以前我在别的公司时也曾见到这样的现象。一项工程布置下来，大家明明知道无法完成，但都心照不宣，不告诉老板。因为反正也做不完，大家索性也不 努力去做事，却花更多的时间去算计怎么把这项工程的失败怪罪到别人身上去。就是这些人和这样的工作作风几乎把这家公司拖垮。 为了培养团队精神，我建议同学们在读书之余积极参加各种社会团体的工作。在与他人分工合作、分享成果、互助互惠的过程中，你们可以体会团队精神的重要性。 在学习过程中，你千万不要不愿意把好的思路、想法和结果与别人分享，担心别人走到你前面的想法是不健康的，也无助于你的成功。有一句谚语说，“你付出的越 多，你得到的越多”。试想，如果你的行为让人觉得“你的是我的，我的还是我的”，当你需要帮忙时，你认为别人会来帮助你吗？反之，如果你时常慷慨地帮助别 人，那你是不是会得到更多人的回报？ 在团队之中，要勇于承认他人的贡献。如果借助了别人的智慧和成果，就应该声明。如果得到了他人的帮助，就应该表示感谢。

需要考虑的因素有：1、样品的接收和预处理。样品送达实验室时，应检查样品标记是否与样品相符，样品包装状况是否正常。送检的样品，一般需保持在0～4℃的环境中，食品微生物学实验室在收到样品后，必须及时进行检验，以防止病原菌死亡或细菌数量增加。2、仪器设备。微生物实验室的主要仪器及设备包括：无菌室、显微镜、菌落计数器、高压灭菌器、干热灭菌器、离心机、蒸馏设备、培养箱、厌氧箱、水浴箱、冰箱、超净工作台、酶标仪、洗板机、PCR仪、电泳仪、凝胶成像系统等。要求所有的仪器和设备均应按照生产厂家提供的方法和有关规定正确使用，操作人员应了解仪器工作原理并遵守操作规则。3、检验培养基和试剂。⑴培养基必须由专业厂家生产，产品质量必须符合有关的质量标准，保存也应符合要求，防止潮解、结块等，使用时尽量缩短开盖时间，放在低温干燥的环境中保存。对于易受潮的品种启用后宜放入干燥器中保存。培养基的配制应严格按照国标规定的方法进行操作并做好原始记录。⑵检验试剂及药品须在分析纯级以上。在利用药品、试剂配制标准溶液、染色液、缓冲液及其他试剂时应注意：按要求选取溶剂，用带塞的试剂瓶盛装，易分解的试剂宜用棕色瓶，挥发性的试剂瓶口应予密封。实验室内保存的试剂应定期进行清点，陈旧或损坏的试剂及时弃去，注意保存试剂的使用有效期以及最佳保存方式。4、检验人员检验。人员应执行上岗前培训，并主动学习新技术，掌握国家食品卫生微生物学检验方法、标准及相关法律法规。扩展资料：实验室安全注意事项：1、进入实验室开始工作前应了解煤气总阀门、水阀门及电闸所在处。离开实验室时，一定要将室内检查一遍，应将水、电、煤气的开关关好，门窗锁好。2、使用煤气灯时，应先将火柴点燃，一手执火柴紧靠近灯口，一手慢开煤气门。不能先开煤气门，后燃火柴。灯焰大小和火力强弱，应根据实验的需要来调节。用火时，应做到火着人在，人走火灭。3、使用电器设备（如烘箱、恒温水浴、离心机、电炉等）时，严防触电；绝不可用湿手或在眼睛旁视时开关电闸和电器开关。应该用试电笔检查电器设备是否漏电，凡是漏电的仪器，一律不能使用。4、使用浓酸、浓碱，必须极为小心地操作，防止溅出。用移液管量取这些试剂时，必须使用橡皮球，绝对不能用口吸取。若不慎溅在实验台上或地面，必须及时用湿抹布擦洗干净。如果触及皮肤应立即治疗。5、使用可燃物，特别是易燃物（如乙醚、丙酮、乙醇、苯、金属钠等）时，应特别小心。不要大量放在桌上，更不要在靠近火焰处。只有在远离火源时，或将火焰熄灭后，才可大量倾倒易燃液体。低沸点的有机溶剂不准在火上直接加热，只能在水浴上利用回流冷凝管加热或蒸馏。6、用油浴操作时，应小心加热，不断用温度计测量，不要使温度超过油的燃烧温度。

　　干部挂职锻炼 工作总结 三篇大全 　　【导语】挂职锻炼是公务员机关对所属公务员实行的一种有计划的管理活动。《干部挂职锻炼工作总结三篇》是为大家准备的，希望对大家有帮助。 　　 篇一 　　按照区委组织部的安排，XX年X月，我到信访局挂职锻炼，在来访接待科负责信访接待工作。在信访局领导的关心、支持下，在各位同志的帮助下，较好地完成了各项工作任务，现就工作学习情况做简要汇报。 　　一、工作完成情况 　　(一)日常接待我参与接待了**医疗器械公司改制、**公司改制遗留问题、**商场装修纠纷、**商铺租金纠纷、**镇大市场供热纠纷、**村村民关于村小学山林地承包纠纷等等20余件集体访案件;参与接待个人来访三百余件次;参与了“高铁”拆迁、**分公司合同诈骗案等5批次到市政府上访的突发事件的处理工作。在日常的接待工作中，我能够按照信访接待程序，耐心听取来访人员诉说，认真记录、梳理反映的情况。对自己有把握的问题，按照有关政策解释、疏导、答复，对没有把握的问题及时向领导请示汇报。 　　(二)包保案件“**小区”办理房证案件，是领导交给我包保的一件信访积案。我首先通过已有的基础材料，了解案件的基本情况，明确涉案部门。在信访局领导的指导下，拟定了领访工作方案。经领访，在市信访局与市建委、市房产局领导沟通协调下，各部门现已达成一致意见：由市建委向市信访局联席会议打报告，经联席会议研究，领导签批后，房产部门即可按照无籍房为**小区业主办理房屋产权证。现在的情况是，市建委的报告已经上报市信访局联席会议办公室，等待研究。我仍将随时与市信访局领导、业主代表沟通，力争尽快解决问题。 　　二、学习情况 　　为了适应信访接待工作，提高自己的思想觉悟，加强理论修养，我认真学习了总书记“七一”讲话，对党的宗旨、“三个代表”重要思想和科学发展观有了更深刻的认识;学习了区委杨书记在区第*次代表大会上的讲话以及“**攻坚”立功竞赛、“我为**添光彩”主题实践活动等材料，加深了自己对区情的认识，提升了自己的**意识、责任意识和服务意识。学习了《信访条例》、《省人民政府信访事项复查复核办法》、《常见信访问题365例》等接待信访的基础知识，充实了自己的知识结构。 　　我还向信访局局领导、老同志学习、请教，了解、掌握一些老上访户的基本情况，向他们请教信访接待中应注意的问题和技巧，为更好地完成信访接待任务做了必要的知识储备。在接待工作中，我能够认真对待每一件案件，用心研究案件涉及的法律、法规和政策沿革，了解涉案事件的来龙去脉，不断丰富自己的阅历，积累工作经验。我还起草了《关于原**经济技术合作公司改制预退职工要求办理医疗保险的情况说明》，《关于**商铺业主代表**等上访情况的报告》两份信访专报材料，得到领导认可。 　　三、几点体会 　　我在*局*科室工作多年，接待信访是常有的事。虽然也遇到过一些棘手的问题，也曾被谩骂，被威胁，但还是能够较好的应对的。因为毕竟面对的人员比较单一、问题比较集中、政策非常明确，经耐心的解释、疏导，问题就化解了。 　　在信访局所面对的上访人员就复杂的多，反映的问题也复杂的多，可以说包括社会各个层面。特别是应对突发的群体上访事件，情况更是错综复杂，场面难以控制。面对这些复杂的情况，面对最基层的百姓，我体会到，作为信访接待人员，要努力提高以下几个方面的基本素质和能力。 　　首先，要有宽广的知识底蕴和丰富的政策积累。要了解与当前形势相对应的有关政策，诸如房屋拆迁、土地征用、养老保险、工伤低保、企业改制等方方面面的知识。要不断地总结工作，吸取教训，积累经验。这样才能在具体工作中理清问题的根源，抓住上访问题的实质和症结所在，正确引导、疏导上访群众，向有关部门提出合理的意见建议，有利于信访案件的化解。 　　其次，要有耐心，有热情，有同情心。不平则鸣，凡是来上访的，都有一肚子的委屈和不平，情绪难免激动，语言难免过激。要热情地接待，耐心的倾听，设身处地的理解上访人的难处，要拉近距离，平等沟通，这样才能了解事件的真实情况。要学会容忍，无论遇到什么情况，挖苦、指责、谩骂，都能不急不火，以平和的心态对待上访人员。 　　第三，要坚持原则，按政策办事。作为信访接待人员，我们是代表党和政府与人们群众沟通，解决群众遇到的问题，是桥梁、是纽带，处理问题要兼顾到国家、集体、个人三者利益，一言一行应体现出党和政府对待人民群众的感情。一定要坚持原则，按政策办事，维护党和政府的形象，维护人民群众的利益。 　　第四，要有较强的沟通协调能力。要学会和上访人沟通，准确掌握上访人的基本诉求;要善于和相关工作部门沟通，掌握相关政策规定，寻求解决问题的办法。在过去的信访接待工作中，我能够虚心学习，努力工作，严格要求自己，较好地完成了领导交给的各项工作任务。思想觉悟和业务能力有很大的进步，责任意识、发展意识、服务意识都有了大幅度的提高。同时我也深知自己还存在不足，和基层群众沟通对话的能力有待加强，对信访接待所涉及的政策法规需要进一步学习积累，遇到一些棘手问题还需要冷静分析，面对指责挖苦还要学会沉着应对。 　　作为一名党员，作为一名后备干部，我有信心有决心，在今后的工作中继续脚踏实地，求真务实，开拓创新，不断地锻炼提高自己，为我区社会的和谐稳定、经济的快速发展贡献自己的力量。 　　篇二 　　按照组织的按排，我于20XX年6月到9月到xx乡挂任党委副书记，挂职以来我时刻牢记组织和领导的重任，在区和xx乡党委、政府的领导下和大力支持下，深入学习贯彻“三个代表”重要思想和党的十七大五中全会精神，积极践行科学发展观，积极进取、扎实工作，在发展农村经济、做好群众工作、加强基层组织建设等方面，协助该乡做了大量工作，思想和作风得到了历练，素质和能力得到了提升，受益匪浅，现将工作情况总结如下。 　　一、加强学习，政治素养和理论水平不断提高 　　一是认真学习当地有关文件精神。学习区委有关政策、文件精神，较好的把握工作重点;学习该乡所指定出台的《入户拉家常活动的实施方案》、《村企联建活动实施方案》、《季评十佳实施方案》和《关于村级干部业绩考核的暂行规定》等，从中领会工作方法、步骤，借鉴好的经验和做法。二是积极参加该乡党委中心组学习。每个月都参加领导班子集中学习，和领导班子成员一起学习讨论上级决策部署及有关文件精神，不断用新理论新知识武装头脑。不断提高践行科学发展的能力，树立谋发展、大发展的信念。不断加深对党性、党风、党纪的学习和锻炼，进一步增强政治敏锐性和大局观念，不断加强宗旨意识、公仆意识、纪律意识和责任意识。认真学习有关法律、法规及政策，不断提高依法行政的能力和决策水平。三是坚持参加机关干部学习日的学习活动。每周五下午，我都积极主动走进会议室，听股级干部业务讲座和工作汇报，进一步了解部门的工作性质、内容和重点，学习借鉴一线工作思路和方法;收看廉政教育光碟，增强反腐倡廉意识。 　　二、调研比较，挂职锻炼工作得到新启迪。 　　到任xx乡挂职副书记后，对该乡的特色农业、重点企业、基层党建、群众工作等各方面的工作进行了全面的考察，亲自参与了群众通过调研了解到。xx乡辖9个行政村，人口1.7万，党员670名，14个党支部。总面积45平方公里，耕地面积2.9万亩，是一个传统的农业乡,该乡谋事创业的氛围未然形成，是一个发展中的乡，通过3个月的挂职锻炼，深深感觉到该乡有很多优势和特色值得借鉴。 　　(一)特色产业呈规模。大力发展壮大高效养殖业。通过订单方式加大与北京华都*公司的合作力度，投资1000万元建成丰庆*和新启农牧两个合同鸡养殖项目，年出栏180万只，效益达600万元，有效带动了周边养殖业发展。唐山市副市长王久宗调研时给予高度评价。有力推进特色产业建设步伐。吸纳唐山市新源苗木培植有限公司在我乡建成投资3000万元、占地300亩的现代化苗圃基地一座，为20XX年园艺博览会提供定点苗木。由此我想到，张北地区畜牧业养殖业近几年正在逐步发展壮大，我们可以进一步以蔬菜、畜牧产业为重点，不断深化农业结构调整，形成规模产业。 　　(二)项目建设有突破。积极为企业发展做好服务。提高办事效率，积极协职能部门，为企业的发展提供便利服务，使企业顺利落户。总投资4.9亿元的唐山洁城能源有限公司生活垃圾发电项目，正在加紧安装发电设备，9月份投入生产，年对外供电量为2.4亿度，成为唐山市的垃圾发电项目。计划投资2亿元的唐山惠超物流有限公司煤炭、钢铁存储、配送服务项目预计今年年底可投入使用，年可创产值2亿元，实现利税2014万元。计划投资1.2亿元的唐山市亚辉机械制造有限公司机加工项目已于今年3月份在工业区开始动工，达产后，可实现销售收入5600万元，利税1660万。通过挂职学习，我深刻认识到要实现更大发展，必须狠抓项目建设，上大项目，不断扩大经济总量，增强经济实力。我们张北地区要实现大发展、大跨越，进一步解放思想，转变观念。尤其是进一步优化投资环境，加强道路、供电等基础设施建设，为企业发展、项目建设提供保障。在软环境建设上狠下功夫，提高优化行政服务质量和水平，提高政府效能，进一步营造优质、高效、宽松的发展环境。 　　(三)社会环境创和谐。完善领导包案责任制和群防群治网络体系，发挥基层组织的作用，管理信访工作，教育村干部依法行政;建立重大决策党员、村民代表风险评估机制;发挥党员、村民代表广泛联系群众作用，通过建言献策进行民主决策，减少各类矛盾的发生;发挥信访工作志愿者作用，解决群众问题。在信访工作中，该乡创立了四种模式，即避重就轻的雁翎庄村模式，民主决策的蒲台河村模式，内部调解的尖字沽村模式和以情化解的望北村模式，唐山市联席办以《探索工作模式筑牢稳定防线》为题，作为典型经验在全市予以推广。xx乡信访工作做的很出色，他们以“老案归零，新案随清”为目标，做到小事不出村，大事不出乡。我认为我们张北通过借鉴xx乡的做法，不断创新思维，改进工作措施，社会稳定工作会呈现全新的局面。 　　(四)基层党建显特色。开展“村企联建”活动，实现互利共赢。以创建“五好”基层党组织为目标，以创先争优活动为载体，坚持自愿合作的原则，村企共谋发展思路、共办社会事业、共促农民就业，通过开展各种帮扶，达到互利共赢的目的，加强了企业党建，促进了村企和谐，维护了社会稳定。强化村级组织建设。制定出台《关于村级干部业绩考核的暂行规定》，从经济建设、党建工作、社会民生和稳定工作等方面对村干部进行严格考核。强化对村级班子的教育管理。通过民主生活会、经验交流会和警示教育会等形式，全方位、多层次培训教育村干部。组织开展迎接建党90周年游历惠丰湖唐人街系列活动。我参与了此项活动，亲眼目睹了丰南区的建设，城中村的拆迁改造、青年路的扩建、800亩惠丰湖和五宾馆的建成、唐津运河的开发、唐人街的建设、大剧院的竣工，在较短的时间内丰南发生了巨大的变化，尤其是建设惠丰湖5*景区，打造丰南人自己的旅游品牌，对我感受颇深，假如张北充分利用我们的资源和区位优势，逐步做强我们的旅游业，一定会拉动张北经济社会的繁荣发展。 　　(五)群众工作出新招。把注重民生，解决群众实际问题作为群众工作的出发点和落脚点，着力推行“一线工作法”，在全区率先开展了“入户拉家常”活动，规定每周六为机关干部入户访谈日，乡村两级干部走进群众，察民情，体民意，解民忧，拉近鱼水关系，为保稳定、促和谐奠定了坚实基础。活动中对群众意见和建议，做到日梳理，周汇报，月总结，对所反映的问题能解决的及时解决，不能马上解决的领导班子集体讨论，共同研究解决办法，提高了群众的满意率。我感觉这种做法值得我们借鉴。 　　通过挂职学习锻炼，进一步提高了思想政治素质、实际工作能力、政策理论水平。解放了思想，更新了观念，开拓了视野，丰富了知识，增强发展意识、服务意识。经历就是财富，历练就是成长。今后我要以更新的理念、更宽的视野、更好的方法和更加昂扬的斗志投身于工作中去。 　　 篇三 　　根据前方指挥部的安排，于4月来到了上海进行挂职锻炼工作，在此期间，在当地领导及有关同志的关心和帮助下，我通过认真学习、主动参与、深入思考，得到了较为全面的锻炼，无论在政治素质、思维方式，还是在知识积累、能力提高等方面都有了不少的收获。现将挂职工作以来的心得体会汇报如下。 　　一、挂职期间主要工作 　　学习锻炼期间，我除了协助做好中心日常工作以外，还参加了以下具体工作： 　　参加了上海产业园区品牌建设管理体系专题讲座。通过专题讲座，初步了解了上海市品牌园区建设的现状及发展方向，还全面了解了创建品牌园区建设管理体系的内容及建设的着重方面;参加了上海市产业转移中心工作例会。通过产业转移中心领导的讲解，初步了解了产业转移中心的人员构成、工作情况及2012年 工作计划 。在与产业转移中心的对接过程中，商讨了如何建设信息服务平台及招商引资对接会，将巴楚县招商信息通过信息平台发布到长三角洲地区; 　　参加了上海工业区电子商务产业园的相关服务工作。包括收集与整理相关电子商务材料;做好2012中国(上海)国际网络购物大会的会务准备工作;参与接待了厦门、青岛、宁波、重庆、山西等地的电子商务考察团，等等。通过上述工作，初步了解了目前工业区电子商务的发展阶段和规划，加深了对国内电子商务产业的了解，掌握了电子商务产业在我国目前的发展情况和特点，同时也了解了不同省市地区的电子商务开展的情况，以及在不同地区在发展电子商务过程中存在的各类问题及解决办法。 　　参与申报“上海市争创国家新型工业化产业示范基地”工作会议及材料准备。通过工作会议初步了解到上海市目前各开发区申报国家新型工业化产业示范基地情况及工业区的准备情况; 　　参加了上海市开发区协会组织的部分活动，通过开发区协会这一全市的服务平台，开拓了对上海市各园区及其工作模式、产业特点的把握和了解，尤其对于上海市呼叫中心产业基地基本情况、今年上海市开发区协会的招商工作及服务工作加深了认识。 　　在群众线路方面我也借地区搞“零距离、大走访”主题实践日活动。实地了解当地社区在党的建设、社会建设、社会管理上的科学经验。学了当地是如何及时解决人民群众所关心的热点难点问题;在带队老师的指导下了解了组团式联系服务群众工作开展情况。为我以后在实际工作把招商引资跟群众路线有机的结合起来。挂职锻炼个人总结虽然我在工作中不断挑战自我，但还是由于对本地业务工作流程的不熟悉，遇到很多困难与困惑，但在带教老师的悉心指导和鼓舞下，工作能力也很快得到了极大的提高。带教老师的工作能力和工作作风对我产生极大影响，触动很大，受益匪浅。 　　二、挂职中的体会感受 　　一方面，对投资服务工作的业务知识加深了认识。通过在工业区的学习和工作，使我不但较全面地掌握了投资服务的业务知识，而且进一步明确了当前招商引资工作的要求，为今后进一步做好投资企业服务工作指明了方向。 　　另一方面，增长了见识，提高了工作水平。工业区以较重的工作任务和严格的要求，磨砺我的意志，释放我的潜能，提升我的素质。通过学习与磨炼，我在表达能力、文字能力、宣传策划能力、组织能力、协调能力等各方面都有了明显的提高。工作中我与工业区的领导和同事们结下了深厚的友谊，我同时也深刻感受到领导的关怀和工业区的温暖。在工作的过程中我感受到了工业区机关无私敬业、艰苦拼搏、精益求精的优良作风。在今后的工作中，本人将会一如既往地严格要求自己，把所学到的好经验、好方法应用到今后的工作当中。真挚的感谢工业区!

　　篇一： 　　根据市委组织部的统一安排，自20XX年10月至今，我被选派到市人大教科文卫工作室挂职锻炼。一到市人大机关，我就体会到市人大领导对挂职工作的高度重视和对挂职干部的热情关怀，及时组织召开了挂职干部工作总结交流座谈会，张若飞、栾景裘等市人大领导亲自到会讲话为挂职干部提出了具体的工作要求和殷切期望；市人大办公厅、教科文卫工作室的领导和同志们也给我很多支持和帮助，使我在挂职期间生活上方便，工作上顺心，学习上充实，深深感悟到了市人大以人为本的工作理念、科学民主的工作决策、严谨规范的工作机制，增长了见识，开阔了视野，学到了很多新知识、新理念。通过一年来的努力学习，勤奋工作，在素质、思维、能力等方面有了进一步提高，圆满地完成了挂职锻炼的各项工作任务，取得了一定的成效。现将挂职期间的学习、工作以及收获情况总结报告如下： 　　一、加强学习，不断提高理论水平和政治素养 　　作为挂职干部，加强理论学习成为我的第一要务。一是为了尽快适应新的工作岗位和工作要求，通过读书、看报、浏览人大网站等方式，适时关心了解人大工作动态，并认真学习了人民代表大会制度和有关地方人大工作制度，学习了市人大常委会以及有关专门委员会议事规则，学习了教科文卫工作室的各项工作制度等。经过学习进一步理解了人民代表大会制度的核心内容和作用，认识到人民代表大会制度是中国人民的历史选择，是符合中国国情的根本政治制度；经过学习了解了人大的相关工作程序和实体性的规定，对开展工作起到了基础性的作用。二是加强政治学习，自觉改造世界观，努力提高党性修养和政策理论水平。积极参加了教科文卫工作室党支部开展的深入学习实践科学发展观活动，认真学习了xx大、xx届xx全会精神，学习了《深入学习实践科学发展观活动领导干部学习文件选编》，《领导干部党的群众路线教育活动文件选编》等材料，参与了支部进行的解放思想大讨论等活动，撰写学习体会4篇。四是虚心向市人大领导和同志们学习，学习他们的好思想、好作风、好方法、好经验，不断充实完善自己，提高工作能力和水平。 　　二、以高度的事业心、责任感和饱满的热情，扎扎实实地开展工作 　　在工作中能够认真贯彻市委市政府“环湾保护，拥湾发展”战略，围绕中心，服务大局，服从领导，团结同志，自觉遵守人大各项规章制度，积极发挥立法工作专长，重点完成了如下工作任务。 　　（一）积极参与人大及有关部门召开的会议服务工作。一是参与了今年全市人民代表大会的服务工作，安排在大会简报组。在分组审议过程中，听取有关区市人大代表的讨论发言，记录整理代表发言内容，为大会情况简报提供素材。会议期间共整理有关代表发言信息10余条，被采纳编入大会简报的7条。二是参与了教科文卫工作室组织召开的有关会议的会务工作，如参与了教科文卫委员会和工作室对口政府工作部门联系会议，各区市人大教科文卫工作室领导参加的工作交流会议等。三是参与了3次人大常委会分组审议地方性，听取了人大常委对地方性法规的修改意见和建议。另外积极参加了教科文卫工作室召开的年度工作务虚会议，起草了工作室务虚会议情况汇报材料等。 　　（二）积极参与了人大领导和常委的工作视察和调研活动。参与了市人大马泽副主任带领教科文卫委员会部分委员及工作室的同志，实地视察调研了青岛市高新产业区发展情况、中小学校舍场地建设情况以及社区卫生服务体系建设情况等。在参与有关视察和调研活动实中，随同领导和同志们不仅进行了实地察看，还听取了有关方面的工作报告。通过参与调研活动，开阔了视野，增加了感性认识，并积极参与了有关调研报告的撰写工作，提出了有关意见和建议。 　　（三）积极参与了市人大组织的立法调研活动。一是参与了马泽副主任带队赴外地对青岛市安全生产条例的立法调研活动。二是参与了栾景裘副主任带队赴外地对青岛市海洋环境保护规定的立法调研活动。通过参与有关赴外地立法调研活动，进一步学习了解了有关兄弟城市的先进立法工作经验和做法，为做好自身立法工作，制定好我市的有关地方性法规，起到了很好的促进作用。 　　（四）积极开展立法工作。一是认真组织审查修改有关地方性法规草案及其说明。共审查修改地方性法规草案5件，有《青岛市安全生产条例（草案）》、《青岛市森林公园管理条例（草案）》、《青岛市海洋环境保护规定（草案）》、《青岛市旅游条例（草案）》、《青岛市河道管理条例（草案）》。另外，还参与了对《青岛市民办教育条例（草案）》研究，提出了有关修改意见和建议。通过一年了的立法工作，立法草案审查修改的能力和水平有了较大提高，有的法规草案质量受到了市人大有关领导和常委们的好评。二是组织审查修改市政府及市政府办公厅规范性文件和政府有关预案10余件。如，《青岛市新建商品房预售资金管理办法》、《青岛市生活必需品市场供应应急预案》等。三是组织办理了省法规征求意见件3件，办理人大和政协建议和提案6件。 　　在地方立法工作中，一是能够注重科学立法、民主立法，广泛征求社会意见；二是坚持从实际出发，加强立法调研论证和协调工作，确保法规规章草案及时出台；三是坚持法制统一原则，突出地方特色和解决实际问题，做到不抵触、有特色、操作性强。 　　三、存在的主要问题和不足 　　经过一年的挂职锻炼，虽然取得了一定的学习收获和工作实绩，但感觉还有许多我想做而没有机会去尝试的工作，还有很多工作离领导的要求和期望有一定的距离，主要表现在：一是自身政治理论学习抓得不够紧，工学矛盾有待进一步妥善解决；二是业务学习不够全面等。在今后的工作中还要针对自身存在的问题和不足，积极采取措施加以改正。 　　通过一年来的挂职锻炼，不但增长了见识，丰富了阅历，积累了经验，充实了头脑，还交流了感情，收获了友谊。同时，我觉得组织部门的挂职安排非常有利于干部的成长，挂职工作是锻炼干部的“大熔炉”，我很幸运自己能够有这样的机会熔入到挂职锻炼中，让我毕生难忘，真诚感谢组织和领导对我的培养锻炼，不管我今后在什么岗位工作，我都会尽自己的努力，扎实工作，勇于创新，干好本职工作，回报组织，回报社会，为我市经济社会发展贡献更大力量。 　　篇二： 　　二个月的挂职锻炼在我来不及仔细梳理的时候就已结束，在这两个月中，我按照中心对挂职锻炼人员提出的各项要求，以新手的姿态，边学边干，边干边学，调动了自己、锻练了自已。回顾这二个月，虽然时间很短暂，但对我个人却产生了前所未有的影响。这种影响，一是来自离开原部门后，接触新的工作环境、新的工作内容和新的同事，另一个则是来自挂职本身引发了我对中心整体工作的了解，对组织培养和个人能力发展关系的深入思考。特别是后者，使我进一步调整了自己，以更积极的心态投入到下一步的工作和生活。 　　一、挂职期间参与和完成的主要工作 　　到干培部挂职锻炼第一周：诚惶诚恐、恍恍惚惚；挂职锻炼一个月：小心翼翼、慎重前行；第二个月：勤勤兢兢，快步前进； 　　在各位领导及同事耐心热情的帮助下，我逐渐适应了工作环境和角色的转变。在贵州电力教育培训中心干培部挂职期间，主要工作有： 　　担任《贵州电网公司劳资业务培训班》（2期）、《贵州电网公司人力资源管理信息系统培训班》（5期）班主任； 　　参与《南网公司员工辅导计划督导员和辅导员培训班》管理工作、《班组长金点子班》、《电网建设》的接待工作以及日常办公业务等工作。 　　二、挂职锻炼的主要收获 　　一是拓展了思维和视野空间。我挂职锻炼的干部培训部的工作范围可以说涵盖了贵州电网公司所有干部培训的领域及部分南网干部培训业务。从干培部具体工作内容上，包括了班前、班中及班后方方面面，班前的方案沟通、确定、开班的细节（包括地点、时间、班标、背景、教学设施、人员报到、食宿）等等的落实；开班中的学员管理、服务；办班结束后网上班级注册、报名等管理资料的上报。这些丰富的工作和活动内容，使我开拓了视野，放宽了工作思路。特别是在具体工作中充分体会到部门内及相关协作部门讲团结、讲协作，努力办成事的全局观念，在办班过程中也领略了电网公司、培训中心相关领导干部锐意进取、务实高效、想尽办学完成任务的行为理念、讲原则、重感情，高标准、严要求，团结和谐、严爱结合带队伍的团队理念。 　　二是增强了综合素质和能力。培训工作不同于相对独立的教学工作，它要求具体服务理念以及完善的沟通、协调、政策掌握、表达、写作、协作等能力，更内在的，还有学习能力，自我控制能力、思维实践能力，以及自我反省能力。而形成这些能力的根本途径有两个，一是组织培养，如这次的挂职锻炼；二是自我养成。我想，这些是培训部人员所需具备的能力，也应当成为我们每一个干部有意识培养的能力。因此，我能努力利用这样有利的组织环境，在思想上做到了有意培养，通过认真对待、积极参与各项工作，通过主动思考、虚心学习和勤于实践，我在提高综合能力、增强基本素质方面都取得了很大的收获。 　　三是进一步理解了服务的意义。一直以来认为培训中心功能更多的是提供教育，重点是抓好教育质量。通过在培训中心这一段的工作，才发现这个观点不全对，面向成人的、短期的职工培训，服务是极其重要的。通过服务，浅移默化中践行了南方电网公司的企业文化；通过服务，由理论养成变为行业养成；通过服务，凸现中心的存在价值；而服务同其他有形产品一样，也强调产品要能满足不同的消费者需求，既有特殊性又有标准性的服务不仅是对培训班，也给予我们的高职教育以重大启迪。 　　四是获得了真诚难忘的工作友谊。挂职期间，中心的领导及干培部的领导给予了我细致入微的关怀和帮助，分管领导罗主任及部门领导周主任等领导更是随时过问，以他们亦师亦友的态度真诚指点，并为我们提供了很多锻炼机会。从我自身讲，也能以自家人的身份融入这个集体，特别是能积极参与部门的集体活动、业余生活，深深被大家身上的那种活力和热情所感染。我想，真诚的交流必能促成大家的精诚合作，谦虚坦荡的胸怀也必能赢得真正的友谊。在这种信念下，我与大家共事交往，把工作和生活的话题变成纽带，与大家相互关心，相互理解，和谐共处，努力工作，认真扮演了共建单位的使者角色，也收获了难能可贵的真诚友谊。 　　最后我想说，我对这次挂职锻炼的态度是非常认真的，来自组织和领导的期待和鼓励无不使我既感到压力，又充满了动力。我为拥有这样的锻炼机会感到幸运，同时也感到，有组织的培养和支持，自己没有理由不认真学习和工作，没有理由不以实际行动回报组织。我要把组织培养的优势化为个人前进的动力，把个人成长同组织的需要紧密结合起来，在今后的工作中更加努力。

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6月26日

　　法律与道德　　梁德云 傅萍　　法律与道德的关系问题是法哲学之永恒主题与难解之迷。法律与道德犹如车之两轮、鸟之两翼不可分离，道德强调人类的道德理念铸化为法律，法律强调法律内化为人们的品质、道德。法与道德属于上层建筑SUPERSTRUCTURE　的不同范畴。法律属于制度的范畴；而道德则属于社会意识形态的范畴。法律规范的内容主要是权利与义务，强调两者的衡态；道德强调对他人、对社会集体履行义务，承担责任。法律规范的结构是假定、处理和制裁或者说是行为模式和法律后果；而道德规范并没有具体的制裁措施或者法律后果。法由国家的强制力保证实施；而道德主要凭借社会舆论、人们的内心观念、宣传教育以及公共谴责等诸手段。法是按照特定的程序制定的，主要表现为有关国家机关制定的各种规范性文件，或者是特殊判例；而道德通常是潜移默化的。法必然要经历一个从产生到消亡的过程，它最终将被道德所取代，人们将凭借自我道德观念来实施自我行为。　　一、道德与法律的学理含义：　　(一)道德的含义：从唯物史观的角度来看，道德根源于一定的物质生活条件。恩格斯讲：“一切以往的道德论归根到底都是当时的社会经济状况的产物。而社会直到现在还是在阶级对立中运动的，所以道德始终是阶级的道德。”这表明道德的内容最终由经济条件决定，并伴随经济的发展而有相应的变化；基于不同的物质生活条件的不同社会集团，有着不同的道德观，在阶级社会中的道德具有阶级性。因此，我们可以把道德简单的概括为：道德是生活在一定物质生活条件下的自然人关于善与恶、光荣与耻辱、正义与非正义、公正与偏见、野蛮与谦逊等观念、原则以及规范的总合，或者说是一个综合的矛盾统一体系。　　(二)与道德密切相关的法律的含义。　　没有亘古不变的永恒道德，也没有亘古不变的永恒法律。今天的社会，代表不同利益的统治集团仍然还存在，但是他们代表的阶级利益是根本不同或者是对立的。不同的统治集团各有各自的阶级利益，以及与其阶级利益相适应的道德。法律在本质上是统治集团的整体意志上升为国家意志，既然法律是意志的具体化，而道德当然属于意志范畴，那么法律当然反映统治阶级的道德观。从侧重道德的角度，我们可以将法律定义为：在主观方面，法是国家意志和统治阶级意志的体现；在客观方面，法的内容由一定的社会物质生活条件所决定。前者体现了法的国家意志性和统治阶级意志，后者体现了法的物质制约性。法就是这两个方面的矛盾统一体。　　结合中国国情，我国法律与道德的现状：　　1.一国范围内的法与统治阶级的道德都是统治阶级的整体意志的体现。　　2.法与统治阶级的道德相互渗透。忠孝节义是中国历代封建王朝维护其阶级统治的道德规范，在其立法中体现为“十恶”不赦的大罪。在司法实践中，甚至是将儒家思想的教义作为办案的根据，《春秋决狱》一书就是其中的典型。　　3.法与道德相辅相成，共同服务于统治阶级的整体利益。孟子《离楼上》中讲到“徒法不足以自行”，它需要其它手段的配合，其中法就是一个重要的手段。　　4.道德的状况制约立法的发展。　　5.道德对法的实施起着举足轻重的促进作用。　　6.道德有助于弥补法律调整的真空。　　7.法必须以道德作为价值基础。　　8.法是传播道德的有效手段。　　二、道德与法律的辩证关系　　(一)道德与法律是社会规范最主要的两种存在形式，是既有区别又有联系的两个范畴。二者的区别至少可归结为：　　1.产生的条件不同。原始社会没有现代意义上的法律，只有道德规范或宗教禁忌，或者说氏族习惯。法律是在原始社会末期，随着氏族制度的解体以及私有制、阶级的出现，与国家同时产生的。而道德的产生则与人类社会的形成同步，道德是维系一个社会的最基本的规范体系，没有道德规范，整个社会就会分崩离析。　　2.表现形式不同。法律是国家制定或认可的一种行为规范，它具有明确的内容，通常要以各种法律渊源的形式表现出来，如国家制定法、习惯法、判例法等。而道德规范的内容存在于人们的意识之中，并通过人们的言行表现出来。它一般不诉诸文字，内容比较原则、抽象、模糊。　　3.调整范围不尽相同。从深度上看，道德不仅调整人们的外部行为，还调整人们的动机和内心活动，它要求人们根据高尚的意图而行为，要求人们为了善而去追求善。法律尽管也考虑人们的主观过错，但如果没有违法行为存在，法律并不惩罚主观过错本身，即不存在“思想犯”；从广度上看，由法律调整的，一般也由道德调整。当然，也有些由法律调整的领域几乎不包括任何道德判断，如专门的程序规则、票据的流通规则、政府的组织规则等。在这些领域，法律的指导观念是便利与效率，而非道德。　　4.作用机制不同。法律是靠国家强制力保障实施的；而道德主要靠社会舆论和传统的力量以及人们的自律来维持。　　5.内容不同。法律是以权利义务为内容的，一般要求权利义务对等，没有无权利的义务，也没有无义务的权利。而道德一般只规定了义务，并不要求对等的权利。比如说，面对一个落水者，道德要求你有救人的义务，却未赋予你向其索要报酬的权利。向被救起的落水者索要报酬往往被视为不道德。　　(二)道德与法律又是相互联系的。它们都属于上层建筑，都是为一定的经济基础服务的。它们是两种重要的社会调控手段，自人类进入文明社会以来，任何社会在建立与维持秩序时，都不能不同时借助于这两种手段，只不过有所偏重罢了。两者是相辅相成、相互促进、相互推动的。其关系具体表现在：　　1.法律是传播道德的有效手段。道德可分为两类：第一类是社会有序化要求的道德，即社会要维系下去所必不可少的“最低限度的道德”，如不得暴力伤害他人、不得用欺诈手段谋取利益、不得危害公共安全等；第二类包括那些有助于提高生活质量、增进人与人之间紧密关系的原则，如博爱、无私等。其中，第一类道德通常上升为法律，通过制裁或奖励的方法得以推行。而第二类道德是较高要求的道德，一般不宜转化为法律，否则就会混淆法律与道德，结果是“法将不法，德将不德”。〔1〕法律的实施，本身就是一个惩恶扬善的过程，不但有助于人们法律意识的形成，还有助于人们道德的培养。因为法律作为一种国家评价，对于提倡什么、反对什么，有一个统一的标准；而法律所包含的评价标准与大多数公民最基本的道德信念是一致或接近的，故法的实施对社会道德的形成和普及起了重大作用。　　2.道德是法律的评价标准和推动力量，是法律的有益补充。第一，法律应包含最低限度的道德。没有道德基础的法律，是一种“恶法”，是无法获得人们的尊重和自觉遵守的。第二，道德对法的实施有保障作用。“徒善不足以为政，徒法不足以自行”。执法者的职业道德的提高，守法者的法律意识、道德观念的加强，都对法的实施起着积极的作用。第三，道德对法有补充作用。有些不宜由法律调整的，或本应由法律调整但因立法的滞后而尚“无法可依”的，道德调整就起了补充作用。　　3.道德和法律在某些情况下会相互转化。一些道德，随社会的发展，逐渐凸现出来，被认为对社会是非常重要的并有被经常违反的危险，立法者就有可能将之纳入法律的范畴。反之，某些过去曾被视为不道德的因而需用法律加以禁止的行为，则有可能退出法律领域而转为道德调整。　　总之，法律与道德是相互区别的，不能相互替代、混为一谈，也不可偏废，所以单一的法治模式或单一的德治模式不免有缺陷；同时，法律与道德又是相互联系的，在功能上是互补的，都是社会调控的重要手段，这就使得德法并治模式有了可能。　　三、法律与道德现实中的矛盾与带给我们的启示　　(一)现实中的矛盾　　在现实社会中，道德与法律存在着不和谐之处。中国的道德至上思潮盛行只是表明人们企图摆脱法律的拘束以求更随心所欲地实践道德、弘扬道德。人们并不是以崇尚道德来追求一种更趋于合理、科学。德国大哲人黑格尔曾有过如下论断：在中国人心目中，他们的道德法律简直是自然法律——外界的、积极的命令——强迫规定的要求——相互间礼貌上的强迫的义务或者规则。“理性”的各种重要决定要成为道德情操，本来就非有“自由”不可。然而他们并没有“自由”。在中国道德是一桩政治事务，而它的若干法则都由政府官吏和法律机关来主持。〔2〕为了说明这一问题请先看下面一则案例：一对农村老年夫妻闹离婚，按照法律判决，离婚后的一间住房应判归男方。但如果这样下判，女方离婚后就将无所居住，显然与情不合。于是，法院综合考虑后判决将一间房隔为两半，一人一半，解决了女方离婚后的住所问题。这样的判决并未引起男方的“闹事”，双方相安无事。〔3〕这是来自执法第一线很具体的案例，问题随即而提出：在司法实践中要不要考虑道德评价标准？如果要，那么法律评价与道德评价该怎样取舍？美国法学家德沃金在其著作《法律帝国》中也曾举过一则案例：埃尔默用毒药杀害了自己的祖父，他知道他祖父在现有的遗嘱中给他留了一大笔遗产，他怀疑这位新近再婚的老人可能会更改遗嘱而使他一无所获，因此他杀害了他的祖父。〔4〕纽约州法院针对该案例确立了一条法律原则，即：任何人都不得从其错误行为中获得利益。问题是：法官以自己的信仰取代法律条文是否冲击了法治原则？　　(二)带给我们的启示　　通过以上对道德与法律关系的法理分析，针对前面的问题可得到如下几点启示：　　1.情法冲突——法治的尴尬。　　法治社会要求人们在处理问题时，首先考虑行为是否符合法律的规定；法官判案时，只能以现行法律为依据，不能靠法官的自由裁量。这样势必导致法律无法适应新出现的情况，而道德等非强制社会规范则可以其主观性调整新生的行为现象。这就是一元法体制的弊端之所在。即在国家制定法与道德之间缺乏过渡、缓冲机制上，造成了法律的僵硬、无力及冷酷，造成了法律与大众心理、社会风习之间的脱离与隔阂，也造成了道德的无力感和被蔑视，甚至鼓励了对道德的违犯，加速了道德的衰落。〔5〕但是，如果以情理断案，就违背了法治的原则。因此，只有在法的体现上做出调整，才能实现情与法的协调、德与法的并治。　　2.儒家伦理——道德化的法律。　　良法表明法要包含某种道德价值，故法治的概念本身就体现了法治与道德的深刻关系。失去了道德基础的法为恶法，恶法之治与法治精神是根本背离的。我国古代的儒家伦理法体现了道德与法律的一种结合模式，即把社会普遍承认的道德规范上升为法律，纳入国家强制实施的行为规范。解决现实社会中的人们道德缺位、法律的尴尬，是否可以吸取儒家伦理法的合理内核，灵活适用法律，把法治中注入道德的血液，建设有中国特色的法治国家。申言之，即道德化的法律要行道德的职能，从而使司法过程成了宣教活动，法庭成了教化的场所。　　3.中庸之道——法追求的品质。　　法的品质在于公平、正义通过法而得到实现。中国古代的“中庸”思想追求的是一种和谐、平衡、稳定。中庸主义在法律上的意义就是审判案件要综合考虑各种因素，包括法律以外的情和理，旨在彻底解决纠纷，平息诉讼。现代法同样面临着效率与正义的挑战。一方面，法律要体现其威严，不可侵犯，人们必须遵守；另一方面，法律还要有其缓和的一面，比如法要体现人道，法要尊重私权等。　　法律是以多元化道德冲突的协调者出现的，它在道德冲突发展到极端情况下，不得已而担负起这一沉重的历史使命的。因为凭借“良知”这样内在的道德自觉并不能把“私”控制在不危害他人利益的范围内，即使“施诸‘日常人生"者，应当是公共道德”，但事实是必须借助外在的拥有强制力的规矩，它的极端表现形式就是我们现在称之为法律的东西。　　法律凭借着与生俱来的外部强制力，调整着错综复杂的社会利益关系。正是具有这种强悍的外部物理性强制力量，才促使具有不同道德观念的利益者遵循着相同原则下的行为规范。因为他们清楚地知道，破坏它意味着赋予自己以法律责任，其后果必定是不利的，不利是每个人所不希望的。所以，遵守法律就成为必需。并且，虽然法律取代道德成为调整社会关系的主要手段，但并未否弃道德的积极作用。相反，法律的产生本身与道德有着千丝万缕的联系。而且道德作为一种社会调整手段也并未完全的且不可能退出历史舞台。“道德往往成为法律的基础素材，而法律往往又巩固着某种道德；道德所不及的地方由法律调整，法律所不及的地方由道德调整。”即使法律的强制作用也往往需要通过人的内在道德信念起作用，否则是一定存有缺陷的。只是这种强制作用使其更加直接迅速的确定且相对稳定。所以，初始的法律更多地表现出与道德的相似性以致于我们很难分辨。从原始道德演化而来的法律制度虽然具有新的特征，但道德固有的优点并未因此而被抛弃，赋予某些道德原则具有法律的效力是完全必要的，而事实也的确如此。所以，初始的“法律乃是我们道德生活的见证和外部沉淀。”的论调是不无道理的。　　四、道德与法律冲突与亲合　　法律的出现暂时地缓和着冲突着的道德斗争，并把这种冲突限制在秩序允许的范围内。可是法律无论如何都不能消除整个社会的道德冲突，只要不同利益个体或群体的存在。相反的是，它在调整的过程中被这个冲突着的旋涡卷入其中，与道德发生着碰撞。随着社会的发展、人类的进步以及自我意识和社会意识都在不同程度的增强，它们的冲突也在不断地加强。脱胎于原始道德观念的初始法律，并没有剪掉“脐带”以此跟道德划清分明的界限成为一个完全独立的实体。相反法律继承了道德固有的优越性，并克服了它固有的缺陷，它是对道德本身的扬弃。正是这种继承和发展才使法律与道德随着时间的推移逐渐的暴露出不和谐的一面——冲突。　　法律和道德的冲突实质上是多元化价值体系的内部斗争，是价值冲突在现实社会中的反映。物质资料的极快增长，加剧了利益的分化，利益的分化必然导致分配的不公，“由于人们对他们的合作所产生的更大利益如何分配问题不是漠不关心的，这就产生了利益冲突，因为为了追求自己的目标，他们每个人都想得到较大的一份，而不是较小的一份。”从而最终的结果是利益冲突更加激烈。法律和道德站在各自的立场上体现着不同的价值趋向，所以不可避免的发生着碰撞。　　这种在价值冲突支配下的社会现象，由于失去了一元化价值体系，并且这种一元化价值体系已不可能再恢复。因此，它将伴随着永久的人类社会。因为一元化价值体系存在的基础是单一的物质经济生活条件和同一的利益关系。而在现代社会中，这种现实的基础早已不复存在。现实的物质生活条件的多样性已然于我们面前，利益的不断分化更加促使不同价值观念的涌现，从而使多元化价值体系在现代社会中的牢固地位不可动摇。因此，价值冲突是不可避免的。　　当然，我们还应看到：虽然冲突导致法律和道德都有不同程度的“内伤”，但是从总体而言，并未因此而削弱两者的力量。不同价值的斗争并未使多元化的价值体系趋于衰弱。恰恰相反，冲突本身有利于两者作用的发挥。就整个价值体系而言，这种斗争是一个不断自我否定的发展过程。强烈地体现着“优胜劣汰”的自然法则，也是“适者生存”原则支配下的自我净化。　　法律和道德作为两种不同的社会调整手段，在调整社会关系时的作用是不同的。而多元化价值体系又使这种作用程度的差别性更加明显，并且出现此消彼长的局面。就整个法律规范和道德规范的内容而言，一方面当某些法律规范的道德基础失去其赖以存在的物质条件时，它应就此消亡。所以此些法律规范就无存在之现实的必要性。但是道德规范的消亡是自发的，而法律规范的删除是人为的。“法律制度的特征是新法律规则的引入和旧法律规则的改变或废止能够通过有意识的立法进行，……相反，道德规则或原则却不能以这样的方式引入、改变或撤消。”所以，如果这种失去道德基础的法律规范，仍旧在法典中并且被司法官员不断的援引时，危害结果将会毫不犹豫的出现在我们面前。从深层次讲，是因为失去了同一的法律价值评判标准和道德评判标准，而立法者和司法者的价值观念没有顺应这种情势变化。　　另一方面当原本没有道德基础的某些法律规范，已被立法者规定在法典中，并且由司法者在个案中不断适用，而被广大的民众所接受时，这些法律规范所体现的价值观念将扩展到道德领域，从而形成体现这些价值观念的道德规范，继而充实道德范畴。然而，法律规范是人为确定的，而道德规范的扩张难以把握。所以，如果司法者在个案处理中，依旧使用严格的法定主义，而全然不顾及道德性原则时，冲突就在所难免，混乱就会造成。在本质上是因为在短期内价值观念的延伸无法适从于它的客观基础——物质生活条件和利益关系。　　再则，如果道德规则仍旧存在，但与此相适应的法律改变或者废止，那么这些道德规则在人类内心深处将会变的薄弱起来，甚至“堕落”到全无的地步。由于失去外在强制力的保护，人们可能为了自己的私人利益，而经常地损害他人的、公共的利益，破坏着道德规范。倘若不能及时的阻止此等事情的发生、发展，那么道德规范将在人的不断破坏中逐渐地弱化、消失。即使刚出现时尚有民众指责此等破坏行为，但随着时间的推移和行为的重复出现，会麻木人的道德精神的感应力，从而不在关注这样司空见惯的事。可见，“虽然道德规则或传统不能通过有意识的选择或制定而废止或改变，但法律的制定或废止却可能是某些道德标准或某些道德传统改变或衰败的原因之一。”　　道德是法律的基础，法律是道德规范的制度化实践。像诸如正义、公平、平等、诚实信用、遵守善良风俗等普遍的或个别的法律原则，其本身就是人类道德观念的有力组成部分。也因为有了道德的支持，才使法律原则能够发挥出人性的作用。倘若法律不承认或者否弃这样的道德因素，那么法律或法律制度是存有极大缺陷，它是否有生命力或者在多大程度拥有生命力都是疑问。所以“法规可能仅是一个法律外壳，因其明确的术语而要求由道德原则加以填充。”　　当然这并非说法律即道德，道德就是法律。如前所述，法律产生于道德，是以道德冲突的协调者出现的。作为两个独立的实体，法律有赖于道德的存在，但又是独立自主的，不完全依附于道德规范；另一方面这也不是承认每一条法律规则都需有与之相对应的道德规范，不是所有的道德规范都可转变成为法律制度的范畴。之所以称为基础其实质是在总体上，道德支撑着法律制度的建立，维系着人们对法律制度的普遍认同感。一般情况下，与道德规范相一致的法律规则才更容易被人们接受而更具有生命力。那么这样的法律制度也将是比较稳定的。　　法律规范之所以为广大的民众所遵守，不仅仅是因为在这些规范的背后隐藏着所谓的国家强制力，即人们由于害怕受到法律的惩罚而遵守法律。更主要的是这些法律规范本身合乎道德原则，并且民众相信它的正确性，合理性以及正义性，即法律有内在的道德价值。即使所谓的“心理强制”的实现，也需通过人的内心感受和道德准则的衡量，“如果一个规则体系要用暴力强加于什么人，那就必须有足够的成员自愿接受它；没有他们的自愿合作，这种创制的权威，法律和政府的强制权力就不能建立起来。”因为并非所有的法律都具有强制力，法律也并不总是合理、正义的。　　同时，法律建构和维持社会秩序这一重要的作用以及其他的功能也往往通过道德作用得以实现。而且法律作用的实现的最好途径是法律规范的价值通过长时期的社会实践使其内化为人类的道德信念，在人们普遍接受后形成一种思维定势。并且用这种思维定势支配各自的行为，由于这种思维定势既符合法律又符合道德，所以在其支配下的行为也将符合法律和道德。那么法律调整社会的最终目的就达到了，它的作用也就实现了。道理很简单，在这种情况下，遵守道德和法律双重规制的行为，其必定沿着社会关系发展的方向实行，而不是去破坏它。　　五、道德评价与法律评价　　道德评价，是指对一个事件、一种行为是否违法，是否犯罪，不是用法律作标准，而是以道德做为判断标准。如果将道德评价运用在执法和司法过程中，它隐瞒着这样一个不言却潜在的公式，即：凡是违反道德的，也就违反法律的，因此，一切以道德为判断依据，而取消了作为法定判断标准的法律标准，这对实现法治是极其有害的。由于一个社会的道德观念是分层次的，个体化的，有“高”、“低”之分的，因此，很难有一个统一的道德标准来作为评价依据。于是，对于一个有“高”道德观念要求的法官来讲，有可能将法律标准拔高为道德标准，要实际判决中会出现误判无辜，或者加重其当事人的法责或罚则。这都是由于失去了一个客观的，基本的法律的标准所产生的。　　法律评价是一种普遍性标准的评价，因为本身是一种普遍性的平等性的要求。法律对待社会成员不能分层次即区别对待　，即法律不能对一部分人提出一种权利和义务要求标准　，而对另一部分人提出另外一种权利和义务要求标准　。法律应平等地普遍地统一地适用于一切人，并且它的标准是法定的，客观的，而不是随意的，个体化的；而道德评价是一种个体化的、非法定性的、主观的、观念性的评价。虽然有一种公认的社会道德观念和标准，但在具体的司法判决中，道德评价则往往成为个体化的、而非社会性，因为是具体的，一个一个的法官在判决案件中，而不是整个社会在判决案件虽然法官在代表社会判决案件　。如果法官在判决案件中，以道德评价作标准，那势必是审理每个案件的具体的法官所认定、所接受的道德观念和标准，而不是社会公认的道德观念和标准尽管在内容上，法官所认定、所接受的道德观念只能同公认的社会道德观念相吻合，但它在形式上是个体化的，这种形式上的个体化最能发挥作用和产生实际效果的　。司法判决的这样一种性质和特点决定了最后起作用的必然是一种个体化了的道德评价即使有这样一种社会性的道德评价机制，也是我们所不赞同的　。这种个体化的评价机制很难不出现主观性、随意性和专断性，最后有可能导向一种新形式的“人治”—即法律形式外衣下的人治。因此道德评价如果在司法、执法中普遍运用，就将潜在在存在着将司法判决变成法官个人意志的“司法人治”的可能性。而法律评价机制坚持的法律标准、依法司法等，导向的是“司法法治”，它同法治的要求相吻合。　　法律是一个社会最基本的道德要求，为社会成员普遍认同、接受并通过一定程序法定化了的道德标准，它是维持一个社会生活正常运转的道德准则。法律是为社会普遍成员制定的行动准则，它照顾和反映了普遍社会成员的基本道德要求。　　注：　　〔1〕〔美〕博登海默，法理学—法哲学及其方法〔M〕，邓正来译，华夏出版社，1987，361—365；　　〔2〕〔德〕黑格尔，历史哲学〔M〕，北京：三联书店，1956，P11；　　〔3〕转引自刘作翔，法律与道德：中国法治进程中的难解之题〔J〕，法治与社会发展，19981　；　　〔4〕参见〔美〕德沃金：法律帝国〔M〕，李常青译，北京：中国大百科全书出版社，1996，14—19；　　〔5〕范忠信，中国法律的基本精神〔M〕，山东：山东人民出版社，2001。