spss中显示“由于至少一个组中得案例少于两个”什么意思

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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

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

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

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

这东西还能考证呢？具体说说

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

职业生涯

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

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。

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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。

1 氨 铵盐　　　　了解氨气的物理性质及铵盐的性质。掌握氨的化学性质、氨的实验室制法及铵离子的检验方法。　　　　2 氮和磷　　　　掌握氮族元素性质的相似性、递变性。掌握氮气的分子结构、物理性质、化学性质、重要用途。熟悉自然界中氮的固定的方式和人工固氮的常用方法，了解氮的固定的重要意义。　　　　3 氮族元素　　　　了解氮族元素的相似性和递变规律 ;掌握氮气的化学性质 ;了解磷的性质;了解氮气和磷的用途; 增强环保意识。　　　　4 二氧化硫　　　　在常温下，二氧化硫为无色，有刺激性气味的气体，溶于水后溶液显酸性。它既有氧化性又有还原性。　　　　5 硅和二氧化硅　　　　重点掌握硅和二氧化硅的物理和化学性质，以及它们的用途。　　　　6 化学反应及其能量变化　　　　了解化学反应中的能量变化，了解放热反应和吸热反应。理解燃料充分燃烧的条件，增强节约能源及环保等意识。　　　　7 化学键　　　　理解离子键，共价键的概念，能用电子式表示离子化合物和共价化合物的形成。了解化学键的概念和化学反应的本质。　　　　8 环境保护　　　　了解造成环境污染的主要途径，认识环境保护的重要性，以及保护环境的措施。　　　　9 碱金属元素　　　　了解碱金属的性质及其递变规律。能运用原子结构的初步知识分析碱金属性质递变的原因。　　　　10 离子反应　　　　掌握电解质、非电解质的概念,了解强、弱电解质的电离。了解离子反应和离子方程式的涵义。掌握离子反应发生的条件和离子方程式的书写方法。　　　　11 硫酸　　　　掌握稀硫酸与浓硫酸的异同. 掌握浓硫酸的性质.　　　　12 卤族元素　　　　掌握卤族元素性质变化规律。了解卤化银的性质,用途及碘与人体健康等。　　　　13 氯、溴、碘的性质 氯离子的检验　　　　认识氯、溴、碘的单质及几种卤化物的性质。认识卤素间的置换反应。学习氯离子的检验方法。　　　　14 氯气　　　　识记氯气的物理性质、化学性质、反应现象、制取方法和主要用途；理解燃烧的概念，以及“发光、火焰、烟、雾”等实验现象的含义；掌握实验室制取氯气的反应原理和操作方法；掌握氯离子的检验原理和操作方法；能用化学用语表示或解释氯气的化学性质，并会用扇闻法闻气味。　　　　15 钠与钠的化合物　　　　了解钠的重要化合物的性质、用途及一些金属元素的焰色反应。掌握过氧化钠、碳酸钠和碳酸氢钠的相互转化规律及性质的不同点。　　　　16 气体摩尔体积　　　　使学生在理解气体摩尔体积,特别是标准状况下,气体摩尔体积的基础上,掌握有关气体摩尔体积的计算。　　　　17 碳族元素　　　　认识碳族元素性质的规律性和递变性。了解Si、Ge、Pb的一些特殊性质。　　　　18 碳族元素与无机非金属材料　　　　运用元素周期率知识来学习碳族元素的性质及其递变规律。运用元素周期律知识学习同族元素及其化合物性质的方法，并运用这些方法学习硅和二氧化硅。.对无机非金属材料有大致印象。对化学与生产、生活实际的联系有进一步认识。认识化学在现代社会、现代科技中的重要作用。　　　　19 物质的量　　　　了解物质的量及其单位,了解物质的量与微观粒子数之间的关系。了解学习物质的量这一物理量的重要性和必要性。了解阿伏加德罗常数的涵义。了解摩尔质量的概念。　　　　20 物质的量浓度　　　　正确地理解物质的量浓度的概念;会应用物质的量浓度的概念进行简单的计算。　　　　21 硝酸　　　　掌握硝酸的化学性质(酸性、不稳定性、氧化性); 了解硝酸的用途。　　　　22 氧化还原反应　　　　能运用化合价升降或电子转移的原理，理解和描述有关氧化还原反应的概念和术语。学会用化合价变化和电子转移的观点判断氧化还原反应，并能用“线桥法”表示电子转移的方向和数目。　　　　23 氧化还原反应方程式的配平　　　　掌握用化合价升降法配平氧化还原反应方程式。　　　　24 氧族元素　　　　掌握氧族元素性质的相似性和递变规律。掌握氧族元素性质递变与原子结构的关系。掌握氧族元素与卤族元素相似性、差异性及其原因。　　　　25 氧族元素与环境保护　　　　了解二氧化硫的物理性质和用途．掌握二氧化硫的化学性质(跟氧气、水的反应和漂白性等)了解酸雨的形成及危害二氧化硫对空气的污染和保护、改善环境的重要性，提高环保意识。　　　　26 有关化学方程式的计算　　　　掌握有关反应物、生成物质量的计算；从定量角度理解化学反应，并掌握解题格式。　　　　27 元素周期表　　　　了解元素周期表的结构以及周期，族等概念。理解同周期，同主族元素性质的递变规律，并能运用原子结构理论解释这些递变规律。了解原子结构，元素性质及该元素在周期表中的位置三者之间的关系，初步学会运用周期表。　　　　28 元素周期律　　　　了解元素原子核外电子排布、原子半径、主要化合价与元素金属性、元素非金属性的周期性变化。了解两性氧化物和两性氢氧化物的概念。　　　　29 原子结构　　　　掌握原子核的构成。了解构成原子的粒子之间的关系。会根据原子、阴阳离子中的质子数与核外电子数之间的关系进行有关的计算。　　　　第一单元 卤 素　　　　第一节 氯气　　　　一、氯原子结构：氯原子的原子结构示意图为＿＿＿＿＿＿由于氯原子最外层有＿＿＿＿个电子，容易＿＿＿（得或失）＿＿＿个电子而形面8个电子稳定结构，因此氯元素是活泼的非金属元素。　　　　二、氯元素的性质　　　　1、 氯气是＿＿＿＿色有＿＿＿＿＿气味的气体，＿＿＿毒，可溶于水，密度比空气＿＿。　　　　2、 氯气的化学性质:点燃 与金属反应 2Na + Cl2===2NaCl (＿＿＿色烟)　　　　点燃 Cu +Cl2===CuCl2 (_______色烟)　　　　点燃H2＋Cl2===2HCl (_______色火焰)或光照　　　　与非金属反应 2P＋3Cl2===2PCl3 PCl3+Cl2===PCl5 (________色烟雾)　　　　Cl2+H2O===HCl+HClO(有强氧化性的弱酸，漂白性)　　　　与化合物反应 2Cl2+2Ca(OH)2===CaCl2+Ca(ClO)2+2H2O（漂白粉，有效成份是＿＿＿＿）Ca(ClO)2+CO2+H2O==CaCO3↓+2HClO（这个反应证明HClO是弱酸的事实）　　　　Cl2+2NaOH====NaCl+NaClO+H2O　　　　氯气的用途：消毒、制盐酸、漂白粉、农药等　　　　AgBr用作感光片AgI用作人工降雨　　　　练习：指出以上反应中氧化剂和还原剂，并用单线或双线桥表示电子转移情况。　　　　三、氯气的制法　　　　1、 药品：浓盐酸和二氧化锰　　　　2、 原理：MnO2+4HCl===MnCl2+2H2O+Cl2↑　　　　(求氧化剂和还原剂的物质的量之比为＿＿＿＿＿＿，当有2mol氯气生成时，有＿＿＿＿＿HCl被氧化，有＿＿＿mol电子转移)　　　　3、 装置类型：固＋液――　　　　4、 收集方法：用＿＿＿排空气法或排饱和食盐水法收集。　　　　5、 检验：使湿润的KI淀粉试纸 变 蓝（思考其原因是什么　　　　6、 余气处理：多余的氯气通入＿＿＿＿溶液中处理吸收，以免污染环境。　　　　第二节 氯化氢　　　　一、氯化氢的性质　　　　1、物理性质：是一种＿＿＿色有＿＿＿＿气味的氯体，＿＿＿溶于水（1 ：500 体积比）密度比空气大。　　　　2、化学性质：HCl 溶于水即得盐酸，盐酸是一种强酸，具有挥发性和腐蚀性。　　　　3、氯化氢的实验室制法　　　　药品：食盐（NaCl）和浓H2SO4　　　　原理：用高沸点（或难挥发性）酸制低沸点酸（或易挥发性）（与制硝酸的原理相同）微热 NaCl+H2SO4=====NaHSO4+HCl↑　　　　强热 总式：2NaCl+H2SO4====Na2SO4+2HCl↑NaCl+NaHSO4====Na2SO4+HCl↑　　　　（上述说明了条件不生成物不同，要注意反应条件）　　　　装置类型：固＋液――收集方法：用向上排空法收集 检验：用 湿润的蓝色石蕊 试纸 余气处理：将多余的气体通入 水 中即可　　　　第四节 卤族元素　　　　1、 原子结构特征：最外层电子数相同，均为7个电子，由于电子层数不同，原子半径不，从F――I原子半径依次增大，因此原子核对最外层的电子的吸引能力依次减弱，从外界获得电子的能力依次减弱，单质的氧化性减弱。　　　　2、 卤素元素单质的物理性质的比较（详见课本24面页）　　　　物理性质的递变规律：从F2→I2，颜色由浅到深，状态由气到液到固，熔沸点和密度都逐渐增大，水溶性逐渐减小。　　　　3、 卤素单质化学性质比较（详见课本28页）　　　　相似性：均能与H2发生反应生成相应卤化氢，卤化氢均能溶于水，形成无氧酸。　　　　暗 光　　　　H2＋F2===2HF H2+Cl2===2HCl　　　　加热 持加热　　　　H2+Br2===2HBr H2+I2====2HI　　　　均能与水反应生成相应的氢卤酸和次卤酸（氟除外）　　　　2F2＋2H2O＝＝4HF＋O2　　　　X2+H2O====HX+HXO (X表示Cl Br I)　　　　递变性：与氢反应的条件不同，生成的气体氢化物的稳定性不同，　　　　HF＞HCl＞HBr＞HI,无氧酸的酸性不同，HI＞HBr＞HCl＞HF.。与水反应的程度不同，从F2 → I2逐渐减弱。注意：萃取和分液的概念　　　　1、 在溴水中加入四氯碳振荡静置有何现象？（分层，下层橙红色上层无色　　　　2、 在碘水中加入煤油振荡静置有何现象？（分层，上层紫红色，下层无色）　　　　卤离子的鉴别：加入HNO3酸化的硝酸银溶液，　　　　Cl-：得白色沉淀。　　　　Ag+ + Cl- ===AgCl↓ Br-：得淡黄色沉淀　　　　Ag+ + Br- ====AgBr↓ I： 得黄色沉淀　　　　Ag+ + I- ====AgI↓　　　　第三章 硫 硫 酸　　　　一、硫的物性　　　　淡黄色的晶体，质脆，不溶于水，微溶于酒精，易溶于二硫化碳　　　　二、硫的化学性质　　　　1、 与金属的反应　　　　2Cu+S===Cu2S（黑色不溶于水） Fe+S=====FeS（黑色不溶于水）　　　　（多价金属与硫单质反应，生成低价金属硫化物）　　　　2、 与非金属的反应　　　　点燃　　　　S＋O2=====SO2 S＋H2=====H2S　　　　第二节 硫的氢化物和氧化物　　　　一、硫的氢化物―――硫化氢　　　　1、 硫化氢的的理性质　　　　H2S是一种具有臭鸡蛋气味、无色、有剧毒的气体，能溶于水，常温常压1体积水能溶解2.6体积的硫化氢。　　　　2、 硫化氢的化学性质:热不稳定性 H2S====H2+S　　　　点燃　　　　可燃性 2H2S＋3O2===2H2O+2SO2 （完全燃烧）(火焰淡蓝色) 2H2S＋O2===2H2O+2S （不完全燃烧）　　　　还原性 SO2＋2H2S＝2H2O＋3S　　　　3、 氢硫酸　　　　硫化氢的水溶液是一中弱酸，叫氢硫酸，具有酸的通性和还原性。　　　　二、硫的氧化物　　　　1、 物理性质：二氧化硫是一种无色有刺激性气味有毒的气体，易溶于水，常温常压1体积水可溶解40体积的二氧化硫；三氧化硫是一种没有颜色易挥发的晶体，熔沸点低。　　　　2、 化学性质　　　　二氧化硫是一种酸性氧化物，与水直接化合生成亚硫酸，是亚硫酸的酸酐，二氧化硫具有漂白作用，可以使品红溶液腿色，但漂白不稳定。　　　　SO2＋H2O ==== H2SO3 (这是一个可逆反应，H2SO3是一种弱酸，不稳定，容易分解成水和二　　　　氧化硫。)　　　　3、 二氧化硫的制法 Na2SO3+H2SO4===Na2SO4+H2O+SO2↑　　　　第三节 硫酸的工业制法――接触法　　　　一、方法和原料　　　　方法：接触法　　　　原料：黄铁矿（主要成份是FeS2）、空气、水和浓硫酸　　　　二、反应原理和生产过程　　　　步骤 主要反应 主要设备　　　　点燃　　　　二氧化硫制取和净化 4FeS2+11O2===2Fe2O3+8SO2 沸腾炉　　　　二氧化硫氧化成三氧化硫 2SO2＋O2===2SO3 接触室　　　　三氧化硫氧吸收硫酸生成 SO3+H2O=H2SO4 吸收塔　　　　思考：1、为什么制得二氧化硫时要净化？（为了防止催化剂中毒）　　　　2、为什么吸收三氧化硫时用浓硫酸作吸收剂而不用水呢？（用水吸收时易形酸雾，吸收速度慢，不利于吸收，而用浓硫酸吸收时不形成酸雾且吸收干净，速度快。）　　　　第四节 硫酸 硫酸盐　　　　一、浓硫酸的物理性质　　　　98.3％的硫酸是无色粘稠的液体，密度是1.84g/mL,难挥发，与水以任意比互溶　　　　二、浓硫酸的特性　　　　脱水性 与蔗糖等有机物的炭化 吸水性―用作干燥剂 强氧化性　　　　2H2SO4(浓)+Cu===CuSO4+2H2O+SO2↑（此反应表现H2SO4(浓)具有氧化性又有酸性）　　　　H2SO4(浓)＋C＝CO2↑＋H2O＋2SO2↑（此反应只表现H2SO4(浓)的氧化性）　　　　注：H2SO4(浓)可使铁、铝发钝化，故H2SO4(浓)可铁或铝容器贮存　　　　四、 硫酸盐　　　　1、硫酸钙CaSO4 石膏CaSO4.2H2O 熟石膏2CaSO4.H2O(用作绷带、制模型等)　　　　2、硫酸锌ZnSO4 皓矾ZnSO4.7H2O（作收敛剂、防腐剂、媒染剂 ）　　　　3、硫酸钡BaSO4，天然的叫重晶石，作X射线透视肠胃内服药剂，俗称钡餐。　　　　4、 CuSO4.5H2O, 蓝矾或胆矾，FeSO4.7H2O,绿矾　　　　五、硫酸根离子的检验　　　　先加盐酸酸化后加氯化钡溶液，如果有白色沉淀，则证明有硫酸根离子存在。　　　　第六节 氧族元素　　　　一、氧族元素的名称和符号:氧（O） 硫（S） 硒（Se） 碲（Te） 钋（Po）　　　　二、原子结构特点　　　　相同点：最外层都有6个电子；　　　　不同点：核电荷数不同，电子层数不同，原子半径不同　　　　三、性质的相似性和递变性（详见课本91页）　　　　1、 从O→Po单质的熔点、沸点、密度都是逐渐升高或增大　　　　2、 从O→Po金属性渐强，非金属性渐弱。　　　　3、 与氢化合通式：H2R，气体氢化物从H2O→H2Se的稳定性渐弱　　　　4.与氧化合生成RO2型或RO3型的氧化物，都是酸酐，元素最高价氧化物水化物的酸性渐弱。　　　　硫的用途：制硫酸、黑火药、农药、橡胶制品、硫磺软膏 SO2用于杀菌消毒、漂白　　　　第四章 碱金属　　　　第一节 钠　　　　一、碱金属 :锂、钠、钾、铷、铯、钫原子的最外电子层上都只有一个电子，由于它们的氧化物溶解于水都是强碱，所以称这一族元素叫做碱金属。　　　　二、钠的物理性质:钠质软，呈银白色，密度比水小，熔点低，是热和电的良导体。　　　　三、钠的化学性质　　　　1、 与非金属反应　　　　4Na+O2====2Na2O (Na2O不稳定)　　　　2Na+O2====Na2O2 (Na2O2稳定)　　　　2Na+Cl2===2NaCl　　　　2Na+S====Na2S ( 发生爆炸)　　　　2、与化合物反应　　　　2Na+2H2O====2NaOH+H2↑(现象及原因：钠浮于水面，因钠密度比水小；熔成小球，因钠熔点低；小球游动发出吱吱声，因有氢气产生；加入酚酞溶液变红，因有碱生成)　　　　Na与CuSO4溶液的反应　　　　首先是钠与水反应2Na+2H2O====2NaOH+H2↑　　　　然后是2NaOH+ CuSO4===Cu(OH)2↓+Na2SO4(有蓝色沉淀)　　　　注：少量的钠应放在煤油中保存，大量的应用蜡封保存。　　　　第二节 钠的化合物　　　　一、钠的氧化物（氧化钠和过氧化钠）　　　　Na2O+H2O===2NaOH (Na2O是碱性氧化物)　　　　2 Na2O2+2H2O===4NaOH＋O2↑ （ Na2O2不是碱性氧化物、Na2O2是强氧化剂，可以用来漂白）　　　　2Na2O2＋2CO2＝2Na2CO3+O2↑(在呼吸面具或潜水艇里可用作供氧剂　　　　二、钠的其它重要化合物1、硫酸钠 芒硝（Na2SO4.10H2O） 用作缓泻剂　　　　2、碳酸钠 Na2CO3 用作洗涤剂　　　　3、碳酸氢钠 NaHCO3 作发孝粉和治胃酸过多　　　　注：碳酸钠和碳酸氢钠的比较　　　　水溶性：Na2CO3 比NaHCO3大　　　　与HCl反应速度NaHCO3 比Na2CO3快　　　　热稳定性NaHCO3受热易分解Na2CO3不易分解　　　　2 NaHCO3＝Na2CO3＋H2O＋CO2↑（常用此法除杂）　　　　第三节 碱金属元素　　　　一、物理性质（详见课本107页）　　　　银白色，柔软，从Li→Cs熔沸点降低　　　　二、性质递变规律Li Na K Rb Cs　　　　原子半径渐大，失电子渐易，还原性渐强，与水反应越来越剧烈，生成的碱的碱性渐强。　　　　三、焰色反应　　　　1、 定义：多种金属或它们的化合物在灼烧时火焰呈特殊的颜色　　　　2、 用品：铂丝、酒精灯、试剂　　　　3、 操作：灼烧→蘸取试剂→放在火焰上观察火焰颜色→盐酸洗净→灼烧。注：焰色反应可用来鉴别物质 记住：钠――黄色 钾――紫色（透过蓝色钴玻璃）　　　　第六章 氮和磷 第一节 氮族元素　　　　一、周期表里第VA族元素氮（N）、磷（P）、砷（As）、锑（Sb）铋（Bi）称为氮族元素。　　　　二、氮族元素原子的最外电子层上有5外电子，主要化合价有＋5（最高价）和－3价（最低价）　　　　三、氮族元素性质的递变规律（详见课本166页）　　　　1、密度：由小到大 熔沸点：由低到高　　　　2、 氮族元素的非金属性比同期的氧　　　　族和卤族元素弱，比同周期碳族强。　　　　3、 最高氧化物的水化物酸性渐弱，碱性渐强。　　　　第二节 氮 气　　　　一、物理性质　　　　氮气是一种无色无味难溶于水的气体，工业上获得的氮气的方法主要是分离液态空气。　　　　二、氮气分子结构与化学性质　　　　1、 写出氮气的电子式和结构式，分析其化学性质稳定的原因。　　　　2、 在高温或放电的条件下氮气可以跟H2、O2、金属等物质发生反应　　　　高温压 放电　　　　N2＋3H2===2NH3 N2+O2===2NO　　　　催化剂 点燃 N2+3Mg====Mg3N2　　　　三、氮的氧化物　　　　1、氮的价态有＋1、＋2、＋3、＋4、＋5，能形成这五种价态的氧化物：N2O （笑气）、NO、 N2O3 NO2 N2O4 N2O5　　　　3、 NO在常温常压下极易被氧化，与空气接触即被氧化成NO2　　　　2NO ＋O2 ＝ 2NO2　　　　无色不溶于水 红棕色溶于水与水反应　　　　4、 NO2的性质　　　　自身相互化合成N2O4 2NO2====N2O4(无色)　　　　3NO2＋H2O====2HNO3+NO↑（NO2在此反应中既作氧化剂又作还原剂）　　　　四、氮的固定　　　　将空气中的游离的氮转化为化合态的氮的方法统称为氮的固定。分为人工固氮和自然固氮两种。请各举两例。　　　　第三节 氨 铵盐　　　　一、氨分子的结构　　　　写出氨分子的分子式＿＿＿＿＿电子式、＿＿＿＿＿、结构式＿＿＿＿＿＿＿＿，分子的空间构型是怎样的呢？（三角锥形）　　　　二、氨的性质、制法　　　　1、 物理性质：无色有刺激性气味极溶于水的气体，密度比空气小，易液化。　　　　2、 化学性质：　　　　与水的作用：（氨溶于水即得氨水）NH3+H2O====NH3.H2O====NH4++OH-　　　　NH3.H2O===== NH3↑+H2O　　　　与酸的作用 : NH3＋HCl=== NH4Cl　　　　NH3+HNO3=== NH4NO3 2NH3+H2SO4=== (NH4)2SO4　　　　3、制法：2NH4Cl+Ca(OH)2====CaCl2+2NH3↑+H2O　　　　三、氨 盐　　　　1、 氨盐是离子化合物，都易溶于水，受热都能分解，如　　　　NH4Cl=== NH3↑＋HCl↑　　　　2、 与碱反应生成NH3　　　　NH4＋＋OH－=== NH3↑+H2O　　　　3、 NH4＋的检验：加入氢氧化钠溶液，加热，用湿的红色石蕊试纸检验产生的气体。　　　　第四节 硝 酸　　　　一、硝酸的性质　　　　1、 物理性质：纯净的硝酸是无色易挥发有刺激性气味的液体，98％以上的硝酸叫发烟硝酸。　　　　2、 化学性质：不稳定性，见光或受热分解 4HNO3 ===2H2O+4NO2↑+O2↑　　　　(思考：硝酸应怎样保存？)　　　　氧化性：①硝酸几乎能氧化所有的金属（除金和铂外），金属被氧化为高价，生成硝酸盐。如Cu+4HNO3（浓）===Cu(NO3)2+2NO2↑+H2O　　　　3Cu+8HNO3（稀）===3Cu(NO3)2+2NO↑+4H2O（表现硝酸有酸性又有氧化性）　　　　②能氧化大多数非金属，如　　　　C+4HNO3 ===CO2↑+4NO2↑+2H2O（只表现硝酸的氧化性）　　　　③在常温与铁和铝发生钝化　　　　④ 1体积的浓硝酸与3体积的浓盐酸的混合酸叫做“王水”，“王水”的氧化性相当强，可以氧化金和铂　　　　二、硝酸的工业制法　　　　1氨的氧化　　　　催化剂　　　　4NH3＋5O2====4NO+6H2O　　　　2、硝酸的生成　　　　2NO＋O2＝2NO2 3NO2＋H2O＝2HNO3＋NO　　　　注：　　　　尾气处理：用碱液吸叫尾气中氮的氧化物　　　　要得到96％以上的浓硝酸可用硝酸镁（或浓硫酸）作吸水剂。　　　　第六节 磷 磷酸　　　　一、白磷与红磷性质比较　　　　色态 溶解性 毒性 着火点 红磷 红棕色粉末 水中、CS2中均不溶 无 较高2400C　　　　白磷白色（或淡黄）蜡状固体 不溶于水但溶于CS2 有毒 低400C　　　　二、磷酸（纯净的磷酸为无色的晶体）　　　　冷水 P2O5＋H2O====2HPO3 （偏磷酸，有毒）　　　　热水 P2O5＋3H2O====2H3PO4 （磷酸，无毒，是中强酸，具有酸的通性）　　　　注： 区分同位素与同素异形体的概念，常见互为同素异形体的物质有　　　　红磷 与白磷 氧气和溴氧 金刚石和石墨　　　　白磷的分子结构有何特点？（四面体结构P4）应怎样保存？（水中保存）

我认为最主要的是团队合作能力所导致的原因，所以，在任何比赛当中，团队的团结一致以及共同合作的能力是非常重要的，这也是综合素质的良好体现。要在团队当中与他人友好的融洽相处和开展合作，一定要不断提升自己与他人沟通的方法，所以可惜从以下几点来进行有效学习和提高：1.学会多谅解别人当你和别人交流的时候最好是要学会理解他人，如果对方个性是比较阳光开朗，那么我们也不必太严肃，而如果对方是比较认真的性格，那么我们和别人沟通的时候，就要充分理解和尊重他们，要认真仔细的交流，如果对方是不太认识的朋友，最好是保持尊重适当的交流日常话题。2.适当的保持理解和尊重在我们遇到不懂的问题的时候，要多向他人请教，交流时要尊重他人不要滔滔不绝，而是要学会保持沉默，让对方多表述他们的意见，在遇到自己不懂的事情，不要急于表达更应该学会认真去倾听，给人一种谦虚认真学习的态度。3.多交流对方感兴趣积极话题与人交流时，每个人都喜欢交流自己感兴趣的话题，喜欢向别人表述自己擅长的知识，所以我们首先要学会了解和倾听他人意见，这样才能让对方感觉到你的真诚，感觉到与你交流是一个很愉快的过程，因为每个人都希望自己能被别人多理解和尊重，而多交流对方的专长知识，恰恰就是在了解对方，与对方有共同语言。4.学会认真的倾听与人交流，很有必要学会认真仔细的倾听，不要去打断他人说话，多一些耐心去倾听，这样做到理解他人和尊重他人，也只有这样的交流方式才能体现出我们的真诚和谦虚有礼，从而才会收获到真正的友谊。5.要多赞扬他人赞美是一种尊重，也是一种认可对方的表现，当与他人交流的时候，别人表达的意见我们如果可以适当的表示赞美，这无疑是给对方一种尊重和认可的感受，对方也会非常赞同我们的理解与尊重，同时对方也会对我们有一个新的认识，有效促进交流的愉快和顺畅。

廉洁自律才是幸福生活的基石，下面给大家分享关于廉洁自律 演讲稿 ，方便大家学习。 　　廉洁自律演讲稿1 尊敬的老师，亲爱的同学们：　　 大家上午好!我是六(1)班的刘闻婕，今天，演讲的题目是《廉洁从我做起》。　　 很多人问：廉洁是什么意思，其实廉洁包含了一个人好的品质和崇高的精神。也许还有同学会问：这和作为新时代小学生的我们有什么关系呢?其实，这也是衡量一位学生是否具有高尚道德品质的标准之一。　　 人生起步，从小受到健康正确的廉洁事例 教育 ，将会受益终生。记得上小学时，老师教我们学习了一篇课文，名叫《钓鱼的启示》。虽然 文章 的篇幅不长，但文中的人物却给我留下了深刻的印象。文中的父亲和孩子在鲈鱼捕捞开放日的前一个晚上去钓鱼，他们好不容易钓到了一条从没有见过的既漂亮又特别大的鲈鱼。大家都知道鲈鱼是四大名鱼之一。此时距离鲈鱼捕捞开放时间还差两个小时，按照规定捕捞开放时之前钓到的鱼不能带回家。他们钓鱼时四周异常的安静，没有人知道这件事，而且小男孩钓到那么大的鱼，更是千载难逢。在这种情况下父亲完全可以和孩子一起将那条大鲈鱼据为己有，但是父亲没有这样做，而是遵守钓鱼的规则让孩子把好不容易钓到的那条大鲈鱼放回到湖里了。　　 这件事虽小，表面上看来孩子和父亲失去了一条大鲈鱼，但是在孩子的内心从父亲那里受到的教育却比那条大鲈鱼更珍贵，也就是做人应该讲究廉洁与诚信，要经得起诱惑，不做贪图小利的人。我们在校的每一个小学生，都应该从这件事中得到启示。　　 是啊，廉洁是绽放于人类之树的一朵鲜花，是做人之本。一个国家要想富强，也离不开公正、廉洁的社会风尚。　　 21世纪的今天，建设和谐社会是我们国家的主旋律，所以廉洁意识也是我们这些小学生的基本行为准则。　　 在我们的日常行为准则之中，只要留心，到处都可以感受到廉洁 文化 ，当你在课间玩耍时，偶尔会见到一元钱，这时我们走进办公室，走进廉洁文明，我们会把它交给老师，不是吗?虽然我们失去了一时的金钱财富，可我们换来的的却是比金钱财富更可贵的精神财富，此时此刻我们的脸上挂满了微笑，学校里考试分数下来了，老师多给了几分没人知道，怎么办呢，告诉老师把分数改过来。　　 这些小事在我们的生活中会经常遇到。古人云勿以恶小而为之，勿以善小而不为，我们应当自觉抵制各种诱惑，努力培养自己的廉洁意识，让廉洁文化在我们心中共存。　 廉洁永远是时代的呼唤，廉洁永远是人民的期盼，让我们手拉手，肩并肩，共同树立廉洁意识，从我做起，从现在做起!　　 我的演讲完毕，谢谢大家! 　　廉洁自律演讲稿2 各位尊敬的领导及同志们: 大家好! 我是来自贵阳管理所的一名员工，今天我要演讲的题目是《坚持廉洁自律 共铸国企辉煌》。 “廉洁”二字值千金。古往今来，有多少务实为民的清官廉吏为千千万万百姓所传颂。一代清官包公、于谦、海瑞的 故事 热映荧屏，久演不衰;人民的好公仆焦裕禄、牛玉儒、任长霞的 事迹 家喻户晓，震撼人心。是的，无论社会怎样发展，廉洁自律永远是时代的要求，勤政廉政永远是人民的企盼。 今天，在党的领导下，我们的社会主义建设事业蓬勃发展，人民过着幸福的新生活。但是，我们不能忘记，如果没有先辈们抛头颅、洒热血的牺牲，就没有现在屹立于世界民族之林的新中国;如果没有建设者们艰苦卓绝的探索和大公无私的奉献，就没有今日坚固的共和国大厦。我们更不能忘记，美好的明天需要我们共同去描绘，光辉的未来需要我们共同去开创。作为社会主义建设事业的接班人，我们应该始终保持廉洁自律，坚决抵制一切腐败现象。然而，在现实社会中，仍然存在着一些不和谐的音符：有人在金钱美色的重重诱惑中倒了下去，有人在香风毒雾的熏染中迷失了方向，一个个腐败大案相继浮出水面，一个个贪官纷纷落马，这一次又一次地给我们敲响了廉洁自律的警钟。 　　廉洁自律演讲稿3 尊敬的老师们，亲爱的同学们： 大家好! 廉洁，是中华民族的传统美德，是自古以来推崇的一种人格境界，是一种由内而外散发出来的浩然正气，它可以使人变得高尚、变得伟大! 在中国五千年的历史长河中，有许多廉洁自律、两袖清风，同腐败思想作斗争的名人。他们洁身自好，为国为民;他们一身正气，不畏强权;他们不徇私、不偏袒，一心为民、一生为国……他们是我们学习的榜样，而我从他们身上看到了一种高尚的品质——廉洁! 春秋时期，楚国有一位令尹，叫孙叔敖。他改革制度，整顿史治，训练军队;他组织民众开拓荒地，开挖河渠，努力发展生产，楚国呈现出一派派欣欣向荣的景象。然而，由于孙叔敖终日忧国忧民，兴邦治国，不久便积劳成疾，一病不起。他死后，让他的儿子上书给楚庄王，请求楚庄王不要让他儿子做官，因为孙宁没有治理国家的才能，只求让他回家乡务农。尽管楚庄王心中十分不快，一心想将孙宁留于朝廷，却执呦不过孙宁，只得作罢。孙叔敖为国家呕心沥血，将自己的一生都投效于国，他自己却一生清贫，生活简朴;而他的儿子孙宁也谨遵父属，不当官，不求财，只求得一生安宁。试问世间又有几个人像他们一样洁身自好，两袖清风呢? 作为一名新世代的学生，我从中国历史书上看到很多官员因而沦为阶下囚;又从课外书上看到许多两袖清风，为民办事的清官、好官。我想在今天，这个文明的时代里，我们作为祖国的接班人，作为祖国未来的栋梁，应该深知廉洁的重要性。那么我们首先要做到廉洁自律、诚实守信，然后在自己的思想中种下廉洁的种子，传承中华民族的美德，从内心深刻地去理解“廉洁”的意义，最后将中华民族的廉洁文礼发扬光大。 亲爱的同学们，让我们从现在做起，从今天做起，做一个崇廉洁、知廉耻的好学生、好公民。让崇廉洁、知廉耻成为我们思想的一部分，让它在我们心中开出绚丽的花朵! 　　廉洁自律演讲稿4 尊敬的各位领导、各位同事：　　 大家好!　　 走上这个演讲台，我的心情十分激动。也许我的资历还领受不起大家的掌声，但是我相信，我有一个充分的理由，和一个深刻的话题，让我们共同感动，那就是《廉洁自律从你我做起》!　　 听到这个题目，也许在座的大家心里会犯嘀咕：我手上一没钱、二没权，无所谓廉洁自律，从我做起更是无从谈起。其实有这种想法也属正常，过去我也一直抱有这种态度。但是，我们仔细想想，又不难发现，我们这个社会群体是由许多，个体聚集而成的，若把社会比喻成大海，那么我们每一个人就好比沧海一粟，而每一个人或多或少都在影响着我们的家庭、我们的小区、我们的单位乃至我们的社会。如果我们的内心世界面对着来自黑暗的诱惑和冲击时，放弃了一度坚信和执着追求的理想和信念。那么，这个社会必将充满欺骗、虚假、不义和犯罪，人类千年来创造的文明必将归于毁灭!不知道大家有没有一种感觉，随着科技的进步和知识的增长，随之而来的并不是道德的进步和精神的提高，随着人口的增加和寿命的延长，随之而来的倒似乎是人性的减少和正义感的萎缩。　　 这，难道不是一种最深刻的危机吗?这，还不值得自律和自省吗?这，还不值得奋起而行动吗?面对危机我们的国家正在等待着每一个有良知的人做出智慧的反应，那就是——廉洁自律从你我做起! 　　廉洁自律演讲稿5 唯有清风，才有正气。加强党风廉政建设，是汕头经济社会发展的迫切要求。汕头目前正处在一个十分关键的转折时期，当务之急就是要把思想统一起来，找准路子，同心同德，脚踏实地推动发展，要做到这些，必须以抓好党风廉政建设作为前提。我们要用更强烈的紧迫感，更自觉的意识开展党风廉政建设。 加强党风廉政建设，必须弘扬求真务实精神，大兴求真务实之风。必须坚持立党为公、执政为民的本质要求，坚决反对形式主义、官僚主义、反对脱离实际、劳民伤财的“形象工程”、“政绩工程”，做到少说多做，埋头苦干，扎实工作，狠抓落实。 加强党风廉政建设，必须突出重点，见诸行动，有针对性地解决现实问题。要通过查办群众反映强烈的违纪违法案件，坚决惩治腐败分子，以解民怨，平民愤，维护社会稳定。要抓好倾向性问题的治理，把狠刹收送“红包”作为端正社会风气的突破口，解决好干部任用不正之风，公费旅游、行业乱收费等歪风邪气，革除积习，矫正流弊，改造风气，取信于民。 加强党风廉政建设，必须采取过硬 措施 ，切实加强对党风廉政建设和反腐败工作的领导。领导干部特别是“一把手”要切实负起责任，带头廉洁自律，干净干事。要切实落实党风廉政建设责任制，形成用制度规范从政行为，按制度办事，靠制度管人机制。当前尤其要以深入贯彻落实刚刚颁布的党的两个条例为契机，加强对党员干部的监督管理。 把思想和行动统一到市纪委第二次全体会议精神上来，要不断提高坚持求真务实的自觉性和坚定性，做到思想到位，责任到位，措施到位。我们相信，经过艰苦的工作和坚持不懈的努力，一定会把我市各级党组织建设得更加坚强纯洁，把各级领导干部锻炼得更加生机勃勃，把汕头各项事业推上新台阶。

确实现在很多外卖品牌进驻美团饿了么，它们熟悉平台的运作，多数是互联网从业人员转型，传统的小店如果想要在激烈的竞争中脱引而出的话，必须找专业的代运营公司操作这块，外卖平台代运营主要包括以下服务内容：1、美团外卖、饿了么等外卖平台的日常维护和后台操作；2、店铺装修，确定店铺风格定位，增强店铺品牌感；3、海报设计，根据不同节日、主题、营销活动等定期设计更新店铺海报，丰富顾客体验，突出关联销售；4、菜品图片美工，诱人的菜品图片，增加店铺商品价值溢价；5、门店设置，合理设置门店起送价、配送费、品类、公告等，提高门店转化率；6、菜品设置，设置菜品名称、描述、分类、规则、定价等，提高门店转化率、客单价及利润、曝光量；7、促销设置，设置满减活动、折扣、代金券、满赠等促销活动，提高门店曝光量、转化率；8、评价处理，优化评价界面，丰富评价内容，删除差评，提高门店转化率；9、制定产品架构和定价策略，提高门店利润；10、搭建门店营销体系，制定区域营销计划；11、不定期跟踪竞争对手情况，对运营数据进行监控和分析，优化整体运营效率。

根据临检中心公布的报告来看，此次接收集中隔离点样本检测机构新冠核酸检测试剂占比较高的品牌分别为达安基因，新冠第三方质控品厂家有以下四家。1、广州达安基因股份有限公司，是以分子诊断技术为主导的，集临床检验试剂、仪器和配套耗材的研发、生产、销售为一体的生物医药高新技术企业。2、上海伯杰医疗科技股份有限公司，是一家专注传染性病原体诊断试剂研发和应用，深耕于多重荧光PCR诊断试剂、分子诊断仪器和病原体测序技术服务的高新技术企业。已自主研发400多种核酸检测试剂、12种核酸提取试剂、5款仪器设备，已取得11项国内医疗器械注册证/备案凭证。3、武汉明德生物科技股份有限公司，成立于2008年。本次新冠肺炎疫情的抗击中，明德生物紧急研发出新冠核酸检测试剂盒并取得注册证，成为疫区代表性IVD企业。4、上海之江生物科技股份有限公司，是一家专业从事基因诊断试剂、开发、生产及销售的国家高新技术企业。原名为上海之江生物科技有限公司，股改之后更名。2022年上海之江生物自主研发的新冠检测试剂，经过上海浦东海关快速查检放行后，从上海浦东机场搭机飞赴欧洲，助力欧洲新冠病毒的精准诊断与防控。

　　团队工作需要很强的人际交往能力和交际常识。很多在团队工作的人这两种素质哪一种都不具备。因而，他们惹了很多麻烦，并影响了团队的生产力。有团队工作经验并不一定表明他就一定是个很好的团队者。你希望找到这样一个人：既能带动他人完成共同的工作目标，又能团结合作并对公司有着很高的热情。下面这些问题可以帮助你考核应聘者的这些素质。 　　& 你认为一个好的团队管理者的最主要特点是什么？为什么？ 　　& 请你讲出你在团队工作背景下遇到的最具有创造性和挑战性的事情。你用什么方法来鼓励他人和你自己来完成这件事的？ 　　& 管理人员能否不做任何说明就让员工去干某项工作？为什么？ 　　& 请讲一下你对团队工作最喜欢和最不喜欢的地方？为什么？ 　　& 请说出你作为团队者所遇到的最困难的事情。是怎样解决这个困难的？你在解决这个困难中起了什么作用？ 　　& 请告诉我你在什么情况下工作最有效率？ 　　& 你认为怎样才算一个好的团队者？ 　　& 你认为做一个好的员工和当一位好的团队者有什么区别？ 　　& 根据你的经验，若某位员工经常迟到、早退、旷工，或不愿意干活的话，会给整个团队带来什么样的问题？这些问题该怎样解决？作为团队的一员，你是怎样改善这种情况的？

一个是韩非，他是法家的集大成者，他的思想得到嬴政的推崇，成为治理秦国家的指导思想。另一个是商鞅，他是战国时期变法的潮流。

u2003u2003 挂职锻炼工作总结1 u2003u20039月份在市教育局和教研院的安排下到四十五中学挂职锻炼。十天以来，本人认真履行职责，积极主动地开展工作，得到了四十五中学全体教职员工的关心和支持，得到了校长和潘校长的精心指导。现已顺利地完成了各项工作任务，取得一定的成效，具体工作如下： u2003u2003一、四十五中学办学特色和经验 u2003u2003学校领导班子坚持以德治校，励精图治，本着改革创新和实干精神，对事业高度负责的工作态度，团结协作，形成和谐融洽的工作氛围和班子整体合力。由于学校办学方向正确，工作开展扎实而有序，办学水平不断提高，教学成绩逐年上升，位于铁锋区前列，现已形成“目标明确、管理严格、操作有序、和谐发展”的办学模式。目前校园环境整洁优美，教学活动井然有序，教风学风踏实严谨。 u2003u2003（一）完善管理制度，建设良好校风 u2003u2003俗话说，没有规矩不成方圆。一个单位，没有一套比较完整的管理制度进行一定的约束和指导是不行的。四十五中学制定了比较详细的管理制度，如：校长工作职责、教师岗位执行情况考核条例、教学奖惩方案、教学质量考评方法、教师考勤等制度、学生课堂堂规具体要求等，体现了依法治校的办学理念。 u2003u2003学校认真抓好经典诵读、纪律、卫生、文明礼仪等常规评比，狠抓学生规范养成教育，同时开展丰富多彩的教育活动，培养学生讲文明、讲礼貌、讲卫生的良好习惯，塑造学生健康人格，促进学生可持续发展，从而逐步走出一条以养成教育夯实学校德育的有效之路。经过全体师生的共同努力，学校教学秩序井然有序，教风学风踏实严谨，校风班风稳定良好。 u2003u2003（二）大力实施德育科研，提升学校品位 u2003u2003学校组织教师不断学习先进的教育理论，用先进的教育理论来指导教育实践，从而推动了学校德育水平的提高。随着课题研究的深入开展，德育科研取得了丰硕的成果，德育理论水平不断提高，他们在科研中提出了很多新的理念和新的工作指导方针，进一步丰富了中学养成教育理论，丰富基础教育内涵。诸如，在化解学生矛盾方面，提出“坚持文明办事，成功化解学生各类矛盾冲突”的观点；在后进生管理方面，提出“运用情感教育，关爱与策略并重转化后进生”；在家庭教育方面，运用“孟母断机教子”的典故，指导家长如何改进家庭教育方法做一名教子有方的家长；在教师培训方面，提出“以校本培训促进教师进步，以教师进步推动学校发展”的工作思路；在完善德育网络方面，提出“以学校教育为主导、家庭教育为基础、社会教育为依托”的工作思路。德育科研促进学校德育管理规范化，提高学生人文素养和道德修养，提升学校教育教学质量和办学品位。 u2003u2003（三）深入开展教学科研，培养优秀青年教师 u2003u2003学校切实加强教学工作的指导与监控，认真开展教学检查，重点检查教研计划的制定与实施、老师备课、学生作业布置与批改以及教师听评课情况。各教研组定期举行听课、评课，每周开展分科教研活动，老师在讨论中各抒已见，毫不保留，从中看到各人的优缺点，从而更好地提高自己教学教研的能力，为青年教师健康成长搭建施展才华的舞台，教师的理论素养和研究水平也不断提高。学校在师资培养方面提出“严格要求，加快培养，全面关心，放手使用”的工作思路。坚持以老带新，新老互学，在听课、说课、评课上狠下功夫，采取人人要苦练内功的策略。经过几年努力，一批优秀青年骨干教师脱颖而生，为学校的发展与进步注入了新鲜的血液。 u2003u2003（四）重视校园文化建设，营造优美育人环境 u2003u20031、开展校园文化活动，活跃校园生活。学校加强校园文化建设，形成多读书，读好书的良好风气，开展形式多样的校园文化活动，营造知书达礼、好学上进的育人环境。 u2003u20032、注重环境育人，建设艺术化校园。学校注重环境建设，多方筹集资金，改善校园育人环境。学校重视校园文化氛围的营造，充分利用黑板报、宣传栏、广播站等宣传阵地，对学生进行思想教育，设置文化走廊，安排了大量丰富多彩、富有教育意义的宣传材料，倡导积极向上、文明高雅、健康活泼的校园文化，营造一个优美的育人环境。 u2003u2003二、本人工作情况汇报 u2003u2003（一）真抓实干，勤奋工作 u2003u2003本人始终坚持把学习作为提高自身素质和工作能力的重要途径。注重深入基层，向教职员工学习。挂职期间，本人能很快的融入新集体，在尽快熟悉环境的基础上，深入课堂教学第一线，积极参加教学科研活动，参加听课达15节；参加初三级中考颁奖大会，以及英语学科团队研修，观看四十五中档案，列席班子例会，观看军体拳表演。了解了校长办学思想，班子踏实的工作作风，从中学到了好多宝贵可行的管理经验。 u2003u2003（二）严于律已，注重形象 u2003u2003挂职期间，本人能处处严格要求自己，遵守该校各项 规章制度 ，坚持原则，敢于负责，崇尚实干；坚持求真务实，狠抓落实，深入年级、班级调研，在“一线”解决问题，以务实的态度和扎实的作风树立了良好形象。 u2003u2003（三）虚心学习，广泛交流 u2003u2003挂职期间，积极参加学校组织的各种活动，和校长、副校长、主任进行了学校管理、教育教学、教师专业成长、德育管理等方面的`广泛交流，受益颇多。 u2003u2003四、收获及体会 u2003u2003没有交流和比较，不知差距。通过这次挂职体验学习，本人感触良多和收获丰富。从硬件上，我们现在的学校和四十五中学还有一定的差距。硬件是客观存在且在短时间内是很难改变的。要想缩短差距，只能从软件方面进行提高。我想，结合本校的实际情况，应该从三方面进行努力： u2003u2003一是加强校园文化建设，营造文化氛围。我校要在原有的基础上建设好学生阅览室和教师阅览室，在教师中开展读书活动，并提倡教师终身读书和学习的信念，提高教师的综合素质。在学生中开展“我读书，我快乐，我成长”的活动，并且在每学期中开展师生读书评比活动，从而更好的巩固良好的校风、教风和学风。定期举办一些文艺活动，如文艺汇演、师生书画展、运动会等，努力建设艺术化校园，提升办学品位。 u2003u2003二是加强教师业务培训，提高教研能力。我校要求每位老师做到：每学期上一个教学公开课，交一篇案例，交一篇教学后记，培训一批优生，转化一批学困生，写一篇教学论文的“六个一”教研活动。通过这次交流学到的经验，我们还要加强对老师业务能力的培训，包括定期开讲座、教师汇报读书心得、开展同课异构活动、积极参加外校的听课活动，开展手拉手和“传、帮、带”的活动等，让教师学习更多的新理念，努力提高教师的业务水平。 u2003u2003三是努力创建学校特色，提升办学水平。根据我校办学传统，继续发挥写字教学和石艺画特色，让更多的教师和学生参与进来，完善机制，形成固定模式，让写字和创作石艺画成为学生的特长，让教师体会到成功的喜悦。 u2003u2003回顾十天的挂职工作，我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，我深深地感到：在挂职期间，我不但增长了见识，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，我觉得市局和教研院组织的挂职安排非常有利于青年干部的成长，真诚感谢组织和领导对我的培养锻炼，我会尽自己的最大努力，扎实工作，勇于创新，干好本职工作，为教育事业的发展尽自己的一份力量。 u2003u2003 挂职锻炼工作总结2 u2003u2003根据**大学党委组织部选派年轻教师赴**市挂职锻炼的安排，我于20XX年12月到**市商务局挂职锻炼，任局长助理。在**大学党委组织部和**市委组织部的关心下，在市商务局领导的正确领导下，我十分珍惜这次宝贵的挂职锻炼机会，认真学习，勤于实践，经过一年的实践，我对**市商务局工作有了更深入的认识，积累了一些商贸流通等行政管理领域的宝贵经验，在政治、思维、工作能力等方面都有了不同程度的提高。 u2003u2003一、注重学习，不断提高思想政治素质 u2003u2003一直以来我学习和工作都在高校，几乎没有走出过校门，也很少能接触到政府经济管理部门的实际工作。但由于自己是在学校工商管理专业做专任教师，这又决定着我需要去了解和熟悉现实生活中的经济管理真实工作。这次的挂职锻炼恰好提供了一个难得机会去零距离接触政府商贸管理工作。 u2003u2003在工作中，我认真学习党的路线方针政策，增强政治敏锐性和鉴别力。认真参与各项政治理论学习培训及中心组学习。我要求自己树立正确的挂职观，充分认识到挂职锻炼是年轻干部经受实践磨练，切实增强解决实际问题能力的重要平台，明确熟悉政府部门工作状态、努力多办实事、提高工作能力这个目标。强化自律意识和责任意识，生活上注意发扬艰苦朴素的作风，向挂职单位同事看齐，工作上严格要求，不提特殊要求。牢固树立宗旨观念，坚持一切从人民利益出发。在工作中，坚持大局为重的原则，始终遵守党的组织纪律，注意维护班子的整体形象，维护班子成员的威信，对待同志不乱发议论，不评头论足，积极维护团结。 u2003u2003二、勤于实践，积极参与挂职单位的各项工作 u2003u2003挂职期间，我不做旁观者，不当局外人，而是以主人翁的姿态，积极主动地参与到工作中去，潜下心来做深入的调查研究，尽量争取多做一些工作，不断锻炼和提高自己的能力。 u2003u2003(一)刻苦学习。挂职期间自己仔细熟悉商务局的工作职责和服务管理领域，认真学习《**市十二五规划》、近年来**市委、市政府的工作报告，以及商务局内部的调研报告，统计资料等材料。通过学习，逐渐了解了**市商务领域发展的基本情况。积极发挥好局领导的助手作用，认真完成局领导交代安排的资料查询、政策咨询和建议等任务。积极参加听取市政府举办的有关经济管理领域的专家讲座，力求兼收并蓄，不断更新自己的知识结构。 u2003u2003(二)深入调研。积极跟随局领导或自己去调查研究，一是跟随局领导赴城南农副水产品批发市场了解市场选址规划、前期建设、配套设施服务及需要政府协调待解决问题等情况，了解了**甲鱼养殖中心经营情况;二是跟随局领导或与相关科室咨询交流了解二手车交易市场、可再生资源回收利用、家政服务公司扶持、**市域政府电子商务发展等现状;三是利用网络资源搜集整理商务流通领域的资料，查阅兄弟城市商务行政管理的政策和做法，为本单位出台政策提供政策建议。 u2003u2003(三)积极发挥桥梁作用。努力做好本职单位与挂职单位之间的沟通和信息联络。充分利用高校专业师资资源，为商务局举办的各类电子商务讲座推荐备选讲师，为**市商业网点规划、物流园规划等横向服务研究项目推荐合适的专业技术人才。 u2003u2003(四)积极参与局里安排的各类会议、学习及集体文化娱乐活动。在完成学校安排的教学及科研任务之外，积极参加局里安排的周例会、集体学习、合唱比赛、团队拓展训练等等活动。 u2003u2003三、体会和收获 u2003u2003一年的工作、生活实践，我感受到了**市商务流通领域发展迅猛的活力，感受到了市商务局从领导到普通干部解放思想、与时俱进、开拓创新、精明务实的精神，更体会到公务员们的辛苦和不易。感受之余，更多的是思考，**市地理位置优越，发展面临更大的机遇，必须要紧紧抓住各项政策机遇，加大开放力度，优化发展环境，推动**又好又快发展。 u2003u2003(一)加大商务开放力度。要进一步对外、对内开放，实行全方位、多层次的开放与合作;要加大**市商务投资吸引力的外宣力度，着力培育服务业的龙头企业，提高**商贸业的知名度;要紧紧抓住东部产业转移和****实验区建设的历史机遇，加大招商引资力度，加强本土企业的内功修炼。 u2003u2003(二)优化商务发展环境。在努力改善硬环境的同时，下大气力加强商务管理的软环境建设，进一步营造有利于改革开放和经济社会发展的人文环境。要培养部门内部的竞争意识和合作精神，强化诚信教育，养成规则意识;要强化政府的服务意识，简政放权，建立高效的商务政府管理部门。 u2003u2003一年时间弹指一瞬，但在**市商务局的工作经历，使我在思想上受到了很大教育，对政府管理部门有了更深的理解和认识。在商务局挂职感受到的工作作风和积累借鉴来的工作模式和操作技能将使我终身受益。在今后的工作中，我将以此为动力，竭心尽力做好本职工作，全身心投入到学校的教育教学工作中去，以不负组织的培养、不辱组织的使命。 u2003u2003 挂职锻炼工作总结3 u2003u2003XX年2月，我根据组织的安排，来到市信访局开始了为期一年的挂职锻炼。半年的时间虽然过得很快，但是收获颇丰。 u2003u2003一、提高认识，坚定做好信访工作的信心 u2003u2003信访工作对我来说是个全新的工作，通过这段时间的工作，使我深深了解到信访工作的重要性。信访工作必须以最广大人民群众的根本利益为最高标准，突出对人民群众讲感情，一切为了群众，一切依靠群众，坚持党的群众路线，深入群众，深入基层，倾听群众呼声，反映群众意愿，解决群众反映强烈的热点问题，与人民群众同呼吸共命运。信访问题绝大部分关系人民群众切身利益，属于人民内部矛盾。我们党是全心全意为人民服务的党，我们的政府是为人民办实事的政府，群众有问题、有困难、有要求，就必然向党和政府来反映，这是人民群众对党和政府信任和寄予厚望的表现。信访工作是党和政府联系人民群众的纽带、了解社情民意的窗口，对维护社会稳定、保障人民群众切身利益起到重要作用，信访工作的好坏直接体现了“xxxx”在基层是否得到落实，通过学习和实践，坚定了我做好信访工作学的习信网心。 u2003u2003二、认真学习，尽快进入工作角色 u2003u2003要想做好信访工作，只有真诚和热心是远远不够的，还需要加强自身学习，熟悉和掌握有关信访政策和法律法规。接待室的工作很繁杂，没有时间学习，我放弃了平时自己的爱好，利用业余时间，认真学习了《中华人民共和国信访条例》、《省信访条例》和其它相关法律法规。在学习中遇到不懂或不理解的地方，虚心向同志们请教，通过学习，自身工作能力得到很大提高，在较短时间内便进入了工作角色。我参与接待了集体上访、动迁补偿上访、换届选举上访等区几个影响较大的群体上访事件。这些上访人数多，情况复杂，有的是拖了好几年没有解决，因此怨气很大，在接待中，我认真做好记录，并且热心、真诚地向他们解释，同时宣传党的相关政策，协调相关部门领导认真处理，确保了事件没有进一步扩大，最后问题得到了妥善解决。通过这些上访事件的处理，提高了我在纷繁的事件中驾驭工作的能力，使我受益匪浅。 u2003u2003三、真诚办案，切实解决来访群众实际问题 u2003u2003信访工作的归宿和落脚点就是依据政策规定帮助群众解决群众生产生活中的问题，为民办好事办实事，我时刻牢记党的宗旨，从尊重人、理解人、关心人的角度出发，针对来访群众的思想认识和实际问题，尽力多做解疑、释惑、顺气工作，努力真正做到想群众所想，急群众所急，帮群众所需，解群众所难，实实在在为群众办实事办好事。虽然在这只是挂职锻炼，我还是信访工作作为自己的本职工作全力做好，为我市经济社会的稳定贡献自己的一份力量。封丘县一位70多的岁老人，因家庭赡养矛盾，上访到省政府，接到省信访局交办的案件后，我及时把该案件转交给封丘县信访局，并限期办理此案，在案件办理过程中我几次和县信访据的领导上他的子女家，耐心细致地做他们的工作，最后全家达成一致，老人也非常满意。在信访工作中，我们经常面对的都是有怨气不满或其它想法的群众，给我的感觉就是要做好信访工作，确实需要付出很多很多的努力，但最重要的一点：必须付出真诚的心、无私的爱，才能在信访和群众之间架起理解和沟通的桥梁，虽然挂职锻炼的时间很短，我不断摸索信访工作的规律，接待上访群众时做到热心，不冷漠处之；听取反映的问题时耐心，不厌其烦；处理问题时细心，不专横武断；碰到棘手问题时有恒心，不半途而废，直到问题解决。针对上访群众的不同情况，我自学了心理学，根据不同上访人的心理总结出自己的接待策略：对“哭闹型”的，一杯热茶、一张笑脸，充当“亲友团”；对“叫骂型”的，勇于忍受，甘做“出气筒”；对“别有用心型”的，据理力争，维护党和政府的尊严。 u2003u2003四、爱岗敬业，严格要求自己 u2003u2003我十分珍惜这次锻炼机会，无论是接待来访群众，还是其它工作，我都尽职尽责，认真干好，不分份内份外，工作到位不越位，我同志们一起加班加点，有时整夜工作。在这段时间里，信访办这个集体的凝聚力、战斗力和向心力使我深受感染，也从他们当中学到了好的传统和作风，在工作中，我处处向他们学习，严格要求自己。在信访工作中，我注意廉洁自律，认真执行中央有关廉政的各项规定，珍惜手中的权力，深感肩上的责任，时时处处在群众面前树立党员的良好形象。通过这段时间挂职锻炼，收获很多：做为一个党员干部，更重要的是在实际工作中要积极践行，时刻把人民群众的根本利益放在首位，人民利益再小也是大事，权为民所用，情为民所系，利为民所谋，树立正确的权力观、政绩观，做到决策、谋事符合人民的根本利益。通过锻炼，增强了我的公仆意识，提高了我的领导艺术水平和驾驭复杂局面的能力，也使我的组织协调能力得到提高，更加融洽了与上级领导和相关部门的工作关系，为我今后开展工作创造了有利条件。 u2003u2003五、存在的不足 u2003u20031、对自己要求不够严格。在实际工作中，还存在侥幸心理，认为有些工作可以不做的就不做了，不能以一个共产党员的标准严格要求自己。 u2003u20032、工作思路不够开，缺乏创新性思维。在工作中过于追求循规蹈矩，不敢创新，怕犯错误，做一些事情顾虑太多。 u2003u20033、业务不够熟练。虽然取得了一定进步，但是实际工作中还是有很多的问题自己不能够很好掌握，对于法律等相关业务知识的学习交流还不够。 u2003u2003过去的已经过去，尽管还存在好多问题，但我相信，在组织和领导的关怀下，在同事们的帮助下，我一定踏踏实实工作，一步一个脚印，将自己的工作干得更好，全心全意为人民服务。

廉即廉洁，本即根本，诚信即诚实守信。一句话，要以廉洁为根本诚实守信做人。

全国爱眼日宣传标语：1、呵护眼睛，从小做起。2、睛“彩世界，眼见为实。3、爱护眼睛，你我同行。4、爱护眼睛，享受光明。5、关爱老年人的眼睛，享有看见的权利。6、动员社会各界力量，共同关心人们的眼睛。7、爱眼护眼始于心，科学用眼践于行。8、明亮眼睛迎奥运。9、让”视“界充满爱。10、科学用眼，精彩无限。11、科学用眼，贵在坚持。12、健康眼睛，健康生活。13、呵护眼睛就是呵护心灵。14、预防近视，从今天开始。15、儿童斜，弱视，切莫错过6岁以前最佳矫治年龄。16、爱眼护眼，专业专注。17、预防青少年近视，从一点一滴做起。18、用眼有度，光明之路；科学用眼，美好无限。19、观天下，辨秋毫，爱眼护眼很重要。20、爱眼护眼，预防近视。21、拥有眼睛就等于拥有美好的世界。22、我荒废眼睛，眼睛就把我荒废了。23、擦亮心灵之窗，开阔全新眼界。24、拥有好视力，生活更给力。25、关爱老年人的眼睛，享有看见的权。

有辛得韩老指教，我们组的人暑假要看一本书——《司法和国家权力的多种面孔》！看书倒不是问题，问题在于有没书看而已！此书果然是好书耶，当当和卓越等网站都脱销了（好书经常没得买，很多我想要的书在那里都卖光！），东校区图书馆也没有！后来得知南校区有此宝物，今早特此造访南校！南校图书馆布局果然惊奇无比，虽然我去过了几次，但仍感觉像迷宫！兜兜转转，柳暗花明，两脚发麻（还没吃午饭），终寻到她傲立于在法栏阴暗角落处！不幸者，此时已是十点过半也！——上午借书时间结束！——百般无奈，寂寞无聊之时，喜遇陈瑞华之作——《看得见的正义》及朱伟一之小品：《走过法律》。朱先生乃南京大学之高才生——获英美语言文学学士，后跻身于万千中国人梦想的哥伦比亚大学JD！朱先生，不愧为语言文学之高人，读其文有如沐浴春风，淋漓尽致之快感！其文简洁、有力，得要义！朱伟一的《一剑霜寒？证券法的两种实践》也是很值得推荐！朱先生对金融等社会想象往往有独到的见解！读其文，往往有焕然一新之爽呀！陈瑞华，北大博士后，耶鲁大学高级访问学者，中国程序法的一面旗帜！陈先生，对程序基本理论问题很是有研究。法律人比普通人专业之处，无非是掌握了纷繁复杂的法律程序而已，在美国 civil procedure是深得法学院学生喜爱及头疼的一科！（中国情况似乎有所不同，中国特色耶！咋泱泱大国岂可与洋鬼子沆瀣一气！）什么是法律思维？于愚之拙见，乃程序之辩证思考之义耶！“看得见的正义”这一说法来自一著名的格言：“正义不仅要被实现，而且要以看得见的方式实现！（Justice must not only be done ,but also seen to be done!)"正义有实体正义和程序正义之分，可看得见的正义就是指程序正义。英美法中有“正当法律程序”（due process of law)之说，due process 在普通法中占有很重要的位置，它往往是保障人们权利的最后一道重要屏障！美国中很多脍炙人口的答案都涉及due process，就连我们蔡老师推荐的《法庭风暴》也有涉及的——难民在遣返前有获得律师帮助的权利！还有比如“米兰达案”的沉默权，“布朗诉拖皮卡教育管理委员会”一案的种族隔离是不平等的， “西尔维斯特u2022蓝博公司诉合众国”的毒树之果理论，“本顿诉马里兰州”的“禁止双重危险原则”，“吉迪恩诉温赖特”的辩护权；最后是法学院人人皆知的O.J辛普森案……等等。。（参见Due Process Revolution http://www.collegetermpapers.com/TermPapers/Government_&_Politics/Due_Process_Revolution.shtml）正当程序的概念普遍被认为起源于英国《大宪章》：“非经正当法律程序，国王不得征税、剥夺人民自由、生命、财产等权利。”（大意是这样，具体忘记了！）后来，在美国宪法第四、十四修正案（权利法案）得到了发展：“除非各州依据法律规定的正当程序，否则不能剥夺任何公民的生命、财产和自由。”正义为什么要以看得见的方式实现呢？首先正义的概念是模糊的。正义毋庸说是法律追求的终极目标。但是什么是正义？自古以来，人类对于正义的解释与认识汗牛充栋，见仁见智，不同时代有不同的理解，从来就没有一个恒定的解释，谁也没有想对它下一个经年流传的标准、或者精确的定义，恐怕也不可能。博登海默说：“正义有着一张普洛透斯的脸,变化无常,随时可呈不同形状,具有不同面貌。” 如，杀人偿命历来被看作普世正义，但在现代社会废除死刑则正成为法治潮流，在中国，这种历史根基甚深的正义观也正在动摇。再如安乐死，则更是当代社会人们无法简单断定为正义还是非正义的焦点法律问题。（参见北大法律信息网陈云良：《法律的模糊问题研究》 http://article.chinalawinfo.com/article/jrtj/article_display.asp?articleId=43486） 再之，实体法的规定在不同的案件中，不同的环境下，不同法官的解释也会得出不同的结果。法律总是模糊的，不确定的，而追求正义的人们要求得到公平、公正的结果。那怎样才能公平呢？毋庸说，仅靠实体正义是无法实现的，因为实体正义往往本身就不确定。所以，人们就要求有一套确定的程序规则来约束权力的滥用，保护正当权利！法官的回避重要的不是该法官会偏私，枉法裁判，而是为了不给当事人怀疑结果的公正性。中国历来“重实体、轻程序”。中国的问题真的就在“轻程序”吗？不见得。“轻程序”只是表面的东西而已。看看我们的行政机关，审批、注册、登记等一大堆繁琐复杂的程序搞得老百姓是喊爹哭娘的。行政机关的“重程序”同样是表面的东西。其实两者的本质是“重权力，轻权利！”司法机关无视当事人的辩护权、沉默权、公平审判权；行政机关通过繁琐的程序打击、压制人民的权利！中国几千年来就缺乏权利观念。当权者也从不把人当人看，法治的灵魂在于：“把人类当作目的，而不是一种手段！”法治的社会要我们每个人的共同努力。耶林当年的“为权利而斗争”仍乃铿锵有力，我们不仅仅是为自己的权利而斗争，更重要的是为“法益”而斗争！纽约时报7月19号的头版新闻U.S. Is Alone in Rejecting All Evidence if Police Err 中说：“The exclusionary rule（非法证据排除规则） deters police misconduct in a straightforward and effective way,” said a supporting brief filed by the National Association of Criminal Defense Lawyers in the case the Supreme Court will hear in October. “It reduces the value of evidence obtained as a result of Fourth Amendment violations, and thus eliminates what would otherwise be a powerful incentive for police to engage in such violations.”法制日报7月19号有报道：《餐厅转移义务又赚钱 公平何在》！那些无良商家又侵犯我们的权益啦！我们还等什么呢？是我们反击的时候啦！