《幼儿园教师专业标准》的具体内容包括3个维度

《幼儿园教师专业标准》的具体内容包括3个维度

一、专业理念与师德

（一）职业理解与认识

1.贯彻党和国家教育方针政策，遵守教育法律法规。

2.理解幼儿保教工作的意义，热爱学前教育事业，具有职业理想和敬业精神。

3.认同幼儿园教师的专业性和独特性，注重自身专业发展。

4.具有良好职业道德修养，为人师表。

5.具有团队合作精神，积极开展协作与交流。

（二）对幼儿的态度与行为

1.关爱幼儿，重视幼儿身心健康，将保护幼儿生命安全放在首位。

2.尊重幼儿人格，维护幼儿合法权益，平等对待每一个幼儿。不讽刺、挖苦、歧视幼儿，不体罚或变相体罚幼儿。

3.信任幼儿，尊重个体差异，主动了解和满足有益于幼儿身心发展的不同需求。

4.重视生活对幼儿健康成长的重要价值，积极创造条件，让幼儿拥有快乐的幼儿园生活。（三）幼儿保育和教育的态度与行为

1.注重保教结合，培育幼儿良好的意志品质，帮助幼儿形成良好的行为习惯。

2.注重保护幼儿的好奇心，培养幼儿的想像力，发掘幼儿的兴趣爱好。

3.重视环境和游戏对幼儿发展的独特作用，创设富有教育意义的环境氛围，将游戏作为幼儿的主要活动。

4.重视丰富幼儿多方面的直接经验，将探索、交往等实践活动作为幼儿最重要的学习方式。

5.重视自身日常态度言行对幼儿发展的重要影响与作用。

6.重视幼儿园、家庭和社区的合作，综合利用各种资源。

（四）个人修养与行为

1.富有爱心、责任心、耐心和细心。

2.乐观向上、热情开朗，有亲和力。

3.善于自我调节情绪，保持平和心态。

4.勤于学习，不断进取。

5.衣着整洁得体，语言规范健康，举止文明礼貌。

二、专业知识

（一）幼儿发展知识

1.了解关于幼儿生存、发展和保护的有关法律法规及政策规定。

2.掌握不同年龄幼儿身心发展特点、规律和促进幼儿全面发展的策略与方法。

3.了解幼儿在发展水平、速度与优势领域等方面的个体差异，掌握对应的策略与方法.

4.了解幼儿发展中容易出现的问题与适宜的对策。2

5.了解有特殊需要幼儿的身心发展特点及教育策略与方法。

（二）幼儿保育和教育知识

1.熟悉幼儿园教育的目标、任务、内容、要求和基本原则。

2.掌握幼儿园环境创设、一日生活安排、游戏与教育活动、保育和班级管理的知识与方法。

3.熟知幼儿园的安全应急预案，掌握意外事故和危险情况下幼儿安全防护与救助的基本方法。

4.掌握观察、谈话、记录等了解幼儿的基本方法。

5.了解0-3岁婴幼儿保教和幼小衔接的有关知识与基本方法。

（三）通识性知识

1.具有一定的自然科学和人文社会科学知识。

2.了解中国教育基本情况。

3.掌握幼儿园各领域教育的特点与基本知识。

4.具有相应的艺术欣赏与表现知识。

5.具有一定的现代信息技术知识。

三、专业能力

（一）环境的创设与利用

1.建立良好的师幼关系，帮助幼儿建立良好的同伴关系，让幼儿感到温暖和愉悦。

2.建立班级秩序与规则，营造良好的班级氛围，让幼儿感受到安全、舒适。

3.创设有助于促进幼儿成长、学习、游戏的教育环境。

4.合理利用资源，为幼儿提供和制作适合的玩教具和学习材料，引发和支持幼儿的主动活动。

(二）一日生活的组织与保育

1.合理安排和组织一日生活的各个环节，将教育灵活地渗透到一日生活中。

2.科学照料幼儿日常生活，指导和协助保育员做好班级常规保育和卫生工作。

3.充分利用各种教育契机，对幼儿进行随机教育。

4.有效保护幼儿，及时处理幼儿的常见事故，危险情况优先救护幼儿。

（三）游戏活动的支持与引导

1.提供符合幼儿兴趣需要、年龄特点和发展目标的游戏条件。

2.充分利用与合理设计游戏活动空间，提供丰富、适宜的游戏材料，支持、引发和促进幼儿的游戏。

3.鼓励幼儿自主选择游戏内容、伙伴和材料，支持幼儿主动地、创造性地开展游戏，充分体验游戏的快乐和满足。

4.引导幼儿在游戏活动中获得身体、认知、语言和社会性等多方面的发展。

（四）教育活动的计划与实施

1.制定阶段性的教育活动计划和具体活动方案。

2.在教育活动中观察幼儿，根据幼儿的表现和需要，调整活动，给予适宜的指导。

3.在教育活动的设计和实施中体现趣味性、综合性和生活化，灵活运用各种组织形式和适宜的教育方式。

4.提供更多的操作探索、交流合作、表达表现的机会，支持和促进幼儿主动学习。（五）激励与评价

1.关注幼儿日常表现，及时发现和赏识每个幼儿的点滴进步，注重激发和保护幼儿的积极性、自信心。

2.有效运用观察、谈话、家园联系、作品分析等多种方法，客观地、全面地了解和评价幼儿。

3.有效运用评价结果，指导下一步教育活动的开展。

（六）沟通与合作

1.使用符合幼儿年龄特点的语言进行保教工作。

2.善于倾听，和蔼可亲，与幼儿进行有效沟通。

3.与同事合作交流，分享经验和资源，共同发展。

4.与家长进行有效沟通合作，共同促进幼儿发展。

5.协助幼儿园与社区建立合作互助的良好关系。

（七）反思与发展

1.主动收集分析相关信息，不断进行反思，改进保教工作。

2.针对保教工作中的现实需要与问题，进行探索和研究。

3.制定专业发展规划，不断提高自身专业素质。

解析成功商业模式的三个维度

解析成功商业模式的三个维度 任何一个商业模式都是一个由客户价值、企业资源和能力、盈利方式构成的三维立体模式。由哈佛大学教授约翰逊（Mark Johnson），克里斯坦森（Clayton Christensen）和SAP公司的CEO孔翰宁（Henning Kagermann）共同撰写的《商业模式创新白皮书》把这三个要素概括为：“客户价值主张”，指在一个既定价格上企业向其客户或消费者提供服务或产品时所需要完成的任务。“资源和生产过程”，即支持客户价值主张和盈利模式的具体经营模式。“盈利公式”，即企业用以为股东实现经济价值的过程。 长期从事商业模式研究和咨询的埃森哲公司认为，成功的商业模式具有三个特征，可以与SAP提出的三个要素是相互印证的： 第一，成功的商业模式要能提供独特价值。有时候这个独特的价值可能是新的思想；而更多的时候，它往往是产品和服务独特性的组合。这种组合要么可以向客户提供额外的价值；要么使得客户能用更低的价格获得同样的利益，或者用同样的价格获得更多的利益。 第二，商业模式是难以模仿的。企业通过确立自己的与众不同，如对客户的悉心照顾、无与伦比的实施能力等，来提高行业的进入门槛，从而保证利润来源不受侵犯。比如，直销模式（仅凭“直销”一点，还不能称其为一个商业模式），人人都知道其如何运作，也都知道戴尔公司是直销的标杆，但很难复制戴尔的模式，原因在于“直销”的背后，是一整套完整的、极难复制的资源和生产流程。 第三，成功的商业模式是脚踏实地的。企业要做到量入为出、收支平衡。这个看似不言而喻的道理，要想年复一年、日复一日地做到，却并不容易。现实当中的很多企业，不管是传统企业还是新型企业，对于自己的钱从何处赚来，为什么客户看中自己企业的产品和服务，乃至有多少客户实际上不能为企业带来利润、反而在侵蚀企业的收入等关键问题，都不甚了解。 下面，我们逐一解析一下商业模式的这三个维度。 一、我到底能为客户提供什么？ 所有得以运行的生意都有自己的商业模式，哪怕是一个街头小店。当你建立这样一个小店时，你首先要回答的问题是：顾客为什么偏偏进我的而不是别人的店。如果街上只有你这一家店（这种情况几乎不可能），问题的答案就很简单；如果街上已经有了很多店（实际的情况常常是这样），这个问题的答案就不那么简单了。 “提供与众不同的产品或服务”当然是一种答案，但这个答案常常不那么管用，因为在技术更新呈加速度发展的时候，产品和服务货品化和同质化的速度越来越快。以产品袖珍化为核心能力的索尼生产出了随身听，但在MP3技术出现之后，苹果公司生产的iPod让索尼的随身听相形见绌。 但这远不是故事的结尾，因为许多公司也能生产功能和样式差不多价格又低很多的产品。你有什么理由让人偏偏买你而不是别人的产品？你必须向顾客提供同类产品难以模仿的价值，增加顾客的切换成本，让顾客对你的产品形成“成瘾性依赖”。遗憾的是，通过法律保护、技术和设计能力设置的模仿障碍在今天变得越来越脆弱。于是就有了下一个维度。 二、商业模式的创新

数据库基本概念

数据库基本概念 引言 本章的目标是讲解数据库研究人员常常要使用到的一些理论和术语。我所在的工作组集中了一批以开发性能优异的数据库系统为谋生手段的精英，数据库理论乍看起来与我们的具体工作相距甚远。 是否很有必要学习有关数据库理论方面的知识可能是留给你思考的一个问题。我们说，理解一种技术的基本原理是非常重要的。这就好比把你的汽车交给一个不懂火花塞工作原理的机械师，或是坐在一架由不懂飞行理论的驾驶员的飞机上。如果你不懂数据库设计的相关理论，又怎能指望用户登陆门请你设计系统呢？ 研究人员所用的某些术语和概念令我们感到困惑，部分原因是数学基础的问题。有一些术语，大多数程序员理解为一种含义，而实际上是完全不同的另一种含义。为了能设计合理的系统，了解关系数据库理论是十分重要的。 为了搞清楚研究人员的专业术语，我们需要学习一些关系数据库理论中较浅显的内容，并且同我们所熟知的SQL概念进行比较。许多书中都讲解了这些内容，所以并不打算过于深入地探讨理论。我们只提供一些基本且实用的数据库概念。 本章将主要从面向SQL的角度介绍关系理论。我们将常常涉及相关理论的具体实现，尽管这超出了本书的范围，但却是难以避免的。然而我们不会陷入实现的细节，仅仅给出一个概述。更进一步的内容，参看第一章提到的参考书目。 在本章中，我们将会看到下列内容： ?关系模型——考察相关的技术术语：我们将在后面的章节中构造它们 ?其他数据库概念的定义 关系模型 正像第1章中提到的，E.F.Codd早在1970年就提出了关系模型的概念。在这一节中，我们将从SQL Server 的角度出发，考察一些在关系模型中比较重要的内容。 正像我们所看到的那样，SQL Server 与关系模型有很多共性的东西，但

(一)顾客行为四个关键维度分析

(一)顾客行为四个关键维度分析 顾客行为四个关键维度是【VIP会员掘金术】系统中的核心技术之一,它能够帮助我们通过动态的VIP会员行为信息，更深入地洞察VIP会员的行为，并将VIP会员根据不同的行为特征细分为不同的群体。它不但分类合理，而且易于理解，容易上手，是一款实用性很强的技术。在这里，需要大家复习四个关键词：1. 【消费近度】：顾客最近一次的购买时间，英文是Recency；2. 【消费密度】：顾客一定期限如1年内的购买次数，英文是Frequency；3. 【消费强度】：顾客平均每次消费的金额，英文是Monetary；4. 【消费宽度】：顾客一共购买过多少个品类，英文是Width。对于顾客的分类方法，业内一直是众说纷芸，各执一词，但无论如何都没有理由表明，【消费强度高】即“单次平均消费金额”高的顾客，对我们的价值就一定高于【消费强度低】的顾客，必须要同时考虑【消费近度】、【消费密度】与【消费宽度】，举例：ü VIP会员张三：每次购买2000元，但这辈子只来过两次，且已经12个月没来消费了；ü VIP会员李四：每次购买2000元，但这辈子只来过两次，且都是发生在最近6个月内；ü VIP会员王五：每次只购买500元，但这辈子已来过8次，且都是发生在最近一年内。在本案中，虽然这三名会员的总消费金额都是4000元，但由于【消费近度】与【消

费密度】的区别，其对我们潜藏的价值，以及对我们接下来的经营手段可能出现的响应程度，相信大家心里已经相当清楚。因此，将【消费近度】、【消费密度】、【消费强度】与【消费宽度】四项结合起来进行交叉、动态的分析，是非常必要且实用的。接下来的问题是，这4个维度在实战中究竟按什么样的顺序进行排序，对销售业绩的提升最有帮助？这就涉及到【顾客响应率】的问题，通常情况下，顾客最近购买情况（R）与顾客购买频率（F）对我们的经营措施会有更高的响应率，因为：绝大多数人在新购物后，会持续一种激动。换句话说，如果顾客第一次在本品牌购物后，很快就收到来自我们的相关信息，其感觉会更好，而消费密度（F）高的顾客，即经常购买的顾客，在满意度、品牌信任度和忠诚度等方面也会更高。因此，心赢销在多年的实战中，将这个方法命名为RFMW模型技术，只要你已经对消费客户建立了《VIP会员数据库》，就可以开始使用这种分析方法来挖掘客户价值的金矿。

商业模式创新的四个维度

商业模式创新的四个维度 商业模式的创新可以是局部性的，也可以是全局性的，只要符合企业家的个人价值观和企业文化，需要的资源能力又能够获取到的话，这种商业模式创新就具备了成功的条件。 因此，从点、线、面到体，商业模式创新都有用武之地。 点：从商业模式的某一个要素出发 从定位、业务系统、盈利模式、关键资源能力、现金流结构和企业价值中的任何一个要素出发，都有可能创新商业模式。 范例：远大中央空调的盈利模式创新 待解决问题，非电空调相比电空调节约1／3能耗，但设备定价比后者高出一倍，如何说服用户购买? 模式简述：用户不购买空调，而由远大完成全部的铺装、改造工程并负责日常运营管理工作。由远大负责运营费用，用户只需交付之前运营费用的一部分即可。打个比方，假如一幢大楼改造前的用电费是200元，平方米，而由于远大采

用的非电空调运营成本较低(省电)，可以将全部费用(含空调设备、日常运营和设备折旧费用等)控制在130元／平方米，双方即达成价格协议，比如签约150元／平方米(客户因此降低了50元的电费支出，而远大则获得了20元的净利润)，超支或节支都与客户没有关系。合同期满后，若客户认为确实节能，愿意购买并自行运营，远大也支持，扣除已运行年限的折旧费用然后售出。 效果：寿命20年的设备，远大只需5年就可收回成本；用户不需要购买设备，还能比以前更低的费用享受到空调服务，很值。双方的互利使远大空调取得了巨大的成功。 点评：①功夫在诗外!解决销售难题并不一定要更换或者培训销售团队，也许需要的是重新设计企业的商业模式。②领先的技术总是昂贵的，技术创新固然值得敬佩，但是能够把昂贵的好技术卖出去的商业模式创新更值得喝彩。 线：思考价值链上的机会 一个完整的产业价值链包括原材料供应、研发、生产、制造、销售等环节，如果考虑到横向的合作伙伴或者相邻产业链，则企业的利益相关者就更多了。这些利益相关者之间存在利益竞争、利益共享或者风险共担等关系，充分分析这些关系，或可以为商业模式创新提供突破的机会。

多维数据库维度层次的理解

多维数据库维度层次的理解 多维度数据库是按照多维数据模型的思想来建立的。而一个多维数据模型是由多个维度和实事组成。维度是多维数据模型中非常重要的概念，要进行多维分析、编写高效准确的MDX 查询，首先要对维及其维度的概念分层有比较深刻的理解。 维是描述事实的角度，也即观察数据的角度。一个多维数据模型通常都包含多个维度。比如：描述企业的销售信息这样一个事实，我们就可能要用到客户维度、时间维度、产品维度、仓库维度等。在多维数据库中，维度表的来源通常都是关系数据库中的基础数据表，如上面提到的客户维度就来自关系数据库中的客户表，产品维度就来自关系数据库中的产品表等等。而这些维度表除了与事实表相关联的键属性以外还有很多其它的数据表属性。在基于关系数据库的查询中，我们可能更多的关注表之间的关系。而在多维数据库中，应该把思维改进一下，应该理解和注意维度属性之间的关系，分析维度中每个属性之间的关系。而维度属性之间的关系就引出了本文的中心——维度层次。 还是上面那个企业销售的例子，对于客户维度，除了键属性外，可能还会有客户的名字属性，所在国家，所在城市以及省，性别，教育情况，职业等信息。通过分析这些属性的值，可以发现：城市是属于某个省的，而省又是属于某个国家的，所以在这些属性的值中就表现了一种层次关系。分析这个层次结构如下图： 图一：客户维度属性层次分析图 上图中左边是客户维度表中国家属性，城市属性和省属性所组成的层次表示，右边就是这几个属性的值之间的关系。在SSAS中，图中左边的部分表示一个层次，这个层次由四个级别组成，这四个级别分别是：国家，省，城市和客户。在这个层次中国家是粒度最大的级别，客户是粒度最小的级别。在进行多维数据分析的时候，我们就可能会在这个层次的不同级别上进行综合或分析，上卷或下钻。 维度中的层次关系有的时候是隐含的，由数据的意义表示。所以维度层次有的时候可以自动生成，但更多的时候是人为定义的。对维进行概念分层使得我们可以在任意的抽象级别分析数据。 在SSAS中有一些与层次相关的函数，要利用好这些函数，其前提就是要理解维度的层次结构。这些函数我将会在另一篇文章中介绍。

商业模式创新的四个维度

商业模式创新的四个维 度 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

商业模式创新的四个维度 商业模式的创新可以是局部性的，也可以是全局性的，只要符合企业家的个人价值观和企业文化，需要的资源能力又能够获取到的话，这种商业模式创新就具备了成功的条件。 因此，从点、线、面到体，商业模式创新都有用武之地。 点：从商业模式的某一个要素出发 从定位、业务系统、盈利模式、关键资源能力、现金流结构和企业价值中的任何一个要素出发，都有可能创新商业模式。 范例：远大中央空调的盈利模式创新 待解决问题，非电空调相比电空调节约1／3能耗，但设备定价比后者高出一倍，如何说服用户购买 模式简述：用户不购买空调，而由远大完成全部的铺装、改造工程并负责日常运营管理工作。由远大负责运营费用，用户只需交付之前运营费用的一部分即可。打个比方，假如一幢大楼改造前的用电费是200元，平方米，而由于远大采用的非电空调运营成本较低(省电)，可以将全部费用(含空调设备、日常运营和设备折旧费用等)控制在130元／平方米，双方即达成价格协议，比如签约150元／平方米

(客户因此降低了50元的电费支出，而远大则获得了20元的净利润)，超支或节支都与客户没有关系。合同期满后，若客户认为确实节能，愿意购买并自行运营，远大也支持，扣除已运行年限的折旧费用然后售出。 效果：寿命20年的设备，远大只需5年就可收回成本；用户不需要购买设备，还能比以前更低的费用享受到空调服务，很值。双方的互利使远大空调取得了巨大的成功。 点评：①功夫在诗外!解决销售难题并不一定要更换或者培训销售团队，也许需要的是重新设计企业的商业模式。②领先的技术总是昂贵的，技术创新固然值得敬佩，但是能够把昂贵的好技术卖出去的商业模式创新更值得喝彩。 线：思考价值链上的机会 一个完整的产业价值链包括原材料供应、研发、生产、制造、销售等环节，如果考虑到横向的合作伙伴或者相邻产业链，则企业的利益相关者就更多了。这些利益相关者之间存在利益竞争、利益共享或者风险共担等关系，充分分析这些关系，或可以为商业模式创新提供突破的机会。 范例：深发展的供应链金融

四个维度全面解读整合营销

四个维度全面解读整合营销 随着5G时代的到来，科技的加持使得我们的生活和信息传播状态随之发生巨大变化。 由门户时代，社区时代，搜索时代，再到当前的信息流时代；由最初的人寻找信息，再到现在的信息寻找人，随着信息传递方式的改变，市场定位也随之发生了巨大的变化，营销形式也日趋多样化。单一种营销方式已不能满足我们产品营销规划的需要，越来越多的人开始将目光锁定在整合营销的应用和推广上。 所以，整合营销传播整合了什么？合并营销又涉及到哪几个商业方面？ 接着，微思敦将从四个层面回答这个问题：整合营销是什么，整合营销的意义，整合营销的实践，整合营销未来的发展方向。 什么是“定义”？ 首先，我们要了解整合营销的概念，以及其产生的背景。 集成营销(integratedmarketingcommunications)，由DonSchults于1991年提出，主要是指：将企业的所有营销活动(如户外广告、公关、SEM、内容营销、终端促销等)都视为一个整体，让不同的营销活动共同创造统一的品牌形象。 简言之，整合营销就是：在不同的地方，用同样的声音说话。 很容易看出，整合营销的概念是信息爆炸时代的产物。信息爆炸的时代，如果企业要向消费者传递100%的信息，最终只有1%可以留在消费者的记忆中。 微思敦认为，整合营销传播的理念主要有以下几点： 第一，在顾客与利益相关者的层面，整合营销传播侧重于维持顾客与其他利益相关者之间的关系，由对产品的偏爱转向对消费者的关注，也就是要使消费者从生产过程开始就参与其中，从以前的“传者导向”发展成“受众导向”。 二是信息与媒体的整合，整合营销传播侧重于信息与渠道的一致性，它通过整合各种营

数据库的4个基本概念

数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码 实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型（数据模型的一种，最重要的一种） 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation)：一个关系对应通常说的一张表。 ?元组(Tuple)：表中的一行即为一个元组。 ?属性(Attribute)：表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。 ?码(Key)：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain)：一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。

商业模式创新的四个维度

商业模式创新的四个维度 Prepared on 22 November 2020

商业模式创新的四个维度 商业模式的创新可以是局部性的，也可以是全局性的，只要符合企业家的个人价值观和企业文化，需要的资源能力又能够获取到的话，这种商业模式创新就具备了成功的条件。 因此，从点、线、面到体，商业模式创新都有用武之地。 点：从商业模式的某一个要素出发 从定位、业务系统、盈利模式、关键资源能力、现金流结构和企业价值中的任何一个要素出发，都有可能创新商业模式。 范例：远大中央空调的盈利模式创新 待解决问题，非电空调相比电空调节约1／3能耗，但设备定价比后者高出一倍，如何说服用户购买 模式简述：用户不购买空调，而由远大完成全部的铺装、改造工程并负责日常运营管理工作。由远大负责运营费用，用户只需交付之前运营费用的一部分即可。打个比方，假如一幢大楼改造前的用电费是200元，平方米，而由于远大采用的非电空调运营成本较低(省电)，可以将全部费用(含空调设备、日常运营和设备折旧费用等)控制在130元／平方米，双方即达成价格协议，比如签约150元／平方米

(客户因此降低了50元的电费支出，而远大则获得了20元的净利润)，超支或节支都与客户没有关系。合同期满后，若客户认为确实节能，愿意购买并自行运营，远大也支持，扣除已运行年限的折旧费用然后售出。 效果：寿命20年的设备，远大只需5年就可收回成本；用户不需要购买设备，还能比以前更低的费用享受到空调服务，很值。双方的互利使远大空调取得了巨大的成功。 点评：①功夫在诗外!解决销售难题并不一定要更换或者培训销售团队，也许需要的是重新设计企业的商业模式。②领先的技术总是昂贵的，技术创新固然值得敬佩，但是能够把昂贵的好技术卖出去的商业模式创新更值得喝彩。 线：思考价值链上的机会 一个完整的产业价值链包括原材料供应、研发、生产、制造、销售等环节，如果考虑到横向的合作伙伴或者相邻产业链，则企业的利益相关者就更多了。这些利益相关者之间存在利益竞争、利益共享或者风险共担等关系，充分分析这些关系，或可以为商业模式创新提供突破的机会。 范例：深发展的供应链金融

数据库的基本概念

1.关系的基本操作：选择、投影、并、差、笛卡尔集。 2.声明变量的语句：declare @XXX (XXX为变量名称) 3.判断并发调度的正确性： （1）可串行性的调度：多个事务的并发执行是正确的，当且仅当其结果与某一次串行的执行这些实物的结果相同。 （2）可串行性：是并发事务调度的准则。按照这个准则，一个给定的并发调度，当且仅当他是可串行化的才认为是正确的调度。 4.事物的四个特性：原子性、一致性、隔离性和持续性。 5.定义视图： Create view <视图名称>[（列名）[，（列名）]] As <子查询> [with check option] 6.关系数据理论： 7.范式： （1）第二范式：若R∈1NF，且每一个非主属性完全依赖于码，则R∈2NF （2）第三范式：非主属性中不存在传递关系。 8.角色、权限 （1）创建角色：create role <角色名> （2）给角色授权：create <权限> on <对象类型> 对象名to 角色。 9.设计中概念模型描述什么：实体、属性、码、实体型、实体集、联系。 10.关系的完整性：实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性。 11.读锁和写锁的定义： （1）写锁：又称“排它锁”，若事物T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事物都不能对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。 （2）读锁：又称“共享锁”，若事物T对数据对象A加上S锁，则事物T可以读A但不能修改A，其他事物只能对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。 简答： 1.关系模式：判断是第几范式，分析指出主键、外键P175 例题4 2.举例说明参照完整性（外键取值的几种情况）P49例题1，例题2，例题3 3.数据库的设计步骤、任务。 （1）需求分析（2）概念结构设计（3）逻辑结构设计（4）物理结构设计 （5）数据库实施（6）数据库运行和维护 4.描述并发调度中锁的概念、作用 （1）概念：事物T对某个数据对象操作之前，先向系统发出申请，对其加锁。加锁后的事物T就对该数据对象有了一定的控制，在事物T释放它的锁之前，其他的事物不能更新此数据对象。 （2）作用：解决了事物并发过程中可能出现的丢失修改、不可重复读、读“脏”数据。

数据库维度的基本概念

基本概念： 1.多维数据集： 多维数据集是联机分析处理(OLAP)中的主要对象，是一项可对数据仓库中的数据进行快速访问的技术。多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。 2.xx(dimension)： 是多维数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描述数据的分类的有组织层次结构(级别)。这些分类和级别描述了一些相似的成员集合，用户将基于这些成员集合进行分析。 3.度量值： 在多维数据集中，度量值是一组值，这些值基于多维数据集的事实数据表中的一列，而且通常为数字。此外，度量值是所分析的多维数据集的中心值。 即，度量值是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数字数据。您所选择的度量值取决于最终用户所请求的信息类型。一些常见的度量值有sales、cost、expenditures和productioncount等。 4.元数据： 不同OLAP组件中的数据和应用程序的结构模型。元数据描述OLTP数据库中的表、数据仓库和数据集市中的多维数据集这类对象，还记录哪些应用程序引用不同的记录块。 5.级别： 级别是维度层次结构的一个元素。级别描述了数据的层次结构，从数据的最高(汇总程度最大)级别直到最低(最详细)级别。 6.数据挖掘：

数据挖掘使您得以定义包含分组和预测规则的模型，以便应用于关系数据库或多维OLAP数据集中的数据。之后，这些预测模型便可用于自动执行复杂的数据分析，以找出帮助识别新机会并选择有获胜把握的机会的趋势。 7.多维OLAP(MOLAP)： MOLAP存储模式使得分区的聚合和其源数据的复本以多维结构存储在分析服务器计算机上。根据分区聚合的百分比和设计，MOLAP存储模式为达到最快查询响应时间提供了潜在可能性。总而言之，MOLAP更加适合于频繁使用的多维数据集中的分区和对快速查询响应的需要。 8.关系OLAP(ROLAP)： ROLAP存储模式使得分区的聚合存储在关系数据库的表(在分区数据源中指定)中。但是，可为分区数据使用ROLAP存储模式，而不在关系数据库中创建聚合。 9.混合OLAP(HOLAP)： HOLAP存储模式结合了MOLAP和ROLAP二者的特性。 10.粒度： 数据汇总的层次或xx。 11.聚合|聚集： 聚合是预先计算好的数据汇总，由于在问题提出之前已经准备了答案，聚合可以改进查询响应时间。 12.切块： 由多个维的多个成员限定的分区数据，称为一个切块。 13.切片(slice)： 由一个维的一个成员限定的分区数据，称为一个切片。

从四个维度解析定制家居

德维尔全屋定制https://www.sodocs.net/doc/b98028220.html, 3月30日，广东定制家居展开幕。这届展会，广东定制家居协会秘书长曾勇将主题定为“定制融年”。“融”的主题下，包含了四个维度的意义：跨界融合、资源融合、品类融合、区域融合。应该说，这个主题是对当下中国定制家居行业现状最精准的概括。从四个维度解析定制家居，全屋定制家具品牌德维尔。 行业格局：资本急速改变行业，行业巨头浮现 说巧不巧，三家定制家居企业在最近这一个月内陆续上市：3月7日，尚品宅配上市;3月10日，皮阿诺上市;3月28日，欧派家居上市。加上早先上市的索菲亚、好莱客，以及新三板上市的顶固、借德尔进入资本市场的百得胜，定制家居行业已经形成了上市军团。在上市军团里，定制行业第一梯队的四小龙已经出现：欧派、索菲亚、尚品宅配、好莱客。 根据四小龙的财务报表显示，欧派2016年营收71亿，比2015增加15亿，增幅27%;索菲亚2016年营收45亿，比2015年增加13亿，增幅40%;尚品宅配2016年营收40亿，比2015年增加9亿多元，增幅30%;好莱客2016年营收14.3亿，比2015年增加3.5亿，增幅32%。假如四小龙能够在2017年保持上一年增幅的话，四家公司营收累计将会增加超过50亿。 假如定制家居四小龙的2017年总体营收增幅能够超过50亿的话，这新增的部分就相当于目前十几个二三梯队品牌的营收总和。这就意味着对于行业中间及中间以下品牌而言，按常规路线发展，如果不能在较短时间内以极高的增速迅速跟上，将会被远远甩开，差距越来越大。这就是行业残酷的马太效应，定制家居的领头企业正在向最后的巨头这个目标进发。 当然，对于行业中间品牌甚至新品牌，定制家居行业仍有窗口期。诗尼曼、百得胜、玛格、科凡、卡诺亚、美尼美等等一大批中坚企业，最近几年都在以超高的速度在成长，并努力寻求质的突破。而新进入行业的品牌，顾家、布兰莎等，也都有各自的后台资源优势。但毋庸置疑，窗口期时间已经很短暂，错过之后再无机会。 增长来源：开疆拓土新品类融合带来增长动力 从传统成品衣柜 装修公司木工打制衣柜的夹缝中诞生的定制家居行业，为什么会从最初的毫不起眼，到现在爆发出如此蓬勃的生命力?究其根本原因，还是定制家居在产品上为消费者提供了价值，并逐渐形成消费潮流。如果

大数据概述及基本概念

考试：大数据概述及基本概念 试卷年份：2015年 题量：10题 答题时间：分钟 总分：100分 合格线：60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B

C D 正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（） A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（） A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）

A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确 9 【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确

维度建模

维度建模的基本概念及过程 摘要：本文首先介绍维度模型中的维度表和事实表这2个基本构成要素的基础知识；其次，介绍设计维度模型的4个基本步骤；再次，围绕某银行为实现业务价值链数据集成的需要，介绍多维体系结构中的3个关键性概念：数据仓库总线结构、一致性维度、一致性事实。 关键词：维度表;事实表;维度模型设计过程;数据仓库总线结构;一致性维度;一致性事实。 引言: 与流行的说法不同，Ralph Kimball本人并没有定义“维度”和“事实”这样的术语。术语“维度”与“事实”，最初是20世纪60年代在一个由General Mills与Dartmouth大学主持的联合研究计划中提出的。70年代，AC Nielsen和IRI都一致地使用这些术语描述他们的数据发布应用，用现在更为准确的话来说，就是关于零售数据的维度数据集市（Data Mart）。在简明性成为生活方式的潮流之前的长时期内，早期的数据库垄断组织们致力于将这些概念用来简化用做分析的信息。他们意识到，除非数据库做得简单易用，否则没有人会用它。因此，在将可理解性和性能作为最高目标的驱动下，产生了维度模型的构造思想。 1 维度表和事实表 1.1 事实表 事实表是维度模型的基本表，其中如图所示存放有大量的业务性能度量值。力图将从一个业务处理过程得到的度量值数据存放在单个数据集市。由于度量值数据压倒性地成为任何数据集市的最大部分，因此应该避免在企业范围内的不同地方存储其拷贝。用术语“事实”代表一个业务度量值。可以设想一个作为例子的情形：查询某个客户在某个机构下某个产品合约账户的某个币种的某个时点余额，在各维度值(客户、产品合约、账户、机构、币种、日期)的交点处就可以得到一个度量值。维度值的列表给出了事实表的粒度定义，并确定出度量值的取值范围

SQL SERVER多维数据库和关系数据库

一、多维数据库和关系型数据库的概念 1、多维数据库 多维数据库（Multi Dimensional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。 目前有两种MDD 的OLAP产品：基于多维数据库的MOLAP和基于关系数据库的ROLAP。ROLAP建立了一种新的体系，即星型结构。基于MDD的OLAP产品，依据决策支持的内容使用范围也有很大的不同。 在低端，用户使用基于单用户或小型LAN的工具来观察多维数据。这些工具的功能性和实用性可能相当不错，但由于受到规模的限制，它们不具备OLAP的所有特性。这些工具使用超立方结构，将模型限制在n维形态。当模型足够大且稀疏数据没有控制好时，这种模型将会不堪一击。这些工具使用数据库的大小是以MB来计量的，而不是以GB计量的，因此只能进行只读操作，且具备有限的复杂计算。 在高端，OLAP工具用4GL提供了完善的开发环境、统计分析、时间序列分析、财政报告、用户接口、多层体系结构、图表等许多其他功能。尽管不同的OLAP工具都使用了它们自己的多维数据库，但它们在不同程度上也利用了关系数据库作为存储媒体。 2、关系型数据库 关系数据库（relational database）是一个被组织成一组正式描述的表格的数据项的收集，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。关系数据库是在 1970 年被 IBM 公司的 E. F. Codd 发明的。 一个关系数据库是包含进入预先定义的种类之内的一组表格。每个表格（有时被称为一个关系）包含用列表示的一个或更多的数据种类。每行包含一个唯一的数据实体，这些数据是被列定义的种类。举例来说，典型的商业订单条目数据库会包括一个用列表示的描述一个客户信息的表格：名字、住址、电话号码，等等。另外的一个表格会描述一个订单：产品、客户、日期、销售价格，等等。数据库的一个使用者可以获得适合了该使用者的需要的数据库的观点。举例来说，一位分公司办公室经理可能喜欢在一个特定的日期之后已经买产品的所有客户的一项观点或报告。同一家公司的财务服务经理可能从相同的表格获得关于需要被支付的帐户的报告。 二、多维数据库和关系型数据库的比较 多维数据库（MMD）能提供优良的查询性能。存储在MDD中的信息比在关系数据库中的信息具有更详细的索引，可以常驻内存。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。 MDD并没有公认的多维模型，也没有像关系模型那样标准地取得数据的方法(如SQL、API 等)。

答案.数据库基础概念答案

数据库的基本概念 1、用二维表结构表达实体集的模型是（ D ）。 A、概念模型 B、层次模型 C、网状模型 D、关系模型 2、DB、DBMS和DBS三者之间的关系是（ B ）。 A、DB包括DBMS和DBS B、DBS包括DB和DBMS C、DBMS包括DB和DBS D、不能相互包括 3、模式的逻辑子集通常称为（ C ）。 A、存储模式 B、内模式 C、外模式 D、模式 4、DBMS的含义是（ B ）。 A、数据库系统 B、数据库管理系统 C、数据库管理员 D、数据库 5、在关系模型中，为了实现“关系中不允许出现相同元组”的约束应使用（ B ）。 A、临时关键字 B、主关键字 C、外部关键字 D、索引关键字 6、数据库中，实体是指（ C ）。 A、事物的某一特征 B、事物的具体描述 C、客观存在的事物 D、某一具体事件 7、数据库与数据库系统之间的关系是（ A ）。 A、后者包含前者 B、前者包含后者

C、互不相干 D、同一东西的不同称呼 8. 数据库系统实现数据独立性是因为采用了（ A ）。 A．三级模式结构 B．层次模型 C．网状模型 D．关系模型 9.一个关系只有一个（D ）。 A. 候选码 B.外码 C. 新码 D.主码 10．设一个仓库存放多种商品，同一种商品只能存放在一个仓库中，仓库与商品是(B )。 A．一对一的联系 B．一对多的联系 C．多对一的联系D．多对多的联系 11. 在数据库系统中，下面关于层次模型的说法正确的是（ D ）。A．有多个根结点 B．有两个根结点C．根结点以外的其它结点有多个双亲 D．根结点以外的其它结点有且仅有一个双亲 12. 规范化的关系模式中，所有属性都必须是（ C ）。 A．相互关联的 B．互不相关的 C．不可分解的 D．长度可变的 13. 视图是从一个或多个基本表（视图）导出的表，它相当于三级模式结构中的（）。 A．外模式B．模式C．内模式D．存储模式

亚马逊运营的四个维度剖析

亚马逊运营的四个维度很多亚马逊卖家，抑或亚马逊店铺运营人员，往往对亚马逊平台的实操运营感到迷茫和模糊，似乎总在纠结于担心账号安全问题，忙碌于订单处理和邮件回复，把自己搞得很忙很累，却又时时感到成绩寥寥、进步不大。 这往往是因为本末倒置，捡了芝麻丢了西瓜的原因。 作为一个亚马逊运营，只需要做好四个维度的工作，整个店铺的经营就会步入正轨。 第一、选品 选品是决定一个店铺成败的关键。选品不对，花费很大的精力也未必能取得多大的成果，而选品成功，往往可以达到事半功倍的效果。可以这么说，选品在亚马逊运营中占有60%以上的决定性影响因素。 很多卖家选品时，往往以身边熟悉的产品作为自己的主产品线，甚至吃了秤砣铁了心似的一门心思只做自己熟悉的产品，不熟不做固然有道理，可是，销售是一个市场行为，是需要市场来选择的行为，而非偏好。你熟悉的产品，市场未必认可，市场不认可的产品，选择了又能如何呢？ 所以，选品时，更应该依据平台的销售情况来甄选。市场容量足够大，利润空间足够高，这才是你的选品思路，至于你担心的产品不熟，去了解去学习就是了，没有谁能够一生下来就熟悉哪个产品的。 而就熟悉产品和培育市场来说，显然，掌握和熟悉产品知识，要远远易于培育出一个莫须有的市场了。 第二、优化 这里说的优化是指发布产品过程中以及产品发布后的Listing 优化，具体包括关键词筛选，标题撰写、Bullet Point、Search Terms 以及Description 的精挑细选。很多卖家，不重视关键词，随随便便就发布一条产品，一天下来发布了N 多条产

品，而Listing 中，既抓不住核心关键词，又漏掉长尾关键词，发布后也根本不回头看一眼自己的Listing ，就开始守着后台看数据，然后开始抱怨没有曝光，没有流量，没有成交。这种抱怨完全没有意义。后台数据更多的是让你反思，提醒你调整。没有曝光说 明你关键词设置太差，没有流量说明你Listing 制作太烂，太差太烂的前期工作，就注定了你没有订单没有成交。 关于优化，建议卖家朋友不要夜郎自大，也不要想当然的认为，更多的是要基于平台去搜索，看看竞争对手们的标题是怎样的，图片是怎样的，只有通过多番比较，你才能够对产品有比较准确的认识和把握。 第三、站内广告 很多卖家认为站内广告太费钱，所以既舍不得投入广告，又叹息没有订单。坦白来说，作为运营，一定要有投入产出比的概念。广告不是成本，而是投资，如果投入一块钱的广告，能产出三块钱的利润，何乐而不为呢？ 遇到过一个卖家，尚未开始进入亚马逊时，首先问到的问题是，亚马逊可以做广告吗？当得知答案是肯定后，一拍大腿说，这不是很好做的嘛。而实际结果也正是，他通过站内广告，快速的打造出了比较不错的店铺，虽然他还对运营中的很多东西并不熟悉，但仅仅抓住广告利器，一招鲜吃遍天，已经甩开畏手畏脚的竞争者们几条街。 第四、FBA 发货 有卖家一直不愿采用FBA ，担心成本增加，担心返仓麻烦。但亚马逊平台上的真实数据是，整个平台约有50%以上的货品是经由FBA 派送到顾客手中的。试想一下，在这种大背景下，你采用自发货，你的时效应该好不过FBA 吧，时效没了，客服出色也就成为空谈，同时也意味着，只要你采用自发货，你已经落伍于50%以上的竞争者。作为掉队者，你已经失去了在竞争中取胜的可能性。

数据库系统四个基本概念(1)

1.数据库系统四个基本概念 ①数据是数据库储存的基本对象。 ②数据库是长期储存在计算机内，有组织，可共享的大量数据的集合。 ③数据库管理系统是位于用户与操作系统的一层数据管理软 ④数据库系统是在计算机系统加入数据库后的系统，由数据库，数据库管理系统，数 据库管理员，应用系统构成。 2.数据管理技术产生个发展 三个阶段：人工管理、文件系统和数据库管理系统。 数据库管理系统特点：数据结构化；数据共享性高；冗余度低，易扩充；数据独立性；数据由DBMS统一管理和控制。 3.数据的三个世界：现实世界，信息世界和机器世界 两个抽象步骤：①将现实世界中客观对象抽象为概念模型。 ②将概念模型抽象为某个DBMS所控制的数据模型。 4.常用数据模型类型：网状；关系；（格式化数据模型）面向对象，对象关系； 5.关系模型的数据操作：查询，插入，删除，更新数据 关系模型完整性约束条件： ①体完整性：若属性A是基本关系R的主码，则A不能取空取。 ②参照完整性：若属性F是基本关系R的外码，则与基本关系S的主码Ks相对应， 则在R上每个元组的F取值；a或者为空值 B或者等于S上某个元组上的主码值。 ③户定义完整性：针对某个具体关系数据库的约束条件，它反映某个应用所涉及数据 满足的语义要求。 6.三级模式结构的优点：数据库的三级模式是对数据的三个抽象级别，它吧数据的具体组 织留给了dbms管理，使用户能够抽象的逻辑的处理数据，而不必关心数据的具体表示方式和存储方式， 7.为了能够实现系统内部的三个抽象层次的联系和转换，数据库系统在三级模式里提供两 层映像，即外模式/模式和模式/内模式，正是这两层映像保证数据库系统的数据能够有较高的物理独立性和逻辑独立性。 8.SQL的特点：综合统一；高度非过程化；面向集合的操作方式；以同一种语言提供多种 使用方式；语言简洁，易学易用。 9.索引的概念：为加速数据元组的检索而创建的分散存储结构。 10.如何保证三级模式的逻辑独立性和物理独立性：当模式改变时，数据库管理员对外模式 /模式做出相应改变，可以使外模式保持不变，应用程序是依据数据的外模式编写的，从而应用程序也不必修改，保证数据和程序的逻辑独立性；当数据存储结构改变时，数据库管理员对模式/内模式做出相应改变，可以使模式保持不变，应用程序也不必修改，保证数据和程序的物理独立性。 11.数据库安全性控制方法：用户标识与鉴别，存取控制，视图机制，审计，数据加密。 12.数据库设计阶段与任务 1需求分析：定义任务综述和任务目标 2概论结构设计：将用户需求转化为概念模型 3逻辑结构设计：将概论模型转化为数据模型 4物理结构设计：设计数据物理结构，包括存取方法存储结构 5数据库实施：数据入库，应用程序调试，数据库试运行 6数据库运行与维护：数据库立行期间对其评价，调整和修改

数据仓库课后习题答案

第一章作业 1．数据库与数据仓库的本质差别是什么？书P2 （1）数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。（2）数据库保持事物处理的当前状态，数据仓库即保存过去的数据又保存当前的数据。（3）数据仓库的数据是大量数据库的集成。（4）对数据库的操作比较明确，操作数量较小。对数据仓库操作不明确，操作数据量大。 6. OLTP OLAP 细节性数据综合性数据 当前数据历史数据 经常更新不更新，但周期性刷新 一次性处理的数据量小一次处理的数据量大 对响应时间要求高响应时间合理 面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动 8．定义为关于数据的数据，描述数据仓库中数据及其环境的数据。 9．元数据不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身功能的说明数据，是整个数据仓库的核心。数据字典是关于数据库中数据的描述，而不是数据本身，数据字典是数据库的元数据。 18、统计学与数据挖掘的不同。 统计学主要是对数量数据或连续值数据进行数值计算的定量分析，得到数量信息。数据挖掘主要对离散数据进行定性分析，得到规则知识。在统计学中有聚类分析和判别分析，它们与数据挖掘中的聚类和分类相似。但是，采用的标准不一样，统计学的聚类采用的“距离”是欧式距离，即两点间的坐标(数值)距离。而数据挖掘的聚类采用的“距离”是海明距离，即属性取值是否相同，相同者距离为0，不相同者距离为1。 总之，统计学与数据挖掘是有区别的，但是，它们之间是相互补充的。不少数据挖掘的著作中均把统计学的不少方法引入到数据挖掘中，与将机器学习中不少方法引入到数据挖掘中一样，作为从数据获取知识的一大类方法。 19、说明数据仓库与数据挖掘的不同。 数据仓库是在数据库的基础上发展起来的。它将大量的数据库的数据按决策需求进行重新组织，以数据仓库的形式进行存储，将为用户提供辅助决策的随机查询、综合信息以及随时间变化的趋势分析信息等。 数据仓库是一种存储技术，其数据存储量是一般数据库的100倍，包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据。它能适应不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信息。 数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的。它研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。最常用的数据挖掘方法是统计分析方法、神经网络方法和机器学习中研究的方法。数据挖掘中采用机器学习的方法有归纳学习方法(如覆盖正例排斥反例方法，如AQ系列算法、决策树方法等)、遗传算法、发现学习算法(如公式发现系统BACON)等。 利用数据挖掘的方法和技术从数据仓库中挖掘的信息和知识，反映了数据仓库中数据的规律性。用户利用这些信息和知识来指导和