项目四大特征

【背景介绍】

近期，有一些学员对项目理解有误，甚至因此考试落榜，所以作为项目管理培训师的我有必要给大家介绍项目特征，供爱好者学习。

1、临时性（Temporary）

每一个项目都有一个明确的开始时间和结束时间，即人们常说的“一次性”。在项目目标实现后，或者由于需求已不复存在时，或因某种原因无法继续进行、实现时，都意味着项目的结束。

项目从开始到结束，不论历时的长短，总是受时限的制约，它与其他重复性操作、生产流程、运维工作有明显的区别。比如产品的生产（重复工作）不属于项目，周而复始的运维工作也不属于项目。临时性，也表现在项目组织的临时，即项目结束，组织解散。

2、独特性（Specificity）

项目是为创建某一独特的产品、服务或成果而临时进行的一次性努力，“独特”就意味着唯一，不会有同类现象，即人们常说的“唯一性”。

确实如此，项目因受不同用户、不同需求、不同目标、不同时间、不同成本、不同质量标准、不同施工单位等因素制约，造就了没有完全一样的两个项目。实际实施中，虽然部分过程、功能、人员等可以复制其他项目的，但是所有因素都一样的没有，尤其时间（不同的时间，对风险的认识、应对策略不同）。

3、渐进明细性（Progressive Elaboration）

即人们常说的“不确定性”。因为项目的目标（产品、成果或服务）事先并不可见，前期只能粗略地定义和描述，随着项目的进展，这些目标和过程逐渐清晰、明朗、完善和精准。渐进明细也暗示着在项目进展中，一定会出现修改、纠正、补充、删除等现象，发生相应的变更。因此，项目经理们在实施项目工作时，要正确面对变更，不要惊恐。

4、制约性（Restriction）

在项目实施中，总是受质量、需求、时间进度、成本费用、人力资源、技术实力、信息

传递、物资资源、自然环境、政策法规等条件的限制。

如果对项目的特点继续细分，还可以延伸出其他一些特点，这里不再罗列，感兴趣的项目经理，可以自己总结。

团队中的四种表现

团队中的四种表现团队是一种特殊形式的群体。把工作团队和工作群体进行比较，可以看到，在工作群体中，群体的共同目标只是信息的共享，群体的任务是个体任务的简单叠加，并且个体间的协作配合是中性的或者消极的；而在工作团队中，团队的目标是追求集体的绩效，团队的任务是所有个体的共同任务，并且个体间的协作配合是积极的。因此，在工作团队中，个体间的互动作用就显得比在工作群体中更为重要。团队的这种整体协作的特点，也往往成为团队绩效实现的具有决定性意义的因素。微软总裁比尔·盖茨讲过一段话:“（微软）这种企业文化营造了一种氛围，在这种氛围中，开拓性思维不断涌现，员工的潜能得以充分发挥。我们微软公司所形成的氛围是，你不但拥有整个公司的全部资源，同时还拥有一个能使自己大显身手、发挥重要作用的小而精的班级或部门。每一个人都有自己的主见，而能使这些主见变成现实的则是微软这个团体。我的策略一向是，聘用有活力、具创新精神的顶尖人才，然后把权力和责任连同资源（人、财、物），一并委托给他们，以便使他们出色地完成任务。”这种把个人归属于集体的团体意识，完全超越了自我的团体意识。这种团体意识，已在微软公司落地生根。微软人认为，他们不属于自己，而是从属于微软这个团体。

一个团队是一个整体，只有团队中的每个人都同心协力，才能提高团队的整体效率。通过考察每个人在团队中的表现，来了解、认识那些优秀的团员。这也是阅人的一种方式。优秀的团员会在团队中有哪些表现呢？ 1. 有责任心和事业心在一个团队中，并不需要每个团队成员都异常聪明，因为过度聪明往往会自我意识膨胀，好大喜功。相反，却需要每个人都要具有强烈的责任心和事业心。那些具有责任心和事业心的团员，对于公司精心制定的战略会在理解、把握、吃透的基础上把战术不折不扣、坚定不移地贯彻执行下去，对于过程中的每一个运作细节和每一个项目流程都会认真地执行，并落到实处。 2. 有不断学习的意识。只有不断地学习，才能保持团队的活力和创造力。在一个团队里，学习型的人才，无论是从机制上还是观念上都充满了强烈的再学习意识，他们善于在实践中将理论和实际相结合，善于发现他人优点，并加以吸收。 3. 在团队中会不断创新。只有不断地创新才能保持团队的竞争优势。喜欢创新的人才会通过参加团队组织的培训，或对自我进行培训，来提高自己的创新能

激光主要有四大特性

激光主要有四大特性：激光高亮度、高方向性、高单色性和高相干性激光的高亮度：固体激光器的亮度更可高达1011W／cm2Sr。不仅如此，具有高亮度的激光束经透镜聚焦后，能在焦点附近产生数千度乃至上万度的高温，这就使其可能可加工几乎所有的材料。激光的高方向性：激光的高方向性使其能在有效地传递较长的距离的同时，还能保证聚焦得到极高的功率密度，这两点都是激光加工的重要条件激光的高单色性：由于激光的单色性极高，从而保证了光束能精确地聚焦到焦点上，得到很高的功率密度。激光的高相干性：相干性主要描述光波各个部分的相位关系。正是激光具有如上所述的奇异特性因此在工业加工中得到了广泛地应用。目前激光已广泛应用到激光焊接、激光切割、激光打孔（包括斜孔、异孔、膏药打孔、水松纸打孔、钢板打孔、包装印刷打孔等）、激光淬火、激光热处理、激光打标、玻璃内雕、激光微调、激光光刻、激光制膜、激光薄膜加工、激光封装、激光修复电路、激光布线技术、激光清洗等激光加工的特点由于激光具有高亮度、高方向性、高单色性和高相干性的特性，因此就给激光加工带来如下一些其它方法所不具备的可贵特点 ● 由于它是无接触加工，对工件无直接冲击，因此无机械变形； ● 激光加工过程中无"刀具"磨损，无"切削力"作用于工件； ● 激光加工过程中，激光束能量密度高，加工速度快，并且是局部加工，对非激光照射部位没有或影响极小。因此，其热影响的区小工件热变形小后续加工最小； ● 由于激光束易于导向、聚焦、实现方向变换，极易与数控系统配合、对复杂工件进行加工因此它是一种极为灵活的加工方法； ● 生产效率高，加工质量稳定可靠，经济效益和社会效益好激光加工的优势激光具有的宝贵特性决定了激光在加工领域存在的优势： ①由于它是无接触加工，并且高能量激光束的能量及其移动速度均可调，因此可以实现多种加工的目的。 ②它可以对多种金属、非金属加工，特别是可以加工高硬度、高脆性、及高熔点的材料。 ③激光加工过程中无“刀具”磨损，无“切削力”作用于工件。 ④激光加工过程中，激光束能量密度高，加工速度快，并且是局部加工，对非激光照射部位没有影响或影响极小。因此，其热影响区小，工件热变形小，后续加工量小。 ⑤它可以通过透明介质对密闭容器内的工件进行各种加工。 ⑥由于激光束易于导向、聚集实现作各方向变换，极易与数控系统配合，对复杂工件进行加工，因此是一种极为灵活的加工方法。 ⑦使用激光加工，生产效率高，质量可靠，经济效益好。

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

大数据的基本特点

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。那么，大数据的基本特点有哪些呢？首先是体量巨大，种类繁多。互联网搜索的发展、电子商务交易平台的覆盖和微博等社交网站的兴起，产生了无穷无尽的各种数据内容。数据类型日益繁多，例如视频、文字、图片、符号等各种信息，发掘这些形态各不相同的数据流之间的相关性是大数据的最大优点。比如供水系统数据与交通状况比较可以发现清晨洗浴和早高峰的时间密切相关，电网运行数据和堵车时间地点有相关性，交通事故率关联睡眠质量等。其次是开放公开，容易获得。大数据不仅存在于特定的政府机构和企业组织，而是社会生活生产过程中自动产生存储的。电信公司积累客户的电话沟通记录，电子商务网站整合消费者的各种信息，企业通过挖掘海量数据可以增强自身能力，改善运营服务，提供决策支持，

实现商业智能进而为企业带来高额经济效益回报，发现企业发展的特殊规律。例如在今天，越来越多的商业组织和政府机构大量组织收集微博上的海量信息，分析个人特征和属性标签，预测社会舆情、电影票房或者商业机会。开放公开容易获得的数据源成为大数据时代的基本特征，产生巨大的社会影响。再次是重视社会预测。预测是大数据的本质特征。在大数据时代，预见行业未来的能力成为企业追求的目标。最近美国Netflix公司推出《纸牌屋》，即通过采集其3000万用户的播放动作，包括打开、暂停、快进、倒退等动作，分析其注册用户的几百万次评级与搜索。最后是重视发现而非实证。大数据则重视数据，创造知识，预测前景，探索未知，关注现象，发现机遇。预见未来依靠自下而上的数据收集处理，不依赖理论假设的前提下去发现知识，预知未来，洞察趋势，找到规律。例如沃尔玛超市经过大数据技术分析海量交易数据，察觉周末如果男人买婴儿尿布的同时会顺便买啤酒的独特现象。通常数据挖掘不做刻板假设，具有未知性，但结果有效并且实用。以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！

团队协作能力的四大要素

团队协作能力的四大要素尊重尊重没有高低之分、地位之差和资历之别，尊重只是团队成员在交往时的一种平等的态度。平等待人；有礼有节；既尊重他人、又尽量保持自我个性。这是团队合作能力之一:尊重的最高境界。团队是由不同的人组成的，每一个团队成员首先是一个追求自我发展和实现的个体人，然后才是一个从事工作、有着职业分工的职业人。虽然团队中的每一个人都有着在一定的生长环境、教育环境、工作环境中逐渐形成的与他人不同的自身价值观，但他们每一个人也同样都有渴望尊重的要求，都有一种被尊重的需要，而不论其资历深浅、能力强弱。尊重，意味着尊重他人的个性和人格，尊重他人的兴趣和爱好，尊重他人的感觉和需求，尊重他人的态度和意见，尊重他人的权利和义务，尊重他人的成就和发展。尊重，还意味着不要求别人做你自己不愿意做或没有做到过的事情。当你不能加班时，就没有权力要求其他团队成员继续“作战”；尊重，还意味着尊重团队成员有跟你不一样的优先考虑，或许你喜欢工作到半夜，但其他团队成员也许有更好的事情可以做。只有团队中的每一个成员都尊重彼此的意见和观点，尊重彼此的技术和能力，尊重彼此对团队的全部贡献，

这个团队才会得到最大的发展，而这个团队中的成员也才会赢得最大的成功。尊重能为一个团队营造出和谐融洽的气氛，使团队资源形成最大程度的共享。欣赏学会欣赏、懂得欣赏。很多时候，同处于一个团队中的工作伙伴常常会乱设“敌人”，尤其是大家因某事而分出了高低时，落在后面的人的心里就会很容易酸溜溜的。所以，每个人都要先把心态摆正，用客观的目光去看看“假想敌”到底有没有长处，哪怕是一点点比自己好的地方都是值得学习的。欣赏同一个团队的每一个成员，就是在为团队增加助力；改掉自身的缺点，就是在消灭团队的弱点。欣赏就是主动去寻找团队成员的积极品质，尤其是你的“敌人”，然后，向学习这些品质，并努力克服和改正自身的缺点和消极品质。这是培养团队合作能力的第一步。三人行，必有我师。每一个人的身上都会有闪光点，都值得我们去挖掘并学习。要想成功地融入团队之中，善于发现每个工作伙伴的优点，是走进他们身边、走进他们之中的第一步。适度的谦虚并不会让你失去自信，只会让你正视自己的短处，看到他人的长处，从而赢得众人的喜爱。每个人都可能会觉得自己在某个方面比其他人强，但你更应该将自己的注意力放在他人的强项上。因为团队中的任何一位成员，都可能是某个领域的专家。因此，你必须保持足够的谦虚，这种压力会

团队的五大功能和四大特征

团队的五大功能和四大特征一、团队组织的五大功能 1.职场功能社会上绝大部分工作都需要有一个职场环境，职场环境即工作环境，人们在工作的环境内才能制造、产生、感觉出工作气氛，从而进入工作状态，达到工作结果。人的工作情绪、敬业精神、竞争力是需要一个专门的工作环境及工作群体的。因此，每位走进直销的朋友，虽然大家都是自己事业的老板，但一定要懂得团队的职场功能，利用其功能，并让其功能为自己的事业服务。销售员要进入一个系统，即融入一个团队，在团队里学习、工作、合作。当自己成为团队领导人时，要为自己的团队成员制造职场环境，让自己团队的成员能有一个良好的工作氛围。除了借助专营店的职场环境外，每位领导人均可建立自己的固定或临时的职场，店内外相结合，但目的是要懂得职场功能，利用职场，使自己和团队成员在职场环境内始终保持高昂的工作状态，创造最快、最好的销售业绩。 2.学习功能直销团队建设的主要工作就是学习、培训，未经培训的销售员是团队最大的负债，一定要把自己的团队打造成为一支学习型的团队。并使团队的各方面工作，越来越专业化，越来越现代化。 3.协作功能有些人认为：只要产品好，价格合理，凭自己的人际关系就能成功，但结果往往事与愿违。传统生意需要借钱（集资贷款），直销事业需要借力，虽然一字之差，但有着本质的不同。直销事业绝不能只凭借自己的力量，而是需要借助各方面的力量。在团队中你可以借到各种力：你的朋友是医生，你可以在这里找到做医生的销售员去借力，你的朋友是主妇，你可以找到做主妇的销售员去借力，有人要吃产品，你还可以找到服用产品效果很好的人去借力，有人要创业，你同

样可以找到创业成功的典范去借力。总之，在直销事业中，一定要懂得协作的重要性及其性能，事业中的每个行为都是协作行为，所有希望的结果，都将在协作中达成。 4.竞争功能竞争是团队发展的动力之一，直销事业特有的竞争机制，是人性化的良性竞争。因为，在直销的机制中，超越他人不会对他人的利益造成损失和伤害。真正看懂直销竞争机制的人，不会害怕和压制自己团队中的任何一个人超越自己，相反，大家上下相互促进，左右共同发展，形成良性的竞争气氛。 5.联谊功能在直销事业中，每个人都有不同的职业，不同的背景，不同的身份，不同的年龄，很多人又是兼职，因此关系比较松散。通过开展各种形式的联谊活动加强彼此的了解和联系，在增进感情的同时，增进团队的凝聚力。二、成功团队的四大特征 1.凝聚力成大业的孙中山、***，都有一个共同点，就是能将千百万人的心连在一起，这是十分独特的能力。我们跟随一个领导者，就是希望他能创造一个环境，结合众人的力量，营造一个未来！正是这种凝聚力，在创造着人类的历史。试想如果团队成员远离你，甚至因为你的言行让他们失望而放弃对事业的追求，你还会成功吗？ 2.合作

大数据复习提纲

1、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。 2、感知器算法特点收敛性：经过算法的有限次迭代运算后，求出了一个使所有样本都能正确分类的W，则称算法是收敛的。感知器算法是在模式类别线性可分条件下才是收敛的。感知器算法只对线性可分样本有收敛的解，对非线性可分样本集会造成训练过程的震荡，这也是它的缺点。 3、聂曼-皮尔逊判决准则、最小最大判决准则等区别聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判决错误较另一种判决错误更为重要情况；最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 4、马式距离较之于欧式距离的优点优点：马氏距离不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。缺点：夸大了变化微小的变量的作用。受协方差矩阵不稳定的影响，马氏距离并不总是能顺利计算出。尺度不变性；考虑了模式的分布 5、关联规则的经典算法有哪些 Apriori 算法；FP-tree；基于划分的算法 Apriori算法、GRI算法、Carma 6、分类的过程或步骤答案一：ppt上的 1、模型构建（归纳）通过对训练集合的归纳，建立分类模型。 2、预测应用（推论）根据建立的分类模型，对测试集合进行测试。答案二：老师版本的训练样本的收集训练集的预处理、模型的选择、模型的训练（问老师后理解整理） 7、分类评价标准

1）正确率（accuracy）就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好； 2）错误率（error rate) 错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以 accuracy =1 - error rate； 3）灵敏度（sensitive） sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力； 4）特效度（specificity) specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力；5）精度（precision）精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例， precision=TP/（TP+FP）；6）召回率（recall）召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例， recall=TP/(TP+FN)=TP/P= sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。正确率：它表示的预测结果正确比例。包括正例和负例。精确度：它表示的是预测是正例的结果中，实际为正例的比例。召回率：它表示的是实际为正例样本中，预测也为正例的比例。综合指标：F1=2*精确率*召回率/精确率+召回率，它实际上精确度和召回率的一个综合指标。 8、支持向量机及常见的核函数选择 SVM的目的是寻找泛化能力好的决策函数，即由有限样本量的训练样本所得的决策函数，在对独立的测试样本做预测分类时，任然保证较小的误差。本质：求解凸二次优化问题，能够保证所找到的极值解就是全局最优解。支持向量机的标准：使两类样本到分类面的最短距离之和尽可能大支持向量机基本思想：通过训练误差和类间宽度之间的权衡，得到一个最优超平面支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的，它依赖于对数据的预处理,即在更高维的空间表达原始模式。通过适当的到一个足够高维的非线性映射，分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔。支持向量机的基本思想可以概括为：首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优线性分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数来实现的。支持向量机求得的分类函数形式上类似于一个神经网络，其输出是若干中间层节点的线性组合，而每一个中间层节点对应于输入样本与一个支持向量的内积，因此也被叫做支持向量网络。

大数据的4V特征

大数据的4V特征近几年很多领域都在讨论如何发展和运用大数据，那么什么是大数据？大数据的特征是什么？好多人不怎么了解，下文对这些方面进行简单的阐述。（一）大数据（Big Data）大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。（二）大数据的4V特征大量化(V olume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。多样化(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。快速化(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。价值化（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）蚁坊软件在舆情大数据处理中注重大量化、多样化、快速化、价值化，凭借自身的大数据平台为客户提供舆情应用服务，其中鹰击提供微博舆情监测分析服务，正是基于这四个维度，其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手，为舆情早报告、早响应提供先机；而蚁坊软件旗下的另外一款典型产品，则是从多样性（全网）、快速性方面独有优势——鹰眼提供全网舆情监测分析服务，方便客户“速读网”，掌控舆情发展态势。

有关团队合作的四种不良现象

有关团队合作的四种不良现象不只创业团队需要高度的team work合作，学生的报告与社团、甚至大公司内的各部门分工都需要团队合作，但许多失败的团队合作例子不外乎以下四种。现象一：竞争心理作崇面对激烈的竞争，许多学生认为彼此“互为对手”。相关的问卷调查显示，虽然有53%的同学认为现在大学生的关系应是“互相帮助、共同进步”，但是，由于在学习、就业等各方面的竞争，46%的同学感受到了实际存在的“互为对手”的关系。还有相当一部分学生认为同学之间是“互不相干”甚至是“互相提防”的关系。很显然，片面强调竞争的心理，阻碍了年轻人的团队合作意识。现象二、“负面”默契一项任务布置下来，因为缺乏团队合作精神，大家明明知道该任务不切实际、无法完成，但为了逃避责任，都心照不宣地选择“沉默是金”，谁都不愿将实际情况告知上级领导——这是典型的“负面”默契。现象三：个人英雄主义个人英雄主义对团队合作的危害是不言而喻的。这是一个真实的故事。明星员工的故事：有位朋友告诉我，当他第一次成为经理时，他的部门里有一位明星员工，做事情比谁都快。但是，这位员工自大、自私、看不起同事，总是向老板抱怨其他员工。他的作风造成了整个队伍士气低落，员工之间没有信任，缺乏默契，效率极差。我的朋友起初没有察觉到这一现象的危害性，反而认为那名明星员工是个英雄，他一个人的效率拯救了团队。于是，他每年重用并提拔明星员工。后来，别的员工都慢慢离开了他的部门，最后整个专案失败了。

我的朋友说：“经过这次教训，我终于懂得，团队合作比个人表现更重要。” 我问他：“之后你解雇了那个傲慢的明星员工吗？” 他说：“不，我的老板先解雇了我，然后他又解雇了那个傲慢的员工。” 看来，只有摒弃个人英雄主义，才能培育出整体表现出色的团队。优秀但不懂得团队精神的人，在团队中只会起到负面作用。现象四：因小失大在团队合作中，集体利益和共同目标是团队成员工作的前提和原则，有时，为保证共同目标的实现，需要对以往的团队和工作进行调整，这可能就会与团队成员的个人利益或目标发生冲突，有团队合作意识的人会坦然面对，以大局为重，也有人会“因小失大”。因小失大的高级主管：在微软公司，有一次，鲍尔默总裁要求我对两位高级副总裁管理的两个研发队伍进行重组。从技术角度看，这两个队伍应该合并起来。但在这两位副总裁看来，如果放弃了对团队的控制权，自己在公司中的地位就会动摇。因此，他们互不信任，不愿交出自己的研发队伍。最后双方都摆出了宁为玉碎、不为瓦全的架势——说实在的，这种只看重自己的“虚名”而不顾整个公司利益的做法是不折不扣的“因小失大”。没办法，我只好建议同时解除这两个副总裁对研发队伍的控制权，然后再著手合并团队，也只有这样才能最大限度地确保公司的利益。在资讯如此发达的今天，靠个人努力、单打独斗取得成功的可能性越来越小，团队合作越来越重要。因此，必须时刻警惕上述四种现象的出现，同时悉心学习团队合作的原则和技巧，只在这样，才能够真正融入以合作共赢为主题的现代社会。

智慧城市四大特征

具体来说，“智慧城市”需要具备四大特征：全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以人为本的可持续创新。[1] 全面透彻的感知通过传感技术，实现对城市管理各方面监测和全面感知。智慧城市利用各类随时随地的感知设备和智能化系统，智能识别、立体感知城市环境、状态、位置等信息的全方位变化，对感知数据进行融合、分析和处理，并能与业务流程智能化集成，继而主动做出响应，促进城市各个关键系统和谐高效地运行。宽带泛在的互联各类宽带有线、无线网络技术的发展为城市中物与物、人与物、人与人的全面互联、互通、互动，为城市各类随时、随地、随需、随意应用提供了基础条件。宽带泛在网络作为智慧城市的“神经网络”，极大的增强了智慧城市作为自适应系统的信息获取、实时反馈、随时随地智能服务的能力。智能融合的应用现代城市及其管理是一类开放的复杂巨系统，新一代全面感知技术的应用更增加了城市的海量数据。集大成，成智慧。基于云计算，通过智能融合技术的应用实现对海量数据的存储、计算与分析，并引入综合集成法（综合集成研讨厅），通过人的“智慧”参与，大大提升决策支持的能力。基于云计算平台的大成智慧工程将构成智慧城市的“大脑”。技术的融合与发展还将进一步推动“云”与“端”的结合，推动从个人通讯、个人计算到个人制造的发展，推动实现智能融合、随时、随地、随需、随意的应用，进一步彰显个人的参与和用户的力量。可持续创新面向知识社会的下一代创新重塑了现代科技以人为本的内涵，也重新定义了创新中用户的角色、应用的价值、协同的内涵和大众的力量。智慧城市的建设尤其注重以人为本、市民参与、社会协同的开放创新空间的塑造以及公共价值与独特价值的创造。注重从市民需求出发，并通过维基、微博、Fab Lab、Living Lab等工具和方法强化用户的参与，汇聚公众智慧，不断推动用户创新、开放创新、大众创新、协同创新，以人为本实现经济、社会、环境的可持续发展。

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化海量数据挖掘技术及工程实践》题目、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时，分类和预测数据流挖掘可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析建立一个模型， B. D. 聚类隐马尔可夫链通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图

宇宙四大基本特征

宇宙四大基本特征《解析天文学》应用图解/周坚/2018年1月1日《解析天文学》创立于2009年3月8日，理论基础是发现于2008年6月29日的周坚定律，发现依据是1998年发现宇宙正在加速膨胀的高红移Ia超新星哈勃图。该图解以应用为主线，通过图形表达的形式，给我们展示一个用数学来探究宇宙的演练场，让我们体会用纸和笔来研究天文的乐趣。

我们知道，1998年帕尔马特等科学家，依据高红移Ia超新星哈勃图，按照大爆炸宇宙学理论进行研究，拟合出一条与高红移Ia超新星最佳分布的理论曲线，由此判定宇宙正在加速膨胀。我们还知道，10年后的2008年，有一位周坚先生，同样依据高红移Ia超新星哈勃图，按照距离模数定义式进行研究，也拟合出一条理论曲线，它与帕尔马特等科学家拟合出的那条高红移Ia超新星最佳分布理论曲线完全一致，而依据它对应的新距离模型定义式，由此发现了一个仅仅与光传播距离有关的红移，它是光传播本征属性，与多普勒效应没有任何关系，而宇宙空间膨胀拉伸光谱的红移理论显然遭受重大质疑。由于我们非常熟悉引力红移和多普勒红移，因此这位周坚先生发现的这个仅仅与光传播距离有关的红移，我们能认可吗？要知道，这个发现与大爆炸宇宙学这个主流理论格格不入，并且在实验室中也没有观测证据，我们不可能认可这样的发现。但是，发现就是发现，是否认可就需要我们在不断应用中拿出过硬的与观测事实相吻合的证据。现在是2018年新年了，又是一个10年，弹指一挥间，周坚定律竟然已经发现了10年，在周坚定律发现10周年之际，无论如何，我们也要依据这个仅仅与光传播距离有关的红移发现展开探索，从另一个角度来反证我们的宇宙观，毕竟正确的宇宙观是引领我们人类走向光明的灯塔，就让我们尝试将这个仅仅与光传播距离有关的红移用发现者的名字进行命名吧，就定义它为周坚红移，并用小写的“z”加脚注“z”的形式“z z”表示，于是就有光传播距离r与周坚红移z z的变化规律，即光传播距离r与周坚红移z z成正比，与周坚红移z z加1的和成反比，其中的比例常数就定义为周坚常数，并用大写的“Z”加脚注“0”的形式“Z0”表示，即Z0=138.2亿光年，而光传播距离的单位是亿光年，这就是广西柳州市市民周坚发现的周坚定律。 10年了，经过我们进一步孜孜不倦的研究和探索，让我们今天还知道，依据周坚定律进行研究，我们就能够获得一个反映宇宙一切天体光传播现象的数学模型，就命名为宇宙光传播数学模型吧，这个模型对我们太有用了，怎么说呢？它让我们发现了一个用解析理论来研究宇宙的方法，而就是这样一个崭新方法，宇宙的颜容就这样毫无保留地以数学形式完整展现在我们面前。

大数据预测：4个特征,11个典型行业

在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震预测，还有双色球彩票。大数据预测的典型应用领域互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。 1、体育赛事预测世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程 64 场比赛，准确率为 67%，进入淘汰赛后准确率为 94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索过去 5 年内全世界 987 支球队（含国家队和俱乐部队）的 3.7 万场比赛数据，同时与中国彩票网站

组织团队合作的四大基础(一)

组织团队合作的四大基础(一) 要建设一个具有凝聚力并且高效的团队，第一个且最为重要的一个步骤，就是建立信任。这不是任何种类的信任，而是坚实的以人性脆弱为基础的信任。这意味着一个有凝聚力的、高效的团队成员必须学会自如地、迅速地、心平气和地承认自己的错误、弱点、失败、求助。他们还要乐于认可别人的长处，即使这些长处超过了自己。在理论上，或在幼儿园里，这并不很困难。但当一个领导面对着一群有成就的、骄傲的、有才干的员工时，让他们解除戒备、甘冒丧失职务权力的风险，是一个极其困难的挑战。而唯一能够发动他们的办法，就是领导本人率先做出榜样。对于很多领导来说，表现自己的脆弱是很难受的事情，因为他们养成了在困难面前展现力量和信心的习惯。在很多情况下这当然是一种高尚的行为，但当犹疑的团队成员需要他们的领导率先脱光衣服、跳进冷水中展示以人性脆弱为基础的信任时，这些高尚行为就必须弱化。其实这反而需要领导具有足够的自信来承认自己的弱点，以便让别人仿效。我认识的一位CEO，由于没能在团队中建立信任，结果目睹着自己的企业衰落。其中一个重要原因就是他没能带头塑造以人性脆弱

为基础的信任。就像他曾经的一位直接下属后来对我说的：“团队中没有人被允许在任何方面超过他，因为他是CEO。”其后果：团队成员彼此之间也不会敞开心扉，坦率承认自己的弱点或错误。以人性脆弱为基础的信任在实际行为中到底是什么样的？像团队成员之间彼此说出“我办砸了”、“我错了”、“我需要帮助”、“我很抱歉”、“你在这方面比我强”这样的话，就是明显的特征。以人性脆弱为基础的信任是不可或缺的。离开它，一个团队不能、或许也不应该，产生直率的建设性冲突。二、良性的冲突团队合作一个最大的阻碍，就是对于冲突的畏惧。这来自于两种不同的担忧：一方面，很多管理者采取各种措施避免团队中的冲突，因为他们担心丧失对团队的控制，以及有些人的自尊会在冲突过程中受到伤害；另外一些人则是把冲突当作浪费时间。他们更愿意缩短会议和讨论时间，果断做出自己看来早晚会被采纳的决定，留出更多时间来实施决策，以及其它他们认为是“真正的”工作。

志愿者需具备五大条件、四大特征、五种境界

志愿者需具备五大条件/ 四大特征 / 五种境界什么人做什么事才算真正的志愿者？捐款捐物能算志愿者吗？儿童能不能做志愿者？已经有了能够完整诠释的概念。 “志愿者” 团中央书记处书记崔波介绍说，“志愿者”的概念可以从5 个方面界定： 1、是自愿。即主观自觉选择，没有强制性。 2、是不图物质报酬。即动机上不追求物质报酬，但不否定开展志愿服务需要一定的物质条件。 3、是服务于社会公益事业。即服务的内容应是社会公众的公共利益和困难群体的利益，不是社会非困难群体的小团体利益；同时属于政府职责范围内的事情、能够通过正常的市场交换获得的服务 (困难群体除外)，一般不能作为志愿者服务的内容。 4、是奉献自己的力所能及。奉献自己的时间、精力、智力、经验的人是志愿者外，出于自愿的献血、捐献骨髓、捐款捐物的人，也是志愿者。 5、是非本职职责范围内。比如自来水公司修理水管的职工，如果他正在值班、正在岗位上，为用户提供了优质的修理水管服务，那是本职工作，不是志愿服务；如果他不在值班、不在岗位上，是利用业余时间自愿且不取报酬地为他人提供了修理水管的服务，那他就是志愿者了。崔波解释说，从上述五个方面界定志愿者，可以帮助我们理清很多思路。比如针对“自愿”来说，少年儿童就不能做志愿者，因为他们还不具备自主判断和选择的能力。再比如志愿服务的对象、服务的内容也应按此理进一步理清，以使青年志愿者行动更加健康。 “志愿者”（英语 Volunteers ），是一个没有国界的名称，在西方发达国家中，是指不受私人得益的驱使、不受法律强制，是基于某种道义、信念、良知、同情心和责任感，为改进社会而提供服务、贡献个人的时间、才能及精神，而从事社会公益事业的人或人群。在香港，志愿者被称为“义工”志愿者行动叫做义务工作。香港义务工作发展局则将“义工”（“志愿者”）定义为在不为任何物质报酬的情况下，为改进社会而提供服务，贡献个人时间及精神的人。同时将义务工作定义为：“指任何人志愿贡献个人的时间及精神，在不为任何物质报酬的情况下，为改进社会而提供的服务。志愿工作具有志愿性、无偿性、公益性、组织性四大特征。有些人片面地认为从事志愿工作是慈善为怀、乐善好施的表现，把志愿工作看成一种单方面的施予；认为志愿工作只是为了减轻专职人员的工作负担，把志愿者当作“廉价劳动力 ”；认为只有那些不愁衣食及有大量空余时间的人，才有资格或才会参加志愿工作。其实，每个人都有参与社会事务的权利和促进社会进步的能力，同样，每个人都有促进社会繁荣进步的义务及责任。参与志愿工作是表达这种“权利”及“义务”

北邮_大数据技术课程重点总结

大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习：什么是机器学习关注的问题：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能；研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能；通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识别。手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知识）的方法，如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。 4.大数据分析的主要思想方法 4.1三个思维上的转变关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依赖于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现；大数据是指不用随机分析这样的捷径，而是采用大部分或全体数据。关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。数据混搭为创造新应用提供了重要支持。数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪明！数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了浏览的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。 4.3大数据分析的要素大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。

团队协作五大障碍

快速高效打造健康团队 ——克服团队协作五大障碍课程背景 1.在大多数团队中，真正良好的团队协作仍然很难实现； 2.一个团队之所以不能实现良好的团队协作，是因为他们很容易不自觉地陷入了五个很普通但却很危险的沼泽之中，即团队协作的五大障碍： 3.首先是来自管理者自身的两个障碍，即“消极被动”和“缺乏他人心”； 4.其次是团队内协作三个障碍：“缺乏信任”、“惧怕冲突”和“逃避责任”。因为“缺乏信任”，所以“惧怕冲突”；因为“惧怕冲突”，所以讨论不充分，所以对决议“欠缺投入和逃避责任”。课程目标：通过培训，特别是掌握克服团队协作障碍的工具并使用后，帮助学员： 1.作为团队管理者，更积极更主动，从而对团队发挥证明影响； 2.掌握提升“他人心”的秘诀和密码，从而做好团队内“人”的工作； 3.提升团队成员间的信任，从而能够开诚布公地面对冲突，增加团队协作中的投入和责任感。课程特色 1.真正的“Learning by doing”（干中学），在课堂中实操团队建设的工具； 2.实操工具一方面是“一学就懂，懂了就会，回去了就能操作”，更重要的是有效，接地气，是讲师在长期团队管理实践经验基础上，结合兰西奥

尼的《团队协作五大障碍》研发而成的； 3.可以进行行动学习，在后期持续帮助团队管理者进行落地；课程对象：各级团队管理者课程时长：2天（12小时）课程大纲开胃菜：管理者要用服务和支撑替代权威团队协作的第一大障碍：消极被动 1.案例讨论《为什么执行力这么差？》 2.管理者接受任务后如何体现主动？ 3.主动的涵义：不等待、不抱怨、聚焦“我能做些什么” 4.管理者的担当精神 5.团队管理工具1：担当 6.团队管理工具2：担当六句话 7.管理者如何让员工更主动？团队协作的第二大障碍：缺乏他人心 1.视频观摩《黎明之前》片段 2.案例分享《谁的错》《公开赞美》 3.案例讨论《烫手山芋》 4.他人心的三个层次 5.培养上司眼界 6.案例讨论《晨会一幕》 7.案例研讨《进退两难》 8.团队管理工具3：别人的why 9.案例研讨《自吹自擂》团队协作的第三大障碍：缺乏信任 1.因为了解，所以信任 2.团队管理工具4：《个人背景练习》