大数据时代数据的重要性(精选5篇)

1、保护个人的安全和权利。随着商业运作中对互联网技术的应用越来越成熟,部分商家尝试利用互联网技术,对用户在使用网络中留下的痕迹进行搜集和整理,对用户的基本信息、爱好、需求等进行反向定位,在此过程中,虽然网络信息痕迹是用户提供的,但用户在留下此类个人信息的过程中并不知道商家会对此部分信息进行二次加工,甚至部分用户并不了解在互联网使用过程中会产生浏览、应用痕迹。所以在大数据时代对个人信息安全进行保护,在一定程度上是维护互联网用户知情权的一种体现,商家在用户不知情的情况下,对其个人信息进行搜集和利用,不仅侵犯用户的知情权,甚至在某些情况下会威胁用户的人身安全,所以在大数据时代下保护个人信息安全至关重要。

3、降低网络犯罪案件发生的概率。据资料显示,1998年我国公安机关全年办理的网络案件数量为142件,2008年提升到3.5万件,2012年上升到12.5万件,而2015年高达17.9万件,结合近年来网络安全的数据可以发现,尽管我国对网络犯罪的打击力度不断提升,但我国网络犯罪仍呈快速增长势头,此现象的发生与我国个人信息安全保护的效果不理想具有密切的关系,因为要进行网络犯罪,首先要通过各种途径对个人信息进行获取,如现阶段较常见的用木马攻击互联网用户的计算机设备,对其网上银行信息进行窃取,然后通过欺骗等方式获取用户手中的验证码,盗取用户与互联网“挂钩”的银行卡资金的网络犯罪,以非法获取个人信息为基本前提。可见在大数据时代下个人信息安全可以有效的降低网络犯罪的概率,维护社会稳定,所以个人信息安全非常重要。

二、大数据时代下保障个人信息安全的途径

2、技术方面。首先,我国应加大对信息保护软件的研发力度,以此提升个人信息的安全性,使不法分子对个人信息进行窃取和使用的难度加大;其次,我国应有意识的扩大匿名化信息的适用范围,使用户的性名、地址等个人信息在网络中自动隐藏,只留下对用户个人安全威胁性极低或并不存在威胁性的信息,以此保证商家可以对有效的网络数据进行利用的同时不威胁个人的合法权益。

3、加大对网络用户的安全宣传。在法律对不法分子打击力度不断提升的过程中,虽然会对不法分子起到震慑作用,但并不能从根本上消除网络犯罪,所以用户个人应提高安全意识,在面对可能侵害个人合法权益的行为时提高警惕,这要求加大对网络用户个人信息安全的宣传力度。

关键词:大数据时代;大数据;统计学;

一、大数据与统计学

(一)大数据与统计学关系密切

(二)大数据时代下的非结构化数据与结构化数据需整合

二、结语

参考文献:

[1]朱建平,张悦涵.大数据时代对传统统计学变革的思考[J].统计研究,2016(02):3-9.

[2]朱建平,章贵军,刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究,2014(02):10-19.

关键词:“大数据”;美术编辑;思维方式

“大数据”时代是一个多种技术快速应用的时代,技术应用的主要特点一般表现为依靠对复杂信息的快速处理而展开工作。美术编辑的工作职责就是用创意设计来提升刊物的美观性和可读性。就“大数据”时代下的报刊版式发展趋势而言,传统的美术编辑一般呈现出版式种类少、构思简单的状态,无法满足“大数据”时代的要求。从根本上看,这是一种思维落后的反映,思维是人进行工作的一种导向,采用新型的思维是报刊美术编辑工作快速发展的重要保障。

二、“大数据”时代美术编辑思维的探讨

三、“大数据”时代探讨美术编辑思维的意义

在“大数据”时代进行美术编辑思维的探讨,改变了原来报刊美术编辑思维中空间单一、元素单一、应用数据单一以及缺乏用户体验功能的各种不足,使得美术编辑能够很好地把握用户的感受和市场的动向,从而提高美术编辑工作的效率。因此,在“大数据”时代进行美术编辑思维的探讨具有十分重要的实用意义。我们知道,任何一项工作、任何一项事业都需要相应的理论研究,同时这些理论研究也成了这项工作的一部分。

四、结语

“大数据”时代的来临给美术编辑工作带来了巨大的挑战,使得传统的美术编辑工作无法跟上时代的步伐,其根本原因在于美术编辑的思维方式已经落伍。美术编辑工作要在新时代有效发展就应该立足于转变思维方式。“大数据”时代,美术编辑的思维方式应该呈现出多维空间的构建和多种元素的整合以及对多种数据进行处理,力图展现出一种非线性的思维,更多地考虑用户的感受。新思维方式的应用推动了美术编辑工作的开展,具有十分重要的意义。

[1]王岽.“大数据”时代美术编辑思维方式初探[J].科技与出版,2014(03):82-85.

[2]满都拉.创意是美术编辑专业高度的标尺[J].军事记者,2012(12):34-35.

关键词:大数据;客户管理;模糊层次;策略

引言

当前,在计算机技术和信息技术的推动下,数据和信息已经占据了整个世界,并且还在以较高的速度不断增长,社交平台上每天新增上亿条共享内容,搜索引擎每天进行上亿次搜索服务。数据研究巨头IDC在研究报告中指出,当前包括各种信息在内的大数据总量增长率保持在60%左右,2015年全球范围内的数据总量达到2500EB,预计到2020年,数据总量将达到35.2ZB。

在当前大数据时代,如何利用丰富的信息构建完善的客户评价体系,并且在对客户评价和分类的基础上,构建合理有效的客户管理策略,已经成为商业银行当前扩展业务的范围,提高市场竞争力的核心技术。本文从商业银行客户业务特点出发,以大数据时代为背景,根据银行客户的特点构建出具有较强操作性的客户评价体系,并且使用综合评价结果分类客户类别,对不同类别的客户采用不同的管理策略和管理方法,从而为商业银行的客户识别、分类和管理提供支持。

一、大数据的影响

(一)大数据的特点

(二)大数据对银行客户管理策略的影响

客户管理策略指的是企业根据客户信息提升其与客户之间在销售、服务上的沟通和交互,并且根据当前客户的变化对客户服务不断进行改进,从而不断提升客户管理水平,实现企业保留旧客户,吸引新客户,转化忠实客户的目标。银行客户管理体现了银行的经营管理模式从以“产品为中心”的模式转化为“以客户为中心”的管理模型,多家银行也开始构建客户管理系统,加强客户服务,提升自身竞争力。

二、客户管理评价

(一)评价指标体系构建

本文以公司客户为分析对象,在公司客户价值指标体系构建和评价的基础上,构建了基于公司价值的银行公司客户管理策略。

传统的指标评价方法把客户价值分为客户潜在价值和客户当前价值两个方面,并在此基础上构建多层的客户综合评价体系,从而对客户进行综合评价。在大数据时代,银行可以通过互联网、交易等多个渠道去了解到更多的客户信息,因此可以采用更多的指标,对公司客户进行更为准确的评价。本文在调查研究的基础上,以大数据时代为背景,构建了更加丰富全面的评判指标体系,并且以此为基础,对客户进行评价,从而能够准确挖掘客户价值。

(二)模糊综合评价

在构建指标体系的基础上,采用该指标体系对客户进行综合评价,某行支行共有21个公司客户,公司客户的规模、行业、生产经营状况各不相同,该行为了实现客户的差异化管理,需要在客户综合评价的基础上,根据评价结果为不同的客户提供差异化服务,从而实现银行效益的最大化[6]。

首先,采用专家讨论打分的方法计算指标权重,该方法首先采用专家讨论的方法得到指标重要性比较矩阵,然后通过特征值计算的方法计算指标权重。在指标权重计算的基础上,对照指标的评价标准计算每个所有客户每个指标的评分,在指标值归一化的基础上,采用隶属度函数计算得到模糊判断矩阵,并且采用模糊算子逐层递推计算每个客户的综合评价结果,根据评价结果对客户进行分类(如下表所示)。

客户分类结果

三、客户管理策略

基于客户价值的客户管理策略主要包括客户价值评判和目标客户服务分配这两个环节,其中客户价值评判首先需要构建客户价值评判指标,并且根据当前银行发展目标和自身特点合理调整指标权重,然后根据指标评价方法计算指标分值,采用一定的算法计算当前客户价值的高低。目标客户服务分配是指根据客户价值的高低分配合理的服务资源,对于高价值客户,银行优先分配服务资源,并且努力构建与高价值客户的良好关系。对于次价值或者是具有良好增长潜力的客户,银行也要分配合适的服务资源,从而提升银行未来发展能力。

整个实施流程包括客户价值发现、客户价值创造、客户价值传递和管理绩效评价四个过程。四个过程相互关联,共同构成了基于客户价值的银行客户管理策略(如下图所示)。

四个过程的具体步骤如下:

第一,客户价值发现,客户价值发现过程是客户管理的基础,银行在做出产品推销的关键因素是发掘客户需求,并且根据客户需求不断推出新的产品。

第二,客户价值创造,客户价值创造过程同客户关系价值链一致,在实施的过程中需要注意三个关键问题,第一个问题是客户对于客户价值的需求以及商业银行如何提供满足客户需要的商业价值;第二个问题是价值客户能够给商业银行提供的关系价值以及商业银行如何得到这些价值。第三个问题是商业银行在客户关系管理的过程中如何灵活处理客户价值和关系价值,从而使两者平衡统一。

第三,客户价值传递,客艏壑荡递的过程体现了银行和客户的关系管理过程,该过程主要包括多种渠道整合过程以及银行客户交互过程。银行为了获取竞争优势需要对客户进行有效管理。在当前的信息时代,银行和客户之间可以依托信息和网络技术构建低成本高效率的沟通渠道。

第四,管理绩效评价,管理绩效评价是整个客户管理流程的最后一个环节,也是最为重要的一个环节,该环节可以评判当前客户管理的有效性,发现客户管理问题,并且及时改进。

小结

商业银行客户价值分析是商业银行客户管理的热点,在当前激烈的市场竞争条件下,价值客户的分类和保留,是银行在当前激烈的市场环境下取得快速发展的关键。本文基于大数据时代特点和商业银行发展实际,在构建了具有大时代数据特点的指标体系的基础上,采用模糊综合评价方法对客户进行分类,并且以此提出了基于客户价值的银行客户管理策略,为商业银行客户管理提供参考。

[1]ViktorMayer-Sch?inberger,KennethCukier.BigData:ARevolutionThatWillTransformHowWeLive,Work,andThink[M].Boston:

HoughtonMifflinHarcourt,2013.

[2]涂子沛.数据之巅:大数据革命,历史、现实与未来[M].深圳:中信出版社,2014:13-112.

[3]马建光,姜巍.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技,2013,(2):10-17.

[4]贺本岚.大数据时代数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究[C]//第八届中国管理学年会――金融分会场论文集,2013.

关键词:大数据管理会计机遇

一、大数据的含义、特点和作用

(一)大数据的含义

随着云计算的产生、移动互联网的广泛应用,大数据迅速发展。笔者所述大数据,又称巨量数据或海量数据;是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的集成共享,交叉使用形成的能对企业管理提供帮助的各种信息资源。

(二)大数据的特点

按照西方学者的观点可将大数据的特征归纳为4个“V”,即大量(Volume),多样(Variety),速度(Velocity)、价值(Value)。

(三)大数据在管理会计中的作用

首先,海量的大数据为企业开展管理会计工作,获取企业全面的信息提供了重要的资源基础和支撑。

其次,迅速流转的数据能够促使企业经营管理效率的提高。企业所建立的能够实现海量存储和分析挖掘的数据库,能够实现对收集到的数据的及时、迅速处理。有助于企业提供实时的经营管理报告,提高会计工作的效率和效果。

最后,时效性的数据能够给企业创造价值。迅速收集到的数据对管理会计工作提出了更高的要求,要求企业必须采用相应的数据分析技术实现从海量数据中提取有价值的商业信息,并进行及时迅速的分析挖掘、以实现企业的经营管理目标,为企业创造更高的价值。

二、大数据时代管理会计的发展现状

三、大数据时代管理会计面临的挑战

(一)我国对管理会计理论的研究和应用有待深入

(二)企业对大数据在管理会计中的应用认识不足

在企业的实际会计工作中,部分企业对大数据在管理会计中的应用认识严重不足。无论是构建数据库存储设备,还是培养专业的数据分析人才,或是进行数据的加工挖掘,都需要投入大量的人财物,企业往往认为不符合成本效益原则,因此,没有必要在企业管理会计工作中推广或应用大数据技术。

在对管理会计重视度不足的情况下,企业对于大数据在管理会计中的应用更是不以为意。企业的管理层并没有真正意识到管理会计在企业决策中发挥的重要作用,对大数据在管理会计中应用的认识也比较狭隘。有些企业甚至认为大数据技术是大公司或者IT技术企业才需要掌握的,财会工作是不需要大数据的,这些片面的认识严重影响大数据环境下管理会计工作的推广和应用。

(三)能够使用大数据技术开展工作的管理会计人才匮乏

近年来,会计从业人员数量的快速增长使我国成为了一个会计人员大国,但并不属于人才强国。会计人员的结构不尽合理,基层从事传统会计核算的从业人员数量庞大,而具有较高职业能力的中高端会计人才数量较少,能够对企业情况进行分析预测的管理会计人才更是少之又少,会计人员结构比例严重失衡。

(四)大数据背景下信息存储空间缺乏,数据分析方法不完善

虽然大数据时代为企业带来了更多的有价值的信息,但经常出现的是收集到的信息不能够被管理者有效地使用和进行分析。原因在于,一方面是因为大数据时代数据量急剧增大,如何从大量的数据中提取有价值信息缺乏相应的分析方法和技术;另一方面收集到的不能直接使用的非结构化数据所占分量较大且持续在增量。而此类数据并不能够采传统的数据分析方法进行加工挖掘。

四、大数据时代管理会计的应对措施

(一)建立具有中国特色的管理会计理论体系

2014年,财政部了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》,提出了全面推进管理会计体系建设的重要性和必要性。我们也不能照搬西方的管理会计理论,要根据我国的国情实际,探索适合我国的实际情况的管理会计理论,制定一套完备的具有中国特色的管理会计体系。

要将高校或企业中具有优势的资源加以整合,以此来支持和推动管理会计体系的形成。同时,高校应建立科研基地,集中组织人员进行理论研究和案例研讨,在实践中总结经验。还要对管理会计的研究成果加大奖励机制,通过激励机制的方法促使更多的优秀人才对管理会计进行研究,以此来推动我国管理会计的发展。

(二)把握大数据浪潮,树立在大数据中应用管理会计的意识

管理会计的发展在大数据的浪潮下,也需要以新技术为支撑,提升管理效率。近年来云计算、大数据、移动互联网等不断发展,企业必须把握形势,抓住机遇。对管理会计来说,信息资源的开放和共享为其应用提供了更多的便利。与此同时,管理会计要在企业的发展中更好的实现其价值,就需要从海量的数据信息中发掘对其有价值的资源,并实时进行整合分析,因此,各方都需要做出努力共同为管理会计的发展增添力量。

作为企业的经营管理者,也要充分重视大数据技术对管理会计工作在管理决策方面的巨大作用,积极学习在管理会计中运用大数据技术的知识,并推动基层员工对大数据的认知和相应的培训,能够直观的对比出大数据运用于管理会计工作前后的企业各方面的变化,分析其对企业经营管理的巨大推动力,以此来加强企业的管理,提升企业的业绩和员工的绩效。

(三)树立管理会计理念,注重掌握大数据知识的管理会计人才的培养

企业的管理者要想更好的发挥管理会计在企业决策中的作用,必须树立管理理念,尤其是大数据背景下的管理会计理念。区分管理会计和传统会计,明确管理会计在企业管理中的重要地位,更好的发挥管理会计的作用。同时企业要尽快弥补既掌握大数据知识又懂得管理会计的交叉型人才的缺口,主动提高企业应用大数据进行分析、加工、挖掘有价值信息的能力,推动整个企业管理模式的创新发展,提升经营业绩,并更好的为企业的发展壮大服务。

(四)构建基于云计算的会计信息平台

大数据时代下收集到的海量的数据,要求有足够的高效的存储空间,并能够实现对大量、多样化的数据的迅速及时的处理分析,也就是能够迅速响应,提供低延迟和有价值的信息,帮助企业及时决策。随着新技术的不断出现,信息处理能力的提高,如云计算,云平台等。通过互联网提供的动态、易扩展、虚拟化的资源,企业能够较好的完成对海量多样繁杂的数据的储存,加工、分析、挖掘,这不仅能够提高企业工作的效率,而且能够实现对有价值数据的深度挖掘,使其价值得到充分运用。因此,构建基于云计算的会计信息管理系统不失为是目前解决大数据存储与分析加工难题的最便捷方法。

五、结束语

在大数据时代,信息的爆炸式增长为我们的生活带来了巨大的便利,同时也给企业的发展提供了有利的环境,与此同时,外部环境的变化给企业的传统管理模式带来了新的挑战,原本发展滞后的管理会计更是面临机遇与挑战并存的境地。大数据为管理会计工作的有效深入开展提供了更大的平台,使传统的管理会计观念发生了重大改变,大数据时代的迅猛发展促使着管理会计的不断发展,在大数据的浪潮下,企业必须抓住管理会计的发展契机,把握国家积极发展管理会计的大形势,应对大数据带来的困难和挑战,实现自身的发展跨越,而管理会计也将步入快速发展的新阶段。

[1]邓国清.以大数据之“道”践管理会计之“变”[N].中国会计报,2013-08-02

[2]姚璐.大数据时代下企业管理的应用[J].科技创业月刊,2014(1)

[3]傅红彬,官登水.大数据浪潮下的管理会计对策与发展的探讨[J].中国管理信息化,2015(3)

[4]张慧德,陈文新.大数据冲击下的会计信息变革[N].中国会计报,2013-10-18(6)

工业和信息化部

中国联合网络通信集团有限公司

上海市哲学社会科学创新研究基地——上海交通大学新媒体与社会研究中心;上海市人民政府决策咨询研究基地——谢耘耕工作室

THE END
1.理解数据类型:每个数据科学爱好者都应该知道的数据结构现在的大量数据中,大部分是非结构化的,即没有预定义模型/结构的数据。如图像,是像素的集合,文本数据是没有预定义储存模型的字符序列,以及用户在Web应用程序上操作的点击流。非结构化数据所需要处理的地方在于,需要通过预处理等方法转化为结构化数据,以便对结构化数据应用统计方法获取原始数据中的重要信息。 https://www.528045.com/article/d32b356ce2.html
2.四不像正版资料,构建解答解释落实m418.39.40看点一、构建“四不像”数据的框架 我们需要明确“四不像”数据的定义,所谓“四不像”,指的是那些既不符合常规数据类型,又难以用传统方法进行分类和分析的数据,这类数据通常具有以下特点: 1、多样性:数据来源广泛,包括文本、图像、音频、视频等多种格式。 2、复杂性:数据结构复杂,可能包含嵌套结构、多维数组等。 https://www.yzcjl.cn/post/5569.html
3.非结构化数据包括哪些内容即超文本标记语言文件。超文本标记语言的结构包括头部分(Head)、和主体部分(Body)。报表 报表就是用表格、图表等格式来动态显示数据。音频 指存储声音内容的文件。视频 泛指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉、记录、处理、储存、传送与重现的各种技术。非结构化数据主要是指那些无法用固定结构来逻辑表达实现的https://baijiahao.baidu.com/s?id=1751523632293431932&wfr=spider&for=pc
4.什么是非结构化数据和结构化数据没有预定义的格式:非结构化数据的存储形式非常灵活,没有固定的行和列。 多样性:可以包括文本文件、PDF 文档、图片、视频、社交媒体数据等。 复杂的处理方式:处理非结构化数据需要使用更复杂的技术,如自然语言处理(NLP)或图像识别技术。 无法直接使用传统数据库存储:非结构化数据通常存储在文件系统或分布式存储系统中https://zhuanlan.zhihu.com/p/718480499
5.为什么我们称文本为“非结构化”?为什么计算机对结构化和非结构化的定义会有所不同? 该计算机可以处理结构化数据,而非非结构化数据,计算机希望数据整齐,整齐地堆在一起,称为记录,每个记录都有一个键和其他属性,一旦将数据组织成结构化格式,计算机就会加快速度,就像子弹穿过机枪一样,如果没有子弹则机枪卡住。 https://www.chinacpda.com/data/detail/?id=1951
6.什么是非结构化数据?非结构化数据定义 我们所处理的数据分为三类,分别是规格化数据、半结构化数据以及非结构化数据,其中非结构化数据的定义为:呈现出不规则且无明显结构特征的数据。 -规格化数据:数据与字段相对应,数据以表格和数据集形式存在。 -半结构化数据:这种数据形态介于规格化数据和非结构化数据之间,方法是结合不明晰的规则来补足https://www.filez.com/news/detail/faee08ab6bdc85c2d6216e4773bcc01f.html
7.什么是结构化半结构化和非结构化数据?①结构化数据:指关系模型数据,即以关系数据库表形式管理的数据,结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、OA、HR里的数据。 ②非结构化数据:指数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。 https://it.ynnu.edu.cn/info/1054/2898.htm
8.复杂高维多元数据的可视化高维多元数据(Multidimensional常规的关系型数据库处理具有明确结构、可有效存储于二维数据库表中的结构化数据。 非结构化数据(文本、时间、日志等)无法采用这种形式表示。 非结构化数据不但大量存在, 而且蕴涵巨大价值。 异构数据 异构数据指同一个数据集中存在结构或者属性不同的数据的情况。 https://juejin.cn/post/6922364405111848967
9.非结构化的数据库51CTO博客已为您找到关于非结构化的数据库的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及非结构化的数据库问答内容。更多非结构化的数据库相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。https://blog.51cto.com/topic/feijiegouhuadeshujuku.html
10.数据概念的解构与数据法律制度的构建数据资源市场化,涵盖各种数据的各种状态,例如,个人数据和非个人数据、结构化数据和非结构化数据,等等;数据处理行为的产业化,就是推动数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开以及删除等数据处理行为的产业化。数据资源市场化和数据处理行为产业化,需要数据法律制度予以规范和引导,以进一步提高数据质量、提高数据http://www.legaldaily.com.cn/fxjy/content/2023-02/22/content_8824664.html
11.结构化与非结构化的区别多源异构数据源半结构化数据①结构化数据:指关系模型数据,即以关系数据库表形式管理的数据,结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、OA、HR里的数据。 ②非结构化数据:指数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。 https://www.fanruan.com/bw/doc/154297
12.非结构化数据(UnstructuredData)数据采集名词数据库和CMS 2023-10-26 11:15:48 浏览6865 次 摘要:非结构化数据是指那些没有明确定义格式或结构的数据,通常以自由文本、多媒体内容、社交媒体帖子、图像、音频和视频等形式存在。与结构化数据(如数据库表)不同,非结构化数据的组织和解释通常需要更多的上下文和语境。 https://www.houyicaiji.com/?type=post&pid=12136
13.《华为数据之道》读书笔记:第5章面向“联接共享”的数据底座建设华为公司通过建设数据底座,将公司内外部的数据汇聚在一起,对数据进行重新组织和联接,让数据有清晰的定义和统一的结构,并在尊重数据安全与隐私的前提下,让数据更易获取,最终打破数据孤岛和垄断。 ? 通过数据底座,主要可以实现如下目标: 1)统一管理结构化、非结构化数据。将数据视为资产,能够追溯数据的产生者、业务https://xie.infoq.cn/article/ca685bfdce0341b1280fb71b0
14.《DAMADMBOK2》读书笔记第9章文件和内容管理非结构化数据的增长速度远远快于结构化数据。管理非结构化数据需要数据管理专员与其他数据管理专业人员、档案管理人员的有效合作。P258 定义高质量的内容需要了解它生产和使用的背景: 1)生产者。谁创建内容?为什么要创建? 2)消费者。谁使用信息?出于什么目的? 3)时间。何时需要信息?需要多久https://www.jianshu.com/p/fa34d269374b
15.银行专岗计算机考试大纲(三)大数据的结构类型 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC(互联网内容提供商)的调查报告显示,企业中80%的数据都是非结构化数据。 1.结构化数据 包括预定义的数据类型、格式和结构的数据。如:关系数据库中的数据。 2.半结构化数据 具有可识别的模式并可以解析http://www.yinhangzhaopin.com/yhks/yhbs/1/96117.html
16.[经典收藏]终极RPA术语表:机器人流程自动化的基础概念非结构化数据 【Unstructured Data】 未按照定义好的结构来组织的信息,包括文本、日期和数字在未组织的系统中。 虚拟环境 【Virtual Environment】 由自动化软件和程序创建的系统,用于在公司现有的IT设置中管理组织的流程。该环境由公司控制,并为管理员和用户创建一个中央软件中心。 https://blog.itpub.net/69948333/viewspace-2687461/
17.取其精华!设计师读书笔记连载系列之《简约至上》优设网让用户定义自己的成功很重要,我们要做的,就是为他提供一个简单的工具,让他们能自由发挥想象力,最终版他们实现目标。 5、非结构化数据 系统要求用户输入信息:2016-04-06,当你少输入一个数字或者输入错误时,就会提示你。向用户转移用在这里并不合适,用户非常反感强制性的做法。如果你能仅仅让用户输入:明天,本周五https://www.uisdc.com/note-for-simple-and-usable
18.《简约至上》三千字总结(简约至上)书评核心用户体验设计应该简约,“简约至上”指的让用户感觉用起来简单。为什么应该简约?复杂的产品不可持续。不断向软件中增加功能,同样也是不可持续的。增加复杂性意味着遗留代码越来越沉重,导致产品维护成本越来越高,而且也越来越难以灵活应对市场变化。怎样做到简约?一、明确认识1. 为主流用户设计产品,忽略专家型用户。https://book.douban.com/review/13806006/