一致性分析

A-1, A-2, A-3, B-1, B-2, B-3, C-1, C-2, C-3 的属性一致性分析检验员自身

评估一致性

# 检 # 相 95 % 置信区

检验员验数符数百分比间

1 50 4

2 84.00 (70.89, 92.83)

2 50 45 90.00 (78.19, 96.67)

3 50 40 80.00 (66.28, 89.97)

# 相符数: 检验员在多个试验之间，他/她自身标准一致。

Fleiss Kappa 统计量

检验员响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 )

1 0 0.760000 0.0816497 9.3081 0.0000

1 0.760000 0.0816497 9.3081 0.0000

2 0 0.84507

3 0.0816497 10.3500 0.0000

1 0.845073 0.0816497 10.3500 0.0000

3 0 0.702911 0.0816497 8.6089 0.0000

1 0.702911 0.0816497 8.6089 0.0000

每个检验员与标准

评估一致性

# 检 # 相 95 % 置信区

检验员验数符数百分比间

1 50 46 92.00 (70.89, 92.83)

2 50 45 90.00 (78.19, 96.67)

3 50 46 92.00 (66.28, 89.97)

# 相符数: 检验员在多次试验中的评估与已知标准一致。

评估不一致

# 1 # 0

检验员 / 0 百分比 / 1 百分比 # Mixed 百分比

1 0 0.00 0 0.00 8 16.00

2 0 0.00 0 0.00 5 10.00

3 0 0.00 0 0.00 10 20.00

# 1 / 0: 多个试验中误将标准 = 0 者一致评估为 = 1 的次数# 0 / 1: 多个试验中误将标准 = 1 者一致评估为 = 0 的次数# Mixed: 多个试验中所有的评估与标准不相同者。

Fleiss Kappa 统计量

检验员响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 ) 1 0 0.880236 0.0816497 10.7806 0.0000

1 0.880236 0.0816497 10.7806 0.0000

2 0 0.922612 0.0816497 11.2996 0.0000 1 0.922612 0.0816497 11.2996 0.0000

3 0 0.774703 0.0816497 9.4881 0.0000 1 0.774703 0.0816497 9.4881 0.0000

检验员之间

评估一致性

# 检 # 相 95 % 置信区

验数符数百分比间

50 46 92.00 (78.04, 93.47)

# 相符数: 所有检验员的评估一致。

Fleiss Kappa 统计量

响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 )

0 0.793606 0.0235702 33.6698 0.0000

1 0.793606 0.023570

2 33.6698 0.0000

所有检验员与标准

评估一致性

# 检 # 相 95 % 置信区

验数符数百分比间

50 46 92.00 (78.04, 93.47)

# 相符数: 所有检验员的评估与已知的标准一致。

Fleiss Kappa 统计量

响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 )

0 0.859184 0.0471405 18.2260 0.0000

1 0.859184 0.0471405 18.2260 0.0000

属性一致性分析

A-1, A-2, A-3, B-1, B-2, B-3, C-1, C-2, C-3 的属性一致性分析检验员自身

评估一致性

# 检 # 相 95 % 置信区

检验员验数符数百分比间

1 50 46 92.00 (70.89, 94.83)

2 50 45 90.00 (78.19, 96.67)

3 50 46 92.00 (66.28, 93.97)

# 相符数: 检验员在多个试验之间，他/她自身标准一致。

Fleiss Kappa 统计量

检验员响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 )

1 0 0.760000 0.0816497 9.3081 0.0000

1 0.760000 0.0816497 9.3081 0.0000

2 0 0.84507

3 0.0816497 10.3500 0.0000

1 0.845073 0.0816497 10.3500 0.0000 3 0 0.702911 0.0816497 8.6089 0.0000 1 0.702911 0.0816497 8.6089 0.0000

每个检验员与标准

评估一致性

# 检 # 相 95 % 置信区

检验员验数符数百分比间

1 50 46 92.00 (70.89, 92.83)

2 50 45 90.00 (78.19, 91.67)

3 50 46 92.00 (76.28, 92.97)

# 相符数: 检验员在多次试验中的评估与已知标准一致。

评估不一致

# 1 # 0

检验员 / 0 百分比 / 1 百分比 # Mixed 百分比

1 0 0.00 0 0.00 4 8.00

2 0 0.00 0 0.00 5 10.00

3 0 0.00 0 0.00

4 8.00

# 1 / 0: 多个试验中误将标准 = 0 者一致评估为 = 1 的次数# 0 / 1: 多个试验中误将标准 = 1 者一致评估为 = 0 的次数# Mixed: 多个试验中所有的评估与标准不相同者。

Fleiss Kappa 统计量

检验员响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 ) 1 0 0.880236 0.0816497 10.7806 0.0000

1 0.880236 0.0816497 10.7806 0.0000

2 0 0.922612 0.0816497 11.2996 0.0000 1 0.922612 0.0816497 11.2996 0.0000

3 0 0.774703 0.0816497 9.4881 0.0000 1 0.774703 0.0816497 9.4881 0.0000

检验员之间

评估一致性

# 检 # 相 95 % 置信区

验数符数百分比间

50 46 92.00 ( 88.47，95.00)

# 相符数: 所有检验员的评估一致。

Fleiss Kappa 统计量

响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 )

0 0.793606 0.0235702 33.6698 0.0000

1 0.793606 0.023570

2 33.6698 0.0000

所有检验员与标准

评估一致性

# 检 # 相 95 % 置信区

验数符数百分比间

50 46 92.00 (74.04, 93.47)

# 相符数: 所有检验员的评估与已知的标准一致。

Fleiss Kappa 统计量

响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 )

0 0.859184 0.0471405 18.2260 0.0000

1 0.859184 0.0471405 18.2260 0.0000

结论：

图形显示检验2水平最好，检验1其次，最差的检验3

有效性4%，大于90%，kappa值0.859，大于0.75

该测量系统的有效性不可接受，但一致性是可以接受的。

建议：检验员1的有效性：84%，检验员2的有效性：90%，检验员3的有效性：80%，检验员1和3进行培训。

大数据复习题(答案)

一、单选题 1、大数据的起源是（B）。 A：金融B：互联网C：电信D：公共管理 2、大数据的最明显特点是（B）。 A：数据类型多样B：数据规模大C：数据价值密度高D：数据处理速度快 3、大数据时代，数据使用的最关键是（D）。 A：数据收集B：数据存储C：数据分析D：数据再利用 4、云计算分层架构不包括（D）。 A: Iaas B: Paas C: Saas D: Yaas 5、大数据技术是由（C）公司首先提出来的。 A：阿里巴巴B：百度C：谷歌D：微软 6、数据的精细化程度是指（C），越细化的数据，价值越高。 A：规模B：活性C：颗粒度D：关联性 7、数据清洗的方法不包括（C） A：噪声数据清除B：一致性检查C：重复数据记录处理D：缺失值处理 智能手环的应用开发，体现了（C）的数据采集技术的应用。A：网络爬虫B：API接口C：传感器D：统计报表 9、下列关于数掲重组的说法中，错误的是（A）。 A：数据的重新生产和采集B：能使数据焕发新的光芒C：关键

在于多源数据的融合和集成 D：有利于新的数据模式创新 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制考了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B）。 A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于含思伯格对大数据特点的说法中，错误的是(D) A：数据规模大B：数据类型多 C：处理速度快D：价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）A：互联网B：自然环境C：综合国力D：物联网 13、在数据生命周期管理实践中，（B）是执行方法。 A：数据存储和各份规B：数据管理和维护C：数据价值发觉和利用D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。 A：网络公司能够捕捉到用户在其上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参 C：数字轨迹用完即自动删除

层次分析法一致性检验

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。 §1 层次分析法的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行： （i）建立递阶层次结构模型； （ii）构造出各层次中的所有判断矩阵； （iii）层次单排序及一致性检验； （iv）层次总排序及一致性检验。 下面分别说明这四个步骤的实现过程。 1.1 递阶层次结构的建立与特点 应用AHP分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素又按其属性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。这些层次可以分为三类： （i）最高层：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果，因此也称为目标层。 （ii）中间层：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则，因此也称为准则层。 （iii）最底层：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，因此也称为措施层或方案层。 递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，一般地层次数不受限制。每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个。这是因为支配的元素过多会给两两比较判断带来困难。 下面结合一个实例来说明递阶层次结构的建立。 例1 假期旅游有、、3个旅游胜地供你选择，试确定一个最佳地点。在此问题中，你会根据诸如景色、费用、居住、饮食和旅途条件等一些准则去反复比较3个侯选地点。可以建立如下的层次结构模型。 目标层选择旅游地 准则层景色费用居住饮食旅途 措施层 1.2 构造判断矩阵 层次结构反映了因素之间的关系，但准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重

数据库原理课后习题答案

第1章绪论 2 ?使用数据库系统有什么好处？ 答：使用数据库系统的优点是很多的，既便于数据的集中管理，控制数据冗余，提高数据的利用率和一致性，又有利于应用程序的开发和维护。 6 .数据库管理系统的主要功能有哪些？ 答：（I ）数据库定义功能；（2 ）数据存取功能； （3 ）数据库运行管理；（4 ）数据库的建立和维护功能。 8 ?试述概念模型的作用。 答：概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模， 是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是 数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 12 ?学校中有若干系，每个系有若干班级和教研室，每个教研室有若干教员，其中有的教 授和副教授每人各带若干研究生；每个班有若干学生，每个学生选修若干课程，每门课可由 若干学生选修。请用E —R图画出此学校的概念模型。 答：实体间联系如下图所示，联系-选修有一个属性：成绩。 各实体需要有属性说明，需要画出各实体的图（带属性）或在下图中直接添加实体的属性，比如：学生的属性包括学号、姓名、性别、身高、联系方式等，此略。 13 ?某工厂生产若干产品，每种产品由不同的零件组成，有的零件可用在不同的产品上。 这些零件由不同的原材料制成，不同零件所用的材料可以相同。这些零件按所属的不同产品

分别放在仓库中，原材料按照类别放在若干仓库中。请用 E 一R图画出此工厂产品、零 件、材料、仓库的概念模型。 答：各实体需要有属性，此略。 联系组成、制造、储存、存放都有属性：数量。 20 ?试述数据库系统三级模式结构，这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。 外模式，亦称子模式或用户模式，是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有 关的数据的逻辑表示。 模式，亦称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公 共数据视图。模式描述的是数据的全局逻辑结构。外模式涉及的是数据的局部逻辑结构，通 常是模式的子集。 内模式，亦称存储模式，是数据在数据库系统内部的表示，即对数据的物理结构和存储 方式的描述。 数据库系统的三级模式是对数据的三个抽象级别，它把数据的具体组织留给DBMS管理，使用户能逻辑抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储。数据库系统 在这三级模式之间提供了两层映像：外模式/模式映像和模式/内模式映像，这两层映像保 证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。 22 ?什么叫数据与程序的物理独立性？什么叫数据与程序的逻辑独立性？为什么数据库系 统具有数据与程序的独立性？ 答：数据与程序的逻辑独立性是指用户的的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。 数据与程序的物理独立性是指用户的的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的。 当模式改变时（例如增加新的关系、新的属性、改变属性的数据类型等），由数据库管 理员对各个外模式/模式的映像做相应改变，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，从而应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性。 当数据库的存储结构改变了，由数据库管理员对模式／内模式映像做相应改变，可以使模式保持不变，从而应用程序也不必改变，保证了数据与程序的物理独立性，简称数据的物理独立性。数据库管理系统在三级模式之间提供的两层映像保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。

数据一致性核验作业指导书

家用电冰箱数据一致性核验作业指导书 控制编号：CSC-I-PTP-PD-冰作业指导书-201301 1.目的 为规范家用电冰箱的数据一致性核验工作，保证样品的检测要求、检测方法、检测过程及检测结果的一致性，编制本作业指导书。 2.内容 依据GB/T 8059和GB 12021.2，指导实验室进行检测前准备、样品安装调试、环境控制及设备允差、检测方法、数据分析等工作和注意事项。 3.工作程序 3.1检测前准备 3.1.1根据样品描述单和样品交接记录对统一样品进行核查。 3.1.2根据样品描述单或说明书中有关样品安装调试说明进行样品安装（或重新安装）调试。 3.1.3实验室的设备应符合GB/T 8059和GB 12021.2的相关要求。 3.1.4检测前不能对样品进行任何方式的预处理。 3.2检测环境工况及读数允差 （1）环境温度为25 ℃； （2）额定工作电压220 V； （3）额定频率50 Hz；

3.3 检测基本步骤和方法 3.3.1 样品安装 按照GB/T 8059和GB 12021.2要求安装样品。 3.3.2 家用电冰箱耗电量和有效容积的测定 按照GB/T 8059和GB 12021.2要求进行测试。 3.3.3 能效等级判定：依据GB 12021.2-2008《家用电冰箱能效限定值及能效等级》中的能效限值和样品测量计算结果判定样品的能效等级。 3.4 结果记录 3.4.1 结果记录：每个参加实验室对样品在相同条件下进行测试，并向标识中心提供样品的测试结果。对检测结果进行详细记录，填写《数据一致性核验检测过程记录》，并按照《数据一致性核验检测报告》格式和内容出具报告。 3.4.2 结果上报：各参加实验室应在收到样品后6个工作日内完成测试和结果提交，负责将以下文件（纸质版和电子版，一式两份）上报中国标准化研究院能效标识管理中心，包括《样品交接记录》、《数据一致性核验检测过程记录》、《数据一致性核验检测报告》。 3.4.3 样品传递：10日内完成测试并按标识中心的要求将样品发出。若参加实验室发现待测样品有损坏或无法进行测试，参加实验室不得擅自处理，应及时上报标识中心，由标识中心根据具体情况做出处理。标识中心负责或委托参考实验室对待测样品进行校核，必要时，标识中心决定更换待测样品。 3.4.4 各参加实验室应严格执行数据一致性核验计划，因异常情况造成时间延误的，应及时向标识中心提出延期申请。

第八章1 数据库复习

第八章并发控制 1．在数据库中为什么要并发控制？ 答：数据库是共享资源，通常有许多个事务同时在运行。当多个事务并发地存取数据库时就会产生同时读取和／或修改同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会存取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。所以数据库管理系统必须提供并发控制机制。 2．并发操作可能会产生哪几类数据不一致？用什么方法能避免各种不一致的情况？ 答：并发操作带来的数据不一致性包括三类：丢失修改、不可重复读和读“脏”数据。 （1）丢失修改（Lost Update） 两个事务T1和T2读人同一数据并修改飞提交的结果破坏了（覆盖了）T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。 （2）不可重复读（Non－Repeatable Read） 不可重复读是指事务T1读取数据后，事务T2执行更新操作，使T1无法再现前一次读取结果。不可重复读包括三种情况：详见《概论》8.l的P66。 （3）读“脏”数据（Dirty Read） 读“脏”数据是指事务T1修改某一数据，并将其写回磁盘，事务T2读取同一数据后，T1由于某种原因被撤销，这时T1已修改过的数据恢复原值T2读到的数据就与数据库中的数据不一致，则T2读到的数据就为“脏”数据，即不正确的数据。 避免不一致性的方法和技术就是并发控制。最常用的技术是封锁技术。也可以用其他技术，例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。 3．什么是封锁？ 答：封锁就是事务T在对某个数据对象例如表、记录等操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其他的事务不能更新此数据对象。 封锁是实现并发控制的一个非常重要的技术。 4．基本的封锁类型有几种？试述它们的含义。 答：基本的封锁类型有两种：排它锁（Exclusive Locks，简称X锁）和共享锁（Share Locks，简称S锁）。 排它锁又称为写锁。若事务T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事务都不能再对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。这就保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。 共享锁又称为读锁。若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A，其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这就保证了他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。 5．如何用封锁机制保证数据的一致性？ 答：DBMS在对数据进行读、写操作之前首先对该数据执行封锁操作，例如下图中事务T；在对A进行修改之前先对A执行Xlock（A），即对A加X锁。这样，当T2请求对A加X

数据业务的数据一致性管理办法

数据业务的数据一致性管理办法 第一章总则 随着数据业务的迅猛发展，数据不一致问题逐渐显现。数据不一致性产生的成因复杂，由此造成业务、计费及服务等一系列问题。为了进一步规范数据业务的数据一致性管理工作，广东公司数据部特制定本办法。 本管理办法适用范围包括但不限于数据业务涉及的系统、业务、营销活动的数据一致性管理工作。广东省范围数据业务的数据一致性管理工作应遵守本办法，各相关部门及地市公司需致力提高数据业务数据的准确性、完整性、时效性，从而保证各渠道的数据一致性。 第二章概况 数据业务的数据不一致性危害非常大，各相关部门及地市公司务必深刻认识到严重性，重视数据一致性管理工作。 、、数据不一致性的成因 数据业务各个系统平台的建设时间不同、分工不同，整体规划又是在实践中不断得以完善。由于同步数据交互环节的多样性、数据业务开通渠道不统一、数据业务逻辑复杂、数据业务流程和管理制度不完善等原因，导致产生不一致数据。 、、数据不一致性的危害性 首先，资费争议，用户有计费而无享受到服务，易引发客户对计 费不满投诉。然后，收入流失风险，用户享受到服务而无计费，易引发

合作伙伴对结算费用质疑。其次，用户服务争议，可能导致客户业务受理请求无法通过正常渠道受理，引发用户对于服务质量的投诉，影 响业务正常推广。最后，影响深度营销效果，各种营销活动开展涉及的数据不准确，相应营销效果大打折扣。 、、数据一致性的重要意义 数据业务的数据一致性非常重要，此项工作的提升有利于降低客户服务投诉、提高客户满意度、提升企业整体竞争力等，能够促进发现系统中存在的风险与漏洞，及时进行处理避免经济损失。 第三章数据一致性的闭环管理 数据业务的数据涉及维度甚广，包括但不限于系统、业务、营销活动，既有技术问题也有管理问题，任何环节的疏漏和失误都会导致 问题发生，需要对每个环节进行严格把控。各相关部门及地市公司需从事前科学防范、事中监控处理、事后总结提升三个环节开展工作，形成科学的数据业务数据一致性动态闭环管理。 、、事前环节，科学防范 1、建立多方沟通协调的常态化工作体系 由于数据业务的数据涉及环节众多，需要建立一个能够顺利进行 多部门间沟通和协调的常态化工作体系，包括各业务部门、地市公司、网管、业务平台厂家、业务负责人、营销活动负责人等等，明确各主体所承担的工作职责，提高各主体重视数据一致性的意识，以便在开展 数据业务一致性工作中沟通协调，并且保证出现数据不一致问题时及

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)111

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（ C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。 A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。 A：统计报表 B：网络爬虫 C：接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（ A）。（单选题，本题2分）

A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护

微服务架构下的数据一致性

微服务架构下的数据一致性

写在前面 随着微服务架构的推广，越来越多的公司采用微服务架构来构建自己的业务平台。就像前边的文章说的，微服务架构为业务开发带来了诸多好处的同时，例如单一职责、独立开发部署、功能复用和系统容错等等，也带来一些问题。 例如上手难度变大，运维变得更复杂，模块之间的依赖关系更复杂，数据一致性难以保证，等等。但是办法总是比问题多，本篇文章就来介绍一下我们是如何保障微服务架构的数据一致性的。 微服务架构的数据一致性问题 以电商平台为例，当用户下单并支付后，系统需要修改订单的状态并且增加用户积分。由于系统采用的是微服务架构，分离出了支付服务、订单服务和积分服务，每个服务都有独立数据库做数据存储。当用户支付成功后，无论是修改订单状态失败还是增加积分失败，都会造成数据的不一致。 为了解决例子中的数据一致性问题，一个最直接的办法就是考虑数据的强一致性。那么如何保证数据的强一致性呢？我们从关系型数据库的ACID 理论说起。 ACID 关系型数据库具有解决复杂事务场景的能力，关系型数据库的事务满足ACID 的特性。 ?Atomicity：原子性（要么都做，要么都不做） ?Consistency：一致性（数据库只有一个状态，不存在未确定状态）

?Isolation：隔离性（事务之间互不干扰） ?Durability：永久性（事务一旦提交，数据库记录永久不变） 具有ACID 特性的数据库支持数据的强一致性，保证了数据本身不会出现不一致。 然而微服务架构下，每个微服务都有自己的数据库，导致微服务架构的系统不能简单地满足ACID，我们就需要寻找微服务架构下的数据一致性解决方案。 微服务架构的系统本身是一种分布式系统，而本文讨论的问题其实也就是分布式事务之数据一致性的问题，我们来聊聊分布式系统的CAP 理论和BASE 理论。 CAP CAP 是指在一个分布式系统下，包含三个要素：Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），并且三者不可得兼。 ?C：Consistency，一致性，所有数据变动都是同步的。 ?A：Availability，可用性，即在可以接受的时间范围内正确地响应用户请求。 ?P：Partition tolerance，分区容错性，即某节点或网络分区故障时，系统仍能够提供满足一致性和可用性的服务。 关系型数据库单节点保证了数据强一致性（C）和可用性（A），但是却无法保证分区容错性（P）。 然而在分布式系统下，为了保证模块的分区容错性（P），只能在数据强一致性（C）和可用性（A）之间做平衡。具体表现为在一定时间内，可能模块之间数据是不一致的，但是通过自动或手动补偿后能够达到最终的一致。

Medcalc一致性分析

一致性分析 同类相关系数（Intraclass correlation coefficient,ICC） 用于评估连续型定量数据，作为诊断实验可重复性评价的指标 介于0-1之间，一般来说，如果小于0.4，可重复性差；大于0.75，可重复性较好。 ICC是测量或分级的可靠性的度量。可以是两个或更多的评分者对一些研究对象进行评分。 有两种研究模型 (1)每个对象由不同的随机选择的评分者进行评分（absolute agreement）； (2)每个对象由相同的评分者进行评分。 有两种类型可以选择：absolute agreement 和consistency 两种。 当评价者之间的系统差异是相关的，选择absolute agreement，用于定量测量（如测量不同研究者是否给予受试者相同的分数） 当评价者之间的系统差异无关紧要时，选择consistency，只可评价相关性，无定量评价作用。例如：配对评价(2,4)、(4,6)和(6,8)，consistency为1.0，但absolute agreement为0.6667。 结果上会报告两个具有各自95%置信区间的系数：single measures和average measures single measures一个典型的单个评分者评分的可靠性指数。 average measures不同评分者平均信度的一个指标。这个数值总是高于single measures 这种一般用途比较广泛，用的也比较多。

一致性相关系数（Concordance correlation coefficient,CCC） 用于连续型定量资料 估计两种判读方法或仪器的一致性 评估了通过原点的45°直线上配对数据的下降程度。 ρc包含测量精度ρ和准确性Cb: ρc = ρCb ρ是皮尔森相关系数,衡量每个观察对象偏离最佳拟合直线多远，是一种精度测量值皮尔逊相关系数的约束条件：两个变量间有线性关系；变量是连续变量；变量均符合正态分布,且二元分布也符合正态分布；两变量独立。 Cb是一个偏倚校正因子，它度量最佳拟合直线通过原点与45°直线的偏离程度，是一个准确性度量值。 Lin’s concordance correlation coefficient (ρc) is a measure of how well a set of bivariate data (Y) compares to a “gold standard”measurement or test (X). CCC一般是事物跟金标准比较，只有X和Y两个变量。

数据库复习题

民办数据库试卷题型 一、选择题（15*1?=15?） 二、填空题（10*1?=10?） 三、名词解释（3*3?=9?） 四、问答题（4*5?=20?） 五、数据库设计（2*8?=16?） 六、SQL语句（10*3?=30?） 共计:100 一、选择题 1、现实世界中客观存在并能相互区别的事物称为（A）。 A.实体 B.实体集 C.字段 D.记录 2、现实世界中事物的特性在信息世界中称为（C） A.实体 B.实体标识符 C.属性 D.关键码 3、下列实体类型的联系中，属于一对一联系的是（C） A.教研室对教师的所属联系 B.父亲对孩子的亲生联系 C.省对省会的所属联系 D.供应商与工程项目的供货联系 4、层次模型必须满足的一个条件是（B） A.每个结点均可以有一个以上的父结点 B.有且仅有一个结点无父结点 C.不能有结点无父结点 D.可以有一个以上的结点无父结点 5、采用二维表格结构表达实体类型及实体间联系的数据模型是（C） A.层次模型 B.网状模型 C.关系模型 D.实体联系模型 6、逻辑数据独立性是指（A） A.概念模式改变，外模式和应用程序不变 B.概念模式改变，内模式不变 C.内模式改变，概念模式不变 D.内模式改变，外模式和应用程序不变 7、数据库（DB）、DBMS、DBS三者之间的关系（B） A.DB包括DBMS和DBS B.DBS包括DB和DBMS C.DBMS包括DB和DBS D.DBS与DB和DBMS无关 8、数据库系统中，用（D）描述全部数据的整体逻辑结构 A.外模式 B.存储模式 C.内模式 D.概念模式 9、数据库系统中，用户使用的数据视图用（A）描述，它是用户与数据库之间的接口 A.外模式 B.存储模式 C.内模式 D.概念模式 10、数据库系统中，物理存储视图用（C）描述 A.外模式 B.用户模式 C.内模式 D.概念模式 11、数据库系统达到了数据独立性是因为采用了( D ) A.层次模型 B.网状模型 C.关系模型 D.三级模式结构 12、物理数据独立性是指（C） A.概念模式改变，外模式和应用程序不变 B.概念模式改变，内模式不变 C.内模式改变，概念模式不变 D.内模式改变，外模式和应用程序不变 13、下列语言中，不是宿主语言的是（C） A.C B.FORTRAN C.SQL D.COBOL 14、数据库系统中，负责物理结构与逻辑结构的定义和修改的人员是（A ） A.数据库管理员 B.专业用户 C.应用程序员 D.最终用户 15、数据库系统中，使用专用的查询语言操作数据的人员是（B） A.数据库管理员 B.专业用户 C.应用程序员 D.最终用户 16、数据库系统中，使用宿主语言和DML编写应用程序的人员是（C） A.数据库管理员 B.专业用户 C.应用程序员 D.最终用户

一种数据一致性的检测方法和装置

近年来，数据质量问题引起了人们的高度重视．数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础，也是最重要的前提和保障．造成数据质量问题的因素有很多，数据的不一致性是其中的一个重要方面．在现实世界中，由于网络的普及，应用可以从多个数据源集成数据，使得不一致数据的传播愈演愈烈．不一致数据给社会经济造成了重大的损失。数据的一致性是指数据集合中不包含语义错误或相互矛盾的数据目前关于数据不一致性的研究主要从两个方面着手：（1）不一致数据的检测和修复；（２）不一致数据上的一致性查询。 不一致数据的检测方面，基本方法是建立一组一致性质量规则，若数据集合中存在着不一致信息，则不一致信息将会违背相应的规则从而被检测出来。数据修复是通过尽可能少的修改数据，使得数据集合满足一致性规则集合。然而，数据修复存在着一些问题：首先，删除不一致数据可能会造成有用信息的缺失；其次，并不能保证修复之后的数据一定是正确的，存在着将正确数据修复为错误数据的可能性。 一致性查询处理是指 回答用户查询时仅使用不含错误的信息 ． 文献 ［２ ］ 中

使用数据修复来定义一致性查询结果 ， 对于一个主 键约束的数据集 ， 它的一个修复可以通过从数据集 中挑选出任意两个主键都不相同的极大子集得到． 显然 ， 一个不一致的数据集合可能有多种修复 ． 一 致性查询结果指的是查询结果中的每一条记录都出现在对所有的修复进行查询的结果中 ． 然而 ， 数 据的所有修复具有指数级可能空间， 即使只考虑

主键约束 ， 一致性查询也是 ｃｏＮＰ－ 完全问题 ． 更重 要的是 ， 不一致的数据中也可能包含着用户需求的信息 ， 只返回一致性的查询结果丢失了查询相关的有价值数据 ， 返回的结果可能并不能满足用 户的需求 ， 但是返回全部结果又使用户对查询的 准确度没有了解 ， 从而造成错误的认知

多用户环境下的数据并发访问及数据一致性简介

多用户环境下的数据并发访问及数据一致性简介

多用户环境下的数据并发访问及数据一致性简介 在只有单一用户的数据库中，用户可以任意修改数据，而无需考虑同时有其他用户正在修改相同的数据。但在一个多用户数据库中，多个并发事务中包含的语句可能会修改相同的数据。数据库中并发执行的事务最终应产生有意义且具备一致性的结果。因此在多用户数据库中，对数据并发访问（data concurrency）及数据一致性（data consistency）进行控制是两项极为重要的工作。 1、数据并发访问指多用户同时访问相同的数据。 2、数据一致性指系统中每个用户都能够取得具备一致性的数据，同时还能够看到自己或其他用户所提交的事务对数据的修改。 为了描述同时执行的多个事务如何实现数据一致性，数据库研究人员定义了被称为串行化处理（serializability）的事务隔离模型（transaction isolation model）。当所有事务都采取串行化的模式执行时，我们可以认为同一时间只有一个事务在运行（串行的），而非并发的。 以串行化模式对事务进行隔离的效果很好，但在此种模式下应用程序的效率将大大降低。将并行执行的事务完全隔离意味着即便当前只存在一个对表进行查询（query）的事务，其他事务也不能再对此表进行插入（insert）操作了。总之，为了满足实际要求，我们需要在事务的隔离程度与应用的性能之间找出一个平衡点。 Oracle 支持两种事务隔离级别（isolation level），使应用程序开发者在对事务进行控制时，既能保证数据的一致性，又能获得良好的性能。 需要防止的现象和事务隔离级别 ANSI/ISO SQL 标准（SQL92）定义了四种事务隔离级别（transaction isolation level），这四种隔离级别所能提供的事务处理能力各不相同。这些事务隔离级别是针对三种现象定义的，在并发事务执行时，需要阻止这三种现象中的一种或多种发生。 三种需要阻止的现象（preventable phenomena）是： 1、脏读取（dirty read）：一个事务读取了被其他事务写入但还未提交的数据。 2、不可重复读取（nonrepeatable read）：一个事务再次读取其之前曾经读取过的数据时，发现数据已被其他已提交的事务修改或删除。 3、不存在读取（phantom read）：事务按照之前的条件重新查询时，返回的结果集中包含其他已提交事务插入的满足条件的新数据。

数据库复习题汇总

蚌埠学院计算机系 数据库系统原理及应用各章练习题及参考答案 单元练习一 一单项选择题 1．文件系统与数据库系统相比较，其缺陷主要表现在数据联系弱、数据冗余和( )。 A．数据存储低B．处理速度慢C．数据不一致D．操作烦琐 2．数据的存储结构与数据逻辑结构之间的独立性称为数据的( )。A．结构独立性 B．物理独立性C．逻辑独立性D．分布独立性数据存储结构：即内模式。 数据逻辑结构：即模式用户视图： 即外模式 3．在数据库系统中，对数据操作的最小单位是( )。 A．字节B．数据项C．记录D．字符 4．数据的逻辑结构与用户视图之间的独立性称为数据的( )。 A．结构独立性B．物理独立性C．逻辑独立性D．分布独立性 5．下述各项中，属于数据库系统的特点的是( )。 A．存储量大B．存取速度快C．数据共享D．操作方便 6．在数据库系统中，模式/内模式映像用于解决数据的( )。 A．结构独立性B．物理独立性C．逻辑独立性D．分布独立性 7．在数据库系统中，模式/外模式映像用于解决数据的( )。 A．结构独立性B．物理独立性C．逻辑独立性D．分布独立性 8．数据库结构的描述，称为( )。 A．数据库模型B．数据库C．数据库管理系统D．数据字典 数据库模型有层次模型网状和关系模型 9．数据库中全体数据的逻辑结构描述称为( )。 A．存储模式B．内模式C．外模式D．模式 10．保证数据库中数据及语义的正确性和有效性，是数据库的( )。 A．完全性B．准确性C．完整性D．共享性 11．在数据库系统中，数据独立性是指( )。A．用户与计算机系统的独立性 B．数据库与计算机的独立性C．数 据与应用程序的独立性D．用户与数据库的独立性 12．结构数据模型的三个组成部分是数据结构、数据操作和( )。 A．数据安全性控制B．数据一致性规则C．数据完整性约束D．数据处理逻辑 13．在数据操纵语言（DML）的基本功能中，不包括的是( )。 A．插入新数据B．描述数据库结构C．对数据库中数据排序D．删除数据库中数据14．控制数据库整体结构、负责数据库物理结构和逻辑结构的定义与修改的人员是( )。 A．系统分析员B．应用程序员C．专业用户D．数据库管理员 15．下列关于数据库系统正确的叙述是( )。 A．数据库系统比文件系统存储数据量大B．数据库系统中数据存储没有冗余

系统分布式情况下最终一致性方案梳理

系统分布式情况下最终一致性方案梳理 本文章来自于阿里云云栖社区 摘要：前言目前的应用系统，不管是企业级应用还是互联网应用，最终数据的一致性是每个应用系统都要面临的问题，随着分布式的逐渐普及，数据一致性更加艰难，但是也很难有银弹的解决方案，也并不是引入特定的中间件或者特定的开源框架能够解决的，更多的还是看业务场景，根据场景来给出解决方案。前言 目前的应用系统，不管是企业级应用还是互联网应用，最终数据的一致性是每个应用系统都要面临的问题，随着分布式的逐渐普及，数据一致性更加艰难，但是也很难有银弹的解决方案，也并不是引入特定的中间件或者特定的开源框架能够解决的，更多的还是看业务场景，根据场景来给出解决方案。根据笔者最近几年的了解，总结了几个点，更多的应用系统在编码的时候，更加关注数据的一致性，这样系统才是健壮的。 基础理论相关 说起事务，目前的几个理论，ACID事务特性，CAP分布式理论，以及BASE 等，ACID在数据库事务中体现，CAP和BASE则是分布式事务的理论，结合业务系统，例如订单管理，例如仓储管理等，可以借鉴这些理论，从而解决问题。 ACID 特性 o A（原子性）事务的原子操作单元，对数据的修改，要么全部执行，要么全部不执行； o C（一致性）在事务开始和完成时，数据必须保持一致状态，相关的数据规则必须应用于事务的修改，以保证数据的完整性，事务结束时，所有的内部数据结构必须正确；

o I（隔离性）保证事务不受外部并发操作的独立环境执行； o D（持久性）事务完成之后，对于数据的修改是永久的，即使系统出现故障也能够保持； ?CAP o C（一致性）一致性是指数据的原子性，在经典的数据库中通过事务来保障，事务完成时，无论成功或回滚，数据都会处于一致的状态，在分布式环境下，一致性是指多个节点数据是否一致； o A（可用性）服务一直保持可用的状态，当用户发出一个请求，服务能在一定的时间内返回结果； o P（分区容忍性）在分布式应用中，可能因为一些分布式的原因导致系统无法运转，好的分区容忍性，使应用虽然是一个分布式系统，但是好像一个可以正常运转的整体 ?BASE o BA: Basic Availability 基本业务可用性； o S: Soft state 柔性状态； o E: Eventual consistency 最终一致性； 最终一致性的几种做法

数据库原理课后习题答案解析

第1章绪论 2 ．使用数据库系统有什么好处？ 答：使用数据库系统的优点是很多的，既便于数据的集中管理，控制数据冗余，提高数据的利用率和一致性，又有利于应用程序的开发和维护。 6 ．数据库管理系统的主要功能有哪些？ 答：( l ）数据库定义功能；( 2 ）数据存取功能； ( 3 ）数据库运行管理；( 4 ）数据库的建立和维护功能。 8 ．试述概念模型的作用。 答：概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 12 ．学校中有若干系，每个系有若干班级和教研室，每个教研室有若干教员，其中有的教授和副教授每人各带若干研究生；每个班有若干学生，每个学生选修若干课程，每门课可由若干学生选修。请用E 一R 图画出此学校的概念模型。 答：实体间联系如下图所示，联系－选修有一个属性：成绩。 各实体需要有属性说明，需要画出各实体的图（带属性）或在下图中直接添加实体的属性，比如：学生的属性包括学号、、性别、身高、联系方式等，此略。 13 ．某工厂生产若干产品，每种产品由不同的零件组成，有的零件可用在不同的产品上。这些零件由不同的原材料制成，不同零件所用的材料可以相同。这些零件按所属的不同产品

分别放在仓库中，原材料按照类别放在若干仓库中。请用E 一R 图画出此工厂产品、零件、材料、仓库的概念模型。 答：各实体需要有属性，此略。 联系组成、制造、储存、存放都有属性：数量。 20 ．试述数据库系统三级模式结构，这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和模式组成。 外模式，亦称子模式或用户模式，是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。 模式，亦称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。模式描述的是数据的全局逻辑结构。外模式涉及的是数据的局部逻辑结构，通常是模式的子集。 模式，亦称存储模式，是数据在数据库系统部的表示，即对数据的物理结构和存储方式的描述。 数据库系统的三级模式是对数据的三个抽象级别，它把数据的具体组织留给DBMs 管理，使用户能逻辑抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储。数据库系统在这三级模式之间提供了两层映像：外模式／模式映像和模式／模式映像，这两层映像保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。 22 ．什么叫数据与程序的物理独立性？什么叫数据与程序的逻辑独立性？为什么数据库系统具有数据与程序的独立性？ 答：数据与程序的逻辑独立性是指用户的的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。 数据与程序的物理独立性是指用户的的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的。 当模式改变时（例如增加新的关系、新的属性、改变属性的数据类型等），由数据库管理员对各个外模式／模式的映像做相应改变，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，从而应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性。

分析师预测一致性与信息含量

分析师预测一致性与信息含量摘要：本文使用2004-2016年分析师对所有A股上市公司的盈余预测数据为样本，实证研究来比较分析师盈余预测偏差一致性和准确性对公司股价的影响，选择分析师报告信息含量更好的衡量指标，并对一致性的影响因素做简要分析。本文实证研究表明，相对于准确性更高的分析师，一致性更高的分析师更有能力影响股票价格，因此，一致性是比准确性更能衡量分析师报告信息含量的指标。由分析师盈余预测偏差一致性越高越有股票价格影响力的实证结果，本文对一致性做了深层次的分析，得出以下三个结论：第一，分析师预测偏差的一致性越高，那么他被提名为明星分析师的可能性就越高；第二，分析师会以牺牲准确性为代价，策略性地选择发布低估预测来提高预测偏差的一致性；第三，机构投资者的持股比例越高，分析师预测偏差一致性对股价的影响就越高。 关键词：分析师预测；一致性；准确性；信息含量 一、引言 目前我国证券市场处于“新兴加转轨”阶段，在发展过程中积累着深层次的矛盾和问题，严重阻碍了中国市场的健康发展。证券分析师对加速金融市场的运行效率以及股票价格的形成、波动和回归产生了不可磨灭的影响。近年来，分析师预测是学术界研究的热门话题，其研究成果对我国分析师行业的发展产生了重要的影响。 证券分析师的主要研究分析对象是二级市场，他们获取二级市场中的各种信息和数据，并综合当前的国情、股情以及市场情况等整理解读后撰写成研究报告，它内含对股票的买、卖或持有建议以及对公司的盈余进行定期的预测，通过将报告中的信息提供给投资者来获益。公司即将在股票市场进行交易时，投资者对有关的信息都不了解，它在上市后的第一天的市场定价已成为大家最关注的问题。在资本市场上，一家公司没有出现任何公开信息不可避免地会招致许多市场参与者的关注，这其中就包括分析师。证券分析师在我国资本市场中肩负着信息搜集、整理和处理的责任，把获取到的资料转换成投资者需要的信息，是证券市场不可缺少的角色。 已有分析师预测的相关研究主要聚焦于：预测准确性、信息含量、利益冲突和分析师行为等。其中，分析师盈余预测准确性和信息含量的关系是重要研究课题之一。目前主流观点认为，分析师预测准确性越高，其报告的信息含量越高。与主流观点不同，本文试图参照Hilary和Hsu（2013）的研究，从另一视角——分析师预测一致性，探讨相对于预测准确性，一致性是否更能评价分析师报告的信息含量，并进一步探讨预测一致性的影响因素。 二、理论分析与研究假设

小学语文一致性分析

小学语文一致性分析 作业内容： 作业标题：小学语文一致性分析 作业内容： 一致性学习是一种积极的学习过程，主要指的是学生自己控索问题的学习方式。具体地说，探究性学习是指在教学过程中以问题为载体，创设一种类似科学研究的情境或途径，引导学生通过自己收集、分析、处理信息，感受和体验知识的产生过程，进而了解社会，学会学习，培养分析问题、解决问题的能力和创造能力，其核心是改变学生的学习方式。而课堂探究性学习，就是以探究为主的学习。具体说它是指教学过程中在教师的启发诱导下，以学生独立自主学习和合作讨论为前提，以现行教材为基本探究内容，以学生周围世界和生活实际为参照对象，为学生提供充分自由表达、质疑、探究、讨论问题的机会，让学生通过个人、小组、集体等多种解难释疑尝试活动，将自己所学知识应用于解决实际问题的一种教学形式。课堂探究性学习特别重视开发学生的智力，发展学生的创造性思维，培养自学能力，力图通过自我探究引导学生学会学习和掌握科学方法，为终身学习和工作奠定基础。我们教师作为探究性学习的导师，其任务是调动学生的积极性，促使他们自己去获取知识、发展能力，做到自己能发现问题、提出问题、分析问题、解决问题;与此同时，教师还要为学生的学习设置探究的情境，建立探究的氛围，促进探究的开展，把握探究的深度，评价探究的成败。 学生作为探究性学习的主人，自然是根据教师提供的条件，明确探究的目标，思考探究的问题，掌握探究的方法，敞开探究的思路，交流探究的内容，总结探究的结果。在实际语文教学中，许多语文老师没有创设良好的课堂气氛，没有选择切合学生实际的教学手段，没有找准启发探究的切入点，更可能所提的问题太难等等。受应试教育下填鸭式教学的影响，学生总是被动地坐等知识，重知识记忆而轻问题思考，习惯于听老师讲解，习惯于背诵书本知识，忽略了语文这门课程的特殊性。因此，在小学语文教学中引导学生进行探究性学习就显得尤为重要。那么，在小学语文课堂教学中应该如何引导学生开展“探究性学习”呢? 一、创设情境，确定探究方向认知需要是学生学习中最稳定和最重要的动力。在学习一个新的知识点时，教师可以有针对性地设计问题的情境，把学生的思维带入新的学习背景中，让他们感觉学习是解决新的问题的需要。产生一种积极发现问题，积极探究的心理取向，使学生敢想、敢问、敢说，从而诱发探究的意识，激活探究的思维。 二、自主选择，激发探究兴趣探究性学习是一种发现的学习。在教师精心设计的创造性问题情境中，学生个体主动地去发现问题，并从不同的视角，通过不同的思维方式探求解决问题的方法。它最终表现为学生装独立地、创造性地解决问题的权利，追求人性化、个性化，尽可能变教师的“指令性”为学生的“选择性”，激发学生自主探究的兴趣。 1、学生自主选择探究的内容一篇课文值得探究的内容很多，教师可以让学生自主选择一个内容进行探究。在学习每一篇课文时，每位同学的兴趣着眼点均不同。有的同学喜欢朗读，就去探究课文该怎么读，怎样才能读出情，读出神;有的同学喜欢抓重点句体会句子蕴涵的意思，就去探究一篇课文中哪些句子含义深刻，该怎么理解;有的同学不明白课文某些情节，就会带着疑问去找答案，等等。总之，应该鼓励学生根据自己的兴趣爱好进行学习，提高阅读水平。如曾经有位教师在教学《景阳冈》一课时，当学生已概括出武松有:“豪爽、倔强、沉着机智、英勇无畏”的性格特点后，教师不失时机地问:“你们最欣赏武松的什么性格特点?”这下教室里炸开了锅，各执己见，于是教师就来了个顺水推舟，让学生选择自己最欣赏的性格特点去探究。由于这是学生感兴趣的、自主选择的内容，因而探究的效果也就不言