大数据知识体系大全

大数据知识体系

很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不

成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了

解大数据产品设计架构和技术策略。

大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步：

o针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析；

o第二步，基于采集回来的多维度数据，采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载；

o然后第三步，对于ETL处理后的标准化结构数据，建立数据存储管理子系统，归集到底层数据仓库，这一步很关键，基于数据仓库，对其内部数据分解成基础的同类数据集市；

o然后基于归集分解的不同数据集市，利用各类R函数包对其数据集进行数据建模和各类算法设计，里面算法是需要自己设计，个别算法可以用R函数，这个过程产品和运营参与最多；这一步做好了，也是很多公司用户画像系统的底层。

o最后根据建立的各类数据模型及算法，结合前端不同渠道不同业务特征，根据渠道触点自动匹配后端模型自动展现用户个性化产品和服务。

建立数据采集分析指标体系是形成营销数据集市的基础，也是营销数据集市覆盖用户

行为数据广度和深度的前提，数据采集分析体系要包含用户全活动行为触点数据，用户结构

化相关数据及非结构化相关数据，根据数据分析指标体系才能归类汇总形成筛选用户条件的

属性和属性值，也是发现新的营销事件的基础。

构建营销数据指标分析模型，完善升级数据指标采集，依托用户全流程行为触点，建

立用户行为消费特征和个体属性，从用户行为分析、商业经营数据分析、营销数据分析三个

维度，形成用户行为特征分析模型。用户维度数据指标是不同维度分析要素与用户全生命周期轨迹各触点的二维交叉得出。

目前做大数据平台的公司，大多数采集的数据指标和输出的可视化报表，都存在几个关键问题：

o采集的数据都是以渠道、日期、地区统计，无法定位到具体每个用户；

o计算统计出的数据都是规模数据，针对规模数据进行挖掘分析，无法支持；

o数据无法支撑系统做用户获客、留存、营销推送使用。

所以，要使系统采集的数据指标能够支持平台前端的个性化行为分析，必须围绕用户为主线来进行画像设计，在初期可视化报表成果基础上，将统计出来的不同规模数据，细分定位到每个用户，使每个数据都有一个用户归属。

将分散无序的统计数据，在依据用户来衔接起来，在现有产品界面上，每个统计数据都增加一个标签，点击标签，可以展示对应每个用户的行为数据，同时可以链接到其他统计数据页面。

由此可以推导出，以用户为主线来建立数据采集指标维度：用户身份信息、用户社会生活信息、用户资产信息、用户行为偏好信息、用户购物偏好、用户价值、用户反馈、用户忠诚度等多个维度，依据建立的采集数据维度，可以细分到数据指标或数据属性项。

①用户身份信息维度

性别，年龄，星座，居住城市，活跃区域，证件信息，学历，收入，健康等。

②用户社会生活信息维度

行业，职业，是否有孩子，孩子年龄，车辆，住房性质，通信情况，流量使用情况……

③用户行为偏好信息

是否有网购行为，风险敏感度，价格敏感度，品牌敏感度，收益敏感度，产品偏好，渠道偏好……

④用户购物偏好信息

品类偏好，产品偏好，购物频次，浏览偏好，营销广告喜好，购物时间偏好，单次购物最高金额……

⑤用户反馈信息维度

用户参与的活动，参与的讨论，收藏的产品，购买过的商品，推荐过的产品，评论过的产品……

基于采集回来的多维度数据，采用ETL对其各类数据进行结构化处理

及加载

o数据补缺：对空数据、缺失数据进行数据补缺操作，无法处理的做标记

o数据替换：对无效数据进行数据的替换

o格式规范化：将源数据抽取的数据格式转换成为便于进入仓库处理的目标数据格式

o主外键约束：通过建立主外键约束，对非法数据进行数据替换或导出到错误文件重新处理

o数据合并：多用表关联实现（每个字段加索引，保证关联查询的效率）

o数据拆分：按一定规则进行数据拆分

o行列互换、排序/修改序号、去除重复记录

数据处理层由Hadoop集群组成, Hadoop集群从数据采集源读取业务数据，通过并行计算完成业务数据的处理逻辑，将数据筛选归并形成目标数据。

提取与营销相关的客户、产品、服务数据，采用聚类分析和关联分析方法搭建数据模型，通过用户规则属性配置、规则模板配置、用户画像打标签，形成用户数据规则集，利用规则引擎实现营销推送和条件触发的实时营销推送，同步到前端渠道交互平台来执行营销规则，并将营销执行效果信息实时返回到大数据系统。

根据用户全流程活动行为轨迹，分析用户与线上渠道与线下渠道接触的所有行为触点，对营销用户打标签，形成用户行为画像，基于用户画像提炼汇总营销筛选规则属性及属性值，最终形成细分用户群体的条件。每个用户属性对应多个不同属性值，属性值可根据不同活动个性化进行配置，支持用户黑白名单的管理功能。

可以预先配置好基于不同用户身份特性的活动规则和模型，当前端用户来触发配置好的营销事件，数据系统根据匹配度最高的原则来实时自动推送营销规则，并通过实时推送功能来配置推送的活动内容、优惠信息和产品信息等，同时汇总前端反馈回的效果数据，对推送规则和内容进行优化调整。

大数据系统结合客户营销系统在现有用户画像、用户属性打标签、客户和营销规则配置推送、同类型用户特性归集分库模型基础上，未来将逐步扩展机器深度学习功能，通过系统自动搜集分析前端用户实时变化数据，依据建设的机器深度学习函数模型，自动计算匹配用户需求的函数参数和对应规则，营销系统根据计算出的规则模型，实时自动推送高度匹配的营销活动和内容信息。

机器自学习模型算法是未来大数据系统深度学习的核心，通过系统大量采样训练，多次数据验证和参数调整，才能最终确定相对精准的函数因子和参数值，从而可以根据前端用户产生的实时行为数据，系统可自动计算对应的营销规则和推荐模型。

大数据系统在深度自学习外，未来将通过逐步开放合作理念，对接外部第三方平台，扩展客户数据范围和行为触点，尽可能覆盖用户线上线下全生命周期行为轨迹，掌握用户各行为触点数据，扩大客户数据集市和事件库，才能深层次挖掘客户全方位需求，结合机器自学习功能，从根本上提升产品销售能力和客户全方位体验感知。

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浙教版数据的分析初步知识点总结八下

教师学生姓名上课日期月日学科数学年级八年级教材版本浙教版 类型知识讲解：√考题讲解：√本人课时统计第（）课时共（）课时 学案主题八下第三章《数据分析初步》复习课时数量第（）课时授课时段 教学目标1、掌握平均数、中位数、众数、极差、方差的概念并进行数据处理； 2、发展学生的统计意识和数据处理的方法与能力； 教学重点、 难点重点:平均数、中位数、众数、极差、方差概念的理解和掌握；难点:会处理实际问题中的统计内容； 教学过程 知识点复习 【知识点梳理】 知识点：平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差 表示数据集中的统计量：平均数、中位数、众数 表示数据离散的统计量：方差、标准差 1.（算术）平均数 算术平均数：一般地，对于n个数x1、x2、……、x n，我们把 12 1 ( n X x x x n =+++ ……）叫做n个数的算术平均数，简称平均数，记作X（读作x拔） 加权平均数：若一组数据中x1、x2、……、x n的个数分别是f1、f2、……、f n，则这组数据的平均数1122 1 () n n X x f x f x f n =+++ ……就叫做加权平均数（其中f1+f2+……+f n=n） f1、f2、……、f n分别叫作x1、x2、……、x n的权。“权”越大，对平均数的影响越大. 例题 (1）2、4、7、9、11、13.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数__________；(3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； （4）某人旅行100千米，前50千米的速度为100千米/小时，后50千米速度为为120千米/小时，则此人的平均速度估计为（）千米/小时。A、100 B、109 C、110 D、115 2.中位数 将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median)；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 中位数与数据的排列位置有关，当一组数据中的个别数据相差较大时，可用中位数来描述这组数据的几种趋势。 例题 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2)将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数

游戏数据分析基础知识

时间 2015-1-31 数据分析——基础知识 一、新登用户数 日新登用户数 每日新注 并登录游 的用户数 周新登用户数 本周7天日新登用户数累计之和 新登用户数： 本 30天日新登用户数累计之和 可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏 走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行 二、一次会话用户数 日一次会话用户数 即新登用户中只 一次会话，且会话时长 于规定阈值 周一次会话用户数： 本周7天日一次会话用户数累计之和 一次会话用户数： 本 30天日一次会话用户数累计之和 可解决的问题： 1) 广渠道是否 刷量作弊行

2)渠道 广 量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如 网络状况 载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户 量，进一 分析则需要定 活跃用户的 一次 会话用户数 三、用户获取 本 CAC 用户获 本义 广 本/ 效新登用户 可解决的问题： 1)获 效新登用户的 本是多少 2)如何选择 确的渠道优化投放 3)渠道 广 本是多少 四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游 的用户数 周活跃用户数 WAU 截至当日，最 一周 含当日的7天 登录游 的用户数，一般按照自然周进行计算

活跃用户数 正AU 截至当日，最 一个 含当日的30天 登录过游 的用户数，一般按照自然 计算 可解决的问题： 1)游 的 心用户规模是多少 游 的总体用户规模是多少 2)游 产品用户规模稳定性 游 产品周期 化趋势衡量 3)游 产品老用户流失 活跃情况 渠道活跃用户 存周期 4)游 产品的粘性如何 正AU结合 广效果评估 备注 正AU层级的用户规模 化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的 广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显 外游 命周期处于 同时期，正AU的 化和稳定性也是 同的 五、日参与次数 DEC 日参 次数 用户对移 游 的使用记 一次参 ，即日参 次数就是用户每日对游 的参 总次数 可解决的问题： 1)衡量用户粘性 日 均参 次数

项目管理知识体系

项目管理知识体系

2019年3月

目录 1. 项目整体管理 (8) 1.1. 制定项目章程（启动） (8) 1.2. 制订项目管理计划（计划） (8) 1.3. 指导与管理项目执行（执行） (9) 1.4. 监控项目工作（监控） (9) 1.5. 实施整体变更控制（监控） (9) 1.6. 结束项目或阶段（收尾） (10) 2. 项目范围管理 (10) 2.1. 规划范围管理（计划） (11) 2.2. 收集需求（计划） (11) 2.3. 定义范围（计划） (12) 2.4. 创建工作分析结构WBS（计划） (12) 2.5. 确认范围（监控） (13) 2.6. 控制范围（监控） (13) 3. 项目进度管理 (14) 3.1. 规划进度管理（计划） (14) 3.2. 定义活动（计划） (14) 3.3. 排列活动顺序（计划） (14) 3.4. 估算活动资源（计划） (15) 3.5. 估算活动持续时间（计划） (15) 3.6. 制订进度计划（计划） (16)

4. 项目成本管理 (17) 4.1. 规划成本（计划） (17) 4.2. 估算成本（计划） (17) 4.3. 制定预算（计划） (18) 4.4. 控制成本（监控） (18) 5. 项目质量管理 (19) 5.1. 规划质量管理（计划） (19) 5.2. 实施质量保证（执行） (19) 5.3. 质量控制（监控） (20) 6. 项目人力资源管理 (20) 6.1. 规范人力资源管理（计划） (20) 6.2. 组建项目团队（计划） (21) 6.3. 建设项目团队（计划） (21) 6.4. 管理项目团队（执行） (21) 7. 项目沟通管理 (22) 7.1. 规划沟通管理（计划） (22) 7.2. 管理沟通（执行） (22) 控制沟通（监控） (23) 8. 干系人管理 (23) 8.1. 识别干系人（启动） (23) 8.2. 规划干系人管理（计划） (24)

初中数学数据分析知识点详细全面

第五讲、数据分析 一、数据的代表 （一）、（1）平均数：一般地，如果有n 个数,,,,21n x x x 那么，)(121n x x x n x +++= 叫做这n 个数的平均数，x 读作“x 拔”。 注：如果有n 个数n x x x ,,,21 的平均数为x ，则①n ax ax ax ,,,21 的平均数为a x ； ②b x b x b x n +++,,,21 的平均数为x +b ； ③b ax b ax b ax n +++,,,21 的平均数为a x b +。 （2）加权平均数：如果n 个数中，1x 出现1f 次，2x 出现2f 次，…，k x 出现k f 次（这里n f f f k =++ 21），那么，根据平均数的定义，这n 个数的平均数可以表示为n f x f x f x x k k ++=2211，这样求得的平均数x 叫做加权平均数，其中k f f f ,,,21 叫做权。 （3）平均数的计算方法 ①定义法:当所给数据,,,,21n x x x 比较分散时，一般选用定义公式：)(121n x x x n x +++= ②加权平均数法：当所给数据重复出现时，一般选用加权平均数公式：n f x f x f x x k k ++=2211，其中n f f f k =++ 21。 ③新数据法：当所给数据都在某一常数a 的上下波动时，一般选用简化公式： a x x +='。其中，常数a 通常取接近这组数据平均数的较“整”的数，a x x '11=，a x x '22=， …，a x x n n '=。)'''(1'21n x x x n x +++= 是新数据的平均数（通常把,,,,21n x x x 叫做原数据，,',,','21n x x x 叫做新数据）。 （4）算术平均数与加权平均数的区别与联系 ①联系：都是平均数，算术平均数是加权平均数的一种特殊形式（它特殊在各项的权相等，均为1）。 ②区别：算术平均数就是简单的把所有数加起来然后除以个数。而加权平均数是指各个数所占的比重不同，按照相应的比例把所有数乘以权值再相加,最后除以总权值。 （二）众数：在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。（注：不是唯一的，可存在多个） （三）中位数：将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。 （注：①在找中位数的时候一定要把数据按大小依次排列；②如果n 是奇数，则中位数是第21+n 个；若n 是偶数，则中位数处于第2n 和第2 n 1+个的平均数；③中位数一般都是唯一的） 二、数据的波动 （一）极差： （1）概念：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差。 （2）意义：能够反映数据的变化范围，是最简单的一种度量数据波动情况的量，极差越大，波动越大。 （二）方差： （1）概念：在一组数据,,,,21n x x x 中，各数据与它们的平均数x 的差的平方的平均数，叫

从0到1搭建数据分析知识体系_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/cd3988407.html, 从0到1搭建数据分析知识体系_光环大数据培训 数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。 对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据; 不知道用什么样的工具; 不清楚分析的方法论和框架; 大部分的数据分析流于形式; …… 其实，数据分析并没有大家想象的那么难，这篇文章总结了一套较为完整的数据分析知识体系，全文共6103个字，全部读完大约需要8分钟。 一、概念——数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下面5个选项哪些属于“数据”概念的范围。 大部分人都知道把“4.报表”选上，但是很难有人会认为上面5个选项都是。其实这反映了一个很普遍的现象：很多人都会先入为主，认为数据就是各种表格、各种数字，例如excel报表、各种数据库。其实这是一个错误或者说有偏差的认识，它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。 ①什么是数据 数据(data)是描述事物的符号记录，是构成信息或者知识的原始材料。这种哲学层次的定义，让数据的范围极大丰富，也符合目前“大数据”发展的需要。试想一下，现在很多搜索引擎做的“图片识别”、“音频识别”难道不是数据分析的一部分吗? 作为一名互联网企业的运营从业者，我们接触到的数据可能没有那么复杂，但是也有很多类别。

https://www.wendangku.net/doc/cd3988407.html, 从数据的来源来看，可以分为企业外部数据和内部数据。外部数据主要包括社会人口、宏观经济、新闻舆情和市场调研数据;内部数据包括用户行为数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。不同数据的获取途径、分析方法、分析目的都不经相同，不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。 那么我们常见的“信息”和“数据”有何不同? 数据是信息的载体和表现形式;信息是数据的内涵，信息加载于数据之上。以书本和知识为例，书本属于数据概念范畴，知识属于信息概念范畴;书本是知识的一种载体和表现形式，知识是书本的内涵和升华。 ②什么是数据分析 数据分析是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。 这里有两个点需要注意：首先，我们需要提取的是有用的信息，而不是自嗨;其次，这些信息需要用来指导实践，而不是流于形式。 二、思路——方法论和方法 很多新人入门数据分析的时候，要么胡子眉毛一把抓，要么无从下手。这都是缺少分析思路的表现，需要宏观的方法论和微观的方法来指导。 那么方法论和方法有什么区别? 方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。 ①方法论 数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见的框架。 PEST分析法：从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。 SWOT分析法：从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、威胁(Threat)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。 5W2H分析法：从Why、When、Where、What、Who、How、Howmuch7个常见的维度分析问题。 4P理论：经典营销理论，认为产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)

质量管理体系基本知识培训讲义

质量管理体系基本知识培训讲义 质量管理体系基本知识培训讲义 第一章强制性产品认证

第一节概述 所谓3C认证,就是”中国强制认证”(英文名称为”China Compul-sory Certification”,缩写为”CCC”,简称”3C”认证)。 3C认证是中国新的安全许可制度,统一并规范了原来的”CCIB认证”和”长城认证”,符合国际贸易通行规则,是中国质量认证体制与国际接轨的重要政策之一,既能从根本上强制企业提高管理水准和产品质量,又有利于建立公平、公正的市场准入秩序。 <强制性产品认证管理规定> 12月3日发布, 5月1日起施行。从今年5月1日起(现已延期至8月1日),凡列入<第一批实施强制性产品认证的产品目录>19大类132种产品,没有经过3C 认证的,一律不准出厂或进口,更不得上市销售。 第二节 3C认证步骤 3C认证模式:型式试验+初始工厂审查+获证后监督 1 认证申请 1.1 申请单元划分 1.2 申请资料 2 型式试验 3 初始工厂审查 4 获证后监督

4.1 认证监督检查频次 4.1.1 一般情况下从获证后的12个月起,每年至少进行一次监督检查。 4.1.2 若发生下述情况之一可增加监督频次: 1) 获证产品出现严重安全、环保质量问题或用户提出安全、环保质量方面的投诉并经查实为生产厂责任时; 2) 认证机构有足够理由对获证产品与标准要求的符合性提出质疑时; 3) 足够信息表明生产厂因变更组织机构、生产条件、质量管理体系等,从而可能影响产品符合性或一致性时。 4.2 监督的内容 4.2.1 工厂质量保证能力复查 从获证起的四年内,工厂质量保证能力复查范围应覆盖附件4的全部内容。每个工厂的复查时间一般为1～2个人日。 获证后的第五年,应按附件4的规定对工厂质量保证能力进行全面审查,审查内容和审查时间与初始工厂审查相同。 4.2.2 产品一致性检查 从获证起,按本规则4.3.1.2条的规定进行现场核查。现场核查中产品安全、环保性能的检查内容一般为产品例行检查中的制动、灯光调整和排放检测项目,但发生4.5.1.2条所列情况之一时应增加相应的型式试验项目,当工厂的检测条件不具备时应封样送指定检测机构检测。

初中数学数据分析知识点详细全面

第五讲、数据分析一、数据的代表 （一）、（1）平均数：一般地，如果有n个数X i,X2, ,x n,那么，X =丄（X[ + x2+ + x n）叫做 n 这n个数的平均数，X读作“ X拔”。 注：如果有n个数X|,X2, ,X n的平均数为x，则① ax i,ax2, ,ax n 的平均数为a x ；②X i + b, X2 + b, , X n + b 的平均数为x + b ；③ ax i + b,ax2+b, ,ax n + b 的平均数为 a x +b o （2）加权平均数：如果n个数中，x1出现f1次，x2出现f2次，…，x k出现f k次（这里f1+ f2+ f k二n ）,那么，根据平均数的定义，这n个数的平均数可以表示为 X= Xifi+X2f2+ Xkfk，这样求得的平均数X叫做加权平均数，其中f1,f2, , f k叫做权。 n （3）平均数的计算方法 ①定义法：当所给数据x1,x2, , x n,比较分散时，一般选用定义公式： _ 1 x= （X1+X2+ +X n） n ②加权平均数法：当所给数据重复出现时，一般选用加权平均数公式： X= X1f1+X2 f2+__x k f l，其中f1+ f2+ f k 二 n o n ③新数据法：当所给数据都在某一常数a的上下波动时，一般选用简化公式： x = x'+ a o其中，常数a通常取接近这组数据平均数的较“整”的数，x '1 = X1 a , x'2= X2 a，…，X'n= X n a o x'= 1（X'1+ X'2+ + x'n）是新数据的平均数（通常把为冷，冷,叫做原数据，n X 1,X*2, ,X n,叫做新数据）。 （4）算术平均数与加权平均数的区别与联系 ①联系：都是平均数，算术平均数是加权平均数的一种特殊形式（它特殊在各项的权相等，均为1）o ②区别：算术平均数就是简单的把所有数加起来然后除以个数。而加权平均数是指各个数所占的比重不同，按照相应的比例把所有数乘以权值再相加，最后除以总权值。 （二）众数：在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。（注：不是唯一的，可存在多个） （三）中位数：将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。 （注：①在找中位数的时候一定要把数据按大小依次排列；②如果n是奇数，则中位数是第 吃个；若n是偶数，则中位数处于第卫和第n + 1个的平均数；③中位数一般都是唯一的） 2 2 2 二、数据的波动 （一）极差： （1）概念：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差。 （2）意义：能够反映数据的变化范围，是最简单的一种度量数据波动情况的量，极差越大， 波动越大。

[数据分析] 神图 数据分析师的完整流程与知识结构体系

干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系 【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 （注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出

限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。 当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。

DAMADMBOK数据管理知识体系

DAMA-DMBOK 数据管理知识体系职能框架 版本：V3.0.2

目录 1.简介 (3) 1.1.数据管理专业 (3) 1.2.数据管理知识体系（DMBOK） (4) 1.3.DAMA数据管理辞典 (5) 1.4.为什么需要此职能框架？ (5) 1.5.为什么会有 2.0版? (5) 1.6.为什么会有 3.0版? (7) 2.概述 (8) 2.1.数据管理职能 (8) 2.2.环境元素 (11) 3.DAMA-DMBOK职能纲要 (13)

文档简介　 本文档针对DAMA数据管理知识体系（ DMBOK）职能框架的第 3.0.2版进行描述，该框架是由DAMA国际提供的，用于协助对本专业的最佳实践方法进行规范化的工作。 Deborah Henderson DAMA国际教育服务副主席 DAMA基金会主席 Mark Mosley DMBOK编辑修订历史 版本日期作者描述 1.0 2006.3.27 Mark Mosley 由芝加哥分会给DMBOK 委员 会提交的建议书原始草稿。 1.1 2006.4.17 Mark Mosley 改写后的草稿，作为DMBOK 委员会提供给DAMA国际/基金 会的建议版本。 1.2 2006.5.3 Mark Mosley 2006年丹佛会议由DAMA 国 际使用后进行修改。 1.3 2006.6.12 Deborah 部分内容修订。 Henderson 2.0 2007.4.5 Mark Mosley 部分内容修订，以反映2007年 马萨诸塞州波士顿DAMA国际 会议上所做的部分修改。 2.1 2007.11.5 Mark Mosley 部分修订，反映对DMBOK术 语的使用。 3.0 2008.5.5 Mark Mosley 对第9章和第10章进行结构调 整。 3.0.1 2008.6.25 Mark Mosley 修改为详细的活动纲要。 3.0.2 2008.9.10 Mark Mosley 对DW/BI管理的活动纲要进行 微调。

新课标十大核心概念之 “数据分析观念 ”解读

新课标十大核心概念之“数据分析观念”解读 在对“数据分析观念”进行分析之前，我们首先要理解新、旧课标在“统计与概率”这一版块的要求与区别。原课标的核心词：数感、符号感、空间观念、统计观念、应用意识、推理能力。新课标核心词：数感、符号意识、运算能力、模型思想、空间观念、几何直观、推理能力、数据分析观念、应用意识、创新意识。在“统计与概率”板块的核心词由“统计观念”改为“数据分析观念”。“统计观念”（旧）：强调的是从统计的角度思考问题，认识统计对决策的作用，能对数据处理的结果进行合理的质疑。“数据分析观念”（新）：改变过去这一概念含义较“泛”，体现统计与概率的本质意义不够鲜明的弱点，而将该部分内容聚焦于“数据分析”。 那么让我们来深入学习“数据分析观念”跟上教学改革的步伐。 （一）什么是“数据分析观念”？数据分析观念是学生在有关数据的活动过程中建立起来的对数据的某种“领悟”、由数据去作出推测的意识、以及对于其独特的思维方法和应用价值的体会和认识。 在课标当中，对于数据分析观念，有这样的描述：了解在现实生活中，有许多问题应当先做调查研究，搜集数据，通过分析做出判断。体会数据中蕴含着信息，了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景，选择合适的方法，通过数据分析体验随机性。一方面对于同样的事物，每次收到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据，就可以从中发现规律。 (二)为什么要学数据分析的观念？ 数据分析是统计学里的一个核心内容。不论是统计还是概率，都要基于数据，基于对数据的分析；在进行预测的时，为了使预测更合理，也需要收集更多的数据。数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一，是促进学生发展的重要方面。通过数据分析的教学，使学生体会到统计时需要收集数据，应用数据分析，能解决日常生活中很多实际问题，从而感受统计的实际价值，发展学生的应用意识。 （三）培养数据分析观念的要求： 一是过程性（或活动性）要求：让学生经历调查研究，收集、处理数据的过程，通过数据分析作出判断，并体会数据中蕴涵着信息 二是方法性要求：了解对于同样的数据可以有多种分析方法，需要根据问题背景选择合适的数据分析方法 三是体验性要求：通过数据分析体验随机性 (四)怎样培养学生数据分析的观念？ 1、让学生经历数据分析过程，体会数据中蕴含的信息。 建立数据分析观念最好的办法是让学生经历完整的收集、整理、描述、分析的统计全过程，让学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”，也就是说分析数据能帮助我们做什么。常见的教学中，数据的“收集、整理、描述、分析”都是教师布置的“任务”，只要学生按照教师的要求去做即可，而没有问一问为什么要做这些。 2、鼓励学生掌握数据分析方法，根据问题的背景选择合适的方法。 得到一组数据我们要分析什么： ①、数据有什么特点？ ②、数据怎样变化？ ③、可以推测哪些情况？ 3、通过数据分析，让学生感受数据的随机性。 史宁中教授说：“统计与概率领域的教学重点是发展学生的数据分析意识，培养学生的随机

八年级数学数据分析知识点归纳与例题

八年级数学《数据的分析》知识点归纳与经典例题 1．解统计学的几个基本概念 总体、个体、样本、样本容量是统计学中特有的规定，准确把握教材，明确所考查的对象是解决有关总体、个体、样本、样本容量问题的关键。 2.平均数 当给出的一组数据，都在某一常数a 上下波动时，一般选用简化平均数公式' x x a =+，其中a 是取接近于这组数据平均数中比较“整”的数;?当所给一组数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数公式。 3.众数与中位数 平均数、众数、中位数都是用来描述数据集中趋势的量。平均数的大小与每一个数据都有关，任何一个数的波动都会引起平均数的波动，当一组数据中有个数据太高或太低，用平均数来描述整体趋势则不合适，用中位数或众数则较合适。中位数与数据排列有关，个别数据的波动对中位数没影响；当一组数据中不少数据多次重复出现时，可用众数来描述。 4.极差 用一组数据中的最大值减去最小值所得的差来反映这组数据的变化范围，用这种方法得到的差称为极差，极差＝最大值－最小值。 5.方差与标准差 用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式是 s 2 = 1n [(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2 ]； 方差和标准差都是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越大，波动越大，也越不稳定或不整齐。 【能力训练】 一、填空题：

1．甲、乙、丙三台包装机同时分装质量为400克的茶叶.从它们各自分装的茶叶中分别随机抽取了10盒，测得它们的实际质量的方差如下表所示： 2.甲、乙、丙三台机床生产直径为60mm 的螺丝，为了检验产品质量，从三台机床生产的螺丝中各抽查了20个测量其直径，进行数据处理后，发现这三组数据的平均数都是60mm ， 它们的方差依次为S 2甲=，S 2乙=，S 2 丙=.根据以上提供的信息，你认为生产螺丝质量最好的是__ __机床。 3.一组数据：2，-2，0，4的方差是 。 4．在世界环境日到来之际，希望中学开展了“环境与人类生存”主题研讨活动，活动之一是对我们的生存环境进行社会调查，并对学生的调查报告进行评比。初三(3)班将本班50篇学生调查报告得分进行整理(成绩均为整数)，列出了频率分布表，并画出了频率分组 频率 ～ ～ ～ ～ ～ 合计 1 根据以上信息回答下列问题: (1)该班90分以上(含90分)的调查报告共有________篇； (2)该班被评为优秀等级(80分及80分以上)的调查报告占_________%； (3)补全频率分布直方图。 5．据资料记载，位于意大利的比萨斜塔1918～1958这41年间，平均每年倾斜1.1mm ；1959～1969这11年间，平均每年倾斜1.26mm ，那么1918～1969这52年间，平均每年倾斜约_________(mm)(保留两位小数)。 6.为了缓解旱情，我市发射增雨火箭，实施增雨作业，在一场降雨中，某县测得10个面积相等区域的降雨量如下表: 区域 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 降雨量(mm) 10 12 13 13 20 15 14 15 14 14 则该县这10个区域降雨量的众数为________(mm)；平均降雨量为________(mm)。 7.一个射箭运动员连续射靶5次，所得环数分别是8，6，10，7，9，则这个运动员所得环数的标准差为________。 8．下图显示的是今年2月25日《太原日报》刊登的太原市2002年至2004年财政总收入完成情况，图中数据精确到1亿元，根据图中数据完成下列各题： (1)2003年比2002年财政总收入增加了_______亿元； (2)2004年财政总收入的年增长率是_______；(精确 到1％) (3)假如2005年财政总收入的年增长率不低于2004年 甲包装机 乙包装机 丙包装机 方差 （克2 ） 31．96 7．96 16．32 根据表中数据，可以认为三台包装机 中， 包装机包装的茶叶质量最稳 定。

建立完整的知识结构体系和脉络梳理

建立完整的知识结构体系和脉络梳理 中华民族形成的过程，我们可以建立一下结构体系： 中国古代边疆管理与民族融合

中国古代中央集权，我们可以建立如下的知识结构体系 中国古代中央集权体制的发展框架

现代化的世界进程——知识结构表 这是我们解答叙述题的套路，有了这个法宝，任何叙述题、展板填空题我们都能以不变应万变，而在构建知识体系的过程中，也让我们宏观地把握各个知识点在历史发展中的地位与意义，避免了零星散乱的复习毛病。

总结史料分析题与论文题的答题步骤与技巧 史料分析题被很多老师认为是历史高考的小论文，solo论文更被同学们视为噤若寒蝉，但是如果对题目进行归类和分析，我们不难看出这些题目的一些规律和和结构。 所以无论是史料分析题还是论文题有一定的层次感和逻辑性。 第一、观点清晰，通过归纳找出观点的通用性。 如2013年严复对进化论翻译的论文和2014年梁启超评价李鸿章的论文，其实是同一类型的题目，即“作者对西方思想的引进和人物的评价都是作者以引进西方思想与评价近代人物来表达自己思想和理念的目的，使作者的思想带有时代和个人的烙印。” 这种观点可以通过课堂和题目的答案进行归类总结，这样遇到陌生的论文史料就不会捉襟见肘了！ 第二、在论述中一定要做到“论从史出”，也就是俗话说的“引材料”概括归纳。 第三、不同的题目有不同的答题结构，如社会转型的史料分析，总观点往往是通过微观事件折射宏观的社会变迁，然后逐条分析材料展开其具体变化。 再如场景还原题（穿越题），其回答步骤一定要体现利弊和时代的关系，而最后不要忘记作为当时人，一定会对反对派的意见有妥协和让步，或者提出改进的方案。 我们以2013年李鸿章为同文馆辩护为例，可以从以下结构展开： 以后再遇到场景还原辩论题，这个步骤是可以通用的。

数据分析知识点

数据分析知识点 一、选择题 1．如图是成都市某周内日最高气温的折线统计图，关于这7天的日最高气温的说法正确的是（） A．极差是8℃B．众数是28℃C．中位数是24℃D．平均数是26℃【答案】B 【解析】 分析：根据折线统计图中的数据可以判断各个选项中的数据是否正确，从而可以解答本题． 详解：由图可得， 极差是：30-20=10℃，故选项A错误， 众数是28℃，故选项B正确， 这组数按照从小到大排列是：20、22、24、26、28、28、30，故中位数是26℃，故选项C 错误， 平均数是：202224262828303 25 77 ++++++ =℃，故选项D错误， 故选B． 点睛：本题考查折线统计图、极差、众数、中位数、平均数，解答本题的关键是明确题意，能够判断各个选项中结论是否正确． 2．甲、乙、丙三个不同品种的苹果树在同一地区进行对比试验，从每个品种的苹果树中随机各抽取10棵，对它们的产量进行统计，绘制统计表如下： 品种甲乙丙 平均产量/(千克/棵)9090

若从这三个品种中选择一个在该地区推广，则应选择的品种是() A．甲B．乙C．丙D．甲、乙中任选一个【答案】A 【解析】 【分析】 根据平均数、方差等数据的进行判断即可． 【详解】 根据平均数、方差等数据的比较可以得出甲品种更适在该地区推广． 故选：A 【点睛】 本题考查了平均数、方差，掌握平均数、方差的定义是解题的关键． 3．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（） A．84分B．85分C．86分D．87分 【答案】A 【解析】 【分析】 按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】 根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 ?+?=（分） 809084 1010 故选A 【点睛】 本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 4．甲、乙两名同学分别进行6次射击训练，训练成绩（单位：环）如下表 对他们的训练成绩作如下分析，其中说法正确的是（） A．他们训练成绩的平均数相同B．他们训练成绩的中位数不同

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

(1)流量类指标 独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

数据基础知识及数据处理

数据处理 （从小数据到大数据） 一、小数据 1、信息的度量 在计算机中： 最小数据单位：位（bit） Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B） 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法 十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D 二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H

3、不同数制之间的转换方法 （1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。 例如： 10110.101B =1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1 =231.75D

D5.6H =D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D （2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。（除倒取，乘正取） 例，十进制数59转换为二进制数111011B

例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H （3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。(8421法) 例如：3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B （4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。（8421法）

质量管理体系的基本知识

质量管理体系的基本知识 一、单项选择题 (每题的备选项中，只有1个最符合题意) 1. GB/T24001提出了基于五大要素的环境管理体系模式，这五大要素不包括。 A.环境方针 B.策划 C.实施和运行 D.内部审核 答案：D [解答] GB/T24001运用PDCA管理思想，提出了基于环境方针、策划、实施和运行、检查和纠正措施、管理评审等五大要素的环境管理体系模式，要求在识别环境因素的基础上评价和控制其对环境的影响，旨在预防对环境的污染，减少对资源的浪费。 2. 下列标准中，可以作为职业安全健康管理体系认证的依据。 A.GB/T 19001 B.GB/T24001 C.GB/T28001 D.GB/T 18305 答案：C [解答] GB/T28001标准用于指导各类组织通过建立职业健康安全管理体系，对组织的职业健康安全体系过程及绩效进行控制，它还用于认证机构对组织实施职业健康安全管理体系认证的依据。 3. 组织与顾客的关系是。

A.组织依存于顾客 B.顾客依存于组织 C.相互依存 D.竞争关系 答案：A [解答] 组织依存于顾客。顾客是组织存在的基础，如果组织失去了顾客，就无法生存下去，所以组织应把满足顾客的需求和期望放在第一位。 4. 组织与供方的关系是。 A.组织依存于供方 B.供方依存于组织 C.相互依存 D.相互竞争 答案：C [解答] 组织与供方是相互依存的，互利的关系可增强双方创造价值的能力。供方提供的产品对组织向顾客提供满意的产品可以产生重要的影响。因此把供方、协作方、合作方都看作是组织经营战略同盟中的合作伙伴，形成共同的竞争优势，可以优化成本和资源，有利于组织和供方共同得到利益。 5. 质量管理八项原则不包括。 A.领导作用 B.过程方法 C.持续改进 D.卓越绩效 答案：D [解答] 八项质量管理原则是：①以顾客为关注焦点；②领导作用；③全员参与；

2018数据分析师考试大纲

2018CPDA 数据分析师考试大纲 第一部分考试介绍 一、考试目标 数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。 侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。 考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。 二、考试科目及考试形式 考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。 CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。 三、教材与资料 《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。 四、知识点要求注释 识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围； 理解：要求应知应会，非重点考试要求范围； 应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围； 了解：拓展性知识，非考试要求范围。 第二部分考试内容 根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容： 一、数据分析理论知识 数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算

质量管理体系知识汇总【最新版】

质量管理体系知识汇总 质量管理体系指的是在质量方面指挥和控制组织的管理体系。质量管理体系是组织内部建立的、为实现质量目标所必需的、系统的质量管理模式，是组织的一项战略决策。质量管理体系对于很多人来说既复杂又熟悉，那么接下来将对质量管理体系进行一个知识的汇总。 质量管理体系的5W3H思维模式 1. why：为何，为什么要做？为什么要如此做（有没有更好的办法）？（做这项工作的原因或理由） 2. What：何事，什么事？做什么?准备什么？（明确工作的内容和要达成的目标） 3. Where：何处，在何处着手进行最好？在哪里做？（工作发生的地点） 4. When：何时，什么时候开始？什么时候完成?什么时候检查？（时间） 5. Who：何人，谁去做？（由谁来承担、执行？）谁负责？谁来完成？（参加人、负责人）？

6. How：如何，如何做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（用什么方法进行）？ 7. How much：何价，成本如何？达到怎样的效果（做到什么程度）？数量如何?质量水平如何？费用产出如何？ 8. How do you feel：工作结果，工作结果预测。 概括：即为什么？是什么?何处？何时？由谁做？怎样做？成本多少？结果会怎样？也就是：要明确工作/任务的原因、内容、空间位置、时间、执行对象、方法、成本。这就是5W3H。 8D/5C报告 8D报告。D0：准备，征兆紧急反应。D1：成立改善小组。D2：问题描述。D3：临时处理措施。D4：根本原因分析。D5：制订永久纠正对策。D6：实施/确认永久措施PCA。D7：防止再发生。D8：结案并祝贺。 5C报告。指DELL为质量问题解决而提出来的，即为五个C开头的英文缩写：描述；围堵措施；原因；纠正措施；验证检查。相比于8D 报告简单了些，但是思维基本相同。Correct（准确）：每个组成部分的描述准确，不会引起误解；Clear（清晰）：每个组成部分的描述清晰，易于理解；Concise（简洁）：只包括必不可少的信息，不