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一般人体工学数据

2022-10-16 08:26:25 收藏本文下载本文

“黎朔”通过精心收集，向本站投稿了10篇一般人体工学数据，以下是小编为大家准备的一般人体工学数据，仅供参考，欢迎大家阅读。

一般人体工学数据

篇1：一般人体工学数据

1. 人体测量概述

a. 人体工学: 是通过测量人体各部位尺寸来确定个体之间和群体之间在人体尺寸上的差别, 用以研究人的形态特征, 从而为各种工业设计和工程设计提供人体测量数据.b. 人体大小各不相同, 一般设计不可能满足所有使用者,根据产品的用途及使用情况, 并按下列基本原则进行设计: 1. 设计要达到适合体型矮小的操作者的尺寸. 在不涉及使用者健康和安全时, 偏离极端百分位的第5百分位作为界限值. 2. 设计要达到适合体型高大的操作者的尺寸. 第95百分位作为界限值. 3. 必须弄清设计使用者或操作者的状况,如:性别/ 年龄/ 种族/ 体格等 4. 确定作业空间的尺寸范围, 不仅于人体静态测量数据有关, 同时也与人的肢体活动及作业方法有关 5. 立姿人体尺寸数据应用: (参考图a) 立姿身高: 是产品及设备高度的基础立姿眼高: 用来确认操作时仪表的高度及角度立姿肩高, 手功能高, 肩宽, 两臂展开长等坐姿人体尺寸数据应用: (参考图b) 坐高, 坐姿人体尺寸最大前伸长, 坐姿肩宽, 坐姿下肢长: 主要用来确定坐姿作业空间设计. 坐姿眼高: 主要来确定操作时各产品机械的高度和需要被视看对象的位置. 坐姿膝高, 坐姿大腿厚: 用来设计座椅及膝空间. 小腿加足高, 坐深, 坐姿臀宽等其它头/ 手/ 足的尺寸数据应用: 常用于设计手柄, 脚踏板等相关尺寸.

篇2：基于人体工学的动车组检查库作业面设计

基于人体工学的动车组检查库作业面设计

通过分析我国动车组的'技术条件和检查要求,提出了三层作业面的设置标准;结合实际设置情况及使用效果,细化动车组检查库立体作业平台和轨道桥的设置形式,体现了基于人体工学的作业面设计理念.

作者：王亚丽 Wang Yali 作者单位：中铁第四勘察设计院集团有限公司,武汉,430063 刊名：交通科技英文刊名：TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY 年，卷(期)： “”(z1) 分类号：U4 关键词：人体工学动车组检查库作业面设计

篇3：大数据学习心得

大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。

在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。

现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。

首先，“大数据”究竟是什么?它有什么用?这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在：速度(Velocity)、多样性(Variety)、价值密度(Value)、体量(Volume)这四方面(4v)都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过TB级的数据信息等。

了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，

其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、Google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力;重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队;不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机

在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途?在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。把自己的心门打开，像海绵般吸取积极、正能量的东西。

篇4：大数据学习心得

4月13日下午，在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习，使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊，机遇和挑战。在写心得体会前，我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。

一、大数据的历史沿革及现实意义

首先，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

其次，进入20，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

最后，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……，截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明，全球产生的数据量为0.49ZB，的数据量为0.8ZB，增长为1.2ZB，的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

二、读书心得体会

首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势，可以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生，只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。

第二，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防，就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防，就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力。

三、怎么保护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避免信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来保护自己真实IP地址，提高网络安全的可靠性，加强对联网信息的管理和保护。

三、结论

不论我们情不情愿，大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代，其实大数据时代已经向我们走来，所以与其被动接受，不如主动学习，从中找到自己的出路，成为大数据时代的建设者和受益者。

篇5：大数据学习心得

奥伦·艾奇奥伦(Oren Etzioni)创立的从文本中挖掘信息的公司ClearForest，已经被路透社收购。

美国股市每天成交量高达70亿股，而其中三分二的交易都是由建产在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的。

farecast经过了立项，到20被收购。经历了5年的时间，数据从最早了1条到2000亿条。

大数据的平台有：谷歌的MAPREDUCE 和开源HADOOP平台(最初源于雅虎)。NOSQL更优先于MYSQL.

大数据所用的数据记录单位：拍字节PB(2的50次方)和艾字节EB(2的60次方)，泽字节ZB (2的70次方)，太字节TB。1EB=10亿GB。1ZB=1024EB

20xx年，所有数据中只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒价上的模拟数据，其余全部是数字数据。

20xx年世界上存储的数据预计能达到约1.2泽字节，其中非数字数据只占不到2%。

人类存储信息量的增长速度比世界经济的增长速度快4倍。而计算机数据处理能力的增长速度则比世界经济的增长速度快9倍。

大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因。

大数据的算法从因果关系向相关关纱转化。这也是思维方式的转变。

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大数据的三个思维方式：

1、不要依靠分析少量的数据样本，不要抽样调查。要分析与某事物相关的所有数据。

2、不要追求精确性，要乐于接受纷繁复杂的数据。

3、不要探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。

大数据中的“大”不是绝对意义上的大，虽然在大多数情况下是这个意思。大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。

LYTOR相机(光场相机)就是对拍照场景的应用。将传统相机的拍摄照片的样本进行全收集，成为样本=总体的应用代表。

意外的案例：

如果把一个在社区内有很多连接关系的人从社区关系网中剔除掉，这个关系网会变得没那么高效，但却不会解体。但是如果把一个与所在社区之外的很多人有着连接关系的人从这个关系网中剔除，整个关系网奶快就会破碎成很多的小块。节点的做用。

社交网络的多样性是有额外价值的。这是一个人在社会关系网中的存在价值。

互联网可以使数据达到精确吗?只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下的95%的非结构化数据都无法被利用。只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。

数据与算法那个更重要呢?简单的算法+大数据，还是复杂的算法+小数据。结论就是大数据比算法智能系统更重要。

篇6：简单的数据

教学目标

1．使学生会进行简单的数据整理，能把整理的数据填入统计表．

2．使学生能根据统计表或条形统计图回答简单的问题．培养学生整理数据的能力以及根据统计表、统计图进行数据分析的能力．

教学重点

使学生初步认识统计表和条形统计图，能根据统计表或统计图回答简单问题．

教学难点

能把不完整的统计表和条形统计图补充完整．

教学步骤

一、铺垫孕伏．

“你家有几口人？”

“我们班有多少学生？其中多少男生？多少女生”？

这些问题太简单了，通过数数就可以实现．但全市有多少人？全国有多少人？是怎样知道的呢？今天我们就共同了解一下“简单的数据整理”（板书）．

二、探究新知．

1．教学统计表．

出示例1．学生住家的分布挂图（例1图）．

教师指出：这张图是调查了四年级某班学生居住情况后制成的，通过这张图，一眼就可看出哪条街巷有这班学生．

2．老师进一步引导：每条街巷住了多少同学？哪条街巷的人多？最多的比最少的多几个？全班共多少同学？这时如果只看图，要准确回答以上几个问题，很不容易．

组织学生讨论，怎样做能使回答方便？（将各街人数分别记录下来）

我们可以用画表的方法进行整理．出示下表

街巷名称

学生人数

教师指出：第一栏不填写具体街巷名称，一般留做合计（一共多少人）．

3．老师先带领学生填写两个街巷的数据，再让学生在其他街巷对应地方填写数据．然后将一共多少人．在合计栏中填写，形成完整的统计表．指出这样的表叫统计表．

街巷名称

合计

和平一巷

和平二巷

胜利一巷

胜利二巷

东大街

学生人数

4．组织学生根据表回答问题：

哪条街巷住的人最多，是多少？

哪条街巷住的人最少，是多少？

全班共多少人？

5．教学条形统计图．

为更加形象直观地表示数据的多少，常用条形统计图来表示．出示画有小方格的小黑板，说明：每一格代表一个人，有几个人，就用几个小格表示，并把这几个小格涂上色．

6．老师先在纵向上注明人数0，5，10（单位：人），再在横向上标明街巷名称，然后根据学生口述，老师在相应地方涂色，制成条形统计图．

7．看条形统计图，回答：住和平一巷的比住胜利二巷的少几个人．

8．反馈练习：

下图中是同学投垒球的成绩．

姓名

小芳

小丽

小玉

小红

小梅

成绩

14米

16米12米

18米

15米

（1）左图每格代表多少米？

（2）用图表示每人的成绩．

（3）谁投的最远？

（4）谁投的最近？

带领学生完成表示小芳的成绩的长方形条．其他人的成绩，要求同学们在书中填空完成，并集体订正．

三、巩固发展．

1．四年级一班同学，每人从家里带来一本课外书，办起小小图书室．共有连环画13本，故事书15本，科技书6本，其他书5本．把书的本数分别填在下面的统计表里．

种类

合计

连环画

故事书

科技书

其他

数量（本）

同学们一共拿来了多少本书？根据本数制成条形图，画在下面的方格图上．

回答下面问题：

（1）一个格代表多少本？

（2）哪种书最多？哪种书最少？

（3）科技书比连环画少多少本？

（4）故事书是其他书的几倍？

教师引导学生分组完成．重点引导：合计栏应该怎样填写？学生分组完成时，可以互相讨论研究．教师巡视时重点辅导学习有困难的`学生．

2．马拉松比赛的路程是42千米195米．一名运动员用2小时25分跑完全程．这名运动员平均每分钟跑多少米？

提示：先统一单位，利用此题复习“平均”的含义，为下节课学习“求平均数”做铺垫．

四、课堂小结．

引导学生总结，怎样整理数据，怎样填写统计表、统计图．用统计表、统计图进行数据整理有什么好处？（可以用统计表和统计图来整理数据．好处是清淅，直观）

五、布置作业．

活动性作业：调查一下四年级各班的人数，填入下面统计表．

班别

合计

一班

二班

三班

人数

（1）哪个班人数最多？

（2）二班和三班比，哪个班人数多？多多少？

板书设计

探究活动

小小采购员

活动目的

1．通过让学生小组活动，培养学生的交流、合作意识．

2．通过让学生实地调查等方式了解物价，提高学生收集数据、获取信息的实践能力．

3．进一步巩固乘法的计算、“单价×数量＝总价”的数量关系等数学知识．

活动准备

结合班级开联欢会采购物品，设计一个购物清单．（下图可供学生参考）

物品

单价

数量

总价

苹果

3元

2千克

6元

香蕉

钢笔

日记本

……

总价

―――

活动过程

1．将全班学生分成若干个小组．

2．对学生可以做出提示：

（1）在活动前，要确定需买些什么物品，买多少，为什么要买这么多，要了解各种物品的单价，计算出一共要花多少钱，手里有多少钱，够不够，等等．

（2）在活动中，怎样知道每种物品的单价，怎样能清楚、快捷地做出预算，小组内成员的意见如何统一，等等．

篇7：《大数据》读后感

《大数据》读后感

现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会，大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处网络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书，通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例――奥巴马建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，以及云计算、Facebook和推特等社交媒体、Web3.0与下一代互联网的未来图景等等，详细诠释了数据技术变革与权力合法性、执政正义以及公民社会之间的关系。全面阐述了信息时代数据的重要性，如何加强数据的收集、分析和使用以及通过数据开放改进政府治理等问题。这本书给了我一个全新的阅读主题，让我感受到了作为一名教师必须拥有但却正是我们目前缺乏的两种态度。

目前，人类已进入信息社会。人类文明已处于信息时代，人们在因特网上传和下载数据，传统的台式电脑上网更新成了移动终端浏览和传播信息。QQ、微信等通讯软件已然实现手机版，人人、微博、脸谱能够分享即刻心情，电讯服务商正大张旗鼓地争夺客户资源，网络通讯商也大力渲染云服务和大数据时代。不管你愿不愿意，我们已经处在大数据时代。如何在新的时代争取话语权，如何在新的时代维护自身权益，如何在新的时代实现利益最大化，必将成为这个时代中每个国家，甚至每个公民应当思考并付诸实践的重大问题。

一、从美国的发展看美国发展的不足。美国，世界最大的发达国家，借助其自身的优势，已然处于信息时代的领头羊位置。到底是什么原因使得这个建国才两百多年的年轻国家具备如此强大的实力和创新的活力呢？他们具备什么优势？他们成功的秘诀是什么？结合书中分析和历史实践不难得出：适合自身的体制制度、法律、科技、人才、监督是这个年轻国家领跑世界的关键因素。

首先、美国结合本国实际选择“三权分立”的体制制度。政府执法、法院司法、国会立法。政府首脑总统可以提名法官，法院可以宣布总统行为违宪；总统能够否决国会的立法，国会批准总统提名，并可以弹劾、罢免总统；法院可以宣布国会某项法律违宪，国会也有权限弹劾、罢免法官。这种源于法国思想家孟德斯鸠的“三权分立”民主制度适用美国，并契合美国文化社会生态，为美国的发展提供了社会基础。然而，“没有任何一项民主制度是完美的或者万能的，甚至在别的国家成为一种糟糕的制度。（原英国首相丘吉尔）”因此，别的国家必须结合自身国情、民情进行参考，选择符合自身条件和社会发展需要的制度，而决不能照抄。这样，才能满足自身人民需求，推动社会发展。这个观点的论述将在后文讲述“我国国情”中提到。

其次、法律保障。《数据质量法》和《信息自由法》的颁布为美国成为大数据帝国提供了基础的法律保证，也唤醒了美国民众对自身数据权益保护的意识。

第三、美国具备发达的科技支持和广泛的人才支撑。早在上世纪四十年代，第一台电子计算机诞生在美国，二战后大量工程师移民美国等诸多因素为美国的高速发展夯实了人才基础。

第四、美国拥有完善的、职责分明的社会监督体系。民众、社团、新闻媒体时刻注视着政府的一举一动，阳光般的注视成为防治腐败最好的.消毒剂。

世事无绝对。美国虽然借助民主制度、法律保证等优势条件成为信息时代的领头羊，也正是这些“优势”成为了阻碍其发展的“劣势”。突出表现在：（一）“三权分立”的民主权衡看似给美国社会带来了民主、公平、自由的管理体制，实质存在不足，甚至是缺陷。举个简单例子，当政府执法时遇到法律障碍，总统就会递交良法于国会讨论，力争通过。而国会集结的是各党派、各团体、各企业，甚至是各说客的利益集团，各部分之间产生的利益纠纷必然成为良法通过的掣肘。就算是投票表决法案通过，在呈交总统签署的法案里也会放入短时间内难以解决的问题，即“掺沙子”。“沙子法案”必将成为社会发展过程中的阻碍；同时，“旋转门”前后串场的说客们背后强大的利益集团在国会山上说话的语气也是制约民主的制度硬伤。（二）美国严谨却冗杂的司法程序造成了民众不满。上大支矿难便是这一硬伤的突出表现。

二、中国的快速发展与发展中的不足。中国，世界最大的发展中国家，拥有世界最多的人口，最智慧的人民，最悠久的历史。中国的文化吸引着世界的目光。上世纪七十年代末，()中国进行的“改革开放”使中国人民和政府深受裨益。经过三十五年的大胆创新，科学发展，中国已超越日本，成为世界第二大经济体，中国政府在世界的发言权已得到足够的重视，中国人民的聪明才干也得到充分挖掘，中华民族已斗志昂扬地屹立在世界民族之林。

但是，我们不能不承认在大数据时代，中国暂时处于靠后的位置，并且行动相对迟缓。主要表现在：（一）不少地方政府为表政绩，存在“邀功寻赏”、谎报数据行为，导致数据大范围失真。《焦点访谈》曾经报道过多地基层政府的类似行为。例如，国家退耕还林政策涉及资金补贴，某地村干部连续三年虚报数据，最终竟导致所报耕地面积大于该村行政村面积。（二）存在大量应当公开、公布的数据实际并未及时公之于众。就拿近年来炒的沸沸扬扬的晒“三公经费”问题来说，目前仅是一线或二、三线城市才敢于公开，而落实到地、市、县级却姗姗来迟。（三）精确的数据测量与统计工作起步晚，差距大。数据收集方法多以基层上报、被动接受为主，容易“掺水”。

三、结合自身工作和生活实际，发现存在的问题。作为一名从事经济研究工作者，身处于我国经济工作的一线，在进行调查研究的过程中发现了一些机制中或许存在的漏洞或缺陷，正巧反映出我国在大数据时代中所处的不利地位。举例一：如果M先生想在A地购置房产（普通住房），若是首次购房，那么根据税法规定，该项经济活动买方将涉及契税优惠，但是必须要求M先生提供房产局出示的家庭唯一住房证明。漏洞便出现了：假设M先生已经在B地事先拥有一套房产，而M先生身份证件登记在A地，那么M先生便有了在A地成功领取家庭唯一住房证明的可能（前提是A、B两地房产部门信息无法共享）。

这样，“聪明”的M先生在已拥有一套房产的前提下，再次在异地购房仍可享受契税优惠。这将直接导致税款的流失和税赋的不公平，不利于我国税收征管工作，不利于“两度”的提升。堵住这一漏洞的前提条件只有一个房产部门全国信息联网。然而，现实并非如此。举例二：我国正大力兴起的“全民医保”在大数据时代同样不尽如人意。医保卡无法在全国通用，甚至无法在本省内、本市（州）内通用，仍然存在指定医院刷卡。这直接给一些出差在外的居民，亦或是离指定刷卡医院较远的居民带来不便。

四、中国面临发展的机遇与挑战。问题与机遇并存。中国在大数据时代中正面临着巨大的挑战和重大的机遇。问题的存在和挑战的并行必然构成我们在这个时代迎头追赶的机遇：

第一、体制条件。我国是社会主义国家，我国采取的是民族集中制。也就是说，在绝大多数公民认可的良法在立法过程中不会出现像美国那样的利益集团间的博弈，或是“掺沙子”。亦即，被广泛民众认可的良法在我国立法过程中受到的阻碍相对较小。

第二、政策机遇。党的十八大报告明确把“信息化水平大幅提升”纳入全面建设小康社会的目标之一，并提出了走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路。明确要坚持信息化和工业化深度融合，工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。从此，信息化本身（包括大数据发展）不再只是一种手段，而将成为发展的目标和途径；同时提出建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推出信息网络技术广泛运用作为“推进经济结构战略性调整”方案。信息化建设和大数据时代已纳入国家重点战略层面，中国信息化建设正处于巨大的历史机遇期和转折点。

第三、客观因素。我国是互联网大国、手机大国，我国是世界上网民人数最多的国家，巨大的数据产生、消费、使用给我国大数据信息技术的发展提供了坚实的客观条件，我们千万不可停滞不前，相反，要主动出击，迎头赶上。

第四、技术优势。相对于美国，我国拥有充分的客观技术优势----身份证。美国因其文化或历史原因，公民使用的身份标识不统一，这为美国政府进行管理和施行政策提出难题。中国却有着便利的解决方法，因为每位合法中国公民都拥有唯一的身份标识，有了这一技术优势作保障，我国大数据推行拥有巨大便捷。

这就从一定意义上说明了大数据时代已经来临，收集数据，使用数据，开放数据，都是我们需要一一面对的挑战，我们该如何从容应对？我想，唯有积极参与其中，才能紧跟时代脚步，成为社会发展的受益者。综上所述，我认为美国是一个值得我们认真学习的国家。“中国崛起”要求我们有正确的学习态度和敏锐的学习能力。不要有桥不走，硬要下河摸石头。要学习、要上路是我们的当务之急。我们应该以全世界的文明为基础，客观洞悉西方世界，理性思考自身问题，刻苦落实解决方案，才能实干兴邦，才能实现中华儿女心中伟大的民族复兴之梦！诚然，人心、真情、给予、奉献……等等，这些也许很难用数据来衡量，但面对社会未来之世界走向，中国如何应对大数据时代的挑战，我们自己又该从自身、从自己的岗位做哪些改变、哪些突破，这是我们需要，也可以认真思考的问题（注：本文系中国绿色经济博客博主和中国绿色经济圈圈主陈玉荣博士撰写，特此说明）。

篇8：数据管理制度

为规范对数据电脑的使用管理，保证中心数据计算机安全、高效地运行，加强对电脑资料与数据文件的保管、保密和电脑维护工作，特制定以下规定：

1、将数据电脑落实到责任人，数据电脑责任人负责设置进入电脑的密码和进入电脑文件的使用权限，负责人将要做好电脑数据的保密、保管和软硬件的维护工作，要定期或不定期的更换不同保密方法或密码口令。

2、使用权限规定，本数据电脑，使用前需向该电脑负责人报告并说明理由。同时该机只允许本部门人员使用，严禁外人或外部门人员使用本中心数据电脑。因工作原因需要使用的，必须经中心领导许可，方可使用。

3、在使用该机作心理测评时，需登记“数据机使用备案单”经批准，方可使用。测评过程中应由中心工作人员全程陪同并给予指导。

4、电脑操作人员要定期进行病毒库升级、补丁包更新，关闭不必要的端口。该机不能使用其他机子的存储介质（如MP3、U盘、移动硬盘等），并不允许联网（除需上传数据），为保证数据的安全，未经中心领导同意，任何人不得擅自删除、更改、拷贝、打印、输出各种保密数据和相关资料。

5、受测试人员需在老师的指导下使用，并听从中心老师相关安排。

6、受测试人员在做完测试后不得进行其他操作，应立即向老师报告并离开计算机，等待老师进行数据分析。

7、受测试人员有权知晓本人相关测试结果的解释，但要查看原始数据分析资料需经中心领导批准。

篇9：简单的数据

简单的数据整理

教学目标

1．使学生会进行简单的数据整理，能把整理的数据填入统计表．

2．使学生能根据统计表或条形统计图回答简单的问题．培养学生整理数据的能力以及根据统计表、统计图进行数据分析的能力．

教学重点

使学生初步认识统计表和条形统计图，能根据统计表或统计图回答简单问题．

教学难点

能把不完整的统计表和条形统计图补充完整．

教学步骤

一、铺垫孕伏．

“你家有几口人？”

“我们班有多少学生？其中多少男生？多少女生”？

二、探究新知．

1．教学统计表．

出示例1．学生住家的分布挂图（例1图）．

教师指出：这张图是调查了四年级某班学生居住情况后制成的，通过这张图，一眼就可看出哪条街巷有这班学生．

组织学生讨论，怎样做能使回答方便？（将各街人数分别记录下来）

我们可以用画表的方法进行整理．出示下表

街巷名称

学生人数

教师指出：第一栏不填写具体街巷名称，一般留做合计（一共多少人）．

街巷名称

合计

和平一巷

和平二巷

胜利一巷

胜利二巷

东大街

学生人数

4．组织学生根据表回答问题：

哪条街巷住的人最多，是多少？

哪条街巷住的人最少，是多少？

全班共多少人？

5．教学条形统计图．

6．老师先在纵向上注明人数0，5，10（单位：人），再在横向上标明街巷名称，然后根据学生口述，老师在相应地方涂色，制成条形统计图．

7．看条形统计图，回答：住和平一巷的比住胜利二巷的`少几个人．

8．反馈练习：

下图中是同学投垒球的成绩．

姓名

小芳

小丽

小玉

小红

小梅

成绩

14米

16米

12米

18米

15米

（1）左图每格代表多少米？

（2）用图表示每人的成绩．

（3）谁投的最远？

（4）谁投的最近？

带领学生完成表示小芳的成绩的长方形条．其他人的成绩，要求同学们在书中填空完成，并集体订正．

三、巩固发展．

种类

合计

连环画

故事书

科技书

其他

数量（本）

同学们一共拿来了多少本书？根据本数制成条形图，画在下面的方格图上．

回答下面问题：

（1）一个格代表多少本？

（2）哪种书最多？哪种书最少？

（3）科技书比连环画少多少本？

（4）故事书是其他书的几倍？

教师引导学生分组完成．重点引导：合计栏应该怎样填写？学生分组完成时，可以互相讨论研究．教师巡视时重点辅导学习有困难的学生．

2．马拉松比赛的路程是42千米195米．一名运动员用2小时25分跑完全程．这名运动员平均每分钟跑多少米？

提示：先统一单位，利用此题复习“平均”的含义，为下节课学习“求平均数”做铺垫．

四、课堂小结．

五、布置作业．

活动性作业：调查一下四年级各班的人数，填入下面统计表．

班别

合计

一班

二班

三班

人数

（1）哪个班人数最多？

（2）二班和三班比，哪个班人数多？多多少？

板书设计

探究活动

小小采购员

活动目的

1．通过让学生小组活动，培养学生的交流、合作意识．

2．通过让学生实地调查等方式了解物价，提高学生收集数据、获取信息的实践能力．

3．进一步巩固乘法的计算、“单价×数量＝总价”的数量关系等数学知识．

活动准备

结合班级开联欢会采购物品，设计一个购物清单．（下图可供学生参考）

物品

单价

数量

总价

苹果

3元

2千克

6元

香蕉

钢笔

日记本

……

总价

―――

活动过程

1．将全班学生分成若干个小组．

2．对学生可以做出提示：

（2）在活动中，怎样知道每种物品的单价，怎样能清楚、快捷地做出预算，小组内成员的意见如何统一，等等．

篇10：数据科普

大部分的网站，在营销监控上，都采用广告跳转页面的方式，一个空的页面，通过广告代码来表示广告的来源，

数据科普 - 网站数据的营销应用1

。

例如：www.kuqin.com/ ad?=1122334455 这类型是广告页面url常见的链接，这个页面的作用就是记录下自己的URL，自然是包含广告来源的参数，然后页面将其跳转到活动的页面，这个页面几乎不花任何成本。和直接打开目的页面差不多。

当然，也有采用写用户cookie记录的方式，这样的方式虽然可以记录到营销的效果，但是其他数据将少的可怜，所以这里只是这里以这类方式讨论。

为什么不用页面上直接加参数的方式呢？这样还多一次跳转。

相比之下，还是有一些差别的，如果仅仅是很小的静态的html页面或者分析的是存日志的文件，这个差别还不太重要，但是对于大部分活动页面，这个还是有影响到分析结果的差别的。

主要受到影响的，还是记录的准确性，我们采用的都是第三方记录的方式，这段记录的代码是被放在页面最底部的，这就使得页面的记录会有或多或少的丢失，对于早期以静态页面为主的新闻页面上，这个丢失的比例很低，但是在现在各类技术不停的发展的情况下，JS记录的丢失已经增加了，甚至对于普通的动态页面，这个丢失率都可能影响到分析的结果。

不巧的是，营销的页面，富媒体的方式被应用的越来越多，这就使得页面上充满了各类的flash，JS等等，并且页面的大小体积越来越大，同时大部分时候，页面的实现方式也多样化起来，这就使得JS记录的丢失会更加严重。笔者曾经见过很多JS数据记录比apache日志记录少上30%的情况。

总体监控：

1、从某个渠道过来的了多少用户，有多少是成功的，从这个角度看，总体的数据能直接告诉我们，这个活动花了多少成本，赢得了多少利益，

《数据科普 - 网站数据的营销应用1》()。

2、对这个数据的一个细分是，可以把每个活动的一个入口细分，看看每一个投放点的效果，是可以达到什么样的效果。

3、还有一类的监控是某类产品用什么活动推广好，比较集中是是，查询出每个活动销售了几件这个产品。

通过广告进入页面和成功页面记录下来的cookie_ID进行对比，如果这两个cookie_id相同，就至少说明用户用广告进入页面进来，并且完成了操作，而根据广告进入页面的中包含广告代码的参数，就可以知道用户进入的时候，是从哪家网站进来的，看的是哪个活动的宣传,

通过这样连带的关系，自然也就知道了上面所列出的三个内容。

第一个内容比较简单。只需要查询到广告页面上，参数中包含某个广告代码的量的cookie_id的次数和数量。就能知道该渠道带来了多少的用户，而查询广告页面打开时间之后，cookie_id相同，并且当前页面是设定的成功页面的次数，就能知道这些广告带来了多少浏览上的收益。

第二个内容和第一个内容一样，区别只是将一个渠道的多个入扣广告分成不同的广告代码。

第三个内容则是先查询出设定的成功页面的cookie_id，之后反向去查询，这些cookie_id中有哪些是访问了广告跳转页面的，并且分解出其中的广告代码是什么。

这里要注意的有两个要注意的事情：