多特征／多维度分析法简介

数据库基本概念

数据库基本概念 引言 本章的目标是讲解数据库研究人员常常要使用到的一些理论和术语。我所在的工作组集中了一批以开发性能优异的数据库系统为谋生手段的精英，数据库理论乍看起来与我们的具体工作相距甚远。 是否很有必要学习有关数据库理论方面的知识可能是留给你思考的一个问题。我们说，理解一种技术的基本原理是非常重要的。这就好比把你的汽车交给一个不懂火花塞工作原理的机械师，或是坐在一架由不懂飞行理论的驾驶员的飞机上。如果你不懂数据库设计的相关理论，又怎能指望用户登陆门请你设计系统呢？ 研究人员所用的某些术语和概念令我们感到困惑，部分原因是数学基础的问题。有一些术语，大多数程序员理解为一种含义，而实际上是完全不同的另一种含义。为了能设计合理的系统，了解关系数据库理论是十分重要的。 为了搞清楚研究人员的专业术语，我们需要学习一些关系数据库理论中较浅显的内容，并且同我们所熟知的SQL概念进行比较。许多书中都讲解了这些内容，所以并不打算过于深入地探讨理论。我们只提供一些基本且实用的数据库概念。 本章将主要从面向SQL的角度介绍关系理论。我们将常常涉及相关理论的具体实现，尽管这超出了本书的范围，但却是难以避免的。然而我们不会陷入实现的细节，仅仅给出一个概述。更进一步的内容，参看第一章提到的参考书目。 在本章中，我们将会看到下列内容： ?关系模型——考察相关的技术术语：我们将在后面的章节中构造它们 ?其他数据库概念的定义 关系模型 正像第1章中提到的，E.F.Codd早在1970年就提出了关系模型的概念。在这一节中，我们将从SQL Server 的角度出发，考察一些在关系模型中比较重要的内容。 正像我们所看到的那样，SQL Server 与关系模型有很多共性的东西，但

管理会计应用指引第405号——多维度盈利能力分析

附件3： 管理会计应用指引第405号——多维度盈利能力分析 第一章总则 第一条多维度盈利能力分析，是指企业对一定期间内的经营成果，按照区域、产品、部门、客户、渠道、员工等维度进行计量，分析盈亏动因，从而支持企业精细化管理、满足内部营运管理需要的一种分析方法。 第二条多维度盈利能力分析主要适用于市场竞争压力较大、组织结构相对复杂或具有多元化产品（或服务）体系的企业。企业应用多维度盈利能力分析工具方法，还应具备一定的信息化程度和管理水平。 第二章应用环境 第三条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应遵循《管理会计应用指引第400号——营运管理》中对应用环境的一般要求。 第四条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应按照多维度建立内部经营评价和成本管理制度，并按照管理最小颗粒度进行内部转移定价、成本分摊、业绩分成、经济增加值计量等。 管理最小颗粒度，是指企业根据实际管理需要与管理能力所确定的最小业务评价单元。

第五条企业应用多维度盈利能力分析，通常需构建多维度盈利能力分析信息系统、模块或工具，制定统一的数据标准和规范，及时、准确、高效地获取各维度管理最小颗粒度相关信息。 第三章应用程序 第六条企业进行多维度盈利能力分析，一般按照确定分析维度、建立分析模型、制定数据标准、收集数据、加工数据、编制分析报告等程序进行。 第七条企业应根据组织架构、管理能力，以及绩效管理、销售管理、渠道管理、产品管理、生产管理、研发管理等管理需求，确定盈利能力分析各维度的类别，通常包括区域、产品、部门、客户、渠道、员工等。 第八条企业应以营业收入、营业成本、利润总额、净利润、经济增加值（EVA）等核心财务指标为基础，构建多维度盈利能力分析模型（见附录1）。 业财融合程度较高的企业可将与经营业绩直接相关的业务信息，如销售量、市场份额、用户数等，纳入多维盈利能力分析模型。 金融企业在构建多维度盈利能力分析模型时，可加入经风险调整后的经济增加值（EVA）、风险调整资本回报率（RAROC）等指标。 第九条企业应根据盈利能力分析各维度的分类规则和所构建的分析模型制定统一的基础数据标准和数据校验规则，保证各维度盈利能力分析数据基础的一致性和准确性，并通过系统参数配置、数据质

游戏数据分析维度、方法

游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币 运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率

2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率 2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量

多角度引导学生深入解读文本

多角度引导学生深入解读文本 文本是我们语文课堂教学的一种凭借，是学生学习语文知识、提高语文素养的一个载体。既然是一个载体，老师在教学中就要引导学生充分利用文本，真正走进文本，深入解读文本，在阅读中感悟体验，逐步提高自己的语文素养。所谓的文本解读是读者阅读文学作品时凭借感受力和想象力而披文入情、动情关照的独特的精神活动。文本解读不但要解读文本的字面意，更要体会文本的字中意、字外意。 一、把文章还原到历史中，站在作者的角度阅读文本 孟子曾经说过：“读其书，颂其诗，不知其人，可乎？是以知人论世也。”要想成功解读文本，追溯作者的写作目的或写作背景，应该首当其中。因为作家要表达思想，抒发情感，一定要有一个空间。作者所选取的自然的、生活的图景，经过思想的渗透、情感的倾注，就不再是原先的个别的生活图像的复现，而形成了有情有境、能诱发读者想象和思考的一种典型生活空间，一种艺术境界。当教师通过语言和直观手段，引导学生进入这种境界，让学生试着站在作者的角度阅读文本，学生便会产生与作者所抒发的情感相似的或者相一致的情感体验。如在讲《背影》一文时，一定要让学生明白，这次分别发生在1917年的南京浦口车站，“当时祖母刚刚去世，父亲又失业了，家中变卖典质，还了亏空，又借钱办了丧事，家境十分惨淡”。只有了解了这些，学生才有可能设身处地地站在作者的角度，去体验作者的感受：分别那一刻，社会的动荡、家境的惨淡、前途的渺茫、生存的无助，这一切都如同千斤重担压在父亲的心头。就在这种处境之下，父亲事事以儿子为中心，处处为儿子做考虑，尽自己最大的努力，去保护儿子，安慰儿子。这样， 学生才可以理解父亲那深刻的爱。 二、教师要深入解读文本，读出个性化的见解 语文教材中的文章，文质兼美，意蕴深远，作为语文老师，首当应以一个学习者的身份，和字面上的文本及文本后面的作者认真对话，静心凝神地加以研读，做好解读文本的第一人。教师高屋建瓴，方可引导学生正确解读文章。教师在解读文本时，要深入思考，能找到打动自己的点，能读出文章的文眼，能思考出自己教学的文眼，读出自己个性化的见解，这样，教师在课堂教学中，才能够很好地引导学生解读 文本读出自己的感受。 如在讲《背影》时，我抓住一个“攀”字，引导学生体会父亲攀爬月台的艰难与努力，想象那一瞬间父亲的面部表情，从而挖掘出父亲背影中蕴含着对儿子多少的爱；在讲《幽径悲剧》时，我抓住“微笑”一词，我引导学生想象：茂盛的紫藤萝下半部分已经被砍断了，失去了生存的机会，上面的花儿却不知道，依然在向世人绽放着最灿烂的微笑，学生可以想象出在以后几天里，鲜艳的花朵是怎样一点一点地枯萎，一点一点地失去生命。从而更深刻的理解深爱着紫藤萝的作者，把它当作精神支柱的作者，看到这一幕，是多么地痛心！在想象的画面中，让学生真切地感受到紫藤萝的不幸。 三、在有层次的教学设计中解读文本 课堂教学是在教师指导下的一个有组织、有计划、有步骤的学习活动。这就要求教师要精心设计教学过程。同时因为学生的生活经历和已有知识经验是有限的，课堂学习时间是有限的，这就决定着学生的自主探究、自主发展应该是简约的，是在教师的适度引领下进行的，这样，学生的体验和感悟才可能更加深刻，课堂教学目标的达成度才可能更高。因此，教师要在自己个性化解读文本的基础上，抓住文本的核心内容，精心设计一两个有层次、有价值的问题，引导学生静下心来，细细的品读文本，咀嚼语言，体验作者的经历与感受，从而收获自己的人生感悟。如在教《藤野先生》一文时，我设计了四个层次的问题：找到“伟大”，说说鲁迅对藤野先生的评价，引导学生切入文章；探究“伟大”，说说我们眼中的藤野先生，引导学生品读文章，说说自己对藤野先生的评价与感受；深化“伟大”，说说鲁迅心中的藤野先生，引导学生联系鲁迅出国的目的、当时的背景，从而站在鲁迅的视角来看藤野先生；提升“伟大”，说说我们心中的鲁

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7

知识产权本质的多维度解读(作者：吴汉东)

知识产权本质的多维度解读 吴汉东 内容提要 从价值目标和制度功能的多维角度出发,可以对知识产权的本质进行不同的描述:在私人层面,它是知识财产私有的权利形态;在国家层面,它是政府公共政策的制度选择;在国际层面,它是世界贸易体制的基本规则。上述三个范畴并非是知识产权的全部品性,但或许是关于知识产权本质的基本认识。 关键词 私权 公共政策 国际贸易规则 在民事权利制度体系中,知识产权是与传统的财产所有权相区别而存在的。英文 Intellectual Property 、法文 Propri t Intellectuale 、德文 Gestiges Eigentum ,其原意是 知识(财产)所有权 或 智慧(财产)所有权 。将一切来自知识活动领域的权利概括为 知识产权 ,最早见之于17世纪中叶的法国学者卡普佐夫的著作。后来,比利时著名法学家皮卡第发展了这一理论,将知识产权视为一种特殊的权 利范畴,并以此区别于物的所有权。 作为法律制度的知识产权,其立法目的在于保护智力创造者的权利,维系社会正义;促进知识广泛传播,有效配置智力资源。这即是正义与效益的双重价值目标。知识产权的各项基本制度,围绕着上述法律价值目标,发挥着保护权利、平衡利益、促进科技进步和经济增长的社会功能。基于价值目标与制度功能的多元化,我们可以从不同方面来认识知识产权的本质。 一、私人语境下的知识产权:知识财产私有的权利形态 世界贸易组织的 知识产权协定 在其序言中宣示 知识产权为私权 ,以私权名义强调知识财产私有的法律性质。权利本体的私权性是将知识产权归类于民事权利范畴的基本依据。所谓私权,即私的权利,可以从以下几个方面来理解:第一,它是私人的权利。这里的私人,特指民事法律关系的主体,即处于平等地位的人。当国家以民事主体出现时,其与其它民事主体之间也是平等关系。第二,它是私有的权利。这里的私有,意指民事权利为特定民事主体所享有,是特定人享有的私人权利,而不是一切人同享的公共权利。第三,它是私益的权利。这里的私益,也就是与公益相对应的个人利益。根据私法的原则,允许 个人根据自己的意愿形成相互之间的经济关系和其它关系 ,追求合法的私利。知识产权归类于私权,在于它具备私权的一般确认标准:它是 关于私人利益方面的各种权利 (利益说);是 关于 平等主体相互之间的权利 (关系说);是 私法上所确定的权利 (法律说)。 可以认为,知识产权的产 生、行使和保护,适用于民法的基本原则和基本规则。离开了民事权利体系,知识产权就会成为无源之水、无本之木,无法找到其相应的归属。97 参见 中华实用法学辞典 ,吉林大学出版社1988年版,第326页; 北京大学法学百科全书 (宪法 行政法学卷),北京大学出版社 1999年版,第149页。 [德]米 科斯特: 私法自治及其限制 ,载 中德经济法研究所年刊 ,1994年第5期,南京大学出版社1994年版。[苏]E A 鲍加特赫等: 资本主义和发展中国家的专利法 ,载 国外专利法介绍 ,知识出版社1980年版,第2页。中南财经政法大学教授,博士生导师。

多维数据库维度层次的理解

多维数据库维度层次的理解 多维度数据库是按照多维数据模型的思想来建立的。而一个多维数据模型是由多个维度和实事组成。维度是多维数据模型中非常重要的概念，要进行多维分析、编写高效准确的MDX 查询，首先要对维及其维度的概念分层有比较深刻的理解。 维是描述事实的角度，也即观察数据的角度。一个多维数据模型通常都包含多个维度。比如：描述企业的销售信息这样一个事实，我们就可能要用到客户维度、时间维度、产品维度、仓库维度等。在多维数据库中，维度表的来源通常都是关系数据库中的基础数据表，如上面提到的客户维度就来自关系数据库中的客户表，产品维度就来自关系数据库中的产品表等等。而这些维度表除了与事实表相关联的键属性以外还有很多其它的数据表属性。在基于关系数据库的查询中，我们可能更多的关注表之间的关系。而在多维数据库中，应该把思维改进一下，应该理解和注意维度属性之间的关系，分析维度中每个属性之间的关系。而维度属性之间的关系就引出了本文的中心——维度层次。 还是上面那个企业销售的例子，对于客户维度，除了键属性外，可能还会有客户的名字属性，所在国家，所在城市以及省，性别，教育情况，职业等信息。通过分析这些属性的值，可以发现：城市是属于某个省的，而省又是属于某个国家的，所以在这些属性的值中就表现了一种层次关系。分析这个层次结构如下图： 图一：客户维度属性层次分析图 上图中左边是客户维度表中国家属性，城市属性和省属性所组成的层次表示，右边就是这几个属性的值之间的关系。在SSAS中，图中左边的部分表示一个层次，这个层次由四个级别组成，这四个级别分别是：国家，省，城市和客户。在这个层次中国家是粒度最大的级别，客户是粒度最小的级别。在进行多维数据分析的时候，我们就可能会在这个层次的不同级别上进行综合或分析，上卷或下钻。 维度中的层次关系有的时候是隐含的，由数据的意义表示。所以维度层次有的时候可以自动生成，但更多的时候是人为定义的。对维进行概念分层使得我们可以在任意的抽象级别分析数据。 在SSAS中有一些与层次相关的函数，要利用好这些函数，其前提就是要理解维度的层次结构。这些函数我将会在另一篇文章中介绍。

保罗·利科文本理论的多维度诠释

保罗·利科文本理论的多维度诠释 法国诠释学家保罗·利科的哲学思想十分丰富,其研究涉及的内容广泛。国内外对利科思想的研究主要集中在哲学层面,从文学理论视角对利科的研究较少,但是利科诠释学思想丰富的内涵与意蕴给文学理论的研究提供了更具深度的研究空间。 利科在不断的反思中调和理论之间的冲突,将对理解的讨论从认识论层面最终推进到存在论层面。实质上,利科对象征、神话、精神分析、隐喻和叙事等方面的诠释最终都指向文本。 本文从隐喻、象征和叙事三个维度对利科的文本理论进行探究,并在对文学作品的分析中验证其理论的有效性和可操作性。论文的主体部分包括三章。 第一章探讨的是使文本具有生命力的隐喻。首先隐喻和文本是具有内在同一性的,两者共同的基础是话语,而且都涉及解释和理解的问题,更重要的是两者都是对世界的重新描述并指向可能的文本世界。 同时,隐喻结构也赋予了文本张力,文本的张力就在“是”与“不是”之间。此外,隐喻在新的语境下不断进行语义更新,隐喻话语也在不断的诠释中产生新的意义并赋予文本以更强的生命力。 第二章探讨的是丰富文本内涵的象征。象征分为神话的、梦的和诗的象征。 神话象征具有始源性特征,它给文本带来丰富的意向。梦的象征指向精神分析,被利科称为欲望的语义学,指涉文本潜在的意义,对文本潜在内涵的分析丰富了对文本的理解。 诗的象征不仅丰富了文本内涵,也为文本诠释提供了丰富的可能性,更重要的是它导致了思想。第三章探讨的是体现文本延展性的叙事。

叙事依赖于时间,利科认为过去、现在和未来是存在于人的思维之中的,时间对于人来说是时间经验,而文本是时间经验传递的场所,因此叙事的暂时性因文本得以延展;情节展现的是对行动的模仿,三重模仿对应的是文本的构型。三重模仿在思维的运动中延伸,指向的是对叙事的再理解,同时也是对文本的再理解,因此文本不是封闭的,文本在解释的循环中指向可能的文本世界。 通过从隐喻、象征和叙事三个维度对利科文本理论的分析,一方面扩大了隐喻、象征和叙事的的内涵,指向更广泛的文本;另一方面,利科经由认识论的迂回探讨确认了文本的本体论地位,指向文本世界的存在论层面,文本不再仅仅是可被阅读和理解的产物,文本是对世界的重新描述,并指向可能的文本世界。读者世界与文本世界遭遇时,人们在这可能的文本世界中获得新知,并重新认识自我。 利科的文本理论在文学文本分析和人的自我理解之间构建了直接联系,同时也凸显了语言和文本在人对存在的理解中所具有的不可替代的本体论意义。

《台阶》综述：追求文本解读的多元多维

《台阶》综述：追求文本解读的多元多 维 姜毅 李森祥的小说《台阶》一经发表就获得好评，并在众多读者中引起了广泛和较为强烈的反响，先后人选人教版全国统编语文教材、苏教版语文教材和鲁教版语文教材，与中学语文教学结下了不解之缘。 李森祥本人在谈及小说《台阶》的创作缘起时说：“中国文学不乏众多栩栩如生或伟大或平凡的母亲形象，但父亲形象令人遗憾地缺位！……即使涉及父亲形象，也往往是板着严厉的面孔，维护着中国持续数千年之久的宗法传统，他们或平面或病态，缺乏人性的温暖与光彩。”①这种“君臣父子”道统背景下的父亲形象显然是不令人愉快的，作家渴望通过对这种僵化和呆板的父亲形象的打破来触摸亲情和人性的温柔底色。通过这个新形象的建构，作者希望能够深入解读人物的精神背景，读出父亲形象的丰富性和情感的复杂性。 一、文本研读：还原小说人物的丰富性 对小说《台阶》的研究和解读总体来看，共同指向小说人物丰富意蕴的分析与挖掘：(1)“父亲”形象解读；(2)小说主题研究；(3)体裁和语言研究；(4)细节描写研究；(5)小说结尾问题研究。我们分别从这五方面出发，对相关研究做一梳理，以期勾勒出《台阶》文本研究的总体现状。 (1)“父亲”形象解读 小说中的父亲既有传统父亲严厉威严的一面，又是作者理想亲情的某种寄托，因此在这个“父亲”的身上存在着巨大的审美张力，具有比较丰富的阐释空间和余地。 朱月君指出，小说在提及乡亲对台阶的看法时“乡亲们在一起常常戏称：你们家的台阶高！”，这里的“戏称”实际上是对台阶象征意义的否定和嘲弄，父亲并没有如期望的那样因为高台阶而得到真正的尊重，父亲“若有所失”的根本原因是台阶所代表的封建狭隘的等级观念的瓦解。父亲“所追求的不过是形式上的提高身份而已”，这种虚妄的等级观念最终只能如同在父亲头顶飘来飘去的“一片片旱烟雾”般烟消云散。这不仅是父亲一个人的悲剧，更是中国封建传统给广大

数据库的4个基本概念

数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码 实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型（数据模型的一种，最重要的一种） 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation)：一个关系对应通常说的一张表。 ?元组(Tuple)：表中的一行即为一个元组。 ?属性(Attribute)：表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。 ?码(Key)：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain)：一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。

结构化面试中综合分析题目的解题技巧——多维度法

结构化面试中综合分析题目的解题技巧——多维度法 综合分析能力是公务员结构化面试中的重要测评要素，无论是在国考中还是在各个地方考试中，综合分析能力可以说都是必考察的一种能力，在有的地方考试中，甚至有“得综合分析者，得天下”之说，它的重要性，由此可见一斑。反应到题目当中，综合分析能力一般是通过一个社会现象或者观点来考察大家的综合和分析能力。诸如：“谈谈你对地沟油、苏丹红的看法。”；“俗话说‘三个臭皮匠赛过诸葛亮’，谈谈你的看法”。 在考官评分考核中，对于综合分析能力是这样定义的：对事物能从宏观方面进行总体考虑；对事物能从微观方面对其各个组成部分和要素进行考虑；能注意到整体和部分之间的相互关系。所以综合分析题目主要考察的是大家分析和解决问题的能力，一方面，要求考生能够从宏观上把握整个事物，另一方面，又能从微观上把握事物的各个组成部分和组成要素。只有如此，才能把一个综合分析题目回答的理据兼有，点面俱全，才算答的好。 但是很多同学在回家综合分析题目时，经常会遇到一个共性的问题：没话可说。但是为了凑时间，又不得不说，就出现了一句话反反复复地说。给人一种言之无物、空洞苍白的感觉。怎么来克服这一问题呢？ 在这里给大家提供一个方法，多维度答题法。所谓的多维度，意思也就是说对于一个社会现象或者一个观点，我们可以从不同的角度来考虑问题。每一个角度就可以构成我们答题的一个方面。这样，对于每一个方面，我们就不必过多的阐述，也就巧妙地化解了“无话可说”的尴尬局面。 诸如这道题目：80后的小男孩宋华，6岁的时候父亲去逝了，15岁的时候母亲瘫痪了，但他微笑面对生活，终于考上大学，并带着母亲上大学，他的事迹被媒体报道之后引起了巨大反响，对此，你怎么看？ 很多考生在回答这个题目的时候，把注意力都集中在宋华面对困难时的坚强、乐观上，反反复复阐述这个观点，导致说者“无意”，听者“无心”。如果我们采用多维度法来解析这个问题，就可以把这个问题分析的既条理又清晰。对于一个社会现象，如果采用多维度法来解决问题，首先，需要考生明确题目本身说的什么，其次，题目所说的情况背后反映的什么问题，再次，考生还可以考虑一下题目情况反映的问题怎么解决。这样就能有理有据的把这个问题分析清楚。还以这个题目为例，题目中说宋华面对种种困难，选择了微笑面对，最终实现了带着母亲上大学的梦想，这就透露给我们两个讯息：一个是宋华面对困难时所表现出来的坚强、乐观、向上；另一个是宋华带着自己的母亲上大学，体现了其孝的思想。这样我们答题中就可能会出现这两个角度。但是考生可以再深层次地结合当今社会现实考虑一下，那就是社会对于家境贫困的学生应该做些什么？当然，在困难面前我们希望更多的宋华出现，但是面对他们在生活和学习中遇又到的困难，社会难道就可以无动于衷吗？很显然是不行的。那这个考虑就可以成为我们答题的有一个角度。所以对于这个题目，我们可以这样回答：题目当中提到的80后小男孩宋面对生活中的磨难，没有悲观丧气，而是微笑面对，克服种种困难，带着母亲圆了自己的大学梦。我是这样看的： 第一，宋华身上体现出的乐观，坚强，勇敢，是其高尚人格的自然流露，是对我们传统优秀精神文化的传承和坚守，为我们尤其是青少年树立了光辉的榜样和典范，值得我们每个人去赞扬，去学习。 第二、宋华带着母亲上大学，体现出了宋华身上“百善孝为先”的优秀品格，在其成长的整个过程中，对瘫痪的母亲不离不弃，这种精神，可歌可泣。 第三、我认为这个现象也从侧面凸显出了我们社会保障制度的不完善。改革开放以来，我国的社会保障制度建设取得了很大的进步，但是仍然存在很多亟待完善的地方，如对农村人口，贫困人口，弱势群体等存在着覆盖面窄，覆盖率低，政府财政投入少等问题，尽快完善我国的社会保障制度，已经成为促进我国经济社会文化发展过程中必须要重视和解决的一个问题。 第四、这个社会现象也让我意识到发展慈善公益事业势在必行。缩小贫富差距，实现社会公平，除了政府需要作出大量努力之外，慈善公益组织也发挥着重要的作用，但是由于起步晚，

管理会计应用指引第405号——多维度盈利能力分析

附件3： 管理会计应用指引第405 号——多维度盈利能力分析 第一章总则 第一条多维度盈利能力分析，是指企业对一定期间内的经营成果，按照区域、产品、部门、客户、渠道、员工等维度进行计量，分析盈亏动因，从而支持企业精细化管理、满足内部营运管理需要的一种分析方法。 第二条多维度盈利能力分析主要适用于市场竞争压力较大、组织结构相对复杂或具有多元化产品（或服务）体系的企业。企业应用多维度盈利能力分析工具方法，还应具备一定的信息化程度和管理水平。 第二章应用环境 第三条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应遵循《管理会计应用指引第400 号——营运管理》中对应用环境的一般要求。 第四条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应按照多维度建立内部经营评价和成本管理制度，并按照管理最小颗粒度进行内部转移定价、成本分摊、业绩分成、经济增加值计量等。 管理最小颗粒度，是指企业根据实际管理需要与管理能力所确定的最小业务评价单元

第五条企业应用多维度盈利能力分析，通常需构建多维度盈利能力分析信息系统、模块或工具，制定统一的数据标准和规范，及时、准确、高效地获取各维度管理最小颗粒度相关信息。 第三章应用程序 第六条企业进行多维度盈利能力分析，一般按照确定分析维度、建立分析模型、制定数据标准、收集数据、加工数据、编制分析报告等程序进行。 第七条企业应根据组织架构、管理能力，以及绩效管理、销售管理、渠道管理、产品管理、生产管理、研发管理等管理需求，确定盈利能力分析各维度的类别，通常包括区域、产品、部门、客户、渠道、员工等。 第八条企业应以营业收入、营业成本、利润总额、净利润、经济增加值（EVA ）等核心财务指标为基础，构建多维度盈利能力分析模型（见附录1）。 业财融合程度较高的企业可将与经营业绩直接相关的业务信息，如销售量、市场份额、用户数等，纳入多维盈利能力分析模型。 金融企业在构建多维度盈利能力分析模型时，可加入经风险调整后的经济增加值（EVA ）、风险调整资本回报率（RAROC ）等指标。 第九条企业应根据盈利能力分析各维度的分类规则和所构建的分析模型制定统一的基础数据标准和数据校验规则，保证各维度盈利能力分析数据基础的一致性和准确性，并通过系统参数配置、数据质量管控等在信息系统中予以实施。 第十条企业应根据管理最小颗粒度确定数据源的获取标准，并从信息系

浅谈多维度创作和多维度阅读的习惯

浅谈多维度创作和多维度阅读的习惯 标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

浅谈“多维度创作和多维度阅读”的习惯 自从德国教授姚斯提出“接受美学”概念以来，现代文艺理论便开始把传统的只关注作者的文艺理论打破了。人们的创作将不仅仅关注写作的文本，而更关注读者的感受。特别是网络文学对读者、电影和音乐等文艺作品对西瓜群众反馈的事实刚好说明了这一点。我国古代伟大的文艺批评家刘勰在《文心雕龙·知音》中就提到：“是以将阅文情，先标六观：一观位体，二观置辞，三观通变，四观奇正，五观事义，六观宫商。”就要求对文学的批评要“六观”。其实，无论是“接受美学”，还是“六观”批评，笔者认为概括为多维度的创作和多维度的阅读似乎更合适。 什么是维度？它其实是物理学家爱因斯坦在《广义相对论基础》提出的一个物理学概念，也就是由长宽高三维，乃至加上时间等以上造成的四维等等更多维的空间。相对于文学艺术而言，笔者借用这个概念特指：文艺创作和阅读的多角度、多视点、多层次、多思维的创作和阅读方法。 为什么要谈多维度创作和读者的多维度阅读习惯？笔者认为所有的文艺作品，作者的创作动机一定是给别人看的。当然，或许会有作家们说，我只关注我自己的创作，因为我要征服读者！更有作者会说，我的作品是给以后的二十年、乃至三十年的自己看的。而事实上“二十年、乃至三十年后的自己”却早已不是现在的自己，而是另外一个地地道道的“读者”、另外一个“别人”。所以说到底，我们还是创作给别人看的。我国着名的诗歌理论批评家吴思敬老师在他的《诗歌基本原理》一书中，把读者对诗人产生的作用概括为三点：一是诗作通过读者的阅读才获得生命。二是，诗人对读者期待心理的预测制约着创作。三是，诗人根据读者的反馈信息而调整创作。我认为把这里的诗扩大成文学作品或者文艺作品也是完全适用的。所以我认为要谈多维度创作就必须也把多维度阅读合在一起来说。笔者认为多维度的创作和多维度的阅读主要存在以下几个现象： 一是作者有意识的多维度创作。

数据库的基本概念

1.关系的基本操作：选择、投影、并、差、笛卡尔集。 2.声明变量的语句：declare @XXX (XXX为变量名称) 3.判断并发调度的正确性： （1）可串行性的调度：多个事务的并发执行是正确的，当且仅当其结果与某一次串行的执行这些实物的结果相同。 （2）可串行性：是并发事务调度的准则。按照这个准则，一个给定的并发调度，当且仅当他是可串行化的才认为是正确的调度。 4.事物的四个特性：原子性、一致性、隔离性和持续性。 5.定义视图： Create view <视图名称>[（列名）[，（列名）]] As <子查询> [with check option] 6.关系数据理论： 7.范式： （1）第二范式：若R∈1NF，且每一个非主属性完全依赖于码，则R∈2NF （2）第三范式：非主属性中不存在传递关系。 8.角色、权限 （1）创建角色：create role <角色名> （2）给角色授权：create <权限> on <对象类型> 对象名to 角色。 9.设计中概念模型描述什么：实体、属性、码、实体型、实体集、联系。 10.关系的完整性：实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性。 11.读锁和写锁的定义： （1）写锁：又称“排它锁”，若事物T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事物都不能对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。 （2）读锁：又称“共享锁”，若事物T对数据对象A加上S锁，则事物T可以读A但不能修改A，其他事物只能对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。 简答： 1.关系模式：判断是第几范式，分析指出主键、外键P175 例题4 2.举例说明参照完整性（外键取值的几种情况）P49例题1，例题2，例题3 3.数据库的设计步骤、任务。 （1）需求分析（2）概念结构设计（3）逻辑结构设计（4）物理结构设计 （5）数据库实施（6）数据库运行和维护 4.描述并发调度中锁的概念、作用 （1）概念：事物T对某个数据对象操作之前，先向系统发出申请，对其加锁。加锁后的事物T就对该数据对象有了一定的控制，在事物T释放它的锁之前，其他的事物不能更新此数据对象。 （2）作用：解决了事物并发过程中可能出现的丢失修改、不可重复读、读“脏”数据。

译林版小学《英语》教材的多维度解读

译林版小学《英语》教材的多维度解读 □李巧玲 【摘要】正确、有效地解读教材是教师设计教学、选择合适的教学方法的前提。解读教 材不仅要解读文本的表面信息，还要关注单元话题、图片信息、文化背景等内容之间的联系。 要多维度地解读教材，可以从以下五个方面入手：解读单元话题，突出语言功能；分析文本体 裁，领会编者意图；联系上下文分析，理解文字寓意；挖掘图片信息，拓宽教材内容；了解文化 背景，延伸教材深度。以此真正用活教材，用好教材，为英语课堂的有效开展奠定基础。 【关键词】教材解读；单元话题；体裁；文化 教材是课程教学资源的核心内容，是学生学习和教师教学的重要内容和手段，也是将课程理念转换为课堂学习活动的重要媒介。因此，教师必须要有课程意识，跳出教材的局限，做到“用教材教”而不是“教教材”。同时还要基于课程标准，结合教学实际，充分考虑学生的现实水平和实际需要，为他与表演；2.语音准确，注意语调变化；3.声情并茂，声音洪亮；4.表达流利，表演结束后选出自己最喜欢的木偶表演场景。具体教学片段如下。T:At the Animal show,we can perform some programs.Here are four programs.They are:●Program 1：Sing and chant.请你用动物木偶表演一首我们学过的歌曲或歌谣。●Program 2：Model show.请你用动物木偶为我们展示它的身体部位，并用“Look at my...It ’s...”句型进行介绍。●Program 3：请你用动物木偶和同伴演个双簧，一个木偶在后面说话，另一个木偶在前面表演所说的内容。●Program 4：以A short play 表演绘本故事。学生分为四人一组，教师要求各组组长抽取节目单，并按照要求组织小组成员表演节目。节目表演完之后，教师要求学生利用评价表，根据评分要求给每个节目打分，达到一项要求得一颗星，达到全部要求得三颗星，成绩优异的小组的每位成员获得一张点赞卡。 （三）期末综合展评 成果性评价也被称为终结性评价，是指在一个学习阶段末对学生学习成果的评价，小学一、二年 级话题式情趣课程的评价主要以free talk 口语评价形式为主。这一评价会对学生听、说、读、唱、演和 综合语言运用能力等多方面进行综合检测。教师提供一种轻松的氛围，让学生展示自己的多方面 能力，最终依据六个Topic ，就课堂free talk 表现、展演表现、期末口语成绩三个方面对学生进行综合评价。 总体来看，小学一、二年级英语话题式情趣课程以话题建构为内容，以情趣激发为目标，以“歌曲+儿歌+绘本+展演+动画”为主要形式。它通过 菜单式网上选课、走班式课程实施，利用过程性、发展性及成果性的三维评价体系，使学生在学习过程体验中，具备了初步的语言技能、语言知识和英语交际能力，初步养成了学生的英语思维品质，为后续的英语学习打下了坚实的基础。 （浙江省宁波市奉化区岳林中心小学315020）教学月刊·小学版2018/5综合JIAOXUEYUEKANXIAOXUEBAN 课堂新 探 30

数据库维度的基本概念

基本概念： 1.多维数据集： 多维数据集是联机分析处理(OLAP)中的主要对象，是一项可对数据仓库中的数据进行快速访问的技术。多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。 2.xx(dimension)： 是多维数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描述数据的分类的有组织层次结构(级别)。这些分类和级别描述了一些相似的成员集合，用户将基于这些成员集合进行分析。 3.度量值： 在多维数据集中，度量值是一组值，这些值基于多维数据集的事实数据表中的一列，而且通常为数字。此外，度量值是所分析的多维数据集的中心值。 即，度量值是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数字数据。您所选择的度量值取决于最终用户所请求的信息类型。一些常见的度量值有sales、cost、expenditures和productioncount等。 4.元数据： 不同OLAP组件中的数据和应用程序的结构模型。元数据描述OLTP数据库中的表、数据仓库和数据集市中的多维数据集这类对象，还记录哪些应用程序引用不同的记录块。 5.级别： 级别是维度层次结构的一个元素。级别描述了数据的层次结构，从数据的最高(汇总程度最大)级别直到最低(最详细)级别。 6.数据挖掘：

数据挖掘使您得以定义包含分组和预测规则的模型，以便应用于关系数据库或多维OLAP数据集中的数据。之后，这些预测模型便可用于自动执行复杂的数据分析，以找出帮助识别新机会并选择有获胜把握的机会的趋势。 7.多维OLAP(MOLAP)： MOLAP存储模式使得分区的聚合和其源数据的复本以多维结构存储在分析服务器计算机上。根据分区聚合的百分比和设计，MOLAP存储模式为达到最快查询响应时间提供了潜在可能性。总而言之，MOLAP更加适合于频繁使用的多维数据集中的分区和对快速查询响应的需要。 8.关系OLAP(ROLAP)： ROLAP存储模式使得分区的聚合存储在关系数据库的表(在分区数据源中指定)中。但是，可为分区数据使用ROLAP存储模式，而不在关系数据库中创建聚合。 9.混合OLAP(HOLAP)： HOLAP存储模式结合了MOLAP和ROLAP二者的特性。 10.粒度： 数据汇总的层次或xx。 11.聚合|聚集： 聚合是预先计算好的数据汇总，由于在问题提出之前已经准备了答案，聚合可以改进查询响应时间。 12.切块： 由多个维的多个成员限定的分区数据，称为一个切块。 13.切片(slice)： 由一个维的一个成员限定的分区数据，称为一个切片。

大数据概述及基本概念

考试：大数据概述及基本概念 试卷年份：2015年 题量：10题 答题时间：分钟 总分：100分 合格线：60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B

C D 正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（） A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（） A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）

A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确 9 【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确

基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法及系统与设计方案

图片简介: 本技术涉及SEO数据分析技术领域，介绍了一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，包括：设置多个搜索引擎优化标签存储在指定的服务器内并，生成第一系统，将目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中；客户端根据页面类型从服务器中选择相应的页面模板，将第一系统中存在的数据信息在页面中生成指定的占位符，并使用关键词来替换生成的第一占位符。本技术采用多维度的方式对数据信息进行互联，使得数据之间可以完成共享的目的，而且能够根据不同产品页面来设置专用的搜索引擎优化标签模板，优化生成网页的元信息标签，对于搜索引擎优化的管理具有极大地促进和帮助作用，具备一定的市场推广前景。 技术要求 1.一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，包括： 设置多个搜索引擎优化标签存储在指定的服务器内并，生成第一系统，将目标数据从第 一系统添加至目标当前的数据库中； 客户端根据页面类型从服务器中选择相应的页面模板，将第一系统中存在的数据信息在 页面中生成指定的占位符，并使用关键词来替换生成的第一占位符；

通过服务器来获取与目标数据相互关联的第二系统，并控制获取的目标数据库向第二系统中发送指定的目标数据信息，并使用关键词来替换生成第二占位符； 将通过第一系统中生成的第一占位符和通过第二系统中生成的第二占位符进行信息互联，并建立起关键词管理系统和查询系统； 所述客户端还用于当前页面被访问时，判断出当前页面的被访问类型并记录处当前页面的访问量，同时客户端还包括使用独立的搜索引擎来优化标签信息，并优化当前的标签信息页面； 所述目标数据包括当前的网站站址信息，同时所述目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中前还应检查当前网站站址的可信度是否达标，其中可信度用于评价当前网 站站址信息的质量、使用年限以及用户评价。 2.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中后还应查询当前网站站址的下挂数据信息，若当前的下挂数据信息与实际数据值相匹配，则立即更新当前网站站址的可信度。 3.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述页面模板为多组不同类型的页面模板，通过所述服务器的管理页面来管理多组不同类型的页面模板，并对多组不同类型的页面模板来输入指定的页面类型、标签内容、关键词标签、网址信息以及网址内容。 4.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述关键词管理系统包括编辑关键词、添加关键词和删除关键词，同时关键词管理系统还能够根据用户的需求来绘制出各种关键词分布图表，并将该分布图表实时展示在当前页面上来进行更改。 5.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述查询系统采用分布式的系统，分布在多地区的多个节点上，并通过在服务器上执行定时脚本，同时定期查询第一占位符和第二占位符的排名情况是否达标，最后将查询到的结果通过标签分析处理技术格式化后存储在数据库中。