八部电影帮你看懂大数据

八部电影帮你看懂大数据
八部电影帮你看懂大数据

八部电影帮你看懂大数据

如果你是位数据分析行业的专家,你肯定以为我们会提到《点球成金》(Money Ball),很遗憾以下将要介绍的电影貌似与大数据无关,但能帮助我们从八个不同角度解读大数据的未来,以及,作为IT经理的我们的未来。

一、《V客帝国》

(V for Vendetta2005-James McTeigue)

在大数据的世界里,V并非指“仇杀”(Vendetta),而是著名的3V定律:

1.Velocity速度——以接近实时的速度处理数据产生报告,而不是像过去那样漫长

的休假结束后才能看到报告。

2.Volume容量——在不断膨胀的海量数据中依然能发现有价值的信息。

3.Variety多样性——能处理各种数据源(结构化、半结构化、非结构化数据)

二、《速度与激情》

(Fast and the Furious2001-Rob Cohen)

在未来数据驱动的企业中,任何一项业务计划能否成功都需要依赖飞速的大数据分析,企业间比拼的是大数据跑车的极速性能,如果你能比竞争对手更快了解一个业务计划的可行

性并快速决策,你的将成为快公司,而那些不够Fast的CIO们,迎来的将是老板的Furious。

三、《淘金记》

(The Gold Rush1925-Charles Chaplin)

你也许不止一次在讨论会上听说:数据将是未来世界经济的“原油”。大数据是个大金矿,但是对于大多数企业来说,通往大数据致富的道路铺满荆棘而不是鲜花。最大的障碍不是技术,而是来自企业向数据驱动型企业文化的痛苦转型,其艰难程度堪比卓别林在阿拉斯加啃鞋底。

四、《飞屋环游记》

(Up2009)

Pixar出品的最感人的电影非《飞屋环游记》莫属。影片为我们展示了在云端漫游的浪漫和快乐。是的,弹性云基础设施能很好地应对大数据的规模增长。如果你过于关注大数据硬件的可扩展性,那么说明你还停留在解决技术支撑层面的事情,而不是大数据的商业价值。Amazon和Joyent这样的弹性云服务商能帮企业忘掉大数据的技术性问题。

五、《象人》

(The elephant Man1980)

大数据世界也有一头风骚无比的黄色大象——Hadoop,曾经是Google的一个项目,开源后成为大数据基础设施的基石。Hadoop还提供一系列相关配套工具,将Hadoop的潜能发挥到极致,例如Ahache Mahout——机器学习,和Apache Hive——在Hadoop 之上搭建数据仓库,并与MongoDB等NoSQL数据库形成天作之合。

六、《泰坦尼克号》

(Titanic1997)

没有对隐藏的未知因素进行建模和分析就做出的决策将可能是灾难性的。大数据给你看得见的信息,同时还能从数据中发现你看不见的东西。分析海量数据之间的“模式”、“关联”..你会发现很多水面下的信息内幕。例如,汽车颜色与保险费用之间的关系。大数据时代之前,大多数的企业管理都盲人骑瞎马,或者像泰坦尼克号那样黑夜中在冰山中穿行。

七、《少数派报告》

(Minority Report2002)

《少数派报告》中,阿汤哥工作的犯罪预防部门采用的基本是预测型分析技术,这也是大数据的杀手应用,未来的优秀企业领导者无需借助管理艺术、或者类似玛雅巫师的管理哲学,机器学习和数据挖掘技术将成为管理者的数字水晶球。

八、《老无所依》

(No country old men2007)

这个故事有点残酷,但事实就是如此,大数据需要全新的技能组合,在大数据面前甚至80后都不再年轻。老一辈数据库专家们需要洗心革面,全身换血,掌握最新的数据存储和处理技术。此外,大数据的“多样性”还意味着大量数据将来自互联网的API或SPARQL等端点,利用这些数据你还需要掌握Python、PHP、Java等技术。

数据背后的秘密 教你如何读懂汽车评测

数据背后的秘密教你如何读懂汽车评测 2013-02-26 00:15 出处:pcauto 作者:吴昊责任编辑: wuhao1 (评论332条) 关键词:加速度 G值百公里加速制动距离侧倾点头抬头在本页浏览全文>>(共计3页) 【太平洋汽车网评测频道】汽车评测是我们了解车辆性能的最直观方式,也是所有汽车文章类型中最热血的;何况如今的汽车性能日新月异,消费者在购车前也对车辆的评测愈发关注。但是汽车评测所传达的信息,却远比几个简单的测试数据要丰富得多。 ●直观参数:看得见的汽车性能 0到100km/h加速时间和100km/h制动距离是汽车评测中最基本的两个项目,当然还有绕桩项目也是汽车评测中常见的项目,我们在第三页中会做详细解释。 一、加速时间: 0到100km/h加速时间简称“百公里加速”,是对汽车动力最直观的体现。一般1.6L 紧凑型轿车百公里加速成绩在11到13秒之间,2.0T的中型轿车在7到8秒之间,而超级跑车的加速时间大都小于3.8秒。相同排量中装备涡轮增压器发动机的车型在百公里加速的项目上都会有明显的优势,因为其输出的动力更强大,而且最大扭矩的输出区间非常宽广,能让车辆在很低转速下就具有最大化的加速能力。

但百公里加速也不是反应车辆动力性能的万能标准,尤其是当两车加速成绩接近的时候。像我们之前测试的RDX与Q5 2.0T的百公里加速时间均为7.45秒,但RDX的3.5L大排量 V6发动机在超过100km/h后的加速性能又会优于Q5的2.0T涡轮增压发动机。 厂家在车辆的宣传手册上通常都会标注有官方的百公里加速时间,但我们在实际测试中所得出的结果都会与官方成绩有差异。因为不同的环境温度、路面状况以及车辆损耗状况甚至油箱剩余燃油的多少都会对测试成绩带来影响,所以不存在两个完全相同的加速测试成绩。而且不同厂家标注的百公里加速成绩的“含金量”也不同,因此参考价值有一定的差别。二、制动距离: 制动对安全的重要性不言而喻,相信大家都还有印象的就是在学车上路前教练先教的都是如何制动,因此100km/h制动距离对很多人而言是一个比制动距离更重要的成绩。

一文读懂大数据

一文读懂大数据:Hadoop,大数据技术及相关应用 发布时间: 2014-4-30 10:25:47 这是一本小书而不是一篇文章,因为它详实细致的让你从一个完全不了解大数据技术及相关应用 的门外汉,变成一个熟知其概念和意义的“内行人”,所以它很棒! 主要内容 ·1来自Wikibon社区的大数据宣言 ·2数据处理与分析:传统方式 ·3大数据性质的变化 ·4大数据处理和分析的新方法 4.1Hadoop 4.2NoSQL 4.3大规模并行分析数据库 ·5大数据方法的互补 ·6大数据供应商发展状况 ·7大数据:实际使用案例 ·8大数据技能差距 ·9大数据:企业和供应商的下一步动作 来自Wikibon社区的大数据宣言 为公司提供有效的业务分析工具和技术是首席信息官的首要任务。有效的业务分析(从基本报告 到高级的数据挖掘和预测分析)使得数据分析人员和业务人员都可以从数据中获得见解,当这些见解 转化为行动,会给公司带来更高的效率和盈利能力。 所有业务分析都是基于数据的。传统意义上,这意味着企业自己创建和存储的结构化数据,如CRM系统中的客户数据,ERP系统中的运营数据,以及会计数据库中的财务数据。得益于社交媒体和网络服务(如Facebook,Twitter),数据传感器以及网络设备,机器和人类产生的网上交易,以及其 他来源的非结构化和半结构化的数据的普及,企业现有数据的体积和类型以及为追求最大商业价值而 产生的近实时分析的需求正在迅速增加。我们称这些为大数据。 传统的数据管理和业务分析工具及技术都面临大数据的压力,与此同时帮助企业获得来自大数据 分析见解的新方法不断涌现。这些新方法采取一种完全不同于传统工具和技术的方式进行数据处理、 分析和应用。这些新方法包括开源框架Hadoop,NoSQL数据库(如Cassandra和Accumulo)以及大 规模并行分析数据库(如EMC的Greenplum,惠普的Vertica和TeradataASTERData)。这意味着,企业也需要从技术和文化两个角度重新思考他们对待业务分析的方式。 对于大多数企业而言,这种转变并不容易,但对于接受转变并将大数据作为业务分析实践基石的 企业来说,他们会拥有远远超过胆小对手的显着竞争优势。大数据助力复杂的业务分析可能为企业带 来前所未有的关于客户行为以及动荡的市场环境的深入洞察,使得他们能够更快速的做出数据驱动业 务的决策,从而比竞争对手更有效率。 从存储及支持大数据处理的服务器端技术到为终端用户带来鲜活的新见解的前端数据可视化工具,大数据的出现也为硬件、软件和服务供应商提供了显着的机会。这些帮助企业过渡到大数据实践者的 供应商,无论是提供增加商业价值的大数据用例,还是发展让大数据变为现实的技术和服务,都将得 到茁壮成长。 大数据是所有行业新的权威的竞争优势。认为大数据是昙花一现的企业和技术供应商很快就会发 现自己需要很辛苦才能跟上那些提前思考的竞争对手的步伐。在我们看来,他们是非常危险的。对于

一文读懂大数据:Hadoop,大数据技术、案例及相关应用

你想了解大数据,却对生涩的术语毫不知情?你想了解大数据的市场和应用,却又没有好的案例和解说?别担心,这本来自Wikibon社区的小书想要帮你。 是的,这是一本小书而不是一篇文章,因为它详实细致的让你从一个完全不了解大数据技术及相关应用的门外汉,变成一个熟知其概念和意义的“内行人”,所以它很棒! 主要内容 目录 1.来自Wikibon社区的大数据宣言 (1) 2.数据处理和分析:传统方式 (2) 3.大数据性质的变化 (3) 4.大数据处理和分析的新方法 (5) 4.1 Hadoop (5) 4.1.1 Hadoop如何工作 (6) 4.1.2 Hadoop的技术组件 (7) 4.1.3 Hadoop:优点和缺点 (8) 4.2 NoSQL (8) 4.3 大规模并行分析数据库 (9) 5.大数据方法的互补 (10) 6.大数据供应商发展状况 (12) 7.大数据:实际使用案例 (13) 8.大数据技能差距 (14) 9.大数据:企业和供应商的后续动作 (15) 1.来自Wikibon社区的大数据宣言 为公司提供有效的业务分析工具和技术是首席信息官的首要任务。有效的业务分析(从基本报告到高级的数据挖掘和预测分析)使得数据分析人员和业务人员都可以从数据中获得见解,当这些见解转化为行动,会给公司带来更高的效率和盈利能力。 所有业务分析都是基于数据的。传统意义上,这意味着企业自己创建和存储的结构化数据,如CRM系统中的客户数据,ERP系统中的运营数据,以及会计数据库

中的财务数据。得益于社交媒体和网络服务(如Facebook,Twitter),数据传感器以及网络设备,机器和人类产生的网上交易,以及其他来源的非结构化和半结构化的数据的普及,企业现有数据的体积和类型以及为追求最大商业价值而产生的近实时分析的需求正在迅速增加。我们称这些为大数据。 传统的数据管理和业务分析工具及技术都面临大数据的压力,与此同时帮助企业获得来自大数据分析见解的新方法不断涌现。这些新方法采取一种完全不同于传统工具和技术的方式进行数据处理、分析和应用。这些新方法包括开源框架Hadoop,NoSQL数据库(如Cassandra和Accumulo)以及大规模并行分析数据库(如EMC的Greenplum,惠普的Vertica和TeradataASTERData)。这意味着,企业也需要从技术和文化两个角度重新思考他们对待业务分析的方式。 对于大多数企业而言,这种转变并不容易,但对于接受转变并将大数据作为业务分析实践基石的企业来说,他们会拥有远远超过胆小对手的显著竞争优势。大数据助力复杂的业务分析可能为企业带来前所未有的关于客户行为以及动荡的市 场环境的深入洞察,使得他们能够更快速的做出数据驱动业务的决策,从而比竞争对手更有效率。 从存储及支持大数据处理的服务器端技术到为终端用户带来鲜活的新见解的前 端数据可视化工具,大数据的出现也为硬件、软件和服务供应商提供了显著的机会。这些帮助企业过渡到大数据实践者的供应商,无论是提供增加商业价值的大数据用例,还是发展让大数据变为现实的技术和服务,都将得到茁壮成长。 大数据是所有行业新的权威的竞争优势。认为大数据是昙花一现的企业和技术供应商很快就会发现自己需要很辛苦才能跟上那些提前思考的竞争对手的步伐。在我们看来,他们是非常危险的。对于那些理解并拥抱大数据现实的企业,新创新,高灵活性,以及高盈利能力的可能性几乎是无止境的。 2.数据处理和分析:传统方式 传统上,为了特定分析目的进行的数据处理都是基于相当静态的蓝图。通过常规的业务流程,企业通过CRM、ERP和财务系统等应用程序,创建基于稳定数据模型的结构化数据。数据集成工具用于从企业应用程序和事务型数据库中提取、转换和加载数据到一个临时区域,在这个临时区域进行数据质量检查和数据标准化,

大数据在教学中的运用

大数据在教学中的运用 大数据时代的到来,是传统的教育研究走向科学实证的重大机遇。大数据时代的到来,让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体,让跟踪每一人的数据成为了可能,从而让研究“人性”成为了可能。对于我们教师而言,通过大数据的分析,可以让我们更了解自己的学生。 那么,大数据将给教育带来什么?如何通过大数据真正实现“以学生为本”的理念,真正读懂我们的学生? 一张试卷,它带给我们的数据是什么?可以是简简单单的一个90分,但如果我们通过大数据,我们可以得到很多信息:每一大题的得分,每一小题的得分,每一题选择了什么选项,每一题花了多少时间,是否修改过选项,做题的顺序有没有跳跃,什么时候翻卷子,有没有时间进行检查,检查了哪些题目,涂改了哪些题目……等等,这些信息远远比一个92 分要来的有价值得多。不单是考试,课堂、课程、师生互动的各个环节都渗透了这些大数据。 这些数据,该如何去处理与统计?这些数据究竟可不可信、有没有代表性?数据对于帮助我们去认识千差万别的学生有何作用呢?所以,大数据在教育中的应用,其最重大的意义,就是能够让我们走近每一个学生的真实。 在大多数教研活动中,评判一个课堂的好坏,更多是专家审美型的——教师的环节设计是否层层递进,提出的问题是否有效,环节设置与本节活动的目标是否契合,等等。而学生在这个课堂中的体验,大部分时间是被完全忽略的,即使获得了关注,也往往是“被代表”的——听课者会根据自己的经验来假设学生的体验,而学生真正的体验如何,却没有强大的技术与数据源可提供分析与实证。 大数据的到来,能从技术层面让体验者的感受得以量化与显现。学生在一个课堂中的需求与态度,经由大数据的处理变得可视,这也提供了教研活动以更为鲜活的素材——倾听学生成为了可能,教师有了了解学生的途径与方法,从学生的需求出发改变教学行为成为了可能。传统的教育研究往往是经验式的,我们总是认为某些因素对学生很重要,对课堂很重要,比如提问有效性,课堂的节奏等。然后,我们通过一次次反复的实践来验证这些经验。但是,这些因素真的是重要的吗?在大数据的思维方式下,真正的重要因素来自于数据挖掘而非想当然的经验。

读懂工业大数据

汽灵灵mp2016-03-13 08:50:54阅读(1062)评论(0)

当然了,工厂也会聘请资深的老师傅,他们的主要工作不是面对一个个客户的定制化需求,而是去研究更好的生产工艺,对数据和工艺分解进行把控。这种模式下,效率和质量得到保证,效率随着生产线的扩容线性提升,有一批专家队伍不断研究提升工艺能力,定制化生产的成本将得以显著摊薄。从发展趋势看,后者这种数字模式的个性化生产将是未来选择。 国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界,在自动化基础上,以工业数据为基础,引入云计算和人工智能技术,提升工业的智能化水平,以满足大批量个性化定制的社会生产需求;美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力,基于此,提出工业互联网战略,将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网,通过大数据处理后,在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。 中国相对于德国、美国而言,在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期,因此提出中国制造2025计划,通过工业化和信息化融合发展的方式,将工业化和信息化整体规划,并制定一系列的重点工程和推进计划。 2 工业大数据的特点和分类 不管是工业自动化、还是工业智能化(工业4.0)、或者是工业互联网概念,他们的基础是工业数据。 随着行业发展,工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面: 一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营,积累下来历年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据; 二是数据范围不断扩大。随着企业信息化建设的过程,一方面积累了企业的财务、供应商数据,也通过CRM系统积累了客户数据,通过CAD等积累了研发过程数据,通过摄像头积累了生产安全数据等,另一方面越来越多的外部数据也被收集回来,包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等; 三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化,从单机机床到联网机床,使得数据交互频率大大增强;加工精度从1mm提升到0.2mm,从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测,都使得采集到的数据精细度不断提升。 以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加,构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认,这些数据都堆砌在工厂的各个角落,而且在不断增加。 再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的用途分成三类: 第一类是经营性数据,比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据,这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来,表现了一个工业企业的经营要素和成果。 第二类是生产性数据,这部分是围绕企业生产过程中积累的数据,包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SC ADA系统的建设,这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现,是决定企业差异性的核心所在。

读懂电动车的数据

读懂电动车的数据 在购买电动车的时候,消费者最为关心的,除了整车质量、电瓶这些外,应该就是电动车的最大速度、实际使用中载重后的动力性能等。今天就为大家讲解一下电动车的一些基本数据与测算方法,避免在购车时被奸商忽悠。 首先就是电机的功率和速度的关系。很多不踏踏实实做技术的厂家忽悠百姓的时候宣传自己的车子多快多省电,其实用句老话就能驳斥---又要马儿跑,又要马儿不吃草。 以16寸电动车为例,电动车的功率,速度,载重基本遵循以下公式 P(输入)=M(载重)*摩擦系数*速度的平方 这里的功率是输入到电机的功率,基准至少是输出功率还要乘以0.88;摩擦系数则视轮胎宽度而定,2.5以下轮胎一般是0.035的系数,2.5以上则是0.04;载重则是车重+人重;速度单位是米/秒。 接下来我们以几辆电动车为例测算下: 最初的电动车,车速23公里标准,车重45KG,人重标准以75KG为例,先把时速23KM/H 转化为(23000/3600)=6.39(约等于)米/秒,然后再平方,乘以0.035,乘以120,当时的电机功率低些,按0.82的效率算,当时电机的功率也就是200W出头; 后来电动车车速加快到27KM/H,车重也增加到55KG(48V12AH),人重不变,功率300W 出头,这也就是350W电机设定的标准由来。 那么某些无良厂商动不动鼓吹的所谓50码的时速呢,即便是电瓶不增加,车重不增加的前提下,功率都要接近1000W的标准了,速度每增加一码,付出的功率必然是平方关系的,所以对于速度,大家没有必要强求过高。这里另外需要提一点,这里的速度都是实测速度而不是码表,码表至少是需要打八五折来测算的。 接下来就是续航里程的测算,例如48V12AH指的是什么呢?48V大家都很好理解不做深研究了,12AH指的是你以3A的电流放电标准前提下,这个电池可以提供4小时的放电时间,这就是电池安时数的基本计算方法。当然这里还要指出的是随着电流放电安培数增大,放电时间会缩短(比如6A放电,电池无法提供2小时了,只能提供大约1小时50分钟)。那么现在以350W时速27码电动车为例,最简单的测算方式如下:350W/48v=7.3A,那么12AH/7.3A=1.5,27码的速度乘以可以骑行的时间1.5小时,你的续航里程最大值也就出来了。这里需要指出的是续航里程的测算是在二级以上的平坦公路以及无风20度以上环境出,要知道起步刹车这些大功率放电状态以及低温是不在考虑范围内的,所以一般实际骑行里程

八部电影帮你看懂大数据

八部电影帮你看懂大数据 如果你是位数据分析行业的专家,你肯定以为我们会提到《点球成金》(Money Ball),很遗憾以下将要介绍的电影貌似与大数据无关,但能帮助我们从八个不同角度解读大数据的未来,以及,作为IT经理的我们的未来。 一、《V客帝国》 (V for Vendetta2005-James McTeigue) 在大数据的世界里,V并非指“仇杀”(Vendetta),而是著名的3V定律: 1.Velocity速度——以接近实时的速度处理数据产生报告,而不是像过去那样漫长 的休假结束后才能看到报告。 2.Volume容量——在不断膨胀的海量数据中依然能发现有价值的信息。 3.Variety多样性——能处理各种数据源(结构化、半结构化、非结构化数据) 二、《速度与激情》 (Fast and the Furious2001-Rob Cohen) 在未来数据驱动的企业中,任何一项业务计划能否成功都需要依赖飞速的大数据分析,企业间比拼的是大数据跑车的极速性能,如果你能比竞争对手更快了解一个业务计划的可行

性并快速决策,你的将成为快公司,而那些不够Fast的CIO们,迎来的将是老板的Furious。 三、《淘金记》 (The Gold Rush1925-Charles Chaplin) 你也许不止一次在讨论会上听说:数据将是未来世界经济的“原油”。大数据是个大金矿,但是对于大多数企业来说,通往大数据致富的道路铺满荆棘而不是鲜花。最大的障碍不是技术,而是来自企业向数据驱动型企业文化的痛苦转型,其艰难程度堪比卓别林在阿拉斯加啃鞋底。 四、《飞屋环游记》 (Up2009) Pixar出品的最感人的电影非《飞屋环游记》莫属。影片为我们展示了在云端漫游的浪漫和快乐。是的,弹性云基础设施能很好地应对大数据的规模增长。如果你过于关注大数据硬件的可扩展性,那么说明你还停留在解决技术支撑层面的事情,而不是大数据的商业价值。Amazon和Joyent这样的弹性云服务商能帮企业忘掉大数据的技术性问题。

教您“真正”读懂产品数据手册

教您“真正”读懂产品数据手册 并不是每家公司编撰产品数据的理念都是一样,有的倾向于技术保守;有些则攻击性强一些,在技术指标陈述上也更“大胆”一点。看懂产品数据对用户来说并不容易,本文通过几个小例子,介绍一些小细节,帮助大家去看清楚这种资料。 说实话,看三家公司的示波器产品数据,不得不承认:我们公司的产品数据真是写得不太好,相比起来其它公司的资料是图文并茂,火力十足:把自己如何好,别人如何差描述得淋漓尽致! 但是必须要说的是,用户看到的指标只是这些公司想表达的,实际上是什么样的东西,却并不一定是用户“看到”的: 第一:保证值还是典型值? 以某个厂商的datasheet为例,从技术背景写到产品优势,从内部结构画到竞争图表,它的很多指标都是业界首屈一指的,给用户的视觉冲击力确实很强。但仔细看看它的datasheet,请注意,只有标“*”的才是保证值,其它均为典型值。你猜它保证多少个指标?应该很多吧?!残酷的现实是:只有寥寥四个。他们引以为傲的噪声、抖动噪底、通道隔离度等等等等,全是典型值——典型值的话,用户你自己达不到就不要怪我咯,因为你的测试条件不“典型”啊。反观泰克的产品数据,datasheet中的“典型值”全部标出“typical/典型值”,未标示的全是保证值——“保守”,这是我看我们产品数据的最大感觉。 第二,小心偷梁换柱——看似相似的指标,其实有很大不同 有些指标,如果别人比较好,我可以做些解释,但会承认别人的优势。但我自将心对明月,无奈明月……举个例子,泰克有个对于调试很好的工具,叫快采功能,也叫DPO功能,其核心指标是波形捕获率,也就是说每秒钟捕获的波形个数。还有一个功能是内存分段模式,其它公司也叫序列模式。这种内存分段模式的核心指标是连续触发速率。泰克在产品数据中明确地给出了这两个指标。当然,由于DPO功能是泰克的独有功能,所以在“波形捕获率”上肯定是首屈一指的。其它公司为了弱化泰克这一优势,直接将其“连续触发速率”和泰克的“波形捕获率”做比较,完全忽视了其实这是两个不同的指标,而且泰克也有“连续触发速率”指标——无论你泰克有没有,我反正直接无视。如果用户不仔细看的话(其实这点对用户来说很难),一个非常好的调试优势就不见了——当然这要拜竞争对手所赐。 另一个例子是某厂商的触发抖动指标——其实他们的高性能示波器根本没有这个指标,只有“显示抖动(显示触发抖动)”指标,这不是真正意义的“触发抖动”。从示波器原理来说,触发抖动是肯定存在的,它是硬件上的东西。但是各家都会使用一些软件优化的方法来减小触发抖动。所以其他示波器厂商都会标出两个相关数据:硬件触发抖动和软件优化后的触发抖动。触发抖动指标上,比如泰克写得很清楚,硬件的触发抖动1ps,经过软件优化后小于1 00fs。而他们的“显示抖动”的指标是50fs。你猜他们是怎么对比的?它用50fs对泰克的1p s——多么令人崩溃的比较啊:他们明明也是软件优化的,它连软件优化都关不掉!泰克就是因为能关掉,结果被人这么比。怎么知道他们的是软件优化的呢?其实很简单:一个上升时间较快的信号功分两路,分别进两个通道(如通道1和3),触发通道定为1,观察通道3信号在触发位置的抖动即可——两个信号既是同源的,就应该完全重合,如果重合不了,则证明有一个信号被处理过——你会认为哪一个是被处理过呢? 第三:小心datasheet中的注释

一篇文章让你认识并读懂大数据

一篇文章让你认识并读懂大数据 在写这篇文章之前,我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻,如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。究其原因,一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求,至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”;二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了,所以大家没有必要花时间去知其所以然。 我希望有些不一样,所以对该如何去认识大数据进行了一番思索,包括查阅了资料,翻阅了最新的专业书籍,但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论,我很真诚的希望进入事物探寻本质。 如果你说大数据就是数据大,或者侃侃而谈4个V,也许很有深度的谈到BI或预测的价值,又或者拿Google和Amazon举例,技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing,不管对错,只是无法勾勒对大数据的整体认识,不说是片面,但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许,“解构”是最好的方法。 怎样结构大数据? 首先,我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次,想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,我着手从三个层面来展开: 第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数

浅谈对大数据的看法

浅谈对大数据的看法 大数据与大脑有相关性。大数据在日常生活中已经开始应用广泛,它的本质不是传统的数据统计带来的简单的因果关系,而是数据的相关关系。在相关关系分析法基础上的预测才是大数据的核心。这让人自然会想到大脑的功能,每个人的思维就是一个大数据处理体系,如果有的人擅长去寻找不同事件之间发生的因果关系,那么这个叫做因果错觉,因果错觉容易发生在女性身上,因为女性因性格敏感等特点,会不自觉的将事情发生的结果,采用自己主观判断来归因,但事实上,事情之间的相关关系才是真正的关系。人的思维体系中,相关关系更加重要,相关关系代表调取大脑中的既往相关经验,来处理眼前的事情,更加客观。 大数据将开启一次重大的时代转型。信息广速度快,是很好,可是这不是最重要的,最重要的是不要让数据无处不在。大脑就像数据仓库,在数据充满我们的大脑、生活、生命中时,如果不去清理,不去遗忘,很容易一脑子浆糊,身心不舒畅。任何环境下我们都需要在纷繁的情况里简化问题。 这时自然会产生疑问:怎么删除?在这个信息碎片化的时代,如何做一个自我的搜索和过滤器,最好做成一个芯片,安放在我的手腕处皮肤下,这样,我就可以快速的找到我想看到的东西,忽视噪音,更加直接的去感受和了解自己。因为路径缩短,我便可以将时间放长,慢慢的去体会和感受。 当然芯片是个玩笑,出色的信息提取能力能够促进一个人的决策,一个人的一念一息及多年慢慢形成的价值观才是做选择的依据。你是不是有和我一样的经历,上千张照片中,删还是不删是个问题。怎么确定保留哪张,根据什么原则,每个人都有不同的原则,有的人认为,人最全的一定要留,有的人认为背景全的一定要留,有的人认为留表情最好的,有人认为留姿势最美的,甚至有的认为没对好焦距的朦胧的才是最有意境的。而我应该最清楚我怎么筛选,艺术家罗丹说,“雕像就在那块石料里,我只是将那些不要的东西去掉了。但是要知道雕像到底是什么,只有我自己才明白我自己到底要雕什么。”看书也是一样,书籍能使一个人瞥见这个世界的一角。是你自己选择去瞥见哪一角。 从心理学的角度,做出选择,同时意味着舍弃其他的可能性,这是一件异常困难的事情。造成这个困难的无非是“利”、“弊”两个字,但因利弊两个字背后掺杂了太多的心理变量,因此难倒了古往今来多少英雄好汉。为了有能力更好的进行抽象的思考和决策,挑战自我,不妨尝试一下删删删删的效果。 日本可能因为资源集中而紧缺,一直很倡导简生活,最近很流行的一位日本女士所著的一本书《断舍离》,将人身边的外物采用各种方式进行清理,代表对内心的一种扫除力,从而保持一种简约清爽的生活态度。还有很多其他方式对生活进行删减,看网上写过一个训练,基本要求为整天不语,不带手机,不带手表,

读懂中国经济数据(下)

读懂中国经济数据(下) 一、单选 ( 共 4 小题,总分: 40 分) 1. 根据本讲,以下收入中不容易逃税的是() A.工资收入 B.灰色收入 C.非劳动收入 D.投资收入 2. ()要剔除土地购进价值及其增值部分,只计算附着在土地上的新形成的资产。 A.固定资产投资 B.固定资本形成 C.固定资产折旧 D.固定资产处置 3. 根据本讲,房地产企业统计的二手房房价在2007年-2011年,上涨幅度约为() A.10%-20% B.50%-80% C.100%-150% D.200%以上 4. 城市经济的扩展,满足了地价上涨的客观条件,可以把它叫做() A.规模效应

B.溢价效应 C.溢出效应 D.聚集效应 二、多选 ( 共 2 小题,总分: 20 分) 1. 以下说法正确的是() A.一般来说,凡是政府特别关注、又通过各级政府部门上报的指标,都有可能不真实 B.各级政府特别关心GDP,GDP统计就有可能偏高 C.各级政府希望扩大投资,全社会固定资产投资统计就有可能偏低 D.上级政府希望控制人口,人口出生率就有可能比实际偏低 2. CPI包含了哪些指标?() A.食品 B.日用品 C.耐用消费品 D.各类服务 三、判断 ( 共 4 小题,总分: 40 分) 1. 固定资本形成与固定资产投资高度相关。 正确 错误 2. 全社会固定资产投资总额与固定资本形成总额的差异可以用地价和技术性剪口来解释。

正确 错误 3. 很多指标统计部门都有一个简单的指标解释,但是这些指标解释里面常常没有把技术细节全部披露,这种情况导致有些统计指标相对来说透明度不高。 正确 错误 4. 房地产企业统计的二手房房价与统计局的统计指标差别非常显著。 正确 错误

对大数据的理解与看法(结课论文)—王继锋15321050

对大数据的理解与看法 知行1501 15321050 王继锋首先我们要明白大数据是什么?大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:V olume(大量)、Velocity (高速)、Variety(多样)、Value(价值)。对于“大数据”(Big data)研究机构给出了这样的定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 由此可见,大数据在现实生活中有着很大的用处,他能带动产业的发展,优化市场营销模式,创造出前所未有的价值,发现人们很难察觉到的机遇。那么,大数据有什么具体的应用呢? 据显示,17%-18% 的妇女都曾因受孕困难寻求过医学帮助。

PayPal 联合创始人兼CTO Max Levchin 认为:“受孕困难说到底是一个信息问题。大多数妇女如果能更好地掌握自己排卵周期,更好地读懂自己身体发出的各种信号。她们怀孕的几率会大很多。”于是Levchin 想借助大数据和移动互联网来解决这个困扰夫妇的实际问题。 在近日的D11 大会上,Levchin 展示了其打造的助孕应用Glow。通过Glow,妇女们能够记录和跟踪与怀孕有关的各种重要身体信号,包括月经周期、晨温、上一次性行为时间、体重、心理压力,当然还有最重要的宫颈粘液稠度。具体Glow 是如何助孕的,女生们可以参考其官网的FAQ页面。这里就不多解释了,还是有些害羞哈。Glow 目前正在等待App Store 的审核。 怀孕是两个人的事,不孕自然男人也脱不了干系。Levchin 表示,未来还会推出记录和跟踪男性身体信号的应用。而目前,丈夫也是可以使用Glow 来记录自己对妻子的观察数据。 录入数据之后,Glow 内置的算法能够推算出可能的受孕时间。想造人的夫妻就可以赶紧利用这个时间,而不想要拖油瓶的夫妻则最好尽量避免这个时间。另外,在预测准确率方面,Levchin 表示,随着用户的增多,Glow 的大数据技术能够提高准确率。 不只想做受孕预测,Glow 还想做一款金融工具。Levchin 表示,美国很多夫妻当遇到不孕不育问题都会寻求医疗帮助,但这笔数目不小的费用却没有纳入美国的医保体系,很多夫妻表示压力山大。对此,Glow 推出了一个“不孕不育公积金”的概念。每对有受孕困难的

从五大行业案例,看大数据的应用逻辑

从五大行业案例,看大数据的应用逻辑本文从一则搞笑的大数据应用案例入手:某超市通过分析一位女顾客的购物数据(包括购物清单,浏览物品,咨询信息,视频监控信息<超市内徘徊区域>等),根据分析结果给该女顾客寄来了孕婴童试用品,这一举动让该女顾客的父亲非常生气,立马致电该超市投诉,因为她女儿还未成年!超市经理立马登门拜访道歉,不过事实是,不久后这位小女孩因遮盖不住隆起的腹部而不得不向父亲告知真相:她真的怀孕了。对于企业而言,大数据有时候就像是一个侦探家,能够拨开重重迷雾,找到问题的本质以及解决方案,而关键在于,你是否真的懂得如何去驾驭它,让它为你服务。 在经历了喊口号、布局深耕之后,大数据应用开始显现出巨大的商业价值,触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。随着中国企业数据中心数据存储量的快速增长,非结构化数据呈指数级增长,有效地处理和分析结构化数据和非结构化数据中所富含的对企业和政府有价值的信息将带动新的盈利模式、管理模式、创新模式以及思维模式。 在维克托·迈尔·舍恩伯格的《大数据时代》一书中解释,大数据是指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法。随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革,消费者的网络足迹是互联网基因,网络中的足迹、点击、浏览、留言直接反映消费者的性格、偏好、意愿等,互联网交互大数据就是研究每个用户碎片行为的过程。大数据对于经济发展、企业决策、组织和业务流程,对个人生活方式等都将产生巨大的影响。 大数据作为当下非常火爆的一个词,其价值不言而喻,今天,《互联网周刊》不谈价值,通过聚拢一些实实在在的应用,如电商,传统金融,互联网金融,医疗,制造五大领域的案例,进而衍射出大数据内在的应用逻辑。 “用户画像”直击零售商需求 在如此激烈而又庞大的市场中,电商们迫切想知道的想必就是用户需求。当这个用户登陆网站的瞬间,就能猜出来这个用户今天为何而来,然后从电商的商品库里面把合适的商品找出来并推荐给他,进而展现出符合客户需求的产品都有哪几款。这种服务是消费者想要的,但是谁能帮助电商们做到呢?

读懂中国经济数据(下)100分答案

读懂中国经济数据(下)100分答案 各题型提交答案说明: 1.单选题及判断题点击圆形按钮进行单项选择,多选题点击勾选框进行多项选择。 2.选择题和判断题:直接点击选项,系统将自动提交答案。 3.未完成考试误操作推出系统后,在考试时间段内可重新进入系统考试。 4.完成考试后点击提交答案按钮,考试结束,不可再次进入系统考试。 5.答题完成后,点击考试页面左侧“未答题”按钮,确认无未答题后再提交答案。 6.未提交答案的试卷在考试时间结束后将强制提交答案。 一、单选 ( 共 4 小题,总分: 40 分) 1. 根据本讲,房地产企业统计的二手房房价在2007年-2011年,上涨幅度约为() A.10%-20% B.50%-80% C.100%-150% D.200%以上

2. ()要剔除土地购进价值及其增值部分,只计算附着在土地上的新形成的资产。 A.固定资产投资 B.固定资本形成 C.固定资产折旧 D.固定资产处置 3. 固定资本形成是固定资产投资减去()的结果。 A.固定资产报废 B.固定资产损耗 C.固定资产折旧 D.固定资产处置 4. 城市经济的扩展,满足了地价上涨的客观条件,可以把它叫做() A.规模效应 B.溢价效应 C.溢出效应 D.聚集效应 二、多选 ( 共 2 小题,总分: 20 分) 1. 根据本讲,统计数据可能存在的问题包括() A.涉及统计工作的专业性和复杂性,某些统计指标不容易被公众正确理解,从而导致某些误解 B.在某些条件下,由于统计的困难和复杂性,难以取得更真实、更准确的数

据 C.党政官员过份追求GDP和其他方面的经济业绩,可能导致经济统计数据不真实 D.统计部门工作不够到位或努力不够有关 2. 根据本讲,统计数据可能存在的问题与统计部门工作不够到位或 努力不够有关,如() A.对于难以取得真实统计数据的情况,有没有做出额外的努力寻找补救措施 B.对于数据可能存在水分的情况,有没有尽到责任进行判断和充分挤出水分 C.对于面临某些外来压力的情况,能不能顶住压力坚持把数据的真实性放在第一位 D.对于复杂统计指标,有没有对其专业性和复杂性进行详细解释 三、判断 ( 共 4 小题,总分: 40 分) 1. 固定资本形成与固定资产投资高度相关。 正确 错误 2. 全社会固定资产投资总额与固定资本形成总额的差异可以用地价 和技术性剪口来解释。 正确 错误 3. 很多指标统计部门都有一个简单的指标解释,但是这些指标解释 里面常常没有把技术细节全部披露,这种情况导致有些统计指标相对 来说透明度不高。

2020高考语文复习练【“大数据”非连续性文本阅读】附答案解析

2020高考语文复习练【大数据非连续性文本阅读】 【主题解说】 大数据在今天的信息社会有怎样的作用?它又如何影响和改变我们的生活?下面四篇文章,会为你解开疑团。 一、实用类文本阅读 阅读下面的文字,完成文后题目。 材料一: 2017年3月,由中南民族大学教授王兆鹏与搜韵网站共同打造的《唐宋文学编年系地信息平台》正式上线,仅两天,网络点击量就达220万次。登录平台,点击诗人名字,即可看见他一生行迹的文字版和路线图,点击路线图中的任一个地点,能看到他在这里的生活轨迹,留下的作品,该平台利用大数据打造了一张“文化版”中国地图。这之前,文学研究几乎没有利用过大数据,该地图第一次打通了历史的时空隔阂,将唐宋诗人请出了“格子间”。 这并非王兆鹏第一次将大数据和文学连接在一起。上世纪90年代,他就利用大数据给唐诗宋词排名次,结果遭到一片骂声,但王兆鹏却还是选择相信数据,他觉得在将来的文史研究中,作品的好坏评价“必须要有数据作支撑”。该地图还引起了海外研究者的关注,哈佛大学相关项目组也发来邮件,希望合作共享数据。 (摘编自翁佳妍《用一张地图,将唐宋诗人请出“格子间”》) 材料二: 我们生活在一个任何人都无法摆脱数据的大数据时代。数据越多,人们做出的分析就越多;人们分析得越多,制造的烟幕弹也就越多。因此不能单看数据的表象,要保持清醒的头脑。以美国交通部关于对阿拉斯加航空公司和美国西部航空公司的飞机晚点率统计分析为例: 自1987年起,美国交通部就要求航空公司上报每个月的晚点记录。在最近的报告中,美国西部航空公司是表现最好的一家,晚点率最低。在竞争对手纷纷倒闭的情况下,形势一片大好。但1991年的夏天,美国西部航空公司却宣布破产,这与分析人员统计分析有

大数据概念

大数据究竟是什么?一篇文章让你认识并读懂大数据 在写这篇文章之前,我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻,如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。究其原因,一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求,至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”;二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了,所以大家没有必要花时间去知其所以然。 我希望有些不一样,所以对该如何去认识大数据进行了一番思索,包括查阅了资料,翻阅了最新的专业书籍,但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论,我很真诚的希望进入事物探寻本质。 如果你说大数据就是数据大,或者侃侃而谈4个V,也许很有深度的谈到BI或预测的价值,又或者拿Google和Amazon举例,技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing,不管对错,只是无法勾勒对大数据的整体认识,不说是片面,但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许,“解构”是最好的方法。 怎样结构大数据? 首先,我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次,想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,我着手从三个层面来展开: 第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别

关于大数据时代的看法

关于大数据的看法 大数据最初是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。但由于大数据的处理需要特殊的技术,包括可扩展的存储系统、大规模并行处理数据库、数据挖掘电网和云计算平台,所以大数据不仅仅只是一种信息资产,更深的含义应是数据分析的前沿技术。从学科角度而言,大数据对海量数据进行存储、整合、处理和分析,可视为一种新的数据分析方法。 大数据具有三个典型的特征。第一,就是要分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量的数据样本;第二,我们需要接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性;第三,我们不需再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。 大数据的核心是预测,它讲求“样本=总体”,因此大数据使用的前提是已搜集整理了海量数据,再从中寻取有用的信息,而在拥有海量数据前,要认识数量庞大的总体。就比如说2009 年在H1N1 流感爆发的前几周,美国互联网巨头谷歌公司的工程师们就在《自然》杂志上发表了一篇文章,文章预测流感将在全美国传播,而且具体到了特定的地区和州,后来证明这几乎是准确的,事后美国公共卫生官员们感到非常震惊,工程师们之所以能进行预测是基于该公司收集和存储的海量数据,谷歌每天会收到来自全球30多亿条的搜索指令而且已保存了多年,工程师们通过比对5000 多万条美国人最频繁检索的词条,发现了45 个检索词条的组合,把它们代人一个特定的数学模型后,将结果与美国疾控中心2003至2008 年季节性流感传播时期的官方数据进行了比较,其结果与官方数据的相关性竞高达97%。也就是说,正因为谷歌公司拥有了一个庞大的数据资源库,才使工程师们做出了精准的判断。 而与大数据相对应的“小数据”就是统计学。统计学,是关于收集整理分析和解释统计数据的科学,是一门认识方法论性质的科学,其目的是探索数据内在的数量规律,以达到对客观事物的科学认识。下面就从四个方面分析大数据与统计学的区别。 第一,信息规模不同。大数据是要分析与某事物相关联的所有数据,而不是依靠分析少量的数据样本。统计学,是用尽可能少的数据来证明尽可能重大的发

读懂中国经济数据(上) 课程的考试

读懂中国经济数据(上)课程的考试 一、判断题 1、在实际统计中,GDP的几种核算方法得到的结果是一致的。错误 2、GDP的生产法核算是生产部门创造的增加值的汇总,基础数据来自企业和农户、个体经营户等生产单位。正确 3、各级地方政府为了夸大自己的政绩而随意干预统计工作,夸大地方生产总值及其增长率,导致地方生产总值数据不准确。正确 4、因遗漏而造成的数据偏低问题可以靠夸大造成的偏高来纠正。错误 5、GDP指的是一个国家在一定时期内全部生产活动的最终成果。正确 6、收入法是从生产角度来衡量,主要从生产给政府带来的收入角度来衡量的。错误 7、根据本讲,全国与地方经济增长数据的差别,主要是因为统计局迎合市场经济效益需求而产生的。错误 8、根据本讲,统计体制方面的原因主要是地方统计局在行政上归地方政府领导,很难顶住地方领导的压力。正确 9、本讲中认为,地方政府之所以过度追求GDP高增长,是与现行的政绩考核制度和地方政府激励机制有关。正确 10、本讲认为,如果基本相信GDP增长数据,那么GDP核算中的工业增加值数据就不应该相信。错误 11、根据本讲,“规模以上企业”是指在工业中是主营业务收入2000万元以上的企业。错误 二、单选题 12、经济增长率通常指()的年度增长率。国内生产总值 13、2008—2012年,各省市自治区GDP平均增长率与全国GFP增长率的差额为()。5%左右 14、1998年国务院总理朱镕基提出了()的增长目标。但实际该年经济大幅度下滑。8% 15、根据本讲,工业统计中的“工业增加值”增长率每年比GDP核算数据中的“工业增加值”增长率()。高2-3个百分点 16、根据本讲,2012年城镇就业人数为()。4亿左右 17、根据本讲,高度综合性的指标是由大量的()汇集并经过大量核算形成的。分项指标 18、()核算是生产部门创造的增加值的汇总,基础数据来自企业和农户、个体经营户等生产单位。生产法 19、根据本讲,目前全国有90万家()通过网络直报给国家统计局,避免了中间层层上报,但其他生产单位的数据和其他有关统计指标仍然依靠层层上报。规模以上企业 20、2002年,朱镕基总理视察国家统计局时留下了四个字的题词是()。不出假数 21、根据本讲,“城镇就业人数”不在人口普查年份的数据基本上都是基于普查年份数据和各年抽样调查数据计算的,其中最容易遗漏的是()。进城打工的农民工 22、下列哪种情况在人口普查时可能就需要通过街道工作人员等来补充信息?()。跨城市流动的人员 三、多选题 23、GDP的核算方法包括()。 生产法 收入法 支出法 24、从支出法的角度来衡量GDP,GDP包括哪些部分?() 消费 投资 政府购买 净出口 25、对比全国经济增长率和地方经济增长率以及电力消费增长率等数据,可以发现()。

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