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卷轴60

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卷轴135

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卷轴275

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自然防护药剂

卷轴190

点矿(米斯里鲁矿)成银(真银)

卷轴225

点铁成金

卷轴225

点化芒硝

卷轴275

点金石

卷轴225(做金属转换的催化剂)

塔纳利斯的加吉森的alchemist

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人工黄金提炼主要分为4步：1、脱金。2、置换。3、氧化。4、提纯。5、炼金。

第一步：脱金。

需要材料：镀金料、脱金粉（选矿剂30：防染盐30：碱片1）、干净脸盆、开水、玻璃棒、大烧杯，过滤布

*** 作步骤：

1、将镀金料放到盆内，加脱金粉（1公斤镀金料：10g脱金粉）

2、加开水至没过镀金料，使用玻璃棒充分搅拌至镀金料变成原金属色，脱金不完全可继续加脱金粉（脱金粉可直接用手接触）

3、过滤，使用过滤布将脱金后的水过滤进烧杯。

第二步：置换。

需要材料：柠檬酸、PH试纸、锌丝

1、将过滤后的金水添加柠檬酸至PH5

2、将锌丝放入金水中，过程保证锌丝蓬松状态

3、加开水至完全没过锌丝，静至。夏季2小时，冬季3小时

4、将置换后的水倒掉。

第三步：氧化。

需要材料：电解液、排气扇

1、将电解液倒入置换后的锌丝内，用玻璃棒搅拌，至锌丝成泥状（金泥），过程中会有点刺激气味，对人体无害，但建议使用排气扇排气。

2、将泥状锌丝倒入脸盆（沉淀快），使用电解液冲洗烧杯内的泥状锌丝。

3、沉淀后将电解液倒出，将泥状锌丝倒入烧杯中。

第四步：提纯。

需要材料：硝酸、电解液

1、将硝酸加入泥状锌丝中，搅拌去除金泥杂质，后倒出硝酸。

2、使用清水冲洗金泥4遍

3、金泥倒入电解液去除杂质，后倒出电解液

4、使用清水冲洗金泥4遍，最后一遍清水别倒干净，留至没过金泥。

5、将带有刚刚没过金泥的水倒入干净的袋子中，用手捏住金泥，把水倒出。

第五步：炼金。

需要材料：硼砂、坩埚、火焰q

1、将金泥取出放入坩埚中

2、金泥表面撒一层硼砂

3、使用火焰q烧金，至形成金水

4、冷却成金豆豆。

传统黄金提炼方法是以天然矿或者金砂的形式从泥土中提炼所得。

根据矿石种类不同，有不同方法：

1、原矿焙烧

该类矿石多为贫硫或少硫化物微细粒浸染型金矿石，且含有大量的泥质矿物，致使金的浮选回收率低，精矿品位也难以提高；而采用全泥氰化工艺，由于有机碳及其他有害元素的存在，金的浸出率也很低，无法实现就地产金。

2、金精矿焙烧

绝大部分难处理矿石中的金与硫化物共生关系密切，采用浮选法可使载金硫化物得到充分有效的富集，产出金精矿，并能获得较高的浮选回收率。

由于浮选金精矿组成复杂，且有益、有害元素含量均较高，直接进行氰化浸出，金的浸出率较低。

因此，对该类型难浸金精矿进行焙烧氧化预处理，是提高金浸出率的有效方法之一。

3、热压氧化工艺

热压氧化是在一定的温度、压力下，使黄铁矿和砷黄铁矿氧化分解，因此无论金颗粒多么细小都会被解离，使得金的浸出率较高。

许多难处理金精矿经过加压氧化后，金的浸出率可高达96 %以上。

但是，该工艺很难消除有机碳的“劫金”作用，因此对于含有机碳较高的金精矿，该工艺的应用受到限制。

扩展资料：

中俄专家共同研究出一种从矿石中提炼黄金的新技术，该技术可将开采黄金成本降低30%至40%。

传统黄金提炼方法是以天然矿或者金砂的形式从泥土中提炼所得。而新技术与其不同之处是通过对含有黄金的铜矿石或其它矿石进行化学加工的方式提炼。

借助于水和容易与黄金化合的氰酸化合物，直接从矿石中提取金属。类似方法有助于几乎把所有黄金从矿石中提取出来，但这个过程极其缓慢且昂贵，需要至少100--120个小时，而通过这种方式获得的每盎司黄金（30克）的成本大约在800美元左右。

参考资料来源：百度百科-金矿石（含金的矿石）

参考资料来源：东方网-中俄专家开发黄金提炼新技术成本将降低一半

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数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。

广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

数据挖掘的主要功能

1．　分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。

2．　聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。

3．　关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同，序列是一种纵向的联系。例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。

4．　预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。

5．　偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。

需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。

数据挖掘的方法及工具

作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型：

(1) 传统统计方法：① 抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。② 多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③ 统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。

(2) 可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。

职业能力要求

基本能力要求

数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。

一、专业技能

硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验

熟练掌握常用的数据挖掘算法

具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件

二、行业知识

具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识

三、合作精神

具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作

四、客户关系能力

具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望

具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力

进阶能力要求

数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。

具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论

熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优

熟练掌握ETL开发工具和技术

熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术

善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性 *** 作方案

应用及就业领域

当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈),电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店()，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。

数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。

数据采集分析专员

职位介绍：数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略，但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域，同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点，数据采集分析专员最先出现于计算机行业，后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。

求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高，随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。

市场/数据分析师

1 市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节: Marketing/Data Analyst从业最多的行业: Direct Marketing (直接面向客户的市场营销) 吧，自90年代以来, Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。根据加拿大市场营销组织(Canadian Marketing Association)的统计数据: 仅1999年一年 Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。从1999至2000，工作职位又增加了30000个。为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢举个例子, 随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报, 他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。

2 行业适应性强: 几乎所有的行业都会应用到数据, 所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业，也可以在政府，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。

现状与前景

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外，政府机构和大型企业也开始重视这个领域。

据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。

根据IDC(International Data Corporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。

现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。

众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！

职业薪酬

就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据仓库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺，在二线成熟，高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业，至少有3年以上大型DWH和BI经验，英语读写流利，具有项目推动能力，这样的人才年薪能达到20万以上。

职业认证

1、SAS认证的应用行业及职业前景

SAS全球专业认证是国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国IT环境和应用的日渐成熟，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，为您在数据挖掘、分析方法论领域积累丰富经验奠定良好的基础，帮助您开辟职业发展的新天地。

2、SAS认证的有效期

目前SAS五级认证没有特定有效期，但是时间太久或版本太老的认证证书会有所贬值。

3、五级认证的关系

五级认证为递进式关系，即只有通过上一级考试科目才能参加下一级认证考试。

4、SAS全球认证的考试方式

考试为上机考试，时间2个小时，共70道客观题。

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