什么是数据驱动

问题一：数据驱动是什么 就像是一种媒介吧，比如你用瓶子喝水，瓶子是媒介，水是数据

问题二：什么是数据驱动 就像是一种媒介吧，比如你用瓶子喝水，瓶子是媒介，水是数据

问题三：什么是数据驱动编程 数据驱动开发也就是说基于持久层的设计来完成整个模块开发的过程。Java界在这方面也是引起了重视、由此推出的bstek，就是在java方面的数据驱动上做到了实现。

数据驱动的开发由定义持久层(数据表或持久层对象)、创建数据集(查询语句)以及绑定数据集至相应的表现层组件(树、表格)三个步骤来完成，此时基于此数据集的显示、维护、查询等均得到了实现

问题四：数据驱动测试的介绍 数据驱动测试，即黑盒测试（Black-box Testing），又称为功能测试，是把测试对象看作一个黑盒子。利用黑盒测试法进行动态测试时，需要测试软件产品的功能，不需测试软件产品的内部结构和处理过程。数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求，也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件。数据驱动测试并不是白盒测试的替代品，而是用于辅助白盒测试发现其他类型的错误。

问题五：大数据驱动是怎么样运营的 可以去大讲台看看，站内有大数据Hadoop教程、Spark教程等等，希望可以帮助到你。

问题六：什么是数据驱动模型 使用vfw应该可以

问题七：元数据驱动 什么是元数据驱动 这个应该是说

通过使用元数据，不断的完善现有的技术元数据与业务元数据。

通过完善的过程来指导整个数据仓库的建立。

元数据驱动的数据仓库开发过程可以细分为以下阶段：

1) 建立元数据

a 定义元数据的数据源；

b 定义元数据的内容和属性；

c 定义元数据使用规则；

d 声明元数据联合使用的规则；

元数据驱动，螺旋上升的数据仓库开发方式优点包括：

1 建立中央数据仓库系统数据的统一视图；

2 统一的元数据管理；

3 灵活的体系结构；

4 可扩展的架构；

与之相对的是“模型驱动构架”（MDA），它是OMG定义的一个软件开发框架。MDA的关键之处是，模型在软件开发过程中扮演了非常重要的角色。在MDA中，软件开发过程是由对软件系统的建模行为驱动的。

问题八：数据驱动的表现，有哪些数据对业务决策至关重要 数据当然很重要的，备份更重要。但可惜的是，很多企业的管理员一直在重复着错误的 *** 作。要更好地备份，提升备份效率，则要掌握好一些关键点。容灾备份行业的和力记易专家给大家一些很不错的建议： 1 备份数据时必须要考虑的 备份数据首先要做的是将我们的数据复制到备份介质上，比如硬盘、光盘（CD-R或DVD-R）或局域网上的存储设备甚至是云备份服务的服务器上，当然有一些企业还将数据拷贝到磁带上。关于磁带的备份，我们将在后面讨论，因为这种备份方案相对比较通用。现在要考虑的是，数据备份中最重要的两个因素：容量和时间。 容量：如果你想通过磁带来备份系统，那你需要更多的空间。比如你使用80GB DLT磁带机来备份系统，那你每天只能备份小于80GB的数据。如果数据量超过了这个数值，我们就要考虑另外的方案了。当然，可选方案有很多，最为通用的规则有：不要对系统进行完全备份，而采用增量备份，这样只需要较少的空间，将发生过变化的数据备份起来；如果磁带已经满了，更换新的磁带来备份数据；使用自动切换磁带的机器，这样半夜里备份数据时，它会自动换磁带或换到另一面来进行数据备份；增量备份方案要慎用，如果采用这个方案，那我们在恢复数据时，将需要更多的磁带，才能够达到完全的恢复。有两种方法来进行增量备份：一种方法是多次备份上次增加或修改后的数据，加上完全备份的磁带，有可能需要更多的磁带。比如，如果我们有一份完全的备份和6个增量备份，则需要7盒磁带才能够满足需求。另一种方法是只备份上次增加或修改后的数据，这样我们只要一份完全的备份和1个增量备份，只需要2盒磁带就可以满足需求了。 时间：这里考虑两种情况：一种是只需要几个小时就可以备份完成的，另一种是需要好几天才能够备份完成的。对于前一种情况，我们根本无需担心。就算你在网络上进行备份，也不要担心它对于公司网络的性能会产生多大的影响。但如果你备份数据的时间需要几天，那你最好重新建立一个局域网，也可以通过建立虚拟局域网来实现，即VLAN。我们将其称为BAN（Backup Area Network，数据备份网）。就算你是朝九晚五的白领，你也需要BAN。因为你可能需要备份Web服务器的数据，甚至需要做到实时备份（Live Backup）。如果你每天要备份数据时间超过了30小时（已经多于24小时了），这时你要考虑减少备份数据量，或者将这些数据进行分开备份。 2确认数据的有效性 备份数据时还有一个要考虑的问题，就是要确认数据的有效性。如果时间允许，一定要让数据备份软件在写入文件后，确认其有效性，否则有可能文件并没有完全正确写入备份介质，将来就无法恢复，这将是一个灾难。 另外，在备份数据时，一定不要删错文件，服务器上的日期一定要正确，否则有可能会因为日期不对而误删除掉一些文件。同时，还要让备份地点相对安全，要远离火灾、洪水，并要安装报警设备。同时，数据一定要在多个地点有备份，这样就算当地发生诸如房子倒塌或地震之类的大灾难，数据也不至于会被毁灭。当然，一些恐怖袭击事件也会令数据丢失，所以一定要关注备份数据的安全。最后，我们的数据最好保存在一个比较隐蔽的地方，以防止被偷盗，而造成巨大的损失。 3关于数据恢复 一旦我们的数据发生问题，我们一定要在第一时间能够恢复数据。这意味着，我们在数据发生问题时，不仅要第一时间拿到备份数据数据，而且还能够第一时间将这些数据恢复。这可能需要启动盘、启动光盘、驱动程序等工具、设备和软件，以保证系统能够正常地启动，并能够正常恢复数据。同时，>>

问题九：如何成为数据驱动型企业 从市场的角度上来讲智慧型企业是动态的不是静态的，无论企业的战略、人员和流程都在随着市场和客户的变化而不断的变化。同时这种变化不是突发的不可控的而自然的，顺滑的。智慧型企业的成功模式不是某一个员工或某一个部门组织所专有的他是属于整个企业组织的。当企业中有一个好的想法和做法时他能够透过企业的信息神经网络得到快速的克隆。

构建智慧型企业

人员意识 企业的发展离不开人，人是一个企业中最灵活也是最关键的因素。因此构建指挥型企业首先要从人的角度着手。构建智慧型企业要让员工具有全局意识、协作意识、学习意识和创新意识。员工只有具有全局意识才不至于存在本位主义，也才能够从公司整体角度考虑提出好的建议。员工只有有协作意识企业的策略和制度才能够的得到完全的贯彻实施。企业只有具有学习意识，企业的能力才能够不断成长。企业只有具有创新意识企业才能够在竞争中处于领先地位。

IT工具在当今这个信息社会里企业的发展肯定离不开IT工具的支持。智慧型企业更是这样。

首先是智慧型企业的智慧。我常说某个人很有智慧，很聪明，那企业的智慧从那里来呢。这主要有两个方面一个是企业内部知识，这部分知识主要存在于员工的大脑中。另外一个就是企业外部知识，它主要来自于行业组织和竞争对手。说到这里就引出知识管理中的知识采集和知识共享。知识采集就是把企业外部知识转化为企业内部知识，知识共享的过程就是把企业内员工的知识转化为企业本身的组织知识。

智慧型企业的另外一个特点就是高效的协同，这就取决于协同工作流的能力，我们如果把我们日常制定的流程电子化就会大大提高企业内部流程的运行效率。同时能够提高员工之间的协作水平。

智慧型企业除了流程与知识的传承与交流以外还有很重要的一点就是企业文化的推广。企业文化的推广除了靠人的宣传以外还要营造一种氛围，让这种氛围每天萦绕在员工周围。企业信息门户正好肩负起这个使命。企业门户就像企业里的大门，员工每天上班都要经过这道门，如果让这道门去承载企业文化传播的这个工作，那企业文化就在员工的日常生活中被潜移默化。

制度与文化智慧型企业除了通过宣传和IT工具进行传播和保障以外，同时还需要通过制度与文化来不断的进行强化。智慧型企业强调的文化主要有执行力、快乐工作、学习与创造。

问题十：试举例说明什么是数据驱动的智能软件 数据驱动

定义：

一个数据驱动的组织会以一种及时的方式获取、处理和使用数据

来创造效益，不断迭代并开发新产品，以及在数据中探索（navigate）。

有很多方式可以评估一个组织是否为数据驱动的，如：

1 产生的数据量

2 使用数据的程度

3 内化数据的过程

作者认为有效地（effectively）使用数据为关键。

商务公司拥有使用数据来改善效益的历史。

任何好的销售人员天性知道如何去向消费者推荐采购。

那些浏览过这些商品的客户同样浏览了另外一些东东……Amazon将该技术移至线上。

这种简单的协同过滤的实现是Amazon诸多特性的一种。

这是一个对于传统搜索之外的机缘巧合的强大的机制。

数据产品是社交网站的心脏。它们的数据必然是庞大的用户数据集，形成的一张图。也许对于社交网络来说最重要的产品是某种帮助用户链接彼此的工具。任何新的用户需要找到新的伙伴，熟人或者****。让用户去搜索他们的朋友可不是一个好的用户体验。如同LinkedIn，工程师发明了People You May Know(PYMK)来解决这个问题。在理论上的确很容易完成这项工作，根据已经存在的关系图，我们可以准确地发现新用户的关系网络。这样的推荐朋友比自己去选择更为高效。尽管PYMK现在很新颖，它却已经成为了每个社交网站的必备部分。Facebook不仅支撑了自身版本的PYMK，他们还监控了用户获得朋友的时间。使用精密的跟踪和分析技术，他们已经标识了让一个用户长期参与的的时间和连接数。

如果你缓慢地链接一些朋友或者添加朋友，你将不会是一个长期依赖社交网络的用户。

通过学习达到信任的活动的层级，他们已经将网站设计成为能够有效降低新人加一定数量朋友为其好友的时间。

类似地，Netflix在线**事业完成了同样的任务。当你注册时，他们强烈推荐你添加你打算观看的**。他们的数据组已经发现一旦你增加超过某个数量的**，你成为一个长期用户的概率将大大增加。借助这个数据，Netflix可以构造、测试和监测产品流来最大化新人转变为长期顾客的数量。他们已经简化了高度优化的注册/试用服务，有效利用了这样的信息来快速和高效地黏合客户。

Netflix、LinkedIn和Facebook并不是仅有的使用用户数据来鼓励客户的长期参与。如Zynga，它不仅仅关注游戏，还会常态化地监测用户身份和他们的行为，生成了一个不可思议的大数据。通过分析用户在一段时间内在一个游戏中的交互行为，他们已经识别出那些直接导致成功游戏的特征。基于用户和其他用户的交互行为的数目、前n天内用户建造的房子数目、在前m个小时内他们杀死了怪物的个数等等，他们便可以知道用户将成为长期会员的概率的变化。他们找到了如何达成参与的挑战的关键点，并已经设计出产品来鼓励用户达到这些目标。通过持续测试和监测，他们优化了对这些关键点的理解。

Google和Amazon在使用A/B测试来优化网页的展示方面是先行者。在互联网发展历史上，设计者门借助直觉和本能来完成工作。这没有任何错误，但是如果你对一个页面作出修改，你需要确保这个改动是有效的。你卖出更多的产品了么？用户需要多久才能发现想要的东西？多少用户放弃了并转向了其他网站？这些问题只能借助实验、收集和分析数据来完成，这些是数据驱动公司的第二特性。

Yahoo已经对数据科学作出了很多重要的贡献。在看到Google使用MapReduce来分析海量数据后，他们认识到了自身需要同类的工具来完成自己事务这就是Hadoop，现在是数据科学家的最重要的一项工具之一。Hadoop已经由>>

数据分析师中国统计网——一位资深数据分析师的分享

一、掌握基础、更新知识。

基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。

数据库查询—SQL

数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。

统计知识与数据挖掘

你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？

行业知识

如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。

一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：

对于A部门，

1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？

2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。

3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。

4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？

在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？

对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：

行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？

但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。

不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。

二、要有三心。

1、细心。

2、耐心。

3、静心。

数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。

三、形成自己结构化的思维。

数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。

四、业务、行业、商业知识。

当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。

这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。

如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：

1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。

2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。

3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。

4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。

标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

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电脑不能联网时怎么安装网卡驱动程序的 *** 作步骤如下：

首先我们需要给未联网电脑安装一款名为“驱动精灵”的程序。大家可以利用身边已联网的电脑或手机获取该软件，特别是对于能上网的电脑端用户，可通过在百度中搜索“驱动精灵”来获取对应下载地址，并将其安装到未联网电脑中。

运行未联网电脑中的“驱动精灵”程序，此时程序会自动检测电脑的未联网状态及网卡驱动安装情况，当未联网电脑中的网卡驱动未正常安装时，会d出有关与当前电脑网卡类型相匹配的驱动程序二维码图像。

接着利用手机来扫描该二维码获取网卡驱动程序的下载地址。（在此本人使用“UC浏览器”中的二维码扫描功能）点击地址栏右侧的“菜单”按钮，从打开的扩展菜单中点击“扫一扫”按钮。接着对网卡驱动二维码进行扫描，以获取对应网卡驱动的下载地址。

接下来就进行网卡驱动的下载 *** 作。

对应网卡驱动下载完成后，将手机与电脑通过USB数据线相连，然后打开手机中的“USB存储”开关，将驱动程序拷贝到电脑中进行安装即可。

解决方法如下：

1、如果网络数据异常由驱动加载异常导致，可以联系官方客服帮助上号。

2、加载一下驱动异常解决，比方说360或者其他游戏插件，还要看一下是不是下载了最新款的代练通。

3、如果不是使用的Administrator登录系统，那么需要选择以管理员身份运行。

未经过数字签署是指驱动程序没有经过微软认证，仅此而已。

厂家由于时间、成本上的原因并不一定都会把驱动送去微软认证，因此经常会有类似的情况。安装没有经过微软认证的驱动时就会有这个提示。

您可以不理会这个对话框，点继续安装就可以了

安装后一个

1串口。在PC上实现一个读取串口的工具，开发板发送通过串口发送数据，pc串口接收数据。

2网络。使用socket 套接字。一个运行service。另一个则运行client 。

以上为主流做法。

亲亲，你这个是别人共享的网络硬盘，你的数据在那个共享的网络盘上面，安装完win7后，你可以从新再建立一个这样的网盘，然后就可以找到你之前的文件了。 *** 作方法是，打开我的电脑，在空白地方单击右键，建立一个网络驱动器，网络驱动器的IP地址设定为：192168205,就是你之前的网络IP地址，就可以了。

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