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    一、背景

    政治(Politics):目前全国有二十多各地区出台了大数据相关的政策,而且很多地区都设立了专门的大数据管理机构。

    经济(Economy):据相关数据统计显示,中国大数据产业受宏观政策环境、技术进步与升级、数字应用普及等众多利好因素影响,2018年整体规模达到4384.5亿元,较2017年同比增长24%,预计到2020年规模将达到6605.8亿元。

    社会(Society):数据分析师几乎覆盖了所有的行业,从数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等,无一不渗透着数据分析的内容。在被视为“数据元年”的今天,数据分析师曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”,国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着,未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。

    技术(Technology):一些已经较为成熟的数据分析处理技术,例如商业智能技术和数据挖掘技术,已经在多个行业领域里得到广泛和深入的应用。但对于像Hadoop、非结构化数据库、数据可视化工具以及个性化推荐引擎这样的新技术,其较高的技术门槛和高昂的运营维护成本使得国内只有少数企业能够将其运用到深入分析行业数据中。

    二、理解项目、提出问题

    项目描述:对国内数据分析岗位的人才需求进行大致了解,分析招聘网站上和数据分析相关的职位信息,确定需要分析的指标,提出如下问题:

    1. 哪些城市对数据分析师职位的需求量比较大,统计不同城市的职位数量;
    2. 数据分析师总体薪资情况,以及不同城市的平均薪资对比;
    3. 找到数据分析师工作需要的工作年限、学历;
    4. 哪些行业招聘数据分析师,统计不同行业的职位数量。
      利用爬虫技术从招聘网站上爬取数据,保存到Excel表格。

    链接:https://pan.baidu.com/s/1qkCgMPsV9JhUcH_r33459A
    提取码:jeji
    附上数据集,该数据是2020年3月29日从“前程无忧”网站上检索出来的结果,检索词为数据分析师(全文)。

    三、清洗数据

    1.选择子集

    在Excel表格的所有字段中“标题链接”对分析问题的意义不大,可以选择隐藏。需要用的字段有职位名称、公司名称、工作地点、薪资、工作年限学历人数、工作职责、职能类别、关键字、公司性质、公司规模、行业。

    2.一致化

    (1)职位名称
    职位名称字段的在数据集中的格式各异,该字段的数据项除了职位名称,还有很多多余的描述,例如职位ID、薪酬和待遇的描述、有关职责内容的相关标记,给数据一致性带来了很大不便。
    在这里插入图片描述

    总之考虑到以下原因,决定不从职位名称维度做分析:一各公司的职位名称以及职位ID本身就各不相同,基本上不可能做到一致;二职位名称包含的信息具有迷惑性,有可能职位名称和岗位职责并不相符,并不严格属于数据分析岗位;三该字段的补充描述的信息可以在其他字段,如薪资、职能类别、工作地点中找到。
    (2)工作地点
    经观察,工作地点字段可以分隔成两部分,一部分是工作城市/省份,一部分是具体的城区,这部分有些是缺省的。
    在这里插入图片描述

    利用FIND、LEFT、RIGHT、MIND函数截取字符,城市/省份=IF(ISNUMBER(FIND("-",D2)),LEFT(D2,2),D2),城区=IF(ISNUMBER(FIND("-",D2)),MID(D2,4,5),"")。
    在这里插入图片描述

    (3)薪资
    薪资字段的标准化主要需要解决两方面的问题:一是单位不一致的问题,出现的单位有千/月、万/月、万/年、元/天;二是有一些数据项使用范围表示,无法参与运算。
    为解决以上问题,首先把“以上”、“以下”的描述删除,获得一个确切的数字。
    其次,将使用数值范围表示的薪资数据项,分为最低薪资、最高薪资,之后求平均得到平均薪资;若薪资数据项用确切的值表示,则认为最高薪资、最低薪资、平均薪资均是相等的。具体做法:
    最低薪资=IF(ISNUMBER(FIND("-",G2)),LEFT(G2,FIND("-",G2)-1),""),
    最高薪资=IF(ISNUMBER(FIND("-",G2)),MID(G2,FIND("-",G2)+1,FIND ( “/” , G2) -FIND ("-",G2)-2),""),
    平均薪资=(最高薪资+最低薪资)/2
    筛选出最低薪资字段为空白,薪资字段不是空白的记录,
    最高薪资=最低薪资=平均薪资=MID(G5,1,FIND("/",G5)-2),
    通过以上步骤将文本类型转化为数值类型之后,统一单位为千/月,最低薪资=IF(N2=“千/月”,H2,IF(N2=“万/月”,H210,IF(N2=“万/年”,H210/12,IF(N2=“元/天”,H2*30/1000,""))))。
    (4)工作年限学历人数
    在这里插入图片描述

    从中提取出“学历”这一字段,=IF(ISNUMBER(FIND(“硕士”,O9)),“硕士”,IF(ISNUMBER(FIND(“本科”,O9)),“本科”,IF(ISNUMBER(FIND(“大专”,O9)),“大专”,IF(ISNUMBER(FIND(“高中”,O9)),“高中”,IF(ISNUMBER(FIND(“博士”,O9)),“博士”,IF(ISNUMBER(FIND(“中专”,O9)),“中专”,""))))))。
    从中提取出“工作年限”这一字段,=IF(ISNUMBER(FIND(“经验”,O505)),MID(O505,FIND(“经验”,O505)-4,3),"")。但有一些数据项会出现问题,手动调整工作年限为“10年以上经验”。
    在这里插入图片描述

    3.删除重复值

    “标题链接”字段具有唯一性,对该字段进行重复值识别,具体做法为突出显示单元格格式-重复值,再把填充颜色为深红色的单元格筛选出来,把重复值删除,一共删除十一条重复的数据。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    4.异常值处理

    在数据集中一些岗位和数据分析并没有关联,例如招聘银行客服专员、金融客服等,因此对数据进行筛选,筛选出职位名称、职能类别、关键字中含有“客服”、“催收”的数据,再根据职位描述进行判断和删除,删除重复值后保留5732条数据。

    四、具体分析

    本文分析主要运用数据透视表,以及可视化,回顾之前想要分析的问题:

    1. 哪些城市对数据分析师职位的需求量比较大?
      在这里插入图片描述

    从地图上可知,数据分析岗位需求主要集中在广东、北京、上海等区域。
    使用数据透析表,筛选出出现次数前10%的城市,定义为热门城市,包括北京、成都、广州、杭州、合肥、南京、上海、深圳、苏州、武汉、西安、重庆一共十二个城市。
    在这里插入图片描述

    下图可以看出一、二线城市是对数据分析人才需求旺盛的城市,尤其是四大一线城市——北上广深,数据分析岗位的职位数目远超其他城市。
    在这里插入图片描述

    1. 数据分析师在不同城市的平均薪资对比
      (1)各个薪资阶段的占比
      使用COUNTIF函数,分别计算不同薪资范围的职位数目
      在这里插入图片描述

    从下图可以看出数据分析岗位的薪资分布,6-10千/月和10-20千/月薪资的职位数量是最多的,说明整体看来数据分析属于较高薪的岗位,未来发展前景良好。其中不少职位的薪资处于20-50千/月,甚至50千/月以上,数据分析岗位有很多是面向高端人才进行招聘。也有不少职位的薪资处于0-4千/月,这些职位有一些是兼职、实习岗位,有一些从事的是数据录入、数据对比等简单的文职工作。
    在这里插入图片描述

    (2)热门城市的平均薪资
    计算十二个热门城市的平均薪资,从下图可以看出,数据分析岗位平均薪资最高的城市为北京,其次为上海、深圳。
    在这里插入图片描述

    整体来看最高平均薪资和次高的平均薪资相差较远,提出假设:北京高端数据分析师比例较大,因此拉高了平均值。
    统计十二个热门城市各个薪资水平的职位数目:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    上图可以看出,在北京薪资为20~50千/月的数据分析岗位的占比,明显比上海、深圳这一薪资的占比要高。而且,可以明显看出,排名靠前的城市高薪职位的占比比排名靠后城市的要高,且越往后占比逐渐呈下降趋势;排名靠后的城市低薪职位的占比比排名靠前城市的要高,且越往后占比逐渐呈下降趋势。
    (3)薪资和公司规模的关系
    在这里插入图片描述

    总体看来,随着公司规模的增大,平均薪资逐步升高。公司规模10000以上的企业数据分析职位的薪资明显高于其他规模的公司。

    3. 哪些行业招聘数据分析师?

    (1)统计不同行业的职位数量
    统计各个行业的职位数目,筛选出职位数目最多的前15个行业,如下图所示。图中可知,互联网/电子商务行业对数据分析岗位人才的需求量远超其他行业,计算机软件、金融/投资/证券行业对数据分析人才的需求量也很大。
    在这里插入图片描述

    (2)哪些行业平均薪资会比较高
    计算各个行业的平均薪资并排序,平均薪资最高的前10类行业如下图,其中计算机硬件行业的数据分析岗位平均薪资最高,其次为餐饮业、石油/化工/矿产/低质、银行。
    在这里插入图片描述

    1. 找到数据分析师工作需要工作年限、学历、技能?
      (1)数据分析岗位的工作年限要求
      在这里插入图片描述

    从上面饼图可以看出,0-4年工作经验的需求占绝大多数,数据分析岗位对应届生/在校生的需求占比为16%。
    (2)哪些行业对职位分析岗位的工作年限要求比较高?
    由于行业的种类达60类之多,可以选择出现次数最多的前10个行业,统计各个工作年限的占比。图中可以看出计算机服务、互联网/电子商务、计算机软件、通信/电信/网络设备行业需要较长时间的工作经验;制药/生物工程、金融/投资/证券行业相对来说所要求的工作经验较短。
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    (3)数据分析岗位的学历要求
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    图中可以看出学历要求的分布情况,本科学历占比最多,达到66%;高中、博士、中专学历的占比很少,说明绝大多数的数据分析岗位本科、大专学历即可担任。
    (4)哪些行业对职位分析岗位的学历要求比较高?
    同样对出现次数最多的前15个行业,统计不同学历的占比。图中可以看出,制药/生物工程、教育/培训/院校、专业咨询行业对数据分析人才的学历要求相对较高,批发/零售、服装/纺织/皮革行业对数据分析人才的学历要求相对较低。
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    (5)数据分析岗位需要哪些技能对职能类别字段做词云分析,得出下图的词云,数据分析岗位要求熟练使用excel等分析工具和sql等数据库语言;熟悉业务,具有良好的沟通能力、团队合作能力;本科以上学历,具有一定的工作经验。
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    五、总结

    • 一线城市对数据分析人才需求最为旺盛,薪资水平也更高,这是因为一线城市中高薪职位的占比很高。
    • 数据分析岗位薪资大多集中在6-20千/月的区间范围之内,且更大规模的企业趋向于提供更高的薪资。
    • 互联网/电子商务、计算机软件、金融/投资/证券行业对数据分析岗位需求巨大,计算机硬件行业的数据分析岗位平均薪资最高,另外一些传统行业,如餐饮业、石油/化工/矿产/地质、银行等行业的数据分析岗位薪资水平相对更高。
    • 数据分析岗位大多需要0-4年的工作经验,以及大专、本科以上学历。计算机服务、互联网/电子商务、计算机软件、通信/电信/网络设备等行业需要较长时间的工作经验;制药/生物工程行业对工作经验的要求较宽松,但对学历要求很高。
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  • 每一家IT公司都处于无处不在计算时代,促进城市中心外数据中心发展,从大数据分析发展为内容交付网络。 企业选择数据中心站点时,更关注前沿计算机技术而不是建立IT站点,必须考虑地理位置优势,以及人才资源...

    比起数据中心产业,冰岛更出名的是海盗和火山。冰岛有丰富的廉价能源,温度环境可以提供自然冷却效果,快速发展的IT产业,使这一切可能会发生改变。

    每一家IT公司都处于无处不在的计算时代,促进城市中心外数据中心发展,从大数据分析发展为内容交付网络。

    企业选择数据中心站点时,更关注前沿的计算机技术而不是建立IT站点,必须考虑地理位置的优势,以及人才资源和政府法规。这些鼓励在冰岛发展数据中心的建议适用于其他新市场,如美国中西部的部分地区,中国和巴西。

    不要过早专业化

    在冰岛数据中心公司需要全方位发展,而不是专注于IT、主机托管、基础设施、平台即服务、或管理服务等领域。它们需要与用户合作。

    “冰岛的客户只知道他们的IT工作负载,在设备使用以及选择云还是已有的设备问题上要向Advania寻求建议,”Advania董事总经理Eyjolfur Magnus Kristinsson表示,该公司是提供IT基础结构主机和数据中心服务的供应商。

    虽然批发托管空间是国际数据中心公司Verne Global的主要业务,在冰岛园区它也与数据中心零售和批发主机托管服务的客户进行合作。

    “如果我们只提供500KW以上的数据中心,我们会错过很多当地的客户,” Verne Global首席技术官Tate Cantrell说。他指出,未来几年主机托管客户在电力和空间方面的需求会有所增长。

    虽然仍有服务器公司不会将其IT业务移动到美国和欧洲之间的冰岛,Verne Global公司的团队说,很少有数据中心客户会来这里,所以地理位置不是问题。

    “这都是远程管理服务器和基础设施,” Cantrell说。

    了解目标工作负载

    冰岛数据中心行业取决于北美直接路由到冰岛的海底电缆,因为它通过三个电缆连接全球,其中一个是旧的,不常使用。冰岛数据中心的主要目标是连通性要求低、电力丰富、有冷却功能的某些工作负载类型,如高性能计算甚至灾难恢复。

    冰岛的网络连接速度较差,但廉价、环保、可靠的电力可以弥补这个劣势。无论什么样的工作负载类型,数据中心电力消耗大于以往任何时候。冰岛作为一种新兴的数据中心市场,有能力扩大它的足迹,不需要过高的电力成本。冰岛的能量消耗是欧盟平均值的50%,电网提供了100%的绿色(地热和水电)能源。

    “冰岛数据中心市场发展迅速。不久前,它们甚至没有在我们的计划之内,” 电力公司HS Orka业务发展主管Johann Snorri Sigurbergsson说。Verne Global的Cantrell记得当他第一次来到冰岛,看到当地企业服务器混乱的部署,远远不是今天建造的数据中心的样子。

    根据电网数据中心报告,冰岛的电网运行可靠性为99.977%,两个独立的电线是一个默认的设计。HS Orka公司声称自己是冰岛数据中心最大的电力供应商,还创建了一个方案,降低Reykjavík发达商业以外的数据中心发电和配送成本。

    构建数据中心开发经验

    在Advania公司的Thor数据中心设施以及Verne Global公司的数据中心,模块化和预制集装箱数据中心规模巨大,且部署迅速而均衡。

    Verne Global在构建高度可靠的数据中心方面经验丰富,但这是一个新事物,Cantrell说。

    “冰岛人在使用可再生能源和天气方面经验丰富,这是他们的优势,”他说。

    该地区主要行业也会分享一些符合数据中心需求的核心专业知识。冰岛数据中心正在招聘铝冶炼厂的电气工人和鱼加工行业的空气控制专家。

    “新工程师可以在大学主修机械电子和电气工程类,也可以是数据中心,但我们必须在数据中心和设计规范方面对他们进行专门训练。 ” 技术工程公司Mannvit基础设施部门总经理Tryggvi Jonsson说。数据中心是工程、工业、建筑和电力项目的集成。

    在冰岛建立数据中心的另一个原因是数据中心冗余度低,PUE值低,这归功于冰岛的电网运行稳定,而不需要配置电源备份系统,甚至利用直接空气冷却而不采用热交换器进行冷却。Advania公司尝试对开放计算项目的参考设计直接冷却。剔除Mjolnir数据中心物理冗余、可靠性差的应用程序和冗余体系结构的分布式应用程序。

    培养一个创新的IT行业

    引入更多精通业务的IT人员比较难,运行数据中心和增加技能吸引客户也是一项挑战。数据中心不是主要的工作创造者,但他们可以通过多元化IT公司直接或间接创造就业机会,冰岛工业和能源部产业创新部总干事SveinnÞorgrímsson表示。

    迅速扩大数据中心和员工队伍,Reykjavík大学提供多样化培训项目,对本科生、硕士生以及工作两年的系统管理员进行几个月的培训。它还可以提供与学生课程和专业相关的工作。

    “10年前教学系统管理员的方式并不是帮助任何人,” Reykjavík 大学校长、资深计算机科学家Ari Kristinn Jónsson说。Reykjavík大学的创业公司孵化器破土动工,将课程与工作行业紧密结合,尤其是外国公司希望获得的IP和员工。

    另一种推动数据中心发展的原因是经济集群,那些分享资源和想法又颇具竞争力的公司所形成的集群。例如,冰岛有旅游业和海洋企业集群。

    冰岛的数据中心

    在冰岛绿色能源和数据中心密不可分。在幻灯片中了解发电厂、冰岛经济和数据中心是如何运作的。

    提供经济激励措施

    “冰岛对于美国投资者来说,还有很多东西有待发现,” 冰岛工业和能源部产业创新副局长ThordurReynisson说,所以冰岛制定了外商投资优惠政策的框架。这个计划的根本目标是吸引长期投资,内容包括数据中心构建、减税和赞助培训考察,当地员工向其他公司专家请教、学习。

    “在冰岛你可能想建立一个利用免费冷却和100%的可再生能源的数据中心,然后雇佣当地经过培训的员工,”Reynisson说,“如果你去冰岛的西北部,很难找到有数据中心工作经验的人。”

    自2008年的金融危机以来,冰岛也有财务控制的负担。资本管制是限制外国人和外国实体把资金输出冰岛之外,目前正在开放,这可能直接影响商业投资。

    冰岛也面临着来自其他地区提供税收优惠的竞争压力。根据CBRE房地产集团有限公司的报告,在过去的10年里,美国至少有17个州创建自定义的数据中心奖励机制。

    发展数据中心行业可行吗?

    VerneGlobal公司和Advania公司是为数不多的进入冰岛数据中心市场的大规模的国际厂商。而其他较小的数据中心运营商正在加紧进入市场。

    “这些类型的客户会面临风险,”冰岛负责启动北欧化工数据中心的主任Bjorn Brynjulfsson说。然而,冰岛气候和电力成本适合数据中心的建立,其公司将在冰岛建设Tier II级或更高级别的数据中心。

    “在VerneGlobal公司的数据中心园区建立三或四个数据中心,足以引入竞争和多样化产品客户,”Tryggvi Jónsson说。

    无论是高可用性还是低PUE值、少的常住居民,数据中心都想构建在这里,获得更足的发展空间。


    作者:Meredith Courtemanche 翻译:乔俊婧

    来源:51CTO


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  • 在目前的市场环境下,煤机维修、煤机再制造、煤矿相关...煤机延伸服务业务的发展需要相应的信息化建设支持,信息化建设应首先分析业务、然后明晰信息化建设阶段的划分、关注信息化实现的内容、规划信息化系统的组合应用。
  • 第二章:企业战略管理 一、战略的性质与类型 ...2.产业环境分析的内容 3.产业的寿命周期 4.产业的竞争结构分析 a.迈克尔·波特的五力竞争说 三、企业资源和能力分析 1.企业核心能力 2.核心能力

    第二章:企业战略管理

    一、战略的性质与类型

    1.企业战略的三个层次

    a.企业总体战略

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    b.事业层战略

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    c.职能战略

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    2.企业战略管理的特点

    整体性、长期性、权威性、环境适应性

    3.企业战略管理的过程

    在这里插入图片描述

    二、企业战略环境分析

    1.企业环境的构成

    a.微观环境

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    b.宏观环境

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    2.产业环境分析的内容

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    3.产业的寿命周期

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    4.产业的竞争结构分析

    a.迈克尔·波特的五力竞争说

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    三、企业资源和能力分析

    1.企业核心能力

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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    2.核心能力的特性

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    3.企业核心能力的源泉

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  • 来源: 龙为科技 摘要:报告围绕人工智能技术原理和突破进行了重点阐述,深入分析了国外科技...报告聚焦全球人工智能产业发展最新动态,内容翔实,包括总体篇、产业篇、专题篇三大部分,从产业环境、技术、应用

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    来源: 龙为科技

    摘要:报告围绕人工智能的技术原理和突破进行了重点阐述,深入分析了国外科技巨头企业在人工智能领域的布局和进展情况,概括总结了各国政府推动人工智能发展的政策措施。


    国家工业信息安全发展研究中心(工业和信息化部电子一所)发布《2016-2017全球人工智能发展报告》。报告聚焦全球人工智能产业发展的最新动态,内容翔实,包括总体篇、产业篇、专题篇三大部分,从产业环境、技术、应用等角度全方位总结和解读了全球人工智能技术及产业发展的现状及趋势,具有较强的产业发展前瞻性和预测性。报告围绕人工智能的技术原理和突破进行了重点阐述,深入分析了国外科技巨头企业在人工智能领域的布局和进展情况,概括总结了各国政府推动人工智能发展的政策措施。报告还特别分析了人工智能在交通、医疗、移动设备、汽车、智能家居等领域的应用及投资融资情况,深入剖析了人工智能代表企业,分析和总结了主流的开放平台及开源技术框架,并对人工智能未来发展方向做出预测。


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  • 目录 CONTENTS 01 泛知识付费产业发展环境 02 泛知识付费产业发展现状 03 泛知识付费产业价值分析 04 典型泛知识付费企业发展布局 05 泛知识付费产业发展展望 2 定义 泛知识付费是泛知识的内容产品化与商业价值转换...
  • 工业化为社会创造了巨大财富,提高了人民物质生活水平,同时也消耗了大量资源,给生态环境带来了巨大压力,影响了国家整体产业的健康发展。我国作为制造大国,尚未摆脱高投入、高消耗、高排放发展方式,水资源...
  • COVID-19 疫情来袭、国际环境风起云涌、“新基建”正式拉开大幕等重要事件构筑起产业发展外部新环境。从产业内部来看,全球物联网连接数超过“人联网”连接数、规模化应用落地增加、5G等新应用技术快速进入市场、...
  • 为了改善水体环境,从生态农业产业链技术含义和内容出发,提出以“种―养―加―生”循环一体化的产业链技术体系来控制农业面源污染,保护水环境质量,即以源头无害化、过程资源化、末端生态化和控制规模化为原则,进行...
  • COVID-19 疫情来袭、国际环境风起云涌、“新基建”正式拉开大幕等重要事件构筑起产业发展外部新环境。从产业内部来看,全球物联网连接数超过“人联网”连接数、规模化应用落地增加、5G 等新应用技术快速进入市场、...
  • 这是文化事业与科技产业的协同创新,尤其是历史文化类博物馆,不仅要考虑各种前沿展示技术应用,还必须考虑所运用技术手段、设备和所要表现历史文化内容、总体展览形式环境之间和谐与相融。究竟博物馆应当...
  • 本文首先探讨了煤炭企业对于环境的影响分析,煤炭企业环境成本会计核算意义,通过案例构建了某某煤炭企业环境成本会计核算体系,并提出了相关配套措施:大力推行无污染清洁生产工艺和建立完整配套经济政策。
  • 从安全性角度出发,分析环境中数据安全去重原因及面临主要挑战,给出云数据安全去重系统模型和威胁模型,面向云数据安全去重技术实现机制从基于内容加密安全去重、基于所有权证明安全去重和隐私保护...
  • 波特“钻石”模型理论基本内容

    万次阅读 2006-01-31 21:49:00
    Porter)教授经过对许多国家的产业的国际竞争力研究后,以产业结构“五力竞争”模型为基础,逐步形成了适应经济全球化环境的产业国际竞争力分析框架和方法,即所谓波特“钻石”模型理论[3],该理论认为:某一国...
  • 进出口总额及增长率分析第二节2015-2019年中国Oracle培训产业政策环境分析一、Oracle培训产业政策解读二、Oracle培训产业振兴规划三、Oracle培训产业进出口政策分析第三章 2015-2019年中国Oracle培训市场供需调查...
  • 一、背景数据仓库作为面向主题、集成、反映历史变化数据集合,主要用于支持管理决策。随着大数据、云计算等技术应用和普及,...产业互联网平台,数据内容涵盖交易、供应链金融、物流等海量数据,对数据仓...

空空如也

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