山居笔记抱愧山西的创作背景？
一、山居笔记抱愧山西的创作背景？
山居笔记是余秋雨先生著作，以明清时期的晋商活动为创作背景。
二、数据的特点？
一是数据本身是对一个事实的描述，代表某件事物的客观描述，即用“数字符合”代表事物；
二是数据分结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现在利用较多的是结构化数据，企业的ERP、SAP数据库里的数据基本上都属于结构化数据。半结构化数据、非结构化数据现在利用并不太多，但比结构化数据更能说明事物的本质，如视频、音频、场景数据。而且80%的数据是非结构化的，这也是第一代、第二代Ai瓶颈，第三代认知智能兴起的原因，也是千城数智自主研发芊姬智脑的原因一一因为只有基于认知智能的芊姬智脑才能更有效处理汽车下沉市场及丰富车生活的半结构和非结构数据，赋能及服务汽车流通上游及整体汽车产业链，促进汽车数字的产业化和汽车产业的数字化；
三是数据生产需要成本投入，需要投入硬件、软件、人工成本；如果要购买，需要支付对方一定的费用。
四是数据具有互补性。单个的数据价值并不大，只有数据规模达到一定的程度，而多个维度且具有较好的及时性时数据才有用，规模维度、及时性等对其作用的发挥会产生很大的影响。
五是数据具有无限性。数据具有可复制、可共享、无限增长和供给的品质。数据资产不需要折旧、摊销，它会越用越多。数据资产本身是无限增长，它每年都在增值，而不是被消耗。
六是数据资产成为数字经济时代的关键生产要素。农业时代的关键生产要素是土地、劳动力，工业时代的关键生产要素是资本、技术。数字经济时代的核心生产要素是数据，数据是国家和企业的核心资产，也是未来取之不尽的新石油。
三、数据化管理十大特点？
1、应用背景：大规模管理
2、硬件背景：大容量磁盘
3、软件背景：有数据库管理系统
4、处理方式：联机实时处理, 分布处理批处理
5、数据的管理者：数据库管理系统
6、数据面向的对象：整个应用系统
7、数据的共享程度：共享性高，冗余度小
8、数据的独立性：具有高度的物理独立性和逻辑独立性
9、数据的结构化：整体结构化，用数据模型描述
10、数据控制能力：由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力
四、云数据的特点？
云数据是由财富在线研发团队独立自主研发而成的金融数据集成处理平台，该平台通过高频高频数据清洗技术，研发出最完整的金融数据分析模型。为用户提供高效的投资决策参考。
以数据层--信息层--精算层--多功能集成分配层--信息推送平台--超导报警系统为处理平台，是完整的证券信息高速处理平台
五、消防数据的特点？
消防大数据
消防大数据，指应用于消防的大数据，它是利用科技信息化手段全面采集和整合各类消防资源，把各类数据通过整理分析
消防大数据的价值体现：
通过对建筑物分布和城市规划、历年来全市的火灾频发场所、场所的老旧程度等信息计算重点单位。而当前对于城市火灾预防工作以及对区域火灾危险评估仍然缺乏有效的科学支持。划分重点单位仅仅依靠人员密集场所、高层建筑、大型化学品储存企业等这些固定的因素来判断。
建立大数据信息平台监控消防车辆状态，一旦发生火灾事故能够快速抽调离事故发生地最近的闲置车辆抵达现场。针对危化品，放射性物质处置分析时，提供天气信息，疏散密集人群，尽可能的降低后续损失。
绘画城市热力图，对人群的生活时间、方式等进行预测，通过城市人口流动性以及城市能源消耗的提取分析,可以掌握不同的时间段的防火和灭火工作的重点,对城市商业销售数据,城市电力供水供气等能源的使用情况数据分析,可以准确的掌握各个时间段城市人口的分布,以数据为科学依据提升预防火灾的针对性和高效性。[3]
通过对消防大数据的挖掘分析，实现消防隐患早发现、早识别、早处理，提供不同时间段不同类型火灾发生几率制定灭火救援预案。宏观把握当前消防现状，科学预测火灾形势，提升火灾防控效能。
六、金融数据的特点？
金融数据是指金融行业所涉及的市场数据、公司数据、行业指数和定价数据等的统称，凡是金融行业涉及相关的数据都可以归入金融市场大数据体系中，为从业者进行市场分析提供参考。
以路孚特（前身是汤森路透的金融与风险业务板块）所提供的金融数据为参考，能够覆盖所有主要金融市场（包括股票、固收、商品和外汇等），帮助用户从海量的数据中寻找到合理有效的数据，并且从中判断出市场预期发展情况和价值。
七、gis数据的特点？
GIS作为一个特殊的软件领域，其主要特点是海量数据存储及空间数据与属性数据一体化管理，基于GIS本身的特殊性，GIS设计也有其自身的特点：
⑴ GIS处理的是空间数据，具有数据量庞大、实体种类繁多、实体间的关联复杂等特点。
⑵ GIS设计以空间数据为驱动。
⑶ GIS工程投资大、周期长、风险大、涉及部门繁多。
八、数据技术的特点？
数据技术是指应用各种数据处理技术对大量数据进行处理、提炼和分析的技术。其主要特点包括：
1. 高效性：数据技术可以在很短的时间内处理大量数据，提高数据处理的效率和速度。
2. 数据可视化：数据技术可以将数据进行可视化处理，通过图表、数据报告等形式展现出来，使得数据更加直观、易于理解。
3. 数据挖掘：数据技术可以通过各种算法和技术，对数据进行挖掘和分析，从而找出数据中的规律和关联，发现隐含的信息和价值。
4. 自动化：数据技术可以将数据处理的过程自动化，减少人力和时间成本，提高数据处理的效率和准确性。
5. 大数据处理能力：数据技术可以处理海量数据，如互联网数据、金融数据、医疗数据等，依靠强大的计算和存储能力，能够应对各种大数据处理需求。
总之，数据技术具有高效性、可视化、数据挖掘、自动化和大数据处理能力等特点，对于各种数据处理需求和应用场景都有着重要的作用和意义。
九、数据清单的特点？
数据清单意思是指在Excel中按记录和字段的结构特点组成的数据区域。
十、评估数据的特点？
原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（ Isolation ）和持续性（ Durability ）。这四个特性简称为 ACID 特性。
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