古代大让小的案例？
一、古代大让小的案例？
孔融让梨 是弘扬中华传统美德的经典故事之一，是中国东汉末年文学家孔融的真实故事
孔融四岁的时候，他和哥哥们一起吃梨却总是拿小的吃，有大人问他为什么这么做，他回答说：“我年龄小，食量小，按道理应该拿小的”。这则故事告诉人们，做人应该懂得谦让的礼仪
二、数据新闻经典案例？
一个经典的数据新闻案例是2012年《纽约时报》的《如何花钱状组织政治选举》系列报道。该系列报道利用大量数据分析和可视化技术，揭示了政治竞选活动中巨额资金的流向和影响。通过对政治献金数据的深入挖掘，该报道揭示了大企业和富裕个人对政治决策的潜在影响，引发了社会广泛关注和深入讨论。
这一经典案例充分展示了数据新闻的力量，不仅揭示了社会现象背后的规律，还引发了观众对政治体制和公共事务的深刻思考。
三、什么是案例数据？
案例数据是指人们在生产生活当中所经历的典型的富有多种意义的事件陈述。它是人们所经历的故事当中的有意截取。案例一般包括三大要素。案例对于人们的学习、研究、生活借鉴等具有重要意义。基于案例的教学是通过案例向人们传递有针对性的教育意义的有效载体。
四、大数据营销案例？
某公司通过分析用户数据发现，购买过某产品的用户中，有60%的人在未来一个月内会再次购买同一产品或类似产品。
该公司利用这一信息，向这部分用户发送个性化营销电子邮件，推荐相关的产品。结果显示，这部分用户的二次购买率提高了20%。这一案例表明，大数据营销可以帮助企业洞察用户需求，并有针对性地开展营销活动，以提高销售业绩。
五、管理案例小故事？
有一位公司经理，他发现团队中的员工之间缺乏合作和沟通。于是，他决定组织一次团队建设活动。在活动中，他设计了一系列的团队合作任务，要求员工们共同解决问题并达成目标。
通过这次活动，员工们学会了互相倾听、尊重和支持，团队合作能力得到了显著提升。
这位经理的智慧和决策力使得团队重新焕发活力，工作效率也得到了大幅提升。这个案例告诉我们，良好的团队合作是成功的关键，经理的领导力和智慧能够帮助团队克服困难，取得更好的业绩。
六、向上沟通小案例？
向上沟通的案例：在一家公司，一位员工提出一个创新的想法，希望能够提高公司的生产效率。他向他的上级汇报，但是上级并没有理解他的想法，甚至对他的想法持怀疑态度。这位员工决定采取向上沟通的策略。他首先了解了上级的兴趣和需求，然后根据这些信息调整了他的想法，使其更符合上级的理解和期望。他主动向上级提交了一份详细的计划书，里面包含了他的想法、实施方案以及预期的成果。同时，他还愿意亲自演示他的想法，以证明它的可行性和价值。通过这种方式，他成功地向上级传达了他的想法，并最终获得了上级的支持和认可。这个想法被实施，并取得了良好的效果，不仅提高了公司的生产效率，还为公司的未来发展奠定了基础。
七、婆媳矛盾小案例小故事？
案例1：强势婆婆VS善良儿媳
针尖对麦芒
娟子和老公是异地恋，工作的时候认识的，据小娟诉说：“我是一个嫁过去就受尽各种委屈的媳妇”。
娟子老公家庭条件一般，公公是老老师，但婆婆是出了名的“大当家”，家里大小事都是她说了算，连公公和老公都被她治的服服贴贴。
娟子嫁过去后，前两年还算和谐，随着相处时间的增长，开始出现各种矛盾，起初娟子觉得刚嫁过来，凡事忍着婆婆，得过且过，但婆婆却变本加历。
直到孩子的出生，并没有因此而告一段落，反而更加干涉她们的生活。
出了月子，婆婆就让娟子出去工作，带孩子的事就由婆婆照看，按理说算是个好婆婆了吧，但婆婆还是依照自己的方式带孩子。
并且在孩子稍微懂事一点，就跟孩子灌输你妈不好，只有你奶奶疼你的思想，孩子跟娟子越来越生疏，甚至不让她抱，娟子气不打一处来，但却也一直忍着。
直到有一天孩子拿玩具去打妈妈，娟子心里一酸，婆婆随口一句：“看吧，你娃都打你”。
瞬间两人火力全开，两人在撕打中拉扯孩子，孩子吓得哇哇大哭，等娟子老公赶到时，两人伤的仂伤，哭的哭。
差点还因为这事闹离婚，娟子觉得自己的日子再也过不下去了，家里她一点话语权都没有，老公却说：“你就忍着吧，我妈也是为了咱们好，她辛苦带娃不容易，你还不体谅她”。
可谁知道，自己亲孩子也孤立自己的感受有多难过~
案例2：强势儿媳VS强势婆婆
婷婷是个有主见的人，结婚后与婆家分开过，时尚回去看望老人，话不投机半句多，面子上倒也能过得去。
结婚婆家除了给了6万彩礼，房子车子都是夫妻两人赚钱买的，这对于爱攀比的婷婷来说，心里一直不是滋味。
但在婆婆眼里，钱都是儿子赚的，媳妇在家吃闲饭根本没有资格挑理。
自从怀孕到生子，婆婆没有伺过一天，也因身材不适为由拒绝照顾她，于是，只能请自己亲妈来照看孩子。
孩子大一点后，婷婷想出去工作为老公分担压力，让婆婆过来照顾孩子，婆婆却说自己年龄大了，想两年清福都不行，操心完了儿子还要操心孙子。
两人虽然不经常在一起住，但逢年过节总是要回家团聚，婆婆偶尔也去儿子家小住，但从来不做家务。
婷婷回去也是不情愿，全家人只围着孩子转，完全没把她放在眼里，她很生气，每次吃完年饭就要走，弄得全家不开心。
有一次婆婆彻底看不惯，说：“要走你回去，别拉着我儿子孙子走”，大过年的两个火力全开，一家人年都没过成，不欢而散。
案例3：强势媳妇VS善良婆婆
大美的婆婆什么都好就是干活墨迹，洗个碗都能用两个小时那种，拖个地都要两三个小时，她在家里基本一天三顿饭都要家人帮忙打下手。
起初嫁过去大美并没有嫌弃，大不了出去吃，但日子长了，就觉得婆婆干什么都费劲，连自己怀孕生孩子想吃饭都能把自己饿到低血糖。
她从来不说大美一句坏话，也任劳任怨，就是思想顽固，永远按部就班，就连做饭非得把菜全部准备好洗好，再去煮饭。
大美告诉她一边煮饭一边洗菜，不是节省时间吗？
婆婆说要一样样来，急性子的大美又是暴脾气，几次忍不住都发了脾气，但婆婆却依旧不慌不忙地干着活，更令她狂抓的是，连吵个架都能把人给憋死。
婆媳共处，谁都不是赢家？
在这3个典型的案例中，婆婆苦不堪言，认为自己为了这个家操劳的够子了，不但得不到儿媳的感恩，甚至还会被嫌弃。
无数婆婆心声是：到了晚年，小心翼翼地活着，却还处处踩雷。想好好过日子，为什么就这么难呢？
无数媳妇的心声是：都说婆婆也是妈，可婆婆压根就不是妈呀，哪个亲妈能这样对我的呀。结婚后，我感觉整个人都不快乐了，甚至失去了开心的理由。
看到婆婆不吃饭都饱了，这样的日子什么时候是个头。
所有的婆媳关系，根源都在于：把对方想象的太完美！
双方都在以自己期待对方的样子过着不现实的日子，自然不会有轻松感。
当婆婆处处要求儿媳按照自己的标准来，却得不到满足时就会产生心理落差，明明自己已经付出很多了，为什么还被嫌弃？
那是因为两个人的观念不同、想法不同、处事的态度和方式不同，就像不同的电视频道，活生生地拉到一起来，如果双方都不肯放弃遥控器，到头来结局只有一个：都不开心。
所以婆媳关系的僵化，根源在于没有正视自我，都在期待对方改变。
八、小非农数据和大非农数据的区别？
大非农和小非农是两种不同的数据来源，对于投资者而言，它们的区别如下：
1. 数据来源不同：大非农(Big Data)是由非营利组织美国劳工部(U.S. Department of Labor)发布的就业数据，而小非农(Little Data)则是由美国劳工部和数据公司(Data Company)合作发布的小型就业市场报告。
2. 数据范围不同：大非农的数据范围更广，涵盖了美国整个就业市场，而小非农的数据范围更小，只涵盖美国就业市场中的一部分，例如在某些行业特定的就业市场数据等。
3. 时间不同：大非农是每周六发布，发布时间固定在美国时间下午5点，而小非农则固定在每周三发布，发布时间可能略有不同。
4. 对投资者的意义不同：大非农和小非农在数据公布后对投资者的意义不同。对于投资者而言，大非农是一个重要指标，可以帮助他们评估美国就业市场的健康状况和整体经济的表现。而小非农则通常被视为一个指标，可以帮助投资者了解特定领域的就业市场数据，例如某个特定行业或领域的就业数据等。
因此，大非农和小非农在数据类型、数据来源、数据范围和时间等方面都存在不同，对投资者而言，需要根据数据公布情况，结合自己的投资需求和风险偏好，做出不同的投资决策。
九、案例分析ppt要用数据吗？
答，数据是证明事件结论的重要论据。
所以，无论分析的内容是什么，如果有足够准确的，且具备足够说服力的数据，就一定要用数据来说明分析情况。
十、pandas数据分析实战案例？
当使用 Pandas 进行数据分析时，以下是一个实战案例的示例：假设我们有一个包含不同国家或地区的人口数据的 DataFrame，其中包括列如 country （国家或地区名称）、 population （人口数量）和 area （面积）。首先，我们可以使用 Pandas 读取并查看数据： import pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv('population_data.csv')# 查看前 5 行数据print(data.head()) 接下来，我们可以进行一些基本的数据分析操作，例如计算每个国家或地区的人口密度（单位：人/平方公里）： # 计算人口密度data['density'] = data['population'] / data['area']# 查看前 5 行数据，现在包含人口密度列print(data.head()) 然后，我们可以使用 Pandas 的图形功能绘制一个人口密度的散点图，以便直观地观察不同国家或地区的人口密度分布： # 绘制人口密度散点图import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(data['area'], data['density'])plt.xlabel('Area (square kilometers)')plt.ylabel('Population Density (people per square kilometer)')plt.title('Population Density')plt.show() 最后，我们可以对人口数据进行一些统计分析，例如计算每个国家或地区的人口数量的总和、平均值、中位数等： # 统计分析print('总人口：', data['population'].sum())print('平均人口：', data['population'].mean())print('中位数人口：', data['population'].median()) 通过以上示例，我们使用 Pandas 进行了数据读取、数据处理、图形绘制和统计分析等基本的数据分析操作。你可以根据自己的实际数据和需求进行进一步的分析和探索。请注意，在实际应用中，你可能需要根据数据的特点和分析的目的选择适当的方法和函数。此外，还可以结合其他数据分析工具和技术，如数据清洗、数据可视化、数据建模等，以获得更深入的洞察和结论。
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