关于数据的名言

关于数据分析的名言短句

1、秉公稽查，廉洁审计。

2、不能解决问题的调查是无用的调查。

3、不怕乱如麻，只怕不调查。

4、沧桑话巨变，数据铸辉煌。

5、诚信立统、真实铸统、敬业谋统、创新活统。

6、出真实数据，确保*决策的科学有据；做扎实工作，诠释统计人生的*凡风雅。

7、德为本，勤为先，求真统计；法为上，民为重，务实调研。

8、付出的是汗水，提升的是素质，收获的是成就。

9、概数总是不确切的。

10、干净调查，清白统计，德廉并举，务实求真。

11、构建和谐社会，需要和谐统计的有力支架；推进高效行政，需要科学统计的全面服务。

12、结缘统计，无悔人生。

13、尽心尽力统计，为国为民管家。

14、精于析，诚于心，锐于创，执于信。

15、苦和累凸现统计人的本色，甘与乐见证统计人的豁达。

16、赖得住寂寞，经得起清静贫，默默地工作，无私地奉献。

17、漫漫人生路，步步统计情。

18、勤思善学，甘于寂寞，但求数据真实；敢于创新，乐于奉献，共创和谐统计。

19、如果你能敏锐地观察，就能明智地调查和判断。

20、手中笔书写统计华篇章，表中数据体现发展变化。

21、数字不能说明一切，但没有数字却什么都不能说明。

22、数字记录的是过去，分析憧憬的是未来。

23、数字骗不了人，但骗子好玩弄数字游戏。

24、数字证明一切。

25、说实话，报实数；讲实情，求实效

26、天下作伪是最苦恼的事情，老老实实是最快乐的事情。

27、统筹过去，计划将来。

28、统计不是简单的一加一等于二，而是过去加现在和未来。

29、统计不应仅反映出社会的进步，更应揭露出它存在的不足。

30、统计使人明事，统计使人明理。

31、统计重要，责任重大。

32、唯公唯正统计，唯理唯廉调查。

33、胸中有“数”，心中有“术”。

34、严上加严，细中加细，慎之又慎；宁肯“千虑一得”，决不“百密一疏”。

35、一个数据、一张报表、一篇分析，凝聚统计人的勤奋与自豪。

36、一生正气做老实人，一尘不染为清廉官，一丝不苟干统计事。

37、依法统计，统计真实。

38、以数字为依据，以真实为准绳。

39、用科学的方法来统计，用真实的数据来说话。

40、用数字串起经济社会发展的乐章。

41、用数字记录历史，用诚信经营人生量和质。

42、用数字记录历史，用分析反映社会。

43、用数字说话，让社会倾听到经济发展的阴晴变化；为决策服务，助*调控出和谐社会的宏观手法。

44、在岗一分钟，责任六十秒。

45、责任重于泰山。

46、真实地记录过去，准确地分析现在，合理地规划未来。

47、真实可信、科学严谨、创新进取、服务奉献。

48、忠诚统计扬高志，淡泊功名甘为梯。

49、忠于统计，精于分析，勇于创新，乐于奉献。

50、装一流计量，接文明新风。

51、作风要朴实，工作要扎实，任务要落实，数字要真实。

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Excel在大量数据中提取特定数据 -电脑资料

自学考试考生成绩公布了，但上级下发到各报名点的是全地区所有考生的总成绩zcj.dbf，有80多万条记录，5万多名考生，而我们报名点参加考试的只有800多人，怎么从这“茫茫人海”中挑出我们考生的成绩呢？

情况分析

1.根据zcj.dbf中的字段不能区分各报名点，

Excel在大量数据中提取特定数据

2.我们报名点的考生准考证号并不连续，用附加条件的删除记录方法，不能完全准确地剔除其他报名点考生。

解决方案

1.先从《高等教育自学考试考务管理系统·报考系统》中导出考生信息，生成文件ks.dbf。

具体方法：启动FoxPro，执行“系统→输出数据”命令，在随即出现的一系列对话框中，依次单击〔选择数据〕、〔生成Select语句〕、〔确定〕、〔提取数据〕按钮，在“数据输出”对话框“数据提取结果”项中，执行鼠标右键菜单“输出（不用于上报下发）”命令（如图1）。在随即出现的“另存为”对话框中，保存类型选择“可重新载入的DBF文件（*.dbf）”，文件名取为“ks”（如图2），单击〔保存〕按钮，退出报考系统。

图1

图2

2.启动VF6.0，执行“文件→新建”命令，创建数据库tq.dbc。

3.执行“数据库→添加表”命令，将ks.dbf、zcj.dbf两表添加至数据库tq.dbc（如图3），

电脑资料

图3

4.执行“数据库→新建本地视图→视图向导”命令，选择“ks.dbf”表中的“ks_zkz”、“ks_xm”字段和“zcj.dbf”表中的“kc_mc”、“bk_cj”字段作为视图输出时使用的字段（如图4）。

图4

5.单击〔下一步〕按钮，进入建立表间关系的对话框，单击〔添加〕按钮，将关系表达式“ks.ks_zkz=zcj.ks_zkz”加入到关系列表（如图5）。

图5

6.单击〔下一步〕按钮，视图输出时包含记录选择“仅包含匹配的行”。

7.单击〔下一步〕按钮，进入筛选记录的对话框，不进行任何设置。继续单击〔下一步〕按钮，进入排序记录的对话框，单击〔添加〕按钮，将“ks.ks_zkz”添加到“选定字段”列表框，选择“升序”单选按钮（如图6）。

图6

8.单击〔下一步〕按钮，进入限制记录的对话框，“部分类型”选择“所占记录百分比”，“数量”选择“所有记录”。

9.单击〔下一步〕按钮，选择“保存本地视图”，单击〔完成〕按钮。在“视图名”文本框中，键入“view”，单击〔确认〕按钮。最终结果如图7。

图7

10.选中视图“view”，执行“数据库→浏览”命令，查看视图结果。

11.执行“文件→导出”命令，将视图结果导出成DBF或Excel格式文件。详细操作不再赘述，可参考相关文章。

至此，我们报名点考生成绩提取完毕。

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C语言的数据类型有哪些

C语言的数据类型有哪些

　　C语言是一种计算机程序设计语言，它既具有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。以下是小编为大家搜索整理的C语言的数据类型有哪些，希望能给大家带来帮助!更多精彩内容请及时关注我们应届毕业生考试网!

　　C语言的数据类型所谓数据类型是按被说明量的性质，表示形式，占据存储空间的多少，构造特点来划分的。在C语言中，数据类型可分为：基本数据类型，构造数据类型，指针类型，空类型四大类。

　　1.基本数据类型

　　基本数据类型最主要的特点是，其值不可以再分解为其它类型。也就是说，基本数据类型是自我说明的。

　　2.构造数据类型构造数据类型

　　是根据已定义的一个或多个数据类型用构造的方法来定义的。也就是说，一个构造类型的值可以分解成若干个“成员”或“元素”。每个“成员”都是一个基本数据类型或又是一个构造类型。在C语言中，构造类型有以下几种：

　　·数组类型

　　·结构类型

　　·联合类型

　　3.指针类型

　　指针是一种特殊的，同时又是具有重要作用的数据类型。其值用来表示某个量在内存储器中的地址。虽然指针变量的取值类似于整型量，但这是两个类型完全不同的量，因此不能混为一谈。4.空类型在调用函数值时，通常应向调用者返回一个函数值。这个返回的函数值是具有一定的数据类型的，应在函数定义及函数说明中给以说明，例如在例题中给出的max函数定义中，函数头为： int max(int a,int b);其中“int ”类型说明符即表示该函数的返回值为整型量。又如在例题中，使用了库函数 sin，由于系统规定其函数返回值为双精度浮点型，因此在赋值语句s=sin (x);中，s 也必须是双精度浮点型，以便与sin函数的返回值一致。所以在说明部分，把s说明为双精度浮点型。但是，也有一类函数，调用后并不需要向调用者返回函数值， 这种函数可以定义为“空类型”。其类型说明符为void。在第五章函数中还要详细介绍。在本章中，我们先介绍基本数据类型中的整型、浮点型和字符型。其余类型在以后各章中陆续介绍。

　　对于基本数据类型量，按其取值是否可改变又分为常量和变量两种。在程序执行过程中，其值不发生改变的量称为常量，取值可变的量称为变量。它们可与数据类型结合起来分类。例如，可分为整型常量、整型变量、浮点常量、浮点变量、字符常量、字符变量、枚举常量、枚举变量。在程序中，常量是可以不经说明而直接引用的，而变量则必须先说明后使用。

　　整型量

　　整型量包括整型常量、整型变量。整型常量就是整常数。在C语言中，使用的整常数有八进制、十六进制和十进制三种。

　　整型常量

　　1.八进制整常数八进制整常数必须以0开头，即以0作为八进制数的前缀。数码取值为0～7。八进制数通常是无符号数。

　　以下各数是合法的八进制数：

　　015(十进制为13)　0101(十进制为65)　0177777(十进制为65535)

　　以下各数不是合法的八进制数：

　　256(无前缀0) 03A2(包含了非八进制数码)　-0127(出现了负号)

　　2.十六进制整常数

　　十六进制整常数的前缀为0X或0x。其数码取值为0~9，A~F或a~f。

　　以下各数是合法的十六进制整常数：

　　0X2A(十进制为42)　　0XA0 (十进制为160)　　0XFFFF (十进制为65535)

　　以下各数不是合法的十六进制整常数：

　　5A (无前缀0X)　　0X3H (含有非十六进制数码)

　　3.十进制整常数

　　十进制整常数没有前缀。其数码为0～9。

　　以下各数是合法的十进制整常数：

　　237 -568 65535 1627

　　以下各数不是合法的十进制整常数：

　　023 (不能有前导0)　23D (含有非十进制数码)

　　在程序中是根据前缀来区分各种进制数的。因此在书写常数时不要把前缀弄错造成结果不正确。4.整型常数的后缀在16位字长的机器上，基本整型的长度也为16位，因此表示的数的范围也是有限定的。十进制无符号整常数的范围为0～65535，有符号数为-32768～+32767。八进制无符号数的表示范围为0～0177777。十六进制无符号数的表示范围为0X0～0XFFFF或0x0～0xFFFF。如果使用的数超过了上述范围，就必须用长整型数来表示。长整型数是用后缀“L”或“l”来表示的。例如：

　　十进制长整常数 158L (十进制为158) 358000L (十进制为-358000)

　　八进制长整常数 012L (十进制为10) 077L (十进制为63)　0200000L (十进制为65536)

　　十六进制长整常数 0X15L (十进制为21) 0XA5L (十进制为165)　0X10000L (十进制为65536)

　　长整数158L和基本整常数158 在数值上并无区别。但对158L，因为是长整型量，C编译系统将为它分配4个字节存储空间。而对158，因为是基本整型，只分配2 个字节的存储空间。因此在运算和输出格式上要予以注意，避免出错。无符号数也可用后缀表示，整型常数的无符号数的后缀为“U”或“u”。例如： 358u,0x38Au,235Lu 均为无符号数。前缀，后缀可同时使用以表示各种类型的数。如0XA5Lu表示十六进制无符号长整数A5，其十进制为165。

　　整型变量

　　整型变量可分为以下几类：

　　1.基本型

　　类型说明符为int，在内存中占2个字节，其取值为基本整常数。

　　2.短整量

　　类型说明符为short int或short'C110F1。所占字节和取值范围均与基本型相同。

　　3.长整型

　　类型说明符为long int或long ，在内存中占4个字节，其取值为长整常数。

　　4.无符号型

　　类型说明符为unsigned。

　　无符号型又可与上述三种类型匹配而构成：

　　(1)无符号基本型 类型说明符为unsigned int或unsigned。

　　(2)无符号短整型 类型说明符为unsigned short

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关于统计学的数据来源与搜集数据的方法

关于统计学的数据来源与搜集数据的方法

　　导语：统计数据资料的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据;另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，大家一起来看看吧。

　　第一章 第三节 数据来源与搜集数据的方法

　　一、数据的来源

　　从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据;另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。

　　(一) 数据的直接来源——原始数据

　　搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。

　　1. 统计调查

　　统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。

　　2. 实验法

　　实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。通过实验法得到的数据就是实验数据。

　　实验法不仅是一种搜集数据的方式，也是一种重要的研究方式。它是通过有意识地改变或控制某些输入变量，观察其他输出变量的'变化，从而达到对事物本质或相互联系的认识。未来观察对输入变量的控制是否导致了输出变量的改变，在实验中，往往需要将研究对象分为两个组，一个是实验组，一个是对照组，对实验组的输入变量加以控制或改变，而对照组则不加控制，根据两组的输出结果，可以看到输入变量对输出变量的影响。

　　运用实验法要注意的是：首先，实验组和对照组的产生应当是随机的，研究对象的不同单位应当被随机地分配到实验组或对照组，而不应是经过有意识的挑选的。其次，实验组和对照组还应当匹配的，也就是研究对象的背景资料应当是大体相同的，至少不要差异太大。

　　不论是统计调查还是实验，所搜集的数据都是原始数据，这是统计数据最基本的来源。

　　(二)数据的间接来源——次级数据

　　虽然统计数据的搜集主要是指对原始数据的搜集，后面介绍的统计调查的方法也是围绕搜集原始资料展开的，但数据的收集实际上不仅包括对原始数据的收集也包括对次级数据(第二手收据)的收集，在很多情况下，统计研究都是在掌握次级数据的基础上进行的。

　　次级数据是指由其他人搜集和整理得到的统计数据。这种来自他人调查整理基础上的数据我们把它称为数据的间接来源。

　　数据的间接来源有：

　　(1)公开出版的统计数据，主要来自官方的统计部门和*、组织、学校、科研机构。

　　(2)尚未公开发表的统计数据，如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构为公开发布的调查结果数据。需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。

　　恰当地运用间接数据在实际中往往能够节约时间和费用，取得较好的成果和效益，因此，成为许多统计研究人员在进行实证分析时的首选数据来源。但在应用时要注意：

　　(1)是否了解并正确理解了间接数据中变量的含义、计算口径、计算方法，以防止误用、错用他人的数据。

　　(2)引用间接数据时要注明数据来源，尊重他人的劳动成果和知识产权。

　　二、搜集数据的方法

　　统计调查是根据调查的目的与要求，运用科学的调查方法，有计划、有组织第搜集统计数据资料的过程。常用的统计调查种类有:

　　(一) 普查

　　普查：普查是专门组织一次性的全面调查，用来调查属于一定时点或时期内的社会经济现象的总量。它适用于搜集某些不能或不适宜于定期的全面统计报表搜集的统计资料，以摸清重大的国情、国力。如，人口普查、农业普查、经济普查、全国第三产业普查等。

　　普查的特点：它是一种全面调查，具有资料包括范围全面、详尽、系统的优点;它是一次性的专门调查，因为普查的工作量大，耗资也多，时间周期较长，一般不宜经常举行。

　　普查要遵循以下几点：

　　a.确定普查的标准时间：普查的标准时间是指登记调查单位项目所依据的统计时点。所有的调查资料都必须是反映这一时点上的情况。例如，我国第四人口普查，1990年7月1日零时为普查登记的标准时点。凡是在这个时点以前死亡和这个时点以后出生的，都不能计入这次普查的人口数内。这样才可避免所登记重复或遗漏。

　　b.普查的登记工作应在整个普查范围内同时进行，以保证普查资料的实效性、准确性，避免资料的搜集工作拖的太久

　　c.同类普查的内容和时间在历次普查中应尽可能保持连贯性。普查的组织形式有两种：一种是组织专门的普查机构，派专门的调查人员对被调查单位直接进行登记;另一种是利用一定的组织系统，由被调查单位根据本单位的原始记录和实际情况，填写调查表，然后上报。

　　(二) 抽样调查

　　抽样调查：抽样调查是按随机原则，从总体中抽取一部分单位作为样本来进行观察，并根据其观察的结果来推断总体数量特征的一种非全面调查方法。

　　抽样调查具有的特点：

　　第一，样本单位按随机原则抽取，排除了主观因素对选取样本单位的影响。

　　第二，能够根据部分调查的实际资料对调查对象的总体的数量特征进行推断，从而达到对调查总体的认识。

　　第三，在抽样调查中会存在抽样误差，但是这个误差可以事先计算并加以控制。

　　随机抽样一般是指每个总体单位都有同等被抽中的机会，但是在实际调查中，并不完全是这种情况。通常采用的抽样组织形式主要有以下几种：

　　a.简单随机抽样：又称纯随机抽样，它是指对总体不作任何处理，不进行分类也不进行排除，而是完全按随机的原则，直接从总体中抽取样本单位加以观察。从理论上说，是最符合抽样调查的随机原则，是抽样调查的最基本形式。具体方法有：直接抽选法、抽签法和随机数表法。

　　b.分层抽样：又称类型抽样或分类抽样。是先将总体各单位按主要标志加以分层，而后在各层中按随机的原则抽取若干样本单位，由各层的样本单位组成一个样本。

　　c.等距抽样：又称机械抽样或系统抽样。它是将总体全部单位按某一标志排队，而后按固定的顺序和相等间隔在总体中抽取若干样本单位，构成一个容量为n的样本。

　　d.整群抽样：是将总体各单位划分为若干群，然后以群为单元，从总体中随机抽取一部分群，对被抽中的群内所有单位进行全面调查。整群抽样对总体划分群的基本要求是：

　　第一，群与群之间不重叠，即总体中的任一单位只能属于某个群;

　　第二，全部总体单位毫无遗漏，即总体中的任一单位必须属于某个群。

　　e.多阶段抽样：当总体很大时，可把抽样过程分成几个过渡阶段，到最后才具体抽到样本单位。

　　(三) 统计报表

　　统计报表制度：它是按照国家统一规定的调查要求与文件(指标、表格形式、计算方法等)自下而上的提供统计资料的一种报表制度。在官方统计的经常调查中目前依然发挥着一定的作用。

　　按照报送范围，统计报表分为全面报表和非全面报表。

　　按报送周期，统计报表主要有月报、季报、年报组成，月报内容简单，时效性强，年报则内容比较全面。

　　统计报表的内容包括表式和填表说明。

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SQL Server常用数据类型

SQL Server常用数据类型

　　数据类型是数据的一种属性，是数据所表示信息的类型。下面是小编为大家搜索整理了关于SQLServer常用数据类型，欢迎参考阅读，希望对大家有所帮助。

　　SQLServer2000提供了比较多的数据类型供用户使用，包括字符型数据类型、数值型数据类型、货币型数据类型、日期/时间型数据类型等。

　　一、字符型数据类型

　　字符型数据类型是使用最多的数据类型。它可以用来存储各种字母、数字符号、特殊符号。在使用字符类型数据时，必须为其加上单引号。若将数值数据包括在单引号中，将被视为字符类型数据。一般来说，字符型数据类型有两种基本形式：

　　(一)CHAR定长字符型数据类型

　　CHAR数据类型的定义形式为CHAR(n)，n为长度，n的取值范围为1-8000，共占n个字节。若存储的字符串长度小于n，则系统自动使用空格填补剩余的位置。若存储的字符串长度大于n，那么在执行插入记录语句时将导致执行错误。

　　(二)VARCHAR变长字符型数据类型

　　VARCHAR数据类型的定义形式为VARCHAR(n),最大长度为n,n的取值范围为1-8000。VARCHAR数据类型的存储长度为实际字符串的长度，若存储的字符串长度小于n，系统不会使用空格填补剩余的位置。VARCHAR数据类型通常用于存放长度变化较大的字符串，这样可以节约大量的存储空间。但是使用varn)数据类型的缺点是，这种变长的存储方法使得用户无法确切地估计存储数据所使用的空间大小。

　　二、数值型数据类型

　　数值型数据类型包括整型数据类型、数字数据类型和浮点数据类型三种。

　　(一)整型数据类型

　　整型数据类型只存储整数。整型数据类型包括以下四种：

　　bigint数据类型

　　bigint数据类型占8个字节，共64位，能够存储-263～263-1之间的所有正负整数。在64位中，63位用来存储数值，1位用来存储数值的正负。

　　int数据类型

　　int数据类型占4个字节，共32位，能够存储-231～231-1之间的所有正负整数。在32位中，31位用来存储数值，1位用来存储数值的正负。

　　smallint数据类型

　　smallint数据类型占2个字节，共16位，能够存储-215～215-1之间的所有正负整数。在16位中，15位用来存储数值，1位用来存储数值的正负。

　　(二)数字数据类型

　　数字数据类型包括decimal数据类型和numeric数据类型两种，numeric数据类型与decimal数据类型完全相同。decimal数据类型可以提供小数所需要的实际存储空间，decimal数据类型最多可存储38位数字。

　　decimal数据类型的定义形式为decimal(p,s)。

　　其中：

　　p：为指定精度或对象能够控制的数字个数。

　　s：为指定可放到小数点右边的小数位数或数字个数。

　　p和s必须遵守以下规则：0<=s<=p<=38。

　　(三)浮点数据类型

　　浮点数据类型包括float数据类型和real数据类型，这两种数据类型被称为*似数据类型。

　　real数据类型

　　real数据类型占4个字节，共32位，能够存储-3.40E+38～3.40E+38之间所有的浮点数。

　　float数据类型

　　float数据类型占8个字节，共64位，能够存储-1.79E+308～1.79E+308之间所有的浮点数。float数据类型可精确到第15位小数。float数据类型可以定义为float(n)，n为数据的精度。若n取1到7时，实际上是定义了一个real类型的数据，系统将分配4个字节的.空间存储数据;若n取8到15时，系统认为其是float类型，将分配8个字节的空间存储数据。

　　三、货币型数据类型

　　货币型数据类型用于存储货币值。在SQLServer2000中提供两种货币型数据类型：money数据类型和smallmoney数据类型。

　　(一)money数据类型

　　money数据类型使用8个字节存储数据，由两部分组成，前面4个字节表示货币值的整数部分，后面4个字节表示货币值的小数部分。

　　(二)smallmoney数据类型

　　smallmoney数据类型类似于money类型，使用4个字节存储数据，前面2个字节表示货币值的整数部分，后面2个字节表示货币值的小数部分。

　　四、日期/时间型数据类型

　　日期/时间型数据类型用于存储日期和时间的结合体。

　　(一)datetime数据类型

　　datetime数据类型可以存储从公元1753年1月1日零时起到公元9999年12月31日23时59分59秒之间的所有日期和时间，其精确度可达三百分之一秒。datetime数据类型占用8个字节的存储空间。

　　(二)smalldatetime数据类型

　　smalldatetime数据类型与datetime数据类型相似，但其日期时间范围较小，可以存储从1900年1月1日到2079年6月6日，精度可以达到分钟。smalldatetime数据类型占用4个字节的存储空间。

　　SQL Server vNext on Linux安装

　　今天微软正式发布上SQL Server 2016 SP1，根据以往的SP1定律，可以在生产环境上使用了。打了SP1的标准版将具有企业版几乎所有的的功能。只有RAM 超过128GB或者超过24核心或者超过4路的环境才必须要安装企业版。

　　还有一个重要的发布：SQL Server vNext on Linux。也是本文介绍安装的版本。长话短说，开始安装。

　　这个版本的SQL Server,官方支持的*台是Red Hat Enterpise 7.2 或者Ubuntu 16.04。但是我手上暂时没有Red Hat,就用CentOS 7.2试试。我是以root身份安装的。

　　1. 安装

　　#下载库配置文件curl https://packages.microsoft.com/config/rhel/7/mssql-server.repo > /etc/yum.repos.d/mssql-server.repo#安装sudo yum install -y mssql-server

　　2. 运行配置文件

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数据库读书笔记

数据库读书笔记

　　读完某一作品后，相信大家的视野一定开拓了不少，记录下来很重要哦，一起来写一篇读书笔记吧。那么你会写读书笔记吗？下面是小编收集整理的数据库读书笔记，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

　　一、存储优化

　　物化视图——物化视图是包括一个查询结果的数据库对象（可由系统定期刷新其中的数据），物化视图不是在使用时才读取，而是预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作结果，这样在查询时大大提高读取速度，特别适用于多个数据量较大的表进行连接操作及分布式数据库中需要进行分布在多个站点的表进行连接操作时使用。

　　物化视图可以进行远程数据的本地复制，此时物化视图的存储也可以成为快照。主要用于实施数据库间的同步。

　　物化视图对于数据库客户端的使用者来说如同一个实际表，具有和表相同的一般select操作，而其实际上是一个视图，一个定期刷新的数据视图。物化视图的刷新可采用自动刷新和人工刷新两种方式，具体刷新方式和刷新时间在定义物化视图的时候可以定义。使用物化视图可以实现视图的所有功能，因物化视图不是在使用时才读取，而大大提高了读取速度，特别使用抽取大量数据表中某些信息以及分布式环境中跨节点进行多表数据连接的场合。

　　聚集

　　二、查询优化

　　在数据库运行初期，数据库对SQL语句各种写法的性能优劣还不敏感，但是随着数据库正式使用，数据库中的数据不断增加，劣质SQL语句和好的SQL语句之间的速度差异就逐渐显示出来。

　　合理使用索引

　　避免和简化排序：通常在运行order by和group by的SQL语句值，会涉及到排序操作，应当简化成避免对大型表进行重复排序，因为磁盘排序的开销是很大的。与内存排序相比，磁盘排序操作很慢，从而会花费很长时间，降低数据库性能，而且磁盘排序会消耗临时表空间中的资源。

　　当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就可以避免不必要的排序步骤，以下是一些影响因素：

　　（1）由于现有索引的不足，导致排序时索引中不包括一个或几个待排序的列；

　　（2）group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；

　　（3）排序的列来源于不同的表。

　　为了避免不必要的排序，就要正确建立索引，合理地合并数据表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的`）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的范围等。

　　消除对大型表数据的顺序存取：嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。还可以使用并集来避免顺序存取，尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。

　　避免复杂的正则表达式——在使用正则表达式进行条件查询时可能消耗较多的CPU资源进行字符匹配工作。

　　使用临时表加速查询——把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时候能加速查询。它有助于多重排序操作，且在其他方面还能简化优化器的工作。临时表中行比主表中的行要少，而且顺序就是所要的顺序，减少了磁盘的I/O操作，所以查询工作量可以得到大幅减少。

　　用排序来取代顺序磁盘存取

　　不充分的连接条件——左（右）连接消耗的资源非常之多，因为它们包含于null数据匹配。比内连接消耗更多的资源。

　　存储过程——*时每次向数据库发送SQL脚本，都需要先编译后执行。

　　不要随意使用游标

　　事务处理

　　SQL server性能工具

　　一、SQL SERVE Rprofiler——监视SQL server事件的工具，监视结果保存在跟踪文件中。

　　二、数据库引擎优化顾问：分析数据库的工作负荷和物理架构。

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江苏13市2021年GDP数据公布

江苏13市2021年GDP数据公布

　　江苏省最年轻的地级市之一，是一座新兴城市。但是在这几年的经济发展中，泰州一直都是全国前50，比很多中西部的省会城市还要强。以下是小编整理的江苏13市GDP数据公布，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

　　2021年江苏GDP迈上11万亿元新台阶，实现116364.2亿元，比上年增长8.6%。全省13市表现如何？1月24日，现代快报记者从江苏省统计局获悉，13市的“成绩单”出炉，苏州以2.27万亿位居全省第一，南京、无锡、南通也都保持在“万亿俱乐部”。常州、徐州登上8000亿元新台阶，6000亿元档也出现新成员。值得注意的是，13市经济增速都超过7.4%，最快的泰州、淮安增速“破10”。

　　从目前国内已公布2021年经济数据的省市来看，去年经济总量TOP5基本确定，分别为广东、江苏、山东、浙江、河南。江苏2021年经济总量以116364.2亿元位列第二，迈上11万亿元新台阶，这背后是“苏大强”13个市的共同努力。

　　从数据来看，省内的“万亿俱乐部”成员还是苏州、南京、无锡、南通。“最强地级市”苏州，以22718.34亿元的经济总量继续稳坐全省第一的位次。在苏州2021年“成绩单”当中，还有一个数据格外亮眼，那就是规上工业总产值首次迈上4万亿元新台阶，意味着苏州基本锁定“工业第一城”。当然，强将手下无弱兵，苏州下辖的昆山、张家港、常熟常年居全国百强县前列，三个县级市的经济总量加起来就超过万亿。

　　省会南京2021年地区生产总值实现16355.33亿元，同比增长7.5%。在过去一年，南京科学统筹疫情防控和经济社会发展，经济持续恢复、韧性增强。虽然经济总量和苏州还有一定的差距，但与从目前国内各市已公布的经济数据情况来看，南京基本上锁定了全国GDP城市第十强的位次，超过经济总量15695.05亿元的天津市。

　　△截图来自江苏省统计局网站

　　经济总量的万亿规模成为衡量一座城市综合实力的重要参考。无锡从2020年的12370.48亿元，到2021年迈入1.4万亿，经济增量全省领跑，增速8.8%。“万亿俱乐部”新成员南通，2021年以11026.94亿元的“好成绩”继续保持位次，按可比价格计算，比上年增长8.9%，两年*均增长6.8%。“万亿俱乐部”的比拼也很激烈，南通提出要奋力建设“一枢纽五城市”，全力打造“北上海”“新苏南”。

　　过去一年，江苏不少城市经济总量在都迈上了新台阶。常州、徐州均从7000亿元的提升到8000亿元的档级。尤其是常州市，2021年地区生产总值达8807.58亿元，增速9.1%。有分析指出，从常州目前的发展势头来看，未来1到2年内的时间里，极有希望冲击“万亿俱乐部”，成为江苏的第五座“万亿之城”。

　　在6000亿元档分布着3个城市，分别是扬州、盐城、泰州。泰州在2021年实现了新跨越，全年GDP6025.26亿元，特别增速10.1%，也是江苏13市中增速最高的。过去一年，泰州的地区生产总值、固定资产投资、工业投资、社会消费品零售总额等主要经济指标增幅进入全省第一方阵，展现了强劲的发展势头。

　　2022年春节之前，江苏省13个城市2021年的GDP数据全部出炉，整体成绩堪称辉煌，为喜庆团圆的春节增添了一份喜气和光彩。根据江苏省统计局公布的数据，2021年江苏省GDP总量达到116364.2亿元，成功突破11万亿元；一般公共预算收入达到10019.7亿元，成功突破1万亿元，两项核心经济数据均实现了大突破，跨上了一个新的台阶。

　　从GDP组成来看，2021年江苏省第一产业增加值为4722.4亿元，第二产业增加值为51775.4亿元，第三产业增加值为5986*亿元，三次产业结构比为4.1：44.5：51.4，与2020年相比，一产增加值比重下降了0.3个百分点，二产增加值比重提高了1.2个百分点，三产增加值比重下降了0.9个百分点。

　　不难发现，第二产业在江苏省GDP中的比重上升，是2021年江苏省经济发展的关键力量，事实上也的确是如此，2021年江苏省的二产增加值同比增长10.1%，是三大产业中最高的，全省规模以上工业增加值同比增长12.8%，实体经济基础进一步加固，制造业增加值占地区生产总值比重达35.8%，占比为全国最高，继续在制造业大省的道路上前进。

　　江苏省的GDP总量继续排名全国第二，GDP增速略高于排名第一的广东省，因此与广东省的GDP差距有所缩小。另一方面，排名第三的山东省经济复苏势头明显，GDP增速又略高于江苏省，因此江苏省的领先优势略有缩小，但两省之间的绝对差距依然非常大。

　　从GDP增速来看，2021年江苏省GDP实际增速为8.6%，远高于全国*均增速（8.1%），是四大经济强省中最高的；GDP名义增速为13.28%，远高于全国*均增速（12.57%），在四大经济强省中仅高于广东省，低于山东省、浙江省，在全国范围内排名中上游。

　　具体到江苏省13个城市的`话，整体可以说是实现了大幅普涨，有12个城市的GDP名义增速超过10%，有4个城市的GDP总量超过了1万亿元，5个城市的GDP总量介于5000—9000亿元。

　　1、苏州2021年GDP总量达到22718.34亿元，继续是江苏省唯一GDP超过2万亿元的城市，继续排名全国第六，GDP名义增长12.63%，略高于同层次城市，与2020年相比，苏州与重庆的距离略有缩小，相对于成都的领先优势略扩大，全年实现了高速发展，表现十分稳健。

　　2、南京2021年GDP总量为16355.33亿元，继续力压天津排名全国十强，全年表现相对比较一般，GDP名义增速仅有10.38%，仅高于略显低迷的南通，与苏州的GDP差距也扩大了不少，看来赶超苏州注定不会一帆风顺，是一个艰巨而长期的任务。

　　3、无锡2021年GDP总量为14003.24亿元，GDP名义增长13.2%，是江苏省四个万亿城市中GDP增速最高的，与南京的距离正在不断拉*。值得注意的是，无锡2021年度的一般公共预算收入增速同样为四大万亿城市最高，两项关键经济指标增速均领跑四大万亿城市，经济发展速度与质量并重，实现了高速发展。

　　此外，从全国范围来看，无锡与宁波的差距略有扩大，2021年宁波的GDP达到了14594.9亿元，GDP名义增速高达17.62%，GDP增速略显变态，目前青岛的GDP尚未公布，不过按照2021年前三季度增速推测的话或许与无锡不相上下，两市之间的差距或许还会略有缩小。

　　4、南通2021年GDP为11026.94亿元，GDP名义增长9.87%，是江苏省唯一GDP名义增速低于10%的城市，在全国20强城市的竞争中也略有不利，还得等待泉州、济南、合肥公布数据后才能知道结果，但大概率或许会无缘20强。

　　5、常州2021年GDP为8807.58亿元，徐州GDP为8117.44亿元，同时突破8000亿元，但常州的GDP增速明显要比徐州高出不少，如果能够保持如此状态，2022年常州必将突破万亿，届时江苏省将会拥有5座万亿GDP城市，而徐州的发展则依旧不温不火，反而在苏北持续高速增长的背景下略显低迷。

　　6、扬州2021年GDP为669*3亿元，盐城GDP为6617.39亿元，泰州GDP为6025.26亿元，与2020年相比盐城、泰州均突破了6000亿元，且盐城已经无限接*扬州，仅比扬州少79亿元。

　　7、镇江2021年GDP为4763.42亿元，淮安GDP为4550.13亿元，连云港GDP为3727.92亿元，宿迁GDP为3719.01亿元，这里面连云港、宿迁的纠缠可以算是每年江苏省的一个保留节目了，而且已经持续多年了，每一年连云港都比宿迁多个几亿元或者几十亿元。

　　但是即便如此，宿迁的崛起之势已经无法掩盖和阻挡，2021年宿迁GDP名义增长14%，是江苏省最高的，而宿迁2021年一般公共预算收入同比增长21.1%、税比高达86.8%，同样还是江苏省最高的，经济发展速度与质量同时兼顾，均实现了高速增长，为随时升至第12位打下了坚实的基础。

　　前几天江苏GDP总量已经出炉了，为11.63万亿元，位列全国第二。江苏每个城市的详细数据也是大家比较关心的一个话题，大家都想知道江苏的十三个城市到底有多强。

　　排名第一的毫无疑问还是苏州，苏州GDP达到了22718亿，苏州不仅总量高，增速也很稳，达到了8.7％，超过江苏全省增速。苏州后面的追兵成都去年的增速是8.6％，去年成都没能突破两万亿，和苏州的差距相比较于前一年已经扩大了。

　　排名第二的还是省会南京，不过南京第三季度受疫情影响增速有所放缓，第四季度表现也有点疲软。南京全年GDP为16355亿，天津已经缩小了与南京的差距，南京与天津的第十之争仍然是2022年的看点。

　　排名第三的是工业强市无锡，全年GDP刚好突破14000亿。无锡2021年的经济增量达到了1600亿左右，经过升级转型后的无锡依然强大。紧随无锡之后是排名第四的南通，南通也是江苏第四个万亿城市。2021年南通经济发展比较稳定，GDP突破了11000亿，继续和济南合肥等省会城市处于同一阵营。

　　排名第五第六的是常州和徐州，这是江苏的两个8000亿阵营。常州增速喜人，GDP总量超过了8800亿，就算2022年过不了万亿，2023年铁定超万亿，两年后常州将成为江苏的第五个万亿城市。徐州的增速也是高于全省的，GDP总量超过了8100亿，但是徐州身后的唐山增速更快，徐州今年全国排名预计要下滑一名。

　　排名第七、第八、第九的是江苏的三个6000亿级别城市，分别是扬州、盐城和泰州。扬州在2021年第三季度受疫情影响封城封了有一个多月时间，所以增速全省最低也可以理解。今年本来是盐城超过扬州的最好时机，奈何盐城发展也是乏力，增速全省倒数第三。泰州前几年受环保影响关停淘汰了很多中小企业，所以GDP增量一直不高，去年GDP增速全省第一也是弥补了过去几年的一些遗憾，希望继续能保持高速发展的态势。

　　排名第十和第十一的是镇江和淮安，这两个城市都是4000亿级别的。镇江虽然地处苏南，但是经济总量*些年一直不高，在我高中时泰州都比镇江少，后来看到江苏好几座城市先后超过镇江。淮安这几年发展势头比较猛，去年增速全省第二，仅次于泰州，现在淮安只差镇江两百多亿，再过两年淮安GDP总量很可能会超过镇江。

　　排名第十二和第十三的是连云港和宿迁，这两个城市虽然没有突破4000亿，但是也都在3700以上以上，明年突破4000亿不成问题。连云港和宿迁也比较有意思，每年都相差几十亿，也经常被网友拿来调侃。宿迁虽然被网友称作“十三妹”，但是放到西部经济大省四川已经是仅次于成都的第二经济大市了。

　　从江苏十三个地级市的经济数据可以看出，江苏超过6000亿的城市有9个，一个省有9个城市的GDP超过6000亿，这在全国也是独一份了。有人说江苏城市少人口多，靠人口取胜。的确，江苏大部分都是*原，人口确实密集，基本上没有人口特别少的城市。像扬州、泰州这样人口只有四百多万的普通地级市中西部也是一抓一大把，但是中西部却没有一个普通地级市GDP是超过6000亿的，泰州超过6000亿在江苏也只是排名第九而已。

　　江苏也并不是没有缺点，最明显的就是苏南苏北差距比较明显，这是每个发达地区都存在的问题，广东这个问题更明显。现在江苏已经开始重视苏北发展，相信要不了多久广大苏北地区全部都会处在全国*均线以上。

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数据录入员的岗位职责

数据录入员的岗位职责

　　在日新月异的现代社会中，我们可以接触到岗位职责的地方越来越多，岗位职责是指一个岗位所需要去完成的工作内容以及应当承担的责任范围。到底应如何制定岗位职责呢？以下是小编为大家整理的数据录入员的岗位职责，欢迎阅读与收藏。

　　一、客户、供货商、各类代理信息，以系统要求为准，正确完整录入；

　　二、商品档案

　　1，商品的分类。所有商品按外商分类，在外商分类项下，按不同要求进行二级分类，如，美国客户按尺寸分类，其他客户可按年度分类。操作：系统-高级-商品分类。

　　2，商品数据来源。商品数据采集表（附件一，由业务人员和验货人员填写其内容）商品数据录入。

　　3，

　　（1）商品货号。以工厂货号作为商品货号，即公司货号。

　　（2）外商货号。经客户合同认可的货号。

　　（3）中文名称。与工厂称呼一致的中文名称。（文字录入招聘）

　　（4）英文名称。客户合同确认的英文名称，全部用大写字母。

　　（5）中文规格。厘米

　　（6）英文规格。美国客户需使用英寸

　　（7）海关编码：9503002100（可选项）。

　　（8）供货商。即生产的工厂，可选。

　　（9）外商。即采购商，可选。

　　（10）产品包装。详列产品包装，包括内包装，和外包装；纸箱规格，包括纸箱的体积，重量；在此项之备注中，详细输入生产之要求，包括材料，款式，尺寸，颜色等，以及客户之其他特殊要求。

　　（11）插入图片。

　　（12）共享模式：公司共用。

　　（13）类别。选择已建立的相应类别。

　　（14）输出详细商品档案。

　　一、配合科长完成所承担的各项工作，做到认真负责，及时完成，不推不靠。

　　二、仪器设备的建帐、审核、数据录入。

　　三、各类设备的变更、调帐工作。

　　四、负责全院设备账目的微机化管理。做到管理方法手段先进合理，账目清晰，操作熟练。

　　五、与财务处进行年度新购设备核实对帐工作。

　　六、负责完成各项数据的统计和年度报表报盘工作。做到统计全面，数据准确报表认真，报盘及时。

　　七、负责资产卡、标签的制作与发放。

　　八、全院资产管理员的岗位培训工作。

　　九、负责办理各类资产出入库手续。

　　十、清产核资工作。

　　十一、完成领导交办的其他工作。

　　一、系统管理工作

　　1、参与两校区图书馆电脑及其它辅助设备的软硬件系统维护工作，保证各类设备正常使用。处理各类突发事件，如病毒攻击、主要设备意外受损等。

　　2、确保馆内局域网、校园网、互联网等各类网络通讯正常。

　　3、负责图书馆主要活动的新闻摄影、摄像工作。

　　二、本馆网站更新，数据库维护，数据追加工作

　　1、建设社会主义新农村专题数据库，每周10篇

　　三、文件打印工作

　　1. 与“廉洁文化研究会”有关的文字打印工作。

　　2. 其它部门的紧急文件打印工作。

　　要求作好文档打印记录。

　　四、资料搜集和准备工作

　　积极作好待开发数据库的前期资料搜集、准备工作。

　　现阶段，作好与 “湖湘文化”有关的文章和资料搜集、准备工作。每周3篇。

　　五、数据库制作

　　1、熟悉掌握TRS建设数据库的所有过程，要求能独立建设。包括数据库建设需求分析，数据结构设计，页面设计，数据库网上发布。

　　2、要求：查询数据显示正常；页面显示美观、大方，有一定的美工效果。

　　六、网站建设

　　参见《数据技术部副主任岗位职责》（数据库开发制作人员岗位职责）第二条所规定的工作。目前主要以学*为主，要求逐步掌握这些工作，到下个学期末达到独立承担网站建设、图像处理、动画制作的水*。

　　七、报告厅开放、管理

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数据安全事件应急预案

数据安全事件应急预案

　　在学*、工作或生活中，保不准会发生突发事件，为了避免造成更严重的后果，常常需要预先准备应急预案。我们应该怎么编制应急预案呢？以下是小编帮大家整理的数据安全事件应急预案，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

　　第一章总则

　　为建立健全公司数据安全事件应急响应机制，提高应对数据安全事件的应急处置能力，预防和减少数据安全事件造成的损失和危害，全面提升公司的数据安全事件应急管理水*，保障公司数据资产安全和用户合法权益，特制定本预案。

　　第二章应急响应组织机构

　　一、公司成立数据安全事件应急响应领导小组，组织构成与职责如下：

　　（一）数据安全事件应急响应领导小组组长由公司信息安全负责人担任，组长的职责主要有：

　　（1）负责公司应急响应的整体协调、指挥和领导工作。

　　（2）监督公司总体应急管理流程的有效执行。

　　（3）负责公司应急响应处置总体决策。

　　（4）负责公司数据安全应急事件的上报。

　　（二）由信息安全部门负责人担任安全应急响应技术专家，职责主要有：

　　（1）对重大数据安全事件进行评估，提出启动应急响应的建议。

　　（2）研究分析数据安全事件的相关情况及发展趋势，为应急响应提供咨询或提出建议。

　　（3）分析数据安全事件原因及造成的危害，为应急响应实施提供建议支持。

　　（三）由信息安全部门安全技术人员组成应急响应安全技术小组，其职责主要有：

　　（1）分析应急响应需求（如风险评估、业务影响分析等）。

　　（2）编制应急预案文档。

　　（3）实施应急响应，如应急事件的.分析排查、溯源等。

　　（4）进行应急预案测试、培训、演练等。

　　（5）总结应急响应工作，提交应急响应总结报告。

　　（四）由运维部门技术人员担任应急响应恢复人员，主要职责有：

　　（1）进行业务系统的灾难恢复。

　　（2）系统备份与恢复的日常管理。

　　（3）参与应急预案的测试、培训、演练等。

　　（4）数据安全事件发生时的损失控制和损害评估。

　　第三章数据安全事件应急处置

　　二、数据安全事件处理：

　　（一）数据泄露事件

　　数据泄露事件，系统由于受到外部攻击或者内部人员故意泄密等原因，造成的数据泄露事件。

　　（1）紧急措施：当发现有数据泄露时，应报告数据安全事件应急响应领导小组，由应急响应领导小组组织协调人员进行检查，及时防止数据泄露范围扩大影响。

　　（2）抑制处理：由应急响应日常运行部门组织协调人员排查系统及数据库、应用系统等相关日志，及时下线或切断相关业务系统外联网络，并保留证据，必要时*机关介入。

　　（3）根除：应急响应领导小组组织协调相关部门、厂商工作人员对业务系统和相关日志进行检查，分析事件原因，并进行总结。

　　（二）数据篡改事件

　　数据篡改事件，如业务系统不具有数据完整性保护能力，无法确保重要数据不被篡改，从而可能导致的重要数据被篡改的安全事件。

　　（1）紧急措施：发现核心数据库数据或业务系统大规模被篡改后，应立即报送数据安全事件应急响应领导小组，由应急响应领导小组指定数据库管理员或运维人员进行检查确认，同时启动应急预案，暂停相关业务服务，并通知相关业务处室。

　　（2）抑制处理：使用备份数据恢复数据后重新启动服务，并立即追查原因。如属外部攻击原因的，应立即通过日志等分析攻击来源，必要时请*机关介入。

　　（3）根除：总结经验教训，分析具体原因，加固核心数据库系统安全，并报领导小组。

　　（三）数据丢失事件

　　数据丢失事件，比如业务系统数据库或业务系统文件、办公文件数据等被非法删除。

　　（1）紧急措施：当发现数据丢失时，应立即报告数据安全事件应急响应领导小组，由应急领导响应小组统一指挥，组织协调相关部门进行检查，排查数据丢失影响范围，评估对业务的影响。

　　（2）抑制处理：应急响应领导小组立即组织协相关业务部门、数据安全工程师等进行解决，从最*的有效备份中恢复数据及业务系统服务。

　　（3）根除：总结经验，分析具体原因，加固涉敏数据安全处理，并报告应急领导小组。

　　三、敏感数据泄露事件应急响应距离：

　　敏感数据包括：用户个人信息相关数据、用户服务内容相关数据、企业运营管理相关数据等，当发生数据泄露事件时，各系统应组织人员对事件进行确认，评估事实与事件影响范围，并启动应急处置措施。

　　（一）敏感数据泄露事件应急流程如下：

　　（二）应急工具：

　　数据备份还原工具、数据恢复工具、日志分析工具、数据库审计系统等。

　　（三）应急步骤：

　　（1）应急启动，当发现黑客通过网络攻击窃取企业核心信息、内部员工或合作伙伴人员利用职务之便窃取企业机密信息、监控部门发现企业数据泄露等情况时，启动应急预案。

　　（2）数据泄露确认，当发现数据泄露时，立即组织人员核实数据泄露情况，确认数据泄露影响范围，并定位数据库IP、关联业务等，根据泄密的用户信息判断哪些业务的用户信息被泄露。

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抱歉没有您的行程数据怎么办

抱歉没有您的行程数据怎么办

　　抱歉没有您的行程数据怎么办，“行程卡”分析的是手机信令数据和话单数据，所以有行程数据的前提是用户在使用手机的过程中产生了这些信令和话单数据。抱歉没有您的行程数据怎么办。

　　通信大数据行程卡查询失败什么原因

　　1、通信大数据行程卡服务使用基站数据，为了保证沟通的连续性，为实现无盲点覆盖，行政区划交界处两地基站信号可能重叠，导致结果出现偏差。

　　2、另外，如果您在一个城市停留少于4小时，则不会被记录。

　　3、海外行程记录要求您在出国期间开通国际漫游服务，结果偏差特别严重，应及时联系客服。

　　注意：使用行程卡时，可能会出现数据偏差，在其他地方使用时，一定要注意使用风险。

　　因为网络数据有一定的延迟，后续会自动更新。

　　抱歉没有您的行程数据怎么办

　　如果用户在行程卡网页版、小程序或APP中遇到网络错误等服务不稳定，可发送短信“CXMYD”给运营商查询。具体操作如下

　　①使用*客户端防疫行程卡，扫码查看；

　　②如您在使用行程卡服务时遇到网络错误等不稳定服务，可将CXMYD发送至运营商（电信10001/移动10086/联通10010）查询行程。

　　行程卡14天是按小时算的吗

　　自行程卡前一天起14天内入住过的所有驻留过的城市均为14天。 例如3月5日计算3月4日之前14天内（2月20日至3月4日之间）的出行数据。

　　通讯行程卡可查询前14天内个人国内国际行程，国内准确到省市（停留4小时以上），国外准确到国内，之后访问的城市 14天以后的到过的城市不显示（查询结果可能延迟1天）。

　　另外，由于该业务使用基站数据，为保证连续通信，实现无盲区覆盖，行政区划交界处两地基站信号可能重叠，导致结果出现偏差，其他可以使用认证进行相应的调整。

　　原因：

　　1、通信大数据行程卡”服务使用的是基站数据，为了保证通信的连续性、达到没有盲区的覆盖,行政区划交界处的两地基站信号可能会交叉覆盖，造成结果的偏差。

　　2、另外如果你在一个城市驻留时间不超过4个小时， 是不会被记录的。

　　3、海外行程记录需要您在出国期间开通使用国际漫游服务，如果结果偏差特别严重，就要及时联系客服。

　　注：使用行程卡的时候可能会出现数据偏差的情况，在其他地方使用的时候一定要注意使用风险，

　　是因为网络数据有一定的延迟性，后面会自动进行更新的。

　　解决办法如下：

　　第一步：拿起您的'手机，给您的任意一个亲友打电话三分钟以上;

　　第二步：隔四个小时，再给亲友打一通电话(三分钟以上);注意：两通电话要保证在当日20:00以前完成。

　　次日，你的通讯大数据行程卡就正常了。

　　通信大数据行程卡如何获取及使用?

　　申请入口：前往“通信行程卡”首次进入申领，需要输入手机号，获取验证码。

　　查询操作步骤

　　1、手机点击右上角的搜索框。

　　2、在搜索框内输入“通信行程卡”，在搜索结果中点击通信行程卡进入查询。

　　3、如果是查询本机号码，在这里勾选同意并点击“查询”。

　　4、点击“查询”后会出现查询结果，显示最*14天内机主所到过的城市。

　　5、如果所到之处没有重点疫区，那么箭头会显示绿色。

　　行程卡查询结果规则

　　查询结果显示到访的省市(国内)、国家和地区(国际)。

　　用户前14天内的行程计算是在运营商后*成的，结果有一天的延迟，比如3月5日计算的是3月4日之前14天内的行程数据(2月20-3月4日之间)。

　　另外，由于服务使用的是基站数据，为了确保通信连续、实现覆盖无盲区，行政区划交界处的两地基站信号可能会交叉覆盖，造成结果的偏差，使用时可结合其他证明做相应调整。

　　查询结果页会使用绿色、黄色、橙色、红色四种颜色进行标记，规则会按实际情况进行实时调整。

　　行程卡查不到行程怎么办

　　“行程卡”分析的是手机信令数据和话单数据，所以有行程数据的前提是用户在使用手机的过程中产生了这些信令和话单数据。遇到这种情况的时候，可以尝试多打几通电话，或者关闭Wi-Fi连接使用一下4G流量，不出问题第二天就能查到数据了。

　　没有行程记录解决方法

　　1、异地漫游，需要一天打五通电话，1分钟以上，然后必须每通间隔20分钟以上。第二天大概9点我的就恢复正常了。

　　2、给别人打电话就行了，记得要接通，14天内必须有两通间隔4小时以上的呼出电话，最晚的一通不要超过晚上8点，前一天打，第二天中午12点左右就可以查询到信息。

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