价值观

大数据治理的公共价值观，听起来挺“上头”的对吧？这篇论文从国家和行政层面入手，得还蛮细，比较适合搞政务数据平台或者研究政策数字化的小伙伴看看。里面不少观点挺新，也有些数据引用挺实在，不光是理论一锅炖。 大数据的治理，其实不只是技术活，更多时候还是制度和价值观的博弈。你要是做政府项目，或者负责数据合规方向，嗯，这篇可以当个启发。尤其提到的公共利益和平衡机制，蛮有用。 如果你对实际落地更感兴趣，像《大数据治理实践指南》也值得一看，讲了不少细节；再比如《大数据治理与服务数据可视化与实战指南》就更偏工程实战，嗯，配着看会比较全。 还有一篇我觉得你会喜欢：位置大数据价值提取与协同挖掘方法综述，思路挺广，

本研究探讨教师职业价值观对工作满意度的影响，并分析工作绩效在其中的中介作用。研究采用了教师职业价值观问卷、工作满意度问卷和工作绩效问卷，对645名中小学教师进行了调查，并运用SPSS17.0进行了统计分析。研究结果显示，教师职业价值观在性别和教龄上存在显著差异，与工作绩效和满意度均有显著相关。工作绩效的几个维度在部分中介了声望地位价值取向对工作满意度的影响，同时组织管理价值取向通过人际促进绩效影响教师的工作满意度。

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所谓词(语素)的结构义，是指词(语素)在特定的组合结构中所显示的意义。汉语词的组合结构不仅可以保留词(语素)的古义，还可以促成新义的衍生。现代汉语辞书是断代的反映，也必须具有动态发展的观点才能进行恰当的释义。作为以汉字为基点的语文辞书，对此需要特别关注。

在Excel的世界里，掌握高效使用技巧不仅能节省时间，还能显著提升工作效率，使你在职场中更具竞争力。本\"高价值的EXCEL教程\"提供一系列实用的Excel知识和技能，帮助你快速进阶为Excel高手。让我们了解Excel的基础操作。这包括创建新的工作簿、编辑单元格内容、格式化数据（如数字格式、日期格式）、排序和筛选数据。熟练掌握这些基本功能是提升Excel应用能力的第一步。然后，我们要深入学习公式和函数的应用。Excel中的SUM、AVERAGE、COUNT等基本函数是计算和分析数据的基础，而更复杂的VLOOKUP、HLOOKUP、INDEX/MATCH等功能则能帮助你进行跨表查找和数据关联

客户价值分析：KMeans算法应用 本资源提供了利用 KMeans 算法进行客户价值分析的详细步骤和相关代码。通过对客户数据的聚类分析，可以将客户群体划分成不同的价值 segments，并针对不同价值 segment 的客户制定相应的营销策略，从而提高客户满意度和企业利润。

计算风险价值 (VaR) 的方法 本部分探讨几种计算风险价值 (VaR) 的常用方法： 数据可视化与标准化: 在进行 VaR 计算之前，对数据进行可视化分析和标准化处理至关重要。数据可视化帮助识别数据特征和潜在风险，而标准化则确保不同风险因素对 VaR 计算的影响一致。 历史模拟法: 历史模拟法是一种非参数方法，直接利用历史数据模拟未来的收益率分布。通过对历史收益率进行排序，可以得到不同置信水平下的 VaR 值。 基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算: 蒙特卡罗模拟是一种强大的工具，可以模拟各种复杂的风险场景。通过生成大量的随机收益率序列，可以估计投资组合在不同情景下的潜

IBM SPSS Modeler 是一款功能强大的数据挖掘平台，为专业数据挖掘人员和业务分析师提供深入的数据洞察。其广泛而深入的技术支持，让构建预测模型变得轻松、高效、快捷。

客户关系管理系统数据分析 近年来，随着企业对客户关系管理(CRM)的重视程度不断提高，CRM系统中积累了海量数据。如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，已成为企业提升竞争力的关键。 数据挖掘技术应用于CRM 数据挖掘技术可以帮助企业分析客户行为、预测客户需求、识别潜在客户，从而实现精准营销和个性化服务。常用的CRM数据挖掘技术包括： 聚类分析: 将客户群体进行细分，以便企业针对不同类型的客户制定相应的营销策略。 关联规则挖掘: 发现客户购买行为之间的关联性，例如，购买产品A的客户更有可能购买产品B。 分类预测: 根据历史数据预测客户未来的行为，例如，预测客户流失的可能性。 数据挖掘在CRM中

作为推荐系统的核心, 推荐算法近年来备受关注, 并涌现出大量研究成果。本研究聚焦于现有推荐算法及其性能比较, 并在此基础上展望未来研究方向。