1间隔中断:RxDn的输入被保持为0状态的时间超过了一个帧传输的时间
2.数据帧错误，：波特率不一致，导致接收到的数据没有有效的停止位
串口数据每一次传输一个字节。每个字节有一个特定的格式比如起始位，数据位，校验位和停止位。帧错误的情况是收到一帧数据，但是不是期望的帧。最常见的原因是串口和设备配置使用了不同的设置。波特率，数据位，校验位和停止位不一致。
3.奇偶校验错误：数据传输过程中信号收到干扰产生的错误
4.溢出错误：旧的数据没有及时被读入，新的数据覆盖了旧的数据。一般溢出错误主要是由于MCU的速度较慢造成的。
2019年建筑行业三季度数据 分析报告
正文目录 行业概述：收入持续高增长，费用率整体下降 (4) 收入高增长，少数股东损益拖累归母净利润增长 (4) 盈利能力、杠杆共降致ROE下降，周转率有所提升 (5) 费用控制能力提升，回款或边际改善 (7) 细分板块：大基建收入提速，龙头与行业分化加剧 (10) 归母净利增长：设计咨询业绩增速大幅改善 (10) 盈利能力：设计咨询/中小建企盈利能力提升 (11) 管理能力：管理费用率普遍上升，园林财务费用率继续显著上升 (12) 债务结构：负债结构的优化仍依赖于中长期带息债务占比提升 (16) 19FY展望：Q4基本面有望继续回暖，关注年末估值切换机会 (18) 风险提示 (18) 图表目录 图表1：2015Q1-3-2019Q1-3建筑行业整体营收及同比增长率 (4) 图表2：2015Q1-3-2019Q1-3建筑行业整体归母净利润及同比增长率 (4) 图表3：2015Q1-3-2019 Q1-3 CS建筑扣除中建、中铁、中铁建及中交后的收入、业绩同比增速 (5) 图表4：2014-2019Q3建筑行业单季度收入/业绩增速 (5) 图表5：2014-2019Q3建筑行业（扣除中国建筑）收入/业绩增速 (5) 图表6：2015Q1-3-2019Q1-3建筑行业摊薄ROE走势 (6) 图表7：2015Q1-3-2019Q1-3建筑行业毛利率和净利率 (6) 图表8：2015Q1-3-2019Q1-3年建筑行业三项营运指标 (6) 图表9：2012Q1-3-2019Q1-3建筑板块四项财务数据的同比增速 (6) 图表10：2019Q1-3建筑板块关键财务数据同比增速情况 (7) 图表11：2015Q1-3-2019Q1-3建筑行业资产负债率 (7) 图表12：2015Q1-3-19Q1-3大基建板块与其余板块资产负债率变化 (7) 图表13：2015Q1-3-2019Q1-3建筑行业三项费用率变化（管理费用率加回研发费用） (8) 图表14：2015Q1-3-2019Q1-3建筑行业期末应收款及同比增速 (8) 图表15：2015Q1-3-2019Q1-3建筑行业资产减值损失及占收入比重 (8) 图表16：2015Q1-3-2019Q1-3建筑行业现金流量净额变动趋势 (9) 图表17：2015Q1-3-2019Q1-3建筑行业收现比与付现比 (9) 图表18：19Q1-3建筑行业各子板块营收及归母净利增速 (10) 图表19：19Q1-3建筑子板块营收/业绩增速与18Q1-3的差 (10) 图表20：18Q1-3、19Q1-3设计咨询各子板块营收增速 (10) 图表21：18Q1-3、19Q1-3设计咨询各子板块归母净利增速 (10) 图表22：五家省级基建设计院过去五年三季报营收增速 (11)
高考英语短文改错常见错误类型分析 一、记叙文（文章主体时态是一般过去时, 而议论文通常以一般现在时为主） 1. 比较级使用错误 more 跟形容词或副词构成比较级，如more patient and less aggressive（更耐心而少些放肆）；than用在形容词或副词比较级之后，如…older than me（……比我更大）。 2. each of 和every one of 用在复数名词或代词之前，然而动词仍用单数。 Each of the houses is slightly different. 每所房子东圃稍有区别。（复数名词：houses） I bought a dozen of eggs and every one of them was bad.（代词复数：them） 我买了一打鸡蛋，每个鸡蛋都是坏的。 3.固定搭配使用错误 did wrong→ went wrong出错；出故障，出毛病；出问题 on particular→in particular尤其；特别cut off（切断；杜绝）→cut down（减少） neither …or→neither…nor for a result→ as a result 结果 share for→share with 和…….分享 4. 代词使用错误（根据上下文的意思来判断，特别注意人称代词前后指代不一致的情况）人称代词宾格（me, us, you, him, her, them）通常放在动词或介词后面作宾语，形容词性物主代词（my, our, your, his, her, their）通常放在名词之前作定语，而名词性物主代词（mine, ours, yours, his ,hers, theirs）通常单独使用 单数复数 it（它）→them（它们）, me→us（我们） myself（我自己）→me（我）me→mine（我的……） They→We we→they here（这儿）→there（那儿）your→you 5. 注意名词前面缺少限定词的情况。 ∧parents→ my parents ∧opinion（观点；看法）→ my opinion ∧car→a car such∧great hotel→such a great hotel 6. 引导词或连接词使用错误: which→what though→ because Whenever（无论什么时候）→ Wherever（无论在哪里）, anywhere→anyhow（不管怎样）, unless（除非，如果……不……）→until（直到……） 7. 时态使用错误 (1) 把一般现在时改为一般过去时tear →tore（撕开、扯下或撕碎） (2) 把一般过去时改为一般现在时seemed→seems（好像；似乎） (3) and表示“并列关系”时，前后动词的时态要保持一致。 walked out of a room a nd leave→left 8. 介词使用错误: “No more toys to you.”→“No more toys for you.” 9. 介词多余: on today（把on删掉）to home（把to删掉）to anywhere（把to删掉）10. 情态动词使用错误（根据上下文意思来判断）must→could, will→would（间接引语）11. 注意ago 与before的区别，“ago”通常和一般过去时态连用，“before”通常和完成时连用。Two years before→ ago，I have been to Paris twice before. 我以前去过巴黎两次。 12. 副词使用错误(1) 副词放在句首，用来修饰整个句子。Unfortunate, ....... →Unfortunately(2) 副词修饰动词，位于动词之后。I pulled out the toy slow→slowly (3) 副词修饰动词，位于动词之前。get good prepared for examinations→ well and see you if you are in seriously trouble→ serious（严重的）
大数据应用案例分析 1、中信银行信用卡营销 实施背景：中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一，也是国内具有竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。近年来，中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长，2008年银行向消费者发卡约500万张，而这个数字在2010年增加了一倍。随着业务的迅猛增长，业务数据规模也急剧膨胀。中信银行信用卡中心无论在数据存储、系统维护等方面，还是在有效地利用客户数据方面，都面临着越来越大的压力。 中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案，支持其数据分析战略，提升业务的敏捷性。通过建立以数据仓库为核心的分析平台，实现业务数据集中和整合，以支持多样化和复杂化的数据分析，比如卡、账户、客户、交易等主题的业务统计和OLAP（联机分析处理）多维分析等，提升卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动有针对性的营销活动。 技术方案：从2010年4月到2011年5月，中信银行信用卡中心实施了EMC Greenplum数据仓库解决方案。实施EMC Greenplum解决方案之后，中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能（BI）和秒级营销，运营效率得到全面提升。 图表中信银行大数据应用技术架构图
Greenplum解决方案的一个核心的功能是，它采用了“无共享”的开放平台的MPP架构，此架构是为BI和海量数据分析处理而设计。目前，最普遍的关系数据库管理系统（如Oracle 或Microsoft SQL Server），都是利用“共享磁盘”架构来实现数据处理，会牺牲单个查询性能和并行性能。而使用Greenplum 数据库提供的MPP架构，数据在多个服务器区段间会自动分区，而各分区拥有并管理整体数据的不同部分；所有的通信是通过网络互连完成，没有磁盘级共享或连接，使其成为一个“无共享”架构。Greenplum数据库提供的MPP架构为磁盘的每一个环节提供了一个专门的、独立的高带宽通道，段上的服务器可以以一个完全并行的方式处理每个查询，并根据查询计划在段之间有效地移动数据，因此，相比普通的数据库系统，该系统提供了更高的可扩展性。 效益提升：2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，
基于ArcGIS Engine的建筑物沉降观测数据分析系统 针对沉降观测数据处理，利用Visual Studio C#.Net 作为开发工具，结合ArcGIS的二次开发平台ArcGIS Engine 及Microsoft Office Access，设计开发了一个图文一体化的沉降观测数据分析系统，实现沉降数据的快速处理及变形预测。 标签：沉降观测；ArcGIS Engine；Access；图文一体化 1 概述 为了确保建筑物的正常使用寿命和建筑物运营的安全性，有必要在建筑物施工和运营的始终对其进行变形观测[1]。而作为最能反映建筑物的稳定性、监视其安全情况、研究其变形规律的变形监测方法——沉降观测在工程测量中越来越为人们所重视。 目前国内的沉降观测研究主要注重于对通过各种观测手段获取的大量沉降观测数据进行数据管理系统方向的应用和尝试，包括显示、分析、预测，运用的中间软件工具有Excel、ArcGIS、AutoCAD、Matlab等[2]。其对观测数据进行分析的方式主要有如下两种： 第一种是将高程数据手动输入到Excel 中进行简单的数据分析，但是仅仅依靠简单的Excel 或是人工检查整理，势必会大大降低工作效率，并且只能完成简单的分析和绘图功能，不能进行精度评估和沉降趋势预测。 第二种是利用专业的沉降观测数据处理和分析软件进行沉降数据分析，如帷幄沉降观测数据处理和分析系统和ArcGIS等，但是这些软件或多或少有缺陷：所占运行内存较大、价格较贵、不方便用户的简单使用等等。 现实工作中，为了实现高效率的生产，对沉降数据的分析及预测就迫切需要摆脱传统的方式，用一个更加方便有效的系统来实现这些功能。本次设计以Visual Studio C#.Net 作为开发工具，结合ArcGIS 的二次开发平台ArcGIS Engine 及现下比较轻便流行的、由微软发布的关联式数据库管理系统Microsoft Office Access，开发了一个方便灵活、简洁实用、可实时交互的、可实现图文一体化的沉降观测数据分析系统。 2 系统的设计 2.1 数据库设计 沉降观测原始高程数据比较多且复杂，分开管理会造成数据更新和分析的不便，我们本次利用关联数据库管理系统Access建立数据库，将原始观测数据全部录入。
数据分析中常用得10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化得连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据得趋势。 表1家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1月68 45 139 84 252 2月33 66 166 88 265 3月43 79 160 94 282 4月61 18 115 65 194 5月29 19 78 42 126 6月22 49 118 63 189 图1 数点折线图 图2堆积折线图
图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间得差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图与棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据得大小还可以显示总量得大小。 图5堆积柱形图
图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数得百分比,该图得目得就是强调每个数据系列得比例。 4线-柱图 图7线-柱图 这种类型得图不仅可以显示出同类别得比较,更可以显示出平均销售量得趋势情况。 5两轴线-柱图 月份工资收 入(元) 其她收入 (元) 工资占其她收入得百分 比 1月5850 12000 48、75% 2月5840 15000 38、93% 3月4450 20000 22、25%
4月6500 10000 65、00% 5月5200 18000 28、89% 6月5500 30000 18、33% 图8两轴线-柱图 操作步骤:01 绘制成一样得柱形图,如下表所示: 图1 操作步骤02: 左键单击要更改得数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中得【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4得展示结果。
七上成语运用 令狐采学 一、成语使用常见错误类型 （一）误解词语，望文生义对策一：吃透词义，多识记多积累成语的意蕴是约定俗成的，而且许多源自典故，加之有些成语中的语素还含有生僻的古义，这就造成了成语理解上的难度。如果不仔细辨析，一瞥而过，就容易造成望文生义的错误。有些成语的理解能够利用“先分析后综合”的方法进行，如“巧夺天工”，主谓结构，“夺”，胜过，“天工”，天然的精巧，那么“巧”必然不能是天然的了。例题： 1、有的同学学作文，文不加点，字迹潦草，阅读这样的文章，真叫人头疼。（╳）【解析】“文不加点”常被错误理解为写文章不加标点符号，其实它的真实含义是形容写文章很快，不用涂改就写成（点：涂上一点，表示删去） 2、这部精彩的电视剧播出时，人们在家里守着荧屏，几乎万人空巷，街上静悄悄的。（╳） 【解析】“万人空巷”是指家家户户的人都从巷子里出来了，形容庆祝、欢迎等盛况。不能按照字面意思理解为家家户户都在屋内，巷子里空了。（二）用错对象，张冠李戴对策二：平时注意成语的使用对象有些成语有特定的使用对象，如果把握不准，就容易扩大使用范围或误作他用。例题： 1、博物馆里保存着大量有艺术价值的石刻作品，上面的各种花鸟虫兽、人物形象栩栩如生，美轮美奂。 【解析】“美轮美奂” “轮”是“高大”的意
思“奂”是“众多”的意思，适用的对象应是高大的建筑物而非人物形象。 2、宽敞明亮的教室里，72名同学济济一堂，畅谈着美好的理想。 【解析】“济济一堂”特指人才。（形容很多有才能的人聚集在一起。） 「备注」：“感同身受”指替蒙受恩惠的人向施恩者表示答谢，不用于受恩惠者本人。“相濡以沫”用于患难中，不用于平时。“炙手可热”用于人有权势，而不用于物。“崭露头角”多指青少年。“萍水相逢”用于陌生人初次见面。“浩如烟海”是形容文献、资料非常丰富。 “汗牛充栋” 形容藏书非常多。“豆蔻年华”指女子十三四岁时。 “慷慨解囊”用于帮助别人。 “天伦之乐”用于一家人。 （三）色彩失当，语境不分成语从色彩上分为感情色彩、语体色彩和谦敬色彩。从感彩上又可分为褒义、中性、贬义；从语体色彩上分为书面语和口语；从谦敬色彩上分为谦辞和敬辞。在使用中，必须辨明色彩，否则就会误用。 1、误用褒贬，情感错位对策三：注意感情色彩，辨明褒贬成语和有些词语一样是有感情色彩的，使用成语时，须要使成语的感情色彩和语境的色彩保持一致，语境褒则褒，语境贬则贬，中性语境则使用中性词。 （1）班里的不良现象已经蔚然成风，再不治理就会带来严重后果。 【解析】蔚然成风：指事情逐渐发展、盛行，形成一种好的风尚。在这里“不良现象”是贬义，使用“蔚然成风”不恰当（2）这些年轻的科学家决心以无所不为的勇气，克服重重困难，去探索大自然的奥秘。 【解析】无所不为：没有不做的事。指什么坏
2018版广东建筑行业数据分 析报告
序言 本报告针对广东建筑行业数据进行深度分析，并对建筑行业主要指标总产值，企业利税总额，企业利润总额，企业资产合计，企业房屋竣工面积，企业房屋竣工产值等进行了总结分析。 借助分析我们可以更深入的了解广东实际建筑行业整体状况，从全面立体的角度了解广东的建筑行业现状，把握行业前景。 本报告借助权威多维度数据分析，客观反映当前广东的建筑行业真实情况，趋势、规律以及发展脉络，相信对了解广东建筑行业现状具有极高的参考使用价值，亦对商业决策具有一定的借鉴作用。 广东建筑行业数据分析报告中数据来源于中国国家统计局、国家发改委以及中国建筑行业协会。
目录 第一节广东建筑行业现状概况 (1) 第二节广东建筑行业总产值指标分析 (2) 一、广东建筑行业总产值现状统计 (2) 二、全国建筑行业总产值现状统计 (2) 三、广东建筑行业总产值占全国建筑行业总产值比重统计 (2) 四、广东建筑行业总产值（2015-2017）统计分析 (3) 五、广东建筑行业总产值（2016-2017）变动分析 (3) 六、全国建筑行业总产值（2015-2017）统计分析 (4) 七、全国建筑行业总产值（2016-2017）变动分析 (4) 八、广东建筑行业总产值同全国建筑行业总产值（2016-2017）变动对比分析 (5) 第三节广东建筑行业企业利税总额指标分析 (6) 一、广东建筑行业企业利税总额现状统计 (6) 二、全国建筑行业企业利税总额现状统计分析 (6) 三、广东建筑行业企业利税总额占全国建筑行业企业利税总额比重统计分析 (6) 四、广东建筑行业企业利税总额（2015-2017）统计分析 (7) 五、广东建筑行业企业利税总额（2016-2017）变动分析 (8) 六、全国建筑行业企业利税总额（2015-2017）统计分析 (8)
1God Class 1.1特征 上帝类通常为过多的操做其他类的数据，从而破坏了类的封装性。上帝类从其他类中获得功能，同时增加了自身的耦合性，通常会导致自己体积过大和较大的复杂度。 判断一个上帝类的标准有： 1.CPFD (Capsules Providing Foreign Data) 从多个不相关类（模块）中引用数据 2.WOC(Weighted Operation Count)类的所有函数的圈复杂度之和超过65 3.TCC (Tight Capsule Cohesion)TCC < 1/3 类需要具有低内聚的特性（类中直接相关的方法与 全部方法之比小于1/3），也就是较少的private方法 4.需要同时满足以上条件才可以被认定为上帝类 1.2修改 破坏CPFD, WOC, TCC 中的一个。 2Message Chains 2.1特征 过度耦合的消息链 如果你看到用户向一个对象索求（request）另一个对象，然后再向后者索求另一个对象，然后再索求另一个对象……这就是Message Chains。实际代码中你看到的可能是一长串
getThis()或一长串临时变量。采取这种方式，意味客户将与查找过程中的航行结构（structure of the navigation）紧密耦合。一旦对象间的关系发生任何变化，客户端就不得不做出相应修改。 Infusion通常会寻找具有较多调用其他类数据访问接口的方法，而且会检查返回值是否匹配。 2.2修改 采用“隐藏委托关系”修改。 先观察Message Chains最终得到的对象是用来干什么的，看看能否以Extract Method 把使用该对象的代码提炼到一个独立函数中，再运用Move Method 把这个函数推入Message Chains。 3 FeatureEnvy 3.1 特征 函数对某个class的兴趣高过对自己所处之host class的兴趣。最通常的焦点便是数据，通常为某个函数为了计算某值，从另一个对象那儿调用几乎太多取值函数（getting method）。 ATFD(Access To Foreign Data)方法从外部获取了数据 LDA(Locality of Data Accesses)内部变量与所有可以获取数据方法之比<1/3，也就意味着该方法过多的使用了外部数据，而非自身数据。 FDP(Access To Foreign Data)数据来源于很少几个类 3.2 修改 如果一个类A使用了类B的过多数据来完成某项操作或计算，那改操作就应该放在B类中。
1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机
统计数据分析管理办法 一、数据的来源 1、外部来源包括国家政策、法规、标准，地方政府机构检查的结果及反馈，相关方（如顾客、供方）反馈及投诉等。 2、内部来源包括以下几个方面： 1）日常工作，如质量/安全/环境目标完成情况、检验/试验记录、内部审核与管理评审报告等记录； 2）存在、潜在的不符合，如工程质量/环境/安全问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果； 3）紧急信息，如突发事故等； 4）其它信息，如员工建议等。 3、数据可采用已有的记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、声像设备、通讯等方式。 二、数据的收集、分析与处理 对数据的收集、分析与处理应提供如以下信息：顾客满意和（或）不满意程度；产品满足顾客需求的符合性；过程、产品的特性及发展趋势；供方的信息等。 1、外部数据的收集、分析和处理 1）工程部负责行业主管部门、质量/安全/环境监督机构的检查结果及反馈数据、质量技术监督局技术标准类数据的收集分析，并负责传递到相关部门。 2）企业管理办公室负责认证机构的监督检查结果及反馈数据的收集分析，并负责传递到相关部门。 3）政策法规类信息由办公室及相关部门收集、分析、整理和传递。 4）经营部及其相关部门积极与顾客进行信息沟通，以满足顾客需要，妥善处理顾客的投诉，执行相关程序的有关规定。 5）各部门直接从外部获得的其它类数据，应在一周内用《信息联络处理单》报告工程部，由其分析整理，根据需要传递、协调和处理。 2、内部数据的收集、分析和处理 1）企业管理办公室依照相应规定传递质量/安全/环境方针、目标、内审结果。工程部传递更新法律法规、标准等信息。 2）各部门依据相关文件固定直接收集并传递日常数据，对存在和潜在的不合格项，执行相关控制程序。 3）紧急信息由发现部门迅速报告公司主要负责人或行政部门组织处理。 4）其它内部信息获得者可用《信息联络处理单》反馈给企业管理办公室处理。 三、数据的统计分析方法 1、工程部负责统计报量的人员每月底对各项目部上报工程量进行核实统计，对各项目进行横纵向比较分析，为公司领导经济活动提供准确的数据。 2、经营部负责统计报量的人员每月底对经营情况进行核实统计，为公司领导经济活动提供准确的数据。 3、当工程合同明确采用新工艺、新技术、新材料进行施工时，各项目部项目经理负责，责成项目承包班子有关人员采用因果图或排列图统计进行分析跟踪，为以后施工积累经验，形成有特点的工艺标准。 4、物资部每年底对各项目部的材料质量进行统计分析，对各项目的材质进行横纵向比较分析，作 451
错题本：制作整理及类型分析（完全解读） 《错题本》制作 《错题本》制作 在复习过程中，有的同学会发现自己在学习方面存在很多漏洞，有时还会感到复习越多，漏洞越大，不知道怎么才能尽快补上，有时甚至不想努力，不想去做了；有的感到心有余，且力量足，却不知劲该往何处使；有的心里非常着急，总觉得有学不完的知识，做不完的题……有的吃不好饭，睡不好觉，情绪低落，自信心受到打击，学习情绪受到影响……这实在是值得我们担心和发愁的事情。 面对这种情况，如何准确地找到学习上的漏洞，确立学习目标就成了当务之急。制作一个全面的完整的《错题本》是一个非常好的办法。 误区： 一是觉得制作错题本耽误时间； 二是觉得错题本不外乎是把错题重做一遍，没多大意思； 三是觉得每天的题都做不完，哪有时间去做错题。 建立一本错题本，对特殊的知识点加以防范，是免入“陷阱”的好方法。 制作错题本的简单步骤如下：
一、把所有的练习册和试卷找出来；分学科按学期顺序整理；以学年或学期为单位装订在一起，最好能在外面蒙上一张封皮。 二、找6个档案盒或文件夹或手提纸袋；分别按照考试科目贴上标签（如：语文、数学）。 三、找6个大16开的本子，将高考科目写在本子的前面。 四、将本子纵向分成三栏，用黑颜色的笔在最左边一栏，按照时间顺序抄写（或粘贴）所有的错题，连带做错的部分全部照抄。 抄错题的时候，最好将以下信息也记录下来： (1)、时间； (2)、错题的出处（哪一次测验的哪一份试卷）； (3)、错题的分值； (4)、扣分值。 五、在本子中间一栏，对应抄写的错题位置，重新做题。 六、用红笔在本子的最右边一栏，仔细分析总结该题所涉及到的知识点、在知识网络中所处的位置、题型、解题的思路和方法，该题出错的原因及应当掌握的重点。在总结出错原因的时候，不要简单地写诸如“马虎”、“粗心”、“没有复习好”、“试题出偏了”等这类似是而非的理由，这种理由既骗别人，也骗自己！不要写考试发挥失常，而要写发挥失常的原因！比如是审题出错、运算出错、还是时间安排不当等等。另外，还可以准备6个档案盒或文件夹或手提纸袋，分门别类存放这一学年的各种练习和测验卷子。一个学科一个，以后无论是找起来，还是用起来都很方便，同时，还可以培养做事有条理的好习惯。做这件事情很费力气，也很费时间，进度可能也很慢。可能还会觉得比较困难或写不出原因，这是一件很正常的事，开始可写少点，写得多了心得体会自然会拥上心头，同时还能通过错误原因，逐步认清各种思维障碍对人的影响。如果能够很认真地坚持做这件事情的话，一定能够收到“事半功倍”的效果。 在整理错题本时，一定要有恒心和毅力，不要在乎时间的多少，不要敷衍了事，其作用决不仅仅是明白一道错题应该怎样去求解这么简单，更重要的是通过对错题的整理、分析与总结，可以培养你的判断力、分析力、归纳总结力，你将学会如何学习、如何去探究事物的本质，从而促进你的智力因素发展。 错题本上也可以记载一些非常典型、考查知识全面、解法灵活多样的优秀题型。 错题本是一个探雷器，通过归类分析可以检查出自己知识结构体系中存在的漏洞，分析出自己学习中的盲点（如不懂的地方、易错的地方、常错的地方），总结出各种题型的解题思路。
《错题本》中错误类型的分析及学习方法的改进 不同错题类型产生的原因迥然不同，其解决的策略也各异，方法也有别。如果不加以区别对待的话，是不可能做到轻松学习，更谈不上学会学习和享受学习了。要根据错误的原因运用相应的对策，对症下药才能不断收获进步的果实。以下是相关策略的初步运用： 一、不会做的题： 这主要表现在智力因素培养方面，对于知识结构性错误，重做一遍二遍错题是十分必要的，这要视你自己对错题的把握程度而定。这类错误是我们通过学习，建立自身知识体系时存在的漏洞，通过重做错题，并认真分析，把这个漏洞补上，就可以健全我们的知识结构体系，锻炼我们的思维能力，用10分钟的时间就可取得平时1~2小时的收益。也能发现自己究竟是学习行为方面存在问题，还是某些思维方式需要加以调整。 1、概念不清类：这类问题包括知识结构板块、知识点、基础知识(诸如具体的定理、公式、概念等等)，容易压得人喘不过气来。处于不同学习层次的同学要根据自己的实际情况，加强训练和记忆，培养自己的宏观思维方式，因人而异地确定自己的学习目标、步骤和解决问题的方案，并且有效地进行目标时间管理。 2、题型类：这类问题往往是未能掌握不同题型的解题思路或技巧;或处理问题的方式过于死板，虽然知道该题涉及到的知识点，但是却无从下手展开解题活动(牛吃南瓜无从下口)。其实无论是哪一类题型，都有其解题的一般思路和方法(共性)，只要掌握住某一题型的答题要领，以及能够仔细区分某一特定试题的“个性”，就能顺利将题解出。加强训练，假以时日便能培养自己举一反三能力，增进解题的灵活性与变通力，并且随时都能够有所感悟，使自己的思维能力得到提高。 3、能力应用类：这类问题往往是对知识点(概念)的理解较为浅显，思维单一，知其然不知其所以然。当使用障眼法，把曾经解答过的题变换某些条件，移植一种情景时，就会产生似曾相识的感觉，不再细辨其中的异同，自然会被虚假条件搞昏头。究其原因主要还是对某些知识缺乏灵活运用，不能融会贯通，同时缺乏理论联系实际的探索精神。要针对试题涉及的知识点及内容认真地加以复习巩固，多观察和了解日常生活现象，做操作题时多与理论相联系，加强典型题与日常生活应用训练，多做试题分析。这样可以有效地培养和训练自己的发散思维能力、观察能力和逆向思维能力。 二、模棱两可似是而非的题 对于模棱两可似是而非的错题，通过分析，可以发现是把公式给弄混淆了?还是把公式给用错了?是理解错了?还是记忆错了?通过训练可以有效地增进智力因素。 1、概念模糊类：这类问题往往是一点就通，容易被人忽视。比如巧妙设置在题中的隐含条件、限制条件和关键词语等等这类问题，往往一点就破，一般会认为自己是弄懂了的，只是没有发现而已，实际上是概念模糊。有的则是自身知识结构体系脉络不清，以致给出错误答案。加强概念和基础知识的训练和巩固，多做典型题型是解决这类错误的方法之一。 2、记忆模糊类：这类问题主要是对概念和原理等的理解过于浅显，或记得不牢，或只知其一，不知其二，当问题交织在一起时，便分辨不清，导致答题时似是而非。当问题成堆时，面对题海便会显得迷茫、不知所措、甚至于无精打彩，以至于懈怠下去。攻克这类问题主要就是解决理解和记忆，并要拓展知识的运用。 三、会做的却做错了的题 这主要表现在非智力因素培养方面，这类问题最容易被人忽视，常常会自以为是地认为下次注意就行了，自己是不会再犯这个错误的，然而，往往却事与愿违，不会发生的事竟然又一次发生了。所以，别对自己的错误太温柔，一定要找出问题所在，消灭这类问题。 1、顾此失彼类：考题中涉及的知识点稍多一点，过程稍复杂一些，大脑就运转不过来，顾头不顾尾。这主要缘于典型题做得不够，做得不精，做题的难度系数也较低，并对教材中的观点、基本原理和基本概念等理解得不深不透。 2、审题错误类：还没看清条件就急忙解题，可能是观察得不够仔细，判断得不够准确，也可能是考试策略不当，或是心理心态不稳，还可能是缘于外界的干扰刺激，更有可能是平时练习不到位，仅仅是为了完成作业而作业，或做题缺乏针对性，成天盲目做题，忽略了做完题后的反思环节，以及平时就缺乏慢
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备
高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。
错误类型的整理与归纳分析 要通过整理、分析、归类找出自己的错误类型，分析出错的根本原因，为什么错了、当时是怎么想的、正确的解法是什么、以后应该注意什么;要注意老师的分析评讲，该题的引导语、切入点、解题的技巧、规范、步骤等等，并标注在错题旁。写出解题时的思维过程，与自己的思维障碍，找到思路突破的方法。 分析出现错误的原因，是答题失误，是思维方法型错误、还是知识型错误、运算错误，这是建立错题本最为关键的步骤环节，可以非常直观地发现你学习中的主要问题。 错误类型分析及学习方法改进 不同错题类型产生的原因迥然不同，其解决的策略也各异，方法也有别。要根据错误的原因运用相应的对策，对症下药。以下是相关策略的初步运用： 那我就以我这几年学习的一些小小的经验跟大家分享一下我的心得，成为一名优秀的文科生是需要规划、需要好心态、需要在各科之中有独到的方 （一）首先第一点，我想给大家讲一讲有关文科生如何调节心态 为什么我要把这个问题放在最开始的这个地位来讲呢，那是因为文科的心态和状态是非常影响考试发挥的，甚至在高考的时候可能会造成三十分左右的偏差。大家都能够理解都能够知道，在今年的高考中有一些学校的文科生发挥的不
是很正常，例如被称为文科航母的CW的文科实验班，并没有拿出他们的水平，没有一个人能够上到清华北大的调档。 一些客观原因固然会造成这样的结果，但实质上我个人认为。心态很大程度上影响了文科生的发挥，使得很多优秀的文科生无法发挥出自己本来的素养的水平。而这种心态是我们平常老师们、同学们、家长们，今天都在强调也经常会觉得很玄而又玄的东西，觉得文科可能经常起伏很大。造成这种起伏的很大，一定程度上就是自己心态的差异。 这种心态的差异，非常容易反映在文中的题目和语文的题目，因为文综和语文是主观分站很多份额的。为什么主观分占很多份额就会使得心态会影响考试的结果呢，那是因为当你对自己过度自信获得或者过度自卑的时候，你的主观心态都在影响着你去做主观题，主观题本就是根据的主观条件来出的，你再以你的主观条件去理解的话，那就会两相矛盾，最终可能你说的有道理命题人说的有道理，最终却得不到一个好的分值 我个人来说也经常遇到这样的麻烦，在高三的诊断性考试中经常出现导致我考出来的分数和我的原本水平有较大差异的时候。比如说一诊和三诊我都是在成都市的几十名，那是和我距离我梦想的学校是有巨大的差距的。那么在这种情况下我就去进行了总结，发现我考的好的考试和考的不好的考试对待题目的心态和状态是不一样的。我考得好的时候，我是以考题的客观条件为准，我是以一个卑微的姿态去面对这个考题，我以就题论题的态度去面对考题。我考得不好的
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图
错题本制作与错误类型分析(下) 四、进阶与提高不能仅仅满足于知道出错的浅显缘由，归类分析自己的错误类型，找到自己学习的主攻方向，还要找到解决各种错误类型的途径，并立即坚持执行之，最终就能形成适合自己的方法。1、错题本的类型常见的“错题本”可以分为四大类型：一是索引型，将所有错题的题目抄下来，做成一个错题索引本；二是章节型，将所有错题按学科的章节顺序进行分类整理；三是原因型，将所有错题按错误的原因进行分类整理；四是三栏式，将所有错题按学科的章节顺序和错误性质进行分类整理，优点在于既能将错误分门别类，区别对待，又能按原因查找，还能按章节查找易错知识点。对于非知识结构性丢分可以只给出索引，这能有效地减轻工作量。通过错题本与错误类型分析可以培养同学们的归纳分析和认知思维能力，将追求分数论高低转化成为素质培养（如：学会如何处理问题的能力）。在制作过程中，既可以采用在原试卷上标注，在“错题本”上做索引的方式，简化“错题本”；也可以采用剪贴方式；还可以对同一类型问题只记录典型题型、难点和出错次数。应根据自己的学习习惯，选择一种既适合自己又可培养自己能力的方式，不可为省事而选择一种偷懒的方式，这对培养自己的能力（如：分析力、洞察力）是没有好处的。也可做成活页式，按自己的风格进行装订，每次查阅时还可及时更换或补充。要把原来错误的解法清晰地摘要在错题本上，并在下面留有一块空白。2、亡羊补牢（纠正错误）“错题本”做好后不要束之高阁，不能满足于看一看，翻一翻就自以为是地觉得自己已经掌握了，就能把自己的知识漏洞修补好了。对每一道知识结构性错题，应根据相同或相关的典型题型，去查找课本或资料，找到每道题的解题依据，找到出错的原因，讲出应该如何去做的道理。老师讲解正确答案时，在原题下面空白处记下自己没有做出来或做错的原因分析，把原题做一遍，以加深印象和逐步形成能力。如果此题有多种解题思路，可以在旁边用另一颜色笔把几种解法的简要思路写上。对于不太熟悉的内容和解题思路，一定要打破沙锅问到底，反复练习，掌握其解题规律，以便用一个点的解决带动一条线的解决，用一条线的解决带动一个面的解决。只有把典型题型弄清楚了，才能应对试题的千变万化，这就是以不变应万变。通过对试题的练习和印证，我们还会更加清晰地明白某道题属于某个知识板块，涉及到几个知识点，有哪些解题思路和方法，让模糊的东西清晰化，随着认识的一步步深化，思维能力也会随之增加。 3、出题法这一工作做起来比较有趣，解题经验丰富的同学做起来会比较顺利一些。依照某一题型试着变换一些条件，就可编出一些试题，这是夯实自身知识结构体系的方法之一，也是正确理解课本中概念、原理等的路径之一，还能培养自己的解题意识，解题能力及各种思维能力。在最初运用此法时，建议只对试题条件做小小的改动即可。此外，还可准备一个知识结构总结本，及时对所学知识进行总结，形成自己的知识结构网络体系，把自己的思维意识提升一个高度，达到总揽全局的效果。 4、错误类型体系图前面我们进行的是单一学科错题类型分析，把当你把全部学科的错题类型归类放在一起时，就可建立起自己的错误体系，尤其是非知识结构出错方面，比如，查出各种错误类型（如看错、算错等等）所占比例大小，进而有效地找出自己学习中存在的共通性问题（跨学科）。通过训练，如果你平时能切实地下意识地做到以上内容，说明你已经初步掌握了和具备了三项重要能力——分析、归纳和总结能力。 5、六西格玛管理六西格玛管理是企业采用的一种科学的质量管理方法。其实，每一位同学所管的就是一个企业，你就一位总经理（CEO），不过这个公司就你一个人，生产部门是语文、数学、……、技术支持部门是老师，后勤保障部门是家长，所以把六西格玛的管理思想用在管理学习上，就是通过减少出错赢得更高的成功