二、结构化模型介

上一篇说了结构化思维的一个经典原则—— 金字塔原则 ，金字塔原则可以帮助我们，有效的总结跟提炼信息，以及清晰的传达信息，今天主要来简单的介绍下结构化思维的三种经典的思维模型！一，WYH 模型1，定义：所谓的WHY模型，就是非常经典，非常知名的What、Why、How模型，是什么，为什么，怎么做。

为什么说它经典呢？因为，它其实就是我们人类三个最根本的哲学追问：我是谁，我从哪里来，我要到哪里去。

它也是我们理解任何信息、任何问题最根本的一个分类。

无论什么信息，它的本质上，都是在解答这三个问题。

2，如何使用WYH模型呢？第一种用法是提炼：当我们在沟通和交流的时候把what、why、how跟金字塔结合起来，更加有效的去提炼信息。

1）what：对方想表达了一个什么样的主要内容；2）why：这个内容的主要论点是什么，对方用什么样的原因、前提跟事实来解释跟支撑这个信息；3）how：对方围绕着这个信息提出了什么样的建议跟解决方法。

上图代表了WHY模型跟金字塔结合起来的一个形式，what它通常是一个高层级信息，就是整个金字塔需要去解答跟支撑的那个问题或结论，why或者how通常是下面低一层的信息，也就是为什么或者怎么做。

所以，当我们在听说读写的时候，我们心里始终地要保持着这么一个结构，然后，把信息分门别类的放在里面，这样，才能保证信息的有效性跟准确性。

第二种用法是写作：用WYH来规划写作的内容。

第三种用法是：用WHY模型来做读书笔记。

很多人读书是这样读的：我今天读了几页，这本书我要多久读完，我一年读了多少本书，其实这样读书没有任何意义。

正确的读书方法，一定是带着问题去读，一定是要去找知识点，它可能是一个你不知道的观点，可能是一个案例，可能是一个数据，它对于我们来讲，是一个新的信息，一个新的概念，甚至说，你通过书里面的内容，能让你联想到的一些点子跟灵感，这样才是有意义的阅读！上图是用Excel做的一个，用WYH模型来做读书笔记的一个模板，当然，你也可以用其他工具，如印象笔记，或者纸和笔等等。

关系型数据库的基本原理和概念x《关系型数据库的基本原理和概念》一、关系型数据库的概念关系型数据库，简称 RDBMS，是根据结构化查询语言（SQL）标准来构建的、支持事务处理的关系数据库系统。

它是一种重点处理存储和维护数据的方法，以支持高性能的交互查询，事务处理能力，安全性和灵活性。

关系型数据库的概念源于E.F.Codd，他首先提出了一种可以满足复杂查询需求的抽象概念，即关系数据模型（RDM）。

RDM是Dr. Codd 于1970年发表的文章，它描述了一种使用简单的表来存储集合结构的数据模型。

RDM的基本原则有关系、可计算性、无重复项和统一操作接口（表达式）。

二、关系型数据库的基本原理关系型数据库的基本原理是以表格的形式组织和存储数据，在数据库中，表格用于存储元组，也就是一行或一条数据记录。

每个表格都具有一组唯一的名称，每个表格也有多个列（字段），每个列都有一个唯一的名称。

表之间可以通过关系（字段）连接在一起，这就是“关系”的概念，比如，一个“用户”表可以与一个“订单”表通过一个“用户ID”字段连接，以表示一个用户对应多个订单。

表格的这种组织形式非常适合查询，可以利用SQL语句通过关联多个表来组合复杂的查询结果。

此外，可以使用SQL语句以事务的方式操作数据，保证查询和更新的安全性和一致性。

三、关系型数据库的优点关系型数据库具有许多优点，可以有效地帮助组织存储、管理和检索大量数据。

1. 有效且灵活的数据存储：RDBMS可以有效地存储、管理和检索大量的数据，还可以轻松实现新数据的增加和对旧数据的更新。

2. 结构化数据模型：RDBMS使用结构化数据模型，这种模型描述了数据之间的关系，可以使用SQL语句检索和管理数据，从而简化了数据操作的复杂性。

3. 高性能的交互查询：由于数据的结构化，RDBMS支持高性能的交互查询，用户可以快速检索或筛选一组数据。

4. 强大的安全性和可靠性：RDBMS可以通过使用多种安全措施来保护数据的安全性，包括审计、授权和数据加密等；支持事务处理，可以有效保护数据的可靠性和一致性，比如支持回滚操作。

标准化结构化参数化模型化流程化随着科技和经济的进步，现代企业面对着日益繁杂和复杂的问题和挑战，必须借助现代化的管理手段和工具来提升效率。

其中，“标准化结构化参数化模型化流程化”成为了一种主流的管理理念，它旨在实现企业内部各个流程的高度规范化、标准化、精细化，从而提高企业的核心竞争力。

一、标准化标准化是现代企业管理中非常重要的一环。

标准化管理可以使企业在市场竞争中更加具有优势，提升企业的品牌价值和形象。

标准化管理的关键是在一定的框架下，制定一系列明确的规则，让企业内部的各个部门和员工在协调一致的基础上共同追求目标。

二、结构化结构化管理是指企业内部各个职能部门的合理组织，并通过信息的传递和共享等方式实现高效协作。

结构化管理可以以知识管理、信息共享等方式来推动企业内部协调工作，将各个部门具体工作的相关信息整理为资料或轨迹，从而实现员工间的知识共享和信息流转，让所有人都更清晰地了解整个流程。

三、参数化参数化管理指的是通过公正的考评机制规范管理，来调动员工的积极性和创造力。

通过参数化的方式，企业可以很好地衡量员工的绩效，建立完善的激励机制，使员工充分发挥自己的才智，推动企业的进步。

四、模型化模型化管理是指通过模型的思维方式，引导企业的决策和管理计划，以期获得更好的创新和管理效益。

通过构建合理的管理模型，企业可以更好地理解和应对内外部的复杂环境。

五、流程化流程化管理是将企业内部的各个业务流程通过标准化的方式进行优化和整合。

它围绕着优化业务流程，加强流程控制，实现企业向更高效、更协同、更安全的模式转型升级。

在企业管理的过程中，“标准化结构化参数化模型化流程化”是现代化管理理念的重要组成部分，可以极大地提高企业的运营效率和管理水平，为企业的未来发展奠定坚实的基础。

结构化语言模型
结构化语言模型是指一种能够理解和生成具备结构化特点的自然语言的模型。

结构化特点通常包括语法结构、语义关系、命名实体等。

结构化语言模型通常由两个主要部分组成：句法模型和语义模型。

1. 句法模型：句法模型主要关注语言的结构和组织。

它利用语法规则和规范来分析输入句子的语法结构，如短语结构树和依存关系树。

常见的句法模型包括基于规则的语法分析器和基于统计的句法分析器。

2. 语义模型：语义模型主要关注句子的语义关系和意义。

它能够理解句子中词语的含义和上下文之间的关系，如词义消歧、语义角色标注等。

常见的语义模型包括基于规则的语义分析器和基于统计的语义分析器。

结构化语言模型在自然语言处理中起着重要的作用。

它可以帮助计算机理解和生成更准确、更自然的语言表达，从而提高机器翻译、信息检索、问答系统等任务的性能。

此外，结构化语言模型也可以应用于自动文本摘要、信息提取、情感分析等领域。

通过结构化语言模型，计算机能够更好地理解人类的语言，从而更好地与人类进行交互和沟通。

信用风险评估中的信用违约概率计算信用风险评估是金融机构和投资者进行信用决策的重要工具，其中信用违约概率计算是评估一个借款人、债券或其他信用工具发生违约的可能性。

本文将介绍信用违约概率计算的一些常见方法和模型。

一、经济衰退模型经济衰退模型是基于历史数据和宏观经济指标来评估信用违约概率的一种方法。

该模型通常使用借款人的历史数据，如财务报表和贷款违约记录，以及宏观经济因素，如GDP增长率、失业率等来进行建模。

经济衰退模型可以帮助评估在不同经济环境下发生违约的概率，并可以用于预测未来违约的可能性。

二、违约概率评级模型违约概率评级模型是根据借款人的信用评级来评估其违约概率的方法。

信用评级机构会根据借款人的信用状况和风险特征，将其分为不同的评级等级。

每个评级等级对应着一定的违约概率。

违约概率评级模型可根据历史违约数据、借款人财务数据和宏观经济因素等进行建模，以便为借款人分配适当的信用评级。

三、结构化模型结构化模型是一种基于数学和统计方法评估信用违约概率的模型。

最常见的结构化模型是基于随机过程的模型，如Merton模型和Vasicek模型。

Merton模型基于借款人的债务结构和资产价值等因素来计算违约概率。

Vasicek模型则基于借款人的违约触发因素和市场风险因素。

结构化模型依赖于数学和统计方法的计算，需要较多的数据和参数估计，但其评估结果较为准确和可靠。

四、机器学习模型随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习模型在信用风险评估中扮演了越来越重要的角色。

机器学习模型通过对大量数据的学习和训练，能够自动提取特征和规律，并进行预测和分类。

在信用违约概率计算中，机器学习模型可以通过对历史违约数据和借款人的风险特征进行学习和训练，来预测未来的违约概率。

机器学习模型的优势在于其能够处理大量的非线性、高维度和复杂的数据，提高了信用风险评估的准确性和效率。

总结：信用风险评估中的信用违约概率计算是金融机构和投资者进行决策的重要工具。

结构化思维——助力团队清晰思考、高效表达课程背景：作为职场人士，你在工作中是否会遇到以下情况？开会时，大家面对冗长的讨论却没有结论；写报告时，面对大量信息却没有思路无从下笔，煞费苦心完成的报告却被领导痛批无主题无重点无结论，退回重写；向上级汇报时，连续汇报15分钟，领导却不知道你到底想说啥；领导安排时，却抓不住上级的核心要求；结构化思维就是用来解救这样的职场人士的！结构化思维的的核心理念——金字塔原理是麦肯锡核心工具之一，它能有效帮助人们掌握思考、表达问题的关键方法，养成结构化思维的习惯。

掌握金字塔原理（即结构化思维模式），可以强化学员以受众为中心的沟通观念，关注、挖掘受众的意图、需求、利益点、关注点、兴趣点和兴奋点，想清自己如何组织内容，该说些什么、怎么说，掌握表达的标准结构、规范形式，使沟通取得良好的效果，使表达过程更加切合受众的需要。

课程目标：1.帮助学员建立结构化思维模式，提高结构化思维能力并能运用到实际工作中。

2.使学员能够了解结构化思维的4个基本特征，并能掌握运用。

3.使学员在日常工作中，能运用工具使思考更清晰、表达更高效。

4.使学员能学会如何有结构的完成各类书面材料，并且条理清晰、重点突出。

课程时间：2天，6小时/天课程对象：企业中基层管理者、高潜能员工课程方式：理论讲授(50%)+案例分析、小组研讨(30%)+实操练习(20%)课程模型：模型一：结构化思维的四个基本特征模型二：结构化思维RPE三层次模型课程大纲课程导入：结构化思维的概念导入1.结构无处不在2.职场需要结构化思维小练习：测测你的记忆力？第一讲：认知结构化思维一、什么是结构？二、什么是结构化思维？三、结构化思维的四个基本特征1.结构化思维的核心理念——金字塔原理1）麦肯锡&金字塔原理2）为什么要使用金字塔原理？案例：你能用30秒介绍你的公司吗？2.四个基本特征1）结论先行2）以上统下3）分类清楚4）逻辑递进案例展示：麦肯锡PPT演示四、结构化思维的三个层次（RPE模型）1.信息接收（Receive）2.思维处理（Process）3.表达呈现（Express）练习：你敢来挑战吗？第二讲：结构化的接收信息1.不是所有的信息都有用2.我们的思维习惯1）同时发生的事物之间存在关联2）神秘数字“7”练习：你会逻辑分类吗？3.接收信息三部曲1）识别——识别信息中的事实、理由、结论2）判断——找到事实与观点的对应关系3）概括——用一句话概括所有内容练习：搭建文章/视频的金字塔结构第三讲：结构化的系统思考一、基于目标定主题1.确定目标前先设定场景2.场景越具体内容才能更准确3.目标是希望对方能有哪些行为二、中心思想的精准概括1.中心思想的TOPS原则1）有的放矢2）贯穿整体3）掷地有声4）言之有据2.概括各组思想1）总结句避免使用“缺乏思想”的句子2）总结句要说明行动产生的结果/目标3）找出各结论之间的共性三、纵向结构——结论先行、以上统下1.自上而下：疑问/回答式的分析推理搭建步骤：1）提出主题思想2）设想受众的主要疑问3）写序言：背景—冲突—疑问—回答4）假想与受众进行疑问/回答式对话案例：如何给客户推荐业务？练习：自上而下的搭建金字塔结构2.自下而上：各组思想的归纳概括总结思考步骤：1）列出想表达的所有思想要点2）找出各要点之间的逻辑关系3）得出概括出来的结论。

逻辑化思考、结构化表达五个模型一个人的谈吐，往往能决定此人职位高低以及社会影响力的大小，平时我们会碰到很多提升演讲能力的培训以及课程、甚至电视节目比比皆是，像安徽卫视《我是演说家》、中央电视台《开奖啦》等等有关综艺的节目丛出不穷，大家都想着提升自己的语言表达能力，做到快速扩大自己的影响力，因为无论在工作以及生活中，我们都会遇到和人沟通，比如上级、平级、下级、客户、家人、亲戚、朋友等，每次沟通与表达我们都期望能给对方留下好的影响。

下面将重点分解与介绍，帮助大家规避脑子里有一大堆想法，表达不出来，或者表达之后发现和内心的想法差别很大，从而提升大家在工作和生活当中的影响力，加深印象。

一、时钟模型；时钟模型是语言表达中常用的模型之一，他是按照时间的先后顺序去安排话题，去推进，比如从早上→中午→晚上；从设计→开发→实施；从古代→近代→现代等等一类的结构都可以，这样能方便倾听者去理解，去窜测，因为大家习惯了时间顺序去输出东西。

那么时钟模型的应用主要体现在，比如应对上司的突然提问，和公司其他部门领导汇报工作进度、或者对新项目的设想与思路等；二、环球模型；环球模型是以地理位置或者视觉区域作为结构进行阐述，比如从度假案例：从北京→上海→深圳；屏幕依赖案例：从手机→平板→台式电脑；这样方便大家清晰地去了解与推断，它比较适用于喜欢以形式方式思考的观众，以及大型场合的演讲，这样能调动大家的兴趣，聚焦大家的目光。

三、三角模型；三角模型是通过方面、层面或者视角的方式对信息进行组织。

也就是说描绘我们通过哪些方式和手段去达到和提升我们最终想要的结果，例如：如何在试用期内提升人员留存率：招聘方面：选拔能力匹配意愿度高的员工；入职培训方面：帮助员工学习与岗位匹配的技能；跟进与面谈方面：了解员工的问题及困惑。

那么三角模型什么情况下使用呢？情况一：表现出客观的观点；情况二：显示出深思熟虑；情况三：陈列出观点等。

四、变焦镜模型；变焦镜模型是通过视野变化来带动听众强烈的视觉运动，从而调动听众的好奇心，可以从大到小，也可以从小到大，或者远到近，近到远都可以。

数据模型的名词解释数据模型是计算机科学术语，用来描述用于表达数据的概念模型或数学模型的集合。

它抽象地定义了系统或实体之间的关系，这些系统或实体之间的关系称为“模型”。

模型旨在建立系统之间的一致性，使其易于管理，运行，或用于分析。

数据模型包括：关系数据模型，对象-关系数据模型，结构化数据模型，网状数据模型，面向对象数据模型，树型数据模型，网页数据模型，组合数据模型，位图数据模型，和矢量数据模型等。

关系数据模型是指以表格形式表示的类似行列或多维阵列的数据项的模型。

它将数据分解为表格，表格中的行表示记录，列表示字段，而单元格则表示这些字段的值。

这种模型可以用于存储和处理关系型数据，包括客户数据、产品数据、订单数据等。

对象-关系模型是一种将关系数据模型与对象-关系模型结合在一起的模型。

它主要用于把大型数据库中的对象与关系数据连接起来的应用。

它通常包含多个特殊的物件，这些物件可以在数据库中被表达为关系，并遵循特定的规则来检索数据。

结构化数据模型是一种数据模型，用于表示结构化数据。

它是一种数据存储和管理层面的模型，它被用于创建数据库，以及保存和管理由多个数据表所组成的大型数据集。

它主要用于复杂的业务逻辑，它可以追溯数据，记录数据，跨表查询数据，并保证数据的统一性和一致性。

网状模型是一种数据模型，用于表达网络结构，并通过将数据元素以连接的方式组织起来来存储和处理数据。

它可以用于多种数据存储，比如电话号码簿，路线图，组织结构图，电子邮件地址，网络连接等。

面向对象模型是数据模型的一种，它用于表达和处理一组被称为对象的非结构化或半结构化数据。

它可以存储和处理复杂的数据，不同于关系型数据模型，它可以表达复杂的关系和模糊概念。

树状模型是一种数据模型，它使用树状图表示数据。

它是有很多子类的数据模型，形式上包括完全二叉树，文件系统树，二叉搜索树，分层树，属性树等等。

它可以用于存储复杂的数据或记录，如多级类别结构，可以被用来表示组织结构，森林，路线图等。

结构化、非结构化数据相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。

非结构化WEB数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构化信息（包括各种多媒体信息）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。

结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据) 非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据（如关系型数据库、面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，HTML 文档就属于半结构化数据。

它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。

数据模型：结构化数据：二维表（关系型）半结构化数据：树、图非结构化数据：无RMDBS的数据模型有：如网状数据模型、层次数据模型、关系型其他：结构化数据：先有结构、再有数据半结构化数据：先有数据，再有结构随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞快发展，使得非结构化数据的数量日趋增大。

这时，主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。

因而，数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”，发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。

软件工程导论重点内容软件工程导论是计算机科学与技术专业的一门基础课程，旨在引导学生了解软件工程的基本理论和实践方法。

本文将介绍软件工程导论课程的重点内容，涵盖软件开发过程、软件需求、软件设计、软件测试等方面。

一、软件开发过程1. 瀑布模型：介绍瀑布模型的基本概念和各个阶段的任务，包括需求分析、系统设计、编码、测试与维护。

2. 增量模型：解释增量模型的概念和原理，强调其在大型软件项目中的优势和适用条件。

3. 敏捷开发：介绍敏捷开发方法，包括Scrum、极限编程（XP）等，着重强调其迭代、适应性和用户参与的特点。

二、软件需求1. 软件需求工程：介绍软件需求的基本概念和工程过程，包括需求获取、分析、建模、验证和管理等步骤。

2. 需求规格说明：讲解需求规格说明的标准格式、内容和编写方法，包括功能需求、非功能需求和约束条件的描述。

3. 需求变更与演化：强调软件需求的动态性和变化性，介绍需求变更的处理方法和管理策略。

三、软件设计1. 结构化设计：介绍结构化设计的目标和原则，包括模块化、信息隐藏、高内聚低耦合等概念。

2. 面向对象设计：介绍面向对象设计的基本思想和方法，包括类、对象、继承、封装、多态等。

3. 设计模式：介绍常用的设计模式，包括工厂模式、单例模式、观察者模式等，并解释其在软件设计中的应用场景。

四、软件测试1. 测试基础：介绍软件测试的原理和基本概念，包括测试目标、测试用例和测试覆盖度等。

2. 黑盒测试：解释黑盒测试的方法和策略，包括等价类划分、边界值分析、决策表等。

3. 白盒测试：介绍白盒测试的方法和技术，包括代码覆盖率、路径覆盖、条件覆盖等。

五、软件质量与项目管理1. 软件质量：讲解软件质量的定义和评价标准，包括功能性、可靠性、可维护性等。

2. 软件度量与度量指标：介绍软件度量的方法和工具，包括代码行数、Bug密度、投入产出比等。

3. 软件项目管理：讲解软件项目管理的重要性和基本步骤，包括需求管理、进度管理、团队管理等。

结构方程简介结构方程模式的原理与特性整体来说，SEM的基本原理若从其字面的涵义而言，涉及了结构化（structural）、假设方程式（hypothesized equation）与模型分析（modeling）等数项基本内涵，以下，即以假设考验、结构化检验与模型分析等三个概念来说明SEM的基本原理。

一、结构方程模式的基本原理（一）假设考验（hypothesis-testing）结构方程模式的第一个主要内涵，是统计学当中有关推论统计中的假设考验。

假设考验可以说是推论统计最主要的内容，也是行为科学研究核心的观念。

在SEM当中，研究者为了验证自己所提出理论观点的适切性，提出一套理论性的建构，此时，不论是针对整体模型的适切性考验，或是个别变项间关系的参数估计，都是以假设考验的方式来检验之。

在方法学上，所谓研究假设（hypothesis）是研究者对于所欲研究的对象之间关系的描述或暂时性的解答，有待研究者搜集实证资料来加以检验。

例如，在线性关系（linear relationship）当中，研究假设通常是在说明变项之间具有特定的关系。

例如「成就动机的高低会影响学业的表现」，这一个研究假设在假设考验当中，若改以统计的术语来表示，则为「成就动机与学业成绩之间具有相关」，或以来表示，代表成就动机与学业成绩两个概念之间的关系，研究者对于这两个概念之间具有特定关系的主张，称为对立假设（alternative hypothesis），以H1表示。

他之所以称为「对立」假设，是因为他与另一个假设的立场是相对的，该假设是「成就动机与学业成绩之间没有相关」，可以来表示，此一假设称为虚无假设（null hypothesis），以H0表示，因为他所陈述的是母群体之间不具有特别的关系，在假设考验上是为基本的参考点。

H0与H1这两个假设构成了假设考验的两个对立条件，他们之间具有完全互斥与对立的关系。

如果统计的数据证明其中一个为真，另一个假设自动为伪，如果证明其中一个为伪，另一个假设即自动为真。