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交易所业务规则交易所业务规则一、引言交易所是金融市场中的重要机构，为投资者提供买卖金融产品的场所和服务。
为了确保交易所的正常运作和维护市场秩序，制定一套全面详细的交易所业务规则是必要的。
二、交易所会员资格1. 会员资格申请：任何符合法律法规和监管要求的机构或个人均可申请成为交易所会员。
2. 会员资格审批：交易所将对申请人进行审核，包括资质审查、风险评估等环节。
3. 会员权益与义务：会员享有参与交易、获取信息等权益，并承担遵守规则、支付费用等义务。
三、交易品种与标准1. 交易品种：根据市场需求和监管要求，交易所确定可上市或可进行交易的金融产品种类。
2. 标准规范：每个交易品种都应有相应的标准规范，包括合约大小、价格波动限制等。
四、挂牌和上市流程1. 挂牌申请：符合条件的发行人可以向交易所提出挂牌申请。
2. 挂牌审核：交易所将对挂牌申请进行审核，包括发行人资质、信息披露等方面。
3. 上市交易：通过审核的发行人可以在交易所上市交易，投资者可以通过交易所进行买卖操作。
五、交易规则与机制1. 市场开放与闭市：交易所设定每日的开市和闭市时间，以确保市场正常运作。
2. 价格发现机制：交易所采用公开竞价或其他方式进行价格发现。
3. 成交与撮合机制：交易所提供成交撮合服务，确保买卖双方达成一致。
4. 委托与成交确认：投资者通过委托单提交买卖请求，并在成交后收到成交确认。
六、风控与监管1. 风险管理措施：交易所应建立健全的风险管理体系，包括风险评估、监控和应急处理等措施。
2. 监管合规要求：交易所应遵守相关法律法规和监管要求，接受监管机构的监督和检查。
七、信息披露与透明度1. 信息披露要求：上市公司和会员机构应按照相关规定及时、准确地披露相关信息。
2. 信息公开透明：交易所应建立信息公开平台，向投资者提供充分的市场信息。
八、纠纷解决机制1. 纠纷处理程序：交易所应建立有效的纠纷解决机制，包括申诉受理、调查核实和仲裁裁决等程序。
财政部关于印发《会计信息化工作规范》的通知文章属性•【制定机关】财政部•【公布日期】2024.07.26•【文号】财会〔2024〕11号•【施行日期】2025.01.01•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】尚未生效•【主题分类】会计正文关于印发《会计信息化工作规范》的通知财会〔2024〕11号党中央有关部门，国务院各部委、各直属机构，全国人大常委会办公厅，全国政协办公厅，最高人民法院，最高人民检察院，各民主党派中央，有关人民团体，各省、自治区、直辖市、计划单列市财政厅（局），新疆生产建设兵团财政局，财政部各地监管局，有关单位：为贯彻落实《中华人民共和国会计法》的有关要求，规范数字经济环境下的会计工作，推动会计信息化健康发展，根据《会计改革与发展“十四五”规划纲要》、《会计信息化发展规划（2021—2025年）》，我们对《企业会计信息化工作规范》（财会〔2013〕20号）进行修订，形成了《会计信息化工作规范》，现予印发，请遵照执行。
附件：会计信息化工作规范财政部2024年7月26日附件会计信息化工作规范第一章总则第一条为了规范数字经济环境下的会计工作，推动会计信息化健康发展，提高会计信息质量，发挥会计数据作用，根据《中华人民共和国会计法》等法律、行政法规和规章，制定本规范。
第二条国家机关、社会团体、公司、企业、事业单位和其他组织（以下统称单位）开展会计信息化工作，适用本规范。
第三条本规范所称会计信息化，是指单位利用现代信息技术手段和数字基础设施开展会计核算，以及利用现代信息技术手段和数字基础设施将会计核算与其他经营管理活动有机结合的过程。
本规范所称会计软件，是指单位使用的专门用于会计核算、财务管理的应用软件或者其功能模块。
会计软件具有以下基本功能：（一）为会计核算、财务管理直接采集数据；（二）生成会计凭证、账簿、报表等会计资料；（三）对会计资料进行存储、转换、输出、分析、利用。
本规范所称会计软件服务，是指会计软件服务商提供的通用会计软件开发、个性化需求开发、软件系统部署与维护、云服务功能使用订阅、用户使用培训及相关的数据分析等服务。
规则测试方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分：规则测试方法是指在软件开发过程中，针对所制定的规则或标准进行测试的方法。
通过规则测试方法，可以有效地检测软件中是否存在违反规则或标准的情况，从而保证软件的质量和可靠性。
规则测试方法在软件开发和测试过程中起着至关重要的作用，不仅可以帮助开发人员及时发现和修复问题，也可以提高软件的整体性能和稳定性。
本文将介绍规则测试方法的基本原理、应用领域以及优势，并对其重要性和未来发展进行展望。
通过对规则测试方法的深入探讨，希望能够为软件开发过程中的规则测试提供一定的借鉴和参考。
1.2 文章结构:本文主要分为三个部分，即引言、正文和结论。
在引言部分，将介绍规则测试方法的概述、文章结构和目的。
在正文部分，将详细介绍规则测试方法的定义、应用和优势。
最后，在结论部分将总结规则测试方法的重要性，展望其发展，并得出结论。
整个文章结构清晰明了，便于读者理解和领会规则测试方法的相关内容。
部分的内容1.3 目的：规则测试方法的目的在于通过科学系统的化验过程，验证和检验一定的规则或标准是否被遵守和执行。
通过规则测试方法，可以发现规则执行中存在的问题和不足，为进一步改进和优化规则提供参考和支持。
同时，规则测试方法也可以帮助规则制定者更好地了解规则实施的情况，评估规则的有效性和可行性，从而提高规则的质量和实际效果。
总的来说，规则测试方法的目的在于提高规则管理的效率和效果，确保规则的执行和实施能够达到预期的目标和效果。
2.正文2.1 规则测试方法介绍规则测试方法是指在软件开发过程中，通过制定一系列规则并用测试用例验证这些规则的正确性和完整性的方法。
规则测试方法主要包括以下几个步骤：首先，确定规则：在规则测试方法中，首先需要明确需要验证的规则内容。
这些规则可以是业务规则、安全规则、性能规则等，具体根据项目需求来确定。
其次，制定测试用例：根据确定的规则，编写一系列测试用例来验证这些规则是否能正确执行。
1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类:联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程,其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库.8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储.9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看,数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库,增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低,回答查询的种类越多.5、使用星型模式可以从一定程度上提高查询效率。
企业统一业务规则配置与执行能力平台建设方案一、方案背景及目标（200字）随着企业业务规模的不断扩大和业务流程的日益复杂化，企业需要对各个业务规则进行统一配置和灵活执行。
因此，建设一个企业统一业务规则配置与执行能力平台成为必须。
该平台可以通过集中管理和配置业务规则，实现业务规则的快速变更和动态调整，提高业务处理的效率和准确性，降低业务风险，进而提升企业的竞争力和绩效。
本方案旨在为企业提供一个完善的企业统一业务规则配置与执行能力平台建设方案。
二、方案内容（800字）（一）方案架构本方案的核心是建立一个统一的业务规则库，通过对业务规则进行配置和管理，并提供规则执行引擎进行动态调度和执行。
具体架构如下：1. 业务规则库：将企业所有的业务规则进行统一管理和配置，通过集中式配置，实现规则的快速变更和统一调整。
可以通过Web界面提供给用户进行规则的配置和管理，并将配置的规则存储到数据库中。
2.规则执行引擎：根据业务规则库中配置的规则，进行动态调度和执行。
可以根据规则触发条件进行规则的触发和执行，并根据规则的执行结果进行相应的处理和响应。
3.业务应用接口：为企业内部各个业务系统提供统一的访问接口，使其能够与业务规则库和规则执行引擎进行交互。
通过接口，可以将业务数据传递给规则执行引擎进行处理，并获取处理结果进行后续操作。
（二）平台功能1.规则配置与管理：提供可视化的规则配置界面，支持业务规则的新增、修改、删除和查询等操作。
可以对规则进行分组管理，便于规则的分类和查找。
2.规则调度与执行：根据规则的触发条件，进行规则的调度和执行。
可以设置规则的触发条件，例如时间触发、事件触发等，实现规则的自动触发和执行。
3.规则验证与测试：提供规则验证和测试的功能，帮助用户确认规则的正确性和有效性。
用户可以在平台上通过输入测试数据，进行规则的模拟验证和测试。
4.规则监控与报警：对规则执行过程进行监控，及时发现规则执行的异常情况，并向相关人员发送报警通知。
第1章1.需求开发可进一步细分为：获取、分析、规格说明和确认。
2.需求问题导致的主要后果是返工—重复做您认为早已做好的事情。
3.造成软件成本估算失败的最主要原因包括频繁变更需求、遗漏需求、未与用户充分沟通、需求的说明不精确，以及对需求的分析不透彻4.实现有效的需求工程过程。
减少开发后期以及整个维护过程中不必要的返工并可带来极大的回报。
第2章1.客户泛指直接或间接得益于产品的个人或组织。
2.很多组织把在需求文档上签字作为客户认可需求的标志，签字不仅仅是仪式，更重要的是建立需求协议的基线。
第3章1.需求分析包括对需求进行推敲和润色以保证所有的涉众人都能够理解需求，以及仔细检查找其中的错误、疏漏和其他缺陷。
2.分析包括将高层的需求分解成具体细节、创建开发原型，以及评估可行性和协商需求优先级。
3.需求验证可确保需求声明是正确的、具备了所需的质量属性，而且能够满足客户的需要。
第4章1.需求分析员是对项目涉众的需求进行收集、分析、记录和验证等职责的主要承担者。
第5章1.产品前景将所有涉众统一到一个方向上。
前景描述了产品用来干什么，它最终会是什么样子。
2.项目范围确定当前的项目要解决产品长远规划中哪一部分。
3.广度(breadth)指应用能完成哪些业务工作(即用例)。
而深度(depth)则说明将各项用例实现到何种程度。
4.前景与范围文档用于将业务需求收集整理到一个文档中，为后续的开发工作打好基础。
5.涉众是积极参与项目、受项目结果影响，或者能够影响项目结果的个人、团体或组织。
第6章1.开发人员开发的产品与客户期望获得的产品之间常常存在较大差距，即所谓的期望鸿沟。
第七章1.需求工程的核心任务是需求获取，即确定软件系统涉众的需要及限制条件的过程。
2.使用增量开发方法，把需求分解成低风险的更小的部分进行研究3.使用活动挂图(flipchart)来捕获以后再考虑的一些条目4.将客户的意见归类：业务需求用例或场景业务规则功能性需求质量属性外部接口需求数据定义解决思路5.用例是对用户目标或用户需要执行的业务工作的一般性描述；使用场景则是某个用例的一条特定路径。
数据治理系列5：浅谈数据质量管理“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。
”——以上内容摘自百度百科。
笔者观点：“数据质量管理不单纯是一个概念，也不单纯是一项技术、也不单纯是一个系统，更不单纯是一套管理流程，数据质量管理是一个集方法论、技术、业务和管理为一体的解决方案。
通过有效的数据质量控制手段，进行数据的管理和控制，消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。
在数据治理过程中，一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展”。
一、数据质量问题盘点接下来我们盘点下企业一般都会遇到哪些数据质量问题：•数据真实性：数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。
•数据准确性：准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策。
•数据唯一性：用于识别和度量重复数据、冗余数据。
重复数据是导致业务无法协同、流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解决的最基本的数据问题。
•数据完整性：数据完整性问题包括：模型设计不完整，例如：唯一性约束不完整、参照不完整；数据条目不完整，例如：数据记录丢失或不可用；数据属性不完整，例如：数据属性空值。
不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题。
•数据一致性：多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。
数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……。
规则获取中的规则发现姓名：杨海泷摘要：规则获取包括规则发现和规则发现，本文主要介绍了规则的分类以及常见的规则发现活动。
并给出了简单的规则发现流程。
关键词：业务规则，规则获取，规则发现，规则分类；Rule Discovery in Rule HarvestingYang HailongAbstract:Rule harvesting includes the two main activities of rule discovery and analysis.This paper mainly introduces the classification of rules,common rule discovery activities.In addition,this paper gives out a simple process of rule discovery.Keyword:Business Rule；Rule Harvest；Rule Discovery；Classification of Rules规则发现，也称为企业业务规则建模，目的是开发简单模型，像规则描述，业务实体图表，业务流程图。
规则发现是一个不断迭代的过程，不是一蹴而就的过程。
业务规则发现技术和传统的需求抽取类似，主要有一个不同就是，它更关注企业中的那些特殊的需求，这些需求为业务如何执行提供决策。
在开始阶段，我们首先要获取一些产品，这些产品在规则发现阶段会用到。
这些产品包括：业务流程的顶层描述；当前和将来架构的顶层描述；数据源和数据模型的列表；决策表。
特别是决策表能够帮助定义哪里能够找到规则（规则源），哪个方法可以在规则获取时使用。
规则发现流程会随着规则源的不同而改变。
例如，通过合法文档里获取规则和通过采访专业领域专家获取规则的流程是不同的。
1.业务规则的分类在决定如何书写规则和如何实现他们之前，我们必须要首先明确我们要获取哪一类型的规则。
早在2008年，对象管理组织（OMG）定义了业务词汇和业务规则语义的编制规范，称作业务词汇和业务规则语义（SBVR）。
该规范描述了SBVR作为OMG的模型驱动架构（MDA）的一部分，其目的是捕获自然语言中的规范并正规的方式表示它们以便于自动化。
SBVR包括两个专业词汇：一个是通过商业术语视图定义商业术语和意义。
这在SBVR规范中称为业务词汇。
另一个是用一种清楚的方式表达规则。
所谓意义就是某人理解或者想要表达的意思。
意义可以分成概念，问题和建议。
OMG 定义了一种业务动机模型（BMM），该模型定义了业务政策，管理，业务流程，业务规则之间的关系。
BMM模型沿用了SBVR中的分类：·结构型（定义型）业务规则。
该种类型规则描述业务实体的结构，指定了如值的类型，强制关系等元素。
·操作型（行为型）业务规则。
该种类型规则描述如何加强业务策略使运行效率提高，实现业务决策逻辑等规则。
在SBVR中，规则通常来源于业务实体之间的关系。
提出一个概念“事实”，事实便是两种或者是多种概念之间的联系。
这里我们给出一个业务规则模式。
图1.1 业务规则模式该模式向我们展示了，不同类型的规则都与业务相关，其中包括结构型规则和操作型规则。
表1.1再给出简化的业务规则组织层次，该层次由Barbara Von Halle提出。
2.发现活动规则发现阶段包括一些准备工作，比如审核决策表，用例模型或者业务流程，定义发现路标，以及组织团队合作等，这些都是最基本的准备。
规则发现活动在项目实际实施过程中会发生，甚至在系统完成时也会发生或者在某些决策或者商业政策需要改变时也会发生。
因此规则的发现需要将需求分析，反编译现存程序以及专家知识结合起来。
在我们准备规则发现活动或者路标时需要考虑两个方面：·规则的来源：·相关文档（商业计划书，早期项目交付文档，法律法规，规章制度，标准，需求规格书）·不言而喻的规则（我们做事的方式，专家个性等）·现存系统（当前正在使用的信息系统等）·业务记录（这些记录了已经被满足的客户需求等）·项目中所使用的分析技术：·业务事件分析·用例分析·业务流程建模·商业目标以及策略分析·数据分析很明显，不言而喻的规则是最难抽取的，通常也花费最长的时间。
表2.1给出了几种发现活动可行的出发点：这里需要说明一下，通过这些规则发现活动是不可能抽取所有的规则的，我们的目标是完成40-60%的规则获取。
2.1检查决策表或业务流程图在规则发现阶段，我们需要使用一个决策表文档，下面提供两种得到决策表文档的方式。
2.2.1用例方式如果要使用用例方式收集需求，我们可以研究用例描述来确定系统作出决策时的活动。
在Barbara Von Halle的《Business Rule Applied》一书中，她提出通过寻找动词来发现决策点。
例如，检查，检测，计算，测量，估计，估测，比较，证实，确定，验证，断定等词后面就隐藏着大量的业务知识也业务规则。
表2.2给出一个简单基本贷款流程的用例描述：表2.2 基本贷款流程用例描述上面的用例模板包括一个决策列，该决策列驱动规则发现活动中的讨论。
2.2.2业务流程建模方式业务流程建模至少应该包含以下活动：·通过角色定义流程的行为者，清晰地列出不同的人类行为者，并用角色对其分类。
·用任务和隶属关系，设计当前的流程情况，不要想一下子就分析出所有的流程，应该采用增量方法，不断完善下去。
·从当前要点识别出分支要点。
分支处的决策就可被认为是业务规则。
最简单的是提供一个二元决策，当有枚举类型时就必须作出多个响应。
一般有2到6或者8个分支。
相关管理人员可以设置某些决策的优先级，为了完成这个任务，还必须回答以下问题：·当前要定义、编辑、实现、测试、更新的业务规则的流程是什么？·谁是这些规则和商业政策的所有者？·一些特殊的规则有分类吗？例如：国家，地域或产品层次，以及规则被（其它企业）改写过吗？这些变形也是要获取到的。
·每条决策对应的规则数量有多少？·有没有实际规则的例子？·规则可以共享吗？以上所做是为下一阶段，定义发现路标做好准备。
2.2定义规则发现路标规则发现路标的定义是分析团队从不同的源抽取规则的至关重要的步骤。
路标类型的选择是与规则源相联系的。
Tony Morgan在他的书《Business Rules and Information System:Aligning IT with Business Goals》中提出以下发现过程：·静态分析。
主要是从合法的，内部政策以及步骤等文档中阅读和标注规则。
一定要注意不同文档的版本，创建日期以及合法性。
规则抽取工作是基于问卷调查的。
·交流。
主要是与了解业务流程和决策专业领域专家进行交流。
当然，还应该与日日工作在一线的人进行交流来获得业务流程是如何进行控制的。
规则抽取工作在研讨会中进行。
·自动化分析。
使用计算机和特殊应用程序从程序代码，SQL存储过程，代码列表等中搜索规则语句。
在使用规则挖掘技术时，必须格外小心防止在if-then-else实现时造成的内容丢失。
在这里不再介绍代码挖掘技术。
2.3收集相关文档由于规则发现是基于文档和代码的，因此我们必须收集所有的应用文档，并且把这些文档按照版本进行整理，以备以后溯源使用。
收集的文档越多，规则发现的也便越全面。
人们都有一种思维定式，有文档或者代码支持的系统更容易让人信服。
2.4研究决策分支点业务规则可以由决策分支点处获得，因此研究这些分支点至关重要。
从前面已经获得的决策分支表中分析，不断完善决策的描述。
这个过程要不同的专家参与，或者要阅读相关合法文档。
2.5执行规则发现路标这个活动支持三种类型的规则发现：业务用户和专家组，文档研究，代码挖掘。
即便主要的规则源是文档或者代码，也是应该从专业领域专家获得相应的反馈。
规则抽取是一个不断完善的活动。
因此在整个项目开发过程中与其他成员以及利益相关者密切沟通是至关重要的，因为他们的想法可能会随着项目进行而改变。
在这一阶段中，我们要清楚的知道表达规则的不用语言类型：·自然语言·受限制的语言·特殊语法的正规表达语言自然语言是最初在一些会议上描述规则使用的非正规的，没有任何结构的语言。
使用自然语言时没有模板或者指导提纲，因此会产生冗余。
第二种语言已经加入了某些语法和结构，以便于将规则表达成合适的形式。
第三种语言是最准确的，绝不会模棱两可，是可以被信息系统对象使用的规则，这种规则可被计算机执行。
2.6从SME发现规则与专业领域专家交互的方式有采访和分析研讨会。
其中采访一般是两三个人，研讨会是6-10人进行。
其中分析研讨会是抽取大量需求最有效的技术。
头脑风暴是最有效的方式。
头脑风暴包括意见产生和意见压缩。
投票选举在头脑风暴中也经常使用。
研讨会中通常遵循如下的规则：·不要攻击别人·不要迟到，即便利益相关者会迟到·表达观点时避免太强势另外有些人还提出如下意见完善此过程：·组织者维持一份时间表，惩罚迟到的人，每个人有一次机会迟到·组织者鼓励每个人发言5分钟·为避免长时间的讨论无果，最好通过第三方驱动·倘若某条规则不够明确，最好的办法是将它付诸实践·用具体场景来阐述某些规则2.7从文档中发现规则这种方式用在当存在合法文档时。
我们需要胆量和严肃的态度对待这项工作。
当使用的是电子文档时，我们可以按照如下的规则进行实践：·标记任何需要讨论的内容·将商业政策复制粘贴到规则模板中以便将来进行分析·使用一种系统的方法来确保很好的覆盖尽量多的规则·没前进一步都检查是否与当前业务模型一致·调查差异，并用日志记录它们·关注成员的理解，多与他们交流，坚持理清一条合法规则时如何形成的这种方法有一个风险就是，每个人都有每个人的解释，文档不可能包括所有的情况，因此有时很难得到一个统一的商业动机。
所以要尽量采用一套严格的方法来达到如下的目标：·将业务事件详细列出在一张表中·获得支持那些业务事件处理的活动，任务以及过程·识别出业务规则可以在程序中执行的位置·如果规则不清楚，模棱两可要对其进行解释·试着抽取出对象模型，域内的值我们还应该协同专业领域专家来获得相关的反馈，并且用简单的表格与项目成员进行交流。
2.8从代码中发现规则从应用程序代码中发现规则时非常耗时而且通常很难取得成果的。
