相关群体的名词解释？

一、相关群体的名词解释？

相关群体（Reference Groups）是指对个人的态度、意见和偏好有重大影响的群体。人们的生活方式和偏好不是天生的，而是后天形成的。对消费者的生活方式和偏好有影响的各种社会关系，就称为相关群体。相关群体可分为两类：

一是对个人影响最大的群体，如家庭、亲朋好友、邻居和同事等; 二是与个人并不直接接触，但影响也很显著的群体，如社会名流、影视明星、体育明星等，这被称为崇拜性群体。

这种崇拜性群体的一举一动常常成为人们仿效的对象。耐克公司聘请篮球明星近克尔。乔丹做广告，结果成千上万的运动鞋就卖出去了，耐克公司一举成名。

二、器械相关法的名词解释？

器械相关法是根据游戏使用的器械的特点来构思游戏情节的方法。

三、信息数据和知识名词解释？

数据：对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或是这些物理符号的组合，也包含数值数据和非数值数据。

信息：是数据经过加工处理后得到的另一种形式的数据，这种数据在某种程度上影响接收者的行为。具有客观性、主观性和有用性。关系：信息是数据的含义，数据是信息的载体

四、谷神星的相关数据？

谷神星发现者朱塞普·皮亚齐发现日期1801年1月1日编号　MPC编号谷神星（小行星1）命名依据刻瑞斯其他名称A899 OF; 1943 XB小行星分类矮行星　主带AdjectiveCererian轨道参数　2009年6月18日远日点446,669,320km近日点380,995,855km半长轴413,832,587km离心率0.07934轨道周期1680.5日平均速度17.882km/s平近点角27.448°轨道倾角10.585°（相对于黄道）升交点黄经80.399°近日点参数72.825°物理特征　赤道半径487.3±1.8km极半径454.7±1.6km质量9.43±0.07×10kg平均密度2.077±0.036g/cm表面重力0.27m/s逃逸速度0.51km/s转轴倾角about 3°北极赤经19 h 24 min　291°北极赤纬59°反照率0.090±0.0033（几何）视星等6.7绝对星等(H)3.36±0.02角直径0.84至0.33

五、和数据相关的字？

K&R C定义了7个和数据类型相关的关键字，C90标准增加了2个关键字，C99标准增加了3个关键字

K&R关键字 C90关键字 C99关键字

int signed _Bool

long void _Complex

short _Imaginary

unsigned

char

float

double

六、全息数据的名词解释？

是指一种非结构化数据库，数据库的变长记录由若干不可重复和可重复的字段组成，每个字段又可以由若干不可重复和可重复的子字段组成；

多媒体文档数据库通过倒排文档技术实现快速查询，借助字段和子字段定义及标识系统实现数据的存取和关联，借助规范文档实现规范化检索，以获得较高的查全率和查准率。

七、数据挖掘的名词解释？

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘对象

1.数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。

2.数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。

3.发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。

数据挖掘步骤

在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。

数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容：

(1)定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。

(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。

(3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。

(4)准备数据。这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。

(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。

(6)评价模型。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。

(7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。

八、和大数据相关的专业

在当今数字化时代，和大数据相关的专业变得越来越重要。大数据技术的发展，推动了各行各业对于数据分析和挖掘的需求，成为了提高企业竞争力的关键。掌握和应用大数据技术的专业人士成为了市场上的抢手货，他们能够利用数据为企业带来洞察和价值。

大数据专业的发展历程

大数据作为一个新兴的领域，经历了快速的发展和演变。最初，大数据技术主要集中在科研领域，用于处理海量数据和复杂算法，以支持科学研究和实验。随着互联网和移动设备的普及，大数据技术开始被广泛应用于商业领域，以支持营销、销售、客户关系管理等方面的决策。

随着人工智能和机器学习的发展，大数据技术不断演进和完善，成为了企业数字化转型的关键组成部分。现如今，越来越多的企业意识到了数据的重要性，开始重视数据采集、分析和应用，大数据专业人才也变得愈发重要。

大数据专业的就业前景

随着大数据技术的普及和应用，和大数据相关的专业在就业市场上拥有广阔的发展前景。大数据分析师、数据工程师、数据科学家等职业成为了许多人的就业选择。各行各业都需要大数据专业人才来帮助他们理解数据、发现规律，并做出相应决策。

根据市场调研，大数据专业人才的需求量持续增长，供不应求。拥有专业技能和经验的人才更容易找到理想的工作机会，薪酬水平也相对较高。因此，选择从事和大数据相关的专业，将是一个聪明的选择。

大数据专业的学习途径

想要成为一名优秀的大数据专业人士，需要系统学习和实践。大数据专业涵盖的知识面广泛，包括数据处理、数据分析、数据可视化、机器学习等方面。学生可以选择在大学就读相关专业，也可以通过在线课程、培训珠等方式进行学习。

除了理论知识外，实践经验同样重要。可以参与实习项目、行业实践，锻炼自己的数据分析和解决问题的能力。在学习过程中，积累经验、建立项目作品集，对未来的求职和职业发展都有很大帮助。

大数据专业的未来趋势

随着技术的不断进步和发展，和大数据相关的专业将会不断拓展和深化。人工智能、物联网、云计算等新技术的兴起，将会推动大数据技术向更深层次的发展。大数据专业人才需要不断学习和更新知识，以适应行业的变化和需求。

同时，数据安全和隐私保护也成为了大数据领域关注的焦点。大数据专业人士需要具备数据伦理和法律意识，保护用户数据的安全和隐私。随着数据泄露事件的频发，数据安全已经成为了企业和个人的重要问题。

结语

总而言之，和大数据相关的专业不仅是一个行业的名称，更是一个蕴含着无限商机和挑战的领域。选择从事大数据专业，不仅能够获得丰厚的回报，更能够在数字化时代立于不败之地。希望大家能够在大数据领域中不断学习、进步，成为行业的佼佼者。

九、查找中国酒店的相关数据？

想查找中国酒店相关数据。

1.专业网站上有专业的文章。比如中国饭店协会网站，中国酒店网等等。

2.行业报告，比如网上可搜2018年中国星级酒店行业市场前景研究报告。

3.上市公司研究报告，有些证券公司会对上市公司出研究报告，找一些酒店上市公司相关研究报告。

4.政府统计数据，查找统计年鉴的统计数据。

十、哪些和大数据相关

大数据对今日企业的重要性

在当今数字化时代，大数据的应用已经成为企业获取竞争优势的重要手段之一。随着互联网的快速发展和智能科技日益普及，企业所面临的信息量呈指数级增长，如何高效地处理和利用这些海量数据成为企业发展中的重要课题。

大数据并不仅仅是简单的数据量大，更重要的是其中蕴含的商业价值。通过对海量数据进行分析，企业可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而更好地预测市场变化、优化产品设计、精准营销等。本文将探讨哪些和大数据相关的关键点对企业发展具有重要意义。

1. 数据采集与清洗

首先，对于大多数企业来说，面对的数据来源多样且庞大。从用户行为数据到市场趋势数据，企业需要建立有效的数据采集系统，确保数据的准确性和完整性。只有在数据采集环节做好了充分准备，才能确保后续数据分析的有效性。

此外，数据的质量直接影响到后续的分析结果。在数据清洗过程中，需要识别并处理异常数据，并进行数据去重和脏数据清理，以确保分析结果的可靠性。因此，数据采集与清洗是企业进行数据分析的首要步骤。

2. 数据存储与管理

一旦数据采集和清洗工作完成，企业需要考虑如何进行有效的数据存储和管理。随着数据量的增加，传统的数据存储方式已经无法满足企业的需求，因此需要借助大数据技术，如分布式存储系统和数据库，来存储和管理海量数据。

通过合理的数据存储和管理，企业可以快速访问和查询数据，提高数据的可用性和可靠性。此外，良好的数据管理也有助于保护数据的安全性，避免数据泄露和不当使用。

3. 数据分析与挖掘

数据采集、清洗和存储完成后，企业就可以进行数据分析与挖掘工作。通过大数据分析工具和技术，企业可以深入挖掘数据背后蕴含的商业洞见，并做出针对性的决策。

数据分析与挖掘的关键在于发现数据之间的关联和规律，在海量数据中找到有价值的信息。通过数据可视化和统计分析，企业可以更直观地了解市场需求和用户行为，为产品创新和营销策略提供支持。

4. 数据应用与商业化

最终，经过数据分析与挖掘，企业需要将数据应用到实际业务中，实现数据的商业化。通过将数据驱动的决策纳入企业运营流程中，企业可以更好地应对市场挑战，提升竞争力。

除了内部业务应用，企业还可以将数据与外部合作伙伴共享，实现数据共享和价值共创。通过建立大数据生态系统，企业可以在合作中获取更多商业机会，共同推动产业发展。

结语

综上所述，大数据对于企业的重要性不言而喻。有效地利用和管理大数据可以为企业带来商业竞争优势，提升决策效率，开拓新的商业机会。因此，企业应该重视数据驱动的发展策略，不断提升数据分析与挖掘能力，实现数据与业务的深度融合，迎接数字化时代的挑战。