bim的应用维度？

一、bim的应用维度？

4D/5D等3D以上的多维应用是BIM为建筑业带来的新信息和新手段。三维以上的nD空间更多的是一个数学意义上的概念。BIM的4D应用主要是工序安排模拟和可建性模拟,BIM的5D应用结合BIM模型、施工计划和工程量造价于一体,可以实现建筑业的“零库存”施工,最大程度发挥业主资金的效益。

二、数据分析五大维度？

数据分析的五大维度包括：

1. 用户维度：包括用户的基本信息、使用行为、偏好、需求、态度等。通过了解用户的特点和需求，可以优化产品设计、服务和营销，提高用户满意度和忠诚度。

2. 运营维度：包括产品的生产、销售、库存、物流等环节，以及市场推广、渠道管理等方面。通过对运营数据的分析，可以优化生产、销售和库存管理，提高运营效率和盈利能力。

3. 产品维度：包括产品的性能、质量、价格、外观等方面，以及产品的生命周期和市场需求等。通过对产品数据的分析，可以优化产品设计、开发和营销，提高产品的竞争力和市场占有率。

4. 市场维度：包括市场的规模、结构、趋势、竞争格局等。通过对市场数据的分析，可以了解市场需求和竞争状况，制定合理的市场策略和竞争策略。

5. 经营者维度：包括经营者的战略规划、经营计划、绩效评估等。通过对经营者数据的分析，可以了解经营者的经营水平和绩效，为经营决策提供数据支持。

以上是数据分析的五大维度，通过这些维度的分析，可以全面了解企业运营状况和市场状况，为企业的决策提供有力的数据支持。

三、统计数据安全的四大维度？

  数据中⼼的安全需求有些是通⽤性的，如分区和地址规划问题、恶意代码防范问题、恶意

⼊侵问题等；有些是独有的保密性需求，⽐如双层安全防护、数据库审计等；有些是独有的服

务保证性需求，⽐如服务器、链路和站点的负载均衡、应⽤系统优化等。总体来看，数据中⼼

安全的需求可以从四个纬度来衡量：通⽤安全性需求、业务信息保密性需求、业务服务保证性

需求、业务安全绩效性需求。

  通⽤性的安全威胁可能出现的情况包括：攻击者通过恶意代码或⽊马程序，对⽹络、操作系统或应⽤系统进⾏攻击；内部⼈员未经授权接⼊外部⽹络，或下载/拷贝软件或⽂件、打开可疑邮件时引⼊病毒；攻击者利⽤应⽤系统、操作系统中的后门程序攻击系统；授权⽤户操作失误导致系统⽂件被覆盖、数据丢失或不能使⽤。

  业务信息安全性威胁则包括：内部⼈员利⽤技术或管理漏洞，未经授权修改重要系统数据或系统程序；攻击者利⽤各种⼯具获取⾝份鉴别数据，并对鉴别数据进⾏分析和解剖，获得鉴别信息，未经授权访问⽹络、系统，或⾮法使⽤应⽤软件、⽂件和数据；以及攻击者利⽤⽹络结构设计缺陷旁路安全策略，未经授权访问⽹络。

  业务服务保证性威胁指的是：诸如攻击者利⽤分布式拒绝服务攻击等拒绝服务攻击⼯具，

恶意消耗⽹络、操作系统和应⽤系统资源，导致拒绝服务；攻击者利⽤各种⼯具获取⾝份鉴别数据，并对鉴别数据进⾏分析和解剖，获得鉴别信息，未经授权访问⽹络、系统，或⾮法使⽤应⽤软件、⽂件和数据；以及粗放式业务服务能⼒⽅式提⾼了总体拥有成本这类的威胁。

  安全建设绩效性威胁则指的是：业务流量变化导致安全策略部署需要调整；业务种类变化导致安全部署需要调整；全⽹设备管理存在门户不同、管理分散，导致定位问题缓慢；以及缺乏整体的IT规划，没有有效的技术⼿段制成IT规划、决策。　

  数据中⼼安全有“三⾼”要求根据对数据中⼼所受到的威胁的分析，业界对数据中⼼安全的建设有了更多的考虑。犹如现在铸造⼀把好锁，不仅需要先进的机械原理，还会辅之以各种电⼦化的技术。⽬前业内普遍认可，在构建数据中⼼时也要突破以往的思路，站在更⾼的⾼度上、更全⾯地重新思考以下⽅⾯：

  ⾸先是⾼安全。⽊桶原理直观说明了安全需要全⽅位防御，核⼼数据作为企业的最宝贵的资产和⽣命线，它的安全需要强有⼒的保障，避免病毒、攻击、⾮授权的访问与泄密，同时保障访问记录的审查和监督应成为数据中⼼安全运营的必备条件。其次是⾼性能。数据与业务集中后，流程整合、信息挖掘和实时⼯作等新应⽤系统对数据中⼼内部系统的带宽、响应时间、吞吐量等提出了更⾼的要求，多媒体数据、Web2.0、移动3G 和⾼性能计算等业务的⼴泛应⽤不断吞噬着数据中⼼的处理能⼒、⽹络带宽。最后是⾼可靠。数据中⼼已成为企业IT系统的⼼脏，如何保证数据中⼼在各种条件下的安全和稳定运⾏，如何保障数据中⼼的各种业务连续性，也是IT⾏业⾯临的⼀个⼤挑战。这“三⾼”可以说是构建⼀个安全稳定的数据中⼼的最基本，也是最重要的要求。除此以外，应⽤优化、低成本与易管理，以及现在业内普遍提倡的绿⾊的概念，也都是⼀个好的数据中⼼安全所应当具备的条件。

  基于对数据中⼼架构的深⼊研究和对各种安全问题的了解，H3C在其新⼀代数据中⼼解决

⽅案中通过以iSPN智能安全渗透⽹络理念、⾯向安全的⽹络设计，实现了⽹络与安全的智能融合管理，为新⼀代数据中⼼应⽤提供了⾼性能、⾼安全的数据中⼼安全解决⽅案，为客户提供了增值的数据中⼼⽹络。

四、数据增长的维度有哪些？

（1）Volume容量巨大。基本上的故事是未来数据将不是以MB和GB计算，未来的数据至少是TB, PB和 ZB的。

（2）Variety（数据多样性）。基本上讲的是，数据有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，在小数据时代基本以结构化数据为主。

（3）Velocity(速度快)。由于数据自身具有时效性，其所能挖掘的价值可能稍纵即逝，如果大量的数据来不及处理，其价值也会衰减。

五、数据平台主要包括的维度？

平台数据主要集中在排序、趋势、占比这三个维度。

六、列表数据的组织维度怎么判断？

（1）数据的维度是数据的组织形式。

根据数据的关系不同，数据组织可以分为：一维数据、二维数据，多维数据和高维数据：

一维数据采用线性方式组织，对应于数学中数组的概念

二维数据，也称表格数据，采用二维表格方式组织，它包括列表，对应于数学中的矩阵，

多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形式，比如说加上时间维度。

高维数据由键值对类型的数据构成，采用对象方式组织，可以多层嵌套。

（2）python中数据的维度

一维数据：列表和集合类型

二维或多维数据：列表

高维数据：字典、JSON、XML、YAML

（3）一维数据的处理

A. 一维数据是最简单的数据组织类型，由于是线性结构，在Python语言中主要采用列表形式表示。

B. 一维数据的文件存储：一维数据的文件存储有多种方式，总体思路是采用特殊字符分隔各数据。常用存储方法包括如下四种：

分隔符 例子

采用空格分隔元素 北京 上海 天津 重庆

采用逗号分隔元素 北京，上海，天津，重庆

采用换行分隔元素

采用其他特殊符号元素 北京；上海；天津；重庆

这4种方法中，逗号分隔的存储格式叫作CSV格式，即逗号分隔值。存储的文件一般采用**.csv**为扩展名。英文逗号！

大部分编辑器都支持直接读入或保存文件为CSV格式

一维数据保存成CSV格式后，各元素采用逗号分隔，形成一行。从Python表示到数据存储，需要将列表对象输出为CSV格式以及将CSV格式读入成列表对象

C. 对一维数据进行处理

=> 将CSV格式读入成列表对象

首先需要从CSV格式文件读入一维数据，并将其表示为列表对象。

需要注意，最后一个元素后面有一个换行符(“\n”)。需要采用字符串的strip()方法去掉尾部的换行符，进一步使用split()方法以逗号进行分割。

七、经济数据的三个维度？

是时间、空间和主张。时间维度涉及经济数据的时间范围，例如季度、年度或者更长的历史时间。

空间维度涉及经济数据的地理范围，例如国家、地区或者城市。主张维度涉及经济数据的类型，例如生产量、GDP、就业率等。这三个维度交织在一起，形成了我们对经济状况的全面认知。

八、认知的九大维度？

认知的九个层次：

1、 最底端，只知好恶。

2、 第二层级，墨守成规。

3、 第三层级，认识到规矩的局限性。

贫富分界线，前三层的主要问题，过于情绪化的人，墨守成规的人，满心恐惧的人。

4、 第四层级，明是非，知大体。

努力向世界证明自我的过程，超越这个阶段，就可以突破自我。

5、 第五层级，认识到是非的局限性。

知道了人类社会是发展变化的，开始思考、行动、接受一个不确定的世界。

6、 第六层级，认识到现实资源的有限性。

阶层分界线，中三层，处于中坚层，具有一定独立生存能力的人。

7、 第七层级，认识到人的发展性。-人的选择和努力会改变未来。

这是一条经济自由线，明察趋势，敢于行动的人，总会遇到他们特有的机会。

8、 第八层级，是认识到万古不变的人性与社会规律。

认识人性，说透了就是认识自己。因为你知道众生皆苦，终不过是庸人自扰。认识无常

9、 第九层级，认识到人生的至高意义与价值。

洞穿了这个世界的本原，获知了生命的价值与意义。

九、大数据的考察维度有哪些？

数据分析的几个常用维度：

1.对比分析 | 从时间、空间、标准等维度进行对比 明确同比、环比、定基比的概念。同比是指本月第一周和上个月第一周进行对比；环比是指本周和上周进行对比；定基比是指所有数据同今年第一周进行对比。

2.细分分析 逐步分析：比如把某个市进一步拆解为区。 维度交叉分析：比如分析付费SEM的新访客获取渠道和用户所在区域。

3.漏斗分析 分析是否出现不必要的过程，造成转化主进程受到伤害。 是否有泄漏点，通过分析堵住泄漏点

4.同期群分析 主要用于洞察留存情况，通过对属性完全一样的可对比群体的留存情况进行比较，分析哪些因素影响用户留存。

5.聚类分析 网页分析中的聚类主要集中在：用户聚类、页面、内容、来源 用户聚类主要体现在用户分群、用户标签 来源聚类包括渠道、关键词搜索等 页面聚类主要是相似，相关页面分组法。

6.AB测试 AB测试主要是通过小而精的操作，快速优化迭代

7.埋点分析 通过分析用户行为，可以细分为浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件

8.来源分析 有效的标注用户来源，深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在区域进行交叉分析，得到不同区域的获课详细信息。

9.用户分析 活跃分析、留存分析、细分分析、用户分析、用户画像、用户细查等 用户活跃可细分为消费活跃、互动活跃、交易活跃等

10.表单分析 高效的表单有效的提升最后的指标，对表单进行漏斗分析。

十、表格类型数据的组织维度是？

. 数据的组织维度

（1）数据的维度是数据的组织形式。

根据数据的关系不同，数据组织可以分为：一维数据、二维数据，多维数据和高维数据：

一维数据采用线性方式组织，对应于数学中数组的概念

二维数据，也称表格数据，采用二维表格方式组织，它包括列表，对应于数学中的矩阵，

多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形式，比如说加上时间维度。

高维数据由键值对类型的数据构成，采用对象方式组织，可以多层嵌套。

（2）python中数据的维度

一维数据：列表和集合类型

二维或多维数据：列表

高维数据：字典、JSON、XML、YAML

（3）一维数据的处理

A. 一维数据是最简单的数据组织类型，由于是线性结构，在Python语言中主要采用列表形式表示。

B. 一维数据的文件存储：一维数据的文件存储有多种方式，总体思路是采用特殊字符分隔各数据。常用存储方法包括如下四种：

分隔符 例子

采用空格分隔元素 北京 上海 天津 重庆

采用逗号分隔元素 北京，上海，天津，重庆

采用换行分隔元素

采用其他特殊符号元素 北京；上海；天津；重庆

这4种方法中，逗号分隔的存储格式叫作CSV格式，即逗号分隔值。存储的文件一般采用**.csv**为扩展名。英文逗号！

大部分编辑器都支持直接读入或保存文件为CSV格式

一维数据保存成CSV格式后，各元素采用逗号分隔，形成一行。从Python表示到数据存储，需要将列表对象输出为CSV格式以及将CSV格式读入成列表对象

C. 对一维数据进行处理

=> 将CSV格式读入成列表对象

首先需要从CSV格式文件读入一维数据，并将其表示为列表对象。

需要注意，最后一个元素后面有一个换行符(“\n”)。需要采用字符串的strip()方法去掉尾部的换行符，进一步使用split()方法以逗号进行分割。