数据安全需求的特点？

一、数据安全需求的特点？

有三个最基本的特性：可用性、完整性和机密性。

可用性是指数据随时能够获取、随时可用，不会由于硬件故障等问题，导致数据无法读取。

完整性是指数据在整个交易过程中没有遭受恶意篡改和非授权的访问，保障数据是最原本的样子。

机密性指的是数据全程加密，不会遭受窃听，也不会被未授权的人访问到，数据是安全的。我们通常讲的信息安全保护，保护的就是数据的这三个最基本的特性。

二、数据需求分析包括什么？

数据需求分析

1

、写出系统的任务和特点

2

、要实现的功能模块和作用

3、

系统结构图

4

、采用的数据库

5

、开发运行环境

"需求分析"，是指对要解决的问题进行详细的分析，弄清楚问题的要求，包括需要输入什么数据，要得到什么结果，最后应输出什么。在软件工程当中的"需求分析"就是确定要计算机"做什么"，要达到什么样的效果。

三、数据需求分析怎么写？

数据需求分析就写当时的一个数据分析的一些情况，然后表明了一种怎样的观点？

四、数据安全的三个需求？

数据安全三个需求:

1、数据不丢失

即高可靠的数据存储。即使发生自然灾害、人为损坏、系统错误等极端情况，金融企业应该也能保证核心数据可恢复，保证企业可持续运营。

2、数据不泄露

保证数据只有授权人员能访问，它包括“访问控制”、“身份认证”、“解密脱敏”、“安全审计”等，牵涉到业务前端、网络、后台系统等多个方面。

其需求和防护措施不仅受各种技术发展的影响，而且受业务规则的影响，甚至常常被新法规提出更高的要求。

所以，从工作量来说，保证数据不泄露是目前数据安全中主要的部分。

3、数据准确完整

相比其他行业，金融行业对数据准确性、完整性的要求更高，尤其是核心金融数据的错误很可能带来严重损失。

此外，像交易记录等数据通常还需要提供有效性追溯和防抵赖证明。

这种高要求也是数据安全中金融行业区别其他行业的一个明显特征。

五、婚姻的三大需求？

有很多人挺奇怪和纳闷，为什么男女在恋爱时情深意浓、关系密切，而一旦结合走入婚姻，成为了夫妻，恩爱程度就远不及恋爱时期，给人以今不如昔之感，甚至都有了“婚姻是爱情的坟墓”的感叹与无奈，这里面固然与很多因素有关，但是其中有个最为重要的的原因就是需求缺失，婚姻幸福要知道“三需求”。

第一、了解需求

不可否认，在生活中男女一旦成家，和婚前恋爱时期相比，都或多或少有种松口气的心理，也不同程度有种万事大吉的感受，受这种心理的作用和影响，在两人的心里对彼此的在意和关注就会相应地降低，由于重视程度的降低和减弱，随之而来的就是对相互之间的需求关心就少了。

大家都知道在恋爱时期，男女恋人都非常的在意对方，也很注意了解对方的需求。留心对方需要什么，总能很好的捕捉到对方的需求，时常关注自己为对方付出了什么，把关注对方的所有需求为己任，这个需求了解的过程就是通过“谈恋爱”的“谈”来实现和完成的。而结婚后夫妻间这种了解需求的意愿明显降低，有许多则认为没必要了，有相当一部分会认为都已是老夫老妻了，我们都很了解对方，没啥需要了解的。

其实随着家庭和婚姻生活的开始，夫妻之间需要了解和掌握的东西，要比恋爱时多得多，等在一起生活时如果沟通交流减少，彼此需求变化也大，而作为夫妻之间恰恰在这一点上就忽略了，导致很多夫妻并不真正了解自己的配偶，不知道彼此的需求，再加之婚姻生活的平淡与漫长，这种了解对方需求的愿望和想法就会大打折扣，大幅降低，尤其是在有了孩子以后，夫妻之间都把精力和重心放在孩子身上，这样对双方的关注都会明显的减弱和缺失，正是需求了解的缺失，才容易引发和导致夫妻间的误解和矛盾，因此要想获得美满的夫妻关系，必须了解对方的情感需求

第二、满足需求

大家都知道，男女在恋爱时期，不但一门心思的去了解和掌握对方的需求，而且尽其所能去满足对方的这些需求，可以说是想方设法、千方百计的去满足对方那些需求，以博得和获取的好感与认同，生怕自己哪点做得不到位，使对方的某种需求没有得到有效的满足，导致对方的不开心和不满意，关注最多的就是自己为对方的需求做的尽心，把满足彼此的需求作为自己的一项基本要求，就是在这种共同了解需求，相互满足需求的过程中，使得二人情投意合、你情我愿，最终相亲相爱携手走到一起。

而一旦结婚成家，似乎就有“生米已成熟饭”的大功告成的心理，这样在双方的心中都开始会种忽略对方需求的倾向，我们在上面说了由于结婚成家后不太注重了解对方的需求了，因而也就不可能知道和掌握彼此的需求，那么满足对方的需求也就无从谈起，不但不了解对方太多的需求，而且认为居家过日子，除了家里的事还有什么需求，岂不知在成家以后，夫妻之间的需求还会增多，不但希望对方能够关心自己、知热知冷、嘘寒问暖，关心自己自己身体和生理等方面的需要。

除此以外还有希望能够相互尊重、相互理解、相互信任的尊重和平等需求；有希望按自己的思想和意愿做事，实现自我价值，得到别人认同和认可的需求以及参与社会活动，融入群体参与社交、体现爱好和习惯的需求等等，不同形式和种类的需求都需要不断满足，只有在这种不断的需求满足中，才会让夫妻间感受到彼此的在意和用心，才会在这种不断的需求满足中，让夫妻二人体贴恩爱、相互依存，使关系变得融洽和美。

第三、差异需求

德国哲学家莱布尼茨说过：“世上没有两片完全相同的树叶。”物种是有其多样性的，人也是形形色色、多种多样，谁都无法否认和改变。对于夫妻之间，谁让是两情相悦、相亲相爱结合在一起，但是成长环境、个人经历、文化教育、家庭情况以及个人秉性习惯、脾气爱好等都是各不相同的，因此夫妻之间的所有思想、观念、认知和需求自然也是各不相同的。

男女在爱恋爱时，双方都能够正视和正确对待这种差异和区别，两人在一起相互适应和磨合，求同存异，也都能尊重和接受对方的需求差异，只有这样才能最后携手走到一起。而等到成家以后，两人朝夕相处，天天生活在一起，这种需求差异会更加明显和突出，按理说夫妻之间更加应该正确对待这种差异和不同，应当比没有结婚前要做的更好、更到位，而很多夫妻却是恰恰相反，反其道而行之，在成家以后不是忽略和淡化了这种差异需求，导致需求满足的错位。

要么就是不接受这些差异需求，在婚后总是把爱理解成被爱，总是希望和要求对方关注自己的感受，要在乎自己的需要，要满足自己的各种需求，相互之间总想去强制或改变对方，总想把对方改造成自己想要的或自己满意的对象，最后都会发现对方都想保持自我，根本不服从改造，就会导致夫妻矛盾升级，让矛盾和摩擦不断，严重影响到夫妻关系和家庭和睦，因此，夫妻之间要承认尊重差异，接受需求差异，既要求同存异，也要要“和而不同”，相互之间理解适应这种需求差异，夫妻才能感到相互平等、彼此尊重，也才能更好的接纳和善待对方。

所以说要想婚姻幸福一定要要做到“三需求”。

六、数据库中存储的数据需求有哪些

数据库中存储的数据需求有面向式数据，隐密式数据需求，还有联接式数据需求。

七、橡胶需求大的行业？

对橡胶需求大的行业首推轮胎制造业，其次为胶板，胶带制造业。

轮胎制造流程中，橡胶使用量占总量的70％左右，权重比特别高。其中的合成橡胶如丁苯橡胶，丁基橡胶，乙丙胶可以通过我国自身的石油加工得以解决。

但天然橡胶，我国仅产于海南岛和广西省，产量占用量的50％不到，很多天然橡胶都是从印度尼西亚和泰国进口的。

八、人生的三大需求？

1.我认为人生的第一个需求是解决生存问题。

其实这个需求我刚上大学的时候已经开始了，因为我上大学的那天开始，已经完完全全不从家里要钱了。

所以我的需求就是解决生存问题，为了这个需求，我首先努力学习，获得好的成绩，另外积极参加活动，当好学生干部，这样我就可以获得奖学金。

除此之外我不断做各种兼职，去过勤工助学，发过传单，当过服务员，后来自己创业做送餐，做物流，所有的一切的动力就是为了解决生存的需求。

毕业了到社会了，为了解决生存，首先就是要做好工作，获得领导的赏识，这样才可以升职，才可以长工资！

2.人生的第二需求是身体。

解决生存问题之后，大家才会注重关注自己的身体，更开始讲究养生，注重保养。

之所以是人生的第二需求，因为你连生存问题都没解决，怎么会考虑养生问题。

如果生存已经解决了，那就要提高自己的生活质量了，所以这个时候更注意养生了。

3.人生的第三个需求就是精神。

前面连通两大关之后就是三个需求：精神需求。

物质基础都满足之后，大家开始更讲究的就是修心。追求更高的境界，所以这时候更多的关心是精神的需求。

以上就是对人生三大需求的总结

九、数据运营如何梳理数据埋点需求？

数据分析数据治理入门分享-转载渭河数分星球嘉宾SpaceLion的文章（四年互联网大厂数据科学经验），未经许可不能转载

1、前言

看到这个标题可能有的同学会有疑惑，为什么我作为数据分析师还需要去管数据治理的活，这个不是会有专门的同学去做吗？

确实，在很多大厂，数据开发和数据分析职能都是分开的，数分的同学一开始拿到的表就是已经清洗过的宽表，BI看板搭建就是写几条sql配置一下，日志埋点的工作都会交给产品来完成。但是很多中小公司是不具备这种条件的，尤其是很多初期的创业公司，在产品架构尚未完善，团队分工不够明确的情况下，很多时候日志埋点，数据清洗的工作都会落到数据分析同学的身上。

在择业的时候，遇到这种分工尚未明确的项目，可能有一部分同学就直接放弃了，有的同学可能会说：我想专精数据分析，不想在数据治理上花时间，我找一个分工明确的团队就行了，如果职能分工不明确，说明这个项目的老板不懂数据等等诸如此类的。当然这也是没问题的，人的精力是有限的，追求知识的深度那必定会导致广度的不足。

不过从我个人的角度来看的话，这样可能就会使我个人的择业范围受限，只能选择一些数据建设相对较好的团队。另一方面，如果能够懂得一些数据治理的方法，那么在一些场景下也能够给数据分析工作带来一些便利性，包括能够让数据分析人员更好地定义口径，在复杂的统计任务中通过埋点和数仓来解决问题等。例如，一个刚刚搭建起来没多久的电商APP，想要分析用户点击下单之前上一个页面来自于哪里，假设我只在应用层面解决，那我可能需要把用户的点击事件按照时间排序，再进行清洗计算，费时费力。但是这个时候如果我通过埋点解决这个问题，让程序在用户的点击事件日志上加入一个refer字段，记录了上一个页面的url，这样无论是统计分析，还是搭建后续的BI能力，都能够快速解决

因此本篇随笔的目的就是分享一些本人在数据治理方面的入门经验，希望能给到一些完全没接触过数据治理的同学一些帮助。

2、数据治理链路以及数分同学参与的环节

国际数据管理协会DAMA对数据管理的主题分类可以分为以下几种类型：数据治理、数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量。而对于这些工作的从层次划分，网上有各种不同的概念，毕竟不同的公司架构不太一样，我们在这里引用《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》书中的数据体系。整个架构分为四个层次：数据采集层，数据计算层，数据服务层，数据应用层。

1、数据采集层：包括日志收集，数据库，数据同步；

2、数据计算层：包括离线数据计算，数据仓库，实时数据

3、数据服务层：基本上就到了我们比较熟悉的环节，包括数分同学平时能拿到进行分析的mysql数据源，hive数据源，数仓的cube等等，数分同学的大部分工作，可能就是拿着这些数据源去做数据应用层的东西，不管是统计分析还是数据建模。

4、数据应用层：这里就是到了一些应用层的数据，对线上产品的，对内部系统的等等

在整条链路中，一些纯技术向的，涉及线上开发的内容是不用数分的同学参与的，一般数分的同学可能参与的环节主要在日志埋点和数仓设计两部分，参与的深度视实际需求会有灵活的变化。

3、日志埋点

3.1 数分同学参与日志埋点工作的优势

在日志收集环节，数据分析师可能会参与到日志埋点工作当中，有些尚没有实际工作经验的同学可能不太清楚，线上产出的原始数据都是json或者双逗号分割等不同类型的的字符串，其中定义了每一个字段的key-value，需要经过清洗才能够变成我们常用的数据表格式。那么一般数据分析师要做的就是配合产品运营，定义清楚每一条日志的上报机制，以及对应的key-value含义。

有的同学会讲这个东西不是应该产品自己来搞吗？没错一个基础能力强的产品确实是能够承担埋点的工作，并且产品功能是他设计的，他比谁都更清楚功能上线之后他想要知道哪些信息，对应所需要埋哪些点。但是有的时候一些产品虽然懂得功能设计和交互，但是却不太懂数据，他们想要的可能是一个抽象的概念，比如功能上线之后他想知道用户的活跃，用户的漏斗转化，此时如果没有专门的数分同学参与，那么产品估计就会去找开发，开发可能更了解底层架构，但是不了解业务，如果没有定义清楚日志上报机制和含义，那么可能就会出现这样一种情况：

产品上了一个促销活动的页面希望知道用户的PV，以及页面带来的GMV，开发随便埋了一个服务端日志，只要用户发送了访问页面请求就记录一条，结果数分同学统计出来发现PV量巨大，但是GMV少的可怜，于是产品疯狂优化交互，但是GMV依旧没有什么提升。最后经过多方排查发现，原因是由于前端页面加载问题导致很多用户虽然请求了链接，但是页面素材却加载不出来，而PV统计的是服务端日志，也许后面的转化其实还可以，但数据口径的差异导致了整个问题的误判。

以上这个例子是我编的，但是参考了一些工作当中踩过的坑点，我们可以发现在产品或者技术自身能力不够强的时候，把埋点全权交给他们就容易出现数据统计口径不明确的问题。而反过来看，数据埋点也是要为业务服务的，最好是通过需求和数据指标反推需要什么埋点，这就决定了数据分析的同学在这个环节当中有着很大的参与空间，其意义在于：

1、明确埋点机制对应的数据指标口径，避免业务分析的偏差。

2、帮助数分同学了解底层架构，拓展业务分析当中的思路。

3、数分同学可以自主增加便于分析的日志埋点，提升效率。

3.2 日志埋点的经验分享

埋点的方法根据每个公司使用的数据服务不同也有很大差异，我个人将埋点方法分为两类：全埋点，代码埋点。代码埋点又分为前端和服务端埋点。

全埋点就是部署了一些sdk，能够把APP的所有行为全部记录下来，然后由分析人员自定义关键事件，直接圈选分析。使用这种方法一般是接入了一些外部的数据服务供应商的系统，比如神策之类的，优点是你想怎么定义都行，无需重新开发，缺点就是这么多数据占用空间大不能存太久，也只适合一些轻量级的项目分析，我自己是没用过这种方法。

代码埋点顾名思义就是需要让开发把一些关键事件信息的返回写到代码里面去，需要预先定义好在什么场景下，返回一些什么字段，这个就是我们最常用的一种方式。

前端埋点主要是在APP客户端，或者网页页面当中，触发了一些关键素材时返回日志，比如页面加载，素材图片的加载，按钮的点击之类的。这类埋点上报会受到页面改版，网络等问题的影响，会有一些误差；服务端埋点指的是成功请求了一个服务器接口时返回日志，这种日志通常是最准确的，比如下单，播放视频等，请求成功了就是成功了，不受前端改版等问题的影响。

设计埋点的时候我一般遵循这几个步骤：

第一步肯定是要跟产品运营对齐，看一遍产品文档，新功能页面做了什么改动，新增改动了什么功能，是否需要添加前端或服务端埋点；然后再明确这个功能上线之后要看哪些核心的数据，分别需要在前端和服务端埋一些什么内容，确保功能上线能够统计到对应的数据。输出好需要哪些字段之后，需要跟开发对齐，在什么情况下上报，字段都能不能上报，可能有些字段是记录不了的要怎么处理，这些明确了之后才能进入开发。

对于日志字段的设计，个人的经验是可以按照几个大类进行梳理：

以这样的标准去写埋点文档，就有利于拉齐大家对埋点的认知，从而更高效，准确的沟通。核心的逻辑是从产品对UI的理解过渡到数据指标的设计然后到具体的开发环节，所以需要三方都要听得懂

最后成型的埋点文档应该长下面这样

4、数据仓库

4.1数分同学参与数仓的优势

数据仓库一般跟数据存储，数据安全这些职能是绑定的，所以大部分工作会落到数据开发的同学身上。不过这种情况是在数据体系已经有一定沉淀的基础上，如果是从零到一的数据仓库搭建，数据分析同学的参与空间也是很大的。

数据开发的同学擅长将数据仓库设计的高效，可拓展，可维护，但是在服务层和应用层当中要结合业务进行设计，比如对于一个短视频产品，数开的同学能够做到让上数十亿条数据的用户-视频维度的事实表清洗任务时长缩短一半，但是到了服务层以上，需要定义一些“近30天用户活跃天数”，“近90天用户观看时长”的时候，数据开发的同学可能就会不知道怎么去设计能更加贴合业务了，此时就需要数分的同学参与进来。

4.2 数仓设计的经验分享

数据仓库一般分为：

1、ODS层（数据准备层）：包含业务的原始日志，是直接接入数据源的部分。

2、DWD层（数据明细层）：将DW层（DWD，DWM，DWS）与业务层（ODS）隔开的部分，在数据字段的定义上与ODS层保持相同的颗粒度，但是会把ODS层的原始JSON等字符串日志进行解析变成数据库表，同时会做一些空值填补等数据清洗操作。

3、DWM层（数据中间层）：在DWD的基础上做轻微的聚合，计算出相应的统计指标，例如假设对于一个短视频产品，DWD层记录的是，用户-创作者-作品-时长的维度数据，并且当一个用户多次观看同一个视频，可能会产生多条记录，那么在DWM层可能会根据业务需要把表聚合为用户-创作者-时长的维度数据，每一对用户-创作者的只会对应一条记录。

4、DWS层（数据服务层）：在DWM的基础上整合的主题数据表，例如上面说的用户-创作者-时长的中间表，可能会根据业务需要被聚合为用户主题表：用户-总时长-创作者人数....；创作者主题表：创作者-用户数-总时长......；这里的数据维度通常就已经是具有业务含义的数据指标了

5、ADS层（数据应用层）：这里主要是给提供给产品或者数据分析的表，比如BI展示的数据指标表，以及一些为了方便快速分析预聚合好的数据表，其数据指标自定义程度也会更高，比如”近90天观看视频数”等等。

通俗地说，数据仓库从下层往上层设计的过程就是一个不断group by的过程，从多条明细group by成一条，从N个维度group by成一两个维度如何选择维度，以及要group by出哪些指标，就是数据分析同学发挥作用的地方。一般ODS，DWD这两个维度可以不需要数分同学参与，数据开发的同学保证数仓的准确性和稳定性即可，但是到了DWM层数据分析的同学就可以适当参与进来。比如此时DWM层待聚合的维度有20个左右，包括用户id，创作者id，视频信息，用户的机型设备IP这些，那么数分的同学就可以结合平时的分析经验挑选需要聚合哪些维度，比如IP，机型，如果在分析当中并不是一个主要的维度，那么在DWM层当中就无需保留，那么假设数分的同学平时要经常统计“活跃设备数”这样的指标，那么设备ID就需要在DWM层保留下来。

设计数据仓库的过程这里介绍Kimball的维度建模步骤：

1、选择业务过程：这个步骤通俗地讲就是业务场景，比如在某个直播产品当中，我们定义一条用户的核心业务路径定义为观看直播-付费充值-礼物打赏，那么最初的事实表就需要确定是单一场景的观看直播行为表，还是观看直播-付费充值两个场景叠加的表。

2、声明粒度：确定主键，比如在上述的观看直播行为表中，我们选择用户作为粒度。

3、确认维度：根据关联分析的常用维度挑选字段，比如以用户为粒度的表中，我们通常会关注用户看了哪些主播，在什么渠道下看的，看的什么类型，那维度就需要包含主播id，渠道来源，直播品类，核心考量的就是业务相关性。

4、确认事实：也就是确定业务的度量指标，比如观看直播场景下，业务需要关注时长，PV，那么就需要在聚合的过程中把这两个指标计算出来。

如果按这个过程无限拓展，数仓的维度是可以拆出非常多的，常用的模式有：

无论是哪种，其实核心都是要在存储空间和业务便捷性当中找到一个平衡点，维度表越多，分析的便利性就更强，但是同时增加了存储成本；维度设计的简单，数仓运行更高效，但是可能每次做稍微复杂的分析都要从最底层的表开始用起，降低分析效率。这一块工作是需要数据分析和数据开发的同学长期共建的，数分同学提供业务视角的建议，数开的同学提供技术上的方案，单一方我觉得都很难把这块做好。

5、数据治理-数据分析共同进化

其实分享了这么多，其实核心都是希望能够给数分的同学提供一些跳出数据分析框架解决问题的思路，如果能够了解一些数据治理的基础方法，在一些关键的节点上就可以寻求数据开发的帮助。例如你在分析用户路径的过程中发现了一个很关键的行为，比如用户在浏览3次以上商品详情页之后，购买率会提升10%，那么是不是可以设计对应的埋点，在每次用户曝光商品时，让开发同学记录当天已曝光该商品的次数，产品也可以直接读取这个数据做对应的干预策略；又例如某个视频产品的数仓以前只有简单的用户-创作者-视频维度的事实表，结果最近运营总是提需求看不同MCN机构的数据表现，那我们是不是可以给数仓的同学提需求增加对应的字段或者设计新的事实表和维度表，方便后续的BI能力搭建。

反过来说，数据开发的同学也能得到业务经验的反哺，我发现商品曝光次数是一个非常关键的行为，那么我在下次打其他埋点的时候，也可以建议产品加上这个数据；我发现业务方经常看A维度数据不看B维度的数据，那我也可以设计一些更加便捷的维度表给他们用。

整体来说，我觉得对于数据治理这项工作，数分和数开的同学是一个相辅相成，共同进化的合作关系，如果未来大家在做项目的时候，遇到了需要自己参与到数据治理工作当中的情况，希望本文可以给到大家一些启发。

十、2021猪肉需求量数据？

2021年，猪肉的需求量已经出现饱和状态，由于今年的猪肉价格下调率太快，造成猪肉的行情比以前好多了，老百姓的购买能力增强，也让养殖户看到了可观的利润，猪肉的供应量还会提高，所以说今年2021年猪肉的需求量会有所增加，涨幅度不会太高。