南极的十大趣闻？

一、南极的十大趣闻？

1、 南极洲是世界上唯一找不到爬行动物的大陆，南极洲没有北极熊。

人在南极洲怎么生存?关于南极洲的12大趣闻趣事

2、世界上90%的淡水在南极洲，89%以冰的形式存在，只有1%是流动的水。

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3、南极洲没有时区，南极洲位于每一条经线上，因为南极位于大陆中部附近。从理论上讲，南极洲将位于所有时区，然而，南极圈以南的地区在6月和12月的冬至时间附近经历了极端的昼夜循环。

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4、南极洲是唯一没有时区的大陆，此外，人们还认为，曾经的南极洲和现代的加利福尼亚一样温暖。

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5、在南极洲还有一座名叫埃里伯斯的活火山，它也是地球上最南端的活火山。如果我们的智齿和阑尾被切除，那么我们都可以在南极洲工作。

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6、南极洲的冰原被认为存在于4000万年前，南极洲是地球上最冷的地方，年平均气温为-58°F，1983年最低气温为-128.5°F。

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7、南极洲是世界上最大的沙漠，南极洲有七座基督教教堂。

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8、由于地核的温暖，南极洲大约有300个湖泊没有处于冻结状态，南极洲冰的厚度约为1.6公里。

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9、南极洲只有两个自动取款机，在南极洲，你唯一能用现金支付的地方就是麦克默多站，这是该大陆上最大的科学研究中心。

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10、90%的陨石都是在南极洲发现的，在那里坠毁的陨石在冰上很容易看到。它们还保存得更好，因为很快就会被冰覆盖，保护它们不受腐蚀。自1970年以来，在南极洲发现了10，000多颗陨石，其中有几个距今已有70万年的历史。

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11、有一些鱼生活在南极洲下面，在740米的冰下，在10米深的水域中，生活着半透明的鱼。科学家们仍然不确定它们如何维持生命的。

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12、在南极洲有一个流淌着血红的瀑布，这座五层楼高的血红色瀑布缓缓地从南极洲麦克默多干涸谷的泰勒冰川中倾泻而出，其形成是因为铁的氧化作用。

二、唐代大诗人杜牧的趣闻轶事有哪些？

崔护赶考的路过南庄桃林，借宿农家，见一美少女，两情相悦，崔护赶考而去。

次年，崔护得中，再访农家，方知该女在其走后，郁郁而终。遂书此诗：

去年今日此门中，人面桃花相映红。人面不知何处去，桃花依旧笑春风。

流传于后世。

据传，此女因感崔护之情，死而复生，结为眷属，成就一段佳话。

三、全球十大大数据企业有哪些？

全球十大大数据企业：

埃克森石油（Exxon Mobil） 2103.92

沃尔马特连锁（Wal-Mart Stores） 1932.95

通用汽车（General Motors） 1846.32

福特汽车（Ford Motor） 1805.98

戴姆勒克莱斯勒汽车（DaimlerChrysler） 1500.70

皇家荷兰/壳牌集团（Royal Dutch/Shell Group） 1491.46

英国BP集团（BP） 1480.62

通用电气（General Electric） 1298.53

日本三菱（Mitsubishi） 1265.79

丰田汽车（Toyota Motor） 1214.16

四、怎样获得企业数据？

获取企业数据需要一下步骤：　

1.客户识别/接触体系不完善的，需尽快建立公司统一的客户体系(如会员系统)。

2.要有明确的全局数据体系作为指导，相应建立采集和整合的制度化机制，使得各环节的业务人员对相关工作从自发变为自觉。

3.要把外部大数据/应用反馈数据也纳入到数据体系中，统一规划构建相关的收集机制和融合方法。

4.在此过程中不要摊子过大，结合情况分步骤实施，优先考虑最重要/最容易采集的数据资源。

五、企业数据怎么算？

企业数据泛指所有与企业经营相关的信息、资料，包括公司概况、产品信息、经营数据、研究成果等，其中不乏涉及商业机密。

通常所说的企业数据是指狭义的企业数据，一般只包含公司概况介绍，包括公司经营范围、联系方式、企业规模等，通常是公开的数据。企业数据的获取渠道分为集中式和分布式。

很显然，企业数据没有固定的算法。

六、趣闻大揭秘，天下趣闻搜罗！

1. 寻找奇趣：全球各地的趣闻故事

在这个多姿多彩的世界中，每个角落都埋藏着不为人知的奇趣之事。无论是各种奇闻轶事、稀奇古怪的风俗习惯，还是诡异离奇的事件，我们都会搜罗其中，为您带来不一样的视角和新鲜感受。从美国的怪人传奇，到日本的离奇动物，从欧洲的神秘事件，到南极的冰雪奇缘，每一个故事都将带您探索世界的神秘面纱。

2. 文化揭秘：历史、宗教、习俗的玄机

每一个国家和民族都有独特的文化传统，耳熟能详的故事和传说背后隐藏着无穷的智慧和哲理。通过深入挖掘历史、宗教、习俗等方面的趣闻，我们将为您揭秘各个文化背后的秘密。无论是埃及的金字塔之谜，还是印度教的神秘仪式，亦或是中国古代的神话传说，我们都会从专业的角度为您解读，并带给您全新的思考和体验。

3. 娱乐大爆料：影视明星、奇闻逸事无所不包

影视圈里的明星和娱乐圈的绯闻始终是大家关注的焦点。我们将深入剖析明星们的成长轨迹，揭秘他们的成功之道和生活趣事，带您领略娱乐圈的魅力和波澜壮阔。无论是杰克逊的舞台传奇，还是贾玲的幽默故事，每一个明星都有自己独特的魅力和传奇。通过深入报道，我们将带给您更多的娱乐资讯和精彩故事。

4. 科学疑问解答：用事实消除科学迷思

科学是一门无穷无尽的学问，常常让我们心生疑问。我们将带您深入探究科学背后的奥秘，解答您对于科学的种种疑惑。无论是宇宙的起源，还是人类大脑的奥妙，我们都会从专业的角度为您解读，并用通俗易懂的语言，让您更加了解科学的巨大魅力。

5. 特别企划：趣闻趣事的精心策划

除了上述的内容，我们还会不定期推出一些特别企划，为您呈现更多精彩的趣闻故事。无论是法老王的秘密宝藏，还是世界七大新奇建筑的探秘之旅，我们都将用专业的态度和丰富的知识为您带来无尽的想象和乐趣。

跨越国界和文化，探索人类的智慧和想象力，趣闻大揭秘，天下��闻搜罗！让我们一起走进这个充满奇趣的世界，感受不一样的精彩。

七、企业如何实现数据共享？

企业如何打破数据孤岛，实现数据共享？

先给明思路：想要打破企业内部的数据孤岛，就要建立起企业统一的数据决策分析平台

通俗点说，数据决策分析平台能打通、收集企业内部各系统中的数据，然后在统一的数据平台框架下实现对数据的挖掘和分析，最后通过可视化的手段进行数据展示，从而解决数据孤岛。

数据决策平台定位

• 满足企业运营的基础能力建设
• 建立起企业信息化基础
• 加快业务运转效率

数据分析决策平台如何建立？

完整方案可参考：数据决策分析平台建设方案，不过多赘述，以下为部分节选

• 平台建设目标
• 数据平台三步走建设规划
• 搭建企业数据分析指标体系
• .....

案例分享 | 南孚电池集团数据平台建设

南孚电池集团通过帆软报表工具FineReport建立了南孚数据报表平台，统一了集团数据标准，建立集团统一的数据仓，自动生成各部门管理报表，不仅减少了反复取数、洗数等低价值工作的人工参与，还加快了企业内部的数据响应速度，及时为中高层的决策和业务人员的数据分析提供支持。

案例细节展示

使用帆软作为统一数据展示平台，通过在线化数据平台搭建，数据自动化流转设置，四大会计报表出具时间从原来每月8日提到3日前，大大节省财务人员的月结宝贵时间。

通过移动端功能，南孚集团实现销售收入快报的展示，让营销和财务部门人员能够对销售数据做到“心中时刻有数”，公司管理层也能通过移动端随时随地了解不同产品，不同渠道的销售状况，并做出快速决策，提升决策效率，实现企业核心经营数据透明。

利用FR打通各业务系统数据的功能，业务部门抛弃了以往依靠手工分别对ERP和物流系统进行数据输出的方式，依据现有库存报表的逻辑进行需求分析，每月定时维护库存信息表，年总销售数量，安全库存参考填报等重要指标信息，最终实现用户仅需输入特定筛选条件，即可进行报表展示的效果，大大提升业务部门的工作效率。

需要强调说明的是，FineReport不仅仅只是一款报表工具，它更是企业级数据可视化管理应用软件，能够帮助企业将经营过程中的复杂数据和流程进行梳理与整合，形成一套报表系统。

目的是在于让已有繁琐的数据处理方式更加方便有序、使混乱的业务流程管理规范统一，这对于需要信息化/数字化转型/解决数据孤岛问题的企业来说是必备软件。

小结：

总的来说，想让企业数据孤岛问题得到有效改善，就必须建立好统一的数据决策分析平台。

从而实现自动获取ERP，MES等平台财务，销售，库存，生产等基础数据，清洗并组建底层数据仓库，最终以简洁明了的方式展示所需报表信息，真正做到“数据统一化”“数据可视化”。

需要注意的是，在建设过程中，必须要注意数据平台的性能，大数据分析平台的性能一定要保证高效，保证在数据量激增的情况下可以支撑海量数据分析，否则将会前功尽弃。

篇幅有限，如果正处在数据决策分析平台0-1建设的朋友，可参考以下方案，其中包含生产、营销、财务、库存四个模块方案介绍，并附带成功客户案例供参考↓↓

企业大数据决策分析平台建设方案

八、天天趣闻清除数据

数据清除的重要性

数据清除是数据管理的重要一环，对于数据整洁和准确性至关重要。无论是个人还是企业，在处理数据时，经常会遇到需要清除数据的情况。数据清除的目的是去除无效数据，保持数据集的质量和完整性，从而更好地进行数据分析和应用。

数据清除的流程

数据清除通常包括识别无效数据、处理缺失值、去重复等步骤。首先，需要识别并定位数据集中的无效数据，这可能包括空值、异常值或重复数据。接着，针对不同类型的无效数据采取相应的处理措施，比如填充缺失值、删除重复行等。

常见的数据清除方法

1. 删除空值：将数据集中含有空值的行或列进行删除，确保数据的完整性。 2. 处理重复数据：识别并去除重复的数据，避免数据重复造成统计分析的偏差。 3. 处理缺失值：对缺失值进行填充或删除，确保数据集的完整性和准确性。 4. 异常值处理：识别和处理异常值，避免异常值对数据分析结果的影响。 5. 数据类型转换：对不符合数据类型要求的数据进行转换，确保数据格式的一致性。

数据清除的挑战

在实际应用中，数据清除往往面临一些挑战。首先是数据量大，数据清除需要耗费大量时间和计算资源。其次是数据质量参差不齐，可能存在大量缺失值或异常值，需要制定合理的清除策略。此外，不完善的清除方法可能会导致数据失真，影响后续数据分析的结果。

天天趣闻：数据清除的小贴士

在进行数据清除时，有一些小贴士可以帮助提高清除效率和数据质量： - 在数据清除前备份原始数据，以防误删重要信息。 - 制定清除规则和标准，保持清除流程的一致性和准确性。 - 使用可视化工具辅助数据清除，更直观地观察数据分布和异常情况。 - 定期进行数据清除和整理，避免数据杂乱和混乱。

结语

数据清除是数据处理过程中不可或缺的环节，对数据质量和准确性起着关键作用。通过合理的数据清除方法和流程，可以提高数据集的质量，减少数据分析的误差，为后续的数据挖掘和应用提供有力支持。掌握数据清除的技巧和方法，将有助于更好地管理和分析数据，从而实现数据驱动的决策和创新。

九、大企业一般会有几个数据库？

一般都只会用一个数据库，很少的公司会用多了数据库。

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

十、数据通信领域中国有哪些大企业？

有很多1 爱立信 华为 阿尔卡特朗讯 诺西 中兴 鼎桥 烽火小型： 神州数码 Tplink 锐捷