行业特色定义？

一、行业特色定义？

行业特色是各行各业面目的写照和兴衰起伏的脉博，突出行业特色可使志书更好地发挥致用功能。

除了部门志之外，绝大多数志书记载一个行业都只是记其专业情况，而不记载各行各业共有的事物：党委、工会、计划生育、幼儿园、食堂等。

1、志书要有行业特色，除了坚持专业性原则之外，在该记的各种专业事物中还要分析比较，把握主体、抓住重点，突出强项，不要面面俱到、平均用力。

2、志书要突出行业特色，还应选取本行业、本事业发展史上特别有研究价值和存史意义的事例加以记载。

3、志书突出行业特色，还可以适当记述某些技术情况。 

二、行业数据哪里？行业数据哪里找？

行业数据可以从多个渠道获取，以下是一些常见的途径：

- 政府部门：政府相关部门、行业协会等机构通常会发布行业报告、数据分析和统计数据，可以在它们的官方网站上查找。

- 商业数据库：商业数据库如Statista、IBISWorld、Euromonitor等可以提供全球各行业的市场报告和数据分析，需要付费使用。

- 学术数据库：学术数据库如JSTOR、ScienceDirect等可以提供各个领域的学术论文和研究报告，可以通过学校或图书馆访问。

- 社交网络：社交网络如LinkedIn、Twitter等可以提供行业内的最新动态、趋势和观点，可以通过关注行业专家和组织获取。

三、深夜食堂行业定义？

指从事深夜食堂相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构 体系的总称.

四、高危行业法律定义？

答：高危行业通常指生产危险性系数较高、容易对人身造成伤害、对生产造成危害的行业。高危行业企业就是指参与高危行业运营的企业或组织，比如煤矿、非煤矿山、建筑施工行业、危险化学品行业、烟花爆竹行业、民用爆破行业等行业企业。由于生产作业的特殊性，容易对参与生产过程的个体造成伤害。这时候就需要企业有足够的安全保障来维护职工人身安全，促进生产安全。

五、行业领域怎么定义？

行业领域意思是指关系到国家安全和国民生计的行业和领域。

主要包括：交通运输行业、航空工业、通讯行业、银行业、保险业、能源领域、粮食生产领域、基础教育领域、军工领域、航天领域、尖端技术领域等。

除交通运输行业中的远洋运输领域、银行业、保险业和粮食生产领域对外资实行有限开放外，其它行业和领域均在中国政府严密控制中

六、网信行业定义？

网信业务是中国移动基于移动互联网，为集团客户提供向其员工或会员等目标用户，发布大容量及强交互性内容的信息发布服务。

网信由网信消息及网信页面两部分组成，集团客户向网信平台上提交网信内容、制作网信页面，并向其员工或会员等用户的手机推送网信消息。

网信消息包含文本和链接，手机用户收到网信消息后，点击其中的链接即可浏览网信页面。 

七、重要数据定义？

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

八、usb数据定义？

USB数据是由二进制数字串构成的，首先数字串构成域(有七种)，域再构成包，包再构成事务(IN、OUT、SETUP)，事务最后构成传输(中断传输、并行传输、批量传输和控制传输)。下面简单介绍一下域、包、事务、传输，请注意他们之间的关系。

　　(一)域：是USB数据最小的单位，由若干位组成(至于是多少位由具体的域决定)，域可分为七个类型：

　　1、同步域(SYNC)，八位，值固定为0000 0001，用于本地时钟与输入同步

　　2、标识域(PID)，由四位标识符+四位标识符反码构成，表明包的类型和格式，这是一个很重要的部分，这里可以计算出，USB的标识码有16种，具体分类请看问题五。

　　3、地址域(ADDR)：七位地址，代表了设备在主机上的地址，地址000 0000被命名为零地址，是任何一个设备第一次连接到主机时，在被主机配置、枚举前的默认地址，由此可以知道为什么一个USB主机只能接127个设备的原因。

　　4、端点域(ENDP)，四位，由此可知一个USB设备有的端点数量最大为16个。

　　5、帧号域(FRAM)，11位，每一个帧都有一个特定的帧号，帧号域最大容量0x800，对于同步传输有重要意义(同步传输为四种传输类型之一，请看下面)。

　　6、数据域(DATA)：长度为0~1023字节，在不同的传输类型中，数据域的长度各不相同，但必须为整数个字节的长度

　　7、校验域(CRC)：对令牌包和数据包(对于包的分类请看下面)中非PID域进行校验的一种方法，CRC校验在通讯中应用很泛，是一种很好的校验方法，至于具体的校验方法这里就不多说，请查阅相关资料，只须注意CRC码的除法是模2运算，不同于10进制中的除法。

　　(二)包：由域构成的包有四种类型，分别是令牌包、数据包、握手包和特殊包，前面三种是重要的包，不同的包的域结构不同，介绍如下

　　1、令牌包：可分为输入包、输出包、设置包和帧起始包(注意这里的输入包是用于设置输入命令的，输出包是用来设置输出命令的，而不是放据数的)

　　其中输入包、输出包和设置包的格式都是一样的：

　　SYNC+PID+ADDR+ENDP+CRC5(五位的校验码)

　　(上面的缩写解释请看上面域的介绍，PID码的具体定义请看问题五)

　　帧起始包的格式：

　　SYNC+PID+11位FRAM+CRC5(五位的校验码)

　　2、数据包：分为DATA0包和DATA1包，当USB发送数据的时候，当一次发送的数据长度大于相应端点的容量时，就需要把数据包分为好几个包，分批发送，DATA0包和DATA1包交替发送，即如果第一个数据包是DATA0，那第二个数据包就是DATA1。但也有例外情况，在同步传输中(四类传输类型中之一)，所有的数据包都是为DATA0，格式如下：

　　SYNC+PID+0~1023字节+CRC16

　　3、握手包：结构最为简单的包，格式如下

　　SYNC+PID

九、数据来源定义？

01 远古时代的数据

「数据」本身是存在的，就像空气，只有出现雾霾使它显式地呈现在我们脑海里。在百万年前，推及上亿年前，在人类没有出现在这个蓝色星球之时，数据这个事物一直在那里，它等待着的是人类那灵光乍现的智慧赋予它正真的含义。

在没有计算这个高端的家伙之前，人们为了让「数据」更加具象，便于统计，进行了至今数万的探索。在身边坚硬的物体如石器、骨片以及树干为载体，刻下纹理来代表对现实事物的表达，似乎成为了一个理所当然的开始。

1960年在非洲乌干达与扎伊尔交界处的伊尚戈渔村发掘的一根记数刻骨“Ishango Bone”（伊尚戈骨头），这是距今一万前伊尚戈人新石器时代早期的作品，是最早的刻符记数实物。远古部落人民使用这些凹痕记录日常的交易活动、物资储备和大事小情，并用他们来进行基本的算术计算。

02 现代化的数据

在今日计算机普及的社会里，数据更是显得非常有存在感，身处于大数据时代的我们已然意识到数据的重要性。那么什么是数据呢？看起来简单的问题，往往是最复杂的。

当下对数据更普遍的定义往往是从计算机原住民的视角。我们对客观事物进行观察、度量、猜测，按照统一或者不统一的尺度标准将结果予以记录，这些记录或多或少，都是数据。这些数据期望是未经加工的，它们能非常良好地代表原始事物本来的面貌和形态。

国际数据管理协会（DAMA）也认为，数据是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现。也就是说，数据要表现事实，受限于数据的采集技术以及数据解读能力，这或许这是一种理想。

数据表征存在，存在是不以人的意志为转移，包括物质的和精神的。物质方面有大自然中的风、雨、雷、电、人和动物等实体，这些是有明确感知的，非常方便数据化。在精神方面，人的欢乐、哀怨等情绪可以被大量多次主观度量，最终也可以形成数据。

数据似乎往往应用于实体，实体是大多数据刻画的对象。在刻画实体时往往需要系统数据，单一的数据似乎不那么受欢迎。在拥有了大量的对一个实体的刻画数据后，经常会从量变发生质变。

集结数据成为「信息」，加工信息成为「知识」，运用知识产生「智慧」，数据成为低层的驱动者；它们之间环环相扣、循序渐进，构成了「DIKW 金字塔」。

数据-信息-知识转化模型

我们再来看看东方智慧。中文词语「数据」暂且不论其词源，容我们从字面窥探一二。

「数」有两层含义，一个是数据往往用数字来记录事实，如一个人的年龄，一座山的高度；另个一个层面是它用数学的方法来进行统计最终得到记录结果，如一群人的平均年龄和群峰的平均高度，都应用了数学中的平均数概念。

再看「据」，我将据理解为日常生活中的票据，票据是证明，证明发生过此事，是人类大脑缺点的补充，是对时间的凝固，因此「据」是事实。所谓数据就是事实的数字化凭据。

03 展望未来

正如开头所讲的一样，对于数字时代的我们，数据或许真的和空气一样，已经不需要我们再去思考其概念。

当我们每天生活有数字化加持的小区里，工作在繁华的智能办公商业区，享受着数字生活的便利时，这一切显得是那么自然，而这也正是物联网时代下新的数据生态。

十、数据行业分类？

归纳起来可以按照以下方式进行分类：

(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。

(2)从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。

(3)从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。

(4)从平台对数据的部署方式看：可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式