池网科技 一、oa数据是什么？
oa数据是办公自动化Office Automation，是将计算机、通信等现代化技术运用到传统办公方式，进而形成的一种新型办公方式。
办公自动化利用现代化设备和信息化技术，代替办公人员传统的部分手动或重复性业务活动，优质而高效地处理办公事务和业务信息，实现对信息资源的高效利用，进而达到提高生产率、辅助决策的目的，最大限度地提高工作效率和质量、改善工作环境。
二、oa与大数据
OA与大数据：提高企业运营效率的有效工具
在当今信息化浪潮中，企业管理变得越来越复杂，通过数字化手段来提高效率已经成为各大企业的共识。而OA（Office Automation，办公自动化）与大数据作为两大重要的工具，正在为企业带来很多变革。
OA：提升工作效率的核心
OA系统是指运用计算机技术对各种办公自动化设备和应用系统进行集成，以提高工作效率和管理水平的系统。通过OA系统，企业可以实现办公事务的自动化处理，包括文档管理、流程审批、日程安排等。
OA系统不仅提高了办公效率，还能帮助企业实现信息共享、降低管理成本、提高工作透明度等好处。而结合大数据技术，OA系统的应用将更上一层楼。
大数据：为OA系统赋能
大数据技术是指利用现代计算机技术处理海量数据，挖掘出有价值的信息并进行分析的技术。对于企业而言，大数据不仅可以帮助企业更好地理解市场、客户和竞争对手，还可以帮助企业进行业务决策和优化。
将大数据技术应用于OA系统中，可以让企业更好地利用数据资源，优化办公流程，提升决策效率。例如，通过分析员工的工作数据，可以了解每个员工的工作情况，从而进行员工绩效评估和合理分派任务。
OA与大数据的结合：提高企业运营效率
OA系统与大数据技术的结合，可以为企业带来诸多好处。首先，通过大数据技术分析OA系统中的数据，可以及时发现问题，并进行相应的调整和优化。其次，大数据技术可以为OA系统提供更多的数据支持，为企业管理决策提供更为准确的依据。
在企业管理中，决策的质量往往取决于决策者所拥有的信息量和质量。通过OA系统与大数据技术的结合，可以让企业管理者在决策时更具信心，更有把握。
未来展望
随着信息技术的不断发展，OA系统与大数据技术的结合将会变得更加紧密，为企业提供更多更好的服务。未来，随着人工智能技术的发展，OA系统与大数据技术的结合将进一步提升企业的运营效率和管理水平。
综上所述，OA系统与大数据技术的结合是提高企业运营效率的有效工具，各企业应积极拥抱这一变革，不断优化自身管理模式，抢占先机，赢得市场竞争的优势。
三、传统oa系统的弊端有哪些？
我们公司有OA，这么说吧，OA是和NC挂钩的，这个东西纯粹就是为管理层开脱责任的产物，事事先走流程，一支笔也要走流程，时间久了就成了各扫门前雪，从管理和财务上看确实是很规范，但就是这个规范成了企业的死门，特别是国企。遇到紧急的事情休息日就会把人急死，把电话给相关管理人员给通融一下把OA通过一下等半天还在网上，最后就成了皇帝不急太监急，久而久之一线员工就成了生意能做就做不能做拉倒反正不是我的问题，开起业绩会来扯皮拉筋相互推诿，工作上扯着绳子不用力。
四、传统商业数据特点？
所谓商业数据，它不但能揭示这个产业的历史，还能反映产业的最新发展，更重要的是能预示产业的未来，为该产业价值链上各类企业的战略、研发、营销、管理等提供可靠的咨询和指导。
大量产业的商业数据的集合，就是商业数据平台。商业数据平台不但能进行产业内的横向和纵向比较，还能进行产业间的比较，更能监控各产业的即时发展情况，功能更加强大。
五、脸上的大痘痘能不能挤掉？
脸上的大痘痘尽量不能用手挤，因为容易感染，需要用消毒碘伏清洗痘痘，然后擦痘痘药膏或红霉素软膏，口服几天去火药物和消炎药，注意皮肤卫生，尽量不能吃上火食物和刺激性食物，需要多吃新鲜蔬菜和水果补充VC，需要注意多休息，避免熬夜。
六、传统数据采集方式？
通常情况下，我们所采集到的数据可以被分为三种类型 ，即非结构化数据，结构化数据，以及半结构化数据。
首先，无法定义结构的数据称为非结构化数据。处理和管理非结构化数据是相对来说困难的。常见的非结构化数据为文本信息，图像信息，视频信息以及声音信息等等，他们的结构都千变万化，不能用一个二维表来描述。
另一方面，结构化数据往往被称为行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，其严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
比如说大学生的选课系统中，学生，课程，选课，导师等等数据都可以抽象为结构化数据。
除了结构化和非结构化数据之外，我们往往还需要对于半结构化数据进行采集。
半结构化数据和前面介绍的两种类型的数据都不一样，它是结构化的数据，但是结构变化很大。
那么什么叫结构变化很大呢？结构变化很大即是在半结构化数据中，同一类的不同实体数据的结构可能会有一定程度的不同，即不同实体所具有的属性会有一定程度的不同，而同时，对于这些实体来说，不同的属性之间的顺序是并不重要的。
一个经典的半结构化数据的例子即为简历信息，每一份简历都遵循着简历这个大类所存在物理意义，即Highlight我们迄今为止在所在领域的成就。所以我们的简历中很有可能会有教育背景、工作经验以及姓名+联系方式等等。
然而在这个大前提下，每一份简历所具有的属性都不尽相同：有的人会在简历中加入志愿者经历，有的人会加入自己的所掌握的技能，有的人会加入自己的获奖经历等等。这就是我们刚刚所说的数据的结构变化很大的一个体现 。
话说回来，半结构化数据往往以XML或者JSON等方式出现，具体的细节大家可以进一步去了解XML和JSON的特性，在此就不再赘述啦。
那我们刚刚讲的非结构数据，结构化数据，以及半结构化数据可以看作是对数据的High-level的分类。然而，根据数据所产生的领域的不同，或者是数据的应用方式不一样，我们可以进一步将数据分为更为细粒度的类型。
接下来，我们会向大家介绍六种不同的数据类型，注意，这里把它们放在一起讲并不是因为它们是平行的，而是它们确实都是从某个维度上对数据的独特的描述。当然了，还有很多其他的数据分类，在这里我们只将一些相对常见的类型。
首先是人口统计学数据，例如性别、年龄等等，这类数据一般可以用来对用户进行建模时使用。例如，在用户兴趣建模中，不同年龄层的用户可能会喜欢不同的内容。
而后是用户搜索数据，也就是用户在搜索引擎中产生的数据。这些可以帮助我们更好地定位用户的喜好和方向，从而产出更加精准的用户画像，以更好地服务用户。
接下来的天气数据是一类非常易于采集的数据，其用途也非常广泛。例如，餐饮业在不同的天气可能会有不同的营业额，对营业额的建模时，可以加入天气数据来提升模型的效果。
而位置数据，则是利用GPS所产生的，用户的地理位置数据。位置数据和人口统计学数据类似，都可以用来对用户进行建模，例如，我们可以结合人口统计数据以及位置数据来构建更加精准地用户画像。
关联数据是一种比较有意思的数据，如万维网创始人Berners-Lee所说，关联数据是可以将不同的数据源相关联起来的数据。
那我们最后一种要介绍的数据类型，有一个很有意思的名字，叫做数据废气。
数据废弃一般指伴随用户的某些活动而产生的一系列数据，例如用户访问过的网页站点数据、点击过的按钮/内容等等，这类数据由于是活动的副产品，在早期是被当作无用的数据而丢弃的，数据废气的名字也就随之而来啦。
这些数据往往可以用来对用户的兴趣进行建模，例如Netflix、Youtube在线实时推荐服务背后，重要的一环就是利用用户在他们的App端或者网页端观影所产生的数据废气来对用户的兴趣进行建模。
以上，我们已经回顾了数据采集的过程中及数据的使用场景，希望看完本文后，大家能对户数据采集中的细节和概念，有一个更加清晰的认识！
七、什么是传统数据？
传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。
传统数据主要在关系性数据库中分析。
数据量基本在GB-TB之间，数据量的增长速度比较稳定且缓慢，主要为结构化数据，价值体现在统计和报表中。
纵向扩展提升硬件配置而不增加服务器数量，数据资源集中且单份数据，模型为移动数据。
八、传统数据有哪些？
传统的基本数据模型有以下三种：
1、层次模型
层次模型是一种树结构模型，它把数据按自然的层次关系组织起来，以反映数据之间的隶属关系。层次模型是数据库技术中发展最早、技术上比较成熟的一种数据模型。它的特点是地理数据组织成有向有序的树结构，也叫树形结构。结构中的结点代表数据记录，连线描述位于不同结点数据间的从属关系(一对多的关系)。
2、网状数据模型
网状模型将数据组织成有向图结构，图中的结点代表数据记录，连线描述不同结点数据间的联系。这种数据模型的基本特征是，结点数据之间没有明确的从属关系，一个结点可与其它多个结点建立联系，即结点之间的联系是任意的，任何两个结点之间都能发生联系，可表示多对多的关系。
3、关系数据模型
由于关系数据库结构简单，操作方便，有坚实的理论基础，所以发展很快，80年代以后推出的数据库管理系统几乎都是关系型的。涉及到的基础知识有：关系模型的逻辑数据结构，表的操作符，表的完整性规则和视图、范式概念。
关系模型可以简单、灵活地表示各种实体及其关系，其数据描述具有较强的一致性和独立性。在关系数据库系统中，对数据的操作是通过关系代数实现的，具有严格的数学基础。
九、oa流程调取数据怎么走？
一般就是在OA上写清楚你调取数据原因，需求是什么（如需要哪个时间段数据，字段需求有哪些，销售，客流客单价等）
十、oa页面大怎么缩小？
按住shift键，滑动鼠标滚轮就行了
