池网科技 一、市场开发中的难点及问题？
市场开发是一件很重要的任务，也是一家企业能否取得客户销售渠道，销售收入的关键。
市场开发的难点就是难于确定客户的真实定位，客户的真实需求，客户的拓展需求等等。市场开发过程中也有一点点，比如客户的接受度问题，品牌问题，价格的吸引力等等都是非常关键的，都很容易出现问题，然而出现了问题需要改进，这些改进并不是市场开发能够改进的，而是来自于研发设计领域，生产领域，制造领域和采购领域的共同配合？
二、2021年大数据的主要难点是什么？
五大难点
1、解决方案无法提供新见解或及时的见解
（1）数据不足
有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。
（2）数据响应慢
当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。
检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。
（3）新系统采用旧方法
虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。最好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。
2、不准确的分析
（1）源数据质量差
如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。
（2）与数据流有关的系统缺陷
过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而最大程度地减少数据处理问题。即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障
3、在复杂的环境中使用数据分析
（1）数据可视化显示凌乱
如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。
（2）系统设计过度
数据分析系统处理的场景很多，并且为组织提供了比其需要还要多的功能，从而模糊了重点。这也会消耗更多的硬件资源，并增加成本。因此，用户只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪费，并且其解决方案过于复杂。
确定多余的功能对于组织很重要。使组织的团队定义关键指标：希望可以准确地测量和分析什么，经常使用哪些功能以及关注点是什么。然后摒弃所有不必要的功能。让业务领域的专家来帮助组织进行数据分析也是一个很好的选择。
4、系统响应时间长
（1）数据组织效率低下
也许组织的数据组织起来非常困难。最好检查其数据仓库是否根据所需的用例和方案进行设计。如果不是这样，重新设计肯定会有所帮助。
（2）大数据分析基础设施和资源利用问题
问题可能出在系统本身，这意味着它已达到其可扩展性极限，也可能是组织的硬件基础设施不再足够。
这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应，并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看，更明智的方法是将系统拆分为单独的组件，并对其进行独立扩展。但是需要记住的是，这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资。
5、维护成本昂贵
（1）过时的技术
组织最好的解决办法是采用新技术。从长远来看，它们不仅可以降低系统的维护成本，还可以提高可靠性、可用性和可扩展性。逐步进行系统重新设计，并逐步采用新元素替换旧元素也很重要。
（2）并非最佳的基础设施
基础设施总有一些优化成本的空间。如果组织仍然采用的是内部部署设施，将业务迁移到云平台可能是一个不错的选择。使用云计算解决方案，组织可以按需付费，从而显著降低成本。
（3）选择了设计过度的系统
如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。
慧都大数据，一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解，通过端到端的方案，将更好的满足企业定制化生产的需求，提高企业运营效率。
慧都提供大数据分析专业技术及实施培训，让团队真正建立大数据思维，做出数据驱动的决策。
三、数据更新的重点难点？
学习数据库，一定要学会SQL语言的使用
新人学习数据库，一定要学会SQL语言的使用。SQL语言作为操作数据库的语言，平时你需要从数据库中查询数据、更新数据、删除数据、插入数据、删除表、添加字段等等，所有的这些操作你都只能通过SQL。
在SQL语言中，Select代表查询数据，Update代表更新数据，drop表示删除表，insert表示插入数据。你在初步学习SQL时，可以先将数据的增删改查这几个SQL类型的语言学会使用。学习SQL，是数据库的重点之一。
学习SQL语言，一般你只需要记住其用法就可以了，可以自己买相关的书籍，或者从网上跟着相应的博客学习即可。
四、植树问题的重点和难点？
1.植树问题的重点在于树木的种类、种植技术以及种植地点的选择。
2.树木的种类需要考虑到生长环境、地方的特殊需要等等因素，而种植技术包括树苗培育、选址、种植后的管理等等，都需要专业的知识支持。
同时，种植地点的选择也很重要，需要注意土壤质量、干旱或者遮阳等因素。
3.因此，植树问题的重点和难点都在于需要具备一定的专业知识和技能，以及细心、耐心和创新的精神。
五、高中教师关心的热点难点问题？
高中老师最关心的热点问题是：
1.工资是否能按时足额的发放，因为教师也要维持自己的生活。
2、自己的付出与回报问题。
3、是否能得到学校领导其他老师和家长及同学们的认可。
4.自己的教学成绩。
难点问题:
1.如何能有效的监管好学生。
2.如何照顾好家庭的同时又不影响工作。
六、大数据平台的难点
大数据平台的难点
引言
随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今数字时代的核心资源之一。大数据平台作为支撑大数据应用和分析的基础设施，扮演着至关重要的角色。然而，搭建和维护一个稳定高效的大数据平台并非易事，其中涵盖了诸多挑战和难点。
挑战一：数据规模巨大
大数据平台所面临的第一个难点在于数据规模之巨大。随着信息的爆炸式增长，数据量呈现出指数级增长的态势，如何有效地存储、管理和处理如此海量的数据成为了挑战。传统的数据库和存储技术已经无法应对大数据时代的挑战，需要采用分布式存储和计算框架来支撑巨大的数据规模。
挑战二：数据质量保障
除了数据规模之外，大数据平台还面临着数据质量的挑战。海量数据中存在着大量的噪音数据、重复数据以及数据不一致性等问题，如何保证数据的质量和一致性成为了大数据平台建设过程中的难题。数据质量的不确定性会影响到后续的数据分析和挖掘工作，因此必须采取有效的数据质量保障措施。
挑战三：实时处理需求
随着业务的发展和用户需求的不断增加，大数据平台也需要支持实时数据处理和分析的需求。很多场景下对数据的实时性要求非常高，传统的批处理方式已经无法满足这一需求。构建实时处理流水线和实时数据分析系统成为了大数据平台建设的又一难点，需要克服数据延迟、数据同步等问题。
挑战四：安全与隐私保护
在大数据平台建设过程中，安全和隐私保护是一个永恒的主题。大数据平台所涉及的数据往往涉及到用户的个人隐私信息、敏感商业数据等，一旦泄露将带来严重的风险和损失。如何构建安全可靠的大数据平台，保护数据的安全和隐私成为了一个至关重要的问题。需要在数据采集、传输、存储和处理的每个环节都加强安全控制。
挑战五：技术人才匮乏
建设和维护一套大数据平台需要大量的专业人才参与，然而当前大数据领域的技术人才仍然相对匮乏。大数据技术本身具有一定的复杂性和专业性，需要具备一定的编程、算法、数据处理等技能。如何吸引和培养大数据领域的技术人才，成为了大数据平台建设中的又一个难点。
结语
在如今信息爆炸的时代，大数据平台已经成为各行各业信息化的核心基石。然而，搭建稳定高效的大数据平台依然面临诸多挑战和难点，包括数据规模巨大、数据质量保障、实时处理需求、安全与隐私保护以及技术人才匮乏等方面。只有充分认识到这些难点，并寻找有效的解决方案，才能更好地应对大数据时代的挑战，实现数据驱动的业务转型和创新。
七、大数据的技术难点
大数据的技术难点一直以来都备受关注，随着信息时代的发展，大数据的应用越来越广泛，但在应用的过程中也面临着诸多挑战和困难。在处理大数据的过程中，我们经常会遇到一些技术上的难点，这些难点需要我们不断探索和解决。
大数据的技术难点一：数据存储和管理
大数据的产生速度之快和数据量之大，给数据的存储和管理带来了巨大的挑战。传统的数据库架构已经无法满足大数据处理的需求，如何设计高效的数据存储和管理系统成为了我们需要面对的问题。在处理大数据时，我们需要考虑数据的分片、备份、恢复等方面，以保证数据的安全和可靠性。
大数据的技术难点二：数据质量和清洗
大数据中常常存在着数据质量不高的情况，包括数据重复、缺失、错误等问题。对数据进行清洗和处理是大数据处理过程中不可或缺的一环。如何有效地清洗数据、处理异常数据，以确保数据的准确性和完整性是我们亟需解决的技术难点之一。
大数据的技术难点三：数据分析和挖掘
大数据中蕴含着大量的有价值信息，但如何从海量数据中发掘出有意义的信息成为了数据分析和挖掘的关键问题。在处理大数据时，我们需要利用各种算法和工具进行数据分析和挖掘，以帮助我们更好地理解数据、发现规律，并作出有效的决策。
大数据的技术难点四：计算性能和效率
大数据处理通常需要进行大量的计算操作，计算性能和效率是影响数据处理速度和结果准确性的重要因素。如何设计高效的计算算法、利用并行计算技术提升计算性能，成为了大数据处理过程中需要重点关注的技术难点之一。
大数据的技术难点五：数据隐私和安全
随着大数据的应用范围不断扩大，数据隐私和安全问题也变得日益重要。如何在数据处理过程中有效保护用户数据的隐私，防止数据泄露和数据安全问题成为了大数据处理中需要考虑的关键技术难点之一。
大数据的技术难点六：数据可视化和展示
大数据处理结果需要向用户直观展示，数据可视化和展示成为了大数据处理过程中不可或缺的一环。如何设计出直观、易懂的数据展示界面，以帮助用户更好地理解数据和分析结果，是大数据处理中需要解决的重要技术难点之一。
大数据的技术难点七：技术人才和团队建设
大数据处理需要技术人才的支持，如何培养和吸引优秀的大数据技术人才、搭建高效的团队成为了大数据处理过程中需要重点关注的问题。只有有实力的团队和技术人才，才能更好地应对大数据处理中的各种挑战和困难。
总结：
在面对大数据的技术难点时，我们需要不断学习和探索，针对不同的技术挑战制定有效的解决方案，从而更好地应对大数据处理过程中的各种困难。只有不断提升自身技术水平，才能更好地应对数据时代的挑战，为大数据的发展和应用做出积极的贡献。
八、数据库中的GROUP BY问题？
groupby就是按照不同的字段进行分组，数值可以实现汇总 例如数据库中有A表，包括学生，学科，成绩三个字段 数据库结构为 学生学科成绩 张三语文80 张三数学100 李四语文70 李四数学80 李四英语80 那么 select学生,sum(成绩)fromAgroupby学生; 得到如下结果 学生成绩 张三180 李四230 ============================================================== 如果考虑having 语句写成： select学生,sum(成绩)fromAgroupby学生having成绩=80; 得到结果就是这样的 学生成绩 张三80 李四160 用having比JOINON相对好理解一些，简单一些。
九、求教plsql中update数据的问题？
DECLARE
w_count INTEGER;--接收分数
BEGIN
SELECT id INTO w_count FROM A ;
CASE w_count
WHEN 0 THEN UPDATE语句
WHEN 1 THEN UPDATE语句
WHEN 2 THEN UPDATE语句
以此类推谢谢
END CASE;
END;
十、薪酬管理的十大难点问题
薪酬管理的十大难点问题
薪酬是企业管理中一项重要且复杂的任务。在现代商业环境下，正确管理薪酬不仅涉及到员工的福利，还关系到企业的竞争力、员工的激励和团队的凝聚力。然而，薪酬管理常常面临一些难点问题，影响着企业的运营效率和员工的工作动力。本文将探讨薪酬管理中的十大难点问题，并提供解决方案。
1. 基准薪资的确定
确定基准薪资是薪酬管理的首要问题之一。企业需要根据市场行情、员工技能和经验、职位要求等因素来确定适当的基准薪资。然而，随着市场的变化和职位的复杂性增加，确保公正、合理和竞争力的基准薪资变得更加困难。
2. 工资差距的管理
工资差距是指不同员工之间的薪酬差异。适度的工资差距可以激励员工竞争，但过大的差距可能导致员工间的不满和离职率的上升。企业需要平衡好薪酬的公平性和绩效奖励的激励性，通过合理设计薪酬体系来管理工资差距。
3. 绩效考核与薪酬关联
绩效考核是评价员工工作表现的重要方式。然而，将绩效考核与薪酬关联起来常常面临挑战。如何确定合适的绩效考核指标、设置公正的绩效评估体系以及根据绩效结果合理调整薪酬，都需要企业在薪酬管理中去解决的问题。
4. 合理的福利政策
福利政策是吸引和留住优秀员工的重要手段。但是，制定合理、符合员工期望和企业财务状况的福利政策并不容易。企业需要在提供具有竞争力的福利同时确保可持续发展。
5. 弹性薪酬制度的设计
弹性薪酬制度可以根据员工表现和市场环境作出相应调整。但如何设计弹性薪酬制度需要兼顾员工的公平感和企业的财务可持续性。企业需要考虑到不同职位的需求和岗位的特点，设计出满足多样化需求的弹性薪酬制度。
6. 跨部门薪酬差异
不同部门之间的薪酬差异常常引发员工的不满和争议。为了保持内部公平和员工的工作动力，企业需要制定明确且合理的薪酬差异政策，确保不同职能部门之间的薪酬差距在合理范围内。
7. 高级管理层的薪酬管理
高级管理层的薪酬管理涉及到高额薪资、股权激励和奖金制度等复杂因素。如何确定高级管理人员的薪酬合理性、激励性和公平性是企业需要重视和解决的问题。
8. 薪酬保密和透明度
薪酬保密和透明度是组织内部关系的重要因素。一方面，企业需要保护员工的薪酬隐私；另一方面，透明的薪酬制度可以提高员工的公信力和激励度。企业需要在薪酬保密和透明度之间找到平衡点。
9. 法律法规的合规性
薪酬管理需要遵守相关的法律法规，包括劳动合同法、劳动保障法等。薪酬激励方案和福利政策都需要符合法律法规的规定。企业需要对薪酬管理的合规性进行审查和调整。
10. 激励与激将
薪酬管理既需要激励员工积极工作，又需要约束不当行为。如何在激励和激将之间找到平衡点是企业需要考虑的问题。合理的绩效奖励制度和透明的激励机制可以在激发员工工作动力的同时约束不当行为。
在竞争激烈的商业环境下，薪酬管理的难点问题不容忽视。企业需要加强人力资源管理，结合市场变化和企业战略目标，制定符合实际情况的薪酬管理策略。同时，重视员工的参与和沟通，根据员工的需求和反馈不断优化薪酬管理体系。只有这样，企业才能实现薪酬激励与员工满意度之间的平衡，同时提高企业的竞争力。
