）定量-如何理解定量数据和定性数据的？如何理解定量？

一、）定量-如何理解定量数据和定性数据的？如何理解定量？

定性数据抄（qualitativeresearch）和定量数据（quantitativeresearch）的根本性区别有三点：

1、两种数据所依赖的哲学体系（philosophyofreality）有所不同。

作为定性数据，其对象是客观的、独立于研究袭者之外的某种客观存在物；而作为定量数据，其研究对象与研究者之间的关系十分密切，研究对象被研究者赋予主观色彩，成为研究过程的有机组成部分。

定量数据研究者认为，其研究对象可以像百解剖麻雀一样被分成几个部分，通过这些组成部分的观察可以获得整体的认识。而定性数据研究者则认为，研究对象是不可分的有机整体，因而他们检视的是全部和整个过程。

2、两种数据度在对人本身的认识上有所差异。

定量数据研究者认为，所有人基本上都是相似的；问而定性数据研究者则强调人的个性和人与人之间的差异，进而认为很难将人类简单地划归为几个类别。

3、定性数据致力于拓展广度，而定量数据则试图发掘深度。

定量数据研究者的目的在于发现人类行为的一般规律，并对各种环境中的事物作出带有普遍性的解释；与答此相反，定性数据研究者则试图对特定情况或事物作特别的解释。

参考资料：

二、如何理解税收的形式特征？

税收特征 亦称“税收形式特征”，是指税收分配形式区别于其他分配形式的质的规定性。 税收特征是由税收的本质决定的。其本质是国家为满足社会公共需要而对剩余产品进行的集中分配。

税收是国家普遍采用的取得财政收入的形式，它与其他财政收入形式相比，具有强制性、无偿性、固定性等形式特征，习惯上称为“三性”。

（1）强制性

指国家以社会管理者身份，用法律形式、对征、纳双方权力与义务的制约。国家征税是凭借政治权力，而不是凭借财产所有权。国家征税不受财产直接所有权归属的限制，国家对不同所有者都可以行使征税权。社会主义的国有企业，是相对独立的经济实体。国家与国有企业的税收关系，也具有强制性特征。这是税收形式与国有企业利润上交形式的根本区别。 强制性 指国家以社会管理者的身份，用法律的形式，对征纳双方权利与义务的制约。国家征税是凭借政治权力，而不是凭借财产所有权。国家对不同所有者都可以行使征税权而不受财产所有权归属的限制。社会主义的国有企业，是具有自身物质利益的相对独立的经济实体。因此，社会主义国家和国有企业的税收关系，也具有强制性特征

（2）无偿性

指国家征税对具体纳税人既不需要直接偿还，也不付出任何形式的直接报酬。无偿性是税收的关键特征。它使税收区别于国债等财政收入形式。无偿性决定了税收是筹集财政收入的主要手段，并成为调节经济和矫正社会分配不公的有力工具。税收无偿性的形式特征，是对具体纳税人说的。 无偿性 指国家征税对具体纳税人既不需要直接偿还，也不付出任何形式的直接报酬。В．И．列宁曾指出：“所谓税收，就是国家向居民无偿地索取”（新版《列宁全集》第41卷,140页）。无偿性是税收的关键特征。它使税收明显地区别于国债等财政收入形式，决定了税收是国家筹集财政收入的主要手段。在社会主义国家，它还是调节经济和矫正社会分配不公的有力工具。

（3）固定性

指国家征税必须通过法律形式，事先规定课税对象和课征额度。也可以理解为规范性。税收固定性的含义包括三个层次，即课税对象上的非惩罚性，课征时间上的连续性和课征比例上的限度性。税收的固定性特征，是税收区别于罚没、摊派等财政收入形式的重要特征。固定性 指国家征税必须通过法律形式，事先规定纳税人、课税对象和课征额度。也称税收的确定性。这一特征,是税收区别于财政收入其他形式的重要特征。

税收的公平原则,以及保证财政收入和调节经济的作用,都是以这种固定性为前提的税收的公平原则，以及保证财政收入和调节经济的作用，是以这种固定性为前提的。税收的形式特征，是税收作为特定分配范畴的质的规定性，并不因社会制度的不经济理论界对税收特征还有其他不同看法。有人认为，税收的强制性不是由政治权力决定的，而是由社会经济关系或国家的社会职能决定的。有人认为，税收既然是用来满足全体纳税人的公共需要，因此它应有整体的“报偿性”，而不应是无偿的。同而改变。任何社会制度下的财政分配只要具有上述三个特征，就是税收。

三、数据回流如何理解？

1、数据回流概念

数据回流就是指将数据仓库的计算结果表中的数据导入生产系统数据库的对应表的过程。

2、数据回流任务

一般的网站应用中，总会有部分二次数据（处理过的原始数据）展现给前台。由于这部分数据通常是分析后的数据，而且实时性不强，因此这个过程通常是通过离线计算得到。为了展现给前台，需要将这部分数据回流到数据库，供前端用户查询。

四、大数据特征理解正确的是

博客文章：大数据特征理解正确的是

随着大数据技术的不断发展，越来越多的人开始关注大数据的特征。然而，对于这些特征的理解却存在诸多误区。本文将详细介绍大数据的几个重要特征，帮助大家正确理解大数据。

1. 数据体量巨大

大数据的一个重要特征是数据体量巨大。这意味着数据集通常非常庞大，远远超过传统数据库能够处理的大小。这通常是由各种传感器、社交媒体、网络日志等产生的数据所构成的。

2. 数据类型多样

大数据的数据类型多样也是其重要特征之一。这意味着数据集中的数据不仅仅包括数字，还包括文本、图片、音频、视频等多种形式。这种多样性使得大数据的处理和分析变得更加复杂。

3. 速度快、时效性高

大数据的第三个特征是速度快、时效性高。由于数据量庞大，处理大数据的速度非常快。同时，由于数据是在线生成的，企业需要及时处理和分析这些数据以做出正确的决策。

4. 价值密度低

虽然大数据的数据体量巨大，但其中包含的有价值的信息却相对较少。这是因为大数据是由各种传感器和设备产生的，这些设备通常会产生大量的低价值密度的数据。因此，如何从这些海量数据中提取有价值的信息是大数据处理的关键问题。

5. 预测和决策支持

大数据的应用场景非常广泛，包括预测和决策支持。通过分析大数据，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求和竞争状况，从而做出更加准确的决策。

总之，大数据的特征包括数据体量巨大、数据类型多样、速度快、时效性高、价值密度低以及预测和决策支持。正确理解这些特征对于应用大数据技术非常重要。

五、如何理解新媒体技术的特征？

如何理解新媒体技术的特征？

我是这样理解的，与大家共勉吧！

现在的新媒体技术至少有一下几个特征:

（一）数字化。新媒体传送或传出都靠数字来运作的，数字媒体技术是一种开放式平台，主要包含场景设计、角色形象设计、游戏程序设计、多媒体后期处理、人机交互等技术，处处都是靠数字来造成的。

（二）智能化。云计算的快速发展，使新媒体对数据可以随时随地进行自动处理。通过智能化对新媒体的作用，能够把用户的需求更加精准定位，也能自觉地全面了解用户情况，以提高新媒体内容质量和传播效力。

（三）多样化。随着新媒体的发展，实施技术也多样化了。如出现动画视听、人物语言视听、文字语言视听等方面技术作用，用各种方式使传播的内容更加海量化、多样化，受众面的影响面和覆盖面更加广泛。

（四）虚拟化。它是以个性化、开放互动互动性、超越时空为特征的虚拟技术，也以网络、微信、QQ、微博等为代表的虚拟技术作用的主要载体。虚拟化技术的作用，对人们的学习知识、智力发展等方面起到了很大的作用，但也是一把“双刃剑”，也会弱化人们的自我约束意识，导致网络也出现了各式各样人和事问题和负面。

六、如何理解管理的本质特征？

管理的基本特征

（1）管理的二重性：生产过程包括物质资料的生产和生产关系的再生产，因此对生产过程的管理存在两重性：与生产力相联系的自然属性，与生产关系相联系的社会属性。

（2）管理的科学性与艺术性：管理是由一系列概念、原理、原则和方法构成的知识体系，反映了管理活动的科学性。艺术性就是强调管理的实践性，没有实践，也就无所谓艺术。

（3）管理的普遍性与目的性：管理普遍存在于各种活动之中，这就决定了管理的普遍性。管理是人类一项有意识、有目的的协作活动，是为实现组织既定的目标而进行的，这就是管理的目的性。

七、如何理解小说的基本特征？

小说是一种以人物形象的创造为中心的叙事性文学样式，人物、情节和环境是小说的三要素。

小说是通过塑造人物、叙述故事、描写环境来反映生活、表达思想的一种文学体裁。小说是作者对社会生活进行艺术概括，通过叙述人的语言来描绘生活事件，塑造人物形象，展开作品主题，表达作者思想感情，从而艺术的反映和表现社会生活的一种文学体裁。

八、如何理解刑法的本质特征和法律特征？

刑事法是与民事法，行政法相对应的概念，指以犯罪为规制对象，围绕犯罪的侦查、认定与刑罚的裁量、执行及其程序的法律规范总和。

凡与刑事有关的一切法律，均可称之为刑事法。这个意义上的刑事法，包括刑法、刑事诉讼法、监狱法等，被称为全体刑法。刑事法的特点是与犯罪相关，在这个意义上，刑事法可以说是犯罪规制法，从而区别于民事法和行政法。

在刑事法中，刑法居于核心地位，是主法，是实体法，又称为本体刑法。

其中，主法是与助法相对而言的，助法是指从属性法律或者辅助性法律，程序法往往被认为是助法，而主法是指规定权利义务之实体内容的法律，实体法往往被认为是主法。刑法作为刑事法，与犯罪和刑罚具有密切联系，可以说是刑事基本法。

九、大数据时代如何理解“大数据”？

数据就像是工业时代的石油和电力一样重要。

第一：大数据的来源。要想了解大数据，首先就要从数据的采集环节开始，也就是大数据是怎么产生的。当前，大数据的采集渠道主要有三个，分别是物联网、互联网系统（Web系统、App等）和传统信息系统（ERP等），其中物联网是数据的主要来源，占到了数据量的百分之九十。

第二：大数据的价值。了解大数据的价值是认知大数据技术体系的关键，而大数据的价值就是围绕数据价值化展开的。当前，数据价值化主要以数据分析来完成，数据分析包括统计学分析方式和机器学习的分析方式。

第三：大数据的应用场景。大数据要想完成落地应用，一个核心在于要了解大数据的应用场景，大数据的应用场景非常广泛，简单的说，有数据的地方就有大数据的应用场景。大数据的应用通常以业务为基础进行展开，通过大数据完成决策的制定是当前场景大数据分析的重要目的之一。

十、如何理解数据收集？

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据和第二手数据。第一手数据主要指可直接获取的数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。