统计学产生的根本目的是（？

一、统计学产生的根本目的是（？

统计的目的：借助统计指标的结果，分析趋势，找出变化规律和特征，作出有利于发展的决策。

统计包括三个含义：统计工作、统计资料和统计科学。统计工作、统计资料、统计科学三者之间的关系是：统计工作的成果是统计资料，统计资料和统计科学的基础是统计工作，统计科学既是统计工作经验的理论概括，又是指导统计工作的原理、原则和方法。

在实际应用中，人们对统计一词的理解一般有三种涵义：统计工作、统计资料和统计科学：

（1）统计工作。指利用科学的方法搜集、整理和分析和提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称，是统计的基础。也称统计实践，或统计活动，是在一定统计理论指导下，采用科学的方法，搜集、整理、分析统计资料的一系列活动过程。

（2）统计资料。指通过统计工作取得的、用来反映社会经济现象的数据资料的总称。统计工作所取得的各项数字资料及有关文字资料，一般反映在统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编和统计分析报告中。

（3）统计科学。也称统计学，是统计工作经验的总结和理论概括，是系统化的知识体系。指研究如何搜集、整理和分析统计资料的理论与方法。

二、大数据产生的数据基础？

1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

三、市场调查的目的是怎么产生的？

‍‍市场调查的意义在于通过有目的地、有系统地搜集、记录、整理有关市场营销信息和资料，分析市场情况，了解市场的现状及其发展趋势，为市场预测和营销决策提供客观的、正确的资料。包括市场环境调查、市场状况调查、销售可能性调查，还可对消费者及消费需求、企业产品、产品价格、影响销售的社会和自然因素、销售渠道等开展调查。市场调查的内容涉及到市场营销活动的整个过程，主要包括有：市场环境的调查市场环境调查主要包括经济环境、政治环境、社会文化环境、科学环境和自然地理环境等。具体的调查内容可以是市场的购买力水平，经济结构，国家的方针，政策和法律法规，风俗习惯，科学发展动态，气候等各种影响市场营销的因素。

四、NAT技术产生的目的描述准确的是？

NAT（Network Address Translation），即网络地址转换技术。NAT技术产生的目的主要是解决IPv4地址不足的问题，同时还能有效的避免来自网络外部的攻击，隐藏并保护网络内部的计算机。

五、数据产生的背景？

大数据产生的背景：

1、随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。

2、互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。

3、大数据是一次对国家宏观调控、商业战略决策、服务业务和管理方式以及每个人的生活都具有重大影响的一次数据技术革命。大数据的应用与推广将给市场带来千万亿美元收益的机遇，称为数据带来的又一次工业革命。

4、随着高速发展的信息技术，不断扩张的数据库容量，互联网作为信息传播和再生的平台，“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象不绝于耳，海量的数据信息使得人们难以做出快速的抉择。

5、信息冗余、信息真假、信息安全、信息处理、信息统一等问题也随着大数据给人们带来价值的同时也造成了一系列的问题。人们不仅希望能够从大数据中提取出有价值的信息，更希望发现能够有效支持生产生活中需要决策的更深层次的规律。

6、在现实情况的背景下，人们意识到需要有效地解决海量数据的利用问题具有研究价值和经济利益。面向大数据的数据挖掘的特有两个最重要的任务。一是实时性，如此海量的数据规模需要实时分析并迅速反馈结果。二是准确性，需要我们从海量的数据中精准提取出隐含在其中的用户需要的有价值信息，再将挖掘所得到的信息转化成有组织的知识以模型等方式表示出来，从而将分析模型应用到现实生活中提高生产效率、优化营销方案等。

六、苹果系统数据是怎么产生的？

系统数据就是指操作系统和系统自带的程序。大部分app涉及隐私的数据都会留在iPhone，包括iCloud数据，都是iPhone自动加密数据发送到iCloud云端，你们的所有app的缓存隐私数据都会显示在这内存里，一般手机都会有系统数据，像cpu

七、大数据是什么，大数据是如何产生的？

概念产生：“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》 尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。3.大数据的特点：数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

八、主动式收集数据是如何产生数据的？

从数据库技术诞生以来，产生数据的方式主要有3种。

(1) 被动式生成数据

数据库技术使得数据的保存和管理变得简单，业务系统在运行时产生的数据可以直接保存到数据库中，数据随业务系统运行而产生，因此该阶段所产生的数据是被动的。

(2) 主动式生成数据

物联网的诞生，使得移动互联网的发展大大地加速了数据的产生几率。例如，人们可以通过手机等移动终端，随时随地产生数据。用户数据不但大量增加，同时用户还主动提交了自己的行为，如实时发送照片、邮件和其他信息，使之进入了社交移动时代。大量移动终端设备的出现，使用户不仅主动提交自己的行为，还和自己的社交圈进行了实时互动，因此数据大量地产生出来，且具有极其强烈的传播性。显然如此生成的数据是主动的。

(3) 感知式生成数据

物联网的发展使得数据生成方式得以彻底的改变。如遍布在城市各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集并生成数据。

九、雅典教育目的产生的原因？

雅典工商业的迅猛发展给国家创造了大量的财富，促进了科学技术和文化艺术的发展和繁荣，也加速了奴隶主阶级内部的分化，经济势力不断壮大的工商业奴隶主贵族与传统农业奴隶主贵族的矛盾非常激烈，他们都力图争取自由民的支持，这对雅典的教育产生了重要的影响。

和斯巴达一样，雅典统治者同样也高度重视对年轻一代的教育，“把教育儿童当做国家和每个做父亲的职责，但它并不干预整个教育的细节，也不对教育进行绝对地控制。”在雅典，既有国家设立的学校，也有私人创办的学校

雅典教育，雅典是约公元前8世纪建立的古希腊奴隶制城邦。公元前5世纪初成为全希腊最繁荣富强的国家。雅典的教育强调通过身体、道德、智力和审美等方面的训练，把受教育者培养成具有健美体格、高尚情操、广泛文化素养和智力发展、有多方面兴趣、能言善辩，即“身心既美且善”的公民。

十、定义数据标准的目的？

数据标准是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。简述之，即数据标准（Data Standards）是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。

用通俗一点的话来讲，我们需要在组织内定义一套关于数据的规范，好让我们都能理解这些数据的含义。比如在银行业，对于“客户”这个字段，往往不同部门的理解都会出现偏差，可能客户部就认为“客户”就是办了他们银行的卡的人，而网银部认为是在他们的银行网站注册过、或者通过这个银行转账的人都属于客户。就这样没有统一标准的话，不仅增加沟通成本，而且项目实施、交付、信息共享、数据集成、协同工作往往会出现各种问题，这些花了大代价的数据就体现不出应有的价值。

而数据标准管理就是将这一套数据标准，通过各种管理活动，推动数据进行标准化的一个过程，是数据标准落地必不可少的过程。