条据的特点有哪些？

一、条据的特点有哪些？

条据的特点是：内容单一，叙事扼要，篇幅短小，格式简明，时间性强，应用范围。选B，时间性强。

二、凭证型条据的特点？

条据的特点在于一个“便”字：写起来简便，看起来方便。纸小而作用大，切莫小觑了便条字据。当前社会上很流行印有姓名、职称和通讯处的名片，随身携带。被访者不在的话，他就留下名片，或在名片上写些短话。收到名片的人，或回访，或通信，打电话，成了礼节性交往的惯例。

三、条据的特点是什么？

条据的特点在于一个“便”字：写起来简便，看起来方便。当前社会上很流行印有姓名、职称和通讯处的名片，随身携带。被访者不在的话，他就留下名片，或在名片上写些短话。收到名片的人，或回访，或通信，打电话，成了礼节性交往的惯例。

对外使用的条据，写对方单位名称要用全称。是物品要写明名称、规格、数量；是金钱要写明金额，必须用大写，以防涂改。数字前不留空白，数字后面要写量词，如“元”、“个”“双”、 “斤”等。条据中的文字如果确实需要改动，要在涂改处加盖印章，以示负责。

四、大数据金融理论意义？

近年来，我国对大数据发展出台了许多政策。为我国金融业数据治理提供新支持和新技术。我国促进大数据的发展政策的推行，大大加快大数据发展的速度。金融业因其在经济中的重要地位，更应关注大数据对金融业发展，以便能及时管控金融业的运行和监管金融风险，特别是对金融数据治理过程中，利用大数据及其技术，对金融海量数据进行分析﹑处理、挖掘，能及时发现分析处理过后的金融数据的线索和问题，有利于管控金融风险。基于上述认识，主要意义有下面几点：

（一）有利于金融数据整合，管控金融风险。

金融信息化可以对金融数据收集、汇总、处理、分析以及预警实施有序管理，以供金融研究机构以及监管部门使用。该系统的开发可以较好将金融数据分析、处理、挖掘的数据治理环节实现。金融研究机构及或监管部门和省级金融机构可以利用在该系统金融数据对目前金融运行情况及金融风险情况进行研判，及时依据研判结果监管金融业运行和管控金融风险，调整国家金融和货币政策，保证金融业稳健运行。

（二）有利于大数据运用，提高金融管理信息化水平。

在大数据背景下的互联网金融爆炸式发展，大数据技术与金融产业深度地融合，从而拓宽了金融业发展的时间和空间限制，有效地推进了金融数据的共享，提高了资源配置效率，推动了金融业管理信息化水平。

（三）有利于实施金融风险预测，加强金融业监管。

金融风险预测作为金融运行管控的重要环节，是整个金融管理的核心目的之一。金融研究机构或金融监管部门能实时监管金融数据，从而能及时研究金融业运行情况，有利于国家管理本国金融信息化水平。

五、中程理论的特点？

中程理论，一译“中型理论”，“中距理论”。一种社会学理论。美国社会学家默顿倡导，在《社会理论与社会结构》（1949）中提出。

强调社会学应研究有经验材料支持且范围有限的社会现象，目的在于对某一类范围有限的社会事件作出解释。对已有社会学理论的评价，是其立论基础。他认为社会上一般与综合的社会学理论（如帕森斯的社会学理论），因其研究和实证资料都不足，无法解释全部社会生活或社会现象，且难以成功地建立一种宏大的社会学理论体系。

六、脚本理论的特点？

脚本理论具有多个特点，首先是它关注个体与环境之间的相互作用，并强调个体在不断的交互中不断塑造自己的行为与认知。

其次，脚本理论强调人们在特定情境下会根据先前的经验和期望来选择行为，而这些期望和行为则被内化为心理脚本。

此外，脚本理论也强调了个体在社会情境中的角色扮演，并认为这种角色扮演对于认知、情感和行为都有着重要影响。因此，脚本理论深刻地揭示了人们的行为在社会互动中的复杂性和多样性。

七、归因理论的特点？

归因理论（Attribution theory），在日常的社会交往中，人们为了有效地控制和适应环境，往往对发生于周围环境中的各种社会行为有意识或无意识地做出一定的解释，即认知整体在认知过程中，根据他人某种特定的人格特征或某种行为特点推论出其他未知的特点，以寻求各种特点之间的因果关系。

归因理论由社会心理学家海德于1958年提出。归因是指人们对自己或他人的行为进行分析，推论出这些行为的原因的过程。归因方式影响到以后的行为方式和动机的强弱。

八、大数据的特点包括？

特征为：大量、高速、多样化、有价值、真实。

大量，指大数据量非常大。

高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。

多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。

有价值，指大数据的价值更多地体现在零散数据之间的关联上。

真实，指与传统的抽样调查相比，大数据反映的内容更加全面、真实。

九、物理大数据的特点？

基本特点为：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。

2、种类（Variety）：数据类型的多样性。

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度。

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

十、大数据制造的特点？

1、规模性

大数据的第一个特点就是“数量大”。大数据的数据量是惊人的，随着技术的发展，数据量开始爆发性增长，达到TB甚至PB级别。例如，淘宝网平常每天的商品交易数据约20TB（1TB=1024GB），全球最大设计平台Facebook的用户，每天产生的日志数据超过了300TB（日志数据是记录用户操作记录的，并非发帖内容）。

大数据如此庞大的数据量，是无法通过人工处理的。需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术来处理这些大数据。

2、多样性

大数据广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体上可以分为三类，分别是结构化数据、非结构化的数据、半结构化数据。

结构化数的特点是数据间因果关系强，比如息管理系统数据、医疗系统数据等；非结构化的数据的特点是数据间没有因果关系，比如音频、图片、视频等；半结构化数据的特点是数据间的因果关系弱。比如网页数据、邮件记录等。

3、高速性

大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。

实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。

4、价值性

价值性是大数据的核心特点。现实中大量的数据是无效或者低价值的，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据。比如，某宝电商平台每天产生的大量交易数据（大数据），通过一些算法可以分析出具有某些特征的人喜欢什么类型的商品，然后根据客户的特征，给其推荐TA喜欢的商品。