一、主数据目的？
主数据管理目的：
1、建立统一、集中、规范的主数据管理平台，提高数据质量。
2、通过主数据管理消除在信息系统间业务数据的差异和沟通过程的不畅，提高历史数据对比和数据决策分析的效率。
3、通过主数据管理最大限度体现企业信息数据的价值，是实现信息数据高端分析和利用的关键基础和保障。
4、通过主数据管理为各业务系统提供主要维度的数据源，实现对组织、人员、客户、供应商等领域的通用流程，保证数据的录入、检索和分析。
二、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。
三、数据预处理的目的？
数据预处理是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。
对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。
另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。
为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到错误纠正，重复数据的清除。
数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
数据变换通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
数据归约是数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间。
数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
四、数据情感分析的目的？
是识别和了解文本数据中的情感内容。数据情感分析是基于自然语言处理技术，通过计算机对文本数据进行语义理解和情感分析，从而获取文本数据中蕴含着的情感信息。数据情感分析可以用于许多不同领域，例如市场调研、舆情分析、品牌管理、客户服务等。通过了解文本中的情感内容，可以帮助企业了解消费者的需求和情感状态，制定更加适合市场的营销策略和提供更好的客户服务。同时，通过情感分析，还能判断消费者对于某种产品、服务或品牌的态度，从而为企业提供更加精准的决策支持。
五、tcp数据控制的目的？
TCP协议的主要功能如下：
1、慢启动：
每当建立一个TCP连接时或一个TCP连接发生超时重传后，该连接便进人慢启动阶段。进人慢启动后，TCP实体将拥塞窗口的大小初始化为一个报文段，即：cwnd=1。
此后，每收到一个报文段的确认（ACK），cwnd值加1，即拥塞窗口按指数增加。当cwnd值超过慢启动闽值（sshterhs）或发生报文段丢失重传时，慢启动阶段结束。前者进人拥塞避免阶段，后者重新进人慢启动阶段。
2、拥塞避免：
在慢启阶段，当cwnd值超过慢启动阐值（ssthresh）后，慢启动过程结束，TCP连接进入拥塞避免阶段。在拥塞避免阶段，每一次发送的cwnd个报文段被完全确认后，才将cwnd值加1。在此阶段，cwnd值线性增加。
3、快速速重传：
快速重传是对超时重传的改进。当源端收到对同一个报文的三个重复确认时，就确定一个报文段已经丢失，因此立刻重传丢失的报文段，而不必等到重传定时器（RTO）超时。以此减少不必要的等待时间。
4、快速恢复：
快速恢复是对丢失恢复机制的改进。在快速重传之后，不经过慢启动过程而直接进人拥塞避免阶段。
每当快速重传后，置sshtesrh=cwnd/2、ewnd=ssthresh+3。此后，每收到一个重复确认，将cwnd值加1，直至收到对丢失报文段和其后若干报文段的累积确认后，置cwnd=ssthesrh，进人拥塞避免阶段。
扩展资料：
TCP是一种面向广域网的通信协议，目的是在跨越多个网络通信时，为两个通信端点之间提供一条具有下列特点的通信方式：
1、基于流的方式；
2、面向连接；
3、可靠通信方式；
4、在网络状况不佳的时候尽量降低系统由于重传带来的带宽开销；
5、通信连接维护是面向通信的两个端点的，而不考虑中间网段和节点。
六、大数据审计的目的？
大数据审计的主要目的在于对数据进行深入、复杂和综合的分析，以便揭示问题的深度和提出建议的高度。这种审计方式充分利用内部和外部数据、财务和业务数据，构建了一个“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”的数字化审计模式。此外，大数据审计也关注数据的安全性和可靠性。在网络安全日益重要的今天，大数据审计对于保护数据安全和物联网建设具有至关重要的意义。同时，它还要确保大数据来源和数据质量的可靠性，包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性以及可解释性。总的来说，大数据审计的目的是通过深入的数据分析，提高审计效率，增强审计结果的准确性和可靠性，从而帮助组织或国家更好地管理资源，提高绩效，维护经济安全。
七、中庸应用的目的及意义？
中与庸及孔子的“中庸”思想
一。什么是中庸之道
（一）中与庸
什么是“中”？什么“庸”？什么是“中庸”？
“中”字的本义，有几种说法：像射箭中靶的形状；立木表测日影的正昃；像旗子，氏族首领立旗于中，以聚四方之人等。《说文》：“中，内也。从口、∣，上下通。
”这“中”字，相对于“外”来说是“内”，里面；在方位上，相对于四周来说是等距离的“中心”；在程度上，是相对于上等与下等的中等；在过程中，是相对于全程来说的“一半”；而相对于“偏”来说，那就是“正”，不偏不倚。
我们今天讲的“中庸”之“中”，即是指适中，正当，恰如其分、不偏不倚、无过无不及的标准。
“庸”字的本义，也是众说纷纭。有人说是大钟，通“镛”；有人说是城，通“墉”；有人说是劳义，通“佣”；有人说是功义，以钟记功等。
“中庸”之“庸”有三个意思：第一，何晏讲是“常”，程子讲“不易之谓庸”，即恒常而不易之理，变中不改变的道理；
第二，朱子讲是“平常”，即平凡、平常之德，徐复观讲是每个人所应实践、所能实现的行为；
第三，《说文》：“庸，用也。”就是运用。郑玄讲，《中庸》这篇文章，是记中和之用的。
（二）孔子论“中庸”
在孔子那里，“中庸”既是道德修养的境界，又是一般的思维方法论。
首先，我们看修养的境界。孔子说：“中庸之为德也，其至矣乎！民鲜久矣。”“中庸”是道德修养的最高境界，一般人很难达到。
孔子称赞“中行”之士。“子曰：不得中行而与之，必也狂狷乎！狂者进取，狷者有所不为也。”
狂者一意向前，是豪迈慷慨之士，心地坦然。狷者毫不苟取，不要不义之财，个性独立又有修养。孔子说，实在是找不到言行合乎中道的人交朋友，那一定要交狂狷之士做朋友呀！
进取的狂者与有操守的狷者都很不错，但还不是第一等人，第一等人是综合了两者之优长的中行之士。孔子的弟子说孔子“温而厉，威而不猛，恭而安”，这是性情上的中道，也是修养的境界。
“中庸”之道不是不要原则，不是迎合所有的人，那是滑头主义的“乡愿”。孔子批评这种无原则的滑头主义，说：“乡愿，德之贼也。”有人说儒家、孔子及其道德论是“乡愿”，说“中庸”之道是折中主义、苟且偷生，当然是毫无根据的说法。
其次，我们再看一般方法论。孔子的“中庸”又是普遍的方法学。
《礼记·中庸》引孔子的话说：“君子中庸，小人反中庸。君子之中庸也，君子而时中。”这里提出了“时中”的问题。孔子是“圣之时者”，最有时间意识，不舍昼夜，自强不息。
“时中”的意思是随时制宜，随时符合标准。如果一定时空条件下的“礼”是标准与原则的话，“时中”的要求是指人的行为与时代的要求相符合。“立于礼”，符合礼，不是机械地拘执僵死的教条、规范。
孔子有“叩其两端而竭焉”的方法，即不断地从两个不同的方面、端点（如阴阳、强弱、大小）去叩问，去启发，去思考并解决问题。他又提倡“执其两端，用其中于民”，即“执两用中”，在两个极端之间找到动态统一平衡的契机，具体分析，灵活处理，辩证综合。
《中庸》的思想要点
我们通过细读原文来把握《中庸》的几个要点。古书要诵读，不能只是看。读书出声，抑扬顿挫，朗朗上口，读出其韵味与真意。读书百遍，其意自现。
（一）性、道、教的关系与“致中和”
《中庸》开宗明义指出：“天命之谓性，率性之谓道，修道之谓教。”这是全书的纲。意思是说，上天所赋予人的叫做“本性”，遵循着本性而行即是“正道”，使人能依其本性而行，让一切事合于正道，便叫做“教化”。
“率性之谓道”，“率”音“帅”，是循的意思，率性是循其性，而不是任性。一切人物都是自然地循当行之法则而活动，循其性而行，便是道。一切物的存在与活动，都是道的显现。
如就人来说，人循天命之性而行，所表现出来的便是道。如面对父母，便表现孝。人因为气质的障蔽，不能循道而行，所以须要先明道，才能行道，而使人能明道的，便是教化的作用。一般人要通过修道明善的工夫，才能使本有之性表现出来。
“喜怒哀乐之未发，谓之中；发而皆中节，谓之和。中也者，天下之大本也；和也者，天下之达道也。致中和，天地位焉，万物育焉。”“中节”的“中”念“众”，符合的意思，“节”即法度。
情感未发之前，心寂然不动，没有过与不及的弊病，这种状态叫“中”。“中”是道之体，是性之德。如果情感抒发出来能合乎节度，恰到好处，无所乖戾，自然而然，这就叫做“和”。
“和”是道之用，是情之德。“中”是天下事物的大本，“和”则是天下可以通行的大道，谓之“达道”。君子的省察工夫达到尽善尽美的“中和”之境界，那么，天地安于其所，运行不息，万物各遂其性，生生不已。
（二）修身的五达道与三达德
《中庸》指出：“故君子不可以不修身；思修身，不可以不事亲；思事亲，不可以不知人；思知人，不可以不知天。”这是说，治国君子不可不讲修身；想修身，不可不侍奉双亲；要侍奉双亲，不可不懂尊贤爱人；要懂尊贤爱人，不可不懂天理。
本书托孔子之言，指出五伦为五达道，即人人共由之路，普遍之道；智慧、仁爱、勇敢为三达德，即实践五条大路的三种方法。
“天下之达道五，所以行之者三。曰：君臣也，父子也，夫妇也，昆弟也，朋友之交也，五者天下之达道也。知（智）、仁、勇三者，天下之达德也，所以行之者一也。”通过五伦关系的实践过程来修身，也即是通过日常生活来修养自己。
（三）贯通“天道”与“人道”的“诚”，及“诚”与“明”
关于天与人、天道与人道的关系，《中庸》是以“诚”为枢纽来讨论的。“诚”是《中庸》的最高范畴。“诚”的本意是真实无妄，这是上天的本然的属性，是天之所以为天的根本道理。“诚者，天之道也；诚之者，人之道也。诚者不勉而中，不思而得，从容中道，圣人也。诚之者，择善而固执之者也。
”天道公而无私，所以是诚。“诚之者”，是使之诚的意思。圣人不待思勉而自然地合于中道，是从天性来的。普通人则有气质上的蔽障，不能直接顺遂地尽天命之性，所以要通过后天修养的工夫，使本具的善性呈现出来。这是经由求诚而最后达到诚的境界的过程。
求诚的工夫是：“博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之。”这是五种方法。广博地学习，详细地求教，谨慎地思考，缜密地辨析，切实地践行，这“五之”里面就包含有科学精神。
《中庸》认为，由至诚而后明善，是圣人的自然天性；而贤人则通过学习、修养的工夫，由明德而后至诚。由诚而明，由明而诚，目的是一样的，可以互补。
（四）成己与成物，极高明而道中庸
《中庸》曰：“诚者自成也；而道自道也。诚者物之终始，不诚无物。是故君子诚之为贵。诚者非自成己而已也，所以成物也。成己，仁也。成物，知（智）也。性之德也，合外内之道也，故时措之宜也。”这里是讲人道。
意思是说：诚是自己所以能实现、完成、成就自己，而道是人所当自行之路。诚是使物成其始终的生生之道，没有诚也就没有万物了。
所以君子把诚当作最宝贵的东西。诚一旦在自己心中呈现，就会要求成就自己以外的一切人、一切物。当人的本性呈现，即仁心呈现时，就从形躯、利欲、计较中超脱出来，要求向外通，推己及物，成就他人、他物。
仁与智，是人性本有的，扩充出来，成己成物，即是兼物我，合外内。人之本性圆满实现，无所不通，举措无有不宜。
凡俗生活中有高明的境界。《中庸》提出了“尊德性”与“道问学”的统一、平凡与伟大的统一：“故君子尊德性而道问学，致广大而尽精微，极高明而道中庸，温故而知新，敦厚以崇礼。”
二。意义
既保护、珍视、养育、扩充固有的善性仁德，而又重视后天的学习、修养；既有远大的目标，而又脚踏实地，不脱离凡俗的生活世界，在平凡的日常生活中，在尽伦尽职的过程中追求真善美的合一之境，实现崇高。高明的境界离不开凡俗的生活，就在凡俗的生活中实现。
八、体育活动的应用目的？
社区体育活动的目的：
1、帮助人们健身，促使体格健壮，体态优美，形成并保持各种良好的身体技能，增强体力；保持头脑清醒，思维敏捷，利于提高人们的学习、工作、生产效率和生活质里。
2、促进人们健心，调节与消除各种不良情绪，促进人际交往。增进彼此了解与友谊，使人们精神更美好，生活更快乐。
3、丰富社区文化生活，提高人们体育文化素质，利于移风易俗，建立健康的生活方式，促进精神文明建设。
九、霍尔效应及其应用的目的？
在现代汽车上广泛应用的霍尔器件有：在分电器上作信号传感器、ABS系统中的速度传感器、汽车速度表和里程表、液体物理量检测器等。
2/3
用作汽车开关电路上的功率霍尔电路，具有抑制电磁干扰的作用。轿车的自动化程度越高，微电子电路越多，就越怕电磁干扰。
3/3
而在汽车上有许多灯具和电器件，尤其是功率较大的前照灯、空调电机和雨刮器电机在开关时会产生浪涌电流，使机械式开关触点产生电弧，产生较大的电磁干扰信号。采用功率霍尔开关电路可以减小这些现象。
十、大数据的重组数据应用例子？
大数据影响到几乎所有行业和任何规模的组织，从政府和银行机构到零售商。
比如制造业借助大数据的力量，行业可以转向预测性制造，从而提高质量和产量，并最大限度地减少浪费和停机时间。大数据分析可以跟踪流程和产品缺陷、规划供应链、预测产量、增加能源消耗以及支持制造的大规模定制。
或者零售零售业很大程度上依赖于客户关系的建立。零售商需要他们的客户、最有效的处理交易的方式，最战略性的方式，以恢复失效的业务，而大数据为此提供了最佳解决方案。起源于金融领域，使用大量数据进行客户画像、支出预测和风险管理成为零售行业必不可少
