一、据有哪些组词？

数据库、证据、收据、数据、拮据、给据、票据、借据、根据、论据、进退失据、引经据典、据悉、据说、井冈山革命根据地、单据、根据地、依据、不足为据、据理力争、占据、据为己有

二、论据有哪些？

论据有事实论据和道理论据。事实论据包括事例、史实、数据。道理论据包括道理、格言、名人名言、俗语、公理。

事实论据的作用：用在开头引出中心论点；充当文中论点的论据，增强说服力；增添文章的趣味性，吸引读者。用在中间主要证明本段的分论点。道理论据的作用是引用名人名言的作用做道理论据，增强文章的说服力，更好地证明作者的观点。

选取事实论据的原则

1、注意论据的典型性

事实论据包括各方面的事例、史实以及统计数据等，只有典型的、有代表性的论据才能有说服力。切忌以偏概全，顾此失彼。只选取身边琐事作为论据，如论述“近墨者黑”这个观点时，用“我邻友某某锒铛入狱……”这样的事例，往往难以令人置信，缺乏说服力，论辩性不强。

2、注意论据的确切性

事实论据要让人相信，其材料必须准确真实，切忌张冠李戴甚至胡编乱造。不少人因为材料记忆不准确，又懒得再去核实，就凭着记忆作文，结果把爱迪生发明电灯的事安到了爱因斯坦身上，把居里夫人淡泊名利拿给孩子玩的奖章说成是金表。

三、单据有哪些？

价格类包括商业发票，领式发票等

合同类包括采购合同，销售类合同等

运输类包括海运，空远，铁路以及联运单据

报关类包括提单，报关单，报检单等

四、清关单据有哪些?/结汇单据有哪些？

来我给您们总结一下：

1、结汇单据有报关单，核销单，结汇退税申请单

2、清关单据：

提单、发票、装箱单、（特殊需要：进口许可证，原产地证，手册等）、报关单、检验检疫申请单。

呵呵

五、后台应用数据有哪些

后台应用数据有哪些

当谈到后台应用数据时，我们通常指的是在互联网应用程序后端处理的各种数据类型和数据集合。这些数据对于应用程序的正常运行和用户体验至关重要。在本文中，我们将探讨在后台应用中常见的数据类型以及它们的重要性。

用户数据

用户数据是后台应用中最常见和关键的数据之一。它包括用户的个人信息，如用户名、密码、电子邮件地址、个人资料等。这些数据对于识别和验证用户身份至关重要，同时也用于提供个性化的用户体验。

日志数据

日志数据记录了应用程序的各种活动和事件。这些数据对于监控应用程序的运行状况、分析问题和优化性能非常重要。日志数据可以包括错误日志、访问日志、性能日志等。

交易数据

对于涉及交易的应用程序，交易数据是不可或缺的。这包括用户的购买记录、交易金额、付款方式等信息。保护交易数据的安全性对于维护用户信任至关重要。

配置数据

配置数据用于存储应用程序的各种设置和参数。这些数据包括数据库连接信息、API密钥、通知设置等。配置数据的正确管理可以简化应用程序的部署和维护。

分析数据

分析数据用于记录应用程序的使用情况和性能数据。这些数据对于了解用户行为、优化用户体验和制定业务策略至关重要。分析数据可以包括用户访问量、页面浏览次数、转化率等。

安全数据

安全数据用于记录应用程序的安全事件和安全策略。这些数据包括入侵检测日志、安全漏洞报告、权限变更记录等。保护安全数据的完整性和可用性对于应对安全威胁至关重要。

存储数据

存储数据用于存储应用程序产生的大量数据。这包括用户上传的文件、多媒体内容、日常业务数据等。有效管理存储数据可以提高数据访问速度和降低存储成本。

通知数据

通知数据用于向用户发送提醒、通知和消息。这包括电子邮件通知、短信通知、推送通知等。及时有效的通知可以提高用户参与度和用户满意度。

总结

在后台应用中，以上提到的各种数据类型都扮演着重要的角色。通过有效管理和利用这些数据，可以提升应用程序的功能性、性能和用户体验。因此，了解并充分利用后台应用数据对于开发和维护优秀的应用程序至关重要。

六、大数据有哪些优势

大数据技术是当今信息时代的一种重要技术手段，它以其强大的数据处理能力和广泛的应用领域受到越来越多企业的青睐和重视。大数据技术不仅可以帮助企业更好地管理和利用自身数据资源，还可以为企业提供更深层次的数据分析和决策支持。接下来，我们将探讨大数据技术在企业应用中的优势以及带来的价值。

1. 数据的全面性

大数据技术能够处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，实现多源数据的整合分析，帮助企业全面了解业务状况和市场趋势。

2. 快速处理能力

大数据技术采用分布式计算和存储架构，能够快速处理海量数据，实现实时计算和分析，帮助企业及时发现问题并做出相应调整。

3. 更准确的决策支持

通过大数据技术的数据分析和挖掘，企业可以获取更准确的市场预测和商业洞察，为决策者提供更科学、更可靠的决策依据。

4. 成本效益

大数据技术可以帮助企业更好地管理数据成本，避免资源浪费，提高数据利用率，从而降低企业的运营成本。

5. 创新能力

大数据技术可以帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业创新提供有力支持，帮助企业在激烈的市场竞争中保持竞争优势。

6. 个性化服务

通过大数据技术，企业可以更好地了解客户需求和行为习惯，为客户提供个性化定制的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。

7. 数据安全性

大数据技术可以帮助企业建立完善的数据安全体系，加强数据的保护和隐私安全，确保企业数据不受未经授权的访问和篡改。

8. 智能决策

大数据技术结合人工智能和机器学习等技术，可以实现智能化的数据分析和决策支持，帮助企业提升管理水平和决策效率。

9. 市场竞争力

借助大数据技术，企业可以更好地了解市场和竞争对手，制定适应市场变化的策略，提高企业的市场竞争力和盈利能力。

10. 风险控制

大数据技术可以帮助企业及时发现和预警潜在风险，建立风险管理模型，实现精准的风险控制，保障企业的稳定发展。

总的来说，大数据技术具有多方面的优势和价值，可以帮助企业更好地应对市场挑战，提升企业业务水平和竞争力。因此，企业在发展的过程中应加大对大数据技术的应用和投入，充分利用大数据技术带来的种种好处，实现持续发展和创新。

七、大数据有哪些平台

随着互联网技术的日新月异发展，大数据已成为当今信息时代的核心。大数据分析平台的出现和广泛应用，为企业、政府和个人带来了前所未有的机遇和挑战。那么，大数据有哪些平台？本文将为您介绍几种主流的大数据分析平台，帮助您更好地了解和选择适合自己需求的平台。

1. Hadoop

Hadoop是由Apache基金会开发的一个开源的大数据处理框架。它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。Hadoop的优点是能够处理海量数据的存储和计算，并且具有良好的可扩展性和容错能力。

2. Spark

Spark是另一个流行的大数据处理平台，它强调内存计算和多种数据处理方式。相比于Hadoop的磁盘IO操作，Spark的内存计算能够大幅提升数据处理速度，适用于实时数据处理和机器学习等场景。

3. Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，也可用于大数据分析。它支持实时搜索和分析功能，能够快速查询和分析大规模数据集，广泛应用于日志分析、企业搜索等领域。

4. ClickHouse

ClickHouse是一个用于在线分析处理（OLAP）的开源列式数据库管理系统。它具有高性能、低延迟的特点，适合于复杂的数据分析和报表生成任务。

5. Splunk

Splunk是一款主流的日志管理和数据分析平台，具有强大的实时监控和可视化功能。通过Splunk，用户能够快速搜索、分析和可视化各种数据，帮助发现潜在问题和优化业务流程。

6. Tableau

Tableau是一款流行的商业智能工具，用于数据可视化和分析。它能够将复杂的数据转化为直观的图表和仪表板，帮助用户快速理解数据，发现趋势和洞察。

7. TensorFlow

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，可用于大数据分析和深度学习任务。它支持各种神经网络模型和算法，具有高度灵活性和可扩展性，被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

8. Databricks

Databricks是一家提供基于Spark的云端数据处理服务的公司，旨在简化大数据处理和机器学习任务。通过Databricks平台，用户可以使用Spark进行数据处理和建模，快速部署和管理数据处理流程。

9. Druid

Druid是一个快速、分布式的列式存储系统，适用于实时数据分析和快速查询。它能够支持大规模数据集的快速聚合和查询操作，为用户提供实时的数据分析和洞察。

以上是一些当前比较流行的大数据分析平台，每种平台都有其独特的优势和适用场景。在选择大数据平台时，建议根据实际需求和业务场景，综合考虑平台的性能、功能、易用性和成本等因素，选择最适合自己的平台进行数据分析和处理。

希望本文对您在了解和选择大数据平台时有所帮助。如有任何疑问或意见，欢迎在下方留言与我们交流讨论。

八、大数据有哪些岗位

大数据有哪些岗位

在当今信息化时代，大数据已成为各行各业不可或缺的一部分。随着数据量不断增长，大数据处理与分析的需求也日益增加，因此涌现了许多与大数据相关的岗位。究竟大数据领域有哪些岗位？本文将为您详细介绍。

大数据工程师

大数据工程师是负责构建和维护大数据体系架构的专业人员。他们需要具备扎实的编程能力、数据处理技能和系统管理经验，能够设计并搭建高效的数据处理系统，保障数据的安全和稳定运行。

数据科学家

数据科学家是利用统计学、机器学习等方法，从大数据中挖掘出有价值的信息并提出可行建议的专业人才。他们需要具备数据分析和挖掘的能力，同时能够将分析结果转化为业务洞察。

数据分析师

数据分析师是负责对数据进行分析和解读的专业人员，能够根据需求进行数据建模、分析和报告撰写。他们需要具备良好的数据分析能力和沟通表达能力，为企业决策提供支持。

数据工程师

数据工程师通常负责数据的采集、清洗、转化和存储等工作，保障数据的质量和可靠性。他们需要熟悉数据处理工具和技术，并能够优化数据流程，提高数据处理效率。

商业智能分析师

商业智能分析师通过对数据进行深入的分析，为企业提供商业智能和战略建议，帮助企业制定决策和优化业务流程。他们需要具备商业洞察力和数据分析能力，能够将数据转化为商业价值。

数据产品经理

数据产品经理负责基于数据分析和市场需求，规划和设计数据产品功能和特性，推动数据产品的开发和优化。他们需要了解市场和用户需求，协调各个岗位合作，实现数据产品的商业目标。

数据架构师

数据架构师负责设计和管理数据架构，确保数据的存储、处理和访问具有高效性和可扩展性。他们需要熟悉数据库技术和架构设计原则，能够为企业提供稳定可靠的数据基础设施。

数据治理专家

数据治理专家负责制定数据治理策略和规范，管理数据质量和安全，确保数据合规性和可信度。他们需要了解数据管理标准和法规法律，协调各部门合作，保障数据的有效管理和使用。

机器学习工程师

机器学习工程师是利用机器学习算法对数据进行建模和预测的专业人员，能够开发和优化机器学习模型，为业务提供智能化的解决方案。他们需要具备机器学习和编程技能，能够独立完成模型的开发和部署。

总的来说，在大数据领域涉及的岗位众多且多样，每个岗位都具有自己的专业要求和职责范围，但都围绕着数据的采集、处理、分析和应用展开。随着大数据技术的不断发展和普及，大数据相关岗位的需求也将持续增长，为从业者提供了广阔的发展空间。

如果您对大数据领域的岗位感兴趣，不妨深入了解各个岗位的职责和技能要求，选择适合自己发展的方向，并通过不断学习和实践提升自己的能力，抓住大数据领域的机遇，实现个人职业发展的远大目标。

九、大数据有哪些工作

大数据有哪些工作

随着科技的不断发展和信息化时代的到来，大数据已经成为当今社会中一个备受关注的话题。越来越多的企业开始意识到数据的重要性，纷纷投入到大数据分析的领域中。那么，大数据领域到底有哪些工作呢？在这篇文章中，我们将一一介绍。

数据分析师

作为大数据领域中最常见的工作岗位之一，数据分析师负责收集、处理和分析海量数据，为企业决策提供支持和参考。他们需要具备扎实的数理统计知识，熟练运用数据分析工具，能够从数据中挖掘出有价值的信息，并为企业提供决策建议。

数据工程师

与数据分析师不同，数据工程师更注重数据的建模和处理过程。他们负责设计和维护数据系统，保证数据的准确性和完整性。数据工程师需要精通各种数据处理工具和技术，能够构建高效的数据处理流程，保证数据的高可用性和安全性。

机器学习工程师

随着人工智能技术的快速发展，机器学习工程师成为大数据领域中的热门职业之一。他们运用机器学习算法和模型，训练机器实现自动化学习和预测。机器学习工程师需要具备扎实的数学基础和编程能力，能够将算法应用到实际的业务场景中。

数据科学家

数据科学家是大数据领域中的高级职位，他们需要兼具数据分析、数据挖掘和业务洞察能力。数据科学家通过深度分析数据，发现数据之间的关联性和规律性，为企业决策提供更深层次的见解和建议。

数据可视化专家

作为大数据分析结果的展示者，数据可视化专家负责将庞大的数据转化为直观、易懂的图表和报告。他们需要具备良好的美学和设计能力，能够将数据以图表、地图等形式展现出来，帮助企业更好地理解和利用数据。

总结

大数据领域涵盖了众多不同类型的工作岗位，从数据分析师到数据科学家，每个岗位都有其独特的职责和要求。无论你是对数据充满热情的初学者，还是已经在大数据领域工作多年的专业人士，都可以在这个充满机遇和挑战的领域中找到适合自己的职业发展道路。

十、船舶设计需要掌握哪些知识？

高级船员需要最低中专学校2年的学习，然后参加海事局统考，其间要学习gmdss，雷达两证，高级消防等等证书

这样需要考下列证书：

1、三副、或三管轮证书

2、专业证书：其中有好多小项，就以三副来说，要精通急救、精通艇筏、基本安全、雷达标绘、雷达模拟6个项目。这个都要考的。

3、服务簿，这个不用考，这个就像身份证，船员都要有。

4、海员证，不用考。

5、健康证。不用考

6、护照。大公司会有。

7、接种证明。不用考

当然有的特种船舶还要特殊证书。不过上面7个证书一般都会用到。