什么需要收集数据加以研究的问题？

一、什么需要收集数据加以研究的问题？

1.需求比较模糊

需求比较模糊，指该需求的表述不清晰。

举个通俗的例子，业主向物业反映天气太热希望电梯可以开空调，这就是一个典型的描述不清晰。

天气太热是一个非常模糊的概念，怎么样算天气热？

如果对天气热增加一个明确的定义，室温超过26度，就是一个清晰的描述。

当需求比较模糊时，仅依据现象无法判断需求的真实性、严重性和价值。

“数据分析”通过将描述模糊的现象数据化、图表化，直观具象地呈现出来了，帮助我们清晰地了解需求所表述的内容，做出合理的决策。

通过文章开头的案例来看下，“近日观察到该产品整体付费用户数呈现下滑趋势，希望通过一些产品动作来改变这个趋势”，这里对A产品付费下滑趋势就很模糊。

是1个2个还是几百个？

占比整个付费用户数多少？

是几天内下滑了还是1个月内下滑了？

是否是自然下滑趋势呢？

同比时间是否也呈现下滑趋势呢？

仅从下滑趋势的现象很难判断是否需要做相关的产品动作。

因为我们对下滑的数量、速度都非常模糊，就无法准确判断下滑的严重性，就没法决策需要做产品动作了。

二、空间向量研究距离问题三大公式？

空间向量的距离公式是AB的模的绝对值=根号[（x1-Y1）^2+（x2-Y2）^2]，空间中具有大小和方向的量叫做空间向量，向量的大小叫做向量的长度或模。

共线向量定理是两个空间向量a，b向量（b向量不等于0），a∥b的充要条件是存在唯一的实数λ，使a=λb。空间向量分解定理是如果三个向量a、b、c不共面，那么对空间任一向量p，存在一个唯一的有序实数组x，y，z，使p=xa+yb+zc。

三、数据研究是什么？

数据研究依赖两个因素：一是数据的广泛性和多样性；二是数据研究的共性。

现代社会的各行各业都充满了数据，这些数据的类型多种多样，不仅包括传统的结构化数据，也包括网页、文本、图像、视频、语音等非结构化数据。

数据研究本质上都是在解反问题，而且通常是随机模型的反问题，因此对它们的研究有很多共性。

例如，自然语言处理和生物大分子模型都用到隐马尔科夫过程和动态规划方法，其最根本的原因是它们处理的都是一维随机信号；

再如，图像处理和统计学习中都用到的正则化方法，也是处理反问题的数学模型中最常用的一种。

四、大数据研究对象？

大数据研究的对象是海量数据，从海量数据中提取重要的数据，对这些数据进行分析与挖掘加快业务发展。

五、modbus数据读取问题？

按照modbus协议规范进行数据解析就好了，modbus返回数据的一般格式，一字节的设备ID，一字节指令码，一字节数据长度，然后就是数据区，数据区字节数根据读取的寄存器数量不同，长度不同，最后两个字节是CRC16校验码。

比如你使用03码读取连续五个寄存器，返回的数据指令码就是03，数据区长度就是寄存器数量乘2，共计十个字节。对于数据解析，先要弄清前端设备寄存器变量类型，浮点数，长整数或者整数等，浮点数和长整数需要四字节，占用两个寄存器，需要讲两个寄存器的值转换为一个浮点数或长整数。

六、揭秘猪细菌：最新研究数据大揭秘

猪细菌最新数据

近年来，猪细菌引起了广泛关注。猪细菌，又称猪链球菌，是一种常见的猪只病原细菌，对猪类健康和养殖业产值造成了较大的威胁。针对这一问题，科研人员进行了最新的研究，通过对猪细菌的生态、毒力、耐药性等方面展开深入探究，不断揭示猪细菌的最新动态和变化趋势。

研究成果

通过对不同地区猪场的样本进行系统采集和分析，研究人员获得了一系列宝贵的数据。首先，他们发现猪细菌的分布呈现出一定的地域差异，一些地区的猪场普遍存在较高的感染率；其次，猪细菌的毒力表现出多样化和复杂化的趋势，不同菌株在对猪的影响程度上存在明显差异；此外，令人担忧的是，研究还揭示了猪细菌耐药性的增强，这给猪类养殖和食品安全带来了不小的挑战。

意义与展望

这些最新研究数据的揭示，不仅为猪类养殖管理提供了重要参考，也为猪细菌相关疾病的防控和治疗提供了科学依据。未来，需要更多的科研机构和相关部门加大对猪细菌的监测力度，及时掌握其变化规律；同时，也需要加强猪场卫生管理和用药合理化，减少猪细菌的扩散和耐药性的进一步提高。

感谢您阅读本篇文章，希望通过这篇文章能够让您更加了解猪细菌的最新研究数据，为相关行业从业者和广大猪农带来一些帮助。

七、品牌问题研究

品牌问题研究

品牌问题研究是现代市场营销中的重要领域。通过深入研究和了解消费者对品牌的认知和态度，企业可以更好地塑造自己的品牌形象，并制定有效的品牌策略。

品牌问题的研究主要关注以下几个方面：品牌认知、品牌意象、品牌忠诚度和品牌传达。

品牌认知

品牌认知是指消费者对品牌的认知程度和认知方式。这包括对品牌名称、标志、口号和产品特点的了解。企业需要关注消费者对品牌的知名度和知识水平，以及品牌与竞争对手之间的差距。

通过定量和定性的研究方法，可以评估消费者对品牌的认知水平，并根据研究结果调整品牌传播策略，提高品牌在消费者心中的认知度。

品牌意象

品牌意象是消费者对品牌的主观印象和联想。这些主观印象可以来自广告、产品体验、口碑传播等多个渠道。企业需要通过对消费者印象的研究，了解其对品牌的感受和态度，以及品牌形象在不同消费群体中的差异。

品牌意象的研究可以通过问卷调查、深度访谈和观察等研究方法进行。研究结果可以帮助企业更好地塑造品牌形象，提升品牌的吸引力和认同度。

品牌忠诚度

品牌忠诚度是指消费者对品牌的偏好程度和忠诚程度。忠诚度高的消费者更倾向于购买同一品牌的产品，并具有更高的推荐意愿。因此，提升品牌忠诚度对企业的长期发展至关重要。

品牌忠诚度的研究可以通过追踪消费者购买行为、分析顾客满意度和忠诚度的关系，以及比较不同消费者群体的忠诚度水平等方法进行。企业可以根据研究结果，开展针对性的营销活动，提高品牌忠诚度。

品牌传达

品牌传达是指企业如何将品牌形象和价值观传递给消费者的过程。企业需要通过有效的传播渠道和策略，将品牌的独特性和价值观传达给目标消费者群体。

品牌传达的研究可以通过对广告效果的评估、社交媒体传播的分析，以及品牌口碑的监测等方法进行。这些研究结果可以为企业提供宝贵的反馈信息，帮助企业优化品牌传播策略。

结论

品牌问题研究是现代营销中不可或缺的领域。通过深入研究和了解消费者对品牌的认知、品牌意象、品牌忠诚度和品牌传达等方面的态度和行为，企业可以更好地塑造品牌形象，提升品牌价值和市场竞争力。

在未来的市场环境中，品牌问题研究将继续发展和演变，以适应不断变化的消费者需求和新兴的市场趋势。

（本文仅为示例，有关“品牌问题研究”的具体内容可能需要深入研究和结合实际情况进行撰写。）

八、德育问题研究

德育问题研究：建立健全的教育体制塑造优秀公民

近年来，教育界对于德育问题的关注度逐渐增加。德育，作为教育的重要组成部分，对培养学生的思想道德品质、社会责任感起着至关重要的作用。然而，在现实中，存在着许多德育问题需要我们深入研究和解决。

德育的定义和目标

德育是指通过教育手段，培养学生的良好行为习惯、道德品质和社会价值观的过程。德育的目标是培养有道德、有智慧、有创新能力的公民，使他们能够为社会、为国家做出积极的贡献。

然而，实践中我们发现，德育工作面临着许多挑战和问题。其中，一个主要问题是缺乏系统性和持续性的德育活动。德育往往只在学校特定的时间段开展，而缺乏在课程和学校文化中的融入，使得德育教育难以得到有效的落实。此外，德育观念在不同教育阶段存在差异，导致教育过程中德育目标的不连贯性。

德育研究的重要意义

开展德育问题的研究具有重要的意义。首先，研究可以帮助我们深入了解德育工作的现状和存在的问题，为改进德育工作提供科学依据。其次，研究有助于推动德育理论的创新和发展，提高德育工作的科学性和针对性。此外，德育研究对于改善教育体制、推动教育改革也具有重要作用。

近年来，随着社会的变化，德育问题日益复杂。新的科技手段带来了新的道德问题，社会观念变化也对德育工作提出了新的挑战。因此，开展德育问题的研究显得尤为迫切和重要。

德育问题研究的方向和方法

在开展德育问题的研究时，我们可以从以下几个方面进行探索：

德育工作的现状和问题：通过调查研究，了解当前德育工作的实施情况、问题和不足之处。
德育目标和评价体系：研究德育目标的设置和评价体系的建立，促进德育工作的科学性和规范化。
德育与课程整合：探索德育与课程的有机结合，使德育教育融入学科教学和校园文化中。
德育与家庭教育：研究德育与家庭教育的互动关系，促进学校与家庭在德育教育中的合作。
德育教师的专业发展：关注德育教师的培养和专业发展，提高他们的教育素养和德育教育能力。

在研究方法上，我们可以采用实地调查、问卷调查、访谈等定性和定量的研究方法。此外，还可以借助大数据分析和教育技术手段，深入挖掘德育工作的问题和解决方案。

加强德育工作的建议

为了加强德育工作，我们可以从以下几个方面提出建议：

建立长效机制：制定相关政策，建立长效的德育机制，使德育成为学校教育的重要组成部分。
加强师资队伍建设：加大对德育教师的培训和支持力度，提高他们的教育水平和德育教育能力。
完善评价体系：建立科学的德育评价体系，全面评估学生的德育发展，推动德育教育的质量提升。
加强家校合作：积极推动学校与家庭的沟通和合作，共同培养学生的良好行为习惯和道德品质。
关注学生全面发展：注重学生的思想、品德和身心健康的全面发展，培养具有创新精神和社会责任感的优秀公民。

迎接新时代的德育工作将面临着许多新的挑战和困难，但也充满了希望和机遇。通过深入研究和积极探索，我们相信，能够建立起一套完善的德育体系，为培养优秀的公民做出重要贡献。

九、点云数据研究背景？

在工业界，利用激光雷达获取点云数据，很早就有应用了，如进行测高、遥感等。近几年的大规模发展得益于自动驾驶和机器人领域的火热，激光雷达成为重要的感知手段而得到人们关注，点云处理也成为热门。

十、大数据研究生？

本科阶段，开设大数据专业的广东高校有北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、、佛山科学技术学院、广东白云学院、肇庆学院、汕头大学、广东工业大学、广州大学、韩山师范学院、广东财经大学、广东技术师范学院、广东科技学院、广州商学院、北京理工大学珠海学院、广东技术师范学院天河学院、广州大学华软软件学院等。

大数据相关专业招收研究生的则有清华-伯克利深圳学院、中山大学（数据科学与计算机学院）等。