下面是小编整理的谁拒绝数据驱动文化？，本文共8篇，欢迎阅读分享，希望对大家有所帮助。
篇1：谁拒绝数据驱动文化？
从管理的角度看，基于数据制定决策更能保证成功，然而在企业，通常很难让企业接受这种数据驱动的文化。在每个企业，总有一些员工拥护转变，但也总有一些员工抵抗。为了将这些企业中的数据怀疑者转化过来，首先要了解成员为何会出现抵抗心理。
缺乏后续行动力的数据洞察，就像拥有一把钥匙但却不知道怎么用，结果是一文不值。一个好的数据专家能够识别出哪些员工乐意运用数据洞察拓展新的业务。这些员工这么做主要出于两个原因：提升自己潜在的绩效或眼前的绩效。对于数据洞察是否接受，任何企业都有四种类型的员工：第一类，高度重视，高绩效者；第二类，高度重视，低绩效者；第三类，低度重视，高绩效者；第四类，低度重视，低绩效者。
现在，凭直觉你可能认为第一类员工是最容易转化成拥护数据驱动文化的员工；当然，他们的确希望运用最好的工具以便取得更好的绩效。但是，从我们的经验看，这类员工最有可能对数据持怀疑态度。数据运用似乎对提升他们的专业能力和绩效帮助不大，因为人们认为这类员工的工作已经很出色了。这就引发另一个思考：之前用于衡量员工绩效的标准，如今是否还能准确反映员工给企业带来的真正价值。因此，尤其在需要做出很大努力才能做出成绩的领域（譬如营销和媒体领域），员工往往对数据运用持怀疑态度。
但是，这类员工是可以转化的，方法是：让他们在早期就参与进来，引导他们建立新的绩效衡量标准，以此巩固数据驱动文化，并让他们逐渐巩固自己的数据意识。这种做法可以让他们觉得是自己创造了企业的数据驱动文化，而不是被迫参与，
你的主要挑战来于第二类员工：高度重视，低绩效者。这些员工是数据驱动文化的反抗者。他们内心深处都害怕引人注目，偶尔会有非常棒的想法，但是很多时候他们都在冒失行动。当事情发展顺利时，他们从来都不知道事情为什么会发展顺利，而当事情发展不顺时，他们会本能地进入自保模式。量化他们的工作通常只有坏处。
对于这类员工，可以采取的转化措施不多，譬如采用启发式教育法，但是需要一段很长的时间。
然后是第三类员工：低度重视，高绩效者。这类员工将是你未来的销售冠军。长期以来他们只能处在企业的下层不知道如何应对，而数据驱动文化和相关工具的应用，将让这些怀才不遇的员工有机会超水平发挥，充分展示自己的价值。建立数据驱动文化对于这类员工而言只有好处。运用数据驱动文化帮助这类员工提高绩效，是得到这类员工拥护的最好办法。他们将主动帮助你建立数据驱动文化。
最后是第四类员工：低度重视，低绩效者。他们不会反抗数据驱动文化，也不会拥护。他们一开始只会习惯性地质疑数据。一般来说，这类员工更习惯居于常态，这意味着当事实证明运用数据明显有效时，他们才会跟上来。
数据决策，以及数据决策之后的企业文化，不会平白无故地改变。在采取颠覆性的动作之前，你要先读懂数据背后的含义。对于员工的接受程度，你要有心理准备。而了解员工行为背后的心理，将是你建立数据驱动文化的第一步。
博客主人：Jeff Bladt、Bob Filbin ?
博客链接：blogs.hbr.org
篇2：PDP数据驱动模块STV7610A及其应用
PDP数据驱动模块STV7610A及其应用
摘要：介绍了专用于平板显示的数据电极驱动芯片STV7610A的结构特点、引脚功能和工作原理，给出了STV7610A在PDP显示系统中的应用方法。由于STV7610A能为PDP数据电极提供高压，因而具有较好的图像显示效果。关键词：等离子显示器 高压驱动器 数据电极驱动芯片 STV7610A
1 概述
等离子显示器（Plasma Display Panel）是目前大尺寸电视中最看好的新技术，但因其成本居高不下，因而普及比较缓慢。实际上，PDP显示屏的成本有一半是在驱动电路上，而整个驱动电路则有超过一半的成本耗费在数据及扫描驱动线路上，因此，降低这些驱动模块的成本就显得至关重要。
等离子电视的核心技术是等离子面板的制造工艺和高压驱动电路设计，其中高压驱动电路的设计技术目前只有NEC、日本富士电子、德州仪器公司、意法半导体，松下半导体公司拥有。STV7610A是由意法半导体公司（STMicroelectronics）最新开发的一款低成本、高耐压数据电极驱动电路。它采用BCD（Bipolar-CMOS-DMOS）工艺，并集中Bipolar结构提供的最好模拟功能效能表示、CMOS的高集成度、功率器件的高耐压、高效率及可降低芯片功率损耗功率级线路等优点。该器件将高低压模块集成在同一芯片上。因此，用STV7610A作为PDP屏的数据电极驱动电路能更好地降低存储控制电路和驱动电路成本，缩减驱动电路体积。
(本网网收集整理)
2 STV7610A内部结构及性能特点
STV7610A主要功能模块可以分为四个部分，即逻辑部分和高压驱动部分（内部结构见图1）。逻辑电路部分主要由一个96位的移位寄存器（16位×6）、一个96个锁存器和基本的逻辑门构成，其主要功能是完成对信号的移位和寄存。逻辑部分中的移位寄存器主要采用双向移位寄存器来实实现整个PDP驱动芯片的双向移位功能，锁存器主要通过锁存控制信号完成对前级信号的锁存，以便需要时送给后级高压驱动部分。STV7610A逻辑块的电源电压为5V，高压驱动模块的输出电压可达100V、电流为90mA；同时它还具有以下特点：
（1） 芯片内部功耗低；
（2） 高压驱动模块有效高的耐压能力；
（3） 高速数据传输能力，fmax=20MHz;
（4） 工作温度范围宽，TA=-20~85℃。
3 STV7610A管脚定义和工作原理
STV7610A采用144管脚的`TQFP封装形式，各管脚分别按逆时针顺序排列在四周。其中包括96个高压输出管脚、13个电源管脚、6个逻辑输入管脚、6个逻辑输出管脚、5个控制管脚和18个空管脚。各管脚功能说明如下：
OUT1~OUT96（管脚4~36，73~105，112~141）；高压输出端；
VSSSUB（管脚55）：整个芯片衬底接地；
VSSSLOG（管脚54）：逻辑块地；
VCC（管脚53）：逻辑块电源；
VSSP（管脚40、68、109、144）：驱动块地；
VPP（管脚1、2、66、107、108）：驱动块电源；
A1~A6（管脚59~64）：正向数据输入/输出端；
B1~B6（管脚49~44）：反向数据输入/输出端；
CCK（管脚56）：时钟输入端；
F/R（管脚52）：移位方向控制端。当F/R=1时，A为输入端，B为输出端，移位寄存器执行正向移位功能；当F/R=0时，B为输入端，A为输出端，移位寄存器执行反向移位功能；
STB（管脚57）：锁存使能控制端。当STB=1时数据锁存，当STB=0时允许数据通过；
POL（管脚50）：极性反转控制端；
BLK（管脚51）：输出置位控制端。当BLK=0时，所有输出端均为低；
其余管脚均为空脚。
为解决芯片高压部分的散热问题。TV7610A将高压输出端放置在一起，并采用了多重金属层技术，其中内层用来连接CMOS，而在顶端采用较厚金属层连接高压部分功率器件。为便地安装调试，将所有控制信号放置在芯片的同一侧。
各控制管脚所加信号与移位寄存器状态和高压驱动块输出状态的关系如表1、表2所列。
表1 移位寄存器真值表
输 入输入/输出移位寄存器F/RCLKAB输出端Q高上升沿输入输出正向移位高×输入输出维持低上升沿输出输入反向移位低×输出输入维持表2 高压输出驱动块真值表
QnSTBBLKPOL输出端输出状态××低×低输出全低××高低高输出全高×高高高Qn数据锁存低低高高低数据输出高低高高高数据输出现以正向移位为说明TV7610A的工作原理。当F/R=1时，在CLK时钟的上升沿，数据从Ai(i=1~6)输入移位至寄存器内，当STB=1时，锁存器对前级数据进行锁存，而当STB=0时，数据则由锁存器输出；只有BLK、POL全为高时，数据才能由锁存器输出至高压输出端。因此，当对高压输出端进行全高或全低控制时，只需满足BLK=1、POL=0或BLK=0即可。
4 基于TV7610A的PDP驱动电路
在采用ADS（寻址显示分离）技术的PDP中，为了实现不同的灰度等级，将一帧图像分8 个子场显示，每帧图像的开始是场准备期，每一个子场又由初始期、寻址期和维持期构成，其具体波形可参见图2。在驱动PDP时，场准备期和子场初始期主要通过TV7610A的全低工作状态实现（见表2）；维持期通过相应驱动波形的工作状态来实现；而在寻址期扫描阶段，则TV7610A的移位工作状态来实现；为得到A电极（数据电极）在初始期、维持其与寻址期所需的电压波形，应使驱动芯片的电源引脚VPP和地引脚VSSP在不同的时刻具有不同的电压。
对于分辨率为852×480的42英寸等离子显示屏而言，A电极需852×3=2556根输出线，共需27片TV7610A，每个芯片有6根数据线，这样，共有162根数据线；为降低前级数据处理的难度，设计时可将两个相邻芯片定为一组，共有一组数据线。奇数片和偶数片分别使用频反向的不同时钟，即在一个时钟的上升沿，奇数片TV7610A进行数据移位，而在另一时钟的上升沿，偶数片TV7610A进行数据移位。这样，不提高时钟频率就能将数据输入线减少一半；但使用这种方式时，数据的输入格式也应做相应的处理。芯片的级联关系如图3所示。
在实际应用中，要确保利用TV7610A的所有电源引脚和地引脚。并且VSSSUB VSSSLOG必须接到同一电位；另外，为防止器件的闩锁效应，加电源时要按照先加逻辑块电源VCC，后加逻辑信号，再加驱动块电源VPP的顺序进行，关断电源时则应以相应的顺序进行操作。
5 结语
本文介绍了TV7610A的内部结构和工作原理，说明了在PDP中的具体应用。实践证明，以TV7610A为核心设计的PDP驱动电路能很好地满足PDP屏的显示要求。
篇3：数据驱动型团队建设
数据驱动的团队，是个多么有吸引力的名词，然而，说说总是比做到困难的多，在前往数据驱动的道路上，最可怕的不是数据及时性不足，亦非数据的分辨率过低，而是被表面上数量化掩盖住了数据建设的长期规划。
这种情况比比皆是，当通过数据测度，将若干关注的指标能够通过数据精确的表达出来之后，所谓的数据驱动假象就开始逐渐扩散，越来越多天马行空的需求不断提出。“既然已经有了数据和专门做数据的人，那么一切数据的获取成本都可以接受”的思想开始蔓延。久而久之，一种不考虑成本情况下希望快速获得目标数据，而不是考虑最终结论/推断的“数据贪心”心理将会对数据驱动型团队建设毁灭性的打击。即便满足了所有的数据需求，那也仅仅是通过满足需求而将问题所掩盖，长期来看，数据工作就像是订外卖一样，按照需求来下单。然而，成为营养师，才应该是数据驱动的目标。
个人看来，提供数据，仅是数据驱动型团队建设过程中的一个结果，远远不是目的。一个成熟、良好、高效的数据驱动型团队的数据建设，宜从如下三个层面深入发展：
1. 数据测度化：也就是有数据，让目标指标测度化，用数据进行量度，并将数据存入数据库，供任何时刻的应用，同时将尽可能多的维度加入其中，经过ETL，以实现理论上的多维度查询和无限度的钻取或切片。有了数据，团队所面临的最紧迫问题也有了答案。（当然，不要忽视数据的检验这一最关键的工作环节）而后，基于团队的规模，对数据进行适当的积累，让数据足以反映现状。对于数据的测度化，这些就足矣。如果在测度化上投入精力过多，比如把理论下的Cube OLAP实时查询，实现最高分辨率的了解数据当作一个目标，那么必然会将有限的资源投入到其中，使得无从进行更为重要的数据探索，进而对N维的数据无从做起维规约，极大降低数据获取和分析效率，让绝大部分精力集中在效果有限的高分辨率的具体数据查询上。届时，数据建设就真成了可悲的外卖，你点什么送什么。虽然能够果腹，但长远来看，却牺牲了数据建设。
2.数据探索及可视化：数据探索是指了解测度化的数据（存储于数据库中的数据）。与不断接受需求来实现了解数据不同的是，数据探索注重的是“聚合”，而非“细化”；而数据需求多为零散而细节的要求，两者恰恰相反。后者虽然能了解到数据的细节，但往往会因分辨率太高，而忽视了整体，
在数据探索中，首先宜用一些描述统计对可测测度的数据进行了解，如求和、均值、方差、众数、各级分位数等等。我们通过求和知道了数据规模，通过均值了解平均水平，通过方差认识到波动水平，通过各级分位数明确了数据的大体分布情况，峰度和偏度则佐证了这个变量的正态性如何。通过这样的“聚合”，数据已经变得心中有数。
其次，在充分了解了数据整体情况后，要对数据中众多的维度进行规约。一种崇拜多维度下交叉分析的情况在数据分析过程中越发明显，多维度分析当然没错，但是教条的多维度分析则是错误的做法。高相关性（无论正、负）的维度变量，应该尽早通过线性组合来实现降维，及早的降维会让日后的工作事半功倍。
最后，在了解了数据总体情况，并将数据的维度减少之后，对全新的数据就要开始可视化的操作了—-将我们已经熟悉的数据通过图形化变现出来，图形是锁在人类内心深处的基础技能，因此，可视化能让数据的阅读门槛大大降低，并提高监控效率。我们的不断努力，就是要将辛苦得来的数据让人无障碍的阅读。复杂的报表，会让人阅读起来无比头痛，进一步致使数据工作人员要不断的进行解读。出于数据工作的整体战略和资源（往往是稀缺的）考虑，为了进一步
效果图在中文Macromedia 也有：
www.macromedia.com/cn/software/fireworks/productinfo/newfeatures/
data_graphics_full.html
有兴趣的朋友们都可以参考对照下。
到这里，教程该结束了。
我想大家已经能明白数据驱动图形向导的使用方法。
这件利器的应用可以是许多方面，
例如多图的部分元件替换，如本例；
也可以是网站多个同风格的banner，如原作者的实例；
或者也可以是制作多人的名片或会员卡。
数据驱动图形向导的优势是只需要做一个最初的源文件模版，
以后有其他修正就只需要更改XML文件就好了，
剩下的就让数据驱动图形向导来自动完成。
顺便把我做的一些文件打包让大家下载，
篇7：大数据驱动公共管理创新论文
[摘要]大数据是一场新的变革，数据革命正以空前的规模和极快的速度影响着人类的政治、经济、文化等各个层面。现代公共管理需要融合先进的大数据技术，通过数据平台服务和数据管理模式，有效提升公共管理的效率和科学性，实现社会公共利益的最大化。
[关键词]大数据；公共管理；数据管理
随着科学技术的发展，人类进入大数据时代，全世界每时每刻产生海量信息数据，这些数据从各方面完整记录了人类的社会活动。与此同时，人们又可以通过各类工具和平台，从不同的层面、维度和目标对数据进行分析，进而改变了人类对世界的认知。公共管理是指政府公共管理部门整合各类社会力量，通过政治、经济、法律、管理等手段，提升政府绩效、治理能力和公共服务品质。如何运用大数据技术，有效分析并解决当前公共管理中面临的诸多问题和挑战，是公共管理部门探索科学发展、提升治理绩效的重要课题。
1大数据的内涵与特点
深层次意义上的大数据，由Google公司在十周年庆祝大会上提出。传统的数据处理方式更多是基于算法，通常需要预设数据分布和误差结构。而大数据的独特之处在于其不局限于算法和数据本身，在运算前无需假设，以挖掘隐藏在背后的数据价值为核心，数据的运算结果更为精密和准确，并且能从各类型数据中获得有价值的信息。大数据的特点主要表现在：一是数据量大。如今，各类终端设备都已成为数据获取和采集的来源，这些设备随时随地产生大量的原始数据，而这些数据又通过各种通信方式连接并汇聚到各类数据平台。因此，大数据最明显的特征是涵盖了全体数据，且数据体量特别大，其计量单位至少是PB，有些达到EB甚至ZB。二是种类多样。大数据一方面存在着数据获取渠道的多样性，将不同来源的数据进行跨界整合与分析。另一方面存在着数据类型的多样性，在处理各类信息系统所产生的结构化数据的同时，也分析图片、视频、音频、地理位置、网络日志等非结构化数据。三是低价值密度。大数据的大体量造成了数据高度分散，使得单位密度的数据价值较低，如何通过数据挖掘工作，更快速高效地完成信息筛选，发现隐藏在数据关联关系和因果关系之间的客观规律，并将该规律转化为有价值的信息和策略，是大数据的重要使命。四是高速流动。随着数据获取采集能力的提升，快速的数据流动和加载成为常态，人们对实时数据处理的需求也逐渐增多，进而对大数据的高速分析整合能力带来挑战。
2大数据时代公共管理的机遇
作为社会管理的重要范畴，公共管理水平及质量的提升，对全社会的效率提高和治理进步有重要意义，大数据技术为公共管理的发展带来了新机遇。一是使得公共利益各相关方的诉求能够充分表达和交互。公共事物管理的目标是追求公共利益的不断提升，公共利益的满足有赖于各相关方的利益诉求表达。公共利益是民意的反应，民众通过公共利益表达能够对政府的决策行为产生影响。传统的公共管理模式下，社会组织和公民的参与度较低，导致政府在公共资源配置过程中出现权力寻租。大数据提供多样化的信息渠道，使全体公民利益诉求的收集成为现实，可以从满足社会公众利益诉求的角度，形成解决方案的制定和监督。二是提升社会公共管理决策的科学性。决策在公共政策管理中具有重要意义，需要遵循科学、民主、依法和健全的机制和程序。由于缺乏全面性基础性的工作，长期以来在社会管理的决策过程中，普遍存在科学性缺乏的问题，从而导致公共管理政策的绩效水平总体不高。大数据避免了传统方式的弊端，数据的获取更为全面准确，并在数据的基础上，通过人工智能、数据挖掘和建模技术实现动态监测、趋势判断、融合仿真等任务，在最大程度上还原了相关真实信息，使决策部门能够对方案进行有针对性的改进和完善。
3大数据时代公共管理的挑战
大数据为公共管理带来了诸多新机遇的`同时，也产生了部分不确定因素，带来了新的挑战。一是管理理念和运作模式还不能适应大数据时代的要求。传统的公共管理模式对数据的应用较少，许多管理部门在事情处理过程中依靠直觉和经验，缺乏数据管理的理念。大数据对公共管理的体制、结构、职能、流程和方式都提出了新要求，要改变传统封闭思维，转变管理人员的思维方式。二是在数据安全层面存在一定隐患。大数据时代的信息开放与隐私保护之间存在矛盾，也是公共管理数据化进程所面临的难题之一。大数据收集和产生的各类数据，可能由于技术原因被人非法获取，也可能由于内部人员受利益驱使，出现信息对外泄露，从而出现对个人隐私的暴露和窥探，同时也对国家信息安全带来一定的风险和隐患。
篇8：大数据驱动公共管理创新论文
综合上述，大数据在公共管理所面临的机遇和挑战，进行以下公共管理创新分析：一是加强公共管理数据平台建设，完善数据共享机制。政府数据作为公共资源，理应做到开放共享，但在传统公共管理模式下，公众无法获取更多的政府数据。因此要实现数据共享，首先要能够提供更多的原始数据，只要不涉及隐私和国家安全，政府都应主动公布相关数据，并做到信息公开和数据开放。除了对公众开放之外，还应实现各管理部门之间的信息共享和数据交换，并将相关通用信息系统形成部门能共同使用的公共服务平台。二是公共管理部门应形成数据管理思维和科学的管理决策能力。需要建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，不断提升政府的现代化数据治理能力。公共管理面临的外部环境愈加复杂，需要处理的数据也越来越多，基于数字化的管理应通过数据发现问题、分析问题、解决问题、跟踪问题，缺乏数据思维的管理者在面对事实和数据时会感到失落，同时自身的权威也会受到挑战。所以管理者需要顺应趋势，积极培养自身的数据管理思维，努力使决策和管理更为科学。
5结语
总之，通过政治、经济、法律、管理等手段,借助各类工具和平台，科学运用大数据技术，整合各类社会力量，才能解决当前我国公共管理中面临的诸多问题和挑战，切实提高政府绩效、治理能力和公共服务品质。
★数据报告
★拒绝高考
★拒绝遗忘
★拒绝完美
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