㈠ 移動硬碟使用周期是多久用久了數據會丟失
十年左右.時間越久,碟片會老化,磁性會消失.
㈡ 數據生命周期管理工作包括哪些方面
數據生命周期管理（data life cycle management，DLM）是一種基於策略的方法，用於管理信息系統的數據在整個生命周期內的流動：從創建和初始存儲，到它過時被刪除。
數據生命周期管理（data life cycle management，DLM）是一種基於策略的方法，用於管理信息系統的數據在整個生命周期內的流動：從創建和初始存儲，到它過時被刪除。DLM產品將涉及的過程自動化，通常根據指定的策略將數據組織成各個不同的層，並基於那些關鍵條件自動地將數據從一個層移動到另一個層。作為一項規則，較新的數據和那些很可能被更加頻繁訪問的數據，應該存儲在更快的，並且更昂貴的存儲媒介上，而那些不是很重要的數據則存儲在比較便宜的，稍微慢些的媒介上。
分級存儲管理（HSM，hierarchical storage management）是數據生命周期管理（DLM）產品中的一種。分級表示不同的存儲媒介類型，例如RAID（獨立磁碟冗餘陣列）系統、光學存儲或者磁帶，每種類型都表示不同級別的成本和需要訪問時的檢索速度。使用分級存儲管理（HSM）產品，管理員可以建立並且給出使用指南，說明不同類型的文件被拷貝到備份存儲設備的頻率。一旦指南被創建，分級存儲管理軟體就自動地管理所有的事情。通常，分級存儲管理應用程序將基於從最後一次訪問之後過去的時間的長度來移動數據，而DLM應用程序則可以根據更加復雜的條件來啟用不同的策略。
數據生命周期管理（DLM）和信息生命周期管理（ILM）這兩個詞有時可以交換使用。然而，這兩者之間是有區別的。根據Karen Dutch（Fujitsu Softek公司負責產品管理的副總裁）所說，DLM產品處理通常的文件屬性，例如它們的類型、尺寸以及年齡；ILM產品則具有更復雜的功能。例如，DLM產品可以允許你查找已存儲的具有某個年齡的某類文件類型的數據，然而ILM產品則能讓你查找不同類型的存儲文件的某個數據片斷，例如客戶號碼。
㈢ 數據全生 命周期管理是什麼啊
什麼是數據資產全生命周期管理？
數據資產是一個新的概念，因為它是一種無形資產，所以對於它的管理可分為四個階段，入，在生產過程中對數據進行採集和獲取；存，將採集到的數據整合到數據中心進行系統的管理、分類；用，找到數據的價值，將數據的加工成服務和產品進而創造業務價值；出，整個價值周期結束。通過入、存、用、出四個階段構成數據資產全生命周期管理的閉環。
企業數據資產全生命周期管理的前提和基礎是什麼？
數據不等於數據資產，數據必須以合理、易用、安全和易於理解的方式組織起來，能為業務注入有效的價值才能作為數據資產。數據變成數據資產的前提是有著完整的數據標准管理、數據質量管理、數據安全管理、易於使用的元數據管理和持續產生數據價值管理的從數據產生到銷毀的數據全生命周期管理體系。
企業數據資產全生命周期管理的基礎是，企業首先應樹立數據資產的意識形態，只有真正把數據當做資產看待的時候才會通過數據看到產品的收益和價值，並在後續產品開發之前提前指定數據資產生命周期管理方案。
其次，數據資產建立之前需要統一的數據標准描述資產模型和收集信息的維度，例如通過用戶ID打通信息孤島，獲取手機、郵箱、身份證等信息，進行數據資產的統一建模。
最後，需要對數據資產的處理歷史進行跟蹤，將數據資產從產生到內部業務集成、數倉、應用的全過程打通，通過精細化的管理，為數據成本核算、收集投資收益等信息建立良好基礎。
數據治理和數據資產管理的關系？
數據治理是一門將數據視為一項企業資產的學科。數據治理是針對數據管理的質量控制規范，它將嚴密性和紀律性植入企業的數據管理、利用、優化和保護過程中。它涉及到以企業資產的形式對數據進行優化、保護和利用的決策權利。它涉及到對組織內的人員、流程、技術和策略的編排，以從企業數據獲取最優的價值。
數據資產管理是規劃、控制和提供數據及信息資產的一組業務職能，包括開發、執行和監督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而控制、保護、交付和提高數據資產的價值。數據資產管理需要充分融合業務、技術和管理，以確保數據資產保值增值。
有效的數據治理才是數據資產形成的必要條件，有效的數據治理是一個持續性的過程，也是逐步實現數據價值的過程。所以數據治理是企業信息化的基石，數據資產是企業戰略發展的核心價值，數據管理為企業賦能。
數據治理和數據資產管理是一個漸進的過程，不是所有數據都可以成為數據資產，只有數據在經過治理的二次加工達到了資產的利用要求並能夠產生自身價值之後就變成了數據資產。數據資產的管理過程同樣不能脫離數據治理，數據治理是數據變成資產的條件，也是數據資產管理的必備的功能和過程。
㈣ 三星s7562，數據使用周期，設置成當月後，退出再打開，老是變成2029年9月1日——30日（以前不會這樣）
尊敬的三星用戶，您好！
感謝您對三星產品的支持！
根據您描述的情況，建議您嘗試以下操作：
1.查看是否由於自行下載了第三方軟體進行設置所造成的，可能存在不兼容性。
2.若問題依然存在，建議您備份數據（例如：聯系人、簡訊、照片）恢復出廠設置（設定—重置—恢復出廠設定），建議恢復出廠設定時「格式化USB存儲器」不鉤選，鉤選後手機USB存儲器中的所有數據會丟失。
3.如果通過以上操作後問題依然存在，請攜帶好您的手機、購機發票、包修卡送三星服務中心由專業人員為您的手機進行檢測。具體當地服務中心請點擊以下鏈接查看：http://www.samsung.com/cn/support/location/supportServiceLocation.do?page=SERVICE.LOCATION&cid=cn_ppc_support_service_repairnet_120522
歡迎登陸三星數字服務平台提問：http://support.samsung.com.cn/ask
希望以上對您有所幫助，祝您工作愉快！
㈤ 掌握數據生命周期 初識數據埋點
作者 | 秦路
來源 | tracykanc
談到數據驅動業務，離不開數據是怎麼來的，數據收集是整個數據生命周期的初始環節。
數據生命周期的大體介紹，在過去的一篇文章中有提到。雖然文章的部分內容我准備重新構造，但是對於這部分的基礎環節，並沒有太多的變換。
文章會涉及到不少技術相關的知識，我會盡量減少這部分的細節。相信經過一系列的講解，你會明白埋點數據怎麼成為驅動業務的指標，文章也會提供網上的公開數據，幫助你實際上手操作。
需要收集的數據主要能劃分成四個主要類型：行為數據、網站日誌數據、業務數據、外部數據。
Web日誌數據
網日誌數據是Web時代的概念。
用戶瀏覽的每一個網頁，都會向伺服器發送請求，具體的技術細節不用關注。只要知道，當伺服器和用戶產生數據交互，伺服器就會把這次交互記錄下來，我們稱之為日誌。
127.0.0.1 - - [20/Jul/2017:22:04:08 +0800] "GET /news/index HTTP/1.1" 200 22262 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.66 Safari/537.36"
上圖就是一條伺服器日誌，它告訴了我們，什麼樣的用戶who在什麼時間段when進行了什麼操作what。
127.0.0.1是用戶IP，即什麼樣的用戶。不同用戶的IP並不一致，通過它能基本的區分並定位到人。 [20/Jul/2017:22:04:08 +0800] 是產生這條記錄的時間，可以理解為用戶訪問的時間戳。
"GET /news/index HTTP/1.1"是伺服器處理請求的動作，在這里，姑且認為是用戶請求訪問了某個網站路徑，/news/index。這里省略了域名，如果域名是www.aaa.com，那麼用戶訪問的完整地址就是www.aaa.com/news/index，從字面意思理解，是用戶瀏覽了新聞頁。也就是what。
who、when、what構成了用戶行為分析的基礎。Mozilla/5.0這個欄位是用戶瀏覽時用的瀏覽器，它的分析意義不如前三者。
如果我們基於who分析，可以得知網站每天的PVUV；基於when分析，可以得知平均瀏覽時長，每日訪問高峰；what則能得知什麼內容更吸引人、用戶訪問的頁面深度、轉化率等屬性。
上面的示例中，我們用IP數據指代用戶，但用戶的IP並不固定，這對數據口徑的統一和准確率不利。實際應用中還需要研發們通過cookie或token獲取到用戶ID，並且將用戶ID傳遞到日誌中。它的形式就會變成：
127.0.0.1 - 123456 [20/Jul/2017:22:04:08 +0800]…
123456就是用戶ID，通過它就能和後台的用戶標簽數據關聯，進行更豐富維度的分析。
案例的伺服器日誌，記錄了用戶的瀏覽數據，是標準的流量分析要素。但是網站上還會有其他功，即更豐富的what，譬如評論、收藏、點贊、下單等，要統計這些行為靠日誌就力有未逮了。所以業內除了伺服器日誌，還會配合使用JS嵌入或者後台採集的方式，針對各類業務場景收集數據。
在這里我提供一份網上公開的數據集，年代比較古老，是學生在校園網站的瀏覽行為數據集。數據原始格式是log，可以txt打開。需要的同學可以在後台發送「日誌下載」。
它是標準的伺服器日誌文件，對分析師來說，IP，時間、瀏覽了哪些網頁，這三個欄位足夠做出一份完整的分析報告。後續的章節我將圍繞它進行演練，為了照顧新手，會同時用Excel和Python演示。
首先進行簡單的清洗。如果是Excel，直接將內容復制，文件開頭的內容只需要保留第四。
按空格進行分列，初步的數據格式就出來了。
我們仔細觀察cs-uri-stem，會發現有很多無用數據。比如/images/index_r2_c1.jpg，它是向伺服器請求了圖片數據，對我們分析其實沒有多大幫助。用戶訪問的具體網頁，是/index.asp這類以.asp為結尾的。
利用過濾功能，將含有.asp字元串的內容提取出來，並且只保留date、time、c-ip、cs-uri-stem、cs-uri-stem。按c-ip和time按從小到大排序，這樣用戶在什麼時間做了什麼的行為序列就很清晰了。
像172.16.100.11這位遊客，在凌晨30分的時候訪問了網站首頁，然後瀏覽了校園新聞和一周安排相關的內容，整個會話持續了半小時左右的時間
Python相關的清洗留待下一篇文章，這里就不多花時間講解了。感興趣，大家可以先自行練習一下。
APP行為數據
數據埋點，抽象理解便是記錄用戶在客戶端的關鍵操作行為，一行數據便等於一條行為操作記錄。點擊「立即搶購」是，在文章頁面停留5min是，發表文章評論是，進行退出登錄操作是，視頻網站首頁看到了10條新視頻的內容曝光也是...反必要的，我們都採集。
APP行為數據是在日誌數據的基礎上發展和完善的。雖然數據的載體是在APP端，但它同樣可以抽象出幾個要素：who、when、where、what、how。
who即唯一標識用戶，在移動端，我們可以很方便地採集到user_id，一旦用戶注冊，就會生成新的user_id。
這里有一個問題，如果用戶處於未登錄狀態呢？如果用戶有多個賬號呢？為了更好地統一和識別唯一用戶，移動端還會採集device_id，通過手機設備自帶的唯一標識碼進行區分。
實際的生成邏輯要復雜的多，安卓和iOS不一樣，device_id只能趨近於唯一、用戶更換設備後怎麼讓數據繼承，未登錄狀態的匿名賬戶怎麼繼承到注冊賬戶，這些都會影響到分析的口徑，不同公司的判斷邏輯不一致，此處注意踩坑。
回到用戶行為：
when依舊是行為發生的時間。
where即行為發生的地點，手機上，通過GPS定位許可權，獲取用戶比IP更詳細的經緯度數據並不難。
what是具體的行為，瀏覽、點贊、評論、分享、關注、下單、舉報、打賞，均是行為，如何統計取決於分析的維度。
如果我們想知道用戶的點贊行為，那麼在用戶點贊的時候要求客戶端上報一條like信息即可。
如果只是到這里，還稱不上埋點，因為點贊本身也會寫入到資料庫中，並不需要客戶端額外採集和上報，這里就引入了全新的維度：how。
如何點贊，拿微信朋友圈舉例。絕大部分的點贊都是在朋友圈timeline中發送，但是小部分場景，是允許用戶進入到好友的個人頁面，對發布內容單獨點贊的。服務端/後台並不知道這個點贊在哪裡發生，得iOS或安卓的客戶端告訴它，這便是how這個維度的用處。
換一種思考角度，如果很多點贊或留言的發生場景不在朋友圈，而是在好友個人頁。這是不是能討論一下某些產品需求？畢竟朋友圈信息流內的內容越來越多，很容易錯過好友的生活百態，所以就會有那麼一批用戶，有需要去好友頁看內容的需求。這里無意深入展開產品問題，只是想說明，哪怕同樣是點贊，場景發生的不同，數據描述的角度就不同了：朋友圈的點贊之交/好友頁的點贊至交。
除了場景，交互行為方式也是需要客戶端完成的。例如點擊內容放大圖片、雙擊點贊、視頻自動播放、觸屏右滑回退頁面...產品量級小，這些細節無足輕重，產品變大了以後，產品們多少會有這些細節型需求。
行為埋點，通常用json格式描述和存儲，按點贊舉例：
params是嵌套的json，是描述行為的how，業內通常稱為行為參數，event則是事件。action_type指的是怎麼觸發點贊，page是點贊發生的頁面，page_type是頁面的類型，現在產品設計，在推薦為主的信息流中，除了首頁，還會在頂欄劃分子頻道，所以page=feed，page_type=game，可以理解成是首頁的游戲子頻道。item_id指對哪篇具體的內容點贊，item_type是內容類型為視頻。
上述幾個欄位，就構成了APP端行為採集的how和what了。如果我們再考慮的齊全一些，who、when及其他輔助欄位都能加上。
埋點怎麼設計，不是本篇文章的重點（實際上也復雜的多，它需要很多討論和文檔and so on，有機會再講），因為各家公司都有自己的設計思路和方法，有些更是按控制項統計的無痕埋點。如果大家感興趣，可以網路上搜索文章，不少賣用戶分析平台的SaaS公司都有文章詳細介紹。
除了行為「點」，埋點統計中還包含「段」的邏輯，即用戶在頁面上停留了多久，這塊也是客戶端處理的優勢所在，就不多做介紹了。
這里提供一份來源於網上的我也不知道是啥內容產品的行為數據源，雖然它的本意是用作推薦模型的演算法競賽，不過用作用戶行為分析也是可以的。
這幾個欄位便是用戶行為的基礎欄位，像deep_view，雖然沒有明確說明是什麼含義，但也猜測是描述了用戶瀏覽的深度，比如看了50%+的文章內容，它只能以客戶端的形式統計，實際業務場景往往都需要這種有更深刻含義的數據。
具體的分析實操留待下一篇文章講解，感興趣的同學可以自行下載，和網頁日誌放一起了。
行為數據不是百分百准確的，採集用戶行為，也會有丟失和缺漏的情況發生。這里不建議重要的統計口徑走埋點邏輯，比如支付，口徑缺失問題會讓人很抓狂的，相關統計還是依賴支付介面計算。支付相關的埋點僅做分析就行。
APP行為數據往往涉及到大數據架構，哪怕10萬DAU的一款產品，用戶在產品上的操作，也會包含數十個乃至上百的操作行為，這些行為都需要准確上報並落到報表，對技術架構是一個較大的挑戰。而行為數據的加工處理，也並不是mysql就能應付，往往需要分布式計算。
對數據源的使用方，產品運營及分析師，會帶來一個取捨問題。如果我只想知道點贊和分享數，那麼通過api或者生產庫也能知道，是否需要細致到行為層面？這便是一個收益的考量。
當然啦，我個人還是挺建議對分析有興趣的同學，去能接觸到用戶行為數據的公司去學習。
業務數據
業務數據是生產環境提供的，我們在APP端獲得了用戶user_id，文章或商品的item_id，乃至支付order_id，但它們只和用戶的行為有關。換句話說，我並不知道user_id是什麼樣的用戶。
是男是女，芳齡幾何？出生籍貫，從哪裡來？這些人口統計學的信息必然不會在行為埋點中包含。商品內容訂單也是同理。
單依靠埋點的行為數據，我們並不能准確描述什麼樣的用戶做了事情，也不知道對什麼樣的內容做了行為。描述性質的數據/維度是分析的價值所在。男女的行為差異，不同城市的用戶群體購買習慣，這才構成了分析和精細化的基礎。
業務數據和行為數據的結合，在數據層面上可以簡單理解為join。比如把用戶行為數據的user_id和存放用戶信息的user_id進行關聯起來。形成如下：
上圖是簡化後的欄位。user_name和sex就是取自業務數據的用戶信息，item_tag也是取自內容信息表中的欄位，而event則來源於行為埋點。三者共同構成了，什麼樣的用戶who在什麼時候when對什麼樣的內容做了什麼事what。
簡單說，很多用戶行為的建模，就是拿各種數據組合在一起計算。用user_id的粒度聚合，你算得是這些用戶喜歡哪些文章，用item_id的粒度聚合，你算得是這篇文章被哪類用戶喜歡。它們都是你看待/分析事物的角度。
從更深的層面上說，行為數據也是可以再加工和利用的，它是構成用戶標簽的基礎。拿瀏覽行為數據說，我們設計了埋點，知道王二狗看了哪些類型的文章，
item_tag是文章類型，游戲、娛樂、科技這類。有些用戶可能各種各樣的類型都喜歡，有些用戶的口味偏好則比較集中，產品上可以拿用戶偏好來代稱，這里專指興趣的集中度。
現在取所有用戶的瀏覽數據，算它們在不同類型tag下的瀏覽分布（上文提供的行為數據就可以計算，cate_id便是內容類型）。比如王二狗可能90%的瀏覽都是游戲，10%是其他，那麼就可以認為王二狗的興趣集中度高。
這里有一個很簡易的公式，1-sum(p^2)，將所有內容類別的瀏覽佔比平方後相加，最終拿1減去，就算出了用戶興趣的集中程度了。我們拿案例簡單看下。
上圖的李二狗，他的興趣90%集中在游戲，所以興趣集中度= 1 - (0.9*0.9+0.1*0.1)=0.18,李三妞的興趣稍微平均點，所以1-(0.5*0.5+0.5*0.5)=0.5，興趣集中度比王二狗高。趙四有三個興趣點，所以比李三妞稍微高一些，王五是均衡的，所以是四人中最高的。可能有同學疑問，興趣程度為什麼不用標准差算呢？它也是算波動偏離的呀，這是一個思考題，大家可以新加一個tag類別再算一下。
1-sum(p^2)是趨近於1的，有四個類別，一位均衡的用戶（四個都是0.25）是0.75的集中度，當有十個類型，一位均衡的用戶（四個都是0.1）是0.9的集中度。這種公式的好處就是興趣類別越多，集中度的上限越接近1，這是標准差比不了的。
這里並沒有涉及太高深的數學模型，只是用了加減乘除，就能快速的計算出興趣的集中程度了。通過行為數據算出用戶興趣集中度，便能在分析場景中發揮自己的用武之地了，它是用戶畫像的基礎，以後有機會再深入講解。
外部數據可以分為兩個部分，一個是行業市場調研類的，一個是爬蟲抓取的，它們也能作為數據源分析，比如站外熱點內容和站內熱點內容、競品對手商家表現和自己產品的商家，大家有機會應用的不多，就不多講了，我也不怎麼熟。
到這里為止，文章主要講了用戶行為層面的數據是怎麼來的，更多是基礎概念的講解，下一篇文章會通過具體的數據教大家用戶行為分析的技巧。不過，因為數據來源於網上，數據的豐富程度還是欠缺了不少，說白了，業務場景比較弱，希望大家自己在工作中多思考。
㈥ 數據安全的全生命周期，對於企業有什麼意義
數據安全全生命周期無非就是從數據的採集、傳輸、存儲到使用、共享、轉讓委託以及最後的刪除銷毀整個周期做好數據安全的管控，一般就是防止數據泄露，現在還會涉及個人隱私保護相關的問題。對於企業的意義就是保護數據不被泄露，包括但不限於個人信息數據、公司業務數據。無論哪個泄露了對公司來說都是會有很大的影響，從聲譽到公司戰略利益等，都會有影響，所以做好數據安全是有必要的，不只是數據的泄露。數據如果被破壞而不能使用，也會對業務有影響，所以要保障數據的保密性、完整性和可用性。以後個人隱私保護相關的比重也會加大，這塊對企業會有戰略意義。基本就是這些。
㈦ 平板電腦上的數據使用周期是什麼意思
就是選擇你想查看哪段時間的數據流量使用情況，如果你的套餐統計數據流量是從月首到月末，想查看3月的流量使用情況，那麼你可以選擇"數據使用周期：3月1日 - 3月31日"。
從圖上看走流量時間是最近，應該是你自己用的吧。
㈧ 我昨天（3月5號）買的三星7100，今天發現設定-數據使用-數據使用周期是2月6日-3月5日， 數據使用2月27日-
你再好好查一下使用記錄，包括通話記錄、簡訊記錄和數據流量記錄，還有看一下耳機插孔里是否有灰塵（有灰塵就是舊的，新的肯定很光亮），電池觸點是否有磨痕（如果磨痕很明顯的話也可以斷定為舊機）防止買到舊手機。因為正常情況下新手機不可能已經設定好2月6日—3月5日啊！另外，如果你的手機卡是舊的話，可能會出現你上述的情況，是不是你以前曾經把手機卡設定過統計時間，有記憶功能？按理說也不太可能，你可以再重新設定一下，再查查看，如果情況正常了就這樣吧，不行就找經銷商去。
㈨ 如何更改安卓系統數據使用周期
手機的數據使用周期更改：應該程序-設定-數據使用，點擊」數據使用周期「後面的日期，選擇最下面的更改周期，會出現日期選擇更改自己的日期
㈩ 安卓手機設置\流量使用情況，裡面的流量使用周期數據怎樣刪除（如圖）
根據圖片來看，如果系統沒有清空選項的話，可以通過下面三個方法：
對手機進行雙清：長按住音量「-」加電源鍵，同時按住3秒，進入 Recovery模式，選擇wipe data/factory resetwipe cachepartition ，然後選擇YES，幾分鍾後手機會進行重啟。
對手機回復出廠設置：打開設置-回復出廠設置。
對手機進行刷機：可以使用刷機精靈進行刷機。將手機連接至PC端，打開刷機精靈，選擇ROM進行一件刷機。