㈠ 移动硬盘使用周期是多久用久了数据会丢失
十年左右.时间越久,盘片会老化,磁性会消失.
㈡ 数据生命周期管理工作包括哪些方面
数据生命周期管理（data life cycle management，DLM）是一种基于策略的方法，用于管理信息系统的数据在整个生命周期内的流动：从创建和初始存储，到它过时被删除。
数据生命周期管理（data life cycle management，DLM）是一种基于策略的方法，用于管理信息系统的数据在整个生命周期内的流动：从创建和初始存储，到它过时被删除。DLM产品将涉及的过程自动化，通常根据指定的策略将数据组织成各个不同的层，并基于那些关键条件自动地将数据从一个层移动到另一个层。作为一项规则，较新的数据和那些很可能被更加频繁访问的数据，应该存储在更快的，并且更昂贵的存储媒介上，而那些不是很重要的数据则存储在比较便宜的，稍微慢些的媒介上。
分级存储管理（HSM，hierarchical storage management）是数据生命周期管理（DLM）产品中的一种。分级表示不同的存储媒介类型，例如RAID（独立磁盘冗余阵列）系统、光学存储或者磁带，每种类型都表示不同级别的成本和需要访问时的检索速度。使用分级存储管理（HSM）产品，管理员可以建立并且给出使用指南，说明不同类型的文件被拷贝到备份存储设备的频率。一旦指南被创建，分级存储管理软件就自动地管理所有的事情。通常，分级存储管理应用程序将基于从最后一次访问之后过去的时间的长度来移动数据，而DLM应用程序则可以根据更加复杂的条件来启用不同的策略。
数据生命周期管理（DLM）和信息生命周期管理（ILM）这两个词有时可以交换使用。然而，这两者之间是有区别的。根据Karen Dutch（Fujitsu Softek公司负责产品管理的副总裁）所说，DLM产品处理通常的文件属性，例如它们的类型、尺寸以及年龄；ILM产品则具有更复杂的功能。例如，DLM产品可以允许你查找已存储的具有某个年龄的某类文件类型的数据，然而ILM产品则能让你查找不同类型的存储文件的某个数据片断，例如客户号码。
㈢ 数据全生 命周期管理是什么啊
什么是数据资产全生命周期管理？
数据资产是一个新的概念，因为它是一种无形资产，所以对于它的管理可分为四个阶段，入，在生产过程中对数据进行采集和获取；存，将采集到的数据整合到数据中心进行系统的管理、分类；用，找到数据的价值，将数据的加工成服务和产品进而创造业务价值；出，整个价值周期结束。通过入、存、用、出四个阶段构成数据资产全生命周期管理的闭环。
企业数据资产全生命周期管理的前提和基础是什么？
数据不等于数据资产，数据必须以合理、易用、安全和易于理解的方式组织起来，能为业务注入有效的价值才能作为数据资产。数据变成数据资产的前提是有着完整的数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、易于使用的元数据管理和持续产生数据价值管理的从数据产生到销毁的数据全生命周期管理体系。
企业数据资产全生命周期管理的基础是，企业首先应树立数据资产的意识形态，只有真正把数据当做资产看待的时候才会通过数据看到产品的收益和价值，并在后续产品开发之前提前指定数据资产生命周期管理方案。
其次，数据资产建立之前需要统一的数据标准描述资产模型和收集信息的维度，例如通过用户ID打通信息孤岛，获取手机、邮箱、身份证等信息，进行数据资产的统一建模。
最后，需要对数据资产的处理历史进行跟踪，将数据资产从产生到内部业务集成、数仓、应用的全过程打通，通过精细化的管理，为数据成本核算、收集投资收益等信息建立良好基础。
数据治理和数据资产管理的关系？
数据治理是一门将数据视为一项企业资产的学科。数据治理是针对数据管理的质量控制规范，它将严密性和纪律性植入企业的数据管理、利用、优化和保护过程中。它涉及到以企业资产的形式对数据进行优化、保护和利用的决策权利。它涉及到对组织内的人员、流程、技术和策略的编排，以从企业数据获取最优的价值。
数据资产管理是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。
有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件，有效的数据治理是一个持续性的过程，也是逐步实现数据价值的过程。所以数据治理是企业信息化的基石，数据资产是企业战略发展的核心价值，数据管理为企业赋能。
数据治理和数据资产管理是一个渐进的过程，不是所有数据都可以成为数据资产，只有数据在经过治理的二次加工达到了资产的利用要求并能够产生自身价值之后就变成了数据资产。数据资产的管理过程同样不能脱离数据治理，数据治理是数据变成资产的条件，也是数据资产管理的必备的功能和过程。
㈣ 三星s7562，数据使用周期，设置成当月后，退出再打开，老是变成2029年9月1日——30日（以前不会这样）
尊敬的三星用户，您好！
感谢您对三星产品的支持！
根据您描述的情况，建议您尝试以下操作：
1.查看是否由于自行下载了第三方软件进行设置所造成的，可能存在不兼容性。
2.若问题依然存在，建议您备份数据（例如：联系人、短信、照片）恢复出厂设置（设定—重置—恢复出厂设定），建议恢复出厂设定时“格式化USB存储器”不钩选，钩选后手机USB存储器中的所有数据会丢失。
3.如果通过以上操作后问题依然存在，请携带好您的手机、购机发票、包修卡送三星服务中心由专业人员为您的手机进行检测。具体当地服务中心请点击以下链接查看：http://www.samsung.com/cn/support/location/supportServiceLocation.do?page=SERVICE.LOCATION&cid=cn_ppc_support_service_repairnet_120522
欢迎登陆三星数字服务平台提问：http://support.samsung.com.cn/ask
希望以上对您有所帮助，祝您工作愉快！
㈤ 掌握数据生命周期 初识数据埋点
作者 | 秦路
来源 | tracykanc
谈到数据驱动业务，离不开数据是怎么来的，数据收集是整个数据生命周期的初始环节。
数据生命周期的大体介绍，在过去的一篇文章中有提到。虽然文章的部分内容我准备重新构造，但是对于这部分的基础环节，并没有太多的变换。
文章会涉及到不少技术相关的知识，我会尽量减少这部分的细节。相信经过一系列的讲解，你会明白埋点数据怎么成为驱动业务的指标，文章也会提供网上的公开数据，帮助你实际上手操作。
需要收集的数据主要能划分成四个主要类型：行为数据、网站日志数据、业务数据、外部数据。
Web日志数据
网日志数据是Web时代的概念。
用户浏览的每一个网页，都会向服务器发送请求，具体的技术细节不用关注。只要知道，当服务器和用户产生数据交互，服务器就会把这次交互记录下来，我们称之为日志。
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"
上图就是一条服务器日志，它告诉了我们，什么样的用户who在什么时间段when进行了什么操作what。
127.0.0.1是用户IP，即什么样的用户。不同用户的IP并不一致，通过它能基本的区分并定位到人。 [20/Jul/2017:22:04:08 +0800] 是产生这条记录的时间，可以理解为用户访问的时间戳。
"GET /news/index HTTP/1.1"是服务器处理请求的动作，在这里，姑且认为是用户请求访问了某个网站路径，/news/index。这里省略了域名，如果域名是www.aaa.com，那么用户访问的完整地址就是www.aaa.com/news/index，从字面意思理解，是用户浏览了新闻页。也就是what。
who、when、what构成了用户行为分析的基础。Mozilla/5.0这个字段是用户浏览时用的浏览器，它的分析意义不如前三者。
如果我们基于who分析，可以得知网站每天的PVUV；基于when分析，可以得知平均浏览时长，每日访问高峰；what则能得知什么内容更吸引人、用户访问的页面深度、转化率等属性。
上面的示例中，我们用IP数据指代用户，但用户的IP并不固定，这对数据口径的统一和准确率不利。实际应用中还需要研发们通过cookie或token获取到用户ID，并且将用户ID传递到日志中。它的形式就会变成：
127.0.0.1 - 123456 [20/Jul/2017:22:04:08 +0800]…
123456就是用户ID，通过它就能和后台的用户标签数据关联，进行更丰富维度的分析。
案例的服务器日志，记录了用户的浏览数据，是标准的流量分析要素。但是网站上还会有其他功，即更丰富的what，譬如评论、收藏、点赞、下单等，要统计这些行为靠日志就力有未逮了。所以业内除了服务器日志，还会配合使用JS嵌入或者后台采集的方式，针对各类业务场景收集数据。
在这里我提供一份网上公开的数据集，年代比较古老，是学生在校园网站的浏览行为数据集。数据原始格式是log，可以txt打开。需要的同学可以在后台发送“日志下载”。
它是标准的服务器日志文件，对分析师来说，IP，时间、浏览了哪些网页，这三个字段足够做出一份完整的分析报告。后续的章节我将围绕它进行演练，为了照顾新手，会同时用Excel和Python演示。
首先进行简单的清洗。如果是Excel，直接将内容复制，文件开头的内容只需要保留第四。
按空格进行分列，初步的数据格式就出来了。
我们仔细观察cs-uri-stem，会发现有很多无用数据。比如/images/index_r2_c1.jpg，它是向服务器请求了图片数据，对我们分析其实没有多大帮助。用户访问的具体网页，是/index.asp这类以.asp为结尾的。
利用过滤功能，将含有.asp字符串的内容提取出来，并且只保留date、time、c-ip、cs-uri-stem、cs-uri-stem。按c-ip和time按从小到大排序，这样用户在什么时间做了什么的行为序列就很清晰了。
像172.16.100.11这位游客，在凌晨30分的时候访问了网站首页，然后浏览了校园新闻和一周安排相关的内容，整个会话持续了半小时左右的时间
Python相关的清洗留待下一篇文章，这里就不多花时间讲解了。感兴趣，大家可以先自行练习一下。
APP行为数据
数据埋点，抽象理解便是记录用户在客户端的关键操作行为，一行数据便等于一条行为操作记录。点击“立即抢购”是，在文章页面停留5min是，发表文章评论是，进行退出登录操作是，视频网站首页看到了10条新视频的内容曝光也是...反必要的，我们都采集。
APP行为数据是在日志数据的基础上发展和完善的。虽然数据的载体是在APP端，但它同样可以抽象出几个要素：who、when、where、what、how。
who即唯一标识用户，在移动端，我们可以很方便地采集到user_id，一旦用户注册，就会生成新的user_id。
这里有一个问题，如果用户处于未登录状态呢？如果用户有多个账号呢？为了更好地统一和识别唯一用户，移动端还会采集device_id，通过手机设备自带的唯一标识码进行区分。
实际的生成逻辑要复杂的多，安卓和iOS不一样，device_id只能趋近于唯一、用户更换设备后怎么让数据继承，未登录状态的匿名账户怎么继承到注册账户，这些都会影响到分析的口径，不同公司的判断逻辑不一致，此处注意踩坑。
回到用户行为：
when依旧是行为发生的时间。
where即行为发生的地点，手机上，通过GPS定位权限，获取用户比IP更详细的经纬度数据并不难。
what是具体的行为，浏览、点赞、评论、分享、关注、下单、举报、打赏，均是行为，如何统计取决于分析的维度。
如果我们想知道用户的点赞行为，那么在用户点赞的时候要求客户端上报一条like信息即可。
如果只是到这里，还称不上埋点，因为点赞本身也会写入到数据库中，并不需要客户端额外采集和上报，这里就引入了全新的维度：how。
如何点赞，拿微信朋友圈举例。绝大部分的点赞都是在朋友圈timeline中发送，但是小部分场景，是允许用户进入到好友的个人页面，对发布内容单独点赞的。服务端/后台并不知道这个点赞在哪里发生，得iOS或安卓的客户端告诉它，这便是how这个维度的用处。
换一种思考角度，如果很多点赞或留言的发生场景不在朋友圈，而是在好友个人页。这是不是能讨论一下某些产品需求？毕竟朋友圈信息流内的内容越来越多，很容易错过好友的生活百态，所以就会有那么一批用户，有需要去好友页看内容的需求。这里无意深入展开产品问题，只是想说明，哪怕同样是点赞，场景发生的不同，数据描述的角度就不同了：朋友圈的点赞之交/好友页的点赞至交。
除了场景，交互行为方式也是需要客户端完成的。例如点击内容放大图片、双击点赞、视频自动播放、触屏右滑回退页面...产品量级小，这些细节无足轻重，产品变大了以后，产品们多少会有这些细节型需求。
行为埋点，通常用json格式描述和存储，按点赞举例：
params是嵌套的json，是描述行为的how，业内通常称为行为参数，event则是事件。action_type指的是怎么触发点赞，page是点赞发生的页面，page_type是页面的类型，现在产品设计，在推荐为主的信息流中，除了首页，还会在顶栏划分子频道，所以page=feed，page_type=game，可以理解成是首页的游戏子频道。item_id指对哪篇具体的内容点赞，item_type是内容类型为视频。
上述几个字段，就构成了APP端行为采集的how和what了。如果我们再考虑的齐全一些，who、when及其他辅助字段都能加上。
埋点怎么设计，不是本篇文章的重点（实际上也复杂的多，它需要很多讨论和文档and so on，有机会再讲），因为各家公司都有自己的设计思路和方法，有些更是按控件统计的无痕埋点。如果大家感兴趣，可以网络上搜索文章，不少卖用户分析平台的SaaS公司都有文章详细介绍。
除了行为“点”，埋点统计中还包含“段”的逻辑，即用户在页面上停留了多久，这块也是客户端处理的优势所在，就不多做介绍了。
这里提供一份来源于网上的我也不知道是啥内容产品的行为数据源，虽然它的本意是用作推荐模型的算法竞赛，不过用作用户行为分析也是可以的。
这几个字段便是用户行为的基础字段，像deep_view，虽然没有明确说明是什么含义，但也猜测是描述了用户浏览的深度，比如看了50%+的文章内容，它只能以客户端的形式统计，实际业务场景往往都需要这种有更深刻含义的数据。
具体的分析实操留待下一篇文章讲解，感兴趣的同学可以自行下载，和网页日志放一起了。
行为数据不是百分百准确的，采集用户行为，也会有丢失和缺漏的情况发生。这里不建议重要的统计口径走埋点逻辑，比如支付，口径缺失问题会让人很抓狂的，相关统计还是依赖支付接口计算。支付相关的埋点仅做分析就行。
APP行为数据往往涉及到大数据架构，哪怕10万DAU的一款产品，用户在产品上的操作，也会包含数十个乃至上百的操作行为，这些行为都需要准确上报并落到报表，对技术架构是一个较大的挑战。而行为数据的加工处理，也并不是mysql就能应付，往往需要分布式计算。
对数据源的使用方，产品运营及分析师，会带来一个取舍问题。如果我只想知道点赞和分享数，那么通过api或者生产库也能知道，是否需要细致到行为层面？这便是一个收益的考量。
当然啦，我个人还是挺建议对分析有兴趣的同学，去能接触到用户行为数据的公司去学习。
业务数据
业务数据是生产环境提供的，我们在APP端获得了用户user_id，文章或商品的item_id，乃至支付order_id，但它们只和用户的行为有关。换句话说，我并不知道user_id是什么样的用户。
是男是女，芳龄几何？出生籍贯，从哪里来？这些人口统计学的信息必然不会在行为埋点中包含。商品内容订单也是同理。
单依靠埋点的行为数据，我们并不能准确描述什么样的用户做了事情，也不知道对什么样的内容做了行为。描述性质的数据/维度是分析的价值所在。男女的行为差异，不同城市的用户群体购买习惯，这才构成了分析和精细化的基础。
业务数据和行为数据的结合，在数据层面上可以简单理解为join。比如把用户行为数据的user_id和存放用户信息的user_id进行关联起来。形成如下：
上图是简化后的字段。user_name和sex就是取自业务数据的用户信息，item_tag也是取自内容信息表中的字段，而event则来源于行为埋点。三者共同构成了，什么样的用户who在什么时候when对什么样的内容做了什么事what。
简单说，很多用户行为的建模，就是拿各种数据组合在一起计算。用user_id的粒度聚合，你算得是这些用户喜欢哪些文章，用item_id的粒度聚合，你算得是这篇文章被哪类用户喜欢。它们都是你看待/分析事物的角度。
从更深的层面上说，行为数据也是可以再加工和利用的，它是构成用户标签的基础。拿浏览行为数据说，我们设计了埋点，知道王二狗看了哪些类型的文章，
item_tag是文章类型，游戏、娱乐、科技这类。有些用户可能各种各样的类型都喜欢，有些用户的口味偏好则比较集中，产品上可以拿用户偏好来代称，这里专指兴趣的集中度。
现在取所有用户的浏览数据，算它们在不同类型tag下的浏览分布（上文提供的行为数据就可以计算，cate_id便是内容类型）。比如王二狗可能90%的浏览都是游戏，10%是其他，那么就可以认为王二狗的兴趣集中度高。
这里有一个很简易的公式，1-sum(p^2)，将所有内容类别的浏览占比平方后相加，最终拿1减去，就算出了用户兴趣的集中程度了。我们拿案例简单看下。
上图的李二狗，他的兴趣90%集中在游戏，所以兴趣集中度= 1 - (0.9*0.9+0.1*0.1)=0.18,李三妞的兴趣稍微平均点，所以1-(0.5*0.5+0.5*0.5)=0.5，兴趣集中度比王二狗高。赵四有三个兴趣点，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。可能有同学疑问，兴趣程度为什么不用标准差算呢？它也是算波动偏离的呀，这是一个思考题，大家可以新加一个tag类别再算一下。
1-sum(p^2)是趋近于1的，有四个类别，一位均衡的用户（四个都是0.25）是0.75的集中度，当有十个类型，一位均衡的用户（四个都是0.1）是0.9的集中度。这种公式的好处就是兴趣类别越多，集中度的上限越接近1，这是标准差比不了的。
这里并没有涉及太高深的数学模型，只是用了加减乘除，就能快速的计算出兴趣的集中程度了。通过行为数据算出用户兴趣集中度，便能在分析场景中发挥自己的用武之地了，它是用户画像的基础，以后有机会再深入讲解。
外部数据可以分为两个部分，一个是行业市场调研类的，一个是爬虫抓取的，它们也能作为数据源分析，比如站外热点内容和站内热点内容、竞品对手商家表现和自己产品的商家，大家有机会应用的不多，就不多讲了，我也不怎么熟。
到这里为止，文章主要讲了用户行为层面的数据是怎么来的，更多是基础概念的讲解，下一篇文章会通过具体的数据教大家用户行为分析的技巧。不过，因为数据来源于网上，数据的丰富程度还是欠缺了不少，说白了，业务场景比较弱，希望大家自己在工作中多思考。
㈥ 数据安全的全生命周期，对于企业有什么意义
数据安全全生命周期无非就是从数据的采集、传输、存储到使用、共享、转让委托以及最后的删除销毁整个周期做好数据安全的管控，一般就是防止数据泄露，现在还会涉及个人隐私保护相关的问题。对于企业的意义就是保护数据不被泄露，包括但不限于个人信息数据、公司业务数据。无论哪个泄露了对公司来说都是会有很大的影响，从声誉到公司战略利益等，都会有影响，所以做好数据安全是有必要的，不只是数据的泄露。数据如果被破坏而不能使用，也会对业务有影响，所以要保障数据的保密性、完整性和可用性。以后个人隐私保护相关的比重也会加大，这块对企业会有战略意义。基本就是这些。
㈦ 平板电脑上的数据使用周期是什么意思
就是选择你想查看哪段时间的数据流量使用情况，如果你的套餐统计数据流量是从月首到月末，想查看3月的流量使用情况，那么你可以选择"数据使用周期：3月1日 - 3月31日"。
从图上看走流量时间是最近，应该是你自己用的吧。
㈧ 我昨天（3月5号）买的三星7100，今天发现设定-数据使用-数据使用周期是2月6日-3月5日， 数据使用2月27日-
你再好好查一下使用记录，包括通话记录、短信记录和数据流量记录，还有看一下耳机插孔里是否有灰尘（有灰尘就是旧的，新的肯定很光亮），电池触点是否有磨痕（如果磨痕很明显的话也可以断定为旧机）防止买到旧手机。因为正常情况下新手机不可能已经设定好2月6日—3月5日啊！另外，如果你的手机卡是旧的话，可能会出现你上述的情况，是不是你以前曾经把手机卡设定过统计时间，有记忆功能？按理说也不太可能，你可以再重新设定一下，再查查看，如果情况正常了就这样吧，不行就找经销商去。
㈨ 如何更改安卓系统数据使用周期
手机的数据使用周期更改：应该程序-设定-数据使用，点击”数据使用周期“后面的日期，选择最下面的更改周期，会出现日期选择更改自己的日期
㈩ 安卓手机设置\流量使用情况，里面的流量使用周期数据怎样删除（如图）
根据图片来看，如果系统没有清空选项的话，可以通过下面三个方法：
对手机进行双清：长按住音量“-”加电源键，同时按住3秒，进入 Recovery模式，选择wipe data/factory resetwipe cachepartition ，然后选择YES，几分钟后手机会进行重启。
对手机回复出厂设置：打开设置-回复出厂设置。
对手机进行刷机：可以使用刷机精灵进行刷机。将手机连接至PC端，打开刷机精灵，选择ROM进行一件刷机。