完善的大數據

1. 大數據治理和數據治理的區別概述

大數據時代的特徵：一、數據量大（Volume）二、類型繁多（Variety）三、價值密度低（內Value）四、速度快容時效高（Velocity）第四個特徵Velocity是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。運用大數據提升政府治理能力，需要用大數據思路發展大數據；在運用方面，改變政府部門領導的工作方式、決策思路；部門信息化機構需要大量的數據科學專業人才，國家有關部門應及早制訂招生計劃。制定完善的大數據應用規則，劃分部門信息使用許可權，確保信息在指定部門、指定情況下按照規范流程使用，確保個人信息安全。在此基礎上，設立大數據監督部門，依法監督大數據採集、使用，保證數據的真實性和安全性。望採納我的回答。

2. 電子政務對政府管理體制改革的促進作用表現在哪些方面

現代治理能力，僅僅依靠大數據框架的應用推進依託，力度是不夠的，我們還需要提供相關的配套政策和制度保障。

(一)探索適應大數據特徵的行政管理新方式
互聯網時代，大量來自社會和政府數據不斷涌現，行政決策和公共服務需求的及時性不斷增加。以「體驗」為服務和管理的基礎上，要逐步轉移到「數據」說話「，一步一步的指示」式的決策需要逐步轉變為政府與社會之間的「平磋商。」在此背景下，需要根據對大數據應用和管理需求的政府行政改革的適應，重點加強管理數據資源。在中央和地方政府層面，即建立數據管理和整合機制來收集協調部門數據資源，管理，分析，分析，使用，開放的工作，打開了一個跨部門的數據利用通道，大數據提升社會意識，依法嚴格管理，進行科學決策的重要手段。通過行政管理創新，打造新一代的「政府數據」建立國家戰略的大數據應用程序的開發，加強整體規劃，各地政府和收集數據的組織和管理，分析和發現大數據管理的過程中，應用和服務。加快頂層設計，確定科學和現實的目標和任務，促進內容，把握推進的重點領域，合理布局核心環節的治理和現代化建設，逐步構建現代政府大數據容量。

(二)在大數據應用創新中推進數據開放與共享
創新應用，以提高大容量數據的管理，數據必須被視為一個開放和分享的必然趨勢，以保證使用的數據取得實效數據的全面和可靠的來源。首先，需要加強部門開放的數據共享工作，還積極推進政務公開數據到其他部門和社會各界，實現提高整體執政能力。數據已經成為一種資產，資產有價，有用的資產，數據擁有者保護其最積極的部門的數據，但是，受限制的部門和數據採集功能和力量的權力，每個部門都有一個難以實現全面和准確的數據，非常想從其他部門獲取數據。數據孤島的現實和數據共享，創新應用的強勁需求，需要大量的數據過程中，我們必須高度重視開放部門的數據，至少在公開政府部門之間的同一水平。

在一個開放的數據政策，政府應該內部數據共享，數據共享和社會公眾之間的區別。首先，明確了數據不同的開放范圍，用途限制，公開的方式，公開的程序和開放的數據，規費公開數據指引，完善分級評估數據，點播和交互展會展出的驗證要求。通過數據開放政策，開放的數據資源指南，政府管理和服務創新。其次，積極探索建立跨部門數據共享的管理體制和工作機制。一是要研究建立一個數據源，以保護他們的數據所有權和數據許可權的數據，明確的政策和機制的所有權。逐步推行政務公開的數據相關規范，制度和實施細則，各部門在信息採集，傳輸，加工，法定職責過程中的共享和安全的規定。二是要研究橫截面數據交換渠道，實現資源共享，探索建立一個目錄服務的數據中心，數據共享交換中心，數據交易平台，實現了數據的交易模式的長期市場份額。第三，促進建立第三方數據服務提供商，交易數據和其他第三方專業服務機構和人員，並出台相關資質，管理要求及相關行業從業人員和機構的規范。

(三)加快制定大數據隱私保護和數據質量管理制度
長時間運行的大數據，需要對隱私保護制度。如果沒有合理的隱私保護，數據共享往往難以開展，甚至政府內部各部門之間。然而，在隱私往往會限制數據的共享。一些地方政府對涉及個人隱私的信息，這種特殊待遇，個人信息等多重保護的實施提供技術信息基礎數據;與規劃問題包括從個人信息保護政策，政府公共信息資源管理的保護將清除隱私保護的內容，以保護身體，保護等級要求的責任。

開發數據質量管理體系的關鍵是大數據應用取得成功。的大量數據的應用程序的成功，其核心是數據的質量是有效的和可靠的。沒有高質量的真實數據，所有數據收集和分析，沒有實際價值，不能來，以高品質的決定。為了保證可靠的數據質量，東城區制定了專門的數據標准和管理制度，規范的數據管理流程，全面清理本地區的網格數據，再重復數據，刪除無效數據，來驗證數據的遺失物品保護數據分析科學准確的決策提供服務。大數據技術在其執政能力的現代化過程中，要高度重視數據質量問題，並建立一個綜合的數據質量管理體系，數據質量測量的統一標準的制定，完善的質量管理流程，建立質量救助機構，從系統水平，以確保數據的質量。

(四)積極完善大數據基礎支撐環境
為促進治理的現代化大數據容量應用，需要加快大型數據的基礎支撐環境建設。首先，建立了完善的大數據雲計算運行環境，採用分布式雲存儲環境，多伺服器的存儲資源，滿足多種類型的數據的海量存儲需求，構建高效，可擴展的大數據存儲系統，同時確保數據讀寫安全運行提供高性能，高可靠性，從而為支持的現代化數據的存儲和快速檢索所需的治理能力。充分發揮雲計算的並行計算的優勢，點播資源，打造大數據集群環境中的快速，高效的處理，支持各種統計，分析，挖掘，預測和可視化顯示。二，完善大型多通道數據的網路環境。物聯網探索和完善網路環境下實現快速收購各類實時數據，並匯總到現有的基於網路的通信環境，積極探索的東西，互聯網，無線通信網路等多網融合的工作來實現支持高速網路的大數據採集傳輸，以保護政府數據來源的豐富性。第四，構建信息安全環境。

(五)積極探索政府、社會組織、企業、公眾協同的工作模式
在提前大數據，我們要積極探索政府，協會，企業的協同工作模式，建立政府引導，協會推動，企業，公眾參與的創新模式。政府應提高大量數據的應用程序相關的政策和做法，推進政務公開的數據共享，優化出台相關政策，引導大數據應用的工作？？。在協會的全面融合發揮積極作用，建立一個連接政府，科研機構，服務提供商和應用業務的關系，促進資源的對接。同時，政府應利用自身的優勢資源協會，充分發揮顧問協會的作用，政府決策，促進科學;出台相關的行業標准，補充政府的政策和法規，引導行業的發展。在企業方面，企業應該發揮大數據來優化利用內部管理流程，完善細化和電力需求的管理水平，使企業逐步成為大數據和應用的主要開發和利用。方法和渠道發揮政府管理創新的公眾積極參與，逐步提高公眾的政治參與渠道。通過建立政府，社會團體，企業，公眾協同工作模式，推動大數據的實際應用。

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3. 為什麼現在大數據那麼完善了人失蹤後還是找不到

1、最危險的地方就是最安全的地方，從幾年前他賴賬的那天起，他就提前做足了准備，憑他的資源，提前准備個幾百上千萬不成任何問題，這是從物質的保障上能確保他能衣食無憂的重要原因。

2、既然有了錢，那麼找一個藏身的場所就不是難題了，他在公司的時候有心腹之人，提前選一個鉛櫻段安全的地方簡直太容易。說不定槐譽在失蹤之前他早就秘密興頌答建了一個可以很好做掩護的山莊會所之類，這是從場地上確保他不會被發現的原因。

3、有心腹之人定期不定期提供生活物質，他根本無需出門拋頭露面，所以什麼監控什麼大數據根本無可奈何。

4. 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容是什麼

大數據系統體系建設規劃包括的內容是：強化大數據技術產品研發，深化工業大數據創新應用，促進行業大數據應用發展，加快大數據產業主體培育，推進大數據標准體系建設，完善大數據產業支撐體系，提升大數據安全保障能力。

指以數據生產、採集、存儲、加工、分析、服務為主，進行的相關經濟活動稱為大數據產業，目前我國的大數據產業體系已初具雛形，大數據系統體系的發展建設有利於全面提升我國大數據的資源掌控、技術支撐和價值挖掘各方面的能力，加快我國稱為數據強國的步伐，同時有利支撐著我國成為製造強國、網路強國的建設工作。

(4)完善的大數據擴展閱讀

大數據系統體系建設規劃發展原則：

創新驅動、應用引領、開放共享、統籌協調、安全規范。

大數據系統體系建設規劃發展目標：

技術產品先進可控、應用能力顯著增強、生態體系繁榮發展、支撐能力不斷增強、數據安全保障有力。

5. 什麼是大數據 大數據是什麼意思

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(5)完善的大數據擴展閱讀

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

6. 大數據時代如何做好數據治理

企業數據分析系統的數據來源是各個業務系統或手工數據，這些數據的格式、內容等都有可能不同。如果不進行數據治理，數據的價值難以發揮。只有對數據標准進行規范，管理元數據、數據監控等，才能得到高質量的數據。得到規范的數據後，才可在此基礎上進行主題化的數據建模、數據挖掘、數據分析等。

2013年被眾多的IT人定義為中國的大數據元年，這一年國內的大數據項目開始在交通、電信、金融部門被廣泛推動。各大銀行對Hadoop的規劃、POC尤其風生水起，帶動了一波大數據應用的熱潮，這個熱潮和當初數據倉庫進入中國時的2000年左右很相似：應用還沒有想好，先歸集一下數據，提供一些查詢和報表，以技術建設為主，業務推動為輔。這就導致了這股Hadoop熱潮起來的時候，傳統企業都是以數據歸集為主的，而BAT這樣的企業則天生以數據為生，早早進入了數據驅動技術和業務創新的階段。

隨著Hadoop技術的提升，數據如何進來，如何整合，開展什麼樣的應用都已經有了成熟的案例，可是，同傳統數倉時代一樣，垃圾進垃圾出，如何破？相比傳統數倉時代，進入Hadoop集群的數據更加的多樣、更加的復雜、量更足，這個數倉時代都沒有處理好的事情，如何能夠在大數據時代處理好，這是所有大數據應用者最最期盼的改變，也是大數據平台建設者最有挑戰的難題：數據治理難的不是技術，而是流程，是協同，是管理。 睿治數據治理平台平台架構

元數據：採集匯總企業系統數據屬性的信息，幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力，通過元數據之間的關系和影響挖掘隱藏在資源中的價值。

數據標准：對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，並通過標准評估確保數據在復雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規范性，從源頭確保數據的正確性及質量，並可以提升開發和數據管理的一貫性和效率性。

數據質量：有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，形成數據質量管理體系，監控並揭示數據質量問題，提供問題明細查詢和質量改進建議，全面提升數據的完整性、准確性、及時性，一致性以及合法性，降低數據管理成本，減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。

數據集成：可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用於問題數據的修正，也可以用於為數據應用提供可靠的數據模型。

主數據：幫助企業創建並維護內部共享數據的單一視圖，從而提高數據質量，統一商業實體定義，簡化改進商業流程並提高業務的響應速度。

數據資產：匯集企業所有能夠產生價值的數據資源，為用戶提供資產視圖，快速了解企業資產，發現不良資產，為管理員提供決策依據，提升數據資產的價值。

數據交換：用於實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享，提高信息資源的利用率，保證了分布在異構系統之間的信息的互聯互通，完成數據的收集、集中、處理、分發、載入、傳輸，構造統一的數據及文件的傳輸交換。

生命周期：管理數據生老病死，建立數據自動歸檔和銷毀，全面監控展現數據的生命過程。

數據安全：提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略，確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。

建立完整的、科學的、安全的、高質量的數據管控技術體系，是首要的任務。作為數據管控的基石，為了更好支撐後續工作的開展，技術體系必須一步到位，是功能完備、高質量、高擴展性的，而不是僅實現部分功能，或者功能不完善的「半成品」。

疊加更多業務數據、細化數據業務屬性與管理屬性、優化與調整數據管控流程，尤其是適應未來的現代企業數據管控制度的建立完善，是逐步積累推廣、不斷磨合改進的長期過程。這些工作應及早啟動，並成為後續大數據平台建設工作的重點。

談大數據時代的數據治理 當前要做的是功能框架的完善，而完善的著力點則是「數據資產目錄」：用資產化的視角來管理一個企業的數據，只有把數據作為資產來認識和管理，大數據項目才能達成預期，也能夠治理好。大數據時代帶來的價值，個人認為主要有兩個，一個是技術架構，主要是架構理念的進步，另外一個更重要的則是對數據的重視。大數據時代是數據的時代，IT向DT轉型，不單單是BAT，所有的IT公司，未來都在數據這兩個字上。

對於一個企業來說，把數據作為資產，才是建設大數據的最終目的，而不是僅僅是因為Hadoop架構帶來性價比和未來的擴展性。當一個企業把數據作為資產，他就像管理自己名下存摺、信用卡一樣，定期梳理，無時無刻不關心資產的變化情況，關注資產的質量。

而資產目錄就是管理資產的形式和手段，他像菜單一樣對企業的資產進行梳理、分門別類，提供給使用者；使用者通過菜單，點選自己需要的數據，認可菜單對應的後端處理價值，後廚通過適當的加工，推出相應的數據服務；這是一個標準的流程，而這些流程之上，附著一整套數據管理目標和流程。

大數據平台以數據資產目錄為核心，將元數據、數據標准、主數據、數據質量、數據生命周期、數據輪廓等信息在邏輯層面關聯起來，在管理層面上整合成統一的整體，構建起數據管理體系，全面的支持數據服務等具體應用。

大數據平台實現了數據存儲、清洗和應用。在數據匯入和匯出的過程中，需要對數據的元數據進行統一記錄和管理，以利於後續的數據應用和數據血緣分析。數據質量一直是數據集成系統的基礎工作，對數據的各個環節設置數據質量檢查點，對數據質量進行剖析、評估，以保證後續應用的可信度。

在數據收集的過程中，隨著數據維度、指標的聚集，如何找到所需的業務指標及屬性，並且評估相關屬性的業務及技術細節，需要對收集的所有數據進行業務屬性，並進行分類，建立完善的數據資產目錄。

數據資產目錄是整個大數據平台的數據管理基礎，而數據資產目錄由於數據的多樣性，在使用的過程中，必然涉及數據許可權的申請、審批管控流程，而管控流程的建立依賴於相應崗位的設立和對應職責的建立。

大數據平台的數據管理架構規劃，通過數據物理集中和數據邏輯整合，徹底擺脫企業「數據豎井」的困境。大數據平台數據管理架構分為功能架構、流向規劃和數據架構三個層面。

數據管理功能架構：借鑒DAMA數據管理和DMM數據成熟度理論，著眼於數據管理技術和數據管理流程融合，組織數據管理功能。

數據流向規劃架構：規劃整個大數據平台的數據流向，並在數據流入、數據整合、數據服務的具體環節實現精細化管理。

數據管理的數據架構：以數據資產目錄為核心，數據項為最小管理單元，將技術元數據（實體、屬性和關系）、業務元數據和管理元數據（數據標准、主數據、數據質量、數據安全）融合為彼此緊密聯系、密不可分的整體，共同構成精細化管理的數據基礎。

數據管理在整個大數據平台不僅僅是一個主要功能模塊，它還是整個企業層面數據治理的重要組成部分，它是技術和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下組織機構之前的協調合作。如何利用統一的數據管理模塊對企業所有進入到數據湖的數據進行有效管控，不單單取決於數據管理模塊本身，也取決於元數據的合理採集、維護，組織結構及制度的強力支持保證。

談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理參照了DAMA對於數據管理的九個管理目標，並進行裁剪，並對部分管理目標進行了合並，並參照了CMMI制定DMM數據成熟度目標，採用循序漸進，逐步完善的策略對管理目標進行分階段完成，制定完整的管控流程和數據治理規范，以便持續的對數據進行管理，遞進實現DMM定義的成熟度目標。

億信睿治數據治理管理平台和DAMA的對應關系如下：

談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理的核心內容是數據資產目錄，圍繞數據資產目錄的數據流入、數據整合、數據服務都是數據管理的核心。數據管理主要管理數據的流動，以及管理流動帶來的數據變化，並對數據底層的數據結構、數據定義、業務邏輯進行採集和管理，以利於當前和未來的數據使用。為了更好的對數據進行管理和使用，制度層面的建設、流程的設立必不可少，同時也兼顧到數據在流動過程中產生的安全風險和數據隱私風險。

因此數據管理介入到完整的數據流轉，並在每個節點都有相應的管理目標對應，整個數據流框架如下圖所示：

談大數據時代的數據治理 企業在建制大數據平台的同時，對進入數據湖的數據進行梳理，並按照數據資產目錄的形式對外發布。在發布數據資產之後，則對進出數據湖的數據進行嚴格的出入庫管理，保證數據可信度，並定期進行數據質量剖析檢查，確保數據資產完善、安全、可信，避免「不治理便破產」的讖言。

7. 物聯網大數據時代真的到來了嗎

真正的大數據時代應該沒有喜不喜歡只有願不願意。

現階段通過所謂的大數據功能，搜索引擎、電商平台、社交平台都可以根據用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數據定義為「喜歡」於是進行了相關信息推送。

但這些物件已經購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數據在這一塊可以做的更全面。比如用戶購買的是一箱蘋果，那麼可以智能識別一到兩周後再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數據推送信息不應根據喜歡偏好進行，而是應該通過是否願意接收這些訊息進行推送。

當真正的大數據時代來臨安全也許根本不是問題。

很多人會擔心那些出現在互聯網身上的安全隱患統統會出現在物聯網身上，而在物聯網上的安全問題會給人們帶來更大的傷害。當然，這很多人之中包括筆者。而經過對大數據的深入了解，和對大數據未來發展的預估。筆者突然發現一個很重要的實時：物聯網的正常運行和發展離不開大數據，而真正的大數據要比人類聰明的多。

大數據是集合了人類所有的智慧結晶和數據資源，同時，完善的大數據具有自我手機學習功能。在日前召開的2015中國大數據技術大會上美國俄亥俄州立大學計算機科學與工程系主任張曉東教授表示，現階段我們所應用的大數據中的數據採集90%源自近兩年。而隨著移動互聯網化的加強和可穿戴設備的興起，人們的每一個行為和操作都可以被精確採集並收入大資料庫。

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8. 全應科技的大數據技術體系完善嗎服務好嗎

挺好的啊，在碳中和大背景下，越來越多的高能耗企業選擇利用大數據、人臘陪畝工智能等技術來提質增效，全應科技的熱電亂宴智能系統已經幫助很多企業實現了降碳目標，大數據技術體系已經輪森非常健全了，可以實時採集生產全過程的數據，實現總體運行效率的提升。

9. 關於大數據架構的相關知識

隨著科技的發展和社會的進步，大數據、人工智慧等新興技術開始進入了我們的生活。我們已經從信息時代跨入了大數據時代，而大數據是一個十分火熱的技術，現如今大數據已經涉及到了各行各業的方方面面。但是目前而言，很多人對於大數據不是十分清楚，下面我們就給大家講一講大數據的架構知識。
1.大數據架構的特點
一般來說，大數據的架構是比較復雜的，大數據的應用開發過於偏向底層，具有學習難度大，涉及技術面廣的問題，這制約了大數據的普及。所以我們必須開發一種技術，把大數據開發中一些通用的，重復使用的基礎代碼、演算法封裝為類庫，降低大數據的學習門檻，降低開發難度，提高大數據項目的開發效率。
2.大數據在工作的應用
大數據在工作中的應用有三種，第一種就是與業務相關，比如用戶畫像、風險控制等。第二種就是與決策相關，數據科學的領域，了解統計學、演算法，這是數據科學家的范疇。第三種就是與工程相關，如何實施、如何實現、解決什麼業務問題，這是數據工程師的工作。由此可見大數據是一門高深的學問。
3.對數據源的分類
根據數據源的特點，我們可以把數據源分為四大類。第一類就是從來源來看分為內部數據和外部數據，第二類就是從結構來看分為非結構化數據和結構化數據，第三類就是從可變性來看分為不可變可添加數據和可修改刪除數據，第四類就是從規模來看分為大量數據和小量數據。這四類將大數據的數據源表達的淋漓盡致。完善了大數據的數據源。
4.為什麼重視數據源？
為什麼大數據平台十分重視數據源呢？這是因為大數據平台第一個要素就是數據源，我們要處理的數據源往往是在業務系統上，數據分析的時候可能不會直接對業務的數據源進行處理，而是先經過數據採集、數據存儲，之後才是數據分析和數據處理。所以大數據平台十分重視數據源。
在這篇文章中我們給大家介紹了大數據架構的具體知識，大體包括大數據架構的特點、大數據在工作的應用、對數據源的分類、為什麼重視數據源，希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解大數據。

10. 如何利用大數據完善人才識別

1、大數據人才首先要擁有技術
大數據自然離不開人才，要想成為大數據不可或缺瞎告搜的人才 ，就必須要擁有相關大數據技能。大家都知道，大數據對人才的能力提出了更加高的要求，技術能力上大數據人才要具備java、大數據開發友團、大數據架構、軟體開發工程等技術背景，會用大數據分析工具，了解統計模型相關知識；在一定程度上掌握Python等一類通用型編程語言，特別是編程方面一定要精通，沒有哪一種大數據不需熟練掌握一門編程語言的。
2、大數據人才需要強大的跨學科學習
隨著大數據向各行業的滲透，大數據從業者往往身兼數職，需要同時掌握數據技術和業務知識。一個好的大數據人才，必須具備強大的數據分析、數據挖掘的能力，而一個既能做業務數據分析，又懂機器學習和工程開發的分析師就是數據科學家。
3、 大數據人才需要堅持
任何技術的掌握都不是一朝一夕的磨歷事情，當然大數據也不例外。大數據人才對人提出了更高的需要，不僅需要掌握相關的編程語言，還需要掌握數據分析能力，這就要求我們想要全方位提升自己的大數據業務水平，必須要堅持學習，只有具備大數據知識了，我們才能投入到大數據行業添磚加瓦。
4、 堅持學習的能力
大數據人才要有較強的溝通協調能力、學習能及推動能力、善於執行和監控，有較強的組織和責任意識，還需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業務，能快速學習全新領域的商業模式和生態。
5、心態很重要
學習大數據的時候，一定要有良好的心態，大數據學習是一個枯燥的國產。要想學有所成，心態極其重要，不是什麼東西一學就會的。