秘書演算法
『壹』 金融數學的研究內容
金融數學主要的研究內容和擬重點解決的問題包括：
(1)有價證券和證券組合的定價理論
發展有價證券（尤其是期貨、期權等衍生工具）的定價理論。所用的數學方法主要是提出合適的隨機微分方程或隨機差分方程模型，形成相應的倒向方程。建立相應的非線性Feynman一Kac公式，由此導出非常一般的推廣的Black一Scholes定價公式。所得到的倒向方程將是高維非線性帶約束的奇異方程。
研究具有不同期限和收益率的證券組合的定價問題。需要建立定價與優化相結合的數學模型，在數學工具的研究方面，可能需要隨機規劃、模糊規劃和優化演算法研究。
在市場是不完全的條件下，引進與偏好有關的定價理論。
(2）不完全市場經濟均衡理論（GEI）
擬在以下幾個方面進行研究：
1．無窮維空間、無窮水平空間、及無限狀態
2.隨機經濟、無套利均衡、經濟結構參數變異、非線資產結構
3．資產證券的創新（Innovation）與設計（Design）
4．具有摩擦（Friction）的經濟
5．企業行為與生產、破產與壞債
6.證券市場博弈。
（3）GEI 平板衡演算法、蒙特卡羅法在經濟平衡點計算中的應用， GEI的理論在金融財政經濟宏觀經濟調控中的應用，不完全市場條件下，持續發展理論框架下研究自然資源資產定價與自然資源的持續利用。
1.什麼是關聯規則
在描述有關關聯規則的一些細節之前，我們先來看一個有趣的故事："尿布與啤酒"的故事。
在一家超市裡，有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，並一直為商家所津津樂道。沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統，為了能夠准確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是："跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在"尿布與啤酒"背後的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是藉助數據挖掘技術對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。
數據關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。關聯規則挖掘發現大量數據中項集之間有趣的關聯或相關聯系。Agrawal等於1993年首先提出了挖掘顧客交易資料庫中項集間的關聯規則問題，以後諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作包括對原有的演算法進行優化，如引入隨機采樣、並行的思想等，以提高演算法挖掘規則的效率；對關聯規則的應用進行推廣。關聯規則挖掘在數據挖掘中是一個重要的課題，最近幾年已被業界所廣泛研究。
2.關聯規則挖掘過程、分類及其相關演算法
2.1關聯規則挖掘的過程
關聯規則挖掘過程主要包含兩個階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(FrequentItemsets)，第二階段再由這些高頻項目組中產生關聯規則(AssociationRules)。
關聯規則挖掘的第一階段必須從原始資料集合中，找出所有高頻項目組(LargeItemsets)。高頻的意思是指某一項目組出現的頻率相對於所有記錄而言，必須達到某一水平。一項目組出現的頻率稱為支持度(Support)，以一個包含A與B兩個項目的2-itemset為例，我們可以經由公式(1)求得包含{A,B}項目組的支持度，若支持度大於等於所設定的最小支持度(MinimumSupport)門檻值時，則{A,B}稱為高頻項目組。一個滿足最小支持度的k-itemset，則稱為高頻k-項目組(Frequentk-itemset)，一般表示為Largek或Frequentk。演算法並從Largek的項目組中再產生Largek+1，直到無法再找到更長的高頻項目組為止。
關聯規則挖掘的第二階段是要產生關聯規則(AssociationRules)。從高頻項目組產生關聯規則，是利用前一步驟的高頻k-項目組來產生規則，在最小信賴度(MinimumConfidence)的條件門檻下，若一規則所求得的信賴度滿足最小信賴度，稱此規則為關聯規則。例如：經由高頻k-項目組{A,B}所產生的規則AB，其信賴度可經由公式(2)求得，若信賴度大於等於最小信賴度，則稱AB為關聯規則。
就沃爾馬案例而言，使用關聯規則挖掘技術，對交易資料庫中的紀錄進行資料挖掘，首先必須要設定最小支持度與最小信賴度兩個門檻值，在此假設最小支持度min_support=5%且最小信賴度min_confidence=70%。因此符合此該超市需求的關聯規則將必須同時滿足以上兩個條件。若經過挖掘過程所找到的關聯規則「尿布，啤酒」，滿足下列條件，將可接受「尿布，啤酒」的關聯規則。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%於此應用範例中的意義為:在所有的交易紀錄資料中，至少有5%的交易呈現尿布與啤酒這兩項商品被同時購買的交易行為。Confidence(尿布，啤酒)>=70%於此應用範例中的意義為:在所有包含尿布的交易紀錄資料中，至少有70%的交易會同時購買啤酒。因此，今後若有某消費者出現購買尿布的行為，超市將可推薦該消費者同時購買啤酒。這個商品推薦的行為則是根據「尿布，啤酒」關聯規則，因為就該超市過去的交易紀錄而言，支持了「大部份購買尿布的交易，會同時購買啤酒」的消費行為。
從上面的介紹還可以看出，關聯規則挖掘通常比較適用與記錄中的指標取離散值的情況。如果原始資料庫中的指標值是取連續的數據，則在關聯規則挖掘之前應該進行適當的數據離散化（實際上就是將某個區間的值對應於某個值），數據的離散化是數據挖掘前的重要環節，離散化的過程是否合理將直接影響關聯規則的挖掘結果。
2.2關聯規則的分類
按照不同情況，關聯規則可以進行分類如下：
1.基於規則中處理的變數的類別，關聯規則可以分為布爾型和數值型。
布爾型關聯規則處理的值都是離散的、種類化的，它顯示了這些變數之間的關系；而數值型關聯規則可以和多維關聯或多層關聯規則結合起來，對數值型欄位進行處理，將其進行動態的分割，或者直接對原始的數據進行處理，當然數值型關聯規則中也可以包含種類變數。例如：性別=「女」=>職業=「秘書」，是布爾型關聯規則；性別=「女」=>avg（收入）=2300，涉及的收入是數值類型，所以是一個數值型關聯規則。
2.基於規則中數據的抽象層次，可以分為單層關聯規則和多層關聯規則。
在單層的關聯規則中，所有的變數都沒有考慮到現實的數據是具有多個不同的層次的；而在多層的關聯規則中，對數據的多層性已經進行了充分的考慮。例如：IBM台式機=>Sony列印機，是一個細節數據上的單層關聯規則；台式機=>Sony列印機，是一個較高層次和細節層次之間的多層關聯規則。
3.基於規則中涉及到的數據的維數，關聯規則可以分為單維的和多維的。
在單維的關聯規則中，我們只涉及到數據的一個維，如用戶購買的物品；而在多維的關聯規則中，要處理的數據將會涉及多個維。換成另一句話，單維關聯規則是處理單個屬性中的一些關系；多維關聯規則是處理各個屬性之間的某些關系。例如：啤酒=>尿布，這條規則只涉及到用戶的購買的物品；性別=「女」=>職業=「秘書」，這條規則就涉及到兩個欄位的信息，是兩個維上的一條關聯規則。 Apriori演算法
2.3關聯規則挖掘的相關演算法
1.Apriori演算法：使用候選項集找頻繁項集
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
該演算法的基本思想是：首先找出所有的頻集，這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。然後由頻集產生強關聯規則，這些規則必須滿足最小支持度和最小可信度。然後使用第1步找到的頻集產生期望的規則，產生只包含集合的項的所有規則，其中每一條規則的右部只有一項，這里採用的是中規則的定義。一旦這些規則被生成，那麼只有那些大於用戶給定的最小可信度的規則才被留下來。為了生成所有頻集，使用了遞推的方法。
可能產生大量的候選集,以及可能需要重復掃描資料庫，是Apriori演算法的兩大缺點。
2.基於劃分的演算法：Savasere等設計了一個基於劃分的演算法。這個演算法先把資料庫從邏輯上分成幾個互不相交的塊，每次單獨考慮一個分塊並對它生成所有的頻集，然後把產生的頻集合並，用來生成所有可能的頻集，最後計算這些項集的支持度。這里分塊的大小選擇要使得每個分塊可以被放入主存，每個階段只需被掃描一次。而演算法的正確性是由每一個可能的頻集至少在某一個分塊中是頻集保證的。該演算法是可以高度並行的，可以把每一分塊分別分配給某一個處理器生成頻集。產生頻集的每一個循環結束後，處理器之間進行通信來產生全局的候選k-項集。通常這里的通信過程是演算法執行時間的主要瓶頸；而另一方面，每個獨立的處理器生成頻集的時間也是一個瓶頸。
3.FP-樹頻集演算法：針對Apriori演算法的固有缺陷，J.Han等提出了不產生候選挖掘頻繁項集的方法：FP-樹頻集演算法。採用分而治之的策略，在經過第一遍掃描之後，把資料庫中的頻集壓縮進一棵頻繁模式樹（FP-tree），同時依然保留其中的關聯信息，隨後再將FP-tree分化成一些條件庫，每個庫和一個長度為1的頻集相關，然後再對這些條件庫分別進行挖掘。當原始數據量很大的時候，也可以結合劃分的方法,使得一個FP-tree可以放入主存中。實驗表明，FP-growth對不同長度的規則都有很好的適應性，同時在效率上較之Apriori演算法有巨大的提高。
3.該領域在國內外的應用
3.1關聯規則發掘技術在國內外的應用
就目前而言，關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用在西方金融行業企業中，它可以成功預測銀行客戶需求。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷。現在銀行天天都在開發新的溝通客戶的方法。各銀行在自己的ATM機上就捆綁了顧客可能感興趣的本行產品信息，供使用本行ATM機的用戶了解。如果資料庫中顯示，某個高信用限額的客戶更換了地址，這個客戶很有可能新近購買了一棟更大的住宅，因此會有可能需要更高信用限額，更高端的新信用卡，或者需要一個住房改善貸款，這些產品都可以通過信用卡賬單郵寄給客戶。當客戶打電話咨詢的時候，資料庫可以有力地幫助電話銷售代表。銷售代表的電腦屏幕上可以顯示出客戶的特點，同時也可以顯示出顧客會對什麼產品感興趣。
同時，一些知名的電子商務站點也從強大的關聯規則挖掘中的受益。這些電子購物網站使用關聯規則中規則進行挖掘，然後設置用戶有意要一起購買的捆綁包。也有一些購物網站使用它們設置相應的交叉銷售，也就是購買某種商品的顧客會看到相關的另外一種商品的廣告。
但是目前在我國，「數據海量，信息缺乏」是商業銀行在數據大集中之後普遍所面對的尷尬。目前金融業實施的大多數資料庫只能實現數據的錄入、查詢、統計等較低層次的功能，卻無法發現數據中存在的各種有用的信息，譬如對這些數據進行分析，發現其數據模式及特徵，然後可能發現某個客戶、消費群體或組織的金融和商業興趣，並可觀察金融市場的變化趨勢。可以說，關聯規則挖掘的技術在我國的研究與應用並不是很廣泛深入。
3.2近年來關聯規則發掘技術的一些研究
由於許多應用問題往往比超市購買問題更復雜，大量研究從不同的角度對關聯規則做了擴展，將更多的因素集成到關聯規則挖掘方法之中，以此豐富關聯規則的應用領域，拓寬支持管理決策的范圍。如考慮屬性之間的類別層次關系，時態關系，多表挖掘等。近年來圍繞關聯規則的研究主要集中於兩個方面，即擴展經典關聯規則能夠解決問題的范圍，改善經典關聯規則挖掘演算法效率和規則興趣性。
『貳』 秘書學專業怎麼樣
說起秘書，很多考生和家長，都不感冒，究其原因，可能是認為這個專業出來是「伺候「人的。所以本能的反應就是，學這個專業，不如學一門技術。
所以在我多年的志願咨詢過程中，一提起這個專業，很多考生和家長馬上就揮一揮手，一閃而過，拒絕考慮了。
其實這個專業，還是非常不錯的，特別適合理科差，數學差的考生！
下面用數據來證明我這個判斷。
一、秘書學本科專業的發展歷史
開始的秘書學專業，地位並不高，只在中職和專科中設置。專科文秘是全國范圍開設最早的專業之一，到2017年止，全國設有文秘專業的高職院校有300-500所，在校學生約為10萬人。
2012年秘書學專業由專科，升格為本科招生。
在專業歸屬上，劃歸中國文學一級學科下，與漢語言文學並列為二級學科，於是從2012年開始，這個專業的增設速度，好像開了掛一樣，在全國各所大學，開花結果，飛速發展。
我之前寫過一篇」公共關系學專業「的文章，大家可以對比下兩個專業的增設情況。
2012-2013年，開設秘書學本科專業的高校有34所，
2013-2014年，開設秘書學本科專業的高校有37所，
2014-2015年，開設秘書學本科專業的高校有67所，
2016-2017年，開設秘書學本科專業的高校有101所，
2017-2018年，開設秘書學本科專業的高校有116所，
2018-2019年，開設秘書學本科專業的高校有127所，
從2012年創辦本科專業以來，從這個專業增設的速度，可以證明這個專業還是非常對市場胃口的。
二、秘書工作，並沒有大家想像中的那麼簡單
1、社會分工和組織管理的復雜性，決定了秘書人才需求的多樣性。
秘書並非大家觀念中的」伺候「人的專業，不同的行業需要不同類型的秘書，比如黨政秘書，企業秘書，商務秘書，醫務秘書，科技秘書；根據業務分工，秘書還可以分為政務秘書，文字秘書，機要秘書，事務秘書，公關秘書，信訪秘書，會議秘書等。從層次上分，也可以分為初級秘書，中級秘書，高級秘書。
秘書，不僅只是專門為領導幹部提供的領導人秘書，還有為各不同機關、部門提供綜合服務的機關秘書，事務秘書。
2、秘書學專業，也有碩士、博士。
隨著國家改革開放的全面深化，社會對高端秘書人才的需求也隨之提速。一些重點高校，敏銳地意識到這種趨勢，紛紛開設相關專業並設立秘書學相關的研究生專業。
三、勛哥建議
1、高職秘書學專業，大家盡量少選。
2012年成立秘書學本科以來，截止到2018年，全國一共有146所高校開辦了秘書學本科專業，這肯定會對高職秘書學專業的畢業生就業產生重大的沖擊。據不完全統計，到2018年底，高職院校撤銷最多專業中，就包括文秘專業，累計一共有51所高職院校撤銷了文秘專業。
從這個專業未來的發展趨勢來看，本科專業畢業的學生，在就業市場上將會搶占更多的份額。所以從這個意義上來說，考生如果是專科層次，還是盡量少選。畢竟本科院校開設秘書學專業的速度太快了。
2、選擇秘書學專業，盡可能選擇成立時間比較早的大學，在秘書學專業設置比較多的省份，也是重點考慮的主要因素。
據相關數據統計，2018年我國設有文秘專業大學，最多的省份是廣東省，有37所大學設置了秘書學專業，其次是河南省24所，江蘇省22所，湖南省22所，浙江17所。如果要選擇大學，建議考生優先考慮廣東、江蘇和浙江三個省份。其他省份，優選考慮省會城市的大學。
原因很簡單，越是經濟發達地區，對秘書人才的需求越大，發展空間越好。
3、端正認識，排除偏見，發現適合，不要放過！
秘書學培養的是一個人的綜合素質，不僅要有口才，而且還要有才藝，更重要的還要會寫。擅長寫作，速記，還要有紀律觀念，保密意識，守口如瓶！看似簡單的工作，其實對於一個人的情商，組織協調能力，都有很高的要求。在企事業單位中，秘書所處的位置，以及所得到的鍛煉機會，都是非常稀缺的，也是非常有前途的職位。
如果你家孩子，不喜歡搞技術，又符合上面職位所要求的性格特質和特長，就可以考慮這個專業。
『叄』 金融數學會涉及到哪些方面
金融數學是一門新興學科，是「金融高技術 」的重要組成部分。研究目標是利用我國數學界某些方面的優勢，圍繞金融市場的均衡與有價證券定價的數學理論進行深入剖析，建立適合國情的數學模型，編寫一定的計算機軟體，對理論研究結果進行模擬計算，對實際數據進行計量經濟分析研究，為實際金融部門提供較深入的技術分析咨詢。核心內容就是研究不確定隨機環境下的投資組合的最優選擇理論和資產的定價理論。套利、最優與均衡是金融數學的基本經濟思想和三大基本概念。
金融數學主要的研究內容和擬重點解決的問題包括：
(1)有價證券和證券組合的定價理論
發展有價證券（尤其是期貨、期權等衍生工具）的定價理論。所用的數學方法主要是提出合適的隨機微分方程或隨機差分方程模型，形成相應的倒向方程。建立相應的非線性Feynman一Kac公式，由此導出非常一般的推廣的Black一Scholes定價公式。所得到的倒向方程將是高維非線性帶約束的奇異方程。
研究具有不同期限和收益率的證券組合的定價問題。需要建立定價與優化相結合的數學模型，在數學工具的研究方面，可能需要隨機規劃、模糊規劃和優化演算法研究。
在市場是不完全的條件下，引進與偏好有關的定價理論。
(2）不完全市場經濟均衡理論（GEI）
擬在以下幾個方面進行研究：
1．無窮維空間、無窮水平空間、及無限狀態
2.隨機經濟、無套利均衡、經濟結構參數變異、非線資產結構
3．資產證券的創新（Innovation）與設計（Design）
4．具有摩擦（Friction）的經濟
5．企業行為與生產、破產與壞債
6.證券市場博弈。
（3）GEI 平板衡演算法、蒙特卡羅法在經濟平衡點計算中的應用， GEI的理論在金融財政經濟宏觀經濟調控中的應用，不完全市場條件下，持續發展理論框架下研究自然資源資產定價與自然資源的持續利用。
1.什麼是關聯規則
在描述有關關聯規則的一些細節之前，我們先來看一個有趣的故事："尿布與啤酒"的故事。
在一家超市裡，有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，並一直為商家所津津樂道。沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統，為了能夠准確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是："跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在"尿布與啤酒"背後的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是藉助數據挖掘技術對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。
數據關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。關聯規則挖掘發現大量數據中項集之間有趣的關聯或相關聯系。Agrawal等於1993年首先提出了挖掘顧客交易資料庫中項集間的關聯規則問題，以後諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作包括對原有的演算法進行優化，如引入隨機采樣、並行的思想等，以提高演算法挖掘規則的效率；對關聯規則的應用進行推廣。關聯規則挖掘在數據挖掘中是一個重要的課題，最近幾年已被業界所廣泛研究。
2.關聯規則挖掘過程、分類及其相關演算法
2.1關聯規則挖掘的過程
關聯規則挖掘過程主要包含兩個階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(FrequentItemsets)，第二階段再由這些高頻項目組中產生關聯規則(AssociationRules)。
關聯規則挖掘的第一階段必須從原始資料集合中，找出所有高頻項目組(LargeItemsets)。高頻的意思是指某一項目組出現的頻率相對於所有記錄而言，必須達到某一水平。一項目組出現的頻率稱為支持度(Support)，以一個包含A與B兩個項目的2-itemset為例，我們可以經由公式(1)求得包含{A,B}項目組的支持度，若支持度大於等於所設定的最小支持度(MinimumSupport)門檻值時，則{A,B}稱為高頻項目組。一個滿足最小支持度的k-itemset，則稱為高頻k-項目組(Frequentk-itemset)，一般表示為Largek或Frequentk。演算法並從Largek的項目組中再產生Largek+1，直到無法再找到更長的高頻項目組為止。
關聯規則挖掘的第二階段是要產生關聯規則(AssociationRules)。從高頻項目組產生關聯規則，是利用前一步驟的高頻k-項目組來產生規則，在最小信賴度(MinimumConfidence)的條件門檻下，若一規則所求得的信賴度滿足最小信賴度，稱此規則為關聯規則。例如：經由高頻k-項目組{A,B}所產生的規則AB，其信賴度可經由公式(2)求得，若信賴度大於等於最小信賴度，則稱AB為關聯規則。
就沃爾馬案例而言，使用關聯規則挖掘技術，對交易資料庫中的紀錄進行資料挖掘，首先必須要設定最小支持度與最小信賴度兩個門檻值，在此假設最小支持度min_support=5%且最小信賴度min_confidence=70%。因此符合此該超市需求的關聯規則將必須同時滿足以上兩個條件。若經過挖掘過程所找到的關聯規則「尿布，啤酒」，滿足下列條件，將可接受「尿布，啤酒」的關聯規則。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%於此應用範例中的意義為:在所有的交易紀錄資料中，至少有5%的交易呈現尿布與啤酒這兩項商品被同時購買的交易行為。Confidence(尿布，啤酒)>=70%於此應用範例中的意義為:在所有包含尿布的交易紀錄資料中，至少有70%的交易會同時購買啤酒。因此，今後若有某消費者出現購買尿布的行為，超市將可推薦該消費者同時購買啤酒。這個商品推薦的行為則是根據「尿布，啤酒」關聯規則，因為就該超市過去的交易紀錄而言，支持了「大部份購買尿布的交易，會同時購買啤酒」的消費行為。
從上面的介紹還可以看出，關聯規則挖掘通常比較適用與記錄中的指標取離散值的情況。如果原始資料庫中的指標值是取連續的數據，則在關聯規則挖掘之前應該進行適當的數據離散化（實際上就是將某個區間的值對應於某個值），數據的離散化是數據挖掘前的重要環節，離散化的過程是否合理將直接影響關聯規則的挖掘結果。
2.2關聯規則的分類
按照不同情況，關聯規則可以進行分類如下：
1.基於規則中處理的變數的類別，關聯規則可以分為布爾型和數值型。
布爾型關聯規則處理的值都是離散的、種類化的，它顯示了這些變數之間的關系；而數值型關聯規則可以和多維關聯或多層關聯規則結合起來，對數值型欄位進行處理，將其進行動態的分割，或者直接對原始的數據進行處理，當然數值型關聯規則中也可以包含種類變數。例如：性別=「女」=>職業=「秘書」，是布爾型關聯規則；性別=「女」=>avg（收入）=2300，涉及的收入是數值類型，所以是一個數值型關聯規則。
2.基於規則中數據的抽象層次，可以分為單層關聯規則和多層關聯規則。
在單層的關聯規則中，所有的變數都沒有考慮到現實的數據是具有多個不同的層次的；而在多層的關聯規則中，對數據的多層性已經進行了充分的考慮。例如：IBM台式機=>Sony列印機，是一個細節數據上的單層關聯規則；台式機=>Sony列印機，是一個較高層次和細節層次之間的多層關聯規則。
3.基於規則中涉及到的數據的維數，關聯規則可以分為單維的和多維的。
在單維的關聯規則中，我們只涉及到數據的一個維，如用戶購買的物品；而在多維的關聯規則中，要處理的數據將會涉及多個維。換成另一句話，單維關聯規則是處理單個屬性中的一些關系；多維關聯規則是處理各個屬性之間的某些關系。例如：啤酒=>尿布，這條規則只涉及到用戶的購買的物品；性別=「女」=>職業=「秘書」，這條規則就涉及到兩個欄位的信息，是兩個維上的一條關聯規則。 Apriori演算法
2.3關聯規則挖掘的相關演算法
1.Apriori演算法：使用候選項集找頻繁項集
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
該演算法的基本思想是：首先找出所有的頻集，這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。然後由頻集產生強關聯規則，這些規則必須滿足最小支持度和最小可信度。然後使用第1步找到的頻集產生期望的規則，產生只包含集合的項的所有規則，其中每一條規則的右部只有一項，這里採用的是中規則的定義。一旦這些規則被生成，那麼只有那些大於用戶給定的最小可信度的規則才被留下來。為了生成所有頻集，使用了遞推的方法。
可能產生大量的候選集,以及可能需要重復掃描資料庫，是Apriori演算法的兩大缺點。
2.基於劃分的演算法：Savasere等設計了一個基於劃分的演算法。這個演算法先把資料庫從邏輯上分成幾個互不相交的塊，每次單獨考慮一個分塊並對它生成所有的頻集，然後把產生的頻集合並，用來生成所有可能的頻集，最後計算這些項集的支持度。這里分塊的大小選擇要使得每個分塊可以被放入主存，每個階段只需被掃描一次。而演算法的正確性是由每一個可能的頻集至少在某一個分塊中是頻集保證的。該演算法是可以高度並行的，可以把每一分塊分別分配給某一個處理器生成頻集。產生頻集的每一個循環結束後，處理器之間進行通信來產生全局的候選k-項集。通常這里的通信過程是演算法執行時間的主要瓶頸；而另一方面，每個獨立的處理器生成頻集的時間也是一個瓶頸。
3.FP-樹頻集演算法：針對Apriori演算法的固有缺陷，J.Han等提出了不產生候選挖掘頻繁項集的方法：FP-樹頻集演算法。採用分而治之的策略，在經過第一遍掃描之後，把資料庫中的頻集壓縮進一棵頻繁模式樹（FP-tree），同時依然保留其中的關聯信息，隨後再將FP-tree分化成一些條件庫，每個庫和一個長度為1的頻集相關，然後再對這些條件庫分別進行挖掘。當原始數據量很大的時候，也可以結合劃分的方法,使得一個FP-tree可以放入主存中。實驗表明，FP-growth對不同長度的規則都有很好的適應性，同時在效率上較之Apriori演算法有巨大的提高。
3.該領域在國內外的應用
3.1關聯規則發掘技術在國內外的應用
就目前而言，關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用在西方金融行業企業中，它可以成功預測銀行客戶需求。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷。現在銀行天天都在開發新的溝通客戶的方法。各銀行在自己的ATM機上就捆綁了顧客可能感興趣的本行產品信息，供使用本行ATM機的用戶了解。如果資料庫中顯示，某個高信用限額的客戶更換了地址，這個客戶很有可能新近購買了一棟更大的住宅，因此會有可能需要更高信用限額，更高端的新信用卡，或者需要一個住房改善貸款，這些產品都可以通過信用卡賬單郵寄給客戶。當客戶打電話咨詢的時候，資料庫可以有力地幫助電話銷售代表。銷售代表的電腦屏幕上可以顯示出客戶的特點，同時也可以顯示出顧客會對什麼產品感興趣。
同時，一些知名的電子商務站點也從強大的關聯規則挖掘中的受益。這些電子購物網站使用關聯規則中規則進行挖掘，然後設置用戶有意要一起購買的捆綁包。也有一些購物網站使用它們設置相應的交叉銷售，也就是購買某種商品的顧客會看到相關的另外一種商品的廣告。
但是目前在我國，「數據海量，信息缺乏」是商業銀行在數據大集中之後普遍所面對的尷尬。目前金融業實施的大多數資料庫只能實現數據的錄入、查詢、統計等較低層次的功能，卻無法發現數據中存在的各種有用的信息，譬如對這些數據進行分析，發現其數據模式及特徵，然後可能發現某個客戶、消費群體或組織的金融和商業興趣，並可觀察金融市場的變化趨勢。可以說，關聯規則挖掘的技術在我國的研究與應用並不是很廣泛深入。
3.2近年來關聯規則發掘技術的一些研究
由於許多應用問題往往比超市購買問題更復雜，大量研究從不同的角度對關聯規則做了擴展，將更多的因素集成到關聯規則挖掘方法之中，以此豐富關聯規則的應用領域，拓寬支持管理決策的范圍。如考慮屬性之間的類別層次關系，時態關系，多表挖掘等。近年來圍繞關聯規則的研究主要集中於兩個方面，即擴展經典關聯規則能夠解決問題的范圍，改善經典關聯規則挖掘演算法效率和規則興趣性。
『肆』 有4名同學到一家公司參加三個階段的面試：公司要求每個同學都必須首先找公司秘書初試，然後到部門主管處復
此問題可以轉化為網路優化中的關鍵路徑問題，但不同的是需要確定甲乙丙丁四人的先後順序，順序不同，關鍵路徑就不同，所以需要窮搜索四個人一共24種順序，然後用關鍵路徑演算法算出每一種順序的關鍵路徑，這24條關鍵路徑中時間最短一條就是最快離開公司所用的時間，所對應的順序就是甲乙丙丁面試的先後順序。
代碼如下：
----------------------------------------------------------------------
Title 面試問題;
!有4名同學到一家公司參加三個階段的面試,公司要求:每個同學都必須首先找公司秘書初試，然後到部門主管處復試，中間休息20分鍾，最後到經理處參加面試，
並且不允許插隊（即在任何一個階段 4 名同學的順序是一樣的，其中中間休息必須休滿20分鍾，可以一起休息），由於 4 名同學的專業背景不同，所以每人在三個階段的面試時間也不同，如表所示。
這 4 名同學約定他們全部面試完以後一起離開公司，請問他們最快需多長時間能離開公司？
秘書初試 主管復試 中間休息 經理面試
同學甲 13 15 20 20
同學乙 10 20 20 18
同學丙 20 16 20 10
同學丁 8 10 20 15 ;
SETS:
s/1..4/:a,b,c;
PX(s,s):w,x,y;
ENDSETS
DATA:
w=13 15 20 20
10 20 20 18
20 16 20 10
8 10 20 15;
ENDDATA
min=b(4)+y(4,4);
@for(s(i):@sum(s(j):x(i,j))=1);
@for(s(j):@sum(S(i):x(i,j))=1);
@for(PX:@bin(x));!矩陣x是矩陣w的行交換矩陣，用來調整甲乙丙丁的先後順序，比如：要讓丙第一個面試，甲最後一個面試，則需交換矩陣w第1和4行，
此時只需讓x=0 0 0 1
0 1 0 0
0 0 1 0
1 0 0 0，然後用x乘以w就可以達到交換w的行向量的目的了;
@for(PX(i,j):y(i,j)=@sum(s(k):x(i,k)*w(k,j)));!矩陣y就是矩陣w進行了行交換後的矩陣，y=x*w;
c(1)=y(1,1);
@for(s(i)|i#GT#1 #and# i#LE#3:c(i)=c(i-1)+y(i,1));!記錄第i人秘書初試的結束時間;
a(1)=y(1,1);
a(4)=a(3)+y(4,2);
@for(s(i)|i#GT#1 #and# i#LE#3:a(i)=c(i-1)+@smax(y(i+1,1),y(i,2)));!記錄第i個人主管面試的開始時間;
b(1)=a(1)+y(1,3)+y(1,2);
@for(s(i)|i#GT#1:b(i)=@smax(a(i)+y(i,3)+y(i,2),b(i-1)+y(i-1,4)));!記錄第i個人經理面試的開始時間;
end
『伍』 文秘基礎知識與技能
文秘是指經過學習，掌握公關與文秘專業的基本理論與基本知識，熟悉現代文書學、秘書學的原理和方法、具有較強的寫作能力。下面是我分享的文秘基礎知識與技能，歡迎大家閱讀！
文書工作是一項科學的嚴肅的工作，它要求從事這項工作的文書工作人員應具備以下基本素質：
(一)有較高的政治覺悟、政策水平，較強的法制觀念(文書工作人員政策水平的高低，決定文書工作質量的優劣;文書工作人員既要懂法，又要守法)
(二)熱愛本職，忠於職守，埋頭苦幹，嚴謹精細，遵守紀律，嚴守秘密
1、作為文書工作人員，只有熱愛本職工作和忠於職守，才能搞好文書工作。
2、埋頭苦乾和嚴謹精細，是文書工作人員應有的工作態度和工作精神。
3、遵守紀律，就是嚴格按照工作的職責行事，不以工作之便謀取私利。
(三)應有必備的專業基礎知識、操作知識和相關學科的基本知識
文書工作人員的專業基礎知識，主要是指與他們所從事的文書工作密切相關的基本原理性的知識。大體包括以下幾個方面：
一是基礎理論知識。包括文書學、應用寫作、秘書學、信息學、行政管理學等。基礎理論知識帶有一定綜合性、概括性和基礎性，是文書工作的實際操作知識、操作技能的理論指導。
二是實際操作知識。文書工作人員必備的專業基礎知識不但包括基礎理論知識，還應包括實際操作知識。也就是說，文書工作人員不能只了解和掌握文書工作的各個環節及其工作內容，還要熟悉和掌握它的操作程序、操作方法。
三是其他基本知識。主要是指與文書工作業務相關的某些基本知識。
(四)掌握熟練的業務技能，不斷提高綜合運用能力
文書工作的業務技能，主要有以下一些：
1、文字綜合處理能力
2、書寫能力
3、速記能力
4、印製能力
5、校對能力
6、運用現代化辦公設備的能力
秘書部分觀點
(一)秘書的知識結構
秘書的知識結構就是秘書工作所需要的知識，就是秘書工作能力形成需要以之為基礎的知識及其構成狀況。
秘書工作的綜合性，要求秘書具有較寬廣的知識面;秘書工作的專業性，要求秘書具有較扎實的專業知識。
1、基礎知識層次
基礎知識層次是秘書知識結構的根底，是秘書知識結構中起基礎性作用的那部分知識，是構建秘書知識結構的基本條件。基礎知識不僅要扎實，而且要寬廣。
(1)文化基礎知識
秘書具有的文化基礎知識，一方面是社會科學基礎知識，另一方面是自然科學知識。高中文化程度，是國家對所有政府機關幹部的共同要求，也是秘書人員應有知識的最低層次。如漢語知識、科學知識、歷史知識、外語知識等;
(2)理論基礎知識
掌握基礎理論知識，是提高秘書素質的基本條件。如馬克思主義基本理論、經濟學知識、黨的基本政策;
(3)法律基礎知識
法律基礎知識是秘書從事秘書工作的重要依據。秘書工作要規范化，首先要求秘書人員掌握基本的法律知識。
2、輔助知識層次
輔助知識層次指的是雖非秘書專業知識但又與秘書專業知識相關的知識，是一種帶有輔助性的知識。
(1)傳統學科，主要包括文學、美學、法學、新聞學、倫理學方面的知識和心理學知識
(2)新興學科，主要有管理科學知識、社會交際知識、軟科學知識及其他相關學科。
3、專業知識層次
專業知識層次是秘書知識結構的核心部分和基本層次，指的是從事秘書工作所需要的專門業務知識，是一種帶有一定方向性的知識，是形成秘書職業特色、與秘書工作目標密切聯系的部分。它由兩個部分組成：
(1)業務知識
主要指秘書業務知識，這是區別於其他專業的重要標志。大體包括：普通秘書學;分支秘書學(如行政秘書學、企業秘書學、科技秘書學、涉外秘書學、基層秘書學、高級秘書學);秘書寫作學;秘書心理學;文書學、檔案學、公文寫作學等方面的知識;調查研究、會務工作、信訪工作、機要保密、組織協調、辦公自動化等方面的知識。
(2)行業知識
秘書必須掌握以下必要的行業知識：了解所屬行業知識的總體構成和知識門類;了解所屬部門工作的任務和特點;深入掌握工作中使用頻率較多的知識;懂得行業的管理知識
注意：A、當今比較合理的秘書知識結構，應該具有以下幾個特性：中心性;寬闊性;動態性;層次性。
B、建立合理知識結構的方法和途徑是：勤奮好學是成功的前提。另外，要注意知識的積累，要注意知識的更新，要注意知識的充實。
(二)秘書的能力結構
秘書能力是指秘書人員在實踐中完成秘書工作的本領，也就是說秘書能力只能通過秘書的一系列活動才能顯示和發展。
1、基礎能力
指秘書從事秘書活動所需要的能力，是從事秘書工作的基本條件。
(1)秘書的觀察力
一個人所獲得的信息有80%—90%是經過視覺而來的。秘書的觀察力應重點置於領導和社會兩個方面。良好的觀察力要求：要有目的性、條理性、敏銳性。
(2)秘書的記憶力
良好的記憶力表現為：記得快、記得准、記得多、記得牢。良好的記憶方法：編組法、提要法、推演算法、形象法等。
(3)秘書的思維力
思維力在秘書的基礎能力中居核心地位。思維力強的表現在於：思維要寬闊、要深刻、要靈活、要新穎。
(4)秘書的想像力
想像力在秘書工作中尤其是創造性的工作中意義十分重要。良好的想像力，其要求有：要具有現實性、豐富性、新穎性。秘書要有良好的想像力，首先要豐富大腦的表象和知識儲備，其次要勤於思考，此外要注意想像的'方式：如類比、聯想等。
2、專業能力
(1)閱讀能力
秘書閱讀能力的一般要求是：要准確、要快速。秘書閱讀能力的培養，首先要有較好的知識結構，其次要注意其他能力的發展，最後要有科學的閱讀方法。
(2)寫作能力
即書面表達能力，這是秘書的基本功，是文字秘書的「看家本領」。秘書寫作能力，主要是指各種應用文的寫作能力。秘書寫作能力的一般要求是：要准確、簡潔、規范。
(3)說話能力
即口頭表達能力，秘書說話能力的一般要求是：要發音正確，要表達簡練，要語氣措辭得體。提高說話能力的途徑：首先要多說，其次要多想，此外要注意其他方面的修養和磨練。
(4)辦事能力
秘書的基本職能就是辦事。秘書一般辦事能力的一般要求如下：要熟諳辦事之道，要善於相機行事，要善於接人待物。
3、特殊能力
指秘書從事一些專門秘書工作所需要的能力，它帶有個性特色，是造成秘書能力結構個性差異的重要方面。
(1)協調能力
指運用協調原理和方法使各方面保持秩序化、科學化的能力。一般要求是：要掌握協調依據，熟悉政策法規，不搞「隨意性」;要掌握協調原則，使協調有根有據;要選擇協調方法，針對不同的情況和對象運用各種不同的協調方法。
(2)調研能力
一般要求是：要有計劃;有科學的方法;有較強的洞察力;要善於與被調查者迅速溝通，取得對方的信任。
(3)操作能力
主要包括打字、復印、微縮、攝影、錄音、錄像、編輯、校對、速記、駕駛等。
(三)秘書的心理素質
秘書的心理素質，指秘書在心理過程、心理傾向和心理品質等方面表現出來的穩定心理特點的總和，它影響著秘書的輔助行為、人際關系和自我修養。
1、秘書心理素質的構成
(1)秘書的興趣
即認識傾向，常說的愛好。秘書的興趣應具有以下幾種品質：廣泛性、中心性、持久性
(2)秘書的情感與情緒
情感是人們對客觀事物是否符合其需要而產生的內心體驗。秘書情感的品質是：要有道德感;要有理智感;要有審美感。
情緒是情感的基本形式，是人們對客觀事物的態度體驗。情感比較穩定而持久，情緒容易變化而不穩定。秘書的情緒按性質分為兩類：即愉快的情緒;不愉快的情緒。按發生強度、速度和持續時間分為三類：心境、激情、應激。
(3)秘書的意志
良好的意志是秘書工作取得成效的保證，是自我修養不斷提高的動力。
良好的意志應該具備的特徵：要具有自覺性、果斷性、堅持性、自製性。(相反的分別是：受示性、獨斷性;寡斷性、武斷性;頑固性、動搖性;任性)
(4)秘書的氣質
氣質是指人們比較穩定的心理活動動力特徵。人的所有心理活動和行為都受氣質影響，氣質具有穩定性，但人的氣質是千差萬別的。氣質的主要類型有：多血質(活潑型)的人、膽汁質(興奮型)的人、粘液質(安靜型)的人、抑鬱質(抑制型)的人。
注意：
上述四種氣質既有積極的因素，也有消極的方面，並不能決定一個人成就的大小。工作成就的大小主要是由一個人的工作態度和努力程度決定的。在實際工作中，對不同氣質類型的秘書安排工作可以有不同的考慮。
秘書進行氣質修養的途徑：自我控制、職業環境影響、有意識地做一些與自己氣質相反的工作。
(1)秘書的性格
秘書性格是秘書心理素質的核心部分。性格主要表現在兩個方面：對現實的態度上和行動的方式上。
秘書健全的性格主要包括：要堅強執著而不固執;要敏捷靈活而不冒失;要開朗隨和而不輕佻;要幽默詼諧而不尖刻。健全的性格，有利於搞好人際關系，有利於適應環境，有利於身心健康。
2、秘書的心理健康
(1)影響秘書心理健康的因素
負擔過重;輿論壓力;關系復雜。
(2)秘書心理健康的標准
一個心理健康的秘書應具有以下的主要標志：智力正常;情緒成熟;行為協調;工作專注;關系和諧。
(3)秘書常見的心理障礙及消除
嫉妒：要正視自己的差距，停止與別人的比較，要有通過努力趕上或超過別人的積極心態，從病態的自卑或自尊中解脫。
焦慮：要增強自信，對未來充滿信心，不為一時一事所困擾，不為一得一失而計較，努力去實現一個有意義的目標，
急躁：遇事冷靜，處變不驚。
厭煩：樹立正確的理想信念和工作目標，要有正確是思維方法，懂得厭煩是無濟於事的。
自傲和自卑：樹立正確的自我表現意識，從而保持心理平衡。
『陸』 文秘崗位所要求的素質
作為領導身邊的人，秘書有更多的溝通和展示自我的機會，也和領導有更多的非工作性質的社交活動機會，那麼對於這份工作你是不是傾慕已久，那麼你感覺自己有沒有勝任磁粉工作的能力，對於這份工作所要求的相關素質你有了解嗎？我這里幫你整理出來，希望對您有所幫助。
文秘崗位所要求的素質
（一）有較高的政治覺悟、政策水平，較強的法制觀念（文書工作人員政策水平的高低，決定文書工作質量的優劣；文書工作人員既要懂法，又要守法）
（二）熱愛本職，忠於職守，埋頭苦幹，嚴謹精細，遵守紀律，嚴守秘密
1、作為文書工作人員，只有熱愛本職工作和忠於職守，才能搞好文書工作。
2、埋頭苦乾和嚴謹精細，是文書工作人員應有的工作態度和工作精神。
3、遵守紀律，就是嚴格按照工作的職責行事，不以工作之便謀取私利。
（三）應有必備的專業基礎知識、操作知識和相關學科的基本知識
文書工作人員的專業基礎知識，主要是指與他們所從事的文書工作密切相關的基本原理性的知識。大體包括以下幾個方面：
一是基礎理論知識。包括文書學、應用寫作、秘書學、信息學、行政管理學等。基礎理論知識帶有一定綜合性、概括性和基礎性，是文書工作的實際操作知識、操作技能的理論指導。
二是實際操作知識。文書工作人員必備的專業基礎知識不但包括基礎理論知識，還應包括實際操作知識。也就是說，文書工作人員不能只了解和掌握文書工作的各個環節及其工作內容，還要熟悉和掌握它的操作程序、操作方法。
三是其他基本知識。主要是指與文書工作業務相關的某些基本知識。
（四）掌握熟練的業務技能，不斷提高綜合運用能力
文書工作的業務技能，主要有以下一些：
1、文字綜合處理能力
2、書寫能力
3、速記能力
4、印製能力
5、校對能力
6、運用現代化辦公設備的能力
◆秘書部分觀點
（一）秘書的知識結構
秘書的知識結構就是秘書工作所需要的知識，就是秘書工作能力形成需要以之為基礎的知識及其構成狀況。
秘書工作的綜合性，要求秘書具有較寬廣的知識面；秘書工作的專業性，要求秘書具有較扎實的專業知識。
1、基礎知識層次
基礎知識層次是秘書知識結構的根底，是秘書知識結構中起基礎性作用的那部分知識，是構建秘書知識結構的基本條件。基礎知識不僅要扎實，而且要寬廣。
（1）文化基礎知識
秘書具有的文化基礎知識，一方面是社會科學基礎知識，另一方面是自然科學知識。高中文化程度，是國家對所有政府機關幹部的共同要求，也是秘書人員應有知識的最低層次。如漢語知識、科學知識、歷史知識、外語知識等；
（2）理論基礎知識
掌握基礎理論知識，是提高秘書素質的基本條件。如馬克思主義基本理論、經濟學知識、黨的基本政策；
（3）法律基礎知識
法律基礎知識是秘書從事秘書工作的重要依據。秘書工作要規范化，首先要求秘書人員掌握基本的法律知識。
2、輔助知識層次
輔助知識層次指的是雖非秘書專業知識但又與秘書專業知識相關的知識，是一種帶有輔助性的知識。
（1）傳統學科，主要包括文學、美學、法學、新聞學、倫理學方面的知識和心理學知識
（2）新興學科，主要有管理科學知識、社會交際知識、軟科學知識及其他相關學科。
3、專業知識層次
專業知識層次是秘書知識結構的核心部分和基本層次，指的是從事秘書工作所需要的專門業務知識，是一種帶有一定方向性的知識，是形成秘書職業特色、與秘書工作目標密切聯系的部分。它由兩個部分組成：
（1）業務知識
主要指秘書業務知識，這是區別於其他專業的重要標志。大體包括：普通秘書學；分支秘書學（如行政秘書學、企業秘書學、科技秘書學、涉外秘書學、基層秘書學、高級秘書學）；秘書寫作學；秘書心理學；文書學、檔案學、公文寫作學等方面的知識；調查研究、會務工作、信訪工作、機要保密、組織協調、辦公自動化等方面的知識。
（2）行業知識
秘書必須掌握以下必要的行業知識：了解所屬行業知識的.總體構成和知識門類；了解所屬部門工作的任務和特點；深入掌握工作中使用頻率較多的知識；懂得行業的管理知識
注意：A、當今比較合理的秘書知識結構，應該具有以下幾個特性：中心性；寬闊性；動態性；層次性。
B、建立合理知識結構的方法和途徑是：勤奮好學是成功的前提。另外，要注意知識的積累，要注意知識的更新，要注意知識的充實。
（二）秘書的能力結構
秘書能力是指秘書人員在實踐中完成秘書工作的本領，也就是說秘書能力只能通過秘書的一系列活動才能顯示和發展。
1、基礎能力
指秘書從事秘書活動所需要的能力，是從事秘書工作的基本條件。
（1）秘書的觀察力
一個人所獲得的信息有80％—90％是經過視覺而來的。秘書的觀察力應重點置於領導和社會兩個方面。良好的觀察力要求：要有目的性、條理性、敏銳性。
（2）秘書的記憶力
良好的記憶力表現為：記得快、記得准、記得多、記得牢。良好的記憶方法：編組法、提要法、推演算法、形象法等。
（3）秘書的思維力
思維力在秘書的基礎能力中居核心地位。思維力強的表現在於：思維要寬闊、要深刻、要靈活、要新穎。
（4）秘書的想像力
想像力在秘書工作中尤其是創造性的工作中意義十分重要。良好的想像力，其要求有：要具有現實性、豐富性、新穎性。秘書要有良好的想像力，首先要豐富大腦的表象和知識儲備，其次要勤於思考，此外要注意想像的方式：如類比、聯想等。
2、專業能力
（1）閱讀能力
秘書閱讀能力的一般要求是：要准確、要快速。秘書閱讀能力的培養，首先要有較好的知識結構，其次要注意其他能力的發展，最後要有科學的閱讀方法。
（2）寫作能力
即書面表達能力，這是秘書的基本功，是文字秘書的「看家本領」。秘書寫作能力，主要是指各種應用文的寫作能力。秘書寫作能力的一般要求是：要准確、簡潔、規范。
（3）說話能力
即口頭表達能力，秘書說話能力的一般要求是：要發音正確，要表達簡練，要語氣措辭得體。提高說話能力的途徑：首先要多說，其次要多想，此外要注意其他方面的修養和磨練。
（4）辦事能力
秘書的基本職能就是辦事。秘書一般辦事能力的一般要求如下：要熟諳辦事之道，要善於相機行事，要善於接人待物。
3、特殊能力
指秘書從事一些專門秘書工作所需要的能力，它帶有個性特色，是造成秘書能力結構個性差異的重要方面。
（1）協調能力
指運用協調原理和方法使各方面保持秩序化、科學化的能力。一般要求是：要掌握協調依據，熟悉政策法規，不搞「隨意性」；要掌握協調原則，使協調有根有據；要選擇協調方法，針對不同的情況和對象運用各種不同的協調方法。
（2）調研能力
一般要求是：要有計劃；有科學的方法；有較強的洞察力；要善於與被調查者迅速溝通，取得對方的信任。
（3）操作能力
主要包括打字、復印、微縮、攝影、錄音、錄像、編輯、校對、速記、駕駛等。
（三）秘書的心理素質
秘書的心理素質，指秘書在心理過程、心理傾向和心理品質等方面表現出來的穩定心理特點的總和，它影響著秘書的輔助行為、人際關系和自我修養。
1、秘書心理素質的構成
（1）秘書的興趣
即認識傾向，常說的愛好。秘書的興趣應具有以下幾種品質：廣泛性、中心性、持久性
（2）秘書的情感與情緒
情感是人們對客觀事物是否符合其需要而產生的內心體驗。
秘書情感的品質是：要有道德感；要有理智感；要有審美感。
情緒是情感的基本形式，是人們對客觀事物的態度體驗。情感比較穩定而持久，情緒容易變化而不穩定。
秘書的情緒按性質分為兩類：即愉快的情緒；不愉快的情緒。
按發生強度、速度和持續時間分為三類：心境、激情、應激。
（3）秘書的意志
良好的意志是秘書工作取得成效的保證，是自我修養不斷提高的動力。
良好的意志應該具備的特徵：要具有自覺性、果斷性、堅持性、自製性。（相反的分別是：受示性、獨斷性；寡斷性、武斷性；頑固性、動搖性；任性）
（4）秘書的氣質
氣質是指人們比較穩定的心理活動動力特徵。人的所有心理活動和行為都受氣質影響，氣質具有穩定性，但人的氣質是千差萬別的。氣質的主要類型有：多血質（活潑型）的人、膽汁質（興奮型）的人、粘液質（安靜型）的人、抑鬱質（抑制型）的人。
注意：
上述四種氣質既有積極的因素，也有消極的方面，並不能決定一個人成就的大小。工作成就的大小主要是由一個人的工作態度和努力程度決定的。
在實際工作中，對不同氣質類型的秘書安排工作可以有不同的考慮。
秘書進行氣質修養的途徑：自我控制、職業環境影響、有意識地做一些與自己氣質相反的工作。
（1）秘書的性格
秘書性格是秘書心理素質的核心部分。性格主要表現在兩個方面：對現實的態度上和行動的方式上。
秘書健全的性格主要包括：要堅強執著而不固執；要敏捷靈活而不冒失；要開朗隨和而不輕佻；要幽默詼諧而不尖刻。健全的性格，有利於搞好人際關系，有利於適應環境，有利於身心健康。
2、秘書的心理健康
（1）影響秘書心理健康的因素
負擔過重；輿論壓力；關系復雜。
（2）秘書心理健康的標准
一個心理健康的秘書應具有以下的主要標志：智力正常；情緒成熟；行為協調；工作專注；關系和諧。
（3）秘書常見的心理障礙及消除
嫉妒：要正視自己的差距，停止與別人的比較，要有通過努力趕上或超過別人的積極心態，從病態的自卑或自尊中解脫。
焦慮：要增強自信，對未來充滿信心，不為一時一事所困擾，不為一得一失而計較，努力去實現一個有意義的目標，
急躁：遇事冷靜，處變不驚。
厭煩：樹立正確的理想信念和工作目標，要有正確是思維方法，懂得厭煩是無濟於事的。
自傲和自卑：樹立正確的自我表現意識，從而保持心理平衡。
『柒』 經濟日報評演算法！這為何變成了經營者算計消費者的工具
因為這樣一來，消費者可能消費更多，這樣企業的利潤就會更高。因此，它已成為運營商計算消費者的工具。打開購物軟體，你看到的產品是由演算法推出來的；打開信息軟體，你看到的新聞是由演算法推出來的；打開旅遊軟體，你看到的酒店是由演算法推出來的，價格很可能比別人貴——這樣的演算法真的讓消費者又愛又怕。中國消費者協會舉辦網路消費領域演算法監管與消費者保護論壇。中國消費者協會秘書長朱康橋根據近期消費者投訴、相關調查和相關媒體報道，將網路消費領域的演算法問題歸納為六大類，包括未知的網路游戲抽獎概率、熟悉的大數據、，復雜的網上促銷規則、網上搜索競價推薦、網上直播推送違反法律法規、公共秩序和良好習慣、刷好評和隱藏不良評論，使得評價結果呈現失真等。演算法已經成為運營商計算消費者的工具。
因此，該演算法需要嚴格的監督。在《個人信息保護法》、《反壟斷法》、《反不正當競爭法》、《價格法》等相關法律中，應增加演算法應用的相關規定，特別是要保證演算法應用的透明度、公平性和完整性。很明顯，操作人員應該使用演算法的可知性、可搜索性和可逆性。如有爭議，有義務向有關行政部門、司法機關和第三方機構提供演算法、背景資料、有關材料和說明。該演算法具有可驗證性、可解釋性和可解釋性。