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文档简介

大数据技术及其在企业管理中的应用研究TOC\o"1-2"\h\u7312第1章引言 3214581.1研究背景 366151.2研究目的与意义 4254321.3研究方法与内容安排 422360第2章大数据技术概述 4246412.1大数据概念与特征 4213752.1.1大数据定义 4229842.1.2大数据特征 4187072.2大数据技术的发展历程 5200132.2.1初始阶段 5311382.2.2互联网阶段 5276222.2.3大数据阶段 521462.3大数据技术架构与关键技术 596052.3.1大数据技术架构 5207432.3.2关键技术 530126第3章数据采集与预处理技术 6169913.1数据源及其类型 6235023.1.1内部数据源 6170723.1.2外部数据源 680473.2数据采集方法与工具 651663.2.1数据采集方法 659913.2.2数据采集工具 787143.3数据预处理技术 7233413.3.1数据清洗 789183.3.2数据转换 7143543.3.3数据整合 79062第4章数据存储与管理技术 7208034.1分布式存储技术 7259354.1.1概述 7186084.1.2关键技术 858044.1.3应用案例 8764.2数据仓库技术 8217254.2.1概述 8159484.2.2关键技术 8149264.2.3应用案例 851884.3数据管理技术 8306204.3.1概述 8103314.3.2关键技术 9149724.3.3应用案例 914571第5章数据挖掘与分析技术 9310675.1数据挖掘技术概述 9138905.2关联规则挖掘 9124395.3聚类分析 9274985.4时间序列分析 1018093第6章大数据技术在企业管理中的应用领域 10138496.1企业运营管理 10140556.1.1生产管理 1038976.1.2设备管理 10241266.1.3能源管理 10288476.2市场营销管理 10257446.2.1客户关系管理 10190086.2.2市场趋势分析 10195566.2.3竞品分析 1017426.3人力资源管理 11178586.3.1招聘与选拔 11277096.3.2员工培训与发展 1112706.3.3人才梯队建设 11132486.4供应链管理 1192656.4.1采购管理 11259576.4.2库存管理 1139376.4.3物流管理 116417第7章大数据技术在企业决策支持中的应用 11132537.1决策支持系统概述 1141747.1.1决策支持系统的定义 11145847.1.2决策支持系统的发展历程 12306157.1.3决策支持系统的功能特点 12306107.2大数据与决策支持系统 12212607.2.1大数据与决策支持系统的关系 12167807.2.2大数据技术在决策支持系统中的应用 12311527.3大数据技术在企业决策中的应用案例 13294507.3.1案例一:某零售企业基于大数据的库存优化决策 13234517.3.2案例二:某制造企业基于大数据的生产过程优化决策 13138857.3.3案例三:某金融企业基于大数据的风险管理决策 1329387第8章企业大数据平台建设与实施 13316018.1企业大数据平台规划与设计 13316138.1.1平台建设目标 13283038.1.2平台架构设计 13143788.1.3数据源规划 13157628.1.4数据治理与安全 13262758.2企业大数据平台技术选型 14245138.2.1数据存储技术 14304388.2.2数据处理技术 14193778.2.3数据分析技术 14229298.2.4数据可视化技术 14149388.3企业大数据平台实施与优化 14110598.3.1平台实施策略 14183688.3.2技术团队建设 14273268.3.3平台测试与调优 1415408.3.4持续优化与迭代 147397第9章大数据安全与隐私保护 14322149.1大数据安全挑战与需求 1528739.2数据加密与安全存储 15121899.2.1数据加密技术 1513319.2.2安全存储技术 157329.3数据隐私保护技术 15313789.3.1数据脱敏 15157569.3.2差分隐私 15168279.3.3零知识证明 15111469.4大数据安全合规与监管 15127929.4.1法律法规与政策 1677619.4.2安全合规体系构建 16145359.4.3监管与审查 1628562第10章大数据技术的发展趋势与展望 16271910.1新兴技术在大数据领域的应用 161776010.1.1人工智能与大数据 162119910.1.2区块链与大数据 16335410.1.3云计算与大数据 16906110.2大数据技术在企业管理中的创新应用 16260810.2.1客户关系管理 161158310.2.2供应链管理 1711210.2.3人力资源管理 171886810.3我国大数据产业的发展现状与展望 173214310.3.1发展现状 172725710.3.2展望 17920910.4未来大数据技术的发展方向与挑战 172705010.4.1技术发展方向 171055210.4.2面临挑战 17第1章引言1.1研究背景信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临。大数据作为一种新兴的数据集合,具有体量大、类型多、处理速度快和价值密度低等特点。在全球范围内,大数据技术正逐渐改变着企业和组织的管理模式、决策方式和业务流程。我国对大数据产业发展给予了高度重视,将其列为国家战略性新兴产业。在这种背景下,研究大数据技术及其在企业管理中的应用,对于提升我国企业竞争力具有重要意义。1.2研究目的与意义本研究旨在探讨大数据技术在我国企业管理中的应用,分析其对企业管理的推动作用,以期为我国企业在大数据时代下的转型发展提供理论支持和实践指导。研究意义主要体现在以下几个方面:(1)有助于企业提高决策效率和质量,降低决策风险;(2)有助于企业优化资源配置,提升运营效率;(3)有助于企业创新商业模式,增强市场竞争力;(4)为我国大数据产业的发展提供理论支持,推动产业升级。1.3研究方法与内容安排本研究采用文献综述、案例分析、实证研究等方法,对大数据技术及其在企业管理中的应用进行深入研究。内容安排如下:(1)梳理大数据技术的发展历程、关键技术及其特点;(2)分析大数据技术在企业管理中的应用现状,总结成功案例和经验;(3)探讨大数据技术对企业管理的影响,分析其优势和挑战;(4)从决策、运营、创新等方面,提出大数据时代企业管理策略和方法;(5)结合我国实际,提出推动大数据技术在企业管理中应用的对策建议。第2章大数据技术概述2.1大数据概念与特征2.1.1大数据定义大数据(BigData)指的是在规模(数据量)、多样性(数据类型)和速度(数据及处理速度)三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集。这类数据集具有海量的数据规模、快速的数据增长、多样的数据类型和较低的数据价值密度等特点。2.1.2大数据特征大数据具有以下四个主要特征:(1)数据量大(Volume):大数据涉及的数据量通常达到PB(Petate)甚至EB(Exate)级别;(2)数据类型多样(Variety):大数据包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据类型;(3)数据处理速度快(Velocity):大数据的产生、传输、存储和处理速度要求极高,实时性是其重要特点;(4)数据价值密度低(Value):大数据中蕴含的价值信息往往较少,需要通过数据挖掘和分析技术提炼有用信息。2.2大数据技术的发展历程2.2.1初始阶段20世纪90年代,大数据技术开始萌芽,主要以数据库技术、数据仓库技术和商业智能技术为主,主要解决企业内部结构化数据的存储和分析问题。2.2.2互联网阶段21世纪初,互联网的普及使得数据量迅速增长,大数据技术开始关注非结构化数据的处理,涌现出了一批分布式计算和存储技术,如Hadoop、MapReduce等。2.2.3大数据阶段物联网、云计算、人工智能等技术的发展,大数据技术逐渐成熟,形成了以大数据平台、分布式数据库、实时计算、数据挖掘和机器学习为核心的大数据技术体系。2.3大数据技术架构与关键技术2.3.1大数据技术架构大数据技术架构主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化五个层次。(1)数据采集:包括日志收集、网络抓包、数据爬取等技术;(2)数据存储:涉及分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库等;(3)数据处理:包括批处理、流处理、实时计算等技术;(4)数据分析:涉及数据挖掘、机器学习、深度学习等算法;(5)数据可视化:通过图表、地图、热力图等形式展示数据分析结果。2.3.2关键技术(1)分布式计算:如Hadoop、Spark等,实现大规模数据的快速处理;(2)分布式存储:如HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、Cassandra等,满足海量数据的存储需求;(3)实时计算:如Flink、Storm等,实现数据的实时处理和分析;(4)数据挖掘与机器学习:通过算法挖掘数据潜在价值,为决策提供支持;(5)数据安全与隐私保护:包括数据加密、访问控制、安全审计等技术,保证数据安全。第3章数据采集与预处理技术3.1数据源及其类型企业在进行大数据技术应用过程中,首先需关注数据的来源及其类型。数据源的选择直接关系到数据质量和分析结果的准确性。常见的数据源及其类型主要包括以下几种:3.1.1内部数据源(1)运营数据:包括企业内部各种业务系统的数据,如财务、人力资源、生产、销售等。(2)客户数据:包括客户基本信息、消费记录、反馈意见等。(3)供应链数据:涉及供应商、物流、库存等环节的数据。(4)物联网数据:来自企业内部各种传感器、设备的数据。3.1.2外部数据源(1)公开数据:如统计数据、行业报告、新闻报道等。(2)社交媒体数据:来自微博、抖音等社交媒体平台的数据。(3)网络数据:通过爬虫等技术获取的互联网数据。(4)第三方数据服务:如地图、气象、金融等领域的专业数据。3.2数据采集方法与工具针对不同类型的数据源,企业需要采用相应的数据采集方法和工具。以下列举了几种常见的数据采集方法和工具:3.2.1数据采集方法(1)手工采集:通过人工方式收集数据,如问卷调查、电话访谈等。(2)自动采集:利用技术手段实现数据的自动收集,如爬虫、API接口等。(3)传感器采集:通过安装传感器设备,实时收集环境、设备等信息。(4)众包采集:利用大众力量进行数据采集,如地图纠错、图片标注等。3.2.2数据采集工具(1)爬虫工具:如Python的Scrapy、Java的WebMagic等。(2)数据库访问工具:如SQL、NoSQL数据库的访问接口。(3)API接口:如第三方数据服务商提供的API接口。(4)传感器设备:如温度传感器、湿度传感器等。3.3数据预处理技术数据预处理是对采集到的原始数据进行清洗、转换、整合等操作,以便进行后续数据分析。数据预处理技术主要包括以下几个方面:3.3.1数据清洗(1)去除重复数据:采用去重算法,如哈希表、布隆过滤器等。(2)处理缺失值:采用填充、插值、删除等方法。(3)异常值处理:通过统计分析、机器学习等技术识别并处理异常值。3.3.2数据转换(1)数据规范化:将数据转换为统一的格式和单位。(2)数据归一化:将数据压缩到[0,1]区间,消除量纲影响。(3)数据编码:将非数值型数据转换为数值型数据,如独热编码、标签编码等。3.3.3数据整合(1)数据融合:将来自不同数据源的数据进行整合。(2)数据关联:通过外键、主键等关系,将不同表、不同数据库的数据进行关联。(3)数据聚合:对数据进行分组、求和、平均等聚合操作。通过以上数据采集与预处理技术,企业可以获取高质量、可分析的数据,为后续的大数据技术应用提供有力支持。第4章数据存储与管理技术4.1分布式存储技术4.1.1概述分布式存储技术是指将数据分散存储在多个物理位置上的存储设备上,通过网络将它们逻辑上连接起来,形成一个统一的存储系统。这种技术有效提高了数据存储的可靠性、可扩展性和访问效率。4.1.2关键技术(1)数据切片:将数据分割成多个小块,分散存储在各个节点上。(2)副本机制:为提高数据的可靠性和可用性,在分布式存储系统中通常采用数据副本机制。(3)负载均衡:通过合理分配存储资源和数据访问请求,提高系统功能和资源利用率。(4)故障恢复:在节点发生故障时,能够自动进行数据恢复和迁移,保证系统稳定运行。4.1.3应用案例以Hadoop分布式文件系统(HDFS)为例,介绍了分布式存储技术在企业中的应用。4.2数据仓库技术4.2.1概述数据仓库技术是为了满足企业级数据分析需求而发展起来的,它将多个数据源的数据集成到一个统一的数据存储中,以支持复杂的查询操作和数据分析。4.2.2关键技术(1)数据抽取、转换和加载(ETL):将原始数据从业务系统中抽取出来,进行清洗、转换等处理,最终加载到数据仓库中。(2)数据模型设计:根据企业业务需求,设计合理的数据模型,以便于数据分析和查询。(3)数据索引和分区:为提高查询效率,采用数据索引和分区技术对数据仓库进行优化。4.2.3应用案例以企业级数据仓库(如OracleExadata)为例,分析了数据仓库技术在企业管理中的应用。4.3数据管理技术4.3.1概述数据管理技术是指对数据进行有效组织、存储、检索和维护的一系列技术方法,以提高数据的质量、价值和可用性。4.3.2关键技术(1)元数据管理:对数据的定义、结构、来源和用途等进行管理,以便于数据治理和数据分析。(2)数据质量管理:通过数据清洗、去重、验证等方法,提高数据的准确性、完整性和一致性。(3)数据生命周期管理:对数据从创建到销毁的整个生命周期进行管理,保证数据在各个阶段的安全、合规和有效利用。4.3.3应用案例以企业级数据管理平台(如ClouderaManager)为例,探讨了数据管理技术在企业管理中的应用。第5章数据挖掘与分析技术5.1数据挖掘技术概述数据挖掘技术是从大量数据中通过算法和统计分析方法发觉模式和知识的过程。它是大数据技术体系中的关键环节,为企业提供了从数据中获取洞察的强大工具。数据挖掘技术涵盖了多种统计分析方法,包括预测建模、关联规则挖掘、聚类分析以及时间序列分析等。在企业管理中,数据挖掘技术有助于决策者识别市场趋势、消费者行为以及潜在的商业机会。5.2关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支,旨在发觉数据集中各项之间的潜在关系。在企业管理中,关联规则挖掘能够识别商品销售、库存管理、顾客行为等方面的关联性。例如,通过分析超市的交易数据,可以发觉“啤酒”和“尿布”之间的频繁共现,为企业提供商品布局和促销策略的优化建议。5.3聚类分析聚类分析是一种无监督的学习方法,它将数据集划分为若干个具有相似特征的子集。在企业管理中,聚类分析可用于市场细分、客户分群等场景。通过聚类分析,企业可以更好地理解市场结构和顾客需求,进而制定针对性的营销策略和产品定位。聚类分析还可以用于异常检测,如信用欺诈监测、网络安全管理等。5.4时间序列分析时间序列分析是对按时间顺序排列的数据进行分析,以预测未来趋势和模式。在企业管理中,时间序列分析对于销售预测、库存管理、股票市场分析等方面具有重要意义。通过对历史数据的分析,企业可以捕捉到季节性变化、周期性波动等特征,为制定生产计划、投资决策提供数据支持。时间序列分析还可以用于监测企业运营状况,及时发觉并解决问题。第6章大数据技术在企业管理中的应用领域6.1企业运营管理6.1.1生产管理大数据技术在企业生产管理中的应用,可以提高生产效率,降低生产成本。通过对生产数据的实时采集和分析,企业可以实现对生产过程的智能化监控,优化生产流程,提高产品质量。6.1.2设备管理利用大数据技术对设备运行数据进行监控和分析,可以实现对设备故障的预测和预防,降低设备故障率,提高设备利用率。6.1.3能源管理大数据技术在企业能源管理中的应用,有助于提高能源利用效率,降低能源消耗。通过对能源消耗数据的分析,企业可以找出能源浪费的环节,制定合理的节能措施。6.2市场营销管理6.2.1客户关系管理大数据技术可以帮助企业更好地了解客户需求,优化客户服务。通过对客户数据的挖掘和分析,企业可以实现精准营销,提高客户满意度。6.2.2市场趋势分析利用大数据技术对市场数据进行挖掘,可以为企业提供市场趋势预测,帮助企业制定战略决策。6.2.3竞品分析通过收集和分析竞品数据,企业可以了解竞争对手的动态,优化自身产品策略,提高市场竞争力。6.3人力资源管理6.3.1招聘与选拔大数据技术在人力资源管理中的应用,可以提高招聘效率,降低招聘成本。通过对人才数据的分析,企业可以精准定位所需人才,优化招聘流程。6.3.2员工培训与发展利用大数据技术分析员工绩效数据,可以为员工制定个性化的培训计划,提高员工综合素质。6.3.3人才梯队建设通过对员工职业发展数据的分析,企业可以合理规划人才梯队,保证企业长期发展的人才需求。6.4供应链管理6.4.1采购管理大数据技术可以帮助企业分析供应商数据,优化采购策略,降低采购成本。6.4.2库存管理利用大数据技术对库存数据进行实时监控和分析,企业可以合理安排库存,降低库存成本。6.4.3物流管理大数据技术在物流管理中的应用,有助于提高物流效率,降低物流成本。通过对物流数据的分析,企业可以优化运输路线,提高配送速度。第7章大数据技术在企业决策支持中的应用7.1决策支持系统概述决策支持系统(DecisionSupportSystem,DSS)是辅助企业决策者通过数据分析和模型计算来做出有效决策的计算机应用系统。市场竞争的加剧,企业对决策效率和质量的要求不断提高,决策支持系统逐渐成为企业信息化建设的重要组成部分。本节将从决策支持系统的定义、发展历程、功能特点等方面进行概述。7.1.1决策支持系统的定义决策支持系统是一种以信息技术为支撑,以决策理论为指导,通过数据采集、存储、处理、分析、模型计算等手段,为决策者提供全面、及时、准确的信息支持,以提高决策效率和质量的人机交互系统。7.1.2决策支持系统的发展历程从20世纪70年代开始,决策支持系统经历了从理论研究到实际应用的发展过程。主要经历了以下几个阶段:(1)基于模型的决策支持系统;(2)基于知识的决策支持系统;(3)基于数据的决策支持系统;(4)基于大数据的决策支持系统。7.1.3决策支持系统的功能特点决策支持系统具有以下功能特点:(1)数据集成:整合企业内外部数据资源,提供统一的数据视图;(2)分析建模:运用各类分析方法和模型,对数据进行深入挖掘和分析;(3)交互式查询:支持用户通过图形化界面进行查询和操作,提高用户体验;(4)决策支持:为决策者提供实时、准确的信息支持,辅助决策。7.2大数据与决策支持系统大数据技术的发展为决策支持系统带来了新的机遇和挑战。本节将分析大数据与决策支持系统的关系,探讨大数据技术在决策支持系统中的应用。7.2.1大数据与决策支持系统的关系大数据技术为决策支持系统提供了丰富的数据资源,使得决策支持系统能够处理更多类型、更大规模的数据。同时大数据技术也为决策支持系统带来了新的分析方法和模型,提高了决策支持系统的分析能力。7.2.2大数据技术在决策支持系统中的应用大数据技术在决策支持系统中的应用主要体现在以下几个方面:(1)数据采集与存储:利用分布式存储技术,实现海量数据的存储和管理;(2)数据处理与分析:运用大数据处理框架(如Hadoop、Spark等),实现数据的快速处理和分析;(3)数据挖掘与模型构建:运用机器学习、深度学习等方法,挖掘数据中的有价值信息,构建预测和优化模型;(4)可视化展示:通过数据可视化技术,直观展示分析结果,为决策者提供便捷的信息获取途径。7.3大数据技术在企业决策中的应用案例以下为大数据技术在企业决策中的一些典型应用案例。7.3.1案例一:某零售企业基于大数据的库存优化决策该零售企业通过收集各门店的销售数据、库存数据、供应链数据等,运用大数据技术进行数据分析,构建库存优化模型。根据模型结果,企业对库存进行实时调整,降低库存成本,提高库存周转率。7.3.2案例二:某制造企业基于大数据的生产过程优化决策该制造企业通过采集生产设备、生产过程、产品质量等数据,利用大数据技术进行数据挖掘和分析,发觉生产过程中的潜在问题。据此,企业对生产过程进行优化,提高生产效率和质量。7.3.3案例三:某金融企业基于大数据的风险管理决策该金融企业通过收集客户数据、交易数据、市场数据等,运用大数据技术构建风险管理模型。通过模型分析,企业能够及时发觉潜在风险,采取相应措施,降低风险损失。通过以上案例,可以看出大数据技术在企业决策中具有广泛的应用前景,有助于提高企业决策效率和质量。第8章企业大数据平台建设与实施8.1企业大数据平台规划与设计8.1.1平台建设目标企业大数据平台的建设旨在整合企业内外部数据资源,提高数据利用效率,支撑企业决策,推动业务创新,实现数据驱动的企业管理模式。8.1.2平台架构设计企业大数据平台应采用层次化、模块化、服务化的架构设计,主要包括数据源接入层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和应用层。8.1.3数据源规划梳理企业内部各类数据源,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,以及外部数据,制定数据采集、存储和整合策略。8.1.4数据治理与安全明确数据治理机制,保证数据的准确性、完整性和一致性;加强数据安全防护,遵循国家相关法律法规,保障数据安全。8.2企业大数据平台技术选型8.2.1数据存储技术根据企业数据量、访问速度和成本要求,选择合适的存储技术,如Hadoop分布式文件系统(HDFS)、关系型数据库、NoSQL数据库等。8.2.2数据处理技术采用批处理和实时处理技术,如HadoopMapReduce、Spark、Flink等,满足企业不同场景下的数据处理需求。8.2.3数据分析技术结合企业业务需求,选用适当的数据分析方法和技术,如机器学习、深度学习、数据挖掘等。8.2.4数据可视化技术选择成熟的数据可视化工具,如Tableau、PowerBI等,实现数据可视化展示,提高数据分析效果。8.3企业大数据平台实施与优化8.3.1平台实施策略制定详细的实施计划,明确时间表、责任人和资源配置;分阶段、分步骤推进项目实施,保证项目按期完成。8.3.2技术团队建设加强技术团队建设,提高团队在数据平台建设、数据挖掘和分析等方面的能力,为平台实施提供人才保障。8.3.3平台测试与调优开展平台功能测试、功能测试和安全性测试,保证平台稳定可靠;根据测试结果进行调优,提高平台功能。8.3.4持续优化与迭代在平台上线后,持续收集用户反馈,针对存在的问题和不足进行优化;结合业务发展需求,不断迭代更新,提升平台价值。第9章大数据安全与隐私保护9.1大数据安全挑战与需求大数据技术在企业管理中的广泛应用,数据安全与隐私保护成为不可忽视的问题。本节主要探讨大数据面临的安全挑战及其应对需求。大数据安全挑战包括数据量庞大、数据类型多样、速度快、价值密度低等特点带来的安全问题,具体表现为数据泄露、数据篡改、数据滥用等。针对这些挑战,大数据安全需求应从以下几个方面进行考虑:物理安全、网络安全、数据安全、应用安全、合规与监管等。9.2数据加密与安全存储数据加密与安全存储是保障大数据安全的关键技术。本节将介绍以下内容:9.2.1数据加密技术数据加密技术通过对数据进行加密处理,保证数据在传输和存储过程中的安全性。常见加密算法包括对称加密、非对称加密和哈希算法等。9.2.2安全存储技术安全存储技术涉及数据冗余、数据备份、数据恢复等方面,旨在保证数据在长期存储过程中的完整性、可用性和机密性。主要包括分布式存储、云存储、数据仓库等技术。9.3数据隐私保护技术数据隐私保护是大数据技术在企业管理中应用的重要环节。本节主要讨论以下技术:9.3.1数据脱敏数据脱敏技术通过对敏感信息进行替换、加密等处理,实现数据在分析和使用过程中的隐私保护。9.3.2差分隐私差分隐私通过引入一定程度的噪声,保证数据发布时不泄露个人隐私信息。9.3.3零知识证明零知识证明技术允许一方向另一方证明某个命题的真实性,而无需泄露任何关于该命题的信息。9.4大数据安全合规与监管大数据安全合规与监管是保证大数据技术应用在企业管理中合法合规的重要手段。本节主要介绍以下内容:9.4.1法律法规与政策分析国内外大数据安全相关的法律法规、政策及标准

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