一、數據主體的八大權利？

1.知情權

GDPR對“如何保障數據主體的知情權”提出了透明性以及形式上的要求，即隱私聲明（或隱私通知）應具備什么要求，以及應當包含哪些內容。

收集個人數據時，一種方式是直接向數據主體（即自然人本人）收集，第二種方式是通過其他渠道獲取。

2.訪問權 

數據主體有權獲取如下信息：

確認其個人數據是否被處理、處理的目的（用途）、數據類別、存儲期限或標準。

權利信息（更正、刪除、限制、拒絕的權利）。

個人數據的副本。

3.更正權

數據主體有權更正錯誤的個人數據。

4.刪除權

數據主體有權刪除自己的數據。

典型場景：用戶有撤回同意、注銷賬號的權利，控制者有配合刪除其個人數據的義務。

5.限制處理權

在特定場景下，數據主體有權要求數據控制者限制對他的個人數據的使用。在數據主體認為其個人數據還需要保留，但數據控制者不得使用時，可提出限制處理請求。

6.可攜帶權

數據主體有權要求將自己的數據，轉移到另一家數據控制者，數據控制者應當配合。

一個典型的場景：博客的主人，有權將自己發布的博文，搬家到另外一家服務提供商。

7.反對權

如果處理數據的法律依據是出于公共利益，或者數據控制者及第三方的合法利益（即處理個人數據的六個法律依據中的最后兩個），用戶有權提出反對，數據控制者須立即停止這部分的數據處理。

8.不受制于自動化決策（含畫像）

數據主體擁有不受制于自動化決策的權利，因為自動化決策算法本身過于復雜，比如神經網絡，對大眾來說不夠透明也難以理解，用戶不清楚自己的數據是如何被處理的，決策的結果可能影響到自己的基本權利和自由。比如某用戶通過在線申請某銀行的信用卡時，該銀行于用戶畫像自動做出駁回信用卡申請的動作，那么該用戶有權反對、投訴這一決策，并要求人工干預。

二、數據主體指什么？

數據主體就是指公眾的生活和工作等各種信息的集成。

數據庫的主體是相關應用所需的全部業務數據的集合，稱為物理數據庫。

相關知識介紹：

數據庫是“按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫”。是一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。

數據庫是存放數據的倉庫。它的存儲空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數據。但是數據庫并不是隨意地將數據進行存放，是有一定的規則的，否則查詢的效率會很低。當今世界是一個充滿著數據的互聯網世界，充斥著大量的數據。即這個互聯網世界就是數據世界。數據的來源有很多，比如出行記錄、消費記錄、瀏覽的網頁、發送的消息等等。除了文本類型的數據，圖像、音樂、聲音都是數據。

三、主體數據信息 是什么？

主體數據信息包括:法人,股東,股權分配比例,注冊資金,經營范圍,經營地址,經營狀況。工商信息就是主體信息。

四、C四技術的主體技術是？

在自動化系統中應用了現代計算機技術(Computer)、現代控制技術(Control)、現代通信技術(Communication)及現代圖形顯示技術(CRT),即4C技術。　　4C電子產品是Computer計算機產品、Communication通訊產品、Consumerelectronics數碼家電、COM網絡產品的簡稱。比傳統3C電子產品多出COM（網絡）類目。

五、農業技術的主體？

企業是技術創新主體的概念不應被簡單地套用于農業領域。現代農業的一個明顯特點,是農業技術創新表現為一種分工與互動的有組織過程。現階段,我國農業技術創新主體呈現出農業科研機構、大專院校、農業科技企業和農戶的多元化發展格局。

直接面向市場是現代農業技術創新的根本動力。

農民作為技術成果的最終接受者,在技術創新中具有市場導向作用。

農業技術成果所特有的技術外溢和風險防范的特殊性,使得創新體現為一種組織化的行為,而農民角色的轉變是技術創新實現的關鍵環節。

六、技術創新的主體？

創新的主體是企業家。科技創新當中的一個重要環節——研發，目前還沒有得到足夠多的重視。從科研成果被驗證到產品上市，中間往往需要5年-8年的研發周期和上千萬美元的研發投入。這個階段研發的主體是企業家，而不是科學家。因為科學家的任務和專長是研究，而不是產業化，也不是創辦企業。事實上，科學家的責任在申請了技術專利之后就完成了，他們會轉向新的課題，研究新的領域。

而企業家的使命就是組織產品的研發，把一個新產品送上市后，功成身退，再投身下一個新產品。

七、數據技術與大數據技術如何？

數據技術和大數據技術是緊密相關的概念，但有一些區別。

數據技術是指涉及數據的處理、管理和分析的技術方法和工具。它包括數據的收集、存儲、清洗、轉換、建模、可視化和分析等各個方面。數據技術的目標是提取有用的信息和洞察力，以支持決策和解決問題。

大數據技術則是數據技術的一個特定領域，主要關注處理和分析大規模、高速、多樣化的數據。大數據技術需要應對海量數據的挑戰，包括數據的存儲、處理、傳輸、分析和可視化等方面。與傳統的數據技術相比，大數據技術更注重分布式計算、并行處理、數據挖掘和機器學習等領域的技術。

因此，數據技術是一個更廣泛的概念，而大數據技術是在數據技術基礎上專注于處理和分析大規模數據的特定領域。大數據技術的發展為我們提供了更多處理和利用海量數據的機會，從而為各行各業帶來了更多的商業價值和創新機會。

八、數據分析師主體？

數據分析師的主體是以采集和整理數據為主

九、數據倉庫主體劃分原則？

1.按照業務系統劃分

因為大部分企業都已經經歷過了信息化建設或者正處于信息化建設當中，企業各種業務系統都已經部署完成，財務部門有財務系統、銷售部門有銷售系統、生產部門有生產系統、供應鏈部門有供應鏈系統.....

這些不同的業務系統，因為只會儲存對應業務流程中產生的數據，下級數據主題都互相緊貼，是天然的主題域，業務系統有幾種，就可以劃分為幾種主題域。

2.按照需求劃分

很多時候，企業需要長期對某個方向進行分析，因為這個長期分析的過程涉及到各種主題，會對數據進行細分、歸納，在這個過程中，就由需求誕生了主題域

就拿銷售分析來說，這個分析過程會涉及到的對象有產品、倉庫、經銷商、顧客等，其中每一個分析對象就是一個數倉主題，而包含歸納這些主題的銷售分析就成為了一個相應的主題域。

3.按照功能劃分

在現代社會，軟件是每個加入互聯網的網民都會使用到的東西，這些由企業開發的軟件擁有著不同的功能模塊，比如說社交軟件中就會有聊天、朋友圈、群聊、發送文件等功能。

從這些功能中選一個模塊，聊天模塊會涉及到數據倉庫中的用戶主題、圖片主題、文字主題等，所以聊天模塊也能被歸納為聊天主題域。

4.按照部門劃分

現代企業都有著不同的業務部門，這些部門也會形成各種不同的主題域，比如說銷售域、生產域、財務域等，而這些主題域也是由不同的數據主題組成的。

十、三大巖石主體？

火成巖是三類巖石的主體。火成巖是由地殼深處的巖地殼薄弱地帶上升侵入地殼或噴出地表后冷凝而成的巖石。沉積巖是在陸地或海洋中堆積而成的次生巖石。變質巖是巖漿巖或沉積巖在變質作用下形成的一類新巖石。整個地殼中，火成巖大約占95%，沉積巖只有不足5%，變質巖最少。

1、火成巖：是指由地殼深處的巖地殼薄弱地帶上升侵入地殼或噴出地表后冷凝而成的巖石。巖漿主要來源于地幔上部的軟流層，那里溫度高達1300℃，壓力約數千個大氣壓，使巖漿具有極大的活動性和能量。

2、沉積巖：是指在陸地或海洋中堆積而成的次生巖石，是地面的巖石在外力作用下，經過風化、搬運、沉積固結等沉積而成。沉積巖的礦物成份主要有：石英、長石、白云母、方解石、白云石、石膏和粘土礦物。

3、變質巖：是巖漿巖或沉積巖在變質作用下形成的一類新巖石。彎質巖的礦物成份主要有：石英、長石、云母、方解石、白云石、石榴子石、紅柱石、綠泥石、滑石等。