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【数据标准】数据标准化实施流程与方法-保障机制篇

导读:1、数据标准化保障机制(组织架构、协作流程)是​​战略落地的基石​​,确保责权分明与资源协同;2、数据标准化制度建设(政策、标准、工具)构建了​​统一治理框架​​,规范数据全生命周期管理;3、认责机制与绩效评估通过​​权责绑定与量化考核​​,驱动执行刚性;4、人才培养体系(培训、认证、评估)为治理能力提供​​可持续的人才供给​​,破解“人”的瓶颈;5、数据文化(标准贯彻、案例传播、伦理意识)则从​​认知与价值观层面​​重塑组织行为,形成“用数据说话、依规则行事”的深层共识。​​五者环环相扣​​,为企业提升数据资产价值、规避合规风险、赋能智能决策奠定体系化基础,最终实现数据从“成本项”向“战略资产”的跨越。

目录

1、数据标准化保障机制

1.1 组织架构

 1.2 组织层级

1.3 组织职责

1.4 组织协作关系

2、数据标准化制度建设

2.1 建设内容

(一)政策体系​​

(二)标准体系​​

(三)​​流程规范​​

(四)技术工具​​

(五)保障机制​​

2.2 实施细则

(一)标准制定流程​

(二)任务分解与责任分工​

(三)合规性要求​​

(四)监督与改进机制​​

2.3 操作手册

(一)​​数据录入规范​​

(二)数据清洗操作​

(三)数据存储与共享​​

(四)​​数据归档与销毁​​

3、认责机制与绩效评估

3.1 认责机制​​

(一)认责原则​​

(二)认责流程​

(三) ​​工具支持​​

3.2 绩效评估​​

(一)评估原则​​

(二) ​​评估步骤​

4、人才培养

4.1 培训体系​​

(一)分层分类的课程设计​​

(二)培训形式与工具​​

4.2 岗位认证体系​​

(一)认证标准与等级​​

(二)认证流程​ 

(三)认证维护机制​​

4.3 人才评估体系​​

​​(一)评估维度与指标​​

(二)评估流程

(二)评估结果应用​​

5、数据文化

5.1 数据标准宣传与贯彻​​

(一)宣传策略​​

(二)贯彻机制​​

3. ​​持续优化​​

5.2 案例宣传​​

(一) ​​内部案例库建设​​

(二)标杆示范与激励​​

5.3 数据伦理文化​​

(一)伦理准则制定​​

(二)伦理培训与意识提升​​


1、数据标准化保障机制

1.1 组织架构

数据标准化管控组织通常采用​​三层架构​​,确保战略制定、执行监督与落地操作的连贯性:

  1. ​决策层​​:由高层领导(如CIO、CDO)及跨部门负责人组成的数据治理委员会,负责战略规划与资源调配。
  2. ​管理层​​:数据管理办公室(DMO)或标准化工作组,负责协调与监督标准化进程,包括制定细则与跨部门沟通。
  3. ​执行层​​:IT团队、业务部门数据专员及数据管理员,负责具体实施,如数据清洗、标准应用及日常维护。


 1.2 组织层级

  1. ​决策层(战略层)​
    • ​组成​​:CEO、CIO、部门总监、外部顾问。
    • ​职能​​:审批数据标准、分配预算、评估整体成效。
  2. ​管理层(战术层)​
    • ​组成​​:数据治理经理、合规官、业务线负责人。
    • ​职能​​:细化战略为可执行计划,监控进度,解决跨部门问题。
  3. ​执行层(操作层)​
    • ​组成​​:数据工程师、分析师、业务用户。
    • ​职能​​:执行标准化流程,维护数据质量,反馈实施问题。

1.3 组织职责

  1. ​决策层职责​
    • 制定数据标准化战略与政策。
    • 审批标准文档与重大变更。
    • 确保资源投入与合规性审查。
  2. ​管理层职责​
    • 设计标准化框架与操作指南。
    • 组织培训与考核,推动标准落地。
    • 定期汇报进展与风险。
  3. ​执行层职责​
    • 实施数据清洗、转换与标准化操作。
    • 维护元数据与数据字典,确保一致性。
    • 及时上报执行障碍与优化建议。

1.4 组织协作关系

  1. ​纵向协作​
    • ​自上而下​​:决策层通过政策传达与预算分配指导管理层,管理层分解任务至执行层。
    • ​自下而上​​:执行层通过定期报告(如周报、仪表盘)反馈问题,管理层汇总后向决策层建议调整。
  2. ​横向协作​
    • ​跨部门协作​​:设立联合项目组,如IT与业务部门共同设计数据模型。
    • ​工具支持​​:使用协作平台(如Jira、Confluence)跟踪任务,共享文档库维护标准文档。
  3. ​外部协作​
    • 与行业协会、标准机构(如ISO)对接,确保外部合规。
    • 引入第三方审计,验证标准化成效。


2、数据标准化制度建设

2.1 建设内容

数据标准化制度建设的核心目标是建立统一、可落地的规则体系,覆盖数据全生命周期。

(一)政策体系​

  • ​数据治理总则​​:明确标准化的目标、原则与适用范围。
    示例:某企业规定“所有业务系统数据必须遵循集团主数据标准”。
  • ​标准化管理办法​​:定义责任部门、审批流程、违规处罚机制。
    示例:数据标准变更需经数据治理委员会审批,违规部门扣减年度预算5%。
  • ​考核与激励制度​​:将数据质量纳入部门KPI,如“数据完整性达标率≥95%”。

(二)标准体系​

  • ​数据模型标准​​:统一数据定义、分类与编码规则。
    示例:客户数据模型定义“客户ID=区域编码+注册年月+6位流水号”。
  • ​数据质量标准​​:明确完整性、一致性、及时性等指标。
    示例:订单数据必填字段缺失率不得超过0.1%。
  • ​元数据标准​​:规范数据字典、血缘关系描述规则。

(三)​流程规范​


(四)技术工具​

  • ​数据标准化工具​​:如ETL工具(Informatica)、数据质量管理平台(Talend)。
  • ​元数据管理系统​​:如Alation、Collibra。
  • ​自动化监控工具​​:设置数据质量阈值触发告警。

(五)保障机制​

  • ​组织保障​​:明确数据治理委员会与执行团队职责。
  • ​培训机制​​:定期开展标准宣贯与操作培训。
  • ​安全与合规​​:遵循GDPR、数据安全法等法规要求。

    2.2 实施细则

    将制度拆解为可执行的阶段性任务与规则。

    (一)标准制定流程​

    (二)任务分解与责任分工​

    任务责任部门交付物时间节点
    客户数据清洗业务运营部清洗后客户清单2023-10-31
    系统接口改造IT开发中心标准化API文档2023-11-15
    ......

    (三)合规性要求​

    • ​数据采集​​:仅收集必要字段,需用户授权。
    • ​数据共享​​:签订数据使用协议,限制敏感字段导出。

    (四)监督与改进机制​

    • ​定期审计​​:每季度抽查10%业务系统数据质量。
    • ​问题反馈闭环​​:


    2.3 操作手册

    针对具体场景的标准化操作指南,供一线人员使用。

    (一)​数据录入规范​

    举例:​​字段格式​​:日期必须为“YYYY-MM-DD”,手机号需包含国家代码(如+86)。

    (二)数据清洗操作​

    举例:


    (三)数据存储与共享​

    • ​文件命名规则​​:业务类型_数据类别_日期.csv(如sales_order_20231001.csv)。
    • ​共享审批流程​​:申请人 → 部门负责人 → 数据安全官。

    (四)​数据归档与销毁​

    • ​归档策略​​:交易数据保留7年,日志数据保留1年。
    • ​销毁记录​​:记录时间、操作人、数据范围,存档备查。

    3、认责机制与绩效评估

    3.1 认责机制​

    (一)认责原则​

    • ​明确性原则​​:每个数据资产(如数据表、字段、流程)需明确唯一责任人(Data Owner)与执行人(Data Steward)。
    • ​可追溯性原则​​:通过元数据记录认责关系,支持责任追溯。
    • ​权责对等原则​​:责任人的权限需与职责匹配(如审批权、资源调配权)。
    • ​动态调整原则​​:根据组织架构或业务变化更新责任人。

    ​示例​​:

    • 客户数据表(cust_info)的责任人为​​数据治理部经理​​,执行人为​​CRM系统管理员​​。
    • 财务数据质量问题的第一责任人为​​财务总监​​。

    (二)认责流程​

    (三) ​​工具支持​

    • ​RACI矩阵​​(Responsible, Accountable, Consulted, Informed):
      数据资产责任人(A)执行人(R)被咨询方(C)知会方(I)
      客户主数据数据治理总监数据管理员法务部所有业务部门

    3.2 绩效评估​

    (一)评估原则​

    • ​公平性​​:基于量化指标(如数据质量评分),避免主观评价。
    • ​结果导向​​:考核实际业务影响(如数据问题导致的损失减少)。
    • ​持续改进​​:评估结果用于优化流程,而非单纯惩罚。
    • ​透明公开​​:评估规则与结果向全员公开。

    (二) ​​评估步骤​

    步骤详解​

    1. ​设定评估指标​​:

      • ​数据质量​​:完整性、准确性、及时性达标率(如≥95%)。
      • ​流程合规​​:元数据维护及时率、认责协议签署率。
      • ​业务影响​​:数据问题导致的客户投诉下降比例。
        示例:某电商企业将“订单数据及时率”纳入物流部门KPI。
    2. ​数据采集​​:

      • 自动采集:通过数据质量管理工具获取指标(如Talend)。
      • 人工评审:定期抽查数据资产责任人履职情况。
    3. ​打分与评级​​:

      • ​评分表示例​​:
        责任人数据质量(40分)流程合规(30分)业务影响(30分)总分
        张某某38252891
      • ​评级规则​​:
        • A级(≥90分):优秀,奖励预算增加5%。
        • B级(70-89分):合格,需提交改进计划。
        • C级(<70分):不合格,扣减部门预算3%。
    4. ​反馈与沟通​​:通过数据治理例会通报结果,与责任人一对一沟通问题根因。

    5. ​改进计划​​:针对低分项制定行动方案(如“元数据维护延迟”问题,承诺配置自动化工具)。

    6. ​实施奖惩​​:奖励:预算倾斜、晋升优先权、公开表彰。惩罚:扣减预算、限制数据权限、降级。


    4、人才培养

    4.1 培训体系​

    (一)分层分类的课程设计​

    根据员工角色与能力需求,构建差异化培训内容:

    层级目标学员课程示例
    ​基础层​全员(数据意识普及)《数据治理概念与价值》《数据安全与合规基础》
    ​专业层​数据专员、IT人员《元数据管理实战》《数据质量工具操作(Talend/Informatica)》
    ​高阶层​数据治理经理、决策者《数据战略规划》《数据治理与业务价值联动》

    (二)培训形式与工具​

    • ​线上学习平台​​:使用LMS(如Moodle)提供录播课程、在线测试与证书发放。
    • ​线下工作坊​​:组织跨部门数据治理沙盘演练(如模拟数据质量整改项目)。
    • ​导师制​​:资深数据治理专家“一对一”辅导关键岗位人员。


    4.2 岗位认证体系​

    (一)认证标准与等级​

    认证等级适用岗位能力要求
    ​初级认证​数据管理员、业务专员掌握数据标准基本操作,能执行数据清洗与元数据维护。
    ​中级认证​数据治理专员、IT工程师熟练使用治理工具,具备跨部门协作与问题解决能力。
    ​高级认证​数据治理经理、架构师能制定数据战略,主导复杂数据治理项目,推动组织级变革。

    (二)认证流程​ 

    (三)认证维护机制​

    • ​证书有效期​​:2年,需通过继续教育(如参加行业会议、完成进阶课程)续期。
    • ​违规处理​​:如发现数据管理重大失误,取消认证资格并公示。

    4.3 人才评估体系​

    ​(一)评估维度与指标​

    维度评估指标(示例)数据来源
    ​知识水平​认证等级、培训考核成绩LMS系统、认证平台
    ​实操能力​数据质量整改项目完成率、工具使用熟练度项目管理系统、工具日志
    ​业务贡献​数据问题解决数量、数据治理带来的成本节约或收入增长业务部门反馈、财务数据
    ​协作能力​跨部门任务响应速度、360度评价得分协作工具记录、同事评价

    ​实例​​:某电商公司评估数据工程师时,要求“数据血缘覆盖率提升20%”作为核心指标。

    (二)评估流程

     

    (二)评估结果应用​

    • ​晋升与调岗​​:高级认证+评估A级员工优先晋升至治理委员会。
    • ​薪酬激励​​:评估结果与绩效奖金挂钩(如A级员工额外奖励10%)。
    • ​培训优化​​:低分项触发定制化培训需求(如“数据建模能力不足”需参加专项课程)。

    5、数据文化

    5.1 数据标准宣传与贯彻​

    (一)宣传策略​

    • ​多渠道渗透​​:
      • ​内部平台​​:企业内网、OA系统、邮件推送数据标准解读文章。
      • ​线下活动​​:海报、手册、部门例会宣贯。
      • ​互动形式​​:知识竞赛(如“数据标准快问快答”)、有奖答题。

    ​示例​​:某银行在OA系统首页设置“数据标准专栏”,每日推送一条标准解读(如“客户信息字段填写规范”)。


    (二)贯彻机制​

    • ​标准嵌入流程​​:在业务流程中设置强制校验节点(如CRM系统自动拦截不符合标准的客户数据录入)。
    • ​考核挂钩​​:将数据标准执行率纳入部门KPI(如“数据字段完整率≥95%”)。

    3. ​​持续优化​

    • ​反馈渠道​​:设立“标准优化建议箱”,定期评审合理性。
    • ​版本管理​​:标准文档需标注版本号与生效日期,历史版本存档备查。

    以下是关于​​数据文化​​建设的体系化设计,聚焦​​数据标准宣传与贯彻、案例宣传、伦理文化​​三大领域,结合实施路径、工具支持与典型案例:


    5.2 案例宣传​

    (一) ​​内部案例库建设​

    • ​分类与标签​​:

      案例类型示例主题
      ​成功经验​“统一供应商编码降低采购成本30%”
      ​失败教训​“数据口径错误导致财报重述”
      ​创新实践​“AI驱动数据质量自动修复”
    • ​传播形式​​:

      • ​故事化​​:用员工视角讲述数据问题解决过程(如“一位数据专员如何纠正千条错误订单”)。
      • ​可视化​​:信息图展示改进前后对比(如数据质量指标提升趋势)。

    (二)标杆示范与激励​

    • ​月度数据之星评选​​:表彰执行标准优秀的团队或个人,颁发奖金或荣誉证书。
    • ​案例分享会​​:每季度组织跨部门交流会,优秀团队展示经验。

    ​示例​​:某物流公司通过“数据质量提升案例大赛”,评选出最佳实践奖并奖励团队旅游。


    5.3 数据伦理文化​

    (一)伦理准则制定​

    • ​核心原则​​:
      • ​合法合规​​:遵循GDPR、个人信息保护法等法规。
      • ​最小必要​​:仅收集业务必需数据,避免过度采集。
      • ​透明可控​​:向用户明示数据用途,提供退出机制。

    (二)伦理培训与意识提升​

    • ​全员必修课​​:开发《数据伦理与隐私保护》课程,新员工入职需通过考试。
    • ​情景模拟​​:通过沙盘演练处理伦理困境(如“是否使用用户位置数据优化服务”)。

    ​示例​​:某互联网公司要求算法工程师每年参加伦理培训,确保AI模型避免偏见与歧视。

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      Tags: - Java高并发 - 量子架构 - 混沌工程 - 赛博修真 - 三体防御 目录&#xff1a; 卷首语&#xff1a;蝴蝶振翅引发的量子海啸 第一章&#xff1a;混沌初开——对象池的量子涅槃&#xff08;深度扩展&#xff09; 第二章&#xff1a;混沌计算——对象复活的降维打击&…...

      蓝桥杯备赛---真题训练之15届蓝桥杯找回连接之旅

      题目 介绍 在网络世界中&#xff0c;突然间失去了所有的连接。作为勇敢的冒险者&#xff0c;你将踏上一段惊险刺激的旅程&#xff0c;穿越充满谜题和挑战的网络景观&#xff0c;与神秘的网络幽灵对抗&#xff0c;解开断网之谜&#xff0c;找回失去的连接&#xff0c;带领人们重…...

      PowerApps MDA-模版-文档模版无法下载和上传Word模版

      Power Apps的高级设置-模版中&#xff0c;文档模版目前只能看到新建和上传Excel模版&#xff0c;看不到Word模版 这是一个已知bug, 什么时候能修复不好说&#xff0c;解决办法也很简单&#xff0c;先上传一个Excel模版&#xff0c;随便任何一个实体就行&#xff0c;为的是视图列…...

      全国大学生数学建模竞赛赛题深度分析报告(2010-2024)

      全国大学生数学建模竞赛赛题深度分析报告&#xff08;2010-2024&#xff09; 全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)是中国最具影响力的大学生科技竞赛之一&#xff0c;本报告将对2010-2024年间的赛题进行全面统计分析&#xff0c;包括题目类型、领域分布、模型方法等多个维度&#x…...

      职坐标解析自动驾驶技术发展新趋势

      内容概要 作为智能交通革命的核心驱动力&#xff0c;自动驾驶技术正以惊人的速度重塑出行生态。2023年&#xff0c;行业在多传感器融合与AI算法优化两大领域实现突破性进展&#xff1a;激光雷达、摄像头与毫米波雷达的协同精度提升至厘米级&#xff0c;而深度学习模型的实时决…...

      快速入手-前后端分离Python权限系统 基于Django5+DRF+Vue3.2+Element Plus+Jwt

      引用&#xff1a;打造前后端分离Python权限系统 基于Django5DRFVue3.2Element PlusJwt 视频教程 &#xff08;火爆连载更新中..&#xff09;_哔哩哔哩_bibili 说明&#xff1a;1、结合个人DRF基础和该视频去根据自己的项目进行开发。 2、引用该视频中作者的思路去升华自身的项…...

      HTTP 协议详解

      HTTP 协议 HTTP&#xff08;HyperText Transfer Protocol&#xff0c;超文本传输协议&#xff09;是互联网上应用最广泛的协议之一&#xff0c;用于在客户端&#xff08;如浏览器&#xff09;和服务器之间传输超文本&#xff08;如网页&#xff09;。 HTTP 是万维网&#xff…...

      巧记英语四级单词 Unit1-4【晓艳老师版】

      tain—take拿着、sus 下面&#xff0c;只有sur表示上面、ob表示方向、de往下&#xff0c;分开 retain v.保持 re-重复&#xff0c;tain—take拿着&#xff0c;重复的拿着maintain v. 维持&#xff0c;维修&#xff0c;保养 main主要的&#xff0c;主要的东西都拿着的那个人维…...

      Transformers without Normalization论文翻译

      论文信息&#xff1a; 作者&#xff1a;Jiachen Zhu, Xinlei Chen, Kaiming He, Yann LeCun, Zhuang Liu 论文地址&#xff1a;arxiv.org/pdf/2503.10622 代码仓库&#xff1a;jiachenzhu/DyT: Code release for DynamicTanh (DyT) 摘要 归一化层在现代神经网络中无处不在…...

      Ollama

      目录 定义与核心功能应用场景Ollama与Llama的关系安装与使用 Ollama是一个开源的本地大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;运行框架&#xff0c;专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型而设计。以下是关于Ollama的全面介绍&#xff1a; 定义与核心功能 多种预训练语言模…...

      社交app圈子模块0到1实现

      一、逻辑分析 用户相关 用户需要能够创建圈子&#xff0c;这涉及到用户身份验证&#xff0c;确保只有注册用户可以进行创建操作。每个圈子有创建者&#xff0c;创建者对圈子有一定的管理权限&#xff0c;如设置圈子规则、邀请成员等。 圈子信息 圈子需要有名称、简介、头像等基…...

      OpenCV--图像边缘检测

      在计算机视觉和图像处理领域&#xff0c;边缘检测是极为关键的技术。边缘作为图像中像素值发生急剧变化的区域&#xff0c;承载了图像的重要结构信息&#xff0c;在物体识别、图像分割、目标跟踪等众多应用场景中发挥着核心作用。OpenCV 作为强大的计算机视觉库&#xff0c;提供…...

      批量压缩 jpg/png 等格式照片|批量调整图片的宽高尺寸

      图片格式种类非常的多&#xff0c;并且不同的图片由于像素、尺寸不一样&#xff0c;可能占用的空间也会不一样。文件太大会占用较多的磁盘空间&#xff0c;传输及上传系统都非常不方便&#xff0c;可能会收到限制&#xff0c;因此我们经常会碰到需要对图片进行压缩的需求。如何…...

      [Linux系统编程]多线程

      多线程 1. 线程1.1 线程的概念1.2 进程与线程对比1.3 轻量级进程 2. Linux线程控制2.1 POSIX 线程&#xff08;pthread&#xff09;2.2 线程ID、pthread_t、和进程地址空间的关系2.2.1 pthread_self2.2.2 pthread_create2.2.3 pthread_join2.2.4 线程终止的三种方式2.2.5 pthre…...

      进程状态(运行 阻塞 僵尸)及其场景分析

      【Linux学习笔记】Linux基本指令及其分析 &#x1f525;个人主页&#xff1a;大白的编程日记 &#x1f525;专栏&#xff1a;Linux学习笔记 前言 哈喽&#xff0c;各位小伙伴大家好!上期我们讲了进程PCB 今天我们讲的是进程状态(运行 阻塞 僵尸)及其场景分析。话不多说&#…...

      程序化广告行业(67/89):DMP系统标签制作与人群拓展深度解析

      程序化广告行业&#xff08;67/89&#xff09;&#xff1a;DMP系统标签制作与人群拓展深度解析 大家好&#xff01;在之前的分享中&#xff0c;我们对程序化广告的多个关键环节进行了探讨。今天&#xff0c;咱们继续深入了解程序化广告中的DMP系统&#xff0c;聚焦于标签制作和…...

      【QT】QPixmap QImage QBitmap QPicture

      文章目录 **1. QPixmap****特点****典型应用场景****示例** **2. QImage****特点****典型应用场景****示例** **3. QBitmap****特点****示例** **4. 三者的主要区别****5. 如何选择&#xff1f;****使用 QPixmap 的情况****使用 QImage 的情况****使用 QBitmap 的情况** **6. 相…...

      如何开通google Free Tier长期免费云服务器(1C/1G)

      Google宣布的一项政策&#xff0c;为标准层级的网络提供每地域200G的免费流量。两项政策结合&#xff0c;于是便可以得到一台1核心、1G内存、30G磁盘、200G流量的小云服务器&#xff0c;可玩性大大提高。这篇文章就分享一下如何正确开机&#xff0c;避免产生额外的费用。 免费…...

      Kaggle房价预测

      实战 Kaggle 比赛&#xff1a;预测房价 这里李沐老师讲的比较的细致&#xff0c;我根据提供的代码汇总了一下&#xff1a; import hashlib import os import tarfile import zipfile import requests import numpy as np import pandas as pd import torch from matplotlib i…...

      4.7学习总结 java集合进阶

      集合进阶 泛型 //没有泛型的时候&#xff0c;集合如何存储数据 //结论: //如果我们没有给集合指定类型&#xff0c;默认认为所有的数据类型都是object类型 //此时可以往集合添加任意的数据类型。 //带来一个坏处:我们在获取数据的时候&#xff0c;无法使用他的特有行为。 //此…...

      设计模式 - 代理模式Proxy

      设计思想&#xff1a; 举个通俗的例子&#xff0c;你想找某局长帮你做一件事情&#xff0c;但局长官位显赫&#xff0c;你又不能轻易见着&#xff0c;你就想到了找他的秘书&#xff0c;通过她传话给局长&#xff0c;这样你就等于请他的秘书帮你办成了那件事。秘书为什么就可以…...

      计算机网络体系结构(一)

      1.计算机网络概述 1.1计算机网络的概念 计算机网络是由相互连接的计算机及其周边设备构成的系统&#xff0c;这些计算机和设备通过各种通信介质实现数据和资源的共享。计算机网络的主要目的是为了增强信息传递的效率、便利性和可靠性。以下是一些计算机网络的关键概念&#xf…...

      数据结构与算法-数学-基础数学2(扩展欧几里得算法,组合数问题)

      六&#xff1a;扩展欧几里得算法 同余&#xff1a; 若 a≡b(modm)&#xff0c;则 m 整除 a−b&#xff0c;即 abkm&#xff08;k 为整数&#xff09;。 扩展欧几里得算法 扩展欧几里得算法可用于求解 axbygcd(a,b) 的一组整数解。 #include <iostream> using namesp…...