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大數據論文篇一
隨著信息時代的到來，人們生活中的各個方面都開始涌現出海量的數據。這些大數據以驚人的速度增長，使得人們需要運用更加高效的方法來處理和分析這些數據，從而獲得有價值的信息和洞察。在我與大數據打交道的過程中，我深深領悟到了大數據的重要性和它對我們生活的影響力。在這篇文章中，我將分享我對大數據的心得體會。
首先，大數據為我們提供了更全面和準確的信息。在過去，我們往往只能憑經驗和感覺來判斷事物的發(fā)展趨勢和決策的方向。然而，隨著大數據的普及，我們可以通過收集、分析和挖掘大量的數據，了解事物的真相和本質。比如，在市場營銷領域，大數據可以幫助企業(yè)分析用戶購買行為、消費偏好和市場趨勢，從而制定更加精準和有效的推廣策略。在醫(yī)療健康領域，大數據可以幫助醫(yī)生分析患者的病例和治療效果，為患者提供更加個性化和有效的治療方案。通過大數據，我們可以更加科學地進行決策和規(guī)劃，使我們的行動更加明確和高效。
其次，大數據為我們提供了更深入和全面的洞察。傳統(tǒng)的數據處理方法往往只能分析孤立的數據點，而難以發(fā)現數據之間的聯系和規(guī)律。然而，大數據具有強大的處理能力，可以將各個領域的數據進行整合和分析，從而幫助我們發(fā)現隱藏在龐大數據中的規(guī)律和趨勢。比如，交通領域的大數據可以幫助我們了解城市交通狀況和交通擁堵的原因，從而優(yōu)化交通管理和規(guī)劃。而在科學研究領域，大數據可以幫助科學家們分析海量的實驗數據，發(fā)現科學事實和新的知識。因此，只有運用大數據的方法，我們才能夠獲取到更加準確、全面和系統(tǒng)的洞察，為我們的工作和生活帶來更大的價值。
第三，大數據為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間。在信息時代，數據已經成為企業(yè)競爭的重要資源。通過收集和分析大數據，企業(yè)可以了解市場需求、優(yōu)化產品和服務，并制定合適的商業(yè)策略。比如，Amazon通過分析用戶購買記錄和偏好，為用戶推薦個性化的商品，提高銷售效率和用戶滿意度。而在政府組織中，大數據可以幫助政府進行城市規(guī)劃、資源分配和社會管理，提高行政效率和服務質量。此外，大數據還為創(chuàng)新提供了更多的可能性。通過挖掘大數據中的信息和資源，創(chuàng)業(yè)者可以發(fā)現新的商業(yè)機會和創(chuàng)新方向，為社會的發(fā)展帶來新的動力和活力。
第四，大數據也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，大數據的處理和分析需要高度的技術和運算能力。大數據往往以海量的形式存在，數據存儲、處理和分析需要龐大的計算資源和算法模型。其次，大數據的安全和隱私問題也引起了人們的關注。隨著大數據的應用，個人和機構的隱私面臨著更大的風險，需要制定更加完善的數據保護和隱私政策。此外，大數據的分析和使用也需要遵守法律和倫理的規(guī)范，避免濫用和侵犯他人的權益。
綜上所述，大數據對我們生活的影響力是巨大的。通過大數據的處理和分析，我們可以獲得更全面、準確和深入的信息和洞察。大數據為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間，也為創(chuàng)新提供了更多的可能性。然而，大數據的應用也面臨著一系列的挑戰(zhàn)和問題。因此，我們需要積極應對這些挑戰(zhàn)，保障大數據的安全、隱私和合法性，從而更好地利用大數據的力量，為我們的社會和生活帶來更大的進步和發(fā)展。
大數據論文篇二
（江蘇省靖江市第一高級中學）。
摘要：當今時代，隨著計算機和信息技術的快速發(fā)展，數據的傳遞和交換越來越頻繁，人類迎來了大數據時代。在大數據的背景下，高中歷史教學也深受影響。借助于現代技術，不僅教學手段得到了創(chuàng)新，教學方法也得以改進，教學內容也大為豐富。因此，新時代的高中歷史教師，一定要掌握相應的技術，以便為歷史教學服務。
關鍵詞：大數據；高中歷史；興趣。
近年來，隨著時代的發(fā)展，信息技術和多媒體技術越來越多地被應用到教育領域。這種技術的極大進步，不僅直接改變了教學手段和教學形式，而且對教學內容和教學理念也產生了重大影響，在高中歷史教學中發(fā)揮著越來越重要的作用。其作用大致如下：
一、創(chuàng)新教學手段，激發(fā)學生的興趣。
在傳統(tǒng)的歷史教學中，黑板、粉筆是最主要的教學工具，教師的口頭講解是最主要的教學方式，這種黑板、粉筆加老師的教學手段較為原始單一。整個教學活動，往往是教師居于絕對主動地位，而學生則處于被動接受地位。教學手段的單一加之教學內容的枯燥無味，對學生學習的積極性產生了嚴重的影響。
盡管許多老師都在努力地培養(yǎng)學生的學習興趣，但由于技術條件的限制，效果并不盡如人意。自從信息技術普及之后，教學手段得到了極大改善，學生的興趣問題也有了很大改觀。
就以《孔子與老子》這一教學內容為例，教師可以借助多媒體將孔子、老子的圖片展現在學生的面前，同時教師要引導學生回顧在孔子、老子生活的時期，世界各國還誕生了哪些思想家，有的學生說：亞里士多德；有的學生說：柏拉圖；有的學生說：釋迦牟尼。通過這樣簡單的介紹，讓學生對這個時代有了較為全面的認識。在制作多媒體的時候，教師要將孔子的思想與老子的思想進行對比，這樣做既可以讓學生了解到孔子與老子思想的不同之處，又方便了學生的記憶。可見，在高中歷史教學中運用多媒體，可以將枯燥無味的歷史知識變得有趣味性，從而提高學生歷史課的學習效率。
二、促進了教學方法的改進。
在大數據背景下，信息技術不僅可以提高學生的學習興趣，還有利于教師對教學方法的改進。由于多媒體可以展示大量的信息，基本上取代了教師的板書，也在相當程度上取代了教師的`講授，從而使教師節(jié)省下大量的時間。這樣，教師就有機會從一個單純的講授者轉變?yōu)橐粋€學習的指導者，在向學生傳授知識的同時，教師可以將更多的時間用來進行師生互動，引導學生思考，幫助學生分析問題。由此，便可以實現師生地位的轉變，讓教師成為課堂的主導，學生就成為課堂的主體。
同時，借助于多媒體技術，教師可以使用更多新的教學方法，從而實現教學方法的多樣化。比如，以《新航路的開辟》這一教學內容為例，教師可以利用地圖動態(tài)演示法、表格歸納法使學生對新航路開辟的過程形成較為清晰的認識，同時也能提高學生的讀圖識圖能力。通過利用多媒體，可以將理論知識更為直觀、形象地呈現在學生面前，從而讓學生獲得更多有用的信息，培養(yǎng)學生的發(fā)散性思維。
在這種新的教學環(huán)境下，一些新的教學方法、新的教學思想開始涌現出來，如，合作學習法、探索式學習法等。這些教學方法的涌現，都在相當程度上得益于大數據。
三、豐富教學內容，拓寬學生的視野。
為全面提高學生的歷史綜合素養(yǎng)，歷史教學內容不應該僅僅局限于教科書，而是要以教科書內容為基礎，適當引進一些教科書之外的內容。但是，由于技術條件的限制，此前對于教材的拓展和補充并不多?，F在，隨著大數據時代的到來，教師可以利用信息技術來查找提煉相關的教學內容，將這些新的教學內容引入到教學課件中，不斷拓寬學生的視野。
以《大一統(tǒng)與秦朝中央集權制度的建立》這一教學內容為例，教師可以借助多媒體將長城、秦始皇陵兵馬俑、阿房宮等圖片展現在學生面前，然后引入本節(jié)的新課。教師也可以在多媒體課件中加入同時期世界其他國家的相關圖文介紹，在講解完教科書的內容之后，可以引導學生看一看在這一時期世界其他各國的發(fā)展形勢。如此，既可以讓學生形成較為完整的知識體系，又能對相關歷史時期的世界大勢有一個宏觀把握。
目前，信息技術發(fā)展速度驚人，作為一名高中歷史教師，不僅要掌握豐富的歷史專業(yè)知識，還要掌握一定的信息技術。只有熟練地掌握了相應的信息技術，才能有效地創(chuàng)新教學手段，全面改進教學方法，真正拓展學生的視野，從而取得更好的教學效果。
參考文獻：
［1］艾音紅。高中新課程教學中歷史素養(yǎng)的培養(yǎng)［a］。第五屆中國教育技術裝備論壇獲獎論文集：中［c］，.
［2］王毓高，石莉萍。新課程改革背景下的高中歷史教學［j］。改革與開放，（02）。
［3］張荷。運用“友善用腦”理念，創(chuàng)設高中歷史課堂的導入設計［a］?！W術前沿論叢——中國夢：教育變革與人的素質提升：下［c］，2013.
大數據論文篇三
摘要：大數據和智慧旅游都是當下的熱點，沒有大數據的智慧旅游無從談“智慧”，數據挖掘是大數據應用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游應用中，目前大數據挖掘存在的幾個問題。
關鍵詞：大數據;智慧旅游;數據挖掘;。
1引言。
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯網、物聯網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發(fā)展下，智慧旅游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智慧旅游發(fā)展的有力支撐，沒有大數據帶給的有利信息，智慧旅游無法變得“智慧”。
旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業(yè)[1]，這讓其與大數據自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智慧旅游”的概念，雖然至今國內外對于智慧旅游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數據相關的描述中，有學者從大數據挖掘在智慧旅游中的作用出發(fā)，把智慧旅游描述為:透過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數據，并深入挖掘這些數據的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關部門或對象帶給服務[2]。這必須義充分肯定了在發(fā)展智慧旅游中，大數據挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智慧旅游的過程中，數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務，智慧旅游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我國提出用十年時間基本實現智慧旅游的目標[3]，過去幾年，國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是，在借助大數據推動智慧旅游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數據所產生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了超多數據后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數據更多的價值。
3.1信息化建設。
智慧旅游的發(fā)展離不開移動網絡、物聯網、云平臺。隨著大數據的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺，從中進行數據統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預警、服務質量監(jiān)督等。透過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數據，能夠實現更好旅游監(jiān)控、產業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數據實驗平臺還涉及超多部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯，要想建立一個完整全面的大數據實驗平臺，難度可想而知。
大數據時代缺的不是數據，而是方法。大數據在旅游行業(yè)的應用前景十分廣闊，但是應對超多的數據，不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用，那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結構化與非結構化數據，透過云計算技術，對數據的收集、存儲都較為容易，但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。其中，相關性分析方法透過關聯多個數據來源，挖掘數據價值。但針對旅游數據，采用這些方法挖掘數據的價值信息，難度也很大，因為旅游數據中冗余數據很多，數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數據完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
3.3數據安全。
2017年，數據安全事件屢見不鮮，伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代，無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯的數據中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數據“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數據資源的開放性和共享性下，個人保密和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外，經過大數據技術的分析、挖掘，個人保密更易被發(fā)現和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會問題。
大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。
大數據背景下的智慧旅游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術支持，然而與專業(yè)相銜接的大數據人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數據統(tǒng)計未來3~5年大數據行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內智慧旅游的構建還缺乏超多人才。
4解決思路。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數據，抓取非結構化數據，打通各數據壁壘，建設旅游大數據實驗平臺;在挖掘方法上，對旅游大數據實時性數據的挖掘就應被放在重要位置;在數據安全上，從加強大數據安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數據環(huán)境下數據安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產學研合作，培養(yǎng)智慧旅游大數據人才。
參考文獻。
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大數據論文篇四
1.注重精神產品成本核算。
精神產品和物質產品的價值表現不同，同樣的“所費”不一定取得同樣的“所得”。高等學校的主要成果是人才不是物質產品，其價值就不能單純用所耗活勞動和物化勞動的價值來表達。對于精神產品如何核算成本也只能是借助于“成本”的概念，在核算時與物質產品有其很明顯的特殊性。物質生產部門對無意識的物體進行加工，投入多少活勞動與物化勞動一般是有固定比例的，其成本比較容易控制，而對人才的培養(yǎng)則不同，它受到多方面因素的控制和制約，如社會制度、社會環(huán)境、經濟條件、科學文化水平等。高等學校成本核算不能單純地被認為是費用的歸集，它是指為了加強經濟管理，培養(yǎng)合格的畢業(yè)生，在校期間發(fā)生的各種費用要有一個確定的標準來衡量。在評估上既要看到成本水平，又要考慮人才的質量和數量。
2.注重人才投資的預算。
通常計算大學生某年平均培養(yǎng)費用的方法是以某年經費實際支出數除以該年在校學生的平均人數計算，也只是人才投資的預算內部分，不能被認為是培養(yǎng)大學生的成本，因為基建投資、其他各項一次性投資都未反映在年終決算中，也就是說沒有反映在當年的經費支出數之內；另外其他各項投資雖然都是為了開發(fā)學生的智力卻不全為當年學生受益。所以高等學校所要核定的成本不象企業(yè)計算的那種“全部成本”，也不是為培養(yǎng)學生所耗費用的簡單總和，而是一種部分的活動成本。高等學校的成本概念既是廣義的，又是特指的。它是指高等學校為培養(yǎng)每一個合格的大學畢業(yè)生，在校期間發(fā)生的通過學校管理活動能夠有效控制的那部分費用支出，全部成本法不能適用高等學校的成本核算，而活動成本法則能滿足和適應高等學校成本核算的要求。
二、高等學校成本核算方法———“活動成本法”
活動成本法起源于美國本世紀30年代，在國外廣泛運用，其主要特點是：第一，經濟責任明確，便于成本管理。一般地講活動成本是各基層單位的可控成本，固定成本是管理當局的可控成本。第二，沒有強制性的統(tǒng)一會計制度，成本計算簡單固定成本的必分攤。第三，活動成本法是一種部分成本法，它與全部成本法相對稱，活動成本法是包括變動費用，只有與業(yè)務量有關的變動費用才構成產品的成本要素?？梢?，這些特點都是滿足高等學校成本核算特點和管理要求的，在運用中可以揚其長、避其短，及時總結經驗，為高等學?？茖W管理開辟一條新路子。深入研究成本習性，是正確劃分活動成本和固定成本、用好活動成本法的關鍵所在。應用活動成本法的前提條件是將成本按其習性劃分成活動成本和固定成本。所謂成本習性是指成本額對業(yè)務量總數的依存關系。凡成本總額隨業(yè)務量的增減成正比例變動的是活動成本，凡成本總額不隨業(yè)務量變動，在短期內相對穩(wěn)定的是固定成本，介于兩者之間的是混合成本，對于混合成本還要采取一定方法繼續(xù)分解。這是關鍵的一步，也是困難較大、問題較多的一步。
從高等學校的經費分配角度來看，除一次性補助、基本建設投資外，基本上是“人頭經費”，即上級主管單位按照當年在校學生人數的平均數乘以一定的預算標準計算出來的。學校得到這筆經費后，再按照先保證人員經費后，根據財力情況安排其他的原則進行經費再分配。從經費使用職能看，高等學校的經費可大致分為三大部分，即人員經費、公用經費和專項經費。而人員經費和公用經費合在一起就是前面所說的“人頭經費”。其中人員經費中的本?？茖W生助學金，公用經費中的公務費、業(yè)務費、其他費用等開支狀況除了很大程度上取決于預算定額和學生人數外，還與管理部門的管理水平有著非常密切的關系，所以以上這幾項應是活動成本，人員經費中的工資則不同，雖然它也包括在“人頭經費”中，但就其詳細的開支內容來看，它與當年在校學生人數沒有密切關系，是學校開辦就必須按期開支的約束性成本，這種管理體制和性質是由我國現行的人事制度和工資政策所造成的。由于它一般不受基層管理活動的影響，所以是固定成本。人員經費中的補助工資、職工福利費、差額補助費等，也都是固定成本。高等學校的房屋、設備等固定資產具有同企業(yè)一樣的性質，在其使用過程中能連續(xù)在若干個生產周期內發(fā)揮作用，并保持原有實物形態(tài)，其價值隨著磨損程度逐漸消耗，并且消耗的價值要求得以充分的補償。高等學校的這種補償是靠國家撥款來實現的，它包括在每年的設備購置費和修繕費中，可見高等學校每年的'設備購置費和修繕費是為了當年保持學校一定的規(guī)模和能力以及發(fā)展需要的支出，包括補償和發(fā)展兩部分，類似企業(yè)中的大修理基金、折舊基金和企業(yè)生產發(fā)展基金，因此從這點分析，這兩項的實標開支作為當年學生的培養(yǎng)成本是完全沒有道理的。解決的辦法是實行固定資產折舊制度，實行后提取的折舊費和大修理費才近似反映學校當年為培養(yǎng)學生用于固定資產方面的實際耗費，但現行的財務制度是高等學校的固定資產不實行折舊，因而設備購置費和修繕費也應是固定成本。到此為止，對高等學校的全部成本按其習性做以下劃分：
(1)固定成本包括：工資、補助工資、職工福利費、設備購置費和修繕費；
(2)活動成本包括：人民助學金、公務費、業(yè)務費和其他費用等。這里提到的費用只是國家教育投資的一部分，如象離退休人員費用、科研課題費(包括補助費)等未涉及，因為它們與當年學生培養(yǎng)無關，應另法核算。
2.消耗性開支應該成為高等學校成本要素重點。
活動成本法將高等學校的人民助學金、公務費、業(yè)務費、其他費用等消耗性開支作為成本要素重點加以核算控制，符合“盡可能節(jié)省各項消耗性開支，保證重點開支的需要”的原則。據統(tǒng)計，高等學校以上這幾類開支占全部教育事業(yè)費的三分之一左右。由于它們都是純消耗性的費用，因此它們的節(jié)約是完全意義上的節(jié)約，是應該花大力氣管好用好的。值得提到的是高等學校的廣大財務工作者一直就比較重視對這類成本的控制，在實踐中創(chuàng)造了許多行之有效的控制方法，只是由于沒有重視從理論方面去總結，有了好經驗，但因為是各自為政，自成體系，自立標準，不能說服人，在推廣上受到了一定的限制?，F在，活動成本法從理論上解決了這個問題。
3.成本資料可進行校際比較。
這是考核高等學校經濟效益的指標之一。由于活動成本只將變動成本作為成本要素，故人才單位成本就等于總變動成本除以在校平均學生人數。這樣計算排除了由于學校規(guī)模、投資、新老等因素不同而造成的成本差別，避免了按照傳統(tǒng)方法(全部成本法)計算成本時最使人感到“問題多，而不好解決”的難題，為同類學校之間的成本比較提供了可能。一般地說，在同類學校中消耗性開支具有較大的共性，這部分費用消耗較低的應視為管理控制水平較高。目前各類高等學校消耗性費用存在較大的差異，除了地區(qū)、專業(yè)的原因外，主要是管理水平差異的反映。今后如果定期進行校際間橫向比較，相信定會有成效。
4.活動成本法可以建立在高等學?，F行會計科目上。
財務會計系統(tǒng)地提供單位管理活動的原始記錄，活動成本法是將財務會計提供的資料作進一步加工和引伸，使之更好地滿足管理需要的一種先進的成本核算辦法。這里運用的活動成本法是按“會計科目”來劃分活成本和固定成本的，為的是把它同現行的會計制度聯系在一起，它雖然有一定的假定性，但符合高等學校的成本特點和管理要求。特別值得一提的是，免去了計算成本時將固定費用分攤的繁瑣計算，在增加工作量不多的情況下開辟了新的管理途徑。
作者:姚航單位:遼寧醫(yī)學院財務處。
大數據論文篇五
在大數據時代的大數據管理的人員管理形式，不斷發(fā)展和改革的過程中，計算機的軟件和硬件都得到了有效的提高，磁盤、磁鼓等儲存軟件，得到了全面的普及和發(fā)展。同時，在在不斷發(fā)展的過程中，計算機將大數據的組成形式，叫做大數據文件，并且在大數據文件上就可以直接的取名字，直接的進行查看，這對大數據的管理，無疑不是一個新的發(fā)展的起點。在大數據時代的大數據文件管理的過程中，由于大數據長期的保存在外面的，這樣在對的大數據處理、分析、查找、刪除、修改等操作的過程中，提供了極大程度上的'便利，其對其操作的程序，也具有特點的要求。但是，在文件管理的過程中，由于共享性能較大，數據與數據之間缺乏一定的獨立性，對其管理和維護的費用和時間較大，這樣往往工作效率提高，不能被廣泛的使用。
大數據論文篇六
在當今科技發(fā)展迅猛的時代，大數據已成為不可忽視的重要資源。它為我們的生活帶來了很多改變，也給企業(yè)、政府和個人提供了更多機會。通過對大數據的學習和實踐，我意識到了大數據的重要性和潛力。在這篇文章中，我將從數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用五個方面分享我對大數據的心得體會。
首先，數據收集是進行大數據分析的基礎。無論是企業(yè)、政府還是個人，我們都應該積極參與數據收集。在大數據時代，每個人都是潛在的數據生成源。企業(yè)可以通過設備和傳感器收集銷售數據和用戶行為數據，政府可以利用數據收集來改善公共服務，個人可以通過社交媒體和移動應用來分享自己的數據。數據的多樣性和數量越大，分析結果越準確，應用場景也會更多。
其次，對數據進行分析是利用大數據的核心。大數據分析可以幫助企業(yè)和政府發(fā)現隱藏的模式和趨勢，為決策提供有力支持。在我們的日常生活中，大數據分析也是無處不在的。我們可以通過購物網站推薦來發(fā)現感興趣的產品，通過社交媒體的算法來找到和我們興趣相投的人。然而，大數據分析不僅僅是利用算法和工具，還需要人的智慧去理解數據背后的故事。
第三，數據隱私是大數據時代面臨的主要問題之一。隨著數據的不斷增長，隱私問題也日益突出。個人數據的泄露可能導致信息被濫用，對個人和社會帶來無法估量的風險。因此，數據隱私保護應該成為我們在使用大數據時考慮的重要因素。政府需要制定相應的法律和法規(guī)來保護個人隱私，企業(yè)需要建立嚴格的數據使用和保護機制，個人也應該提高自我保護意識，選擇安全可靠的應用和平臺。
第四，數據治理是保障數據質量和安全的重要手段。數據治理是一種組織和管理數據的方式，涉及到數據的標準化、清洗、分類和存儲等方面。數據治理的目標是確保數據可靠和可用，提高數據價值和利用率。在數據治理過程中，需要建立明確的責任和權限，制定相應的規(guī)范和流程，采用合理的技術手段來保護數據的完整性和安全性。
最后，大數據的應用是實現數據價值的最終目標。大數據的應用可以涵蓋各個領域，如金融、醫(yī)療、交通和教育等。通過大數據分析，金融機構可以預測風險，提高客戶滿意度；醫(yī)療機構可以個性化治療，提高療效；交通部門可以優(yōu)化交通流量，減少擁堵；教育部門可以根據學生的興趣和能力提供個性化教育。大數據的應用可以為企業(yè)提供競爭優(yōu)勢，為政府提供決策支持，為個人提供個性化服務。
綜上所述，大數據是當今信息社會的重要資源，對企業(yè)、政府和個人都具有重要意義。通過對大數據的學習和實踐，我深刻認識到了數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用的重要性和挑戰(zhàn)。在未來的發(fā)展中，我們需要更加重視數據的收集和利用，同時加強對數據隱私的保護和數據治理的規(guī)范，以實現大數據的最大價值。
大數據論文篇七
摘要：隨著就業(yè)信息化建設的發(fā)展，信息技術已經被廣泛應用于高校畢業(yè)生就業(yè)中，就業(yè)信息化建設是近年來大學生就業(yè)問題關注和努力的重點方向。但目前就業(yè)信息化建設中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平臺功能不完善、信息交流不足、網絡求職成功率偏低等。在當今大數據時代背景下，就業(yè)信息化建設迎來了新的發(fā)展機遇。
關鍵詞：大數據;信息化;就業(yè)。
隨著互聯網的發(fā)展，信息技術被廣泛用于生活、工作、學習、服務、交通、生產等各個領域，改變了世界，為人類帶來了諸多便利。就業(yè)信息化建設對我國經濟社會發(fā)展穩(wěn)定具有重大戰(zhàn)略意義。在各種信息化平臺的幫助下，大學生能夠更容易、更便捷地找到就業(yè)崗位，在我國高校擴招造成畢業(yè)生數量逐年遞增的情況下，極大地緩解了社會的就業(yè)壓力，為我國經濟建設提供了各方面的勞動力和人才。因此國家高度重視就業(yè)信息化建設，21世紀以來，黨中央、國務院、教育部多次下達指令，要求大力開展各項就業(yè)信息化建設工作。
一、目前我國就業(yè)信息化建設的現狀及不足。
經過十幾年的努力，目前我國就業(yè)信息化建設已經基本完善，形成了以各級政府就業(yè)指導部門、用人單位、高校、畢業(yè)生為核心的就業(yè)信息化體系，通過各種信息化平臺，把各級政府就業(yè)指導部門、用人單位、高校、畢業(yè)生連接起來。各級政府就業(yè)指導部門網絡平臺、各高校就業(yè)指導中心網站、各種招聘信息、畢業(yè)生求職信息等信息化要素的相互作用，實現大學生完成就業(yè)。但目前我國就業(yè)信息化建設依然存在很多不足，主要有一下幾點：
(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就業(yè)信息平臺數量很多，各種就業(yè)平臺發(fā)布的信息數量非常巨大，但信息分布松散，整合程度較低。比如，同一崗位的招聘信息，可能會在多個不同的招聘網站上看到，求職者需要到多個求職網站去搜尋。這就增加了求職者獲得求職信息的時間成本，導致信息利用率低下。
(2)信息化建設視野狹窄，平臺之間聯系不夠，信息交流不足。政府部門在信息化建設統(tǒng)一規(guī)劃方面做得不好，沒有從高的層面進行部署，建設視野不夠寬廣。各個信息平臺一葉障目，平臺之間的聯系不夠緊密，最終導致了信息交流不足。
(3)信息平臺功能不完善，不能更好服務就業(yè)工作。目前大部分的信息平臺以發(fā)布就業(yè)信息為主，一些平臺具備網絡簡歷投遞的功能，但這些對于實現求職者順利就業(yè)是不夠的。求職者需要通過信息化平臺了解到當前就業(yè)形勢、各行業(yè)就業(yè)現狀、薪酬水平、地域差異、前景分析等信息，需要得到實時疑問解答，進行廣泛交流，這些都是當前的信息平臺所缺乏的功能。
(4)網絡求職成功率不高。十幾年來信息化建設促進了大學生就業(yè)工作的開展，越來越多的求職者在網上進行簡歷投遞等求職活動，但不可否認的一個事實是招聘會、宣講會、人才市場對于就業(yè)依然作用突出。調查顯示，很多求職者認為網絡對于求職的最大幫助是提供便捷、高效、廉價的就業(yè)信息，而網絡招聘中簡歷投遞成功率太低，所以求職者更愿意到招聘現場去求職，各地招聘現場的火爆狀況就是很好的證明。這也說明了目前信息化對求職的幫助仍然處于較低的水平。
隨著信息化技術的發(fā)展，家用電腦、智能手機、寬帶技術、移動互聯網、物聯網等數據來源及數據承載方式的高速發(fā)展，全球的信息數據量出現了跨越式增長，信息大爆炸成了時代的特征，大數據時代已經正式到來[1]。
大數據(bigdata，megadata)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產[2]。在維克托?邁爾-舍恩伯格及肯尼斯?庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的特點可以概括為4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(價值)。大數據最核心的價值就是在于對于海量數據進行存儲和分析。大數據技術可以從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值的信息。
利用大數據技術可以解決目前就業(yè)信息化建設中存在的種種不足，進一步加強就業(yè)信息化建設，更好幫助大學畢業(yè)生就業(yè)。
(1)加強預測分析，更好開展就業(yè)指導工作，加強就業(yè)針對性。大數據技術通過對國內國際形勢、當前經濟發(fā)展、過往就業(yè)信息、地域信息等大量數據進行分析，預測就業(yè)形勢、各行業(yè)就業(yè)前景、薪酬水平、地域競爭狀況、行業(yè)前景等能內容進行分析，給出可靠的預測數據，便于政府就業(yè)指導部門更好安排部署就業(yè)工作;企業(yè)可以合理安排招聘崗位，選擇適合的求職者，避免員工頻繁跳槽現象，節(jié)約招聘成本;高校可以更好地開展大學生就業(yè)指導工作，大學畢業(yè)生根據自己專業(yè)、興趣、愛好、特長、個人發(fā)展規(guī)劃，有針對性地明確求職目標，進行充分的求職準備。這些能加強各方面開展就業(yè)工作的針對性。
(2)高度整合信息，緊密聯系信息平臺，加強信息交流，提高信息利用效率。通過對大量信息的收集和分析，大數據平臺可以完成信息的高度整合，使各個信息平臺緊密聯系在一起，平臺之間的信息可以實現快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大數據的幫助下，求職者搜尋求職信息時，重復的信息可以自動合并，同一類信息可以全部展現，信息獲取效率得以提高;求職者的簡歷、求職信等求職信息可以儲存在云端，在需要時隨時可用于不同的網絡招聘，這樣求職者可以省去大量重復寫簡歷的時間;通過大數據綜合分析，網絡上的虛假招聘信息可以迅速被識別剔除，信息審核得以強化，避免求職者上當受騙。
(3)完善信息平臺功能，擴展信息平臺種類，提高網絡求職成功率。大數據技術可以進一步完善各信息平臺的功能。信息平臺將不僅僅提供求職信息，還會增加就業(yè)分析預測、實時交流、就業(yè)指導、網絡簡歷投遞和篩選、視頻面試等功能。
隨著大數據技術的發(fā)展，信息的傳播已經不只是依賴電腦，智能手機、便攜平板電腦、智能穿戴設備都成了信息傳播媒介，信息平臺也不再局限于互聯網網站，qq、微信、微博等實時交流工具和各種app應用也成了新的信息平臺，更加方便、快捷地發(fā)揮作用，借助于這些平臺，求職者可以隨時、隨地進行信息瀏覽、投遞簡歷、疑難詢問、交流溝通等，企業(yè)hr可以隨時發(fā)布信息、篩選簡歷、疑問解答、視頻面試等，極大地提高求職的便捷性和成功率。
總而言之，大數據時代的到來，為以后的就業(yè)信息化建設提供了新的發(fā)展機遇和發(fā)展思路，充分利用大數據技術的各種優(yōu)點和優(yōu)勢，就業(yè)信息化建設將更好服務于就業(yè)工作。
參考文獻：
[2]楊旭，湯海京，丁剛毅.數據科學導論[m].北京理工大學出版社，2014.
大數據論文篇八
在橋梁工程中，數據按時間上的劃分可以分為兩類，靜態(tài)數據與動態(tài)數據。靜態(tài)數據主要指橋梁的相關信息資料庫與科學實驗產生的數據。信息資料庫是一種相對靜態(tài)數據，因為這些數據資源每過一段時間將更新一次。各國家和各地方政府部門基本建立了橋梁工程資料庫及相關系統(tǒng)，列舉出主要國家和地方政府的橋梁管理系統(tǒng)，包括建成時間、系統(tǒng)功能、與建設部門等。除政府部門外，各科研單位也在完善各自的橋梁統(tǒng)計分析系統(tǒng)，系統(tǒng)中主要包括橋梁的橋型、跨徑、材料、建成時間等基本信息，還包括橋梁的病害、橋梁狀況評定等相關內容。橋梁的科學試驗數據主要來源于各大高校和科研單位科學研究中的模型試驗、振動臺試驗、風動實驗、橋梁的荷載試驗等產生的數據。這類數據的有效分析處理形成各類科學研究成果，但是此類數據的開放程度低，造成數據資源的極大浪費。橋梁的動態(tài)數據主要來自于橋梁的施工監(jiān)控和成橋運營階段健康監(jiān)測系統(tǒng)，此類數據由安裝在橋梁上的實時監(jiān)測傳感器獲得，包括位移傳感器、速度傳感器、加速度傳感器、應變計、溫度計、風速儀、gps等。統(tǒng)計了國內部分橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)的傳感器數量以及安裝時間。各類傳感器配以相關的采集系統(tǒng)來獲得數據信息，再通過相關軟件分析、處理，從而掌握橋梁的實時健康狀況，對橋梁的狀態(tài)進行評估與預測。整個橋梁健康監(jiān)測體系。
2開發(fā)橋梁工程領域大數據資源意義。
利用橋梁的靜態(tài)數據庫，可以了解橋梁的基本信息，為全國的橋梁統(tǒng)計、普查與管理提供信息資源。科研數據的開放有助于學術界的交流、創(chuàng)新，取得更為豐富的科研成果。橋梁動態(tài)數據包括施工監(jiān)控數據與成橋運營階段的監(jiān)測數據，充分利用與挖掘大數據資源，可以提高橋梁的施工質量、加快施工進度，提前預測和解決施工過程中可能出現的問題，減少質量事故和經濟損失。成橋運營階段的監(jiān)測數據主要為橋梁的健康狀況評估提供依據，掌握橋梁所處的狀態(tài)，分析、處理數據資源，提高預測、分析、解決問題的'能力?？蔀橥悩蛄旱氖┕す芾砼c養(yǎng)護等，提供寶貴經驗。同時大數據資源的開放、共享，有助于節(jié)約國家資金和社會資源。
3存在問題及解決方法。
（1）最先遇到的也是最棘手的問題是數據的去冗、去噪，從海量數據中挖掘大數據資源價值。目前，所列一座特大橋上各類傳感器每天采集的數據達到幾個gb到幾十gb，甚至上百gb，如此海量的數據如何去處理，有效剔除無用的信息，找尋剩余有用的信息，從而產生新的價值、新的資源。這也是在大數據時代有效利用大數據資源要解決的首要問題。解決這一問題的主要途徑是編譯相關的去冗、去噪的智能分析軟件，同時可以利用云計算、云分析、云管理等方法來提高解決這一問題的效率，使大數據變?yōu)橛杏脭祿龅秸嬲悄芑治觥?BR> （2）現在各政府部門和科研單位，都在做自己的橋梁信息庫以及監(jiān)測研發(fā)數據庫等，而且大多數數據庫都是相類似、重復的。這樣造成資源的極大浪費，包括勞動力、資金等。解決這一問題的有效途徑是加強政府部門、科研單位內部以及之間的相互合作，開放和共享數據資源，這也是大數據時代的必然趨勢。各部門和科研單位可以有步驟、分階段地開放共享各自所擁有的數據資源，不論是采用付費或免費的方式。
（3）由于大數據具有“4v”等特點，在大數據研究的初期階段，大數據的價值還未充分體現時，要儲存、分析、利用大數據資源，需有軟件、硬件等基礎設施的投入，國家和科研單位應提供專項資金的支持，同時國家可制定相關鼓勵支持政策。
（4）在大數據時代成熟以后，應建立相關法規(guī)，規(guī)范和保護數據的開發(fā)利用，制訂相關統(tǒng)一標準，提高數據的使用效率。
4結語。
本文首次在橋梁工程領域引入大數據概念，提倡用大數據的觀察事物的方法和思維方式來分析、處理、挖掘早已在橋梁工程中應用的大數據資源。文章首先介紹大數據的概念及特點，和在橋梁工程領域產生的靜態(tài)與動態(tài)數據的來源。其次、說明充分開發(fā)橋梁工程領域大數據資源的重要意義。最后，就目前在橋梁工程應用中存在的問題提出相關解決途徑。
大數據論文篇九
伴隨著科技進步，互聯網及移動互聯網的快速發(fā)展，云計算大數據時代的到來，人們的生活正在被數字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數據產生的背后隱藏著巨大的經濟和政治利益。大數據猶如一把雙刃劍，它給予我們社會及個人的利益是不可估量的，但同時其帶來個人信息安全及隱私保護方面的問題也正成為社會關注的熱點。今年兩會期間，維護網絡安全被首次寫入政府。
工作報告。
全國政協(xié)委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶也在會議上呼吁“政府對個人信息安全立法，加強監(jiān)管，并在整個社會中樹立起誠信文化”大數據時代下維護個人安全成為重中之重。
(一)數據采集過程中對隱私的侵犯。
大數據這一概念是伴隨著互聯網技術發(fā)展而產生的，其數據采集手段主要是通過計算機網絡。用戶在上網過程中的每一次點擊，錄入行為都會在云端服務器上留下相應的記錄，特別是在現今移動互聯網智能手機大發(fā)展的背景下，我們每時每刻都與網絡連通，同時我們也每時每刻都在被網絡所記錄，這些記錄被儲存就形成了龐大的數據庫。從整個過程中我們不難發(fā)現，大數據的采集并沒有經過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產生的數據被互聯網運營服務商采集，但又無法阻止。因此，這種不經用戶同意私自采集用戶數據的行為本身就是對個人隱私的侵犯。
(二)數據存儲過程中對隱私的侵犯。
互聯網運營服務商往往把他們所采集的數據放到云端服務器上，并運用大量的信息技術對這些數據進行保護。但同時由于基礎設施的脆弱和加密措施的失效會產生新的風險。大規(guī)模的數據存儲需要嚴格的訪問控制和身份認證的管理，但云端服務器與互聯網相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數據安全。近些年來，受到大數據經濟利益的驅使，眾多網絡黑客對準了互聯網運營服務商，使得用戶數據泄露事件時有發(fā)生，大量的數據被黑客通過技術手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個人信息安全。
(三)數據使用過程中對隱私的侵犯。
互聯網運營服務商采集用戶行為數據的目的是為了其自身利益，因此基于對這些數據分析使用在一定程度上也會侵犯用戶的權益。近些年來，由于網購在我國的迅速崛起，用戶通過網絡購物成為新時尚也成為了眾多人的選擇。但同時由于網絡購物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實姓名、身份證號、收貨地址、聯系電話，甚至用戶購物的清單本身都被存儲在電商云服務器中，因此電商成為大數據的最大儲存者同時也是最大的受益者。電商通過對用戶過往的消費記錄以及有相似消費記錄用戶的交叉分析能夠相對準確預測你的興趣愛好，或者你下次準備購買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購買，難怪有網友戲稱“現在最了解你的不是你自己，而是電商”。當然我們不能否認大數據的使用為生活所帶來的益處，但同時也不得不承認在電商面前普通用戶已經沒有隱私。當用戶希望保護自己的隱私，行使自己的隱私權時會發(fā)現這已經相當困難。
(四)數據銷毀過程中對隱私的侵犯。
由于數字化信息低成本易復制的特點，導致大數據一旦產生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對用戶隱私的侵犯將是一個長期的過程。大數據之父維克托?邁爾-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)認為“數字技術已經讓社會喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”[1]。當用戶的行為被數字化并被存儲，即便互聯網運營服務商承諾在某個特定的時段之后會對這些數據進行銷毀，但實際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協(xié)助執(zhí)法等要求，各國法律通常會規(guī)定大數據保存的期限，并強制要求互聯網運營服務商提供其所需要的數據，公權力與隱私權的沖突也威脅到個人信息的安全。
(一)將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)范范疇。
大數據時代個人信息是構成現代商業(yè)服務以及網絡社會管理的基礎，對任何國家而言由眾多個人信息組成的大數據都是研究社會，了解民情的重要戰(zhàn)略資源。近年來大數據運用已經不再局限于商業(yè)領域而逐步擴展到政治生活等方方面面。國家也越來越重視通過對大數據的分析運用從而了解這個社會的變化以及人民的想法，甚至從中能夠發(fā)現很多社會發(fā)展過程中的問題和現象，這比過去僅僅依靠國家統(tǒng)計部門的數據來的更真實全面，成本也相對較小，比如淘寶公布的收貨地址變更數據在一定程度上揭示了我國人口的遷移，這些信息對于我國的發(fā)展都是至關重要的。
因此將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)劃范疇具有重要的意義。2017年政府工作報告首次提出了“維護網絡安全”這一表述意味著網絡安全已上升國家戰(zhàn)略。這是我國在大數據時代下對個人信息保護的重要事件，也具有里程碑的意義。
(二)加強個人信息安全的立法工作。
大數據時代對個人信息安全保護僅僅依靠技術是遠遠不夠的，關鍵在于建立維護個人信息安全的法律法規(guī)和基本原則。這方面立法的缺失目前在我國是非常嚴重，需要積極推動關于個人信息安全的法律法規(guī)的建立，加大打擊侵犯個人信息安全的行為。2017年兩會期間全國政協(xié)委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶呼吁政府加強對個人信息安全的立法和監(jiān)督，引起了社會各界廣泛關注和重視，這充分說明這個問題已經成為一個重要的社會問題。我本人對個人信息安全立法工作有以下幾點建議：第一，必須在立法上明確個人信息安全的法律地位。個人信息安全與隱私權“考慮到法律在一般隱私權上的缺乏，要對網絡隱私權加以規(guī)范就有必要先完善一般隱私權的規(guī)定，因此首先應通過憲法明確規(guī)定公民享有隱私權。[2]”第二，必須從法律上明確采集數據的權利依據。由于在數據采集過程中經常發(fā)生對個人信息的侵害，因此無論是政府還是互聯網運營服務商都必須遵循一定的原則和依據。政府采集數據的行為應該符合憲法的要求，而互聯網運營服務商采集數據必須要經過當事人同意。第三，制定關于個人信息安全的專門法律。2017年國務院信息辦就委托中國社科院法學所個人數據保護法研究課題組承擔《個人數據保護法》比較研究課題及草擬一份專家建議稿。2017年，最終形成了近8萬字的《中華人民共和國個人信息保護法(專家建議稿)及立法研究報告》。但到目前為止我國的個人信息保護法仍沒有立法，因此加快這個立法過程是當務之急。
大數據論文篇十
20xx年5月世界著名咨詢機構麥肯錫公司發(fā)布了《大數據：下一個競爭、創(chuàng)新和生產力的前沿領域》的研究報告，宣告“大數據”時代已經到來。大數據時代的到來對人力資源管理帶來了新的變化和機會。通過運用大數據思維方式，利用移動互聯網+的新技術、新方法能夠進一步完善人力資源管理信息系統(tǒng)，使人力資源管理更加專業(yè)化、科學化，為人力資源管理信息化建設邁入4.0創(chuàng)造了條件。
二、人力資源管理信息化歷程。
人力資源管理信息化，主要是指企業(yè)基于互聯網，依托先進的人力資源管理理論，以軟件系統(tǒng)為平臺，通過信息技術對人力資源進行優(yōu)化配置的動態(tài)過程。人力資源信息化是信息時代人力資源發(fā)展的必然趨勢，是企業(yè)及時滿足業(yè)務需求，實現企業(yè)高效的人力資源管理，增強企業(yè)核心競爭力的必然手段。筆者認為人力資源管理信息化隨著信息技術的發(fā)展經歷了1.0、2.0，3.0并在向4.0進發(fā)的歷程。
人力資源管理信息化1.0階段指的是上世紀80年代初，隨著計算機在管理領域的普遍應用，國外一些先進的應用軟件企業(yè)開始將關注點聚焦于人力資源管理領域。首先利用應用軟件進行的是人力資源管理中最復雜最繁重的薪資管理，這大大降低了該項工作的繁冗程度并且提高了效率。由于當時計算機網絡不是很普及，人力資源管理系統(tǒng)基本是孤立地、單一的軟件。
隨著數據技術、網絡技術的發(fā)展，人力資源管理系統(tǒng)邁入2.0時代。人力資源管理信息化已經開始觸及人力資源管理的各個方面。但是受限于數據計算能力和應用處理能力，對于大型集團的人力資源管理系統(tǒng)一般是按分支機構分別購置服務器部署運行，各分支機構定期匯總數據上報總部。人力資源管理系統(tǒng)2.0時代基本已經實現人力資源管理基礎信息的電子化，使hr人員從繁重的基礎信息處理工作解脫出來，有更多的時間去考慮組織及員工的發(fā)展需求。但是在2.0階段，人力資源管理系統(tǒng)對于數據的分析和應用還停留在簡單的報表階段，還未形成對人力資源數據的預警、預測、數據挖掘和分析。
進入21世紀后，隨著計算機和互聯網技術的發(fā)展，人力資源管理系統(tǒng)采用數據大集中以及基于互聯網訪問的技術，從單一的人力資源部門的電子化軟件擴展到涉及公司各個層面的關鍵信息系統(tǒng)。通過面向全員的信息化工具，人力資源管理系統(tǒng)3.0階段一方面可以通過系統(tǒng)全面落實人力資源管理規(guī)劃，另一方面通過延伸人力資源管理范圍，提高各級人員參與人力資源管理的程度，有效地改善了人力資源部門的服務范圍和服務質量。人力資源管理系統(tǒng)3.0階段由于采用數據大集中技術，對數據的挖掘分析以及多維度的預警、預測已經成為可能。人力資源管理的數據優(yōu)勢已經在企業(yè)經營分析、管理決策中逐漸發(fā)揮出來。企業(yè)人力資源管理部門以及各級管理者已經開始利用人力資源數據提升經營決策的科學性。
隨著大數據時代和移動互聯網時代的到來，將大數據的概念和技術引入人力資源管理將進一步提升人力資源管理信息化水平，人力資源管理信息化將步入4.0時代。
大數據這一概念，首先要從“大”入手，“大”是指數據規(guī)模，大數據一般指在10tb（1tb=1024gb）規(guī)模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區(qū)別，其基本特征可以用4v來總結，即體量大（volume），數據從tb級別躍升到pb級別，龐大且連續(xù)的數據流使得數據更具完整性；多樣性（variety），數據類型繁多，數據來源及承載方式多樣化；速度快（velocity），數據可以高速地存儲，借助于云計算，即使在數據量非常龐大的情況下，也能做到實時處理；價值的稀疏性（value），信息海量但價值密度低，猶如大海撈針卻彌足珍貴。
進入大數據時代，對人力資源管理及其信息化建設將帶來巨大的機遇和挑戰(zhàn)，人力資源信息化在4.0階段將呈現出以下特點：
1.人力資源管理系統(tǒng)數據的多樣化及社交化。
在大數據時代，忠實地采集、記錄人類活動的一切數據是基礎。人力資源管理系統(tǒng)數據在大數據時代將不再局限于人力信息檔案或者“人事部門”的數據。企業(yè)的經營數據、利潤數據等業(yè)務數據也將納入人力資源管理數據范疇。同時員工的社交數據、地點數據、工作數據等碎片數據也將被系統(tǒng)采集和分析。人力資源管理系統(tǒng)的數據模型和數據存儲方式將被重新定義以滿足數據存儲、處理和分析所必需的高速和敏捷。
2.人力資源管理系統(tǒng)“移動化”與安全性。
為了能夠隨時隨地獲取“與人相關”的數據，大數據的收集渠道將不再僅僅局限企業(yè)內部的信息系統(tǒng)，人力資源管理系統(tǒng)必須具有隨時隨地獲取數據的能力。人力資源管理系統(tǒng)數據獲取將更多地依靠移動端甚至是傳感器等新技術的使用，人力資源信息化需要打造一條有效連接hr所服務的管理者和員工的信息高速公路。由于“人的數據”高度連接和聚合，數據的安全性和隱私保護將成為一個重要課題。有效地解決數據的公開和隱私的問題將是人力資源信息化建設者必須面對和解決的一個重要挑戰(zhàn)。
3.人力資源管理系統(tǒng)工具的多樣化。
在擁有和采集了大量人力資源日常數據后，對數據的分析、整理、整合的能力將至關重要。傳統(tǒng)的、單一的人力資源管理系統(tǒng)將無法勝任如此龐大的.數據處理任務。通過采購第三方的數據處理、分析工具將有利于提升人力資源管理系統(tǒng)的數據分析能力，有利于企業(yè)通過數據驅動人力資源管理創(chuàng)新。
同時，在人力資源管理人才招聘、人才測評、薪酬管理、人才績效等垂直應用方面，由于大數據分析強調預測性以及前瞻性管理，人力資源管理應用將更具有專業(yè)性，市場上將出現多種專業(yè)性的應用工具。在人力資源信息化建設上，企業(yè)可以根據自身需要自主、靈活地選擇專業(yè)化的工具，滿足企業(yè)個性化需求。
4.人力資源管理系統(tǒng)“云服務化”
隨著大數據和互聯網技術的不斷融合，基于云計算、云平臺的人力資源服務平臺將不斷涌現。數據按需計算，企業(yè)按需付費的模式將不斷成熟。對于傳統(tǒng)企業(yè)來說，人力資源信息化將有了更快捷、便利的選擇。企業(yè)信息化部門在實施人力資源信息化時將不再需要購置大量設備、采購產品軟件后進行個性化實施，而只需按照企業(yè)需要購買相應的云服務即可。同時，由于在大數據應用的復雜性，不具有很強技術實力的企業(yè)可以借助云計算能力充分挖掘數據的價值，突破企業(yè)計算能力的壁壘，實現人力資源大數據應用。
大數據時代，企業(yè)的競爭將是數據應用能力的競爭。人力資源信息化建設的從業(yè)者利用大數據技術建設更加專業(yè)化、智能化的信息系統(tǒng)，為人力資源管理服務提供更加客觀、科學的數據服務將給企業(yè)創(chuàng)造出巨大的價值。人力資源信息化建設也會因為大數據技術的應用邁入一個嶄新的時代。
參考文獻。
[1]周光華.基于“大數據”價值對人力資源管理的思考。
[2]唱新.大數據在人力資源管理體系的應用。
[3]李柯.大數據時代人力資源管理的機遇、挑戰(zhàn)與轉型升級。
大數據論文篇十一
摘要：傳感器網絡協(xié)議作為傳感器與傳感器之間，傳感器與用戶之間的通信媒介，在數據傳輸過程中因缺乏數據管理，經常導致傳輸給用戶的數據是混亂的。針對上述問題，研究一種基于數據管理的傳感器網絡協(xié)議。該協(xié)議采用分層思想，將傳感器網絡協(xié)議分為四層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層，并將傳感器網絡協(xié)議層集合成網絡協(xié)議棧，完成數據有序傳輸。
關鍵詞：數據管理；傳感器；網絡協(xié)議；協(xié)議層；協(xié)議棧。
目前存在的傳感器網絡協(xié)議由于層次劃分的并不明確，經常導致采集到的數據出現混亂，不利于后期的數據管理（存儲、處理和應用等）[1]。因此為方便后期數據管理，在數據管理的前提下，對傳感器網絡協(xié)議進行研究，以期解決數據混亂的問題。首先構建傳感器網絡協(xié)議層，協(xié)議層主要包括物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層；然后將各層組合在一起構建傳感器網絡協(xié)議棧，協(xié)議棧主要為各層之間的數據傳輸提供軟件方面的指導?；跀祿芾淼膫鞲衅骶W絡協(xié)議研究，為數據通信工作奠定基礎，加快了數據的`獲取，方便了數據傳輸。
一、傳感器網絡協(xié)議研究。
傳感器網絡是微電子技術、嵌入式信息處理技術、傳感器技術等幾種結合并構建的一種屬于計算機網絡。數據量大且繁雜是當代大數據時代的特點，如果不對數據加以處理，人們要想快速、有效獲得自己需要的數據，無疑大海撈針的，因此為應對當前傳感器網絡存在的問題，將設計好的網絡協(xié)議嵌入其中是當前研究的重點課題之一[2]。
（一）傳感器網絡協(xié)議層。
為解決傳統(tǒng)傳感器網絡協(xié)議劃分不明確，導致數據混亂，不利于數據管理的問題。本次研究的傳感器網絡協(xié)議明確劃分為4個層次，每個層次負責數據管理過程中的不同步驟，以規(guī)范數據流向。下圖1為是傳感器網絡協(xié)議結構圖。從圖1中可以看出，本次研究的傳感器網絡協(xié)議一共分為4層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層[3]。（1）物理層。傳感器網絡協(xié)議物理層主要負責定義物理通信信道和與訪問控制層之間的連接。簡單的說，就是接收或發(fā)送傳感器前端攝像頭采集到的數據，以及維護由以上數據構建的數據庫。（2）訪問控制層。傳感器網絡協(xié)議物理層主要負責物理層中數據的分類管理和傳輸。分類管理主要根據采集的數據類型進行分類確認，而傳輸主要是將分類結果進行傳輸。（3）網絡層。傳感器網絡協(xié)議網絡層是整個協(xié)議中的核心層次，主要負責傳感器與傳感器、傳感器與觀察者之間的通信以及信息交流。在網絡層中可以實現多種異構數據的兼容、融合以及轉換、傳輸，為后續(xù)數據管理做好前期的工作準備，使得不必在后期進行二次處理[4]。（4）應用層。傳感器網絡協(xié)議網絡層是整個協(xié)議中的最后一個層次，主要負責與用戶之間的數據交互，也就是將以上幾層的數據分析結果按照用戶的請求發(fā)送給用戶。
（二）傳感器網絡協(xié)議棧。
協(xié)議棧，又被稱為協(xié)議堆疊，是上述介紹的4個層次的總和，其實質反應了數據的往復傳輸過程。從下層協(xié)議的數據采集到數據傳輸再到上層協(xié)議的數據呈現，之后又從上層協(xié)議發(fā)出命令，命令下層傳感器進行數據采集。傳感器網絡協(xié)議棧協(xié)調了不同層級之間的數據屬性，在協(xié)議體系中，數據按照規(guī)定的格式加入自己的信息，形成數據位流，在各層級之間傳遞[5]。傳感器網絡協(xié)議標準采用了ieee802.15.4標準，各層級之間利用接入點實現數據交流和管理，一般接入點有兩個，一個接入點負責數據傳輸，另一個接入點負責數據管理。在傳感器運行過程中，各種不同屬性的數據在不同層級上奉行不同命令。這樣做有利于數據的有效分類，使得數據管理更為方便。
二、結束語。
傳感器能夠監(jiān)測外部環(huán)境信息并按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求，廣泛應用工業(yè)生產、機械器件制造、災害監(jiān)測、氣象預測等諸多領域。但是由于傳感器的監(jiān)測是實時監(jiān)測，所以數據量過于龐大，如果不加以管理，將會直接影響后期數據分析結果。本次研究針對上述問題，將數據管理作為中心指導思想，進行傳感器網絡協(xié)議研究，以期為數據管理做出技術支持。
參考文獻。
大數據論文篇十二
數據分析出現在新的計算技術實現以后，分析1.0時代又稱為商業(yè)智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業(yè)現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入數據庫并且整合分析。但是由于發(fā)展的局限性對數據的使用更多的是準備數據，很少時間用在分析數據上。
(二)數據2.0時代。
2.0時代開始于20xx年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源于公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、傳感器和各種公開發(fā)布的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶占先機，開發(fā)出令人印象深刻的數據服務。
(三)數據3.0時代。
又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業(yè)大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業(yè)決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發(fā)展機遇的同時，也帶來諸多挑戰(zhàn)。如何商業(yè)化地利用這次變革是亟待面對的課題。
隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發(fā)生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業(yè)世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業(yè)需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業(yè)變革初見端倪。
(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者。
傳統(tǒng)的市場營銷過程是通過市場調研，采集目前市場的信息幫助企業(yè)研發(fā)、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加注重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業(yè)品牌形象的塑造也不再是企業(yè)單一宣傳，虛擬社區(qū)以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業(yè)產品設計、研發(fā)、生產和銷售的重要因素。
(二)大數據時代企業(yè)精準營銷成為可能。
在大數據時代下，技術的發(fā)展大大超過了企業(yè)的想象。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業(yè)可以掌握有價值的信息幫助企業(yè)發(fā)現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對于忠誠于某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業(yè)的品牌不能最大化地實現客戶價值，那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續(xù)性。并且，企業(yè)不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業(yè)精準營銷出謀劃策。
(三)大數據時代企業(yè)營銷理念――“充分以顧客為中心創(chuàng)造價值”
傳統(tǒng)的營銷和戰(zhàn)略的觀點認為，大規(guī)模生產意味著標準化生產方式，無個性化可言。定制化生產意味著個性化生產，但是只是小規(guī)模定制。說到底，大規(guī)模生產與定制化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規(guī)模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業(yè)擁有傳統(tǒng)小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業(yè)實現與顧客的實時溝通等。
京東是最大的自營式電商企業(yè)。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業(yè)里，京東無論是在銷售額還是銷售量都占到市場份額一半的'規(guī)模。之所以占據這樣的優(yōu)勢地位，得益于大數據的應用，即京東的jdphone的計劃。
jdphone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業(yè)鏈的優(yōu)質資源并聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對于后續(xù)用戶購物完成的售后數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特征便是企業(yè)不在單純的在企業(yè)內部分析數據，而是共享實現價值共創(chuàng)。所以，京東把這些數據用于與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售后環(huán)節(jié)的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業(yè)規(guī)劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
(一)數據分析要樹立以人為本的思維。
“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發(fā)展。
(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾。
大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業(yè)所需要的。不必要的數據分析只會影響企業(yè)做出正確的決策。鑒于此，首先企業(yè)需要明確核心數據的標準;其次企業(yè)要及時進行核心數據的歸檔;最后要有專業(yè)的數據分析專業(yè)隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。
(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創(chuàng)造。
單純的企業(yè)內部數據已經無法滿足今天市場上顧客多樣性的需求，大數據的共享已經迫在眉睫。首先，可以通過擴展常規(guī)上下游渠道的數據。例如京東與上游供應商的合作。其次，與社會化媒體數據建立聯系。社會化媒體數據是外圍數據的一個重要來源。但是如果只是搜集并沒有把數據與企業(yè)本身營銷策略或者數據發(fā)布者建立聯系，那么數據就沒有發(fā)揮其應有的價值。最后，虛擬人脈交換獲取數據。比如建立企業(yè)自媒體收獲粉絲獲取數據等。
[1]岳占仁.大數據顛覆傳統(tǒng)營銷[j].it經理世界，20xx，17.
[2]單華.大數據營銷帶給我國網絡自制劇的思考――以《紙牌屋》為例[j].青年記者，20xx，26.
[3]魏伶如.大稻縈銷的發(fā)展現狀及其前景展望.遼寧大學新華國際商學院.
大數據論文篇十三
美國國家標準和技術研究院對大數據做出了定義：“大數據是指其數據量、采集速度，或數據表示限制了使用傳統(tǒng)關系型方法進行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術來實現高效處理的數據。”我們認為大數據價值鏈可分為：數據生成、數據采集、數據儲存以及數據分析。數據分析是大數據價值鏈的最后也是最重要的階段，是大數據價值的實現，是大數據應用的基礎，其目的在于提取有用的值，提供論斷建議或支持決策，通過對不同領域數據集的分析可能會產生不同級別的潛在價值。
雖然這些傳統(tǒng)的分析方法已經被應用于大數據領域，但是它們在處理規(guī)模較大的數據集合時，效率無法達到用戶預期，且難以處理復雜的數據，如非結構化數據。因此，出現了許多專門針對大數據的集成、管理及分析的技術和方法。
布隆過濾器：其實質是一個位數組和一系列hash函數。布隆過濾器的原理是利用位數組存儲數據的hash值而不是數據本身，其本質是利用hash函數對數據進行有損壓縮存儲的位圖索引。其優(yōu)點是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識別率的大數據場合。
hash法，其本質是將數據轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優(yōu)點是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點是難以找到一個良好的hash函數。
索引：無論是在管理結構化數據的傳統(tǒng)關系數據庫，還是管理半結構化和非結構化數據的技術中，索引都是一個減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要額外的開銷存儲索引文件，且需要根據數據的更新而動態(tài)維護。
trie樹：又稱為字典樹，是hash樹的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統(tǒng)計。trie樹的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。
并行計算：相對于傳統(tǒng)的串行計算，并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解，由若干個獨立的處理器完成各自的任務，以達到協(xié)同處理的目的。
傳統(tǒng)數據分析方法，大多數都是通過對原始數據集進行抽樣或者過濾，然后對數據樣本進行分析，尋找特征和規(guī)律，其最大的特點是通過復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升，大數據分析方法與傳統(tǒng)分析方法的最大區(qū)別在于分析的對象是全體數據，而不是數據樣本，其最大的`特點在于不追求算法的復雜性和精確性，而追求可以高效地對整個數據集的分析。總之，傳統(tǒng)數據方法力求通過復雜算法從有限的數據集中獲取信息，其更加追求準確性；大數據分析方法則是通過高效的算法、模式，對全體數據進行分析。
[2]黃曉斌，鐘輝新.基于大數據的企業(yè)競爭情報系統(tǒng)模型構建[j].情報雜志，20xx（03）.
大數據論文篇十四
《普通高中英語課程標準（實驗）》指出，高中英語課程的總目標是使學生在義務教育階段英語學習的基礎上，進一步明確英語學習的目的，發(fā)展自主學習和合作學習的能力；形成有效的英語學習策略；培養(yǎng)學生的綜合語言運用能力。對于處在海峽西岸的英語教師更應該深刻領悟體會實踐《課程標準》，一切為了學生的發(fā)展，真正提高學生的綜合語言運用能力，培養(yǎng)實用型海西建設者。以下是筆者平時教學過程中使用新教材后的點滴體會。
一、調查研究。
學生從初中升入高中，進入了嶄新的學習階段，他們對英語充滿了新鮮感，對英語老師也充滿了好奇心。所以，我們應該抓住這一契機，充分研究學情。首先，筆者對兩個班級103位學生進行了問卷調查。調查顯示72.8%的學生對高中英語教學內容充滿了興趣；67.3%的.學生對高中英語學習方法不清楚；90.1%的學生對英語老師充滿了好奇心。89.6%的學生學英語的目的不明確。調查結果表明，端正學生的學習態(tài)度，指導學生的學習方法很有必要，同時，教師與學生的情感交流也與學生學英語的熱情程度息息相關。
二、上好高中英語第一課。
大數據論文篇十五
探究式教學法是教師在教學過程中以問題為教學研究對象，組織教學內容，使學生通過對問題的了解、資料查詢、閱讀、思考、研究、探討、交流和聽講，學會獲取知識和應用知識，收集和辨析有效數據，系統(tǒng)地分析問題，獲得解決問題的答案，并進行交流、評價的一種教學方法。其核心內容是通過問題的設定進而激發(fā)學生的學習熱情，變被動為主動，把學生真正當成教學主體，培養(yǎng)學生養(yǎng)成創(chuàng)新思維模式。在摸索和探究中不斷前行，從而系統(tǒng)地掌握課程知識內容并形成完整知識體系。
統(tǒng)計學原理課屬于經濟與管理類專業(yè)的一門必修基礎課程。對構建學生基本知識體系，逐步形成分析和解決問題的方法體系尤為重要。然而該課程內容較多，包括了統(tǒng)計工作過程、綜合指標體系、動態(tài)數列分析、指數分析、抽樣調查推斷、統(tǒng)計預測等多項內容。每一項內容均由完整的理論知識和獨特的方法構成。知識點較多且晦澀難懂，學生不易理解掌握。尤其在以往的傳統(tǒng)教學模式下，老師賣力地講，拼命地試圖將理論知識與生產生活實踐相結合，卻始終無法有效激發(fā)學生的學習熱情。最終是“教師講得累、學生打瞌睡”。鑒于此，我們結合經濟與管理專業(yè)的非統(tǒng)計類專業(yè)特點，在我校四個經濟與管理類專業(yè)的統(tǒng)計學原理教學中逐步引入“探究式教學”方法，把教學的主體定位到學生，充分挖掘學生的主觀能動潛力，拓展學生的創(chuàng)新思維模式，增加學生實際動手能力。把教學課堂變成探究討論場所，讓傳統(tǒng)的教學活動重新激起一個又一個的思維漣漪，收到了較好的教學效果。
一探究式教學法在統(tǒng)計學原理課程中的實施環(huán)節(jié)。
1問題選取。
要依據教學大綱的定位，同時又要結合非統(tǒng)計專業(yè)的現有實際，結合我校應用型本科的基本定位，選擇難易適中且和工作實踐緊密結合的內容。做到由易到難，逐漸加大難度，穩(wěn)步推進，慢慢形成學生的探究思維定式。
在實施探究式教學的初期階段，應選取單一的并能夠在較短時間內完成的問題。最好是能夠當堂形成結論且給學生較深的印象。隨著探究問題的不斷深入，結合教學大綱，問題的.選取進一步深化，逐步設置有一定探究壓力但系統(tǒng)性不強并限定探究學習難度的問題。此時可以按照不同的抽樣標準實施抽樣，讓各抽樣小組分別觀察其組內的方差水平。在此基礎上一旦實施整群抽樣，則誤差水平可能的變動趨向。也可以就靜態(tài)指標和動態(tài)指標的特點提出問題，讓學生分別去對應會計課程的存量指標和流量指標，以學科之間的交叉和連貫激發(fā)學生的探究熱情。等到學生逐步適應探究式學習這一新的學習模式后，教師就可以布置系統(tǒng)的、需要學生分組分任務在較長時間內才能完成的任務。
2布置問題。
將選取的問題布置給各個小組。小組根據問題的大小與多寡，通常5～6人為一個小組。對于較單一的問題，可以多分幾個組，各組的問題不強調其唯一性，可以重復，以便于比較不同小組的完成質量。對于較為復雜的問題，可根據問題的數量和工作任務情況，先確定各組組長(初期組長可由教師根據學生的綜合能力統(tǒng)一指定，但隨著探究活動的逐步開展，組長應鼓勵個人報名或學生推薦)，然后由學生根據自己的知識側重和個人喜好選擇小組成員。每一個小組承擔不同的探究任務。但無論問題難易程度如何，都必須確保每一個學生分擔不同的探究任務，不允許有學生輪空，也禁止探究能力較強的學生大包大攬(但不排除必要的協(xié)作)。
3迅速完成組內分工。
各組領取任務后，在較短時間內由組長在本組內根據個人的特長確定組內分工(3～5分鐘即可)。制定抽樣方案、實施抽樣、搜集整理數據、查閱資料、分析推斷、撰寫報告等。對于具有共性并較為重要的知識點，應要求每一個學生都獨自完成，不因分工而隔斷知識體系。
4收集分工情況，據此串講知識點，引導學生的工作方向。
教師可收集各組分工情況的書面結果，根據分工結果分別講授各方面、各環(huán)節(jié)涉及的知識內容。講解應詳略得當，有針對性，可以打破書本固有的知識點順序。告訴學生在各自的工作中可能涉獵的知識內容，資料查找的方向以及分析解決問題要用到的方法。說到統(tǒng)計指數，涉及同度量因素，就涉及了物量指標和價值指標問題，涉及派氏、拉氏指數的選取，常用的cpi確定方法同樣會牽扯到基期的選擇、權數的確定。因而鼓勵學生去查找相應的文獻資料，并進一步思索可能出現的新問題。拉氏、派氏指數分別代表了哪一種思維定勢和探究趨向?指數體系的確立基于什么考量和出發(fā)點?指數體系的確立和因素分析的實際意義在哪里?等等。這種串講，既為學生指明了工作的方向，幫助學生打開思路，同時又告知了基本的分析方法。
5文獻檢索，初步探究。
學生根據教師的點撥，依據各自工作任務，分頭查閱相關文獻資料。指導學生利用圖書館、互聯網查閱相關的統(tǒng)計公報、統(tǒng)計年鑒、報紙雜志和相關學科的理論知識。并在此基礎上對所持問題進行初步探究。資料文獻的查閱也是一個循序漸進的過程。學生很可能在探究初期只是查閱了和問題直接相關的表象資料，而忽略了深層探究所需數據的收集，結果出現“頭疼醫(yī)頭、腳疼醫(yī)腳”的局面。
6集中討論，相互激勵，深入探究。
各小組成員在收集相關資料并形成初步意見后，可及時組織大家集中討論。每個人均可闡述自己觀點，對所選用數據資料的可信度，使用方法是否得當等，聽取他人意見。討論過程中可有效實施相互的智力激勵，迸發(fā)出靈感火花，為進一步發(fā)現深層次問題，探究和解決深層問題打下良好基礎。
7課堂交流、匯報。
學生在組內討論探究的基礎上，各自完成分工任務。形成統(tǒng)一意見后，應將成果制作成ppt文檔。在規(guī)定時間內由教師組織集中進行課堂交流、匯報。由各組主講人通過ppt演示本組工作過程和工作成果，允許組內其他成員加以補充完善。
8教師講評。
根據各組匯報結果，教師要進行及時講評。既要對學生的分析運用能力給予充分肯定，又要對其在方法、思路上存在的問題給予指正。指導學生及時轉換思路，回歸正確的探究方向。探究式教學雖能夠有效激發(fā)學生的探究熱情，但由于學生認識問題和所學知識的局限性，極易形成學生“鉆進去、出不來”。問題的疊加效應可能會打擊學生探究熱情，或導致“不可知論”。教師的及時講評和肯定，是進一步引導學生回歸探究學習正途的指南針。
二探究式教學法在應用中應注意的幾個問題。
探究式教學可以很好地調動學生的學習積極性，最大程度激發(fā)學生的探究創(chuàng)新活力，提升教學質量和強化教學效果。但是在實際應用時必須注意以下幾個問題。
探究式教學從表面看是把探究學習的主體轉化為學生，但實質上繩子的另一端是教師。教師的備課、引導、啟發(fā)在整個教學環(huán)節(jié)中起著至關重要的作用。教師的備課任務不僅不能削弱，而且更應該得到加強。從問題的選取設定到最后的驗收講評，教學的主線仍然緊握在教師手中。哪些問題可以選來作為探究目標，什么樣的問題可以實施分組討論、協(xié)作完成，都需要教師精心設計。這就需要教師具備完備的知識體系和對教學方法的綜合把控能力。需要教師不斷充電并擇機走向生產實踐一線，了解學科發(fā)展動態(tài)，始終站在學術發(fā)展前沿。
2探究式教學需要教師的及時引導和啟發(fā)。
在實施這種教學方法的初期，由于學生對新的教學模式一時難以適應，會因各小組組織不力，學生無從下手，不了解整個教學活動的核心內容，而產生畏懼情緒。因而教師要及時地加以引導，為學生指明工作的方向并及時答疑解惑。教師可以利用常規(guī)教學課堂平臺，也可以利用互聯網的相應溝通平臺或手機飛信、微信等方式，收集學生意見和問題并及時給予指導，將學生引導到獨立探究、合作探究的學習環(huán)境中，逐步形成探究式學習的良好氛圍。
3探究式教學仍需要傳統(tǒng)的課堂講授模式加以配合。
對于學科的基礎知識、基本概念我們很難將之歸為探究式問題。加之學生在接收一門新的課程知識時往往出現短暫的不適應。因而教師仍要利用講堂這一平臺向學生講解基礎知識。教師在講授這些內容的時候應著力使用啟發(fā)式教學方法，多列舉實例，多提出問題，逐步培養(yǎng)學生思考問題的能力，并產生探究問題的沖動和欲望。進而實現從傳統(tǒng)教學模式向探究式教學的自然過渡。
4探究式教學課后占用時間較多，容易加大學生的學習負擔。
教師要合理安排探究式教學內容。挑選有針對性和實際意義的內容作為選題，并適度調整教材體系中的相關章節(jié)。做到教學有重點、探究有實效。把一些容易理解和掌握的知識交給學生自我消化，或由教師使用傳統(tǒng)方式串講帶過，把核心知識且具有探究的條件和意義的章節(jié)認真組織學生探究學習。避免全面開花、拘于形式，結果造成學生到最后勞神費力、難有所獲。
統(tǒng)計學原理課程內容較多，結構復雜且難懂。但卻是經濟與管理類專業(yè)學生必修的一門方法論學科，在整個學科知識體系中占有重要位置。傳統(tǒng)的課堂講授模式無法激發(fā)學生的學習熱情，很難收到良好的教學效果。實施探究式教學法，可以充分調動學生主觀能動性，培養(yǎng)學生學習探究的良好習慣，為今后的實際工作和終身學習奠定基礎。教師要先弄清楚探究式教學的真正意義，對探究式教學的實施環(huán)節(jié)、問題的選取、節(jié)奏的把控、效果的評定有著全面而深刻的認識。欲使探究式教學能夠實現預期教學目的而非只是“標新立異”，則需要教師不斷充實完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。
大數據論文篇十六
大數據或海量數據是指所涉及的海量數據，無法通過當前主流軟件工具檢索、管理、處理和整理成更活躍的信息，幫助企業(yè)在合理的時間內做出商業(yè)決策。以下是為大家整理的關于,歡迎品鑒！
摘要：近年來由于計算器技術和信息產業(yè)的快速發(fā)展，促使了相關的數據量也產生了極大的增長。然而面對這些龐大且雜亂的多維數據集，我們無法快速且有效的找到我們所需要的信息。因此我們必須要使用數據挖掘技術以從數據集中去提取我們所需要的資料，并且進行分析與處理。在本中，將介紹大數據挖掘分析軟件rapidminer，并且與其他舊有的數據挖掘分析軟件來做一個功能性的比較。
關鍵詞：信息；rapi；dminer；大數據；挖掘；應用。
0引言。
透過線性回歸、類神經網絡、判定樹和支持向量機，說明應用rapidminer進行大數據挖掘分析的運作流程，并介紹rapidminer的操作接口跟分析方法。本篇論文采用rapidminer的原因，主要是因為它擁有非常便捷的圖形化接口，而且使用者在操作上不需要再額外去學習其它的程序語法，只需要透過選取組件以及設定參數的方式就可以完成。而且在分析結果的顯示上也非常的多樣化，可以讓使用者自行選擇要觀看哪一種圖形顯示分析的結果。
1數據探勘流程探討。
1.1資料清除。
是過濾掉數據當中的那些噪聲和無法判別的資料跟不一致的數據，保留可用的且有效的數據。
1.2數據的整合。
不一定都來自相同的一個數據庫，所以必須做數據的整合，將來自不同數據庫的數據整合處理完后處理在我們的數據倉儲。
1.3數據選擇。
在數據探勘中是一個相當重要的環(huán)節(jié)，選到有用的數據可以提高分析預測的準確度，但是選到無用的數據卻可能會拉低分析預測的準確度，所以在做數據的選擇時必須先對這些數據有一定的認識，才能做出正確的選擇。
1.4數據轉換。
由于人類和計算機的溝通的語言不同，所以當我們要讓計算機來處理事情時，必須先將手頭的數據轉換成計算機可以識別的資料格式，或合并成數據探勘所需的數據形式來讓計算機判讀，像是執(zhí)行匯總與聚合。
1.5數據探勘引擎。
數據探勘系統(tǒng)在數據探勘中算是非常重要的一個環(huán)節(jié)，因為它包含了探勘工作所需要的功能，像是特征化、相關系數與相互關系分析、判別、預測、群組分析、分群、離異值分析與演化分析等等。
1.6樣式評估。
樣式評估根據某些有趣度量，來辨認代表知識的有趣樣式，也可以說是評估數據跟數據之間的關聯性是否是有用的、重要的、是否正確。
1.7用戶接口。
這個模塊讓用戶可以與數據探勘系統(tǒng)進行溝通，他允許使用者透過設定數據探勘查詢或工作與系統(tǒng)進行互動、提供訊息來幫助搜尋，對暫時數據探勘結果進行探索性數據探勘。
2數據探勘工具。
2.1rapidminer。
rapidminer開源式框架，支持各種類型的數據挖掘像是文本、網絡、圖像或是鏈接開放式的數據挖掘[1]。透過它復雜的圖形用戶接口，數據挖掘的過程可以更加的簡潔且快速，直觀地實現和執(zhí)行，并且不需要額外的程序語言編輯技術。
2.2weka。
weka用于數據挖掘任務的算法的集合，算法可以直接應用在數據集上，也可以從自己設計的jave代碼調用[2]。weka它包含了數據的預處理、分類、回歸、聚類、關聯規(guī)則和可視化的工具也就是圖形接口，weka可以算是最古老，且最成功的開元數據挖掘庫和軟件，隨后被集成為rapidminer和r的擴充軟件，也因為rapidminer和r的出現，它們提供了使用者更加舒適且便利的使用環(huán)境，使得weka的用戶開始大幅的下降。
2.3knime。
knime圖形接口的自由開源信息匯整系統(tǒng)，它具有杰出的數據統(tǒng)合能力，并且可以運用在數據查詢（datamining）、數據處理、數據分析、流程繪制以及流程規(guī)劃與管理（workflow）等等各方面。
3數據探勘工具比較。
rapidminer：獨立平臺；使用者：學習者、高級用戶、專業(yè)用戶、企業(yè)用戶；用戶接口：主要是透過圖形接口來做流程的設計，也可以同時開啟多個窗口來做操作；功能：大于500種，可透過擴展來新增額外的功能，且可擴展weka和r作為它的擴充元件，并進行協(xié)同工作；操作接口：簡潔易懂的操作接口，不需要額外的學習程序語言的編輯能力，使用者只需要透過拉取所需的原件并且將其連接起來即可使用，使用者可自由配置操作接口；支持的輸入格式：csv、excel、xml、access、aml、arff、xrff、spss、sasdatabases、jdbc....；支持輸出模型格式：模型可以導出為不同的檔案格式，像是bmp、jpg、pdf、postscript、raw、xml等各種文件格式。
weka：獨立開發(fā)平臺；使用者：學習者、一般用戶；用戶接口：圖形接口；功能：約500種；操作接口：有四種模式可供使用者選擇使用，每種模式都各有其優(yōu)缺點，使用者需挑選最合適的使用模式使用；支持的輸入格式：arff、csv、c4.5、bsi、localfile、urls、jdbc..；支持輸出模型格式：不支援。
knime：java平臺；使用者：學習者、一般用戶；用戶接口：可在同一時間開啟四個不同的視窗，用來做不同的功能；功能：約100種；操作接口：簡潔易懂的使用接口，可以讓使用者很容易得學會，也可以自由配置操作接口；支持的輸入格式：arff，csv，pmml，localfiles，urls、jdbc..；支持輸出模型格式：可以將檔案匯出成壓縮文件（zip），只有從knime導出的模型才可以再次匯入到knime中。
4結語。
現今是個信息科技的時代，幾乎所有事情都是可以用數字和數據來解釋的，每件事情的發(fā)生都會有它的前因后果，所以我們可以從這些數據當中找出這些因果關系，并且加以利用就可以預測出我們所要的結果，單單只有一大堆的數據是沒用的，需要使用rapidminer這個數據挖掘分析軟件，來從這些雜亂的數據庫中萃取出我們所需要的信息，也就是從數據進行知識發(fā)掘，并且找出他們的相對應關系為我們使用。
參考文獻。
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摘要：我國大數據產業(yè)目前已進入快速推進階段。對于企業(yè)來說，大數據是一項極其重要的戰(zhàn)略資產。文章從大數據的起源及基本特征出發(fā)，分析大數據給企業(yè)財務信息管理帶來的影響，并提出大數據時代加強企業(yè)財務信息管理的有效策略。
關鍵詞：大數據；財務信息管理。
伴隨互聯網+、云計算、物聯網、社交網絡平臺、傳感技術等新興技術與服務的出現，人類社會的數據種類和規(guī)模正以前所未有的速度呈爆發(fā)式增長和累積。據市場調研機構idc預計，未來全球數據總量年增長率將維持在50%左右，到2020年，全球數據總量將達到40zb，其中我國數據量將達到8.6zb，是2013年的10倍。海量數據的產生已經完全不受時間、地點的限制，其規(guī)模效應給數據存儲、管理以及數據分析帶來了極大的挑戰(zhàn)。
大數據產生經歷了被動-主動-自動三個發(fā)展階段。第一階段是數據庫技術的出現。數據庫技術被廣泛應用于運營系統(tǒng)，數據伴隨著系統(tǒng)的運轉產生并被記錄下來。這種數據的產生是被動的；第二階段是互聯網技術的誕生。新型社交平臺的開發(fā)與各類便攜式移動設備的使用，給人們更多的表達個人想法的途徑與機會，這個階段數據的產生方式是主動的；第三階段是感知式系統(tǒng)的廣泛應用。裝配微型傳感器的設備被廣泛布置于社會的各個角落，這些設備源源不斷記錄下大量的新數據。這種數據的產生是自動的。這些被動-主動-自動記錄與存儲的數據共同構成了大數據的數據源。
關于大數據的特征，在國外大數據研究先河之作的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書中，作者指出，大數據是以4v為基本特征的數據集，即規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）、價值性（value）。而ibm認為，大數據還必然具有真實性（veracity）。維基百科則通過簡單明了的描述，對大數據進行定義：大數據是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。2017年國際電信聯盟首次以大數據作為世界電信日主題，提出了“發(fā)展大數據，擴大影響力”。
企業(yè)財務信息管理起源于16世紀初的西方資本主義萌芽時期，早期并沒有形成專業(yè)、獨立的財務信息管理系統(tǒng)。企業(yè)的業(yè)務單一，信息資料也比較籠統(tǒng)、簡單。隨著20世紀初期工業(yè)革命的成功，公司制企業(yè)迅速發(fā)展并成為主要的企業(yè)組織形式，財務管理和財務信息的重要性日益突出，財務管理理論、制度、法規(guī)逐步完善。政策法規(guī)對財務信息有了規(guī)范性的要求，甚至對財務信息的披露、存檔時間、保存形式有了詳細的規(guī)定。到20世紀90年代，微型計算機應用逐漸普及，財務信息由傳統(tǒng)手工編制過渡到手工+計算機輔助編制。隨著計算機應用軟件技術的進步，專業(yè)性的財務軟件逐步代替了手工記賬方式，進入財務電算化時代。當前，隨著互聯網和云存儲、指紋加密、人臉識別等信息技術的興起，云算盤、精斗云、云賬房等新型財信息管理系統(tǒng)已開始得到廣泛應用。
在企業(yè)財務信息管理中，數據來源的真實、有效、可驗證性，數據采集的及時性、數據與本企業(yè)經營決策的相關性，數據的可計量性等是企業(yè)做出正確經營決策和投資參照的重要基礎，為明確企業(yè)財務現狀和運營前景提供依據；先進設備與技術的應用，是企業(yè)財務信息管理的有力支撐；而信息管理制度及人才隊伍的建設，更是企業(yè)財務信息管理的關鍵所在。在大數據時代，財務數據，設備與技術，制度與人才多項因素緊密相結合，對于促進企業(yè)快速、良性發(fā)展有著重要的意義。
1、財務信息來源增加。
在計劃經濟時代，財務信息最主要的來源是各項經營的收支，并以貨幣計量方式表達。在大數據時代，除了傳統(tǒng)的紙質或電子形式存在的文字、表格，電子設備、傳感器、刷卡機、收款機、網站瀏覽點擊行為、電子地圖、社交網絡媒體互動等設施與平臺記錄下來的數據與信息都可成為影響企業(yè)經營決策的信息源。
2、財務信息類型增多。
傳統(tǒng)財務信息管理主要是以貨幣形式出現的跟收入與支出相關的數據，信息類型單一。而大數據的基本特征之一是信息類型繁多，涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號等。信息整合難度加大。
3、財務管理職能前置。
傳統(tǒng)的財務管理是事后管理，且局限于對現有數據進行簡單的統(tǒng)計分析、查詢。大數據的應用能夠對企業(yè)經營情況進行實時分析和及時預測，提供更具時效性、指標多樣化、更貼近經營管理需求的財務管理動態(tài)分析報告。財務管理的職能前置到市場預測、產品設計、供應鏈建設等價值規(guī)劃階段，財務體系由核算型向價值型轉變。
1、提高財務信息質量。
大數據時代，海量數據的價值性呈現低密度，高附加值特點。單個數據看起來價值很低，但同類型的數據規(guī)模增加到一定數量，就會有很高的商業(yè)價值，對企業(yè)經營決策的指導力越強。當前，財務信息來源可分為二個方面：一是企業(yè)經營過程中產生的信息，這類信息屬于內部數據。除日常收支外，還應括用戶注冊信息、瀏覽記錄、定位記錄等；也包括構成產品價值鏈的各個環(huán)節(jié)產生的數據，比如研發(fā)記錄、生產作業(yè)記錄、采購過程動態(tài)監(jiān)控記錄、物資出入庫數據、銷售業(yè)務數據等；還包括人事、戰(zhàn)略、公共策略、專業(yè)知識庫、企業(yè)文化等非結構化信息數據。二是本行業(yè)及跨行業(yè)相關數據信息，這類信息屬于外部數據。外部數據應注重從目標人群、行業(yè)、大環(huán)境等方面收集。伴隨著各種隨身設備、物聯網、移動互聯網等技術的發(fā)展，人成為了移動互聯網的核心網絡節(jié)點，通過用戶點擊行為、電子地圖、社交網絡行為等數據，可以對目標人群進行有效分析。行業(yè)數據既包括本行業(yè)的產品種類、銷售狀況、研發(fā)趨勢、競爭對手情況等，還包括跨行業(yè)的關聯性信息，以全面性提高數據的準確度和價值。大環(huán)境指所處社會的經濟、政治、法律等環(huán)境。國務院《促進大數據發(fā)展行動綱要》提出要穩(wěn)步推動公共數據資源開放，這將成為重要的外部數據來源。
2、強化財務信息整合。
大數據搜集，重點不在于占有，而在于利用。而要利用好數量龐大，來源廣泛，格式多樣的財務信息數據，就必須對其進行實時整合，存儲與管理。其方法主要是分類，聚類，存儲。分類是找出大數據中的一類數據對象的共同點，通過分類模型將其劃分為不同的類。同一類數據由于具有不同特征，可以被分到多個類別中去。聚類就是按照某個特定標準（如距離準則）把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的數據對象的相似性盡可能大。存儲則是以根據財務管理需要將大數據劃分成分布式存儲模塊，如生產計劃模塊、銷售管理模塊、會計核算模塊、資產管理模塊、業(yè)績評價模塊和企業(yè)間關系模塊等，以便數據管理和使用。
參考文獻。
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精準扶貧是政府提出的扶貧政策，其目的在于幫助貧困地區(qū)脫貧。精準扶貧中的扶貧資金，不僅涉及到政府管理部門，還涉及到社會各界及貧困地區(qū)經濟發(fā)展，所以全面有效實施精準扶貧顯得非常重。資料顯示，大數據的應用能夠使精準扶貧資金效益得到最大發(fā)揮，能夠完善精準扶貧資金管理，使精準扶貧實現“真扶貧”。對此，筆者根據自己對“精準扶貧”及“大數據”的了解，分析了大數據助力精準扶貧的原理、問題及措施等。
“大數據”是社會經濟及科學技術發(fā)展的產物，已經被應用于人們的生產及生活，對各大領域發(fā)展都起到了積極的推動作用。大數據是基于信息技術基礎上對數據進行分析及整合的科學技術，其核心在于利用數據對信息進行分類、管理、整合、分析及處理，具有數據體量大、種類多、數據處理速度快及價值密度低等特點。
大數據助力精準扶貧時需要應用到信息技術，以獲取準確的扶貧信息及數據;利用大數據能夠對復雜的扶貧數據及信息進行分類、調整及分析，以了解多種影響因素，為精準扶貧的實施提供依據;當大數據被應用到精準扶貧時，需要相關部門對應用時產生的各種信息進行收錄，并利用互聯網進行整合、分析、挑選、篩查及匯總，以便于扶貧工作者利用這些數據對扶貧工作進行現實狀況分析，最后找到有效的扶貧舉措，提高扶貧決策的科學性及合理性，使精準扶貧得到實現。
第一，在大數據支持下，遙感技術、媒體信息技術、寬帶網絡技術等都能夠應用到精準扶貧工作中，如可以用這些技術調查和分析扶貧產業(yè)、貧困人口和周邊環(huán)境等數據。第二，利用大數據能夠實現對農村基礎設施與地理環(huán)境、交通等信息整合，從而全面了解貧困對象基本信息及生活需求等。第三，在大數據支持下能夠了解貧困地區(qū)的人口及經濟水平等信息，為精準扶貧工作提供重要依據。
第一，對貧困群體的精準識別基礎工作不扎實，導致一些非貧困群體享受到幫扶待遇。第二，精準扶貧管理部門及相關工作者的職責界定不清晰，且資金審批、撥付等工作手續(xù)繁多，降低了扶貧工作效率。第三，沒有按照國家相關規(guī)定及實際需要管理扶貧資金，導致部分扶貧資金被騙取和套取。
（一）對扶貧對象進行精準定位。第一，利用大數據下的媒體信息技術、通信技術及計算機技術等對貧困地區(qū)的人口進行調查，并確定符合扶貧要求的人群。第二，利用計算機信息技術對貧困對象進行建檔立卡，并構建貧困人口的基本信息庫，信息錄入包括扶貧對象的年齡、工作、性別、年收入及家庭人口數量等。第三，信息錄入后還需要進行基層走訪、信息核實匯總，以保證扶貧對象信息的真實性，減少非貧困群體騙取和套取扶貧資金。
（二）利用大數據對扶貧工作進行動態(tài)跟蹤管理。第一，利用大數據下的信息技術、遙感技術及媒體信息技術等，構建動態(tài)識別系統(tǒng)，以實現對扶貧對象的高效管理，同時還能夠收集和分析相關數據，從而優(yōu)化貧困戶識別系統(tǒng)，提高精準扶貧工作質量及效率。第二，利用計算機信息技術及通信技術等，構建扶貧對象資源數據庫，以提高識別系統(tǒng)準確性及扶貧對象信息數據完整性。第三，進行動態(tài)管理時，不僅需要對扶貧對象的基本信息進行動態(tài)監(jiān)察，還需要管理扶貧資金流向和追蹤扶貧資金使用方向等，以保證扶貧資金切實應用到扶貧對象身上。第四，通過實時更新扶貧對象信息系統(tǒng)，了解扶貧對象是否已經脫貧、是否進入幫扶范圍等動態(tài)，以保證精準扶貧得到全面貫徹和實施。
（三）利用“大數據”預測貧困需求。第一，利用大數據下的數學方法來定位扶貧方向，并分析扶貧對象實際需求。第二，利用大數據對扶貧對象的基本信息進行分析，并利用數學法計算貧困事情發(fā)生率，以了解扶貧對象的貧困需求，從而制定具有針對性的扶貧對策。第三，利用大數據中的遙感技術、媒體信息技術等構建扶貧資金管理系統(tǒng)及監(jiān)督系統(tǒng)，以實時了解扶貧資金的取向及利用率，以保證扶貧資金能夠真的解決扶貧對象的實際問題，減少資金浪費，最終提高精準扶貧工作質量及效率。另外，在精準扶貧中還需要注意以下兩點：第一，實行脫貧工作責任制，保證扶貧工作執(zhí)行力。第二，積極轉變貧困人口的思想，引導貧困人口通過自身努力實現小康生活。
總之，精準扶貧是針對我國貧困地區(qū)提出的扶貧政策，已經在很多貧困地區(qū)得到貫徹，而大數據則能夠提高精準扶貧工作質量及效率，使貧困地區(qū)脫貧速度加快，加快我國小康社會發(fā)展?；诖耍衔南群唵胃攀隽舜髷祿?，然后分析了大數據助力精準扶貧的原理以及對精準扶貧的技術支持，并探討了精準扶貧中存在的問題，最后分析了大數據有效助力精準扶貧的措施。
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大數據論文篇十七
我國經濟國際化程度越高，越需要引進國際先進的經濟管理理念，對國際化會計人才的需求也就更為迫切。但作為培養(yǎng)國際化會計人才有效途徑的高校管理會計雙語教學在教材選用、教學方法、學生能力、等方面都存在不完善之處。因此，建議通過合理使用原版教材、利用網絡課程平臺完善雙語教學等方法，推動我國國際化人才培養(yǎng)的最終實現。
我國經濟國際化程度的越高，越需要引進國際先進的經濟管理理念，對國際化會計人才的需求也就更為迫切。國際化會計人才應該具備“創(chuàng)新意識和跨文化交流能力;熟知并能靈活運用國際會計準則和國際慣例;未來能為企業(yè)的國際化發(fā)展提供決策支持”等能力。而雙語教學是培養(yǎng)國際化人才的有效途徑，以“決策、規(guī)劃、控制與考核”為職能的管理會計是會計專業(yè)的核心課程，要培養(yǎng)國際化會計人才，管理會計雙語教學的探討就顯得十分必要。
一、管理會計雙語教學存在的主要問題。
雙語教學，即通過學科“雙語”這一載體提供給學生一種英語應用的情境，將英語應用于會計專業(yè)知識的獲取，并以專業(yè)教學來推動學生英語視、聽、說、讀、寫的提高，從而滿足社會對國際合作意識、國際交流與競爭能力的外向型人才的要求。但是在實施雙語教學的過程中，會計雙語教學也存在一些亟待解決的問題，主要體現在：
1.學生專業(yè)英語能力較弱，缺少相應的專業(yè)英語環(huán)境。
2.國內外教材要求不統(tǒng)一，差異較大。
3.雙語教學的成效受到質疑。有些學者指出，教師在教學過程中雖然采用了原版教材，但在實踐過程中，往往是教師在講授時多數是用英文解釋一下專業(yè)詞匯，在會計知識的講解上時幾乎全部使用中文。這樣做并沒有達到培養(yǎng)學生國際化思維的效果。
在這樣的背景下，筆者所在的國際特色班提出“有效雙語教學”的口號，經過三年的準備，目前已經在高年級專業(yè)課上實施雙語教學，并初步取得良好的效果。筆者在實踐中總結如下幾點建議。
(一)高質量的雙語教學，必須合理使用雙語教材。
目前，我國開設管理會計雙語課程一般用英文原版或翻譯教材。選用英文原版或翻譯教材方便教師進行雙語教學和案例教學，教材中涉及的大量與時俱進的實例、數據、閱讀材料，可以輔助學生理解深奧的知識原理，更能提升學生的獨立思考能力、培養(yǎng)邏輯思維能力、掌握分析方法。但是，全部采用英文或者翻譯教材也存在著一系列的問題。原版教材一般是按照西方的經濟、政治、生活情況編寫的，而我國學生對發(fā)達國家市場經濟制度缺乏理解或理解的深度不夠。
同時，與財務會計不同的是，管理會計具有技術、組織、行為和情境)等四個維度(后三個維度可以統(tǒng)稱為“管理情境”，體現了管理會計的“社會性”層面。)。也就是說，除了技術維度之外，組織、行為與情境等三個維度都具有鮮明的“本土化”特征，學生要想學好管理會計，就必須了解中國企業(yè)特有的制度背景。盲目地追求使用外文原版教材，不注重提升這些西方先進的管理會計理念在中國當前環(huán)境的可應用性和可操作性反而會弄巧成拙。
所以，國際特色班的教師在備課時本著“國際化與本土化”相融合的理念，采取雙教材策略。教師除了使用原版教材以外，在國內教材的基礎上查找中國的'案例進行補充講解，學生則使用英文原版教材或翻譯教材。這樣既能讓學生利用原版教材中的大量案例，同時，教師又能在課上為學生補充符合中國國情的相關材料。
(二)充分利用網絡教學平臺，營造英語語言環(huán)境。
在會計本科專業(yè)培養(yǎng)計劃中，管理會計課時量是45左右，每星期只有兩次課。僅僅利用課上的時間不足以為學生創(chuàng)造足夠的專業(yè)外語環(huán)境。因此，網絡課堂為學生提供了在傳統(tǒng)課堂外隨時發(fā)言的機會則可以很大程度上的彌補這一問題。教師可以引導學生利用網絡學生可參加或者發(fā)起各種類型的專題討論組，對感興趣的問題用英語進行自由討論和發(fā)言，通過共同討論達到對問題的全面深入的認識，有效地增加師生課堂內外的互動。
另外，國外教材的優(yōu)越性不僅體現在教材中豐富的案例，更體現在完善的網絡配套資源。教師可以幫助學生搜集相應的視頻資料，保證了知識的開放性。例如用英文播放的企業(yè)價值鏈流程圖幫助學生理解生產流程中成本的產生和理解成本相關概念，有利于創(chuàng)造英語語言環(huán)境，構建英語思維模式，讓學生對較難理解的企業(yè)成本理論知識有一個比較形象的認識，激發(fā)學習興趣。
(三)以英語為手段，將母語和英語有機地融合起來，促使學生能在非母語環(huán)境下對專業(yè)的理解、掌握和運用才是雙語教學的精髓。
為了提高雙語教學成效，在教學內容上，筆者認為雙語教師可事先引導學生利用網絡課堂學習基本的英文專業(yè)術語和中文專業(yè)知識。例如，結合教學計劃，事先選定幾個專題，要求學生通過英文講義以及互聯網了解和掌握這些專題的內容、掌握核心專業(yè)詞匯，每次課開始時可以先考察學生對專業(yè)術語的掌握程度。這樣，教師可以在課堂上將注意力主要集中于講授學科重點，做到以英語為手段，引導學生利用西方先進的管理會計理念在中國當前環(huán)境去發(fā)現問題、分析問題。在教學方法上，雙語教師可以利用多媒體課件和英文講義進行英文授課。為了使學生很好的理解，重點和難點則可以用中文進行解釋。
大數據論文篇十八
4月6日，聯合交通部科學研究院對外發(fā)布《第一季度中國主要城市騎行報告》。該報告以ofo出行大數據為參考，首次采用城市騎行指數作為評估指標，對北京、上海、廣州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座國內一二線城市的共享單車發(fā)展水平進行評估排名。
可以發(fā)現，在單車使用水平、節(jié)能減排水平、健康貢獻水平、停車設施水平、服務環(huán)境水平和社會文明水平六個方面，每個城市的表現各有不同。行業(yè)專家分析稱，該報告對透視我國城市慢行交通發(fā)展現狀、追蹤共享單車行業(yè)發(fā)展、推動智能綠色城市建設事業(yè)起到參考作用。
18~45歲人群成共享單車主要用戶西安廣州最男人、天津昆明最均衡。
報告顯示，18~45歲人群成共享單車騎行的主力用戶，占比接近90%，其中30歲及以下群體占比達到55%，30~45歲占比約35%。由此可見，共享單車的用戶不僅覆蓋年輕群體，也受到了中年群體的廣泛認可和使用。
同時，在用戶男女比例分布中，不同的城市區(qū)分為了兩大派系。一個是以西安、廣州為代表的五座城市成為了“最男人”的共享單車騎行城市，男性用戶占比達到55.90%~59.70%，較高于女性用戶。而以天津、昆明為代表的五座城市則成了“最均衡”的共享單車騎行城市，男女比例在48%~52%之間，可以說基本相差無幾。但綜合來看，女性用戶占比能達到45%左右。
中國城市整體騎行水平53.6分空間巨大綜合指數六大榜單昆明東莞上榜。
報告顯示，20第一季度中國城市整體騎行水平為53.6分，其中北京以84.3位居榜首，上海、成都分別以79.3分和65.1分緊隨其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、廣州、南京、廈門、福州、武漢等八座城市也高于平均分，城市騎行水平較為領先。
而53.6的整體騎行水平雖然較滿分100分來看屬于偏低水平，但考慮到年初共享單車才迎來一波的快速發(fā)展，諸多方面尚不完善，例如城市停車設施的建設，北京、上海、杭州三城雖然達到13分以上，但其他20座城市停車設施平均得分僅為7.55分，遠低于滿分20分。未來，隨著共享單車的健康發(fā)展、城市停車設施的建設、服務環(huán)境的提升等因素逐步完善，分數還將進一步上升。
報告同時給出“2017年第一季度主要城市六大榜單”，北京位列“停車設施相對完善”、“節(jié)能減排貢獻最大”、“政府服務環(huán)境最好”三個榜單之首。昆明則成為“最愛騎共享單車的城市”，東莞成為“我騎行·我健康”的榜首城市。
城市文明程度杭州12.9分排第一20城q1累計騎行5.93億公里。
報告針對社會文明程度，對各城市對共享單車的友好度進行了評分，杭州市以12.9分排名第一，南京、西安分別以12.75和12.22排名第二第三，北京僅以9.94分排名第九。在服務環(huán)境水平評估中，北京以滿分15分位列第一。近期，全國各地陸續(xù)出臺了針對共享單車的管理辦法，如上海出臺了《共享自行車服務規(guī)范》，成都推出了《成都市關于鼓勵共享單車發(fā)展的試行意見》。
報告顯示，我國20座城市第一季度累計騎行5.93億公里，相當于繞地球14794圈，日均累計騎行距離為659萬公里，相當于地球赤道的164倍。不僅如此，20個城市第一季度人均累計騎行消耗熱量6840千卡路里，相當于燃燒掉1.8斤脂肪。
共享單車緩解城市交通出行難問題。
數據統(tǒng)計，從1995年至，隨著民用汽車保有量從1040萬輛攀升至1.9億輛，自行車的.保有量卻從6.7億輛，急劇下降至3.3億輛。汽車成為代步工具的同時，給城市交通和生態(tài)環(huán)境也帶來了極大壓力，城市居民的出行成本急劇上升。
專家認為，共享單車+公共交通的出行模式，正逐漸替代家用汽車+步行+公共交通的出行模式，快速發(fā)展中的共享單車正改善著我國城市居民的出行模式，也對我國交通新體系建設產生深遠影響。
大數據論文篇十九
大數據從被人們所熟知到現在各大領域的廣泛應用，標志著人類已經正式走入“第三次工業(yè)革命”時代。大數據在營銷領域的應用使傳統(tǒng)的營銷活動變得更加的科學化和個性化，本篇大數據論文的筆者認為，在享用大數據帶來的便利同時，需要兼顧大數據帶來的倫理問題。
近些年隨著移動互聯網、物聯網、云計算的迅猛發(fā)展，it業(yè)又出現了一個新名詞——大數據（bigdata），“大數據”（bigdata）的橫空出世是it行業(yè)又一次顛覆性的技術變革，且已在各行各業(yè)逐漸形成燎原之勢，大數據的出現不僅給當今世界帶來了翻天覆地的變化，同時也潛移默化的影響著人們生活的各個領域。
對于大數據的概念，迄今為止仍然沒有形成統(tǒng)一的準確定義，francisdiebold是第一個提出“大數據”術語的學者，他認為：大數據就是正在激增的數量和潛在的相關數據，主要是當今空前發(fā)展的數據記錄和存儲技術。而meta集團（現為gartner）的分析師douglaslaney（）在研究報告中，就指出數量（volume）、速度（velocity）和種類（variety）的增加可能是未來的一大趨勢。雖然這一描述最先并不是用來定義大數據的，但在此后的十年間很多企業(yè)如ibm和微軟仍然使用這個“3vs”模型來描述大數據。對此也出現了一些不同的意見，大數據及其研究領域具有影響力的領導者的國際數據公司（idc）在20做的報告中定義大數據為：“大數據技術描述了新一代的技術和架構體系，通過高速采集、發(fā)現或分析，提取各種各樣的大量數據的經濟價值?！睆倪@個定義來看，大數據的特點可以總結為4個v，即volume（數量），variety（種類），velocity（速度）和value（價值）。4vs和3vs的不同之處就是增加了一個價值，指出了大數據最為核心的問題就是如何從規(guī)模巨大、種類繁多、生成快速的數據集中挖掘價值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）對大數據的定義進行了統(tǒng)一：大數據指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。由于利益相關者的角度不同，因此學者們對大數據定義的表述也不盡相同，但大數據的重要性卻得到了一致的認同，即大數據在其數據量、數據復雜性和傳播速度三大方面都顯著的超出了傳統(tǒng)的數據形態(tài)，也超出了現有的技術處理手段。
正是有了數據的爆炸式增長，大數據已經在學術領域、商業(yè)領域乃至政治領域都得到了密切的關注。《nature》出版了?？癰igdata”，從互聯網技術、網絡經濟學、超級計算、環(huán)境科學和生物醫(yī)藥等多個方面介紹了大數據帶來的挑戰(zhàn)。年《science》推出關于數據處理的?？癲ealingwithdata”，討論了數據洪流（datadeluge）所帶來的機遇，同時也指出如果能夠有效地利用好這些數據，人們將會得到更多的機遇，并能對社會發(fā)展產生巨大的推動作用。
國外學者danielnunan（）就指出了大數據可能會產生影響的五大領域：社交網、數據所有權、存儲問題、數據收集、公眾隱私，因此大數據時代各大領域都將迎來新一波的迅猛發(fā)展期，同時它也決定了未來商業(yè)的發(fā)展趨勢，尤其在營銷領域大數據與營銷的結合更是顛覆了傳統(tǒng)的營銷模式。
2-1營銷活動將更科學化。
大數據的特征是容量大、種類多、高速度和有價值，因此大數據時代的營銷不再是基于經驗和直覺，而是基于科學的數據分析進行精準營銷。曾經有過一個經典的大數據案例講的就是“啤酒與尿布”的故事，在20世紀末的美國沃爾瑪超市中，超市的管理人員意外的發(fā)現兩個毫無關聯的物品啤酒和尿布會經常同時出現在一個購物籃中，后續(xù)研究發(fā)現原來是因為美國一般都是年輕的爸爸出來為小嬰兒購買尿布，順便為自己購買啤酒，當然其中就用到了商品間的關聯算法，而大數據正是通過海量的數據來實現精準的營銷為企業(yè)競爭贏得先機。
2-2營銷活動將更個性化。
隨著數據的挖掘、采集、分析等環(huán)節(jié)的效率不斷地提高，大數據的大容量、高速度、多樣性以及高價值四個特點使得個性化的營銷服務成為可能。營銷的最終目的就是能夠準確的了解每一個潛在的或者現實的客戶需求并為其提供滿意的產品和服務從而實現利潤最大化，而大數據恰好能夠利用其顯著的優(yōu)勢，從海量的數據中提取有用的信息，準確地把握客戶的興趣點，了解客戶的個性偏好，因此大數據背景下利用網絡技術平臺提供個性化服務是未來的一大趨勢。
2-3企業(yè)營銷組織機構和人員工作職能將圍繞數據展開。
大數據時代下對于企業(yè)來說數據是最重要最珍貴的資源，因而數據的收集和整理以及數據的分析和處理將是營銷人員制勝的關鍵。因此營銷人員的工作將更多的是圍繞著數據的采集、分析和處理展開。在營銷領域采用數據挖掘是營銷發(fā)展到一定階段的必然趨勢，而數據挖掘技術的應用能對企業(yè)的營銷管理帶來很多顯著的利益，因此未來企業(yè)的營銷人員的職能會發(fā)生轉變，以數據挖掘、分析為主的組織機構將會成為企業(yè)的重要職能部門。世界著名的管理咨詢公司埃森哲和麥肯錫都先后發(fā)布報告稱，數據科學家的需求將會持續(xù)擴大，未來如何培養(yǎng)高技能的數據人才會是各大數據業(yè)務公司的重中之重。
2-4營銷活動將可預測。
大數據是一場技術性的革命，海量的數據資源使得營銷管理開啟量化的進程，而運用數據進行決策是大數據背景下營銷模式的一個重要特征。未來企業(yè)的競爭將是數據的競爭，誰能挖掘潛在的客戶掌握客戶的需求誰將能取勝，因此企業(yè)營銷活動的成敗關鍵就在于是否能準確地判斷顧客的價值，而大數據的出現使得營銷管理活動能夠實現精確的預測成為可能。大數據之“大”就是數據量大，能搜集全面和綜合的數據，并再結合數據算法建模的使用，便能充分地挖掘數據間的相連性，從而來預測市場的發(fā)展趨勢，幫助提升營銷活動的'可預見性。
總之，大數據時代的到來給營銷領域帶來了巨大的商機?？烧斎藗冞€沉浸在大數據所帶來的各種便利和價值的時候，有一個問題已慢慢引起了全世界的關注，即大數據營銷活動中一些有悖于道德倫理問題的存在令人擔憂。
3大數據時代面臨的挑戰(zhàn)。
3-1數據的質量問題和數據人才的缺乏。
大數據的“大”是指數據量大，但數據量大不一定代表信息量大或者數據的價值大，相反由于數據量太大容易造成很多繁雜無用的垃圾數據的泛濫。高質量的數據是大數據發(fā)揮效能的重要手段，因此如何應用相應的技術手段對大量的數據進行深加工成為企業(yè)發(fā)展的關鍵。同時由于大數據時代營銷人員的職能已逐漸轉化為數據相關的工作，而數據人才的缺乏也是當今營銷領域的一大挑戰(zhàn)，因此如何培養(yǎng)數據人才充分利用數據的挖掘采集和分析技術來獲取高質量的數據信息是我們的當務之急。
3-2數據的復雜化難以管理。
當今世界對數據的爭奪問題已日趨白熱化，各大企業(yè)都為獲取有效的數據信息來贏得競爭的優(yōu)勢。雖然數據就像黃金一樣把它們放在一個數據庫可以保證安全，但這卻不是一個實際的處理方案，一方面沒有那么大的內存去存儲；另一方面由于數據的珍貴，每個企業(yè)都小心翼翼地將數據當作財產一樣存儲在不同的服務器上，彼此之間互不連通形成一個個“數據孤島”。而大數據時代又需要廣泛的研究數據間的相關性才能從中發(fā)現客觀規(guī)律，需要個體和集體的配合才能實現數據的共享從而實現數據的價值最大化。
3-3公眾和個人隱私問題日益凸顯。
當今數據的收集和存儲能力已遠遠超過了數據的利用率（jacobs，），而目前這兩種能力還不能有效的結合，使得數據的利用率較低且數據的泛濫很可能會使得公眾的隱私受到侵犯。在大數據的營銷過程中很多用戶相關的信息都是以數據的形式存儲在電腦上，而互聯網的廣泛傳播使得數據的隱私問題越來越令人擔憂。例如，很多企業(yè)為了經濟利益將用戶的個人資料私自出售，甚至還有一些不法分子竊取用戶的個人信息對用戶進行詐騙等，這已給個人造成了嚴重的困擾。
3-4數據精準性與服務精準性不對稱。
盡管大數據營銷可以讓企業(yè)了解客戶的需求，但精準的數據不一定能全面把握客戶的心理活動。比如說一個顧客一直徘徊在商場一樓的鞋子特價區(qū)，此時這個顧客的舉動可能說明了這個顧客對鞋子是有需求的，但不能說明這個顧客一定是一個價格敏感者。盡管大數據的確能夠發(fā)現、跟蹤和分析消費者的每個顯性變化，但卻無法全面把握消費者的內心活動，因為顧客的購買心理本來就是一個“暗箱”，他的購買行為是由很多因素綜合決定的，可能是心理，可能是價格，還有可能是環(huán)境因素，等等。因此盡管大數據能夠提供精準的數字，但卻很難提供精準的預測，這里面涉及了一個不可確定性因素，就是顧客的心理。
4大數據背景下營銷領域倫理問題的解決途徑。
大數據對于營銷領域來說是一把雙刃劍，既是機遇也是挑戰(zhàn)。它既能給企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價值，有效地提升企業(yè)的競爭力，同時也可能因為安全隱患問題給社會帶來極大的危害。因此，本文試著從國家、企業(yè)以及技術手段三個層面來探討如何有效地規(guī)避大數據自身帶來的倫理問題。
4-1國家應當制定相應的法律法規(guī)來約束不法行為。
由于我國相對于西方發(fā)達國家來說，大數據營銷起步較晚，因此相關的法律法規(guī)還不是很健全，許多不法分子利用一些法律漏洞來竊取消費者的隱私、侵害消費者的利益。從宏觀層面來說，國家是市場有序進行的保證，而法律是依靠國家的強制力來維護公共生活的秩序。因此國家應加強相關的法律法規(guī)的建設來嚴厲打擊不法分子、保護消費者的隱私安全。
4-2通過行業(yè)自律來約束自身的倫理機制。
由于法律僅僅是外在的約束因素，而要從根本上解決問題還需要加強行業(yè)的內在自律性，加強企業(yè)的內在道德觀念，自覺的遵守道德約束。而事實證明，企業(yè)通過建立消費者隱私的保護機制，依法保障消費者的合法權益，是解決這些倫理問題的源頭。（3）利用技術手段解決自身的問題。大數據的安全隱患問題是由大數據發(fā)展過程中自發(fā)產生的，因此可以充分的利用技術的優(yōu)勢有效的規(guī)避這些問題。人的自律行為是需要相當大的決心的，因為往往拒絕不了利益的誘惑，而法律的制定往往是滯后于技術的進步，人們往往是等到出現了問題后才會想辦法制定相關法律，事實上也正是因為技術的不完善才給了那些不法分子鉆空子的機會，因此依靠技術自身的優(yōu)勢來解決大數據背景下營銷倫理問題是最切實有效的。
5結論。
大數據與營銷管理領域的結合也是時代發(fā)展的必然趨勢，更是企業(yè)在激烈競爭下取勝的關鍵舉措。與此同時，我們在享受大數據帶來的巨大商業(yè)價值時，也應客觀的認識到大數據時代的安全相比傳統(tǒng)安全更加復雜，對此理應結合法律的強制措施和行業(yè)的自律以及技術的顯著優(yōu)勢，來保障大數據背景下營銷朝著正確的方向發(fā)展。
大數據論文篇二十
12月8日消息，第一財經商業(yè)數據中心發(fā)布的《中國互聯網消費生態(tài)大數據報告》顯示，中國7.1億網民將成為潛在的互聯網消費者。
80后、90后消費觀念大不同。
報告顯示，80后與90后作為互聯網消費領域的核心消費人群，90后在線上擁有鮮明消費特征，主要的標簽是娛樂至上、愛新鮮和個性化。90后在玩樂方面的興趣廣泛，既表現出對桌游、美食、夜生活的喜愛，也對二次元、游戲等虛擬領域有著更高的付費意愿。
相比較下，80后則更顧家，在互聯網理財、互聯網地產、電商等消費領域有顯著的消費特征，是互聯網消費的主力人群。從閱讀內容方面看，80后更加偏愛看健身、旅游、時尚、房產等話題的資訊;購物方面看，80后也更偏愛大家電、汽車用品、童裝等居家物品，由此可以看出，80后互聯網消費者特征的關鍵詞是家庭化、品質和資訊控。
網紅借力電商成“吸金王”
今年電商和社交的融合成為一個典型現象。數據顯示，紅人經濟的發(fā)展使得紅人店鋪的瀏覽成交高于一般女裝店鋪，近50%的粉絲有重復購買的行為，并且規(guī)模大的紅人店鋪比一般紅人店鋪轉化率高出57%?？梢钥闯鲭娚碳t人的店鋪具有粉絲粘性高、高瀏覽高轉化以及銷售爆發(fā)力強的優(yōu)勢。
便捷和品質成互聯網消費核心訴求。
移動互聯網的滲透和眾多新應用的興起使得我國互聯網消費生態(tài)不斷孕育繁衍，消費者的需求也因此更加清晰細分，便捷與品質的訴求是兩大明顯特征。
報告提出，消費趨勢的便捷主要體現在降低門檻、資源優(yōu)化、服務整合和隨時隨地四個特性。以滴滴出行為例，滴滴優(yōu)化夜間運力資源極大滿足了人們夜間個性化出行的需求。數據顯示，機場、火車站、餐飲等夜間交通資源不足的地方，使用滴滴出行的偏好度均呈現上升趨勢，體現出網約車滿足了消費者的`交通需求。
需求“品質化”則大大促進了商家運營發(fā)展軌跡的高端化、定制化、專業(yè)化和服務化。報告數據顯示，從趨勢上看，飛豬三年跟團游的增幅高于自由行的增幅，且跟團游中有近8成的訂單數是當地游，可以看出組件式的“diy自由行”已成為了消費者旅游出行的新風尚，同時也反映了多元化的自由行產品為消費者提供了更豐富的定制體驗。
大數據論文篇二十一
眾所周知，鐵路向來是春運客運量最高的交通工具。相比去年，由于春運火車票只能提前30天購買，火車票搶票形勢更加嚴峻。
如圖所示，2016年春節(jié)提前一個月，旅客進入購票高峰。去哪兒網大數據預測，春節(jié)將至，2016年12月15日將進入旅客春運搶票高峰，此輪去程購票高峰將和去年一樣，一直持續(xù)到春節(jié)前結束。
2016年春運，互聯網售票量占總售票量的64.6%，占比超過一半，其中手機app發(fā)售車票1.5億張，售票總量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪兒網預測，生長在互聯網時代的90后將是20春運的主力軍。
在火車用戶畫像中，選擇乘坐火車回家的男女比例分別為52.5%、47.5%，其中90后人群占比高達43%，80后人群為27.8%，兩者占比超過70%，成為絕對的中堅力量。
近年春運，鐵路最熱門的出發(fā)地集中在北京、上海、成都、重慶和杭州。這些城市多屬于超一線和新一線城市，外來人口集中，也是多條鐵路線路的起始地。
一個顯著的變化是，購買快速鐵路車票的用戶比例不斷增加，選擇乘坐高鐵的人數占比達到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的'人群比例也達到了10.3%，整體超過了總數的一半。
去哪兒網大數據預測顯示，乘坐上海出發(fā)的高鐵線路人數最多，杭州、長沙、北京、廣州的票量緊隨其后。
與熱門出發(fā)地相對應的，重慶、上海、杭州、成都、鄭州是往年國內最熱門的目的地。這些城市周邊鐵路、公路、航空線路密集，以此作為中轉目的地的旅客也不在少數，搶票難度成幾何倍數增加。
非高鐵、城際等高速列車的出發(fā)地，北京最為熱門。不過與高速列車熱門出發(fā)地不同，緊隨其后的重慶、昆明、西安、鄭州出發(fā)的票量與北京之間相差并不多。
二、最難買航線已經進入搶票模式多數航班恢復全價。
從2016年春運的大數據看，預定高峰期出現在距離春節(jié)20天，這一天的預訂量創(chuàng)出近期以來的新高，與上個月同期環(huán)比增長100%。
大數據顯示，2017年春運出發(fā)最集中的日期是2017年1月24日，已經進入了乘飛機回家旅客的人數峰值期，全國重要的機場將進入到繁忙狀態(tài)。返程高峰則從大年初六即2017年2月2日開始。
三、85后成機票預訂主力軍天秤座成“空中飛人。
移動互聯網時代來臨，網上購票已經成為消費者最便捷的預訂方式。來自去哪兒網大數據顯示，選擇乘坐飛機回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例為9.8%，力壓群雄。
家鄉(xiāng)越北，越會提前購買回家的機票。去哪兒網機票專家分析，排名前十名的航線，以大機場往小機場飛為主，每天的航班數多在30班以內，是北京至廣州這種熱門航線航班數的三分之一。
根據去哪兒網大數據統(tǒng)計，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時間卻比其他航線早得多，堪稱最難買航線。在去哪兒網平臺預訂過年前三天回家的機票中，北京至佳木斯這條航線，用戶平均會提前36天。從深圳回?？诟纾话闾崆?3天。
四、十條熱門空中回家路出爐平均飛行1416公里。
從熱門航線看，北京-成都、深圳-重慶、上海-哈爾濱、北京-三亞、廣州-重慶、深圳-成都、成都-北京、重慶-廣州、北京-哈爾濱、上海-成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。
去哪兒網統(tǒng)計了往年春運返鄉(xiāng)票量最高的50條航線，發(fā)現追逐夢想的人們，選擇求業(yè)、求學城市距離家鄉(xiāng)的平均飛行距離是1416.2公里，這幾乎是從深圳到西安的里程。
通過去哪兒網平臺訂票的用戶，大多選擇在早上7點就坐上飛機，按照平均離家距離1416公里來計算，飛行時間近3個小時，98.8%的用戶選擇乘坐經濟艙。
五、行李多禮物重專車成熱門接送工具。
春運期間，95%的旅客會有行李箱、背包以及各種禮品出行，為了能夠快速到達機場、火車站，專車接送機/站成為熱門出行工具。
去哪兒大數據顯示，北京、成都、深圳、上海、三亞、廣州、昆明、西安、哈爾濱、廈門等10個城市成為去哪兒接送機使用率最高的城市。
其中，在預約時間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天-4.1天預訂接送機服務;女性用戶明顯準備更加充分，其預約時間在4.1天-5.6天。
從出行時段上看，4點-11點為旅客乘車去機場、火車站高峰。其中5-6點出發(fā)人群最高，高達6.9%;10-11點又會出現小的高峰，出行占比為5.1%。數據顯示，使用接送機/站的用戶平均行駛27.2公里，平均時長為36分鐘。
大數據論文篇一
隨著信息時代的到來，人們生活中的各個方面都開始涌現出海量的數據。這些大數據以驚人的速度增長，使得人們需要運用更加高效的方法來處理和分析這些數據，從而獲得有價值的信息和洞察。在我與大數據打交道的過程中，我深深領悟到了大數據的重要性和它對我們生活的影響力。在這篇文章中，我將分享我對大數據的心得體會。
首先，大數據為我們提供了更全面和準確的信息。在過去，我們往往只能憑經驗和感覺來判斷事物的發(fā)展趨勢和決策的方向。然而，隨著大數據的普及，我們可以通過收集、分析和挖掘大量的數據，了解事物的真相和本質。比如，在市場營銷領域，大數據可以幫助企業(yè)分析用戶購買行為、消費偏好和市場趨勢，從而制定更加精準和有效的推廣策略。在醫(yī)療健康領域，大數據可以幫助醫(yī)生分析患者的病例和治療效果，為患者提供更加個性化和有效的治療方案。通過大數據，我們可以更加科學地進行決策和規(guī)劃，使我們的行動更加明確和高效。
其次，大數據為我們提供了更深入和全面的洞察。傳統(tǒng)的數據處理方法往往只能分析孤立的數據點，而難以發(fā)現數據之間的聯系和規(guī)律。然而，大數據具有強大的處理能力，可以將各個領域的數據進行整合和分析，從而幫助我們發(fā)現隱藏在龐大數據中的規(guī)律和趨勢。比如，交通領域的大數據可以幫助我們了解城市交通狀況和交通擁堵的原因，從而優(yōu)化交通管理和規(guī)劃。而在科學研究領域，大數據可以幫助科學家們分析海量的實驗數據，發(fā)現科學事實和新的知識。因此，只有運用大數據的方法，我們才能夠獲取到更加準確、全面和系統(tǒng)的洞察，為我們的工作和生活帶來更大的價值。
第三，大數據為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間。在信息時代，數據已經成為企業(yè)競爭的重要資源。通過收集和分析大數據，企業(yè)可以了解市場需求、優(yōu)化產品和服務，并制定合適的商業(yè)策略。比如，Amazon通過分析用戶購買記錄和偏好，為用戶推薦個性化的商品，提高銷售效率和用戶滿意度。而在政府組織中，大數據可以幫助政府進行城市規(guī)劃、資源分配和社會管理，提高行政效率和服務質量。此外，大數據還為創(chuàng)新提供了更多的可能性。通過挖掘大數據中的信息和資源，創(chuàng)業(yè)者可以發(fā)現新的商業(yè)機會和創(chuàng)新方向，為社會的發(fā)展帶來新的動力和活力。
第四，大數據也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，大數據的處理和分析需要高度的技術和運算能力。大數據往往以海量的形式存在，數據存儲、處理和分析需要龐大的計算資源和算法模型。其次，大數據的安全和隱私問題也引起了人們的關注。隨著大數據的應用，個人和機構的隱私面臨著更大的風險，需要制定更加完善的數據保護和隱私政策。此外，大數據的分析和使用也需要遵守法律和倫理的規(guī)范，避免濫用和侵犯他人的權益。
綜上所述，大數據對我們生活的影響力是巨大的。通過大數據的處理和分析，我們可以獲得更全面、準確和深入的信息和洞察。大數據為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間，也為創(chuàng)新提供了更多的可能性。然而，大數據的應用也面臨著一系列的挑戰(zhàn)和問題。因此，我們需要積極應對這些挑戰(zhàn)，保障大數據的安全、隱私和合法性，從而更好地利用大數據的力量，為我們的社會和生活帶來更大的進步和發(fā)展。
大數據論文篇二
（江蘇省靖江市第一高級中學）。
摘要：當今時代，隨著計算機和信息技術的快速發(fā)展，數據的傳遞和交換越來越頻繁，人類迎來了大數據時代。在大數據的背景下，高中歷史教學也深受影響。借助于現代技術，不僅教學手段得到了創(chuàng)新，教學方法也得以改進，教學內容也大為豐富。因此，新時代的高中歷史教師，一定要掌握相應的技術，以便為歷史教學服務。
關鍵詞：大數據；高中歷史；興趣。
近年來，隨著時代的發(fā)展，信息技術和多媒體技術越來越多地被應用到教育領域。這種技術的極大進步，不僅直接改變了教學手段和教學形式，而且對教學內容和教學理念也產生了重大影響，在高中歷史教學中發(fā)揮著越來越重要的作用。其作用大致如下：
一、創(chuàng)新教學手段，激發(fā)學生的興趣。
在傳統(tǒng)的歷史教學中，黑板、粉筆是最主要的教學工具，教師的口頭講解是最主要的教學方式，這種黑板、粉筆加老師的教學手段較為原始單一。整個教學活動，往往是教師居于絕對主動地位，而學生則處于被動接受地位。教學手段的單一加之教學內容的枯燥無味，對學生學習的積極性產生了嚴重的影響。
盡管許多老師都在努力地培養(yǎng)學生的學習興趣，但由于技術條件的限制，效果并不盡如人意。自從信息技術普及之后，教學手段得到了極大改善，學生的興趣問題也有了很大改觀。
就以《孔子與老子》這一教學內容為例，教師可以借助多媒體將孔子、老子的圖片展現在學生的面前，同時教師要引導學生回顧在孔子、老子生活的時期，世界各國還誕生了哪些思想家，有的學生說：亞里士多德；有的學生說：柏拉圖；有的學生說：釋迦牟尼。通過這樣簡單的介紹，讓學生對這個時代有了較為全面的認識。在制作多媒體的時候，教師要將孔子的思想與老子的思想進行對比，這樣做既可以讓學生了解到孔子與老子思想的不同之處，又方便了學生的記憶。可見，在高中歷史教學中運用多媒體，可以將枯燥無味的歷史知識變得有趣味性，從而提高學生歷史課的學習效率。
二、促進了教學方法的改進。
在大數據背景下，信息技術不僅可以提高學生的學習興趣，還有利于教師對教學方法的改進。由于多媒體可以展示大量的信息，基本上取代了教師的板書，也在相當程度上取代了教師的`講授，從而使教師節(jié)省下大量的時間。這樣，教師就有機會從一個單純的講授者轉變?yōu)橐粋€學習的指導者，在向學生傳授知識的同時，教師可以將更多的時間用來進行師生互動，引導學生思考，幫助學生分析問題。由此，便可以實現師生地位的轉變，讓教師成為課堂的主導，學生就成為課堂的主體。
同時，借助于多媒體技術，教師可以使用更多新的教學方法，從而實現教學方法的多樣化。比如，以《新航路的開辟》這一教學內容為例，教師可以利用地圖動態(tài)演示法、表格歸納法使學生對新航路開辟的過程形成較為清晰的認識，同時也能提高學生的讀圖識圖能力。通過利用多媒體，可以將理論知識更為直觀、形象地呈現在學生面前，從而讓學生獲得更多有用的信息，培養(yǎng)學生的發(fā)散性思維。
在這種新的教學環(huán)境下，一些新的教學方法、新的教學思想開始涌現出來，如，合作學習法、探索式學習法等。這些教學方法的涌現，都在相當程度上得益于大數據。
三、豐富教學內容，拓寬學生的視野。
為全面提高學生的歷史綜合素養(yǎng)，歷史教學內容不應該僅僅局限于教科書，而是要以教科書內容為基礎，適當引進一些教科書之外的內容。但是，由于技術條件的限制，此前對于教材的拓展和補充并不多?，F在，隨著大數據時代的到來，教師可以利用信息技術來查找提煉相關的教學內容，將這些新的教學內容引入到教學課件中，不斷拓寬學生的視野。
以《大一統(tǒng)與秦朝中央集權制度的建立》這一教學內容為例，教師可以借助多媒體將長城、秦始皇陵兵馬俑、阿房宮等圖片展現在學生面前，然后引入本節(jié)的新課。教師也可以在多媒體課件中加入同時期世界其他國家的相關圖文介紹，在講解完教科書的內容之后，可以引導學生看一看在這一時期世界其他各國的發(fā)展形勢。如此，既可以讓學生形成較為完整的知識體系，又能對相關歷史時期的世界大勢有一個宏觀把握。
目前，信息技術發(fā)展速度驚人，作為一名高中歷史教師，不僅要掌握豐富的歷史專業(yè)知識，還要掌握一定的信息技術。只有熟練地掌握了相應的信息技術，才能有效地創(chuàng)新教學手段，全面改進教學方法，真正拓展學生的視野，從而取得更好的教學效果。
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大數據論文篇三
摘要：大數據和智慧旅游都是當下的熱點，沒有大數據的智慧旅游無從談“智慧”，數據挖掘是大數據應用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游應用中，目前大數據挖掘存在的幾個問題。
關鍵詞：大數據;智慧旅游;數據挖掘;。
1引言。
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯網、物聯網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發(fā)展下，智慧旅游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智慧旅游發(fā)展的有力支撐，沒有大數據帶給的有利信息，智慧旅游無法變得“智慧”。
旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業(yè)[1]，這讓其與大數據自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智慧旅游”的概念，雖然至今國內外對于智慧旅游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數據相關的描述中，有學者從大數據挖掘在智慧旅游中的作用出發(fā)，把智慧旅游描述為:透過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數據，并深入挖掘這些數據的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關部門或對象帶給服務[2]。這必須義充分肯定了在發(fā)展智慧旅游中，大數據挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智慧旅游的過程中，數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務，智慧旅游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我國提出用十年時間基本實現智慧旅游的目標[3]，過去幾年，國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是，在借助大數據推動智慧旅游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數據所產生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了超多數據后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數據更多的價值。
3.1信息化建設。
智慧旅游的發(fā)展離不開移動網絡、物聯網、云平臺。隨著大數據的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺，從中進行數據統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預警、服務質量監(jiān)督等。透過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數據，能夠實現更好旅游監(jiān)控、產業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數據實驗平臺還涉及超多部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯，要想建立一個完整全面的大數據實驗平臺，難度可想而知。
大數據時代缺的不是數據，而是方法。大數據在旅游行業(yè)的應用前景十分廣闊，但是應對超多的數據，不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用，那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結構化與非結構化數據，透過云計算技術，對數據的收集、存儲都較為容易，但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。其中，相關性分析方法透過關聯多個數據來源，挖掘數據價值。但針對旅游數據，采用這些方法挖掘數據的價值信息，難度也很大，因為旅游數據中冗余數據很多，數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數據完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
3.3數據安全。
2017年，數據安全事件屢見不鮮，伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代，無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯的數據中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數據“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數據資源的開放性和共享性下，個人保密和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外，經過大數據技術的分析、挖掘，個人保密更易被發(fā)現和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會問題。
大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。
大數據背景下的智慧旅游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術支持，然而與專業(yè)相銜接的大數據人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數據統(tǒng)計未來3~5年大數據行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內智慧旅游的構建還缺乏超多人才。
4解決思路。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數據，抓取非結構化數據，打通各數據壁壘，建設旅游大數據實驗平臺;在挖掘方法上，對旅游大數據實時性數據的挖掘就應被放在重要位置;在數據安全上，從加強大數據安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數據環(huán)境下數據安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產學研合作，培養(yǎng)智慧旅游大數據人才。
參考文獻。
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大數據論文篇四
1.注重精神產品成本核算。
精神產品和物質產品的價值表現不同，同樣的“所費”不一定取得同樣的“所得”。高等學校的主要成果是人才不是物質產品，其價值就不能單純用所耗活勞動和物化勞動的價值來表達。對于精神產品如何核算成本也只能是借助于“成本”的概念，在核算時與物質產品有其很明顯的特殊性。物質生產部門對無意識的物體進行加工，投入多少活勞動與物化勞動一般是有固定比例的，其成本比較容易控制，而對人才的培養(yǎng)則不同，它受到多方面因素的控制和制約，如社會制度、社會環(huán)境、經濟條件、科學文化水平等。高等學校成本核算不能單純地被認為是費用的歸集，它是指為了加強經濟管理，培養(yǎng)合格的畢業(yè)生，在校期間發(fā)生的各種費用要有一個確定的標準來衡量。在評估上既要看到成本水平，又要考慮人才的質量和數量。
2.注重人才投資的預算。
通常計算大學生某年平均培養(yǎng)費用的方法是以某年經費實際支出數除以該年在校學生的平均人數計算，也只是人才投資的預算內部分，不能被認為是培養(yǎng)大學生的成本，因為基建投資、其他各項一次性投資都未反映在年終決算中，也就是說沒有反映在當年的經費支出數之內；另外其他各項投資雖然都是為了開發(fā)學生的智力卻不全為當年學生受益。所以高等學校所要核定的成本不象企業(yè)計算的那種“全部成本”，也不是為培養(yǎng)學生所耗費用的簡單總和，而是一種部分的活動成本。高等學校的成本概念既是廣義的，又是特指的。它是指高等學校為培養(yǎng)每一個合格的大學畢業(yè)生，在校期間發(fā)生的通過學校管理活動能夠有效控制的那部分費用支出，全部成本法不能適用高等學校的成本核算，而活動成本法則能滿足和適應高等學校成本核算的要求。
二、高等學校成本核算方法———“活動成本法”
活動成本法起源于美國本世紀30年代，在國外廣泛運用，其主要特點是：第一，經濟責任明確，便于成本管理。一般地講活動成本是各基層單位的可控成本，固定成本是管理當局的可控成本。第二，沒有強制性的統(tǒng)一會計制度，成本計算簡單固定成本的必分攤。第三，活動成本法是一種部分成本法，它與全部成本法相對稱，活動成本法是包括變動費用，只有與業(yè)務量有關的變動費用才構成產品的成本要素?？梢?，這些特點都是滿足高等學校成本核算特點和管理要求的，在運用中可以揚其長、避其短，及時總結經驗，為高等學?？茖W管理開辟一條新路子。深入研究成本習性，是正確劃分活動成本和固定成本、用好活動成本法的關鍵所在。應用活動成本法的前提條件是將成本按其習性劃分成活動成本和固定成本。所謂成本習性是指成本額對業(yè)務量總數的依存關系。凡成本總額隨業(yè)務量的增減成正比例變動的是活動成本，凡成本總額不隨業(yè)務量變動，在短期內相對穩(wěn)定的是固定成本，介于兩者之間的是混合成本，對于混合成本還要采取一定方法繼續(xù)分解。這是關鍵的一步，也是困難較大、問題較多的一步。
從高等學校的經費分配角度來看，除一次性補助、基本建設投資外，基本上是“人頭經費”，即上級主管單位按照當年在校學生人數的平均數乘以一定的預算標準計算出來的。學校得到這筆經費后，再按照先保證人員經費后，根據財力情況安排其他的原則進行經費再分配。從經費使用職能看，高等學校的經費可大致分為三大部分，即人員經費、公用經費和專項經費。而人員經費和公用經費合在一起就是前面所說的“人頭經費”。其中人員經費中的本?？茖W生助學金，公用經費中的公務費、業(yè)務費、其他費用等開支狀況除了很大程度上取決于預算定額和學生人數外，還與管理部門的管理水平有著非常密切的關系，所以以上這幾項應是活動成本，人員經費中的工資則不同，雖然它也包括在“人頭經費”中，但就其詳細的開支內容來看，它與當年在校學生人數沒有密切關系，是學校開辦就必須按期開支的約束性成本，這種管理體制和性質是由我國現行的人事制度和工資政策所造成的。由于它一般不受基層管理活動的影響，所以是固定成本。人員經費中的補助工資、職工福利費、差額補助費等，也都是固定成本。高等學校的房屋、設備等固定資產具有同企業(yè)一樣的性質，在其使用過程中能連續(xù)在若干個生產周期內發(fā)揮作用，并保持原有實物形態(tài)，其價值隨著磨損程度逐漸消耗，并且消耗的價值要求得以充分的補償。高等學校的這種補償是靠國家撥款來實現的，它包括在每年的設備購置費和修繕費中，可見高等學校每年的'設備購置費和修繕費是為了當年保持學校一定的規(guī)模和能力以及發(fā)展需要的支出，包括補償和發(fā)展兩部分，類似企業(yè)中的大修理基金、折舊基金和企業(yè)生產發(fā)展基金，因此從這點分析，這兩項的實標開支作為當年學生的培養(yǎng)成本是完全沒有道理的。解決的辦法是實行固定資產折舊制度，實行后提取的折舊費和大修理費才近似反映學校當年為培養(yǎng)學生用于固定資產方面的實際耗費，但現行的財務制度是高等學校的固定資產不實行折舊，因而設備購置費和修繕費也應是固定成本。到此為止，對高等學校的全部成本按其習性做以下劃分：
(1)固定成本包括：工資、補助工資、職工福利費、設備購置費和修繕費；
(2)活動成本包括：人民助學金、公務費、業(yè)務費和其他費用等。這里提到的費用只是國家教育投資的一部分，如象離退休人員費用、科研課題費(包括補助費)等未涉及，因為它們與當年學生培養(yǎng)無關，應另法核算。
2.消耗性開支應該成為高等學校成本要素重點。
活動成本法將高等學校的人民助學金、公務費、業(yè)務費、其他費用等消耗性開支作為成本要素重點加以核算控制，符合“盡可能節(jié)省各項消耗性開支，保證重點開支的需要”的原則。據統(tǒng)計，高等學校以上這幾類開支占全部教育事業(yè)費的三分之一左右。由于它們都是純消耗性的費用，因此它們的節(jié)約是完全意義上的節(jié)約，是應該花大力氣管好用好的。值得提到的是高等學校的廣大財務工作者一直就比較重視對這類成本的控制，在實踐中創(chuàng)造了許多行之有效的控制方法，只是由于沒有重視從理論方面去總結，有了好經驗，但因為是各自為政，自成體系，自立標準，不能說服人，在推廣上受到了一定的限制?，F在，活動成本法從理論上解決了這個問題。
3.成本資料可進行校際比較。
這是考核高等學校經濟效益的指標之一。由于活動成本只將變動成本作為成本要素，故人才單位成本就等于總變動成本除以在校平均學生人數。這樣計算排除了由于學校規(guī)模、投資、新老等因素不同而造成的成本差別，避免了按照傳統(tǒng)方法(全部成本法)計算成本時最使人感到“問題多，而不好解決”的難題，為同類學校之間的成本比較提供了可能。一般地說，在同類學校中消耗性開支具有較大的共性，這部分費用消耗較低的應視為管理控制水平較高。目前各類高等學校消耗性費用存在較大的差異，除了地區(qū)、專業(yè)的原因外，主要是管理水平差異的反映。今后如果定期進行校際間橫向比較，相信定會有成效。
4.活動成本法可以建立在高等學?，F行會計科目上。
財務會計系統(tǒng)地提供單位管理活動的原始記錄，活動成本法是將財務會計提供的資料作進一步加工和引伸，使之更好地滿足管理需要的一種先進的成本核算辦法。這里運用的活動成本法是按“會計科目”來劃分活成本和固定成本的，為的是把它同現行的會計制度聯系在一起，它雖然有一定的假定性，但符合高等學校的成本特點和管理要求。特別值得一提的是，免去了計算成本時將固定費用分攤的繁瑣計算，在增加工作量不多的情況下開辟了新的管理途徑。
作者:姚航單位:遼寧醫(yī)學院財務處。
大數據論文篇五
在大數據時代的大數據管理的人員管理形式，不斷發(fā)展和改革的過程中，計算機的軟件和硬件都得到了有效的提高，磁盤、磁鼓等儲存軟件，得到了全面的普及和發(fā)展。同時，在在不斷發(fā)展的過程中，計算機將大數據的組成形式，叫做大數據文件，并且在大數據文件上就可以直接的取名字，直接的進行查看，這對大數據的管理，無疑不是一個新的發(fā)展的起點。在大數據時代的大數據文件管理的過程中，由于大數據長期的保存在外面的，這樣在對的大數據處理、分析、查找、刪除、修改等操作的過程中，提供了極大程度上的'便利，其對其操作的程序，也具有特點的要求。但是，在文件管理的過程中，由于共享性能較大，數據與數據之間缺乏一定的獨立性，對其管理和維護的費用和時間較大，這樣往往工作效率提高，不能被廣泛的使用。
大數據論文篇六
在當今科技發(fā)展迅猛的時代，大數據已成為不可忽視的重要資源。它為我們的生活帶來了很多改變，也給企業(yè)、政府和個人提供了更多機會。通過對大數據的學習和實踐，我意識到了大數據的重要性和潛力。在這篇文章中，我將從數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用五個方面分享我對大數據的心得體會。
首先，數據收集是進行大數據分析的基礎。無論是企業(yè)、政府還是個人，我們都應該積極參與數據收集。在大數據時代，每個人都是潛在的數據生成源。企業(yè)可以通過設備和傳感器收集銷售數據和用戶行為數據，政府可以利用數據收集來改善公共服務，個人可以通過社交媒體和移動應用來分享自己的數據。數據的多樣性和數量越大，分析結果越準確，應用場景也會更多。
其次，對數據進行分析是利用大數據的核心。大數據分析可以幫助企業(yè)和政府發(fā)現隱藏的模式和趨勢，為決策提供有力支持。在我們的日常生活中，大數據分析也是無處不在的。我們可以通過購物網站推薦來發(fā)現感興趣的產品，通過社交媒體的算法來找到和我們興趣相投的人。然而，大數據分析不僅僅是利用算法和工具，還需要人的智慧去理解數據背后的故事。
第三，數據隱私是大數據時代面臨的主要問題之一。隨著數據的不斷增長，隱私問題也日益突出。個人數據的泄露可能導致信息被濫用，對個人和社會帶來無法估量的風險。因此，數據隱私保護應該成為我們在使用大數據時考慮的重要因素。政府需要制定相應的法律和法規(guī)來保護個人隱私，企業(yè)需要建立嚴格的數據使用和保護機制，個人也應該提高自我保護意識，選擇安全可靠的應用和平臺。
第四，數據治理是保障數據質量和安全的重要手段。數據治理是一種組織和管理數據的方式，涉及到數據的標準化、清洗、分類和存儲等方面。數據治理的目標是確保數據可靠和可用，提高數據價值和利用率。在數據治理過程中，需要建立明確的責任和權限，制定相應的規(guī)范和流程，采用合理的技術手段來保護數據的完整性和安全性。
最后，大數據的應用是實現數據價值的最終目標。大數據的應用可以涵蓋各個領域，如金融、醫(yī)療、交通和教育等。通過大數據分析，金融機構可以預測風險，提高客戶滿意度；醫(yī)療機構可以個性化治療，提高療效；交通部門可以優(yōu)化交通流量，減少擁堵；教育部門可以根據學生的興趣和能力提供個性化教育。大數據的應用可以為企業(yè)提供競爭優(yōu)勢，為政府提供決策支持，為個人提供個性化服務。
綜上所述，大數據是當今信息社會的重要資源，對企業(yè)、政府和個人都具有重要意義。通過對大數據的學習和實踐，我深刻認識到了數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用的重要性和挑戰(zhàn)。在未來的發(fā)展中，我們需要更加重視數據的收集和利用，同時加強對數據隱私的保護和數據治理的規(guī)范，以實現大數據的最大價值。
大數據論文篇七
摘要：隨著就業(yè)信息化建設的發(fā)展，信息技術已經被廣泛應用于高校畢業(yè)生就業(yè)中，就業(yè)信息化建設是近年來大學生就業(yè)問題關注和努力的重點方向。但目前就業(yè)信息化建設中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平臺功能不完善、信息交流不足、網絡求職成功率偏低等。在當今大數據時代背景下，就業(yè)信息化建設迎來了新的發(fā)展機遇。
關鍵詞：大數據;信息化;就業(yè)。
隨著互聯網的發(fā)展，信息技術被廣泛用于生活、工作、學習、服務、交通、生產等各個領域，改變了世界，為人類帶來了諸多便利。就業(yè)信息化建設對我國經濟社會發(fā)展穩(wěn)定具有重大戰(zhàn)略意義。在各種信息化平臺的幫助下，大學生能夠更容易、更便捷地找到就業(yè)崗位，在我國高校擴招造成畢業(yè)生數量逐年遞增的情況下，極大地緩解了社會的就業(yè)壓力，為我國經濟建設提供了各方面的勞動力和人才。因此國家高度重視就業(yè)信息化建設，21世紀以來，黨中央、國務院、教育部多次下達指令，要求大力開展各項就業(yè)信息化建設工作。
一、目前我國就業(yè)信息化建設的現狀及不足。
經過十幾年的努力，目前我國就業(yè)信息化建設已經基本完善，形成了以各級政府就業(yè)指導部門、用人單位、高校、畢業(yè)生為核心的就業(yè)信息化體系，通過各種信息化平臺，把各級政府就業(yè)指導部門、用人單位、高校、畢業(yè)生連接起來。各級政府就業(yè)指導部門網絡平臺、各高校就業(yè)指導中心網站、各種招聘信息、畢業(yè)生求職信息等信息化要素的相互作用，實現大學生完成就業(yè)。但目前我國就業(yè)信息化建設依然存在很多不足，主要有一下幾點：
(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就業(yè)信息平臺數量很多，各種就業(yè)平臺發(fā)布的信息數量非常巨大，但信息分布松散，整合程度較低。比如，同一崗位的招聘信息，可能會在多個不同的招聘網站上看到，求職者需要到多個求職網站去搜尋。這就增加了求職者獲得求職信息的時間成本，導致信息利用率低下。
(2)信息化建設視野狹窄，平臺之間聯系不夠，信息交流不足。政府部門在信息化建設統(tǒng)一規(guī)劃方面做得不好，沒有從高的層面進行部署，建設視野不夠寬廣。各個信息平臺一葉障目，平臺之間的聯系不夠緊密，最終導致了信息交流不足。
(3)信息平臺功能不完善，不能更好服務就業(yè)工作。目前大部分的信息平臺以發(fā)布就業(yè)信息為主，一些平臺具備網絡簡歷投遞的功能，但這些對于實現求職者順利就業(yè)是不夠的。求職者需要通過信息化平臺了解到當前就業(yè)形勢、各行業(yè)就業(yè)現狀、薪酬水平、地域差異、前景分析等信息，需要得到實時疑問解答，進行廣泛交流，這些都是當前的信息平臺所缺乏的功能。
(4)網絡求職成功率不高。十幾年來信息化建設促進了大學生就業(yè)工作的開展，越來越多的求職者在網上進行簡歷投遞等求職活動，但不可否認的一個事實是招聘會、宣講會、人才市場對于就業(yè)依然作用突出。調查顯示，很多求職者認為網絡對于求職的最大幫助是提供便捷、高效、廉價的就業(yè)信息，而網絡招聘中簡歷投遞成功率太低，所以求職者更愿意到招聘現場去求職，各地招聘現場的火爆狀況就是很好的證明。這也說明了目前信息化對求職的幫助仍然處于較低的水平。
隨著信息化技術的發(fā)展，家用電腦、智能手機、寬帶技術、移動互聯網、物聯網等數據來源及數據承載方式的高速發(fā)展，全球的信息數據量出現了跨越式增長，信息大爆炸成了時代的特征，大數據時代已經正式到來[1]。
大數據(bigdata，megadata)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產[2]。在維克托?邁爾-舍恩伯格及肯尼斯?庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的特點可以概括為4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(價值)。大數據最核心的價值就是在于對于海量數據進行存儲和分析。大數據技術可以從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值的信息。
利用大數據技術可以解決目前就業(yè)信息化建設中存在的種種不足，進一步加強就業(yè)信息化建設，更好幫助大學畢業(yè)生就業(yè)。
(1)加強預測分析，更好開展就業(yè)指導工作，加強就業(yè)針對性。大數據技術通過對國內國際形勢、當前經濟發(fā)展、過往就業(yè)信息、地域信息等大量數據進行分析，預測就業(yè)形勢、各行業(yè)就業(yè)前景、薪酬水平、地域競爭狀況、行業(yè)前景等能內容進行分析，給出可靠的預測數據，便于政府就業(yè)指導部門更好安排部署就業(yè)工作;企業(yè)可以合理安排招聘崗位，選擇適合的求職者，避免員工頻繁跳槽現象，節(jié)約招聘成本;高校可以更好地開展大學生就業(yè)指導工作，大學畢業(yè)生根據自己專業(yè)、興趣、愛好、特長、個人發(fā)展規(guī)劃，有針對性地明確求職目標，進行充分的求職準備。這些能加強各方面開展就業(yè)工作的針對性。
(2)高度整合信息，緊密聯系信息平臺，加強信息交流，提高信息利用效率。通過對大量信息的收集和分析，大數據平臺可以完成信息的高度整合，使各個信息平臺緊密聯系在一起，平臺之間的信息可以實現快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大數據的幫助下，求職者搜尋求職信息時，重復的信息可以自動合并，同一類信息可以全部展現，信息獲取效率得以提高;求職者的簡歷、求職信等求職信息可以儲存在云端，在需要時隨時可用于不同的網絡招聘，這樣求職者可以省去大量重復寫簡歷的時間;通過大數據綜合分析，網絡上的虛假招聘信息可以迅速被識別剔除，信息審核得以強化，避免求職者上當受騙。
(3)完善信息平臺功能，擴展信息平臺種類，提高網絡求職成功率。大數據技術可以進一步完善各信息平臺的功能。信息平臺將不僅僅提供求職信息，還會增加就業(yè)分析預測、實時交流、就業(yè)指導、網絡簡歷投遞和篩選、視頻面試等功能。
隨著大數據技術的發(fā)展，信息的傳播已經不只是依賴電腦，智能手機、便攜平板電腦、智能穿戴設備都成了信息傳播媒介，信息平臺也不再局限于互聯網網站，qq、微信、微博等實時交流工具和各種app應用也成了新的信息平臺，更加方便、快捷地發(fā)揮作用，借助于這些平臺，求職者可以隨時、隨地進行信息瀏覽、投遞簡歷、疑難詢問、交流溝通等，企業(yè)hr可以隨時發(fā)布信息、篩選簡歷、疑問解答、視頻面試等，極大地提高求職的便捷性和成功率。
總而言之，大數據時代的到來，為以后的就業(yè)信息化建設提供了新的發(fā)展機遇和發(fā)展思路，充分利用大數據技術的各種優(yōu)點和優(yōu)勢，就業(yè)信息化建設將更好服務于就業(yè)工作。
參考文獻：
[2]楊旭，湯海京，丁剛毅.數據科學導論[m].北京理工大學出版社，2014.
大數據論文篇八
在橋梁工程中，數據按時間上的劃分可以分為兩類，靜態(tài)數據與動態(tài)數據。靜態(tài)數據主要指橋梁的相關信息資料庫與科學實驗產生的數據。信息資料庫是一種相對靜態(tài)數據，因為這些數據資源每過一段時間將更新一次。各國家和各地方政府部門基本建立了橋梁工程資料庫及相關系統(tǒng)，列舉出主要國家和地方政府的橋梁管理系統(tǒng)，包括建成時間、系統(tǒng)功能、與建設部門等。除政府部門外，各科研單位也在完善各自的橋梁統(tǒng)計分析系統(tǒng)，系統(tǒng)中主要包括橋梁的橋型、跨徑、材料、建成時間等基本信息，還包括橋梁的病害、橋梁狀況評定等相關內容。橋梁的科學試驗數據主要來源于各大高校和科研單位科學研究中的模型試驗、振動臺試驗、風動實驗、橋梁的荷載試驗等產生的數據。這類數據的有效分析處理形成各類科學研究成果，但是此類數據的開放程度低，造成數據資源的極大浪費。橋梁的動態(tài)數據主要來自于橋梁的施工監(jiān)控和成橋運營階段健康監(jiān)測系統(tǒng)，此類數據由安裝在橋梁上的實時監(jiān)測傳感器獲得，包括位移傳感器、速度傳感器、加速度傳感器、應變計、溫度計、風速儀、gps等。統(tǒng)計了國內部分橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)的傳感器數量以及安裝時間。各類傳感器配以相關的采集系統(tǒng)來獲得數據信息，再通過相關軟件分析、處理，從而掌握橋梁的實時健康狀況，對橋梁的狀態(tài)進行評估與預測。整個橋梁健康監(jiān)測體系。
2開發(fā)橋梁工程領域大數據資源意義。
利用橋梁的靜態(tài)數據庫，可以了解橋梁的基本信息，為全國的橋梁統(tǒng)計、普查與管理提供信息資源。科研數據的開放有助于學術界的交流、創(chuàng)新，取得更為豐富的科研成果。橋梁動態(tài)數據包括施工監(jiān)控數據與成橋運營階段的監(jiān)測數據，充分利用與挖掘大數據資源，可以提高橋梁的施工質量、加快施工進度，提前預測和解決施工過程中可能出現的問題，減少質量事故和經濟損失。成橋運營階段的監(jiān)測數據主要為橋梁的健康狀況評估提供依據，掌握橋梁所處的狀態(tài)，分析、處理數據資源，提高預測、分析、解決問題的'能力?？蔀橥悩蛄旱氖┕す芾砼c養(yǎng)護等，提供寶貴經驗。同時大數據資源的開放、共享，有助于節(jié)約國家資金和社會資源。
3存在問題及解決方法。
（1）最先遇到的也是最棘手的問題是數據的去冗、去噪，從海量數據中挖掘大數據資源價值。目前，所列一座特大橋上各類傳感器每天采集的數據達到幾個gb到幾十gb，甚至上百gb，如此海量的數據如何去處理，有效剔除無用的信息，找尋剩余有用的信息，從而產生新的價值、新的資源。這也是在大數據時代有效利用大數據資源要解決的首要問題。解決這一問題的主要途徑是編譯相關的去冗、去噪的智能分析軟件，同時可以利用云計算、云分析、云管理等方法來提高解決這一問題的效率，使大數據變?yōu)橛杏脭祿龅秸嬲悄芑治觥?BR> （2）現在各政府部門和科研單位，都在做自己的橋梁信息庫以及監(jiān)測研發(fā)數據庫等，而且大多數數據庫都是相類似、重復的。這樣造成資源的極大浪費，包括勞動力、資金等。解決這一問題的有效途徑是加強政府部門、科研單位內部以及之間的相互合作，開放和共享數據資源，這也是大數據時代的必然趨勢。各部門和科研單位可以有步驟、分階段地開放共享各自所擁有的數據資源，不論是采用付費或免費的方式。
（3）由于大數據具有“4v”等特點，在大數據研究的初期階段，大數據的價值還未充分體現時，要儲存、分析、利用大數據資源，需有軟件、硬件等基礎設施的投入，國家和科研單位應提供專項資金的支持，同時國家可制定相關鼓勵支持政策。
（4）在大數據時代成熟以后，應建立相關法規(guī)，規(guī)范和保護數據的開發(fā)利用，制訂相關統(tǒng)一標準，提高數據的使用效率。
4結語。
本文首次在橋梁工程領域引入大數據概念，提倡用大數據的觀察事物的方法和思維方式來分析、處理、挖掘早已在橋梁工程中應用的大數據資源。文章首先介紹大數據的概念及特點，和在橋梁工程領域產生的靜態(tài)與動態(tài)數據的來源。其次、說明充分開發(fā)橋梁工程領域大數據資源的重要意義。最后，就目前在橋梁工程應用中存在的問題提出相關解決途徑。
大數據論文篇九
伴隨著科技進步，互聯網及移動互聯網的快速發(fā)展，云計算大數據時代的到來，人們的生活正在被數字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數據產生的背后隱藏著巨大的經濟和政治利益。大數據猶如一把雙刃劍，它給予我們社會及個人的利益是不可估量的，但同時其帶來個人信息安全及隱私保護方面的問題也正成為社會關注的熱點。今年兩會期間，維護網絡安全被首次寫入政府。
工作報告。
全國政協(xié)委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶也在會議上呼吁“政府對個人信息安全立法，加強監(jiān)管，并在整個社會中樹立起誠信文化”大數據時代下維護個人安全成為重中之重。
(一)數據采集過程中對隱私的侵犯。
大數據這一概念是伴隨著互聯網技術發(fā)展而產生的，其數據采集手段主要是通過計算機網絡。用戶在上網過程中的每一次點擊，錄入行為都會在云端服務器上留下相應的記錄，特別是在現今移動互聯網智能手機大發(fā)展的背景下，我們每時每刻都與網絡連通，同時我們也每時每刻都在被網絡所記錄，這些記錄被儲存就形成了龐大的數據庫。從整個過程中我們不難發(fā)現，大數據的采集并沒有經過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產生的數據被互聯網運營服務商采集，但又無法阻止。因此，這種不經用戶同意私自采集用戶數據的行為本身就是對個人隱私的侵犯。
(二)數據存儲過程中對隱私的侵犯。
互聯網運營服務商往往把他們所采集的數據放到云端服務器上，并運用大量的信息技術對這些數據進行保護。但同時由于基礎設施的脆弱和加密措施的失效會產生新的風險。大規(guī)模的數據存儲需要嚴格的訪問控制和身份認證的管理，但云端服務器與互聯網相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數據安全。近些年來，受到大數據經濟利益的驅使，眾多網絡黑客對準了互聯網運營服務商，使得用戶數據泄露事件時有發(fā)生，大量的數據被黑客通過技術手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個人信息安全。
(三)數據使用過程中對隱私的侵犯。
互聯網運營服務商采集用戶行為數據的目的是為了其自身利益，因此基于對這些數據分析使用在一定程度上也會侵犯用戶的權益。近些年來，由于網購在我國的迅速崛起，用戶通過網絡購物成為新時尚也成為了眾多人的選擇。但同時由于網絡購物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實姓名、身份證號、收貨地址、聯系電話，甚至用戶購物的清單本身都被存儲在電商云服務器中，因此電商成為大數據的最大儲存者同時也是最大的受益者。電商通過對用戶過往的消費記錄以及有相似消費記錄用戶的交叉分析能夠相對準確預測你的興趣愛好，或者你下次準備購買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購買，難怪有網友戲稱“現在最了解你的不是你自己，而是電商”。當然我們不能否認大數據的使用為生活所帶來的益處，但同時也不得不承認在電商面前普通用戶已經沒有隱私。當用戶希望保護自己的隱私，行使自己的隱私權時會發(fā)現這已經相當困難。
(四)數據銷毀過程中對隱私的侵犯。
由于數字化信息低成本易復制的特點，導致大數據一旦產生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對用戶隱私的侵犯將是一個長期的過程。大數據之父維克托?邁爾-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)認為“數字技術已經讓社會喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”[1]。當用戶的行為被數字化并被存儲，即便互聯網運營服務商承諾在某個特定的時段之后會對這些數據進行銷毀，但實際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協(xié)助執(zhí)法等要求，各國法律通常會規(guī)定大數據保存的期限，并強制要求互聯網運營服務商提供其所需要的數據，公權力與隱私權的沖突也威脅到個人信息的安全。
(一)將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)范范疇。
大數據時代個人信息是構成現代商業(yè)服務以及網絡社會管理的基礎，對任何國家而言由眾多個人信息組成的大數據都是研究社會，了解民情的重要戰(zhàn)略資源。近年來大數據運用已經不再局限于商業(yè)領域而逐步擴展到政治生活等方方面面。國家也越來越重視通過對大數據的分析運用從而了解這個社會的變化以及人民的想法，甚至從中能夠發(fā)現很多社會發(fā)展過程中的問題和現象，這比過去僅僅依靠國家統(tǒng)計部門的數據來的更真實全面，成本也相對較小，比如淘寶公布的收貨地址變更數據在一定程度上揭示了我國人口的遷移，這些信息對于我國的發(fā)展都是至關重要的。
因此將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)劃范疇具有重要的意義。2017年政府工作報告首次提出了“維護網絡安全”這一表述意味著網絡安全已上升國家戰(zhàn)略。這是我國在大數據時代下對個人信息保護的重要事件，也具有里程碑的意義。
(二)加強個人信息安全的立法工作。
大數據時代對個人信息安全保護僅僅依靠技術是遠遠不夠的，關鍵在于建立維護個人信息安全的法律法規(guī)和基本原則。這方面立法的缺失目前在我國是非常嚴重，需要積極推動關于個人信息安全的法律法規(guī)的建立，加大打擊侵犯個人信息安全的行為。2017年兩會期間全國政協(xié)委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶呼吁政府加強對個人信息安全的立法和監(jiān)督，引起了社會各界廣泛關注和重視，這充分說明這個問題已經成為一個重要的社會問題。我本人對個人信息安全立法工作有以下幾點建議：第一，必須在立法上明確個人信息安全的法律地位。個人信息安全與隱私權“考慮到法律在一般隱私權上的缺乏，要對網絡隱私權加以規(guī)范就有必要先完善一般隱私權的規(guī)定，因此首先應通過憲法明確規(guī)定公民享有隱私權。[2]”第二，必須從法律上明確采集數據的權利依據。由于在數據采集過程中經常發(fā)生對個人信息的侵害，因此無論是政府還是互聯網運營服務商都必須遵循一定的原則和依據。政府采集數據的行為應該符合憲法的要求，而互聯網運營服務商采集數據必須要經過當事人同意。第三，制定關于個人信息安全的專門法律。2017年國務院信息辦就委托中國社科院法學所個人數據保護法研究課題組承擔《個人數據保護法》比較研究課題及草擬一份專家建議稿。2017年，最終形成了近8萬字的《中華人民共和國個人信息保護法(專家建議稿)及立法研究報告》。但到目前為止我國的個人信息保護法仍沒有立法，因此加快這個立法過程是當務之急。
大數據論文篇十
20xx年5月世界著名咨詢機構麥肯錫公司發(fā)布了《大數據：下一個競爭、創(chuàng)新和生產力的前沿領域》的研究報告，宣告“大數據”時代已經到來。大數據時代的到來對人力資源管理帶來了新的變化和機會。通過運用大數據思維方式，利用移動互聯網+的新技術、新方法能夠進一步完善人力資源管理信息系統(tǒng)，使人力資源管理更加專業(yè)化、科學化，為人力資源管理信息化建設邁入4.0創(chuàng)造了條件。
二、人力資源管理信息化歷程。
人力資源管理信息化，主要是指企業(yè)基于互聯網，依托先進的人力資源管理理論，以軟件系統(tǒng)為平臺，通過信息技術對人力資源進行優(yōu)化配置的動態(tài)過程。人力資源信息化是信息時代人力資源發(fā)展的必然趨勢，是企業(yè)及時滿足業(yè)務需求，實現企業(yè)高效的人力資源管理，增強企業(yè)核心競爭力的必然手段。筆者認為人力資源管理信息化隨著信息技術的發(fā)展經歷了1.0、2.0，3.0并在向4.0進發(fā)的歷程。
人力資源管理信息化1.0階段指的是上世紀80年代初，隨著計算機在管理領域的普遍應用，國外一些先進的應用軟件企業(yè)開始將關注點聚焦于人力資源管理領域。首先利用應用軟件進行的是人力資源管理中最復雜最繁重的薪資管理，這大大降低了該項工作的繁冗程度并且提高了效率。由于當時計算機網絡不是很普及，人力資源管理系統(tǒng)基本是孤立地、單一的軟件。
隨著數據技術、網絡技術的發(fā)展，人力資源管理系統(tǒng)邁入2.0時代。人力資源管理信息化已經開始觸及人力資源管理的各個方面。但是受限于數據計算能力和應用處理能力，對于大型集團的人力資源管理系統(tǒng)一般是按分支機構分別購置服務器部署運行，各分支機構定期匯總數據上報總部。人力資源管理系統(tǒng)2.0時代基本已經實現人力資源管理基礎信息的電子化，使hr人員從繁重的基礎信息處理工作解脫出來，有更多的時間去考慮組織及員工的發(fā)展需求。但是在2.0階段，人力資源管理系統(tǒng)對于數據的分析和應用還停留在簡單的報表階段，還未形成對人力資源數據的預警、預測、數據挖掘和分析。
進入21世紀后，隨著計算機和互聯網技術的發(fā)展，人力資源管理系統(tǒng)采用數據大集中以及基于互聯網訪問的技術，從單一的人力資源部門的電子化軟件擴展到涉及公司各個層面的關鍵信息系統(tǒng)。通過面向全員的信息化工具，人力資源管理系統(tǒng)3.0階段一方面可以通過系統(tǒng)全面落實人力資源管理規(guī)劃，另一方面通過延伸人力資源管理范圍，提高各級人員參與人力資源管理的程度，有效地改善了人力資源部門的服務范圍和服務質量。人力資源管理系統(tǒng)3.0階段由于采用數據大集中技術，對數據的挖掘分析以及多維度的預警、預測已經成為可能。人力資源管理的數據優(yōu)勢已經在企業(yè)經營分析、管理決策中逐漸發(fā)揮出來。企業(yè)人力資源管理部門以及各級管理者已經開始利用人力資源數據提升經營決策的科學性。
隨著大數據時代和移動互聯網時代的到來，將大數據的概念和技術引入人力資源管理將進一步提升人力資源管理信息化水平，人力資源管理信息化將步入4.0時代。
大數據這一概念，首先要從“大”入手，“大”是指數據規(guī)模，大數據一般指在10tb（1tb=1024gb）規(guī)模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區(qū)別，其基本特征可以用4v來總結，即體量大（volume），數據從tb級別躍升到pb級別，龐大且連續(xù)的數據流使得數據更具完整性；多樣性（variety），數據類型繁多，數據來源及承載方式多樣化；速度快（velocity），數據可以高速地存儲，借助于云計算，即使在數據量非常龐大的情況下，也能做到實時處理；價值的稀疏性（value），信息海量但價值密度低，猶如大海撈針卻彌足珍貴。
進入大數據時代，對人力資源管理及其信息化建設將帶來巨大的機遇和挑戰(zhàn)，人力資源信息化在4.0階段將呈現出以下特點：
1.人力資源管理系統(tǒng)數據的多樣化及社交化。
在大數據時代，忠實地采集、記錄人類活動的一切數據是基礎。人力資源管理系統(tǒng)數據在大數據時代將不再局限于人力信息檔案或者“人事部門”的數據。企業(yè)的經營數據、利潤數據等業(yè)務數據也將納入人力資源管理數據范疇。同時員工的社交數據、地點數據、工作數據等碎片數據也將被系統(tǒng)采集和分析。人力資源管理系統(tǒng)的數據模型和數據存儲方式將被重新定義以滿足數據存儲、處理和分析所必需的高速和敏捷。
2.人力資源管理系統(tǒng)“移動化”與安全性。
為了能夠隨時隨地獲取“與人相關”的數據，大數據的收集渠道將不再僅僅局限企業(yè)內部的信息系統(tǒng)，人力資源管理系統(tǒng)必須具有隨時隨地獲取數據的能力。人力資源管理系統(tǒng)數據獲取將更多地依靠移動端甚至是傳感器等新技術的使用，人力資源信息化需要打造一條有效連接hr所服務的管理者和員工的信息高速公路。由于“人的數據”高度連接和聚合，數據的安全性和隱私保護將成為一個重要課題。有效地解決數據的公開和隱私的問題將是人力資源信息化建設者必須面對和解決的一個重要挑戰(zhàn)。
3.人力資源管理系統(tǒng)工具的多樣化。
在擁有和采集了大量人力資源日常數據后，對數據的分析、整理、整合的能力將至關重要。傳統(tǒng)的、單一的人力資源管理系統(tǒng)將無法勝任如此龐大的.數據處理任務。通過采購第三方的數據處理、分析工具將有利于提升人力資源管理系統(tǒng)的數據分析能力，有利于企業(yè)通過數據驅動人力資源管理創(chuàng)新。
同時，在人力資源管理人才招聘、人才測評、薪酬管理、人才績效等垂直應用方面，由于大數據分析強調預測性以及前瞻性管理，人力資源管理應用將更具有專業(yè)性，市場上將出現多種專業(yè)性的應用工具。在人力資源信息化建設上，企業(yè)可以根據自身需要自主、靈活地選擇專業(yè)化的工具，滿足企業(yè)個性化需求。
4.人力資源管理系統(tǒng)“云服務化”
隨著大數據和互聯網技術的不斷融合，基于云計算、云平臺的人力資源服務平臺將不斷涌現。數據按需計算，企業(yè)按需付費的模式將不斷成熟。對于傳統(tǒng)企業(yè)來說，人力資源信息化將有了更快捷、便利的選擇。企業(yè)信息化部門在實施人力資源信息化時將不再需要購置大量設備、采購產品軟件后進行個性化實施，而只需按照企業(yè)需要購買相應的云服務即可。同時，由于在大數據應用的復雜性，不具有很強技術實力的企業(yè)可以借助云計算能力充分挖掘數據的價值，突破企業(yè)計算能力的壁壘，實現人力資源大數據應用。
大數據時代，企業(yè)的競爭將是數據應用能力的競爭。人力資源信息化建設的從業(yè)者利用大數據技術建設更加專業(yè)化、智能化的信息系統(tǒng)，為人力資源管理服務提供更加客觀、科學的數據服務將給企業(yè)創(chuàng)造出巨大的價值。人力資源信息化建設也會因為大數據技術的應用邁入一個嶄新的時代。
參考文獻。
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[2]唱新.大數據在人力資源管理體系的應用。
[3]李柯.大數據時代人力資源管理的機遇、挑戰(zhàn)與轉型升級。
大數據論文篇十一
摘要：傳感器網絡協(xié)議作為傳感器與傳感器之間，傳感器與用戶之間的通信媒介，在數據傳輸過程中因缺乏數據管理，經常導致傳輸給用戶的數據是混亂的。針對上述問題，研究一種基于數據管理的傳感器網絡協(xié)議。該協(xié)議采用分層思想，將傳感器網絡協(xié)議分為四層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層，并將傳感器網絡協(xié)議層集合成網絡協(xié)議棧，完成數據有序傳輸。
關鍵詞：數據管理；傳感器；網絡協(xié)議；協(xié)議層；協(xié)議棧。
目前存在的傳感器網絡協(xié)議由于層次劃分的并不明確，經常導致采集到的數據出現混亂，不利于后期的數據管理（存儲、處理和應用等）[1]。因此為方便后期數據管理，在數據管理的前提下，對傳感器網絡協(xié)議進行研究，以期解決數據混亂的問題。首先構建傳感器網絡協(xié)議層，協(xié)議層主要包括物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層；然后將各層組合在一起構建傳感器網絡協(xié)議棧，協(xié)議棧主要為各層之間的數據傳輸提供軟件方面的指導?；跀祿芾淼膫鞲衅骶W絡協(xié)議研究，為數據通信工作奠定基礎，加快了數據的`獲取，方便了數據傳輸。
一、傳感器網絡協(xié)議研究。
傳感器網絡是微電子技術、嵌入式信息處理技術、傳感器技術等幾種結合并構建的一種屬于計算機網絡。數據量大且繁雜是當代大數據時代的特點，如果不對數據加以處理，人們要想快速、有效獲得自己需要的數據，無疑大海撈針的，因此為應對當前傳感器網絡存在的問題，將設計好的網絡協(xié)議嵌入其中是當前研究的重點課題之一[2]。
（一）傳感器網絡協(xié)議層。
為解決傳統(tǒng)傳感器網絡協(xié)議劃分不明確，導致數據混亂，不利于數據管理的問題。本次研究的傳感器網絡協(xié)議明確劃分為4個層次，每個層次負責數據管理過程中的不同步驟，以規(guī)范數據流向。下圖1為是傳感器網絡協(xié)議結構圖。從圖1中可以看出，本次研究的傳感器網絡協(xié)議一共分為4層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層[3]。（1）物理層。傳感器網絡協(xié)議物理層主要負責定義物理通信信道和與訪問控制層之間的連接。簡單的說，就是接收或發(fā)送傳感器前端攝像頭采集到的數據，以及維護由以上數據構建的數據庫。（2）訪問控制層。傳感器網絡協(xié)議物理層主要負責物理層中數據的分類管理和傳輸。分類管理主要根據采集的數據類型進行分類確認，而傳輸主要是將分類結果進行傳輸。（3）網絡層。傳感器網絡協(xié)議網絡層是整個協(xié)議中的核心層次，主要負責傳感器與傳感器、傳感器與觀察者之間的通信以及信息交流。在網絡層中可以實現多種異構數據的兼容、融合以及轉換、傳輸，為后續(xù)數據管理做好前期的工作準備，使得不必在后期進行二次處理[4]。（4）應用層。傳感器網絡協(xié)議網絡層是整個協(xié)議中的最后一個層次，主要負責與用戶之間的數據交互，也就是將以上幾層的數據分析結果按照用戶的請求發(fā)送給用戶。
（二）傳感器網絡協(xié)議棧。
協(xié)議棧，又被稱為協(xié)議堆疊，是上述介紹的4個層次的總和，其實質反應了數據的往復傳輸過程。從下層協(xié)議的數據采集到數據傳輸再到上層協(xié)議的數據呈現，之后又從上層協(xié)議發(fā)出命令，命令下層傳感器進行數據采集。傳感器網絡協(xié)議棧協(xié)調了不同層級之間的數據屬性，在協(xié)議體系中，數據按照規(guī)定的格式加入自己的信息，形成數據位流，在各層級之間傳遞[5]。傳感器網絡協(xié)議標準采用了ieee802.15.4標準，各層級之間利用接入點實現數據交流和管理，一般接入點有兩個，一個接入點負責數據傳輸，另一個接入點負責數據管理。在傳感器運行過程中，各種不同屬性的數據在不同層級上奉行不同命令。這樣做有利于數據的有效分類，使得數據管理更為方便。
二、結束語。
傳感器能夠監(jiān)測外部環(huán)境信息并按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求，廣泛應用工業(yè)生產、機械器件制造、災害監(jiān)測、氣象預測等諸多領域。但是由于傳感器的監(jiān)測是實時監(jiān)測，所以數據量過于龐大，如果不加以管理，將會直接影響后期數據分析結果。本次研究針對上述問題，將數據管理作為中心指導思想，進行傳感器網絡協(xié)議研究，以期為數據管理做出技術支持。
參考文獻。
大數據論文篇十二
數據分析出現在新的計算技術實現以后，分析1.0時代又稱為商業(yè)智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業(yè)現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入數據庫并且整合分析。但是由于發(fā)展的局限性對數據的使用更多的是準備數據，很少時間用在分析數據上。
(二)數據2.0時代。
2.0時代開始于20xx年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源于公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、傳感器和各種公開發(fā)布的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶占先機，開發(fā)出令人印象深刻的數據服務。
(三)數據3.0時代。
又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業(yè)大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業(yè)決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發(fā)展機遇的同時，也帶來諸多挑戰(zhàn)。如何商業(yè)化地利用這次變革是亟待面對的課題。
隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發(fā)生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業(yè)世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業(yè)需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業(yè)變革初見端倪。
(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者。
傳統(tǒng)的市場營銷過程是通過市場調研，采集目前市場的信息幫助企業(yè)研發(fā)、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加注重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業(yè)品牌形象的塑造也不再是企業(yè)單一宣傳，虛擬社區(qū)以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業(yè)產品設計、研發(fā)、生產和銷售的重要因素。
(二)大數據時代企業(yè)精準營銷成為可能。
在大數據時代下，技術的發(fā)展大大超過了企業(yè)的想象。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業(yè)可以掌握有價值的信息幫助企業(yè)發(fā)現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對于忠誠于某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業(yè)的品牌不能最大化地實現客戶價值，那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續(xù)性。并且，企業(yè)不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業(yè)精準營銷出謀劃策。
(三)大數據時代企業(yè)營銷理念――“充分以顧客為中心創(chuàng)造價值”
傳統(tǒng)的營銷和戰(zhàn)略的觀點認為，大規(guī)模生產意味著標準化生產方式，無個性化可言。定制化生產意味著個性化生產，但是只是小規(guī)模定制。說到底，大規(guī)模生產與定制化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規(guī)模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業(yè)擁有傳統(tǒng)小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業(yè)實現與顧客的實時溝通等。
京東是最大的自營式電商企業(yè)。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業(yè)里，京東無論是在銷售額還是銷售量都占到市場份額一半的'規(guī)模。之所以占據這樣的優(yōu)勢地位，得益于大數據的應用，即京東的jdphone的計劃。
jdphone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業(yè)鏈的優(yōu)質資源并聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對于后續(xù)用戶購物完成的售后數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特征便是企業(yè)不在單純的在企業(yè)內部分析數據，而是共享實現價值共創(chuàng)。所以，京東把這些數據用于與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售后環(huán)節(jié)的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業(yè)規(guī)劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
(一)數據分析要樹立以人為本的思維。
“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發(fā)展。
(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾。
大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業(yè)所需要的。不必要的數據分析只會影響企業(yè)做出正確的決策。鑒于此，首先企業(yè)需要明確核心數據的標準;其次企業(yè)要及時進行核心數據的歸檔;最后要有專業(yè)的數據分析專業(yè)隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。
(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創(chuàng)造。
單純的企業(yè)內部數據已經無法滿足今天市場上顧客多樣性的需求，大數據的共享已經迫在眉睫。首先，可以通過擴展常規(guī)上下游渠道的數據。例如京東與上游供應商的合作。其次，與社會化媒體數據建立聯系。社會化媒體數據是外圍數據的一個重要來源。但是如果只是搜集并沒有把數據與企業(yè)本身營銷策略或者數據發(fā)布者建立聯系，那么數據就沒有發(fā)揮其應有的價值。最后，虛擬人脈交換獲取數據。比如建立企業(yè)自媒體收獲粉絲獲取數據等。
[1]岳占仁.大數據顛覆傳統(tǒng)營銷[j].it經理世界，20xx，17.
[2]單華.大數據營銷帶給我國網絡自制劇的思考――以《紙牌屋》為例[j].青年記者，20xx，26.
[3]魏伶如.大稻縈銷的發(fā)展現狀及其前景展望.遼寧大學新華國際商學院.
大數據論文篇十三
美國國家標準和技術研究院對大數據做出了定義：“大數據是指其數據量、采集速度，或數據表示限制了使用傳統(tǒng)關系型方法進行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術來實現高效處理的數據。”我們認為大數據價值鏈可分為：數據生成、數據采集、數據儲存以及數據分析。數據分析是大數據價值鏈的最后也是最重要的階段，是大數據價值的實現，是大數據應用的基礎，其目的在于提取有用的值，提供論斷建議或支持決策，通過對不同領域數據集的分析可能會產生不同級別的潛在價值。
雖然這些傳統(tǒng)的分析方法已經被應用于大數據領域，但是它們在處理規(guī)模較大的數據集合時，效率無法達到用戶預期，且難以處理復雜的數據，如非結構化數據。因此，出現了許多專門針對大數據的集成、管理及分析的技術和方法。
布隆過濾器：其實質是一個位數組和一系列hash函數。布隆過濾器的原理是利用位數組存儲數據的hash值而不是數據本身，其本質是利用hash函數對數據進行有損壓縮存儲的位圖索引。其優(yōu)點是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識別率的大數據場合。
hash法，其本質是將數據轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優(yōu)點是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點是難以找到一個良好的hash函數。
索引：無論是在管理結構化數據的傳統(tǒng)關系數據庫，還是管理半結構化和非結構化數據的技術中，索引都是一個減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要額外的開銷存儲索引文件，且需要根據數據的更新而動態(tài)維護。
trie樹：又稱為字典樹，是hash樹的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統(tǒng)計。trie樹的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。
并行計算：相對于傳統(tǒng)的串行計算，并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解，由若干個獨立的處理器完成各自的任務，以達到協(xié)同處理的目的。
傳統(tǒng)數據分析方法，大多數都是通過對原始數據集進行抽樣或者過濾，然后對數據樣本進行分析，尋找特征和規(guī)律，其最大的特點是通過復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升，大數據分析方法與傳統(tǒng)分析方法的最大區(qū)別在于分析的對象是全體數據，而不是數據樣本，其最大的`特點在于不追求算法的復雜性和精確性，而追求可以高效地對整個數據集的分析。總之，傳統(tǒng)數據方法力求通過復雜算法從有限的數據集中獲取信息，其更加追求準確性；大數據分析方法則是通過高效的算法、模式，對全體數據進行分析。
[2]黃曉斌，鐘輝新.基于大數據的企業(yè)競爭情報系統(tǒng)模型構建[j].情報雜志，20xx（03）.
大數據論文篇十四
《普通高中英語課程標準（實驗）》指出，高中英語課程的總目標是使學生在義務教育階段英語學習的基礎上，進一步明確英語學習的目的，發(fā)展自主學習和合作學習的能力；形成有效的英語學習策略；培養(yǎng)學生的綜合語言運用能力。對于處在海峽西岸的英語教師更應該深刻領悟體會實踐《課程標準》，一切為了學生的發(fā)展，真正提高學生的綜合語言運用能力，培養(yǎng)實用型海西建設者。以下是筆者平時教學過程中使用新教材后的點滴體會。
一、調查研究。
學生從初中升入高中，進入了嶄新的學習階段，他們對英語充滿了新鮮感，對英語老師也充滿了好奇心。所以，我們應該抓住這一契機，充分研究學情。首先，筆者對兩個班級103位學生進行了問卷調查。調查顯示72.8%的學生對高中英語教學內容充滿了興趣；67.3%的.學生對高中英語學習方法不清楚；90.1%的學生對英語老師充滿了好奇心。89.6%的學生學英語的目的不明確。調查結果表明，端正學生的學習態(tài)度，指導學生的學習方法很有必要，同時，教師與學生的情感交流也與學生學英語的熱情程度息息相關。
二、上好高中英語第一課。
大數據論文篇十五
探究式教學法是教師在教學過程中以問題為教學研究對象，組織教學內容，使學生通過對問題的了解、資料查詢、閱讀、思考、研究、探討、交流和聽講，學會獲取知識和應用知識，收集和辨析有效數據，系統(tǒng)地分析問題，獲得解決問題的答案，并進行交流、評價的一種教學方法。其核心內容是通過問題的設定進而激發(fā)學生的學習熱情，變被動為主動，把學生真正當成教學主體，培養(yǎng)學生養(yǎng)成創(chuàng)新思維模式。在摸索和探究中不斷前行，從而系統(tǒng)地掌握課程知識內容并形成完整知識體系。
統(tǒng)計學原理課屬于經濟與管理類專業(yè)的一門必修基礎課程。對構建學生基本知識體系，逐步形成分析和解決問題的方法體系尤為重要。然而該課程內容較多，包括了統(tǒng)計工作過程、綜合指標體系、動態(tài)數列分析、指數分析、抽樣調查推斷、統(tǒng)計預測等多項內容。每一項內容均由完整的理論知識和獨特的方法構成。知識點較多且晦澀難懂，學生不易理解掌握。尤其在以往的傳統(tǒng)教學模式下，老師賣力地講，拼命地試圖將理論知識與生產生活實踐相結合，卻始終無法有效激發(fā)學生的學習熱情。最終是“教師講得累、學生打瞌睡”。鑒于此，我們結合經濟與管理專業(yè)的非統(tǒng)計類專業(yè)特點，在我校四個經濟與管理類專業(yè)的統(tǒng)計學原理教學中逐步引入“探究式教學”方法，把教學的主體定位到學生，充分挖掘學生的主觀能動潛力，拓展學生的創(chuàng)新思維模式，增加學生實際動手能力。把教學課堂變成探究討論場所，讓傳統(tǒng)的教學活動重新激起一個又一個的思維漣漪，收到了較好的教學效果。
一探究式教學法在統(tǒng)計學原理課程中的實施環(huán)節(jié)。
1問題選取。
要依據教學大綱的定位，同時又要結合非統(tǒng)計專業(yè)的現有實際，結合我校應用型本科的基本定位，選擇難易適中且和工作實踐緊密結合的內容。做到由易到難，逐漸加大難度，穩(wěn)步推進，慢慢形成學生的探究思維定式。
在實施探究式教學的初期階段，應選取單一的并能夠在較短時間內完成的問題。最好是能夠當堂形成結論且給學生較深的印象。隨著探究問題的不斷深入，結合教學大綱，問題的.選取進一步深化，逐步設置有一定探究壓力但系統(tǒng)性不強并限定探究學習難度的問題。此時可以按照不同的抽樣標準實施抽樣，讓各抽樣小組分別觀察其組內的方差水平。在此基礎上一旦實施整群抽樣，則誤差水平可能的變動趨向。也可以就靜態(tài)指標和動態(tài)指標的特點提出問題，讓學生分別去對應會計課程的存量指標和流量指標，以學科之間的交叉和連貫激發(fā)學生的探究熱情。等到學生逐步適應探究式學習這一新的學習模式后，教師就可以布置系統(tǒng)的、需要學生分組分任務在較長時間內才能完成的任務。
2布置問題。
將選取的問題布置給各個小組。小組根據問題的大小與多寡，通常5～6人為一個小組。對于較單一的問題，可以多分幾個組，各組的問題不強調其唯一性，可以重復，以便于比較不同小組的完成質量。對于較為復雜的問題，可根據問題的數量和工作任務情況，先確定各組組長(初期組長可由教師根據學生的綜合能力統(tǒng)一指定，但隨著探究活動的逐步開展，組長應鼓勵個人報名或學生推薦)，然后由學生根據自己的知識側重和個人喜好選擇小組成員。每一個小組承擔不同的探究任務。但無論問題難易程度如何，都必須確保每一個學生分擔不同的探究任務，不允許有學生輪空，也禁止探究能力較強的學生大包大攬(但不排除必要的協(xié)作)。
3迅速完成組內分工。
各組領取任務后，在較短時間內由組長在本組內根據個人的特長確定組內分工(3～5分鐘即可)。制定抽樣方案、實施抽樣、搜集整理數據、查閱資料、分析推斷、撰寫報告等。對于具有共性并較為重要的知識點，應要求每一個學生都獨自完成，不因分工而隔斷知識體系。
4收集分工情況，據此串講知識點，引導學生的工作方向。
教師可收集各組分工情況的書面結果，根據分工結果分別講授各方面、各環(huán)節(jié)涉及的知識內容。講解應詳略得當，有針對性，可以打破書本固有的知識點順序。告訴學生在各自的工作中可能涉獵的知識內容，資料查找的方向以及分析解決問題要用到的方法。說到統(tǒng)計指數，涉及同度量因素，就涉及了物量指標和價值指標問題，涉及派氏、拉氏指數的選取，常用的cpi確定方法同樣會牽扯到基期的選擇、權數的確定。因而鼓勵學生去查找相應的文獻資料，并進一步思索可能出現的新問題。拉氏、派氏指數分別代表了哪一種思維定勢和探究趨向?指數體系的確立基于什么考量和出發(fā)點?指數體系的確立和因素分析的實際意義在哪里?等等。這種串講，既為學生指明了工作的方向，幫助學生打開思路，同時又告知了基本的分析方法。
5文獻檢索，初步探究。
學生根據教師的點撥，依據各自工作任務，分頭查閱相關文獻資料。指導學生利用圖書館、互聯網查閱相關的統(tǒng)計公報、統(tǒng)計年鑒、報紙雜志和相關學科的理論知識。并在此基礎上對所持問題進行初步探究。資料文獻的查閱也是一個循序漸進的過程。學生很可能在探究初期只是查閱了和問題直接相關的表象資料，而忽略了深層探究所需數據的收集，結果出現“頭疼醫(yī)頭、腳疼醫(yī)腳”的局面。
6集中討論，相互激勵，深入探究。
各小組成員在收集相關資料并形成初步意見后，可及時組織大家集中討論。每個人均可闡述自己觀點，對所選用數據資料的可信度，使用方法是否得當等，聽取他人意見。討論過程中可有效實施相互的智力激勵，迸發(fā)出靈感火花，為進一步發(fā)現深層次問題，探究和解決深層問題打下良好基礎。
7課堂交流、匯報。
學生在組內討論探究的基礎上，各自完成分工任務。形成統(tǒng)一意見后，應將成果制作成ppt文檔。在規(guī)定時間內由教師組織集中進行課堂交流、匯報。由各組主講人通過ppt演示本組工作過程和工作成果，允許組內其他成員加以補充完善。
8教師講評。
根據各組匯報結果，教師要進行及時講評。既要對學生的分析運用能力給予充分肯定，又要對其在方法、思路上存在的問題給予指正。指導學生及時轉換思路，回歸正確的探究方向。探究式教學雖能夠有效激發(fā)學生的探究熱情，但由于學生認識問題和所學知識的局限性，極易形成學生“鉆進去、出不來”。問題的疊加效應可能會打擊學生探究熱情，或導致“不可知論”。教師的及時講評和肯定，是進一步引導學生回歸探究學習正途的指南針。
二探究式教學法在應用中應注意的幾個問題。
探究式教學可以很好地調動學生的學習積極性，最大程度激發(fā)學生的探究創(chuàng)新活力，提升教學質量和強化教學效果。但是在實際應用時必須注意以下幾個問題。
探究式教學從表面看是把探究學習的主體轉化為學生，但實質上繩子的另一端是教師。教師的備課、引導、啟發(fā)在整個教學環(huán)節(jié)中起著至關重要的作用。教師的備課任務不僅不能削弱，而且更應該得到加強。從問題的選取設定到最后的驗收講評，教學的主線仍然緊握在教師手中。哪些問題可以選來作為探究目標，什么樣的問題可以實施分組討論、協(xié)作完成，都需要教師精心設計。這就需要教師具備完備的知識體系和對教學方法的綜合把控能力。需要教師不斷充電并擇機走向生產實踐一線，了解學科發(fā)展動態(tài)，始終站在學術發(fā)展前沿。
2探究式教學需要教師的及時引導和啟發(fā)。
在實施這種教學方法的初期，由于學生對新的教學模式一時難以適應，會因各小組組織不力，學生無從下手，不了解整個教學活動的核心內容，而產生畏懼情緒。因而教師要及時地加以引導，為學生指明工作的方向并及時答疑解惑。教師可以利用常規(guī)教學課堂平臺，也可以利用互聯網的相應溝通平臺或手機飛信、微信等方式，收集學生意見和問題并及時給予指導，將學生引導到獨立探究、合作探究的學習環(huán)境中，逐步形成探究式學習的良好氛圍。
3探究式教學仍需要傳統(tǒng)的課堂講授模式加以配合。
對于學科的基礎知識、基本概念我們很難將之歸為探究式問題。加之學生在接收一門新的課程知識時往往出現短暫的不適應。因而教師仍要利用講堂這一平臺向學生講解基礎知識。教師在講授這些內容的時候應著力使用啟發(fā)式教學方法，多列舉實例，多提出問題，逐步培養(yǎng)學生思考問題的能力，并產生探究問題的沖動和欲望。進而實現從傳統(tǒng)教學模式向探究式教學的自然過渡。
4探究式教學課后占用時間較多，容易加大學生的學習負擔。
教師要合理安排探究式教學內容。挑選有針對性和實際意義的內容作為選題，并適度調整教材體系中的相關章節(jié)。做到教學有重點、探究有實效。把一些容易理解和掌握的知識交給學生自我消化，或由教師使用傳統(tǒng)方式串講帶過，把核心知識且具有探究的條件和意義的章節(jié)認真組織學生探究學習。避免全面開花、拘于形式，結果造成學生到最后勞神費力、難有所獲。
統(tǒng)計學原理課程內容較多，結構復雜且難懂。但卻是經濟與管理類專業(yè)學生必修的一門方法論學科，在整個學科知識體系中占有重要位置。傳統(tǒng)的課堂講授模式無法激發(fā)學生的學習熱情，很難收到良好的教學效果。實施探究式教學法，可以充分調動學生主觀能動性，培養(yǎng)學生學習探究的良好習慣，為今后的實際工作和終身學習奠定基礎。教師要先弄清楚探究式教學的真正意義，對探究式教學的實施環(huán)節(jié)、問題的選取、節(jié)奏的把控、效果的評定有著全面而深刻的認識。欲使探究式教學能夠實現預期教學目的而非只是“標新立異”，則需要教師不斷充實完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。
大數據論文篇十六
大數據或海量數據是指所涉及的海量數據，無法通過當前主流軟件工具檢索、管理、處理和整理成更活躍的信息，幫助企業(yè)在合理的時間內做出商業(yè)決策。以下是為大家整理的關于,歡迎品鑒！
摘要：近年來由于計算器技術和信息產業(yè)的快速發(fā)展，促使了相關的數據量也產生了極大的增長。然而面對這些龐大且雜亂的多維數據集，我們無法快速且有效的找到我們所需要的信息。因此我們必須要使用數據挖掘技術以從數據集中去提取我們所需要的資料，并且進行分析與處理。在本中，將介紹大數據挖掘分析軟件rapidminer，并且與其他舊有的數據挖掘分析軟件來做一個功能性的比較。
關鍵詞：信息；rapi；dminer；大數據；挖掘；應用。
0引言。
透過線性回歸、類神經網絡、判定樹和支持向量機，說明應用rapidminer進行大數據挖掘分析的運作流程，并介紹rapidminer的操作接口跟分析方法。本篇論文采用rapidminer的原因，主要是因為它擁有非常便捷的圖形化接口，而且使用者在操作上不需要再額外去學習其它的程序語法，只需要透過選取組件以及設定參數的方式就可以完成。而且在分析結果的顯示上也非常的多樣化，可以讓使用者自行選擇要觀看哪一種圖形顯示分析的結果。
1數據探勘流程探討。
1.1資料清除。
是過濾掉數據當中的那些噪聲和無法判別的資料跟不一致的數據，保留可用的且有效的數據。
1.2數據的整合。
不一定都來自相同的一個數據庫，所以必須做數據的整合，將來自不同數據庫的數據整合處理完后處理在我們的數據倉儲。
1.3數據選擇。
在數據探勘中是一個相當重要的環(huán)節(jié)，選到有用的數據可以提高分析預測的準確度，但是選到無用的數據卻可能會拉低分析預測的準確度，所以在做數據的選擇時必須先對這些數據有一定的認識，才能做出正確的選擇。
1.4數據轉換。
由于人類和計算機的溝通的語言不同，所以當我們要讓計算機來處理事情時，必須先將手頭的數據轉換成計算機可以識別的資料格式，或合并成數據探勘所需的數據形式來讓計算機判讀，像是執(zhí)行匯總與聚合。
1.5數據探勘引擎。
數據探勘系統(tǒng)在數據探勘中算是非常重要的一個環(huán)節(jié)，因為它包含了探勘工作所需要的功能，像是特征化、相關系數與相互關系分析、判別、預測、群組分析、分群、離異值分析與演化分析等等。
1.6樣式評估。
樣式評估根據某些有趣度量，來辨認代表知識的有趣樣式，也可以說是評估數據跟數據之間的關聯性是否是有用的、重要的、是否正確。
1.7用戶接口。
這個模塊讓用戶可以與數據探勘系統(tǒng)進行溝通，他允許使用者透過設定數據探勘查詢或工作與系統(tǒng)進行互動、提供訊息來幫助搜尋，對暫時數據探勘結果進行探索性數據探勘。
2數據探勘工具。
2.1rapidminer。
rapidminer開源式框架，支持各種類型的數據挖掘像是文本、網絡、圖像或是鏈接開放式的數據挖掘[1]。透過它復雜的圖形用戶接口，數據挖掘的過程可以更加的簡潔且快速，直觀地實現和執(zhí)行，并且不需要額外的程序語言編輯技術。
2.2weka。
weka用于數據挖掘任務的算法的集合，算法可以直接應用在數據集上，也可以從自己設計的jave代碼調用[2]。weka它包含了數據的預處理、分類、回歸、聚類、關聯規(guī)則和可視化的工具也就是圖形接口，weka可以算是最古老，且最成功的開元數據挖掘庫和軟件，隨后被集成為rapidminer和r的擴充軟件，也因為rapidminer和r的出現，它們提供了使用者更加舒適且便利的使用環(huán)境，使得weka的用戶開始大幅的下降。
2.3knime。
knime圖形接口的自由開源信息匯整系統(tǒng)，它具有杰出的數據統(tǒng)合能力，并且可以運用在數據查詢（datamining）、數據處理、數據分析、流程繪制以及流程規(guī)劃與管理（workflow）等等各方面。
3數據探勘工具比較。
rapidminer：獨立平臺；使用者：學習者、高級用戶、專業(yè)用戶、企業(yè)用戶；用戶接口：主要是透過圖形接口來做流程的設計，也可以同時開啟多個窗口來做操作；功能：大于500種，可透過擴展來新增額外的功能，且可擴展weka和r作為它的擴充元件，并進行協(xié)同工作；操作接口：簡潔易懂的操作接口，不需要額外的學習程序語言的編輯能力，使用者只需要透過拉取所需的原件并且將其連接起來即可使用，使用者可自由配置操作接口；支持的輸入格式：csv、excel、xml、access、aml、arff、xrff、spss、sasdatabases、jdbc....；支持輸出模型格式：模型可以導出為不同的檔案格式，像是bmp、jpg、pdf、postscript、raw、xml等各種文件格式。
weka：獨立開發(fā)平臺；使用者：學習者、一般用戶；用戶接口：圖形接口；功能：約500種；操作接口：有四種模式可供使用者選擇使用，每種模式都各有其優(yōu)缺點，使用者需挑選最合適的使用模式使用；支持的輸入格式：arff、csv、c4.5、bsi、localfile、urls、jdbc..；支持輸出模型格式：不支援。
knime：java平臺；使用者：學習者、一般用戶；用戶接口：可在同一時間開啟四個不同的視窗，用來做不同的功能；功能：約100種；操作接口：簡潔易懂的使用接口，可以讓使用者很容易得學會，也可以自由配置操作接口；支持的輸入格式：arff，csv，pmml，localfiles，urls、jdbc..；支持輸出模型格式：可以將檔案匯出成壓縮文件（zip），只有從knime導出的模型才可以再次匯入到knime中。
4結語。
現今是個信息科技的時代，幾乎所有事情都是可以用數字和數據來解釋的，每件事情的發(fā)生都會有它的前因后果，所以我們可以從這些數據當中找出這些因果關系，并且加以利用就可以預測出我們所要的結果，單單只有一大堆的數據是沒用的，需要使用rapidminer這個數據挖掘分析軟件，來從這些雜亂的數據庫中萃取出我們所需要的信息，也就是從數據進行知識發(fā)掘，并且找出他們的相對應關系為我們使用。
參考文獻。
[1]胡可云.數據挖掘理論與應用[m].清華大學出版社，2008.
摘要：我國大數據產業(yè)目前已進入快速推進階段。對于企業(yè)來說，大數據是一項極其重要的戰(zhàn)略資產。文章從大數據的起源及基本特征出發(fā)，分析大數據給企業(yè)財務信息管理帶來的影響，并提出大數據時代加強企業(yè)財務信息管理的有效策略。
關鍵詞：大數據；財務信息管理。
伴隨互聯網+、云計算、物聯網、社交網絡平臺、傳感技術等新興技術與服務的出現，人類社會的數據種類和規(guī)模正以前所未有的速度呈爆發(fā)式增長和累積。據市場調研機構idc預計，未來全球數據總量年增長率將維持在50%左右，到2020年，全球數據總量將達到40zb，其中我國數據量將達到8.6zb，是2013年的10倍。海量數據的產生已經完全不受時間、地點的限制，其規(guī)模效應給數據存儲、管理以及數據分析帶來了極大的挑戰(zhàn)。
大數據產生經歷了被動-主動-自動三個發(fā)展階段。第一階段是數據庫技術的出現。數據庫技術被廣泛應用于運營系統(tǒng)，數據伴隨著系統(tǒng)的運轉產生并被記錄下來。這種數據的產生是被動的；第二階段是互聯網技術的誕生。新型社交平臺的開發(fā)與各類便攜式移動設備的使用，給人們更多的表達個人想法的途徑與機會，這個階段數據的產生方式是主動的；第三階段是感知式系統(tǒng)的廣泛應用。裝配微型傳感器的設備被廣泛布置于社會的各個角落，這些設備源源不斷記錄下大量的新數據。這種數據的產生是自動的。這些被動-主動-自動記錄與存儲的數據共同構成了大數據的數據源。
關于大數據的特征，在國外大數據研究先河之作的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書中，作者指出，大數據是以4v為基本特征的數據集，即規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）、價值性（value）。而ibm認為，大數據還必然具有真實性（veracity）。維基百科則通過簡單明了的描述，對大數據進行定義：大數據是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。2017年國際電信聯盟首次以大數據作為世界電信日主題，提出了“發(fā)展大數據，擴大影響力”。
企業(yè)財務信息管理起源于16世紀初的西方資本主義萌芽時期，早期并沒有形成專業(yè)、獨立的財務信息管理系統(tǒng)。企業(yè)的業(yè)務單一，信息資料也比較籠統(tǒng)、簡單。隨著20世紀初期工業(yè)革命的成功，公司制企業(yè)迅速發(fā)展并成為主要的企業(yè)組織形式，財務管理和財務信息的重要性日益突出，財務管理理論、制度、法規(guī)逐步完善。政策法規(guī)對財務信息有了規(guī)范性的要求，甚至對財務信息的披露、存檔時間、保存形式有了詳細的規(guī)定。到20世紀90年代，微型計算機應用逐漸普及，財務信息由傳統(tǒng)手工編制過渡到手工+計算機輔助編制。隨著計算機應用軟件技術的進步，專業(yè)性的財務軟件逐步代替了手工記賬方式，進入財務電算化時代。當前，隨著互聯網和云存儲、指紋加密、人臉識別等信息技術的興起，云算盤、精斗云、云賬房等新型財信息管理系統(tǒng)已開始得到廣泛應用。
在企業(yè)財務信息管理中，數據來源的真實、有效、可驗證性，數據采集的及時性、數據與本企業(yè)經營決策的相關性，數據的可計量性等是企業(yè)做出正確經營決策和投資參照的重要基礎，為明確企業(yè)財務現狀和運營前景提供依據；先進設備與技術的應用，是企業(yè)財務信息管理的有力支撐；而信息管理制度及人才隊伍的建設，更是企業(yè)財務信息管理的關鍵所在。在大數據時代，財務數據，設備與技術，制度與人才多項因素緊密相結合，對于促進企業(yè)快速、良性發(fā)展有著重要的意義。
1、財務信息來源增加。
在計劃經濟時代，財務信息最主要的來源是各項經營的收支，并以貨幣計量方式表達。在大數據時代，除了傳統(tǒng)的紙質或電子形式存在的文字、表格，電子設備、傳感器、刷卡機、收款機、網站瀏覽點擊行為、電子地圖、社交網絡媒體互動等設施與平臺記錄下來的數據與信息都可成為影響企業(yè)經營決策的信息源。
2、財務信息類型增多。
傳統(tǒng)財務信息管理主要是以貨幣形式出現的跟收入與支出相關的數據，信息類型單一。而大數據的基本特征之一是信息類型繁多，涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號等。信息整合難度加大。
3、財務管理職能前置。
傳統(tǒng)的財務管理是事后管理，且局限于對現有數據進行簡單的統(tǒng)計分析、查詢。大數據的應用能夠對企業(yè)經營情況進行實時分析和及時預測，提供更具時效性、指標多樣化、更貼近經營管理需求的財務管理動態(tài)分析報告。財務管理的職能前置到市場預測、產品設計、供應鏈建設等價值規(guī)劃階段，財務體系由核算型向價值型轉變。
1、提高財務信息質量。
大數據時代，海量數據的價值性呈現低密度，高附加值特點。單個數據看起來價值很低，但同類型的數據規(guī)模增加到一定數量，就會有很高的商業(yè)價值，對企業(yè)經營決策的指導力越強。當前，財務信息來源可分為二個方面：一是企業(yè)經營過程中產生的信息，這類信息屬于內部數據。除日常收支外，還應括用戶注冊信息、瀏覽記錄、定位記錄等；也包括構成產品價值鏈的各個環(huán)節(jié)產生的數據，比如研發(fā)記錄、生產作業(yè)記錄、采購過程動態(tài)監(jiān)控記錄、物資出入庫數據、銷售業(yè)務數據等；還包括人事、戰(zhàn)略、公共策略、專業(yè)知識庫、企業(yè)文化等非結構化信息數據。二是本行業(yè)及跨行業(yè)相關數據信息，這類信息屬于外部數據。外部數據應注重從目標人群、行業(yè)、大環(huán)境等方面收集。伴隨著各種隨身設備、物聯網、移動互聯網等技術的發(fā)展，人成為了移動互聯網的核心網絡節(jié)點，通過用戶點擊行為、電子地圖、社交網絡行為等數據，可以對目標人群進行有效分析。行業(yè)數據既包括本行業(yè)的產品種類、銷售狀況、研發(fā)趨勢、競爭對手情況等，還包括跨行業(yè)的關聯性信息，以全面性提高數據的準確度和價值。大環(huán)境指所處社會的經濟、政治、法律等環(huán)境。國務院《促進大數據發(fā)展行動綱要》提出要穩(wěn)步推動公共數據資源開放，這將成為重要的外部數據來源。
2、強化財務信息整合。
大數據搜集，重點不在于占有，而在于利用。而要利用好數量龐大，來源廣泛，格式多樣的財務信息數據，就必須對其進行實時整合，存儲與管理。其方法主要是分類，聚類，存儲。分類是找出大數據中的一類數據對象的共同點，通過分類模型將其劃分為不同的類。同一類數據由于具有不同特征，可以被分到多個類別中去。聚類就是按照某個特定標準（如距離準則）把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的數據對象的相似性盡可能大。存儲則是以根據財務管理需要將大數據劃分成分布式存儲模塊，如生產計劃模塊、銷售管理模塊、會計核算模塊、資產管理模塊、業(yè)績評價模塊和企業(yè)間關系模塊等，以便數據管理和使用。
參考文獻。
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精準扶貧是政府提出的扶貧政策，其目的在于幫助貧困地區(qū)脫貧。精準扶貧中的扶貧資金，不僅涉及到政府管理部門，還涉及到社會各界及貧困地區(qū)經濟發(fā)展，所以全面有效實施精準扶貧顯得非常重。資料顯示，大數據的應用能夠使精準扶貧資金效益得到最大發(fā)揮，能夠完善精準扶貧資金管理，使精準扶貧實現“真扶貧”。對此，筆者根據自己對“精準扶貧”及“大數據”的了解，分析了大數據助力精準扶貧的原理、問題及措施等。
“大數據”是社會經濟及科學技術發(fā)展的產物，已經被應用于人們的生產及生活，對各大領域發(fā)展都起到了積極的推動作用。大數據是基于信息技術基礎上對數據進行分析及整合的科學技術，其核心在于利用數據對信息進行分類、管理、整合、分析及處理，具有數據體量大、種類多、數據處理速度快及價值密度低等特點。
大數據助力精準扶貧時需要應用到信息技術，以獲取準確的扶貧信息及數據;利用大數據能夠對復雜的扶貧數據及信息進行分類、調整及分析，以了解多種影響因素，為精準扶貧的實施提供依據;當大數據被應用到精準扶貧時，需要相關部門對應用時產生的各種信息進行收錄，并利用互聯網進行整合、分析、挑選、篩查及匯總，以便于扶貧工作者利用這些數據對扶貧工作進行現實狀況分析，最后找到有效的扶貧舉措，提高扶貧決策的科學性及合理性，使精準扶貧得到實現。
第一，在大數據支持下，遙感技術、媒體信息技術、寬帶網絡技術等都能夠應用到精準扶貧工作中，如可以用這些技術調查和分析扶貧產業(yè)、貧困人口和周邊環(huán)境等數據。第二，利用大數據能夠實現對農村基礎設施與地理環(huán)境、交通等信息整合，從而全面了解貧困對象基本信息及生活需求等。第三，在大數據支持下能夠了解貧困地區(qū)的人口及經濟水平等信息，為精準扶貧工作提供重要依據。
第一，對貧困群體的精準識別基礎工作不扎實，導致一些非貧困群體享受到幫扶待遇。第二，精準扶貧管理部門及相關工作者的職責界定不清晰，且資金審批、撥付等工作手續(xù)繁多，降低了扶貧工作效率。第三，沒有按照國家相關規(guī)定及實際需要管理扶貧資金，導致部分扶貧資金被騙取和套取。
（一）對扶貧對象進行精準定位。第一，利用大數據下的媒體信息技術、通信技術及計算機技術等對貧困地區(qū)的人口進行調查，并確定符合扶貧要求的人群。第二，利用計算機信息技術對貧困對象進行建檔立卡，并構建貧困人口的基本信息庫，信息錄入包括扶貧對象的年齡、工作、性別、年收入及家庭人口數量等。第三，信息錄入后還需要進行基層走訪、信息核實匯總，以保證扶貧對象信息的真實性，減少非貧困群體騙取和套取扶貧資金。
（二）利用大數據對扶貧工作進行動態(tài)跟蹤管理。第一，利用大數據下的信息技術、遙感技術及媒體信息技術等，構建動態(tài)識別系統(tǒng)，以實現對扶貧對象的高效管理，同時還能夠收集和分析相關數據，從而優(yōu)化貧困戶識別系統(tǒng)，提高精準扶貧工作質量及效率。第二，利用計算機信息技術及通信技術等，構建扶貧對象資源數據庫，以提高識別系統(tǒng)準確性及扶貧對象信息數據完整性。第三，進行動態(tài)管理時，不僅需要對扶貧對象的基本信息進行動態(tài)監(jiān)察，還需要管理扶貧資金流向和追蹤扶貧資金使用方向等，以保證扶貧資金切實應用到扶貧對象身上。第四，通過實時更新扶貧對象信息系統(tǒng)，了解扶貧對象是否已經脫貧、是否進入幫扶范圍等動態(tài)，以保證精準扶貧得到全面貫徹和實施。
（三）利用“大數據”預測貧困需求。第一，利用大數據下的數學方法來定位扶貧方向，并分析扶貧對象實際需求。第二，利用大數據對扶貧對象的基本信息進行分析，并利用數學法計算貧困事情發(fā)生率，以了解扶貧對象的貧困需求，從而制定具有針對性的扶貧對策。第三，利用大數據中的遙感技術、媒體信息技術等構建扶貧資金管理系統(tǒng)及監(jiān)督系統(tǒng)，以實時了解扶貧資金的取向及利用率，以保證扶貧資金能夠真的解決扶貧對象的實際問題，減少資金浪費，最終提高精準扶貧工作質量及效率。另外，在精準扶貧中還需要注意以下兩點：第一，實行脫貧工作責任制，保證扶貧工作執(zhí)行力。第二，積極轉變貧困人口的思想，引導貧困人口通過自身努力實現小康生活。
總之，精準扶貧是針對我國貧困地區(qū)提出的扶貧政策，已經在很多貧困地區(qū)得到貫徹，而大數據則能夠提高精準扶貧工作質量及效率，使貧困地區(qū)脫貧速度加快，加快我國小康社會發(fā)展?；诖耍衔南群唵胃攀隽舜髷祿?，然后分析了大數據助力精準扶貧的原理以及對精準扶貧的技術支持，并探討了精準扶貧中存在的問題，最后分析了大數據有效助力精準扶貧的措施。
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大數據論文篇十七
我國經濟國際化程度越高，越需要引進國際先進的經濟管理理念，對國際化會計人才的需求也就更為迫切。但作為培養(yǎng)國際化會計人才有效途徑的高校管理會計雙語教學在教材選用、教學方法、學生能力、等方面都存在不完善之處。因此，建議通過合理使用原版教材、利用網絡課程平臺完善雙語教學等方法，推動我國國際化人才培養(yǎng)的最終實現。
我國經濟國際化程度的越高，越需要引進國際先進的經濟管理理念，對國際化會計人才的需求也就更為迫切。國際化會計人才應該具備“創(chuàng)新意識和跨文化交流能力;熟知并能靈活運用國際會計準則和國際慣例;未來能為企業(yè)的國際化發(fā)展提供決策支持”等能力。而雙語教學是培養(yǎng)國際化人才的有效途徑，以“決策、規(guī)劃、控制與考核”為職能的管理會計是會計專業(yè)的核心課程，要培養(yǎng)國際化會計人才，管理會計雙語教學的探討就顯得十分必要。
一、管理會計雙語教學存在的主要問題。
雙語教學，即通過學科“雙語”這一載體提供給學生一種英語應用的情境，將英語應用于會計專業(yè)知識的獲取，并以專業(yè)教學來推動學生英語視、聽、說、讀、寫的提高，從而滿足社會對國際合作意識、國際交流與競爭能力的外向型人才的要求。但是在實施雙語教學的過程中，會計雙語教學也存在一些亟待解決的問題，主要體現在：
1.學生專業(yè)英語能力較弱，缺少相應的專業(yè)英語環(huán)境。
2.國內外教材要求不統(tǒng)一，差異較大。
3.雙語教學的成效受到質疑。有些學者指出，教師在教學過程中雖然采用了原版教材，但在實踐過程中，往往是教師在講授時多數是用英文解釋一下專業(yè)詞匯，在會計知識的講解上時幾乎全部使用中文。這樣做并沒有達到培養(yǎng)學生國際化思維的效果。
在這樣的背景下，筆者所在的國際特色班提出“有效雙語教學”的口號，經過三年的準備，目前已經在高年級專業(yè)課上實施雙語教學，并初步取得良好的效果。筆者在實踐中總結如下幾點建議。
(一)高質量的雙語教學，必須合理使用雙語教材。
目前，我國開設管理會計雙語課程一般用英文原版或翻譯教材。選用英文原版或翻譯教材方便教師進行雙語教學和案例教學，教材中涉及的大量與時俱進的實例、數據、閱讀材料，可以輔助學生理解深奧的知識原理，更能提升學生的獨立思考能力、培養(yǎng)邏輯思維能力、掌握分析方法。但是，全部采用英文或者翻譯教材也存在著一系列的問題。原版教材一般是按照西方的經濟、政治、生活情況編寫的，而我國學生對發(fā)達國家市場經濟制度缺乏理解或理解的深度不夠。
同時，與財務會計不同的是，管理會計具有技術、組織、行為和情境)等四個維度(后三個維度可以統(tǒng)稱為“管理情境”，體現了管理會計的“社會性”層面。)。也就是說，除了技術維度之外，組織、行為與情境等三個維度都具有鮮明的“本土化”特征，學生要想學好管理會計，就必須了解中國企業(yè)特有的制度背景。盲目地追求使用外文原版教材，不注重提升這些西方先進的管理會計理念在中國當前環(huán)境的可應用性和可操作性反而會弄巧成拙。
所以，國際特色班的教師在備課時本著“國際化與本土化”相融合的理念，采取雙教材策略。教師除了使用原版教材以外，在國內教材的基礎上查找中國的'案例進行補充講解，學生則使用英文原版教材或翻譯教材。這樣既能讓學生利用原版教材中的大量案例，同時，教師又能在課上為學生補充符合中國國情的相關材料。
(二)充分利用網絡教學平臺，營造英語語言環(huán)境。
在會計本科專業(yè)培養(yǎng)計劃中，管理會計課時量是45左右，每星期只有兩次課。僅僅利用課上的時間不足以為學生創(chuàng)造足夠的專業(yè)外語環(huán)境。因此，網絡課堂為學生提供了在傳統(tǒng)課堂外隨時發(fā)言的機會則可以很大程度上的彌補這一問題。教師可以引導學生利用網絡學生可參加或者發(fā)起各種類型的專題討論組，對感興趣的問題用英語進行自由討論和發(fā)言，通過共同討論達到對問題的全面深入的認識，有效地增加師生課堂內外的互動。
另外，國外教材的優(yōu)越性不僅體現在教材中豐富的案例，更體現在完善的網絡配套資源。教師可以幫助學生搜集相應的視頻資料，保證了知識的開放性。例如用英文播放的企業(yè)價值鏈流程圖幫助學生理解生產流程中成本的產生和理解成本相關概念，有利于創(chuàng)造英語語言環(huán)境，構建英語思維模式，讓學生對較難理解的企業(yè)成本理論知識有一個比較形象的認識，激發(fā)學習興趣。
(三)以英語為手段，將母語和英語有機地融合起來，促使學生能在非母語環(huán)境下對專業(yè)的理解、掌握和運用才是雙語教學的精髓。
為了提高雙語教學成效，在教學內容上，筆者認為雙語教師可事先引導學生利用網絡課堂學習基本的英文專業(yè)術語和中文專業(yè)知識。例如，結合教學計劃，事先選定幾個專題，要求學生通過英文講義以及互聯網了解和掌握這些專題的內容、掌握核心專業(yè)詞匯，每次課開始時可以先考察學生對專業(yè)術語的掌握程度。這樣，教師可以在課堂上將注意力主要集中于講授學科重點，做到以英語為手段，引導學生利用西方先進的管理會計理念在中國當前環(huán)境去發(fā)現問題、分析問題。在教學方法上，雙語教師可以利用多媒體課件和英文講義進行英文授課。為了使學生很好的理解，重點和難點則可以用中文進行解釋。
大數據論文篇十八
4月6日，聯合交通部科學研究院對外發(fā)布《第一季度中國主要城市騎行報告》。該報告以ofo出行大數據為參考，首次采用城市騎行指數作為評估指標，對北京、上海、廣州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座國內一二線城市的共享單車發(fā)展水平進行評估排名。
可以發(fā)現，在單車使用水平、節(jié)能減排水平、健康貢獻水平、停車設施水平、服務環(huán)境水平和社會文明水平六個方面，每個城市的表現各有不同。行業(yè)專家分析稱，該報告對透視我國城市慢行交通發(fā)展現狀、追蹤共享單車行業(yè)發(fā)展、推動智能綠色城市建設事業(yè)起到參考作用。
18~45歲人群成共享單車主要用戶西安廣州最男人、天津昆明最均衡。
報告顯示，18~45歲人群成共享單車騎行的主力用戶，占比接近90%，其中30歲及以下群體占比達到55%，30~45歲占比約35%。由此可見，共享單車的用戶不僅覆蓋年輕群體，也受到了中年群體的廣泛認可和使用。
同時，在用戶男女比例分布中，不同的城市區(qū)分為了兩大派系。一個是以西安、廣州為代表的五座城市成為了“最男人”的共享單車騎行城市，男性用戶占比達到55.90%~59.70%，較高于女性用戶。而以天津、昆明為代表的五座城市則成了“最均衡”的共享單車騎行城市，男女比例在48%~52%之間，可以說基本相差無幾。但綜合來看，女性用戶占比能達到45%左右。
中國城市整體騎行水平53.6分空間巨大綜合指數六大榜單昆明東莞上榜。
報告顯示，20第一季度中國城市整體騎行水平為53.6分，其中北京以84.3位居榜首，上海、成都分別以79.3分和65.1分緊隨其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、廣州、南京、廈門、福州、武漢等八座城市也高于平均分，城市騎行水平較為領先。
而53.6的整體騎行水平雖然較滿分100分來看屬于偏低水平，但考慮到年初共享單車才迎來一波的快速發(fā)展，諸多方面尚不完善，例如城市停車設施的建設，北京、上海、杭州三城雖然達到13分以上，但其他20座城市停車設施平均得分僅為7.55分，遠低于滿分20分。未來，隨著共享單車的健康發(fā)展、城市停車設施的建設、服務環(huán)境的提升等因素逐步完善，分數還將進一步上升。
報告同時給出“2017年第一季度主要城市六大榜單”，北京位列“停車設施相對完善”、“節(jié)能減排貢獻最大”、“政府服務環(huán)境最好”三個榜單之首。昆明則成為“最愛騎共享單車的城市”，東莞成為“我騎行·我健康”的榜首城市。
城市文明程度杭州12.9分排第一20城q1累計騎行5.93億公里。
報告針對社會文明程度，對各城市對共享單車的友好度進行了評分，杭州市以12.9分排名第一，南京、西安分別以12.75和12.22排名第二第三，北京僅以9.94分排名第九。在服務環(huán)境水平評估中，北京以滿分15分位列第一。近期，全國各地陸續(xù)出臺了針對共享單車的管理辦法，如上海出臺了《共享自行車服務規(guī)范》，成都推出了《成都市關于鼓勵共享單車發(fā)展的試行意見》。
報告顯示，我國20座城市第一季度累計騎行5.93億公里，相當于繞地球14794圈，日均累計騎行距離為659萬公里，相當于地球赤道的164倍。不僅如此，20個城市第一季度人均累計騎行消耗熱量6840千卡路里，相當于燃燒掉1.8斤脂肪。
共享單車緩解城市交通出行難問題。
數據統(tǒng)計，從1995年至，隨著民用汽車保有量從1040萬輛攀升至1.9億輛，自行車的.保有量卻從6.7億輛，急劇下降至3.3億輛。汽車成為代步工具的同時，給城市交通和生態(tài)環(huán)境也帶來了極大壓力，城市居民的出行成本急劇上升。
專家認為，共享單車+公共交通的出行模式，正逐漸替代家用汽車+步行+公共交通的出行模式，快速發(fā)展中的共享單車正改善著我國城市居民的出行模式，也對我國交通新體系建設產生深遠影響。
大數據論文篇十九
大數據從被人們所熟知到現在各大領域的廣泛應用，標志著人類已經正式走入“第三次工業(yè)革命”時代。大數據在營銷領域的應用使傳統(tǒng)的營銷活動變得更加的科學化和個性化，本篇大數據論文的筆者認為，在享用大數據帶來的便利同時，需要兼顧大數據帶來的倫理問題。
近些年隨著移動互聯網、物聯網、云計算的迅猛發(fā)展，it業(yè)又出現了一個新名詞——大數據（bigdata），“大數據”（bigdata）的橫空出世是it行業(yè)又一次顛覆性的技術變革，且已在各行各業(yè)逐漸形成燎原之勢，大數據的出現不僅給當今世界帶來了翻天覆地的變化，同時也潛移默化的影響著人們生活的各個領域。
對于大數據的概念，迄今為止仍然沒有形成統(tǒng)一的準確定義，francisdiebold是第一個提出“大數據”術語的學者，他認為：大數據就是正在激增的數量和潛在的相關數據，主要是當今空前發(fā)展的數據記錄和存儲技術。而meta集團（現為gartner）的分析師douglaslaney（）在研究報告中，就指出數量（volume）、速度（velocity）和種類（variety）的增加可能是未來的一大趨勢。雖然這一描述最先并不是用來定義大數據的，但在此后的十年間很多企業(yè)如ibm和微軟仍然使用這個“3vs”模型來描述大數據。對此也出現了一些不同的意見，大數據及其研究領域具有影響力的領導者的國際數據公司（idc）在20做的報告中定義大數據為：“大數據技術描述了新一代的技術和架構體系，通過高速采集、發(fā)現或分析，提取各種各樣的大量數據的經濟價值?！睆倪@個定義來看，大數據的特點可以總結為4個v，即volume（數量），variety（種類），velocity（速度）和value（價值）。4vs和3vs的不同之處就是增加了一個價值，指出了大數據最為核心的問題就是如何從規(guī)模巨大、種類繁多、生成快速的數據集中挖掘價值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）對大數據的定義進行了統(tǒng)一：大數據指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。由于利益相關者的角度不同，因此學者們對大數據定義的表述也不盡相同，但大數據的重要性卻得到了一致的認同，即大數據在其數據量、數據復雜性和傳播速度三大方面都顯著的超出了傳統(tǒng)的數據形態(tài)，也超出了現有的技術處理手段。
正是有了數據的爆炸式增長，大數據已經在學術領域、商業(yè)領域乃至政治領域都得到了密切的關注。《nature》出版了?？癰igdata”，從互聯網技術、網絡經濟學、超級計算、環(huán)境科學和生物醫(yī)藥等多個方面介紹了大數據帶來的挑戰(zhàn)。年《science》推出關于數據處理的?？癲ealingwithdata”，討論了數據洪流（datadeluge）所帶來的機遇，同時也指出如果能夠有效地利用好這些數據，人們將會得到更多的機遇，并能對社會發(fā)展產生巨大的推動作用。
國外學者danielnunan（）就指出了大數據可能會產生影響的五大領域：社交網、數據所有權、存儲問題、數據收集、公眾隱私，因此大數據時代各大領域都將迎來新一波的迅猛發(fā)展期，同時它也決定了未來商業(yè)的發(fā)展趨勢，尤其在營銷領域大數據與營銷的結合更是顛覆了傳統(tǒng)的營銷模式。
2-1營銷活動將更科學化。
大數據的特征是容量大、種類多、高速度和有價值，因此大數據時代的營銷不再是基于經驗和直覺，而是基于科學的數據分析進行精準營銷。曾經有過一個經典的大數據案例講的就是“啤酒與尿布”的故事，在20世紀末的美國沃爾瑪超市中，超市的管理人員意外的發(fā)現兩個毫無關聯的物品啤酒和尿布會經常同時出現在一個購物籃中，后續(xù)研究發(fā)現原來是因為美國一般都是年輕的爸爸出來為小嬰兒購買尿布，順便為自己購買啤酒，當然其中就用到了商品間的關聯算法，而大數據正是通過海量的數據來實現精準的營銷為企業(yè)競爭贏得先機。
2-2營銷活動將更個性化。
隨著數據的挖掘、采集、分析等環(huán)節(jié)的效率不斷地提高，大數據的大容量、高速度、多樣性以及高價值四個特點使得個性化的營銷服務成為可能。營銷的最終目的就是能夠準確的了解每一個潛在的或者現實的客戶需求并為其提供滿意的產品和服務從而實現利潤最大化，而大數據恰好能夠利用其顯著的優(yōu)勢，從海量的數據中提取有用的信息，準確地把握客戶的興趣點，了解客戶的個性偏好，因此大數據背景下利用網絡技術平臺提供個性化服務是未來的一大趨勢。
2-3企業(yè)營銷組織機構和人員工作職能將圍繞數據展開。
大數據時代下對于企業(yè)來說數據是最重要最珍貴的資源，因而數據的收集和整理以及數據的分析和處理將是營銷人員制勝的關鍵。因此營銷人員的工作將更多的是圍繞著數據的采集、分析和處理展開。在營銷領域采用數據挖掘是營銷發(fā)展到一定階段的必然趨勢，而數據挖掘技術的應用能對企業(yè)的營銷管理帶來很多顯著的利益，因此未來企業(yè)的營銷人員的職能會發(fā)生轉變，以數據挖掘、分析為主的組織機構將會成為企業(yè)的重要職能部門。世界著名的管理咨詢公司埃森哲和麥肯錫都先后發(fā)布報告稱，數據科學家的需求將會持續(xù)擴大，未來如何培養(yǎng)高技能的數據人才會是各大數據業(yè)務公司的重中之重。
2-4營銷活動將可預測。
大數據是一場技術性的革命，海量的數據資源使得營銷管理開啟量化的進程，而運用數據進行決策是大數據背景下營銷模式的一個重要特征。未來企業(yè)的競爭將是數據的競爭，誰能挖掘潛在的客戶掌握客戶的需求誰將能取勝，因此企業(yè)營銷活動的成敗關鍵就在于是否能準確地判斷顧客的價值，而大數據的出現使得營銷管理活動能夠實現精確的預測成為可能。大數據之“大”就是數據量大，能搜集全面和綜合的數據，并再結合數據算法建模的使用，便能充分地挖掘數據間的相連性，從而來預測市場的發(fā)展趨勢，幫助提升營銷活動的'可預見性。
總之，大數據時代的到來給營銷領域帶來了巨大的商機?？烧斎藗冞€沉浸在大數據所帶來的各種便利和價值的時候，有一個問題已慢慢引起了全世界的關注，即大數據營銷活動中一些有悖于道德倫理問題的存在令人擔憂。
3大數據時代面臨的挑戰(zhàn)。
3-1數據的質量問題和數據人才的缺乏。
大數據的“大”是指數據量大，但數據量大不一定代表信息量大或者數據的價值大，相反由于數據量太大容易造成很多繁雜無用的垃圾數據的泛濫。高質量的數據是大數據發(fā)揮效能的重要手段，因此如何應用相應的技術手段對大量的數據進行深加工成為企業(yè)發(fā)展的關鍵。同時由于大數據時代營銷人員的職能已逐漸轉化為數據相關的工作，而數據人才的缺乏也是當今營銷領域的一大挑戰(zhàn)，因此如何培養(yǎng)數據人才充分利用數據的挖掘采集和分析技術來獲取高質量的數據信息是我們的當務之急。
3-2數據的復雜化難以管理。
當今世界對數據的爭奪問題已日趨白熱化，各大企業(yè)都為獲取有效的數據信息來贏得競爭的優(yōu)勢。雖然數據就像黃金一樣把它們放在一個數據庫可以保證安全，但這卻不是一個實際的處理方案，一方面沒有那么大的內存去存儲；另一方面由于數據的珍貴，每個企業(yè)都小心翼翼地將數據當作財產一樣存儲在不同的服務器上，彼此之間互不連通形成一個個“數據孤島”。而大數據時代又需要廣泛的研究數據間的相關性才能從中發(fā)現客觀規(guī)律，需要個體和集體的配合才能實現數據的共享從而實現數據的價值最大化。
3-3公眾和個人隱私問題日益凸顯。
當今數據的收集和存儲能力已遠遠超過了數據的利用率（jacobs，），而目前這兩種能力還不能有效的結合，使得數據的利用率較低且數據的泛濫很可能會使得公眾的隱私受到侵犯。在大數據的營銷過程中很多用戶相關的信息都是以數據的形式存儲在電腦上，而互聯網的廣泛傳播使得數據的隱私問題越來越令人擔憂。例如，很多企業(yè)為了經濟利益將用戶的個人資料私自出售，甚至還有一些不法分子竊取用戶的個人信息對用戶進行詐騙等，這已給個人造成了嚴重的困擾。
3-4數據精準性與服務精準性不對稱。
盡管大數據營銷可以讓企業(yè)了解客戶的需求，但精準的數據不一定能全面把握客戶的心理活動。比如說一個顧客一直徘徊在商場一樓的鞋子特價區(qū)，此時這個顧客的舉動可能說明了這個顧客對鞋子是有需求的，但不能說明這個顧客一定是一個價格敏感者。盡管大數據的確能夠發(fā)現、跟蹤和分析消費者的每個顯性變化，但卻無法全面把握消費者的內心活動，因為顧客的購買心理本來就是一個“暗箱”，他的購買行為是由很多因素綜合決定的，可能是心理，可能是價格，還有可能是環(huán)境因素，等等。因此盡管大數據能夠提供精準的數字，但卻很難提供精準的預測，這里面涉及了一個不可確定性因素，就是顧客的心理。
4大數據背景下營銷領域倫理問題的解決途徑。
大數據對于營銷領域來說是一把雙刃劍，既是機遇也是挑戰(zhàn)。它既能給企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價值，有效地提升企業(yè)的競爭力，同時也可能因為安全隱患問題給社會帶來極大的危害。因此，本文試著從國家、企業(yè)以及技術手段三個層面來探討如何有效地規(guī)避大數據自身帶來的倫理問題。
4-1國家應當制定相應的法律法規(guī)來約束不法行為。
由于我國相對于西方發(fā)達國家來說，大數據營銷起步較晚，因此相關的法律法規(guī)還不是很健全，許多不法分子利用一些法律漏洞來竊取消費者的隱私、侵害消費者的利益。從宏觀層面來說，國家是市場有序進行的保證，而法律是依靠國家的強制力來維護公共生活的秩序。因此國家應加強相關的法律法規(guī)的建設來嚴厲打擊不法分子、保護消費者的隱私安全。
4-2通過行業(yè)自律來約束自身的倫理機制。
由于法律僅僅是外在的約束因素，而要從根本上解決問題還需要加強行業(yè)的內在自律性，加強企業(yè)的內在道德觀念，自覺的遵守道德約束。而事實證明，企業(yè)通過建立消費者隱私的保護機制，依法保障消費者的合法權益，是解決這些倫理問題的源頭。（3）利用技術手段解決自身的問題。大數據的安全隱患問題是由大數據發(fā)展過程中自發(fā)產生的，因此可以充分的利用技術的優(yōu)勢有效的規(guī)避這些問題。人的自律行為是需要相當大的決心的，因為往往拒絕不了利益的誘惑，而法律的制定往往是滯后于技術的進步，人們往往是等到出現了問題后才會想辦法制定相關法律，事實上也正是因為技術的不完善才給了那些不法分子鉆空子的機會，因此依靠技術自身的優(yōu)勢來解決大數據背景下營銷倫理問題是最切實有效的。
5結論。
大數據與營銷管理領域的結合也是時代發(fā)展的必然趨勢，更是企業(yè)在激烈競爭下取勝的關鍵舉措。與此同時，我們在享受大數據帶來的巨大商業(yè)價值時，也應客觀的認識到大數據時代的安全相比傳統(tǒng)安全更加復雜，對此理應結合法律的強制措施和行業(yè)的自律以及技術的顯著優(yōu)勢，來保障大數據背景下營銷朝著正確的方向發(fā)展。
大數據論文篇二十
12月8日消息，第一財經商業(yè)數據中心發(fā)布的《中國互聯網消費生態(tài)大數據報告》顯示，中國7.1億網民將成為潛在的互聯網消費者。
80后、90后消費觀念大不同。
報告顯示，80后與90后作為互聯網消費領域的核心消費人群，90后在線上擁有鮮明消費特征，主要的標簽是娛樂至上、愛新鮮和個性化。90后在玩樂方面的興趣廣泛，既表現出對桌游、美食、夜生活的喜愛，也對二次元、游戲等虛擬領域有著更高的付費意愿。
相比較下，80后則更顧家，在互聯網理財、互聯網地產、電商等消費領域有顯著的消費特征，是互聯網消費的主力人群。從閱讀內容方面看，80后更加偏愛看健身、旅游、時尚、房產等話題的資訊;購物方面看，80后也更偏愛大家電、汽車用品、童裝等居家物品，由此可以看出，80后互聯網消費者特征的關鍵詞是家庭化、品質和資訊控。
網紅借力電商成“吸金王”
今年電商和社交的融合成為一個典型現象。數據顯示，紅人經濟的發(fā)展使得紅人店鋪的瀏覽成交高于一般女裝店鋪，近50%的粉絲有重復購買的行為，并且規(guī)模大的紅人店鋪比一般紅人店鋪轉化率高出57%?？梢钥闯鲭娚碳t人的店鋪具有粉絲粘性高、高瀏覽高轉化以及銷售爆發(fā)力強的優(yōu)勢。
便捷和品質成互聯網消費核心訴求。
移動互聯網的滲透和眾多新應用的興起使得我國互聯網消費生態(tài)不斷孕育繁衍，消費者的需求也因此更加清晰細分，便捷與品質的訴求是兩大明顯特征。
報告提出，消費趨勢的便捷主要體現在降低門檻、資源優(yōu)化、服務整合和隨時隨地四個特性。以滴滴出行為例，滴滴優(yōu)化夜間運力資源極大滿足了人們夜間個性化出行的需求。數據顯示，機場、火車站、餐飲等夜間交通資源不足的地方，使用滴滴出行的偏好度均呈現上升趨勢，體現出網約車滿足了消費者的`交通需求。
需求“品質化”則大大促進了商家運營發(fā)展軌跡的高端化、定制化、專業(yè)化和服務化。報告數據顯示，從趨勢上看，飛豬三年跟團游的增幅高于自由行的增幅，且跟團游中有近8成的訂單數是當地游，可以看出組件式的“diy自由行”已成為了消費者旅游出行的新風尚，同時也反映了多元化的自由行產品為消費者提供了更豐富的定制體驗。
大數據論文篇二十一
眾所周知，鐵路向來是春運客運量最高的交通工具。相比去年，由于春運火車票只能提前30天購買，火車票搶票形勢更加嚴峻。
如圖所示，2016年春節(jié)提前一個月，旅客進入購票高峰。去哪兒網大數據預測，春節(jié)將至，2016年12月15日將進入旅客春運搶票高峰，此輪去程購票高峰將和去年一樣，一直持續(xù)到春節(jié)前結束。
2016年春運，互聯網售票量占總售票量的64.6%，占比超過一半，其中手機app發(fā)售車票1.5億張，售票總量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪兒網預測，生長在互聯網時代的90后將是20春運的主力軍。
在火車用戶畫像中，選擇乘坐火車回家的男女比例分別為52.5%、47.5%，其中90后人群占比高達43%，80后人群為27.8%，兩者占比超過70%，成為絕對的中堅力量。
近年春運，鐵路最熱門的出發(fā)地集中在北京、上海、成都、重慶和杭州。這些城市多屬于超一線和新一線城市，外來人口集中，也是多條鐵路線路的起始地。
一個顯著的變化是，購買快速鐵路車票的用戶比例不斷增加，選擇乘坐高鐵的人數占比達到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的'人群比例也達到了10.3%，整體超過了總數的一半。
去哪兒網大數據預測顯示，乘坐上海出發(fā)的高鐵線路人數最多，杭州、長沙、北京、廣州的票量緊隨其后。
與熱門出發(fā)地相對應的，重慶、上海、杭州、成都、鄭州是往年國內最熱門的目的地。這些城市周邊鐵路、公路、航空線路密集，以此作為中轉目的地的旅客也不在少數，搶票難度成幾何倍數增加。
非高鐵、城際等高速列車的出發(fā)地，北京最為熱門。不過與高速列車熱門出發(fā)地不同，緊隨其后的重慶、昆明、西安、鄭州出發(fā)的票量與北京之間相差并不多。
二、最難買航線已經進入搶票模式多數航班恢復全價。
從2016年春運的大數據看，預定高峰期出現在距離春節(jié)20天，這一天的預訂量創(chuàng)出近期以來的新高，與上個月同期環(huán)比增長100%。
大數據顯示，2017年春運出發(fā)最集中的日期是2017年1月24日，已經進入了乘飛機回家旅客的人數峰值期，全國重要的機場將進入到繁忙狀態(tài)。返程高峰則從大年初六即2017年2月2日開始。
三、85后成機票預訂主力軍天秤座成“空中飛人。
移動互聯網時代來臨，網上購票已經成為消費者最便捷的預訂方式。來自去哪兒網大數據顯示，選擇乘坐飛機回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例為9.8%，力壓群雄。
家鄉(xiāng)越北，越會提前購買回家的機票。去哪兒網機票專家分析，排名前十名的航線，以大機場往小機場飛為主，每天的航班數多在30班以內，是北京至廣州這種熱門航線航班數的三分之一。
根據去哪兒網大數據統(tǒng)計，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時間卻比其他航線早得多，堪稱最難買航線。在去哪兒網平臺預訂過年前三天回家的機票中，北京至佳木斯這條航線，用戶平均會提前36天。從深圳回?？诟纾话闾崆?3天。
四、十條熱門空中回家路出爐平均飛行1416公里。
從熱門航線看，北京-成都、深圳-重慶、上海-哈爾濱、北京-三亞、廣州-重慶、深圳-成都、成都-北京、重慶-廣州、北京-哈爾濱、上海-成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。
去哪兒網統(tǒng)計了往年春運返鄉(xiāng)票量最高的50條航線，發(fā)現追逐夢想的人們，選擇求業(yè)、求學城市距離家鄉(xiāng)的平均飛行距離是1416.2公里，這幾乎是從深圳到西安的里程。
通過去哪兒網平臺訂票的用戶，大多選擇在早上7點就坐上飛機，按照平均離家距離1416公里來計算，飛行時間近3個小時，98.8%的用戶選擇乘坐經濟艙。
五、行李多禮物重專車成熱門接送工具。
春運期間，95%的旅客會有行李箱、背包以及各種禮品出行，為了能夠快速到達機場、火車站，專車接送機/站成為熱門出行工具。
去哪兒大數據顯示，北京、成都、深圳、上海、三亞、廣州、昆明、西安、哈爾濱、廈門等10個城市成為去哪兒接送機使用率最高的城市。
其中，在預約時間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天-4.1天預訂接送機服務;女性用戶明顯準備更加充分，其預約時間在4.1天-5.6天。
從出行時段上看，4點-11點為旅客乘車去機場、火車站高峰。其中5-6點出發(fā)人群最高，高達6.9%;10-11點又會出現小的高峰，出行占比為5.1%。數據顯示，使用接送機/站的用戶平均行駛27.2公里，平均時長為36分鐘。