觀察是發(fā)現細節(jié)、捕捉信息的重要方式。在寫總結時，我們可以通過分析和歸納的方式來總結所要總結的內容。5、總結范文中的經驗和教訓對我們很有借鑒意義。
大數據的論文篇一
職責：
1、負責構建數據挖掘與數據分析體系，負責海量運營數據的分類匯總和分析研究；
3、負責數據管理團隊的建設工作，有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業(yè)務發(fā)展；
4、協助完成業(yè)務關鍵目標指標制定、目標達成過程管理。
任職資格：
1、數學、統計學，計算機軟件相關專業(yè)全日制本科及以上學歷，至少4年相關工作經驗；
4、對業(yè)務變化有敏銳的洞察力；能利用數據對于業(yè)務形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解；
5、數據敏感、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，具備較強的團隊合作精神并能夠承受較大工作壓力。
大數據的論文篇二
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作――舍恩佰格的《大數據時代》。維克托?邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業(yè)，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的。預言家“的牛津教授真牛！那么，這位大師說的都是金科玉律嗎？并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
在第一部分”大數據時代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思?！贝髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！案哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。”不是因果關系，而是相關關系?！安恍枰馈睘槭裁础埃恍枰馈笔鞘裁础?。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關系，而是相關關系?！斑@一論斷時，他在書中還說道：”在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’。“[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可”量化“，大數據的定量分析有力地回答”是什么“這一問題，但仍然無法完全回答”為什么“。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創(chuàng)新可以創(chuàng)造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業(yè)系統中，而沒有把它置于整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。
在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文?凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：”大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！爸x謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考的答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據？什么叫大數據？數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
大數據的論文篇三
隨著信息技術的發(fā)展和智能設備的普及，大數據已經成為當今社會的熱門話題。作為數據時代的核心，大數據不僅改變著人們的生活方式，也深刻影響著社會經濟發(fā)展。在長時間的學習和實踐中，我對大數據有了一些心得體會。本篇文章將從數據的來源、數據的處理、數據的應用、數據的挑戰(zhàn)以及數據的未來五個方面，對大數據進行思考和總結。
首先，大數據的來源不僅包括了傳統的企業(yè)內部數據，而且還包括了社交媒體、物聯網、日志文件等非結構化和半結構化數據。與傳統的數據相比，大數據具有體量大、速度快和多樣性的特點，因此更加具有價值。大數據的產生與人們日常生活中的各個方面密不可分，例如我們在社交媒體上發(fā)布的照片、留言、評論等、在手機、電視、汽車等智能設備上的操作和行為也都產生了大量的數據。因此，我們要充分利用這些數據，挖掘出數據中的價值。
其次，對大數據的處理成為突破瓶頸之一。由于大數據的特點，傳統的數據處理方法已經不能滿足當前的需求。因此，人們開始采用云計算、分布式存儲和分布式計算等新技術。云計算可以提供強大的計算和存儲能力，分布式存儲可以方便地處理大規(guī)模數據的存儲，分布式計算可以加速大規(guī)模數據的處理。同時，機器學習和深度學習等算法的出現，為數據處理提供了新的思路。通過建立合適的模型和算法，可以更好地處理大數據，并從中發(fā)現隱藏的規(guī)律和關聯。
第三，大數據的應用已經滲透到各個領域。在商業(yè)領域，大數據可以幫助企業(yè)更好地了解客戶需求、優(yōu)化產品設計、優(yōu)化營銷策略等，從而提高企業(yè)的競爭力。在醫(yī)療領域，大數據可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病、制定個性化治療方案。在城市管理中，大數據可以幫助政府更好地了解城市運行的狀態(tài)，制定科學合理的城市規(guī)劃和交通管理。在交通領域，大數據可以幫助交通公司更好地安排班車和線路，提高乘客的出行效率。
然而，大數據也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是數據安全和隱私問題。大數據的應用離不開個人信息的采集和存儲，而這又與用戶的隱私密切相關。因此，我們需要建立合理的數據保護機制，使用戶數據安全可控。其次是數據質量問題。大數據的質量直接影響數據分析和決策的準確性和有效性。因此，我們需要加強數據質量的管理和控制。此外，大數據的運營和維護也需要相應的技術和人才支持，這對于很多企業(yè)來說是一個挑戰(zhàn)。
最后，對于大數據的未來，我非?？春谩ｋS著技術的進步和應用場景的拓展，大數據將會有更廣泛的應用。例如在智能家居領域，大數據可以幫助家庭更智能地控制和管理各類設備。在教育領域，大數據可以幫助教育機構更好地了解學生的學習情況和學習模式，從而制定更適合的教學方案。在環(huán)保領域，大數據可以幫助我們更好地了解環(huán)境污染的情況，從而制定合理的治理方案。
總之，大數據已經成為時代的潮流，對于社會發(fā)展和個人生活都起到了重要的推動作用。對于大數據的深入思考和理解，有助于我們更好地把握和利用數據，發(fā)現新的需求和機遇。希望未來大數據的應用能夠更好地服務于人類的發(fā)展和進步。
大數據的論文篇四
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。
大數據的論文篇五
1橋梁工程的大數據
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，列舉出主要國家和地方政府的橋梁管理系統，包括建成時間、系統功能、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計分析系統，系統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，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。統計了國內部分橋梁健康監(jiān)測系統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，為全國的橋梁統計、普查與管理提供信息資源?？蒲袛祿拈_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。可為同類橋梁的施工管理與養(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。
大數據的論文篇六
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，它具有杰出的數據統合能力，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，數據伴隨著系統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。企業(yè)的業(yè)務單一，信息資料也比較籠統、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，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，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，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及監(jiān)督系統，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。基于此，上文先簡單概述了大數據，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。
【參考文獻】
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大數據的論文篇七
3月11日下午兩節(jié)課后，我校全體教師和受邀而來的金南學區(qū)各友好學校的領導及教師匯聚于多媒體教室，共同分享、交流《大數據時代》讀后感。
老師們從：何謂大數據；立足國情對大數據進行探討；大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。
張萌老師說：大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐，不可生搬硬套。
董譯雯老師說：在你我感嘆《大數據時代》里深植于美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時，可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識？作為典型的八零后，我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但愿，我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考“我”這個字的含義，足矣！
張紅杰老師說：很感謝校長給我們推薦了《大數據時代》這本書。在教學工作中，應該有大數據意識，創(chuàng)新意識。學習一些專業(yè)的教學統計法、數據分析法，從中發(fā)現一些教育現象，并采取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目，多一份嚴謹與科學。
白媛媛老師通過文中的三個事例，結合教學實際，談了自己教學中對數據使用的價值；結合自己的工作，談了如何實現工作的最高境界。
交流活動尾聲，身為閱讀《大數據時代》的倡議者、發(fā)起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀后的感悟：我們心中要裝著學校，因為我們個人的命運依賴群體的命運；工作要追求精細化，不能做胡適書中的“差不多”先生；尊重數據，擁有數據意識，建立數據團隊！
此次活動從寒假期間倡導讀《大數據時代》一書，到開學伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識，掌握大數據，運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的臺階！
大數據的論文篇八
讀完《大數據時代》這本書后，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之后的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨后，接踵而至的三項變革――商業(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業(yè)領域由于大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預訂到更優(yōu)惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢?，F在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道出現的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫(yī)院就診，因此也導致了信息的滯后。然而，對于飛速傳播的疾病，google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發(fā)的地點，這便是基于龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛(wèi)生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是臺風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。于是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源于兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬于世界頭號零售商的大數據頭腦！
大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪里是自己的家，哪里是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來！
大數據的論文篇九
今年，火車票預售期由春節(jié)前60天縮短至30天。昨天下午，去哪兒網通過對60多萬條飛機航線、50余萬條鐵路客運線進行大數據計算，對外發(fā)布了《春運大交通數據報告》，為回家旅客提供參考。報告顯示，20春運期間，預計鐵路車票中高鐵占比將超4成;航班出發(fā)最集中的日期是年1月24日，十大難買票航線中，北京占了一半。同時“怡起回家”福利通道已開啟，將為旅客提供最高金額達100元的火車票減免優(yōu)惠券等多項福利。
火車票
超四成人將坐高鐵
鐵路向來是春運客運量最高的交通工具，據去哪兒網大數據預測，2017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。
今年春運，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。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。
飛機票
北京飛佳木斯特難買
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。
北京至成都、深圳至重慶、上海至哈爾濱、北京至三亞、廣州至重慶、深圳至成都、成都至北京、重慶至廣州、北京至哈爾濱、上海至成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。據去哪兒網大數據統計，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很多，平均會提前36天。而從深圳回海口更早，一般提前43天，堪稱最難買航線。記者注意到，在“春運期間十大最難買線路”中，北京起飛地就占了一半。
接送站
4點到11點為乘車高峰
春運期間，95%的旅客會有行李箱、背包并攜帶各種禮品，專車接送機/站成為熱門出行工具。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。
在接送機/站的用戶中，25至35歲年齡段人群最高，占比48%，35至45歲占比也超過兩成。在預約時間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天至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天至5.6天。
從出行時段上看，4點至11點為旅客乘車去機場、火車站高峰，其中5至6點出發(fā)人群最高，高達6.9%;10至11點又會出現小的高峰，出行占比為5.1%。
發(fā)福利
買火車票最高減100元
由華潤怡寶飲料(中國)有限公司和去哪兒網發(fā)起的2017“怡起回家”春節(jié)活動于昨天正式啟動。即日起至2017年2月11日，旅客打開去哪兒網app找到“怡起回家”專題可以參加紅包抽獎，覆蓋去哪兒網旗下機票、火車票、汽車票、接送機租車、度假、門票、酒店等全線產品。
其中，活動力度最大的是乘坐比例最高的“火車票”，活動為旅客提供了最高金額達100元的火車票減免優(yōu)惠券，并可直接用于購票抵扣，還有千張“1元機票”秒殺、4000份車車代金券、4萬份出游保險等多種優(yōu)惠。過年期間，旅客還將享受到國內外12條免費度假線路、3萬份怡寶定制紅包和1萬份出游保險的額外獎項。
相關
北京至昆明高鐵首發(fā)
記者從北京鐵路局獲悉，自2017年1月5日起，北京將首開昆明、福田和紹興方向高鐵列車，北京西至昆明南最快旅行時間較現行直達特快壓縮約21小時，實現“朝發(fā)夕至”。
鐵路部門提示，為了配合此次運行圖和下一步春運運行圖的調整，12月30日以后的火車票預售期調整為30天。按此計算，今日最遠可以買到2017年1月4日的火車票，有出行需求的旅客，可登錄中國鐵路客戶服務中心網站或通過車站窗口、火車票代售處、撥打北京鐵路局訂票電話(95105105)購買車票。
列車調整
首開北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高鐵列車2對;
首開北京西至福田高鐵列車2對，g71/2次、g79/80次;
首開北京南至紹興北高鐵列車1對，g39/40次;
增加1對北京南至商丘g1567/8次高鐵列車;
延長3對快速列車運行區(qū)段：北京西至桂林北k21/2次延長至南寧;保定至南京k849/52/49、k850/1/0次延長至上海;天津至大同k608/5次延長至朔州;大同至秦皇島2604/1次改為朔州至秦皇島。
大數據的論文篇十
一、12月15日進入火車票搶票高峰高鐵占比超4成
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?，一般提前43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。
大數據的論文篇十一
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。
大數據的論文篇十二
(一)數據1.0時代
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?？偟膩碚f，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.
大數據的論文篇十三
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?！蔽覀冋J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，以達到協同處理的目的。
傳統數據分析方法，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?？傊瑐鹘y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)競爭情報系統模型構建[j].情報雜志，20xx（03）.
大數據的論文篇十四
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。
大數據的論文篇一
職責：
1、負責構建數據挖掘與數據分析體系，負責海量運營數據的分類匯總和分析研究；
3、負責數據管理團隊的建設工作，有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業(yè)務發(fā)展；
4、協助完成業(yè)務關鍵目標指標制定、目標達成過程管理。
任職資格：
1、數學、統計學，計算機軟件相關專業(yè)全日制本科及以上學歷，至少4年相關工作經驗；
4、對業(yè)務變化有敏銳的洞察力；能利用數據對于業(yè)務形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解；
5、數據敏感、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，具備較強的團隊合作精神并能夠承受較大工作壓力。
大數據的論文篇二
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作――舍恩佰格的《大數據時代》。維克托?邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業(yè)，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的。預言家“的牛津教授真牛！那么，這位大師說的都是金科玉律嗎？并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
在第一部分”大數據時代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思?！贝髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！案哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。”不是因果關系，而是相關關系?！安恍枰馈睘槭裁础埃恍枰馈笔鞘裁础?。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關系，而是相關關系?！斑@一論斷時，他在書中還說道：”在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’。“[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可”量化“，大數據的定量分析有力地回答”是什么“這一問題，但仍然無法完全回答”為什么“。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創(chuàng)新可以創(chuàng)造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業(yè)系統中，而沒有把它置于整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。
在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文?凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：”大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！爸x謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考的答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據？什么叫大數據？數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
大數據的論文篇三
隨著信息技術的發(fā)展和智能設備的普及，大數據已經成為當今社會的熱門話題。作為數據時代的核心，大數據不僅改變著人們的生活方式，也深刻影響著社會經濟發(fā)展。在長時間的學習和實踐中，我對大數據有了一些心得體會。本篇文章將從數據的來源、數據的處理、數據的應用、數據的挑戰(zhàn)以及數據的未來五個方面，對大數據進行思考和總結。
首先，大數據的來源不僅包括了傳統的企業(yè)內部數據，而且還包括了社交媒體、物聯網、日志文件等非結構化和半結構化數據。與傳統的數據相比，大數據具有體量大、速度快和多樣性的特點，因此更加具有價值。大數據的產生與人們日常生活中的各個方面密不可分，例如我們在社交媒體上發(fā)布的照片、留言、評論等、在手機、電視、汽車等智能設備上的操作和行為也都產生了大量的數據。因此，我們要充分利用這些數據，挖掘出數據中的價值。
其次，對大數據的處理成為突破瓶頸之一。由于大數據的特點，傳統的數據處理方法已經不能滿足當前的需求。因此，人們開始采用云計算、分布式存儲和分布式計算等新技術。云計算可以提供強大的計算和存儲能力，分布式存儲可以方便地處理大規(guī)模數據的存儲，分布式計算可以加速大規(guī)模數據的處理。同時，機器學習和深度學習等算法的出現，為數據處理提供了新的思路。通過建立合適的模型和算法，可以更好地處理大數據，并從中發(fā)現隱藏的規(guī)律和關聯。
第三，大數據的應用已經滲透到各個領域。在商業(yè)領域，大數據可以幫助企業(yè)更好地了解客戶需求、優(yōu)化產品設計、優(yōu)化營銷策略等，從而提高企業(yè)的競爭力。在醫(yī)療領域，大數據可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病、制定個性化治療方案。在城市管理中，大數據可以幫助政府更好地了解城市運行的狀態(tài)，制定科學合理的城市規(guī)劃和交通管理。在交通領域，大數據可以幫助交通公司更好地安排班車和線路，提高乘客的出行效率。
然而，大數據也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是數據安全和隱私問題。大數據的應用離不開個人信息的采集和存儲，而這又與用戶的隱私密切相關。因此，我們需要建立合理的數據保護機制，使用戶數據安全可控。其次是數據質量問題。大數據的質量直接影響數據分析和決策的準確性和有效性。因此，我們需要加強數據質量的管理和控制。此外，大數據的運營和維護也需要相應的技術和人才支持，這對于很多企業(yè)來說是一個挑戰(zhàn)。
最后，對于大數據的未來，我非?？春谩ｋS著技術的進步和應用場景的拓展，大數據將會有更廣泛的應用。例如在智能家居領域，大數據可以幫助家庭更智能地控制和管理各類設備。在教育領域，大數據可以幫助教育機構更好地了解學生的學習情況和學習模式，從而制定更適合的教學方案。在環(huán)保領域，大數據可以幫助我們更好地了解環(huán)境污染的情況，從而制定合理的治理方案。
總之，大數據已經成為時代的潮流，對于社會發(fā)展和個人生活都起到了重要的推動作用。對于大數據的深入思考和理解，有助于我們更好地把握和利用數據，發(fā)現新的需求和機遇。希望未來大數據的應用能夠更好地服務于人類的發(fā)展和進步。
大數據的論文篇四
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。
大數據的論文篇五
1橋梁工程的大數據
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，列舉出主要國家和地方政府的橋梁管理系統，包括建成時間、系統功能、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計分析系統，系統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，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。統計了國內部分橋梁健康監(jiān)測系統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，為全國的橋梁統計、普查與管理提供信息資源?？蒲袛祿拈_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。可為同類橋梁的施工管理與養(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。
大數據的論文篇六
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，它具有杰出的數據統合能力，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，數據伴隨著系統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。企業(yè)的業(yè)務單一，信息資料也比較籠統、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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[4]程平.云會計環(huán)境下人、數據和系統對會計信息質量的影響[j].重慶理工大學學報（社會科學版），2016（7）
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，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，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，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及監(jiān)督系統，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。基于此，上文先簡單概述了大數據，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。
【參考文獻】
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大數據的論文篇七
3月11日下午兩節(jié)課后，我校全體教師和受邀而來的金南學區(qū)各友好學校的領導及教師匯聚于多媒體教室，共同分享、交流《大數據時代》讀后感。
老師們從：何謂大數據；立足國情對大數據進行探討；大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。
張萌老師說：大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐，不可生搬硬套。
董譯雯老師說：在你我感嘆《大數據時代》里深植于美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時，可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識？作為典型的八零后，我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但愿，我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考“我”這個字的含義，足矣！
張紅杰老師說：很感謝校長給我們推薦了《大數據時代》這本書。在教學工作中，應該有大數據意識，創(chuàng)新意識。學習一些專業(yè)的教學統計法、數據分析法，從中發(fā)現一些教育現象，并采取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目，多一份嚴謹與科學。
白媛媛老師通過文中的三個事例，結合教學實際，談了自己教學中對數據使用的價值；結合自己的工作，談了如何實現工作的最高境界。
交流活動尾聲，身為閱讀《大數據時代》的倡議者、發(fā)起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀后的感悟：我們心中要裝著學校，因為我們個人的命運依賴群體的命運；工作要追求精細化，不能做胡適書中的“差不多”先生；尊重數據，擁有數據意識，建立數據團隊！
此次活動從寒假期間倡導讀《大數據時代》一書，到開學伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識，掌握大數據，運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的臺階！
大數據的論文篇八
讀完《大數據時代》這本書后，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之后的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨后，接踵而至的三項變革――商業(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業(yè)領域由于大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預訂到更優(yōu)惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢?，F在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道出現的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫(yī)院就診，因此也導致了信息的滯后。然而，對于飛速傳播的疾病，google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發(fā)的地點，這便是基于龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛(wèi)生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是臺風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。于是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源于兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬于世界頭號零售商的大數據頭腦！
大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪里是自己的家，哪里是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來！
大數據的論文篇九
今年，火車票預售期由春節(jié)前60天縮短至30天。昨天下午，去哪兒網通過對60多萬條飛機航線、50余萬條鐵路客運線進行大數據計算，對外發(fā)布了《春運大交通數據報告》，為回家旅客提供參考。報告顯示，20春運期間，預計鐵路車票中高鐵占比將超4成;航班出發(fā)最集中的日期是年1月24日，十大難買票航線中，北京占了一半。同時“怡起回家”福利通道已開啟，將為旅客提供最高金額達100元的火車票減免優(yōu)惠券等多項福利。
火車票
超四成人將坐高鐵
鐵路向來是春運客運量最高的交通工具，據去哪兒網大數據預測，2017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。
今年春運，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。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。
飛機票
北京飛佳木斯特難買
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。
北京至成都、深圳至重慶、上海至哈爾濱、北京至三亞、廣州至重慶、深圳至成都、成都至北京、重慶至廣州、北京至哈爾濱、上海至成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。據去哪兒網大數據統計，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很多，平均會提前36天。而從深圳回海口更早，一般提前43天，堪稱最難買航線。記者注意到，在“春運期間十大最難買線路”中，北京起飛地就占了一半。
接送站
4點到11點為乘車高峰
春運期間，95%的旅客會有行李箱、背包并攜帶各種禮品，專車接送機/站成為熱門出行工具。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。
在接送機/站的用戶中，25至35歲年齡段人群最高，占比48%，35至45歲占比也超過兩成。在預約時間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天至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天至5.6天。
從出行時段上看，4點至11點為旅客乘車去機場、火車站高峰，其中5至6點出發(fā)人群最高，高達6.9%;10至11點又會出現小的高峰，出行占比為5.1%。
發(fā)福利
買火車票最高減100元
由華潤怡寶飲料(中國)有限公司和去哪兒網發(fā)起的2017“怡起回家”春節(jié)活動于昨天正式啟動。即日起至2017年2月11日，旅客打開去哪兒網app找到“怡起回家”專題可以參加紅包抽獎，覆蓋去哪兒網旗下機票、火車票、汽車票、接送機租車、度假、門票、酒店等全線產品。
其中，活動力度最大的是乘坐比例最高的“火車票”，活動為旅客提供了最高金額達100元的火車票減免優(yōu)惠券，并可直接用于購票抵扣，還有千張“1元機票”秒殺、4000份車車代金券、4萬份出游保險等多種優(yōu)惠。過年期間，旅客還將享受到國內外12條免費度假線路、3萬份怡寶定制紅包和1萬份出游保險的額外獎項。
相關
北京至昆明高鐵首發(fā)
記者從北京鐵路局獲悉，自2017年1月5日起，北京將首開昆明、福田和紹興方向高鐵列車，北京西至昆明南最快旅行時間較現行直達特快壓縮約21小時，實現“朝發(fā)夕至”。
鐵路部門提示，為了配合此次運行圖和下一步春運運行圖的調整，12月30日以后的火車票預售期調整為30天。按此計算，今日最遠可以買到2017年1月4日的火車票，有出行需求的旅客，可登錄中國鐵路客戶服務中心網站或通過車站窗口、火車票代售處、撥打北京鐵路局訂票電話(95105105)購買車票。
列車調整
首開北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高鐵列車2對;
首開北京西至福田高鐵列車2對，g71/2次、g79/80次;
首開北京南至紹興北高鐵列車1對，g39/40次;
增加1對北京南至商丘g1567/8次高鐵列車;
延長3對快速列車運行區(qū)段：北京西至桂林北k21/2次延長至南寧;保定至南京k849/52/49、k850/1/0次延長至上海;天津至大同k608/5次延長至朔州;大同至秦皇島2604/1次改為朔州至秦皇島。
大數據的論文篇十
一、12月15日進入火車票搶票高峰高鐵占比超4成
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?，一般提前43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。
大數據的論文篇十一
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。
大數據的論文篇十二
(一)數據1.0時代
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?？偟膩碚f，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.
大數據的論文篇十三
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?！蔽覀冋J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，以達到協同處理的目的。
傳統數據分析方法，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?？傊瑐鹘y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)競爭情報系統模型構建[j].情報雜志，20xx（03）.
大數據的論文篇十四
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。