觀察是發(fā)現(xiàn)細(xì)節(jié)、捕捉信息的重要方式。在寫總結(jié)時(shí)，我們可以通過分析和歸納的方式來總結(jié)所要總結(jié)的內(nèi)容。5、總結(jié)范文中的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)對(duì)我們很有借鑒意義。
大數(shù)據(jù)的論文篇一
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析體系，負(fù)責(zé)海量運(yùn)營數(shù)據(jù)的分類匯總和分析研究；
3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)的建設(shè)工作，有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與挖掘團(tuán)隊(duì)支持和推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展；
4、協(xié)助完成業(yè)務(wù)關(guān)鍵目標(biāo)指標(biāo)制定、目標(biāo)達(dá)成過程管理。
任職資格：
1、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)，計(jì)算機(jī)軟件相關(guān)專業(yè)全日制本科及以上學(xué)歷，至少4年相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)；
4、對(duì)業(yè)務(wù)變化有敏銳的洞察力；能利用數(shù)據(jù)對(duì)于業(yè)務(wù)形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解；
5、數(shù)據(jù)敏感、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強(qiáng)，具備較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作精神并能夠承受較大工作壓力。
大數(shù)據(jù)的論文篇二
如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝€沒有認(rèn)真讀過這方面的經(jīng)典著作――舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。維克托?邁爾舍恩伯格何許人也？他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)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(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔(dān)任多國政府高層的智囊。這位被譽(yù)為：大數(shù)據(jù)時(shí)代的。預(yù)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(jìn)行一場思想上的對(duì)話。
舍恩伯格分三部分來討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
在第一部分”大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn)：
一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。
我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家，他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來進(jìn)行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說的相關(guān)關(guān)系，我理解他說的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍，即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù)，還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)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(diǎn)，我認(rèn)為這是對(duì)他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充，這也是對(duì)精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營銷的一種反思?！贝髷?shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效?！案哂泻暧^視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同?！辈皇且蚬P(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！安恍枰馈睘槭裁础?，只需要知道”是什么“。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對(duì)相關(guān)關(guān)系認(rèn)識(shí)不足，大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強(qiáng)調(diào)都不為過，但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關(guān)系，不知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前因后果，也就消解了大數(shù)據(jù)的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點(diǎn)往往語出驚人，對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。
世間萬物的復(fù)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(duì)立的幼稚思維嗎？其實(shí)不然，讀者在閱讀時(shí)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(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！斑@一論斷時(shí)，他在書中還說道：”在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時(shí)，我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的‘為什么’?！癧i]由此可見，他說的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語境下的，是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。
大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可”量化“，大數(shù)據(jù)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(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問題。
在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數(shù)據(jù)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(gè)問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語中所道：”大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時(shí)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(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)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(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念，比如說什么叫數(shù)據(jù)？什么叫大數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，數(shù)字化與數(shù)據(jù)化有什么不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
大數(shù)據(jù)的論文篇三
隨著信息技術(shù)的發(fā)展和智能設(shè)備的普及，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)的熱門話題。作為數(shù)據(jù)時(shí)代的核心，大數(shù)據(jù)不僅改變著人們的生活方式，也深刻影響著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在長時(shí)間的學(xué)習(xí)和實(shí)踐中，我對(duì)大數(shù)據(jù)有了一些心得體會(huì)。本篇文章將從數(shù)據(jù)的來源、數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)的應(yīng)用、數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)以及數(shù)據(jù)的未來五個(gè)方面，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行思考和總結(jié)。
首先，大數(shù)據(jù)的來源不僅包括了傳統(tǒng)的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，而且還包括了社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)、日志文件等非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)具有體量大、速度快和多樣性的特點(diǎn)，因此更加具有價(jià)值。大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與人們?nèi)粘Ｉ钪械母鱾€(gè)方面密不可分，例如我們?cè)谏缃幻襟w上發(fā)布的照片、留言、評(píng)論等、在手機(jī)、電視、汽車等智能設(shè)備上的操作和行為也都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。因此，我們要充分利用這些數(shù)據(jù)，挖掘出數(shù)據(jù)中的價(jià)值。
其次，對(duì)大數(shù)據(jù)的處理成為突破瓶頸之一。由于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)不能滿足當(dāng)前的需求。因此，人們開始采用云計(jì)算、分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算等新技術(shù)。云計(jì)算可以提供強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，分布式存儲(chǔ)可以方便地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，分布式計(jì)算可以加速大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等算法的出現(xiàn)，為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和關(guān)聯(lián)。
第三，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域。在商業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更好地了解客戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、優(yōu)化營銷策略等，從而提高企業(yè)的競爭力。在醫(yī)療領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病、制定個(gè)性化治療方案。在城市管理中，大數(shù)據(jù)可以幫助政府更好地了解城市運(yùn)行的狀態(tài)，制定科學(xué)合理的城市規(guī)劃和交通管理。在交通領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是數(shù)據(jù)安全和隱私問題。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用離不開個(gè)人信息的采集和存儲(chǔ)，而這又與用戶的隱私密切相關(guān)。因此，我們需要建立合理的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制，使用戶數(shù)據(jù)安全可控。其次是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。大數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響數(shù)據(jù)分析和決策的準(zhǔn)確性和有效性。因此，我們需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理和控制。此外，大數(shù)據(jù)的運(yùn)營和維護(hù)也需要相應(yīng)的技術(shù)和人才支持，這對(duì)于很多企業(yè)來說是一個(gè)挑戰(zhàn)。
最后，對(duì)于大數(shù)據(jù)的未來，我非?？春?。隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用場景的拓展，大數(shù)據(jù)將會(huì)有更廣泛的應(yīng)用。例如在智能家居領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以幫助家庭更智能地控制和管理各類設(shè)備。在教育領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以幫助教育機(jī)構(gòu)更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和學(xué)習(xí)模式，從而制定更適合的教學(xué)方案。在環(huán)保領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)已經(jīng)成為時(shí)代的潮流，對(duì)于社會(huì)發(fā)展和個(gè)人生活都起到了重要的推動(dòng)作用。對(duì)于大數(shù)據(jù)的深入思考和理解，有助于我們更好地把握和利用數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的需求和機(jī)遇。希望未來大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠更好地服務(wù)于人類的發(fā)展和進(jìn)步。
大數(shù)據(jù)的論文篇四
隨著信息時(shí)代的到來，人們生活中的各個(gè)方面都開始涌現(xiàn)出海量的數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)以驚人的速度增長，使得人們需要運(yùn)用更加高效的方法來處理和分析這些數(shù)據(jù)，從而獲得有價(jià)值的信息和洞察。在我與大數(shù)據(jù)打交道的過程中，我深深領(lǐng)悟到了大數(shù)據(jù)的重要性和它對(duì)我們生活的影響力。在這篇文章中，我將分享我對(duì)大數(shù)據(jù)的心得體會(huì)。
首先，大數(shù)據(jù)為我們提供了更全面和準(zhǔn)確的信息。在過去，我們往往只能憑經(jīng)驗(yàn)和感覺來判斷事物的發(fā)展趨勢(shì)和決策的方向。然而，隨著大數(shù)據(jù)的普及，我們可以通過收集、分析和挖掘大量的數(shù)據(jù)，了解事物的真相和本質(zhì)。比如，在市場營銷領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)分析用戶購買行為、消費(fèi)偏好和市場趨勢(shì)，從而制定更加精準(zhǔn)和有效的推廣策略。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)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(gè)性化和有效的治療方案。通過大數(shù)據(jù)，我們可以更加科學(xué)地進(jìn)行決策和規(guī)劃，使我們的行動(dòng)更加明確和高效。
其次，大數(shù)據(jù)為我們提供了更深入和全面的洞察。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法往往只能分析孤立的數(shù)據(jù)點(diǎn)，而難以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系和規(guī)律。然而，大數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大的處理能力，可以將各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和分析，從而幫助我們發(fā)現(xiàn)隱藏在龐大數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。比如，交通領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)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(xué)研究領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以幫助科學(xué)家們分析海量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)科學(xué)事實(shí)和新的知識(shí)。因此，只有運(yùn)用大數(shù)據(jù)的方法，我們才能夠獲取到更加準(zhǔn)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(jià)值。
第三，大數(shù)據(jù)為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間。在信息時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)競爭的重要資源。通過收集和分析大數(shù)據(jù)，企業(yè)可以了解市場需求、優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，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(gè)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(shù)據(jù)可以幫助政府進(jìn)行城市規(guī)劃、資源分配和社會(huì)管理，提高行政效率和服務(wù)質(zhì)量。此外，大數(shù)據(jù)還為創(chuàng)新提供了更多的可能性。通過挖掘大數(shù)據(jù)中的信息和資源，創(chuàng)業(yè)者可以發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會(huì)和創(chuàng)新方向，為社會(huì)的發(fā)展帶來新的動(dòng)力和活力。
第四，大數(shù)據(jù)也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，大數(shù)據(jù)的處理和分析需要高度的技術(shù)和運(yùn)算能力。大數(shù)據(jù)往往以海量的形式存在，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析需要龐大的計(jì)算資源和算法模型。其次，大數(shù)據(jù)的安全和隱私問題也引起了人們的關(guān)注。隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，個(gè)人和機(jī)構(gòu)的隱私面臨著更大的風(fēng)險(xiǎn)，需要制定更加完善的數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私政策。此外，大數(shù)據(jù)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(quán)益。
綜上所述，大數(shù)據(jù)對(duì)我們生活的影響力是巨大的。通過大數(shù)據(jù)的處理和分析，我們可以獲得更全面、準(zhǔn)確和深入的信息和洞察。大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的應(yīng)用也面臨著一系列的挑戰(zhàn)和問題。因此，我們需要積極應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，保障大數(shù)據(jù)的安全、隱私和合法性，從而更好地利用大數(shù)據(jù)的力量，為我們的社會(huì)和生活帶來更大的進(jìn)步和發(fā)展。
大數(shù)據(jù)的論文篇五
1橋梁工程的大數(shù)據(jù)
在橋梁工程中，數(shù)據(jù)按時(shí)間上的劃分可以分為兩類，靜態(tài)數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)主要指橋梁的相關(guān)信息資料庫與科學(xué)實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。信息資料庫是一種相對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)資源每過一段時(shí)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(guān)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(shí)間、系統(tǒng)功能、與建設(shè)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(jì)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(shí)間等基本信息，還包括橋梁的病害、橋梁狀況評(píng)定等相關(guān)內(nèi)容。橋梁的科學(xué)試驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來源于各大高校和科研單位科學(xué)研究中的模型試驗(yàn)、振動(dòng)臺(tái)試驗(yàn)、風(fēng)動(dòng)實(shí)驗(yàn)、橋梁的荷載試驗(yàn)等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)的有效分析處理形成各類科學(xué)研究成果，但是此類數(shù)據(jù)的開放程度低，造成數(shù)據(jù)資源的極大浪費(fèi)。橋梁的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)主要來自于橋梁的施工監(jiān)控和成橋運(yùn)營階段健康監(jiān)測系統(tǒng)，此類數(shù)據(jù)由安裝在橋梁上的實(shí)時(shí)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(yīng)變計(jì)、溫度計(jì)、風(fēng)速儀、gps等。統(tǒng)計(jì)了國內(nèi)部分橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)的傳感器數(shù)量以及安裝時(shí)間。各類傳感器配以相關(guān)的采集系統(tǒng)來獲得數(shù)據(jù)信息，再通過相關(guān)軟件分析、處理，從而掌握橋梁的實(shí)時(shí)健康狀況，對(duì)橋梁的狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估與預(yù)測。整個(gè)橋梁健康監(jiān)測體系。
2開發(fā)橋梁工程領(lǐng)域大數(shù)據(jù)資源意義
利用橋梁的靜態(tài)數(shù)據(jù)庫，可以了解橋梁的基本信息，為全國的橋梁統(tǒng)計(jì)、普查與管理提供信息資源?？蒲袛?shù)據(jù)的開放有助于學(xué)術(shù)界的交流、創(chuàng)新，取得更為豐富的科研成果。橋梁動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包括施工監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)與成橋運(yùn)營階段的監(jiān)測數(shù)據(jù)，充分利用與挖掘大數(shù)據(jù)資源，可以提高橋梁的施工質(zhì)量、加快施工進(jìn)度，提前預(yù)測和解決施工過程中可能出現(xiàn)的問題，減少質(zhì)量事故和經(jīng)濟(jì)損失。成橋運(yùn)營階段的監(jiān)測數(shù)據(jù)主要為橋梁的健康狀況評(píng)估提供依據(jù)，掌握橋梁所處的狀態(tài)，分析、處理數(shù)據(jù)資源，提高預(yù)測、分析、解決問題的'能力?？蔀橥悩蛄旱氖┕す芾砼c養(yǎng)護(hù)等，提供寶貴經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)大數(shù)據(jù)資源的開放、共享，有助于節(jié)約國家資金和社會(huì)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(shù)據(jù)的去冗、去噪，從海量數(shù)據(jù)中挖掘大數(shù)據(jù)資源價(jià)值。目前，所列一座特大橋上各類傳感器每天采集的數(shù)據(jù)達(dá)到幾個(gè)gb到幾十gb，甚至上百gb，如此海量的數(shù)據(jù)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(chǎn)生新的價(jià)值、新的資源。這也是在大數(shù)據(jù)時(shí)代有效利用大數(shù)據(jù)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(guān)的去冗、去噪的智能分析軟件，同時(shí)可以利用云計(jì)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(shù)據(jù)變?yōu)橛杏脭?shù)據(jù)，做到真正智能化分析。
（2）現(xiàn)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(shù)據(jù)庫等，而且大多數(shù)數(shù)據(jù)庫都是相類似、重復(fù)的。這樣造成資源的極大浪費(fèi)，包括勞動(dòng)力、資金等。解決這一問題的有效途徑是加強(qiáng)政府部門、科研單位內(nèi)部以及之間的相互合作，開放和共享數(shù)據(jù)資源，這也是大數(shù)據(jù)時(shí)代的必然趨勢(shì)。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(shù)據(jù)資源，不論是采用付費(fèi)或免費(fèi)的方式。
（3）由于大數(shù)據(jù)具有“4v”等特點(diǎn)，在大數(shù)據(jù)研究的初期階段，大數(shù)據(jù)的價(jià)值還未充分體現(xiàn)時(shí)，要儲(chǔ)存、分析、利用大數(shù)據(jù)資源，需有軟件、硬件等基礎(chǔ)設(shè)施的投入，國家和科研單位應(yīng)提供專項(xiàng)資金的支持，同時(shí)國家可制定相關(guān)鼓勵(lì)支持政策。
（4）在大數(shù)據(jù)時(shí)代成熟以后，應(yīng)建立相關(guān)法規(guī)，規(guī)范和保護(hù)數(shù)據(jù)的開發(fā)利用，制訂相關(guān)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，提高數(shù)據(jù)的使用效率。
4結(jié)語
本文首次在橋梁工程領(lǐng)域引入大數(shù)據(jù)概念，提倡用大數(shù)據(jù)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(yīng)用的大數(shù)據(jù)資源。文章首先介紹大數(shù)據(jù)的概念及特點(diǎn)，和在橋梁工程領(lǐng)域產(chǎn)生的靜態(tài)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的來源。其次、說明充分開發(fā)橋梁工程領(lǐng)域大數(shù)據(jù)資源的重要意義。最后，就目前在橋梁工程應(yīng)用中存在的問題提出相關(guān)解決途徑。
大數(shù)據(jù)的論文篇六
大數(shù)據(jù)或海量數(shù)據(jù)是指所涉及的海量數(shù)據(jù)，無法通過當(dāng)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(shí)間內(nèi)做出商業(yè)決策。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎品鑒！
摘要：近年來由于計(jì)算器技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，促使了相關(guān)的數(shù)據(jù)量也產(chǎn)生了極大的增長。然而面對(duì)這些龐大且雜亂的多維數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以從數(shù)據(jù)集中去提取我們所需要的資料，并且進(jìn)行分析與處理。在本中，將介紹大數(shù)據(jù)挖掘分析軟件rapidminer，并且與其他舊有的數(shù)據(jù)挖掘分析軟件來做一個(gè)功能性的比較。
關(guān)鍵詞：信息；rapi；dminer；大數(shù)據(jù)；挖掘；應(yīng)用
0引言
透過線性回歸、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、判定樹和支持向量機(jī)，說明應(yīng)用rapidminer進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘分析的運(yùn)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?yàn)樗鼡碛蟹浅１憬莸膱D形化接口，而且使用者在操作上不需要再額外去學(xué)習(xí)其它的程序語法，只需要透過選取組件以及設(shè)定參數(shù)的方式就可以完成。而且在分析結(jié)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(jié)果。
1數(shù)據(jù)探勘流程探討
1.1資料清除
是過濾掉數(shù)據(jù)當(dāng)中的那些噪聲和無法判別的資料跟不一致的數(shù)據(jù)，保留可用的且有效的數(shù)據(jù)。
1.2數(shù)據(jù)的整合
不一定都來自相同的一個(gè)數(shù)據(jù)庫，所以必須做數(shù)據(jù)的整合，將來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)整合處理完后處理在我們的數(shù)據(jù)倉儲(chǔ)。
1.3數(shù)據(jù)選擇
在數(shù)據(jù)探勘中是一個(gè)相當(dāng)重要的環(huán)節(jié)，選到有用的數(shù)據(jù)可以提高分析預(yù)測的準(zhǔn)確度，但是選到無用的數(shù)據(jù)卻可能會(huì)拉低分析預(yù)測的準(zhǔn)確度，所以在做數(shù)據(jù)的選擇時(shí)必須先對(duì)這些數(shù)據(jù)有一定的認(rèn)識(shí)，才能做出正確的選擇。
1.4數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
由于人類和計(jì)算機(jī)的溝通的語言不同，所以當(dāng)我們要讓計(jì)算機(jī)來處理事情時(shí)，必須先將手頭的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的資料格式，或合并成數(shù)據(jù)探勘所需的數(shù)據(jù)形式來讓計(jì)算機(jī)判讀，像是執(zhí)行匯總與聚合。
1.5數(shù)據(jù)探勘引擎
數(shù)據(jù)探勘系統(tǒng)在數(shù)據(jù)探勘中算是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，因?yàn)樗颂娇惫ぷ魉枰墓δ?，像是特征化、相關(guān)系數(shù)與相互關(guān)系分析、判別、預(yù)測、群組分析、分群、離異值分析與演化分析等等。
1.6樣式評(píng)估
樣式評(píng)估根據(jù)某些有趣度量，來辨認(rèn)代表知識(shí)的有趣樣式，也可以說是評(píng)估數(shù)據(jù)跟數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性是否是有用的、重要的、是否正確。
1.7用戶接口
這個(gè)模塊讓用戶可以與數(shù)據(jù)探勘系統(tǒng)進(jìn)行溝通，他允許使用者透過設(shè)定數(shù)據(jù)探勘查詢或工作與系統(tǒng)進(jìn)行互動(dòng)、提供訊息來幫助搜尋，對(duì)暫時(shí)數(shù)據(jù)探勘結(jié)果進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)探勘。
2數(shù)據(jù)探勘工具
2.1rapidminer
rapidminer開源式框架，支持各種類型的數(shù)據(jù)挖掘像是文本、網(wǎng)絡(luò)、圖像或是鏈接開放式的數(shù)據(jù)挖掘[1]。透過它復(fù)雜的圖形用戶接口，數(shù)據(jù)挖掘的過程可以更加的簡潔且快速，直觀地實(shí)現(xiàn)和執(zhí)行，并且不需要額外的程序語言編輯技術(shù)。
2.2weka
weka用于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的算法的集合，算法可以直接應(yīng)用在數(shù)據(jù)集上，也可以從自己設(shè)計(jì)的jave代碼調(diào)用[2]。weka它包含了數(shù)據(jù)的預(yù)處理、分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)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(shù)據(jù)挖掘庫和軟件，隨后被集成為rapidminer和r的擴(kuò)充軟件，也因?yàn)閞apidminer和r的出現(xiàn)，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(shù)據(jù)統(tǒng)合能力，并且可以運(yùn)用在數(shù)據(jù)查詢（datamining）、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、流程繪制以及流程規(guī)劃與管理（workflow）等等各方面。
3數(shù)據(jù)探勘工具比較
rapidminer：獨(dú)立平臺(tái)；使用者：學(xué)習(xí)者、高級(jí)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(shè)計(jì)，也可以同時(shí)開啟多個(gè)窗口來做操作；功能：大于500種，可透過擴(kuò)展來新增額外的功能，且可擴(kuò)展weka和r作為它的擴(kuò)充元件，并進(jìn)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(xué)習(xí)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(dǎo)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(dú)立開發(fā)平臺(tái)；使用者：學(xué)習(xí)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(diǎn)，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(tái)；使用者：學(xué)習(xí)者、一般用戶；用戶接口：可在同一時(shí)間開啟四個(gè)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(xué)會(huì)，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(dǎo)出的模型才可以再次匯入到knime中。
4結(jié)語
現(xiàn)今是個(gè)信息科技的時(shí)代，幾乎所有事情都是可以用數(shù)字和數(shù)據(jù)來解釋的，每件事情的發(fā)生都會(huì)有它的前因后果，所以我們可以從這些數(shù)據(jù)當(dāng)中找出這些因果關(guān)系，并且加以利用就可以預(yù)測出我們所要的結(jié)果，單單只有一大堆的數(shù)據(jù)是沒用的，需要使用rapidminer這個(gè)數(shù)據(jù)挖掘分析軟件，來從這些雜亂的數(shù)據(jù)庫中萃取出我們所需要的信息，也就是從數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)發(fā)掘，并且找出他們的相對(duì)應(yīng)關(guān)系為我們使用。
參考文獻(xiàn)
[1]胡可云.數(shù)據(jù)挖掘理論與應(yīng)用[m].清華大學(xué)出版社，2008.
摘要：我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)目前已進(jìn)入快速推進(jìn)階段。對(duì)于企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)是一項(xiàng)極其重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)。文章從大數(shù)據(jù)的起源及基本特征出發(fā)，分析大數(shù)據(jù)給企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理帶來的影響，并提出大數(shù)據(jù)時(shí)代加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理的有效策略。
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；財(cái)務(wù)信息管理
伴隨互聯(lián)網(wǎng)+、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、傳感技術(shù)等新興技術(shù)與服務(wù)的出現(xiàn)，人類社會(huì)的數(shù)據(jù)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(jù)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)idc預(yù)計(jì)，未來全球數(shù)據(jù)總量年增長率將維持在50%左右，到2020年，全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到40zb，其中我國數(shù)據(jù)量將達(dá)到8.6zb，是2013年的10倍。海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生已經(jīng)完全不受時(shí)間、地點(diǎn)的限制，其規(guī)模效應(yīng)給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理以及數(shù)據(jù)分析帶來了極大的挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)產(chǎn)生經(jīng)歷了被動(dòng)-主動(dòng)-自動(dòng)三個(gè)發(fā)展階段。第一階段是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的出現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫技術(shù)被廣泛應(yīng)用于運(yùn)營系統(tǒng)，數(shù)據(jù)伴隨著系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生并被記錄下來。這種數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是被動(dòng)的；第二階段是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的誕生。新型社交平臺(tái)的開發(fā)與各類便攜式移動(dòng)設(shè)備的使用，給人們更多的表達(dá)個(gè)人想法的途徑與機(jī)會(huì)，這個(gè)階段數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式是主動(dòng)的；第三階段是感知式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。裝配微型傳感器的設(shè)備被廣泛布置于社會(huì)的各個(gè)角落，這些設(shè)備源源不斷記錄下大量的新數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是自動(dòng)的。這些被動(dòng)-主動(dòng)-自動(dòng)記錄與存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。
關(guān)于大數(shù)據(jù)的特征，在國外大數(shù)據(jù)研究先河之作的《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》一書中，作者指出，大數(shù)據(jù)是以4v為基本特征的數(shù)據(jù)集，即規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）、價(jià)值性（value）。而ibm認(rèn)為，大數(shù)據(jù)還必然具有真實(shí)性（veracity）。維基百科則通過簡單明了的描述，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行定義：大數(shù)據(jù)是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時(shí)間超過可容忍時(shí)間的數(shù)據(jù)集。2017年國際電信聯(lián)盟首次以大數(shù)據(jù)作為世界電信日主題，提出了“發(fā)展大數(shù)據(jù)，擴(kuò)大影響力”。
企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理起源于16世紀(jì)初的西方資本主義萌芽時(shí)期，早期并沒有形成專業(yè)、獨(dú)立的財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)。企業(yè)的業(yè)務(wù)單一，信息資料也比較籠統(tǒng)、簡單。隨著20世紀(jì)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(cái)務(wù)管理和財(cái)務(wù)信息的重要性日益突出，財(cái)務(wù)管理理論、制度、法規(guī)逐步完善。政策法規(guī)對(duì)財(cái)務(wù)信息有了規(guī)范性的要求，甚至對(duì)財(cái)務(wù)信息的披露、存檔時(shí)間、保存形式有了詳細(xì)的規(guī)定。到20世紀(jì)90年代，微型計(jì)算機(jī)應(yīng)用逐漸普及，財(cái)務(wù)信息由傳統(tǒng)手工編制過渡到手工+計(jì)算機(jī)輔助編制。隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件技術(shù)的進(jìn)步，專業(yè)性的財(cái)務(wù)軟件逐步代替了手工記賬方式，進(jìn)入財(cái)務(wù)電算化時(shí)代。當(dāng)前，隨著互聯(lián)網(wǎng)和云存儲(chǔ)、指紋加密、人臉識(shí)別等信息技術(shù)的興起，云算盤、精斗云、云賬房等新型財(cái)信息管理系統(tǒng)已開始得到廣泛應(yīng)用。
在企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理中，數(shù)據(jù)來源的真實(shí)、有效、可驗(yàn)證性，數(shù)據(jù)采集的及時(shí)性、數(shù)據(jù)與本企業(yè)經(jīng)營決策的相關(guān)性，數(shù)據(jù)的可計(jì)量性等是企業(yè)做出正確經(jīng)營決策和投資參照的重要基礎(chǔ)，為明確企業(yè)財(cái)務(wù)現(xiàn)狀和運(yùn)營前景提供依據(jù)；先進(jìn)設(shè)備與技術(shù)的應(yīng)用，是企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理的有力支撐；而信息管理制度及人才隊(duì)伍的建設(shè)，更是企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理的關(guān)鍵所在。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，設(shè)備與技術(shù)，制度與人才多項(xiàng)因素緊密相結(jié)合，對(duì)于促進(jìn)企業(yè)快速、良性發(fā)展有著重要的意義。
1、財(cái)務(wù)信息來源增加
在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代，財(cái)務(wù)信息最主要的來源是各項(xiàng)經(jīng)營的收支，并以貨幣計(jì)量方式表達(dá)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，除了傳統(tǒng)的紙質(zhì)或電子形式存在的文字、表格，電子設(shè)備、傳感器、刷卡機(jī)、收款機(jī)、網(wǎng)站瀏覽點(diǎn)擊行為、電子地圖、社交網(wǎng)絡(luò)媒體互動(dòng)等設(shè)施與平臺(tái)記錄下來的數(shù)據(jù)與信息都可成為影響企業(yè)經(jīng)營決策的信息源。
2、財(cái)務(wù)信息類型增多
傳統(tǒng)財(cái)務(wù)信息管理主要是以貨幣形式出現(xiàn)的跟收入與支出相關(guān)的數(shù)據(jù)，信息類型單一。而大數(shù)據(jù)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(hào)等。信息整合難度加大。
3、財(cái)務(wù)管理職能前置
傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理是事后管理，且局限于對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的統(tǒng)計(jì)分析、查詢。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠?qū)ζ髽I(yè)經(jīng)營情況進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和及時(shí)預(yù)測，提供更具時(shí)效性、指標(biāo)多樣化、更貼近經(jīng)營管理需求的財(cái)務(wù)管理動(dòng)態(tài)分析報(bào)告。財(cái)務(wù)管理的職能前置到市場預(yù)測、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈建設(shè)等價(jià)值規(guī)劃階段，財(cái)務(wù)體系由核算型向價(jià)值型轉(zhuǎn)變。
1、提高財(cái)務(wù)信息質(zhì)量
大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量數(shù)據(jù)的價(jià)值性呈現(xiàn)低密度，高附加值特點(diǎn)。單個(gè)數(shù)據(jù)看起來價(jià)值很低，但同類型的數(shù)據(jù)規(guī)模增加到一定數(shù)量，就會(huì)有很高的商業(yè)價(jià)值，對(duì)企業(yè)經(jīng)營決策的指導(dǎo)力越強(qiáng)。當(dāng)前，財(cái)務(wù)信息來源可分為二個(gè)方面：一是企業(yè)經(jīng)營過程中產(chǎn)生的信息，這類信息屬于內(nèi)部數(shù)據(jù)。除日常收支外，還應(yīng)括用戶注冊(cè)信息、瀏覽記錄、定位記錄等；也包括構(gòu)成產(chǎn)品價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比如研發(fā)記錄、生產(chǎn)作業(yè)記錄、采購過程動(dòng)態(tài)監(jiān)控記錄、物資出入庫數(shù)據(jù)、銷售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等；還包括人事、戰(zhàn)略、公共策略、專業(yè)知識(shí)庫、企業(yè)文化等非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)。二是本行業(yè)及跨行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)信息，這類信息屬于外部數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)應(yīng)注重從目標(biāo)人群、行業(yè)、大環(huán)境等方面收集。伴隨著各種隨身設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，人成為了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，通過用戶點(diǎn)擊行為、電子地圖、社交網(wǎng)絡(luò)行為等數(shù)據(jù)，可以對(duì)目標(biāo)人群進(jìn)行有效分析。行業(yè)數(shù)據(jù)既包括本行業(yè)的產(chǎn)品種類、銷售狀況、研發(fā)趨勢(shì)、競爭對(duì)手情況等，還包括跨行業(yè)的關(guān)聯(lián)性信息，以全面性提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和價(jià)值。大環(huán)境指所處社會(huì)的經(jīng)濟(jì)、政治、法律等環(huán)境。國務(wù)院《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》提出要穩(wěn)步推動(dòng)公共數(shù)據(jù)資源開放，這將成為重要的外部數(shù)據(jù)來源。
2、強(qiáng)化財(cái)務(wù)信息整合
大數(shù)據(jù)搜集，重點(diǎn)不在于占有，而在于利用。而要利用好數(shù)量龐大，來源廣泛，格式多樣的財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)，就必須對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)整合，存儲(chǔ)與管理。其方法主要是分類，聚類，存儲(chǔ)。分類是找出大數(shù)據(jù)中的一類數(shù)據(jù)對(duì)象的共同點(diǎn)，通過分類模型將其劃分為不同的類。同一類數(shù)據(jù)由于具有不同特征，可以被分到多個(gè)類別中去。聚類就是按照某個(gè)特定標(biāo)準(zhǔn)（如距離準(zhǔn)則）把一個(gè)數(shù)據(jù)集分割成不同的類或簇，使得同一個(gè)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象的相似性盡可能大。存儲(chǔ)則是以根據(jù)財(cái)務(wù)管理需要將大數(shù)據(jù)劃分成分布式存儲(chǔ)模塊，如生產(chǎn)計(jì)劃模塊、銷售管理模塊、會(huì)計(jì)核算模塊、資產(chǎn)管理模塊、業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)模塊和企業(yè)間關(guān)系模塊等，以便數(shù)據(jù)管理和使用。
參考文獻(xiàn)
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精準(zhǔn)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(zhǔn)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(huì)各界及貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，所以全面有效實(shí)施精準(zhǔn)扶貧顯得非常重。資料顯示，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠使精準(zhǔn)扶貧資金效益得到最大發(fā)揮，能夠完善精準(zhǔn)扶貧資金管理，使精準(zhǔn)扶貧實(shí)現(xiàn)“真扶貧”。對(duì)此，筆者根據(jù)自己對(duì)“精準(zhǔn)扶貧”及“大數(shù)據(jù)”的了解，分析了大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧的原理、問題及措施等。
“大數(shù)據(jù)”是社會(huì)經(jīng)濟(jì)及科學(xué)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，已經(jīng)被應(yīng)用于人們的生產(chǎn)及生活，對(duì)各大領(lǐng)域發(fā)展都起到了積極的推動(dòng)作用。大數(shù)據(jù)是基于信息技術(shù)基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及整合的科學(xué)技術(shù)，其核心在于利用數(shù)據(jù)對(duì)信息進(jìn)行分類、管理、整合、分析及處理，具有數(shù)據(jù)體量大、種類多、數(shù)據(jù)處理速度快及價(jià)值密度低等特點(diǎn)。
大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧時(shí)需要應(yīng)用到信息技術(shù)，以獲取準(zhǔn)確的扶貧信息及數(shù)據(jù);利用大數(shù)據(jù)能夠?qū)?fù)雜的扶貧數(shù)據(jù)及信息進(jìn)行分類、調(diào)整及分析，以了解多種影響因素，為精準(zhǔn)扶貧的實(shí)施提供依據(jù);當(dāng)大數(shù)據(jù)被應(yīng)用到精準(zhǔn)扶貧時(shí)，需要相關(guān)部門對(duì)應(yīng)用時(shí)產(chǎn)生的各種信息進(jìn)行收錄，并利用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)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(shù)據(jù)對(duì)扶貧工作進(jìn)行現(xiàn)實(shí)狀況分析，最后找到有效的扶貧舉措，提高扶貧決策的科學(xué)性及合理性，使精準(zhǔn)扶貧得到實(shí)現(xiàn)。
第一，在大數(shù)據(jù)支持下，遙感技術(shù)、媒體信息技術(shù)、寬帶網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等都能夠應(yīng)用到精準(zhǔn)扶貧工作中，如可以用這些技術(shù)調(diào)查和分析扶貧產(chǎn)業(yè)、貧困人口和周邊環(huán)境等數(shù)據(jù)。第二，利用大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施與地理環(huán)境、交通等信息整合，從而全面了解貧困對(duì)象基本信息及生活需求等。第三，在大數(shù)據(jù)支持下能夠了解貧困地區(qū)的人口及經(jīng)濟(jì)水平等信息，為精準(zhǔn)扶貧工作提供重要依據(jù)。
第一，對(duì)貧困群體的精準(zhǔn)識(shí)別基礎(chǔ)工作不扎實(shí)，導(dǎo)致一些非貧困群體享受到幫扶待遇。第二，精準(zhǔn)扶貧管理部門及相關(guān)工作者的職責(zé)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(guān)規(guī)定及實(shí)際需要管理扶貧資金，導(dǎo)致部分扶貧資金被騙取和套取。
（一）對(duì)扶貧對(duì)象進(jìn)行精準(zhǔn)定位。第一，利用大數(shù)據(jù)下的媒體信息技術(shù)、通信技術(shù)及計(jì)算機(jī)技術(shù)等對(duì)貧困地區(qū)的人口進(jìn)行調(diào)查，并確定符合扶貧要求的人群。第二，利用計(jì)算機(jī)信息技術(shù)對(duì)貧困對(duì)象進(jìn)行建檔立卡，并構(gòu)建貧困人口的基本信息庫，信息錄入包括扶貧對(duì)象的年齡、工作、性別、年收入及家庭人口數(shù)量等。第三，信息錄入后還需要進(jìn)行基層走訪、信息核實(shí)匯總，以保證扶貧對(duì)象信息的真實(shí)性，減少非貧困群體騙取和套取扶貧資金。
（二）利用大數(shù)據(jù)對(duì)扶貧工作進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤管理。第一，利用大數(shù)據(jù)下的信息技術(shù)、遙感技術(shù)及媒體信息技術(shù)等，構(gòu)建動(dòng)態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)扶貧對(duì)象的高效管理，同時(shí)還能夠收集和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化貧困戶識(shí)別系統(tǒng)，提高精準(zhǔn)扶貧工作質(zhì)量及效率。第二，利用計(jì)算機(jī)信息技術(shù)及通信技術(shù)等，構(gòu)建扶貧對(duì)象資源數(shù)據(jù)庫，以提高識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確性及扶貧對(duì)象信息數(shù)據(jù)完整性。第三，進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理時(shí)，不僅需要對(duì)扶貧對(duì)象的基本信息進(jìn)行動(dòng)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(shí)應(yīng)用到扶貧對(duì)象身上。第四，通過實(shí)時(shí)更新扶貧對(duì)象信息系統(tǒng)，了解扶貧對(duì)象是否已經(jīng)脫貧、是否進(jìn)入幫扶范圍等動(dòng)態(tài)，以保證精準(zhǔn)扶貧得到全面貫徹和實(shí)施。
（三）利用“大數(shù)據(jù)”預(yù)測貧困需求。第一，利用大數(shù)據(jù)下的數(shù)學(xué)方法來定位扶貧方向，并分析扶貧對(duì)象實(shí)際需求。第二，利用大數(shù)據(jù)對(duì)扶貧對(duì)象的基本信息進(jìn)行分析，并利用數(shù)學(xué)法計(jì)算貧困事情發(fā)生率，以了解扶貧對(duì)象的貧困需求，從而制定具有針對(duì)性的扶貧對(duì)策。第三，利用大數(shù)據(jù)中的遙感技術(shù)、媒體信息技術(shù)等構(gòu)建扶貧資金管理系統(tǒng)及監(jiān)督系統(tǒng)，以實(shí)時(shí)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(duì)象的實(shí)際問題，減少資金浪費(fèi)，最終提高精準(zhǔn)扶貧工作質(zhì)量及效率。另外，在精準(zhǔn)扶貧中還需要注意以下兩點(diǎn)：第一，實(shí)行脫貧工作責(zé)任制，保證扶貧工作執(zhí)行力。第二，積極轉(zhuǎn)變貧困人口的思想，引導(dǎo)貧困人口通過自身努力實(shí)現(xiàn)小康生活。
總之，精準(zhǔn)扶貧是針對(duì)我國貧困地區(qū)提出的扶貧政策，已經(jīng)在很多貧困地區(qū)得到貫徹，而大數(shù)據(jù)則能夠提高精準(zhǔn)扶貧工作質(zhì)量及效率，使貧困地區(qū)脫貧速度加快，加快我國小康社會(huì)發(fā)展?；诖?，上文先簡單概述了大數(shù)據(jù)，然后分析了大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧的原理以及對(duì)精準(zhǔn)扶貧的技術(shù)支持，并探討了精準(zhǔn)扶貧中存在的問題，最后分析了大數(shù)據(jù)有效助力精準(zhǔn)扶貧的措施。
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大數(shù)據(jù)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(xué)區(qū)各友好學(xué)校的領(lǐng)導(dǎo)及教師匯聚于多媒體教室，共同分享、交流《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感。
老師們從：何謂大數(shù)據(jù)；立足國情對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行探討；大數(shù)據(jù)在教育教學(xué)中的主要應(yīng)用等幾個(gè)方面暢談了自己的感悟。
張萌老師說：大數(shù)據(jù)體量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、是產(chǎn)生巨大價(jià)值的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)這種方法在中國的國情下需要以更加科學(xué)、合適的方式進(jìn)行實(shí)踐，不可生搬硬套。
董譯雯老師說：在你我感嘆《大數(shù)據(jù)時(shí)代》里深植于美國民眾血液中的自由、民主、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膬r(jià)值觀的同時(shí)，可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨(dú)立與自我意識(shí)？作為典型的八零后，我們這一代人身上最缺失的便是獨(dú)立思考能力。但愿，我的學(xué)生哪怕是因?yàn)槲宜龅囊稽c(diǎn)點(diǎn)努力而開始思考“我”這個(gè)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(shù)據(jù)時(shí)代》這本書。在教學(xué)工作中，應(yīng)該有大數(shù)據(jù)意識(shí)，創(chuàng)新意識(shí)。學(xué)習(xí)一些專業(yè)的教學(xué)統(tǒng)計(jì)法、數(shù)據(jù)分析法，從中發(fā)現(xiàn)一些教育現(xiàn)象，并采取相應(yīng)的策略。讓我們的教育教學(xué)工作少一些隨意和盲目，多一份嚴(yán)謹(jǐn)與科學(xué)。
白媛媛老師通過文中的三個(gè)事例，結(jié)合教學(xué)實(shí)際，談了自己教學(xué)中對(duì)數(shù)據(jù)使用的價(jià)值；結(jié)合自己的工作，談了如何實(shí)現(xiàn)工作的最高境界。
交流活動(dòng)尾聲，身為閱讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的倡議者、發(fā)起者、以及忠實(shí)的讀者韓校長幽默風(fēng)趣的同大家分享了他讀后的感悟：我們心中要裝著學(xué)校，因?yàn)槲覀儌€(gè)人的命運(yùn)依賴群體的命運(yùn)；工作要追求精細(xì)化，不能做胡適書中的“差不多”先生；尊重?cái)?shù)據(jù)，擁有數(shù)據(jù)意識(shí)，建立數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)！
此次活動(dòng)從寒假期間倡導(dǎo)讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書，到開學(xué)伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現(xiàn)已圓滿告一段落。相信此次活動(dòng)定會(huì)增強(qiáng)我校全體教師的數(shù)據(jù)意識(shí)，掌握大數(shù)據(jù)，運(yùn)用大智慧助推我校的教育教學(xué)上一個(gè)新的臺(tái)階！
大數(shù)據(jù)的論文篇八
讀完《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書后，我意識(shí)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(shù)據(jù)時(shí)代來臨后，接踵而至的三項(xiàng)變革――商業(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實(shí)，這場變革已經(jīng)打響。商業(yè)領(lǐng)域由于大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預(yù)訂到更優(yōu)惠的機(jī)票價(jià)格不再是夢(mèng)想。公司利用航班售票的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來機(jī)票價(jià)格的走勢(shì)?，F(xiàn)在，使用這種工具的乘客，平均每張機(jī)票可以省大約50美元，這就是大數(shù)據(jù)給人們帶來的便利。
大家應(yīng)該都知道出現(xiàn)的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進(jìn)行一次數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會(huì)去醫(yī)院就診，因此也導(dǎo)致了信息的滯后。然而，對(duì)于飛速傳播的疾病，google公司卻能及時(shí)地作出判斷，確定流感爆發(fā)的地點(diǎn)，這便是基于龐大的數(shù)據(jù)資源，可見大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)公共衛(wèi)生也產(chǎn)生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數(shù)據(jù)時(shí)代里暢游，不僅要學(xué)會(huì)分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時(shí)，正是臺(tái)風(fēng)肆虐之時(shí)，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時(shí)，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(xiàn)這樣的結(jié)果源于兩種物品的相關(guān)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(hào)零售商的大數(shù)據(jù)頭腦！
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數(shù)據(jù)主宰一切，也存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。
大家應(yīng)該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應(yīng)該還不知道，它會(huì)默默地積累人們的行程數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)時(shí)代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時(shí)，我們的隱私不再是隱私，數(shù)據(jù)的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經(jīng)向大數(shù)據(jù)時(shí)代邁進(jìn)了一小步，一個(gè)嶄新的時(shí)代正向我們走來。讓我們用知識(shí)武裝大腦，做好準(zhǔn)備，迎接新時(shí)代的到來！
大數(shù)據(jù)的論文篇九
今年，火車票預(yù)售期由春節(jié)前60天縮短至30天。昨天下午，去哪兒網(wǎng)通過對(duì)60多萬條飛機(jī)航線、50余萬條鐵路客運(yùn)線進(jìn)行大數(shù)據(jù)計(jì)算，對(duì)外發(fā)布了《春運(yùn)大交通數(shù)據(jù)報(bào)告》，為回家旅客提供參考。報(bào)告顯示，20春運(yùn)期間，預(yù)計(jì)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(shí)“怡起回家”福利通道已開啟，將為旅客提供最高金額達(dá)100元的火車票減免優(yōu)惠券等多項(xiàng)福利。
火車票
超四成人將坐高鐵
鐵路向來是春運(yùn)客運(yùn)量最高的交通工具，據(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)測，2017年12月15日將進(jìn)入旅客春運(yùn)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(jié)束。
今年春運(yùn)，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(gè)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(shù)占比達(dá)到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的人群比例也達(dá)到了10.3%，整體超過了總數(shù)的一半。乘坐上海出發(fā)的高鐵線路人數(shù)最多，杭州、長沙、北京、廣州的票量緊隨其后。
飛機(jī)票
北京飛佳木斯特難買
2017年春運(yùn)出發(fā)最集中的日期是2017年1月24日，已經(jīng)進(jìn)入了乘飛機(jī)回家旅客的人數(shù)峰值期，全國重要的機(jī)場將進(jìn)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(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，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(shí)間卻比其他航線早很多，平均會(huì)提前36天。而從深圳回?？诟纾话闾崆?3天，堪稱最難買航線。記者注意到，在“春運(yùn)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(diǎn)到11點(diǎn)為乘車高峰
春運(yùn)期間，95%的旅客會(huì)有行李箱、背包并攜帶各種禮品，專車接送機(jī)/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(gè)城市成為去哪兒接送機(jī)使用率最高的城市。
在接送機(jī)/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(yù)約時(shí)間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天至4.1天預(yù)訂接送機(jī)服務(wù);女性用戶明顯準(zhǔn)備更加充分，其預(yù)約時(shí)間在4.1天至5.6天。
從出行時(shí)段上看，4點(diǎn)至11點(diǎn)為旅客乘車去機(jī)場、火車站高峰，其中5至6點(diǎn)出發(fā)人群最高，高達(dá)6.9%;10至11點(diǎn)又會(huì)出現(xiàn)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(wǎng)發(fā)起的2017“怡起回家”春節(jié)活動(dòng)于昨天正式啟動(dòng)。即日起至2017年2月11日，旅客打開去哪兒網(wǎng)app找到“怡起回家”專題可以參加紅包抽獎(jiǎng)，覆蓋去哪兒網(wǎng)旗下機(jī)票、火車票、汽車票、接送機(jī)租車、度假、門票、酒店等全線產(chǎn)品。
其中，活動(dòng)力度最大的是乘坐比例最高的“火車票”，活動(dòng)為旅客提供了最高金額達(dá)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(jī)票”秒殺、4000份車車代金券、4萬份出游保險(xiǎn)等多種優(yōu)惠。過年期間，旅客還將享受到國內(nèi)外12條免費(fèi)度假線路、3萬份怡寶定制紅包和1萬份出游保險(xiǎn)的額外獎(jiǎng)項(xiàng)。
相關(guān)
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(shí)間較現(xiàn)行直達(dá)特快壓縮約21小時(shí)，實(shí)現(xiàn)“朝發(fā)夕至”。
鐵路部門提示，為了配合此次運(yùn)行圖和下一步春運(yùn)運(yùn)行圖的調(diào)整，12月30日以后的火車票預(yù)售期調(diào)整為30天。按此計(jì)算，今日最遠(yuǎn)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(wù)中心網(wǎng)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(diào)整
首開北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高鐵列車2對(duì);
首開北京西至福田高鐵列車2對(duì)，g71/2次、g79/80次;
首開北京南至紹興北高鐵列車1對(duì)，g39/40次;
增加1對(duì)北京南至商丘g1567/8次高鐵列車;
延長3對(duì)快速列車運(yùn)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(shù)據(jù)的論文篇十
一、12月15日進(jìn)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(yùn)客運(yùn)量最高的交通工具。相比去年，由于春運(yùn)火車票只能提前30天購買，火車票搶票形勢(shì)更加嚴(yán)峻。
如圖所示，2016年春節(jié)提前一個(gè)月，旅客進(jìn)入購票高峰。去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)測，春節(jié)將至，2016年12月15日將進(jìn)入旅客春運(yùn)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(jié)束。
2016年春運(yùn)，互聯(lián)網(wǎng)售票量占總售票量的64.6%，占比超過一半，其中手機(jī)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(wǎng)預(yù)測，生長在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的90后將是20春運(yùn)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(dá)43%，80后人群為27.8%，兩者占比超過70%，成為絕對(duì)的中堅(jiān)力量。
近年春運(yùn)，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(gè)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(shù)占比達(dá)到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的'人群比例也達(dá)到了10.3%，整體超過了總數(shù)的一半。
去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)測顯示，乘坐上海出發(fā)的高鐵線路人數(shù)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(duì)應(yīng)的，重慶、上海、杭州、成都、鄭州是往年國內(nèi)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(zhuǎn)目的地的旅客也不在少數(shù)，搶票難度成幾何倍數(shù)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(jīng)進(jìn)入搶票模式多數(shù)航班恢復(fù)全價(jià)
從2016年春運(yùn)的大數(shù)據(jù)看，預(yù)定高峰期出現(xiàn)在距離春節(jié)20天，這一天的預(yù)訂量創(chuàng)出近期以來的新高，與上個(gè)月同期環(huán)比增長100%。
大數(shù)據(jù)顯示，2017年春運(yùn)出發(fā)最集中的日期是2017年1月24日，已經(jīng)進(jìn)入了乘飛機(jī)回家旅客的人數(shù)峰值期，全國重要的機(jī)場將進(jìn)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(jī)票預(yù)訂主力軍天秤座成“空中飛人
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來臨，網(wǎng)上購票已經(jīng)成為消費(fèi)者最便捷的預(yù)訂方式。來自去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)顯示，選擇乘坐飛機(jī)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(huì)提前購買回家的機(jī)票。去哪兒網(wǎng)機(jī)票專家分析，排名前十名的航線，以大機(jī)場往小機(jī)場飛為主，每天的航班數(shù)多在30班以內(nèi)，是北京至廣州這種熱門航線航班數(shù)的三分之一。
根據(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，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(shí)間卻比其他航線早得多，堪稱最難買航線。在去哪兒網(wǎng)平臺(tái)預(yù)訂過年前三天回家的機(jī)票中，北京至佳木斯這條航線，用戶平均會(huì)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(wǎng)統(tǒng)計(jì)了往年春運(yùn)返鄉(xiāng)票量最高的50條航線，發(fā)現(xiàn)追逐夢(mèng)想的人們，選擇求業(yè)、求學(xué)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(wǎng)平臺(tái)訂票的用戶，大多選擇在早上7點(diǎn)就坐上飛機(jī)，按照平均離家距離1416公里來計(jì)算，飛行時(shí)間近3個(gè)小時(shí)，98.8%的用戶選擇乘坐經(jīng)濟(jì)艙。
五、行李多禮物重專車成熱門接送工具
春運(yùn)期間，95%的旅客會(huì)有行李箱、背包以及各種禮品出行，為了能夠快速到達(dá)機(jī)場、火車站，專車接送機(jī)/站成為熱門出行工具。
去哪兒大數(shù)據(jù)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(gè)城市成為去哪兒接送機(jī)使用率最高的城市。
其中，在預(yù)約時(shí)間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天-4.1天預(yù)訂接送機(jī)服務(wù);女性用戶明顯準(zhǔn)備更加充分，其預(yù)約時(shí)間在4.1天-5.6天。
從出行時(shí)段上看，4點(diǎn)-11點(diǎn)為旅客乘車去機(jī)場、火車站高峰。其中5-6點(diǎn)出發(fā)人群最高，高達(dá)6.9%;10-11點(diǎn)又會(huì)出現(xiàn)小的高峰，出行占比為5.1%。數(shù)據(jù)顯示，使用接送機(jī)/站的用戶平均行駛27.2公里，平均時(shí)長為36分鐘。
大數(shù)據(jù)的論文篇十一
4月6日，聯(lián)合交通部科學(xué)研究院對(duì)外發(fā)布《第一季度中國主要城市騎行報(bào)告》。該報(bào)告以ofo出行大數(shù)據(jù)為參考，首次采用城市騎行指數(shù)作為評(píng)估指標(biāo)，對(duì)北京、上海、廣州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座國內(nèi)一二線城市的共享單車發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)估排名。
可以發(fā)現(xiàn)，在單車使用水平、節(jié)能減排水平、健康貢獻(xiàn)水平、停車設(shè)施水平、服務(wù)環(huán)境水平和社會(huì)文明水平六個(gè)方面，每個(gè)城市的表現(xiàn)各有不同。行業(yè)專家分析稱，該報(bào)告對(duì)透視我國城市慢行交通發(fā)展現(xiàn)狀、追蹤共享單車行業(yè)發(fā)展、推動(dòng)智能綠色城市建設(shè)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(bào)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(dá)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(rèn)可和使用。
同時(shí)，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(gè)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(dá)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(dá)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(shù)六大榜單昆明東莞上榜
報(bào)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(lǐng)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(shè)施的建設(shè)，北京、上海、杭州三城雖然達(dá)到13分以上，但其他20座城市停車設(shè)施平均得分僅為7.55分，遠(yuǎn)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(shè)施的建設(shè)、服務(wù)環(huán)境的提升等因素逐步完善，分?jǐn)?shù)還將進(jìn)一步上升。
報(bào)告同時(shí)給出“2017年第一季度主要城市六大榜單”，北京位列“停車設(shè)施相對(duì)完善”、“節(jié)能減排貢獻(xiàn)最大”、“政府服務(wù)環(huán)境最好”三個(gè)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(jì)騎行5.93億公里
報(bào)告針對(duì)社會(huì)文明程度，對(duì)各城市對(duì)共享單車的友好度進(jìn)行了評(píng)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(wù)環(huán)境水平評(píng)估中，北京以滿分15分位列第一。近期，全國各地陸續(xù)出臺(tái)了針對(duì)共享單車的管理辦法，如上海出臺(tái)了《共享自行車服務(wù)規(guī)范》，成都推出了《成都市關(guān)于鼓勵(lì)共享單車發(fā)展的試行意見》。
報(bào)告顯示，我國20座城市第一季度累計(jì)騎行5.93億公里，相當(dāng)于繞地球14794圈，日均累計(jì)騎行距離為659萬公里，相當(dāng)于地球赤道的164倍。不僅如此，20個(gè)城市第一季度人均累計(jì)騎行消耗熱量6840千卡路里，相當(dāng)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(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，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(shí)，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(rèn)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(duì)我國交通新體系建設(shè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
大數(shù)據(jù)的論文篇十二
(一)數(shù)據(jù)1.0時(shí)代
數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)在新的計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)以后，分析1.0時(shí)代又稱為商業(yè)智能時(shí)代。它通過客觀分析和深入理解商業(yè)現(xiàn)象，取締在決策中僅憑直覺和過時(shí)的市場調(diào)研報(bào)告，幫助管理者理性化和最大化依據(jù)事實(shí)作出決策。首次在計(jì)算機(jī)的幫助下將生產(chǎn)、客戶交互、市場等數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫并且整合分析。但是由于發(fā)展的局限性對(duì)數(shù)據(jù)的使用更多的是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，很少時(shí)間用在分析數(shù)據(jù)上。
(二)數(shù)據(jù)2.0時(shí)代
2.0時(shí)代開始于20xx年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時(shí)達(dá)要求數(shù)量分析師具備超強(qiáng)的分析數(shù)據(jù)能力，數(shù)據(jù)也不是只來源于公司內(nèi)部，更多的來自公司外部、互聯(lián)網(wǎng)、傳感器和各種公開發(fā)布的數(shù)據(jù)。比如領(lǐng)英公司，充分運(yùn)用數(shù)據(jù)分析搶占先機(jī)，開發(fā)出令人印象深刻的數(shù)據(jù)服務(wù)。
(三)數(shù)據(jù)3.0時(shí)代
又稱為富化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品時(shí)代。分析3.0時(shí)代來臨的標(biāo)準(zhǔn)是各行業(yè)大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數(shù)據(jù)，指導(dǎo)合適的商業(yè)決策。但是必須承認(rèn)，隨著數(shù)據(jù)的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)，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(duì)的課題。
隨著顧客主導(dǎo)邏輯時(shí)代的到來以及互聯(lián)網(wǎng)電商等多渠道購物方式的出現(xiàn)，顧客角色和需求發(fā)生了轉(zhuǎn)變，世界正在被感知化、互聯(lián)化和智能化。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，個(gè)人的行為不僅能夠被量化搜集、預(yù)測，而且顧客的個(gè)人觀點(diǎn)很可能改變商業(yè)世界和社會(huì)的運(yùn)行。由此，一個(gè)個(gè)性化顧客主導(dǎo)商業(yè)需求的時(shí)代已然到來，大數(shù)據(jù)沖擊下，市場營銷引領(lǐng)的企業(yè)變革初見端倪。
(一)大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)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(diào)研，采集目前市場的信息幫助企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、營銷和推廣。但是在大數(shù)據(jù)以及社會(huì)化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費(fèi)者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會(huì)主動(dòng)搜尋商品信息，貨比三家，嚴(yán)格篩選。他們由之前的注重使用價(jià)值到更加注重消費(fèi)整個(gè)過程中的體驗(yàn)價(jià)值和情境價(jià)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(wǎng)站等的口碑開始影響消費(fèi)者的購買行為。更有甚者，消費(fèi)者通過在社交媒體等渠道表達(dá)個(gè)人的需求已經(jīng)成為影響企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的重要因素。
(二)大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)精準(zhǔn)營銷成為可能
在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，技術(shù)的發(fā)展大大超過了企業(yè)的想象。搜集非結(jié)構(gòu)化的信息已經(jīng)成為一種可能，大數(shù)據(jù)不單單僅能了解細(xì)分市場的可能，更通過真正個(gè)性化洞察精確到每個(gè)顧客。通過數(shù)據(jù)的挖掘和深入分析，企業(yè)可以掌握有價(jià)值的信息幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)顧客思維模式、消費(fèi)行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個(gè)性，有著獨(dú)特的消費(fèi)傾向。相對(duì)于忠誠于某個(gè)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(shí)現(xiàn)客戶價(jià)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(duì)顧客進(jìn)行歸類，因?yàn)槊總€(gè)顧客的需求都有差別。正是如此，大數(shù)據(jù)分析才能更好地把握顧客的消費(fèi)行為和偏好，為企業(yè)精準(zhǔn)營銷出謀劃策。
(三)大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)營銷理念――“充分以顧客為中心創(chuàng)造價(jià)值”
傳統(tǒng)的營銷和戰(zhàn)略的觀點(diǎn)認(rèn)為，大規(guī)模生產(chǎn)意味著標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)方式，無個(gè)性化可言。定制化生產(chǎn)意味著個(gè)性化生產(chǎn)，但是只是小規(guī)模定制。說到底，大規(guī)模生產(chǎn)與定制化無法結(jié)合。但是在今天，大數(shù)據(jù)分析的營銷和銷售解決的是大規(guī)模生產(chǎn)和顧客個(gè)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(duì)一顧客關(guān)系管理，以即時(shí)工具和個(gè)性化推薦使得大企業(yè)實(shí)現(xiàn)與顧客的實(shí)時(shí)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(shù)碼等多個(gè)品類。在整個(gè)手機(jī)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(jù)這樣的優(yōu)勢(shì)地位，得益于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，即京東的jdphone的計(jì)劃。
jdphone計(jì)劃是依據(jù)京東的大數(shù)據(jù)和綜合服務(wù)的能力，以用戶為中心整合產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)質(zhì)資源并聯(lián)合廠商打造用戶期待的產(chǎn)品和服務(wù)體驗(yàn)。京東在銷售的過程中，通過對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，內(nèi)部研究出一種稱為產(chǎn)品畫像的模型。這個(gè)模型通過綜合在京東網(wǎng)站購物消費(fèi)者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進(jìn)行深入分析。根據(jù)分析結(jié)果結(jié)合不同的消費(fèi)者便有諸如線上的程序化購買、精準(zhǔn)的點(diǎn)擊等營銷手段，有效的幫助京東實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的營銷推送。不僅如此，通過對(duì)于后續(xù)用戶購物完成的售后數(shù)據(jù)分析，精確的分析商品的不足之處或者消費(fèi)者的直接需求。數(shù)據(jù)3.0時(shí)代的一個(gè)特征便是企業(yè)不在單純的在企業(yè)內(nèi)部分析數(shù)據(jù)，而是共享實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)。所以，京東把這些數(shù)據(jù)用于與上游供應(yīng)商進(jìn)行定期的交流，間接促進(jìn)生產(chǎn)廠商與消費(fèi)者溝通，了解市場的需求，指導(dǎo)下一次產(chǎn)品的市場定位?？偟膩碚f，這個(gè)計(jì)劃是通過京東銷售和售后環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)分析，一方面指導(dǎo)自身精準(zhǔn)營銷，另一方面，影響供應(yīng)商產(chǎn)品定位和企業(yè)規(guī)劃，最終為消費(fèi)者提供滿足他們需求的個(gè)性化產(chǎn)品。
(一)數(shù)據(jù)分析要樹立以人為本的思維
“以人為本”體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一方面是數(shù)據(jù)分析以客戶為本，切實(shí)分析客戶的需求，用數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)下一次的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和市場營銷。另一方面，以人為本體現(xiàn)在對(duì)用戶數(shù)據(jù)的保密性和合理化應(yīng)用。切實(shí)維護(hù)好大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)背景下隱私保護(hù)的問題，使得信息技術(shù)良性發(fā)展。
(二)正確處理海量數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)的矛盾
大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、類型繁多、價(jià)值密度低和速度快時(shí)效高的特點(diǎn)。所以在眾多海量的數(shù)據(jù)中，只有反映消費(fèi)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(shù)據(jù)分析只會(huì)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(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn);其次企業(yè)要及時(shí)進(jìn)行核心數(shù)據(jù)的歸檔;最后要有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析專業(yè)隊(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出科學(xué)合理的結(jié)果以指導(dǎo)實(shí)踐。
(三)整合價(jià)值鏈以共享數(shù)據(jù)的方式實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造
單純的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)已經(jīng)無法滿足今天市場上顧客多樣性的需求，大數(shù)據(jù)的共享已經(jīng)迫在眉睫。首先，可以通過擴(kuò)展常規(guī)上下游渠道的數(shù)據(jù)。例如京東與上游供應(yīng)商的合作。其次，與社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)建立聯(lián)系。社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)是外圍數(shù)據(jù)的一個(gè)重要來源。但是如果只是搜集并沒有把數(shù)據(jù)與企業(yè)本身營銷策略或者數(shù)據(jù)發(fā)布者建立聯(lián)系，那么數(shù)據(jù)就沒有發(fā)揮其應(yīng)有的價(jià)值。最后，虛擬人脈交換獲取數(shù)據(jù)。比如建立企業(yè)自媒體收獲粉絲獲取數(shù)據(jù)等。
[1]岳占仁.大數(shù)據(jù)顛覆傳統(tǒng)營銷[j].it經(jīng)理世界，20xx，17.
[2]單華.大數(shù)據(jù)營銷帶給我國網(wǎng)絡(luò)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(xiàn)狀及其前景展望.遼寧大學(xué)新華國際商學(xué)院.
大數(shù)據(jù)的論文篇十三
美國國家標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)研究院對(duì)大數(shù)據(jù)做出了定義：“大數(shù)據(jù)是指其數(shù)據(jù)量、采集速度，或數(shù)據(jù)表示限制了使用傳統(tǒng)關(guān)系型方法進(jìn)行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術(shù)來實(shí)現(xiàn)高效處理的數(shù)據(jù)?！蔽覀冋J(rèn)為大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈可分為：數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存以及數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的最后也是最重要的階段，是大數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，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(duì)不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)集的分析可能會(huì)產(chǎn)生不同級(jí)別的潛在價(jià)值。
雖然這些傳統(tǒng)的分析方法已經(jīng)被應(yīng)用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，但是它們?cè)谔幚硪?guī)模較大的數(shù)據(jù)集合時(shí)，效率無法達(dá)到用戶預(yù)期，且難以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，如非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，出現(xiàn)了許多專門針對(duì)大數(shù)據(jù)的集成、管理及分析的技術(shù)和方法。
布隆過濾器：其實(shí)質(zhì)是一個(gè)位數(shù)組和一系列hash函數(shù)。布隆過濾器的原理是利用位數(shù)組存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的hash值而不是數(shù)據(jù)本身，其本質(zhì)是利用hash函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有損壓縮存儲(chǔ)的位圖索引。其優(yōu)點(diǎn)是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點(diǎn)是有一定的誤識(shí)別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識(shí)別率的大數(shù)據(jù)場合。
hash法，其本質(zhì)是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為長度更短的定長的數(shù)值或索引值的方法。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點(diǎn)是難以找到一個(gè)良好的hash函數(shù)。
索引：無論是在管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫，還是管理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)中，索引都是一個(gè)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(chǔ)索引文件，且需要根據(jù)數(shù)據(jù)的更新而動(dòng)態(tài)維護(hù)。
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(jì)。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(jì)算：相對(duì)于傳統(tǒng)的串行計(jì)算，并行計(jì)算是指同時(shí)使用多個(gè)計(jì)算資源完成運(yùn)算。其基本思想是將問題進(jìn)行分解，由若干個(gè)獨(dú)立的處理器完成各自的任務(wù)，以達(dá)到協(xié)同處理的目的。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法，大多數(shù)都是通過對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣或者過濾，然后對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，尋找特征和規(guī)律，其最大的特點(diǎn)是通過復(fù)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(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的提升，大數(shù)據(jù)分析方法與傳統(tǒng)分析方法的最大區(qū)別在于分析的對(duì)象是全體數(shù)據(jù)，而不是數(shù)據(jù)樣本，其最大的`特點(diǎn)在于不追求算法的復(fù)雜性和精確性，而追求可以高效地對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集的分析?？傊?，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)方法力求通過復(fù)雜算法從有限的數(shù)據(jù)集中獲取信息，其更加追求準(zhǔn)確性；大數(shù)據(jù)分析方法則是通過高效的算法、模式，對(duì)全體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
[2]黃曉斌，鐘輝新.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)模型構(gòu)建[j].情報(bào)雜志，20xx（03）.
大數(shù)據(jù)的論文篇十四
12月8日消息，第一財(cái)經(jīng)商業(yè)數(shù)據(jù)中心發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)生態(tài)大數(shù)據(jù)報(bào)告》顯示，中國7.1億網(wǎng)民將成為潛在的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)者。
80后、90后消費(fèi)觀念大不同
報(bào)告顯示，80后與90后作為互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)領(lǐng)域的核心消費(fèi)人群，90后在線上擁有鮮明消費(fèi)特征，主要的標(biāo)簽是娛樂至上、愛新鮮和個(gè)性化。90后在玩樂方面的興趣廣泛，既表現(xiàn)出對(duì)桌游、美食、夜生活的喜愛，也對(duì)二次元、游戲等虛擬領(lǐng)域有著更高的付費(fèi)意愿。
相比較下，80后則更顧家，在互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、互聯(lián)網(wǎng)地產(chǎn)、電商等消費(fèi)領(lǐng)域有顯著的消費(fèi)特征，是互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)的主力人群。從閱讀內(nèi)容方面看，80后更加偏愛看健身、旅游、時(shí)尚、房產(chǎn)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(lián)網(wǎng)消費(fèi)者特征的關(guān)鍵詞是家庭化、品質(zhì)和資訊控。
網(wǎng)紅借力電商成“吸金王”
今年電商和社交的融合成為一個(gè)典型現(xiàn)象。數(shù)據(jù)顯示，紅人經(jīng)濟(jì)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(fù)購買的行為，并且規(guī)模大的紅人店鋪比一般紅人店鋪轉(zhuǎn)化率高出57%。可以看出電商紅人的店鋪具有粉絲粘性高、高瀏覽高轉(zhuǎn)化以及銷售爆發(fā)力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。
便捷和品質(zhì)成互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)核心訴求
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的滲透和眾多新應(yīng)用的興起使得我國互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)生態(tài)不斷孕育繁衍，消費(fèi)者的需求也因此更加清晰細(xì)分，便捷與品質(zhì)的訴求是兩大明顯特征。
報(bào)告提出，消費(fèi)趨勢(shì)的便捷主要體現(xiàn)在降低門檻、資源優(yōu)化、服務(wù)整合和隨時(shí)隨地四個(gè)特性。以滴滴出行為例，滴滴優(yōu)化夜間運(yùn)力資源極大滿足了人們夜間個(gè)性化出行的需求。數(shù)據(jù)顯示，機(jī)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(xiàn)上升趨勢(shì)，體現(xiàn)出網(wǎng)約車滿足了消費(fèi)者的`交通需求。
需求“品質(zhì)化”則大大促進(jìn)了商家運(yùn)營發(fā)展軌跡的高端化、定制化、專業(yè)化和服務(wù)化。報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，從趨勢(shì)上看，飛豬三年跟團(tuán)游的增幅高于自由行的增幅，且跟團(tuán)游中有近8成的訂單數(shù)是當(dāng)?shù)赜?，可以看出組件式的“diy自由行”已成為了消費(fèi)者旅游出行的新風(fēng)尚，同時(shí)也反映了多元化的自由行產(chǎn)品為消費(fèi)者提供了更豐富的定制體驗(yàn)。
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