觀察是發(fā)現(xiàn)細節(jié)、捕捉信息的重要方式。在寫總結(jié)時，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)驗和教訓(xùn)對我們很有借鑒意義。
大數(shù)據(jù)的論文篇一
職責：
1、負責構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析體系，負責海量運營數(shù)據(jù)的分類匯總和分析研究；
3、負責數(shù)據(jù)管理團隊的建設(shè)工作，有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與挖掘團隊支持和推動業(yè)務(wù)發(fā)展；
4、協(xié)助完成業(yè)務(wù)關(guān)鍵目標指標制定、目標達成過程管理。
任職資格：
1、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)，計算機軟件相關(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；
4、對業(yè)務(wù)變化有敏銳的洞察力；能利用數(shù)據(jù)對于業(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，具備較強的團隊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€沒有認真讀過這方面的經(jīng)典著作――舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時代》。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(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)時代的。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，才能能與之進行一場思想上的對話。
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(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。對于第一個觀點，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，他認為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計方法來進行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關(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)的隨機樣本不限于目標數(shù)據(jù)，還包括目標以外的所有數(shù)據(jù)。我認為大數(shù)據(jù)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。”大數(shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。“更具有宏觀視野和東方哲學(xué)思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，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)時代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對相關(guān)關(guān)系認識不足，大數(shù)據(jù)時代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強調(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)的人文價值。如今不少學(xué)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(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(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。“這一論斷時，他在書中還說道：”在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對大數(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，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的‘為什么’。“[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。
大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數(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社會系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)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(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(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(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識和基本概念，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)成為當今社會的熱門話題。作為數(shù)據(jù)時代的核心，大數(shù)據(jù)不僅改變著人們的生活方式，也深刻影響著社會經(jīng)濟發(fā)展。在長時間的學(xué)習(xí)和實踐中，我對大數(shù)據(jù)有了一些心得體會。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)的未來五個方面，對大數(shù)據(jù)進行思考和總結(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，因此更加具有價值。大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與人們?nèi)粘Ｉ钪械母鱾€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(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)中的價值。
其次，對大數(shù)據(jù)的處理成為突破瓶頸之一。由于大數(shù)據(jù)的特點，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)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(shù)。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(shù)據(jù)的存儲，分布式計算可以加速大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理。同時，機器學(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、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)生更準確地診斷疾病、制定個性化治療方案。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)用離不開個人信息的采集和存儲，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)保護機制，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)分析和決策的準確性和有效性。因此，我們需要加強數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理和控制。此外，大數(shù)據(jù)的運營和維護也需要相應(yīng)的技術(shù)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(shù)據(jù)的未來，我非常看好。隨著技術(shù)的進步和應(yīng)用場景的拓展，大數(shù)據(jù)將會有更廣泛的應(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(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)展和進步。
大數(shù)據(jù)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(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)的重要性和它對我們生活的影響力。在這篇文章中，我將分享我對大數(shù)據(jù)的心得體會。
首先，大數(shù)據(jù)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(jīng)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(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(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)地進行決策和規(guī)劃，使我們的行動更加明確和高效。
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，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)具有強大的處理能力，可以將各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行整合和分析，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。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)家們分析海量的實驗數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)科學(xué)事實和新的知識。因此，只有運用大數(shù)據(jù)的方法，我們才能夠獲取到更加準確、全面和系統(tǒng)的洞察，為我們的工作和生活帶來更大的價值。
第三，大數(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)可以幫助政府進行城市規(guī)劃、資源分配和社會管理，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(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)和運算能力。大數(shù)據(jù)往往以海量的形式存在，數(shù)據(jù)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(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，個人和機構(gòu)的隱私面臨著更大的風險，需要制定更加完善的數(shù)據(jù)保護和隱私政策。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，為我們的社會和生活帶來更大的進步和發(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)按時間上的劃分可以分為兩類，靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(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)實驗產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。信息資料庫是一種相對靜態(tài)數(shù)據(jù)，因為這些數(shù)據(jù)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(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)計分析系統(tǒng)，系統(tǒng)中主要包括橋梁的橋型、跨徑、材料、建成時間等基本信息，還包括橋梁的病害、橋梁狀況評定等相關(guān)內(nèi)容。橋梁的科學(xué)試驗數(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、振動臺試驗、風動實驗、橋梁的荷載試驗等產(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。橋梁的動態(tài)數(shù)據(jù)主要來自于橋梁的施工監(jiān)控和成橋運營階段健康監(jiān)測系統(tǒng)，此類數(shù)據(jù)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(yīng)變計、溫度計、風速儀、gps等。統(tǒng)計了國內(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，從而掌握橋梁的實時健康狀況，對橋梁的狀態(tài)進行評估與預(yù)測。整個橋梁健康監(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、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。橋梁動態(tài)數(shù)據(jù)包括施工監(jiān)控數(shù)據(jù)與成橋運營階段的監(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)濟損失。成橋運營階段的監(jiān)測數(shù)據(jù)主要為橋梁的健康狀況評估提供依據(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)護等，提供寶貴經(jīng)驗。同時大數(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)達到幾個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)生新的價值、新的資源。這也是在大數(shù)據(jù)時代有效利用大數(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(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，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(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(shù)據(jù)資源，不論是采用付費或免費的方式。
（3）由于大數(shù)據(jù)具有“4v”等特點，在大數(shù)據(jù)研究的初期階段，大數(shù)據(jù)的價值還未充分體現(xiàn)時，要儲存、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)提供專項資金的支持，同時國家可制定相關(guān)鼓勵支持政策。
（4）在大數(shù)據(jù)時代成熟以后，應(yīng)建立相關(guān)法規(guī)，規(guī)范和保護數(shù)據(jù)的開發(fā)利用，制訂相關(guān)統(tǒng)一標準，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，和在橋梁工程領(lǐng)域產(chǎn)生的靜態(tài)與動態(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(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，說明應(yīng)用rapidminer進行大數(shù)據(jù)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(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。
1.3數(shù)據(jù)選擇
在數(shù)據(jù)探勘中是一個相當重要的環(huán)節(jié)，選到有用的數(shù)據(jù)可以提高分析預(yù)測的準確度，但是選到無用的數(shù)據(jù)卻可能會拉低分析預(yù)測的準確度，所以在做數(shù)據(jù)的選擇時必須先對這些數(shù)據(jù)有一定的認識，才能做出正確的選擇。
1.4數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計算機可以識別的資料格式，或合并成數(shù)據(jù)探勘所需的數(shù)據(jù)形式來讓計算機判讀，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(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樣式評估
樣式評估根據(jù)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(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
這個模塊讓用戶可以與數(shù)據(jù)探勘系統(tǒng)進行溝通，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)進行互動、提供訊息來幫助搜尋，對暫時數(shù)據(jù)探勘結(jié)果進行探索性數(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的擴充軟件，也因為rapidminer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：獨立平臺；使用者：學(xué)習(xí)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(shè)計，也可以同時開啟多個窗口來做操作；功能：大于500種，可透過擴展來新增額外的功能，且可擴展weka和r作為它的擴充元件，并進行協(xié)同工作；操作接口：簡潔易懂的操作接口，不需要額外的學(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：獨立開發(fā)平臺；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，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(xué)習(xí)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(xué)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(dǎo)出的模型才可以再次匯入到knime中。
4結(jié)語
現(xiàn)今是個信息科技的時代，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)生都會有它的前因后果，所以我們可以從這些數(shù)據(jù)當中找出這些因果關(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)進行知識發(fā)掘，并且找出他們的相對應(yīng)關(guān)系為我們使用。
參考文獻
[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)目前已進入快速推進階段。對于企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)是一項極其重要的戰(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)財務(wù)信息管理帶來的影響，并提出大數(shù)據(jù)時代加強企業(yè)財務(wù)信息管理的有效策略。
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；財務(wù)信息管理
伴隨互聯(lián)網(wǎng)+、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)平臺、傳感技術(shù)等新興技術(shù)與服務(wù)的出現(xiàn)，人類社會的數(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)研機構(gòu)idc預(yù)計，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)總量將達到40zb，其中我國數(shù)據(jù)量將達到8.6zb，是2013年的10倍。海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生已經(jīng)完全不受時間、地點的限制，其規(guī)模效應(yīng)給數(shù)據(jù)存儲、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-主動-自動三個發(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)用于運營系統(tǒng)，數(shù)據(jù)伴隨著系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)產(chǎn)生并被記錄下來。這種數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是被動的；第二階段是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的誕生。新型社交平臺的開發(fā)與各類便攜式移動設(shè)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(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式是主動的；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的各個角落，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)生是自動的。這些被動-主動-自動記錄與存儲的數(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）、價值性（value）。而ibm認為，大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行定義：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)所耗時間超過可容忍時間的數(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)，擴大影響力”。
企業(yè)財務(wù)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(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(wù)管理和財務(wù)信息的重要性日益突出，財務(wù)管理理論、制度、法規(guī)逐步完善。政策法規(guī)對財務(wù)信息有了規(guī)范性的要求，甚至對財務(wù)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(yīng)用逐漸普及，財務(wù)信息由傳統(tǒng)手工編制過渡到手工+計算機輔助編制。隨著計算機應(yīng)用軟件技術(shù)的進步，專業(yè)性的財務(wù)軟件逐步代替了手工記賬方式，進入財務(wù)電算化時代。當前，隨著互聯(lián)網(wǎng)和云存儲、指紋加密、人臉識別等信息技術(shù)的興起，云算盤、精斗云、云賬房等新型財信息管理系統(tǒng)已開始得到廣泛應(yīng)用。
在企業(yè)財務(wù)信息管理中，數(shù)據(jù)來源的真實、有效、可驗證性，數(shù)據(jù)采集的及時性、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)財務(wù)現(xiàn)狀和運營前景提供依據(jù)；先進設(shè)備與技術(shù)的應(yīng)用，是企業(yè)財務(wù)信息管理的有力支撐；而信息管理制度及人才隊伍的建設(shè)，更是企業(yè)財務(wù)信息管理的關(guān)鍵所在。在大數(shù)據(jù)時代，財務(wù)數(shù)據(jù)，設(shè)備與技術(shù)，制度與人才多項因素緊密相結(jié)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(wù)信息來源增加
在計劃經(jīng)濟時代，財務(wù)信息最主要的來源是各項經(jīng)營的收支，并以貨幣計量方式表達。在大數(shù)據(jù)時代，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、收款機、網(wǎng)站瀏覽點擊行為、電子地圖、社交網(wǎng)絡(luò)媒體互動等設(shè)施與平臺記錄下來的數(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、財務(wù)信息類型增多
傳統(tǒng)財務(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、模擬信號等。信息整合難度加大。
3、財務(wù)管理職能前置
傳統(tǒng)的財務(wù)管理是事后管理，且局限于對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析、查詢。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠?qū)ζ髽I(yè)經(jīng)營情況進行實時分析和及時預(yù)測，提供更具時效性、指標多樣化、更貼近經(jīng)營管理需求的財務(wù)管理動態(tài)分析報告。財務(wù)管理的職能前置到市場預(yù)測、產(chǎn)品設(shè)計、供應(yīng)鏈建設(shè)等價值規(guī)劃階段，財務(wù)體系由核算型向價值型轉(zhuǎn)變。
1、提高財務(wù)信息質(zhì)量
大數(shù)據(jù)時代，海量數(shù)據(jù)的價值性呈現(xiàn)低密度，高附加值特點。單個數(shù)據(jù)看起來價值很低，但同類型的數(shù)據(jù)規(guī)模增加到一定數(shù)量，就會有很高的商業(yè)價值，對企業(yè)經(jīng)營決策的指導(dǎo)力越強。當前，財務(wù)信息來源可分為二個方面：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)括用戶注冊信息、瀏覽記錄、定位記錄等；也包括構(gòu)成產(chǎn)品價值鏈的各個環(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)、移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，人成為了移動互聯(lián)網(wǎng)的核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，通過用戶點擊行為、電子地圖、社交網(wǎng)絡(luò)行為等數(shù)據(jù)，可以對目標人群進行有效分析。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、競爭對手情況等，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)的準確度和價值。大環(huán)境指所處社會的經(jīng)濟、政治、法律等環(huán)境。國務(wù)院《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》提出要穩(wěn)步推動公共數(shù)據(jù)資源開放，這將成為重要的外部數(shù)據(jù)來源。
2、強化財務(wù)信息整合
大數(shù)據(jù)搜集，重點不在于占有，而在于利用。而要利用好數(shù)量龐大，來源廣泛，格式多樣的財務(wù)信息數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)中的一類數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象的相似性盡可能大。存儲則是以根據(jù)財務(wù)管理需要將大數(shù)據(jù)劃分成分布式存儲模塊，如生產(chǎn)計劃模塊、銷售管理模塊、會計核算模塊、資產(chǎn)管理模塊、業(yè)績評價模塊和企業(yè)間關(guān)系模塊等，以便數(shù)據(jù)管理和使用。
參考文獻
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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(jīng)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(shù)據(jù)的應(yīng)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(xiàn)“真扶貧”。對此，筆者根據(jù)自己對“精準扶貧”及“大數(shù)據(jù)”的了解，分析了大數(shù)據(jù)助力精準扶貧的原理、問題及措施等。
“大數(shù)據(jù)”是社會經(jīng)濟及科學(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，對各大領(lǐng)域發(fā)展都起到了積極的推動作用。大數(shù)據(jù)是基于信息技術(shù)基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行分析及整合的科學(xué)技術(shù)，其核心在于利用數(shù)據(jù)對信息進行分類、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)處理速度快及價值密度低等特點。
大數(shù)據(jù)助力精準扶貧時需要應(yīng)用到信息技術(shù)，以獲取準確的扶貧信息及數(shù)據(jù);利用大數(shù)據(jù)能夠?qū)?fù)雜的扶貧數(shù)據(jù)及信息進行分類、調(diào)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(jù);當大數(shù)據(jù)被應(yīng)用到精準扶貧時，需要相關(guān)部門對應(yīng)用時產(chǎn)生的各種信息進行收錄，并利用互聯(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)對扶貧工作進行現(xiàn)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(xué)性及合理性，使精準扶貧得到實現(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)濟水平等信息，為精準扶貧工作提供重要依據(jù)。
第一，對貧困群體的精準識別基礎(chǔ)工作不扎實，導(dǎo)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(guān)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(guān)規(guī)定及實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）對扶貧對象進行精準定位。第一，利用大數(shù)據(jù)下的媒體信息技術(shù)、通信技術(shù)及計算機技術(shù)等對貧困地區(qū)的人口進行調(diào)查，并確定符合扶貧要求的人群。第二，利用計算機信息技術(shù)對貧困對象進行建檔立卡，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(shù)據(jù)對扶貧工作進行動態(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)建動態(tài)識別系統(tǒng)，以實現(xiàn)對扶貧對象的高效管理，同時還能夠收集和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化貧困戶識別系統(tǒng)，提高精準扶貧工作質(zhì)量及效率。第二，利用計算機信息技術(shù)及通信技術(shù)等，構(gòu)建扶貧對象資源數(shù)據(jù)庫，以提高識別系統(tǒng)準確性及扶貧對象信息數(shù)據(jù)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(yīng)用到扶貧對象身上。第四，通過實時更新扶貧對象信息系統(tǒng)，了解扶貧對象是否已經(jīng)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(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，并分析扶貧對象實際需求。第二，利用大數(shù)據(jù)對扶貧對象的基本信息進行分析，并利用數(shù)學(xué)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(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(zhì)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(zhuǎn)變貧困人口的思想，引導(dǎo)貧困人口通過自身努力實現(xiàn)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(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)助力精準扶貧的原理以及對精準扶貧的技術(shù)支持，并探討了精準扶貧中存在的問題，最后分析了大數(shù)據(jù)有效助力精準扶貧的措施。
【參考文獻】
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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)時代》讀后感。
老師們從：何謂大數(shù)據(jù)；立足國情對大數(shù)據(jù)進行探討；大數(shù)據(jù)在教育教學(xué)中的主要應(yīng)用等幾個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)、合適的方式進行實踐，不可生搬硬套。
董譯雯老師說：在你我感嘆《大數(shù)據(jù)時代》里深植于美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹?shù)膬r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(xué)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(shù)據(jù)時代》這本書。在教學(xué)工作中，應(yīng)該有大數(shù)據(jù)意識，創(chuàng)新意識。學(xué)習(xí)一些專業(yè)的教學(xué)統(tǒng)計法、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，多一份嚴謹與科學(xué)。
白媛媛老師通過文中的三個事例，結(jié)合教學(xué)實際，談了自己教學(xué)中對數(shù)據(jù)使用的價值；結(jié)合自己的工作，談了如何實現(xiàn)工作的最高境界。
交流活動尾聲，身為閱讀《大數(shù)據(jù)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(xué)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(shù)據(jù)，擁有數(shù)據(jù)意識，建立數(shù)據(jù)團隊！
此次活動從寒假期間倡導(dǎo)讀《大數(shù)據(jù)時代》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。相信此次活動定會增強我校全體教師的數(shù)據(jù)意識，掌握大數(shù)據(jù)，運用大智慧助推我校的教育教學(xué)上一個新的臺階！
大數(shù)據(jù)的論文篇八
讀完《大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jīng)打響。商業(yè)領(lǐng)域由于大數(shù)據(jù)時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)惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來機票價格的走勢。現(xiàn)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(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，疾控中心每周只進行一次數(shù)據(jù)統(tǒng)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(dǎo)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(shù)據(jù)資源，可見大數(shù)據(jù)時代對公共衛(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)時代里暢游，不僅要學(xué)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(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零售商的大數(shù)據(jù)頭腦！
大數(shù)據(jù)時代的到來，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，也存在一定的風險。
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(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(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60多萬條飛機航線、50余萬條鐵路客運線進行大數(shù)據(jù)計算，對外發(fā)布了《春運大交通數(shù)據(jù)報告》，為回家旅客提供參考。報告顯示，20春運期間，預(yù)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(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)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(jié)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(shù)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(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(jīng)進入了乘飛機回家旅客的人數(shù)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(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時間卻比其他航線早很多，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(yù)約時間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天至4.1天預(yù)訂接送機服務(wù);女性用戶明顯準備更加充分，其預(yù)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(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(wǎng)app找到“怡起回家”專題可以參加紅包抽獎，覆蓋去哪兒網(wǎng)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(chǎn)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(nèi)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(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間較現(xiàn)行直達特快壓縮約21小時，實現(xiàn)“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(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(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;
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(shù)據(jù)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(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)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(jié)束。
2016年春運，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(shù)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(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)進入搶票模式多數(shù)航班恢復(fù)全價
從2016年春運的大數(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，與上個月同期環(huán)比增長100%。
大數(shù)據(jù)顯示，2017年春運出發(fā)最集中的日期是2017年1月24日，已經(jīng)進入了乘飛機回家旅客的人數(shù)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(yù)訂主力軍天秤座成“空中飛人
移動互聯(lián)網(wǎng)時代來臨，網(wǎng)上購票已經(jīng)成為消費者最便捷的預(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(wǎng)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(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，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(wǎng)平臺預(yù)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(wǎng)統(tǒng)計了往年春運返鄉(xiāng)票量最高的50條航線，發(fā)現(xiàn)追逐夢想的人們，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(jīng)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(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個城市成為去哪兒接送機使用率最高的城市。
其中，在預(yù)約時間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天-4.1天預(yù)訂接送機服務(wù);女性用戶明顯準備更加充分，其預(yù)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(xiàn)小的高峰，出行占比為5.1%。數(shù)據(jù)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(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(shù)據(jù)為參考，首次采用城市騎行指數(shù)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(nèi)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(xiàn)，在單車使用水平、節(jié)能減排水平、健康貢獻水平、停車設(shè)施水平、服務(wù)環(huán)境水平和社會文明水平六個方面，每個城市的表現(xiàn)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(xiàn)狀、追蹤共享單車行業(yè)發(fā)展、推動智能綠色城市建設(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(shù)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(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，分數(shù)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(shè)施相對完善”、“節(jié)能減排貢獻最大”、“政府服務(wù)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(wù)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(wù)規(guī)范》，成都推出了《成都市關(guān)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(shù)據(jù)統(tǒng)計，從1995年至，隨著民用汽車保有量從1040萬輛攀升至1.9億輛，自行車的.保有量卻從6.7億輛，急劇下降至3.3億輛。汽車成為代步工具的同時，給城市交通和生態(tài)環(huán)境也帶來了極大壓力，城市居民的出行成本急劇上升。
專家認為，共享單車+公共交通的出行模式，正逐漸替代家用汽車+步行+公共交通的出行模式，快速發(fā)展中的共享單車正改善著我國城市居民的出行模式，也對我國交通新體系建設(shè)產(chǎn)生深遠影響。
大數(shù)據(jù)的論文篇十二
(一)數(shù)據(jù)1.0時代
數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)在新的計算技術(shù)實現(xiàn)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(xiàn)象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調(diào)研報告，幫助管理者理性化和最大化依據(jù)事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產(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)展的局限性對數(shù)據(jù)的使用更多的是準備數(shù)據(jù)，很少時間用在分析數(shù)據(jù)上。
(二)數(shù)據(jù)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(shù)量分析師具備超強的分析數(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，充分運用數(shù)據(jù)分析搶占先機，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時代
又稱為富化數(shù)據(jù)的產(chǎn)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(shù)據(jù)，指導(dǎo)合適的商業(yè)決策。但是必須承認，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(dǎo)邏輯時代的到來以及互聯(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)時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預(yù)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(dǎo)商業(yè)需求的時代已然到來，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)時代消費者成為市場營銷的主宰者
傳統(tǒng)的市場營銷過程是通過市場調(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(wǎng)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(jīng)成為影響企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計、研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的重要因素。
(二)大數(shù)據(jù)時代企業(yè)精準營銷成為可能
在大數(shù)據(jù)時代下，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(shù)據(jù)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(xiàn)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(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時代企業(yè)營銷理念――“充分以顧客為中心創(chuàng)造價值”
傳統(tǒng)的營銷和戰(zhàn)略的觀點認為，大規(guī)模生產(chǎn)意味著標準化生產(chǎn)方式，無個性化可言。定制化生產(chǎn)意味著個性化生產(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)和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業(yè)擁有傳統(tǒng)小便利店的一對一顧客關(guān)系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業(yè)實現(xiàn)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(shù)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(jù)這樣的優(yōu)勢地位，得益于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，即京東的jdphone的計劃。
jdphone計劃是依據(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。京東在銷售的過程中，通過對大數(shù)據(jù)的分析，內(nèi)部研究出一種稱為產(chǎn)品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網(wǎng)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(jù)分析結(jié)果結(jié)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(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)3.0時代的一個特征便是企業(yè)不在單純的在企業(yè)內(nèi)部分析數(shù)據(jù)，而是共享實現(xiàn)價值共創(chuàng)。所以，京東把這些數(shù)據(jù)用于與上游供應(yīng)商進行定期的交流，間接促進生產(chǎn)廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導(dǎo)下一次產(chǎn)品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售后環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)分析，一方面指導(dǎo)自身精準營銷，另一方面，影響供應(yīng)商產(chǎn)品定位和企業(yè)規(guī)劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產(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)在兩個方面，一方面是數(shù)據(jù)分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)下一次的產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)和市場營銷。另一方面，以人為本體現(xiàn)在對用戶數(shù)據(jù)的保密性和合理化應(yīng)用。切實維護好大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)背景下隱私保護的問題，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、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的標準;其次企業(yè)要及時進行核心數(shù)據(jù)的歸檔;最后要有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析專業(yè)隊數(shù)據(jù)進行分析，得出科學(xué)合理的結(jié)果以指導(dǎo)實踐。
(三)整合價值鏈以共享數(shù)據(jù)的方式實現(xiàn)價值創(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，與社會化媒體數(shù)據(jù)建立聯(lián)系。社會化媒體數(shù)據(jù)是外圍數(shù)據(jù)的一個重要來源。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
美國國家標準和技術(shù)研究院對大數(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)來實現(xiàn)高效處理的數(shù)據(jù)。”我們認為大數(shù)據(jù)價值鏈可分為：數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲存以及數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)價值鏈的最后也是最重要的階段，是大數(shù)據(jù)價值的實現(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，通過對不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)集的分析可能會產(chǎn)生不同級別的潛在價值。
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，但是它們在處理規(guī)模較大的數(shù)據(jù)集合時，效率無法達到用戶預(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：其實質(zhì)是一個位數(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)對數(shù)據(jù)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(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(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(jù)數(shù)據(jù)的更新而動態(tài)維護。
trie樹：又稱為字典樹，是hash樹的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統(tǒng)計。trie樹的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。
并行計算：相對于傳統(tǒng)的串行計算，并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解，由若干個獨立的處理器完成各自的任務(wù)，以達到協(xié)同處理的目的。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法，大多數(shù)都是通過對原始數(shù)據(jù)集進行抽樣或者過濾，然后對數(shù)據(jù)樣本進行分析，尋找特征和規(guī)律，其最大的特點是通過復(fù)雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升，大數(shù)據(jù)分析方法與傳統(tǒng)分析方法的最大區(qū)別在于分析的對象是全體數(shù)據(jù)，而不是數(shù)據(jù)樣本，其最大的`特點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整個數(shù)據(jù)集的分析。總之，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，其更加追求準確性；大數(shù)據(jù)分析方法則是通過高效的算法、模式，對全體數(shù)據(jù)進行分析。
[2]黃曉斌，鐘輝新.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)競爭情報系統(tǒng)模型構(gòu)建[j].情報雜志，20xx（03）.
大數(shù)據(jù)的論文篇十四
12月8日消息，第一財經(jīng)商業(yè)數(shù)據(jù)中心發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)消費生態(tài)大數(shù)據(jù)報告》顯示，中國7.1億網(wǎng)民將成為潛在的互聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)消費領(lǐng)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(xiàn)出對桌游、美食、夜生活的喜愛，也對二次元、游戲等虛擬領(lǐng)域有著更高的付費意愿。
相比較下，80后則更顧家，在互聯(lián)網(wǎng)理財、互聯(lián)網(wǎng)地產(chǎn)、電商等消費領(lǐng)域有顯著的消費特征，是互聯(lián)網(wǎng)消費的主力人群。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典型現(xiàn)象。數(shù)據(jù)顯示，紅人經(jīng)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(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)力強的優(yōu)勢。
便捷和品質(zhì)成互聯(lián)網(wǎng)消費核心訴求
移動互聯(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(zhì)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(xiàn)在降低門檻、資源優(yōu)化、服務(wù)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(shù)據(jù)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(xiàn)上升趨勢，體現(xiàn)出網(wǎng)約車滿足了消費者的`交通需求。
需求“品質(zhì)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(wù)化。報告數(shù)據(jù)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(shù)是當?shù)赜?，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(chǎn)品為消費者提供了更豐富的定制體驗。
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