總結是我們成長過程中必不可少的一環(huán)，我們應該勇敢地面對并積極總結。平時多積累寫作素材，對于寫好作文很重要。以下是一些總結寫作的范例，希望對大家寫好總結有所幫助和指導。
旅游大數據論文篇一
大數據時代的來臨，使企業(yè)進入戰(zhàn)略績效管理信息化時代加快了腳步，然而，企業(yè)cio在面對繁雜、龐大的數據信息時，如何做到價值最大化的被企業(yè)利用，為企業(yè)戰(zhàn)略績效管理系統服務，需要一套龐大、嚴謹的戰(zhàn)略管理體系支撐，在以企業(yè)戰(zhàn)略管理體系的框架支撐下，數據才能使管理系統如虎添翼，引領企業(yè)飛速發(fā)展。
研究esp系統發(fā)現，建立大數據時代下的戰(zhàn)略績效管理信息化系統，先要明確發(fā)展戰(zhàn)略目標，在此基礎上，為數據信息的價值實現構建管理體系框架，數據信息能否被有效利用取決于戰(zhàn)略管理系統的體系設計。
大量的數據信息在全面、有序的企業(yè)戰(zhàn)略管理框架中被歸類、識別，并通過戰(zhàn)略管理系統中的分析工具被分析、重置，再通過輔助保障系統將分析后的數據信息按流程、組織，系統的輸送給終端。形成一整套企業(yè)戰(zhàn)略管理信息化系統，以便于員工高效和正確的運用數據，真正實現數據可用性。
從管理信息化落地執(zhí)行的角度看，esp的貢獻在于能夠幫助企業(yè)管理信息化高效的實現，全面落地、徹底執(zhí)行并可視化監(jiān)控和有效的評估，否則企業(yè)再好的戰(zhàn)略、全面的管理體系落不了地、也不能產生很好的效果，更談不上發(fā)展。
旅游大數據論文篇二
大數據從被人們所熟知到現在各大領域的廣泛應用，標志著人類已經正式走入“第三次工業(yè)革命”時代。大數據在營銷領域的應用使傳統的營銷活動變得更加的科學化和個性化，本篇大數據論文的筆者認為，在享用大數據帶來的便利同時，需要兼顧大數據帶來的倫理問題。
近些年隨著移動互聯網、物聯網、云計算的迅猛發(fā)展，it業(yè)又出現了一個新名詞——大數據（bigdata），“大數據”（bigdata）的橫空出世是it行業(yè)又一次顛覆性的技術變革，且已在各行各業(yè)逐漸形成燎原之勢，大數據的出現不僅給當今世界帶來了翻天覆地的變化，同時也潛移默化的影響著人們生活的各個領域。
對于大數據的概念，迄今為止仍然沒有形成統一的準確定義，francisdiebold是第一個提出“大數據”術語的學者，他認為：大數據就是正在激增的數量和潛在的相關數據，主要是當今空前發(fā)展的數據記錄和存儲技術。而meta集團（現為gartner）的分析師douglaslaney（）在研究報告中，就指出數量（volume）、速度（velocity）和種類（variety）的增加可能是未來的一大趨勢。雖然這一描述最先并不是用來定義大數據的，但在此后的十年間很多企業(yè)如ibm和微軟仍然使用這個“3vs”模型來描述大數據。對此也出現了一些不同的意見，大數據及其研究領域具有影響力的領導者的國際數據公司（idc）在20做的報告中定義大數據為：“大數據技術描述了新一代的技術和架構體系，通過高速采集、發(fā)現或分析，提取各種各樣的大量數據的經濟價值?！睆倪@個定義來看，大數據的特點可以總結為4個v，即volume（數量），variety（種類），velocity（速度）和value（價值）。4vs和3vs的不同之處就是增加了一個價值，指出了大數據最為核心的問題就是如何從規(guī)模巨大、種類繁多、生成快速的數據集中挖掘價值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）對大數據的定義進行了統一：大數據指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。由于利益相關者的角度不同，因此學者們對大數據定義的表述也不盡相同，但大數據的重要性卻得到了一致的認同，即大數據在其數據量、數據復雜性和傳播速度三大方面都顯著的超出了傳統的數據形態(tài)，也超出了現有的技術處理手段。
正是有了數據的爆炸式增長，大數據已經在學術領域、商業(yè)領域乃至政治領域都得到了密切的關注?！秐ature》出版了專刊“bigdata”，從互聯網技術、網絡經濟學、超級計算、環(huán)境科學和生物醫(yī)藥等多個方面介紹了大數據帶來的挑戰(zhàn)。年《science》推出關于數據處理的?？癲ealingwithdata”，討論了數據洪流（datadeluge）所帶來的機遇，同時也指出如果能夠有效地利用好這些數據，人們將會得到更多的機遇，并能對社會發(fā)展產生巨大的推動作用。
國外學者danielnunan（）就指出了大數據可能會產生影響的五大領域：社交網、數據所有權、存儲問題、數據收集、公眾隱私，因此大數據時代各大領域都將迎來新一波的迅猛發(fā)展期，同時它也決定了未來商業(yè)的發(fā)展趨勢，尤其在營銷領域大數據與營銷的結合更是顛覆了傳統的營銷模式。
2-1營銷活動將更科學化。
大數據的特征是容量大、種類多、高速度和有價值，因此大數據時代的營銷不再是基于經驗和直覺，而是基于科學的數據分析進行精準營銷。曾經有過一個經典的大數據案例講的就是“啤酒與尿布”的故事，在20世紀末的美國沃爾瑪超市中，超市的管理人員意外的發(fā)現兩個毫無關聯的物品啤酒和尿布會經常同時出現在一個購物籃中，后續(xù)研究發(fā)現原來是因為美國一般都是年輕的爸爸出來為小嬰兒購買尿布，順便為自己購買啤酒，當然其中就用到了商品間的關聯算法，而大數據正是通過海量的數據來實現精準的營銷為企業(yè)競爭贏得先機。
2-2營銷活動將更個性化。
隨著數據的挖掘、采集、分析等環(huán)節(jié)的效率不斷地提高，大數據的大容量、高速度、多樣性以及高價值四個特點使得個性化的營銷服務成為可能。營銷的最終目的就是能夠準確的了解每一個潛在的或者現實的客戶需求并為其提供滿意的產品和服務從而實現利潤最大化，而大數據恰好能夠利用其顯著的優(yōu)勢，從海量的數據中提取有用的信息，準確地把握客戶的興趣點，了解客戶的個性偏好，因此大數據背景下利用網絡技術平臺提供個性化服務是未來的一大趨勢。
2-3企業(yè)營銷組織機構和人員工作職能將圍繞數據展開。
大數據時代下對于企業(yè)來說數據是最重要最珍貴的資源，因而數據的收集和整理以及數據的分析和處理將是營銷人員制勝的關鍵。因此營銷人員的工作將更多的是圍繞著數據的采集、分析和處理展開。在營銷領域采用數據挖掘是營銷發(fā)展到一定階段的必然趨勢，而數據挖掘技術的應用能對企業(yè)的營銷管理帶來很多顯著的利益，因此未來企業(yè)的營銷人員的職能會發(fā)生轉變，以數據挖掘、分析為主的組織機構將會成為企業(yè)的重要職能部門。世界著名的管理咨詢公司埃森哲和麥肯錫都先后發(fā)布報告稱，數據科學家的需求將會持續(xù)擴大，未來如何培養(yǎng)高技能的數據人才會是各大數據業(yè)務公司的重中之重。
2-4營銷活動將可預測。
大數據是一場技術性的革命，海量的數據資源使得營銷管理開啟量化的進程，而運用數據進行決策是大數據背景下營銷模式的一個重要特征。未來企業(yè)的競爭將是數據的競爭，誰能挖掘潛在的客戶掌握客戶的需求誰將能取勝，因此企業(yè)營銷活動的成敗關鍵就在于是否能準確地判斷顧客的價值，而大數據的出現使得營銷管理活動能夠實現精確的預測成為可能。大數據之“大”就是數據量大，能搜集全面和綜合的數據，并再結合數據算法建模的使用，便能充分地挖掘數據間的相連性，從而來預測市場的發(fā)展趨勢，幫助提升營銷活動的'可預見性。
總之，大數據時代的到來給營銷領域帶來了巨大的商機?？烧斎藗冞€沉浸在大數據所帶來的各種便利和價值的時候，有一個問題已慢慢引起了全世界的關注，即大數據營銷活動中一些有悖于道德倫理問題的存在令人擔憂。
3大數據時代面臨的挑戰(zhàn)。
3-1數據的質量問題和數據人才的缺乏。
大數據的“大”是指數據量大，但數據量大不一定代表信息量大或者數據的價值大，相反由于數據量太大容易造成很多繁雜無用的垃圾數據的泛濫。高質量的數據是大數據發(fā)揮效能的重要手段，因此如何應用相應的技術手段對大量的數據進行深加工成為企業(yè)發(fā)展的關鍵。同時由于大數據時代營銷人員的職能已逐漸轉化為數據相關的工作，而數據人才的缺乏也是當今營銷領域的一大挑戰(zhàn)，因此如何培養(yǎng)數據人才充分利用數據的挖掘采集和分析技術來獲取高質量的數據信息是我們的當務之急。
3-2數據的復雜化難以管理。
當今世界對數據的爭奪問題已日趨白熱化，各大企業(yè)都為獲取有效的數據信息來贏得競爭的優(yōu)勢。雖然數據就像黃金一樣把它們放在一個數據庫可以保證安全，但這卻不是一個實際的處理方案，一方面沒有那么大的內存去存儲；另一方面由于數據的珍貴，每個企業(yè)都小心翼翼地將數據當作財產一樣存儲在不同的服務器上，彼此之間互不連通形成一個個“數據孤島”。而大數據時代又需要廣泛的研究數據間的相關性才能從中發(fā)現客觀規(guī)律，需要個體和集體的配合才能實現數據的共享從而實現數據的價值最大化。
3-3公眾和個人隱私問題日益凸顯。
當今數據的收集和存儲能力已遠遠超過了數據的利用率（jacobs，），而目前這兩種能力還不能有效的結合，使得數據的利用率較低且數據的泛濫很可能會使得公眾的隱私受到侵犯。在大數據的營銷過程中很多用戶相關的信息都是以數據的形式存儲在電腦上，而互聯網的廣泛傳播使得數據的隱私問題越來越令人擔憂。例如，很多企業(yè)為了經濟利益將用戶的個人資料私自出售，甚至還有一些不法分子竊取用戶的個人信息對用戶進行詐騙等，這已給個人造成了嚴重的困擾。
3-4數據精準性與服務精準性不對稱。
盡管大數據營銷可以讓企業(yè)了解客戶的需求，但精準的數據不一定能全面把握客戶的心理活動。比如說一個顧客一直徘徊在商場一樓的鞋子特價區(qū)，此時這個顧客的舉動可能說明了這個顧客對鞋子是有需求的，但不能說明這個顧客一定是一個價格敏感者。盡管大數據的確能夠發(fā)現、跟蹤和分析消費者的每個顯性變化，但卻無法全面把握消費者的內心活動，因為顧客的購買心理本來就是一個“暗箱”，他的購買行為是由很多因素綜合決定的，可能是心理，可能是價格，還有可能是環(huán)境因素，等等。因此盡管大數據能夠提供精準的數字，但卻很難提供精準的預測，這里面涉及了一個不可確定性因素，就是顧客的心理。
4大數據背景下營銷領域倫理問題的解決途徑。
大數據對于營銷領域來說是一把雙刃劍，既是機遇也是挑戰(zhàn)。它既能給企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價值，有效地提升企業(yè)的競爭力，同時也可能因為安全隱患問題給社會帶來極大的危害。因此，本文試著從國家、企業(yè)以及技術手段三個層面來探討如何有效地規(guī)避大數據自身帶來的倫理問題。
4-1國家應當制定相應的法律法規(guī)來約束不法行為。
由于我國相對于西方發(fā)達國家來說，大數據營銷起步較晚，因此相關的法律法規(guī)還不是很健全，許多不法分子利用一些法律漏洞來竊取消費者的隱私、侵害消費者的利益。從宏觀層面來說，國家是市場有序進行的保證，而法律是依靠國家的強制力來維護公共生活的秩序。因此國家應加強相關的法律法規(guī)的建設來嚴厲打擊不法分子、保護消費者的隱私安全。
4-2通過行業(yè)自律來約束自身的倫理機制。
由于法律僅僅是外在的約束因素，而要從根本上解決問題還需要加強行業(yè)的內在自律性，加強企業(yè)的內在道德觀念，自覺的遵守道德約束。而事實證明，企業(yè)通過建立消費者隱私的保護機制，依法保障消費者的合法權益，是解決這些倫理問題的源頭。（3）利用技術手段解決自身的問題。大數據的安全隱患問題是由大數據發(fā)展過程中自發(fā)產生的，因此可以充分的利用技術的優(yōu)勢有效的規(guī)避這些問題。人的自律行為是需要相當大的決心的，因為往往拒絕不了利益的誘惑，而法律的制定往往是滯后于技術的進步，人們往往是等到出現了問題后才會想辦法制定相關法律，事實上也正是因為技術的不完善才給了那些不法分子鉆空子的機會，因此依靠技術自身的優(yōu)勢來解決大數據背景下營銷倫理問題是最切實有效的。
5結論。
大數據與營銷管理領域的結合也是時代發(fā)展的必然趨勢，更是企業(yè)在激烈競爭下取勝的關鍵舉措。與此同時，我們在享受大數據帶來的巨大商業(yè)價值時，也應客觀的認識到大數據時代的安全相比傳統安全更加復雜，對此理應結合法律的強制措施和行業(yè)的自律以及技術的顯著優(yōu)勢，來保障大數據背景下營銷朝著正確的方向發(fā)展。
旅游大數據論文篇三
隨著時代的快速發(fā)展，招標代理企業(yè)的信息化進程是未來社會需求的必然產物，所以，企業(yè)只有不斷提升信息化建設的速度、提高自動化運營的效率，才能與時代的發(fā)展保持一致，以免被社會所摒棄。在招標代理企業(yè)的信息化管理過程中，還必須引進先進的管理觀念、高質量的人力資源以及科學的管理模式等。
信息化;招標代理;企業(yè)管理。
第一，重視程度不夠。由于高校對檔案管理重視程度不夠，在檔案管理工作中，沿用傳統的工作模式，對檔案進行人工檢索、整理、立卷和歸檔。即使大部分高校引進了先進的計算機設備，但是仍然只是發(fā)揮基本的輸入、輸出功能。由于缺乏現代化的管理系統，使得高校的檔案管理工作繁瑣，效率低下，限制了檔案管理的價值。教師及學生的檔案采集不全，檔案卷內目錄填寫不完整，檔案序號、文件編號、責任者、卷內文件的起始時間等信息有遺漏，檔案文件保密級別不限定。第二，從事檔案管理的人員素質不夠。部分高校沒有嚴格按照規(guī)定，完成檔案管理工作，甚至缺乏專門的檔案管理，只是簡單的將檔案堆在墻角里，使得檔案丟失，這給檔案查找工作帶來非常大的困難。而且從事檔案管理的人員，大部分是為了解決高校代課老師或教授配偶的工作，臨時安排的，他們大部分人員缺乏計算機操作技能，不能利用計算機技術對檔案信息進行開發(fā)和研究，并且缺乏工作積極性。第三，檔案管理平臺不健全。近些年來，高校電子文檔、表格、音頻、視頻等各種數據信息，種類繁雜，這些龐大的數據信息難以有效的管理及存儲。高校檔案數據資源不斷擴張，若不引入虛擬云存儲技術，就有可能引發(fā)資源存儲容量不夠，導致數據庫膨脹危險。
大數據的意義不是數據信息龐大，而是對數據信息進行高質量的處理。面對大數據時代的到來，高校如何在招生、教學、管理、就業(yè)方面進行大數據整合和管理，為高校的發(fā)展提供技術支持，是學校發(fā)展的重點工作。目前，很多學校已經建立了信息門戶、統一用戶管理與身份認證、綜合信息服務門戶，已經在信息管理中取得了進步，但是目前高校檔案管理仍存在很多挑戰(zhàn)。第一，組織維度。高校內各個部門應該優(yōu)勢互補，實現不同類型的大數據資源的優(yōu)質整合。例如在高校內各部門建立數據管理機構、將數據整合和管理常態(tài)化，該機構由各個部門分管領導直接負責，協調部門內部事務，并將數據整合工作納入年終評價體系，保障數據整合工作的效果。為加強高校檔案管理，建議高校成立活動領導小組和工作小組。如下：其一，領導小組。組長；副組長；成員；職責；其二，工作小組。組長；副組長；成員；職責：統籌安排檔案管理，研究制定管理措施；負責對檔案信息進行協調、監(jiān)督、考核。工作小組辦公室設在公司后勤，負責日常工作聯系及相關組織工作。第二，數據維度。高校檔案來源豐富，包括教師和學生的人事檔案、學籍檔案、醫(yī)療保健檔案、試題庫、學校的基建檔案、學校的資產檔案、財務原始報銷憑證、公文、電子郵件等。在檔案大數據應用時，要將檔案資源進行數據模型的轉換，將二維的信息轉換為多維的模型。第三，技術維度。在高校大數據時代，信息應用服務引領高校檔案由常規(guī)分析向廣度、深度分析轉變。師生用戶可以共享檔案信息，并從海量檔案信息中，挖掘出自己可用的信息，并從這些信息資源中進行價值判斷和趨勢分析，找出用戶和檔案之間的邏輯關系。4g移動通信終端、云技術與云存儲服務、校園app等媒介渠道的引入，可以解決檔案資源存儲的問題。
第一，增強服務意識，提高服務水平，爭取領導重視。大數據時代的來臨，檔案管理工作會面臨許多新情況、新特點、新問題。實現現代化的管理，需要提高領導干部的檔案意識，配備先進的設備，實現檔案管理的現代化，網絡化。第二，加強檔案管理教育培訓，提高管理人員的綜合素質。大數據的管理不在是傳統的簡單數據和信息的歸集，在信息化管理工作中，提高管理人員的素質是有必要的。加強人才培養(yǎng)，實現競爭上崗，培訓上崗，加強業(yè)務宣貫，為檔案管理創(chuàng)造一個新臺階。第三，提高檔案管理信息化利用水平。引進現代化檔案管理設備，用于快速檔案查閱、檢索、分析，提高工作效率，實現檔案管理的現代化辦公。一是加大資金投入，不斷完善檔案信息數據庫，不斷摸索檔案應用軟件和實際工作的結合，建立可行的檔案信息系統，提高檔案數據的實用性，使得檔案查閱更快捷、更方便、更可靠。二是建立規(guī)范的制度保障體系，提高信息化管理的技術水平。
今年兩會，大數據第一次出現在政府的工作報告中，這表明，大數據已經上升到國家層面。為了適應大數據時期，檔案管理工作對管理人員的要求越來越高，學習現代計算機技術、網絡技術、多媒體技術，跟上當代時代的節(jié)拍，對高校的發(fā)展有著重要的意義。
作者:張賢恩高秀英單位:棗莊市團校。
[1]楊似海，閆其春.大數據背景下的高校圖書館檔案管理策略研究[j].四川圖書館學報，2016，4（35）:81.
旅游大數據論文篇四
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?！辈皇且蚬P系，而是相關關系。“不需要知道”為什么“，只需要知道”是什么“。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。“這一論斷時，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。
旅游大數據論文篇五
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?；诖耍衔南群唵胃攀隽舜髷祿?，然后分析了大數據助力精準扶貧的原理以及對精準扶貧的技術支持，并探討了精準扶貧中存在的問題，最后分析了大數據有效助力精準扶貧的措施。
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旅游大數據論文篇六
探究式教學法是教師在教學過程中以問題為教學研究對象，組織教學內容，使學生通過對問題的了解、資料查詢、閱讀、思考、研究、探討、交流和聽講，學會獲取知識和應用知識，收集和辨析有效數據，系統地分析問題，獲得解決問題的答案，并進行交流、評價的一種教學方法。其核心內容是通過問題的設定進而激發(fā)學生的學習熱情，變被動為主動，把學生真正當成教學主體，培養(yǎng)學生養(yǎng)成創(chuàng)新思維模式。在摸索和探究中不斷前行，從而系統地掌握課程知識內容并形成完整知識體系。
統計學原理課屬于經濟與管理類專業(yè)的一門必修基礎課程。對構建學生基本知識體系，逐步形成分析和解決問題的方法體系尤為重要。然而該課程內容較多，包括了統計工作過程、綜合指標體系、動態(tài)數列分析、指數分析、抽樣調查推斷、統計預測等多項內容。每一項內容均由完整的理論知識和獨特的方法構成。知識點較多且晦澀難懂，學生不易理解掌握。尤其在以往的傳統教學模式下，老師賣力地講，拼命地試圖將理論知識與生產生活實踐相結合，卻始終無法有效激發(fā)學生的學習熱情。最終是“教師講得累、學生打瞌睡”。鑒于此，我們結合經濟與管理專業(yè)的非統計類專業(yè)特點，在我校四個經濟與管理類專業(yè)的統計學原理教學中逐步引入“探究式教學”方法，把教學的主體定位到學生，充分挖掘學生的主觀能動潛力，拓展學生的創(chuàng)新思維模式，增加學生實際動手能力。把教學課堂變成探究討論場所，讓傳統的教學活動重新激起一個又一個的思維漣漪，收到了較好的教學效果。
一探究式教學法在統計學原理課程中的實施環(huán)節(jié)。
1問題選取。
要依據教學大綱的定位，同時又要結合非統計專業(yè)的現有實際，結合我校應用型本科的基本定位，選擇難易適中且和工作實踐緊密結合的內容。做到由易到難，逐漸加大難度，穩(wěn)步推進，慢慢形成學生的探究思維定式。
在實施探究式教學的初期階段，應選取單一的并能夠在較短時間內完成的問題。最好是能夠當堂形成結論且給學生較深的印象。隨著探究問題的不斷深入，結合教學大綱，問題的.選取進一步深化，逐步設置有一定探究壓力但系統性不強并限定探究學習難度的問題。此時可以按照不同的抽樣標準實施抽樣，讓各抽樣小組分別觀察其組內的方差水平。在此基礎上一旦實施整群抽樣，則誤差水平可能的變動趨向。也可以就靜態(tài)指標和動態(tài)指標的特點提出問題，讓學生分別去對應會計課程的存量指標和流量指標，以學科之間的交叉和連貫激發(fā)學生的探究熱情。等到學生逐步適應探究式學習這一新的學習模式后，教師就可以布置系統的、需要學生分組分任務在較長時間內才能完成的任務。
2布置問題。
將選取的問題布置給各個小組。小組根據問題的大小與多寡，通常5～6人為一個小組。對于較單一的問題，可以多分幾個組，各組的問題不強調其唯一性，可以重復，以便于比較不同小組的完成質量。對于較為復雜的問題，可根據問題的數量和工作任務情況，先確定各組組長(初期組長可由教師根據學生的綜合能力統一指定，但隨著探究活動的逐步開展，組長應鼓勵個人報名或學生推薦)，然后由學生根據自己的知識側重和個人喜好選擇小組成員。每一個小組承擔不同的探究任務。但無論問題難易程度如何，都必須確保每一個學生分擔不同的探究任務，不允許有學生輪空，也禁止探究能力較強的學生大包大攬(但不排除必要的協作)。
3迅速完成組內分工。
各組領取任務后，在較短時間內由組長在本組內根據個人的特長確定組內分工(3～5分鐘即可)。制定抽樣方案、實施抽樣、搜集整理數據、查閱資料、分析推斷、撰寫報告等。對于具有共性并較為重要的知識點，應要求每一個學生都獨自完成，不因分工而隔斷知識體系。
4收集分工情況，據此串講知識點，引導學生的工作方向。
教師可收集各組分工情況的書面結果，根據分工結果分別講授各方面、各環(huán)節(jié)涉及的知識內容。講解應詳略得當，有針對性，可以打破書本固有的知識點順序。告訴學生在各自的工作中可能涉獵的知識內容，資料查找的方向以及分析解決問題要用到的方法。說到統計指數，涉及同度量因素，就涉及了物量指標和價值指標問題，涉及派氏、拉氏指數的選取，常用的cpi確定方法同樣會牽扯到基期的選擇、權數的確定。因而鼓勵學生去查找相應的文獻資料，并進一步思索可能出現的新問題。拉氏、派氏指數分別代表了哪一種思維定勢和探究趨向?指數體系的確立基于什么考量和出發(fā)點?指數體系的確立和因素分析的實際意義在哪里?等等。這種串講，既為學生指明了工作的方向，幫助學生打開思路，同時又告知了基本的分析方法。
5文獻檢索，初步探究。
學生根據教師的點撥，依據各自工作任務，分頭查閱相關文獻資料。指導學生利用圖書館、互聯網查閱相關的統計公報、統計年鑒、報紙雜志和相關學科的理論知識。并在此基礎上對所持問題進行初步探究。資料文獻的查閱也是一個循序漸進的過程。學生很可能在探究初期只是查閱了和問題直接相關的表象資料，而忽略了深層探究所需數據的收集，結果出現“頭疼醫(yī)頭、腳疼醫(yī)腳”的局面。
6集中討論，相互激勵，深入探究。
各小組成員在收集相關資料并形成初步意見后，可及時組織大家集中討論。每個人均可闡述自己觀點，對所選用數據資料的可信度，使用方法是否得當等，聽取他人意見。討論過程中可有效實施相互的智力激勵，迸發(fā)出靈感火花，為進一步發(fā)現深層次問題，探究和解決深層問題打下良好基礎。
7課堂交流、匯報。
學生在組內討論探究的基礎上，各自完成分工任務。形成統一意見后，應將成果制作成ppt文檔。在規(guī)定時間內由教師組織集中進行課堂交流、匯報。由各組主講人通過ppt演示本組工作過程和工作成果，允許組內其他成員加以補充完善。
8教師講評。
根據各組匯報結果，教師要進行及時講評。既要對學生的分析運用能力給予充分肯定，又要對其在方法、思路上存在的問題給予指正。指導學生及時轉換思路，回歸正確的探究方向。探究式教學雖能夠有效激發(fā)學生的探究熱情，但由于學生認識問題和所學知識的局限性，極易形成學生“鉆進去、出不來”。問題的疊加效應可能會打擊學生探究熱情，或導致“不可知論”。教師的及時講評和肯定，是進一步引導學生回歸探究學習正途的指南針。
二探究式教學法在應用中應注意的幾個問題。
探究式教學可以很好地調動學生的學習積極性，最大程度激發(fā)學生的探究創(chuàng)新活力，提升教學質量和強化教學效果。但是在實際應用時必須注意以下幾個問題。
探究式教學從表面看是把探究學習的主體轉化為學生，但實質上繩子的另一端是教師。教師的備課、引導、啟發(fā)在整個教學環(huán)節(jié)中起著至關重要的作用。教師的備課任務不僅不能削弱，而且更應該得到加強。從問題的選取設定到最后的驗收講評，教學的主線仍然緊握在教師手中。哪些問題可以選來作為探究目標，什么樣的問題可以實施分組討論、協作完成，都需要教師精心設計。這就需要教師具備完備的知識體系和對教學方法的綜合把控能力。需要教師不斷充電并擇機走向生產實踐一線，了解學科發(fā)展動態(tài)，始終站在學術發(fā)展前沿。
2探究式教學需要教師的及時引導和啟發(fā)。
在實施這種教學方法的初期，由于學生對新的教學模式一時難以適應，會因各小組組織不力，學生無從下手，不了解整個教學活動的核心內容，而產生畏懼情緒。因而教師要及時地加以引導，為學生指明工作的方向并及時答疑解惑。教師可以利用常規(guī)教學課堂平臺，也可以利用互聯網的相應溝通平臺或手機飛信、微信等方式，收集學生意見和問題并及時給予指導，將學生引導到獨立探究、合作探究的學習環(huán)境中，逐步形成探究式學習的良好氛圍。
3探究式教學仍需要傳統的課堂講授模式加以配合。
對于學科的基礎知識、基本概念我們很難將之歸為探究式問題。加之學生在接收一門新的課程知識時往往出現短暫的不適應。因而教師仍要利用講堂這一平臺向學生講解基礎知識。教師在講授這些內容的時候應著力使用啟發(fā)式教學方法，多列舉實例，多提出問題，逐步培養(yǎng)學生思考問題的能力，并產生探究問題的沖動和欲望。進而實現從傳統教學模式向探究式教學的自然過渡。
4探究式教學課后占用時間較多，容易加大學生的學習負擔。
教師要合理安排探究式教學內容。挑選有針對性和實際意義的內容作為選題，并適度調整教材體系中的相關章節(jié)。做到教學有重點、探究有實效。把一些容易理解和掌握的知識交給學生自我消化，或由教師使用傳統方式串講帶過，把核心知識且具有探究的條件和意義的章節(jié)認真組織學生探究學習。避免全面開花、拘于形式，結果造成學生到最后勞神費力、難有所獲。
統計學原理課程內容較多，結構復雜且難懂。但卻是經濟與管理類專業(yè)學生必修的一門方法論學科，在整個學科知識體系中占有重要位置。傳統的課堂講授模式無法激發(fā)學生的學習熱情，很難收到良好的教學效果。實施探究式教學法，可以充分調動學生主觀能動性，培養(yǎng)學生學習探究的良好習慣，為今后的實際工作和終身學習奠定基礎。教師要先弄清楚探究式教學的真正意義，對探究式教學的實施環(huán)節(jié)、問題的選取、節(jié)奏的把控、效果的評定有著全面而深刻的認識。欲使探究式教學能夠實現預期教學目的而非只是“標新立異”，則需要教師不斷充實完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。
旅游大數據論文篇七
伴隨著科技進步，互聯網及移動互聯網的快速發(fā)展，云計算大數據時代的到來，人們的生活正在被數字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數據產生的背后隱藏著巨大的經濟和政治利益。大數據猶如一把雙刃劍，它給予我們社會及個人的利益是不可估量的，但同時其帶來個人信息安全及隱私保護方面的問題也正成為社會關注的熱點。今年兩會期間，維護網絡安全被首次寫入政府。
工作報告。
全國政協委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶也在會議上呼吁“政府對個人信息安全立法，加強監(jiān)管，并在整個社會中樹立起誠信文化”大數據時代下維護個人安全成為重中之重。
(一)數據采集過程中對隱私的侵犯。
大數據這一概念是伴隨著互聯網技術發(fā)展而產生的，其數據采集手段主要是通過計算機網絡。用戶在上網過程中的每一次點擊，錄入行為都會在云端服務器上留下相應的記錄，特別是在現今移動互聯網智能手機大發(fā)展的背景下，我們每時每刻都與網絡連通，同時我們也每時每刻都在被網絡所記錄，這些記錄被儲存就形成了龐大的數據庫。從整個過程中我們不難發(fā)現，大數據的采集并沒有經過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產生的數據被互聯網運營服務商采集，但又無法阻止。因此，這種不經用戶同意私自采集用戶數據的行為本身就是對個人隱私的侵犯。
(二)數據存儲過程中對隱私的侵犯。
互聯網運營服務商往往把他們所采集的數據放到云端服務器上，并運用大量的信息技術對這些數據進行保護。但同時由于基礎設施的脆弱和加密措施的失效會產生新的風險。大規(guī)模的數據存儲需要嚴格的訪問控制和身份認證的管理，但云端服務器與互聯網相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數據安全。近些年來，受到大數據經濟利益的驅使，眾多網絡黑客對準了互聯網運營服務商，使得用戶數據泄露事件時有發(fā)生，大量的數據被黑客通過技術手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個人信息安全。
(三)數據使用過程中對隱私的侵犯。
互聯網運營服務商采集用戶行為數據的目的是為了其自身利益，因此基于對這些數據分析使用在一定程度上也會侵犯用戶的權益。近些年來，由于網購在我國的迅速崛起，用戶通過網絡購物成為新時尚也成為了眾多人的選擇。但同時由于網絡購物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實姓名、身份證號、收貨地址、聯系電話，甚至用戶購物的清單本身都被存儲在電商云服務器中，因此電商成為大數據的最大儲存者同時也是最大的受益者。電商通過對用戶過往的消費記錄以及有相似消費記錄用戶的交叉分析能夠相對準確預測你的興趣愛好，或者你下次準備購買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購買，難怪有網友戲稱“現在最了解你的不是你自己，而是電商”。當然我們不能否認大數據的使用為生活所帶來的益處，但同時也不得不承認在電商面前普通用戶已經沒有隱私。當用戶希望保護自己的隱私，行使自己的隱私權時會發(fā)現這已經相當困難。
(四)數據銷毀過程中對隱私的侵犯。
由于數字化信息低成本易復制的特點，導致大數據一旦產生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對用戶隱私的侵犯將是一個長期的過程。大數據之父維克托?邁爾-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)認為“數字技術已經讓社會喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”[1]。當用戶的行為被數字化并被存儲，即便互聯網運營服務商承諾在某個特定的時段之后會對這些數據進行銷毀，但實際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協助執(zhí)法等要求，各國法律通常會規(guī)定大數據保存的期限，并強制要求互聯網運營服務商提供其所需要的數據，公權力與隱私權的沖突也威脅到個人信息的安全。
(一)將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)范范疇。
大數據時代個人信息是構成現代商業(yè)服務以及網絡社會管理的基礎，對任何國家而言由眾多個人信息組成的大數據都是研究社會，了解民情的重要戰(zhàn)略資源。近年來大數據運用已經不再局限于商業(yè)領域而逐步擴展到政治生活等方方面面。國家也越來越重視通過對大數據的分析運用從而了解這個社會的變化以及人民的想法，甚至從中能夠發(fā)現很多社會發(fā)展過程中的問題和現象，這比過去僅僅依靠國家統計部門的數據來的更真實全面，成本也相對較小，比如淘寶公布的收貨地址變更數據在一定程度上揭示了我國人口的遷移，這些信息對于我國的發(fā)展都是至關重要的。
因此將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)劃范疇具有重要的意義。2017年政府工作報告首次提出了“維護網絡安全”這一表述意味著網絡安全已上升國家戰(zhàn)略。這是我國在大數據時代下對個人信息保護的重要事件，也具有里程碑的意義。
(二)加強個人信息安全的立法工作。
大數據時代對個人信息安全保護僅僅依靠技術是遠遠不夠的，關鍵在于建立維護個人信息安全的法律法規(guī)和基本原則。這方面立法的缺失目前在我國是非常嚴重，需要積極推動關于個人信息安全的法律法規(guī)的建立，加大打擊侵犯個人信息安全的行為。2017年兩會期間全國政協委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶呼吁政府加強對個人信息安全的立法和監(jiān)督，引起了社會各界廣泛關注和重視，這充分說明這個問題已經成為一個重要的社會問題。我本人對個人信息安全立法工作有以下幾點建議：第一，必須在立法上明確個人信息安全的法律地位。個人信息安全與隱私權“考慮到法律在一般隱私權上的缺乏，要對網絡隱私權加以規(guī)范就有必要先完善一般隱私權的規(guī)定，因此首先應通過憲法明確規(guī)定公民享有隱私權。[2]”第二，必須從法律上明確采集數據的權利依據。由于在數據采集過程中經常發(fā)生對個人信息的侵害，因此無論是政府還是互聯網運營服務商都必須遵循一定的原則和依據。政府采集數據的行為應該符合憲法的要求，而互聯網運營服務商采集數據必須要經過當事人同意。第三，制定關于個人信息安全的專門法律。2017年國務院信息辦就委托中國社科院法學所個人數據保護法研究課題組承擔《個人數據保護法》比較研究課題及草擬一份專家建議稿。2017年，最終形成了近8萬字的《中華人民共和國個人信息保護法(專家建議稿)及立法研究報告》。但到目前為止我國的個人信息保護法仍沒有立法，因此加快這個立法過程是當務之急。
旅游大數據論文篇八
隨著我國的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產業(yè)正邁向國際化的軌道,傳統旅游業(yè)積累的海量數據,沒有被有效利用,資源被極大浪費。將數據挖掘引入到旅游產業(yè)是大勢所趨。當前數據挖掘在旅游信息化建設中的應用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數研究僅僅是學術研究,真正運用到旅游行業(yè)的文章多是從某個具體的方面出發(fā),針對個別應用進行數據挖掘的融合。筆者主要研究決策樹方法在旅游信息化建設中的應用。目前,決策樹算法有cls算法、id3算法、c4.5算法、cart算法、sliq算法、z統計算法、并行決策樹算法和sprint算法等。不同算法在執(zhí)行效率、輸出結果、可擴容性、可理解性、預測的準確性等方面各不相同?？偟膩碚f,這么多決策樹算法各有優(yōu)缺點，真正將數據挖掘運用到整個旅游信息化建設中還有很多問題需要解決。
數據挖掘中常用的基本分類算法有決策樹、貝葉斯、基于規(guī)則的算法等等。其中，決策樹是目前主流的分類技術,己經成功的應用于更多行業(yè)的數據分析。在關聯規(guī)則挖掘研究中,最重要的是apriori算法,這個算法后來成為絕大多數關聯規(guī)則分類的基礎。聚類算法也是數據挖掘技術中極為重要的組成部分。與分類技術不同的是,聚類不要求對數據進行事先標定,就數據挖掘功能而言,聚類能夠可以針對數據的相異度來分析評估數據,可以作為其他對發(fā)現的簇運行的數據挖掘算法的預處理步驟。各種算法分類模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹算法結構簡單,便于理解,且很擅長處理非數值型數據,建模效率高,分類速度快,特別適合大規(guī)模的數據處理的優(yōu)點,結合旅游產業(yè)數據特點,故作重點分析。
旅游業(yè)數據挖掘系統的基本特點如下：統計旅游興趣；購物消費趨向；推薦其感興趣的旅游景點；在后臺管理中,通過決策樹算法對游客數量、平均年齡、景點收費、游客來自地區(qū)等進行分析總結,為旅游消費者和旅游管理者提供服務：為消費者提供吃住行購娛樂天氣各方面信息查詢、機票、車船票、酒店、景區(qū)門票、餐飲等方面的預定與現金支付、第三方支付、消費者評價、在線咨詢等方面的便利、快捷服務。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點管理、特色服務管理、機票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關系管理等服務，提高整體服務效率和水平。
旅游業(yè)信息管理系統包括游客信息管理與游客信息分析兩個子模塊。根據系統日常運行出現的問題及時對系統進行維護,如添加或者刪除某個模塊功能,系統整體運行速度的更近等。系統運用數據庫層、持久化層、業(yè)務邏輯層、表示層四層體系結構,主要利用id3算法達到旅游數據信息的快速、準確分類。考慮了游客與酒店之間的關系、游客與旅游路線之間的關系、游客與旅游景點之間的關系、游客與機票、車票之間的關系、管理員與游客之間的關系、邏輯結構設計。程序之間的獨立性增加,易于擴展,規(guī)范化得到保證的同時提高了系統的安全性。詳細功能設計包括：用戶登錄、用戶查詢、預定及支付、后臺管理、旅游客戶管理和數據分析等方面。本系統中主要運用java語言就行邏輯上的處理。系統主要使用struts2和hibernate這兩個框架來進行整個系統的搭建。其中struts2主要處理業(yè)務邏輯,而hibernate主要是處理數據存儲、查詢等操作。系統采用tomcat服務器。系統模塊需要實現酒店推薦實現、景點推薦實現、天氣預報實現、旅游線路實現、特產推薦、數據分析展現功能、報表數據獲取、景區(qū)客流量變化分析實現等。需要進行后臺信息管理等功能測試以及時間測試、數據測試等性能測試。
在對數據挖掘的基本方法與技術進行總結的基礎上，結合當今數據挖掘的發(fā)展方向和研究熱點，可以發(fā)現旅游業(yè)數據挖掘算法系統有待進一步完善之處：訂票系統尚待完善。界面美化需要進一步改進。數據表之間的結構關系需要優(yōu)化，以提高數據處理能力和效率。數據挖掘工具及算法有待精細化改進。
作者：朱暉單位：河南職業(yè)技術學院。
旅游大數據論文篇九
1.注重精神產品成本核算。
精神產品和物質產品的價值表現不同，同樣的“所費”不一定取得同樣的“所得”。高等學校的主要成果是人才不是物質產品，其價值就不能單純用所耗活勞動和物化勞動的價值來表達。對于精神產品如何核算成本也只能是借助于“成本”的概念，在核算時與物質產品有其很明顯的特殊性。物質生產部門對無意識的物體進行加工，投入多少活勞動與物化勞動一般是有固定比例的，其成本比較容易控制，而對人才的培養(yǎng)則不同，它受到多方面因素的控制和制約，如社會制度、社會環(huán)境、經濟條件、科學文化水平等。高等學校成本核算不能單純地被認為是費用的歸集，它是指為了加強經濟管理，培養(yǎng)合格的畢業(yè)生，在校期間發(fā)生的各種費用要有一個確定的標準來衡量。在評估上既要看到成本水平，又要考慮人才的質量和數量。
2.注重人才投資的預算。
通常計算大學生某年平均培養(yǎng)費用的方法是以某年經費實際支出數除以該年在校學生的平均人數計算，也只是人才投資的預算內部分，不能被認為是培養(yǎng)大學生的成本，因為基建投資、其他各項一次性投資都未反映在年終決算中，也就是說沒有反映在當年的經費支出數之內；另外其他各項投資雖然都是為了開發(fā)學生的智力卻不全為當年學生受益。所以高等學校所要核定的成本不象企業(yè)計算的那種“全部成本”，也不是為培養(yǎng)學生所耗費用的簡單總和，而是一種部分的活動成本。高等學校的成本概念既是廣義的，又是特指的。它是指高等學校為培養(yǎng)每一個合格的大學畢業(yè)生，在校期間發(fā)生的通過學校管理活動能夠有效控制的那部分費用支出，全部成本法不能適用高等學校的成本核算，而活動成本法則能滿足和適應高等學校成本核算的要求。
二、高等學校成本核算方法———“活動成本法”
活動成本法起源于美國本世紀30年代，在國外廣泛運用，其主要特點是：第一，經濟責任明確，便于成本管理。一般地講活動成本是各基層單位的可控成本，固定成本是管理當局的可控成本。第二，沒有強制性的統一會計制度，成本計算簡單固定成本的必分攤。第三，活動成本法是一種部分成本法，它與全部成本法相對稱，活動成本法是包括變動費用，只有與業(yè)務量有關的變動費用才構成產品的成本要素?？梢?，這些特點都是滿足高等學校成本核算特點和管理要求的，在運用中可以揚其長、避其短，及時總結經驗，為高等學?？茖W管理開辟一條新路子。深入研究成本習性，是正確劃分活動成本和固定成本、用好活動成本法的關鍵所在。應用活動成本法的前提條件是將成本按其習性劃分成活動成本和固定成本。所謂成本習性是指成本額對業(yè)務量總數的依存關系。凡成本總額隨業(yè)務量的增減成正比例變動的是活動成本，凡成本總額不隨業(yè)務量變動，在短期內相對穩(wěn)定的是固定成本，介于兩者之間的是混合成本，對于混合成本還要采取一定方法繼續(xù)分解。這是關鍵的一步，也是困難較大、問題較多的一步。
從高等學校的經費分配角度來看，除一次性補助、基本建設投資外，基本上是“人頭經費”，即上級主管單位按照當年在校學生人數的平均數乘以一定的預算標準計算出來的。學校得到這筆經費后，再按照先保證人員經費后，根據財力情況安排其他的原則進行經費再分配。從經費使用職能看，高等學校的經費可大致分為三大部分，即人員經費、公用經費和專項經費。而人員經費和公用經費合在一起就是前面所說的“人頭經費”。其中人員經費中的本?？茖W生助學金，公用經費中的公務費、業(yè)務費、其他費用等開支狀況除了很大程度上取決于預算定額和學生人數外，還與管理部門的管理水平有著非常密切的關系，所以以上這幾項應是活動成本，人員經費中的工資則不同，雖然它也包括在“人頭經費”中，但就其詳細的開支內容來看，它與當年在校學生人數沒有密切關系，是學校開辦就必須按期開支的約束性成本，這種管理體制和性質是由我國現行的人事制度和工資政策所造成的。由于它一般不受基層管理活動的影響，所以是固定成本。人員經費中的補助工資、職工福利費、差額補助費等，也都是固定成本。高等學校的房屋、設備等固定資產具有同企業(yè)一樣的性質，在其使用過程中能連續(xù)在若干個生產周期內發(fā)揮作用，并保持原有實物形態(tài)，其價值隨著磨損程度逐漸消耗，并且消耗的價值要求得以充分的補償。高等學校的這種補償是靠國家撥款來實現的，它包括在每年的設備購置費和修繕費中，可見高等學校每年的'設備購置費和修繕費是為了當年保持學校一定的規(guī)模和能力以及發(fā)展需要的支出，包括補償和發(fā)展兩部分，類似企業(yè)中的大修理基金、折舊基金和企業(yè)生產發(fā)展基金，因此從這點分析，這兩項的實標開支作為當年學生的培養(yǎng)成本是完全沒有道理的。解決的辦法是實行固定資產折舊制度，實行后提取的折舊費和大修理費才近似反映學校當年為培養(yǎng)學生用于固定資產方面的實際耗費，但現行的財務制度是高等學校的固定資產不實行折舊，因而設備購置費和修繕費也應是固定成本。到此為止，對高等學校的全部成本按其習性做以下劃分：
(1)固定成本包括：工資、補助工資、職工福利費、設備購置費和修繕費；
(2)活動成本包括：人民助學金、公務費、業(yè)務費和其他費用等。這里提到的費用只是國家教育投資的一部分，如象離退休人員費用、科研課題費(包括補助費)等未涉及，因為它們與當年學生培養(yǎng)無關，應另法核算。
2.消耗性開支應該成為高等學校成本要素重點。
活動成本法將高等學校的人民助學金、公務費、業(yè)務費、其他費用等消耗性開支作為成本要素重點加以核算控制，符合“盡可能節(jié)省各項消耗性開支，保證重點開支的需要”的原則。據統計，高等學校以上這幾類開支占全部教育事業(yè)費的三分之一左右。由于它們都是純消耗性的費用，因此它們的節(jié)約是完全意義上的節(jié)約，是應該花大力氣管好用好的。值得提到的是高等學校的廣大財務工作者一直就比較重視對這類成本的控制，在實踐中創(chuàng)造了許多行之有效的控制方法，只是由于沒有重視從理論方面去總結，有了好經驗，但因為是各自為政，自成體系，自立標準，不能說服人，在推廣上受到了一定的限制?，F在，活動成本法從理論上解決了這個問題。
3.成本資料可進行校際比較。
這是考核高等學校經濟效益的指標之一。由于活動成本只將變動成本作為成本要素，故人才單位成本就等于總變動成本除以在校平均學生人數。這樣計算排除了由于學校規(guī)模、投資、新老等因素不同而造成的成本差別，避免了按照傳統方法(全部成本法)計算成本時最使人感到“問題多，而不好解決”的難題，為同類學校之間的成本比較提供了可能。一般地說，在同類學校中消耗性開支具有較大的共性，這部分費用消耗較低的應視為管理控制水平較高。目前各類高等學校消耗性費用存在較大的差異，除了地區(qū)、專業(yè)的原因外，主要是管理水平差異的反映。今后如果定期進行校際間橫向比較，相信定會有成效。
4.活動成本法可以建立在高等學?，F行會計科目上。
財務會計系統地提供單位管理活動的原始記錄，活動成本法是將財務會計提供的資料作進一步加工和引伸，使之更好地滿足管理需要的一種先進的成本核算辦法。這里運用的活動成本法是按“會計科目”來劃分活成本和固定成本的，為的是把它同現行的會計制度聯系在一起，它雖然有一定的假定性，但符合高等學校的成本特點和管理要求。特別值得一提的是，免去了計算成本時將固定費用分攤的繁瑣計算，在增加工作量不多的情況下開辟了新的管理途徑。
作者:姚航單位:遼寧醫(yī)學院財務處。
旅游大數據論文篇十
我國中央經濟會議明確指出解決“三農”問題是現階段工作中的重點內容，這進一步體現出我國對農村旅游發(fā)展的重視。基于時代背景給予農村旅游發(fā)展的支持，進一步促進了農村產業(yè)結構的調整與農村經濟的良好發(fā)展。在時代的背景下，農業(yè)旅游這種新興的旅游模式順應市場的需求得以產生和發(fā)展。不僅能夠切實的促進農民的收入取得相應的提高，還能夠進一步促進農村地區(qū)的全面發(fā)展。農業(yè)資源作為農業(yè)旅游發(fā)展的主要資源，農村旅游的開發(fā)能夠有效的保障農村土地的經濟性質，進而對耕地數量的保護起著強有力的保障作用。
一、探討農業(yè)旅游開發(fā)管理的模式。
1、農戶分散經營模式。
目前，在我國農業(yè)旅游發(fā)展的基礎階段是由農戶作為農業(yè)旅游開發(fā)的主體，農業(yè)旅游的經營模式主要是以分散式經營模式為主。以農戶為主體進行經營直接具有一定的弊端，一是開發(fā)的規(guī)模相對較小并且分散，而一些農戶為了追求短期的利益沒有對農業(yè)旅游資源進行合理的開發(fā)，而相應附屬農產品的開發(fā)也因為缺乏科學理論支持出現單一缺乏吸引力的情況。二是農戶缺乏雄厚的經濟實力，在農業(yè)旅游開發(fā)中沒有足夠的資金投入。這直接影響著產品的開發(fā)和宣傳。除此之外，經營者缺乏統一的規(guī)劃，對原有的田園風光進行過度的修建，從而導致環(huán)境污染更加嚴重[1]。
2、企業(yè)主導經營模式。
分散的農戶經營模式為農業(yè)旅游開發(fā)和經營帶來嚴重的外部問題。而通過引進有經濟實力和市場經營能力的企業(yè)進行農業(yè)旅游的開發(fā)，能夠在一定程度上解決這些外部問題。但引進的企業(yè)作為外來者很難考慮到鄉(xiāng)村公共資源對后代具有的重要作用，因此仍然可能導致對農業(yè)資源進行過度的開發(fā)利用和破壞[2]。
3、村民自主開發(fā)模式。
以村民自主開發(fā)模式作為農業(yè)旅游經營模式中的主體，主要基于具有一定規(guī)模的社區(qū)內，村民自發(fā)聯合形成的農業(yè)旅游開發(fā)組組織。一般情況下，會成立相應的管理委員會對農業(yè)旅游資源的占用、供應等活動進行組織和監(jiān)督。并結合相應的規(guī)章制度對農業(yè)旅游資源和鄉(xiāng)村整體文化環(huán)境進行合理的使用和維護。這一經營模式是目前比較符合我國農業(yè)旅游開發(fā)的模式[3]。
二、分析農業(yè)旅游開發(fā)管理現存問題及形成原因。
1、農業(yè)旅游開發(fā)管理現存的問題。
我國農業(yè)旅游發(fā)展相對較晚，大部分地區(qū)都處在基礎發(fā)展階段。對于現階段農業(yè)旅游開發(fā)中普遍存在的問題主要有三種，一是農民的收入提高效果不明顯。二是農村的鄉(xiāng)土民俗和自然資源環(huán)境遭到嚴重的破壞，三是對于農業(yè)旅游資源很難實現可持續(xù)發(fā)展。
通過對現階段我國農業(yè)旅游開發(fā)管理中存在問題的分析可以總結出，形成這些問題的原因主要有四個方面。一是經營者的思想觀念沒有跟隨時代的發(fā)展進行及時的更新，這直接導致產品類型較少。二是對農業(yè)旅游開發(fā)和管理沒有進行長期的規(guī)劃，缺乏相應的品牌產品和足夠的營銷力度。三是人才和資金的短缺導致旅游市場淡季和旺季差距較大。四是相關的基礎設施和配套設施不完善，并且缺乏相應的體制，導致市場形成嚴重的無序競爭。
三、探究農業(yè)旅游開發(fā)管理相關對策。
1、正確認識農業(yè)旅游。
農業(yè)旅游的開發(fā)和管理要以正確的思想觀念作為前提指導，因此要想確保農業(yè)旅游能夠保持正確的發(fā)展方向就要對其具有正確的認識。農業(yè)旅游的開發(fā)和管理一定要樹立正確的旅游資源觀念，打破傳統觀念的限制，對農業(yè)旅游資源存在的本質內涵和具有的重要價值進行充分的認識，改進和創(chuàng)新農業(yè)旅游開發(fā)和管理意識。相關部門和所涉及人員應該投入更多的精力對于農業(yè)旅游進行合理的開發(fā)和科學的管理，從而為農業(yè)旅游發(fā)展質量提供強有力的基礎保障。
2、農業(yè)旅游規(guī)劃開發(fā)。
農業(yè)旅游主要是向游客展示出農村生產生活的整體，讓游客能夠感受到傳統的鄉(xiāng)土民俗文化和農業(yè)資源。這也要求我們要通過有效的開發(fā)和管理形成一個綜合的資源系統，必須要從整體上對農業(yè)旅游進行合理的規(guī)劃和科學的開發(fā)。對于農業(yè)旅游的規(guī)劃和開發(fā)不僅要保護地區(qū)生物多樣性好農村生態(tài)系統，還要重視農業(yè)科學配置，保證農業(yè)旅游資源的完整性和合理性。
3、加強相應制度規(guī)范。
現階段，我國農業(yè)旅游開發(fā)管理十分需要建立相關的制度規(guī)范。這不僅有利于農業(yè)旅游開發(fā)主體在使用公共資源時能夠主動考慮社會成本，進而對公共資源的消費數量進行合理的限制。還能夠在一定程度上保證農業(yè)旅游經營組織在進行科學健康的可持續(xù)發(fā)展。
4、加強旅游人才培養(yǎng)。
加強對農村旅游人才的培養(yǎng)可以從三個方面入手，一是組織相應的旅游知識培訓。二是要與相應的旅游企業(yè)和高等院校建立緊密的合作，為農村旅游人才提供更多的培訓機會。三是要充分結合現代化信息技術手段，一方面要利用現代化網絡信息技術拓寬農村旅游人才的知識面，另一方面還要利用網絡信息技術倡導農民不斷加強自身的學習，從而使農民的整體素質取得提高。
四、結語。
農業(yè)旅游作為新農村建設和發(fā)展的重要內容，推動著人民生活水平的提高和國家經濟的發(fā)展，要想更好的進行農業(yè)旅游的開發(fā)和管理，我們要明確目前我國農業(yè)旅游發(fā)展管理模式存在的不足，正確的認識農業(yè)旅游的重要性。要加強對其規(guī)劃開發(fā)，并建立相應的制度規(guī)范對旅游人才的培養(yǎng)，從而促進農業(yè)旅游的可持續(xù)發(fā)展。
旅游大數據論文篇十一
如果把“數據化”作為人類社會走向信息時代的初級階段，那么大數據技術的出現則可視為“數據顛覆傳統”的中級階段。在這一階段，信息無所不在無所不包，隨著技術的進步以及大數據的運用，改變了傳統認識論模式，出現了從因果關系到相關關系的思維變革，大數據為我們的研究和管理工作帶來了“三大變化”：第一，數據只求規(guī)模，不求樣本；第二，數據求雜求量，不苛求精確度；第三，分析和處理數據只求相關性，不求原因。從教育行業(yè)來看，大數據技術將會為教育的發(fā)展帶來新的挑戰(zhàn)與機遇。高等學校在信息化的過程中會產生大量的數據，這當中包含了教師與學生的交流的信息、注冊與選課信息、學籍與成績信息以及各種校園卡信息等，這些大數據完整且客觀性強，有非常高的應用價值，應用前景更加廣闊。利用大數據技術，可以在很大程度上幫助學校對資源管理、教學模式、教學內容、教學方法進行創(chuàng)新，提升教育理念，進而滿足社會對高等教育的個性化需求，為社會培養(yǎng)出更加優(yōu)秀的人才。目前，高等學校的信息化系統建設正不斷發(fā)展和完善，除了校園網絡、各種數據管理系統、遠程教學系統之外，還有數字化校園、圖書館信息管理系統等，如何對這些系統所產生的海量數據進行綜合分析，為學校管理提供決策支持和幫助，建立高效的智慧化校園，已成為一個非常突出的問題。數據的價值是巨大的，雖然也會產生大量冗余信息，但是通過精準的分析，大數據將產生巨大作用。從高等教育的角度來看，教育管理、思維方式、學習行為、教學評估等，無不受到大數據的影響。
旅游大數據論文篇十二
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?。隨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。
旅游大數據論文篇十三
在當今科技發(fā)展迅猛的時代，大數據已成為不可忽視的重要資源。它為我們的生活帶來了很多改變，也給企業(yè)、政府和個人提供了更多機會。通過對大數據的學習和實踐，我意識到了大數據的重要性和潛力。在這篇文章中，我將從數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用五個方面分享我對大數據的心得體會。
首先，數據收集是進行大數據分析的基礎。無論是企業(yè)、政府還是個人，我們都應該積極參與數據收集。在大數據時代，每個人都是潛在的數據生成源。企業(yè)可以通過設備和傳感器收集銷售數據和用戶行為數據，政府可以利用數據收集來改善公共服務，個人可以通過社交媒體和移動應用來分享自己的數據。數據的多樣性和數量越大，分析結果越準確，應用場景也會更多。
其次，對數據進行分析是利用大數據的核心。大數據分析可以幫助企業(yè)和政府發(fā)現隱藏的模式和趨勢，為決策提供有力支持。在我們的日常生活中，大數據分析也是無處不在的。我們可以通過購物網站推薦來發(fā)現感興趣的產品，通過社交媒體的算法來找到和我們興趣相投的人。然而，大數據分析不僅僅是利用算法和工具，還需要人的智慧去理解數據背后的故事。
第三，數據隱私是大數據時代面臨的主要問題之一。隨著數據的不斷增長，隱私問題也日益突出。個人數據的泄露可能導致信息被濫用，對個人和社會帶來無法估量的風險。因此，數據隱私保護應該成為我們在使用大數據時考慮的重要因素。政府需要制定相應的法律和法規(guī)來保護個人隱私，企業(yè)需要建立嚴格的數據使用和保護機制，個人也應該提高自我保護意識，選擇安全可靠的應用和平臺。
第四，數據治理是保障數據質量和安全的重要手段。數據治理是一種組織和管理數據的方式，涉及到數據的標準化、清洗、分類和存儲等方面。數據治理的目標是確保數據可靠和可用，提高數據價值和利用率。在數據治理過程中，需要建立明確的責任和權限，制定相應的規(guī)范和流程，采用合理的技術手段來保護數據的完整性和安全性。
最后，大數據的應用是實現數據價值的最終目標。大數據的應用可以涵蓋各個領域，如金融、醫(yī)療、交通和教育等。通過大數據分析，金融機構可以預測風險，提高客戶滿意度；醫(yī)療機構可以個性化治療，提高療效；交通部門可以優(yōu)化交通流量，減少擁堵；教育部門可以根據學生的興趣和能力提供個性化教育。大數據的應用可以為企業(yè)提供競爭優(yōu)勢，為政府提供決策支持，為個人提供個性化服務。
綜上所述，大數據是當今信息社會的重要資源，對企業(yè)、政府和個人都具有重要意義。通過對大數據的學習和實踐，我深刻認識到了數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用的重要性和挑戰(zhàn)。在未來的發(fā)展中，我們需要更加重視數據的收集和利用，同時加強對數據隱私的保護和數據治理的規(guī)范，以實現大數據的最大價值。
旅游大數據論文篇十四
摘要：傳感器網絡協議作為傳感器與傳感器之間，傳感器與用戶之間的通信媒介，在數據傳輸過程中因缺乏數據管理，經常導致傳輸給用戶的數據是混亂的。針對上述問題，研究一種基于數據管理的傳感器網絡協議。該協議采用分層思想，將傳感器網絡協議分為四層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層，并將傳感器網絡協議層集合成網絡協議棧，完成數據有序傳輸。
關鍵詞：數據管理；傳感器；網絡協議；協議層；協議棧。
目前存在的傳感器網絡協議由于層次劃分的并不明確，經常導致采集到的數據出現混亂，不利于后期的數據管理（存儲、處理和應用等）[1]。因此為方便后期數據管理，在數據管理的前提下，對傳感器網絡協議進行研究，以期解決數據混亂的問題。首先構建傳感器網絡協議層，協議層主要包括物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層；然后將各層組合在一起構建傳感器網絡協議棧，協議棧主要為各層之間的數據傳輸提供軟件方面的指導。基于數據管理的傳感器網絡協議研究，為數據通信工作奠定基礎，加快了數據的`獲取，方便了數據傳輸。
一、傳感器網絡協議研究。
傳感器網絡是微電子技術、嵌入式信息處理技術、傳感器技術等幾種結合并構建的一種屬于計算機網絡。數據量大且繁雜是當代大數據時代的特點，如果不對數據加以處理，人們要想快速、有效獲得自己需要的數據，無疑大海撈針的，因此為應對當前傳感器網絡存在的問題，將設計好的網絡協議嵌入其中是當前研究的重點課題之一[2]。
（一）傳感器網絡協議層。
為解決傳統傳感器網絡協議劃分不明確，導致數據混亂，不利于數據管理的問題。本次研究的傳感器網絡協議明確劃分為4個層次，每個層次負責數據管理過程中的不同步驟，以規(guī)范數據流向。下圖1為是傳感器網絡協議結構圖。從圖1中可以看出，本次研究的傳感器網絡協議一共分為4層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層[3]。（1）物理層。傳感器網絡協議物理層主要負責定義物理通信信道和與訪問控制層之間的連接。簡單的說，就是接收或發(fā)送傳感器前端攝像頭采集到的數據，以及維護由以上數據構建的數據庫。（2）訪問控制層。傳感器網絡協議物理層主要負責物理層中數據的分類管理和傳輸。分類管理主要根據采集的數據類型進行分類確認，而傳輸主要是將分類結果進行傳輸。（3）網絡層。傳感器網絡協議網絡層是整個協議中的核心層次，主要負責傳感器與傳感器、傳感器與觀察者之間的通信以及信息交流。在網絡層中可以實現多種異構數據的兼容、融合以及轉換、傳輸，為后續(xù)數據管理做好前期的工作準備，使得不必在后期進行二次處理[4]。（4）應用層。傳感器網絡協議網絡層是整個協議中的最后一個層次，主要負責與用戶之間的數據交互，也就是將以上幾層的數據分析結果按照用戶的請求發(fā)送給用戶。
（二）傳感器網絡協議棧。
協議棧，又被稱為協議堆疊，是上述介紹的4個層次的總和，其實質反應了數據的往復傳輸過程。從下層協議的數據采集到數據傳輸再到上層協議的數據呈現，之后又從上層協議發(fā)出命令，命令下層傳感器進行數據采集。傳感器網絡協議棧協調了不同層級之間的數據屬性，在協議體系中，數據按照規(guī)定的格式加入自己的信息，形成數據位流，在各層級之間傳遞[5]。傳感器網絡協議標準采用了ieee802.15.4標準，各層級之間利用接入點實現數據交流和管理，一般接入點有兩個，一個接入點負責數據傳輸，另一個接入點負責數據管理。在傳感器運行過程中，各種不同屬性的數據在不同層級上奉行不同命令。這樣做有利于數據的有效分類，使得數據管理更為方便。
二、結束語。
傳感器能夠監(jiān)測外部環(huán)境信息并按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求，廣泛應用工業(yè)生產、機械器件制造、災害監(jiān)測、氣象預測等諸多領域。但是由于傳感器的監(jiān)測是實時監(jiān)測，所以數據量過于龐大，如果不加以管理，將會直接影響后期數據分析結果。本次研究針對上述問題，將數據管理作為中心指導思想，進行傳感器網絡協議研究，以期為數據管理做出技術支持。
參考文獻。
旅游大數據論文篇十五
利用數據挖掘技術，比如可以對學生訪問情況進行分析，跟蹤、了解學生出勤情況。還可對學生年齡等個人情況進行分析，了解學生的組成、結構，為合理地安排課程設置提供依據。通過對學生考試情況的分析，并結合出勤情況，可作為考查學生學習的情況，為合理地評估學生綜合素質提供依。對于挖掘出來的規(guī)則信息可以利用可視化技術，以圖表或曲線等形式提供給教師，以使教師能充分利用學生的問題資源，從而提高教學質量。另外，數據挖掘可以應用于網上的考試系統，對考生情況和他取得的成績進行挖掘，以幫助教師在以后的.教學中更好地讓學生掌握知識。
3.2學生的學習特征
學生特征包括兩個方面:一是學習準備，一是學習風格。學習準備包括初始能力和一般特征兩個方面。學生的初始能力是指學生在學習某一特定的課程內容時，已經具備的有關知識與技能的基礎，以及他們對這些學習內容的認識和態(tài)度。學生的一般特征則是指在學習過程中影響學生的心理、生理和社會的特點，包括年齡、性別、年級、認知成熟度、智力才能、學習動機、個人對學習的期望、生活經驗、文化、社會、經濟等背景因素。學生的學習風格與學習活動有著密切的關系。對學生感知不同事物、并對不同事物做出反應這兩方面產生影響的所有心理特征構成了學習風格。
利用數據挖掘功能分析學生特征，并在此基礎上組織學習內容、闡明學習目標、確定教學策略、選擇教學媒體，為學生創(chuàng)造出一個適合其內部條件的外部學習環(huán)境，使有效學習發(fā)生在每個學生的身上。
3.3預測學生和教師行為發(fā)生
管理信息系統中記錄著有關學生與教師在教學中發(fā)生的各種教學事故以及典型教學事例等教學運行信息，利用數據挖掘的關聯分析與演變分析等功能，尋找?guī)熒鞣N行為活動之間的內在聯系。如“當存在a，b時可以推出’c，這樣的規(guī)則，即當有a行為和b行為發(fā)生時，還會有c行為。在教學過程中，如果發(fā)現學生或教師已有a，b行為時，馬上可以分析其產生c行為的可能性，及時制定策略促進或制止c行為的發(fā)生。
3.4合理設置課程
在學校，學生的課程學習是循序漸進的，而且課程之間有一定的關聯與前后順序關系。在學一門較高級課程之前必須先修一些先行課程，如果先行課程沒有學好，勢必會影響后續(xù)課程的學習。另外，同一年級學習同一課程的不同班級，由于授課教師、班級文化的不同，班內學生的總體成績相差有時會很大。利用學校教學數據庫中存放的歷屆學生各門學科的考試成績，結合數據挖掘的關聯分析與時間序列分析等相關功能，就能從這些海量數據中挖掘出有用的信息，幫助分析這些數據之間的相關性、回歸性等性質，得出一些具有價值的規(guī)則和信息，最終找到影響學生成績的原因。在此基礎上，對課程設置做出合理安排。
3.5評價學生學習情況
學習評價是教育工作者的重要職責之一。評定學生的學習行為，既對學生起到信息反饋和激發(fā)學習動機的作用，又是檢查課程計劃、教學程序以至教學目的的手段，也是考查學生個別差異，便于因材施教的途徑。
特別是對成績管理數據庫進行挖掘，其數據來源于成績管理數據庫，挖掘的任務就是從用戶指定的數據庫中以不同的角度或不同的層次上采掘出一系列的統計結果，如分布情況、關系，對比、顯著性檢驗等，采掘結果用交叉表，特征規(guī)則，關聯規(guī)則，統計的曲線、圖表等表示，所以采用統計分析方法具有簡單、方便、直觀等優(yōu)點，最為合適。
因此對學生學習行為和綜合素質進行評價，一般采用模糊論中的模糊綜合評判及模糊聚類的方法，對評價結果采用了對定性和定量指標加權平均算出綜合素質評價得分并排名的方法，而且由于學生綜合素質的評價指標是動態(tài)變化的，往往選用動態(tài)聚類法對評判結果進行動態(tài)聚類分析。
3.6評價教學質里
教學評價是根據教育目標的要求，按一定的規(guī)則對教學效果做出描述和確定，是教學各環(huán)節(jié)中必不可少的一環(huán)。教學評價可以通過校園網收集學生對任課教師所講授、輔導課程的意見、評價。有關學生座談意見、學生打分評價、平時各項教學檢查、相應課程期末考試班級成績匯總等都是教學評價的內容，把這些數據要作為教師教授相應課程的檔案數據全部存人數據庫。
利用數據挖掘對數據庫中有關教學的各項評價進行分析處理，可以確定教師的教學內容的范圍和深度是否合適;選擇的教學媒體是否適合所選的教學內容和教學對象;講解的時間是否恰到好處;教學策略是否得當等。從而可以及時的將挖掘出的規(guī)則信息反饋給教師，以期更好地提高其教學水平，更好地服務于學生。
4結束語
總之，隨著信息量的急劇增長和對信息提取的更高要求，現在我們很難再依照傳統方法在海量數據中尋找決策的依據，這就必須借助數據挖掘去發(fā)掘數據中隱藏的規(guī)律或模式，為決策提供更有效的支持。雖然數據挖掘作為一種工具，它永遠也不能替代教師的地位，但是它可以為教師的決策提供科學的依據。數據挖掘技術本身就是人們大量實踐的結晶，它為建立傳統教學中很難獲取或不可能獲取的模型提供了捷徑。
旅游大數據論文篇十六
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。
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旅游大數據論文篇十七
職責：
1、根據分析要求，制定數據采集標準和目標，對原始數據進行業(yè)務邏輯處理。
2、分析企業(yè)客戶數據，構建客戶畫像，構建企業(yè)和個人信用評分模型，支持運營相關業(yè)務數據分析和調取。
3、通過對公司運營數據研究，提出改善運營質量的方法和建議，搭建數據分析體系，為企業(yè)各級決策者提供支持。
4、熟悉數據挖掘建模過程及主流算法，具有大數據系統架構能力，熟悉spark等分布式機器學習框架，熟悉hadoop/hbase/hive等大數據處理平臺相關數據挖掘、數據建模經驗優(yōu)先。
任職要求：
1、本科及以上學歷，金融、數學、計算機等理工科相關專業(yè)。
2、1-3年金融領域數據分析，建模經驗，熟悉邏輯回歸，決策樹等建模方法。
3、有較強的學習能力，能夠快節(jié)奏地學習，研究，產出并能獨立開展工作。
4、對于數據有敏銳的直覺，能夠自主挖掘數據背后的市場方向、規(guī)律、為業(yè)務部門提供決策依據。
5、有軟件開發(fā)，機器學習，數據庫，hadoop/hive經驗者優(yōu)先。
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