大数

什么是智慧城市智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。一类是在城市大规模安装数字化设备包括监控设备、数字化交通设施及标志、实时通信设备等。通过收集、整合和分析这些数据流，可以对城市运行进行实时的监控管理，而这些分析信息也可以被实时地发送到城市居民的移动设备上（如电脑、手机、GPS装置等），为城市居民的日常活动提供更加便利的信息。而这些实时数据通过存储和进一步分析，可以用来描述、模拟和预测城市运行特性以及未来发展，从而为智慧城市的进一步发展提供参考依据。不仅如此，数字化技术的大规模运用与发展也可以刺激当地相关产业的发展，尤其是区域服务和知识型经济的发展。另一类是在一定区域内发展知识型经济从这个角度来说，智慧城市是一个智慧人群领导的由改革、创新和企业化驱动的经济体。在此系统里，信息和通信技术（information and communicationtechnologies，ICT）是这个区域发展平台中推动实现创新型概念和设计的助推力。然而，就信息通信技术而言，单纯嵌套于城市系统中并不能将城市转化为智慧型城市，需要其与人力与社会资源以及更加宽松开放的经济体相结合，推动城市的智能化发展。智慧城市的概念最初定位于技术和技术型管理的角度，然而随着智慧城市概念的不断完善，社会资本、教育、经济等方面与综合型智慧城市概念的完善越来越密切。大数据对智慧城市发展的核心价值大数据对智慧城市在四个方面产生作用：科学规划，通过数据的支撑、公众参与、社会监督和客观评价这4个过程中对大数据的应用，使城市的规划方方面面都有更合理的依据;实时监测，数字化、网络化和智能化的发展能够保证对这个城市的任何运行程度掌握在电台之中;精准治理，包括准确信息、智能方案、快速影响和绩效考核;高效服务，向市民提供方便、精准和快捷的服务。

信息技术的高速发展，不断推动着信息技术服务业业务向细分化、多样化方向发展，促使新产品、新业态大量涌现，进而创造新的市场空间，带动产业升级优化。大数据产业化进程加速，信息技术服务业由传统PC时代向新兴技术转移的节奏开始加速。企业专注自身优势领域的同时，亟需结合新兴技术支撑自身发展，开放合作成为产业主要趋势。于此同时，信息技术产业的竞争正从单一企业竞争演进到以聚合生态圈协同效应的全产业链竞争，生态圈建设的重要性凸显。根据2016年全国工业和信息化工作会议报告，2016年主要预期目标软件和信息技术服务业收入14%左右。根据国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》(以下简称“《纲要》”)，全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。《纲要》明确指出，①2018年底前建成国家政府数据统一开放平台;②到2020年，形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品。③培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。实现关键部门的关键设备安全可靠。④2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。⑤中小微企业公共服务大数据。形成全国统一的中小微企业公共服务大数据平台。这是国家大数据战略的一个顶层设计，发展大数据是国家战略。虽然目前看来，人力资源的配给与现有的数据库管理技术基本是足够的，但是未来，如果人类管理数据的效率不能保持同步提升，人类在大数据时代将无法对数据进行有效管理。大数据管理技术以及开放的大数据生态圈将促使大数据行业的快速发展。(一)大数据市场竞争格局大数据产业属技术密集型产业，竞争更多是技术实力与创新能力的比拼，离数据越近的产业环节，产业价值越大。能掌控大数据实时集成、海量信息处理和管理、云存储等技术的厂商将成为产业的主导者，主导未来大数据产业技术发展方向，促进商业模式创新。大数据产业链现在已经初现雏形，围绕大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务各层级正在加速构建。目前，在大数据产业链上有三种大数据公司： (1)基于数据本身的公司(数据拥有者)：拥有数据，不具有数据分析的能力;(2)基于技术的公司(技术提供者)：技术供应商或者数据分析公司等;(3)基于思维的公司(服务提供者)：挖掘数据价值的大数据应用公司。(二)大数据产业进入壁垒1、数据资源壁垒大数据时代的一大特点就是，数据成为企业核心资产，丰富的高质量数据资源是大数据产业发展的前提。近几年在互联网产业及金融、电信信息化快速发展的带动下，我国数据资源总量有了快速增长，已达到全球的13%，但其他行业受信息化水平制约，数据储量仍不丰富。对数据的掌握决定对市场的支配权;越靠近最终用户的企业，将在产业链中拥有越大的发言权。2、技术壁垒两类企业将在大数据产业链处于重要地位。一种是掌握海量有效数据的企业，第二种是有强大数据分析能力的企业。关键是谁拥有更多、更准、更有价值的数据。中国大数据应用处在起步阶段。淘宝、腾讯以及百度这些互联网巨头是率先使用大数据技术的用户，但他们主要基于开源软件自主开发大数据应用。行业进入需要具有较高的技术层次，技术和产品的创新能力是推动公司取得竞争优势的关键因素。3、政策壁垒为把握大数据时代战略机遇，我国要加速营造良好的大数据产业生态环境，政府应不断完善政策法规，创建适度宽松的发展环境，提升中国在世界信息产业的地位;IT厂商应聚焦技术创新与服务模式创新，洞察用户需求，提供高可用性的整体性解决方案;行业用户应当通过云平台实现数据大集中，形成企业数据资产;同时深度分析挖掘大数据的价值，推动企业智能决策。4、专利壁垒保护知识产权是软件与信息技术服务产业发展的重要因素，只有保护好知识产权，才能保护和提高开发商开发软件的积极性，才能促进软件产业的蓬勃发展，十二五规划对知识产权的保护力度进一步增大，这将对专利壁垒起到良好的促进作用。(三)影响大数据产业发展的有利因素和不利因素l 大数据产业发展的有利因素1、国家政策大力支持公司处于国家行业政策鼓励和重点支持发展的行业。发展和提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。为此国家出台《国务院关于印发进一步鼓励软件产业和集成电路产业发展若干政策的通知》、《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》、《软件和信息技术服务业十二五发展规划》、《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等政策，从税收、研究经费、进出口优惠、人才培养、知识产权保护、市场开发和投融资等方面给予了较为全面的政策支持。根据国家发展规划，预期未来国家还将出台更多针对软件和信息产业的专门政策，这将有力地推动我国软件和信息产业的健康稳步发展。2、大数据技术开发应用前景广阔国家计划在2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，率先在信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放，带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展，与传统产业协同发展新业态、新模式，促进传统产业转型升级和新兴产业发展，激发大众创业、万众创新活力。l 行业发展的不利因素1、产业创新体系不健全，核心技术缺乏长久以来，我国信息化建设过程中存在着“重硬轻软”的思想倾向。在软件产品开发层面，民众版权意识薄弱，盗版现象严重。另外，国内企业普遍规模较小、自主创新能力不足。创新能力不足是制约中国信息产业尤其是软件和信息服务业发展的瓶颈。目前，行业内虽已涌现出一些具有自主知识产权的高技术、高附加值的产品，但从总体上看，多数企业或产品尚没有自己的自主知识产权或核心技术，企业依靠产品的低水平重复开发、国外知名品牌产品代理销售等业务生存的现象较为普遍。2、人才结构矛盾突出软件和信息技术服务业是一个知识密集型产业，具有高技术含量和高附加值的特点，其发展需离不开大量的高素质人才。目前，我国软件行业从业人员数量规模可观,但高层次、复合型、领军型人才依然缺乏，尤其是在经营管理、技术创新等方面具有国际化视野的高端人才较为匮乏，这已经成为制约中国软件和信息技术服务业发展的关键因素之一。3、大数据行业发展仍在初级阶段我国的大数据产业具备良好基础，发展前景广阔。一是一批世界级的互联网公司在大数据应用上不断推陈出新，智能搜索、广告、电商、社交等借助大数据技术持续进化，互联网金融、O2O(online to offline)等应用借助大数据向线下延伸。二是大数据技术紧跟国际先进水平，具备建设和运营世界最大规模大数据平台的能力，单集群规模达5000 到10000 台服务器，数据管理规模达到EB(1EB=1018B)级别，在机器学习等方面也有所突破。三是当前和未来一段时间，我国面临着经济结构转型升级、政府和公共服务改进提升等紧迫任务，这些方面大数据都有广阔的应用前景。大数据在全球的发展还都处于初期，技术、制度、观念等方面都需要改变。对我国来说，数据资源不丰富，数据开放程度较低、技术差距大，技术水平不高，技术扩散不畅和法律法规不完善是限制当前大数据发展的主要问题，金鹏信息智慧园区软件。

大数据分析了解竞争对手共分为10个步骤，如图1是分析路线图。这个分析路线图侧重于企业前端即营运端的分析。个企业的策略如果是根据竞争对手策略来制定的话，这个企业是没有持续性的，每个企业策略应该具有企业自身的特色。分析竞争对手的目的是为了解对手，洞悉对手的市场策略等。我们可以用竞争对手分析的五个层次来说明，能准确地确定竞争对手，这是分析的最低层次，能分析出对手状况则是第二层次，最高层次是通过竞争分析制定策略后能够引导对手的市场行为。当需要分析的指标有4个或4个以上时，一般的图表就不能达到很好的展示效果，此时可以考虑使用雷达图。但是雷达图由于只有一个坐标轴，不能同时展示不同的量纲数据和不同的数量级数据，例如渠道广度值介于100-400，渠道深度介于1000-5000，所以需要进行去量纲处理。我们可以采用排名的方法实现去量纲或去数量级的目的。传统零售业的波特五力分析供应商的议价能力：无论是自营化的连锁超市，还是平台化经营的百货、购物中心，基本上都是零售商占主导地位，供应商的议价能力不强。属于店大欺客（户）的状况，特别是例如电器连锁、KA大卖场等，供应商的议价能力更低。购买者的议价能力：越充分竞争的市场，消费者选择的余地就越大，零售商间的竞争赤裸裸的体现在价格上，从而造成了顾客的议价能力逐渐加强。潜在竞争者进入的能力：传统零售业是一个需要高投入，投资周期长，要求规模化的行业，潜在竞争者直接进入的能力并不强。替代品的替代能力：目前传统零售的最大替代者是电子商务，电子商务对传统零售的冲击逐渐增强，所以替代品的替代能力很大。当然替代的边界在哪儿，目前没有人知道。行业竞争力：零售业是一个充分竞争的行业，高线城市大都饱和，低线城市还有一些机会。 波特五力分析模型除了对行业整体的分析，还可以与具体竞争对手进行对比分析，可以通过专家打分的方式进行量化处理。SWOT分析模型 SWOT是经典的战略分析工具，始于麦肯锡。分别由优势-Strengths、劣势-Weaknesses、机会-Opportunities和威胁-Threats四部分组成。它是对企业所处的外部环境以及企业内部环境的一种综合分析方法。SWOT分析可以用在公司战略、竞争对手分析、市场定位、甚至个人的职业规划等方面。用SWOT分析竞争对手就是将收集到的竞争对手情报进行综合分析，并最终形成分析结论和策略。SW为内部关键因素，OT是外部关键因素。对于零售企业或零售品牌来说，建立SWOT分析模型前我们需要回答如下问题：优势S1. 我们最擅长什么？是产品设计开发？渠道布局？营销手段？还是价格杀手？S2. 我们在成本、技术、定位和营运上有什么优势吗？S3. 我们是否有其他零售商不具有或做不到的东西？例如有的零售商有企事业单位发放购物券优势。S4. 我们的顾客为什么到我们这儿来购物？我们的供应商为什么支持我们？S5. 我们成功的原因何在？劣势W1. 我们最不擅长做什么？产品、渠道、营销还是成本控制？W2. 其他零售商或品牌商在那些方面做得比我们好？W3. 为什么有些老顾客离开了我们？我们的员工为什么离开我们？W4. 我们最近失败的案例是什么？为什么失败？W5. 在企业组织结构中我们的短板在哪儿？机会O1. 外部在产品开发、渠道布局、营销规划和成本控制方面我们还有什么机会？O2. 如何吸引到新的顾客？如何做到与众不同？O3. 在外部因素中和公司短期、中期规划目标的机会点有哪些？O4. 竞争对手的短板是否是我们的机会吗？O5. 行业未来的发展如何？是否可以异业联盟？威胁T1. 经济走势、行业发展、政策规则是否会不利于企业的发展？T2. 竞争对手最近的计划是什么？是否会有潜在竞争对手出现？行业内最近倒闭的企业是什么原因？T3. 企业最近的威胁来自于哪儿？有办法规避吗？T4. 上下游的客户中是否有不和谐的地方？资源状况如何？T5. 舆情是否不利于公司发展？行业不一样、企业不一样这25个问题也会不一样，每个企业可以根据自己的特性进行调整。我们需要通过这些问题来对SWOT进行量化处理。如图6所示，结合收集到的竞争对手情报，对25个问题分别进行打分，然后设定不同问题的权重，最后就得到SWOT以及SW、OT的综合得分。

三峡大坝长2309米,坝顶海拔高程185米,最大坝高181米,混疑土浇筑总量1610万立方米,是世界上规模最大的钢筋混凝土大坝。三峡水电站，即长江三峡水利枢纽工程，又称三峡工程。中国湖北省宜昌市境内的长江西陵峡段与下游的葛洲坝水电站构成梯级电站。三峡水电站是目前世界上规模最大的水电站和清洁能源基地，也是目前中国有史以来建设最大型的工程项目。而由它所引发的移民搬迁、环境等诸多问题，使它从开始筹建的那一刻起，便始终与巨大的争议相伴。三峡水电站的功能有十多种，航运、发电、种植等等。三峡水电站1992年获得中国全国人民代表大会批准建设，1994年正式动工兴建，2003年六月一日下午开始蓄水发电，于2009年全部完工。

三峡大坝长2309米,坝顶海拔高程185米,最大坝高181米,混疑土浇筑总量1610万立方米,是世界上规模最大的钢筋混凝土大坝。三峡水电站，即长江三峡水利枢纽工程，又称三峡工程。中国湖北省宜昌市境内的长江西陵峡段与下游的葛洲坝水电站构成梯级电站。三峡水电站是目前世界上规模最大的水电站和清洁能源基地，也是目前中国有史以来建设最大型的工程项目。而由它所引发的移民搬迁、环境等诸多问题，使它从开始筹建的那一刻起，便始终与巨大的争议相伴。三峡水电站的功能有十多种，航运、发电、种植等等。三峡水电站1992年获得中国全国人民代表大会批准建设，1994年正式动工兴建，2003年六月一日下午开始蓄水发电，于2009年全部完工。

没有影响。

五中全会提出，拓展发展新空间，形成沿海沿江沿线经济带为主的纵向横向经济轴带，培育壮大若干重点经济区，实施网络强国战略，实施“互联网+”行动计划，发展分享经济，实施国家大数据战略。 全会强调，实现“十三五”时期发展目标，破解发展难题，...

随着4G的普及和5G的发展，大数据时代到来，在我们的日常生活中，大数据已经存在于生活中，大数据不难理解，但就具体以西而言，可以从三个方面来理解大数据，帮助大家更好地了解。1、海量数据从字面上看，大数据实际上是海量数据的聚合。在当今的互联网时代，当您在手机或电脑上下载和安装软件时，您需要对收集个人使用数据的软件进行授权。否则无法使用，基于这些条件，大数据在合理的时间内，通过合法的手段，对个人的使用习惯和使用信息进行采集、管理和处理，然后将其整合成一个庞大的数据集。2、大数据技术企业产生的数据一般称为大数据，将数据下载并分析到数据库中。因此，云计算往往与大数据相结合，大规模的数据分析需要借助云计算。大数据应用技术被任何人称为大数据技术，包括各种大数据平台的应用技术。3、大数据的目标通过了解大数据的价值，我们可以了解大数据的重要性，通过了解大数据的特点，我们可以了解大数据在行业中的定性本质。你需要学会分析大数据的发展趋势，可以从大数据和隐私的角度看数据，大数据的最终目标是通过海量数据与数据测量检测的融合，帮助提升产品和服务，促进产品和行业的进一步发展。而大数据算法可以有效帮助政府协调和控制市场，尽可能避免金融危机。AI智能舆情监控系统，点击获取你的专属报告快速、全面、精准监测点亮工场查看就大数据而言，大数据的终极价值应该是实践，它描述了互联网大数据公司的大数据、个人大数据，最后是政府大数据等各个方面的大数据领域。

舆情监控主要是从海量舆论信息中收集、处理和挖掘其中的数据价值，洞察各式各样的观点、情绪、口碑和民情，面向企业提供商业数据和情报，帮助企业更智能地做决策；还可以帮助政府挖掘社会现状和舆论民情，提高社会治理的整体水平。比如百分点舆情监控系统，有资深舆情分析师团队，能提供一对一的专业舆情分析服务，产出定制化数据报告，为企业和政府的舆情应对提供决策支持。

1、首先打开浏览器并找到搜索主页面，在搜索框中输入关键词“中国卫健委”并点击搜索按钮。2、在搜索结果页面我们找到第一个搜索结果即“中华人民共和国国家卫生健康委员会”官方网站。3、打开卫健委官方网站，点击官网主页顶部“疫情防控板块”的“点击进入”进入相应栏目。4、在疫情防控板块页面我们可以看到有“疫情通报”、“防控动态”等公告信息。5、我们在“疫情通报”专栏下点击相应日期的通报，就可以查看该日的疫情动态数据了。

可应用的地方很多，比如说政府舆情管理、高校、企业的舆情管理、智慧城市建设、社会综合治理、舆情处理、舆情导控等。

大数据舆情分析工具有：识微商情监测系统、鹰眼速读网系统、新浪舆情通。1、识微商情监测系统拥有自主研发的网络爬虫技术，在对全网舆情进行实时监测的同时，能够自动对全网舆情进行分析，包括舆情溯源分析、舆情传播转载媒体类型分析、舆情演变发展趋势分析、舆情情感分析等，舆情分析图表以及舆情分析简报等同步生成。2、鹰眼速读网系统一款专业面向各级政府的的大数据舆情分析工具软件，能够提供对全网话题、全网热点、重大事件、民生热点等的分析，在全网范围内分析挖掘舆情的传播声量、传播来源、传播媒体类型、转载情况以及情感态度，为用户“速读全网”舆情，了解传播路径，把握发展态势服务。3、新浪舆情通以中文互联网大数据及社交媒体官方数据为基础，提供舆情信息发现、热度监测、预警到详细分析、全程监控舆情信息路径等服务，能够对全网事件、社交媒体事件、竞品等进行分析。三大舆情大数据公司：1、湖南识微科技有限公司旗下代表产品识微商情监测系统，基于大数据服务云——蚁工厂（Antfact），专注于为企业提供互联网信息挖掘分析服务，拥有一支专业技术团队，确保后续的产品售后服务。2、湖南蚁坊软件股份有限公司旗下代表产品鹰眼速读网系统，专业从事互联网大数据分析，具有日处理10亿多条实时数据、毫秒级的实时数据处理、PB级的批量数据处理以及3万QPS查询处理能力。3、上海蜜度信息技术有限公司旗下代表产品新浪舆情通，公司专注于舆情和大数据分析，在互联网信息采集、大数据处理和移动互联网领域拥有核心技术和知识产权，建立了完整的运营队伍，有着完善的内部作业流程和管理规范。

首先要拿到数据，然后抽取关键字，对关键字进行统计

大数据发展重要性及未来发展趋势2013年被称为“大数据元年”,因为在这一年里“大数据（Big Data）”已成为一个炙手可热的名词，随着互联网+和信息行业的发展，大数据是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一次颠覆性变革。大数据有多“大”?大数据是指那些已经超出了传统数据的尺度，一般的技术与工具难以获取、存储、管理和分析的海量数据。这里，超出传统数据尺度的海量数据，也即“大”,并不需要给出普遍适用的定义。因为随着技术进步，这个尺寸本身还在不断增大，对于不同的领域而言，“大”的定义也是不同的。大数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）、实时性（Velocity）、价值性（Value）的“4V”特征，被视为“未来的新石油”.通过大数据的交换、整合、分析，新的知识、新的规律将被发现，新的意义、新的价值将被产生。1、大数据发展已上升为国家战略今天，对信息资源的开发利用能力已经成为国际竞争以及国家整体实力的重要方面，当全球范围内数据成为国家资产、创新前沿，要成为“数据时代先驱者”时，我们需要学习，借鉴、消化和创新。在国家层面建立大数据国家战略，强化对于基础设施的投入，推动政府数据公开，建立数据流通平台，加强法律环境建设，通过产业推进和详细规划，引导和推动各行业对大数据的研究与利用，推动各领域大数据落地，养成大数据时代的管理创新思维，实现数据治国，数据强国。2012年3月，美国白宫科技政策办公室发布了《大数据研究和发展计划》，宣布将投资2亿多美元，用以大力推进大数据的收集、访问、组织和开发利用等相关技术的发展，进而大幅提高从海量复杂的数据中提炼信息和获取知识的能力和水平，此举标志着美国把大数据提高到了国家战略层面。这是继1993年9月美国政府启动“信息高速公路”计划后，国家层面在信息领域的再一次狂猛发力。作为大数据的策源地和创新的引领者，美国发展大数据的决心和势头将加剧各国对于大数据资源的争夺。作为大数据的积极拥抱者，英国于2013年1月宣布，将注资6亿英镑（约9.12亿美元）发展8类高新技术，其中，1.89亿英镑用来发展大数据技术。此外，英国政府在2013年8月发布的《英国农业技术战略》中指出，英国今后对农业技术的投资将集中在大数据上，目标是将英国的农业科技商业化。在法国，2013年2月发布的《数字化路线图》列出了5项将会大力支持的战略性高新技术，其中一项就是大数据。同年4月，法国经济、财政和工业部宣布，将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目，目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展。”日本政府对于大数据的发展也是雄心勃勃。2013年6月，日本内阁正式公布了新IT战略--“创建最尖端IT国家宣言”,“宣言”全面阐述了2013~2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”.2013年8月，澳大利亚政府信息管理办公室发布了公共服务大数据战略。该战略将以“数据属于国有资产，从设计着手保护隐私，数据完整性与程序透明度，技巧、资源共享，与业界和学界合作，强化开放数据”等六条大数据原则为支撑，旨在推动公共行业利用大数据分析进行服务改革，制定更好的公共政策，保护公民隐私，使澳大利亚在该领域跻身全球领先水平。预计这六条原则将极大地提高生产力及创新收益，并协助政府解决各种难题。除了美国、英国、法国、澳大利亚等国家建立了大数据国家战略外，德国、俄罗斯、韩国等国家也表明在未来几年内将大力发展信息技术产业，主要包括创建创新研发中心、建设IT基础设施等，此外，还将通过带宽建设和制定数据保护法案为大数据的发展提供前提条件。在中国，虽然大数据还未上升到国家战略层面，但是相关领导人、研究机构、各领域企业对于大数据的关注、探索正在不断升温，而且众多专家和学者也在呼吁，政府应顺应信息技术发展趋势，抓住大数据带来的生产效率提升和经济社会运行成本降低的战略机遇，研究大数据发展趋势，将大数据战略上升为国家战略。2、企业和政府共推大数据发展大数据的发展除了需要政府在政策层面上的支持，各个机构和企业对于技术的研究、革新、创造同样不可或缺。再加上大数据的应用适合于各行各业，各国政府、企业、机构都表现出巨大的积极性。在美国，其大数据的发展之所以走在世界前列，除了国家政策的大力支持，与硅谷精神和创新力量在大数据发展方面的作用是分不开的，一大批领军企业，包括谷歌、微软、EMC、SAP这样的巨头，也包括像Facebook、Splunk、Teradata这些创新的公司，都在积极推动着各项大数据技术、方案走向成熟。在法国，大数据的发展也随智慧城市的建设节节升高。法国电信、施耐德集团和达索集团等诸多法国知名企业在智慧城市建设方面投入了大量的精力，纷纷在旗下设立了专门从事智慧城市设计和研发的工作室或实验室，而大数据技术的研究和利用作为智慧城市建设的重要组成部分，其基础设施、研究理论都得到了进一步的发展。此外，法国重要的运营商（比如Orange France Telecom或者Atos）在法国和其他国家都在经营数据中心，而一些数据领域的大型国际公司都在法国从事业务，年营业额约达10亿欧元，极大提高了法国在大数据发展领域的竞争力。在亚洲地区，日本的日立、松下、富士通、丰田等科技和制造企业通过多年的积累和优势，对于大数据应用的创新和开发也是走在全球前列。据相关调查显示，在日本，大约六成以上的企业目前正在积极考虑活用大数据，预计到2016年，这个数量将增加一倍。韩国方面，像LGCNS这样的企业在数据中心建设方面颇有建树，LGCNS总共拥有4个不同的数据中心，它们分别设立在仁川、首尔和釜山，其新建的位于釜山的全球云数据中心占地32321平方米，拥有72000台服务器。据悉，韩国数据中心不仅可供自用，对亚洲相邻国家具有很强的吸引力，比如日立制作所就提出将利用韩国LG集团的数据中心设施，为在韩日企提供云服务。在中国，百度、新浪、阿里等互联网巨头积极投身大数据，试图获取和整合更多的用户行为数据，增强自己挖掘、分析数据的能力，同时利用大数据开发出新的产品和服务以获取更多的用户黏度和经济价值。在IT168联合ITPUB、China Unix展开的一项有关大数据应用与趋势的专项调查中指出，国内目前已经部署大数据应用的企业所占比例达到21.89%,计划1年内部署的企业占27.92%,计划2年内部署的企业占14.34%.而另一方面，IBM、甲骨文、微软等国际IT巨头也早将矛头瞄准了中国的大数据市场，利用自身在大数据领域的优势推出了针对性的产品和服务。各企业在大数据市场的争夺，在加剧竞争的同时也将进一步促进国内大数据基础设施以及相关软件设备的革新和进步。3、数据共享与数据保护成共存之势与传统数据相比，大数据的资源性特征尤为突出，成为各国重视开发大数据的依据。在移动网络、云计算和其他技术的支持下，大数据迅猛发展，分析数据的技术不断创新，第二次数据革命悄然发生。大数据分析作为大数据应用的灵魂，其最大的特点就是对海量的、全集的数据的分析，从这方面来看，各国数据开放将是大数据发展的一个必然趋势。但是另一方面，数据安全问题也备受各国关注，尤其是“棱镜门”事件已经给各国上了深刻的一课，除此之外，数据开放所引发的个人信息泄露、隐私曝光等所带来的社会危害也坚定了各国开始建立数据保护防线的决心。因为国情不同，各国开放的数据范围、数量不同，数据保护的重点、重视程度也有所区别，但是数据开放与数据保护之间的平衡已成为各国大数据发展共同面临的课题。以美国为例。美国作为OpenDate（数据开放）运动的支持者和先行者，其最重要的数据开放平台是奥巴马政府在2009年推出的Data.gov,Data.gov是美国“开放政府”承诺的关键部分。美国政府提出，数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是把其禁锢在政府体制内。而在数据安全方面，美国一直高度重视，其中信息安全已经列为国家安全战略最重要的组成部分之一，此外，关于个人隐私、信息安全等内容的法规体系建设也是走在世界前列。大数据与任何一项新技术一样，在推动社会变革的同时也造成了社会风险，关于大数据发展过程中数据开放与数据保护之间的矛盾是无法避免的，但是可以通过技术手段和法律法规政策进行平衡，比如规范数据开放、制定大数据的技术标准和运营标准、启动大数据立法等，以实现大数据应用的良性发展。面对大数据，世界强国已相应做出了战略层面的研究和布局。在2013年“大数据元年”之后，面对新的挑战，我们需从观念上提升对大数据的认识，聚拢力量，加强大数据建设的宏观部署和统筹发展，以大数据建设提升我国的信息化建设水平。从大数据这条新的起跑线，牵引、拉动我国信息化建设向更高层次发展。请关注并询问集客宝智能名片。集客宝智能名片，一个拥有8大功能，60项黑科技的智能小程序http://www.cnnetmall.com/

舆情大数据就是要在互联网上通过爬虫技术获取足够多的舆情信息，比如微博，商城购物评论。这些内容是表达意见情绪集中的地方。舆情分析的本质是分析那些文本内容，比如这个话是褒贬，这些评价悲观还是客观？占比多少等等，分析过程要快速，最好是几分钟就有一次结果，这样才能起到预警的作用。

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底百度地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。大数据是需要更新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。而这些信息资产依托客观的数据基础衍生出更多有价值的信息。1、根据销售费习惯以及需求为其推荐更加适合的产品，因此相关服务的企业可以利用大数据进行精准营销，从而实现双赢互利的作用；2、当企业遇到瓶颈或者行业遭遇困境的时候，中小微企业可以利用大数据快速反应做好服务转型；3、企业战略布局以及资源配置的环节，可以通过大数据找到更加贴近事实的一句，同时对于面临互联网压力之下必须转型的传统企业提供与时俱进的契机。企业组织利用相关数据和分析，可以帮助它们实现降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等目标。下面是一些关于大数据应用目前已经可以解决的问题：1、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元;2、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵;3、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存;4、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息;5、从大量客户中快速识别出金牌客户;6、使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。一、技术价值大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。二、商业价值在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。

进入新的历史时期以来，收集更加丰富的数据是摆在各个企业面前的主要任务，一旦企业不能收集范围更广的信息，那么企业管理决策则极易出现更多的失误。企业要重视内部数据信息管理工作，保证当前数据管理与大数据时代特点相一致。第一，进入大数据时代以来，由于涌现出数不胜数的数据信息，因此如果传统数据信息管理技术不能及时改变则极有可能影响大数据的应用，所以要求当前企业必须及时引进先进的软件与硬件，才能推动大数据的普遍应用。第二，由于数据信息的海量出现，因此企业还需不断提高数据信息的管理能力，要保证及时处理与加工得到的各种数据信息，要及时掌握当前最新数据。很多企业已经意识到信息数据的重要性，但因为不拥有先进的技术措施，各种数据信息还不能发挥应有的作用。第三，在企业管理决策过程中，虽然大数据发挥着不可替代的作用，但同时也需重视数据碎片的作用，一个企业要想取得成功则必须重视二种数据的应用，才能使二种数据相互协调，保证数据分析具有更高的科学性，进一步简化分析过程，减轻工作人员的劳动强度。企业还需及时创新内部知识管理，要尽快引入新型知识管理模式。在实际运行中，知识管理其实就是数据的管理。企业在做出管理决策时，知识提取是一个不可缺少的过程，只有大力应用各种知识才能制订最为合理的决策。当前由于大数据技术的影响，人们日益意识到知识的重要性，很多企业当前将建设现代化的知识管理模式放在重要位置，高度重视知识管理工作。同时企业也不能过分依赖大数据的应用，而忽略了主观决策的重要性，要保证二者相互协调、相互促进，才能帮助企业做出正确。

（这是北大的一个数学博士的感言）葛颢2000.9-2004.7，北京大学数学科学学院概率论与数理统计专业本科2004.9-2006.7，北京大学数学科学学院概率论与数理统计专业硕士2006.9-2008.7，北京大学数学科学学院概率论与数理统计专业博士2008.7－，复旦大学数学科学学院概率论与数理统计专业讲师,正在讲授《数学分析习题课》自从我八年前（2000年）考入北京大学数学学院之后，这一问题就一直缠绕着我，不论是亲朋好友，还是一面之交，都曾经问过我这个问题。但是我每次做出回答之后，都觉得不但对方对此回答不是非常满意，而且我自己也感觉回答得不清不楚。八年的时间过去了，在我即将博士毕业的前夕，有必要整理整理自己的思路，好好回答一下这个问题。还是先谈谈数学系学点什么吧。一般来说，基础课无非就是学习微积分、线性代数、几何学和概率论等，到了高年级（大三、大四）可以选择专业，大体有基础数学专业、计算数学专业、信息科学专业、概率统计专业和金融数学专业等。其中信息科学专业要学有关计算机科学方面的课程；金融数学专业要学经济和管理学方面的课程。至于研究生阶段，大体和本科阶段的专业相同，只是更专更深而已。很多专业都号称自己属于应用数学的范畴。包括我自己在内，也说是研究应用数学的。那么究竟什么是应用数学呢？其实就是把数学的知识、方法运用于物理、化学、生物乃至金融、工程等其他学科，终极目的是为其他学科的研究提供数学工具和数学思想，从而解决该学科的核心问题，推动科学的进步。但是平心而论，现在很多的应用数学研究仍然只停留在分析和解决其他学科的纯理论问题上面，和该学科的核心问题相去甚远，这也就是为什么理论化学、理论生物学等杂志的影响力有限的原因。很多人会认为金融数学专业是有着很强应用背景的，其实绝大多数的研究成果并不能成为什么有用的分析工具和方法，也只是象牙塔里的印刷品罢了。在这一点上，金融数学和理论物理的情况是一样的，因为理论物理已经和数学融为一体了，部分物理学家也已经完全就是数学家，其理论的物理意义实际上是比较含混不清的。所以我们就可以大体了解到，应用数学和我们生活中说的应用有着天壤之别，能真正转化成生产力的少之又少，大多数仅仅是探索和半成品而已。大概只有计算数学和金融数学专业会承担一些实际的项目，比如产品研发分析和保险精算等，绝大部分数学系的论文的的确确是没有什么应用前景的，至少短时间内还看不出来。但是，请不要误解，以为数学只是数学家自己的游戏，事实上即使数学家本人是在自娱自乐，但是社会并不清楚那块云彩有雨，会有巨大的应用潜力，所以数学家在社会中依然扮演着不可或缺的角色。很多人说，数学是基础，学好了数学学别的都很容易。此话只对了一半，数学系的学生数学基础是很好，但是并不见得学别的都很快。也许在其他学科中涉及到数学的部分能够很快掌握，但是要了解其他学科的精神、思想和方法也需要一个较长的过程，要学很多基础课程的，比我们想象的要困难得多。所以，数学系的学生如果想换专业至少应该在本科毕业的时候实施，等到研究生毕业的时候就显得晚了一些，大好的光阴应该要花在刀刃上。还有就是是否要读博士，不论是在国内还是国外，都要想好之后再做，如果确实不想从事科研或研发工作，那么就请三思而后行，因为数学系不是工科，知识不能直接转化成生产力，以及进一步转化成收入和生活资料。另外，需要数学知识和需要专业的数学人才是两回事情。很多学科所需要的数学只是数学系大学一、二年级的内容，会熟练运用即可，并不需要招收专门的数学人才。所以数学系毕业生能去，且有竞争优势的行业只能是那些需要数学知识较多，较深，而且别的专业并不会学的那一类，比如金融分析和精算师等。当然，专业的数学科研单位和学校也在此列之中。数学系的学生不论是在本科毕业还是研究生毕业，其出路大体有如下几个：一、到科研院所从事科研教学工作，留在象牙塔里。这就需要你成绩好，有一定的科研成果，有较好的表达能力等，同时还要能承受相对较低的收入。有些院系的老师是高薪阶层，但是就从数学系的角度来说，收入并不高，在北京、上海的精英群体里绝对是中等偏下的，除非你得到了科研大奖，但那都只是凤毛麟角；二、到金融机构（包括证券公司、国有银行、投资银行、咨询机构、证交所等）、保险公司的研发部，从事专业的金融分析、精算师等。这需要比较精通经济学的基本理论，还要熟悉概率统计专业的随机过程、随机分析、统计学等课程。另外还需要熟悉一些重要的编程软件；三、到软件公司和与此相关企业的研发部，从事软件开发的工作。这需要精通编程语言和软硬件知识。这基本上都是信

国内的大数据企业很多，而且衍生出不同细分领域的大数据服务企业，例如金融大数据服务企业、政务大数据服务企业，广告营销类大数据企业，以及新经济领域行业大数据服务等。在新经济产业第三方数据挖掘和分析领域，艾媒咨询知名度较高，而且专业性强的。拥有独立自主研发能力，在数据采集、数据存储、数据建模、数据分析、数据监测、数据防盗刷、热文分析、网民情感分析、人工智能资讯推荐等多项技术上拥有全国领先的成果。基于艾媒自己研发的大数据挖掘技术系统，以及多年的行业经验，艾媒咨询搭建起“数据监测+研究分析+智能营销”产品服务体系。主要为客户提供品牌整合营销、大数据咨询、大数据舆情医生等服务。目前艾媒咨询为包括中央网信办、工信部、中国科协、广东省委宣传部、万达广场、中国移动、中国电信、中国联通、腾讯、阿里巴巴、百度、网易、奇虎360、唯品会、今日头条、高德地图、等知名政企客户提供数据咨询和行业分析、品牌整合营销、大数据舆情医生等服务，在大数据行业里面具有较大的影响力。

这个的话我就不太清楚了，因为我们公司选择的数据平台都是经经过其他的人员然后选择的，再加上我也不是那一方面的人才，所以说我也不太了解。

从支撑到决策：大数据实现企业商业价值电子商务、社交媒体、移动互联网、物联网的兴起极大地改变了人们生活与工作的方式，它们给世界带来巨大变化的同时，也让一个大数据时代真正地到来。与传统数据相比，大数据主要体现在数据量庞大、数据类型丰富、数据来源广泛三个方面，大数据的这三大特征不仅仅悄然改变着企业IT基础架构，也促使了用户对数据与商业价值之间关系的再思考。 大数据所蕴含的价值 对于当今的企业而言，数据就是一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。事实上，美国奥巴马政府已经投资2亿美金启动了“大数据研究和发展计划”,从政府层面鼓励企业收集海量数据、分析萃取信息的能力。英特尔亚太研发有限公司总经理何京翔博士表示：“信息数据就是21世界的石油，石油只有经过开采、提炼最后变成汽油等化学品才能够体现出价值。大数据与石油一样，仅仅存储而不进行分析和处理是体现不出它的价值。”图一：全球知名调研机构IDC公司 对全球数据增长以及数据类型分布情况的调研与预测。相对于传统的结构化数据，非结构化数据、内容数据的增长迅速，且蕴含了极大的价值。 任何企业都希望能够充分挖掘出像数据这种战略资源的价值，从而做出更为准确的商业决策。过去传统的商业智能局限在分析企业信息系统自身产生出来业务数据，这些数据大部分为数据库等结构化数据，而随着非结构化数据成为企业数据的主力军，传统商业智能的方式方法显然已经落伍。传统商业智能就犹如坐在自己车里，通过后视镜看后面发生的情况；而大数据分析则像是向前看的望远镜，用户通过望远镜能够看到未来可能会发生的情况。之所以会这样，是因为大数据分析是基于构化和非结构化数据的总和，在数据分析的全面性上是传统商业智能所不能比拟的，这意味着通过分析结构能够提供给企业更加全面和准确的商业洞察力。图二：全球知名咨询机构麦肯锡对于不同行业所产生的数据类型的分析。麦肯锡全球研究所认为几乎所有行业正在大量产生非结构化数据。[page]大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，其背后蕴含的商业价值不可低估，IDC就在其大数据相关报告中着重阐述了大数据的商业价值：行业领导企业与其他企业有着本质的区别，行业领导企业会积极将新的数据类型引入到数据分析之中，为商业决策做出更加准确的判断，那些没引入新的分析技术和新的数据类型的企业在未来是不可能成为行业领导者。这本质上其实是要求企业能够从思维的角度彻底颠覆过去的观点，大数据在未来企业中的角色绝对不是一个支撑者，而是在企业商业决策和商业价值的决策中扮演着重要的作用。 从支撑到决策 传统IT,从服务器、存储、网络、PC这些硬件设施，到CRM、ERP、PLM等应用软件，本质上是在对企业各个业务流程层面起到了支撑作用，虽然传统的商业智能分析能够对于企业的商业决策起到一定的作用，但是传统商业智能分析在当今这个大数据时代已经举步维艰。大数据的价值在于它能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。图三：全球知名咨询机构麦肯锡对美国不同行业应用大数据技术潜在价值评估。 麦肯锡认为大数据正在为全球创造不可低估的商业价值。首先，大数据能够能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。 事实上，大数据离我们并不遥远，现实生活中已经有很多活生生的案例，这些案例充分说明大数据对于未来的商业决策有着不可低估的作用。比如2011年，英国对冲基金Derwent Capital Markets花费4000万美金首次建立了基于社交网络的对冲基金。该基金通过对Twitter的数据内容来感知市场情绪，从而进行投资。美国加州大学河滨分校也在2012年公布了一项通过对Twitter消息进行分析从而预测股票涨跌的研究报告。图四：英国对冲基金Derwent Capital Markets通过分析Twitter数据来预测股市的波动，该应用为典型的大数据应用，通过实时分析数据来获得更为准确的投资趋势。图中红线代表Tweets中“平静”数值；蓝线表示3天后的道指变化。在这两条线段重合的部分，“平静”指数预测了3天后道指收盘指数，从图中我们可以发现红、蓝两线经常走势相近。[page]可以说，在IT日益渗透到企业和个人方方面面的今天，大数据将逐渐成为很多行业企业实现商业价值的最佳途径。IDC中国企业级系统与软件研究部高级研究经理周震刚就表示：“毫无疑问，未来几年大数据会逐渐向更多行业发展，除了互联网和电信之外，其他像政府、金融、制造业都会开始有大数据的应用。”当然，可能还有人会质疑大数据的决策效果，但是不可否认的是大数据正在彻底改变商业决策的模式与方法，大数据是IT价值从企业业务支撑到企业决策转变的最好体现。图五：美国德克萨斯大学《measuring the business impacts of effective data》报告，该报告认为数据使用率提升10%对行业人均产出的平均提升幅度有着重要影响，最为明显的就是零售行业，在零售行业数据使用率提升10%就能够使得人均产出提升49%,效果异常明显。 另外值得关注的是，企业的商业决策带有很强烈的行业特性，不同行业的企业对于大数据分析的需求并不相同，甚至由于不同行业的关系，这种需求可能是千差万别。这也就要求大数据解决方案不仅仅包括良好的数据分析能力，也需要包含很多行业的知识。IDC中国企业级系统与软件研究部高级研究经理周震刚就表示：“从传统概念来讲，大数据非常复杂，无法形成打包好的分析应用解决方案。不过在未来几年中，某个行业的应用会形成一个共性，厂商们会基于这个共性打包出一些大数据的解决方案推向这些行业用户。另外，会有更多的行业ISV会加入到大数据平台，基于这个大数据平台来开发应用。”从本质上来看，企业用户在商业决策中需要的是一个包含了灵活可靠的基础架构、功能强大的数据分析能力与经验丰富的行业分析能力的大数据综合性解决方案，仅仅依靠几套开源软件和设备是不能满足企业在商业决策上的长久需求，英特尔亚太研发有限公司总经理何京翔博士就表示：“大数据不仅仅是一个技术问题，英特尔认为大数据需要一个全面的大数据解决方案。英特尔在提供优秀的基础架构同时，还重点将Hadoop软件平台进行优化并提供软件服务，更加重要的是会针对分析工具和用户界面进行不同行业解决方案的定制。此外，英特尔也和众多行业ISV进行多角度、多方位的合作，从而构建出一个完善的大数据解决方案。” 从商业支撑到商业决策，大数据的商业魅力正在逐渐显现。在这个商业迅速信息化、社交化、移动化的时代，大数据必然会成为大部分行业用户商业价值实现的最佳捷径，我们需要做的就是认清本质、转变思路、未雨绸缪、运筹帷幄，在大数据时代中抓住无限商机。

京东分享：企业大数据的新认识与应用大数据和我们每个人日常生活已经非常紧密地联系在一起了。随便举个场景的例子，比如说，早上醒来的时候我通过智能手表的数据，发现昨晚的睡眠质量并不是太好，早上洗脸刷牙吃过早饭，步行1000多步来到六道口地铁刷卡坐地铁，两站3块钱到达奥林匹克公园，在地铁上我通过京东手机客户端发现一双我之前浏览过的Nike篮球鞋降价了，京东将这条商品信息主动推送过来，我立马下单购买，节省了100多块钱，并且我把这条信息通过微信分享到了朋友圈。在这个过程中，我个人生产了睡眠数据、步行距离数据、地铁刷卡消费数据、地铁起点终点地理数据、京东购物数据、微信朋友圈数据，所以作为大数据生产者我一下子生产了这么多数据。而作为大数据消费者，在我以后浏览京东商城或app的时候，系统可能会向我推荐改善睡眠智能的枕头、篮球鞋或与篮球鞋相关的其他商品，而我朋友圈的朋友看到我的分享信息后，他们也可能因为我的分享而去购买。而我们生产的这些数据，企业尤其是互联网公司拿到后，通过数学统计和挖掘的算法将其进行聚类、拆分和预测得到更多相关数据，通过这些数据对我们每个人进行标签化的描述。如性别，婚姻状况，兴趣爱好，收入情况，是否喜欢运动，促销敏感度等等，这样就得到了我们每个人的很多属性，如人口基本属性、购买能力、行为特征、社交网络、心理特征、兴趣爱好等等。企业掌握了这些数据之后，他们如何来利用这些数据呢？是通过这些数据来做营销，如精准营销，广告的精准投放，商品的精准推荐？还是通过这些数据精细化企业内部运营管理？又或是通过这些数据改善生产工艺流程、指导产品的二次研发？那就看企业大数据修行的层次了。大数据应用的好，可以真正提升到战略高度，用的不好，大数据也就是锦上添花，可有可无的东西。按照数据挖掘的聚类思维，企业数据可以分为内部数据和外部数据，内部数据又可以简单分为财务数据和供应链数据（大供应链概念）。当然不同行业的企业经营内容差别很多，如金融行业，涉及到投资、融资、现金管理等财务方面可能多一些，涉及到供应链很少，而生产制造或流通服务行业，涉及供应链的数据就会多一些。财务数据主要是以财务报表，尤其是财务发布的三大报表为主，资产负债表、利润表以及现金流量表。之后是总帐，总帐里面记账会涉及到科目、科目不够用我们也会设置辅助核算，还有大多企业每年都会做预算，预算大多也是围绕财务指标制定的，或者是以财务预算为主倒推业务预算。当然财务管理中其中一大块还有资金管理。供应链的数据种类就会更多一些，从供应链上游的供应商到下游的消费者，包括采购，仓储，物流，生产，销售，售后等数据。当然每个环节我们还是可以再进一步去细化。另外，相信没有一家是自己关起来门来做生产，做营销的，都要积极地去参考外部数据，这其中就包括国家政策、经济环境、股市行情、竞争对手、主要原材料价格等。大数据整体架构大多数企业应该实施了BI系统或报表自动化系统，如果这些系统是由乙方单位负责规划建设，他们在规划或者实施过程中制定的系统方案架构图无非就是分三个层次顶多四个层次。从下往上说，第一个层次元数据层或者数据源层，就是我们业务应用系统的数据，财务，供应链，人力资源，预算等等。第二层次叫做大数据存储层，就是把下面每个层次的数据源采集到一个数据仓库里面去，之后就到了第三个层次，分析模型层，基于数据仓库构建分析模型，有的方案甚至将分析模型层直接省略掉，直接到了最后一个层次数据展示层，将分析模型中的数据展示出来。根据笔者多年从业经验，这样的组织形式顶多称之为BI系统，还不能称之为大数据系统。京东大数据并不是一个单独的系统或产品，京东大数据应用已经融入到每个业务应用系统当中了。我们的大数据采集平台在不影响系统或产品效率以及客户体验的前提自动将所有数据定时、实时采集到Hadoop平台上，以大数据平台为核心，将经过加工、处理、分析和挖掘后的结果分发后各个业务系统以及数据产品中，如商城、采销、数据罗盘、领航等。下图仅供参考：企业大数据应用层次不是每家企业都是京东，也不是每家企业都是互联网公司，不是每家企业的业务都必须需要大数据的支撑。在满足自己业务需求的前提下，企业是不是也能玩一玩小数据应用呢？答案是肯定的，大数据应用也是可以分层次的，每个层次满足企业对数据不同层次的需要。大致分为5个层次，每个层次是逐级递进的关系。1.业务监测这是大数据应用的初级阶段，即传统的DW/BI阶段。在这个阶段，企业部署商业智能(BI)解决方案，其实就是一套自动化报表系统，用以监测现有业务的运行状况。业务监测，有时也被称为业务绩效管理(Business Performance Management)，指企业使用基本的分析手段，来预警业务运行低于或高于预期的情况，并自动发送相关警示信息给相应业务和管理人员。企业业务和管理人员可以根据之前制定的预警规则，提前掌握业务经营情况，实现提前预警，帮助他们有针对性、有预见性的采取一些措施和手段，来防范于未然。这个阶段最关键有两个要点，一个是预警规则的设计，经常采用的方法包括参照方法(同期比较、同类营销活动比较、同业标杆比较)或指标方法(品牌开发、客户满意度、产品绩效、财务分析)，指标分析法就是选择合理的指标，当然这里合理指标的选择说起来容易，其实做起来也要费一番脑筋的，给大家举个我之前碰到的例子，当时是给一个做离散制造的企业做方案设计，他们在库存管理方面绩效考核一个非常重要的指标就是存货周转率或存货周转天数，这本来是一个非常正常也是经常使用的指标，但是这家单位的库存管理存在假出库、假入库的情况，这种情况就造成了存货周转率这个绩效指标看起来非常好看，后来我们经过考虑改用动销比，存销比作为指标，将库存指标和销售指标联合起来组合使用，就避免了假出库、假入库的情况。举这个例子的目的，就是想说明我们在做业务监控的时候，指标选择很重要，既要准确、公正地反映出该块业务运营情况，同时还要避免人为造假的情况。2.业务洞察业务洞察意味着系统不只是提供数据报表，而是“智能”报表或“智能”仪表盘，需要根据历史数据进一步预测、挖掘出我们通过前面多维分析还不知道的一些数据了。比如说，笔者以前在给杭州某家连锁酒店做项目的时候，我们需要根据该酒店在全国范围内投资过酒店的经营情况数据来做些更好玩的东西出来，如我们需要根据之前投资过的酒店的装修投入情况，不同档次当前出租率，酒店餐饮部门的上座率和翻台率，营业收入，成本费用以及当地城市竞争对手酒店情况来预测新投资一家酒店的投资回报率和投资回收期。另外，还有就是财务分析中经常会用到的杜邦分析，简单说下杜邦分析，杜邦分析就是从财务的角度对整个企业财务绩效情况进行综合分析的一个模型，他基本原理就是顶端是ROE，针对ROE我们可以分解为ROA×权益乘数，ROA又可以分为销售净利率×资产周转率，之后再次分解，最后成一个全是财务指标的树形结构。由于这些财务指标都是通过财务报表项目，会计科目和辅助核算计算出来的，所以他们之间存在着非常紧急的逻辑关系，这样的话，我们可以计算一些技术手段实现模拟预测，如做下一年预算或规划的时候，想让某些财务指标达到什么水平，我们事先将其进行调整，和他相关的指标也会联动，比如将净利润提高1%，销售收入、营销成本、管理费用等其他指标就需要达到什么程度?这样可以帮我们做到事先预测，更好地做规划和预算。当然这个阶段可以做预测的还有很多，比如零售行业，大多品类的销售是有销售周期的，基于销售周期我们可以对销售进行预测。也可以根据历史用户对不同营销方式的响应程度、营销费用、营销商品以及营销效果之间的关系，较为准确的锁定目标人群进行有针对性的营销，提高营销效率，降低营销成本。3.业务优化业务优化对于绝大多数企业来说还是很具备吸引力的，这也是很多企业日思夜想的目标。其实在这个阶段我们可以一步步来，一点点来做，至少企业是有能力将分析技术嵌入到业务运营之中。这里举个我们之前给传统企业做过一个案例，像大多数企业一样， 这家企业也有ERP系统，在采购环节，我们可以将供应绩效模型引入进来，当然这个供应商绩效模型可能要考虑的因素会比较多，如供货质量、供货效率，次品率，售后服务等等很多因素，采购人员在进行采购的时候可以根据供应商绩效模型自主选择合适的供应商，这是一个例子，另外还可以将主要原材料的市场价格进行实时接入到采购界面，让采购管理人员可以自己掌握采购周期，合理安排采购计划。在零售行业我们都知道，商品和商品之间，用户和用户之间，用户和商品之间是存在着很强的关联关系，就像大伙常说啤酒和尿布的例子，巧克力和避孕套的例子。这里可以大家稍微说下，大多电商是怎么做的，我们通过这些商品在被购买的记录中找出每两个商品之间的关联关系，这种关联关系并不是对等的，比如说购买了手机的用户一般也会同时购买手机壳，而买手机壳的人不一定也买手机，这就说明手机和手机壳之间是有关系的，而且是强关系。手机壳和手机之间关系是弱关系，这里关系的强弱我们用系数来说明。所以商品和商品之间的这种关系，我们就形成一个商品模型。基于这个商品模型，我们就可以更好向用户推荐他浏览过、购买过、收藏过、评论过的商品了。说完商品，我们再说用户，用户通过类似的浏览行为，搜索行为，评论行为以及购买行为，我们可以找到用户和用户之间的关系。基于用户之间的行为关系，我们可以向用户推荐其他和他相关度很强的用户购买或感兴趣的一些商品。这也就是好多互联网公司做广告推荐，商品推荐，促销信息推荐等常用的做法。4.数据盈利数据盈利也就是我们经常谈到数据变现，数据盈利的一种方式就是数据产品化。目前有很多数据服务类公司，可以采集到移动端游戏， app使用情况，用户行为等数据，通过他们数据挖掘和分析的技术，再通过产品或服务的行为进行输出即可实现变现的目的。另外，手机厂商，如小米、华为等，他们都拥有几亿的活跃用户，掌握一手用户在手机的行为数据，甚至包括支付数据。能变现的方面就有很多了，限制他们的就是他们的想法了。另外也越来越多的传统厂商将产品数据化了，如汽车+大数据 变成了特斯拉，家居+大数据变成了智能家居，当然这里能举的例子还有很多。5.业务重塑业务重塑应该是大数据成熟度模型的最高阶段。在这个阶段，某些企业希望利用对客户使用方式、产品效能行为及总体市场趋势的分析，将商业模式转换到新市场的新服务，例如：京东的新开展的业务，京东金融、京东智能。此外，我们可以发挥一下想象力，BAT有哪些业务是以主营业务数据为基础开拓出来的，是不是能想到很多？中国乃至世界真正拥有大数据的企业不多，我们是幸运的，拥有电商全价值链的大数据，如何挖掘这座金矿？限制我们的只有我们自己的想法。以上是小编为大家分享的关于京东分享 企业大数据的新认识与应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

做好全球大数据采集确实有利于企业的发展，而一方面能够更直接的知道接下来该做哪些方面宣传自己的产品，以及能够给用户推送更准确的软文，以引起用户的吸引力，不然自己就是按照企业的想法去做数据分析，以及文案输送所得到的效果很差，没有几个人愿意购买企业产品。另一方面能够降低数据采集成本，每一个企业在市场营销时都会花很多的时间去打广告，但是由于选择的方式出错，得到的效果却很差，但是做好全球大数据采集并且能够利用全网客帮助自己做数据分析,很容易就能够起到很好的宣传效果，并且能够吸引更多的人前来购买产品。

1，大数据分析平台的特点数据摄取、数据管理、ETL和数据仓库：提供有效的数据入库与管理数据用于管理作为一种宝贵的资源。Hadoop系统功能：提供海量存储的任何类型的数据，大量处理功率和处理能力几乎是无限并行工作或任务流计算在拉动特征：用于流的数据、处理数据并将这些流作为单个流。内容管理特征：综合生命周期管理和文档内容。数据治理综合：安全、治理和合规解决方案来保护数据2，怎样去搭建大数据分析平台大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。我们可以利用亿信一站式数据分析平台（ABI），可以快速构建大数据分析平台，该平台集合了从数据源接入到ETL和数据仓库进行数据整合，再到数据分析，全部在一个平台上完成。我们可以看到亿信一站式数据分析平台ABI囊括了企业全部所需的大数据分析工具。ABI可以对各类业务进行前瞻性预测分析，并为企业各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。

大数据公司按出身可分为三类:一类是有经过检zhi验的大数据核心技术能力和大平台的运营能力的平台型shu公司，代表企业有 百度、腾讯、阿里巴巴（2C）等互联网平台。第二类是有大数据核心技术的公司，例如基础设施公司，华为、中兴、浪潮等大公司；还有大数据各个领域的专业的技术公司，如数据挖掘、数据买卖、算法和模型、数据存储、可视化等。第三类提供大数据行业解决方案的公司，如安防、金融、农业、政务、旅游等行业解决方案。这些企业往往是软件公司起步，转而做SAAS，然后做大数据。

大数据时代企业须打好信息资源整合攻坚战数据被认为是新时期的基础生活资料与市场要素，重要程度不亚于物质资产和人力资本。近年来，企业产生的数据量呈指数级增长，信息资源爆炸式激增，其中非结构化的数据信息达到85%左右，传统的信息资源管理技术已经无法应对大数据时代的挑战。Hadoop等大数据技术和其他大数据工具和设备的出现以及云计算数据处理与应用模式的广泛运用，为企业处理日益增长的海量非结构化数据提供了高效、可扩展的低成本解决方案，弥补了传统关系型数据库或数据仓库处理非结构化数据方面的不足，深化和拓展了企业商业智能和知识服务能力，形成了数据驱动的决策机制，提高了决策水平。因此，大数据时代，企业应转变信息资源管理工作模式和利用方式，以价值创造为核心，以新一代信息技术深度应用为抓手，加强信息资源整合，精准、快速地提取增值性的有效信息，打响信息资源整合攻坚战。信息资源难题大数据时代，物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术在企业产品研发、客户关系管理、风险管理、供应链管理、决策支持等环节的应用逐步深入，具有“大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）、价值（Value）”特性的信息被大量创造出来。这些信息资源在统一标准规范、实时精准管控和深层价值挖掘上难度较大，企业面临信息资源管理的巨大挑战。结构复杂多样，统一标准规范难。大数据时代，信息资源在组织上表现为非线性化，超文本、超媒体信息逐渐成为主要的方式；同一服务器上的信息资源也可能在数据结构、字符集、处理方式等方面存在差异。大数据这一结构复杂多样的特性给信息资源统一标准和规范的建立带来麻烦，使得体量庞大的结构化和非结构化的信息资源处于无序组织状态。标准化、规范化企业信息资源是未来企业信息化建设的重点和难点之一。动态性与交互性并存，实时精准管控难。大数据时代，互联网信息是企业信息资源的重要组成部分，丰富的网络信息资源为企业数据获取提供了便利，这些资源为企业进行大规模、精准化的消费者行为研究提供了机会，而互联网信息的动态性是显而易见的，具有很大的自由度和随意性。同时，交互性是网络信息传播的最大特点，互联网形成了企业与用户沟通的桥梁，企业和用户共同参与，使得信息双向流动。企业对自由灵活的且互动性强的信息资源实时精准控制难度越来越大。数量庞大且内容多样，深层价值挖掘难。大数据时代企业信息资源包罗万象，一方面是与外部的客户、合作伙伴通过文本信息、社交网路、移动应用等形式进行互动时产生大量的数据；一方面，企业内部生产研发、综合办公、视频监控等日常经营管理活动产生的大量信息。这些信息资源在形式上表现为文本、图像、音频、视频等，是多媒体、多语种、多类型信息的混合体。研究表明，中国捕获和产生的数字信息量有望在2012年至2020年间增至8.5ZB，实现22倍的增长，或保持50%的年复合增长率。企业在PB级甚至EB级的数据中寻找相关信息无异于大海捞针，利用信息驱动决策的成本和复杂性与日俱增。不对称发展传统粗放式信息资源管理的整合度不高。企业信息资源长期处于粗放式管理状态。企业对内部产生和外部反馈的大量数据信息仅仅是存储下来，缺少信息的甄别、分类、整合和加工，很少利用信息进行管理决策，信息资源的利用率非常低。大多数企业缺乏有效的方法、手段和机制对信息资源进行管理，无法及时有效的对信息资源进行提取、集成和分析，整合度非常低。信息资源管理缺乏对大数据的深度认知。就企业而言，信息资源管理的核心目标就是确保信息资源的有效利用，做到正确决策。企业只有深度认知大数据特征以及大数据给企业信息资源管理带来的难点，才能有序组织和管理结构复杂、大量、实时且潜在价值高的数据信息，才能及时、准确地挖掘分析出海量数据信息的潜在价值，才能确保信息资源的有效利用。然而，多数企业在信息资源管理过程中，对大数据的认知还只留于表面，导致信息资源的有效利用率偏低。信息资源管理缺乏数据治理体系化建设。数据治理尚属比较新兴的、发展中的概念，随着“大（大数据）云（云计算）平（平台）移（移动互联网）”等新一代信息技术的飞速发展，对企业数据质量的要求越来越高，企业亟需数据治理（Data Governance）来输出规则的可信度高的数据。然而，目前国内大多数企业在数据治理方面还处于初级阶段，只是做了简单的数据质量检查、数据归档、数据安全等分散性的数据处理工作，没有形成数据治理方法论，数据作为企业核心资产来运作的理念尚未形成，完整的数据治理体系建设缺失。整合资源统一信息资源模式，强化数据标准建设。大数据时代，企业信息资源整合的关键是依托企业主数据管理（MDM，Master Data Management），强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。企业主数据管理就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。总结多年企业信息化规划经验，结合大数据时代企业信息资源管理的要求，提出了识别、诊断、规划、实施、维护5个阶段实现企业主数据管理的方法论。推进结构化和非结构化数据的融合发展。大数据时代，实现企业海量复杂数据信息的科学有效管理是保障大数据技术能够充分挖掘企业信息资源的潜在价值的前提。纸质信息与数字化的视频、音频、邮件、图片等非结构化数据在企业信息资源中的比重的逐步攀升，蕴含了丰富的潜在价值。这些非结构化数据的构造方法重复率高、冗余存储明显，且不同对象之间可能存在复杂的关系。然而，传统的面向对象的数据模型无法实现对非结构化数据的组织和管理。因此，企业需推进结构化和非结构化数据的融合式发展，将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用。大数据时代，企业信息资源整合的最终目标是利用大数据分析与挖掘技术实现信息资源的高效利用。应用系统是大数据的根基，企业应加大大数据技术的应用部署力度，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。重视数据安全管理，确保大数据生态圈信息安全。大数据时代，信息系统之间互联是必然的，他们会形成一个息息相关的生态圈。在这一生态圈里，存储和管理的大量数据信息是企业市场竞争力的核心，需要对数据安全问题进行控制和管理。因此，企业在信息资源整合过程中应以数据安全管理为前提，需要与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作，从企业管理制度、流程和技术手段等多方面协作确保大数据生态圈的数据信息安全。以上是小编为大家分享的关于大数据时代企业须打好信息资源整合攻坚战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。1：华盛恒辉科技有限公司上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。2：五木恒润科技有限公司上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。3、浪潮浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。4、德格Dagle德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

企业实施大数据的路径企业实施大数据的具体的建设路径有两个方面，一方面是自下而上，另一方面是自上而下。自上而下自上而下的路径，首先是有序地在管理层建立数据的决策文化，在企业文化层面建设起数据的使用意识，然后建立对应的组织架构、对应的部门和团队，确定需要招聘什么样的人进来、需要多少人、具体职责怎么划分，最后建立起对应的技术平台。自下而上自下而上第一是让员工学习和掌握相关技术技能，可以通过内部培训，也可以通过外部招聘。第二，要有规划地设计，以后系统怎么走、怎么做， 要有一个长期的规划。第三，要有明确的绩效考核的指标，数据的管理、质量的管控、效益怎么保证。第四，在思维上要保持一个开放的态度，互联网时代大数据还在发展的初期，一般认为大数据在企业的应用还处于幼儿园阶段，这个时候还有很多东西要学习，必须保持一个开放的心态，不断地学习，才能真正把事情做好。（一）建立企业的数据文化文化是企业看待事物的价值观和执行行动的衡量标准。建立数据文化就是要在整个企业层面建立一种以客观的数据为决策依据和衡量标准的价值观和制度体系，为企业能够真正利用大数据产生价值提供基础。没有这个基础，企业即使拥有再好的技术和资源，也无法利用好它们来为企业服务。什么叫企业数据文化？它包括六个方面的内容。第一，数据文化主要体现在数据驱动决策，决策主要通过数据来说话。第二，企业运行效率的分析。一方面，通过对数据进行深度分析，可以像望远镜一样了解企业各方面的运营情况，另一方面，数据可以像显微镜一样去观察企业运营的细节，找到以优化的地方。第三，通过数据来分析营销规划的得失。通常企业做促销活动，销售量提升了就觉得是成功了，但是促销是有成本的，销量提升了，是不是真的就带来效益了呢？第四，在以人为本的时代，企业对员工的人身安全和健康的责任越发重大了。如果能通过客观可衡量的数据，关注员工的工作环境和舒适性，对保障良好健康的工作环境、提升员工的满意度将起到非常重要的作用。第五，员工绩效，必须要有一个数量化的指标。第六，价值链中的数据管理。在纵向供应链中通过数据的分享和交换，可以更好地让供应链上下游的企业了解整个供应链上的需求、库存和供给，从而可以优化链条上的库存，主动发起供给的准备，更快地应对市场的变化。在横向生态链中，通过分享和交换数据，可以在全方位生活场景中对用户进行分析，从而打造出满足用户更广泛需求的一站式服务，不仅可以挖掘出更多的商业机会，而且增强了用户的粘性。（二）建立企业的数据战略建立企业的数据战略，需要建设三个方面的内容，如下图数据模型第一个方面是建立完整的数据模型。数据模型的目的是正确地定义数据，对数据进行分类和确定数据交互之间的标准。将对企业业务管理的理解，转化为数据的要求，从而理解到底什么样的数据需要管理。不同的系统产生不同的数据，各系统之间的数据和数据之间互相交互的内容是什么。企业内部有不同的系统，ERP 系统、供应链系统、CRP 系统等，用户信息放在哪，供应商信息、物联网信息、财务信息分别放在哪，他们之间怎么协调，怎么沟通？这些都是需要考虑的问题。数据服务第二个方面是建立数据服务体系，包括选用什么样的技术平台、采用什么样的数据技术，不同的系统如何使用这些不同技术，包括传统的数据库、数据仓库、商业智能、新型的 Hadoop 等。基于业务架构的设计，来设计数据应用的架构，然后通过数据交互接口来交换数据，从而避免出现数据孤岛，同时建立统一的数据规划，确保数据源的统一和一致性，为后期的数据分析提供支持。数据管理第三个方面是建立数据的治理体系。数据治理包括数据的管理制度和整体生命周期的管理。数据正在成为一种资产，与此相对应的，资产需要体系化的管理。数据的资产权利管理，包括确定数据的所有权、确定每个数据的所有者、谁是这个数据的管理者、谁来负责这个数据的准确性、谁来保障数据的质量，等等。数据的高质量是进行数据分析的基础，数据如果是错误的，怎么分析都不会有正确的结果。同时，数据的合规和安全的管理也是核心环节，比如谁可以操作数据、谁负责数据的安全、备份和服务等，一个严格的数据的合规和安全管控制度是必不可少的。数据的生命周期管理，包括如何和何时建立数据、什么时候可以修改、谁批准修改、数据如何消除等。国内的企业这方面做得比较欠缺，不只是数据，还包括设备、电脑等，电脑报废了不能用了，就直接丢弃。在这方面，国外企业做得不错，国外信息安全的企业， 通常会花钱请第三方公司来进行专业的数据销毁的处理，甚至每台电脑花费几百块钱来进行环保型销毁。比如在一些数据消除案例中，数据要用各种方 法来确保被彻底擦除，比如有些企业要求对数据进行格式化七遍，以避免可 能的数据恢复。（三）建立企业的数据组织能力建立数据的组织能力，包括设立合适的组织角色的定位、招聘到合适的人员、设立合适的组织结构以及设计合适的责权利，等等。第一，数据的组织能力，建议有条件的公司可以建立首席数据官（ChiefData Officer）岗位，这个岗位主要是设计整个数据的战略，领导数据战略的落地，以及通过数据和业务管理层进行沟通、对话，传递数据的价值。第二，数据科学家的作用非常重要，数据科学家研究的是如何用最好、最科学的算法得出最好的结果。同样一堆数据在那儿，十个不同的人在看，十个人看的结果都不同。那么为什么科学家算得准呢？因为他的知识够深入，他了解哪个因素最重要，那么多因素里面他应该选哪部分来分析。数据科学家目前是整个市场上最欠缺的人才，因为同时兼具数据算法专业知识和业务知识的人才是极其难得的。数据科学家可以分为三种类型，第一种是技术型数据科学家，他们是计算算法方面的行家，对各种统计分析技术非常在行；第二种是应用数据科学家，他们对数据架构非常熟悉，熟悉数据在各个系统中的分布，能够很好地把各种数据进行集成管理；第三种是业务数据科学家，这些人对行业知识和企业业务非常熟悉，同时兼具一部分对数据处理技术的了解，能很好地把业务的需要和特征转换成数据的处理要求，同时可以很好地将数据处理结果转换成业务的视角和言语，来传递给业务管理者。第三，对于一定规模的企业，我们通常建议，企业要建立一个集中式的数据管理运营中心。云计算服务就是集中化管理方式，成本最低、灵活性最高、扩展性最强。第四，整个数据组织的架构标准不是以技术、产品来交付，而是以商业价值交付为衡量标准。考量数据分析的产出能力，不是数据分析的速度有多快，也不是数据量有多大，而是数据分析的结果对业务到底有没有帮助、是不是有指导意义。这也是所有数据分析的核心价值，也是对大数据中“大”的含义的最核心的衡量标准——“大”到产生业务价值。这个衡量标准对技术组织来说，执行起来有些困难，所以必须建立一个明确的绩效评估标准和价值评估标准，让技术人员能够更多地从业务角度来考虑所做的工作的价值，而不陷入技术优先论的境地。第五，提升一线人员的业务决策权和数据决策权，建立一个扁平化管理的组织。通过系统化的培训来不断培养员工的数据分析能力。由专业数据分析人员和算法人员设计的数据分析解决方案或者产品，必须以简单易用的方式提供给一线员工，同时更为重要的是，加强相关的解决方案或者数据产品的系统化培训，让更多的员工意识到这些解决方案或者产品的价值，并乐于在日常工作中使用。我们建议数据建模 / 数据产品研发的费用和针对一线员工的使用培训的投入应该是对半分的。为了更好地推进培训，企业还可以考虑成立兴趣驱动的数据协会，让更多的员工加入到该协会中，定期举行培训课程、研讨沙龙以及聘请外部专家做相关分享以开拓视野。建立了企业的数据组织能力后，企业使用数据的过程如下阐述。首先搜集数据，从不同地方把数据找到，找到以后选择算法。其次进行业务关联的分析，确定哪些指标、哪些维度是有意义的，这就是数据科学干的事。业务科学家和数据科学家可以分离，也可以整合，大部分企业是一套人马来做，展示成一个业务的可以接受、可以理解的方法，如果单纯是数据展示，可能管理层、业务部门看不懂，这就需要转换成业务管理者可以理解的语言和信息。最后，提交给管理层或者是对应的部门作商业决策。这就 完成了一个完整的价值交付。在上述的数据处理过程中，数据团队中有不同的岗位来执行对应的工作。在数据的采集和清理环节，主要是数据管理员，包括企业内部的数据抓取， 外部的微博、淘宝、第三方电信等的数据采集，数据很多，需要做清理，把一些没有用的数据处理掉，留下来有效的数据，这主要是数据管理员要做的事情。接下来是数据科学家，选择正确的算法，同时可以根据业务的维度制作各种不同的模型，来得出一个分析的结果。再接下来，还有一个团队是业务分析师，根据这些分析结果，将其转换成业务人员可以理解的语言和展示方法，交给 CDO 和核心管理层、决策层做沟通，帮助他们作决策。作为整个技术平台的提供者，还有一个技术团队做具体的平台搭建，可以自行开发基于 Hadoop 开源的大数据平台，或者购买第三方的系统做管理维护，也可以 直接使用大数据的 SaaS 服务平台来快速建立大数据技术能力。（四）选择技术平台企业以往使用传统数据进行复杂分析时，多使用数据仓库和商务智能系统，也就是所谓的 OLAP 系统，对传统数据比如财务数据、用户数据进行抓取、挖掘和分析，然后通过页面展示出来，这是非实时的分析系统。在互联网+时代，要将第三方的社交数据和电商数据，比如微博、电商数据等放进来分析是很难的，因为传统的架构是基于结构化的数据基础上的，而现在更大量的数据是非结构化的数据，传统方式很难支持。这样我们分析数据就碰到一些困难，大数据应运而生，Hadoop 是其中最重要的一个平台。Hadoop 是一个生态系统，它里面包括了一些计算的系统、数据存储的系统、数据分析的系统，它是阿帕奇组织在 2004 年正式开展的一个项目。Hadoop 是一个非常重要的革命性的应用，因为它是免费发布，让很多人都有机会使用，现在很多企业都是以 Hadoop 开源平台为基础，再由内部技术人员做一些优化来使用。传统数据和大数据的关系是一个发展和结合的关系。传统数据还是可以分析出对业务有价值的信息，也还是用以前仓库的方式分析，新型数据用大数据的方式分析，两个系统最后进行整合，形成一个后端的解决方案；现在也出现了一种完全集成式的方案，这是最近一两年出现的新的大数据平台，可以同时兼容新的大数据和传统的数据，这种集成式的应用将会越来越多。市场上很多公司的商业套件和 Hadoop 开源的方案有什么区别呢？它们的主要区别是商业套件在性能上做了优化、提 升，在安全上做了增强，它加入了针对对应行业的业务理解，帮助企业预置了建模的方法和工具，但问题是价格比较贵。所以，各种方案的选择是基于企业的实际情况，包括预算和团队能力等因素综合考虑的。（五）数据的开放和共享对于数据的来源，企业内部通常不具有大数据分析所需要的所有数据。 2014 年，我国的大数据市场规模 84 个亿，预计 2015 年达到 166 个亿，增长40%。相信随着大数据交易平台的建设，增长还会更多。根据中国信息通讯研究院的研究报告，企业对大数据的认同度，认为“比较重要”的达到 97%，这说明企业对大数据的重要性是有认识的，问题是怎么来落地。企业对待大数据往往关注的是安全性和稳定性。这说明虽然企业已经意识到大数据的重要性，但还是比较保守，对安全的顾虑影响了对数据商业价值的挖掘。随着安全技术的发展以及对商业价值的认识的提高，企业应用大数据、获取和交换数据将会越来越多。安全和商业价值永远是一对需要衡量的关系，它就像速度和成本、速度和质量一样是相辅相成、互相平衡的关系，要同时追求两方面是有困难的，不同时期要有不同的策略。企业对政府公开数据的需求非常强烈。市场上有很多针对政府数据的创业公司，例如一家企业叫法海风控，他是从法律层面分析企业的信用状态，通过分析企业相关的法律文书，比如这家企业过去数年有没有相关的法律官司、胜诉还是败诉，也包括相关联企业涉及到的法律行为，从这些角度提供风控的判断，这是一个很好的应用案例，这取决于政府的数据公开程度。政府拥有海量的数据，如交通数据、社保数据等，一旦这些数据能够公开，将会带来大量的创业机会，也会给企业带来更多考虑问题的维度，所以企业都希望政府能够尽快地公开数据。（六）找好切入点，小步快走关于实施路径，企业或多或少已经有一些数据、有一些系统，这个时候是推倒重来，还是有一些别的方法？数据能够在哪些领域实现业绩的大幅提高？数据能在哪些领域实现企业运营效率的提升？这些问题很重要，一开始就必须提出来。每个重要业务部门和职能部门都需要考虑这个问题，并展开相关的研讨。企业高管实施大数据战略的时候，需要高度重视这一步，但在国内很多企业往往忽略这一方面，投入大数据往往不是以提升业绩为导向，而是以学术为导向，使得很多企业实施大数据战略后，看不到数据对企业绩效的提升，从而使得大数据战略流产。（七）放眼未来，永远在路上大数据是不是万能的？是不是永远有效的？大数据的使用有限制吗？正确地认识这些问题，有助于企业更好地利用大数据，更客观地看待大数据。第一，大数据不是万能的，大数据的使用是有限制的。大数据的使用，首先是在讨论相关性的时候，而在判断、解决一个具体问题的时候，大数据不是最好的方法。第二，大数据即使大，也不能囊括所有的数据，大数据终究有成本的问题，准确性还不会达到百分之百。虽然它足够可以做预测，但是不是绝对正确的东西。第三，我们不能过于相信数据，因为有时候数据会解读得不对，所以还要尝试做一个验证，如果这明显和常识相反，你要验证一下你的分析方法否正确。还有一个问题是数据的安全，数据这么重要，能不能保护好数据，数据使用过程中有一些问题和潜在的风险。最后的寄语：大数据是文化和技术的结合，最终的目的是产生业务价值。第一，大数据技术是 IT 驱动业务变革的一个机会，不管从IT 部门本身的定位、IT 对企业产生的作用来说，还是企业能够增强核心竞争力的角度来说，大数据都是一个非常重要的推动力。第二，应用大数据技术的前提是要有一个数据驱动决策的企业文化，如果用大数据形成了一个报表，企业管理者作决策时根本不看，这就没有意义了。只有当企业建立了数据驱动决策的文化，并真实地执行后，数据的价值才能够充分实现。所以大数据使用的重要前提是企业有数据驱动决策的文化。第三，数据本身只是一些信息，大数据的价值不在于数据本身，而在于如何通过数据做分析整理，最后产生分析和预测，传递业务价值，这才是使用大数据的目的和核心。

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。1：华盛恒辉科技有限公司上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。2：五木恒润科技有限公司上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。3、浪潮浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。4、德格Dagle德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

1，企业领导层对大数据的认知随着时代的变迁，商业模式已经发展过度到了数据时代，相较于以前营销为王的商业模式，大数据更能给现代企业创造价值，正所谓火车跑的快，全靠车头带，企业各部门领导者，甚至是老板本人，能对大数据应用有一个正确的认识，则更能把握企业发展前进的方向与命脉。2，公众才是企业的决策者在中国，许多的企业都是一人掌天下，老板往往把握着企业的命运和未来，但在大数据时代里，企业将慢慢树立以社会公众为决策主体的观念，决策的理念由狭隘的企业领导层转移到社会公众上，通过媒体、社交网络等平台收集社会公众的意见和观念，形成内外双向的大数据挖掘和分析，以提高决策的广泛性，合理性，正确性。3，打造好信息化的基础，才能挖掘积累出大数据库企业以信息化为基础，才能实现大数据挖掘，积累和分析，企业所有的产品数据、运营数据、供应链数据和外部数据都是来自于信息化系统，因此打好信息化基础就变的尤为重要了，完善信息化基础，让数据来源更真实和可靠。4，便捷高效的大数据分析系统大数据是一个海量的资源池，甚至如汪洋大海一般让人望而生畏，那么这样一个海量的资源池，企业怎样才能充分且高效的去吸收它的营养呢？这就需要一个高效率的云计算系统才能很好的完成这个任务，一个高效的云计算系统，可以使大数据里的资源合理分配，充分利用，给且的分析研究部门带来便捷，让工作效率得到显著的提升。在未来大数据将成为最重要的经济资产，谁掌握了它便是掌握了竞争力，企业应与时俱进，敞开胸怀迎接大数据，重视大数据，利用大数据，在茫茫商海，乘风破浪，驶向远方。

企业大数据实战案例一、家电行业　　以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。　　目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”，产能过剩，价格战和同质化现象严重；互联网企业涉足，颠覆竞争模式，小米的“粉丝经济”，乐视的“平台+内容+终端+应用”，核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务，将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户，但在CPC模型中当前只具备CP匹配（产品渠道），缺乏用户全景视图支持，无法打通“CP（客户产品）”以及“CC（客户渠道）”的匹配。　　基于上述内外环境及业务驱动，该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心，充分利用内部数据源、外部数据源，按照不同域组织企业数据，形成一个完整的企业数据资产。然后，利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。　　那么问题来了，该公司的数据分散在不同的系统中，更多的互联网电商数据分散在各大电商平台，无法有效利用，怎么解决？该公司的应对策略是：1）先从外部互联网数据入手，引入大数据处理技术，一方面解决外部互联网电商数据利用短板，另一方面可以试水大数据技术，由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题，更容易快速出效果；2）建设DMP作为企业统一数据管理平台，整合内外部数据，进行用户画像构建用户全景视图。　　一期建设内容：技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据（主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据），利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理，最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。　　该家电公司大数据系统一期建设效果，迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。　　二期建设目标：建设统一数据管理平台，整合公司内部系统数据、外部互联网数据（如电商数据）、第三方数据（如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等）。　　该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门，通过建设企业统一的数据管理平台，融合企业内外部数据，对于新应用快速支持，起到敏捷IT的作用；业务部门，通过产品、品牌、行业的洞察，辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进，帮助企业进行精细化运营，基于用户画像的精准营销和个性化推荐，帮助企业给用户打造极致服务体验，提升客户粘性和满意度；战略部门，通过市场和行业分析，帮助企业进行产品布局和战略部署。　　二、快消行业　　以宝洁为例，在与宝洁中国市场部的合作中发现，并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据，利用语义分析和建模，掌握不同消费群体的购物喜好和习惯，仅仅利用外部公开数据，快速实现了客户洞察。　　此外，宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听，监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论，通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。　　实现过程：　　1、锁定微博、大众点评等互联网数据源，采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容；　　2、利用自然语言处理技术，对用户评论进行多维建模，包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度，实现对用户评论的量化；　　3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控，结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。　　因此，宝洁能够关联企业内部数据，更有效掌握KA渠道整体情况，甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势，指导渠道评级体系调整，帮助制定产品促销规划。　　三、金融行业　　对于消费金融来说，家电、快消的案例也是适用的，尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然，互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察，并投入大量人力进行分析评判的话，成本是很高的，所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像，再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。　　在与金融客户的接触中发现，不论银行还是金融公司，对外部数据的需求都越发迫切，尤其是外部强特征数据，比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。以上是小编为大家分享的关于企业大数据实战案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

企业的大数据来源可以包括多个方面：1. 内部数据：企业自身产生的各种数据，包括销售数据、客户数据、员工数据、财务数据等。2. 外部数据：来自外部的数据源，如市场调研数据、行业报告、政府公开数据等。3. 社交媒体数据：企业可以通过监测社交媒体平台上的数据，了解用户对产品或服务的评价和反馈。4. 网络数据：通过网络爬虫等技术，采集互联网上的数据，如竞争对手的信息、行业新闻等。5. 传感器数据：一些企业可能会使用传感器等设备收集物联网数据，如生产设备的运行状态、产品的使用情况等。6. 第三方数据：企业可以购买或合作获取第三方数据，如市场调研公司提供的数据、数据服务提供商的数据等。八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器。如果您需要采集数据，八爪鱼采集器可以为您提供智能识别和灵活的自定义采集规则设置，帮助您快速获取所需的数据。了解更多八爪鱼采集器的功能与合作案例，请前往官网了解更多详情

大数据与会计主要学习的课程包括如下：基础会计、财务会计、成本会计、管理会计、智能财税、会计信息系统运用、行业会计、出纳实务、经济法、理财规划、纳税筹划、互联网+会计综合实训等，毕业后可以在各类工业、商业、外贸、社会团体等企事业单位等行业从事出纳、财务会计、财务管理、税务专员、审计助理、银行柜台等方面的工作。大数据与会计专业的就业方向。1、行政、事业、企业单位出纳、会计、财务管理、内部审计等工作。2、会计师事务所、评估师事务所、税务师事务所、审计事务所的助理等工作。3、可以通过自考、专升本、成人函授、专项技能培训等渠道获得更高层次的学历或技能等级证书。同时，还可报考注册会计师、注册管理会计师、税务师、会计师、审计师等高层次的职业资格证书获得相应的职业资质。

大数据与审计专业应届毕业生，毕业后可在金融类企业，从事审计、会计、出纳、收银、库管等工作。大数据与审计专业，一般在大专院校开设，以前的名称就是审计，主要学习财务基础知识和审计的基础知识，从各色各样的数据里找出风险点，找出错报。学习的核心内容包括大数据应用和审计专业两方面的重要课程。大数据与审计专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础及较为系统的大数据和审计等知识，具备大数据思维和大数据工具应用能力、运用审计技能获取审计证据和出具审计报告等能力。就业方向1、各类企业、会计师事务所等社会中介机构和非营利组织等单位从事内部审计员、审计助理、出纳员、会计核算员、成本核算员、税务管理员等岗位。2、培养财务审计、管理审计、固定资产投资审计、会计核算、税务管理等专业技能。3、开设审计案例分析、审计综合实训、会计基础、财务会计、会计综合实训、审计基础、审计实务、内部控制管理、大数据审计等课程。

建设大数据体系要想利用大数据为企业进行决策，那么就要搭建一个完整的大数据体系。这个体系包含数据采集、整理、安全、数据分析和数据呈现。1) 信息采集：一般的公司都已经有自己的系统，对于自己的企业都有了一定数据基础，对于企业的数据分析是一个基础。通过对于公司数据的整理采集，进行大数据分析。2) 整理、安全：是指企业把好的、安全的数据进行整理。想要做好的数据分析，那么数据的质量是十分必要的。企业的数据分析，一定要有一个好的数据基础，才能为决策者提供有用的依据。3) 分析、呈现：有大量的、质量高的数据之后，就是进行数据分析。一个企业有了高质量的数据，但是只是放在那里是无法体现其价值的，而进行数据分析，就是将数据的价值外显，通过分析、呈现为企业的决策者提供更好的数据依据，帮助决策者进行决策。大数据对于企业决策的意义主要体现在以下几个方面一是早期预警，二是实时感知，三是效果反馈。早期预警是根据大数据中显示的情况，根据数据的状况来帮助决策者进行决策分析。通过数据的分析来进行企业发展方向的决策。在中期可以进行大数据来描绘现实情况，帮助决策者制定计划。效果反馈是帮助决策者了解自己的决策方向是否正确，了解公司中存在的一定风险，帮助决策者做出提前的预防。

　　作为一名优秀的人民教师，教学是重要的工作之一，通过教学反思能很快的发现自己的讲课缺点，怎样写教学反思才更能起到其作用呢？以下是我帮大家整理的大数的读法教学反思 ，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。 大数的读法教学反思 1 　　今年被任教了四年级数学，从来没有教过四年级数学，第一次觉得当教师的压力，有点害怕，对于这一册的内容，很陌生。而且在开学初，就发生了一件奇怪的事情，更让我觉得好不安。心里也不开心。 　　不管怎么样，还是努力的备课，努力地上课吧。希望能够带给孩子们最好的课堂，让他们得到最好的知识。 　　这几天，似乎是和孩子们的磨合期，我发现，班上49名孩子，由于分班的原因，以前是我的学生，对于我的课，一下就能听懂了，而其他班过来的孩子就不一样了，做的作业就有点乱，也很不规范，可能是和他们以前的老师要求不一样吧。大数的读法和写法本来应该是作为一课时来完成的，可是，就这个读法，我就用了两课时了，由于作业还是出现很多错误，所以我不得不再用上一节课来针对一些学生出现错误较多的，比如数的中间有零，级前有零的进行练习。如：“48 0000 0046”这个数，有的学生就会读成：“48亿零万零四十六”这是万级一个数也没有，全写上零，又刚好个级的前面也有零，学生大部分都不明白是怎么回事。最后一次作业，总算是大部分都能够正确读出来了。真是好辛苦。 　　明天接着上写数了，我们一起加油吧。孩子们。 大数的读法教学反思 2 　　《大数的读法》是人教版四年级上册第一单元“大数的认识”的学习内容，生活中对大数的认识是在学生掌握万以内数的认识的基础上学习的。对大数的认识既是万以内数的认识的巩固和发展，且生活中大数广泛地应用，也是学生必须掌握的最基础的数学知识之一。这一单元的教学，是整个小学阶段整数读写教学的最后一个阶段。 　　在大数的读法教学中，数中有零和数的末尾有零的大数的读写是教学中的一大难点。因为读数的时候，有的0不用读出来，有的又要读出来，有时一连几个0都不要读，有的连着几个0却只读一个。由于涉及的数字大，学生很容易出现很多错误。如：不分级，导致读错；每级中间或前面的零忘记读，而末尾的零又多读，导致读错；大小写混淆，这种错误经多次强调后出现较少；看错数字，以致出错，原因就是粗心。通过多次的强化训练，学生这种错误的情况少了很多。 　　但是，800005000这数读作：八亿零五千还是八亿五千，万级的4个0算是每级末尾的0吗？都不用读吗？还是算作每级前面的零，只读一个零呢？我一直都有困惑，怎么读合适？ 大数的读法教学反思 3 　　本节课分三步：第一，复习旧知；这节课复习很有必要，因为读数这块知识学生已经有很长时间没有接触了，有很多学生已经遗忘了；还有因为万级和亿级的读数都是建立在个级基础之上的，如果个级会读了那么万级和亿级就不成问题了，所以复习还是很有必要的；第二，新课的教学；我在刚出示的几个数和复习题里的数是有很大联系的，只不过在1200后面加了4个0，让他们去发现新旧知识的联系，发现其中的规律，从而发现读大数的秘密；第三，分层练习；学了以后就要用，我设计的练习是一层一层层层深入的，比新课出示的那几个数都要难一些，后面我还请学生拿出收集的资料，请同学读一读说一说，目的在于让学生掌握收集资料、整理资料的能力，能够通过资料分析出问题，能够透过问题看本质。 　　不过，很遗憾到后面时间不够了，只不过请学生读完那些数，没有让学生谈谈自己的看法，如果有时间的话，要请学生说说你是怎么看待这些数据的，你有什么想法，你有什么触动等等，四年级的学生应该有自己的一些想法，让他们说不仅可以培养他们的口才，还可以培养他们的思维能力和分析问题的能力。 大数的读法教学反思 4 　　“数学源于生活，寓于生活，用于生活；把教学建立在学生认知发展水平和已有知识经验基础上”是我设计这堂课的指导思想。本节课的特点如下： 　　一、教学内容来自生活 　　《数学课程标准》指出：“学生的数学学习内容应当是现实的、有意义的、富有挑战性的，这些内容要有利于学生主动地进行观察、实验、猜测、验证、推理与交流等数学活动。”教学内容来自学生生活实际，在学生已有经验的基础上学习，可使学习更有效。因为学习内容贴近学生知识经验，符合学生心理特征，容易形成知识结构，同时也充分体现了学习生活化的理念。例如，让了解我国几个城市的人口数量，引导学生体会数学学习的应用价值。 　　二、教学方式关注学生 　　“以学生为主体，教师为主导”是新课标的重要理念。从复习引入开始，我就把学习的主动权交给了学生。不管是万以内数读法的回顾还是知识迁移到亿以内数读法的探索及总结，都是由学生之间思维不断碰撞和相互补充、相互纠正得到的，老师在其中只做了一个穿线引针的作用。 　　三、教学过程重视评价 　　新课标重视学生学习过程中的评价。老师对学生的评价，学生对学生的评价，已经成为课堂中不可缺少的调味剂。对于学生的回答，老师及时地作出恰如其分的评价，对学生还说这是一个肯定，也是一个学习的标志；孩子们正是因为认真倾听了同学的发言，通过自己的独立思考，才能作出正确地评价。对于学生来说，这是一种学习习惯的培养，也是一种能力的培养。 　　不足之处： 　　（一）教学效率有待提高。本节课内容相对来说不是很复杂，在小结读法后的课堂练习中，让学生再次回归生活体验大数的意义并和同桌互相分享，本来还有集体反馈这一环节，由于时间关系就删去了。教学下来发现，一节课的容量过于单薄，但是教学任务都没有完成。说明课堂中教学节奏过于缓慢，比如教学语言、学生发言等等方面。 　　（二）进一步对教材文本的解读。时常对于新授环节的设计和处理都有困惑、纠结的时候。比如，在读大数时，究竟是先以学生在已有知识经验的基础上选择用自己的方法读数，还是直接老师给与一种简便的分级读数方法；包括数位顺序表对读数是否有辅助作用等等，在课前和课中都给我带来了困惑。说明我对教材的编写意图还理解的不够。这也是作为一个新老师，经验和历练不足的一个显影。 　　《大数的认识》教学反思 　　本节课除完成教科书中体现出来的教学目标外，特别重视对学生大数数感的培养，及过程与方法、情感态度目标的落实，在完成三维目标方面进行了深入的思考和精心的设计。还在传统教学手段和现代信息技术手段的运用方面也进行了深入的思考，力争恰到好处地运用。 　　确定三个维度的教学目标。以往教学重点是传授数位、计数单位、十进制的概念，知道有更大的数，记住数的读法，能根据读法读更大的数等，即重视系统知识的教学，忽视联系学生的生活实际去感受更大的数。所以，学生虽然花费很多的时间和精力记住了抽象的概念，但对更大的数没有感受，在生活中不会应用知识解决问题。如在生活中遇到事物的数量很多时，却不能感受或估计出数量的多少，对大数的知识来源生活又服务于生活的体会不深。因此本课教学重视数感的建立，分层次分阶段帮助学生建立数感，从几十、几百、几千到几万、几亿，逐步帮助学生感受数的大小，抓住“万”这个大数的基本单位，多次建立数感。本节出现的数据来源于生活，是真实、有用、有趣的，学生在了解这些信息和传播这些信息过程中，能产生强烈的求知愿望，激发了学生学习数学的积极性。 　　本节课较好地体现了教学设计意图，特别是学生对枯燥的大数的认识，学习得生动，参与意识强，较好地在小学阶段掌握了“十进制”这一重要的计数方式，落实了新课程中的三维目标。 　　在教学过程设计中，先复习有关的旧知识，然后通过生活中的实例，说明需要学习比万更大的数，引出新的课题。学习只有万级的数，引导学生利用旧知识按个级的读法来读，后面加读一个“万”字，再学习含有两级的数，培养学生的迁移能力，并突出哪些0该读，哪些0不该读这一读数中的难点。最后引导学生自己总结出读数规则。 　　本节课采用边讲边练的形式，使学生在课内逐步巩固所学的新知识，减轻学生课外负担。另外大数的信息丰富多彩、贴近学生的生活，使学生学得情趣盎然，始终保持高昂的学习状态，同时也较好地体现了课程的综合性。五是传统手段和现代信息技术手段完美地结合，恰当使用，不可替代，收到了理想的效果。总之，通过对教学资源、教学方式、教学目标的深入挖掘，实现了高效的课堂教学。 　　课堂教学是遗憾的艺术，本节课也有几点需要商榷和调整。一是课时紧张，要完成的教学目标多，哪一个都不可偏废，课堂容量太大，一些学生有不消化的现象。二是对大数表象的建立，以人的数量为素材，学生在日常生活中看得见摸得着，具有实用价值，能否再多着笔墨，重点以此帮助学生建立数感。 大数的读法教学反思 5 　　本节课除完成教科书中体现出来的教学目标外，特别重视对学生大数数感的培养，及过程与方法、情感态度目标的落实，在完成三维目标方面进行了深入的思考和精心的设计。还在传统教学手段和现代信息技术手段的运用方面也进行了深入的`思考，力争恰到好处地运用。 　　教学目标是帮助学生学习大数的读法与写法。本课我将大数的读法与写法结合在一起进行教学，因为这两个方面是一个有机的整体。在教学中，我先突出读法，在学生掌握读法的基础上，然后再讨论写法。在教学亿以内数的读写数时，我是以这样的程序教学的：先对照数位顺序表分别读数写数，再丢开数位顺序表四位一级用划分级线的方法读和写数。在学习中，学生能够借助划分级线既快又准确地读出数；对于写出的数，再划分级线进行检查。在读写中间有零的大数的时候，碰到的困难比较多，我把这个问题单独提出来，让大家进行讨论和交流。并提示学生可以借助以前的学习经验，学生很快运用万以内数的读写法，中间有零，有几个零都只读一个零的方法读出更大的数。遇到读写末尾有零的问题就迎刃而解了，学生能较快较好地掌握关于“零”的读写方法。 大数的读法教学反思 6 　　四年级数学上册《大数的读法》教学反思在讲解大数的读法之前，由于我小时候是用竖着的一条直线进行分级，但是书上是使用虚线分级线进行分级，经过查找资料并与学校教师进行商讨，最终统一用虚线分级，而且用虚线分级更美观。在教学过程中，我发现虽然孩子们在二年级时有万以内数的读法的基础，但是现在面对比万大的数，想要正确的读出来还是有一点难度的。比如面对这样的一个大数9600000，通过上一节课的学习，他们知道了9在百万位上，表示9个百万，也可以说成9百万，6在十万位上，表示6个十万，也可以说6十万，在读万级数的时候会说成九百万六十万，这样的数很明显是错误的，但是有的学生经过课前预习对大数的读法有一定的认识能够说出来正确的九百六十万，然而学生对此没有正确的概念，所以需要老师同学的帮助来小组探讨哪一种方法才是我们更应该学习的方法。最终学会正确的读法，知道万级的数要按照个级的读法来读，但最后要加一个万字。本节课的优点：充分利用学生进行小组讨论来总结出亿以内数的读法，这样做一方面是可以调动学生的积极主动性，另一方面可以帮助学生进行深刻的理解课本当中的大数读法法则。 　　本节课的不足： 　　1、由于在小组讨论的环节使用过多的时间，导致最后的练习环节没有充分发挥作用，练习的题目比较少。 　　2、在练习环节只有让学生进行读两级数的练习，只有一个数涉及到亿级，学生在今后的练习过程中可能会对亿级的数感到陌生。 　　3、本次练习环节涉及到的题目类型比较单一，没有注重到对“0”的练习。还应该再出一些选择题，如：下面的四个数中，一个零也不读出来的是（）A6000600 B6006000 C6000006 D6000060 大数的读法教学反思 7 　　大数的读法教学反思“大数的读法”是人教版三年级数学下册第一单元的内容。通过第一课时的学习，学生对于我国“四位一级”的计算习惯基本已经掌握，大部分学生能正确分级，并能读出常规的多位数。掌握多位数各个数级中末尾“0”及中间“0”的正确读法是本节课的重点也是难点。 　　《数学课程标准》指出：“学生的数学学习内容应当是现实的、有意义的、富有挑战性的，这些内容要有利于学生主动地进行观察、实验、猜测、验证、推理与交流等数学活动。”因此，在情境创设上选取了如“上海总面积6340平方公里，其中陆地面积6218平方公里，长江口水域面积1107平方公里”、“人民广场总面积达140000平方米”等学生熟知的场景，对于他们的面积学生不一定了解，但这些场景基本都是知道的，在学生已有经验的基础上学习，可使学习更有效。“以学生为主体，教师为主导”是新课标的重要理念。从复习引入开始，我就把学习的主动权交给了学生。不管是万以内数读法的回顾还是知识迁移到亿以内数读法的探索及总结，都是由学生之间思维不断碰撞和相互补充、相互纠正得到的，老师在其中只做了一个穿线引针的作用。 　　通过本节课的学习，大部分学生对大数的读法的学习掌握较好，包括个别学困生学的也较好，觉得我班学生的迁移能力还是较好的。但仍有以下几点需要注意的地方： 　　（1）课堂上教师的语言要更规范、更童趣，今后要在课堂上注意自己的语言要简洁、准确、易懂，更要激发学生的学习兴趣。 　　（2）课堂上的师生评价、生生评价、自我评价还不够到位。其中评价方式和方法虽然都呈现在任务单上，但课堂上却没时间让学生作出小组合作的评价以及最后的总结性评价。应该从正面积极引导和鼓励学生，让他们受到鼓舞后，激发学习热情，从而更加地努力认真地学习。

问卷调查法和大数据方法是两种不同的数据采集和分析方法，它们的区别和联系如下。1、区别是数据来源，问卷调查法是通过人工设计问卷，针对特定人群进行调查，获得的数据是定性或定量数据，而大数据方法是通过互联网，传感器等自动化手段，收集大量的结构化和非结构化数据2、数据量，问卷调查法获得的数据量相对较小，适用于小样本量的研究，而大数据方法获得的数据量非常大，涵盖全国甚至全球的数据，适用于大样本量的研究。3、数据分析，问卷调查法需要对获得的数据进行清洗，分类和统计分析等，需要人工干预，而大数据方法利用机器学习等技术，自动化地对数据进行处理和分析，减少人工干预。4、联系是数据分析，问卷调查法和大数据方法都需要对获得的数据进行分析和处理，从而获得有用的信息和结论。5、数据应用，问卷调查法和大数据方法都可以应用于市场调研，社会调查，医学研究等领域，为决策提供参考和支持。

大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?工具抢了人的饭碗?很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程，功能不可谓不强大。但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。企业的支持虽然大数据的概念已经普及，但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。相对于数据管理，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，也为企业和数据分析师留有足够的空间。从幕后到台前的转变以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师的工作性质也将发生改变。在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实，大数据分析工具，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，但对于数据分析师来说，未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!

用大数据提升食品安全食品安全不仅关乎公民生命安全和身体健康，涉及我国食品及农产品的国际声誉，同时与经济发展和社会安全密切相关，影响社会稳定和政府形象。而大数据不仅是技术变革，更是一场社会变革，必然伴随公共管理与公共服务领域的变革。　　食品安全溯源体系建设就是大数据时代政府治理现代化的技术路径之一。食品安全可追溯制度是一项高度依赖现代信息技术的制度，通过对信息化平台的开发应用，利用低廉的人力、物力成本实现对海量食品安全相关信息的收集、管理与共享。建立基于全程监管的食品安全可追溯制度将是解决食品安全问题的有效手段。从20世纪90年代开始，许多国家和地区通过建立追溯制度来推进食品质量安全管理，美国、欧盟和日本是较早开展食品追溯标准化工作的国家和地区，已经建立起了法律法规健全，组织执行机构配套，以预防、控制和追溯为特征的食品质量安全追溯监管体系，使得食品安全生产受到全程监控。　　伴随大数据时代带来的发展契机，通过历史与当前数据的融合、潜在线索与模式的挖掘、多种数据关联性分析、态势与效应的判定与调控，提高食品安全态势感知、隐患识别、食品溯源、病因食品关联等综合分析能力，加强国家食品安全风险管理能力，提升专业、权威的科普服务能力，推动食品安全行业健康、科学发展，提升食品行业竞争力，促进食品安全监管模式转变升级是食品安全信息工作面临的挑战和机遇。　　我国的食品安全监管体系为推进食品溯源体系建设奠定了良好体制架构。国务院历来十分重视食品安全和监测追溯工作。国务院近期发出的关于《进一步加强食品安全工作的决定》就明确提出，要建立统一规范的食品质量安全标准体系，建立食品质量安全例行监测制度和食品质量安全追溯制度。2012年发布的《国家食品安全监管体系“十二五”规划》《国务院关于加强食品安全工作的决定》提出要重点加强食品安全追溯体系建设，2013年4月发布的《2013年食品安全重点工作安排》中提出统筹规划建设食品安全电子追溯体系。食品安全监管的行政权力、执行能力更加集中、高效，食品安全问题在行政层面提升到新的高度。统一规范的食品安全追溯信息分析与判断，有利于对食品安全生产过程中的关键控制点进行评估，有利于根据风险程度确定相应的风险管理措施，降低或控制食品安全风险，并且在风险评估和风险管理的全过程中保证风险相关各方保持良好的风险交流与预警状态。　　加强食品安全的依法治理能力是食品安全溯源发挥作用的保障。依法治理就是要求食品安全问题的处理依照法律，食品安全治理体制由法治予以保障，必须加强依法溯源，要将企业信息、检测信息、执法、召回信息统一融合到食品安全追溯系统中去，这样食品安全系统才能更好地发挥作用。要依法充分界定食品生产者、经营者、消费者、监管者各方的权利、权力和责任，以此矫正生产经营主体与消费者的不对等地位、缓解市场的外部性问题、规范市场的统一化问题、强化企业与政府的自律意识和法律责任、维护社会互信和市场公平交易、改正政府权力不清和责任不明的失灵状况。在当前依法治国的总要求、大形势下，我国食品安全依法治理、依法溯源大有可为，也必须尽快有所作为。　　厘清食品安全溯源系统的定位，用大数据精准化提升食品安全监管的力度。首先，食品安全溯源系统是解决食品安全问题的技术手段之一，食品安全整体水平的提高根本上还是要靠落实主体责任、形成全社会共同治理的合理机制。因此，除法律规定的极特殊食品外，食品安全溯源系统应该是通过合理的社会分工和方案，在符合市场经济规律和成本最低前提下的技术手段，此外，食品溯源不仅强调责任追究制度，还要建立风险防范激励机制，食品安全监管部门和技术支撑机构主动发现问题、报告问题，建立防范系统性风险的奖励制度。而食品溯源制度的建设和完善正是可以从源头发现和开展风险监测和评估，及早发现风险隐患，为监管部门采取控制措施，以及制定修订食品安全标准提供科学依据，切实做到食品安全隐患的“早发现、早预警、早处置”。其次，食品安全溯源体系应该是全社会共同参与，按市场机制运行的开放系统。新的食品安全溯源体系可以形成一个新的产业——食品安全溯源产业。例如，公共服务平台提供者可按照市场定价政府购买服务等模式方式低收费运行，并且能进一步促进食品产业链提高信息化水平，提高移动互联网、物联网产业环境下的营销水平。　　在完善相关法规和行业制度的基础上加快试点，借助微商生鲜电商等互联网新经济活跃和推广。近年来，众多电商试水家庭优质食品购买平台，致力于改善中国食品安全现状，但是食品安全监管盲点也使得传统监管模式面临挑战。电子商务虽然具有良好健康的购买机制和评价机制，但对于食品安全问题并不能起到杜绝或者防范的作用，持续曝出的食品安全事件在客观上助推了农业众筹的发展。农业众筹通过消费者先筹集资金，让农民根据需求进行种植，农产品成熟之后直接送到用户手里，在一定程度上可以理解成农产品的预售。但是，农业产品生产周期较长、不易保存而且承受更多自然灾害风险，尤其在项目源审核方面存在一定困难，因此，几乎所有项目都会把食品安全放在第一位，溯源体系建设成为加强电商和小微产业食品安全的品质保证，甚至可以成为推动农业适度规模经营进而向众筹家庭农场、专业合作等多种形式发展现代农业的重要催化剂。建议通过授信选择具备条件的企业进行试点推广，尝试构建统一的产品质量标准和完善的食品安全信息。另外，可以通过优惠政策扶持等方式帮助规模小、水平低的企业或农户建设食品安全可追溯系统。加大对食品安全追溯消费的宣传和鼓励，借此推进食品安全信用档案建设等相关工作，扶持和鼓励独立的技术机构对溯源监管效果开展独立、客观的第三方评价，为促进食品溯源体系建设和产业服务竞争力、激发市场活力、强化食品安全社会协同共治、推进经济提质增效升级做出贡献。以上是小编为大家分享的关于用大数据提升食品安全的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据下的计算机信息处理技术研究论文 　　 摘要： 现如今，随着科学技术的快速发展，计算机技术已经融入到人们的生活之中，想想10年前的计算机技术和现如今的计算机技术，真的是天壤之别，发生了翻天覆地的变化。同时，大数据的应用也越来越广泛，带来了丰厚的利润，各种“云”层出不断，对大数据的背景下，计算机信息处理的技术提出更高的竞争和要求。本文首先介绍大数据的概念，阐述基于大数据背景下的各种计算机信息处理技术，并对技术进行分析研究，最后对大数据未来的发展的机会做出分析。 　　 关键词： 大数据；计算机信息；技术研究 　　随着科技的迅猛发展，大数据的应用愈来愈广，随之产生的数据系统总量大，十分庞大，这就对大数据时代下的计算机信息处理技术提出了更高的要求，如何将大数据处理的井然有序，有条不紊，值得每一位考研人员进行探讨。 　　 一、大数据的概念 　　什么是大数据？大数据，另一种叫法称之为巨型资料，是一个十分复杂密集的数据集，这样的数据集在一定的时间内，依靠于传统普通的数据加工软件无法最终实现管理、抓取及处理的功能，需要进行创新，用新的处理模式才能够实现。大数据具有虚拟化、按需服务、低成本等等特点。在每一个消费者的角度来看，大数据中的计算技术资源服务可以帮助每一个大数据用户完成想要的资源信息，用户只需进行付费就可以直接使用，根本不需要到处搜寻资料，跑来派去的打听。这从根本上改变了人们对信息资源的需求方式，为用户提供一种超大规模的网络资源共享。同时，面对海量的大数据库资源，如何对大数据资源进行处理，得到用户们想要的信息资源，需要计算机信息技术不断的进行挖掘。 　　 二、大数据下的计算机信息处理技术 　　总体的来说，基于大数据背景下的计算机信息处理技术总共可以分成以下3个方面：信息的获取及加工技术、信息的存储技术和信息安全方面的技术。下面就针对这三种技术，进行研究分析。1）信息的获取及加工技术。信息的获取及加工技术是实现信息化的第一步，是最基础的工作内容，只有完成了信息数据的搜集工作，才能进行下面的计算机信息技术的处理。因此，如若进行信息的采集工作，需要首先明确信息的目标源，对信息数据进行监控，时刻把握信息的流向及动态，然后将采集的信息数据输入至计算机数据库中，实现了信息的获取采集工作。接下来是第二步，信息的加工及处理工作，所有的加工和处理技术的核心在于用户的指引，完全由用户导向，设定信息的筛选范围，确定信息的丰富度等等。最后是依照于用户的要求，将信息资源传输到用户手中。这样就实现了整个信息从采集到处理，再从处理到传送工作的整个流程。2）信息的存储技术。在大数据的背景下，对于整个计算机信息的处理，信息技术的存储是十分关键的环节，可以将处理加工的数据得以保存，更方便用户对于数据的调取和应用。而且，现如今的信息数据总量大、更新速度快，合理的运用存储方面的技术，可以快速的实现信息的存储工作，提高工效效率，将复杂变简单。在目前的时代下，应用最广泛的是分布式数据存储技术，应用十分方便，能够实现快速大量的数据存储。3）信息安全方面的技术。大数据在方便用户使用和享受的同时，信息数据资源的安全性也是不容忽略的，而且随着社会的发展，数据资源的安全性和隐私性逐渐受到关注，如何实现数据库的安全是个十分值得研究的课题。首先最主要的是建立计算机安全体系，充分引进更多的人才。其次需要加强安全技术的研发速度，由于大数据发展及更新速度快，需要快速的更新原有的安全体系，尽快的适应大数据时代的更新速度。除此之外，加强对信息的监测是十分必要的，避免不法之人进行数据的盗取，在信息数据庞大的体量下，依然能够提供稳定有效的安全体系。 　　 三、大数据下的计算机信息技术的发展前景 　　1）云技术的发展是必然趋势。云计算网络技术是越来越得到大的发展，一方面由于计算机硬件系统的数据处理技术有限，云技术可以完全的将弊端破除，同时，它能够利用最新的数据资源和处理技术，不依赖于计算机硬件系统。因此，随着庞大的数据越来越复杂，传统的数据处理方式已经不能够适应，未来将计算机信息处理必将朝着云计算发展。2）计算机网络不再受限于计算机硬件。未来，计算机网络技术将会不再受制于计算机硬件的限制，网络的传输技术更加趋向于开放化，计算机网络和计算机硬件将会分隔开，重新定义新的网络架构。3）计算机技术和网络相互融合。传统的计算机技术需要运用计算机的硬件系统才能够实现信息的处理、加工及存储工作，未来新的.计算技术将脱离于计算机硬件配备，可以仅仅用计算机网络就可以实现数据的加工和处理。同时，二者也将会相互融合、相互发展真正的满足由于大数据时代的更新所带来的困扰，这是未来大数据背景下计算机技术发展的又一个方向。 　　 四、大数据下的计算机信息技术面临的机遇和挑战 　　在大数据背景下，计算机信息技术的机遇和挑战并存，首先，病毒及网站的恶意攻击是少不了的，这些问题是站在计算机信息技术面前的巨大挑战，同时，近些年，网络诈骗不断，社会关注度逐渐提高，网络的安全问题也是不同忽视，再者，信息之间的传送速度也有限，需要对传送技术进行创新，以适应更高的用户需求。最后，随着大数据库的不断丰富，越来越庞大的数据资源进行加工和处理，对数据的存储又有了新的要求，如何适应不断庞大的数据信息量，实现更加便捷的、满足用户需求的调取也是一个巨大的挑战。与此同时，也存在着许多的机遇。首先，大数据对信息安全的要求越来越大，一定程度上带动了信息安全的发展，其次，大数据在应用方面，对企业及用户带来了巨大的便利，同时也丰富了产业资源，未来用户及企业面前的竞争可能会转化为大数据信息资源的竞争。最后，大数据时代的来临，构造了以信息安全、云计算和物联网为主要核心的新形势。 　　 五、结论 　　通过一番研究，目前在大数据时代下，计算机信息技术确实存在着一定的弊端，需要不断的进行创新和发展，相信未来的云计算会越来越先进，越来越融入到人们的生活及工作当中，计算机信息技术面临的巨大的挑战和机遇，面对挑战，抓住机遇，相信未来我国的计算机技术会越来越好，必将超过世界领先水平！ 　　 参考文献： 　　[1]王秀苏.计算机信息处理技术在办公自动化上的应用[J].科技经济市场,2010(03). 　　[2]张连杰.企业管理中计算机技术的应用[J].电脑知识与技术,2011(26). 　　[3]陈静.浅谈计算机处理技术[J].科技与企业,2012(11). 　　[4]赵春雷,乔治纳汉."大数据"时代的计算机信息处理技术[J].世界科学,2012. 　　[5]庄晏冬.智能信息处理技术应用与发展[J].黑龙江科技信息,2011. 　　[6]艾伯特拉斯洛,巴拉巴西,著.马慧,译.爆发:大数据时代预见未来的新思维[M].北京:中国人民大学出版社,2012.河南省高等学校重点科研项目计划（16A520008） ;

专科计算机类计算机软件与技术专业、计算机网络技术专业、信息与物流管理专业、多媒体技术专业好。1、计算机软件与技术专业：如果您对编程语言、软件开发和技术实现感兴趣，这个专业可能适合您。在学习过程中，您将学习编写代码、开发软件和应用程序，以及解决一些常见的IT难题。2、计算机网络技术专业：如果您对计算机网络和互联网感兴趣，这个专业可能适合您。在学习过程中，您将学习网络结构和通信协议、网络安全和管理，以及如何配置和维护网络设备。3、信息与物流管理专业：这个专业将计算机技术应用于物流、仓储和运输管理。如果您对物流和供应链管理感兴趣，同时希望了解如何使用IT解决这些问题，这个专业可能适合您。4、多媒体技术专业：如果您对数字媒体、图像处理和多媒体技术感兴趣，这个专业可能适合您。在学习过程中，您将学习基础的设计和创意技巧，以及如何使用编程语言和软件工具。无论您选择哪个专业，都应该考虑就业前景、自己的技能和兴趣爱好，以及所需的学习成本和时间。职业能力具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力；具有信息采集的需求分析与采集方案设计能力；具有信息检索、甄别、整理、去重、存储、语义分析能力。具有信息处理系统搭建、应用部署、运行管理及安全管理能力；具有数据分析、大数据处理与分析基本能力；掌握数据库基本理论，具备数据库设计及应用系统开发能力。计算机应用技术专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握计算机系统与信息处理知识，具备数据库管理、数据处理、大数据应用系统搭建、大数据分析处理的能力，从事信息产业、商务服务业信息采集、处理及分析工作的高素质技术技能人才。

什么是大数据？在英文里被称为big data,或称为巨量资料，就是当代海量数据构成的一个集合，包括了我们在互联网上的一切信息。大数据能干什么？通过对大数据的抽取，管理，处理，并整理成为帮助我们做决策。列如：应用以犯罪预测，流感趋势预测，选举预测，商品推荐预测等等大数据专业需要学什么？因为涉及对海量数据的分析，离不开的就是数学，很多很多的数学。按照我们学习计划的安排来看，我在大一大二期间就学了有：数学分析，线性代数，概率统计，应用统计学，离散数学，常微分。相比起其他计算机专业来说，我们确实要学很多数学。然后什么公共课就不用多说了，如：大学英语，大学物理，思想政治，毛概等等。在专业课上，我们首先要学的就是C语言基础，然后就是数据结构，Python基础，Java面向对象程序设计，数据结构与算法，数学建模，大数据等，简直不要太多了，留给图看看吧未完待写接着上一次内容学大数据能做什么工作？分为三个大类，第一是大数据系统研发类，第二是大数据应用开发类，第三是大数据分析类大数据分析师：大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。大数据工程师： 主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。数据挖掘师/算法工程师： 数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程 。数据架构师： 高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，有垂直行业经验最佳，需要平台级开发和架构设计能力。数据科学家：据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。薪资待遇方面：数据科学家->数据架构师==算法工程师>大数据工程师>数据分析师

大数据技术专业是一门涉及计算机科学、统计学、数学和商业管理等多个领域的综合性学科。学生将学习如何收集、存储、处理、分析和应用大量数据，以帮助企业和组织做出更明智的决策。在大数据技术专业中，学生将学习如何使用各种工具和技术来处理和分析数据，包括数据挖掘、机器学习、人工智能、数据可视化等。此外，学生还将学习如何管理大量数据，包括数据库管理、数据仓库设计等方面的知识。

　　在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!　　计算机与大数据的相关论文篇一 　　浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 　　[摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 　　[关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 　　在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 　　一、大数据时代信息及其传播特点 　　自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 　　大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 　　二、大数据时代的计算机信息处理技术 　　(一)数据收集和传播技术 　　现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 　　(二)信息存储技术 　　在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 　　(三)信息安全技术 　　大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 　　(四)信息加工、传输技术 　　在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 　　结语： 　　在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 　　参考文献 　　[1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. 　　[2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. 　　[3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI 　　[4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 　　计算机与大数据的相关论文篇二 　　试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 　　摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 　　关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 　　1 概述 　　自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 　　大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 　　2 大数据时代的数据整合应用 　　自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 　　企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 　　2.1 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 　　2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 　　3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 　　企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： 　　3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 　　3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 　　3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 　　3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 　　3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 　　在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 　　如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 　　在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 　　4 结束语 　　在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 　　参考文献： 　　[1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. 　　[2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. 　　[3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. 　　[4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. 　　[5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. 　　[6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. 　　[7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). 　　[8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 　　计算机与大数据的相关论文篇三 　　浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 　　[摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 　　[关键词]大数据 计算机审计 影响 　　前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 　　一、初探大数据于CAT影响 　　1.1影响之机遇 　　大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 　　1.2影响之挑战 　　大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 　　二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 　　2.1数据质量的有效保障 　　依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 　　2.2公共数据平台的建立 　　依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 　　2.3审计人员的强化培训 　　依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 　　三、结论 　　综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

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UI设计专业。UI设计相比较于编程而言，还是非常适合大众所学习的。学习完UI设计，能获得一份稳定而又不失乐趣的工作，给予最大程度的安全感，同时有利于追求更高品质的生活，在艺术领域可以获得更多的启迪。综合考虑，UI设计是很适合初中生学习的。

大数据： 企业创新的原动力创新史上由于偶然或意外发现的产物和进程俯拾皆是。举例来说，微波炉，X光机，盘尼西林等等，都不是一纸设计的产物，而是极具视野、动力十足的革新者们将眼前之物应用于更广泛层面的产物。　　数字世界中也是如此，这里技术的进步大大依赖于横向视角和开发现有技术和信息潜在功能的开阔视野。　　在大数据世界中，信息来源种类以日新月异的速度变得日益繁杂，带来的信息量越来越大，给创建和整理信息的人们带来了恼人的挑战，即要充分重视手头数据集更广泛的应用。其实，现实是创造和整理数据的人们并不是决定其最广泛应用的最佳人选。　　在这种背景下，宝马的市场总监最近向北美国际汽车展透漏的消息就不那么令人吃惊了，宝马收到了大量按车辆排序的数据使用请求，而且这种请求一般都遭到了婉拒。这一现象似乎是出于对隐私的关心和无意识状态下为第三方提供获取顾客数据的途径所带来的可能后果，因为这会造成易受攻击的状态，或者带来不必要的信息暴露。宝马并不会是唯一一家持此观点的企业。　　发挥数据的价值　　但是我们并不应该简单粗暴地拒绝支持数据在企业外部的更广泛使用，而要鼓励向第三方开放数据，因为第三方可能对数据的应用有更广阔的视野，这样才能发挥数据的真正价值。　　虽然在处理顾客数据时，隐私毫无疑问是一项重要因素，但是零售商基于隐私风险考虑而拒绝扩大数据使用权限，就忽视了这些数据对于革新者的内在价值。当然，应当记住只有在涉及个人数据或信息时，才会有隐私方面的考虑。　　因此，企业应该将其注意力放在捕捉到的数据的性质和质量上。从一开始就应该评估是否有必要对涉及个人信息的数据进行整理。无论企业考虑将其数据商业化与否，都适用这一基础问题。　　个人信息管理　　假设要整理个人数据，是否有必要保留这一数据的个人信息?如果没有，就没有理由保留。简单来说，无意中将个人数据捕捉并保留可能会给企业带来不必要的问题，因此应该尽一切可能避免这种状况的发生。　　即使有必要捕捉并保留个人数据，企业也应当尽可能早的将数据做适当匿名化处理，才能进行收集和保留。　　当数据需要在现场环境中进行展示或共享时，需要确保数据输入端、API或者入口的安全——这样能够保证数据的安全转移，防止企业后门的出现。　　对于这些问题的关注能够抵消，或者最少能将对隐私的担心最小化，使数据商业化顺利进行。　　投入更广泛的应用　　我们目前关注的是两方面的良好平衡，一方面是企业发挥日益丰富的数据集的商业化需求，另一反面是企业认识到自身并非发挥数据更广用途的最佳人选，而且未来这会带来数据的暴露。　　汽车制造商的大数据能够为顾客带来更多便利，更舒适安全的享受，但这些数据还可能有更广泛的应用。企业不应当陷入猜测应当怎样使用数据激发技术创新的漩涡中，而应当拥抱大数据的商业化;另外，当在动态环境中使用数据时，应当采用安全措施防止暴露核心系统通道。　　盘尼西林的发现与抗细菌真菌在废弃污染的有盖培养皿中的生长有关。那么如果企业解放数据，会出现什么创新呢?我们可以拭目以待.以上是小编为大家分享的关于大数据 企业创新的原动力的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据助力食品安全 沪10大类食品可追溯最近上海市食品药品监管局会同多方共同努力，全面实现蔬菜、水果、水产品、粮食及其制品、畜产品及其制品、禽类及其制品、乳品、食用油、酒类、豆制品10大类食品的生产流通环节可追溯。　　据统计，上海市消费的食用农产品和食品有8成靠外来供应，决定了大部分食品要历经多道流通环节才能摆上上海市民的餐桌，因而催生出庞大的食品流通产业。截至今年初，上海市累计发放食品生产、食品流通、餐饮服务等许可证21.9万张，其中食品流通许可证占据68.5%。　　上海市委、市政府会同食品监管等相关部门，深入调研，从立法开始到科技应用，严控严查，堵绝漏洞；同时，协调相关省市，确立建立追溯系统，从田间地头养殖场所到屠宰加工储运冷链全覆盖控制。在进入上海的各个道口严格检查相关许可证照，在各批发市场全面把控来源追溯，以杜绝问题食品的流入。　　目前，上海市正在通过制定地方法规，明确食品安全追溯体系的品种范围、信息公开范围，同时，将依靠云技术和大数据，建立食品安全信息大平台，统一食品商品代码，对进沪产品实现代码追溯。据悉，即将推出的《上海市食品安全信息追溯管理办法》追溯范围将主要涵盖粮食及其制品、畜肉、禽类及其制品等。以上是小编为大家分享的关于大数据助力食品安全 沪10大类食品可追溯的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据运营是智慧城市的核心_数据分析师考试当前人们对智慧城市的理解相差很大，中国智慧城市建设与国外智慧城市建设也有很大不同，但在国家新型城镇化战略背景下，中国城市和小城镇改革发展又离不开智慧城市，因此在2015中国智慧城市国际博览会上，众多的城市亮相展现智慧城市规划，大批的城市主管领导参会寻求智慧城市的解决方案。在智慧城市建设中，大数据作为建设“智慧城市”基础的数据信息支撑，其核心价值及重要性不容小觑，而要实现数据的整合分析，离不开企业的软硬件服务。易华录(行情300212,咨询)智慧城市BG常务副总裁马旭光在智博会现场接受记者采访时指出，易华录在智慧城市的定位是城市互联网运营商，更多是以运营为主。“我们理解，智慧城市不仅仅是建设，它的关键在于如何运营，或者讲一分建设九分运营，我们目标是帮助政府融合城市数据和民生数据，通过数据的开放，把城市连成一体。”然而对于智慧城市的运营来讲，每个城市都有每个城市的痛点与症结所在，同时还有一个个的数据孤岛阻碍城市发展，这就成为地方政府打造智慧城市时绕不开的难点。马旭光认为，智慧城市的建设不能光靠企业为政府提供技术，而是应该服务和带动政府的治理、产业的升级和民生的改善。“针对地方政府的不同需求，我们需要一套完整的基础方案，这是不够的，易华录更关注的是城市大数据中心建设，特别是要把政府的开放数据和互联网数据进行融合应用，城市运营管理中心是它的一种展现形式。”对于城市运营管理中心，易华录智慧城市BG总裁邢练军介绍它是以城市大数据中心为核心，并以天津津南的中小微融资服务平台为例，讲解城市运营管理中心的重要性。他说：“国家最希望资金能够流入实体经济，而融资服务机构最怕的是钱回不来，为了解决这个问题，天津市政府成立了一个基金来对融资服务机构的烂账进行一定的补贴，最核心的是通过智慧城市的运营管理中心大数据能力，获取融资企业的征信信息，包括企业法人、经营情况等，包括从工商、税务、电力、水务等部门获得的信息，这是基于大数据建立的征信系统，正是因为有了政府背景的企业征信系统，加快了融资的发放速度。这其中最核心的就是打破政府间的数据孤岛，让整个城市的信息和数据能够顺畅地流动，为企业和市民提供优质服务，这样的城市才能变得更加智慧。”马旭光介绍易华录已经为全国32个城市提供了智慧城市完整的解决方案，为200以上个城市提供了智慧城市领域相关的服务。“今年我们的增长预期非常乐观，我们的目标是在智慧城市的建设和运营领域打造一个生态链，随着智慧城市试点的推进，我认为中国的智慧城市建设，在未来的3-5年，将面临一个加速发展的过程。”以上是小编为大家分享的关于大数据运营是智慧城市的核心的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

地理信息产业发展趋势向好 “互联网+测绘”将成行业新常态地理信息产业，是以现代测绘技术、信息技术、计算机技术、通讯技术和网络技术相结合而发展起来的综合性产业。既包括 GIS(地理信息系统)产业、卫星定位与导航产业、航空航天遥感产业，也包括传统测绘产业和地理信息系统的专业应用，还包括LBS(基于位置服务)、地理信息服务和各类相关技术及其应用。随着网络技术的不断发展，云计算大数据移动互联网的普及，地理信息软件也应推动地理信息获取、处理、管理和网络化分发服务软件产品的集成，重点发展基于下一代互联网、移动互联网等，适应云计算技术、时空技术、三维技术等的地理信息系统软件产品。地理信息产业总产值根据前瞻产业研究院发布的《地理信息产业发展前景与投资战略规划分析报告》数据显示，截至2013年底，行业内企业达2万多家，从业人员超过40万人，年产值近2,600亿元。新应用、新服务不断产生，互联网搜索和电子商务提供商、通信服务提供商、汽车厂商等纷纷涉足地理信息应用领域，形成了遥感应用、导航定位和位置服务等产业增长点。到2020年，政策法规体系基本建立，结构优化、布局合理、特色鲜明、竞争有序的产业发展格局初步形成，互联网搜索和电子商务提供商、通信服务提供商、汽车厂商等纷纷涉足地理信息应用领域，新应用、新服务不断产生，形成遥感应用、导航定位和位置服务等产业增长点。2016 年4360亿人民币，年均复合增长率为20%，到2020年地理信息产业的总产值规模将达到9040.90亿人民币，未来10年，地理信息产业总产值将保持稳定高速的年均增长率，到2021年形成万亿元的年产值。地理信息服务业服务总值持续快速增长，2020年将达1,736亿元地理信息服务业是地理信息产业的核心部分，近年来，随着“一带一路”等国家战略的提出，不动产统一登记等一系列国家重大项目和重点工作的启动，国家现代测绘基准体系基础设施建设的推进，基础地理信息数据更新速度的加快，数字城市及智慧城市应用范围的不断扩大，地理信息服务总值持续快速增长。同时，随着地理信息的不断发展，新应用、新服务不断产生，互联网搜索和电子商务提供商、通信服务提供商、汽车厂商等纷纷涉足地理信息应用领域，形成了遥感应用、导航定位和位置服务等产业增长点。参与主体的多样化结合商业模式的创新，地理信息产业正逐步走向应用多元化、深度化的时代，企业的核心竞争力不断提高。阿里巴巴、腾讯、百度等大型互联网企业积极进军地理信息产业，给传统的中小地理信息企业带来了不小的竞争压力，导致了企业竞争的加剧，但同时也为加快产业提质增效和地理信息企业转型升级提供了强大外力。今后，产业的发展应是“互联网+ ”驱动下的有质量、有效益的创新发展。地理信息服务业未来发展趋势产业链将进一步延伸在大数据时代，基于物联网、云计算、互联网技术发展的大数据技术将对地理信息服务业产业链的各个环节产生全方位的影响，引起地理信息服务业产业链结构的调整。产业链结构的调整主要表现为产业链变长的趋势。在大数据时代，地理大数据分析与挖掘可以直接创造价值，为用户提供服务。而地理大数据分析与挖掘需要掌握专门的技术，可能还需要一定的行业背景，因此很可能发展成为一个独立增值的产业链环节。此外，地理数据与其他大数据的集成，地理大数据的存储、管理与运营都需要专门的设备和技术，在大数据时代，也很有可能发展成为一个独立的产业链环节。“互联网+测绘”将成行业新常态近年来，随着互联网时代的深刻变革，云计算、大数据、物联网等智能化技术的发展对测绘科学不断渗透，地理信息服务业的产业结构、产品内容及服务范围发生了重大变化，“互联网+测绘”将成为地理信息服务业新常态。行业内企业向综合性和个性化方向发展在大数据时代，以需求为导向的地理信息服务企业主要向两个方向发展。一是综合性，即地理信息服务企业提供的服务从单一内容的服务向多类型服务发展，从满足单一需求向提供整体解决方案发展，从提供某一种产业活动向提供多种产业活动发展。地理信息服务企业的综合化发展趋势同时也顺应和体现了地理信息技术的发展趋势。近年来，3S技术趋于融合发展，地理信息服务领域的内外业一体化、软硬件一体化也更加明显，同时，云计算、物联网、大数据等技术的发展，也使地理信息服务企业提供应用整体解决方案服务成为可能。二是个性化，在大数据时代，利用大数据发现需求、挖掘各类信息、解决各类问题的需求将迅速增长，公众用户的个性化产品发展空间广阔。

免费试用类舆情监测工具推荐：（1）企业类：识达舆情监测系统，隶属于互联网舆情监测公司-湖南识达科技，可助力企业对全网舆情进行实时监测与抓取，实时监控有关企业形象和口碑的负面新闻，包括产品/服务/售后/代言人/管理者口碑、行业动态、竞争对手动态、营销动态等监测服务，提供舆情告警、舆情分析、舆情跟踪、网民情感分析、舆情统计、舆情分析报告等服务。（2）政务类：鹰眼速读网系统，隶属于互联网舆情监测公司-湖南蚁坊软件，可助力各级政府部门对全网话题、全网热点、重大事件、民生热点等进行实时监测与分析，“速读全网”舆情，了解传播路径，把握发展态势，并提供舆情传播声量、来源、媒体类型、转载情况以及情感态度分析、自动生成舆情剪报服务等。

电子商务在大数据时代下的“包容性增长”随着企业处理的数据量越来越大，数据处理工具的智能化程度越来越高，处理速度越来越快，价格也越来越实惠。大数据分析不仅仅是一种趋势，而是许多大型电子商务公司必不可少的一项工作内容。在大数据时代的背景下，灵活运用各项数据分析手段提炼商业智能已经成为电子商务企业的一项必修课。所谓的大数据，是需要跨视角、跨媒介、跨行业的海量数据，也可以理解为数据的收集方法。当数据的规模和丰富度达到一定程度，大家才开始提出大数据的概念。那么，电商大数据现状如何？电子商务在大数据时代下的“包容性增长”中国电子商务受益于良好的市场环境，政策的扶持，迎来了井喷时代，生态链亦初具雏形。2010年5月21日，第四届APEC电子商务工商联盟论坛就打造电子商务生态产业链、电子商务政策环境与发展趋势、e时代消费、三网合一、无线领域的商业机会、电子商务的竞争格局与投资转型等主题展开讨论。电子商务生态链作为一种新型交易工具，虽然具有平台效应，但其发挥积极外溢效应将有一定前提条件、约束机制。这也要求政府在促进电子商务发展的同时，为电子商务生态链增长提供支持的同时；另外也需要考虑到数字鸿沟可能产生的负面影响。政府应从包容性增长的角度对观察电子商务生态链对区域经济增长、区域福利的效果。“包容性增长”这一概念最早由亚洲开发银行在2007年首次提出。它的原始意义在于“有效的包容性增长战略需集中于能创造出生产性就业岗位的高增长、能确保机遇平等的社会包容性以及能减少风险，并能给最弱势群体带来缓冲的社会安全网。”最终目的是把经济发展成果最大限度地让普通民众来受益。包容性增长即为倡导机会平等的增长。包容性增长最基本的含义是公平合理地分享经济增长。它涉及平等与公平的问题，包括可衡量的标准和更多的无形因素。政府应该积极鼓励电子商务运营商开发更多适合减少贫困的业务，促使这些业务更好融入到和谐社会建设中。总之政府、企业、公众应共同探讨如何在大数据时代借助电子商务生态链惠及贫困人口，从而缓解数字鸿沟以及负面影响。电商从大数据里谋发展必须具备要素驾驭大数据数据集往往非常庞大，很难用传统的数据库管理工具进行处理，截至2012年,数据集由几十兆字节至数拍字节的数据组成。这些数据包括访问网页、登陆、在线交易等等。目前数据集的规模在不断增大。企业应使用相应工具对数据进行压缩和筛选，仅展现与特定内容相关的数据。目前一些企业已实施大数据策略，一些企业正在开发或者打算开发大数据。2、捕捉和存储这是第一步，大数据改变了业务模式，比如通过捕捉、存储和分析用户在社交媒体上发表的售后体验，可以提高质量，改进服务。企业不仅应捕捉和存储大数据，还应开发和利用大数据，因为只有开发和利用大数据，才能挖掘出大数据蕴藏的巨大价值，特别是应使用专门工具分析和开发杂乱的、非结构化的数据。3、筛选了解消费者情绪，优化供应链，去除虚假数据，为此，企业应对基础设施和软件进行投资，运用相应算法处理大数据，并聘请数据科学家完成相应工作。只有对数据进行压缩处理，智能地展现与特定内容相关的数据，才能更好地利用大数据。4、分析电子商务企业的规模在不断增大，企业需要对其核心业务数据进行分析，不能再凭感觉或直觉制定关键决策，最好对所有与客户相关的业务数据进行分析，以留住现有客户，吸引他们购买更多的商品，同时羸得更多新客户。5、提供定制产品和个性化服务分析和细分市场，根据个人或消费群体的喜好或者消费行为提供富有个性化的产品，比如，营销部门可以收集一些有价值的信息，找出购物者的兴趣所在，然后有针对性地组织一些营销活动，从而增加了企业在竞争中的优势，电商应着眼情报数据挖掘除了大数据工具的运用，情报数据也是电商公司真正应该关注的。所谓的情报数据处理人员，从日常的工作场景来看，出去奔波收集情报的工作占了多数份额。他们会跟上下游供应链，以及进行跨部门沟通。例如，一个采购人员应该去生产线，去分析每家供应商的生产水平如何，优秀的工厂和二线工厂的生产周期区别，哪里的原材料采购价格最低。一般来讲，这样的一条情报能使用一到三年。虽然数据性不强，但这些情报价值十分高。郝欣诚说得更为直截了当：“讲数据挖掘不如讲情报挖掘，情报挖掘才能够为电商企业提供真正生产力级的支持，如果情报挖掘都没做好，就想把它数字化和量化，有点操之过急。”结语现在的电子商务企业，日均能达到十万单的少之又少。在有海量数据积累的基础上，还要有一套优秀的BI系统，而且必须是按公司需求定制，才可能实现大数据。然而，在表面繁华的背后，又有谁知道在销售记录屡创新高的同时，电子商务的利润率是否也得到同步的增长呢?实际上，能够真正实现销量与利润率双增长的电商少之又少，而且在越来越少。因为，不少电商的销售业绩是通过价格战和付出大量促销成本来实现的。

《IBM商业价值报告》（IBM商业价值研究院）电子书网盘下载免费在线阅读链接: https://pan.baidu.com/s/1cWWYjQf8N0lR4WAm7fGoxg 提取码: 79z4书名：IBM商业价值报告作者：IBM商业价值研究院出版社：人民东方出版传媒有限公司,东方出版社出版年份：2015-3-1页数：292内容简介：IBM商业价值研究院经过一系列调研后明确指出，不久的将来，转型将进一步加强，以客户为中心的经济最终将转向每个人对每个人的经济。为此，企业要立即做出应对，以创造协调、共生、基于情境和认知的体验及业务模式。《大数据、云计算价值转化》一书专门针对大数据分析和云计算两项内容选取不同企业进行专项调研，特别适合企业管理人员作为参考，以指导和应对数字时代的技术变革和产业转型升级。

摘　要：我国作为一个领土辽阔、海陆兼备的大国，幅员辽阔的最大特点就是在进行人员流动经济交流的过程中，对 交通运输力量有着巨大的考验，在改革开放初期，徐启斌先生就提出了“要致富，先修路”的口号，只有完善全面交通 网络运营，才能真正支持我国庞大的交通运力需求，而轨道交通作为陆地交通上最主要也是性价比最高的交通方式，是 我国经济建设的运输的主要运力。因此，如何将轨道进行网络化运营，成为提高当前轨道交通未来发展的主要方向。 关键词：大数据；轨道交通；网络化运营 在轨道交通网络化中，构建大数据的关键点之一是利 用全面的全球战略为轨道交通构建大数据管理平台。轨道 交通数据管理平台的基本内容是重组和优化现有轨道交通 服务的各种工作流程。如果轨道交通服务成功建立了大数 据管理平台，则可以确保系统信息清晰可靠，并使不同业 务之间的系统通信变得方便，有利于决策信息的形成，提 高轨道交通服务信息管理效率，降低运营成本，增加利润。 1 大数据在轨道交通网络化运营管理方面的不 足之处 1.1 轨道交通统计信息收集系统存在的问题 在大多数发达的西方国家，随着大数据领域计算机技 术的发展，轨道交通已逐渐实现可操纵和自动化的模型。 新模式给轨道交通带来的变化非常重要，这主要归功于轨 道交通的建设。集成的管理系统以及每个子系统到原始生 产系统的集成，形成了一个具有统计和分析功能的信息管 理平台。近年来，中国的轨道交通部门在计算机化建设方 面也取得了进展，但是大数据系统无法满足所有业务功能 的需求。随着轨道交通部门的长期发展，数据系统也拥有 大量数据，但所使用的数据仍然不足以容纳数据存储容量。 随着中国轨道交通服务计算机化需求的增长，数据的发展 也发生了革命性的变化。随着电子信息技术的飞速发展， 轨道交通的运输统计部门在全球范围内发挥着越来越重要 的作用，而轨道交通的统计信息系统在道路上不足以满足 需求。 1.2 轨道交通数据处理中的问题 大型轨道交通统计服务的数据收集过程分为三个层 次，即基站、各个运输办公室和总部。根据不同的统计系 统，如旅客运输的堆场系统、货运票务系统、车站行李系 统和其他主要业务系统的收集方法、每日数据量和总交易 量非常大，日均业务处理任务重。说明轨道交通统计数据 规模巨大，随着轨道交通计算机化的发展，可能涉及轨道 交通统计服务的数据不限于该系统，并且更经常涉及外部 系统，例如铁路客运系统当中 12306 客户服务中心的开放 运营以及轨道交通信息资源的不断扩展，给轨道交通统计 系统带来了巨大压力。 多样化的数据类型在轨道交通计算机化过程中不仅有 结构化的数据（例如报告），还有半结构化和非结构化数 据（如语音、视频和图像）。这些不同类型的数据特征显 示了交通统计特性的变化。不同业务系统之间几乎不可能 有相同的内存、存储方法和数据管理模式，特别是对于非 机构数据。如何从不同的结构化数据中提取有价值的业务 信息，并详细分析不同数据的相关程度是现阶段轨道交通 统计服务面临的问题。 1.3 轨道交通数据索引系统中的问题 轨道交通数据指标体系的现状轨道交通的统计指标可 以反映轨道交通服务生产过程的直接绩效、财政收支、资 源管理等方面，各项活动的指标密切相关、相互补充，并 汇总到一个统计数据指标体系中。轨道交通数据统计指标 的最基本要求是能够反映轨道交通服务的当前运行状况。 总结从初步工作中获得的结果可以发现当前系统中的各种 问题，以便为下一步的部署提供可靠的计划。轨道交通统 计指标体系基于不同类型的专业人员，并在各种基准报告 的基础上，已经形成了 12 个专业，涵盖客运、货运、行李、 机车、乘用车、卡车、设备、人工、材料、节能、环保和 投资。从数据指标来看，这些数据指标之间的关系比较复 杂，数据的口径很难统一，这使得轨道交通系统中大数据 的统一管理更加复杂。 1.4无法满足轨道交通统计的新需求 随着轨道交通商业化进程的不断加快，在现代货运 组织变革、高铁运输方式变革等一系列转型发展形势下， 传统的以报代报的统计模式越来越不合适。随着现代轨 道交通的发展和管理，轨道交通统计的功能正通过大数 据技术的发展模式逐渐发生变化。由于大数据技术的应 用，轨道交通统计的功能越来越丰富。以大数据为框架， 对统计活动的需求和发展进行深入科学分析，开发现代 化、综合化的轨道交通统计数据，通过高级数据处理架 构获得信息。管理平台最大化基准统计数据，打破传统 的统计业务流程，轨道交通统计信息系统的运行过程发 生了根本性的变化。传统的数据集成处理方式取代传统 车站和轨道交通局的基础部分，再移交给铁路公司，报 告方法浪费了很多时间。 2 大数据在轨道交通网络化运营管理中的问题 和策略 2.1 轨道交通统计信息系统建设策略 轨道交通服务具有关联的大数据系统和构建大数据的 一般设计缺陷，需要不断尝试以实现管理平台统一管理的 目标。从轨道交通公司的角度来看，应将业务和统计信息 有机地集成在一起，使其可以成为有效的信息管理平台， 重塑统计工作流程并最大限度地保证原始数据的准确性和 及时性，为轨道交通业的未来改革和创新提供坚实的决策 基础。 2.2 轨道交通业务系统数据分析策略 尽管在建设轨道交通统计服务信息方面已经取得了一 些进展，但尚未建立系统的整体数据中心，也没有统一的 统计管理方法，因此统计系统可以提供的决策内容相对薄 弱，现有的统计数据没有得到充分利用。该信息主要存在 以下问题： （1）数据质量差。地方轨道交通单位的计算机化水 平不高，监督管理工作水平不高。通常由于手工填写表格、 输入数据和操作错误而导致统计数据错误。在高精度和错 误的情况下，没有明确的统计积分方法，这大大降低了输 入数据的质量。 （2）数据收集的粒度极好。当前，生成轨道交通统 计数据统计分析最终内容的过程是使用现有指标进行收 集，并通过不同级别之间的几次汇总获得最终结果。但是， 在轨道交通部门实施细化工作之后，很难满足某些原始数 据和信息的细化要求。只有借助更多完善的数据，才能顺 利完成统计工作内容的完善。 （3）数据利用率低。通常，轨道交通的统计方法包 括处理原始数据。实际的信息使用率不高，可能无法提供 最佳的信息价值。轨道交通服务已经满足了使用大数据技 术的客观条件，下一步是通过创建信息管理平台并寻找尽 可能多的信息背后的机会和价值，从而进行深度数据挖 掘、分析和决策，以激活统计服务，生产报告将成为强大 的目标。 2.3 轨道交通统计指标体系问题分析策略 目前轨道交通统计指标的范围能够满足现阶段的基本 统计要求，但统计指标体系存在的问题不容小觑。新时期， 轨道交通统计信息化建设的关键步骤之一就是如何创新重 构统计指标体系，使之能够全面、科学地反映轨道交通企 业的综合实力。 2.4 大数据驱动业务策略 建立完整的统计数据管理平台，以通过统计数据仓库 以统一，标准化和兼容的方式集成不同业务系统之间的数 据。逐步将原始数据信息整合到信息平台中，根据数据格 式、存储要求、数据共享等方式保存有价值的信息。建立 规则库以指定类别、解释、量表、计算方法等，提高数据 管理质量，统计数据质量是核心，统计数据管理水平需要 不断提高。由于掌握了数据处理过程，为了验证每个源点 的信息，必须根据统计规则对数据进行随时间的修改，以 保证统计数据的质量。在数据校正方面，坚持避免人工干 预，尽量使用计算机化的自动处理和校正功能，尽可能地 辅助特殊问题的手工处理。 3 结束语 轨道交通系统的发展需要强大的统计信息服务集成平 台。通过功能集成以及数据和活动的功能开发，可以提高 统计信息的处理水平，提高统计人员的效率，并提高管理 和决策水平和领导者的指挥能力。由于时间和容量的限 制，笔者只能从概念上讨论大数据在轨道交通网络化运营 中的优势，而未在应用程序级别进行广泛的分析和研究。 大数据的好处虽然显而易见，但仍处于初步研究阶段，其 实施需要高层科学的设计和合理的发展。相信大数据信息 管理系统可以促进轨道交通统计的发展，具有良好的发展 前景。 参考文献： [1]王洪臣. 基于数据驱动的城市轨道交通智慧出行服务研究[J]. 轨道交通装备与技术,2021(4):54-56. [2]张静萱, 刘兵, 李晓璐, 等. 城市轨道交通网络运营安全的综合评估[J]. 科学技术与工程,2021,21(17):7340-7347. [3] [3] 何跃齐, 王路萍, 徐文, 等. 城市轨道交通网络运营信息一体化模型研究[J]. 都市快轨交通,2015,28(2):53-56+60.

协同办公系统中的大数据知多少 　　协同办公系统中有哪些重要的数据，可以做到这么多事情呢?可以说，企业内的人事数据、财务数据、业务数据、生产数据、项目数据、调查数据等都可以在协同办公系统中生成，它们是如何生成的呢? 　　通过对华天动力协同办公系统用户的调研，我们发现数据来自两个方面： 　　一方面，数据来自协同办公系统自身的生成。 　　首先，协同办公系统的工作流表单中包含了大量财务、人事、业务、行政等数据，这些数据在审批完毕后就会保存在协同办公系统中，日积月累，就成为一个庞大的数据库，也是一笔宝贵的财富。 　　其次，协同办公系统的任务管理、人事管理、知识管理、客户管理等功能中也会产生大量的数据，当这些功能中的数据积累到一定量级后，就会形成各种有意义的统计报表，为经营管理和决策提供科学依据。 　　另一方面，数据来自协同办公系统外部的整合。 　　作为一种面向企业管理的工具，协同办公系统正成为一个数据集成和展示的平台，各种数据在这里汇总，统一提供给管理者使用。有的企业在协同办公系统中构建接口，提取第三方业务系统的数据;有的企业在协同办公系统中设置数据窗口，直接由人工录入数据。这些工作使得协同办公系统中的数据越来越多，也越来越有价值。 　　既然数据有了，那么问题来了，怎么利用好这些数据呢? 　　优秀的协同办公系统提供了强大的报表工具，可以对系统内的数据进行及时、准确的汇总和统计。 　　以华天动力协同办公系统为例，它集成了国内最为领先的报表工具，可以让用户轻松自定义各种类型的统计报表和展示图形，如条状图、饼状图等，对系统内的数据实现360度无死角的统计汇总。 　　这些统计报表设置完成后，就可以自动实时更新，并且可以直接推送给相关主管查阅。重要的`是，所有的数据都支持穿透查询，可以一直追溯到数据的源头。 　　华天动力协同办公系统还提供了“管理驾驶舱”的功能，在一个界面上向管理者集中展示各种统计报表和图形，这就是充分利用大数据的直观表现。 　　在优秀的协同办公系统身上，对数据的应用已经非常好。基于商业智能的理念，协同办公系统可以将数据以不同诉求、不同纬度、更细的粒度呈现给管理者，让管理者通过这种直观、客观、美观的方式，更智慧更理性地做出判断以及预测，从而制定合理的决策。 ;

大数据揭示汽车消费六大趋势今天的汽车营销，互联网成为非常重要的平台，很多数据正在说明这个事实，在我们每年开展的《中国汽车社会蓝皮书》的调查中发现，一个消费者从有购车意向到购车决策完成到兴奋期，平均大约要经历204天，购买汽车的时候平均会对比的车型是4个，消费者花大部分的时间在网上做研究，而只花3.5小时网下购买汽车，大家越来越倾向于通过网络来了解汽车产品的各种性能、颜色、价格等。这些数据说明，汽车品牌需要重视在互联网上的消费者行为分析，而从大数据中寻求对客户新的洞察，对市场新的分析，开拓新的营销模式已成为汽车企业在市场中确立自身竟争优势的有力手段。百度数据研究中心近期发布了《2013年汽车行业研究报告》，这个基于百度的大数据平台的报告中，通过亿万次网友的搜索和行为，可以发现当下中国汽车消费者的消费趋势。趋势1：网民对汽车信息的关注从PC向移动互联网转移，汽车营销进入移动互联网时代。数据显示，2013全年与汽车有关的搜索中，无线端搜索量占比为46%，下半年开始无线端搜索量逐渐赶超PC端，个别时间占比已超50%。2013年，大型的品牌广告主，尤其是汽车行业对于移动互联网营销重视加大，例如上海通用专门就移动广告代理商进行竞标，并为此设立了单独的预算;很多汽车厂商都推出了自己的APP，并通过手机与消费者进行互动。移动互联网改变了信息的承载数量和传播形式，为汽车品牌与消费者的互动沟通和口碑传播提供了更多可能，让营销手段更加多元化、亲近化，也让潜在消费者获取资讯的方式更加方便、快捷、精准。 趋势2：消费者对于汽车的关注视角多元化。百度日均覆盖近千万汽车网民的搜索请求，数据显示，网友搜索最多的信息是汽车产品、品牌及价格，值得关注的是，除此之外，在2013年，产品安全、行业政策及新能源车的搜索指数增幅较大，而在2013年，“断轴门”、新能源汽车、限购摇号等都成为网民关注的热点话题。汽车品牌的营销，要更多考虑如何输出更多的内容来构建影响力，单纯的品牌曝光已经很难满足准车主的需求，汽车品牌的社会责任感的展现也成为重要的组成部分。例如，雪佛兰迈锐宝与网易联合策划“致时代前行者”大型主题新闻合作项目，帮助迈锐宝找到拥有“驾享精神”的同路人，通过他们的故事唤醒大众内心深处的共鸣，传递享受前行每一天的正能量;JeepCompass指南者推出《遇见你的城》系列微纪录片，意图在熟悉的城市中探寻那些平日里被忽略的美好，通过纪录片表达的，不仅仅是一辆车，而是一种“真正的城市SUV生活”。趋势3：汽车市场将向三四线城市下沉。数据显示，从汽车关注人群地域分布看，三四线城市用户比例明显较高。近年来，北上广等一线城市受到治堵政策、油价上调和停车难这几个问题所困扰，牵制了其汽车市场的消费增长，而随着城镇化进程的加快，三四线城市交通环境改善、居民收入提高，已经具备进入“汽车化”的消费能力与市场条件，成为未来一个阶段市场挖潜的重点和车企角逐的主战场。例如，广汽丰田宣布，将向下渗透经销商渠道，并将八成以上的新增经销商布局在二、三线甚至更低级别的市场，宝马汽车2013年新建4S店有约60%位于四、五线城市，豪华品牌凯迪拉克也表示，未来将重点挖掘中国二、三线城市豪华车市场潜力。 趋势4：进口车关注度提高，尤其是年轻人及经济较发达地区人群。网民对进口车的搜索关注度逐年提升，而《2013年中国进口汽车市场年度报告》预测，2014年，中国整体进口车市场将依旧保持7%的增长率，从地域分布来看，经济发达的省份对进口车的关注度普遍更高，在最关注进口车的省份中当中浙江、山东、广东列前三名。从年龄上看，关注豪车的人群中52%来自30岁左右的年轻人，其中82%的人为男性，这也说明，年轻人对于汽车的品质的关注度在提高，进口车营销要思考如何取悦年轻人。 趋势5：SUV的需求正在迸发。紧凑型车和SUV是网民关注主力车型，2013年搜索关注度合计超50%;其中SUV以其更宽敞的空间及更强的性能，越来越受欢迎，根据中汽协会统计，2013年全国共销售SUV299万辆，同比增长49.4%，高于乘用车增速33.7个百分点。而在我们最近发布的国家广告研究院《中国精众营销发展报告2013-2014》中也印证了这一点，数据显示，40%的精众人群未来打算购买SUV，越来越多的精众人群追求性能，如城市越野等，在未来，SUV市场将会进一步细化，紧凑型SUV这一新的细分市场将会形成，同时，在节能减排的大环境下，以及高油价、城市停车空间小的背景下，低价、低油耗的小型SUV会有良好的市场空间。 趋势6：汽车品牌需要重视内容营销。互联网时代，一个汽车消费者如何了解一个品牌?通过分析发现，网民搜索汽车相关信息后，还有一部分会去搜索汽车图片，还有的会去关注百科和知道去了解车的相关信息，同时还会去垂直类网站深入的了解汽车品牌。因此，每一个汽车品牌都需要构建一个完整的互联网内容传播网，通过好的内容输出，让消费者可以搜索并关注到最新的信息，在垂直汽车网站做深做透是汽车互联网营销可以考虑的模式。大数据时代，汽车的营销，正在经历传统到数字，产品到生活方式、价值观，广告到内容的演变以上是小编为大家分享的关于大数据揭示汽车消费六大趋势的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

即使逻辑能力较差，也是可以学习大数据的，而且也能够找到对应的工作岗位。在当今的大数据时代，学习大数据是不错的选择。可以到这边看看，互联网it学校

现在CAD/CAM行业中普遍使用的是MASTERCAM、CIMATRON、PRO-E、UG、CATIA、CAD...1、MASTERCAM是如今珠三角最常用的一种软件，它最早进入中国大陆，工厂的CNC师傅70%使用MASTERCAM，它集画图和编程于一身，绘制线架构快，缩放功能好。2、CIMATRON是迟一些进入中国的以色列军方软件，在刀路上的功能优越于MASTERCAM，弥补了MASTERCAM的不足。该系统现已被广泛地应用在机械、电子、航空航天、科研、模具行业。在加工编程中99%使用CIMATRON与MASTERCAM，早期都用这两种软件画图及编写数控程式，但在画图造型方面功能不是很好。PRO-E在这时候走进中国大陆。3、Pro/E是美国PTC（参数技术有限公司）开发的软件，十多年来已成为全世界最普及的三维CAD/CAM（计算机辅助设计与制造）系统。广泛用于电子、机械、模具、工业设计和玩具等各行业。集合了零件设计、产品装配、模具开发、数控加工、造型设计等多种功能于一体。97年开始在大陆流行，用于模具设计、产品画图、广告设计、图像处理、灯饰造型设计、可以自动产生工程图纸，目前大部分企业都装有Pro/ENGINEER软件。它与UG都是最好的画图软件，但PRO-E在大陆更流行。用PRO-E画图，用MASTERCAM和CIMATRON加工已经公认。4、SiemensNX(简称UG)进入大陆比PRO-E晚很多，但同样是当今世界上最先进、面向制造行业的CAD/CAE/CAM高端软件，UG软件被当今许多世界领先的制造商用来从事工业设计、详细的机械设计以及工程制造等各个领域。如今UG在全球已拥有17000多个客户。UG自90年进入中国市场以来，发展迅速，已经成为汽车、机械、计算机及家用电器、模具设计等领域的首选软件。常用数控加工软件背景及特点介绍（1）Mastercam美国CNC公司开发的基于PC平台的CAD/CAM软件，它具有方便直观的几何造型Mastercam提供了设计零件外形所需的理想环境，其强大稳定的造型功能可设计出复杂的曲线、曲面零件。（2）SiemensNX是西蒙子公司开发的一套集CAD、CAM、CAE功能于一体的三维参数化软件，是当今最先进的计算机辅助设计、分析和制造的高端软件，用于航空、航天、汽车、轮船、通用机械和电子等工业领域。UG软件在CAM领域处于领先的地位，产生于美国麦道飞机公司，是飞机零件数控加工首选编程工具。UG优点:1.提供可靠、精确的刀具路径2.能直接在曲面及实体上加工3.良好的使用者界面，客户也可自行化设计界面4.多样的加工方式，便于设计组合高效率的刀具路径5.完整的刀具库6.加工参数库管理功能7.包含二轴到五轴铣削、车床铣削、线切割8.大型刀具库管理9.实体模拟切削10.泛用型后处理器等功能11.高速铣功能（3）Pro/E是美国PTC（参数技术有限公司）开发的软件，是全世界最普及的三维CAD/CAM（计算机辅助设计与制造）系统。广泛用于电子、机械、模具、工业设计和玩具等民用行业。具有零件设计、产品装配、模具开发、数控加工、造型设计等多种功能。Pro/E在我国南方地区企业中被大量使用，设计建模采用PRO-E，编程加工采MASTERCAM和CIMATRON是目前通行的做法。（4）CimatronCAD/CAM系统以色列Cimatron公司的CAD/CAM/PDM产品，是较早在微机平台上实现三维CAD/CAM全功能的系统。该系统提供了比较灵活的用户界面，优良的三维造型、工程绘图，全面的数控加工，各种通用、专用数据接口以及集成化的产品数据管理。CimatronCAD/CAM系统在国际上的模具制造业备受欢迎，国内模局制造行业也在广泛使用。（5）FeatureCAM美国DELCAM公司开发的基于特征的全功能CAM软件，全新的特征概念，超强的特征识别，基于工艺知识库的材料库，刀具库，基于工艺卡片的编程模式。全模块的软件，从2~5轴铣削，到车铣复合加工，从曲面加工到线切割加工，为车间编程提供全面解决方案。DELCAM软件后编辑功能相对来说是比较好的。近年来国内一些制造企业正在逐步引进，以满足行业发展的需求，属新兴产品。（6）EdgeCAM英国Pathtrace公司出品的具有智能化的专业数控编程软件，可应用于车、铣、线切割等数控机床的编程。针对当前复杂三维曲面加工特点，EdgeCAM设计出更加便捷可靠的加工方法，目前流行于欧美制造业。英国路径公司正在进行中国市场的开发和运作，为国内的制造业的客户提供更多的选择。（7）CatiaCatia是法国达索（Dassault）公司推出的产品，法制幻影系列战斗机、波音737、777的开发设计均采用Catia。CATIA据有强大的曲面造型功能，在所有的CAD三维软件位居前列，广泛应用于国内的航空航天企业、研究所，以逐步取代UG成为复杂型面设计的首选。CATIA具有较强的编程能力，可满足复杂零件的数控加工要求。目前一些领域采取CATIA设计建模，UG编程加工，二者结合，搭配使用。（8）VERICUTVERICUT美国CGTECH公司出品的一种先进的专用数控加工仿真软件。VERICUT采用了先进的三维显示及虚拟现实技术，对数控加工过程的模拟达到了极其逼真的程度。不仅能用彩色的三维图像显示出刀具切削毛坯形成零件的全过程，还能显示出刀柄、夹具,甚至机床的运行过程和虚拟的工厂环境也能被模拟出来，其效果就如同是在屏幕上观看数控机床加工零件时的录像。编程人员将各种编程软上生成的数控加工程序导入VERICUTVERICUT中，由该软件进行校验，可检测原软件编程中产生的计算错误，降低加工中由于程序错误导致的加工事故率。现在CAD/CAM行业中普遍使用的是MASTERCAM、CIMATRON、PRO-E、UG、CATIA、CAD...其中可转换编程的是MASTERCAM。常用编程的是数控仿真系统。LIFECAM，PRESSCAM二种是世上最快最容易学的2D铣床自动编程的软件，会CAD便可，现在软件开发得很好用，一天学会编程，而且又快又好,一人能编十台机五金模的程式。答:十大数控编程软件如下：一是编程狮；二是点个猫；三是慕课网；四是扇贝编程；五是CSDN；六是Python编程狮；七是开源中国；八是51CTO；九是数控编程；十是车工计算。此外售后也是相当出色，如果在使用过程中有任何软件质量问题联系EDGECAM技术服务中心都会派出工程师前去解答。第一名，UG，这个可以称得上CAD／CAM界的鼻祖，1960年代麦道飞公司为绘制飞机复杂曲面零件及数控加工开发出的软件系统。虽然UG的设计建模功能也很强，但在数控编程方面似乎更受欢迎，也是我知道的第一个数控编程软件，尤其是模具行业，几乎是标配软件。而且也适合初学者入门使用，因为相关的教程资料特别丰富、细致。上手快，通用性好，加工策略丰富，新版NX还有专门的叶轮编程模块。NX是UG被西门子收购后的新名字，有西门子的大力支持，相信UG在数控编程加工领域会更进一步。第二名，Mastercam，号称全球用户第一的专业数控编程软件，据说编程效率非常高，后处理特别完善。因为本人没用过，推测其编程能力上应该超过UG的，毕竟是专业做数控的。不过UG这类综合性CAD／CAM软件用户很多，包括大量非数控的机械设计师，所以知名度更高些。第三名，PowerMILL，由英国Delcam公司出品，功能强大，加工策略丰富的数控加工编程软件系统。目前用户呈明显增长趋势，尤其是模具加工行业，几乎是标配使用。看来是有真本领的，最受推崇的首先是安全，防撞刀检测很准确，而且刀路计算与加工效率高，能为用户省钱，老板员工都喜欢。第四名，Cimatron，来自以色列的专业数控编程软件，中文名好像叫“思美创”，早期在南方很火的，主要也是模具、电极加工。近年表现不温不火，我知道它主要是“模具大王”查鸿达前辈极力推崇，当然查老师主要是拿来建模、分模，据说内存占用极小，运算很强。第五名，Hypermill，号称“五轴王者”，五轴刀路非常厉害，不过很遗憾，现实我中从没见过用它数控编程干活的，网上都是一些机床大厂炫技的视频，里面使用HM编程。数控编程同计算机编程一样也有自己的"语言"，不同的是,现在计算机市场以微软的Windows为绝对优势。数控编程广泛应用于机械制造行业，通常包括分析零件图样，确定加工工艺过程；计算走刀轨迹，得出刀位数据；编写数控加工程序；制作控制介质；校对程序及首件试切。

你讲清楚点

互联网+交通”：大数据时代下的智能交通早上十点，张先生准备从位于城南的公司出发去城北的咖啡厅见客户。出发之前，他打开手机导航APP，选择了一条车流量最少、交通状况最好的出行线路。二十分钟后，张先生顺利抵达目的地。令他感到舒心的是，咖啡厅附近新建了停车场，以往他可是因为有急事却找不到停车位吃了好几次罚单。和客户寒暄的过程中，张先生得知客户这次没开车，而是选择了打车软件，原本40元的车程，他只花了十几元。如今，越来越多的人和张先生一样感受着智能交通带来的便利。但是他们可能并不知道，　经常遇到的摄像头、电子卡口、电子警察等系统，它们在保障城市安全、维持交通秩序的同时，也在不断产生大量数据信息，不仅能够节约时间，也能大大提高交通工具和道路的使用效率，减少能耗。在“互联网+”背景下，智能交通大数据技术的应用，不仅将“先知”逐渐变成现实，更建立起车、路、人之间的网络，通过整合信息，最终为人（车内的人和关注车内人的人）提供服务，使得交通更加智能、精细和人性；对管理者而言则大大提高管理者获取数据的能力，提高他们的决策能力和管理交通的能力。一、“互联网+交通”的表现形式2015年3月5日，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。互联网与传统行业的融合发展将从全流程上改造传统行业，从而产生新的业态。互联网与交通的碰撞也形成了“线上资源合理分配、线下高效优质运行”的新格局。早在2011年底，“互联网＋交通”已初见端倪。铁路推出了网络订购火车票的新举措，让百姓利用电脑、手机，通过网络，足不出户就能买到火车票；民航行动更快，很早就实现了网络订票，现在通过大数据分析，通过手机APP可实现手机购票值机、查看航班动态等功能；而大力推进高速公路ETC联网发展，则是公路方面推进网络化的措施。此外，人们平日出行开车也越来越离不开导航系统、打车软件。1． 事前预判我们在生活中，总会有感觉到交通不方便的地方，如飞机晚点、延误，超级大堵车……如此这些，已经成为我们生活中习以为常的事情。交通永远不会有发展到最完美的时候，人类会不断提出新的要求以改善舒适度。以出行高峰时段的交通拥堵为例，智能交通能够提高人们出行的计划性，通过他人的出行数据，预备出行者可以提早知晓不久后的某时段交通预计的流量情况，以此妥善安排自身的出行。其次，智能交通可以提高出行的可靠性，即例如甲要从A地去B地，必经路线的堵车已经无法避免，提高出行可靠性就在于可以通过智能交通的技术手段，根据以往同一时段该路线的交通状况，预估同样出行方式下将可能多耗费的时间。再者，智能交通应用在汽车上的自动避让和制动等功能还可以在一定程度上提高出行的安全性。总而言之，以智能交通的技术手段提高信息采集强度及采集量，并提高其数据处理水平，继而把所得信息通过各种不同渠道传送给每个有需要的人，智能交通正在提高整个交通系统的应变性和个人出行的应变性。几年前，海康威视已经布局大数据和云计算，并在武汉市成立了大数据和云计算研发中心。目前，海康威视已推出了大数据的初步应用，主要在三个方面：人脸数据的大库检索、海量卡口数据的高效检索分析和案事件数据的分析。大数据的魅力在于我们可以从数据中找规律，它能使原来的“事后检索”变成“事前预判”。海康威视大数据库检索，可以做到将犯罪分子人脸、作案车辆等特征图片放进视频图像库里进行搜索比对，寻找犯罪嫌疑人的踪迹。例如，在南方某座特大城市，针对某系列案件，警方运用海康威视的大数据技术，通过大量信息的检索、比对和分析，发现嫌疑人每次作案前均会到某个地方落脚的规律。当地警方提前在落脚点布防，成功抓获了准备再次作案的嫌疑人。基于大数据的云计算搜索，就像百度搜索关键词一样迅速找到想要的东西，不需要像从前一样由多名警察一帧一帧盯着事发地点的监控录像，寻找作案嫌疑人。大数据还必须做到“秒级响应”，反应迟缓的话，大数据也就失去了价值。海康威视在多个城市的电子卡口系统中应用了大数据技术，在上百亿条车辆记录中快速搜索，几秒钟甚至零点几秒锁定结果。在此基础上，可以更好地实现如套牌车辆研判、跟车关联分析、违法多发时间和地点研判、交通流量分析和交通诱导等应用。2． 调整更改在传统的规划过程中，设计部门根据对现状的判断和经验的积累，容易对交通项目进行个人意志和团队意志的主观操作，更有某些小型设计单位采用闭门造车的方式进行拿来主义的设计，这与规划的本职形成严重对峙，更不符合互联网+时代下对大数据应用的渴求。对于城市管理者或是城市交通管理者、公路交通管理者，智能交通是帮助提高其管理的技术手段，大大提高管理者获取数据的能力，提高他们的决策能力和管理交通的能力。举个最简单的例子，道路的渠化由交通设计院规划设计，然后施工建设。然而道路及其周边区域的情况不是一成不变的。随着城市的发展，道路起初的设计可能无法满足市民的实际需求。比如城北新建了一个工业园区，那早高峰往北面上班的车会明显增多，同时晚高峰从城北返城的车会增多。这时之前设计的道路显然不足以满足市民的需求，道路再次设计成潮汐车道或者是可变车道均可提升道路的通行能力，满足市民的需求。但是二者如何选择，抑或两个方案一起实施，一直是困扰交通管理者的一件事情。这时，道路上安装的电子警察、卡口和视频检测器所采集的过车信息和车流量数据就可以为道路的渠化提供有用的信息。再举个例子，城市交通中，大家最熟悉的是红绿灯。有些城市的红绿灯装有信号控制系统，在所有道路资源都充分使用的条件下，红绿灯的转换频率只能按时间分配，不可能让路上的车辆变少，然而合理的红绿灯配时可以让道路的通行率大大提升。前端信号机配备有车检板，支持地埋线圈的接入，同时也可以通过视频检测器，实现控制区域内车流量、占有率、车速、排队长度等交通参数的采集、处理和存储。交通信号控制系统可根据前端独立的车辆信息来直接调整对应信号灯的绿信比，也可根据区域整体的车流状况对信号灯配时方案进行针对性的区域协调。同时这部分交通参数信息也可提供到其他相关联的交通管理系统使用。比如通过大数据采集分析和交通仿真，进行区域的信号协调控制。3.分析应用对交通出行的大数据进行分析总结可以得出不同城市的相互联系强度、城市流动人口的来源，指导城市对外交通建设；能够分析出城市交通现象与重要事件之间的关系，有效预防下次突发事件造成的交通压力；大数据能够形象地反映居民的出行路径、偏好，总结出居民的出行习惯从而为第三方服务平台提供参考，加快推进交通运输由传统产业向现代服务业转型升级。智能交通综合管控平台存储了大量的交通数据信息，如何有效充分地利用这些信息将非常重要。通过对平台存储的数据进行智能研判分析，获得一些潜在有价值的数据和信息，为交通管理、刑侦稽查提供重要的线索和数据信息。比如案件刑侦分析时，某些车辆行驶轨迹可能会成为重要线索。平台行车轨迹分析功能可以输入关注车辆号牌，选定关注的时间段，进行分析。分析结果会以列表的方式呈现在列表中按照时间先后顺序显示该车辆在此时间段内的所有过车信息。如果平台部署了电子地图模块。可在电子地图模块展现车辆行车轨迹分析结果展示，并在地图按照车辆行驶的时间和空间顺序，在地图中描绘车辆行驶轨迹。同时，目前机动车数量的激增，机动车车辆牌照无法凭借肉眼观察直接判定车辆号牌真伪、套牌与否。出现部分车主为了逃避交通违法处罚，甚至进行其它不法活动时为了躲避刑侦缉查，而使用假牌和套牌的手段。智能交通综合管控平台使用车牌识别技术，采集经过监测点车辆的信息，如车牌号码、车身颜色、车辆类型、出现时间，根据创建的套牌分析模型，实时自动完成套牌嫌疑车辆的检测和报警，可有效打击使用套牌车辆的行为。而在治安监控中，外来车辆初次入城信息将会成为外地车辆流窜作案的重要线索。可利用卡口、电子警察对车辆采集进行数据信息，可在指定时间段内，对首次经过指定路口的车辆进行查询展示，此功能配合城市卡口包围圈、城际卡口、电子警察采集的数据信息将发挥更大的作用。现在在很多一二线城市，由于出租车在高峰时期供不应求，催生出了很多非法营运车辆。这些车辆虽然在一定程度内可以方便大众的出行，但是由于其无监管部门，对于民众的生命和财产有一定的安全隐患，而此类车辆很难从常规车辆中分辨出来。针对这类情况，可引入车辆积分制度，对符合积分细则的车辆进行积分，例如在本地案件多发地区的车辆进行高积分规则，每抓拍捕获一次积3分，对相对涉案车辆较少地区的车辆，每次抓拍捕获积1分。在研判中可按一定时段检索分值排列靠前的车辆，纳入视线，进行重点管控，并从中发现相关线索。积分细则可由相关部门的业务实际应用进行设定，积分细则后期可进行添加和修改，积分实行累加制，不设上限。同时可以对于重点监控区域，如学校、银行、医院、广场、娱乐场所（广场、KTV等），可以有针对性的对重点区域的卡口/路口某些时段内的车辆进行分析和观察，分析出这些区域内频繁出入的车辆、按照次数从高到低排行显示车辆的详细抓拍识别信息。对频繁出入车辆进行关注，从而起到预警作用。交通管理部门如何保证交通安全、交通秩序是一个重要的任务。在有限警力的条件下如何达到管理交通安全的目标，警力有的放矢的调动安排将非常重要。智能交通综合管控平台对交通数据进行研判分析，可将违法多发地点按照违法次数从高到低的次序显示排名靠前的违法多发地点，为交通管理部门的警力调动安排提供参考信息。为了在有限警力的条件下达到管理交通安全的目标，保证警力在最合适的时间出勤。智能交通综合管控平台对交通数据时间特点进行分析研判，可将违法多发时段分析出来，并按照违法多发时段的违法次数排序，显示违法多发时间段，为交通管理部门警力调度提供参考。二、“互联网+交通”在国内的应用杭州市建立了“一个中心、三个系统”即交通指挥中心、交通管理信息系统、交通控制系统和交通工程类信息系统。杭州市交警支队还实行了集中调度指挥和交通信息预报制度，在市区主干路、主要交叉路口实行分级预警和干预机制，重点解决早晚高峰、节假日重要时段的路面交通问题。各城市交管部门一直在探索优秀的勤务模式，以最少的警力、最小的行政成本，获得最好的交通管理效果和最大的社会效益。杭州市通过改变交警的传统路面巡逻执勤模式，通过交警支队视频作战室、交警大队分指挥室和交警中队数字勤务室三级指挥系统的网络巡逻执勤模式，结合路边重点巡逻，实施“上下联动”机制，实现“桌面就是路面”，使科技应用直达基层民警，提升了交通管控效能，扩大了路面管理的覆盖面，加大了路面管理的密度和力度，提高了应对交通拥堵、交通事故等交通突发事件的快速反应能力，减少了道路交通事故和交通违法行为，提高了道路通行能力，缓解了交通拥堵，确保了城市道路交通的安全、畅通、有序。三、“互联网+交通”的发展趋势首先，要大力发展绿色、便捷、高效、经济的公共交通。通过智能交通技术手段提高公共交通系统的服务水平，引导城市居民出行方式的转变。其次，以智能交通技术提升道路交通管理水平，提高城市道路体系的综合利用效率。再次，优化区域交通组织，以先进的交通管理手段如先进的交通信号系统、交通诱导系统、交通违法自动考量系统，减少路口延误、排队等候，使得道路通畅、规范停车场管理等关键环节。当前我国城市交通发展处于挑战和机遇并存的关键历史阶段。一方面，随着城镇化、机动化的持续快速发展，城市交通拥堵加剧、污染严重、事故频发，面临严峻挑战；另一方面，我国城市出在老城改造、新城建设的城市大发展时期，是实现生态城市、绿色交通的最佳时机，可以通过“互联网+交通”的融合发展，通过智能交通实现我国城市绿色交通系统建设的跨越式发展。

之前试用过识微商情的产品，可实现：1.按时段监测把控：众所周知，舆情事件在不同的发展阶段往往会呈现出不同的舆情情感特征，其具备7*24小时的全网实时监测能力，旗下舆情产品通过简单的监测主题设置后，可按照时间维度展现网民情感变化情况。2.分地域监测把控：受地域间的文化差异，经济发展水平等因素的影响，不同地域往往在对待同一起舆情事件上会有不同的表达差异，其可支持分地域舆情数据对比分析，即按照不同地域呈现网民情感差异。3.按媒体监测把控：与此同时，为了能够帮助用户了解不同媒体对待同一舆情事件的观点表达，其还可支持对主流、官方、小众等媒体间的情感表达展开针对性分析。4.分人群监测把控：除此之外，其亦支持分人群展示情感差异，即意见领袖的情感态度如何、普通网民的情感态度如何、官方群体的情感态度如何尽在掌握。

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信息安全面临的威胁主要来自以下三个方面：一、技术安全风险因素1）基础信息网络和重要信息系统安全防护能力不强。国家重要的信息系统和信息基础网络是我们信息安全防护的重点，是社会发展的基础。我国的基础网络主要包括互联网、电信网、广播电视网，重要的信息系统包括铁路、政府、银行、证券、电力、民航、石油等关系国计民生的国家关键基础设施所依赖的信息系统。虽然我们在这些领域的信息安全防护工作取得了一定的成绩，但是安全防护能力仍然不强。主要表现在：① 重视不够，投入不足。对信息安全基础设施投入不够，信息安全基础设施缺乏有效的维护和保养制度，设计与建设不同步。② 安全体系不完善，整体安全还十分脆弱。③ 关键领域缺乏自主产品，高端产品严重依赖国外，无形埋下了安全隐患。 我国计算机产品大都是国外的品牌，技术上受制于人，如果被人预先植入后门，很难发现，届时造成的损失将无法估量。2）失泄密隐患严重。随着企业及个人数据累计量的增加，数据丢失所造成的损失已经无法计量，机密性、完整性和可用性均可能随意受到威胁。在当今全球一体化的大背景下，窃密与反窃密的斗争愈演愈烈，特别在信息安全领域，保密工作面临新的问题越来越多，越来越复杂。信息时代泄密途径日益增多，比如互联网泄密、手机泄密、电磁波泄密、移动存储介质泄密等新的技术发展也给信息安全带来新的挑战。二、人为恶意攻击相对物理实体和硬件系统及自然灾害而言，精心设计的人为攻击威胁最大。人的因素最为复杂，思想最为活跃，不能用静止的方法和法律、法规加以防护，这是信息安全所面临的最大威胁。人为恶意攻击可以分为主动攻击和被动攻击。主动攻击的目的在于篡改系统中信息的内容，以各种方式破坏信息的有效性和完整性。被动攻击的目的是在不影响网络正常使用的情况下，进行信息的截获和窃取。总之不管是主动攻击还是被动攻击，都给信息安全带来巨大损失。攻击者常用的攻击手段有木马、黑客后门、网页脚本、垃圾邮件等。三、信息安全管理薄弱面对复杂、严峻的信息安全管理形势，根据信息安全风险的来源和层次，有针对性地采取技术、管理和法律等措施，谋求构建立体的、全面的信息安全管理体系，已逐渐成为共识。与反恐、环保、粮食安全等安全问题一样，信息安全也呈现出全球性、突发性、扩散性等特点。信息及网络技术的全球性、互联性、信息资源和数据共享性等，又使其本身极易受到攻击，攻击的不可预测性、危害的连锁扩散性大大增强了信息安全问题造成的危害。信息安全管理已经被越来越多的国家所重视。与发达国家相比，我国的信息安全管理研究起步比较晚，基础性研究较为薄弱。研究的核心仅仅停留在信息安全法规的出台，信息安全风险评估标准的制定及一些信息安全管理的实施细则，应用性研究、前沿性研究不强。这些研究没有从根本上改变我们管理底子薄，漏洞多的现状。但这些威胁根据其性质，基本上可以归结为以下几个方面：(1) 信息泄露：保护的信息被泄露或透露给某个非授权的实体。(2) 破坏信息的完整性：数据被非授权地进行增删、修改或破坏而受到损失。(3) 拒绝服务：信息使用者对信息或其他资源的合法访问被无条件地阻止。(4) 非法使用(非授权访问)：某一资源被某个非授权的人，或以非授权的方式使用。(5) 窃听：用各种可能的合法或非法的手段窃取系统中的信息资源和敏感信息。例如对通信线路中传输的信号搭线监听，或者利用通信设备在工作过程中产生的电磁泄露截取有用信息等。(6) 业务流分析：通过对系统进行长期监听，利用统计分析方法对诸如通信频度、通信的信息流向、通信总量的变化等参数进行研究，从中发现有价值的信息和规律。(7) 假冒：通过欺骗通信系统或用户，达到非法用户冒充成为合法用户，或者特权小的用户冒充成为特权大的用户的目的。我们平常所说的黑客大多采用的就是假冒攻击。(8) 旁路控制：攻击者利用系统的安全缺陷或安全性上的脆弱之处获得非授权的权利或特权。例如：攻击者通过各种攻击手段发现原本应保密，但是却又暴露出来的一些系统“特性”，利用这些“特性”，攻击者可以绕过防线守卫者侵入系统的内部。(9) 授权侵犯：被授权以某一目的使用某一系统或资源的某个人，却将此权限用于其他非授权的目的，也称作“内部攻击”。(10)抵赖：这是一种来自用户的攻击，涵盖范围比较广泛，比如，否认自己曾经发布过的某条消息、伪造一份对方来信等。(11)计算机病毒：这是一种在计算机系统运行过程中能够实现传染和侵害功能的程序，行为类似病毒，故称作计算机病毒。(12)信息安全法律法规不完善，由于当前约束操作信息行为的法律法规还很不完善，存在很多漏洞，很多人打法律的擦边球，这就给信息窃取、信息破坏者以可趁之机。希望可以帮到你，谢谢！

当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示，到2025年，随着中国物联网等新技术的持续推进，其产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2019年的约9.4ZB增至2025年的48.6ZB，数据交易迎来战略机遇期。1zettabyte大约是1万亿gigabyte，这是当今常用的测量方法。与此同时，美国2019年的数据量约为8.6ZB。到2025年，这个数字预计将达到30.6ZB。在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展，大数据将深入渗透到各行各业。对于我国大数据产业的规模，目前各个研究机构均采取简介方法估算。根据国家工业信息安全发展研究中心通过对全国3000多家大数据相关企业的问卷调查和座谈形成的《2019中国大数据产业发展报告》，截至2019年，大数据产业规模超过8000亿元，预计到2020年底将超过万亿。目前，17个省市建立了大数据局，大数据安全维护机制日益完善。283所高校获批数据与大数据技术专业。全国有100多个大数据相关产业联盟成立，对大数据的发展起到推动作用。另外，大数据研发人员2019年超过8万人，研发投入超过550亿人民币。数据外包将成为产业新机遇点数据外包是指大数据企业将价值链中原本由自身提提供的具有基础性的、共性的、非核心的IT业务和基于IT业务的流程剥离出来后，外包给专业服务提供商来完成，通过重组价值链、优化资源配置，降低成本，增强核心竞争力。数据外包有效地解决了数据孤岛以及清理和标记机器学习培训数据需要花费大量的时间和费用这两个问题，促成了“三赢”线下场景营销成为大数据应用新机遇随着“互联网流量红利”达到饱和，线上营销服务逐步由增量竞争转变为存量竞争。在此背景下，以新零售为代表的“线下场景营销”成为破局关键。根据新零售理论，线上销售将会与线下销售结合，同时会结合现代物流、大数据、云计算等技术。未来可能会有60%-80%的零售属于新零售。数据驱动是新零售的内核之一。数字营销供应商，通过收集线下场景数据，制作“人物画像”，精准刻画线下客户群体。进一步，通过与各类“广告主”合作，协助其将品牌精准推送给目标客户。——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

大数据信息安全分析企业和其他组织一直在充满敌意的信息安全环境中运行，在这个环境中，计算和存储资源成为攻击者使用入侵系统进行恶意攻击的目标。其中，个人机密信息被窃取，然后被放在地下市场出售，而国家支持的攻击导致大量数据泄露。在这种情况下，一个企业需要部署大数据安全性分析工具来保护有价值的公司资源。信息安全的很大一部分工作是监控和分析服务器、网络和其他设备上的数据。如今大数据分析方面的进步也已经应用于安防监控中，并且它们可被用于实现更广泛和更深入的分析。它们与传统的信息安全分析存在显著的差异，本文将从两个方面分别介绍大数据安全分析的新的特点，以及企业在选择大数据分析技术时需要考虑的关键因素。大数据安全分析的特征在许多方面，大数据安全分析是[安全信息和事件管理security information and event management ，SIEM)及相关技术的延伸。虽然只是在分析的数据量和数据类型方面存在量的差异，但对从安全设备和应用程序提取到的信息类型来说，却导致了质的差异。大数据安全分析工具通常包括两种功能类别：SIEM，以及性能和可用性监控(PAM)。SIEM工具通常包括日志管理、事件管理和行为分析，以及数据库和应用程序监控。而PAM工具专注于运行管理。然而，大数据分析工具比纯粹地将SIEM和PAM工具放在一起要拥有更多的功能;它们的目的是实时地收集、整合和分析大规模的数据，这需要一些额外的功能。与SIEM一样，大数据分析工具具有在网络上准确发现设备的能力。在一些情况下，一个配置管理数据库可以补充和提高自动收集到的数据的质量。此外，大数据分析工具还必须能够与LDAP或ActiveDirectory服务器，以及其他的第三方安全工具进行集成。对事件响应工作流程的支持对于SIEM工具可能并不是非常重要，但是当日志和其他来源的安全事件数据的的数据量非常大时，这项功能就必不可少了。大数据信息安全分析与其他领域的安全分析的区别主要表现在五个主要特征。主要特性1：可扩展性大数据分析其中的一个主要特点是可伸缩性。这些平台必须拥有实时或接近实时的数据收集能力。网络流通是一个不间断的数据包流，数据分析的速度必须要和数据获取的速度一样快。 该分析工具不可能让网络流通暂停来赶上积压的需要分析的数据包。大数据的安全分析不只是用一种无状态的方式检查数据包或进行深度数据包分析，对这个问题的理解是非常重要的。虽然这些都是非常重要和必要的，但是具备跨越时间和空间的事件关联能力是大数据分析平台的关键。这意味着只需要一段很短的时间，一个设备(比如web服务器)上记录的事件流，可以明显地与一个终端用户设备上的事件相对应。主要特性2：报告和可视化大数据分析的另一个重要功能是对分析的报告和支持。安全专家早就通过报表工具来支持业务和合规性报告。他们也有通过带预配置安全指标的仪表板来提供关键性能指标的高层次概述。虽然现有的这两种工具是必要的，但不足以满足大数据的需求。对安全分析师来说，要求可视化工具通过稳定和快速的识别方式将大数据中获得的信息呈现出来。例如，Sqrrl使用可视化技术，能够帮助分析师了解相互连接的数据(如网站，用户和HTTP交易信息)中的复杂关系。主要特性3：持久的大数据存储大数据安全分析名字的由来，是因为区别于其他安全工具，它提供了突出的存储和分析能力。大数据安全分析的平台通常采用大数据存储系统，例如Hadoop分布式文件系统(HDFS)和更长的延迟档案储存，以及后端处理，以及一个行之有效的批处理计算模型MapReduce。但是MapReduce并不一定是非常有效的，它需要非常密集的I / O支出。一个流行工具Apache Spark可以作为MapReduce的替代，它是一个更广义的处理模型，相比MapReduce能更有效地利用内存。大数据分析系统，如MapReduce和Spark，解决了安全分析的计算需求。同时，长时持久存储通常还取决于关系或NoSQL数据库。例如，SplunkHunk平台支持在Hadoop和NoSQL数据库之上的分析和可视化。该平台位于一个组织的非关系型数据存储与应用环境的其余部分之间。Hunk应用直接集成了数据存储，不需要被转移到二级内存存储。Hunk平台包括用于分析大数据的一系列工具。它支持自定义的仪表板和Hunk应用程序开发，它可以直接构建在一个HDFS环境，以及自适应搜索和可视化工具之上。大数据安全分析平台的另一个重要特点是智能反馈，在那里建立了漏洞数据库以及安全性博客和其他新闻来源，潜在的有用信息能够被持续更新。大数据安全平台可从多种来源提取数据，能够以它们自定义的数据收集方法复制威胁通知和关联信息。主要特性4：信息环境由于安全事件产生这么多的数据，就给分析师和其他信息安全专业人员带来了巨大的风险，限制了他们辨别关键事件的能力。有用的大数据安全分析工具都在特定用户、设备和时间的环境下分析数据。没有这种背景的数据是没什么用的，并且会导致更高的误报率。背景信息还改善了行为分析和异常检测的质量。背景信息可以包括相对静态的信息，例如一个特定的雇员在特定部门工作。它还可以包括更多的动态信息，例如，可能会随着时间而改变的典型使用模式。例如，周一早晨有大量对数据仓库的访问数据是很正常的，因为管理者需要进行一些临时查询，以便更好地了解周报中描述的事件。主要特性5：功能广泛性大数据安全分析的最后一个显著特征是它的功能涵盖了非常广泛的安全领域。当然，大数据分析将收集来自终端设备的数据，可能是通过因特网连接到TCP或IP网络的任何设备，包括笔记本电脑、智能手机或任何物联网设备。除了物理设备和虚拟服务器，大数据安全分析必须加入与软件相关的安全性。例如，脆弱性评估被用于确定在给定的环境中的任何可能的安全漏洞。网络是一个信息和标准的丰富来源，例如Cisco开发的NetFlow网络协议，其可以被用于收集给定网络上的流量信息。大数据分析平台，也可以使用入侵检测产品分析系统或环境行为，以发现可能的恶意活动。大数据安全分析与其他形式的安全分析存在质的不同。需要可扩展性，需要集成和可视化不同类型数据的工具，环境信息越来越重要，安全功能的广泛性，其让导致供应商应用先进的数据分析和存储工具到信息安全中。如何选择合适的大数据安全分析平台大数据安全分析技术结合了先进的安全事件分析功能和事故管理系统功能(SIEM)，适用于很多企业案例，但不是全部。在投资大数据分析平台之前，请考虑公司使用大数据安全系统的组织的能力水平。这里需要考虑几个因素，从需要保护的IT基础设施，到部署更多安全控制的成本和益处。基础设施规模拥有大量IT基础设施的组织是大数据安全分析主要候选者。应用程序、操作系统和网络设备都可以捕获到恶意活动的痕迹。单独一种类型的数据不能提供足够的证据来标识活动的威胁，多个数据源的组合可以为一个攻击的状态提供更全面的视角。现有的基础设施和安全控制生成了原始数据，但是大数据分析应用程序不需要收集、采集和分析所有的信息。在只有几台设备，而且网络结构不是很复杂的环境中，大数据安全分析可能并不是十分必要，在这种情况下，传统的SEIM可能已经足够。近实时监控驱动大数据安全分析需求的另一个因素是近实时采集事故信息的必要性。在一些保存着高价值数据、同时又容易遭受到严重攻击的环境中，实时监控尤为重要，如金融服务、医疗保健、政府机构等。最近Verizon的研究发现，在60%的事件，攻击者能够在几分钟内攻克系统，但几天内检测到漏洞的比例也很低。减少检测时间的一种方法是从整个基础设施中实时地收集多样数据，并立即筛选出与攻击事件有关的数据。这是一个大数据分析的关键用例。详细历史数据尽管尽了最大努力，在一段时间内可能检测不到攻击。在这种情况下，能够访问历史日志和其它事件数据是很重要的。只要有足够的数据可用，取证分析可以帮助识别攻击是如何发生的。在某些情况下，取证分析不需要确定漏洞或纠正安全弱点。例如，如果一个小企业受到攻击，最经济有效的补救措施可能雇安全顾问来评估目前的配置和做法，并提出修改建议。在这种情况下，并不需要大数据安全分析。其他的安全措施就可能很有效，而且价格便宜。本地vs云基础架构顾名思义，大数据安全分析需要收集和分析大量各种类型的数据。如捕获网络上的所有流量的能力，对捕获安全事件信息的任何限制，都可能对从大数据安全分析系统获得的信息的质量产生严重影响。这一点在云环境下尤其突出。云提供商限制网络流量的访问，以减轻网络攻击的风险。例如，云计算客户不能开发网段来收集网络数据包的全面数据。前瞻性的大数据安全分析用户应该考虑云计算供应商是如何施加限制来遏制分析范围的。有些情况下，大数据安全分析对云基础设施是有用的，但是，特别是云上有关登录生成的数据。例如，亚马逊Web服务提供了性能监控服务，称为CloudWatch的，和云API调用的审计日志，称为CloudTrail。云上的操作数据可能不会和其他数据源的数据一样精细，但它可以补充其他数据源。利用数据的能力大数据安全分析摄取和关联了大量数据。即使当数据被概括和聚集的时候，对它的解释也可能是很有挑战性的。从大数据分析产生的信息的质量，部分上讲是分析师解释数据能力的一项指标。当企业与安全事件扯上关系的时候，它们需要那些能够切断攻击链路，以及理解网络流量和操作系统事件的安全分析师。例如，分析师可能会收到一个数据库服务器上有关可疑活动的警报。这很可能不是一个攻击的第一步。分析师是否可以启动一个警报，并通过导航历史数据找到相关事件来确定它是否确实是一个攻击?如果不能，那么该组织并没有意识到大数据安全分析平台带来的好处。其他安全控制企业在投身大数据安全分析之前，需要考虑它们在安全实践方面的整体成熟度。也就是说，其他更便宜和更为简单的控制应该放在第一位。应该定义、执行和监测清晰的身份和访问管理策略。例如，操作系统和应用程序应该定期修补。在虚拟环境的情况下，机器图像应定期重建，以确保最新的补丁被并入。应该使用警报系统监视可疑事件或显著的环境变化(例如服务器上增加了一个管理员帐户)。应当部署web应用防火墙来减少注入攻击的风险和其他基于应用程序的威胁。大数据安全分析的好处可能是巨大的，尤其是当部署到已经实现了全面的防御战略的基础设施。大数据安全分析商业案例大数据安全分析是一项新的信息安全控制技术。这些系统的主要用途是合并来自于多个来源的数据，并减少手动集成解决方案的需求。同时还解决了其他安全控制存在的不足，例如跨多个数据源查询困难。通过捕获来自于多个来源的数据流，大数据分析系统提高了收集取证重要细节的机会。

1.旅游大数据市场分析非常好。大数据专业毕业生能够胜任大数据技术、大数据运营、云计算等方面的开发与应用。如果前途光明，可以去大型互联网公司从事前端和后端开发、数据分析师、机器学习算法工程师、app开发者、智能游戏设计开发、数据科学家等工作。在各行各业，在银行、电信、电力、交通等企事业单位，政府、信息产业等国民经济部门。甚至医疗系统、媒体等单位，依托具体业务，从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统研发、数据可视化等相关工作。2.旅游大数据市场分析论文写旅游景点评价论文可以考作者的写作能力。以下是我写当地乡村旅游景点评估论文的一些经验：要写好一个旅游景点的评价论文，首先要对这个旅游景点有一个全面的了解，而且一定要亲自去参观。一些景区的老板只给我提供了一些照片和文字资料，让我帮他写。但是我可以我不坚持实地考察，而且我我决心不写了。我我去过一些景点不止一次或两次。因为文字和图片只是平面的东西，只有实地考察才是立体的，才有可能对景点有全面的了解；在你对景点有了全面的了解后，你应该仔细研究它们，它挖掘文化内涵是最好的。有文化内涵的景点，一定是有发展潜力和活力的。写评估论文的时候，要分析什么样的游客是景区最广泛的受众，然后提出景区建设如何适应游客审美心理，勾勒景区的发展前景。当然，既要阐述景点的优势，也要指出景点的劣势，深入分析，这样才能扬长避短，把景点的建设和完善搞清楚。如果你写得更仔细，你应该充分利用数据。科学数据最有说服力。只要你亲自考察，认真分析，逻辑严谨，旅游景点的评估论文是可以写得更好的。3.什么是旅游大数据分析基本上，大数据是指我们收集和分析我们现在在世界上生成的大量数据的能力。利用日益增长的数据的能力已经完全改变了我们理解世界和世界上一切事物的能力。捕捉和分析大数据的进步使我们能够在几分钟内解码人类DNA，找到癌症的治疗方法，准确预测人类行为，挫败恐怖袭击，确定营销努力，预防疾病等等。你可能会问：那又怎么样这里是新的吗？唐t公司和组织长时间捕捉和分析数据？是的，但是目前，有三件事正在发生变化，并使大数据一个现实：我们产生新数据的速度令人震惊——我称之为数字化的世界。我们生成更复杂的数据表单。近年来，我们分析数据的能力发生了变化。4.旅游业的数据分析旅游的定义1.界定旅游的意义(1)界定旅游的实际需要界定旅游有两种学术和实践需要：研究需要：一门学科的研究首先需要对这门学科的研究内容有一个标准的定义，需要在定义的约束下确立研究对象和研究内容实践：旅游经济活动对地方、国家和全球范围的社会、经济和环境影响的衡量需要一个统一的口径。因此，建立地区间统计数据的一致性和可比性是必不可少的前提，获取这些数据必须有一个统一的标准。(2)明确旅游的重要性和基本要求对旅游统计的准确性至关重要。准确性直接关系到对旅游和旅游活动的直接、间接和诱发经济影响的评价，旅游设施和资源的规划和开发，如何确定游客的结构和制定营销和促销策略，如何识别游客的流量、方式和偏好。联合国非常关注国际旅游相关信息的统计。在1971年贸易和发展会议并制定了旅游统计准则。指出国家旅游统计综合体系在功能上应满足以下要求：——在需求侧，它能计量全国出国(境)旅游(及境外旅游)的数量和方式；可以提供游客使用的住宿等设施信息；有助于评估旅游业对国际收支和整体经济形势的影响。2.旅游定义的难点(1)旅游范围的模糊性不同于其他行业。旅游业不是一个单一的产业，而是一个产业集群，由多种多样、分散的产业组成。旅游业包括景区管理、旅行社和酒店服务、餐饮服务、交通运输、娱乐等诸多商业行业。这些行业也为当地居民提供服务，因此旅游业的概念和范围是模糊和不确定的。(2)统计困难。旅游的模糊性和不确定性给旅游分析和决策带来了一定的困难。在所有国家，很难建立一个可靠的工业信息库，评估旅游业对地方、国家和世界经济的贡献。由于定义的模糊性，很难进行统计测算，所以到目前为止，关于旅游业对世界经济的贡献和经济影响程度，仍然没有准确的数据。与此同时，旅游统计也成为旅游研究的重要组成部分，越来越受到人们的重视。5.旅游大数据分析报告智慧景区大数据分析平台的建设，不仅可以为数据存储、数据挖掘、数据分析等提供数据支持。还能为景区提供实时监控和交通预警信息，有助于景区引导，为管理者科学决策提供依据。在数据应用上，具有运营商数据分析、客源分析、景区实时客流分析、流量数据预警分析、网络营销分析、游客画像分析、旅游资源统计等功能。通过大数据，可以掌握景区客流动态和游客线下行为轨迹，了解景区之间的相关性，辅助景区调整和组合决策。深入了解游客基本特征和在线行为偏好，挖掘个性化服务，提升游客消费体验。大数据处理海量非结构化旅游数据的采集、存储和清洗，改变了传统的人工采集、核对、分析旅游数据的工作流程，推动旅游企业向信息化、智能化发展。在旅游市场经济的带动下，推动景区、旅行社等旅游企业和涉及旅游的企业的智能化转型，促进整体旅游行业的发展和创新。通过大数据，实现智能管理、智能营销、智能服务，准确反映本区域的旅游客源市场和产品市场，从而精准掌控资源市场等各种因素，为旅游目的地的发展提供有力的数据支持。6.旅游大数据市场分析报告一、面向大众的高端品质游目前，我国正在形成以国内大流通为主体，国内国际双流通相互促进的发展新格局。基于国民消费的大众旅游在未来仍将占据主要部分，而小康旅游正在快速崛起，两者将统一于高品质旅游。可以看到，人们对美好生活有了新的期待，进入了从是否有一个到不管是好是坏。这拓展了文化旅游的发展空间，对高质量发展提出了新的要求，即产品多样化、消费场景化、行业数字化、服务品质化、秩序规范化。因此，在新形势下，旅游企业要服务国家大局，加强文化引导，加强先进科技的应用，巩固和加强实体经济的基础，满足人民美国对美好生活的需求，重点发展高品质旅游。二是红色旅游迎来高潮。据文化、旅游和文化部统计，2020年，中国红色旅游人数突破1亿。在整个十三五规划期间，红色旅游人数保持稳定增长，在国内旅游市场保持11%以上的市场份额。红色旅游的规模和知名度持续攀升。2021年恰逢建党100周年，红色旅游必将迎来新一轮高潮。事实上，近两年来，许多红色旅游景点都得到了深度开发。通过融合、创新、特色发展之路，运用声音、动画、数字互动等科技手段还原革命历史，使红色旅游由静态变为动态，红色旅游产品由单向输出到娱乐性游客已经从旁观者到参与者，同时创造0755——的概念红色旅游已经深入人心游客群体变得越来越年轻，越来越以家庭为导向。三是乡村旅游持续升温。在最近的中央农村工作会议上，习近平强调，脱贫攻坚胜利后，要全面推进乡村振兴，这是“三农”工作重心的历史性转移。后疫情时代，山清水秀、生态优美的村庄比以往任何时候都更有吸引力。《延安延安》预计，到2025年，我国休闲农业和乡村旅游年接待游客量将超过40亿人次，营业收入将超过1.2万亿元。乡村旅游正迎来历史上最好的发展机遇期。从宏观政策来看，乡村振兴战略的全面推进，意味着大量的政策资金将投入到农村地区，改善农村基础设施和公共设施，乡村旅游产业环境将得到迅速而普遍的改善。从消费群体来看，我国城市化率已超过60%，城镇居民基数迅速扩大，乡村旅游潜在需求持续增长。乡村旅游在国家政策的引导下，不断推出自然观光、亲子陪伴、养生保健等各类服务项目，提升乡村住宿品质，开发乡村美食、夜游、主题研学等产品。第四，附近的风景引人注目。受疫情影响，很多人对长途旅行仍有顾虑。此外，大多数中小学仍然限制学生长假出游，导致很多家庭不能出远门。这使得人们有时间深入挖掘到周边游和当地的短途旅行，并重新发现周围和家中的美已经成为一种新的趋势。随着近年来休闲旅游的不断发展，周边游模式已经获得了足够的市场认可和推崇。随着几年需求快速增长带来的软硬件设施和服务的完善，这种模式已经能够满足更多消费者的需求。当地旅游的深化将使当地居民更好地体验他们出生和成长的地方，提高他们的幸福指数。去周边游和当地的短途旅行将是后疫情时代市场最直接和最好的选择。第五，利基目的地成为新的收藏夹后疫情时代，那些曾经被游客忽视的隐性目的地，正在被更多人挖掘。它们在自然风光、文化内涵或深度上都有明显的优势尤其是当游遍世界并有旅游经验的游客回到国内旅游，他们更期待发现从未出现在主流视野中的目的地。这些小团体正好可以给这群游客带来灵感，成为大家实现旅行自由疫情过后。第六，体验式产品大受追捧。疫情形势下，安全出行成为游客考虑的重要因素。一个家庭团，三五好友的小团，甚至两个人的小团游，因为更安全、更私密、更自由，逐渐成为旅游市场的新趋势。携程数据显示，新年私人选团率占团总人数的比例s日已从去年的10%增加到30%，越来越多的人愿意支付为了安全旅行。同时，游客对目的地的新玩法和游玩深度有了更高的要求，不再满足于just打卡上班撇去水面。因此，定制游、深度游等更加个性化、私人体验式的旅游产品必将受到认可和追捧。与传统的跟团游相比，选择这类产品的游客完全可以自主选择时间、路线、内容、出行方式、旅游伙伴、旅游服务方式、服务商和支付方式等。呈现出主题化、小众化、深度化、随机化、碎片化、可调节消费的特点。七。智慧旅游花式升级以互联网、大数据、人工智能为代表的科技创新，让旅游目的地从线下走向云端；云旅游和网络名人带货已经变成了新蓝海对于文化和旅游企业。交互式、沉浸式、三维数字技术与传统文化、当代艺术的融合，极大地丰富了旅游产品体系；免接触服务和一机游平台模式正在加快智慧景区建设。新的一年，科技正以多种形式和内容持续赋能旅游业，为游客带来更多耳目一新的体验。随着越来越多的技术应用走向成熟，我们有理由期待旅游行业会越来越智能化，智慧旅游将成为未来旅游市场的主力军，将更多的智慧融入传统旅游行业。八、快速预约出行。过去，人们习惯于即席游览景点，但在疫情防控的正常背景下，景区门票预订系统已经成为文明出行的新潮流。近日，国家相关文件强调，2021年底前，所有国有旅游景区要提供在线预订服务。可以预见，中国的旅游预订时代正在快速到来。其实旅行预订系统在国外已经相当成熟，疫情只是在国内催化了这个过程。对于景区和游客来说，常态化的预约制度是双赢的：在保护景区文物和自然资源的同时，游客可以获得更安全、更有尊严的游览体验和更好的精神享受。2021年，看得见的景区大门和看不见的预订渠道的竞争将进一步加剧，这将带动博物馆、美术馆等公共文化设施同步实现在线预订服务，预订旅游将成为人们的新形式旅游消费。九、全面营销成引流法宝2020年，丁真可爱的野男孩，从携程老板的直播开始走红。从《全国乡村产业发展规划》湛江文旅带火到《隐秘的角落》《上新了，故宫》等综艺营销，文旅行业大显身手。借助直播、短视频、影视综艺等营销载体，与文化媒体跨界融合，取得了非常可观的旅游营销成果。7.旅游app市场分析大数据携程网的优势：1.服务优势服务是携程的一个突出点的优点，也就是科学追求完美，适度创新。综合来看，携程在服务规模、体系、流程、理念等方面都遥遥领先于行业。携程拥有国内相关行业最大的呼叫中心，1200多个座席，1300多名员工。在培训方面，携程侧重于培训员工的服务理念，强调以客户为中心，尤其是在服务态度和语音上，获得了呼叫中心行业的诸多好评。在减少错误和提高正确性方面，携程通过流程控制、质量监督、6sigma精益改善等手段不断减少错误。为会员提供准确及时的服务，像管理制造业一样管理我们的服务，取得了良好的效果。在追求零服务缺陷方面，携程是行业内的倡导者和排头兵。2.市场合作的优势市场合作是携程的重要方面蓬勃发展。目前，携程已向航空、金融、通信、企业四大板块全面出击，与国航、东航、南航、上航、深航、厦航、川航、山航，招行、工行、建行、中行、民生、广发，以及移动、联通、电信、外服、中智等全国各大航空公司知名。品牌合作，强强联手，竞争实力毋庸置疑。去年，招行与招商银行联合推出国内首张双币旅游信用卡——携程旅游信用卡，发卡总量位居全国第一。携程的合作模式已经成为跨行业合作的典范。8.大数据旅游业旅游业逐步复苏，旅游企业生产经营好转，旅游投资保持回升势头。(1)旅游企业有望持续向好。旅游业预计将继续其复苏增长趋势。但国内疫情防控压力依然存在，联系和集群旅游消费恢复滞后，旅游业恢复不平衡、基础薄弱等问题依然明显。(2)新型旅游业态加速演进。在线和数字加速延伸到更多的旅游场景。旅游大数据平台、智慧旅游公共服务、云旅游平台、在线数字体验、沉浸式旅游场景等正在加速发展。(3)七大数据发布的积极因素。中国有14亿人口，中等收入群体超过4亿。人口受教育水平明显提高，人口流动和集聚趋势更加明显。人口红利正在向人口素质红利转变，作为全球最大的国内旅游市场，发展潜力巨大。；一老一少已成为市场热点。儿童的比例美国人口和中国老年人口都增加了。在生育政策潜力充分释放的同时，老龄化已经成为我国长期的基本国情。修学旅行、亲子游、老年游、疗养旅居等。具有广阔的市场前景。(5)幸福产业与旅游深度融合。人民人们对品质、便利和定制美好生活的需求不断上升，旅游业与文化、体育、健康和养老等快乐产业进一步融合。(6)碳中和促进绿色旅游发展。实现双碳目标将带来旅游业的结构调整和发展转型，从而推动生态旅游、绿色旅游和低碳旅游的发展。

结合大数据分析最全淘宝推广及营销的方法前几天有幸到场了一场在上海举行的电子商务相同大会，台上的表现可以说是精美纷呈热闹特殊！会有照旧感想颇深，于是回家连夜写出这篇，盼望对战斗在一线的淘宝卖家们在淘宝推广上能有点资助，文采不是很好，照旧请各人包涵了啊！首先来说下最近几年的电子商务发展的大背景和状况：根据阿里巴巴的报道，在2010年上半年，中国互联网消耗累计达到了可怕的4734亿元人民币，整个2010年的增幅大概在13.8%，中国网民互联网消耗累计初次突破10000亿元人民币，人均月度互联网消耗额达206元。转眼到了2011年，我国互联网购物付出将突破互联网消耗总额的一半(55.8%)，预计我国互联网购物市场生意业务范围将到达7634.1亿元。但是在巨大增长的背后电子商务人才却非常的奇缺，由于大巨细小企业非常多，整个行业显得庞乱无章，互联网的诚信系统令人无比堪忧。电子商务行业企业常见的一些问题：一、好高骛远——电商大跃进设定的目的不现实、过于急，很傻很灵活！二、大鸣大方——盲目投放这个行业缺乏有履历人才，很多人都不知道怎么费钱，又急于求成，以是在IT上做了很多无味的投入。三、好大喜功——纰漏内功例5小我私家怎样处置处罚2000个定单，定单太多要休业发货。严峻影响客户体验度！电商最关严重的五个焦点问题：1.产物焦点2.店肆计划3.推广营销4.办事、物流5.客户粘性与忠诚度那么电商最为严重的问题在哪里呢？是的就是淘宝了！在300万和每年不断增长的卖家群中，估计到2015年可能要达到500万卖家(现在基本实现了90%)如何让你的产品能够标新立异不被巨大的潮流给淹没了就是个最大的课题：淘宝推广首先总结下商品形貌装修的一些重点：宝物首屏图要求清楚明白，最好是有放大镜功效的。背面放上相应的细节图。__详情要填写完备，如许不但利于搜刮也利于客户寓目。从宝物实拍全景高清形象图片到宝物的每一个细节，从外至里都只管即便展示出来。但要注意图片的颜色搭配，不克不及影响店肆团体气势派头。只管即方便用图片上加笔墨的方法，简明扼要的形貌宝物的特性及长处等。在宝物里最好放上一些证明你店肆气力的一些证书及图片等。如许能让客户取消挂念信托你，促进购置！_将本身宝物生产图、及发货时的打包图展示出来，如许能让客户看清我们产物生产工序及打包历程，表现卖家的很朴拙。在客服中央及售后中要有保障阐明，好比：七天无条件包退换，假一陪十等。如许能让客户更有保障。在宝物形貌页面里放上曩昔客户购置后的好评截图，或曩昔的火爆购置记载！娠结呙系关系营销，但产物不克不及过多。主推的大概是与此页面的宝物有关的最好。动员整店贩卖。真恰好的淘宝店肆首页，应该是第一屏，有显着确当日大概本周主推的产物。之后有凭据产物功效，当月热销排行，大概针对主顾群细分需求的细分保举模块构成。无序的堆叠产物，不是一个网店乐成的因素。其次是推广营销(先有流量人气，才气做营销)产物再好，店肆装修的再美丽。但是没有人知道你，那也是白干！推广营销是网店最重要的，但同时也人才奇缺的地方。信赖我们宽大卖家肯定深有领会吧！那么我们的推广到底应该怎么做呢？怎么做才算是有用呢？靠炒作？这个的乐成率大概有几十万分之一吧，并且炒作后的副作用也是不少的，一样通凡人是玩不起的。靠投硬告白？这个貌似也不太现实吧！至于营销，没有推广那来的营销！?做淘宝也不是那么容易的。给各人分享一句很精典的话：“其着实淘宝做营销，其难度远宏大过任何一家媒体，部分多、规矩多、产物多、变数多。有做品牌的，也有做销量的；有产物的，也有东西的；有收费的，也有免费的；有人肉的，也有自助的；必要打起十二分精力，随时连结高度的鉴戒和敏锐的嗅觉，不然一步跟不上，步步跟不上。结论：现在无解，端赖人堆。”寄义自解！总结以上两点在集会上听来的营销推广的方法：(1)推广要有人有流量的地方去贩卖，不是等候。有本领最好是实验全网贩卖，如许才气让代价到达最大化，本钱变底！(2)全程办理。简朴的来说便是让全部的平台都有我们。那样品牌自不然就能出来了！(3)订定全网全程的商务计谋！以上三条我想大概有些人是看不懂的，太全面了，对我们些中小卖家来说也有些不太现实。你懂了最好，不懂也没干系，如今我就说说身边的一些推广营销伎俩吧！多数是免费的！只要你乐意付出，就肯定有劳绩的，但要是你不付出，是肯定没有劳绩的。推广不是等候！我们必须要主动出击！淘宝站内的免费推广：(1)淘宝论坛回帖、发贴回帖方法各人都知道的回精贴，肯定要速率，但也要认真。要是你没有抢到前排，那你就认认真真的回贴吧。说不定成精美回了呢？那就赚大了(2)帮派发贴、回帖帮派发贴回贴方法和论坛差未几了。要是能写贴最好，不克不及的话，那就将谁的英华贴改一下，发到一些相干的人气高的帮派里吧。说不定还能加精呢。有一次我就如许乐成过，为我店肆带来了不少流量哦。还在整天往帮派里贴告白的朋侪们可以去试一下哦。(3)淘宝论坛尾部自助告白这个各人也都知道在那边吧。论坛首页底部那边，有个“自助告白”，这个只要100银元就能抢到的，可以说是完全免费的。(4)淘吧发贴、回帖或发、回求购贴淘吧发贴回贴和帮派、论坛都差未几的。一通则百通，信赖你能明白的！这里我重要阐明一下，回求购贴很有用哦，前些天就有一小我私家从那边点进来的。淘宝收费的推广：(1)加个消保这个是开店必须的这个不必多费口舌了(2)买个旺铺装修睦这个也是开店必须的，前期连这个小钱都舍不得，后期根本也不指望你能做出什么花样来了！(3)直接推广直通车推广是一个很给力的推广东西，高精度营销，按点击收费。卖家必不可少的营销利器！但不因此是有都能玩好的。站外最有用的推广方法：(1)微博推广新浪、网易、搜狐、腾讯微博必做，这个完全是免费的，基本属于常规知识了(2)博客推广这个固然是必须做的，QQ空间，新浪，网易，百度空间、搜狐空间；写上一篇文章好的软文，复制到这四个空间里去就行了。固然博客不是任何人都能做好的。(3)论坛贴吧推广一个活泼的平台，有着不可轻忽的告白结果！SEO必做；针对本身的产物的用户群，去对应的论坛上发信息。很多论坛都有专门发告白的与供求信息的版块，那些地方根本上不会被删帖。但是结果大概不是很少。以是发起各人照旧本身写软文，去最火的版块里发，那样结果才更好。不会写软文你可以去改别人的呀！要是你连改都不会的话。那你就发硬告白吧！(4)问答推广百度知道、soso问答、新浪爱问另有雅虎的，这些都是海内最权势巨头、最活泼的问答网站。(5)百度百科推广百度百科推广相对来说就要难很多，但是它的准确度很高，根本上每个词语都有一个百科的，并且百度的百科权重非常的高。个人觉得如果有时间是必须要去做的(6)百度履历推广百度履历也是一块肥肉，并且它很容易乐成，是最好贴店肆地点做告白的地方。方法很简朴，便是按他的要求分享履历。至于履历的话，你完全可以去网上一些网站上大把的履历分享文章，去找几篇改一下，上传上去就能乐成了。各人可以去尝尝！发起最好先去看一下别人是怎么做的。看了你就会了！还不懂就就帖留言！(7)QQ空间推广，这个东西我相信我是几天也说不完的了，做就对了(8)供求信息推广可以去一些供求信息上公布出售信息，留下本身的QQ号大概店肆地点，有人看到信息后就会来接洽你的。这些地方便是发纯告白的地方。只要不违法，都不会被删除的。(9)QQ群推广最好是加一些贸易群，以免一发告白就被人T出。当然巨大的小号群是必不可少的啦！(10)邮件群发邮件群发其实已经没有任何效果了，但是如果有能力的话还是建议去做以下的。末了，请祝各位奋战在一线的卖家们财路广进！店肆流量步步飞升，销量每天猛涨！同时也欢迎大家一起交流，毕竟这个社会帮人打工不如给自己打工来的开心

查询大数据要了解以下几个信息：1、综合信用评分2、是否命中黑名单3、网贷申请记录4、被机构查询记录综合信用评分就是综合你的资质条件给你的信用进行打分，一般分数越高信用越好，分数越低信用越差，网贷时被拒的可能性越大；是否命中黑名单指的就是你在不在黑名单里，如果在的话网贷被拒的概率就非常大了，而且需要要根据报告了解自己在黑名单的原因；网贷申请记录和被机构查询记录较多，则代表大数据越花，说明近期很缺钱，容易让网贷平台判定你缺乏还款能力，导致网贷被拒。查询大数据可以在支付宝首页搜索：壹楚信息。点击查询，就可以查询到自己的网贷大数据报告了。以上的几大要素都可以查询到，会显示你的信用等级分数，是否存在黑名单，网贷申请记录和被网贷平台查询记录都会显示，在查询之前还能看样例模板。

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绿色是高质量发展底色。为加快绿色数据中心建设，湖南移动推动清洁能源安全高效利用，以完善能源管控、引导能源结构升级为目标，聚焦低碳建设、低碳运维两个关键环节，一方面加强数据中心的节能降耗能力打造，多举措降低供电损耗、提升设备效能，另一方面加快5G基站用能转型，完成能源改造后的5G基站可节省30%用电量，为实现碳达峰、碳中和目标贡献力量。 数据中心智慧化系统应用 打造绿色节能大数据中心智慧管理心中有”数“ 移动互联网时代，数据是最重要的资源之一，而数据中心作为承载数据的新型基础设施，重要程度不言而喻。但随着互联网产业的蓬勃发展，大型数据中心的耗能和碳排放也日益加重。因此，打造绿色数据中心，降低数据中心碳排放势在必行。 湖南移动在株洲数据中心规划之初，就优先考虑节能减排，从建筑格局、外形结构、体形系数等方面着手，大力推广标准化绿色节能设计。不仅在建筑设计、材料选择等方面开展环保评估，在电源和空调等配套设备选型上坚持应用绿色先进技术，其中电源设备采用巴拿马电源技术，通过10KV直接输入，DC240V输出供ICT设备使用，化繁为简，将原本若干套设备精简集成为一套设备，提高3％电源转换效率，节省电费的同时还能节约投资、节约机房面积，实现快速部署。 数据中心设备功能强大，但会产生大量热量，而服务器、处理器必须在一定温度以下才能保持最佳性能，空调制冷系统就成为耗电“大户”。湖南移动在空调设备方面，采用水冷空调、水泵变频、热管冷却等技术，利用高压离心式冷水机组+板式换热器+开式冷却塔系统，在冬季充分利用自然冷源，减少冷水机组机械制冷的运行时间，再叠加新型空调末端技术，直接就近对设备进行冷却，进一步降低制冷传输造成的能耗。以上多种技术相结合，使空调制冷系统的能效比提升近一倍。 数据中心空调新技术应用 为推进智慧化数据中心运维管理，湖南移动搭建了数据中心能耗管理平台、IDC集中运维平台，通过分析楼栋、机房、设备的能耗数据，定位IT设备、供电、空调等高能耗点位，并根据IDC业务运行数据的实时监控，输出自适应的调优维护策略，通过空调运行参数优化、主设备运行调优，使各设备处于整体能耗最优模式下运行，也避免了因局部热岛问题导致整体能耗升高问题，实现了智慧制冷，确保数据中心低能耗、高性能运行。 MIMO电源+太阳能 打造5G基站低碳示范站 图为应用太阳能清洁能源的5G低碳基站 5G基站的耗电量有多大？来自湖南移动数据显示，基站耗电量占整个移动通信网络能耗的60%，5G基站功耗是4G基站的3倍。因此，提高5G基站自身的节能降耗水平，是5G发展和通信业助力全 社会 实现双碳目标的重要基础。 5G低碳基站示范站一体化能源柜 湖南移动以5G组网架构为演进方向，开展全网CRAN化改造，采用“一站一柜”的低碳建网方案，将主设备、空调、电源、电池集成在一体化室外能源机柜内，逐步替代传统土建机房，再结合“MIMO电源+太阳能”的叠光运行方案，利用太阳能资源为基站供电和电池充电，节省基站市电直接使用量，再通过引入MIMO电源技术，实现太阳能、市电、发电机组等多能源的接入，保障网络安全稳定运行。在空调设备新技术应用方面，通过“重力热管型双循环空调+封闭热通道”的机柜级制冷方式，直接就近对设备进行冷却，可大量节省制冷量，降低能耗。 为推进5G基站绿色运维、降本增效，湖南移动在一体化能源柜基础上搭建了基站能耗智慧管理平台，集成“AI+大数据+IoT+电力电子+储能技术+传感技术”于一体，可免电表实现每个设备的电量精确测量，用电足迹精确可视。智慧平台将能源与业务联动，实现设备远程上下电控制，以及空调精确制冷。 “未来，湖南移动将继续推广5G低碳基站应用。”湖南移动相关负责人表示，湖南移动还将同时开展零碳基站研究，加大5G+能源应用推广，以“节能、洁能、赋能”计划为纲要，助力全 社会 实现双碳目标。 图为一体化能源柜内电源监控模块

作为互联网金融的重要组成部分，众筹金融正成为互联网大数据移动金融时代金融创新的重要模式。今年1月发布的《中国互联网众筹2014年度报告》显示，2014年中国众筹募资总额累计达到9亿多元，其中四季度超过4.5亿元，众筹机构如雨后春笋般出现，截至2014年底，中国奖励类和股权类众筹平台总数已达116家，一年新增平台78家。众筹为何这样红？中国人民银行金融研究所所长姚余栋、中国人民大学法学院副院长杨东、贵阳众筹金融交易所董事长刘文献等专家学者，共同解读大数据时代的金融众筹。众筹金融是信息时代的金融生态姚余栋：后全球金融危机时代，寻找复苏和经济增长的新亮点成为各国关注的焦点。同时，新技术的飞速发展也使得信息收集、处理、传递的机制发生了根本性改变，带来了“互联网+”时代的经济与金融变革。传统金融发展与实体产业的脱离，金融部门对实业部门的优势等，都使得金融业陷入“自我游戏”中。而“共享金融”能够有助于缓解甚至根除现有金融体系的主要弊端。一则重点解决主流金融体系的服务“短板”，服务居民金融（消费金融和财富管理）和小企业金融（融资加信用）；二则促使金融摆脱“高大上”，走下“神坛”，推动分布式、规范式、自律性、公开透明的金融“软规则”建设，谋求低成本、高效率的新型金融交易市场；三则巩固P2P时代的共享金融模式，且逐渐向B2B、B2P、P2B等领域拓展。杨东：互联网的技术、信息技术或者是IT、DT技术的革命，肯定会形成新的金融制度的变革，甚至是一种新的社会关系的变革。我个人认为众筹制度是这个社会生产关系变革，或是金融变革的核心。今年7月18日，中国人民银行等多部委联合发布了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，真正吹响了互联网时代金融服务于小微企业、服务于普通民众、服务于实体经济、实现普惠金融的号角。因为当前的中国不缺少大企业大金融大机构，缺少的不是GDP的总量，而是小微企业的发展、创新创业，是大众创业、万众创新的基础保障，同时也是真正服务普通老百姓的理财需求、金融服务需求的根本。这些底层的，包括小微企业、创新创业、老百姓的底层需求，实际上只有靠大力发展互联网金融、“互联网+金融”，才能满足。众筹金融创新激活新常态下中国经济姚余栋：从2016年起的下一个五年，我国已然站在了一个新高点、新起点。当前，中国经济更注重创新驱动，更加倚重消费拉动。而适应经济新常态，金融的创新发展是重要的支撑和支持。“十三五”期间，互联网和金融将呈现出深度融合态势。股权众筹是多层次资本市场的重要补充和金融创新的重要领域，同时对服务实体经济和控制宏观杠杆水平有至关重要的作用。创业浪潮之后如果配之以股权众筹可能会给我们造就一大批发展前景很好的企业。在这里引用一句话，前期是铺天盖地，通过股权众筹以后可能就是顶天立地。刘文献：众筹在我国经济发展中的影响越来越大，成为实业界、产业界、百姓投资理财、金融界创新的交叉点、交汇点、热点，成为民间资本市场最好的路径、小企业发展的好模式。众筹金融依靠移动互联网、大数据、云计算，实现支付清算、资金融通、风险防范等金融本质功能，并具有快速、便捷、高效、低成本的优势，以及场外、涉众、混同的特征。同时，众筹金融平台依靠互联网与线上线下共同推进发展的模式向群众募资，支持项目发起的个人或企业融资，又具有低门槛、多样性、依靠大众力量、注重创意的特征。贵阳发展众筹金融注重顶层设计风险防范杨东：防范互联网金融风险，从政府角度来讲，还需解决好以下几个问题：一是什么样的平台是合格的，要设定一个门槛，出台监管政策明确对平台进入的要求。二是对投资者、消费者各种保护措施必须到位，对金融消费者的各种隐私信息、数据给予有力的保障。三是对于平台上上线的项目信息披露必须更加高效、更加及时。四是转变监管思维，在互联网时代的金融监管建立有效的大数据监控体系，以应对互联网金融的高传导性风险。五是应该加大对投资者的教育。姚余栋：在大众创业万众创新的浪潮下，股权众筹对服务实体经济和控制宏观杠杆水平非常重要。应该通过金融创新，丰富资本市场的层次，走向大私募，为未来的小公募发展预留空间，严守底线，不碰红线，适度监管，为股权众筹未来持续健康发展护航。人民银行金融研究所的互联网金融研究小组提出了一套“五四三二一”方案。“五”是对股权众筹的定义——新五板，如果按照帮助企业成长的阶段来讲，股权众筹就是幼儿园或是小学阶段，让企业在进入新三板这个中学阶段前有一个培育过程。“四”是传统金融领域主要分成公募、私募，但是中间还有很多空档。“三”就是要对众筹划分大中小三个档次。“二”是众筹平台不要碰钱，不搞资金池；平台不进行担保或隐性担保。“一”是一条红线不能碰。刘文献：贵阳从确立大数据、互联网金融为发展方向伊始，就注重顶层设计，从机制、体制上防范众筹金融风险，确保众筹金融依法依规进行。贵阳众筹金融交易所制定了投资者适当性管理条例，对众筹投资人的要求，类比于私募资金对投资者的要求制定，同时根据投资者年收入情况，指导投资资金不超过年收入相应比例。交易所目前在风控上严格操作。筹前，严格项目审核，领筹人与第三方专业顾问服务机构承担保荐职能。筹中,使用“领投+跟投”机制，由机构投资人对某个项目进行领投，再由个人投资者进行跟投，减少信息不对称的风险。投后管理和退出制度，则包括要求企业定期披露财务数据，交易所对筹后管理实施监管职责和信息披露；制定客户回访制度，定期对创始团队进行回访，持续进行评估等等。

档案是机构内部最为规范的知识，是机构存在的历史依据，做好档案管理工作是一个机构健康发展的需要，档案管理工作是机构管理工作的一部分，是提高机构工作质量和工作效率的基础条件，是维护历史真实面貌的一项重要工作，是衡量一个机构管理水平的重要尺度。会博通知识管理系统提供承载档案全生命周期管理的管理体系。档案的采集与形成：对于档案的信息化采集，支持多种采集渠道以及多种采集方法。机构可以按照内部管理的习惯以及需要，匹配采用符合自身需要的档案管理规范，对实体档案与电子档案进行统一管理。档案的信息化存储：对于企业来说，如何把档案进行有序化管理，是档案管理的重点，3Hmis综合档案管理能有效帮助企业，对档案进行分门别类的有序化管理。并且，系统提供例如封面、背脊、目录、备考表等表格打印，辅助档案人员轻松地完成对纸质档案的手工处理。档案的信息化利用：在如今信息化管理时代，档案并非单单把档案封存在档案室或系统中，而是利用档案借阅、归还与发放，搜索平台，提醒，历史版本，水印防扩散等功能，助力企业日后的生产经营管理提供重复利用、历史借鉴以及促进改善与创新的重要材料。