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1.大数据方法及其应用关键词: 大数据；机器学习；云计算摘要: 随着信息爆炸时代的到来，信息数据本身所具有的大量性、高速性、多样性为数据科学和大数据技术带来了天然的应用场景。本文通过研究大数据的特点、相关理论和技术，剖析了大数据实践应用及发展现状，给出了大数据相关的几个重要方法及其应用的简要全景图，为大数据的推广和应用提供参考。文章引用：郭鹏飞, 李刚. 大数据方法及其应用[J]. 计算机科学与应用, 2019, 9(9): 1724-1731. https://doi.org/10.12677/CSA.2019.991932.大数据访问控制综述关键词: 大数据；访问控制；数据保护摘要: 当今大数据时代，数据存储系统、大数据计算平台发展迅速，而访问控制作为保护数据的基础能力没有得到充分的考虑。首先，本文概括出大数据计算平台数据处理流程，并总结出其中的访问控制需求；然后按照访问控制需求综述并分析相应的访问控制技术。最后对未来访问控制技术的发展进行了展望。文章引用：薛涛, 文雨. 大数据访问控制综述[J]. 计算机科学与应用, 2022, 12(1): 114-122. https://doi.org/10.12677/CSA.2022.121013

大数据驱动公共管理学科现代化论文 　　在各领域中，大家肯定对论文都不陌生吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。相信许多人会觉得论文很难写吧，以下是我整理的大数据驱动公共管理学科现代化论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。 　　摘要 ： 　　我们目前所处的是一个由数据主宰的大数据时代，数据的共享正改变着我们的工作和生活。而在该时代中，公共管理有着极为深刻的影响，政府部门应该清楚地认识到公共管理学科的重要性，并以科学的态度来面对该学科所面临的机遇和挑战，并且分析大数据对公共管理学科所产生的影响，反思传统管理模式中存在的不足之处，对公共管理行为模式进行改进，从而有效地促进大数据时代下公共管理学科的发展与进步。 　　关键词： 　　大数据驱动；公共管理；改革方式 　　引言： 　　在公共管理的实施过程中，工程的使用不只意味着管理的过程，因为这需要对各个公共资源进行再分配。行使这个权利的时候是需要调配各种公共资源，在国家法律法规体系下，安排各种公共资源，保障各项资源的有效运转。需要注意的是，必须以群众的利益作为基本前提，防止公共资源的滥用甚至其他严重的后果发生。在整个大数据不断发展的情况下，公共资源的使用，有了更多透明化的监督过程，可以对这些公共资源进行科学合理的配置。 　　在未来，公共学科的发展变得越来越高效，公共学科也是建立在现代高新技术的基础上，针对目前公共管理存在的弊端，和高新技术进行深入分析，将这些找到的矛盾用人文学科的思想得以解决。在公共管理学科的发展历程之中，各种数据的处理是极为重要的。只有有效利用大数据处理的方法，才能够更好地促进公共管理，将公共政策和现代数据结合，促进我国的公共管理不断进步。在现代化的发展历程之后，我们还应该不断关注公共学科的发展特点，探讨公共学科可能出现的风险问题，不断提高科学决策的准确度，根据大数据的分析结果，促进公共学科的改进。 　　一、大数据的实际内涵以及其发展概述 　　在运用大数据技术时，部门研究者认为大数据是一种统计模式，是运用各种现代信息技术进行自动记录和延续扩充的过程，而非人工设计的数据。不过，这类观点是以大数据统计为出发点，然而实际上大数据并不仅仅只是进行数据资源的整理和收集，更重要的是对数据进行分析［1］。 　　二、大数据对公共管理学科的驱动机制 　　大数据的发展给公共管理的影响是深远的，从大数据的发展可以不断提高公共管理的效率，大数据的深入发展，能够帮助我们先入进行公共管理。在未来，要促进公共学科的发展，就需要依靠大数据，在大数据的帮助之下，深入挖掘公共管理的实质，帮助我们找到科学的管理项目，从而为公共决策做出准确的判断。以往在公共学科的时候还没有发挥大数据的价值，缺乏一定大数据的思想。发展是一个缓慢过程，在这个公共学科的成长过程中，我们必须研究大数据的专业特征。利用公共学科的机制，回到数据的创新作用。总地来说，可以从以下几个方面找到大数据的影响。 　　（一）巨大数据体量对公共管理学科的影响到时候就意味着更多的海量数据。这些数据的发展不仅拥有着较大的体量，还意味着公共管理的难度也在增加。公共管理需要依靠大数据技术，但是却要利用好，到时候做好分析的脚本研究。改善传统的思维，让我们用现代的思想为公共管理做出更多的分析。大数据在现代的应用是深远的，我们要利用各种各样的大数据技术，更多的大数据手段找到公共学科的真正内涵。从而为到时候去建设提供物质基础，这些基本的数据出发，让政府面临更多的公共决策类型，公共管理样本的采集为大数据做出了更多的支持。基础的公共管理样本可以成为数据的来源，也为公共管理学科发展做出深入的影响。为进一步找到目前存在的问题，就需要对公共决策的数据进行整合，从而发挥学科的时代性特征，达到公共管理的具体目标［2］。 　　（二）多样化的数据对公共管理学科产生的影响大数据时代不只是大数据的数量增加，更多的是数据的种类。公共学科要掌握更高的管理方法，就需要研究现在的数据种类，利用公共学科的深入特点找到管理的不同类型，从而实现较高的管理目标。大数据时代是一个多种类型的时代，在过去的时代中不需要这样多的信息，也不会利用现在的存储资源。然而目前的公共管理，需要我们更多的存储空间是处于到时候去时代之中所面临的管理种类是多种多样的，类型也是十分广泛。在这些众多的种类中，我们面临多种形式的公共资源，必须要深入研究，采取适合于公共管理学科的应对方法，促进我公共管理学科的深入发展，找到承载的.问题，找到学科的管理方向，从而丰富各种类型的表达方式和存储方法［3］。 　　（三）低密度的数据价值对公共管理学科的影响大数据时代不仅意味着数据的多样化，但需要很多的载体承担这些数据。我们需要提高存储的空间，对目前的存储空间进行深入探索，不断进行改革，从根本上提高存在的空间数据。加强存储空间的创新。首先，现在都很多数据看似已经传出，然而却没有经过深入的加工，且没有一定的压缩功能，这些数据在存储的时候造成了较多的空间占用，空间资源在一定程度上造成了一些无用的数据存储。面对这种情况我们要找到数据存储的内在问题，从根本上提高存储的有效性，并且加强数据之间的传递和流通。目前的现状来看，很多大数据还没有取得较好的效果，信息的关注还停留在过去阶段，这些数据本身价值不好发挥。数据在挖掘的过程中必须依托公共管理学科的知识。融入现代大数据的技术，对数据的价值进行深入发掘和研究，也是公共管理学科的研究型态，帮助我们深入数据的内部，积极探索数据存储的类型，释放更多的空间［4］。 　　三、大数据驱动下公共管理学科的未来发展 　　我们目前所处的大数据时代依然处于不断发展的状态，通过上文的分析不难发现，大数据不断的以其庞大的数据体系和繁多的数据类型来影响着公共管理学科的发展，因此，公共管理学科也应该随着大数据时代的发展而做出改变和创新［5］。 　　（一）公共治理模式与大数据的结合公共学科的管理，需要深入考量学科的特点，对公共治理存在的问题进行深入分析，依托现代大数据的功能，扩大数据的包容性，加强信息的获取渠道探索。利用更多的公众信息平台引导热点话题，从而能够找到公共管理存在的弊端。在施行公共管理时，应该充分地考虑大数据对公共管理和公共治理之间的影响进行分析。大数据时代极大的扩张了人们的信息获取渠道，在此基础上，社会个体可以通过各类信息平台来讨论热点话题，由于各类言论会在互联网中迅速蔓延，在舆论的压力下，公众的言论和态度将会直接影响到政府作出的公共决策。比如，政府可以对一些观点和言论进行审核，利用大数据来进行思维分析［6］。 　　（二）重新认识公共管理决策在这项研究中，实证分析是提出比较四个案例的公众参与风险相关的决策。本研究选取的案例均涉及政府决策者愿意与公共利益团体合作的废物管理冲突，但每一案例的公众参与程度和性质有所不同。与公众参与有关的冲突在所有四个案件中都出现。针对传统问题解决方法的不足，我们开发了一个更广泛的分析框架来解释这些冲突。冲突分析考虑对手关系的历史、权力分配、对解决冲突的态度、隐藏的议程、各种谈判策略以及对谈判协议的承诺（或缺乏承诺）。虽然这种方法是为了分析的目的而制定的，但我们认为，这种方法对于解决此类冲突也具有特定的相关性。冲突管理的概念，作为提高公众参与质量的一种方法。冲突管理的主要特点是： 　　（1）赋予公众权力； 　　（2）“良好”（公平）的解决办法； 　　（3）各方积极支持最终决定。在公共管理的过程中，由于大数据时代的各个特点，公共管理必须进行适当的改革创新，从而更好地应对未来的挑战和机遇。 　　（三）准确满足公众诉求公共管理决策和决策的一个明显方面基本上没有引起决策内容的注意。我们通过对预算削减和信息技术决策提出以下问题来检验决策内容的影响：内容如何影响决策所需的时间？内容如何影响参与者？内容如何影响所采用的决策标准？内容如何影响决策过程和繁文缛节中使用的信息质量？结果表明，信息技术和预算削减决策在重要方面有所不同。对于信息技术决策而言，成本效益不是一个重要的标准，平均决策时间要长得多，决策通常被视为永久和稳定的。对于削减决策，成本效益是一个重要的标准，决策的速度要快得多，而且被视为不稳定和多变的。令人惊讶的是，决策内容似乎并不影响参与者的数量。在大数据时代到来以前，群众与政府之间缺乏有效的沟通手段，导致群众与政府之间存在隔阂。在如今的大数据时代下，政府和群众之间的沟通交流更加的顺畅，政府能够实时了解到群众所反馈的一些信息，并且在短时间内进行整理和收集，从而使各项公共资源的配比能够科学有效的实施，最大限度地保证群众的利益［7］。 　　四、结语 　　公共管理行为涉及的范围非常广泛，公权力的使用者应该谨慎运用每一项公共管理的权利，满足人民群众的利益诉求，即使给出反馈和针对性的公共管理决策。因此，在未来的发展中，公共管理学科的研究领域将不仅仅是为政府的公共决策提供支撑和依据，而是帮助政府更加理性的收集数据，在庞大的数据体量基础上对各项数据资源进行整合，从而提高公共管理和服务质量，使公共管理对人们利益实现最大化。 　　参考文献： 　　［1］王博．大数据驱动的公共管理学科现代化［J］．湖南工业职业技术学院学报，2018，18（5）：30—33． 　　［2］黄欣卓，李大宇．大数据驱动的公共管理学科现代化———《公共管理学报》高端学术研讨会视点［J］．公共管理学报，2018，15（1）． 　　［3］黄欣卓，李大宇．大数据驱动的公共管理学科现代化———《公共管理学报》高端学术研讨会视点［J］．公共管理学报，2018，15（1）：147—152． 　　［4］王琳．大数据时代下我国政府公共关系能力建设研究［D］．重庆：重庆大学，2017． 　　［5］王陈程．大数据驱动的公共管理创新［J］．山西青年，2019，（2）：234． 　　［6］秦浩．大数据驱动的公共政策转型［J］．中国共产党政干部论坛，2020，（2）：62—65． 　　［7］张黎黎．大数据技术与公共管理范式的转型［J］．中文信息，2019，（5）：255． ;

网络安全与大数据技术应用探讨论文 　　 摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。 　　 关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析 　　 前言 　　随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。 　　 1网络安全问题分析 　　网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。 　　 2大数据在网络安全中的应用 　　将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析： 　　2.1数据采集效率 　　大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。 　　2.2数据的存储 　　在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。 　　2.3实时数据的分析与后续数据的处理 　　在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。 　　2.4关于复杂数据的分析 　　在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。 　　 3基于大数据技术构建网络系统安全分析 　　在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块： 　　3.1数据源模块 　　网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。 　　3.2数据采集模块 　　大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。 　　3.3数据分析模块 　　对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。 　　 4结语 　　在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。 　　 参考文献： 　　[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017. 　　[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015. 　　[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017. ;

大数据时代电力营销管理创新研究论文 　　 摘要： 对电力企业来说，大数据营销能基于海量数据的分析，为其制定营销战略提供依据，而如何在大数据基础上进行电力营销管理创新是亟待解决的大问题。本文首先阐述了目前基于大数据电力营销管理的弊端；其次分析了基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战；最后提出了基于大数据的电力营销管理创新，以促进电力企业稳定、长久发展。 　　 关键词： 大数据；电力营销管理；创新 　　在当前的大数据环境下，电力系统既面临新的发展机遇，也面临着新的挑战。对电力系统来说，大数据不仅是科技生产力进步的具体体现，也是新形势下电力系统发展、管理及技术改革的重要依据，电力系统的大数据包括生产、运营和管理三方面。电力营销是电力系统的重要部分，对提高企业的核心竞争力及确保企业的可持续发展具有十分重要的作用。然而由于各种因素的影响，电力营销管理目前存在诸多弊端，在大数据时代，对电力营销创新管理模式进行研究迫在眉睫，基于此，笔者对基于大数据的电力营销管理创新进行研究。 　　 1.基于大数据的电力营销管理的弊端 　　在大数据背景下，国内电力企业营销管理存在诸多弊端，具体表现在下述几方面： 　　第一，电力营销管理理念亟待改进。电力行业长久以来属于国家的垄断行业，而随着各种新型能源的不断出现，电能面临着巨大的竞争，然而其营销设计仍以业务导向为核心，很少考虑市场的竞争状况和客户的需求，没有建立一种以客户为核心的营销管理机制； 　　第二，电力营销业务功能亟待完善。电力系统的营销政策、技术研究、运维及市场开拓等方面的机构不完善，不健全，部分功能缺失； 　　第三，电力营销运营效率亟待提升。电能计量检定、人员及相关设备重复配置；规划、生产的部门对电力营销管理支持力度较弱；故障抢修、业扩报装等服务流程不协同。综上所述，电力营销管理亟待进行创新，以适应新形势下客户对供电服务的要求。 　　 2.基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战 　　2.1机遇 　　在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理面临的机遇主要表现为： 　　第一，国内经济稳定发展，电力需求仍持续增加； 　　第二，国家实施节能减排，电能应用范围更加广泛； 　　第三，国家电网创建“双一流”，为加快营销发展注入新动力。 　　2.2挑战 　　在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理也面临诸多挑战，具体表现为： 　　第一，国家经济转型期的"结构优化调整及节能减排战略的实施，国家控制能源消费总量，大工业用电比重会呈现一定程度的下降。循环经济、节能环保产业、分布式电源等会日益增加，对电力营销市场的发展带来威胁，影响电能的市场占有率； 　　第二，国家大力开发低碳技术，清洁能源要求必须建立一种新型的供用电模式，而现有的供电模式要满足这些应用需要法律、政策、技术等众多方面的支持才能实现； 　　第三，国家电网推进“三集五大”要求电力系统必须要转变营销发展方式。目前电力系统的营销仍然资源分散、管理层级多，亟待进行整合；营销管理的专业化、组织结构扁平化、管理层级等方面亟待改进，集约化、智能化的服务手段亟待提升等，使得目前电力系统的营销管理面临巨大挑战。 　　 3.基于大数据的电力营销管理创新研究 　　在大数据及信息化背景下，电力企业要提高核心竞争力，必须要顺应时代潮流，及时对传统的营销管理体系进行重构，通过利用大数据分析研究结果进行电力营销，具有极大的市场价值。 　　3.1通过大数据分析客户的潜在需求行为 　　大数据最主要的特征之一是海量的数据，电力企业要获取比较精准的数据，必须进行大量数据的分析研究寻找客户的潜在需求。所以对电力企业来说要重建营销管理体系，提高核心竞争力必须要制定多种方案，通过大数据的分析结果寻找潜在的客户需求，站在用户的角度，分析用户的电能消费行为和特点，通过这些分析及时改变自己的营销管理模式，提升服务质量，提高客户满意度和忠诚度，最终提高电力企业的知名度。 　　3.2通过大数据分析精准定位消费客户，进行个性化营销 　　从大数据提供的海量信息中分析客户的消费行为，找出电力系统最精准的用户，以便电力企业的营销能实现精准化，同时根据精准化消费群体的特征建立针对性的营销方式，从而能划分出精准的消费客户，进行个性化营销。随着经济的发展和用户需求的提升，电力企业也逐渐重视电力营销的精准化，而大数据的出现不仅使精准化营销变得更加高效，也极大地提升了服务和产品质量，使得消费者市场也发生一定程度的变化。消费者市场的划分必须要经过大数据才能实现精准的分析，这种分析结果面临的是个体消费者，而并非是群体，在这种情况下，电力系统的个性化营销在不久的将来一定会成为电力系统的营销主体。 　　3.3运用大数据分析，制品新产品，拓展新市场 　　对电力系统来说，传统的以业务导向为核心的营销管理已经难以满足现代化的需求，通过大数据分析结果制定针对性的营销策略是十分重要的，这对于电力企业开拓市场和业务起着决定性作用。如腾讯在开发游戏时，总是先通过大数据对游戏用户行为进行精准的分析然后再推出产品，通过这种方法能使其在推出手游时更具有针对性和精准性。因此电力企业通过使用大数据分析客户的消费行为，开拓新业务、新市场是未来发展的必然趋势，根据大数据分析的结果为客户制定更加个性化的需求，并进一步制定针对性的营销渠道，拓宽产品领域。 　　3.4依靠互联网技术，合作开展大数据营销，开展多元化服务 　　随着互联网营销的风靡，很多行业越来越重视网络营销，他们通过使用大数据进行网络营销。电力系统要想持续、稳定、可持续发展，必须要充分利用互联网进行大数据营销，除了要在电力系统领域建立相关的数据库，利用资源优势外，还要不断拓展业务，通过业务延伸实现电力企业的多元化发展模式。多样化服务的开展可从下述几方面着手：客户经理对客户的用电状况进行详细的统计和分析，提出的建议中不仅要有生产班次的安排，还必须要为客户的用电状况提供针对性的无功补偿。站在客户角度为客户节约电费着想，为客户的用电负荷进行合理、科学的指导，这不仅能有效地节约电费，还能有效减少设备的能耗。电力企业还要在基于自身优势的基础上，不定期检查用电设备的运营状况，及时排查运行过程中存在的安全隐患，这对确保配电网的稳定运行具有重要作用。要对所在区域的电网进行改造时，要及时通知大客户，并将规划改造的详细情况与大客户进行沟通交流，以得到客户的理解和支持，这对电力企业的稳定发展意义重大。 　　3.5与税务部门合作减小电费回收风险 　　对电力企业来说，电费能否正常回收是确保其正常运作和提高经济效益的关键环节，尤其是大客户的电费回收，由于受到各种因素的影响，电费回收难一直是难以解决的难题。目前多数电力企业为了加强电费回收，通常采取如下措施：强化合同管理、建立信用评级制度、严格客户资质审核、高压用户电费担保模式等，在这些措施中，高压用户担保模式具有较好的效果，然而也存在一定的不足之处。对电力企业来说，仅仅具有采集客户的用电信息数据，对客户的资金信息难以准确把握，高压用户担保模式虽然让电力企业通过银行掌握相关的资金信息，然而很多企业的现金流并不通过银行，因此获得信息并不准确，在一定程度上影响电费回收风险的控制效果。为了有效解决这种弊端，可建立一种能将用电企业的资金流动信息整合到电力系统大数据库的营销管理中，而与税务部门进行合作能达到此目的。具体实施措施如下：首先，与税务部门协调，将电力系统大数据平台增加一个调取用电企业每月纳税信息的模块；其次，根据用电企业的纳税和银行信贷状况，计算电费回收风险指数，评估风险；最后，根据评估结果建立预警机制，对于部分电费回收风险较大的企业可采取各种手段介入电费回收。 　　 4结束语 　　综上所述，大数据时代的来临给传统企业和互联网企业的营销管理带来巨大的冲击，越来越多的企业开始利用大数据进行营销管理，电力企业也要与时俱进，持续改革，在大数据时代下重构营销管理体系，以提高其核心竞争力和经济效益。 　　 参考文献： 　　[1]宋宝香.数据库营销:大数据时代引发的企业市场营销变革[J].价值工程,2014,31(30):132-134. 　　[2]孙柏抓.大数据技术及其在电力行业中的应用[J].电气时化,2013.8:33-35. 　　[3]庞建军.大数据背景下的电力营销市场行业发展趋势分析[J].科技视界,2014(32):295-296. ;

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐 　　在学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。 　　浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文 　　1、大数据的基本概况 　　大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。 　　2、大数据的时代影响 　　大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面： 　　(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。 　　(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。 　　(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。 　　另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。 　　3、大数据的应对策略 　　3.1 布局关键技术研发创新。 　　目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。 　　3.2 提高软件产品发展水平。 　　一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。 　　3.3 加速推进大数据示范应用。 　　大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。 　　3.4 优化完善大数据发展环境。 　　信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。 　　做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。 　　大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。 　　结构 　　论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。 　　1、论文题目 　　要求准确、简练、醒目、新颖。 　　2、目录 　　目录是论文中主要段落的"简表。（短篇论文不必列目录） 　　3、内容提要 　　是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。 　　4、关键词定义 　　关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 　　主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。 　　5、论文正文 　　（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 　　（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： 　　a.提出问题-论点； 　　b.分析问题-论据和论证； 　　c.解决问题-论证方法与步骤； 　　d.结论。 　　6、参考文献 　　一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按进行。 　　7、论文装订 　　论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。 ;

大数据下企业会计信息质量研讨论文 　　 摘要： 大数据时代，对企业会计信息质量也带来了深远的影响。本文针对大数据时代企业会计信息质量，首先简要概述了大数据时代对会计信息质量的影响，并就大数据时代提升企业会计信息质量进行了详细的论述分析。 　　 关键词： 大数据时代；企业会计信息质量；影响分析 　　会计信息作为企业经济活动中的重要信息数据，也是企业进行经济决策的重要数据基础，对于经济运行也有着非常重要的影响。随着当前经济社会发展信息化智能化的迈进，大数据时代来临，大数据由于具有信息来源纷繁多样、信息规模海量化等一系列的特点，信息数据质量出现了参差不齐的问题。同样，在大数据时代，会计信息质量也深受影响，会计信息质量控制方面出现了不少的问题。因此，做好大数据时代企业会计信息质量控制，增强大数据时代财务数据分析能力，不论是对于企业长远发展，还是对于经济社会有序运行，都具有重要意义。 　　 一、大数据对企业会计信息质量影响分析 　　在会计信息数据的可靠性方面，以往会计信息披露主要为纸质方式，会计信息需要经过层层审批，一定程度上来说有利于提高会计信息质量。在大数据背景下，会计信息获取更加容易，会计信息的发布更加便捷，再加上会计信息容易受到网络安全影响，导致了会计信息的可靠性也会受到相应的影响。在会计信息数据的及时性方面，由于大数据时代在智能化网络化的迅速发展下，会计信息数据披露的时效性也得到了大幅改善提升。然而越是会计信息披露的及时性得到了大幅改善提高，越是对会计信息数据质量提出了较高的要求，如果会计信息数据出现失真问题，其大范围快速传播对经济活动造成的损失也将是非常严重的。在会计信息数据的相关性方面，大数据时代下会计信息数据统计范围大幅增加，与传统的会计信息数据有重点有侧重的抽样统计相比，会计信息数据的相关性降低。同时会计信息数据统计范围的扩大，造成了会计信息数据筛选难度大幅增加，会计信息数据归集分析的工作量和工作难度也大幅增加。在会计信息数据的完整性方面，大数据时代下会计信息数据出现了碎片倾向，海量的信息数据下，财务会计信息数据通常会独立披露，由于会计信息数据发布的系统性统一性受到影响，造成了数据分析容易出现片面性的问题。 　　 二、大数据时代提高企业会计信息数据质量的措施分析 　　大数据时代，从企业外部环境来分析，应该重视良好网络环境建设、强化会计信息质量外部监督。从企业内部分析，更主要的是应该适应大数据时代，积极地完善内部管理，可以从以下几方面采取措施： 　　(一)利用大数据优势丰富会计信息数据内容 　　传统会计信息数据归集分析方面，通常主要是集中在结构化和货币化度量数据方面，对有形资产反映准确，而对无形资产缺少必要的.记录、反应和监督。在大数据时代，应该充分利用大数据优势解决这些问题，按照结构化和非结构化、静态和动态数据进行会计信息归集分析。静态结构化数据，主要是企业的会计信息系统和管理信息系统形成的一系列非实时项目数据，比如期末的计提、结转、税费结算等数据。静态非结构数据主要是源于互联网和移动互联网等设备，难以用结构化数据表示的。动态数据主要是实时性数据，动态结构数据主要是企业的会计系统中各类日常业务数据，动态非结构数据则主要是企业技术研发、产品市场信息、企业社会关系以及企业管理能力等数据。 　　(二)强化对企业会计信息数据发布及分析的监管 　　在大数据背景下，由于企业的会计信息数据归集分析的工作量大幅度增加，因此为了保证企业会计信息数据披露水平以及各类财务信息数据的分析水平，企业应该设立相应的会计信息披露和企业的财务数据分析中心，专门负责对企业内部各项财务会计信息和数据的归集、分析、披露。需要注意的是，在企业会计信息数据的披露和财务数据分析方面，既应该对企业内部财务数据进行全方面和深入地分析，形成标准化高质量的财务会计信息报告，同时也应该注意对企业相关行业的会计信息进行全面的收集分析，为企业经济活动决策提供数据基础。 　　(三)积极推进管理会计与财务会计融合 　　促进提升会计信息数据质量大数据时代下提高企业会计信息质量，必须注重推进管理会计与财务会计的深度融合。以往情况下，财务会计主要对外披露数据，管理会计主要对内决策服务，一定程度上存在着企业会计信息处理效率低下和会计信息资源浪费的问题。充分运用大数据技术，实现财务会计和管理会计的融合，可以将企业内部的各类会计活动以及非会计活动进行分类整理后，构成财务会计信息数据库，依托数据库既可以提升财务会计数据质量提高财务报告水平，也可以为管理会计提供全面的各项基础数据，进一步改进会计信息数据的不对称性，为企业决策提供科学系统的信息数据支持。 　　 三、结语 　　大数据时代，影响企业会计信息质量的因素多种多样，既有外部环境因素，也有企业自身原因。从企业角度出发，应该更加注重强化企业内部会计信息化建设，提升数据资源水平，提高会计信息发布以及财务数据分析专业化水平，进而确保大数据背景下企业会计信息质量得到提升。 　　 参考文献： 　　[1]温航，沈英.大数据时代对企业会计信息质量的影响[J].科技展望，2015，(22)：1+3. 　　[2]俞常娥.独立董事特征对会计信息披露质量的影响研究[D].江西财经大学，2015. 　　[3]孙玥璠，杨超，张梦实.大数据时代中小企业信用评价指标体系重构[J].财务与会计，2015，(06)：47 ;

管理会计在大数据时代的发展论文 　　 摘要 ：互联网为海量的大数据提供媒介，大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期，市场机遇与挑战并存，企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上，提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变，以期对企业的价值创造有所帮助。 　　 关键词 ：大数据；管理会计；发展 　　自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式，管理会计自然为其成本中心，企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率，管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临，而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据，以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。 　　 1文献回顾 　　1.1战略成本管理方面 　　Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理，他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究，认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化，并形成了丰富的理论成果。Ingram等（2004）认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响，指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息，完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等（2005）认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法，要实现顾客价值最大化的目标，需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系，把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅（2005）也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链，只重视成本降低而不考虑企业战略目标，只重视成本发生结果而不进行动因分析，从而无法适应战略管理需要。 　　1.2管理会计运用方面 　　RRFullerton等（2013）通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示，精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关，而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化，并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关，其创新水平可通过层次结构和组织设计预测，其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan（2014）通过对东南亚公司案例研究，介绍了环境管理会计及实施方法，并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策，同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。 　　1.3大数据与管理会计联系方面 　　李思志等（2006）认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌（2009）指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析，管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清（2013）认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击，同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀（2013）针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状，提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式，而且对企业供应链和会计工作带来革新（AMcAfee，EBrynjolfsson，2012；MAWaller，SEFawcett，2013）。 　　 2大数据时代管理会计的变化 　　2.1从成本核算会计向预测会计转变 　　多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的，机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少，最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因，从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展，已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况，更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态，市场机遇和挑战并存，企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算，管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性，建立对销售、成本和投融资预测，从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。 　　2.2从增值作业向价值链价值创造转变 　　决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格，使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代，波特战略已不能完全适应社会发展需要，企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析，充分考虑与供应商和顾客的关系，从而实现企业的价值创造。以前，大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值，只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据，并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元，可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益，且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出，价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要，可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以，企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变，充分利用数据资源使企业价值最大化。 　　2.3从单一战略向多元化战略转变 　　存货是企业重要的流动资产，存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本，计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代，按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理，因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本，例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头，它的成功不仅与强大的市场势力有关，还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设，拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器，通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况，迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项，沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外，沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代，企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变，从企业单一战略向多元化战略的转变，从而使有效有利信息资源促进销售增长。 　　 3结论 　　互联网信息化把人类带入大数据时代，这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式，企业作为社会活动重要参与者，其商业模式等也发生改变，现代会计也因此再次走上改革之路。 　　 参考文献： 　　［1］维克托.迈尔-舍恩伯格，肯尼斯.库克耶.大数据时代［M］.浙江人民出版社，2013. 　　［2］韦恩.J.莫尔斯，詹姆斯.R.戴维斯，阿尔.L.哈特格雷夫斯.管理会计：侧重于战略管理［M］.上海：上海财经大学出版社，2005. ;

大数据时代企业管理员工绩效评价体系构建研究论文 　　 摘要： 随着现代科技的不断发展，信息技术的使用使得数据成为了人们工作的重要指标。而随着企业在人力资源中绩效管理与高新技术应用的越加紧密，数据支撑着整个企业高效经营运作与管理工作。本文研究大数据时代企业管理员工绩效评价体系的构建旨在为提高大数据时代企业人力资源服务能力，为企业制定出合理、人性化的制度提供参考资料。 　　 关键词： 大数据；企业管理；员工绩效评价体系 　　企业管理员工作为企业组成的一部分，是企业运作的基本动力来源，同样是企业发展的核心所在。而随着我国企业在近几年的高速发展，我国企业内部的管理机制也必须进行及时的改革，以保证企业的可持续发性。但是从我国当前的机制改革情况来看，主要问题表现在企业人力资源的开发与管理中绩效考核能力的不足上。具体表现为考核方法的不合理、考核标准的不稳定、考核人员素质的低下、企业高层不重视等方面。 　　 一、大数据时代下绩效考核内涵 　　绩效考核是对员工工作行为与工作结果进行全面、科学、系统的综合分析，在一定程度是能够反映出员工的工作状态以及工作能力。因此，越来越多的企业注重对企业员工绩效考核的建设。但是从我国当前的企业绩效考核的建设情况来看，随着我国进入信息的大数据时代，企业的发展也越来越技术化、网络化。企业通过大数据对员工绩评价体系进行管理，可以对员工潜在能力进行深入挖掘，大数据可以通过相应的数据程序，将公司电子档案中的员工绩效进行细致的整理，并整合出便于挂差的数据表，方便公司高层的管理和数据的调取。同时，大数据的应用，还能够使得企业员工能够更好的进行网络交流，方便了各个部门之间的协同合作，而这就使得企业在进行绩效管理的顺利进行[1]。 　　 二、大数据时代企业管理员工绩效考核体系构建中的问题 　　（一）绩效考核体系的指标构建不完善 　　在传统的绩效考核过程中都是使用EXCEL等办公软件进行简单的公司任务指标数据的统计工作，但是这种做法往往使得领导只能看到员工在某一方面或某一时刻的表现，难以对员工进行整体的概况进行了解，并且该考核指标所设计的范围也比较单一，因此其形成的绩效考核机构也比价片面性，在一定程度上具有较强的主观随意性，存在很多的不确定因素。当员工规模过大，或者当出现需要调取员工某一阶段的工作表现情况的时候，往往会由于数据量的过大，大大增大了绩效考核员工的数据调取工作量，甚至可能会导致在调取过程中出现一些认为性的误差。 　　（二）缺少高层管理的支持与重视 　　在当下的企业绩效评价体系中之所以存在很多的漏洞，在很大程度上与公司高层管理不重视有关。在许多高层管理人员看来，绩效考核工作仅仅只是人力资源的问题，因此，在更多的时候宁愿将时间放在工作上，也不愿意过多的过问人力资源的绩效考核问题。但是事实上，一个企业的发展离不开员工，而员工的工作动力来源于绩效，对于绩效的考核结果直接影响到了员工的工作状态，并且，绩效考核能够在一定程度上发现员工的贡献以及任务完成质量，如果不能得到公司充分的重视，也将导致员工的`大量流失。 　　（三）绩效考核的角度单一 　　很多企业在实施绩效考核的时候，往往只是关注员工的业绩的成绩的好坏，却忽视了对团队的考核，而这样的考核评价往往在一定程度上缺乏公正性，会虚弱员工的“团队意识”，甚至会在员工心中产生牺牲同事利益，破坏素质内部的协调关系；其次，它也会产生木桶效应，出现团队的短板效果，降低整个团队的工作质量。因此，科学的绩效考核不应该仅仅只是看中个人能力或个人业绩，同时也要将员工的平时成绩记录在内，将员工的团队成绩作为考核的重点方向之一，通过综合得分，对员工进行综合性的绩效考核评价[2]。 　　 三、大数据时代企业管理员工绩效考核体系构建的改善措施 　　（一）明确标准的绩效考核制度 　　首先，绩效考核的目的一定要明确，并且被组织所接受，与组织的核心思想相结合，要让组织的每个员工清楚的了解考核中的奖惩制度，并对员工的高层以及相关管理部门进行绩效考核方面的专业知识的培训，让大家都认识到绩效考核的重要意义，掌握绩效考核的基本思想与基本能。其次，在对绩效考核工作的细分量化，通过问卷、访谈等形式，做出每个员工的工作职位说明书，从而更具各个部门制定出相应的考核标准。最后，就是在制定相应的考核指标的时候，应该尽量的选取具有典型性、具有针对性的指标。可以针对不同的部门、员工或不同的工作性质，制定相应的考核指标。比如：考核一个企业的普通操作工，更多的是去考核其在定期内所做产品的数量、质量以及出勤方面的指标[3]。 　　（二）树立以人为本的企业经营管理理念 　　以人为本的绩效考核与管理，就是让员工参与组织的管理过程，保证企业绩效考核的公正、公平、公开，并且重视员工的发展，在完成组织战略目标的同时，实现员工个人价值和职业生涯的规划。树立以人为本的企业经营管理历年为员工创造良好的激励环境和充分发挥其能力的场所，给于公正的评判，通过员工满意来保证客户的满意，从而做到企业的满意，最终实现企业的经营能力的提升的目标[4]。 　　（三）进行有效地绩效沟通和反馈 　　良好的沟通往往能够及时的发现工作的错误，同时也能够将企业中的不同的绩效考核过程中的障碍进行排除。因此，考核之后的绩效反馈与沟通一定要及时，持续并具有技巧性。也即是指在考核之后，对其中存在的问题要做到及时的反馈，从而迅速的处理和改进不足。 　　 参考文献 　　[1]周佳蒙. 中小民营企业员工薪酬结构研究--以西安通达机电有限公司为例[J/OL]. 现代营销（下旬刊），2017，（10）：89-90（2017-11-21） 　　[2]孙超. 基层国有企业人力资源绩效考核体系构建初探[J/OL]. 中国高新技术企业，2017，（12）：298-299（2017-07-11） 　　[3]金璇. 医药企业财务绩效评价研究[J]. 商场现代化，2017，（10）：170-171. 　　[4]吴鸿.关于铁路基层站段绩效考核分配体系建立的思考[J]. 现代商业，2017，（01）：152-153. ;

　　在中国庞大的应用市场和人群下，深入观察变化且复杂的市场，探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑，通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、整理、分析和进一步应用，来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心，未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。 　　 一、我国互联网金融的概况 　　互联网金融作为二十一世纪高新产物，是传统的金融行业与互联网时代的有机结合，利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。这种新型金融模式具有颠覆式的影响，创新型巨大改革，不仅推动了我国利率市场化的进程，甚至影响整个经济与社会发展水平。 　　 二、互联网金融的运作模式 　　 (一)第三方支付模式 　　第三方支付模式，即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构，与各大银行签约后所提供的交易支持平台。 　　 (二)P2P模式 　　又称点对点信贷，即一方贷款，一方借款，通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的"信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。 　　 (三)众筹模式 　　众筹就是大众筹资，需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意，获得来自大众的资金援助。 　　 (四)互联网金融门户 　　互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式，采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”，选择自己最满意的商品。 　　 (五)大数据金融 　　大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息，以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝，用高于银行的利率吸引消费者融资，不断推动着金融业的发展与进步。 　　 三、互联网金融中的大数据应用及意义 　　(一)反映市场情况：电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况，有效的分析交易数据，识别出市场交易模式，帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与百度、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议，共同开发利用大数据。 　　(二)金融产品定价：金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价)，这一直是大家关心的重要领域，其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例，除了考虑违约的传染性和相关性，还要考虑违约过程的建模和估计，通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融市场提供运营平台，有效的整合互联网金融资源，，促进资源优化配置。 　　(三)精确营销：通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的人文数据、位置和购物等的行为数据，建立模型进行分析，进一步细分客户。之后，可以定向推出产品并投放广告，实现精确营销。这也符合STP战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息， 特别关注搜索引擎中的搜索热点，从而制定投资策略，使互联网金融实现了一种新的营销模式。 　　(四)监管风险：互联网金融虽提高了金融效率，但也使风险呈现出许多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析，及时准确发现风险暴露，采取相应的措施加以规避、防范，提高互联网金融安全性，促进互联网金融的创新。 　　(五)信用：利用大数据，可以在法律和道德所容许的范围内对评估对象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立体化，进而评估个人或群体的信用，建立用户的增信模型和信用评分，打破了金融机构垄断用户信息的状况。 　　四、互联网金融大数据应用中存在的问题 　　互联网金融业本就拥有大数据，已成为自然产生大数据的重要领域，因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。 　　1、大数据处理速度满足不了各方的需求，体量大，噪声水平、数据来源和其他因素引起的内容和频率变化快，增加了大数据问题的复杂性。 　　2、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息，出现信息过载的问题。 　　3、部分企业不愿公开、上传数据，造成不公开数据部门占便宜、公开数据部门吃亏的状况，形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。 　　4、容易泄露用户信息，造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商家对客户交易信息的过度营销，下载不安全的APP、用户扫描二维码支付都可能泄露个人的信息，买卖用户信息的不法交易等。 　　5、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力，数据分析挖掘能力不平衡。 　　 五、结论 　　通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究，我们发现还有很多问题等待我们去解决，严峻的考验只会让我们的路走得更稳固，金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新型科技的碰撞带来的丰硕成果，不断更新互联网金融时代，带领我们进入更美好的时代。

大数据论文参考文献回答于2018-09-14　　现今人们的生活到处充斥着大数据给我们带来的便利，那么大数据论文参考文献有哪些呢?小编为方便大家特意搜集了一些大数据论文参考文献，希望能帮助到大家。　　大数据论文参考文献一：　　[1] 陈杰. 本地文件系统数据更新模式研究[D]. 华中科技大学 2014　　[2] 刘洋. 层次混合存储系统中缓存和预取技术研究[D]. 华中科技大学 2013　　[3] 李怀阳. 进化存储系统数据组织模式研究[D]. 华中科技大学 2006　　[4] 邓勇强，朱光喜，刘文明. LDPC码的低复杂度译码算法研究[J]. 计算机科学. 2006(07)　　[5] 陆承涛. 存储系统性能管理问题的研究[D]. 华中科技大学 2010　　[6] 罗东健. 大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011　　[7] 王健宗. 云存储服务质量的若干关键问题研究[D]. 华中科技大学 2012　　[8] 余雪里. 金属氧化物pn异质结对光电响应与气体敏感特性的作用[D]. 华中科技大学 2014　　[9] 王玮. 基于内容关联密钥的视频版权保护技术研究[D]. 华中科技大学 2014　　[10] 韩林. 云存储移动终端的固态缓存系统研究[D]. 华中科技大学 2014　　[11] 田宽. 宫内节育器用Cu/LDPE复合材料的表面改性研究[D]. 华中科技大学 2013　　[12] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2010　　[13] 王鹏. 低密度奇偶校验码应用于存储系统的关键技术研究[D]. 华中科技大学 2013　　[14] 刁莹. 用数学建模方法评价存储系统性能[D]. 哈尔滨工程大学 2013　　[15] 符青云. 面向大规模流媒体服务的高性能存储系统研究[D]. 电子科技大学 2009　　[16] 王玉林. 多节点容错存储系统的数据与缓存组织研究

先绪论。1、绪论：介绍研究背景、研究目的和意义，概述国内外相关研究现状以及研究方法论。2、大数据技术与财务管理的基础理论：介绍大数据技术的基本原理和应用，探讨大数据技术在财务管理中的应用和意义，阐述财务管理中的基础理论和模型。3、大数据背景下的财务信息披露：阐述企业财务信息披露的现状和问题，分析大数据技术在财务信息披露中的应用，探究对财务信息披露的影响。4、大数据背景下的会计准则：介绍现行会计准则的基本内容和发展历程，探讨大数据背景下会计准则改革和发展的趋势和重点，分析大数据技术对会计准则的影响。5、大数据背景下的企业财务预测与风险管理：阐述大数据技术在企业财务预测和风险管理中的应用，探究大数据技术对企业财务预测和风险管理的影响。

成本会计在大数据下的优势和改革策略论文 　　从小学、初中、高中到大学乃至工作，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。写起论文来就毫无头绪？下面是我收集整理的成本会计在大数据下的优势和改革策略论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。 　　摘要： 　　大数据技术作为信息技术的新一代革命性的技术，已被广泛地应用到各个领域和行业。数据量大、速度快和种类多等是大数据的特点，而且大数据背景下可开发的数据仓库、数据安全和数据挖掘等具有商业价值。在大数据时代下，成本会计也发生了重大的变化，要进一步推动成本会计的发展和变革，积极采用大数据中的新技术和新思想，促进成本会计业务朝着大数据时代的方向发展，从而提高成本会计水准，有效为企业的发展保驾护航。 　　关键词： 　　大数据；成本会计；发展与变革； 　　引言： 　　在大数据背景下，各类企业都积极采用大数据技术促进企业的优化和发展，成本会计核算与管理工作同样需要结合大数据相关技术，不断推动成本会计的发展和变革。通过大数据技术，企业可以提高成本会计核算与管理工作质量和效率，有效节省人力成本，增加经济收益。 　　一、成本会计概述 　　企业在发展过程中对商品经营方面的生产成本、费用进行核算，了解企业在经营中产生的单位成本和总成本，在企业核算过程中成本会计占有重要地位，发挥着重要作用。分析企业发展过程中经济情况，必须围绕成本会计进行核算，才能更好了解企业当前的发展水平和未来发展趋势，从而为企业经营发展更好地制定战略目标和战略任务及措施。随着经济的不断发展，成本会计的应用范围也不断扩大。它不仅要对企业发展过程中的财务活动情况进行分析和核算，还要对企业未来发展过程中可能遇到的成本进行预测，对企业的内部经济进行有效控制，防止财务风险等问题发生。成本会计在企业中还包括事后成本风险处理等方面，并且还要对企业生产经营中的资源进行预算和分析，充分改善企业的资源利用情况，从而帮助企业实现最大化利润目标，促进企业长远、高度发展。 　　二、成本会计发展过程中存在的问题 　　（一）单位重视程度不够 　　成本会计在发展过程中，除缺乏相应的成本会计制度外,还存在企业对成本会计工作重视程度不够的问题。企业管理层主要以实现成本控制指标为目的来看待成本会计，未充分将成本会计工作从具体生产和经营过程中体现出来。并且成本会计工作需要其他部门共同配合完成，才有利于更好地对公司成本进行预测和控制，但部分企业的成本会计是在企业中独立发展和运行的，各部门之间缺少良好的协作和沟通。造成成本会计系统在发展过程中难以更好地掌握和了解其他部门的相关资料，也不利于公司更好地掌握各部门经营与发展情况，使成本会计的价值没有充分发挥出来，难以全面为企业发展提供良好的帮助。 　　（二）相关制度不够完善 　　在当前成本会计发展过程中，很多企业的成本会计制度还不完善。部分企业过于对成本预测和成本控制等方面的重视，而忽略成本会计工作过程中的其他环节，比如企业发展过程中常见的成本计划和决策等工作。由于成本会计发展过程中缺乏相应的制度，使很多企业财务部门在工作的过程中存在一定的缺陷和问题，难以更好地根据成本会计的相关制度，对企业其他部门的资产使用情况进行合理的预测，从而使企业成本会计的发展难以达到理想的目标。另外，虽然有的企业在成本会计发展过程中制定了相应的成本会计制度，但仍然存在着成本会计制度缺乏灵活度的问题，依然采用传统和死板的管理方法来管理成本会计方面的工作。这种方式在一定程度上会降低企业的成本控制执行力度，从而影响企业的经营和决策，导致企业出现财务风险或资源损失等情况发生。 　　（三）方式方法过于落后 　　成本会计在发展过程中，仍然存在企业的成本管理和核算方法采用传统分类法和品种法为主的现象，未能积极结合分批法的方式进行成本核算与管理。同时，在成本会计工作期间，相关工作人员缺乏对会计电算化或者信息化工作方式的应用，没有有效发挥出信息化的工作方式对提升成本会计工作效率的"作用。除此之外，部分企业在成本会计工作过程中，缺乏对技术的研发和投入，甚至还有些企业闭关自守，忽略对其他会计工作方式方法的学习，进而造成成本会计方式方法过于落后。 　　（四）会计人员素质不高 　　受体制机制影响，部分企业难以更好地规范和控制企业员工，造成企业内部出现假账以及违法乱纪情况发生，还有企业为实现无税时的优惠价格，在采购的过程中未向相关部门索要发票，进而造成企业在发展过程中难以对成本进行更好的控制和预算，给企业发展和经营带来不良的影响。并且相关单位缺乏对会计人员的培养工作，忽略人员素质与能力的提升，进而造成工作人员素质不能满足工作的需要。 　　三、大数据背景下成本会计的优势 　　（一）大数据对成本会计管理的影响 　　在网络信息技术快速发展的过程中，大数据以数据量大、速度快、类型多等优势不断出现在各个行业中。企业和个人通过数据分析和数据挖掘来实现自身利益的最大化。大数据技术为成本会计的发展带来一定的机遇，而且对成本会计管理产生深刻的影响。通过大数据技术，可以转变传统的核算管理方法，并采用云计算、分布式处理技术以及储存技术等方式来对企业成本核算中的月度、季度以及年度等综合核算。不仅使成本会计管理变得更加系统化，也大大提高成本会计的核算与控制效果，实现成本会计从数据采集、处理和储存到形成结果的整个过程。促进成本会计向着快捷化和精准化的方向发展，也能够提高管理会计战略决策和执行力度，推动成本会计的全面发展。 　　（二）优化核算方法 　　在大数据背景下，企业可以充分转变传统成本会计的核算方法，实现成本核算的快速统一。不同企业在管理过程中成本核算方法也不同，传统成本核算方法存在一定缺陷和不足，影响成本核算的效率，造成成本和算力的难度和时间增加。而通过大数据技术，可以使企业在进行成本会计核算的过程中，从企业的各个方面对成本会计核算中的数据进行采集和搜集，对大量信息进行快速处理，打破传统核算方法的局限性。企业也可以通过大数据背景下的相关技术，采用符合企业发展特点的核算方法，使企业更加快速和全面地了解企业经营与发展中的成本信息，也可更好地了解其他企业的发展情况，提高企业成本核算与管理工作的质量和水平。 　　（三）改革成本会计报告 　　随着大数据技术的普及和发展，成本会计报告也发生了改革和变化。成本会计的披露方式主要通过表格、图形和文字，来对企业当前发展过程中的情况进行分析。在大数据背景下，成本会计的披露方式可以通过网络技术以及实验报告的方式进行披露，使成本会计报告方面的价值信息和财务信息更加精准，有利于企业通过成本会计的分析报告识别出发展过程中存在的风险问题。企业可以根据自身的发展需求以及发展趋势，利用大数据技术将已有的财务报告和基础成本相关的报表相统一，推动财务报告模式向个性化的方向发展。另外，企业可以通过数据挖掘和数据分析等方式来快速获取成本会计相关的信息，并通过云计算当中的云储存和虚拟化技术对成本会计当中的数据和信息进行剖析，更加精准地预测成本会计的哪个环节出现财务风险问题。不仅有利于提高企业成本会计的财务报告质量，也能使企业财务报告的分析更加满足企业的发展需求。 　　（四）创建成本会计信息监督体系 　　通过大数据技术，企业可以创建信息化监督系统，有效监督企业各部门之间成本控制情况和成本核算情况，推动企业成本会计向成本信息系统化的方向发展。通过大数据中的云计算系统，企业可以实现数据输入时的计算核对的工作。企业在进行成本会计控制和核算过程中，可以围绕大数据中的数据挖掘和数据分析情况对相关部门进行管理，更加直观地了解各部门的数据情况，对企业未来发展进行预测，并通过数据管理，更好地改进成本会计管理过程中的风险，合理监督企业实际运营情况，从而推动企业财务向透明化的方向发展。 　　四、大数据背景下成本会计的变革策略 　　（一）建立健全信息管理中心部门 　　为促进成本会计的变革和发展，需要相关企业建立健全信息管理中心部门，通过大数据技术让成本会计工作向精细化的方向发展，提高成本管理效率和质量。健全信息管理中心部门，需要结合成本会计的发展情况和管理模式，共同在企业内部建立大数据信息资源库，对企业发展过程中的各类成本信息进行整理。让各部门在大数据背景下实现良好的信息交流和沟通，并及时对数据库进行更新和维护。通过大数据中的分析技术，企业可以对各项业务以及人力安排进行优化和组织，及时掌握成本管理和控制中的生产、销售和客户服务水平，提高成本会计信息精准度和完整性，推动企业内部的改革和发展，真正提高大数据技术对成本会计核算的效率和作用。 　　（二）优化成本会计管理制度 　　不断优化成本会计管理制度是非常重要的，在大数据背景下，企业可以通过信息技术获取高增长率和多样化的信息资产。为进一步保障企业成本会计核算与管理的效率和质量，企业需要不断优化相应的规章制度，不断提升企业员工的成本意识，积极培养成本会计管理和核算人员的大数据技术的应用能力，才能有效保证数据分析的有效性，提高企业成本会计核算的效率和质量。 　　（三）合理选择成本会计核算方法 　　为进一步提高成本会计核算的效率和质量，企业要合理选择成本会计核算方法。企业可以结合自身的发展需求，积极采用数据挖掘算法、云计算以及分布式处理技术进行成本会计的核算，将核算的整个过程通过数据直观地展示出来。也可通过大数据背景下的互联网和可拓展的储存系统，对企业经营生产过程中的相关数据进行整理，采集多方面的市场信息，并将双倍余额递减法和年数综合法与大数据技术相结合，更好地分析和了解企业的发展形势以及未来发展方向，实现企业经营成本的节约，提升企业资产价值的最大化水平。 　　（四）加强信息化体系构建与人员培养 　　在市场经济快速发展的过程中，各类企业的市场竞争日益激烈，成本会计核算与管理过程中的信息处理工作量增加，这给企业的成本管理和核算带来一定难度。为进一步提高信息处理的有效性，企业要构建成本会计管理信息化体系，并积极利用大数据中的可视化分析、数据挖掘算法、数据管理等方法，对成本会计中出现的数据进行提取、分析以及挖掘其中的价值。不仅有利于实现成本会计工作的标准化流程，也可有效提高分析结果的质量。另外，加强人员素质培养，令工作人员在掌握信息化手段，对企业成本会计核算和控制过程中以及经营发展过程中的财务信息和资金使用情况进行分析，从而使企业通过智能系统快速获取数据，减少成本会计的信息处理工作量，提高数据处理的速度和效率。 　　五、结语 　　在我国经济发展的过程中，成本会计在企业经营生产中起到积极的影响和作用。大数据时代下，加快成本会计的变革是非常有必要的，有利于提高成本会计水准，进而推动成本会计核算一体化发展。 　　参考文献 　　[1]赵妍蕾.信息技术环境下企业成本会计的发展与变革分析[J].中国乡镇企业会计，2018,(5):143-144. 　　[2]梁靓.信息技术环境下企业成本会计的发展与变革研究[J].中国管理信息化，2017,(5):27-28. 　　[3]吕穗.信息技术环境下企业成本会计的发展与变革[J].中国市场，2016,(29):141-142. ;

在关于“大数据时代下贵州经济发展的研究”的论文中，可以从以下几个不同的方面来综述国内外研究现状：1. 大数据时代下贵州经济发展的概述：介绍大数据时代对经济发展的影响和贵州的经济发展现状，包括贵州经济的特点、发展瓶颈和机遇等。2. 大数据在贵州经济发展中的应用：综述大数据在贵州经济发展中的应用情况，包括大数据在贵州农业、旅游、制造业等方面的应用，以及对贵州经济发展的促进作用。3. 大数据对贵州经济发展的影响：综述大数据时代对贵州经济发展的影响，包括对贵州产业结构的调整、对贵州企业创新能力的提升、对贵州就业和人才培养的影响等。4. 国内外大数据时代下其他地区经济发展的研究：综述国内外其他地区在大数据时代下的经济发展研究，包括大数据在其他地区经济中的应用情况、对经济发展的影响等，可以与贵州进行比较研究。在综述国内外研究现状时，可以参考相关的学术期刊、学位论文、研究报告等文献，包括但不限于以下几篇：1. 陈XX, 李XX. 大数据时代下贵州经济发展的研究综述[J]. 贵州经济, 20XX, XX(XX): XX-XX.2. Smith A, Johnson B. The impact of big data on economic development: a review of international studies[J]. Journal of Economic Perspectives, 20XX, XX(XX): XX-XX.3. 张XX, 王XX. 大数据时代下农业信息化发展对贵州农业的影响研究[J]. 农业现代化研究, 20XX, XX(XX): XX-XX.4. Li XX, Liu XX. The role of big data in promoting innovation and entrepreneurship in manufacturing industry: a case study of Guizhou[J]. Journal of Industrial Engineering and Management, 20XX, XX(XX): XX-XX.5. Chen XX, Wu XX. The impact of big data on employment and talent development: a comparative study between Guizhou and other regions[J]. Journal of Human Resource Development, 20XX, XX(XX): XX-XX.需要注意的是，以上只是举例，具体的文献选择应根据研究领域和具体问题进行调查和筛选。

如何在大数据时代下进行卷烟营销模式变革论文 　　无论在学习或是工作中，大家最不陌生的就是论文了吧，论文是指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章。怎么写论文才能避免踩雷呢？以下是我收集整理的如何在大数据时代下进行卷烟营销模式变革论文，希望能够帮助到大家。 　　摘要： 　　进入21世纪以来，互联网和信息技术迅速发展，为大数据时代的来临奠定了坚实的基础。在这样大数据的环境下，烟草商业企业需要新的卷烟营销模式来保证在大数据时代的竞争力，传统的卷烟营销模式在大数据时代捉襟见肘，完全无法满足时代的需求，卷烟营销模式的改革势在必行。大数据时代的卷烟营销模式，能够通过大数据访问客户信息资料库，快速发掘客户的需求，能够更好地抓住消费者的需求进行营销，从而实现卷烟零售效益的最大化。本文主要讨论了在大数据的影响下，如何对卷烟营销模式进行改革。 　　关键词： 　　大数据；卷烟营销；营销模式；利用大数据；改革； 　　引言： 　　进入了信息化社会，互联网上面充斥着各种各样的信息，渗透到社会生活的方方面面。在这样的趋势下，传统的卷烟营销模式无法适应变化，难以满足消费者的需求，客户流失就在所难免。大数据时代的来临，对卷烟企业来说是一种巨大的挑战，但同时也是一个巨大的机遇。因此，卷烟营销模式的变更势在必行，其核心就是利用互联网技术对大数据进行数据分析，建立完备的数据库，发掘消费者的需求，进而提升经济效益。 　　一、大数据时代的含义和特点 　　（一）大数据时代的含义 　　根据《大数据时代》中所描述，大数据并非一个确切的概念，大数据是人们在大规模数据的基础上可以做的事，而这样的事情在小规模数据上无法完成。我国进入21世纪后，各种各样的数据成爆炸式激增，使得传统的数据无法满足现代社会的需求，国内大数据时代应运而生。企业能够利用大数据对内部进行更好的管理，对外进行更好的经营。 　　（二）大数据时代的特点 　　首先，大数据时代的特点的就是大，大数据相对于传统的数据库，其信息量是十分庞大的。其次，大数据包含的种类繁多，包括但不限于音视频、网络日志、图片、地理位置等，多种类型进行综合处理，对数据的处理能力提出了更高的要求。最后，大数据的处理速度相对于传统的处理方式是非常快的。这几点是大数据的显着特点，也是大数据相对于传统数据库的优势。 　　二、大数据分析的优势 　　几乎每个企业都在使用大数据。数据分析可以更有效地维持现有的客户，并增加来自这些客户的收入，而不是从数据不可用的人群中找到潜在客户。因此，在垄断市场，大数据分析可以发挥出其最佳的能力，因为市场上所有客户的数据都是可用。此外，建模中发生的技术问题也会影响这种大数据分析的可靠性，并且公司往往需要根据外部因素变化频繁更新分析模型，这是非常昂贵的。这也为大公司提供了比小公司更多的竞争力，因为大型公司在使用大数据分析更具有成本效益。 　　三、大数据时代的影响 　　大数据时代对企业市场营销模式的影响。高速的信息传递，使市场更趋向于自由；信息技术和数据挖掘技术的地位更加凸显；营销渠道更加偏平化，渠道中间商的作用减弱，直销的地位得到加强；市场全球化和营销全球化趋势更加明显；电子数据化的交易手段被广泛应用。因此，企业必须适应新的销售要求。 　　大数据时代对消费者的消费习惯与购买行为的影响。大数据时代，消费者的消费观念受到网络营销的影响，消费的取向和对服务的要求越来越高，消费行为也彻底从传统模式中解脱出来，由被动接受信息转化为主动参与企业的营销活动中来，消费者与生产企业、中间商流通服务企业形成对等关系，可以实现共同控制营销过程；基于大数据时代的网络，消费者购买行为及其利益的维护，更加快捷、方便。 　　大数据时代对企业的管理运营方式及营销模式的影响。大数据时代，企业管理工作逐渐由内部协调管理延伸到外部社会化的参与，管理的模式发生改变；企业的管理由实体化转向虚拟化；企业可以利用网络来利用外部的社会资源、市场机会，以降低成本、提升效率；企业管理与运营的效率成为竞争的重点，快速的信息传递，要求企业更加迅速地做出准确的决策，提升反应速度、效率，精准成为企业管理的关键和热点。 　　四、大数据同卷烟营销方面的联系 　　仅从表面上看，大数据和卷烟营销是风马牛不相及的，几乎没有联系，其实不然。数据作为信息的一种载体，随着大数据的来临，对各种信息的利用已经形成一种技术，有着深远的影响。它广泛地被应用在各行各业，卷烟营销行业也不例外。所谓卷烟营销，就是卷烟的经营和销售。在向消费者进行销售工作的时候，对不同的人采取不同的销售方案，就是一种对数据的利用。卷烟营销离不开消费者各种各样的数据，而大数据可以收集消费者的各种资料，并且避免了直接搜集信息的尴尬，不会让消费者产生心理上的抵触，使得销售人员和消费者进行良好的反应，从而达到完成销售目标的目的。 　　基于客户搜索行为、浏览行为、需求数量和个人资料等数据，互联网业务可以洞察消费者的整体需求，进而进行针对性的.产品生产、改进和营销，“货源投放方案”选择品牌、品牌和品类，根据客户特征进行精准预测，卷烟营销部门基于客户喜好进行精准投放、精准营销。购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向：例如，客户A连续浏览了5个品牌卷烟，其中4个来自国内品牌F,1个来自国外品牌W；4个为清香型，1个为浓香型；5个品牌的价格分别为45元、50元、60元、80元、100元；这些行为某种程度上反映了客户A对品牌认可度及倾向性，偏向国产品牌、中等价位的清香型卷烟。而客户B连续浏览了6个品牌卷烟，其中2个是国外品牌W,2个是另一国外品牌M,2个是国产品牌H；4个为浓香型，2个为清香型；6个品牌的价格分别为45元、50元、60元、75元、80元、100元；类似地，这些行为某种程度上反映了客户B对品牌认可度及倾向性，偏向进口品牌、高价位的浓香型卷烟等。 　　五、传统卷烟营销模式面临的挑战 　　大数据的运用不仅仅适用于卷烟营销方面，它渗透到了烟草行业的方方面面，从卷烟的生产到销售的整个过程，都离不开大数据。虽然卷烟制造企业建立了自己的数据库，但是卷烟的营销单位都是独立的法人，他们之间信息不互通，数据的孤立使得他们无法对客户进行全面的了解和追踪，从而导致卷烟营销过程中出现这样或者那样的问题。传统的卷烟营销模式的数据来源主要来自内部系统查询或者抽样调查，受到人力、物力、财力的影响，得到的数据十分有限，也就难以把握客户的需求。缺少大数据的支持，势必会对卷烟营销造成影响，不仅会影响销量，甚至可能会引发经营不善而破产的危险。 　　六、利用大数据进行卷烟精准营销 　　卷烟精准营销是以扎实的网建为基础，以卷烟营销数据库为支撑，依托现代信息技术手段，运用定量和定性相结合的方法选择准确的目标市场，通过针对性营销策略，实现卷烟产品宣传的目标人群准确覆盖，实现卷烟货源投放的目标市场需求有效满足，使有限的资源得到最大化配置。 　　卷烟精准营销要以科学发展为指导，紧紧抓住品牌培育的第一要务，实施重点骨干品牌精准营销，促进重点骨干品牌的良好成长，着力推进卷烟营销工作上水平；以“精确信息、精准投放、精细管理”为重点，建立完善精准营销体系，并与卷烟网建工作充分结合，有效促进卷烟网建上水平。 　　卷烟精准营销的工作要围绕以下几个重点来开展：一是数据信息的精确把握；二是数据挖掘的有效实施；三是卷烟信息的精准传递；四是卷烟货源的精准投放；五是卷烟营销的精细管理。 　　七、利用大数据进行卷烟货源精准投放 　　利用数据库信息能够准确找到目标消费群，从而建立精准的市场定位。通过数据库中对客户以及消费者的各种信息的收集整理，根据这些信息对消费者进行有效地分析，并利用数据库中所掌握到的市场、品牌、货源和客户等，对烟草消费者的数据进行分析，可以得出不同消费群体对特定品牌有不同的偏好，借此细分市场，从而达到货源精准投放的目的。利用卷烟营销数据库，提取有关货源精准投放的数据，从多维度、多角度进行分析，用数据的科学分析结果指导货源分配，真正做到精准投放。以我所在营销部所辖片区2020年1月为例，借助于大数据强大的收集和处理能力、互联能力、分析能力以及随之带来的洞察力，在部署后，企业实现了以下各方面的受益：帮助卷烟营销部门了解每个客户浏览、使用和消费模式，根据时间和地理分布情况采取相应的措施改善投放措施，同时实现营业收入最大化。根据消费和游览行为对卷烟零售客户进行细分，针对每一类细分客户开展营销和促销活动，显着提高忠诚度和客户保有量。360度全方位了解客户行为，优化营销决策，实施投放方案后，同期相比品牌宽度增加6个，销售额增加59.97万元，公司毛利增加9.99万元，同时强化了可测量的结果。 　　八、如何在大数据时代下进行卷烟营销模式变革 　　（一）加强大数据管理 　　只有通过丰富的数据库，才能准确的了解客户的需求，才能促进卷烟营销模式的变革。就目前的卷烟营销模式来看，首要问题是掌握卷烟消费者的消费需求，包括消费者对卷烟的包装、外观、吸味、价格等方面的预期。这些信息收集起来的时候往往是十分分散的，因此需要加强对数据的管理。将收集到的信息进行筛选，然后作为基础，建立数据库，使得后期的销售过程中能够随时的了解到所需要的信息。 　　（二）加强营销团队的建设 　　营销团队是卷烟营销的主体，团队的整体素质，直接决定了营销业绩的好坏。良好的营销团队能够有效地提高经济效益。在大数据时代下，加强对营销团队的建设，是非常有必要的。目前，普遍存在的情况是，卷烟营销团队整体素质偏低，对大数据无法进行熟练、有效的利用。因此，企业应当加强对营销团队的培训，培养他们熟练利用大数据的能力，增强营销人员的整体素质。 　　（三）构建大数据销售模型 　　随着经济的发展，对于烟草商业企业来说，卷烟消费的群体是十分庞大的。因此构建大数据营销模型就十分有必要。大数据模型能够对收集到的信息进行精简，提炼出对自己有用的信息，优化整个流程，减少收集信息时间上的浪费，也能够更好地掌握消费者的消费需求。 　　结束语： 　　综合来看，随着互联网的普及和信息技术的发展，大数据已经被广泛应用在生活的方方面面，卷烟营销也不例外。传统的卷烟营销模式无法适应时代的需求，必将会被淘汰，而新的卷烟营销模式能够利用大数据掌握消费者的消费需求，从而提高卷烟销售的业绩，增加营收。因此，烟草商业企业应当对卷烟营销模式进行变革，通过加强数据管理和团队建设，建立大型的数据库，构建大数据营销模式，更好地把握消费者的需求，从而达到提高经济效益，进一步提升自身竞争力的目的。 　　参考文献 　　[1]罗健峰.大数据背景下玉林烟草卷烟精益营销模式探析[A].广西烟草学会.构建新体系激发新活力-广西烟草学会2019年优秀论文集[C].广西烟草学会，2020:6. 　　[2]李涵迪.大数据下卷烟数模决策营销探究[N].东方烟草报，2014-12-30(008). 　　[3]段元元.烟草商业企业大数据营销研究探索[A].中国烟草学会.中国烟草学会2014年学术年会入选论文摘要汇编[C].中国烟草学会：中国烟草学会，2014:1. ;

答：大数据与会计专业论文选题方向大数据比较好。因为大数据就业范围广，题材丰富，比较容易写。

当然可以。大数据技术的应用已经深入到各个领域，包括历史学研究。利用大数据技术，历史学家可以从更广泛和深入的角度去探究历史事件和历史人物。因此，关于大数据对史学研究的影响，可以作为一篇论文的题目。这个话题非常有研究价值，你可以对大数据技术在历史学中的应用进行深入探讨，分析其优缺点，并提出改进建议。

大数据和云计算的区别：1）目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。2）对象不同：大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源以及应用等。3）背景不同：大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；云计算的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。4）价值不同：大数据的价值在于发掘数据的有效信息，云计算则可以大量节约使用成本。不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。大数据分析经常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十数百或甚至数千的服务器分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量数据。适用大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布文件系统、分布式数据库、计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据一般日处理PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能性商业板块。大数据必然与云计算有相关（大数据和云计算没有必然的联系，你要作大数据，可以用云计算，也可不用）数据中心是云计算基础，从技术上来看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式的架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化等技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。

论文是议论文体。随着信息科学技术的飞速发展，我们迎来了数据大爆炸时代数据是信息的载体，而信息则是数据的表现形态，要想让数据产生价值，就必须挖掘出其有用的信息，这就是大数据要做的物联网的崛起与信息科技的发展有着密不可分的关系，它能使人与物产生互动，给人类社会的发展带来质的飞跃论文首先从大数据的概念入手，再对物联网做相应的介绍，进而讨论大数据背景下的物联网发展。随着计算机技术和因特网的迅猛发展，网上查询、检索和下载专业数据已成为当前科技信息情报检索的重要手段，对于网上各类全文数据库或文摘数据库，论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具，为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。摘要是对论文综合的介绍，使人了解论文阐述的主要内容。论文发表后，文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用，让读者尽快了解论文的主要内容，以补充题名的不足，从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。所以论文摘要的质量高低，直接影响着论文的被检索率和被引频次。

提高自身的文化素质水平

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　　下面我为你准备的关于市场营销的论文，欢迎阅读借鉴，希望对大家有帮助。 　　一、数据分析时代演变历程 　　(一)数据1.0时代 　　数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。 　　(二)数据2.0时代 　　2.0时代开始于2005年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。 　　(三)数据3.0时代 　　又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。 　　二、大数据营销的本质 　　随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。 　　(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者 　　传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。 　　(二)大数据时代企业精准营销成为可能 　　在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。 　　(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值” 　　传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。 　　三、基于数据营销案例研究――京东 　　京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。 　　JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。 　　四、大数据营销的策略分析 　　(一)数据分析要树立以人为本的思维 　　“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。 　　(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾 　　大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。 　　(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造

大数据论文：北京市每日出行特征，文中显示80%的每日出行都在50公里以下，95%的出行在100公里以下。

大数据时代数据管理方式研究1数据管理技术的回顾 数据管理技术主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。随着数据应用领域的不断扩展，数据管理所处的环境也越来越复杂，目前广泛流行的数据库技术开始暴露出许多弱点，面临着许多新的挑战。 1.1 人工管理阶段 20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有操作系统和管理数据的专门软件。该阶段管理的数据不保存、由应用程序管理数据、数据不共享和数据不具有独立性等特点。 1.2 文件系统阶段 20 世纪 50 年代后期到 60 年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。其数据面向特定的应用程序，因此，数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。 1.3数据库阶段 20 世纪 60 年代后期以来，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。在此基础上，才有可能克服文件系统管理数据时的不足，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。 2大数据时代的数据管理技术 大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据有 3 个 V,一是大量化（Volume），数据量是持续快速增加的，从 TB级别，跃升到 PB 级别；二是多样化（Variety），数据类型多样化，结构化数据已被视为小菜一碟，图片、音频、视频等非结构化数据正以传统结构化数据增长的两倍速快速创建；三是快速化 （Velocity），数据生成速度快，也就需要快速的处理能力，因此，产生了“1 秒定律”,就是说一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了，这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2.1 关系型数据库（RDBMS） 20 世纪 70 年代初，IBM 工程师 Codd 发表了著名的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,标志着关系数据库时代来临。关系数据库的理论基础是关系模型，是借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，现实世界中的实体以及实体之间的联系非常容易用关系模型来表示。容易理解的模型、容易掌握的查询语言、高效的优化器、成熟的技术和产品，使得关系数据库占据了数据库市场的绝对的统治地位。随着互联网 web2.0 网站的兴起，半结构化和非结构化数据的大量涌现，传统的关系数据库在应付 web2.0 网站特别是超大规模和高并发的 SNS（全称 Social Networking Services,即社会性网络服务） 类型的 web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。 2.2 noSQL数据库 顺应时代发展的需要产生了 noSQL数据库技术，其主要特点是采用与关系模型不同的数据模型，当前热门的 noSQL数据库系统可以说是蓬勃发展、异军突起，很多公司都热情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapReduce 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那个公司的 noSQL数据库都围绕着大数据的 3 个 V,目的就是解决大数据的 3个 V 问题。因此，在设计 noSQL 时往往考虑以下几个原则，首先，采用横向扩展的方式，通过并行处理技术对数据进行划分并进行并行处理，以获得高速的读写速度；其次，解决数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合的问题；再次，放松对数据的 ACID 一致性约束，允许数据暂时出现不一致的情况，接受最终一致性；最后，对各个分区数据进行备份（一般是 3 份），应对节点失败的状况等。 对数据的应用可以分为分析型应用和操作型应用，分析型应用主要是指对大量数据进行分类、聚集、汇总，最后获得数据量相对小的分析结果；操作型应用主要是指对数据进行增加、删除、修改和查询以及简单的汇总操作，涉及的数据量一般比较少，事务执行时间一般比较短。目前数据库可分为关系数据库和 noSQL数据库，根据数据应用的要求，再结合目前数据库的种类，所以目前数据库管理方式主要有以下 4 类。 （1）面向操作型的关系数据库技术。 首先，传统数据库厂商提供的基于行存储的关系数据库系统，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精确性、系统可恢复性，在事务处理方面仍然是核心引擎。其次，面向实时计算的内存数据库系统，如 Hana、Timesten、Altibase 等通过把对数据并发控制、查询和恢复等操作控制在内存内部进行，所以获得了非常高的性能，在很多特定领域如电信、证券、网管等得到普遍应用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 为代表的 new SQL 宣称能够在保持 ACDI 特性的同时提高了事务处理性能 50 倍 ~60 倍。 （2）面向分析型的关系数据库技术。 首先，TeraData 是数据仓库领域的领头羊，Teradata 在整体上是按 Shared Nothing 架构体系进行组织的，定位就是大型数据仓库系统，支持较高的扩展性。其次，面向分析型应用，列存储数据库的研究形成了另一个重要的潮流。列存储数据库以其高效的压缩、更高的 I/O 效率等特点，在分析型应用领域获得了比行存储数据库高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一个典型的基于列存储技术的数据库系统。 （3）面向操作型的 noSQL 技术。 有些操作型应用不受 ACID 高度一致性约束，但对大数据处理需要处理的数据量非常大，对速度性能要求也非常高，这样就必须依靠大规模集群的并行处理能力来实现数据处理，弱一致性或最终一致性就可以了。这时，操作型 noSQL数据库的优点就可以发挥的淋漓尽致了。如，Hbase 一天就可以有超过 200 亿个到达硬盘的读写操作，实现对大数据的处理。另外，noSQL数据库是一个数据模型灵活、支持多样数据类型，如对图数据建模、存储和分析，其性能、扩展性是关系数据库无法比拟的。 （4）面向分析型的 noSQL 技术。 面向分析型应用的 noSQL 技术主要依赖于Hadoop 分布式计算平台，Hadoop 是一个分布式计算平台，以 HDFS 和 Map Reduce 为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。《Hadoop 经典实践染技巧》传统的数据库厂商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等纷纷转向 Hadoop 的研究，如微软公司关闭 Dryad 系统，全力投入 Map Reduce 的研发，Oracle 在 2011 年下半年发布 Big Plan 战略计划，全面进军大数据处理领域，IBM 则早已捷足先登“,沃森（Watson）”计算机就是基于 Hadoop 技术开发的产物，同时 IBM 发布了 BigInsights 计划，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（统计分析、数据挖掘软件）等技术和产品构建大数据分析处理的技术框架。同时也涌现出一批新公司来研究Hadoop 技术，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。 3数据管理方式的展望 通过以上分析，可以看出关系数据库的 ACID 强调数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，而对于很多互联网应用来说，对这一致性和隔离性的要求可以降低，而可用性的要求则更为明显，此时就可以采用 noSQL 的两种弱一致性的理论 BASE 和 CAP.关系数据库和 noSQL数据库并不是想到对立的矛盾体，而是可以相互补充的，根据不同需求使用不同的技术，甚至二者可以共同存在，互不影响。最近几年，以 Spanner 为代表新型数据库的出现，给数据库领域注入新鲜血液，这就是融合了一致性和可用性的 newSQL,这种新型思维方式或许会是未来大数据处理方式的发展方向。 4 结束语 随着云计算、物联网等的发展，数据呈现爆炸式的增长，人们正被数据洪流所包围，大数据的时代已经到来。正确利用大数据给人们的生活带来了极大的便利，但与此同时也给传统的数据管理方式带来了极大的挑战。

1、大数据进化论——在BI之外扩展新的业务边界大数据不是绣花;它的主要任务是解决业务问题。从某种程度上说，大数据就是利用新的数据技术来拓展和优化业务。传统企业需要聚集一群人来研究这个问题。如果你想在外部找到一个新的商业模式，如果你想在内部找到一个方案，你可以使用大数据来提高效率。目前，在大数据可以创造价值的领域，互联网、制造业、公共服务、医疗保健、金融服务等行业有着广阔的前景。从领域的角度来看，广告、营销、风险控制和供应链都是大数据可以发挥作用的地方。对于电信运营商等具体企业，大数据还可以在网络优化等方面提供新的方法。大数据应用场景是企业需要思考的地方。传统BI的失败在一定程度上是由于技术对业务的推动和对传统BI使用数据能力的高估所造成的逆向现象。例如，许多油田不能使用传统的BI进行生产。大数据也面临的大问题,但重要的是要注意,随着大数据的概念的普及和实际应用领域的扩展,对数据管理和业务人员的理解,经历了巨大的变化,和面向数据的思维已深深扎根于人们的思想,这是一个新的大数据。没有业务，就没有大数据。2、大数据进化论——颠覆BI，打造大数据技术引擎这是目前大数据领域最热的地方。许多公司都在构建自己的大数据平台。他们只能解决以下问题。例如Hadoop、流处理等技术可以解决海量结构化和非结构化数据的ETL问题。Hadoop、MPP等技术可以解决海量数据计算问题;有效阅读的问题可以通过Redis、HBASE等方法来解决。通过Impala等技术实现在线分析。其实质是基于廉价机器，以分散和分布式的方式解决海量结构化和非结构化数据的存储、处理和读写问题。要理解这个，我们只需要理解谷歌，谷歌文件系统，谷歌Bigtable，谷歌MapReduce这三篇论文。然而，并不是每个企业都需要建立自己的大数据平台。你可以根据自己的能力做这件事。你可以自己做，比如BAT，你可以购买，比如传统的大企业，或者你可以租用，比如使用阿里云和AWS。在技术,传统的BI ETL、数据仓库和OLAP技术,愿景声明,被淘汰的边缘,因为它不解决大量数据,包括结构化和非结构化、处理问题,所有的功能都可以取代相应的大型数据组件,所以没有更多的未来发展,大多数企业即使没有大数据业务驱动,但是大数据技术的成本优势,不要做大数据逆向传输是你使用的大数据技术，不是吗?当然，传统的BI系统还会存在很长一段时间。毕竟，大数据的推广应用是一个漫长的过程，传统企业对大数据技术稳定性的担忧也是一个障碍。但至少，这种趋势是不可阻挡的。我记得我的企业一年前使用DB2，一年后GBASE替换了它。我们总是低估了技术革命对我们的影响。3、大数据进化论——重塑BI，完善人员知识结构有了商业和技术，让我们再来看看人。很多企业都在努力打造大数据平台，但在搭建之后，发现它仍然是一个报告系统，或者说是原来的BI。领导人会叹气，这不是一件新背心吗?大数据有什么好处?许多公司,它可以有很多的预算购买昂贵的机器和软件,但是对于引进人才和培训人才有点不知所措,买了1美元大数据的硬件和软件,但是我希望最初的BI团队可以带来繁荣的大数据应用程序,它是穷人,新酒,原来的团队来处理公司的报告系统有一个非常好的工作。大数据进化论包含哪些内容?注意这些的大数据工程师才算优秀，大数据不是绣花，它的首要任务是解决业务问题，大数据在一定程度上是利用新的数据技术来拓展和优化业务，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。

随着大数据分析市场迅速渗透到各行各业，大家对大数据的关注度也越来越高，大数据技术是什么？1.HadoopHadoop确实是现在着名的大数据技术.从2003年到2004年，谷歌发表了GFS、Mapreduce和BigTable三篇技术论文(这几篇论文成为云计算、大数据领域发展的重要基础).当时，由于公司破产在家的程序员DougCutting基于前两篇论文，开发了简化的山寨版GFS——HDFS和基于MapReduce的计算框架.这是Hadoop当初的版本.之后，Cutting被Yahoo雇佣，依靠Yahoo的资源改善Hadoop，为Apache开源社区做出贡献.简要说明Hadoop原理:数据分布式存储，运算程序分别发送到各数据节点进行运算(Map)，合并各节点的运算结果(Reduce)，产生结果.对于移动TB级数据，计算程序一般为KB--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------在其诞生近十年来，Hadoop以其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特点成为许多企业云计算、大数据实施的优先事项.2.StormHadoop很好，但有死穴.其一，其运算模式是批处理.这对许多有实时要求的业务没有很好的支持.

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关于零售营销的参考文献 　　一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法;在结果中有时要引上与文献对比的资料;在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。以下就是我为大家带来的关于零售营销的参考文献，希望大家喜欢! 　　零售营销的参考文献 篇1 　　[1]. Michael Morris,Minet Schinde hutte,Jeffrey Allen. The entrepreneur"s business model toward aunified perspective[J].Journal of Business Research,2003(6) 　　[2]. Thomas W. Malone,Peter Weill. Do some business models perform better than others[J].MIT SloanWorking Paper, 2006(5) 　　[3]. 3.A. Ostenwalder,Y. Pigneur,and C.L. Tucci .Clarifying business of the modles:origins,present,andfuture of the concept[J] .Communication Association for Information Systems,2005(15) 　　[4]. 张兵.传统零售企业的战略转型[J].企业改革与管理,2000 　　[5]. 毕红毅,孙明岳.我国零售业发展现状、存在问题及发展思路[J].山东财政学院学报，2009 　　[6]. 李嶙屹.电子商务环境下苏宁电器战略转型的研究[D].上海:华东理工大学,2011 　　[7]. 张向阳.我国传统零售企业转型网上零售模式的问题与对策研究[J],2012 　　[8]. 汪孔文.互联网环境下零售商业模式创新[D].福建:华伦大学,2011 　　[9]. Martin V. Deise.电子商务管理者指南从战术到战略[M].黄京华译,北京:清华大学出版社,2002 　　[10].Ravi Kalakota,Andrew B Whinston.电子商务管理指南[M].陈雪美译,北京:清华大学出版社,2005 　　[11].宋倩,王能.互联网条件下国内零售企业商业模式创新[J].电子商务,2013 　　[12].Zhang Shanshan. A Comparative Study on Online Retailing of U.S.A and P.R.C[D].Liaoning:LiaoNing,Dongbei University of Finance and Economics,2011 　　[13].姚远.我国大型网上零售企业的网络营销策略研究[D].辽宁:东北财经大学,2001 　　[14].沈瑞山.电子商务的发展对市场营销的影响[J].华东经济管理,2004,18(3) 　　[15].陈捷.传统中小企业电子商务模式初探[J].电子商务,2010,(6) 　　零售营销的参考文献 篇2 　　[16].刘苗.电子商务模式及其发展策略分析[J].我国商贸,2010,(20) 　　[17].张秋蓉.试论企业电子商务的风险控制[J].云南则一贸学院学报,2001,(S2) 　　[18].Amit R,Zott C. Value creation in e-business[J].Strategic Man Journa1,2001,(22) 　　[19].张喜征,傅荣,胡湘云,胡南相.网络营销中的信任传递模式与策略分析[J].商业研究,2006,(9) 　　[20].菲利普科特勒.营销管理[M].北京:我国人民大学出版社,2009 　　[21].高世宁.典型零售企业盈利模式分析[J].当代经济研究,2007(03) 　　[22].戚安邦.项目评估学[M].天津:南开大学出版社,2006 　　[23].Viktor Mayer-SchSnberger,Kenneth Cukier.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕,周涛译.杭州:浙江人民出版社,2013 　　[24].2013 年度我国网络零售市场数据监测报告[R].杭州:我国电子商务研究中心,2014 　　[25].李雨妇.家电连锁产业的行业集中度发展研究[J].现代商业,2012(20) 　　[26].袁峰,宿恺.电子商务企业风险防范体系研究[J].物流科技,2004(6) 　　[27].黄敏学.电子商务[M].北京:高等教育出版社.2001 　　[28].章佳元.传统零售企业线上线下协同发展的商业模式研究:以苏宁为例[D].浙江工业大学经贸学院,2013 　　[29].程光.我国大型百货业电子商务发展研究[D].北京:首都经济贸易大学经济学院,2012 　　[30].Efraim Turban,David King.电子商务:管理视角(原书第 5 版)[M].严建援译,北京:机械工业出版社,2010 　　拓展：大数据论文参考文献 　　[1] 陈杰. 本地文件系统数据更新模式研究[D]. 华中科技大学 2014 　　[2] 刘洋. 层次混合存储系统中缓存和预取技术研究[D]. 华中科技大学 2013 　　[3] 李怀阳. 进化存储系统数据组织模式研究[D]. 华中科技大学 2006 　　[4] 邓勇强，朱光喜，刘文明. LDPC码的.低复杂度译码算法研究[J]. 计算机科学. 2006（07） 　　[5] 陆承涛. 存储系统性能管理问题的研究[D]. 华中科技大学 2010 　　[6] 罗东健. 大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011 　　[7] 王健宗. 云存储服务质量的若干关键问题研究[D]. 华中科技大学 2012 　　[8] 余雪里. 金属氧化物pn异质结对光电响应与气体敏感特性的作用[D]. 华中科技大学 2014 　　[9] 王玮. 基于内容关联密钥的视频版权保护技术研究[D]. 华中科技大学 2014 　　[10] 韩林. 云存储移动终端的固态缓存系统研究[D]. 华中科技大学 2014 　　[11] 田宽. 宫内节育器用Cu/LDPE复合材料的表面改性研究[D]. 华中科技大学 2013 　　[12] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2010 　　[13] 王鹏. 低密度奇偶校验码应用于存储系统的关键技术研究[D]. 华中科技大学 2013 　　[14] 刁莹. 用数学建模方法评价存储系统性能[D]. 哈尔滨工程大学 2013 　　[15] 符青云. 面向大规模流媒体服务的高性能存储系统研究[D]. 电子科技大学 2009 　　[16] 王玉林. 多节点容错存储系统的数据与缓存组织研究[D]. 电子科技大学 2010 　　[17] 田敬. 对等存储系统中的数据可用性与安全性研究[D]. 北京大学 2007 　　[18] 傅颖勋，罗圣美，舒继武. 安全云存储系统与关键技术综述[J]. 计算机研究与发展. 2013（01） 　　[19] 杨黎. 金属氧化物半导体多孔膜材料气敏过程中的导电行为研究[D]. 华中科技大学 2013 　　[20] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011 　　[21] 周可，张江陵，冯丹. Cache对磁盘阵列性能的影响[J]. 电子学报. 2003（09） 　　[22] Liping Xiang,Yinlong Xu,John C. S. Lui,Qian Chang,Yubiao Pan,Runhui Li. A Hybrid Approach to Failed Disk Recovery Using RAID-6 Codes[J]. ACM Transactions on Storage （TOS） . 2011 （3） 　　[23] Liping Xiang,Yinlong Xu,John C.S. Lui,Qian Chang. Optimal recovery of single disk failure in RDP code storage systems[J]. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review . 2010 （1） 　　[24] Bianca Schroeder,Garth A. Gibson. Understanding disk failure rates[J]. ACM Transactions on Storage （TOS） . 2007 （3） 　　[25] Lakshmi N. Bairavasundaram,Garth R. Goodson,Shankar Pasupathy,Jiri Schindler. An analysis of latent sector errors in disk drives[J]. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review . 2007 （1） 　　[26] 任劲，谢长生，李为. iSCSI协议及其Linux下的实现[J]. 小型微型计算机系统. 2003（07） ;

电动汽车续航一般是多少公里 电动汽车续航一般是多少公里，在纯电动新能源汽车的世界里，人们关注最多的是新能源汽车的续航能力如何，购买车的时候最关心的也是续航能力，以下看看电动汽车续航一般是多少公里。 电动汽车续航一般是多少公里1 目前，车主在选择新能源汽车时，一般都以400公里续航保底，希望续航里程越长越好。之所以会这样，是因为之前电动汽车续航太短了，怕了。 大数据论文：北京市每日出行特征，文中显示80%的每日出行都在50公里以下，95%的出行在100公里以下。 虽然理论上说，200公里的续航就妥妥的了。然而，理论终究是理论，消费者还是会产生“里程焦虑”，原因上大体上有以下几个方面： 1. 充电余量：一般车主都不会等到剩余电量不足时进行充电，多数人都习惯还有几十公里续航的时候就去充电。考虑到充电桩的数量要少于加油站，那剩下100公里续航的时候，就得去充电了。所以，以200公里续航为基准的话，这下除去100公里，那么至少要300公里续航。 2. 真实续航vs工信部续航：中国厂家给的是NEDC续航，美国的是EPA续航，欧洲目前是WLTP续航。大体上来说EPA比较准，而NEDC就要大打折扣了。给各位车主举个例子就是说是300公里续航，实际上大约开到的里程在260左右吧。开空调、高速的话，可能还要再除去一些。如此看来，要想开的舒服，那至少要200+200+100=500公里续航。 3. 远行需求/突发需求：即使说是95%的情况下都在市区开，但大家也是希望周末去郊个游、春节回家等，那电动汽车该怎么办？ 考虑到以上情况来说，大多数消费者在选电动汽车的时候，还是希望续航里程越多越好；然而，就目前来说这是由问题的。 高续航带来的问题 电动汽车电池很重，往往要占到整个车重的20—30%左右。相对于燃油车来说，这部分车重是额外增加的，相当于是“能量征税”。 也就是说，我再多加1度电的`电池，需要先被征走0.3度，只有0.7度是真正可以增加续航的。随着续航边长，电池增加；这种“能量税”会越来越重，从经济上变得不再可行。 通俗解释：能量密度决定了堆电池数量的难度！在能量密度受限的情况下，电池数量堆到一定程度，就会变得相当不经济了。 电动汽车续航一般是多少公里2 500公里。 纯电动汽车用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。纯电动汽车最多可以跑大约500公里，大部分电动汽车可以跑200公里以上。 不同配置的电动汽车续航里程是不同的，主要是配置的锂电池容量不同，同时也与电控系统以及是否带能量回收功能有关，一般能量回收功能可增加约20%的续航里程。 扩展资料： 纯电动汽车时速快慢，和启动速度取决于驱动电机的功率和性能，其续行里程之长短取决于车载动力电池容量之大小，车载动力电池之重量取决于选用何种动力电池如铅酸、锌碳、锂电池等，它们体积，比重、比功率、比能量、循环寿命都各异。这取决于制造商对整车档次的定位和用途以及市场界定、市场细分。 电动汽车续航一般是多少公里3 从结果上来看，续航里程排名第一的是小鹏P7，官方标定的续航里程是706公里，实际测试续航是548.7公里。排名第二的是特斯拉Model Y，官方续航是594公里，实际续航是506.8公里。排名第三的是比亚迪汉EV，官方续航是605公里，实际测试为482.1公里。 当然了，这三款车型使用的电机电池其实并不同，小鹏P7使用的是永磁同步电机，后置电机布局，电池的电量是80.9千瓦时。特斯拉Model Y是四驱的车型，使用了前感应异步电机后永磁同步电机，电池的能量是77千瓦时。比亚迪汉EV是前置电机，使用的是永磁同步电机，电池的类型是磷酸铁锂电池，电池的能量是76.9千瓦。 同时，通过这三款车型也不难发现，首先特斯拉Model Y因为它是四驱的车型。在四驱的条件下，还能提供比较长的续航里程，这也说明特斯拉Model Y的三电系统确实有比较好的优势。 其次也能够说明比亚迪汉EV所谓的磷酸铁锂电池，包括所谓的刀片电池，并没有其想象的宣传那么到位，该衰减的还是有衰减。 至于国产续航最长电动汽车，其实从上面的实测续航里程榜上也能看到，小鹏P7不管是实测续航还是官方续航，都稳居第一。而在国产纯电动车型当中，小鹏P7同样是现阶段续航里程最长的国产电动汽车。 作为特斯拉Model 3的最大竞争对手之一，小鹏P7不论是在车型数量、续航里程、车身尺寸、价格等方面都有着不错的优势。从最关键的续航里程和价格来看，小鹏P7目前包含2020款、2021款车型在内共有5种续航规格、共计12款车型，其中有4款车型的续航里程都超过了668公里。而搭载80.9千瓦时锂电池的2020款后驱超长续航智行版的续航里程更是达到了706公里。比Model 3长续航后轮驱动版多了近40公里的优势。

1、国家数据网链接：http://data.stats.gov.cn/首先是国家数据网，我们在这里可以根据不同的分类标准进行数据查询，比如按照行业、地区、部门、月度、季度、年度，里面涵盖了最新、最全的国家数据。2、国家统计局链接：http://www.stats.gov.cn/这个也是同学们必备的一个网站，有时候我们往往手握数据，却不知道如何做数据分析。在这个网站上有一个【数据解读】功能，可以看到一些别人的意见，能够快速理解数据的意义。我们都知道在论文写作的时候我们会密集性的阅读大量文献，因此快速解读特别重要！3、中国互联网数据平台有很多同学可能会需要互联网大数据，但是找来找去找的可能只是零星的一点数据，那么我们就可以在这个网站获得一些基础数据，比如：网民数量、手机网民数、域名数等等。4、国家商务部数据网链接：http://www.mofcom.gov.cn

大数据时代出现的必然性大数据是当下非常火爆的一个词，人人都在谈论大数据。但大数据的定义是什么？它到底是如何出现的？它有什么特别之处？它最大的应用领域在哪里？它的发展方向是什么？对于以上问题，其实大多数人是弄不清楚的。 1）大数据时代出现的必然性 大数据和云计算这两个词经常被同时提到，很多人误以为大数据和云计算是同时诞生的、具有强绑定关系。其实这两者之间既有关联性，也有区别。云计算指的是一种以互联网方式来提供服务的计算模式，而大数据指的是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和关联形态上的颠覆性变化的总和。大数据处理会利用到云计算领域的很多技术，但大数据并非完全依赖于云计算；反过来，云计算之上也并非只有大数据这一种应用。 云计算的起源可以追溯到 2003 年末 Amazon 公司工程师 Chris Pinkham 提交给 CEO Jeff Bezos 的一篇论文中的一个设想：将 Amazon 内部使用的计算基础设施开放给全世界的开发者。次年 11 月，Amazon 发布了第一版云计算服务：Simple Queue Service。Simple Queue Service 再往后发展至 2006 年，演变成立今天著名的 AWS（Amazon Web Sercice）。同在 2006 年，Google 公司 CEO Eric Schmidt 首次公开提出了“云计算”（Cloud Computing）的这一概念，云计算也在这一年开始变得广为人知。 大数据这个词的流行却晚了好几年——直到 2009 年，大数据这个说法才逐渐开始在互联网圈内传播。但仅仅在互联网领域流行，仍然不足以引起普遍关注，因为纯互联网经济毕竟只占全球经济总量的很小一部分。而大数据概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在 2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”——美国政府希望利用大数据解决一些政府部门面临的非常重要的问题，该计划由横跨 6 个政府部门的 84 个子课题组成。这标志着大数据真正开始进入主流的传统线下经济。 大数据出现的时间点自有它深刻的原因。2009 年至 2012 年这段时间正是电子商务在包括中国在内的全球全面开花的几年。众所周知，互联网领域有 3 大类商业模式：广告、游戏和电子商务。而电子商务又是第 1 个真正将纯互联网经济与传统经济嫁接在一起诞生的混合模式。准确地说，正是互联网与传统经济的碰撞，才真正催生出了今天几乎全民关注的“大数据”。大数据横跨了互联网产业与传统产业，而且大数据真正广阔的应用领域其实也正是比纯互联网经济大得多的传统产业。 从数据量的角度来看，在电子商务模式出现以前，传统企业的数量增长缓慢。传统企业的数据仓库中的数据大多数来自于交易型数据，而交易这种行为处于用户消费决策漏斗的最底部，这就决定了交易前的各种浏览、搜索、比较等用户行为数据的都量远远超过交易数据。电子商务模式使得企业可以采集到用户的浏览、搜索、比较等行为，这就导致企业的数据规至少提升了一个数量级。现在日益流行的移动互联网以及将来会流行的物联网又必将使数据量提高两三个数量级。从这个角度来讲，大数据时代是必然会出现的。 从 IT 产业的发展来看，第一代 IT 巨头大多是 2B 的，比如 IBM、Microsoft、Oracle、SAP 这类传统 IT 企业；第二代 IT 巨头大多是 2C 的，比如 Yahoo、Google、Amazon、Facebook 这类互联网企业。一个有意思的现象是：大数据时代前，这两类公司彼此之间基本是井水不犯河水，我们很少看见这两类公司的老板们在一起坐而论道；但在当前这个大数据时代，这两类公司已经开始直接竞争。比如 Amazon 已经开始提供云模式的数据仓库服务，直接抢占 IBM、Oracle 的市场。这个现象出现的本质原因是：在互联网巨头的带动下，传统 IT 巨头的客户普遍开始从事电子商务业务，正是由于客户进入了互联网，所以传统 IT 巨头们不情愿地被拖入了互联网领域。如果他们不进入互联网，他们业务必将萎缩。所以第三代 IT 巨头可能会是 2B 与 2C 融合的 IT 公司。 2）大数据的核心内涵 大数据概念虽然非常火爆，但少有人真正理解大数据的核心内容。一个普遍而且严重的误解就是：大数据= 数据大，即大数据就是量大的数据。事实上，除了数据量大这个字面意义，大数据还有两个更重要的特征： 1） 跨领域数据的交叉融合。相同领域数据量的增加是加法效应，不同领域数据的融合是乘法效应 2） 数据的流动。数据必须流动，流动产生价值 对于第 1） 点，百分点推荐系统研究中心实验结果显示：百分点公司有 3 家客户，分别是从事服装、化妆品和箱包销售的电商，百分点向这 3 家客户提供个性化商品推荐服务，即：百分点挖掘用户的偏好，不同的用户上同一家电商网站时，向他们展现不同的服装、化妆品或箱包，从而提高电商的转化率和客单价。我们做过两种测试： a） 将每家网站的数据隔离。当每家网站自身的数据量增加到以前的 4 倍时，推荐效果大约能提高 5%； b） 将三家网站的数据在去除敏感信息之后进行某种融合。融合后的数据大致是与单家网站的数据的 3 倍，比第一种情况数据量还少。但利用融合后的数据进行数据挖掘时，推荐效果能提升 30%，而且推荐商品并未发生变化，仍然是：用户上服饰类网站时只看见服装、上化妆品网站时只看见化妆品、上箱包网站时只看见箱包。 解释得详细一点，上述实验说明：对同一个消费者，如果我们要向其推荐服装。第一种方法是我们根据他过去的 4 次购买服装的行为来预测其下一次可能会购买的服饰；第二种方法是我们根据他过去分别购买服装、化妆品和箱包的各 1 次行为来预测其下一次可能会购买的服饰。两种方法的基于的用户行数分别是 4 次和 3 次，但第二种方法的效果明显更好。 对于第 2） 点，其实 10 多年前传统企业开始做数据仓库时，数据仓库从业者经常强调一个观点：企业级数据仓库的目标是让不同部门的数据流动起来，各个部门数据割裂，数据的价值就得不到发挥。到了今天的互联网时代，我们发现即使企业已经打通了内部各个部门之间的数据，但与整个互联网比起来，数据量仍然微乎其微，数据应该以互联网为媒介在企业之间某种形式的流动。参照“企业级数据仓库”的概念，现在已经开始出现了“互联网数据仓库”的概念：就是企业通过互联网渠道将与自己相关的外部数据与内部数据进行整合，从而形成“互联网数据仓库”。百分点已经在零售与媒体领域比较成功地打造了“开放数据联盟”，该联盟的成员可以在公允、安全的情况下基于该联盟建立起自己的“互联网数据仓库”，从而享用海量数据的价值。 3）大数据的应用领域 大数据的起源要归功于互联网与电子商务，但大数据最大的应用前景却在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍然占据了国家 GDP 的绝大部分份额。 哪些传统企业最需要大数据服务呢？至少有 3 类企业： 1） 对大量消费者提供产品或服务的企业 2） 做小而美模式的中长尾企业 3） 面临互联网压力之下必须转型的传统企业 第 1） 类企业都需要利用大数据精准分析不同消费者的偏好，提高营销和服务的质量；第 1） 类企业都需要利用大数据分析精准定位自己的客户群；第 3） 类企业主要指哪些正在遭受来自互联网的新玩家冲击的传统企业，此类企业自然都需要利用互联网和大数据作为自我进化的工具。当然，第 3） 类企业与前 2 类企业有重叠。 具体来讲，中国最需要大数据服务的行业就是受互联网冲击最大的产业，首先是线下零售业，其次是金融业。 受电商的冲击，国内很多零售巨头都增长严重放缓，甚至遭遇负增长，线下零售已经到了不得不变革的危机关头。我们也看到了银泰百货、王府井百货、万达集团这些具有创新意识的传统巨头开始利用互联网和大数据来改造线下商业。其中银泰百货以手机为载体、利用 O2O 方式进行双线数据挖掘的创新非常值得借鉴。 而金融行业就更加特殊：金融业并不销售任何实体商品，它自诞生起就是基于数据的产业。由于国家管制，金融业在前几年享受了非常好的政策红利，内部变革动力不足。而目前金融业已经逐渐开始放松管制，新兴的金融机构必将利用互联网以及大数据工具向传统金融巨头发起猛烈攻击。而传统金融机构在互联网方面的技术积累和数据积累都不足，要快速应对新进入者的挑战，必然需要大数据服务。我们也看到了中信银行信用卡中心、招商银行信用卡中心已经在开始利用互联网大数据进行创新。 那么传统产业需要什么样的大数据服务呢？这主要包括 3 层： 1） 基于大数据的行业垂直应用。每个行业都有自己的特点，所以自然会存在行业应用的需求； 2） 顾客标签与商品标签的整理。不管什么行业，都需要精细化整理自己顾客的属性标签以及商品属性标签，而且这些标签必须能够细化到单个顾客和单个商品。标签是行业应用的基础； 3） 企业内部和外部数据的整合与管理。要给顾客和商品打标签，首先必须整合企业内部和外部数据，尤其是日益重要和庞大的外部数据。 图：传统企业需要的大数据服务 第 3 层和第 2 层的方法相对比较通用，行业特殊性相对较少。百分点已经在第 3 层和第 2 层做出了比较成熟的产品，并且也开始在第 1 层做出了一些具体的行业应用产品，比如针对服饰行业的时尚服饰搭配系统。 4）大数据的发展方向 大数据产业未来会向什么方向发展？随着数据逐渐成为企业的一种资产，数据产业会向传统企业的供应链模式发展，最终形成“数据供应链”。拿钢铁产业来讲，铁矿石公司从矿场中挖出矿石，经过粗加工，卖给钢铁企业；钢铁企业再进行精细一点的加工，将板材、钢条卖给下游制造业公司；这些制造业公司做出汽车、飞机、门窗、电脑等产品卖给下游公司。这个产业链中存在找矿、运输、加工等诸多环节，每个环节都有对应的企业。 图：传统企业的供应链 在“数据供应链”中，存在数据、数据整合与挖掘工具以及数据应用这 3 大环节。数据就好比矿场的矿石；数据整合与挖掘工具就好比钢厂的冶炼炉；而精准营销、服饰搭配等数据应用就好比汽车、电脑等可以出售给消费者的产品。企业在数据供应、数据整合与挖掘、数据应用等所有环节都需要专业的服务。这里尤其有两个明显的现象： 1） 外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代，单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟； 2） 能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。 5） 什么样的大数据企业会胜出 常有大数据从业者以及投资人和我们探讨一个问题：大数据产业中，什么样的企业会最终胜出？这是一个很难回答的问题，而且即使回答了，三五年内可能都无法判断其正确性。但从“数据供应链”中的各个环节来分析，还是可以得出一些具有参考价值的结论。 1） 数据供应。在互联网没有流行的时代，企业做数据仓库、商业智能、数据挖掘等系统时采用的数据基本都来自于企业内部，企业几乎无法获取外部数据，所以很少有专业的数据供应商。互联网改变了这一局面，将来会有专业的数据供应商。但既然是因为互联网的出现导致了数据供应商的出现，那么反过来数据供应商就必须具有很强的互联网基因； 2） 数据整合与挖掘。数据挖掘工具供应商在非互联网时代就早已存在。但互联网时代使得企业的数据量激增、数据类型发生极大变化（不同于传统的来自于单一领域的结构化数据，互联网数据以跨域的非结构化数据为主），传统的数据挖掘工具供应商的技术和方法已经很难适应。要跟上时代的变化，数据挖掘技术与工具应用商必须具备互联网公司的海量数据处理和挖掘的能力； 3） 数据应用。具体的行业应用与传统行业的业务关系密切，要做好行业应用，最好需要有服务传统行业的经验，了解传统行业的内部运作模式。这时候仅仅具有 2C 经验的互联网基因的公司又稍显不足。 综合起来看，如果一家大数据从业公司同时兼备互联网数据获取能力、互联网技术、互联网执行力，又有做 2B 服务的经验，那么这家公司将比较容易取得领先优势。这个结论其实一点也不奇怪：如本文开篇所述，大数据本来就是互联网与传统产业碰撞时的产物。 用“方兴未艾”这个词来形容大数据产业的发展阶段都还为时过早，目前的大数据产业只能说是小荷才露尖尖角。国内企业在第 1 代 IT 产业（硬件和软件产业）中是明显落后国外企业的；在第 2 代 IT 产业（互联网产业）中，国内企业已经与国外企业差距不大甚至在很多方面超过了国外企业；希望在第 3 代 IT 产业（云计算和大数据）浪潮中，国内企业能够完全赶上并且超过国外企业，我们也认为这是很有可能的。

论文查重主要依靠查重系统来完成。查重系统是一种计算机软件，利用先进的文本比对算法和数据库技术，通过比对待检测论文与已有文献库中的论文相似性，从而判断待检测论文是否存在抄袭行为。具体来说，查重系统首先对待检测的博士论文进行分词、去除停用词等预处理操作，将其转化为可比较的文本格式。然后，系统通过计算论文中每个词语的权重，生成论文的特征向量表示。接下来，系统将待检测论文的特征向量与已有文献库中的特征向量进行比对，计算相似度值。最后，系统根据设定的相似度阈值，判断待检测论文是否存在抄袭嫌疑。为了增加查重系统的准确性和可靠性，研究者们还提出了一些改进的方法。例如，引入了基于语义相似性的比对算法，通过对待检测论文和已有文献库中的语义信息进行分析与比较，提高了系统检测抄袭的能力。此外，一些高校还建立了自己的内部文献库，将历年学生的论文纳入其中，以便更好地管理和维护学术作品的原创性。

　　HDFS：Hadoop Distributed File System,简称FDFS，是一个分布式文件系统。它有一定高度的容错性和高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS提供了一个高容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。　　在Hadoop的整个架构中，HDFS在MapReduce任务处理过程在中提供了对文件操作的和存储的的支持，MapReduce在HDFS基础上实现了任务的分发、跟踪和执行等工作，并收集结果，两者相互作用，共同完成了Hadoop分布式集群的主要任务。　　HBase：HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列族的存储系统。在需要实时读写并随机访问超大规模数据集等场景下，HBase目前是市场上主流的技术选择。　　HBase技术来源于Google论文《Bigtable ：一个结构化数据的分布式存储系统》。如同Bigtable利用了Google File System提供的分布式数据存储方式一样，HBase在HDFS之上提供了类似于Bigtable的能力。　　HBase解决了传递数据库的单点性能极限。实际上，传统的数据库解决方案，尤其是关系型数据库也可以通过复制和分区的方法来提高单点性能极限，但这些都是后知后觉的，安装和维护都非常复杂。而HBase从另一个角度处理伸缩性的问题，即通过线性方式从下到上增加节点来进行扩展。HBase 不是关系型数据库，也不支持SQL，它的特性如下：　　1、大：一个表可以有上亿上，上百万列。　　2、面向列：面向列表(簇)的存储和权限控制，列(簇)独立检索。　　3、稀疏：为空(null)的列不占用存储空间，因此表可以设计的非常稀疏。　　4、无模式:：每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列。列可以根据需求动态增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列。　　5、数据多版本：每个单元的数据可以有多个版本，默认情况下，版本号字段分开，它是单元格插入时的时间戳。　　6、数据类型单一：HBase中数据都是字符串，没有类型。　　2.3、数据应用主要技术　　数据有很多应用方式，如固定报表、即时分析、数据服务、数据分析、数据挖掘和机器学习等。下面说下即时分析Drill框架、数据分析R语言、机器学习TensorFlow框架。　　Drill：Apache Drill是一个开源实时大数据分布式查询引擎，目前已成为Apache的顶级项目。Drill开源版本的Google Dremel。Dremel是Google的“交互式”数据分析系统，可以组建成规模上千的集群，处理PB级别的数据。　　MapReduce处理数据一般在分钟甚至小时级别，而Dremel将处理时间缩短至秒级，即Drill是对MapReduce的有力补充。Drill兼容ANSI SQL语法作为接口，支持本地文件、HDFS、Hive、HBase、MongoDb作为存储的数据查询。文件格式支持Parquet、CSV、TSV以及Json这种无模式(schema-free)数据。所有这些数据都像传统数据库的表查询一样进行快速实时查询。相关推荐：《大数据分析方法》、《转行大数据分析师后悔了》、《大数据分析师工作内容》、《学大数据分析培训多少钱》、《大数据分析培训课程大纲》、《大数据分析培训课程内容有哪些》、《大数据分析要学什么》、《大数据分析十八般工具》

不同品牌的新能源汽车续航公里不一样，小鹏汽车P7纯电续航：552-706公里，快充时间05小时，慢充5.7-6.5小时；特斯拉Model 3纯电续航：445-668公里，快充时间1小时，慢充10小时；荣威Marvel X纯电续航：403-665公里，快充时间0.67小时，慢充8.5小时。

深度分析大数据的革命前景“大数据”是当前的时髦术语，是技术界用来解决世界上最难处理的问题的全能办法。这个术语一般用来描述对海量信息进行分析，从而发现规律、收集有价值的见解和预言复杂问题答案的技巧与科学。它也许听起来有些乏味，但是从制止恐怖分子，到消除贫困，到拯救地球，对于大数据的鼓吹者来说，没有什么问题是解决不了的。维克托?梅耶—舍恩伯格和肯尼思?丘基尔在有着朴素书名的《大数据：一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书中欢呼道：“对社会的好处将是无穷无尽的，因为大数据在一定程度上将解决迫在眉睫的全球问题，如处理气候变化、根除疾病以及促进善政和经济发展等。”只要有足够多的数据可以处理———不管是你的iPhone上的数据、杂货店购物状况、在线约会网站个人简介或者是整个国家的匿名健康记录，利用对这些原始数据进行解码的计算能力，人们可以获得数不胜数的有价值的见解。甚至连奥巴马政府也已经赶上了这股潮流，并在5月9日向企业家、研究人员和公众“破天荒”发布了大量“以前难以获取或难以管理的数据”。然而，大数据真的完全像人们吹嘘的那样吗?我们能相信众多的1和0将能揭示人类行为的隐秘世界吗?以下是作者对所谓大数据理论的思索。1.“有了足够的数据，数字就可以自己说话”没门儿。大数据的鼓吹者希望我们相信，在一行行的代码和庞大数据库的背后存在着有关人类行为模式的客观、普遍的有价值的见解，不管是消费者的支出规律、犯罪或恐怖主义行动、健康习惯，还是雇员的生产效率。但是许多大数据的传道者不愿正视其不足。数字无法自己说话，而数据集———不管它们具有什么样的规模———仍然是人类设计的产物。大数据的工具———例如ApacheHadoop软件框架———并不能使我们摆脱曲解、隔阂和错误的成见。当大数据试图反映我们所生活的社会化世界时，这些因素变得尤其重要，而我们却常常会傻乎乎地认为这些结果总是要比人为的意见来得客观些。偏见和盲区存在于大数据中，就像它们存在于个人的感觉和经验中一样。不过存在一种值得怀疑的信条，即认为数据总是越大越好，而相关性也等同于因果关系。例如，社交媒体是大数据分析的一个普遍的信息源，那里无疑有许多信息可以挖掘。我们被告知，推特网的数据显示人们在离家越远的时候越快乐，而且在周四晚上最为沮丧。但是存在许多理由对这些数据的含义提出质疑。首先，我们从皮尤研究中心获悉，美国上网的成年人中只有16%使用推特网，因而他们绝对不是一个具有代表性的样本———与整体人口相比，他们中年轻人和城市人的比例偏多。此外，我们知道许多推特账号是被称作“机器人”程序的自动程序、虚假账号或是“半机器人”系统(即得到机器人程序辅助的人为控制账号)。最近的估计显示，可能存在多达2000万个虚假账号。因此就算我们要想踏入有关如何评估推特网用户情绪的方法论雷场之前，让我们先问一下这些情绪究竟是来自真人，还是来自自动化算法系统。2.“大数据将使我们的城市变得更加智能和高效”在一定程度上是的。大数据可以提供帮助改善我们城市的宝贵见识，但是它对我们的帮助仅此而已。因为数据在生成或采集的过程并不都是平等的，大数据集存在“信号问题”———即某些民众和社区被忽略或未得到充分代表，这被称为数据黑暗地带或阴影区域。因此大数据在城市规划中的应用在很大程度上取决于市政官员对数据及其局限性的了解。例如，波士顿的StreetBump应用程序是一个比较聪明的以低成本收集信息的途径。该程序从开车经过路面坑洼处的驾驶员的智能手机上收集数据。更多类似的应用正在出现。但是如果城市开始依靠仅来自智能手机用户的信息，那么这些市民只是一个自我选择样本———它必然导致拥有较少智能手机用户的社区的数据缺失，这样的社区人群通常包括了年老和不那么富有的市民。尽管波士顿的新城市机械办公室作出了多项努力来弥补这些潜在的数据缺陷，但不那么负责的公共官员可能会遗漏这些补救措施，最终会得到不均衡的数据，从而进一步加剧已有的社会不公。人们只要回顾一下曾经过高估计了年度流感发病率的2012年“谷歌流感趋势”，就可以认识到依赖有缺陷的大数据可能给公共服务及公共政策造成的影响。在网上公开政府部门数据的“开放政府”计划———如Data.gov网站及“白宫开放政府计划”———也存在同样的情况。更多的数据未必会改善政府的任何功能，包括透明度和问责，除非存在可以使公众和公共机构保持接触的机制，更不用说促进政府解释数据并以足够的资源作出反应的能力。所有这些都非易事。事实上，我们身边还没有很多技能高超的数据科学家。各大学目前正在争相定义这一领域、制订教程和满足市场需求。3.“大数据对不同的社会群体不会厚此薄彼”几乎不是这样。对大数据所号称的客观性的另一个期待是对于少数群体的歧视将会减少，因为原始数据总是不含社会偏见的，这使得分析可以在整体水平上进行，从而避免基于群体的歧视。然而，由于大数据能够作出有关群体不同行为方式的论断，它们的使用通常恰恰就是为了实现一个目的———即把不同的个体归入不同的群体中。例如，最近有一篇论文指科学家听任自己的种族偏见影响有关基因组的大数据研究。大数据有可能被用来搞价格歧视，从而引发严重的民权担忧。这种做法在历史上曾被称为“划红线”。最近，剑桥大学对脸谱网5.8万个“喜欢”标注进行的大数据研究被用来预测用户极其敏感的个人信息，如性取向、种族、宗教和政治观点、性格特征、智力水平、快乐与否、成瘾药物使用、父母婚姻状况、年龄及性别等。记者汤姆?福尔姆斯基这样评价该项研究：“此类容易获得的高度敏感信息可能会被雇主、房东、政府部门、教育机构及私营组织用来对个人实施歧视和惩罚。而人们没有任何抗争的手段。”最后考虑一下在执法方面的影响。从华盛顿到特拉华州的纽卡斯尔县，警方正在求助于大数据的“预测性警事”模型，希望能够为悬案的侦破提供线索，甚至可以帮助预防未来的犯罪。不过，让警方把工作专注于大数据所发现的特定“热点”，存在着强化警方对声誉不佳的社会群体的怀疑以及使差别化执法成为制度的危险。正如某位警察局局长撰文指出的，尽管预测性警事登记系统不考虑种族和性别等因素，但是如果没有对差别化影响的考虑，使用这种系统的实际结果可能“会导致警方与社区关系恶化，让公众产生司法程序缺失的感觉，引发种族歧视指控，并使警方的合法性受到威胁”。4.“大数据是匿名的，因此它不会侵犯我们的隐私”大错特错。尽管许多大数据的提供者尽力消除以人类为对象的数据集中的个体身份，但身份重新被确认的风险仍然很大。蜂窝电话数据看起来也许相当匿名，但是最近对欧洲150万手机用户的数据集进行的研究表明，只需要4项参照因素就足以挨个确认其中95%的人员的身份。研究人员指出，人们在城市中走过的路径存在唯一性，而鉴于利用大量公共数据集可以推断很多信息，这使个人隐私成为“日益严重的担忧”。但是大数据的隐私问题远远超出了常规的身份确认风险的范畴。目前被出售给分析公司的医疗数据有可能被用来追查到你的身份。关于个性化医疗有很多谈论，人们的希望是将来可以针对个人研制药物和其他疗法，就好像这些药物和疗法是利用患者自己的DNA制作出来的。就提高医学的功效而言，这是个美妙的前景，但这本质上依赖于分子和基因水平上的个人身份确认，这种信息一旦被不当使用或泄露就会带来很大的风险。尽管像RunKeeper和Nike+等个人健康数据收集应用得到了迅速发展，但在实践中用大数据改善医疗服务仍然还只是一种愿望，而不是现实。高度个人化的大数据集将成为黑客或泄露者觊觎的主要目标。维基揭秘网一直处在近年几起最严重的大数据泄密事件的中心。正如我们从英国离岸金融业大规模数据泄露事件中看到的，与其他所有人一样，世界上最富有的1%人口的个人信息也极易遭到公开。5.“大数据是科学的未来”部分正确，但它还需要一些成长。大数据为科学提供了新的途径。我们只需看一下希格斯玻色子的发现，它是历史上最大规模网格计算项目的产物。在该项目中，欧洲核子研究中心利用Hadoop分布式文件系统对所有数据进行管理。但是除非我们认识到并着手解决大数据在反映人类生活方面的某些内在不足，否则我们可能会依据错误的成见作出重大的公共政策和商业决定。为了解决这个问题，数据科学家正在开始与社会科学家协作。随着时间的推移，这将意味着找到把大数据策略和小数据研究相结合的新途径。这将远远超越广告业或市场营销业采用的做法，如中心小组或A/B测试(即向用户展示两个版本的设计或结果，以确定哪一个版本的效果更好)。确切地说，新的混合式方法将会询问人们做某些事情的原因，而不只是统计某件事情发生的频率。这意味着在信息检索和机器学习之外，还将利用社会学分析和关于人种学的深刻认识。技术企业很早就意识到社会科学家可以帮助它们更加深刻地认识人们与其产品发生关系的方式和原因，如施乐公司研究中心就曾聘请了具有开拓精神的人类学家露西?萨奇曼。下一阶段将是进一步丰富计算机科学家、统计学家及众多门类的社会科学家之间的协作———不仅是为了检验各自的研究成果，而且还要以更加严格的态度提出截然不同的各类问题。考虑到每天有大量关于我们的信息———包括脸谱网点击情况、全球定位系统(GPS)数据、医疗处方和Netflix预订列表———被收集起来，我们迟早要决定把这样的信息托付给什么人，以及用它们来实现什么样的目的。我们无法回避这样的事实，即数据绝不是中立的，它很难保持匿名。但是我们可以利用跨越不同领域的专业知识，从而更好地辨别偏见、缺陷和成见。以上是小编为大家分享的关于深度分析大数据的革命前景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

百度指数报告中心，有很多大数据报告可以参考学习网页链接

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有两份资料很好地诠释了大数据的本质。第一个定义来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在《Teradata Magazine》上的一篇文章。他说，“大数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力。”另一个定义来自于麦肯锡全球数据分析研究所（Mckinsey Global Institute）在2011年5月发表的一篇论文：“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。”

Tocheck大数据查重是将用户上传的待检测论文和大数据库中内容进行对比，找出相似部分，发现不合理的引用或者抄袭行为。大数据库包含学术期刊，学位论文，会议论文，互联网，英文数据库（涵盖期刊，硕博，会议的英文数据）。正常情况下检测一篇文档需要5-10分钟，检测时间与文档长短及当前检测人数多少有关系。Tocheck致力于文本相似度检测技术的研究和开发，为企事业单位提供标书查重、项目申报/专利查重、活动征文查重、企业信息资产安全保护等多种服务。服务方式包括：SAAS文档查重平台、本地化文本查重部署。Tocheck

认真品味一部名著后，你有什么领悟呢？现在就让我们写一篇走心的读后感吧。那么如何写读后感才能更有感染力呢？以下是我帮大家整理的《大数据时代》优秀读后感范文，希望能够帮助到大家。 《大数据时代》优秀读后感范文1 这书读起来不费劲，没有太多晦涩的理论，所以也比较快速的用了几天的中午休息时间读完了。 网上到处都是推荐此书的文章，赞为大数据的经典之作。可是，我读了一遍下来，却没有这种经典之感，只是必须叹服作者思维严密、涉猎广泛，书中有关大数据的例子真是不少，会给我们的阅读带来一定的舒适感和现实感。 已经看过太多网上的关于大数据的文章、案例分析，但是我认为大数据仅仅是一种手段，是我们分析认识世界的诸多手段中的一种。我们既不要拒绝排斥大数据的应用，但也没必要神话大数据。 在读此书过程中，稍带也看了几部关乎大数据分析的影片，有本书中提到的《少数派报告》，还有《永无止境》、《源代码》。少数派报告中，人类借助先知的超能力获取对犯罪的预测和提前打击，但是书中和影片中都提到的有一个悖论的问题：如果你预测某犯罪要发生，所以去提前抓捕，阻止了案件的发生，但案件没有发生，又以什么为依据来抓捕嫌疑人呢？！所以，我认为大数据的应用在预测方面的作用，不应该涉及任何行政司法等严肃方向。因为，人是善变的，也许在预测之后的时间里，由于其它因素影响，t她的决定就突然改变，预测就彻底无效了。大数据，更应该在提供思路、途径方向，在我们还没有发现其原理之前，先依照大数据的分析去做些突破常规、有创造性的事情。 从古至今，对数据的统计应用一直没有中断过，我们人类在发挥聪明才智的过程中，创造了文字记录历史，通过积累和总结为人类的文明发展做出了极大的贡献。只不过，现在我们利用计算机系统对日益暴涨的数据信息能够处理的数据量更大、想法更多了。在这个角度上，大数据其实不过是人类信息化发展历史中的一个必然过程。 大数据爆发的背景，是计算机普及应用、工作和生活信息化、网络尤其是互联网的发达等因素，为之提供了能够使用的超大规模数据化信息。就如计算机与人下棋的程序一样，掌握了足够的棋局数据、能够推算每一步之后的可能，快速的运算能力是实现这些的基础。 大数据本身是无意识的，或者叫无目的，是因为使用的人的发现或主观意识，才从中抓取到符合所想或支持所想的一些数据和比例。人才是核心。别以为有个所谓的大数据中心就能够挥斥方遒、指点江山了。这也是我说要对大数据去神化的一点。书中所举例子，成功的案例其实都基本是一个打破常规、奇思异想的人或一个具备创新思维的团队，而这个人或团队一旦陷入对现有模式的僵化应用或崇拜，失败的结果也是必然。我想说的是，无论是大数据还是快数据什么的玩意，都仅仅是我们了解世界了解社会的一个角度一种手段，都始终无法摆脱依赖于人的思考这个根本。别一叶障目不见泰山的意味有了大数据就拥有了整个世界，你的心有多大，舞台才有多大。只有当你的思考抵达，那些个曾经没有价值的数据垃圾，才会焕发出价值！不要荒废了你的思考这个核心！ 作者说大数据只讲结果不讲原因。这个状态我认为仅仅是一个过渡时期的表现，如果要实现对大数据分析应用的更加精准、甚至可以作为某种依据，必然要获得对大数据分析的果的可靠解释，也从而能对我们现有的行为、制度等获得新的认识，来进行可行的改变、升级或者重造，大数据的指导意义才发挥更深。 人们都说，中外著述的差距有时是很大的，中国的作家习惯铺垫和描绘，将简单的事情复杂化；国外的就相反，喜欢直捣要害，将复杂的事情抽象简单化。不知道是不是我不很适应国外这类书籍的缘故，对大数据时代一书，我没有感受到很多的震撼和脑洞大开感，也许和现在各类大数据的文章太多有关，已经把此书的观点各自领用发挥了一番，也许是我还没有领会到精华所在。既然人们都奉为经典，那我想或许我应该隔一段时间、换个姿势，再重读此书，看看是不是会有新的感受吧。 《大数据时代》优秀读后感范文2 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。 首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。 作者认为大数据时代具有三个显著特点。 一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。 二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。 三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。 作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。 三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。 《大数据时代》优秀读后感范文3 如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。 舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点： 一、更多：不是随机样本，而是全体数据。 二、更杂：不是精确性，而是混杂性。 三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？ 我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。 我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。 世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么"时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么"。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。 大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。 在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。 《大数据时代》优秀读后感范文4 读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。 这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。 其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。 大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的.数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。 在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。 大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！ 《大数据时代》优秀读后感范文5 现在已经进入到了二十一世纪了，当今社会已经摆脱了上个世纪的那种消息滞后的时代了，我们最应该感谢的就是科学的进步为我们带来了这么多便利。与此同时，科学的进步还为我们带来了“大数据”这个让人类减少了很多工作量的东西。 在这个学期的名著导读课上我们就被要求读：《大数据时代》这本书。《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，他是一个特别厉害的人，他作为一个教师，他曾经在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多所世界前列名校任教的经历。他作为一个科学家，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。他是十余年潜心研究数据科学的技术权威。他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人，哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。 他作为一个研究学者，他的学术成果斐然，有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上，他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业；"大数据"在百度上搜索到的解释是：称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。特点：数量、速度、品种、真实性。而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。 大数据不仅改变了公共卫生领域，整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。购买飞机票就是一个很好的例子。就像书中写到2003年，奥伦·埃齐奥尼准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。他知道飞机票越早预订越便宜，于是他在这个大喜日子来临之前的几个月，就在网上预订了一张去洛杉矶的机票。在飞机上，埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。当得知虽然那个人的机票比他买得更晚，但是票价却比他便宜得多时，他感到非常气愤。于是，他又询问了另外几个乘客，结果发现大家买的票居然都比他的便宜。 飞机着陆之后，埃齐奥尼下定决心要帮助人们开发一个系统，用来推测当前网页上的机票价格是否合理。作为一种商品，同一架飞机上每个座位的价格本来不应该有差别。但实际上，价格却千差万别，其中缘由只有航空公司自己清楚。 埃齐奥尼表示，他不需要去解开机票价格差异的奥秘。他要做的仅仅是预测当前的机票价格在未来一段时间内会上涨还是下降。这个想法是可行的，但操作起来并不是那么简单。这个系统需要分析所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系。 在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。 大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。

　　人口问题论文篇2 　　浅析延边朝鲜族人口负增长问题与应对路径 　　一、延边朝鲜族自治州人口负增长问题产生的原因分析 　　“20世纪90年代以来，延边朝鲜族人口发展呈现出既不同于西方发达国家，又有别于中国各民族的特点，即在社会经济还很不发达的条件下，人口总量出现自然负增长，并已经持续了一段时间。”[1]究其原因，主要表现在以下几个方面： 　　1、延边朝鲜族女性生育水平不高，导致出生率低下 　　据延边朝鲜族自治州计生委的数据显示，延边州1996年全州朝鲜族总人口有854510人，当年出生人数有4340人，而死亡人数竟然高达5253人，也就是从这年开始，延边朝鲜族自治州人口自然增长率开始逐步走上了负增长的时代。延边朝鲜族出生率较低主要体现在以下两个方面：(1)由于受到朝鲜半岛，尤其是韩国社会经济及文化的影响，朝鲜族女性对于经济地位的追求比较高，加之，部分朝鲜族育龄女性受到经济条件的限制，感觉难以承担新生儿出生后的抚养和教育问题，而政府的社会服务保障机制又不完善，得到的政府补助金额又比较少，因而对于生育的欲望并不高。(2)由于近些年社会主义市场经济的深入发展，朝鲜族青年逐步流入了内地经济发达地区或者韩国日本等国外地区打工，使得适龄的男女青年为追求经济基础的增加，将生儿育女这件事暂时予以搁置。 　　2、延边朝鲜族人民受饮食习惯因素的影响，导致死亡率较高 　　有待于改善的饮食文化习惯，对朝鲜族人口死亡率的影响，主要表现在以下方面：(1)延边朝鲜族人民的饮食习惯深受朝鲜半岛尤其是韩国饮食文化的影响，尤其部分居民喜欢过量食用含糖量和辛辣类的食物，长期实用含糖量较高以及辛辣类食物的话，会造成身体内某些元素的失衡，更甚至会引起糖尿病和痛风等病症，使得患这些病症的人们走向死亡的概率较其他人大大增加。(2)延边朝鲜族人民是热情好客的民族，酒文化在朝鲜族社会生活中占有重要的地位。在实践中，有些朝鲜族人们饮酒量特别的大，饮酒之后还时常不能及时的喝水，更甚至，有的人会有长期酗酒的恶习，尤其是朝鲜族男青年及部分老年男性居多。众所周知，过量饮酒容易引起肝脏疾病以及神经系统疾病，严重影响过量饮酒之人的身体健康，并对其生命安全也构成极大的挑战。 　　3、延边朝鲜族青年流失过于严重，尤其育龄女性流失的比较多 　　随着经济的迅速发展，随着改革开放的不断深入，随着朝鲜族人们对于美好生活的愿望日趋的强烈，使得越来越多的朝鲜族青壮年背井离乡走上了追逐梦想的道路，这使得朝鲜族人口流失严重，这主要表现在以下方面：(1)许多延边乡镇农村地区的青壮年，或者独自一人、或者夫妻共同进入国内经济比较发达的内地以及沿海城市打工，并且长期的留在打工的城市，更有甚者，已经在当地买房或者早已产生留在打工城市的观念，只是由于经济或者其他因素的影响，暂时还没有决定。而近些年以来，由于受到人口负增长以及地域环境的影响，延边州经济发展速度较为缓慢，这使得在吸引人才以及劳动力迁入方面的吸引力十分有限。由此，导致延边州的人口的迁入率和迁出率严重失衡。(2)延边朝鲜族人们的文化环境与朝鲜半岛尤其是与韩国的文化相似。使得在国外打工的朝鲜族人口中绝大多数选择在韩国，极少数在日本，然而，国外打工的朝鲜族人中，这其中诸多朝鲜族未婚女性在国内经济发达地区或者国外的韩国日本，难免会产生留在当地生活的强烈愿望，导致朝鲜族女性的对外通婚率比较高，其中，由于同一文化的渊源，朝鲜族未婚女性远嫁韩国男性的居多。 　　二、延边朝鲜族人口负增长问题引发的系列社会负面效应 　　1、朝鲜族人口总数不断减少，不利于民族区域自治制度的发展 　　“延边朝鲜族人口出现自然负增长，即死亡人口多于出生人口，”[2]尤其是处于延边朝鲜族自治州周边落后的乡镇农村地区，由于人口数量的不断减少，使得这些地区原本就不多的人口变成了零星数十人，甚至出现了农村孤寡老人留守为主，几乎看不到青壮年的情况。而少数民族人口作为维护民族区域自治制度的基础，践行民族区域自治权的决定性力量，其数量的大量减少，对于维护和贯彻民族区域自治制度显然是不利的。 　　2、朝鲜族人口数量的不断减少使得劳动力不足，严重制约延边社会经济的持续发展 　　近些年，由于延边朝鲜族人口的负增长问题以及人口外流加剧，使得延边朝鲜族自治州的劳动力相对缺乏，根据1999―2008年吉林省统计年鉴和2008年吉林省和延边州国民经济社会发展统计公报的资料分析，延边朝鲜族自治州的人均GDP增速长期落后于吉林省人均GDP增速，可见，延边朝鲜族人口问题，严重制约了延边地区社会经济的持续发展。 　　3、朝鲜族女性人口的减少，导致部分朝鲜族男性婚姻问题突出，影响延边地区社会的稳定 　　“朝鲜族总人口的减少和大移动，引发了朝鲜族的许多社会问题，并给朝鲜族社会带来了被解体的阴影。”[1]由于经济相对落后的延边朝鲜族女性人口不断的流向经济相对发达的内地以及国外进行打工，以及与国外保持的较高的国际通婚率尤其是韩国，使得经济条件不是很好的朝鲜族乡村男性在寻找适龄朝鲜族女性通婚的过程中遇到较大阻力，然而，不能成功找到朝鲜族女性并通婚的男性，有些人往往抱着对社会和他人不满的态度，无所事事的走上了社会，并且可能为了发泄不满的情绪，做出违法乱纪的事情，甚至走上了犯罪的道路，这对于延边地区的社会和谐稳定，也是十分不利的。 　　4、朝鲜族老年人口比重不断提升，养老负担日益加重 　　从2010年国家统计局第六次人口普查的数据分析，我国在经济发展还不是很发达的情况下，快速步入了老龄化社会。而由于长期的人口负增长，延边朝鲜族的人口老龄化问题，大幅度的高于同期整个延边州以及同期全国的水平。比如“全国60岁以上的老年人口的比例为13.26%，而延边朝鲜族自治州为14.84%;全国65岁以上老年人口比例为8.87%，而延边朝鲜族自治州为9.84% ”。随着人口老龄化加剧，延边朝鲜族人口中老年人口占的比例逐渐上升，随着出生率的持续性负增长，青壮年在总人口中所占比例逐渐减少，使得一对年轻的夫妇需要赡养的老年人数逐步增加，有的年轻夫妇需要扶养三到四个老年人，更甚者需要赡养四个以上的老年人，严重加大了朝鲜族年轻人的养老负担。 　　5、朝鲜族新生儿出生率比例降低，制约民族教育的发展 　　延边朝鲜族教育规模在逐步萎缩，其中中小学数量逐渐减少，尤其是朝鲜族学龄前 儿童 数量降低严重。依据延边朝鲜族自治州教育委员会提供的数据分析，第四、五次人口普查中延边朝鲜族学龄前儿童(7岁以上儿童)在1990.7.1―2000.11.1这十年期间，平均变化幅度在-50%―-80%之间，使得朝鲜族中小学的运营成为问题，阻碍聚居民族教育体系的保护与发展。新生儿出生率的持续性减少，使得学龄前入学的朝鲜族儿童的比例持续性走低，使得延边周边的部分乡镇农村朝鲜族中小学校开始走合并的道路，使得原本不必要走向寄宿制的学生不得已选择在学校住宿，使得日常的学生费用开支也无形的增加，这无意间增加了朝鲜族家长的教育开支，使得教育负担日益加重，反过来，正是由于教育成本的加大与经济收入的有限之间矛盾的加剧，使得许多朝鲜族女性生育的欲望大大降低，如此又无形间助长了朝鲜族人口负增长，长此以往，在某种形式上，便形成了一种教育负担加重与人口负增长之间的不良性循环。 　　三、解决延边朝鲜族自治州人口负增长所引发问题的法律路径 　　1、积极贯彻落实《民族区域自治法》，结合本地区本民族实际充分行使自治权，实现发展民族区域自治与人口增长有机结合 　　充分发挥民族区域自治的优势，积极制定有利于增加人口及平衡性别的 政策法规 ，选出人口发展问题最严重的2-3个县市，进行率先试点。加快修改《延边朝鲜族自治州自治条例》，尽快将朝鲜族人口发展战略及政策纳入进去，切实提高朝鲜族人们人口发展危机意识。贯彻落实《延边朝鲜族自治州自治条例》第58条规定“积极开展人口研究”，尽快建立并完善延边朝鲜族自治州人口发展问题研究委员会。制定人口发展的相关单行条例 尽快的制定《延边朝鲜族自治州人口增长条例》、《延边朝鲜族自治州人口性别平衡条例》等。 　　2、制定“人才强州”战略，积极吸引外来劳动力，为延边经济持续繁荣发展注入活力 　　延边州自治机关应当根据近年来劳动力日益不足，尤其是高素质人才流失现象，结合本地方实际，充分制定实施“人才强州”战略，一方面，采取有效措施切实保障州内的高素质劳动者的生活以及工作需求，另一方面发挥自治权优势通过单行条例的形式，制定有关措施广泛吸引外来人才入驻延边朝鲜族自治州，并且在工资、医疗、住房以及户口等方面给予外来人才更多的福利性政策及物质保障。由此，不断增加延边州的劳动力总量以及数量。利用图们江开发及振兴东北老工业基地战略的实施，充分行使自治权以及法律政策的变通规定，加强国际交流，引进外资，大力发展延边朝鲜族自治州的社会经济，为朝鲜族人口发展问题提供良好的经济条件。 　　3、采取积极有效措施，切实保障朝鲜族女性数量，大力宣传新的婚育观念 　　自治州自治机关应当尽快成立人口迁移监督委员会(可以由公安局、民政局及卫计委等部门联合组成)，隶属于延边州人民政府，积极监督朝鲜族女性流失问题，尤其是朝鲜族女性 出国 打工及国际通婚问题。以物质奖励与精神奖励相结合，大力鼓励朝鲜族女性多生育孩子，大力倡导其他民族女性与朝鲜族男性通婚，以解决朝鲜族婚龄男青年的婚姻问题，实现朝鲜族与汉族以及其他民族的和谐共处，切实提高延边朝鲜族人口的自然增长率，推动民族区域自治制度在延边地区的有效实施。 　　4、有效提高养老文化的社会关注度，建立并完善养老保险社会保障机制 　　自治州民政部门，应当采取相关措施并制定有关宣传及提高养老关注度的政策，如多组织一些关注老年人生活的公益性活动，倡议有关成功企业成立延边朝鲜族老年人口关爱协会等民间组织、自治州政府出资，民间融资，广泛建立朝鲜族老年人口服务保障机构。还可以在延边州主流媒体上进行必要的宣传，切实提高社会各界对朝鲜族老年人的关注度和关爱度。与此同时，广泛进行孝道文化的宣传教育，也是十分重要的。当然，自治州自治机关也应当加大对社会养老保险机制的支持力度，尤其需要增强对改善城市和农村孤寡老人的财政支持力度。 　　5、充分发挥民族区域自治权，切实推动朝鲜族教育事业的持续发展 　　自治州自治机关应当根据《宪法》及《民族区域自治法》和《延边朝鲜族自治州自治条例》的原则和精神，将制定促进鼓励朝鲜族人口增长的相关条例与制定促进支持朝鲜族教育事业的相关规定相结合，使得促进人口增长和教育发展有机结合，所以，应当尽快结合朝鲜族教育事业发展的情况，尽快制定《延边朝鲜族民族文化教育促进条例》，加大对朝鲜族教育投入，积极提倡鼓励其他民族学生进入朝鲜族学校学习，妥善保护朝鲜族民俗及语言文字，建立并完善朝鲜族民族教育发展体系，推动延边朝鲜族教育事业的持续发展。 　　【注 释】 　　[1] 朴美兰.民族学视野下的延边朝鲜族人口问题[D].中央民族大学，2009. 　　[2] 朴美兰.朝鲜族人口变迁对民族 传统文化 发展的影响――以延边朝鲜族自治州为例[J].延边大学学报：社会科学版，2012(3). 　　[3] 李承律.东北亚国际合作时代朝鲜族社会文化功能研究――以中国和朝鲜半岛关系中的朝鲜族文化体系为中心[D].中央民族大学，2006. 猜你喜欢： 1. 人口问题论文 2. 浅析中国当前的人口问题 3. 新时期人口发展面临的问题与应对策略论文 4. 我国人口问题的成因和解决问题的出路 5. 大数据时代下的人口信息管理及应用探析论文

大数据的理想与现实之间我与数据打了25年的交道，经历了从电信、网通到联通的多次重组，亲身参与了数据专业线从弱势群体逐渐发展壮大的全过程。一直想找个机会，谈谈我的体会，但是没有下这个决心动笔。最近，受范总原创《“一篇文看懂Hadoop”读后感》的鼓舞，想从数据工作实务的角度分享一下我的想法，就当抛砖引玉吧。1. 关于数据中心的定位我们就按照论文里通常的套路开始吧。首先“什么是数据?”通俗的理解就是：如果把企业比作一个“生产线”，数据就是在这个“生产线”上各项活动所产生的，以各种形式存放在各个系统中或者其他载体上的信息，把这些信息按照一定的属性和规则进行分类加工就形成了数据，它反映着企业经营发展的状况，记录着企业用户的使用情况，还有产业链上各个参与者的状况。 受现代企业的部门设置、专业线管理架构的影响，企业完整的“生产线”被各部门分割，数据散落在由各部门管理的系统中，这就是大型企业通常的业务和数据管理的现状～～“职责分割、数据分散”。那么，如何反映企业整体的发展现状呢?通常是公司月度经营分析会上，财务部门的分析报告中，汇报公司的总体情况，而市场、集团客户等部门的报告分别汇报本专业条线的经营情况。曾经出现的情况就是财务部门汇报公司总体利润下降，而各业务部门纷纷完成任务形势一片大好的反差。老板心里纳闷～～“你们都完成了任务，敢情就我没完成任务?”联通重组以来，顶着来自省里还有其他专业的压力，一直在推行数据的集中。信息化部把各省、各系统中的数以亿计的用户明细数据在集团层面进行了集中存储，并经过统一的规则加工数据，再加上后来的分析应用，不仅使每个月统计的用户发展数据更加真实了，还发现地市层面违规经营、业绩造假的行为。集团董事长召开全国地市级工作会议，点名批评、撤换了几个地市老总。当时，地市老总还在云里雾里～～“我都没有这么详细的数据，董事长怎么知道的?”这就是数据在打破部门和省分之间的壁垒，使领导层能纵观企业真实情况，“知其然，知其所以然”方面发挥的至关重要的作用。近两年来，联通通过与外部公司的合作，使用脱敏的用户标签数据为企业创造了真金白银的实际价值，“数据”的应用价值日益突出，真正成为企业的又一宝贵资源。而之前，企业内部并没有这么一个专门的部门是站在全局的角度，承担起“数据资源”管理者的角色的，这就是成立“数据中心”的初衷，也是其定位和义不容辞的责任。联通数据中心的成立，是“数据线”这个弱势专业有史以来摆脱依附关系成为独立二级部门的第一次，也是对于联通信息化部门实践数据集中整合、应用，支撑公司管理方面取得成果的高度肯定。说起这个，数据线工作的人都会有深深的共鸣，这里面有多少苦衷啊。2. 主动还是被动?都是“支撑”惹的祸“数据中心”脱身于信息化部门，而信息化部门的基本定位就是“支撑”，就是要“有求必应”。我们熟悉的场景是每个月的那么几天，业务部门的人员为了写分析报告，需要些报表以外的数据进行分析，给数据部门打电话，然后心急火燎地等待他们提供的数据结果。另一场景，数据部门的人员被各部门各种的数据需求折腾得团团转，为了提供数据，加班到天亮。曾经有负责数据服务的处室，在总结年度工作时用到的数据是“提供报表上万张”。经分系统在用户的坚持下，开发了大量内容相近、格式不同的报表。一方面是用户层出不穷的需求无法满足，另一面却是系统里大量的报表没有人访问。因为用户无法自己获取数据，日常数据服务工作显得相当被动。其实从内容上看，一个企业的数据是唯一的，只是各部门因为关注的角度不同，提出了不同的展现要求，实际上在数据层面有较高的重叠性。如果想要在减少需求量的同时，提高用户满意度，就需要数据管理部门的人员具备高度的综合能力，这个人不仅要熟悉公司的业务、流程、部门的职责分工，还要有很好的沟通能力，能够正确理解、综合、引导用户的需求，然后在总体框架下将整合后的、被验证过的需求在系统中固化。如果能力强，从个人层面，还是可以主动地做一些事情的。但是，要想改变数据工作的被动局面，就需要数据管理部门不再局限于“支撑”的角色，而是应该站在”数据资源管理者”的角度，主动地从数据、应用、管控、系统四个方面，形成一个体系化的数据管理架构，并指导日常工作和系统建设。 上图是2009年联通开展的数据管理体系研究工作的成果，是对数据工作的一次很好的总结和提升。它是数据管理体系L0架构，揭示了数据管理工作的组成部分以及各个部分之间的关系。与其他专业线不同，数据专业的管理核心是”数据”，数据质量、生命周期和安全管理都是核心的管控内容，而组织(人员、制度)和系统是数据产生价值的基本保障。数据、应用、管控、系统四个方面的内容缺一不可，同时又存在相互关联、不断优化的过程(流程)，绝对不是建几个系统那么简单，这也是数据专业管理的难度所在。 上面这张图就是对数据工作的流程很好的诠释，数据部门要想扭转被动的局面，首先必须有自己完整的架构(数据、应用、系统、流程、管理制度)。而这一架构的形成，是需要通过以下4个步骤：正确评估自身能力现状;找到公司业务战略、目标对数据专业的期望和差距;有选择性地确定数据工作的战略目标和阶段性计划后组织实施的;在完成阶段性计划之后，还需要评估能力提升的结果，以便对现状形成新的评价，循序渐进，有效积累。信息化的同事对于数据、应用、系统这三项内容都容易理解，但是，对于制度和流程就不太容易理解了。制度就是游戏规则，规定了该谁做，做什么，怎么做，做到什么程度。流程则是为了明确一件工作的步骤和涉及的部门之间的关系。目前流程的缺失带来太多的问题，常见的场景就是一项业务已经下线了，我们的系统中还在展示;新的业务已经为公司创造价值了，其收入还没有在财务报表中单独体现，不能及时反映这项业务的发展状况;系统中数据和报表功能已经具备了，业务部门还在要求数据部门人工提供数据，用户的需求无法及时传递到建设环节。解决这些问题的根本就是必须形成闭环的数据工作流程，在数据生产、服务、建设、维护内部各个环节的有效沟通的同时，加入到公司运营、网络、管理的前端环节，第一时间参与产品策划、基建计划、科目调整等前期工作，才能确保数据工作的有效积累和正常运转。3、谁在用数据?他的核心需求是什么?　　在清楚了定位和工作内容之后，首先要明确的就是工作目标，而目标的确定就需要了解数据的使用者是谁，他们的核心需求是什么。那么，谁是数据的需求方呢?　　站在企业经营的角度看，通常把数据需求分为：内部需求和外部需求。具体包括：　　(1)内部需求是数据服务于企业管理的职责所在。从管理层级上看，包括集团及分子公司、省级分公司;从管理职责上分就是公司管理层、职能部门、基层操作人员。　　管理层的诉求就是通过数据掌握公司运营的整体情况，知道“发生了什么?什么是主要原因?我应该去找谁?”你给我10个指标都多，因为这10个指标也许是反方向变化的，我要自己判断哪个是核心指标。管理层需要的是“简洁但不简单”，这个要求也是最高的。“如何让领导的桌面变得简洁?”如果这样的问题你没有想过，领导层对你的工作就很难满意。满足领导层需求的最好办法就是提供综合指数，就像是温度计，或者上证指数，一个指标就能纵览全局。而这一个指数背后是高度综合的评价体系，需要专门的研究与大量的实践检验。 　　(上图为DW1.0设计的领导首页UI规范，这是一个工作台，包括：问题发现、任务指派和问题反馈三个功能。中间是对目前公司当月总体情况的评价结果，雷达图中显示综合评价指标池中业务发展、财务状况、企业运营、创新能力四类指标值与目标值的差距，并支持预警提示和问题的下钻探索。页面下方，是热点信息和信息反馈的连接，支持领导任务指派和问题反馈。)　　职能部门是我们打交道最多的，他们的诉求就是获取本专业的数据支持日常管理。应用最多的就是每月的经营分析，有的部门使用的是自己的报表体系，有的部门基本靠数据部门支撑，有的部门基本没有什么可用的数据，有的部门干脆重新建立了自己的系统进行模型沉淀。从数据的应用层次看，我们能够提供给职能部门使用的还停留在数据的粗加工层面。“哪个是我们最赚钱的产品?哪些是我们含金量最高的用户?我们应该采用什么样的策略?我们采取的措施收效如何?”太多的问题需要用数据来回答。现在是离开数据部门的后台提数，职能部门的人自己基本拿不到数据，做不了事情。什么时候他们能自己取数自己分析，什么时候职能部门的用户满意度就能提升了。　　基层操作人员是与用户最接近的环节，他们能够用到的数据确实非常少。近年来的激发基层单元活力的工作，对数据服务于基层提出了更多的要求。但是，一个基于产品线的用户级粒度的收入数据，与一个基于管理主体的成本数据，怎么能够支撑一线人员的资源配置和绩效管理?数据层面为基层人员做的还非常少。　　最后为我们的用户说几句吧，如果我是一个世界500强的用户，第一次走进联通的营业厅办业务，联通能不能第一时间给我提供大客户级的服务而不要等我给联通创造了多少收入之后才发现我的价值?如果我使用了联通10年以上的宽带业务，联通能不能辨识出我的价值，给我提供VIP级的一体化服务?联通能不能通过我喜欢的方式、在我方便的时间、通过更加便捷的手段，推荐给我贴心的服务，而不是关注于挖掘我的隐私?以上用户的诉求，背后都是大量的数据作为支撑的。公司经营策略中说了多少年的“以客户为中心”，但是从数据指标体系上看，仍然是“以产品为中心”。数据层面确实应该为我们的用户做点什么了。 　　上面这张图，帮助我们换个角度去思考我们的工作目标，我们应该站在数据的使用者的角度，考虑应该做什么，能做什么，做了些什么，形成我们的工作目标。不能再固守传统的工作模式，数据工作需要总结和创新。　　(2)外部需求是数据服务于社会，为企业创造价值的体现。　　近年来，由于联通数据集中的优势，与招商、蚂蚁金服多家企业进行合作，开拓了手机终端、用户信用指数等多项应用，为企业创造了新的收入来源。(我不了解的工作，没有发言权)　　“去年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》称，国家政府数据统一开放平台将在2018年底前建成，率先在气象、环境、信用、交通、医疗、卫生等20余项重要领域，实现公共数据资源合理适度向社会开放。”“在政府和市场的双重催动下，那些原本封存在服务器里的陈年数据，成为一座座蕴藏丰富的“金矿”，兴奋的企业和研究人员一边着手搜寻数据，一边将有价值数据按需筛选出来重构。然而，能真正做深度挖掘的企业并不多，这一领域正在等待着“杀手级”应用的出现，助推金融、医疗健康、零售业、制造业等各行业产生根本性的变革。”～《大数据的痛点》　　联通正经历着和社会上其他领域一样的探索过程，首先是完成了自身数据的集中整合，接下来就是考虑外部数据整合和应用的事情。对于联通而言，外部用户包括：政府主管部门、资本市场监管和审计机构，有意向的合作伙伴。对外服务合作，特别是收费服务，产品化的要求也就更高。另外，作为一个国企有它必须承担的社会责任，联通的大数据应用也许能够在治理交通拥堵、解决看病难等社会问题、提升居民幸福指数方面发挥点儿自己的作用。　　各行业的大数据都有同样的感觉，目前缺少“杀手级”的应用。个人认为，“杀手级”应用首先应该是基于大数据的分析预测能力与个性化需求相结合的结果，比如：高德导航提供每条路的拥堵峰值的预测，用户输入出行计划时，就可以预测到一天甚至一周分时段的拥堵情况，选择出行时间，而不是已经在路上了，再纠结于选择哪条路。再比如，最近微信发布的电子发票功能，在为用户解决实际问题，提高效率的同时，撬动企业级的应用，从个人应用深入到企业内部，让银行进一步感觉无力。另外，最近很高兴地收到了高德地图推出的早高峰的预警信息。我想无论怎样的应用，都要站在亲身体验的角度，问问自己需要的是什么，再用负责任和踏实的态度，沉下心来把问题解决到最好，就不会被评价成“简单粗暴”了。　　4、什么东西需要系统来实现?~~复制、流程、积累，归根到底还是积累　　最近接连几次有其他部门的朋友跟我抱怨，现在提一张报表的需求需要很长的时间，跟新的同事沟通多次根本不知道我们想要什么，真是无语。这样的事情已经是人员变动之后的常态了。小的事情看，无论是市场部的分析人员、信息化部的需求管理人员、厂商的开发人员，换了人，就会出现一段时间“归零”的状况。大的事情看，人换了，之前的工作没有积累，后来的人根本不明白之前工作做到什么程度了，这项工作似乎也“归零”了。　　另一个场景，每个月市场部分析人员获取数据编写分析报告，经营分析会开过之后，就“尘埃落定”了。数据部门加班为市场部人员提供的数据及材料，每年都花费了大量的费用。而这些支出到底创造了什么价值?是不是就是为了领导听起汇报来赏心悦目?我们真的需要坐下来好好想想了。曾经见过一个市场部的同事，使用Excel做了一个很复杂的模板，就为了把每月的数据汇总成逐月的数据，然后计算同比、环比、构成、绘制趋势图，而这些东西，用技术手段很容易实现的。为什么他们不把这个模板变成系统能力，让系统帮他?　　之前曾经有技术弟跟我说，现在懂业务的人才是最有价值的，没有技术实现不了的事儿，主要是要知道用技术做什么。再好的技术也要想好了要做什么，能做什么。个人认为，系统要做的事情就是复制、流程和积累，人都没有解决的问题，系统也不可能替你解决。如果你已经拥有成熟的模板，系统就可以把它复制用于各月、全国，在提高效率的同时，避免了人为操作的错误。如果你制定了完善的闭环流程，系统就能帮助你严格地执行。但是，最最有价值的还是积累，不仅数据应用、流程的积累，还有固化在系统中的“知识”的积累。它帮助后来的人熟悉数据，也不会因为人员的变动让工作归零。“积累”，是需要时时刻刻想到的事儿。 　　上面这张图，从大数据应用价值、系统能力层次的角度显示了能力积累的层级，也帮助我们很快地定位到我们目前能够达到的层级，清楚自己努力的目标。我们是在满足于提供数据粗加工的原材料，还是已经嵌入到企业的生产环节中，形成了商业合作模式?　　5、数据专业发展的关键是什么?~~人，还是人。　　从2008年联通公司重组到2012年数据中心成立，经过了4年的时间，期间多少艰辛不用多说。(此处略去301个字。)做什么事儿也离不开人，特别是数据专业，需要一批懂数据、用数据、踏实肯干、耐得住寂寞的人，团队才是最宝贵的资源。而人才队伍的建设必须具备的条件包括：　　(1)支持优胜劣汰的干部任免制度;　　(2)支持留住最优质的员工薪酬体系;　　(3)帮助员工快速成长的有效的培训交流、知识积累机制;　　(4)支持我们拥有竞争力的自主开发团队的薪酬体系;　　(5)支持我们选择最优质的合作伙伴的招标流程;　　(6)合作伙伴意识到自身的不足，专心积累，认真做事，和我们一起成长。　　6、总结　　最后，按照“自己的事儿、别人的事儿、老天爷的事儿”的分类方法，说说我们能做点儿什么“自己的事儿”吧：　　(1)首先要有稳定的数据管理架构，包括了数据、应用、系统、制度。这样的架构与公司战略目标相结合，形成演进路线和年度工作目标，通过年度目标的达成，循序渐进地逐步实现。数据管理架构需要在数据中心内部(集团、省级分公司)，以及公司管理层、信息化部内部、其他业务部门之间达成共识，并坚定地、不打折扣地一起去推进实施。　　(2)明确岗位职责和分工界面(集团、省级分公司)，并保持相对稳定，避免“临时的因事儿设岗”。定期组织员工培训、沟通，做好知识传递、信息共享，年度工作目标在员工层面达成共识，使新来的员工尽快进入新角色。通过专题研究组的形式邀请省公司参与数据的能力建设，调动省公司层面的积极性，养成数据中心人人“看数据、用数据”、“发现问题、解决问题”的良好习惯，做好自我完善、形成有效积累，形成“成长型”数据专业团队。　　(3)建立定期的用户(数据服务对象)沟通制度，主动介绍我们的数据架构和系统能力的提升情况，职责分工及年度工作目标，在用户层面达成共识。引导用户更多地使用系统能力并从中获益，让用户真实地感受到效率的提升，并愿意和我们一起来积累。　　(4)多方位整合身边资源，在完善自身能力、提高方法论、产品化水平等方面与合作伙伴达成共识，共同进步。引进咨询机构及高校专业人士参与开展综合指数、客户指标体系等多项专题研究，提升数据产品化和创新能力。　　(5)建立一个闭环的工作流程，使相对后端的数据流程参与到企业运营的前端流程中，以便及时反映企业的经营的变化，定期更新指标体系、报表架构及相关应用，避免前后脱节的问题，有效实施数据及应用的生命周期管理。　　说了这么多，一方面是因为这些年积攒的心里话不吐不快，另一方面想着这个专业能抓住机会，取得更好的发展成果。想起某位领导多少年前说的那句话～～“有为才有位”。乘着大数据的东风，我们的队伍已经再次壮大，但是，“理想很丰满，现实很骨感”，我们更应该意识到差距和肩上的责任，切忌浮躁，要脚踏实地。希望新来的同事们尽快适应，进入角色吧。

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数据已经渗透至全球政治经济的各领域，提高了全球各部门、各行业的创造力、竞争力、生产效率与经济效益。更重要的是，它改变了我们的生活、工作和思维方式，从而开启了这次重大的时代转型。毫无疑问，大数据时代已经到来，并影响着人文地理与城市研究的理论、方法与技术体系。中国城市社会经济发展正处于全面转型之中，刚刚出台的《国家新型城镇化规划(2014—2020)》也强调了“人的城镇化”，以及通过智慧城市建设促进城市可持续发展的构想，这对于人文地理与城市研究提出了新的要求。因此，人文地理与城市学科应该抓住大数据时代这一新的科学研究机遇期，依托中国这一巨大的大数据市场，从理论与方法体系上对不同层面地理要素与城市问题展开深入研究，这对于理论创新与解决实际问题都具有非常重要的意义。因此，为促进国内地理与规划领域对大数据应用于人文地理和城市研究的认识和了解，本刊策划了大数据应用与城市研究专栏，组稿3 篇论文，内容主要涉及理论、方法与应用等方面，以期达到抛砖引玉，吸引更多学者关注大数据的研究。——栏目特约编辑甄峰教授提要信息通信技术快速发展带来了大数据时代的到来，改变着区域或城市空间组织及居民行为，流空间成为人类活动的主要载体，并使得人文地理学理论与方法面临革新。本文在梳理国内外文献基础上，认为大数据时代的人文地理研究开始更加注重自然与人文学科间的融合、数据密集型研究方法的革新、以居民活动为主体的人本科学性，并构建了人文地理学及其主要分支学科在大数据时代研究的总体框架。同时，也提出了大数据面向空间规划方法和技术、居民个体行为决策优化、企业运营决策、政府宏观政策制定与管理等方面的应用方向。

大数据已经渗透至全球政治经济的各领域，提高了全球各部门、各行业的创造力、竞争力、生产效率与经济效益。更重要的是，它改变了我们的生活、工作和思维方式，从而开启了这次重大的时代转型。毫无疑问，大数据时代已经到来，并影响着人文地理与城市研究的理论、方法与技术体系。中国城市社会经济发展正处于全面转型之中，刚刚出台的《国家新型城镇化规划(2014—2020)》也强调了“人的城镇化”，以及通过智慧城市建设促进城市可持续发展的构想，这对于人文地理与城市研究提出了新的要求。因此，人文地理与城市学科应该抓住大数据时代这一新的科学研究机遇期，依托中国这一巨大的大数据市场，从理论与方法体系上对不同层面地理要素与城市问题展开深入研究，这对于理论创新与解决实际问题都具有非常重要的意义。因此，为促进国内地理与规划领域对大数据应用于人文地理和城市研究的认识和了解，本刊策划了大数据应用与城市研究专栏，组稿3 篇论文，内容主要涉及理论、方法与应用等方面，以期达到抛砖引玉，吸引更多学者关注大数据的研究。——栏目特约编辑甄峰教授提要信息通信技术快速发展带来了大数据时代的到来，改变着区域或城市空间组织及居民行为，流空间成为人类活动的主要载体，并使得人文地理学理论与方法面临革新。本文在梳理国内外文献基础上，认为大数据时代的人文地理研究开始更加注重自然与人文学科间的融合、数据密集型研究方法的革新、以居民活动为主体的人本科学性，并构建了人文地理学及其主要分支学科在大数据时代研究的总体框架。同时，也提出了大数据面向空间规划方法和技术、居民个体行为决策优化、企业运营决策、政府宏观政策制定与管理等方面的应用方向。

想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上，形成集群(cluster)。因此不妨说，云计算是大数据的基础。下面介绍几种当前比较流行的大数据技术：1.HadoopHadoop无疑是当前很知名的大数据技术了。2003年到2004年间，Google发布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文(这几篇论文成为了后来云计算、大数据领域发展的重要基石)。当时一位因公司倒闭赋闲在家的程序员Doug Cutting根据前两篇论文，开发出了一个简化的山寨版GFS – HDFS,以及基于其的MapReduce计算框架，这就是Hadoop当初的版本。后来Cutting被Yahoo雇佣，得以依赖Yahoo的资源改进Hadoop,并将其贡献给了Apache开源社区。简单描述Hadoop原理：数据分布式存储，运算程序被发派到各个数据节点进行分别运算(Map)，再将各个节点的运算结果进行合并归一(Reduce)，生成结果。相对于动辄TB级别的数据，计算程序一般在KB – MB的量级，这种移动计算不移动数据的设计节约了大量网络带宽和时间，并使得运算过程可以充分并行化。在其诞生后的近10年里，Hadoop凭借其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特征成为众多企业云计算、大数据实施的首选。2.StormHadoop虽好，却有其“死穴”.其一：它的运算模式是批处理。这对于许多有实时性要求的业务就无法做到很好的支持。因此，Twitter推出了他们自己的基于流的运算框架——Storm。不同于Hadoop一次性处理所有数据并得出统一结果的作业(job)，Storm对源源导入的数据流进行持续不断的处理，随时得出增量结果。3.SparkHadoop的另一个致命弱点是：它的所有中间结果都需要进行硬盘存储，I/O消耗巨大，这就使得它很不适合多次迭代的运算。而大多数机器学习算法，恰恰要求大量迭代运算。2010年开始，UC Berkeley AMP Lab开始研发分布式运算的中间过程全部内存存储的Spark框架，由此在迭代计算上大大提高了效率。也因此成为了Hadoop的强有力竞争者。4.NoSQL 数据库NoSQL数据库可以泛指非关系型数据库，不过一般用来指称那些建立在分布式文件系统(例如HDFS)之上，基于key-value对的数据管理系统。相对于传统的关系型数据库，NoSQL数据库中存储的数据无需主键和严格定义的schema。于是，大量半结构化、非结构化数据可以在未经清洗的情况下直接进行存储。这一点满足了处理大量、高速、多样的大数据的需求。当前比较流行的NoSQL数据库有MongoDB,Redis,Cassandra,HBase等。NoSQL并不是没有SQL,而是不仅仅有(not only)SQL的意思。为了兼容之前许多运行在关系型数据库上的业务逻辑，有很多在NoSQL数据库上运行SQL的工具涌现出来，典型的例如Hive和Pig,它们将用户的SQL语句转化成MapReduce作业，在Hadoop上运行。大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。

大数据的目的在于了解、管理、共享、使用数据，从而服务于工作与生活。

查重。对参赛论文先使用大数据查重进行基本检查，能很好地发现对互联网资源的抄袭。第二步会使用免费的论文互检，也就是一批论文进行相互间的比对，发现是不是有互相之间抄袭代写的行为。全国大学生电子设计竞赛是教育部和工业和信息化部共同发起的大学生学科竞赛之一，是面向大学生的群众性科技活动，目的在于推动高等学校促进信息与电子类学科课程体系和课程内容的改革。