我学大数据技术(hadoop2.7+hbase1.0+hive1.2)

我学大数据技术(hadoop2.7+hbase1.0+hive1.2)
我学大数据技术(hadoop2.7+hbase1.0+hive1.2)

中国主要微观经济大数据大数据库

1. UHS(Urban Household Survey) (此数据使用需要得到国家统计局授权) 简介:中国城镇住户调查数据。它是国家统计局城调总队负责调查的。现在可以拿到1986年至2006年的数据。如果可能的话,我们可以拿到全部省份的数据,但现在大家使用的是六个省份的数据(、、、、、)。每年大约有3500-4000户的数据。 包含变量:(1)个人层次上的变量。与户主关系,性别、年龄、文化程度、行业、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、退休金、财产性收入。(2)家庭层次上的变量。家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房间个数、家庭财产、现金支出、现金流入、储蓄、借款、家庭消费。 可做的研究:(1)教育回报率问题。(2)收入不平等问题。(3)劳动力供给问题。家庭财产、孩子(老人)、退休金。(4)行业的分布及变化。(5)职业的分布及变化。人力资源管理。(6)就业问题。失业率和劳动参与率。(7)教育决定因素及教育不平等问题。(8)社会保障方面的研究(退休金)。(9)财产性收入研究。(10)房地产需求问题。它与人口结构的关系。(11)非正规金融问题(借款)。(12)家庭消费的决定因素及模式变化。

2.CHIP(Chinese Household Income Project Survey) :Chinese Household Income Project, 1988; Chinese Household Income Project, 1995; Chinese Household Income Project, 2002 简介:中国家庭收入项目调查。它是由国家统计局农调总队和中国社会科学院经济研究所共同开展此项专门调查。调查容主要包括:收入、消费、就业、生产等有关方面的情况。现在做了三轮,分别是1988,1995,2002,可能2006的也正在进行中。这个数据是全部省份。这个数据的好处是,农村及城镇的数据都有。城镇每年家庭的数据大约有6800户,人数大约为20000人。农村每年家庭的数据大约有9200户,人数大约有38000人。 包含变量:(1)个人层次上的变量。与户主关系,性别、年龄、受教育年限、行业、所有制、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、是否中共党员、是否当过兵、是否当过干部、吸烟花多少钱、喝酒花多少钱、是否残疾、医药支出额多少、生病的时间、从事家务劳动的时间、照顾家里其它病人的时间、工资收入总额、退休金、股票红利、工作天数、工作小时数、找工作的渠道、居住条件、开始非农就业的年份。(2)家庭层次上的变量。家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房屋所有权、贷款的数量、借钱的途径、自己及配偶父母的家庭成分、家庭收入、老人补助金、现金支出、家庭消费、家庭财产。 可做的研究:(1)教育回报率问题;(2)收入不平等问题。(3)劳动力供给问题。家庭财产、孩子(老人)、退休金、家务劳动时间。(4)找工作的方式问题。(5)行业的分布及变化。(6)职业的分布及变化。人力资源管理。(7)就业问题。失业率和劳动参与率。(8)教育决定因素及教育不平等问题。(9)社会保障方面的研究(退休金)。(10)财产性收入研究(股票)。(11)房地产需求问题。它与人口结构的关系。(12)住房解决方式问题。(13)农村非正规金融问题(借款)。(14)家庭消费的决定因素及模式变化。(15)党员、当兵、当干部、父母家庭成分对收入和就业的影响(16)吸烟、喝酒等支出的决定因素及变化趋势(17)农村老人补助金问题。(18)老人养老安排问题。(19)老年人劳动供给问题(退休年龄的提高)。

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用 医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下,大圣众包威客平台为你解读,作为一个行业的流行语,互联网+医疗的个性化服务,能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢? 据相关专项研究指出,如果能排除体制障碍,大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值,重点集中于医疗服务业4大领域:临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康,涵盖了十多项应用场景。 领域一:临床操作 1.比较效果研究:大数据分析获取最佳性价比治疗方案

通过全面分析病人特征数据和疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明,对同一病人来说,医疗服务提供方不同,医疗护理方法和效果不同,成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER,将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式),以及治疗不足。 2.临床决策支持系统:提高准确性,减少医疗事故率 临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目,比较其与医学指引不同地方,提醒医生防止潜在的错误,如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数,尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能,如可以使用图像分析和识别技术,识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据,或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库,从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度:实现高效管理,降低成本

提高医疗过程数据的透明度,可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明,间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简,通过精益生产降低成本,找到符合需求的工作更高效的员工,从而提高护理质量并给病人带来更好的体验,也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定,这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效,从而更具竞争力。 4.远程病人监控:慢性病患者高效照护 根据统计,中国各类慢性病患者超过3亿人,尤其是我国进入老龄化时代以后,将存在非常大的照护缺口,远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪,甚至还包括芯片药片,芯片药片被患者摄入后,实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是,通过对远

大数据的经济学研究文献综述

大数据的经济学研究文献综述 摘要: 本文从大数据背景下的经济学研究出发,分析了大数据背景下对传统经济学所带来的冲击和挑战,以及大数据在经济学中的应用。大数据的应用给传统经济学带来了全新的方法,更重要的是,大数据给传统经济学带了全新的视角。 【关键词】大数据;大数据经济学;传统经济学;挑战 Abstract This article analyzed the big data which bring a big impact and challenges on the traditional economics under the background of big data, as well as the big data applications in economics. Big data’s applications has brought a new approach to traditional economics, more importantly, big data has brought a new perspective of traditional economics. 【Key words】big data; big data economics; traditional economics; challenges 1国外关于大数据经济学问题的探讨现状 对于大数据的概念,企业和学术界目前尚未形成公认的准确定义。维基百科的定义:大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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目的的资讯。麦肯锡的定义:大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。Dumbill ( 2012)采用IBM 公司的观点,认为大数据具有“3V”特点,即规模性( Volume ) 、多样( Variety ) 、实时性( Velocity) 。以IDC 为代表的业界认为大数据具备“4V”特点,即在3V 的基础上增加价值性( Value) 。权威IT 研究与顾问咨询公司Gartner将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问题。美国国家科学基金会( NSF) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。 维克托(2013)赞同许多物理学家的看法,认为世界的本质就是数据。因此,大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展,进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。

大数据在教育领域如何应用

大数据在教育领域如何应用?[转] 数据(data),一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的,用于科学研究、技术设计、查证、决策等目的的数值。通过全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据,再经过严格地统计、分析、检验这些数据,就能得出一些很有说服力的结论。大规模、长期地测量、记录、存储、统计、分析这些数据,所获得的海量数据就是大数据(big data)。在制作大数据时,需要严格的方案设计、变量控制和统计检验等,不然所获得的大数据就是不全面、不准确、无价值或价值不大的。 在教育特别是在学校教育中,数据成为教学改进最为显著的指标。通常,这些数据主要是指考试成绩。当然,也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说,数据应该是能说明教学效果的,比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数,回答问题的次数、时长与正确率,师生互动的频率与时长。进一步具体来说,例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长,不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大,整体回答的正确率是多少,这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。 分析大数据助力教学改革 近年来,随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇,教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域,有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。 大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世,也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出,大数据将掀起新的教育革命,比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据,我们就能发现这些重要信息,并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时,它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 现在,大数据分析已经被应用到美国的公共教育中,成为教学改革的重要力量。为了顺应并推动这一趋势,美国联邦政府教育部2012年参与了一项耗资2亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500万美元,用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。部分综述了该计划的数据和案例已经在美国教育部教育技术办公室2012年4月10日发布的《通过教育数据挖掘和学习分析增进教与学(公共评论草案)》中披露出来。 美国教育部门对大数据的运用主要是创造了“学习分析系统”——一个数

大数据在高校的应用与思考

摘要:随着大数据时代的到来,高校教育将发生深层次的变革。介绍了大数据的定义和高校信息系统中存在的大数据,分析了大数据在高校教育中的应用,并对可能存在的问题做了初步探讨。 关键词:大数据;高校教育;数据挖掘 中图分类号:TP392文献标志码:A 文章编号:1671-6191(2013)02-0084-04 0引言 2009年出现了一种新的甲型H1N1流感病毒,这种流感病毒结合了导致禽流感和猪流感的病毒的特点,在短短几周之内迅速传播开来。在甲型H1N1流感爆发的几周前,互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文,它准确预测了H1N1流感的爆发,这令公共卫生官员们和计算机科学家们都感到震惊。这篇论文介绍了谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来实现这个预测的方法,而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的用户搜索记录,而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令,如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。谷歌公司的预测与官方数据的相关性高达97%,和疾控中心一样,他们也能判断出流感是从哪里传播出来的,而且他们的判断非常及时,不会像疾控中心一样要在流感爆发一两周之后才可以做到[1]。惊人的是,谷歌公司的方法根本不需要分发口腔试纸和联系医生———它是建立在大数据的基础之上的。2012年3月29日,美国政府宣布了“大数据研究和发展倡议(Big Data Research and Development Initiative )”,以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力,并承诺政府将为此投资超2亿美元,许多重要国家机构都将参与其中。2012年7月10日,联合国发布大数据政务白皮书《大数据促发展:挑战与机遇》,指出各国政府应当使用极大丰富的数据资源,更好地响应社会和经济指标。日本总务省于2012年7月新发布“活跃ICT 日本”新综合战略,提出正针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨,以期对解决社会公共问题做出贡献。随着互联网上数据的不断增多,海洋一般浩瀚的网络数据已成为一种战略资源。大数据技术的目标就是从这些数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益。“大数据”是继物联网、云计算之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革。 1什么是大数据 大数据也称巨量资料,是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度,一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。人类可以通过大数据的交换、整合和分析,发现新知识,增长新智慧,创造新价值。大数据具有4V 特点,即数量(Volume )、多样性(Variety )、速度(Velocity )和价值(Value )。 1)数量。数量也许是与大数据最相关的特征,是指数据规模“巨大”。当前数据已经从TB (1024GB =1TB )级别跃升到PB (1024TB =1PB )、EB (1024PB =1EB )乃至ZB (1024EB =1ZB )级别。以脑科学为例,用电子显微镜重建大脑中的突触网络,1mm 3大脑的图像数据就超过了1PB 。社交网络Facebook 每天大数据在高校的应用与思考 桑庆兵 (江南大学物联网工程学院,无锡214122) 收稿日期:2013-04-18 作者简介:桑庆兵(1973-),男,安徽明光人,江南大学物联网工程学院副教授,硕士生导师,研究方向为图像视频质量评价、神经网络、模式识别。 南通纺织职业技术学院学报(综合版)Journal of Nantong Textile Vocational Technology College Vol.13,No.2Jun.2013 第13卷第2期 2013年6月

大数据与大数据经济学

大数据与大数据经济学 2012年,Twitter上每天发布超过4亿条微博,Facebook上每天更新的照片超过1000万张,Farecast公司用将近10万亿条价格记录来预测机票价格,准确率高达75%,采用该系统购票,平均每张机票可节省50美元。Gartner预测未来5年全球大数据将会增加8倍,其中80%是非结构化数据。2013年世界上存储的数据将达到,如果将这些数据刻录到CDR只读光盘上,并堆起来,其高度将是地球到月球距离的5倍。2011年,麦肯锡公司对全世界大数据的分布作了一个研究和统计,中国2010年新增的数据量约为250PB,而欧洲约为2000PB,美国约为3500PB,大数据已经深深地充斥了人类经济社会的许多角落。 著名未来学家阿尔文?托夫勒(1980)^很早就在其经典著作《第三次浪潮》中,将大数据热情地赞誉为“第三次浪潮的华彩乐章”,但是大数据成为高频词是最近一两年的事情。随着社交网络、物联网、云计算的兴起,数据规模越来越大,2011年5月,全球知名咨询公司麦肯锡(MckinseyandCompany)发布了《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》2报告,标志着‘‘大数据”时代的到来,指出‘‘数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。2012年世界经济论坛发布了《大数据、大影响》3的报告,从金融服务、健康、教育、农业、医疗等多个领域阐述了大

数据给世界经济社会发展带来的机会。2012年3月,奥巴马政府发布《大数据研究和发展倡议》4,投资2.5亿美元,正式启动大数据发展计划,计划在科学研究、环境、生物医学等领域寻求突破。据Gartner 公司2012年8月发布的技术发展生命周期5趋势图(图1),大数据不到两年时间内成为新技术发展的热点。一时间大数据蜂拥袭来,那么什么是 大数据?大数据对传统经济学会带来哪些冲击?传统经济学应该如何面对大数据带来的挑战? 对于什么是大数据,目前业界并没有公认的说法。Dumbill(2012)6采用IBM公司的观点,认为大数据具有“3V”特点,即规模性(Volume)、多样性(Variety)、实时性(Velocity)。以IDC为代表的业界认为大数据具备“4V”特点,即在3V的基础上增加价值性(Value)。NetApp公司7认为大数据应包括A、B、C三大要素,即分析(Analytic)、带宽(Bandwidth)和内容(Content)。所谓大分析(BigAnalytics),指通过对大数据进行实时分析后带来新的业务模式,帮助用户获得洞见,从而更好地进行客户服务;高带宽(BigBandwidth)指快速有效地消化和处理大数据;大内容(BigContent)—方面指大数据包括结构化、半结构化数据与非机构化数据,另一方面则是指对数据的存储扩展要求极高,能轻松实现数据的恢复、备份、复制与安全管理。Gartner认为,大数据需要新的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,满足海量、

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第7期 24 2014年4月10日 计算机教育 ComputerEducation ◆新视点 文章编号:1672.5913(2014)07—0024-06 中图分类号:G642 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 (中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083) 摘要:互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上 的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词:大数据;物联网;医疗;大数据挖掘 1 大数据早已存在,为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹,计算需要数据,数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达,来自于客观世界并早已存在。例 如,半个世纪前,全球的人口数量就有数十亿,与之相关的数据就是大数据;但是在那个时代,由于技术的局限性,大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前,采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。20世纪80年代兴起的互联网技术在近30 年里发生了翻天覆地的变化,彻底地改变了人们的工作和生活方式【l】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据,而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据,这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计,现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到1 000 PB,即10亿 GBt21。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用RFID等技术实现了

大数据技术及其在教育领域的应用

大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止,学术界对于 “大数据”一词还没有准确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大 数据》一书中指出:“大数据(BigData)是指那些大小已经超出了 传统意义上的尺度,一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容 量数据,一般以‘以太节’为单位。大数据之大,并不仅仅在于容 量之大,更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析,发 现新的知识,创造新的价值,带来‘大知识’、‘大科技’、‘大 利润’和‘大发展’。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们 获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时 代的数据正在迅速膨胀,它决定着组织的未来发展,随着时间的推 移,人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企业组织来 讲,大数据的价值体现在两个方面:分析使用和二次开发。对大数 据进行分析能揭示隐藏其中的知识信息,对大数据的二次开发则是 通过大数据创造出新产品和服务。例如,Facebook通过结合大量用 户信息,定制出高度个性化的用户体验,并创造出一种新的广告模 式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起,将给各行各业的发展模式和决 策带来前所未有的革新与挑战,教育领域同样不可避免,面临新的 挑战和机遇。 大数据在教育领域中的主要应用 近年来,随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇,教 育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域,有人大 胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。

大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世,也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出,大数据将掀起新的教育革命,比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据,我们就能发现这些重要信息,并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时,它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维 随着大数据时代的来临,教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代,教育领域充满了大数据,诸如学生、教师的一言一行,学校里的一切事物,都可以转化为数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时,包括上课、读书、写笔记、做作业、发微博、进行实验、讨论问题、参加各种活动等,这些都将成为教育大数据的来源。大数据比起传统的数字具有深刻的含义和价值。例如,对于一张试卷、一次考试,考试得分为90分,它可以是简简单单的一个传统的数字,但如果换一个角度来分析,把它作为一个数据来看待,就可以得到其背后所隐含的许多充满想象力的数据信息:可以是每一大题的得分,每一小题的得分,每一题选择了什么选项,每一题花了多少时间,是否修改过选项,做题的顺序有

大数据在高校中的应用研究

大数据在高校中的应用研究 高校大数据及其处理架构 高校中汇聚着大量的信息,从学生角度来看,包括联系方式等基本信息,食堂消费、住宿晚归等生活信息,选课、课后作业、借阅图书、成绩等学习信息,参与的社团、竞赛、讲座等第二课堂信息;从教师角度来看,包含教学任务、课件等教学信息,论文著作、科学研究数据等科研信息;从管理者的角度来看,包含学校的资产信息、师资信息、招生就业信息等。同时随着移动互联网以及物联网等新技术的兴起,学校师生主动产生和由设备自动收集的信息越来越多,如微博、微信等社交信息,各类搜索点击记录信息等。上述信息存在着数据量大、结构复杂、产生频率快的特点。这导致利用常用软件工具捕获、管理和处理此类数据所耗费时问超过了可容忍的时问。 大数据的处理流程与一般数据的处理过程类似,可以定义为在合适工具的辅助下对广泛异构的数据源进行抽取和集成,将结果按照一定的标准统一存储,利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析从中提取有益的知识,并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。具体来说可以分为数据抽取与集成、数据分析和数据展示。 数据抽取与集成 大数据的数据来源非常广泛,既包括传统的关系型数据库,也包括半结构化数据,以及以视频、音频、文本和其他形式存在的非结构化数据。数据抽取和集成要解决的主要问题就是收集各种碎片化的数据,

对数据进行清洗,保证数据质量,同时根据时问演进小断更新数据模式,确定数据实体及其之问的关系,最终将数据按照统一的格式进行存储,以便提供给上层用来进行数据分析。 目前高校已经基本建立了完备的管理信息系统、学习管理系统等,在统一数据中心中积累了大量的结构化数据;同时各类系统中还散布着大量的半结构化和非结构化数据。半结构化和非结构化的数据经过一定处理后,可以转化为更容易分析使用的结构化数据。 数据分析 经过抽取和集成得到的数据,需要经过分析挖掘其潜在的价值。传统的数据挖掘、机器学习、统计分析等方法仍然可以用来对数据进行分析,只是需要根据大数据的特征进行调整。首先,为了实现对海量数据的分析,需要依据模型,将数据拆分处理,然后再将结果汇总,一个完整的分析可能会经过多层类似的处理过程;其次,大数据的应用通常具有实时性的特点,数据的价值会随着时问的流逝而递减,因此分析方法需要平衡处理的效率和准确率;最后,大数据一般构建在云计算平台之上,分析方法需要考虑与云计算平台的集成或做为一种云服务。 数据展示 数据分析得到的分析结果,需要以直观可理解的方式呈献给最终用户,在大数据时代,数据分析产生的结果有可能也是非常大量的,且结果之问的关联关系复杂、数据维度更多,数据可视化技术通过更加适合人类思维的图形化的方式展示数据分析结果,已经被证明是展示

大数据在教学中的运用

大数据在教学中的运用 大数据时代的到来,是传统的教育研究走向科学实证的重大机遇。大数据时代的到来,让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体,让跟踪每一人的数据成为了可能,从而让研究“人性”成为了可能。对于我们教师而言,通过大数据的分析,可以让我们更了解自己的学生。 那么,大数据将给教育带来什么?如何通过大数据真正实现“以学生为本”的理念,真正读懂我们的学生? 一张试卷,它带给我们的数据是什么?可以是简简单单的一个90分,但如果我们通过大数据,我们可以得到很多信息:每一大题的得分,每一小题的得分,每一题选择了什么选项,每一题花了多少时间,是否修改过选项,做题的顺序有没有跳跃,什么时候翻卷子,有没有时间进行检查,检查了哪些题目,涂改了哪些题目……等等,这些信息远远比一个92 分要来的有价值得多。不单是考试,课堂、课程、师生互动的各个环节都渗透了这些大数据。 这些数据,该如何去处理与统计?这些数据究竟可不可信、有没有代表性?数据对于帮助我们去认识千差万别的学生有何作用呢?所以,大数据在教育中的应用,其最重大的意义,就是能够让我们走近每一个学生的真实。 在大多数教研活动中,评判一个课堂的好坏,更多是专家审美型的——教师的环节设计是否层层递进,提出的问题是否有效,环节设置与本节活动的目标是否契合,等等。而学生在这个课堂中的体验,大部分时间是被完全忽略的,即使获得了关注,也往往是“被代表”的——听课者会根据自己的经验来假设学生的体验,而学生真正的体验如何,却没有强大的技术与数据源可提供分析与实证。 大数据的到来,能从技术层面让体验者的感受得以量化与显现。学生在一个课堂中的需求与态度,经由大数据的处理变得可视,这也提供了教研活动以更为鲜活的素材——倾听学生成为了可能,教师有了了解学生的途径与方法,从学生的需求出发改变教学行为成为了可能。传统的教育研究往往是经验式的,我们总是认为某些因素对学生很重要,对课堂很重要,比如提问有效性,课堂的节奏等。然后,我们通过一次次反复的实践来验证这些经验。但是,这些因素真的是重要的吗?在大数据的思维方式下,真正的重要因素来自于数据挖掘而非想当然的经验。

论大数据与企业经济发展

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/065768153.html, 论大数据与企业经济发展 作者:潘倩王梅 来源:《现代商贸工业》2018年第03期 摘要:随着信息技术的快速发展,近几年来数据呈现爆炸式增长,这意味着大数据的时 代已经到来。数据是高度抽象的事实,大数据的本质是现实社会大量具体事实的反映和汇聚,数据所附属的信息价值推动着各企业的发展与转型,在大数据的时代背景下,经济发展面临着新的挑战与机遇。 关键词:大数据;经济;发展 中图分类号:F27 文献标识码:A doi:10.19311/https://www.360docs.net/doc/065768153.html,ki.1672-3198.2018.03.032 1 新形势下的大数据 随着大数据的发展,大数据在各行各业中的应用更加广泛,大到国家政务,小到个人决策,无一不需要数据的支持,未来的各行各业中都离不开大数据,其附属的信息价值将会为社会带来最大化的利益。 近几年来,伴随着计算机信息技术的迅猛发展和应用的遍及,各种APP的出现与火热,数据呈现出爆炸式的增长速度。谷歌代码量达20亿行,代码库每天处理85TB数据,淘宝数 据库每天的活跃数据量超过50TB,滴滴出行每天处理的信息达到70TB,类似微信、QQ这种社交软件,日均登录用户也是上亿,百度每天处理的数据量将近100个PB,相当于5000个国家图书馆信息量的总和。据IDC研究报告预测:全世界数据量未来几年内到2020年数据量将增长至40ZB(1ZB=1000EB=1000000PB),这一数据是2011年的22倍,并以每年58%的速度增长。而这些数据大都具有很高的潜藏价值,为经济的发展提供了强有力的帮助。 早在几年前麦肯锡公司发布的一份有关大数据的报告中就指出了无论于私人商业活动中,还是国民经济上,大数据都有着十分重要的经济作用,数据不仅本身具有信息价值,还能为经济的发展创造价值,提高企业和公共部门的生产效率和竞争力,并为消费者创造大量的经济剩余。2015年,十八届五中全会上,大数据战略被置于重要地位,国务院印发了关于大数据的《促进大数据发展行动纲要》,纲要中指出:要坚持创新驱动发展,加快大数据部署,深化大数据应用。而在中共十九大中,习总书记在《决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社 会主义伟大胜利》报告中也着重提到了互联网,大数据在现代化经济体系中的作用。当前世界经济既面临着结构调整的现实需求,又面临了新一轮的科技和产业变革带来的巨大压力,大数据在助推经济转型上已成长为重要的动力。 2 大数据带来的经济发展机遇与挑战 2.1 面临的机遇

大数据在教育领域的运用

大数据在教育领域的运用 (贵阳护理职业学院 550081) 摘要:近些年来大数据被多次提起,2016年2月,贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展,把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用,但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后,本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。 关键词:教育大数据;数据可靠性;大数据运用 (一)什么就是大数据 2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动“大数据研究与发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志。同年,联合国全球脉动(UN Global Pulse)组织发布《大数据促发展:机遇与挑战》一文,指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据,首先要探讨数据从哪里来,大数据解决了什么?大数据科学的兴起就是信息时代的产物。计算机的出现与逐步的普及,信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量,信息传播的速度,信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功又靠什么呢?就是解决信息的不对称。比如说,马云解决了商家与

买家之间的不对称,她让信息变得透明,我们购买到便宜又 好的商品,并且还不用跑商场,摸摸手机屏幕就能解决问题。美团、饿了么,同样解决我们?c商家的信息不对称,然而这些都就是通过信息技术为载体的,在这些过程中就产生了数据。大数据解决了什么呢?大数据解决了政府数据的不对称,政府握着大量的数据,林林总总包罗万象,里面蕴含着巨大 的价值,把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一个物理空间或行政区域形成涉及人,物事的各类数据总与的块数据【2】首先可以提高政府的办事效率,其次经过整合的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导性的作用。这就就是大数据可以解决的事情。 (二)什么样的数据才可靠 上面就是大数据的概念,那么我们怎么提取到有用的数据呢?电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们 提供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到,数据分为两种,一种为可控数据,(controllable data)与另外一种行为数据(behavior data)。而可控的数据都就是不靠的,因为有人为因素夹杂在里面,真正可靠的就是人们的行为数据,行为数据就是关于机体的行为与行为发生时环境的观察报告。最早成功的使用行为数据的例子之一就是亚马逊,怎么理解行为数据?亚马逊就是怎么使用这些数据的呢?简 单地说,就就是用户在网站上发生的所有行为,如搜索、浏

大数据对未来经济社会发展的影响

大数据对未来经济社会发展的影响 近来,大数据似乎在一夜之间闯入了任何一个关于互联网未来的讨论,成为一个炙手可热无所不包的概念。大数据,越来越成为了一个很时髦的词汇。有人把大数据形容为未来世界的石油,有人宣称掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界,美国政府甚至已经把对大数据的研究上升为国家战略。2013年被称为“大数据元年”,这一年几乎所有的世界级互联网企业,都将业务触角延伸至大数据产业;无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站的竞争,都有它的影子。如今,一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。《大数据时代》的作者维克托教授曾说,大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山的一角,绝大部分都隐藏在表面之下。 那么什么是大数据? 我们可以这样解释,“大数据”是数量特别大、数据类别特别多的数据的集合。大数据无法用传统的数据库工具对其进行抓取、处理和管理。 大数据产生的主要来源:一是媒体数据。特别是互联网、各种社交媒体产生的数据等等。二是各类企事业的生产、管理、销售数据等。三是政府部门的数据。四是物联网和各种传感器产生的数据以及未联网的各种摄像头拍摄的数据。五是人民群众留存的个人数据等等。然而,以上几个方面所产生的海量数据只是大数据的一小部分。 1.大数据的特点 (1)数据体量巨大。数据量从TB级别跃升到了PB级别。(2)数据类型多种多样,如音频、视频、动画、图像、网络日志、地理位置信息等。(3)数据价值密度低。例如,在连续不间断的视频监控过程中,有用的数据可能仅仅只有两秒钟。(4)数据处理速度快。移动互联网、平板电脑、车联网、物联网、云计算、PC以及遍布全球的各种传感器。 2.大数据的特征 (1)数据的综合性和完整性。(2)数据的公共性和开放性。(3)数据的及时性和动态性。 日前,由中国科协举办的“科学家与媒体面对面——大数据离我们生活有多远”活动中,有关专家为我们介绍了大数据对未来生活的影响。我们生活在一个充满“数据”的时代,这里的“数据”,并不仅仅指数字,理论上讲,一切可以以文件形式储存于计算机硬盘的东西,包括数字、文字、图像、声音、视频等,均可称为“数据”。我们打电话,使用微博、QQ、博客等社交工具,都是在不断增加着社会总体数据量,据权威预测,未来每隔18个月,整个世界的数据总量就会翻倍。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。数据,除了它第一次被使用时提供的价值以外,那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物,它还有着无穷无尽的“剩余价值”,关于这一点,人们已经有了越来越多的认识。 大数据对社会发展产生的影响 大数据时代的国家竞争是控制权的竞争。我国大数据的建设将围绕大智慧进行,未来十年,决定我国是否有大智慧的核心标准是国民幸福。而国民幸福的体现,一是民生:通过大数据看我们在人与人的关系上做得是否比以前更有意义;二是生态:通过大数据看我们在社会与自然、人与自然的关系上做得是否比以前更有意义。 大数据对经济方面的影响: (1)大数据激发内需的剧增,引发产业的巨变。生产者具有自身的价值,而消费者则是价值的意义所在。有意义的东西才会有价值,消费者如果不认同,就卖不出去,价值就实现不了;消费者如果认同,就卖得出去,价值就得以体现。大数据可以帮助我们从消费者这

大数据在医疗卫生中的应用前景

大数据在医疗卫生中的应用前景 本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 摘要:随着科学技术的飞速发展,互联网、云计算等得到了广阔的发展及应用。在信息化的发展下,各种网络信息的数据种类及数据规模也呈现出爆炸式的增长。与此同时,以“互联网+医疗”的新型医疗服务得到了一定的发展,各种医疗信息更是规模庞大。可以说,医疗卫生领域已经进入“大数据时代”。本文将简单概述大数据的含义及意义,指出大数据在医疗卫生中的发展应用前景。 关键词:大数据;医疗卫生;应用前景 在当代医疗行业发展中,传统的病例检查报告、病情诊断报告及医疗数据、相关的医疗影像资料都已实现了由纸质化向电子化的转变。随着医疗行业服务需求的不断加剧,形成的电子数据更是呈现出爆炸式增长。通过汇聚并不断完善这些数据,可有效实现医疗卫生行业的有效发展,提升医疗卫生服务质量。因此,大数据在医疗卫生中的应用及前景广泛。 一、大数据的含义及意义 目前大数据在各行各业取得了广泛应用。而所谓

大数据针对于不同行业有不同的定义。概括来说,它主要是指规模及数据量巨大的数据。针对于医疗卫生来说,大数据主要是指由医学诊断、患者行为及管理、医保、研发等形成的海量的、高增长率、多样化的信息资产。这些信息隐含着巨大的信息量及潜在价值,若得到有效开发,必能使每个医疗卫生行业的参与方受益无穷[1]。在熟练掌握大数据分析的基础上,通过深层次挖掘关联性及价值性的信息,必能在信息化的基础上实现医疗行业的一体化及智能化的发展。 二、大数据在医疗卫生中的应用前景 (一)在医疗卫生数据存储、分析及决策中的应用 以大数据为基础建立的医疗云平台,可以有效将大量临床诊断数据,如诊断结果等结构数据、医学影像数据如X光、CT扫描等上传至云端数据库,在借助于网络技术实现数据的分类存储,以电子数据为基础的信息在降低管理成本的同时,又能实现对数据的快速查阅。此外,通过有效的数据挖掘技术,可以成功开采网络大数据中的临床数据资源,结合国内外先进的医疗资源,最终实现对于数据的有效分析[2]。从我国目前的医疗保障来看,到2020年止,我国的医疗保障资金将出现700多亿元的缺口,这一形式将使得医疗分配具有相当的严峻性。借助于大数据的网络平

大数据的经济学研究文献综述

大数据的经济学研究文献综述 学院:金融学院班级:13金融学硕姓名:熊美兰 摘要:本文从传媒经济本体研究、产业经济学视角下的传媒经济研究、传媒经济研究工具的创新等方面来管窥近年来该领域的主要关注点以及新趋势和新突破,同时关注传媒经济学科体系研究的最新发展。本年度传媒经济研究主题较为集中,主要是探讨传媒产业的数字化生存、全媒体转型策略与路径。演化经济学、制度经济学、计算机和通信技术等视角和方法的引人,更加凸显了传媒经济学“跨学科”和“融合”的特征。 关键字:全媒体;三网联合;大数据;云计算;传媒经济学 一、引言 2012年,Twitter上每天发布超过4亿条微博,Facebook上每天更新的照片超过1000万张,Farecast公司用将近10万亿条价格记录来预测机票价格,准确率高达75%,采用该系统购票,平均每张机票可节省50美元Gartner 预测未来5年全球大数据将会增加8倍,其中80%是非结构化数据2013年世界上存储的数据将达到1.2ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024PB,1PB=1024TB,1TB=1024GB),如果将这些数据刻录到CDR只读光盘上,并堆起来,其高度将是地球到月球距离的5倍2011年,麦肯锡公司对全世界大数据的分布作了一个研究和统计,中国2010年新增的数据量约为250PB,而欧洲约为2000PB,美国约为3500PB,大数据已经深深地充斥了人类经济社会的许多角落。 著名未来学家阿尔文托夫勒(1980)[1]很早就在其经典著作《第三次浪潮》中,将大数据热情地赞誉为第三次浪潮的华彩乐章,但是大数据成为高频词是最近一两年的事情。随着社交网络“物联网”云计算的兴起,数据规模越来越大,2011年5月,全球知名咨询公司麦肯锡(Mckinsey andCompany)发布了《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》[2]报告,标志着“大数据”时代的到来,指出数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用,将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来,2012年世界经济论坛发布了《大数据、大影响》[3]的报告,从金融服务、健康教育农业、医疗等多个领域阐述了大数据给世界经济社会发展带来的机会。2012年3月,奥巴马政府发布《大数据研究和发展倡议》[4],投资2.5亿美元,正式启动大数据发展计划,计划在科学研究、环境、

大数据在教育行业中的应用

1.大数据在实验室管理方面的应用 海量数据已经使我们进入了大数据时代,数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来,基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多,其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。 2009年,东华大学教务处处长吴良提出实验室智能化管理的思路,并将材料学院作为试点单位。实验室智能化管理即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。实验室智能管理过程中记录了学生在实验室内所有的活动情况,包含学生进入实验室的情况,使用的仪器设备情况,使用仪器设备时长等,以及所有仪器的电流、电压都可以监控。如今,东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。东华大学通过实验室智能管理系统进行各个方面的数据采集,并对数据进行深度挖掘,形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些实验室申请的设备根本不必购买,哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩,最后实现教育经费使用的集约高效;也可以结合大数据的分析和模拟,建立新型的实验教学课程。 另外,华东大学智能实验室利用云平台(东华云)通过服务器虚拟化和实验教学资源管理系统进行管理,简化了管理流程, 节约了管理成本, 提高了服务器资源申请的灵活性,实现了实验资源管理的信息化和透明化。目前,东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理,数据显示,智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响,学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。 2.大数据在校园网用户行为分析方面的应用 经过多年的积累,人类的数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃,大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的变化,而校园网的出现则是传统“言传身教”教育的一次革命。中职学生思想尚不成熟,自律力和识别能力不强,对于开放式的网络有些迷茫。校园网学生用户行为分析的研究是通过对校园网络的测量和分析,挖掘和发现网络中呈现出来的各种行为规律,同时识别一些异常网络行为,最后将用户行为分析展示。这样以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网,从而使校园网真正成为学生获取知识的平台,提高学生的整体综合素质。 广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统,该系统从网站浏览信息、网站发帖留言、搜索关键词、网络购物等四个维度来描述基于校园网的学生用户行为。通过对网络内容的分析,可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络

相关文档
最新文档