大数据技术的应用现状与展望

大数据的应用现状与展望

自然辩证法小论文 大数据的应用现状与展 望 指导老师：张立 组长、主讲：刘开耀21428164 PPT制作：刘玉婷21428171 论文撰写：雷颖颖陈瞳 资料收集：毕晨光黄一锋 邵炳姜灵轩 董丽华周晴 黄河羚婕JX14014 2015/4/18

大数据的应用现状与展望 摘要：大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。本文主要介绍了大数据的分析方法、分析模式以及常用的分析工具，将大数据应用归纳为6个关键领域：结构化数据分析、文本分析、Web分析、多媒体分析、社交网络分析和移动分析，并列举了若干大数据的典型应用。最后从基础理论、关键技术、应用实践以及数据安全等4个方面总结了大数据的研究现状，并对大数据应用未来的研究进行展望。关键词：大数据数据分析数据存储4V 在过去的20年中，各个领域都出现了大规模的数据增长，包括医疗保健和科学传感器用户生成数据、互联网和金融公司、供应链系统等。国际数据公司IDC报告[1]称，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB（1ZB≈1021ZB），在短短5年间增长了近9倍，而且预计这一数字将每两年至少翻一番。大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比，大数据通常包含大量的非结构化数据，且大数据需要更多的实时分析。此外，大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇，同时给我们带来了新的挑战，即如何有效地组织管理这些数据。 1 大数据的定义 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。 2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报

浅谈大数据及展望未来

浅谈大数据及展望未来 XXX （班级:2班，学号:**********） 引言 早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。 有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。 在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念 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。它的数据规模

电子商务大数据的发展现状与应用

电子商务大数据的发展现状与应用 随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段，经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。 电商产业一般可按照交易方式分为：商业机构对商业机构的电子商务B2B(businesstobusiness)，商业机构对消费者的电子商务B2C(businesstocustomer)，商业机构对政府管理部门的电子商务B2G(BusinesstoGovernment)，消费者对政府管理部门的电子商务C2G(customertoGovernment)，消费者对消费者的电子商务C2C(customertocustomer)。也可按照其主要细分领域分为B2B电子商务、网络购物、在线旅游、O2O。而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物，如2014年年底电子商务的交易规模达12.3万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时，电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。 1.产业政策及发展现状 （1）产业政策 中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展，国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时，提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等，推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程，大幅提高互联网网速，在全国推行“三网融合”，鼓励电子商务创新发展。 ①国务院日前印发《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》部署进一步促进电子商务创新发展。《意见》要求，各地区、各部门要认真落实本意见提出的各项任务，于2015年底前研究出台具体政策。 ②《电子商务“十二五”发展规划》。电子商务是降低成本、提高效率、拓展市场和创新经营模式的有效手段，是满足和提升消费需求、提高产业和资源的组织化程度、转变经济发展方式的重要途径，对于优化产业结构、支撑战略性新兴产业发展和形成新的经济增长点具有重要作用。为全面贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》、《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》和《国务院办公厅关于加快电子商务发展的若干意见》，工业和信息化部制定了《电子商务“十二五”发展规划》。 ③《国务院办公厅关于转发商务部等部门关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》印发后，各地方和相关部门正积极落实，并取得阶段性成效。目前，杭州市、广州市和苏州市已实现全流程跨境电子商务零售出口；北京、天津、江苏、浙江、福建、河南、重庆等省级地区已形成工作方案或实施意见，处于实施前的准备阶段。商务部积极开展政策宣传，密切跟踪各项政策措施制订和实施，帮助各地更好地理解和落实相关政策；海关总署向各地海关下发通知，积极研究设立跨境电子商务海关代码及新型监管模式；质检总局下发了《关于支持跨境电子商务零售出口的指导意见》，要求各直属检验检疫局贯彻执行；财政部和税务总局正联合起草跨境电子商务零售出口税收政策；人民银行、工商总局和外汇

大数据研究现状综述概要

大数据研究综述 网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战.同时,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,迫切需要探讨大数据的科学问题,发现网络大数据的共性规律,研究网络大数据定性、定量分析的基础理论与基本方法. 文中分析了网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性,总结了网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面的主要问题与研究现状,并对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式、新型的IT基础架构和数据的安全与隐私等方面的发展趋势进行了展望. 网络大数据的深挖掘、大规模利用是新兴产业界的立足点.即便针对大数据的研究目前还没有建立一套完整的理论体系,也缺少高效快速的处理、分析与挖掘的算法与范式,但大数据的应用前景毋庸置疑,因为大数据从根本上来说就是来源于应用的问题。网络大数据可为世界经济创造巨大价值,提高企业和公共部门的生产率和竞争力,并为消费者创造巨大的经济利益。 大数据近期发展: 1.网络空间感知与数据表示 2.网络大数据存储与管理体系 3.网络数据挖掘 4.社会计算以及网络数据平台系统与应用 以上四点见:网络大数据:现状与展望第3,4,5,6节作者:王元卓2013年

5.在大数据处理中,应用云计算技术,促进大数据处理系统的功能多样化。见: 讨论云计算技术下的大数据处理系统任量2014年

浅谈大数据发展现状及未来展望

浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格

浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法

数据即未来 ——浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法

数据即未来——浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法 摘要：数据是联系现实世界和虚拟模型重要的桥梁，也是我们探索和预测世界的重要指标。几十年以来，人们都在强调数据质量中正确性的重要性，但是当我们身处大数据时代，数据由仓库变成了海洋，数据质量的含义发生了什么变化？相对应的提高数据质量的方法或手段又有了哪些改变？本文首先解释了传统数据质量的定义，然后给出了大数据时代下数据质量的新定义。同时简要的介绍了传统数据质量提高手段和大数据时代下新的数据质量的提高手段。 1.数据质量的定义 数据质量在不同的时期有着不同的定义。在几十年前，数据质量就是意味着数据的准确性。确切的说是数据的一致性、正确性、完整性和最小性这4个指标在信息系统中得到的满足程度[1]。国内学者陈远等认为[2]数据质量可以用正确性、准确性、不矛盾性、一致性、完整性和集成性来描述。但是随着信息系统的发展，数据的来源越来越多样化，数据体量越来越大，数据涵盖的面也越来越广，对于数据质量的定义也从狭义走向了广义。准确性不再是衡量数据质量的唯一标准，当数据量增大，数据格式多样，数据适合使用的程度成为了数据质量中更加关键的因素[3]。虽然众多的学者对于数据质量的定义不同，但是在大体上都涵盖了以上的指标。笔者认为在大数据时代下，衡量数据质量的指标中，数据的可读性应该放在首位。 在大数据时代背景下，我们不缺少分析大数据的方法，也不缺少分布式计算的硬件，准确性对于大数据而言，单个或少部分不准确的数据在庞大的数据量面前的影响也微乎其微。现今的目标更多追求的是数据分析的效率，所以数据质量中数据的可读性便成为了影响数据质量极其重要的一环。对于格式化和非格式化数据，其不仅仅在存储空间占用大小上，相差甚远，更多消耗的是对于非格式化数据的读取、分析的时间。数据的可读性差，不仅仅造成数据分析时间长，更重要的是在当今庞大的信息系统下，难以满足各个子系统海量数据交互的需求。所以在当今大数据时代的背景下，我们在注重传统的数据质量的指标的同时，更加

大数据技术进展与发展趋势

大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式

计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩

大数据的应用现状及展望

大数据的应用现状及展望 摘要：互联网时代下，大数据为管理带来的新的发展方向，对人员改革、决策 质量提升、服务效率改善等产生显著的影响。然而大数据在当前技术发展中存在 诸多问题，因此笔者在明晰大数据技术现状基础上，结合问题对其展开分析，旨 在有效提升大数据技术的应用水平。 关键词：大数据；应用现状；展望 Status and Prospect of big data applications Shan Li-lin (Information Center of Fushun Financial Bureau , Fushun 113006,China) Abstract:In the Internet era, big data has become a new development direction brought by management, which has a significant impact on personnel reform, decision-making quality improvement and service efficiency improvement. However, there are many problems in the current technology development of big data. Therefore, based on the clarity of the current situation of big data technology, the author conducts an analysis of big data technology in combination with problems, aiming to effectively improve the application level of big data technology. Keywords: big data; application status; prospect 引言 大数据战略已经成为当前我国的发展战略，对我国经济发展及科技进步将产 生深远的影响。尤其是近些年来，随着信息化高速发展及社会转型的不断提升， 大数据与企事业单位、政府行政机关的管理不断融合，将成为互联网时代下分析 的核心支撑！ 1 大数据内涵 大数据，又称为海量数据，是指在数据的数量体积达到一种特别庞大状态， 此时，一般的数据管理工具难以在规定时间内对其提取有效信息、整合类似资料、分析类比问题并且把它转化成对企业有用的信息。这些难以在规定的有效时间内 进行识别、保存和应用的大量数据的集合，需要一种全新的解决方法才可以将其 转化为企业所需要的决策领导力、发现问题和提前预知问题的能力、具有更加清 晰且有条理处理问题的能力。 大数据分为三种类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其 中非结构化数据越来越成为大数据的主要组成部分。大数据需要特殊的技术，以 有效地处理海量且结构复杂的数据。与之相关的核心技术主要包括数据挖掘、云 计算平台、MPP数据库、分布式数据库、可扩展的存储系统、分布式文件系统等。 对大数据进行分析往往需要大量的计算机所提供的计算能力，数量少则数十台，多则数千台。随着云时代的来临，将大数据与云计算相结合，利用云计算技 术可以用低廉的成本获得强大的运算能力，使大数据分析的门槛降低。在大数据、云计算与数据挖掘等技术不断发展的背景下，很多过去无法收集或者收集后无法 分析的数据被充分地利用起来，帮助各行各业进行改革与创新，为人类的进步与 发展发挥着巨大的作用[1]。 大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面均远远超过了传统类 型的数据库软件工具能力范围的数据集合，它具有海量的数据规模、快速的数据 流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征，而且实时性强、数据所蕴藏的

网络大数据现状和展望

网络大数据:现状与展望 1引言 1.1研究与发展现状 近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同而对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会己经进入了大数据(hig Data)时代.大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变. 一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合川.网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace)中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据，简称网络数据. 当前，网络大数据在规模与复杂度上的快速增长对现有IT架构的处理和计算能力提出了挑战.据著名咨询公司IDC发布的研究报告，2011年网络大数据总量为1. 8 ZB，预计到2020年，总量将达到3 5 ZB. IBM将大数据的特点总结为3个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity).首先，网络空间中数据的体量不断扩大，数据集合的规模己经从UB}TB到了PB，而网络大数据甚至以EB 和ZB(10z1)等单位来计数.IDC的研究报告称，未来十年全球大数据

将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍以迎合50倍的大数据增长.其次，网络大数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据.在现代互联网应用中，呈现出非结构化数据大幅增长的特点，至2012年 末非结构化数据占有比例达到互联网整个数据量的75%以上.这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新技术的不断涌现和应用.再次，网络大数据往往呈现出突发涌现等非线}h}状态演变现象，因此难以对其变化进行有效评估和预测.另一方而，网络大数据常常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，用户只有把 握好对数据流的掌控才能充分利用这些数据. 近几年，网络大数据越来越显示出巨大的影响作用，正在改变着人们的工作与生活.2012年11月《时代》杂志撰文指出奥巴马总统连任成功背后的秘密，其中的关键是对过去两年来相关网络数据的搜集、分析和挖掘②.目前，eBay的分析平台每天处理的数据量高达100 PB，超过了纳斯达克交易所每天的数据处理量.为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析③. 2012年的双十一，中国互联网再次发生了最大规模的商业活动:淘宝系网站的销售总额达到191亿元人民币.淘宝之所以能应对如此巨大的交易量和超高并发性的分析需求，得益于其对往年的情况，特别是用户的消费习惯、搜索习惯以及浏览习惯等数据所进行的综合分析.

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 （江苏省科学技术情报研究所，江苏南京210042） 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源，如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程，概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据；现状；趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟，以及智能移动终端的普及，全社会的数据量呈指数型增长，全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念，信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题，人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库，为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术，而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义，各行各业有着自己的见解，但总体而言，其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司（IDC）给出的报告指出，大数据技术描述了一种新一代技术和构架，以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章，但是当数据累积到一定程度时，就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析，利用大数据分析技术，从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势，最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，他指出大数据将带来巨大的变革，改变人们的生活、工作和思维方式，改变人们的商业模式，影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代，“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念，他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义，还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期，在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注，相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年，Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年，Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今，是大数据发展的成熟阶段，越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度，一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村（1985－），男，山东临沂人，江苏省科学技术情报研究所实习研究员，从事电子政务相关工作。 - 115 -

浅谈大数据与统计

朱立人12118106 浅谈大数据与统计 在当今这个数据量极速膨胀的时代，大数据成为了炙手可热的名词。而统计在大数据这个时代中的作用更加的重要。大数据是一个大样本和高维变量的数据集合。针对样本大的问题，统计学可以采用抽样减少样本量，达到需要的精度。这在大数据时代实现了效率的提升这是尤为重要的。在统计工作中有两大特性，数量性和总体性。大数据时代不缺乏数量，重要的是我们需要通过数量来发现整体的规律，从而对大数据进行分析。 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上，大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般

网络大数据现状与展望

网络大数据:现状和展望 1引言 1.1研究和发展现状 近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT和通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同而对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会己经进入了大数据(hig Data)时代.大数据的涌现不仅改变着人们的生活和工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变. 一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合川.网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace)中彼此交互和融合所产生并在互联网上可获得的大数据，简称网络数据. 当前，网络大数据在规模和复杂度上的快速增长对现有IT架构的处理和计算能力提出了挑战.据著名咨询公司IDC发布的研究报告，2011年网络大数据总量为1. 8 ZB，预计到2020年，总量将达到3 5 ZB. IBM将大数据的特点总结为3个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity).首先，网络空间中数据的体量不断扩大，数据集合的规模己经从UB}TB到了PB，而网络大数据甚至以EB和ZB(10z1)等单位来计数.IDC的研究报告称，未来十年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍以迎合50倍的

大数据增长.其次，网络大数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据.在现代互联网使用中，呈现出非结构化数据大幅增长的特点，至2012年 末非结构化数据占有比例达到互联网整个数据量的75%以上.这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新技术的不断涌现和使用.再次，网络大数据往往呈现出突发涌现等非线}h}状态演变现象，因此难以对其变化进行有效评估和预测.另一方而，网络大数据常常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，用户只有把 握好对数据流的掌控才能充分利用这些数据. 近几年，网络大数据越来越显示出巨大的影响作用，正在改变着人们的工作和生活.2012年11月《时代》杂志撰文指出奥巴马总统连任成功背后的秘密，其中的关键是对过去两年来相关网络数据的搜集、分析和挖掘②.目前，eBay的分析平台每天处理的数据量高达100 PB，超过了纳斯达克交易所每天的数据处理量.为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析③. 2012年的双十一，中国互联网再次发生了最大规模的商业活动:淘宝系网站的销售总额达到191亿元人民币.淘宝之所以能应对如此巨大的交易量和超高并发性的分析需求，得益于其对往年的情况，特别是用户的消费习惯、搜索习惯以及浏览习惯等数据所进行的综合分析. 网络大数据给学术界也同样带来了巨大的挑战和机遇.网络数据

浅谈大数据发展现状及未来展望

中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格雷（Jim Gray）指出大数据将成为人类触摸、理解和逼近现实复杂系统的

浅谈大数据对统计学的挑战和机遇

浅谈大数据对统计学的挑战和机遇 引言 国际数据公司的相关研究指出，2016年全球数据生产量达，且全球信息总量每隔两年增长一倍[1]。在大数据时代下，对于统计学发展而言，挑战与机遇并存，挑战指的是现阶段传统统计学相关方法难以适用大数据，机遇指的是基于统计学，大数据展开数据处理、分析，促使大数据具备可视化特性。由此可见，研究大数据对统计学的挑战和机遇有着十分重要的现实意义。 1.大数据及其目的 现阶段，关于大数据仍旧没有一个十分明确的界定，大数据起初是源自于技术领域。在信息量不断扩大的情况下，使得常规电脑原有存储空间已不能对新处理数据进行承载，新兴数据处理技术得以产生，好比雅虎的Hadoop平台、谷歌的MapReduce等。此类技术能够对僵化层次结构、一致性予以消除，促进数据无需通过常规数据库表格进行排列，极大程度地提升了人们可处理的数据量[1]。 2.大数据与统计学的对比 样本统计与全样本统计的区别 样本统计属于统计学不可或缺的依赖，样本指的是结合相应的概率自总体中随机筛选并视作总体代表的集合内容，

值得一提的是随机抽样是需要成本的，包括社会关系、资金成本或者时间成本等。基于样本数量提升有限前提下，样本估计误差会随着总体数量增多而增大，这亦是样本统计无法避免的不足。大数据时代下，联盟庞大的数据信息应运而生，数据信息发展表现出总体即是样本的态势，该属性很好的消除了样本统计这一不足。大数据时代下的全样本统计，通常情况下可对完全总体进行覆盖，然而受大部分数据属于半结构、半结构数据影响，使得概率论应用遭受一定的制约[2]。鉴于此，将全样本统计应用到统计学中，应当就总体数据展开相应的归纳、筛选，即好比在样本统计中展开数据预处理。 预测分析与非预测分析的区别 统计学的创立，是为了对变量相互相关关系展开分析，因此获取数据是发生于变量确定之后的，数据分析价值是能够被预测的。相较于统计学的预测分析，庞大数据将互联网、传感器作为载体，存在于分析需求之前，因此构建于大数据上的分析多为非预测性分析。在统计学中，出现大数据无法有效应用局面，这是由于不具备非预测分析所需的庞大数据，庞大数据产生与数据中心、存储系统存在紧密的联系，并非短期产生。也就是说，统计学中大数据的应用发展，说明了非预测分析正逐步取代传统统计学预测分析，数据多次利用正逐步取代传统数据一次性利用的。 3.大数据对统计学的挑战与机遇

2017年公需课试卷及答案(大数据技术与发展前景)

考试：大数据技术与发展前景 ?题量：10题 ?答题时间：分钟 ?总分：100分 ?合格线：60分1 【单选】（）是一种高实时性的计算模式。 ? A. 批处理计算 ? B. 流式计算 ? C. 查询分析计算 ? D. 数据挖掘计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 2 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（） ? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 3

【单选】作为老牌商业中心，吸引着短期来京者的重要地点是（）。 ? A. 北京西单 ? B. 北京王府井 ? C. 北京南锣鼓巷 ? D. 北京天安门 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A 4 【多选】目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有（） ? A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 ? B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段? C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向 ? A ? B ? C ?正确答案：A B C 5 【多选】实时流式大数据的处理的需求是（） ? A. 大数据系统实现低延迟处理 ? B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 ? C. 具有容错和去重能力 ? D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力 ? A ? B ? C

? D ?正确答案：A B C D 6 【多选】大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是（） ? A. 数据量的膨胀 ? B. 数据深度分析需求的增长 ? C. 自动化、可视化分析需求的出现 ? A ? B ? C ?正确答案：A B C 7 【判断】对于特大城市的政府而言，在对外来人口限制的同时，对所谓“外来高端人才”通常持欢迎态度（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】如今大概三分二的用户已经在使用企业级数据仓库，未来这一比例将会更高（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 9 【判断】通常大数据描述了一个对象(物理的或逻辑的)或一个过程的全景式的和全周期的状态，因此，其来源必然是多源的，其形式是多模态的（）

关于网络大数据现状及展望分析

关于网络大数据现状及展望分析 摘要网络大数据是指人类、计算机以及物品在网络空间中经过交互融合所产生的大数据，网络大数据具有复杂性，人们通过对网络大数据的研究可以充分利用网络大数据带来的机遇，为人类的生产生活做出重要贡献。随着时代的不断进步，网络大数据也在不断地演变，大数据对于计算机性能的要求也越来越高。本文将对网络大数据的现状及发展前景进行研究。 关键词网络大数据；现状；展望 1 网络大数据的特点 网络大数据的主要特点是准确、高效，这是对数据可靠性的基本要求。并且大数据是运动的，经常处于高速传输的状态下，人们通常称它为数据流。而数据流是很难被全部存储的，因为网络储存空间的限制，长期储存大量数据是难以实现的，所以周期性的对数据进行整理，删除部分数据，仅保留数据的关键信息，可以在最大程度上节省空间。并且在网络大数据的不断发展过程中，由于数据的来源各异，就导致数据信息变得越来越多样化，形式也各不相同。在2017年的互联网发展趋势中，有人用生动形象的图画对大数据进行了描述。其中一张是排列整齐的稻草堆，另一张是在稻草堆中缝衣针的特写。两张画相比较所表达的含义就是，可以利用网络大数据技术，在繁杂的数据信息中快速、准确地找到你所需要的东西，哪怕是一个小小的针[1]。 2 网络大数据现状分析 网络大数据主要是指人们在日常使用计算机信息系统过程中产生的大量互联网数据，通过分析特定的数据从而感知一定的信息特征，为更好地服务于人们工作和生活提供数据参考。 2.1 当前网络大数据的存储形式 以目前的大数据存储形式而言，主要是以分布式的形式为主，其中典型的代表就是Apache软件基金会推出的HDFS（Hadoop文件系统），通过构建主机集合，形成具有极强数据存储和计算资源能力的分布式计算系统。有了数据存储文件系统，再通过构建MapReduce数据处理编程模型进行大数据分析，根据用户的需求提取有用的数据，计算数据结果，除此之外基于HDFS还实现了有HBase 数据库，用于提供非结构化的数据查询，用于存储相对松散的数据序列。这是网络大数据系统有别于传统的结构化网络数据库系统的典型特征。當前由于标准化的数据存储形式还未确定，各大信息服务供应商都有自身的大数据解决方案，虽然在技术架构方面具有相似性，但这种缺乏标准化定义的存储形式，对于不同应用系统网络大数据处理还是带来了一定的阻力。 2.2 当前网络大数据应用现状

大数据时代企业管理中信息安全研究的现状与展望

大数据时代企业管理中信息安全研究的现状与展望 二十一世纪以来，随着物联网及云计算的飞速发展，大数据时代应运而生，同时慢慢成为企业管理的核心技术。但是，因为大数据所处阶段为初始发展阶段，加之管理机制不完善，相应的法律法规也不完善，所以使企业信息安全面临着严峻的挑战。大数据不仅是挑战还是机遇。企业需要树立信息安全意识，全面掌握信息安全的理论知识，更新安全技术，有效提升实践能力。与大数据时代相关的企业管理问题，国内外都非常重视。 标签：大数据时代;企业管理;信息安全;现状与展望 引言：科技的飞速发展，促使整个世界都步入了信息化迅速发展的时代，在此种背景下，社会各界最关注的话题就是信息安全。基于此，文章将对大数据时代企业管理中信息安全保障策略进行详细分析，对大数据时代企业管理信息安全研究进行展望，进而为企业提供更加可靠的外部环境，促进企业的健康发展。 1大数据时代企业管理中信息安全保障策略 1.1企业系统终端 作为一个完整的系统终端，企业包含的终端设备多种多样，因为终端设备不同，所以通信方式也不同，显然信息安全保障措施也不同，企业进行信息安全维护和保障时，必须根据国家有关信息安全保障标准，依据不同层次的终端系统来进行，对企业系统终端的不同类型及多种选择进行最大限度的满足，提出与要求相符的信息安全保障措施，实现信息安全漏洞的科学处理，进一步减少未知风险，为企业系统终端的完善性、可靠性、安全性提供保障。 1.2企业网络边界 作为企业必不可少的构成部分，企業网络在企业发展期间发挥着不容小觑的作用。据相关研究表明，因为企业网络具有分区分层的特征，所以无形中增加了信息安全风险。其中，网络边界问题会产生于企业网络中，而依据网络边界漏洞，不法人员极可能攻击企业网络。所以企业必须采取信息安全保障措施，保障企业内部网络的不同区、不同层，提升企业网络的安全性，以进一步防止企业网络边界的安全漏洞，避免恶意攻击现象发生。为此，必须以不同区、不同层的实际情况，来设定企业网络边界的信息安全保障措施，尽最大限度满足可靠性、科学性及安全性的需求，进而保障企业网络边界。 1.3企业网络安全 企业网络是利用专用网络及公共网络相融合的模式实施生产经营的，是企业物理设备、数据及应用平台的连接体，影响着企业的运行。专用网络主要管理企业的核心业务，其主要的内容有：生产环节、资源供给及应用设备等内容，管理