大数据时代的大数据管理研究

大数据时代的大数据管理研究
大数据时代的大数据管理研究

大数据时代的大数据管理研究

摘要:进入21世纪,信息技术成为这个时代发展的主流,大数据时代也正是信息技术下的产物,对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是,在大数据时代不断发展的过程中,大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发,对大数据的管理形式,进行了简要的分析和阐述,并提出了一些建议,希望对大数据时代的发展有所帮助。

关键词:大数据时代;大数据管理;策略

信息技术作为时代不断发展的象征,不管是在我国行业的发展中,还是在人们的日常生活,都起到了重要作用。同时,在信息技术不断发展的过程中,大数据时代的应用范围也在不断的扩大,其来源渠道也非常多,数量也在不断增加。在这种情况下,大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加,现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展,并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中,也受到了严重的影响,因此,要想有效的对大数据进行充分利用,就要对大数据管理形式给予高度重视,采取有效的措施,不断加强大数据的管理形式,最终实现有效、便捷、安全等管理性能,这也为对我国信息技术

提供了重要的发展方向。

1 大数据时代的大数据管理发展历程

近几年,在大数据管理不断发展的过程中,也取得了一定的成绩。但是,大数据管理也经历了一个漫长的过程,主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时,随着大数据时代的大数据不断增加,所管理的范围和环境也在不断的变化。并且,在大数据管理不断发展的过程中,一些管理问题逐渐的暴露出来,为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇,下面就大数据管理的发展历程,管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。

1.1 大数据时代的大数据人工管理形式

在20世纪50年代,计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时,根据当时的发展技术来说,并没有磁盘、U盘等一些先进设备,将其计算的结果进行去全面的保存和整理,仅仅只是依靠纸带、卡片等形式,对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式,不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差,并且在保存的过程中,也会经常发生丢失的现象,对大数据时代的大数据管理形式的发展,是没有任何的帮助。但是,依照当时的技术水平来看,也只能的依靠人工管理的形式了。

1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式

在大数据时代的大数据管理的人员管理形式,不断发展

和改革的过程中,计算机的软件和硬件都得到了有效的提高,磁盘、磁鼓等储存软件,得到了全面的普及和发展。同时,在在不断发展的过程中,计算机将大数据的组成形式,叫做大数据文件,并且在大数据文件上就可以直接的取名字,直接的进行查看,这对大数据的管理,无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中,由于大数据长期的保存在外面的,这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中,提供了极大程度上的便利,其对其操作的程序,也具有特点的要求。但是,在文件管理的过程中,由于共享性能较大,数据与数据之间缺乏一定的独立性,对其管理和维护的费用和时间较大,这样往往工作效率提高,不能被广泛的使用。

1.3 大数据时代的大数据库管理形式

数据库管理形式是大数据管理不断发展的重要成果,也是到目前为止最后的一个阶段。在计算机技术不断发展的过程中,计算机内部的容量得到了很大程度的提高,并且大数据的管理和维护成本也相应的有所下降。同时,在大数据管理形式不断发展的过程中,对其系统管理内存不足等现象,进行了全面的提高,有效的实现了资源共享,也在最大程度上保证了大数据的安全、稳定等性能。另外,在大数据时代的大数据库管理的过程中,不在近几年只是固定在某一个计算技术应用体系,而是面向整个管理体系,以此在最大程度

上提高了大数据共享的性能,使大数据与大数据形成一个独立的个体,对其大数据进行了全面、有效的、统一的管理,为我国信息技术的发展提供了重要方向。

2 大数据时代的大数据管理策略

2.1 对大数据时代的大数据管理框架进行创新

在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中,给企业发展带来冲击非常巨大。因此,企业要根据我国信息技术不断发展的形式,对大数据管理框架进行全面的设计和创新,如图1所示。在大数据的处理的过程中,主要是围绕着数据资产进行管理的,同时对大数据时代的大数据管理制度,进行全面的规划行、设计、创新,这样对其它信息技术管理领域,提供了便利的条件。其实,大数据时代的大数据管理最主要的目的,就是将大数据的价值进行充分的展现。另外,在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中,有效的实现了大数据共享等性能,不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容,对我国现代化信息技术的发展,起到了重要的作用和意义。

2.2 开发与内容的管理形式

在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中,可以从两个方面进行,一是大数据开发管理,二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义,和管理解决策略,对其大数据的存在价值,进行有效的开发。换句话说,

其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中,对其管理形式的开发,对大数据的功能和价值,进行充分的理解。

大数据时代的大数据管理中的内容管理是指:企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此,传统的大数据时代的大数据管理形式,已经无法满足对这个时代发展需求。因此,在时代快速发发展的推动下,要对开发管理和内容管理,进行全面的创新和设计,对需要专门设定的管理形式,要给予高度的重视,可以利用的集合型的保存形式,进行全面的保存。

其实,大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向,为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中,起到了重要的衔接作用,也为我国信息技术的发展,打下了坚实的基础。 2.3 对大数据架构进行全面的管理

在大数据时代的大数据管理的过程中,数据框架管理起到了重要的作用,并且与大数据开发的过程中,有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中,对其数据的开发、处理、保存等形式,都受到了一定程度上的限制。因此,在对大数据时代的大数据架构管理的过程中,对其操作形式,进行了全面的管理创新,避免受到范围的限制。另外,随着大数据不断的增加,大数据构架管理可以根据大数据的用途,质量良好的应用形态。例如:社交网络等形式。

与此同时,在最近几年的发展中,大数据时代的大数据管理形式,也面临着新的挑战基机遇。以此,只有对大数据时代的大数据管理形式,对个人信息、隐私等进行全面的管理,避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生,这样不仅仅企业在发展的过程中,提供了最大程度上的安全保障,也为大数据时代的发展,带来了新的发展篇章。

3 结语

综上所述,大数据时代是信息技术时代不断发展的产物,不管对我国经济的发展,还是人们在日常工作、生活的过程中,都起到了重要的作用和意义。因此,本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析,并对大数据时代的大数据管理形式,提出了一些可参考性的建议,只有对大数据时代的大数据管理形式,进行不断的创新,对大数据时代的大数据管理框架,进行不断的构建,也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展,也为我国各行各业的发展,提供了重要的发展方向,对我国经济的发展,也起到了推动性的作用。

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Research on Big data Management in the Era of Big Data

Wang Bing,Chong Yang,Yang Bin

(Liaoning Academy of Governance,Shenyang 110161,China)

Abstract:Entering the 21st century,information technology has become the mainstream in the development of this age,the age of big data is the product of information technology,the development of various industries in China have played an important role. However,in the process of the development in the era of big data,large data management

becomes urgent to solve the problem. In this paper,starting from the development of the era of big data form,the management of the large data form,has carried on the brief analysis and elaboration,and puts forward some suggestions;hope will be helpful to the development of the era of big data.

Key words:big data era;big data management;strategy

大数据时代的Excel统计与分析定制

大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据? 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK()函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言:常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表:饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具,您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练:分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程

大数据时代的利与弊

虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》,但直到前不久才浏览本书的内容,看完之后还是有点震撼的,主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书,其中有我本人的部分总结和评述。 有三个案例比较有意思,一是福特的名言,“如果当年去问顾客他们想要什么,他们肯定会告诉我:一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析,但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据,而是直觉,第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系,但其创始人依然要应聘者提供分数。 前两个例子(福特和苹果)说明大数据有时候是无效的,后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。 大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能,如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪,那么,社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述: “因为预测的结果几乎不可辩驳,人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则,同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些,下面谈利。

聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气,以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去,现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息,据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的,我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情,基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争,政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了,因此激起了员工的反抗。(弊)通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意 志的一种亵渎。(弊) 过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家,但现在可能是,要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。 由于大数据的功劳,微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队,翻译质量就会好一点。 当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候,他就不再需要书籍评论员了。

大数据时代信息管理存在的问题及对策

大数据时代信息管理存在的问题及对策 摘要 大数据时代的到来标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。目前随着大数据的发展,在信息管理方面也面临着一些问题。运用有效措施来解决这些问题,是当前一个十分紧迫的工作。文章首先分析了大数据的意义,继而指出数据管理中面临的问题,最后给出相应的对策,以期对相关问题的解决有所借鉴。 【关键词】大数据信息管理问题对策 大数据时代的如期而至,标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。与此同时,大数据为社会各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。互联网信息化的来临,很多新技术逐步应用至实践之中,而大数据在其中的应用可以大幅提高信息运行的效率与质量。 1 大数据对信息管理的重要意义 众所周知,大数据是近几年社会关注度很高的一个互联网信息技术。如今其已成为继云计算及互联网以后,对信息管理影响最为直接的应用技术。目前很多有关的企业与科研单位都在从不同的角度进行大数据应用的具体研究,大力挖掘大数据的内在价值,使大数据相关的技术步入快速发展的

轨道。 1.1 提高信息管理的效率 大数据可以非常有效的提高信息管理的效率,利用对数据的大力收集以及高效分析,数据拥有者可以更为迅速的完成信息的检索以及分析汇总,从而保证信息管理一直处在良好的状态中,并防止信息数据的流失,改进现有信息数据管理的模式。 1.2 展示信息管理的科学性 大数据可以使得信息的分类以及分步管理变得更为有序与科学。借助大数据的技术可以把数据片段化零为整,从而达到分类管理,让不同属性的信息可以整合成集合,而后再结合相应的信息特点与特质进行有针对的管理,从而使信息管理变得更有科学性。另外,大数据的应用还能使信息管理的流程变得更为有序,便于进行分步的信息管理,增强管理的规范性。 1.3 增强信息管理的人性化 大数据可以按照不同的信息管理以及使用习惯,增强信息运用的人性化。在信息管理的工作中,管理人?T遵循的常用管理规则及事项就是大数据平台应用管理的基本规范,从而可以有效增强息管理的实效性,满足使用者对信息高效运用的需求。此外,大数据平台还可进行可视化操作,从而能有效减少信息管理的工作量,提高相关操作的专业性。

量化大数据时代的量化管理

1.1 三头小猪的故事| 1 第1章统一语言数据、指标、信息,天哪!如果有一种通俗易懂的语言,能让所有人(无论其人生阅历或教育经历如何)都能明白量化的好处,该有多好!我认为语言不通是事业(和生活)的最大障碍。所以,提炼总结出公用词汇至关重要,是迈向成功的第一步。本书中的很多概念可能都比较新颖,但这并不意味着要发明新词儿,组织发展术语表已经臃肿不堪了。实际上,我用的都是常见词汇。尽量用大白话介绍那些看上去很复杂的概念,让其浅显易懂,简单直白。先讲个故事吧。 1.1 三头小猪的故事有一次,在半路上,我家那个三岁的小宝宝想听故事。因为没带书,我不得不搜肠刮肚努力回想,好找出一个故事来哄她入睡。好吧,我承认我虽然对讲过的课记忆深刻,但却完全记不住那些儿童故事。所以,就像所有好父亲都会做的那样,我即兴创作了一个。还有什么能比量化故事更能催人入眠的呢?故事背景打败大灰狼之后,三头小猪放浪形骸,生活奢靡。三年过去了,它们生活在肮脏的环境里,体重严重超标——就算是猪,也太胖了。由于健康状况不断恶化,它们分头去看医生。三个医生的结论完全一致:你马上就要变成烧烤了。它们胡吃海塞,缺乏睡眠,不锻炼身体,也没注意到身体发出的危险信号。三个医生一致认为,如果不改变生活方式,这些猪就只有死路一条。第一头小猪不幸的是,猪,也会遇到庸医。第一头小猪的医生对它说:“你的身体每况愈下,必须认真对待,改变生活方式!”医生给小猪开出了饮食计划、健身计划,还要它12个月内回来复查。这头小猪确实吓坏了,所以努力自救。它不再吃垃圾食品,每天坚持锻炼。甚至上床睡觉的时间都提前了。一个月后,小猪感觉棒极了,这么多年第一次觉得这么爽。他决定搞个庆祝一下。于是约上羊羔兄弟,去外面彻夜狂欢。大餐过后,又搞了个吃冰激凌大赛(他赢了)。他们玩到凌晨3点才回家,回去倒头便睡。第二天,他忘了锻炼身体。好习惯被毁掉只是一眨眼的事儿。因为平时太忙(借口),只好周末锻炼了。快到月底时,他又开始吃垃圾食品,虽然没有以前吃得多,但也超过了正常标准。年底复查时,面对医生失望的表情,他震惊了。“可我是按医嘱做的啊,”第一头小猪说,“我饮食健康,努力锻炼,甚至睡得也比以前早了。我知道我的身体变好了……觉得比去年强了。”“是,但你的体重没有明显改善。你可能吃得更健康了,但还不够健康。你的睡眠可能更充足了,但还不够充分。总体来说,你的身体恶化了……如果再不改变,性命堪忧。”医生给第一头小猪开了一个新的饮食和健身计划,还给他报了一个动感单车课程,开了处方药,真诚祝愿他再来复查时能变好。第一头小猪确实被这些东西吓着了,因此对着自己的大下巴发誓,他一定要做得更好。这次他坚持住了。定期锻炼,只吃健康食品,饿了就吃胡萝卜、芹菜或脱脂酸奶。每周都去参加动感单车课程,简直就像钟表一样准时。可是,悲催的小猪不知道自己的进展如何。7个月过去了,它虽然感觉好了点,可是因为焦虑,压力太大,它中风了。尽管身体状况有所改善,但它还是扛不住中风的打击。一个月后,它死了。听到这个消息,医生非常难过。在从日历上划掉马上到期的复诊预约时,他哭了。第二头小猪第二头小猪的医生知道量化分析的重要性。他是一个善于与病人沟通的好医生。医者父母心,他希望自己的病人更健康。看过第二头小猪的体检表后,他很沮丧。怎么才能改变小猪的命运?如何帮小猪重获健康?他喜欢量化,认为如果有目标指导,小猪能做得更好。医生设计的方案有三个指标:体重,血压,胆固醇。他告诉小猪,它随时有生命危险。然后建议小猪减掉100磅的体重,降血压,1.1 三头小猪的故事| 3 降低胆固醇,让三项指标都达到正常值。

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题(共80题) 1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年 级110人。则年级属性的众数是: (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)

1、当前大数据技术的基础是由(C)首先提出的。(单选题,本题2分) A:微软 B:百度 C:谷歌 D:阿里巴巴 2、大数据的起源是(C )。(单选题,本题2分) A:金融 B:电信 C:互联网 D:公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种方法的数据分析角色人员是(C)。(单选题,本题2分) A:数据管理人员 B:数据分析员 C:研究科学家 D:软件开发工程师 4、(D )反映数据的精细化程度,越细化的数据,价值越高。(单选题,本题2分) A:规模 B:活性 C:关联度 D:颗粒度 5、数据清洗的方法不包括( D)。(单选题,本题2分) A:缺失值处理 B:噪声数据清除 C:一致性检查 D:重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发,体现了( D)的数据采集技术的应用。(单选题,本题2分) A:统计报表 B:网络爬虫 C:API接口 D:传感器 7、下列关于数据重组的说法中,错误的是(A)。(单选题,本题2分) A:数据重组是数据的重新生产和重新采集 B:数据重组能够使数据焕发新的光芒 C:数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D:数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建,不包含( C)。(单选题,本题2分) A:数字城市 B:物联网 C:联网监控 D:云计算 9、大数据的最显著特征是(A)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的(B )。(单选题,本题2分) A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中,错误的是(D)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高12、当前社会中,最为突出的大数据环境是(A)。(单选题,本题2分) A:互联网 B:物联网 C:综合国力 D:自然资源 13、在数据生命周期管理实践中,( B)是执行方法。(单选题,本题2分) A:数据存储和备份规范 B:数据管理和维护 C:数据价值发觉和利用 D:数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中,错误的是(C)。(单选题,本题2分) A:网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B:用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C:数字轨迹用完即自动删除 D:用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中,错误的是( C)。(单选题,本题2分) A:1KB<1MB<1GB B:基本单位是字节(Byte) C:一个汉字需要一个字节的存储空间 D:一个字节能够容纳一个英文字符, 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中,错误的是(B)。(单选题,本题2分) A:不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B:要求同类数据的内容相似度尽可能小 C:要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D:与分类挖掘技术相似的是,都是要对数据进行分类处理

大数据管理规章制度

大数据管理规章制度-标准化文件发布号:(9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

XXX大数据管理规章制度 为确保全县大数据工作有效推进,进一步规范工作,特制定本规章制度。 一、工作职责 (一)推进大数据管理职责,拟订大数据、信息化发展规划并组织实施,提出大数据产业布局、结构优化的建议和意见,起草大数据相关文件办法。 (二)制订数据资源采集、存储、登记、开发利用和共享的标准规范及管理办法并组织实施。 (三)协调大数据发展和应用重大事项,推进全县大数据系统统一平台、数据统一存储和统一管理,促进数据资源整合共享。 (四)负责大数据行业管理、信息化应急协调工作。 (五)负责提出大数据、信息化固定资产投资规模及方向的建议,按照规定权限,审批、备案和核准大数据、信息化领域固定资产投资项目的申请、组织实施。 (六)指导全县大数据工作创新,促进大数据产业化,推动系统化、信息服务业等大数据新兴产业发展,推动大数据产学研用结合。 (七)协调大数据建设中的重大问题,促进通信、计算机网络融合;指导协调大数据资源整合、开发利用、电

子商务推广和信息化应用推进工作;推动大数据跨行业、跨部门互联互通和重要数据资源开发利用共享;拟订县级大数据专项资金年度计划并组织实施。 三、具体工作规范 根据上述职责,县大数据建设领导小组牵头,县信息中心具体负责。 (一)办公室处理日常工作。 负责大数据日常、会务等有关工作,负责重大事项督办督查和目标管理工作。 (二)研究制定政策法规与标准规范。组织起草大数据、信息化相关法规草案和规章;研究拟订大数据相关标准规范体系;参与重大项目谈判和合同审签;参与重大投资项目审核,监督管理财政性专项资金使用及相关项目建设;承担有关规范性文件的合法性审核工作。 (三)规划投资。研究拟订大数据发展战略、规划和政策措施;提出全县大数据、信息化固定资产投资规模及方向,拟订县级大数据发展专项资金年度计划并协调组织实施;承担大数据、信息化等专项资金项目申报工作;承担按照规定权限审批、备案和核准大数据、信息化等固定资产投资项目工作。 (四)大数据产业发展。研究拟订促进大数据产业发展的政策措施并组织实施;承担全县大数据产业发展和行业

浅析大数据时代对调查研究的影响--

浅析大数据时代对调查研究的影响 在大数据时代势不可挡的背景下,调查研究也深受其影响,发生了巨大转变。 第一,从依靠人工到基于互联网的转变。 传统的调查研究方法包括会议调查法、实地观察法、文献调查法、书面调查法、问卷调查法等,我们统称之为人工调研。通过人工调研的方式调查人员能够直观地掌握第一手的资料和情况,但其缺点是:调研样本采集困难、调研费用昂贵、调研周期过长等等。 互联网数据调研是利用互联网和科技手段在线收集数据信息的一种新型调研方式。比较常见的方式有在线调查、计算机辅助电话咨询、Email问卷调查等。较之人工调研,互联网数据调研具有信息收集的广泛性、调研信息的及时性和共享性、调研的便捷性和经济性、调研结果的准确性等显著优势。 第二,数据基础从有限样本到云数据、全覆盖的转变 随着大数据时代的到来,在互联网和信息技术革命强大推动力的驱使下,调查研究工作的数据基础开始面临新的挑战。以前,传统的调研工作往往采用样本采集分析的方式,这种方式虽然可以利用少量的信息调查对象的整体情况,但仍然比较粗糙,分析的信度不够高。云数据和全覆盖数据具有体积巨大、类型繁多、速率极高、效度较准但是价值密度低的特点,面对这一特点,调查研究工作的数据基础将发生较大转变,我们分析与调查的是调研对象相关的所有数据,而不是依靠分析少量数据,我们不再仅仅追求准确性,而应乐于接受数据的纷繁复杂。 第三,研究方法从因果关系到关联关系等多种分析模式的转变 在传统的调查研究中,因果分析、逻辑推理是最重要的研究方法,通过这种方法得出的结论往往需要通过实践进行验证和修补,有的甚至最终会被证伪、推翻。大数据时代的调查研究既不必、也不应再拘泥于对因果关系的探究,相反,我们完全有条件实现向关联、非关联等相关因素呈现式调研的转变。如今,大数据时代,海量数据不断涌现,数据搜集、存储、处理能力日益提高。充分利用互联网、云计算等现代化手段,对海量的数据进行统计性的搜索、比较、分析、归纳,我们会发现,原本似乎毫不相干的事物之间存在着较高的关联度,这是传统的因果分析、逻辑推理调研难以解释也无法企及的。 最后,调研导向从回顾静态历史到展望动态未来的转变

大数据时代的数据管理

大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能(BI)的事情。抽取数据、挖掘数据,制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型,作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法,大伙儿都说海量数据,Large-scale Data。这听起来还是略显学术气,不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据,一种爆炸效应带来的结果,已经脱离某种专业的范畴,人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激,让BI人看到一些希望。 以前,不说国内,就算是国外,做BI也大多是局限在几个大行当,电信、金融、零售、政府,他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里,更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于,决策者有时候更愿意相信自己的直觉,而非数据。这种意识虽然逐渐在变化,可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入,他们对数据的利用方式,价值的榨取,让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策,而是可以从数据中获得收益了,它已经不再是一种锦上添花的东西了,那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网,在这些行当里面,数据在爆发,不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成;交易的数据可以包装成分析服务销售给商户,让他们自己去洞察市场商机;根据用户的点击流行为和上网内容,个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月,TDWI(数据仓库学院)发布了2011年第四季度最佳实践报告,而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式,对全球范围的企业调查,目标对象既有IT人,有业务单位的人,也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况,现在如何,计划如何。所以,这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构,一下定义,二看现状,三分长短,四谈趋势,最后再来个厂商介绍。同样,这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义,值得关注。如果我们仅仅从字面上看,大数据似乎跟海量数据差别不大,仅仅是变得更加通俗?并非如此,这份报告给出一些区别,TDWI赋予这个术语更多的含义,更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V

大数据时代演讲稿

大家早上好 上周,财经郎眼的主题是大数据来了,我感觉这期节目很不错,所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。现在,我跟大家分享一个新的名次,大数据时代。我相信大家对大数据这个名次并不陌生,我们在生活中经常听到人们讨论大数据,但什么是大数据,它会对我们的生活有什么影响呢? 在历史上,有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革命。第一次信息革命是语言的产生,第二次信息革命是文字的产生,第三次信息革命是纸张的发明,第四次信息革命是印刷术的发明。那第五次信息革命,也是离我们最近的一次信息革命,就是互联网时代的到来。这5次信息革命,一次比一次的影响更大。互联网冲刷着一切,改变了一切。现在,互联网+信息,产生了一个现在很热的一个词,大数据。最近,贵州成立了中国首个大数据交易所,首批数据交易,卖方为腾讯计算机系统有限公司,买方为京东云平台。当大数据与经济相联系,便预示着一次新的信息革命,大数据时代。你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”今天,人们每天都会产生大量的数据,举个例子,百度导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据打印出来需要5000亿张A4纸。现在,这些数据可以交易了。那企业买这些数据有什么用呢? 在大数据时代,企业有所有的信息,通过分析,企业知道顾客需要什么,因为企业有这些顾客需求的信息,因此企业不仅可以更好的满足他们的需求,同时还可

大数据时代计算机信息管理应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/4911697804.html, 大数据时代计算机信息管理应用 作者:孙爱龙 来源:《电脑知识与技术》2019年第32期 摘要:随着我国科学技术水平的不断提升,电子信息化、现代化技术研究的不断深入,国家对于计算机及其网络得要求也越来越高。在人们不断进行上网活动,不断获取网络信息并进行信息浏览和发送的过程中,其产生的计算机信息量令国家进入了大数据时代。在大数据时代背景下,计算机如何进行更好的系统研究、如何进行更新换代、如何处理相关的信息数据成为科研工作者共同研究的问题。对此,本文基于大数据时代的相关背景及特点,对于计算机信息的管理应用进行深入研究。 关键词:大数据背景;计算机信息;计算机信息管理 中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2019)32-0014-02 进入21世纪,计算机得以进入普通人家,成为家家户户上网和处理信息必备的产品之一。在计算机系统中,平均每秒就要产生许多数据,这些系统数据汇集到网络中,共同构成了目前的大数据时代。在大数据时代中,人们应当如何更好地利用计算机系统,计算机系统应当如何保护人们的信息安全,如何提高对于信息的处理及分析技术,一直是科研工作者所极力研究的问题。随着我国对于计算机技术的深入研究,相关的信息处理技术也得到了进一步的发展,但是在发展过程中,免不了遇到困难和挑战,对此,本文将进行深入研究。 1大数据时代 大数据时代是近年来社会的热点话题之一,从字面意义上解释,大数据时代主要指社会公众在互联网上所留下的数据信息繁多。其在学术研究上的含义是用户在计算机系统中所留下的数据信息并由计算机系统进行处理这些信息的过程及信息数据本身,这些共同汇聚成了目前的大数据时代。从定义上可以看出大数据时代中的数据具有总量巨大、快速化以及数据多样等特点,这些特点是大数据时代所独有的特点。 1.1信息数据量大 信息数据数量大是大数据时代给社会公众的第一印象,其一方面使社会公众在互联网上所接触到的信息量大,所需要浏览、分析和利用的数据大;另一方面也指计算机系统应当具备的对于庞大的数据的分析处理能力。从原本的少数网民到现在众多的互联网用户,大数据时代带来的不仅仅是用户数量方面的快速增长,更带来了互联网中的信息数据的增长。

面向大数据时代的专业课程体系建设研究

面向大数据时代的专业课程体系建设 研究

面向大数据时代的专业课程体系建设 1. 大数据时代的特点及其对专业人才的特殊需求分析 重点分析大数据时代特点、大数据技术发展趋势及其对信息技术专业人才的特殊需求。特别是从大数据理念、技术和方法在农业领域的实践,分析农业大数据应用研究。了解涉及到水、土、光、热、气候资源,作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节的农业大数据特征,探索多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题。在此基础上,了解大数据时代对专业人才的特殊需求。 2. 面向大数据需求的我院本科专业设置优化 系统地分析我院本科专业设置及其缺位问题,结合当前中国学科体系及本科专业设置,提出我院面向大数据需求的本科专业调整与优化方案。 (1)我院本科专业设置及其缺位分析:近年来,我院学科建设及本科专业建设取得来显著地发展。学院现在涵盖电气工程与自动化、信息工程与计算机两大学科群,拥有7个本科专业、11个硕士学位授权点和3个博士学位授权点,一个“农业电气化与自动化”国家级重点学科,成为实力雄厚、基础扎实的电气、电子与信息工程学科领域的高级专门人才培养教育基地和科学研究、技术开发与科技成果转化基地。可是,由于受到当前中国学科体系及本科专业设置的限制,面对大数据时

代的特殊人才需求我院本科专业设置表现得特别滞后,本科专业设置与建设存在明显的缺位问题。 (2)当前中国学科体系及本科专业设置分析:专业设置是高等教育部门根据科学分工和产业结构的需要所设置的学科门类。它是人才培养规格的重要标志。在教育部的学科划分中,学科门是最高级别的学科,共有13个:理学、工学、农学、医学、哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、军事学、管理学、艺术学;比学科门低一级的学科称为学科类,学科类(不含军事学)共有71个;比学科类再低一级的学科称为专业;专业就是高考生填报的志愿,本科专业(不含军事学)共有258个。本科专业设置上由于受到中国学科体系及本科专业设置规范与管理,需要严格遵照相关的要求与规范。可是,国家层面的学科体系及本科专业设置存在滞后问题,因此需要本科专业设置上能够遵循就近的原则。分析当前中国学科体系及本科专业设置,探索面向大数据需求的相近专业及其设置是本部分研究的重要内容。 (3)面向大数据需求的我院本科专业优化:由于农业大数据是由结构化和非结构化数据构成,对大数据分析与处理的技术发生了巨大变化,因此与传统信息学科人才教育内容与培养目标显著不同,大数据时代对专业人才的特殊需求决定了面向大数据需求的我院本科专业设置与优化的方向及其建设内容。经过整合与优化我院本科专业设置,能够为面向大数据需求的专业课程体系建设提供了前提条件与基础支撑。 3. 面向大数据需求的专业课程体系建设

大数据时代的人力资源管理答案

大数据时代的人力资源 管理答案 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]

2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 1.大数据这个概念,包含的三个含义中,不包括下列哪一项()。 (单选题3分) o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是()。(单选题3分) o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷,提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求,提高其产品的销量 3.当今,大数据应用的两大主要领域是()。(单选题3分) o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 4.最早提出“大数据”概念的企业是()。(单选题3分) o A.甲骨文公司

o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 5.大数据元年是指(单选题3分) o年 o年 o年 o年 6.大数据与云计算之间的关系是()。(单选题3分) o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库;云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出()概念的的企业。(单选题3分) o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是()。(单选题3分) o A.价值不变 o B.价值递增

大数据时代下数据分析的变化

大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性-定量-再定性”,第一个定性是为定量分析找准方向,主要靠经验判断,一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代,可以直接通过数据分析做出判断,所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系,然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量-定性”。在实证分析上,传统思路通常是“假设-验证”,先根据最终的研究目的提出假设性意见,然后收集分析数据,进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响,得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下,得出的结论更是毫无用处,甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代,可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制,然后得出结论,分析的思路可以概括为“发现-总结”。 (二)研究对象的变化 首先,从数据来源上看,传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定,随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限,抽样结果经不起细分;纠偏成本高,可塑性弱。而在大数据时代,更多的是将总体直接作为研究对象,摒弃了抽样样本的研究,传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次,对于数据类型而言,传统数据通常是结构型的,即

定量数据加上少量的定性数据,格式化,有标准,可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据,多样化、无标准,很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究,通常是根据内容提出假设意见,然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言,信息资源充足,可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发,需要验证的假设比传统经济学研究多出很多,不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化

《大数据时代》给予我的启示--胡昌华

《大数据时代》给予我的启示 信息是人类社会记录、存储、传播交流的一切内容,包括文字、声音、图片、影像等。最近一个多世纪以来,伴随几次技术革命,随着计算机的发明,信息是以数据的形式存在电子元件中,呈现出爆炸式的增长。人类现在一天产生传递的信息,要超过人类几百年甚至上千年积累存贮的信息。从马克思“量变引起质变”的哲学原理来看,大数据时代就是信息积累从量变到质变的必然结果。这将是一个新的时代,海量数据的处理、利用,将改变人们的思维方式、工作方法和生活状态。我们是被动地去观望接受它的影响呢,还是主动的学习改变从而引领这种趋势呢? 在时代变革面前,黄袍山公司选择了主动,去引领时代发展趋势。面对不确定性,变革的先行者意味着更多的风险、甚至要付出代价,但被动去接受,只会丧失大好良机,终将被时代所淘汰。世上没有坐享其成的好事,机会是留给敢于尝试的人。 数字化营销、会员营销、惠万家计划、物联网建设等一系列理念的提出和实践,充分体现了黄袍山公司领导站在时代发展的前沿,高瞻远瞩、先试先行、英明决策的战略眼光,引领时代发展的远大抱负,造福人类健康的博大胸怀。虽然黄袍山公司处在偏远的山区县城,但这并不妨碍其成为一个伟大的企业,就像韶山冲走出的毛出席,带领在边穷山区奋斗的共产党人最终夺得了天下一样。企业的比拼最终是企业家胆略和胸怀的比拼,无疑在这一点上,黄袍山公司不输给别的企业。 竞争的市场是一场不见硝烟的战场,在食用油市场上尤为剧烈。全国有近1500家茶油生产企业,各以其自有的资源禀赋分得食用油市场的一杯羹,同质产品的竞争激烈程度可见一斑。同类产品中,橄榄油在高端油品市场上摇摇领先,占据着绝大部分市场份额;新的健康油品又在不断涌现,米糠油、亚麻籽油、核桃油、苏子油等等又在不断的觊觎蚕食着这个市场。合作客户是有限的,消费者也是有限的,在供大于求的市场格局中,主动权掌握在消费者手中,有很多产品可供选择。 传统的市场营销是一种交易营销,重视的是产品、价格、渠道和促销。传统的营销模式中,制造商生产出的产品往往通过制造商—批发商—零售商—消费者的营销渠道对外销售产品,产品一般需要经历好几个环节才能到达消费者手中,这样臃长的供应链不仅降低了产品的时效性,而且增加了产品的成本。 现代网络营销是指发现、满足或创造顾客需求,利用互联网所进行的市场开拓、产品创新、定价促销、宣传推广等活动总称,强调是消费者的欲望和需求、成本、便利和沟通,重

大数据时代 文献综述

智慧时代下大数据技术在教育 领域的应用研究综述 姓名:李欢欢学号:2012221111120004 一、前言 大数据是近年来出现在通信和计算机领域中的一个热门关键词。关于大数据,尚未有一个统一的定义,但却有两个观点能够诠释大数据的本质。第一个观点来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在Teradata Magazine上的一篇文章,文中指出“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”[1]。另一个观点来自于麦肯锡全球数据分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年6月发布的《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告,报告中提出“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”[2]。麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究,提取有利用价值的信息,从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。同样大数据的威力强烈地冲击着教育系统,正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。 二、大数据技术在教育领域的应用现状分析 1 大数据定义与特征 大数据(bigdata),又称巨量资料,海量资料,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。研究机构Gartner[3]认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。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。无论哪种定义,我们可以看出,大数据并不是一种新的产品也不是一种新的技术,大数据只是数字化时代出现的一种现象。 大数据的主要特点可以概括为4V+1C。4V包含了四个层面:第一,即V olume(大容量),海量数据,规模庞大,已跃升到PB 级别;第二,Velocity(高速度),实时处理,处理速度快,涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据,数据实时处理有着极高要求,通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”可能已没有价值,这也是大数据和传统的数据挖掘技术本质上的不同;第三,Variety(多样性),数据类型繁多:网络日志、视频、地理位置信息、图片等都是大数据;第四,Veracity(低密度),数据价值大,但价值密度低。对海量数据挖掘分析,对未来趋势与模式的可预测分析,深度复杂分析;“1C”即Complexity,是通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理,需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求[4]。 2 国内研究现状 对于“智慧时代下大数据技术在教育领域的应用”国内研究的现状,我主要通过借助中国知网提供的论文发表数据进行分析。在中国知网中选择“高级检索”类型,并在检索条件中选择“主题”检索,输入“大数据”并含“教育”,截止到2014年4月17日共检索出303 条结果与之相关,通过手工筛选,把会议报道等无关信息剔除掉,剩余160篇文章。 大数据在教育领域的应用,与国外相比,国内起步稍晚,还未形成整体力量。虽然2009年开始,大数据就成为了流行词汇,但是它在教育领域的应用是近3年才出现的。国内最早

大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念: "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata),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。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念: "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 大数据分析的五个基本方面: 1、可视化分析Analytic Visualizations

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