大数据时代与自由贸易区

大数据时代与自由贸易区
大数据时代与自由贸易区

无穷无尽的性质,所谓“一块石头可以累死一百个科学家”,就是说明事情性质的不可穷尽性。

关键词:大数据;大数据时代;信息化;世界经济一体化;自由贸易区

中图分类号:F741.2文献标识码:A文章编号:2095-3151(2014)10-0046-04

我们对工业化导致的全球化,对信息化时代带来的人类社会的革命化变异已经听得够多了,这些当然都伴随数据化,但大数据时代是什么意思呢?据维基百科对“大数据”的定义是:无法在允许的时间里用常规的软件工具对内容进行抓取,管理和处理的数据集合。这实际上说的是信息爆炸时代产生的海量数据,再说具体点,就是数据量特别大,数据种类特别多,数据速度像流水一样快。这种大数据时代使以前根本不可想象的东西可以存在。如高度市场化程度下的生产与销售,过去往往是魔咒,曾经出现把生产过多的产品倾倒于大海的资本家,现在则可以避免,人们可以迅速得到各方面各类数据,通过分析,相对准确地控制生产量,避免自由生产带来的严重后果。又如军事上我们在电影电视上常看到进攻时的万炮齐轰的场面,对于一座城市一个村落及一切构成财富的东西,是一种玉石俱焚的震撼,但大数据时代可以在几秒钟时间内,使发出去的导弹回流数据,选测最准确的点进行摧毁,那种万炮齐鸣玉石俱焚的场面将不复存在。

现在的人们除了感受到大数据时代带来的种种惊喜之外,又纷纷在谈论上海自由贸易区的建立,必然地会联想到当年广东深圳等经济特区所带来的震撼和以后引起的中国改革开放的深刻变化。当然,现在的自由贸易区与当年的经济特区不可同日而语,三十多年前的中国经济在国际上是不足道的,而仅仅三十多年,中国经济已跨越性地成为全球第二,而且其发展势头必然在不久的将来成为全球第一,所以自由贸易区开办所处的时空环境和起点是完全不同的,但又要承认,从本质上说,现在的自由贸易区与当年的经济特区是血脉相连的,都是中国改革开放的必然方向,是中国走向世界同时让世界走进中国的全球经济一体化的必然要求。

那么,大数据时代和自由贸易区又有什么关联呢,笔者以为有以下三个方面的关系:

第一,大数据时代和自由贸易区都是世界经济一体化进程的必然要求。大数据时代实质上是信息化时代进一步深化的表现形式,它能使经济进一步深化所要求的国际化全球化的实施更加便捷和有效,以人才和技术而论,任何地区进入工业化信息化发展都需要高层次人才和技术的参与,但高层次的专业人才和一些专业技术始终是市场环境下的稀缺资源,一些发展滞后和偏僻的山区在一般的历史条件下获取这些资源是非常困难的,以致制约了经济发展。而大数据时代则可以有效地解决这些困难,由于数据获取容易且传播快,这在千里万里之遥的技术人才专门技术照样可以为我所用,对推动经济一体化,推动教育科技医疗进步起到了不可估量的重要作用。远程教育的实质也是大数据时代的产物,远在偏僻山区角落照样可以听到北京优秀教师的课程。大数据时代对文化产品的销售更有不可估量的作用,一场电影一个电视剧一本书的市场,在大数据时代是可以相对准确预测的,有效地避免了风险和一些无效劳动。而自由贸易区更是全球经济一体的产物。应该说广义的自由贸易区一直在不断地探索前进,欧共体,正在协议的北美自由贸易区、东亚和东南亚贸易区,都是努力地朝着世界经

贸一体化方向在推进,虽然困难重重障碍重重,但一次又一次地被提起,一次又一次地协商,说明它本身的顽强的生命力,这种是广义的自由贸易区,而我国目前在上海建立的自由贸易区是一种狭义的自由贸易区,即一国的部分领土,在这部分领土内运入的任何货物就进口关税及其他各税而言,被认为在关境以外,并免于惯常的海关监管制度。这一方面是中国经济进一步发展的客观需求,我国经济已进入一个新的历史阶段,国内的人力成本、土地成本等各种要素价格不断上升,产能过剩的问题也相当突出,这就需要通过一定的平台,吸取全球的智慧、技术、资源及金融、服务等;另一方面,从世界经济自由化进程和中国加入WTO后面临的现实需要看,建立自由贸易区,是引导中国经济迈向世界一流水平的战略发展需要,也是中国履行加入WTO承诺、提升国际竞争力、应对周边国家和地区竞争、建立国际航运中心和国际物流中心、在亚洲经济中发挥重要作用的需要。

第二,自由贸易区以大数据时代为技术支撑。人类进入以工业化为基础的资本主义时代,市场和资源的双重要求必须不断扩张,于是殖民地的争夺成为血腥的两次世界大战外在形式的内在核心,这也是一种世界一体化的要求,但残暴和血腥手段使它反文明,因此,不管是希特勒的“欧洲新秩序”,还是日本法西斯的“大东亚共荣圈”,都成为昙花一现的迷梦。联合国的作用,信息和大数据时代,都使企图以外力一统天下的梦想不可能,萨达姆以武力吞并科威特,结果是不但受到国际社会一致谴责,成了人类公敌,不但被迫退出,而且也把自己送上了绞刑架,一代枭雄吊在绞刑架上的形象充分地展示了,在现代人类文明的历史条件下,要想以武力征服的形式扩张,几乎是不可能的。但武力征服消失了,不平等的贸易仍然存在,西方发达国家往往以技术优势占据着制高点,同样拿走了许多地方宝贵的资源,并向其倾销产品,人类的贫富差距进一步扩大了。但工业发展的历史也充分证明了,只要一个国家保持稳定安宁的发展模式,在技术产业转移过程中,是可以追赶先进发达国家的,只要充分用好了后发优势,甚至可以追上和超越发达国家,当年的美国日本如此,现在的“金砖国家”也正在超越老牌的发达国家。自由经贸区是发展滞后国家超赶发达国家的平台,同时也是在自由平等的环境下相互竞争发展的平台,而大数据时代的信息条件,可以使自由贸易区的功能得到最大限度的发挥,是人类走出战争暴力的阴霾后,平等交往推动在高效率的条件下共同繁荣进步的文明新时代的标志性产物。可以下结论,没有信息化时代的大数据支撑,真正意义上的自由贸易区是难以正常运作的。

第三,“大数据时代”以自由贸易区等经贸模式为载体。任何科学技术进步都是以人类的需求为目标的,任何客观存在都有其复杂性,而且也不会有终点,总是具有无穷无尽的性质,所谓“一块石头可以累死一百个科学家”,就是说明事情性质的不可穷尽性。科技进步支撑了现代的工业发展,人们的进一步需求又把工业化时代推到了信息化时代,而“大数据时代”正是信息进步深化的产物,它当然会在各个方面各个领域发掘作用,但主要的或说主导的还是支撑信息化时代经济贸易领域,我们可以说现代自由贸易区的发展没有大数据时代的信息条件为支撑是不可思议的,但反过来也可以说,没有现代经济贸易的需求支撑,大数据时代不可能产生也不可能迅速发展,这一方面是现代经济贸易规模使大数据时代有了用武之地,它们之间似乎是鱼水相融的关系,大数据时代是一条优美鲜活的鱼,到大经贸时代就是如鱼得水,自然鲜活生动优雅;另一方面,只有在现代广阔的

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院:信息科学技术学院班级:计算机1班姓名:XXX 学号:2015XXXX 课程论文题目:浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称: 评阅成绩: 评阅意见: 成绩评定教师签名: 日期:年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生:XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要:随着时代的发展,大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中,而大数据也与我们的生活关联越来越紧密,对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇,在大数据时代中脱颖而出,怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词:大数据;机遇与挑战;大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论 (一)什么是大数据? “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大?大数据能做些什么?在新互联网时代,这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大,种类多,速度快,价值大。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。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。”(二)大数据能做些什么? 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年,现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术,更是一种思维方式,一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器,也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知,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。二、本论 (一)大数据的重要性 1.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 有专家指出,大数据及其分析,会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能,从科学研究到保险,从银行业到互联网,各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中,已经有15个行业大公司拥有大量的数据,其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业,根据数据预测,如果具备相关的IT设施,数据投资和分析能力等条

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、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。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) 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) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时, 分类和预测 数据流挖掘 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 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型, B. D. 聚类 隐马尔可夫链 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 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

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 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术:(B) A. 等高线图 B. 饼图

中国自由贸易试验区条例

中国自由贸易试验区条例 《中国(上海)自由贸易试验区条例》 上海市人民代表大会常务委员会公告第14号 《中国(上海)自由贸易试验区条例》已由上海市第十四届人民代表大会常务委员会第十四次会议于2014年7月25日通过,现予公布,自2014年8月1日起施行。 上海市人民代表大会常务委员会 2014年7月25日 中国(上海)自由贸易试验区条例 (2014年7月25日上海市第十四届人民代表大会常务委员会第十四次会议通过) 第一章总则 第一条为推进和保障中国(上海)自由贸易试验区建设,充分发挥其推进改革和提高开放型经济水平“试验田”的作用,根据《全国人民代表大会常务委员会关于授权国务院在中国(上海)自由贸易试验区暂时调整有关法律规定的行政审批的决定》、国务院批准的《中国(上海)自由贸易试验区总体方案》(以下简称“《总体方案》”)、《国务院关于在中国(上海)自由贸易试验区内暂时调整有关行政法规和国务院文件规定的行政审批或者准入特别管理措施的决定》和其他有关法律、行政法规,制定本条例。 第二条本条例适用于经国务院批准设立的中国(上海)自

由贸易试验区(以下简称“自贸试验区”)。 第三条推进自贸试验区建设应当围绕国家战略要求和上海国际金融中心、国际贸易中心、国际航运中心、国际经济中心建设,按照先行先试、风险可控、分步推进、逐步完善的原则,将扩大开放与体制改革相结合,将培育功能与政策创新相结合,加快转变政府职能,建立与国际投资、贸易通行规则相衔接的基本制度体系和监管模式,培育国际化、市场化、法治化的营商环境,建设具有国际水准的投资贸易便利、监管高效便捷、法治环境规范的自由贸易试验区。 第四条本市推进自贸试验区建设应当聚焦制度创新的重点领域和关键环节,充分运用现行法律制度和政策资源,改革妨碍制度创新的体制、机制,不断激发制度创新的主动性、积极性,营造自主改革、积极进取的良好氛围。 第五条充分激发市场主体活力,法律、法规、规章未禁止的事项,鼓励公民、法人和其他组织在自贸试验区积极开展改革创新活动。 第二章管理体制 第六条按照深化行政体制改革的要求,坚持简政放权、放管结合,积极推行告知承诺制等制度,在自贸试验区建立事权划分科学、管理高效统一、运行公开透明的行政管理体制。 第七条市人民政府在国务院领导和国家有关部门指导、

大数据时代的机遇与挑战论文3000字[精品文档]

大数据时代的机遇与挑战 什么是大数据时代? “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。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。” 大数据时代是怎样产生的? 物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展,数据正以前所未有的速度迅速增长和积累,数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来 大数据时代的特点? 1.数据量大(Volume) 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 2.类型繁多(Variety) 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低(Value) 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高(Velocity) 第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,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与潜力。 大数据时代的机遇 大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享,成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段,为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心,及时搜集、实时处理数据信息,为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析,加强社会风险控制,提高政府预测预警能力和应急响应能力。

浅谈大数据时代聊聊小数据

浅谈大数据时代聊聊小数据 现在好像人人都爱说大数据,就像平时我去开会,不是用大数据分析这个,就是用大数据建构那个。可是我最近看《美国计算机学会通讯》(CACM)上面提到了几次小数据,我觉得大家也有必要了解一下这个有趣的概念。 大数据其实就是一个特别大的数据库,大到用现有的技术无法处理,因此计算机行业的人谈大数据,指的是大数据技术。而生命科学领域的人谈大数据是指该领域的大数据分析,搞大数据设备和管理的人不见得会分析,因为这需要专业。 还有一股力量也将改变我们关于健康的想法和实践,那就是由个人数字跟踪驱动的小数据。基于某种云应用,随时间连续地、安全地、私人地分析你工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯的数字追踪,而得到关于你的健康的画面。这里需要私人的装置和网络服务,特别是自跟踪。譬如昨天我有点胃痛,于是想:前天和大前天有何不同呢?啊!明白了,我每天喝一两酒,前天喝的酒不同,换了一个牌子,可能就是这个新牌子的酒引起我胃痛。这个小数据提供了分析我健康情况的依据。 大数据开启了一个时代的转型,给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。 什么是小数据?小数据就是个体化的数据,是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒,突然有天喝完酒了胃疼,我就想了,这天和之前有何不同?原来,这天喝的酒是个新牌子,可能就是喝了这个新牌子的酒让我胃疼。这就是我生活中的小数据,它不比大数据那样浩瀚繁杂,却对我自己至关重要。 第一个意识到小数据重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了,而早在父亲去世之前几个月,这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同他不再发送电子邮件,不去超级市场买菜,到附近散步的距离也越来越短。然而,这种逐渐衰弱的状态,真到医院去检查心电图,却不一定能看出来。到急诊室检查的时候,不管是测脉搏还是查病历,这个90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可

大数据题目及参考答案

公需科目大数据培训考试 考试时间:120分钟 选择题中红色代表正确答案,判断题X为错,R为对。 1.根据涂子沛先生所讲,摩尔定律是在哪一年提出的?(单选题1分) A.1988年 B.2004年 C.1965年 D.1989年 2.2015年,贵阳市的呼叫服务产业达到()坐席。(单选题1分) A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 3.以下说法错误的是哪项?(单选题1分) A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 C.图灵测试是阿兰·图 D.ENIAC于1946年诞生 4.茂名PX事件发生后,下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”?(单选题1分) A.北大 B.清华 C.浙大 D.复旦 5.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议?(单选题1分) A.2014年 B.2015年 C.2013年 D.2016年 6.根据涂子沛先生所讲,哪一年被称为大数据元年?(单选题1分) A.2012年 B.2010年 C.2008年 D.2006年 7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是(单选题1分) A.价值先增后减 B.价值递减 C.价值递增 D.价值不变 8.具体来说,摩尔定律就是每()个月,产品的性能将提高一倍。(单选题1分) A.18 B.16 C.12 D.6 9.“()大数据交易所”2015年4月14日正式运营,目前,交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业,交易总金额突破6000万元。(单选题1分)

A.毕节 B.安顺 C.贵阳 D.遵义 10.()说明如果联网越多,从介入方式、技术上越来越突破,则网络规模越大、成本越低,网络的成本可能会趋向于零。(单选题1分) A.吉尔德定律 B.摩尔定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 11.以下说法错误的是哪项?(单选题1分) A.大数据会带来机器智能 B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 C.大数据的英文名称是large data D.大数据是一种思维方式 12.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的?(单选题1分) A.克林顿 B.奥巴马 C.小布什 D.老布什 13.截至2015年年底,全国电话用户总数达到()。(单选题1分) A.13.37亿户 B.12.37亿户 C.14.37亿户 D.15.37亿户 14.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中,位居第七位的是()(单选题1分) A.嘉兴市 B.台中市 C.高雄市 D.嘉义市 15.吴军博士认为过去五十年是()的时代。(单选题1分) A.科尔定律 B.艾尔定律 C.摩尔定律 D.拉尔定律 16.ENIAC诞生于哪一年?(单选题1分) A.1946年 B.1938年 C.1940年 D.1942年 17.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络,指出网络的价值在于网络的互联,联网的接点数与其价值呈现()的方式,联网越多,系统的价值越大。(单选题1分) A.正比 B.对数 C.指数 D.反比 18.根据周琦老师所讲,高德交通报告针对全国()个城市交通状态进行挖掘分析。(单选题1分) A.38 B.21 C.25 D.30 19.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中,位居第三位的是()(单选题1分) A.嘉义市 B.杭州市 C.嘉兴市 D.高雄市

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

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大数据与精准营销研究综述 摘要:随着互联网的日益普及,人们对互联网技术的利用率越来越高,由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化,人们正步入大数据时代。在企业营销中,大数据的应用可以大大促进精准营销的发展,为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述,然后提出大数据时代下精准营销模式的问题,最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词:大数据;精准营销;精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年,著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念,并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”,但是之后很长一段时期内,由于技术发展制约,“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始,移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起,这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用,使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势,数据复杂性也急剧增长,客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值,大数据技术应运而生,并得到迅速发展和应用,如此,“大数据”时代真正到来。 2008 年末,三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.360docs.net/doc/7417464362.html,zowska联合业界组织计算社区联盟(Computing Community Consortium)发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算:商务、科学和社会领域的革命性突破》,使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解,而非数据本身。随后,包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合,实施其大数据战略;国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告,积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月,EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月,Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术;11 月,由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前,大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索,并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月,

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7417464362.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者:单海波 来源:《科技创新与应用》2016年第24期 摘要:随着改革开放的进一步深化,以及经济全球化的快速发展,我国各行各业都有了 质的飞跃,发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及,更是促进了各领域的不断发展,各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下,数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展,促使经济社会发生了翻天覆地的变化,同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言,数据已经改变传统的结构模式,在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化,以及非结构化的数据模式方向转换,改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象,逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论,并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则,希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示,仅供参考。 关键词:大数据;数据分析;数据挖掘;体系建设 引言 进入21世纪以来,随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势,我国国民经济迅速增长,各行业、领域的发展也颇为迅猛,人们生活水平与日俱增,在物质生活得到极大满足的前提下,更加追求精神层面以及视觉上的享受,这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代,数据信息的作用和地位是不可小觑的,处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件,是发展各学科科技交融的前提。 然而,世界上的一切事物都包含着两个方面,这两个方面既相互对立,又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性,我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件,促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时,还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷,需要其客观、正确地使用、处理数据信息,完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段,通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据,做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下,我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步,使其发展更加全面化、科学化、专业化,切实提升了我国经济的迅猛发展,从而形成了一个最佳的良性循环,我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言,数据分析环节是必不可少的组成部分,只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选,才能使其更好地服务于社会,服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知,大数据具有明显

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 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

大数据时代统计调查工作的挑战与思考_季晓晶

2013.5 一、问题的提出 大数据(bigdata)泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上,而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息,目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示?统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此,笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨,意在抛砖引玉,以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。 二、大数据时代的来临及意义 有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB,2008年是1GB,2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。淘宝网站单日数据产生量超过50TB,存储量40PB。百度公司每天要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。数据的规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为5.64亿,手机网民为4.2亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据,这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见, 反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使 用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司,美国赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达2.2ZB,年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元, 收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术 对社会发展的巨大推动作用。 (备注:1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ) 三、大数据时代统计工作面临的挑战 可以预见,大数据时代的到来,对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性,但与此同时,带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来,统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此,笔者认为在大数据背景下,统计调查工作正面临六大挑战。 一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下,数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道,统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面, 会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如,现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据,在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ETC电子收费系统、GPS定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据,不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差,篡改数据的可能性越来越小,数据质量将更有保 大数据时代统计调查工作的挑战与思考 季晓晶 摘要:大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息, 目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示? 统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此,笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。 关键词:大数据;统计调查工作;思考 问题研究 17

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战 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! 随着信息时代的到来,大数据(Big Data)一词逐渐被人们认知和熟悉,其常被用于定义和描述“信息爆炸时代产生的海量数”。随着“大数据”时代的来临,在商业、经济及其他领域中,人们做出决策不仅仅依靠经验和直觉,常以数据分析作为决策依据,这种方式大大提高了决策的科学性,最大限度避免决策失误。用好大数据,必将对商业发展、科学研究和政府决策产生积极的影响。 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

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案..

《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) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 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

大数据时代下的精准营销精编版

大数据时代下的精准营 销精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

2012年以后,大数据(bigdata)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下:利用海量数据和先进的数据挖掘技术,研究客户行为特征,进行精准营销。 数据库营销 关于数据库营销,美国全国数据库营销中心是这样定义的:“数据库营销是一个动态的数据库管理系统,该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客,并可以随时扩充、更新。就其功能而言,要能实现以下目标:确认最佳目标顾客及潜在顾客,然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系,同时根据数据库建立先期模型,进行针对性营销。”? 拉克萨根据数据库营销的产生和演进,把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段,所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。? 数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中,提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具,用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为,帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。? CRISP-DM(跨行业数据挖掘标准流程)是世界公认的方法论之一,也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现,也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模,其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。? CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤:商业理解,数据理解,数据准备,建立模型,模型评估,模型发布。? 通常来说,把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码,并与数据处理代码进行整合,就可以在数据库存储过程中实现

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进,没有数据也不可能完成统计,所以二者缺一不可。在大数据时代,统计学必须与时俱进,跟上时代发展的脚步,勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革,才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学,两者是无法离开的,只有在共同学习进步下,才能够实现双赢,成为主宰。 关键词:大数据时代;统计学;影响分析 引言 对于大数据(Big data),可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系,所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种,如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代,用数字代表的信息越来越多,科技迅速发展,互联网时代高速运转,在许多公司用来统计数据的时候,都用的电子表格,进行整理分析。在把它们汇总起来,就成了统计。数据是统计的本质,统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母,统计就是英语单词,通过整理分析,把字母拼成一个具有意义的单词,这就是数据和统计的意义。只有相互依存,你中有我我中有你。 (二)大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表,有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便,这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中,工作人员根据超市销售的数据进行整理分析,在汇总起来就是统计,最终他们看得都是统计整理得出的数,分析的也是统计后的数据。因此,统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制,我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代,越来越多的东西可以用数据表示,几乎全部的信息资料都

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

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