土木工程等级排行榜

土木工程专业-2011年全国本科高等学校土木工程等级排行榜

A+等级

同济大学清华大学浙江大学哈尔滨工业大学重庆大学湖南大学东南大学西南交通大学河海大学

A等级

上海交通大学西安交通大学山东大学天津大学华中科技大学大连理工大学中南大学东北大学华南理工大学福州大学新疆大学贵州大学南昌大学武汉理工大学太原理工大学西南大学合肥工业大学北京交通大学郑州大学中国矿业大学广西大学中国矿业大学(北京)南京农业大学北京工业大学华侨大学河南大学南京工业大学河北农业大学长沙理工大学石家庄铁道学院兰州理工大学安徽理工大学河南理工大学河南工业大学广东工业大学沈阳建筑大学西安建筑科技大学西南科技大学汕头大学华东交通大学华北水利水电学院深圳大学长安大学兰州交通大学广州大学山东建筑大学西安科技大学山东科技大学安徽建筑工业学院浙江科技学院河北工程大学重庆交通大学北京建筑工程学院广西工学院苏州科技学院天津城市建设学院长春工程学院青岛理工大学河北建筑工程学院*B+等级：武汉大学四川大学吉林大学中山大学厦门大学北京航空航天大学兰州大学西北工业大学北京科技大学暨南大学哈尔滨工程大学南京理工大学燕山大学内蒙古大学河北大学浙江工业大学南京航空航天大学中国石油大学(华东)中国石油大学(北京)海南大学中国海洋大学黑龙江大学昆明理工大学西安电子科技大学中国地质大学(北京)成都理工大学济南大学江苏大学北京林业大学中北大学湘潭大学内蒙古科技大学上海大学上海理工大学江南大学扬州大学河南科技大学哈尔滨工业大学（威海）南京林业大学宁波大学青海大学东北林业大学上海应用技术学院辽宁工程技术大学东北农业大学沈阳工业大学内蒙古农业大学华北电力大学（保定）浙江理工大学东北电力大学中国民航大学四川农业大学华南农业大学西安理工大学河北理工大学山东农业大学辽宁科技大学西南石油大学山东理工大学南昌航空大学中国地质大学(武汉)西华大学河北工业大学集美大学中南林业科技大学长江大学福建工程学院四川理工学院烟台大学辽宁工业大学平顶山工学院武汉科技大学南华大学湖南工业大学安徽工业大学陕西科技大学湖北工业大学山东交通学院桂林理工大学内蒙古工业大学大连水产学院三峡大学江西理工大学大连大学大连交通大学南京工程学院大连民族学院北方工业大学攀枝花学院湖南理工学院黑龙江科技学院武汉工程大学安徽工程科技学院盐城工学院河北科技师范学院黑龙江工程学院吉林建筑工程学院徐州工程学院宁波工程学院浙江海洋学院华北科技学院黄石理工学院鲁东大学长沙学院常州工学院合肥学院宁波诺丁汉大学襄樊学院

B等级：中国农业大学宁夏大学延边大学东华大学上海师范大学云南农业大学贵州师范大学河北科技大学湖南科技大学哈尔滨理工大学哈尔滨商业大学北华大学温州大学西北农林科技大学福建农林大学沈阳农业大学l西北民族大学湖南农业大学江西农业大学大庆石油学院东华理工大

学贵州民族学院甘肃农业大学大连海事大学;中原工学院郑州航空工业管理学院信阳师范学院安阳师范学院厦门理工学院黄淮学院南阳理工学院许昌学院安阳工学院西安工程大学五邑大学辽宁石油化工大学佳木斯大学佛山科学技术学院天水师范学院东莞理工学院成都大学绍兴文理学院嘉应学院仲恺农业工程学院榆林学院石家庄经济学院沈阳大学江苏科技大学湖南工程学院南通大学江苏工业学院西南林学院聊城大学孝感学院塔里木大学重庆三峡学院淮海工学院辽东学院淮阴工学院皖西学院,黑龙江八一农垦大学江西科技师范学院浙江林学院重庆科技学院武汉工业学院湖南工学院井冈山大学西昌学院湖南科技学院青岛农业大学防灾科技学院湖南城市学院邵阳学院潍坊学院白城师范学院泰山学院同济大学浙江学院惠州学院华东交通大学理工学院长沙理工大学城南学院青岛理工大学琴岛学院哈尔滨学院重庆大学城市科技学院四川大学锦城学院中国矿业大学徐海学院华中科技大学武昌分校四川大学锦江学院武汉理工大学华夏学院浙江大学宁波理工学院武汉科技大学城市学院北京城市学院浙江大学城市学院茂名学院唐山学院福州大学至诚学院北京工业大学实验学院天津大学仁爱学院

C+等级：

南阳师范学院商丘师范学院莆田学院三明学院武夷学院洛阳理工学院宜春学院九江学院台州学院南昌工程学院嘉兴学院黄山学院廊坊师范学院金陵科技学院新乡学院临沂师范学院辽宁科技学院山西大同大学江苏科技大学南徐学院呼伦贝尔学院东南大学成贤学院福州大学阳光学院江南大学太湖学院福建农林大学金山学院沈阳建筑大学城市建设学院河南大学民生学院南京理工大学紫金学院厦门大学嘉庚学院吉林建筑工程学院建筑装饰学院武汉科技大学中南分校苏州科技学院天平学院吉林建筑工程学院城建学院中国地质大学江城学院南京工业大学浦江学院黑龙江东方学院湖北工业大学商贸学院大庆石油学院华瑞学院三峡大学科技学院湘潭大学兴湘学院丽水学院江西蓝天学院华侨大学厦门工学院哈尔滨工业大学华德应用技术学院湖南科技大学潇湘学院浙江树人大学南昌大学科学技术学院河北理工大学轻工学院中南林业科技大学涉外学院宁波大学科学技术学院南昌航空大学科技学院华北电力大学科技学院湖南农业大学东方科技学院浙江理工大学科技与艺术学院铜陵学院南昌理工学院石家庄铁道学院四方学院广东技术师范学院天河学院浙江海洋学院东海科学技术学院北京科技大学天津学院中国地质大学长城学院广东工业大学华立学院山东科技大学泰山科技学院燕山大学里仁学院河北工业大学城市学院广西工学院鹿山学院安徽工业大学工商学院北华航天工业学院中国海洋大学青岛学院扬州大学广陵学院西南科技大学城市学院安徽建筑工业学院城市建设学院成都理工大学工程技术学院太原理工大学现代科技学院C等级：闽南理工学院黄河科技院青岛滨海学院武汉工业学院工商学院江苏工业学院怀德学院湖南文理学院芙蓉学院南通大学杏林学院湖南理工学院南湖学院江苏大学京江学院湖南工业大学科技学院浙江林学院天目学院南华大学船山学院绍兴文理学院元培学院湖南工程学院应用技术学院温州大学瓯江学院桂林理工大学博文管理学院安徽新华学院东华理工大学长江学院江西理工大学应用科学学院辽宁石油化工大学顺华能源学院江西科技师范学院理工学院河北大学工商学院河北农业大学现代科技学院青岛农业大学海都学院河北科技大学理工学院河南理工大学万方科技学

院河北工程大学科信学院长江大学工程技术学院三江学院武汉工程大学邮电与信息工程学院南京理工大学泰州科技学院

D+等级：

沈阳大学科技工程学院嘉兴学院南湖学院信阳师范学院华锐学院广东白云学院D等级：

孝感学院新技术学院

大数据文献综述

信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院班级：2015级信本1班姓名：学号：1506101015 任课教师： 2017年6月大数据背景下的信息资源管理摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。

关键词：大数据信息资源管理与利用目录大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

【精选】大数据文献综述

信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院班级：2015级信本1班姓名：学号：1506101015

任课教师： 2017年6月大数据背景下的信息资源管理摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。关键词：大数据信息资源管理与利用

目录前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入

库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：大数据概念大数据定义维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说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、管理大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等信息. 2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息. 3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业务系统采集设备所收集的海量数据等传统数据库和大数据的比较现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时

大数据文献综述英文版

大数据文献综述英文版 Prepared on 24 November 2020

The development and tendency of Big Data Tang Xia (Guilin University of electronic technology, electronic engineeringandautomation, Guilin) Abstract: "Big Data"is the most popular IT word after the "Internet of things"and "Cloud computing". From the source, development, status quo and tendency of big data, we can understand every aspect of it. Big data is one of the most important technologies around the world and every country has their own way to develop the technology. Key words: big data; IT; technology 1 The source of big data Despite the famous futurist Toffler propose the conception of “Big Data” in 1980, for a long time, because the primary stage is still in the development of IT industry and uses of information sources, “Big Data” is not get enough attention by the people in that age[1]. 2 The development of big data Until the financial crisis in 2008 force the IBM ( multi-national corporation of IT industry) proposing conception of “Smart City” and vigorously promote Internet of Things and Cloud computing so that information data has been in a massive growth meanwhile the need for the technology is very urgent. Under this condition, some American data processing companies have focused on developing large-scale concurrent processing system, then the “Big Data” technology become available sooner and Hadoop mass data concurrent processing system has received wide attention. Since 2010, IT giants have proposed their products in big data area. Big companies such as EMC、HP、IBM、Microsoft all purchase other manufacturer relating to big data in order to achieve technical integration[1]. Based on this, we can learn how important the big data strategy is. Development of big data thanks to some big IT companies such as Google、Amazon、China mobile、Alibaba and so on, because they need a optimization way to store and analysis data. Besides, there are also demands of health systems、geographic space remote sensing and digital media[2]. 3 The status quo of big data Nowadays America is in the lead of big data technology and market application. USA federal government announced a “Big Data’s research and development” plan in March,2012, which involved six federal government department the National Science Foundation, Health Research Institute, Department of Energy, Department of Defense, AdvancedResearchProjectsAgency and

大数据研究综述

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大数据研究综述摘要：从大数据基本理论，大数据存储与分析处理技术和大数据应用研究三个角度说明当前研究热点，重点比较当前大数据处理工具的优缺点,并深入归纳总结了基于数据存储大数据处理技术,对未来研究进行展望。关键词：大数据,综述，数据处理,数据挖掘引言现代社会提到大数据大家都知道这是近几年才形成的对于数据相关的新名词，在1９80年，，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。在２0 世纪 8０年代我国已经有一些专家学者谈到了海量数据的加工和管理，但是由于计算机技术和网络技术的限制大数据未能引起足够的重视，它蕴藏的巨大信息资源也暂时隐藏了起来。随着云计算技术的发展，互联网的应用越来越广泛,以微博和博客为代表的新型社交网络的出现和快速发展，以及以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，计算机应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势。２01２年末出版的《大数据时代》的作者英国牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·尔耶·舍恩伯格在书的引言中说,大数据正在改变人们的生活以及理解世界的方式, 而更多的改变正蓄势待发。美国总统奥巴马的成功竞选及连任的背后都有大数据挖掘的支撑,美国政府认为，大数据是“未来的新石油”,并将对大数据的研究上升为国家意志，这对未来的科技与经济发展必将带来深远影响［1］。如今，大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务，因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。大数据的应用范围如此广泛，与大数据相关的很多问题都引起了专家和学者的重视。大数据最基本的问题－大数据的定义目前还没有一个统一的定论,但大数据作为一种基础性资源需要被处理才能显现其潜在的价值，那么如何更好地处理大数据这种基础性资源就显得特别重要，因为这些问题都关系到大数据核心价值的体现。为此,本文从大数据若干个版本的概念出发,调查分析了大数据的研究和应用现状，重点分析了当前主流的大数据处理工具和技术,最后预测了大数据未来

大数据发展背景及研究现状

大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎

Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。大数据与云计算、物联网一起使得很多事情成为可能，将会是新的经济增长点。大数据随着以数据科学为核心的计算机技术的迅猛发展，推动了社会科学与自然科学等跨科学研究的发展。因此对内蒙古乃至全国的大数据研究具有深刻而广泛的意义。（二）国内外相关研究现状大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能 1人民网

基于大数据的犯罪行为分析研究综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/953975910.html, 基于大数据的犯罪行为分析研究综述作者：杨开鹏高冠东王鹏罗荣源郑俊峰王昕源来源：《电脑知识与技术》2017年第16期摘要：随着数据时代来临，目前大数据与云计算技术已经成为人们研究的热点。医疗，经济，政治，文化等领域已经开始结合这些技术进行革新，并应用在各个行业。将大数据技术运用至犯罪行为分析研究上，加速科技强警、精准出警的实现，是警力现代化的必要条件，但目前国内在此方面的研究较少。文章从大数据系统的构建概况、大数据犯罪分析系统的研究、数据挖掘和分析方法研究、GIS犯罪热点技术介绍、犯罪行为模式分析介绍这几个方面较为详尽地对基于大数据技术的犯罪行为分析方法进行介绍与综述。关键词：大数据；犯罪行为分析；数据挖掘；云计算平台；地理信息系统随着科学技术的进步，如何应用新兴技术解决社会问题是人们一直思考的问题。根据司法部颁布的《全国监狱信息化建设规划》，制定了信息化建设总体目标为构建能够覆盖全国，操作规范统一、信息资源共享、平台功能完备的现代化信息化体系。而地方各项犯罪数据庞大、错综复杂，本文力图通过犯罪行为分析系统，对该系统内数据进行分析、整理，力图探索罪犯的犯罪规律，为社会治安总结规律并为提高出警效率提供有据参考。基于大数据的犯罪行为分析，搭建云计算平台，采用带有地理信息的半结构化数据对犯罪行为进行分析，对警力部署效率的提高有很大作用。Matthew a.teddy等人跟踪每周的暴力犯罪事件，利用叶斯半参数模型用于建立标记的泊松空间点的时间序列关系模型，从而实现犯罪热点的检测，提前部署警力预防犯罪。张海文等人提出利用警用GIS平台，把地理信息系统（GIS）、遥感系统（RS）、全球定位系统（GPs），即3S有机地结合起来，为警力指挥调度提供了可视化的、便捷的辅助手段。中国地质大学的陈叶一等人提出运用关联规则以及空间关联规则的数据挖掘技术，对大量而繁杂的警务人口、案件数据进行挖掘；利用GIS地图显示机制与空间分析技术在现有的警务系统的基础之上，建成网络化分布和联网运行的警情研判分析系统。虽然国内外的研究者在不同的时期对犯罪行为分析领域做了较多研究，但目前对犯罪行为的分析还存在不少难点。首先，犯罪行为的发生受较多外在不确定因素的影响，变量多而杂；其次，犯罪数据过于庞杂，主要为非结构化数据，为数据关联分析和挖掘带来很大的困难。本文通过研究犯罪行为分析方法及系统的发展现状，介绍了基于大数据的犯罪行为分析方法和步骤，对数据挖掘和分析方法研究进行了比较和分析，总结概括了不同的分析与研究方法，并对未来云计算平台在司法行政领域的发展趋势进行了探索。 1基于大数据的犯罪行为分析综述 1.1大数据系统构架方案

大数据研究综述

大数据研究综述摘要：从大数据基本理论，大数据存储与分析处理技术和大数据应用研究三个角度说明当前研究热点，重点比较当前大数据处理工具的优缺点，并深入归纳总结了基于数据存储大数据处理技术，对未来研究进行展望。关键词：大数据，综述，数据处理，数据挖掘引言现代社会提到大数据大家都知道这是近几年才形成的对于数据相关的新名词，在1980年，，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。在 20 世纪 80 年代我国已经有一些专家学者谈到了海量数据的加工和管理，但是由于计算机技术和网络技术的限制大数据未能引起足够的重视，它蕴藏的巨大信息资源也暂时隐藏了起来。随着云计算技术的发展，互联网的应用越来越广泛，以微博和博客为代表的新型社交网络的出现和快速发展，以及以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，计算机应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势。2012年末出版的《大数据时代》的作者英国牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·尔耶·舍恩伯格在书的引言中说，大数据正在改变人们的生活以及理解世界的方式，而更多的改变正蓄势待发。美国总统奥巴马的成功竞选及连任的背后都有大数据挖掘的支撑，美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，并将对大数据的研究上升为国家意志，这对未来的科技与经济发展必将带来深远影响［1］。如今，大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务，因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。大数据的应用范围如此广泛，与大数据相关的很多问题都引起了专家和学者的重视。大数据最基本的问题-大数据的定义目前还没有一个统一的定论，但大数据作为一种基础性资源需要被处理才能显现其潜在的价值，那么如何更好地处理大数据这种基础性资源就显得特别重要，因为这些问题都关系到大数据核心价值的体现。为此，本文从大数据若干个版本的概念出发，调查分析了大数据的研究和应用现状，重点分析了当前主流的大数据处理工具和技术，最后预测了大数据未来的

大数据及研究综述

品牌战略与电子商务大数据及研究综述鲁惠林 (安徽大学商学院，安徽合肥230601) 摘要：大数据是当下备受关注。首先介绍了大数据的概念及其特征，并从国内和国外两个方面阐述大数据理论的研究进展，然后对大数据的研究现状进行评价。最后归纳总结了大数据发展趋势，旨在为了解大数据当前发展状况、关键技术以及科学地进行大数据分析与处理提供参考9 关键词：大数据；云计算；非结构化数据中图分类号：F4Q文献标识码：A doi：10. 19311/https://www.360docs.net/doc/953975910.html,ki. 1672-3198. 2016. 16. 019 1大数据的概念及其特征 1.1大数据的概念上世纪80年代，大数据这个词汇就已经出现。但是，一开始它仅是用来形容数据M大。而计算机技术的不断发展，数据不在是简单的数字集合，而是指无法在有限时间内用传统的I T技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理的方式。但对于“大数据”的具体定义，目前学术界尚未形成明确统一的定义e 2012年高德纳咨询公司认为：大数据是非常重要的信息资产，但它要新的运算方式来处理，以期提高这项信息资产的决策力、洞察力，并用这些特征来描述大数据。麦肯锡（McKinsey)认为：想要在特定时间内对大数据的内容进行搜集、存储、分析运用，依靠过去传统的数据处理方式已不能解决e 1.2大数据的特征关于“大数据”的特征描述，代表性的观点有，IBM 将“大数据”的特点总结为“3 V”，即大量化（Volume)、多样化（Variety)和快速化（Velocity);著名的数据管理大师维克托?迈尔一舍恩伯格则认为大数据具有4个特点，即“4 V”，在前面的基础上增加了Value(价值密第四，建立和完善农产品生产、加工,、销售一体化模式，延长产业链，促进产业化发展9政府支持有关农业企业直接入驻农地，完成产品简单或深加工，依靠网络销售直接运上消费者餐桌，才能真正做到让利于农。第五，建设良好的信贷环境，从资金上支持技术，从技术上发展农业。无论是技术还是农具，都：要有良好的信贷保障，给与农业相关人员低息贷款发展技术等等，提尚农民发展激情。只有从网络基建、物流体系、信贷体系、农民信息化水平等角度多管齐下，市场才有真正激活并快速流转的可能。 5结语从寿光和万德两地的发展可以看出，互联网十农业”不再只是简单互联网接人农业，而是成功地将互联网与社会资本带人驱动农业发展的轨道中。一方面，“互联网十农产品生产、加工、销售一体化”可以深化产业链，降低成本，开拓发展空间，提高产品附加值a另度低）。目前，“4V”特征已成最基本的共识，这些特性使得大数据区别于传统的数据概念9 1.2. 1数据规模大数据M大是大数据的基本属性。想要收集大M数据是十分困难的，只有部分机构会采取抽样调查，而现在，互联网的普及，用户通过智能化的媒介有意的分享或无意的点击、浏览都会产生大量数据；数据量大还体现在人们处理数据的方法和理念发生了改变。早期，人们对事物的认知一直依据抽样调查，以部分数据来描述整体事物,但在某些领域这种方法显然不能完整的描述，可能会忽略很多重要信息。甚至得到的结果都是相反的。而现在，在大多数领域，大数据依托云计算不?要只采取部分样本来反映总体数据。这样，不删减数据能提高准确性。从更多方面来分析事物，这样的结果必然是处理数据增多。 1.2.2 数据种类多数据类型多，复杂多变是大数据的另一重要特性0虽然以往数据量也不小，但大多数数据都是结构化数据。这种类型的数据存储、处理、查询方按事先定义的方法，抽取有用信息，简单易于人们操作。而现在大数据涌现，呈现的都是非结构化数据，它没有固定的结构一方面，为农产品的生产、加工、销售环节提供全方位信息与技术服务，成为现代农业跨越式发展的新方向9“互联网十”作为我国经济新常态下经济发展的重要力量，它的新技术、新理念，将给传统农业带来意想不到的变化。参考文献 1[1]钱卿.农业互联网产业发展现状和若干建议[J].上海农村经济，2012.(7)：17-19. [幻狳刚，王巍，石宇良.我国农业电子商务对策研究[J1北京农业，2011,⑶：r)i-r)2. [3]代成斌，黄玉珊.互联网+农业：以信息化促进农业现代化[J:l世界电信，2015,(5}s63-65? |[幻胡或.农业互联网发展现状及趋势探讨[J f l互联网天地，2013,5 (5):41-46. DS]龚鸣川.物联网技术在现代农业中的应用[J].北方经贸，201S, (6) ：45-46. [C文三.寿光农产品销售开启“电子商务”时代农场餐桌“点对点”配送M l?潍坊日报，2013-08-26. 作者简介：鲁惠林C1992—），女，安徽宣城人，安徽大学商学院硕士研究生，研究方向：技术经济与管理。440 现代商贸工业丨2016年第16期

大数据发展背景及研究现状

（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。2011年全球的数据储量就达到，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，

但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。大数据与云计算、物联网一起使得很多事情成为可能，将会是新的经济增长点。大数据随着以数据科学为核心的计算机技术的迅猛发展，推动了社会科学与自然科学等跨科学研究的发展。因此对内蒙古乃至全国的大数据研究具有深刻而广泛的意义。（二）国内外相关研究现状大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。2大数据充斥着人类经济社会的角角落1人民网 2 6个好用大数据的秘诀