肖临骏:浅析大数据时代背景下电子商务服务模式
较之于传统的营销市场而言,电子商务发生了非常大的改变,其主要是基于互联网进行商业交易,原有数据分法已经无法有效满足现代商务需求。电子商务可对各环节数据进行分析和存储,改进企业不足之处,增加企业交易量。在当前大数据时代背景下,电子商务服务模式革新,主要表现在以下几个方面。
1强化信息检索,提供个性化服务
作为公共信息平台,互联网上有海量信息,消费者通过网络可以购买所需的商品、服务,检索是一种较为常用的方法。然而,大数据技术方法的运用,大大提高了信息检索精度,从而让用户可在海量信息中快速找到所需的信息资源。在此过程中,电商企业应当不断创新业务,提供服务定位准确度,并对产品进行细分、细化,从而使消费者在浏览网页时精准定位服务,节省检索时间。
同时,还要为广大消费者提供个性化服务,及时引导客户,立足于个性化服务水平提高与提供第三方服务的有机结合,深挖导购型服务模式。需大数据集合体,比如消费者浏览、购买以及消费喜好等历史记录。电子商务本身也有短板,仅靠视觉、服务以及搜索引擎等营销工具进行消费。比如,在销售香水时,用户不闻气味是难以做出购买决定的。对于这一交易瓶颈,电商企业应当抓住大数据竞争特点,针对大数据深挖数据,以此来创造商机。通过挖掘大数据,可导出个性化服务和导购方式。
一是,个性化广告。在浏览网页时看到某公司发布的广告,而且该产品或者服务正是自己所需的。该种现象背后的主要原因在于利用了大数据,通过对消费者的网页浏览分析,给用户推荐广告。以Google为例,之所以Adsense业务可以很好地提高所做广告成效,究其原因,主要是对消费者或者潜在消费者进行搜索,并且深挖他们对网站的关注度,并在网上追踪消费者的浏览动向,在联盟网站上为消费者提供兴趣匹配的产品和服务。二是,个性化推荐。以京东网、淘宝网等较大的电商平台网站为例,诸多产品使消费者举棋不定,消费者常做的事情就是反复对比产品、服务的优缺点,在查看买家评论以后,做出是否选择购买的决定。
然而,在此过程中用户非常痛苦,若后台可以对海量消费者行为信息数据及时、全面地进行分析,并且推荐阶段性产品或者服务,则可以有效增加销售额。从实践来看,常用的推荐算法是物品相似度、用户相似度基础上的推荐,而多数电商平台和网站上采用的是物品相似度推荐,如何对用户兴趣进行准确度量是一个非常难的课题。
用户相似度推荐多应用在新闻评论上,比如根据女性客户所填写的相关受孕信息,美国WebMD就会定期给这些准妈妈们邮寄EDM,并且提醒她们在各个孕期需要注意的相关事项,比如产前思想准备、心理和生理变化、需摄入哪些营养成分以及产后如何尽快恢复和婴儿育养等内容。从国内市场来看,推荐业务的网站有“当当”“亚马逊”等网站,主要针对的是消费者所需,给予他们动态的信息推荐。比如,亚马逊网站的核心推荐引擎是消费者在过去某段时间内行为总结,其中包括消费者的收藏商品、喜欢商品以及浏览足迹等。
2降低流通环节成本,细化领域服务
大数据时代背景下的电子商务技术应用,使人们不再局限于时间、空间的约束,也不会出现传统购物过程中的诸多限制,可按照个人的意愿网上购物,商家与消费者之间的交流就会比
较多。大数据时代,网络成了一个“地球村”,商家可直面全球各地的消费者。
对于各地区、各类型的消费者而言,商家可收集其信息资料,通过数据分析,快速找到与之相匹配的消费者或者消费人群,大大缩减了产品、服务的中间流通环节和成本。同时,还要进一步细分领域服务,并且立足于专业服务、中间服务之间的有机结合,深挖细分品牌电子商务服务模式。从国内限制来看,可用多头垄断来形容国内电商,比如京东、淘宝以及当当和亚马逊等电商企业,它们占据了大半个市场,而中小型电商企业的崛起非常困难。
之所以会出现这样的问题,很大程度上是因为物流、营销成本之间不匹配。在当前大数据时代背景下,我们应当准确把握住垂直细分领域的各个环节,做精、做专,才有机会赢得一席之地。值得一提的是,行业垂直细分的电商网站规模一般都比较小,而且成本相对较低,可以有效发掘和分析消费者的信息资料,从而使之更加专注于为特定群体提供高质量的服务,而且也更能够有效了解产业链上的客户所需。以服装行业为例,麦包包、凡客等,在网上已经找到了自己的垂直细分领域,并且与上下游企业共同打造产业链,从而实现了短周转率、零库存,大大降低了运营成本,提高了效率。再如,服务行业,最近一段时间名声大噪的“嘀嘀打车”即为一个典型的案例。
这款打车软件与手机联系起来,正在孕育一个细分市场,在前3个月时间里就积累了超过5000辆出租车,确保用户在市区以及非交通高峰期,能够在一分半时间内利用“嘀嘀打车”软件成功打上车。利用手机软件打车市场建立伊始,“嘀嘀打车”需要广大出租车司机们认知、认同和应用,为司机们有效降低空载率、让更多乘客受益,起到了非常重要的作用,同时这也是其服务模式革新的成功体现。
3保证云信息存储及数据产品服务质量和效率
大数据时代,电商企业在其发展过程中需要存储、处理大量的信息资料。传统信息资料的存储模式,已经无法有效满足新时期电商企业的需求;然而,云存储技术的应用,为其提供了安全、便捷的储存空间和服务。
为了满足广大客户的存储需求,科技公司纷纷推出云存储,其功能非常强大,而且信息调用质量、效率以及安全性更高,深受电商企业欢迎。同时,数据产品服务也是大数据时代背景下电子商务服务模式革新的表现,其主要是基于基础服务与自主服务之间的相关结合,充分挖掘数据服务模型。当前时代,数据的重要性不可估量,每一个电商企业都想获取顾客信息,然而传统模式下它们却没有预算、技术允许解读大数据。
在该种情况下,对于那些具有一定的平台、资金的电商企业可利用自身优势,将所获得的信息数据产品化包装以后销售给中小企业,这是电子商务服务模式的基本架构。比如,GNIP基于若干个API的应用,将数据信息集合成统一格式,有利于Twitter以及Facebook和新浪微博等网站进行数据挖掘;再如,淘宝基于专业数据挖掘技术的应用,形成了一个面向商家的数据产品,并且利用淘宝这一数据开发平台形成的第三方数据进行新产品研发。大数据时代背景下的电商企业,对消费者数据信息的需求量更大,将数据信息构建需要搭接销售环节,将成为新型数据服务模式。
4结语
总而言之,大数据时代的到来,使得大数据信息处理技术以及云存储逐渐成为现代电商企业的竞争力所在,通过对收集到的数据信息分析研究,不断革新电子商务服务模式,可以为电商企业带来更多的发展思路。大数据时代背景下,电商企业如何利用先进的技术手段深入挖掘有价值的信息来提高服务质量,成为当前电商企业面临的重要课题。
“互联网”的六大商业模式
解析“互联网+”的六大商业模式 核心提示 当今企业之间的竞争,不是产品之间的竞争,而是商业模式之间的竞争. “当今企业之间的竞争,不是产品之间的竞争,而是商业模式之间的竞争”。——彼得·德鲁克“互联网+”企业四大落地系统(商业模式、管理模式、生产模式、营销模式),其中最核心的就是商业模式的互联网化,即利用互联网精神(平等、开放、协作、分享)来颠覆和重构整个商业价值链,目前来看主要分为六种商业模式。 传统PC互联网商业模式在移动互联网时代面临挑战,用户数量不决定一切,不重视对移动互联网商业模式的探索,就像开着豪车酒驾,很刺激但也很危险。因此,在移动互联网时代要尽早考虑商业模式。 工具+社群+商业模式 “互联网+”商业模式之一 互联网的发展,使信息交流越来越便捷,志同道合的人更容易聚在一起,形成社群。同时互联网将散落在各地的星星点点的分散需求聚拢在一个平台上,形成新的共同的需求,并形成了规模,解决了重聚的价值。 如今互联网正在催熟新的商业模式即“工具+社群+电商/微商”的混合模式。比如微信最开始就是一个社交工具,先是通过各自工具属性/社交属性/价值内容的核心功能过滤到海量的目标用户,加入了朋友圈点赞与评论等社区功能,继而添加了微信支付、精选商品、电影票、手机话费充值等商业功能。 为什么会出现这种情况?简单来说,工具如同一道锐利的刀锋,它能够满足用户的痛点需求,用来做流量的入口,但它无法有效沉淀粉丝用户。社群是关系属性,用来沉淀流量;商业是交易属性,用来变现流量价值。三者看上去是三张皮,但内在融合的逻辑是一体化的。 长尾型商业模式 “互联网+”商业模式之二 长尾概念由克里斯·安德森提出,这个概念描述了媒体行业从面向大量用户销售少数拳头产品,到销售庞大数量的利基产品的转变,虽然每种利基产品相对而言只产生小额销售量。但利基产品销售总额可以与传统面向大量用户销售少数拳头产品的销售模式媲美。通过C2B 实现大规模个性化定制,核心是“多款少量”。所以长尾模式需要低库存成本和强大的平台,并使得利基产品对于兴趣买家来说容易获得。例如ZARA。
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
大数据背景下数据挖掘技术的应用
《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代,同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步,使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点,而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说,数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇,于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用,同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述,从而加深了对数据挖掘技术的理解,以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用,最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】:大数据;数据挖掘;数据挖掘的应用
Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data.With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem.Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work.The work involved is the key technology of data mining.In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges. The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology. 【Key words】:Large amounts of data;Data mining;Application of data mining
大数据时代下可能出现的工作变化
大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代,以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发,人与人,以及人与物,物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化;未来学习越来越个性化;未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人,相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力,带来了教育的新期待,站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚,教师教育也要顺势而为,思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 (一)教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境,使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面,社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求;另一方面,科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起,构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式,需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要,教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化,学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造,互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 (二)教育系统变革的内动力
电商网站数据分析常用指标
电商网站数据分析常用指标 分类:数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates (ConversionsRates) 计算公式:转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法:当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员,你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等,看看那种方式是能够保持转换率在上升?如何增强来访者和网站内容的相关性?如果这个值上升,说明相关性增强了,反之,则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式:回访者比率=回访者数/独立访问者数 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性,你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法:基于访问时长的设定和产生报告的时间段,这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访,因此都希望这个值在不断提高,如果这个值在下降,说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是,一旦你选定了一个时长和时间段,就要使用相同的参数来产生你的报告,否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式:积极用户比率=访问超过11页的用户/总的访问数 指标意义:衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法:如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便,你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的,你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者,当然你也可以定义20页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式:访问时间在19分钟以上的用户数/总用户数 指标意义:和上一个指标的意义相同,只是使用停留的时间取代浏览页数,取决于网站的目标,你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法:访问者时长这个指标有很大的争议,这个指标应结合其它的指标一起使用,例如转换率,但总体来说,较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站,高的忠实访问率当然是较好的。同样的,访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式:忠实访问者指数=大于19分钟的访问页数/大于19分钟的访问者数 指标意义:指的是每个长时间访问者的平均访问页数,这是一个重要的指标,它结合了页数和时间。 指标用法:如果这个指数较低,那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面(也许访问者正好离开吃饭去了)。通常都希望看到这个指数有较高的值,如果你修改了网站,增加了网站的功能和资料,吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容,这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式:忠实访问者量=大于19分钟的访问页数/总的访问页数 指标意义:长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法:对于一个靠广告驱动的网站,这个指标尤其值得注意,因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有10000的访问页数却仅有1%的忠实访问者率,这意味着你可能吸
在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些
在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些? 在大数据成为趋势,成为战略的今天,如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言,大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码,谁就能够抢占市场,赢得发展。在探索大数据商业模式的同时,大数据正加速在各行各业的应用,大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助,甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。 大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点,对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现制造业30年发展目标有战略意义。前几年,国大数据产业讨论较多、落地较少,商业模式处于初探期,行业处于两种极端:一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险;一种是怀疑大数据只是炒作,依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后,大数据产业告别了泡沫,进入更务实的发展阶段,从产业萌芽期进入了成长期。当前,如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。 B2B大数据交易所 国外均有企业在推动大数据交易。目前,我国正在探索“队”性质的B2B
大数据交易所模式。 2014年2月20日,国首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立,同日,中关村数海大数据交易平台启动,定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日,大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。大数据交易所完成的首批数据交易卖方为市腾讯计算机系统有限公司、省数字研究院,买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日,在2015国际大数据产业博览会暨全球大数据时代峰会上,大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《大数据交易所702公约》,为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向,奠定了大数据金矿变现的产业基础。 咨询研究报告 国咨询报告的数据大多来源于统计局等各部委的统计数据,由专业的研究员对数据加以分析、挖掘,找出各行业的定量特点进而得出定性结论,常见于“市场调研分析及发展咨询报告”,如“2015~2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015~2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等,这些咨询报告面向社会销售,其实就是O2O的大数据交易模式。
大数据时代运营商的SWOT分析
西安邮电大学 科研训练(论文)题目:大数据时代运营商的SWOT分析 院(系):经济与管理学院(工商管理系) 专业:人力资源管理 班级:1102班 学生姓名:刘丹 导师姓名:尹丽英职称:讲师 起止时间:2013年9月16日至12月6日
科研训练(论文)成绩鉴定表 指导教师评语
目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)
摘要 近年来,大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展,催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言,需要思考如何应用这些新技术,解决在大数据时代背景下所面临的挑战,从而提升企业价值。本文立足于电信行业,通过分析大数据的现状及发展趋势,利用SWOT分析模型,阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势,以及所面临的机遇与挑战,并提出相关应对策略,最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词:大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘
大数据背景下的数据库技术研究_张宇航
180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下,大数据一个定性的描述:是指无法在可承受的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。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代,代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战,代表着大数据处理的新技术和方法,也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发,研究数据库的存储模型,数据模型,编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 (1)V olume 指数据体量巨大。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级,而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 (2)Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 (3)Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。 (4)Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策,从数据中获取价值,让数据主导决策,是一种前所未有的决策方式,并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大,依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求,是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用,数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况,该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.360docs.net/doc/1510155146.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ,根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构,每个元组的字段组成相同,数据库会为每个元组分配所有的字段,这样便于表与表之间的操作,但是,它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求: (1)对数据库高并发读写的需求;(2)对海量数据的高效率存储和访问的需求; (3)对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题,非关系型数据库(NoSQL 存储)应运而生,它以键值对存储,结构不固定,每一个元组可以有不同的字段,并且可以根据需要增加一些独有的键值对,它不局限于固定的结构,这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储,简称KV 存储,是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织,索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据,同时能有效减少读写磁盘的次数,比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ,MongoDB ,Cassandra ,BeansDB ,Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储,值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据,假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录,在合并时,最新历史数据写到1目录,同时更新数据开始写在1目录。注意的是,需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下,更新数据使用Memtable 存储,历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1:kv 存储的合并 图2:BigTable 数据模型实例
大数据背景下的课堂教学改革
大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展,大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会,出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”,这种课程容易变通、灵活性高且较为精简,这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶,所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中,有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识,接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用,提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 (一)大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出,所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联,跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃,是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义,目前来看还没有定论,目前的定义方式多种多样,但是基本都是从大数据特征,通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中,广为采用的是著名的3V定义,也就是大数据的3个特点:多样性(variety)、规模性(volume)和高速性(velocity)。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前,4V并没有一个统一的说法,一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性,即Value特性。而IBM公司则认为真实性(veracity)也是大数据的一个重要特征。在维基百科上,人们通常可以查到的对于大数据的定义是:“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识,不必固定于定义之中,即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V: 规模性(volume)、多样性(variety)、高速性(velocity)、价值性(value)。 (二)大数据的特点 通常所说的大数据,我们可以用前面定义中的4个V来表示,4个V分别是V olume,Variety,Value,Velocity,这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先,大数据的数据量是极其巨大的(V olume)。目前,人类产生的印刷材料的数据量是200PB (1PB=1000TB),而所有人类说过的话的数据量约为SEB (lEB=1000PB)。目前大多数数据存储容量为TB量级,而数据量较大的企业已
《电子商务数据分析》教学大纲
《电子商务数据分析》课程教学大纲 课程代码:010******* 学时:32 学分:2 适用对象:电子商务(高职) 开课单位:经济与贸易学院电子商务专业 一、课程的地位与任务 本课程是高等职业技术学院电子商务专业的一门专业课程。本课程的内容包括:数据库设计、表的操作、数据表查询、设计数据访问页、设计窗体、设计报表、设计宏、“数据库系统”开发实例、数据分析、淘宝网数据分析软件使用等。 2、课程的任务和要求 本课程的任务是:使学生掌握数据库的基础知识和基本技能;培养学生利用数据库系统进行数据分析和处理的能力,为进一步学习数据库知识和数据库应用开发打下基础,使学生具有计算机信息管理的初步能力。本课程采用的数据库系统是目前最新和最流行的桌面数据库Access 2007。 本课程的基本要求是:掌握Access 2007数据库的创建与维护、表的操作与维护、数据查询及操作查询、创建窗体和报表,掌握建立简单的数据库管理系统的方法。熟练掌握淘宝网数据分析工具的使用,能够对店铺数据进行有效分析。 3、教学中应注意的问题 在教学中应体现职业教育的特点,贯彻理论联系实践,突出实践操作,让学生能通过实践理解和掌握本软件的使用方法。 本课程总计36学时,教学中可根据须要对教材中的内容进行取舍。
三、课程的内容与要求 第1章数据库基础知识 1.数据库基本知识 2.数据库系统基本知识 3.数据库管理系统基本知识 4.关系模型 第2章数据库设计教学要求: 1.了解“图书借阅管理系统”项目 2.了解构造数据库模型的方法 3.掌握创建数据库的方法 4.掌握创建的表的方法 5.掌握设置主关键字的操作 6.深刻理解表间关系 教学内容: 1. 了解Access2003数据库 2.创建数据库和表 3.设置主关键字 第3章表的操作 教学要求: 1.掌握表结构的修改操作
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/1510155146.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
在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些
在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些 在大数据成为趋势,成为国家战略的今天,如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言,大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码,谁就能够抢占市场,赢得发展。在探索大数据商业模式的同时,大数据正加速在各行各业的应用,大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助,甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。 大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点,对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年,国内大数据产业讨论较多、落地较少,商业模式处于初探期,行业处于两种极端:一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险;一种是怀疑大数据只是炒作,依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后,大数据产业告别了泡沫,进入更务实的发展阶段,从产业萌芽期进入了成长期。当前,如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。 B2B大数据交易所 国内外均有企业在推动大数据交易。目前,我国正在探索“国家队”
性质的B2B大数据交易所模式。 2014年2月20日,国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立,同日,中关村数海大数据交易平台启动,定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日,贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院,买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日,在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上,贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》,为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向,奠定了大数据金矿变现的产业基础。 咨询研究报告 国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据,由专业的研究员对数据加以分析、挖掘,找出各行业的定量特点进而得出定性结论,常见于“市场调研分析及发展咨询报告”,如“2015~2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015~2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等,这些咨询报告面向社会销售,其实就是O2O的大数据交易模式。
电子商务数据分析试卷及答案3
《电子商务数据分析》试卷 班级: _______________ 姓名:_______________________ 一、填空题(共10 题,每题 1 分。) 1.单击生意参谋上方导航栏中的“ __________ ”超链接可进入实时直播版块,此功能会将店铺的实时数据、来源、榜单、访客等数据进行汇总显示。 2.要选定相邻的多张工作表,先单击所需的第一张工作表的标签,并按住____________ 键不放,然后单击要选定的最后一张工作表的标签即可。 3.选择单元格区域,录入相应的数据后,按_____________________ 键可将选择的每个单元格中录入相同数据。 4.进入生意参谋后,单击顶部导航栏中的“ ___________ ”版块即可配置竞争对手,并对竞店、竞品和竞争品牌进行分析。 5 .提高转化率是提高销售额最有效的途径,计算公式为: 6.外链出现的方式有直接链接和__________ 两种。 7.若要输入分数,则应在前面加上_____________________ 。 8.筛选是一种用于查找符合条件的数据的快速方法,Excel中有 ________ 和___________ 两种方法。 9. _____________ 是指利用各种电商平台和工具对数据的分析功能,直接观察出数据的发 展趋势,找出异常数据,对消费者进行分群等。 10.行业稳定性涉及 ________ 和极差两个指标。 二、单项选择题(共10 题,每题 1 分。) 1.用于收集市场信息并进行整理与分析,提出可行的市场推广方案,再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估,做好市场推广预算,控制活动成本,完善市场推广方案的数据分析岗位是()。 A.推广类岗位 B.客服类岗位 C.采编类岗位 D.美工类岗位 2.在Excel 中,已知某单元格的格式为000.00,值为23.785,则显示的内容为()。A.23.78 B.23.79 C.23.785 D.023.79 3.采用()定价策略可能会带来价格竞争。 A.基于成本的定价
医疗大数据盈利模式
在“互联网+”的众多产业中,互联网医疗被认为是2016年最有可能成为风口的领域。各种新兴互联网公司和资本涌入医疗圈,相关公司也在积极向互联网医疗转型和探索,掀起了一股重构医疗生态的热潮。 (1) CollaborativeCareSolution IBM和ActiveHealthManagement公司通过合作,开发出协同医护解决方案(CollaborativeCareSolution),帮助医生和患者获取所需信息,从而提高整体医护服务的质量,同时无需投资新建基础设施。 该解决方案利用先进的分析软件,提供了一种创新医疗服务方法,医生可轻松获取和自动分析患者的病情。利用ActiveHealth的循证临床决策支持软件CareEngine整合电子病历记录、患者主诉、用药情况、实验室数据等信息,并通过IBM云计算平台将这些信息提供给医生,医生就能做出更全面、更准确的医疗决策。这样能减少医疗失误和不必要的昂贵治疗。该解决方案有助于减少花在不必要检查和无效治疗上的开支。根据ThomsonReuters公司最近的一项调查,美国每年约有8,000亿美元浪费在被认为无效的医疗保健上。该解决方案还有助于为冠状动脉疾病、充血性心力衰竭和糖尿病等慢性病患者的治疗提供更好的见解,这些疾病的治疗费用占到了所有医疗费用的80%。 系统在云环境中管理所有医疗数据和IT资源,能协调各个医疗团队,让医生、护士、执业护士、助手、治疗师和药剂师通过单一渠道轻松访问、共享和处理患者信息。该解决方案还能显示患者对慢性哮喘治疗的反应或药物养生疗法坚持情况,并能在出现处方冲突或缺失时自动提醒医生。 只需支付固定的月租费,医疗机构就能获得所有工具和服务,而不必进行前期重大投资,从而避免了因临床指引或报告要求发生变化或患者数据增加而必须更新系统所带来的挑战。此外,该解决方案还提供先进的分析方法,帮助医生或医疗机构对照国家或医院质量标准衡量其工作表现。证明可以提供质量更高、成本更低的服务,是帮助医生从政府支付机构和保险公司获得更高给付费率的关键步骤。该解决方案不仅能帮助达到当前的在用标准,更重要的是,还能支持医生满足未来更严格的要求。
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
信息技术背景下的大数据分析
信息技术背景下的大数据分析 全球知名咨询公司麦肯锡负责人称:“ 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、通讯等行业存在虽已有时日,但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。 教育也因此受到了巨大的影响,如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日,国务院《关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知》明确提出:“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长,数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用,充分释放数据红利,激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下,大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。 在大数据背景下,我们做了很多的尝试,希望能够运用 信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学,希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量,希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的
某些方面。但是在实际过程中,对于数据的分析和应用缺乏 分析的技术和应用的能力,以下笔者是结合工作实际,将通 过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运 用和分析,结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力,来 阐述大数据的一些分析方法和技术。 、数据关联性分析 一)问题的提出 标准化的测试,且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性, 数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试,数据 具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地 分析教学、改进教学、推动微课发展,首先要明确数据的价 值。 我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看, 学生的学业成绩标准达成指数、 次能力指数以及师生关系指数远低于本区(市直)水平,但 教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达 到了本区(市直)水平。那么出现的问题应该怎么解决呢? 二)问题的分析 通过初步分析发现,出现问题的几个方面都和教学有关, 是不是只需要改进课堂教学就可以了?那么与师生关系是 因果关系还是关联性关系呢?是不良的师生关系导致了学 业水平低下吗? 2014年 6月,在郑州市义务教育质量健康指 数发布会上,北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心 刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出,师生关系 与学业水平存在正相关,并且相关度非常高。说明师生关系 只能证明其存在着关联关系,这种正相关的背后可能存在着 两种情况:师生关系不好导致学业成绩下降,或者学业成绩 降带来的师生关系不好。也就是说,要解决这个问题需要 两个先来探讨数据的关联性问题。 健康体检项目”是基于 高层
大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考
大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考 发布日期:2015-11-16 当今世界,是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪,汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷,各行各业都跃跃欲试,弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时,改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇,在这碰撞与冲击下,大数据正催生着新的治税思维。 一、大数据成就了一个变革的时代 大数据,近年来风靡全球,进入2012年,大数据一词越来越多地被提及,然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为,大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据,而由此促进了新的处理数据的诞生,并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉,以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为,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。无论何种,大致上可以说明大数据是传统模式(或流程、工具、手段)无法处理的海量数据集。从某种程度上说,大数据甚至是数据分析的前沿技术。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。由此,大数据开启了重大的时代转型,故而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”。大数据爆炸,给这个时代带来了撼动与巨变,于是成就了今天的大数据时代,一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。 二、大数据时代促动了现代治税理念 我国税收现代化进程伊始,大数据及大数据技术带来的诸多变革,无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中,完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系,与大数据有如此直观又紧密的关联,即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系,也亟需大数据的“发声”。在大数据时代,“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念,将使得传统的治税思维将难以为继,税收现代化建设首推治税理念的现代化,税收治理的大数据思维。 (一)大数据时代,税收治理应更加注重预测与决策 多年来,我国税收管理一直重视数据管理和信息化,并不断地完善和深化对数据的采集分析利用,数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而,传统的数据管理往往常规分析为主,深度挖掘不足,事后管理为主,事前预测不足。在大数据构成的世界,一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据,不只是数据数量和种类的无限扩大,更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物,只有集中海量纷繁包容的原始数据,才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测,这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析,也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中,以税法遵从为目的,以风险管理为导向的模式下,大数据的应用价值将无可估量。 (二)大数据时代,税收治理应更加注重提供与共享 作为政府行政机关,税务部门在数据获取上也具有先天的优势,但传统的数据管理往往内部数据为主,外部数据不足,沉淀储存为主,盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数