大数据驱动的管理与决策前沿课题
大数据论文3000字范文(精选5篇)
大数据论文3000字范文(精选5篇)第一篇:大数据论文3000字当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时, “大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。
争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题, 其中不乏IBM、EMC.甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入, 纷纷跑马圈地, 它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。
大数据时代的来临, 除了推动现有的信息技术产业的创新, 其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。
从个人视角来看, 不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息, 还是生活中最常见的手机存储, 大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面, 极大地方便了我们的生活;对企业而言, 互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业, 精准营销与大数据驱动的产品快速迭代, 促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面, 教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下, 出现了各种新的应用, 数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统, 以及病历存储调用的医疗云等, 此外, 政府还可以通过大数据来高效完成信息采集, 这样可优化升级管理运营。
然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时, 也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。
不久前, 斯诺登披露了美国国家安全局(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息, 在全球范围内掀起轩然大波。
该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。
大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能, 将信息存储和管理集中化, 我们在百度上面的记录, 无意识阅读的产品广告、旅游信息, 习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹, 却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控, 这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利, 但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。
基于大数据下商业经济管理问题及应对探究
基于大数据下商业经济管理问题及应对探究作者：刘永强来源：《商场现代化》2024年第15期摘要：在当今信息时代，大数据已成为推动商业经济发展的关键因素。
随着技术的快速进步，数据的搜集、分析和应用已经深刻地影响商业经济管理的各个方面。
然而，在大数据带来无限可能性的同时，也伴随着一系列管理上的挑战。
本文探讨基于大数据背景下的商业经济管理问题，并分析这些问题的成因，同时提出相应的应对策略。
关键词：大数据；商业经济；管理问题；应对探究在当今数字化时代，大数据已经成为商业经济管理的关键要素。
随着信息技术的快速发展和数据量的激增，企业在管理决策、市场分析、客户关系维护等方面面临着前所未有的机遇与挑战。
大数据不仅改变了商业运营模式，也对管理方法提出了新的要求。
在这种背景下，探讨基于大数据的商业经济管理问题及应对策略，对于引导企业在竞争激烈的市场环境中保持优势、实现可持续发展具有重要意义。
一、大数据时代商业经济管理的特点1.数据驱动的决策过程在大数据时代，数据驱动的决策过程已成为商业经济管理的显著特点。
传统的决策过程依赖于经验判断和直觉，而在大数据环境下，企业能够利用海量的数据资源进行深入的数据分析和挖掘，从而使决策过程更加科学、精准和高效。
大数据使企业能够获得前所未有的市场和客户洞察。
通过对大量数据的分析，企业可以发现市场趋势、客户需求和行为模式等关键信息。
通过分析消费者的购买历史、搜索习惯和社交媒体活动，企业可以更好地理解目標市场，从而制订更符合市场需求的产品策略和营销计划。
数据驱动的决策过程还意味着更高的响应速度。
在快速变化的市场环境中，企业能够迅速收集和分析最新数据，及时调整策略以应对市场变化。
这种基于实时数据的决策机制能够显著提升企业的竞争力和适应能力。
2.客户行为的实时分析在大数据的支持下，客户行为的实时分析成为商业经济管理的另一个显著特点。
在信息化时代，企业能够实时追踪和分析客户的行为数据，包括购买历史、在线行为习惯、社交网络互动等，从而深入了解客户需求并进行有效的市场预测。
管理科学与工程理论与方法突破若干重点前沿领域
管理科学与工程理论与方法突破若干重点前沿领域一、本文概述随着科技的迅猛发展和全球化的深入推进，管理科学与工程领域面临着前所未有的挑战和机遇。
本文旨在探讨管理科学与工程理论与方法在若干重点前沿领域的突破，以期为推动该领域的创新发展提供有益参考。
文章首先介绍了管理科学与工程的定义、发展历程及其在当今社会的重要性，随后概述了当前管理科学与工程领域所面临的主要问题和挑战。
在此基础上，文章提出了若干重点前沿领域，包括大数据与在管理决策中的应用、复杂系统优化与管理、可持续性与绿色工程管理、以及互联网+背景下的创新管理等。
这些领域不仅反映了管理科学与工程的新趋势，也是当前研究的热点和难点。
文章通过对这些领域的研究现状进行梳理和评价，总结了目前的理论成果和实践经验，同时也指出了存在的问题和不足之处。
文章提出了未来研究的方向和重点，旨在为管理科学与工程领域的理论研究和实践应用提供新的思路和方法。
二、大数据与人工智能在管理科学与工程中的应用随着信息技术的飞速发展，大数据与已经成为管理科学与工程领域的重要推动力。
这两大技术的结合，不仅改变了传统的管理模式，还为企业决策提供了更为精准和高效的方法。
大数据技术的应用，使得管理科学与工程能够实现对海量数据的收集、存储、分析和挖掘。
通过大数据技术，企业可以更加全面地了解市场、客户和运营情况，为决策提供更加充分的数据支持。
例如，在供应链管理中，通过对历史销售数据、库存数据和物流数据的分析，可以预测未来的销售趋势，从而优化库存管理和物流调度，降低运营成本。
技术的发展，为管理科学与工程提供了更加智能的决策支持。
通过机器学习、深度学习等技术，可以自动学习数据中的规律，为管理决策提供智能建议。
例如，在人力资源管理中，可以通过对员工的工作表现、培训记录等数据的分析，预测员工的晋升潜力和离职风险，从而为企业的人力资源规划提供有力支持。
大数据与的结合，使得管理科学与工程领域的研究和实践更加深入和精细。
技术驱动的管理科学与工程研究
技术驱动的管理科学与工程研究摘要：技术驱动的管理科学与工程研究是当前全球范围内的热点领域之一。
随着信息技术的飞速发展和业务模式的不断创新，各行各业都面临着管理上的挑战。
因此，借助技术的力量对管理进行科学化、智能化的研究成为提高企业竞争力和创造价值的重要手段之一。
基于此，以下对技术驱动的管理科学与工程进行了探讨，以供参考。
关键词：技术驱动；管理科学；工程研究引言技术驱动的管理科学与工程研究的目标是通过引入先进技术和创新方法，提高组织管理的效率和质量。
通过深入研究和探索，我们可以发现并解决管理中存在的问题，实现管理的良性循环和持续改进，推动组织的发展和创新。
1技术驱动管理科学与工程研究的重要性提高管理效率：随着科技的发展，大数据、人工智能等先进技术的应用，可以帮助企业进行更精细化的管理，提高管理效率。
通过数据分析，企业可以更准确地了解市场需求和消费者行为，从而制定更有效的营销策略。
优化决策过程：技术可以帮助收集和分析大量的数据，提供给决策者更为全面和准确的信息，从而优化决策过程。
通过数据分析，企业可以预测未来的市场趋势，从而做出更为合理的战略决策。
提升组织能力：技术可以帮助企业建立更为有效的组织结构，提高组织能力。
通过引入先进的协同办公工具，企业可以实现更为高效的项目管理和团队协作。
创新商业模式：随着技术的发展，新的商业模式不断涌现。
例如，基于大数据的个性化推荐、基于人工智能的自动化客服等，都为企业带来了新的商业机会。
提升服务质量：通过技术手段，企业可以提供更为个性化、高效的服务，从而提高客户满意度。
通过智能客服，企业可以快速解决客户的问题，提高客户体验。
增强竞争优势：在当今竞争激烈的市场环境中，掌握先进技术的企业往往能够获得更大的竞争优势。
通过大数据分析，企业可以更好地理解市场需求和竞争态势，从而制定更为有效的竞争策略。
2技术驱动的管理科学与工程关键研究存在的问题2.1技术驱动的管理科学存在的问题技术驱动的管理科学作为一门综合性学科，旨在通过运用技术手段和方法来提升管理效能和决策水平。
2024年大数据应用展望掌握数据驱动的未来
《中华人民共和国个人信息保护法》：该法规明确了个人信息的定义和范围，规定了处理个 人信息的原则、条件、程序等，加强了个人信息的保护力度。
《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》：该意见将数据作为与土地、劳动 力、资本、技术等并列的生产要素，提出加快培育数据要素市场，推进政府数据开放共享、 提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护等。
行业自律规范介绍
《大数据行业自律公约》
该公约由大数据行业组织发起，旨在促进行业健康发展，规范行业行为。其中规 定了数据采集、存储、处理、使用等方面的自律要求，以及行业组织对违反自律 要求的惩戒措施。
数据清洗
对数据进行清洗、去重、转换 等预处理操作，提高数据质量 。
数据分析
运用统计分析、机器学习等方 法对数据进行深入分析，发现 数据中的价值。
数据采集
建立数据采集机制，确保数据 的准确性、完整性和实时性。
数据存储
选择合适的数据存储方案，如 分布式文件系统、NoSQL数据 库等。
数据可视化
通过图表、图像等方式将数据 结果呈现出来，便于理解和决 策。
HBase等。
分布式计算技术
采用MapReduce等编程模型对 海量数据进行并行处理和分析 ，提高数据处理效率。
数据流处理技术
采用Kafka、Storm等实时数据 流处理框架，对实时数据进行 采集、清洗、分析和可视化。
机器学习技术
通过训练模型对数据进行预测 和分类，挖掘数据中的潜在价 值，如TensorFlow等深度学习
AI的技术如何帮助中小企业创新
AI的技术如何帮助中小企业创新中小企业是国家经济发展的重要组成部分，在经济全球化和科技进步的背景下，如何利用先进技术提升企业创新能力成为了摆在中小企业面前的重要课题。
人工智能（AI）作为一种前沿的技术应用手段，被广泛应用于各个领域，并为中小企业提供了全新的创新机遇。
本文将探讨AI的技术如何帮助中小企业创新。
一、数据驱动的决策中小企业在市场竞争中常常面临信息不对称的问题，难以取得市场和消费者的准确反馈。
AI技术通过大数据分析和挖掘，可以帮助中小企业快速获取用户需求、市场趋势和竞争状况等关键信息。
基于这些数据分析的结果，企业可以做出更加准确的决策，从而提高创新的成功率。
例如，AI技术可以通过对消费者行为数据的分析和预测，帮助企业优化产品设计、定价和销售策略，实现产品创新和市场占有率的提升。
二、智能化的生产管理传统的中小企业在生产管理中往往存在效率低下、资源浪费等问题。
AI技术的应用可以实现生产过程的智能化和优化，提高生产效率和产品质量。
例如，AI技术可以对生产流程中每一个细节进行智能监控和调整，确保生产过程的顺畅和资源的最大化利用。
此外，配备AI技术的机器人系统可以替代传统的人工操作，降低成本、提高生产效率和准确度。
通过智能化的生产管理，中小企业可以降低生产成本，提高竞争力，并有更多资源用于创新研发。
三、智能客服和个性化推荐中小企业在客户服务方面常常存在资源不足和服务质量不高的问题。
AI技术可以通过智能客服系统实现自动化的客户服务，提高服务质量和效率。
智能客服系统可以实时响应客户咨询，提供产品和服务信息，并通过机器学习技术不断优化回答的准确度。
此外，AI技术还可以通过对用户行为和偏好的分析，实现个性化的产品推荐和营销策略。
这些个性化推荐可以提升用户体验、增加用户粘性，并为中小企业创新提供更多机会和可能性。
四、智能风险控制和预警中小企业在创新过程中常常面临各种风险，如市场变化、供应链风险、金融风险等。
空间数据智能中的轨迹大数据分析：多源融合与前沿进展
空间数据智能中的轨迹大数据分析：多源融合与前沿进展目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景和意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 本文的研究内容与方法 (5)2. 空间数据智能概述 (6)2.1 空间数据定义与特性 (6)2.2 智能数据处理技术 (7)2.3 空间数据处理的发展趋势 (8)3. 轨迹大数据的概念与特点 (10)3.1 轨迹数据定义 (11)3.2 轨迹大数据的特点 (12)3.3 轨迹数据的主要应用领域 (13)4. 多源轨迹数据融合技术 (14)4.1 数据融合的基本原理 (16)4.2 数据融合技术的发展历程 (17)4.3 多源融合算法与技术 (19)4.4 融合技术在轨迹大数据中的应用 (20)5. 前沿进展 (22)5.1 深度学习在轨迹分析中的应用 (23)5.2 云计算与大数据分析技术 (25)5.3 跨学科融合研究 (26)5.4 隐私保护与安全问题 (27)6. 应用案例分析 (29)6.1 交通流量预测 (30)6.2 城市环境监测 (31)6.3 安全监控与应急管理 (33)7. 未来发展方向 (34)7.1 技术创新与应用领域拓展 (35)7.2 数据隐私与安全挑战 (37)7.3 跨学科研究的融合 (38)7.4 标准化与政策法规制定 (39)8. 结论与展望 (41)1. 内容描述本论文旨在探讨和分析在空间数据智能领域中关于轨迹大数据的处理方法和分析技术，特别是涉及多源数据融合的前沿进展。
首先，我们将介绍轨迹数据的特点、处理和分析的重要性和背景。
之后，将详细讨论多源数据融合的技术和方法，包括但不限于传感器数据、卫星图像、社交媒体信息等，这些数据来自于不同的来源和平台，它们在空间数据智能中扮演着关键角色。
我们将深入研究各类分析技术，如模式识别、机器学习、深度学习模型以及它们如何帮助在轨迹大数据中揭示模式和趋势。
此外，还将探讨隐私保护和数据挖掘过程中的伦理问题，因为这些技术的应用不仅涉及到数据质量、精确度和效率，还涉及到对个人隐私的保护。
数字经济下的公司治理：挑战、机遇与创新策略
数字经济下的公司治理：挑战、机遇与创新策略摘要随着数字技术的蓬勃兴起与广泛应用，数字经济已成为全球经济的新引擎。
这一转型不仅深刻改变了企业的运营模式，还对公司治理体系提出了新的挑战与前所未有的机遇。
本文旨在深入探讨数字经济背景下公司治理的现状，分析数字技术如何重塑公司治理格局，并提出一系列创新策略，以助力企业有效应对挑战，把握发展机遇，实现可持续发展。
关键词：数字经济公司治理创新策略引言数字经济，作为以数字技术为核心驱动力的新型经济形态，正以前所未有的速度重塑全球经济格局。
它依托大数据、云计算、人工智能等前沿技术，实现了信息的高效流动与资源的优化配置。
然而，数字经济的快速发展也对公司治理提出了新的要求。
如何在数字经济浪潮中，创新公司治理模式，提升治理效能，确保企业稳健前行，成为理论与实践领域亟待解决的问题。
一、数字经济对公司治理的影响剖析1.1 信息透明度与决策效率的提升数字经济的兴起显著提高了信息的透明度与可获取性。
大数据、云计算等技术的应用，使企业能够实时掌握内外部信息，为精准决策提供了有力支撑。
这不仅降低了信息不对称风险，还提升了决策的时效性与准确性。
然而，信息透明度的提升也对公司治理的透明度与合规性提出了更高要求。
1.2 创新驱动与组织结构变革数字经济鼓励创新，促使企业不断寻求新的增长点。
这要求公司治理模式具备高度的灵活性与响应速度，以支持快速迭代与持续创新。
数字技术的应用推动了组织结构的扁平化与去中心化，促进了跨部门协作与知识共享，为企业创新提供了肥沃土壤。
1.3 风险管理与合规性挑战数字经济环境下，企业面临的风险更加复杂多变，包括数据安全、隐私保护、市场风险等。
公司治理需更加注重风险识别、评估与应对，确保业务活动的合规性与稳健性。
数字技术的应用为企业提供了更为高效的风险管理工具，但同时也对合规性提出了更高要求。
二、数字经济下公司治理面临的挑战2.1 信息安全与隐私保护的双重压力随着数字技术的深入应用，信息安全与隐私保护成为公司治理的当务之急。
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大数据驱动的管理与决策前沿课题
发表时间：2019-05-06T16:18:42.677Z 来源：《防护工程》2019年第1期作者：杨振兴
[导读] 以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。
中国通信建设集团设计院有限公司第四分公司河南郑州 450000
摘要：大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，正在重新定义社会管理与国家战略决策、企业管理决策、组织业务流程、个人决策的过程和方式。
大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造业，以及涉及个人的位置服务等领域得到了广泛应用，并产生了巨大的社会价值和产业空间。
关键词：大数据管理与决策前沿课题；
大数据资源管理与政策、基于大数据的管理与决策创新、大数据技术的信息科学基础、大数据分析与处理的数学与计算基础等4个主要领域的前沿课题进行了梳理，并对制造业/服务业、公共管理、商务、医疗、开放式教育和金融等典型大数据应用领域的实践发展及其潜在影响进行了讨论，以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。
一、大数据资源管理与政策
1.大数据生态系统与开放共享机制。
随着大数据在商务管理、公共管理与社会生活中作用的不断提升，以大数据及所产生知识在社会各主体间流动为基础的社会生态系统将逐步完善。
对大数据生态系统基本运行机理及与之相关的大数据管理模式问题的探讨是开展广泛大数据研究的前提和先导。
这方面的主要研究问题包括：大数据生态系统的治理模式重构；大数据资源的共享机制及其信息孤岛互联技术；大数据共享及治理的度量与评估；大数据产业发展的公共政策等等。
2.大数据质量分析与价值度量。
大数据具有重要的战略价值，已成为世界范围内政府、组织、企业以及个人的共识，但大数据固有的稀疏性和低价值密度特性也是对其进行处理和分析所要面对的重要难题，如何从海量异构稀疏的数据中定位有价值的信息？如何判断大数据的价值？回答这些问题，就需要探讨大数据的质量及其价值度量问题。
3.大数据研究应用的权属与隐私问题。
大数据的伦理与隐私问题是在大数据背景下对社会情境关系与面临问题的反思，同时也是大数据知识与价值开发合法性的基本保障。
在这个问题的研究上，即包括管理与治理、社会伦理、政策法规的相关内容，也包括隐私保护的信息技术的创新与突破，主要研究问题包括：大数据隐私保护机制的原理与实现方法；大数据产权问题，包括拥有、转让、接收和使用大数据权利的界定与让渡机制、大数据分析产生知识及生产效益的享有和分配等；大数据责任问题，包括大数据预测技术应用中的道德选择和责任承担的问题等、多主体协作大数据分析的责任边界问题、以及消费者/公民隐私、企业商业秘密和国家安全信息的保护政策、法规及其新技术等等。
二、基于大数据的管理与决策创新
1.大数据环境下的个体、组织、政府与市场行为机理。
大数据和社会网络应用的发展使得当今的网络环境成了一个巨大的、精准映射并持续记录人类社会经济行为特征的数字世界。
这一数字世界所蕴藏并不断积累的大量数据已成为深刻理解人在社会和商务活动中的行为规律的必要依托。
因此，未来的研究应特别重视大数据环境中的行为机理研究，包括个人、组织或群体、政府等参与者的行为特征及其在社会与经济管理中的意义和影响。
这方面的主要研究问题包括：基于大数据的网络行为机理识别；全生命周期的顾客洞察与行为预测；社会个体/群体的网上-网下行为规律及互动机制；复杂信息环境下异质参与者个体决策行为规律；基于大数据的市场行为建模与行业、政府监管机理等等。
2.大数据环境下的复杂管理系统建模、预测与优化。
大数据为管理系统的建模、预测与优化提供了丰富的可能性。
这方面的研究将聚焦于建立在大数据基础上的工商管理、公共管理、社会管理等复杂管理系统的模型构建与分析，以及优化策略的设计与实现。
主要研究问题包括：复杂社会网络中的行为传播扩散与预测；复杂网络体系动态规律的建模、预测与分析；基于个体大数据的服务商运营效率数据分析和优化；企业网络生态系统及其协调运作与分配机制等。
3.大数据驱动的管理决策新范式及其理论与方法。
在大数据背景下，商业、运作和管理等活动呈现出高频实时、深度定制化、全周期沉浸式交互、跨组织数据整合、多主体决策等特征。
这些新特征的出现，要求设计和构建相应的管理决策分析模型和方法，从而也带来管理决策的相关理论和方法发展上的一些新挑战和新机遇。
4.基于大数据的商业/服务模式创新与风险管理理论与方法。
大数据为企业全面洞察顾客行为、从而创新产品和服务、提升现有产品创造了空前的机会，同时也为风险管理提供了新的手段。
主要研究问题包括：基于互联网和移动网大数据的服务模式创新及其风险管理；基于大数据的流程、业态与商业模式创新；开放经济中体系性风险的建模与管理；复杂管理系统中的大型工业与工程管理模式与决策行为演变等等。
三、大数据技术的信息科学基础
1.大数据感知、表示与数据复杂性理论。
在三元世界中，数据的无边界分布、动态演变、多模态复杂关联和网络化传播是大数据存在的基本特征，为了有效掌握并充分利用这些数据，首先需要感知数据的存在并对复杂数据进行有效的形式化和量化的表示。
大数据感知、表示与数据复杂性理论研究聚焦于量化定义大数据复杂性的本质特征及其外在度量指标，进而研究数据复杂性的内在机理。
主要研究问题包括：多源异构分布的大数据在时间域和空间域的感知、测量及演变态势分析的理论与方法；网络空间大数据的质量评估、采样与获取方法；多源、异质数据的清洗、提炼与融合表示；富特征数据之间的相关性、差异性与交互作用力的度量方法；网络化动态演变大数据的建模与精简表达理论等等。
2.大数据存储、传输与实时处理体系结构。
这方面的研究面向“人、机、物”三元世界融合环境下，探讨大规模流式数据在传输、处理和存储全生命周期内的数据处理系统体系结构的能力瓶颈。
尤其是针对ZB级离线存储、PB级聚合计算对数据管理与访问能力带来的巨大挑战，研究高可用、高性能、易扩展、低能耗的新型数据存储结构及关键技术。
主要研究问题包括：面向数据感知、传输、数据存储与高吞吐访问的新型数据全生命周期处理体系结构及其优化处理技术；面向大数据仓储与分析的数据引擎系统，包括面向数据规模和吞吐量的增长需求、数据类型以及应用的多样性的数据模型、访问接口、查询语言等；实时流数据存储和处理技术，包括流数据的实时存储和流数据
的实时计算等等。
3.大数据处理的新型计算模式。
大数据计算模式指的是根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样化的大数据计算问题和需求中提炼并形式化了的各种高层抽象或模型。
传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据规模超大、种类繁多、关系复杂等特性，使得传统的并行计算方法难以为继，另一方面大数据本身具有很多高层的数据特征和计算特征，因此对大数据的处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。
主要研究问题包括：面向高维度、强异质、多关联数据的众包计算与群体智慧理论与方法；面向大规模富特征数据的社会计算、预测与社会调控理论模型；面向大规模数据的量子化、超并行计算模式以及弱一致性满足约束的分布式计算理论与方法等等。
总之，面向大数据环境下管理决策理论、方法、技术、应用研究的重大需求，科研机构、企业、政府应紧密协同，汇集创新力量，开展多学科综合研究和政产学研融合实践，为推动我国未来的技术进步、产业升级、管理提升以及核心竞争力的形成贡献力量。
参考文献：
[1]张大勇，浅谈大数据驱动的管理与决策前沿课题.2017.
[2]王海生，郎一峰，探讨大数据驱动的管理与决策前沿课题的研究.2017.。