大数据时代背景下的大学生能力培养

大数据时代背景下的大学生能力培养
大数据时代背景下的大学生能力培养

大数据时代背景下的大学生能力培养

【摘要】大数据技术为自主学习提供了便利。笔者建议通过教育引导激发自学兴趣、自学能力和自学环境三个维度,自学意识培养、自学策略指导、教学改革、学材建设、多元评价体系优化等五个方面来提高学生自学能力。

【关键词】教学改革;学材化建设;多元评价

1引言

自主学习指主动、自觉、独立地学习,是一种控制自我学习的能力。自主学习能力是获取知识的基础,是创新创造的前提。大学生学习时间自由支配余地大、自主性强,学习活动层次水平高,学习版块定向性强,学习内容专业性强,学习方式研究性强,自主学习环境优越,更有机会实践自主学习能力培养,更可具备较强的自主学习能力。调查结果显示大学生持记忆知识的学习观,用表层学习方式的大学生仍然很多[1],大学生自主学习能力普遍不高,在学习动机和学习策略分量表上得分显著低于常模。大学生学习方式单一,学习过多依赖教师、考试过多依赖培训、高分过多依赖指导的现象仍十分严重。

2加强大学生自学能力培养的重要意义

教学既包括教师的教又包括学生的学,既需要高质量地教,又需要高效率地学。现实中,仍存在重视对教的管理而轻视对学的管理的现象,教学研究中,依旧存在重教师怎样教而轻视学生怎样学。培养学生自主学习意识,引导学生掌握自学方法,提高学生自学能力关系到大学

生学习质量和学习效率,关系到素质教育实施和推进,关系到创新创业人才培养和社会创新的水平。加强自主学习研究,促进大学生自学能力培养在深化教学改革、科学教学管理,提高人才培养质量等方面都具有重要的理论价值和实际意义。

2.1自学是求知的重要途径,是创新创造的源泉

“善于自学,刻苦钻研”是爱迪生、高尔基、法拉第、华罗庚、列宁、林肯成为伟人的共同特征。如果学习是获取知识的重要途径,那么较强自学能力是点石成金、铸就成功的关键。在知识裂变的大数据时代,宽基础是高等教育人才培养的通用要求。大学生在校所学多是基础性、理论性、通用性的知识,更多实际应用的技术则据工作实际来掌握。古今中外,通过正规学校训练不多而通过自学成才的伟人、名人举不胜举。华罗庚通过发奋自学,最终成为著名数学家;爱迪生通过自学,亲手试验成了发明大王。相反,有些读过大学、留学国外、拜过名师,但知识领域却难以突破老师划定的圈子的人大有所在。前后对比最大的不同就在自学能力和自学习惯。创新是走别人没有走过的路,创造是发明世上原不曾有的东西。创新之路是通过强化自学、不断更新而自己摸索出来的。自学是求知的重要途径,是创新创造的源泉。

2.2自学能力培养是促进社会发展的需要

发展是第一要务,发展包括个人发展和社会发展,社会发展是由人的发展来推动,而人发展的前提是在社会上立足并很好适应社会,人发展的基础是知识和能力,这都可以通过教育来推动,全民化和终身化已经成为教育发展的两大趋势。作为一个智力水平相对较高,知识储

备相对较多的大学生,一直以来都被看做国家栋梁、民族未来、科技创新中坚、社会进步主体。然而,许多硕士或博士等高学历群体中,因自学能力不足而业绩平平的现象时有所闻。提高自学意识,加强自学能力培养关乎个人成才,关乎社会进步,关乎国家未来。加强大学生自学能力培养就显得刻不容缓。

2.3大数据为自学能力培养提供了技术便利

大数据将记录学生学习的点点滴滴,学习轨迹有利于对自主学习深度关联数据的挖掘,统计分析为优化个人自主学习方式,提升自主学习能力和效率提供精准化的参考。大数据技术也为个人自主学习方式的多样化、个性化提供了支撑。

3大学生自学能力培养对策

加强大学生自学能力培养,提高自学能力水平,笔者认为可以从加强教育引导、营造良好氛围、重视教学改革、强化科研实践、学生个人努力等几个方面努力。

3.1加强教育引导,激发自学意识,端正自学态度

爱因斯坦说过:提出一个问题往往比解决一个问题更重要。问题是由已知引出未知,是将理想转化为现实。问题促进知识的积累,促使智慧的激发。大数据为问题的发掘提供了海量数据,为科学解决提供了信息支撑。大数据时代,教育者要加强对学生的教育引导,培育学生问题意识,引导学生在生活中善于发现问题、思考问题、解决问题;要借助大数据的海量信息主动学习,提升学习能力。

3.2重视策略指导,加强个性辅导,提升自学能力

加强辅导教育,引导学生结合个人实际,遵循同步效应、定向爆破原则,充分发挥优势积累效应[2],做到自学目标与个人兴趣爱好同步、自学内容与从事工作同步、自学目标与社会需求同步。紧紧立足社会需求,着眼长远,强化优势,科学确定方向,认真谋划内容。自学过程中要充分发挥个人主观能动性、清醒认识过程艰苦性、始终明确自学目的,先易后难,坚持到底。学生学习能否成功有赖于学习策略的运用。教育大数据记录了学习轨迹,提供了学习行为表现,进而分析掌握学习动机、内容难易、效果,明确个体学习重难点,根据大数据反馈教育者优化自学内容设置,调整讲授重点,实现个体学习内容的差异化、个性化。借助自媒体优势,教育者可在教学设计上实现趣味性与适用性、多样性与实践性的辩证统一,提升教学效果。在移动客户终端的普及下,学生可自主选择学习时间、进度、内容和方式。教育者要充分挖掘大数据的实时记录潜能、重视大数据预测功能,基于大数据对自主学习的内容、方式、进度、难易度、掌握情况等进行全面系统的分析,对学习个体开展针对性的辅导和引导,提高学生选择能力、学习进度把握能力。在大数据技术支持下,自主学习具有关联推荐特征。即学生在实时、开放、交互开展自学的同时,集交互性、开放性和智能性与一体的现代信息技术可根据学习者的学习轨迹来智能关联选择、主动推送推荐。教育者要充分挖掘大数据信息技术的开放性和交互性潜力,对自学遇到的问题提供实时指导、答疑,引导自学者相互交流学习方法、思维方式,提高自主学习能力。

3.3强化教学改革,优化评价体系,创造自学环境

教学是大学工作重中之重,是人才培养的重要环节。加强教学改革是永恒的话题,是促进大学生自学能力培养的重要举措。(1)营造良好氛围教育氛围是是学生成长成才过程中无言的教师,是学生成长成才必不可少的外部条件。良好的自主学习氛围有助于激发学生的学习热情,促使学生将自主学习意识扎根头脑,将自主学习能力培养作为自己努力的方向,是促使学生具备和提高自主学习能力的环境条件。借助氛围耳濡目染、点滴渗透,可以实现引导、塑造和培养学生的思想行为的目的,并具有有效地培养自主学习意识和能力的效果。校园文化环境是影响大学生学习生活方式和质量的重要因素,校园文化环境对大学生的成长成才具有内化功能。因此,在培养大学生自主学习意识,提高学生自主学习能力工作中,学校应该想方设法采取多种途径,营造一种宽松环境。笔者结合近几年工作实际进行简要阐述。首先,围绕所学专业丰富第二课堂。近年来,我们围绕学生所学专业举办了涵盖农科知识抢答赛等专业知识竞赛类活动、农科专业技能大赛等技能训练类活动、生物标本大赛等专业实践类活动、农科专业辩论赛等学科发展辩论类活动在内的“金禾工程”,大大提升了课外活动与专业学习的结合度,在促进学生专业学习的同时大大促进了学生自学能力的提高。其次,寻自主学习的典型榜样,放大示范效应,促自学能力提高。在大学生自学能力培养过程中,在加强引导的同时还要及时发现、及时表扬学生自学中采用的好做法,涌现出的好典型。借助宣传栏、电子橱窗、校报、校园广播以及博客、微博、微信等等新媒体广泛宣传自主学习典型的事迹,以榜样促提高,进而实现以一带多、

大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索

大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索 同学:您好,为了更好的了解大数据是否对大学生的生活及学习产生影响,并且探索这种影响未来的发展趋势,我们巨鼎进行这项调查,希望您能抽出一点宝贵的时间填答这份问卷,您不必署名,对您的回答,我们将依据有关法律予以保密,请不要有任何鼓励。填答时,请您注意以下几点: 1、您目前的年纪 大一大二大三大四 2、您的性别 男女 3、您学习时课外资料的获得途径主要是 到图书馆查阅纸质书 上网找 咨询考试 4、您平时的社交方式主要是 与人面对面交流 用QQ、微信、人人等软件 通过电话或短信 使用大型社交网站 5、在此之前您听说过大数据吗? 听过 没有听过 6、如果听过,那您听说过的方式是 在书籍杂志中看到过 通过电视报纸等媒体得知 挺别人说

通过社交网络等了解 其他—— 7、您觉得大数据对我们的学习生活是否有影响 是 否 8、您举得下列哪些是大数据对我们学习生活的影响(多选择)便于学习中上网查找资料、文献 便于上网购物找到我们需要的商品 便于我们获取求职信息 便于获取新闻、体育及娱乐信息等 其他 9、您觉得大数据对我们学习生活有多大影响 没有影响 有较小影响 有一定影响 有很大影响 10、您觉得大数据对我们的学习生活是否有负面影响 是 否 11、您觉得下列哪些是大数据的负面影响(多选题) 个人隐私泄露,可能会被不法分子利用 沉迷网络影响学习休息 购物平台多,容易冲动消费浪费钱财 大数据中数据繁杂,容易被不良信息影响

其他 12、您举得我们应该怎么对待大数据 大数据信息广泛,分析全面,我们可以充分相信并利用它 大数据智能作为参考,我们不能依赖他,主要靠自己的思考 大数据可以成为一种商机给自己制造机会 大数据给个人和生活带来了不稳定的因素,我们不应支持他的发展 其他 13、在未来您对待大数据的态度是 因为利大于弊而增加使用频率 因为弊大于利而减少使用频率 维持现状基本不变 14、在未来大学的学习生活中,你会偏重于哪些方面使用大数据(多选题)科研学习 企业求职 资料查找 其他 15、在大数据时代,您预测未来的学习模式会发生哪些变化(多选题) 新型的上课模式增加,例如网络教学的比例增加 上课自主借助网络资源的环节比例偏多 老师对于网络资源的盈盈增加的广泛 网络资源的流通和频率大大增加 16、您觉得大数据时代下未来大学生生活模式会发生哪些改变(多选题)网购的使用频率和占用比例增加 电脑的使用频率更高,取代传统的媒介方式

大数据背景下经济统计的机遇与挑战

大数据背景下经济统计的机遇与挑战 kxgdy 经济统计的发展是建立在社会技术发展基础之上的,不同时期,面对不同的客观需要不断发展自身,以满足人们研究和社会管理的需求。随着大数据时代的到来,面对海量的数据,经济统计必然面临新的机遇和挑战。 经济统计更多的时候作为一门方法学科被应用到经济、社会等问题的研究中。从其发展的历史可以看到,一方面社会管理的需求对其不断提出更高的要求;另一方面随着统计概念在实际社会生活中的推广,也不断丰富经济统计的方法和内容。这两者之间也有着相辅相成的关系,他们的共同作用使得经济统计越来越在政策制定、问题研究中突显出其重要性 随着大数据时代的到来,每天产生的数据越来越多,我们对于数据的接触也越来越方便,可以说我们现在处于一个数据爆炸的时代。这种情况随着对于大量、多样数据的存储技术的进步以及对于信息技术的推广变得越来越严重。在这种情况下,对于经济统计不仅会提出更高的要求,也会给提供更多的机遇。 大数据背景下的经济数据特征分析 1.数据统计刻度变小 由于技术手段的限制,历史上的多数经济统计数据往往以较大的数据可读进行统计,如年、月等。随着大数据时代的到来,我们相信对于经济数据的统计刻度将不断的缩小。实际上,已经存在对于股票交易数据的分时统计了,而对于高频交易而言数据的统计刻度就更加的小了。 2.样本群体扩大

从以往来看,搜集大量样本的相关信息是一种成本巨大的工作,所以统计中的样本替代总体也是在这样的背景下发展起来的。随着互联网的发展和信息技术的普及,对于大样本数据的观测和统计不再是一项难以完成的任务。 3.样本信息扩大 大样本统计的巨大成本使得我们无法更多的获得样本更多的信息,而只能针对一些关键信息进行统计。随着现在对于数据统计成本的降低,我们不但可以对我们关心的关键数据进行采集和统计,而且对于非关键信息也可以进行统计,这样可以为我们的研究工作提供更多的选择空间。当然,这里的信息扩大也涵盖了对于信息多样化扩大的含义,不久的将来对于经济信息的统计将会以更多的形式呈现。 4.数据的优良性得到改善 在现有的经济数据中从在很多的断层和不连续性,很多是由于历史的原因造成的。随着对于数据存储技术的发展,我们可以获得更 多、更优质的数据。其优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。大数据时代会有更多的数据已更加标准化的形式产生和存储,降 低我们在对于数据筛选和处理过程中所话费的成本。 5.宏观与微观统计关系更加密切 现在看来,对于宏观经济指标体系是通过微观样本统计得来的,但是宏观经济指标体系只关注特定的一些经济指标,而忽略了大多数 微观个体产生的经济信息,且两者之间的关系也相对复杂,我们不能 很直观的从宏观信息中得出关于相关微观个体经济特征的信息。随着 大数据时代的到来,统计样本数量和层次的增加,将会使得宏观统计 更加具有现实的微观基础,使得宏观统计的准确信以及与微观统计的 关联性有更大的提高。 利用现代数据机遇,强化经济统计发展 1.利用现代数理技术,充实经济理论

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

大学生应如何应对大数据时代[权威资料]

大学生应如何应对大数据时代 摘要:大数据时代是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程。本文主要从当代大学生角度阐述了以下内容:面对各个领域的飞速变化,身处校园但即将面向社会的大学生应从知识和能力两方面储备,既要学好专业课程知识又需了解时代发展方向、掌握社会发展脉搏,为自己以后踏入社会做好准备。 关键词:大数据大学生知识储备能力培养 大数据对整个社会产生了不可忽视的影响,教育作为社会的子系统,也受到了它的极大冲击。有人曾说,信息化社会,我们相互之间的距离只是一根网线的问题。随着公开课、E-learning等新学习方式的出现,传统学习方式“遭遇”了挑战。 一、立足当下:当前学习模式概述 学习模式往往受到时代环境的影响,随着科技进步与技术创新,大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种: 第一,师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”,学生把注意力集中在授课教师身上,由教师带着学。学生把教师当作知识的来源,“唯教师,唯书本”,缺乏学习主动性。在大数据时代,大量知识需要自主学习,大量数据背后的潜在意义也需要自主探寻,一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。 第二,探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始,然后借助各种媒介资源,由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答,之后吸收他人建议,进行修改最终完成。这种学习模式

有利于提升学生的思维能力和问题解决能力,相对第一种模式而言,这种模式对学生的能力和素质有更高的要求。 第三,专题合作学习模式。“学会学习,学会创造,学会合作,学会生存”已成为当下教育的主题。在合作学习模式中,要求学生作为成员参与到学习团队中,完成专题研究或研究项目。这是一个动手实践、自主探索和合作交流的过程,也是有明确责任分工的互助性学习,最终通过团队合作达到课程或项目规定的要求。 二、机遇和挑战:大数据时代对大学生学习模式的双重影响 第一,快速便捷。大数据时代有快速化的特点,人们的学习不再受时间和地点的限制,随时随处都可以学习,而且可以走在时代的前沿,第一时间了解最新的知识和信息。以往的学习主要是通过书本,但书本学习往往面临时间滞后等方面的限制,会影响学习效果与知识更新。 第二,经济有效。大学生的家庭背景各不相同,家庭环境不好的学生没有能力支付课外培训学习的费用。在大数据时代,很多公开课程都是免费的,只要有学习的时间和需要,经济不再是制约大学生学习的因素。这在某种程度上也促进了区域之间、校际之间、城乡之间以及个人之间的教育公平。 第三,资源共享。大数据时代具有量大、多样化的特点,丰富的学习资源将呈现在学生面前。网络学习拉近了国际、区域和校际之间的距离,所有的学习者在学习资源利用方面拥有同等的权利。一直以来,好的学校是稀缺资源,但在不远的将来,由于在线教育的普及,人人皆可上名校将不再是梦想,教育资源匮乏的问题也将得到一定的缓解。在线教育对个人的重大意义,还不仅仅是教育机会的增加,更是学习方式的改变。 三、与时俱进:大数据时代大学生学习模式的三大转向

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____年12月xx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、xx零售业、制造业、欧盟公共部门及xx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、xx、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”。____年全球的数据储量就达到1.8ZB,与____年相比____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。xx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xx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“xx闺中”,成为极大的浪费。____年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,明确要求“____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。 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xx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xx乃至全国的大数据研究具有深刻而广泛的意义。

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/7511885790.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

浅析大数据时代下的统计工作.docx

浅析大数据时代下的统计工作 随着我国大数据时代的到来,呈现给我们的时更加丰富多彩和广阔的世界,同时还改变了我们的工作方式,进一步地促进了人类社会的变革。因此面对如此庞大的大数据时代,从而也就繁衍了数据统计工作,并且如今在大数据时代下的统计工作主要的目的就是在大量的数据信息中收集和整理重要的信息,最终将这些数据信息反映到电子计算机设备中,在通过大量的数据对其进行深入的分析,从而得出来的重要的且具有一定价值的结论,紧接着,再根据这些结论在其中找到相应的规律,最后才能合理的运用总结出来的规律开展相应的工作以及生活。大数据时代下,使得信息化数据信息正在成倍的向上增加,因此在面对这一特殊的情况,统计人员需要不断更新统计工作的方式和方法,为了能够更好地满足大数据时代统计工作的需求。 一、大数据时代统计工作的重要性 大数据时代的到来,带给我们的不仅是工作、生活上的便捷,更重要的是带动了我国全面的发展,与此同时大数据时代也伴随着问题带给我们,一个国家在面对如此庞大的大数据信息网络系统,最重要的就是对其中重要的信息进行相应的统计,由此可见统计工作在大数据时代中的重要性,在大数据时代中,通过统计工作而展开的各项数据进行深入的整理和分析,同时为各项决策方案提供较为全面的真实性的依据,从而进一步的促进国家各个方面的全面发展。 二、大数据时代下给统计工作带来的挑战 (一)对数据源采集的智能化的要求更高如今的大数据时代统计

工作与传统的统计工作进行相应的对比可以发现,传统的统计工作主要是通过数据信息相关的报表来进行数据信息的统计工作的,而且在统计工作调查的过程中仍然存在着许多主观性的因素,当然这些主观上的因素必然会影响到统计报表的准确性。如今伴随着大数据时代的到来,便可以有效地避免此类问题的发生,而且,数据信息统计的来源完全是信息技术的记录形成的,并且其记录的数据一般都是最原始的数据信息,这样做的目的就是为了不采取其他的途径,也能有效的保证各项原始信息数据的质量,进一步的保障了大数据时代下的统计工作的质量。 (二)要求及时更新统计的方法和统计的制度大数据时代下对于统计工作的方法和制度有了一定程度的提升,因此,根据大数据时代对统计工作的方法和制度进行深入的完善以及不断地更新,目的就是为了能时刻的满足大数据时代对统计工作的需求。就好比传统的统计工作中的统计报表基本上都是纸质的报表,是需要一层一层的向上级汇报以及分析的,这样的统计方法不仅延长了统计工作的时间,同时还不能确保报表的质量。因此,随着大数据时代的到来,传统的统计报表的统计方法已经无法满足现阶段的统计工作的需求,那么这个时候就需要统计工作的方法和制度在一定的基础上进行深入的改善和更新,并最终达到完全适应现阶段大数据时代的统计工作需求。 (三)对统计数据的搜集流程带来了巨大的挑战现如今的大数据时代对数据的统计和搜集提出了巨大的挑战,而且传统的数据搜集通常是根据研究项目的目的以及对象展开的,进而对其进行设计相应的

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

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

大数据时代下刑法的对大学生的保护

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7511885790.html, 大数据时代下刑法的对大学生的保护 作者:闫思危 来源:《科学导报·学术》2019年第49期 摘 ;要:大学法治要求大学的管理者在处理大学各项事务中必须体现法治精神,依法决策、依法办事,把学校各项工作纳入法治化轨道。高校依法治校是依法治国的重要组成部分,维护大学生的合法权益丰富了依法治校的内涵。本文在论述大学生权益保护的重要性基础上,阐述了大学生合法权益的具体表现;通过对大学生权益保护存在问题的分析,研究提出了大学生维权的有效运行机制,并设计了可供选择的大学生维权有效运行机制模式。 关键词:大学生;合法权益;大数据;保护 一、大数据时代下刑法的对大学生的保护的重要性 (一)大学生合法权益保护的概念 学生权益包括私法民事权利和公法行政相对人的权利,即私法上作为民事主体的权利和公法行政相对人的权利。高校学生权益指高校在籍学生通过做出或不做出一定行为,实现一定利益的许可和保障。 (二)大学生合法权益保护的内容 高校学生作为特殊的社会群体,其特点为:①高校学生权益的价值性。大学生是祖国的未来,担负着民族振兴和中国梦实现的责任,其核心在于自我素质的提高。高校学生权益的行政法保護有利于推进社会主义法治现代化发展,高校对学生发展应注重其自身素质,关注其价值。②高校学生权益的容易受侵害性。高校学生属于弱势群体,在高校管理中处于被动接受管理的地位,其合法权益受到侵害呈现随意性。例如高校随意侵害学生隐私权以及公正评价权,一旦学生合法权益受到侵害也不能得到有效保护。 (三)大学生合法权益保护的意义 1.有利于实现高校学生管理的法治化 高校学生管理法治化是高等教育法治化的必然要求。教育法治化的主要目的是为了保障高校教育工作能够有条不紊地进行。学生是高校主体,高校管理体系要确保公正、公平,就必须以高校学生的利益为中心,建立一个公正合理的学习与生活秩序,确保学生合法权益的实现。为确保高校管理体系公正,确保学生权益,急需建立完善的学生权益管理保障制度,推进高等教育法治化进程,实现高校管理的法治化。

大数据时代下统计学的挑战与发展-精选文档

大数据时代下统计学的挑战与发展 、大数据时代下统计学概念概述 教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析 随机性数据, 对考察问题给出推断与预测, 最终为行动提供数据 支持”,这就是统计学。从根本上看,统计学是一门与数据有关 的学科。众所周知, 美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连 任的机会,阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。 随着我们走进大数据时代, 网络科技给搜集数据带来方便, 的设备已经无法容纳大量的数据, 我们对其进行更新, 通过对大 数据的分析,我们为社会传递出有效的、有价值的信息,这一切 为社会的发展起到了不可替代的推动作用。 统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素, 在商品交换过 程中,统计有先导作用,市场经济信息也需要统计学的帮助,大 数据时代, 我们的统计数据不再局限于随机抽样调查, 等高成本的搜集方式, 通过互联网及移动终端, 我们可以获得更 多数据样本, 可以说我们的社会进入高速发展的时期, 大数据时 代下的统计学也进入全新的发展阶段。 二、统计学在大数据时代影响下的变革 1. 从样本的角度看,样本概念得到深化 我们知道统计学离不开样本,有效的样本能够正确反映情 况,大数据时代样本概念与传统不再相同, 通常我们得到诸多网 络数据,一种为静态,即直接在客户端创建的数据,无需提取即 可使用,成本低,另一种为动态数据,即数据随着时间的推移而 变化,最终表现为所有数据的总和, 可见此时的样本不局限于随 机抽样,直接可以做选定分析。 2. 从类型方面看,呈扩大之势 在过去数据通常指结构化数据, 有固定的标准, 大数据时代 数据传统 电话调查

互联网时代下大学生自主创业问题及对策研究

互联网时代下大学生自主创业问题及对策研究 互联网目前主要是借助智能终端,通过移动无线通信的手段,用于取得所需服务和资源的产业,随着宽带移动终端技术和无线接入技术的日渐成熟,迫切需要一种能够满足信息时代的生活方式,互联网应运而生并迅猛发展。基于互联网时代下大学生自主创业的基本方向结合难点问题进行分析解决,以期望对未来大学生创业提供参考意见,缓解就业压力为社会经济发展注入活力。 标签:互联网;大学生;自主创业 1 互联网行动的基本概念 互联网行动计划的是知识社会创新2.0下的互联网发展新模式、新业态。新型互联网的本质就是:互联网+传统行业=新业态、新业务模式,为产业向智能化转型提供技术支持,为经济结构调整提供新活力,为大学生自主创业提供环境。 2 创业方向的选择 2.1 电子商务 大学生的自主创业通常倾向于低成本、经营风险小、操作灵活方便、回报周期短等特点的项目,其代表就是时下正热的电子商务。这种经营模式是基于凭借客户应用终端,以互联网络技术为途径,商品交换为中心的商务活动,其中网络营销是其中重要产物。这种线上交易,有效降低产品的物流和仓储成本使商品更具价格优势。目前,主要有自建网站和参与现有电商交易平台两种选择,前者对资金和技术要求较高,大学生创业有一定难度。后者是创业者依托已经成熟的平台,流程和管理相对简单方便,更受青睐。 2.2 信息云服务 大学生作为高科技知识和技术的接受者、践行者,在依托互联网为交易平台的高科技项目创业上相对具有得天独厚的优势。当代大学生综合利用自身专业知识,在网页设计、技术咨询服务、网络平台搭建、APP客户端开发、智能终端的开发与维护等方式创业。网络技能服务的发展相比以往传统创业模式,对大学生的个人素质的提高以及创业观念的可持续性培养方面更具优势。 3 互联网时代下大学生自主创业的主要问题 3.1 高校创业教育滞后,人才培养理念有待改进 我们应该意识到学校、社会、学生三元共育的理念深入人心,相较以往多数大学生能够积极投身创业,但是因为受知识、经验、能力、市场了解程度以及市场形势、政府政策等因素的影响,在互联网创业领域有很大的盲目性和局限性,

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

大数据时代背景下分析计算机信息技术

大数据时代背景下分析计算机信息技术 摘要:计算机信息技术的飞速发展,逐步实现了数 据信息的大量、高效交换,打破了原本在时间上和空间上的限制,进一步拉近了人与人之间的距离。而伴随着大数据时代的到来,计算机信息技术也面临着机遇与挑战并存的新局面。本文结合大数据时代的相关内涵和特点,对计算机信息技术的现状及前景进行了分析。 关键词:大数据时代;计算机信息技术;现状;前景 大数据也称巨量数据,指数据量极其巨大,无法通过现有的主流数据处理软件,在合理时间内进行采集、管理、处理的资讯。大数据可以说是科技发展的产物,是继移动计算、物联网、云计算等信息技术之后的又一个新兴事物,是在信息技术快速发展的基础上产生和发展起来的。在这种情况下,如何对计算机信息技术进行创新,确保其能够进一步推动社会的发展,是需要人们重点研究的课题。 一、大数据的内涵和特点 简单来讲,大数据就是指大量的数据,其中所蕴含的信息无法利用现有的计算机硬件设备和软件系统进行处理,也就无法为客户提供全面准确的数据服务。通常来讲,当数据容量在10TB-1PB之间时,就可以称之为“大数据”。

与一般的数据信息相比,大数据具有几个非常显著的特点:一是信息容量极其庞大,在大数据时代背景下,计算机的信息容量能够达到1ZP(约为1.0×1012GB)的数量级, 相当于传统1TB(约为1.0×103GB)的数量级要远远超出;二是信息处理效率极高,大数据时代许多的信息流都是能够进行实时计算存储的,而且依托于网络可以实现高速传输,而在这种情况下,为了适应信息流实时高速传输的显示需求,需要开发更加专业的大数据处理工具;三是信息结构的多样化,大数据时代中数据信息的构成并非单一的文本信息,还包括了音频、视频、图像等多样化的内容,在为人们提供更加高效的数据服务的同时,也在一定程度上增大了信息处理的难度。 二、大数据时代计算机信息技术的发展现状 大数据时代的到来,推动了社会的变革,也为人们开创了一种全新的生活模式。而在大数据时代背景下,计算机信息技术面临着机遇与挑战并存的局面,需要相关技术人员的深入研究,以确保计算机信息技术的发展能够紧跟时代发展潮流,满足大数据时代的信息处理需求。 1.机遇 大数据时代的开幕预示着计算机网络的普及,从目前来看,计算机网络已经基本实现了全球互联,开放式的数据共享平台加快了信息的流通速度,也使得“大数据模式”在各

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