基于大数据背景下计算机的发展
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基于大数据背景下计算机的发展
作者：李云辉
来源：《科技资讯》2019年第05期
摘要：我国经济的飞速发展和人们思想观念的改变，使大数据技术被广泛应用于人们生
活和工作的各个领域。基于大数据背景下计算机的发展，为人们的信息传递和共享提供了多种便利，人们的思想和行为也发生了很大的变化，科学、合理地使用计算机进行信息的整合和筛选已经成为人们普遍关注的话题。对于现今的计算机发展而言，大数据技术的应用已经是一种趋势，其不仅能帮助人们快速筛选出有效信息，还能使各部分信息得到充分的应用，使人们的生活变得更加智能化和高效化。现今对于大数据背景下计算机发展的探讨，可为人们进一步利用计算机提供些参考，有效地促进计算机的进一步发展，进而实现计算机的可持续发展。
关键词：大数据计算机发展可持续
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）02（b）-0009-02
对于社会发展而言，基于大数据背景下的计算机发展是一种全新的发展模式，在这个模式中，人们改变了单纯地使用计算机进行办公的思想，而是结合大数据进行各项工作，包括工作、娱乐、休闲、教育等，在进一步的使用中不仅开阔了人们的视野，还拓展了大数据的应用范围，使人们对大数据的应用更加科学、合理。对于大众而言，大数据的应用使其生活质量有所提升，其生活因为有大数据而变得智能化和信息化，并且在迅速选择适合自己的数据的过程中实现了某一方面能力的提高，有效促进了社会各相关产业经济的发展，是一种有利于社会发展和经济发展的技术。同时，大数据背景下计算机的发展也更加符合人们的现实需要，例如：对于人们阅读偏好的统计，传统的统计方法有调查和走访等，通过大数据则不需要进行走访和调查，只需将一些数据进行整合便可以很快知道人们的阅读偏好，不仅节省了大量的人力、物力、财力，还确保了信息的真实性和有效性。
1 大数据背景概述
计算机技术迅速发展使互联网用户不断增长的同时，也使大数据应用技术更加成熟。相关资料显示，用户每天都能产生上万亿GB的数据，大数据时代已经到来，其在给人们带来机遇的同时也带来了挑战。对于大数据技术的研究有一定的社会意义和价值。大数据主要指的是对人们日常工作、生产、生活以数字化的方式进行呈现和存储，也可以说大数据就是由很多信息组成的信息库。但随着人们需求的不断变化，大数据中信息的储存种类和数量也越来越多。如人们对于新闻和热点的关注也催生着大数据的变化。大数据具有储存量大且储存速度快、种类多的特点，能满足不同人群的需要，并在一定程度上优化了相关产业的转型和升级，人们在更好地感受大数据给其生活带来变化的同时，应用大数据技术的能力也在不断提升。
2 大数据背景下的主要计算机信息处理技术
我国大数据产业发展现状、问题及建议
我国大数据产业发展现状、问题及建议 近年来，大数据产业已成为新的技术制高点和经济增长的新动力，深刻改变着宏观经济环境，受到各国高度重视。 日前在京举行的“2016中国大数据产业生态大会”上，与会专家表示，我国大数据产业当前还面临信息资源难共享、数据安全风险大、产业生态不健全等难题，需从优化产业政策入手，促其健康发展。 1 大数据产业发展态势良好 北京大学教授杨学山认为，我国大数据产业虽还处于探索起步阶段，但在对大数据的社会认知、政策环境、市场规模、产业支撑能力等方面都取得了积极进展，为大数据产业的可持续发展创造了良好条件。
首先，大数据产业发展政策日益完善。大数据产业是云计算技术、物联网和移动互联网广泛普及的结果。鉴于大数据对经济、社会、科研、国家安全等方面的巨大价值，中国各级政府纷纷制定相关政策推动大数据产业深入发展。 早在2011年，工信部发布的《通信业“十二五”发展规划》就把云计算定位为构建国家级信息基础设施、实现融合创新的关键技术和重点发展方向，此规划被视为较早推动大数据发展的政策。 2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，全面阐述了我国发展大数据产业的意义、目标、任务和政策，此纲要的出台标志着大数据产业已被提升为国家战略高度，逐渐完善的政策体系为大数据产业发展提供了良好条件。 其次，各地逐渐建立起了大数据产业发展平台。随着国家和地方政府大数据产业发展政策的制定和实施，大数据产业发展的相关平台也逐步建立。 据了解，到目前为止，全国各地已建成和在建的大数据产业园已达到100多个。为推动大数据研究，学术界成立了大数据专家委员会等机构，举办了大数据共享与开发、大数据技术创新、大数据运用、大数据产业发展等主题的学术研讨会。
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
关于大数据国内外的发展状态
关于大数据国内外的发展状态 来源：金窝窝 大数据的背景与意义 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。 关键词：大数据，发展，分析，技术 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。
大数据产业在中国区域建设及重点应用领域发展分析
官网：https://www.360docs.net/doc/9a16688375.html, 大数据产业在中国区域建设及重点应用领域发展分析 产业规划园区规划产业市场研究及运营战略一体化服务商 中机产城规划设计研究院 CHINA MACHINERY MARKETING ACADEMY 官方网站：产业规划https://www.360docs.net/doc/9a16688375.html,/ 版权声明：该报告知识产权归中机产城规划设计研究院所有，未经允许，不得擅自篡改、挪用、从事盈利性宣传活动，违者将追究法律责任。
官网：https://www.360docs.net/doc/9a16688375.html, 一、紧跟浪潮捕捉热点──"数据中 国"建设初探 中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（简称"十三五"规划（2016－2020年））中提出："实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享"。作为"'十三五'十四大战略"之一的"国家大数据战略"，我国《大数据产业"十三五"发展规划》也正在紧张制定中。"十三五"期间，大数据领域必将迎来建设高峰和投资良机。 大数据的特征 大数据产业发展历程 目前，我国大数据产业正处于高速发展期，多种商业模式得到市场印证，新产品和服务不断推出，细分市场走向差异化竞争。
官网：https://www.360docs.net/doc/9a16688375.html, 在全球七大重点领域内（包括教育、交通、消费、电力、能源、大健康以及金融），大数据的应用价值预计在32200-53900亿美元之间。 全球七大重点领域大数据应用潜在价值2011-2018年中国大数据产业营收规模及增速 大数据时代的挑战 二、高屋建瓴深入分析──大数据 领域深入剖析 产业链 大数据产业链由以数据产品为中心的纵向结构与以大数据技术为中心的横向结构结成一个"T"型价值链结构。
贵阳大数据产业概况
贵阳市大数据产业概况 大数据是云计算、物联网、移动互联网、智慧城市等新技术、新模式发展的产物，它具有数据量大、类型复杂、内容变化快的特征，蕴含广泛的应用价值和巨大的市场机会,将改变新一轮产业格局，推动经济社会的深刻变革。作为新兴产业业态，大数据产业在国内外尚未形成垄断，整个行业正处于积极的竞相发展布局阶段。 贵阳市发展大数据产业，建设大数据基地，推进大数据应用，是贯彻落实国务院《“宽带中国”战略及实施方案》、《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》、《关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》以及贵州省委省政府《关于加快信息产业跨越发展的意见》等的重要举措，是以科技创新为引领，大力发展高新技术产业和现代制造业的具体抓手，是依托中关村贵阳科技园和贵安新区大数据基地，发挥区位和环境等特色优势的科学选择。 贵阳市贵安新区作为国务院2014年1月6日批复同意设立的国家级新区,肩负着打造西部地区重要经济增长极、内陆开放型经济新高地、生态文明示范区的重大使命,是带动贵州后发赶超、同步小康的大平台,是引领区域经济转型升级、跨越发展的大引擎。贵安新区发展大数据产业，具有以下得天独厚的优势： 一是生态条件优越。贵阳的经济社会发展具有明显的生态示范城市效应，贵安生态条件也很优越。贵阳市气候凉爽，周边年平均气温15.1℃，夏无酷暑，冬无严寒。空气清新，达到世界卫生组织设立的清新空气负氧离子标准的上限。纬度合适，处于北纬26度，与埃及的开罗、印度的新德里、美国的夏威夷大体相当。海拔适中，在l000米左右，紫外线辐射为全国乃至全球最少的地区之一，非常适合人居。灾害罕见，没有发生过地震、台风等。坚持建设生态文明城市和地区，贵阳市周边环境质量持续提升，有利于高新技术产业特别是软件产业的发展，能有效提升信息网络设备的“安全系数”，对世界上高智商、高知识、高投资、高收入的人有很强的吸引力。 二是产业要素保障能力强。贵州省电力充沛，能源富足，是“西电东送”的起源。贵州省水资源丰富，电力水火并济，稳定可靠。随着高铁时代的到来，贵州省物流逐步通畅，交通日益便捷。生活生产配套环境相对优越。贵阳市拥有相对较好的生产、生活和产业配套环境，电子商务、金融、保险、法律、物流、会展等生产性服务业发展水平在全省处于领先。 三是大数据产业支撑基础好。运营商大数据中心奠定产业发展基础。三大运营商数据中心在贵安新区相继开工建设，其中：中国电信云计算中心用地500亩，总投资70亿元，中
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/9a16688375.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
我国大数据产业分布
我国大数据产业分布 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。 除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。 我国大数据区域分布图 京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局； 珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成
了大数据集聚发展的趋势； 长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。 大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区；率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台；率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》；率先设立全球第一个大数据交易所；率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里，如果大家还不明白的地方，请与网站的在线老师联系，在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询
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
大数据思维的真理问题研究及背景分析
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9a16688375.html, 大数据思维的真理问题研究及背景分析 作者：何伟华 来源：《教育界·上旬》2018年第12期 【摘要】大数据技术的革新与发展给传统认识论真理的探究提出了新的挑战与机遇，大数据革命过程中所蕴含的大数据思维为真理的产生提供了新的思维模式，从大数据思维的视角剖析其中的真理问题，不仅为真理问题研究的完善提供了借鉴意义，更为大数据技术提供了一个新的应用视角。 【关键词】大数据思维；真理问题研究；背景分析 一、大数据思维真理问题研究的背景 （一）大数据技术方面 大数据技术是在云计算和互联网的支持推动下形成的一种全新的数据分析技术，而大数据思维是建立在“数据化”世界观基础上的思维形式，是大数据技术应用的理论前提，它为人类社会带来了一场全新的思维方式革命。现今对大数据思维中的真理问题分析很少，需要对大数据思维中的真理问题进行全面分析和理解，一种在信息时代网络复杂条件下的认识理论拓展。 西方国家对于大数据分析方法在技术和科学层面上的研究要更早一些，以大数据技术在哲学层面上研究层次的深度为标准大致可以分为两个阶段。第一个阶段是从大数据产生到其发展成熟，大概是从1980年到2010年间，这一时期国外关于大数据分析方法的研究绝大多数仍然停留在计算机科学与互联网平台构建的层次上，或者更多的是与经济学领域中的决策优化以及社会科学领域中的预测性问题相关，而在哲学的层面上对于大数据分析方法的抽象思考鲜有人提。第二个阶段大致是从2010年至今，这一阶段随着大数据技术在社会各领域的广泛运用和巨大变革，越来越多的国外学者聚焦从哲学视角来探讨大数据技术，尤其是从科学哲学视角以及伦理学视角探讨大数据技术给社会各领域带来的影响。 戴维·柏林（D.Bollier）的《大数据的前途与危机》（The Promise and Peril of Big Data，2010）一书对于大数据分析方法基础上的科学理论构造以及大数据分析的因果性与相关性之间的关系进行了探讨，然而该书并非立足于一种系统的哲学观所进行的结构性讨论，其中所涉及的哲学思考流于表面，没有深入展开。西格尔（E.Siegel）的《预测性分析》（Predictive Analytics）一书对于大数据的决策观察、数据挖掘、预测分析与人工智能的困境等问题进行了研究，然而该书并没有深入挖掘大数据分析方法的思维本质。 总体来看，国外对大数据现象的研究主要是在非哲学层面来进行的，真理的探讨很多是涉及哲学的，但从哲学上来关注大数据思维以及其中的真理问题的有关研究几乎尚未展开，即使
大数据在互联网经济发展中的应用Word版
大数据在互联网经济发展中的应用 【摘要】我们处于一个信息爆炸的时代，我们获取信息的速度和数量都是惊人的。应运而生的大数据便是这个时代最鲜明的特点事物之一。本文首先说明了大数据的特点，然后分析了互联网经济发展的现状，最后详细阐述了大数据在互联网经济发展中的应用。 【关键词】大数据；互联网经济；交易成本；交易效率 一、大数据的特点 （一）数据的总量巨大 大数据中的大就集中体现了它的这一特点。我们其实也可以通过自我的感知了解到现如今的互联网时代中信息数 据的巨大程度。 （二）数据的类型繁多 这个特点也是不难理解的。现在的数据类型不仅是文本形式，有图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。 （三）数据时效性高 大数据要求快速处理，因为很多数据存在时效性。比如电商的数据，假如今天数据的分析结果要等到明天才能得到，那么将会使电商很难做出类似补货这样的决策，从而导致这些数据失去了分析的意义。
（四）数据分析较为复杂 在互联网时代，企业的业务需求更新的频率加快了很多，那么大数据的分析和处理模型必须灵活适应新的业务需求，这同时也就导致了其复杂性。 二、互联网经济发展的现状 互联网经济指人们在互联网上的经济活动的总和。互联网经济是随着信息网络化的发展而逐渐产生的一种经济现象。在互联网经济中，生产、交换、分配、消费等经济环节，主体的经济行为，获取经济信息，进行预测、决策甚至包括交易过程都严重依赖互联网络。互联网经济的主要特点表现在以下几个方面： （一）效率高 互联网经济中的交易大部分依靠互联网来进行，买卖双方无需见面，业务处理速度更快，并且几笔交易可以同时进行，无需按顺序排队。知名商业模式如阿里小贷，依托信用数据库，客户从申请贷款到发放有时只需要几秒钟，提高了工作效率。 （二）成本低 互联网经济中，买卖双方通过相应的网络平台自行完成商品的定价和交易，买方可以在开放、透明的平台上寻找自己需要的商品，卖方则可以避免开设经营场所的资金投入，降低运营成本，既带来了便利，同时也降低交易成本。
2020年大数据行业发展报告出炉
2020年大数据行业发展报告出炉 马云曾经说过一句话，当今以及未来的世界当中，最珍贵的能源就是大数据。随着云计算和大数据技术的兴起和快速发展，大数据技术应用已经融入到了各行各业。很多公司已经从大数据中获益。 大数据不仅运用在财务核算上，更能在从研发到采购、生产、物流、营销、客户、订单管理等等一系列企业运营上发挥作用。借助数据管理，企业不仅可以有效预估和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，业务拓展提供决策依据。因此大数据产业的发展将可以几大的促进企业的进步，实现跨时代的变革。 2016-2021年大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告认为，2017年大数据行业将呈现六大趋势： 1.将会推出更多的分析工具 随着数据量的不断增长，数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法，但是新兴分析工具也不可小觑。 Spark是其中之一，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。 这些新兴分析工具操作简单，对用户没有任何编码知识要求。 Microsoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具， MicrosoftRServer和LightningCRM平台，非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。 2.实时数据分析将获得更多关注 技术专家预测，2017年企业将需要实时数据分析工具，来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据，如GoogleAnalytics和Clicky。高德纳资讯公司预测，到2018年，近50%的企业都将面临隐私泄露问题。事实
2020版大高考二轮复习：第17单元 区域经济发展
第十七单元区域经济发展 模拟精选题 (依据高考命题大数据软件分析，重点关注第3、4、7题) 一、选择题 (2016·山东省实验中学高三第三次诊断)比较劳动生产率是指行业产值占总产值的比重与行业就业人数占总就业人数的比重的比值。读我国S省区比较劳动生产率变化及其2009年产业产值结构图，完成1～2题。 1．下列四幅图中，最有可能表示S省区2009年产业就业结构的是() 2．比较劳动生产率的差异对劳动力的转移影响较大，比较劳动生产率差异越大劳动力转移人数越多。如果仅考虑比较劳动生产率，则S省区劳动力转移规模最大的方向可能是() A．第一产业－第二产业 B．第一产业－第三产业 D．第二产业－第三产业 D．第三产业－第二产业 解析第1题，由题文可知，比较劳动生产率是指行业产值占总产值的比重与行业就业人数占总就业人数的比重的比值。那么就业结构等于产业产值结构比比较劳动生产率，结合两图，可以看出2009年第一产业产值约占20%，比较劳动生产率约0.4，就业结构约为50%；第二产业产值占50%，比较劳动生产率为3，就业结构为20%；第三产业产值约占30%，比较劳动生产率约为1，就业结构约为30%，故选B。第2题，比较劳动生产率的差异对劳动力的转移影响较大，比较劳动生产率差异越大劳动力转移人数越多，如果仅考虑比较劳动生产率，第一产业和第二产业比较劳动生产率的差异最大，所以S省区劳动力转移规模最大
的方向是第一产业向第二产业。故选A。 答案 1.B 2.A (2017·河北唐山统考)下图为京津冀城市一体化示意图。读图完成3～4题。 3．在一体化背景下，天津应成为() A．知识型区域B．加工型区域 C．资源型区域D．贸易型区域 4．同京津相比，河北承接产业转移的优势区位条件是() A．人才密集B．交通便利C．地价便宜D．市场广大 解析第3题，根据图中信息判断，天津市从河北获取资源、劳动力和初级产品，从北京获得产业与技术支持，进行产品加工，工业最终产品与高端技术产品输往北京，故天津应为加工型区域。第4题，与北京和天津相比，河北省的经济发展水平较低，但土地面积、劳动力数量大，用工、用地的成本低廉，能够吸引对劳动力需求较大的产业落户。 答案 3.B 4.C (2016·宁夏银川一中期末)枸杞是宁夏五宝之一，宁夏境内的中宁县是我国著名的枸杞之乡，已经有600多年的种植历史。中宁地区土壤碱性重，昼夜温差大，这样的自然条件适合枸杞的生长。回答5～6题。5．该地区枸杞品质优良的自然原因有() ①科技创新，培育优质品种②日照时间长，光照充足③水源充足，黑土肥沃④昼夜温差大，养分积累多 A．①②B．②③C．①④D．②④ 6．该地区农业发展过程中存在的生态问题有() ①坡地开荒导致水蚀严重②过度开垦导致土地荒漠化 ③不合理灌溉导致土壤盐碱化④农业结构调整导致酸雨增加 A．①②B．①④C．②③D．②④ 解析第5题，题干所问为自然原因，而“科技创新，培育优质品种”属于社会经济原因，可以排除；根据材料所给信息“土壤碱性重”可以排除“黑土肥沃”；宁夏位于我国西北地区，气候干旱，日照时间长，光照充足，昼夜温差大，有利于枸杞的生长。第6题，宁夏气候干旱，降水稀少，所以坡地开荒不会导致水蚀严重而是会导致土地荒漠化：该地区气候干燥，蒸发旺盛，不合理的灌溉会导致土壤盐碱化；酸雨主要和工业生产排放的酸性气体有关，与农业结构调整无关。 答案 5.D 6.C 二、非选择题
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
中国大数据产业主要分布地
中国大数据产业主要分布地 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。 除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。 我国大数据区域分布图 京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局； 珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成
了大数据集聚发展的趋势； 长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。 大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区；率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台；率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》；率先设立全球第一个大数据交易所；率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里，如果大家还不明白的地方，请与网站的在线老师联系，在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询