大数据对高校教育的推动作用论文
当代社会互联网发达,信息技术广泛应用与社会各个领域。当然,利用信息技术来推动高校教育发展也是在信息化教育进程之中。信息技术的发展迅速,大数据也就迅速堆积,大数据记录了信息技术发展的脚步,同样有利于信息技术在社会上的有效发展。高校作为发展人才的地方,自然少不了大量数据累积,信息量巨大,大数据对高校教育也就有着非常大的影响,它不仅推动着高校教育的发展,同时也反映着高校教育数据累积的过程,这类数据与外界环境的共享,一起发挥着大数据对高校教育的推动作用。
1大数据 发挥出在高校教育的发展中的推动作用
高校教育在多年的发展中,逐渐适应了信息化的快速发展进程,将高校教育信息化是必然的条件,这对于高校教育的改革和完善具有完全有效的作用。高校教育信息化同样对提高教学质量,引导创新教学模式,发挥着重要作用。高校教育信息化有利于加强校园文化建设,促进教育高水平发展,有利于改善教学方法,发挥教育各项职能,有利于人才培养,有利于信息交流和教学环境改善。高校教育信息化是教育发展和提升的必要条件,大量的信息交流必定会产生众多数据,针对大数据进行数据收集和处理,方便数据检索和查询。高校教育本身就具有信息量大、数据多样,繁琐的鞥、特点,所以很好的利用大数据为高校教育发展做贡献,一定能更好的推动高校教育的发展。大数据在课堂上的应用,能够改变传统的教学模式,发挥信息技术的无限潜能,不管是时间还是空间的阻碍,都能被信息技术所打破,这将有利于学生更好的融入课堂,使学生更适应课堂,从而使理解知识变得容易。大数据的广泛应用,同样适用于科学研究方面,大数据的全面信息的应用对于信息的共享和交流具有关键推进作用,现代信息技术在社会科学中的应用将改善传统的研究方法,这样不但能提升结果的可信度,更能够提升工作效率,再者,大数据在服务人们方面的应用,高校能够更好的掌握社会需求,了解社会对人才的渴求,从而培养适应社会的人才。这样的好处还有能够加强高校和社会的联系,使得高校能够更好地履行社会职能。大数据还有利于高校建设校园文化与文化传承。高校对于优秀民族和世界文化都有责任和义务传播给更多学生,高校作为文化载体,有更好的条件进行文化教育,通过信息技术手段,方便文化沟通,以及技术交流等。
2大数据与高校教育之间的联系
大数据与高校教育之间不只是简单的应用关系,高校也绝不是被动的接受大数据,其实高校与大数据之间是相互依靠,相互促进的,高校教育的发展同时也是大数据的发展,同时,大数据的发展,也同样推动了高校教育的发展进程。大数据可以说是一种工具,一是顺应了高校教育的发展进程,同时也为高校教育发展做出了许多改善与提升。比方说大数据推动了高校对人才培养的进程,有利于高校选拔适合社会的高等人才,挖掘人才潜在价值,更好的为社会服务,也是为人们服务,帮助学生找到自身优势,使得人才发展变得顺利。前面说的,大数据帮助高校建立完善的文化体系,有助于高校进行文化传承,教育形式改革与创新。大数据有助于高校了解社会需求,发展与培养适应社会的全能人才。反过来,高校教育对大数据的发展也具有非常重要的推进作用。高校由于信息量巨大,也有相对完整的记录和完善形式,对于数据的收集等方面也有非常完善的系统,所以高校教育对于大数据的发展也有积极作用。高校通过长时间的数据利用,自然会产生许多有效的数据分类和整理办法,对数据的研究也非常细致和详细,对数据也会进行补充和完善,分析和创新数据记录办法,所以高校教育方面对数据的整理利用工作也会对大数据的发展做出更多贡献。说完了高校教育与大数据之间的相互利用,还应考虑大数据与高校教育之间的共同发展。许多高校在建立了比较完善的大数据处理和利用方式之后,通常会比较频繁的与外界进行数据处理办法和收集方式的交流和共享,大部分的'数据处理工作都是有目的性的,比方说在网上的数据检索工作,都是在先想好需要什么才去网上搜索的,所以对数据的分类整理工作至关重要。高校教育通常分为大体上的文科和理科,那再往下细分还有工科医科师范类商学类等等。不同的数据有不同的处理方式,不同的数据门类之间有时候也是互通的,所以大数据的处理办法和整体思维都是有分别的,也是有联系的,需要研究者长时间的分析和整理。大数据的使用需要专业的认可,不然的话就会造成资源浪费,看来社会上的机构大概也只有高校和研究员具有资格认证大数据的作用了。大数据广泛应用了信息技术和社会科学等多种学科的资源,在保证数据真实可靠地情况下,为更多数据使用者提供良好的数据参考作用。换句话说,高校教育过程中对数据的使用情况直接影响了大数据的利用率,高校对大数据提供了更多的技术支持,同时也限制了大数据的发展,所以大数据与高校教育之间的这种关系影响了两者之间的共同发展。
3大数据在推动高校教育发展过程中遇到的问题
不可否认,大数据在推动高校教育的发展过程做出了很多贡献,但是在大数据推动高校教育的过程中,仍会出现某些问题,阻止了大数据的推动作用,造成大数据没有完全发挥其应有的功能,没有很好的为高校教育做出更大贡献。首先是高校对于大数据的利用率低,主要体现在进行数据搜索和收集过程中,对需求的认识面太过狭隘,导致数据收集工作不完善,收据收集的不完全,在应用过程中就会有困难,造成信息缺失和资源不足,所以究其原因还是数据收集工作者工作中存在纰漏,或者对数据手机方法不正确不规范,造成了数据缺失情况出现。其次出现大数据利用不完全的问题是因为数据运用者技术不规范和操作不当造成数据使用不完全。和传统的数据使用方法相比,现代的利用大数据进行数据检索和使用工作已经如虎添翼,通过科技手段可以毫不费力的从大量的数据库中筛选出自己所需要的数据来进行利用。这不但大大降低了操作难度,同时也节省了很多时间,我们都知道数据挖掘工作复杂而且繁琐,更需要数据挖掘工作者认真细致的到位的工作态度,一点马虎不得。但是通过技术手段,以及先进的互联网技术,可以很好的解决很多工作中可能会出现的问题。但是机器就是机器,永远不可能有人的思维,就算有那也是人给他格外添加的,永远不可能超过人的思维,所以机器所犯的错误可能也会有很多,这就需要人来利用外力对数据采集处理等工作进行监督,一点失误就会造成数据错误,影响数据的使用。
4提升大数据推动高校教育有效性的对策
针对以上几点问题,首先提出的解决办法就是使人们充分认识大数据的作用,这样从根本上让人们建立起对大数据的作用的基本概念,才能仍大数据更好地为人们服务。大数据实在信息大爆炸的现代社会中人们必不可少的一种数据收集处理方式,对于社会的快速发展,必然会伴随数以万计的数据,那么对于这么多眼花缭乱的数据,要想提取出真正对自己有用的数据,就要利用科技手段,建立完整的数据库,方便人们的数据提取和利用。在认识了大数据的作用之后,就要合理的利用好大数据,正确的使用大数据,在大数据使用过程中应当规范使用办法,避免使用者滥用大数据,检索和分类过程也应当认真细致的操作,因为不仅仅是一次失误,之后的每一个步骤都有可能会对数据处理工作造成误解和偏差,造成大数据的错误使用。为了更好的使用大数据,推动大数据对高校教育的发展,高校应建立完善的大数据使用平台,让使用者能够有地方可查,有资源可用,提高大数据的使用率。至于校园内的配置,应当及时维护,对大数据的保管工作也应时常监督和完善,进一步加强数据使用效率,发挥其应有的价值。在人员配置选拔方面,要认真仔细筛选真正有用的人才,对数据进行分类处理和详细整理,更好的帮助校园内数据使用者进行数据使用程序。
5总结
在当下数据大爆炸的时代,能够更好的使用信息的人,将信息为己所用,那么就是发挥了大数据的真正价值。正确看待大数据,合理利用大数据,将大数据与高校教育有机的结合在一起,尽力发挥大数据应有的价值,有利于人们探索未知的知识和学问,有效的利用好大数据,就是发挥了大数据对高校教育的推动作用。
参考文献 :
[1]邱仁宗,黄雯,翟晓梅.大数据技术的伦理问题[J].科学与社会,2014(01).
[2]王成红,陈伟能,张军,宋苏,鲁仁全.大数据技术与应用中的挑战性科学问题[J].中国科学基金,2014(02).
[3]祝智庭,管珏琪.教育变革中的技术力量[J].中国电化教育,2014(01).
大数据意义
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。[10]阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。[11]
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。[12]
大数据的价值体现在以下几个方面:
(1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
(2)做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;
(3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。
在这个快速发展的智能硬件时代,困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如,通过结合大数据和高性能的分析,下面这些对企业有益的情况都可能会发生:
(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。
(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。
(3)分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。
(4)根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。
(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考:1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战7、大数据背景下银行外汇业务管理分析8、大数据在互联网金融领域应用9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施10、大数据公司内部控制构建问题11、大数据征信机构运作模式监管12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系15、大数据助力普惠金融
大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
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36、数学建模竞赛背景下对高校数学教学的思考
37、数学建模课程对高职学生创新能力的培养探究
38、高等数学教学中数学建模思想方法探究
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40、无线激光通信网络海量信息快速调度数学建模
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研究课题:“物联网时代”的特点及其在日常生活中的体现
成果简介:
本文首先介绍了“物联网”的概念及其在国内外的发展,并指出“物联网”概念已经是一个“中国制造”的概念,已被贴上“中国式”标签。伴随云计算日益普及以及人工智能(AI)技术日益成熟,物联网时代已经从 时代悄然迈入 时代。
物联网时代具有显著的特点,一是“物联网即服务”走向落地,二是物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化,三是物联网技术设备升级,四是物联网的安全性引起重视。
随着物联网技术的不断发展,它已悄无声息地融入到人们的日常生活,并简单介绍了物联网 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景,展望了物联网的发展趋势。
“ 物联网时代 ” 的特点及其在日常生活中的体现
摘要 通过对“物联网”的概念介绍,引出物联网时代 的基本内涵,总结出物联网 时代的基本特点,并简单介绍了物联网 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景,并展望了物联网的发展趋势。
关键词 物联网 人工智能 云计算
物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮,能够使我们的社会更加自动化,能够让我们的生活更加便利,能够整体提高社会的信息化程度,将在提升信息传送效率、改善民生、提高生产率、降低管理成本等社会各方面发挥重要作用。
本文系统介绍了物联网的起源、概念及其发展,阐述物联网时代 的一些特点,并简要叙述了物联网在交通、医疗、建筑等日常生活中的应用情况。
一、 “ 物联网时代 ” 基本内涵
1 物联网
1999 年,美国麻省理工大学教授凯文·阿什顿(Kevin Ashton)最早提出了物联网(IoT)的概念。阿什顿认为,计算机最终能够自主产生及收集数据而无需人工干预,因此将推动物联网的诞生。简单来说,物联网的理念在于物体之间的通信,以及相互之间的在线互动。
2005 年,在突尼斯举行的信息社会世界峰会上,国际电信联盟发布了《ITU 互联网报告 2005:物联网》,正式提出了“物联网”的概念,将物联网定义为通过各种信息传感设备。
如传感器、射频识别(RFID)技术、全球定位系统、红外线感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。
与互联网结合形成的一个巨大网络,其目的是实现物与物、物与人、所有的物品与网络的连接,方便识别、管理和控制。
中国物联网校企联盟将物联网定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说,当下涉及到信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。
物联网的概念已经是一个“中国制造”的概念,它的覆盖范围与时俱进,已经超越了 1999 年 Ashton教授和 2005 年 ITU 报告所指的范围,物联网已被贴上“中国式”标签。
2 物联网时代
伴随云计算日益普及,以及人工智能(AI)技术日益成熟,推动信息科技向物联网时代转变,特别在IoT+AI 融合下,使得万物具有感知能力,物理设备不再冷冰冰,而是具有生命力,让物理世界和数字世界深度融合,继此行业边界越来越模糊,人类进入全新的智能社会。
物联网时代是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络时代。
物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。
随着“物联网”的概念从提出到发展,从实践到创新,物联网时代已经从 时代悄然迈入 时代。物联网 可以理解为 IoE(Internet of Everything),而物联网 是 IoT(Internet of Things),前者范围比后者更大,囊括的范围也更加广泛。
IoE 强调的万物互联概念是任何设备、事物都能通过网络连接起来,并在网络中彼此之间进行通讯。“万物互联”(IoE)的时代,所有的物(Everything)将会获得语境感知、增强的处理能力和更好的感应能力。
二、 “ 物联网时代 ” 的特点
与互联网时代相比,物联网时代具有显著的特点:
1、“物联网即服务”走向落地
既然叫做物联网 时代,当然是和物联网 时代有较明显的进步的。所以,物联网 时代的一个明显特征就是邬贺铨院士曾提到的“物联网即服务”走向落地。
2、物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化
物联网既然要通过服务的方式落地,那么如何落地?此时承担落地职责的便是真正的物联网企业——物联网平台企业。物联网的人连物、物连物具有局域化、功能化、行业化互联化,各个行业应用在应用中形成对网络层的具体需求,并逐渐行业标准化。
3、物联网技术设备升级
上层应用逐渐与物联网网络层剥离开来,物联网网络支撑技术(NB-IoT、Lora 等)充分发展、百花齐放。在感知层将传感器升级为“传感器+执行器”,使“眼手”能够协调一致,发挥其更大的功能和作用。
4、物联网的安全性引起重视
物联网的安全性自这个概念提出以来,一直备受人们关注,今后,物联网的安全性将做为一个相对独立的研究领域,得到足够的重视与发展。
未来的物联网 应该通过人工智能、大数据、云计算、5G 等技术的完善,不断提升人工智能的水平,完善语言助手技术,加强物联网的安全性与信任感,外在体现就是操控方式的迭代升级。
也就是说,未来的物联网设备不再单纯依靠语音控制来进行操作,而是整合并运用人工智能、大数据、云计算、5G 等技术,这样即便我们的一个动作、一个眼神、一个想法,甚至即使我们面无表情,物联网也可以了解我们的想法。
三、 “ 物联网时代 ” 在日常生活中的体现
近些年,随着物联网技术的不断发展,它已悄无声息地融入到我们的生活中,小至路由器、智能音箱、冰箱,大到汽车、工业设备,越来越多的物品都接入了物联网。
智慧物流
智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑,在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前,应用于物联网领域主要体现在三个方面:仓储、运输监测以及快递终端。
通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测,包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度、油耗、车速等。物联网技术的使用能提高运输效率,提升整个物流行业的智能化水平。
2 智能交通
智能交通是物联网的一种重要体现形式,利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来,改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域,包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。
3 智能安防
安防是物联网的一大应用市场,因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大,非常耗费人力,而智能安防能够通过设备实现智能判断。
目前,智能安防最核心的部分在于智能安防系统,该系统是对拍摄的图像进行传输与存储,并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括
三大部分:门禁、报警和监控,行业中主要以视频监控为主。
4 智慧能源环保
智慧能源环保属于智慧城市的一个部分,其物联网应用主要集中在水能、电能、燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。
如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网,通过监测,提升利用效率,减少能源损耗。
5 智能医疗
在智能医疗领域,新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径,能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。
对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行监测,主要指的是医疗可穿戴设备,将获取的数据记录到电子健康文件中,方便个人或医生查阅。
除此之外,通过 RFID 技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理,实现医疗设备、用品可视化,主要表现为数字化医院。
6 智慧建筑
建筑是城市的基石,技术的进步促进了建筑的智能化发展,以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面,将设备进行感知、传输并实现远程监控,不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。
目前,智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。
7 智能制造
智能制造细分概念范围很广,涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大,是物联网的一个重要应用领域,主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上,包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。
通过在设备上加装相应的传感器,使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作,更好的了解产品的使用状况,完成产品全生命周期的信息收集,指导产品设计和售后服务。厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。
8 智能家居
智能家居指的是使用不同的方法和设备,来提高人们的生活能力,使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域,能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测,分析其变化特征,同时根据人的需要,在一定的程度上进行反馈。
9 智能零售
行业内将零售按照距离,分为了三种不同的形式:远场零售、中场零售、近场零售,三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售,且主要应用于近场零售,即无人便利店和自动(无人)售货机。
智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造,打造无人零售模式。通过数据分析,并充分运用门店内的客流和活动,为用户提供更好的服务,给商家提供更高的经营效率。
0 智慧农业
智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合,实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式,可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。
物联网应用于农业主要体现在两个方面,即农业种植和畜牧养殖。农业种植通过传感器、摄像头和卫星等收集数据,实现农作物数字化和机械装备数字化(主要指的是农机车联网)发展。
畜牧养殖指的是利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据,通过对收集到的数据进行分析,运用算法判断畜禽产品健康状况、喂养情况、位置信息以及发情期预测等,对其进行精准管理。
四、物联网未来的发展趋势
物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展,已被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。
从智能安防到智能电网,从二维码普及到“智慧城市”落地,作为被寄予厚望的新兴产业,物联网正四处开花,在许多行业和领域得到应用,并悄然影响着人们的生活。
伴随着技术的进步和相关配套的完善,在未来几年,技术与标准国产化、运营与管理体系化、产业草根化将成为我国物联网发展的三大趋势。
以上内容参考 百度百科——探究性学习
内容如下:
1、大数据对商业模式影响
2、大数据下地质项目资金内部控制风险
3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进
4、大数据时代下线上餐饮变革
5、基于大数据小微金融
大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
根据目前农业大数据的主要来源,可以将其应用领域归纳为以下几个方面:(1)农业生产过程管理方面应用运用大数据的先进技术对农业各主要生产领域在生产过程中采集的大量数据进行分析处理,进而提供“精准化”的农资配方、“智慧化”的管理决策和设施控制,达到农业增产、农民增收的目的。(2)农业资源管理方面应用农业资源除了土地、水等自然资源之外,还包括各种农业生物资源和农业生产资料。我国虽然地大物博,但可以进行农业生产的资源已越来越少。从目前农业基础实际状况来看,有必要运用物联网、大数据等先进技术对农业资源进一步优化配置、合理开发,从而实现农业的高产优质和节能高效。(3)农业生态环境管理方面应用农业生态环境具体包括土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等,需要对这些农业环境影响因子实现全而监测、精准化管理。(4)农产品和食品安全管理方面应用农产品安全管理涉及产地环境、产前产中产后、产业链管理、储藏加工、市场流通、物流、供应链与溯源系统等食品链的各个环节,通过对农产品质量安全监管信息的分析处理,实现食品安全风险的预警及质量安全突发事件的应急管理。(5)农业装备与设施监控方面应用可以提供农业装备和设施在工作运作情况下状态的监控、远程诊断以及服务调度等方面的智能化管理和应用。(6) 提供各种农业科研活动产生的大数据应用农业科研产生的大数据有包括空间与地面的遥感数据,还有如基因图谱、大规模测序、农业基因组数据、大分子与药物设计等大量的生物实验数据:利用科研试验大数据的分析,能够更好地指导农业生产和生活。
大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
大数据只是一个时代背景,具体内容可以班忙做
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3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进
4、大数据时代下线上餐饮变革
5、基于大数据小微金融
大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
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23、若干病毒感染模型的动力学分析
24、现代综合医院检验中心空间设计研究
25、大型公立医院创建医学独立实验室可行性研究
26、高血压病证型与血清褪黑色素水平的相关性研究
27、医用臭氧与α-干扰素对照治疗慢性乙型病毒性肝炎
28、网织血小板在系统性红斑狼疮患者的临床应用
29、G公司第三方独立医学实验室服务营销策略研究
30、临床毛细管电泳的研究
31、基于光电检测与信息处理技术的纳米金免疫层析试条定量测试的研究
32、贫铀长期作用后的吸收分布特点及其主要蓄积器官的损伤效应研究
33、基于磁性微球的PMMA微流控免疫分析芯片系统的研究
34、hr HPV、L1壳蛋白、p16蛋白与宫颈病变的关系及诊断价值研究
35、76例急性白血病的MICM分型及预后
36、国产化学发光法诊断系统检测乙肝表面抗原的评价
37、蛋白A-藻蓝蛋白β亚基双功能蛋白的性质及其在免疫检测中的应用
38、上海市社区卫生服务中心检验开展现状及检验项目合理化设置研究
39、__医学检验集团发展战略研究
口腔医学毕业论文题目
1、伴有或不伴有下颌偏斜的骨性Ⅲ类成人患者颞下颌关节形态和位置的CBCT研究
2、口腔锥形束CT对下颌牙 种植 位点线性测量精度的实验研究
3、牙龈卟啉单胞菌感染牙周膜成纤维细胞的体外实验研究
4、无牙颌种植修复临床回顾性研究及无牙颌种植固定修复咬合初步分析
5、产前暴露于纳米氧化锌对大鼠子代脑发育及成年期行为学特性的影响
6、我国入选PubMed数据库的生物医学期刊文献计量学分析
7、电针治疗对颞下颌关节紊乱综合症大鼠TNF-α、IL-1β影响的研究
8、86例腮腺多形性腺瘤外科治疗的回顾和分析
9、口腔黏膜潜在恶性疾患的临床诊治新观点
10、翼外肌在髁突矢状骨折愈合中对髁突应力分布作用的三维有限元研究
11、T-Scan应用于牙根纵裂患者咬合特征分析的初步研究
12、正畸治疗对不同类型错(牙合)畸形患者口腔健康生活质量的影响
13、成人正颌手术前后的心理特征及满意度的相关性研究
14、不同牙面处理方法对窝沟封闭剂微渗漏的影响
15、自锁托槽矫治器与直丝弓托槽矫治器排齐牙列的对比研究
16、构建3D打印牙齿模型及其形态仿真性研究
17、锥形束CT对下颌乳磨牙牙根及根管形态的研究
18、F大学口腔医学博士学位论文内容和质量研究
19、口腔医学专业人文素质 教育 现状调查及课程教学发展策略
20、口腔医学本科毕业考核中多站式考试的设计及效果评价研究
21、血链球菌细菌素对光滑念珠菌力学性质的影响
22、乳牙根中1/3折保守治疗的应用研究
23、牙髓切断术与牙髓摘除术在深龋露髓乳磨牙临床治疗中的对比研究
24、整合牙颌模型三维重构及其应用研究
25、江西省口腔医疗服务能力调查分析
26、玻璃纤维桩不同粘接方法粘接强度的系统评价和Meta分析
27、牙与固定修复体的动力学研究--振动分析和疲劳测试
28、口腔医学专业人才培养方案及系列课程综合改革研究
29、气电纺蚕丝蛋白纳米纤维的制备与组织工程研究
30、张应力诱导大鼠骨髓间充质干细胞骨向分化的实验研究
31、可摘局部义齿支架计算机辅助设计与制作的初步研究
32、磁性附着体静磁场对人牙龈成纤维细胞和人牙周膜成纤维细胞生物学效应的基础研究
33、等离子浸没注入和多弧离子镀对纯钛及钛合金表面改性的基础研究
34、口腔卫生服务现况评价与口腔卫生人力预测研究
35、自制铸钛包埋材料铸造工艺与铸钛修复体铸造精度的研究
36、口腔修复学教学及临床三维多媒体平台的建立
37、应用激光快速成形技术制作全口义齿钛基托的实验研究
38、纳米羟基磷灰石复合改性材料的制备及其抗龋性能研究
39、髁突在咬合载荷作用下的应力效应
40、磨牙烤瓷熔附金属全冠的有限元分析
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《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院
《大数据技术原理与应用—概念、存储、处理、分析与应用》。hadoop参考文献有《大数据技术原理与应用—概念、存储、处理、分析与应用》,Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据。
在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文,希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前,大数据时代已经到来,大数据时代已经占领了整个环境,它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内,从稀少到普及,使人们的生活有了翻天覆地的变化,计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代,这就要求对计算机信息处理技术应用时,则也就需要在之前基础上对技术实施创新,优化结构处理,从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来,人们的信息接收量有明显加大,在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点,随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大,只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点,计算机在信息传播中传播途径相当广泛,传播速度也相当惊人,1s内可以完成整个信息传播任务,具有较高传播效率。在传播信息过程中,还需要实施一定的信息处理,在此过程中则需要应用相应的信息处理工具,实现对信息的专门处理,随着目前信息处理任务的不断加强,信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化,则也就是目前数据具有多种类型,在庞大的数据库中,信息以不同的类型存在着,其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化,从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升,尤其是当前软件技术的迅速发展,进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展,进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量,同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性,同时关联结构也越来越复杂,导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上,在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定,从而打破之前计算机信息处理中,硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足,在完成云计算机网络构建之后,才能够在信息处理过程中,真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型,但是在进行信息发布之前,工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理,此过程具有一定复杂性,首先需要进行数据收集,在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析,完成信息的初级操作处理,总体上来说信息处理主要包括:分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后,才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播,让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息,借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容,随着人们信息接收量的不断加大,对信息储存空间也有较大需求,这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中,已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求,因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足,但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求,在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3],从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式,不但可以有效的满足用户信息存储需求,同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现,导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移,构建出一些新的计算机信息关联结构,同时具有非常强大的数据关联性,从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题,一旦在信息处理过程中某个信息出现问题,也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候,也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立,必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析,这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升,并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向,但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足,也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障,就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设,另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养,提高管理人员专业素质和专业能力,从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求,同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟,对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测,因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系,因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理,这些信息一旦发生泄漏,就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看,这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中,首先需要完成数据采集,同时还要实时监控数据信息源,在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储,所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理,通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息,通过数据传送系统完整的传输到客户端,为用户阅读提供便利。 结语: 在大数据时代下,计算机信息处理技术也存在一定的发展难度,从目前专业方面来看,还存在一些问题无法解决,但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中,想要完成计算机更新也存在一定的难度,但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络,把网络数据和计算机硬件数据两者分开,也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用,2014,(05):105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用,2014,(08):49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技,2014, (12):89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用,2014,(21):109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要:大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面,全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时,也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言,能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而,如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词:计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后,传统的计算工作已经逐步被淘汰出去,为了在新的竞争与挑战中取得胜利,许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究,为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临,大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲,大数据指的是这样的一种现象:互联网在不断运营过程中逐步壮大,产生的数据越来越多,甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战,随着科技的发展,计算机信息处理技术一定会越来越完善,为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革,在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊,在这里,数据才是最核心的资产,对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战,但是也会迎来很大的机遇,因为只是作为一种共享的公共网络资源,其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机,而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以,知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见,这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年,大数据应用带来令人瞩目的成绩,不仅国内外的产业界与科技界,还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来,大数据的内涵应是数据的资产化和服务化,而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下,为了降低成本获得更好的能效,越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍,以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面,覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN,以及Spark等新型系统架构介绍外,还将探讨研究流式计算(Storm,Samza,Puma,S4等)、实时计算(Dremel,Impala,Drill)、图计算(Pregel,Hama,Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代,借力计算机智能(MI)技术,通过更透明、更可用的数据,企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策,让企业真正实现高度的计算机智能决策办公,下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业:XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取 措施 ,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析,对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营:辛辛那提动物园使用了Cognos,为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此,动物园可以获得新的收入来源和提高营收,并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点,确定最好的网点位置,帮助这个银行更好地运作业务,推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征,提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中,数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段,简记为SEMMA: Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为:包含足够的重要信息,同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为:数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据,增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为:统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标,通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为:变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果,我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为:线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为:比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而,在获得满意结果之前,可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后,可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据,这是大多数数据挖掘问题的目标。此外,先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具,比如:能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具,以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器,便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型,从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统,通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构,进一步补充了数据挖掘过程,实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中,您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中,这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的:一方面,掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面,具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里,数据采集、存储和数据分析技术飞速发展,大大降低了数据储存和处理的成本,一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能,并且大幅降低了成本,使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献: [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑,2009. [2]张帆,朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术,2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电,1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报,1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社,2000. [6]张浩,郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息,2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报,2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新,在该种环境背景下大数据风潮席卷全球,尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟,各领域行业对此也给予了较高的关注,针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据,依托于大数据实现长足发展,本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析,之后探讨依托于大数据良好推进CAT,以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言:相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源,另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性,走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中,相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战,正面CAT工作,进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇,具体来讲,信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱,当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势:其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系,而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升,尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究,相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势,也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变,尤其是在当下海量数据生成背景下,人工审计具备较强滞后性,只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求,而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇,更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战,具体来讲,审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量,数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面,而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低,如数据方面人为随意修改删除等等,而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上,对数据质量予以有效保障需要从两方面入手,其一是把控电子数据有效存储,简单来讲就是信息存储,对电子信息进行定期检查,监督数据实际传输,对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等,进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集,通常电子数据具备多样化采集方式,如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集,该种直接采集需要备份初始传输数据,避免数据采集之后相关人员随意修改,更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等,最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高,从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立,建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储,更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术,则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化,而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性,最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外,还集中在审计人员的强化培训上,具体来讲,培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点,可以构建统一培训平台,在该培训平台中予以多元化资料的分享,聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课,提供专业技能知识沟通互动等等机会,最终通过强化培训提升审计人员综合素质,更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知,当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整,依托于大数据促使审计人员得以素质提升,并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效,而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢: 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文