大数据的研究与应用 (1)
毕业设计（论文）报告题目大数据的研究与应用
二级学院物联网与软件技术学院
专业物联网应用技术
班级物联（单招）1601
学生姓名王龙
学号100160869
指导教师杨晔
2019年3月
毕业论文（设计）承诺书
本人郑重承诺：
1、本论文（设计）是在指导教师的指导下，查阅相关文献，进行分析研究，独立撰写而成的。
2、本论文（设计）中，所有实验、数据和有关材料均是真实的。
3、本论文（设计）中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或机构已经撰写发表过的研究成果。
4、本论文（设计）如有剽窃他人研究成果的情况，一切后果自负。作者签名：签字日期：年月日
大数据的研究与应用
摘要：现如今的21世纪，经济水平在不断的快速发展，大数据已经不是一个陌生的代名词，越来越多的存在于人们的视线中。无论是在人们日常的生活中，还是人们的衣食住行以及工作，都发挥着重大的用途。不了解的人可能觉得大数据只能运用在商业或者政府机构，实际上还适用于我们每一个人。在当今年代，伴随着计算机信息技术的不断发展，已经融入到了各种行业当中。随着网上的信息资源量的不断膨胀增加，此技术给人们带来方便的同时，由于它的复杂性质还是带来了一些用户使用的不方便。大数据的类型具有多样化的特征，能够进行多样化的数据存储以及分析功能，同时还能够捕获大量的信息资源进行存储和分析，这是传统的数据处理技术远远达不到的。本文正是进行研究我国大数据技术的发展现状和面临的挑战，并提出有效的发展策略，以至于可以为中国大数据技术的发展起到借鉴意义。
关键词：大数据、价值、数据处理技术、多样化
Research and application of big data
Abstract：With the rapid development of the 21st century, people should be quite familiar with the term "big data." Big data is also increasingly integrated into our daily lives. From our food and clothing to work, big data plays a very important role and role. Big data is not only for business and government, but for everyone in our lives. Nowadays, with the rapid development of computer information technology and Internet information technology, computer network technology has penetrated into all walks of life. The information resources on the network have exploded, and the use of Internet information technology has brought great convenience to our lives. The complexity of the information on the Internet has also caused great trouble to users. The data types in the era of big data are also more diverse. Traditional data processing techniques are difficult to meet the storage and analysis of diverse data. However, big data technology can effectively solve the problem of acquisition, storage and analysis of massive information. In-depth study of the development status and challenges of China's big data technology, and propose a targeted development strategy to provide reference for the development of China's big data technology.
Key Words ：Big data、Value、Data processing technology、Diversification
前言 (1)
第一章选题意义 (2)
1.1选题的背景 (2)
1.2大数据的发展现状和研究意义 (2)
1.2.1 大数据的发展现状 (2)
1.2.2 大数据的研究意义 (3)
第二章数据简介 (4)
2.1大数据的定义 (4)
2.2 大数据的内涵 (4)
2.3 大数据的特征 (5)
第三章大数据技术 (6)
3.1基础阶段 (6)
3.2 存储阶段 (7)
3.3 架构设计阶段 (8)
3.4 实时计算阶段 (9)
3.5 数据采集阶段 (9)
第四章大数据的具体应用领域 (11)
4.1 金融领域 (11)
4.2 安防领域 (11)
4.3 能源领域 (12)
4.4 业务领域 (13)
4.5 医疗领域 (14)
4.6 电力行业领域 (15)
第五章基于大数据的大气环境监测 (16)
5.1 大数据技术在大气环境监测行业中的意义 (16)
5.2 环境大数据的概念 (16)
5.3 环境数据的采集与获取 (17)
5.4 环境数据的存储与处理 (19)
5.5 环境数据的应用 (20)
总结 (23)
致谢 (24)
参考文献 (25)
大数据处理模式，具有便捷而又快捷的特点，这种模式也是本文将要研究的重点。绝大多数的人都赞同一个观点——大数据是最好的工作模式来进行大批量的数据处理，这是其他的模式替代不了的，也是毫无疑问的。作为现在最流行的一种技术，大数据不仅能够搜集新的知识以及发现新的机遇，还能够创造出很高的价值空间。普遍认为，大数据的时代到来并不是一个终点，而是一个起点，使得人们会对生活、工作甚至世界的认知度以及理解度增加。
现如今的计算机存储的信息增加量的速度比世界经济的发展速度还要快上4倍，同时计算机数据处理能力的进步速度比世界经济的发展速度快上9倍。规模对于信息来说，是比较重要的，之所以大数据时代会如此的厉害，是由于存在着上千亿量的数据项支撑着，其核心是它的预测功能。
第一章选题意义
1.1选题的背景
在我们的生活当中，以及融入了很多的物联网、社交网络以及云计算等技术。随着当今的计算能力、存储空间以及网络带宽的快速发展，人们在各个行业所累积的数据，都在不断的呈现着增加的趋势。
经研究可以发现，互联网搜索引擎能够支撑数十亿次数的网页搜索，几乎每天可以处理上万TB字节的数据，而且全球的通信网的主干网上在一天的时期内就有大约数万TB字节数据不断的传输。就好比，从事于医疗方面的医院和药店等地方，每天都会记载许多的数据。随着当今数据的存储量的升级、大数据的应用不断的广泛以及其本身自有的价值，使我们必须去深入的探究其应用，以至于我们可以更好的受益于这些数据。
大数据在本质上其实是一种针对数据技术革命，不仅在国家宏观调控，商业战略决策，服务业务以及管理方式有了重大的影响，甚至在个人的生活起居中带来了一个重大的影响。大数据自身的高价值，也社会经济中的发展，带来了新的高收益的机遇。同时大数据的技术更新，被称之为又一次的“工业革命”。
1.2大数据的发展现状和研究意义
1.2.1 大数据的发展现状
在中国现在的大数据行业的发展还是处于初级阶段，但是其发展空间很大。是因为中国的数据资源量特别广泛，基于这些众多的资源量，可以为中国带来好的机遇以及发展环境。随着中国对信息技术的重视度不断增加，以及数据处理技术的广泛普及，导致我国的数据资源的曲线不断上升。与此同时，由于中国信息产地不断地对大数据处理技术进行研究以及推进，更是为中国的大数据技术的发展推向了一个新的阶段，提供了发展动力。在最近的几年时间，中国的大数据行业产生的产品特征，慢慢的由信息驱动转变为应用模式发展。中国用户具有很大的需求量市场，所以大数据产业的发展前景很好，也正是因为庞大的市场效益，大数据产业才有了生存的动力。
大数据行业的发展前景还引起了国外政府的注意力，很多的国家设置了一些
有关大数据的政策，并且针对大数据的发展进行了详细的研究。现如今国与国之间的竞争已经不是单单的是军事力量，已经上升到了综合国力之间的斗争。而有关大数据的应用就是其中一个方面，所以，各个国家都必须注重对数据的获取及其控制的研究。美国早就在2012年的时候，奥巴马政府就进行制定了有关大数据研究及其发展的计划，现如今是美国非常重要的信息科技发展部署地。并且美国政府坚信大数据以后肯定会成为一种好比黄金、石油一般重要的资源。不仅是美国，还有一些其他的欧洲国家以及日本，都先后进行了有关大数据研究的计划，并为本身的国家数据行业的发展提供了初期的市场培育。
1.2.2 大数据的研究意义
1、国家战略意义
相比较于自然资源和人力资源，大数据与其一样都是比较重要的战略资源，并且能够体现出一个国家数字主权。在目前的大数据技术当代的时代中，国家的竞争已经上升到了各世界国家大数据的范围、活性和数据的分析及其运用的能力。除去以前的海陆空战斗的模式，现在已经转变为了在网络空间的数据主权竞争。
2、科学研究意义
在人们经过采用计算机来分析记录周围自然界的发现、人们的社会发展历程以及自然与人的关系的环节中，由于大量的数据产生致使人们在无意识中建立了一种数据自然，不仅如此，人与社会以及宇宙的历史会演变为数据的历史。
中科院院士李国杰先生早在之前就说过：“如果大数据产业处于落后的地位，那么将不能处于产业战略的制高点，并且代表着数字主权无险可守，甚至导致国家安全将出现漏洞。”
第二章数据简介
2.1大数据的定义
大数据通俗来讲，说的是在不能接受的时间范畴之内，通过使用部分软件工作来获取、管理以及处理的数据集合。必须经过新型的处理模式才能够具备更为强大的决策力、洞察力以及流程化优化能力，以及具有增长率高和信息资产的多样化的特征。大数据的实际战略意义并不是存储大量的数据资源，而重点是对数据信息进行专业的处理。
有相关报道针对大数据的说法是：大数据的计量范围超过了一些传统的数据库软件的功能。大多数的人觉得大数据其实只是一种简单的概念，实际上并没有一个单独的执行标准来判定数据集合的范围限定在多少。可以发现，时代的变化以及数据处理技术的发展，很多达到大数据规定的数据集合的范围也在不断的上升增加。与此同时，大数据的规模也是根据行业领域及其应用的不同而变得不具有统一性。
2.2 大数据的内涵
1、根据对象角度，大数据必须要着重关注的是，大数据不是简简单单、没有意义的积累资源，但是也不代表一定存在着直观的有利用性前景。当然，想要在大数据中得到新的有价值性的信息，这就要求这些大量的数据能够有着一些关联性，这样才能具有挖掘价值。数据间的结构性以及关联性是大数据和其他典型数据的区别所在。
2、根据技术角度，大数据和其他数据的最大的不同之处在于，大数据可以对数据对象之间进行处理。要想能够成功达到这一要求，这就需要在大数据对象中急速的选取当中有效的信息。这将要求我们采取合适的方式，其中包含了数据的挖掘以及分布式处理等。由此可见，大数据技术是一个非常有效的工具来发现和挖掘其中的价值。
3、根据应用的角度，大数据是一种具有某一定性要求的大数据集合，同时具有捕捉有效信息的一种能力。也正是因为其这种应用功能上的紧密联系性，甚至是一对一的联系，大数据的应用才成为了当中必不可少的内容。
2.3 大数据的特征
普遍认为，大数据主要是具有规模性、多样性、高速性以及价值性的四个特征,也被称之为“4V”。
1、规模性。也就是大数据的数量大的特点，存储单位也是由过去的GB变为TB，一直到PB、EB。根据大数据技术的不断成长，数据呈现着突发性的增加。其来源覆盖了社交网络，移动网络，以及各种智能终端等。其中淘宝网大概拥有4亿的用户就能天天形成的货物成交额数据达到20TB。所以急需先进的算法、快速的数据处理平台及其技术，进行计算研究、判断以及及时处理较大内容的数据。
2、多样性。大范围的数据来源，也意味着大数据的形式变得更加的多样化。大数据总体上可以划分为三种。一种是结构化数据，其次是非结构化的数据最后是半结构化数据。
3、高速性。比较于以前的档案、广播和报纸等传统数据，他们的载体是不一样的。大数据能够进行实时分析，而不是批量性的分析，进行输入、处理和丢弃操作时候能够立马见效，没有太久的延迟。数据的快速增长速度以及处理的速度，便是大数据的最明显的特征。
4、价值性。这同时也是大数据最主要的特征。在现代社会产生的数据当中，有价值的信息占据的比例是不多的。对比于传统的小数据，大数据其最主要的价值就是根据各个不同来源的大量数据信息进行选择分析，以此来判断预测哪些是有价值的数据，并且经过机器的自主学习方法、人工智能的方法或者数据挖掘分析方法进行更进一步的研究，来发现新规律以及新的知识。并且将其运用于农业、金融、医疗等各个行业，以至于能够改善社会治理情况，抬高生产力，并且促进科学的研究进程。
第三章大数据技术
3.1基础阶段
大数据在此阶段必须具有以下技术：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。
1.Linux命令
Linux主要的思想设计有两点：第一，一切都是文件；第二，每一个设计出来的软件都有其本身明确的作用。第一点的意思就是说，系统中的所有东西都被包含于一个文件，比如命令、软硬件设备、操作系统、进程等一些对于操作系统而言，都拥有属于各自的特性或类型的文件。
并且，基于此命令的系统是一款完全免费的操作系统，用户可以自己通过各种途径免费获取使用，并可以任意修改其源代码。正是如此，全世界无数的程序员参与了Linux的修编工作，Linux吸收了无数程序员的智慧。
一般大数据的开拓都是在Linux下运行的，对比Linux，Windows是比较封锁的，以至于设计的大数据软件具有较大的局限性。所以，只有清楚了Linux基础操作命令，才能从事一些和大数据设计相关的工作。通常应用于大数据的融合。
2.Redis
Redis是一种key-value存储系统，它的呈现已经大范围的弥补了memcached 这种key/value存储的不足的地方。在一些特定的场合能够对关系数据库发挥到较好的补充功能，它不仅提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript等客户端，还具有使用简单便捷的特点。大数据的开发需要完全了解Redis的装配方法、设置以及有关的使用方式。通常应用于大数据的融合。
3.2 存储阶段
大数据在此情况需要了解以下技术：hbase、hive、sqoop等。
1.HBase
HBase—Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能性、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在PC Server上搭建起大会莫结构化存储集群。通常应用于大数据的融合。
HBase相比较于普通的关系数据库，此散布式的存储系统具有更高的高能性以及可伸缩的特点，想要对其开发需要了解HBase基本知识、运用、构造以及用法
等。
图3-1：HBase技术架构
2.Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，通常应用于大数据的融合。。其优点是学习成本低，可以通过类SQL 语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
Hive是建立在Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制，通常应用于大数据的融合。Hive 定义了简单的类SQL 查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉MapReduce 开发者的开发自定义的mapper 和reducer 来处理内建的mapper 和reducer 无法完成的复杂的分析工作。
3.3 架构设计阶段
大数据在此时期需要了解以下技术：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
1、Kafka
Kafka是分散式的发布订阅信息的系统，通常应用于大数据的处理。他主要的运行机制是在设计应用时候采取Hadoop来实现上下线的信息处理。同时必须经过
集群来进行及时的信息补充。大数据的设计要求具备了解Kafka的框架原理和各部位组件的效果及其使用步骤和有关功能的使用。
2、Flume
Flume其实是一种可以搜集具有可用性、可靠性以及分散式的海量日志，并且具有聚集和传输功能的系统，通常应用于大数据的处理。Flume可以在其中从发送方定制各类数据，以至于可以收集到数据。与此同时，Flume还能够大概的对数据进行处理，以及定制各种数据接受方的能力。对大数据进行设计必须要完全了解它的装置、装配以及有关的使用要领。
3、ZooKeeper
Hadoop和Hbase的最重要的组成部件就是ZooKeeper。ZooKeeper是一种为分散式应用专门供应一些具有统一性的服务软件，通常应用于大数据的处理。其所具备的效果主要是维护、域名以及组件的服务等。在大数据的设计研究中，需要了解ZooKeeper的基础命令和如何落实其功能的措施。
3.4 实时计算阶段
大数据在此时期需要了解Mahout、Spark、storm等技术。
1、Spark
Spark是一种计算引擎，在专门针对大规模形式的数据处理而产生的，通常应用于大数据的处理。他所具有的完整的构架可以用来控制各种来源的大数据处理的需求。大数据的开发要求具备Spark基础，SparkJob，Spark RDD，spark job部署与资源分配，Spark shuffle，Spark内存管理，Spark广播变量，Spark SQL，Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
2、storm
Storm供应了基础的基元给分散式计算机，通常应用于大数据的处理，能够被用来进行流处理、及时的消息处理甚至对数据库进行更新。Storm可以在一组计算机中轻松地撰写和分析庞大的信息及时计算。Storm可以被用来及时处理，如同Hadoop用于成批管理一样。Storm确保每一条信息都能被快速处理——在此阶段中，平均每一秒能够达到数百万条信息的处理。
3.5 数据采集阶段
大数据在此时期需要具备Python和Scala技术。
1、Python与数据分析
Python是面向对象的编程语言，其具有一个信息庞大的数据量，具有运用便捷以及应用范围广的特点。通常应用于大数据的分析和挖掘，在大数据产业的运用也有不错的呈现，大部分是被用来进行数据的搜集、分析以及可视化的处理等。由此可知，大数据的设计研究需要具备一定的Python知识。
2、Scala
scala是一种多范式编程语言，类似于JA V A，也是一种可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式的各种特性，通常应用于大数据的分析和挖掘。
Scala有几项关键特性表明了它的面向对象的本质。例如，Scala中的每个值都是一个对象，包括基本数据类型（即布尔值、数字等）在内，连函数也是对象。
Scala是静态类型的，这就允许它提供泛型类、内部类、甚至多态方法（Polymorphic Method）。另外值得一提的是，Scala被特意设计成能够与Java 和.NET互操作。它用scalac这个编译器把源文件编译成Java的class文件。因此，用户可以从Scala中调用所有的Java类库，也同样可以从Java应用程序中调用Scala 的代码。
Spark是一种大型数据开发的重要框架，它是用scala语言设计的。要掌握Spark 框架，就必须有Scala基本知识。所以，具有大规模数据开发的scala编程基本常识是十分必要的。
图3-2：系统总体架构
第四章大数据的具体应用领域
4.1 金融领域
大数据带来的社会变化逐渐的渗透到人们生活的方方面面。金融的革新与日常旅游、购物、体育、财务管理等大数据都是密不可分的。金融业一方面面临着许多前所未有的跨境竞争对手，另一方面已经渐渐的改变了市场结构和业务流程的格局。
据报道，此前，我国金融业数据量已经达到了100 TB以上，非结构化数据呈现急速上升趋势。相关的研究学士表示，中国金融产业现在已经在逐步的进入大数据时代的早期建设阶段。金融市场进行创新的重点就是具备优秀的数据分析能力。同时有关金融方面的数据的知晓情况已逐渐转变为金融产业竞争发展的核心。
在金融领域，企业通常会使用基于Java编写技术的FineReport报表，其数据库数据源应用的技术包括Oracle，SqlServer，MySql,DB2,Sybase,Informix等主流的关系型数据库；支持SQL取数据表或视图，亦支持存储过程。
图4-1：2017年中国金融行业大数据应用投资结构
4.2 安防领域
视频监控作为当今数据时代的一种信息源头，它提供了了大量的数据资源信息。物联网在安全领域得到了普遍的使用。尤其是近年来，随着平安市的建设、智能交通不断发展等因素，以及云技术的快速发展，安防产业也跟随着了大数据的步伐。在安防领域中有关大数据的实用性以及逐步为更多人士所知晓，尤其是大量的非结构化视频数据和安防产业中特色数据的快速增加，导致了大数据应用中的一连串的问题。
在安防领域主要应用了大数据的融合技术、大数据处理技术和大数据分析和挖掘技术，包括Flume分布式、Zookeeper、Kafka等技术。
4.3 能源领域
能源大数据是通过把石油、天然气等能源行业，以及人口、地理、气象等其他行业的数据经过综合收集、处理、分析，并且加入有关的技术和理念。它不光能够进行该技术在能源行业的深层次运用，而且结合了它的生产、消费和相关技术革命与大数据理念，以至于促进了能源领域的进步和商业模式的改变。
比如使用Python和Scala技术通过对燃气自动化控制系统的实时采集数据，并结合气象数据、GIS数据，利用数学模型预测用气负荷、进行泄漏分析，合理使用供气设施和输送设备，确保安全、稳定供气。
图4-2：能源检测平台
4.4 业务领域
大数据也具有优化交易流程的功能。物联网和大数据的运用，已经变成了该行业的新兴产业，具有很高的价值。人们能够经过一些社交媒体、网络和天气预报等数据，来进行获取高效的信息。当中，大叔级技术的应用最多的就是在于供应链和配送路线的改善。根据这两点，利用Mahout、Spark、storm等技术进行地理定位及其射频识别跟踪货物和运输车辆，就是通过及时的获取交通路线数据二制定出了更为便捷的优化路线。通过使用Python与数据分析对大数据的分析，人力资源业务也得到了改善，其中包含了人才招聘的优化。
4.5 医疗领域
大型数据分析应用程序可以在几分钟内对整个DNA进行解码。而且能够使我们制定最新的治疗计划。与此同时，它还能够更佳的了解或者预测疾病，大数据也可以帮助病患有效的治疗他们的病情。在医学领域当中，物联网的在其运用的最大的功能就是在大数据上的应用。通过使用hbase、hive、sqoop大数据技术进行信息收集和储存对医院早产儿和患病婴儿进行监测。经过记载和判断婴儿的心率
变化情况，医生可以判断婴儿的身体症状是否产生不舒服或者其他。以至于可以很好的帮助医生挽救婴儿。
图4-3：医疗大数据
4.6 电力行业领域
大数据在这个行业的运用在智能电网上也能体现出来。大数据分析对智能城市建设和智能电网的意义，离不开获取人们用电行为的信息。智能电网不仅可以对电力生产进行改善，还可以便于对电网进行安全检查和支配，以及对用户进行其用电的行为分析和客户的细分等各个方面。以至于最终达到了更加具有科学性的电力需求管理。
在这一领域通常使用C++，Java，等技术作为二次开发接口，可将数据提供给上层应用系统，然后运用Hadoop，Spark等技术对数据进行实时计算。
图4-4：大数据应用领域
浅谈大数据技术的行业应用
浅谈大数据技术的行业应用 其实在没上这门课之前我只是认为大数据无非是信息时代的自然产物，随着互联网的通畅自然会存在更为庞大的数据规模，只是没想过数据规模会如此的庞大，正如老师的PPT也指出人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟，每天会产生超过10TB 的数据，Twitter 每天就会生成超过7TB 的数据！天啊，这简直就是数据的汪洋大海，每个IT企业都在努力的在此间浮沉，努力不被数据大海淹没同时又奋力滑向那零零星星的富庶小岛。我不知道我刚才的比喻是否恰当，不过我想表达的就是数据虽然那么多，有海量的数据和各种不同类型的数据，但这并不是垃圾堆，其中其实掩藏着很多的金矿的。老师上课讲的关于算法来识别用户是否怀孕，进而不同声色的为她们推荐即将成为妈妈的各类产品诸如纸尿裤之类的让我非常感兴趣，让我发现原来营销可以做到这样的地步，利用算法提前预测用户与自己有关的一切消费行为然后加以利用转化为自己的实际发展利益，还有银行卡通过消费行为来判断预警依次来降低风险，这样内容着实让我开了眼。我也相信随着大数据技术处理的进步，大数据对于我们生活潜移默化，还有企业经营理念深刻的影响还会进一步加大的。我以前在网上也曾看过一个关于大数据处理用于音乐App歌曲推荐的算法，主要是通过你听歌曲的历史来记录分析找寻到与你相似品味的客户，然后把他们曾经听过的喜爱的歌曲再推荐给你，这个的确效果非常好，当然这个必须要依托大数据了。大数据其实还是对海量数据进行分发，处理和筛选，然后给下游的客户们来创造的价值。而获取新的客户，还是创造客户新的消费点和欲望方面大数据的确算是颠覆了之前的公司运营模式，不必依靠打折降价烧钱促销大面积撒网，而是通过大数据找到对应的客户进行精准营销等等，的确给公司带来很多便利又节约了很多的资源，人力物力和资金。但有些时候总有些事情不尽然如人意，比如之前携程的数据库不幸泄露，然后许多客户因其真实信息曝光遭到诈骗，而考虑到银行的数据如果操纵不当，那损失可算不可估量了，其实我们一直在一艘在海上摇摆的船上，不仅要享受因海水浮力带来的便利，更要关注大数据安全的问题来保证船的稳定航行，毕竟能载舟，亦能覆舟嘛~而老师在课上也算提到过提供大数据服务的公司是可以随便浏览其客户储存在上面的信息的，这种信息隐患也算是一种无奈吧。还有一个观点其实算我之前在网上看到的，也蛮有趣的。虽然通过大数据挖掘可以找到很多商机，但总有种知其然而不知其所以然之感，虽然我们知道这俩商品放在一种卖肯定会提升销量，但我说不出其中的原因，也无法此类现象之后的逻辑推理下来的发展演变。所以大数据挖掘出的信息在某些时候算是对现实世界的一种反馈，真正的预测决策还是要依靠人们自己的判断和主观能动性的。上述算是我思绪很乱随处敲敲打打写下我对于大数据行业应用的看法吧。
大数据的研究与应用 (1)
毕业设计（论文）报告题目大数据的研究与应用 二级学院物联网与软件技术学院 专业物联网应用技术 班级物联（单招）1601 学生姓名王龙 学号100160869 指导教师杨晔 2019年3月
毕业论文（设计）承诺书 本人郑重承诺： 1、本论文（设计）是在指导教师的指导下，查阅相关文献，进行分析研究，独立撰写而成的。 2、本论文（设计）中，所有实验、数据和有关材料均是真实的。 3、本论文（设计）中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或机构已经撰写发表过的研究成果。 4、本论文（设计）如有剽窃他人研究成果的情况，一切后果自负。作者签名：签字日期：年月日
大数据的研究与应用 摘要：现如今的21世纪，经济水平在不断的快速发展，大数据已经不是一个陌生的代名词，越来越多的存在于人们的视线中。无论是在人们日常的生活中，还是人们的衣食住行以及工作，都发挥着重大的用途。不了解的人可能觉得大数据只能运用在商业或者政府机构，实际上还适用于我们每一个人。在当今年代，伴随着计算机信息技术的不断发展，已经融入到了各种行业当中。随着网上的信息资源量的不断膨胀增加，此技术给人们带来方便的同时，由于它的复杂性质还是带来了一些用户使用的不方便。大数据的类型具有多样化的特征，能够进行多样化的数据存储以及分析功能，同时还能够捕获大量的信息资源进行存储和分析，这是传统的数据处理技术远远达不到的。本文正是进行研究我国大数据技术的发展现状和面临的挑战，并提出有效的发展策略，以至于可以为中国大数据技术的发展起到借鉴意义。 关键词：大数据、价值、数据处理技术、多样化
Research and application of big data Abstract：With the rapid development of the 21st century, people should be quite familiar with the term "big data." Big data is also increasingly integrated into our daily lives. From our food and clothing to work, big data plays a very important role and role. Big data is not only for business and government, but for everyone in our lives. Nowadays, with the rapid development of computer information technology and Internet information technology, computer network technology has penetrated into all walks of life. The information resources on the network have exploded, and the use of Internet information technology has brought great convenience to our lives. The complexity of the information on the Internet has also caused great trouble to users. The data types in the era of big data are also more diverse. Traditional data processing techniques are difficult to meet the storage and analysis of diverse data. However, big data technology can effectively solve the problem of acquisition, storage and analysis of massive information. In-depth study of the development status and challenges of China's big data technology, and propose a targeted development strategy to provide reference for the development of China's big data technology. Key Words ：Big data、Value、Data processing technology、Diversification
浅析大数据应急管理在安全生产方面运用
浅析大数据应急管理在安全生产方面运用 大数据正在改变世界，而数据收集和分析则是提升应急管理功能的重要手段。在对大数据内涵和具体案例进行分析后就会发现，大数据在应急管理中的应用主要有大数据技术和大数据思维两种方式。在应急管理的事前准备、事中响应和事后救援与恢复的每一阶段都可以引入大数据的应用，每个阶段对大数据的应用程度也会因其需要应对内容的不同而有所差别。生产生活应急管理工作面临的新情况、新问题，在信息集聚发展，“大数据”运用逐渐成为主流的情况下，以科技手段提升安全监管水平，应急管理机制创新成为一个迫切的课题。 按照突发事件发生的时间顺序，整个应急管理大致可以分为事前、事中和事后三个阶段，包括预防准备、监测预警、应急处置、善后恢复等多个环节。由于当前大数据在应急管理中大多处于技术应用阶段，并没有针对应急管理中大数据的应用进行严格分类，本篇主要探讨大数据在项目安全生产工作应急管理应用方面机制框架。 一、传统安全生产工作架构 通过了解，目前项目安全生产应急管理是由监管责任部门、
项目企业配备安全监理人员、现场管理人员来实施的，安全监理人员与施工管理人员属不同的岗位，它们之间的本质联系被认为的隔断开来，施工进度安排、工序穿插、人员调配、物（设备）的状态管理等与安全由直接关系的要素，因为安全与施工管理岗位的不同而人为的割裂，安全管理资源严重浪费，没有得到有效利用。项目总工、安全监理人员、设备管理员等都具有安全管理的知识和能力，但在目前的项目安全管理模式下，这些安全管理资源没有得到有效整合和充分利用。此外，项目安全监管部门在安全工作协同、信息数据互通、专业技术人才利用方面也有待进一步的完善提高。 现行安全生产管理方法 安全管理是为施工项目实现安全生产开展的管理活动。施工现场的安全管理，重点是进行施工人员的不安全行为与物的不安全状态的控制，落实安全管理决策与目标。以消除一切事故，避免事故伤害，减少事故损失为管理目的。现阶段，项目所采用的安全管理方法可归纳为以下几点： 1、落实安全责任制。项目实行项目安全生产责任制，层层落实，业主企业建立、完善以项目经理为首的安全生产领导组织，有组织、有领导的开展安全管理活动。建立各级人员安全生产责任制度，明确各级人员的安全责任，一切管理、操作人员均需与
浅谈大数据
浅谈大数据 去年三月，在北京举行的一场大数据产业推介会上，马云首次提出“人类 正从IT时代走向DT时代”，并指出DT(Data technology)时代利用数据处理技术，以服务大众、激发生产力为主。 在变革过程中，IT与DT不仅存在技术上的差异，在思想观念层面也有显着不同。IT(Information Technology)时代利用的是信息技术，以“我”为中心，强调自我控制、自我管理，而DT则充分挖掘数据资源，以“别人”为中心，不仅强调舒服的客户体验，而且也需要公开透明的游戏规则与行业环境。DT时 代的挑战和机遇，在于把互联网和传统行业相结合。 当然，在走向DT的过程中，无论是客户体验，还是互联网与传统行业的结合，数据无疑是争夺的重点资源，甚至可以说Data为王。 那么什么是大数据呢？Garnter给出的定义：大数据”是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。 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》[1]中 大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析 处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 下面我们从一个有趣的例子开始，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求 每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那 里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。 这个例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关 键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了 新的价值增长。 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已， 没有必要神话它或者与我们关系不大。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬 托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业 的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三 个层面来展开：
大数据的概念、特征及其应用
马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推
浅谈大数据在摄影中的应用和发展
浅谈大数据在摄影中的应用和发展 作者：杨芳 来源：《中国传媒科技》2019年第08期 摘; 要：随着社会科技的快速发展和居民生活水平的日益提高，人们对摄影技术提出了新要求与高标准。基于此，本文将阐释摄影大数据的内涵，分析大数据在摄影中的应用，阐述大数据在摄影中的发展，旨在促进大数据与摄影业的共同成长，推进摄影商业的蓬勃发展。 关键词：大数据;摄影;应用;发展 中图分类号：J405; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A 文章编号：1671-0134（2019）08-068-03; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;DOI：10.19483/https://www.wendangku.net/doc/0016501918.html,ki.11- 4653/n.2019.08.021 引言 随着科技发展脚步的不断加快，摄影行业的传统创作理念已不能满足当代受众所需。在大数据时代，新媒体不但影响了影像的文化本质，同时对传统摄影理念提出了挑战，从而使受众对现代文明有了更进一步的理解。基于此背景，笔者将对大数据在摄影中的应用和发展进行浅析，旨在促进大数据与摄影业的协调发展。 1.摄影大数据的内涵 1.1摄影大数据内涵 大数据被分为文化与行业两类。从文化角度来看，摄影文化大数据指的是内容大数据，美国著名摄影家Rick Smolan采用大数据摄影方式与异国近百位摄影师完成了《生命中的一天》（A Day in the Life），并获得广大摄影爱好者的喜爱与欢迎，此后他又继续采用大数据的摄影方式创作出了《大数据的人类面孔》。在Rick Smolan 看来，“云计算”像是厨师炒菜的工具，“大数据”则是厨艺高超的厨师长，掌握顾客喜好、经验丰富等。“云计算”与“大数据”相互协作，忙碌应对海量客人，予以顾客优质的味觉体验。同理，摄影大数据亦是如此，它不仅提供相关的资料信息，还能为摄影提供新颖的素材。从行业角度来看，大数据能为摄影提供相应的信息资源，例如人员、商业、市场、消费等数据。总而言之，在大数据时代背景之下，摄影行业将全面步入信息化时代。 1.2移动互联网时代催生摄影大数据
浅谈大数据发展现状及未来展望
浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格
大数据在日常生活中的应用及其影响学习资料
大数据在日常生活中的应用及其影响 2013508094 庞阳阳 摘要：数据的概念虽已经有被炒作过度的嫌疑，但是毋庸置疑的一点是，国内国外的数据量正以一个惊人速度增长，世界正在高速数字化。而且继云计算、物联网之后，大数据在人们毫无察觉的情况下已经悄悄住进了人们的生活，大数据的应用给人们的生活带来了便利，改善了人们的生活质量，与此同时，大数据也存在着海量管理、信息安全等方面的问题。下面介绍一些已经改变我们日常生活中大数据应用。 关键词：大数据；日常生活；应用；影响 大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业的IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连我们的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。 1.大数据的概念及解释 大数据（big data），指无法在一定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，是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。 首先大数据要大，大体现在数据的“海量”上，这个“海量”不仅仅指的是数据的多，还有数据的多种多样，复杂程度等。并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。大数据的特点可归纳为4个“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,数据来源于各种各样的渠道。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2大数据和云计算的关系和区别 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。哪里有大数据那里必然有云计算的出现。这是因为大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，云计算的特色是分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，这刚刚好是云计算可以满足的。
大数据应用分析案例分析
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，
通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
浅谈大数据在物流管理中的运用
浅谈大数据在物流管理 中的运用 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据；物流管理；运用 上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分
析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 （一）掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的
大数据研究综述
大数据研究综述
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大数据研究综述 摘要：从大数据基本理论，大数据存储与分析处理技术和大数据应用研究三个角度说明当前研究热点，重点比较当前大数据处理工具的优缺点,并深入归纳总结了基于数据存储大数据处理技术,对未来研究进行展望。 关键词：大数据,综述，数据处理,数据挖掘 引言 现代社会提到大数据大家都知道这是近几年才形成的对于数据相关的新名词，在1９80年，，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。在２0 世纪 8０年代我国已经有一些专家学者谈到了海量数据的加工和管理，但是由于计算机技术和网络技术的限制大数据未能引起足够的重视，它蕴藏的巨大信息资源也暂时隐藏了起来。随着云计算技术的发展，互联网的应用越来越广泛,以微博和博客为代表的新型社交网络的出现和快速发展，以及以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，计算机应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势。２01２年末出版的《大数据时代》的作者英国牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·尔耶·舍恩伯格在书的引言中说,大数据正在改变人们的生活以及理解世界的方式, 而更多的改变正蓄势待发。美国总统奥巴马的成功竞选及连任的背后都有大数据挖掘的支撑,美国政府认为，大数据是“未来的新石油”,并将对大数据的研究上升为国家意志，这对未来的科技与经济发展必将带来深远影响［1］。如今，大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务，因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。大数据的应用范围如此广泛，与大数据相关的很多问题都引起了专家和学者的重视。大数据最基本的问题－大数据的定义目前还没有一个统一的定论,但大数据作为一种基础性资源需要被处理才能显现其潜在的价值，那么如何更好地处理大数据这种基础性资源就显得特别重要，因为这些问题都关系到大数据核心价值的体现。为此,本文从大数据若干个版本的概念出发,调查分析了大数据的研究和应用现状，重点分析了当前主流的大数据处理工具和技术,最后预测了大数据未来
浅谈大数据在人力资源管理中应用
浅谈大数据在人力资源管理中应用 浅谈大数据在人力资源管理中的应用目前，很多领域中都开始使用大数据，其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用，其能够将人力资源管理的各项内容进行量化，然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识，并且加强其在人力资源管理中的应用。 一、大数据概述及其对人力资源管理的作用1、大数据概述大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集，其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业，成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力，并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理，并且通过分布式的数据库对数据进行储存。 2、大数据对人力资源管理的作用目前，大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响，使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息，这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据，这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范，并且进行深层次的优化。 大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息，使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标，比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况，人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据，比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说，标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化，那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。 二、大数据在人力资源管理中的应用1、大数据在人员招聘中的应用企业要想获得人力资源，首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径，也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘，主要是求职者向人力资源管理者提供简历，被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效，并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先，人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息，比如通过社交网站等来进行获取，这样能够充分地了解求职者的性格、行为特点以及爱好等方面的信息，使得企业能够找到更适合的人才。同时，人力资源管理者还可以对应聘者进行大数据分析，判断其与岗位的匹配程度，这样使得人员招聘更加客观和精确，达到艺术与科学的互相结合。 人力资源管理者可以通过一个能够量化并且系统的模型来包含到岗位的所有要求，然后根据求职者的网络信息以及简历，将其与岗位的要求相匹配，这样能够找到企业需要的人才。这样做，使得人员招聘的质量以及效率都有所提高。目前，很多企业对大数据的使用都十分重视。 当大众还不了解大数据的时候，作为互联网巨头的谷歌公司就开始在人力资
“大数据”技术在工控行业中的应用研究
《自动化博览》杂志约稿 “大数据”技术在工控行业中的应用研究 中国自动化学会专家咨询工作委员会 孙柏林 “大数据”时代的脚步已悄然而至，“大数据”（Big Data）已迅速成为近期争相传诵的热门科技概念。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。专家们认为：“‘大数据’技术就是下一个经济、国防、安全、社会活动等领域的制高点！”“大数据”是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一热点，“大数据”时代的来临，给各行各业带来了根本性变革，让所有人都看到了“大数据”的挑战与机会。对于工业控制行业同样也是如此。 本文即从《“大数据”技术及其在工控行业中的应用研究》的角度来探讨一下“大数据”技术问题。 一、吹响大数据“集结号”！ “大数据”（Big Data）这所以会成为热点，主要应归因于近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、射频识别技术（RFID）、无线传感器每分每秒都在产生着成千上亿的数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的数据，需要处理的数据量实在是太多、增长实在是太快了，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应对“大数据”浪潮。国际数据公司（IDC-- International Data Corporation）预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。 人类社会发展的核心驱动力，目前，已由“动力驱动”转变为“数据驱动”；经济活动重点，已从材料的使用转移到“大数据”的使用。“大数据”正在成为各个业界的焦点话题。2012年1月，在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上，“大数据”是框定的主题之一。该论坛的一份报告，《大数据，大影响》，宣告了“大数据时代”的到来！今天已经进入“大数据”时代，身边的一切都在“大数据”范围内。人们似乎再也没有什么秘密可言，各种信息都暴露在“大数据”之中。“大数据”几乎是无处不在。传统行业创新升级，“大数据”成背后推手！企业必须直面“大数据”的挑战。 二、关于“大数据”的基本认识 ㈠“大数据”的定义 什么是“大数据”？从一般意义上说，“大数据”是指那些超过传统数据库
浅谈大数据技术及应用
浅谈大数据技术及应用（黑体小二） 哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲 摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举 关键词：大数据云计算应用 浅谈大数据技术及应用 1 引言 大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗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。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 2 大数据的定义 一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成?数据采集?数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,是大数据价值的实现,是大数据应用的基础,其目的在于提取有用的值,提供论断建议或支
浅谈大数据技术及应用教案资料
浅谈大数据技术及应 用
浅谈大数据技术及应用（黑体小二） 哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲 摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举 关键词：大数据云计算应用 浅谈大数据技术及应用 1 引言 大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗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。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 2 大数据的定义 一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成?数据 采集?数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,
大数据技术在网络招聘中的应用研究
大数据技术在网络招聘中的应用研究 摘要：经济社会的不断发展，带动了科学技术的不断发展，信息时代已经在不知不觉中到来，信息时代的到来，推动了社会各界的发展，提高了各个行业的工作效率，越来越多的行业实现了信息化、自动化的生产。而在企业对员工进行招聘的过程中，也逐渐开始采用信息化的形式，本文将以XX企业为例，对大数据技术在网络招聘中的应用进行全面的分析和研究，希望能对有关企业开展相关工作时能起到借鉴性的作用。 关键词：大数据技术；网络招聘；应用；研究 信息时代的到来，使得网络招聘成为现今企业进行招聘工作中最常用的招聘手段，但是，在大数据下所产生的大量的数据，并没有得到企业的重视和合理的应用，这样的现象产生，会造成企业在对候选人进行筛选工作时的工作效率降低，并且也不能有效的将员工放在适合其发展的岗位上。本文将对XX企业在运用网络招聘中，对大数据的处理工作进行分析。以此来提高大数据的应用率，从而促进企业的发展。 1 大数据处理流程 大数据的处理流程首先是对数据进行采集，大数据的一个大字，就体现了数据量的庞大，和数据种类的复杂，鉴于
大数据的这种特点，对数据的收集工作就是大数据进行工作的第一步，并且是最基础的一部分，对数据的收集工作是通过各种方式来进行。第二步是对收集到的数据进行处理工作，把不需要的数据进行剔除，留下需要的数据进行统一的储存工作。第三步是对这些收集到并进行储存的数据，进行进一步的分析，对数据进行分析的工作是大数据工作中最核心的工作内容，在这个工作的过程中，可以对数据的价值进行发现[1]。最后一步是对数据进行解释的工作，通常对数据的解释，都是通过最简单易懂的方式来实现，这样的分析结果会使受众观察起来会比较方便。 2 招聘流程的改进 （一）对数据源的扩展 在企业传统的网上招聘的过程中，企业只是会把招聘信息在本企业的网站上进行公布，然后等待求职者，来主动的投递简历，这样的网络招聘方式，使企业和求职者之间缺乏有效的沟通，所以人事部就会根据简历上比较死板的条件对求职者进行选择，这样降低了企业对人才进行选择的机会，也降低了求职者对企业进行选择的机会。为了改变这种存在的不利现象，XX企业在已有的网站平台上，又对社交化的招聘平台进行了搭建工作。企业在具体的操作过程中，首先是在一些比较大的网站进行了企业自身网站的注册，并在这些网站上，定时的发布一些有关的招聘信息，运用这种招聘手
浅析大数据在影视行业中的作用与应用
全球复杂网络权威、物理学家巴拉巴西通过研究大胆地提出，93%的人类行为是可以预测的。这是一种颠覆性的结论。如果真有93%的人类行为可以被预测，这还意味着，我们的商业行为同样可以进入可掌控的范围——而这，就是数据里的秘密。 数据是什么？数据和影视又是什么？两个看似毫无关联的事物到底存在什么样的关系？数据又如何能够重构影视呢？ 不能不说的大数据何谓数据？麦肯锡公司预计，数据将与企业的固定资产和人力资源一样，成为生产过程中的基本要素。而在2012年瑞士达沃斯论坛上，一份题为《大数据，大影响》的报告同样认为，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。这是大数据时代的独特现象。此数据和彼数据如果能有机地结合到一起，可能就会产生新的信息和知识，并且实现大幅增值。麦肯锡的报告继而指出：“已经有越来越多令人信服的证据表明：大数据将成为竞争的关键性基础，并成为下一波生产率提高、创新和为消费者创造价值的支柱。”
何谓大数据？多大的数据量才可以称之为大数据？数据量大就有价值吗？大数据，至少需要具备的四个特征：海量（Volume）、快速（Velocity）、高价值（Value）、多元（Variety）。 如果用存储容量来表示数据的话，一篇文章达到52万字是1M。 1G=1024M，1T=1000G，1P=1000T，1E=1000P，1Z=1000E，1Y=1000Z。从2010年开始数据已逐步进入G时代，那么到了2020年会达到什么样的数据量呢？2020年达到35Z级，刻在9G的光盘上，摞起来有233万公里的高度，能在月亮和地球之间来回三圈。 Facebook，全球拥有9亿用户，其中日常活跃用户达5.26亿，每天新增25亿条分享内容，32亿条评论，27亿条“赞”，3亿张照片，每天会采集到500+TB 的数据。Google，每天需要处理数据量达到24PB。这些庞大的数据量里85%都是非结构化数据。 那么，数据量大就有价值吗？如果数据是一个金矿，我们不去开采和挖掘，它就毫无价值。只有对数据进行分析、处理，才能将有价值的数据提炼出来，才能将数据的价值提炼出来。 案例：如何比一位父亲更早知道他的女儿怀孕了有一位男性顾客到一家塔吉特店中投诉，商店竟然给他14岁的还在读书的女儿寄婴儿用品的优惠券。这家全美第二大零售商，会搞出如此大的乌龙？但经过这位父亲与女儿进一步沟通，才发现自己女儿真的已经怀孕了。一家零售商是如何比一位女孩的亲生父亲更早得知其怀孕消息的呢？