大数据时代背景下我国电子政务创新模式_王云庆

数据库设计各阶段

1.数据库应用系统的设计步骤 按规范设计的方法可将数据库设计分为以下六个阶段 （1）需求分析; （2）概念结构设计; （3）逻辑结构设计; （4）数据库物理设计; （5）数据库实施; （6）数据库运行和维护。 2.需求分析 需求收集和分析是数据库应用系统设计的第一阶段。明确地把它作为数据库应用系统设计的第一步是十分重要的。这一阶段收集到的基础数据和一组数据流图（Data Flow Diaˉgram———DFD）是下一步设计概念结构的基础。概念结构对整个数据库设计具有深刻影响。而要设计好概念结构，就必须在需求分析阶段用系统的观点来考虑问题、收集和分析数据及其处理。如何分析和表达用户需求呢？在众多的分析方法中，结构化分析（Structured Analysis，简称SA方法）是一个简单实用的方法。SA方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。用数据流图，数据字典描述系统。然后把一个处理功能的具体内容分解为若干子功能，每个子功能继续分解，直到把系统的工作过程表达清楚为止。在处理功能逐步分解的同时，它们所用的数据也逐级分解。形成若干层次的数据流图。数据流图表达了数据和处理过程的关系。处理过程的处理逻辑常常用判定表或判定树来描述。数据字典（Data Dictionary，简称DD）则是对系统中数据的详尽描述，是各类数据属性的清单。对数据库应用系统设计来讲，数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。数据字典是各类数据描述的集合，它通常包括以下5个部分： （1）数据项，是数据最小单位。 （2）数据结构，是若干数据项有意义的集合。 （3）数据流，可以是数据项，也可以是数据结构。表示某一处理过程的输入输出。 （4）数据存储，处理过程中存取的数据。常常是手工凭证、手工文档或计算机文件。 （5）处理过程。

新时代背景下创新驱动发展的科学内涵及其现实意义

新时代背景下创新驱动发展的科学内涵及其现实意义党的十八大首次提出实施创新驱动发展战略，实施创新驱动发展战略已放 在国家发展全局的重要位置。新世情、新国情和新党情的新变化和新形势下，创新驱动发展具有十分丰富的科学内涵。牢固树立创新发展理念，以科技创新为核心全速发动创新引擎，对于适应新常态，培育新动能，形成新优势，构建创新驱动经济社会发展的新格局，加快建设具有区域特色的广西创新体系，引领广西新跨越，具有重要的时代意义。 标签：创新驱动；科学内涵；时代意义 党的十八大首次提出把实施创新驱动发展战略摆在国家发展全局的核心位置。科技创新在国家发展全局中的战略地位提升到前所未有的新高度，创新已经摆在了五大发展理念之首，成为引领发展的第一动力以及全社会广泛共识和重要价值导向。广西将创新驱动放在“十三五”发展规划四大战略之首，将创新发展摆在社会发展全局的核心位置。 1新时代背景下创新驱动发展的科学内涵 1.1“创新”的概念界定。 随着社会的不断发展，“创新”一词，逐渐成为一个时代性用语，频繁出现在各类文字载体之中，可见，人们对它的话语依赖性，深刻影响着人们的理论思维、思维方式、生活方式，并用创新的意识去思考问题，从事各种实践活动。创新理论渊源主要来自于马克思主义经济学。美籍奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特最先赋予“创新”一词学术概念和经济学意义：“采用一种新产品—也就是消费者尚不熟悉的产品，或一种产品的一种新的特性；采用一种新的生产方法，也就是在有关的制造部门中尚未通过验定的方法，这种新的生产方法并不需要建立在科学新发现的基础之上，也可以存在于商业上处理一种产品的新的方式之中；开辟一个新的市场，也就是国家有关制造部门以往未曾进入过的市场，不管这个市场过去是否存在过；掠取或控制原材料及半制成品的一种新的供应来源，无论这种来源是已经存在的，还是第一次创造出来的；实现任何一种工业的新的组合，比如造成一种垄断地位或打破一种垄断地位。”[1]随着时代的发展，创新的内涵和外延也不断丰富，作为时代性概念的“创新”，与传统的“创新”概念的界定和解释不同，新时代下的“创新”具有系统性、政治性、时代性特点，强调创新的联系性、全面性，各种创新活动和事件相互联系、相互影响、相互促进，共同创造着新的时代旋律。强调创新的政治性、竞争性，创新是一个民族的灵魂和一个国家兴旺发达的不竭动力，关系我国在国际竞争中的地位和前途问题，创新精神，在国家的主流意识形态中占据重要地位。 1.2创新驱动发展的概念界定。 自创新驱动发展战略提出以来，创新驱动也随之成为理论界高频词汇。学者

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

数据库设计理论

数据库的设计理论 第一节，关系模式的设计问题 一概念： 1. 关系模型：用二维表来表示实体集，用外键来表示实体间的联系，这样的数据模型，叫做关系数据模型。 关系模型包含内涵和外延两个方面： 外延：就是关系或实例、或当前值。它与时间有关，随时间的变化而变化。（主要是由于元组的插入、删除、修改等操作引起的） 内涵：内涵是与时间独立的，它包括关系属性、以及域的一些定义和说明。还有数据的各种完整性约束。 数据的完整性约束分为静态约束和动态约束。 静态约束包括数据之间的联系（称为数据依赖），主键的设计和各种限制。 动态约束主要定义如插入、删除和修改等操作的影响。 通常我们称内涵为关系模式。 2. 关系模式：是对一个关系的描述，二维表的表头那一行称为关系模式，又称为表的框架或记录类型。 关系模式的定义包括：模式名、属性名、值域名和模式的主键。关系模式仅仅是对数据特征的描述。 关系模式的一般形式为R ( U , D , DOM , F ) R 是关系名。 U 是全部属性的集合。 D 是属性域的集合。 DOM 是U 和D 之间的映射关系，关系运算的安全限制。 F 是属性间的各种约束关系，也称为数据依赖。

关系模式可以表示为： 关系模式（属性名1，属性名2 ，……，属性名n ） 示例：学生（学号，姓名，年龄，性别，籍贯）。 当且仅当U 上的一个关系r 满足 F 时，r 就称为关系模式R（U，F）上的一个关系，R是关系的型，r 是关系的值，每个值称为R 的一个关系。 关系数据库模式： 一个数据库是由多个关系构成的。 一个关系数据库对应多个不同的关系模式，关系数据库模式是一个数据库中所有的关系模式的集合。它规定了数据库的全局逻辑结构。 关系数据库模式可以表示为： S = { Ri < Ui , Di , DOM , Fi > | i = 1,2,…, n } 3. 关系子模式 关系子模式是用户所用到的那部分数据的描述。 外模式是关系子模式的集合。 4. 存储模式 存储模式及内模式。 关系数据库理论的主要内容： （1）数据依赖。数据依赖起着核心的作用。 （2）范式。 （3）模式的设计方法。 如何设计一个合理的数据库模式： （1）与实际问题相结合。 泛关系模式：把现实问题的所有属性组成一个关系模式 泛关系：泛关系模式的实例称为泛关系。 泛关系模式中存在的问题： a 数据冗余 b 更新异常， c 插入异常 d 删除异常。

新时代背景下对大学生科技创新活动的思考

新时代背景下对大学生科技创新活动的思考 摘要：在我国高校科技创新活动如火如荼的开展的新时代背景下，我们看到了科技创新的进步和成果，但是与此同时我们也不能忽略在发展中的问题。针对近些年中大学生科技创新活动中出现的一些新问题，提出了相应的解决办法。 关键词：大学生科技创新新问题解决办法 Thoughts of Scientific Innovation of University Students in New Era Abstract：It is obvious to achieve the achievement and progress of the scientific and technological innovation in new era When the science and technology innovations in universities of China are in full swing. But at the same time the problems in it can not be ignored. Through the practical teaching experience in recent years the author has found some new problems in the undergraduates’scientific and technological innovations, and put forward some corresponding points to solve the problems. Key words: undergraduates scientific and technological innovation new problems solutions 随着经济和信息时代的到来，社会对于大学生的创新能力提出了严峻的挑战，但是在面临挑战的同时我们也应该看到大学生创新能力

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.wendangku.net/doc/2a9950375.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

北邮数据库实验四数据库模式的设计

北邮数据库实验四数据 库模式的设计 Revised by Chen Zhen in 2021

北京邮电大学 实验报告 课程名称数据库 实验名称数据库模式的设计班级 姓名 学号 指导老师 成绩_________ 实验

.1.实验目的 1．了解E-R图的基本概念和根据数据需求描述抽象出E-R图并将其转换为数据库逻辑模式进而实现数据库中的表和视图。 2．通过进行数据库表的建立操作，熟悉并掌握Power designer数据库表的建立方法，理解关系数据库表的结构，巩固SQL标准中关于数据库表的建立语句。 3．通过对Power designer中建立、维护视图的实验，熟悉Power designe中对视图的操作方法和途径，理解和掌握视图的概念。 .2.实验内容 1 针对以下需求信息，尽可能全面地给出各个实体的属性和实体之间的系。 在线考试系统需求信息如下： 在线考试系统是关于一门课程的授课教师安排自己的学生在线参加各种考试的应 用，如果阶段性考试，期中考试和期末考试等。在线考试系统要求有用户的登录和登出。在线考试系统主要包括用户管理、试题管理、试卷管理和考试管理功能。需要实现教师输入试题，从试题生成试卷；学生参加考试获取试卷，提交答案和给出考试成绩等主要逻辑功能。 系统的用户包括教师、学生角色，一个用户有且只有一种角色。 鉴于在线考试的客观条件限制，试题完全采用单项选择形式。试题有所属知识点、内容、分值、备选答案和唯一正确答案等属性组成。课程的知识点是确定的，可以扩展，一道试题只能考察一个知识点。

教师录入各种试题构成题库，并根据考察的知识点不同生成试卷，相同知识点的试题只能在一张试卷中出现一次，试卷由试卷标题和一定数量（即知识点的数量）的试题组成。试卷生成后，教师指定某次考试使用的试卷，学生参加考试使用统一的试卷，考试信息还包含考试标题、任教老师、考试时间。 学生登录后，可以参加考试并在提交答案后立刻得到自己的考试成绩，也可以查看自己的考试历史记录。教师登录后可以查看学生的成绩。 ?2将E-R图输入Power Designer形成概念模型 ? 3 使用Power Designe将输入的E-R图转换成数据库物理模型 ? 4 使用Power Designe将输入的数据库物理模型转化为生成数据库中的表和视图的脚 本 ? 5 执行SQl脚本，生成表和视图 ? 6 成功后，查看生成的表和视图的情况 .3.实验环境 普通PC、Windows系列操作系统、IBM DB2 数据库管理系统 .4.实验步骤、结果与分析 1)五个实体： 用户： 用户ID( UserID )、用户名(UserName)、角色(Role)、密码(Password). 试题库(ItemBank): 题目代码(ItemID)、题目内容(Icontent)、分数(Iscore)、选项(Ioption)、正确答案(Ianswer)、知识点代码(PointID)(froeign). 知识点(KonwledgePoint): 知识点代码(PointID)、知识点内容(Pcontent)、知识点学科(Psubject). 试卷(Paper):

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

浅谈新时代背景下德育教育的创新

浅谈新时代背景下德育教育的创新 【摘要】随着社会主义经济的推进，多元化进程加快，而我国德育教育在多元化环境中，产生了很多新问题，如何将德育理念转为教育是值得我们思考的。结合自身的工作经验，对新时代背景下德育教育的创新进行了探究。 【关键词】新时代学生德育教育现实意义创新研究 一、学校开展德育教育的重要性 第一，新时代背景下的德育教育要培养学生健康向上的心理素质。第二，学校通过开展德育教育，促使学生走出自己曾经的自我小世界，进而来接触外界的社会环境，同时也让学生能够在正确的价值观念下茁壮成长。第三，学校开展德育教育可以帮助学生树立正确的人生观，正确的人生观可以处于无形中影响着学生的学习和生活，进而促使他们在今后的工作生活中获得自己预期的成就。最后，学校开展德育教育可以让学生正确的认识评价自己，找准定位这也是为我国社会主义现代化建设培养出更多有力的接班人。 二、传统背景下中小学德育教育中存在的问题 （一）德育和教育关系不明确问题 德育和教育自古以来被认为是取向相同的，从我国古

代来看，德育是教育的基本价值取向，德育与教育是大致相同的，相辅相成。而发展到近代，教育与德育的关系越来越不明朗，尤其是近代以来，科学进入学校，使学校“大一统”局面发生了改变，德育与教育关系也逐渐发生了变化。随着现代工业生活的不断发展，进入知识就力量的时代，教育越来越受到人们的重视，相比较德育的地位越来越低，德育与教育的关系“破裂”开来，造成了现代教育只求真不求善的局面，一味追求知识和本领的进步，忽视了自身的精神修养，创造出高层面的生产机器，加工各种精密零件，而精神层面配不上技术的进步，因此，在现代教育工作中，德育和教育的关系问题应引起社会各界的重视。 （二）德育与教师关系问题 现代社会不断向产业化靠拢，不断进步，学校不仅是学习现代知识的场所，更是一个修身养性，提高自身思想境界和人生价值的场所，并且随着现代教育的日益进步，学校也成为竞争激烈的场所。在这种大环境下就需要搞好教师和教育的关系，教师是知识的传播者，尤其是中小学阶段是价值观定位的重要阶段，需要教育工作者的正确引导。而在传统背景下，教育工作者更多地是充当引起学校激烈竞争的加剧者，使教师和学生处于两个层面，不能很好地互动。更恶劣的是伴有体罚，对于思维意识较弱的学生进行辱骂和讽刺，实行所谓的严师出高徒，这一定程度上，不利于学生思

关系数据库的模式设计

关系数据库的模式设计 本章的理论性较强，学习时有无从下手的感觉，在学习时应多加思考，从概念出发去理解理论，前后的理论有较强的联系，因此要逐个理解，但对于理论的证明等内容则不必深究，本章重点是函数依赖，无损联接、保持依赖和范式的概念。 一、关系模式的设计问题（识记） 关系数据库是以关系模型为基础的数据库，它利用关系来描述现实世界。一个关系既可以用来描述一个实体及其属性，也可以用来描述实体间的联系。关系实质上就是一张二维表，表的行称为元组，列称为属性 . 关系模式是用来定义关系的，这里的关系模式我们可以简单地理解为一个表的结构，一个关系数据库包含一组关系，也就是包含一组二维表，这些二维表结构体的集合就构成数据库的模式（也可以理解为数据库的结构）。 关系数据库设计理论包括三个方面内容：数据依赖、范式、模式设计方法。核心内容是数据依赖。 泛关系模式：把现实问题的所有属性组成一个关系模式R（U），这个关系模式就称为泛关系模式。 数据库模式：把泛关系模式用一组关系模式的集合ρ来表示时，这个ρ就是数据库模式。 下面我们总结一下关系模式的相关内容从“大”到“小”的排列 泛关系模式→数据库模式→关系数据库→表结构→关系模式实例（表）→记录（行、列。） 关系模式的存储异常：数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常 二、函数依赖（FD） 1、函数依赖的定义（领会）：设有关系模式R（A1，A2，……An）或简记为R（U），X，Y是U的子集，r是R的任一具体关系，如果对r的任意两个元组t1，t2，由t1[X]=t2[X]导致t1[Y]=t2[Y]，则称X函数决定Y，或Y函数依赖于X，记为X→Y.X→Y为模式R的一个函数依赖。 这个定义可以这样理解：有一张设计好的二维表，X，Y是表的某些列（可以是一列，也可以是多列），若在表中的第t1行，和第t2行上的X值相等，那么必有t1行和t2行上的Y值也相等，这就是说Y函数依赖于X. 2、函数依赖的逻辑蕴涵（识记） 设F是关系模式R的一个函数依赖集，X，Y是R的属性子集，如果从F中的函数依赖能够推出X→Y，则称F逻辑蕴涵X→Y，记为F|=X→Y.

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

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

数据库设计的基本步骤

数据库设计的基本步骤 一、数据库设计的生存期 按照规范设计的方法，考虑到数据库及其应用系统开发的全过程，将数据库设计分为六个阶段。如下图。 ①需求分析 需求收集和分析，得到用数据字典描述的数据需求，用数据流图描述的处理需求。 ②概念结构设计 对需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型（用E-R图表示）。 ③逻辑结构设计 将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其 进行优化。 ④物理结构设计 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。 ⑤数据库实施

运用DBMS提供的数据语言（例如SQL）及其宿主语言（例如C），根据逻 辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。 ⑥数据库运行和维护 数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。 说明：设计一个完善的数据库应用系统是不可能一蹴而就的，它往往是上述六个阶段的不断反复。 二、数据库设计阶段的内容 设计步骤既是数据库设计的过程，也包括了数据库应用系统的设计过程。下面针对各阶段的设计内容给出各阶段的设计描述。如下图。 三、数据库设计阶段的模式 数据库结构设计的不同阶段形成数据库的各级模式，如下图。 需求分析阶段：综合各个用户的应用需求；

概念设计阶段：形成独立于机器特点，独立于各个DBMS产品的概念模式，即E-R图； 逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关 系模型，形成数据库逻辑模式；然后根据用户处理的要求、安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图，形成数据的外模式； 物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，建立索引，形成数据库内模式。