大数据论文
计算机系统结构（论文）
题目大数据的分析
院系信息工程系专业计算机科学与技术
年级2014级班级1471
姓名杜航学号201442051029
指导教师: 孙杨
2015 年12 月22 日
目录
1 绪论 (3)
2 大数据概述 (3)
2.1 什么是大数据 (3)
2.2 大数据的三个层次 (4)
2.3 云存储对大数据的促进作用 (5)
2.4 大数据未来的行业应用 (6)
3 大数据时代的机遇与挑战 (7)
3.1 机遇与挑战并存 (7)
3.2 大数据时代如何抓住机遇并应对挑战 (7)
4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状 (9)
4.1 境外的大数据发展 (9)
4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较……………………………………………………
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5 参考文献…………………………………………………………………………………………………
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1 绪论
说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，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》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。
关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。
其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一。
第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大量的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。
2 大数据概述
2.1 什么是大数据？
说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。
一个是数量比较大，大致有多大，就是大到PB级别，甚至ZB级别，1PB等于1024TB，1TB 等于1024G，那么1PB等于100多G，当然了具体的计算方法可以相关资料数据进行查询，总之，和传统的单个网站数据库存储的数据相比，已经是它的上百倍还多，而只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。第二个是价值大，价值是大体量数据的更深一步的演变，就是说，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生。这些都是大数据的价值。
第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。
第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
总之，这些就是大数据的四个特征，只有具备了这些特征的数据才能称为大数据，那么实际中的大数据是怎么样呢？业内著名的和大数据相关的公司，七牛云存储将要在8月29日、30日举办一次大数据的会议，对于位于大数据技术产业链上的公司来说，我们应该可以获得更多的干货爆料。
2.2 大数据的三个层次
大数据有三个层次，第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。第二个技术服务层，以七牛云存储为代表的大数据技术服务层，这些包括数据的存储，数据的分析，数据的挖掘等等，第三个是数据应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务。本模块主要讲第一个层次，后面两个层次在下面的模块再细讲。
数据采集层——App、saas服务
在移动互联网时代，大数据的来源层有两个方面，一个方面是面向个人的数据来源前端如各种各样的App，一方面是面向企业服务的saas服务的产品。
面向个人的App：饮食领域的App，如饿了么，用户通过App进行选餐，下单，通过App交互就会形成饮食领域的大数据；在o2o领域，如嗒嗒巴士，用户通过使用App进行乘坐交通，上班下班，就会形成交通领域的大数据，如穿衣助手，用户通过App进行选择衣服颜色，样式，进行搭配，就会形式服务类的大数据，当然了还有秒拍、快看等娱乐类的消费数据。面向个人用户的App，以满足用户的需求为主要出发点，产生用户的数据，这些数据包括以个人基础的数据，也包括随群体数据，随着App用户量的增长，这些App数据就成了大数据。
面向个人的数据来源：直接通过用户的需求产生数据，而面向企业服务的——saas服务则不一样，他们通过为企业提供一套完整的解决方案，而产生数据，比如图灵机器人，人脸识别技术，气象plus、海康威视等，他们通过完美的解决方案服务企业，最终服务用户，从而产生大数据，数据采集层，是大数据的来源，也是大数据的基础。
2.3云存储对大数据的促进作用
有了数据采集层，那么下一步就是数据的存储层了，使用云存储技术将数据存储在云主机上，保证数据的安全、稳定、高效都需要云存储技术来完成。云存储主要负责数据的存储以及计算，比如七牛的云存储技术，云存储技术是大数据发展跨不过去的一道坎，如果没有云存储技术，大数据就不能得到发展。
（1）云存储中面向企业存储的数据最大
当前的云存储分为公共云存储和私有云存储，公共云存储主要是面向个人，比如百度网盘等，而私有云存储主要是面向企业，其实面向企业的云存储的存储的大数据最终来源还是来自个人，比如目前的很多saas服务，IM、统计等企业服务，服务主要是面向个人的App，而类似七牛云存储这样的云存储则是出于更底层，基于云主机之上，而位于所有个人服务、企业服务之下，所以说，七牛云存储应该积累了更多的大数据，而通过即将月底举办的这次《数据重构未来》的大会，我想可以获得更多的关于大数据的干货。
（2）云存储满足了海量数据的存储需求
随着移动互联网的快速发展，传统的存储方式已经在容量、性能、智能化等方面无法满足需求。云存储的出现，比如类似和七牛一样的云存储技术，从功能上弥补了传统存储的不足，通过虚拟化大容量存储、分布式存储和自动化运维等功能，实现了存储空间无限增加和扩容，自动化和智能化功能提高了存储效率。另外，规模效应和弹性扩展，降低运营成本，避免资源浪费。
（3）云存储技术节省了开发者的成本
特别是当下移动互联网的火爆，使得App行业出现了爆发式的增长，App的数量已经达到了300百万以上，同时图片App、视频App、音频App如camera360、优酷视频、荔枝FM等App都会在发展过程中产生大量的数据，对于这些数据来说，如果让企业自身去开发一款分布式的存储系统，这可能需要构建一个几十人的开发团队，成本也会大大增加，而通过使用类似七牛一样的云存储，可以节约企业成本，让企业发展更加迅速。
（4）云存储技术为大数据分析提供了基础依据
作为大数据的存储服务商，云存储有着非常大的数据挖掘潜力，云存储平台为大数据的分析提供了“水”的来源，有了这些数据，同时配置上一些数据分析工具，完全可以产生一些非常有价值的分析数据报告。
比如基于云存储服务这个基础，可以在企业的需求下，为企业提供企数据分析，例如这款应用在哪些地区受访问次数多、怎样的用户更喜欢这款应用等，但不会涉及分析用户隐私相关的数据。当然了，还可以针对整个图片行业、视频行业、以及音频行业提供受众的用户行为、以及特征这一系列的群体特征。
这些都是云存储在存储的数据体量达到大数据的特征后，能做的一系列的分析依据。所以说云存储是大数据发展中的最重要的一个环节。
2.4大数据未来的行业应用
说了大数据的采集层，数据存储层，那么最后讲下大数据的应用层，既然有了大数据，那么以大数据为基础，就会产生以移动金融，移动社交，O2O，在线教育等多方面的应用。
（1）移动金融
随着移动互联网金融的发展，金融交易与支付已经从桌面电脑延伸到移动智能终端，企业自身只能从内部洞察经营情况，或从市场中获得不全面的统计信息，作为决策参考。比如银联智惠可以帮助企业能够从外部了解市场，洞察对手的位置，了解市场趋势和自身的地位，通过利用自身优势通过全行业的交易记录得到高质量的基础数据，并替企业完成了大量繁琐的数据采集、清理工作，整合到企业的基础经营分析数据库中，让企业事半功倍。
当基础数据进入企业数据库后，通过银联智惠的用户画像模拟器进行目标客户消费行为建模，将历史交易行为分得出目标客户的交易共性特征,从而完整的从消费性别、消费年龄、消费习惯、消费频率、消费区域、消费偏好等多重维度完整描述客户群的轮廓，并得出客户的上下游关联交易行为特征，让企业真正认知客户群体的全貌，从而进行有效的商业决策。
（2）移动社交
随着脉脉，恋爱记等社交应用的用户越来越多，用户的社交行为将会成为大数据的分析基础，通过分析用户的社交时间、对象、地点以及行为，可以分析出用户的爱好、年龄、需求，同时基于用户的大数据，可以针对这些数据做定向营销，从而大大提升了营销的效果，而相比之前的营销手段，则是基本根据人员的策划和想象得出，没有数据参考，营销的效果也不好把控。比如脉脉可以通过一些用户数据为企业招聘到合适的人，同时还能为一些用户提供一些合适的职位，完成需求和供求的高精度的匹配。例如以记录恋爱为主的社交App，可以通过分析情侣之间的数据，获得更多的情感数据，从而为一些适龄男女提供恋爱的指导。这些都是基于大数据的应用。
（3）O2O类的应用
移动互联网的深入发展，促进了O2O的繁荣，以嗒嗒巴士为代表的定制公交车应用，就是大数据的代表应用。
传统的公交出行在公交站、公交路线的设定上，相对来说比较固定，通过分析一个城市内的群体出行数据，可以获得人群随着时间的出行规则，比如知道在早上8点为出行高峰，而从某个小区到某个写字楼的人流数为最大，那么我就定制一条公交线路出来，对于用户来说，满足了用户的需求，而对于公交公司来说，则是优化了交通路线，节约了资源，间接提升了成本，这些都是大数据的好处。
还有更多的领域可以用到大数据，如大数据医疗，大数据营销，可穿戴设备等等。通过大数据可以创造出更多价值，正如一篇文章说到，通过大数据让做事的方法更加容易，让现实从三维空间变成了二维码空间，就像宇宙的虫洞一样，可以直接达到目标。意思是在过去没有大数据做参考，我们需要试验多次，才能知道那条路是对的，但是现在有了大数据做数据参考，我们可以直接到达终点。所以说大数据使得事情的发展变得更加简单。
3 大数据时代的机遇与挑战
3.1机遇与挑战并存
大数据分析给现代社会带来了新的机遇与挑战。一方面，与传统研究侧重于揭示事物的共性不同，大数据研究将有助于人们发现事物的个体特性，并针对每一个体的特性给出个体化的解决方案。同时，大数据研究也将使人们能够从大量个体的差异变化中，揭示其中存在的难以察觉的规律。另一方面，大数据的海量样本规模和高维数特征也引入以下显著特性：数据搜集的偏差性、数据产生的异母体性、计算成本、噪音的累积叠加、假关联性、外生性，以及测量误差等等。为了应对这些挑战，需要引入新的计算和统计方法。
首先，从计算的角度来看，大数据提供的数据量巨大，这会给实施统计计算和最后完成统计估算和检验带来问题。比如，对于一个列数上百万的矩阵，一次简单的矩阵求逆操作在计算上都是困
难的。其次，从统计分析的角度来看，大数据经常包含被抽样个体的大量特征信息，即样本的个异性和高维性。个异性和高维性给统计分析与计算带来诸多问题，包括异母体、噪音累积、假相关、内生性。以假相关性为例，高维数会增加发现欺骗性关联的风险。比如，在人类基因表达数据分析中，学者可能会认为第八对染色体上的某个重要致癌基因（MYC）和Y染色体性别决定基因（SRY）有很强的相关性。但是，这可能仅仅是因为考虑的基因数目太高，以至于有些高相关性的出现只是偶然事件。
3.2大数据时代如何抓住机遇并应对挑战
（1）大数据资源”成为重要战略资源
互联网时代,“资源”的含义正在发生极大的变化,它已不再仅仅只是指煤、石油、矿产等一些看得见、摸得着的实体，“大数据”，也正在演变成不可或缺的战略资源。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据了解世界、了解市场、了解人们的生活提供了可能。大数据已经被视为一种资产、一种财富、一种可以被衡量和计算的价值。得大数据者得天下，是一些推崇大数据时代的变革者所坚信不疑的判断。
（2）“大数据决策”成为一种新决策方式
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。
2009年爆发的甲型H1N1流感病毒，谷歌公司就是通过观察人们在网上搜索的大量记录，在流感爆发的几周前，就判断出流感是从哪里传播出来的，从而使公共卫生机构的官员获得了极有价值的数据信息，并做出有针对性的行动决策，而这比疾控中心的判断，提前了一两周。美国的Farecast系统，它的一个功能就是飞机票价预测，它通过从旅游网站获得的大量数据，分析41天之内的12000个价格样本，分析所有特定航线机票的销售价格，并预测出当前机票价格在未来一段时间内的涨降走势，从而帮助虚拟乘客选择最佳的购票时机，并降低可观的购票成本。
（3）“大数据应用”促进信息技术与各行业深度融合
有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。
在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条件，大数据将在未来10年，使美国医疗市场获得每年3000亿美元的新价值，并消减2/3的全国医疗开支。
在制造业领域，制造企业为管理产品生命周期将采用IT系统，包括电脑辅助设计、工程、制造、产品开发管理工具和数字制造，制造商可以建立一个产品生命周期管理平台PLM(Product
Lifecycle Mansgement)，从而将多种系统的数据集合在一起，共同创造出新的产品。
此外，在交通、能源、材料、商业和服务等行业领域甚至在新闻传媒领域，也都在以大数据为发展契机，加速这些行业与信息技术的深度融合。
（4）“大数据开发”推动新技术和新应用不断涌现
大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。在不久的将来，也许很多原来单纯依靠人类自身判断力的领域应用，最终都将被计算机系统的数据分析和数据挖掘功能，所普遍改变甚至取代。一小片合适的信息，也许会促使创新迈进一大步；一组数据，也可能会得到数据收集人难以想象的应用，甚至可能在另一个看起来毫不相关的领域得到应用。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。
“语义网（Semantic Web）”,也称为下一代互联网，实际上就是“数据网”（Web of Data）。语义网是一个全球的数据库网，在这个数据库网中，计算机可自动为用户搜寻、检索和集成网上的信息，而不再需要搜索引擎。大数据时代正在催生的这个最大的技术变革，就是要重新构造互联网，打造出下一代互联网。
（5）“大数据安全”上升为国家战略安全
传统意义上的国家安全，是指军队对国家领土安全的保护，是国家之间军事实力的较量。但在互联网高度发达的大数据时代，网络变成了几乎是透明的虚拟世界，也因此使国家安全的环境和内涵发生了极大的变化，对大数据的安全保存、防丢失和防破坏等问题，成为我们必须要面对的安全难题。大数据安全，已经上升成为国家安全的重要组成部分。
在大数据时代，数据安全的威胁随时都有可能发生。各种国家信息基础设施和重要机构所承载着的宠大数据信息，如由信息网络系统所控制的石油和天然气管道、水、电力、交通、银行、金融、商业和军事等，都有可能成为被攻击的目标。
此外，大数据也为网络恐怖分子提供了新的资源支持，有可能使恐怖分子通过网络侵入到人们工作生活的方方面面，并通过威胁、攻击、破坏，瘫痪民用或军事基础设施等手段，达到其制造心理恐慌和财产损失，威胁国家安全和社会安全的目的。
（6）大数据时代将成为世界发展主潮流
世界上许多国家都已经认识到了大数据所蕴含的重要战略意义，纷纷开始在国家层面进行战略部署，以迎接大数据技术革命，以此来面对新机遇和新挑战。
4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状
4.1境外的大数据发展
大数据的发展与政府数据开放之间有着不可分割的关系，可以说民间商业应用对利用数据的愿望是推动大数据发展的主要动力，政府将掌握的大量信息资源开放给公众是大数据发展的关键。各
国商业公司、组织和个人都可利用政府公开的数据平台，经过加工、分析，发布应用程序，向公众提供数据服务。爆炸式的数据汇集，促进了大数据思维、技术、工具的蓬勃发展。
美国于1997 年建立了首个全面公开联邦政府统计数据的网站https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html,，2007年建立了联邦政府资金使用情况的网站（https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html,）和经济刺激计划资金使用情况（https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html,）。2009 年，颁布了《开放政府指令》（US Open Government Directive），这项法案要求在"透明"（transparency）、"参与"（participation）、"协同"（collaboration）的原则下在政府网站上发布更多数据库，通过网站数据开放使公众了解政府信息。2009 年5 月正式推出了https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html, 网站，由联邦信息官主导，以公民可以自由检索并获得联邦政府数据、实现政府透明化为目的，要求各联邦政府机构https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html, 提供信息。截至2013 年5 月，该网站提供来自172 个联邦部门、机构和组织的373029 条原始和地理空间数据、1209 个数据工具、350 个电脑应用、137 个手机应用。
英国于2010 年发布了政府数据网站https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html,,促进企业、公益组织、个人爱好者开发出更多的应用程序，并通过这些应用程序将政府数据向公众更好的公开。2012 年，发布新的政府数字化战略，旨在使政府服务实现"默认数字化",提供数字服务每年能为英国政府节约17 亿-18 亿英镑。英国承诺2015 年前开放有关交通、天气和健康方面的核心公共数据库，并将投资1000 万英镑建立世界首个"开放数据研究所"（OpenDataInstitute）。
澳大利亚于2009 年推出了https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html,.au,作为政府信息目录，用户可以方便搜索、浏览政府数据，目前包括114 个部门的1120 个数据库。
日本没有发布https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html, 网站，但是于2012 年发布了电子政务开放数据战略草案和《面向2020 年的ICT 综合战略》，并在2013 年行动计划提出"通过大数据和开放数据开创新市场".
欧盟委员会于2010 年提出"欧盟开放数据战略"和相关法律提案，希望让欧洲企业与市民获取欧盟公共管理部门的所有信息，计划在2013 年建立一个汇集不同成员国以及欧洲机构数据的"泛欧门户"。
在开放数据的风潮下亚洲的中国香港、中国澳门、新加坡和韩国都建立了本国或地区的
https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html, 网站，目前为止，全世界已正式建立数据开放门户网站的国家和地区达到了35个。
2011年美国、英国、巴西、挪威、墨西哥、印尼、菲律宾、南非等八国宣布成立"开放政府联盟"（OGP），并发布《开放政府宣言》。
2011 年，美国联邦政府宣布将和印度政府合作，将现有的https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html, 改造成开源平台，并且与2012 年开放全部平台代码，印度将率先移植https://www.wendangku.net/doc/4915843913.html, 作为中央政府的数据开放平台。
4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较
与国外相比，国内关注"政府数据信息共享"的研究不论是在广度还是深度上，均稍有不足，且国内研究起步晚了几年，不过国内研究也取得了较好的进展。早年已有学者提出要在全国推行"小共享、大共建"信息共建共享模式,即通过系统共建信息平台实现全国共享，或通过区域性共建达到逐步融合，实现全国政务信息共享。还有人通过高超的网络技术分析，发现政务信息是在网络上呈散乱分布的，因此提出要实现全国信息共享，必须首先发现网络环境下政府信息资源的异质性构成。也就是说，应该分析政府数据信息的类型。
国内行政管理领域的学者通过分析政府的科层制度，以科层内信息如何传递为主题，发现由于行政科层内部协调机制不完善，从而导致政府部门间信息共享的障碍以及对策。还有人在更为具体的层面展开具体的策略分析。例如通过分析国际电子政务发展的成熟度模型，对我国电子政务建设的推进体制、机制和方法进行了分析，并且提出了跨部门政府信息资源共享的管理实施问题解决方法。有些学者在总结以前研究的基础上提出了电子政务环境下政府信息资源的共享模式和策略。再如，通过研究大数据时代政府信息沟通的网络模式和传统模式，阐述了电子政务下政府信息沟通网络模式的交流过程，并预测分析了网络环境下政府信息沟通可能出现的问题，提出政府信息沟通的网络模式。还有一批学者提出了政府部门间信息共享的理想状态、整体框架和动态实施过程，并从共享规划、流程再造、政府业务、组织再造和实施保障四个方面阐述了对政府部门间信息共享模式。
国外较具深度的相关研究以欧美为主，有关"政府数据信息共享"的研究集中于最近十几年中。例如，大卫·兰德史伯格与佐治·沃肯主要在技术层面研究了政府信息共享障碍，存在软硬件兼容困难、公私财产界限不明确和数据共享标准不一致等问题。伍思雷和保罗斯基等人分析、和解释了信息共享中利益相关者的决策模型和过程，研究了信息共享过程中利益相关者所面临主要问题的态度及相互关系.Shuang Sun 和John Yen 提出用信息供应链平衡信息需求和供给，利用信息需求计划（计划、推断和满足信息需求，并用满足率（Fill rate）和总成本（Total cost）来衡量信息供应链.阿赞德与法拉等人则通过研究电子政务框架发展过程后，指出内在需求是电子政府长期维持的动力.Tung-Mou Yang 和TerrenceA. Maxwell 提出了消除组织内部的信息共享影响的对策建议。上述这些国外的相关研究都值得国内建设政府信息共享平台时予以借鉴。
应该对国内外相关研究展开一些比较，以发现各家长短优劣。显然，欧美学者在政府信息管理领域、对政府信息资源共享问题的研究起步较早，不仅分析了不同组织和技术环境下的信息共享问题，而且形成了较具系统性的研究。
更为重要的是，他们能够从理论层面出发，运用实际平台建设之中。因此，国外研究者在大数据的时代背景下，推进了对政府部门信息资源共享研究，体现出这一研究领域的高应用性和高科技性特征。而相应来说，国内学者对政府信息资源共享问题研究起步较晚，但是随着今年政府信息化加深和信息技术的迅猛发展，研究成果呈快速增长趋势，并且大量借鉴国外关于政府信息资源共享的理念，结合我国实际情况，也提出不少信息资源共享的发展方向和实现方法。
经过比较国内和国外的相关研究，也可以从总体上看到，目前的研究仍然聚集在建设制度层面，主要是进行可行性与有效性的说理，相对较少实践案例的总结，真正展开数据共享平台建设的例子也是凤毛麟角。尤其是国内学者，还仍然停留在政府数据信息资料共享的必要性和可行性的论证方面，对具体策略的研究还是有所不足。由此可见，一个时代的到来首先要有理念上的突破与革新，必须在理念与实践上双重推进，才能引领时代潮流。
5 参考文献
《大数据时代》——维克托?迈尔?舍恩伯格及肯尼斯?库克耶
《一篇文章为你解读大数据的现在和未来》——李建华
《大数据时代带来的机遇和挑战》——百度文库（由Michael上传并分享）《大数据技术研究综述》——学术堂
大数据论文
学海无涯苦作舟！ 毕业设计说明书(论文) 题目： 大数据的时代商业模式的创新分析 学生姓名： \ 学 号： \ 系 部： \ 专业班级： \ 指导教师： \
大数据的时代商业模式的创新分析 摘要 大数据对商业模式具有创造性破坏的潜能。将大数据与商业模式有效结合，从商业模式的经济、运营和战略3个视角指出大数据能提升竞争优势。基于创新目标和机制分析了大数据时代商业模式创新的框架，围绕商业模式的4个界面分析了大数据背景下商业模式构成要素和构成结构的变革。 大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测。在诸多领域，大数据浪潮正引致颠覆性创新，也必将带来制度变迁。供应商和自身运营状况数以亿计字节的信息。大数据大量可被获取、交流、集聚、存储和分析的数据，现在已是全球经济活动中每个部门和每一功能的核心，已成为与实物资产人力资本同样重要的生产要素。 大数据作为一个很好的视角和工具。从资本角度来看，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。而这几个能力正是资本关注的点。移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程，互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。 关键词：大数据,商业模式,价值创造,创新机制
目录 1 大数据的概述 (1) 1.1 大数据的概念 (1) 1.1.1 大数据的发展 (2) 1.1.2 大数据的分类 (3) 1.2 大数据的四大特点 (4) 1.2.1 海量性 (4) 1.2.2易变性 (4) 1.2.3多样性 (4) 1.2.4高速性 (4) 1.3大数据时代对生活、工作的影响 (5) 1.4大数据时代的发展方向、趋势 (5) 1.4.1发展方向 (5) 1.4.2发展趋势 (6) 1.5企业应如何应对大数据时代 (7) 2 我国外贸型企业发展所面临的困难 (8) 2.1我国外贸型企业面临的困境 (8) 2.1.1 外贸型企业发展历程 (9) 2.1.2 外贸型企业的困境 (10) 2.2商业模式创新对我国外贸型企业发展的机遇 (11) 2.2.1 商业模式的创新概念 (11) 2.2.2 商业模式的创新特点 (11) 2.2.3商业模式创新可以为外贸型企业带来什么 (12) 3 基于大数据的分析，商业模式创新 (14) 3.1 加大数据处理分析能力 (14) 3.2 提高专业技术人员的技术水平 (14) 3.3 理论与实践相结合促进商业模式的创新 (15) 结论 (21) 致谢 (22) 参考文献 (22)
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数据挖掘毕业论文题目 数据挖掘毕业论文题目本文简介：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce 的大规模数据挖掘 数据挖掘毕业论文题目本文内容： 数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究 4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究 5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究 6、基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用 7、基于数据挖掘的煤矿安全可视化管理研究 8、基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究 9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究 10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用 11、移动对象轨迹数据挖掘方法研究 12、基于数据挖掘的成本管理方法研究 13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究 14、面向交通服务的多源移动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现 15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究 16、面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究 17、隐私保护的数据挖掘算法研究 18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究 19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究 20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究 21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律对比研究 22、基于数理统计与数据挖掘的《伤寒论》温里法类方方证辨治规律研究 23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半结构化数据挖掘若干问题研究 25、基于数据挖掘与信息融合的瓦斯灾害预测方法研究 26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统 27、基于CER模式的针
大数据文献综述
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，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，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
计算机大数据论文参考
计算机大数据论文参考 一、大数据给计算机教学带来的变化 (一)计算机教学内容的变化 随着大数据技术的发展和大数据分析的成熟，大数据技术及应用必然会成为各高校重要课程。现在，美国的学校已经开设相关课程，比如，大数据分析统计基础、大数据分布式计算、大数据挖掘与机 器学习等。国内一些高校也正在尝试开设大数据课程，帮助学生了 解大数据，学习大数据分析。下一步，大数据基础、大数据分析、 大数据处理的核心技术等等，必将成为计算机专业的必学内容，也 会成为高校重要的基础课程。另外，计算机智能教学系统和教育测 评软件将更多地使用在教学中，以记录学生的学习轨迹。而计算机 专业的教师也必须熟练掌握大数据技术和分析方法。 (二)计算机教学思维的变化 (三)计算机教学模式的变化 目前，计算机教学主要模式是备课—教授—上机—测试，教师主要的精力放在了课前备课。而大数据技术的应用，将会让教师把更 多的精力放在课后分析上，形成“备课—教授—上机—测试—数据 分析—改进”的模式。在这个模式中，课后的数据分析将是整个教 学过程的关键环节。通过大数据分析，可以对一个班的学生进行整 体学习行为评价，可以对学生上机测试情况进行细化分析，可以对 每个学生的学习习惯进行学习评估，分析学生的学习中偏好、难点 以及共同点等，从而得出学习过程中的规律，改进教学方式，提高 教学质量。 (四)个性化教学的深入开展 大数据技术的发展，使建立覆盖学生学习全过程、全要素的信息库成为可能，学生大量的试卷、课堂表现留存，学生的学习经历及 成长轨迹，学生的家庭情况等等，都将被涵盖在大数据分析中。另
外，前述的计算机智能教学系统和教育测评软件，将详细记录学生 每次答题的背景、过程和结果。这些信息让教学分析变得更加容易，教师可以利用数据挖掘的关联分析和演变分析等功能，依靠学生的 某些学习特征，比如答题持续时间，具体回答步骤和内容(可以细化 到每次击键和每个笔划)，答对的要素和答错的要素等等，在学生管 理数据库中挖掘有价值的数据，并分析学生的日常行为，研究各种 行为的内在联系，来据此形成针对学生个性化的教学策略，以帮助 学生在学习方面取得更大的突破。 二、小结 大数据时代，让我们比以往任何时候都更接近发掘学生的潜力，比以往任何时候更依靠于理性分析。其实，教学活动传授的不应仅 是知识，更需要关照学生的灵魂。大数据让教学活动离学生心灵很近，让老师离自由发挥很近。未来，包括计算机教学在内的学校教 育将会有更少的课堂与更多的实验室，有更多的互动与更少的灌输，有更个性化的服务和更灵活的学制。学校将不仅是课堂，更是舞台。 计算机大数据论文范文二：大数据驱动模式计算机基础论文 目前，国内高等院校的计算机基础教育更多地沿用了传统计算机教育的方法，只注重讲授计算机的理论知识和操作要领，未考虑学 生学习的效果。这导致学生只是记住一些概念和理论，能做基本的 操作，却很难用所学的知识灵活地解决实际问题。当前大学计算机 基础教育面临以下4个问题： 高等院校的学生来自全国各地，而不同地区的中小学计算机教育水平参差不齐。单一的课堂教学已无法保证所有的学生学得会、学 得好，这给教学带来了问题。 (2)教学和实验的学时严重不足 目前，各个高校都在减少课时，教师只能在课堂上和实验中加大讲授的知识量，加快教学进度。当一个教师面对几十个学生时，基 础较差的学生往往得不到教师足够的指导和练习时间，这给辅导答 疑带来了问题。
云计算毕业论文题目免费参考——毕业论文写作攻略
云计算毕业论文题目免费参考 2006年google工程师第一次提出“云计算”以来，云计算已经取得了非常大的进步，云计算就是将数据计算在大量的分布式计算机上进行，大大提升了运算速度，这使得大数据处理成为可能。下面本站收集了94个云计算毕业论文题目供选题参考。 1、云计算环境下实体的多属性高效率评估策略设计 2、一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略 3、云计算环境下基于时间和可靠性的调度策略 4、云计算平台虚拟机迁移能耗研究 5、云计算环境下基于二维码的移动终端身份认证方案 6、基于云计算的商业银行灾备中心建设的研究 7、高效能云计算虚拟机优化部署策略 8、云计算中基于可用带宽欧氏距离的LDoS攻击检测方法 9、基于云计算的高校图书馆信息资源建设探讨 10、云存储云计算及视频新技术在铁路中的应用和实践 11、云计算仿真工具CloudSim的研究与应用 12、基于云计算的煤矿安全监管信息系统探讨 13、云计算环境的备份技术研究 14、云计算环境下大规模数据处理技术研究 15、云计算实验室建设方案探究 16、云计算发展对软件工程构建系统的影响分析 17、谈谈云计算下的网络安全技术实现路径 18、基于蚁群算法的云计算自适应任务调度研究 19、云计算平台下资源监控系统的设计与开发 20、基于云计算的网络教学平台设计 21、云计算环境下的服务器虚拟化技术 22、试论云计算应用于网络体系构建中的主要技术及发展 23、云计算下的网络安全问题研究 24、基于改进量子粒子群算法的云计算资源调度 25、一种基于Hadoop云计算平台大数据聚类算法设计 26、基于云计算的智慧政务安全体系设计研究 27、基于云计算的电力大数据分析技术与应用 28、面向服务的云计算物联网实训室研究 29、浅议云计算技术在广电领域的应用 30、“云计算”对新闻工作者带来的影响和改变 31、云计算环境下密文搜索算法的研究 32、基于云计算的海量文本分类/聚类系统设计和实现 33、浅谈云计算在网络体系构建中的应用 34、云计算服务模式及其标准化研究 35、计算机网络云计算技术 36、云计算环境下动态资源管理关键技术分析 37、云计算环境下的数据存储 38、基于云计算技术的图书馆建设和管理创新 39、云计算数据中心SDN引入研究 40、云计算和云数据管理技术研究
大数据论文++
大数据时代食品企业决策问题研究 摘要 随着网络信息化时代的日益普遍，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,大数据时代的到来也影响着食品企业高层领导传统的决策，使得决策结果逐渐趋于数据和分析而做出。本本文首先对大数据含义和特点做出说明，然后说明了食品企业发展中存在的问题，从而引出在大数据时代背景下食品企业应采取的决策性问题，最后对于大数据时代食品企业发展的前景和期望。 关键词：大数据；食品；决策
Abstract As the network information age has become more common, mobile Internet, social network, the electronic commerce of the internet greatly expand the borders and application fields, we are in a date the explosive growth of “big date” era, Big data era also affects the food business leaders in traditional decision，becoming more and more data and analysis to make.。Firstly, the meaning and characteristics of big data make a statement, Then it explains the existing problems in the development of foodenterpris，Which leads to the problem of decision of food in the big data era background, enterprises should take，Finally the prospect and expectation for the development of food enterprises in the era of big data。 Key words: Big Date；Food；Policy decision
大数据时代的机遇与挑战论文3000字[精品文档]
大数据时代的机遇与挑战 什么是大数据时代？ “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，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。” 大数据时代是怎样产生的？ 物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来 大数据时代的特点? 1.数据量大（Volume） 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。 2.类型繁多（Variety） 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低（Value） 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高（Velocity） 第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 大数据时代的机遇 大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。
大数据开题报告
篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表 篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计（论文）开题报告 题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。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。” 据悉，“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数
100个计算机网络毕业论文题目参考
100个计算机网络毕业论文题目参考 提到计算机网络，我们首先想到的是黑客大牛这些，其实网络保护的内容还有很多，网络工程专业涵盖网络构建、网络安全维护以及各种网络技术软件等。下面列举一些网络毕业论文题目，方便大家选题使使用。 1、一种软件定义网络中基于博弈的混合路由算法 2、基于终端属性的矿下机会网络分组转发协议 3、基于量子蚁群算法的片上网络映射研究 4、尺度变换复双树小波网络隐藏信道深度检测 5、面向多类不均衡网络流量的特征选择方法 6、基于社会组的高投递率机会网络路由协议 7、基于事件触发机制的多智能体网络平均一致性研究 8、带可移动存储设备的P2G网络病毒传播模型 9、互联网空间下的城市网络格局及结构研究 10、负载均衡的水声传感器网络多跳非均匀分簇路由协议 11、一种基于分层云对等网络的多属性云资源区间查找算法 12、NDN网络中内容源移动的路由更新优化方法 13、基于网格覆盖的社交网络位置数据的保护方法 14、信道随机性对传感器网络连续渗流密度的影响 15、一种支持多维区间查询的云对等网络索引架构 16、组合核函数相关向量机的网络安全态势预测 17、面向级联失效的复杂网络动态增边策略 18、无线传感器网络分布式同步协议 19、无线传感器网络中基于网络覆盖的节点睡眠调度机制 20、基于社交网络的信息传播模型分析 21、移动社交网络中基于共同邻居网络中心度的链路预测方法 22、社会网络中基于核函数的信息传播模型 23、面向密码协议的半实物网络仿真方法 24、新形势下计算机网络通信中存在的问题及改进策略 25、计算机网络数据库的安全管理技术分析 26、无线传感器网络中基于鲁棒优化的功率控制 27、结合网络层次分析法的云推理威胁评估模型 28、一种提高网络寿命与节点定位性能的WSNs分群算法 29、链路质量感知的无线传感器网络生命最大化算法 30、网络虚拟化环境下虚拟网络资源描述及发现模型 31、能耗均衡的无线传感器网络无标度容错拓扑模型 32、一种高效虚拟化多级网络安全互联机制 33、复杂攻击网络的概率可控性 34、改进的有向传感器网络多中心部署算法 35、细粒度访问控制的电子健康网络双向认证方案 36、网络编码P2P流媒体中的动态段粒度研究 37、数据中心网络结构鲁棒性指标研究 38、贵金属网络管理系统的防窃密信息安全加密技术 39、计算机网络安全中虚拟网络技术的应用 40、浅谈医院信息管理系统网络的日常维护必要性与策略
大数据课程论文资料
论文 题目大数据下人均消费支出及影响因素姓名xxx 学号xxxxxxxx 院、系经济与管理学院、财税系 专业财政学 指导教师袁新宇 2016年10月20日 云南师范大学教务处制
大数据下人均消费支出及影响因素 摘要：随着互联网事业的不断发展，“互联网+大数据”的时代也随之而来，从而可以让我们通过大数据来分析更多的市场前景和人们的需要，然后可以把事业做得更好，更加适合社会发展的需要。本文将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而增加我国的居民收入，增加国家的GDP。只有不断提高居民的收入水平，才能刺激国内消费的增长。党的十八大也明确提出，到2020年要实现城乡居民收入比2010年增长一倍的目标。本文就如何运用宏观调控中财政政策和货币政策以及政府的一些其它政策提高居民收入水平，提出合理化方法。 关键词：居民收入水平；财政政策；人均消费支出；货币政策 一、引言 根据国家统计局调查数据，2014年全国城镇居民人均可支配收入28844元，比上年增长9.0%，扣除价格因素实际增长6.8%。文章将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而让人民的生活水平有所提高。 二、正文 （一）研究的目的
本案例分析根据1995年～2008年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。近年来，我国经济的主要特征从供给不足进入了供给相对过剩、需求约束为主的发展阶段,内需不足的问题凸显。如何扩大消费需求、拉动经济增长，已经成为关键问题。党的十七大报告中提出了提高居民消费率、形成合理居民消费率的关于全面建设小康社会奋斗目标的具体要求。面对当前美国金融危机所引发的经济困境，如何深入考察我国居民消费行为、采取有效政策来振兴消费，将成为我们的研究主题。本文通过计量经济学的相关研究方法，从影响城乡居民的消费因素入手，分析了这些因素对消费的影响，以期获得解决问题和改善情况的新思路。 （二）研究背景 目前，国内学者对于我国居民消费问题主要是以城镇居民、农村居民或全体居民为研究对象，分别对其消费特征、影响因素和对策等问题进行深入研究，并在我国经济学界形成了相对盛行的四种代表性观点：居民收入分配不公说、居民消费行为说、福利制度改革说和居民消费结构升级换代说。国内学者通过建立自己的理论框架和经济计量模型以及根据理论假设运用中国的经验数据进行实证检验，或多或少都存在一定的局限，尤其是将城乡居民消费问题分开进行研究的现象十分普遍。本文建立误差修正模型的同时，建立城乡居民消费和诸多主要经济影响因素之间的经济计量模型，探讨经济影响因素对我国城乡居民消费的影响效应。近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 （三）理论分析 1、影响我国居民的消费的因素分析 （1）政府支出 根据凯恩斯的收入决定模型，政府支出对消费的影响主要是通过政府支出的收入效应来实现。政府支出分为购买性支出和转移性支出，这两种支出对居民消费的作用和手段等方面都有不同。购买性支出主要是作用于生产环节，在直接增加社会总需求的同时，通过间接增加居民收入水平，改善居民消费环境来减少对消费的约束，增加消费量。转移性支出作为一种资金单方面的、无偿的转移，主要是在分配环节发挥作用，通过直接增加接受者的收入水平对居民消费需求产生 影响：一是通过社会保障支出、财政补贴和税式支出等手段调整收入分配结构，直接增加居民收入从而增强其消费能力。二是通过建立健全的社会保障制度以及大力发展社会事业来改变居民消费的支出预期，从而间接提高其消费意愿和边际消费倾向。
基于大数据养老服务需求预测系统毕业设计论文
目录 1. 概述 (6) 1.1 项目背景 (6) 1.2 建设目标 (7) 1.3 建设要点 (7) 1.3.1 数据来源 (7) 1.3.2 预处理 (7) 1.3.3 统计分析 (7) 1.3.4 数据可视化 (8) 1.3.5 需求预测 (8) 2. 需求理解 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.2 功能需求 (9) 2.2.1 数据获取系统 (9) 2.2.2 数据集成系统 (9) 2.2.3 数据处理系统 (9) 2.2.4 分析预测系统 (10) 2.2.5 数据可视化系统 (10) 2.3 非功能需求 (10) 2.3.1 开放性 (10) 2.3.2 承载能力 (10) 2.3.3 可靠性 (10)
2.3.5 可扩充性 (11) 2.3.6 服务个性化 (11) 2.3.7 可用性 (11) 2.3.8 可管理性 (12) 2.4 安全需求 (12) 2.5 知识产权要求 (12) 3. 功能设计 (13) 3.1 总体结构 (13) 3.2 数据获取系统 (14) 3.3 数据集成系统 (15) 3.4 数据处理系统 (15) 3.5 分析预测系统 (16) 3.6 数据可视化系统 (16) 4. 技术响应 (17) 4.1 系统架构 (17) 4.1.1 系统总体架构 (17) 4.1.2 数据源 (18) 4.1.3 系统搭建 (18) 4.1.4 解决方案 (19) 4.2 关键技术 (19) 4.2.1 基于海量数据处理的架构设计 (19)
4.2.3 Hadoop框架 (20) 4.3 安全保障 (20) 4.3.1 物理安全 (20) 4.3.2 网络安全 (21) 4.3.3 平台安全 (21) 4.3.4 应用安全 (21) 4.3.5 管理安全 (21) 5. 测试验收 (22) 5.1 测试内容 (22) 5.1.1 界面测试 (22) 5.1.2 功能测试 (22) 5.1.3 性能测试 (22) 5.1.4 文档测试 (23) 5.1.5 容错测试 (23) 5.1.6 安全性测试 (24) 5.2 项目验收 (24) 5.2.1 验收内容 (24) 5.2.2 相关工作 (24) 6. 项目实施 (25) 6.1 过程模型 (25) 6.2 人员配置 (25)
研究报告大数据技术报告
学号 姓名 专业计算机技术 指导教师 院（系、所）计算机学院
填表注意事项 一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。 二、以上各报告内容及要求由相关院（系、所）做具体要求。 三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。 四、本表填写要求文句通顺、内容明确、字迹工整。
1研究背景 1.1研究背景以及现实意义 随着Internet的迅速发展，现在处于一个信息爆炸的时代，人们可以在网络上获取更多的信息，如文本、图片、声音、视频等，尤其是文本最为常用和重要。因此文本的分类在发现有价值的信息中就显得格外重要。文本分类技术的产生也就应运而生，与日常生活紧密联系，就有较高的实用价值[1]。 文本分类的目的是对文本进行合理管理，使得文本能分门别类，方便用户获取有用的信息。一般可以分为人工[2]和自动分类。人工分类是早期的做法，这种方式有较好的服务质量和分类精度，但是耗时、耗力、效率低、费用高。而随着信息量以惊人的速度增长，这种方式就显得很困难，所以需要一种自动分类的方式来代替人工分类；自动分类节省了人力财力，提高准确力和速度。 1.2国内外研究现状 国外对于文本分类的研究开展较早，20世纪50年代末，H.P.Luhn[3]对文本分类进行了开创性的研究将词频统计思想应用于文本分类，1960年，Maro 发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，K.Spark，GSalton，R.M.Needham，M.E.Lesk以及K.S.Jones等学者在这一领域进行了卓有成效的研究。目前，文本分类已经广泛的应用于电子邮件分类、电子会议、数字图书馆]、搜索引擎、信息检索等方面[4]。至今，国外文本分类技术在以下一些方面取得了不错的研究成果。 (1)向量空间模型[5]的研究日益成熟Salton等人在60年代末提出的向量空间模型在文本分类、自动索引、信息检索等领域得到广泛的应用，已成为最简便高效的文本表示模型之一。 (2)特征项的选择进行了较深入的研究对于英法德等语种，文本可以由单词、单词簇、短语、短语簇或其他特征项进行表示。 国内对于文本分类的研究起步比较晚，1981年，侯汉清教授对于计算机在文本分类工作中的应用作了探讨，并介绍了国外计算机管理分类表、计算机分类检索、计算机自动分类、计算机编制分类表等方面的概况。此后，我国陆续研究出一批计算机辅助分类系统和自动分类系统。但是中英文之间存在较大差异，国内的研究无法直接参照国外的研究成果，所以中文文本分类
大数据论文1
大数据论文 班级：六.八 姓名:张宝凤 学校:滨州市滨城区清怡小学
目录 1.什么是大数据？ 2.大数据的概念 3.大数据的时代 摘要 对于数据分析，这无疑是一个前所未有的黄金时代。现在，几乎每个人的衣袋都有一部可以随时联网的智能手机，更强大的平板电脑则安静的躺在数亿人的手提包里，加之久久没有退出历史舞台的个人电脑和方兴未艾的物联网中的电子设备，这个世界，每时每刻有数以百亿计的电子精灵在产生数据，一个崭新的数据爆炸时代正喷薄而出。本文以大数据和大数据分析来写，从了解大数据的概念、大数据与传统数据库应用的比较，大数据与大数据分析的概念来了解什么是大数据，通过实训模拟来进一步描述我们所了解的大数据，从我们的实训模拟中来得出的大
数据来知道现在这个信息发达的时代什么是需要的、什么是我们可以通过数据去完成的。然后在文中也写到了大数据的两面性，我们要合理利用大数据。 大数据的定义 大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。 大数据的概念 1.数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2.要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3.数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。 4.价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网
物流管理毕业论文题目荟萃物流产业大数据平台
1. 国内外主要港口物流发展模式及对深圳的启示 2. 中国邮政物流的现状与发展建议 3. 区域物流与区域经济的关系探讨——以深圳为例 4. 我国社会资源回收物流的经济意义及物流体系建立 5. 我国废弃物物流策略研究 6. 企业物流模式的选择 7. 深圳市物流园区规划及其发展` 8. 深圳物流园区现状及其发展趋势探讨 9. 深圳空港发展的进程、现状及对策研究 10. 基于循环经济的汽车逆向物流研究 11. 深圳港口物流发展的现状与对策 12. 我国国际货运代理业的改革和发展 13. 基于循环经济的逆向物流研究 14. 国外零售企业供应链管理经验及对我国本土企业的借鉴 15. 基础上深港物流合作 16. 区域物流与区域经济关系研究—以深圳为例 17. 中小物流企业共同配送问题研究 18. 浅析中国物流企业的服务营销 19. 国际快递巨头压力下中国快递业的现状及发展对策 20. 连锁零售企业物流配送模式及其发展探究 21. 戴尔直销模式下的供应链管理 22. 汽车企业的采购模式 23. 深港集装箱港口竞合经济学分析 24. 基于循环经济的逆向物流研究 25. 关于中远物流核心竞争力的探讨 26. 现代物流发展对深圳产业结构的影响研究 27. 现代物流业与深圳经济的发展 28. 标准化、信息化物流对深圳经济的促进作用 29. 深圳废旧家电逆向物流的研究 30. 通过逆向物流实现餐饮业“绿色化”的策略研究 31. 我国第三方物流企业运行模式探讨 32. 从深港物流一体化看两地集装箱港口合作的趋势 33. 深港两地物流的发展与合作 34. 物流园区选址浅析 35. 我国医药逆向物流发展的策略研究
关于大数据分析结课论文
大数据论文 摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据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。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述
1.1大数据的定义和特征 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。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。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。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，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。
大数据论文
计算机系统结构（论文） 题目大数据的分析 院系信息工程系专业计算机科学与技术 年级2014级班级1471 姓名杜航学号201442051029 指导教师: 孙杨 2015 年12 月22 日
目录 1 绪论 (3) 2 大数据概述 (3) 2.1 什么是大数据 (3) 2.2 大数据的三个层次 (4) 2.3 云存储对大数据的促进作用 (5) 2.4 大数据未来的行业应用 (6) 3 大数据时代的机遇与挑战 (7) 3.1 机遇与挑战并存 (7) 3.2 大数据时代如何抓住机遇并应对挑战 (7) 4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状 (9) 4.1 境外的大数据发展 (9) 4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较…………………………………………………… 10 5 参考文献…………………………………………………………………………………………………
11 1 绪论 说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，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》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。 关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。 其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一。 第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大量的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。
【完整版毕业论文】实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据
实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据 对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？ 所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素： 要素一：大量。大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。 要素二：多样性。数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。 要素三：速度。“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。 那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？ 来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测性运输”的开展。这项技术能够帮助在线零售商根据特定地区顾客的在线消费习惯、搜索频次，以及商品浏览时间等因素来预测顾客需求，从而调整库存水平。“亚