大数据时代下的身份识别技术
上海海事大学SHANGHAI MARITIME UNIVERSITY
计算机安全与密码学
课程论文
题目：大数据时代下的身份识别技术
专业：计算机技术
年级：2014
学号：201430310030
姓名：袁逸涛
信息工程学院
2015年5月18日
大数据时代下的身份识别技术
袁逸涛
（上海海事大学信息工程学院上海201306）
摘要:随着计算机技术和互联网技术的发展，数据正以指数速度迅速膨胀，这些
海量的数据包括敏感数据、隐私数据等。但目前大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险。大数据所导致的网络安全问题为用户带来严重困扰。作为网络安全的重要构成元素，身份识别技术是一种有效保护重要信息的手段。本文介绍了传统的身份识别技术，分析了身份识别技术的现状，并讨论了了身份识别技术的发展方向，最后介绍了一种基于数据挖掘技术的个人身份信息自动识别模型。
关键词：网络安全，数据挖掘，身份识别
The identification technology of big
data
Yuan Yi-tao
(Information Engineering College,Shanghai Maritime University,Shanghai201306,
China)
Abstract:With the development of computer technology and Internet technology, the data is rapidly expanding exponentially,the vast amounts of data including
the sensitive data,privacy data,etc.But we face many security risks during the collection,storage and use of the big data.Security problems caused by Big data network trouble the user very much.As an important form of network security elements,identity recognition technology is a kind of effective means to protect the important information.Traditional identity recognition technology has been introduced in this paper,the paper analyzes the current situation of identity
recognition technology,and discussed the development direction in of identity recognition technology,and finally introduce a model for identification of
personal identity information based on data mining.
.
Keywords:identification technology,Internet security,Data mining
引言：当今社会信息化和网络化的发展导致数据爆炸式增长。据统计，平均每
秒有200万用户在使用谷歌搜索，Facebook用户每天共享的东西超过40亿，Twitter每天处理的推特数量超过3.4亿.同时，科学计算、医疗卫生、金融、
零售业等各行业也有大量数据在不断产生。2012年全球信息总量已经达到2.7ZB，而到2015年这一数值预计会达到8ZB。这一现象引发了人们的广泛关注。目前，大数据已成为继云计算之后信息技术领域的另一个信息产业增长点。随着大数据的迅猛发展，随之而来的则是大数据时代的网络安全问题。每天，我们都有各种各样的数据源源不断的在网络上产生和传播，而这些数据很容易被人获取到，黑客们利益这些获取到的数据可以轻易的得到自己想要的信息。比如银行卡，支付账户等等。所以大数据时代的来临也对信息安全领域引入了新的问题和挑战。
当我们在网上进行金融交易、办理货币支付或转存等业务时，遇到的关键问题之一是要确保个人与个人之间(或企业法人之间)、个人与商店或金融系统之间信用的建立，这就得涉及到网上身份的识别问题。
身份识别是指系统的用户在进入系统或访问不同保护级别的系统资源时，系统确认该用户的身份是否真实、合法和唯一。身份识别是识别和证实主体(一般指用户)身份的过程。它往往是许多应用系统(特别是安全系统)中安全保护的第一道防线，也是保证应用系统安全的关键。识别认证方案主要用于实现以下目的：识别认证用户的身份，防止非法用户假冒合法用户身份占用系统资源、删除或窜改用户存储的数据。
1主要的身份识别技术
前国内外的身份识别技术的研究有如下几方面：
1.1使用口令式身份识别
这是一种较多使用的识别方法，如果有攻击者有意攻击，则可能被破解和泄漏。口令认证是一种古老的进行身份认证的方式，也是被最广泛研究和使用的一种身份认证方式。
防止口令泄露是基于口令的认证系统设计和运行的关键。对于申请者而言，口令一般按容易记亿、难以被猜中的原则来选择，实际使用中可根据不同的情况进行适当选取。但事实上，在许多应用中，用户往往做不到这一点。在一般非保密的应用系统中，多个用户可共用一个口令。这种情况在需要保密但用户数量较大的情况下也存在，如不同的信用卡用户可能
有相同的口令。为了防止口令在传输信道泄露，可以采用随时间变化的口令，这能较好地防止攻击者通过窃听口令来进行欺诈，但这对口令的存储提出了更高的要求。为了防止口令在认证者端泄露，可以采取加密存储的方式，在系统内存放口令的密文或数字摘要。
口令是最简单也是最常用的一种身份认证方法。一个好的口令对于保证用户数据的完整性、可靠性以及安全性十分重要，特别是当涉及目前越来越成为一种
时尚需求的电子商务时，它显得尤为重要。但通常使用的静态的口令有许多固有的弱点：易于猜测或窃听；不能进行共享控制等。而且也存在实现上的弱点：在分布式网络系统中，若不加密，可以被清晰地看见明文；即使加密，也易受重放攻击、差分密码分析等其它攻击手段的影响，从而给系统的安全性蒙上阴影。而使用一次性口令则可以显著地增加系统的安全性。
一般认为，在较为重要的应用系统中仅使用口令进行身份认证是不安全的，但是口令认证到目前为止仍是最为方便、成本最低的认证方式。
1.2智能卡识别
智能卡是一种集成电路的智能芯片,芯片中存有能反映用户身份特征的相关数据,某些更高级的智能卡还带有用户的指纹数据以更安全地授权用户的合法身份。这些数据通过加密系统事先由用户存储在芯片中。智能卡由被授权用户随身携带,当用户要进行某种操作如登录系统时,只要将它插入相应的读卡器,通过读取其中的信息是否正确,就能验证用户的身份是否合法。和动态令牌硬件类似,因为智能卡的硬件的唯一性,所以保证了用户身份不易被冒充。然而又如用户名密码组合验证方式一样,从智能卡中读取数据后,数据也是可能被篡改的,如通过内存扫描或网络监听等技术还是很容易截取到用户的身份验证信息,因而它还是不安全的。不过相比口令式识别技术,它的使用更方便,维护也更简单。
1.3第三方认证
第三方认证是相对于两方认证而言的，需要有可信的第三方存在。第三方认证提供了两个事先毫无关系的实体相互信任的依据，只要双方都能提供由第三方提供合法的身份信息。第三方认证的最为典型的例子就是CA认证。CA认证建立在PKI的基础之上，用于实现网络环境下的数字身份认证。一般情况下，用户向CA提供相应的身份信息并申请用户证书，CA审核后，颁发给用户带有CA 签名的数字证书和用户的私钥。用户在该CA的认证范围内使用该证书作为身份认证的标志，同时使用他的私钥对敏感数据进行签名。用户的证书是公开的，任何实体都可以通过验证CA的签名来验证该证书的合法性，并使用证书中的公钥对用户签名的数据进行验证。目前在电子商务领域广泛地使用这样的认证体系
2身份识别技术的发展趋势
目前随着电子商务和电子政务的发展，以及GSM，CPRS，CDMA，WLAN等无线移动通信技术与相应业务的发展，身份认证的理论和技术已经在不断成熟完善的基础上，出现了几个研究热点。
2.1图像口令技术
传统的口令认证技术主要是基于文本口令，大部分安全系统为了保证口令的安全性都会要求用户选择较长的复杂口令，这种文本口令提高了安全性但是由于难以记忆，输入不便，使得很多用户仍然使用弱口令。图像口令技术是用一组图像组成的集合代替文本字符集合，用户通过从图像集合中选择P个图像合成自己的口令。认证系统系统在认证时给出T个图像，用户从中选出自己生成口令时的P个图像。由于图像包括的信息远大于文本，很难实现自动字典攻击。而且这种口令很难记录也不易与人共享，增加了安全性。
该系统的安全性在于从T个图像中选取P个图像口令的组合数大小，为了提高安全性应使组合数T！/[(T-P)!P！]尽量增加。
2.2生物特征识别技术
以上传统的身份验证方式,都是基于。what you know。或者。what youhave。的验证手段,它只能说明用户具有登录权限,并不能说明用户为非冒充者,直到生物识别技术的出现和越来越多的普及。比尔盖茨曾断言,生物识别技术将成为未来几年IT产业的重要革新。越来越多个人、企业乃至政府都承认,现有身份加密码或基于智能卡的身份识别系统远远不够,生物特征识别技术在未来的身份识别方面将占据不可或缺地位。
生物识别技术是通过提取人体的生物特征数据或行为的特征属性来进行身份认证的一种技术。生物特征是指人体独一无二的可通过测量得到,又能被用来利用的身体或者行为特征,它分为身体特征和行为特征两类。身体特征有:DNA结构、指纹、虹膜、视网膜、脸型、头发硬度等;行为特征有:音调、签名、行走步态等。生物识别技术的出现,为解决真正意义上的身份验证提供了可能,江林升教授提出的在网络化考试中运用实时人脸识别技术对身份的验证,效果显著,但实现此类技术所需的硬件、网络带宽等要求较高,因而实现难度较大,普及也相对困难。
2.3基于数据挖掘的身份识别
由于数据挖掘技术的出现,一种基于数据挖掘技术的身份识别技术应运而生了。它不必像生物识别技术那样需要个体的生物特征,而只需个体的行为特征,又克服了传统身份识别的单一性缺点。它通过挖掘人们的历史行为,得到人们的行为模式,再根据相应的预测算法,来鉴别身份的真实性。
目前较为火热的Web挖掘,不但可以为网站挖掘出具有价值的信息,也能为网站的安全提供安全参考。基于数据挖掘技术的对异常数据的捕获、用户可信行为的分析等应用也不断成熟,已为验证用户身份真实性提供了可能。
3一种基于数据挖掘的个人身份信息自动识别模型本文提出的基于数据挖掘技术的个人身份信息自动识别模型，如图1所示。
该模型主要由基于正则表达式的信息匹配、文本预处理、权重计算和特征词降维以及机器学习四部分组成。其中基于正则表达式的信息匹配主要是便于快速地从电子邮件中匹配出包含有个人身份信息的电子邮件的模块;文本预处理则是将非结构化的基于人类自然语言的文本转换为机器可识别的文本;权重计算和特征降维是对分出来的词进行一定的处理，以便进行机器学习;机器学习则是对特征向量进行训练，最终形成个人身份信息识别模型。
3.1正则表达式
目前已经有很多用来匹配个人身份识别信息的算法，文献[2]提出了一种基于正则表达式的邮件类协议识别与跟踪的协议识别方法，通过提取协议应用的特征以及关键词，撰写相对应的正则表达式。正则表达式是一种用来查找一个串中是否含有某个子串，替换或者取出匹配的子串，是一种用于模式匹配和替换的工具，在Linux中应用广泛。Vi编辑器，Awk，Sendshell等程序都是基于正则表达式。而且正则表达式已经超出语言和系统的局限，在计算机程序中应用广泛，用户通过编写基于正则表达式的匹配模式，然后把这些匹配模式和一些数据，例如web数据输入进行比较，根据比较的结果执行相应的操作。正则表达式可用于字符串模式匹配和替换，最简单的模式就是一个所要查找的字符串。模式在处理文档工作中是非常普遍的，语句SELECT*FROM TABLE1WHERE NAME=”TOM SMITH”中的字符串”TOM SMITH”就是一个简单的模式。实际应用中用户所要查询的是更为一般，更为通用的模式。合理地使用正则表达式进行数据库查询不仅可以降低查询语句的复杂程度，而且还能简化对出错语句的修改工作。本文之所以采用正则表达式来进行个人身份信息的筛选，一方面因为它简单易用;另一方面则是正则表达式所表现出来的匹配能力。
3.2特征词的抽取和降维
通过正则表达式匹配出来的电子邮件的主题和内容存储为文本形式的文档，由于所转化出来的文本文档都是非结构化的，不利于计算机自动分析处理，因此需要对文本进行一定的预处理。利用基于向量空间模型的方法来抽取特征词。其
基本原理是把文档简化为以特征项的权重为分量的向量表示:(W
1，W
2
，…，W
n
)，
其中Wi为第i个特征项的权重。权重采用归一化的相对词频，其计算方法运用
TF-IDF公式:
其中，W(t,d)为词t在文本d中的权重，而tf(t,d)为词t在文本d中的词频，n为训练文本的总数，n
t
为训练文本集中出现t的文本数，分母为归一化因子。经过以上处理和计算后可以将文档库表示为m*n的词---文档矩阵(Term-Document Matrix):
公式(2)中，m为文档库中包含的所有不同词的个数;α
ij
为由公式(1)计算得到的W(t,d)表示第i个词在第j个文档中出现的权重。不同的词对应矩阵A不同的一行，每个文档则对应矩阵A的一列。通过上述步骤生成的向量空间是一个高维向量空间，可以达到几万维甚至几十万维。在这样一个高维特征空间上进行训练和分类存在一定的问题和困难，因此需要进行降维处理，把特征维数压缩到与训练样本个数相适应的地步。降维后可以删除噪音，避免过学习现象，提高分类效率和分类精度。本文中选用互信息特征选择方法，算法基本思想是，特征词t与类别C的互信息越大，说明特征t中包含的与类别有关的鉴别信息就越多。算法基本过程如下:对于每个词，根据公式计算词和类别的互信息量:
其中：
其中，P(t︱C
k )为t词在C
k
中出现的比重，︱D︱为该类的训练文本数，N(t,d
I
)
表示d
I
中t的词频,︱V︱表示总的词数，表示这个文本类中所有词的词频之和。P(t)表示词在所有训练文本中的比重。计算公式相同,但︱D︱的含义为全体训练的文本数。根据公式(3)计算结果将取值最大的前m个特征保留下来，实现降维。m值的确定一般采用先给定一个初始值，然后根据实验测试和统计结果逐渐调整最终确定最佳值。文本预处理后，每一个文本可以被表示为d=(w1,w2,…,wm)，这样就将n个文本转化为m维的单位向量。
3.3机器学习
分类是数据挖掘和机器学习领域的一个主要任务。分类要解决的问题是将一个事件或对象归类，其特点是先对不同类别加以定义，并由预先已分好类的样本构成训练集，为每个类别作出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然
后对其他数据库中的数据进行分类。用于分类分析的技术很多，典型的方法有统计方法的贝叶斯分类#机器学习的判定树归纳分类#神经网络的后向传播分类等。还有其他一些分类方法，包括K-最临近分类、遗传算法、粗糙集和模糊集方法以及支持向量机。本文所架构的个人身份信息识别模型是建立在分类技术基础之上的。具体来说，将个人身份识别看成是文本的分类问题，利用采用支持向量机和Lingpipe。分类算法来实现。支持向量机是基于统计学习理论的机器学习技术，在解决小样本、非线性问题中表现出独特优势，其遵循结构风险最小化原则，具有很强的学习能力和泛化性能，能够较好地解决小样本、高维数、非线性、局部极小等问题，可以有效地进行分类、回归、密度估计等。由于有这些优点，支持向量机已成为机器学习领域的研究热点。Lingpipe是由Alias公司开发的一款功能非常强大的自然语言处理软件包。其包括的模块主要有主题分类(Top Classification)、命名实体识别(Named Entity Recognition)、词性标注(Part-of Speech Tagging)、句题检测(Sentence Detection)、查询拼写错误(Query Spell Checking)、兴趣短语检测(Interesting Phrase Detection)、聚类(Clustering)等。Lingpipe上展示的不仅仅只是一个工具包，而且可以
找到很多自然语言处理方面的信息，包括从基本的字符语言模型到语义层次的倾向性发掘等，从以往的研究到最新动向，都可以得到不少借鉴参考。此外，大多数的实验证明Lingpipe在大多数数据集上都具有良好的准确率和召回率。
4结束语
本文对大数据时代下的身份识别技术进行了探讨，首先介绍了身份识别技术的概念，接着列举了几种现在用的比较多的几种身份识别技术，包括最常用的口令识别技术，智能卡技术以及第三方认证的方法。然后对于身份识别技术的发展趋势进行了探讨，并举出了三个目前该领域的研究热点，最后介绍了一种基于数据挖掘的个人身份信息自动识别模型。
参考文献：
[1]张春生,庄丽艳.基于兴趣的Web挖掘中用户身份的识别新方法[J].计算机技术与发展,2009, 19(5):62-64.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2009.05.018.
[2]张玉峰,张苗苗,何超.基于数据挖掘的个人身份信息自动识别模型研究[J].情报理论与实践, 2011,34(5):90-92.
[3]陈建昌.大数据环境下的网络安全分析[J].中国新通信,2013,(17):13-16. DOI:10.3969/j.issn.1673-4866.2013.17.009.
[4]蔡毅.基于脆弱数字水印的身份识别技术[D].四川大学,2005.DOI:10.7666/d.y779359.
[5]黄炜.基于数据挖掘的学习者身份识别[D].杭州电子科技大学,2011.
[6]张引兵,刘楠楠,张力.身份认证技术综述[J].电脑知识与技术,2011,07(9). DOI:10.3969/j.issn.1009-3044.2011.09.021.
大数据时代的智慧城市建设 郑赋斌
大数据时代的智慧城市建设郑赋斌 发表时间：2019-10-18T13:15:36.607Z 来源：《基层建设》2019年第18期作者：郑赋斌[导读] 摘要：信息化发展的步伐越来越快，大数据、物联网、智能化技术得到普遍发展运用，为新技术、新环境的发展奠定了良好基础。 身份证号码：41052119800215xxxx 摘要：信息化发展的步伐越来越快，大数据、物联网、智能化技术得到普遍发展运用，为新技术、新环境的发展奠定了良好基础。在全世界发展范围内，不同的国家和地域之间，都在推行数字智慧化发展战略，希望建设智慧化城乡。习总书记在全国十九大中，关于智慧国家、智慧城市的发展建设方面做出重要指示，提出智慧化、信息化发展理念，利用大数据技术，实现城乡发展的深入深度融合，使得整个社会实现均衡发展。本文首先分析了大数据时代概念，接下来详细阐述了大数据与智慧城市，最后对大数据时代城乡规划和智慧城市建设要点做详细介绍，希望通过本文的分析与研究，为我国大数据时代的智慧城市建设增砖添瓦，同时希望行业内人士以借鉴和启发。 关键词：大数据时代；智慧城市；建设 引言 大数据时代的到来，不仅改变了人们日常生活方式，也对我国城乡规划与建设带来了新的技术与理念。智慧城市是大数据发展的重要载体，而智慧城市建设的核心是数据资源，两者密不可分。城市大数据的分析将彻底改变传统城乡规划的编制方式，智慧城市的建设也将全面提升人民的生活品质和城市的运行效率。 1大数据时代概念 所谓大数据，从字面可以理解为所有数据信息的集合，是提高事物决策力、洞察力的海量信息资产，需要以全新视角和处理方式才能对其充分利用与发开。大数据是信息技术发展的直接产物，由于现代社会正处于一个高速运转和信息爆炸的年代，依托大数据作为数据基础，有助于各项工作的全面性和准确性。与此同时，大数据信息是一种开放的、真实的信息资源，全民均参与其中，因此一些涉及公共利益的社会决策依托大数据在一定程度上也体现了“以人为本”的发展理念，不仅确保了社会资源的合理分配，同时也使相关决策更加科学与合理。 2大数据与智慧城市 大数据系统庞大，可通过对大量数据的分析为城市居民的生活提供便利，可为城市规划提供可靠的数据支持。智慧城市的建设重点需要突出“智慧”，这就需要依赖对大数据的深度分析与利用。在大数据的应用上，首先需要进一步做好数据的整合与分析工作，应该通过对城市信息的分析，整合在城市建设进程中可能出现的问题以及存在的机遇，提高在建设过程中对整体的感知与把控能力，为此在实施上需要做好物联网技术、识别技术、传感技术、无线网络技术等的覆盖应用。同时应该进一步完成对各类数据资源的整合，尽可能消除城市中所存在的信息孤岛，促进信息的共享与交互。为保障大数据技术的应用，还需要做好人才培养与挖掘工作，以人力资本优势促进大数据技术的进步，做好研发工作。此外，在数据的分析与应用过程中，必然会涉及公民隐私与安全问题，这就需要做好网络信息的安全等级设定与评估工作，并严格控制好信息利用过程，防止由于信息安全而导致智慧城市建设进程受阻。 3大数据时代城乡规划和智慧城市建设要点 3.1在城市记忆中提取文化要素 城市记忆是集体共鸣的抽象化，也称集体记忆。是物质与非物质间相互影响下的产物，例如经济、政治、文化、艺术、历史传统、民风民俗等......，唤起记忆=文脉延续，当人们脑海中对于一座城市的记忆在某些契机下被唤醒时，当下与曾经便得以重合，文脉便得到延续。纵观如今城市建设处于现代主义向后现代主义的转型变迁中，城市空间的异化和城市历史地段的消逝造成了城市“失忆”现象，一些“逝去”老街区，待拆的老房子......，使人们在不断变化和巨型构筑物的现代城市里迷失。所以想要延续城市文脉就要保留城市记忆，在城市记忆中提取文化要素，才能合理对城市街道空间景观进行设计。例如曾经街巷之门在我国南北方一些城市中都有不同的样式表现，上海朱家门一处小巷口“巷门”式牌坊非常精致，而杭州“高银巷口”牌坊便设计成街门，这种历史元素的提取成就街巷的“名片”，表现出城市某些记忆的延续，体现出某种文化理念。 3.2智慧企业建设 企业是支持城市发展的重要力量，为推动智慧城市的发展，必须推动智慧企业的建设。在智慧企业的建设中，利用大数据可明显提高企业的核心竞争力，可改善传统模式下企业对自身经营发展只停留在表面信息分析上的问题，有助于深挖客户需求，完善业务流程，且可通过对产品市场的分析，获取更有价值的信息。为保障智慧企业的建设，需要大力发展智慧电子商务，提高企业对电子商务消费模式、信息流、资金流等要素的感知能力，并为其打造一体化的电子商务平台，以此通过整合信息优化企业建设，为消费者提供更为优质的体验。另外，也需要从物流上入手，可采用商品置入芯片的方式，完成对供应链过程的监督与管理，确保其整个供应流程都可被互联网、传感器等感知，进而构建更为完善的物流体系，以此进一步降低物流成本，提高客户对物流信息的掌控能力。可从共性支撑平台的建设入手，以数据的开放共享和融合利用为核心，为各行业、各部门提供城市数据资源体系和应用支撑服务。 3.3建立城市运行中心 智慧城市的良好运行离不开城市大脑的指挥，城市运行中心的建立将为智慧城市提供一个具有智能决策分析功能的城市大脑。大数据就像是血液一样流淌于智慧城市的各个方面，为智慧安全、智慧交通、智慧医疗、智慧生活和智慧环保等各领域提供强大的决策支持。这个统一的城市运行中心将实现城市各种数据资源的融合与共享，并与政府和企业进行跨部门的协调联动，为城市高效运转和政府精准管理提供有力支撑，从而更好地对城市的公共服务设施、市政公用设施、道路交通设施、公共安全、生态环境、经济发展、社会民生、城市产业等城市运行情况全方位地进行系统有效的掌握和管理。 3.4构建城市开放信息平台 智慧城市是以“以人为本”为基本原则，以“为民、便民、惠民”为导向进行创建的，这就离不开大数据平台的构建。城市开放信息平台的建设将实现数据共融共享，保障数据安全，提升网络数据效率，从而及时应对城市系统运行过程中出现的问题。信息平台将全方位整合金融、医疗、健康、养老、教育、旅游、交通、社会保障等与人们生活相关的各种服务，支持电脑及手机APP多终端快速查询及业务办理，提升人民对城市公众参与的积极性。随着各行各业“互联网+”战略快速推进，互联网应用更加丰富，公共服务更加多元，线上线下结合更加紧密，将为人们提供更加公平、高效、优质、便捷的服务。
大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索
大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索 同学：您好，为了更好的了解大数据是否对大学生的生活及学习产生影响，并且探索这种影响未来的发展趋势，我们巨鼎进行这项调查，希望您能抽出一点宝贵的时间填答这份问卷，您不必署名，对您的回答，我们将依据有关法律予以保密，请不要有任何鼓励。填答时，请您注意以下几点： 1、您目前的年纪 大一大二大三大四 2、您的性别 男女 3、您学习时课外资料的获得途径主要是 到图书馆查阅纸质书 上网找 咨询考试 4、您平时的社交方式主要是 与人面对面交流 用QQ、微信、人人等软件 通过电话或短信 使用大型社交网站 5、在此之前您听说过大数据吗？ 听过 没有听过 6、如果听过，那您听说过的方式是 在书籍杂志中看到过 通过电视报纸等媒体得知 挺别人说
通过社交网络等了解 其他—— 7、您觉得大数据对我们的学习生活是否有影响 是 否 8、您举得下列哪些是大数据对我们学习生活的影响（多选择）便于学习中上网查找资料、文献 便于上网购物找到我们需要的商品 便于我们获取求职信息 便于获取新闻、体育及娱乐信息等 其他 9、您觉得大数据对我们学习生活有多大影响 没有影响 有较小影响 有一定影响 有很大影响 10、您觉得大数据对我们的学习生活是否有负面影响 是 否 11、您觉得下列哪些是大数据的负面影响（多选题） 个人隐私泄露，可能会被不法分子利用 沉迷网络影响学习休息 购物平台多，容易冲动消费浪费钱财 大数据中数据繁杂，容易被不良信息影响
其他 12、您举得我们应该怎么对待大数据 大数据信息广泛，分析全面，我们可以充分相信并利用它 大数据智能作为参考，我们不能依赖他，主要靠自己的思考 大数据可以成为一种商机给自己制造机会 大数据给个人和生活带来了不稳定的因素，我们不应支持他的发展 其他 13、在未来您对待大数据的态度是 因为利大于弊而增加使用频率 因为弊大于利而减少使用频率 维持现状基本不变 14、在未来大学的学习生活中，你会偏重于哪些方面使用大数据（多选题）科研学习 企业求职 资料查找 其他 15、在大数据时代，您预测未来的学习模式会发生哪些变化（多选题） 新型的上课模式增加，例如网络教学的比例增加 上课自主借助网络资源的环节比例偏多 老师对于网络资源的盈盈增加的广泛 网络资源的流通和频率大大增加 16、您觉得大数据时代下未来大学生生活模式会发生哪些改变（多选题）网购的使用频率和占用比例增加 电脑的使用频率更高，取代传统的媒介方式
大数据背景下经济统计的机遇与挑战
大数据背景下经济统计的机遇与挑战 kxgdy 经济统计的发展是建立在社会技术发展基础之上的，不同时期，面对不同的客观需要不断发展自身，以满足人们研究和社会管理的需求。随着大数据时代的到来，面对海量的数据，经济统计必然面临新的机遇和挑战。 经济统计更多的时候作为一门方法学科被应用到经济、社会等问题的研究中。从其发展的历史可以看到，一方面社会管理的需求对其不断提出更高的要求；另一方面随着统计概念在实际社会生活中的推广，也不断丰富经济统计的方法和内容。这两者之间也有着相辅相成的关系，他们的共同作用使得经济统计越来越在政策制定、问题研究中突显出其重要性 随着大数据时代的到来，每天产生的数据越来越多，我们对于数据的接触也越来越方便，可以说我们现在处于一个数据爆炸的时代。这种情况随着对于大量、多样数据的存储技术的进步以及对于信息技术的推广变得越来越严重。在这种情况下，对于经济统计不仅会提出更高的要求，也会给提供更多的机遇。 大数据背景下的经济数据特征分析 1.数据统计刻度变小 由于技术手段的限制，历史上的多数经济统计数据往往以较大的数据可读进行统计，如年、月等。随着大数据时代的到来，我们相信对于经济数据的统计刻度将不断的缩小。实际上，已经存在对于股票交易数据的分时统计了，而对于高频交易而言数据的统计刻度就更加的小了。 2.样本群体扩大
从以往来看，搜集大量样本的相关信息是一种成本巨大的工作，所以统计中的样本替代总体也是在这样的背景下发展起来的。随着互联网的发展和信息技术的普及，对于大样本数据的观测和统计不再是一项难以完成的任务。 3.样本信息扩大 大样本统计的巨大成本使得我们无法更多的获得样本更多的信息，而只能针对一些关键信息进行统计。随着现在对于数据统计成本的降低，我们不但可以对我们关心的关键数据进行采集和统计，而且对于非关键信息也可以进行统计，这样可以为我们的研究工作提供更多的选择空间。当然，这里的信息扩大也涵盖了对于信息多样化扩大的含义，不久的将来对于经济信息的统计将会以更多的形式呈现。 4.数据的优良性得到改善 在现有的经济数据中从在很多的断层和不连续性，很多是由于历史的原因造成的。随着对于数据存储技术的发展，我们可以获得更 多、更优质的数据。其优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。大数据时代会有更多的数据已更加标准化的形式产生和存储，降 低我们在对于数据筛选和处理过程中所话费的成本。 5.宏观与微观统计关系更加密切 现在看来，对于宏观经济指标体系是通过微观样本统计得来的，但是宏观经济指标体系只关注特定的一些经济指标，而忽略了大多数 微观个体产生的经济信息，且两者之间的关系也相对复杂，我们不能 很直观的从宏观信息中得出关于相关微观个体经济特征的信息。随着 大数据时代的到来，统计样本数量和层次的增加，将会使得宏观统计 更加具有现实的微观基础，使得宏观统计的准确信以及与微观统计的 关联性有更大的提高。 利用现代数据机遇，强化经济统计发展 1.利用现代数理技术，充实经济理论
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
大数据时代的利与弊
虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。 有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。 前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。 大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。
聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意 志的一种亵渎。（弊） 过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。 由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。 当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。
我们的互联网时代教案
综合性学习·我们的互联网时代 备课日期： 授课日期： 教学目标： 知识与能力：通过活动培养学生的思辨能力，并学习多角度思考问题的方法，培养学生独立思考，敢于发表自己见解的心理品质。 过程与方法：第一课时完成活动准备和活动指导，分配任务；第二课时在一周后进行活动展示，综合评议。 情感态度与价值观：养成耐心倾听，尊重他人发言的良好的交际习惯。教学重点：通过活动培养学生的思辨能力，并学习多角度思考问题的方法，培养学生独立思考，敢于发表自己见解的心理品质。 教学难点：在搜集整理材料中锻炼整合资源的能力；在辩论，交流中锻炼学生的口语表达能力 教学方法：搜集法、整理法、展示法、合作法、讨论法 课型：综合性活动课 教具：多媒体 教学内容： 【活动准备】 1．三项活动，任选一项，分组进行，教师调控，注意分组，大体均衡。2．提前布置，让学生做好充分准备，其中最重要的就是材料准备，实际上就是搜集，提取依据，形成观点，这一过程不可轻视，因为搜集筛选资料的过程就是学习的过程，也是学习方式和学习习惯养成的过程。
3．在学生搜集筛选资料的过程中，教师要注意引导学生充分开发利用校内外学习资源，如图书馆、网络等，还应倡导资源共享，合作学习。 组织教学 一、精彩导入激发兴趣 互联网已成为我们生活中不可缺少的东西，网上浏览、娱乐、游戏、聊天、视频、购物、晒图等等真是“应有尽有”，方便之极！互联网正在潜移默化地影响着我们的生活方式、学习方式、交往方式，现在就让我们一起走进“我们的互联网时代”。 二、活动指导 1．网络语言小研讨 (1)小组合作，搜集一些常见的或流行的网络语言，查清楚意思，然后分类，并分析产生原因。 (2)小组合作，搜集已被收录工具书的一些网络词语，并试着用“非网络语言”表述它们的意思，思考这些网络词语在表达方面的独到之处。(3)小组讨论：写作时能否使用网络词语？可以使用什么样的？应如何使用？最后归纳意见，转告老师，听取老师意见。 2．电子阅读面面观 (1)小组合作，设计问卷调查，内容包括：电子阅读时间、方式、途经、以及电子阅读和纸质阅读所占的阅读比重，大家对电子阅读的态度和意见，问卷对象：同学，老师，家长，亲友等。 (2)回收，统计，汇总，分析，发现。 (3)小组研讨：电子阅读会不会代替传统阅读？
大学生应如何应对大数据时代[权威资料]
大学生应如何应对大数据时代 摘要：大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程。本文主要从当代大学生角度阐述了以下内容：面对各个领域的飞速变化，身处校园但即将面向社会的大学生应从知识和能力两方面储备，既要学好专业课程知识又需了解时代发展方向、掌握社会发展脉搏，为自己以后踏入社会做好准备。 关键词：大数据大学生知识储备能力培养 大数据对整个社会产生了不可忽视的影响，教育作为社会的子系统，也受到了它的极大冲击。有人曾说，信息化社会，我们相互之间的距离只是一根网线的问题。随着公开课、E-learning等新学习方式的出现，传统学习方式“遭遇”了挑战。 一、立足当下：当前学习模式概述 学习模式往往受到时代环境的影响，随着科技进步与技术创新，大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种： 第一，师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”，学生把注意力集中在授课教师身上，由教师带着学。学生把教师当作知识的来源，“唯教师，唯书本”，缺乏学习主动性。在大数据时代，大量知识需要自主学习，大量数据背后的潜在意义也需要自主探寻，一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。 第二，探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始，然后借助各种媒介资源，由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答，之后吸收他人建议，进行修改最终完成。这种学习模式
有利于提升学生的思维能力和问题解决能力，相对第一种模式而言，这种模式对学生的能力和素质有更高的要求。 第三，专题合作学习模式。“学会学习，学会创造，学会合作，学会生存”已成为当下教育的主题。在合作学习模式中，要求学生作为成员参与到学习团队中，完成专题研究或研究项目。这是一个动手实践、自主探索和合作交流的过程，也是有明确责任分工的互助性学习，最终通过团队合作达到课程或项目规定的要求。 二、机遇和挑战：大数据时代对大学生学习模式的双重影响 第一，快速便捷。大数据时代有快速化的特点，人们的学习不再受时间和地点的限制，随时随处都可以学习，而且可以走在时代的前沿，第一时间了解最新的知识和信息。以往的学习主要是通过书本，但书本学习往往面临时间滞后等方面的限制，会影响学习效果与知识更新。 第二，经济有效。大学生的家庭背景各不相同，家庭环境不好的学生没有能力支付课外培训学习的费用。在大数据时代，很多公开课程都是免费的，只要有学习的时间和需要，经济不再是制约大学生学习的因素。这在某种程度上也促进了区域之间、校际之间、城乡之间以及个人之间的教育公平。 第三，资源共享。大数据时代具有量大、多样化的特点，丰富的学习资源将呈现在学生面前。网络学习拉近了国际、区域和校际之间的距离，所有的学习者在学习资源利用方面拥有同等的权利。一直以来，好的学校是稀缺资源，但在不远的将来，由于在线教育的普及，人人皆可上名校将不再是梦想，教育资源匮乏的问题也将得到一定的缓解。在线教育对个人的重大意义，还不仅仅是教育机会的增加，更是学习方式的改变。 三、与时俱进：大数据时代大学生学习模式的三大转向
大数据时代下数据分析的变化
大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化 首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即
定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化
大数据时代下的资源配置
大数据时代下的资源配置 摘要 任何一项社会活动都打上深深的时代烙印，资源配置也不例外，大数据时代带给社会各个层面的变革将是深入持久的，在新的形势下资源配置将会发生怎样的变化，大数据又在这一变化中发挥怎样作用，如何利用好大数据让资源配置更优化是中国乃至整个人类社会必须当前面临的问题，就目前我接触到少量信息的基础上浅论一下大数据时代下的资源配置的设想。 关键字 大数据资源配置信息技术 前言 大数据是什么？是一种运营模式？是一种技术？或是一种数据的集合统称？大数据相对于数据的提法，但不同于传统的数据，而是一种数据的广延性，无限性，细分性，它是一种多维度数据的空间集合。大数据是由全球知名咨询公司麦肯锡提出，麦肯锡称“数据，已经渗透到当今的每个行业和业务职能领域，成为最重要的生产因素。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亏浪潮的到来。”资源配置是生产活动中重要的环节，数据在资源配置产生之初就和数据密不可分，大数据时代的到来更是为资源配置的最优化提供了最科学最有效最全面的数据信息，通过对数据点组成的数据空间的分析，将极大的改变生产效率，节约生产资源，提高经济总量。 正文 资源配置与大数据到底存在怎样的内部联系？面对资源配置与大数据内在联系我们又该如何把握与充分运用大数据？接下来让我们来看看它们之间的关系。首先我们要思考为什么要进行资源配置？资源配置有什么意义？ 对于第一个问题我认为应该从根本原因来回答，资源的有限性和人类社会需求的无限性矛盾要求我们必须进行合理有效的资源分配以实现既定的社会目标。资源配置使得人类利用最有效的手段发挥有限资源的最大利益最大程度上满足人类社会的需求，当前可以说人类社会的进步就是伴随着资源配置问题的解决而进行的。 对于第二个问题我认为，资源配置最直接显著的影响就是资源的节约，资源配置的越合理意味着巨大的资源节约，人类社会更加持续长久的发展。资源是社会生产的重要物质资源，离开了资源社会生产不能进行，那么资源配置对生产的影响也就是根本性的。资源配置的合理意味着社会生产的高效，经济社会的发展。 然后我们来看看资源配置中的数据问题。资源配置中有哪些数据？这些数据有什么关系？资
我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)
1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
智慧城市中的大数据挖掘与应用
智慧城市中的大数据挖掘与应用 数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市蕴含大数据 城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化
享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。 在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。 空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据 为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。
浅析大数据时代下的统计工作.docx
浅析大数据时代下的统计工作 随着我国大数据时代的到来，呈现给我们的时更加丰富多彩和广阔的世界，同时还改变了我们的工作方式，进一步地促进了人类社会的变革。因此面对如此庞大的大数据时代，从而也就繁衍了数据统计工作，并且如今在大数据时代下的统计工作主要的目的就是在大量的数据信息中收集和整理重要的信息，最终将这些数据信息反映到电子计算机设备中，在通过大量的数据对其进行深入的分析，从而得出来的重要的且具有一定价值的结论，紧接着，再根据这些结论在其中找到相应的规律，最后才能合理的运用总结出来的规律开展相应的工作以及生活。大数据时代下，使得信息化数据信息正在成倍的向上增加，因此在面对这一特殊的情况，统计人员需要不断更新统计工作的方式和方法，为了能够更好地满足大数据时代统计工作的需求。 一、大数据时代统计工作的重要性 大数据时代的到来，带给我们的不仅是工作、生活上的便捷，更重要的是带动了我国全面的发展，与此同时大数据时代也伴随着问题带给我们，一个国家在面对如此庞大的大数据信息网络系统，最重要的就是对其中重要的信息进行相应的统计，由此可见统计工作在大数据时代中的重要性，在大数据时代中，通过统计工作而展开的各项数据进行深入的整理和分析，同时为各项决策方案提供较为全面的真实性的依据，从而进一步的促进国家各个方面的全面发展。 二、大数据时代下给统计工作带来的挑战 （一）对数据源采集的智能化的要求更高如今的大数据时代统计
工作与传统的统计工作进行相应的对比可以发现，传统的统计工作主要是通过数据信息相关的报表来进行数据信息的统计工作的，而且在统计工作调查的过程中仍然存在着许多主观性的因素，当然这些主观上的因素必然会影响到统计报表的准确性。如今伴随着大数据时代的到来，便可以有效地避免此类问题的发生，而且，数据信息统计的来源完全是信息技术的记录形成的，并且其记录的数据一般都是最原始的数据信息，这样做的目的就是为了不采取其他的途径，也能有效的保证各项原始信息数据的质量，进一步的保障了大数据时代下的统计工作的质量。 （二）要求及时更新统计的方法和统计的制度大数据时代下对于统计工作的方法和制度有了一定程度的提升，因此，根据大数据时代对统计工作的方法和制度进行深入的完善以及不断地更新，目的就是为了能时刻的满足大数据时代对统计工作的需求。就好比传统的统计工作中的统计报表基本上都是纸质的报表，是需要一层一层的向上级汇报以及分析的，这样的统计方法不仅延长了统计工作的时间，同时还不能确保报表的质量。因此，随着大数据时代的到来，传统的统计报表的统计方法已经无法满足现阶段的统计工作的需求，那么这个时候就需要统计工作的方法和制度在一定的基础上进行深入的改善和更新，并最终达到完全适应现阶段大数据时代的统计工作需求。 （三）对统计数据的搜集流程带来了巨大的挑战现如今的大数据时代对数据的统计和搜集提出了巨大的挑战，而且传统的数据搜集通常是根据研究项目的目的以及对象展开的，进而对其进行设计相应的
在“互联网+”时代下煤矿大数据应用
在“互联网+”时代下煤矿大数据应用本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 为充分发挥“互联网+”的优势，在2015 年的人大会议上，李克强总理在政府的工作报告中首次提出了“互联网+”的概念。为此，国务院也正式印发了《关于积极推进“互联网+”的指导意见》。那么随着“互联网+” 的不断提出与深化，越来越多的关于互联网的产品应运而生。这为此给许多传统行业和生产厂商带来了新的机遇与挑战。如果懂得按照国家的发展趋势的大力发展互联网络，那么其市场就会是一片光明。若错过了此时机，那就是与这个“互联网+”的时代脱轨。比如煤矿行业，是一个具有高危险系数的行业。既要懂得抓住科技的利器组成“互联网+煤矿”的发展格局，也要顺势而为。 一、“互联网+”到底是什么 （一）概念今天这个世界上所有的传统服务和应用都在被互联网颠覆和改变。我们已经能显而易见的看见的就是传统市集加上互联网摇身一变就是现在的淘宝，传统的百货商场加上互联网就是现在
的京东，传统的银行业加上互联网就是现在的支付宝，而传统的红娘加上现在的互联网则成就了百合网、世纪佳缘这样的网站。所以你可以看到，每一种传统行业加上互联网都是改变了一个模样。具体来讲，就是原有的传统行业加上互联网时，改变了原有的思维模式，变得更具前沿性。再原有的基础销售渠道和服务上，增加了互联网的概念，实现了线上线下的大融合。 首先有一点是需要我们明确的，虽然在今天的中国“互联网+”和互联网思维仍然都很火，但实质上二者之间的调性是不相同的。“互联网+”是政府部门提出来的政府概念，而互联网思维是一些像小米等互联网科技公司逐渐宣传与传播处理的一种概念。“互联网+” 是通过互联网把我们生活所需要应用的各方面的事物结合在一切，形成一个局域网一样的系统，应用到的我们的生活、交通、医疗等等一切与我们密切相关的地方。换句话说，利用应用而应用的存在，就是使我们以后的生活有了更加方便的途径。 （二）特征与组成要素以互联网为主要发展方向，在功能上主要由原来的辅助变为现在的引导。“颠覆”、“改变”、“冲击”、“影响”每一
《我们的大数据时代》考试题目及答案
我们的大数据时代 （一） 单选题（每题2分） 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D） A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析 C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 3. 万维网之父是（C） A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。 A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。 A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理 6. 智慧城市的构建，不包含（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是（C）。 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算 9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人和肺癌就是（A）关系，而吸烟和肺癌则是（A）关系。 A. 因果；相关 B. 相关；因果 C. 并列；相关
大数据时代背景下智慧城市规划
大数据时代背景下智慧城市规划 一、智慧城市与大数据概述 随着科学技术的高速发展，可以利用高科技将人类的智慧结合起来，并且对它进行整合处理，使之达到智能化。智慧城市就是要我们生活的城市更加有效率，把现在人们拥有的科学信息技术，融入到城市建设中，不仅要将信息技术用于科研领域，还要在实际生活中体现出来，因为人类的不断学习和进步就是要不断改善我们的生活方式，在城市的生活中能更好的享受生活，享受科技为人民生活带来的便利。比如可以利用云计算，将城市的资源进行有效的整理、保存及开发利用，帮助城市实现可持续发展。但是智慧城市并不是人们想象的那种没有人的机器时代，而是在这个城市中人们的生活相对之前更加的便捷，生活质量逐渐提高，工作效率也逐渐提高。 大数据时代是对城市中产生的大量数据的描述，它的特点是使社会信息化高速发展，在当今的社会中具有很大的优势，而且应用到的领域也越来越多，尤其是对于电子商务，还有现在社会流行的网购物流，随着网购逐渐进入到人类的生活，就免不了与物流合作，在这方面，大数据起到了非常重要的作用。当然要想合理的运用好大数据，还要结合云计算等多方面的技术支持，对这些数据进行智能化分析。 二、大数据对智慧城市的影响 人们生活最多的地方就是在城市，城市中的人在这个城市生活，农村中的人会来到城市打工，当然，还有一些旅行人员，城市就是人们活动的最密集的地方。随着人们的活动，就会产生大规模的数据，不尽如此，这些数据的产生速度也超级快，形式也多种多样，所以，城市生活产生的数据很符合当今社会提出的大数据的特点，是一种非常典型的大数据样本。在之前人类的生活中，运用的技术方法和一些思维模式对当今社会城市已经不再适用，城市中产生的大数据在城市的智慧化建设中又具有非常重要的作用，大数据时代的到来改变了人们对城市智慧化的认识，促进了城市由数字化向智慧化方向的转变。所以，大数据和智慧化城市是相互依存的关系，云计算的发展离不开大数据的支持，而大数据也不可能脱离云计算以及互联网单独存在。 三、大数据时代智慧城市的规划措施 1、我们国家的信息技术水平正在稳步发展，在对智慧化城市的建设中，应该建立新的思维方式，将大数据作为思想结构的基础，以先进前沿技术为支撑，应用为导向，规范的立法和高效的管理机制为保障，在城市建设中形成一个良好的体系，比如可以打造一个智慧化
大数据时代下刑法的对大学生的保护
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/57968490.html, 大数据时代下刑法的对大学生的保护 作者：闫思危 来源：《科学导报·学术》2019年第49期 摘 ;要：大学法治要求大学的管理者在处理大学各项事务中必须体现法治精神，依法决策、依法办事，把学校各项工作纳入法治化轨道。高校依法治校是依法治国的重要组成部分，维护大学生的合法权益丰富了依法治校的内涵。本文在论述大学生权益保护的重要性基础上，阐述了大学生合法权益的具体表现;通过对大学生权益保护存在问题的分析，研究提出了大学生维权的有效运行机制，并设计了可供选择的大学生维权有效运行机制模式。 关键词：大学生;合法权益;大数据;保护 一、大数据时代下刑法的对大学生的保护的重要性 （一）大学生合法权益保护的概念 学生权益包括私法民事权利和公法行政相对人的权利，即私法上作为民事主体的权利和公法行政相对人的权利。高校学生权益指高校在籍学生通过做出或不做出一定行为，实现一定利益的许可和保障。 （二）大学生合法权益保护的内容 高校学生作为特殊的社会群体，其特点为：①高校学生权益的价值性。大学生是祖国的未来，担负着民族振兴和中国梦实现的责任，其核心在于自我素质的提高。高校学生权益的行政法保護有利于推进社会主义法治现代化发展，高校对学生发展应注重其自身素质，关注其价值。②高校学生权益的容易受侵害性。高校学生属于弱势群体，在高校管理中处于被动接受管理的地位，其合法权益受到侵害呈现随意性。例如高校随意侵害学生隐私权以及公正评价权，一旦学生合法权益受到侵害也不能得到有效保护。 （三）大学生合法权益保护的意义 1.有利于实现高校学生管理的法治化 高校学生管理法治化是高等教育法治化的必然要求。教育法治化的主要目的是为了保障高校教育工作能够有条不紊地进行。学生是高校主体，高校管理体系要确保公正、公平，就必须以高校学生的利益为中心，建立一个公正合理的学习与生活秩序，确保学生合法权益的实现。为确保高校管理体系公正，确保学生权益，急需建立完善的学生权益管理保障制度，推进高等教育法治化进程，实现高校管理的法治化。